(57)【要約】【課題】ウェーブレット解析により断層撮影画像データセットにおけるノイズリダクション方法を改善する。【解決手段】少なくとも２つの統計学的に無関係な３Ｄボリュームデータセット（Ａ，Ｂ）を、３次元のボリュームデータセットの３つの空間方向において低域フィルタリングおよび高域フィルタリングによりそれぞれ３Ｄウェーブレット変換し、ウェーブレット係数を有するそれぞれ１つの初期データセットを算出し、初期データセットから同じウェーブレット係数の相関係数を求め、初期データセットのウェーブレット係数の求められた相関係数に依存して、少なくとも１つの初期データセットのウェーブレット係数の重み付けによって、新たなウェーブレットデータセットを算出し、新たなウェーブレットデータセットから新たな３Ｄボリュームデータセット（１７）を再変換する。【選択図】図１
2007209756.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの統計学的に無関係な、同じ次元で同じ位置かつ同じ状況の三次元（３Ｄ）ボリュームデータセット（Ａ，Ｂ）を作成し、
少なくとも２つの統計学的に無関係な３Ｄボリュームデータセット（Ａ，Ｂ）を、３次元のボリュームデータセットの３つの空間方向において低域フィルタリング（ＴＰ）および高域フィルタリング（ＨＰ）によりそれぞれ３Ｄウェーブレット変換し、ウェーブレット係数を有するそれぞれ１つの初期データセットを算出し、
初期データセットから同じウェーブレット係数の相関係数を求め、
初期データセットのウェーブレット係数の求められた相関係数に依存して、少なくとも１つの初期データセットのウェーブレット係数の重み付けによって、新たなウェーブレットデータセットを算出し、
最終的に、新たなウェーブレットデータセットから新たな３Ｄボリュームデータセット（１７）を再変換する
ことを特徴とする断層撮影画像の三次元ボリュームデータセットにおけるノイズリダクション方法。
【請求項２】
ウェーブレットデータセットは、もっぱら３つの空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における低域フィルタリング（ＴＰ）により算出されるウェーブレット係数
【数１】
2007209756.tif 000017
の第１のグループを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ウェーブレットデータセットは、３つの空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）のうちの２つの空間方向における２つの低域フィルタリング（ＴＰ）と、残りの第３の空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における１つの高域フィルタリング（ＨＰ）とにより算出されるウェーブレット係数
【数２】
2007209756.tif 000018
の第２のグループを有することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
ウェーブレットデータセットは、３つの空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）のうちの２つの空間方向における２つの高域フィルタリング（ＨＰ）と、残りの第３の空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における１つの低域フィルタリング（ＴＰ）とにより算出されるウェーブレット係数
【数３】
2007209756.tif 000019
の第３のグループを有することを特徴とする請求項１乃至３の１つに記載の方法。
【請求項５】
ウェーブレットデータセットは、もっぱら３つの空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における高域フィルタリング（ＨＰ）により算出されるウェーブレット係数
【数４】
2007209756.tif 000020
の第４のグループを有することを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の方法。
【請求項６】
４つの全てのグループのウェーブレット係数（Ｔ；Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy；Ｄ）に対して、同じ相関関数および／または同じ評価基準を使用することを特徴とする請求項２乃至５の１つに記載の方法。
【請求項７】
