(57)【要約】  方法は、より低線量の画像データ及び予め決められた画像品質閾値に基づいて、向上された画像データを生成することを含み、向上された画像データの画像品質は、より高線量の画像データの画像品質とほぼ同じである。システムは、より低線量の画像データ及び予め決められた画像品質閾値に基づいて、向上された画像データを生成する画像品質エンハンサ１２８を有し、向上された画像データの画像品質は、より高線量の画像データの画像品質とほぼ同じである。
2013512024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
より低線量の画像データ及び予め決められた画像品質閾値に基づいて、向上された画像データを生成するステップを含み、前記向上された画像データの画像品質が、より高線量の画像データの画像品質とほぼ同じである、方法。
【請求項２】
ノイズ低減された画像データ及び前記より低線量の画像データに基づいて、前記向上された画像データを生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ノイズ分布に基づいて、前記ノイズ低減された画像データを生成するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ノイズ分布は、前記より低線量の画像データから決定されるノイズ標準偏差分布である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ノイズ分布は、前記より低線量の画像データを生成するために使用される投影データから決定されるノイズ分散である、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記ノイズ分布に基づいて前記より低線量の画像データからノイズを除去することによって、前記ノイズ低減された画像を生成するステップを含む、請求項３乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記より低線量の画像データ及び前記ノイズ低減された画像データを組み合わせることによって、前記向上された画像データを生成するステップを含む、請求項２乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記向上された画像データに対する前記より低線量の画像データ及び前記ノイズ低減された画像データの各々の寄与は、予め決められた画像ノイズ基準に基づく、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記予め決められた画像ノイズ基準が、ユ−ザにより調整可能である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記画像データ中の構造成分を強調するステップを更に含む、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記向上された画像データは、前記画像データを与えたデータ取得のスライス厚に対しほぼ不変である、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記向上された画像データ及び前記より高線量の画像データがほぼ同じノイズ分散を有する、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
より低線量の画像データ及び予め決められた画像品質閾値に基づいて、向上された画像データを生成する画像品質エンハンサを有し、前記向上された画像データの画像品質が、より高線量の画像データの画像品質とほぼ同じである、システム。
【請求項１４】
ノイズ分布を生成するノイズモデラと、
前記ノイズ分布に基づいて、前記より低線量の画像データからノイズを除去し、ノイズ低減された画像データを生成するノイズ除去器と、
前記より低線量の画像データ及び前記ノイズ低減された画像データに基づいて、前記向上された画像データを生成する向上画像生成器と、
を有する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ノイズ分布は、前記より低線量の画像データから決定されるノイズ標準偏差分布、及び前記より低線量の画像データを生成するために使用される投影データから決定されるノイズ分散、の一方である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記向上画像生成器は、線形混合アルゴリズムに基づいて、前記より低線量の画像データ及び前記ノイズ低減された画像データを組み合わせる、請求項１４又は１５に記載のシステム。
【請求項１７】
局所ラプラシアン、局所ノイズレベル、及びアグレッシブネスの量及び鮮鋭化の適応を制御するパラメータに基づいて、前記画像データ中の構造成分を適応的に鮮鋭化する構造強調器を更に有する、請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記画像データを与えるデータ取得のスライス厚に対しほぼ不変である前記向上された画像データを生成するために使用される１又は複数のデータ取得パラメータからの情報を判定する取得パラメータアナライザを更に有する、請求項１４乃至１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記情報は、フィルタリングカーネルの中心空間重み及び空間重みの最小数の少なくとも一方を含む、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記重みは、前記スライス厚に対し不変である前記フィルタリングカーネルの空間成分の大きさ及び強度を保ちながら、前記フィルタリングカーネルの近傍ボクセルの相対的な影響をバランスすることを容易にする、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記向上された画像データは、より高線量の画像データに対応する勾配大きさとほぼ同じ勾配大きさを有する、請求項１４乃至２０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２２】
画像データ中のノイズをモデル化する方法であって、
プロセッサによって、前記画像データについてノイズ標準偏差を求めるステップと、
