(57)【要約】  動きは、ヘリカル・コーンビームCTにおけるアーチファクトの最も重要なソースの１つである。投影データに相当する逆方向の放射線を比較することによって、動きの量を推定することができ、次いで、相当する動きアーチファクトの抑制を本発明の例示的な実施例によって行うことができる。動きアーチファクト補償の方法は、近似再構成アルゴリズム及び正確な再構成のアルゴリズムにおいて実施することができる。効果的には、データ獲得中の動きが自動的に検出され、かつ、関連した動きアーチファクトを適応的に抑制することができる。
2007521906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心物体の投影データ群において動きアーチファクトを補償する方法であって、前記投影データ群は、ビームを生成する電磁気放射源によって、かつ、前記ビームを検出する放射検出器によって獲得され、
差に基づいた動きアーチファクトについて前記投影データ群を補償し、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群をもたらす工程と、
前記関心物体を前記動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって、動きアーチファクト補償画像をもたらす工程とを備え、
第１の放射線及び第２の放射線は前記投影データ群の投影データを作成し、
前記第１の放射線及び前記第２の放射線は単一の物点を通過する逆方向の放射線であり、
前記第１の放射線の前記投影データと前記第２の放射線の前記投影データとの差を判定する工程を更に備え、
前記第１の放射線の前記投影データと前記第２の放射線の前記投影データとの前記差は、動きアーチファクトをもたらす、前記関心物体の動きによることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記第１の放射線と前記第２の放射線との差の前記判定が、
前記第１の放射線及び前記第２の放射線を前記投影データに基づいて選択する工程と、
前記第１の放射線と前記第２の放射線との間の前記差が所定閾値よりも大きいか否かを判定する工程とを更に備え、
前記差が前記所定閾値よりも大きい場合、前記投影データの動きアーチファクト補償が行われることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、前記第２の放射線が隣接放射線から補間されることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法であって、
前記関心物体は複数の物点を備え、
前記複数の物点のうちの第１の物点の再構成は正確な再構成アルゴリズムによって行われ、
前記動きアーチファクトが前記第１の物点の動きから生じる場合、前記動きアーチファクトは、前記正確な再構成アルゴリズムによる前記第１の物点の前記再構成に先行する、前記動きアーチファクトの領域内の投影データの低域通過フィルタリングによって補償されることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項4記載の方法であって、
前記放射源は前記関心物体の周りを移動し、
前記正確な再構成のアルゴリズムは、前記放射源の半回転と３つの半回転とのうちの一方から生じる投影データを用いることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４記載の方法であって、前記低域通過フィルタリングの特性が前記動きアーチファクトの領域内の前記投影データの特性に相当することを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法であって、
前記関心物体は複数の物点を備え、
第１の物点の再構成は近似再構成アルゴリズムによって行われ、
オーバースキャン範囲を前記第１の物点の再構成に用い、
前記動きアーチファクトが前記第１の物点の動きから生じる場合、前記動きアーチファクトは、前記オーバースキャン範囲を増加させることによって補償されることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項7記載の方法であって、
前記第１の物点はＰＩ線に属し、該ＰＩ線上では、動きが検出されており、
前記オーバースキャン範囲の前記増加は、前記動きアーチファクトの領域における前記投影データの特性に相当することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項７記載の方法であって、前記近似再構成アルゴリズムは、WEDGEアルゴリズムとPIフィルタリング逆投影アルゴリズムとの一方であることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１記載の方法であって、
前記電磁気放射源が多光X線源であり、
該多光X線源は前記関心物体の周りをヘリカル・パスに沿って移動し、
前記ビームは、コーンビーム幾何形状とファンビーム幾何形状とのうちの一方を有することを特徴とする方法。
【請求項１１】
データ処理装置であって、
データ群を記憶するメモリと、
関心物体の投影データ群において動きアーチファクト補償を行うデータ・プロセッサとを備え、該データ・プロセッサは、
ビームを生成する電磁気放射の回転源によって、かつ、前記ビームを検出する放射検出器によって獲得された前記データ群をロードし、
差に基づいた動きアーチファクトについて前記投影データ群を補償し、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群をもたらし、
前記関心物体を前記動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって、動きアーチファクト補償画像をもたらし、
第１の放射線及び第２の放射線は前記投影データ群の投影データを作成し、
前記第１の放射線及び前記第２の放射線は単一の物点を通過する逆方向の放射線であり、
前記第１の放射線の前記投影データと前記第２の放射線の前記投影データとの差を更に判定し、
