(57)【要約】本発明は、一致しない投影データにより引き起こされる空間的に緩やかに変動する不均質を示すことがあるＣアームベースのボリューム画像形成で再構成された三次元画像Ｉを処理する装置及び方法に関する。画像Ｉを補正するため、回顧的な均質性の手順が提案される。画像Ｉは、それらのグレイ値に基づいて骨、組織及び空気のような主要なクラスにセグメント化される。次いで、カッピング又は他の不均質の平滑な形状を表す空間的に緩やかに変動する二次元のベースラインＢをフィットさせるため、組織の領域Ｍのみがサポートとして使用される。最後に、推定された二次元のベースラインの逆は、不均質性を補正するためにオリジナルのスライスＩから引かれる。
2007521905.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる方向からの対象物のＸ線投影から再構成された断面画像の処理方法であって、
当該方法は、
ａ）前記断面画像の空間的に緩やかに変動するアーチファクトを示すベースライン関数を決定するステップと、
ｂ）前記ベースライン関数を使用してオリジナルの前記断面画像を補償することで補正された画像を計算するステップと、
を実行するために適合される、
ことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記断面画像は三次元ボリュームを表し、対応する三次元のベースライン関数は、前記断面画像の二次元のスライスについて計算される個別の二次元のベースライン関数から構成される、
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記ベースライン関数を決定するステップは、
ａ）前記再構成されたＸ線の密度が所与のインターバルにある、前記断面画像から領域をセグメント化するステップと、
ｂ）前記セグメント化された領域のデータにのみ基づいて前記ベースライン関数を決定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項４】
前記ベースライン関数は、前記セグメント化された領域におけるデータにパラメトリックモデル関数をフィットさせることで決定される、
ことを特徴とする請求項３記載の装置。
【請求項５】
前記パラメトリックモデル関数は、スプライン関数、及び／又は好ましくは６次である多項式である、
ことを特徴とする請求項４記載の装置。
【請求項６】
前記ベースライン関数は、前記セグメント化された領域におけるデータをロウパスフィルタでフィルタリングすることで決定される、
ことを特徴とする請求項３記載の装置。
【請求項７】
前記ベースライン関数は、
ａ）前記断面画像又は該断面画像の前記セグメント化された領域をスペクトル分析すること、及びｂ）結果的に得られたスペクトルの低周波成分のみから前記ベースライン関数を構成することにより決定される、
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項８】
前記対象物の外にある画像領域はセグメント化され、前記ベースライン関数による補正から排除される、
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項９】
対象物のＸ線投影の発生のための回転式コーンビームＸ線装置を有する、
ことを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項１０】
異なる方向からの対象物のＸ線投影から再構成された断面画像の処理方法であって、
ａ）前記断面画像の空間的に緩やかに変動するアーチファクトを示すベースライン関数を決定するステップと、
ｂ）前記ベースライン関数を使用してオリジナルの前記断面画像を補償することで補正された画像を計算するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、好ましくはコーンビーム投影である、対象物のＸ線投影から再構築される断面画像の処理方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｃアームベースのボリュームの画像形成において再構築された３次元断面画像は、様々な理由による矛盾する投影データにより引き起こされる空間的に緩やかに変動する不均質（inhomogeneity）を示すことがある。はじめに、散乱された放射線は、主要な問題のうちの１つを構成する。特に、Ｃアームベースのボリュームイメージング（C-arm  based  volume  imaging）のような、大きなコーン角、従って大きな放射線が照射された領域をもつシステムジオメトリについて、散乱された放射線は、所望の検出された信号に付加される著しいバックグランドを生成し、したがって、著しいカッピング（cupping）状の不均質が再構築されたボリュームに生じる。更なる不均質の源は、ビーム硬化（beam  hardening/cupping）及び不十分なトランケーション補正（カッピング及び逆カッピング）である。
【０００３】
