(57)【要約】  オブジェクトの領域の３次元画像を、Ｘ線装置で捕捉したトランケートされた円錐ビーム投影データと、オブジェクトのより大きな領域を表す事前ＣＴ画像とから計算する。トランケートされた投影データを外挿して検出器の外側の投影方向に関連する疑似投影データを求め、その疑似投影データで完成された、トランケートされた投影データに基づき中間ＣＴ画像を再構成する。次に、事前ＣＴ画像をその中間ＣＴ画像に登録する。検出器の外側の投影方向に関連する前方投影データをトランケートされた投影データと登録された事前ＣＴ画像から計算する。最後に、３次元画像を前方投影データで完成したトランケートされた投影データに基づき再構成する。
2007533390.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
線源と検出器の間の円錐ビームが第１の領域を含むように、取得軌跡に沿って動く線源−検出器アセンブリを有するＸ線装置により取得された、トランケートされた円錐ビーム投影データから、オブジェクトの少なくとも第１の領域の３次元画像を再構成する装置であって、
前記トランケートされた投影データを処理して前記検出器の外側の投影方向と関連付けられた疑似投影データを求める外挿手段と、
前記疑似投影データで完成された前記トランケートされた投影データに基づき、前記オブジェクトの少なくとも第１の領域カバーする中間ＣＴ画像を再構成する第１の３次元再構成手段と、
前記オブジェクトの第２の領域であって前記第１の領域を含み前記第１の領域より大きい第２の領域を表す事前ＣＴ画像を登録するために選択された空間変換を表す登録データを、前記中間ＣＴ画像を用いて計算する登録手段と、
前記トランケートされた投影データと前記登録された事前ＣＴ画像を処理して、前記検出器の外側の投影方向と関連した前方投影データを求める前方投影手段と、
前記前方投影データで完成された前記トランケートされた投影データに基づき、前記オブジェクトの少なくとも第１の領域をカバーする再構成されたＣＴ画像を合成する第２の３次元再構成手段と、を有することを特徴とする装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置であって、
前記登録手段は、
前記中間ＣＴ画像中にある輪郭を表す前記中間画像のボクセルのテンプレートを決定する手段と、
テンプレートのボクセルにおける、前記中間ＣＴ画像と前記変換された事前ＣＴ画像の間の局所的相関測定を最大化する前記事前ＣＴ画像の空間的変換を決定する手段と、を有することを特徴とする装置。
【請求項３】
請求項２に記載の装置であって、
前記テンプレートを決定する手段は、
閾値より大きいＸ線減衰値を有する前記中間ＣＴ画像のボクセルの組を決定する手段と、
前記テンプレートのボクセルを選択する手段であって、前記テンプレートの各ボクセルは前記組の少なくとも所定数のボクセルを含む局所近傍領域を有するところの手段と、を有することを特徴とする装置。
【請求項４】
請求項３に記載の装置であって、
前記テンプレートのボクセルを選択する手段は、少なくとも前記組の所定数のボクセルを含む局所領域を有する前記ボクセル間で最大エッジ強度値を有する中間ＣＴ画像のボクセルを選択するように構成されていることを特徴とする装置。
【請求項５】
請求項２ないし４いずれか一項に記載の装置であって、
前記最大局所相関測定は次式であり：
【数１】
2007533390.tif 000006
Ｎはテンプレートのボクセル数であり、ｊはボクセルインデックスであり、ｎ（ｊ）はボクセルｊの局所近傍領域を表し、ｂｉとｔｉはそれぞれ中間ＣＴ画像と変換された事前ＣＴ画像との中のｎ（ｊ）のボクセルｉのＸ線減衰値であり、ｂｉとｔｉはそれぞれ中間ＣＴ画像と変換された事前ＣＴ画像との中のｎ（ｊ）のボクセルｉのＸ線減衰値の平均値である、ことを特徴とする装置。
【請求項６】
請求項１ないし５いずれか一項に記載の装置であって、
前記前方投影手段は、
前記登録された事前ＣＴ画像により、前記トランケートされた円錐投影データよりも粗い解像度で第１の前方投影データを求める第１の計算手段と、
前記第１の前方投影データを内挿して、前記トランケートされた投影データと同じ空間解像度で前記前方投影データを供給する第２の計算手段と、を有することを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項１ないし６いずれか一項に記載の装置であって、
前記前方投影手段は、前記前方投影データを前記検出器の境界に沿った領域中の前記トランケートされた円錐ビーム投影データにフィットさせる線形変換手段を有することを特徴とする装置。
