(57)【要約】再構成プロセッサ（３４）は、取得した投影データを未補正再構成画像に再構成する。分類アルゴリズム（６６）は、未補正再構成画像（Ｔ）のピクセルを、少なくともメタル、骨、組織、及び空気のピクセルクラスに分類する。クラスター化アルゴリズム（６０）は、ピクセルを最も適合するクラスに繰り返し割り当てる。ピクセル置き換えアルゴリズム（７０）は、未補正再構成画像（Ｔ）のメタルクラスピクセルを骨密度クラスのピクセル値で置き換えて、メタルフリー画像を生成する。形態アルゴリズム（８０）は、対象のアナトミーに関する先行知識メタルフリー画像に適用して、クラス領域の形状を補正し、モデルトモグラム画像を生成する。順投影器（８８）は、モデルトモグラム画像を順投影し、モデル投影データ（Ｓmodel）を生成する。破損光線識別手段（１００）は、メタルオブジェクトを含む領域を通る光線を元の投影データ（Ｓ）内で識別する。破損光線置き換えアルゴリズム（１０２）は、破損領域をモデル投影データの対応する領域で置き換えて、補正後投影データ（Ｓ’）を生成する。再構成プロセッサ（３４）は、補正後投影データ（Ｓ）を未補正再構成３次元画像（Ｔ’）に再構成する。
2007520300.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高減衰オブジェクトにより生じる未補正トモグラフィック画像中のメタルアーティファクトを自動的に補正する画像診断システムであって、
ノイズを減らしてハーモナイズ（harmonize）するために未補正トモグラフィック画像をフィルタする手段と、
フィルタされた未補正トモグラフィック画像のピクセルをクラスター化する手段であって、分類画像を生成するためにフィルタされた未補正再構成画像を少なくともメタル、骨、組織、空気のピクセルクラスに分類する手段を含む、クラスター化する手段と、
メタルフリー分類画像を生成するために分類画像のメタルクラスピクセルを他のピクセルクラスのピクセル値で置き換える手段と、
モデル投影データを生成するためにメタルフリー分類画像を順投影する手段と、
メタルクラスのピクセルに貢献する元の投影データの破損した領域を識別する手段と、
再構成手段により補正後再構成画像に再構成される補正後投影データを生成するため、識別された破損領域をモデル投影データの対応する領域と置き換える手段と、を有することを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、
メタルフリー分類画像のクラス領域を洗練するために先行知識を使用する形態手段をさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、
形態手段はメタルフリー分類画像からバブル、点、鋭いエッジのうち少なくとも１つを取り除くことを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、
クラス定義、クラス数、各クラスの初期グレースケール値のうち少なくとも１つを提供するｋ手段をさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、
クラスター化手段は、ピクセルをクラスにクラスター化するために、ｋ手段分類器、ｃ手段分類器、ファジーｃ手段分類器、スーパーバイズされていないベイジアン分類器を使用することを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のシステムであって、
クラスター化手段は、補正後の再構成画像を繰り返し改善するため再構成画像を受け取ることを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項６に記載のシステムであって、
クラスター化手段は、クラス定義、クラス数、及び少なくとも１つのクラスの初期グレースケール値のうち少なくとも１つを繰り返し変更することにより、メタルアーティファクトの補正を洗練することを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項１に記載のシステムであって、
