(57)【要約】【課題】  コーンビームＣＴ画像の再構成処理を高速化することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】  再構成すべきスライス面より、投影画像における再構成に必要な領域を決定し、この領域のみに対してコンボリューション処理を行う。また、再構成するスライス面を複数のブロックに分割し、これに対応した投影画像の領域を切り出して各ブロックのローカルデータとしてブロック毎に処理単位を設定して演算単位に振り分けて並列処理を行う。【選択図】  図１
2006055336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の投影画像において、再構成すべき断層画像スライス面の幾何学的条件より再構成に必要な領域を決定して抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された領域のみを用いて再構成処理を行う再構成処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記投影画像は、コーンビームＣＴ画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記再構成の対象とする領域の中心とＸ線源との高さの差をＺi、前記再構成の対象とする領域の中心と前記Ｘ線源との水平方向における距離をＤ、前記再構成の対象とする領域の中心とセンサとの水平方向における距離をＳ、前記再構成の対象とする領域の半径をＲとしたとき、前記センサの前記Ｘ線源の位置を基準とした高さのＺi×（Ｄ＋Ｓ）／（Ｄ＋Ｒ）からＺi×（Ｄ＋Ｓ）／（Ｄ−Ｒ）の領域を前記再構成に必要な領域として抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
再構成すべき断層画像スライス面を複数のグループに分割する手段と、
前記グループ毎に前記断層画像スライス面に対応した投影画像の領域を切り出して各グループのローカルデータに分配する手段と、
前記グループ毎に独立して再構成処理を行う手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
マルチコンピュータ型ＭＩＭＤアーキテクチャを用いたことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
放射線源と、
前記放射線源から出射された放射線を検出する放射線センサと、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
を有することを特徴とするコーンビームＣＴ装置。
【請求項７】
再構成する断層画像のスライス面を指定する指定手段と、
指定したスライス面の断層画像を再構成するために必要な投影データの存在範囲を演算する演算手段と、
演算した存在範囲の投影データを抽出する抽出手段と、
抽出した投影データを用いて再構成演算を行う再構成演算手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
再構成する断層画像のスライス面を複数指定する指定手段と、
指定された複数のスライス面を複数の処理ユニットに割り当てる割り当て手段と、
前記複数の処理ユニットのそれぞれにて、指定したスライス面の断層画像を再構成するために必要な投影データの存在範囲を演算する演算手段と、
前記複数の処理ユニットのそれぞれにて、演算した存在範囲の投影データを抽出する抽出手段と、
前記複数の処理ユニットのそれぞれにて、抽出した投影データを用いて再構成演算を行う再構成演算手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
複数の投影画像において、再構成すべき断層画像スライス面の幾何学的条件より再構成に必要な領域を決定して抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出した領域のみを用いて再構成処理を行う再構成処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
再構成すべき断層画像スライス面を複数のグループに分割する工程と、
前記グループ毎に前記断層画像スライス面に対応した投影画像の領域を切り出して各グループのローカルデータに分配する工程と、
前記グループ毎に独立して再構成処理を行う工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
再構成する断層画像のスライス面を指定する指定工程と、
指定したスライス面の断層画像を再構成するために必要な投影データの存在範囲を演算する演算工程と、
演算した存在範囲の投影データを抽出する抽出工程と、
抽出した投影データを用いて再構成演算を行う再構成演算工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
再構成する断層画像のスライス面を複数指定する指定工程と、
指定された複数のスライス面を複数の処理ユニットに割り当てる割り当て工程と、
前記複数の処理ユニットのそれぞれにて、指定したスライス面の断層画像を再構成するために必要な投影データの存在範囲を演算する演算工程と、
前記複数の処理ユニットのそれぞれにて、演算した存在範囲の投影データを抽出する抽出工程と、
前記複数の処理ユニットのそれぞれにて、抽出した投影データを用いて再構成演算を行う再構成演算工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
