(57)【要約】ＣＴ画像中のアーティファクト低減方法は、不正確な再構成アルゴリズムを用いて第１のデータ画像を再構成し、低減衰対象とは分離した高減衰対象を有する少なくとも第２の画像を与えるよう第１の画像データをセグメンテーションし、第２のデータ組を形成するよう第２の画像を再投影し、不正確な再構成アルゴリズムを用いて第２のデータ組から第３の画像を再構成し、第１の画像から少なくとも第３の画像のうち高減衰対象の外側の部分を差し引く。
2004528100.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの第１のＣＴデータ組を与え、
不正確な再構成アルゴリズムを用いて少なくとも１つの第１のデータ画像を再構成し、
低減衰対象とは分離した高減衰対象を有する少なくとも第２の画像を与えるよう前記少なくとも１つの第１の画像データをセグメンテーションし、
少なくとも１つの第２のデータ組を形成するよう前記第２の画像を再投影し、
不正確な再構成アルゴリズムを用いて前記第２のデータ組から第３の画像を再構成し、
前記第１の画像から少なくとも前記第３の画像のうち前記高減衰対象の外側の部分を差し引く、
ＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの第１のＣＴデータ組は一貫性がない、請求項１記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項３】
前記第２の画像は少なくとも１つの第２の一貫性のないデータの組を形成するよう再投影される、請求項２記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの第１のＣＴデータ組は一貫性がある、請求項１記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項５】
前記第２の画像は少なくとも１つの第２の一貫性のあるデータの組を形成するよう再投影される、請求項４記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの第１のＣＴデータ組はコーンビームＸ線ユニットによって生成される、請求項１乃至５のうちいずれか一項記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項７】
前記第２のデータ組から第３の画像を再構成するときに、コーンビームＸ線データと合う不正確な再構成アルゴリズムを用いる、請求項６記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項８】
前記１つの第１のデータ画像を再構成するときに、コーンビームＸ線データと合う不正確な再構成アルゴリズムを用いる、請求項６又は７記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの第１のデータ画像をセグメンテーションするときに、高減衰対象を伴う少なくとも第２の画像を与えるようセグメンテーションする、請求項１乃至８のうちいずれか一項記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの第２のデータの組を形成するために前記第２の画像を再投影するときに、前記対象を通る元のＸ線の方向に沿って再投影する、請求項１乃至９のうちいずれか一項記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項１１】
前記第２のデータ組から第３の画像を再構成するときに、データの再構成に用いた不正確な再構成アルゴリズムを用いる、請求項１乃至１０のうちいずれか一項記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【請求項１２】
前記第３の画像の少なくともこれらの部分を差し引くとき、前記第１の画像の低減衰領域に対応する部分のみを差し引く、請求項１乃至１１のうちいずれか一項記載のＣＴ画像中のアーティファクト低減方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高減衰対象を含むコーンビームＣＴ  Ｘ線画像の質を改善すること、及び、かかる対象によって生ずるアーティファクトを低減することに関連する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）Ｘ線データは、対象を通過し画像へ再構成されるＸ線の吸収データから計算により集められる。軟らかい生物組織といった低減衰領域を有する画像は、高減衰対象によって生成されるアーティファクトを含みうる。アーティファクトはＣＴ画像の質を低下させ、確認及び／又は診断を妨げ、正確な画像を与えるためには除去されねばならない。アーティファクトの低減は、多数の数学的システムを用いた画像の再投影及び再構成によって達成されることがある。