クラス定義、クラス数、及び少なくとも１つのクラスの初期値のうち少なくとも１つをユーザが定義するユーザ入力手段をさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項１に記載のシステムであって、
破損領域置き換え手段は、モデル投影データを補間的に調整してモデル投影データと投影データの間の遷移を平滑化することを特徴とするシステム。
【請求項１０】
高減衰オブジェクトにより生じる未補正トモグラフィック画像中のメタルアーティファクトを自動補正する方法であって、
ノイズを減らしてハーモナイズするために未補正トモグラフィック画像をフィルタリングするステップと、
フィルタした未補正トモグラフィック画像のピクセルをクラスター化するステップと、
分類画像を生成するためにフィルタされた未補正再構成画像のピクセルを少なくともメタル、骨、組織、及び空気のピクセルクラスに分類するステップと、
メタルフリー分類画像を生成するために分類画像のメタルクラスピクセルを他のピクセルクラスのピクセル値で置き換えるステップと、
モデル投影データを生成するためにメタルフリー分類画像を順投影するステップと、
メタルクラスのピクセルに貢献する元の投影データの破損した領域を識別するステップと、
補正投影データを生成するため識別された破損領域をモデル投影データの対応する領域で置き換えるステップと、
補正後投影データを補正後再構成画像に再構成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、
繰り返し分類器機能を用いてピクセルを繰り返しクラスター化することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、
分類器機能は、ｋ手段分類器、ｃ手段分類器、ファジーｃ手段分類器、スーパーバイズされていないベイジアン分類器のうちの１つであることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法であって、
メタルフリー分類画像のクラス領域を洗練するために先行知識を使用するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１０に記載の方法であって、
メタルフリー分類画像からバブル、点、鋭いエッジのうち少なくとも１つを取り除くステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１０に記載の方法であって、
補正後投影データを補正後再構成画像に再構成するステップは、フィルタ逆投影を用いて補正後投影データを再構成するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１０に記載の方法であって、
元の投影データは未補正トモグラフィック画像にラドン変換を適用することにより再構成され、破損領域は再構成された元の投影データ中で識別され置き換えられることを特徴とする方法。
【請求項１７】
画像診断システムであって、
投影データを再構成画像に再構成する再構成プロセッサと、
未補正トモグラフィック画像のノイズを低減してハーモナイズするフィルタと、
未補正トモグラフィック画像のピクセルを少なくともメタル、骨、組織、及び空気のピクセルクラスに分類する分類アルゴリズムと、
メタルフリー画像を生成するために、メタルクラスに分類された再構成画像のピクセルを少なくとも１つの他のクラスのピクセル値で置き換えてピクセル置き換えアルゴリズムと、
対象アナトミーの既知の特徴に基づいてメタルフリー画像の分類領域を洗練するためにメタルフリー画像に先行知識を適用する形態アルゴリズムと、
モデル投影データを生成するためメタルフリー画像を順投影する順投影アルゴリズムと、
再構成プロセッサにより補正後トモグラフィック画像に再構成される補正後投影データを生成するために、メタルクラスのピクセルに貢献する投影データの破損部分を、モデル投影データの対応する部分で置き換える置き換えアルゴリズムと、を含むことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像診断技術に関する。本発明の具体的応用分野は、メタルインプラントや歯科充填物などの高密度領域を含む対象のコンピュータトモグラフィであり、具体的にこれを参照して説明する。しかし、単光子放出コンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）、陽電子トモグラフィ（ＰＥＴ）、３次元Ｘ線画像化などの他のタイプの断層撮影にも応用することができる。
