(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投影画像（２２Ａ）の組を取得する手段であって、投影画像（２２Ａ）の前記組のそれぞれは、視点の異なる角度で取得される、手段と、
閾値画像（２２Ａ）の組を生成するために、それぞれの投影図の閾値を決定する手段（１０４）であって、投影画像（２２Ａ）の前記組を受け取るために結合する、閾値決定手段（１０４）と、
集合画像（１１４）を形成するために、閾値画像（２２Ａ）の前記組を合計する手段（１１０）であって、閾値画像（２２Ａ）の前記組を受け取るために結合する、合計手段（１１０）と、
２進数画像の組を形成するために、閾値画像（２２Ａ）の前記組のそれぞれを処理する手段（１０８）であって、閾値画像（２２Ａ）の前記組を受け取るために結合する、２進数処理手段（１０８）と、
集合マスク（１１６）を形成するために、２進数画像の前記組を合計する手段（１１２）であって、前記集合マスクを受け取るために結合する、合計手段（１１２）と、
背景パターン・ノイズ画像（１１８）を生成するために、前記集合画像（１１４）を前記集合マスク（１１６）によって除算する手段であって、前記集合画像（１１４）および前記集合マスク（１１６）を受け取るために結合する、除算手段と、
商の画像を生成するために、それぞれの投影画像にある倍率を乗算し、前記背景パターン・ノイズ（１１８）によって除算する手段（１２０）であって、それぞれの投影画像および前記背景パターン・ノイズ（１１８）を受け取るために結合する、乗算手段（１２０）と、
前記商の画像を受け取るために結合し、前記商の画像をフィルタリングして、ノイズ補正後投影画像（１２４）を生成する手段（１２２）とを含む、パターン・ノイズ投影画像を補正するシステム。
【請求項２】
背景およびオブジェクト・データを結合し、モード（Ｍｏｄｅ）および最大値（Ｍａｘ）によって特徴づけられるヒストグラムを生成する手段と、
前記最大値と前記モードとの間の差を決定することによって、前記背景の分散を推定する手段（１０２）とを前記閾値決定手段が含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
公式Ｔｈｒｅｓｈ＝０．９（２＊Ｍｏｄｅ−Ｍａｘ）によって前記オブジェクト・データを背景から分離する第１の推定手段を、前記閾値決定手段がさらに含み、Ｔｈｒｅｓｈは前記画像に適用される初期推定閾値（１０２）である、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
推定閾値未満の総面積を決定する手段と、
前記推定閾値未満の前記総面積が、それぞれの前の推定閾値に関する面積の１０％内になるまで、前記推定閾値を反復的に調整する手段とを、前記閾値決定手段がさらに含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記閾値決定手段（１０４）は、ピクセル強度に基づいて閾値を適用する手段を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
投影画像（２２Ａ）の前記組は、対象オブジェクトを貫通する光によって形成される投影画像を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
拡大画像の組を生成するために、それぞれの閾値画像を拡大する手段であって、閾値画像の前記組を受け取るために結合し、前記拡大画像は、２進数画像の前記組を生成するために処理する前記手段に渡される、拡大手段（１０６）をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
投影画像（２２Ａ）の前記組は、疑似投影図を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
投影画像の前記組を取得する前記手段は、光学投影式断層撮影システムを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
投影画像（２２Ａ）の前記組は、疑似投影画像を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記対象オブジェクトは、生体細胞（１５）を含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１２】
