(57)【要約】【課題】二重エネルギーＣＴスキャン画像を処理するための方法を提供する。【解決手段】その方法は、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のピクセルをフィルタリングし、グループ化されることになるピクセルを得ることと、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のグループ化されることになるピクセルの位置に基づいて、グループ化されることになるピクセルを複数のピクセルグループにグループ化することと、各ピクセルグループ内のピクセルに関する物質分解を実行することと、物質分解の結果に基づいて各ピクセルグループに対応する物体を特定することとを含む。その方法を用いることによって、スキャン時間が短縮され、対象物（例えば、診断されることになるユーザ）に照射されるＸ線の線量が削減される。【選択図】図１
2015112481.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の造影剤を識別するための方法であって、前記方法は、
前記二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内のピクセルをフィルタリングし、グループ化されることになるピクセルを得ることと、
前記二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の前記グループ化されることになるピクセルの位置に基づいて、前記グループ化されることになるピクセルを複数のピクセルグループにグループ化することと、
各ピクセルグループ内の前記ピクセルに関する物質分解を実行することと、
物質分解の結果に基づいて、前記複数のピクセルグループ内の前記造影剤に対応するピクセルグループを特定することとを含む、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の造影剤を識別するための方法。
【請求項２】
フィルタリングする前記ステップは、
前記ピクセルのＣＴ値が基準ＣＴ値より大きいか否かを判断することと、
そのＣＴ値が前記基準ＣＴ値より大きい前記ピクセルを、グループ化されることになるピクセルと判断することとを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
グループ化されることになるピクセルをグループ化する前記ステップは、
前記グループ化されることになるピクセル内で隣接して位置するピクセルを同じピクセルグループにグループ化することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記造影剤に対応する前記ピクセルグループを判断する前記ステップは、
各ピクセルグループ内の前記ピクセルの分解結果に基づいて、前記ピクセルグループ内の各ピクセルの物質分解結果間の関係を指示する分解値散布図を確立することと、
前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの位置に基づいて、ピクセルグループが前記造影剤に対応するか否かを判断することとを含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
ピクセルグループが前記造影剤に対応するか否かを判断する前記ステップは、
前記分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と前記造影剤を表す造影剤特性曲線との間の平均距離を計算することと、
計算された距離が基準値以下である場合には、前記ピクセルグループを前記造影剤に対応すると判断することとを含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
ピクセルグループが前記造影剤に対応するか否かを判断する前記ステップは、
前記分解値散布図内のピクセルグループの前記ピクセルの位置と前記造影剤を表す造影剤特性曲線との間の平均距離と、前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの位置と前記二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の前記造影剤以外の物体を表す特性曲線との間の平均距離とを計算することと、
前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの位置と前記造影剤特性曲線との間の平均距離が、前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの位置と他の物体を表す前記特性曲線との間の平均距離より小さい場合には、前記ピクセルグループを前記造影剤に対応すると判断することとを含む、請求項４記載の方法。
【請求項７】
