JP5199541B2 - 放射線断層撮影装置 - Google Patents
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Description
そこで、本発明の目的は、放射線断層撮影装置の撮影において、各部位として認識されたセグメンテーション領域ごとに画質を最適化できるようにすることである。
この第1の観点における放射線断層撮影装置では、各部位として認識した後に、各部位として最適な画質にするために再構成関数をその部位の求められる再構成関数にすることで画質を最適化することができる。この場合に複数の再構成関数で断層像を複数種類分、画像再構成しておき、認識した各部位ごとに断層像の一部をマスクして抽出し、抽出された部位を組み合わせることにより、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第2の観点における放射線断層撮影装置では、各部位として認識した後に、各部位が最適な画質になるために再構成関数をその部位の求められる再構成関数にすることで画質を最適化することができる。この場合に認識された各部位としての最適な再構成関数で画像再構成を行い最適な断層像を組み合わせることにより、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第3の観点における放射線断層撮影装置では、画像再構成で行う再構成関数重畳処理においては、一度目に画像再構成された際の再構成関数重畳時に、一旦周波数領域に変換されたX線投影データを再利用して、再度、再構成関数重畳を行う。これにより、2度目以降の再構成関数重畳が効率良く行える。
この第4の観点における放射線断層撮影装置では、画像再構成で行う再構成関数重畳処理においては、一度目に画像再構成された際の再構成関数重畳時に、一旦周波数領域に変換されたX線投影データを再利用して、再度、再構成関数重畳を行うことができる。この際に、二度目以降の再構成関数と一度目の再構成関数との差分を求めておき、X線投影データにその差分の再構成関数を重畳し、逆投影した差分の断層像を一度目の画像再構成の断層像に加算することで、二度目以降の画像再構成した断層像が得られる。これにより、二度目以降の画像再構成が効率良く行える。
この第5の観点における放射線断層撮影装置では、各部位を認識した後に、各部位として最適な画質にするために画像フィルタをその部位の求められる画像フィルタにすることで画質を最適化することができる。この場合に複数の画像フィルタで断層像を複数種類分、画像フィルタ処理しておき、各部位として認識させたセグメント領域ごとに断層像の一部をマスクして抽出し、抽出された各セグメント領域を組み合わせることにより各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第6の観点における放射線断層撮影装置では、各部位として認識した後に、各部位として最適な画質にするために画像フィルタをその部位の求められる画像フィルタにすることで画質を最適化することができる。この場合にセグメント領域ごとに認識された各部位としての最適な画像フィルタで画像フィルタ処理を行い、各セグメント領域の最適な断層像を組み合わせることにより各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第7の観点における放射線断層撮影装置では、部位として認識する際に、局所領域の画像特徴量を用いることにより、各画素およびその近傍領域の画質が変化する際に画像特徴量値が変化する。これにより画質の変化を検出でき、部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第8の観点における放射線断層撮影装置では、第7の観点における画像特徴量が、画素のCT値、CT値の標準偏差、CT値の平均値または最大値または最小値または中間値、1次微分値、2次微分値のうち少なくとも1つを用いることにより画質の変化を検出できる。これにより、各セグメント領域を部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第9の観点における放射線断層撮影装置では、各部位として認識する際には、領域番号付(ラベリング)処理を用いて部位の候補を抽出する。