(57)【要約】  画像データプロセッサは、第１の画像データ内のボクセルのボクセル近傍を、第２の高解像度画像データの対応するボクセル近傍に基づいて、より高い解像度へと復元し、復元された高解像度画像データを生成するように構成された高解像度復元器を含み、第２の高解像度画像データが、第１の画像データよりも高い解像度を有する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データプロセッサであって、
第１の画像データ内のボクセルのボクセル近傍を、第２の高解像度画像データの対応するボクセル近傍に基づいて、より高い解像度へと復元し、復元された高解像度画像データを生成するように構成される高解像度復元器を備え、前記第２の高解像度画像データが、前記第１の画像データよりも高い解像度を有する、画像データプロセッサ。
【請求項２】
前記復元された高解像度画像データを処理して、前記第１の画像データと前記復元された高解像度画像データとの間で少なくとも１つの所定のグローバル復元制約を実施する制約エンフォーサをさらに備える、請求項１に記載の画像データプロセッサ。
【請求項３】
前記第１の画像データのボクセル近傍に対して、前記第２の高解像度画像データのボクセル近傍の位置を最適化するサブボクセル最適化器をさらに備える、請求項１又は２に記載の画像データプロセッサ。
【請求項４】
第２の解像度の画像データのボクセル近傍が、前記ボクセルのマッピング辞書に基づいて決定される、請求項１から３のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項５】
前記マッピング辞書が、事前生成された辞書、導出された辞書、又は自己相似性辞書のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の画像データプロセッサ。
【請求項６】
前記事前生成された辞書が、異なる画像データに基づいて以前に生成されたものである、請求項５に記載の画像データプロセッサ。
【請求項７】
前記第１の画像データのボクセルごとに、前記第２の高解像度画像データからの前記導出された辞書を決定する辞書決定器をさらに備える、請求項５又は６に記載の画像データプロセッサ。
【請求項８】
前記辞書決定器が、前記第１の画像データ内の前記ボクセルに対応する前記第２の高解像度画像内のボクセル近傍を識別し、前記識別されたボクセル近傍を所定の低解像度へとダウンスケールし、前記導出された辞書を、第２の高解像度画像データのボクセル近傍と、前記ダウンスケールされた第２の高解像度との間の一致の集合として決定する、請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項９】
前記辞書決定器が、画像データから、前記第１の画像データのボクセルごとに前記自己相似性辞書を決定する、請求項７又は８に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１０】
前記辞書決定器が、前記画像データ内の前記ボクセルのボクセル近傍をダウンスケールし、前記自己相似性辞書を前記画像データの前記ボクセル近傍と前記ダウンスケールした画像データとの間の一致の集合として決定する、請求項９に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１１】
前記第１の画像データと前記第２の高解像度画像データとを登録する画像レジストレーションコンポーネントをさらに備え、前記辞書決定器が、該登録に基づいて少なくとも１つの辞書を決定する、請求項７から１０のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１２】
ボクセル勾配の大きさの降順、又は前記ボクセルの構造テンソル積の固有値の降順の少なくとも一方に基づいて、前記第１の画像データの前記ボクセルの処理順序を決定するボクセル処理順序決定器をさらに備える、請求項１から１１のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１３】
前記第１の画像データは、第１の線量画像データ又は第２の線量画像データであり、前記第２の線量画像データの線量が、前記第１の線量画像データの線量より少なく、前記第２の高解像度画像データの線量が、前記第２の線量画像データの線量よりも多い、請求項１から１２のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１４】
前記第１の画像データがＣＴ又はＰＥＴ画像データであり、前記第２の高解像度データがＣＴ画像データである、請求項１から１３のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１５】
第１の画像データを受け取るステップと、
第２の高解像度画像データを受け取るステップと、
前記第２の高解像度画像データを使用して、前記第１の画像データを前記第２の高解像度画像データへと復元し、復元された高解像度の第１の画像データを生成するステップと
を含む、方法。
【請求項１６】
処理すべき画像データ内のボクセルを識別するステップと、
前記ボクセルの周りのボクセル近傍を識別するステップと、
前記第２の高解像度画像データにおける対応するボクセル近傍を識別するステップと、
