(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＴ数として表されたもとの像データの縁を強化するシステム（１０）であって、
前記ＣＴ数を用いてマスク（５６）を発生するように構成されており、
該マスク（５６）を発生するように前記システムは、
ＣＴ数に該ＣＴ数の値に基づく所定の分類を割り当てることにより分類マップ（６４）を発生し、
もとの像データ（６０）をフィルタにかけて低域フィルタ処理された像データを発生し、該低域フィルタ処理されたデータを前記もとの像データから減算することにより差分像データ（６２）を発生するように構成されており、
前記マスク及び前記ＣＴ数を利用して縁を強化した像（５８）が発生し、
前記もとの像データを強化するシステム（１０）は、前記マスクを発生するために、前記ＣＴ数の分類を用いて前記差分像データに倍率をかけるように構成されていることを特徴とするもとの像データを強化するシステム（１０）。
【請求項２】
ＣＴ数として表されたもとの像データの縁を強化するシステム（１０）であって、
前記ＣＴ数を用いてマスク（５６）を発生するように構成されており、
該マスク（５６）を発生するように前記システムは、
ＣＴ数に該ＣＴ数の値に基づく所定の分類を割り当てることにより分類マップ（６４）を発生し、
もとの像データ（６０）をフィルタにかけて低域フィルタ処理された像データを発生し、該低域フィルタ処理されたデータを前記もとの像データから減算することにより差分像データ（６２）を発生するように構成されており、
前記マスク及び前記ＣＴ数を利用して縁を強化した像（５８）が発生し、
前記もとの像データを強化するシステム（１０）は、前記ＣＴ数を前記所定の分類に割り当てるために、相異なる像領域に対する閾値を設定し、特定のＣＴ数が像領域に対する特定の閾値基準を満たす場合には、該特定のＣＴ数を該像領域の一員として分類し、特定のＣＴ数が像領域に対する閾値基準を満たさない場合には、ファジィ論理関数を利用して、該ＣＴ数に対する所属等級を決定するように構成されていることを特徴とするもとの像データを強化するシステム（１０）。
【請求項３】
縁を強化した像を発生するために、前記もとの像データ（６０）に、前記マスクのデータを加算するように構成されている請求項１又は２に記載のもとの像データを強化するシステム（１０）。
【請求項４】
縁を強化した像を発生するために、前記もとの像データを平滑して平滑化された像データを発生し、該平滑化された像データに前記マスクのデータを加算するように構成されている請求項１又は２に記載のもとの像データを強化するシステム（１０）。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、全般的には計算機式断層写真（ＣＴ）作像に関し、更に具体的に言えば、強化マスク方式及び縁（エッジ）の強化方式を用いることにより、画質を改善することに関する。
【０００２】
【従来の技術】
少なくとも１つの公知の構成のＣＴシステムでは、Ｘ線源がファン（扇形）ビームを投射し、このビームは、一般的に「作像平面」と呼ばれる直交座標系のＸ−Ｙ平面内にあるようにコリメートされる。Ｘ線ビームは患者のような作像しようとする物体を通過する。このビームは、物体によって減衰させられた後に、放射線検出器の配列に入射する。検出器配列が受け取った減衰したビーム放射線の強度は、物体によるＸ線ビームの減衰に関係する。配列の各々の検出器素子は、検出器の位置におけるビームの減衰量の測定値である別々の電気信号を発生する。すべての検出器からの減衰測定値を別々に収集して、透過輪郭を形成する。
【０００３】
公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器配列が、作像平面内でガントリと共に、作像しようとする物体の回りを回転し、このため、Ｘ線ビームが物体と交差する角度は絶えず変化する。１つのガントリ角度における一群のＸ線減衰測定値、即ち投影データが「ビュー」と呼ばれる。物体の「走査」は、Ｘ線源及び検出器が１回転する間における相異なるガントリ角度で求めた一組のビューで構成されている。軸方向走査では、投影データを処理して、物体を通るように切った２次元スライスに対応する像を構成している。
【０００４】
一組の投影データから像を再構成する１つの方法が、この分野では、フィルタ式逆投影方式と呼ばれている。この方法は、走査からの減衰測定値を「ＣＴ数」又は「ハウンズフィールド単位」と呼ばれる整数に変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示装置で対応する画素の輝度を制御する。
