(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査領域の周りを回転し、前記検査領域を横切る放射線を放射する線源と、
前記検査領域を横切る放射線を検出し、前記検出された放射線を示す投影データを生成する放射線感知検出器アレイと、
前記投影データをノイズ除去する投影データノイズ除去器であって、前記ノイズ除去が、前記投影に対する検出光子数に基づいて投影をノイズ除去する、当該投影データノイズ除去器と、
を有し、
前記投影データノイズ除去器が、第１の全変動項及び第２の重み付け最小二乗項の少なくとも２つの項を含むコスト関数の最小化及び前記検出光子数に基づいて投影をノイズ除去する、システム。
【請求項２】
前記ノイズ除去器が、各投影ごとの検出光子数を得る光子推定器を有し、前記投影データノイズ除去器が、得られた検出光子数に基づいて前記投影データをノイズ除去する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記光子推定器が、当該投影における検出光子数の移動平均として、各投影ごとの検出光子数を得る、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記投影データノイズ除去器は、前記検出光子数が大きいほど前記投影を優勢にし、前記検出光子数が小さいほど、相対的に小さい全変動を持つ投影を優勢にすることにより投影をノイズ除去するノイズ除去器を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記投影データノイズ除去器が、反復的アルゴリズムを使用して前記コスト関数を最小化する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
体積画像データを生成するように前記ノイズ除去された投影データを再構成する再構成器、
を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記投影データノイズ除去器が、より多数の光子を持つ投影より大きな度合いでより少数の光子を持つ投影をノイズ除去する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記投影データノイズ除去器が、
投影が前記投影に対する検出光子数に基づいてノイズ除去されるかどうかを決定する評価器、
を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
少なくとも１つの投影の検出光子数が所定の光子数閾値を満たす場合、該投影はノイズ除去されず、少なくとも１つの他の投影の検出光子数が前記所定の光子数閾値を満たさない場合、該投影はノイズ除去される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記投影データノイズ除去器が、所定の画像解像度を維持しながらノイズを低減する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
撮像システムにより生成された投影データを得るステップと、
前記投影データの二次元投影に対する検出光子数を決定し、それを示す信号を生成するステップと、
前記信号に基づいて前記投影をノイズ除去するステップであって、第１の全変動項及び第２の重み付け最小二乗項の少なくとも２つの項を含むコスト関数の最小化及び前記検出光子数に基づいて、前記投影をノイズ除去する、ステップと、
を有する方法。
【請求項１２】
前記ノイズ除去の度合いが、前記投影に対する検出光子数に比例し、少なくとも２つの投影が、２つの異なる度合いでノイズ除去され、
前記検出光子数が小さいほど前記全変動項が優位に立ち、前記検出光子数が大きいほど前記重み付け最小二乗項が優位に立ち、
前記コスト関数は、前記検出光子数が大きいほど前記投影を優勢にし、前記検出光子数が小さいほど、相対的に小さい全変動を持つ投影を優勢にする、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
所定の閾値を満たさない検出光子数を持つ投影のみをノイズ除去し、各投影ごとの検出光子数に基づく度合いで残りの投影をノイズ除去するステップ、
