(57)【要約】【課題】ＣＴ画像のノイズマップを推定するうえでの制限を解除又は緩和すること。【解決手段】  再構成画像からノイズマップを推定する方法は、第１の数のビューを第１、第２のグループにグループ化する。第１、第２のグループにはそれぞれ第２の数、第３の数のビューが含まれる。第２の数、第３の数の一方は第１の数よりも少ない。２つのグループに含まれるビューの投影データから２つの再構成画像を再構成する。２つの再構成画像および重みに基づいて分散を推定する。【選択図】      図１
2014147771.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の数のビューを第１、第２のグループにグループ化し、前記第１、第２のグループにはそれぞれ第２の数、第３の数のビューが含まれる、前記第２の数、第３の数の一方は前記第１の数よりも少ない、
前記２つのグループそれぞれに含まれるビューの投影データから２つの再構成画像を再構成し、
前記２つの再構成画像および重みに基づいて分散を推定する、再構成画像からノイズマップを推定する方法。
【請求項２】
前記第２の数および前記第３の数の他方は、前記第１の数に等しい請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分散を
【数１】
2014147771.tif 000047
に従って決定し、ここで、Ｆは、前記第１の数ｍの前記ビューに基づく第１の再構成画像であり、Ｘは、前記第１の数ｍより小さい前記第２の数ｎの前記ビューに基づく第２の再構成画像である、請求項１に記載の再構成画像からノイズマップを推定する方法。
【請求項４】
複数のビューに関する投影データを複数のグループにグループ化し、前記グループには異なる数のビューが含まれる、
前記複数のグループそれぞれに含まれるビューの投影データから複数の再構成画像を再構成し、
前記複数の再構成画像うちの２つのすべての組み合わせの間の差分によってそれぞれ生成された中間画像における分散の総和に基づいて分散を推定する、再構成画像からノイズマップを推定する方法。
【請求項５】
前記グループの数は少なくとも３である、請求項４に記載の再構成画像からノイズマップを推定する方法。
【請求項６】
前記グループの数は２であり、前記ビューの数はｍである、請求項４に記載の再構成画像からノイズマップを推定する方法。
【請求項７】
前記分散を、
【数２】
2014147771.tif 000048
に従って決定し、ここで、Ｆが、ｎの画像およびｍ−ｎの画像からそれぞれ再構成した２つの再構成画像ＸおよびＹに基づく再構成画像であり、前記ｎが前記ｍより小さい、請求項６に記載の再構成画像からノイズマップを推定する方法。
【請求項８】
第１の数のビューを第１、第２のグループにグループ化する画像処理部と、前記第１、第２のグループにはそれぞれ第２の数、第３の数のビューが含まれる、前記第２の数、第３の数の一方は前記第１の数よりも少ない、
前記２つのグループそれぞれに含まれるビューの投影データから２つの再構成画像を再構成する画像再構成部と、
前記２つの再構成画像および重みに基づいて分散を推定する分散推定部とを具備するシステム。
【請求項９】
前記第２の数および前記第３の数の他方は、前記第１の数に等しい請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記分散を、
【数３】
2014147771.tif 000049
に従って決定し、ここで、Ｆは、前記第１の数ｍの前記ビューに基づく第１の再構成画像であり、Ｘは、前記第１の数ｍより小さい前記第２の数ｎの前記ビューに基づく第２の再構成画像である、請求項８に記載の再構成画像からノイズマップを推定するためのシステム。
【請求項１１】
複数のビューを複数のグループにグループ化する画像データプロセッサと、前記グループには異なる数のビューが含まれる、
前記複数のグループそれぞれに含まれる投影データから複数の再構成画像を再構成する画像再構成部と、
前記複数の再構成画像うちの２つのすべての組み合わせの間の差分によってそれぞれ生成された中間画像における分散の総和に基づいて分散を推定する分散推定部とを具備する、再構成画像からノイズマップを推定するシステム。
【請求項１２】
前記グループの数は少なくとも３である、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記グループの数は２であり、前記ビューの数はｍである、請求項１１に記載の再構成画像からノイズマップを推定するシステム。
【請求項１４】
前記分散を、
【数４】
2014147771.tif 000050
