(57)【要約】  本発明は、獲得投影データ（６０）から関心領域の補正画像を生成する装置に関し、非補正中間画像（７４）が再構成される。非補正中間画像（７４）が補正され、補正中間画像（８５）の画像要素が分類される。高密度クラス又は低密度クラスの補正中間画像（８５）の画像要素を、低密度クラスの値に応じた値を有する画像要素で置換して合成画像（９０）を生成する。合成投影データ（９６）は合成画像（９０）を順投影することによって生成され、高密度クラスに寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データ（９６）で置換して補正投影データ（１１２）を生成する。補正投影データ（１１２）は、補正画像を再構成するために使用される。
2010514530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置であって、
前記獲得投影データの前記関心領域から非補正中間画像を再構成する再構成装置と、
前記非補正中間画像内のアーチファクトを補正して補正中間画像を生成する補正装置と、
前記補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する分類装置と、
前記高密度クラス及び前記低密度クラスの前記補正中間画像の画像要素の画像要素値を前記低密度クラスの前記画像要素値に応じた画像要素値で置換して合成画像を生成する画像要素置換装置と、
前記合成画像を順投影して合成投影データを生成する順投影装置と、
前記高密度クラスの前記画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して補正投影データを生成する投影置換装置とを備え、
前記再構成装置は、前記補正投影データから前記関心領域の補正画像を再構成するよう構成される装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置であって、前記補正装置は、前記非補正中間画像内の高密度画像要素を、前記高密度画像要素によって生成されるアーチファクトを補正するために識別する識別装置を備え、前記分類装置は、前記補正中間画像の前記高密度クラスの画像要素が前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に対応するように前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素を使用することにより、前記補正中間画像の前記画像要素を前記高密度クラスに分類するよう適合される装置。
【請求項３】
請求項２記載の装置であって、前記補正装置は、
前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に寄与しない、獲得投影データに依存する仮想投影データで、前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に寄与する獲得投影データを置き換え、修正投影データをもたらす投影置換装置と、
前記修正投影データを使用して補正中間画像を再構成する再構成装置とを備える装置。
【請求項４】
請求項２記載の装置であって、前記識別装置は、閾値化により、前記高密度画像要素を識別するよう適合される装置。
【請求項５】
請求項４記載の装置であって、前記識別装置は、形態学的演算を閾値化後に行うよう適合される装置。
【請求項６】
請求項３記載の装置であって、前記投影置換装置は、前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に寄与しない獲得投影データを補間することにより、仮想投影データを求めるよう適合される装置。
【請求項７】
請求項１記載の装置であって、前記高密度クラスの画像要素及び前記低密度クラスの画像要素が前記低密度クラスの前記画像要素の平均値で置換されるように前記画像要素置換装置が適合される装置。
【請求項８】
請求項１記載の装置であって、
前記分類装置は、低密度画素クラスの最小密度よりも低い最大密度を有する空気密度クラスに前記補正中間画像の画像要素を更に分類するよう適合され、
前記画像要素置換装置は、前記空気密度クラスの画像要素の平均値で、前記空気密度クラスである前記補正中間画像の画像要素の画像要素値を置換するよう適合される装置。
【請求項９】
請求項１記載の装置であって、前記少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスの各クラス内の画像値の範囲を求めるための閾値が設けられ、前記分類装置は前記閾値を使用することによって分類するよう適合される装置。
【請求項１０】
請求項１記載の装置であって、前記投影置換装置は、前記高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで補間によって置換するよう適合される装置。
【請求項１１】
請求項１記載の装置であって、前記投影置換装置は、前記合成投影データと前記獲得投影データとの間の遷移を平滑化するよう前記合成投影データを補間的に調節するよう適合される装置。
【請求項１２】
請求項１記載の装置であって、前記順投影装置は、失われた獲得投影データを回復するために前記非補正中間画像の順投影を実行する装置。
【請求項１３】
関心領域を撮像する撮像システムであって、
前記関心領域を照射するための放射線を発する照射装置と、
投影データを獲得するために前記放射線が前記関心領域を横断した後に前記放射線を検出する検出装置と、
請求項１記載の前記獲得投影データから前記関心領域の補正画像を生成する装置とを備える撮像システム。
【請求項１４】
獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する方法であって、
再構成装置により、前記獲得投影データから前記関心領域の非補正中間画像を再構成する工程と、
補正装置により、前記非補正中間画像内のアーチファクトを補正して、補正中間画像を生成する工程と、
前記補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する工程と、
画像要素置換装置により、前記低密度クラスの画像要素値に応じた画像要素値で、前記高密度クラス及び前記低密度クラスの前記補正中間画像の画像要素の画像要素値を置換して合成画像を生成する工程と、
順投影装置により、前記合成画像を順投影して合成投影データを生成する工程と、
投影置換装置により、前記高密度クラスの前記画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して補正投影データを生成する工程と、
再構成装置により、前記補正投影データから前記関心領域の補正画像を再構成する工程とを含む方法。
【請求項１５】
関心領域を撮像する撮像方法であって、
照射装置により、前記関心領域を照射するための放射線を発する工程と、
検出装置により、投影データを獲得するために、前記関心領域を前記放射線が横断した後に前記放射線を検出する工程と、
請求項１３記載の工程に応じて、請求項１記載の装置により、前記獲得投影データから前記関心領域の補正画像を生成する工程とを含む撮像方法。
【請求項１６】
獲得投影データから関心領域の補正画像を生成するコンピュータ・プログラムであって、請求項１記載の撮像装置に請求項１３記載の方法の工程を、前記装置を制御するコンピュータ上で前記コンピュータ・プログラムが実行されると行わせるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
関心領域を撮像するコンピュータ・プログラムであって、請求項１２記載の撮像システムを制御するコンピュータ上で前記コンピュータ・プログラムが実行されると、コンピュータに、請求項１４記載の方法の工程を行わせるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置、方法、及びコンピュータ・プログラムに関する。本発明は、関心領域を撮像する撮像システム、撮像方法、及びコンピュータ・プログラムに更に関し、投影データが獲得され、関心領域の補正画像が獲得投影データから生成される。
【背景技術】
【０００２】
関心領域の補正画像を生成する装置は例えば、投影データを獲得し、関心領域の画像を前述の獲得投影データから再構成する。前述のコンピュータ・トモグラフィ・システムは、画像内のアーチファクトを削減するために、関心領域の画像を補正する補正装置を備える。特に、前述のコンピュータ・トモグラフィ・システムは、画像内の金属アーチファクトを削減する補正装置を含み得る。金属アーチファクトは、撮像関心領域が高密度領域（例えば、金属インプラント、歯の詰め物や他の高放射線吸収量の領域）を含む場合、生じる。通常、金属アーチファクトは、高密度領域から生じる縞として再構成画像に現れる。高密度領域を通過する投影線積分は、大きく減衰し、それにより、かなりの測定エラーが生じ、フィルタリング補正逆投影や他の再構成手法はこの測定エラーを、金属アーチファクトとして一般に知られている縞状の画像アーチファクトに変換する。前述の金属アーチファクトは特に、（特に、高密度画像要素、中密度画像要素及び低密度画像が例えば、（歯の詰め物による）頭頸部撮像又は（インプラントによる）整形外科における適用において存在している）コンピュータ・トモグラフィ撮像において重大な問題である。
【０００３】
国際公開第２００５／００８５８６号明細書は、コンピュータ・トモグラフィ・システムの金属アーチファクト補正を開示している。この補正では、中間画像が再構成され、中間画像が低密度（例えば、軟組織）、中密度（例えば、骨）、及び高密度（例えば、金属）に分割される。中間画像の分割された高密度部分を使用して、獲得投影データにおける高密度の影を識別し、高密度の影における獲得投影データは仮想投影データで置き換えられる。この仮想投影データは、低密度の画像要素に応じた値に低密度部分及び高密度部分の画像要素（すなわち、例えば、ボクセル又は画素）を設定することにより、かつ、この修正中間画像を順投影し、仮想投影データをもたらすことにより、求められる。前述の仮想投影データを使用して、獲得投影データにおける高密度の影における間隙を埋める。修正された獲得投影データ（すなわち、高密度の影における獲得投影データを置き換えるために使用されている仮想投影データ及び獲得投影データ）は、関心領域の補正最終画像を再構成するために使用される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、画像の補正（特に、画像内の高密度アーチファクトの補正）を更に改善する、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置、方法、及びコンピュータ・プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の局面では、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置を提供し、上記装置は、
獲得投影データから関心領域の非補正中間画像を再構成する再構成装置と、
非補正中間画像内のアーチファクトを補正して、補正中間画像を生成する補正装置と、
補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する分類装置と、
低密度クラスの画像要素値に応じた画像要素値で、高密度クラス及び低密度クラスの補正中間画像の画像要素の画像要素値を置き換えて合成画像を生成する画像要素置換装置と、
合成画像を順投影して合成投影データを生成する順投影装置と、
高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して、補正投影データを生成する再構成装置とを備え、再構成装置は、補正投影データから関心領域の補正画像を再構成するよう適合される。
【０００６】
本発明は、中間画像内のアーチファクトが削減されるように中間画像が補正されるという考えに基づく。分類装置による以下の分類がよって改善される。すなわち、誤ったクラスへの画像要素の割り当ての確率が削減される。画像の補正の品質が、画像要素の正しい分類に依存するので、中間画像内のアーチファクトの補正は、補正画像の品質を向上させる。
【０００７】
画像要素は例えば、画像のボクセル又は画素である。
【０００８】
分類装置は、好ましくは、高密度／中密度閾値及び中密度／低密度閾値を使用することにより、画像要素を高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する。前述の閾値は、好ましくは、予め定められる。高密度／中密度閾値超の画像値を有する画像要素は、高密度クラスに割り当てられる。高密度／中密度閾値及び中密度／低密度閾値にわたる範囲内の画像値を有する画像要素は中密度クラスに割り当てられ、中密度／低密度閾値よりも小さい画像値を有する画像要素は低密度クラスに割り当てられる。前述の閾値は好ましくは、高密度クラスが、少なくとも金属材料に対応する画像要素を含み、中密度クラスが、少なくとも骨に対応する画像要素を含み、低密度クラスが、少なくとも人間の軟組織に対応する画像要素を含むように求められる。高密度／中密度閾値は好ましくは、２０００乃至３０００ＨＵの範囲内であり、更に好ましくは２０００ＨＵである。好ましい中密度／低密度閾値は例えば、５００ＨＵである。
【０００９】
好ましくは、補正装置は、高密度画像要素によって生成されるアーチファクトを補正するために非補正中間画像内の高密度画像要素を識別する識別装置を含み、分類装置は、補正中間画像の高密度クラスの画像要素が、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に補正中間画像の高密度クラスの画像要素が対応するように中間画像の識別された高密度画像要素を使用することにより、補正中間画像の画像要素を分類するよう適合される。補正装置が、高密度画像値を有する画像要素を補正中間画像が含んでいないように中間画像を補正した場合、補正中間画像の高密度クラスの画像要素は、非補正中間画像における高密度画像要素として識別されている画像要素である。例えば、非補正中間画像の第５の画像要素が高密度画像要素として識別されている場合、補正中間画像の第５の画像要素は、高密度画像値をもう含んでいなくても、高密度クラスの画像要素として分類される。
【００１０】
この実施例では、分類装置は、分類のために、非補正画像の既に求められた識別高密度画像要素を使用するので、分類のための計算労力が削減される。
【００１１】
好ましくは、補正装置は、
非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与しない、獲得投影データに依存する仮想投影データで、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データを置き換える投影置換装置と、
修正投影データを使用して補正中間画像を再構成する再構成装置とを備える。これは、高密度画像要素によって生じるアーチファクトを削減し、したがって、高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスの分類を改善し、関心領域の補正画像内のアーチファクト削減を更に改善する。
【００１２】
非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データは好ましくは、識別された高密度画像要素を順投影することにより、獲得投影における高密度画像要素の影を求めることによって求められる。これにより、低計算コストで、かつ、高信頼度で、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データを求めることが可能になる。
