(57)【要約】  画像再構成法は、従来の再構成法を用いて対象の合成画像を再構成することを含む。合成画像はスキャンの対象に関して利用可能な最良の情報を採用し、この情報は高度にアンダーサンプリングされた画像フレームの再構成を限定するために用いられる。画像フレームは、限定された取得データを用いて再構成され、画像の画質は、画像内の画素値を合成画像において対応画素値で重み付けすることによって、対象の先験的情報を用いて改善される。
2009500114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法であって、
ａ）前記医用イメージングシステムを用いて、前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の投影ビューを取得するステップと、
ｂ）前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の各合成画像画素で１つの値を示す前記の取得した投影ビューとともに合成画像を生成するステップと、
ｃ）前記対象の画像を、
ｃ）ｉ）投影ビューを前記ＦＯＶに逆投影し、各画像画素に逆投影された値を前記合成画像で重み付けすることと、
ｃ）ｉｉ）各画像画素に対する前記逆投影値を合計することと
によって、再構成するステップと
を含む、医用イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法。
【請求項２】
各画像画素の逆投影値Ｓnが、ステップｃ）ｉ）で、
【数１】
2009500114.tif 000009
（ここで、Ｐは逆投影されている前記投影ビューの値、Ｃnは前記合成画像内の対応画素の値、Ｓnは前記逆投影経路に沿ったｎ番目の画素の値、Ｎは前記逆投影経路に沿った画素の総数）
として算出される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ステップｂ）が、前記合成画像を編集して、前記合成画像内の対象物を除去し、それによって、その対象物が前記再構成された画像内に現れるのを実質的に少なくすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ステップｃ）ｉ）の前記重み付けが、前記合成画像からの対応投影ビューを用いて、各投影ビューを正規化することと、前記投影値に、前記合成画像の前記対応画素の値を乗算することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ＦＯＶが３次元であり、３次元画像が生成され、ステップｃ）で再構成される前記画像Ｉ(x,y,z)が、
【数２】
2009500114.tif 000010
（ここで、総和（Σ）は、画像を再構成するために用いられる全投影ビューにわたり、Ｉ(x,y,z)は画素位置ｘ、ｙ、ｚでの画像値であり、Ｐ(r,θ,φ)はビュー角θ、φで取得された投影ビューからの逆投影値であり、Ｃ(x,y,z)は前記画素位置ｘ，ｙ，ｚでの前記合成画像値であり、Ｐc（ｒ，θ，φ）は前記ビュー角θ、φでの前記合成画像からの投影プロファイル値）
である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記合成画像が、ステップａ）で取得された投影ビューの実質的に全てを用いて生成される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
インターリーブ投影ビューの各セットが、全投影ビューが取得されるスキャン中に同時に取得され、
ステップｂ）が、前記インターリーブ投影ビューのセットと、前記インターリーブ投影ビューのセットが取得される時間近くの時間で取得される投影ビューとを用いて、インターリーブ投影ビューのセットから画像を再構成するために合成画像を生成することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記投影ビューが、ある期間にわたってカウント数を積算することによってステップａ）で取得され、前記合成画像を生成するためにステップｂ）で用いられた投影ビューが、前記期間のほぼ全体にわたって積算されたカウント数を含み、画像を再構成するためにステップｃ）で用いられた投影ビューが、前記期間の一部にわたって積算されたカウント数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記医用イメージングシステムがＰＥＴスキャナであり、前記カウント数が、検出された陽電子電子消滅イベントの数を表している、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記医用イメージジングシステムがＳＰＥＣＴスキャナであり、前記カウント数が、検出された光子の数を表している、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
ステップａ）で取得された前記投影ビューが、ビュー角のセットで繰り返し取得されたＸ線ビューであり、前記合成画像が、同じビュー角で取得された前記Ｘ線ビューを平均化し、結果として得た前記平均化されたＸ線ビューのセットから前記合成画像を再構成することによって、ステップｂ）で生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記合成画像が、トモシンセシス再構成を用いて再構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ｄ）前記医用イメージングシステムを用いて、前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の追加ビューを取得することと、
ｅ）前記追加ビューからマスクイメージを再構成することと、
ｆ）ステップｃ）を実行する前に、前記マスクイメージを前記合成画像からサブトラクトすることと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
医用イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法であって、ステップが、
ａ）前記医用イメージングシステムを用いて、前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の複数のビューを取得することと、
ｂ）ステップａ）で取得されたビューから、前記ＦＯＶ内のその画素位置で前記対象を示す各合成画像画素における値を含む合成画像を再構成することと、
ｃ）前記対象の画像を、
ｃ）ｉ）ステップａ）で取得したビューから画像データセットを生成することと、
ｃ）ｉｉ）各画像画素位置での前記画像データセットにおける値に、前記合成画像における前記対応画素値を乗算することによって、前記ＦＯＶ内で前記対象の限定された画像を生成することと、
ｃ）ｉｉｉ）前記限定された画像を正規化することによって前記対象の前記画像を生成することと、
によって、再構成することと
を含む、医用イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法。
【請求項１５】
前記画像データセットが、ステップａ）で取得され、投影角度のセットから前記ＦＯＶ内の前記対象を描くビューから形成され、前記限定された画像が、ステップｃ）ｉｉｉ）において、
前記各投影角度で前記合成画像の投影を算出することと、
前記限定された画像内の各画素値を、前記各合成画像投影における値で割算することと
によって正規化される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ステップａ）で取得された前記ビューが、インターリーブ投影角度で取得された投影ビューであり、ステップｃ）ｉ）で生成された前記画像データセットが、前記投影ビューのセットから前記画像データセットを生成することを含み、前記限定された画像が、ステップｃ）ｉｉｉ）において、
前記投影ビューの前記セットの各投影角度で前記合成画像の投影を算出することと、
前記限定された画像における各画素値を、前記各合成画像投影における値で割算することと
によって正規化される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
ステップｃ）ｉ）で生成された前記画像データセットが、
ステップａ）で取得されたビューセットを選択することと、
前記選択されたビューを取得空間から実空間へ変換することと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記取得空間がｋ空間であり、前記変換が逆フーリエ変換である、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記選択されたビューが投影ビューであり、前記変換が、前記投影ビューをｋ空間に変換することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記取得空間がラドン空間であり、前記変換が各ビューの逆投影である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記合成画像が、ステップａ）で取得された前記ビューの実質的に全てから再構成され、前記画像データセットが、ステップｃ）において、ステップａ）で取得された全ビューより実質的に少ないビューから生成される、請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
ｄ）ステップａ）で取得された前記ビューのうち異なるビューを用いてステップｃ）を繰り返すことによって、前記対象の追加画像を生成することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２３】
ステップａ）で取得された前記ビューが、種々のビュー角で取得された投影ビューである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
ステップａ）で取得された前記ビューが、前記対象において変化が生じている期間にわたって取得され、
ステップｃ）ｉ）が、ステップａ）の実行中の時間間隔の間に取得されるビューセットを選択することを含み、
ステップｂ）が、前記時間間隔を含み、前記時間間隔よりも長い時間のウィンドウ中に取得されたビューセットを選択することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２５】
前記医用イメージングシステムが磁気共鳴イメージングシステムであり、各ビューが、ｋ空間でラインをサンプリングする、請求項１４に記載の方法。
【請求項２６】
前記医用イメージングシステムがＸ線ＣＴシステムであり、各ビューがラドン空間における投影である、請求項１４に記載の方法。
【請求項２７】
前記医用イメージングシステムがＸ線スキャナであり、各ビューがＸ線写真である、請求項１４に記載の方法。
【請求項２８】
イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成するための方法であって、ステップが、
ａ）前記イメージングシステムを用いて、前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の複数のビューを取得することと、
ｂ）イメージ化される前記対象の先験的情報を提供するために、ステップａ）で取得されたビューから合成画像を再構成することと、
ｃ）ステップａ）で取得された、選択されたビューセットを用いて、前記対象の画像を再構成し、前記合成画像内の前記対象の前記先験的情報が、前記画像の画質を改善するために前記画像再構成において用いられることと
を含む、イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成するための方法。
【請求項２９】
ステップｃ）が、
ｃ）ｉ）選択されたビューを前記ＦＯＶに逆投影することと、
ｃ）ｉｉ）前記画像画素における前記対象の前記先験的情報に基づいて、各ＦＯＶ画像画素に逆投影された前記値を重み付けすることと
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
ステップｃ）ｉｉ）が、前記逆投影された各画像画素値に、前記合成画像における値を乗算することと、
前記乗算の積を正規化することと
を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
ステップｃ）が、ステップｃ）ｉ）における逆投影の前に、選択された各ビューをフーリエ変換することを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
ステップｃ）が、
ｃ）ｉ）前記選択されたビューセットを実空間画像に変換することと、
ｃ）ｉｉ）各画像画素における前記対象の前記先験的情報に基づいて、前記実空間画像画素の前記値を重み付けすることと
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
ステップｃ）ｉ）における前記変換が、逆フーリエ変換である、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
医用イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法であって、ステップが、
ａ）前記医用イメージングシステムを用いて、前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の複数のビューを取得することと、
ｂ）ステップａ）で取得されたビューから、前記ＦＯＶ内のその画素位置で前記対象を示す各合成画像画素における値を含む合成画像を再構成することと、
ｃ）前記対象の画像を、
ｃ）ｉ）ステップａ）で取得したビューから画像データセットを生成することと、
ｃ）ｉｉ）前記画像データセットにおける値を前記合成画像から導き出された値で割算することによって、前記画像データを正規化することと、
ｃ）ｉｉｉ）非限定画像を形成するために、前記正規化された画像データセットを変換することと、
ｃ）ｉｖ）前記非限定画像における値に、前記合成画像において対応する値を乗算することと
によって、再構成することと
を含む、医用イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法。
【請求項３５】
