JP2002065663A - イメージング・データを逆畳み込みするための方法及び装置 - Google Patents
イメージング・データを逆畳み込みするための方法及び装置Info
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y10S378/901—Computer tomography program or processor
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- Image Processing (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 イメージング・システムを用いてスライス単
位で取得したイメージング・データを逆たたみ込みする
ための方法及び装置を提供する。 【解決手段】 本発明では、目標スライス感度プロフィ
ールを選択し、目標スライス感度プロフィールを用いて
逆たたみ込みカーネルを決定する。イメージング・シス
テムのユーザは特異値分解を使用してイメージング・デ
ータの逆たたみ込みを通じて所望のスライス感度プロフ
ィールを達成することができる。したがって、既存のイ
メージング・システムでハードウェアの修正をせずに、
ミリメートル未満のスライス厚および画像分解能の向上
が達成される。
位で取得したイメージング・データを逆たたみ込みする
ための方法及び装置を提供する。 【解決手段】 本発明では、目標スライス感度プロフィ
ールを選択し、目標スライス感度プロフィールを用いて
逆たたみ込みカーネルを決定する。イメージング・シス
テムのユーザは特異値分解を使用してイメージング・デ
ータの逆たたみ込みを通じて所望のスライス感度プロフ
ィールを達成することができる。したがって、既存のイ
メージング・システムでハードウェアの修正をせずに、
ミリメートル未満のスライス厚および画像分解能の向上
が達成される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、全般的には断層撮
影イメージングに関し、さらに詳細には、断層撮影イメ
ージング・データを逆たたみ込み(deconvolution) する
ための方法及び装置に関する。
影イメージングに関し、さらに詳細には、断層撮影イメ
ージング・データを逆たたみ込み(deconvolution) する
ための方法及び装置に関する。
【０００２】
【発明の背景】周知のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イ
メージング・システムの少なくとも１つの構成では、Ｘ
線源は、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面（一般に「画像作
成面」と呼ばれる）内に位置するようにコリメートされ
たファンビーム（扇形状ビーム）を放出する。Ｘ線ビー
ムは、例えば患者などの画像作成対象を透過する。ビー
ムは、この対象によって減衰を受けた後、放射線検出器
のアレイ上に入射する。検出器アレイで受け取った減衰
したビーム状放射線の強度は、対象によるＸ線ビームの
減衰に依存する。このアレイの各検出器素子は、それぞ
れの検出器位置でのビーム減衰の計測値に相当する電気
信号を別々に発生させる。すべての検出器からの減衰量
計測値を別々に収集し、透過プロフィールが作成され
る。
メージング・システムの少なくとも１つの構成では、Ｘ
線源は、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面（一般に「画像作
成面」と呼ばれる）内に位置するようにコリメートされ
たファンビーム（扇形状ビーム）を放出する。Ｘ線ビー
ムは、例えば患者などの画像作成対象を透過する。ビー
ムは、この対象によって減衰を受けた後、放射線検出器
のアレイ上に入射する。検出器アレイで受け取った減衰
したビーム状放射線の強度は、対象によるＸ線ビームの
減衰に依存する。このアレイの各検出器素子は、それぞ
れの検出器位置でのビーム減衰の計測値に相当する電気
信号を別々に発生させる。すべての検出器からの減衰量
計測値を別々に収集し、透過プロフィールが作成され
る。
【０００３】周知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源
及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが画像作成対象を切る
角度が一定に変化するようにして、画像作成面内でこの
画像作成対象の周りをガントリと共に回転する。あるガ
ントリ角度で検出器アレイより得られる一群のＸ線減衰
量計測値（すなわち、投影データ）のことを「ビュー(v
iew)」という。また、画像作成対象の「スキャン・デー
タ」は、Ｘ線源と検出器が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で得られるビューの集合