他の物体を表す前記特性曲線は、骨組織を表す特性曲線を含む、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記ピクセルの２つの特性値は、それぞれ同等の密度値の２つの異なる基底物質であるか、又は前記二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像を得るために、前記二重エネルギーＣＴスキャンを実行するために用いられる２つの異なるエネルギーに対応するＣＴ値である、請求項３記載の方法。
【請求項９】
前記基準ＣＴ値は１００Ｈｕである、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記造影剤に対応する前記ピクセルグループを判断した結果に基づいて、前記造影剤に対応する前記ピクセルグループのＣＴ値を変更することを更に含む、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
二重エネルギーＣＴスキャン画像内の物体を識別するための方法であって、前記方法は、
前記二重エネルギーＣＴスキャン画像をフィルタリングし、グループ化されることになるピクセルを得ることと、
前記二重エネルギーＣＴスキャン画像内の前記グループ化されることになるピクセルの位置に基づいて、前記グループ化されることになるピクセルを複数のピクセルグループにグループ化することと、
各ピクセルグループ内の前記ピクセルに関する物質分解を実行することと、
物質分解の結果に基づいて、各ピクセルグループに対応する物体を特定することとを含む、二重エネルギーＣＴスキャン画像内の物体を識別するための方法。
【請求項１２】
フィルタリングする前記ステップは、
前記ピクセルのＣＴ値が基準ＣＴ値より大きいか否かを判断することと、
そのＣＴ値が前記基準ＣＴ値より大きい前記ピクセルを前記グループ化されることになるピクセルと判断することとを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記グループ化されることになるピクセルをグループ化する前記ステップは、
前記グループ化されることになるピクセル内で隣接して位置するピクセルを同じピクセルグループにグループ化することとを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
各ピクセルグループに対応する前記物体を判断する前記ステップは、
各ピクセルグループ内の前記ピクセルの分解結果に基づいて、前記ピクセルグループ内の各ピクセルの物質分解結果間の関係を指示する分解値散布図を確立することと、
前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの前記位置に基づいて前記ピクセルグループに対応する前記物体を特定することとを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１５】
前記ピクセルグループに対応する前記物体を判断する前記ステップは、
前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの位置と、異なる物体を表す特性曲線との間の平均距離を計算することと、
前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの位置と、特定の物体を表す特性曲線との間の平均距離が、基準値以下である場合には、前記ピクセルグループを前記特定の物体に対応すると判断することとを含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
ピクセルグループに対応する前記物体を判断する前記ステップは、
前記分解値散布図内の前記ピクセルグループの前記ピクセルの位置と、異なる物体を表す特性曲線との間の平均距離を計算することと、
最小平均距離に対応する前記特性曲線によって表される前記物体を前記ピクセルグループに対応する前記物体と判断することとを含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１７】
前記ピクセルの２つの特性値は、それぞれ同等の密度値の２つの異なる基底物質であるか、又は前記二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像を得るために、前記二重エネルギーＣＴスキャンを実行するために用いられる２つの異なるエネルギーに対応するＣＴ値である、請求項１３記載の方法。
【請求項１８】
各ピクセルグループに対応する前記物体を判断した結果に基づいて、前記二重エネルギーＣＴスキャン画像内の前記ピクセルのＣＴ値を変更することを更に含む、請求項１１記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は包括的にはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）の分野に関し、より具体的には、二重エネルギーＣＴスキャン画像における物体識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）技術を通して得られた対象物体のスキャン画像は、異なるグレースケールからなる複数のピクセルを含む。ピクセルのグレースケールは、スキャンされることになる対象物体の密度に比例する。