前記対象オブジェクトは、核を有する生体細胞（１５）を含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１３】
プロセッサを含む光学断層撮影システムによって、投影画像（２２Ａ）の組を取得するステップであって、投影画像（２２Ａ）の前記組のそれぞれは、視点の異なる角度で取得される、ステップと、
閾値画像の組を生成するために、前記プロセッサを動作させることによって、投影画像（２２Ａ）の前記組のそれぞれの閾値を決定するステップ（１０４）と、
集合画像（１１４）を形成するために、前記プロセッサを動作させることによって、閾値画像の前記組を合計するステップ（１１０）と、
２進数画像の組を形成するために、前記プロセッサを動作させることによって、閾値画像の前記組のそれぞれを処理するステップ（１０８）と、
集合マスク（１１６）を形成するために、前記プロセッサを動作させることによって、２進数画像の前記組を合計するステップ（１１２）と、
背景パターン・ノイズ画像（１１８）を生成するために、前記プロセッサを動作させることによって、前記集合画像（１１４）を前記集合マスク（１１６）によって除算するステップと、
商の画像を生成するために、前記プロセッサを動作させることによって、それぞれの投影画像にある倍率を乗算（１２０）し、前記背景パターン・ノイズによって除算するステップと、
ノイズ補正後投影画像（１２４）を生成するために、前記プロセッサを動作させることによって、前記商の画像をフィルタリングするステップ（１２２）とを含む、パターン・ノイズ投影画像を補正する方法。
【請求項１４】
２進数画像の前記組を生成する前記処理ステップに渡される拡大画像の組を生成するために、前記プロセッサを動作させることによって、それぞれの閾値画像を拡大するステップ（１０６）をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
投影画像（２２Ａ）の前記組は、疑似投影画像を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
投影画像（２２Ａ）の前記組を取得することは、疑似投影画像を取得するために、光学投影式断層撮影システムを動作させることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
投影画像（２２Ａ）の前記組は、対象オブジェクトを貫通する光によって形成される投影画像を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記対象オブジェクトは、生体細胞（１５）を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記対象オブジェクトは、核を有する生体細胞（１５）を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
背景およびオブジェクト・データを結合し、モード（Ｍｏｄｅ）および最大値（Ｍａｘ）によって特徴づけられるヒストグラム（１０１）を生成することと、
前記最大値と前記モードとの間の差を決定することによって、前記背景の分散を推定することとを、前記閾値決定ステップがさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
公式Ｔｈｒｅｓｈ＝０．９＊（２＊Ｍｏｄｅ−Ｍａｘ）によって前記オブジェクト・データを背景から分離することを、前記閾値決定ステップ（１０４）がさらに含み、
Ｔｈｒｅｓｈは前記画像に適用される初期推定閾値（１０２）である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
推定閾値未満の総面積を決定することと、
前記閾値未満のピクセルの前記総面積が、それぞれの前の閾値に関する面積の１０％内になるまで、前記推定閾値を反復的に調整することとを、前記閾値決定ステップ（１０４）がさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概略的には医療画像データの分析に関し、より具体的には生体細胞撮像装置におけるパターン・ノイズ補正に関する。
【背景技術】
