JP2014069075A - Ｃｔ結像におけるオブジェクトを定位するデバイス及びその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＣＴ結像における複数の関心オブジェクトを定位する方法及びデバイスを提供する。
【解決手段】近似垂直の視角下での３枚の投影画像を用いて、関心オブジェクトの三次元の空間定位が実現できる。この方法は、スキャン視野に存在する複数の関心オブジェクトの場合であっても、迅速的にＣＴ画像における関心領域オブジェクトの位置を特定することができると共に、ＣＴ画像に対してプレ再構成を行う必要がなく、アルゴリズムにおいても繰り返しステップをせず、方法が迅速かつ有効的で、工程の応用に良好に適用できる。
【選択図】図４

Description

本発明の実施例は、主に放射結像に関するものである。より具体的に、ＣＴ結像におけるオブジェクトを定位するデバイス及びその方法に関するものである。

ＣＴ技術は、一台目のＣＴ装置が１９７２年にＨｏuｎｓｆｉｅlｄに発明されて以来、医学診断及び工業用非破壊検査に革命的な影響を与えている。ＣＴ装置は、医療、生物、航空や宇宙飛行、国防等の業界において、既に重要な検出手段の一つになっている。ＣＴのスキャンモード及び結像の方法は、技術の進歩につれて改善しつつある。三次元のコーンビーム（ｃｏｎｅ-ｂｅａｍ）ＣＴは、既に研究及び応用の主流になっている。Ｘ線のコーンビームＣＴは、既に医学臨床、セキュリティーチェック、非破壊検査等の分野に幅広く適用されている。特に、ＣＴデバイスは、医学臨床診断の分野において既に不可欠な検査手段の一つとなってきた。

スパイラルＣＴは、１９８９年に、医学臨床の応用へ導入され始めた。スパイラルＣＴは、巨大な優勢を備えているため、次第に従来の断層ＣＴと取り替えられつつある。断層ＣＴに対するスパイラルＣＴの優勢は、スパイラルＣＴが断続せず連続的に投影データを採集することができることと、専門的に設計された再構成アルゴリズムによってオブジェクトの三次元のボリュームデータを得ることができることにあり、これによって、ＣＴスキャンの時間を大幅に短縮し、画像を再構成するためのＺ軸の分解能も向上することができると共に、動きアーティフィシャルを低減させることができる。スパイラルＣＴは、臨床応用において巨大な成功を収めた後、スパイラルＣＴに使用されている検出器も、すぐ単一層からダブル層、４層、８層、１６層に発展し、だんだん３２層、６４層、１２８層までに発展してきた。２００７年には、Ｔｏｓｈｉｂａ社は、初めて３２０層のスパイラルＣＴを創り出しことに成功した。スパイラルＣＴは、飛躍的に発展しつつ、もう一つの技術、すなわち、フラット検出器技術もひっそりと進んでいる。フラット検出器は、多層スパイラルＣＴに使用された沢山の独立の検出器モジュールを寄せ集めて形成されたアレイ検出器とは異なり、まるまる一つのブロックである大面積のシンチレーター（ｓｃｉｎｔｉｌｌａｔｏｒ）を直接に使用し、その背面に大規模の感光ユニットアレイ（例えば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、ＴＦＴ等）をパッケージし、Ａ/Ｄ変換を経てＸ線強度データが得られる。フラット検出器技術の発展は、もう一種の新しいコーンビームＣＴ（ＣＢＣＴ）の出現を促進させた。フラット検出器を使用したＣＢＣＴシステムは、一般的に、一周回転しただけで、比較的大きい領域（例えば、３０ｃｍ×３０ｃｍ）のＣＴスキャンを完成することができ、該スキャン視野（ＦＯＶ）の範囲内の三次元ＣＴ画像を再構成することができる。

ＣＴ技術は、近年、セキュリティー検査及び工業用非破壊検査の分野においても迅速の発展を実現している。例えば、ダブルパワー技術に基づくセキュリティー検査ＣＴは、非常に優れた物質区別の能力を備え、既にセキュリティー検査の分野の認可を得ており、普及しつつある。非破壊検査分野への工業用ＣＴも、空間分解能、密度分解能において、大きい進歩を遂げている。

ところで、ＣＴ画像の再構成の過程において、関心オブジェクト、例えば金属オブジェクト等の位置を如何に正確に特定することも、一つ重要な研究課題となっている。

そこで、本発明は、従来技術の一つまたは複数の問題を鑑みてなされたものであり、ＣＴ結像におけるオブジェクトを定位する方法及びデバイスを提供することを目的とする。

本発明の第１の態様によれば、本発明は、ＣＴ結像における複数の関心オブジェクトを定位する方法であって、
投影合成のアルゴリズムを用い、投影データから、その観察方向がＣＴ断層平面に垂直する第１の投影画像を算出するステップと、
前記観察方向に垂直するコーンビーム投影において、基本的に直交する第２の投影画像及び第３の投影画像である２枚の投影画像を選択するステップと、
前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定するステップと、
前記第１の投影画像、第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置に基づいて、三次元の空間における各関心オブジェクトのそれぞれの位置を算出するステップとを含む。

