"検査領域の周りを回転し、前記検査領域を横切る放射線を放射する線源と、前記検査領域を横切る放射線を検出し、前記検出された放射線を示す投影データを生成する放射線感知検出器アレイと、前記投影データをノイズ除去する投影データノイズ除去器であって、前記ノイズ除去が、前記投影に対する検出光子数に基づいて投影をノイズ除去する、当該投影データノイズ除去器と、を有するシステム。前記ノイズ除去器が、各投影に対する検出光子数を推定する光子推定器を有し、前記投影データノイズ除去器が、推定検出光子数に基づいて前記投影データをノイズ除去する、請求項1に記載のシステム。前記推定検出光子数が、前記推定検出光子数に対する平滑化された移動平均を表す、請求項2に記載のシステム。前記投影データノイズ除去器が、少なくとも2つの項、第1の全変動項及び第2の重み付け最小二乗項を含むコスト関数の最小化及び前記推定検出光子数に基づいて投影をノイズ除去するノイズ除去器を有する、請求項1に記載のシステム。前記投影データノイズ除去器は、前記推定検出光子数が大きい場合に前記投影を優先し、前記推定検出光子数が小さい場合に小さい全変動を持つ投影を優先することにより投影をノイズ除去するノイズ除去器を有する、請求項1に記載のシステム。前記ノイズ除去器が、前記コスト関数を最小化するのに反復的アルゴリズムを使用する、請求項5に記載のシステム。体積画像データを生成するように前記ノイズ除去された投影データを再構成する再構成器、を有する、請求項1に記載のシステム。前記投影データノイズ除去器が、より多数の光子を持つ投影より大きな度合いでより少数の光子を持つ投影をノイズ除去する、請求項1に記載のシステム。前記投影データノイズ除去器が、投影が前記投影に対する検出光子数に基づいてノイズ除去されるかどうかを決定する評価器、を有する、請求項1に記載のシステム。少なくとも1つの投影が、所定の光子数閾値を満たす検出光子数を含み、ノイズ除去されず、少なくとも1つの投影が、前記所定の光子数閾値を満たさない検出光子数を含み、ノイズ除去される、請求項9に記載のシステム。前記投影データノイズ除去器が、所定の画像解像度を維持しながらノイズを低減する、請求項1に記載のシステム。撮像システムにより生成された投影データを得るステップと、前記投影データの二次元投影に対する推定検出光子数を決定し、それを示す信号を生成するステップと、前記信号に基づいて前記投影をノイズ除去するステップと、を有する方法。前記ノイズ除去の度合いが、前記投影に対する推定検出光子数に比例し、少なくとも2つの投影が、2つの異なる度合いでノイズ除去される、請求項12に記載の方法。前記投影をノイズ除去するステップが、全変動項及び重み付け最小二乗項を含むコスト関数を最小化するステップを含む、請求項13に記載の方法。前記推定検出光子数が小さい場合に、前記全変動項が優位に立ち、前記推定検出光子数が大きい場合に、前記重み付け最小二乗項が優位に立つ、請求項14に記載の方法。前記コスト関数は、前記推定検出光子数が大きい場合に前記投影を優先し、前記推定検出光子数が小さい場合に小さい全変動を持つ投影を優先する、請求項12に記載の方法。所定の閾値を満たさない推定光子数を持つ投影のみをノイズ除去し、それぞれの推定光子数に基づく度合いで残りの投影をノイズ除去するステップ、を有する、請求項12に記載の方法。より少数の推定検出光子を持つ投影が、より多数の推定検出光子を持つ投影に対して、より大きな度合いでノイズ除去される、請求項12に記載の方法。前記方法が、前記推定検出光子数に対して移動平均を使用することにより前記推定検出光子数を平滑化するステップを有し、前記投影が、前記平滑化された推定検出光子数に基づいてノイズ除去される、請求項12に記載の方法。画像の近隣ボクセルの間で強力に相関のあるノイズを持つ画像をノイズ除去するステップを有する方法において、前記ノイズ除去が、前記ノイズ除去された画像にストリークアーチファクトを導入しない、方法。本出願の態様は、上記の及び他の問題に対処する。一態様によると、システムは、検査領域の周りを回転し、前記検査領域を横切る放射線を放射する線源と、前記検査領域を横切る放射線を検出し、前記検出された放射線を示す投影データを生成する放射線感知検出器アレイと、前記投影データをノイズ除去する投影データノイズ除去器とを含み、前記ノイズ除去器は、投影に対する検出光子数に基づいて投影をノイズ除去する。