WO2006057304A1

WO2006057304A1 - Ｘ線ｃｔ装置及び画像処理装置

Info

Publication number: WO2006057304A1
Application number: PCT/JP2005/021588
Authority: WO
Inventors: Yosuke Okamoto; Satoru Nakanishi
Original assignee: Kabushiki Kaisha Toshiba; Toshiba Medical Systems Corporation
Priority date: 2004-11-26
Filing date: 2005-11-24
Publication date: 2006-06-01
Also published as: EP1825810A4; JPWO2006057304A1; US20070230653A1; JP4874810B2; JP2012005891A; JP5159937B2; EP2284794B1; EP2284794A3; US7953263B2; EP2284794A2; EP1825810A1

Abstract

　Ｘ線ＣＴ装置は、画像から、Ｘ線減弱係数の比較的高い高コントラスト領域を抽出するユニット（２０）と、抽出した高コントラスト領域の位置と装置固有の点像強度分布関数とに基づいて、高コントラスト領域に関するボケ画像を発生するユニット（２１，２２）と、Ｘ線減弱係数の比較的低い低コントラスト領域に関する低コントラスト画像を発生するために、画像からボケ画像を引き算するユニット（２３）とを具備する。

Description

明細書

X線 CT装置及び画像処理装置

技術分野

[0001] 本発明は、被検体に X線を曝射して得られた投影データに基づ!/ヽて被検体内部の画像を生成する X線 CT装置及び画像処理装置に関する。

背景技術

[0002] X線 CT装置の進歩は目覚しぐより高精細（高解像度)且つ広範囲に撮影した、という医療現場からの強い要望に応えて、近年、マルチスライス X線 CT装置が開発され、これがかなり普及してきている。このマルチスライス X線 CT装置は、スライス方向（寝台の長手方向）に広がり幅を有するファンビーム X線を曝射する X線源と、複数列（ 4列、 8列、 16列など）の検出素子列をスライス方向に並べた構造の 2次元検出器とを備え、これをマルチスキャン又はへリカルスキャンで動作させるスキャナである。これにより、シングルスライス X線 CT装置に比べて、被検体の広範囲にわたるボリユームデータを高精度に且つ短時間のうちに得ることができる。

[0003] このような X線 CT装置により生成された CT画像中の血管は、近傍に高コントラスト物質 (高い X線減弱係数を有する物質)がある場合、そのボケの影響を受けて、血管内腔の様子が不鮮明になる。従来、高コントラスト領域の影響を受けずに注目領域の画質を改善する方法として、高コントラスト領域の CT値を周囲の CT値に合わせた適当な値に設定して力画像処理し、その後、高コントラスト領域の値を戻すという方法が知られている。し力し、この方法では、高コントラスト領域周辺のボケを良好に除去することはできな力つた (特開平 10— 40372号公報参照)。

発明の開示

[0004] 本発明の目的は、 X線 CT装置により得られた被検体内部の X線吸収分布画像を表示する場合に、高い X線減弱係数の物体の周辺に生じるボケを低減することにある。

[0005] 本発明の第 1局面は、被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づヽて前記被検体の内部の画像を再構成する X線 CT装置にぉヽて、前記画像から、 X線減弱係数の比較的高い高コントラスト領域を抽出するように構成されたユニットと、前記抽出した高コントラスト領域の位置と装置固有の点像強度分布関数とに基づいて、前記高コントラスト領域に関するボケ画像を発生するように構成されたユニットと、 X線減弱係数の比較的低!、低コントラスト領域に関する低コントラスト画像を発生するために、前記画像カゝら前記ボケ画像を引き算するように構成されたュ- ットとを具備する X線 CT装置を提供する。