【０００３】
幾つかのシステムは、全ての走査データに対して計算を行い、画像を画素毎に再構成する。一般的には、これらの方法は、多くの反復的な段階を必要とし、計算上複雑であり低速である。このような方法は、トゥイ（Ｔｕｙ）による特許文献１に記載されている。
【０００４】
他の方法は、計算上はそれよりも複雑ではないが、アーティファクトと共に高減衰対象を捨てるため、画像の重要な高減衰部分が欠落している可能性がある。このようなシステムの例は、グローバー（Ｇｌｏｖｅｒ）外による特許文献２に記載されている。
【０００５】
クロフォード（Ｃｒａｗｆｏｒｄ）による特許文献３は、同様の方法を記載しており、その方法では２つの高減衰対象が互いに影を与え、両方の対象とそれらのアーティファクトが画像から除去される。
【０００６】
他のシステムは、例えばクロフォード（Ｃｒａｗｆｏｒｄ）による特許文献４のように、画像の２次元フーリエ変換の補間と再投影を用いてアーティファクトを低減する。
【０００７】
クロフォード（Ｃｒａｗｆｏｒｄ）による特許文献５は、逆投影器へ送信される多数の再投影を用い、非コーンビームＣＴ  Ｘ線スキャナ中で「多色収差」について補正するためにデータを元の投影と組み合わせる。
【０００８】
クロフォード（Ｃｒａｗｆｏｒｄ）による特許文献６は、画像の再構成に用いられる再投影データを低減することによって画像処理時間を短縮する方法を記載している。
【０００９】
ゲイヤー（Ｇａｙｅｒ）外による特許文献７は、高減衰対象の範囲を決定することによりアルゴリズム的な関数の複雑さを低減する方法を記載している。
【特許文献１】
米国特許第５，２４３，６６４号明細書
【特許文献２】
米国特許第４，５９０，５５８号明細書
【特許文献３】
米国特許第４，７０９，３３３号明細書
【特許文献４】
米国特許第４，６１６，３１８号明細書
【特許文献５】
米国特許第４，６２６，９９１号明細書
【特許文献６】
米国特許第４，７１４，９９７号明細書
【特許文献７】
米国特許第６，０９４，４６７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の幾つかの実施例は、一貫性のないデータ組から再構成されたＣＴ画像中のアーティファクトを低減させることに関連する。１つの例では、一貫性のないデータ組はＸ線コーンビームによって発生される。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の典型的な実施例では、アーティファクトは一貫性のないＣＴデータから発生されたＣＴが像から高減衰対象を再投影及び再構築することによって再形成される。再形成されたアーティファクトは、再構成されたＣＴ  Ｘ線データの低減衰領域から差し引かれ、アーティファクトが低減された画像を与える。
【００１２】
本発明の典型的な実施例では、高減衰対象の再投影は、走査されている体積画像を通るＸ線のビームの少なくとも１つの実際の方向をシミュレートする。
【００１３】
一般的には、一貫性のないデータ組から画像を再構成するのに適した従来技術で知られている任意のアルゴリズムは本発明で使用されうる。
【００１４】
本発明の典型的な実施例では、高減衰対象の再構成は、元のデータ組に含まれる高減衰対象及びアーティファクトの近似を生じさせる。
【００１５】
データは上述の差し引く処理で使用されるアーティファクトの近似へ変換され、結果として得られる再構成されたＣＴ画像は低いアーティファクトで良い明確性を保つ。
【００１６】
従って、本発明の典型的な実施例によれば、
ＣＴ画像中のアーティファクト低減方法は、
少なくとも１つの第１のＣＴデータ組を与え、
不正確な再構成アルゴリズムを用いて少なくとも１つの第１のデータ画像を再構成し、
低減衰対象とは分離した高減衰対象を有する少なくとも第２の画像を与えるよう少なくとも１つの第１の画像データをセグメンテーションし、
少なくとも１つの第２のデータ組を形成するよう第２の画像を再投影し、
不正確な再構成アルゴリズムを用いて第２のデータ組から第３の画像を再構成し、