本発明の第２の態様によれば、第１の投影画像を算出するステップは、
投影データとラドン変換数値との関係を用い、投影データに基づいて、第１の投影画像に対応するラドンデータの偏導関数を算出するステップと、
フィルタ化逆投影アルゴリズム及び前記ラドンデータの偏導関数を用いて、第１の投影画像を算出するステップとを含む。

本発明の第３の態様によれば、２枚の投影画像を選択するステップは、
前記第１の投影画像に基づいて、第２の投影画像及び第３の投影画像中の複数の関心オブジェクト間で重畳する重畳領域が最小になるように、第２の投影画像及び第３の投影画像を選択するステップを含む。

本発明の第４の態様によれば、前記第１の投影画像に基づいて、第２の投影画像及び第３の投影画像を選択するステップは、
前記第１の投影画像に対して分割を行い、関心領域の情報のみを含む二値化画像を取得するステップと、
前記二値化画像に対してファン角がコーンビームシステムの中心層に対応の光源のターゲットポイントのフレア角と等しいファンビームのフォワード投影を行うことによってファンビーム投影の正弦図を取得するステップと、
正弦図の各列に対して、ピークサーチアルゴリズムによってピークの個数を算出するステップと、
全てのピークの個数が第１の投影画像における関心オブジェクトの個数と等しい投影角度に対して、二者間の角度が９０度となる投影角度を選択して第２の投影画像及び第３の投影画像を特定するステップとを含む。

本発明の第５の態様によれば、前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定するステップは、
第１の投影画像において、各関心オブジェクトに対して分割を行い、第１の（投影）画像における各関心オブジェクト領域の重心を特定するステップと、
第２の投影画像及び第３の投影画像において、各関心オブジェクト領域に対して分割を行い、第２の投影画像及び第３の投影画像における各関心オブジェクトの重心を特定するステップとを含む。

本発明の別の態様によれば、本発明は、ＣＴ結像における複数の関心オブジェクトを定位するデバイスであって、
投影合成のアルゴリズムを用い、投影データから、その観察方向がＣＴ断層平面に垂直する第１の投影画像を算出する手段と、
前記観察方向に垂直するコーンビーム投影において、基本的に直交する第２の投影画像及び第３の投影画像である２枚の投影画像を選択する手段と、
前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定する手段と、
前記第１の投影画像、第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置に基づいて、三次元の空間における関心オブジェクトのそれぞれの位置を算出する手段とを備える。

本発明によれば、ＣＴ投影データから関心オブジェクトの位置を特定することができる。

本発明の実施形態に係るＣＴデバイスの構造の模式図である。 図１に示したコンピュータデータプロセッサを示す構造ブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る制御部を示す構造ブロック図である。 本発明の実施例に係るオブジェクトを定位する方法のプロセスを示す模式図である。 ＣＢＣＴシステムを示す模式図である。 投影データに基づいて俯視角平行ビーム投影図を合成するアルゴリズムを示す模式図である。 全ての候補ＭＡＰを定位する模式図である。 俯視図から、直交する２枚の水平投影図を選択する図である。 本発明の他の実施例に係るＣＴ結像におけるアーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）を削除する方法を示すフローチャットである。 アーチファクト削除の実験結果を示す図である。

以下、本発明の具体的な実施例について詳細に説明する。本発明をより良く理解できるように、図面に基づいて本発明を詳細に説明する。なお、ここで説明した実施例は、本発明の一例を説明するためのものである。したがって、本発明は、これに限らないと理解すべきである。以下の説明においては、本発明に対する十分な理解のため、大量の特定の細部を描写している。しかし、当業者にとって明らかなことは、必ずこれらの特定の細部を採用して本発明を実現することではない。その他の実施においては、本発明を混同させることを避けるために、周知の回路、材料または方法に対する具体的な説明を省略している。

本明細書の全体において、言及した「一実施例」、「実施例」、「一示例」または「示例」は、該実施例または示例に結合して描写した特定の特徴、構造または特性が、本発明の少なくとも一実施例に含まれていることを意味する。従って、明細書全体の各箇所に現れた短文「一実施例において」、「実施例において」、「一示例」または「示例」は、必ず同一の実施例または示例を指したものではない。また、何らかの適宜な組み合わせ及び／またはサブ組み合わせによって、特定の特徴、構造または特性を一つまたは複数の実施例または示例に組み合わせることができる。また、当業者は、ここで提供した図面が、全て説明の目的に用いられるもので、スケールに従って描画したものではないと理解すべきである。また、「素子」が他の素子に「接続する」または「カップリング接続する」と称するとき、この素子は、他の素子に「直接に接続またはカップリング接続してもく、または中間素子を介して接続してもよい。逆に、素子は、他の素子に「直接接続する」または「直接カップリング接続する」と称するとき、中間の素子を介せず直接接続するのを意味する。

