JPH10262960A - 部分体積アーチファクト低減方法およびシステム - Google Patents
部分体積アーチファクト低減方法およびシステムInfo
- Publication number
- JPH10262960A JPH10262960A JP9303237A JP30323797A JPH10262960A JP H10262960 A JPH10262960 A JP H10262960A JP 9303237 A JP9303237 A JP 9303237A JP 30323797 A JP30323797 A JP 30323797A JP H10262960 A JPH10262960 A JP H10262960A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- partial volume
- image
- attenuation
- image data
- estimating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 33
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 19
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 7
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 20
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 2
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S378/00—X-ray or gamma ray systems or devices
- Y10S378/901—Computer tomography program or processor
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 コンピュータ断層撮影システムで画質を改善
するための方法およびシステムを提供する。 【解決手段】 一形式では、部分体積アーチファクトの
推定アルゴリズムを使用する。アルゴリズムの一実施態
様によれば、関心のあるイメージング対象５０を走査す
ることにより画像データを作成し、画像データを低減衰
量データと高減衰量データとに分割し、画像データの２
つの互いに隣接したスライスについて、勾配画像を作成
す。その後、勾配画像を順方向投影して、自乗する。自
乗された勾配画像は画像データの推定した部分体積アー
チファクトであり、したがって画像データから除去され
る。
するための方法およびシステムを提供する。 【解決手段】 一形式では、部分体積アーチファクトの
推定アルゴリズムを使用する。アルゴリズムの一実施態
様によれば、関心のあるイメージング対象５０を走査す
ることにより画像データを作成し、画像データを低減衰
量データと高減衰量データとに分割し、画像データの２
つの互いに隣接したスライスについて、勾配画像を作成
す。その後、勾配画像を順方向投影して、自乗する。自
乗された勾配画像は画像データの推定した部分体積アー
チファクトであり、したがって画像データから除去され
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】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
に詳しくは走査データから再構成された画像の中の部分
体積画像アーチファクトを低減することに関するもので
ある。
断層撮影（ＣＴ）イメージングに関するものであり、更
に詳しくは走査データから再構成された画像の中の部分
体積画像アーチファクトを低減することに関するもので
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。「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。
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。「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。
【０００４】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 ｕｎｉｔｓ）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。
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 ｕｎｉｔｓ）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】多重スライスに必要な総走査時間を短縮す
るために、「らせん形」走査を行うことができる。「ら
せん形」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形走査から単
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。走査時間の短縮の他に、らせん形
走査によって、画質の改善、コントラストの制御の向上
のような他の利点が得られる。
るために、「らせん形」走査を行うことができる。「ら
せん形」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形走査から単
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。走査時間の短縮の他に、らせん形
走査によって、画質の改善、コントラストの制御の向上
のような他の利点が得られる。
【０００６】らせん形走査では、上記のように、各スラ
イス位置でただ１つのビューのデータのみが収集され
る。スライスの画像を再構成するために、そのスライス
についての他のビューデータが、他のビューについて収
集されたデータに基づいて作成される。らせん形の再構
成アルゴリズムは公知であり、たとえば、メディカル・
フィジックス１７（６）、１９９０年１１／１２月号所
載のシー・クローフォードおよびケー・キングの論文
「患者を同時並進させた場合のコンピュータ断層撮影走
査（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ Ｓｃａ
ｎｎｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｐ
ａｔｉｅｎｔ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）」に説明され
ている。
イス位置でただ１つのビューのデータのみが収集され
る。スライスの画像を再構成するために、そのスライス
についての他のビューデータが、他のビューについて収
集されたデータに基づいて作成される。らせん形の再構
成アルゴリズムは公知であり、たとえば、メディカル・
フィジックス１７（６）、１９９０年１１／１２月号所
載のシー・クローフォードおよびケー・キングの論文
「患者を同時並進させた場合のコンピュータ断層撮影走
査（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ Ｓｃａ
ｎｎｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｐ
ａｔｉｅｎｔ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）」に説明され
ている。
【０００７】走査の間、Ｘ線ビームは公知のようにｚ軸