前記第１の放射線の前記投影データと前記第２の放射線の前記投影データとの前記差は、動きアーチファクトをもたらす、前記関心物体の動きによるものであるよう構成されることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項１２】
関心物体の投影データ群において動きアーチファクト補償を行うコンピュータ・プログラムであって、該コンピュータ・プログラムは、プロセッサに、該コンピュータ・プログラムが前記プロセッサ上で実行されると、
ビームを生成する電磁気放射の回転源によって、かつ、前記ビームを検出する放射検出器によって獲得された前記データ群をロードし、
差に基づいた動きアーチファクトについて前記投影データ群を補償し、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群をもたらし、
前記関心物体を前記動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって、動きアーチファクト補償画像をもたらす動作を行わせ、
第１の放射線及び第２の放射線は前記投影データ群の投影データを作成し、
前記第１の放射線の前記投影データと前記第２の放射線の前記投影データとの差を判定する動作を更に行わせ、
前記第１の放射線の前記投影データと前記第２の放射線の前記投影データとの前記差は、動きアーチファクトをもたらす、前記関心物体の動きによることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば医療適用例における、画像処理の分野に関する。特に本発明は、投影データ群における動きアーチファクト補償の方法、データ処理装置、及びそれぞれのコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多色X線源などの多色放射源を備えるCTスキャナでは、多色X線ビームが物質を通って進み、光子は、それが通って進む物質の特性によって吸収されるか、又は散乱させられる。コーンビーム・コンピュータ・トモグラフィ（CT）システムの導入によって、いくつかの利点が提供される。単一スライスCTシステムと比較すれば、データ獲得の時間を削減することが可能であり、X線管の出力がより効率的に用いられ、それによって、管の熱管理がより容易になり、許容可能な走査時間を達成するためにz分解能を損なう必要性はもう存在しなくなる。しかし、コーンビームCTシステムを用いるうえでの主たる課題は、適切な再構成アルゴリズムを見つけることである。過去数年間の文献の多数が、ソース検出器システムのヘリカル・パス中に獲得されるコーンビーム投影の再構成という課題に対処している。これまで、正確なアルゴリズム又はある程度正確なアルゴリズムは、PI獲得及び３-PI獲得についてのみ存在している。あるいは、PI-FBP、  WEDGEやWEDGE-PIなどの近似アルゴリズムを用い得る。
【０００３】
動きは、ヘリカル・コーンビームCTにおけるアーチファクトの最も重要なソースの１つである。このことは、従来技術による正確な手法を再構成に用いる場合に特にあてはまる。通常、こうした手法は、各物点の再構成のために投影データのちょうどn-PIの角範囲を用いる。この特徴は、特定の物点の再構成に用いる第１の放射線及び最後の放射線がちょうど同じであるが、両側から得られるということを示唆している。動きアーチファクトは弓形に見えるが、それは、第１の放射線と最後の放射線との不一致による。WEDGEのような近似手法によって、いわゆるオーバースキャン重み付けによりこの問題が緩和される。この場合、大きなオーバースキャン範囲を用いることによって動きアーチファクトをうまく抑制することと、小さなオーバースキャン範囲を用いることによって静的な場合の最良画像品質とのトレードオフを見つけなければならない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、改良された動きアーチファクト補償を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１記載の本発明の例示的な実施例によれば、上記目的は、関心物体の投影データ群における動きアーチファクト補償の方法によって解決することができ、投影データ群は、ビームを生成する電磁気放射源により、かつビームを検出する放射検出器により獲得される。本発明のこの例示的な実施例によれば、第１の放射線の投影データと第２の放射線の投影データとの差が判定され、その後、投影データ群は、この差に基づいて動きア―チファクトが補償され、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群がもたらされる。その後、関心物体が動きアーチファクト補償投影データ群から再構成され、それによって動きアーチファクト補償画像がもたらされる。第１の放射線及び第２の放射線によって、投影データ群の投影データが作成される。第１の放射線及び第２の放射線は、第１の物点を通って進む逆方向の放射線であり、第１の放射線の投影データと第２の放射線の投影データとの差は、動きアーチファクトをもたらす、関心の物体の動きによるものである。
【０００６】
すなわち、画像は関心物体から得られ、2回（1回目は第１の放射線により、かつ、2回目は第２の放射線による。何れの放射線も単一の物点を通過する。）、測定されている投影データは互いに比較される。第１の放射線から生じる投影データと第２の放射線から生じる投影データとの間の差が判定される場合、投影データ群は、この差に応じて、動きアーチファクトが補償される。動きアーチファクトの補償後、関心物体の再構成が、動きアーチファクト補償投影データ群に基づいて行われる。
【０００７】
更に、請求項１１記載の通り、データ群を記憶するメモリと、関心物体の投影データ群において動きアーチファクト補償を行うデータ・プロセッサとを備えるデータ処理装置を提供する。データ・プロセッサは、ビームを生成する電磁気放射の回転源により、かつビームを検出する放射検出器により獲得されるデータ群をロードする工程と、ビームの第１の放射線の投影データとビームの第２の放射線の投影データとの間の差を判定する工程と、上記差に基づいて投影データ群を動きアーチファクトについて補償し、それによって動きアーチファクト補償投影データ群をもたらす工程と、関心物体を動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって動きアーチファクト補償画像をもたらす工程とを行うよう構成される。第１の放射線及び第２の放射線によって投影データ群の投影データが生成され、これらの放射線は、単一の物点を通って進む逆方向の放射線である。更に、第１の放射線の投影データと第２の放射線の投影データとの間の差は、動きアーチファクトをもたらす、関心物体の動きによる。
