(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ信号に基づき画像を生成する方法であって、
前記データ信号をデータプロセッサにロードするステップと、
一定値を加えることによって各データ信号を修正するステップと、
検査対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用するステップと、
を有し、
前記データ信号は、放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得され、
各データ信号は、ビームを生成する前記放射線ソースと、前記ビームが前記検査対象オブジェクトを通過した後に前記ビームを検出する前記放射線検出手段とにより取得される投影データ信号であり、
各投影データ信号は、前記検査対象オブジェクトにより生じる吸収値を表し、
前記一定値は、空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分である方法。
【請求項２】
前記一定の吸収係数は、水の吸収係数に等しい、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記仮想的な体は、前記コンピュータ断層撮影システムの最大検査ボリュームより小さな所定のボリュームを有する、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記所定のボリュームは、前記検査対象オブジェクトより大きく、
前記所定のボリュームは、前記検査対象オブジェクトのすべての領域をカバーする、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記繰り返しアルゴリズムは、最尤アルゴリズムである、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記画像の生成は、取得したすべての投影データ信号の少なくとも２つの投影のサブセットに基づく、請求項１記載の方法。
【請求項７】
最終画像が取得されるように、前記３次元画像から前記一定値を減算するステップをさらに有する、請求項１記載の方法。
【請求項８】
対象オブジェクトのデータ信号を格納するメモリと、
前記対象オブジェクトのデータ信号に基づき画像を生成するデータプロセッサと、
を有するデータ処理装置であって、
前記データプロセッサは、
前記データ信号をロードし、
一定値を加えることによって各データ信号を修正し、
前記対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用する、
よう構成され、
前記データ信号は、放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得され、
各データ信号は、ビームを生成する前記放射線ソースと、前記ビームが前記対象オブジェクトを通過した後に前記ビームを検出する前記放射線検出手段とにより取得される投影データ信号であり、
各投影データ信号は、前記対象オブジェクトにより生じる吸収値を表し、
前記一定値は、空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分であるデータ処理装置。
【請求項９】
前記繰り返しアルゴリズムは、最尤アルゴリズムである、
前記生成された画像は、最も高い尤度を有する、請求項８記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
放射線ビームを発するよう構成される放射線ソースと、
前記ビームが検査対象オブジェクトを通過した後に前記ビームを検出するよう構成される放射線検出手段と、
前記放射線検出手段により取得されるデータ信号を格納するメモリと、
前記データ信号に基づき画像を生成するデータプロセッサと、
を有する断層撮影システムであって、
前記データプロセッサは、
前記データ信号をロードし、
一定値を加えることによって各データ信号を修正し、
前記対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用する、
よう構成され、
各データ信号は、ビームを生成する前記放射線ソースと、前記ビームが前記検査対象オブジェクトを通過した後に前記ビームを検出する前記放射線検出手段とにより取得される投影データ信号であり、
各投影データ信号は、前記検査対象オブジェクトにより生じる吸収値を表し、
前記一定値は、空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分である断層撮影システム。
【請求項１１】
データ信号に基づき画像を生成するコンピュータプログラムを格納するコンピュータ可読媒体であって、
前記コンピュータプログラムは、プロセッサにより実行されると、
前記データ信号をデータプロセッサにロードするステップと、
一定値を加えることによって各データ信号を修正するステップと、
検査対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用するステップと、