[0006] 本発明の第 2局面は、被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づヽて前記被検体の内部の画像を再構成する X線 CT装置にぉヽて、 X線減弱係数の比較的低ヽ領域に関する低コントラスト画像を発生するために、前記画像から、前記画像に含まれる X線減弱係数の比較的高い領域に関するボケ画像を引き算するユニットと、前記低コントラスト画像を CT値に応じて複数の領域に分類するユニットと、前記低コントラスト画像の画素値を、前記分類した複数の領域各々に固有の値に置き換えるユニットとを具備する X線 CT装置を提供する。

[0007] 本発明の第 3局面は、被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づヽて前記被検体の内部の画像を再構成する X線 CT装置にぉヽて、前記画像から、複数の閾値に基づいて、順番に内包するサイズの異なる複数の領域候補を抽出するユニットと、前記抽出された複数の領域候補各々の重心を計算するュ- ットと、前記重心間の距離に基づいて、前記抽出された複数の領域候補から特定の領域を選択するユニットとを具備する X線 CT装置を提供する。

図面の簡単な説明

[0008] [図 1]図 1は本発明に力かる X線 CT装置の構成図である。

[図 2]図 2は本発明の第 1実施例に力かる画像処理部の構成図である。

[図 3]図 3は伝達関数の説明図。

[図 4]図 4は本発明の第 2実施例に力かる画像処理部の構成図である。

[図 5]図 5は本発明の第 2実施例に力かるクラスタリング処理部の構成図である。

[図 6]図 6はクラスタリング処理により分割される 3つの領域を閉めす図である。

[図 7]図 7は図 5の領域決定部による領域決定処理手順を示すフローチャートである。

[図 8]図 8は図 7の S13のネ甫足図である。 [図 9]図 9は図 7の S14で抽出される領域 Rlと S 15で計算される重心位置 Blを示す図である。

[図 10]図 10は図 7の S14で抽出される領域 R2と S 15で計算される重心位置 B2を示す図である。

[図 11]図 11は図 7の S14で抽出される領域 R3と S 15で計算される重心位置 B3を示す図である。

発明を実施するための最良の形態

[0009] (第 1実施例）

以下、本発明の第 1実施例について説明する。

図 1は、第 1実施例に係る X線 CT装置の構成図である。 X線 CT装置 1は、被検体に関する投影データを収集するために構成された架台 2、被検体 Pを載せて移動させるための寝台 3、 X線 CT装置の操作するための入力及び画像表示を行うための操作コンソールを備えて、る。

[0010] 架台 1は、 X線管 5と X線検出器 6を有する。 X線管 5と X線検出器 6は、架台駆動装置 7により回転駆動されるリング状の回転フレーム 8に搭載される。寝台 3は、被検体を載せる天板 8、天板 8を移動させるための天板駆動装置 9を備えている。回転フレーム 8はその中央部分に開口を有する。その開口に天板 8に載置された被検体 Pが挿入される。なお、回転フレーム 8の回転中心軸を Z軸 (スライス方向軸）、 Z軸に直交する平面を XYの直交 2軸で定義する。

[0011] X線管 5の陰極陽極間には高電圧発生器 10から管電圧が印加される。 X線管 5のフィラメントには高電圧発生器 10からフィラメント電流が供給される。管電圧の印加及びフィラメント電流の供給により X線が発生される。 X線検出器 6には、 1次元アレイ型検出器又は 2次元アレイ型検出器 (マルチスライス型検出器ともいう）が採用される。 X線検出素子は例えば 0. 5mm X O. 5mmの正方の受光面を有する。例えば 916個の X線検出素子がチャンネル方向に配列される。この列がスライス方向に例えば 40 列並設されたものが 2次元アレイ型検出器である。単一の列力なるものが 1次元ァレイ型検出器である。

[0012] データ収集装置 11は、一般的に DAS (data acquisition system)と呼ばれている。データ収集装置 11は、検出器 6からチャンネルごとに出力される信号を電圧信号に変換し、増幅し、さらにディジタル信号に変換する。このデータ (生データ）は架台外部の操作コンソール 4に供給される。