多重スライスに必要な合計走査時間を短縮するために、「螺旋」走査（「ヘリカル」スキャン）を実施することができる。「螺旋」走査を実施するためには、所定数のスライスに対するデータを収集する間に、ガントリの回転と同期して患者をｚ軸方向に移動させる。このようなシステムは、ファン・ビームの螺旋走査から１つの螺旋（ヘリックス）を発生する。ファン・ビームによって写像された螺旋が投影データを発生し、この投影データから各々の所定のスライスの像を再構成することができる。螺旋走査は、走査時間を短縮することに加えて、コントラストの制御が一層良くなること、任意の位置における像の再構成が改善されること、並びに一層良い３次元像が得られることというようなその他の利点をもたらす。
【０００５】
内耳道（ＩＡＣ）構造の像の品質を高める努力が払われている。ＩＡＣ構造の場合に最も重要な画質の問題は、ＩＡＣ構造の「鮮明度（シャープネス）」が欠けること、並びに人間の解剖学的な構造をぼかす過度のエイリアシングのアーティファクトがあることである。第３世代スキャナでは、検出器及びＸ線焦点スポットの応答を正方波形としてモデル化すると、エイリアシングのアーティファクトを除去するためには、検出器セルの幅以内に２つのサンプルが必要であることを示すことができる。
【０００６】
ある公知の第３世代スキャナでは、このようなサンプルを求めることができない。他の公知のスキャナは、十分なサンプルを得るために、Ｘ線の焦点スポットの揺動（ウォブリング）を用いている。焦点スポットの揺動を用いるときに、管の設計の複雑さ、管の信頼性、検出器の時間応答及び資源の衝撃の心配が生ずる。
【０００７】
更に他の公知のスキャナは、エイリアシングのアーティファクトを減少させるために、検出器４分の１のオフセットを用いている。具体的に言うと、システムのアイソセンタ（等中心）と検出器の中心とを検出器セルの４分の１だけ離すように整合させることにより、２π個のビューの投影データを収集するときに、検出器の中心の近くでインタリーブ形のサンプルが得られる。しかしながら、検出器４分の１のオフセットは、データのインタリーブが検出器の中心で完全に近くなるだけであって、検出器の中心から離れた位置では、サンプリング・パターンが完全なインタリーブにならないという点で制約がある。従って、検出器４分の１オフセットは一般的には、アイソセンタの近くにおけるエイリアシングのアーティファクトを除去するのに有効なだけである。
【０００８】
エイリアシングのアーティファクトを除去する又は減少させることに加えて、像の「鮮明度」を高めることが一般的に望ましい。像の縁を強調するというような像の強化方式が知られている。しかしながら、このような方式は、「鮮明度」を高めるが、像の雑音及びエイリアシングのアーティファクトをも増加させる傾向がある。その結果、公知の像鮮明度強化方式は、全体的な画質を低下させることがある。
【０００９】
特にＩＡＣ像では、高いレベルの像の鮮明度及び低いレベルのエイリアシングのアーティファクトが望まれる。全体的な画質を低下させずに、像の鮮明度を高めると共に、エイリアシングのアーティファクトのレベルを低下させることが望ましい。
【００１０】
【発明の要約】
上述の及びその他の目的が、一実施例では、ＩＡＣ構造に対する像の「鮮明度」を高めながら、像の雑音及びエイリアシングのアーティファクトを減少させるために強化マスクを利用しているシステムによって達成することができる。特に、本発明の一実施例では、一旦ＣＴ数がある像に対して発生されたときに、各々のＣＴ数を、「骨」領域、「空気」領域及び「軟組織」領域のようなある領域又は種類（クラス）に割り当てることにより、分類マップがＣＴ数に対して発生される。もと（オリジナル）の像データを低域フィルタ作用にかけ、低域フィルタ処理をした像データをもとの像データから減算することにより、差分像も発生される。勿論、もとの像データも保存される。
【００１１】
その後、ＣＴ分類マップ及び差分像データを用いて、強化マスクが発生される。特に、ＣＴ数の分類に基づいて、差分像内のあるデータが抑圧される。例えば、軟組織領域では、差分像内のＣＴ数は大体ゼロに設定される。他のすべての領域、例えば骨領域及び空気領域では、差分像内のＣＴ数は保存される。
軟組織領域に対しては平滑化された像データを有しており、骨−空気領域ではもとの像データを有している組み合わせ像データ集合（セット）が発生される。その後、強化マスクが組み合わせ像データ集合に加えられる。その結果、強化マスクは骨領域及び空気領域に対するもとの像データに加えられ、強化マスクは軟組織領域に対する平滑化された像データに加えられる。
