(57)【要約】【課題】  部位毎に最適の空間フィルターを求める。【解決手段】  部位毎に原画像の相関行列を求めて、これを用いてウィーナーフィルターを作成してフィルターテーブル登録しておき、撮影時には、部位情報よりその部位のウィーナーフィルターを選択して、撮影画像にその選択したフィルターをかける。【選択図】        図１
2005039495.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線画像処理システムにおいて、部位毎に原画像の相関行列を求め、この相関行列を用いてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成し、これらをフィルターテーブルとして登録して、撮影する際にはその撮影部位情報を取り込んでこの情報によってフィルターテーブルよりフィルターを選択して撮影画像にかけることを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
計算式
2005039495.tif 000035
を用いて推定した原画像の相関行列を部位毎に求めて作成したウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを用いることを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像処理システムにおける空間フィルター作成方法であって、
部位毎に原画像の相関行列を求め、この相関行列を用いてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成し、これらをフィルターテーブルとして登録して、撮影する際にはその撮影部位情報を取り込んでこの情報によってフィルターテーブルよりフィルターを選択して撮影画像にかけると共に、
計算式
2005039495.tif 000036
を用いて推定した原画像の相関行列を部位毎に求めて作成したウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを用い、原画像の相関行列を推定する際に正則化を用いるようにしたことを特徴とする空間フィルター作成方法。
【請求項４】
原画像の相関行列を推定する際に正則化係数αを用いた計算式
2005039495.tif 000037
を用いて正則化を行うようにしたことを特徴とする請求項３に記載の空間フィルター作成方法。
【請求項５】
連続した断層画像よりボクセルデータを作成し、仮想の３次元空間を設定し、その仮想の３次元空間内に仮想Ｘ線源を設定して、その仮想Ｘ線源からの投影画像を作成して、この投影画像を複数の患者から複数作成してこれから原画像の相関行列を求めこの相関行列を用いてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成するようにしたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理方法を用いることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
連続した断層画像よりボクセルデータを作成し、仮想の３次元空間を設定し、その仮想の３次元空間内に仮想Ｘ線源を設定して、その仮想Ｘ線源からの投影画像を対応する部位毎に作成して、この投影画像を複数の患者から複数作成してこれから原画像の相関行列を求めこの相関行列を用いて部位毎のウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成してフィルターテーブルに登録することを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はディジタル画像処理（コンピュータ画像処理）の分野に属する。特にノイズの増幅をおさえてぼけなどの劣化を修復する空間フィルター、特にウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターの作成方法及びこれを用いたシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像撮影システムによって取得される画像にはセンサーをはじめとした種々の要因によるぼけなどの劣化が含まれており、更にノイズも加わっている。
【０００３】
これを修復するために様々な画像復元のためのフィルターが考えられているが、この中の代表的な手法の１つとしてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターが知られている（下記、非特許文献１参照。）。
【０００４】
まずこのウィーナーフィルターについて説明する。
【０００５】
画像復元のモデルは図４に示すように、原画像ｆにシステムの劣化Ａがかけられ、更にノイズｎが加わった画像が観測画像ｇとして得られる。この観測画像に復元フィルターＢをかけることによって復元画像Ｂｇを作成する。
このモデル式は、
【０００６】
2005039495.tif 000003
【０００７】
ウィーナーフィルターは図５に示すように復元画像と原画像との平均２乗誤差が最小となるようなフィルターである。つまり、
【０００８】
2005039495.tif 000004
【０００９】
更にこの基準を原画像とノイズについて相関がないものと仮定して変形すると、
【００１０】
2005039495.tif 000005