を実行するよう構成され、
前記データ信号は、放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得され、
各データ信号は、ビームを生成する前記放射線ソースと、前記ビームが前記検査対象オブジェクトを通過した後に前記ビームを検出する前記放射線検出手段とにより取得される投影データ信号であり、
各投影データ信号は、前記検査対象オブジェクトにより生じる吸収値を表し、
前記一定値は、空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分であるコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
データ信号に基づき画像を生成するプログラム要素であって、
当該プログラム要素は、プロセッサにより実行されると、
前記データ信号をデータプロセッサにロードするステップと、
一定値を加えることによって各データ信号を修正するステップと、
検査対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用するステップと、
を実行するよう構成され、
前記データ信号は、放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得され、
各データ信号は、ビームを生成する前記放射線ソースと、前記ビームが前記検査対象オブジェクトを通過した後に前記ビームを検出する前記放射線検出手段とにより取得される投影データ信号であり、
各投影データ信号は、前記検査対象オブジェクトにより生じる吸収値を表し、
前記一定値は、空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分であるプログラム要素。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療アプリケーションなどにおける画像認識の分野に関する。特に、本発明は、放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得されるデータ信号に基づき画像を生成又は再構成する方法に関する。本発明はさらに、データ信号に基づき画像を生成する、特にコンピュータ断層撮影システムにより取得されるデータ信号に基づき画像を生成するデータ処理装置、断層撮影システム、コンピュータ可読媒体及びプログラム要素に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）は、デジタル処理を利用して、１つの回転軸の周りで撮影された２次元Ｘ線画像系列から、検査対象となるオブジェクト（対象オブジェクト）の内部の３次元画像を生成する処理である。ＣＴ画像の再構成は、適切なアルゴリズムを適用することにより実行可能である。
【０００３】
医療用ＣＴでは、等方的で高い空間解像度と極めて低いノイズによる高精度な画像が、患者への最小線量で求められる。さらに、ＣＴ画像再構成は、リアルタイムに実行するため計算効率的なものでなければならない。これは、２次元若しくは３次元のＦＢＰ（Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  Ｂａｃｋｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）又はフーリエ再構成アプローチに基づき、画像再構成アルゴリズムを利用することによって実現できる。
【０００４】
これらの解析的方法と対照的に、数値的な観点から再構成問題を見る繰り返し再構成アルゴリズムが存在する。それらは、システムマトリックスをインバースし、又は空間ドメインとプロジェクションドメインとの間の繰り返しによる測定に基づき、再構成対象となるボリュームの尤度を最大化しようとするものである。それらの主要な効果は、スキャンの量子統計を正確にモデリングすることによって、低減された患者線量で実行可能とすることである。しかしながら、これらの技術は、十分な収束には数百回までの繰り返しを必要とする。各繰り返しは、画像と処理データのそれぞれの１回の再投影（ｒｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）と１回の逆投影（ｂａｃｋｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）から構成される。このため、１回の繰り返しは、２回のＦＢＰ再構成と少なくとも同程度のコストがかかる。
【０００５】
ＷＯ２００５／０８８５４４Ａ１では、繰り返しアルゴリズムの更新が測定された光子計数の固有の統計誤差により重み付けされる繰り返しアルゴリズムによりＣＴ画像を再構成する方法が開示されている。これは、画像再構成におけるアーチファクトの効率的な除去を導くかもしれない。しかしながら、最新のすべての繰り返しアルゴリズムと同様に、この開示された３次元画像の再構成方法は、計算量が大きなものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
