WO2013105583A1 - 逐次近似法を用いたｘ線コンピュータ断層撮影装置（ｘ線ｃｔ装置） - Google Patents

逐次近似法を用いたｘ線コンピュータ断層撮影装置（ｘ線ｃｔ装置） Download PDF

Info

Publication number
WO2013105583A1
WO2013105583A1 PCT/JP2013/050240 JP2013050240W WO2013105583A1 WO 2013105583 A1 WO2013105583 A1 WO 2013105583A1 JP 2013050240 W JP2013050240 W JP 2013050240W WO 2013105583 A1 WO2013105583 A1 WO 2013105583A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
angle
computed tomography
ray computed
projection data
tomography apparatus
Prior art date
Application number
PCT/JP2013/050240
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
アレキサンダー ザミャチン
マイケル ディー シルバー
ダキシン シー
Original Assignee
株式会社 東芝
東芝メディカルシステムズ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社 東芝, 東芝メディカルシステムズ株式会社 filed Critical 株式会社 東芝
Priority to CN201380005108.3A priority Critical patent/CN104039233B/zh
Priority to EP13736045.9A priority patent/EP2803320A4/en
Publication of WO2013105583A1 publication Critical patent/WO2013105583A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/416—Exact reconstruction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/424—Iterative

Definitions

  • ART algebraic reconstruction
  • SART simultaneous number reconstruction
  • OS-SART ordered subset simultaneous number reconstruction
  • ⁇ Sequential algorithms have been developed by various groups for volume image reconstruction, including total variation (TV) minimizing successive approximation algorithms.
  • the successive approximation method (IR) further includes an algebraic reconstruction method (ART), a contemporaneous number reconstruction method (SART), or an ordered subset contemporaneous number reconstruction method (OS-SART).
  • IR filtered back projection
  • the prior art has attempted to improve the spatial resolution in both the IR method and the FBP method.
  • the conventional FBP method applies a sharp convolution kernel with high frequency boost (FBP-HR) to improve spatial resolution, thereby providing a finite focal spot size, finite detector cell size, detector
  • FBP-HR high frequency boost
  • IR does not have the concept of a reconstruction kernel, but it can still improve image resolution and image noise.
  • the IR method according to the prior art improves the spatial resolution by using specific noise compensation means.
  • One prior art IR method uses an enlarged voxel footprint in the forward model, but removes any undesired overshoot or undershoot artifacts resulting from the use of the enlarged voxel.
  • a band suppression filter designed as described above is used in combination.
  • Another approach in the prior art is to model a spatially varying voxel footprint using a library of point spread functions.
  • the object is to provide an X-ray computed tomography apparatus capable of improving noise suppression and spatial resolution in the successive approximation method.
  • the X-ray computed tomography apparatus forward-projects a captured image generated from first projection data based on imaging or the updated captured image, and corresponds to at least one light beam direction.
  • Forward projection means for generating projection data
  • filter processing means for performing filter processing on the second projection data corresponding to the at least one light ray direction using at least one angle-variable low-pass filter
  • the first And calculating means for calculating a difference between the first projection data and the second projection data after the filtering process, and an updating means for updating the captured image using the difference.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating specific characteristics of an exemplary focal point in relation to image pixels and detectors according to this embodiment.
  • FBP-ST standard kernel
  • FIG 5 shows the spatial resolution of the same predetermined stripe at a specific exposure when using a sharp convolution kernel with high frequency boost (FBP-HR).
  • FBP-HR sharp convolution kernel with high frequency boost
  • FIG. 1 an embodiment of a multi-slice X-ray CT apparatus or scanner is shown and includes a gantry 100 and other devices or units.
  • the gantry 100 is shown as viewed from the side, and further includes an X-ray tube 101, an annular frame 102, and a multi-row or two-dimensional array type X-ray detector 103.
  • the X-ray tube 101 and the X-ray detector 103 are installed on an annular frame 102 that is supported so as to be rotatable about a rotation axis RA in a diametrical direction crossing the subject S.
  • the rotating unit 107 rotates the frame 102 at a high speed of about 0.4 seconds / rotation while the subject S moves along the axis RA in the direction toward the back of the drawing or in the direction coming out of the drawing.
  • the multi-slice X-ray CT apparatus further includes a high voltage generator 109 that generates X-rays in the X-ray tube 101 by applying a tube voltage to the X-ray tube 101 through the slip ring 108. X-rays are emitted toward the subject S, and the cross-sectional area of the subject is represented by a circle.
  • the X-ray detector 103 is disposed on the opposite side of the X-ray tube 101 across the subject S, and detects X-rays emitted so as to be transmitted through the subject S.
  • the X-ray CT apparatus or scanner further includes other devices that process the detected signals from the X-ray detector 103.
  • a data acquisition circuit or data acquisition system (DAS) 104 converts the signal output from the X-ray detector 103 for each channel into a voltage signal, amplifies it, and further converts it into a digital signal.
  • DAS data acquisition system
  • X-ray detector 103 and DAS 104 are configured to process a predetermined total number of projections (TPPR) per revolution. This is at most 900 TPPR, between 900 TPPR and 1800 TPPR, and between 900 TPPR and 3600 TPPR.
  • the data described above is sent to the preprocessing device 106 installed in the console outside the gantry 100 via the non-contact data transmitter 105.
  • the preprocessing device 106 performs specific corrections such as sensitivity correction on the raw data.
  • the storage device 112 stores the resulting data. This data is also called projection data in the stage immediately before the reconstruction process.
  • the storage device 112 is connected to the system controller 110 via the data / control bus, but the reconstruction device 114, the display device 116, the input device 115, and the scan plan support apparatus 200 are the same.
  • the scan plan support apparatus 200 includes a function of creating a scan plan by supporting an image engineer.
  • the embodiment of the reconfiguration device 114 further includes various software and hardware components.
  • the reconstruction device 114 of the CT apparatus effectively improves the spatial resolution using a successive approximation method.
  • the reconstruction device 114 in this embodiment performs a total variation successive approximation (TVIR) algorithm.