本発明のいくつかの実施例によれば、ＣＴ結像において複数の関心オブジェクトを定位することができる。投影合成のアルゴリズムを用いて、投影データから、その観察方向がＣＴ断層平面に垂直する第１の投影画像を算出する。そして、前記観察方向に垂直するコーンビーム投影において、２枚の投影画像である第２の投影画像及び第３の投影画像を選択する。前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像は、基本的に直交している。そして、前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定する。続いて、前記第１の投影画像、第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置に基づいて、三次元の空間における各関心オブジェクトのそれぞれの位置を算出する。

本発明の他の実施例によれば、ＣＴ結像中のアーチファクトを削除することができる。投影データから、基本的に垂直する３枚の投影図上における前記複数の特定のオブジェクトの位置を算出することによって、三次元の空間における前記複数の特定のオブジェクトの位置を特定することができる。前記複数の特定オブジェクトの重心座標を用いて、全ての角度下での投影画像のオブジェクト分割を行う。その複数の特定オブジェクトに対して分割を行った後の投影データを用い、その複数の特定オブジェクトの投影データの修復を行う。そして、修復後の投影データに対してＣＴ再構成を行うことによって、その複数の特定オブジェクトが含まれていないＣＴ画像が得られる。

図１は、本発明の実施形態に係るＣＴデバイスの構造模式図である。本実施形態に係るＣＴデバイスは、図１に示すように、検査用Ｘ線を放射する放射線源１０（例えばＸ線発生器）と、被検体を載置してＺ軸の周りに回転できると共に上昇降下も可能であることによって、検出領域に被検体を送り込んで放射線源１０から放射された放射線を被検体に透過させる載置機構４０と、全体的なモジュール構造を有し、被検体を透過した放射線を検出する（例えば、フラット検出器である）放射線検出器及びデータ採集器であって、アナログ信号を得てアナログ信号をデジタル信号に変換することによって、Ｘ線に対する被検体の投影データを出力する検出・採集装置３０と、システム全体の各部の同期動作を制御する制御部５０と、検出・データ採集装置５０によって採集したデータを処理するものであって、データを処理して再構成し、その結果を出力するコンピュータデータプロセッサ６０とを備えている。

図１に示すように、放射線源１０は、被検体を載置可能な載置機構４０の一方側に置かれ、検出・採集装置３０は、載置機構４０のもう一方側に置かれている。検出・採集装置３０は、検出器及びデータ採集器を備え、被検体投射データ及び/または多角度投影データを取得するものである。データ採集器は、（電流）積分方式またはパルス（カウンタ）方式で動作可能なデータ増幅成形回路を含む。検出・採集装置３０は、そのデータ出力ケーブルがコンピュータデータプロセッサ６０と接続し、採集したデータを、トリガー命令に従ってコンピュータデータプロセッサ６０に記憶させる。

また、検査デバイスは、金属からなる筒状のオブジェクト通路２０をさらに備えても良い。筒状のオブジェクト通路２０は、載置機構４０上に設置され、被検体は、被検体通路に置かれる。

図２には、図１に示したコンピュータデータプロセッサ６０の構造ブロック図が示されている。図２に示すように、データ採集器が採集したデータは、インターフェースユニット６８及びバス６４を介してメモリ６１に記憶される。コンピュータデータプロセッサのプロファイル情報及びプログラムは、読み出し専用のメモリ（ＲＯＭ）６２に記憶されている。ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６３は、プロセッサ６６の動作過程中における各種のデータを一時的に記憶するためのものである。また、メモリ６１には、データ処理を行うためのコンピュータプログラムが記憶されている。内部バス６４は、上述したメモリ６１と、読み出し専用のメモリ６２と、ランダムアクセスメモリ６３と、入力装置６５と、プロセッサ６６と、表示装置６７と、インターフェースユニット６８とを接続している。

ユーザによって、例えば、キーボートやマウスなどの入力装置６５を介して操作命令が入力された後、コンピュータプログラムの指令コードによってプロセッサ６６に所定のデータ処理アルゴリズムを実行することが命じられる。データ処理の結果が得られた後、例えば、ＬＣＤ表示装置などの表示装置６７に表示させるかまたは直接に、例えばプリントなどのハードコピーの形で処理結果を出力する。