ステップｃ）ｉｉ）で用いられる前記値が、前記画像データセットにおける各ビューに対して、前記合成画像の投影を算出することによって、前記合成画像から導き出される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
ステップａ）で取得された前記ビューが、インターリーブ投影角で取得された投影ビューであり、
ステップｃ）ｉ）で生成された前記画像データセットが、前記投影ビューのセットから前記画像データセットを生成することを含み、
前記画像データセットが、ステップｃ）ｉｉ）において、
前記投影ビューの前記セットの各投影角度において前記合成画像の投影を算出することと、
前記画像データセットにおける各値を、前記合成画像投影のそれぞれにおける値で割算することと
によって正規化される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記合成画像が、ステップａ）で取得された前記ビューの実質的に全てから再構成され、前記画像データセットが、ステップｃ）において、ステップａ）で取得された全ビューよりも実質的に少ないビューから生成される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】
ｄ）ステップａ）で取得された前記ビューのうち異なるビューを用いてステップｃ）を繰り返すことによって、前記対象の追加画像を生成することを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３９】
ステップａ）で取得された前記ビューが、前記対象において変化が生じる期間にわたって取得され、
ステップｃ）ｉ）が、ステップａ）の実行中の時間間隔の間に取得されたビューセットを選択することを含み、
ステップｂ）が、前記時間間隔を含み、前記時間間隔よりも長い時間のウィンドウ中に取得されたビューセットを選択することを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項４０】
ステップｃ）ｉｉｉ）における前記変換が、フーリエ変換である、請求項３４に記載の方法。
【請求項４１】
ステップｃ）ｉｉｉ）における前記変換が、
正規化された各画像データセットビューをフーリエ変換することと、
前記フーリエ変換された画像データセットビュー上で２次元または３次元逆フーリエ変換のうちの一方を実行することによって、前記フーリエ変換された画像データセットビューから前記非限定画像を再構成することと
を含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項４２】
ステップｂ）が、選択された構造体を除去するために前記合成画像を編集することを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項４３】
ステップａ）で取得された、選択されたビューからマスクイメージを再構成することを含み、前記合成画像の前記編集が、前記マスクイメージをサブトラクトすることを含む、請求項４２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２００５年７月８日付で出願された、発明の名称が「アンダーサンプリングされた時間分解ＭＲ画像のための逆投影再構成法(Backprojection  Reconstruction  Method  For  Undersampled  Time-Resolved  MR  Imaging)」の米国特許仮出願第６０／６９７，６０７号及び２００５年９月２２日付で出願された、発明の名称が「高度に限定されたイメージの再構成法(Highly  Constrained  Image  Reconstruction  Method)」の米国特許仮出願第６０／７１９，４４５号に基づく。
【０００２】
（連邦政府の委託研究の記載）
本発明は、米国国立衛生研究所によって認められた認可番号第ＨＬ０６６４８８及びＨＬ７２２６０に基づいて、政府の支援でなされた。米国政府は、本発明に一定の権利を有する。
【０００３】
（発明の背景）
本発明の分野は、医用イメージング法であり、特に取得画像データから画像を再構成する方法である。
【背景技術】
【０００４】
磁気共鳴イメージング法（ＭＲＩ）は、核磁気共鳴（ＮＭＲ）現象を利用して画像を作成する。ヒト組織等の物質が均一な磁場（分極磁場Ｂ0）に晒されると、その組織内におけるスピンの個々の磁気モーメントは、この分極磁場によって整列しようとするが、その周囲ではそれらの固有のラーモア周波数で、でたらめな順序に歳差運動を行う。この物質すなわちこの組織が、ｘ−ｙ平面にあり、かつ、ラーモア周波数に近い磁場（励起磁場Ｂ1）に晒されると、ネット整列モーメントＭzは、そのｘ−ｙ平面に対して回転し、あるいは「傾いて」、ネット横磁気モーメントＭtを作り出す。信号がその励起されたスピンによって出力され、励起信号Ｂ1が終了した後で、この信号が受信及び処理されて画像を形成することができる。
【０００５】
これらの信号を利用して画像を作成する際、磁場勾配（Ｇx、Ｇy、及びＧz）が用いられる。典型的には、撮像すべき領域は、使用される特定の位置決定法に従ってこれらの勾配が変動する連続的な測定サイクルにより走査される。当業界では各測定を「ビュー(view)」と呼び、このビューの個数がその画像の品質を決定する。結果として生じる受信ＮＭＲ信号またはビューまたはｋ空間サンプル数のセットはデジタル化され、処理されて、広く知られた多くの再構成技術の一つを用いて画像が再構成される。合計走査時間は、一部には、各測定サイクルの長さすなわち「パルスシーケンス」により、また一部には、一つの画像に対して取得される測定サイクル数またはビューの個数により決定される。所定の分解能とＳＮＲのイメージに対する合計走査時間が重要である臨床用途は数多くあり、その結果、この目的を考慮に入れて多くの改良がなされてきた。
【０００６】
ＭＲＡデータを取得するために投影再構成法を用いる研究が行われており、この方法は、米国特許第６，４８７，４３５号明細書に開示されているように再び使用されている。投影再構成法は、フーリエ・イメージング法で為されるような図２Ａに示されている如き直線（デカルト）走査パターンでｋ空間をサンプリングするのではなく、図２Ｂに示されている如く、ｋ空間の中央から外向きに伸びる半径方向の線をサンプリングする一連のビューを伴ってｋ空間をサンプリングする。ｋ空間をサンプリングするのに必要なビューの個数は、その走査の長さを決定し、もし不十分な個数のビューが取得された場合には、その再構成画像にストリーク(streak)・アーチファクトが作成される。米国特許第６，４８７，４３５号明細書に開示されている技術は、連続的にアンダーサンプリングされた画像を、インタリーブビュー(interleaved  view)で取得し、周囲のｋ空間データを連続画像間で共有することによって、このようなストリーキング(streaking)を低減している。
【０００７】
コンピュータ断層撮影（「ＣＴ」）システムでは、Ｘ線源が扇形ビームを投影し、そのビームが、「撮像平面」と呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ平面の内部に位置するように平行化（コリメート）される。このＸ線ビームは、医療患者のような撮像対象を透過して放射線検出器アレイに衝突する。透過放射線の強度はその対象によるＸ線ビームの減衰量に依存し、また、それぞれの検出器は、ビーム減衰量の測定値である個別電気信号を作成する。全ての検出器からの減衰量測定値は、いわゆる「透過プロファイル」を作成するために個別に取得される。
【０００８】
従来のＣＴシステムにおけるＸ線源および検出器アレイは、Ｘ線ビームがその対象に交差する角度が常に変化するように、撮像平面の内部および対象の周りにおいてガントリーの上を回転する。所与角度における検出器アレイからの透過プロファイルは、対象の「ビュー(view)」および「走査(scan)」と呼ばれており、Ｘ線源および検出器の一回転の間における相異なる角度方位で作られた１セットのビューを含んでなる。２次元走査では、データはその対象を通して得られた２次元スライスに対応する画像を構成するように処理される。
【０００９】
ＭＲＩと同様に、走査時間が重要であるＸ線ＣＴに対する多くの臨床用途がある。例えば、時間分解血管造影法においては、造影剤が関心領域に流れ込むときに一連の画像フレームが取得される。各画像は、造影剤の流入を描写するスナップショットを得るために可能な限り高速で取得される。この臨床用途は、モーションアーチファクトを抑制するために心拍ゲーティングを必要とする冠動脈または他の血管を画像化する際に、特に能力が試される。
【００１０】
例えば、米国特許第６，７１０，６８６号明細書で説明されているとおり、取得されたｋ空間投影ビューのセットから画像を再構成するのに用いられる２つの方法がある。ＭＲＩにおいて、最も一般的な方法は、半径方向にサンプリングした軌跡上の位置からデカルト格子へ、ｋ空間サンプルを格子変え(regrid)するものである。その後、画像は、格子変えされたｋ空間サンプルを２Ｄまたは３Ｄフーリエ変換することによって再構成される。ＭＲ画像を再構成する第２の方法は、各投影ビューを第１フーリエ変換することによって、半径方向のｋ空間投影ビューをラドン空間へ変換することである。画像は、これらの信号投影ビューをフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）へフィルタリングおよび逆投影することによって、それら投影ビューから再構成される。当分野でよく知られているとおり、取得された信号投影がナイキストのサンプリング定理を満たすのに数が不足している場合、その再構成画像にはストリーク・アーチファクトが発生する。
【００１１】
２次元Ｘ線ＣＴデータからの画像を再構成するために広く行われている方法は、当分野ではフィルタ補正逆投影技法と呼ばれている。この逆投影プロセスは、上述したＭＲ画像再構成で用いられたものと実質的に同様であり、このプロセスによれば、走査中に取得された減衰信号測定値が、ディスプレイにおける対応画素の輝度を制御するために利用される「ＣＴ値」あるいは「ハンスフィールド値」と称される整数に変換される。
【００１２】
ＭＲＩ及びＸ線ＣＴの両方に使用される標準的な逆投影方法が図３に示されている。各取得信号投影プロファイル１０が、プロファイル１０内で、ＦＯＶ１２を通って、矢印１６で示された投影経路に沿って各信号サンプル１４を投影することによって、ＦＯＶ１２上に逆投影される。ＦＯＶ１２への各信号サンプル１４を投影する際に、画像化される対象に関する先験的な情報は何ら使用されず、ＦＯＶ１２内の信号が均質であり、信号サンプル１４は、投影経路が通る各画素に均等に分布していると仮定する。例えば、図３では、投影経路８がＦＯＶ１２内のＮ個の画素を通るときの、単一の投影プロファイル１０における単一の信号サンプル１４についての投影経路８が示されている。この信号サンプル１４の信号値（Ｐ）は、これらのＮ個の画素の間で均等に分割される。
【数１】
2009500114.tif 000003
（ここで、Ｓnは、Ｎ個の画素を有する投影経路内のｎ番目の画素に分配される信号値である。）
【００１３】
明らかに、ＦＯＶ１２の逆投影信号は均等であるという仮定は正しくない。しかし、当分野でよく知られているとおり、各信号プロファイル１０に対してある一定の補正がなされ、十分な個数のプロファイルが対応する個数の投影角で取得されるならば、この誤った仮定により生じる誤差が最小限になり、画像アーチファクトが抑制される。画像再構成の典型的なフィルタ補正逆投影法では、２５６×２５６画素の２Ｄ画像に対しては４００個の投影が必要であり、２５６×２５６×２５６画素の３Ｄ画像に対しては２０３，０００個の投影が必要となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
（発明の要約）
本発明は、医用画像を再構成するための新規の方法であり、特に、対象の投影ビューから画像を再構成するための改良された方法である。画像化されている対象の先験的情報を提供するために、合成画像が取得データから再構成される。次に、この合成画像は、画像再構成プロセスを高度に限定するために用いられる。本発明は、磁気共鳴イメージング法（ＭＲＩ）、Ｘ線コンピュータ断層撮像法（ＣＴ）、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、単光子放出コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）およびデジタル式トモシンセシス（ＤＴＳ）を含む多数の異なる画像診断法において用いることができる。
【００１５】
本発明の発見は、ＦＯＶ１２内の信号輪郭の先験的な情報が再構成プロセスで用いられるならば、大幅に少ない投影信号プロファイルを用いて良質の画像を生成できることである。例えば、図４を参照すると、ＦＯＶ１２の信号輪郭は、血管１８及び２０などの構造体を含むことが分かる。実際には、逆投影経路８がこれらの構造体を貫通するとき、信号サンプル１４の各画素へのより正確な分配が、その画素位置で既知の信号輪郭の関数として分配に重み付けすることによって達成される。その結果、大多数の信号サンプル１４が、図４の例において、構造体１８及び２０と交差する逆投影画素で分配される。Ｎ個の画素を有する逆投影経路８については、この高度に限定的な逆投影は、以下のように表すことができる。
【数２】
2009500114.tif 000004
（ここで、Ｓnは、再構成されているイメージフレーム内の画素ｎにおける逆投影された信号の大きさであり、Ｐは、逆投影されている投影プロファイルにおける信号サンプル値であり、Ｃnは、逆投影経路に沿ったｎ番目の画素における先験的な合成画像の信号値である。）
合成画像は、走査中に取得されたデータから再構成され、フィールド・オブ・ビューで構造体を表す、他の取得画像データだけでなくイメージフレームを再構成するために用いられる合成画像を含んでもよい。数式（２）の分子は、合成画像において、対応する信号値を用いた各画素に重み付けし、分母は、全逆投影信号サンプルが、イメージフレームに対する投影総和を反映し、合成画像の総和により乗算されないように、その値を正規化している。
【００１６】
この正規化は、逆投影後に各画素で別個に行われることができるが、多くの臨床使用では、逆投影の前に投影Ｐを正規化する方がはるかに容易であることに留意すべきである。この場合、投影Ｐは、同じビュー角での合成画像を通した投影において対応する値ＰCで割ることによって正規化される。次に、正規化された投影Ｐ／ＰCは逆投影され、次に、結果として得た画像は合成画像を乗算される。