低コントラストの詳細を発見するために再構築された３次元画像において見られるスライスに固定されたグレイレベルが適用されるとき、不均質により、関心のある領域の部分は、適用されたウィンドウのエッジを下回るか又は上回る。低コントラストの詳細は、不均質の存在を発見するのが非常に困難である。
【０００４】
アンチスキャッタグリッドは、検出された散乱された放射線の量を低減するが、この低減は、信号対雑音比を更に増加することで、典型的なシステムジオメトリにとって十分ではない。投影に基づいた散乱補償の異なるアルゴリズムが提案されているが（たとえば、Maher  K.  P.,  Malone  J.  F.,  “Computerized  scatter  correction  in  diagnostic  radiology”,  Contemporary  Physics,  vol.  38,  no.2,  pp.131-148,  1997）、正確な定量的な散乱の予測は達成するのが難しい。（R.  M.  Lewittによる“Processing  of  incomplete  measurement  data  in  computed  tomography”  Med.  Phys.,  vol.6,  no.5,  pp.412-417,  1979に記載される）投影の楕円的な拡張のようなトランケーション補正は、ＦＯＶの境界での深刻なシェーディングアーチファクトを防止することができるが、全体的なシェーディングを完全に補正しない。ビーム硬化の補正は可能であるが、取得パラメータの深い知識を必要とし、これは常に利用可能ではない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この状況に基づいて、本発明の目的は、不均質により作用される断面のＸ性画像を改善するシンプルな手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的は、請求項１記載の特徴を持つ装置、及び請求項１０記載の特徴をもつ方法により達成される。好適な実施の形態は、従属の請求項の内容である。
【０００７】
本発明に係る装置は、対象物の断面画像の処理に適しており、かかる断面画像は、異なる方向から撮影された対象物のＸ線投影から再構築される。装置は、任意に投影から断面画像の再構成を実行するために適合されるか、又は、更なる処理のために既に再構築された断面画像を受信する場合がある。本装置は、考慮中の断面画像による以下のステップを実行するために適合される。
【０００８】
画像の空間的に緩やかに変化するアーチファクトを少なくとも近似的に記述するベースライン関数の決定。以下に更に詳細に説明されるように、かかる種類のアーチファクトは、Ｘ線投影から再構築された断面画像のクラスについて全く典型的である。
【０００９】
たとえば、原画像からベースライン関数を引くといった、前記ベースライン関数の助けによりオリジナルの断面画像を補償することによる補正された断面画像の計算。
【００１０】
本装置は、所定の緩やかに変動するアーチファクトを（近似的に）補正する利点を有し、補正は、小さなグレイ値のウィンドウの洞察を特に可能にする。本装置は、個々の投影のレベルでアーチファクトを補正するのを試みないが、全体の再構築された断面画像を処理し、非常に高速に動作する更なる利点を有する。
【００１１】
本装置により処理される断面画像は、人体のような対象物を通した２次元の断面であるか、３次元であって、対象物における関心のあるボリュームを表す場合がある。両方のケースでは、ベースライン関数は、オリジナルの断面画像と同じ次元からなる。３次元の断面画像のケースでは、ベースライン関数は、個別の２次元のベースライン関数から構成される場合がある。これら二次元のベースライン関数のそれぞれは、オリジナルの３次元の断面画像から二次元のスライスについて計算される。このケースでは、個別の二次元ベースライン関数は、全体のボリュームにわたり平滑な関数を達成するために隣接したスライスにおいて互いにフィットされるのが好ましい。
【００１２】
本装置の好適な実施の形態によれば、ベースライン関数の決定は、以下の２つのサブステップを含む。オリジナルの断面画像からのエリアのセグメント化、ここで再構築されたＸ線の密度は、所与のインターバルにある。このインターバルは、セグメント化されたエリアが水分を主要に含む対象物の領域に対応するように、水のＸ線の密度を特に含む場合がある。前記セグメント化されたエリアに対応するデータにのみ基づいたベースライン関数の決定。好ましくは、セグメント化に続いて、セグメント化されたエリアの境界での誤った結果を回避するため、エロージョンの動作が行われる。
【００１３】
ベースライン関数のためのサーチの断面画像の所定の領域への制約は、人体のような生体学的な対象物の画像において特に成功する。このケースでは、画像は、大まかに３つのクラス、すなわち骨、空気及び柔らかい組織に小分割され、後者は、その特性において水の組織に近似的に対応する。次いで、組織の領域は、ベースライン関数の所望の計算のための基準領域として考慮される場合がある。
【００１４】
先に記載された装置の好適な実施の形態では、ベースライン関数は、セグメント化されたエリアにおけるデータにパラメトリックモデル関数をフィットさせることで決定される。モデル関数は、特に（好ましくは４次から６次の）多項式である場合がある。