スキャンされることになる対象物内の密度が異なるエリアでは、Ｘ線の吸収が異なる。それゆえ、ＣＴスキャン画像では、低いグレースケールを有するピクセルを用いて、Ｘ線吸収レベルが低い低密度のエリアを表し、高いグレースケールを有するピクセルを用いて、Ｘ線吸収レベルが高い高密度のエリアを表す。通常、ＣＴ値（単位：Ｈｕ）を用いて、ＣＴスキャン画像内のピクセルを表す。例えば、Ｘ線吸収レベルがより高い物体又は組織に対応するピクセルのＣＴ値ほど、Ｘ線吸収レベルがより低い物体又は組織に対応するピクセルのＣＴ値より高く設定される。例えば、骨組織に対応するピクセルのＣＴ値は＋１０００Ｈｕと設定され、水に対応するピクセルのＣＴ値は０Ｈｕと設定され、空気に対応するピクセルのＣＴ値は−１０００Ｈｕと設定されるなどである。
【０００３】
現在、二重エネルギーＣＴ技術が提案されている。この技術では、２つの異なるエネルギーのＸ線を用いて、スキャン対象物をスキャンし、それにより、対象物の二重エネルギーＣＴスキャン画像を得る。そのような二重エネルギーＣＴスキャン画像は、単一エネルギーのＸ線を利用して対象物をスキャンする従来の単一エネルギーＣＴ技術を用いることによって得られたスキャン画像より多くの情報を含む。
【０００４】
しかしながら、単一エネルギーＣＴスキャン画像及び二重エネルギーＣＴスキャン画像のいずれにおいても、対象物内の異なる物体が同じ、又は類似のＸ線吸収レベルを有する場合がある。例えば、骨組織と、病変に起因して発生した血管又は他の組織のような石灰化した部分とは同じ、又は類似のＸ線吸収レベルを有し、それゆえ、同じ、又は類似のＣＴ値を有する場合がある。それゆえ、ＣＴスキャン画像内の同じ、又は類似のグレースケール値のピクセルによって表される物体を区別することは難しい。
【０００５】
さらに、対象物内の異なる物体をハイライトするために、ＣＴスキャンを実行する前に、対象物に造影剤が投与（例えば、注入）される。物体に造影剤が投与されたＣＴスキャンは、ＣＴ造影スキャンとも呼ばれ、得られたＣＴスキャン画像は、ＣＴ造影スキャン画像とも呼ばれる。
【０００６】
しかしながら、ＣＴ造影スキャン画像では、造影剤に対応するピクセルが相対的に高いＣＴ値を有するので、造影剤に対応するピクセルと、相対的に高い密度及び相対的に高いＸ線吸収レベルを有する骨組織及び他の組織に対応するピクセルとを区別するのが難しい。従来技術において、造影剤を投与する前のＣＴスキャン（非造影スキャン）によって得られたＣＴスキャン画像（非造影画像）と、ＣＴ造影スキャン画像（造影スキャン画像）とを比較することによって、造影剤に対応するピクセルを識別するための方法が存在する。しかしながら、そのような方法では、対象物を２回ＣＴスキャンする必要があるので、対象物によるＸ線吸収線量が増加する。
【０００７】
それゆえ、ＣＴスキャン画像内の異なる物体を識別するための方法が必要とされている。
【０００８】
本発明の例示的な実施形態の目的は、従来技術における上記の問題及び／又は他の問題を克服することである。それゆえ、本発明の例示的な実施形態は、異なる物体を容易に区別することができる、二重エネルギーＣＴスキャン画像を処理するための方法を提供することである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の例示的な実施形態によれば、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の造影剤を識別するための方法が提供され、その方法は、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内のピクセルをフィルタリングし、グループ化されることになるピクセルを得ることと、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内のグループ化されることになるピクセルの位置に基づいて、グループ化されることになるピクセルを複数のピクセルグループにグループ化することと、各ピクセルグループ内のピクセルに関して物質分解を実行することと、物質分解の結果に基づいて、複数のピクセルグループ内の造影剤に対応するピクセルグループを特定することとを含む。
【００１０】
本発明の例示的な実施形態によれば、二重エネルギーＣＴスキャン画像を処理するための方法が提供され、その方法は、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のピクセルをフィルタリングし、グループ化されることになるピクセルを得ることと、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のグループ化されることになるピクセルの位置に基づいて、グループ化されることになるピクセルを複数のピクセルグループにグループ化することと、各ピクセルグループ内のピクセルに関して物質分解を実行することと、物質分解の結果に基づいて各ピクセルグループに対応する物体を特定することとを含む。
【００１１】