【００１３】
更に好ましくは、補正装置は、閾値化により、高密度画像要素を識別するよう適合される。好ましくは、２０００乃至３０００ハウンスフィールド単位（ＨＵ）の範囲の閾値が使用される。更に好ましくは、補正装置が、閾値化後に、形態学的演算を行うよう適合される。前述の形態学的演算は例えば、分離された高密度要素（例えば、分離された金属画像要素）を除外するための浸食演算であり得る。前述の分離された高密度画像要素は例えば、雑音が理由で現れ得る。更に好ましくは、あるいは又は更に、膨張演算が、安全域を加えるために、例えば、３画像要素単位で、識別された高密度画像要素に対して行われる。前述演算は、高い品質及び信頼度で、金属画像要素に対応し得る高密度画像要素の識別を可能にする。更に好ましくは、投影置換装置は、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与しない獲得投影データを補間することにより、仮想投影データを求めるよう適合される。更に好ましくは、投影置換装置は、高密度画像要素への獲得投影データ寄与分を含む、高密度画像要素の影に隣接する獲得投影データと、前記影の外の獲得投影データとの間で線形補間するよう適合される。実行中、補間は、高密度画像要素の影に直接隣接する獲得投影データのみを使用することが可能であるか、又は更に、高密度要素の影のエッジに直接隣接していないが、所定の距離よりも少ない距離をこのエッジとの間に有する獲得投影データを使用することが可能である。後者の場合、エッジに直接隣接する獲得投影データ、及びこのエッジとの間の、所定の距離よりも小さな距離を有する獲得投影データが平均化され、結果として生じる平均値を補間に使用することが可能である。前述の所定の距離は例えば、５つの獲得投影データ値である。すなわち、高密度画像要素の影のエッジから始め、第１の値乃至、好ましくは第５の値が平均化され、結果として生じる平均値は、高密度要素の影内の仮想投影データを生成するために補間に使用される。この平均化は、雑音に対する感度を低減させる。
【００１４】
この分類により、人間又は動物の画像（特に、コンピュータ・トモグラフィ画像）における金属アーチファクトを大きく削減することが可能になる。
【００１５】
更に好ましくは、高密度クラスの画像要素及び低密度クラスの画像要素が低密度クラスの画像要素の平均値で置換されるように画像要素置換装置が適合される。この置換は、高密度クラスの画像要素に対応する関心領域内の物体によって生成された、関心領域の画像内のアーチファクトを大きく削減することをもたらす。
【００１６】
更に好ましくは、分類装置は、低密度画素クラスの最小密度よりも低い最大密度を有する空気密度クラスに補正中間画像の画像要素を更に分類するよう適合され、画像要素置換装置は、空気密度クラスの画像要素の平均値で、空気密度クラスである補正中間画像の画像要素の画像要素値を置換するよう適合される。
【００１７】
更に好ましくは、少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスのクラスそれぞれの中の画像値の範囲を求める閾値が設けられ、分類装置は、閾値を使用することによって分類するよう適合される。前述の閾値は、予め定めることが可能であり、画像要素の単純な分類を可能にする。
【００１８】
一実施例では、投影置換装置は、高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで補間によって置換するよう適合される。補間を使用することによる置換は合成投影データをもたらす。この合成投影データは、関心領域の補正画像を再構成するために使用される修正された投影データを生成するために使用された場合、再構成画像の画像品質を更に向上させる。
【００１９】
一実施例では、投影置換装置は、合成投影データと獲得投影データとの間の遷移を平滑にするよう合成投影データを補間的に調節するよう適合される。合成投影データと獲得投影データとの間の遷移が平滑にされるので、前述の遷移は、関心領域の最終再構成画像においてアーチファクトを実質的に生成する訳でない。
【００２０】
装置は、好ましくは、補正画像における、合成投影データに対応するラベリング場所のラベル装置を含む。よって、補正されている補正画像内の場所がラベリングされる。これは、獲得投影データのみに対応する補正画像部分と、合成投影データに対応する補正画像部分との間でユーザが区別することを可能にする。
【００２１】
本発明の更なる局面では、関心領域を撮像する撮像システムが提供される。撮像システムは、
関心領域を照射するための放射線を発する照射装置と、
投影データを獲得するために、関心領域を放射線が横断した後に放射線を検出する検出装置と、
請求項１記載の、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置とを備える。
【００２２】
本発明の更なる局面では、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する方法を提供する。上記方法は、
再構成装置により、獲得投影データから関心領域の非補正中間画像を再構成する工程と、
補正装置により、非補正中間画像内のアーチファクトを補正して、補正中間画像を生成する工程と、
補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する工程と、
画像要素置換装置により、高密度クラス及び低密度クラスの補正中間画像の画像要素の画像要素値を、低密度クラスの画像要素値に応じた画像要素値で置換して、合成画像を生成する工程と、
順投影装置により、前記合成画像を順投影して合成投影データを生成する工程と、
投影置換装置により、高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して、補正投影データを生成する工程と、
再構成装置により、補正投影データから関心領域の補正画像を再構成する工程とを含む。
【００２３】
本発明の更なる局面では、関心領域を撮像する撮像方法が提供される。撮像方法は、
照射装置により、関心領域を照射するための放射線を発する工程と、
検出装置により、投影データを獲得するために、関心領域を放射線が横断した後に放射線を検出する工程と、
請求項１４記載の工程に応じて、請求項１記載の装置により、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する工程とを含む。
【００２４】
本発明の更なる局面では、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成するコンピュータ・プログラムが提供され、コンピュータ・プログラムは、装置を制御するコンピュータ上で実行されると、請求項１記載の撮像装置に、請求項１４記載の方法の工程を行わせるプログラム・コード手段を有する。
【００２５】
本発明の更なる局面では、関心領域を撮像するコンピュータ・プログラムが提供され、コンピュータ・プログラムは、請求項１３記載の撮像システムを制御するコンピュータ上で実行されると、コンピュータに請求項１５記載の方法の工程を行わせるプログラム手段を有する。
【００２６】
請求項１記載の装置、請求項１３記載の撮像システム、請求項１４記載の方法、請求項１５記載の撮像方法、並びに請求項１６及び１７記載のコンピュータ・プログラムは、従属請求項記載の同様であり、かつ／又は同一の好ましい実施例を有する。
【００２７】
本発明の好ましい実施例は、少なくとも従属請求項及び当該独立請求項の何れの組合せでもあり得る。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置を含むコンピュータ・トモグラフィ撮像システムを略示する図である。
【図２】好ましい画像要素クラスの組を規定する好ましい画像要素密度閾値の組を例示する図である。
【図３】図１の獲得投影データからの関心領域の補正画像を生成する装置のブロック図を略示する図である。
【図４】投影データのサイノグラム表現を略示する図である。
【図５】補正処理中のいくつかの点におけるいくつかの再構成画像を略示する図である。
【図６】画像内のアーチファクトを補正する補正装置を略示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本発明の前述及び他の局面は、以下に記載する実施例を参照すると、明らかであり、明らかにされるであろう。
【実施例】
【００３０】
図１は撮像システム（この実施例ではコンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０である）を略示する。コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０は、検査領域１４に向けられた放射ビームを生成する放射線源１２を含む。放射線ビームは、検査領域１４内に配置された撮像被検者の関心領域と相互作用し、放射線の空間的に変動する吸収量が、検査領域１４を通過するにつれてもたらされる。コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０は、検出装置１６（この実施例では、検査領域１４を通過した後に吸収量減衰放射線を検出する放射線検出器１６である）を更に含む。
【００３１】
好ましい実施例では、放射線源１２は、Ｘ線のコーンビーム又はファンビームを生成する。放射線源１２及び検出器１６は好ましくは、回転ガントリ２０上に対向するように搭載されるので、検出器１６はＸ線を放射線源１２から連続して受け取る。放射線源１２及び検出器１６が、回転ガントリ２０により、検査領域１４の周りを回転している間、投影データが、好ましくは約３６０°の角範囲にわたって獲得される。任意的には、約１８０°と３６０°との間の削減された走査が使用される。好適な別の実施例では、検出器１６は、静止ガントリ上に搭載された静止検出器リングで置換される。参照符号２２は、コンピュータ・トモグラフィ撮像センサ１０の静止部を表す。通常、被検者支持台２６は、回転ガントリ２０の回転平面に対して略横向きの軸方向又はｚ方向に線形的に移動可能である。検出器１６は、単一行の検出器素子（これは一次元検出器である）か、又は２次元検出器素子アレイである。
【００３２】
複数スライスのトモグラフィ投影データは適切には、軸方向の走査それぞれの間に静止しており、軸方向の走査間で線形的に進む被検者支持台２６による連続的な軸方向走査を行うことによって獲得される。あるいは、らせん状のトモグラフィ投影データは適切には、被検者支持台２６の連続した線形移動及びガントリ２０の同時の回転の間に獲得される。これは、被検者支持台２６上に配置された画像被検者に対する放射線源１２のらせん状の軌道周回をもたらす。略円錐状放射ビーム及び２次元放射線検出器は好ましくは、らせん状投影データの獲得のために使用される。あるいは、被検者支持台２６を移動させることなく、ガントリ２０を回転させることが可能であり、放射線源１２はコーンビームを生成することが可能である。すなわち、放射線源１２は、検査領域１４又は関心領域の周りの円形軌道に沿って進むことが可能であり、円形コーンビーム投影データが獲得される。
【００３３】
放射線検出器１６の検出器素子の出力は、獲得投影データ・メモリ３０に記憶される獲得積分減衰投影値μｄ０に変換される。各投影データμｄ０は、放射線源１２から、検出器１６の検出器素子のうちの対応する１つまでの線に沿った減衰の線積分に対応する。投影データは、関心の撮像領域の各２次元スライスが、視野角（φ）及び線積分係数（ｎ）の座標を有する投影データ・アレイによって表される。
【００３４】
ファンビーム、コーンビーム、又は、非並行光線を有する他の元の獲得幾何構造の場合、リビニング・プロセッサ３２は任意的には、投影データを並行ビューにリビニングする。コーンビーム幾何構造の場合、前述の並列レビニング・ビューは通常、コーン角方向においてある程度の非補正ビーム発散を含む。並列リビニングは計算効率を向上させ得るが、本明細書及び特許請求の範囲記載のアーチファクト補正手法は通常、元の獲得幾何構造において（すなわち、並行リビニングなしで）行われた場合に最も効果的である。よって、並列リビニング・プロセッサ３２は好ましくは、省略される。
【００３５】
通常のファンビーム幾何構造及びコーンビーム幾何構造の場合、線積分係数ｎは適切には、係数ｎの投影を測定するために使用される検出器素子を示す検出器係数に対応する。しかし、線積分係数ｎは、検出器素子番号との直接の対応関係を欠くことがあり得るということが想定される。前述のように直接の対応関係がないことは、例えば、リビニングされた投影間の補間が理由であり得る。
【００３６】
スライス巡回プロセッサ３４は、空間スライスに対応するサイノグラムを巡回し、補正画像を生成する装置４０に各サイノグラムを連続して入力する。補正画像を生成する装置４０は、１つ又は複数の高密度領域に加えて、不連続の高密度領域、又は１つ又は複数の中密度領域を含む画像についても、金属クリップ、高密度の歯の詰め物等などの、高密度領域によってもたらされたアーチファクトがかなり補正される再構成を行う。補正画像を生成する装置４０は、好ましくは、画素密度閾値の組［Ｈｔｈ］４２を使用して、再構成画像スライスの画素を、少なくとも高密度画素クラス、中密度画素クラス及び低密度画素クラスに分類する。
【００３７】
この実施例では、スライスの画像要素が考慮に入れられるので、画像要素はこの実施例では画素と呼ばれる。他の実施例において、体積画像の画像要素が考慮に入れられた場合、前述の画像要素はボクセルと呼ばれる。
【００３８】
矢印が、Ｘ線吸収量の増加を示す図２を参照すれば、好ましい実施例では、密度閾値［Ｈｔｈ］４２は、５つのクラス（歯の詰め物、金属インプラント等などの高密度領域に対応する「Ａ」と表す高密度クラス、骨や他の中密度構成に対応する「Ｂ」と表す中密度クラス、主に軟組織に対応する「Ｃ」と表す低密度クラス、撮像被検者を囲む周囲空気、空気ポケット等に対応する「Ｅ」と表す空気密度クラス、及び低密度クラス「Ｃ」と空気密度クラス「Ｅ」との間の中間の密度に対応する「Ｄ」と表す遷移領域）を含む。高密度／中密度閾値［Ｈｍｅｔａｌ］は、高密度画素クラス「Ａ」の最小密度及び中密度クラス「Ｂ」の最大密度を規定する。中密度／低密度閾値Ｈｈｃは、中密度画素クラス「Ｂ」の最小密度、及び低密度クラス「Ｃ」の最大密度を規定する。低密度／遷移密度閾値Ｈｌｃは、低密度画素クラス「Ｃ」の最小密度及び遷移密度クラス「Ｄ」の最大密度を規定する。遷移密度／空気密度閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、遷移密度画素クラス「Ｄ」の最小密度及び空気密度クラス「Ｅ」の最大密度を規定する。閾値の好ましい値は、Ｈｍｅｔａｌの場合は２０００ＨＵであり、Ｈｈｃの場合は５００ＨＵであり、Ｈｌｃの場合は−３００ＨＵであり、Ｈａｉｒ（ｍａｘ）の場合は−９００ＨＵである。
【００３９】
好ましい実施例では、５つの密度クラス「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」及び「Ｅ」が規定されているが、遷移密度画素クラス「Ｄ」を省略することが想定されており、その場合、低密度／遷移密度閾値Ｈｌｃが省略され、閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は低密度画素クラス「Ｃ」の最小密度も規定する。この４クラスの実施例では、閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は任意的に、低密度画素クラス「Ｃ」と空気密度画素クラス「Ｅ」との間の省略された遷移画素クラス「Ｄ」を分割するように、より高い密度にシフトされる。更に、密度画素クラス「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のみを残し、遷移画素クラス「Ｄ」及び空気密度画素クラス「Ｅ」を低密度画素クラス「Ｃ」に組み込んで、空気密度画素クラス「Ｅ」を省略することも可能である。更に、密度分解能の向上をもたらすために、密度分類システムは６つ以上の密度クラスを含み得る。