より少ない計算パワーで実行可能な改良された乗法繰り返しアルゴリズムが必要とされるかもしれない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この要求は、放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得されるデータ信号に基づき画像を生成する方法により充足されるかもしれない。さらに、この要求は、独立形式の各請求項に記載されたデータ処理装置、断層撮影システム、コンピュータ可読媒体及びプログラム要素により充足されるかもしれない。
【０００８】
請求項１記載の本発明の実施例によると、データ信号に基づき画像を生成する方法が提供される。特に、放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するＣＴシステムにより取得されるデータ信号に基づき画像を生成する方法が提供される。本方法は、前記データ信号をデータプロセッサにロードするステップと、一定値を加えることによって各データ信号を修正するステップと、検査対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用するステップとを有する。繰り返しアルゴリズムは通常は、終了基準が満たされるまで、複数の更新ステップが実行されるアルゴリズムである。
【０００９】
本方法は、何れかの軌跡、検出手段の形状及びビームジオメトリ（ファンビーム、コーンビームなど）により取得されるデータ信号の画像再構成に適用可能であることが留意されるべきである。
【００１０】
上述した方法の趣旨として、各データ信号に一定値を加えることによって人為的に修正されたデータを利用することによって、もとの測定され修正されていないデータ信号の評価に基づく画像再構成と比較して、はるかに高速な収束を示す信頼性の高い画像生成が実現可能である。このため、３次元画像の生成又は再構成は、はるかに高速に及び／又は大きく低減された計算パワーにより実現可能である。
【００１１】
他の実施例によると、各データ信号は、ビームを生成する放射線ソースと、前記ビームが検査対象オブジェクトを通過した後に前記ビームを検出する放射線検出手段とにより取得される投影データ信号である。これにより、各データ信号は、異なる角度により検査対象オブジェクトの投影を表す。
【００１２】
他の実施例によると、各投影データ信号は、前記検査対象オブジェクトにより生じる吸収値を表し、前記一定値は、空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分である。この人為的なデータ修正の影響が、以下に説明される。
【００１３】
３次元画像を再構成するための従来の繰り返しアルゴリズムを利用するとき、検査対象オブジェクトの選択されたボクセルｉにおいて評価される吸収係数μの乗法的な更新がなされるかもしれない。ステップｎからステップｎ＋１までの以降の繰り返しについて、この更新は、以下の式による良好な近似により記述できる。
【００１４】
μｉｎ＋１＝μｉｎ・ｃ      （式１）
このような更新によって、ｃ＝０である場合に限って、検査対象オブジェクトの凹んだ空間に存在するμ＝０の吸収係数が実現可能である。しかしながら、３次元画像を再構成する繰り返しアルゴリズムについて、ｃ＝０による更新式は、再構成された画像のクオリティが、特に凹んだ空間にあるボクセルやゼロに近い吸収係数μの物質を含むボクセルについて、劣化するような大変可能性の低いものである。
【００１５】
仮想的な体のボリューム内で一定値を加えることは、吸収係数の上述した更新の影響を大きく低減する。従って、再構成された画像のクオリティは、特に低い又はゼロの吸収係数を有する領域については、従来の繰り返しアルゴリズムと比較してはるかに良好なものとなるかもしれない。
【００１６】
さらに、従来の解析的な再構成アルゴリズムと比較して、上述した方法は、はるかに良好な信号対ノイズレシオを提供する。例えば、ＦＢＰ再構成方法と比較して、上述した方法は、同一の空間解像度において１．４のファクタだけ良好な信号対ノイズレシオを提供する。
【００１７】
他の実施例によると、一定の吸収係数は、水の吸収係数に等しい。水の吸収係数は周知であるため、これは、データ信号の修正が高い再生性と精度により実行可能であるという効果を提供する。検査対象オブジェクト内ですべての吸収値を人為的にシフトするため、水の吸収係数を利用するとき、最大吸収係数μは、０．０１８３ｃｍ−１となるμｗａｔｅｒとなる、従って、頭部の洞内など、人体内部の凹んだ空間内では、この最大吸収係数は検査対象オブジェクトの再構成のための基礎となる。
【００１８】
他の実施例によると、仮想的な体は、前記コンピュータ断層撮影システムの最大検査ボリュームより小さな所定のボリュームを有する。これは、一定の吸収係数が、対象オブジェクトより僅かに大きな領域内でのみ加えられるという効果を有するかもしれない。このため、データ信号は、妥当な範囲でのみ増加する。これにより、修正されたデータ信号なぢのコントラストが不必要に低減されないかもしれない。