を有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記方法が、前記検出光子数に対して移動平均を使用することにより前記検出光子数を平滑化するステップを有し、前記投影が、前記平滑化された検出光子数に基づいてノイズ除去される、請求項１１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、広くは、データをノイズ除去することに関し、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）に対する特定の応用を見つけ、ハイブリッドＰＥＴ／ＣＴシステム、デジタルＸ線システム、及び／又は他の撮像モダリティのような他の撮像モダリティにも受け入れられる。
【背景技術】
【０００２】
マルチスライスコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナは、長手又はｚ軸の周りで検査領域の周りを回転する回転可能ガントリに取り付けられたＸ線管を含む。前記Ｘ線管は、前記検査領域及びその中の対象又は物体を横切る放射線を放射する。二次元検出器アレイは、前記Ｘ線管から前記検査領域の反対側で角度円弧（angular arc）に内在する。前記検出器アレイは、互いに対して整列され、ｚ軸に沿って延在する複数の検出器の行を含む。前記検出器は、前記検査領域及びその中の対象又は物体を横切る放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。再構成器は、前記投影データを処理し、それを示す三次元（３Ｄ）体積画像データを再構成する。前記体積画像データは、中に配置された前記対象又は物体の一部を含む前記検査領域の１つ又は複数の画像を生成するように処理される。
【０００３】
不幸なことに、ＣＴスキャナは、電離放射線を放射し、したがって患者を電離放射線にさらし、これはがんのリスクを増大しうる。一般に、患者に蓄積される放射線量は、管電流（ｍＡｓ）、管電圧（ｋＶｐ）、（ヘリカルスキャンに対する）ピッチ／被ばく時間、（アキシャルスキャンに対する）スライス厚及び間隔、検査におけるスキャン数、並びに患者体型（厚い又は薄い）を含むが、これらに限定されない複数の因子に依存する。蓄積された線量は、管電流、管電圧及び／又はスキャン数を減少させることにより、及び／又はピッチ、スライス圧及び／又はスライス間隔を増大させることにより低減されることができる。しかしながら、画像ノイズは、放射線量に反比例し、したがって放射線量の減少は、患者に蓄積される線量を減少させるだけでなく、取得されたデータにおける画像ノイズを増大させ、前記画像ノイズは、再構成中に画像に伝わり、画質を低減させ（すなわちノイズの多い画像）、これは、処置の診断的価値を劣化させうる。
【０００４】
画像ベースのノイズ除去アルゴリズムが使用されている。しかしながら、これらは、ノイズが画像データの近隣ボクセルの間で強力に相関がある場合に、"ストリーク"画像に対処するのが困難である。一般に、投影測定における非常に低レベルの光子束は、再構成画像においてストリークを発生させる。また、検出光子の平均数が非常に低い（例えば＜１０）場合、対数演算は、バイアスを導入し、これは、画像においてシフトされた平均ＣＴ数として現れることができる。最大尤度（ＭＬ）ベースの再構成のような反復的再構成は、これらの場合に改良された画像を生じる可能性を持つ。しかしながら、このようなＭＬベースの再構成は、極度に計算コストが高く、これは、現在、通常の診療における使用を妨げる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本出願の態様は、上記の及び他の問題に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一態様によると、システムは、検査領域の周りを回転し、前記検査領域を横切る放射線を放射する線源と、前記検査領域を横切る放射線を検出し、前記検出された放射線を示す投影データを生成する放射線感知検出器アレイと、前記投影データをノイズ除去する投影データノイズ除去器とを含み、前記ノイズ除去器は、投影に対する検出光子数に基づいて投影をノイズ除去する。
【０００７】
他の態様によると、方法は、撮像システムにより生成された投影データを得るステップと、前記投影データの二次元投影に対する推定検出光子数を決定し、それを示す信号を生成するステップと、前記信号に基づいて前記投影をノイズ除去するステップとを含む。ノイズ除去の度合いは、前記投影に対する推定検出光子数に比例し、少なくとも２つの投影が、２つの異なる度合いでノイズ除去される。
【０００８】