[0013] 操作コンソール 4の前処理部 12は、データ収集装置 11から出力されるデータ（生データ）に対して感度補正等の補正処理を施して投影データを出力する。この投影データは再構成処理部 13に送られる。再構成処理部 13は、例えばへリカルスキャン、コーンビーム X線を使ったボリュームスキャン又はそれらの併用により収集された投影データに基づいて、画像データを再構成し、画像記憶部 14に記憶する。画像処理部 15は、画像記憶部 14に記憶された画像データに基づ、て表示画像を生成する。画像を表示するための条件の設定、関心領域の設定等は、操作者による入力装置 16への入力に基づいて行われる。画像処理部の詳細は後述する。表示装置 17は、画像処理部 15で生成された画像を表示する。又、操作コンソール 4のスキャン制御部 18は、操作者の入力に基づいて、ヘリカルスキャン等のスキャンが行われるように、高圧発生装置 10、架台駆動装置 7、データ収集装置 11、天板駆動装置 9を制御する。尚、操作コンソール 4は、専用ハードウェアで構成しても良いし、コンピュータを用いてソフトウェアで同様の機能を実現しても良!、。

[0014] 図 2は、図 1の画像処理部 15の構成を説明する図である。尚、図 2の (A)は、画像処理対象の一例としての血管断面構造の模式図である。血管壁 Pl、ステント P2、造影剤（血流部分) P3、脂質 P4を含んでいる。以下、このような実体の画像を処理した場合を例として説明する。

[0015] 画像処理部 15は、関心領域設定 ·画像抽出部 19、高コントラスト抽出部 20、コンボリューシヨン部 21、 CT値スケーリング部 22、減算器 23、加算器 24を備えている。

[0016] 関心領域設定'画像抽出部 19は、入力装置 16への入力に基づいて関心領域を設定し、その関心領域の画像データを画像記憶部 14から抽出して出力する。図 2の（B )は、関心領域設定 ·画像抽出部 19により抽出された関心領域の画像を表している。

[0017] 高コントラスト抽出部 20は、抽出部 19により抽出された関心領域の画像から、 X線減弱係数の非常に高い高コントラスト領域、つまり非常に高い CT値を有する画素群を抽出する。高コントラスト物質としては、治療のために被検体内に埋め込まれたステント等の金属性の器具、石灰化したカルシウム等がある。なお、後述するステント等を除外した低コントラスト画像における高コントラスト物質としては、ステント等ではなぐ主に造影剤を対象としている。ステントと血管壁との間の CT値を有する造影剤が選択的に使用される。

[0018] 具体的な抽出処理としては、注目画素の値と、その注目画素周辺の複数画素の値の平均値との差分を求めることにより入力された画像の微分画像を求め、この微分画像に対してステントの辺縁に対応する閾値を用いて閾値処理を施すことにより、 2値化画像を得る。この 2値化画像は、高コントラスト物質が存在するであろう部分と、それ以外の部分で画素値が異なる画像となる。つまり、この 2値化画像は、高コントラスト物質が存在するであろう位置の情報を含んだ画像 (以下、高コントラスト位置画像という。）となる。図 2の（C)は、この高コントラスト位置画像を表している。この微分 · 2値化処理では、比較的少な、演算処理で容易に高コントラスト位置画像を得ることができる。

[0019] コンボリューシヨン部 21は、高コントラスト位置画像に対して、当該 X線コンピュータ断層撮影装置固有の点像強度分布関数 (PSF:point spread fonction)を畳み込み演算をする。 PSFは、装置固有のボケ特性を定義する関数として伝達関数又はボケ関数とも呼ばれる。 PSFは、検出器 6の検出器ピッチ (解像限界)である例えば 0. 5mm より微小な例えばその ΙΖΙΟの径（0. 05mm)を有するワイヤファントムをスキャンし、その投影データ力も再構成により得られたワイヤファントムに関する 2次元画像 (ボケ画像）のデータとして得られる。この PSFを高コントラスト位置画像に畳み込むことにより、高コントラスト対象をそれ単独でスキャンして取得したデータ力も再構成した画像、つまり高コントラスト対象とその周辺に現れるボケとを含んだ画像が得られる。