前記対応するボクセル近傍をダウンスケールし、それにより、ダウンスケールされた第２の高解像度画像データを生成するステップと、
前記第２の高解像度画像データのボクセル近傍と、前記ダウンスケールされた第２の高解像度画像データとの間の第１のマッピングを決定するステップと、
前記第１のマッピングに基づいて、前記第１の画像データを前記第２の高解像度画像データの解像度へと復元するステップと
をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
処理すべき画像データ内のボクセルを識別するステップと、
前記ボクセルの周りのボクセル近傍を識別するステップと、
前記ボクセル近傍をダウンスケールし、それにより、ダウンスケールされた第１の画像データを生成するステップと、
前記第１の画像データのボクセル近傍と、前記ダウンスケールされた第１の画像データとの間の第２のマッピングを決定するステップと、
前記第２のマッピングに基づいて、前記第１の画像データを前記第２の高解像度画像データの解像度へと復元するステップと
をさらに含む、請求項１５又は１６に記載の方法。
【請求項１８】
ボクセル勾配の大きさの降順、又は前記ボクセルの構造テンソル積の固有値の降順の少なくとも一方に基づいて、前記第１の画像データの前記ボクセルの処理順序を決定するステップをさらに含む、請求項１５から１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記第１の画像データが、低線量の灌流ＣＴ画像データ、低線量の多相ＣＴ画像データ、低線量のフォロースキャンＣＴ画像データ、低線量のＰＥＴデータ、低線量のＣＴ画像データ、又は従来線量のＣＴデータのうちの１つを含む、請求項１５から１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
高解像度のボクセル近傍と、低解像度のボクセル近傍との間のマッピングに基づいて、低線量又は従来線量の画像データの解像度を増加させるステップを含み、前記高解像度のボクセル近傍が、処理される前記低線量又は従来線量の画像データのボクセルの周りのボクセル近傍に対応し、前記低解像度のボクセル近傍が、ダウンスケールされた高解像度のボクセル近傍に対応する、方法。
【請求項２１】
前記高解像度のボクセル近傍及び前記低解像度のボクセル近傍が、第２の高解像度データの一部である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記高解像度のボクセル近傍及び前記低解像度のボクセル近傍が、前記低線量又は従来線量の画像データの一部である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記高解像度のボクセル近傍をフィルタすることにより、前記低解像度のボクセル近傍を生成するステップをさらに含む、請求項２０から２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
ボクセル勾配の大きさの降順、又は前記ボクセルの構造テンソル積の固有値の降順の少なくとも一方に基づいて、前記低線量又は従来線量の画像データの前記ボクセルの処理順序を決定するステップをさらに含む、請求項２０から２３のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、画像データの処理に関し、またコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）への特定の用途について述べており、より詳細には、画像データの解像度を増加させるために、従来のスキャン及び／又は低線量のスキャンに対応する再構成画像データの処理に関する。本発明は、他の撮像モダリティにも適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
ＣＴスキャナは、概して、長手方向軸又はｚ軸に関して検査領域の回りで回転する回転可能なガントリ上に取り付けられたＸ線管を含む。Ｘ線管は、検査領域及びその内部の被検体若しくはオブジェクトを通過する放射線を放出する。検出器アレイは、Ｘ線管から検査領域の反対側にある、角度のある弧を定める。検出器アレイは、互いに整列しており、ｚ軸に沿って延びる検出器の１つ又は複数の列を含む。検出器は、検査領域及びその内部の被検体若しくはオブジェクトを通過する放射線を検出し、このことを示す投影データを生成する。再構成器は、投影データを処理して、これを示す３次元（３Ｄ）ボリューム画像データを再構成する。ボリューム画像データを処理して、検査領域内に配置された被検体若しくはオブジェクトの一部を含む検査領域の１つ又は複数の画像を生成することができる。
【０００３】
残念ながら、ＣＴスキャナは、スキャンされた患者に対して癌の危険を増加させるおそれのある電離放射線を放出する。概して、患者に堆積する放射線量は、これだけに限らないが、管電流（ｍＡｓ）、管電圧（ｋＶｐ）、ピッチ／照射時間（ヘリカルスキャンの場合）、スライスの厚さ及び間隔（軸方向スキャンの場合）、試験におけるスキャン数、及び患者の体格（例えば、痩せているか、がっしりしているかなど）を含む複数の因子に依存している。堆積線量は、管電流、管電圧及び／又はスキャンの数を減らすことにより、ならびに／あるいはピッチ、スライスの厚さ及び／又はスライス間隔を増加させることにより、低減することができる。しかし、画像ノイズは、放射線量に反比例し、したがって、放射線量を減少させることは、線量を減らすだけではなく、取得したデータにおける画像ノイズも増加させ、このノイズは再構成中に画像データへと伝播されて、画像品質を劣化させ（すなわち、ノイズが増えて、シャープさに欠ける画像になる）、それにより撮像データの診断的価値が低下するおそれがある。