に沿って拡がって、「走査平面」を形成する。各画像ス
ライスのために、イメージング対象は走査平面上に部分
的に侵入することが多い。詳しく述べると、イメージン
グ対象が部分的にのみＸ線ビームを受けて、投影データ
に不一致が生じる。特定のスライスについて画像を再構
成するとき、これらの不一致は作成された画像に正しく
ないＣＴ数、ストリークおよびその他のアーチファクト
を生じる。スライスの厚さが大きくなるにつれて、部分
的な侵入の可能性が増大する。部分的な侵入によって生
じる画像エラーはしばしば「部分体積アーチファクト」
と呼ばれている。
に沿って拡がって、「走査平面」を形成する。各画像ス
ライスのために、イメージング対象は走査平面上に部分
的に侵入することが多い。詳しく述べると、イメージン
グ対象が部分的にのみＸ線ビームを受けて、投影データ
に不一致が生じる。特定のスライスについて画像を再構
成するとき、これらの不一致は作成された画像に正しく
ないＣＴ数、ストリークおよびその他のアーチファクト
を生じる。スライスの厚さが大きくなるにつれて、部分
的な侵入の可能性が増大する。部分的な侵入によって生
じる画像エラーはしばしば「部分体積アーチファクト」
と呼ばれている。
【０００８】部分体積アーチファクトを低減するため
に、操作者は通常、充分小さい厚さのスライスを選択す
ることにより、スライス両端間にわたって減衰特性が一
定になるように、すなわちイメージング対象が走査平面
に部分的に侵入しないようにしなければならない。しか
し、スライスを薄くすると、通常、著しく長い走査時間
およびＸ線管冷却遅延を必要とする。逆に、Ｘ線光子束
を改善するためには、スライスを厚くすることが好まし
い。したがって、スライスを厚くすることが出来ると共
に、部分体積アーチファクトを低減することが望まし
い。
に、操作者は通常、充分小さい厚さのスライスを選択す
ることにより、スライス両端間にわたって減衰特性が一
定になるように、すなわちイメージング対象が走査平面
に部分的に侵入しないようにしなければならない。しか
し、スライスを薄くすると、通常、著しく長い走査時間
およびＸ線管冷却遅延を必要とする。逆に、Ｘ線光子束
を改善するためには、スライスを厚くすることが好まし
い。したがって、スライスを厚くすることが出来ると共
に、部分体積アーチファクトを低減することが望まし
い。
【０００９】部分体積アーチファクトを低減する別の１
つの公知の方法では、走査の間にＸ線源のコリメータを
変更している。たとえば、骨構造の少ない領域を走査す
るときは１０ｍｍのスライス厚さを生じる１０ｍｍのコ
リメータを使用するのに対し、多数の骨構造がある領域
を走査するときには３ｍｍのスライス厚さを生じる３ｍ
ｍのコリメータを使用する。この方法は時間がかかるだ
けでなく、厄介である。更にこの方法は、隣接の異なる
領域を走査するときには、実用的でもないし、効率的で
もない。
つの公知の方法では、走査の間にＸ線源のコリメータを
変更している。たとえば、骨構造の少ない領域を走査す
るときは１０ｍｍのスライス厚さを生じる１０ｍｍのコ
リメータを使用するのに対し、多数の骨構造がある領域
を走査するときには３ｍｍのスライス厚さを生じる３ｍ
ｍのコリメータを使用する。この方法は時間がかかるだ
けでなく、厄介である。更にこの方法は、隣接の異なる
領域を走査するときには、実用的でもないし、効率的で
もない。
【００１０】部分体積アーチファクトを低減する更に別
の１つの公知の方法では、多重スライスのデータを補間
することが含まれている。詳しく述べると、隣接するス
ライスにおける軸方向の変化を推定する。次に、イメー
ジングすべきスライスを３つのサブスライスに分割す
る。次いで、上記の推定された変化をサブスライスに適
用して、イメージングすべきスライスの部分体積アーチ
ファクトを低減する。しかし、この方法は必ずしも常に
正確ではない。また、この方法は実行が厄介でもある。
の１つの公知の方法では、多重スライスのデータを補間
することが含まれている。詳しく述べると、隣接するス
ライスにおける軸方向の変化を推定する。次に、イメー
ジングすべきスライスを３つのサブスライスに分割す
る。次いで、上記の推定された変化をサブスライスに適
用して、イメージングすべきスライスの部分体積アーチ
ファクトを低減する。しかし、この方法は必ずしも常に
正確ではない。また、この方法は実行が厄介でもある。
【００１１】更に別の１つの公知の方法では、数個の薄
いスライスを組み合わせることにより、１つの画像を作
成する。各々の薄いスライスは、部分体積アーチファク
トが避けられるように充分に小さく選定される。画像は
投影ドメインまたは画像ドメインで組み合わされ、すな
わち加算される。この方法は部分体積アーチファクトの
低減に比較的成功しているが、この方法ではＣＴシステ
ムの効率および患者スループットが著しく低下する。
いスライスを組み合わせることにより、１つの画像を作
成する。各々の薄いスライスは、部分体積アーチファク
トが避けられるように充分に小さく選定される。画像は
投影ドメインまたは画像ドメインで組み合わされ、すな
わち加算される。この方法は部分体積アーチファクトの
低減に比較的成功しているが、この方法ではＣＴシステ
ムの効率および患者スループットが著しく低下する。
【００１２】もちろん、ＣＴシステムの効率を下げるこ
となく部分体積アーチファクトを低減することが望まし
い。画像分解能に悪影響を与えることなく部分体積アー
チファクトを低減することも望ましい。
となく部分体積アーチファクトを低減することが望まし
い。画像分解能に悪影響を与えることなく部分体積アー
チファクトを低減することも望ましい。
【００１３】
【発明の概要】上記の課題を解決するために、本発明で
は、画像分解能を低下することなく、走査データを使用
して再構成されたイメージング対象の所望の画像から部
分体積アーチファクトを事実上除去する方法および装置
が提供される。一態様によれば、イメージング対象を走
査することにより、イメージング対象の少なくとも２つ
のスライスについて投影データが作成される。次に、投
影データを処理することにより、各スライスについて画
像データが作成される。次に、各スライスの画像データ
をフィルタリングすることにより、低減衰量領域が除去
される。このようなフィルタリングは、データを２つの
成分に分割することにより行われる。一方の成分は低減
衰量成分と呼ばれ、他方の成分は高減衰量成分と呼ばれ
る。このような分割は、グレースケール閾値操作を使用
して行うことができる。
は、画像分解能を低下することなく、走査データを使用
して再構成されたイメージング対象の所望の画像から部
分体積アーチファクトを事実上除去する方法および装置
が提供される。一態様によれば、イメージング対象を走
査することにより、イメージング対象の少なくとも２つ
のスライスについて投影データが作成される。次に、投
影データを処理することにより、各スライスについて画
像データが作成される。次に、各スライスの画像データ
をフィルタリングすることにより、低減衰量領域が除去
される。このようなフィルタリングは、データを２つの
成分に分割することにより行われる。一方の成分は低減
衰量成分と呼ばれ、他方の成分は高減衰量成分と呼ばれ
る。このような分割は、グレースケール閾値操作を使用
して行うことができる。
【００１４】各スライスについての画像データを上記の
ようにフィルタリングした後、２つのスライスについて
の画像データを使用して、勾配画像が作成される。次
に、勾配画像を順方向投影して自乗することにより、部
分体積エラーを推定する。次に、表示すべき画像から上
記の推定された部分体積エラーを除去した後、このよう
な画像を表示する。
ようにフィルタリングした後、２つのスライスについて
の画像データを使用して、勾配画像が作成される。次
に、勾配画像を順方向投影して自乗することにより、部