これにより、部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第10の観点における放射線断層撮影装置では、第9の観点における領域番号付(ラベリング)処理は、領域番号付処理された領域の幾何学的特徴量を求め、あらかじめ求められているまたは知られている各部位としての特徴量と比較し、最も似ている部位、つまり特徴量空間(特徴量のマハラノビス空間)において最も近い部位をその部位として認識することができる。これにより部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第11の観点における放射線断層撮影装置では、第10の観点における幾何学的特徴量は、体積(画素数)、表面積、平均画素値、画素値和(CT値和、濃度和)、画素値標準偏差、x,y,z方向フェレ径、楕円体率、球形度、xy平面面積率、yz平面面積率、xz平面面積率、三次元1次モーメント、三次元2次モーメントのうち少なくとも1つを含む。これにより、各部位の位置が決まり、これらの間の距離(マハラノビス空間上の距離)が求められる。この距離の大小でどの部位か、もしくはどの部位に近いかがわかる。これにより部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第12の観点における放射線断層撮影装置では、二次元の断層像または二次元のMPR画像においては、二次元領域番号付(ラベリング)処理により、各セグメント領域を抽出できる。これにより、各セグメント領域を部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第13の観点における放射線断層撮影装置では、z方向に連続した断層像による三次元画像においては、三次元領域番号付(ラベリング)処理により、各セグメント領域を抽出できる。これにより、各セグメント領域を部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第14の観点における放射線断層撮影装置では、時系列になったz方向に連続した断層像による四次元画像においては、四次元領域番号付(ラベリング)処理により、各セグメント領域を抽出できる。これにより、各セグメント領域を部位として認識でき、各部位が最適な画質の断層像を画像再構成できる。
この第15の観点におけるX線CT装置では、各部位として求められる画質は、診断用途、操作者の好みなどによりバラツキがあり様々である。このため、各部位の最適な画質を撮影条件設定手段において、あらかじめ、用途、好みなどに応じて変えて登録できると診断する者にとって効率が良い。
この第16の観点における放射線断層撮影装置では、各部位のセグメント領域は各々最適な再構成関数または最適な画像フィルタにより画質を最適化されているため、各部位のセグメント領域の境界およびその近傍において画質が不連続に変わる場合があり、画質的に不自然さが残る可能性がある。このため、各部位のセグメント領域の境界において画質を連続的に変化させることにより、各部位のセグメント領域の境界周辺における画質の不自然さを低減することができる。
この第17の観点における放射線断層撮影装置では、第16の観点における第1部位と第2部位との境界においては、例えば、境界を作る2つのセグメント領域における各々の最適な再構成関数または最適な画像フィルタにより、2種類の画質の画素を画像再構成しておき、この2つの画素を加重加算することにより、連続的に画質が変化するようにしておく。これにより、各部位のセグメント領域の境界においても画質が連続的に変化し、各部位のセグメント領域の境界周辺における画質の不自然さを低減することができる。
この第18の観点における放射線断層撮影装置では、画像フィルタ処理を行う際、通常の画像フィルタ処理においては三次元画像フィルタ処理として、例えば3×3×3画素、5×5×5画素、7×7×7画素のように、画素単位の大きさの三次元画像フィルタを重畳する。二次元の画像フィルタ、四次元の画像フィルタ、N次元の画像フィルタでもこれは同様である。このため、画像フィルタの対象となる断層像、z方向に連続した断層像からなる三次元画像、時系列に連続しz方向にも連続した断層像からなる四次元画像、これらの画像の1画素の大きさが変化すると、画像フィルタの影響が変わってくる。例えば、平滑化フィルタの場合では、画像フィルタの大きさとその画像フィルタ係数を変化させない状態で画像の1画素の大きさを変化させると、画像フィルタ処理後の空間分解能に変化が出てくる。このため、画像フィルタ処理の効果を一定にさせるために対象となる画像の1画素の大きさが変化しても画像フィルタ処理の効果が変わらないように、画像フィルタの大きさとその画像フィルタ係数を変化させることができる。これにより、断層像の画素の大きさが変化しても画像フィルタ処理の効果を一定にして画質を変化させないようにすることができる。