【０００２】
３Ｄ断層撮影再構成は、入力として投影画像を必要とする。投影画像は、対象オブジェクトが、それを通って伝送される光源などの露光源に対して半透明であることを仮定する。その際、投影画像は、光源から投影面までの光線に沿ったオブジェクトによる吸収の積分を含む。光学投影式断層撮影では露光源として、可視スペクトルの光が使用される。
【０００３】
生体細胞から投影図を生成する場合に、細胞は、通常、細胞染色体内に見られるタンパク質に付着する吸収性染色剤であるヘマトキシリンによって染色される。細胞核は、直径が約１５ミクロンであり、細胞内形状の再構成を助長するためにサブミクロンの分解能を保つ必要がある。サブミクロンの分解能において、照明源の波長は、対象の生体オブジェクトと同じ空間範囲内にある。これは、望ましくない屈折の影響に至る可能性がある。その結果、標準的投影画像を形成することができない。上述のようなこれらの望ましくない影響を回避するために、焦点面が細胞を掃引する間、カメラ開口部は、開放されたままである。画像化に対するこの手法は、全細胞体積の等しいサンプリングに至り、疑似投影画像に至る。光学断層撮影システム良い例は、Ｆａｕｖｅｒらによる「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｓｈａｄｏｗｇｒａｍ  Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」という名称の２００３年１１月１８日に出願した係属中の米国特許出願第１０／７１６，７４４号に相当する、２００４年４月２２日の米国特許出願公開第２００４−００７６３１９号として公開された。米国特許出願第１０／７１６，７４４号は、参照によって本明細書に組み込まれている。
【０００４】
パターン・ノイズ
パターン・ノイズは、いずれかの光学断層撮影システムにおいて取得される全ての疑似投影画像に関して同程度に定着し、かつ存在するある種の歪みを示す。この歪みの発生源は、投影図間で一貫する形態でその理想的路から光を逸脱させる、照明から画像形成までの光路内のいずれかの要素である。パターン・ノイズは、細胞、または疑似投影画像の補正中に運動している細胞ＣＴ内のあらゆる要素から生じない。
【０００５】
例えば、図２を参照すれば、パターン・ノイズのいくつかの原因を示す典型的な疑似投影画像が示される。これらは、ダストおよび照度変動を含む。光学的ゲル（ｏｐｔｉｃａｌ  ｇｅｌ）に埋め込まれた２つの細胞Ｃ１、Ｃ２も、図２に示される。疑似投影図などを取得するのにＣＣＤカメラを使用するシステムにおいて、パターン・ノイズの発生源は、
１．一定でない照明、
２．ＣＣＤカメラ上のダスト、
３．ＣＣＤカメラ応答の不均一性、および
４．光路内で遭遇する反射面上の汚れ／破片から生じる照明の歪みを含む。
【０００６】
ここで、図２Ａを参照すれば、パターン・ノイズのあるわずかな影響をより視覚的に示すために区画４０Ａとして強調された、疑似投影画像の選択部分４０が示される。区画４０Ａは、光路内の反射面上の汚れおよび破片から生じる、よりわずかな歪みを示す。この歪みは、疑似投影図の区画を取得し、それを拡大して空間グレー・スケール・ダイナミック・レンジ全体を満たすことによって具体化される。背景４４の斑点歪みに留意されたい。
【０００７】
パターン・ノイズから生じる歪み
Ｆａｕｖｅｒで説明された光学断層撮影システムを使用すれば、細胞などのオブジェクトが回転するとき、疑似投影画像が形成される。形成される疑似投影画像は、後方投影され、交わり、細胞の３Ｄ画像を形成する。さらに、疑似投影図中のパターン・ノイズは、交わり、対象オブジェクトの再構成に付加するノイズに至る。それぞれの疑似投影図中のノイズが多少小さい可能性があるが、結果的な再構成において、複数の疑似投影図にわたって建設的な方法でパターン化を増強することができるとき、このノイズは極めて大きくなる可能性がある。
【０００８】
ここで、図３を参照すれば、再構成された画像上のパターン・ノイズの影響を示すために強調された再構成スライドが示される。背景内の渦巻パターン３０は、パターン・ノイズの１つの明白な出現形態である。
【０００９】