他の態様によると、方法は、撮像システムにより生成された投影データを得るステップと、前記投影データの二次元投影に対する推定検出光子数を決定し、それを示す信号を生成するステップと、前記信号に基づいて前記投影をノイズ除去するステップとを含む。ノイズ除去の度合いは、前記投影に対する推定検出光子数に比例し、少なくとも2つの投影が、2つの異なる度合いでノイズ除去される。他の態様によると、方法は、画像の近隣ボクセルの間で強力に相関のあるノイズを持つ画像をノイズ除去するステップを含み、前記ノイズ除去は、ノイズ除去画像にストリークアーチファクトを導入しない。本発明は、様々な構成要素及び構成要素の組み合わせ、並びに様々なステップ及びステップの組み合わせの形を取りうる。図面は、好適な実施例を説明する目的のみであり、本発明を限定するように解釈されるべきではない。図1は、コンピュータ断層撮影CTスキャナのような撮像システム100を示す。撮像システム100は、一般的に静止しているガントリ102と、回転ガントリ104とを含む。回転ガントリ104は、静止ガントリ102により回転可能に支持され、長手又はz軸108の周りで検査領域106の周りを回転する。X線管のような放射線源110は、回転ガントリ104により回転可能に支持される。放射線源110は、回転ガントリ104とともに回転し、検査領域106を横切る放射線を放射する。線源コリメータは、一般に円錐、楔、扇又は他の形状の放射線ビームを形成するように前記放射線をコリメートするコリメーション部材を含む。二次元放射線感知検出器アレイ112は、検査領域106を横切って放射線源110の反対側で角度円弧に内在する。検出器アレイ112は、z軸108方向に沿って延在する複数の検出器の行を含む。検出器アレイ112は、検査領域106を横切る放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。投影データノイズ除去器114は、投影データをノイズ除去する。以下により詳細に記載されるように、一例において、ノイズ除去器114は、より少数の光子に対応する投影が、より多数の光子に対応する投影より積極的にノイズ除去されるアルゴリズムを使用する。このようなアルゴリズムは、データにおける強力な勾配すなわちエッジ、したがって画像解像度を維持しながら、例えば、患者サイズ、低線量スキャン等によるより少数の光子による再構成画像内のストリーク及び/又はバイアスを低減することを可能にする。再構成器116は、ノイズ除去された投影データを再構成し、それを示す三次元3D体積画像データを生成する。再構成器116は、従来の3Dフィルタ逆投影再構成、円錐ビームアルゴリズム、反復的アルゴリズム及び/又は他のアルゴリズムを使用しうる。カウチのような患者支持器118は、検査領域106において人間の患者のような対象又は物体を支持する。汎用コンピュータシステム又はコンピュータは、オペレータコンソール120として機能する。コンソール120のプロセッサは、コンソール126上でコンピュータ可読命令を実行し、最大線量又は低線量スキャンプロトコルの選択、投影データノイズ除去の始動、スキャン開始等のようなシステム100の動作をオペレータが制御することを可能にする。図示された実施例において、投影データノイズ除去器114は、別の構成要素として示されている。他の実施例において、投影データノイズ除去器114は、コンソール120及び/又は他のコンピュータ装置の一部である。図2は、投影データノイズ除去器114の一例を示す。図示された投影データノイズ除去器114は、前記投影データを非対数化unlogするデータアンロガーdataunlogger200を含み、これは、減衰線積分を検出光子に変換する。光子推定器202は、各投影に対して検出光子数を推定し、それを示す信号を生成する。光子推定器202は、光子の数を推定する様々なアプローチを使用することができる。例として、前記検出光子数は、各投影に対する検出光子の平均数として推定されることができる。