JP3770669B2 - X-ray CT system - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、回転運動するX線源のX線を検出して該回転運動をする断層面に対応する断層画像を得るX線CT装置に係り、特に画像ぼけを修正するフィルタ処理の改良に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来のX線CT装置は、スキャナ部と画像再構成部を有している。スキャナ部はX線源とX線検出器を対向配置し、これらの位置関係を維持しながら回転可能としたものである。このスキャナ部へは、X線源とX線検出器の間にベッドに寝載した被検体を挿入する。前記X線検出器は、被検体の所望する断面を被検体と被検体の周りの空気も含めたX線に対する検出信号を得る。画像再構成部は、前記検出信号から被検体と被検体の周りの空気を含めた断層画像を得るとともに、前記断層画像のマトリクスサイズより小さいm×n(m、nは3以上の整数)の小マトリクスの画素データを読み出し、各画素データに所望の重みづけ係数を乗じた計算処理を前記断層画像のアドレスを更新して行うフィルタ処理を行う。この種のフィルタ処理は、X線の照射ムラなど様々な要素から起因する画像ボケを補正するものである。
【0003】
また、前記断層画像を画面に表示する際には、有効視野(以下「FOV」という)と呼ばれる円形領域を設定する。このFOVとは、断層画像で画面に表示したとき被検体と被検体の周囲の空気の断層面が表示された領域のうちの前記回転運動の中心軸に対応づけた画像中心点から被検体の断層画像領域が最も診断しやすい領域に応じ被検体の部位毎にその半径を設定してなる円形領域である。この空気部分の画素値は、たとえば「−1000」で一律に設定されていた。そして、画面の表示領域でFOVから外れる部分(以下「背景領域」という)の画素値にも、前記空気部分と同じ値が一律に設定されていた。
【0004】
また、前記フィルタ処理は、小マトリクスのアドレス更新が断層画像全体の各画素点で行われていた。
【0005】
ところで、前記断層画像の表示に際し、被検体の診断部位で、例えば肺野の気管支部分などの画素値が「−1000」を若干下回るものがあり、この部分に階調を合わせると前記空気部分と背景領域が同じ画素値に設定されているので、両者の区別ができなくなってしまった。そこで、これらを区別するために前記背景領域の画素値を一律に例えば「−2000」に設定することとした。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記フィルタ処理は、小マトリクスのアドレス更新が断層画像全体の各画素点で行われていたので、上記背景領域を区別した上で前記フィルタ処理を実行すると、FOVと背景領域付近に偽画像が表示される、または、フィルタ処理を行っているにも拘わらず、にじみやぼけが画像に現れることもあるという問題があった。
【0007】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、断層画像上にFOVと背景領域付近に偽画像やぼけ、にじみが出現することを防ぎ、この種の偽画像やぼけ、にじみのない断層画像を表示できるX線CT装置を提供することにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記目的は、回転運動しながらファン状X線を放射するX線源と、このX線源に対向配置され同じく回転しながらX線源からのX線を検出し検出信号を出力するX線検出器と、この検出信号から断層画像を再構成する画像再構成演算手段を備え、前記画像再構成演算手段は前記断層画像のマトリクスサイズより小さいm×n(m,nは3以上の整数)の小マトリクスの画素データを読み出す手段を具備したX線CT装置において、前記小マトリクスの4隅の画像データの全ての画素データの値が所定のしきい値より大きいときは各画素毎に重みを選択して計算画素値を出力し、それ以外の場合は小マトリクスの中央の画像データの値を計算画素値として出力して画像再構成することにより達成される。
また、上記X線CT装置において、上記しきい値を設定入力可能な選択条件入力手段を備え、上記画素毎の重みは予め記憶された複数のフィルタマスクデータのいずれかから選択され適用されることにより達成される。
【0009】
【発明の実施の形態】
本発明のX線CT装置の一実施の形態について、図面を用いて説明する。
図1は本発明のX線CT装置の構成例を示すブロック図、図2は図1の画像再構成演算部の構成例を示すブロック図、図3は図2の画像再構成部のフィルタ処理の動作の一例を示すフローチャート、図4は一画素におけるフィルタ処理の原理を示し、背景領域とFOVの境界領域を除く領域(以下「通常領域」という)に使用する例を示す図、図5は一画素におけるフィルタ処理の原理を示し、背景領域とFOVを境界領域(以下単に「境界領域」という)に使用する例を示す図である。
【0010】
本発明のX線CT装置は、図1に示すように、スキャナ部1と画像再構成部2と画像表示部3を有している。スキャナ部1は、X線源とX線検出器を対向配置したまま被検体を仮想的に切る断層平面に沿って、X線源はX線を曝射しながら、X線検出器はX線源からのX線を検出しながら回転でき、被検体とその周りの空気をともに該断層平面に対応したX線の検出信号を断層画像が作れるまで得る。
【0011】