【０００２】
ＣＴ画像化では、メタルなどの吸収率の高いオブジェクトは大きなアーティファクトを生じ、画像の診断値を損なうことがある。メタルアーティファクトは、画像化される関心領域がメタルインプラント、歯科充填物、弾丸、その他の放射吸収率が高いものを含み、Ｘ線が対象（subject）に完全には浸透しない時に生じる。高密度領域を通る投影線積分は、高密度領域により強く減衰し、その線積分に沿った他の領域に関するデータが失われるか、目立たなくなってしまう（overshadow）。このため測定誤差が大きくなる。フィルタ逆投影その他の再構成プロセスにより、これらの測定誤差は画像アーティファクト（例えば、高強度領域から発する輝線）を生じる。輝線により画像品質は大幅に悪化し、領域の構造を消してしまう。
【０００３】
以前のメタルアーティファクト補正方法は、未補正再構成画像を生成するためにフィルタ逆投影を実行するステップと、未補正再構成画像中の高密度領域を識別するステップと、高密度領域を通る投影を吸収を減らした減衰値を有する合成投影データで置き換えるステップと、を含む。補正された投影データは、再度フィルタ逆投影で処理され、補正された再構成画像になる。
【０００４】
この既知の方法は、単一のはっきりとした高密度領域があり、密度がずっと低い組織により取り囲まれているような画像化アプリケーションに対してはうまく行く。しかし、複数の高密度領域がある場合や高密度領域に加えて中密度領域がある場合にはうまく行かない。このような複合画像化対象の場合、メタルアーティファクトは減るが、補正後の再構成画像でも（特に高密度領域と中密度領域の間で）はっきりと見ることができる。医療画像化への応用においては、中密度領域は典型的には骨に対応し、高密度領域は典型的にはメタルインプラント、歯科充填物（dental  fillings）、（一部のインターベンショナルコンピュータトモグラフィで使用される）手術クリップ、プロテーゼ（prosthesis  devices）等に対応する。よって、医療用コンピュータトモグラフィ画像化においては、関心領域（region  of  interest）は中密度領域を含むことが一般的である。
【０００５】
画像中のメタルアーティファクトを自動的に補償する、簡単で費用効果があり実施容易な方法が必要である。本発明は、上記の限界等を解消する方法と装置を提供するものである。
【０００６】
本発明の一態様によると、高減衰オブジェクトにより生じる未補正トモグラフィック画像中のメタルアーティファクトを自動補正する画像診断システムが開示される。一手段は、未補正トモグラフィック画像のピクセルをクラスター化する。一手段は、未補正再構成画像のピクセルを、少なくともメタル、骨、組織、及び空気のピクセルクラスに分類して分類画像を生成する。一手段は、分類画像のメタルクラスピクセルを他のピクセルクラスのピクセル値で置き換えて、メタルフリー分類画像を生成する。一手段は、メタルフリー分類画像を順投影して、モデル投影データを生成する。一手段は、メタルクラスのピクセルに貢献する元の投影データの破損した領域を識別する。一手段は、識別された破損領域をモデル投影データの対応する領域で置き換えて、再構成手段により補正後再構成画像に再構成される補正後投影データを生成する。
【０００７】
本発明の他の一態様によると、高減衰オブジェクトにより生じる未補正トモグラフィック画像中のメタルアーティファクトを自動補正する方法が開示される。未補正トモグラフィック画像のピクセルをクラスター化する。未補正再構成画像のピクセルを、少なくともメタル、骨、組織、及び空気のピクセルクラスに分類して分類画像を生成する。分類画像のメタルクラスピクセルを他のピクセルクラスのピクセル値で置き換えて、メタルフリー分類画像を生成する。メタルフリー分類画像を順投影して、モデル投影データを生成する。メタルクラスのピクセルに貢献する元の投影データの破損した領域を識別する。識別された破損領域をモデル投影データの対応する領域で置き換えて、補正投影データを生成する。補正後投影データを補正後再構成画像に再構成する。