【００１２】
上に述べた像強化アリゴリズムを用いると、像の鮮明度を高めながら、像の雑音及びエイリアシングのアーティファクトが減少する。更に、全体的な画質は低下しない。
【００１３】
【実施例】
図１及び図２について説明すると、計算機式断層写真（ＣＴ）作像システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナの代表であるガントリ１２を有していることが示されている。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の反対側にある検出器配列１８に向かって投射する。検出器配列１８は、検出器素子２０によって形成されており、これらの素子は一緒になって、医療上の患者２２を通過する投射されたＸ線を感知する。各々の検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度、従って、患者２２を通過したときのビームの減衰を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影データを収集するための走査の間に、ガントリ１２及びその上に装着された部品は、回転中心２４の回りを回転する。
【００１４】
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によって制御される。制御機構２６は、Ｘ線源１４に電力及びタイミング信号を供給するＸ線制御装置２８と、ガントリ１２の回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御装置３０とを含んでいる。制御機構２６に設けられたデータ収集システム（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、このデータをこの後の処理のためにディジタル信号に変換する。像再構成装置３４が、ＤＡＳ３２からのサンプリングされてディジタル化されたＸ線データを受け取って、高速の像再構成を実行する。再構成された像は計算機３６に対する入力として印加され、計算機３６は、像を大容量記憶装置３８に記憶する。再構成された像は、データ配列として記憶されていることが好ましい。
【００１５】
計算機３６は又、キーボードを有しているコンソール４０を介して、オペレータからの指令及び走査パラメータを受け取る。関連した陰極線管表示装置４２は、オペレータが再構成された像及び計算機３６からのその他のデータを観察することができるようにする。オペレータから供給された指令及びパラメータを計算機３６で用いて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に対する制御信号及び情報を供給する。更に、計算機３６は、ガントリ１２内で患者２２を位置決めするために電動式テーブル４６を制御するテーブル・モータ制御装置４４を作動させる。具体的に言うと、テーブル４６は、ガントリ開口４８内で患者２２の一部を動かす。
【００１６】
以下の像の強化について説明では、特にＩＡＣ構造の像を強化する場合に触れることがある。しかしながら、この像強化アルゴリズムは、ＩＡＣ構造のみに関連して実施される場合に制限されるものではなく、その他の構造の像の強化にも用いることができる。更に、この像強化アルゴリズムは計算機３６で実施され、例えば、大容量記憶装置３８に記憶された像データを処理することを承知されたい。この代わりに、像強化アルゴリズムを像再構成装置３４で実施して、像を強化したデータを計算機３６に供給してもよい。勿論、この他の構成も可能である。
【００１７】
図３について説明すると、前に述べたように、ＣＴ走査５０を実施するときに、検出器素子２０からのデータが得られる。このようなデータは一般的に、この分野では投影データ５２と呼ばれる。次に、高速の像再構成を実施して、像データ５４を発生する。像の再構成について言うと、多くの像再構成アルゴリズムが現在商業的に入手可能なＣＴ装置で実施されており、本発明の像強化アルゴリズムは、このような多くの再構成アルゴリズムに関連して実施することができる。
【００１８】