図３には、本発明の実施形態に係る制御部の構造ブロック図が示されている。制御部５０は、図３に示すように、コンピュータ６０からの指令に従って放射線源１０、載置機構４０及び検出・採集装置３０を制御する制御ユニット５１と、制御ユニットの制御下で放射線源１０、検出・採集装置３０及び載置機構４０の動作をトリガーさせるためのトリガー命令を発生するトリガー信号発生ユニット５２と、トリガー信号発生ユニット５２の制御ユニット５１の制御下で発生したトリガー命令に従って載置機構４０の上昇または下降を駆動する第１の駆動モータ５５と、載置機構４０の動きに伴い、制御ユニット５１へ載置機構の高度情報をフィードバックする高度情報取得ユニット５３と、トリガー信号発生ユニット５２の制御ユニット５１の制御下で発生したトリガー命令に従って、載置機構４０の回転を駆動する第２の駆動モータ５６と、載置機構４０の回転過程において載置機構４０の回転角度を取得して制御ユニット５１へフィードバックする角度情報取得ユニット５４とを、備えている。本発明の実施形態によれば、上述した高度情報取得ユニット５３及び角度情報取得ユニット５４は、いずれも光電コードディスクであり、干渉を防げるメリットを備えている。

以下、三面図によるＣＴ結像における特定オブジェクト（関心オブジェクト）を定位する方法を詳細に説明する。図４は、本発明の実施例によるオブジェクトを定位する方法のプロセスを示す模式図である。

ＣＢＣＴ（Ｃｏｎｅ Ｂｅａｍ Ｃｏｍｐuｔｅｒｉｚｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）のシステムは、以下のように構成される。すなわち、再構成領域が、三次元の直角座標系^Ｏｘｙｚにて描画されている。ここで、座標の原点Ｏは、システムの回転中心である。Ｓ（β）は、コーンビームの放射線源が位置する位置である。ここで、βは、システムの回転角度の値である。フラット検出器３０は、回転中心の他方側に設けられるとともに、光源と同期して回転を行う。検出器における投影データはＰ（β，ｕ，ｖ）で表す。ｕ、ｖは、フラット検出器における直角座標である。ＣＢＣＴシステムの模式図は、図５のように示されている。

ステップＳ４１において、投影合成のアルゴリズムを用いて、投影データから、その観察方向がＣＴ断層平面に垂直する第１の投影画像を算出する。

採集したコーンビームＣＴ（ＣＢＣＴ）投影データによって、結像視野内の俯視角平行ビーム投影図を算出する。例えば、投影データ及びラドン変換数値の関係を用いて、投影データから、第１の投影画像に対応するラドンデータの偏導関数を算出する。例えば、数１の式によって、俯視図（本例において、第１の投影画像に対応する図）に対応するラドン値（Ｒａｄｏｎ）の偏導関数を算出することができる。
図６に示すように、点Ｃは、中心の平面Ω内にある。ＯＣの長さは、数１の式のｓと対応する。ベクトルｍはベクトルＯＣの単位ベクトルである。γは、∠ＣＳＯを代表する。水平面に垂直するとともにＣ点を通る線分ｔ_１ｔ_２に沿って積分して算出を完成する。

その後、フィルタ化逆投影アルゴリズム及び前記ラドンデータの偏導関数を用いて、第１の投影画像が算出されることになる。例えば、数２の式を用いて、俯視角の平行ビーム投影図が求められる。

ここで、ｈ_Ｈ（ｓ）は、ヒルバート（Ｈｉｂｅｒｔ）フィルタである。具体的な形は、以下の数３の式のとおりである。

ステップＳ４２において、前記観察方向に垂直するコーンビーム投影から、２枚の投影画像である第２の投影画像及び第３の投影画像を選出する。前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像は、大体直交する。

本実施例において、金属の位置は、金属ブロックのある点ＭＡＰ（ｍｅｔａl ａｎｃｈｏｒ ｐｏｉｎｔ）の三次元の座標で表される。三つの視角の投影図によって、三次元の空間において全てのＭＡＰを定位することができる。その中、１枚は、上記ステップによって得られて俯視角投影図であり、その他の２枚は全て、コーンビーム投影図から選出されるものである。俯視角平行ビーム投影図は、算出誤差を低下させるために、これらの２枚の投影において出現した金属の重畳領域が最小になるとともに２枚の投影に対応する回転角度が出来るだけ垂直になるように、これらの２枚の水平コーンビーム投影を選出するのに役に立つ。

図７は、１セットの実際データを例として、俯視角画像によって水平視角画像を選択する方法を説明するための図である。まず、俯視角画像を分割して、金属領域情報のみが含まれた二値化画像が得られる。その後、この二値化画像に対してファンビームのフォワード投影を行うことによって、ファンビーム投影の正弦図が得られる。ここで、用いられたファンビームのファン角は、コーンビームシステムの中心層の光源ターゲットポイントに対応するフレア角と等しくなる必要がある。これによって、コーンビーム投影過程が俯視角下における場合を模擬する。正弦図の各列に対して、ピークサーチアルゴリズムにてピークの個数が算出されることになる。全てのピークの個数が俯視角画像における金属の個数と等しい投影角度に対して、例えば、数４の式にて、相対的に垂直する二つの角度ａｎｇlｅ１和ａｎｇlｅ２を選出する。この二つの角度は、選択された角度である。