前記プロセッサによって、前記ノイズ標準偏差及び包括的アルゴリズムに基づいて、前記画像データ中のアウトライアの第１の組を決定するステップと、
前記プロセッサによって、前記アウトライアの第１の組に基づいて決定されるインライアの組に基づいて、ノイズ分布を決定するステップと、
を含む方法。
【請求項２３】
前記インライアの組及び局所アルゴリズムに基づいて、アウトライアの第２の組を決定するステップと、
前記アウトライアの第２の組に基づいて決定されるインライアの第２の組に基づいて、前記ノイズ分布をリファインするステップと、
を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
画像データからノイズを除去する方法であって、
プロセッサによって、１又は複数のモデルを前記画像データにフィットさせるステップと、
前記プロセッサによって、前記１又は複数のモデルのうち、前記画像データ中のスキャン対象又は被検体を表す構造を維持しながら前記画像データからノイズを除去する見込みのあるモデルを識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記識別されたモデルを用いて、前記画像データからノイズを除去し、ノイズ低減された画像データを生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２５】
直前の繰り返しにおいて識別されたモデルに基づいて、前記構造を維持しながら前記画像データからノイズを除去する見込みのあるモデルを識別するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
第１のモデルが予め決められたノイズ閾値に基づいてノイズを効果的に低減するかどうか判定するステップと、
前記第１のモデルが前記予め決められたノイズ閾値を満たす場合に前記第１のモデルを用いるステップと、
前記第１のモデルが前記予め決められたノイズ閾値を満たさない場合に第２のモデルを用いるステップと、
を含む、請求項２４又は２５に記載の方法。
【請求項２７】
プロセッサによって、より低線量の画像データを取得するステップと、
前記プロセッサによって、ノイズ低減された画像データを取得するステップであって、前記ノイズ低減された画像データが、前記より低線量の画像又は前記より低線量の画像データを生成するために使用された投影データに基づいて、生成される、ステップと、
前記プロセッサによって、前記より低線量の画像データ及び前記ノイズ低減された画像データに基づいて、向上された画像品質をもつ画像データを生成するステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、より高線量の画像データの画像品質とほぼ同じであるように、より低線量の画像データの画像品質を向上させる（ノイズ低減）ような、画像データの向上に関し、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）に特定の用途を見出す。しかしながら、本発明は更に、他の医用イメージングアプリケーション及び非医用イメージングアプリケーションにも適用できる。
【背景技術】
【０００２】
マルチスライスコンピュータトモグラフィ（ＣＴ）スキャナは、長手軸又はｚ軸を中心に検査領域のまわりを回転する回転可能なガントリに取り付けられるＸ線管を有する。Ｘ線管は、検査領域、及び被検体又はその内部の対象を横切る放射線を放出する。２次元検出器アレイが、検査領域の、Ｘ線管と反対側に円弧をなして配置される。検出器アレイは、検出器の複数の行を含み、かかる行は、互いに対してアラインされ、ｚ軸に沿って延在する。検出器は、検査領域、及び被検体又はその内部の対象を横切る放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。再構成器（リコンストラクタ）は、投影データを処理し、それを示す３次元（３Ｄ）ボリュメトリック画像データを再構成する。ボリュメトリック画像データは、被検体又はその中の対象の一部を含む、検査領域の１又は複数の画像を生成するように処理される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
文献には、約６８７０万件のＣＴプロシージャが２００７年に米国で実施されたことが示されている。残念なことに、ＣＴスキャナは、イオン化放射線を放出し、それゆえ、イオン化放射線に患者を曝露させる。患者に与えられる放射線量は、以下に限定されないが、管電流（ｍＡ）、管電圧（ｋＶｐ）、ピッチ／曝露時間（ヘリカルスキャンの場合）、スライス厚及び間隔（軸方向スキャンの場合）、スタディ中のスキャン数及び患者の骨格を含む、複数のファクタに依存する。患者に与えられる線量は、管電流、管電圧及び／又はスキャン数を低下させることによって、及び／又はピッチ、スライス厚及び／又はスライス間隔を増大させることによって、低減されることができる。しかしながら、画像ノイズは、放射線量に反比例し、従って、放射線量の低減は、患者に与えられる線量を低下させるだけでなく、画像ノイズを増大させる。画像ノイズは、画像品質（例えば画像解像度）を低下させ、それゆえ、プロシージャの診断価値を低下させうる。
【０００４】
本願の見地は、上述した問題及びその他に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
１つの見地によれば、方法は、より低線量の画像データ及び予め決められた画像品質閾値に基づいて、向上された画像データを生成することを含み、向上された画像データの画像品質は、より高線量の画像データの画像品質とほぼ同じである。
【０００６】
別の見地によれば、システムは、より低線量の画像データ及び予め決められた画像品質閾値に基づいて、向上された画像データを生成する画像品質エンハンサを有し、向上された画像データの画像品質は、より高線量の画像データの画像品質とほぼ同じである。
【０００７】
別の見地によれば、方法は、画像データについてノイズ標準偏差を決定し、ノイズ標準偏差及び包括的アルゴリズムに基づいて画像データ中のアウトライアの第１の組を決定し、アウトライアの第１の組に基づいて決定されるインライアの組に基づいて、ノイズ分布を決定することを含む。
【０００８】