【００１９】
他の実施例によると、前記所定のボリュームは、前記検査対象オブジェクトより大きく、前記所定のボリュームは、前記検査対象オブジェクトのすべての領域をカバーする。検査対象オブジェクトは、分離不可なオブジェクト全体の一部であるかもしれないことに留意すべきである。例えば、オブジェクト全体は、患者の人体とすることが可能であり、検査対象オブジェクトは、患者の頭部とすることが可能である。
【００２０】
他の実施例によると、前記繰り返しアルゴリズムは、最尤アルゴリズムである。他の再構成アルゴリズムと比較して、最尤アルゴリズムは、再構成された画像内において、かなり高い信号対ノイズレシオが取得可能であるという効果を有する。このため、最尤アルゴリズムを使用することは、対象オブジェクトを貫通するより低い強度の放射線ビームにより同等の画像クオリティが取得可能であるという効果を提供する。最尤アルゴリズムのより高い信号対ノイズレシオにより、ノイズの多いデータ信号でさえ高いクオリティの画像をもたらすことが可能である。これについて、ノイズの多いデータ信号は、通常は放射線検出手段として使用される２次元空間分解能検出アレイの各検出要素について小数の検出計数しか含まない投影データ信号となる。ノイズの多いデータ信号を利用することは、検査対象オブジェクトが低減された放射線量にしか露出されないという効果を有する。これは、特に人間が検査されるときに効果的である。
【００２１】
大きな利用可能な情報、すなわち、検出されたすべての光子の情報をまとめて利用することによって、様々な観察角度による測定から最大の情報が求められるかもしれない。従って、上述した方法を利用するＣＴシステムの精度が向上するかもしれない。
【００２２】
他の実施例によると、画像の生成は、取得したすべての投影データ信号の少なくとも２つの投影のサブセットに基づく。このような手順は、通常はオーダード・サブセットアルゴリズムと呼ばれる。“オーダード・サブセット（Ｏｒｄｅｒｅｄ  Ｓｕｂｓｅｔ）”という用語は、再構成された画像の高速な収束が実現されるように、異なる検査角度からの異なる投影データが所定の順序により利用されることを意味する。これは、投影データの利用が、着実に増加された投影角度を表すデータ信号を有するシーケンス内で実行されないことを意味する。例えば、画像再構成について、データ信号は、第１投影データが０°の検査角度を表し、第２投影データが９０°の検査角度を表し、第３投影データが０°＋δΘの検査角度を表し、第４投影データが９０°＋δΘの検査角度を表し、第５投影データが０°＋２δΘの検査角度を表し、第６投影データが９０°＋２δΘの検査角度を表すなどの順序により利用されるかもしれない。しかしながら、もちろん他の検査角度シーケンスが適用可能であることが留意されるべきである。何れにしても、オーダード・サブセット最尤アルゴリズムに基づく画像再構成は、通常の最尤アルゴリズムと比較してさらに高速な収束を示すかもしれない。
【００２３】
他の実施例によると、本方法は、最終画像が取得されるように、前記３次元画像から前記一定値を減算するステップをさらに有する。この実施例は、長い間よく知られているＣＴ画像と同様に読み取り可能な画像が生成されるという効果を有するかもしれない。この場合、最終画像を読み取り及び／又は解釈すると想定される医療従事者などの人は、提案された方法により取得された画像からすべての情報を取得するため、特別なトレーニングを必要としない。
【００２４】
本発明の他の実施例によると、データ処理装置が提供される。データ処理装置は、対象オブジェクトのデータ信号を格納するメモリと、対象オブジェクトのデータ信号に基づき画像を生成するデータプロセッサとを有する。データプロセッサは、前記データ信号をロードし、一定値を加えることによって各データ信号を修正し、前記対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用するよう構成される。
【００２５】
効果的には、これは、ＣＴスキャナシステム内における加速された画像再構成と、特に検査対象内の凹んだ空間や極めて低い吸収係数を有する物質を含む領域における画像クオリティの向上を可能にするかもしれない。
【００２６】
他の実施例によると、繰り返しアルゴリズムは最尤アルゴリズムであり、生成された画像は最も高い尤度を有する。効果的には、最尤アルゴリズムの繰り返しアプローチは、より少ないアーチファクトによる画像の向上を可能にするかもしれない。さらに、高速な収束により、画像を再構成する際、高いクオリティの画像が、従来の最尤アルゴリズムを利用したデータ処理装置と比較してはるかに高速に取得される。
【００２７】
本発明の他の実施例によると、断層撮影システムが提供される。断層撮影システムは、放射線ビームを発するよう構成された放射線ソースと、ビームが検査対象オブジェクトを通過した後にビームを検出するよう構成された放射線検出手段と、放射線検出手段により取得されたデータ信号を格納するメモリと、データ信号に基づき画像を生成するデータプロセッサとを有する。データプロセッサは、前記データ信号をロードし、一定値を加えることによって各データ信号を修正し、前記対象オブジェクトの３次元画像が生成されるまで、繰り返しアルゴリズムを前記修正されたデータ信号に適用するよう構成される。さらに、データプロセッサは、上述した方法の何れかの実施例を実行するよう構成される。
