(57)【要約】【課題】対象物の形状あるいはスライス厚に関わりなく対象物の撮像画像の画質を向上させることを可能とするＣＴ装置、画像処理装置等を提供する。【解決手段】ＣＴ装置１の画像処理部３の制御部９は、所定の複数の投影データを抽出し、補間処理を行うことにより、投影角度（θ）２５毎に投影データ（Ｒ［θ］）３２の疑似プロファイル４２を作成する。制御部９は、全ての投影角度（θ）における疑似プロファイル４２が示す疑似投影データに基づいて、フィルタリング処理することなく逆投影を行い、外形画像４５を作成し、外形画像４５から被検体６の外形４７を認識し、当該外形４７に基づいて、フィルタ４８の作成を行い、当該フィルタ４８を用いてＣＴ画像４３のアーチファクト４６を補正する。【選択図】図４
2006122084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物にＸ線を照射し透過Ｘ線量を検出して投影データを取得するスキャナ部と、前記投影データを用いて画像再構成演算を行う画像処理部と、を備えるＣＴ装置であって、
前記画像処理部は、
投影角度毎に、最大値及び両側最小値を含む所定の投影データを抽出して補間処理を行い疑似プロファイルを作成する疑似プロファイル作成手段と、
前記疑似プロファイルが示す前記補間処理後の投影データに対して逆投影処理を行い前記対象物の形状を示す画像を作成して前記対象物の形状を認識する形状認識手段と、
前記対象物の形状に基づいてフィルタを作成するフィルタ作成手段と、
前記フィルタを用いて画像補正処理を行う画像補正手段と、
を具備することを特徴とするＣＴ装置。
【請求項２】
対象物を撮像した画像データが入力されると画像処理を行い出力する画像処理装置であって、
前記画像データを投影データに変換する投影データ変換手段と、
投影角度毎に、最大値及び両側最小値を含む所定の投影データを抽出して補間処理を行い疑似プロファイルを作成する疑似プロファイル作成手段と、
前記疑似プロファイルが示す前記補間処理後の投影データに対して逆投影処理を行い前記対象物の形状を示す画像を作成して前記対象物の形状を認識する形状認識手段と、
前記対象物の形状に基づいてフィルタを作成するフィルタ作成手段と、
前記フィルタを用いて画像補正処理を行う画像補正手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
対象物を撮像した画像データに対して画像処理を行い出力する画像処理方法であって、
前記画像データを投影データに変換する投影データ変換ステップと、
投影角度毎に、最大値及び両側最小値を含む所定の投影データを抽出して補間処理を行い疑似プロファイルを作成する疑似プロファイル作成ステップと、
前記疑似プロファイルが示す前記補間処理後の投影データに対して逆投影処理を行い前記対象物の形状を示す画像を作成して前記対象物の形状を認識する形状認識ステップと、
前記対象物の形状に基づいてフィルタを作成するフィルタ作成ステップと、
前記フィルタを用いて画像補正処理を行う画像補正ステップと、
を具備することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＴ装置、画像処理装置等に関する。詳細には、撮像画像あるいは入力画像に対して画像補正処理を行うＣＴ装置、画像処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＣＴ装置（Ｘ線ＣＴ装置）、ＭＲ装置（磁気共鳴画像診断装置）では、より小さな部分を測定する際、精度を得るためにスライス厚を小さくして撮像が行われる。スライス厚は、信号獲得のためのサンプル信号を発生した空間の厚みである。
スライス厚を小さくして撮像を行うことにより、詳細な形状変化を測定することができる。例えば、現状では、ＣＴ装置は、１ｍｍ未満のスライス厚の測定が可能であり、ＭＲ装置では、３ｍｍ程度のスライス厚の測定が可能である。
【０００３】
スライス厚を小さくして撮像を行うことにより、精密な測定データを取得することができるが、スライス厚を小さくした分、撮像した画像にノイズ（アーチファクト等）が発生するという弊害が生じる。
【０００４】
そこで、撮像画像からノイズを除去するべくＸ線の照射量を増加させるＣＴ装置がある。
また、対象物を別途計測して対象物の形状を認識した上で、改めて対象物の撮像を行うＣＴ装置がある。
また、投影データ自体を補正するＣＴ装置が提案されている（例えば、[特許文献１]参照。）。
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２６１０９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来のＣＴ装置、ＭＲ装置では、ＣＴ装置の個体検出器、ＭＲ装置の高感度コイル等の性能が向上し、対象物の細かい形状を認識することが可能であるが、一方、信号検出に起因する弊害が増大しているという問題点がある。例えば、Ｓ／Ｎ比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）が悪化する方向において、撮像画像に薄い線状のアーチファクトが発生するという問題点がある。