となる。この式において第１項は画像の復元度を、そして第２項はノイズの抑制度を示す基準となっている。そこでこの２つの基準をパラメータγでつないだ式
【００１１】
2005039495.tif 000006
を最小にするフィルターがパラメトリックウィーナーフィルターである。
【００１２】
このフィルターではγを小さくすることによって（ボケの劣化であれば）より鮮明な画像にすることができるし、γを大きくすることによってよりざらつきの少ないスムーズな画像にすることができる。
【００１３】
2005039495.tif 000007
【非特許文献１】高木幹雄他編  「画像処理アルゴリズムの最新動向」  第３章「画像復元」  株式会社新技術コミュニケーションズ  １９８６年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながらこのウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターにおける基準は（４）式或いは（５）式を見てもわかるようにあくまで原画像全体の平均についての誤差を最小にするものである。したがって原画像全体の平均をとる際にＸ線画像全体の平均をとってしまうと実際に撮影した画像との誤差はかなり大きなものとなってしまう。
【００１５】
また、このウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを求める際には原画像の相関行列を求めることが必要になってくるが、これを精度良く求めるのはむずかしい。
【００１６】
本発明は上述の問題点に着目して成されたものであって、原画像全体の平均をとる際にＸ線画像全体の平均をとるのではなく、撮影部位ごとの画像についての平均をとることによって実際の撮影画像と原画像の差を小さくすることができ、より復元度の高いフィルターを作成することができ、又、図２に示すようにこのようなフィルターを部位ごとに作成してシステムに登録しておき、撮影する際にはその撮影部位情報を取り込んでこの情報によってフィルターを選択して撮影画像にかけることによって、よりその撮影画像の原画像に近い画像に復元することが可能で、また、連続した断層画像よりボクセルデータを作成し、仮想の３次元空間を設定し、その仮想の３次元空間内に仮想Ｘ線源を設定して、その仮想Ｘ線源からの投影画像を作成して、この投影画像を複数の患者から複数作成してこれから原画像の相関行列を求めこの相関行列を用いてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成することによって、より精度の高いフィルターを作成することができる空間フィルター作成方法およびこれを用いた装置の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題を解決するため、本発明は以下（１）〜（７）の構成を備える。
【００１８】
（１）放射線画像処理システムにおいて、部位毎に原画像の相関行列を求め、この相関行列を用いてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成し、これらをフィルターテーブルとして登録して、撮影する際にはその撮影部位情報を取り込んでこの情報によってフィルターテーブルよりフィルターを選択して撮影画像にかけることを特徴とする画像処理システム。
【００１９】
（２）計算式
【００２０】
2005039495.tif 000008
を用いて推定した原画像の相関行列を部位毎に求めて作成したウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを用いることを特徴とする上記（１）記載の画像処理システム。
【００２１】
（３）上記（１）又は（２）に記載の画像処理システムにおける空間フィルター作成方法であって、
部位毎に原画像の相関行列を求め、この相関行列を用いてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成し、これらをフィルターテーブルとして登録して、撮影する際にはその撮影部位情報を取り込んでこの情報によってフィルターテーブルよりフィルターを選択して撮影画像にかけると共に、
計算式
【００２２】
2005039495.tif 000009
を用いて推定した原画像の相関行列を部位毎に求めて作成したウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを用い、原画像の相関行列を推定する際に正則化を用いるようにしたことを特徴とする空間フィルター作成方法。
【００２３】
（４）上記（３）に記載の空間フィルター作成方法であって、原画像の相関行列を推定する際に正則化係数αを用いた計算式
【００２４】
2005039495.tif 000010
を用いて正則化を行うようにしたことを特徴とする空間フィルター作成方法。
【００２５】
（５）連続した断層画像よりボクセルデータを作成し、仮想の３次元空間を設定し、その仮想の３次元空間内に仮想Ｘ線源を設定して、その仮想Ｘ線源からの投影画像を作成して、この投影画像を複数の患者から複数作成してこれから原画像の相関行列を求めこの相関行列を用いてウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成するようにしたことを特徴とする画像処理方法。
【００２６】
