(57)【要約】【課題】Ｘ線ＣＴの多列型Ｘ線検出器において散乱線補正の処理効率の向上。【解決手段】マルチスライス又はボリュームの画像データを用いてスライス方向に関するＣＴ値プロファイルを画素毎に発生するプロファイル発生部２０１と、ＣＴ値プロファイル各々について所定の閾値を超過するプロファイル部分を抽出するプロファイル部分抽出部２０３と、プロファイル部分のＣＴ値積分値と幅とに基づいてプロファイル部分を中心とした散乱線分布を推定する散乱線分布推定部２０５と、推定した散乱線分布から散乱線補正プロファイルを発生する散乱線補正プロファイル発生部２０７と、散乱線補正プロファイルに基づいてＣＴ値プロファイルを画素毎に補正する補正部２０９とを具備する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を発生するＸ線管と、
被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線管及び前記Ｘ線検出器を前記被検体の周囲を連続的に回転可能に支持する支持機構と、
前記Ｘ線検出器により検出された投影データに基づいてマルチスライス又はボリュームの画像データを再構成する再構成部と、
前記画像データを用いてスライス方向に関するＣＴ値プロファイルを画素毎に発生するプロファイル発生部と、
前記ＣＴ値プロファイル各々について、所定の閾値を超過するプロファイル部分を抽出するプロファイル部分抽出部と、
前記プロファイル部分のＣＴ値積分値と幅とに基づいて前記プロファイル部分を中心とした散乱線分布を推定する散乱線分布推定部と、
前記推定した散乱線分布から散乱線補正プロファイルを発生する散乱線補正プロファイル発生部と、
前記散乱線補正プロファイルに基づいて前記ＣＴ値プロファイルを画素毎に補正する補正部とを具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項２】
前記プロファイル発生部のために前記画像データを圧縮する圧縮部と、
前記補正部のために前記散乱線補正プロファイルを拡大する拡大部とをさらに備えることを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項３】
前記散乱線補正プロファイル発生部は、前記推定した散乱線分布における前記プロファイル部分の範囲の値をゼロ値に置き換えることを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項４】
前記プロファイル部分抽出部は、前記ＣＴ値プロファイル各々からプラスとマイナスとの２種類の閾値を用いてプラス側のプロファイル部分とマイナス側のプロファイル部分とを抽出することを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項５】
被検体に関するマルチスライス又はボリュームの画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データを用いてスライス方向に関するＣＴ値プロファイルを画素毎に発生するプロファイル発生部と、
前記ＣＴ値プロファイル各々について、所定の閾値を超過するプロファイル部分を抽出するプロファイル部分抽出部と、
前記プロファイル部分のＣＴ値積分値と幅とに基づいて前記プロファイル部分を中心とした散乱線分布を推定する散乱線分布推定部と、
前記推定した散乱線分布から散乱線補正プロファイルを発生する散乱線補正プロファイル発生部と、
前記散乱線補正プロファイルに基づいて前記ＣＴ値プロファイルを画素毎に補正する補正部とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチスライス又はボリューム形式で画像データを発生するＸ線コンピュータ断層撮影装置及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、被検体を透過したＸ線の強度に基づいて、被検体についての情報を画像により提供するものであり、疾病の診断、治療や手術計画等を初めとする多くの医療行為において重要な役割を果たしている。
【０００３】
このＸ線コンピュータ断層撮影装置では、検出器の多列化に伴い、散乱線の影響が無視できなくなる。そのため、散乱線成分を投影データ上で補正し、散乱線補正された投影データに基づいて画像を再構成する技術がある。
【０００４】
しかし、投影データ（生データ）上での補正は処理データが多いため、補正に要する時間が長くなるという欠点がある。また、多列化が進むことで生データを保存しておくためのディスク容量の圧迫も無視できなくなる。