本発明は、添付の図面を参照しながら、本発明の例示的な実施形態の以下の説明を読むことから更に深く理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】例示的な実施形態による、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像における造影剤識別方法の流れ図である。
【図２】例示的な実施形態による、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像の一例を示す図である。
【図３】例示的な実施形態による、フィルタリングされたスキャン画像の一例を示す図である。
【図４】例示的な実施形態による、異なるピクセルグループに対応する分解散布図の一例を示す図である。
【図５】例示的な実施形態による、異なるピクセルグループに対応する分解散布図の一例を示す図である。
【図６】例示的な実施形態による、ＣＴ値を下げたピクセルを含む、処理されたスキャン画像の一例を示す図である。
【図７】別の例示的な実施形態による、二重エネルギーＣＴスキャン画像における物体識別方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下の詳細な説明において、本発明の実施形態が説明される。これらの実施形態の詳細な説明では、簡潔にするために、実際の実施態様の全ての特徴が詳細に説明されるとは限らないことに留意されたい。１つの実施態様を実際に実施する際に、任意の工学又は設計プロジェクトと同様に、開発者の具体的な目標を達成するために、かつシステム関連又はビジネス関連の制約を満たすために、種々の具体的な決定が行われることになるので、実施される実施形態が状況に応じて異なることは理解されたい。さらに、そのような開発のプロセスにおいて行われる努力は、本発明の開示に関連する分野の当業者にとって複雑で、非常に長い場合があるが、本開示において開示される技術的内容に基づいて行われる製造又は生産の設計及び変形は、単に従来の技術的手段に関連するものであり、それゆえ、本開示が不十分あると見なされるべきではないことも理解されよう。
【００１４】
別に規定されない限り、特許請求の範囲及び説明において用いられるような技術用語又は科学用語は、当業者によって一般的に理解される意味を有するように解釈されるべきである。説明及び特許請求の範囲において、「第１の（ｆｉｒｓｔ）」、「第２の（ｓｅｃｏｎｄ）」などの用語は、任意の順序、量又は重要性を表すこと意図するものではなく、単に、異なる構成要素を区別するために用いられる。「１つの（ａ、ａｎ）」などの用語は、数量制限を与えるものではなく、少なくとも１つものが存在することを指示する。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」などの用語は、その用語の後に列挙されない他の要素又は物体を除外しない。「接続する（ｃｏｎｎｅｃｔ）」、「接続（ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）」などの用語は、物理的若しくは機械的な接続、又は直接的若しくは間接的な接続には限定されない。
【００１５】
図１は、例示的な実施形態による、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の造影剤識別方法の流れ図である。
【００１６】
図１に示されるように、ステップＳ１１０において、対象物（例えば、診断されることになるユーザ）の二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像をフィルタリングすることができる。図２は、例示的な実施形態による、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像の一例を示す。画像のフィルタリングを実行する際に、図２に示されるような二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内のピクセルのＣＴ値が基準ＣＴ値より大きいか否かに関する判断を行うことができ、基準ＣＴ値より大きいＣＴ値を有するピクセルをフィルタリングされたピクセルと判断することができる。フィルタリングされたピクセルはその後、グループ化されるので（後に詳細に説明される）、フィルタリングされたピクセルは、グループ化されることになるピクセルと呼ぶこともできる。ここで、基準ＣＴ値はあらかじめ選択された値とすることができる。この例示的な実施形態では、造影剤に対応するピクセルを骨組織のような他の物体に対応するピクセルと区別するために、基準ＣＴ値は１００Ｈｕとして選択することができる。しかしながら、例示的な実施形態はそれには限定されず、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像は異なる基準ＣＴ値を用いてフィルタリングすることができることは理解されたい。例えば、基準ＣＴ値より小さいＣＴ値を有するピクセルをグループ化されることになるピクセルと見なすことができるか、又は第１の基準ＣＴ値より大きく、かつ第２の基準ＣＴ値より小さいＣＴ値を有するピクセルを、グループ化されることになるピクセルと見なすことができる（第１の基準ＣＴ値は第２の基準ＣＴ値より小さい）。