残念なことに、空間フィルタリングに関する既知の技術は、パターン・ノイズの原因に効果的に対処しないので、画像を十分に補正しない。空間フィルタリングは、低周波数照度変動を十分に補正しない。さらに、空間フィルタリングは、ダストから生じるインパルス歪みを十分に除去しない。さらにその上に、斑点状のパターン・ノイズの空間周波数は、３Ｄ再構成が望まれる他の形状と同じ範囲内にある。したがって、パターン・ノイズ除去に対する異なる手法が、必要となる。
【００１０】
本明細書に説明する本発明は、医療撮像装置におけるパターン・ノイズの悪影響を除去する、新しい新規のシステムおよび方法を初めて提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】米国特許出願第１０／７１６，７４４号
【発明の概要】
【００１２】
本概要は、以下の詳細な説明でさらに説明される選択した概念を簡単な形態で紹介するために提供される。本概要は、請求する主題の重要な特徴を特定することを意図するものではなく、請求する主題の範囲を規定する助けとして使用されることを意図しない。
【００１３】
パターン・ノイズ投影画像を補正するシステムおよび方法は、プロセッサを含む光学断層撮影システムによって投影画像の組を取得することを含み、投影画像の組のそれぞれは、視点の異なる角度で取得される。閾値画像の組を生成するために、それぞれの投影画像に閾値が適用される。任意選択肢として、それぞれの閾値画像は、拡大画像の組を生成するために拡大することができる。閾値画像（または拡大画像）の組は、集合画像を形成するために合計される。閾値画像（または拡大画像）のそれぞれは、２進数画像の組を生成するために処理される。２進数画像の組は、集合マスクを形成するために合計される。集合画像は、背景パターン・ノイズ画像を生成するために集合マスクによって除算される。それぞれの投影画像は、ある倍率を乗算され、背景パターン・ノイズによって除算され、ノイズ補正後投影画像を生成するためにフィルタリングされる商の画像を生成する。
【００１４】
本発明の新規の特徴は、添付の特許請求の範囲に具体的に説明されるが、本発明は、構成および内容の両方に関して、図面と併せて行われる以下の詳細な説明より、その他の目的および特徴と共に、より十分に理解され、認識されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】パターン・ノイズ補正プロセッサを含む光学投影式断層撮影システムの極めて概略的な図である。
【図２】パターン・ノイズを含む典型的な疑似投影画像である。
【図２Ａ】パターン・ノイズのあるわずかな影響をより視覚的に示すために強調された、図２の疑似投影画像の選択部分を示す図である。
【図３】パターン・ノイズの影響を示す、処理された３Ｄ再構成からの断面を示す図である。
【図４Ａ】図２に示される細胞のマスクされた疑似投影を示す図である。
【図４Ｂ】細胞のマスク画像である。
【図５Ａ】毛細管を４５°だけ前進させた、図２に示される細胞のマスクされた疑似投影を示す図である。
【図５Ｂ】細胞のマスク画像である。
【図６Ａ】毛細管を４５°だけ後退させた、図２に示される細胞のマスクされた疑似投影を示す図である。
【図６Ｂ】細胞のマスク画像である。
【図７】マスクされた全ての疑似投影図の合計から生じた画像である。
【図８】全てのマスク画像の合計から生じた画像である。
【図９】画像のダイナミック・レンジを満たすために拡大される、グレー・スケールを含むノイズ画像である。
【図１０】ノイズ補正概略図である。
【図１１】ノイズ補正適用後の図２の画像である。
【図１２】図１２Ａおよび図１２Ｂは、それぞれノイズ補正がない、およびノイズ補正がある疑似投影図の３Ｄ再構成からの画像断面の比較を示す図である。
【図１３】閾値選択基準のグラフ表示である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下の開示は、対象オブジェクトを画像化する、いくつかの実施形態およびシステムを説明する。本発明の例示的な実施形態による方法およびシステムのいくつかの特徴が、説明され、図に描かれる。本発明の他の例示的な実施形態による方法およびシステムは、図に示されるものとは異なる付加的な手順または特徴を含むことができることが理解されよう。
【００１７】