【特許文献１】特開２００２−２４６５８３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置の多列型のＸ線検出器において散乱線補正の処理効率の向上にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のある局面は、Ｘ線を発生するＸ線管と、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線管及び前記Ｘ線検出器を前記被検体の周囲を連続的に回転可能に支持する支持機構と、前記Ｘ線検出器により検出された投影データに基づいてマルチスライス又はボリュームの画像データを再構成する再構成部と、前記画像データを用いてスライス方向に関するＣＴ値プロファイルを画素毎に発生するプロファイル発生部と、前記ＣＴ値プロファイル各々について、所定の閾値を超過するプロファイル部分を抽出するプロファイル部分抽出部と、前記プロファイル部分のＣＴ値積分値と幅とに基づいて前記プロファイル部分を中心とした散乱線分布を推定する散乱線分布推定部と、前記推定した散乱線分布から散乱線補正プロファイルを発生する散乱線補正プロファイル発生部と、前記散乱線補正プロファイルに基づいて前記ＣＴ値プロファイルを画素毎に補正する補正部とを具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置を提供する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置の多列型のＸ線検出器において散乱線補正の処理効率を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明による画像処理装置を有するＸ線コンピュータ断層撮影装置の実施形態を説明する。なお、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置には、Ｘ線管と放射線検出器とが１体として被検体の周囲を回転する回転／回転（ＲＯＴＡＴＥ／ＲＯＴＡＴＥ）タイプと、リング状に多数の検出素子がアレイされ、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する固定／回転（ＳＴＡＴＩＯＮＡＲＹ／ＲＯＴＡＴＥ）タイプ等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本発明を適用可能である。ここでは、現在、主流を占めている回転／回転タイプとして説明する。入射Ｘ線を電荷に変換するメカニズムは、シンチレータ等の蛍光体でＸ線を光に変換し更にその光をフォトダイオード等の光電変換素子で電荷に変換する間接変換形と、Ｘ線による半導体内の電子正孔対の生成及びその電極への移動すなわち光導電現象を利用した直接変換形とが主流である。Ｘ線検出素子としては、それらのいずれの方式を採用してもよいが、ここでは、前者の間接変換形として説明する。また、近年では、Ｘ線管とＸ線検出器との複数のペアを回転リングに搭載したいわゆる多管球型のＸ線コンピュータ断層撮影装置の製品化が進み、その周辺技術の開発が進んでいる。本発明では、従来からの一管球型のＸ線コンピュータ断層撮影装置であっても、多管球型のＸ線コンピュータ断層撮影装置であってもいずれにも適用可能である。ここでは、一管球型として説明する。
【０００９】
図１は本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示している。このＸ線コンピュータ断層撮影装置は、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装置１を有する。架台装置１は、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３を有する。Ｘ線検出器１０３は、典型的には、心臓領域をカバーする例えば６４列のマルチスライス型（多列型）が採用される。
【００１０】
Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３は、回転駆動されるリング状の回転フレーム１０２に搭載される。ここでは、回転フレーム１０２の回転軸をＺ軸と定義する。Ｚ軸を中心とした回転座系において、Ｘ線管１０１の焦点からＸ線検出器１０３の検出面中心を結ぶＺ軸に直交する軸をＸ軸と定義する。Ｙ軸はＺ軸とＸ軸とにともに直交する。回転フレーム１０３の中央部分は筐体とともに開口される。撮影時には、その開口部に寝台装置の天板上に載置された被検体が挿入される。
【００１１】
Ｘ線管１０１の陰極−陽極間には高圧発生装置１０４から管電圧（高電圧）が印加され、またＸ線管１０１のフィラメントには高圧発生装置１０４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線管１０１の陽極のターゲットからＸ線が発生される。