この第19の観点における放射線断層撮影装置では、画像フィルタ処理を行う際、画像フィルタの対象となる断層像、z方向に連続した断層像からなる三次元画像、時系列に連続しz方向にも連続した断層像からなる四次元画像、これらの画像の1画素の大きさが変化しても、断層像の画素の大きさが変化しても画像フィルタ処理の効果を一定にして画質を変化させないで画像フィルタ処理の効果を一定にさせることが必要である。このために、画像フィルタ処理を実現するために、画像をシフトする画像移動処理により、あらかじめ、この移動量をmm単位などの絶対値量で持っておく。そして、この移動量を画素単位に直す時に1画素の大きさを考慮して、例えば、三次元画像では画像をx方向、y方向、z方向に移動させ、移動された画像を加重加算処理することで実現することができる。この場合に対象となる画像の1画素の大きさが変化しても画像の画素単位の移動量(シフト量)および加重加算係数を変えることで、画像フィルタ処理の効果を一定にして画質を変化させないように画像フィルタ処理を行える。
図1は、本発明の一実施形態にかかるX線CT装置100の構成ブロック図である。このX線CT装置100は、操作コンソール1と、撮影テーブル10と、走査ガントリ20とを具備している。
図5は本実施形態のX線CT装置100の動作の概要を示すフローチャートである。
図7は、本発明のX線CT装置100の断層像撮影およびスカウト像撮影の動作の概略を示すフローチャートである。
この時、検出器のj列ごとに独立したビームハードニング補正を行えるため、撮影条件で各データ収集系の管電圧が異なっていれば、列ごとの検出器のX線エネルギー特性の違いを補正できる。
(w1(i),w2(i),w3(i),w4(i),w5(i)) …(数式2)
補正された検出器データD12(view,j,i)は以下の(数式4)のようになる。
となる。なお、チャネルの最大値はCH,
列の最大値はROWとすると、
以下の(数式5),(数式6)のようになる。
つまり、再構成関数Kernel(j)は検出器のj列ごとに独立した再構成関数重畳処理を行えるため、列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。
つまり、各z座標位置の断層像ごとに独立した画像フィルタ重畳処理を行えるため、列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。
図9は、図8のステップS6の詳細を示したもので、三次元逆投影処理のフローチャートである。本実施形態では、画像再構成される画像はz軸に垂直な面、xy平面に三次元画像再構成される。以下の再構成領域Pはxy平面に平行なものとする。
βb=βa+180°−2γ…(数式11)
D2(0,x,y)=ωa・D2(0,x,y)_ a+ωb・D2(0,x,y)_ b …(数式12)
ただし、D2(0,x,y)_aはビューβaの逆投影データ、D2(0,x,y)_bはビューβbの逆投影データとする。
なお、コーンビーム再構成加重係数の対向ビーム同士の和は、(数式13)のようになる。
ωa+ωb=1 …(数式13)
コーンビーム再構成加重係数ωa,ωbを掛けて加算することにより、コーン角アーチファクトを低減することができる。
例えば、ga,gbの一例として、max[ ]を値の大きい方を採る関数とすると、以下の(数式20),(数式21)のようになる。
以下の実施例においては、各画素または各画素の近傍領域の画質により各セグメントを各部位として認識させた後に、各部位として最適な画質になるように各部位ごとに最適化された再構成関数、画像フィルタを用いて部位ごとに最適な画質を実現する。以下の2つの実施例は再構成関数または画像フィルタにより各部位ごとに画質を最適化した実施例である。なお、これらの実施例では、頭部又は胸部などの各部位、心臓などの各臓器、または、筋肉、脂肪もしくは臓器などを構成する各組織を、各部位と総称して説明する。
実施例1 : 再構成関数により画質を最適化する実施例。
実施例2 : 画像フィルタにより画質を最適化する実施例。
実施例3 : 再構成関数および画像フィルタにより画質を最適化する実施例。