【０００４】
画像解像度は、超解像度アルゴリズムにより改善されてきた。一部の超解像度アルゴリズムは、撮像システムの回折限界を超えるが、他の超解像度アルゴリズムは、検出器の解像度に対する改良を提供する。マルチフレーム超解像度アルゴリズムは、概して、同じシーンの複数の低解像度画像間のサブピクセルシフトを使用し、複数の低解像度画像を単一の高解像度画像へと融合又は組み合わせることにより画像解像度を向上させる。残念ながら、このような処理は複雑であり、時間がかかる可能性がある。学習ベースの超解像度アルゴリズムは更に、未知の高解像度画像を推定するために、アプリケーションに依存する従来のものを組み込む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の内容を考慮すると、画像品質を維持し、及び／又は画像品質を向上させながら、患者の線量を低減するための他の手法について、未解決のニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書で説明される諸態様は、上記で参照した問題及び他のものに対処する。
【０００７】
一態様において、画像データプロセッサは、第１の画像データ内のボクセルのボクセル近傍を、第２の高解像度画像データの対応するボクセル近傍に基づいて、より高解像度へと復元し、復元された高解像度の画像データを生成するように構成される高解像度復元器を含み、第２の高解像度画像データは、第１の画像データよりも高解像度を有する。
【０００８】
別の態様において、方法は、第１の画像データを受け取るステップと、第２の高解像度画像データを受け取るステップと、第２の高解像度画像データを使用して、第１の画像データを第２の高解像度画像データの解像度へと復元し、復元された高解像度の第１の画像データを生成するステップとを含む。
【０００９】
別の態様において、方法は、高解像度のボクセル近傍と、低解像度のボクセル近傍との間のマッピングに基づいて、低線量又は従来線量の画像データの解像度を増加させるステップを含み、高解像度のボクセル近傍が、処理される低線量又は従来線量の画像データのボクセルの周りのボクセル近傍に対応し、低解像度のボクセル近傍が、ダウンスケールされた高解像度のボクセル近傍に対応する。
【００１０】
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の構成、ならびに様々なステップ及びステップの構成の形を取ってよい。図面は、好ましい実施形態を例示するためのものに過ぎず、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像データの解像度を改善して、所与の画像品質及び／又は改善された画像品質のために、低減された線量スキャンを可能にするように構成された画像データプロセッサと関連する例示的な撮像システムを概略的に示す図である。
【図２】図１に図示された画像データプロセッサの例を概略的に示す図である。
【図３】画像データの解像度を改善して、所与の画像品質及び／又は改善された画像品質のために、低減させた線量スキャンを可能にする例示的な方法を示す図である。
【図４】灌流撮像のための線量を低下させた例を概略的に示す図である。
【図５】多時相撮像のための線量を低下させた例を概略的に示す図である。
【図６】フォローアップスキャンのための線量を低下させた例を概略的に示す図である。
【図７】低線量ＰＥＴデータに関して画像品質が改善される例を概略的に示す図である。
【図８】スキャンのために線量が低減され、及び／又は画像品質が改善される例を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
最初に図１を参照すると、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャナなどの撮像システム１００が概略的に図示されている。撮像システム１００は、一般に、静止ガントリ１０２及び回転ガントリ１０４を含む。回転ガントリ１０４は、静止ガントリ１０２により回転可能に支持され、長手方向軸又はｚ軸に関して検査領域１０６の回りで回転する。
【００１３】
Ｘ線管などの放射線源１１０は、回転ガントリ１０４により回転可能に支持される。放射線源１１０は、回転ガントリ１０４と共に回転し、検査領域１０６を通過する放射線を放出する。ソースコリメータは、概して、円錐形、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含む。
【００１４】
高感度の検出器アレイ１１２は、検査領域１０６を越えた、放射線ソース１１０の反対側の角度のある弧を定める。検出器アレイ１１２は、ｚ軸方向に沿って延びる検出器の複数の列を含む。検出器アレイ１１２は、検査領域１０６を通過する放射線を検出し、この放射線を示す投影データを生成する。