複数の投影画像において、再構成すべき断層画像スライス面の幾何学的条件より再構成に必要な領域を決定して抽出する抽出手順と、
前記抽出手順において抽出した領域のみを用いて再構成処理を行う再構成処理手順と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
再構成すべき断層画像スライス面を複数のグループに分割する手順と、
前記グループ毎に前記断層画像スライス面に対応した投影画像の領域を切り出して各グループのローカルデータに分配する手順と、
前記グループ毎に独立して再構成処理を行う手順と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コーンビームＣＴ画像の処理に好適な画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コーンビームＸ線ＣＴ装置の概略を図２に示す。１点のＸ線管球１０３から放射されて被検体１０２の体内で吸収、減衰されて透過してきたＸ線は面センサ１０１で検出される。そして、Ｘ線管球１０３及び面センサ１０１を、これらの相対的位置関係を変えずに被検体１０２を中心に回転させることにより、１周分の投影画像データが取得される。このようにして取得した投影画像データを再構成処理することにより断層画像が得られる。なお、Ｘ線管球１０３及び面センサ１０１を移動させるのではなく、被検体１０２を１周回転させることもある。
【０００３】
再構成処理は、図３に示すように、まず投影画像データに対してコンボリューション処理を行い、コンボリューション処理した投影画像データを、図４に示すように、再構成画像の各ピクセルにバックプロジェクションすることによって行われる。
【０００４】
このような再構成処理を高速に行うために、例えばマルチプロセッサシステムを用いた高速化などが行われている（非特許文献１参照）。この方法では、プロセッサを複数用いて処理を並列化したり、データ転送を高速化したりして、主にハードウェアによって高速化を実現している。
【０００５】
【非特許文献１】「分散メモリ型マルチプロセッサシステムを用いた三次元Ｘ線ＣＴ像の再構成」：佐々木徹  福田安志、情報処理学会論文誌Vol.38 No.9
【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、コーンビームＣＴ撮影に固有の大きな問題点は、全投影角度にわたって得られる投影画像データが、従来のファンビームが１次元のラインデータであったのに対してコーンビームでは２次元の画像データとなっており、このために、膨大なデータ量になってしまうことである。従って、非特許文献１に記載された方法のように、この膨大な投影画像データに対してすべてコンボリューション処理を行っていたのでは、効率が悪くハードウェアによる高速化も十分ではない。また、並列化においてもすべての処理ユニットのローカルメモリに膨大な投影画像データを持つことになってしまい、各処理ユニットのローカルメモリは大きな容量が必要となり大きなコストがかかってしまう。
【０００７】
このような課題に鑑みて、本発明は、コーンビームＣＴ画像の再構成処理を高速化することができる画像処理装置及び画像処理方法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】
【０００８】
本願発明に係る第１の画像処理装置は、複数の投影画像において、再構成すべき断層画像スライス面の幾何学的条件より再構成に必要な領域を決定して抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された領域のみを用いて再構成処理を行う再構成処理手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
本願発明に係る第２の画像処理装置は、再構成すべき断層画像スライス面を複数のグループに分割する手段と、前記グループ毎に前記断層画像スライス面に対応した投影画像の領域を切り出して各グループのローカルデータに分配する手段と、前記グループ毎に独立して再構成処理を行う手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、再構成に必要な領域のみを抽出し、抽出された領域のみを用いて再構成処理を行うので、再構成処理を高速化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照して具体的に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置を備えたコーンビームＸ線ＣＴ装置の全体構成の概略を示す模式図である。
【００１２】
全体の撮影コントロール、画像収集、画像処理及び画像出力は、Ｘ線撮影システム制御部１０６が行う。Ｘ線撮影システム制御部１０６がＸ線発生装置制御部１０４にＸ線の発生を指示すると、Ｘ線発生装置制御部１０４により制御されたＸ線源１０３がＸ線を発生し、このＸ線が被写体である患者１０２を透過してＸ線検出器（面センサ）１０１により検知される。検知されたＸ線は投影画像として画像入力部１０５に入力される。そして、Ｘ線源１０３及びＸ線検出器１０１を、被写体である患者１０２を回転中心として回転させながら、所定の回転角度毎に投影画像の収集を行う。なお、患者１０２が位置する部分に回転テーブル（図示せず）等を設けて回転可能とし、Ｘ線源１０３とＸ線検出器１０１との位置関係を保持しながら、患者１０２を回転させてもよい。
【００１３】