別の見地によれば、方法は、１又は複数のモデルを画像データにフィットさせるステップと、１又は複数のモデルのうち、画像データ中のスキャン対象又は被検体を表す構造を維持しながら、画像データからノイズを除去する見込みのあるモデルを識別するステップと、前記識別されたモデルを用いて画像データからノイズを除去し、ノイズ低減された画像データを生成するステップとを含む。
【０００９】
別の見地によれば、方法は、より低線量の画像データを取得するステップと、ノイズ低減された画像データを生成するステップであって、ノイズ低減された画像データは、より低線量の画像データ又はより低線量の画像データを生成するために使用された投影データに基づいて生成される、ステップと、より低線量の画像データ及びノイズ低減された画像データに基づいて、向上された画像品質の画像データを生成するステップと、を含む。
【００１０】
本発明は、さまざまな構成要素及び構成要素の取り合わせ、並びにさまざまなステップ及びステップの取り合わせの形をとりうる。
【００１１】
図面は、好適な実施形態を説明するためだけにあり、本発明を制限するものとして解釈されるべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】イメージングシステム及び画像品質エンハンサを示す図。
【図２】画像データに基づいて向上された画像データを生成する画像品質エンハンサの例を示す図。
【図３】画像品質エンハンサのノイズモデラを示す図。
【図４】画像品質エンハンサのノイズ除去器を示す図。
【図５】全線量、低減された線量及び向上スキャンによる低減された線量についての勾配大きさ曲線をグラフで示す図。
【図６】投影データに基づいて向上された画像データを生成する画像品質エンハンサの例を示す図。
【図７】本発明の例示の方法を示す図。
【図８】本発明の例示の方法を示す図。
【図９】本発明の例示の方法を示す図。
【図１０】本発明の例示の方法を示す図。
【図１１】本発明の例示の方法を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明は、概して、向上されたより低線量の画像データの画像品質がより高線量の画像データの画像品質とほぼ同じであるように、予め決められた画像品質（ノイズ）閾値に基づいて、より低線量の画像データを向上させ又はより低線量の画像データのノイズを低減することに関する。これは、画像品質を維持しながら患者線量を低減することを可能にする。
【００１４】
図１は、例えばコンピュータトモグラフィ（ＣＴ）スキャナのようなイメージングシステム１００を示している。イメージングシステム１００は、概して、静止ガントリ１０２及び回転ガントリ１０４を有する。回転ガントリ１０４は、静止ガントリ１０２によって回転可能に支持され、長手軸又はｚ軸１０８を中心に検査領域１０６のまわりを回転する。
【００１５】
例えばＸ線管である放射線源１１０は、回転ガントリ１０４によって支持される。放射線源１１０は、焦点スポットから放射線を放出し、放射線は、検査領域１０６を横切る。線源コントローラ１１２は、線源１１０を制御し、これは、線源電流及び／又は電圧の制御を含む。
【００１６】
線源コリメータ１１４は、概して錐形、くさび形、扇形又は他の形状の放射線ビームを形成するように放射線をコリメートするコリメーション部材を有する。コリメータコントローラ１１６は、線源コリメータ１１４を制御し、これは、コリメーション部材の相対位置の制御を含み、それによりｘ軸及び／又はｚ軸放射線のビーム幅の規定を容易にする。
【００１７】
２次元放射線感受性検出器アレイ１１８は、検査領域１０６を横切って放射線源１１０と反対側に円弧をなして配置される。検出器アレイ１１８は、ｚ軸１０８方向に沿って延在する検出器の複数の行を有する。検出器アレイ１１８は、検査領域１０６を横切る放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。
【００１８】
再構成器１２０は、投影データを再構成し、それを示す３次元（３Ｄ）ボリュメトリック画像データを生成する。再構成器１２０は、従来の３Ｄフィルタ逆投影再構成、円錐ビームアルゴリズム、反復アルゴリズム及び／又は他のアルゴリズムを用いることができる。
【００１９】
例えば寝台のような患者支持体１２２は、例えば検査領域１０６内の人間患者のような対象又は被検体を支持する。患者支持体コントローラ１２４は、患者支持体１２２を制御し、これは、患者支持体１２２がスキャニング中に検査領域１０６中を移動するスピードの制御を含む。
【００２０】
汎用コンピューティングシステム又はコンピュータが、オペレータコンソール１２６として機能する。コンソール１２６のプロセッサは、コンソール１２６上でコンピュータ可読命令を実行し、これは、オペレータが、システム１００の動作を制御することを可能にし、例えば、低線量スキャンプロトコルを選択し、スキャンパラメータをセットすることを可能にする。スキャンパラメータは、例えば、線源電流、線源電圧、ビーム幅、ピッチ、スライス厚、スキャンタイプ（例えば軸方向又はヘリカル／スパイラル）、スキャン数、スキャンの開始である。
【００２１】
システム１００は、全線量スキャン及びより低線量の又は低減されたスキャンを実施するために使用されることができる。
【００２２】
画像品質エンハンサ１２８は、イメージングシステム１００（又は他のイメージングシステム）によって生成される画像データ、例えばより低線量のスキャンからの画像データを向上させる。一実施形態において、画像データは、例えば画像ノイズ閾値のような予め決められた画像品質閾値に基づいて向上される。後でより詳しく述べるように、これは、画像データに関するノイズ標準偏差、又は画像データを生成するために使用された投影データからのノイズ分散分布を決定し、初期のより低線量の画像データ、及びノイズ標準偏差又はノイズ分散分布によって生成されるノイズ低減された画像データに基づいて、向上された画像データを生成することを含む。
【００２３】
その結果、画像エンハンサ１２８は、等価なより高線量の又は全線量のスキャンの画像品質と略同じ又はほぼ同じであるレベルまで、より低線量のスキャンの画像データの画像品質を向上させるために使用されることができる。それゆえ、画像品質の予め決められたレベルを保ち、スキャン対象の根本的な構造を維持しながら、患者線量が低減されることが可能である。画像エンハンサ１２８は更に、関心のある特定の構造（例えばエッジ）を強調するように、及び／又は取得パラメータ（例えばスライス厚）の１又は複数に対し実質的に不変であるデータを生成するように構成されることができる。
