(57)【要約】【課題】病変を有する人体の断層像の模擬画像をファントムによらずに作成する方法を実現する。【解決手段】Ｘ線ＣＴ装置によって収集された被検体の実スキャンデータを導入し(P1)、前記実スキャンデータを収集したＸ線ＣＴ装置と同一のジオメトリを持つＸ線ＣＴシミュレータにより、仮想的なスキャン空間に設定された仮想的な病変についての仮想スキャンデータを生成し(P2)、前記実スキャンデータと前記仮想スキャンデータを同一ビューごとに重畳して合成スキャンデータを形成し(P3)、前記合成スキャンデータに基づいて画像を再構成する(P4)。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線ＣＴ装置によって収集された被検体の実スキャンデータを導入し、
前記実スキャンデータを収集したＸ線ＣＴ装置と同一のジオメトリを持つＸ線ＣＴシミュレータにより、仮想的なスキャン空間に設定された仮想的な病変についての仮想スキャンデータを生成し、
前記実スキャンデータと前記仮想スキャンデータを同一ビューごとに重畳して合成スキャンデータを形成し、
前記合成スキャンデータに基づいて画像を再構成する
ことを特徴とする画像作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像作成方法に関し、特に、病変を有する人体の断層像を模擬した画像を作成する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ(Computed Tomography)装置は、被検体をＸ線でスキャン(scan)して得られたデータ(data)に基づいて断層像を再構成する。Ｘ線ＣＴ装置は肺癌検診にも重用される。肺癌検診用の最適な撮影条件は、ファントム(phantom)用いた撮影実験を通じて求められる。実験に使用されるファントムは、肺に病変（結節）を持つ人体に似せて作られた胸部模型である（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】古屋他、LSCTファントムを用いた胸部CT検診における撮影条件の定性評価による検討、「山梨肺癌研究会会誌」、２００４年、第１２巻、第２号、p.67-70
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記のファントムは、体格が一定で、病変の性状、形、大きさ、位置、個数等も固定である。これに対して、現実の被検体は体格が異なり、病変の性状、形、大きさ、位置、個数等もさまざまである。このため、ファントムについての実験だけでは、個々の被検体に最適な撮影条件を求めることは困難である。
【０００４】
ファントムの断層像は病変読影の学習等にも利用されるが、ファントムの固定的な性質により、学習効果は限定的なものとなる。ファントムの断層像をCAD (Computer Aided Detection)の性能評価に利用する場合も同様である。
【０００５】
そこで、本発明の課題は、病変を有する人体の断層像の模擬画像をファントムによらずに作成する方法を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
課題を解決するための本発明は、Ｘ線ＣＴ装置によって収集された被検体の実スキャンデータを導入し、前記実スキャンデータを収集したＸ線ＣＴ装置と同一のジオメトリを持つＸ線ＣＴシミュレータにより、仮想的なスキャン空間に設定された仮想的な病変についての仮想スキャンデータを生成し、前記実スキャンデータと前記仮想スキャンデータを同一ビューごとに重畳して合成スキャンデータを形成し、前記合成スキャンデータに基づいて画像を再構成することを特徴とする画像作成方法である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、Ｘ線ＣＴ装置によって収集された被検体の実スキャンデータを導入し、前記実スキャンデータを収集したＸ線ＣＴ装置と同一のジオメトリを持つＸ線ＣＴシミュレータにより、仮想的なスキャン空間に設定された仮想的な病変についての仮想スキャンデータを生成し、前記実スキャンデータと前記仮想スキャンデータを同一ビューごとに重畳して合成スキャンデータを形成し、前記合成スキャンデータに基づいて画像を再構成するので、病変を有する人体の断層像の模擬画像をファントムによらずに作成する方法を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して発明を実施するための最良の形態を説明する。なお、本発明は、発明を実施するための最良の形態に限定されるものではない。図１に画像作成装置の構成をブロック(block)図によって示す。画像作成装置の実体は画像処理用ワークステーション(work station)等である。