【請求項８】
線源と検出器の間の円錐ビームが第１の領域を含むように、取得軌跡に沿って動く線源−検出器アセンブリを有するＸ線装置により取得された、トランケートされた円錐ビーム投影データから、オブジェクトの少なくとも第１の領域の３次元画像を再構成する、コンピュータの処理ユニットにロードされた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、前記コンピュータの処理ユニットで実行されたとき、
前記トランケートされた投影データを外挿して前記検出器の外側の投影方向と関連付けられた疑似投影データを求める段階と、
前記疑似投影データで完成された前記トランケートされた投影データに基づき、前記オブジェクトの少なくとも第１の領域をカバーする中間３次元ＣＴ画像を再構成する段階と、
前記第１の領域を含み、前記第１の領域より大きい前記オブジェクトの第２の領域を表す事前ＣＴ画像を前記中間ＣＴ画像に登録する段階と、
前記トランケートされた投影データと前記登録された事前ＣＴ画像を処理して、前記検出器の外側の投影方向と関連した前方投影データを求める段階と、
前記前方投影データで完成された前記トランケートされた投影データに基づき、前記オブジェクトの少なくとも第１の領域をカバーする再構成されたＣＴ画像を合成する段階と、を実行する命令を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータプログラムであって、
前記事前ＣＴ画像を前記中間ＣＴ画像に登録する命令は、前記中間ＣＴ画像中にある輪郭を表す前記中間ＣＴ画像のボクセルのテンプレートを決定する命令と、
テンプレートのボクセルにおける、前記中間ＣＴ画像と前記変換された事前ＣＴ画像の間の局所的相関測定を最大化する前記事前ＣＴ画像の空間的変換を決定する命令と、を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムであって、
前記テンプレートを決定する命令は、
閾値より大きいＸ線減衰値を有する前記中間ＣＴ画像のボクセルの組を決定する命令と、
前記テンプレートのボクセルを選択する手段であって、前記テンプレートの各ボクセルは前記組の少なくとも所定数のボクセルを含む局所近傍領域を有するところの命令と、を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムであって、
前記テンプレートのボクセルを選択する命令は、少なくとも前記組の所定数のボクセルを含む局所領域を有する前記ボクセル間で最大エッジ強度値を有する中間ＣＴ画像のボクセルを選択することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項８ないし１１いずれか一項に記載のコンピュータプログラムであって、
前方投影データを求める命令は、
前記登録された事前ＣＴ画像により、前記トランケートされた円錐投影データよりも粗い解像度で第１の前方投影データを求める命令と、
前記第１の前方投影データを内挿して、前記トランケートされた投影データと同じ空間解像度で前記前方投影データを供給する命令と、を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項８ないし１２いずれか一項に記載のコンピュータプログラムであって、
前記前方投影を求める命令は、前記前方投影データを前記検出器の境界に沿った領域中の前記トランケートされた円錐ビーム投影データにフィットさせる命令を有す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】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、３次元画像処理に関し、特に３次元Ｘ線医療画像化に関する。
【０００２】
本発明の関連では、測定装置は典型的にはＣアーム・システムであって画像強調器またはフラットパネル検出器を備えるものである。Ｃアーム・システムは一般的なタイプのＸ線画像化装置である。「Ｃ」の形をしたアームを備えており、Ｘ線源（例えばＸ線管）とＸ線検出器を両端に備えている。Ｘ線源は小さな点状の焦点スポットを有する。このＸ線源は、トリガーされると、Ｘ線の円錐ビームを検出器に向けて照射する。Ｘ線源の焦点スポットはそのコーンの頂点に対応する。
【０００３】