[0020] CT値スケーリング部 22は、コンボリューシヨン部 21から出力された画像 (ボケ画像）を、 CT値として特異でない値、つまりここでは造影剤としての標準的な CT値に従つて規格化 (スケール)する。この規格化処理は、後述する減算処理のための画素値のレベル合わせ処理である。図 2の（D)は、 CT値スケーリング部 22から出力される画像 (以下、高コントラスト画像という）を表している。

[0021] 減算部 23は、減算処理を行い、関心領域の画像と高コントラスト画像の差分画像を求める。これにより、関心領域の画像から高コントラスト物質及びその周辺のボケ成分が低減された低コントラスト画像が得られる。この低コントラスト画像は、低い減弱係数の物質を表した画像である。図 2の (E)は、この低コントラスト画像を表している。

[0022] 加算部 24は、この低コントラスト画像に高コントラスト位置画像を加算することにより、高コントラスト物質の位置情報を加える。図 2の (F)は、この出力画像を表している。この出力画像は、元の関心領域の画像から高コントラスト物質によるボケ (アーチファタト）を低減した画像に、高コントラスト物質の位置情報を加えたものであり、後段の処理を経て表示装置 17に表示される。この出力画像では、元の画像ではボケの影響により識別困難だった高コントラスト物質周辺の脂質が良好に観察可能である。

[0023] このような第 1実施例によれば、高コントラスト物質の周辺に生じるボケ成分を低減することができるため、高コントラスト物質周辺の物質を良好に観察できる。特に、心臓の冠状動脈のような 3mmから 5mmの径を有する細経血管にステントや石灰化がある場合において、その周辺の血管壁、脂質の蓄積状態、造影剤の状態等を良好に観察することが可能である。

[0024] この第 1実施例は種々変形して実施しても良、。例えば、上記実施例では、高コントラスト位置画像を加算したが、加算せずに低コントラスト画像のみの表示を行っても良い。又、高コントラスト物質の位置を示す色の異なるマークを重畳して表示するようにしても良い。

[0025] さら〖こ、上記実施例では、 X線 CT装置について説明した力 X線 CT装置から出力された投影データ、 CT画像等に基づヽて画像の表示を行う医用画像処理装置で実施しても良い。さらに、上記実施例では 2次元画像の処理について説明した力複数の 2次元画像に上述の処理を行うことにより 3次元画像の処理を行うようにしても良い

[0026] さらに、上記実施例では画像の画素値が CT値である場合にっ、て説明した力 X 線減弱係数を表すものであれば CT値以外の値であっても良い。又、上記実施例では微分 · 2値ィ匕処理により高コントラスト位置画像を求めたが、高コントラスト物質によるボケを表した伝達関数を画像に逆コンボリューシヨンして高コントラスト位置画像を求める方法や、ステントの位置 '形状の情報を予め記憶しておきこの情報に基づいて位置情報を求める方法等を用いても良い。

[0027] (第 2実施例）

以下、本発明の第 2実施例について説明する。尚、第 1実施例と同じ部分については説明を省略する。

[0028] 第 2実施例は、画像中の類似物質が識別し易くなるようにクラスタリング処理により、自動的に分類を行うものである。理想的な条件下では、プラークや脂質は— 100から 50の CT値、血管壁は 50力ら 129の CT値、血流に含まれる造影剤は 130— 350の CT値を示すことが知られている。し力しながら、実際の検査においては、被検体の体格、ビームハード-ング、再構成関数、物質のサイズ、関心領域外の物質の状態、造影剤の濃度等の影響を受けて、 CT値が変動している。このため領域抽出 (領域分割 )を行う方法では、このような CT値の変動に対応できず、良好に分類することができない。本実施例では、低コントラスト画像から、主にプラークに対応する領域 A、主に血管壁に対応する領域 B、主に造影剤に対応する領域 Cを高精度に抽出する。