本発明の像強化アルゴリズムを実施するときに、低いレベルのアーティファクトを有する鮮明な像を表すもとの像データを利用することが望ましい。このような像データを発生する１つの像再構成アルゴリズムは一般的に、骨アルゴリズムと呼ばれており、ウィスコンシン州ミルウォーキのゼネラル・エレクトリック・カンパニイから商業的に入手可能な第３世代ＣＴシステムで現在実施されている。このようなシステムでは、投影データを予め処理し、フィルタにかけ、その後、逆投影する。フィルタにかける工程において、フィルタの核のカットオフ周波数を修正して、最終的な再構成像を一層滑らかに又は鮮明にすることができる。更に、１つのファン・ビームに対するナイキストのサンプリング周波数がＮy であり、骨アルゴリズム・フィルタのカットオフ周波数は１．８Ｎy である。フィルタの核の形状を修正して、中間周波数成分を強め、像を更に鮮明にすることができる。前に説明したように、本発明は、骨アルゴリズムのような像再構成アルゴリズムを対象とするものではない。そうではなく、本発明の像強化システム及びアルゴリズムは、このような像再構成アルゴリズムに関連して用いることができる。
【００１９】
図３に戻って説明すると、もとの像データ５４を発生した後に、強化マスク５６が発生される。このような強化マスクの発生を後で更に詳しく説明する。強化マスクは大域縁（エッジ）強化５８を実施するときに利用されるが、この強化５８も後で更に詳しく説明する。
図４について説明すると、強化マスクを発生するために、参照番号６０の所でもとの像データが低域フィルタ作用にかけられて、平滑化された像データを発生する。低域フィルタは、例えばボックスカー平滑化フィルタであってもよく、この場合には、各々の画素の読み又はＣＴ数が、それ自身を含めた隣接する最も近いＮ個の平均に置き換えられる。しかしながら、ガウス形フィルタのようなこの他の多くのフィルタを用いることができる。このような低域フィルタ作用は当業界で周知である。その後、平滑化された像データをもとの像データから減算して、「縁（エッジ）にみ」又は差分の像データ６２を求める。差分像データは像のすべての縁及び像の雑音の情報を含んでいる。
【００２０】
代替的には、上に述べた低域フィルタ作用及び減算の代わりに、その他のアルゴリズムを用いて差分像データを求めることができる。例えば、高域フィルタを用いて、直接的に差分像データを求めることができる。高域フィルタ・アルゴリズムは当業界で周知である。
差分像データを発生する他に、参照番号６４の所で分類マップも発生される。分類マップを発生する際に、もとの像データからのＣＴ数を用いることができる。具体的に言うと、もとの像データにある各々のＣＴ数には、その強度に基づいて、ある種類（クラス）又は領域を割り当てる。一般的には、異なる材料は異なるＣＴ数を有している。例えば、骨はＣＴ数が２００を超え、水はＣＴ数が０であり、脳内の灰白色物質（又は軟組織）はＣＴ数が約２０〜５０であり、空気のＣＴ数は〜１０００である。種々の領域に対するＣＴ数が異なるので、一般的には閾値方法を用いて、ＣＴ数をある種類、例えば骨、水、軟組織及び空気に割り当てることができる。
【００２１】
しかしながら、多くのＣＴ数は、種類又は閾値の間に入る強度を有している。このようなＣＴ数を適当な種類に割り当てるために、ファジィ論理を用いることができる。例えば、８０のＣＴ数に対しては、このＣＴ数は、骨又は灰白色物質のいずれかに、確信をもって割り当てることができない。逆に、このＣＴ数は骨の種類及び灰白色物質の種類の両方に対する二重性を有している。ファジィ論理を利用して、このＣＴ数は、例えば０．６の所属等級（メンバシップ・グレード）で灰白色物質の種類に属し、且つ０．４の所属等級で骨の種類に属すると決定することができる。灰白色物質の領域から骨の領域への遷移関数は、線形関数又は非線形関数であってもよい。例えば、ファジィ論理の分野で周知のＳ−関数を利用することができる。上に述べた過程の結果として、像データ内の各々の画素又はＣＴ数はある種類に割り当てられる。
【００２２】
画素又はＣＴ数を分類する前に、もとの像データを平滑化して、画素の分類に対する雑音の影響を減少させることができる。例えば、もとの像データを低域フィルタにかけて、像の分類に対する統計的な雑音の影響を減少させることができる。
上に述べたように画素を分類した後に、像の分類マップを作成する。具体的に、分類マップについて言うと、一般的に強化を所望する骨の領域及び空気の領域には、１の値を割り当てる。軟組織領域には、０の値を割り当てる。二重性を有する領域には、その所属等級に基づいて、０と１との間の値を割り当てる。
【００２３】