【０００７】
図１５は、被検体６とＸ線照射による投影データとの対応を示す図である。
図１６は、被検体６のＣＴ画像４３を示す図である。
【０００８】
照射Ｘ線（Ｉ０１）２１−１の投影データの分布は、プロファイル１５０３−１で示される。照射Ｘ線（Ｉ０２）２１−２の投影データの分布は、プロファイル１５０３−２で示される。
被検体６の形状が矢印１５０１方向より矢印１５０２方向に長い形状である場合、Ｘ線の減衰は、矢印１５０１方向と比較して矢印１５０２方向の方がより大きくなる。この場合、ＣＴ画像４３には、矢印１５０２方向に線状のアーチファクト４６が現れる。
【０００９】
対象物の形状に依存したＳ／Ｎ比劣化等に起因する画質低下の原因として、下記の点が挙げられる。
（１）信号獲得における計測手段は、対象物の形状に依存した信号減衰の性質を持つが，ノイズの発生頻度は、受信信号値の平方根に比例するので、信号強度減衰とノイズの増加とが比例関係にない。
（２）ＣＴ装置の逆ラドン変換やＭＲ装置のフーリエ変換法は、対象物の形状に追従した画像再構成原理ではなく、対象物の形状に関わらず同様の計測を行うものである。
従って、従来のＣＴ装置、ＭＲ装置等における画像再構成は、完全な円形の対象物や一様性の高い対象物の場合、利点を有するが、対象物の形状が突起状、横長、縦長等の形状である場合、非常に大きな弱点を有する。
【００１０】
また、Ｘ線の照射量を増加させるＣＴ装置、対象物を別途計測するＣＴ装置は、撮像対象である患者側の労力的負担等、設備導入の費用的負担等を増大させるという問題点がある。
また、［特許文献１］に示すＣＴ装置では、計測データである投影データ自体に補正を加えるので、画像再構成の際、画質劣化が増大するという問題点がある。また、対象となる形状がある程度限られてしまう上に、実際にアーチファクトの現れた画像データに対して補正を行なうことを想定していないという問題点がある。
【００１１】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、対象物の形状あるいはスライス厚に関わりなく対象物の撮像画像の画質を向上させることを可能とするＣＴ装置、画像処理装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前述した目的を達成するために第１の発明は、対象物にＸ線を照射し透過Ｘ線量を検出して投影データを取得するスキャナ部と、前記投影データを用いて画像再構成演算を行う画像処理部と、を備えるＣＴ装置であって、前記画像処理部は、投影角度毎に、最大値及び両側最小値を含む所定の投影データを抽出して補間処理を行い疑似プロファイルを作成する疑似プロファイル作成手段と、前記疑似プロファイルが示す前記補間処理後の投影データに対して逆投影処理を行い前記対象物の形状を示す画像を作成して前記対象物の形状を認識する形状認識手段と、前記対象物の形状に基づいてフィルタを作成するフィルタ作成手段と、前記フィルタを用いて画像補正処理を行う画像補正手段と、を具備することを特徴とするＣＴ装置である。
【００１３】
第１の発明のＣＴ装置は、投影角度毎に、数点の所定の投影データを抽出し、補間処理を行って疑似プロファイルを作成し、疑似プロファイルが示す補間処理後の投影データ（疑似投影データ）に対して逆投影処理を行うことにより、対象物の形状を示す画像を作成し、当該画像から対象物の形状を認識し、対象物の形状に基づいてフィルタを作成し、当該フィルタを用いて撮像画像に画像補正処理を行う。
【００１４】
対象物は、撮像対象であり、例えば、医療機関で受診する被検体等である。
対象物の形状は、対象物の形態等を示し、例えば、対象物の外形、輪郭等である。
疑似プロファイルは、投影角度毎に作成され、補間処理後の投影データの分布を示すものである。
【００１５】
補間処理は、投影角度毎に、所定の投影データ（投影データ値と検出チャネルの組）を数点抽出し、これらの抽出した投影データに基づいて、投影データの補間処理を行う。補間処理は、抽出した投影データに基づいた処理であれば、特に限定されず、例えば、線形補間等である。尚、補間処理後の投影データは、疑似投影データとして保持される。
フィルタは、２次元フィルタ等である。フィルタは、対象物の形状に基づいて作成され、例えば、特定方向のみ平滑処理（スムージング）を行う等、対象物の形状に起因した重みを２次元フィルタのパラメータに含めることにより作成される。
【００１６】
第１の発明では、ＣＴ装置は、疑似プロファイルを求めることにより、対象物の形状を認識し、対象物の形状に応じた画像補正フィルタを作成するので、対象物の形状に起因するアーチファクトを取り除き、撮像画像の品質を向上させることができる。
【００１７】
また、疑似プロファイルを作成する際に抽出する数点の所定の投影データに関しては、最大値及び両側最小値及び両側中間値の少なくとも５点を抽出することが望ましい。
この場合、ＣＴ装置は、疑似プロファイルからの画像再構成処理において、対象物の形状以外の情報の混入を抑制するので、効率的に対象物の形状を認識することができる。