[0029] 図 4は、第 2実施例に係る X線 CT装置 1の構成図である。図 4では、減算部 23と加算部 24の間にクラスタリング処理部 25がある。このクラスタリング処理部 25は、 CT f に基づいて所定の複数の領域を求め、各領域が同一の輝度又は色で表示されるように CT値の変換処理を行う。尚、本実施例では、 CT値を 3つの領域に分ける場合について説明するが、この領域の数は他の数でも良い。又、操作者の入力に応じて領域数を変更できるようにしても良、。

[0030] 図 5は、クラスタリンク処理部 25の構成図である。クラスタリング処理部 25は、ヒストグラム生成部 26、領域決定部 27、 CT値変換部 28を備えている。ヒストグラム生成部 26は、入力された低コントラスト画像のヒストグラムを求める。ヒストグラムは、 CT値ごとの画素出現の頻度分布を表している。ここでは CT値は— 100から 537間での範囲に分布している。

[0031] 領域決定部 27は、低コントラスト画像から、図 6に示すように、例えば 3つの領域 A, B, Cを抽出する。領域 Aは主にプラークに対応する。領域 Bは主に血管壁に対応する。領域 Cは主に造影剤に対応する。

[0032] 図 7は領域決定部 27による低コントラスト画像から 3つの領域 A, B, Cを抽出する処理の手順を示している。まず、低コントラスト画像力血管壁領域 Bを抽出する（S1 1)。操作者により指定された血管の略中心から放射状に複数の追跡線が設定される。各追跡線に沿って CT値が追跡される。 CT値の変動が比較的大きな位置、つまり所定値を超える微分値を示す 2つの位置が血管壁の内点と外点として特定される。次に、低コントラスト画像力もプラーク領域 Aが抽出される（S12)。血管壁の内側であつて血管壁よりも低い CT値を有する画素群が、プラーク領域 Aとして抽出される。

[0033] 次に、造影剤の領域 Cが抽出される（S13— S19)。まず、図 8に例示するように、ヒストグラム上の CT値が分布する範囲（図 6では— 100から 537までの範囲）が、 k—m eans法により、 N個のセグメント SEG〜SEG に分割される（S13)。 CT値の最も高

1 N

いセグメントを、 SEGとする。 Nは最終的に分類される領域数 n (ここでは n= 3)を超える整数に設定される。好ましくは、 Nは最終的に分類される領域数 nの 2倍または 3 倍に設定される。 mは処理変数である。 mは 1に初期化される。

[0034] まず、図 9に示すように、セグメント SEGに対応する領域候補 Rが低コントラスト画像カゝら抽出される（S14)。セグメント SEGの最低値を閾値として領域 Rが低コントラスト画像力も抽出される。抽出された領域候補 Rの重心位置 Bが計算される（S15) 。 S17において変数 mが 1つインクリメントされる（S17)。なお、 S18において、拡散防止のための停止条件として、 "CTmin seg m < CTmaxZ2"が判断される。 CTm in seg mはセグメント mの最小値であり、 CTmaxは低コントラスト画像の最大 CT値である。つまり、セグメント mの最小値が低コントラスト画像の最大 CT値の 1Z2未満のとき、領域拡大処理が停止される。 S18で Noのとき、 S19が実行される。 S18で Yesのとき、 S14に戻る。