【００２８】
放射線ソースは、多色性又は単色性放射線を発することが可能な従来のＸ線ソースであってもよい。放射線検出手段は、単一の放射線センサ、複数の放射線センサ又はセンサアレイから構成することができる。
【００２９】
断層撮影システムは、物質検査装置、医療用装置又は３次元画像を測定する他の何れかの装置として適用されるかもしれない。断層撮影システムはまた、干渉性散乱ＣＴ装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置又はシングルＰＥＴ装置であってもよい。何れにしても、本発明はＸ線コンピュータ断層撮影に限定されるものでないことが明らかであるべきである。
【００３０】
本発明の他の実施例によると、データ信号、特に放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得されるデータ信号に基づき、画像を生成するコンピュータプログラムを格納するコンピュータ可読媒体が提供される。前記コンピュータプログラムは、プロセッサにより実行されると、上述した方法の実施例を実行するよう構成される。
【００３１】
本発明の他の実施例によると、データ信号、特に放射線ソースと放射線検出手段とを有する断層撮影装置を有するコンピュータ断層撮影システムにより取得されるデータ信号に基づき、画像を生成するプログラム要素が提供される。前記プログラム要素は、プロセッサにより実行されると、上述した方法の実施例を実行するよう構成される。
【００３２】
プログラム要素は、Ｃ＋＋などの何れか適切なプログラミング言語により記述され、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ可読媒体に格納されるかもしれない。また、コンピュータプログラムは、画像処理ユニット若しくはプロセッサ又は何れか適切なコンピュータにダウンロードされるワールド・ワイド・ウェブなどのネットワークから利用可能であるかもしれない。
【００３３】
本発明の上記及びさらなる特徴は、後述される実施例から明らかであり、実施例を参照して説明される。本発明は、実施例を参照して以降で詳細に説明されるが、本発明はそれに限定されるものでない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
図面の記載は概略的なものである。異なる図面において、同様の又は同一の要素には同一の参照符号又は最初の桁のみ互いに異なる参照符号が設けられることに留意されたい。
【００３５】
図１は、コーンビームＣＴスキャナであるコンピュータ断層撮影装置１００を示す。しかしながら、本発明はまた、ファンビームジオメトリを有するＣＴスキャナにより実行されてもよい。
【００３６】
ＣＴスキャナ１００は、回転軸１０２の周りに回転可能なガントリ１０１を有する。ガントリ１０１は、モータ１０３により駆動される。参照番号１０４は、Ｘ線ソースなどの放射線ソースを示し、本発明の特徴によると、それは多色性又は単色性放射線を発する。
【００３７】
参照番号１０５は、放射線ソース１０４からコーン状放射線ビーム１０６に発せられた放射線を形成する開口システムを示す。コーン状ビーム１０６は、ガントリ１０１の中心に配置された対象オブジェクト１０７を貫通するよう方向付けされる。ガントリ１０１の中心は、ＣＴスキャナの検査領域を表す。対象オブジェクト１０７を貫通した後、ビーム１０６は検出手段１０８に衝突する。
【００３８】
図１から理解されるように、検出手段１０８は、検出手段１０８の表面がコーンビーム１０６によりカバーされるように、放射線ソース１０４に対向してガントリ１０１に配置される。検出手段１０８は、各検出要素１２３が対象オブジェクト１０７により散乱又は通過したＸ線を検出可能な複数の検出要素１２３を有する。
【００３９】
対象オブジェクト１０７のスキャン中、放射線ソース１０４、開口システム１０５及び検出手段１０８は、矢印１１６により示される方向にガントリ１０１と共に回転する。放射線ソース１０４、開口システム１０５及び検出手段１０８を備えたガントリ１０１を回転させるため、モータ１０３は、再構成ユニット１３０（計算又は判断ユニットとしても示されるかもしれない）に接続されるモータ制御ユニット１１７に接続される。さらに、再構成ユニット１３０はまた、ガントリ１０１の動きとテーブル１１９の動きとを協調させるため、モータ制御ユニット１１７と通信する制御ユニットとして機能する。
【００４０】
図１から理解できるように、対象オブジェクト１０７は、操作テーブル１１９上に配置された人体である。人体１０７の頭部１０７ａのスキャン中、ガントリ１０１が頭部１０７ａの周りを回転しながら、操作テーブル１１９は、ガントリ１０１の回転軸１０２に平行な方向に人体１０７を移動させる。この移動は、頭部１０７ａが螺旋状のスキャンパスに沿ってスキャンされるように、モータ１２０により実行される。操作テーブル１１９はまた、スキャン中に停止されるかもしれず、これにより、高い精度により頭部１０７ａのスライスを測定することができる。