【００２４】
図示される実施形態において、画像エンハンサ１２８は、システム１００の一部であるが、コンソール１２６から離れている。別の実施形態において、画像エンハンサ１２８は、コンソール１２６の一部である。更に別の実施形態において、画像エンハンサ１２８は、システム１００から離れたところに位置し、例えばシステム１００が位置する診察室の外側のワークステーションのようなコンピューティングシステム内に位置する。画像エンハンサ１２８は更に、エンハンサ１２８のコンピュータ可読記憶媒体において記憶された又は符号化された１又は複数のコンピュータ可読命令及びコンピュータ実行可能命令を実行する１又は複数のプロセッサ、又は本明細書に記述される機能を実施するための他のコンポーネントを有する。
【００２５】
図２は、画像品質エンハンサ１２８の例を示している。この例において、画像エンハンサ１２８は、再構成された（画像）データから決定されるノイズ分布に基づいて、画像データを向上させるように構成される。
【００２６】
画像エンハンサ１２８は、対象又は被検体をスキャンし画像データを生成するために使用されたデータ取得（スキャン）パラメータの１又は複数を解析する取得パラメータアナライザ２０２を有する。取得パラメータは、コンソール１２６、メモリ及び／又は他のコンポーネントから取得されることができ、及び／又はユーザによって手入力されることができることが理解されるべきである。
【００２７】
取得パラメータアナライザ２０２は、データ取得パラメータからの情報を自動的に判定し、情報は、向上された画像データを生成する際に考慮されることができる。例えば、取得パラメータアナライザ２０２は、スライス厚に関連するデータ取得パラメータからの情報を自動的に識別することができ、この情報は、取得スライス厚に対し実質的に不変である向上された画像データを生成するために使用されることができる。
【００２８】
情報は、以下に（例えば式２に）規定され且つノイズ除去のために使用される空間カーネル重みを決定する際に考慮されることができ、これに限定されないがフィルタリングカーネルの中心空間重み及び空間重みの最小数を含む。これら２つのパラメータは、スタディスライス厚に対し不変であるフィルタリングカーネルの空間成分の大きさ及び強さを保ちながら、ノイズ除去カーネルの近傍ボクセルの相対的な影響をバランスすることを容易にしうる。このバランスは、取得スライス厚に対し不変であることと近い結果をもたらす。空間重みカーネルが一旦セットされると、スライス厚に関連するアルゴリズムパラメータが、それに基づいて導き出される。
【００２９】
他の情報が、付加的に又は代替としてデータ取得パラメータから取得され、向上された画像データを生成するために使用されることができることが理解されるべきである。更に、別の実施形態において、取得パラメータアナライザ２０２が省かれる。このような実施形態では、特定の情報が、他のやり方で判定され、画像品質エンハンサ１２８に伝えられ、又は向上された画像データを決定する際に使用されない。
【００３０】
画像エンハンサ１２８は更に、画像データに基づいてノイズ分布をモデル化する又は計算するノイズモデラ２０４を有する。このようなノイズモデラの例は図３に示されている。
【００３１】
図３に示されるように、ノイズモデラ２０４は、画像データ中のボクセルのサブ部分についてノイズ標準偏差を求めるノイズ標準偏差（ＳＴＤ）決定器３０２を有する。概して、ボクセルのサブ部分が画像ボリューム全体にわたって変化する場合、サブ部分の標準偏差は、混合密度分布に関する確率変数として振舞う。これらのサブ部分は、非一様な領域に対応するアウトライア（エッジ）と、一様な領域に対応するインライア（非エッジ）を含むサブ部分とを有する。
【００３２】
包括的アウトライア識別器３０４は、包括的アルゴリズム及びノイズ標準偏差に基づいて、画像データ中のアウトライアを識別する。１つの非限定的な例において、これは、画像データの残りのものから、スキャン対象又は被検体をセグメント化することを含む。セグメント化は、閾値処理及びその後に続く領域成長技法又は他の技法を通じて達成されることができる。データのセグメント化は、この後に処理されるボクセルの数を低減することを容易にすることができ、それゆえ処理時間を低減する。
【００３３】
包括的アウトライア識別器３０４は、セグメント化されたデータを解析する。１つの例において、包括的な解析は、スキャン対象又は被検体の小さい領域の局所標準偏差のヒストグラムを使用することを含み、ヒストグラムは、画像データの局所標準偏差の分布を表す。疑わしいアウトライアについての局所標準偏差が、このヒストグラムを使用して識別されることができ、例えば分布の固定のパーセンテージを越える等の信号値として識別されることができる。
【００３４】
インライアプロセッサ３０６は、（アウトライアから決定された）インライアを処理し、画像データについてノイズ標準偏差（ＳＴＤ）分布を生成する。図示される実施形態において、インライアプロセッサ３０６は、局所標準偏差画像データ全体に適用される広域２次元（２Ｄ）メジアンフィルタアルゴリズムのような平滑化アルゴリズムに基づいて、インライアを処理する。図示される実施形態において、結果的に得られた標準偏差行列においてアウトライアと指定された値は、無視され、新しいノイズレベル推定値における残りのアウトライアは、補間（例えば線形、スプライン、その他）を使用して埋められる。
【００３５】
代替の実施形態において、広域メジアンが、多重解像度技法を使用して近似される。近似の使用は、処理時間を短縮することを容易にしうる。別の代替の実施形態において、アウトライア局所標準偏差値は、局所標準偏差分布の２つの極値を含む繰り返しパターンと置き換えられ、このパターンは、多重解像度計算と同期する。この置き換えは、各別個の解像度について、画像内の領域の従来のメジアンの高速な計算を可能にする。特定の置き換えパターンが、近似された結果が通常のメジアン計算の結果に非常に近づくように選択されることができる。
【００３６】