【００１７】
高度に限定的な逆投影の３Ｄの実施態様が、ビュー角θとφで特徴付けられる単一の３Ｄ投影ビューに対して、図５に示されている。この投影ビューは、軸１６に沿って逆投影され、逆投影軸１６に沿った距離ｒにおいてラドン平面２１に広がる。投影信号値がフィルタ処理され、連続したラドン平面に、軸１６に沿って均等に分配されるフィルタ処理される逆投影の代わりに、投影信号値が、合成画像内の情報を用いて、ラドン平面２１に分配される。図５の例における合成画像は、血管１８及び２０を含む。重み付けされた信号輪郭値が、合成画像内の対応する位置ｘ、ｙ、ｚでの強度に基づいて、ラドン平面２１内の画像位置ｘ、ｙ、ｚで置かれる。これは、対応する合成画像のボクセル値と逆投影された信号プロファイル値Ｐとの簡単な乗算である。次に、この積は、合成画像から形成された対応画像空間投影プロファイルからの投影プロファイル値でこの積を割ることによって正規化される。３Ｄ再構成に対する式は以下になる。
【数３】
2009500114.tif 000005
（ここで、総和（Σ）は、再構成されるイメージフレーム内の全投影であり、特定のラドン平面内のｘ、ｙ、ｚ値は、その平面に対する適正なｒ、θ、φ値における投影プロファイル値Ｐ（ｒ，θ，φ）を用いて算出される。Ｐc（ｒ，θ，φ）は、合成画像からの対応投影プロファイル値であり、Ｃ（ｘ，ｙ，ｚ）r,θ,φは、（ｒ，θ，φ）での合成画像値である。）
【００１８】
本発明の別の発見は、先験的な情報が走査中に得られる多数の臨床用途が存在し、合成画像を再構成し、この画像を用いてアンダーサンプリングされ又は低線量のイメージフレームの再構成を制限(constrain)できることである。図１に示すように、一連の時間分解画像２が動的研究で取得されるとき、例えば、各イメージフレーム２は、極めて限定された取得ビューのセットを用いて再構成できる。しかし、このような各ビューセットは、他のイメージフレーム２に対して取得されたビューでインターリーブされ、多数のイメージフレームが取得された後、十分な数の異なったビューを利用して、本発明に従って使用するための高品質の合成画像３を再構成できる。これは図６で示されている。図６では、点線３０は、１つの画像フレームで取得された投影ビューを表し、破線３２は、第２画像フレームで取得されたインターリーブ投影ビュー(interleaved  projection  view)を表し、線３４は、第３の画像フレームで取得されたインターリーブ投影ビューを表している。ナイキスト基準を満たすのに必要なサンプリング密度はいずれの画像フレームに対しても短い半径方向距離（ｒ）だけ延びるが、全３つの画像フレームのインターリーブ投影プロファイルを結合することによって、この距離は、かなり大きな半径Ｒへ拡大される。したがって、インターリーブされた投影全てを用いることによって生成された合成画像３は、かなり高画質であり、本発明の高度に限定された画像再構成法４を用いることによって、この高画質が画像フレームに伝達される。画像フレーム２はまた、線量（例えばＸ線）または照射時間（例えば、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴ）が各画像フレームに対して減少する動的試験で取得できる。この場合、合成画像は、一連の取得画像フレームからの測定値を集積または平均化することによって生成される。各画像フレーム２の高度に限定された再構成４は、この合成画像の高いＳＮＲは結果として得られる再構成後の画像に伝達される。
【００１９】
本発明は、ＦＯＶ１２への各投影ビューの高度に限定された逆投影として最も良く理解されるが、他のより直観的でない方法が数学的に等価である。例えば、式（２）で上に示したように、逆投影された信号プロファイルサンプルＰに対応する正規化合成画像の画素値Ｃを乗算して、各逆投影プロファイルについての結果を合計するのではなく、画像データセットを形成するために、全信号プロファイルが正規化され、逆投影され（フィルタ処理されていない非限定的な方法で）、合計されてもよい。次に、限定された画像を形成するために、このアーチファクトを含む画像に、合成画像内の対応画素値が乗算される。この場合の正規化は、図７で示されているとおり、合成画像Ｃの投影ＰCが各投影プロファイル角度で算出されることを必要とする。すなわち、この特定の画像フレームを再構成するために用いられる投影プロファイル全てに対して、合成画像投影ＰCが同じビュー角で算出される。次に、図８で示されているとおり、各投影プロファイルを、同じ光線経路内に位置する合成画像投影値ＰCで割算することによって、投影プロファイルは正規化される。例えば、光線経路３６内に位置する逆投影画素はそれぞれ、同じ光線経路内にある合成画像投影値３８で割算され、光線経路４０内にある逆投影画像画素が、同じ光線経路内にある合成画像投影値４２で割算される。つまり、各逆投影画像画素は、各合成画像投影ＰC内の少なくとも１つの合成画像投影値を伴って光線経路内にあり、これらの値全てで割算することによって正規化が達成される。
【００２０】
さらに、本発明は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）画像再構成プロセスの改変として実現できる。例えば、ｋ空間での取得投影ビュー全てを結合し、ｋ空間サンプルをデカルト座標系に、格子変え(regrid)し、次に、逆２Ｄまたは３Ｄフーリエ変換することによって、合成画像を生成できる。各取得フレーム画像ビューは、ラドン空間で正規化され、ｋ空間に変換され、他の正規化されたｋ空間ビューと結合され、２ＤＦＴまたは３ＤＦＴを用いて同じように非限定フレーム画像を再構成するために用いられる。次に、非限定フレーム画像に、合成画像を乗算する。各フレーム画像ビューの正規化は、より複雑な演算であるが、ラドン空間ではなくｋ空間でも実行されてもよい。ラドン空間における正規化は乗算（１／ＰC）演算であるが、ｋ空間における同じステップは畳み込み演算である。
【００２１】
本発明の主な目的は、画像の対象に関する先験的情報で再構成プロセスを限定することによって、医用画像の再構成を改良することである。本発明による改良は、走査時間の短縮、照射線量の減少および時間分解試験におけるより高度な時間分解を含む多数の方法で明らかにすることができる。
【００２２】
本発明の別の目的は、高度にアンダーサンプリングされた画像の信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善することである。画像が本発明に基づいて再構成されると、高度にサンプリングされた合成画像の高いＮＲがアンダーサンプリングされた画像に伝達されることが見出だされた。
【００２３】
本発明における前記及び他の目的並びに利点は、以下の説明から明らかになろう。その説明では、本明細書の一部を形成し、且つ、例証として本発明の一つの好適な実施態様が示されている添付図面が参照される。しかし、そのような実施態様は必ずしも本発明の全範囲を表すものではなく、従って、本発明の範囲を解釈するためには、本明細書の特許請求の範囲を参照すべきである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
（好ましい実施態様の詳細な説明）
本発明は、多くの異なる医用イメージングモダリティ、および、多くの異なる臨床用途に適用することができる。本発明の広い権利範囲を示すために、本発明の多数のこれら臨床用途は以下で説明される。
【００２５】
特に図９を参照すると、本発明の好ましい実施態様がＭＲＩシステムに採用される。ＭＲＩシステムは、ディスプレイ１１２及びキーボード１１４を有するワークステーション１１０を備える。ワークステーション１１０は、市販のオペレーティングシステムを走らせている市販のプログラマブルマシンであるプロセッサ１１６を備える。ワークステーション１１０は、スキャン指示をＭＲＩシステムに入力できるようにするオペレータインタフェースを提供する。
【００２６】
ワークステーション１１０は４つのサーバ、すなわちパルスシーケンスサーバ１１８、データ取得サーバ１２０、データ処理サーバ１２２、及びデータ記憶サーバ２３に結合される。好ましい実施態様では、データ記憶サーバ１２３は、ワークステーションプロセッサ１１６及び関連するディスクドライブインタフェース回路によって実行される。残りの３つのサーバ１１８、１２０及び１２２は、単一のエンクロージャに搭載され、且つ６４ビットバックプレーンバスを使用して相互接続された別個のプロセッサによって実行される。パルスシーケンスサーバ１１８は、市販のマイクロプロセッサ及び市販の４通信コントローラを採用する。データ取得サーバ１２０及びデータ処理サーバ１２２は両方とも、同じ市販のマイクロプロセッサを採用し、データ処理サーバ１２２は、市販のパラレルベクトルプロセッサに基づいた１つ又は複数のアレイプロセッサをさらに備える。
【００２７】
ワークステーション１１０及びサーバ１８、２０及び２２の各プロセッサは、シリアル通信ネットワークに接続される。このシリアルネットワークは、ワークステーション１１０からサーバ１１８、１２０及び１２２にダウンロードされたデータを伝達するとともに、サーバ間及びワークステーションとサーバの間で通信されるタグデータを伝達する。これに加えて、高速データリンクがデータ処理サーバ１２２とワークステーション１１０の間に設けられて、画像データをデータ記憶サーバ１２３に伝達する。
【００２８】
パルスシーケンスサーバ１１８は、ワークステーション１１０からダウンロードされたプログラム要素に応答して、勾配システム１２４及びＲＦシステム１２６を動作させるように機能する。指定されたスキャンを実行するために必要な勾配波形が生成されて勾配システム１２４に与えられ、勾配システム１２４はアセンブリ１２８内の勾配コイルを励起して、ＮＭＲ信号の位置エンコーディングに使用される磁場勾配Ｇx、Ｇy、及びＧzを生成する。勾配コイルアセンブリ１２８は、分極マグネット１３２及び全身ＲＦコイル１３４を備えるマグネットアセンブリ１３０の一部を成す。
【００２９】
ＲＦ励起波形が、ＲＦシステム１２６によりＲＦコイル１３４に与えられて、指定の磁気共鳴パルスシーケンスを実行する。ＲＦコイル１３４により検出される応答性ＮＭＲ信号はＲＦシステム１２６により受信され、パルスシーケンスサーバ１１８により生成されるコマンドの命令の下で増幅され、復調され、濾波され、デジタル化される。ＲＦシステム１２６は、ＭＲパルスシーケンスに使用される広範なＲＦパルスを生成するＲＦトランスミッタを備える。ＲＦトランスミッタは、スキャン指示及びパルスシーケンスサーバ１１８からの命令に応答して、所望の周波数、位相、及びパルス振幅波形のＲＦパルスを生成する。生成されたＲＦパルスは、全身ＲＦコイル１３４に与えることができ、１つ又は複数のローカルコイル又はコイルアレイに与えることができる。
【００３０】
ＲＦシステム１２６は、１つ又は複数のＲＦレシーバチャネルも備える。各ＲＦレシーバチャネルは、接続されているコイルが受け取ったＮＭＲ信号を増幅するＲＦ増幅器、及び受信したＮＭＲ信号のＩ及びＱ直角位相成分を検出しデジタル化する直角位相検出器を備える。受信したＮＭＲ信号の大きさはこうして、Ｉ成分及びＱ成分の二乗和の平方根によりいずれのサンプリングポイントでも求めることができ、
【数４】
2009500114.tif 000006
また、受信したＮＭＲ信号の位相も求めることができる。
【数５】
2009500114.tif 000007
【００３１】
パルスシーケンスサーバ１１８は任意的に、生理的取得コントローラ１３６から患者データを受信する。コントローラ１３６は、電極からのＥＣＧ信号又はベローズからの呼吸信号等、患者に接続されたいくつかの異なるセンサから信号を受信する。パルスシーケンスサーバ１１８は通常、このような信号を使用して、スキャンのパフォーマンスを患者の呼吸又は心拍に同期又は「ゲート」させる。
【００３２】
パルスシーケンスサーバ１１８は、患者及びマグネットシステムの状態に関連する各種センサから信号を受信するスキャンルームインタフェース回路１３８にも接続する。患者位置合わせシステム１４０がスキャン中に患者を所望の位置に移動させるコマンドを受信することもスキャンルームインタフェース回路１３８を通してである。
【００３３】
パルスシーケンスサーバ１１８が、スキャン中にＭＲＩシステム要素のリアルタイム制御を行うことが明らかであるべきである。その結果、そのハードウェア要素がランタイムプログラムにより適時に実行されるプログラム命令で動作することが必要である。スキャン指示の指令構成要素は、ワークステーション１１０からオブジェクトの形でダウンロードされる。パルスシーケンスサーバ１１８は、これらオブジェクトを受け取るプログラムを含み、これらオブジェクトをランタイムプログラムに採用されるオブジェクトに変換する。
【００３４】
ＲＦシステム１２６により生成される、デジタル化されたＮＭＲ信号サンプルをデータ取得サーバ１２０が受け取る。データ取得サーバ１２０は、ワークステーション１１０からダウンロードされる指令構成要素に応答して動作し、リアルタイムＮＭＲデータを受け取り、データがデータオーバーランにより失われないようにバッファストレージを提供する。スキャンによっては、データ取得サーバ１２０は、取得されたＮＭＲデータをデータプロセッササーバ１２２に渡すにすぎない。しかし、取得されたＮＭＲデータから導出された情報をスキャンのさらなるパフォーマンスの制御に必要とするスキャンでは、データ取得サーバ１２０は、このような情報を生成してパルスシーケンスサーバ１１８に伝達するようにプログラムされる。たとえば、プレスキャン中、ＮＭＲデータを取得し、これを使用してパルスシーケンスサーバ１１８により行われるパルスシーケンスを較正する。また、ナビゲータ信号をスキャン中に取得し、これを使用して、ＲＦシステム又は勾配システムの動作パラメータを調整し、又はｋ空間がサンプリングされるビュー順序(view  order)を制御することができる。また、データ取得サーバ１２０を採用して、ＭＲＡスキャン中に造影剤の到着を検出するために使用されるＮＭＲ信号を処理することができる。これら例のすべてにおいて、データ取得サーバ１２０はＮＭＲデータを取得し、リアルタイムで処理して、スキャンの制御に使用される情報を生成する。
【００３５】