【０００８】
効果的には、このことは、動きアーチファクトを備える画像の画像品質の向上を可能にするものであり得る。
【０００９】
本発明は、例えば、画像プロセッサ上などのプロセッサ上で実行することができるコンピュータ・プログラムにも関する。そうしたコンピュータ・プログラムは、例えば、ＣＴスキャナ・システムの一部であり得る。本発明の例示的な実施例によるコンピュータ・プログラムは、請求項１２に記載している。こうしたコンピュータ・プログラムは好ましくは、データ・プロセッサの作業メモリにロードすることができる。データ・プロセッサは、よって、本発明の方法の例示的な実施例を行うよう装備される。コンピュータ・プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ上などのコンピュータ判読可能媒体上に記憶することができる。コンピュータ・プログラムは、ワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）などのネットワークを介して提示することもでき、そうしたネットワークからデータ・プロセッサの作業メモリにダウンロードすることができる。
【００１０】
効果的には、第１の放射線から生じる投影データと第２の放射線から生じる投影データの比較は、走査中に自動的に行うことができ、それは、高速動きアーチファクト補償につながり得る。
【００１１】
請求項２記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、第１の放射線と第２の放射線との差の判定は、第１の放射線及び第２の放射線を投影データに基づいて選択する工程と、第１の放射線と第２の放射線との間の差が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する工程であって、差が所定の閾値よりも大きい場合、投影データ群の動きアーチファクト補償が行われる工程を更に備える。
【００１２】
効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、第１の放射線と第２の放射線との間の差が所定の閾値を超えない場合、投影データ群の動きアーチファクト補償は何ら行われない。したがって、特定の閾値を選択することによって、動きアーチファクト補償アルゴリズムの感度を個々のニーズによって設定することができる。
【００１３】
本発明の別の例示的な実施例を請求項３に記載する。請求項３では、第２の放射線は、隣接する放射線から補間される。したがって、第１の放射線のちょうど逆方向に元の第２の放射線が存在しない場合、そうした第２の放射線は、隣接する放射線からの補間によって生成することができる。こうした放射線は、補間された第２の放射線に相当する補間投影データの近傍で獲得された投影データに相当する放射線であり得る。
【００１４】
請求項４記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、関心物体は、複数の物点を備え、複数の物点のうちの第１の物点の再構成は、正確な再構成アルゴリズムによって行われる。更に、動きアーチファクトが第１の物点の動きから生じる場合、動きアーチファクトは、正確な再構成アルゴリズムによる第１の物点の再構成に先行する、動きアーチファクトの領域内の投影データの低域通過フィルタリングによって補償される。
【００１５】
効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、これは、大きな領域にわたって不一致を不鮮明にすることができ、よって、動きアーチファクトの激しさを弱めることができる。
【００１６】
請求項５記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、放射源は関心物体の周りを移動し、正確な再構成アルゴリズムは、放射線の半回転と３つの半回転とのうちの一方から生じる投影データを用いる。
【００１７】
効果的には、放射源の半回転から生じる投影データを用いることによって、逆方向の第１の放射線及び第２の放射線を、小型検出器アレイでも容易にかつすばやく検出することができる。
【００１８】
本発明の別の例示的な実施例は、請求項６に記載されており、請求項６では、低域通過フィルタリングの特性は、動きアーチファクトの領域における投影データの特性に相当する。効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、フィルタ閾値を、動きアーチファクトの激しさによって動的に選択することができる。
【００１９】
請求項7記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、関心物体は、複数の物点を備え、第１の物点の再構成は、近似再構成アルゴリズムによって行われる。オーバースキャン範囲を、第１の物点の再構成に用いる。動きアーチファクトが第１の物点の動きから生じる場合、動きアーチファクトは、オーバースキャン範囲を増加させることによって補償する。効果的には、この手順によって、画像品質の局所最適化が可能になる。
【００２０】
請求項８記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、第１の物点はＰＩ線に属する。ＰＩ線上では、動きが検出されており、オーバースキャン範囲の増加は、動きアーチファクトの領域における投影データの特性に相当する。効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、オーバースキャン範囲を、動きアーチファクトの激しさによって設定することができる。すなわち、幾分支配的な動きアーチファクトは、大きなオーバースキャン範囲につながり得るものであり、より小さな動きアーチファクトは小さなオーバースキャン範囲につながり得る。例えば、第１の放射線と第２の放射線との間の差に基づいたオーバースキャン範囲のこの動的な設定は、すばやくかつ個別の動きアーチファクト補償につながり得る。
