(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コーン・ビーム・スキャンにおいて収集されたデータを用いて画像を再構成する方法であって、
前記収集されたデータを用いて画像ρをコーン・ビーム再構成アルゴリズムにより再構成する工程と、
該画像ρについての画像データを、そのうちの少なくとも１つが所定の値よりも高いＣＴ数を有する高密度物体データに対応する複数のデータ集合にセグメント分割して、高密度物体のみを含む画像ηを作成する工程と、
前記高密度物体のみを含む画像ηに対応する高密度物体投影データを形成する工程と、
前記高密度物体投影データをコーン再構成ビーム・アルゴリズムにより再構成して新たな高密度物体画像ζを形成する工程と、
前記新たな高密度物体画像ζから前記高密度物体のみを含む画像ηを除去することにより、誤差のみの画像Ψを形成する工程と、
前記画像ρから前記誤差のみの画像Ψを除去することにより、最終的な補正された画像χを形成する工程と、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
誤差のみの画像は、Ψ＝ζ−ｆ（η）に従って形成され、ここで、ｆは前方投影及び再構成の点拡がり関数を推定したフィルタ関数である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記セグメント分割されたデータ集合のうち少なくとも１つのデータ集合が軟組織を含んでいる請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記最終的な補正された画像χを形成する前記工程は、χ＝ρ−ｇ（Ψ）に従って前記原画像ρから前記誤差のみの画像Ψを除去する工程を含んでおり、ここで、ｇは雑音低減のためのフィルタ演算子である請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記収集されたデータを用いて画像ζを再構成する前記工程は、全てよりも少ない前記収集されたデータを用いて実行される請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記収集されたデータを用いて画像ζを再構成する前記工程は、ティルト・パラレル・ビーム再構成アルゴリズムを用いて実行される請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
コーン・ビーム・スキャンにおいて収集されたデータを用いて画像を再構成する装置であって、
（イ）前記収集されたデータを用いて画像ρをコーン・ビーム再構成アルゴリズムにより再構成し、
（ロ）該画像ρについての画像データを、そのうちの少なくとも１つが所定の値よりも高いＣＴ数を有する高密度物体データに対応する複数のデータ集合にセグメント分割して、高密度物体のみを含む画像ηを作成し、
（ハ）前記高密度物体のみを含む画像ηに対応する高密度物体投影データを形成し、
（ニ）前記高密度物体投影データをコーン・ビーム再構成アルゴリズムにより再構成して新たな高密度物体画像ζを形成し、
（ホ）前記新たな高密度物体画像ζから前記高密度物体のみを含む画像ηを除去することにより、誤差のみの画像Ψを形成し、
（ヘ）前記画像ρから前記誤差のみの画像Ψを除去することにより、最終的な補正された画像χを形成するようにプログラムされているプロセッサを備えていることを特徴とする装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、Ψ＝ζ−ｆ（η）に従って誤差のみの画像Ψを形成するようにプログラムされており、ここで、ｆは前方投影及び再構成の点拡がり関数を推定したフィルタ関数である請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記最終的な補正された画像χを形成するために、前記プロセッサは、χ＝ρ−ｇ（Ψ）に従って前記原画像ρから前記誤差画像Ψを除去するようにプログラムされており、ここで、ｇは雑音低減のためのフィルタ演算子である請求項７又は８に記載の装置。
【請求項１０】
前記収集されたデータを用いて画像ζを再構成するために、前記プロセッサは、全てよりも少ない前記収集されたデータを用いるようにプログラムされている請求項７乃至９のいずれかに記載の装置。
【請求項１１】
前記収集されたデータを用いて画像ζを再構成するために、前記プロセッサは、ティルト・パラレル・ビーム再構成アルゴリズムを用いるようにプログラムされている請求項７乃至１０のいずれかに記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は一般的には、計算機式断層撮影に関し、より具体的には、計算機式断層撮影システムを用いた走査において収集されたデータを用いて画像を再構成することに関する。
【０００２】
【発明の背景】
少なくとも１つの公知の計算機式断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム構成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを投射し、ビームは、デカルト座標系のＸＹ平面であって、一般に「イメージング（撮像）平面」と呼ばれる平面内に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは、患者等の撮像されている物体を通過する。ビームは、物体によって減弱された後に、放射線検出器の配列（アレイ）に入射する。検出器アレイの所で受け取られる減弱したビーム放射線の強度は、物体によるＸ線ビームの減弱量に依存している。アレイ内の各々の検出器素子が、検出器の位置におけるビーム減弱の測定値である別個の電気信号を発生する。すべての検出器からの減弱測定値が別個に取得されて、透過プロファイルを形成する。