【００４０】
図１をもう一度参照すれば、入力スライス毎に、補正画像を生成する装置４０は２次元アーチファクト補正再構成画像を出力する。マルチスライスの、又はらせん状のコンピュータ・トモグラフィ撮像では、空間的に連続したアーチファクト補正再構成画像スライスを画像メモリ４６に蓄積して、３次元アーチファクト補正再構成体積画像を規定する。しかし、獲得投影データが関心領域の単一のスライスに限定される場合、単一のスライスに対応する獲得投影データは、補正画像を生成する装置４０によって処理され、画像メモリ４６は２次元アーチファクト補正再構成画像を記憶する。任意的には、１つ又は複数の画像スライスに対応する投影データを選択された時間間隔にわたって獲得して、関心領域の時間変化を表す時系列のアーチファクト補正再構成画像スライス又は画像体積をもたらす。
【００４１】
ビデオ・プロセッサ５０は、画像メモリ４６の内容の一部又は全てを処理して、人間が視ることが可能な表現（３次元レンダリング、選択された画像スライス、最大強度投影、ＣＩＮＥ動画等など）を作成することが可能である。人間が視ることが可能な画像表現は、ユーザ・インタフェース５２（好ましくは、パソコン、ワークステーション、ラップトップ型コンピュータ等）上に表示される。画像表現の表示に代えて、又は画像表現の表示に加えて、画像メモリ４６の選択された内容を用紙上に印刷し、不揮発性の電子記憶媒体又は磁気記憶媒体に記憶し、ローカル・エリア・ネットワーク又はインターネットを介して送信され、又は他の方法で処理される。好ましい実施例では、ユーザ・インタフェース５２は、コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ・コントローラ５４と通信して、撮像セッションを構成し、撮像セッションを修正し、撮像セッションを実行し、撮像セッションを監視し、又はその他の方法でスキャナ１０を操作するよう、Ｘ線技師又は他の操作者がコンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ・コントローラを制御することを可能にする。
【００４２】
図３は、獲得投影データＰ０６０から関心領域の補正画像を生成する装置４０の好ましい実施例のブロック図を示す。入力は、撮像被検者の関心領域の２次元スライスに対応する投影データの組Ｐ０６０である。本発明による別の実施例では、投影データの組は、撮像被検者の関心領域の３次元画像にも対応し得る。好ましくは、投影データの組Ｐ０６０は、少なくとも３６０°の、すなわち各画素又はボクセルの、各画像要素の各照射範囲に対応する投影データを含む。しかし、例えば、少なくとも１８０°の各画像要素の各照射範囲に対応する投影データを供給する削減された投影データの再構成も想定している。
【００４３】
図４を参照すれば、獲得投影データの組Ｐ０６０のサイノグラム表現６２を略示する。サイノグラム表現６２のｙ軸は視野角（φ）に対応する一方、サイノグラム表現６２のｘ座標が線積分係数ｎに対応する。サイノグラム表現６２は、高密度領域の例示的な軌跡６４、及び中密度領域の例示的な軌跡６６を含む。一般に、スライスは、任意の数の高密度領域、及び任意の数の中密度領域、並びに図２に示す他のクラスの領域を含み得る。領域は、互いに交差し得る種々の対応するサイノグラム軌跡をもたらす。
【００４４】
図３をもう一度参照すれば、フィルタリング逆投影プロセッサ７０（再構成装置）は、投影データの組Ｐ０６０のフィルタリング逆投影を行って中間画像Ｉ０７４を生成する。フィルタリング逆投影が好ましいが、あるいは、プロセッサ７０は、投影データの組Ｐ０６０の幾何構造と互換のほぼ何れのタイプの画像再構成アルゴリズムも実現することが可能である。
【００４５】
図５を参照すれば、当技術分野において知られているように、スライスにおける１つ又は複数の高密度領域の存在は、通常、中間画像Ｉ０７４が、高密度アーチファクト（特に、高密度領域から離れる方向に延在する縞として画像内に現れる金属アーチファクト）を含むことをもたらす。図５は、前述の縞を略示する例示的な中間画像Ｉ０７４の表現を略示する。図５の再構成画像の略図は、何れの特定の解剖学的構造の画像にも対応することを意図しておらず、もしろ、画像空間で通常視ることが可能なアーチファクト補正再構成処理の構成を略示する。
【００４６】
図３をもう一度参照すれば、中間画像Ｉ０７４内のアーチファクトは、図６に略示する補正装置７５によって補正される。補正装置７５は、識別装置７７と、影判定装置７９と、投影置換装置８１と、再構成装置８３とを備える。
【００４７】
識別装置７７は、フィルタリング逆投影プロセッサ７０から中間画像Ｉ０７４を受け取るよう適合され、所定の高密度／中密度閾値を上回る画像値を有する中間画像の高密度画像要素を識別する。前述の高密度画像要素は好ましくは、関心領域内の金属領域に対応する画像要素（すなわち、画素又はボクセル）である。よって、好ましくは、高密度閾値／中密度閾値は、関心領域内の高密度領域に（特に、金属領域に）対応する画像値が前述の閾値を上回るように予め決定される。中間画像は好ましくは、コンピュータ・トモグラフィ画像であり、所定の閾値は好ましくは、２０００乃至３０００ＨＵの範囲内である。更に好ましくは、この閾値は２０００ＨＵである。よって、識別装置７７は、好ましくは、２０００ＨＵよりも大きなハウンスフィールド値を有する中間画像内の高密度画像要素（特に、金属画像要素）を識別する。
【００４８】
この実施例では、高密度画像要素が閾値化によって識別された後、浸食演算を高密度画像要素に施して、分離された高密度画像要素を除外する（特に、分離された金属画像要素を除外する。雑音により、現れ得るからである）。浸食演算の代わりに、又は浸食演算に加えて、浸食演算が例えば、高密度画像要素の３つの画像要素を使用して安全域を加える（すなわち、所定の高密度／中密度閾値を上回る画像値を有する高密度画像要素が全て識別され、特に、分離された高密度画像要素以外の金属画像要素全てが識別されることを確実にする）ことにより、次に続き得る。
【００４９】
影判定装置７９は、識別された高密度画像要素の順投影により（すなわち、識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データを判定するために）、獲得投影における高密度画像要素の影を判定するよう適合される。よって、影判定装置７９は、一般に高密度領域又は金属領域を形成する、中間画像Ｉ０７４の識別された高密度画像要素（特に、識別された金属画像要素）を順投影する。投影ドメイン内の順投影された識別高密度画像要素の場所は高密度画像要素の影を規定する。順投影中、元の獲得幾何構造が使用される。これは、投影データの組Ｐ０６０を獲得するために使用される。
【００５０】
任意的には、識別装置７７は、高密度領域のエッジを求めるためにエッジ探索手順を使用するよう適合することが可能である。このエッジ探索手順は例えば、エッジ探索手順であり得る。これは、エッジ探索手順１００に関して以下に更に説明する。エッジ探索手順は好ましくは、エッジ強調画像１０２をもたらす。
【００５１】
中間画像Ｉ０７４及び求められた高密度画像要素の影（投影ドメイン内）が次いで、投影置換装置８１によって受信される。投影置換装置８１は、修正投影データをもたらす高密度画像要素の外の獲得投影データに応じた仮想投影データで、求められた高密度画像要素の影における獲得投影データ（すなわち、識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データ）を置換するよう適合される。
【００５２】
仮想投影データは好ましくは、補間によって求められる。好ましくは、検出装置１６は、矩形グリッドに配置された検出器素子を有する２次元検出器である。すなわち、検出器装置１６は、ライン及び行を有する検出器素子の配置を備える。行はコンピュータ・トモグラフィ・スキャナ１０の回転軸に対して並行であり、ラインはこの回転軸に対して垂直である。この配置では、関心領域に関する放射線源１２の位置及び検出器素子の各組合せは投影データ値に対応する。求められた高密度画像要素の影において獲得投影データを置換するための仮想投影データの判定は好ましくは、関心領域に対して、検出器の行及び放射線源１２の位置の組合せ毎に線形的に補間することによって行われる。この線形補間は好ましくは、高密度画像要素の影に隣接しており、上記影の外の獲得投影データ値間を線形的に補間することによって行われる。個別の検出器行及び放射線源１２の個別の位置において仮想投影データを補間するために使用される前述の獲得投影データ値は、求められた高密度画像要素の影に直接隣接した２つの獲得投影データ値であり得る。あるいは、又は更に、この影に直接隣接していない高密度画像要素の影に隣接しており、上記影の外にある所定数の獲得投影データ値を使用して、個別の検出器行において、かつ、放射線源１２の個別の位置について高密度画像要素の影のそれぞれの側における獲得投影データ平均値を求めることが可能であり、前述の獲得投影データ平均値は、放射線源１２の個別の位置について、個別の行内の、影における仮想投影データを線形的に補間するために使用することが可能である。例えば、放射線源１２の個別の位置について、個別の検出器行内の影のそれぞれの側において、３つ、４つ又は５つの獲得投影データ値を、獲得投影データ平均値をそれぞれの側について求めるために使用することが可能である。例えば、それぞれの側において、３つの獲得投影データ値が使用された場合、影に直接隣接した一獲得投影データ値が使用され、第１の獲得投影データ値に直接隣接した第２の投影データ値が使用され、第２の投影データ値に直接隣接した第３の投影データ値が使用される。この平均化により、雑音に対する感度が減少する。
【００５３】
更に、他の補間は、求められた高密度画像要素の影内の仮想投影データを求めるために使用することが可能である。例えば、補間は他の方向においても行うことが可能である。すなわち、補間は、検出器の行の方向において行わなくてよい。補間の方向は、ｒ−φ図における高密度画像要素の影に対して垂直でもあり得る。前述の図はデータの共通の表現に関し、各測定光線は、回転軸に対するその距離ｒ、及びｘ軸に対するその角度φによって特徴付けられる。この実施例では、高密度画像要素の影は、振幅ｒの正弦曲線である。高密度要素全ての影は、正弦曲線を重ねたものである）。この実施例における補間方向は、正弦曲線に対して局所に垂直である。
【００５４】
仮想投影データによる、求められた高密度画像要素の影内の獲得投影データの置換は、獲得投影データの組Ｐ０６０を獲得するために使用されている元の獲得幾何構造及び修正投影データを使用して補正中間画像を再構成するよう適合された再構成装置８３に転送される修正投影データをもたらす。再構成装置８３は、この実施例では、フィルタリング逆投影を使用して補正中間画像を再構成するよう適合される。しかし、更に他の再構成アルゴリズムを、修正投影データを使用して補正中間画像を再構成するために使用することが可能である。
【００５５】
補正中間画像Ｉ１８５は図５に略示する。前述の補正装置７５によって行われる補正のために、補正中間画像Ｉ１８５が有する、関心領域内の高密度領域（特に金属領域）によって生成される縞は、より少ない。これは、画像要素の分類の改善を可能にする。更に、高密度領域は、補正中間画像において除去される。他の実施例では、高密度領域は、補正中間画像においてなお存在し得る。
【００５６】
図３をもう一度参照すれば、補正中間画像Ｉ１８５の画像要素を分類装置７８によって分類して、分割又は分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０を生成する。ここでは、画像要素値は、図２の高密度画像要素クラス、中密度画像要素クラス、低密度画像要素クラス、遷移画像要素クラス、及び空気密度画像要素クラスに対応する分類指数値によって置換される。この実施例では、分類装置７８は、閾値の組［Ｈｔｈ］４２を使用した閾値化を使用して、補正中間画像Ｉ１８５の画像要素を、適切な中密度クラス、低密度クラス、遷移クラス、又は空気密度クラスに分類する。高密度クラスの画像要素は、識別装置７７によって識別された高密度画像要素に対応する。したがって、この実施例では、分類装置７８は識別装置７７から（すなわち、補正装置７５から）高密度クラスに属する画像要素を受け取る。他の実施例において、補正中間画像が、高密度画像要素をなお有する場合、分類装置は好ましくは、高密度／中密度閾値を使用して高密度クラスの画像要素を求める。
【００５７】
分類画像Ｉｃｌａｓｓ８０は図５に略示する。本質上、特定のクラスの画像要素を含む画像の領域は、図２の密度クラス指標「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」から選択される適切なクラス指標によってラベリングされる。図５に示すように、例示的な画像は、金属インプラントであり得る高密度領域「Ａ」、及び骨の領域であり得る中密度領域「Ｂ」を含む。何れも低密度領域「Ｃ」（これは軟組織等であり得る）内に含まれる。遷移密度の環状領域「Ｄ」が低密度領域「Ｃ」を囲み、空気密度領域「Ｅ」（撮像被検者を囲む周囲空気に対応する）が、画素密度分類画像Ｉｃｌａｓｓ８０の周囲を満たす。
【００５８】
図５に示す例示的な遷移領域は環状境界領域であるが、遷移密度クラス「Ｄ」は環状境界領域に限定されない。遷移密度クラス「Ｄ」を規定する閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）及び閾値Ｈｌｃは好ましくは、遷移密度クラス「Ｄ」が、人間の被検者の内部にある空洞、及び空洞を囲む領域を含むように選択される。例えば、遷移密度クラス「Ｄ」は好ましくは、頭部内の空洞（副鼻腔、咽頭、鼻腔等など）を含む。
【００５９】
図３をもう一度参照すれば、密度クラス平均化プロセッサ８４は、低密度クラス「Ｃ」の画像要素について平均密度値を計算する。空気密度クラスを含む好ましい実施例において、密度クラス平均化プロセッサ８４は、任意的には、空気密度クラス「Ｅ」の画像要素についての平均密度値も計算する。３つのクラスのみを使用し、空気密度クラスを完全に省略しているこの実施例では、空気密度クラスの平均化は省略している。
【００６０】
画像要素置換装置８８は、補正中間画像Ｉ１８５の高密度クラスの画像要素を、より低い密度の値で選択的に置換して合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を生成する。これは、この実施例において、分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０で示す高密度クラス「Ａ」内に収まる補正中間画像Ｉ１８５の画像要素が、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で置換される。同様に、低密度クラス「Ｃ」内に収まる画像要素は、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で置換される。
【００６１】
あるいは、「Ａ」クラス画像要素及び「Ｃ」クラス画像要素は、名目「Ｃ」密度領域に中心近くに収まる値の予め選択された値又は値スペクトルで置換することが可能である。空気密度クラスの画像要素の平均密度値が計算されている場合、空気密度クラス「Ｅ」内に収まる画像要素は、適切には、空気密度クラス「Ｅ」の画像要素についての平均密度値で置換される。中密度クラス「Ｂ」の画像要素は置換されない。遷移密度クラス「Ｄ」が規定されている場合、遷移密度クラス「Ｄ」の画像要素も好ましくは置換されない。