【００１５】
再構成器１１４は、投影データを再構成し、再構成された投影データを示す３次元（３Ｄ）ボリュームの画像データを生成する。再構成器１１４は、従来の３Ｄフィルタ補正逆投影再構成、コーン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。
【００１６】
画像データプロセッサ１１６は、画像データを処理して、より高解像度の画像データを生成する。以下でより詳細に述べるように、画像データプロセッサ１１６は、事前生成された高解像度画像データから取得した情報を用いて、低線量及び／又は従来線量の画像データの画像解像度を向上させる。一例では、こうすることにより、所与の画像品質について、試験の患者線量を低減することが可能になり、及び／又はその試験の画像品質を向上させることが可能になる。例として、画像データプロセッサ１１６は、灌流（perfusion）スキャンの線量低減、多相スキャン（例えば３相の肝臓スキャン）の線量低減、フォローアップスキャン（例えば治療反応に対するフォローアップスキャン）の線量低減、ＰＥＴデータの画像品質の向上（例えば、ＰＥＴ画像の空間解像度の強化）、一般的なスキャンの線量低減及び／又は画像品質向上、ならびに／あるいは他の撮像試験についての他の線量低減及び／又は画像品質向上を可能にする。
【００１７】
診察台など、被検体支持台１１８は、ヒト又は動物の患者などのオブジェクト又は被検体を検査領域１０６に支持する。被検体支持台１１８は、被検体又はオブジェクトをシステム１００との関連で位置決めするために、スキャン前、スキャン中及び／又はスキャン後に、垂直及び／又は水平に移動するように構成される。
【００１８】
汎用のコンピューティングシステム又はコンピュータは、オペレータコンソール１２０として機能する。コンソール１２０は、モニタ又はディスプレイ等の人間が読み取ることのできる出力装置と、キーボード、マウス等の入力装置とを含む。コンソール１２０に常駐するソフトウェアは、オペレータが、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）又は他のものを介してスキャナ１００と対話することを可能にする。この対話は、管電流、時間解像度、角度サンプリング、画像マトリックスサイズ、逆投影フィルタ等の様々な撮像パラメータを設定すること、後処理アルゴリズム及び／又は対話を改善する画像データ解像度を選択することを含んでもよい。
【００１９】
データリポジトリ１２２を使用して、システム１００及び／又は画像データプロセッサ１１６により生成される画像データ、画像データプロセッサ１１６により使用される画像データ、及び／又は他のデータを記憶することができる。データリポジトリ１２２は、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ：picture  archiving  and  communication  system）、放射線医学情報システム（ＲＩＳ：radiology  information  system）、病院情報システム（ＨＩＳ：hospital  information  system）、電子診療記録（ＥＭＲ：electronic  medical  record）データベース、サーバ、コンピュータ及び／又は他のデータリポジトリのうちの１つ又は複数を含む可能性がある。データリポジトリ１２２は、システム１００に対してローカルであってもよく、システム１００からはリモートであってもよい。
【００２０】
画像データプロセッサ１１６を、物理メモリなどのコンピュータ読取可能記憶媒体上に符号化又は組み込まれる１つ又は複数のコンピュータ読取可能命令を実行するプロセッサにより実装することができることを理解されたい。このようなプロセッサは、コンソール１２０及び／又は専用の視覚化コンピュータなどの他のコンピューティング装置の一部、及び／又は他のコンピューティング装置とすることができる。あるいはまた、プロセッサは、搬送波、信号、又は一時的な媒体などの他の非コンピュータ読取可能記憶媒体により担持される少なくとも１つのコンピュータ読取可能命令を実行することができる。
【００２１】
図２は、画像データプロセッサ１１６の例を概略的に示す。
【００２２】
図示される画像データプロセッサ１１６は、その解像度を増加させて、より高解像度の画像データを生成するように処理される、第１の画像データ又は画像データを受け取る。この画像データは、例えば従来の線量の画像データの解像度レベルまで（あるいは、より低い又は高い）、その解像度を向上させるように処理される低線量画像データとしてよい。あるいは、この画像データは、単に解像度を増加させるように処理される従来の線量の画像データとしてもよい。画像データは、再構成器１１４（図１）、データリポジトリ１２２（図１）及び／又は他の装置から来る可能性がある。
【００２３】
図示される画像データプロセッサ１１６は、第１の画像データのものよりも高い解像度を有する第２の高解像度画像データを受け取る。高解像度画像データも同様に、再構成器１１４（図１）、データリポジトリ１２２（図１）及び／又は他の装置から来る可能性がある。第２の高解像度画像データは、同じ患者に対応するものであっても、異なる患者に対応するものであってもよい。あるいは、第２の高解像度画像データは、第１の画像データから導出されてもよい。