【００１７】
図３は、例示的な実施形態による、フィルタリングされたスキャン画像の一例を示す。
【００１８】
図２に示されるような二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像が、１００Ｈｕである基準ＣＴ値を用いてフィルタリングされた後に、図３に示されるように、グループ化されることになるピクセルを単に含むフィルタリングされたスキャン画像を得ることができる。図３において、部分Ａは、骨組織に対応するピクセルとすることができ、部分Ｂは、造影剤（血液中に含まれる造影剤など）に対応するピクセルとすることができる。
【００１９】
再び図１を参照すると、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像がフィルタリングされた後に、結果として生成されたグループ化されることになるピクセルがグループ化される（Ｓ１３０）。グループ化されることになるピクセルは、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内のグループ化されることになるピクセルの位置に基づいて、複数のピクセルグループに自動的に、又は手作業でグループ化することができる。例えば、自動グループ化の場合、グループ化されることになるピクセルを最初に選択することができ（例えば、任意に選択される）、その後、前記選択されたピクセルに隣接するグループ化されることになるピクセルのうちの１つのピクセルを、選択されたピクセルと同じグループの中にグループ化することができる。そのプロセスは、グループ化されることになる全てのピクセルが対応するピクセルグループにグループ化されるまで繰り返すことができる。このようにして、グループ化されることになるピクセル内で隣接して位置するピクセルを、同じピクセルグループの中に自動的にグループ化することができる。
【００２０】
図１を参照すると、グループ化されることになるピクセルがグループ化された後に、各ピクセルグループ内のピクセルを物質分解にかけることができる（Ｓ１５０）。二重エネルギーＣＴスキャン画像は単一エネルギーＣＴスキャン画像より多くの情報を提供することができるので、物質分解は、ピクセルごとに少なくとも２つの分解値を得ることができるように実行することができる。ここで、各ピクセルの２つの分解値はそれぞれ同等の密度値の２つの異なる基底物質とすることができるか、又は二重エネルギーＣＴスキャンを実行するために用いられる２つの異なるエネルギーに対応するＣＴ値とすることができる。以下では、各ピクセルの２つの分解値がそれぞれ同等の密度値の水、及び造影剤内に含まれる同等の密度値のヨウ素である例示的な実施形態が説明される。
【００２１】
図１に示されるように、各ピクセルグループ内のピクセルのＣＴ値の物質分解後に、物質分解の結果に基づいて、対象物（例えば、骨組織、造影剤など）以外の物体に対応する、複数のピクセルグループ内のピクセルグループを特定することができる（Ｓ１７０）。
【００２２】
例えば、ピクセルグループ内の各ピクセルの２つの分解値間の関係を指示する分解値散布図を各ピクセルグループ内のピクセルの分解値に基づいて確立することができる。図４及び図５は、例示的な実施形態による異なるピクセルグループに対応する分解散布図の例であり、図４は図２の部分Ａ（グループＡ）に対応するピクセルグループの分解散布図であり、図５は図２の部分Ｂ（グループＢ）に対応するピクセルグループの分解散布図である。
【００２３】
グループＡ及びグループＢは異なる物体（すなわち、それぞれ骨組織及び造影剤）を表すので、図４及び図５に示されるように、分解散布図において、グループＡ内のピクセルの分布はグループＢ内のピクセルの分布とは異なる可能性がある。それゆえ、各ピクセルグループに対応する物体を、分解散布図内のピクセルグループのピクセルの位置に基づいて手作業で、又は自動的に特定することができる（Ｓ１７０）。
【００２４】
例えば、各ピクセルグループに対応する物体を自動的に特定する場合、分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と、異なる物体を表す特性曲線との間の平均距離に関する計算を行うことができ、前者と特定の特性曲線との間の平均距離が基準値以下である場合には、前記ピクセルグループは前記特性曲線によって表される物体に対応すると判断することができる。そのような特性曲線及び基準値は、あらかじめ求めることができる。しかしながら、例示的な実施形態は、それには限定されないことは理解されたい。他の例示的な実施形態では、分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と、特定の物体（例えば、造影剤）を表す特性曲線（例えば、造影剤特性曲線）との間の平均距離、及び分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の前記特定の物体（例えば、造影剤）以外の物体の特性曲線との間の平均距離に関する計算を行うことができる。分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と、特定の物体（例えば、造影剤）の特性曲線との間の平均距離が、分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と、他の物体を表す特性曲線との間の平均距離より短い場合には、そのピクセルグループは、特定の物体（例えば、造影剤）に対応すると判断することができる。