一般的なタイプの検出器は、Ｘ線画像強調器とＣＣＤカメラを組み合わせたものである。画像強調器は円形の敏感領域を有し、その典型的な直径は約２０ないし４０ｃｍである。入来するＸ線光子は、中間光学画像に変換されてＣＣＤカメラで読み出される。検出器は、方形の敏感領域を有するフラットパネル検出器であって、その敏感領域の大きさが典型的には２０×２０ｃｍ２ないし４０×４０ｃｍ２であるものでもよい。フラットパネル検出器の敏感領域は、２次元配列した複数の小型検出器要素に分割され、直接読み出される。両タイプの検出器の場合、検出器の最終出力は２次元に配列されたデジタルデータである。そのデータは、測定が行われた時に検出器の敏感領域に当たっていたＸ線光子の空間的強度分布をサンプリングしたものを表す。
【０００４】
Ｘ線源の焦点スポットと検出器の敏感領域とにより、Ｘ線の円錐ビームが画成される。シャッターまたはコリメータにより円錐ビームを細くしてもよい。Ｘ線源と検出器の間にオブジェクトがある場合、Ｘ線管がオンの時にそのオブジェクトのいわゆる円錐ビーム投影が得られる。このような円錐ビーム投影により、３次元オブジェクトの２次元投影が得られ、そのオブジェクト内のＸ線減衰係数の空間分布に関する限定された情報が得られる。
【０００５】
そのオブジェクトがその円錐ビームにより完全に照射されていない場合、その投影はトランケート（ｔｒｕｎｃａｔｅｄ）されているという。トランケーション（ｔｒｕｎｃａｔｉｏｎ）量は検出器の大きさ、オブジェクトの大きさ、投影方向、その他の幾何学的要因に依存している。オブジェクトが人体である場合、トランケートされていない（ｎｏｎ−ｔｒｕｎｃａｔｅｄ）円錐ビーム投影を測定するには現実的ではないほど大きな検出器が必要になる。よって、医療分野では、測定される円錐ビーム投影は常にトランケートされている。
【０００６】
Ｘ線源は、Ｃ−アーム・システムの機械的設計により課される限定の範囲内で、アイソセントリック球面（ｉｓｏｃｅｎｔｒｉｃ  ｓｐｈｅｒｅ）上の任意の点に移動することができる。このため、アイソセンター（ｉｓｏｃｅｎｔｅｒ）にあるオブジェクトの任意の方向からの円錐ビーム投影を取得することができる。Ｘ線源も連続的に、前記のアイソセントリック球面上に限定された軌跡に沿って移動できる。このため、アイソセンター（ｉｓｏｃｅｎｔｅｒ）にあるオブジェクトの一連の円錐ビーム投影を連続可変方向で取得することができる。動きが単一軸に関する回転だけの場合、結果として生じる軌跡はアイソセントリックな円弧となる。少なくとも２つの回転運動を組み合わせることにより、軌跡を非平面光源軌跡（ｎｏｎ−ｐｌａｎａｒ  ｓｏｕｒｃｅ  ｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓ）とすることができる。
【０００７】
Ｃ−アーム・システムはインターベンション手順（ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎａｌ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ）の時に広く使用されている。これはいわゆる透視モードと呼ばれることが多い。このモードの動作中に、Ｃ−アーム・システムにより画像化すべきオブジェクトの時系列の円錐ビーム投影が得られる。これらの投影の投影方向は可変である。外科医は、結果として得られる投影画像の支援を受けて、例えばカテーテルを動かしたりステントを配置したりする。インターベンション手順では、比較的小さな３次元の関心領域（ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ  （ＲＯＩ））だけを投影すれば十分である場合が多い。これは検出器が小さくても実施することができる。小さい検出器は大きなものよりも安価である。また、検出器が小さいので円錐ビームを細くでき、看者があびる放射線量を小さくすることができる。
【０００８】
最近になって、Ｃ−アーム・システムを真の３次元画像化すなわち立体画像化に使用することが示唆されている。立体画像化を実現するには、最初に、オブジェクトの一連の円錐ビーム投影であってオブジェクトの周りの一定の軌跡に沿ってＸ線源を移動させた円錐ビーム投影を取得し、次に、これらの投影からオブジェクトを再構成する。この再構成には再構成アルゴリズムを実行するコンピュータを使用する。
【０００９】
再構成された画像は、３次元配列されたボリューム要素すなわちボクセルにより構成される。この３次元配列されたボリューム要素は、オブジェクトの３次元領域内におけるＸ線減衰係数の空間的分布を離散近似したものである。Ｃ−アーム・システムに付与された基準フレームに対するボクセルの座標は正確に分かる。
【００１０】