少なくとも１つの高域フィルタリングによって得られている３つのグループのウェーブレット係数（Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy；Ｄ）のうちの少なくとも１つのグループのウェーブレット係数に対して、異なる相関関数および／または異なる評価基準を使用することを特徴とする請求項２乃至５の１つに記載の方法。
【請求項８】
新たなウェーブレットデータセットを算出するためのウェーブレット係数の重み付けは、少なくとも１つの高域フィルタリングによって得られている３つの全てのグループのウェーブレット係数（Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy；Ｄ）の中では同じであることを特徴とする請求項２乃至７の１つに記載の方法。
【請求項９】
新たなウェーブレットデータセットを算出するためのウェーブレット係数の重み付けは、少なくとも１つの高域フィルタリングによって得られている少なくとも２つのグループのウェーブレット係数（Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy；Ｄ）に対して異なることを特徴とする請求項２乃至７の１つに記載の方法。
【請求項１０】
新たなウェーブレットデータセットは、少なくとも２つの初期データセットのうちの１つの初期データセットから算出されていることを特徴とする請求項１乃至９の１つに記載の方法。
【請求項１１】
新たなウェーブレットデータセットは、少なくとも２つの初期データセットの組合わせから算出されていることを特徴とする請求項１乃至９の１つに記載の方法。
【請求項１２】
相関関数として、少なくとも第２のグループのウェーブレット係数（Ｇx，Ｇy，Ｇz）に対して、１つの相互相関関数を使用することを特徴とする請求項１乃至１１の１つに記載の方法。
【請求項１３】
第２のグループのウェーブレット係数（Ｇx，Ｇy，Ｇz）に対する相互相関関数として、次の関数を使用する
【数５】
2007209756.tif 000021
（但し、添え字Ａ，Ｂは少なくとも２つの統計学的に無関係な３ＤボリュームデータセットＡ，Ｂに関し、添え字ｊはウェーブレット変換における計算レベルを表す）
ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
相関関数として、少なくとも第３のグループのウェーブレット係数（Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy）に対して、１つの相互相関関数を使用することを特徴とする請求項１乃至１３の１つに記載の方法。
【請求項１５】
第３のグループのウェーブレット係数（Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy）に対する相互相関関数として、次の関数を使用する
【数６】
2007209756.tif 000022
（但し、添え字Ａ，Ｂは少なくとも２つの統計学的に無関係な３ＤボリュームデータセットＡ，Ｂに関し、添え字ｊはウェーブレット変換における計算レベルを表す）
ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
相関関数として、少なくとも第４のグループのウェーブレット係数（Ｄ）に対して、１つの相互相関関数を使用することを特徴とする請求項１乃至１５の１つに記載の方法。
【請求項１７】
第４のグループのウェーブレット係数（Ｄ）に対する相互相関関数として、次の関数を使用する
【数７】
2007209756.tif 000023
（但し、添え字Ａ，Ｂは少なくとも２つの統計学的に無関係な３ＤボリュームデータセットＡ，Ｂに関し、かつ添え字ｊはウェーブレット変換における計算レベルを表し、かつ指数Ｐは選択度を設定するための変数として使用できる）
ことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
３Ｄウェーブレット変換のためにハールウェーブレットを使用することを特徴とする請求項１乃至１７の１つに記載の方法。
【請求項１９】
Ｘ線コンピュータ断層撮影に適用され、それぞれ多数のボクセルからなる少なくとも２つの統計学的に無関係なボリュームデータセット（Ａ，Ｂ）を使用することを特徴とする請求項１乃至１８の１つに記載の方法。
【請求項２０】
Ｘ線コンピュータ断層撮影に適用され、それぞれ多数のスライス画像データセットからなる少なくとも２つの統計学的に無関係なボリュームデータセット（Ａ，Ｂ）を使用し、かつ３Ｄウェーブレット変換をスライス画像に実施することを特徴とする請求項１乃至１８の１つに記載の方法。
【請求項２１】
核磁気共鳴断層撮影のボリュームデータセットに適用されることを特徴とする請求項１乃至１８の１つに記載の方法。
【請求項２２】
陽電子放出断層撮影におけるボリュームデータセットに適用されることを特徴とする請求項１乃至１８の１つに記載の方法。