【００１５】
セグメント化された領域を計算する装置の別の実施の形態によれば、ベースライン関数は、セグメント化された領域におけるデータのロウパスフィルタリングにより決定される。このアプローチは、ロウパスフィルタリングがそれらの間におけるギャップを満たすことができるように、セグメント化された領域が全体の画像領域にわたり空間的に分布されるケースで特に適している。
【００１６】
ベースライン関数の決定のための更に別のアプローチは、空間フィルタリングに基づいている。このケースでは、アプローチは、以下のステップを実行するために適合される。（たとえば三次元のフーリエ分解といった）断面画像のスペクトル分析、又は画像をセグメント化する装置のケースにおける、断面画像のセグメント化された領域のスペクトル分析。結果的に得られるスペクトルの低周波成分のみからのベースライン関数の分解。
【００１７】
かかる装置の利点は、画像の特別の処理のための既存のアルゴリズム及びソフトウェアライブラリの利用である。
【００１８】
本装置の別の実施の形態によれば、対象物の外にある画像領域は、オリジナルの断面画像でセグメント化され、原画像の補正がそこでは行われない（すなわち、ベースライン関数がこれらの領域でゼロに設定される）。このように、結果の安定性が改善される。
【００１９】
本装置は、特に、対象物のＸ線投影の生成のための回転コーンビームのＸ線装置を有する場合がある。これらの投影は、本装置により更に処理される断面画像の再構成のために使用される場合がある。特に、コーンビームＸ線投影では、補正される必要がある不均質のアーチファクトのかなりの寄与が存在する。
【００２０】
本発明は、異なる方向からの対象物のＸ線投影から再構成された断面画像の処理方法を更に含み、以下のステップを含む。ａ）断面画像の特に緩やかに変動するアーチファクトを記述するベースライン関数の決定。ｂ）前記ベースライン関数の助けにより断面画像を補償することにより補正された画像の計算。
【００２１】
本方法は、先に記載された種類の装置と実行することができるステップを一般的な形式で含む。したがって、本方法の詳細、利点及び改善について更に多くの情報のための先行する記述が参照される。
【００２２】
要するに、本発明は、回顧的な均質化の手順を提案する。好適な実施の形態では、再構成されたボリュームは、それらのグレイ値に基づいて骨、組織及び空気にセグメント化され、組織の領域は、カッピング又は他の不均質の平滑な形状の表す空間的に緩やかに変動するベースライン関数をフィットさせるためのサポートとして使用される。最後に、予測されたベースラインの逆は、不均質を補正するためにオリジナルのスライスから引かれる。
【００２３】
高速な計算に加えて、提案される方法の別の利点は、投影に基づいた補正スキームとは対照的に、回顧的な均質化がシステム又は取得パラメータの詳細な情報を必ずしも必要としないことである。
【００２４】
本発明のこれらの態様及び他の態様は、以下に記載される実施の形態を参照して明らかとなる。以下では、本発明は、添付図面により例示を介して記載される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
図２は、中間のグレイ値の「組織」に埋め込まれた（人体における空気及び骨をそれぞれ表す）深く暗い構造と深く明るい構造を有する円筒型の検査ボリュームを通したシンプルな断面画像Ｉを示している。さらに、「組織」と空間的に緩やかに変化する不均質に関して小さなコントラストの幾つかの構造が存在する。図２の下部では、（ｙ＝２０で）画像を通して水平ラインに沿ったグレイ値の分布の図が示されている。低いコントラストの詳細を発見するため、再構成された三次元画像のスライスにタイトなグレイレベルのウィンドウが適用されるとき、不均質により、関心のある領域の部分は、適用されたウィンドウのエッジの下又は上のいずれかになる。したがって、低コントラストの詳細は、不均質の存在を発見することが非常に難しい。
【００２６】
本発明の基本的な考えは、はじめに、カッピング又は他の不均質の平滑な形状を表す空間的に緩やかに変動する二次元のベースラインを三次元ボリュームのそれぞれのスライスＩで発見し、つぎに、このベースラインを原画像から引くことである。
【００２７】
ベースラインを発見するため、２つの主要な問題が解決される必要がある。はじめに、ベースラインのサポートポイントとして使用することできるボクセルのセットが決定される必要があり、これらのポイントを通して良好なフィットが発見される必要がある。サポートポイントの適切な選択は、空気、組織及び骨のそれらのグレイ値に基づく事項の３つの主要なクラスに全てのボクセルをセグメント化することで発見される。これは、人体が水に近い線形の減衰係数をもつ組織以外から主に構成されるので、水の線形な吸収係数の前後の閾値を適用することで行うことができる。水の線形な吸収係数の値は、適用されるＸ線スペクトルに基づいて計算するか、又は三次元画像に適用される統計的な方法により得ることができる。
【００２８】