他の態様によると、方法は、画像の近隣ボクセルの間で強力に相関のあるノイズを持つ画像をノイズ除去するステップを含み、前記ノイズ除去は、ノイズ除去画像にストリークアーチファクトを導入しない。
【０００９】
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の組み合わせ、並びに様々なステップ及びステップの組み合わせの形を取りうる。図面は、好適な実施例を説明する目的のみであり、本発明を限定するように解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】投影データノイズ除去器に関連した撮像システムの例を示す。
【図２】投影データノイズ除去器の例を示す。
【図３】投影データノイズ除去器で投影データをノイズ除去する方法の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナのような撮像システム１００を示す。撮像システム１００は、一般的に静止しているガントリ１０２と、回転ガントリ１０４とを含む。回転ガントリ１０４は、静止ガントリ１０２により回転可能に支持され、長手又はｚ軸１０８の周りで検査領域１０６の周りを回転する。
【００１２】
Ｘ線管のような放射線源１１０は、回転ガントリ１０４により回転可能に支持される。放射線源１１０は、回転ガントリ１０４とともに回転し、検査領域１０６を横切る放射線を放射する。線源コリメータは、一般に円錐、楔、扇又は他の形状の放射線ビームを形成するように前記放射線をコリメートするコリメーション部材を含む。
【００１３】
二次元放射線感知検出器アレイ１１２は、検査領域１０６を横切って放射線源１１０の反対側で角度円弧に内在する。検出器アレイ１１２は、ｚ軸１０８方向に沿って延在する複数の検出器の行を含む。検出器アレイ１１２は、検査領域１０６を横切る放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。
【００１４】
投影データノイズ除去器１１４は、投影データをノイズ除去する。以下により詳細に記載されるように、一例において、ノイズ除去器１１４は、より少数の光子に対応する投影が、より多数の光子に対応する投影より積極的にノイズ除去されるアルゴリズムを使用する。このようなアルゴリズムは、データにおける強力な勾配（すなわちエッジ）、したがって画像解像度を維持しながら、（例えば、患者サイズ、低線量スキャン等による）より少数の光子による再構成画像内のストリーク及び／又はバイアスを低減することを可能にする。
【００１５】
再構成器１１６は、ノイズ除去された投影データを再構成し、それを示す三次元（３Ｄ）体積画像データを生成する。再構成器１１６は、従来の３Ｄフィルタ逆投影再構成、円錐ビームアルゴリズム、反復的アルゴリズム及び／又は他のアルゴリズムを使用しうる。
【００１６】
カウチのような患者支持器１１８は、検査領域１０６において人間の患者のような対象又は物体を支持する。
【００１７】
汎用コンピュータシステム又はコンピュータは、オペレータコンソール１２０として機能する。コンソール１２０のプロセッサは、コンソール１２６上でコンピュータ可読命令を実行し、最大線量又は低線量スキャンプロトコルの選択、投影データノイズ除去の始動、スキャン開始等のようなシステム１００の動作をオペレータが制御することを可能にする。
【００１８】
図示された実施例において、投影データノイズ除去器１１４は、別の構成要素として示されている。他の実施例において、投影データノイズ除去器１１４は、コンソール１２０及び／又は他のコンピュータ装置の一部である。
【００１９】
図２は、投影データノイズ除去器１１４の一例を示す。図示された投影データノイズ除去器１１４は、前記投影データを非対数化（unlog）するデータアンロガー（data unlogger）２００を含み、これは、減衰線積分を検出光子に変換する。
【００２０】
光子推定器２０２は、各投影に対して検出光子数を推定し、それを示す信号を生成する。光子推定器２０２は、光子の数を推定する様々なアプローチを使用することができる。例として、前記検出光子数は、各投影に対する検出光子の平均数として推定されることができる。加えて、この平均値は、例えば、移動平均を使用して平滑化されてもよく、これは、非常に少数の検出光子に対するポアソンランダム変数における大きな偏差を軽減することを容易化しうる。検出光子数を推定する一般に既知の技術を含むが、これらに限定されない他の技術も、ここで考えられる。
【００２１】