からなる。アキシャル・スキャンでは、この投影データ
を処理し、画像作成対象を透過させて得た２次元スライ
スに対応する画像を構成させる。投影データの組から画
像を再構成させるための一方法に、当技術分野において
フィルタ補正逆投影法(filtered back projection)と呼
ぶものがある。この処理方法では、スキャンにより得た
減衰量計測値を「ＣＴ値」、別名「ハウンスフィールド
値」という整数に変換し、これらの整数値を用いて陰極
線管ディスプレイ上の対応するピクセルの輝度を制御す
る。
及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが画像作成対象を切る
角度が一定に変化するようにして、画像作成面内でこの
画像作成対象の周りをガントリと共に回転する。あるガ
ントリ角度で検出器アレイより得られる一群のＸ線減衰
量計測値（すなわち、投影データ）のことを「ビュー(v
iew)」という。また、画像作成対象の「スキャン・デー
タ」は、Ｘ線源と検出器が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で得られるビューの集合
からなる。アキシャル・スキャンでは、この投影データ
を処理し、画像作成対象を透過させて得た２次元スライ
スに対応する画像を構成させる。投影データの組から画
像を再構成させるための一方法に、当技術分野において
フィルタ補正逆投影法(filtered back projection)と呼
ぶものがある。この処理方法では、スキャンにより得た
減衰量計測値を「ＣＴ値」、別名「ハウンスフィールド
値」という整数に変換し、これらの整数値を用いて陰極
線管ディスプレイ上の対応するピクセルの輝度を制御す
る。
【０００４】周知のＣＴシステムでは、そのＸ線ビーム
は、患者の体軸（すなわち、ｚ軸）におけるＸ線ビーム
のプロフィールを規定するための患者前置コリメータを
通過するようにＸ線源から投射される。このコリメータ
は、典型的には、その内部に開口をもつＸ線ビームを制
限するためのＸ線吸収材料を含んでいる。
は、患者の体軸（すなわち、ｚ軸）におけるＸ線ビーム
のプロフィールを規定するための患者前置コリメータを
通過するようにＸ線源から投射される。このコリメータ
は、典型的には、その内部に開口をもつＸ線ビームを制
限するためのＸ線吸収材料を含んでいる。
【０００５】ＣＴイメージング・システムは、典型的に
は、コリメータの開口サイズやスライス厚などのファク
タにより課せられる制約範囲内での画像分解能を提供す
る。少なくとも１つのＣＴシステムでは、その最小スラ
イス厚は１．２５ミリメートルであり、この値は、主に
検出器素子のピッチ・サイズにより決定される。画像分
解能を向上させるためには、スライス厚を１ミリメート
ル未満まで圧縮させ、かつその圧縮をイメージング・シ
ステムのハードウェアに及ぼす影響を最小にするように
して達成することが望ましい。
は、コリメータの開口サイズやスライス厚などのファク
タにより課せられる制約範囲内での画像分解能を提供す
る。少なくとも１つのＣＴシステムでは、その最小スラ
イス厚は１．２５ミリメートルであり、この値は、主に
検出器素子のピッチ・サイズにより決定される。画像分
解能を向上させるためには、スライス厚を１ミリメート
ル未満まで圧縮させ、かつその圧縮をイメージング・シ
ステムのハードウェアに及ぼす影響を最小にするように
して達成することが望ましい。
【０００６】断層撮影イメージング・データ（例えば、
投影データや画像データ）を逆たたみ込みして再構成ス
ライス・プロフィールの半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を減
少させることによりスライス厚が圧縮されることは周知
である。さらに、特異値分解（ＳＶＤ）という行列変換
技法を利用すると、データの逆たたみ込みを実行するた
めの「疑似逆行列(pseudo-inverse)」に到達できること
は周知である。ＳＶＤについて、以下説明することにす
る。Ｐを、ＣＴシステムのスライス感度プロフィール
（ＳＳＰ）を表すｎ×１行列とする。行列Ａは、ｎ×ｎ
の循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰ
から導出される。
投影データや画像データ）を逆たたみ込みして再構成ス
ライス・プロフィールの半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を減
少させることによりスライス厚が圧縮されることは周知
である。さらに、特異値分解（ＳＶＤ）という行列変換
技法を利用すると、データの逆たたみ込みを実行するた
めの「疑似逆行列(pseudo-inverse)」に到達できること
は周知である。ＳＶＤについて、以下説明することにす
る。Ｐを、ＣＴシステムのスライス感度プロフィール
（ＳＳＰ）を表すｎ×１行列とする。行列Ａは、ｎ×ｎ