例示的な実施形態は、生体細胞に関連付けて本明細書に説明される。しかし、これらの例は、本発明の原理を説明するためのものであり、本発明はそれに限定されないことが理解されよう。それに加えて、本発明のいくつかの例示的な実施形態による方法およびシステムは、これらの図に示される特徴の全てを含むことができない。図を通して、同様の参照番号は、同様または同一の要素または手順を指す。
【００１８】
別途、文脈上必要な場合以外は、続く明細書および特許請求の範囲を通して、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などの用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」ならびにその変化形は、「含むのだが限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ，ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」、開放的で包括的な意味に解釈されるべきである。
【００１９】
本明細書を通して、「一例」もしくは「例示的な実施形態」、「一実施形態」、「実施形態」またはこれらの用語の様々な組合せのことをいうとき、その実施形態に関連付けて説明される特定の形状、構造、または特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書を通して様々な場所で「一実施形態において」または「実施形態において」という句が現れたとき、必ずしも全て同じ実施形態を指すわけではない。さらに、特定の形状、構造、または特性は、１つまたは複数の実施形態においていずれかの適当な方法で組み合わせることができる。
【００２０】
本明細書で全体に使用される以下の用語は、光学顕微鏡処理の文脈内で使用されるとき、以下の意味を有する。
「毛細管」は、その一般に認められている意味を有し、全体が５００ミクロン以下の内径を有する透明なマイクロ毛細管および均等な物品を含むことを意図する。
「焦点深度」は、特定の形状に関する受け入れられない画像のぼけが生成される前に、その範囲内に焦点面を移動させることができる、光軸に沿った長さである。
「オブジェクト」は、個々の細胞、物品、もの、粒子、または他の微視的構成要素を意味する。
「疑似投影図」は、所与の組の光学素子の元の焦点深度よりも大きい範囲の試料体積を示す単一の画像を含む。疑似投影図の１つの概念は、Ｆａｕｖｅｒ‘７４４号に教示される。
「標本」は、個々の患者から単一の検査または手順により得られる完全な生成物（分析用に提出される痰、生検物質、または鼻腔用綿棒など）を意味する。標本は、１つまたは複数のオブジェクトから構成される可能性がある。標本診断の結果は、症状の診断の一部になる。
「試料」は、分取物または標本の全てまたは一部分を含む、分析用に用意される仕上げられた細胞試料を意味する。
【００２１】
用語「プロセッサ」および「コンピュータ・プロセッサ」は、本明細書に使用されるとき、パーソナル・コンピュータ、マイクロ・コントローラ、マイクロ・プロセッサ、フィールド・プログラマブル・オブジェクト・アレイ（ＦＰＯＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）、または関連するメモリ・デバイス、伝送デバイス、ポインティング・デバイス、入力／出力デバイス、ディスプレイおよび均等なものを含む、いずれかの他のデジタル処理エンジン、デバイス、もしくは均等なものを含む。
【００２２】
ここで図１を参照すれば、パターン・ノイズ補正プロセッサを含む光学投影式断層撮影システムの極めて概略的な図が示される。細胞１５は、毛細管１８内に含まれる屈折率整合ゲル１２内に浮遊する。圧力１０が、ゲル１２にかけられ、対物レンズ５を含む高倍率顕微鏡の光路内まで細胞を移動させる。対物レンズ５は、例えば、圧電素子（図示せず）によって走査されるか、または振動する。毛細管１８は、振動する対物レンズ５によって走査されるように配置される。照射源２０は、対物レンズ５の撮像視野を通過する生体細胞などのオブジェクトを照射するように動作する。画像センサ２５は、対物レンズ５から伝送される画像を取得するために配置される。ここで、疑似投影画像２２Ａ、２２Ｂ、および２２Ｃによって例示される複数の疑似投影画像が、回転する毛細管１８によって提供される像の変化する角度において、画像センサ２５によって取得される。ノイズ補正３５を有する画像プロセッサは、疑似投影画像を受け取るために結合される。次に、補正後疑似投影画像は、３Ｄ画像を生成するために、再構成プロセッサ３６に渡される。