全ての不規則に分散されたサポートポイントを通してのフィットを発見するため、たとえばロウパスフィルタリング、多項式、及びスプラインフィッティング、又は任意のパラメトリック関数のフィットといった幾つかの方法を使用することができる。主要な要件は、平滑な形状を全体的にモデル化し、ローカルのエッジを追従しないことである。関数の選択により、特定用途の事前知識を考慮することができる。かかる情報は、用途に特化した前の例のフィットから導出することができる、たとえば不均質の典型的な形状、領域又はグレイレベルの強度である。最後に、予測されるカッピングのベースラインは、不均質を補正するためにオリジナルのスライスから引かれる。提案される回顧的な均質化のアルゴリズムの利点の１つは、システム又は取得パラメータの詳細な情報を必ずしも必要としないことである。
【００２９】
提案される均質化のアルゴリズムの実現例は、図１に示される。アルゴリズムの異なるステップを例示する画像は、シンプルな数学的な例のスライスについて図２〜図５に示されている。
【００３０】
アルゴリズムは、コーンビームＣＴ（図示せず）のような画像形成装置に接続されているコンピュータ１により実行される場合がある。コンピュータには、図１のフローチャートにより例示されるアルゴリズムを実行するソフトウェアが提供される。
【００３１】
ブロック１０では、アルゴリズムは、（たとえば三次元画像のスライスといった）オリジナルの断面画像Ｉを入力として受ける。オリジナルの再構成されたボリュームのカッピングを考慮することで、−２００ＨＵと＋５０ＨＵの間の閾値のウィンドウは、ブロック１１で画像Ｉに印加される。組織と骨又は組織と空気の間のエッジで、閾値のウィンドウに部分的にあるが、ベースラインの予測について利益がないグレイ値の急な遷移が現れるので、これらの境界のポイントは、ブロック１２で形態学的なエロージョンアルゴリズムにより推定される。オリジナルスライスＩから開始して、「有効な組織」として選択された結果的に得られるボクセルのマスクＭは、ブロック１３で達成され、図２の例示的なスライスについて図３に示される。
【００３２】
マスクＭの全てのサポートポイントを通したフィットは、ブロック１４において、６次の二次元多項式をデータにフィットさせることで計算される。ブロック１５の取得されたベースラインＢは、図２の例示的なスライスについて図４で示される。高次の多項式の関数にもかかわらず、多数の利用可能なサポートポイントのために安定な結果が達成される。画像形成された対象物外のフィットの安定性の問題を回避するため、対象物の領域は、４つの隣接する接続性のアルゴリズムにより追従される第二の閾値を適用することで、ブロック１６でセグメント化される。最後に、推定されるベースラインは、不均質を補正するためにオリジナルのスライスから引かれ、画像のグレイレベルは、以下の式に従って水のグレイ値のような任意のターゲット値にシフトされる場合がある。
【００３３】
【数１】
2007521905.tif 000003
ここでμは、たとえば「水」のグレイ値を表す予め決定された定数である。結果は、ブロック１７における補正された画像Ｉ*であるか、図２の例示的なスライスの図５である。なお、均質性のアルゴリズムは、正確なハンスフィールドユニットを回復することが意図されていない。むしろ、その目的は、タイトなグレイレベルのウィンドウの適用を容易にするため、低いコントラストの詳細の検出可能性を改善することである。
【００３４】
類似の手順は、三次元空間で適用することもできる。違いは、それぞれの二次元スライスについてベースライン関数を個別にフィットさせることではなく、三次元での直接的なジョイントフィットである。記載される方法の別の拡張は、バックグランドの形状について類似の機能を要求する隣接スライスの結果を比較する。
【００３５】
代替的に、カッピングの平滑な形状の推定は、フーリエ分解により、幾つかの最初のフーリエ分解のみを考慮して行われる。データに依存して、これは、記載されたセグメント化なしに行うことができるか、又はセグメント化された画像Ｍに適用することができる。
【００３６】
最後に、本出願では、用語「有する“comprising”」は他のエレメント又はステップを排除するものではなく、“ａ”又は“ａｎ”は複数を排除するものではなく、単一のプロセッサ又は他のユニットは、幾つかの手段の機能を達成する場合があることが指摘される。さらに、請求項における参照符号は、それらの範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明に係る均質化アルゴリズムの図である。
【図２】均質化アルゴリズムの異なるステージにおけるシンプルな例のスライスの処理を示す図である。
【図３】均質化アルゴリズムの異なるステージにおけるシンプルな例のスライスの処理を示す図である。
【図４】均質化アルゴリズムの異なるステージにおけるシンプルな例のスライスの処理を示す図である。
【図５】均質化アルゴリズムの異なるステージにおけるシンプルな例のスライスの処理を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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2007521905.tif 000010