に従って決定し、ここで、Ｆが、ｎの画像およびｍ−ｎの画像からそれぞれ再構成した２つの再構成画像ＸおよびＹに基づく再構成画像であり、前記ｎが前記ｍより小さい、請求項１３に記載の再構成画像からノイズマップを推定するためのシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ＣＴ画像のノイズマップを推定する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ノイズマップは、一般に、画像ノイズ除去アルゴリズムで有用である。ノイズ推定のためのいくつかの方法が従来技術で説明されてきたが、これらの方法は、一般に、ＣＴ画像には適用されない。従来技術による１つの方法として、偶数のビューと奇数のビューとからそれぞれ再構成した２つの画像に基づいてＣＴ画像のノイズマップを推定する偶数ビューおよび奇数ビュー法（even-and-odd view method）がある。この２つの再構成画像から差分画像を生成し、この差分画像からノイズマップを推定する。
【０００３】
偶数ビューおよび奇数ビュー法には、いくつかの興味深い特徴がある。第一に、再構成手順には、２つのビューセットのみが関係する。すなわち、一方のセットは偶数のビューを含み、他方のセットは奇数のビューを含む。第二に、２つのセット内のビューは排他的であり、すなわち、あるビューは、偶数のビューを含む一方のセットまたは奇数のビューを含む他方のセットのいずれかに含まれる。この特徴は、独立ビュー、排他的ビュー、または相関のないビューとも呼ばれる。第三に、偶数ビューおよび奇数ビュー手法では、各セット内のビューの数は等しい。
【０００４】
前述のビューセットの要件は、ＣＴ画像のノイズマップを推定するうえでは、かなり制限される。ビューセットに関する上記の要件を一般化することが望ましい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
目的は、ＣＴ画像のノイズマップを推定するうえでの制限を解除又は緩和することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る再構成画像からノイズマップを推定する方法は、第１の数のビューを第１、第２のグループにグループ化する。第１、第２のグループにはそれぞれ第２の数、第３の数のビューが含まれる。第２の数、第３の数の一方は第１の数よりも少ない。２つのグループに含まれるビューの投影データから２つの再構成画像を再構成し、前記２つの再構成画像および重みに基づいて分散を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態によるノイズマップを推定する方法に関係するフロー図。
【図２】第２の実施形態によるノイズマップを推定する方法に関係するフロー図。
【図３】第３の実施形態によるノイズマップを推定する方法に関係するフロー図。
【図４】第１の実施形態による画像および関心領域（ＲＯＩ）を示す図。
【図５Ａ】第１の実施形態（方法１）の結果を１２００ビューの結果を従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法の結果に比較して示す図。
【図５Ｂ】第２の実施形態（方法２）の結果を１２００ビューの結果を従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法の結果に比較して示す図。
【図５Ｃ】第３の実施形態（方法３）の結果を１２００ビューの結果を従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法の結果に比較して示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
ＣＴ画像のノイズマップを推定するための上記の従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法を一般化しようとするうえで、上記の特徴のいくつかの側面が、実施形態に関係する。一般に、ノイズマップ推定のための第１の実施形態は、独立ビューからなる３つのセットからそれぞれ再構成した３つの画像を利用する。ノイズマップ推定のための第２の実施形態は、ビューがそれらのセットにとって排他的でない２つのセットから再構成した２つの画像を利用する。すなわち、あるビューは場合によっては両方のセットに含まれ、この手法は、相関のあるビュー法（correlated view method）と呼ばれる。ノイズマップ推定のための第３の実施形態は、ビューの数が等しくない２つのセットから再構成した２つの画像を利用する。実施形態によりノイズマップを推定する際、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｍｅｒｉｃａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、Ｔｕｓｔｉｎ、ＣＡ、ＵＳＡのＡｑｕｉｌｉｏｎ  ６４（商標）ＣＴスキャナで収集したデータから、物理ファントム画像を再構成する。
【０００９】