（６）上記（５）に記載の画像処理方法を用いることを特徴とする画像処理装置。
【００２７】
（７）連続した断層画像よりボクセルデータを作成し、仮想の３次元空間を設定し、その仮想の３次元空間内に仮想Ｘ線源を設定して、その仮想Ｘ線源からの投影画像を対応する部位毎に作成して、この投影画像を複数の患者から複数作成してこれから原画像の相関行列を求めこの相関行列を用いて部位毎のウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成してフィルターテーブルに登録することを特徴とする上記（１）記載の画像処理システム。
【発明の効果】
【００２８】
Ｘ線画像全体ではなく部位毎の原画像に関しての平均２乗誤差を最小にするため、より復元度の高いフィルターを作成することができる。また、このように復元度の高いフィルターをかけることによってより診断能の高い画像にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
図面により本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例】
【００３０】
図１は本発明による放射線画像処理システムの一例の全体構成を示す概略図である。
【００３１】
Ｘ線発生装置制御部４により制御されたＸ線源３より発生したＸ線は、患者２を透過してＸ線センサー１により検知される。検知されたＸ線はディジタルＸ線画像として画像入力部５に入力される。入力されたディジタルＸ線画像は画像処理部７によってＸ線センサー１の補正処理、階調処理、空間フィルタリング処理等の画像処理がなされる。画像処理のなされたディジタルＸ線画像は診断モニター９に表示されたり画像保存部８に保存されたりネットワーク１１を介してプリンター１２、診断ワークステーション１３、画像データベース１４に出力されたりする。表示、出力された画像が満足のいくものでなかった場合には画像処理パラメータを変えるなどしながら画像処理、表示を繰り返し行う。以上の操作は操作部１０によって行われる。
【００３２】
このようなシステムで動作する復元処理のフィルター係数を決定する実施例を図３の処理の流れに従って説明していく。
【００３３】
（１）システム劣化作用素（行列）を求める
実験データをもとにシステム劣化行列を求める。例えばシステム劣化がボケである場合にはＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を測定したデータを用いる。ＭＴＦの測定法としてはスリットを撮影してラインスプレッドファンクションを求めて計算する方法などが知られている。測定されたＭＴＦデータから劣化行列を求める方法の例を説明する。
【００３４】
劣化の過程は図５のように次式（７）によって表わすことができる。
【００３５】
2005039495.tif 000011
【００３６】
画像ｆ、ｇは本来２次元データであるが、ここでは１次元データであるベクトルとして扱い、フィルターもベクトルとして求めて、最後に２次元データである行列に拡張する方法を説明する。
【００３７】
画像データｆ、ｇを１次元データとして離散化したベクトルとする。
【００３８】
また、フィルターを画像にかけるということはコンボリューションするということでありフィルターを表わすベクトルを巡回させてできる巡回行列を画像のベクトルにかけることによって実現することができる。また、離散フーリエ変換、離散フーリエ逆変換はそのｎ行ｍ列成分を
【００３９】
2005039495.tif 000012
【００４０】
2005039495.tif 000013
【００４１】
2005039495.tif 000014
【００４２】
2005039495.tif 000015
【００４３】
2005039495.tif 000016
【００４４】
（２）ノイズの相関行列を求める
ノイズの相関行列は被写体となる物体を置かずに画像全体が一様になるようにして撮影された画像で、その画像全体の画素値の平均値を求めて各画素からその平均値を引いた画像を用いて求めることができる。
【００４５】
まず、図７に示すように複数の２次元画像データの縦、或いは横の並びを１次元画像データであるベクトルとして必要に応じて適当な数だけ切り出す。
【００４６】
2005039495.tif 000017
【００４７】
（３）部位毎に原画像の相関行列を求める
まず、部位毎に原画像の相関行列を求める１つの例としてスパイラルＣＴ画像やボリュームＣＴ画像などのようにスライス間隔を密に撮影できる断層撮影装置で撮影された断層画像列を用いた方法を説明する。図９に示すようにそのボクセルがほぼ立方体とみなせるほどスライス間隔が密である断層画像列からボクセルデータを生成する。このボクセルデータを含む仮想の３次元空間を設定し、この３次元空間内に仮想のＸ線源を設定する。そしてこの仮想Ｘ線源による投影画像を作成する。投影画像の作成を説明した図が図１０である。投影画像の各画素について、その画素と仮想Ｘ線源を結ぶ投影線を求め、その投影線上にサンプル点を適当に定める（例えばボクセルの１辺の長さをΔｌとしてΔｌごと等間隔）。
【００４８】
このサンプル点の仮想３次元空間上の３次元座標を求め、その３次元座標に位置するボクセルデータのボクセル値を取り出して全サンプル点についてたし込む。各ボクセル値はＣＴ値を表わしているのでこれをＸ線吸収係数に変換し、仮想Ｘ線源のＸ線量を適当に設定して、その投影線における全吸収を求め、これより投影線の投影画像面上における到達Ｘ線量を求めることができ、これを濃度に換算して画素値を決定することができる。以上のようなシミュレーションを全画素について行うことにより投影画像を作成することができる。
