(57)【要約】【課題】ＩＲ法における計算時間を従来に比して短縮することができる医用画像処理装置及び医用画像撮像装置を提供すること。【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、受け取り部、計算部を具備する。受け取り部は、投影データを受け取る。計算部は、投影データに対してフィルタリングされた逆投影処理を実行して第一の画像を生成し、第一の画像とハイパスフィルタリングされた第一の画像とを加算して最初の第二の画像を計算し、再構成された第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた最初の第二の画像とを加算して次の第二の画像を更新し、再構成された前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた直前の第二の画像とを加算して次の第二の画像を更新する更新処理を逐次実行する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
投影データを受け取るデータ受け取り部と、
前記投影データに対してフィルタリングされた逆投影処理を実行して第一の画像を生成し、前記第一の画像とハイパスフィルタリングされた前記第一の画像とを加算して最初の第二の画像を計算し、再構成された前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた前記最初の第二の画像とを加算して次の前記第二の画像を更新し、再構成された前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた直前の前記第二の画像とを加算して次の前記第二の画像を更新する更新処理を逐次実行する計算部と、
を具備する医用画像処理装置。
【請求項２】
前記計算部は、
再構成された前記第一の画像について正則化制約法を用いてデノイズされた前記第一の画像を取得し、前記デノイズされた前記第一の画像を用いてハイパスフィルタリングされた前記第一の画像を取得し、
再構成された前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた前記第一の画像とを加算して得られる加算画像について正則化制約法を用いてデノイズされた前記最初の第二の画像を取得し、前記デノイズされた前記最初の第二の画像を用いてハイパスフィルタリングされた前記最初の第二の画像を取得し、
前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた前記次の第二の画像とを加算して得られる加算画像について正則化制約法を用いてデノイズされた前記次の第二の画像を取得し、前記デノイズされた前記次の第二の画像を用いてハイパスフィルタリングされた前記更新された第二の画像を取得する、
請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記計算部は、空間周波数ドメインにおいて、空間周波数の大きさの逆の次数ｋの多項式であるハイパスフィルタを用いて、前記各更新におけるハイパスフィルタリングを実行する請求項１又は２記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記計算部は、空間周波数ドメインにおいて修正されたランプフィルタを使用して前記投影データをフィルタリングし、前記フィルタリングされた投影データを用いて、再構成された前記第一の画像を再構成する請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記計算部は、前記フィルタリングされた投影データについて逆投影処理を実行し、前記第一の画像を再構成する請求項４記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記計算部は、前記正則化制約法において、エッジ保存法、フーバーフィルタ、メジアンフィルタ、双方向フィルタ、ガイドフィルタ、非局所的平均フィルタ、非二次正則化のうちの少なくともいずれかを用いる請求項２記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記計算部は、前記正則化制約法において、所定のしきい値より小さい次数の標準偏差を有する領域についてはローパス平滑化フィルタを適用し、前記所定のしきい値より大きい次数の標準偏差を有する領域についてはハイパスフィルタを適用し、前記所定のしきい値の次数の範囲内に標準偏差を有する領域については半分の大きさのローパス平滑化フィルタを適用する請求項２記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記計算部は、前記各逐次処理において、順投影処理を行うことなく一回の逆投影処理を実行する請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