【００６２】
図５を参照すれば、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を略示する。合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０は、主に、中密度「Ｂ」及び遷移密度「Ｄ」の領域によるコントラストを含む。高密度「Ａ」の領域は、前述の領域における画像要素を、低密度クラス「Ｃ」の画素の平均密度値で置換することにより、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０から効果的に除去される。同様に、低密度「Ｃ」の領域における密度の変動による画像コントラストは、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で、前述の画像要素を置き換えることにより、かなり削減される。
【００６３】
図３をもう一度参照し、図４を更に参照すれば、順投影装置９４は合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を順投影して合成投影データｐｓｙｎｔｈ９６を生成する。投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６のサイノグラム表現９８を図４に略示する。サイノグラム表現９８はサイノグラム表現６２の中間密度領域を例示的な軌跡６６を維持する。中密度クラス「Ｂ」の画像要素が置換されなかったからである。同様に、遷移クラス「Ｄ」の領域による軌跡は、合成投影データＰｓｙｎｔｈ９６に確保される。前述の画像要素は合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０に確保されるからである。サイノグラム表現９８は、しかし、サイノグラム表現６２の高密度領域の例示的な軌跡６４を含まない。高密度クラス「Ａ」の画像要素が補正装置７５によって修正され、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で置換されているからである。
【００６４】
一般に、合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６のサイノグラム表現９８は、中密度クラス「Ｂ」の領域による線積分に対する減衰寄与分を（前述の線積分が、更に、獲得投影データの組Ｐ０６０において高密度クラス「Ａ」の領域からの寄与分を有していても）確保する。順投影装置９４は好ましくは、コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０の幾何構造に対応する投影幾何構造を使用して合成画像Ｉｓｙｎｔｈを投影する。
【００６５】
図３を引き続き参照すれば、合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６は、高密度クラスの画像要素から減衰寄与分を有する獲得投影データの組Ｐ０６０の投影データを選択的に置換するために使用される。この実施例では、高密度クラスの画像要素からの減衰寄与分を有する獲得投影データの組Ｐ０６０の投影データは、補正装置７５によって求められる高密度画像要素の影における獲得投影データである。すなわち、この実施例では、高密度クラスの画像要素からの減衰寄与分を有する獲得投影データは、好ましくは、補正装置７５からエッジ強調画像１０２を受け取ることにより、補正装置７５から受け取られる。
【００６６】
他の実施例において、高密度クラスの画像要素からの減衰寄与分を有する投影データが補正装置７５によって求められていない場合、本質上、高密度画素クラスの画像要素を含む領域のエッジを識別する高密度領域エッジ探索プロセッサ１００を使用することが可能である。高密度の領域は、例えば、動く解析ウィンドウを使用し、解析ウィンドウ内の高密度クラスの選択された数の画像要素を超える数の画像要素として高密度領域を識別することによって識別することが可能である。高密度領域が識別されると、適切なエッジ探索アルゴリズムは、画像の微分又は畳込みを使用してエッジを選択的に強調し、識別する。
【００６７】
別の手法では、高密度値が補正中間画像Ｉ１８５において除去されていない場合、エッジ探索プロセッサ１００は、高密度／中密度閾値Ｈｍｅｔａｌを使用して補正中間画像Ｉ１８５に対してバイナリ閾値化を行って、高密度クラスの画素の場合にバイナリ数「１」を有し、他の画素の場合にバイナリ数「０」を有するバイナリ画像を生成する。バイナリ「１」の値を次いでフィルタリングして、値「１」の隣接画素を少ししか有しないか、又は全く有しない値「１」の外れ画素を除去し、値「１」を有する残りの画素群は高密度領域を規定する。エッジは次いで、「０」から「１」へのバイナリ値遷移として、フィルタリングされたバイナリ値において識別され、例えば、隣接画素対を処理する「排他的論理和」バイナリ演算子を使用して識別される。当業者は、エッジ探索プロセッサ１００を構成することにおいて他のエッジ探索アルゴリズムを容易に使用することが可能である。
【００６８】
補正装置７５又はエッジ探索プロセッサ１００は、高密度領域のエッジを識別するエッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２を適切に出力する。エッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２は図５に略示する。本質上、高密度クラスの画像要素を含む補正中間画像Ｉ１８５の領域のエッジ１０６を示している。例示的な図５では、エッジ１０６は、ほぼ円形のエッジを画定している。しかし、高密度領域は、ほぼ任意のエッジを備えたほぼ任意の形状を有し得る。通常、高密度領域は、歯の詰め物、金属インプラントや、他の小型の別個の物体に対応し、単純に閉じたエッジを画定する幾何構造を画定する、輪郭のはっきりしたエッジを有する。
【００６９】
図３を参照すれば、投影置換装置１１０は、高密度領域からの寄与分を有する獲得投影データＰ０６０の投影を合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６からの合成投影データで選択的に置換して、補正投影データの組Ｐ１１１２を生成する。一手法では、投影置換装置１１０は、エッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２によって識別された１つ又は複数の高密度領域に交差する投影データを合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６からの対応する投影データで置換する。しかし、この手法は、元の獲得された投影データＰ０６０と置換合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６との間の遷移におけるかなりの減衰不連続点につながり得る。
【００７０】
よって、好ましい実施例では、高密度投影置換装置１１０は、高密度画像領域のエッジにおける合成投影データ及び獲得投影データ間で補間する。エッジは好ましくは、補正装置７５によって求められる。他の実施例において、補正装置が補正中間画像における高密度値を除去していない場合、エッジは好ましくは、エッジ探索プロセッサ１００によって求められる。適切な補間投影置換式が、投影データの組Ｐ０６０の獲得投影データを
【００７１】
【数１】
2010514530.tif 000003
で表す値を有する置換投影データμｄｒｅｐｌで置換する。
ここで、
【００７２】
【数２】
2010514530.tif 000004
であり、係数ｎは線積分係数であり、係数ｎ１及びｎ２は、例えば、図５に示すような、高密度画像領域のエッジ１０６の線積分係数であり、μｄ０は投影データの組Ｐ０６０の獲得された投影データを示し、μｄｓｙｎｔｈは、合成投影データの組９６の投影データを示す。範囲ｎ１≦ｎ≦ｎ２における投影データは式（１）に応じて置換される。式（１）を検討すれば、
【００７３】
【数３】
2010514530.tif 000005
であり、エッジ１０６において平滑な遷移がもたらされるということが示されている。
【００７４】
投影置換装置１１０によって行われる補間置換により、高密度クラスの画像要素に対する１つ又は複数の寄与分を含むサイノグラムの各ビューが処理される。話を単純にするために、前述の寄与分は、補正装置７５による高密度値の除去が理由で、領域が高密度値をもう含んでいなくても以下では「高密度領域」として呼ばれる。特定の視野角（φ）によって規定されるビュー毎に、特定の高密度領域は、一般に、同じ高密度領域の別々のビューについて異なる線積分係数ｎ１、ｎ２におけるエッジを有する。補間置換は、ビュー毎に、そのビューについて計算されたｎ１、ｎ２エッジ値を使用して行われる。更に、特定のビュー内の２つ以上の非連続高密度領域が存在し得る。前述の各非連続高密度領域はそれ自身のｎ１、ｎ２エッジ係数値を有する。式（１）に記載した補間置換は、非連続高密度領域又は重ならない高密度領域毎に繰り返される。
【００７５】
図４を参照すれば、補正投影データの組Ｐ１１１２のサイノグラム表現１１４を略示する。効果的には、（ビューにおける置換高密度領域のエッジｎ１、ｎ２を表す破線で、サイノグラム表現１１４に略示する、）中密度領域の軌跡６６が高密度領域の除去された軌跡６４の場所と交差する場合にも、サイノグラム表現１１４は、中密度領域の軌跡６６をほぼそのままの状態に保つ。合成投影データの組９６は、積分減衰投影値μｄ０に対する高密度領域の寄与分を選択的に除去する一方で、積分減衰投影値μｄ０に対する中密度領域の寄与分を確保しているので、中密度領域の軌跡６６に沿った低密度投影のギャップは存在しない。同様に、例証していないが、遷移密度領域「Ｄ」の軌跡は、前述の軌跡が高密度軌跡６６と交差している場合にもそのままの状態に留まる。
【００７６】
補正投影データの組Ｐ１１１２は、フィルタリング逆投影を行ってアーチファクト補正再構成画像１２０を生成するフィルタリング逆投影プロセッサ７０に入力される。好ましくは、ラベリング・プロセッサ１２２は、補間合成データの置換によってかなり修正された高密度領域に対応するアーチファクト補正再構成画像１２０の画素を、予め選択されたラベルを規定する画像要素で置換する。このラベリングにより、ラベリングされた画像領域がアーチファクト補正処理によってかなり修正される旨が、最終アーチファクト補正再構成画像１２４をみるＸ線技師又は他のユーザに通知される。予め選択されたラベルを規定する画像要素は例えば、元の高密度領域をシミュレートする高密度値を有する画像要素であり得る。別の手法では、予め選択されたラベルを規定する画像要素は、明らかに人工的な、クロスハッチ・パターンなどの選択されたパターンを規定する。最終アーチファクト補正再構成画像１２４は図１の画像メモリ４６に記憶される。
【００７７】
図面及び上記明細書において本発明を詳細に例証し、説明してきたが、前述の例証及び説明は、例証又は例示であり、限定するものでないとみなされるものとする。本発明は、本願開示の実施例に限定されるものでない。
【００７８】
本願記載の実施例に対する他の変形は、図面、明細書及び特許請求の範囲の検討から、特許請求の範囲記載の発明を実施するうえで当業者によって理解され、実施され得る。
【００７９】
補正装置は、好ましい補正手順を使用することにより、中間画像の補正を行うものとして説明してきたが、本発明は前述の補正手順に限定されるものでない。特に、他の既知の金属アーチファクト削減手順を中間画像の補正に使用することが可能である。
【００８０】
図１、図３、図６、及び対応する明細書に記載の種々のプロセッサ及び装置は例えば、それぞれの機能を行い、コンピュータ・システム上で実行可能なプログラム・コード手段、又はそれぞれの機能を行う専用ハードウェアであり得る。上記装置又はプロセッサの一部又は全部は、適切にプログラムされた１つ又は複数のプロセッサ又は装置によって実現することが可能である。例えば、フィルタリング逆投影プロセッサ７０及び再構成装置８３は同じ装置又はプロセッサであり得る。更に、中間画像及び最終補正画像を構成する１つのフィルタリング逆投影プロセッサ７０の代わりに、２つのプロセッサ（中間画像を再構成する第１のプロセッサ及び最終再構成画像を再構成する第２のプロセッサ）を使用することが可能である。
【００８１】
上記好ましい実施例では、補正は、画像がスライス単位で補正されるように説明されている。しかし、本発明によれば、補正手順が、完全な３次元体積について行われることも考えられる。すなわち、３次元中間画像を再構成することが可能であり、この３次元中間画像内の画像アーチファクトが補正され、この補正中間画像内のボクセルが少なくとも高密度、中密度及び低密度クラスに分類され、高密度クラス及び低密度クラスの補正された３次元中間画像のボクセルのボクセル値を、低密度クラスのボクセル値に応じたボクセル値で置換して３次元合成画像を生成し、３次元合成画像を順投影して合成投影データを生成し、高密度のボクセルに寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して補正投影データを生成し、関心領域の補正３次元画像が補正投影データから再構成される。
【００８２】
前述の好ましい実施例では、元の投影データ（すなわち、獲得投影データ６０）が利用可能であるものとする。獲得された投影データ６０が消去され、その後、更なる処理のために失われる場合、このことは時にはあてはまらない。このシナリオでは、獲得投影データ６０は、非補正中間画像７４の順投影の方法によって推定される。これにより、前述の装置及び方法は、獲得投影データ６０の入力なしで実行可能であるが、獲得投影データ６０が得られる非補正中間画像７４の入力のみで実行可能である。
【００８３】
特許請求の範囲では、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」の語は他の構成要素又は工程を排除せず、「ａ」又は「ａｎ」の不定冠詞は複数形を排除しない。前述の通り、単一のプロセッサ又は他の装置は、特許請求の範囲記載のいくつかの品目の機能を満たし得る。単に特定の方策が相互に別々の従属請求項に記載されていることは、前述の方策の組合せを使用して効果を得ることが可能でないことを示すものでない。
【００８４】
コンピュータ・プログラムを、他のハードウェアとともに供給されるか、又は他のハードウェアの一部として供給されるソリッドステート媒体や光記憶媒体などの適切な媒体上に記憶／配布することができるが、インターネットや他の有線電気通信システムや無線電気通信システムなどの他の形態で配布することもできる。
【００８５】
特許請求の範囲における参照符号は何れも、当該範囲を限定するものと解されるべきでない。
【図１】
2010514530.tif 000006
【図２】
2010514530.tif 000007
【図３】
2010514530.tif 000008
【図４】
2010514530.tif 000009
【図５】
2010514530.tif 000010
【図６】
2010514530.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成21年7月7日(2009.7.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置、方法、及びコンピュータ・プログラムに関する。本発明は、関心領域を撮像する撮像システム、撮像方法、及びコンピュータ・プログラムに更に関し、投影データが獲得され、関心領域の補正画像が獲得投影データから生成される。