【００１８】
また、補間処理後の投影データに所定の係数を乗じてチャネル方向の積分値を前記投影角度毎に一定とすることが望ましい。積分値は、縦軸を補間処理後の投影データ値、横軸をチャネルとした場合、疑似プロファイルにより形成される領域の面積に相当する。
この場合、ＣＴ装置は、特定の投影角度の疑似プロファイルへの偏りを防止することができる。
尚、抽出する最小値が所定の閾値である場合、当該閾値未満の領域に関しては、上記積分値から除外するようにしてもよい。
【００１９】
第２の発明は、対象物を撮像した画像データが入力されると画像処理を行い出力する画像処理装置であって、前記画像データを投影データに変換する投影データ変換手段と、投影角度毎に、最大値及び両側最小値を含む所定の投影データを抽出して補間処理を行い疑似プロファイルを作成する疑似プロファイル作成手段と、前記疑似プロファイルが示す前記補間処理後の投影データに対して逆投影処理を行い前記対象物の形状を示す画像を作成して前記対象物の形状を認識する形状認識手段と、前記対象物の形状に基づいてフィルタを作成するフィルタ作成手段と、前記フィルタを用いて画像補正処理を行う画像補正手段と、を具備することを特徴とする画像処理装置である。
【００２０】
第２の発明では、画像処理装置は、入力された画像データを投影データに変換し、投影角度毎に、数点の所定の投影データを抽出し、補間処理を行って疑似プロファイルを作成し、疑似プロファイルが示す補間処理後の投影データに対して逆投影処理を行うことにより、対象物の形状を示す画像を作成し、当該画像から対象物の形状を認識し、対象物の形状に基づいてフィルタを作成し、当該フィルタを用いて入力された画像データに画像補正処理を行う。
【００２１】
第１の発明のＣＴ装置では、スキャナ部により取得した投影データに基づいて対象物の形状を示す画像を作成したが、第２の発明の画像処理装置では、対象物を計測することなく、既に撮像した画像データ自体から対象物の形状を示す画像を作成する。
従って、第２の発明の画像処理装置は、対象物の撮像を既に終えた場合であっても、再度対象物の撮像を行うことなく、対象物の形状に応じた画像補正処理を行うことができる。
【００２２】
尚、画像処理装置は、デジタルデータ等の演算処理及び記憶処理等を行うことができるものであれば、装置構成は限定されず、。例えば、画像処理装置として、一般のパーソナルコンピュータ等を用いることができる。
また、画像データから投影データへの変換は、ラドン変換等により行われる。
【００２３】
第３の発明は、対象物を撮像した画像データに対して画像処理を行い出力する画像処理方法であって、前記画像データを投影データに変換する投影データ変換ステップと、投影角度毎に、最大値及び両側最小値を含む所定の投影データを抽出して補間処理を行い疑似プロファイルを作成する疑似プロファイル作成ステップと、前記疑似プロファイルが示す前記補間処理後の投影データに対して逆投影処理を行い前記対象物の形状を示す画像を作成して前記対象物の形状を認識する形状認識ステップと、前記対象物の形状に基づいてフィルタを作成するフィルタ作成ステップと、前記フィルタを用いて画像補正処理を行う画像補正ステップと、を具備することを特徴とする画像処理方法である。
【００２４】
第３の発明は、第２の発明の画像処理装置が実行する画像処理方法に関する発明である。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、対象物の形状あるいはスライス厚に関わりなく対象物の撮像画像の画質を向上させることを可能とするＣＴ装置、画像処理装置等を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下添付図面を参照しながら、本発明に係るＣＴ装置、画像処理装置等の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
【００２７】
最初に、図１を参照しながら、本発明の第１の実施の形態に係るＣＴ装置１の構成について説明する。
図１は、ＣＴ装置１の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、ＣＴ装置１は、スキャナ部２、画像処理部３、ＣＲＴ１７、操作卓１８等から構成される。
【００２８】
ＣＴ装置１は、対象物としての被検体６を撮像し、撮像画像を出力する装置であり、例えば、医療機関で用いられるＸ線ＣＴ装置等である。ＣＴ装置１は、スキャナ部２により被検体６を撮像し、画像処理部３において画像処理を行い、撮像画像を出力する。
【００２９】
スキャナ部２は、被検体６の撮像を行い、Ｘ線透過データを収集して画像処理部３に送信する装置である。
スキャナ部２は、Ｘ線を被検体６に対して照射するＸ線管装置４、被検体６を透過した後のＸ線を検出するためのチャネルを有するＸ線検出器７、Ｘ線検出器７からの信号を増幅してデジタル信号に変換して画像処理部３に送るプリアンプ８、スキャナ部２の動作制御等を行うスキャナ制御部５等から構成される。