【００２１】
請求項９記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、近似再構成アルゴリズムは、WEDGEアルゴリズムとPIフィルタリング逆投影アルゴリズム(PI-FBP)との一方である。よって、動きアーチファクトの高感度を達成することができる。
【００２２】
請求項１０記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、電磁気放射源は、関心物体の周りをヘリカル・パスに沿って移動する多光X線源である。更に、ビームは、コーンビーム幾何形状とファンビーム幾何形状との一方を有する。
【００２３】
多光X線の適用は効果的であるが、それは、多光X線は、生成するのが容易であり、好適な画像分解能を備えるからである。更に、CTスキャナ・システムの幾何形状は種々の設計（例えば、コーンビームやファンビームの幾何形状など）のものであり得るので、本発明の例示的な実施例の方法は、複数の別々のスキャナ・システムに施すことができ、かつ、CTスキャナ・システムに限定しなくてもよい。
【００２４】
投影データ群における動きアーチファクトを、互いに逆方向であり、投影データ（動きがない場合には差を示さない）を作成する第１の放射線と第２の放射線との間の差を判定することによって検出することを本発明の例示的な実施例の要点としてみることができる。差を判定した後、投影データ群は、差の大きさによって動きアーチファクトが補償される。これによって、再構成画像において画像品質が更に良くなるようにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明の前述及びその他の局面は、以下で説明する実施例から明らかであり、そうした実施例を参照しながら明らかになるであろう。
【００２６】
本発明の例示的な実施例を以下の添付図面を参照して以下に説明する。
【実施例】
【００２７】
図１は、本発明によるCT（コンピュータ・トモグラフィ）スキャナ・システムの例示的な実施例を示す。この例示的な実施例を参照して、本発明を医療撮像の適用例について説明する。しかし、本発明は医療撮像分野における適用例に限定されず、手荷物のアイテムにおける危険物（爆発物など）を検出するための適用例（手荷物検査など）や他の産業用適用例（マテリアル・ハンドリングなど）に用いることができる。
【００２８】
図１に示すスキャナは、コーンビームCTスキャナである。図１に表すCTスキャナは、回転軸２を中心に回転可能なガントリ１を備える。ガントリはモータ３によって駆動される。参照番号４は、本発明の一局面によれば多光放射を発する放射源（X線源など）を表す。
【００２９】
参照番号５は、放射源からコーン（円錐）状放射ビーム６へ発せられる放射ビームを形成するアパーチュア・システムを表す。
【００３０】
コーンビーム６は、ガントリ１の中心に、すなわち、CTスキャナの検査領域内に配置された関心物体７を貫通し、検出器８上に当たるように向けられる。図１から分かり得るように、検出器８は、検出器８の表面にコーンビ―ム６が及ぶように放射源４の反対側にあるガントリ１上に配置される。図１に表す検出器８は複数の検出器エレメントを備える。
【００３１】
関心物体７の走査中に、放射源４、アパーチュア・システム５及び検出器８を、矢印１６によって示す方向にガントリ１に沿って回転させる。ガントリ１を放射源４、アパーチュア・システム５及び検出器８とともに回転させるために、モータ３はモータ制御装置１７に接続され、モータ接続装置１７は計算装置１８に接続される。
【００３２】
図１では、関心物体をコンベイヤ・ベルト１９上に配置させる。関心物体７の走査中、ガントリ１が患者７の周りを回転する一方で、コンベイヤ・ベルト１９は、ガントリ１の回転軸２に平行の方向に沿って関心物体７を移動させる。これによって、関心物体７がヘリカル・スキャン・パスに沿って走査される。コンベイヤ・ベルト１９を走査中に停止させて、それによって単一スライスを測定することもできる。コンベイヤ・ベルト１９を、例えば、関心物体７が患者である医療適用例において提供するかわりに、可動テーブルが用いられる。しかし、説明したケースの全てにおいて、回転軸２に平行する方向での移動がないが、回転軸２の周りのガントリ１の回転のみがある全周走査を行うことも考えられる。
【００３３】
検出器８は計算装置１８に接続される。計算装置１８は検出結果、すなわち、検出器８の検出器エレメントからの読み出しを受け、読み出しに基づいて走査結果を判定する。検出器８の検出器エレメントを、関心物体によってコーンビーム６にもたらされる減衰を測定するよう構成することができる。更に、ガントリ１の移動をモータ３及び２０と、又はコンべイヤ・ベルト１９と連係させるためにモータ制御装置１７と通信する。
【００３４】
計算装置１８を、検出器８の読み出しから画像を再構成するよう構成することができる。計算装置１８によって生成される画像は、ディスプレイ（図１に図示せず）にインタフェース２２を介して出力することができる。
【００３５】
計算装置はデータ・プロセッサによって実現することができる。計算装置を、検出器８の検出器エレメントからの読み出しに基づいて画像における動きアーチファクト補正補償を行うよう構成することもできる。本発明の局面によれば、この動きアーチファクト補償を第１の放射線と第２の放射線との間の差を判定することによって行うことができ、第１の放射線及び第２の放射線は逆方向の放射線であり、第１の放射線と第２の放射線との差は、動きアーチファクトをもたらす、関心物体の動きによる。以下では、動きアーチファクトを、判定された差に基づいて補償し、それによって動きアーチファクト補償投影データ群をもたらすことができる。その後、関心物体を動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって動きアーチファクト補償画像をもたらすことができる。
【００３６】