【０００９】
図１に示すように、本装置は、データ処理部１０、表示部２０、操作部３０、記憶部４０および入出力部５０を有する。データ処理部１０は、表示部２０および操作部３０を通じてのユーザー(user)によるインタラクティブ(interactive)な操作に基づいて、記憶部４０に記憶されたデータについて画像作成用のデータ処理を行う。
【００１０】
データ処理部１０は、また、入出力部５０を通じて外部装置に対するデータ入出力を行う。外部装置は例えばＸ線ＣＴ装置等である。なお、本装置はＸ線ＣＴ装置の一部であってもよい。その場合、入出力部５０は必ずしも必要でない。
【００１１】
図２に、本装置による画像作成の工程を示す。本工程によって、画像作成方法に関する発明を実施するための最良の形態の一例が示される。図２に示すように、画像作成は４つの工程Ｐ１−Ｐ４によって行われる。
【００１２】
工程Ｐ１は、実スキャンデータ(scan data)を導入する工程である。工程Ｐ１では、Ｘ線ＣＴ装置によって収集された被検体の実スキャンデータが導入される。
工程Ｐ２は、仮想スキャンデータを生成する工程である。工程Ｐ２では、実スキャンデータを収集したＸ線ＣＴ装置と同一のジオメトリ(geometry)を持つＸ線ＣＴシミュレータにより、仮想的なスキャン空間に設定された仮想的な病変についての仮想スキャンデータが生成される。
【００１３】
工程Ｐ３は、合成スキャンデータを形成する工程である。工程Ｐ３では、実スキャンデータと仮想スキャンデータを同一ビュー(view)ごとに重畳して合成スキャンデータが形成される。
【００１４】
工程Ｐ４は、画像再構成を行う工程である。工程Ｐ４では、合成スキャンデータに基づく画像再構成が行われる。
図３に、上記の画像作成の工程の詳細な(flow chart)フローチャートを示す。図３に示すように、ステップ(step)３１１で、実ＣＴで収集された被検体の生データを取込む。被検体の生データの取込みは、入出力部５０を通じて行われる。この生データに、ステップ３１２でノイズ(noise)を付加し、ステップ３１３で前処理を行い、ステップ３１４で-log処理を行う。これによって、被検体の実スキャンデータが得られる。ステップ３１１から３１４までの処理は工程Ｐ１に相当する。
【００１５】
ステップ３２１で、仮想スキャン空間に仮想結節を設定する。仮想結節は仮想的な病変である。この設定はユーザーによりインタラクティブに行われる。すなわち、例えば、表示部２０に仮想スキャン空間を表示させ、この仮想スキャン空間内で仮想結節を操作部３０により設定する。
【００１６】
仮想スキャン空間は、次のステップでＣＴシミュレータ(simulator)によるスキャンが行われる仮想的な空間である。仮想スキャン空間は、２次元または３次元の空間である。ＣＴシミュレータでヘリカルスキャン(helical scan)を行うときは、仮想スキャン空間は３次元空間となる。仮想結節は仮想的な病変であって、任意の性状、大きさ、形を持つ結節が、仮想スキャン空間の任意の位置に任意の個数だけ設定される。
【００１７】
図４に、仮想結節の例を示す。図４に示すように、仮想結節としては、（ａ）に示すようなすりガラス状結節と、（ｂ）に示すような中心部に高濃度部を有するすりガラス状結節の２種類のうちのいずれかまたは両方が設定される。
【００１８】
両結節はいずれも球形であり、全体径および高濃度部径は任意の値にすることができる。また、すりガラス部および高濃度部のＣＴ値も任意の値にすることができる。なお、結節の形状は球形に限らず、楕円、多角形、不定形等として良い。
【００１９】
ステップ３２２で、ＣＴシミュレータで仮想スキャン空間をスキャンして生データを収集する。ＣＴシミュレータは、ステップ３１１で取込む生データを収集したＸ線ＣＴ装置と同一のジオメトリを有する。これによって、被検体の生データと同一のジオメトリで収集された病変の生データが得られる。この生データに、ステップ３２３で前処理を行い、ステップ３２４で-log処理を行う。これによって、仮想結節の仮想スキャンデータが得られる。ステップ３２１から３２４までの処理は工程Ｐ２に相当する。
【００２０】
ステップ３０５で、データ合成を行う。データ合成は、実スキャンデータと仮想スキャンデータを同一ビュー同士で重畳することにより行われる。これによって、合成スキャンデータが全ビューについて形成される。ステップ３０５は工程Ｐ３に相当する。
【００２１】
ステップ３０６で、画像再構成を行う。画像再構成は、合成スキャンデータに基づいて行われる。ステップ３０６は工程Ｐ４に相当する。合成スキャンデータは被検体の実スキャンデータに仮想結節の仮想スキャンデータを重畳したものなので、それに基づいて再構成された画像は、病変を有する人体の断層像を模擬した画像となる。
【００２２】