【００３０】
尚、スキャナ部２は、撮像対象の被検体６の投影データを取得し、当該投影データを画像処理部３に送るものとして説明するが、実際の処理では、Ｘ線検出器７における計測値、検出値は、Ａ／Ｄ変換、誤差補正、対数変換処理等を経て、投影データに変換される。この場合、計測値、検出値から投影データへの変換処理は、画像処理部３の制御部９において行うようにしてもよいし、スキャナ部２、あるいは、これら以外の装置に、演算プロセッサ等の演算処理部を設けて行うようにしてもよいし、複数の装置によって行うようにしてもよい。
【００３１】
画像処理部３は、スキャナ部２から送られるＸ線透過データによって画像処理を行い、画像データを作成する装置である。
画像処理部３は、制御部９、入出力インタフェース１０、表示部１１、記憶装置１３、通信部１９等がシステムバス１２を介して互いに接続されて構成される。
【００３２】
制御部９は、ＣＰＵ１４（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ），イメージプロセッサ１５、バックプロジェクタ１６、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）（図示しない。）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）（図示しない。）等を有する。
【００３３】
ＣＰＵ１４は、記憶装置，ＲＯＭ等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、演算処理、動作制御を行ない、ＣＴシステム全体を制御する。
イメージ・プロセッサ１５は、スキャナ部２から送られるデータを元に演算処理を行い投影データを加工するプロセッサである。また、イメージ・プロセッサ１５は、画像解析のためのプログラムを実行する。
バック・プロジェクタ１６は、イメージ・プロセッサ１５で処理された投影データを逆投影して２次元のＣＴ画像を再構成するプロジェクタである。
【００３４】
入出力インタフェース１０は、入出力装置とのデータのやりとりを行うインタフェースであり、例えば、スキャナ部２、操作卓１８等からの入力データ、あるいは、フロッピディスクからの入力データ等を制御部９に受け渡す機能を有する。
表示部１１は、被検体６を撮像したＣＴ画像をＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置等に表示するためのインタフェースである。
システム・バス１２は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３５】
記憶装置１３は、データを記憶する装置であり、磁気ディスク、フロッピディスク、メモリ、磁気テープ装置、光ディスク装置等を有する。記憶装置１３には、制御部９が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ），画像処理データ等が格納される。
【００３６】
通信部１９は、ネットワーク２０を介して外部入出力装置２１（例えば、独立型画像解析処理装置等）と接続される場合、ネットワーク２０との通信を媒介する通信インタフェースである。
【００３７】
次に、図２及び図３を参照しながら、ＣＴ装置１のスキャナ部２による投影データの取得について説明する。
【００３８】
図２は、スキャナ部２における投影処理を示す図である。
図２に示すように、スキャナ部２のＸ線検出器７は、複数のチャネル２３が円弧状に隣接配置されて構成される。
チャネル２３は、強度Ｉ０（θ）の照射Ｘ線２１が被検体６を透過した後の透過Ｘ線２２を検出する検出器である。
チャネル番号（ｃｈ）２４は、チャネル２３を特定する番号である。
【００３９】
投影角度（θ）２５は、被検体６に対する照射Ｘ線２１の入射角、投影角度を示し、被検体６に対して固定した座標系ｘ−ｙに対する座標系ｕ−ｖの傾斜角で表される。
各チャネル２３は、透過Ｘ線２２の強度、例えば、チャネルｍ２３−１における透過Ｘ線２２−１の強度Ｉｍ（θ）、チャネルｍ＋１２３−２における透過Ｘ線２２−２の強度Ｉｍ＋１（θ）等を測定する。
【００４０】
スキャナ部２は、被検体６の周囲の全角度０≦θ≦π、または、０≦θ≦２πの範囲で回転することによって、あらゆる投影角度（θ）２５について、全てのチャネル番号（ｃｈ）２４のチャネル２３における透過Ｘ線２２の強度を測定する。
ＣＴ装置１は、スキャナ部２において取得した検出値を画像処理部３に送り、投影データ（Ｒ）３１として記憶装置１３に保持する。
【００４１】
図３は、投影データ（Ｒ）３１の一態様を示す図である。
図３に示すように、投影データ（Ｒ）３１は、投影角度（θ）２５毎、チャネル番号（ｃｈ）２４毎に保持される。
投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈ］）３３は、投影角度＝θ、チャネル番号＝ｃｈ、における投影データの値を示す。
投影データ（Ｒ［θ］）３２は、投影角度＝θ、における全てのチャネルについての投影データ（投影データ（Ｒ［θ］［１］）〜投影データ（Ｒ［θ］［ｎ］））を示す。