【０００８】
本発明の有利な点の１つは、高減衰オブジェクトにより生じる画像アーティファクトを自動的に補正する点にある。
【０００９】
有利な他の点は、メタルその他の高密度領域と骨その他の中密度領域を含む画像において、画像アーティファクトを自動的に補正する点にある。
【００１０】
有利な他の点は、高減衰オブジェクトを含む対象に対して正しい放射線治療計画を立てられる点にある。
【００１１】
有利な他の点は、元のシノグラムデータとさもなければ利用可能な再構成画像の両方に本発明を適用できることにある。
【００１２】
好ましい実施形態の下記の詳細な説明を読めば、本技術分野の当業者には、別の多数の利点と利益が明らかになるであろう。
【００１３】
本発明は、いろいろな構成要素や構成要素の配置のかたちをとり、また、いろいろなプロセス動作やプロセス動作の配置の形をとる。図面は好ましい実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解してはならない。
【００１４】
図１を参照して、画像化システム１０は、放射線源１４を有するコンピュータトモグラフィスキャナ１２を含む。放射線源１４は、検査領域１６に向けて放射ビームを発する。放射ビームは、検査領域１６にある画像化対象の関心領域と相互作用し、それを横切るときに部分的に吸収される。検査領域を通る際の放射線吸収は空間的に変化する。放射線ディテクタ１８は、検査領域１６を通過して吸収・減衰された放射線を検出する。
【００１５】
好ましくは、放射線源１４は、扇形ビームまたは円錐型ビームのＸ線を発する。放射線源１４と検出器１８は、好ましくは、回転ガントリ２０に対向して取り付けられ、ディテクタ１８が放射線源１４からのＸ線を連続的に受光する。回転ガントリ２０にある放射線源１４とディテクタ１８が検査領域１６の回りを回転するについて、好ましくは３６０°以上の角度範囲にわたってビュー（views）を取得する。任意的に、約１８０°と３６０°の間の縮小スキャンを使うこともある。一実施形態では、ディテクタ１８は静止ガントリ２２に据え付けられた静止ディテクタリングで置きかえられる。一般的には、対象サポート２６は、モータ手段２８により軸方向すなわちｚ方向に並進移動可能である。
【００１６】
複数スライスコンピュータトモグラフィ投影データは、各軸スキャンの間は静止していて、軸スキャン間で段階的に並進移動する対象サポート２６で、連続的に軸スキャンを実行することにより取得する。この構成では、ディテクタ１８は、単一行のディテクタ要素（すなわち、１次元ディテクタ）または２次元配列のディテクタ要素のいずれかを有している。あるいは、ヘリカルコンピュータトモグラフィ投影データを、対象サポート２６を連続的に並進移動させながら同時にガントリ２０を回転させて取得する。
【００１７】
放射ディテクタ１８のディテクタ要素の出力は、電気的に取得された積分減衰投影値μｄｏに変換され、データメモリ３０に格納される。各投影データμｄｏは、放射線源１４から対応するディテクタ１８のディテクタ要素の１つへの直線に沿った減衰の線積分に相当する。投影データは、画像化される関心領域の各２次元スライスがビューイングアングル（φ）と線積分インデックス（ｎ）を有する投影データ配列により表されるシノグラムフォーマットで表すことができる。
【００１８】
一般的な扇形ビーム及び円錐型ビームのジオメトリの場合、線積分インデックスｎは、インデックスｎの投影を測定するために使用するディテクタ要素を示すディテクタインデックスに対応する。しかし、線積分インデックスｎはディテクタ要素番号と直接対応はしないことも想定している。例えば、ビン変更した投影（rebinned  projections）間で補間する結果、このように直接対応がなくなる。
【００１９】
さらに図１を参照して、スライスサイクルプロセッサ３２は、空間的スライスに対応するシノグラムを繰り返し取得して、各シノグラムを再構成プロセッサ３４に続けて入力する。再構成プロセッサ３４は、入力データを３次元未補正トモグラフィック画像Ｔに再構成する。このトモグラフィック画像Ｔは、未補正３次元画像メモリ３６に格納される。２次元画像すなわちスライスの画素（picture  elements）は一般的に「ピクセル」と呼ばれ、３次元画像すなわち立体画像の画素は「ボクセル」と呼ばれることが多いが、ここでは「ピクセル」が２次元画像と３次元画像の両方の画素を指すものとして使う。