投影データを収集する収集部と、
前記投影データに対してフィルタリングされた逆投影処理を実行して第一の画像を生成し、前記第一の画像とハイパスフィルタリングされた前記第一の画像とを加算して最初の第二の画像を計算し、再構成された前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた前記最初の第二の画像とを加算して次の前記第二の画像を更新し、再構成された前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた直前の前記第二の画像とを加算して次の前記第二の画像を更新する更新処理を逐次実行する計算部と、
を具備する医用画像診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線コンピュータ断層撮像（ＣＴ）は、癌、心臓、脳の撮像における広範な臨床アプリケーションに応用されてきた。ＣＴが癌スクリーニングや小児撮像のため次第に使用されるにつれ、臨床ＣＴスキャンの放射線量を実際可能な範囲でできるだけ低く減らすような動きが起こっている。それによって、逐次画像再構成は、ＣＴ撮像においてより重要な役割を占めるようになってきた。逐次画像再構成アルゴリズムは、従来の分析的なアルゴリズムと比べて、ＣＴ画質を改善する一方、放射線量の減少が見込まれる。
【０００３】
Ｘ線コンピュータ断層撮像（ＣＴ）において、逐次再構成は、画像を生成するために使用することができる。代数的再構成技術など、様々な逐次再構成（ＩＲ）法が存在する一方で、一般的な一ＩＲ法は、式を最小化する独立変数ｘを収集するために、式（１）を最適化する。
【０００４】
【数１】
2018015572.tif 000003
【０００５】
例えば、Ｘ線ＣＴにおいて、Ａは線源から被検体ＯＢＪを通過してＸ線検出器（三次元被検体ＯＢＪを通過して二次元投影画像ｐへの投影に対応するＸ線変換）までの様々なレイに沿ったＸ線軌道（つまり、線積分）を表すシステムマトリックスであり、ｐはＣＴスキャンとその対応（例えば、投影データはＸ線検出器でＸ線強度が計測された対数変換であってもよい）における様々な投影角で撮られた投影画像のシリーズに対する投影データを表し、そしてｘは被検体ＯＢＪのＸ線減弱の再構成画像を表す。例えば、重みマトリックスＷは、ピクセル値のノイズ統計に従うピクセル値を重み付けることができ、この場合重みマトリックスＷは、それぞれピクセルのノイズが統計学的に独立である場合に、対角行列である。再構成画像ｘの順投影Ａが全ての計測された投影画像ｐに十分な近似をもたらす場合、データマッチング項は最小化される。上の式において、Ｕ（ｘ）は正則化項、そしてβはデータマッチング項と正則化項との相対的寄与率を重み付ける、正則化パラメータである。
【０００６】
正則化で増大されたＩＲ法は、フィルタ逆補正の様なその他の再構成法に勝る利点がいくつかあるかもしれない。例えば、正則化で増大されたＩＲ法は、数少ないビュー投影データに対し、また重大なノイズの存在下で、高画質な再構成を生み出し得る。数少ないビュー、限られた角度、そしてノイズのある投影状況に対し、再構成逐次処理間の正則化演算子の適用は、最終および／または中間結果を、いくつかの先験的なモデルへと合せようとする。例えば、減弱係数に対して正値性を強制することは、被検体ＯＢＪにおいてＸ線放射線の強度を増大させる（つまり、ゲイン）原因となる領域がないという、実用的想定に基づいた、正則化のレベルを提供することができる。
【０００７】
その他の正則化項は、再構成画像に課せられた、特徴や制約の先験的な知識に同様に依存できる。例えば、凸集合についての投影（ＰＯＣＳ）と併用した「全変動」（ＴＶ）を最小化することも、非常に有名な正則化スキームである。ＴＶ最小化アルゴリズムは、画像が同一の領域の境界で鋭い遷移（ｓｈａｒｐ  ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）を伴って大きな領域にわたって大部分が一様であると想定する。この想定は、それぞれが大体一定のＸ線吸収係数を伴う、臓器の別々な数の画像に対して概して当てはまる。（例えば、第一の吸収係数を有する骨、第二の係数を有する肺、そして第三の係数を有する心臓）。先験的モデルが被検体ＯＢＪの画像と上手く対応する場合、これらの正則化されたＩＲアルゴリズムは、再構成問題が著しく未決定のまま（例えば、ビュー数が少ないという状況）、投影角の欠如やノイズが多かったりするが、見事な画像を生み出すことができる。正則化を使う一メリットは、幅広い正則化制約から選択する柔軟性である。
【０００８】