実施形態と従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法との違いを理解するために、実施形態について説明する前に、従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法についてある程度詳細に概説する。従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法においてノイズマップを推定する際にＣＴスキャナからｍの投影ビューを収集すると仮定すると、偶数のビューおよび奇数のビューを含むｍの投影ビューを、偶数ビューセットと奇数ビューセットとにグループ化する。これらのビューセットは、従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法では、同じ数の投影ビューを含む。Ｘ1およびＸ2はそれぞれ、偶数ビューセットから再構成した第１の画像と、奇数ビューセットから再構成した第２の画像とを表す。
【００１０】
第１の画像Ｘ1および第２の画像Ｘ2に埋め込まれたノイズにより、第１の実施形態において、式（１）および（２）で定義される次の関係が存在する。
【数１】
2014147771.tif 000003
【００１１】
および
【数２】
2014147771.tif 000004
【００１２】
ここで、画像ｆにはノイズがない。量Ｎ1およびＮ2は、それぞれ第１の画像Ｘ1および第２の画像Ｘ2と関連付けられたゼロ平均ノイズ画像である。Ｆが、合計ｍの投影ビューを用いることによって再構成された最終的な画像を表すものとする。最終的な画像Ｆと第１の画像Ｘ1と第２の画像Ｘ2との関係を式（３）で定義する。
【数３】
2014147771.tif 000005
【００１３】
従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法では、第１の画像Ｘ1および第２の画像Ｘ2によって最終的な画像Ｆの分散マップを推定する。第１のゼロ平均ノイズ画像Ｎ1内のノイズと第２のゼロ平均ノイズ画像Ｎ2内のノイズが相関しないと仮定すると、最終的な画像Ｆの分散マップは、式（４）によって定義される。
【数４】
2014147771.tif 000006
【００１４】
ここで、記号Ｖａｒ｛｝は確率変数の分散を表す。この結果は、最終的な画像Ｆのノイズマップを推定するために、２つの中間画像Ｘ1とＸ2の差分をとり、差分画像の分散を計測しさえすればよいことを意味する。
【００１５】
第１の実施形態では、あるプロセスまたは方法は、３つのビューセットからそれぞれ再構成した３つのＣＴ画像に基づいてノイズマップを推定する。偶数ビューおよび奇数ビュー法と同様に、第１の実施形態では、ビューのそれぞれが３つのビューセットのうちの１つのみに含まれることが必要である。総数ｍのビューが断層再構成に関与すると仮定する。さらに、ｍのビューは３つのビューセットに均等に分割され、各ビューセットは断層再構成画像を生成するために利用される。Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3がそれぞれ、３つのセットのそれぞれから再構成した画像を表すものとする。この３つの画像Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3をモデリングし、式（５）によって定義する。
【数５】
2014147771.tif 000007
【００１６】
ここで、ｉ＝１、２、および３であり、ｆはノイズのない画像であり、Ｎｉは再構成画像に埋め込まれたノイズである。さらに、Ｆが、次のように式（６）によって形成される、総数ｍのビューから再構成した画像を表すものする。
【数６】
2014147771.tif 000008
【００１７】
プロセスにおける一実施形態の次のタスクは、３つの再構成画像Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3を用いてＶａｒ｛Ｆ｝を推定することである。画像Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3は独立ビューから再構成されるので、これらの画像内のノイズも相関しないと仮定する。最終的な画像の分散マップＶａｒ｛Ｆ｝は、次の式（７）によって定義される。
【数７】
2014147771.tif 000009
【００１８】
ノイズマップＶａｒ｛Ｆ｝を推定するために、３つの中間画像を式（８）、（９）、および（１０）によって定義する。
【数８】
2014147771.tif 000010
【００１９】
【数９】
2014147771.tif 000011
【００２０】
および
【数１０】
2014147771.tif 000012
【００２１】
Ｙｉの分散は、式（１１）、（１２）、および（１３）によって定義される。
【数１１】
2014147771.tif 000013
【００２２】
【数１２】
2014147771.tif 000014
【００２３】
および
【数１３】
2014147771.tif 000015
【００２４】
上記の関係を用いると、
【数１４】
2014147771.tif 000016
【００２５】