データ処理サーバ１２２は、ＮＭＲデータをデータ取得サーバ１２０から受け取り、ワークステーション１１０からダウンロードされた指令構成要素に従って処理する。このような処理には、たとえば、未処理のｋ空間ＮＭＲデータをフーリエ変換して２次元画像又は３次元画像を生成すること、再構成された画像にフィルタを適用すること、取得されたＮＭＲデータの逆投影画像再構成を行うこと、機能ＭＲ画像を算出すること、動き又は流れの画像を算出すること等を含むことができる。以下に更に詳細に説明するように、本発明は、データ処理サーバ１２２によって実行されたプログラムに応答し、ＭＲＩシステムにより実行される。
【００３６】
データ処理サーバ１２２により再構成される画像は再びワークステーション１１０に伝達されて記憶される。リアルタイム画像はデータベースメモリキャッシュ（図示せず）に記憶され、ここから画像を、マグネットアセンブリ１３０付近に配置され担当医師により使用されるオペレータディスプレイ１１２又はディスプレイ１４２に出力することができる。バッチモード画像又は選択されたリアルタイム画像は、ディスクストレージ１４４上のホストデータベースに記憶される。このような画像が再構成されストレージに転送されるとき、データ処理サーバ１２２はワークステーション１１０上のデータ記憶サーバ１２３に通知する。オペレータがワークステーション１１０を使用して、画像の保存、フィルムの生成、又はネットワークを介しての他の施設への画像の送信を行うことができる。
【００３７】
本発明の好適な実施態様を実施するため、ＮＭＲデータが、投影再構成、またはラジアル(radial)な、図１０に示すようなパルスシーケンスを用いて取得される。これは、選択的、非対称的に切り取られたｓｉｎｃ  ｒｆ励起パルス２００がスライス選択勾配２０２の存在下で生成される高速グラジエント・リコールド・エコーパルスシーケンスである。このパルスシーケンスは、単一のｋ空間の円スライスでサンプリングすることによって単一の２Ｄスライスを得るために用いるか、または、このパルスシーケンスは、図１１中の２０４、２０６及び２０８で示されているとおり、複数の円形ｋ空間平面をサンプリングするために用いることができる。複数の２Ｄスライスが取得されるとき、勾配２０２は、位相コード化勾配ローブ２１０および逆極性の巻き戻し(rewinder)勾配ローブ２１２に続く選択勾配である。この軸方向位相コード化勾配２１０は、２Ｄのｋ空間スライス２０４、２０６及び２０８のそれぞれからサンプリングするために、走査中に値を通して段差をつけられる。
【００３８】
ＮＭＲエコー信号２１８の取得の間に２つの面内読出し勾配２１４及び２１６を実行して、２Ｄ平面２０４、２０６または２０８内で半径方向軌跡に沿ってｋ空間をサンプリングする。これらの面内勾配２１４及び２１６は、軸方向勾配に対して垂直であり、それらは相互に直交している。以下により詳細に述べるように、走査の間、これらの面内勾配は、半径方向サンプリング軌跡のビュー角を回転させるために、一連の値を通して段差をつけられる。各面内読取り勾配は、プリフェージング勾配ローブ２２０及び２２２に先行し、巻き戻し勾配ローブ２２４及び２２６が続く。
【００３９】
ｋ空間の周辺境界上の一点から、ｋ空間の中心を通ってｋ空間の周辺境界上の反対側の点まで延びる好ましい直線軌跡以外のサンプリング軌跡が用いられてもよいことが、当業者には理解されるべきである。上述のとおり、１つの変形形態は、サンプリングされたｋ空間容積の全範囲にわたっては延びていない軌跡に沿ってサンプリングする、部分的なＮＭＲエコー信号２０３を取得することである。直線投影再構成パルスシーケンスと等価である別の変形形態は、直線ではなく曲線経路に沿ってサンプリングすることである。このようなパルスシーケンスは、例えば、Ｆ．Ｅ．Ｂｏａｄａらによる「高速３次元ナトリウムイメージング法(Fast  Three  Dimensional  Sodium  Imaging)」（ＭＲＭ，３７：７０６−７１５，１９９７）および、Ｋ．Ｖ．Ｋｏｌａｄｉａらによる「螺旋投影イメージング法を用いた高速３Ｄ  ＰＣ−ＭＲＡ(Rapid  3D  PC-MRA  Using  Spiral  Projection  Imaging)」（Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｌ．Ｓｏｃ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ．１３（２００５））および、Ｊ．Ｇ．ＰｉｐｅとＫｏｌａｄｉａによる「螺旋投影イメージング法：新しい高速３Ｄ軌跡(Spiral  Projection  Imaging：a  new  fast  3D  trajectory)」（Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｌ．Ｓｏｃ．Ｍａｇ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ．１３（２００５））において述べられている。本発明は、これらのサンプリング方法の２Ｄバージョンだけでなく３Ｄバージョンで利用可能であり、本明細書において用いられる用語の「画素」の使用は、２Ｄまたは３Ｄ画像のいずれかにおける位置を指すことを意図されている、ことも理解されるべきである。
【００４０】
上述のＭＲＩシステムは、１つまたは複数の画像を再構成するために用いられる２Ｄまたは３Ｄの投影ビューセットを取得するための広範囲の臨床用途で用いることができる。本発明の画像再構成法は、１つまたは複数の画像フレームが、全取得投影ビューよりも少ない投影ビューを用いて再構成されるスキャンにおいて、特に有用である。
【００４１】
画像再構成法の第１実施態様は、２次元の投影ビューを取得し、ある期間にわたって対象を描写する一連の画像フレームを再構成するためのＭＲＩシステムに関する。詳細には図１２を参照すると、プロセスブロック２２５で示されているように、投影ビューセットが取得され、そこから画像フレームが再構成される。これらの投影ビューの数は少なく（例えば１０個のビュー）、図２で示されているとおり、できる限り均一にｋ空間をサンプリングするように均等に分配されている。取得される投影ビューの数が少ないので、この画像フレームは、極めて短い走査時間で取得することができるが、ｋ空間が高度にアンダーサンプリングされているため、従来の方法を用いて再構成された任意の画像では、ストリーク（ｓｔｒｅａｋ）・アーチファクトが生じるであろう。
【００４２】
プロセスブロック２２７で示されているように、次のステップは、検査の対象から取得された投影ビューの全てを結合し、合成画像を再構成することである。これは、現在の画像フレームに対するビューでインターリーブされ、したがってｋ空間をより完全にサンプリングする、先に取得した投影ビューを含む。例えば、図６を参照すると、点線３０で示されているように、現在の画像フレーム投影ビューはｋ空間をサンプリングし、先に取得した画像フレームビューは、破線３２および線３４で示されているように、インターリーブされたｋ空間軌跡をサンプリングすることができる。十分な数のビューが画像アーチファクトを回避するために利用可能であるため、合成画像は、従来の方法を用いてビュー３０、３２、および３４全てで再構成される。好ましい実施態様においては、この再構成は、結合された取得ｋ空間投影データをデカルト座標に格子変えし、次に、合成画像を生成するために逆２次元フーリエ変換（２ＤＦＴ）することを含む。
【００４３】
次に、２２８のループに入り、現在の画像フレームの各投影ビューが本発明の教示にしたがって逆投影される。より詳細には、まず、プロセスブロック２２９で示されているように、一次元高速フーリエ逆変換することによって、ｋ空間投影ビューがラドン空間に変換される。次に、プロセスブロック２３１で示されているように、変換された投影が逆投影される。式（２）において上に示し、図４で示したとおり、この高度に限定された逆投影は、最後に再構成された合成画像を用いて実行される。これは、高度に限定された逆投影および正規化ステップである。プロセスブロック２３３で示されているように、結果として得られる逆投影値が、再構成される画像フレームに加えられ、投影ビューの全てが現在の画像フレームに対して逆投影されたかどうかを決定するために、決定ブロック２３５で検査がなされる。逆投影されていない場合、プロセスブロック２３７で示されているように、次の投影が処理され、現在の画像フレームに対して全投影ビューが処理されると、プロセスブロック２３９で示されているように、再構成された画像フレームが表示される。
【００４４】
プロセスブロック２４１で示されているように、追加の画像フレームが取得および再構成される。決定ブロック２４３で決定されるように、最後の画像フレームが完了すると、プロセスブロック２４５で示されているように、スキャンは停止し、全画像フレームが保存される。スキャンが実行されると、これにより画像フレームは高速で取得され、即時に再構成され、表示される。スキャン中に取得された画像フレームデータは、先に取得されたデータと結合して、合成画像を生成する。取得ビューはインターリーブされるので、スキャンが進行するにつれてｋ空間はより高密度にサンプリングされ、その結果、スキャンが進行するにつれて合成画像の画質は改善または向上する。この合成画像に組み込まれた先験的な情報を利用して、再構成された画像フレームの画質を限定および、それによって改善する。
【００４５】
個々の時間フレーム投影と、合成画像による対応投影と、合成画像そのものとが、再構成された画像フレームにおける確率的雑音の原因となる。再構成された各画像フレームのＳＮＲが合成画像のＳＮＲによって決定されることを実証することができる。ＳＮＲは、オブジェクト内の騒音標準偏差に対するオブジェクト信号レベルの比として算出され、ＣＮＲは、背景雑音の標準偏差で割算されたオブジェクト信号レベルと背景信号レベルとの間の差として算出される。ＳＮＲおよびＣＮＲは、全体的に、確率的雑音とストリーク・アーチファクトによる雑音との組合せによって制限される。本発明の高度に限定された逆投影再構成におけるＳＮＲの確率的成分は、以下の式で与えられる。
【数６】
2009500114.tif 000008
（ここで、ＳＮＲcompositeは合成画像におけるＳＮＲであり、Ｎfは時系列の画像フレームの数であり、Ｎvは投影の際のオブジェクト画素数であり、Ｎpixは投影の際の画素数（例えば、２Ｄでは２５６個、または３Ｄでは２５６×２５６個）、Ｎpは画像フレームごとの投影数である。）。Ｎpが１０のオーダーである場合、ＳＮＲはＳＮＲcompositeによって決定される。
【００４６】
本発明はまた、対象のインターリーブされた投影ビューが取得される、他の医用イメージングモダリティにも特に適用可能である。このようなイメージングモダリティの１つは、Ｘ線コンピュータ断層撮像法である。初めに図１３及び図１４を参照すると、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム３１０には、「第３世代」ＣＴスキャナの代表であるガントリー３１２が含まれている。ガントリー３１２にはＸ線源３１３が備わっており、このＸ線源は、Ｘ線のファンビーム又はコーンビーム３１４をガントリーの反対側における検出器アレイ３１６へ向けて投影する。検出器アレイ３１６は、医療患者３１５を透過する投影Ｘ線をいっしょに感知する複数の検出器要素３１８によって形成されている。それぞれの検出器要素３１８は、衝突するＸ線ビームの強度を、そしてそれゆえ、それが患者を透過するときのビームの減衰量を表す電気信号を作成する。走査の間にＸ線投影データを取得するために、ガントリー３１２とその上に搭載された構成要素とが、患者３１５の内部に位置決めされた回転中心３１９の周りを回転する。
【００４７】
ガントリーの回転およびＸ線源３１３の操作は、ＣＴシステムの制御機構３２０によって管理される。制御機構３２０には、Ｘ線源３１３に動力およびタイミング信号をもたらすＸ線制御装置３２２と、ガントリー３１２の回転速度および位置を制御するガントリーモータ制御装置３２３とが含まれている。制御機構３２０における画像取得システム（ＤＡＳ）３２４は、検出器要素３１８からアナログデータをサンプル抽出して、そのデータを次の処理のためのデジタル信号に変換する。画像再構成装置３２５が、サンプル抽出されデジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２４から受けて、本発明の方法によって高速画像再構成を実行する。再構成された画像は、入力値としてコンピュータ３２６へ適用され、コンピュータ３２６はその画像を大容量記憶装置３２９の中に保存する。
【００４８】
コンピュータ３２６は、キーボードが備わっているコンソール３３０を介して、オペレータからコマンドおよび走査パラメータも受ける。関連したディスプレイ３３２によって、オペレータは、再構成画像とコンピュータ３２６からの他のデータとを観察することができる。オペレータにもたらされたコマンドおよびパラメータは、制御信号および情報をＤＡＳ３２４、Ｘ線制御装置３２２およびガントリーモータ制御装置３２３へもたらすためにコンピュータ３２６によって利用される。加えて、コンピュータ３２６はテーブルモータ制御装置３３４を操作し、テーブルモータ制御装置３３４は、患者３１５をガントリー３１２の中に位置させるためにモータ付きテーブル３３６を制御する。
【００４９】
ＭＲＩシステムと同様に、ＣＴシステムは、患者の１つまたは複数の画像を再構成するために２Ｄまたは３Ｄセットの投影ビューが取得されて用いられる、多くの異なる臨床用途を有する。ＭＲＩシステムによって取得された投影ビューは、ｋ空間（またはフーリエ空間）サンプルで構成されているが、ＣＴシステムで取得された投影ビューは、ラドン空間サンプルで構成されている。ＣＴシステムで取得したデータを用いた画像再構成法は、ラドン空間から実空間への変換を必要とする。
【００５０】
詳細には図１５を参照すると、本発明の第２実施態様は、一連の２Ｄスライス画像を取得するＣＴシステムに関する。プロセスブロック２５０によって示されているように、２Ｄの画像フレームが再構成されることができる投影ビューセットが取得される。これは、高度にアンダーサンプリングされた取得法であり、この方法においては、投影ビューは、図２Ｂで示されているとおり、ラドン空間を均一にサンプリングする等間隔のビュー角におけるものである。本実施態様では、スキャンのデータ取得段階は、画像再構成の前に終了し、したがって、決定ブロック２５２で決定されるようにスキャンのこの段階が終了する前に、一連の画像フレーム全体が取得される。例えば、造影剤が関心領域に流入する動的試験の間に、一連の画像フレームが取得されてもよい。上述の第１実施態様と同様に、このスキャン中に取得された投影ビューは、図６で示されているようにインターリーブされており、この結果、投影ビューが全て結合されると、各画像フレームデータセットがラドン空間をアンダーサンプリングしていたとしても、ラドン空間が高度にサンプリングされている合成データセットが生成される。
