JP2013542018A - 低線量ctノイズ除去 - Google Patents
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Abstract
Description
式1:
I=I0exp(−∫lμ(x)dl)
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。
式2:
I*=min{∫|∇I|+(β/2)∫ν・(I−f)2}
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。
式3:
0=−div(∇I/|∇I|)+β・ν・(I−f)
式4:
0=−div(∇I/|∇I|)+β・ρsm(m,r)・(I(m,r)−f(m,r))
ここでρsm(m,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ρsm(m,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/ρsm(m,r)に比例するので、式3のνをρsm(m,r)で置き換えるのは合理的である。
式5:
ρsm(m,r)=(1/nKernel2)ΣjΣkρ(m,r)
ここでj∈{m−n:m+n}、k∈{r−n:r+n}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6:
ρi+1(j,k)=(Σρ∈{w,e,n,s}Wpρi(j,k)+ρeff(j、k)・ρi(j、k))/(Σρ∈{w,e,n,s}Wp+ρeff(j,k))
ここでρeff(m,r)=β・ρsm(m,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。
式7:
ρout(m,r)=−log(ρdn(m,r)/Nr(m,r))s
ここでρout(m,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、ρdn(m,r)はノイズ除去された検出光子を表し、Nr(m,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。
Claims (20)
- 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。
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