【００４２】
尚、投影データは、スキャナ部２における検出値に基づいて、Ａ／Ｄ変換、誤差補正、対数変換等を経て算出され、例えば、Ｒ［θ］［ｃｈ］＝ｌｎ（Ｉ０（θ）／Ｉｃｈ（θ））、と表される。
但し、Ｉ０（θ）は、照射Ｘ線２１の強度であり、Ｉｃｈ（θ）は、チャネル番号（ｃｈ）２４における透過Ｘ線２２の強度である。
【００４３】
次に、図４及び図５を参照しながら、本発明の実施の形態に係るＣＴ装置１の動作について説明する。
図４は、ＣＴ装置１の動作の流れを示す図である。
図５は、ＣＴ装置１の動作を示すフローチャートである。
【００４４】
ＣＴ装置１は、スキャナ部２において、被検体６に対するＸ線照射を行い、Ｘ線検出器７の出力データを画像処理部３に送る（ステップ１０１）。Ｘ線検出器７の出力は、デジタルデータに変換されて画像処理部３に送られる。
【００４５】
画像処理部３の制御部９は、スキャナ部２から送られた出力データを投影データ（Ｒ）３１として記憶装置１３に保持する（ステップ１０２）。投影データ（Ｒ）３１は、照射Ｘ線２１の強度に対する透過Ｘ線２２の強度の比率、すなわちＸ線減衰率の対数変換として算出される。
【００４６】
制御部９は、投影角度（θ）２５毎に投影データ（Ｒ［θ］）３２の疑似プロファイル４２を作成する（ステップ１０３）。
制御部９は、全ての投影角度（θ）における疑似プロファイル４２が示す疑似投影データに基づいて、フィルタリング処理することなく逆投影を行い、外形画像４５を作成する（ステップ１０４）。
制御部９は、外形画像４５から被検体６の外形４７を認識し、当該外形４７に基づいて、フィルタ４８の作成を行う（ステップ１０５）。
制御部９は、作成したフィルタ４８を、他の２次元フィルタ、例えば、輪郭強調や平滑化を行うためのフィルタと合成し、フィルタ５０を作成する（ステップ１０６）。
【００４７】
尚、フィルタ４８及びフィルタ５０の作成に関しては、上述のように、画像処理部２の制御部９による一連の自動的な処理として行ってもよいし、フィルタの適用、合成の各動作について操作卓１８より単独に処理を行ってもよい。
【００４８】
制御部９は、ＣＴ画像４３に対して、作成したフィルタ５０を適用することにより、ＣＴ画像４３のアーチファクト４６を補正する（ステップ１０７）。
制御部９は、アーチファクト４６補正後のＣＴ画像４４を記憶装置１３に保持すると共に、表示部１１に出力する（ステップ１０８）。
尚、ＣＴ画像４３は、全ての投影データ（Ｒ［θ］）３２に基づいて、逆投影処理を行うことにより作成される（ステップ１０９）。
【００４９】
以上の過程を経て、ＣＴ装置１の画像処理部３の制御部９は、スキャナ部２でのＸ線照射によって得られた被検体６の投影データより疑似プロファイル４２を作成することによって、外形画像４５を求めて被検体６の外形４７を認識し、アーチファクト４６の現れる方向を検出し、これに応じた画像補正フィルタを作成し、当該画像補正フィルタを用いて画像補正処理を行う。
【００５０】
このように、ＣＴ装置１は、疑似プロファイル４２を求めることにより、被検体６の形状を認識し、被検体６の形状に起因するアーチファクト４６を自動的に捉えてそれに応じた補正を行うことにより、撮像画像の画質を向上させることができる。
【００５１】
次に、図６〜図１０を参照しながら、疑似プロファイル作成処理（図５：ステップ１０３）における、ＣＴ装置１の動作について説明する。
図６は、疑似プロファイル作成処理における、ＣＴ装置１の動作を示すフローチャートである。
図７は、プロファイル４１の一態様を示す図である。
図８は、疑似プロファイル４２の一態様を示す図である。
【００５２】
図７に示すプロファイル４１は、投影角度（θ）２５におけるすべてのチャネル２３の投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈ］）の分布をグラフ化したものである。
縦軸は、投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈ］）３３の値を示し、横軸は、チャネル番号（ｃｈ）２４を示す。
図８に示す疑似プロファイル４２は、プロファイル４１から所定の複数の座標を抽出して線形補間してグラフ化したものである。
縦軸は、疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１の値を示し、横軸は、チャネル番号（ｃｈ）２４を示す。
【００５３】
ＣＴ装置１は、画像処理部３の制御部９によって、記憶装置１３から投影角度（θ）２５毎の投影データ（Ｒ［θ］）３２を読み出す（ステップ２０１）。
制御部９は、投影データ（Ｒ［θ］）３２の最大値７１、両側の中間値７２、両側の閾値７３及びこれらに対応するチャネル番号（ｃｈ）２４を算出する。すなわち、点７４−１〜点７４−５を抽出する（ステップ２０２）。
【００５４】