【００５１】
プロセスブロック２５４で示されているように、合成画像は、スキャンの取得段階中に取得された結合後の投影ビューから再構成される。各画像フレームを形成する等間隔の投影ビューセットは、画像フレームの結合からの投影ビューがより十分にラドン空間をサンプリングし、より高画質の画像を生成するように、相互にインターリーブされる。合成画像は、フィルタ逆投影法など従来の画像再構成法を用いて、これらの結合された投影ビューから再構成される。上述の第１実施態様では、追加でインターリーブされた投影ビューがスキャン中に合成画像に加えられると、合成画像の画質が向上するのに対し、この第２実施態様では単一の合成画像が再構成され、第２実施態様ではほぼ全ての取得ビューが用いられる。
【００５２】
図４に関して上述した限定された逆投影法は、各フレーム画像を再構成するのに用いられ得るが、この第２実施態様でも同等の方法が用いられ得る。プロセスブロック２５６で示される次のステップは、１つの画像フレームを正規化することである。まず、合成画像からの投影ビューセットを算出することによって、正規化が実行される。より詳細には、合成画像の投影ビューは、図７に関して上述したとおり、画像フレームを形成するために用いられる各ビュー角に対して算出される。次に、これらの合成画像の投影値Ｐcはそれぞれ、対応する画像フレームの投影値Ｐを正規化するのに用いられる。つまり、フレーム画像の各投影値Ｐは、図８に関して上に述べたとおり、合成画像から生じる対応する投影値Ｐcで割算される。
【００５３】
次のステップは、プロセスブロック２５８で示されているように、正規化された画像フレーム投影から画像を再構成することである。これは、図３を参照して上に述べたとおり、非限定の逆投影であり、この場合、正規化された各投影における光線総和減衰値が、光線経路８内の画素間で等分される。画像フレームにおける正規化された各投影ビューに対する非限定の逆投影値は合計されて、非限定の画像フレームデータセットを形成する。通常は従来の逆投影再構成に関連するフィルタ処理は、このステップ中には採用されず、数個の投影ビューのみが用いられるので、この非限定の画像フレームデータセットは、多くのストリークと他の画像アーチファクトとを含むことになる。
【００５４】
プロセスブロック２６０で示されているように、次のステップは、非限定の逆投影後の画像フレームデータセットに合成画像を乗算して限定画像を形成することである。これは、非限定の画像フレームデータセットにおける各画素値に、合成画像における対応画素の値を乗算する、画素対画素の乗算である。結果として得られる高度に限定された画像フレームは、プロセスブロック２６２で示されているように、保存され、表示され得る。
【００５５】
プロセスブロック２６４で示されているように、スキャンのデータ取得段階中に取得されたデータの全てが決定ブロック２６６で決定されるように用いられるまで、さらなる画像フレームが再構成される。スキャンの再構成段階はこの時点で終了するが、再構成された画像フレームは、特定の臨床用途によっては、さらに処理されることもある。本実施態様においては、合成画像はスキャン中に取得された全ビューによって形成されて、画像フレームのＳＮＲを実質的に改善するが、画像フレームは、実時間では利用できない。また、画像フレームは、ラドン空間対実画像空間逆投影プロセスの間ではなく、実画像空間に限定される。
【００５６】
画像ＳＮＲの観点からは、スキャン中に取得されたインターリーブされたビュー全てを用いて合成画像を形成することが好ましいが、取得された全ビューよりも少ないビューを用いることが好ましい場合もある。例えば、動的試験の間、イメージ化されるオブジェクトは、実質的にスキャン中に変化することもある。再構成された一連の画像フレームにおけるこの変化をより良好に取得するためには、画像フレームを再構成するのに用いられたビューと時間的にほぼ同一時間で取得される合成画像におけるビューを用いることが好ましい。言い換えると、合成画像を形成するのに用いられるビューは、再構成される画像フレームと画像フレームビューが取得される前後の両方で取得される選択された数のビューとを含む時間ウィンドウ中に取得される。このウィンドウのサイズは、一方で広いウィンドウから得られる良好なＳＮＲと、他方で狭いウィンドウから得られるオブジェクトの経時変化のより正確な描写との間で最良のトレードオフを実現するように選択される。この選択は、スキャンが完了した後になされ、最適のトレードオフを見出すために、画像の再構成段階中に、合成画像に対する種々のウィンドウサイズを試行することができる。
【００５７】
特に図１６を参照すると、本発明の別の好ましい実施態様は、ＣＴシステムを用いて、一連の時間分解３Ｄ画像フレームを取得する。プロセスブロック２６７で示されているように、等間隔の、インターリーブされたビュー角でコーンビームの投影ビューを取得することによって、ある期間中に一連の３Ｄ画像フレームが取得される。画像フレーム投影ビューの各セットは、各画像フレームの時間分解能を向上させるために数が制限され、上で述べた実施態様におけるように、連続した画像フレームのコーンビームの投影ビューが、相互にインターリーブされる。スキャンのデータ取得段階が完了すると、プロセスブロック２６８で示されているように、連続した画像フレームからのコーンビームの投影ビューは結合され、合成画像を再構成するために用いられる。これは、Ｌ．Ａ．Ｆｅｌｄｋａｍｐ、Ｌ．Ｃ．ＤａｖｉｓおよびＪ．Ｗ．Ｋｒｅｓｓによる「実際的なコーンビームアルゴリズム(Practical  Cone  Beam  Algorithm)」（Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．Ａ１，６１２−６１９（１９８４））、Ｇ．Ｗａｎｇ、Ｔ．Ｈ．Ｌｉｎ、Ｐ．Ｃｈｅｇ、およびＤ．Ｍ．Ｓｈｉｎｏｚａｋｉによる「一般的なコーンビーム再構成アルゴリズム(A  General  Cone-Beam  Reconstruction  Algorithm)」（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｉｎｇ  １２，４８６−４９６（１９９３））によって開示された方法に基づいた既知の技術のうちの１つを用いた、従来のコーンビーム画像再構成法である。
【００５８】
本発明による画像再構成は、合成画像の内容によって高度に限定される。この事実を用いて、フィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内のオブジェクトが最終画像から除去される本実施態様において利益を得ることができる。これは、プロセスブロック２６９で示されているように、合成画像を編集して不必要な対象物を削除することによってなされる。より詳細には、除去されるべき構造体に対応する画素が合成画像内で特定される。合成画像の１つのコピーでは、特定領域の外にある全画素がゼロに設定され、合成画像の第２コピーでは、特定領域内の全画素がゼロに設定される。不必要な構造体を含む合成画像の第１コピーを用いて、スキャン中に使用される各投影角に沿って投影される。次に、不必要な構造体のこれらの投影ビューは、大部分の不必要な信号を除去するために、対応するビュー角で取得された投影データからサブトラクトされる。次に、不必要な構造体に対応する画素がゼロに設定される合成画像の第２コピーが、何らかの残っている不必要な信号を抑制するために、以下に記載する、高度に限定された再構成中に用いられる。編集は、金属物体などの構造体を削除することによって手動で実行することができ、または、マスクイメージを合成画像からサブトラクトすることによって自動的に実行されてもよい。このようなマスクイメージは、例えば、造影剤によって影響を受けない画像フレームから構造体を除去するために、造影剤の注入前の対象画像であってもよい。
【００５９】
さらに図１６を参照すると、取得された３Ｄ画像フレームのそれぞれが、本発明の教示にしたがって再構成されるループに入る。プロセスブロック２７０で示されているように、最初のステップは、取得された画像フレームの投影を正規化することである。これは、図１６におけるプロセスブロック２５６について上で述べた方法と全く同一の方法で達成される。つまり、合成画像投影は、各画像フレームの投影角度に対して算出され、次に、画像フレームの投影値Ｐが対応する合成画像の投影値Ｐcで割算される。
【００６０】
正規化された画像フレーム投影を用いて、プロセスブロック２７２で示されているように、次のステップは、取得された画像フレームのうちの１つにおけるコーンビームの投影ビュー全てを用いて３Ｄのｋ空間画像フレームデータセットを生成することである。これを実行する方法は多数存在するが、好ましい方法は、２００４年６月４日付で出願された、発明の名称「フーリエ空間断層撮影再構成法(Fourier  Space  Tomographic  Image  Reconstruction  Method)」である、米国特許出願番号第１０／８６１，５７９号明細書においてＧｕａｎｇ−Ｈｏｎｇ  Ｃｈｅｎによって開示された方法である。この特許出願の内容は、参照により本明細書に組み込まれるものとする。発散したコーンビーム投影ビューは、このように、３次元のデカルトグリッドでｋ空間サンプルに変換される。
【００６１】
プロセスブロック２７４で示されているように、結果として得られた画像フレームのｋ空間データセットは、次に、逆３次元フーリエ変換（３ＤＦＴ）することによって、実空間に変換される。これは、ＭＲＩシステムにおいて一般的に用いられている従来の変換であり、３Ｄの非限定画像フレームが得られる。しかし、単一の画像フレームにおいて採用されるビュー角の数は限定されているので、この非限定画像フレームはアーチファクトとノイズとを含む。
【００６２】
アーチファクトの多い非限定画像フレームは、合成画像を用いて限定される。この特定の実施態様においては、プロセスブロック２７４で示されているように、まず、非限定画像フレームが正規化され、次に、プロセスブロック２７６で示されているように、非限定画像フレーム内の各画素値に合成画像内の対応画素値を乗算することによって、限定される。プロセスブロック２７８で示されているように、これは、取得された各画像フレームに対して繰り返される。決定ブロック２８０で決定されるように、最後の画像フレームが再構成されると、プロセスブロック２８２で示されているように、画像フレームは保存され、表示するために利用することができる。
【００６３】
上述の実施態様においては、合成画像を再構成するために用いられる先験的情報は、インターリーブ投影ビューにおいて複数の画像フレームの取得から得られる。しかし、追加の投影ビューを取得することなく、先験的情報が高画質の合成画像に利用可能な、本発明の他の臨床用途がある。これらのうちの１つは、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナで取得されたデータである。
【００６４】
特に図１７を参照すると、ＰＥＴスキャナシステムは、中心開口または穴４１２の回りで検出器リングアセンブリ４１１を支持するガントリー４１０を含む。ガントリー制御装置４１７が、ガントリー４１０内に搭載され、ガントリーを操作するために、第２のシリアル通信リンク４１８を介してオペレータワークステーション４１５から受信されるコマンドに応答する。
【００６５】
検出器リング４１１は、検出器ブロック４２０から構成されている。各ブロック４２０は、シンチレータ結晶光電子増倍管セットを含む。検出器リング４１１における各モジュール４２０から信号を受信するために、収集回路セット４２５がガントリー４１０内に搭載されている。収集回路４２５は、シンチレータ結晶の各ブロック内のイベント座標を決定し、これらの座標（ｘ，ｚ）は、結晶ブロック信号の総和と共に、デジタル化され、ケーブル４２６を介して、別のキャビネット４２８に収容されたイベントロケータ回路４２７に送信される。各収集回路４２５はまた、シンチレーションイベントが生じた正確な瞬間を示すイベント検出パルス（ＥＤＰ）を生成する。
【００６６】
イベントロケータ回路４２７は、収集回路４２５によって生成された信号を周期的にサンプリングするデータ取得プロセッサ４３０の一部を形成する。プロセッサ４３０はバックプレーンバス構造体４３１と、このバス４３１上で通信を制御し、プロセッサ４３０をローカルエリアネットワーク４１８にリンクする取得ＣＰＵ４２９とを有する。イベントロケータ４２７は、それぞれがケーブル４２６に接続され、ガントリー４１０内の対応する収集回路４２５から信号を受け取る別々の回路基板セットから構成されている。イベントロケータ４２７は、収集回路４２５によって生成されたイベントパルス（ＥＤＰ）を検出し、それを８ビットのタイムマーカーに変換することによって、プロセッサ４３０の動作と同期化する。タイムマーカーは、現在のサンプル期間において、シンチレーションイベントが発生したときを示す。また、この回路４２７は、シンチレーションの全エネルギーが５１１ｋｅＶ±２０％の範囲外にある場合は、いずれの検出イベントも破棄する。各サンプル期間の間に、各有効イベントに関する情報は組み合わせられてデジタル数のセットを生成し、このデジタル数により、イベントが生じたときと、イベントを検出したシンチレータ結晶の位置とを正確に示す。このイベントデータパケットは、データ取得プロセッサ４３０の一部でもある一致検出器４３２に伝送される。
【００６７】
一致検出器４３２は、イベントロケータ４２７からイベントデータパケットを受け取り、それらのうちの任意の２つが一致しているかどうかを決定する。ペアになることができないイベントは破棄されるが、一致したイベントペアは位置決めされ、シリアルリンク４３３を介してソータ４３４に伝送される一致データパケットとして記録される。各一致データパケットは、イベントを検出した２つのシンチレータ結晶のアドレスを正確に特定する一組のデジタル番号を含む。これらから、一致イベントを生成した光線経路の位置と角度を決定することができる。
【００６８】