実施例4 : セグメント領域境界の画質を連続的に変化させる実施例。
実施例5 : 1画素の大きさに依存しない画像フィルタ処理を行う実施例。
(2)注目画素の近傍3×3×3の平均画素値(CT値)
(3)注目画素の近傍5×5×5の中央値
(4)注目画素の近傍3×3×3の最大差分絶対値
ここで最大差分絶対値とは、注目画素をP(x,y,z)とするとき、以下の(数式22)で最大値である。
図22では、以下のような処理の流れになる。
ステップL11では、収縮用三次元論理フィルタをN回かける。
ステップL12では、膨張用三次元論理フィルタをN回かける。
ステップL13では、膨張用三次元論理フィルタをM回かける。
ステップL14では、収縮用三次元論理フィルタをM回かける。
ステップL11,ステップL12の処理は、図18のステップL1,ステップL2と同様で良い。例えば、図20−1および図20−2の収縮用三次元論理フィルタ、図21−1および図21−2の膨張用三次元論理フィルタを同様に各々N回かけて用いることができる。更にステップL13では、2値の三次元領域に対して、膨張用三次元論理フィルタをかけて膨張させておき、膨張用三次元論理フィルタと同じ回数だけ収縮用三次元論理フィルタを各々M回かければよい。ただし、M>Nとすること、つまり、MをNより大きくすることにより、くぼみ部分(凹部分)を埋めて除去できる。
ステップD11では、各連続領域の抽出を行う。図17のステップD5において、三次元連続領域番号付(ラベリング)された各連続領域(セグメント領域)を1つずつ抽出した。そして、すべての連続領域(セグメント領域)についてステップD12の処理を行う。
次に、図16のステップH9に戻り、CT値変換などの後処理を行う。断層像の画像再構成をセグメント領域抽出のために図16のステップH1からステップH5までを行うので、画像再構成回数を1回行っている。さらに、図16のステップH8において、図25のステップR3からステップR5までをN回繰り返すことから理解できるように、N個の各セグメント領域分の回数N回分を行うことになる。したがって、図16に示す、各セグメント領域の画質を再構成関数により最適化するフローチャートでは、画像再構成回数はN+1回となっている。
図29は、セグメント領域の最適な再構成関数で画像再構成された断層像を示した図である。図29の上方の図は、被検体の三次元の概念図61であり、そこから得られた断層像62は下方の枠で囲まれた図となる。
その後、図30のステップH19においてCT値変換などの後処理を行う。この実施例2のフローチャートにより、各々のセグメント領域が最適な画像フィルタで重畳された断層像Iを得ることができる。
その後、図33のステップステップH30においてCT値変換などの後処理を行う。この実施例3のフローチャートにより、各々のセグメント領域が最適な画像フィルタで重畳された断層像Iを得ることができる。
ステップR42では、N個のセグメント領域S1〜SNごとに最適な再構成関数K1〜KN、最適な画像フィルタF1〜FNを調べる。図37においては、肺野部を撮影した場合の例を示している。この場合は心臓、肺野、軟部組織、骨の各々のセグメント領域が存在し、各々心臓、肺野、軟部組織、骨の部位として認識されている。これを各々最適な再構成関数、最適な画像フィルタを用いて画像再構成する。すなわち、心臓の部位には心臓用再構成関数と心臓用画像フィルタ、肺野の部位には肺野用再構成関数と肺野用画像フィルタ、軟部組織の部位には軟部組織用再構成関数と軟部組織用画像フィルタ、骨の部位には骨用再構成関数と骨用画像フィルタが最適とされている。したがって、図37は、これらの4種類の画像フィルタを用意した場合の概念図となる。図36のフローチャートでは、各セグメント領域がN個の場合を想定している。
なお、Wiは各部位の加重加算係数である。その後、図33のステップステップH30のように、CT値変換などの後処理を行う。この実施例4のフローチャートにより、各々のセグメント領域の境界を連続な画質で最適な再構成関数、最適な画像フィルタで画像再構成した断層像Iを得ることができる。
膨張させた心臓のセグメント領域と心臓の加重加算係数との関係、軟部組織のセグメント領域と軟部組織の加重加算係数との関係、膨張させた肺野のセグメント領域と肺野の加重加算係数との関係が理解できるであろう。拡大した断層像を横切るプロファイルP上において、膨張させた心臓領域に心臓用加重加算係数を乗算し、膨張させた軟部領域に軟部組織用加重加算係数を乗算し、膨張させた肺領域に肺組織用加重加算係数を乗算し、これらを加重加算することで、プロファイルP上の画質は連続的に肺野→軟部組織→心臓→軟部組織→肺野と変化して行く。この一次元のプロファイルPの線上の例を二次元の断層像、三次元の三次元画像、四次元の時系列三次元画像に拡張すれば良い。