【００２３】
本出願の譲受人であるＶｉｓｉｏｎＧａｔｅ，Ｉｎｃ．、Ｇｉｇ  Ｈａｒｂｏｒ、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎは、「Ｃｅｌｌ−ＣＴ（商標）」という商標のパターン・ノイズ補正を含む光学断層撮影システムを開発している。Ｃｅｌｌ−ＣＴ（商標）光学断層撮影システムは、肺癌をその侵襲前の治療可能な段階において検出するように設計されるスコアを使用する。１つの例示的な実施形態において、操作は以下の通りである。
１．検査用標本は、非診断要素を除去するように処理され、固定され、かつ染色される。
２．次に、標本は、ゲル媒体内に浮遊する。次に、ゲル混合物内の細胞は、約５０μ内径１６のガラス・マイクロ毛細管１８に挿入される。
３．圧力が、ゲルにかけられ、高倍率顕微鏡の光路１４内まで細胞を移動させる。
４．細胞が所定の位置に到達すると、管は、３６０度の管回転にわたって所望のオブジェクトの５００個の高分解能画像の取得を行うことができるように回転する。これらの画像は、対物レンズが細胞核を走査するとき、対物レンズからの光を積分することによって生成される投影画像のシミュレーションである。したがって、シミュレートされた投影図または疑似投影画像は、単一の視点から取られる、単一画像内の全核含有物を示す。
５．疑似投影画像は、残留ノイズおよび運動偽信号を補正するように処理される。
６．補正後疑似投影図は、フィルタ背景投影図を使用して処理され、細胞の３Ｄ断層撮影表示を得る。そうした３Ｄレンダリングの例示的な断面は、培養で成長した腺癌細胞に関して図３に示される。
７．断層撮影再構成に基づいて、癌の特性を有する細胞およびその前駆体を検出するのに使用される形状が計算される。これらの形状は、検査中のオブジェクトが癌細胞の可能性があることをその出力が指摘する識別子に使用される。識別子出力は、ＬｕＣＥＤ（商標）スコアと呼ばれる、ＶｉｓｉｏｎＧａｔｅ，Ｉｎｃ．によって開発されたスコアリング・システムに基づいている。
【００２４】
特に、良質の再構成および識別は、ステップ６の再構成アルゴリズムへの良質の補正後疑似投影入力に依存する。本明細書は、データ取得時に疑似投影図に現れるパターン・ノイズを補正する方法を開示する。
【００２５】
パターン・ノイズ補正
上述のように、パターン・ノイズは、付加的な歪みから生じる。疑似投影図は、理想的な疑似投影図とパターン・ノイズとの和としてモデリングすることができる。パターン・ノイズが見つけられると、ノイズのある疑似投影図からパターン・ノイズを減算することによって、理想的なノイズのない疑似投影図を見つけることができる。したがって、減算補正を行うための課題は、パターン・ノイズ画像を見つけることである。疑似投影画像が２つの画像部分から構成されるという事実を認識し、それを使用することによって、パターン・ノイズ画像の生成を可能にする。第１の画像部分は、安定し、疑似投影図の組全体に共通であり、第２の画像部分は、ある投影図と次の投影図との間で動的で変わりやすい。動的な部分は、細胞およびゲル内に浮遊する他の物質などの試料に関連する部分である。光学断層撮影システム構造において、毛細管が回転するとき、細胞はその位置を変化させる。細胞および他の物質が背景に対して暗いので、画像のゲル浮遊部分の閾値を決定することができ、画像の安定部分の部分的表示を残す。
【００２６】
閾値の適用後の画像が、図４Ａにおいて図２の疑似投影図に関して示される。図４Ｂは、図４Ａのグレー・スケール型の２進数型であるマスク画像を含み、そこでは全ての非ゼロ・ピクセルが１に設定されることに留意されたい。図５Ａおよび図５Ｂならびに図６Ａおよび図６Ｂは、図４Ａおよび図４Ｂに示される位置から、それぞれプラス４５度およびマイナス４５度回転した同様の画像を示す。軸は、ピクセル・カウント方向にある。
【００２７】