【００２５】
図４及び図５は、骨組織を表す特性曲線Ｃ１及び造影剤を表す特性曲線Ｃ２の例を示す。図４に示されるように、グループＡ内のピクセルと骨組織を表す特性曲線Ｃ１との間の平均距離は、基準値より小さい場合があり、グループＡ内のピクセルと造影剤を表す特性曲線Ｃ２との間の平均距離は基準値より大きい場合がある。それゆえ、グループＡは骨組織に対応すると判断することができる。図５に示されるように、グループＢ内のピクセルと骨組織を表す特性曲線Ｃ１との間の平均距離は、基準値より大きい場合があり、グループＢ内のピクセルと造影剤を表す特性曲線Ｃ２との間の平均距離は基準値より小さい場合がある。それゆえ、グループＢは造影剤に対応すると判断することができる。
【００２６】
代替的には、グループＡ内のピクセルと、骨組織を表す特性曲線Ｃ１との間の平均距離は、グループＡ内のピクセルと造影剤を表す特性曲線Ｃ２との間の平均距離に比べて短い可能性があるので、グループＡ内のピクセルを骨組織に対応すると判断することができる。同様に、グループＢ内のピクセルと造影剤を表す特性曲線Ｃ２との間の平均距離は、グループＢ内のピクセルと骨組織を表す特性曲線Ｃ１との間の平均距離に比べて短い可能性があるので、グループＢ内のピクセルは造影剤に対応すると判断することができる。
【００２７】
それゆえ、例示的な実施形態によれば、二重エネルギーＣＴスキャン画像内の異なる物体を自動的に、又は手作業で区別し、識別することができる。例えば、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像内の造影剤を正確に識別することができる。
【００２８】
さらに、オプションの例示的な実施形態では、ピクセルグループに対応する物体が特定された後に、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のピクセルのＣＴ値を変更することができる。例えば、複数のピクセルグループから特定の物体（例えば、造影剤）に対応するピクセルグループを選択することができ、前記選択されたピクセルグループ（例えば、造影剤に対応する）内のピクセルのＣＴ値を下げることができる。１つの例示的な実施形態では、そのようにしてピクセルのＣＴ値を下げることができ、すなわち、選択されたピクセルグループ内のピクセルの、２つの分解値（例えば、１つが造影剤に対応する）のうちの１つとしての同等密度のヨウ素が、例えば、２ｍｇ／ｃｃより大きいときに、その値を２ｍｇ／ｃｃに置き換えることができる。
【００２９】
図６は、例示的な実施形態による、ＣＴ値を下げたピクセルを含む、処理されたスキャン画像の一例を示す。図６に示されるように、造影剤に対応すると判断されたエリアＢ内のピクセルのグレースケールは、ＣＴ値を下げることに起因して下げられる。このようにして、図６に示される処理された画像では、造影剤に対応するエリアＢは、もはやハイライトされず、骨組織に対応するエリアＡのみがハイライトされる。言い換えると、上記の処理を通して、造影されないスキャン画像（非造影スキャン画像）を得ることができる。言い換えると、二重エネルギーＣＴ造影スキャン画像（造影スキャン画像）に基づいて非造影スキャン画像を得ることができる。それゆえ、対象物上で二重エネルギーＣＴ造影スキャンを一度だけ実行することによって、造影スキャン画像及び非造影スキャン画像を得ることができる。それゆえ、スキャン時間が短縮され、対象物（例えば、診断されることになるユーザ）に照射されるＸ線の線量が削減される。
【００３０】
造影スキャン画像に基づいて非造影スキャン画像を得ることが説明されてきたが、本発明の例示的な実施形態がそれには限定されないことは理解されよう。以下に説明されるように、別の例示的な実施形態では、二重エネルギーＣＴスキャン画像内の異なる物体を識別し、識別結果に基づいて二重エネルギーＣＴスキャン画像を処理することができる。
【００３１】
図７は、別の例示的な実施形態による、二重エネルギーＣＴスキャン画像内の物体識別方法の流れ図を示す。この実施形態では、上記の例示的な実施形態と同一、又は類似の要素又は機構は、繰り返しを避けるために説明されない。
【００３２】
最初に、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のピクセルをフィルタリングして、グループ化されることになるピクセルを得る（Ｓ７１０）。例えば、ピクセルのＣＴ値を基準ＣＴ値と比較することができ、基準ＣＴ値より大きいＣＴ値を有するピクセルをグループ化されることになるピクセルと判断することができる。
【００３３】