【００２０】
図３Ａを参照して、スライス中の１つ以上の高密度領域４０があると、未補正再構成画像Ｔがメタルアーティファクトを含んでしまう。このアーティファクトは、一般的に、高密度領域４０から伸びる輝線４２として画像中に現れる。図３Ａの概略再構成画像Ｔは具体的な解剖学的構造の画像に相当するものではないが、画像空間で一般的に見られるアーティファクト補正再構成プロセスの特徴を模式的に例示するものである。
【００２１】
図１を再び参照して、補正手段（またはプロセッサもしくはアルゴリズム）４４は、不連続な高密度領域や、１つ以上の高密度領域に加えて１つ以上の中密度領域を含む画像の場合であっても、メタルクリップや高密度歯科充填物等の高密度領域により生じたアーティファクトを大幅に補正するアーティファクト補正を実行する。以下により詳しく説明するように、補正プロセッサ４４は、未補正画像データを受け取り、補正後画像データを出力する。この補正後画像データは、再構成プロセッサ３４により再構成され、補正後３次元トモグラフィック画像表示Ｔ’になる。空間的に連続するアーティファクト補正され再構成された画像スライス、すなわちスラブまたはボリュームは、補正後３次元画像メモリ４６に集積され、３次元のアーティファクト補正後の再構成ボリューム画像を画成する。しかし、取得した投影データが関心領域の単一スライスに限定されているとき、その単一スライスに対応する取得投影データは再構成プロセッサ３４により処理され、補正後３次元画像メモリ４６が２次元アーティファクト補正後再構成画像を格納する。任意的に、１つ以上の画像スライスに対応する投影データは、選択された時間インターバルにわたって取得され、関心領域の時間発展を表す時間的に一連のアーティファクト補正後の再構成画像スライスすなわち画像ボリュームを求める。
【００２２】
ビデオプロセッサ５０は、補正後３次元画像メモリ４６の、または任意的に未補正３次元画像メモリ３６のコンテントの一部または全部を処理して、３次元レンダリング、選択画像スライス、最大強度投影、ＣＩＮＥアニメーション等の人間が見ることができる画像表示を生成する。人間が見ることができる画像表示は、ユーザインターフェイス５４のディスプレイ５２上に表示される。ユーザインターフェイス５４は、好ましくはパーソナルコンピュータ、ワークステーション、ラップトップコンピュータ等である。任意的に、画像メモリ３６、４６の選択されたコンテントは、紙に印刷され、不揮発の電子または磁気記憶媒体に格納され、ローカルエリアネットワークまたはインターネットを介して送信され、あるいは処理される。好ましくは、放射線医またはその他のオペレータは入力手段５６を介してコンピュータトモグラフィ画像スキャナ１２を制御して、スキャンコントローラ５８が画像化セッションを設定、変更、実行、監視し、またはスキャナ１２を動作させるようにプログラムする。
【００２３】
続けて図１を参照して、されに図２も参照して、補正手段４４は、フィルタされた補正前のトモグラフィック画像データＴを受け取り、その画像データセット中の各ピクセルにクラスター化方法またはプロセス６０を適用する。データは、各クラス内のデータは互いに、そのクラス外のデータや他のクラスのデータよりも類似しているように、クラスにクラスター化される。一実施形態では、元のシノグラムデータＳが利用できないので、未補正トモグラフィック画像Ｔはトモグラムフィルタ手段６２により最初にフィルタされる。トモグラムフィルタ手段６２は、ノイズをハーモナイズするためにローパスフィルタを適用する。好ましくは、フィルタ手段６２は、５×５ピクセルマスクを有する標準偏差（シグマ）１の２次元ガウシアンフィルタを適用する。フィルタされた未補正トモグラフィック画像Ｔは、メタルアーティファクトを補償するために、補正手段４４に入力される。
【００２４】