の循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰ
から導出される。
【０００７】 ａi,j＝ｐk ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ） 上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はＰの成
分である。ＳＶＤによれば、行列Ａが、ｎ×ｎの列直交
行列Ｕとｎ×ｎの対角行列Ｗとｎ×ｎの直交行列Ｖの転
置行列との積に変換されること、すなわち、次の関係
式、 Ａ＝ＵＷＶT となることはよく知られている。ここでは、Ａを表すた
めにｎ×ｎの行列を用いている。一般に、Ａはｎ×ｍの
行列、Ｕはｎ×Ｌの行列、Ｖはｍ×Ｌの行列、またＷは
Ｌ×Ｌの行列、とすることができる。説明を容易にする
ため、本出願の全体においてｎ×ｎ行列を使用して説明
する。
分である。ＳＶＤによれば、行列Ａが、ｎ×ｎの列直交
行列Ｕとｎ×ｎの対角行列Ｗとｎ×ｎの直交行列Ｖの転
置行列との積に変換されること、すなわち、次の関係
式、 Ａ＝ＵＷＶT となることはよく知られている。ここでは、Ａを表すた
めにｎ×ｎの行列を用いている。一般に、Ａはｎ×ｍの
行列、Ｕはｎ×Ｌの行列、Ｖはｍ×Ｌの行列、またＷは
Ｌ×Ｌの行列、とすることができる。説明を容易にする
ため、本出願の全体においてｎ×ｎ行列を使用して説明
する。
【０００８】ｎ×ｎの逆たたみ込みカーネル行列Ｄは、
次の関係式 Ｄ＝ＶＷ’ＵT を用いて得られる。上式において、Ｗ’は次の関係式 Ｗ’ij＝１／（Ｗij＋α） （Ｗij＞ｔのとき） Ｗ’ij＝０ （上記以外のとき）を用
いてＷから決定される。
次の関係式 Ｄ＝ＶＷ’ＵT を用いて得られる。上式において、Ｗ’は次の関係式 Ｗ’ij＝１／（Ｗij＋α） （Ｗij＞ｔのとき） Ｗ’ij＝０ （上記以外のとき）を用
いてＷから決定される。
【０００９】上式において、αは１つの正則化パラメー
タ、ｔはしきい値である。行列Ｄから逆たたみ込みカー
ネルが得られる。このカーネルはＤの中央列であり、し
たがって（ｎ，１）の次元を有する。このカーネルに対
してイメージング・データの逆たたみ込みを実施し、イ
メージング・システムのＳＳＰのＦＷＨＭを減少させ
る。ここで、効率よく計算するため、中央列のみを使用
することに留意されたい。一般に、逆たたみ込みに行列
全体を使用することも可能である。
タ、ｔはしきい値である。行列Ｄから逆たたみ込みカー
ネルが得られる。このカーネルはＤの中央列であり、し
たがって（ｎ，１）の次元を有する。このカーネルに対
してイメージング・データの逆たたみ込みを実施し、イ
メージング・システムのＳＳＰのＦＷＨＭを減少させ
る。ここで、効率よく計算するため、中央列のみを使用
することに留意されたい。一般に、逆たたみ込みに行列
全体を使用することも可能である。
【００１０】しかし、上述の方式では、１つの点像分布
関数であるＳＳＰをデルタ関数（インパルス関数）とし
て再構成させるという前提を取り入れている。行列逆変
換(matrix inversion)では柔軟性がないため、この前提
が得られるように補正できる見込みは、有ったにしても
ほとんど無い。このため多くのイメージング用途におい
て最適なイメージングに到っていない。イメージング・
データの逆たたみ込みを使用するためのＳＶＤ成績を向
上させ、これにより画質を改善させることが望ましい。
さらに、ＳＶＤをイメージング・データに対してより広
範に適用できるようにすることが望ましい。
関数であるＳＳＰをデルタ関数（インパルス関数）とし
て再構成させるという前提を取り入れている。行列逆変
換(matrix inversion)では柔軟性がないため、この前提
が得られるように補正できる見込みは、有ったにしても
ほとんど無い。このため多くのイメージング用途におい
て最適なイメージングに到っていない。イメージング・
データの逆たたみ込みを使用するためのＳＶＤ成績を向
上させ、これにより画質を改善させることが望ましい。
さらに、ＳＶＤをイメージング・データに対してより広
範に適用できるようにすることが望ましい。
【００１１】
【発明の概要】したがって、実施の一形態では、イメー
ジング・システムを用いてスライス単位で取得したイメ
ージング・データを逆たたみ込みするための方法であっ
て、目標スライス感度プロフィールを選択するステップ
と、目標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込
みカーネルを決定するステップと、を含む方法が提供さ
れる。上述の方法により、イメージング・システムのユ
ーザは特異値分解を使用してイメージング・データの逆
たたみ込みを通じて所望のスライス感度プロフィールを
達成することができる。したがって、既存のイメージン
グ・システムでハードウェアの修正を要することなく、
ミリメートル未満のスライス厚および画像分解能の向上
が達成される。