【００２４】
画像レジストレーションコンポーネント２００は、第１の画像データと第２の高解像度画像データとを登録する。これは、第１の画像データにおけるボクセル近傍と、第２の高解像度画像データにおけるボクセル近傍とのマッチングを含んでもよい。弾性及び／又は剛体レジストレーション手法を用いることができる。別の実施形態では、画像レジストレーションコンポーネント２００を除外し、デフォルトのマッチング方式を使用する。
【００２５】
ボクセル処理順序決定器２０２は、第１の画像データのボクセルの処理順序を決定する。例示的な順序付けは、これだけに限られないが、ボクセル勾配の大きさの降順、ボクセル近傍の構造テンソル積の固有値の降順及び／又は他の順序を含む。このような順序付けは、ボクセル値に依存する可能性があり、画像データごとに変わる可能性がある。別の実施形態では、固定の順序付けが使用される。個々の順序を、決定器２０２によって自動的に、及び／又は画像データプロセッサ１１６のユーザにより提供される入力に基づいて手動で選択することができる。
【００２６】
辞書バンク２０４は、様々な辞書、又は低解像度ボクセルと高解像度ボクセルのグループ（例えば３×３、５×５等）間のマッピングを記憶する。図示される辞書バンク２０４は、事前生成された辞書２０６、導出された辞書２０８又は自己相似性辞書２１０、のうちの少なくとも１つを含む。事前生成された辞書２０６は、画像データプロセッサ１１６に提供された、既に生成済みの辞書を含む。辞書決定器２１２は、導出された辞書２０８及び／又は自己相似性辞書２１０を決定する。辞書決定器２１４は、事前生成された辞書２０６を、例えば第１の画像データの処理の間に、及び／又は同じ患者及び／又は他の患者に対応する他の画像データの前の処理の間に決定しておいてもよい。
【００２７】
導出された辞書２０８は、第１の画像データ内の処理されるべきボクセルごとの辞書を含む。一例において、導出は、第１の画像データ内のボクセルに対応する、第２の高解像度画像内のボクセル近傍を識別することを含む。レジストレーションの結果を使用して、ボクセル近傍を識別することができる。第２の高解像度画像データ内の識別されたボクセル近傍は、所定の低解像度へとダウンスケールされる。ダウンスケーリングを、適切なフィルタによる平滑化及び／又は他の処理によって、また任意選択で、フィルタされた高解像度画像データをサブサンプリングすることによって達成することができる。辞書は、次いで、第２の高解像度画像データのボクセル近傍と、ダウンスケールされた第２の高解像度のボクセル近傍との間の一致の集合として導出される。
【００２８】
自己相似性辞書２１０は、第１の画像データのボクセル近傍がダウンスケールされたものであること、及び辞書が第１の画像データのボクセル近傍とダウンスケールされた第１の画像データのボクセル近傍との間の一致の集合として決定されることを除いて、導出された辞書２０８と同様である。さらに、この例では、辞書決定器２１４は、第１の画像データの近傍にあるボクセルのみを収集する。他の実施形態では、他のボクセルが追加又は代替的に収集されることがある。
【００２９】
図示される辞書決定器２１４は、事前生成された辞書２０６と、導出された辞書２０８と、自己相似性辞書２１０とのうちの２つ又はそれ以上を組み合わせて、例示された実施形態では、マッピング辞書メモリ２１７に記憶できるマッピング辞書２１５をボクセルごとに作成する。例えば、この例では、辞書決定器２１４は、事前生成された辞書２０６と、導出された辞書２０８と、自己相似性辞書２１０とを集約することにより、あるボクセルに対するマッピング辞書を形成し、事前生成された辞書２０６と、導出された辞書２０８と、自己相似性辞書２１０との３つをすべて含む、そのボクセルに対するマッピング辞書２１５を形成する。概して、複数のマッピング辞書は集合的に、ボクセルのマトリックス（ボクセル近傍）間のマッピング又は関係を表す。
【００３０】
辞書セレクタ２１６は、処理される第１の画像データの各ボクセルについて、マッピング辞書メモリ２１７から対応するマッピング辞書２１５を選択する。この選択を、デフォルト及び／又は用途で規定されたプリファレンスに基づいて自動的に、及び／又は画像データプロセッサ１１６のユーザにより提供される入力に基づいて手動で行うことができる。一例では、マッピング辞書２１５の選択は、既に復元されたボクセルと、第２の高解像度画像データの辞書との適合性、及び／又は第１の画像データにおけるボクセル近傍と、第１の画像データの辞書との適合性に基づく。
【００３１】
高解像度復元器２１８は、選択されたマッピング辞書の高解像度ボクセル近傍を用いて、処理されている第１の画像データのボクセル周りに高解像度近傍を復元する。
【００３２】
任意選択のサブボクセル最適化器２２０は、処理されているボクセルに対して高解像度ボクセル近傍の位置を最適化するように構成される。一例において、このことは、選択されたマッピング辞書の適合性を向上させる可能性がある。最適化は、選択されたマッピング辞書のサブピクセルシフトにより、及び／又は他の形により達成されることが可能である。
【００３３】