【００１２】
Ｘ線検出器１０３は、各々が例えば０．５ｍｍ×０．５ｍｍの正方の受光面を有する複数のＸ線検出素子を有する。例えば９１６個のＸ線検出素子がチャンネル方向（Ｙ軸に近似）に配列される。この列がスライス方向（Ｚ軸）に例えば６４列並設される。
【００１３】
一般的にＤＡＳ（ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）と呼ばれているデータ収集装置１０４は、Ｘ線検出器１０２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（純生データともいう）は架台外部の計算機本体に供給される。計算機本体の前処理装置１０６は、データ収集装置１０４から出力される純生データに対して感度補正等の前処理を施す。前処理された純生データは、生データ又は投影データと称される。ここでは、投影データで呼称を統一する。投影データは、データサンプリング時のＸ線管１０１の位置を表すビュー、チャンネル番号、列番号を表す各コードを関連付けられデータ記憶装置１１２に記憶される。
【００１４】
計算機本体は、上記前処理装置１０６及びデータ記憶装置１１２とともに、スキャンコントローラ１１０、再構成処理部１１４、プロファイル発生部２０１、セクタ抽出部２０３、散乱線分布推定部２０５、散乱線補正プロファイル発生部２０７、散乱線補正部２０９を有する。再構成装置１１４は、Ｘ線検出器１０３により検出された投影データに基づいて例えばフェルドカンプ再構成法によりマルチスライス又はボリュームの画像データを再構成する。画像データは、データ記憶装置１１２に記憶される。マルチスライスデータと、ボリュームデータとは、スライス方向の解像度の点でのみ相違するが、３次元データという範疇では共通する。
【００１５】
なお、データ記憶装置１１２は、プロファイル発生部２０１、セクタ抽出部２０３、散乱線分布推定部２０５、散乱線補正プロファイル発生部２０７、及び散乱線補正部２０９とともに画像処理装置を構成する。画像処理装置の各部について以下処理手順と共に説明する。
【００１６】
図２には、本実施形態による散乱線補正処理手順を示している。なお、本処理のコンセプトは、スライス方向のプロファイルから散乱線成分を導き、これを入力プロファイルから引くことによって補正プロファイルを得、これを全ての画素で繰り返すことで散乱線補正のボリュームデータを得ることである。
【００１７】
図示しない表示装置は、データ記憶部１１２に記憶された全ての画像データの撮影日や患者氏名、検査コードなどの付帯情報を読み込んで、そのリストを表示する（Ｓ１）。図示しない入力デバイスを介して所望の画像が特定される。特定された画像のデータが、データ記憶部１１２からプロファイル発生部２０１に入力される（Ｓ２）。
【００１８】
プロファイル発生部２０１は、まず画像データ（原画像データという）を圧縮する（Ｓ３）。つまり、原画像データの解像度を低下させて、圧縮された原画像データ（圧縮画像データという）を発生する。原画像データがNpix*Npix*Nsliceのマトリクスであるとき、圧縮画像データは、(Npix/Nreduce_x)*(Npix/Nreduce_y)*(Nslice/Nreduce_z)のマトリクスになる。Nreduce_x、Nreduce_y、Nreduce_zは、いずれも１以上の値である。なお、この圧縮処理は散乱線補正処理において必須処理ではなく処理工数を削減するための補足的処理に過ぎない。
【００１９】
次にセクタ抽出処理がなされる（Ｓ４）。まず、図３に示すように、プロファイル発生部２０１は、圧縮画像データについて、ＸＹ画素毎にスライス方向（Ｚ軸方向）に関するＣＴ値の変化を表すＣＴ値プロファイルを発生する。ＣＴ値プロファイルは、縦軸がＣＴ値、横軸がマルチスライスのときはスライス番号（ボリューム形式のときはＺ座標）で展開され、ＣＴ値のスライス方向に関する変化を表している。
【００２０】
セクタ抽出部２０３において、ＣＴ値プロファイルからセクタが抽出される（Ｓ４）。セクタとは、ＣＴ値が周囲に比べて突出して高い又は低い範囲、つまりＸ線減衰率が高い／低い範囲にあたり、換言すると周辺領域に対する散乱線の影響が発生しやすい範囲を表している。このセクタは、図４に示すように、ハイセクタと、ローセクタとがあり、それぞれ高い閾値Ｔｈ−ｈと低い閾値Ｔｈ−ｌとの比較により特定される。ここで、ハイセクタが連続するスライスに存在すれば、それを１つのハイセクタとみなしても良いし、ローセクタが連続するスライスに存在すれば、それを１つのローセクタとみなしても良い。このとき、マスク領域はローセクタ抽出の対象とはしない。