【０００３】
公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが物体と交差する角度が定常的に変化するように、撮像平面内で撮像されるべき物体の周りをガントリと共に回転する。１つのガントリ角度における検出器アレイからの一群のＸ線減弱測定値すなわち投影データを「ビュー」と呼ぶ。物体の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源及び検出器が１回転する間に様々なガントリ角度すなわちビュー角度において形成される１組のビューで構成されている。アキシャル・スキャンの場合には、投影データを処理して、物体を通して得られる２次元スライスに対応する画像を構成する。１組の投影データから画像を再構成する１つの方法に、当業界でフィルタ補正逆投影（filtered back projection）法と呼ばれるものがある。この方法は、走査からの減弱測定値を、「ＣＴ数」又は「ハンスフィールド(Hounsfield)単位」と呼ばれる整数へ変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示器上の対応するピクセルの輝度を制御する。
【０００４】
コーン・ビーム・スキャンは、ファン・ビーム・スキャンに用いられているような線形の検出器アレイの代わりに多次元の検出器アレイを用いて行なわれる。
コーン・ビーム・ヘリカル・スキャンでは、Ｘ線源及び多次元検出器アレイが撮像平面内をガントリと共に回転すると同時に、ガントリの回転と同期して患者をｚ軸に沿って移動させる。このようなシステムは、投影データの多次元螺旋を形成する。ファン・ビーム・ヘリカル・スキャンに比較して、コーン・ビーム・ヘリカル・スキャンは、改善されたスライス・プロファイル、パーシャル・ボリューム・アーティファクトの相対的に大幅な減少、及び相対的に速い患者検査速度を提供する。
【０００５】
コーン・ビーム・スキャンにおいて収集されたデータを用いて画像再構成を行なう１つの公知のアルゴリズムがFeldkamp等のJ. Opt. Soc. Am.誌、分冊Ａ、第１巻、第６号、第６１２頁〜第６１９頁「実用コーン・ビーム・アルゴリズム（Practical cone-beam algorithm）」に記載されており、このアルゴリズムをここではFeldkampのアルゴリズムとも呼ぶ。Feldkampのアルゴリズムでは、高密度で且つ非一様な分布を有する物体が中心平面（ファン・ビーム平面）から外れて位置していると、甚大なシェーディング・アーティファクトが生ずる場合がある。
【０００６】
【発明の概要】
コーン・ビーム・スキャンにおいて収集されたデータを用いて画像を形成する方法及び装置を提供する。一実施例では、本発明の方法は、収集されたデータを用いて初期画像ρを再構成する工程と、画像ρについての画像データを複数のデータ集合にセグメント分割する工程とを含んでいる。これらのデータ集合のうち少なくとも１つのデータ集合が高密度物体に対応している。次いで、高密度画像データ集合を用いることにより誤差画像Ψが形成され、初期画像ρ及び誤差のみの画像Ψを用いて最終的な補正された画像χが形成される。
【０００７】
実施例では、誤差画像Ψは、高密度画像データ集合を用いて高密度物体画像ζを形成して、収集されたデータから形成される原高密度物体画像ηを高密度物体画像ζから除去することにより形成される。より詳しく述べると、誤差画像Ψは、
Ψ＝ζ−ｆ（η）
に従って形成される。ここで、ｆは前方投影及び再構成の点拡がり関数を推定したフィルタ関数である。最終的な補正された画像χは、
χ＝ρ−ｇ（Ψ）
に従って原画像ρから誤差のみの画像Ψを除去することにより形成される。ここで、ｇは雑音低減のためのフィルタ演算子である。
【０００８】
【発明のより詳しい説明】
図１及び図２には、計算機式断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて典型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されている。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源１４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の対向する側に設けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。検出器アレイ１８は検出器素子２０によって形成されており、検出器素子２０は一括で、物体２２、例えば患者を通過して投射されたＸ線を感知する。検出器アレイ１８はシングル・スライス構成として作製されていてもよいし、又はマルチ・スライス構成として作製されていてもよい。各々の検出器素子２０が、入射したＸ線ビームの強度を表わす、従って患者２２を通過する間でのビームの減弱を表わす電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得するための１回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成部品は、回転中心２４の周りを回転する。