判定コンポーネント３０８は、ノイズ標準偏差分布をリファインすべきかどうか判定する。図示される実施形態において、この判定は、局所メモリ又は遠隔メモリに記憶されることができる予め決められた判定基準３１０に少なくとも部分的に基づく。１つの例において、基準は、繰り返しの最大数を含む。付加的に又は代替として、基準は、２つの繰り返しの結果の間の差及び予め決められた差レンジに基づくものであり、この場合、差が予め決められた差レンジ内にある場合、次の繰り返しが実施されない。付加的に又は代替として、基準は、予め決められた時間期間に基づくものであり、この場合、次の繰り返しは、この時間期間が経過した後は実施されない。
【００３７】
ノイズ標準偏差分布がリファインされるべきである場合、局所アウトライア及び／又はインライア識別器３１２が、局所アルゴリズムに基づいて、インライアからアウトライアの組を識別する。１つの例において、これは、元の画像データの局所標準偏差と、新しいノイズレベル推定値との比較に基づいて、アウトライアの組を調整することを含む。これは、元の画像の局所標準偏差を、その値がその対応する局所ノイズレベル推定値より著しく高い場合のみ、アウトライアとして識別することによって、達成されることができる。その後、新しい推定値が、上述したように局所ノイズレベルについて決定される。
【００３８】
ノイズモデラ２０４は、ノイズ標準偏差分布を示す信号を出力する。
【００３９】
画像品質エンハンサ１２８は更に、ノイズ標準偏差分布に基づいて、画像データからノイズを除去するノイズ除去器２０６を有する。ノイズ除去器２０６の例が図４に示されている。
【００４０】
図４に示されるように、ノイズ除去器２０６は、モデルバンク４０６からのさまざまな局所構造モデル４０４を、画像データにフィットさせるモデルフィッタ４０２を有する。一実施形態において、これは、１又は複数の局所構造モデルを、各ボクセル及びその３次元（３Ｄ）近傍ボクセルにフィットさせることを含む。
【００４１】
ノイズ除去器２０６は更に、複数のフィットされたモデルから、画像データ中のスキャン対象又は被検体を表す構造を維持しながら該画像データからノイズを除去する見込みのあるモデルを選択するモデル選択器４０８を有する。図示されるモデル選択器４０８は、アルゴリズムバンク４１２内の統計学習又は他の機械学習アルゴリズムのような１又は複数のアルゴリズム４１０に基づいて、モデルを選択する。
【００４２】
ノイズ除去器２０６は更に、ノイズを除去するために、選択されたモデルを画像データに適用するモデル適用器４１４を有する。ボクセルの新しい推定値が、対応するモデル値から求められる。モデル適用器４１４の出力は、ノイズ除去された画像データである。
【００４３】
以下は、モデルのフィッティング、モデルの選択、及び選択されたモデルの適用の非限定的な例を記述する。この例について、インデックスi,j及びkをもつボクセルの３Ｄ画像ボリュームVが与えられる場合、多ノイズ画像VのサブボリュームVi+i', j+j', k+k'から最小加重ユークリッド距離を有するノイズレスの構造Mが、式１に基づいて求められることができる：
2013512024.tif 000003
ここで、正の整数nについて、インデックスi',j',k'は、−ｎ乃至ｎの値をとり、pは、自由パラメータベクトルを表し、Mi',j',k'(p)は、ボリューム内の(i+i', j+j', k+k')ボクセルのモデル値を表し、wi',j',k'は、重み係数を表し、
2013512024.tif 000004
は、自由パラメータの最適値を表す。
【００４４】
重み係数は、式２に基づいて決定されることができる：
2013512024.tif 000005
ここで、wspatiali',j',k'は、Vi,j,kに対する近傍ボクセルの空間距離に従う近傍ボクセルの重みを表し、wHUi',j',k'は、ＨＵ（ハウンズフィールドユニット）空間において、Vi,j,kに対する近傍ボクセルの数値距離に従う近傍ボクセルの重みを表す。
【００４５】
wspatiali',j',k'は、式３に基づいて求められることができる：
2013512024.tif 000006
ここで、dxは、ピクセルのサイズ（例えばミリメートル又はｍｍ）であり、dzは、スライス幅（例えばｍｍ）であり、σspatialは、重みのアグレッシブネス(aggressiveness)を制御するアルゴリズムパラメータである。
【００４６】
wHUi',j',k'は、式４に基づいて決定されることができる：
2013512024.tif 000007
ここで、
2013512024.tif 000008
は、ボクセルVi,j,kの局所ノイズレベル推定値であり、multは、重みのアグレッシブネスを制御するアルゴリズムパラメータである。特定の局所重みは、フィットされたモデルが、ボリュームの局所構造を維持するようにさせる。
【００４７】
説明の目的で、モデルバンク４０６は、定数モデルMi',j',k'(c)=c及び二次多項式モデルMi',j',k'(a, b, c, d)=a i'2/n2 + b j'2/n2+ c k'2/n2 + dの２つのモデル４０４を含むものとする。当然ながら、他のモデルも本明細書において企図される。
【００４８】
定数モデルの場合、モデルフィットは、式５に示される関数のような加重平均と一致する：
2013512024.tif 000009
ここで、
2013512024.tif 000010
は、ボクセルVi,j,kの新しいノイズレス推定値を表す。式５は、例えば費用関数の一次導関数のゼロを求めることによって、標準最小化技法を使用して得られることができる。
【００４９】
二次多項式モデルの場合、モデルフィットは、式６に表される一次方程式の過剰決定系の最小二乗解、
2013512024.tif 000011
と一致する：
2013512024.tif 000012
ここで、行列Aは、固定の整数の三つ組(i',j',k')について、行[1 (i'/n) 2 (j'/n) 2 (k'/n) 2]wi',j',k'をもつ(2n+1)3×4行列であり、ベクトルbは、固定の整数の三つ組(i',j',k')の各々についての対応するエントリVi|i',j|j',k|k'wi',j',k'をもつ長さ2n+1のベクトルである。式６の最小二乗解は、式７に基づいて求められることができる：
2013512024.tif 000013