ステップＳ４３において、前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定してから、前記第１の投影画像、第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置に基づいて、各関心オブジェクトの三次元の空間における位置が算出される。

例えば、選出された２枚の水平投影図において、金属領域の分割を行い、数５の式に示すように、金属領域の各ブロックの重心が算出される。ここで、（ｕ_ｃ（ｉ），ｖ_ｃ（ｉ））は、第ｉ番目の金属領域Ｍ_ｉに対応する重心座標である。

三次元の空間において、上述した３枚の画像は、全てのＭＡＰを定位するためのものである。金属ブロックが凸の幾何形状である場合、光源点及び金属領域重心点を連結した直線は、必ず金属ブロックを通ることになる。また、同一の金属ブロックを通る２本の直線の既知の直線交差点は、この金属ブロックのＭＡＰと見なすことができる。図８に示すように、実際の状況において、空間における２本の直線が通常交差しないので、この２本の直線の最小２乘の解を、ＭＡＰの座標とすることができる。数６の式のようにすることが可能である。

ここで、ｄ（ｘ，ｙ，ｚ，ｌ_１）及びｄ（ｘ，ｙ，ｚ，ｌ_２）は、（ｘ_ｍ，ｙ_ｍ，ｚ_ｍ）から２本の直線ｌ_１及びｌ_２までの距離を示す。

Ｍ（ｘ_ｍ，ｙ_ｍ，ｚ_ｍ）を算出した後、対応する金属領域内に投影できた否かを、第３の投影図を用いてチェックすることができる。投影できた場合、ＭＡＰとして記録することができる。

俯視角平行ビーム投影画像は、水平投影において金属が重畳する状況が出現することを出来るだけ避けるように、水平投影を選択するのに役に立つ。実際の応用において、その状況は、さらに複雑となる。ここで、実際の状況に対して討論を行う。視野内にｍブロックの金属が存在するとし、俯視角平行ビーム投影画像においてｎ_０ブロックの金属領域が含まれているとし、２枚の水平投影において、それぞれ、ｎ_１及びｎ_２ブロックの金属領域が含まれているとする。ここで、ｎ_１及びｎ_２は、ｎ_１≧ｎ_２を満たしているとする。三つの場合に分けて討論を行う。

(１)ｍ＝ｎ_０＝ｎ_１＝ｎ_２の場合、金属は、選択された３枚の画像において重畳しないので、数５の式にて算出された全ての金属領域の重心が正しいと意味する。こうして、３枚の画像のうち任意の２枚を選択し、数６の式を用いて可能なＭＡＰ座標を算出するとともに、第３番目の画像を用いて、誤りを排除するオプションを選別することができる。

(２)ｍ＝ｎ_０＝ｎ_１＞ｎ_２あるいはｍ＝ｎ_１＝ｎ_２＞ｎ_０の場合、３枚の画像のうち、２枚の画像において、金属は、完全に離れて重畳していないことを意味する。これらの金属が重畳しない２枚の画像を選択し、数６の式を用いて可能なＭＡＰ座標を算出する。また、第３番目の画像を用いて、誤りを排除するオプションを選別することができる。

(３)ｍ＝ｎ_０＞ｎ_１≧ｎ_２或いはｍ＝ｎ_１＞ｎ_０∩ｎ_１＞ｎ_２の場合、１枚の画像のみにおいて金属が重畳しないことを意味する。ｍ＞ｍａｘ（ｎ_０，ｎ_１）の場合、３枚の画像の全てにおいて、金属が重畳する領域が含まれている。この２種の状況下では、上述方法を用いてＭＡＰ座標を算出することができない。

上述のプロセスによって、ＣＴ投影データから、関心オブジェクトの位置を特定することができる。

また、ＣＴ結像に広く存在している金属のアーチファクト課題について、本発明の他の実施例は、三面図に基づくＣＴ金属アーチファクト補正方法を提供している例である。投影合成技術及び三面図に基づく複数のオブジェクトの三次元の座標定位技術を用いて、ＣＴ結像の金属アーチファクトの削除が実現できる。本発明の実施例の方法は、投影の前処理に類似する補正方法であり、ＣＴのプレー再構成を行う必要がなく、アルゴリズムのプロセスが便利簡単かつ速度が速いので、工程の応用に再構成速度の要求を満たすことができる。