【請求項２３】
超音波断層撮影におけるボリュームデータセットに適用されることを特徴とする請求項１乃至１８の１つに記載の方法。
【請求項２４】
断層撮影システムの計算ユニット中に組み込まれたメモリ媒体または計算ユニットのためのメモリ媒体において、メモリ媒体に少なくとも１つのコンピュータプログラムまたはプログラムモジュルが記憶され、コンピュータプログラムまたはプログラムモジュルは断層撮影システムの計算ユニットでの実行の際に請求項１乃至２３の１つに記載の方法を実行することを特徴とするメモリ媒体。
【請求項２５】
計算ユニットを備えた断層撮影システムにおいて、断層撮影システムに少なくとも１つのコンピュータプログラムまたはプログラムモジュルが記憶され、コンピュータプログラムまたはプログラムモジュルは断層撮影システムの計算ユニットでの実行の際に請求項１乃至２３の１つに記載の方法を実行することを特徴とする断層撮影システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２つの統計学的に無関係なデータセットをウェーブレット解析し、このデータセットの相関関係を決定し、重み付けされたデータから新規のボリュームデータセットを再構成することによる、断層撮影画像データセットにおけるノイズリダクション方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１から類似のノイズリダクション方法が知られている。２つの統計学的に無関係の、同じ又は空間的に類似の２Ｄスライス画像又は投影から画像レベル中のウェーブレット係数を決定する。ウェーブレット係数の求められた相互相関に基づいて、ウェーブレット係数は相応の重み付けにより新規の画像を算出するために相関していない成分を抑制しながら使用される。この種の画像処理により、確かに大部分のノイズは抑制されるが、実際に存在するノイズと小さな画像構造とをより良好に区別すると望ましい。
【特許文献１】独国特許公開第１０３０５２２１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従って、本発明の課題は、ウェーブレット解析により断層撮影画像データセットにおける改善されたノイズリダクション方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
この課題は独立請求項の特徴部により解決される。本発明の好ましい実施態様は従属請求項に記載されている。
【０００５】
本発明者は、ウェーブレット係数の相関の評価の信頼性が信号対ノイズ比に決定的に依存し、この信号対ノイズ比がウェーブレット係数を計算するために使用されたピクセルの統計により決定されることを認識した。２つの次元において、このためそれぞれのレベル（Ｌw）2中でピクセルが使用される。なお、Ｌwは１つのウェーブレットに所属する一次元フィルタの長さである。短いウェーブレット、例えばハールウェーブレットの場合には、従って、解析は非常に少ないピクセル（つまりハールをベースにする場合には４つ）に基づいている。従って、ノイズが比較的高い確率で実際の構造として解釈され、よって新しくリフォーマッティング（ｒｅｆｏｒｍａｔｔｉｎｇ）された画像内に維持されてしまう危険性が生じる。このことは、一方では最大可能なノイズリダクションを低下させ、他方では係数をより強く重み付けすると誤って維持されたノイズが明らかに現れ、かつフィルタリングされた画像材料の品質を低下させてしまう。
【０００６】
従って、本発明者は、ウェーブレット解析を、画像データセットの１つのレベルだけで行うのではなく、３つの全ての空間方向を有する測定された全ボリュームにまで拡張することを提案する。このことは、３つの全ての空間方向においてほぼ等方向分解能を示す３Ｄボリュームデータセットを再構成する近代的なコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムでは、特に簡単でかつ有効である。従って、統計は１つのレベルにおいて２つの空間方向に応じて利用できるだけでなく、３つの相互に無関係の空間方向においても利用できる。分解能に使用された第３の次元が第３の次元に対して垂直のスライス面にある観察された３Ｄボリュームデータセットの分解能がより高くなればなるほど、つまり分解能がより等方的であればあるほど、この第３の次元における情報はより良好でかつ統計学的により有意に利用できる。ＣＴ画像データセットの場合には、第３の次元はｚ軸方向つまりシステム軸線方向に相当する。それにより、相関算出に使用されたピクセルの数を（Ｌw）3に高め、真の相関と偶然の相関との差異をＬw倍改善する。
【０００７】