正則化されたＩＲアルゴリズムの課題は、標準的な計算ハードウェアを使う臨床ＣＴスキャンのための収束に達するまでしばしば数時間を要するなど、フィルタ逆補正法よりもコンピュータによるリソースをかなり多く必要とする可能性があるということである。特定の二次正則化に対し、この１ステップフィルタ逆投影アルゴリズムは、ＩＲのためのランドウェバーアルゴリズムの再構成画像を再構成するために、使用できる。この１ステップフィルタ逆投影アルゴリズムは、逐次処理ランドウェバーアルゴリズムの結果を収集する利益を有するが、ＩＲを実行するよりもずっと早くできる。１ステップフィルタ逆投影アルゴリズムが二次正則化を使用するＩＲに対して働く一方で、ＦＢＰおよび非二次正則化を使用するＩＲの結果を達成するための、似た様な方法は知られていない。非二次正則化は、再構成画像における鮮鋭なエッジを維持しながら、ノイズ低減を高いレベルで有利に達成することが知られている。更に、非二次正則化は、二次正則化よりもアーチファクトの抑制や良い画質の達成に役立ち得る。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】R. L. Stevenson, B. E. Schmitz, and E. J. Delp, “Discontinuity pre-serving regularization of inverse visual problems,” IEEE Trans, Syst., Man, Cybern., vol. 24, no. 3, pp. 455-469 (1994).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、ＩＲ法は、１ステップフィルタ逆投影アルゴリズムと比較して、多くの計算リソースを必要とするため、さらなる改善の余地が求められる。
【００１１】
本実施形態は、上記事情に鑑み、ＩＲ法における計算時間を従来に比して短縮することができる医用画像処理装置及び医用画像撮像装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本実施形態に係る医用画像処理装置は、受け取り部、計算部を具備する。受け取り部は、投影データを受け取る。計算部は、投影データに対してフィルタリングされた逆投影処理を実行して第一の画像を生成し、第一の画像とハイパスフィルタリングされた第一の画像とを加算して最初の第二の画像を計算し、再構成された第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた最初の第二の画像とを加算して次の第二の画像を更新し、再構成された前記第一の画像と、ハイパスフィルタリングされた直前の第二の画像とを加算して次の第二の画像を更新する更新処理を逐次実行する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、一実行に従う、非二次正則化制約を使用する、逐次再構成を近似する二つの入力フィルタ逆補正法のフロー概要図を描いている。
【図２】図２は、一実行に従う、正則化制約を実行する方法のフロー概要を示す。
【図３】図３は、一実行に従う、ＣＴスキャナの実行の概要を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下においては、説明を具体的にするため、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置（Ｘ線ＣＴ装置）によって得られた画像を用いて、新たに提案されるＦＢＰ法、ＩＲ法を実行する場合を例とする。しかしながら当該例に限定されず、本実施形態において説明される手法は、ＦＢＰ法、ＩＲ法を用いて医用画像を処理する構成であれば、適用可能である。
【００１５】
コンピュータ断層撮像画像再構成は、二つの矛盾する目的に直面している―画像の高画質での再構成とその効率的な実行である（つまり、計算リソースの最小化が求められる）。一般的に、フィルタ補正（ＦＢＰ）法は、計算的に効率が高いことで秀でているものの、画質の低い画像を生み出してしまう（例えば、縞模様でノイズの多い画像）が、逐次再構成（ＩＲ）法は一方で、高画質な画像を生成する点で優れているが、かなりの計算リソースを必要としてしまう。本実施形態に述べられる方法は、従来のＦＢＰ法よりも優れた画質で、また従来のＩＲ法よりも優れた計算的効率を達成する。これらの有利な結果は、逐次ランドウェバー再構成に基づくシングルステップから適応された、正則化制約で二つの入力方法を使用しながら達成される。
【００１６】
ランドウェバーアルゴリズムは、線形演算子Ａ（つまり、問題が有限次元における場合のマトリックス）に対して、線形方程式のシステム、ｐ＝Ａｘを解くことで、投影ｐからの画像ｘを埋め合わせる逐次処理法である。Ａが非特異であれば、その結果明示的な解はｘ＝Ａ−１ｐである。しかし、もしＡが悪い条件付けならば、明示的な解は、投影データｐにおけるノイズやエラーに影響を受けやすいので、その明示的な解はお粗末な選択（ｐｏｏｒ  ｃｈｏｉｃｅ）になってしまう。もしＡが特異ならば、この明示的な解は存在すらしない。ランドウェバーアルゴリズムは、以下の式を解くことで二次目的関数を最小化するための逐次処理法を使用することで、システムマトリックス方程式（２）を解くという、より強固な方法を提供する。
【００１７】
【数２】