行列ATAの反転は、さまざまな行列反転アルゴリズムを使用して求められることができる。
【００５０】
説明の目的で、行列ATAは、最大階数を有するものとする。更に、ｎ近傍の中心ピクセルのみが更新されており、ボクセルVi,j,kのノイズレス推定値が、
2013512024.tif 000014
であるので、ベクトル、
2013512024.tif 000015
（値d）の第１成分が、関心のある成分であるものとする。
【００５１】
上述の仮定のものとで、ノイズレス推定値は、式８に基づいて求められることができる：
2013512024.tif 000016
ここで、Cijは、行列A'Aの(i,j)余因子であり、[C11 C21 C31 C41]は、４余因子からなるl×4行列である。
【００５２】
１つの例において、上述の２つのモデルのうちの１つ、例えば２つのモデルのうち最も簡素なものが、最初に画像データにフィットされる。この例では、定数モデルが、最初にフィットされる。その後、メトリックが、フィットされたモデルについて求められる。適切なメトリックの例が式９に記述される：
2013512024.tif 000017
ここで、
2013512024.tif 000018
は、第１のモデルの結果的に得られたノイズレスの推定ボリュームであり、Vは、元の未処理のボリュームである。メトリックが、例えば式１０の不等式に示されるように、予め決められた閾値THに対し比較される：
2013512024.tif 000019
閾値THは、例えば合成の一様な多ノイズスタディを通じて、モンテカルロ技法を使用して推定されることができる。閾値THのデフォルト値は、例えば６０％、８０％、９０％、９５％、９９％又は他の統計的有意性のような、５０％より大きい統計的有意性に基づいて、さまざまにセットされる。
【００５３】
メトリックが閾値を満たす場合、多項式モデルが選択され、適用される。そうでない場合、定数モデルが選択され、適用される。式１０が、第１のモデル（この例の定数モデル）の効果を表すことに注意されたい。概して、第１のモデルが十分効果的でない場合、第２のモデルが用いられる。
【００５４】
任意に、上述の方法は、反復的に適用されることができる。反復アプローチを用いる場合、１つの繰り返しの結果が、次の繰り返しの入力として使用される。次の繰り返しは、ノイズを更に低減することができる。
【００５５】
画像品質エンハンサ１２８は、任意には、構造成分強調器２０８を有する。１つの例において、構造成分強調器２０８は、構造成分の適応的な画像強調を提供する。一実施形態において、構造成分強調器２０８は、予め決められた審美的な画像鮮鋭さを目標とするように、ノイズレベル推定値をソフト閾値処理技法と組み合わせることによって、画像データを適応的に鮮鋭化する。
【００５６】
鮮鋭化（シャープニング）は、ラプラシアン又は他のアプローチを使用して達成されることができる。ラプラシアンアプローチを用いる場合、鮮鋭化のレベルは、局所ラプラシアン、局所ノイズレベル及びさまざまな入力パラメータの関数として、適応的に決定されることができる。パラメータは、アグレッシブネスの量及び鮮鋭化の適応を制御するために使用されることができる。
【００５７】
画像品質エンハンサ１２８は更に、向上画像生成器２１０を有する。図示される向上画像生成器２１０は、画像データ及びノイズ低減された画像データに基づいて、向上された画像を生成する。１つの例において、向上画像生成器２１０は、ボクセルごとに画像データ及びノイズ低減された画像データを組み合わせることによって、向上された画像データを生成する。データは、線形又は非線形混合アルゴリズムに基づいて、組み合わせられることができる。
【００５８】
図示される実施形態において、データは、予め決められたＩＱ（ノイズ）基準２１２に基づいて組み合わせられる。ＩＱ基準２１２は、調整可能であり（例えばユーザ入力に基づいてセットされ及び変更されることができ）、これは、取得の線量に直接的に関連する、向上された画像データのノイズレベルを制御することを可能にする。このように、ユーザは、ノイズレベルをセットし、向上された画像データを生成することができ、更に、１又は複数の他のノイズレベルについてこれを繰り返すことができる。１つの例において、ＩＱ基準２１２は、ノイズパワースペクトルを維持することを可能にするようにセットされる。
【００５９】
以下は、画像データ及びノイズ低減された画像データの混合比率を決定するための１つの非限定的なアプローチを記述する。アルゴリズムは、元の画像及びフィルタリングされた画像の標準偏差信号を取得し、別の信号、すなわちこれらの２つの信号の比率を形成する。混合比率は、アウトライアが捨てられた後の比率のメジアンとして求められる。
【００６０】
Istdが、元の画像の局所標準偏差であり、Istd2が、ノイズ除去された画像の局所標準偏差であり、両方が、ディスク半径ｒ≧１を使用して求められる場合、それらの比率は、式１１に基づいて、画像のピクセルインデックス(i,j)のペアごとに計算されることができる：
式１１：
S(i,j)=Istd2(i,j)/Istd(i,j)
（あるいは、除算が要素ごとに行われる場合、S=Istd2/Istd）。アウトライアの第１の層は、拡張(dilate)半径ｄ≧１を使用して行列Bclassifierの拡張されたバージョンとして規定される行列O1から得られ、ここで、Bclassifierは、式１０の条件から導き出されるブール行列である：
2013512024.tif 000020
行列Sの他のアウトライアは、１より大きいものとして識別される。しかし、それらを捨てる代わりに、式１２に示されるように、それらの小数部分のみが選択される：
2013512024.tif 000021
これは、例えば疑似コード表記でS1=mod(S(〜O1, 1)として記述されることができる。推定係数fは、信号S1のメジアンとして又は信号S1のモードとして、決定されることができる。
【００６１】
目標とするノイズ低減Tが与えられる場合、第１の混合比率推定値は、処理された画像のノイズ分散が、1-Tを乗じられた元の画像の分散に等しいという要求から、式１３に基づいて決定される：
2013512024.tif 000022
【００６２】
次のステップにおいて、混合比率p1は、式１４に基づいて、乗数k及びバイアスbによって補正される：
式１４：
p2 = k*p1 + b
【００６３】