であることが確認される。この手法の興味深い特徴は、画像Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3のノイズマップは、式（５）、（１１）、（１２）、および（１３）を同時に解くことによって推定されることである。
【００２６】
ここで図１を参照すると、フロー図は、ノイズマップを推定する方法の第１の実施形態に関係するステップまたは動作を示す。ステップＳ１０−１では、第１の実施形態は３つのビューセットを用意し、ビューのそれぞれは、この３つのビューセットのうちの１つのみに含まれる。言い換えれば、総数ｍのビューは、３つのビューセットに均等に分割される。ステップＳ２０−１では、３つのビューセットは、式（５）によって定義される断層画像Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3を再構成するために利用される。さらに、Ｆが、次のように式（６）によって形成される、総数ｍのビューから再構成した画像を表すものとする。
【００２７】
さらに図１を参照すると、プロセスにおける第１の実施形態の次のタスクは、３つの再構成画像Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3を用いてノイズマップを推定することである。ステップＳ２０−１において画像Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3を独立ビューから再構成するので、ステップＳ３０−１では、これらの画像内のノイズも相関しないと仮定する。最終的な画像の分散マップＶａｒ｛Ｆ｝は、式（７）によって定められる。ステップＳ３０−１においてノイズマップＶａｒ｛Ｆ｝を推定するために、中間画像Ｙiを式（８）、（９）、および（１０）によって定義する。Ｙｉの分散は、式（１１）、（１２）、および（１３）によって定義される。上記の関係を用いると、ノイズマップＶａｒ｛Ｆ｝はステップＳ３０−１において式（１４）に基づいて決定され、画像Ｘ1、Ｘ2および、Ｘ3のノイズマップは、式（５）、（１１）、（１２）、および（１３）を同時に解くことによって推定される。
【００２８】
第２の実施形態では、あるプロセスまたは方法は、２つのビューセットからそれぞれ再構成した２つのＣＴ画像に基づいてノイズマップを推定する。第２の実施形態では、相関のあるビューから再構成した画像によってノイズマップを推定する。この点に関して、総数ｍのビューの中のｎのビューから画像Ｘを再構成すると仮定する。上記の仮定に基づいて、ｎのビューから画像Ｘを再構成し、この画像を式（１５）によって表す。
【数１５】
2014147771.tif 000017
【００２９】
ここで、ｆはノイズのない画像であり、Ｎ1は、関連付けられたゼロ平均ノイズ画像である。
【００３０】
Ｆが、総数ｍのビューを用いて再構成された画像を表すものとする。次の関係が当てはまる。
【数１６】
2014147771.tif 000018
【００３１】
ここで、Ｎ2は、総数ｍの投影ビューを用いて再構成された、関連付けられたノイズ画像である。プロセスにおける第２の実施形態の次のタスクは、２つの画像ＸおよびＦを用いてＶａｒ｛Ｆ｝を推定することである。ノイズ画像Ｎ1とＮ2は相関があるので、最終的な画像ボリュームの分散マップは、式（１７）によって近似される。
【数１７】
2014147771.tif 000019
【００３２】
ｎ＝ｍ／２の場合、従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法と同じ結果が達成されることに留意されたい。
【００３３】
フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）アルゴリズムを適用した後の各投影ビューからのノイズ画像は独立同分布に従う（independently and identically distributed）と仮定する。ｎの投影ビューを用いて画像Ｘを再構成するので、画像Ｘは、式（１８）で表されるｎの平均化されたノイズ画像を含む。
【数１８】
2014147771.tif 000020
【００３４】
ここで、
【数１９】
2014147771.tif 000021
【００３５】
は、各投影ビューに含まれるノイズから所定のＦＢＰアルゴリズムを用いて再構成したノイズ画像である。同様に、最終的な画像Ｆは、式（１９）で表される。
【数２０】
2014147771.tif 000022
【００３６】
言い換えれば、式（２０）および（２１）はそれぞれ、２つのセット内の相関のあるビューを説明する式（１８）および（１９）に関連する。
【数２１】
2014147771.tif 000023
【００３７】
および
【数２２】
2014147771.tif 000024
【００３８】
ノイズ画像、
【数２３】
2014147771.tif 000025
【００３９】
は、ゼロ平均および分散σ2の独立同分布に従うと仮定する。これらの仮定の下で、式（２２）および（２３）により、画像Ｘおよび最終的な画像Ｆの分散が決定される。
【数２４】
2014147771.tif 000026