入力された各回転角度の投影画像に対して、画像処理部１０７によってＸ線検出器１０１の補正及びログ変換を含めた前処理や再構成処理等の画像処理がなされ、断層画像群が作成される。この画像処理部１０７が本発明の実施形態に係る画像処理装置に相当する。作成された断層画像群は診断モニタ１０９に表示されたり、画像保存部１０８に保存されたり、ネットワーク１１１を介してプリンタ１１２、診断ワークステーション１１３及び／又は画像データベース１１４に出力されたりする。表示のウインドウ操作、体軸方向の断層画像の切り換え表示操作、断面変換操作、３次元表面表示操作等の種々の操作は操作部１１０によって行われる。
【００１４】
次に、上述のように構成されたコーンビームＸ線ＣＴ装置の動作について説明する。図１６は本実施形態のコーンビームＸ線ＣＴ装置の動作を説明するフローチャートである。
【００１５】
先ず、スライス面を指定するための単純撮影と、投影データを得るためのＣＴ撮影とを行う（ステップＳ１０）。本実施形態のコーンビームＸ線ＣＴ装置においては、Ｘ線検出器１０１として面センサが用いられているため、装置および被験者を静止させて単純撮影すれば、スライス面を指定するための画像を得ることができる。また、一般に、ＣＴ撮影では高速性が要求されるが、静止画ではその必要がないため、読み出しモードを高精細読み出しとして撮影すれば、より好ましい高精細の静止画を得ることができる。また、単純撮影を行わずに、投影データを得るためのＣＴ撮影の際に特定の投影角度から撮影した投影画像を単純撮影画像として用いてもかまわない。
【００１６】
その後、得られた単純撮影画像を用いて、図８に示すように、再構成する断層画像のスライス面を指定する（ステップＳ２０）。ある任意の１つのスライス面における断層画像を再構成するために必要な投影データは、図５に示すように、投影画像中のある狭い範囲に限られている。この位置関係は図６に示す関係のようになっている。
【００１７】
図６において再構成画像のＺ座標がＺiであるスライスの投影画像上のＺ´座標のライン範囲は下記の範囲（数１）で表される。
【００１８】
【数１】
2006055336.tif 000003
【００１９】
数１において、Ｒは再構成エリア半径（再構成画像の縦又は横の長さの半分）、ＤはＸ線源−回転中心（再構成画像中心）間距離、Ｓは回転中心−センサ間距離である。
【００２０】
従って、例えば再構成すべきスライス面の間隔が密である必要がない場合には、投影画像全体のデータが再構成に必要という訳ではなく、図７に示すように、断続的な領域だけあればよい。そして、コンボリューション処理もこの領域についてのみ行えばよい。
【００２１】
ステップＳ２０で指定されたスライス面の位置を、図９に示すように、再構成画像の中心軸上の位置とすれば、スライス面の位置Ｚ´から再構成画像の中心軸上の位置Ｚiを次式（数２）によって求めることができる（ステップＳ３０）。
【００２２】
【数２】
2006055336.tif 000004
【００２３】
数２において、Ｒは再構成エリア半径（再構成画像の縦又は横の長さの半分）、ＤはＸ線源−回転中心（再構成画像中心）間距離、Ｓは回転中心−センサ間距離である。
【００２４】
そして、ステップＳ３０で求めた再構成画像の中心軸上の位置Ｚiを用いれば、投影画像上のＺ´座標のライン範囲は下記の範囲（数３）で表される。このライン範囲は、指定されたスライス面の位置に基づいて画像処理部１０７によって求められる（ステップＳ４０）。
【００２５】
【数３】
2006055336.tif 000005
【００２６】
数３において、Ｒは再構成エリア半径（再構成画像の縦又は横の長さの半分）、ＤはＸ線源−回転中心（再構成画像中心）間距離、Ｓは回転中心−センサ間距離である。
【００２７】
次いで、画像処理部１０７は、投影画像データにおけるこのライン範囲に対してコンボリューション処理を施す（ステップＳ５０）。コンボリューション処理は投影画像データの横ラインデータと再構成関数と呼ばれる１次元データとのコンボリューションをとることにより行われる。再構成関数の典型的な例であるRamachandoran及びShepp&Loganの関数を図１０に示す。
【００２８】
その後、このようにコンボリューション処理した投影画像データを用いてバックプロジェクション処理を行う（ステップＳ６０）。バックプロジェクション処理は、図４に示すように、再構成画像の各画素について、その画素を透過した投影画像上の点の座標を求め、その座標の位置の近傍４点の画素値を補間によって求め、足し込んでいくというものである。
【００２９】
ここで、補間における幾何学的関係を図１１に示す。図１１において点Ｐ１〜Ｐ４が投影点の近傍４画素の中心点である。これらの４点と投影点との距離を夫々ｄ１〜ｄ４、近傍４画素の画素値をＱ１〜Ｑ４とすれば、次式（数４）により求められるバックプロジェクションデータＶを用いて補間を行えばよい。
【００３０】
【数４】
2006055336.tif 000006
【００３１】
そして、このように補間したバックプロジェクションデータＶの足し込みを全投影画像データ、全画素について行えば再構成処理が完了する。以上のようにして指定されたスライス面の断層画像を作成することができる。作成された断層画像は画像保存部１０８に保存されるかまたは診断モニタ１０９に表示される（ステップＳ７０）。
【００３２】
本実施形態では、再構成すべきスライス面より、投影画像における再構成に必要な領域を決定し、この領域のみコンボリューション処理とバックプロジェクション処理を行う。これによって無駄なコンボリューション処理とバックプロジェクション処理を省くことができ、再構成処理の処理時間の短縮を行うことができる。
【００３３】