三次元のウェーブレット解析は、４つのグループに分割することができる次の係数を有する。グループ分割の際に、細分化基準として一次元の高域フィルタリングもしくは低域フィルタリングの数がそれぞれのウェーブレットを求める時に使用される。
【０００８】
「低域成分」といわれる第１グループ：
【数８】
2007209756.tif 000003
一次元の「方向微分係数」といわれる第２グループ：
【数９】
2007209756.tif 000004
「平面−対角成分」といわれる第３グループ：
【数１０】
2007209756.tif 000005
「空間−対角成分」といわれる第４グループ：
【数１１】
2007209756.tif 000006
ＴＰはウェーブレット変換に所属する一次元の低域フィルタを表し、ＨＰはウェーブレット変換に所属する一次元の高域フィルタを表し、これらの添え字はそれぞれ高域フィルタリングのフィルタ方向を表す。こうしてウェーブレット係数Ｔ，Ｇx，Ｇy，Ｇz，Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy，Ｄが生じる。
【０００９】
第２から第４グループのこの３つの微分成分は、ウェーブレット算出のそれぞれのレベルの周波数帯域におけるエッジおよびノイズに関する情報を有する。相関解析は、特に好ましくは、多様な成分に分けて行うことができ、次いでこの関与したウェーブレット係数の重み付けのために実施することができる。
【００１０】
この一次項つまり方向微分係数Ｇx，Ｇy，Ｇzから、レベルｊにおいて例えば次に正規化された相互相関関数ｇjを算出することができる。
【数１２】
2007209756.tif 000007
ｇjに依存して、引き続きウェーブレット係数Ｇx..,j，Ｇy..,j，Ｇy..jをノイズリダクションのために重み付けすることができる。これは最も簡単な場合に閾値に基づいて行うことができる。つまり、ｇj＜Ｃgを示す全てのウェーブレット係数Ｇ..,jは、ゼロに設定されかつ従って再変換（ウェーブレット合成）においてもはや考慮されない。ｇjの直接的な使用もしくはｇjの累数の直接的な使用は、ウェーブレット係数Ｇx..,j，Ｇy..,j，Ｇy..,jの関与のための重み付けとして特に好ましい。
【００１１】
二次成分つまり平面対角成分Ｆyz，Ｆxz，Ｆxyは、ウェーブレット係数Ｇ...,jと同様に取り扱うことができる。つまり、この大きさｆiは、相関の評価および係数Ｆ...,jの重み付けに使用される。
【数１３】
2007209756.tif 000008
【００１２】
この対角項は例えば次の相互相関関数ｄjと共に使用することができる。
【数１４】
2007209756.tif 000009
なお、指数Ｐは選択度を設定するための変数として使用することができる。
【００１３】
好ましい実際の変換において、上記の方法はリアルタイムで進行させることができる。このために、断層撮影ボリュームデータの構築中にオンラインでデータを高域フィルタ処理および低域フィルタ処理しなければならない。ＣＴの場合にこのボリュームデータはスキャン進行に応じてｚ軸つまりシステム軸線に沿って再構成されかつ３Ｄウェーブレット変換のためにスキャン方向にあるデータも必要であるので、スキャンとウェーブレット変換との間で特定の先行撮影を行わなければならず、その結果、３Ｄウェーブレット変換はスキャンおよび再構成に対して幾つかの断層分遅れて進行する。このための可能な処理方法は後記の図２との関連で記載されている。
【００１４】
上記の基本思想に応じて、本発明者は、
少なくとも２つの統計学的に無関係な、同じ次元で同じ位置かつ同じ状況の三次元（３Ｄ）ボリュームデータセット（Ａ，Ｂ）を作成し、
少なくとも２つの統計学的に無関係な３Ｄボリュームデータセット（Ａ，Ｂ）を、３次元のボリュームデータセットの３つの空間方向において低域フィルタリング（ＴＰ）および高域フィルタリング（ＨＰ）によりそれぞれ３Ｄウェーブレット変換し、ウェーブレット係数を有するそれぞれ１つの初期データセットを算出し、
初期データセットから同じウェーブレット係数の相関係数を求め、
初期データセットのウェーブレット係数の求められた相関係数に依存して、少なくとも１つの初期データセットのウェーブレット係数の重み付けによって、新たなウェーブレットデータセットを算出し、
最終的に、新たなウェーブレットデータセットから新たな３Ｄボリュームデータセットを再変換する
ことを特徴とする断層撮影画像の三次元ボリュームデータセットにおけるノイズリダクション方法を提案する。
【００１５】
この方法により、従来技術と比較して、相関の決定を行うために更なる次元において付加的な情報が利用可能となり、かつこの相関の決定は相応により確実となる。統計学的に無関係なボリュームデータセットを得るための多様な可能性に関して、例えば公開前の独国特許出願第１０２００５０１２６５４．５号明細書が参照される。