該実施例の方法によれば、該当するスキャン視野において、複数の金属組み込み物が存在する場合にあっても、依然として、再構成画像の金属アーチファクトを迅速に削除することができる。その独特なメリットは、画像に対してプレー再構成を行わず、アルゴリズムにおいても繰り返しステップをせず、三つの垂直（近似垂直）の視角の投影図を用いて金属を定位するので、迅速、正確的に投影データの修復を行うことができることにある。

図９は、本発明の他の実施例に係るＣＴ結像のアーチファクトの削除方法を示すフローチャットである。図９に示すように、ステップＳ９１において、投影データから、互いに大体垂直した三つの投影図における前記複数の特定オブジェクトの位置を算出して、三次元の空間における前記複数の特定オブジェクトの位置を特定する。

また、その他の実施例によれば、投影データから、互いに大体垂直した三つの投影図における前記複数の特定オブジェクトの位置を算出し、三次元の空間における前記複数の特定オブジェクトの位置を特定する。この特定方法の過程は、以下のようである。

１）まず、投影合成のアルゴリズムを用いて、直接に投影データから俯視角位置の平行ビーム投影画像を算出する。そして、俯視角投影図における金属領域の位置関係を考察することによって、全ての水平方向のコーンビーム投影から、２枚の投影を選択する。選択されたこの２枚の水平投影においては、後の算出の正確性を保証できるように、金属ができるだけ互いに重畳させなく、かつ２枚の水平投影の回転角度の差ができるだけ９０度に接近させる。

２）選択した３枚の投影画像を用いて、この３枚の画像内で金属領域の分割を行う。その後、３枚の画像における金属の位置に基づいて、三次元の空間における該金属オブジェクトの位置を算出すると共に、該オブジェクトの重心の三次元の座標を、該金属の定位点（ｍｅｔａl ａｎｃｈｏｒ ｐｏｉｎｔ、ＭＡＰと称する）と表記する。実際の応用には、選択された投影画像に金属物の同士間で重畳することを避けるのが困難である。３枚の画像のうち、少なくとも２枚の画像において金属が重畳しなければ、このアルゴリズムでは、全ての金属のＭＡＰを正確に定位することができる。

ステップＳ９２において、前記複数の特定オブジェクトの重心座標を用いて、全ての角度下での投影画像に対してオブジェクト分割を行う。

ステップＳ９３において、該複数の特定オブジェクトに対して分割を行いた後の投影データを用いて、複数の特定オブジェクトの投影データに対して修復を行う。

ステップＳ９４において、修復後の投影データを用いて、ＣＴ再構成を行い、該複数の特定オブジェクトが含まれていないＣＴ画像を得る。

例えば、ＭＡＰを各角度下での検出器平面に投影し、得られた投影点は、金属シードポイント（ｍｅｔａl ｓｅｅｄ ｐｏｉｎｔ、ＭＳＰと称する）と名づける。これによって、ＭＳＰ点から出発し、各角度の投影画像に対して前処理を行い、ＭＳＰをシードポイントとして、該投影図における全ての金属領域に対して分割を行う。全ての投影画像における金属領域に対して分割を行った後、分割し得た金属領域位置の投影データに対して修復を行う（一般の補間方法を用いれば良い）。そして、補正後の投影データを用いて、従来のＣＴ再構成アルゴリズムで金属が含まれていないＣＴ画像を再構成する。

例えば、三次元の空間において、全てのＭＡＰの定位が行われた後、各投影角度下でフラット検出器におけるＭＡＰの投影を算出して、ＭＳＰ（ｍｅｔａl ｓｅｅｄ ｐｏｉｎｔ）として記してもよい。三次元の空間において、ＭＡＰが金属ブロック内部に定位されたので、ＭＳＰは、投影図に、必ず金属投影領域の内部に位置する。これによれば、比較的に成熟した領域成長アルゴリズムを用いて、投影図において全ての金属投影領域を分割することも可能となる。

投影図の金属領域を標記した後、双線形補間のアルゴリズムを用いて、金属投影領域の修復を行う。この方法を、数７の式に示す。

ここで，Iは、対応する画素点へ埋め込まれた修復データである。ｄ_ｕｐ、ｄ_ｄｏｗｎ、ｄ_ｌｅｆｔ、及びｄ_{ｒｉｇｈｔ}は、この画素点から金属領域エッジまでの距離を示す。Ｉ_ｕｐ、Ｉ_ｄｏｗｎ、Ｉ_ｌｅｆｔ、及びＩ_{ｒｉｇｈｔ}は、対応するエッジ上における画像の階調値を示す。

上述方法で投影データの前処理を終了した後、従来のＣＴ方法（例えば、円形の軌道ＦＤＫアルゴリズム、スパイラル形の軌道ＦＤＫアルゴリズム等）で、金属が含まれていないＣＴ画像を再構成することができる。