【背景技術】
【０００２】
関心領域の補正画像を生成する装置は例えば、投影データを獲得し、関心領域の画像を前述の獲得投影データから再構成する。前述のコンピュータ・トモグラフィ・システムは、画像内のアーチファクトを削減するために、関心領域の画像を補正する補正装置を備える。特に、前述のコンピュータ・トモグラフィ・システムは、画像内の金属アーチファクトを削減する補正装置を含み得る。金属アーチファクトは、撮像関心領域が高密度領域（例えば、金属インプラント、歯の詰め物や他の高放射線吸収量の領域）を含む場合、生じる。通常、金属アーチファクトは、高密度領域から生じる縞として再構成画像に現れる。高密度領域を通過する投影線積分は、大きく減衰し、それにより、かなりの測定エラーが生じ、フィルタリング補正逆投影や他の再構成手法はこの測定エラーを、金属アーチファクトとして一般に知られている縞状の画像アーチファクトに変換する。前述の金属アーチファクトは特に、（特に、高密度画像要素、中密度画像要素及び低密度画像が例えば、（歯の詰め物による）頭頸部撮像又は（インプラントによる）整形外科における適用において存在している）コンピュータ・トモグラフィ撮像において重大な問題である。
【０００３】
国際公開第２００５／００８５８６号明細書は、コンピュータ・トモグラフィ・システムの金属アーチファクト補正を開示している。この補正では、中間画像が再構成され、中間画像が低密度（例えば、軟組織）、中密度（例えば、骨）、及び高密度（例えば、金属）に分割される。中間画像の分割された高密度部分を使用して、獲得投影データにおける高密度の影を識別し、高密度の影における獲得投影データは仮想投影データで置き換えられる。この仮想投影データは、低密度の画像要素に応じた値に低密度部分及び高密度部分の画像要素（すなわち、例えば、ボクセル又は画素）を設定することにより、かつ、この修正中間画像を順投影し、仮想投影データをもたらすことにより、求められる。前述の仮想投影データを使用して、獲得投影データにおける高密度の影における間隙を埋める。修正された獲得投影データ（すなわち、高密度の影における獲得投影データを置き換えるために使用されている仮想投影データ及び獲得投影データ）は、関心領域の補正最終画像を再構成するために使用される。
【０００４】
「Ｍｅｔａｌ  ａｒｔｉｆａｃｔ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ＣＴ  ｕｓｉｎｇ  ｔｉｓｓｕｅ−ｃｌａｓｓ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｎｄ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｐｒｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，  Ｍａｔｔｈｉｅｕ  Ｂａｌ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ，  ＡＩＰ，  Ｍｅｌｖｉｌｌｅ，  ＮＹ，  ＵＳ，  ｖｏｌ．  ３３，  ｎｏ．  ８，  ｐａｇｅｓ  ２８５２−２８５９」と題する論文には、コンピュータ・トモグラフィ画像における金属プロテーゼ、外科手術クリップや、歯の詰め物などの高密度物体によって生成される縞様のアーチファクトを削減する手法が開示されている。前述の金属アーチファクトは、欠落している情報をインペイントすることによって削減される。情報は、歪みがある画像から抽出された組織クラス・モデルによって供給される。この目的で、画像は、まず、雑音コンテンツを削減し、縞状アーチファクトを平滑化するよう適応的にフィルタリングされる。その結果、画像は、クラスタリング・アルゴリズムを使用して別々の材料クラスにセグメント化される。元のサイノグラムにおいて損なわれており、欠落している情報は、組織クラス・モデルからの順投影情報を使用して完全なものにされる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、画像の補正（特に、画像内の高密度アーチファクトの補正）を更に改善する、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置、方法、及びコンピュータ・プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の局面では、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置を提供し、上記装置は、
獲得投影データから関心領域の非補正中間画像を再構成する再構成装置と、
非補正中間画像内のアーチファクトを補正して、補正中間画像を生成する補正装置と、
補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する分類装置と、
低密度クラスの画像要素値に応じた画像要素値で、高密度クラス及び低密度クラスの補正中間画像の画像要素の画像要素値を置き換えて合成画像を生成する画像要素置換装置と、
合成画像を順投影して合成投影データを生成する順投影装置と、
高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して、補正投影データを生成する再構成装置とを備え、再構成装置は、補正投影データから関心領域の補正画像を再構成するよう適合され、補正装置は、高密度画像要素によって生成されるアーチファクトを補正するために非補正中間画像内の高密度画像要素を識別する識別装置を備える。
【０００７】
本発明は、中間画像内のアーチファクトが削減されるように中間画像が補正されるという考えに基づく。分類装置による以下の分類がよって改善される。すなわち、誤ったクラスへの画像要素の割り当ての確率が削減される。画像の補正の品質が、画像要素の正しい分類に依存するので、中間画像内のアーチファクトの補正は、補正画像の品質を向上させる。
【０００８】
画像要素は例えば、画像のボクセル又は画素である。
【０００９】
分類装置は、好ましくは、高密度／中密度閾値及び中密度／低密度閾値を使用することにより、画像要素を高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する。前述の閾値は、好ましくは、予め定められる。高密度／中密度閾値超の画像値を有する画像要素は、高密度クラスに割り当てられる。高密度／中密度閾値及び中密度／低密度閾値にわたる範囲内の画像値を有する画像要素は中密度クラスに割り当てられ、中密度／低密度閾値よりも小さい画像値を有する画像要素は低密度クラスに割り当てられる。前述の閾値は好ましくは、高密度クラスが、少なくとも金属材料に対応する画像要素を含み、中密度クラスが、少なくとも骨に対応する画像要素を含み、低密度クラスが、少なくとも人間の軟組織に対応する画像要素を含むように求められる。高密度／中密度閾値は好ましくは、２０００乃至３０００ＨＵの範囲内であり、更に好ましくは２０００ＨＵである。好ましい中密度／低密度閾値は例えば、５００ＨＵである。
【００１０】
好ましくは、分類装置は、補正中間画像の高密度クラスの画像要素が、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に補正中間画像の高密度クラスの画像要素が対応するように中間画像の識別された高密度画像要素を使用することにより、補正中間画像の画像要素を分類するよう適合される。補正装置が、高密度画像値を有する画像要素を補正中間画像が含んでいないように中間画像を補正した場合、補正中間画像の高密度クラスの画像要素は、非補正中間画像における高密度画像要素として識別されている画像要素である。例えば、非補正中間画像の第５の画像要素が高密度画像要素として識別されている場合、補正中間画像の第５の画像要素は、高密度画像値をもう含んでいなくても、高密度クラスの画像要素として分類される。
【００１１】
この実施例では、分類装置は、分類のために、非補正画像の既に求められた識別高密度画像要素を使用するので、分類のための計算労力が削減される。
【００１２】
好ましくは、補正装置は、
非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与しない、獲得投影データに依存する仮想投影データで、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データを置き換える投影置換装置と、
修正投影データを使用して補正中間画像を再構成する再構成装置とを備える。これは、高密度画像要素によって生じるアーチファクトを削減し、したがって、高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスの分類を改善し、関心領域の補正画像内のアーチファクト削減を更に改善する。
【００１３】
非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データは好ましくは、識別された高密度画像要素を順投影することにより、獲得投影における高密度画像要素の影を求めることによって求められる。これにより、低計算コストで、かつ、高信頼度で、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データを求めることが可能になる。
【００１４】
更に好ましくは、補正装置は、閾値化により、高密度画像要素を識別するよう適合される。好ましくは、２０００乃至３０００ハウンスフィールド単位（ＨＵ）の範囲の閾値が使用される。更に好ましくは、補正装置が、閾値化後に、形態学的演算を行うよう適合される。前述の形態学的演算は例えば、分離された高密度要素（例えば、分離された金属画像要素）を除外するための浸食演算であり得る。前述の分離された高密度画像要素は例えば、雑音が理由で現れ得る。更に好ましくは、あるいは又は更に、膨張演算が、安全域を加えるために、例えば、３画像要素単位で、識別された高密度画像要素に対して行われる。前述演算は、高い品質及び信頼度で、金属画像要素に対応し得る高密度画像要素の識別を可能にする。更に好ましくは、投影置換装置は、非補正中間画像の識別された高密度画像要素に寄与しない獲得投影データを補間することにより、仮想投影データを求めるよう適合される。更に好ましくは、投影置換装置は、高密度画像要素への獲得投影データ寄与分を含む、高密度画像要素の影に隣接する獲得投影データと、前記影の外の獲得投影データとの間で線形補間するよう適合される。実行中、補間は、高密度画像要素の影に直接隣接する獲得投影データのみを使用することが可能であるか、又は更に、高密度要素の影のエッジに直接隣接していないが、所定の距離よりも少ない距離をこのエッジとの間に有する獲得投影データを使用することが可能である。後者の場合、エッジに直接隣接する獲得投影データ、及びこのエッジとの間の、所定の距離よりも小さな距離を有する獲得投影データが平均化され、結果として生じる平均値を補間に使用することが可能である。前述の所定の距離は例えば、５つの獲得投影データ値である。すなわち、高密度画像要素の影のエッジから始め、第１の値乃至、好ましくは第５の値が平均化され、結果として生じる平均値は、高密度要素の影内の仮想投影データを生成するために補間に使用される。この平均化は、雑音に対する感度を低減させる。
【００１５】
この分類により、人間又は動物の画像（特に、コンピュータ・トモグラフィ画像）における金属アーチファクトを大きく削減することが可能になる。
【００１６】
更に好ましくは、高密度クラスの画像要素及び低密度クラスの画像要素が低密度クラスの画像要素の平均値で置換されるように画像要素置換装置が適合される。この置換は、高密度クラスの画像要素に対応する関心領域内の物体によって生成された、関心領域の画像内のアーチファクトを大きく削減することをもたらす。
【００１７】
更に好ましくは、分類装置は、低密度画素クラスの最小密度よりも低い最大密度を有する空気密度クラスに補正中間画像の画像要素を更に分類するよう適合され、画像要素置換装置は、空気密度クラスの画像要素の平均値で、空気密度クラスである補正中間画像の画像要素の画像要素値を置換するよう適合される。
【００１８】
更に好ましくは、少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスのクラスそれぞれの中の画像値の範囲を求める閾値が設けられ、分類装置は、閾値を使用することによって分類するよう適合される。前述の閾値は、予め定めることが可能であり、画像要素の単純な分類を可能にする。
【００１９】
一実施例では、投影置換装置は、高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで補間によって置換するよう適合される。補間を使用することによる置換は合成投影データをもたらす。この合成投影データは、関心領域の補正画像を再構成するために使用される修正された投影データを生成するために使用された場合、再構成画像の画像品質を更に向上させる。
【００２０】
一実施例では、投影置換装置は、合成投影データと獲得投影データとの間の遷移を平滑にするよう合成投影データを補間的に調節するよう適合される。合成投影データと獲得投影データとの間の遷移が平滑にされるので、前述の遷移は、関心領域の最終再構成画像においてアーチファクトを実質的に生成する訳でない。
【００２１】
装置は、好ましくは、補正画像における、合成投影データに対応するラベリング場所のラベル装置を含む。よって、補正されている補正画像内の場所がラベリングされる。これは、獲得投影データのみに対応する補正画像部分と、合成投影データに対応する補正画像部分との間でユーザが区別することを可能にする。
【００２２】
本発明の更なる局面では、関心領域を撮像する撮像システムが提供される。撮像システムは、
関心領域を照射するための放射線を発する照射装置と、
投影データを獲得するために、関心領域を放射線が横断した後に放射線を検出する検出装置と、
請求項１記載の、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置とを備える。
【００２３】
本発明の更なる局面では、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する方法を提供する。上記方法は、
再構成装置により、獲得投影データから関心領域の非補正中間画像を再構成する工程と、
補正装置により、非補正中間画像内のアーチファクトを補正して、補正中間画像を生成する工程と、
補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する工程と、
画像要素置換装置により、高密度クラス及び低密度クラスの補正中間画像の画像要素の画像要素値を、低密度クラスの画像要素値に応じた画像要素値で置換して、合成画像を生成する工程と、
順投影装置により、前記合成画像を順投影して合成投影データを生成する工程と、
投影置換装置により、高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して、補正投影データを生成する工程と、
再構成装置により、補正投影データから関心領域の補正画像を再構成する工程とを含み、補正装置により、非補正中間画像内のアーチファクトを補正する工程は、識別装置により、補正中間画像内の高密度画像要素を、高密度画像要素によって生成されるアーチファクトを補正するために識別する工程を含む。
【００２４】
本発明の更なる局面では、関心領域を撮像する撮像方法が提供される。撮像方法は、
照射装置により、関心領域を照射するための放射線を発する工程と、
検出装置により、投影データを獲得するために、関心領域を放射線が横断した後に放射線を検出する工程と、