制約エンフォーサ（ｅｎｆｏｒｃｅｒ）２２２は、復元された（すなわち、復元されて最適化された）画像データを処理して、処理された画像データ間において任意のグローバル復元制約を実施する。これを、逆投影及び／又は他の手法を用いて達成することができる。適切な逆投影の例は、次の通りである。
【００３４】
【数１】
2014532504.tif 000003
であり、式中、
【数２】
2014532504.tif 000004
は入力の調査値（input  study）であり、
【数３】
2014532504.tif 000005
は前のステップの出力の調査値（output  study）であり、ＵＳはアップスケーリング（up-scaling）演算子、ＤＳはダウンスケーリング（down-scaling）演算子である。
【００３５】
画像データプロセッサ１１６は、第１の画像を単一のパス（pass）を使用して処理してもよく、あるいは出力の生成された高解像度画像データが、上述のように処理される入力の第１画像としてフィードバックされる反復的な改善手法を使用して処理することができる。反復手法を用いると、画像データを、１又は複数の反復を介して処理することができる。適切な終了基準は、これだけに限られないが、連続処理の出力間の差、反復する数、所定量の時間経過及び／又は他の基準を含んでもよい。反復手法により、各反復、又は所与の反復のセットを用いて、選択されたマッピング辞書の適合性を向上させることが可能になる。
【００３６】
図３は、低線量の画像データ、及び／又は従来線量の画像データの解像度を向上させるための例示的な方法を示している。
【００３７】
本明細書で説明される方法の動作の順序は、限定ではないことを理解されたい。したがって、他の順序も本明細書で企図される。さらに、１つ又は複数の動作が除外されてもよく、及び／又は１つ又は複数の追加の動作が含まれてもよい。
【００３８】
３０２において、撮像手順が実行される。例えば、図１の撮像システム１００を使用して、オブジェクト又は被検体をスキャンし、画像データを生成することができる。スキャンは、従来線量のスキャン、又は低線量スキャンとすることができる。低線量スキャンの堆積線量は、従来線量スキャンの堆積線量より少ないものとする。
【００３９】
３０４において、処理される画像データ（例えば、動作３０２のスキャンからの画像データ）と、より高解像度の画像データ（すなわち、動作３０２のスキャンからの画像データよりも高解像度を有する画像データ）とを、画像データプロセッサ１１６に提供する。高解像度画像データは、同じオブジェクト若しくは被検体に対応するものであっても、又は異なるオブジェクト若しくは被検体に対応するものであってもよい。さらに、高解像度画像データは、従来線量の又はより高い線量の撮像手順中に、又は高解像度画像データを生成するように処理される低線量の撮像手順中に生成しておいてよい。
【００４０】
３０６において、画像データ及び高解像度画像データを登録するか、又は相互にマップする。本明細書で論ずるように、適切なレジストレーションアルゴリズムは、弾性又は剛体レジストレーションアルゴリズムを含む。
【００４１】
３０８において、画像データのボクセルの処理順序が決定される。本明細書で論ずるように、順序付けは、適応的に又は固定的なものとすることができ、概して、ボクセルにより提供される情報に基づくものとすることができる。
【００４２】
３１０において、処理すべきボクセルを識別する。
【００４３】
３１２において、マッピング辞書が、そのボクセルに対して生成される。本明細書で論ずるように、マッピング辞書は、画像データ及び／又は高解像度画像データの対応する低解像度のボクセル近傍のマトリックスと、高解像度のボクセル近傍のマトリックスとの間のマッピングを表しており、低解像度のボクセル近傍は、ボクセル近傍をダウンスケーリングすることにより生成される。
【００４４】
３１４において、マッピング辞書が、そのボクセルに対して選択される。
【００４５】
３１６において、処理されているボクセルの近傍が、選択されたマッピング辞書の高解像度ボクセル近傍に基づいて高解像度に復元される。
【００４６】
３１８において、任意選択により、高解像度ボクセル近傍の位置が、処理されているボクセルに対して最適化される。
【００４７】
３２０において、処理すべきボクセルが更にある場合、動作３１０から３１８が繰り返される。
【００４８】
処理すべき更なるボクセルがない場合、動作３２２において、復元された（又は任意選択で復元されて最適化された）画像データが投影されて、本明細書で述べるように、処理されるべき画像データと、生成された高解像度画像データとの間で任意のグローバル復元制約を実施する。
【００４９】
３２４において、画像データが、１又は複数の後続の反復により処理されることとなる場合、動作３０４から３２２が繰り返され、動作３２０からの出力の生成された高解像度画像データが、次の反復で処理されるべき入力画像データとなる。
【００５０】
反復しない場合、動作３２６において、復元された（又は任意選択で復元されて最適化された）画像データ（すなわち、入力画像データに対して生成された高解像度画像データ）が出力される。
【００５１】
本明細書で説明される方法を、物理メモリなどのコンピュータ読取可能記憶媒体で符号化、又は具体化された１つ又は複数のコンピュータ読取可能命令を実行する１つ又は複数のプロセッサにより実施することができ、その命令は、１つ又は複数のプロセッサに、様々な動作、及び／又は他の機能及び／又は動作を実行させる。あるいはまた、１つ又は複数のプロセッサは、信号又は搬送波などの一時的な媒体により担持される命令を実行することができる。