分体積エラーを推定する。次に、表示すべき画像から上
記の推定された部分体積エラーを除去した後、このよう
な画像を表示する。
【００１５】上記のアルゴリズムを使用すると、ＣＴシ
ステムの効率を下げることなく部分体積アーチファクト
が低減される。更に、画像分解能が維持される。
ステムの効率を下げることなく部分体積アーチファクト
が低減される。更に、画像分解能が維持される。
【００１６】
【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。Ｘ線ビ
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タ（図
示されない）によりコリメーションされる。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を通過すると
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。Ｘ線ビ
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タ（図
示されない）によりコリメーションされる。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を通過すると
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。
【００１７】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３６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３６は画像を大容
量記憶装置３８に記憶する。
【００１８】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。
【００１９】画像アーチファクトの低減についての以下
の説明は、ときに特に軸方向走査についてのものであ
る。しかし、アーチファクト低減アルゴリズムは軸方向
走査だけに関連した実施に限定されず、らせん形走査の
ような他の走査でも使用することができる。アルゴリズ
ムがコンピュータ３６で実行され、そして例えば大容量
記憶装置３８に記憶された画像データを処理する。その
代わりに、アルゴリズムは画像再構成器３４内で実行さ
れて、フィルタリングされた画像データをコンピュータ
３６に供給することもできる。もちろん、その他の代わ
りの実行方式も可能である。
の説明は、ときに特に軸方向走査についてのものであ
る。しかし、アーチファクト低減アルゴリズムは軸方向
走査だけに関連した実施に限定されず、らせん形走査の
ような他の走査でも使用することができる。アルゴリズ
ムがコンピュータ３６で実行され、そして例えば大容量
記憶装置３８に記憶された画像データを処理する。その
代わりに、アルゴリズムは画像再構成器３４内で実行さ
れて、フィルタリングされた画像データをコンピュータ
３６に供給することもできる。もちろん、その他の代わ
りの実行方式も可能である。
【００２０】図３は、Ｘ線源、検出器アレー１８、およ
び部分的に侵入した関心のあるイメージング対象５０の
概略図である。関心のあるイメージング対象５０は通
常、走査されている患者２２の一部である。Ｘ線源１４
は、関心のあるイメージング対象５０および検出器アレ
ー１８に向かって角度βでＸ線ビーム１６を投射する。
Ｘ線ビーム１６は通常、等角点（ｉｓｏｃｅｎｔｅｒ）
５２を中心としてＺ方向に沿って発散することにより、
「走査平面」５４を形成する。検出器アレー１８に突き
当たるＸ線ビーム１６の発散を、ここでは「スライス厚
さ」と呼ぶ。
び部分的に侵入した関心のあるイメージング対象５０の
概略図である。関心のあるイメージング対象５０は通
常、走査されている患者２２の一部である。Ｘ線源１４
は、関心のあるイメージング対象５０および検出器アレ
ー１８に向かって角度βでＸ線ビーム１６を投射する。
Ｘ線ビーム１６は通常、等角点（ｉｓｏｃｅｎｔｅｒ）
５２を中心としてＺ方向に沿って発散することにより、
「走査平面」５４を形成する。検出器アレー１８に突き
当たるＸ線ビーム１６の発散を、ここでは「スライス厚
さ」と呼ぶ。
【００２１】図３に示されるように、Ｘ線ビーム１６は
関心のあるイメージング対象５０の一部を通過するだけ
である。すなわち、関心のあるイメージング対象５０は
走査平面５４に「部分的に侵入」する。前に説明したよ
うに部分的な侵入によって、関心のあるイメージング対
象５０のスライス画像にエラーとアーチファクトが生じ
る。更に、部分的な侵入の程度は角度によって左右され
る。更に詳しく述べると、角度β＋πでは、関心のある
イメージング対象５０がＸ線源１４により近くなるの
で、関心のあるイメージング対象５０の一層小さい部分
が（図３に破線で示された）走査平面５４に部分的に侵
入する。このような角度依存性により、関心のあるイメ
ージング対象５０の走査の間に取得される投影データに
不一致が生じる。前に説明したようにこれらの不一致に
より、結果として得られる関心のあるイメージング対象
の画像に部分体積アーチファクトが生じる。
関心のあるイメージング対象５０の一部を通過するだけ
である。すなわち、関心のあるイメージング対象５０は
走査平面５４に「部分的に侵入」する。前に説明したよ
うに部分的な侵入によって、関心のあるイメージング対
象５０のスライス画像にエラーとアーチファクトが生じ
る。更に、部分的な侵入の程度は角度によって左右され
る。更に詳しく述べると、角度β＋πでは、関心のある
イメージング対象５０がＸ線源１４により近くなるの
で、関心のあるイメージング対象５０の一層小さい部分
が（図３に破線で示された）走査平面５４に部分的に侵
入する。このような角度依存性により、関心のあるイメ
ージング対象５０の走査の間に取得される投影データに
不一致が生じる。前に説明したようにこれらの不一致に
より、結果として得られる関心のあるイメージング対象
の画像に部分体積アーチファクトが生じる。
【００２２】関心のあるイメージング対象５０は通常、
減衰分布μ（ｘ，ｙ，ｚ）を有し、スライス厚さｈで走
査される。ｚ軸が走査平面に直交し、Ｘ線源１４から放
出されるＸ線束がｚ方向にほぼ一様であるものとする。
スライス厚さｈにわたる関心のあるイメージング対象５
０の減衰量の平均線積分は次式で表すことができる。
減衰分布μ（ｘ，ｙ，ｚ）を有し、スライス厚さｈで走
査される。ｚ軸が走査平面に直交し、Ｘ線源１４から放
出されるＸ線束がｚ方向にほぼ一様であるものとする。
スライス厚さｈにわたる関心のあるイメージング対象５
０の減衰量の平均線積分は次式で表すことができる。
【００２３】
【数１】
【００２４】ここで、Ｐ（ｚ）は高さｚでの平面を通る
減衰分布の真の線積分であり、次式のように表される。
減衰分布の真の線積分であり、次式のように表される。
【００２５】
【数２】
【００２６】測定された線積分Ｐｍは次式で近似するこ
とができる。
とができる。
【００２７】
【数３】
【００２８】式（３）から、部分体積エラーの大きさは
ｚ方向における関心のあるイメージング対象５０の減衰
分布の変化の自乗にほぼ比例することがわかる。また、
部分体積エラーの量がスライス厚さｈに関係しているこ
ともわかる。更に、関心のあるイメージング対象５０が
２つの異なる材料を有している場合、各材料がｚ方向に
おいて空間のほぼ半分を占めるときに最大部分体積エラ
ーが生じることもわかる。
ｚ方向における関心のあるイメージング対象５０の減衰
分布の変化の自乗にほぼ比例することがわかる。また、
部分体積エラーの量がスライス厚さｈに関係しているこ
ともわかる。更に、関心のあるイメージング対象５０が
２つの異なる材料を有している場合、各材料がｚ方向に
おいて空間のほぼ半分を占めるときに最大部分体積エラ