ジング・システムを用いてスライス単位で取得したイメ
ージング・データを逆たたみ込みするための方法であっ
て、目標スライス感度プロフィールを選択するステップ
と、目標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込
みカーネルを決定するステップと、を含む方法が提供さ
れる。上述の方法により、イメージング・システムのユ
ーザは特異値分解を使用してイメージング・データの逆
たたみ込みを通じて所望のスライス感度プロフィールを
達成することができる。したがって、既存のイメージン
グ・システムでハードウェアの修正を要することなく、
ミリメートル未満のスライス厚および画像分解能の向上
が達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】図１及び図２を参照すると、「第
３世代」のＣＴスキャナに典型的なガントリ１２を含む
ものとして、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージン
グ・システム１０を示している。ガントリ１２は、この
ガントリ１２の対向面上に位置する検出器アレイ１８に
向けてＸ線ビーム１６を放出するＸ線源１４を有する。
検出器アレイ１８は、投射され被検体２２（例えば、患
者）を透過したＸ線を一体となって検知する検出器素子
２０により形成される。検出器アレイ１８は、単一スラ
イス構成で製作される場合とマルチ・スライス構成で製
作される場合がある。各検出器素子２０は、入射したＸ
線ビームの強度を表す電気信号、すなわち患者２２を透
過したＸ線ビームの減衰を表す電気信号を発生させる。
Ｘ線投影データを収集するためのスキャンの間に、ガン
トリ１２及びガントリ上に装着されたコンポーネントは
回転中心２４の周りを回転する。
３世代」のＣＴスキャナに典型的なガントリ１２を含む
ものとして、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージン
グ・システム１０を示している。ガントリ１２は、この
ガントリ１２の対向面上に位置する検出器アレイ１８に
向けてＸ線ビーム１６を放出するＸ線源１４を有する。
検出器アレイ１８は、投射され被検体２２（例えば、患
者）を透過したＸ線を一体となって検知する検出器素子
２０により形成される。検出器アレイ１８は、単一スラ
イス構成で製作される場合とマルチ・スライス構成で製
作される場合がある。各検出器素子２０は、入射したＸ
線ビームの強度を表す電気信号、すなわち患者２２を透
過したＸ線ビームの減衰を表す電気信号を発生させる。
Ｘ線投影データを収集するためのスキャンの間に、ガン
トリ１２及びガントリ上に装着されたコンポーネントは
回転中心２４の周りを回転する。
【００１３】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により制御され
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３
０とを含む。制御機構２６内にはデータ収集システム
（ＤＡＳ）３２があり、これによって検出器素子２０か
らのアナログ・データをサンプリングし、このデータを
後続の処理のためにディジタル信号に変換する。画像再
構成装置３４は、サンプリングされディジタル化された
Ｘ線データをＤＡＳ３２から受け取り、高速で画像再構
成を行う。再構成された画像はコンピュータ３６に入力
として渡され、コンピュータにより大容量記憶装置３８
内に格納される。
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６により制御され
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３
０とを含む。制御機構２６内にはデータ収集システム
（ＤＡＳ）３２があり、これによって検出器素子２０か
らのアナログ・データをサンプリングし、このデータを
後続の処理のためにディジタル信号に変換する。画像再
構成装置３４は、サンプリングされディジタル化された
Ｘ線データをＤＡＳ３２から受け取り、高速で画像再構
成を行う。再構成された画像はコンピュータ３６に入力
として渡され、コンピュータにより大容量記憶装置３８
内に格納される。
【００１４】コンピュータ３６はまた、キーボードを有
するコンソール４０を介して、オペレータからのコマン
ド及びスキャン・パラメータを受け取る。付属の陰極線
管ディスプレイ４２により、オペレータはコンピュータ
３６からの再構成画像やその他のデータを観察すること
ができる。コンピュータ３６は、オペレータの発したコ
マンド及びパラメータを用いて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御
装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に対して制