【００５２】
以下では、本明細書で述べる灌流スキャン、多相スキャン、フォローアップスキャン、ＰＥＴ／ＣＴスキャン、及び一般的なスキャンに関連する線量低減及び／又は画像品質向上のための非限定的な例示のプロトコル、ならびにシステム（複数可）及び／又は方法（複数可）を提示する。
【００５３】
最初に図４を参照すると、全体線量を低減する例示的な灌流スキャンのプロトコルが示されている。この例では、従来線量（フル解像度）スキャンが、第１の時間フレーム４０２の間に行われ、後続の各時間フレーム４０４、４０６、・・・、４０８に対して、低線量スキャンを行うことができる。後続の時間フレーム４０４〜４０８それぞれの画像データの画像品質は、使用される高解像度画像データが低線量スキャンの画像データの解像度を増加させるので、本明細書で説明されるように、第１の時間フレーム４０２における従来のスキャンの画像データを使用する画像データプロセッサ１１６により改善される。従来線量のスキャンが、最初のスキャンである必要がないことを理解されたい。さらに、従来線量のスキャンは、例えばＣＴＡ及び／又は他のスキャンなど、異なるスキャン（例示の灌流スキャン以外のスキャン）からのものとすることができる。
【００５４】
低いＸ線フラックスに関連付けられるいずれかの検出限界を軽減するために、所定の設定を使用することができる。適切な設定は、サンプリング解像度を下げる一方で、Ｘ線フラックスを増加する可能性がある。例を挙げると、ミリアンペア秒（ｍＡｓ）を低減し、それにより線量及びＸ線フラックスを低減させるべきであること、積分期間（ＩＰ：integration  period）を増加して、それによりＸ線フラックスを増加させ、解像度を低下させるべきであり、ＩＰが増加すると、角度サンプリング（ＡＳ：angular  sampling）を下げるべきであること、単一のフォーカルスポットモードを（２つ又はそれ以上の代わりに）使用して、それによりＸ線フラックスを増加させ、解像度を低下させることができること、解像度の低下により、より小さい画像マトリックスを使用することができること、及び解像度の低下により、逆投影フィルタをソフトフィルタとすることができることなどである。
【００５５】
次に図５では、全体線量を低減するための例示的な多相スキャンのプロトコルが図示されている。このプロトコルでは、単一の従来線量（フル線量）のスキャンが、対象とする第１の（例えば、非造影（non-contrast））相５０２で行われ、対象とする後続の各相（例えば、動脈相、静脈／門脈相、後期相等）５０４、５０６、・・・、５０８に対して、低線量スキャンを行うことができる。対象とする後続の各相５０４〜５０８における画像データの画像品質は、使用される高解像度データが低線量スキャンの画像データの解像度を増加させるので、本明細書で説明されるように、対象とする第１の相５０２における従来スキャンの画像データを使用する画像データプロセッサ１１６により改善され得る。灌流プロトコルと同様に、低Ｘ線フラックスに関連する検出限界を、適切な低線量撮像設定を使用することにより軽減することができる。さらに、従来線量のスキャンを、対象とする別の相で行うことも可能である。
【００５６】
図６を参照すると、全体線量を低減するための例示的なフォローアップスキャンのプロトコルが図示されている。同様に、従来線量（フル解像度）のスキャンが、第１のスキャン６０２で行われ、後続の各スキャン６０４、６０６、・・・、６０８に対して、低線量スキャンを行うことができる。後続の各スキャンにおける画像データの画像品質は、使用される高解像度データが低線量スキャンの画像データの解像度を増加させるので、本明細書で説明されるように、第１のスキャン６０２における従来スキャンの画像データを使用する画像データプロセッサ１１６により改善され得る。灌流プロトコル及び多相プロトコルと同様に、低Ｘ線フラックスに関連する検出限界を、適切な低線量撮像設定を使用することにより軽減することができ、また従来線量のスキャンをフォローアップスキャンで行うことができる。
【００５７】
図７は、画像データプロセッサ１１６が、ＣＴ画像データ７０４を画像データとして使用してＰＥＴデータ７０２の解像度を増加させることで、従来の解像度のＣＴ画像データ７０４により従来の低解像度ＰＥＴデータ７０２の空間解像度を向上させる実施形態を図示している。図８は、汎用辞書８０２を画像データプロセッサ１１６により使用して、８０４において示される従来線量の画像データの画像品質、又は８０６において示される低線量の画像データの画像品質のいずれかを向上させる実施形態を示している。変形形態では、汎用辞書８０２を用いて、画像品質が向上され、かつ線量が低減される。
【００５８】
本発明を、好ましい実施形態との関連で説明してきた。以上の詳細な説明を読み、理解することで、変更及び改変に想到する可能性がある。本発明は、添付の特許請求の範囲、又はその均等物に含まれる限りにおいて、このような変更及び改変をすべて含むものとして構成されることが意図されている。
【図１】
2014532504.tif 000006