ここで、投影データ（Ｒ［θ］）３１の最大値７１に対応するチャネル番号（ｃｈ）２４をＭａｘ＿Ｈｅｉｇｈｔ＿Ｃｈａｎｎｅｌ７５−１、両側の中間値７２に対応するチャネル番号（ｃｈ）２４をＭｉｄｄｌｅ＿Ｌｅｆｔ＿Ｃｈａｎｎｅｌ７５−２及びＭｉｄｄｌｅ＿Ｒｉｇｈｔ＿Ｃｈａｎｎｅｌ７５−３、両側の閾値７３に対応するチャネル番号（ｃｈ）２４をＭｉｎｉｍｕｎ＿Ｌｅｆｔ＿Ｃｈａｎｎｅｌ７５−４及びＭｉｎｉｍｕｎ＿Ｒｉｇｈｔ＿Ｃｈａｎｎｅｌ７５−５と表す。
【００５５】
点７４−１〜点７４−５は、投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈ］）３３とチャネル番号（ｃｈ）２４との組によって構成される２次元の座標データとして抽出される。
例えば、点７４−１は、（ｘ，ｙ）＝（［Ｍａｘ＿Ｈｅｉｇｈｔ＿Ｃｈａｎｎｅｌ７５−１］，［投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈｍａｘ］）］）として示される。
尚、ｃｈｍａｘ＝Ｍａｘ＿Ｈｅｉｇｈｔ＿Ｃｈａｎｎｅｌ７５−１である。
【００５６】
制御部９は、投影データ（Ｒ［θ］）３２の最大値７１、両側の中間値７２、両側の閾値７３及びこれらに対応するチャネル番号（ｃｈ）２４についてプロットを行い、各点間を線形補間する（ステップ２０３）。
尚、制御部９は、最大値７１、両側の中間値７２、両側の閾値７３に対して、所定の変換処理を施し、図８に示すように、疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１についてプロットする。
【００５７】
この場合、図８に示すように、制御部９は、ステップ２０２の処理により抽出した座標について、チャネル番号（ｃｈ）２４が７５−１〜７５−５である投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈ］）３３に対して所定の変換処理を行う。この所定の変換処理は、特に限定されないが、例えば、最大値７１を「３．０」とし、両側の中間値７２を「２．０」とし、両側の閾値を「１．０」とする変換処理である。
【００５８】
制御部９は、点７４−１〜点７４−５の座標を点８４−１〜点８４−５の座標に置き換える処理を行い、線形補間等の補間処理を行い、投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈ］）３３を疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１に変換し、疑似プロファイル４２を作成する。
尚、制御部９は、補間処理後の投影データを疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１として記憶装置１３に保持する。
【００５９】
制御部９は、疑似プロファイル４２により形成される領域の面積を正規化することが望ましい（ステップ２０４）。尚、正規化処理については、図９及び図１０について後述する。
制御部９は、ステップ２０１〜ステップ２０４の処理を全ての投影角度（θ）２５について実行する。
【００６０】
以上の過程を経て、ＣＴ装置１は、投影データ（Ｒ［θ］）３２に対して、抽出処理、補間処理、正規化処理等を行い、投影角度（θ）毎に疑似プロファイル４２を作成する。
尚、疑似プロファイル４２は、最大値７１、両側の中間値７２、両側の閾値７３から作成されるものとして説明したが、被検体６の外形画像４５に外形４７以外の情報の混入を軽減するものであれば、これに限定されない。例えば、抽出する値を任意に設定してもよいし、抽出する座標の数も５点より多くても少なくてもよい。
【００６１】
図９は、投影角度θ＝θ１における疑似プロファイル４２−１を示す図である。縦軸は、疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１−１の値を示し、横軸は、チャネル番号（ｃｈ）２４を示す。
図１０は、投影角度θ＝θ２における疑似プロファイル４２−２を示す図である。縦軸は、疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１−２の値を示し、横軸は、チャネル番号（ｃｈ）２４を示す。
【００６２】
疑似プロファイル４２−１により形成される領域９１−１の面積をＳ１、疑似プロファイル４２−２により形成される領域９１−２の面積をＳ２とすると、正規化処理（図６：ステップ２０４）を行わない場合、Ｓ１≠Ｓ２となる場合がある。
そこで、正規化処理を行い、Ｓ１＝Ｓ２とすることにより、特定の投影角度の疑似プロファイルへの偏りを抑制し、画質劣化を軽減することができる。
【００６３】
ステップ２０４の処理において、制御部９は、Ｓ１＝Ｓ２とするための係数を算出し、疑似プロファイル４２の疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１に算出した係数を乗じることにより、座標の数値を修正する。
例えば、θ＝θ１の時の領域９１−１の面積（Ｓ１）を基準とし、θ＝θ２の時の領域９１−２の面積（Ｓ２）との比率（α）をα＝Ｓ１／Ｓ２とすると、疑似プロファイル４２−２の疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）８１−２に対して一律に係数αを乗じることにより、Ｓ１＝Ｓ２とすることができる。