分類マップを作成した後に、参照番号６６の所で、ある差分像データを抑圧する。この抑圧は、分類マップ及び差分像データを乗算することにより実施される。このような乗算の結果として、「軟組織」と分類された領域にあるＣＴ数は、差分像データ内で０に近く設定される。「ファジィ」領域では、所属関数（メンバシップ・ファンクション）の「等級（グレード）」に基づいて、縁情報は部分的に抑圧されるか又は倍率をかけられる。具体的に言うと、所属等級に基づいて、縁を強化する程度を制御するための新しい値が発生される。例えば、ファジィの画素位置における差分像データがεの値を有しており、この画素に対する所属等級が０．６分だけ灰白色物質であり、０．４分だけ骨である場合には、この画素位置に対する最終的な縁データは０．４εである。このような抑圧は、必ずしも線形ではないが、この他の関数によって実施することができる。倍率の程度は、所望する縁の強化の程度に関係する。軟組織領域及びファジィ領域以外の領域では、差分像データ内の縁情報は全部保存される。この抑圧操作の後の差分像データ集合を本明細書では強化マスクと呼ぶことがある。
【００２４】
勿論、強化マスク像データは、所望する像の強化の程度に応じて、線形又は非線形の倍率を乗ずることができる。言い換えれば、強化マスク像データは、もとの像データ又は平滑化された像データに加えるべき強化の程度の候補を表す。像データに加えるべき強化の程度は、所望する通りに変更することができる。
組み合わせ像データ集合も発生される。組み合わせ像データ集合は、もとの像データ及び平滑化された像データの両方を含んでいる。更に詳しく言うと、骨領域及び空気領域は強化すべきであるから、もとの像データに分類マップを乗じて、像データの第１の組では、骨−空気領域に対してはもとの像データのみを維持する。強化すべきではない軟組織領域に対しては、平滑化された像データに分類マップの逆数を乗じて、骨及び空気に対応する領域が０で、像データの第２の組では、軟組織領域の平滑化された像データが維持されるようにする。その後、像データの第１及び第２の組を加算して、骨−空気領域に対してはもとの像データを有しており、軟組織領域に対しては平滑化された像データを有している組み合わせ像データ集合を発生する。
【００２５】
その後、強化マスク像データを参照番号６８の所で、組み合わせ像データ集合に加算する。その結果、軟組織領域及びファジィ領域に対する強化マスク像データが、平滑化されたもとの像データに組み合わされ又は加算され、雑音及びエイリアシングのアーティファクトを更に抑制する。「骨」又は「空気」と分類された領域に対しては、強化マスク像データをもとの像データに加算して、このような領域に対するもとの像データを強化する。
【００２６】
上に述べたアルゴリズムは、強化マスクの発生を含んでおり、像の鮮明度を高めると共に、像の雑音のレベル及びエイリアシングのアーティファクトのレベルを低下させる。このような所望の結果が、全体的な画質に悪影響を与えずに得られる。
本発明についてこれまで説明したところから、本発明の目的が達成されたことは明らかである。本発明を詳しく説明し、図面に示したが、これは例示したものであって、例に過ぎず、本発明を制約するものと解してはならないことをはっきりと承知されたい。例えば、本発明は、ＩＡＣ以外の領域に対する像データを強化するために用いることができる。更に、ここで説明したＣＴシステムは「第３世代」システムであるが、「第４世代」システムのような他の多くのＣＴシステムを用いことができる。従って、本発明の要旨は、特許請求の範囲のみによって限定されることを承知されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＴ作像システムの見取図である。
【図２】図１に示すシステムのブロック図である。
【図３】像強化方法の一実施例に従って実行される工程の順序を示す概略図である。
【図４】図３に示す大域縁強化工程に従って実行される工程の順序を示す概略図である。
【符号の説明】
１０  ＣＴ作像システム
１２  ガントリ
１４  Ｘ線源
１６  Ｘ線ビーム
１８  検出器配列
２０  検出器素子
２２  患者
２４  回転中心
２６  制御機構
２８  Ｘ線制御装置
３０  ガントリ・モータ制御装置
３２  データ収集システム（ＤＡＳ）
３４  画像再構成装置
３６  計算機
３８  大容量記憶装置
４０  コンソール
４２  陰極線管表示装置
４４  テーブル・モータ制御装置
４６  電動式テーブル
４８  ガントリ開口
【図１】
0004020451.tif 000002
【図２】
0004020451.tif 000003
【図３】
0004020451.tif 000004
【図４】
0004020451.tif 000005