請求項１４記載の工程に応じて、請求項１記載の装置により、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する工程とを含む。
【００２５】
本発明の更なる局面では、獲得投影データから関心領域の補正画像を生成するコンピュータ・プログラムが提供され、コンピュータ・プログラムは、装置を制御するコンピュータ上で実行されると、請求項１記載の撮像装置に、請求項１４記載の方法の工程を行わせるプログラム・コード手段を有する。
【００２６】
本発明の更なる局面では、関心領域を撮像するコンピュータ・プログラムが提供され、コンピュータ・プログラムは、請求項１３記載の撮像システムを制御するコンピュータ上で実行されると、コンピュータに請求項１５記載の方法の工程を行わせるプログラム手段を有する。
【００２７】
請求項１記載の装置、請求項１３記載の撮像システム、請求項１４記載の方法、請求項１５記載の撮像方法、並びに請求項１６及び１７記載のコンピュータ・プログラムは、従属請求項記載の同様であり、かつ／又は同一の好ましい実施例を有する。
【００２８】
本発明の好ましい実施例は、少なくとも従属請求項及び当該独立請求項の何れの組合せでもあり得る。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置を含むコンピュータ・トモグラフィ撮像システムを略示する図である。
【図２】好ましい画像要素クラスの組を規定する好ましい画像要素密度閾値の組を例示する図である。
【図３】図１の獲得投影データからの関心領域の補正画像を生成する装置のブロック図を略示する図である。
【図４】投影データのサイノグラム表現を略示する図である。
【図５】補正処理中のいくつかの点におけるいくつかの再構成画像を略示する図である。
【図６】画像内のアーチファクトを補正する補正装置を略示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明の前述及び他の局面は、以下に記載する実施例を参照すると、明らかであり、明らかにされるであろう。
【実施例】
【００３１】
図１は撮像システム（この実施例ではコンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０である）を略示する。コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０は、検査領域１４に向けられた放射ビームを生成する放射線源１２を含む。放射線ビームは、検査領域１４内に配置された撮像被検者の関心領域と相互作用し、放射線の空間的に変動する吸収量が、検査領域１４を通過するにつれてもたらされる。コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０は、検出装置１６（この実施例では、検査領域１４を通過した後に吸収量減衰放射線を検出する放射線検出器１６である）を更に含む。
【００３２】
好ましい実施例では、放射線源１２は、Ｘ線のコーンビーム又はファンビームを生成する。放射線源１２及び検出器１６は好ましくは、回転ガントリ２０上に対向するように搭載されるので、検出器１６はＸ線を放射線源１２から連続して受け取る。放射線源１２及び検出器１６が、回転ガントリ２０により、検査領域１４の周りを回転している間、投影データが、好ましくは約３６０°の角範囲にわたって獲得される。任意的には、約１８０°と３６０°との間の削減された走査が使用される。好適な別の実施例では、検出器１６は、静止ガントリ上に搭載された静止検出器リングで置換される。参照符号２２は、コンピュータ・トモグラフィ撮像センサ１０の静止部を表す。通常、被検者支持台２６は、回転ガントリ２０の回転平面に対して略横向きの軸方向又はｚ方向に線形的に移動可能である。検出器１６は、単一行の検出器素子（これは一次元検出器である）か、又は２次元検出器素子アレイである。
【００３３】
複数スライスのトモグラフィ投影データは適切には、軸方向の走査それぞれの間に静止しており、軸方向の走査間で線形的に進む被検者支持台２６による連続的な軸方向走査を行うことによって獲得される。あるいは、らせん状のトモグラフィ投影データは適切には、被検者支持台２６の連続した線形移動及びガントリ２０の同時の回転の間に獲得される。これは、被検者支持台２６上に配置された画像被検者に対する放射線源１２のらせん状の軌道周回をもたらす。略円錐状放射ビーム及び２次元放射線検出器は好ましくは、らせん状投影データの獲得のために使用される。あるいは、被検者支持台２６を移動させることなく、ガントリ２０を回転させることが可能であり、放射線源１２はコーンビームを生成することが可能である。すなわち、放射線源１２は、検査領域１４又は関心領域の周りの円形軌道に沿って進むことが可能であり、円形コーンビーム投影データが獲得される。
【００３４】
放射線検出器１６の検出器素子の出力は、獲得投影データ・メモリ３０に記憶される獲得積分減衰投影値μｄ０に変換される。各投影データμｄ０は、放射線源１２から、検出器１６の検出器素子のうちの対応する１つまでの線に沿った減衰の線積分に対応する。投影データは、関心の撮像領域の各２次元スライスが、視野角（φ）及び線積分係数（ｎ）の座標を有する投影データ・アレイによって表される。
【００３５】
ファンビーム、コーンビーム、又は、非並行光線を有する他の元の獲得幾何構造の場合、リビニング・プロセッサ３２は任意的には、投影データを並行ビューにリビニングする。コーンビーム幾何構造の場合、前述の並列レビニング・ビューは通常、コーン角方向においてある程度の非補正ビーム発散を含む。並列リビニングは計算効率を向上させ得るが、本明細書及び特許請求の範囲記載のアーチファクト補正手法は通常、元の獲得幾何構造において（すなわち、並行リビニングなしで）行われた場合に最も効果的である。よって、並列リビニング・プロセッサ３２は好ましくは、省略される。
【００３６】
通常のファンビーム幾何構造及びコーンビーム幾何構造の場合、線積分係数ｎは適切には、係数ｎの投影を測定するために使用される検出器素子を示す検出器係数に対応する。しかし、線積分係数ｎは、検出器素子番号との直接の対応関係を欠くことがあり得るということが想定される。前述のように直接の対応関係がないことは、例えば、リビニングされた投影間の補間が理由であり得る。
【００３７】
スライス巡回プロセッサ３４は、空間スライスに対応するサイノグラムを巡回し、補正画像を生成する装置４０に各サイノグラムを連続して入力する。補正画像を生成する装置４０は、１つ又は複数の高密度領域に加えて、不連続の高密度領域、又は１つ又は複数の中密度領域を含む画像についても、金属クリップ、高密度の歯の詰め物等などの、高密度領域によってもたらされたアーチファクトがかなり補正される再構成を行う。補正画像を生成する装置４０は、好ましくは、画素密度閾値の組［Ｈｔｈ］４２を使用して、再構成画像スライスの画素を、少なくとも高密度画素クラス、中密度画素クラス及び低密度画素クラスに分類する。
【００３８】
この実施例では、スライスの画像要素が考慮に入れられるので、画像要素はこの実施例では画素と呼ばれる。他の実施例において、体積画像の画像要素が考慮に入れられた場合、前述の画像要素はボクセルと呼ばれる。
【００３９】
矢印が、Ｘ線吸収量の増加を示す図２を参照すれば、好ましい実施例では、密度閾値［Ｈｔｈ］４２は、５つのクラス（歯の詰め物、金属インプラント等などの高密度領域に対応する「Ａ」と表す高密度クラス、骨や他の中密度構成に対応する「Ｂ」と表す中密度クラス、主に軟組織に対応する「Ｃ」と表す低密度クラス、撮像被検者を囲む周囲空気、空気ポケット等に対応する「Ｅ」と表す空気密度クラス、及び低密度クラス「Ｃ」と空気密度クラス「Ｅ」との間の中間の密度に対応する「Ｄ」と表す遷移領域）を含む。高密度／中密度閾値［Ｈｍｅｔａｌ］は、高密度画素クラス「Ａ」の最小密度及び中密度クラス「Ｂ」の最大密度を規定する。中密度／低密度閾値Ｈｈｃは、中密度画素クラス「Ｂ」の最小密度、及び低密度クラス「Ｃ」の最大密度を規定する。低密度／遷移密度閾値Ｈｌｃは、低密度画素クラス「Ｃ」の最小密度及び遷移密度クラス「Ｄ」の最大密度を規定する。遷移密度／空気密度閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、遷移密度画素クラス「Ｄ」の最小密度及び空気密度クラス「Ｅ」の最大密度を規定する。閾値の好ましい値は、Ｈｍｅｔａｌの場合は２０００ＨＵであり、Ｈｈｃの場合は５００ＨＵであり、Ｈｌｃの場合は−３００ＨＵであり、Ｈａｉｒ（ｍａｘ）の場合は−９００ＨＵである。
【００４０】
好ましい実施例では、５つの密度クラス「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」及び「Ｅ」が規定されているが、遷移密度画素クラス「Ｄ」を省略することが想定されており、その場合、低密度／遷移密度閾値Ｈｌｃが省略され、閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は低密度画素クラス「Ｃ」の最小密度も規定する。この４クラスの実施例では、閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は任意的に、低密度画素クラス「Ｃ」と空気密度画素クラス「Ｅ」との間の省略された遷移画素クラス「Ｄ」を分割するように、より高い密度にシフトされる。更に、密度画素クラス「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のみを残し、遷移画素クラス「Ｄ」及び空気密度画素クラス「Ｅ」を低密度画素クラス「Ｃ」に組み込んで、空気密度画素クラス「Ｅ」を省略することも可能である。更に、密度分解能の向上をもたらすために、密度分類システムは６つ以上の密度クラスを含み得る。
【００４１】
図１をもう一度参照すれば、入力スライス毎に、補正画像を生成する装置４０は２次元アーチファクト補正再構成画像を出力する。マルチスライスの、又はらせん状のコンピュータ・トモグラフィ撮像では、空間的に連続したアーチファクト補正再構成画像スライスを画像メモリ４６に蓄積して、３次元アーチファクト補正再構成体積画像を規定する。しかし、獲得投影データが関心領域の単一のスライスに限定される場合、単一のスライスに対応する獲得投影データは、補正画像を生成する装置４０によって処理され、画像メモリ４６は２次元アーチファクト補正再構成画像を記憶する。任意的には、１つ又は複数の画像スライスに対応する投影データを選択された時間間隔にわたって獲得して、関心領域の時間変化を表す時系列のアーチファクト補正再構成画像スライス又は画像体積をもたらす。
【００４２】
ビデオ・プロセッサ５０は、画像メモリ４６の内容の一部又は全てを処理して、人間が視ることが可能な表現（３次元レンダリング、選択された画像スライス、最大強度投影、ＣＩＮＥ動画等など）を作成することが可能である。人間が視ることが可能な画像表現は、ユーザ・インタフェース５２（好ましくは、パソコン、ワークステーション、ラップトップ型コンピュータ等）上に表示される。画像表現の表示に代えて、又は画像表現の表示に加えて、画像メモリ４６の選択された内容を用紙上に印刷し、不揮発性の電子記憶媒体又は磁気記憶媒体に記憶し、ローカル・エリア・ネットワーク又はインターネットを介して送信され、又は他の方法で処理される。好ましい実施例では、ユーザ・インタフェース５２は、コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ・コントローラ５４と通信して、撮像セッションを構成し、撮像セッションを修正し、撮像セッションを実行し、撮像セッションを監視し、又はその他の方法でスキャナ１０を操作するよう、Ｘ線技師又は他の操作者がコンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ・コントローラを制御することを可能にする。
【００４３】
図３は、獲得投影データＰ０６０から関心領域の補正画像を生成する装置４０の好ましい実施例のブロック図を示す。入力は、撮像被検者の関心領域の２次元スライスに対応する投影データの組Ｐ０６０である。本発明による別の実施例では、投影データの組は、撮像被検者の関心領域の３次元画像にも対応し得る。好ましくは、投影データの組Ｐ０６０は、少なくとも３６０°の、すなわち各画素又はボクセルの、各画像要素の各照射範囲に対応する投影データを含む。しかし、例えば、少なくとも１８０°の各画像要素の各照射範囲に対応する投影データを供給する削減された投影データの再構成も想定している。
【００４４】
図４を参照すれば、獲得投影データの組Ｐ０６０のサイノグラム表現６２を略示する。サイノグラム表現６２のｙ軸は視野角（φ）に対応する一方、サイノグラム表現６２のｘ座標が線積分係数ｎに対応する。サイノグラム表現６２は、高密度領域の例示的な軌跡６４、及び中密度領域の例示的な軌跡６６を含む。一般に、スライスは、任意の数の高密度領域、及び任意の数の中密度領域、並びに図２に示す他のクラスの領域を含み得る。領域は、互いに交差し得る種々の対応するサイノグラム軌跡をもたらす。
【００４５】
図３をもう一度参照すれば、フィルタリング逆投影プロセッサ７０（再構成装置）は、投影データの組Ｐ０６０のフィルタリング逆投影を行って中間画像Ｉ０７４を生成する。フィルタリング逆投影が好ましいが、あるいは、プロセッサ７０は、投影データの組Ｐ０６０の幾何構造と互換のほぼ何れのタイプの画像再構成アルゴリズムも実現することが可能である。
【００４６】
図５を参照すれば、当技術分野において知られているように、スライスにおける１つ又は複数の高密度領域の存在は、通常、中間画像Ｉ０７４が、高密度アーチファクト（特に、高密度領域から離れる方向に延在する縞として画像内に現れる金属アーチファクト）を含むことをもたらす。図５は、前述の縞を略示する例示的な中間画像Ｉ０７４の表現を略示する。図５の再構成画像の略図は、何れの特定の解剖学的構造の画像にも対応することを意図しておらず、もしろ、画像空間で通常視ることが可能なアーチファクト補正再構成処理の構成を略示する。
【００４７】
図３をもう一度参照すれば、中間画像Ｉ０７４内のアーチファクトは、図６に略示する補正装置７５によって補正される。補正装置７５は、識別装置７７と、影判定装置７９と、投影置換装置８１と、再構成装置８３とを備える。
【００４８】
識別装置７７は、フィルタリング逆投影プロセッサ７０から中間画像Ｉ０７４を受け取るよう適合され、所定の高密度／中密度閾値を上回る画像値を有する中間画像の高密度画像要素を識別する。前述の高密度画像要素は好ましくは、関心領域内の金属領域に対応する画像要素（すなわち、画素又はボクセル）である。よって、好ましくは、高密度閾値／中密度閾値は、関心領域内の高密度領域に（特に、金属領域に）対応する画像値が前述の閾値を上回るように予め決定される。中間画像は好ましくは、コンピュータ・トモグラフィ画像であり、所定の閾値は好ましくは、２０００乃至３０００ＨＵの範囲内である。更に好ましくは、この閾値は２０００ＨＵである。よって、識別装置７７は、好ましくは、２０００ＨＵよりも大きなハウンスフィールド値を有する中間画像内の高密度画像要素（特に、金属画像要素）を識別する。
【００４９】
この実施例では、高密度画像要素が閾値化によって識別された後、浸食演算を高密度画像要素に施して、分離された高密度画像要素を除外する（特に、分離された金属画像要素を除外する。雑音により、現れ得るからである）。浸食演算の代わりに、又は浸食演算に加えて、浸食演算が例えば、高密度画像要素の３つの画像要素を使用して安全域を加える（すなわち、所定の高密度／中密度閾値を上回る画像値を有する高密度画像要素が全て識別され、特に、分離された高密度画像要素以外の金属画像要素全てが識別されることを確実にする）ことにより、次に続き得る。