画像再構成部2は、該検出信号から断層画像を再構成するとともに、この断層画像を鮮鋭に表示するためにフィルタ処理をする。画像表示部3は、画像表示モニタを具備しており、フィルタ処理した断層画像を該モニタの画面に表示する。
【0012】
画像再構成部2は、図2に示すように、画像再構成演算部21と第1のフィルタマスクデータ記憶部22と第2のフィルタマスクデータ記憶部23とフィルタマスクデータ選択部24と選択条件入力部25と画素データ検出制御部26とフィルタ演算部27を備えている。画像再構成演算部21は断層画像を再構成して、被検体と被検体の部位の大きさ等から決まるFOVに該当する円形領域に画素値「−1000」をFOVの外側の背景領域には画素値「−2000」をそれぞれ一律に設定する。第1のフィルタマスクデータ22は、図4に示すように、例えば読み出した5×5の画像マトリクスのそれぞれの画素値について乗じる通常領域用の5×5の画像マトリクス(図中右方に示す)を記憶する。第2のフィルタマスクデータ23は、図5に示すように、例えば読み出した5×5の画像マトリクスのそれぞれの画素値について乗じる境界領域用の5×5の画像マトリクス(図中右方に示す)を記憶する。フィルタマスクデータ選択部24は、通常領域用の画像マトリクスが記憶された第1のフィルタマスクデータ22と境界領域用の画像マトリクスが記憶された第2のフィルタマスクデータ23を切り替える。選択条件入力部25は、あるしきい値を境にフィルタマスクデータ選択部24を通常領域か境界領域かの何れかに制御されるかを決めるしきい値を設定入力する。画素データ検出制御部26は、前記画像マトリクスの4隅の画素データを読み出し、これらの画素データのうちの全ての画素データが前記しきい値以下であるかを判定し、全ての画素データが前記しきい値を超えるときは通常領域として、少なくとも一つの画素データが前記しきい値以下であるときは境界領域として計算するようにフィルタマスクデータ選択部24を制御する。フィルタ演算部27は、画素データ検出制御部26の制御に基づいて選択したフィルタマスクデータでフィルタ演算する。ここでは、しきい値を「−2000」とする。
【0013】
次に、本発明のフィルタ処理の原理について、図4、図5を用いて説明する。例えば512×512マトリクスのCT画像(画素値(多くの場合、CT値に対応づけている):+4000〜−1999、背景領域の画素値:−2000とする)画像に対して予め設定されたm×n演算マトリクスの中心を断層画像上の座標点(i,j)に当てはめて、この中心にm×nの画像マトリクスを定義し、この画像マトリクス分の画素データを読み出す。ここでは、5×5の画像マトリクスの例を挙げるので、前記中心の画素データをDi,jとしたとき、Di−2,j−2〜Di+2,j+2の25個の画素データを読み出すこととなる。図4に示す例は、フィルタマスクデータが通常領域(画素値:+4000〜−1999)で、中心点とその他の24点のそれぞれの画素データを適当に重み付けして、計算画素値D’i,jを求めるためのものである。図5に示す例は、フィルタマスクデータが境界領域(画素値:+4000〜−2000)で、中心点の画素データをそのままの値で計算画素値D’i,jとするためのものである。フィルタ演算部27は、これらのフィルタマスクデータ(W0,0〜W4,4)を通常領域か境界領域かによって選択し、選択したフィルタマスクデータを前記小マトリクスに乗じる。即ち、通常領域の計算画素値D’i,jは(数1)に示すようになり、境界領域の計算画素値D’i,jは(数2)に示すようになる。
【0014】
このようなフィルタマスクデータを選択すれば、計算画素値D’i,jの四隅のデータがしきい値を超えていれば、通常領域としてフィルタ処理を行い、しきい値以下であれば境界領域としてフィルタ処理を行わず、中心点の画素値をそのまま出力することになるから、FOVと背景領域の間に出ていた円形枠状の偽画像やぼけ、にじみを断層画像上に現れないことを、本願の発明者は検証した。
【0015】
次に、本発明のX線CT装置フィルタ処理の動作を、図3を用いて説明する。ここでは、説明を簡単にするために、一画素だけの処理に着目し、小マトリクスは5×5とする。
ステップ.31
512×512のマトリクスの断層画像上のある座標点(i,j)を中心とする5×5の小マトリクスのそれぞれの画素データを読み出す(データリード)。
ステップ.32
前記小マトリクスの左上隅の画素データが−2000以下の条件が成立するかを判定して、条件不成立の場合はステップ33を実行し、条件成立の場合はステップ37を実行する(Di−2,j−2≦−2000?)。
ステップ.33
前記小マトリクスの右上隅の画素データが−2000以下の条件が成立するかを判定して、条件不成立の場合はステップ34を実行し、条件成立の場合はステップ37を実行する(Di−2,j+2≦−2000?)。
ステップ.34
前記小マトリクスの左下隅の画素データが−2000以下の条件が成立するかを判定して、条件不成立の場合はステップ35を実行し、条件成立の場合はステップ37を実行する(Di+2,j−2≦−2000?)。
ステップ.35
前記小マトリクスの右下隅の画素データが−2000以下の条件が成立するかを判定して、条件不成立の場合はステップ36を実行し、条件成立の場合はステップ37を実行する(Di+2,j+2≦−2000?)。
ステップ.36
通常画像用のフィルタマスクデータを選択し、ステップ38を実行する(通常領域用データの選択)。