【００１６】
好ましくは、ウェーブレットデータセットはグループ化することができるため、もっぱら３つの空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における低域フィルタリング（ＴＰ）によって算出されるウェーブレット係数の第１のグループが存在し、次の式が適用される。
【数１５】
2007209756.tif 000010
補足的に指摘すると、このグループＴのウェーブレット係数は常に中間画像として機能し、かつ次の計算レベルにおいてさらに分解される。つまり各計算レベル（レベル）ｊにおいて、少なくとも１つの高域フィルタリングを含むウェーブレット係数の成分だけが重み付けされる。
【００１７】
ウェーブレットデータセットは、３つの空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）のうちの２つの空間方向における２つの低域フィルタリング（ＴＰ）と、それぞれ残りの第３の空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における１つの高域フィルタリング（ＨＰ）とにより算出されるウェーブレット係数の第２のグループをも含むことができ、次の式が適用される。
【数１６】
2007209756.tif 000011
【００１８】
さらに、ウェーブレットデータセットは、３つの空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）のうちの２つの空間方向における２つの高域フィルタリング（ＨＰ）と、それぞれ残りの第３の空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における１つの低域フィルタリング（ＴＰ）とにより算出されるウェーブレット係数の第３のグループを含むことができ、次の式が適用される。
【数１７】
2007209756.tif 000012
【００１９】
最後に、ウェーブレットデータセットは、もっぱら第３の空間方向（ｘ，ｙ，ｚ）における高域フィルタリング（ＨＰ）により算出されるウェーブレット係数の第４のグループを含むことができ、次の式が適用される。
【数１８】
2007209756.tif 000013
【００２０】
一方で、ウェーブレット係数の全てのグループに対して、例えばウェーブレット係数Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy；Ｄの３つのグループに対して簡素化して、同じ相関関数および／または同じ評価基準を使用することができる。
【００２１】
３つのグループのウェーブレット係数Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy；Ｄのうちの少なくとも１つのグループのウェーブレット係数に対して異なる相関関数および／または異なる評価基準を使用する場合に、よりフレキシブルな変形例においておよびそれぞれの実状に容易に整合可能である。特に、２つのグループのウェーブレット係数Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxyの評価を、ウェーブレット係数Ｄのグループとは異なるようにすることができる。
【００２２】
簡単に、新たなウェーブレットデータセットを算出するために、ウェーブレット係数の重み付けを、４つの全てのグループのウェーブレット係数Ｔ；Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy；Ｄ内で同じにすることも可能である。
【００２３】
新たなウェーブレットデータセットを算出するために、ウェーブレット係数の重み付けを、少なくとも２つのグループのウェーブレット係数Ｔ；Ｇx，Ｇy，Ｇz；Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy，Ｄに対して異なるようにするフレキシブルな変形例は有利である。
【００２４】
さらに、新たなウェーブレットデータセットは少なくとも２つの初期データセットのうちの正確に１つの初期データセットから又は少なくとも２つの初期データセットの組合わせから算出することができる。
【００２５】
本発明による方法の特別な変形例において、相関関数として、少なくとも第２のグループのウェーブレット係数（Ｇx，Ｇy，Ｇz）に対して、１つの相互相関関数を使用することができる。この場合、例えば第２のグループのウェーブレット係数（Ｇx，Ｇy，Ｇz）に対して、次の関数が適している。
【数１９】
2007209756.tif 000014
なお、添え字Ａ，Ｂは少なくとも２つの統計学的に無関係な３ＤボリュームデータセットＡ，Ｂに関し、かつ添え字ｊはウェーブレット変換における計算レベルを表す。