加えて、この平均値は、例えば、移動平均を使用して平滑化されてもよく、これは、非常に少数の検出光子に対するポアソンランダム変数における大きな偏差を軽減することを容易化しうる。検出光子数を推定する一般に既知の技術を含むが、これらに限定されない他の技術も、ここで考えられる。ノイズ除去器204は、推定されたノイズに基づいて検出光子の信号をノイズ除去する。ノイズ除去器204は、二次元投影だけに、又は前記二次元投影及び1つ又は複数の近隣二次元投影に基づいて前記二次元投影に対して検出光子をノイズ除去することができる。上記のとおり、ノイズ除去器204は、より多数の光子に対応する投影より、より少数の光子に対応する投影を積極的にノイズ除去するアルゴリズムを使用してもよく、これは、エッジを維持しながらストリークを軽減することを容易化する。データロガー206は、ノイズ除去された検出光子を対数化logし、これは、前記ノイズ除去された検出光子を減衰線積分に変換し、これは、再構成器116により再構成されることができる。評価器208は、所定の光子数閾値に基づいて所定の投影がノイズ除去されるべきかどうかを決定するのに使用されることができる。この場合、投影に対する推定光子数が、前記投影に対して十分な数の光子が存在することを示す場合、前記投影は、ノイズ除去されない。そうでなければ、前記投影はノイズ除去される。十分な光子を持たないと思われる投影のみをノイズ除去することは、全ての投影をノイズ除去するのに比べて処理速度を増大させることができる。他の実施例において、評価器208は、省略されることができる。以下は、適切なノイズ除去アルゴリズムの非限定的な例を提供し、これは、全変動最小化アルゴリズムに基づき、各2D投影を画像として扱う。適切な再設計を持つ同様の3D方法も、使用されることができる。コンピュータ断層撮影CT投影データは、式1に示されるように表されることができる。式1:I=I0exp-∫lμxdlここでIは測定された光子を表し、I0は入力光子を表し、μxは減衰関数を表し、lは取得ラインを表す。光子測定のノイズ特性を考えると、Iは平均光子測定値を表し、単一の実際の測定fは、平均I及び確率Pf|I=ΠeIIf/fを持つポアソンランダム変数の実現である。平均光子測定Iは、式2に示されるように全変動項及び重み付け最小二乗項の和として表されるコスト関数を最小化することによりfから推定されることができる。式2:I=min{∫|∇I|β/2∫νI-f2}ここでνは、ノイズが小さい場合に元の投影を優先し、ノイズが大きい場合に小さい全変動を持つ投影を優先する一般的な統計重み付けを表す。一般に、推定検出光子数が小さい場合に、全変動項が優位に立ち、推定検出光子数が高い場合に、重み付け最小二乗項が優位に立つ。式2において、βは、アルゴリズム平滑化の積極性を制御する調整パラメータを表すオプション変数であり、βのより小さい値は、全体的により積極的な平滑化を生じる。式2は、式3に示されるようにオイラーラグランジュ偏微分方程式PDEを離散化することにより解かれることができる。式3:0=-div∇I/|∇I|βνI-f式3は、式4に示されるように各投影に対する検出光子の推定平均数の項において表されることができる。式4:0=-div∇I/|∇I|βρsmm,rIm,r-fm,rここでρsmm,rは、検出光子の推定平均数を表し、mは検出器の数を表し、rは行の数を表す。以下により詳細に記載されるように、式4のρsmm,rは、元の測定fの平滑化バージョンを取ることにより得られ、しかしながら、光子の推定平均数は、平滑化される必要がない。対数化された測定値のノイズ分散が1/ρsmm,rに比例するので、式3のνをρsmm,rで置き換えるのは合理的である。式4に示されるようにスケーリングすることにより、高いノイズ少ない光子の領域における小さい全変動及び高い光子カウントの領域における元の画像に対する近さは、好適である。βにより検出光子をスケーリングする他の形も可能であることに注意する。例えば、他の実施例において、βは、視野角によって異なることができる。検出光子の平均数は、以下のように推定されることができる。