ーが生じることもわかる。
【００２９】前に説明したように、部分体積アーチファ
クトすなわち部分体積エラーを低減するための公知の方
法は、走査で使用されるスライス厚さｈを小さくするこ
とを含んでいる。このような方法は大体成功したが、関
心のあるイメージング対象５０を走査するのに必要な時
間が長くなり、そしてＸ線管冷却遅延のような遅延が生
じる。したがって、このような方法では患者スループッ
トが小さくなる。
クトすなわち部分体積エラーを低減するための公知の方
法は、走査で使用されるスライス厚さｈを小さくするこ
とを含んでいる。このような方法は大体成功したが、関
心のあるイメージング対象５０を走査するのに必要な時
間が長くなり、そしてＸ線管冷却遅延のような遅延が生
じる。したがって、このような方法では患者スループッ
トが小さくなる。
【００３０】本発明の一実施態様によれば、関心のある
イメージング対象５０の減衰量の変化を推定し、推定さ
れた減衰量の変化に従って画像から部分体積アーチファ
クトを除去する。詳しく述べると、図４に示すように、
本発明によるアルゴリズムは関心のあるイメージング対
象５０の減衰量の変化を推定し（５６）、このような減
衰量の変化の推定に従って部分体積エラーすなわち部分
体積アーチファクトを推定する（５８）。次に、推定さ
れた部分体積エラーを減算することにより、部分体積補
正画像を作成する。
イメージング対象５０の減衰量の変化を推定し、推定さ
れた減衰量の変化に従って画像から部分体積アーチファ
クトを除去する。詳しく述べると、図４に示すように、
本発明によるアルゴリズムは関心のあるイメージング対
象５０の減衰量の変化を推定し（５６）、このような減
衰量の変化の推定に従って部分体積エラーすなわち部分
体積アーチファクトを推定する（５８）。次に、推定さ
れた部分体積エラーを減算することにより、部分体積補
正画像を作成する。
【００３１】図５は減衰量の変化の推定５６を詳しく示
す。関心のあるイメージング対象５０が軸方向走査で走
査される（６０）。詳しく述べると、関心のあるイメー
ジング対象５０を走査することにより、少なくとも２つ
のスライスについての投影データを得る。次に、再構成
を行うことにより、各スライスについての画像データを
作成する（６２）。画像再構成については、多数の画像
再構成アルゴリズムが公知であり、公知のアルゴリズム
のいくつかは市販のＣＴ装置で実行されている。本発明
のよるアルゴリズムはこのような再構成アルゴリズムの
多くと関連して実行することができるが、どれか１つの
特定の画像再構成アルゴリズムを対象としている訳でも
なく、どれか１つの特定の画像再構成アルゴリズムと一
緒に実施することに限定される訳でもない。
す。関心のあるイメージング対象５０が軸方向走査で走
査される（６０）。詳しく述べると、関心のあるイメー
ジング対象５０を走査することにより、少なくとも２つ
のスライスについての投影データを得る。次に、再構成
を行うことにより、各スライスについての画像データを
作成する（６２）。画像再構成については、多数の画像
再構成アルゴリズムが公知であり、公知のアルゴリズム
のいくつかは市販のＣＴ装置で実行されている。本発明
のよるアルゴリズムはこのような再構成アルゴリズムの
多くと関連して実行することができるが、どれか１つの
特定の画像再構成アルゴリズムを対象としている訳でも
なく、どれか１つの特定の画像再構成アルゴリズムと一
緒に実施することに限定される訳でもない。
【００３２】軸方向の再構成６２に続いて、結果として
得られた画像データをフィルタリングすること（６４）
により、低減衰量領域を除去する。このフィルタリング
６４は、画像データを２つの部分に分割することにより
行われる。詳しく述べると、低減衰量成分６６と高減衰
量成分６８が作成される。一実施態様では、この分割は
グレースケール閾値操作を使用して行われる。「グレー
スケール閾値操作」とは、ＣＴ数を所定の範囲、すなわ
ちある閾値と比較し、それぞれのＣＴ数が閾値より上か
下かに基づいて各ＣＴ数を特定の成分に割り当てるプロ
セスを指す。グレースケール閾値操作に関する詳細は、
米国特許第５，４００，３７７号明細書に説明されてい
る。閾値はたとえば２００ＨＵとすることができる。Ｃ
Ｔ数が閾値より低い画像データの各部分は零に設定する
ことができる。閾値操作は、たとえばコンピュータ３６
により行うことができる。
得られた画像データをフィルタリングすること（６４）
により、低減衰量領域を除去する。このフィルタリング
６４は、画像データを２つの部分に分割することにより
行われる。詳しく述べると、低減衰量成分６６と高減衰
量成分６８が作成される。一実施態様では、この分割は
グレースケール閾値操作を使用して行われる。「グレー
スケール閾値操作」とは、ＣＴ数を所定の範囲、すなわ
ちある閾値と比較し、それぞれのＣＴ数が閾値より上か
下かに基づいて各ＣＴ数を特定の成分に割り当てるプロ
セスを指す。グレースケール閾値操作に関する詳細は、
米国特許第５，４００，３７７号明細書に説明されてい
る。閾値はたとえば２００ＨＵとすることができる。Ｃ
Ｔ数が閾値より低い画像データの各部分は零に設定する
ことができる。閾値操作は、たとえばコンピュータ３６
により行うことができる。
【００３３】画像データのフィルタリング６４の後、勾
配画像が作成される（７０）。詳しく述べると、少なく
とも２つの互いに隣接したスライスについて、関心のあ
るイメージング対象５０のスライス間の変化を明らかに
するために勾配画像が作成される。互いに隣接したスラ
イスの間の差が大きいほど、関心のあるイメージング対
象５０の最終画像に部分体積アーチファクトが存在する
可能性が高くなる。
配画像が作成される（７０）。詳しく述べると、少なく
とも２つの互いに隣接したスライスについて、関心のあ
るイメージング対象５０のスライス間の変化を明らかに
するために勾配画像が作成される。互いに隣接したスラ
イスの間の差が大きいほど、関心のあるイメージング対
象５０の最終画像に部分体積アーチファクトが存在する
可能性が高くなる。
【００３４】スライス間の変化を明らかにした後、式
（３）に従って部分体積アーチファクトが推定される。
詳しく述べると、前に説明したように、部分体積アーチ
ファクトは関心のあるイメージング対象５０の中の減衰
量変化の自乗にほぼ比例する。したがって、関心のある
イメージング対象５０の部分体積アーチファクトは、勾
配画像を順方向投影し、このような順方向投影を自乗す
ることにより、推定することができる。順方向投影（ｆ
ｏｒｗａｒｄ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法は公知であ
り、多数のこのような方法が本発明によるアルゴリズム
に関連して使用することができる。部分体積アーチファ
クトは通常、事実上低周波であるので、順方向投影に伴
う平滑化性は本発明によるアルゴリズムの能力を落とさ
ないと考えられる。
（３）に従って部分体積アーチファクトが推定される。
詳しく述べると、前に説明したように、部分体積アーチ
ファクトは関心のあるイメージング対象５０の中の減衰
量変化の自乗にほぼ比例する。したがって、関心のある
イメージング対象５０の部分体積アーチファクトは、勾
配画像を順方向投影し、このような順方向投影を自乗す
ることにより、推定することができる。順方向投影（ｆ
ｏｒｗａｒｄ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法は公知であ
り、多数のこのような方法が本発明によるアルゴリズム
に関連して使用することができる。部分体積アーチファ
クトは通常、事実上低周波であるので、順方向投影に伴
う平滑化性は本発明によるアルゴリズムの能力を落とさ
ないと考えられる。
【００３５】次に、推定された部分体積アーチファクト