2018015572.tif 000004
【００１８】
断層撮像のコンテキストにおいて、Ａは投影マトリックス、ｘは列ベクトルとして書かれた画像アレイ、ｐは列ベクトルとして書かれた投影データ、β正則化ファクタと呼ばれる、相対的な重み付けファクタであり、データ忠実化項に関連する正則化項の重要度を調整する。正方行列Ｒは、再構成がノイズに影響を受け過ぎないように、画像の平滑化を多少強化するために使用される。平滑化を促進する一つのやり方は、中央ピクセルとその周辺のピクセルとの間の差分を抑えることである。二次導関数であるラプラス演算子は、例えばマトリックスＲにおいて使用することができる。
【００１９】
ランドウェバーアルゴリズムは、更新方程式（３）を逐次的に解くことで、目的関数を最小化する。
【００２０】
【数３】
2018015572.tif 000005
【００２１】
ここで、ｘ（ｋ）は再構成画像のｋ番目の逐次処理、αは０＜α＜２／λ１２を満たす所定値として選択することができる関係項、λ１はマトリックスＡの最大特異値、そしてＡＴはマトリックスＡの転置であり、Ａが順投影演算子であるのと同様、逆投影演算子である。
【００２２】
米国特許番号８，９０８，９４２において説明されたように、参照することでその全体をこの実施形態に盛り込むが、k番目の逐次処理に対するランドウェバーアルゴリズムは、以下の式（４）の様に書き換えられ得る。
【００２３】
【数４】
2018015572.tif 000006
【００２４】
ここで、Ｈ（ｋ）及びＦ（ｋ）を式（５−１）、（５−２）の様に定義する。
【００２５】
【数５】
2018015572.tif 000007
【００２６】
Ｈ（ｋ）及びＦ（ｋ）を用いて、式（４）にて示したｋ番目の逐次処理に対するランドウェバーアルゴリズムは、以下の式（６）のように簡素化することができる。
【００２７】
【数６】
2018015572.tif 000008
【００２８】
つまり、再構成画像のｋ番目の逐次処理が、再構成画像のオリジナル投影データと初期推定ｘ（０）とに直接依存する。もし初期画像ｘ（０）がゼロに設定されたら、上の式は米国特許番号８，９０８，９４２において検討された場合のように簡略化する。しかし、本開示で述べられる方法に対して、ｘ（０）はゼロでないと仮定される。さらに、本開示に述べられる方法は、以下に述べられるように、ランドウェバーアルゴリズムの逐次処理間のエッジ保存デノイジング法を周期的に適用もする。
【００２９】
もし正則化パラメータβがゼロに設定されたら、式（６）は以下の式（７）のように表すことができる。
【００３０】
【数７】
2018015572.tif 000009
【００３１】
上記式（７）は、は窓付きランプフィルタ（ｗｉｎｄｏｗｅｄ  ｒａｍｐ  ｆｉｌｔｅｒ）を使用するＦＢＰと等価である。
【００３２】
再構成画像の二次元スライスに対し、演算子ＡＴによって表されるように順投影し、その後逆投影し、Ａは画像を伝達関数｜ω｜−１でフィルタリングすることと等価である。同様に、（ＡＴＡ）−１によって画像を掛け算することは、画像を伝達関数｜ω｜でフィルタリングすることと等価である。さらに、画像を恒等行列Ｉで掛け算することは、画像に何もしないということである。フーリエドメインにおいて、これは画像を単一の定数を有する伝達関数でフィルタリングすることと等価である。従って、画像を（Ｉ−αＡＴＡ）によって掛け算することは、画像を伝達関数（Ｉ−α／｜ω｜）でフィルタリングすることと等価である。
【００３３】
さらに、画像を（Ｉ−αＡＴＡ）ｋによって掛け算することは、画像をｋ回伝達関数（Ｉ−α／｜ω｜）でフィルタリングすることと等価であり、このことは、画像を（Ｉ−α／｜ω｜）ｋでフィルタリングすることと同じである。画像をＩ−（Ｉ−αＡＴＡ）ｋによって掛け算することは、画像を伝達関数Ｉ−（Ｉ−α／｜ω｜）ｋでフィルタリングすることと等価である。このようにして、空間周波数ドメインにおいて、上記特定された項は、伝達関数として表されてもよい。Ｈ（ｋ）に対する周波数ドメインに等しい伝達関数は、（Ｉ−α／｜ω｜）ｋであり、Ｆ（ｋ）に対する周波数ドメインに等しい伝達関数は、｜ω｜［Ｉ−（Ｉ−α／｜ω｜）ｋ］である。
【００３４】
次に、再構成画像において、鮮鋭なエッジを維持しつつ、正則化のデノイジング／平滑化を達成するために、エッジ保存デノイジング法がランドウェバー逐次処理の間に周期的に挿入することができる。エッジ保存デノイジング法無しで、ランドウェバー逐次処理は、１ステップＦＢＰ操作と共に実行されてよく、以下の式（８）の様に与えられ得る。
【００３５】
【数８】
2018015572.tif 000010
【００３６】
ｘ（０）はゼロに設定されている。逆投影と、ろ過作用の順番は変更されてもよい。
【００３７】
エッジ保存デノイジング法は、演算子Ｅを使用して示される。ここで、このＥの文字は、確率や統計学において使用される「期待値」のための表記法ではない。エッジ保存デノイジング演算子Ｅが、全てのｋランドウェバー逐次処理間に点在する場合に、方法は以下の式（９−１）、（９−２）ように表すことができる。