【００４１】
記載されるケースのすべてにおいて、円状スキャンを実行することが可能であることに留意すべきである。そこでは、回転軸１０２に平行な方向への移動はなく、回転軸１０２の周りのガントリ１０１の回転しかない。
【００４２】
さらに、図１に示されるコーンビーム構成の代わりに、本発明はファンビーム構成により実現可能であることが強調される。プライマリーファンビームを生成するため、開口システム１０５はマルチスリットコリメータとして構成可能である。
【００４３】
検出手段１０８は、再構成ユニット１３０に接続される。再構成ユニット１３０は、検出結果、すなわち、検出手段１０８の検出要素１２３からのリードアウトを受け付け、これらのリードアウトに基づきスキャンニング結果を決定する。
【００４４】
図２は、図１に示されるコンピュータ断層撮影装置１００により取得される投影データ信号の画像再構成を実行するための本発明による一例となる方法のフローチャートを示す。しかしながら、当該方法はＣＴ検査装置により取得されたデータセットだけでなく、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）システムなどの他の検査装置により取得された他のデータセットにも適用可能であることに留意すべきである。
【００４５】
本方法は、ステップＳ１からスタートし、異なる投影角度により取得された複数の投影データが取得される。各投影角度に対して、放射線ソースにより発せられ、対象オブジェクトを透過する電磁放射線の強度が、空間分解能検出アレイにより測定される。対象オブジェクトなしに測定される場合の強度と比較した測定された強度の減少から、複数の吸収値が取得される。ここで、検出アレイの各検出要素は１つの吸収値を提供する。
【００４６】
強度という用語はまた量子理論に基づき理解可能であることが強調される必要がある。この文脈では、強度という用語は、検出アレイを形成する各検出要素に衝突する光子計数の個数に対応する。特に対象オブジェクトの検査が少ない放射線量により実行されるとき、測定されたデータは、光子統計による統計的な変動効果を含んでいる。
【００４７】
その後ステップＳ２において、測定された複数の投影データがデータプロセッサにロードされる。すべての投影データのデータ量は通常は大きいため、中央処理ユニット（ＣＰＵ）とメモリとを有するデータプロセッサが利用される。ＣＰＵに接続されたメモリは、３次元画像再構成に使用されるすべてのデータを格納することが可能である。
【００４８】
その後ステップＳ３において、ロードされたデータは、一定の値が検出アレイの各検出要素により測定された投影データに加えられるように修正される。ＣＴイメージングでは、投影データは、検査対象オブジェクトにより生じた吸収値を表す。従って、この一定値は、空間的に一定の吸収を有する仮想的な体における吸収線積分（ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ  ｌｉｎｅ  ｉｎｔｅｇｒａｌ）である。
【００４９】
加えられる一定の吸収係数の好ましい値は、水の吸収係数である。水の吸収係数は、高い再生可能性と精度を有する方法により周知である。このため、検査対象のオブジェクト内のすべての吸収値は、０．０１８３ｃｍ−１であるμｗａｔｅｒの吸収係数だけシフトされる。
【００５０】
修正された投影データのコントラストを不必要に減少させないため、一定の吸収係数が検査対象オブジェクト（図１に示される患者１０７の頭部１０７ａなど）より僅かに大きな所定のボリューム内においてのみ加えられる。これにより、対象オブジェクトの外部であるが、ＣＴスキャナの最大検査ボリュームの内部の領域における不要な吸収値は、修正されたデータに導入されない。
【００５１】
その後ステップＳ４において、完全な修正された投影データセットに対して、繰り返しアルゴリズムが実行される。好ましくは、凸最尤アルゴリズムが利用される。最尤法は、δＬ（μｊ）／δμｊ＝０をセットすることによって、最大尤度Ｌ（μ）を有する画像を規定する式を決定することができる。ただし、μは減衰パラメータμｊのベクトルである。この式は超越的なものであるため、それは正確には解くことができず、繰り返しアプローチが解を導くことができる。これら繰り返しアプローチの１つが、参照することによりここに含まれる、Ｋ．ＬａｎｇｅとＪ．Ａ．Ｆｅｓｓｌｅｒの“Ｇｌｏｂａｌｌｙ  ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｍａｘｉｍｕｍ  ａ  ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｉｎｇ  ４，１４３０−１４５０（１９９５））に記載される“凸アルゴリズム”である。１つの繰り返しステップの更新は、
【００５２】
【数１】
0005635732.tif 000002