図２を引き続き参照し、さらに図３Ｂも参照して、クラスター化手段６０は、未補正トモグラフィック画像データＴを、統計的分類器を用いてクラスターに分割する。好ましくは、クラスター化手段６０は、統計的ｋ手段６４を利用する。より具体的に、ｋ手段６４は、クラスの数と各クラスの特性をクラスター化手段６０に供給する。好ましくは、少なくとも４つのデフォルトクラスがユーザにより事前に識別される：すなわち、メタルクラス「４」、骨クラス「３」、柔らかい組織クラス「２」、そして空気クラス「１」である。或いは、具体的な応用に対して固定された設定を特定し、自動的に使用する。各クラスの最初の平均値は自動生成され、予め割り当てられている。任意的に、各クラスには同じ数のピクセルが割り当てられる。任意的に、クラスと初期値はユーザによりインターラクティブに決定される。ユーザは、必要に応じて介入し、クラスと初期値を再決定し再割り当てする。セグメンテーションまたは分類手段またはアルゴリズム６６は、未補正トモグラフィック画像Ｔ中のピクセルを識別されたクラスに分類して、セグメント化されたまたは分類された画像Ｔclassを生成する。ピクセル値は、メタル、骨、柔らかい組織、及び空気のクラスに対応するクラス分類インデックス値により置き換えられる。
【００２５】
図３Ｂを引き続き参照して、ピクセルが分類された画像Ｔclassは、図３Ｂに概略を示したが、クラスインデックス「４」、「３」、「２」、「１」から選択された適当なクラスインデックスによりラベルされた特定のクラスのピクセルから基本的に構成される画像領域を有する。画像領域を有する。画像例は、メタルインプラントである高密度またはメタルクラス「４」の領域と、骨の領域である中密度または骨クラス「３」の領域と、を含み、両方とも柔らかい組織等である低密度または組織クラス「２」の領域内に含まれている。空気密度または空気クラス「１」の領域は、例えば、画像化対象を取り囲む外気に対応するピクセル濃度を分類した画像Ｔclassの周辺を満たしている。
【００２６】
再び図２を参照して、クラスター化手段６０は各クラスターの重心を決定する。クラスター化手段６０は、ピクセル値とクラスター重心の距離のクラスター内合計の全クラスターにわたる合計を最小化する繰り返しアルゴリズムを利用する。結果として、ピクセルの一部は異なるクラスターに再割り当てされる。入力を最小化するように新しい重心を決定する。クラスター化プロセス６０は、全てのピクセルについて最適な割り当てが見つかるまで続けられる。結果は、各ピクセルのクラスターインデックスを含むベクトルと、クラスター値を含むベクトルである。分類されたピクセルデータは、分類されたピクセルメモリ６８に格納される。ｃ平均、ファジーｃ平均、スーパーバイズされていないベイジアン、その他を使用することができる。
【００２７】
メタルピクセル置き換え手段７０は、回りの組織クラス値をメタルクラスに分類されたピクセルまたはボクセルに割り当てる。好ましくは、骨クラス値はそのようなピクセルに対するデフォルト値として所定される。もちろん、組織クラス値またはその他のクラス値をそのピクセルに割り当てることも想定している。終了した分類されたピクセルは、最終の分類されたピクセルメモリ７２に格納される。
【００２８】
図３Ｃを参照して、最終の分類された画像Ｔclass_finalにおいて、高密度「４」の領域は、この領域中のピクセルを、例えば骨の中密度クラス「３」のピクセルのグレースケール値で置き換えることにより、効果的に取り除くことができる。
【００２９】
図２を再び参照して、図３Ｃには示されていないが、１つ以上の領域が不連続部分や鋭い尖端や解剖学的には正しくない形状を有していることがある。形態手段またはアルゴリズム８０は、画像に形態操作を実行して、トモグラムモデル画像Ｔmodelを生成する。任意的に、ユーザは、選択された領域（例えば、激しいアーティファクトを含む領域）を選択して形態操作を実行する。好ましくは、形態手段８０は、オープニング及び／またはクロージングアルゴリズムまたはオペレータ８２、８４を使用して、画像コンテントを回復する。オープニング及びクロージングアルゴリズム８２、８４は、望ましくないアーティファクトを消すために画像に挿入された、人体解剖学により柔らかい組織には存在しないことが分かっている先行知識を使用する。例えば、柔らかい組織には鋭いエッジはないことが分かっているので、鋭いエッジがないという先行知識が組み込まれる。