御信号や制御情報を提供する。さらにコンピュータ３６
は、モータ式テーブル４６を制御してガントリ１２内で
の患者２２の位置決めをするためのテーブル・モータ制
御装置４４を操作する。詳細には、テーブル４６により
患者２２の各部分はガントリ開口４８を通過できる。
するコンソール４０を介して、オペレータからのコマン
ド及びスキャン・パラメータを受け取る。付属の陰極線
管ディスプレイ４２により、オペレータはコンピュータ
３６からの再構成画像やその他のデータを観察すること
ができる。コンピュータ３６は、オペレータの発したコ
マンド及びパラメータを用いて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御
装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に対して制
御信号や制御情報を提供する。さらにコンピュータ３６
は、モータ式テーブル４６を制御してガントリ１２内で
の患者２２の位置決めをするためのテーブル・モータ制
御装置４４を操作する。詳細には、テーブル４６により
患者２２の各部分はガントリ開口４８を通過できる。
【００１５】本発明の実施の一形態によれば、イメージ
ング・データ（例えば投影データ）は、イメージング・
システム１０による被検体２２のスキャンからスライス
単位で取得される。被検体２２のイメージング・データ
を逆たたみ込みするための方法に関する実施の一形態
は、所望の、すなわち目標のスライス感度プロフィール
（例えば、所望の半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を有するガ
ウス関数）を選択するステップを含む。次いで、この目
標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込みカー
ネルを決定する。
ング・データ（例えば投影データ）は、イメージング・
システム１０による被検体２２のスキャンからスライス
単位で取得される。被検体２２のイメージング・データ
を逆たたみ込みするための方法に関する実施の一形態
は、所望の、すなわち目標のスライス感度プロフィール
（例えば、所望の半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を有するガ
ウス関数）を選択するステップを含む。次いで、この目
標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込みカー
ネルを決定する。
【００１６】さらに詳細には、目標スライス感度プロフ
ィールを表すために、ｎ×１の行列Ｑを選択する。次に
Ｐを、ＣＴシステム１０のスライス感度プロフィール
（ＳＳＰ）を表すｎ×１の行列とする。行列Ａはｎ×ｎ
の循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰ
から導出される。
ィールを表すために、ｎ×１の行列Ｑを選択する。次に
Ｐを、ＣＴシステム１０のスライス感度プロフィール
（ＳＳＰ）を表すｎ×１の行列とする。行列Ａはｎ×ｎ
の循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰ
から導出される。
【００１７】 ａi,j＝ｐk ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ） 上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はＰの成
分である。特異値分解（ＳＶＤ）によれば、行列Ａが、
ｎ×ｎの列直交行列Ｕと、ｎ×ｎの対角行列Ｗと、ｎ×
ｎの直交行列Ｖの転置行列との積に変換されること、す
なわち、次の関係式、 Ａ＝ＵＷＶT となることはよく知られている。
分である。特異値分解（ＳＶＤ）によれば、行列Ａが、
ｎ×ｎの列直交行列Ｕと、ｎ×ｎの対角行列Ｗと、ｎ×
ｎの直交行列Ｖの転置行列との積に変換されること、す
なわち、次の関係式、 Ａ＝ＵＷＶT となることはよく知られている。
【００１８】実施の一形態では、逆たたみ込みカーネル
Ｒは、次の関係式、 Ｒ＝ＶＷ’ＵTＱ を用いて決定される（上式において、Ｑは目標スライス
感度プロフィールを表すｎ×１の行列、Ｕ、Ｖおよび
Ｗ’は、上述の特異値分解を通じて行列Ａに関連させた
行列である）。カーネルＲはｎ×１の行列である。
Ｒは、次の関係式、 Ｒ＝ＶＷ’ＵTＱ を用いて決定される（上式において、Ｑは目標スライス
感度プロフィールを表すｎ×１の行列、Ｕ、Ｖおよび
Ｗ’は、上述の特異値分解を通じて行列Ａに関連させた
行列である）。カーネルＲはｎ×１の行列である。
【００１９】別の実施形態では、ＣＴ値の正確さを保つ
ために、Ｒを正規化し、例えば、次の関係式を用いて行
列ＲN を得ている
ために、Ｒを正規化し、例えば、次の関係式を用いて行
列ＲN を得ている
【００２０】
【数３】
【００２１】（上式において、Ｒi はＲの成分であ