実際のシステムにおいて、上述した理論や方法に対して実験にて検証を行った。図１０(ａ)には、使用されたＣＢＣＴシステムが示されている。フラット検出器のサイズは、２４３．８４ｍｍ×１９５．０７ｍｍである。各画素のサイズは、０．１２７ｍｍ×０．１２７ｍｍである。これは、アレイが１９２０×１５３６個の画素を備えていることを意味する。Ｘ光源は、検出器の対面に位置し、電圧は１２０Ｋｅv、電流は１.７ｍＡとなっている。回転ステージは、検出器と光源との間に設けられ、光源ターゲットポイントは、回転中心から７５０ｍｍの距離を離れている。光源ターゲットポイントは、検出器の中心から１０５０ｍｍの距離を離れている 。各回のスキャンは、３６０度の範囲内で３６０個の投影を均一的に採集した。ここで、一つのモデルを作成して、アルゴリズム（図１０(ｂ)のように）の説明を行う。プラスチック製のビーカー内に一つのプラスチックフラスコが固定された。フラスコの外側には、いくつかの金属ボールが固定された。医学の応用を模擬できるために、スキャンのプロセスにおいて、ビーカー及びフラスコ内には、いずれも水を注入する。

実験結果は、図１０に示した。異なる位置関係が、定位アルゴリズムへの影響があるかを考察するために、金属ボールが２種の異なる設置方式でフラスコの外側に固定された。ここで、図１０（ａ１、ｂ１、ｂ３）は、前処理していなかったＣＴ画像を示しており、それに対して、図１０（ａ２、ｂ２、ｂ４）は、本発明の方法を用いて金属アーチファクトを補正した後のＣＴ画像を示している。金属ブロック同士間のストラップ状のアーチファクト及び金属附近のアーチファクトは、本発明の金属アーチファクトの校正方法で有効的に削除できたことが分かった。

上述アーチファクト校正方法は、投影領域の画像処理方法からスタットし、複数の金属オブジェクトが共存時の金属アーチファクトを削除する課題を迅速、かつ有効的に解決できる。また、該方法は、繰り返しする必要もなく、便利に実際の工程に適用できる。

以上、詳細の記載は、ブロック図、フローチャット及び／または例を使用することによって、オブジェクトを定位する方法及び／またはアーチファクトを補正する補正方法に係る数多くの実施例を説明した。このようなブロック図、フローチャット及び／または例が、機能及び／または操作が一つまたは複数含まれた場合には、当業者は、このようなブロック図、フローチャットまたは例における各機能及び／または操作が、各種のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたは実質上のこれらの任意の組み合わせで、個別及び/または共同で実現できると理解すべきである。一つの実施例において、本発明の実施例の前記主題のいつかの部品は、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはその他の集積フォーマットで実現できる。しかしながら、当業者は、ここで公開した実施例の一部が、全体または部分的に集積回路で同じく実現することができる。例えば、一台または複数台のコンピュータ上で運行する一つまたは複数のコンピュータプログラム（例えば、一台または複数台のコンピュータシステム上で運行する一つまたは複数のプログラム）によって実現させても良いし、一つまたは複数のプロセッサ上で運行する一つまたは複数のプログラム（例えば、一つまたは複数のマイクロプロセッサ上で運行する一つまたは複数のプログラム）によって実現させても良いし、ファームウェアまたは実質上に上述形態の任意組み合わせによって実現させても良いと理解すべきである。また、当業者は、本開示を元に、回路の設計及び／またはソフトウェアの書き込み及び／またはファームウェアのコーディングの能力を備える。また、当業者には理解されるように、本開示の前記主題のメカニズムは、複数の形態のプログラム製品として配分できると共に、実際に配分の信号載置媒体の具体的な類型が何かであろうか、本開示の前記主題の例示的な実施例は何れも適用できる。信号載置媒体の例示は、例えば、ソフトディスク、ハートディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、コンピュータメモリ等の記録可能な記録型媒体、及び例えば、デジタル及び／またはアナログ通信媒体（例えば、光ファイバ、導波管、有線通信リング、無線通信リングなど）の搬送型媒体を含むが、それらに限らない。

以上、本発明の典型的な実施例に基づいて本発明を説明したが、当業者は、使用された用語が、説明するための例であって、本発明を限定する用語ではないと理解すべきである。また、本発明は、精神及び実質を逸脱しない限りに、種々の形態で具体的に実施できるので、上記の実施例は、前述の詳細に限らなく、請求の範囲によって限定されるものとして、広く解釈できると理解すべきである。請求の範囲または等価の範囲内での全ての変化や改良は、請求の範囲内に含まれていることを理解すべきである。

Claims (10)