図５に、このようにして作成された画像の例を示す。図５の（ａ）に示すように、左右両肺の前部、中部、後部にそれぞれ仮想結節を持つ胸部断層が作成される。仮想結節の性状、大きさ、形、位置、個数はユーザーによって任意に設定されている。仮想結節は、図５の（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示すように、肺尖部、肺門部、肺底部のいずれにも設けることができる。
【００２３】
図６に、生データにノイズを付加したときの、再構成画像の画質変化の様子を示す。図６の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）の順に、付加したノイズが大きくなっている。ノイズの増大はＸ線管の管電流の減少に相当する。このため、付加するノイズのレベル(level)を調節することにより管電流変更の効果をシミュレーションすることができる。
【００２４】
図６においては、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）が、それぞれ、管電流が１００，５０，２０，１０ｍＡの場合についてのシミュレーションとなる。なお、ノイズ付加は、被検体の生データの代わりに、仮想結節の生データに対して行うようにしても良い。また、ノイズ付加の手法を応用して、再構成画像にアーティファクト(artifact)を生じさせることも可能である。
【００２５】
このようにして、病変を有する人体の断層像の模擬画像を、ファントムによらずに得ることができる。あるいは、実ファントムによらずに仮想ファントムによって得られるといっても良い。
【００２６】
このように、いわば仮想ファントムを使用するので、仮想病変の性状、形、大きさ、位置、個数等をユーザーが任意に設定することができる。さらに、被検体の実スキャンデータをも利用するので、さまざまな体格についての画像を容易に作成することができる。なお、実スキャンデータは、ファントムの実スキャンデータであって良い。
【００２７】
このような画像を利用して、被検体に最適な撮影条件を個別に求めることができる。すなわち、仮想病変の性状、形、大きさ、位置、個数等をユーザーが任意に設定できることに加えて、ノイズ付加により管電流変更の影響をシミュレーションすることができるので、いろいろな撮影条件の下での画像を作成して比較することにより、目標とする病変を描出するための最適撮影条件を、実際にＸ線を照射することなく求めることができる。同様にして、目標とする病変が描出可能な最小の被曝線量を求めることができる。さらには、特定の撮影条件でしか描出できない病変の特徴を、実際に撮影することなく予知することができる。
【００２８】
このような画像は、また、画像読影を学習するため教材として最適である。すなわち、体格、仮想病変の性状、形、大きさ、位置、個数、撮影条件等が異なる画像をいくらでも作成できるので、さまざまなケース(case)の学習に役立てることができる。
【００２９】
同じ理由で、CADの性能評価用の画像としても好適である。図７に、CADの結果の一例を示す。図７は、CADは肺の前部と中部の仮想結節は検出できたが、後部の仮想結節は検出できなかった例である。
【００３０】
また、工程Ｐ４（ステップ３０６）における画像再構成を、複数通りの画像再構成関数でそれぞれ行って結果を比較することにより、特定の病変の描出に最適な画像再構成関数を求めることができる。再構成後の画像処理の最適化についても同様である。
【００３１】
以上は、病変が肺癌である例であるが、病変は肺癌に限らずＸ線吸収量を変化させる他の病変であって良い。また、対象部位も胸部に限らず、頭部、腹部、四肢等、身体のどの部分であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】画像作成装置の構成を示す図である。
【図２】本発明による画像作成の工程を示す図である。
【図３】本発明による画像作成の詳細な工程を示すフローチャートである。
【図４】仮想結節の例を中間調の写真で示す図である。
【図５】本発明の方法で作成された画像の一例を中間調の写真で示す図である。
【図６】本発明の方法で作成された画像の一例を中間調の写真で示す図である。
【図７】CADの結果の一例を中間調の写真で示す図である。
【符号の説明】
【００３３】
１０  データ処理部
２０  表示部
３０  操作部
４０  記憶部
５０  入出力部
【図１】
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【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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