【０００９】
ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御されている。制御機構２６は、Ｘ線制御器２８とガントリ・モータ制御器３０とを含んでおり、Ｘ線制御器２８はＸ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御器３０はガントリ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が、検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングして、後続の処理のためにこのデータをディジタル信号へ変換する。画像再構成器３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像は、コンピュータ３６への入力として印加され、コンピュータ３６は大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００１０】
コンピュータ３６はまた、キーボードを有しているコンソール４０を介して操作者からコマンド（命令）及び走査用パラメータを受け取る。付設されている陰極線管表示器４２によって、操作者は、再構成された画像、及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。操作者が供給したコマンド及びパラメータは、コンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２８及びガントリ・モータ制御器３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６は、モータ式テーブル４６を制御するテーブル・モータ制御器４４を動作させて、患者２２をガントリ１２内で位置調節する。具体的には、テーブル４６は、患者２２の各部分をガントリ開口４８を通して移動させる。
【００１１】
以下に述べるアルゴリズムは、画像再構成器３４内に設けられているプロセッサによって実行することができる。但し、これらのアルゴリズムをコンピュータ３６で実行してもよいし、又はシステムに結合された他のプロセッサによって実行してもよい。
【００１２】
より詳しく述べると、コーン・ビーム・スキャンを実行した後に、Feldkampのアルゴリズム等のコーン・ビーム・アルゴリズムを用いて画像ρが再構成される。次いで、再構成された画像は、多数のクラス、例えば、骨及び軟組織等にセグメント分割される。物質とＣＴ数の範囲との間には１対１対応が存在しているので、このようなクラス分けは、例えば、ＣＴ数が２２５よりも大きければ骨に分類し、他の場合には軟組織に分類する等の単純な閾値法を用いて行なうことができる。言うまでもなく、より複雑な他の方法を用いてクラス分けを行なうこともできる。このようなセグメント分割の結果として得られた骨（又は他の高密度物体）のみを含む画像データをηと表記する。
【００１３】
次いで、ηに基づいて１組の「骨」投影を先ず形成することにより誤差画像が形成される。コーン・ビーム再構成によって生ずるシェーディング・アーティファクトは一般に実際には低周波数であり、前方投影には平滑化効果がある。Feldkampのアルゴリズム等のρを形成するのに用いた同じコーン・ビーム再構成アルゴリズムを用いて骨投影を再構成することにより、新たな骨画像ζが得られる。
この新たな骨画像ζから原骨画像ηを除去することにより、次のように誤差のみの画像Ψが形成される。
【００１４】
Ψ＝ζ−ｆ（η）                                            （１）
ここで、ｆは前方投影及び再構成処理の点拡がり関数（ＰＳＦ）を推定したフィルタ関数である。フィルタ関数の一例は、ガウスの低域通過フィルタであり、このフィルタについては当業界で周知である。
【００１５】
代替的には、例えば、ＣＴ数が２２５よりも大きければ骨に分類し、他の場合には誤差データに分類する等の単純な閾値法を用いて新たな骨画像ζに対してセグメント分割を実行することにより誤差のみの画像Ψを形成することもできる。
次いで、骨データが除去される。結果として、Ψは、コーン・ビーム再構成によって生じたアーティファクトのみを含むものとなる。
【００１６】
次いで、原画像ρから誤差画像Ψを除去することにより、次のように最終的な補正された画像χが得られる。
【００１７】
χ＝ρ−ｇ（Ψ）                                            （２）
ここで、ｇは更なる雑音低減のためのフィルタ演算子である。この場合にも、コーン・ビーム・アーティファクトは一般に実際には低周波数である。フィルタ演算子の一例は、指数型低域通過フィルタ又はメジアン・フィルタであり、これらのフィルタについては当業界で周知である。
【００１８】