つまり、X線CT装置100において撮影視野の大きさが変化して、1画素の大きさが変化した場合は、通常のフィルタ処理ではフィルタのマトリクスの大きさを変化させる。または、画像移動処理と加重加算処理でフィルタ処理を実現する場合は、画像移動量を変化させることにより、1画素の大きさの変化に依存しない画像フィルタ処理または、それと等価な処理が実現できる。
2 … 入力装置
3 … 中央処理装置
5 … データ収集バッファ
6 … モニタ
7 … 記憶装置
10 … 撮影テーブル
12 … クレードル
15 … 回転部
20 … 走査ガントリ
21 … X線管
22 … X線コントローラ
23 … コリメータ
24 … 多列X線検出器または二次元X線エリア検出器
25 … データ収集装置(DAS)
26 … 回転部コントローラ
27 … 走査ガントリ傾斜コントローラ
28 … ビーム形成X線フィルタ
29 … 制御コントローラ
30 … スリップリング
51 … 三次元論理フィルタ
62 … セグメント領域の最適な再構成関数で画像再構成された断層像
Claims (9)
- 放射線を照射して被検体の所定領域を透過した投影データを収集し、断層像を表示するため画像再構成を行う放射線断層撮影装置において、
画像再構成された前記断層像において、前記所定領域から、互いに隣接した少なくとも2つの領域を特定し、前記2つの領域をそれぞれ膨張させて、第1部位と第2部位として認識する部位認識手段と、
前記所定領域を第1の再構成関数で画像再構成した第1の断層像から前記第1部位の断層像を抽出し、前記所定領域を第2の再構成関数で画像再構成した第2の断層像から、前記第2部位の断層像を抽出し、抽出された前記第1部位の断層像と前記第2部位の断層像とを組み合わせた画像であって、前記膨張により形成される前記第1部位の断層像と前記第2部位の断層像との重なり部分においては、前記第1部位の断層像と前記第2部分の断層像の両方を用いた画像を生成する画像再構成手段と
を有することを特徴とする放射線断層撮影装置。 - 前記画像再構成手段は、前記膨張により形成される前記第1部位の断層像と前記第2部位の断層像との重なり部分において、前記第1部位の断層像と前記第2部分の断層像の前記加重加算を行うものであることを特徴とする請求項1に記載の放射線断層撮影装置。
- 前記部位認識手段は、局所領域の画像特徴量を用いることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の放射線断層撮影装置。
- 前記局所領域の画像特徴量は、画素のCT値、CT値の標準偏差、又はCT値の平均値、最大値、最小値、中間値、1次微分値もしくは2次微分値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項3に記載の放射線断層撮影装置。
- 前記部位認識手段は、連続領域を抽出する領域番号付処理を用いることを特徴とする請求項1ないし請求項4のいずれか一項に記載の放射線断層撮影装置
- 前記部位認識手段は、前記領域番号付処理された領域の幾何学的特徴量を用いて認識することを特徴とする請求項5に記載の放射線断層撮影装置。
- 前記幾何学的特徴量は、体積もしくは画素数、表面積、平均画素値、画素値和(CT値和、濃度和)、画素値標準偏差、x,y,z方向フェレ径、楕円体率、球形度、xy平面面積率、yz平面面積率、xz平面面積率、三次元1次モーメント、三次元2次モーメントのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項6に記載の放射線断層撮影装置。
- 前記領域番号付処理は、三次元画像に含まれる二次元画像より連続領域を抽出する二次元領域番号付処理であることを特徴とする請求項5ないし請求項7のいずれか一項に記載の放射線断層撮影装置。
- 前記領域番号付処理は、三次元画像より連続領域を抽出する三次元領域番号付処理であることを特徴とする請求項5ないし請求項7のいずれか一項に記載の放射線断層撮影装置。
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