る）。次いで、逆たたみ込みカーネル、例えば、正規化
逆たたみ込みカーネルＲN を使用してイメージング・デ
ータを逆たたみ込みする。
る）。次いで、逆たたみ込みカーネル、例えば、正規化
逆たたみ込みカーネルＲN を使用してイメージング・デ
ータを逆たたみ込みする。
【００２２】上述の計算は、実施の一形態では、コンピ
ュータ３６で実施される。別の実施形態では、別のコン
ピュータ（図示せず）を使用してこれらの計算を実行さ
せている。上述の方法は、投影データを逆たたみ込みす
るように実施されており、別の実施形態では、上述の方
法は画像データ（例えば、フィルタ補正逆投影データ）
を逆たたみ込みするために使用される。さらに、本発明
は、ＣＴイメージング・システム以外の他のイメージン
グ・システムで実施することもできる。
ュータ３６で実施される。別の実施形態では、別のコン
ピュータ（図示せず）を使用してこれらの計算を実行さ
せている。上述の方法は、投影データを逆たたみ込みす
るように実施されており、別の実施形態では、上述の方
法は画像データ（例えば、フィルタ補正逆投影データ）
を逆たたみ込みするために使用される。さらに、本発明
は、ＣＴイメージング・システム以外の他のイメージン
グ・システムで実施することもできる。
【００２３】上述の方法を使用すると、イメージング・
データの逆たたみ込みに使用したときの特異値分解の性
能および柔軟性が向上する。上述の方法により、イメー
ジング・システムのユーザは、望ましい再構成スライス
感度プロフィールを達成できる。したがって、そのスラ
イス厚が１ミリメート未満まで圧縮され、かつハードウ
ェア・コストの増加なしに画像分解能を向上させること
ができる。
データの逆たたみ込みに使用したときの特異値分解の性
能および柔軟性が向上する。上述の方法により、イメー
ジング・システムのユーザは、望ましい再構成スライス
感度プロフィールを達成できる。したがって、そのスラ
イス厚が１ミリメート未満まで圧縮され、かつハードウ
ェア・コストの増加なしに画像分解能を向上させること
ができる。
【００２４】本発明の具体的な実施形態を詳細に記載し
図示してきたが、これらは説明および例示のためのもの
に過ぎず、本発明を限定する意図ではないことを明瞭に
理解されたい。さらに、本明細書に記載したＣＴシステ
ムは、Ｘ線源と検出器の双方がガントリと共に回転する
「第３世代」システムである。また、マルチスライス型
のシステムや、検出器が全周の静止した検出器でありか
つＸ線源のみがガントリと共に回転する「第４世代」シ
ステムを含め、別の多くのＣＴシステムも使用可能であ
る。
図示してきたが、これらは説明および例示のためのもの
に過ぎず、本発明を限定する意図ではないことを明瞭に
理解されたい。さらに、本明細書に記載したＣＴシステ
ムは、Ｘ線源と検出器の双方がガントリと共に回転する
「第３世代」システムである。また、マルチスライス型
のシステムや、検出器が全周の静止した検出器でありか
つＸ線源のみがガントリと共に回転する「第４世代」シ
ステムを含め、別の多くのＣＴシステムも使用可能であ
る。
【００２５】本発明を具体的な様々な実施形態に関して
説明してきたが、当業者であれば、特許請求の範囲の精
神及び範疇の域内の修正を伴って、本発明を実施するこ
とができる。
説明してきたが、当業者であれば、特許請求の範囲の精
神及び範疇の域内の修正を伴って、本発明を実施するこ
とができる。
【図１】ＣＴイメージング・システムの外観図である。
【図２】図１に示すシステムのブロック図である。
１０ 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 被検体 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 コンピュータ ３８ 大容量記憶装置 ４０ コンソール ４２ 陰極線管ディスプレイ ４４ テーブル・モータ制御装置 ４６ モータ式テーブル ４８ ガントリ開口
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジャン・ヘシエー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ブル ックフィールド、ウエスト・ケズウィッ ク・コート、19970番 (72)発明者 イドリス・エー・エルバクリ アメリカ合衆国、ミシガン州、アン・アー バー、トラバー・ロード・ナンバー206、 1982番 Ｆターム(参考） 4C093 AA22 CA02 CA08 FD06 FE06 5B057 AA09 BA03 CA12 CA16 CB12 CB16 CG07 CH01 CH08 DA16 5C024 AX11 CX37 EX17 GY00
Claims (20)
- 【請求項１】 イメージング・システム（１０）を用い
てスライス単位で取得したイメージング・データを逆畳