更に、計算装置は、ビームを生成する電磁気放射の回転源によって、かつ、ビームを検出する放射検出器によって獲得されたデータ群をロードする工程を行うことによって関心物体の投影データ群における動きアーチファクト補償を行うよう構成することができる。その後、第１の放射線と第２の放射線との間の差を判定し、第１の放射線及び第２の放射線は逆方向の放射線であり、第１の放射線と第２の放射線との間の差は、動きアーチファクトをもたらす、関心物体の動きによるものである。第１の放射線及び第２の放射線は、投影データ群の投影データに相当する。その後、投影データ群は、差に基づいた動きアーチファクトについて補償され、それによって動きアーチファクト補償投影データ群がもたらされる。上記補償後、関心物体を動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって動きアーチファクト補償画像をもたらすことができる。
【００３７】
更に図１から分かり得るように、計算装置１８をスピーカ２１に接続して、例えば、アラームを自動的に出力することができる。
【００３８】
以下では、いくつかの近似ヘリカル・コーンビーム再構成アルゴリズムの基本形式を短く説明する。X線フォーカス
【００３９】
【数１】
2007521906.tif 000003
がヘリカル軌跡
に沿って動いている。
【００４０】
【数２】
2007521906.tif 000004
ピッチPは、その場合、
P=2πh
である。
【００４１】
考えられる1つの検出器は、中央の放射線に常に垂直であり、z方向にフォーカスとともに動く仮想プレーナ検出器である。これは、フォーカス位置λ毎に、
【００４２】
【数３】
2007521906.tif 000005
に規定される２つの座標u及びｖ（図2aを参照されたい。）によって特徴付けることが可能である。
【００４３】
これは、各投影値が三つ組（u,v,λ）によって特徴付けられることを表す。２つの垂直ベクトル
【００４４】
【数４】
2007521906.tif 000006
及び
【００４５】
【数５】
2007521906.tif 000007
（正のｚ方向を指し示し、よって
【００４６】
【数６】
2007521906.tif 000008
である。）が仮想検出器に及ぶ。ベクトル
【００４７】
【数７】
2007521906.tif 000009
は、
【００４８】
【数８】
2007521906.tif 000010
によって規定することができ、これは、仮想検出器に垂直であり、X線フォーカスを指し示す。別の仮想検出器は、へリックスの２つの連続した回転によって区切られたPIウィンドウ（又はタム-ダニエルソン・ウィンドウ）である。これは、
【００４９】
【数９】
2007521906.tif 000011
によって仮想プレーナ検出器の座標によって表すことができる。ここで、
【００５０】
【数１０】
2007521906.tif 000012
である。
【００５１】
PIウィンドウはデータ獲得手法を確実にし、これは、物体関数の正確な再構成について原則として完全であるが、非冗長でもある。
【００５２】
元のPIウィンドウは、ヘリカル・ピッチの1倍又は複数倍によるPIウィンドウの対称拡張によっていわゆるn-PIウィンドウに一般化することができる。仮想プレーナ検出器の座標によって表されるn-PIウィンドウの上限及び下限は、
【００５３】
【数１１】
2007521906.tif 000013
である。
【００５４】
PIウィンドウ及びn-PIウィンドウの重要性は、特定のソース位置λで測定される投影データ全てから、これらのウィンドウの下限又は上限に位置するデータのみが逆方向からも測定されることによる。よって、これらのデータのみを、動きを検出するよう本発明において用いる。
【００５５】
PI-FBPアルゴリズム
PIフィルタリング逆投影アルゴリズム（PI-FBPアルゴリズム）は、ヘリカル軌跡の近似再構成アルゴリズムである。これは、基本的には、
●これはPIウィンドウ内の投影データのみを処理する。
【００５６】
●データは、平行ビーム幾何形状に再度入れられる。
【００５７】
●新たに入れられたデータをコーン角の余弦によって予め重み付ける（これは、X線の種々のパス長を補償し、z方向において均質な物体を正確に再構成することが可能であることを確実にする。）
●行毎にランプ・フィルタリングを行う。
【００５８】
●フィルタリングされた投影データの逆投影を行う。
というように機能する。
【００５９】
データを再度入れることは、
【００６０】
【数１２】
2007521906.tif 000014
によって表す、座標系における変更に相当する。ここで、
【００６１】
【数１３】
2007521906.tif 000015
である（図２ｂを参照されたい。）。
【００６２】
上記式では、γはファン角であり、tは、xy平面に投影された場合の線積分のz軸までの距離であり、θはこの線積分とx軸との間の角度である。n-PIウィンドウの上限及び下限のs座標は、
【００６３】
【数１４】
2007521906.tif 000016
（式（１））であることが短い計算によって示される。ここで、n-PIウィンドウの場合、
【００６４】
【数１５】
2007521906.tif 000017
である。
【００６５】
既に述べたように、平行ビーム幾何形状に再度入れた後、投影データが、円錐角κの余弦（
【００６６】
【数１６】
2007521906.tif 000018
である）によって重み付けされる。
【００６７】
その後、データは（２D平行ビーム再構成におけるように）t方向にランプ・フィルタリングされる。最後に、座標（x,y,z）を備えたボクセル毎に、逆投影を行って物体関数g(x,y,z)を計算する。
【００６８】
【数１７】
2007521906.tif 000019
以下の関係を表す（図３を参照されたい。）。
【００６９】
【数１８】
2007521906.tif 000020
(x,y,z)から点Qまでの距離μは、
【００７０】
【数１９】
2007521906.tif 000021
である。
【００７１】
s座標の場合、以下の関係を表す（図４を参照されたい。）。
【００７２】
【数２０】
2007521906.tif 000022
したがって、
【００７３】
【数２１】
2007521906.tif 000023
である。
【００７４】