次に、混合比率は、それが予め決められたレンジ内0≦m1＜m2≦1になければならないという要求から、例えば式１５に基づいて決定される：
2013512024.tif 000023
【００６４】
上述したように、本明細書に記述される画像品質エンハンサ１２８は、より低線量の画像データの画像品質が全線量の画像データの画像品質と同じ又はほぼ同じになるように、より低線量の画像データを向上させるために使用されることができる。
【００６５】
これは、図５にグラフで示されており、図５は、全（１００％）線量スキャン、５０％線量スキャン及び画像向上を伴う５０％線量スキャンについての勾配大きさの分布５０２、５０４及び５０６を示している。大きさ分布は、画像品質に比例する。図示されるように、画像向上を伴う５０％線量スキャンの場合の勾配分布５０６は、全（１００％）線量スキャンの場合の勾配分布５０２とほぼ同様である。
【００６６】
変形例が企図される。図２において、ノイズモデラ２０４は、向上された画像データを生成するために使用される画像データに基づいて、ノイズ標準偏差（ノイズＳＴＤ）分布を生成する。代替の実施形態（図６）において、ノイズモデラ２０４は、向上された画像データを決定する際に使用される投影データに基づいて、ノイズ分散分布を生成する。
【００６７】
この例の場合、ノイズモデラ２０４は、投影データの線積分測定値を処理し、投影データに関するノイズ分散分布を生成する。１つの例において、これは、以下のように実現されることができる。最初に、分散サイノグラムが、投影データから生成される。この目的のために、線積分値（又はサイノグラムの各サンプル）ごとに、測定値の分散が、式１６の関数のように計算される：
式１６：
1 / (N0)・e(-P)
ここで、N0は、現在放射線に沿った患者への入力光子の数であり、Pは、現在放射線に沿った減衰の線積分である。
【００６８】
式１６は、光子放出のポアソン特性を考慮する。他の実施形態において、式１６は、散乱によるノイズ、ビームハードニング、電子ノイズ及び／又は他の効果をも考慮するように拡張されることができる。他の効果も考慮するモデルの例は、"Scattered radiation in cone-beam computed tomography: analysis, quantification and compensation," Jens Wiegert, PhD Thesis, 2007に記述されるモデルを含む。
【００６９】
代替の実施形態において、２Ｄ又は３Ｄの再構成された画像のボリュームを通じて前方投影することによって生成されることができる新しいサイノグラムが、元の投影データに代わって使用される。このように、元の投影データが、利用可能でない又は読み取り可能にアクセスできない場合であっても、ノイズ分散分布が生成されることができる。
【００７０】
ノイズモデラ２０４は、ノイズ分散分布を処理し、ノイズ分散画像データを生成する。ノイズモデラ２０４は、図１の再構成器１２０によって用いられるアルゴリズムと同様の再構成アルゴリズムを用いることができ、又は再構成器１２０によって生成される画像データの各ボクセルについて又はボクセルの選択されたサブ部分についてノイズ分散を決定することができる別の再構成アルゴリズムを用いることができる。
【００７１】
例えば、１つの例において、ノイズモデラ２０４は、（ただ１つの演算の代わりに）２回の畳込み演算及び３Ｄ逆投影の場合は変更されたビュー重み付け関数を必要とするような、従来のフィルタ逆投影再構成法と同じ又はほぼ同じやり方で、データを再構成する。
【００７２】
投影が角度方向及び半径方向において補間される場合（角度方向及び半径方向のリビニング）、補間は、再構成された画像データにノイズを与えうる。上述のアルゴリズムは更に、角度方向及び半径方向のリビニングの効果を取り入れる方法と共存でき、例えば分散サイノグラムデータは、検出器全体で空間的に変化する係数で乗じられることができる。
【００７３】
上述されたノイズ分散画像データは、他のアプリケーションに関しても使用されることができることが理解されるべきである。例えば、ノイズ分散画像データは、ノイズ除去を容易にするために、ノイズ除去画像アルゴリズムと共に使用されることができる。
【００７４】
１つの例において、このノイズ分散画像の二乗根が、ノイズモデラ２０４の結果に代わって（図２を参照）、ノイズ除去ステップ２０６において使用されることができる。
【００７５】
他の例において、これは、Rudin/Osher/Fatemiノイズ低減アルゴリズムを用いるアプリケーションを含む。例えば、多ノイズ画像ｆ（ｘ，ｙ）、そのドメインΩ及びスカラλが与えられる場合、このアルゴリズムは、以下のよな費用関数の最小化器として、ノイズレスの画像ｕ（ｘ，ｙ）を得るために使用されることができる：
2013512024.tif 000024
この費用関数に関して、画像ノイズ分散は、1/vに比例するλパラメータの強さを変えるために使用されることができ、ここで、vは、（ボクセル当たりの）推定された画像分散である。
【００７６】
他の実施形態において、他のアルゴリズムが、画像ノイズ除去演算を実施するために使用され、他のアルゴリズムは、例えば実際の構造の強い勾配を維持しながら画像ノイズを低減し、ノイズ分散データをノイズ除去プロセスに組み込む。別の例によれば、ノイズ分散画像データは、例えば線量の観点でノイズを最適化するような、ノイズを最適化するためのアプリケーションに関して使用されることができる。このようなアプリケーションは、２００９年１０月２２日出願の"Acquisition Protocol Assessment Apparatus"というタイトルの米国特許出願第６１／２５３，８８１号明細書に記述されており、その内容は、参照によって本明細書に盛り込まれるものとする。
【００７７】
図７−図１１は、さまざまな方法を記述している。処理の順序は、非限定的であり、処理の１又は複数が、異なる順序で行われてもよいことが理解されるべきである。更に、処理の１又は複数が省かれてもよく、及び／又は１又は複数の処理が加えられてもよい。
【００７８】
図７は、画像データを向上させる方法を示している。本明細書に述べられるように、これは、低線量画像データの画像品質が全線量画像データの画像品質と同じ又はほぼ同じであるように、低線量画像データを向上させることを含む。