み込みするための方法であって、 目標スライス感度プロフィールを選択するステップと、 前記目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込み
カーネルを決定するステップと、を含む方法。 - 【請求項２】 目標スライス感度プロフィールを選択す
る前記ステップが、所望の半値全幅間隔を有するガウス
関数を選択するステップを含む、請求項１に記載の方
法。 - 【請求項３】 目標スライス感度プロフィールを用いて
逆畳み込みカーネルを決定する前記ステップが、システ
ムのスライス感度プロフィールと特異値分解を用いて逆
畳み込みカーネルを決定するステップを含む、請求項１
に記載の方法。 - 【請求項４】 目標スライス感度プロフィールを用いて
逆畳み込みカーネルを決定する前記ステップが、次の関
係式を用いて逆畳み込みカーネルＲを決定するステップ
を含む、請求項１に記載の方法。 Ｒ＝ＶＷ’ＵTＱ 上式において、Ｕ、ＶおよびＷは、特異値分解を使用し
てスライス感度プロフィールから決定される行列であっ
て、Ｖはｎ×ｎの直交行列、Ｗ’はｎ×ｎの対角行列、
Ｕはｎ×ｎの列直交行列、またＱは目標スライス感度プ
ロフィールを表すｎ×１の行列である。 - 【請求項５】 Ｕ、ＶおよびＷ’が次式により関係付け
られている請求項４に記載の方法。 Ａ＝ＵＷＶT 上式において、Ａはスライス感度プロフィールから導出
される循環シフト行列であり、また、 Ｗ’ij＝１／（Ｗij＋α） （Ｗij＞ｔのとき） Ｗ’ij＝０ （上記以外のとき） である。 - 【請求項６】 さらに、次の関係式を用いてＡを決定す
るステップを含む請求項５に記載の方法。 ａi,j＝ｐk ｋ＝ mod（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ） 上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はシステ
ムのスライス感度プロフィールを表す行列の成分であ
る。 - 【請求項７】 Ｒがｎ×１の行列であると共に、さら
に、正規化行列ＲN を得るために次の関係式を用いてＲ
を正規化させるステップを含む、請求項４に記載の方
法。 【数１】 上式において、Ｒi はＲの成分である。 - 【請求項８】 さらに、前記正規化行列ＲN を逆畳み込
みカーネルとして用いてイメージング・データを逆畳み
込みするステップを含む請求項７に記載の方法。 - 【請求項９】 被検体（２２）のイメージング・データ
からなるスライスを取得すること、 目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込みカー
ネルを決定すること、及び 前記逆畳み込みカーネルを用いてイメージング・データ
を逆畳み込みすること 、を行うように構成されているイメージング・システム
（１０）。 - 【請求項１０】 前記システムを目標スライス感度プロ
フィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するように
構成させることが、所望の半値全幅間隔を有するガウス
関数を目標スライス感度プロフィールとして用いるよう
に構成させることを含む、請求項９に記載のシステム
（１０）。 - 【請求項１１】 前記システムを目標スライス感度プロ
フィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するように
構成させることが、システムのスライス感度プロフィー
ルと特異値分解を用いて逆畳み込みカーネルを決定する
ように構成させることを含む、請求項９に記載のシステ
ム（１０）。 - 【請求項１２】 前記システムを目標スライス感度プロ
フィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するように
構成させることが、次の関係式を用いて逆畳み込みカー
ネルＲを決定するように構成させることを含む、請求項
９に記載のシステム（１０）。 Ｒ＝ＶＷ’ＵTＱ 上式において、Ｕ、ＶおよびＷは、特異値分解を使用し
てスライス感度プロフィールから決定される行列であっ
て、Ｖはｎ×ｎの直交行列、Ｗ’はｎ×ｎの対角行列、
Ｕはｎ×ｎの列直交行列、またＱは目標スライス感度プ
ロフィールを表すｎ×１の行列である。 - 【請求項１３】 Ｕ、ＶおよびＷ’が次式により関係付
けられている請求項１２に記載のシステム（１０）。 Ａ＝ＵＷＶT 上式において、Ａはスライス感度プロフィールから導出
される循環シフト行列であり、また、 Ｗ’ij＝１／（Ｗij＋α） （Ｗij＞ｔのとき） Ｗ’ij＝０ （上記以外のとき） である。 - 【請求項１４】 さらに、次の関係式を用いてＡを決定
するように構成させた請求項１３に記載のシステム（１
０）。 ａi,j＝ｐk ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ） 上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はシステ