取得ジオメトリが与えられると、Ｘ線源の軌跡と円錐ビームの形状により画成されて、Ｘ線源軌跡に沿ったすべての円錐ビームに含まれるボリュームとして投影領域（ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  （ＲＯＰ））が画成される。例えば、Ｘ線源軌跡が完全な円であり、検出器の敏感領域が円盤である場合、ＲＯＰはアイソセントリック球面である。その直径（典型的には１５ｃｍないし２５ｃｍ）は部分的に検出器の大きさに依存する。検出器の敏感領域が円盤でないか、または線源の軌跡が完全なアイソセントリック円でない場合、ＲＯＰの形はより複雑であるが、それでもＲＯＰはアイソセンターにあり、その大きさは前述の例と同じオーダーである。
【００１１】
ＲＯＰのコンテンツの「正確な」再構成は（医療分野では）不可能であることが多いが、ＲＯＰのかなり良い再構成は可能である。その理由は、円錐ビーム投影の失われた部分によるＲＯＰ内の正確な結果への貢献が小さいからである。さらに、積分の線（ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｌｉｎｅｓ  ｏｆ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）のＲＯＰからの距離が大きくなると、失われたデータの影響は急速に小さくなる。失われた部分を粗く推測することにより、ＲＯＰ内の再構成を満足の行くものにできるが、距離が離れたＲＯＰを通る線に沿った線積分は、再構成プロセスでは安全に無視することができる。それでも、線源の軌跡は注意して選択しなければならない。これらの観察が示唆していることは、ＲＯＰよりもいくぶん大きくトランケートされていない（ｎｏｎ−ｔｒｕｎｃａｔｅｄ）オブジェクトの投影に見えるように、トランケートされた投影を延長（ｅｘｔｅｎｄ）すること、及び、既知のトランケートされていない投影用の再構成アルゴリズムの１つに延長された投影を入力することである。結果として得られる画像が真の画像から異なる点は、未知のゴーストであって弱くてスムースに変化するゴーストであるが、このゴーストは小さな解剖学的ディテールを混乱させることはない。ゴースト画像はＲＯＰの境界近くで最も強く、この領域の内部に向けて急速に減少する。投影のトランケートが小さく、その投影の延長された部分が正確であればあるほど、再構成画像はよくなる。
【００１２】
トランケートされた投影を延長する簡単なアプローチは、オブジェクトの形状とその中のＸ線減衰係数に関して妥当と思われる仮定をおいて、この仮定に従って投影の測定部分を外挿することである。極端に簡単な仮定をして、オブジェクトがボールまたはシリンダーであり、その中でＸ線減衰係数が一定であるとしても、驚くほどうまく行く。基礎となる仮定が著しく間違っていると、結果はより満足のいかないものとなる。医療分野では、こうした状況が起こるのはＲＯＰが人間の脳内にあるときである。その場合、ＲＯＰは柔らかい組織に満たされているが、骨に囲まれている。その骨はＸ線減衰に大きく貢献する。
【００１３】
上で概要を説明したタイプのボリューム画像化は、円錐ビームコンピュータトモグラフィ（ＣＢＣＴ）の一形式である。厳密に言うと、Ｃ−アーム・ガントリは、データ取得のために必須のものではない。他のタイプのガントリを使用してもよい。Ｘ線源と検出器をロボットアームに取り付けて動かすこともできる。しかし、ガントリは「オープン」であり、外科医が患者に自由にアクセスできることが望ましい。Ｃ−アーム・ガントリはこの要求を満たすものである。
【００１４】
Ｃ−アーム・システム・ベースのＣＢＣＴが提供する空間的解像度は高くて等方的であり、インターベンションプロシージャにおける標準的な透視モードとともに歓迎されている。例えば、神経放射線学においては、ＣＢＣＴの動作モードを用いて、インターベンションがうまく行ったか検証し、または複雑な状況になった場合、そのインターベンション中に外科医のディシジョンメーキングを支援する。患者は台上にいればよく、他のスキャナーに移動する必要はない。患者に照射される放射線量はできるだけ低い方が好ましい。この理由により、ＲＯＰはできるだけ小さくすべきである。その上、ＲＯＰが小さければ検出器を小さくすることができる。小さい検出器は大きいものより安価である。
【００１５】