第１の画像から少なくとも第３の画像のうち高減衰対象の外側の部分を差し引く。
【００１７】
本発明の実施例では、少なくとも１つの第１のＣＴデータ組は一貫性がない。或いは、少なくとも１つの第１のＣＴデータ組は一貫性がある。或いは、少なくとも１つの第１のＣＴデータ組はコーンビームＸ線ユニットによって生成される。
【００１８】
本発明の実施例では、１つの第１のデータ画像を再構成するときに、コーンビームＸ線データと合う不正確な再構成アルゴリズムを用いる。
【００１９】
本発明の実施例では、少なくとも１つの第１のデータ画像をセグメンテーションするときに、高減衰対象を伴う少なくとも第２の画像を与えるようセグメンテーションする。
【００２０】
本発明の実施例では、第２の画像は少なくとも１つの第２の一貫性のあるデータの組を形成するよう再投影される。或いは、第２の画像は少なくとも１つの第２の一貫性のないデータの組を形成するよう再投影される。
【００２１】
本発明の実施例では、少なくとも１つの第２のデータの組を形成するために第２の画像を再投影するときに、対象を通る元のＸ線の方向に沿って再投影する。
【００２２】
本発明の実施例では、第２のデータ組から第３の画像を再構成するときに、データの再構成に用いた不正確な再構成アルゴリズムを用いる。或いは、第２のデータ組から第３の画像を再構成するときに、コーンビームＸ線データと合う不正確な再構成アルゴリズムを用いる。
【００２３】
本発明の実施例では、第３の画像の少なくともこれらの部分を差し引くとき、第１の画像の低減衰領域に対応する部分のみを差し引く。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、添付の図面を参照して本発明の典型的な非制限的な実施例について説明する。図１は、Ｘ線源１２２が対象１２４を照射するＣＴスキャナシステム１２０の一部を示す図である。本発明の典型的な実施例では、Ｘ線１２２は、対象１２４を通過した後にＸ線検出器１３２によって検出されるコーンビームを生成する。本発明では、第２世代、第３世代、又は第４世代のＣＴシステムが使用されうる。
【００２５】
典型的な実施例では、Ｘ線検出器１３２は、コーンビーム１３０からＸ線ビーム１３６を受信する多数のＸ線ビーム収集点１３４を有する。Ｘ線１３０の各ビーム１３６は対象１２４を通過するにつれて減衰し、各収集点１３４に当たる各Ｘ線ビーム１３６にはばらつきがある。
【００２６】
理想的には、対象１２４は、単一平面上にデータの完全な集合を想定するＲａｄｏｎ法則に従うよう、所与の平面内で多くの角度から照射する。
【００２７】
典型的な実施例では、Ｘ線スキャナ１２０及び検出器１３２は、殆どの再構成された耐性に対して一貫性のないデータ組２１２を発生する。このような殆どの再構成された体積に対する一貫性のないデータ組は、コーンビームＣＴ  Ｘ線を用いて発生されうる。しかしながら、本発明は、幾つかの状況下では、他の手段によって捕捉されるデータの一貫性のない集合を用いて再構成に適用されてもよい。
【００２８】
典型的な実施例では、対象１２４は生物組織である。生物組織１２４は、一般的には、筋肉、皮膚、及び／又は臓器組織からなる軟らかい組織１５２を含む。軟らかい組織１５２は、一般的には対象１２４を通過するＸ線ビーム１３６の低い減衰を示す。
【００２９】
典型的な実施例では、対象１２４は、高いＣＴ数を与える高減衰対象１２８を含む。高減衰対象１２８は骨でありうる。或いは、又はこれに加えて、高減衰対象１２８は、歯の詰め物、永久金属金物、人工インプラント、治癒中に組織を保持する一時的なワイヤといった金属インサートでありうる。低減衰の軟らかい組織１５２が存在するとき、高減衰対象１２８は、一般的にはアーティファクト１５４を生じさせる。
【００３０】
収集点１３４で収集されるビーム１３６は、ＣＴ  Ｘ線プロセッサ１５０へ送られ、ＣＴ  Ｘ線データ２１２へ変換される。
【００３１】
図２は、Ｘ線ＣＴスキャナ１２０からの一貫性のないＣＴデータ２１２を処理し、画像中のアーティファクト１５４を除去するために用いられる、本発明の典型的な実施例によるＣＴ  Ｘ線イメージング再構成方法２１０を示すブロック図である。
【００３２】