また、正規化処理を省略し、領域９１の面積を無視して疑似プロファイル作成処理を行うこともできる。
【００６４】
尚、上記の正規化処理は、補間処理後の投影データに所定の係数を乗じてチャネル方向の積分値を前記投影角度毎に一定値とすることに相当する。この場合、積分値は、縦軸を補間処理後の投影データ値（疑似投影データ値）、横軸をチャネルとした場合、疑似プロファイルにより形成される領域の面積に相当する。尚、抽出する最小値が所定の閾値である場合、当該閾値未満の領域に関しては、上記積分値から除外するようにしてもよい。
【００６５】
次に、図１１〜図１３を参照しながら、フィルタ作成処理（図５：ステップ１０５）における、ＣＴ装置１の動作について説明する。
【００６６】
尚、フィルタ作成処理は、被検体６の外形４７に基づいて行われるものであれば、特に限定されない。
通常用いている２次元フィルタの重みのバランスを被検体の形状に応じて変更し、フィルタを作成してもよい。例えば、５×５の２次元フィルタであれば、外形画像データを５×５のサイズに縮退して２次元フィルタのパラメータを調整する。また、２次元フィルタの調整に関しては、種々の方法を採ることができるが、特定方向のみ平滑処理（スムージング）をかける等、対象物の形状に起因した重みを２次元フィルタのパラメータに含めるようにしてもよい。
【００６７】
以下、フィルタ作成処理の一態様として、被検体６の外形４７の縦横比率に基づく２次元フィルタの作成について説明する。
図１１は、外形画像４５の一態様を示す図である。
図１２、図１３は、それぞれ、フィルタ４８、フィルタ４８−１の一態様を示す図である。
図１１に示す被検体６の外形４７の縦横比率は、「２００：３００」である。
図１２に示すフィルタ４８、図１３に示すフィルタ４８−１は、２次元フィルタ行列（５×５）により示されるフィルタである。
【００６８】
ＣＴ装置１の画像処理部３の制御部９は、外形画像４５における外形４７の縦横比率に対応させて、フィルタ４８を作成することができる。
フィルタ４８が２次元フィルタの場合、制御部９は、外形４７の縦横比率、２次元マトリクスサイズ等に基づいて、「０」である成分、「０」でない成分を決定する。
【００６９】
例えば、図１１に示すように、外形画像４５の縦横比率が「２００：３００」である場合、図１２に示すように、フィルタ４８が示す２次元フィルタ行列（５×５）は、（３，２）成分〜（３，４）成分及び（４，２）成分〜（４，４）成分がそれぞれ「１／６」であり、その他のフィルタ行列成分が「０」として作成される。
また、図示しないが、外形画像４５の縦横比率が「３００：５００」である場合、図１３に示すように、フィルタ４８−１が示す２次元フィルタ行列（５×５）は、（２，１）成分〜（２，５）成分、（３，１）成分〜（３，５）成分、（４，１）成分〜（４，５）成分がそれぞれ「１／１５」であり、その他のフィルタ行列成分が「０」として作成される。
【００７０】
以上、詳細に説明したように、本発明の第１の実施の形態によれば、ＣＴ装置は、疑似プロファイルを求めることにより、対象物の形状を認識し、対象物の形状に応じた画像補正フィルタを作成するので、対象物の形状に起因するアーチファクトを取り除き、撮像画像の品質を向上させることができる。
【００７１】
また、ＣＴ装置は、複数の所定の投影データ（例えば、最大値及び両側最小値及び両側中間値の５点等）抽出し、線形補間等の補間処理を行い、疑似プロファイルを作成して、投影データを疑似投影データに変換する。
従って、ＣＴ装置は、疑似プロファイルが示す疑似投影データからの画像再構成処理において、対象物の形状以外の情報の混入を抑制するので、効率的に対象物の形状を認識することができる。
尚、上述の実施の形態では、補間処理は、線形補間により行われるものとして説明したが、これに限られない。
【００７２】
次に、図１４を参照しながら、本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置１０００等に関して説明する。
図１４は、画像処理装置１０００の動作を示すフローチャートである。
【００７３】
前述の第１の実施の形態に係るＣＴ装置１は、スキャナ部２からの出力データを画像処理部３に送り（ステップ３０８）、画像処理部３の制御部９が当該出力データに基づいて直接投影データを作成（ステップ３０９）するものとして説明したが、これに限定されない。
投影データは、スキャナ部２からの出力データのみならず、ノイズ除去の対象となる画像データ等に基づいて作成するようにしてもよい。
【００７４】
画像処理装置１００は、画像補正処理の対象となる画像データを取得する（ステップ３０１）。画像処理装置１００は、画像データにラドン変換等の処理を施し（ステップ３０２）、投影データを作成する（ステップ３０３）。
以降、先述のＣＴ装置１の場合と同様に、画像処理装置１０００は、疑似プロファイル作成処理（ステップ３０４）、外形画像作成処理（ステップ３０５）、フィルタ作成処理（ステップ３０６）、ノイズ除去処理（ステップ３０７）等を行う。