ステップ.37
境界画像用のフィルタマスクデータを選択し、ステップ38を実行する(境界領域用データの選択)。
ステップ.38
ステップ36又はステップ37で選択したフィルタマスクデータに基づいて、フィルタ処理を行う(フィルタ処理実行)。
【0016】
以上述べた本実施の形態は、しきい値となっている画素値が前記小マトリクスの4隅の少なくとも一つでも該当すれば、フィルタ処理を実質的に行わないから、断層画像上に現れる偽画像やぼけ、にじみを防止することができる。
【0017】
また、小マトリクスの数やしきい値の数値などそれぞれの例示は、本発明の理解を助けるものであって、これらに限定されないことはいうまでもない。
また、小マトリクスの例を奇数で説明したが、偶数の場合でも画像中心を囲む4画素のうちの任意の画素を代表して中心画素データとして設定してもよい。
また、しきい値によってフィルタマスクデータを選択するもので説明したが、前述の偽画像やにじみ、ぼけなどは大きな画素データの変化量によって起因するものであるから、前記しきい値に代えて変化量を設定してもよい。
【0018】
【発明の効果】
本発明は、以上述べたような構成を有し、これら構成が上述したように作用するから、断層画像上のFOVと背景領域付近に偽画像やぼけ、にじみが出現することを防ぎ、この種の偽画像やぼけ、にじみのない断層画像を表示するX線CT装置が提供できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明のX線CT装置の構成例を示すブロック図。
【図2】図1の画像再構成演算部の構成例を示すブロック図。
【図3】図2の画像再構成部のフィルタ処理の動作の一例を示すフローチャート。
【図4】一画素における通常領域のフィルタ処理の原理の例を示す図。
【図5】一画素における境界領域のフィルタ処理の原理の例を示す図。
【符号の説明】
22 第1のフィルタマスクデータ記憶部
23 第2のフィルタマスクデータ記憶部
24 フィルタマスクデータ選択部
25 選択条件入力部
26 画素データ検出部
27 フィルタ演算部
【数1】
【数2】
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an X-ray CT apparatus that detects X-rays of a rotating X-ray source and obtains a tomographic image corresponding to a rotating tomographic plane, and more particularly to an improvement in filter processing for correcting image blur.
[0002]
[Prior art]
A conventional X-ray CT apparatus has a scanner unit and an image reconstruction unit. In the scanner unit, an X-ray source and an X-ray detector are arranged to face each other, and can be rotated while maintaining the positional relationship therebetween. A subject lying on a bed is inserted between the X-ray source and the X-ray detector into the scanner unit. The X-ray detector obtains a detection signal for an X-ray including a cross section desired by the subject and air around the subject and the subject. The image reconstruction unit obtains a tomographic image including the subject and air around the subject from the detection signal, and has an m × n (m, n is an integer of 3 or more) smaller than the matrix size of the tomographic image. A filter process is performed in which pixel data of a small matrix is read out and a calculation process in which each pixel data is multiplied by a desired weighting coefficient is performed by updating the address of the tomographic image. This type of filter processing corrects image blur caused by various factors such as X-ray irradiation unevenness.