ソータ３３４は、画像再構成プロセッサ３４０の一部を形成する回路である。画像再構成プロセッサ４４０は、バックプレーンバス４４１の周りに形成されている。画像ＣＰＵ４４２はバックプレーンバス４４１を制御し、画像ＣＰＵ４４２は、プロセッサ４４０をローカルエリアネットワーク４１８にリンクする。メモリモジュール４４３もバックプレーン４４１に接続され、メモリモジュール４４３は、以下により詳細に記載するように、画像を再構成するために用いられるデータを保存する。アレイプロセッサ４４５もバックプレーン４４１に接続され、アレイプロセッサ４４５は、メモリモジュール４４３内のデータを用いて画像再構成を実行するために、画像ＣＰＵ４４２の指令に基づいて動作する。結果として得られる画像アレイ４４６は、メモリモジュール４４３に保存され、画像ＣＰＵ４４２によってオペレータワークステーション４１５に出力される。
【００６９】
ソータ４３４の機能は、一致データパケットを受け取り、それらからメモリアドレスを生成して、一致データを効率よく保存することである。同一方向（θ）に位置し、スキャナのフィールド・オブ・ビューを通過する一致イベント光線全てのセットは、完全投影、すなわち「ビュー(view)」である。投影ビューにおける特定の光線経路と、フィールド・オブ・ビューの中心との間の距離（Ｒ）は、その光線をビュー内に位置付ける。例えば、図１７で示されているように、投影角度θで距離Ｒのビュー内に位置する投影光線４６２に沿って、イベント４６０が発生する。ソータ４３４は、この投影光線上にある２つのシンチレータ結晶におけるイベントを示す一致データパケットを分類することによって、スキャン中にこの投影光線（Ｒ，θ）上で生じるイベント全てをカウントする。放射スキャン中、一致カウント数は、メモリ４４３内で、２次元アレイのセットとして、各水平断面画像に１つずつ形成され、それぞれが、その一方の寸法として投影角度θを、他方の寸法として距離Ｒを有する。測定された一致イベントのこのθ×Ｒのマップは、ヒストグラム、またはより一般的に、サイノグラムアレイ４４８と称される。
【００７０】
一致イベントはランダムに発生し、ソータ４３４は、各一致データパケットにおける２つのシンチレータ結晶アドレスからθおよびＲ値を即時に決定し、対応するサイノグラムアレイ要素のカウント数を増やす。放射スキャンが終了すると、サイノグラムアレイ４４８は各光線に沿って生じた消滅イベントの総数を保存する。このような消滅イベントの数は、放射スキャン中に光線Ｒ、θに沿って生じた陽電子電子消滅イベントの数を表し、典型的には、数分以内に何十万ものイベントが記録される。これらの数は断層画像を再構成するために用いられる。
【００７１】
ＰＥＴ画像の画質は、サイノグラム４４８内で蓄積することが認められたシンチレーションイベントの数に大きく依存するであろうことは理解されるべきである。スキャンの継続時間が長くなるほど、検出されるシンチレーションイベントの数は大きくなり、再構成される画像の画質は向上する。
【００７２】
特に図１８を参照すると、本発明はＰＥＴスキャナによって利用され、時間分解される放射スキャンを実行する。プロセスブロック４６０で示されているように、検査対象に放射性核種を注入することによって、放射スキャンは開始される。診断画像で使用されることが最も多い放射性核種は、フッ素１８（18Ｆ）、炭素１１（11Ｃ）、窒素１３（13Ｎ）および酸素１５（15Ｏ）である。これらは、グルコースまたは二酸化炭素などの物質に組み込まれることによって、「放射性医薬品」と称される放射性トレーサとして使用される。放射性医薬品は、患者に注入され、グルコース代謝、脂肪酸代謝およびタンパク質合成などのプロセスに関与するようになる。
【００７３】
プロセスブロック４６２で示されているように、対象は、ＰＥＴスキャナの穴４１２内に置かれ、シンチレーションイベントが検出され、カウントされる。上述のように、シンチレーションイベントは検出され、選別され、投影ビューθにおける各光線Ｒに対するカウント数としてサイノグラム４４８に保存される。イベントは、決定ブロック４６４で決定されるように、比較的短時間の間隔でカウントされ、蓄積される。この時間間隔は、放射スキャンの時間分解能を決定し、時間分解能は、例えば、従来の放射スキャンの継続時間の１０分の１であってもよい。プロセスブロック４６６で示されているように、時間間隔が終了すると、蓄積されたシンチレーションイベントのカウント数は、時間間隔サイノグラム４６８として保存される。
【００７４】
放射スキャンは続行され、スキャンの終了が決定ブロック４７０で検出されるまで、各時間間隔の後に、蓄積されたサイノグラムのカウント数が保存される。スキャンの終了は、予め設定された時間または予め設定された時間間隔の数であってもよい。いずれにせよ、複数の時間間隔サイノグラム４６８が放射スキャン中に生成され、最後のサイノグラム４６８が、放射スキャン全体に対する総カウント数を保存する。
【００７５】
スキャンの画像再構成段階はここで開始され、この段階中に、各時間間隔の最後での放射性医薬品の摂取を表す画像フレームが再構成される。最初に、プロセスブロック４７２で示されているように、合成画像が再構成される。これは、放射スキャン中に保存された最後のサイノグラム４６８を用いた、従来の逆投影再構成法である。これは、放射スキャン全体に対して蓄積されたシンチレーションイベントを含み、画像品質は最良になる。
【００７６】
次に、４７４で、時間分解画像フレームがこの合成画像を用いて再構成されるループに入る。より詳細には、プロセスブロック４７６で示されているように、保存された各時間間隔サイノグラム４６８の高度に限定された逆投影が実行される。この高度に限定された逆投影は、最近再構成された合成画像を用いて、式（２）において上述し、図４で示したように実行される。これは、高度に限定された逆投影および正規化ステップであり、そのステップでは、時間間隔サイノグラム４６８の各ビューθにおける各光線Ｒに対する、蓄積されたシンチレーションのカウント数が、その光線経路に沿って投影しなおされ、合成画像における対応画素値を乗算され、同一光線経路に沿った合成画素値の総和で割算される。各光線経路Ｒ、θに対して結果として得られる逆投影値が、再構成される画像フレームに加えられる。
【００７７】
決定ブロック４８０で検出されるように、各時間間隔サイノグラム４６８に対応する画像フレームが生成されるまで、画像フレーム再構成プロセス４７６は繰り返される。その結果、放射スキャン中に各時間間隔で放射性医薬品の摂取を示す一連の画像フレームが生成される。高度に限定された逆投影再構成において高画質の合成画像を用いることによって、各画像フレームの画像品質が、消滅イベントのカウント数が少ないサイノグラムを用いて再構成された従来の画像よりも、実質的に向上する。
【００７８】
このＰＥＴスキャナの実施態様では、合成画像は、スキャン中に取得された追加のインターリーブビューを用いて形成されるのではなく、スキャン中の複数の時間間隔のそれぞれの間に、同一ビューセットで取得されたデータを結合することによって形成される。本実施態様においては、上述した先の実施態様におけるようにビューの個数を増加するのではなく、各ビューのＳＮＲを増加することによって、合成画像の画質は向上する。これと同一方法はまたＸ線ＣＴでも利用して、例えば、画像品質を低下させずに患者のＸ線照射を低減することができる。このような実施態様では、各画像フレームにおいて同じ投影角度セットを用いて、一連の画像フレームが取得される。しかし、Ｘ線量は、患者の被爆量を低減するために低減される。各画像フレームの取得中になされた低用量の減衰量測定値を結合することによって合成画像を生成すると同時に、本発明の高度に限定された再構成法を用いることによって、フレーム画像のＳＮＲが維持される。ＰＥＴスキャナの実施態様におけるように一致イベントのカウント数を追加するのではなく、このＸ線の実施態様における「結合」とは、取得されたフレーム画像における対応減衰量測定値全ての平均である。
【００７９】
これと同じ画像再構成方法は、単光子放出コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）システムを用いて取得された画像を再構成する際に用いることができる。ＰＥＴスキャナと同様に、ＳＰＥＣＴシステムは、種々の光線経路に沿って対象から放出された検出光子のカウント数を積算する。スキャン中、種々のビュー角でのカウント数を積算するために、ガンマカメラがゆっくりと移動する。本発明を用いると、ガンマカメラを同じ一連のビュー角でより素早く、繰り返し動かすことによって、一連の画像フレームを取得できる。全体の走査時間を増やさないように、各ビュー角ではより低いカウント数が積算されるが、再構成された各画像フレームのＳＮＲは、各ビュー角に対する全カウント数を共に加えることによって形成される合成画像を用いて、維持される。
【００８０】
特に図１９および図２０を参照すると、トモシンセシス画像を再構成するために利用される本発明の一実施態様は、介入措置に関して使用するために特に設計されたＸ線システムを採用している。Ｘ線システムは、その一端でＸ線源アセンブリ５１２を、その他端でＸ線検出器アレイアセンブリ５１４を支持するＣアーム５１０を有するガントリーによって特徴付けられる。ガントリーは、Ｘ線源５１２および検出器５１４を、テーブル５１６の上に置かれた患者の回りに異なった位置および角度で方向付けでき、この間、医師の患者へのアクセスを可能にする。
【００８１】
ガントリーは、テーブル５１６の下で延びる水平脚部５２０と、テーブル５１６から間隔が空いた水平脚部５２０の端部で上向きに延びる垂直脚部５２２とを有するＬ字型の台座５１８を含む。支持アーム５２４が、水平ピボット軸５２６回りで回転するために、垂直脚部５２２の上端部に回転可能に固定されている。ピボット軸５２６は、テーブル５１６の中心線と位置合わせされ、アーム５２４は、Ｃアーム駆動アセンブリ５２７をその外側端部で支持するために、ピボット軸５２６から半径方向外側に延びている。Ｃアーム５１０は、駆動アセンブリ５２７にスライド可能に固定され、矢印５３０で示されているように、Ｃアーム５１０をＣ軸５２８回りで回転させるために、それをスライドさせる駆動モータ（図示せず）に連結されている。ピボット軸５２６とＣ軸２８は、テーブル５１６の上方に位置するアイソセンタ５３６で互いに交差し、それらは相互に直交している。
【００８２】
Ｘ線源アセンブリ５１２は、Ｃアーム５１０の一端に取り付けられ、検出器アレイアセンブリ５１４は、その他端に取り付けられている。以下により詳細に述べるように、Ｘ線源５１２は、検出器アレイ５１４に向けられるコーンビームＸ線を放射する。アセンブリ５１２および５１４は両方とも、このコーンビームの中心光線がシステムアイソセンタ５３６を通過するように、ピボット軸５２６へと半径方向内側に延びている。したがって、コーンビームの中心光線は、テーブル５１６上に配置された対象からＸ線減衰データを取得している間に、ピボット軸５２６またはＣ軸５２８のいずれか、または両方の周辺で、システムアイソセンタ回りで回転することができる。
【００８３】
図２１で示されているとおり、Ｘ線源アセンブリ５１２は、電圧が印加されると、Ｘ線のコーンビーム５３３を放射するＸ線源５３２を含む。中心光線５３４は、システムアイソセンタ５３６を通過し、検出器アセンブリ５１４内に収容されている２次元の平面パネルデジタル検出器３８に衝突する。検出器５３８は、４１ｃｍ×４１ｃｍの大きさを有する検出器要素の２０４８×２０４８個の素子２次元アレイである。各素子は、衝突するＸ線の強度、それゆえに、Ｘ線が患者を透過する際のＸ線の減衰を表す電気信号を生成する。スキャン中、Ｘ線源５３２と検出器アレイ５３８とは、種々の角度からＸ線減衰投影データを取得するために、システムアイソセンタ５３６回りで回転する。検出器アレイは、毎秒３０個の投影またはビューを取得することができ、これは、所定の走査経路および速度に対していかに多くのビューが取得できるかを決定する制限要因である。
【００８４】
特に図２０を参照すると、アセンブリ５１２および５１４の回転とＸ線源３２の作動とは、ＣＴシステムの制御機構５４０によって管理されている。制御機構５４０は、Ｘ線源５３２に電力とタイミング信号を供給するＸ線制御装置５４２を含む。制御機構５４０内のデータ収集システム（ＤＡＳ）５４４は、検出器要素５３８からデータをサンプリングし、データを画像再構成装置５４５に送る。画像再構成装置５４５は、デジタル化されたＸ線データをＤＡＳ５４４から受け取り、本発明の方法にしたがって高速画像再構成を実行する。再構成された画像は、大容量記憶装置５４９内に画像を保存するか、または画像をさらに処理するコンピュータ５４６への入力値として供給される。
【００８５】
制御機構５４０はまた、ピボットモータ制御装置５４７とＣ軸モータ制御装置５４８とを含む。コンピュータ５４６からの動作コマンドに応答して、モータ制御装置５４７および５４８は、各ピボット軸５２６とＣ軸５２８の回りで回転を生じる、Ｘ線システム内のモータに電力を供給する。コンピュータ５４６によって実行されるプログラムはモータ駆動部５４７および５４８に対して動作コマンドを発生して、アセンブリ５１２および５１４を所定の走査経路で移動させる。
【００８６】
コンピュータ５４６はまた、キーボードおよび他の手動操作可能な制御機器を有するコンソール５５０を介してオペレータからコマンドと走査パラメータとを受け取る。関連する陰極線管表示装置５５２によって、オペレータは、再構成された画像およびコンピュータ５４６からの他のデータを観察することができる。オペレータから提供されたコマンドは、内蔵プログラムの指令に基づいてコンピュータ５４６によって使用され、ＤＡＳ５４４、Ｘ線制御装置５４２およびモータ制御装置５４７および５４８に制御信号および情報を供給する。さらに、コンピュータ４６は、患者をシステムアイソセンタ５３６に対して位置合わせするために、モータ駆動テーブル５１６を制御するテーブルモータ制御装置５５４を作動させる。
【００８７】
コンピュータ５４６は、走査を実行できるプログラムを格納し、これにより、生理学的情報を抽出して組織への血液の潅流を示すことができる。第１参照画像が、トモシンセシス方法を用いて造影剤を注入する前に取得され、次いで、造影剤が関心領域に流入すると、一連のトモシンセシス画像が１秒間隔で取得される。参照画像のサブトラクション後、これらのトモシンセシス画像を用いて、局所血流量（ｒＢＦ）、局所血液量（ｒＢＶ）および局所平均通過時間（ｒＭＴＴ）を算出し、対応するパラメトリック画像を生成する。
【００８８】