以上に述べた方法は、１回の前方コーン・ビーム投影と、２回のコーン・ビーム再構成演算とを用いている。この方法の計算の複雑さを低減させることができる。例えば、前方投影及び誤差再構成に用いられるチャネルの数及びビューの数を減少させることができる。例えば、原投影が４００の検出器チャネル及び４００の検出器列を含んでいるならば、前方投影は、２００の検出器チャネル及び２００の列を用いて実行することができる。形成された投影において、各々のピクセルは、原投影の４倍の大きさとなる（長さ及び幅において２倍ずつ）。原投影が３６０のビューを含んでいるならば、前方投影の形成のためには２００のビューを用いることができる。ビューの数を減少させることにより、大幅な（例えば、７倍よりも大きい）計算の減少を達成することができる。
【００１９】
加えて、計算量を更に減少させるために、ティルト・パラレル・ビーム形状に基づく投影誤差推定を用いることもできる。同様に、コーン・ビーム再構成アルゴリズムは、ティルト・パラレル・ビーム再構成アルゴリズムで置き換えられる。コーン・ビーム誤差推定において、ティルト・パラレル・ビーム形状によってコーン・ビームを近似することにより生ずる誤差を解析するために、コーン・ビーム誤差を推定する必要のある走査場内部の点Ｐが選択される。各々のコーン・ビーム投影毎に各々の点Ｐに一意の射線が交差する。射線を定義するのには２つの角度が用いられる。図３に示すように、第１の角度βは、点Ｐを通り、線源を含んでおり、且つｚ軸に平行な平面がｙ軸と成す角度である。第２の角度θは、点Ｐを通る射線がｘｙ平面と成す角度である。この表記を用いると、角度βは、イソ射線（ｚ軸に交差する射線）においてのみ投影角と等しくなる。従って、同じ投影角αについては、点Ｐに交差する射線は、コーン・ビーム形状における場合と図４に示すようなティルト・パラレル・ビームとでは大幅に異なるものとなる。結果として、稠密な物体を通過する推定されたビーム経路は誤りとなる。
【００２０】
しかしながら、投影角が角度βに等しい平行投影を比較することにより（多くのビューが形成されるので、１つのビューが典型的にはこの条件を満たす）、平行射線とコーン・ビーム射線との差はティルト角θとなる。幾何形状はｚ軸に関して回転対称であるので、点Ｐをｘｚ平面内の点となるように選択することができる。
【００２１】
角度θcone及びθtiltは、コーン・ビーム及び平行ビームのティルト角（傾斜角）をそれぞれ表わす。点Ｐ（ｘ，ｚ）についてのティルト角度差Δθは次のように表わすことができる。
【００２２】
0004576032.tif 000002
ここで、ＲはＸ線源からアイソセンタ(isocenter) までの距離である。一般的には、この誤差は、ｘ及びｚの増大と共に増大する。
【００２３】
一旦、高密度のみの画像から１組のティルト・パラレル・ビーム投影によって投影が形成されたら、これらの投影を再構成することにより、再構成された画像内の誤差が推定される。ティルト・パラレル・ビーム再構成のための導出は、Feldkampのコーン・ビーム再構成アルゴリズムに用いられる導出と同様の態様で行なわれる。推定される誤差ｅ（ｘ，ｙ，ｚ）について得られる方程式は、
【００２４】
【数１】
0004576032.tif 000003
【００２５】
となり、ここで、
【００２６】
【数２】
0004576032.tif 000004
【００２７】
である。点Ｐβ（ｔ，ｚ）は、点（ｘ，ｙ，ｚ）に交差する投影である。
【００２８】
本発明の様々な実施例についての以上の記載から、本発明の目的が達せられたことは明らかである。本発明を詳細に記述すると共に図解したが、これらは説明及び例示のみを意図したものであり、限定のためのものであると解釈してはならないことを明瞭に理解されたい。加えて、ここに記載したＣＴシステムは、Ｘ線源と検出器との両方がガントリと共に回転する「第３世代」システムである。所与のＸ線ビームに対して実質的に一様の応答を与えるように個々の検出器素子を補正すれば、検出器がフル・リング型の静止式検出器であり、Ｘ線源のみがガントリと共に回転するような「第４世代」システムを含めた他の多くのＣＴシステムを用いることができる。更に、ここに記載したシステムはアキシャル・スキャンを行っているが、本発明は、３６０°を越える角度のデータが要求されるがヘリカル・スキャンと共に用いることもできる。従って、本発明の要旨及び範囲は特許請求の範囲によってのみ限定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＴイメージング・システムの見取り図である。
【図２】図１に示すシステムの概略ブロック図である。
【図３】Ｘ線源からのコーン・ビーム・サンプリング形状を示す説明図である。
【図４】線状線源からのティルト・パラレル・ビームのサンプリング幾何形状を示す説明図である。
【符号の説明】
１０  計算機式断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム
１２  ガントリ
１４  Ｘ線源
１６  Ｘ線ビーム
１８  検出器アレイ
２０  検出器素子
２２  患者
２４  回転中心
２６  制御機構
２８  Ｘ線制御器
３０  ガントリ・モータ制御器
３２  データ取得システム（ＤＡＳ）
３４  画像再構成器
３６  コンピュータ
３８  記憶装置
４０  コンソール
４２  陰極線管表示器
４４  テーブル・モータ制御器
４６  モータ式テーブル
４８  ガントリ開口
【図１】
0004576032.tif 000005
【図２】
0004576032.tif 000006
【図３】
0004576032.tif 000007
【図４】
0004576032.tif 000008