【００５０】
影判定装置７９は、識別された高密度画像要素の順投影により（すなわち、識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データを判定するために）、獲得投影における高密度画像要素の影を判定するよう適合される。よって、影判定装置７９は、一般に高密度領域又は金属領域を形成する、中間画像Ｉ０７４の識別された高密度画像要素（特に、識別された金属画像要素）を順投影する。投影ドメイン内の順投影された識別高密度画像要素の場所は高密度画像要素の影を規定する。順投影中、元の獲得幾何構造が使用される。これは、投影データの組Ｐ０６０を獲得するために使用される。
【００５１】
任意的には、識別装置７７は、高密度領域のエッジを求めるためにエッジ探索手順を使用するよう適合することが可能である。このエッジ探索手順は例えば、エッジ探索手順であり得る。これは、エッジ探索手順１００に関して以下に更に説明する。エッジ探索手順は好ましくは、エッジ強調画像１０２をもたらす。
【００５２】
中間画像Ｉ０７４及び求められた高密度画像要素の影（投影ドメイン内）が次いで、投影置換装置８１によって受信される。投影置換装置８１は、修正投影データをもたらす高密度画像要素の外の獲得投影データに応じた仮想投影データで、求められた高密度画像要素の影における獲得投影データ（すなわち、識別された高密度画像要素に寄与する獲得投影データ）を置換するよう適合される。
【００５３】
仮想投影データは好ましくは、補間によって求められる。好ましくは、検出装置１６は、矩形グリッドに配置された検出器素子を有する２次元検出器である。すなわち、検出器装置１６は、ライン及び行を有する検出器素子の配置を備える。行はコンピュータ・トモグラフィ・スキャナ１０の回転軸に対して並行であり、ラインはこの回転軸に対して垂直である。この配置では、関心領域に関する放射線源１２の位置及び検出器素子の各組合せは投影データ値に対応する。求められた高密度画像要素の影において獲得投影データを置換するための仮想投影データの判定は好ましくは、関心領域に対して、検出器の行及び放射線源１２の位置の組合せ毎に線形的に補間することによって行われる。この線形補間は好ましくは、高密度画像要素の影に隣接しており、上記影の外の獲得投影データ値間を線形的に補間することによって行われる。個別の検出器行及び放射線源１２の個別の位置において仮想投影データを補間するために使用される前述の獲得投影データ値は、求められた高密度画像要素の影に直接隣接した２つの獲得投影データ値であり得る。あるいは、又は更に、この影に直接隣接していない高密度画像要素の影に隣接しており、上記影の外にある所定数の獲得投影データ値を使用して、個別の検出器行において、かつ、放射線源１２の個別の位置について高密度画像要素の影のそれぞれの側における獲得投影データ平均値を求めることが可能であり、前述の獲得投影データ平均値は、放射線源１２の個別の位置について、個別の行内の、影における仮想投影データを線形的に補間するために使用することが可能である。例えば、放射線源１２の個別の位置について、個別の検出器行内の影のそれぞれの側において、３つ、４つ又は５つの獲得投影データ値を、獲得投影データ平均値をそれぞれの側について求めるために使用することが可能である。例えば、それぞれの側において、３つの獲得投影データ値が使用された場合、影に直接隣接した一獲得投影データ値が使用され、第１の獲得投影データ値に直接隣接した第２の投影データ値が使用され、第２の投影データ値に直接隣接した第３の投影データ値が使用される。この平均化により、雑音に対する感度が減少する。
【００５４】
更に、他の補間は、求められた高密度画像要素の影内の仮想投影データを求めるために使用することが可能である。例えば、補間は他の方向においても行うことが可能である。すなわち、補間は、検出器の行の方向において行わなくてよい。補間の方向は、ｒ−φ図における高密度画像要素の影に対して垂直でもあり得る。前述の図はデータの共通の表現に関し、各測定光線は、回転軸に対するその距離ｒ、及びｘ軸に対するその角度φによって特徴付けられる。この実施例では、高密度画像要素の影は、振幅ｒの正弦曲線である。高密度要素全ての影は、正弦曲線を重ねたものである）。この実施例における補間方向は、正弦曲線に対して局所に垂直である。
【００５５】
仮想投影データによる、求められた高密度画像要素の影内の獲得投影データの置換は、獲得投影データの組Ｐ０６０を獲得するために使用されている元の獲得幾何構造及び修正投影データを使用して補正中間画像を再構成するよう適合された再構成装置８３に転送される修正投影データをもたらす。再構成装置８３は、この実施例では、フィルタリング逆投影を使用して補正中間画像を再構成するよう適合される。しかし、更に他の再構成アルゴリズムを、修正投影データを使用して補正中間画像を再構成するために使用することが可能である。
【００５６】
補正中間画像Ｉ１８５は図５に略示する。前述の補正装置７５によって行われる補正のために、補正中間画像Ｉ１８５が有する、関心領域内の高密度領域（特に金属領域）によって生成される縞は、より少ない。これは、画像要素の分類の改善を可能にする。更に、高密度領域は、補正中間画像において除去される。他の実施例では、高密度領域は、補正中間画像においてなお存在し得る。
【００５７】
図３をもう一度参照すれば、補正中間画像Ｉ１８５の画像要素を分類装置７８によって分類して、分割又は分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０を生成する。ここでは、画像要素値は、図２の高密度画像要素クラス、中密度画像要素クラス、低密度画像要素クラス、遷移画像要素クラス、及び空気密度画像要素クラスに対応する分類指数値によって置換される。この実施例では、分類装置７８は、閾値の組［Ｈｔｈ］４２を使用した閾値化を使用して、補正中間画像Ｉ１８５の画像要素を、適切な中密度クラス、低密度クラス、遷移クラス、又は空気密度クラスに分類する。高密度クラスの画像要素は、識別装置７７によって識別された高密度画像要素に対応する。したがって、この実施例では、分類装置７８は識別装置７７から（すなわち、補正装置７５から）高密度クラスに属する画像要素を受け取る。他の実施例において、補正中間画像が、高密度画像要素をなお有する場合、分類装置は好ましくは、高密度／中密度閾値を使用して高密度クラスの画像要素を求める。
【００５８】
分類画像Ｉｃｌａｓｓ８０は図５に略示する。本質上、特定のクラスの画像要素を含む画像の領域は、図２の密度クラス指標「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」から選択される適切なクラス指標によってラベリングされる。図５に示すように、例示的な画像は、金属インプラントであり得る高密度領域「Ａ」、及び骨の領域であり得る中密度領域「Ｂ」を含む。何れも低密度領域「Ｃ」（これは軟組織等であり得る）内に含まれる。遷移密度の環状領域「Ｄ」が低密度領域「Ｃ」を囲み、空気密度領域「Ｅ」（撮像被検者を囲む周囲空気に対応する）が、画素密度分類画像Ｉｃｌａｓｓ８０の周囲を満たす。
【００５９】
図５に示す例示的な遷移領域は環状境界領域であるが、遷移密度クラス「Ｄ」は環状境界領域に限定されない。遷移密度クラス「Ｄ」を規定する閾値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）及び閾値Ｈｌｃは好ましくは、遷移密度クラス「Ｄ」が、人間の被検者の内部にある空洞、及び空洞を囲む領域を含むように選択される。例えば、遷移密度クラス「Ｄ」は好ましくは、頭部内の空洞（副鼻腔、咽頭、鼻腔等など）を含む。
【００６０】
図３をもう一度参照すれば、密度クラス平均化プロセッサ８４は、低密度クラス「Ｃ」の画像要素について平均密度値を計算する。空気密度クラスを含む好ましい実施例において、密度クラス平均化プロセッサ８４は、任意的には、空気密度クラス「Ｅ」の画像要素についての平均密度値も計算する。３つのクラスのみを使用し、空気密度クラスを完全に省略しているこの実施例では、空気密度クラスの平均化は省略している。
【００６１】
画像要素置換装置８８は、補正中間画像Ｉ１８５の高密度クラスの画像要素を、より低い密度の値で選択的に置換して合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を生成する。これは、この実施例において、分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０で示す高密度クラス「Ａ」内に収まる補正中間画像Ｉ１８５の画像要素が、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で置換される。同様に、低密度クラス「Ｃ」内に収まる画像要素は、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で置換される。
【００６２】
あるいは、「Ａ」クラス画像要素及び「Ｃ」クラス画像要素は、名目「Ｃ」密度領域に中心近くに収まる値の予め選択された値又は値スペクトルで置換することが可能である。空気密度クラスの画像要素の平均密度値が計算されている場合、空気密度クラス「Ｅ」内に収まる画像要素は、適切には、空気密度クラス「Ｅ」の画像要素についての平均密度値で置換される。中密度クラス「Ｂ」の画像要素は置換されない。遷移密度クラス「Ｄ」が規定されている場合、遷移密度クラス「Ｄ」の画像要素も好ましくは置換されない。
【００６３】
図５を参照すれば、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を略示する。合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０は、主に、中密度「Ｂ」及び遷移密度「Ｄ」の領域によるコントラストを含む。高密度「Ａ」の領域は、前述の領域における画像要素を、低密度クラス「Ｃ」の画素の平均密度値で置換することにより、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０から効果的に除去される。同様に、低密度「Ｃ」の領域における密度の変動による画像コントラストは、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で、前述の画像要素を置き換えることにより、かなり削減される。
【００６４】
図３をもう一度参照し、図４を更に参照すれば、順投影装置９４は合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を順投影して合成投影データｐｓｙｎｔｈ９６を生成する。投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６のサイノグラム表現９８を図４に略示する。サイノグラム表現９８はサイノグラム表現６２の中間密度領域を例示的な軌跡６６を維持する。中密度クラス「Ｂ」の画像要素が置換されなかったからである。同様に、遷移クラス「Ｄ」の領域による軌跡は、合成投影データＰｓｙｎｔｈ９６に確保される。前述の画像要素は合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０に確保されるからである。サイノグラム表現９８は、しかし、サイノグラム表現６２の高密度領域の例示的な軌跡６４を含まない。高密度クラス「Ａ」の画像要素が補正装置７５によって修正され、低密度クラス「Ｃ」の画像要素についての平均密度値で置換されているからである。
【００６５】
一般に、合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６のサイノグラム表現９８は、中密度クラス「Ｂ」の領域による線積分に対する減衰寄与分を（前述の線積分が、更に、獲得投影データの組Ｐ０６０において高密度クラス「Ａ」の領域からの寄与分を有していても）確保する。順投影装置９４は好ましくは、コンピュータ・トモグラフィ撮像スキャナ１０の幾何構造に対応する投影幾何構造を使用して合成画像Ｉｓｙｎｔｈを投影する。
【００６６】
図３を引き続き参照すれば、合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６は、高密度クラスの画像要素から減衰寄与分を有する獲得投影データの組Ｐ０６０の投影データを選択的に置換するために使用される。この実施例では、高密度クラスの画像要素からの減衰寄与分を有する獲得投影データの組Ｐ０６０の投影データは、補正装置７５によって求められる高密度画像要素の影における獲得投影データである。すなわち、この実施例では、高密度クラスの画像要素からの減衰寄与分を有する獲得投影データは、好ましくは、補正装置７５からエッジ強調画像１０２を受け取ることにより、補正装置７５から受け取られる。
【００６７】
他の実施例において、高密度クラスの画像要素からの減衰寄与分を有する投影データが補正装置７５によって求められていない場合、本質上、高密度画素クラスの画像要素を含む領域のエッジを識別する高密度領域エッジ探索プロセッサ１００を使用することが可能である。高密度の領域は、例えば、動く解析ウィンドウを使用し、解析ウィンドウ内の高密度クラスの選択された数の画像要素を超える数の画像要素として高密度領域を識別することによって識別することが可能である。高密度領域が識別されると、適切なエッジ探索アルゴリズムは、画像の微分又は畳込みを使用してエッジを選択的に強調し、識別する。
【００６８】
別の手法では、高密度値が補正中間画像Ｉ１８５において除去されていない場合、エッジ探索プロセッサ１００は、高密度／中密度閾値Ｈｍｅｔａｌを使用して補正中間画像Ｉ１８５に対してバイナリ閾値化を行って、高密度クラスの画素の場合にバイナリ数「１」を有し、他の画素の場合にバイナリ数「０」を有するバイナリ画像を生成する。バイナリ「１」の値を次いでフィルタリングして、値「１」の隣接画素を少ししか有しないか、又は全く有しない値「１」の外れ画素を除去し、値「１」を有する残りの画素群は高密度領域を規定する。エッジは次いで、「０」から「１」へのバイナリ値遷移として、フィルタリングされたバイナリ値において識別され、例えば、隣接画素対を処理する「排他的論理和」バイナリ演算子を使用して識別される。当業者は、エッジ探索プロセッサ１００を構成することにおいて他のエッジ探索アルゴリズムを容易に使用することが可能である。
【００６９】
補正装置７５又はエッジ探索プロセッサ１００は、高密度領域のエッジを識別するエッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２を適切に出力する。エッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２は図５に略示する。本質上、高密度クラスの画像要素を含む補正中間画像Ｉ１８５の領域のエッジ１０６を示している。例示的な図５では、エッジ１０６は、ほぼ円形のエッジを画定している。しかし、高密度領域は、ほぼ任意のエッジを備えたほぼ任意の形状を有し得る。通常、高密度領域は、歯の詰め物、金属インプラントや、他の小型の別個の物体に対応し、単純に閉じたエッジを画定する幾何構造を画定する、輪郭のはっきりしたエッジを有する。
【００７０】