ノイズ除去器２０４は、推定されたノイズに基づいて検出光子の信号をノイズ除去する。ノイズ除去器２０４は、二次元投影だけに、又は前記二次元投影及び１つ又は複数の近隣二次元投影に基づいて前記二次元投影に対して検出光子をノイズ除去することができる。上記のとおり、ノイズ除去器２０４は、より多数の光子に対応する投影より、より少数の光子に対応する投影を積極的にノイズ除去するアルゴリズムを使用してもよく、これは、エッジを維持しながらストリークを軽減することを容易化する。
【００２２】
データロガー２０６は、ノイズ除去された検出光子を対数化（log）し、これは、前記ノイズ除去された検出光子を減衰線積分に変換し、これは、再構成器１１６により再構成されることができる。
【００２３】
評価器２０８は、所定の光子数閾値に基づいて所定の投影がノイズ除去されるべきかどうかを決定するのに使用されることができる。この場合、投影に対する推定光子数が、前記投影に対して十分な数の光子が存在することを示す場合、前記投影は、ノイズ除去されない。そうでなければ、前記投影はノイズ除去される。十分な光子を持たないと思われる投影のみをノイズ除去することは、全ての投影をノイズ除去するのに比べて処理速度を増大させることができる。他の実施例において、評価器２０８は、省略されることができる。
【００２４】
以下は、適切なノイズ除去アルゴリズムの非限定的な例を提供し、これは、全変動最小化アルゴリズムに基づき、各２Ｄ投影を画像として扱う。適切な再設計を持つ同様の３Ｄ方法も、使用されることができる。
【００２５】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）投影データは、式１に示されるように表されることができる。
式１：
Ｉ＝Ｉ0ｅｘｐ（−∫lμ（ｘ）ｄｌ）
ここでＩは測定された光子を表し、Ｉ0は入力光子を表し、μxは減衰関数を表し、ｌは取得ラインを表す。
【００２６】
光子測定のノイズ特性を考えると、Ｉは平均光子測定値を表し、単一の実際の測定ｆは、平均Ｉ及び確率Ｐ（ｆ｜Ｉ）＝Π（ｅ-IＩf／ｆ！）を持つポアソンランダム変数の実現である。
【００２７】
平均光子測定Ｉは、式２に示されるように全変動項及び重み付け最小二乗項の和として表されるコスト関数を最小化することによりｆから推定されることができる。
式２：
Ｉ*＝ｍｉｎ｛∫｜∇Ｉ｜＋（β／２）∫ν・（Ｉ−ｆ）2｝
ここでνは、ノイズが小さい場合に元の投影を優先し、ノイズが大きい場合に小さい全変動を持つ投影を優先する一般的な統計重み付けを表す。
【００２８】
一般に、推定検出光子数が小さい場合に、全変動項が優位に立ち、推定検出光子数が高い場合に、重み付け最小二乗項が優位に立つ。
【００２９】
式２において、βは、アルゴリズム平滑化の積極性を制御する調整パラメータを表すオプション変数であり、βのより小さい値は、全体的により積極的な平滑化を生じる。
【００３０】
式２は、式３に示されるようにオイラー・ラグランジュ偏微分方程式（ＰＤＥ）を離散化することにより解かれることができる。
式３：
０＝−ｄｉｖ（∇Ｉ／｜∇Ｉ｜）＋β・ν・（Ｉ−ｆ）
【００３１】
式３は、式４に示されるように各投影に対する検出光子の推定平均数の項において表されることができる。
式４：
０＝−ｄｉｖ（∇Ｉ／｜∇Ｉ｜）＋β・ρsm（ｍ，ｒ）・（Ｉ（ｍ，ｒ）−ｆ（ｍ，ｒ））
ここでρsm（ｍ，ｒ）は、検出光子の推定平均数を表し、ｍは検出器の数を表し、ｒは行の数を表す。以下により詳細に記載されるように、式４のρsm（ｍ，ｒ）は、元の測定ｆの平滑化バージョンを取ることにより得られ、しかしながら、光子の推定平均数は、平滑化される必要がない。対数化された測定値のノイズ分散が１／ρsm（ｍ，ｒ）に比例するので、式３のνをρsm（ｍ，ｒ）で置き換えるのは合理的である。
【００３２】
式４に示されるようにスケーリングすることにより、高いノイズ（少ない光子）の領域における小さい全変動及び高い光子カウントの領域における元の画像に対する近さは、好適である。βにより検出光子をスケーリングする他の形も可能であることに注意する。例えば、他の実施例において、βは、視野角によって異なることができる。
【００３３】
検出光子の平均数は、以下のように推定されることができる。
【００３４】
ρsm（ｍ，ｒ）の形の入力２Ｄ投影から開始して、前記データが、対数化された減衰領域にある場合、この測定に関連した検出光子数は、各投影に対する検出光子の平均数ρsm（ｍ，ｒ）として推定されることができる。
【００３５】