[0035] 図 10に示すように、セグメント SEGとセグメント SEGとに対応する領域候補 Rが

1 2 2 低コントラスト画像カゝら抽出される（S14)。実際には、セグメント SEGの最低値を閾

2

値として領域候補 Rが低コントラスト画像力も抽出される。抽出された領域候補 Rの

2 2 重心位置 Bが計算される（S 15)。この領域候補 Rの重心位置 Bと、一つ前の領域

2 2 2 候補 Rの重心位置 Bとの間の距離 Dが計算され、所定の閾値 Thと比較される（S1

1 1 2

6)。

[0036] S14〜S18の処理は、重心位置の変位量 D が閾値 Thを超過するまでループされる。つまり、変数 mのインクリメントに従って領域候補 Rは少しずつ拡大される。領域候補 Rの拡大に伴って重心 Bは変位する。抽出対象が同じときは重心 Bの変位量は比較的少ない。抽出対象が他の物質を含むように拡大したとき、重心 Bの変位量は比較的大きくなる。つまり、抽出対象が造影剤であるときは、領域候補 Rが拡大しても、重心位置はあまり変化しない。しかし、抽出対象に血管壁等が加わったとき、領域候補 Rは飛躍的に大きくなり、重心位置も大きく変化する。重心位置が大きく変化するセグメントが探索される。

[0037] m= 3において、図 11に示すように、領域候補 Rの重心位置 Bと、一つ前の領域

3 3

候補 Rの重心位置 Bとの間の距離 Dが閾値 Thを超過したとき（S16)、一つ前の領

2 2 3

域候補 Rが造影剤の領域 Cとして特定される（S 19)。つまり重心の変位量が閾値 Th

2

未満に収まる最大の領域候補 Rが特定の領域 Cとして選択される。

2

[0038] このように領域拡大による重心位置の変位に着目することで、 CT値変動要因の影響をあまり受けずに、造影剤の領域 cを高精度に抽出することができる。また、血管壁抽出についても同様に、 CT値変化に着目することで、 CT値変動要因の影響をあまり受けずに、血管壁の領域 Bを高精度に抽出することができる。さらに、プラーク抽出についても同様に、血管壁内側という条件を設定することにより、 CT値変動要因の影響をあまり受けずに、プラークの領域 Aを高精度に抽出することができる。

[0039] なお、領域決定部 27は、このヒストグラムを、 k— mean法を用いて 3つの領域に分類するようにしてもよい。 k— mean法により、各領域内の CT値の分散値が等しくなるように、各領域を決めるための閾値 Thを求める。各領域内の CT値の分散値が等しくなるよう各領域を決めることにより、類似性の高い物質が同じ領域内に含まれやすくなる。

[0040] 図 6は、本実施例により領域分けされた例を表しており、—100から 537の CT値が 3つの領域に分類されている。領域 Aの範囲の CT値を持つ画素は主に脂質の部分に対応する。領域 Bの範囲の CT値を持つ画素は主に血管壁の部分に対応する。領域 Cの範囲の CT値を持つ画素は主にプラークの部分に対応する。

[0041] CT値変換部 28は、領域決定部 27で抽出又は分類した 3つの領域それぞれに含まれる画素の CT値を、予め設定された領域ごとの固有値に置き換える。それにより表示画像上で同じ領域部分が同一の輝度又は色で表示され、各領域が把握できる形態で表示される。

[0042] このような本実施例によれば、 CT値に応じて領域分けされた画像が表示されるため、被検体内部の組織、脂質、造影剤等の異なる物質を良好に把握できる画像を提供することができる。又、領域を決めるための閾値をヒストグラムに基づいて自動的に求めてヽるため、 CT値の変動がある場合でも良好に分類した画像を提供することができる。

[0043] 又、この実施例では、高コントラスト物質の周辺に生じるボケ成分 (アーチファクト成分)を低減させてから、低コントラスト画像を対象としてクラスタリング処理を行っているため、高コントラスト物質周辺の物質を良好に観察できる。特に、心臓の冠状動脈のような 3mmから 5mmの径を有する細経血管にステントや石灰化がある場合において、その周辺の血管壁、脂質の蓄積状態、造影剤の状態等を良好に観察することが可能である。

[0044] 又、高コントラスト物質が含まれな、画像に対してクラスタリング処理を行、、後から高コントラスト物質の情報を加えているため、低い CT値を有する部分の領域分けが良好にできる。