図３を参照すれば、投影置換装置１１０は、高密度領域からの寄与分を有する獲得投影データＰ０６０の投影を合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６からの合成投影データで選択的に置換して、補正投影データの組Ｐ１１１２を生成する。一手法では、投影置換装置１１０は、エッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２によって識別された１つ又は複数の高密度領域に交差する投影データを合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６からの対応する投影データで置換する。しかし、この手法は、元の獲得された投影データＰ０６０と置換合成投影データの組Ｐｓｙｎｔｈ９６との間の遷移におけるかなりの減衰不連続点につながり得る。
【００７１】
よって、好ましい実施例では、高密度投影置換装置１１０は、高密度画像領域のエッジにおける合成投影データ及び獲得投影データ間で補間する。エッジは好ましくは、補正装置７５によって求められる。他の実施例において、補正装置が補正中間画像における高密度値を除去していない場合、エッジは好ましくは、エッジ探索プロセッサ１００によって求められる。適切な補間投影置換式が、投影データの組Ｐ０６０の獲得投影データを
【００７２】
【数１】
2010514530.tif 000012
で表す値を有する置換投影データμｄｒｅｐｌで置換する。
ここで、
【００７３】
【数２】
2010514530.tif 000013
であり、係数ｎは線積分係数であり、係数ｎ１及びｎ２は、例えば、図５に示すような、高密度画像領域のエッジ１０６の線積分係数であり、μｄ０は投影データの組Ｐ０６０の獲得された投影データを示し、μｄｓｙｎｔｈは、合成投影データの組９６の投影データを示す。範囲ｎ１≦ｎ≦ｎ２における投影データは式（１）に応じて置換される。式（１）を検討すれば、
【００７４】
【数３】
2010514530.tif 000014
であり、エッジ１０６において平滑な遷移がもたらされるということが示されている。
【００７５】
投影置換装置１１０によって行われる補間置換により、高密度クラスの画像要素に対する１つ又は複数の寄与分を含むサイノグラムの各ビューが処理される。話を単純にするために、前述の寄与分は、補正装置７５による高密度値の除去が理由で、領域が高密度値をもう含んでいなくても以下では「高密度領域」として呼ばれる。特定の視野角（φ）によって規定されるビュー毎に、特定の高密度領域は、一般に、同じ高密度領域の別々のビューについて異なる線積分係数ｎ１、ｎ２におけるエッジを有する。補間置換は、ビュー毎に、そのビューについて計算されたｎ１、ｎ２エッジ値を使用して行われる。更に、特定のビュー内の２つ以上の非連続高密度領域が存在し得る。前述の各非連続高密度領域はそれ自身のｎ１、ｎ２エッジ係数値を有する。式（１）に記載した補間置換は、非連続高密度領域又は重ならない高密度領域毎に繰り返される。
【００７６】
図４を参照すれば、補正投影データの組Ｐ１１１２のサイノグラム表現１１４を略示する。効果的には、（ビューにおける置換高密度領域のエッジｎ１、ｎ２を表す破線で、サイノグラム表現１１４に略示する、）中密度領域の軌跡６６が高密度領域の除去された軌跡６４の場所と交差する場合にも、サイノグラム表現１１４は、中密度領域の軌跡６６をほぼそのままの状態に保つ。合成投影データの組９６は、積分減衰投影値μｄ０に対する高密度領域の寄与分を選択的に除去する一方で、積分減衰投影値μｄ０に対する中密度領域の寄与分を確保しているので、中密度領域の軌跡６６に沿った低密度投影のギャップは存在しない。同様に、例証していないが、遷移密度領域「Ｄ」の軌跡は、前述の軌跡が高密度軌跡６６と交差している場合にもそのままの状態に留まる。
【００７７】
補正投影データの組Ｐ１１１２は、フィルタリング逆投影を行ってアーチファクト補正再構成画像１２０を生成するフィルタリング逆投影プロセッサ７０に入力される。好ましくは、ラベリング・プロセッサ１２２は、補間合成データの置換によってかなり修正された高密度領域に対応するアーチファクト補正再構成画像１２０の画素を、予め選択されたラベルを規定する画像要素で置換する。このラベリングにより、ラベリングされた画像領域がアーチファクト補正処理によってかなり修正される旨が、最終アーチファクト補正再構成画像１２４をみるＸ線技師又は他のユーザに通知される。予め選択されたラベルを規定する画像要素は例えば、元の高密度領域をシミュレートする高密度値を有する画像要素であり得る。別の手法では、予め選択されたラベルを規定する画像要素は、明らかに人工的な、クロスハッチ・パターンなどの選択されたパターンを規定する。最終アーチファクト補正再構成画像１２４は図１の画像メモリ４６に記憶される。
【００７８】
図面及び上記明細書において本発明を詳細に例証し、説明してきたが、前述の例証及び説明は、例証又は例示であり、限定するものでないとみなされるものとする。本発明は、本願開示の実施例に限定されるものでない。
【００７９】
本願記載の実施例に対する他の変形は、図面、明細書及び特許請求の範囲の検討から、特許請求の範囲記載の発明を実施するうえで当業者によって理解され、実施され得る。
【００８０】
補正装置は、好ましい補正手順を使用することにより、中間画像の補正を行うものとして説明してきたが、本発明は前述の補正手順に限定されるものでない。特に、他の既知の金属アーチファクト削減手順を中間画像の補正に使用することが可能である。
【００８１】
図１、図３、図６、及び対応する明細書に記載の種々のプロセッサ及び装置は例えば、それぞれの機能を行い、コンピュータ・システム上で実行可能なプログラム・コード手段、又はそれぞれの機能を行う専用ハードウェアであり得る。上記装置又はプロセッサの一部又は全部は、適切にプログラムされた１つ又は複数のプロセッサ又は装置によって実現することが可能である。例えば、フィルタリング逆投影プロセッサ７０及び再構成装置８３は同じ装置又はプロセッサであり得る。更に、中間画像及び最終補正画像を構成する１つのフィルタリング逆投影プロセッサ７０の代わりに、２つのプロセッサ（中間画像を再構成する第１のプロセッサ及び最終再構成画像を再構成する第２のプロセッサ）を使用することが可能である。
【００８２】
上記好ましい実施例では、補正は、画像がスライス単位で補正されるように説明されている。しかし、本発明によれば、補正手順が、完全な３次元体積について行われることも考えられる。すなわち、３次元中間画像を再構成することが可能であり、この３次元中間画像内の画像アーチファクトが補正され、この補正中間画像内のボクセルが少なくとも高密度、中密度及び低密度クラスに分類され、高密度クラス及び低密度クラスの補正された３次元中間画像のボクセルのボクセル値を、低密度クラスのボクセル値に応じたボクセル値で置換して３次元合成画像を生成し、３次元合成画像を順投影して合成投影データを生成し、高密度のボクセルに寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して補正投影データを生成し、関心領域の補正３次元画像が補正投影データから再構成される。
【００８３】
前述の好ましい実施例では、元の投影データ（すなわち、獲得投影データ６０）が利用可能であるものとする。獲得された投影データ６０が消去され、その後、更なる処理のために失われる場合、このことは時にはあてはまらない。このシナリオでは、獲得投影データ６０は、非補正中間画像７４の順投影の方法によって推定される。これにより、前述の装置及び方法は、獲得投影データ６０の入力なしで実行可能であるが、獲得投影データ６０が得られる非補正中間画像７４の入力のみで実行可能である。
【００８４】
特許請求の範囲では、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」の語は他の構成要素又は工程を排除せず、「ａ」又は「ａｎ」の不定冠詞は複数形を排除しない。前述の通り、単一のプロセッサ又は他の装置は、特許請求の範囲記載のいくつかの品目の機能を満たし得る。単に特定の方策が相互に別々の従属請求項に記載されていることは、前述の方策の組合せを使用して効果を得ることが可能でないことを示すものでない。
【００８５】
コンピュータ・プログラムを、他のハードウェアとともに供給されるか、又は他のハードウェアの一部として供給されるソリッドステート媒体や光記憶媒体などの適切な媒体上に記憶／配布することができるが、インターネットや他の有線電気通信システムや無線電気通信システムなどの他の形態で配布することもできる。
【００８６】
特許請求の範囲における参照符号は何れも、当該範囲を限定するものと解されるべきでない。
【手続補正２】
【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】
獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する装置であって、
前記獲得投影データの前記関心領域から非補正中間画像を再構成する再構成装置と、
前記非補正中間画像内のアーチファクトを補正して補正中間画像を生成する補正装置と、
前記補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する分類装置と、
前記高密度クラス及び前記低密度クラスの前記補正中間画像の画像要素の画像要素値を前記低密度クラスの前記画像要素値に応じた画像要素値で置換して合成画像を生成する画像要素置換装置と、
前記合成画像を順投影して合成投影データを生成する順投影装置と、
前記高密度クラスの前記画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して補正投影データを生成する投影置換装置とを備え、
前記再構成装置は、前記補正投影データから前記関心領域の補正画像を再構成するよう構成され、
前記補正装置は、前記非補正中間画像内の高密度画像要素を、前記高密度画像要素によって生成されるアーチファクトを補正するために、識別する識別装置を備える装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置であって、前記分類装置は、前記補正中間画像の前記高密度クラスの画像要素が前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に対応するように前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素を使用することにより、前記補正中間画像の前記画像要素を前記高密度クラスに分類するよう適合される装置。
【請求項３】
請求項２記載の装置であって、前記補正装置は、
前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に寄与しない、獲得投影データに依存する仮想投影データで、前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に寄与する獲得投影データを置き換え、修正投影データをもたらす投影置換装置と、
前記修正投影データを使用して補正中間画像を再構成する再構成装置とを備える装置。
【請求項４】
請求項２記載の装置であって、前記識別装置は、閾値化により、前記高密度画像要素を識別するよう適合される装置。
【請求項５】
請求項４記載の装置であって、前記識別装置は、形態学的演算を閾値化後に行うよう適合される装置。
【請求項６】
請求項３記載の装置であって、前記投影置換装置は、前記非補正中間画像の前記識別高密度画像要素に寄与しない獲得投影データを補間することにより、仮想投影データを求めるよう適合される装置。
【請求項７】
請求項１記載の装置であって、前記高密度クラスの画像要素及び前記低密度クラスの画像要素が前記低密度クラスの前記画像要素の平均値で置換されるように前記画像要素置換装置が適合される装置。
【請求項８】
請求項１記載の装置であって、
前記分類装置は、低密度画素クラスの最小密度よりも低い最大密度を有する空気密度クラスに前記補正中間画像の画像要素を更に分類するよう適合され、
前記画像要素置換装置は、前記空気密度クラスの画像要素の平均値で、前記空気密度クラスである前記補正中間画像の画像要素の画像要素値を置換するよう適合される装置。
【請求項９】
請求項１記載の装置であって、前記少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスの各クラス内の画像値の範囲を求めるための閾値が設けられ、前記分類装置は前記閾値を使用することによって分類するよう適合される装置。
【請求項１０】
請求項１記載の装置であって、前記投影置換装置は、前記高密度クラスの画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで補間によって置換するよう適合される装置。
【請求項１１】
請求項１記載の装置であって、前記投影置換装置は、前記合成投影データと前記獲得投影データとの間の遷移を平滑化するよう前記合成投影データを補間的に調節するよう適合される装置。
【請求項１２】
請求項１記載の装置であって、前記順投影装置は、失われた獲得投影データを回復するために前記非補正中間画像の順投影を実行する装置。
【請求項１３】
関心領域を撮像する撮像システムであって、
前記関心領域を照射するための放射線を発する照射装置と、
投影データを獲得するために前記放射線が前記関心領域を横断した後に前記放射線を検出する検出装置と、
請求項１記載の前記獲得投影データから前記関心領域の補正画像を生成する装置とを備える撮像システム。
【請求項１４】
獲得投影データから関心領域の補正画像を生成する方法であって、
再構成装置により、前記獲得投影データから前記関心領域の非補正中間画像を再構成する工程と、
補正装置により、前記非補正中間画像内のアーチファクトを補正して、補正中間画像を生成する工程と、
前記補正中間画像の画像要素を少なくとも高密度クラス、中密度クラス及び低密度クラスに分類する工程と、
画像要素置換装置により、前記低密度クラスの画像要素値に応じた画像要素値で、前記高密度クラス及び前記低密度クラスの前記補正中間画像の画像要素の画像要素値を置換して合成画像を生成する工程と、
順投影装置により、前記合成画像を順投影して合成投影データを生成する工程と、
投影置換装置により、前記高密度クラスの前記画像要素に寄与する獲得投影データを、対応する合成投影データで置換して補正投影データを生成する工程と、
再構成装置により、前記補正投影データから前記関心領域の補正画像を再構成する工程とを含み、
前記補正装置により、前記非補正中間画像内のアーチファクトを補正する工程は、識別装置により、前記補正中間画像内の高密度画像要素を、前記高密度画像要素によって生成されるアーチファクトを補正するために識別する工程を含む方法。
【請求項１５】
関心領域を撮像する撮像方法であって、
照射装置により、前記関心領域を照射するための放射線を発する工程と、
検出装置により、投影データを獲得するために、前記関心領域を前記放射線が横断した後に前記放射線を検出する工程と、
請求項１４記載の工程に応じて、請求項１記載の装置により、前記獲得投影データから前記関心領域の補正画像を生成する工程とを含む撮像方法。
【請求項１６】
獲得投影データから関心領域の補正画像を生成するコンピュータ・プログラムであって、請求項１記載の撮像装置に請求項１４記載の方法の工程を、前記装置を制御するコンピュータ上で前記コンピュータ・プログラムが実行されると行わせるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
関心領域を撮像するコンピュータ・プログラムであって、請求項１３記載の撮像システムを制御するコンピュータ上で前記コンピュータ・プログラムが実行されると、コンピュータに、請求項１５記載の方法の工程を行わせるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
2010514530.tif 000015
2010514530.tif 000016