ボクセル毎に、逆投影を、Δθ=πの角範囲に相当するPIウィンドウに属するx線についてのみ行うことができる。これは、X線（いわゆるPI線）がPIウィンドウに入る時点
をボクセル毎に計算し（このPI線の場合、s=hπ/2である。）、その座標（t,θ,s）SRを判定しなければならないことを意味する。このとき、SRはサンライズ（SunRise）の略である。同じPI線が「サンセット」（X線がPIウィンドウを離れる。）の場合に存在し、ここで、θSS=θSR+π、tss=−tSR、及びSss=−hπ/2である。
【００７５】
WEDGEアルゴリズム
WEDGEアルゴリズムは、ヘリカル軌跡の近似再構成アルゴリズムでもある。これは、基本的には、
●データは、平行ビーム幾何形状に再度入れられる（PI−FBPアルゴリズムと比較すると異なる、以下を参照されたい。）。
【００７６】
●新たに入れられたデータをコーン角の余弦によって予め重み付ける（これは、X線の種々のパス長を補償し、z方向において均質な物体を正確に再構成することが可能であることを確実にする。）
●行毎にランプ・フィルタリングを行う。
【００７７】
●フィルタリングされた投影データの逆投影を行う。
というように機能する。
【００７８】
データを再度入れることは、PI-FBPアルゴリズムと同一である。しかし、これは検出器の高さを表す座標に対しては異なる。PI-FMPアルゴリズムの場合、仮想プレーナ検出器からPI幾何形状への座標変換を既に示している。
【００７９】
【数２２】
2007521906.tif 000024
WEDGEアルゴリズムの場合、相当する座標変換は、
【００８０】
【数２３】
2007521906.tif 000025
である。
【００８１】
残りの変換vw（u,v,λ）は以下の関係から導き出すことができる（図５及び図６を参照されたい。）。
【００８２】
【数２４】
2007521906.tif 000026
PI-FMP幾何形状におけるsとWEDGE幾何形状におけるvwとの関係が得られる。
【００８３】
【数２５】
2007521906.tif 000027
（式（２））
PI-FBPアルゴリズムの場合、WEDGEビームに再度入れた後、投影データをコーン角の余弦によって予め重み付けて物体の正確な再構成を確実にし、これはz方向に均質である。その後、t方向におけるランプ・フィルタリングが施される。最後に、逆投影が、ボクセル(x,y,z)毎に、フィルタリングされた投影データによって行われる。WEDGEアルゴリズムの場合、逆投影は、PIウィンドウだけでなく、検出器の高さ全体にわたって行われる。これは、角範囲Δθが通常πよりも大きいことを意味する。直接の結果として、逆投影処理中に用いられ、一部の放射線は2度存在し、他の放射線は一度のみ存在する（図７を参照されたい。）ことを補償する重み付け関数w(θ)がなければならない。しかし、θにおいてπ、異なる２つの放射線が実際には互いに平行でないので、そうした重み付け関数は問題があり得ることを知っていなければならない。その結果、z方向における強いグラディエントを備える物体の場合、WEDGEアルゴリズムは通常、PI-FBPアルゴリズムよりも再構成画像においてより多くのアーチファクトを示す。
【００８４】
WEDGE-PIアルゴリズム
WEDGE-PIアルゴリズムはWEDGE-アルゴリズムとほぼ同一であるが、PI-ウィンドウにおける投影データのみを用いる。PI-FBP方法との差はフィルタリングである。
【００８５】
既に述べたように、PI-ウィンドウにおける投影データは基本的には、測定物体の正確な再構成には十分であるが、非冗長でもある。これは、基本的に、一部の線積分が1回を上回る回数、測定されることを補償する、投影データの重み付けを行わないことを意味する。
【００８６】
しかし、PI-ウィンドウのみを処理する再構成アルゴリズムは、動きアーチファクトに対する感度がずっと高い。逆投影処理中に、最初の放射線及び最後の放射線（「サンライズ」
のPI-線及び「サンセット」のPI-線）は同一であり、同じ投影値を含むはずである。このことは、動きが起こっている場合にはもう当てはまらない。投影値におけるこの不一致自体は、再構成画像内のストリーキング（横すじ）・アーチファクト内にすぐ表れる。
【００８７】
πよりも大きな角範囲にわたって逆投影を行うアルゴリズムは、動きアーチファクトに対する感度がずっと小さい。この理由は、投影データ群内の不一致が、再構成画像内のより大きな領域にわたって何らかのかたちで不鮮明にされ、よって、それほど、容易に目に見えない（区別できる横すじがない）。
【００８８】
画像品質を向上させるために、動きが起こった画像領域において（PI-ウィンドウより大きな）「より大きな」逆投影ウィンドウを用いるが、動きが「それほど強くない」場合に逆投影に比較的「小さな」角範囲（PI-ウィンドウ、又は、少なくともPI-ウィンドウよりもかなり大きいものでないもの）を用いることが得策であり得る。本発明の例示的な実施例による、動き検出アルゴリズム、及び逆投影の角範囲の後の改変（WEDGE-PI+Epsilonアルゴリズム）は：
●ボクセル(x,y,z)毎に、サンライズ及びサンセットのPI線が判定される工程と、
●PI線の投影値が（ほぼ）同一の場合、逆投影のPI-ウィンドウを採用する工程と、
●PI-線の投影値が幾分異なる場合、逆投影の、（検出器の高さ全体にわたる）角範囲全体を採用する工程とを備える。
【００８９】
以下では、WEDGE-PI+Epsilonアルゴリズムを更に詳細に説明する。アルゴリズムは、WEDGE幾何形状における投影データを処理する。
【００９０】
理想的には、動かない物体の場合、各ボクセルのPI線の投影値は同じであるべきである。
【００９１】
【数２６】
2007521906.tif 000028
（式（１）及び（２）を参照されたい。）実際には、これらは同じではなく、各ボクセルのPI-線の投影値の相対偏差を規定することが可能である。
【００９２】
【数２７】
2007521906.tif 000029
以下では、この数量を「PI-線偏差」と呼ぶ。
【００９３】
本発明の例示的な実施例によるプログラムはこの場合、再構成しなければならないボクセル全てにわたってループすることができる。既に前述したように、ボクセル毎に、PI-ウィンドウのサンライズに相当するt、θ及びvwの値が計算される。こうした座標での投影値の計算は一般に3次元補間を必要とするが、それは実データが座標全てにおいて離散的にサンプリングされるからである。以下の実施例では、3重線形補間を用いる。