[0003]
When displaying the tomographic image on the screen, a circular area called an effective field of view (hereinafter referred to as “FOV”) is set. This FOV refers to the subject from the image center point corresponding to the central axis of the rotational movement in the region where the tomographic plane of the air surrounding the subject and the subject is displayed when displayed on the screen as a tomographic image. The tomographic image region is a circular region in which the radius is set for each part of the subject according to the region that is most easily diagnosed. The pixel value of the air portion is uniformly set, for example, “−1000”. Then, the same value as that of the air portion is uniformly set for the pixel value of the portion outside the FOV (hereinafter referred to as “background region”) in the display region of the screen.
[0004]
In the filtering process, the address of the small matrix is updated at each pixel point of the entire tomographic image.
[0005]
By the way, when displaying the tomographic image, there are cases where the pixel value of the diagnosis part of the subject, for example, the bronchial part of the lung field, is slightly below “−1000”, and the gradation is adjusted to this part. Since the background area is set to the same pixel value, the two cannot be distinguished from each other. Therefore, in order to distinguish these, the pixel value of the background area is uniformly set to, for example, “−2000”.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the filtering process, the address of the small matrix is updated at each pixel point of the entire tomographic image. Therefore, when the filtering process is executed after distinguishing the background area, a fake image is formed near the FOV and the background area. However, there is a problem that blurs and blurs may appear in an image despite the fact that is displayed.
[0007]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and its purpose is to prevent the appearance of fake images, blurs and blurs in the vicinity of the FOV and the background area on the tomographic image. An object of the present invention is to provide an X-ray CT apparatus capable of displaying a tomographic image without blur or blur.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The purpose is to detect an X-ray source that emits a fan-like X-ray while rotating, and to detect the X-ray from the X-ray source that is arranged opposite to this X-ray source and outputs a detection signal. And an image reconstruction calculating means for reconstructing a tomographic image from the detection signal, the image reconstruction calculating means being m × n (m and n are integers of 3 or more) smaller than the matrix size of the tomographic image. In an X-ray CT apparatus equipped with means for reading out pixel data of a small matrix , when all the pixel data values of the image data at the four corners of the small matrix are larger than a predetermined threshold, a weight is selected for each pixel In this case, the calculation pixel value is output, and in other cases, the value of the image data at the center of the small matrix is output as the calculation pixel value to reconstruct the image.
Further, the X-ray CT apparatus includes selection condition input means capable of setting and inputting the threshold value, and the weight for each pixel is selected from a plurality of pre-stored filter mask data and applied. Is achieved.
[0009]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
An embodiment of the X-ray CT apparatus of the present invention will be described with reference to the drawings.
1 is a block diagram showing a configuration example of an X-ray CT apparatus of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of an image reconstruction calculation unit in FIG. 1, and FIG. 3 is a filter process of the image reconstruction unit in FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of FIG. 4, FIG. 4 shows the principle of filter processing in one pixel, and shows an example of use in a region excluding the boundary region between the background region and the FOV (hereinafter referred to as “normal region”), FIG. It is a figure which shows the principle of the filter process in one pixel, and shows the example which uses a background area | region and FOV for a boundary area | region (henceforth only a "boundary area | region").
[0010]
As shown in FIG. 1, the X-ray CT apparatus of the present invention includes a
[0011]
The
[0012]
As shown in FIG. 2, the
[0013]
Next, the principle of the filter processing of the present invention will be described with reference to FIGS. For example, a 512 × 512 matrix CT image (pixel value (in many cases, associated with a CT value): +4000 to −1999, pixel value of background region: −2000) m set in advance The center of the xn calculation matrix is applied to the coordinate point (i, j) on the tomographic image, an m × n image matrix is defined at the center, and pixel data for this image matrix is read out. Here, since an example of a 5 × 5 image matrix is given, when the central pixel data is Di, j, 25 pixel data of Di−2, j−2 to Di + 2, j + 2 are read out. . In the example shown in FIG. 4, the filter mask data is a normal region (pixel value: +4000 to −1999), and the pixel data of the center point and the other 24 points are appropriately weighted to calculate the calculated pixel value D′ i, This is for obtaining j. In the example shown in FIG. 5, the filter mask data is a boundary region (pixel value: +4000 to −2000), and the pixel data at the center point is used as it is as the calculated pixel value D′ i, j. The filter calculation unit 27 selects the filter mask data (W0, 0 to W4, 4) according to the normal region or the boundary region, and multiplies the selected filter mask data by the small matrix. That is, the calculated pixel value D′ i, j in the normal region is as shown in (Equation 1), and the calculated pixel value D′ i, j in the boundary region is as shown in (Equation 2).