特に図２２を参照すると、スキャンが実行されると、プロセスブロック６００で示されているように、参照トモシンセシスデータセットを取得するために、ガントリーが所定経路内を移動する。図２３で示されているとおり、この走査経路はピボット軸モータ制御装置５４７とＣ軸モータ制御装置５４８とを同時に作動させることによって実行され、Ｘ線源５３２をアイソセンタ５３６より下方で円形または楕円軌道で移動させ、および検出器５３８をアイソセンタ５３６の上方で対応する円形軌道で移動させる。円形軌道の大きさは、要因の数によって決定されるが、目的は、できるだけ大きい経路の閉囲エリアを形成することである。制限要因は、造影剤の流入中に生じる動的変化を把握するために必要なフレーム速度で、単一のトモシンセシスデータセットを取得するために、ガントリーが円形経路全体を移動する必要があることである。本発明の本実施態様においては、最大１０個のトモシンセシス画像データセットがこの方法で取得され、参照トモシンセシスデータセットを形成するために、対応するビューが平均化される。
【００８９】
プロセスブロック６０２で示されているように、参照トモシンセシス画像が、取得された参照データセットから再構成される。参照データセット内の各取得ビューは、円形走査経路上の特定の点で取得されたＸ線写真である。これらのＸ線ビューを重畳し、それらを相互に変換することによって、２Ｄの画像が再構成される。２Ｄの画像平面の位置が、変換の程度によって決定され、これにより、２Ｄの断層像がシステムアイソセンタ５３６の上または下に選択的に位置合わせできる。
【００９０】
プロセスブロック６０４で示されているように、参照トモシンセシス画像を取得した後、対象は、造影剤を注入され、造影剤が関心領域に流入すると、一連のトモシンセシスデータセットが取得されるループに入る。Ｘ線源５３２と検出器アレイ５３８とは、図２３で示されているように円形経路内で連続して運動し、ビューは、プロセスブロック６０６で示されているように、連続的に取得される。各円形スキャン（約１秒間）が完了すると、取得されたビューは、プロセスブロック６０８で示されているようにトモシンセシスデータセットとして保存される。このデータ取得は十分長く続いて組織全体のコントラスト強調曲線を捕獲する。この取得時間は、注入位置および速度、関心領域、並びに存在する病理学的状態の種類によって、約１５秒から６０秒の範囲になり得る。次に、決定ブロック６１０で示されているように、データ取得段階は終了し、プロセスブロック６１２で示されているように、取得されたトモシンセシスデータセットのそれぞれが、対応する画像フレームを再構成するために用いられる。本発明によるトモシンセシス画像フレームの再構成を、以下により詳細に説明する。
【００９１】
各画像フレームが再構成された後、その画像フレームから参照トモシンセシス画像がサブトラクトされる。この結果は、関心領域内の動脈および組織への血液の流入を描画する一連の種々のトモシンセシス画像である。この情報は、組織への血液潅流を測定する多数のパラメータを算出するために用いられる。通常、トモシンセシス画像は、２つ以上の平面で再構成されて、血液潅流を関心領域の種々の位置で評価できる。また、パラメータを算出するために、動脈のコントラスト強調曲線が必要とされ、これは、関心組織に血液を供給する動脈を含む平面にけるトモシンセシス画像を必要とする。
【００９２】
プロセスブロック６１４で示されているように、組織への血液流入の局所平均通過時間（ｒＭＴＴ）を表す画像が、組織のコントラスト強化曲線と動脈のコントラスト強調曲線とをデコンボリューションすることによって算出される。両曲線はトモシンセシス画像のセットまたはセット群から得られる。次に、プロセスブロック６１６で示されているように、局所血液量（ｒＢＶ）画像が算出される。毛細血管網での血液流量は、組織の強調曲線と動脈の強調曲線下の２つの面積の比率によって算出される。最後に、局所血液量（ｒＢＦ）画像が、プロセスブロック６１８で算出される。血液量の情報は、中心血液量の原理を用いて、ｒＢＶおよびｒＭＴＴ情報から得られる。
【００９３】
特に図２４を参照すると、トモシンセシス画像フレームの再構成が、合成画像で再構成を限定することによって実行される。したがって、第１ステップは、プロセスブロック６２２で示されているように、合成画像を生成することである。これは、合成トモシンセシスデータセットを生成するために、各トモシンセシスデータセットにおいて、対応するＸ線ビューを結合することによってなされる。より詳細には、トモシンセシスデータセットにおける対応値（すなわち、同じＸ線ビュー角、およびそれにおけるｘ、ｙ位置）が、合成トモシンセシスデータセットを生成するために平均化される。次に、トモシンセシス再構成アルゴリズムが、この合成トモシンセシスデータセットから１つまたは複数の合成画像スライスを生成するために用いられる。米国特許第４，９０３，２０４号明細書で開示されたような多数の標準的な方法をこのステップで用いることができる。
【００９４】
次に、画像フレームが、取得された各トモシンセシスデータセットから再構成されるループに入る。最初に、プロセスブロック６２４で示されているように、データセット内の１つのビューが正規化される。これは、データセット内の各値を、合成トモシンセシスデータセットの同一ビュー内の対応する投影値で割算することによって達成される。次に、プロセスブロック６２６で示されているように、Ｘ線ビューにおいて正規化された値が逆投影される。これは、合成画像を生成するために用いられたのと同じアルゴリズムを用いる、非限定逆投影である。プロセスブロック６３０で示されているように、結果として得られた値は、再構成されている画像フレームに加えられる。
【００９５】
このプロセスは、決定ブロック６３２で決定されるように、現在の画像フレーム内の全てのビューが処理されるまで、ブロック６３１で示されているように、取得されたトモシンセシスデータセットにおける各ビューに対して繰り返す。次に、プロセスブロック６３３で示されているように、スライス画像内の各画素値に、合成画像内の対応する画素値を乗算することによって、結果として得られるスライス画像（複数可）が限定される。次に、決定ブロック６３６で決定されるように、対応する画像フレームを生成するために、トモシンセシスデータセット全てが処理されるまで、プロセスは、プロセスブロック６３４で示されているように、各画像フレームに対して繰り返される。
【００９６】
上述の特定の実施態様から数多くの変形形態が可能である。例えば、ラドン空間または実空間における合成画像の乗算は、ｋ空間でも同等に実行することができる。同様に、上述の実施態様においてラドン空間で実行された正規化ステップは、ｋ空間でも同等に実行することができる。また、既存の画像の画質を改善するために本発明を用いることができる。例えば、ＰＥＴスキャンにおいては、通常、完全なサンプリングが存在し、問題は雑音である。完全にサンプリングされた画像は再投影されることができ、結果として得られた投影は、より高度なＳＮＲで画像を再構成するために、本発明による高度に限定された逆投影において用いることができる。
【００９７】
本発明は、臨床的に重要な構造体が、大きな背景構造体を伴っていない臨床用途に、特に適用することができる。逆投影された信号は背景構造体に分散されるのではなく目標構造体に集中するので、このような「疎」画像はほぼ正確な画像再構成を実行できる。画像再構成の前に、マスクイメージを備えた非血管系構造体をサブトラクトすることによって、このような疎性が上述のＣＥＭＲＡ臨床用途において向上する。本発明は、疎データセットを形成するために画像再構成前に同様の画像データをサブトラクトし、次いで、それを画像再構成後に戻して加えることによって、かなり大きな背景構造体が存在する他の臨床用途に良好に適用できると予測される。
【００９８】
本発明の好ましいＭＲＩの実施態様においては、放射性のｋ空間投影ビューが取得され、これらが本発明による画像再構成のためにラドン空間にフーリエ変換される。他のｋ空間サンプリング軌跡もまた用いることができる。１つの変形形態は、サンプリングされたｋ空間容積の全範囲にわたっては延びていない軌跡に沿ってサンプリングする、部分的なＮＭＲエコー信号を取得することである。直線投影再構成パルスシーケンスと等価である別の変形形態は、直線ではなく曲線経路に沿ってサンプリングすることである。このようなパルスシーケンスは、例えば、Ｆ．Ｅ．Ｂｏａｄａらによる「高速３次元ナトリウムイメージング法(Fast  Three  Dimensional  Sodium  Imaging)」（ＭＲＭ，３７：７０６−７１５，１９９７）および、Ｋ．Ｖ．Ｋｏｌａｄｉａらによる「螺旋投影イメージング法を用いた高速３Ｄ  ＰＣ−ＭＲＡ(Rapid  3D  PC-MRA  Using  Spiral  Projection  Imaging)」（Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｌ．Ｓｏｃ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ．１３（２００５））および、Ｊ．Ｇ．ＰｉｐｅおよびＫｏｌａｄｉａによる「螺旋投影イメージング法：新しい高速３Ｄ軌跡(Spiral  Projection  Imaging：a  new  fast  3D  trajectory)」（Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｌ．Ｓｏｃ．Ｍａｇ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ．１３（２００５））において記載されている。使用されるサンプリング軌跡にかかわらず、ｋ空間サンプリングポイントは、本発明の教示に基づいて処理可能な半径方向投影セットを形成するために、格子変えすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】医用イメージング用途への本発明の適用を示した図である。
【図２Ａ】ＭＲＩシステムを用いた典型的なフーリエまたはスピンワープ画像取得において、ｋ空間がサンプリングされる方法の図である。
【図２Ｂ】ＭＲＩシステムを用いた典型的な投影再構成画像取得における、ｋ空間がサンプリングされる方法の図である。
【図３】画像再構成プロセスにおける従来の逆投影ステップの図的表現である。
【図４】本発明にかかる、高度に限定された２Ｄの逆投影ステップの図的表現である。
【図５】本発明にかかる、高度に限定された３Ｄの逆投影の図的表現である。
【図６】インターリーブ投影ビューのグラフ表現である。
【図７】正規化ステップで用いられる合成画像投影ＰCの形成の図的表現である。
【図８】図７の投影ＰCを用いて高度に限定された画像の正規化の図的表現である。
【図９】本発明を実施するために用いられる磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システムのブロック図である。
【図１０】本発明の一実施態様を実現するために、図９のＭＲＩシステムで用いられるパルスシーケンスである。
【図１１】図１０のパルスシーケンスを用いてサンプリングされたｋ空間データの図的表現である。
【図１２】図１０のパルスシーケンスを用いて図９のＭＲＩシステムで用いられる、本発明の好ましい実施態様のフローチャートである。
【図１３】ＣＴスキャナシステムの図である。
【図１４】図１３のＣＴスキャナシステムのブロック図である。
【図１５】図１３および図１４のＣＴスキャナを用いた、本発明の別の実施態様のブロック図である。
【図１６】図１３および図１４のＣＴスキャナを用いた、本発明のさらに別の実施態様のブロック図である。
【図１７】陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナのブロック図である。
【図１８】図１７のＰＥＴスキャナを用いた、本発明のさらに別の実施態様のフローチャートである。
【図１９】本発明を採用するＣアームＸ線システムの図である。
【図２０】図１９のＣアームＸ線システムのブロック図である。
【図２１】図１９のＣアームＸ線システムにおけるＸ線源と検出器の図である。
【図２２】図１９のシステムによって実行されるトモシンセシススキャンにおける、本発明の別の実施態様のフローチャートである。
【図２３】図２２の方法で用いられるトモシンセシス走査経路の図である。
【図２４】図２２のトモシンセシススキャンにおいて用いられる、本発明の画像フレーム再構成法のフローチャートである。
【図１】
2009500114.tif 000011
【図２Ａ】
2009500114.tif 000012
【図２Ｂ】
2009500114.tif 000013
【図３】
2009500114.tif 000014
【図４】
2009500114.tif 000015
【図５】
2009500114.tif 000016
【図６】
2009500114.tif 000017
【図７】
2009500114.tif 000018
【図８】
2009500114.tif 000019
【図９】
2009500114.tif 000020
【図１０】
2009500114.tif 000021
【図１１】
2009500114.tif 000022
【図１２】
2009500114.tif 000023
【図１３】
2009500114.tif 000024
【図１４】
2009500114.tif 000025
【図１５】
2009500114.tif 000026
【図１６】
2009500114.tif 000027
【図１７】
2009500114.tif 000028
【図１８】
2009500114.tif 000029
【図１９】
2009500114.tif 000030
【図２０】
2009500114.tif 000031
【図２１】
2009500114.tif 000032
【図２２】
2009500114.tif 000033
【図２３】
2009500114.tif 000034
【図２４】
2009500114.tif 000035
【手続補正書】
【提出日】平成20年6月27日(2008.6.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法であって、ステップが、
ａ）前記イメージングシステムを用いて、前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の複数のビューを取得することと、
ｂ）ステップａ）で取得された前記ビューから画像データセットを生成することと、
ｃ）ステップａ）で取得された前記ビューを結合することによって、合成画像を生成し、前記合成画像を生成するために結合された前記ビューが、前記画像データセットを生成するために用いられる前記ビューと追加の取得ビューとを含むことと、