となる。ただし、ｄｉとＹｉはそれぞれ発せられた光子計数と観察された光子計数であり、ｌｉは第ｉ投影のベーシス関数ｌｉｊのベクトルであり、＜ｌｉ，μ＞は内積Σｉｌｉｊμｊである。この更新は、最適ポイントの近傍における尤度の増加を保証し、これにより、最適画像が導かれる。
【００５３】
ステップｎからステップ（ｎ＋１）の更新は、上述した式１による良好な近似により記述することが可能である。ｃ＝０である場合に限って、検査対象オブジェクトの凹んだ空間に存在するμ＝０の吸収係数が実現可能であることは明らかである。しかしながら、３次元画像を再構成するための繰り返しアルゴリズムに対して、ｃ＝０の更新式は大変可能性が低いものである。このため、最尤アルゴリズムが修正されていない投影データに適用されるとき、再構成された画像のクオリティは、特に対象オブジェクトの内部の凹んだ空間にあるボクセルについて劣化する。
【００５４】
加えられた一定値が空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分である上述した修正された投影データの使用は、式１による吸収係数の更新の影響を大きく低減する。このため、修正されたデータに適用される繰り返しアルゴリズムは、未修正の生の投影データに適用される繰り返しアルゴリズムと比較して、はるかに速い収束を示す。さらに、特に低い又はゼロの吸収係数μを有する領域について再構成された画像のクオリティは、未修正の生の投影データに適用される繰り返しアルゴリズムと比較してはるかに良好であることが信じられている。
【００５５】
最後にステップ５において、再構成された画像の各スライスが、例えば、グラフィカルユーザインタフェースなどを介し出力される。これは、医師が検査対象オブジェクトの任意のスライスの画像を解析することを可能にする。
【００５６】
図３は、本発明による方法の一実施例を実行するための本発明によるデータ処理装置３３０の一実施例を示す。データ処理装置３３０は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）又は画像プロセッサ３３１を有する。画像プロセッサ３３１は、患者や手荷物などの対象オブジェクトを示す画像を格納するためのメモリ３３２に接続される。バスシステム３３５を介し、画像プロセッサ３３１はＣＴ装置などの複数の入出力ネットワーク又は診断装置に接続される。さらに、画像プロセッサ３３１は、画像プロセッサ３３１において計算又は構成された情報又は画像を表示するため、コンピュータモニタなどの表示装置３３３に接続される。オペレータ又はユーザは、キーボード３３４及び／又は図３には図示されない他の何れかの出力装置を介し画像プロセッサ３３１とやりとりするかもしれない。
【００５７】
図４ａ及び４ｂは、頭部ファントム４４０の画像スライスを示す。図４ｂは、図４ａの上部中心部の拡大図である。ＣＴ画像再構成の分野において、いわゆる、ｆｏｒｂｉｌｄ  ｈｅａｄ  ｐｈａｎｔｏｍとして周知である（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｍｐ．ｕｎｉ−ｅｒｌａｎｇｅｎ．ｄｅ／ｆｏｒｂｉｌｄ／ｄｅｕｔｓｃｈ／ｒｅｓｕｌｔｓ／ｈｅａｄ／ｈｅａｄ．ｈｔｍｌを参照されたい）頭部ファントム４４０は、球状、円筒状、楕円状又はコーン状などのシンプルなジオメトリックオブジェクトにより規定される。頭部ファントム４４０は、Ｃａｌｏｔｔｅ４４１、前頭洞４４２及び周囲の骨４４３，４４４，４４５，４４６、右内耳４４７並びに内部の後頭隆起４４８など、ＣＴ画質を評価するのに重要な解剖学的構造のシンプルな表示から構成される。左（内耳）、両眼、同質な脳質及び脳室や硬膜下血腫などのさらなる低コントラストオブジェクトなどの他の解剖学的構造は、図４ａ及び４ｂに示されるスライスでは観察できない。
【００５８】
前頭洞４４２は、凹んだ空間を表している。このため、この凹んだ空間内の対応する吸収係数μがゼロとなることは明らかである。本発明の一実施例による最尤アルゴリズムのクオリティをテストするため、前頭洞４４２内の小さなボックス４５０が選択された。この小さなボックス４５０内の係数μｂｏｘは、オーダード・サブセット最尤アルゴリズムを利用して繰り返し計算された。
【００５９】
この計算は、２つの方法により実行された。第１の計算は、測定された投影データに基づきオーダード・サブセット最尤アルゴリズムを使用した。第２の計算は、修正された投影データに基づきオーダード・サブセット最尤アルゴリズムを使用した。この修正は、一定の吸収値を測定された投影データに加えることを含むものである、一定の吸収値は、空間的に一定の吸収係数μｗａｔｅｒを有する水ファントムである仮想的な体における吸収線積分である。水ファントムは、一方では頭部ファントム４４０より僅かに大きく、他方では頭部ファントム４４０を完全に含んだボリュームを有している。
【００６０】
図５は、ボックス４５０内の吸収係数μｂｏｘの計算値の収束速度が示されている図５６０を示す。この図５６０では、計算された吸収係数μｂｏｘが、各オーダード・サブセット最尤アルゴリズムの繰り返し回数に対してプロットされている。