ここで、図４Ａ、図５Ａ、および図６Ａを共に参照すれば、それぞれの画像は、異なる一部分の背景、または一部分の画像を含むパターン・ノイズを含むことに留意されたい。本観測において、背景画像を形成する重要なポイントが見つけられる。マスクされた疑似投影図の組全体に関する閾値画像は、共に合成され、５００個の疑似投影図の組全体に関して、図７に示される集合グレー・スケール画像を形成することができる。いくつかの例では、５００個の疑似投影図の１組が使用されるが、本発明は、それに限定されず、それよりも多いか、または少ない疑似投影図を１組に含むことができることが理解されよう。さらに、回転の量および速度は、様々な適用例または結果に対して変化する可能性がある。
【００２８】
ここで、図４Ｂ、図５Ｂ、および図６Ｂを共に参照すれば、そこに示されるマスク画像は、共に合成され、集合マスクを形成することができる。５００個の疑似投影図の組全体に関する合成画像が、図８に示される。
【００２９】
ここで、図７および図８を共にそれぞれ参照すれば、画像内のスポットでない場所に、背景に関する情報があまり利用できない点が存在することがわかる。意図的に、それぞれの図に７０および７０Ａで全体が示される背景は、管の回転によってほとんど変調されない。細胞物質は、それぞれの図の７２および７２Ａなどの変調後パターンによって明らかになる。したがって、いずれか１つの疑似投影図の背景が、５００個全ての疑似投影図を平均することにより計算される背景に近似することができることはよい仮定となる。その結果、パターン・ノイズ画像は、集合グレー・スケール画像を集合マスクによって除算することによって見つけることができる。
【００３０】
その結果が、図９に示され、ノイズ画像は、画像のダイナミック・レンジ全体を満たすためにグレー・スケール・レンジを拡大するように処理される。ノイズ画像は、以下のものを含む、補正が望まれる全ての関連する歪みを示すことを図９が示すことに留意されたい。すなわち、
ａ．照度変動、
ｂ．ダスト、および
ｃ．斑点。
その際、いずれか１つの疑似投影図の補正は、除算の問題である。
【００３１】
ここで、図１０を参照すれば、ノイズ補正概略図が示される。生体細胞の典型的な３Ｄ再構成は、毛細管が５００個の増加回転角度にわたって回転するときにそれぞれが取得される、５００個の疑似投影画像ＰＰ０〜ＰＰ４９９の取得を必要とし、ここでＰＰ０は角度０°で取得され、ＰＰ４９９は約３６０°で取得される。演算中、ループ１００は、コマンドによりｉ＝０〜４９９の５００個の増加角度にわたって繰り返される。それぞれの疑似投影図ＰＰｉは、閾値画像を生成するために閾値演算１０４によって処理される。任意選択肢として、次に、閾値画像を拡大１０６し、拡大画像を生成することができる。しかし、拡大は、パターン・ノイズ補正に必須のステップではなく、迂回または除外することができる。場合によって、拡大画像または閾値画像は、除去されるオブジェクトを含む画像を累積する加算器１１０に送出され、全画像の合計によって、集合画像１１４が形成される。さらに、場合によって、拡大画像または閾値画像は、１０８で処理されて２進数画像になり、マスク加算器１１２で合計されるマスクを形成し、最終的に集合マスク１１６を生成する。閾値決定手順は、図１３を参照して以下にさらに説明される。閾値決定、拡大、およびマスク生成の演算は、列挙するプロセッサおよび関連のデバイスを含む、ソフトウェア・プログラム、専用プロセッサ、コンピュータ・プロセッサ、電子回路などとしてコンピュータ内に実装することができる。
【００３２】
ここで、図１３を参照すれば、閾値選択基準が付けられたヒストグラムのグラフ表示が示される。ノイズ補正アルゴリズムの補正機能は、疑似投影図からオブジェクトを除去するのに使用される閾値の正確な選択に依存する。一例において、閾値選択は、２分割プロセスによって達成され、それぞれの疑似投影図に関して別個に行われる。閾値選択の２分割プロセスは、２つの原理に基づく。第１に、画像から２つの影響、すなわち背景および細胞などのオブジェクトの画像を結合するヒストグラム１０１が、生成される。ヒストグラム１０１は、モード（「Ｍｏｄｅ」）および最大値（「Ｍａｘ」）によって特徴づけられる。モードは、最も頻繁に起こる値を示し、それはここでは背景の平均値である。画像内の細胞は、その暗部にヒストグラムを反映する。したがって、背景の分散は、最大値とモードとの差を見つけることによって推定することができる。したがって、破線１０２に示される公式Ｔｈｒｅｓｈ＝０．９（２＊Ｍｏｄｅ−Ｍａｘ）によって、画像内の背景から細胞を分離するための閾値の初期推定を行うことができる。次に、推定閾値が、画像に適用され、閾値未満の総面積が見つけられる。