コーンビームデータといった一貫性のないＣＴデータ２１２は、例えば再構成され（２２２）、これはＣＴ  Ｘ線データが画像として視覚できるよう処理される処理である。一般的には、再構成２２２は、対象１２４の多くの画像を形成し、各画像はコーンビームデータから対象１２４を通って単一平面を通って得られるＸ線スライスを記録する。画像のうちの少なくとも幾つかは、不正確な再構成アルゴリズムを用いて再構成される。
【００３３】
不正確な再構成システム２２２は、検出器１３２からの一貫性のないデータに対しては適していないアルゴリズムを用いて一貫性のないＣＴデータ２１２を再構成する。これは、一貫性のない再構成されたデータを生成し、これはセグメンテーションされる（２２４）。或いは、又はこれに加えて、不正確な再構成システム２２２は、一貫性のないＣＴデータ２１２の代わりに、一貫性のあるデータが入手可能なデータ体積を再構成するために使用される。
【００３４】
セグメンテーションは、体積が高減衰領域及び低減衰領域へ分離される処理を指す。この分離を達成するための典型的な方法は、各画素の値に対して一定の閾値を用いることである。
【００３５】
対象の識別のための更なる又は他のパラメータは、傾斜識別によるものでありうる。対象識別のための更なる又は他のパラメータは連続性再構成によるものでありうる。画像から分離される識別された高減衰領域を与える他の知られた方法が使用されうる。
【００３６】
セグメンテーションされたデータ組は、高減衰対象として識別される別々の領域を有する。これらの高減衰対象は、画像から分離される。結果として得られる高減衰対象画像は、処理中に生じた高周波数劣化を除去するためにフィルタリングされる（２３２）。高減衰対象は再投影される（２３４）。再投影２３４は、不正確な再構成２２２と同じ又は同様の不正確な再構成方法を用いる。本発明の典型的な実施例では、再投影は、走査されている生物組織１２４中で元のＸ線の実際の方向をシミュレートする３Ｄコーンビーム再投影によって達成される。結果として、高減衰対象によって生ずるＸ線データ２１２の走査読み出し値の近似が得られる。
【００３７】
この再投影された高減衰データは再構成される（２３８）。一般的には、再構成２３８は、これらの高減衰対象が不正確な再構成アルゴリズムを通じて低減衰対象中で形成したアーティファクトと共に高減衰対象の画像を発生するために、２２２におけるものと同じ又は同様のアルゴリズムを使用する。利用可能であれば、一貫性のあるデータ組は一貫性のないＣＴデータ組２１２の代わりに使用されうる。従って、不正確な再構成方法は、一貫性のある又は一貫性のないＣＴデータに対して使用されえ、得られる結果はセグメンテーションされる。
【００３８】
任意に、高減衰対象の再構成された画像中に現れる高周波数アーティファクトは、例えば任意の平滑化（２４８）によって低減される。平滑化されているとされていないとにかかわらず、再構成された画像のアーティファクト部分が決定される（２５０）。このようにして決定されたアーティファクトは、セグメンテーションされた高減衰対象及び低減衰対象を含む一貫性のあるデータ組のセグメンテーション２２４によって発生されたデータ組から、このようなセグメンテーションされたデータ組が一貫性のあるデータから発生されたと一貫性のないデータから発生されたとにかかわらず、差し引かれる。高減衰対象の影響は、以前は低減衰対象を含むとして識別されていた領域から差し引かれる２４４。これは、アーティファクトが低減された画像を発生する。
【００３９】
本発明について、例として与えられ、本発明の範囲を制限することは意図されていない本発明の実施例の非制限的な詳細な説明を用いて説明した。当業者によれば、説明された実施例の変形が得られるであろう。更に、本発明の実施例は幾つかの特徴群を有するものとして説明したが、本発明の幾つかの実施例はより少ない特徴又はより多くの特徴を含むもの、又は、特徴の他の組み合わせを含むものでありうる。更に、「含む」及び「有する」の語又はその変化形は、「含むが必ずしもこれに限られない」ことを意味するものとする。本発明の範囲は、添付の請求の範囲によってのみ制限される。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】生物組織を撮像するコーンビームＣＴシステムを示す図である。
【図２】本発明の典型的な実施例によるコーンビームＣＴ中でアーティファクトを低減するために使用されるシステムを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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