また、本実施形態では、断面画像のスライス面を複数箇所選択した場合に、図１６のフローチャートのステップＳ３０〜ステップＳ６０の処理をそれぞれの処理ユニットで並列処理するように構成されている。並列化には、種々のアーキテクチャがあるが、ここでは、例えばマルチコンピュータ型ＭＩＭＤアーキテクチャを用いる。このマルチコンピュータ型ＭＩＭＤ（Multiple-Instruction stream, Multiple-Data stream）アーキテクチャを図示すると、図１２のようになる。図１２に示すように、マルチコンピュータ型ＭＩＭＤアーキテクチャでは、各処理ユニットにメモリが設けられている。
【００３４】
本実施形態では、各処理ユニットに各スライス面の再構成画像を割り当てる。そして、その割り当てられた再構成画像に必要な投影画像のライン範囲分のデータのみを各処理ユニットのメモリに記憶させる。この概念を図１３に示す。
【００３５】
次に、上述のような並列化した再構成処理の流れについて図１４を参照しながら説明する。
【００３６】
この処理では、先ず、再構成画像列の画像数と処理ユニットの数とが等しいと仮定して、各投影画像を各処理ユニットの数に等分割して各処理ユニットのメモリに転送する。次に、この等分割投影画像データに対して各処理ユニットでコンボリューション処理を行う。ここで等分割したのは、各処理ユニットの処理の負荷を均等にして並列化の効果を高めるためである。そして、このコンボリューション処理された結果の投影画像データを用いてバックプロジェクション処理を行う。但し、この時点で各処理ユニットに分配されている投影データの行範囲は等分割された行範囲で十分という訳ではない。例えば、図１５に示すように、各処理ユニットが再構成すべき再構成画像に必要な行範囲が重複している場合も有り得るからである。このような場合、他の処理ユニットのメモリ上から転送してもってくる必要がある。従って、本実施形態では、相互結合網を用いてこのような転送を行う。そして、必要なデータが揃った後、処理ユニット毎に独立にバックプロジェクション処理を行う。
【００３７】
このようにして、コーンビームＣＴの再構成処理をマルチコンピュータ型ＭＩＭＤにおいて効率良く並列処理化することができる。
【００３８】
本実施形態では、再構成するスライス面を複数のブロックに分け、これに対応した投影画像の領域を切り出して各ブロックのローカルデータとしてブロックごとに処理単位を設定して演算単位に振り分けて並列処理を行う。このような並列化によって各処理ユニットのローカルメモリの容量を小さくすることができコストダウンすることができる。
【００３９】
なお、本発明の実施形態は、例えばコンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、プログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体又はかかるプログラムを伝送するインターネット等の伝送媒体も本発明の実施形態として適用することができる。また、上記のプログラムも本発明の実施形態として適用することができる。上記のプログラム、記録媒体、伝送媒体及びプログラムプロダクトは、本発明の範疇に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】システム構成例を表す図である。
【図２】コーンビームＣＴを説明する概念図である。
【図３】コンボリューション処理を説明する概念図である。
【図４】バックプロジェクション処理を説明する概念図である。
【図５】バックプロジェクションに必要な投影画像のライン範囲を説明する図である。
【図６】バックプロジェクションに必要なライン範囲の幾何学的配置を説明する概念図である。
【図７】バックプロジェクションに必要な領域を説明する概念図である。
【図８】再構成スライス面の指定を説明する概念図である。
【図９】指定した再構成スライス面の再構成画像上の位置を説明する図である。
【図１０】再構成関数を説明する概念図である。
【図１１】補間を説明する概念図である。
【図１２】マルチコンピュータ型ＭＩＭＤアーキテクチャを説明する概念図である。
【図１３】各処理ユニットの割り当てを説明する概念図である。
【図１４】並列処理の流れを説明する概念図である。
【図１５】重複したライン範囲を説明する概念図である。
【図１６】本実施形態のコーンビームＸ線ＣＴ装置の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００４１】
１０１：Ｘ線検出器
１０２：患者
１０３：Ｘ線源
１０４：Ｘ線発生装置制御部
１０５：画像入力部
１０６：Ｘ線撮影システム制御部
１０７：画像処理部
１０８：画像保存部
１０９：診断モニタ
１１０：操作部
１１１：ネットワーク
１１２：プリンタ
１１３：診断ワークステーション
１１４：画像データベース
【図１】
2006055336.tif 000007
【図２】
2006055336.tif 000008
【図３】
2006055336.tif 000009
【図４】
2006055336.tif 000010
【図５】
2006055336.tif 000011
【図６】
2006055336.tif 000012
【図７】
2006055336.tif 000013
【図８】
2006055336.tif 000014
【図９】
2006055336.tif 000015
【図１０】
2006055336.tif 000016
【図１１】
2006055336.tif 000017
【図１２】
2006055336.tif 000018
【図１３】
2006055336.tif 000019
【図１４】
2006055336.tif 000020
【図１５】
2006055336.tif 000021
【図１６】
2006055336.tif 000022