を画像から除去した後、このような画像が表示される。
詳しく述べると、関心のあるイメージング対象５０の所
望の画像を表示しなければならないものとする。勾配画
像投影を処理することにより、「アーチファクトのみ」
の画像を作成する。アーチファクトのみの画像には、推
定された部分体積アーチファクトだけが含まれる。この
ような処理は、従来のＣＴ再構成に従って行うことがで
きる。次に、このアーチファクトのみの画像をスケーリ
ングして、もとの画像から減算することにより、部分体
積補正画像（すなわち、部分体積アーチファクトが補正
された画像）を作成する。次に、部分体積補正画像が、
例えば、表示装置４２（図２）上に表示される。
を画像から除去した後、このような画像が表示される。
詳しく述べると、関心のあるイメージング対象５０の所
望の画像を表示しなければならないものとする。勾配画
像投影を処理することにより、「アーチファクトのみ」
の画像を作成する。アーチファクトのみの画像には、推
定された部分体積アーチファクトだけが含まれる。この
ような処理は、従来のＣＴ再構成に従って行うことがで
きる。次に、このアーチファクトのみの画像をスケーリ
ングして、もとの画像から減算することにより、部分体
積補正画像（すなわち、部分体積アーチファクトが補正
された画像）を作成する。次に、部分体積補正画像が、
例えば、表示装置４２（図２）上に表示される。
【００３６】上記の説明は軸方向の走査についてのもの
であった。このアルゴリズムは、たとえば、らせん形走
査でも使用することができる。らせん形走査の場合、付
加的なデータ取得無しにオーバーラップした画像を作成
することができ、そしてより細かいステップで勾配画像
を作成できるものと考えられる。たとえば、１０ｍｍの
コリメーションで軸方向走査を行う場合、ほぼ５ｍｍ間
隔で隣接したスライスを得ることができる。しかし、ガ
ントリイの１回転当たりテーブルが１０ｍｍ進む１：１
のピッチのらせん形走査では、ほぼ１ｍｍ間隔で画像を
作成することができる。したがって、らせん形走査で勾
配画像を作成することにより、部分体積アーチファクト
の改善された推定が得られると考えられる。
であった。このアルゴリズムは、たとえば、らせん形走
査でも使用することができる。らせん形走査の場合、付
加的なデータ取得無しにオーバーラップした画像を作成
することができ、そしてより細かいステップで勾配画像
を作成できるものと考えられる。たとえば、１０ｍｍの
コリメーションで軸方向走査を行う場合、ほぼ５ｍｍ間
隔で隣接したスライスを得ることができる。しかし、ガ
ントリイの１回転当たりテーブルが１０ｍｍ進む１：１
のピッチのらせん形走査では、ほぼ１ｍｍ間隔で画像を
作成することができる。したがって、らせん形走査で勾
配画像を作成することにより、部分体積アーチファクト
の改善された推定が得られると考えられる。
【００３７】上記のアルゴリズムは、勾配画像の投影を
自乗することにより部分体積アーチファクトを推定す
る。しかし、より高次の補正、すなわち３次または５次
の補正を使用してもよい。同様に、画像サイズ、１つの
投影のビュー数、投影のサイズのようなパラメータを修
正することにより、演算効率と部分体積アーチファクト
推定の正確さとのかね合いをとることができる。
自乗することにより部分体積アーチファクトを推定す
る。しかし、より高次の補正、すなわち３次または５次
の補正を使用してもよい。同様に、画像サイズ、１つの
投影のビュー数、投影のサイズのようなパラメータを修
正することにより、演算効率と部分体積アーチファクト
推定の正確さとのかね合いをとることができる。
【００３８】上記のアルゴリズムでは、勾配画像投影を
処理して「アーチファクトのみ」の画像を作成した後、
もとの画像から「アーチファクトのみ」の画像を減算す
ることにより、部分体積アーチファクトが除去される。
しかし、本発明の別の１つの実施態様によれば、もとの
画像からではなく、もとの投影データから部分体積アー
チファクトを除去することができる。詳しく述べると、
勾配画像投影の自乗をスケーリングして、もとの投影か
ら減算することにより、事実上「アーチファクトの無
い」投影データが作成される。次に、このような「アー
チファクトの無い」投影データを処理することにより、
部分体積補正画像が作成され、これが例えば表示装置４
２（図２）上に表示される。
処理して「アーチファクトのみ」の画像を作成した後、
もとの画像から「アーチファクトのみ」の画像を減算す
ることにより、部分体積アーチファクトが除去される。
しかし、本発明の別の１つの実施態様によれば、もとの
画像からではなく、もとの投影データから部分体積アー
チファクトを除去することができる。詳しく述べると、
勾配画像投影の自乗をスケーリングして、もとの投影か
ら減算することにより、事実上「アーチファクトの無
い」投影データが作成される。次に、このような「アー
チファクトの無い」投影データを処理することにより、
部分体積補正画像が作成され、これが例えば表示装置４
２（図２）上に表示される。
【００３９】本発明の種々の実施態様についての以上の
説明から明らかなように、本発明の目的が達成される。
本発明を詳細に説明し例示してきたが、これらは例とし
てしたものに過ぎず、限定するものではない。たとえ
ば、ここに説明したＣＴシステムは「第三世代」のシス
テムであるが、「第四世代」のシステムのような他の種
々のシステムに使用してもよい。更に、ここに説明した
アルゴリズムは軸方向走査について実施されたが、らせ
ん形走査についてこのアルゴリズムを実施してもよい。
更に、例示した閾値は２００ＨＵであったが、他の閾値
を使用してもよい。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。
説明から明らかなように、本発明の目的が達成される。
本発明を詳細に説明し例示してきたが、これらは例とし
てしたものに過ぎず、限定するものではない。たとえ
ば、ここに説明したＣＴシステムは「第三世代」のシス
テムであるが、「第四世代」のシステムのような他の種
々のシステムに使用してもよい。更に、ここに説明した
アルゴリズムは軸方向走査について実施されたが、らせ
ん形走査についてこのアルゴリズムを実施してもよい。
更に、例示した閾値は２００ＨＵであったが、他の閾値
を使用してもよい。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】コンピュータ断層撮影イメージング・システム
の絵画的斜視図である。
の絵画的斜視図である。
【図２】図１に示されるシステムの概略ブロック図であ
る。
る。
【図３】Ｘ線源、検出器、および部分的に侵入された関
心のあるイメージング対象の概略関係図である。
心のあるイメージング対象の概略関係図である。
【図４】本発明の一実施態様に従って実行される一連の
ステップを示す流れ図である。
ステップを示す流れ図である。
【図５】本発明の一実施態様に従って減衰量変化推定の
際に実行される一連のステップを示す流れ図である。
際に実行される一連のステップを示す流れ図である。
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 ５０ 関心のあるイメージング対象
Claims (20)
- 【請求項１】 イメージング対象について断層撮影走査
で収集された走査データの中の部分体積アーチファクト
を低減するための方法において、 イメージング対象の減衰量の変化を推定するステップ、
および上記の推定された減衰量の変化を使用して部分体
積エラーを推定するステップを含むことを特徴とする部
分体積アーチファクト低減方法。 - 【請求項２】 更に、イメージング対象についての上記
走査データから、上記の推定された部分体積エラーを除
去するステップを含んでいる請求項１記載の部分体積ア