【００３８】
【数９】
2018015572.tif 000011
【００３９】
このアルゴリズムは、エッジ保存デノイジング制約でｋＮランドウェバー逐次処理への近似である。ランドウェバー逐次処理間にエッジ保存デノイジング演算子Ｅを周期的に適用することは、エッジ保存デノイジング演算子Ｅにより課された制約が、データ忠実化項について逐次処理と一緒に解かれる、という有利な効果を有し、その周期的な適用により、二つの入力方法（二つの入力とは、投影データｐと初期画像）は、データ忠実化項と正則化項との両方を含む目的関数を最小化するＩＲ法へのより近い近似となる。エッジ保存デノイジング演算子Ｅは、任意のエッジ保存デノイジング操作―二次または非二次―であってもよく、一方で正則化項βｘＴＲｘは、二次正則化に制限される。
【００４０】
多くのアプリケーションにおいて、ＩＲアルゴリズムは非常に多用途であるので、ＩＲアルゴリズムの使用が望まれる。例えば、ＩＲアルゴリズムは非二次制約を有することができて、たいていのエッジ保存制約が非二次である。ＦＢＰアルゴリズムは線形アルゴリズムであり、従って、ＦＢＰアルゴリズムは線形方程式を解く。もし目的関数が二次なら、目的関数の勾配は線形である。勾配をゼロに設定することで、線形方程式のセットが収集され、解くことができる。しかし、目的関数が非二次ならば、同様の事が真とは限らない。ランドウェバー逐次処理に対するＦＢＰアルゴリズムをｋ逐次処理のセクションへと分解することと、またエッジ保存デノイジング演算子Ｅを使用する非二次制約を適用することで、非二次制約の恩恵がランドウェバー逐次処理に対する１ステップＦＢＰアルゴリズムの計算的な効率と共に、実現できる。
【００４１】
次に図に関して、参照番号が様々な図を通して同一のまたは対応する部分を指し示すように、図１は、点在する正則化制約で二つの入力逐次ＦＢＰを実行するための一実行の方法１００のフロー概要図を示す。
【００４２】
方法１００のステップ１１０において、コンピュータ断層撮像（ＣＴ）投影データは、例えば、ＣＴスキャンを実行することから、またはメモリから以前に格納された投影データを呼び戻すことで、収集される。
【００４３】
方法１００のステップ１２０において、１ステップＦＢＰ法は、初期再構成画像を生成するために投影データについて実行される。例えば、１ステップＦＢＰ法は、ｋランドウェバー逐次処理に等価である１ステップＦＢＰ法であってよく、以下の式（１０）のように与えられる。
【００４４】
【数１０】
2018015572.tif 000012
【００４５】
次に、１ステップＦＢＰ法の結果はメモリに格納され、ＦＢＰ結果１２２として示される。このようにして、方法１００は、一ＦＢＰ操作のみを実行し、逐次処理毎に一つ以上の順投影と逆投影とを使用する、ＩＲ法に関する方法の計算的な不可を大いに低減する。
【００４６】
方法１００のステップ１３０において、正則化制約は、再構成画像に適用できる。例えば、正則化項は、デノイジングエッジ保存法を再構成画像に実行することで、再構成画像に適用されてよい。デノイジングエッジ保存法は、既知の方法ならば任意であってよく、フーバーフィルタ、メジアンフィルタ、双方向フィルタ、ガイドフィルタ、非局所平均フィルタ、全変動最小化正則化、その他の既知の正則化、異方性拡散フィルタ、またはその他の任意のデノイジング法を含む。
【００４７】
方法１００のステップ１４０において、ハイパスフィルタが再構成画像に適用される。例えば、ハイパスフィルタは、Ｈ（ｋ）によって定義されたようなハイパスフィルタの可能性がある。この特別なハイパスフィルタの目的は、初期画像を適切に処理することである。
【００４８】
方法１００のステップ１５０において、ハイパスされた画像は、ＦＢＰ結果と足し合わせる。
【００４９】
方法１００のステップ１６０において、正則化制約は、ステップ１５０の結果に適用される。正則化制約は、デノイジングエッジ保存法を実行することで、再構成画像へ適用することができる。デノイジングエッジ保存法は、既知の方法ならば任意であってよく、フーバーフィルタ、メジアンフィルタ、双方向フィルタ、ガイドフィルタ、非局所平均フィルタ、全変動最小化正則化、その他の既知の正則化、異方性拡散フィルタ、またはその他の任意のデノイジング法を含む。
【００５０】
方法１００のステップ１７０において、停止基準が満たされてきたかどうかの問い合わせがされる。停止基準は、例えば収束基準（例えば、現在と以前の逐次処理との間の変化率が所定のしきい値よりも小さいかどうか）および／または逐次処理数の基準（例えば、逐次処理の最大回数に達したかどうか）を含むことができる。もし、停止基準が満たされたら、方法１００は完了し、ステップ１６０からの結果が出力される。若しくは、方法は１４０−１６０を繰り返す。
【００５１】