【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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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年5月8日(2014.5.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データプロセッサであって、
第１の画像データ内のボクセルのボクセル近傍を、第２の高解像度画像データの対応するボクセル近傍に基づいて、より高い解像度へと復元し、復元された高解像度画像データを生成するように構成される高解像度復元器を備え、前記第２の高解像度画像データが、前記第１の画像データよりも高い解像度を有する、画像データプロセッサ。
【請求項２】
前記復元された高解像度画像データを処理して、前記第１の画像データと前記復元された高解像度画像データとの間で少なくとも１つの所定のグローバル復元制約を実施する制約エンフォーサをさらに備える、請求項１に記載の画像データプロセッサ。
【請求項３】
前記第１の画像データのボクセル近傍に対して、前記第２の高解像度画像データのボクセル近傍の位置を最適化するサブボクセル最適化器をさらに備える、請求項１又は２に記載の画像データプロセッサ。
【請求項４】
第２の解像度の画像データのボクセル近傍が、前記ボクセルのマッピング辞書に基づいて決定される、請求項１から３のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項５】
前記マッピング辞書が、事前生成された辞書、導出された辞書、又は自己相似性辞書のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の画像データプロセッサ。
【請求項６】
前記事前生成された辞書が、異なる画像データに基づいて以前に生成されたものである、請求項５に記載の画像データプロセッサ。
【請求項７】
前記第１の画像データのボクセルごとに、前記第２の高解像度画像データからの前記導出された辞書を決定する辞書決定器をさらに備える、請求項５又は６に記載の画像データプロセッサ。
【請求項８】
前記辞書決定器が、前記第１の画像データ内の前記ボクセルに対応する前記第２の高解像度画像内のボクセル近傍を識別し、前記識別されたボクセル近傍を所定の低解像度へとダウンスケールし、前記導出された辞書を、第２の高解像度画像データのボクセル近傍と、前記ダウンスケールされた第２の高解像度との間の一致の集合として決定する、請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項９】
前記辞書決定器が、画像データから、前記第１の画像データのボクセルごとに前記自己相似性辞書を決定する、請求項７又は８に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１０】
前記辞書決定器が、前記画像データ内の前記ボクセルのボクセル近傍をダウンスケールし、前記自己相似性辞書を前記画像データの前記ボクセル近傍と前記ダウンスケールした画像データとの間の一致の集合として決定する、請求項９に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１１】
前記第１の画像データと前記第２の高解像度画像データとを登録する画像レジストレーションコンポーネントをさらに備え、前記辞書決定器が、該登録に基づいて少なくとも１つの辞書を決定する、請求項７から１０のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１２】
ボクセル勾配の大きさの降順、又は前記ボクセルの構造テンソル積の固有値の降順の少なくとも一方に基づいて、前記第１の画像データの前記ボクセルの処理順序を決定するボクセル処理順序決定器をさらに備える、請求項１から１１のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１３】
前記第１の画像データは、第１の線量画像データ又は第２の線量画像データであり、前記第２の線量画像データの線量が、前記第１の線量画像データの線量より少なく、前記第２の高解像度画像データの線量が、前記第２の線量画像データの線量よりも多い、請求項１から１２のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１４】
前記第１の画像データがＣＴ又はＰＥＴ画像データであり、前記第２の高解像度データがＣＴ画像データである、請求項１から１３のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項１５】
第１の画像データを受け取るステップと、
第２の高解像度画像データを受け取るステップと、
前記第２の高解像度画像データを使用して、前記第１の画像データを前記第２の高解像度画像データへと復元し、復元された高解像度の第１の画像データを生成するステップと
を含む、方法。
【国際調査報告】
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2014532504.tif 000015
2014532504.tif 000016