患者のＲＯＩ内のＸ線減衰係数の３次元分布の決定も、回転ガントリを有する標準的なＣＴシステムを用いてすることができる。古いＣＴシステムの場合、患者台及びそれに乗っている患者は、ＣＴシステムの長軸に沿って１ステップずつ並進移動される。各ステップにおいて、「現在の（ｃｕｒｒｅｎｔ）」スライスの２次元画像を幾つかの扇形ビーム投影から再構成する。この扇形ビーム投影は、Ｘ線源がシステム（患者）の長軸に対して回転している間に取られる。扇形ビーム投影がトランケートされる問題は生じない（肥満患者の場合を除いて）。結果として得られる２次元画像は、最後にスタックされて所望の３次元画像を形成する。新しいＣＴシステムは患者を連続的に並進移動させるので、Ｘ線源は患者の周りをらせんに沿って動く。いずれの場合にも、最終的な３次元画像のボクセルは、ＣＴシステムに付与した基準フレーム中で表す。このようなＣＴ画像の解像度は非等方的であり、患者の長軸に沿って比較的低い。従来のＣＴガントリは「クローズド」であり、患者に対する外科医のアクセスは強く制約されている。
【００１６】
神経学分野では、診断と計画を目的として、従来の３次元ＣＴスキャンがインターベンションの数時間から数日前に行われることが普通である。インターベンション自体では、それでもＣ−アーム・システムが使用される。上で指摘したように、検出器は比較的小さいものでなければならず、検出器が小さいとＣ−アーム・システムがＣＢＣＴモードで動作する時に望ましくないアーティファクトが生じることがある。
【００１７】
「Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ  Ｃｏｎｅ  Ｂｅａｍ  Ｄａｔａ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｉｏｒ  ＣＴ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」（Ｒ．Ｅ．Ｅｌｌｉｓ  ａｎｄ  Ｔ．Ｍ．Ｐｅｔｅｒｓ  ｅｄｓ．，ＭＩＣＣＡＩ  ２００３，ＬＮＣＳ  ２８７９，ｐｐ．１３４−１４１，２００３）において、Ｋ．Ｒａｍａｍｕｒｔｈｉ及びＪ．Ｐｒｉｎｃｅは、事前に取得した３次元ＣＴ画像を用いて、Ｃ−アーム・システムで取得したトランケートされた円錐ビーム投影の失われた部分を合成することを提案している。これは、検出器が大きければＣ−アーム・システムが測定できたであろう失われた積分線に沿った３次元ＣＴ画像中のＸ線減衰係数を数値積分することに実質的に等しい。仮定したことは、事前に取得したＣＴ画像がＣ−アーム・システムの基準フレーム内で利用できることである。実際にはそのようにはならない。Ｃ−アーム・システム・ベースの３次元ＣＢＣＴ画像はアプリオリには分からず、それを用いて事前に取得したＣＴ画像に登録（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）することはできない。上記論文は、その目的のためさらに研究をして、ロバストな２次元−３次元レジストレーション（ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）・アルゴリズムを開発すべきとしている。しかし、円錐ビーム投影のジオメトリが複雑であり、その投影は事前のＣＴ画像と同じ情報をカバーしていないので、開発は困難である。
【００１８】
本発明の目的は、一部のＣ−アーム・システムで使用されるような、横方向の長さが比較的小さい（ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ  ｓｍａｌｌ  ｌａｔｅｒａｌ  ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ）検出器により取得するＣＢＣＴ画像の画像品質を改善することである。
【００１９】
よって、本発明は、請求項１に記載した３次元画像再構成装置を提案するものである。該装置の好ましい特徴は請求項２−７に記載した。本発明のその他の態様は、請求項８と従属項９−１３に記載したコンピュータプログラム製品に関する。
【００２０】
本発明は中間ＣＢＣＴ画像を利用するものである。この中間ＣＢＣＴ画像は、上で示唆したような簡単な延長方法を用いて、利用可能なトランケートされた円錐ビーム投影を延長することにより得られる。結果として得られる画像は最終画像ほどよくはないが、それでもレジストレーション（ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）目的には十分よいものである。このレジストレーション（ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）は３次元領域で実行することができ、好ましくは、中間画像と事前のＣＴ画像の間のローカルな相関に基づくものである。レジストレーションが完了すると、トランケートされた投影の失われた部分を、事前の３次元ＣＴ画像を用いて合成する。