【００７５】
先述のＣＴ装置１では、スキャナ部２により取得した投影データに基づいて対象物の形状を示す画像を作成したが、画像処理装置１０００では、対象物を計測することなく、既に撮像した画像データ自体から対象物の形状を示す画像を作成する。
従って、本発明の第２の実施の形態では、画像処理装置１０００は、対象物の撮像を既に終えた場合であっても、再度対象物の撮像を行うことなく、対象物の形状に応じた画像補正処理を行うことができる。
【００７６】
尚、ステップ３０１〜ステップ３０７の処理に係る動作制御、各種処理等については、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、記憶装置（ハードディスク等）、入出力装置（メディアリーダ等）等を備えるコンピュータ等の電子計算機等を用いることができる。
【００７７】
各種処理・制御等に必要なプログラム、プログラム実行に必要なデータ、入力データ等を記憶装置に保持し、ＣＰＵが処理実行時にこれらをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、演算処理（四則演算や比較演算等）、ハードウェアやソフトウェアの動作制御等を行い、上述の各種機能を実現することができる。
また、各種処理・制御等に必要なプログラム等をＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に保持させて流通させてもよいし、このプログラムを通信回線を介して送受することもできる。
【００７８】
また、画像処理装置１０００、ＣＴ装置１の画像処理部３に関しては、デジタルデータ等の演算処理及び記憶処理等を行うことができるものであれば、装置構成は限定されない。例えば、画像処理装置１０００として、一般のパーソナルコンピュータ等を用いることができる。
【００７９】
以上、詳細に説明したように、本発明に係るＣＴ装置、画像出力装置は、撮像画像を表示するときに表示画像の形態を自動認識し、ＣＴ装置、ＭＲ装置の撮像画像に表れる特有のノイズ分布を平滑化して画像を構成し、表示する画像フィルタリング処理を備える。
また、ＣＴ装置、画像出力装置は、予め計測データの形状から推定される物体の形状を予測して、その形状に沿った画像のＳ/Ｎ改善を行うことができる。
従って、ＣＴ装置、画像出力装置は、スライス厚、対象物の形状、システム構成等に起因するＳ/Ｎ劣化に依存する特定方向のノイズアーチファクトを大きく低減することができる。
【００８０】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係るＣＴ装置、画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】ＣＴ装置１の構成を示すブロック図
【図２】スキャナ部２における投影処理を示す図
【図３】投影データ（Ｒ）３１の一態様を示す図
【図４】ＣＴ装置１の動作の流れを示す図
【図５】ＣＴ装置１の動作を示すフローチャート
【図６】疑似プロファイル作成処理における、ＣＴ装置１の動作を示すフローチャート
【図７】プロファイル４１の一態様を示す図
【図８】疑似プロファイル４２の一態様を示す図
【図９】投影角度θ＝θ１における疑似プロファイル４２−１を示す図
【図１０】投影角度θ＝θ２における疑似プロファイル４２−２を示す図
【図１１】外形画像４５の一態様を示す図
【図１２】フィルタ４８の一態様を示す図
【図１３】フィルタ４８−１の一態様を示す図
【図１４】画像処理装置１０００の動作を示すフローチャート
【図１５】被検体６とＸ線照射による投影データとの対応を示す図
【図１６】被検体６のＣＴ画像４３を示す図
【符号の説明】
【００８２】
１………ＣＴ装置
２………スキャナ部
３………画像処理部
６………被検体（対象物）
７………Ｘ線検出器
９………制御部
１１………表示部
１３………記憶装置
２１………照射Ｘ線
２２………透過Ｘ線
２３………チャネル
２４………チャネル番号（ｃｈ）
２５………投影角度（θ）
３１………投影データ（Ｒ）
３２………投影データ（Ｒ［θ］）
３３………投影データ（Ｒ［θ］［ｃｈ］）
４１………プロファイル
４２………疑似プロファイル
４３、４４………ＣＴ画像
４５………外形画像
４６………アーチファクト
４７………外形
４８、４９、５０………フィルタ
８１………疑似投影データ（Ｐ［θ］［ｃｈ］）
９１………領域
１０００………画像処理装置
【図１】
2006122084.tif 000003
【図２】
2006122084.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2006122084.tif 000009
【図８】
2006122084.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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