【００９４】
各ボクセルの逆投影の角範囲は、２つの閾値τ１及びτ２を選ぶことによって個々に調節される。
【００９５】
●dRel(x,y,z)≦τ1の場合、Δθ(x,y,z)=π+ε1を選ぶ。
【００９６】
●dRel(x,y,z)≧τ2の場合、Δθ(x,y,z)=π+ε2を選ぶ。
【００９７】
●τ１≦dRel(x,y,z)≦τ2の場合、
【００９８】
【数２８】
2007521906.tif 000030
を選ぶ。
【００９９】
あるいは、π+ε２をWEDGEアルゴリズムによって備えられる角範囲によって置き換えることができる（デフォールトの「オーバースキャン」ウィンドウ）。
【０１００】
胸部模型について、動く心臓及び動かない心臓の相対的なPI-線偏差を表すヒストグラムを図８に示す。動き誘発PI-線偏差は0.3%と2%との間である。したがって、既に前述したように、「信号」（dRel）を「離散化ノイズ」から分離することができるようにPI-線及びその相当する投影値の念入りな判定が必須であり得る。図９は、動く心臓（左画像）及び動かない心臓（右画像）の一軸位断のPI-線偏差を示す。動く心臓の作用は明らかである。
【０１０１】
図１０は、本発明による、動きアーチファクトを補償していない、動く心臓の再構成軸位断を示す。写真の左側には、例えば、心臓の部分の動きから生じる横すじをはっきりと識別することが可能である。更に、脊椎骨付近の目立ったシャドー・アーチファクトが存在している。
【０１０２】
図１０bは、本発明の実施例による方法の例示的な実施例によって動きアーチファクトを補償した、動く心臓の２つの再構成軸位断を示し、ここで、ε１は３０°として選ばれており、角範囲は、パラメータτ1＝0.0025及びτ2=0.02で間隔〔π+ε1;オーバースキャン〕において調節された。動きアーチファクトは明らかに抑制されている（図10bの左画像）。更に、目立ったシャドー・アーチファクトは脊髄骨近くに存在しない（図10bの右画像）。
【０１０３】
図１１は、本発明の例示的な実施例による方法を行うCTスキャナ・システムの概略PI測定幾何形状を示す。正確なPI再構成アルゴリズムの場合、関心物体の周りをヘリカル・パスに沿って移動し、多光放射のコーンビームを発する放射源の１サイクル間に収まる、図１１に表す検出器領域に相当する検出器領域を用いる。PI-線は検出器３０の上限及び下限に位置する。位置３４では、ソース４は、特定の物点３３に当たり、位置３５で検出器３０に当たる第１の放射線３２を備えるビームを発する。ソース４がヘリカル・パス３１に沿って位置３５へ半回転した後、ソース４は、ソース４の位置３５から物点３３を過ぎて、ここでは検出器３０上に位置する位置３４へ進む第２の放射線３６を備えるコーンビームを発する。したがって、別々の時点にヘリカル・パスの別々の側から発せられる放射線３２及び放射線３６は真に逆方向の放射線である。
【０１０４】
図12は、本発明の例示的な実施例による方法を行うCTスキャナ・システムの概略3-PI測定幾何形状を示す。放射源４はヘリカル・パス３１に沿って移動し、電磁気放射のコーンビームを発する。位置３４では、ソース４は、物点３３を過ぎて、位置３５で検出器３０に当たる第１の放射線３２を備えるコーンビームを発する。ソース４がヘリカル・パス３１に沿って1.5回転した後、ソースは、位置３５に位置し、物点３３を過ぎて、位置３４で検出器３０に当たる第２の放射線３６を備えるコーンビームを発する。検出器３０はヘリカル・パス31に沿って移動し、常に、逆方向の放射源４であるので、検出器３０は、ソース４が位置３５に移動した場合に、図１２に表すその位置の反対側に位置する。したがって、放射線３２及び第２の放射線３６は逆方向の放射線であり、同じ物点３３を通過し、よって、本発明の例示的な実施例の方法による、物点３３の動きから生じる動きアーチファクトの動きの検出及び補償に用いることができる。
【０１０５】
図１３は、本発明による動きアーチファクト補償の方法の例示的な実施例の流れ図である。工程S1の開始後、投影データ群の獲得が工程S2で行われる。その後、獲得されたデータ群がデータ・プロセッサのメモリにロードされ、第１の放射線及び第２の放射線が工程S３で選択され、工程S３では、第１の放射線及び第２の放射線は投影データに基づいて選択される。その後、工程S4では、第１の放射線と第２の放射線との間の差が所定の閾値よりも大きいか否かが判定される。閾値は、投影データの特定によって、ユーザによって設定しても、ソフトウェア側から設定してもよい。第１の放射線と第２の放射線との差がかなりのものでない、すなわち、所定の閾値以下の場合、動きアーチファクト補正が行われない（工程S5）。一方、第１の放射線と第２の放射線との間の差が所定の閾値よりも大きい場合、動きアーチファクト補償が工程S6において低域通過フィルタリングによって行われる。効果的には、第１の放射線又は第２の放射線を、例えば、第１の放射線と反対方向の元の第２の放射線を何ら見つけることができない場合に隣接放射線から補間することができる。すなわち、動きアーチファクトが、第１の放射線及び第２の放射線が通過する物点の動きから生じる場合、動きアーチファクトを、正確な再構成アルゴリズムによる第１の物点の再構成に先行する、動きアーチファクトの領域における投影データの低域通過フィルタリングによって補償することができる。更に、工程S7では、物点の再構成を、正確な再構成アルゴリズムによって行い、このアルゴリズムは、本発明の例示的な実施例によって、放射源の半回転（PI）又は３つの半回転（３-PI）から生じる投影データを用いることができる。
【０１０６】
更に、フィルタ強度や周波数依存性などの、低域通過フィルタリングの特性は、本発明の例示的な実施例によれば、動きアーチファクトの領域内の投影データの特性に相当し得る。すなわち、低域通過フィルタリングは、動きが適応的に検出された領域において行うことができる。
【０１０７】
動きアーチファクト補償の方法は、工程S8で終了する。
【０１０８】