【００４０】
および
【数２５】
2014147771.tif 000027
【００４１】
画像Ｆのノイズマップを推定するために、σ2の値が必要である。新しい画像は、式（２４）によって定義される。
【数２６】
2014147771.tif 000028
【００４２】
ノイズ画像Ｎ1とＮ2はこの時点で相関があることに留意されたい。ここで、新しい画像の分散Ｖａｒ｛Ｆ−Ｘ｝を式（２５）で計算する。
【数２７】
2014147771.tif 000029
【００４３】
ここで、Ｃｏｖ｛Ｎ２，Ｎ１｝は、画像Ｎ2とＮ1の共分散を表す。定義上、
【数２８】
2014147771.tif 000030
【００４４】
であり、ここで、Ｅ｛｝は確率変数の期待値を表す。式（２６）の共分散を整理し直すと、式（２７）が得られる。
【数２９】
2014147771.tif 000031
【００４５】
ノイズ画像は独立同分布に従うと仮定するので、
【数３０】
2014147771.tif 000032
【００４６】
は、式（２８）によって定義される。
【数３１】
2014147771.tif 000033
【００４７】
ここで、ｉ＝ｊの場合はδij＝１であり、それ以外の場合はδij＝０である。したがって、量Ｃｏｖ｛Ｎ2，Ｎ1｝は、式（２９）で定義される単純式を仮定する。
【数３２】
2014147771.tif 000034
【００４８】
ここで、式（２９）はｎ＜ｍであることに基づいている。式（２２）、（２３）、および（２９）を式（２５）に代入すると、
【数３３】
2014147771.tif 000035
【００４９】
となり、したがって、式（１７）が得られる。
【００５０】
次に図２を参照すると、フロー図は、ノイズマップを推定する方法の第２の実施形態に関係するステップまたは動作を示す。Ｓ１０−２ステップにおいて、第２の実施形態は、相関があり排他的でない２つのビューセットを用意する。この点に関して、すなわち、単一ビューは、場合によっては２つのセットに属する。ステップＳ２０−２では、式（１５）で表されるように、総数ｍのビューの中のｎのビューから画像Ｘを再構成する。同様に、ステップＳ２０−２では、式（１６）で表すように、総数ｍのビューを用いて最終的な画像Ｆを再構成する。ビューの数ｎはビューの総数ｍより小さいが、ビューは、２つのセットの間で排他的ではない。
【００５１】
さらに図２を参照すると、プロセスにおける第２の実施形態の次のタスクは、２つの画像ＸおよびＦを用いてＶａｒ｛Ｆ｝を推定することである。ノイズ画像Ｎ1とＮ2は相関があるので、ステップＳ３０−２において、最終的な画像ボリュームの分散マップが式（１７）によって近似される。フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）アルゴリズムを適用した後の各投影ビューからのノイズ画像は独立同分布に従うと仮定する。ステップＳ３０−２において、ｎの投影ビューを用いて画像Ｘを再構成するので、画像Ｘは、式（１８）で表されるｎの平均化されたノイズ画像を含む。同様に、最終的な画像Ｆは、式（１９）で表される。さらに、ステップＳ３０−２では、ノイズ画像
【数３４】
2014147771.tif 000036
【００５２】
は、ゼロ平均および分散σ2の独立同分布に従うと仮定する。これらの仮定の下で、式（２２）および（２３）により、画像Ｘおよび最終的な画像Ｆの分散が決定される。ステップＳ３０−２において画像Ｆのノイズマップを推定するために、σ2の値が必要であり、新しい画像は式（２４）によって定義される。次に、新しい画像の分散Ｖａｒ｛Ｆ−Ｘ｝を式（２５）で計算し、式（３０）を介して式（１７）を得る。
【００５３】
第３の実施形態では、あるプロセスまたは方法は、２つのビューセットからそれぞれ再構成した２つのＣＴ画像に基づいてノイズマップを推定する。第３の実施形態では、数の等しくない独立ビューから再構成した画像によってノイズマップを推定する。すなわち、この２つのセットは異なる数のビューを有するが、単一ビューは２つのセット間で共有されない。この手法では、２つの画像ＸおよびＹはそれぞれ、ｎのビューおよびｍ−ｎのビューから再構成され、ここでｍは再構成におけるビューの総数であり、ｎ＜ｍであると仮定する。上記の実施形態で既に説明したように、２つの画像は、式（３１）および（３２）によって定義される。
【数３５】
2014147771.tif 000037
【００５４】
および
【数３６】
2014147771.tif 000038
【００５５】
ここで、ｆはノイズのない画像であり、Ｎ1およびＮ2は、画像ＸおよびＹにそれぞれ関連付けられた、ゼロ平均のノイズ画像である。総数ｍのビューによって再構成される最終的な画像Ｆは、式（３３）によって定義されるように形成される。
【数３７】
2014147771.tif 000039
【００５６】
プロセスにおける第３の実施形態の次のタスクは、２つの再構成画像ＸおよびＹを用いてＶａｒ｛Ｆ｝を推定することである。同様に、式（３４）で表されるように仮定する。
【数３８】