ｄ）前記合成画像から導き出された情報で前記画像データセットを正規化し、前記合成画像を乗算することによって、前記対象の画像を再構成することと
を含む、イメージングシステムのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）内に位置する対象の画像を生成する方法。
【請求項２】
前記イメージングシステムが医用イメージングシステムであり、前記のステップａ）で取得されたビューが投影ビューであり、ステップｄ）が、
ｄ）ｉ）投影ビューを前記ＦＯＶに逆投影し、各画像画素に逆投影された値を前記合成画像で重み付けすることと、
ｄ）ｉｉ）各画像画素に対する前記逆投影値を合計することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各画像画素の逆投影値Ｓnが、ステップｄ）ｉ）で、
【数１】
2009500114.tif 000036
（ここで、Ｐは逆投影されている前記投影ビューの値、Ｃnは前記合成画像内の対応画素の値、Ｓnは前記逆投影経路に沿ったｎ番目の画素の値、Ｎは前記逆投影経路に沿った画素の総数）
として算出される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ステップｃ）が、前記合成画像を編集して、前記合成画像内の対象物を除去し、それによって、その対象物が前記再構成された画像内に現れるのを実質的に少なくすることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
ステップｄ）ｉ）の前記重み付けが、前記合成画像からの対応投影ビューを用いて、各投影ビューを正規化することと、前記投影値に、前記合成画像の前記対応画素の値を乗算することとを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ＦＯＶが３次元であり、３次元画像が生成され、ステップｃ）で再構成される前記画像Ｉ(x,y,z)が、
【数２】
2009500114.tif 000037
（ここで、総和（Σ）は、画像を再構成するために用いられる全投影ビューにわたり、Ｉ(x,y,z)は画素位置ｘ、ｙ、ｚでの画像値であり、Ｐ(r,θ,φ)はビュー角θ、φで取得された投影ビューからの逆投影値であり、Ｃ(x,y,z)は前記画素位置ｘ，ｙ，ｚでの前記合成画像値であり、Ｐc（ｒ，θ，φ）は前記ビュー角θ、φでの前記合成画像からの投影プロファイル値）
である、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記合成画像が、ステップａ）で取得された投影ビューの実質的に全てを用いて生成される、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記投影ビューが、ある期間にわたってカウント数を積算することによってステップａ）で取得され、前記合成画像を生成するためにステップｃ）で用いられた投影ビューが、前記期間のほぼ全体にわたって積算されたカウント数を含み、ステップｂ）で用いられた投影ビューが、前記期間の一部にわたって積算されたカウント数を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記医用イメージングシステムがＰＥＴスキャナであり、前記カウント数が、検出された陽電子電子消滅イベントの数を表している、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記医用イメージジングシステムがＳＰＥＣＴスキャナであり、前記カウント数が、検出された光子の数を表している、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
ステップａ）で取得された前記ビューが、繰り返し取得されたＸ線ビューであり、前記合成画像が、同じビュー角で取得された前記Ｘ線ビューを平均化することによって、ステップｃ）で生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記合成画像が、トモシンセシス再構成を用いて再構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ｅ）前記医用イメージングシステムを用いて、前記ＦＯＶ内に位置する前記対象の追加ビューを取得することと、
ｆ）前記追加ビューからマスクイメージを再構成することと、
ｇ）ステップｄ）を実行する前に、前記マスクイメージを前記合成画像からサブトラクトすることと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１４】
前記イメージングシステムが医用イメージングシステムであり、ステップｄ）が、
ｄ）ｉ）各画像画素位置での前記画像データセットにおける値に、前記合成画像における前記対応画素値を乗算することによって、前記ＦＯＶ内で前記対象の限定された画像を生成することと、
ｄ）ｉｉ）前記限定された画像を正規化することによって前記対象の前記画像を生成することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記画像データセットが、ステップａ）で取得され、投影角度のセットから前記ＦＯＶ内の前記対象を描くビューから形成され、前記限定された画像が、ステップｄ）ｉｉ）において、
前記各投影角度で前記合成画像の投影を算出することと、
前記限定された画像内の各画素値を、前記各合成画像投影における値で割算することと
によって正規化される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ステップａ）で取得された前記ビューが、インターリーブ投影角度で取得された投影ビューであり、ステップｂ）で生成された前記画像データセットが、前記投影ビューのセットから前記画像データセットを生成することを含み、前記限定された画像が、ステップｄ）ｉｉ）において、
前記投影ビューの前記セットの各投影角度で前記合成画像の投影を算出することと、
前記限定された画像における各画素値を、前記各合成画像投影における値で割算することと
によって正規化される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
ステップｂ）で生成された前記画像データセットが、
ステップａ）で取得されたビューセットを選択することと、
前記選択されたビューを取得空間から実空間へ変換することと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記取得空間がｋ空間であり、前記変換が逆フーリエ変換である、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記選択されたビューが投影ビューであり、前記変換が、前記投影ビューをｋ空間に変換することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記取得空間がラドン空間であり、前記変換が各ビューの逆投影である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記合成画像が、ステップａ）で取得された前記ビューの実質的に全てから再構成され、前記画像データセットが、ステップｂ）において、ステップａ）で取得された全ビューより実質的に少ないビューから生成される、請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
ｄ）ステップａ）で取得された前記ビューのうち異なるビューを用いてステップｂ）及びｄ）を繰り返すことによって、前記対象の追加画像を生成することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２３】
ステップａ）で取得された前記ビューが、種々のビュー角で取得された投影ビューである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
ステップａ）で取得された前記ビューが、前記対象において変化が生じている期間にわたって取得され、
ステップｂ）が、ステップａ）の実行中の時間間隔の間に取得されるビューセットを選択することを含み、
ステップｃ）が、前記時間間隔を含み、前記時間間隔よりも長い時間のウィンドウ中に取得されたビューセットを選択することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２５】
前記医用イメージングシステムが磁気共鳴イメージングシステムであり、各ビューが、ｋ空間でラインをサンプリングする、請求項１４に記載の方法。
【請求項２６】
前記医用イメージングシステムがＸ線ＣＴシステムであり、各ビューがラドン空間における投影である、請求項１４に記載の方法。
【請求項２７】
前記医用イメージングシステムがＸ線システムであり、各ビューがＸ線写真である、請求項１４に記載の方法。
【請求項２８】
前記合成画像が、イメージ化される前記対象の先験的情報を提供し、前記合成画像内の前記対象の前記先験的情報が、前記画像の画質を改善するために前記画像再構成において用いられる、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
ステップｄ）が、
ｄ）ｉ）選択されたビューを前記ＦＯＶに逆投影することと、
ｄ）ｉｉ）前記画像画素における前記対象の前記先験的情報に基づいて、各ＦＯＶ画像画素に逆投影された前記値を重み付けすることと
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
ステップｄ）ｉｉ）が、前記逆投影された各画像画素値に、前記合成画像における値を乗算することと、
前記乗算の積を正規化することと
を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
ステップｄ）が、ステップｄ）ｉ）における逆投影の前に、選択された各ビューをフーリエ変換することを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
ステップｄ）が、
ｄ）ｉ）前記画像データセットを実空間画像に変換することと、
ｄ）ｉｉ）各画像画素における前記対象の前記先験的情報に基づいて、前記実空間画像画素の前記値を重み付けすることと
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
ステップｄ）ｉ）における前記変換が、逆フーリエ変換である、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記イメージングシステムが医用イメージングシステムであり、ステップｄ）が、
ｄ）ｉ）前記画像データセットにおける値を前記合成画像から導き出された値で割算することによって、前記画像データを正規化することと、
ｄ）ｉｉ）非限定画像を形成するために、前記正規化された画像データセットを変換することと、
ｄ）ｉｉｉ）前記非限定画像における値に、前記合成画像において対応する値を乗算することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３５】
ステップｄ）ｉ）で用いられる前記値が、前記画像データセットにおける各ビューに対して、前記合成画像の投影を算出することによって、前記合成画像から導き出される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
ステップａ）で取得された前記ビューが、インターリーブ投影角で取得された投影ビューであり、
ステップｂ）で生成された前記画像データセットが、前記投影ビューのセットから前記画像データセットを生成することを含み、
前記画像データセットが、ステップｄ）ｉ）において、
前記投影ビューの前記セットの各投影角度において前記合成画像の投影を算出することと、
前記画像データセットにおける各値を、前記合成画像投影のそれぞれにおける値で割算することと
によって正規化される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記合成画像が、ステップａ）で取得された前記ビューの実質的に全てから再構成され、前記画像データセットが、ステップｂ）において、ステップａ）で取得された全ビューよりも実質的に少ないビューから生成される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】
ｅ）ステップａ）で取得された前記ビューのうち異なるビューを用いてステップｂ）及びｄ）を繰り返すことによって、前記対象の追加画像を生成することを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３９】
ステップａ）で取得された前記ビューが、前記対象において変化が生じる期間にわたって取得され、
ステップｂ）が、ステップａ）の実行中の時間間隔の間に取得されたビューセットを選択することを含み、
ステップｃ）が、前記時間間隔を含み、前記時間間隔よりも長い時間のウィンドウ中に取得されたビューセットを選択することを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項４０】
ステップｄ）ｉｉ）における前記変換が、フーリエ変換である、請求項３４に記載の方法。
【請求項４１】
ステップｄ）ｉｉ）における前記変換が、
正規化された各画像データセットビューをフーリエ変換することと、
前記フーリエ変換された画像データセットビュー上で２次元または３次元逆フーリエ変換のうちの一方を実行することによって、前記フーリエ変換された画像データセットビューから前記非限定画像を再構成することと
を含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項４２】
ステップｃ）が、選択された構造体を除去するために前記合成画像を編集することを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項４３】
ステップａ）で取得された、選択されたビューからマスクイメージを再構成することを含み、前記合成画像の前記編集が、前記マスクイメージをサブトラクトすることを含む、請求項４２に記載の方法。
【国際調査報告】
2009500114.tif 000038
2009500114.tif 000039