このように、高速逐次処理アルゴリズムは、エッジ保存デノイジングなど、非二次正則化制約を有して実現される。さらに、この窓付きＦＢＰアルゴリズムは、従来のＦＢＰアルゴリズムではないが、それぞれループに対しては、逐次処理ランドウェバーアルゴリズムのｋ逐次処理と等価であり、ここでのｋは任意の正の整数でよい。非線形フィルタは、エッジ保存ノイズ平滑化フィルタ（例えばフーバー）、メジアンフィルタ、双方向フィルタ、ガイドフィルタなどでよい。加えて、特定のアプリケーションにおいて、正則化制約は、単なるエッジ保存より寧ろ、その正則化制約がエッジ増強するような更なるステップを取ることができる。ステップ１４０−１６０に対応するループの逐次処理数にかかわらず、一回のみの逆投影が必要とされ、順投影は必要とされない。
【００５２】
次に、図２に示された、エッジ保存法２００が説明される。方法２００は、沢山のエッジ保存デノイジング法の例のうちの一つである。方法２００は、エッジ保存デノイジング法Ｅとしてガイドフィルタを使用する。ガイドフィルタは、入力／出力関係を有し、以下の式（１１）のように与えられる。
【００５３】
【数１１】
2018015572.tif 000013
【００５４】
ピクセルｊに中心がある局所領域におけるピクセルｉに対して、ここでは、ａｊ、ｂｊを以下の式（１２−１）、（１２−２）ように定義する。
【００５５】
【数１２】
2018015572.tif 000014
【００５６】
ｘｉ（ｉｎｐｕｔ）は処理されていない画像のｉ番目のピクセル、ｘｉ（ｏｕｔｐｕｔ）は処理された画像のｉ番目のピクセル、μｊはピクセルｊに中心がある局所領域における入力画像の局所平均値、σｊはピクセルｊに中心がある局所領域における入力画像の局所分散、ａｊのバーは局所領域におけるａｊの平均値、ｂｊのバーは局所領域におけるｂｊの平均値、・（ドット）は所定のしきい値である。
【００５７】
特定の実行において、値ｂｊは代わりに以下の様に定義され、以下の式（１３）の様に表すことができる。
【００５８】
【数１３】
2018015572.tif 000015
【００５９】
ここでγは１よりも大きい制御パラメータである。この実行は、修正されたガイドフィルタと呼ばれる。
【００６０】
このガイドフィルタは、分散σｊと所定値・との相対的な大きさに依存して、異なって機能する。ガイドフィルタの動きは、次に述べられるが、大まかに３つの異なる場合に分けられてよい。これらの３つの場合は、それぞれステップ２３０、２４０、２５０に繋がっているステップ２２０で、３つの場合に対応する。
【００６１】
図２に示される通り、ステップ２０５は、ピクセルｊに中心がある領域を決定する。
【００６２】
次に、方法２００のステップ２１０は、どのように領域がデノイズされるかを決定する、分散σｊと所定値εとの間の相対的な大きさを比較するために、ピクセルｊに中心がある領域のための、上記特定された数を決定する。
【００６３】
方法２００のステップ２２０で、分散がしきい値よりもずっと小さいか、しきい値ぐらい強さが同位か（ｏｆ  ｔｈｅ  ｓａｍｅ  ｏｒｄｅｒ  ｏｆ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）、またはしきい値よりもずっと大きいか、どうかに基づきデノイジングのタイプが決定される。もし、分散がしきい値よりもずっと小さければ、ステップ２３０でガイドフィルタが平滑化法を近似させるようにして、領域はデノイズされる。もし分散がしきい値ぐらい強さで同位であれば、ステップ２４０でガイドフィルタが、半分平滑化と半分複写法を近似させるようにして、領域はデノイズされる。もし分散がしきい値よりもずっと大きければ、ステップ２５０でガイドフィルタが鮮鋭化法を近似させるようにして、領域がデノイズされる。方法２００のステップ２３０において、分散は、以下の式（１４−１）〜（１４−４）に示す様に、しきい値よりもはるかに小さい。
【００６４】
【数１４】
2018015572.tif 000016
【００６５】
この場合、ガイドフィルタは、画像をローパスフィルタするために平滑化モードにおいて操作し、修正されたガイドフィルタは、オリジナルのガイドフィルタと殆ど同じである。
【００６６】
方法２００のステップ２４０において、分散は、以下の式（１４−１）〜（１４−４）に示す様に、強さが同位である。
【００６７】
【数１５】
2018015572.tif 000017
【００６８】
そのようにして、この場合、ガイドフィルタは半分平滑化および半分複写モードで操作し、この修正されたガイドフィルタはオリジナルのガイドフィルタと殆ど同じである。
【００６９】
方法２００のステップ２５０において、分散は、以下の式（１６−１）〜（１６−４）に示す様に、しきい値よりもはるかに大きい。
【００７０】
【数１６】
2018015572.tif 000018
【００７１】
ここでのδは小さな正数である。この修正されたガイドフィルタは、ハイパスフィルタリングモードにおいて操作し、実際にはエッジを増強させる。
【００７２】