【００３３】
閾値計算を支配する第２の原理は、様々なオブジェクトのいずれかの外形は、疑似投影図ごとにほとんど変化しないという事実から導き出される。これは、毛細管が、ある疑似投影図から次の疑似投影図まで小さい増加量で回転するためである。この事実は、閾値未満のピクセルの総面積が前の閾値に関する面積の１０％内になるまで、閾値が反復的に調整されながら、閾値をさらに改善するのに使用される。
【００３４】
再び図１０を参照すれば、合計が可能になると、集合画像１１４は、集合マスクによって除算され、背景パターン・ノイズ１１８を得る。それぞれのＰＰｉは、ある倍率（ここでは例えば３６００００）を乗算され、その積は、背景パターン・ノイズ１１８によって除算される。商の画像は、低周波数信号を通過させるが、カットオフ周波数よりも高い周波数を含む信号を減衰させるローパス・フィルタ１２２によってフィルタリングされ、カットオフ周波数は、例えばカメラ・ノイズによって生じる可能性がある高周波数偽信号をフィルタリング除去するように選択される。カットオフ周波数は、再構成における応答が望まれる最高空間周波数を維持するように選択される。フィルタリングされた画像は、１２４においてノイズ補正後疑似投影図として生成される。
【００３５】
ここで、図１１を参照すれば、図２の疑似投影図に関する補正結果が示される。図１１と図２との比較から、照度変動が補正され、ダストが除去され、斑点がほとんど除去されたことがわかる。
【００３６】
ここで、図１２Ａおよび図１２Ｂを参照すれば、それぞれノイズ補正がない、またはノイズ補正がある、疑似投影図の３Ｄ再構成体積からの画像断面の比較が示される。図１２Ａの第１の画像は、ノイズ補正がない再構成から生じた。図１２Ｂの第２の画像は、ノイズ補正によって処理された。ノイズ補正後再構成した細胞の詳細は大幅に鮮明な画像になったことに留意されたい。
【００３７】
光学断層撮影システムまたは同様のシステムにおいて、本明細書で説明した方法およびシステムによるノイズ補正は、細胞が十分に運動するとき、効果的に行うことができ、その結果、背景は、少なくとも少数の疑似投影図内に画像化することができる。そうでない場合、ノイズ補正は、効果的でない可能性がある。さらに、この技術の正確な実施は、背景から細胞を除去する能力に依存し、その結果、例えば図７に示されるマスクされた全ての疑似投影図の合計から生じた画像の灰白質だけが、背景を示す。正しく閾値を決定するアルゴリズムが分節核球に対して閾値を特定するとき、これが起こる。閾値が不正確に特定されると、マスクされた全ての疑似投影図の合計から生じた画像は、不正確な正規化につながる細胞残留物を含む可能性がある。そうした状況において、図９に示される図と異なる、結果的なパターン・ノイズ画像は、高い分散を示す。ノイズ画像の分散が所定のレベルを超えると、ノイズ補正を効果的に行うことができない。
【００３８】
本明細書に本発明の特定の実施形態を例示し、説明してきたが、当業者は多くの修正および変更を行うことができることを理解されたい。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の技術思想および範囲内にある、そうした全ての修正および変更を保護すること意図することを理解されたい。
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図１０】
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【図１３】
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【図１】
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【図２】
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【図２Ａ】
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【図３】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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