ーチファクト低減方法。 - 【請求項３】 上記の推定された部分体積エラーを除去
するステップが、アーチファクトのみの画像を作成する
ステップを含んでいる請求項２記載の部分体積アーチフ
ァクト低減方法。 - 【請求項４】 上記のイメージング対象の減衰量の変化
を推定するステップが、イメージング対象の少なくとも
２つのスライスについての投影データを得るステップ、
上記投影データを処理することにより、上記少なくとも
２つのスライスについての画像データを作成するステッ
プ、上記少なくとも２つのスライスについての上記作成
された画像データをフィルタリングするステップ、およ
び上記フィルタリングされた画像データから勾配画像を
作成するステップを含んでいる請求項１記載の部分体積
アーチファクト低減方法。 - 【請求項５】 上記の作成された画像データをフィルタ
リングするステップが、上記作成された画像データを低
減衰量画像データと高減衰量画像データに分割するステ
ップを含んでいる請求項４記載の部分体積アーチファク
ト低減方法。 - 【請求項６】 上記の作成された画像データの分割が、
グレイスケール閾値操作を使用して行われる請求項５記
載の部分体積アーチファクト低減方法。 - 【請求項７】 上記のイメージング対象の走査が軸方向
走査で行われる請求項４記載の部分体積アーチファクト
低減方法。 - 【請求項８】 上記のイメージング対象の走査がらせん
形走査で行われる請求項４記載の部分体積アーチファク
ト低減方法。 - 【請求項９】 上記の部分体積エラーを推定するステッ
プが、勾配画像を順方向投影するステップ、および上記
の順方向投影された勾配画像を自乗するステップを含ん
でいる請求項４記載の部分体積アーチファクト低減方
法。 - 【請求項１０】 イメージング対象について断層撮影走
査で収集された走査データの中の部分体積アーチファク
トを低減するためのシステムにおいて、 イメージング対象の減衰量の変化を推定する手段、およ
び上記の推定された減衰量の変化を使用して部分体積エ
ラーを推定する手段を有していることを特徴とする部分
体積アーチファクト低減システム。 - 【請求項１１】 更に、上記のイメージング対象の走査
データから、上記推定された部分体積エラーを除去する
手段を含んでいる請求項１０記載の部分体積アーチファ
クト低減システム。 - 【請求項１２】 上記の推定された部分体積エラーを除
去する手段が、アーチファクトのみの画像を作成する手
段を含んでいる請求項１１記載の部分体積アーチファク
ト低減システム。 - 【請求項１３】 上記のイメージング対象の減衰量の変
化を推定する手段が、イメージング対象の少なくとも２
つのスライスについての投影データを得る手段、上記投
影データを処理することにより、上記少なくとも２つの
スライスについての画像データを作成する手段、上記少
なくとも２つのスライスについての上記作成された画像
データをフィルタリングする手段、および上記フィルタ
リングされた画像データから勾配画像を作成する手段を
含んでいる請求項１０記載の部分体積アーチファクト低
減システム。 - 【請求項１４】 上記の作成された画像データをフィル
タリングする手段が、上記作成された画像データを低減
衰量画像データと高減衰量画像データに分割する手段を
含んでいる請求項１３記載の部分体積アーチファクト低
減システム。 - 【請求項１５】 上記のイメージング対象の走査が軸方
向走査で行われる請求項１３記載の部分体積アーチファ
クト低減システム。 - 【請求項１６】 上記のイメージング対象の走査がらせ
ん形走査で行われる請求項１３記載の部分体積アーチフ
ァクト低減システム。 - 【請求項１７】 上記の部分体積エラーを推定する手段
が、勾配画像を順方向投影する手段、および上記の順方
向投影された勾配画像を自乗する手段を含んでいる請求
項１３記載の部分体積アーチファクト低減システム。 - 【請求項１８】 Ｘ線源および複数の検出器より成る検
出器アレーを含み、イメージング対象の走査データから
該イメージング対象の断層撮影画像を作成するためのシ
ステムにおいて、 上記のイメージング対象の走査データから部分体積アー
チファクトを除去する手段を有し、該手段が、上記イメ
ージング対象についての減衰量の変化を推定する手段、
および上記の推定された減衰量の変化を使用して部分体
積エラーを推定する手段を含んでいることを特徴とする
断層撮影画像作成システム。 - 【請求項１９】 上記のイメージング対象についての減
衰量の変化を推定する手段が、イメージング対象を走査
することによりイメージング対象の少なくとも２つのス
ライスについての投影データを求める手段、上記の求め
られた投影データを処理することにより、上記少なくと
も２つのスライスについての画像データを作成する手
段、上記少なくとも２つのスライスについての作成され
た画像データをフィルタリングする手段、および上記フ
ィルタリングされた画像データから勾配画像を作成する
手段を含んでいる請求項１８記載の断層撮影画像作成シ
ステム。 - 【請求項２０】 上記のイメージング対象の走査が軸方
向走査で行われる請求項１９記載の断層撮影画像作成シ
ステム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/747,639 US5727041A (en) | 1996-11-13 | 1996-11-13 | Methods and apparatus for reducing partial volume image artifacts |
| US08/747639 | 1996-11-13 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10262960A true JPH10262960A (ja) | 1998-10-06 |
Family
ID=25005993
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9303237A Withdrawn JPH10262960A (ja) | 1996-11-13 | 1997-11-06 | 部分体積アーチファクト低減方法およびシステム |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5727041A (ja) |
| JP (1) | JPH10262960A (ja) |
| CN (1) | CN1196227A (ja) |
| DE (1) | DE19743217A1 (ja) |
| IL (1) | IL122056A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003210452A (ja) * | 2001-12-28 | 2003-07-29 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | コーン・傾斜平行式のサンプリング及び再構成の方法及び装置 |
| CN101536316A (zh) * | 2006-08-22 | 2009-09-16 | 模拟装置公司 | 用于确定信号变化的方法和包括设置为实施该方法的电路的装置 |
| JP2013099700A (ja) * | 2007-07-10 | 2013-05-23 | Toshiba Corp | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、再構成処理装置及び画像処理装置 |
| JP2020058517A (ja) * | 2018-10-09 | 2020-04-16 | 富士通株式会社 | 医用画像処理プログラム、医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