【００２１】
その合成では粗いサンプリングで十分であることが多く、プロセスを速めることができる。失われた部分を外挿によりアップサンプリングし、合成し内挿したデータを用いて、トランケートされた円錐ビーム投影を完成させて、第２の（最終的な）再構成を行う。結果として得られるＣＢＣＴ画像はほとんどトランケーション・アーティファクトがないものである。
【００２２】
本発明のその他の特徴と有利性は、添付した図面を参照して、非限定的な実施例に関する以下の記載を読めば、明らかになるだろう。
【００２３】
図１は、トランケートされた円錐ビーム（ＣＢ）投影から３次元画像を再構成するために使用できる画像再構成装置を示す。このトランケートされた円錐ビーム投影は、検出器が比較的小さいＣ−アームＸ線装置により取得したものである。それゆえ、Ｘ線装置は比較的小さな投影領域（ＲＯＰ）を有する。その投影領域は、例えば、インターベンションプロシージャの関心領域（ＲＯＩ）をカバーするものである。このように検出器が小さいので放射線量を少なくすることができる。また、大きな検出器よりも安価である。
【００２４】
装置１０は２つの入力を有する。一方はトランケートされたＣＢ投影を受けるものであり、取得ジオメトリ（Ｃ−アームレイアウト、Ｘ線源軌跡等）を記述するデータも共に受け取られる。他方は事前に計算されたＣＴ画像を受け取るものである。事前ＣＴ画像は、オブジェクト全体の画像であってもよい。その一部がトランケートされたＣＢ投影に含まれる。このような場合、例えば、事前ＣＴ画像は大きな検出器で実施したスキャンで事前に取得した円錐ビーム投影から求められる。あるいは、事前ＣＴ画像はオブジェクトの一部分のみをカバーするものであってもよい。ただし、その部分はＲＯＰを含み、ＲＯＰよりもかなり大きいものであることを要する。例えば、このような事前ＣＴ画像は、ここで説明した再構成装置１０の出力として得られるものであってもよい。
【００２５】
図１のブロック図に装置１０を示した。典型的な実施形態では、図１に示したモジュール１１−１５はソフトウェアモジュールである。すなわち、以下に詳しく説明するデータ処理ステップを実行するように記述されたコンピュータプログラムにより構成されている。その場合、装置１０はワークステーション等のコンピューティングプラットフォームにより構成される。そのコンピューティングプラットフォームには、Ｃ−アームＸ線装置が結合しており、トランケートされたＣＢ投影を捕捉するために使用される。メモリも結合しており、事前ＣＴ画像が格納される。また、ディスプレイも結合しており、再構成されたＣＢＣＴ画像のスライスを視覚化するために使用される。データ処理モジュール１１−１５を含むコンピュータプログラムをロードして、Ｃ−アームＸ線装置と結合した既存のワークステーションをアップグレードすることもできる。モジュール１１−１５はハードウェア回路として実施することもできる。
【００２６】
再構成プロセスの最初の段階において、外挿モジュール１１が簡単な延長方法を用いて、検出器の視野の外側まで線積分を延長する。ここでの延長方法は粗いものでよい。例えば、米国特許公報第６，５４２，５７３号に記載された簡単な「半径方向の」延長等でよい。トランケートされた各投影の各行の延長は、楕円弧をその両端でフィットさせることにより行う。延長の横方向の大きさは、延長ファクタにより制御される。この延長ファクタは、延長された投影の横方向の、トランケートされた投影の縦方向に対する比率である。検出器の外側では、外挿された線積分を疑似投影データと呼ぶ。
【００２７】
適当な再構成アルゴリズムは、例えば、「Ａ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｕｓｉｎｇ  ｓｈｉｆｔ−ｖａｒｉａｎｔ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ」（Ｍ．Ｄｅｆｒｉｓｅ  ａｎｄ  Ｒ．Ｃｌａｃｋ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．，ｖｏｌ．１３，ｐｐ．１８６−１９５，１９９４）に記載されたものである。３次元再構成モジュール１２は、トランケートされたＣＢ投影であって疑似投影データで完結されたものに、このようなアルゴリズムを適用する。Ｘ線源軌跡が円弧である場合、モジュール１２は、もっと簡単な「接線（ｔａｎｇｅｎｔｉａｌ）」延長法であっても十分である。この「接線」延長法は、例えば、「Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」（Ｌ．Ａ．Ｆｅｌｄｋａｍｐ，Ｌ．Ｃ．Ｄａｖｉｓ  ａｎｄ  Ｗ．Ｊ．  Ｋｒｅｓｓ，Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．Ａｍｅｒ．Ａ，ｖｏｌ．１，ｐｐ．６１２−６１９，１９８４）で開示されたＦＤＫアルゴリズム等である。結果として得られる中間ＣＢＣＴ画像は、Ｃ−アーム・システムの基準フレーム内で表される。