好ましくは、形態手段８０は、柔らかい組織にはないことが分かっている空気バブル、狭いスパイク、その他の不適当なデータを削除する。好ましくは、オープニング／クロージングオペレータ８２、８４は、５ピクセルから８ピクセルの間の大きさのディスクである。好ましくは、ユーザはデフォルトのサイズと形状（例えば６ピクセル幅のディスク）を事前に設定する。一実施形態では、ユーザは、アーティファクトのレベルに応じてデフォルトのサイズと形状をインターラクティブに修正する。アーティファクトが強ければ強いほど、オペレータ８２、８４のサイズを大きく設定する。結果として得られるトモグラムモデル画像Ｔmodelは、トモグラムモデルメモリ８６に格納される。順投影手段８８は、トモグラムモデル画像Ｔmodelを順投影して、シノグラムモデル画像Ｓmodelを生成する。このシノグラムモデル画像Ｓmodelは、シノグラムモデル画像メモリ９０に格納される。
【００３０】
破損光線識別手段１００は、メタルを通過する元のシノグラムデータＳ中の光線またはクラス「４」領域（例えば、補正すべき破損光線）を識別する。好ましくは、破損光線識別手段１００は、メタルに分類されたピクセルをシノグラム上に順投影した後、既知の方法により高密度のピクセルよりなる領域のエッジ／境界を識別する。
【００３１】
破損光線置き換え手段１０２は、元のシノグラムデータＳの識別された破損光線（例えば、高密度領域を通過した光線に対応する投影データ）をシノグラムモデルＳmodelからの投影データで置き換えて、補正されたシノグラム画像Ｓ’を生成する。好ましくは、破損光線置き換え手段１０２は、シノグラムモデルの対応するデータ部分の元のシノグラムへのなめらかな一体化を可能とする、線形のオフセットその他のなめらかな移行を計算する。このように、元のシノグラム画像Ｓの破損領域は、シノグラムモデルＳmodelからの対応する領域で置き換えられる。
【００３２】
メタルフリーの補正後のシノグラム画像Ｓ’は、補正後シノグラム画像メモリ１０４に格納される。
【００３３】
図１を再び参照して、再構成プロセッサ３４は、標準的なフィルタ逆投影手段またはアルゴリズム１１０を使用して、補正されたトモグラフィック画像を生成する。逆投影手段１１０は、補正後のシノグラムＳ’を逆投影して、対応する中間補正後トモグラフィック画像Ｔ’intを求める。好ましくは、再構成プロセッサ３４はRamachandran  -  Lakshminarayananフィルタを使用する。補正をより明瞭にするため、抽出手段１１２は元の未補正トモグラフィック画像Ｔからメタルセグメントを抽出する。結合器１１４は、抽出されたメタルセグメントを中間補正後トモグラフィック画像Ｔ’intに重ね合わせ、最終補正後トモグラフィック画像Ｔ’を生成する。この最終補正後トモグラフィック画像Ｔ’は、補正後３次元画像メモリ４６に格納される。
【００３４】
好ましくは、補正プロセス４４は、クラスが再定義され修正されるように、繰り返される。例えば、繰り返しにおいて、ｋ手段６４は４つのクラスではなく５つのクラスを設け、データをさらに再決定し差別化している。
【００３５】
本発明を好ましい実施形態を参照して説明した。明らかに、前述の詳細な説明を読んで理解することにより、修正と変更に想到することができる。本発明は、添付した請求項とその均等の範囲内に入るこのような修正及び変更はすべて含むものと解釈しなければならない。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明によるアーティファクト補正プロセスを含むコンピュータトモグラフィ画像化システムを示す概略図である。
【図２】アーティファクト補正プロセスを含むコンピュータトモグラフィ画像化システムの一部を拡大した概略図である。
【図３】３Ａは未補正再構成画像を示す概略図である。３Ｂは分類画像を示す概略図である。３Ｃはメタルフリー画像を示す概略図である。
【図１】
2007520300.tif 000003
【図２】
2007520300.tif 000004
【図３】
2007520300.tif 000005
【国際調査報告】
2007520300.tif 000006
2007520300.tif 000007
2007520300.tif 000008