【００６１】
参照番号５６１は、トータルで２９個の測定された（すなわち、未修正の）投影データに基づくオーダード・サブセット最尤アルゴリズムの収束を示す曲線を示す。６７回の繰り返しステップ内においては正しい吸収係数μ＝０に到達しないことが確認できる。
【００６２】
参照番号５６２は、トータルで２９個の修正された投影データに基づくオーダード・サブセット最尤アルゴリズムの収束を示す曲線を示す。この修正は、上述した一定の吸収値を測定された投影データに加えることを含んでいる。曲線５６２の収束とプロットの曲線５６２を直接比較するため、吸収係数μｗａｔｅｒが、ボックス４５０内の吸収値μｂｏｘの計算が各繰り返しステップに対して終了した後に減算された。曲線５６１に比較して、修正されたデータに基づく繰り返しアルゴリズムを示す曲線５６２ははるかに速く収束することが確認できる。１０回の繰り返し内で、吸収係数μｂｏｘの正しい最終的な値に到達する。
【００６３】
曲線５６２の収束速度は曲線５６２の収束速度よりはるかに速いことが強調される必要があるだけでなく、吸収係数μｂｏｘの最終地は、修正された投影データが上述したオーダード・サブセット最尤アルゴリズムについて使用されるとき、はるかに正確なものとなる。このため、画像再構成のスピードとクオリティの双方が、本発明の実施例による方法を使用するとき実現される。
【００６４】
“有する”という用語は、他の要素又はステップを排除するものでなく、“ある”という用語は複数を排除するものでないことが留意されるべきである。また、各実施例に関して説明された要素は組み合わせ可能である。請求項における参照符号は請求項の範囲を限定するものとして解釈されるものでないことに留意すべきである。
【００６５】
本発明の上述した実施例を要約すると、コンピュータ断層撮影システムにより取得される投影データ信号に基づき３次元画像を再構成する繰り返し方法は、しばしば特に検査対象オブジェクトの凹んだ空間を含む領域について誤った吸収係数をもたらす。さらに、繰り返し方法は、このような吸収係数を計算するための収束が遅いことを示す。本発明の実施例によると、修正された投影データ信号に基づき３次元画像の高度な再構成のための方法が提供される。この修正は、一定の吸収値を測定された投影データに加えることを含む。効果的には、一定の吸収値は、水の空間的に一定の吸収係数を有する仮想的な体における吸収線積分である。仮想的な体は、好ましくは、対象オブジェクトより僅かに大きなボリュームを有する。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】図１は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）システムの簡単化された概略図を示す。
【図２】図２は、繰り返しアルゴリズムに基づき３次元画像を再構成する方法に関するフローチャートを示す。
【図３】図３は、本発明による方法の一実施例を実行する画像処理装置を示す。
【図４】図４ａ及び４ｂは、頭部ファントムの画像スライスを示す。
【図５】図５は、図４に示される頭部ファントムの凹んだ空間にある小さなボックス内の吸収係数を評価するため、２つの異なる最尤アルゴリズムの収束を示す図を示す。
【符号の説明】
【００６７】
１００  コンピュータ断層撮影装置／ＣＴスキャナ
１０１  ガントリ
１０２  回転軸
１０３  モータ
１０４  放射線ソース
１０５  開口システム
１０６  放射線ビーム
１０７  対象オブジェクト／検査対象オブジェクト／患者
１０７ａ  患者の頭部
１０８  放射線検出手段
１１６  回転方向の矢印
１１７  モータ制御ユニット
１１９  テーブル
１２０  モータ
１２３  検出要素
１３０  再構成ユニット
Ｓ１  ステップ１
Ｓ２  ステップ２
Ｓ３  ステップ３
Ｓ４  ステップ４
Ｓ５  ステップ５
３３０  データ処理装置
３３１  中央処理ユニット／画像プロセッサ
３３２  メモリ
３３３  表示装置
３３４  キーボード
３３５  バスシステム
４４０  ｆｏｒｂｉｌｄ  ｈｅａｄ  ｐｈａｎｔｏｍ
４４１  ｃａｌｏｔｔｅ
４４２  前頭洞
４４３  前頭洞の周囲の骨
４４４  前頭洞の周囲の骨
４４５  前頭洞の周囲の骨
４４６  前頭洞の周囲の骨
４４７  右内耳
４５０  小さなボックス
５６０  図
５６１  オーダード・サブセット最尤シミュレーション
５６２  水ファントムの減算によるオーダード・サブセット最尤シミュレーション
【図１】
0005635732.tif 000003
【図２】
0005635732.tif 000004
【図３】
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【図４ａ】
0005635732.tif 000006
【図４ｂ】
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【図５】
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