【００２８】
次の段階は、モジュール１３により実行され、前の段階で求めたＲＯＰの中間ＣＢＣＴ画像に事前ＣＴ画像を登録（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）する。これには好適な画像登録アルゴリズムを用いる。そのようなアルゴリズムはサイズが異なるボクセルと画像を取り扱え、２つの画像間の大きくはない解剖学的な違いを取り扱えるものである。この段階で、Ｃ−アーム・システムの基準フレーム内で表された事前ＣＴ画像が得られる。
【００２９】
モジュール１３が出力する登録された事前ＣＴ画像を用いて、前方投影モジュール１４がＸ線減衰係数の失われた線積分を評価する。この失われた線積分は、検出器がもっと大きければＣ−アーム・システムが測定した測定したであろうものである。
【００３０】
有利にも、モジュール１４は、空間的解像度が粗い、すなわち、実際のＣ−アーム検出器を同一のピクセル解像度で横に延長した仮想検出器のピクセルの一部のみについて、Ｘ線減衰係数の実際の積分を実行する。例えば、積分は４ピクセルごとに（例えば偶数の行と列のピクセル）計算することができる。投影の数が多い場合、積分はｎ番目の投影ごとにやっても十分である。ここで、ｎは小さな正の整数で、例えばｎ＝２である。サンプリングが粗いので計算時間を節約することができる。内挿を用いて、次に、モジュール１４が明示的に計算されなかった線積分を推定する。これは、失われたデータをすべて計算するよりも速いが、十分正確である。
【００３１】
また、モジュール１４は、前方投影データに線形変換を適用する。これは、検出器の境界においてそのデータをトランケートされたＣＢデータと一致させることを目的としている。例えば、境界に沿ったオーバーラップマージンにおいて、前方投影データとトランケートされたＣＢデータとを最小二乗フィット（ｆｉｔ）によりゲインとオフセットを計算する。これらのパラメータは、異なるスキャンにおけるビーム品質の相違や散乱の影響を補正するために有用である。
【００３２】
測定されたトランケートされた円錐ビーム投影は、モジュール１４が計算した前方投影データで完成され、完成されたＣＢ投影が第２の３次元再構成モジュール１５の入力に供給される。第２の３次元再構成モジュール１５は、完成された円錐ビーム投影からＲＯＰの最終的な３次元画像を再構成する。これには、適当な再構成アルゴリズムを使用するが、例えば、Ｍ．  Ｄｅｆｒｉｓｅ等の前掲の論文に開示されていたものなどである。線源軌跡が円弧である場合、ＦＤＫアルゴリズムを用いてもよい。結果として得られるＣＢＣＴ画像はほとんどトランケーション・アーティファクトがないものである。
【００３３】
モジュール１３は、厳格な３次元画像登録方法を適用して、事前ＣＴ画像を中間ＣＢＣＴ画像にマッチさせる。類似尺度（例えば、相互相関や相互情報）を用いる強さベースの登録方法は容易には適用できない。その理由は、基準画像と中間画像は、トランケーション（ｔｒｕｎｃａｔｉｏｎ）が原因で、特に骨格構造に関する解剖学的情報が同じではないからである。好ましくは、中間ＣＢＣＴ画像中の幾つかの小さな近傍領域に関する局所相関係数の計算に基づく登録方法を使用する。近傍領域は中間ＣＢＣＴ画像の骨格の近傍のものが選ばれる。近傍領域は最初に敷地値を適用して決定する。このように選択する有利性は、関係するグレー値情報を与えるエリアにおいてのみ画像の類似性が評価されることである。
【００３４】
この３次元画像登録方法を図２に示した登録モジュール１３のブロック図で例示した。閾値モジュール２０は、一定の閾値により中間ＣＢＣＴ画像にセグメント化して、画像中の骨格を表すと思われるボクセルを作る。セグメント化された画像から、モジュール２０が各２次元スライス中の円の外側にある全てのボクセルを削除する。この円の直径は、ｘ方向とｙ方向のＲＯＰの最小の大きさとして定められたものである。モジュール２０の出力は、中間ＣＢＣＴ画像内の関連骨格ボクセルの３次元座標のリストである。
【００３５】