ムのスライス感度プロフィールを表す行列の成分であ
る。 - 【請求項１５】 Ｒがｎ×１の行列であると共に、さら
に、正規化行列ＲNを得るために次の関係式を用いてＲ
を正規化するように構成させた請求項１２に記載のシス
テム（１０）。 【数２】 上式において、Ｒi はＲの成分である。 - 【請求項１６】 さらに、前記正規化行列ＲN を逆畳み
込みカーネルとして用いてイメージング・データを逆畳
み込みするように構成させた請求項１５に記載のシステ
ム（１０）。 - 【請求項１７】 イメージング・データをスライス単位
で取得するように構成させたイメージング・システム
（１０）によりスキャンを受ける被検体（２２）のイメ
ージング・データを作成する方法であって、 イメージング・データの複数のスライスを取得するステ
ップと、 イメージング・システムのスライス感度プロフィールを
使用して循環シフト行列Ａを決定するステップと、 特異値分解を使用して、循環シフト行列Ａを、列直交行
列Ｕと対角行列Ｗと直交行列Ｖの転置行列との行列積Ｕ
ＷＶT に変換するステップと、 列直交行列Ｕの転置行列を用いて行列積ＶＷ’ＵT を決
定するステップと、 前記行列積ＶＷ’ＵT および目標スライス感度プロフィ
ールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するステップ
と、 前記逆畳み込みカーネルを用いてイメージング・データ
を逆畳み込みするステップと、を含む方法。 - 【請求項１８】 行列積ＶＷ’ＵT および目標スライス
感度プロフィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定す
る前記ステップが、次の関係式を用いて逆畳み込みカー
ネルを決定することを含む、請求項１７に記載の方法。 Ｒ＝ＶＷ’ＵTＱ 上式において、Ｑは目標スライス感度プロフィールであ
る。 - 【請求項１９】 逆畳み込みカーネルを用いてイメージ
ング・データを逆畳み込みする前記ステップが、投影デ
ータを逆畳み込みすることを含む、請求項１７に記載の
方法。 - 【請求項２０】 逆畳み込みカーネルを用いてイメージ
ング・データを逆畳み込みする前記ステップが、画像デ
ータを逆畳み込みすることを含む、請求項１７に記載の
方法。
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|---|---|---|---|
| US09/572,216 US6798860B1 (en) | 2000-05-17 | 2000-05-17 | Methods and apparatus for deconvolving imaging data |
| US09/572216 | 2000-05-17 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002065663A true JP2002065663A (ja) | 2002-03-05 |
| JP2002065663A5 JP2002065663A5 (ja) | 2008-06-26 |
| JP4832662B2 JP4832662B2 (ja) | 2011-12-07 |
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|---|---|---|---|
| JP2001145718A Expired - Fee Related JP4832662B2 (ja) | 2000-05-17 | 2001-05-16 | イメージング・データを逆畳み込みするための方法及び装置 |
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| DE (1) | DE10123816A1 (ja) |
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-
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- 2000-05-17 US US09/572,216 patent/US6798860B1/en not_active Expired - Lifetime
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- 2001-05-10 IL IL14307301A patent/IL143073A0/xx not_active IP Right Cessation
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- 2001-05-16 DE DE10123816A patent/DE10123816A1/de not_active Withdrawn
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