【００２６】
同様に、相関関数として、少なくとも第３のグループのウェーブレット係数（Ｆyz，Ｆxz，Ｆxy）に対して、１つの相互相関関数を使用することができる。この場合、例えば、次の関数が適している。
【数２０】
2007209756.tif 000015
なお、添え字ＡおよびＢは少なくとも２つの統計学的に無関係な３ＤボリュームデータセットＡおよびＢに関し、かつ添え字ｊはウェーブレット変換における計算レベルを表す。
【００２７】
最後に、相関関数として、少なくとも第４のグループのウェーブレット係数（Ｄ）に対して、１つの相互相関関数を使用することができ、その場合、特に次の関数が適している。
【数２１】
2007209756.tif 000016
同様に、添え字Ａ，Ｂは少なくとも２つの統計学的に無関係な３ＤボリュームデータセットＡ，Ｂに関し、添え字ｊはウェーブレット変換における計算レベルを表し、かつ指数Ｐは変数として選択度を設定するために使用することができる。統計学的に無関係なボリュームデータセットの例として、一方で偶数の投影値または他方で奇数の投影値から再構成されたボリュームデータセットを挙げることができる。同様に、統計学的に無関係なボリュームデータセットは、角度をずらした異なる焦点−検出器の組合せから得ることもできる。他には、例えば、跳躍焦点（ジャンプフォーカス）システムの場合に、異なる跳躍焦点位置の投影はそれぞれ統計学的に無関係な投影にまとめられ、かつその投影からそれぞれ統計学的に無関係なボリュームデータセットを算出することが可能である。
【００２８】
３Ｄウェーブレット変換のためのオンライン処理には、特にハールウェーブレットが簡単な構造に基づいて適している。もちろん、他の変換も可能であることが指摘される。例えばスプラインウェーブレット又はドベシィウェーブレットを使用することができる。
【００２９】
上記の方法は、好ましくはＸ線コンピュータ断層撮影の範囲内に適用することができ、それぞれ多数のボクセルからなる少なくとも２つの統計学的に無関係なボリュームデータセットＡ，Ｂが使用される。
【００３０】
代替的に、この方法はＸ線コンピュータ断層撮影に適用することができ、それぞれ多数のスライス画像データセットからなる少なくとも２つの統計学的に無関係なデータセットＡ，Ｂが使用され、３Ｄウェーブレット変換がスライス画像に包括的に実施される。
【００３１】
ＣＴの範囲内で本発明による方法を使用することに関して、この方法が一方で一定の適用された放射線量で画像品質を改善するために又は画像品質を維持しながら放射線量を減少させるために利用できることを指摘することができる。同様のことが、イオン化された放射線の適用下で陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）又はその他の断層撮影の範囲内での使用にも適用される。
【００３２】
さらに、本発明のノイズリダクション方法をＮＭＲ断層撮影（ＮＭＲ＝核磁気共鳴）又は超音波断層撮影からのボリュームデータセットに転用することも、画像品質の改善のための本発明の範囲内にある。
【００３３】
本発明には、断層撮影システムの計算ユニット中に組み込まれているか又は断層撮影システムの計算ユニット用に決定されかつ少なくとも１つのコンピュータプログラムまたはプログラムモジュルを有し、コンピュータプログラム／プログラムモジュールが稼働時に断層撮影システムの計算ユニットで本発明の方法を実行するメモリ媒体も属している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
次に、本発明を、図１〜４によるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像表示の具体的な実施例を用いて詳細に説明する。図には本発明の理解のために必要な特徴だけが示されている。なお次の符号が使用されている。１：コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、２：第１のＸ線管、３：第１の多列検出器、４：第２のＸ線管、５：第２の多列検出器、６：ガントリハウジング、７：患者、８：患者寝台、９：システム軸線、１０：計算ユニットおよび制御ユニット、１１：内部メモリ、１２：ボリュームデータセット、１３．１，１３．２：統計学的に無関係なボリュームデータセット、１４．１，１４．２：ウェーブレット変換、１５：ノイズ抑制、１６：ウェーブレット係数の相関的に関係する重み付け、１７：新たなボリュームデータセット、１８：本発明による方法、Ｐｒｇ1−Ｐｒｇn：コンピュータプログラム、Ａ，Ｂ：統計学的に無関係なボリュームデータセット、ｊ：計算レベル、ｊmax：計算レベルの最大数、Ｌw：一次元フィルタの長さ、Ｐ：投影、Ｐ’，Ｐ”：統計学的に無関係な部分投影、Ｓ：ビームデータセット、Ｓ’，Ｓ”統計学的に無関係なビームデータセット、Ｓ1〜Ｓj：投影のビーム、Ｓ1〜Ｓk：第１のボリューム要素のビーム、α1〜αn：投影角。