ρsmm,rの形の入力2D投影から開始して、前記データが、対数化された減衰領域にある場合、この測定に関連した検出光子数は、各投影に対する検出光子の平均数ρsmm,rとして推定されることができる。この平均又は平滑化平均は、交互に使用されることができる。平滑化平均は、非常に少数の検出光子に対するポアソンランダム変数の大きな偏差を軽減することを容易化しうる。後者の場合、推定光子数は、例えば、式5に示されるように、推定検出光子数に対して移動平均を使用して平滑化される。式5:ρsmm,r=1/nKernel2ΣjΣkρm,rここでj∈{m-n:mn}、k∈{r-n:rn}であり、nKernelは平滑化カーネルを表し、n=nKernel-1/2である。他の平滑化アプローチも考えられる。前記投影のエッジにおける検出に対して、値は、外挿される又はそうでなければ必要なバッファを満たすように決定されることができる。式4は、各更新が式6によって以前の更新画像iから決定される反復的固定点アプローチに基づいて式5を使用することにより解かれることができる。式6:ρi1j,k=Σρ∈wensWpρij,kρeffj、kρij、k/Σρ∈wensWpρeffj,kここでρeffm,r=βρsmm,rであり、Wpは、例えば当技術分野において知られているように、様々に計算されることができる重みを表す。ノイズ除去された検出光子は、式7に示されるように対数化される。式7:ρoutm,r=-logρdnm,r/Nrm,rsここでρoutm,rは出力される対数化されたノイズ除去された検出光子を表し、ρdnm,rはノイズ除去された検出光子を表し、Nrm,rは光子数を表し、sはスケーリング係数を表す。式7は、前記ノイズ除去された検出光子を再構成に対する減衰線積分に変換する。前述のノイズ除去アルゴリズムは、例えば、ノイズ除去操作が、取得時に前記投影データに一回使用され、単一のフィルタ逆投影再構成により後続され、最大尤度反復的アプローチにおいて複数の順及び逆投影の重い計算負荷を要求しないので、計算的に効率的である。更に、前述のノイズ除去アルゴリズムは、前記再構成画像に対してかなりのストリーク低減を提供するが、前記ノイズ除去アルゴリズムが前記投影に使用されない構成と比較して、良好な統計を持つ投影に影響を与えない。非対数化投影領域において前記ノイズ除去アルゴリズムを使用することにより、低光子カウントからのバイアスも、軽減されることができる。図3は、投影データをノイズ除去する方法の例を示す。302において、複数の二次元投影信号投影データが取得される。前記投影は、システム100及び/又は他の撮像システムにより生成されることができる。304において、検出光子の平均数が、前記投影の各々に対して推定される。306において、前記投影の少なくともサブセットは、ここに記載されるようにノイズが小さい場合に元の投影を優先し、ノイズが大きい場合に小さな全変動を持つ投影を優先するアルゴリズムを使用してノイズ除去される。上で示されたように、十分な数の光子を持つ投影は、ノイズ除去される必要がない。308において、前記ノイズ除去された投影は、ノイズ除去された減衰データに変換される。310において、前記ノイズ除去された減衰データは、1つ又は複数の画像を生成するように再構成される。上記のことは、コンピュータプロセッサにより実行される場合に、前記プロセッサに記載された動作を実行させるコンピュータ可読命令を用いて実施されうる。このような場合に、前記命令は、関連したコンピュータに関連付けられた又は他の形でアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。投影データノイズ除去器114が、物理メモリのようなコンピュータ可読記憶媒体に記憶された又は符号化された1つ又は複数のコンピュータ可読及び/又は実行可能命令を実行する1つ又は複数のプロセッサにより実施されることができると理解されるべきである。加えて又は代わりに、前記命令は、信号媒体等のような一時媒体に記憶されることができる。本発明は、様々な実施例を参照してここに記載されている。修正例及び変更例は、ここの記載を読むと他者が思いつきうる。本発明は、添付の請求項及びその同等物の範囲に入る限り全てのこのような修正例及び変更例を含むと解釈されると意図される。"