モジュール１３は、また、従来のエッジフィルタ２１（例えば、ソーベルフィルタやキャニーフィルタ）を含む。中間ＣＢＣＴ画像はこのエッジフィルタ２１に適用される。フィルタ２１は、ＲＯＰの各ボクセルに、３次元空間または２次元スライス中のＸ線減衰係数の最大傾斜に対応するエッジ強度値を割り当てる。ソートモジュール２２は、ボクセルをソートして、そのエッジ強度値に従った順序の（値が大きいものが先に来る）リストにする。リストのボクセルは選択モジュール２３により順次処理される。この選択モジュール２３は、リストの各ボクセルｉに対して、局所的な近傍領域中の（モジュール２０により示される）骨格ボクセルの数ｋ（ｉ）をカウントする。近傍領域は、例えば、現在考えているリスト中のボクセルを中心とした７×７×７の立方体である。
【００３６】
モジュール２３は、それぞれの局所的近傍領域でカウントされた骨格ボクセルが少なくともＫであるボクセルでできたテンプレートを作成する。整数Ｋは、ほぼ骨格構造を表していないと思われる非常に小さな吸収領域を消去するために、比較的小さく（例えば、Ｋ＝３）取ることができる。テンプレートは、リストの上から取ったｋ（ｉ）≧Ｋの基準を満たす一定数Ｎのボクセルにより構成される。あるいは、リストを最初にスクリーニングしてｋ（ｉ）≧Ｋの基準を満たさないボクセルを削除し、モジュール２３はスクリーニングされたリストの最初のＱ％（例えば、Ｑ％＝３％）をテンプレート中に保持して、テンプレート中に可変数Ｎのボクセルを含む。リストの上位のテンプレートに入れられるボクセルの制限数の選択の仕方により、これらのＮ個のボクセルが最も著しいグレー値遷移を表し、よって中間ＣＢＣＴ画像にあるほぼ骨格の輪郭を表す。
【００３７】
その後の段階において、テンプレートのボクセル（図２においてインデックスｊで示す）をモジュール２４でアンカーポイントとして使用して、局所的相関の類似度に基づき登録を実行する。モジュール２４は、テンプレートのボクセルにおける、中間ＣＴ画像と変換される事前ＣＴ画像の間の局所的相関の測定Ｍ（Ｔ）を最大化する事前ＣＴ画像の空間的変換を決定する。最適化プロセスでテストされた各変換は、変換ベクトル（３成分）及び３つの回転角度に対応する６つのパラメータの集合Ｔで決定される。
【００３８】
局所的相関測定は次式である：
【数２】
2007533390.tif 000003
ここで、総和はテンプレートのＮ個のボクセルｊにわたって取られる。ｎ（ｊ）はボクセルｊの局所近傍領域を表す（例えば、２つの画像のボクセル解像度における、ボクセルｊを中心とする５×５×５の立方体）。ｂｉは中間ＣＴ画像中のｎ（ｊ）のボクセルｉのＸ線減衰値である。ｔｉはＴにより変換された事前ＣＴ画像中のｎ（ｊ）のボクセルｉのＸ線減衰値である。
【００３９】
【数３】
2007533390.tif 000004
と
【数４】
2007533390.tif 000005
は、それぞれｎ（ｊ）中のｂｉとｔｉの平均値を表す。
【００４０】
Ｍ（Ｔ）を最大化するモジュール２４により使用される効率的なアルゴリズムは「Ｔｏｗａｒｄｓ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｍｕｌｔｉ−ｍｏｄａｌｉｔｙ  ３−Ｄ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ」（ｂｙ  Ｔ．Ｎｅｔｓｃｈ  ｅｔ  ａｌ．，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ（ＩＣＣＶ’０１），Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ，ＢＣ，ｐａｇｅｓ  ５０１−５０８，２００１）に開示されており、ここで参照しておく。パラメータＴの最適な集合は、モジュール２４が決定する登録データを構成し、事前ＣＴ画像に適用され、前方投影モジュール１４が処理する登録画像を供給する。
【００４１】
本発明を好ましい実施形態を参照して説明したが、言うまでもなく、本発明の精神と範囲から逸脱することなくこれらの実施形態をいろいろと修正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明による装置のブロック図である。
【図２】該装置のレジストレーションモジュールのブロック図である。
【図１】
2007533390.tif 000007
【図２】
2007533390.tif 000008
【国際調査報告】
2007533390.tif 000009
2007533390.tif 000010
2007533390.tif 000011