【００３５】
図１には、例示されたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１が模式的に示され、このＣＴシステム１の計算ユニット１０中でプログラムＰｒｇxの実施により本発明によるノイズリダクション方法がＣＴスライス画像表示に適用される。
【００３６】
ＣＴシステム１は、ここで具体的に示されている事例ではガントリハウジング６を有し、ガントリハウジング６中で図示されていないガントリにＸ線管２と多列検出器３とが固定されている。運転時にはＸ線管２と検出器３とはシステム軸線９を中心として回転し、一方患者７はシステム軸線９に沿って走行可能な患者寝台８を用いてＸ線管２と検出器３との間のスキャン領域を通って送り込まれる。患者に対して相対的にこのようにスパイラル走査が実施される。選択的に、複数のＸ線管−検出器組合せを走査に使用することもできる。このように第２のＸ線管−検出器組合せは、第２のＸ線管４と第２の多列検出器５とにより破線で表示されている。第２のＸ線管−検出器組合せにより極めて簡単に第２の統計学的に無関係のボリュームデータセットが作成され、ボリュームデータセットは量子ノイズに関してだけ統計学的に無関係であることがわかる。
【００３７】
ＣＴシステムの制御、およびノイズリダクションによる画像処理を含めた画像再構成は計算ユニット１０により行われ、計算ユニット１０は内部メモリ１１にコンピュータプログラムＰｒｇ1−Ｐｒｇnを有し、コンピュータプログラムＰｒｇ1−Ｐｒｇnは移動可能な記憶媒体で転送することもできる。コンピュータプログラムＰｒｇ1−Ｐｒｇnは、ＣＴコンピュータのその他の通常の作業の他に、画像処理時の本発明によるノイズリダクション方法も実行する。
【００３８】
図１の模式的な図において、点線の枠１８中に本発明によるノイズリダクションの変法が示されている。これに従って、まず、コンピュータプログラムを用いて患者７のボリュームデータセット１２を再構成する。ボリュームデータセット１２から、同じスライス面（切断面）に関して２つの統計学的に無関係なボリュームデータセット１３．１，１３．２を抽出し、引き続いてこれらの２つの統計学的に無関係なボリュームデータセット１３．１，１３．２がそれぞれ３Ｄウェーブレット変換１４．１，１４．２を受ける。ここで、ステップ１５において計算されたウェーブレット係数に関して相互相関係数が計算される。引き続き、ステップ１６でウェーブレット係数の求められた相関に基づいて、新しいボリュームデータセットのリフォーマッティングの際にウェーブレット係数の相関に関係する重み付けが実施される。この場合、両ボリュームデータセットＡ，Ｂのうちの一方のボリュームデータセットの重み付けされたウェーブレット係数だけを、又は両画像データセットＡ，Ｂの重み付けされたウェーブレット係数の組合わせを使用することができる。
【００３９】
このようにして、量子ノイズを除去された新しいボリュームデータセット１７が生じ、新しいボリュームデータセット１７はオペレータによって評価されるために計算ユニット１０のディスプレーに表示することができるか又は医者による更なる評価のために外部コンピュータに、データ記録媒体に又は印刷物で伝達することもできる。
【００４０】
上記の方法がリアルタイムで進行する場合には、断層撮影のボリュームデータの構築中にオンラインでそのデータを高域フィルタ又は低域フィルタ処理しなければならない。ボリュームデータはスキャン進行に応じてｚ軸つまりシステム軸線９に沿って再構成され、かつ３Ｄウェーブレット変換のためにスキャン方向に置かれたデータも必要であるために、スキャンとウェーブレット変換との間で特定の先行撮影が行われなければならず、その結果、３Ｄウェーブレット変換はスキャンと再構築とに対して幾つかの断層分ずらして進行する。このような状況は図２に示されており、これは計算レベル０〜ｊ（ここでは例示的にｊ＝３）を用いたｚ軸方向でのウェーブレット解析を模式的に示す。
【００４１】
選択されたｘｙ平面においてウェーブレット係数をレベルｊで計算するために、２j＋（２j−１）（ＬW−２）のアキシャル断層を必要とする。
【００４２】
これは内部２j断層のフィルタリングを可能にする。従って、（２j−１）（ＬW−２）／２分の画像の先行取得が必要である。中央の２j断層のフィルタリングにより更なる２jアキシャル画像に関する待機が必要であり、次にまた内部２j断層がフィルタリングされる。これは、全てのデータまで反復的に続いて処理される。
【００４３】