Families Citing this family (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5970112A (en) * | 1998-03-25 | 1999-10-19 | General Electric Company | Smart collimation based on a single scout scan in a computed tomography system |
| US6035012A (en) * | 1998-05-14 | 2000-03-07 | Gen Electric | Artifact correction for highly attenuating objects |
| US6282257B1 (en) * | 1999-06-23 | 2001-08-28 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Fast hierarchical backprojection method for imaging |
| US6307911B1 (en) | 1999-06-23 | 2001-10-23 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Fast hierarchical backprojection for 3D Radon transform |
| US6263096B1 (en) | 1999-06-23 | 2001-07-17 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Multilevel domain decomposition method for fast reprojection of images |
| US6351548B1 (en) | 1999-06-23 | 2002-02-26 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Fast hierarchical reprojection algorithm for tomography |
| US6332035B1 (en) | 1999-06-23 | 2001-12-18 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Fast hierarchical reprojection algorithms for 3D radon transforms |
| DE10035984C1 (de) * | 2000-07-24 | 2002-01-31 | Siemens Ag | Röntgen-Computertomographieeinrichtung |
| US6421411B1 (en) | 2001-05-10 | 2002-07-16 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for helical image artifact reduction |
| US6408042B1 (en) | 2001-06-15 | 2002-06-18 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for cone beam artifact suppression in scanning imaging systems |
| US6449330B1 (en) | 2001-06-28 | 2002-09-10 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for artifact reduction in computed tomographic imaging |
| DE10242910A1 (de) * | 2001-09-17 | 2003-04-24 | Ge Med Sys Global Tech Co Llc | Bildrekonstruktionsverfahren und Röntgen-CT-Gerät |
| US20030171665A1 (en) * | 2002-03-05 | 2003-09-11 | Jiang Hsieh | Image space correction for multi-slice helical reconstruction |
| US6654442B2 (en) * | 2002-03-29 | 2003-11-25 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for weighting projection data |
| JP2004313657A (ja) | 2003-04-21 | 2004-11-11 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 放射線計算断層画像装置 |
| JP4056922B2 (ja) * | 2003-04-21 | 2008-03-05 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 放射線計算断層画像装置 |
| US7599576B2 (en) * | 2004-01-23 | 2009-10-06 | Electro Scientific Industries, Inc. | Image subtraction of illumination artifacts |
| US20050201605A1 (en) * | 2004-03-11 | 2005-09-15 | Jianying Li | Methods and apparatus for CT smoothing to reduce artifacts |
| DE102005049586A1 (de) * | 2005-10-17 | 2007-04-26 | Siemens Ag | Verfahren zur Erzeugung von CT-Darstellungen in der Röntgen-Computertomographie |
| DE102006048426B3 (de) * | 2006-10-12 | 2008-05-21 | Siemens Ag | Verfahren zur Bestimmung der Reichweite von Strahlung |
| JP4350738B2 (ja) * | 2006-10-27 | 2009-10-21 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Ｘ線断層撮影装置およびアーチファクトの低減方法 |
| US8478014B2 (en) * | 2008-05-09 | 2013-07-02 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Apparatus for generating an image of moving object |
| US10139354B2 (en) | 2014-04-07 | 2018-11-27 | Prismatic Sensors | Spectral X-ray imaging |
| US10475214B2 (en) * | 2017-04-05 | 2019-11-12 | General Electric Company | Tomographic reconstruction based on deep learning |