特定の実行において、ａｊおよびｂｊの定義において使用されるべき乗は、ステップ２３０、２４０、そして２５０のそれぞれに対応する、上記特定された３つの場合の間のより激しく推移をするように修正されてよい。例えば、項ａｊは、以下の（１７−１）又は（１７−２）の様に定義することができる。
【００７３】
【数１７】
2018015572.tif 000019
【００７４】
図３は、ＣＴ装置またはＣＴスキャナに含まれる放射線ガントリの実装を描いている。図３に図示されるように、放射線ガントリ５００は側面から見て描かれており、Ｘ線管５０１、環状フレーム５０２、そして多列または２次元アレイ型Ｘ線検出器５０３をさらに含む。Ｘ線管５０１およびＸ線検出器５０３は、環状フレーム５０２上に被検体ＯＢＪを横切って正反対に取り付けられ、環状フレーム５０２は、回転軸ＲＡの回りに回転可能に支持される。被検体ＯＢＪが図示された頁の奥の方向または手前の方向の軸ＲＡに沿って移動されながら、回転ユニット５０７は環状フレーム５０２を０．４秒／回転もの高速で回転させる。
【００７５】
本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像撮像装置は、付随する図面を参照しながら以下に説明される。Ｘ線ＣＴ装置は、様々なタイプの装置を含んでいることに留意されたい。具体的には、Ｘ線管とＸ線検出器とが検査される予定の被検体の周辺を一緒に回る回転／回転型機構と、そして多数の検出器素子がリング状または水平状に配置されており、Ｘ線管のみが検査される被検体の周辺を回る固定／回転型機構とがある。本開示は、いずれのタイプにも適用可能である。今回は、現在の主流である回転／回転型機構が例示される。
【００７６】
Ｘ線ＣＴ装置は高電圧発生器５０９をさらに含み、Ｘ線管５０１がＸ線を生成するように、高電圧発生器５０９はスリップリング５０８を通して、Ｘ線管５０１に印加される管電圧を生成する。Ｘ線は、被検体ＯＢＪに向かって照射され、被検体ＯＢＪの断面領域が円で表される。例えば、Ｘ線管５０１は、第二のスキャン間の平均Ｘ線エネルギーよりも小さい、第一のスキャン間の平均Ｘ線エネルギーを有する。このようにして、二回以上のスキャンが、異なるＸ線エネルギーに対応して収集することができる。Ｘ線検出器５０３は、被検体ＯＢＪを通り抜けて伝播してきた照射Ｘ線を検出するために、被検体ＯＢＪを挟んでＸ線管５０１から反対側に位置している。Ｘ線検出器５０３は、個々の検出器素子または検出器ユニットをさらに含む。
【００７７】
ＣＴ装置は、Ｘ線検出器５０３から検出された信号を処理するための、その他のデバイスをさらに含む。データ収集回路またはデータ収集システム（ＤＡＳ）５０４は、それぞれのチャンネルに対するＸ線検出器５０３からの出力信号を電圧信号に変換し、その電圧信号を増幅し、さらにその電圧信号をデジタル信号へと変換する。Ｘ線検出器５０３およびＤＡＳ５０４は、１回転当たりの所定全投影数（ＴＰＰＲ）を処理するように構成されている。
【００７８】
上述のデータは、非接触データ送信装置５０５を通して、放射線ガントリ５００外部のコンソール内に収容された、前処理デバイス５０６へと送られる。前処理デバイス５０６は、ローデータに関する感度補正など、特定の補正を実行する。格納デバイス５１２は、再構成処理直前のステージで、投影データとも呼ばれる結果データを格納する。格納デバイス５１２は、再構成デバイス５１４、入力デバイス５１５、ディスプレイ５１６と共に、データ／制御バス５１１を通して、システムコントローラ５１０に接続されている。システムコントローラ５１０は、ＣＴシステムを駆動させるのに十分なレベルに達するまで電流を制限する電流調整器５１３を制御する。
検出器は、どんな世代のＣＴスキャナシステムであっても、患者に対して回転されるおよび／または固定される。一実行において、上述のＣＴシステムは、第三世代ジオメトリシステムと第四世代ジオメトリシステムとが組み合わせられた例であってもよい。第三世代ジオメトリシステムにおいて、Ｘ線管５０１とＸ線検出器５０３とは、環状フレーム５０２上に正反対に取り付けられ、環状フレーム５０２が回転軸ＲＡの周りを回転する時に、被検体ＯＢＪの周りを回転する。第四世代ジオメトリシステムにおいて、検出器は患者の周辺に固定して取り付けられており、Ｘ線管は患者の周辺を回転する。代替的な実施形態において、放射線ガントリ５００は、Ｃアームおよびスタンドによって支持されている、環状フレーム５０２上に配置された多数の検出器を有する。
【００７９】
格納デバイス５１２は、Ｘ線検出器ユニット５０３でＸ線照射量を描出する計測値を格納することができる。さらに、格納デバイス５１２は、ＣＴ画像再構成、物質分解、そして本開示で述べられた方法１００や方法２００を含む、散乱予測や補正法を実行するための専用プログラムを格納できる。
【００８０】