[0045] 尚、本発明は上記実施例に限定されるものではなぐ実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体ィ匕できる。また、上記実施例に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施例に示される全構成要素カゝら幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよヽ。

[0046] 例えば、上記実施例では、 k mean法を用いて閾値を求めた力群平均法、 War d法等の他のクラスタリング手法を用いて閾値を求めるようにしても良い。又、上記実施例では、高コントラスト物質及びその周辺のボケを除去した画像に対してクラスタリング処理を行ったが、このような処理をせず、関心領域の元画像に対して直接クラスタリング処理を行って表示画像を生成するようにしても良!ヽ。

[0047] さらに上記実施例では、高コントラスト位置画像を加算したが、加算せずに低コントラスト画像のみの表示を行っても良い。又、高コントラスト物質の位置を示す色の異なるマークを重畳して表示するようにしても良い。

[0048] さら〖こ、上記実施例では、 X線 CT装置について説明した力 X線 CT装置から出力された投影データ CT画像等に基づヽて画像の表示を行う医用画像処理装置で実施しても良い。さらに、上記実施例では、 2次元画像の処理について説明した力複数の 2次元画像に上述の処理を行うことにより 3次元画像の処理を行うようにしても良い。さらに、上記実施例では、画像の画素値が CT値である場合について説明したが、 X線減弱係数を表すものであれば CT値以外の値であっても良、。

産業上の利用可能性

[0049] 本発明によれば、 X線 CT装置により得られた被検体内部の X線吸収分布画像を表示する場合に、高い X線減弱係数の物体の周辺に生じるボケを低減することができる

Claims

請求の範囲

[1] 被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づヽて前記被検体の内部の画像を再構成する X線 CT装置において、

前記画像から、 X線減弱係数の比較的高い高コントラスト領域を抽出するように構成されたユニットと、

前記抽出した高コントラスト領域の位置と装置固有の点像強度分布関数とに基づいて、前記高コントラスト領域に関するボケ画像を発生するように構成されたユニットと、

X線減弱係数の比較的低い低コントラスト領域に関する低コントラスト画像を発生するために、前記画像力も前記ボケ画像を引き算するように構成されたユニットとを具備する X線 CT装置。

[2] 前記高コントラスト領域を抽出するユニットは、前記画像から微分画像を発生し、前記微分画像に対して閾値処理を行うことにより前記高コントラスト領域を抽出する請求項 1記載の X線 CT装置。

[3] 前記ボケ画像を発生するユニットは、前記抽出した高コントラスト領域の位置画像に前記点像強度分布関数を畳み込むユニットと、前記畳み込まれた高コントラスト領域の位置画像を前記高コントラスト領域の標準的 CT値に従って基準化するユニットとを有する請求項 1記載の X線 CT装置。

[4] 前記高コントラスト領域は、治療のために被検体内に埋め込まれた金属性の器具又は石灰化したカルシウムである請求項 1記載の X線 CT装置。

[5] 前記低コントラスト画像に、前記抽出した高コントラスト領域の位置画像を加算するュニットをさらに備える請求項 1記載の X線 CT装置。

[6] 前記低コントラスト画像を CT値に応じて複数の領域に分類するユニットと、

前記低コントラスト画像の画素値を、前記分類した複数の領域各々に固有の値に置き換えるユニットとをさらに備える請求項 1記載の X線 CT装置。

[7] 前記置き換えられた低コントラスト画像に、前記抽出した高コントラスト領域の位置画像を加算するユニットをさらに備える請求項 6記載の X線 CT装置。

[8] 前記分類した複数の領域には、脂質が支配的な領域と、血管壁が支配的な領域と、造影剤が支配的な領域とが含まれる請求項 6記載の X線 CT装置。

[9] 前記分類ユニットは、前記低コントラスト画像から、複数の閾値に基づいて、サイズの異なる複数の領域を抽出するユニットと、

前記抽出された複数の領域各々の重心を計算するユニットと、

前記重心間の距離に基づいて、前記抽出された複数の領域から抽出対象物に対応する特定の領域を選択するユニットとを有する請求項 6記載の X線 CT装置。

[10] 前記複数の閾値は、前記画像に関する CT値ごとの画素出現の頻度分布に基づいて決定される請求項 9記載の X線 CT装置。

[11] 被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づいて前記被検体の内部の画像を再構成する X線 CT装置において、