[0014]
If such filter mask data is selected, if the data at the four corners of the calculated pixel value D′ i, j exceed the threshold value, the filtering process is performed as a normal area, and if the data is below the threshold value, the boundary area Since the pixel value of the center point is output as it is without performing the filtering process, it is confirmed that the circular frame-like fake image, blur, or blur that appears between the FOV and the background area does not appear on the tomographic image. The inventor of this application verified.
[0015]
Next, the operation of the X-ray CT apparatus filter processing of the present invention will be described with reference to FIG. Here, in order to simplify the explanation, attention is paid to processing of only one pixel, and the small matrix is assumed to be 5 × 5.
Step. 31
Each pixel data of a 5 × 5 small matrix centering on a certain coordinate point (i, j) on the tomographic image of the 512 × 512 matrix is read (data read).
Step. 32
It is determined whether or not the condition that the pixel data at the upper left corner of the small matrix is −2000 or less is satisfied. If the condition is not satisfied, step 33 is executed, and if the condition is satisfied, step 37 is executed (Di-2, j-2 ≦ −2000?).
Step. 33
It is determined whether or not the condition that the pixel data in the upper right corner of the small matrix is −2000 or less is satisfied. If the condition is not satisfied, step 34 is executed, and if the condition is satisfied, step 37 is executed (Di-2, j + 2 ≦ −2000?).
Step. 34
It is determined whether or not the condition that the pixel data in the lower left corner of the small matrix is −2000 or less is satisfied. If the condition is not satisfied, step 35 is executed, and if the condition is satisfied, step 37 is executed (Di + 2, j−). 2 ≦ −2000?).
Step. 35
It is determined whether or not the condition that the pixel data in the lower right corner of the small matrix is −2000 or less is satisfied. If the condition is not satisfied, step 36 is executed, and if the condition is satisfied, step 37 is executed (Di + 2, j + 2 ≦ -2000?)
Step. 36
Filter mask data for normal images is selected, and step 38 is executed (selection of data for normal regions).
Step. 37
The filter mask data for the boundary image is selected, and step 38 is executed (selection of boundary area data).
Step. 38
Filter processing is performed based on the filter mask data selected in step 36 or step 37 (filter processing execution).
[0016]
In the present embodiment described above, if at least one of the four corners of the small matrix corresponds to the pixel value serving as the threshold value, the filtering process is not substantially performed. Images, blurs and blurring can be prevented.
[0017]
In addition, each example such as the number of small matrices and the numerical value of the threshold value assists understanding of the present invention, and needless to say, it is not limited thereto.
Further, although an example of a small matrix has been described with an odd number, even in the case of an even number, an arbitrary pixel among four pixels surrounding the center of the image may be set as the central pixel data.
In addition, the filter mask data is selected based on the threshold value. However, since the above-described fake image, blur, blur, and the like are caused by a large change amount of pixel data, the change occurs instead of the threshold value. An amount may be set.
[0018]
【The invention's effect】
The present invention has the configuration as described above, and these configurations operate as described above. Therefore, it is possible to prevent the appearance of fake images, blurs, and blurs in the vicinity of the FOV on the tomographic image and the background region. It is possible to provide an X-ray CT apparatus that displays a false image, a tomographic image with no blur or blur.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an X-ray CT apparatus of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of an image reconstruction calculation unit in FIG.
FIG. 3 is a flowchart showing an example of an operation of filter processing of the image reconstruction unit in FIG. 2;
FIG. 4 is a diagram showing an example of the principle of normal area filtering in one pixel.
FIG. 5 is a diagram showing an example of the principle of filter processing of a boundary region in one pixel.
[Explanation of symbols]
22 First filter mask
Claims (2)
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