JP2011172926A - コーンビームコンピュータ断層撮像時密度性偽像抑圧方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】補正版の再構成CT断層像を生成するため、被検体CT像データにアクセスして高密度部分含有像を識別し、個々の高密度部分含有像704から高密度部分を検出して分類し、分類した高密度部分に対し典型的な組織内画素値を割り振ることで補償像804を生成する。個々の高密度部分像704について、その高密度部分像704についてのサイノグラムMを元々の像702についてのサイノグラムWから減ずることで差分サイノグラムWsMを生成し(308)、補償像に従い生成されたサイノグラムPをそのサイノグラムWsMに加えることで最終的なサイノグラムWsMaPを生成し(310)、そのサイノグラムWsMaPに従い補正版の再構成CT像を生成する(312)。
【選択図】図8
Description
本実施形態では、偽像抑圧の効率及び実効性を全般的に高めるため、その対象を、CT像再構成用の像のうち高密度部分が写っている像(高密度部分含有像)に絞っている。高密度部分含有像の識別は、次の通り自動処理で実行することも、また後述の通りオペレータからシステムに与えられる指令に従い実行することも可能である。
また、前掲の図1では、高密度部分含有像が選出された後に幾つかのステップが実行されている。最初に実行されているのは、ステップ104で選出された像を処理し、金属等で形成されている高密度部分を検出するステップ106である。検出される高密度部分は、当該高密度部分に属する画素からなる画素の集合(但し空集合でないもの)である。その集合には、その高密度部分内の全画素が同じ高密度部分内の他の画素から所定距離(例えば1.0画素)以内にある、という特性がある。
歯牙CBCTに従来型金属性偽像抑圧手法を適用しづらかった事情の一つは、歯牙撮像に関わる組織が多種多様なことである。背景技術の欄で述べた通り、金属等で形成された高密度物体によって引き起こされる偽像を抑圧するため、従来手法ではその高密度物体の近隣にある画素から抽出された情報を利用している。即ち、ミスプロジェクション(高密度物体によって妨げられているX線伝搬路に沿ったインテグレーション)を、その隣にある別のプロジェクション(高密度物体によって妨げられていないX線伝搬路に沿ったインテグレーション)によって補間している。こうした手法が好適に機能するのは、組織を被覆又は置換している高密度物体が、その高密度物体の直近を囲んでいる別の組織と同じ特性を有している状況下である。これに対し、歯牙充填の場合には、背景技術の欄で既に述べた通りそうした状況にならないことがある。その一例は歯根管充填である。その場合、組織(例えば歯根管)を被覆又は置換している充填材とその周囲にある組織(例えば象牙質)とが全く異質であるため、近隣のプロジェクションによる補間処理を実行すると、そのプロジェクション内にある密度的に不整合な要素が補間に使用されてしまうことになりかねない。
高密度部分含有像の選出、高密度部分像704の検出及び高密度部分の分類が終わったら、次は、偽像抑圧に使用される補償像を生成する。図7に、像704内該当部分に対する画素値割り振りで形成された補償像804を示す。割り振られる画素値は典型的な組織内画素値、例えば象牙質でよく現れる画素値である。象牙質によく現れる画素値を示す標本を予め複数枚の歯牙像から収集しておき、その標本を利用し像704内該当部分を置換することで、こうした補償像804を生成することができる。例えば、歯牙像標本保存ライブラリから歯牙像画素の標本をパッチとして切り出し、像704内該当部分に対応する領域内にその標本をランダムに埋め込むことで、像804を生成することができる。補償像内で使用される典型的な置換画素値としては、こうした例に限らず、統計的に習得した値を利用することができる。
図8に、本実施形態におけるCT像再構成時偽像補償手順をフローチャートにより示す。この手順は、図1に示した偽像抑圧ステップ110における処理動作に概ね対応している。その実行に際しては、前述の初期的な画像処理を実行しておくことが必要である。それには、金属等からなる高密度部分が写っている像(例えば初期的な再構成CT像702)を識別する処理や、識別した個々の高密度部分含有像毎に高密度部分像(例えば704)ひいては補償像(例えば804)を生成する処理が含まれる。
構成部分特性に基づく分類に加え、患者の状態や受診歴から得られる情報も、偽像を検出及び抑圧するのに役立てることができる。即ち、その患者についての予備知識を参照することで、補償像(群)の生成ひいては失われた情報の復元をより好適に行うことができる。その予備知識例えば充填材の個数、位置及び組成は患者の受診歴等から知ることができる。
本発明は、オペレータの介在を通じ患者関連の有用な情報を取得及び適用し、高密度部分含有像の識別、高密度部分像の分類等を初め、諸機能に係る動作の効率を全体として向上させる形態にて実施することができる。
Claims (3)
- 被検体を捉えた複数枚のコンピュータ断層像に係る画像データにアクセスするステップと、
それらコンピュータ断層像のうち高密度部分が1個又は複数個写っている高密度部分含有像を識別する像識別ステップと、
高密度部分含有像それぞれから1個又は複数個の高密度部分を検出する検出ステップと、
それら高密度部分を一種類又は複数種類の構成部分特性に従い分類する分類ステップと、
典型的な組織内画素値を分類済の高密度部分上に割り振ることで1枚又は複数枚の補償像を生成する補償像生成ステップと、
分類済の高密度部分についてのサイノグラムを補正前のコンピュータ断層像についてのサイノグラムから減ずることで高密度部分含有像毎に差分サイノグラムを生成するステップと、
生成済の補償像に従い生成したサイノグラムを差分サイノグラムに加えることで高密度部分含有像毎に最終的なサイノグラムを生成するステップと、
生成した最終的なサイノグラムに従い高密度部分含有像毎に補正版の再構成コンピュータ断層像を生成するステップと、
を有する補正版再構成コンピュータ断層像生成方法。 - 請求項1記載の補正版再構成コンピュータ断層像生成方法であって、その像識別ステップにて、補正前の再構成コンピュータ断層像を表示させ、それに従いオペレータが入力する1個又は複数個の指令を受け付ける補正版再構成コンピュータ断層像生成方法。
- 請求項1記載の補正版再構成コンピュータ断層像生成方法であって、その像識別ステップにて、被検体を捉えた複数枚のコンピュータ断層像のなかから1枚又は複数枚を候補像に指定した上で、
a)指定された候補像内で画素値を並べて順序統計量を導出するサブステップと、
b)その順序統計量から求まる一種類又は複数種類の数値に従い、指定された候補像のうち高密度部分が1個又は複数個写っている像を識別するサブステップと、
c)指定された候補像それぞれについてサブステップa)及びb)を実行させるサブステップと、
を含む手順を実行する補正版再構成コンピュータ断層像生成方法。
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