その後、グループ化されることになるピクセルは、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のグループ化されることになるピクセルの位置に基づいて、複数のピクセルグループに自動的に、又は手作業でグループ化することができる（Ｓ７３０）。例えば、自動グループ化の場合、グループ化されることになるピクセル内で隣接して位置するピクセルを同じグループにグループ化することができる。
【００３４】
次に、各ピクセルグループ内のピクセルを物質分解にかけることができる（Ｓ７５０）。ピクセルの物質分解の結果は、同等の密度値の２つの異なる基底物質、又は二重エネルギーＣＴスキャンを実行するために用いられる２つの異なるエネルギーに対応するＣＴ値とすることができる。
【００３５】
その後、各ピクセルグループ内のピクセルの分解結果に基づいて、各ピクセルグループに対応する物体を自動的に、又は手作業で判断することができる（Ｓ７７０）。例えば、ピクセルグループ内の各ピクセルの物質分解結果間の関係を指示する分解値散布図を確立することができ、その後、分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置に基づいて、ピクセルグループに対応する物体を自動的に、又は手作業で判断することができる。ピクセルグループに対応する物体を自動的に判断する場合、分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と、異なる物体を表す特性曲線との間の平均距離に関する計算を行うことができ、最小平均距離を有する特性曲線によって表される物体を、前記ピクセルグループに対応する物体と判断することができる。代替的には、分解値散布図内のピクセルグループのピクセルの位置と、異なる物体を表す特性曲線との間の平均距離に関する計算を行うことができ、ピクセルグループのピクセルと特定の物体を表す特性曲線との間の平均距離が基準値以下である場合には、前記ピクセルグループを物体に対応すると判断することができる。ここで、異なる物体を表す特性曲線は、骨組織、造影剤又は他の物体を表す特性曲線を含むことができる。
【００３６】
さらに、オプションの例示的な実施形態では、二重エネルギーＣＴスキャン画像内のピクセルのＣＴ値を、各ピクセルグループに対応する物体の判断結果に従って変更することができる。例えば、複数のピクセルグループから特定の物体に対応するピクセルグループを選択することができ、前記選択されたピクセルグループ内のピクセルのＣＴ値を変更することができる。１つの例示的な実施形態では、選択されたピクセルグループ内のピクセルのＣＴ値を下げることができる。
【００３７】
１つの例示的な実施形態によれば、二重エネルギーＣＴスキャン画像内の各物体に対応するピクセルを識別し、それにより、造影剤に対応するピクセルのＣＴ値を変更することができる。それゆえ、二重エネルギーＣＴスキャン画像内の各物体に対応するピクセルのグレースケールを所望により変更することができる。それゆえ、対象物上で二重エネルギーＣＴスキャンを一度だけ実行することにより、異なる物体がそれぞれハイライトされた画像を得ることができ、それにより、スキャン時間が短縮され、対象物（例えば、診断されることになるユーザ）に照射されるＸ線の線量が削減される。
【００３８】
本発明の例示的な実施形態が上記で説明されてきたが、種々の変更を加えることができることは理解されたい。例えば、説明された技法が異なる順序において実施される場合でも、及び／又は説明されたシステム、アーキテクチャ、装置又は回路内の構成要素が異なるやり方で組み合わせられ、及び／又は異なる構成要素若しくは同等物によって置き換えられるか、又は補われる場合であっても、適切な結果が達成されることになることは理解されよう。したがって、他の実施態様も特許請求の範囲の保護範囲内に入る。
【００３９】
この書面による説明は、複数の例を用いて、最良の態様を含む、本発明を開示し、それにより、任意のデバイス又はシステムを作製し、使用すること、及び任意の組み込まれた方法を実行することを含む、当業者が本発明を実践できるようにする。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者が思い浮かぶ他の例も含むことができる。そのような他の例は、特許請求の範囲の文字通りの言葉と異ならない構造的要素を有する場合には、又は特許請求の範囲の文字通りの言葉とわずかに異なるが、同等の構造的要素を含む場合には、特許請求の範囲に入ることを意図している。
【符号の説明】
【００４０】
Ｓ１１０  ステップ
Ｓ１３０  ステップ
Ｓ１５０  ステップ
Ｓ１７０  ステップ
Ｓ７１０  ステップ
Ｓ７３０  ステップ
Ｓ７５０  ステップ
Ｓ７７０  ステップ
Ａ  部分、グループ
Ｂ  部分、グループ
Ｃ１  特性曲線
Ｃ２  特性曲線
【図１】
2015112481.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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