図14は、本発明による動きアーチファクト補償の方法の別の例示的な実施例の流れ図を示す。動きアーチファクト補償の方法は工程１に始まる。コーンビームを生成する電磁気多光放射源によって、かつ、コーンビームを検出する放射検出器によって関心物体の投影データ群の獲得は工程S２で行われる。その後、工程S3では、第１の放射線及び第２の放射線が選択され、ここで、第１の放射線及び第２の放射線は投影データ群の投影データに相当し、第１の放射線及び第２の放射線は反対方向の放射線である。その後、工程S4では、第１の放射線及び第２の放射線はお互いに比較され、第１の放射線と第２の放射線との間にかなりの差があるか否かが判定される。逆方向の２つの放射線間の差がかなりのものでない場合、動きアーチファクトの補正は何ら行われない（工程S5）。一方、第１の放射線と第２の放射線との間にかなりの差が検出された場合、オーバースキャン範囲が増加され、それは、第１の放射線及び第２の放射線に相当するデータにおける動きアーチファクト補償につながる。これは工程S6で行う。
【０１０９】
CTスキャナ・システムによって走査される関心物体は複数の物点を備える。これらの物点の１つである第１の物点を、第１の放射線及び第２の放射線が通過する。第１の物点の再構成は、近似再構成アルゴリズムによって行われ、このアルゴリズムでは、オーバースキャン範囲を第１の物点の再構成に用いる。物点のオーバースキャン範囲を増加させることによって、動きアーチファクトの抑制を増加させることができる。したがって、第１の放射線と第２の放射線との間の差が特定の所定閾値を超える場合、相当する投影データは、第１の物点の動きから生じる動きアーチファクトを備えるとみなされる。よって、動きアーチファクトは、第１の物点のオーバースキャン範囲を増加させることによって補償される。効果的には、オーバースキャン範囲の増加量は、動きアーチファクトの領域内の投影データの特性に相当する。したがって、物点の再構成に用いるオーバースキャン範囲を投影データの特性によって適応的に増加させることができる。この手順によって、画像品質の局所最適化を可能にすることができる。
【０１１０】
その後、工程S7で、関心物体の再構成を、上記に更に詳細に説明した近似再構成アルゴリズム（WEDGEアルゴリズム、WEDGE-PI  アルゴリズム、WEDGE-PI+EpsilonアルゴリズムやPIフィルタリング逆投影アルゴリズム）によって行う。
【０１１１】
方法は工程S8で終了する。
【０１１２】
図１５は、本発明による方法の例示的な実施例を実行するための、本発明による画像処理装置の例示的な実施例を表す。図１５に表す画像処理装置は、患者などの関心物体を表す画像を記憶するメモリ１５２に接続された中央処理装置（CPU）又は画像プロセッサ１５１を備える。画像プロセッサ１５１は、複数の入出力ネットワーク又は診断装置（MR装置やCT装置など）に接続することができる。画像プロセッサは、画像プロセッサ１５１内で計算又は構成される情報又は画像を表示する表示装置１５４（例えば、コンピュータ・モニタ）に更に接続される。操作者は、キーボード及び/又は他の出力装置（図１５に図示せず）を介して画像プロセッサ１５１と相互作用することができる。
【０１１３】
更に、バス・システム１５３を介して、例えば、関心物体の動きを監視する動きモニタに画像処理及び制御のプロセッサ１５１を接続することも可能である。例えば、患者の肺が撮像される場合、動きセンサは呼気センサであり得る。心臓が撮像される場合、動きセンサは心電図（ECG）であり得る。
【図面の簡単な説明】
【０１１４】
【図１】本発明による、コンピュータ・トモグラフィ（CT）スキャナの実施例を単純化した概略図である。
【図２ａ】コーンビーム再構成による仮想プレーナ検出器を示す概略図である。
【図２ｂ】PI-FBPアルゴリズムによる平行ビーム幾何形状を示す図である。
【図３】PI-FBPアルゴリズムによる逆投影の幾何形状を示す図である。
【図４】PI-FBBアルゴリズムによってsを判定するための幾何形状を示す図である。
【図５】仮想フォーカスを中心とする検出器を示す概略図である。
【図６】WEDGEアルゴリズムによってVwを判定するための幾何形状を示す図である。
【図７】重み付け関数w(0)の例を示す図である。
【図８】動く（動的な）心臓及び動かない（静的な）心臓のPI線偏差のヒストグラムである。
【図９】軸位断の形式での動く心臓（左画像）及び動かない心臓（右画像）のPI線偏差を示す図である。
【図１０ａ】本発明による、動きアーチファクトを補償していない、動く心臓の再構成軸位断を示す図である。
【図１０ｂ】動く心臓のPI+plus+EPSELONアルゴリズムによる２つの再構成アルゴリズムを示す図である。
【図１１】PI線を示す概略図である。
【図１２】３PI線を示す概略図である。
【図１３】本発明による動きアーチファクト補償の方法の例示的な実施例を示す流れ図である。
【図１４】本発明による動きアーチファクト補償の方法の別の例示的な実施例を示す図である。
【図１５】本発明による方法の例示的な実施例を実行するための、本発明による画像処理装置の例示的な実施例を示す図である。
【図１】
2007521906.tif 000031
【図２ａ】
2007521906.tif 000032
【図２ｂ】
2007521906.tif 000033
【図３】
2007521906.tif 000034
【図４】
2007521906.tif 000035
【図５】
2007521906.tif 000036
【図６】
2007521906.tif 000037
【図７】
2007521906.tif 000038
【図８】
2007521906.tif 000039
【図９】
2007521906.tif 000040
【図１０ａ】
2007521906.tif 000041
【図１０ｂ】
2007521906.tif 000042
【図１１】
2007521906.tif 000043
【図１２】
2007521906.tif 000044
【図１３】
2007521906.tif 000045
【図１４】
2007521906.tif 000046
【図１５】
2007521906.tif 000047
【国際調査報告】
2007521906.tif 000048
2007521906.tif 000049
2007521906.tif 000050