【００７９】
ステップ７０２において、ノイズ分布がモデル化される。１つの例において、ノイズ分布は、画像データに基づいて生成されるノイズ標準偏差分布である。別の例において、ノイズ分布は、投影データに基づいて生成されるノイズ分散である。
【００８０】
ステップ７０４において、ノイズ低減された画像データが、ノイズ標準偏差分布又はノイズ分散分布に基づいて、画像データからノイズを除去することによって生成される。
【００８１】
ステップ７０６において、ノイズ低減された画像データ中の構造が、強調される。別の実施形態において、処理７０６は省かれる。
【００８２】
ステップ７０８において、向上された画像データが、初期画像データ及びノイズ低減された画像データに基づいて、生成され、例えば本明細書に記述される画像品質閾値に基づいて、初期画像データ及びノイズ低減された画像データを組み合わせることによって、生成される。
【００８３】
図８は、画像データ中のノイズをモデル化する方法を示している。
【００８４】
ステップ８０２において、ノイズ標準偏差が、画像データについて求められる。
【００８５】
ステップ８０４において、画像データ中のアウトライアの第１の組が、ノイズ標準偏差及び包括的アルゴリズムに基づいて識別される。
【００８６】
ステップ８０６において、ノイズ低減された画像データが、インライアの組に基づいて決定される。インライアの組は、アウトライアの第１の組に基づいて決定される。上述したように、これは、インライアに平滑化フィルタを適用することによって、達成されることができる。
【００８７】
ノイズ低減された画像データが、リファインされるべきであると判定される場合、ステップ８０８において、アウトライアの次の組が、前記インライアの組に基づいて識別され、リファインされたノイズ低減された画像データが、前記アウトライアの次の組に基づいて決定されるインライアの次の組に基づいて決定される。
【００８８】
図９は、投影データ中のノイズをモデル化する方法を示している。
【００８９】
ステップ９０２において、分散分布が、投影データに基づいて生成される。
【００９０】
ステップ９０４において、第１のフィルタリングされた分散画像データが、第１のフィルタを使用して分散分布をフィルタリングすることによって生成される。例示の第１のフィルタは、ランプ二乗フィルタである。
【００９１】
ステップ９０６において、第２のフィルタリングされた分散画像データが、第２のフィルタを使用して分散分布をフィルタリングすることによって生成される。例示の第２のフィルタは、シフトされたランプフィルタである。
【００９２】
ステップ９０８において、第１及び第２のフィルタリングされた分散データが合成される。１つの非限定的な例において、データは、例えば以下のような伸張合成(stretch-combine)アルゴリズムを使用して合成される：v(r,z)= w2v(r,s0)+(1-w)2v(r,s0+1)+2w(1-w)v(r,s0)。
【００９３】
ステップ９１０において、ノイズ分散画像データが、合成データを逆投影することによって生成される。これは、くさびの２乗(squared wedge)又は他の重みを使用して、又は重みなしで行われることができる。
【００９４】
図１０は、画像データからノイズを除去し、ノイズ低減された画像データを生成する方法を示している。
【００９５】
ステップ１００２において、１又は複数のモデルが、画像データにフィットされる。
【００９６】
ステップ１００４において、１又は複数のモデルのうち１つのモデルが、画像データ中のスキャン対象又は被検体を表す構造を維持しながら画像データからノイズを除去する見込みのあるモデルとして識別される。
【００９７】
ステップ１００６において、識別されたモデルは、画像データからノイズを除去し、ノイズ低減された画像データを生成するために、画像データに適用される。
【００９８】
図１１は、向上された画像データを生成する方法を示している。
【００９９】
ステップ１１０２において、初期画像データが取得される。
【０１００】
ステップ１１０４において、ノイズ低減された画像データが取得される。
【０１０１】
ステップ１１０６において、向上された画像データが、初期画像データ及びノイズ低減された画像データに基づいて、生成される。本明細書に述べるように、向上された画像データに寄与する初期画像データ及びノイズ低減された画像データの各々のパーセンテージは、予め決められたＩＱ基準に基づく。
【０１０２】
上述したものは、１又は複数のコンピュータプロセッサによって実行される際、記述された処理をプロセッサに実施させるコンピュータ可読命令によって実現されることができる。このような場合、命令は、当該コンピュータに関連する又は他のやり方でアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。
【０１０３】
本発明は、さまざまな実施形態に関して本明細書に記述されている。当業者であれば、本明細書の記述を読むことにより、変更例及び変形例を思いつくことができる。本発明は、すべてのこのような変更例及び変形例が添付の請求項又はその等価なものの範囲内にある限り、それらを含むものとして解釈されることが意図される。
【図１】
2013512024.tif 000025
【図２】
2013512024.tif 000026
【図３】
2013512024.tif 000027
【図４】
2013512024.tif 000028
【図５】
2013512024.tif 000029
【図６】
2013512024.tif 000030
【図７】
2013512024.tif 000031
【図８】
2013512024.tif 000032
【図９】
2013512024.tif 000033
【図１０】
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【図１１】
2013512024.tif 000035
【国際調査報告】
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2013512024.tif 000037
2013512024.tif 000038
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