1. ＣＴ結像における複数の関心オブジェクトを定位する方法であって、
   投影合成のアルゴリズムを用い、投影データから、その観察方向がＣＴ断層平面に垂直する第１の投影画像を算出するステップと、
   前記観察方向に垂直するコーンビーム投影において、基本的に直交する第２の投影画像及び第３の投影画像である２枚の投影画像を選択するステップと、
   前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定するステップと、
   前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置に基づいて、三次元の空間における各関心オブジェクトのそれぞれの位置を算出するステップとを含むことを特徴とするＣＴ結像における複数の関心オブジェクトを定位する方法。
2. 第１の投影画像を算出するステップは、
   投影データとラドン変換数値との関係を用い、投影データに基づいて、第１の投影画像に対応するラドンデータの偏導関数を算出するステップと、
   フィルタ化逆投影アルゴリズム及び前記ラドンデータの偏導関数を用いて、第１の投影画像を算出するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. ２枚の投影画像を選択するステップは、
   第２の投影画像及び第３の投影画像における複数の関心オブジェクト間で重畳する重畳領域が最小になるように、前記第１の投影画像に基づいて第２の投影画像及び第３の投影画像を選択するステップを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の投影画像に基づいて第２の投影画像及び第３の投影画像を選択するステップは、
   前記第１の投影画像に対して分割を行い、関心領域の情報のみを含む二値化画像を取得するステップと、
   前記二値化画像に対して、ファン角がコーンビームシステムの中心層の光源ターゲットポイントに対応するフレア角と等しくなる必要があるファンビームのフォワード投影を行うことによって、ファンビーム投影の正弦図を取得するステップと、
   正弦図の各列に対して、ピークサーチアルゴリズムによってピークの個数を算出するステップと、
   全てのピークの個数が第１の投影画像における関心オブジェクトの個数と等しい投影角度に対して、二者間の角度が９０度となる投影角度を選択して第２の投影画像及び第３の投影画像を特定するステップとを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定するステップは、
   第１の投影画像において、各関心オブジェクトに対して分割を行い、第１の投影画像における各関心オブジェクト領域の重心を特定するステップと、
   第２の投影画像及び第３の投影画像において、各関心オブジェクト領域に対して分割を行い、第２の投影画像及び第３の投影画像における各関心オブジェクトの重心を特定するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. ＣＴ結像における複数の関心オブジェクトを定位するデバイスであって、
   投影合成のアルゴリズムを用い、投影データから、その観察方向がＣＴ断層平面に垂直する第１の投影画像を算出する手段と、
   前記観察方向に垂直するコーンビーム投影において、基本的に直交する第２の投影画像及び第３の投影画像である２枚の投影画像を選択する手段と、
   前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定する手段と、
   前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置に基づいて、三次元の空間における関心オブジェクトのそれぞれの位置を算出する手段とを備えることを特徴とするデバイス。
7. 第１の投影画像を算出する手段は、
   投影データとラドン変換数値との関係を用い、投影データに基づいて、第１の投影画像に対応するラドンデータの偏導関数を算出する手段と、
   フィルタ化逆投影アルゴリズム及び前記ラドンデータの偏導関数を用いて、第１の投影画像を算出する手段とを備えることを特徴とする請求項６に記載のデバイス。
8. ２枚の投影画像を選択する手段は、
   第２の投影画像及び第３の投影画像における複数の関心オブジェクト間に重畳する重畳領域が最小になるように、前記第１の投影画像に基づいて第２の投影画像及び第３の投影画像を選択する手段を備える、ことを特徴とする請求項６に記載のデバイス。
9. 前記第１の投影画像に基づいて第２の投影画像及び第３の投影画像を選択する手段は、
   前記第１の投影画像に対して分割を行い、関心領域の情報のみを含む二値化画像を取得する手段と、
   前記二値化画像に対して、ファン角がコーンビームシステムの中心層の光源ターゲットポイントに対応するフレア角と等しくなる必要があるファンビームのフォワード投影を行うことによって、ファンビーム投影の正弦図を取得する手段と、
   正弦図の各列に対して、ピークサーチアルゴリズムによってピークの個数を算出する手段と、
   全てのピークの個数が第１の投影画像における関心オブジェクトの個数と等しい投影角度に対して、二者間の角度が９０度である投影角度を選択して、第２の投影画像及び第３の投影画像を特定する手段とを備える、ことを特徴とする請求項８に記載のデバイス。
10. 前記第１の投影画像、前記第２の投影画像及び前記第３の投影画像における複数の関心オブジェクトの位置を特定する手段は、
    第１の投影画像において、各関心オブジェクトに対して分割を行い、第１の投影画像における各関心オブジェクト領域の重心を特定する手段と、
    第２の投影画像及び第３の投影画像において各関心オブジェクト領域に対して分割を行い、第２の投影画像及び第３の投影画像における各関心オブジェクトの重心を特定する手段とを備える、ことを特徴とする請求項６に記載のデバイス。