この平均又は平滑化平均は、交互に使用されることができる。平滑化平均は、非常に少数の検出光子に対するポアソンランダム変数の大きな偏差を軽減することを容易化しうる。後者の場合、推定光子数は、例えば、式５に示されるように、推定検出光子数に対して移動平均を使用して平滑化される。
式５：
ρsm（ｍ，ｒ）＝（１／ｎＫｅｒｎｅｌ2）ΣjΣkρ（ｍ，ｒ）
ここでｊ∈｛ｍ−ｎ：ｍ＋ｎ｝、ｋ∈｛ｒ−ｎ：ｒ＋ｎ｝であり、ｎＫｅｒｎｅｌは平滑化カーネルを表し、ｎ＝（ｎＫｅｒｎｅｌ−１）／２である。他の平滑化アプローチも考えられる。前記投影のエッジにおける検出に対して、値は、外挿される又はそうでなければ必要なバッファを満たすように決定されることができる。
【００３６】
式４は、各更新が式６によって以前の更新画像ｉから決定される反復的固定点アプローチに基づいて式５を使用することにより解かれることができる。
式６：
ρi+1（ｊ，ｋ）＝（Σρ∈{w,e,n,s}Ｗpρi（ｊ，ｋ）＋ρeff（ｊ、ｋ）・ρi（ｊ、ｋ））／（Σρ∈{w,e,n,s}Ｗp＋ρeff（ｊ，ｋ））
ここでρeff（ｍ，ｒ）＝β・ρsm（ｍ，ｒ）であり、Ｗpは、例えば当技術分野において知られているように、様々に計算されることができる重みを表す。
【００３７】
ノイズ除去された検出光子は、式７に示されるように対数化される。
式７：
ρout（ｍ，ｒ）＝−ｌｏｇ（ρdn（ｍ，ｒ）／Ｎr（ｍ，ｒ））ｓ
ここでρout（ｍ，ｒ）は出力される対数化されたノイズ除去された検出光子を表し、ρdn（ｍ，ｒ）はノイズ除去された検出光子を表し、Ｎr（ｍ，ｒ）は光子数を表し、ｓはスケーリング係数を表す。式７は、前記ノイズ除去された検出光子を再構成に対する減衰線積分に変換する。
【００３８】
前述のノイズ除去アルゴリズムは、例えば、ノイズ除去操作が、取得時に前記投影データに一回使用され、単一のフィルタ逆投影再構成により後続され、最大尤度反復的アプローチにおいて複数の順及び逆投影の重い計算負荷を要求しないので、計算的に効率的である。
【００３９】
更に、前述のノイズ除去アルゴリズムは、前記再構成画像に対してかなりのストリーク低減を提供するが、前記ノイズ除去アルゴリズムが前記投影に使用されない構成と比較して、良好な統計を持つ投影に影響を与えない。非対数化投影領域において前記ノイズ除去アルゴリズムを使用することにより、低光子カウントからのバイアスも、軽減されることができる。
【００４０】
図３は、投影データをノイズ除去する方法の例を示す。
【００４１】
３０２において、複数の二次元投影信号（投影データ）が取得される。前記投影は、システム１００及び／又は他の撮像システムにより生成されることができる。
【００４２】
３０４において、検出光子の平均数が、前記投影の各々に対して推定される。
【００４３】
３０６において、前記投影の少なくともサブセットは、ここに記載されるようにノイズが小さい場合に元の投影を優先し、ノイズが大きい場合に小さな全変動を持つ投影を優先するアルゴリズムを使用してノイズ除去される。上で示されたように、十分な数の光子を持つ投影は、ノイズ除去される必要がない。
【００４４】
３０８において、前記ノイズ除去された投影は、ノイズ除去された減衰データに変換される。
【００４５】
３１０において、前記ノイズ除去された減衰データは、１つ又は複数の画像を生成するように再構成される。
【００４６】
上記のことは、コンピュータプロセッサにより実行される場合に、前記プロセッサに記載された動作を実行させるコンピュータ可読命令を用いて実施されうる。このような場合に、前記命令は、関連したコンピュータに関連付けられた又は他の形でアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。
【００４７】
投影データノイズ除去器１１４が、物理メモリのようなコンピュータ可読記憶媒体に記憶された又は符号化された１つ又は複数のコンピュータ可読及び／又は実行可能命令を実行する１つ又は複数のプロセッサにより実施されることができると理解されるべきである。加えて又は代わりに、前記命令は、信号媒体等のような一時媒体に記憶されることができる。
【００４８】
本発明は、様々な実施例を参照してここに記載されている。修正例及び変更例は、ここの記載を読むと他者が思いつきうる。本発明は、添付の請求項及びその同等物の範囲に入る限り全てのこのような修正例及び変更例を含むと解釈されると意図される。
【図１】
0005937093.tif 000002
【図２】
0005937093.tif 000003
【図３】
0005937093.tif 000004