2014147771.tif 000040
【００５７】
および
【数３９】
2014147771.tif 000041
【００５８】
ここで、Ｎ1内のノイズ画像は、Ｎ2内のノイズ画像と相関しない。これらの画像はゼロ平均と分散とを有すると仮定する。画像ＸおよびＹの分散は、式（３６）および（３７）によって定義される。
【数４０】
2014147771.tif 000042
【００５９】
および
【数４１】
2014147771.tif 000043
【００６０】
最終的な画像Ｆのノイズ推定は、式（３８）によって定義される。
【数４２】
2014147771.tif 000044
【００６１】
量を推定するために、ノイズマップが式（３９）で定義される中間画像Ｙ−Ｘを定式で表す。
【数４３】
2014147771.tif 000045
【００６２】
式（３９）を式（３８）に代入すると、所望のノイズマップが式（４０）で得られる。
【数４４】
2014147771.tif 000046
【００６３】
次に図３を参照すると、フロー図は、ノイズマップを推定する方法の第３の実施形態に関係するステップまたは動作を示す。ステップＳ１０−３において、第３の実施形態は、数の等しくない独立ビューからなる２つのセットを用意する。すなわち、この２つのセットは異なる数のビューを有するが、単一ビューは２つのセット間で共有されない。ステップＳ２０−３では、２つの画像ＸおよびＹはそれぞれ、ｎのビューおよびｍ−ｎのビューから再構成され、ここで、式（３１）および（３２）によって定義されるように、ｍは再構成におけるビューの総数であり、ｎ＜ｍである。総数ｍのビューによって再構成される最終的な画像Ｆは、式（３３）によって定義されるように形成される。
【００６４】
さらに図３を参照すると、プロセスにおける第３の実施形態の次のタスクは、２つの再構成画像ＸおよびＹと式（３４）および（３５）で表されるノイズ画像とを用いてＶａｒ｛Ｆ｝を推定することである。画像ＸおよびＹの分散は、式（３６）および（３７）で定義される。最終的な画像Ｆのノイズ推定は、式（３８）によって表される。量を推定するために、ステップＳ３０−３において、ノイズマップが式（３９）で定義される中間画像Ｙ−Ｘと、式（３９）を式（３８）に代入することにより、式（４０）で定義される所望のノイズマップが得られる。
【００６５】
図４は、画像および１２の関心領域（ＲＯＩ）を示す。この画像は、Ａｑｕｉｌｉｏｎ  ６４（商標）ＣＴスキャナ（Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｍｅｒｉｃａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、Ｔｕｓｔｉｎ、ＣＡ、ＵＳＡ）から収集した実際のファントムデータから再構成したものである。１２のＲＯＩは手動で選択する。総数１２００のビューを用いて再構成された画像から標準偏差（ＳＤ）を計算し、ＳＤは、比較の基準として働く。比較の目的で、偶数ビューおよび奇数ビュー法を参照として用いる。
【００６６】
図５Ａ−図５Ｃは、ノイズマップを推定するための方法の上記の実施形態が既存の方法および手動での計算結果と同じくらい正確な結果をもたらしたことを表す結果を示す。図５Ａは、図４の１２のＲＯＩにおいて、第１の実施形態（方法１）による結果を、上記で説明した１２００のビューおよび従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法と比較したものである。図５Ｂは、図４の１２のＲＯＩにおいて、第２の実施形態（方法２）による結果を、上記で説明した１２００のビューおよび従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法と比較したものである。図５Ｃは、図４の１２のＲＯＩにおいて、第３の実施形態（方法３）による結果を、上記で説明した１２００のビューおよび従来技術の偶数ビューおよび奇数ビュー法と比較したものである。
【００６７】
しかし、本発明の数多くの特性および利点を本発明の構造および機能と共に前述の説明に記載しているが、本開示は例に過ぎないこと、また、特に部品の形状、サイズ、および配置、ならびにソフトウェア、ハードウェア、またはこの両方の組み合わせにおける実装形態に関して詳細に変更を加えることができるが、変更は、添付の特許請求の範囲で示される用語の幅広い一般的な意味で示される最大限の範囲まで本発明の原理の範囲内に含まれることを理解されたい。
【００６８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６９】
Ｓ１０−１…３つのビューセットの用意ステップ、Ｓ２０−１…３つの再構成画像の再構成ステップ、Ｓ３０−１…ノイズマップの推定ステップ。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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