実際には、ウェーブレット変換のレベルを上向きでｊmaxにより限定すると好ましい。というのは、低い計算レベルにある有意なノイズ成分は高周波帯域に見られるためである。同時に、これは処理速度にも有利に影響する。従って、ノイズリダクションは、好ましくはブロック的に２jmax断層に対して行うことができ、それぞれ対応する統計学的に無関係なボリュームデータの（２jmax−１）（ＬW−２）／２断層は先行画像として利用可能でなければならない。更なるそれぞれの２jmax一次断層の後に次のブロックのフィルタリングを行うことができる。
【００４４】
次に、さらに統計学的に無関係なボリュームデータセットを獲得するためのいくつかの変形例を示すが、変形例は完全性を要求されない。無関係なボリュームデータセットを計算するための既存の検出器データを分割する変形例は図３に模式的に示されている。ここでは、平行ビームＳ1〜Ｓjの複数の検出器データからなる１つの投影Ｐが２つの完全な部分投影Ｐ’，Ｐ”とにどのように分割されるかが示されている。奇数の添え字を有するビームから由来するデータが投影Ｐ’に分類され、偶数の添え字を有するビームからなるデータが完全な部分投影Ｐ”に分類される。この方法は、使用された全ての投影角α1〜αnに対して実施されるため、投影およびこの投影から算出されたスライス画像から引き続き統計学的に無関係なボリュームデータセットＡ，Ｂを再構成することができる。このボリュームデータセットＡ，Ｂに関して、本発明によるノイズリダクション方法１５が適用され、かつノイズリダクションされた完成したボリュームデータセット１７が再変換される。
【００４５】
図４は、ボクセルによる再構成への本発明による方法の適用を例示的に示す。この図にはビームＳ1〜Ｓkが示され、ビームＳ1〜Ｓkはそれぞれ共通のボクセルＶを通過しかつ１８０゜半回転に相当する。ボクセルごとの再構成の場合には、公知のように、多数のこのようなビームセットから、検査対象物の個々のボクセル値を再構成し、かつボリュームデータセットを作成する。
【００４６】
本発明による方法のために、図４に模式的に示したように、１つのボクセルＶの各ビームセットＳ、より正確には各ビームセットＳにより生じる検出器データセットを、ビームセットＳ’，Ｓ”に相当する完全な部分データセットに分割することにより、無関係なボリュームデータセットＡ，Ｂを作成することができる。この完全な部分検出器データセットの合計から、次にボクセルによるボリュームデータセットＡ，Ｂが算出される。この統計学的に無関係なボリュームデータセットは、本発明によるノイズリダクション方法を受け、引き続きノイズ除去されたボリュームデータセット１７が作成される。
【００４７】
上記の実施例は、唯一の焦点−検出器の組合せにより求められたＣＴデータセットにも適用することができる。少なくとも２つの焦点−検出器の組合せ又は少なくとも２つの跳躍焦点位置を有する跳躍焦点（ジャンプフォーカス）を使用する場合には、それぞれ互いに無関係に求められたデータセットを同じようにさらに処理することができる。
【００４８】
補足的に指摘するに、本発明による方法は、検査システムに直接に接続された計算ユニットで実行できると共に、独立して別個のユニットでも実行することができる。
【００４９】
前述の本発明の特徴は、本発明の範囲を超えることなしに、それぞれ記載された組合わせにおいてだけではなく、他の組合わせにおいても又は単独でも使用可能であると解釈される。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】模式化されたプロセス図を有するＣＴシステムを表す図
【図２】ウェーブレット変換の基本原理図を表す図
【図３】１つの平行投影を２つの完全な部分平行投影に分割する様子を示す図
【図４】本発明による方法に従ったボクセル走査の分割を示す図
【符号の説明】
【００５１】
１        ＣＴシステム
２        第１のＸ線管
３        第１の多列検出器
４        第２のＸ線管
５        第２の多列検出器
６        ガントリハウジング
７        患者
８        患者寝台
９        システム軸線
１０        計算ユニットおよび制御ユニット
１１        内部メモリ
１２        ボリュームデータセット
１３．１，１３．２    統計学的に無関係なボリュームデータセット
１４．１，１４．２    ウェーブレット変換
１５        ノイズリダクション
１６        ウェーブレット係数の相関的に関係する重み付け
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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