【００４９】
このような投影画像を必要な部位を想定して作成する。これは１つのボクセルデータについて１つの部位の１枚の投影画像を作成しても良いし、複数部位、複数枚の投影画像であっても良い。このようにして作成された投影画像群はその部位の原画像群を表わしているものとみなして、これらの投影画像群より原画像の相関行列を求める。
【００５０】
2005039495.tif 000018
【００５１】
2005039495.tif 000019
【００５２】
また、原画像の相関行列を求めるもうひとつの例として観測画像を用いて原画像の相関行列を推定する方法を説明する。
【００５３】
2005039495.tif 000020
【００５４】
2005039495.tif 000021
【００５５】
2005039495.tif 000022
【００５６】
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【００５７】
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【００５８】
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【００５９】
この観測画像相関行列と（２）で求めたノイズ相関行列を用いて原画像の相関行列を推定する。この推定による相関行列は（１７）式によって計算される。
【００６０】
2005039495.tif 000026
【００６１】
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【００６２】
2005039495.tif 000028
【００６３】
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【００６４】
（４）ウィーナーフィルター或いはパラメトリックウィーナーフィルターを作成する
【００６５】
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【００６６】
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【００６７】
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【００６８】
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【００６９】
2005039495.tif 000034
【００７０】
このようにしてできあがった１次元フィルターを２次元フィルターに拡張する方法を説明する。
【００７１】
まず、図８に示すように求まった１次元フィルターよりその１次元の周波数特性を求める。
【００７２】
この１次元周波数特性を原点中心に回転することによって２次元周波数特性に拡張する。
【００７３】
そしてこの２次元周波数特性を２次元逆フーリエ変換することによって２次元フィルターを求めることができる。
【００７４】
以上のようにして部位毎に作成したフィルター群を図２に示すようにフィルターテーブルとしてシステム上に登録しておく。実際に撮影する時にはその撮影画像とともに付属する画像ヘッダーに記憶されている撮影部位情報を取り込み、この撮影部位情報によってその撮影部位のフィルターを選択する。そしてこのようにして選択されたフィルターを用いて撮影画像に対してフィルタリングを行う。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】システム構成例の図
【図２】部位別フィルターテーブルを用いたシステムを説明する概念図
【図３】フィルターを作成する処理の流れを表す図
【図４】復元のモデルを表わす概念図
【図５】復元の誤差を表わす概念図
【図６】ＭＴＦによる画像劣化を説明する概念図
【図７】１次元画像ベクトルデータの切り出しを説明する概念図
【図８】１次元空間フィルターから２次元空間フィルターへの拡張を表わす概念図
【図９】シミュレーションによる投影画像の作成を説明する概念図
【図１０】シミュレーションによる投影画像の作成を説明する概念図
【符号の説明】
【００７６】
１  Ｘ線センサー
２  患者
３  Ｘ線源
４  Ｘ線発生装置制御部
５  画像入力部
６  Ｘ線撮影システム制御部
７  画像処理部
８  画像保存部
９  診断モニター
１０  操作部
１１  ネットワーク
１２  プリンター
１３  診断ワークステーション
１４  画像データベース
【図１】
2005039495.tif 000038
【図２】
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【図３】
2005039495.tif 000040
【図４】
2005039495.tif 000041
【図５】
2005039495.tif 000042
【図６】
2005039495.tif 000043
【図７】
2005039495.tif 000044
【図８】
2005039495.tif 000045
【図９】
2005039495.tif 000046
【図１０】
2005039495.tif 000047