| CN113643211A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-12 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 去除条形伪影的方法、系统、可读存储介质和设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5241576A (en) * | 1991-12-23 | 1993-08-31 | General Electric Company | Segmented detector containing sub-elements for separate measuring of a fan beam |
-
1996
- 1996-11-13 US US08/747,639 patent/US5727041A/en not_active Expired - Fee Related
-
1997
- 1997-09-30 DE DE19743217A patent/DE19743217A1/de not_active Withdrawn
- 1997-10-28 IL IL12205697A patent/IL122056A/xx not_active IP Right Cessation
- 1997-11-06 JP JP9303237A patent/JPH10262960A/ja not_active Withdrawn
- 1997-11-13 CN CN97126421A patent/CN1196227A/zh active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003210452A (ja) * | 2001-12-28 | 2003-07-29 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | コーン・傾斜平行式のサンプリング及び再構成の方法及び装置 |
| CN101536316A (zh) * | 2006-08-22 | 2009-09-16 | 模拟装置公司 | 用于确定信号变化的方法和包括设置为实施该方法的电路的装置 |
| JP2010501855A (ja) * | 2006-08-22 | 2010-01-21 | アナログ・デバイシズ・インコーポレーテッド | 信号変化を特定する方法、および同方法を実現するように配設された回路を含む装置 |
| JP2013099700A (ja) * | 2007-07-10 | 2013-05-23 | Toshiba Corp | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、再構成処理装置及び画像処理装置 |
| JP2020058517A (ja) * | 2018-10-09 | 2020-04-16 | 富士通株式会社 | 医用画像処理プログラム、医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN1196227A (zh) | 1998-10-21 |
| IL122056A (en) | 2000-09-28 |
| IL122056A0 (en) | 1998-03-10 |
| US5727041A (en) | 1998-03-10 |
| DE19743217A1 (de) | 1998-05-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH10262960A (ja) | 部分体積アーチファクト低減方法およびシステム | |
| JP4384749B2 (ja) | 高減衰性物体のためのアーティファクト補正 | |
| US6266388B1 (en) | Methods and apparatus for two-pass cone beam image reconstruction | |
| JP4367884B2 (ja) | 石灰化のレベル付けを行う方法と装置 | |
| US6236706B1 (en) | Methods and apparatus for predicting contrast agent uptake in a computed tomography system | |
| US7082180B2 (en) | Methods and apparatus for computing volumetric perfusion | |
| US7415145B2 (en) | Methods and apparatus for artifact reduction | |
| US7929747B2 (en) | System and method for estimating data missing from CT imaging projections | |
| JP2002345808A (ja) | Ｃｔスカウト画像処理のための方法及び装置 | |
| JPH05237090A (ja) | 断層イメージングに於けるオーバレンジ画像アーチファクトの低減方式 | |
| JP2007307417A (ja) | 像データの処理方法及び像データの処理装置 | |
| US6775347B2 (en) | Methods and apparatus for reconstructing an image of an object | |
| US6332013B1 (en) | Methods and apparatus for tilted helical reconstruction multislice CT | |
| US6381297B1 (en) | High pitch reconstruction of multislice CT scans | |
| JP2001299739A (ja) | 遡及的再構成パラメータを選択する方法および装置 | |
| JPH10225452A (ja) | 部分体積アーチファクトを検出する方法およびシステム | |
| EP0969414A2 (en) | Computerized tomographic multi-frame image reconstruction method and apparatus for helical scanning | |
| US6980681B1 (en) | Methods and apparatus for helical reconstruction for multislice CT scan | |
| JPH09182745A (ja) | 計算機式断層撮影装置 | |
| JP2002065663A (ja) | イメージング・データを逆畳み込みするための方法及び装置 | |
| US20050018889A1 (en) | Systems and methods for filtering images | |
| US20120275561A1 (en) | Methods and apparatus for ct smoothing to reduce artifacts | |
| US6091840A (en) | Methods and apparatus for single slice helical image reconstruction in a computed tomography system | |
| JPH10295686A (ja) | 物体の画像を再構成する方法及びシステム | |
| US6408088B1 (en) | Methods and apparatus for single slice helical image reconstruction in a computed tomography system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20050201 |