再構成デバイス５１４は、本実施形態で説明された方法１００や方法２００を実行することができる計算部（プロセッサ）である。さらに、再構成デバイス５１４は、必要に応じボリュームレンダリング処理や画像差分処理など、前再構成処理画像処理を実行できる。なお、再構成デバイス５１４の構成を有する医用画像処理装置、或いは再構成デバイス５１４によって実現される機能をコンピュータに実現させるプログラムによっても、医用画像撮像装置から受け取った投影データを用いて、本実施形態で説明された方法１００や方法２００を実行することができる。
【００８１】
前処理デバイス５０６によって実行された投影データの前再構成処理は、例えば検出器キャリブレーション、検出器非直線性、極性効果に対する補正を含むことができる。
【００８２】
再構成デバイス５１４によって実行される後再構成処理は、画像フィルタリングや画像平滑化、ボリュームレンダリング処理、そして画像差分処理を、必要に応じて含むことができる。画像再構成処理は、フィルタ逆投影を使用しながら、例えば方法１００の二つの入力ＦＢＰを実行できる。更に再構成デバイス５１４は、メモリを使って、例えば投影データ、再構成画像、キャリブレーションデータやパラメータ、そしてコンピュータプログラムを格納できる。
【００８３】
再構成デバイス５１４は、特定用途向け集積回路(ＡＳＩＣ)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(ＦＰＧＡ)、または複合プログラマブル論理デバイス(ＣＰＬＤ)など、個々の論理ゲートとして実行可能な、ＣＰＵ（処理回路）を含むことができる。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ実行は、ＶＨＤＬ、ベリログ、またはその他のハードウェア記述言語でコード化されていてもよく、そしてそのコードはＦＰＧＡまたはＣＰＬＤにおいて直接電子メモリ内に格納されてもよいし、あるいは個別の電子メモリとして格納されてもよい。さらに、格納デバイス５１２は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、またはＦＬＡＳＨメモリなど、不揮発性メモリであってもよい。格納デバイス５１２は、静的または動的ＲＡＭなど揮発性でよい。マイクロコントローラやマイクロプロセッサなどプロセッサは、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤと、メモリとの間の相互作用と同様、電子メモリを管理するために提供されていてもよい。
【００８４】
代替的に、再構成デバイス５１４におけるＣＰＵは、本開示で説明された機能を実行する一連のコンピュータ可読指示を含んでいるコンピュータプログラムを実行することができ、そのコンピュータプログラムは、任意の上述の非一時的電子メモリおよび／またはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨドライブ、またはその他の任意の既知の格納媒体に格納されている。さらに、コンピュータ可読指示は、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、またはそれらの組み合わせで提供されてもよく、所定のオペレーティングシステムや、当業者にとっては既知のその他のオペレーティングシステムがプロセッサと一体となって実行する。さらに、ＣＰＵは、指示を実行するために並行して協同的に動く、マルチプルプロセッサとして実行することができる。
【００８５】
一実行において、再構成画像は、ディスプレイ５１６上に映し出すことができる。ディスプレイ５１６は、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤ、または当業者にとって既知のその他のディスプレイであってもよい。
格納デバイス５１２は、ハードディスクドライブ、ＣＤ-ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当業者にとって既知のその他の格納メディアであってもよい。
【００８６】
特定の実施形態が本開示で述べられてきた一方で、これらの実施形態は実例の方法のみで提示されており、開示の範囲を限定する意図はない。実に、本開示で述べられた新たな方法、装置やシステムは、他の様々な形態で具体化されてよく、更には、本開示の精神から乖離することなく、本開示に述べられた方法、装置やシステムの形式で省略、置き換え、変更がなされてもよいだろう。
【符号の説明】
【００８７】
５００…放射線ガントリ、５０１…Ｘ線管、５０２…環状フレーム、５０３…Ｘ線検出器、５０４…データ収集システム、５０５…非接触データ送信装置、５０６…前処理デバイス、５０７…回転ユニット、５０８…スリップリング、５０９…高電圧発生器、５１０…システムコントローラ、５１１…データ／制御バス、５１２…格納デバイス、５１３…電流調整器、５１４…再構成デバイス、５１５…入力デバイス、５１６…ディスプレイ
【図１】
2018015572.tif 000020
【図２】
2018015572.tif 000021
【図３】
2018015572.tif 000022