【００２１】
次にセクタをもとに散乱線補正プロファイルが発生される（Ｓ５）。まず、図５に示すように、散乱線分布推定部２０５は、セクタとセクタごとに、予め与えられたパラメータに基づいて数１に示すようにハイセクタとローセクタとに応じて、散乱線の発生頻度変化を実質的に表す正の散乱線分布と負の散乱線分布を推定する。
【数１】
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【００２２】
散乱線分布の原形として例えばガウス分布が適用され、ガウス分布の拡がりをセクタの幅で決定し、ガウス分布の高さをセクタ内ＣＴ値の積分値で決定する。ガウス分布で推定した散乱線分布はその中心がセクタの中心位置に整合される。
【００２３】
次に散乱線補正プロファイル発生部２０７において、推定された散乱線分布から散乱線補正プロファイルが発生される。まず、図６に示すように、得られた散乱線分布に重み付けがなされる。重みの典型的な例として、散乱線分布を発生させたセクタ範囲内のスライスはゼロ、残りのスライスを１とする。セクタ範囲内ではＣＴ値それ自体も高値であるため、ＳＮＲが高く、散乱線の影響は比較的少ない。しかし、その周囲では散乱線の影響は相対的に高い。従って上記重みが有効に作用する。もちろん重みの変化はセクタ範囲内のスライスはゼロ、残りのスライスを１とするパターンに限定されず、他のパターンとして例えば、セクタ範囲内のスライスはゼロ、その周囲の所定範囲のスライスではでは０．５、さらにその外側のスライスを１とするパターンであってもよいし、セクタ範囲内のスライスはゼロ、その周囲ではセクタ範囲の距離に指数関数的に１まで変化するパターンであってもよい。
【００２４】
重み付けしたプロファイルを全セクタについて畳み込むことにより、図７に例示する補正プロファイルが発生される。
【００２５】
セクタ抽出処理Ｓ４から散乱線補正プロファイル発生処理Ｓ５までの処理が、全ての画素について繰り返される（Ｓ６）。そして散乱線補正プロファイル発生部２０７において、散乱線補正プロファイルについてスライス方向、さらに必要に応じてＸＹ面方向についても平滑化し（Ｓ７）、さらに元のマトリクス（Npix*Npix*Nslice）に復元（拡大）する（Ｓ８）。拡大方法は一次元補間、多次元補間、複写を問わない。  
こうして発生された散乱線補正プロファイルは、散乱線補正部２０９において、原画像データから差分される（Ｓ９）。  
それにより散乱線補正が画像データ上で実現され得る。図８に補正画像の例を示している。明らかに散乱線が減少し、部位の輪郭が明瞭になったことが分かる。
【００２６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、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化できる。また、上記実施形態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、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、本発明の実施形態によるＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、本実施形態による散乱線補正処理手順を示す流れ図である。
【図３】図３は、図１のプロファイル発生部により発生されるプロファイルの一例を示す図である。
【図４】図４は、図１のセクタ抽出部により抽出されるセクタの一例を示す図である。
【図５】図５は、図１の散乱線分布推定部により推定されるスライス方向に関する散乱線分布の一例を示す図である。
【図６】図６は、図１の散乱線補正プロファイル発生部による重み付け処理の説明図である。
【図７】図７は、図１の散乱線補正プロファイル発生部により発生される散乱線補正プロファイルの一例を示す図である。
【図８】図８は、図１の散乱線補正部により補正された画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００２８】
１０１…Ｘ線管、１０２…回転フレーム、１０３…Ｘ線検出器、１１２…データ記憶部、１１４…再構成処理部、２０１…プロファイル発生部、２０３…セクタ抽出部、２０５…散乱線分布推定部、２０７…散乱線補正プロファイル発生部、２０９…散乱線補正部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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