X線減弱係数の比較的低い領域に関する低コントラスト画像を発生するために、前記画像から、前記画像に含まれる X線減弱係数の比較的高ヽ領域に関するボケ画像を引き算するユニットと、

前記低コントラスト画像を CT値に応じて複数の領域に分類するユニットと、前記低コントラスト画像の画素値を、前記分類した複数の領域各々に固有の値に置き換えるユニットとを具備する X線 CT装置。

[12] 前記分類ユニットは、前記低コントラスト画像を、造影剤領域、血管壁領域及びブラーク領域に分類する請求項 11記載の X線 CT装置。

[13] 前記分類ユニットは、前記造影剤領域を同定するために、

前記低コントラスト画像から、複数の閾値に基づいて、順番に内包するサイズの異なる複数の領域候補を抽出するユニットと、

前記抽出された複数の領域候補各々の重心を計算するユニットと、

前記重心間の距離に基づ!、て、前記抽出された複数の領域候補から前記造影剤領域を選択するユニットとを有する請求項 12記載の X線 CT装置。

[14] 前記複数の閾値は、前記画像に関する CT値ごとの画素出現の頻度分布に基づいて決定される請求項 13記載の X線 CT装置。

[15] 前記選択ユニットは、前記重心の変位量が所定量未満に収まる最大の領域を前記特定の領域として選択する請求項 13記載の X線 CT装置。

[16] 前記分類ユニットは、前記血管壁領域を同定するために、

前記低コントラスト画像の血管略中心カゝら放射状に CT値を追跡し、前記 CT値の変化が所定値を超過する 2つの位置を血管の内壁と外壁として特定する請求項 13記載の X線 CT装置。

[17] 前記分類ユニットは、前記プラーク領域を同定するために、

前記血管壁の内側であって、前記血管壁よりも低い CT値を有する画素群を抽出する請求項 16記載の X線 CT装置。

[18] 被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づヽて前記被検体の内部の画像を再構成する X線 CT装置において、

前記画像から、複数の閾値に基づいて、順番に内包するサイズの異なる複数の領域候補を抽出するユニットと、

前記重心間の距離に基づいて、前記抽出された複数の領域候補から特定の領域を選択するユニットとを具備する X線 CT装置。

[19] 前記複数の閾値は、前記画像に関する CT値ごとの画素出現の頻度分布に基づいて決定される請求項 18記載の X線 CT装置。

[20] 前記選択ユニットは、前記重心の変位量が所定量未満に収まる最大の領域を前記特定の領域として選択する請求項 18記載の X線 CT装置。

[21] X線画像から、 X線減弱係数の比較的高い高コントラスト領域を抽出するように構成されたユニットと、

X線減弱係数の比較的低い低コントラスト領域に関する低コントラスト画像を発生するために、前記画像力も前記ボケ画像を引き算するように構成されたユニットとを具備する画像処理装置。

[22] X線画像から、前記 X線画像に含まれる X線減弱係数の比較的高い領域に関するボケ画像を引き算し、 X線減弱係数の比較的低い領域に関する低コントラスト画像を発生するユニットと、

前記低コントラスト画像を画素値に応じて複数の領域に分類するユニットと、前記低コントラスト画像の画素値を、前記分類した複数の領域各々に固有の値に置き換えるユニットとを具備する画像処理装置。

X線画像から、複数の閾値に基づいて、順番に内包するサイズの異なる複数の領域候補を抽出するユニットと、

前記重心間の距離に基づいて、前記抽出された複数の領域候補から特定の領域を選択するユニットとを具備する画像処理装置。