  • TVIR total variation successive approximation
  • This algorithm performs an ordered subset contemporaneous reconstruction (OS-SART) step and a TV minimization step on the projection data. These two steps are implemented sequentially in the main loop where a large number of iterations are defined.
  • an ordered subset contemporaneous reconstruction is performed on the projection data.
  • Projection data is grouped into a predetermined number of subsets N, each having a specific number of views.
  • each subset is, in one embodiment, processed sequentially. In another embodiment, these multiple subsets may be processed in parallel by utilizing a specific microprocessor, such as a plurality of central processing units (CPUs) or graphics processing units (GPUs). .
  • CPUs central processing units
  • GPUs graphics processing units
  • the reconstruction device 114 further performs two important operations. That is, for each subset N, the embodiment of the reconstruction device 114 reprojects the image volume to form calculated projection data. The normalized difference between the measured projection data and the calculated projection data is then backprojected to reconstruct the updated image volume. More particularly, an embodiment of the reconstruction device 114 reprojects the image volume by using a ray-tracing method in which none of the system matrix coefficients are cached. Further, some embodiments of the reconstruction device 114 reproject all the rays in a subset at the same time, which is optionally implemented in parallel.
  • an embodiment of the reconstruction device 114 uses pixel driven methods to backproject all of the normalized difference projection data in a subset to obtain the desired updated image volume.
  • this operation is also optionally implemented in parallel. By applying these operations to all the subsets N, one OS-SART step is completed.
  • This implementation and other implementations are optionally included within the scope of the present X-ray CT apparatus as set forth in the appended claims.
  • an embodiment of the reconstruction device 114 optionally searches the positive step size using a line search strategy so that the target function of the current image volume is previously Make sure that the image volume is smaller than the target function.
  • the total variation (TV) minimization step is optional in implementing this embodiment.
  • the present embodiment further includes various software modules and hardware components for substantially improving the spatial resolution of the computed tomography image using a predetermined filter while the image is sequentially approximated.
  • the resolution improvement device 117 of the CT apparatus effectively improves the spatial resolution.
  • the resolution enhancement device 117 is operatively connected to other software modules and / or system components such as the storage device 112, the reconstruction device 114, the display device 116, and the input device 115 via a data / control bus.
  • the resolution improvement device 117 does not necessarily perform the resolution function and / or related tasks alone in other embodiments.
  • the resolution improving device 117 substantially improves the spatial resolution using a spatially varying low-pass filter that is also angle sensitive.
  • the resolution improvement device 117 can optionally be part of another device, such as the reconstruction device 114.
  • the reconstruction device 114 further includes a successive approximation unit (IR) 118 and a blur kernel 119.
  • the blur kernel 119 substantially improves the spatial resolution as the successive approximation unit 118 sequentially approximates the image.
  • the blur kernel 119 uses a spatially varying low-pass filter that is also angle sensitive to substantially improve the spatial resolution.
  • step S100 image evaluation (captured image based on projection data (first projection data) obtained by imaging (measurement)) is acquired using a predetermined CT scanner system.
  • step S110 the image evaluation is forward projected using at least a single ray to generate reprojection data.
  • the exemplary forward projection in step S110 optionally considers a combination of system optics.
  • the system optics here include focal spot size, detector size, and image voxel size. Image voxel size is not scaled in an exemplary process that substantially improves spatial resolution when sequentially approximating an image according to this embodiment.
  • step S120 at least one predetermined angle variation low-pass filter is applied to the reprojection data to generate processed data.
  • the angle-variable low-pass filter is a low-pass filter that fluctuates a filter coefficient (filter characteristic) according to the fan angle.
  • step S130 the processed data of step S120 (projection data acquired by forward projection (second projection data)) and the measurement data used in step S100 (projection data acquired by imaging (first projection data) )) Is determined.
  • step S140 the image evaluation is updated based on the difference determined in step S130, and an updated image is generated.
  • step S150 the updated image is used as the image evaluation in step S110, and the predetermined number of times or until a predetermined condition is satisfied, step S110 to step S140. Is repeated. That is, step S150 determines whether the exemplary IR process according to this embodiment continues or ends the iteration.
  • the system optics blur is overestimated to sharpen the image in certain situations.
  • the IR acts as a deconvolution and substantially overcomes the limits of system optics such as focal spot size and detector element size. That is, the system blur kernel is simulated in forward projection to improve spatial resolution. According to the exemplary IR process, the image is substantially improved in spatial resolution by applying at least an angular variation low pass filter to the reprojection data in step S120 to generate processed data.
  • the angle varying low-pass filter in step S120 is an example of a system blur kernel and optionally includes other additional variable components such as distance and angle combinations that affect the characteristics of the low-pass filter. Details of the angle variation low-pass filter in step S120 will be described later in relation to other drawings.
  • the above-described exemplary IR process that substantially improves the spatial resolution according to the present embodiment, such as imaging of a computed tomography angiogram (CTA) of the lungs and coronary arteries where high-precision spatial resolution is required Improve diagnostic value in clinical CT applications.
  • CTA computed tomography angiogram
  • the focal spot FS and the detector array DET are arranged at specific positions with respect to the image pixel IP in the field of view FOV.
  • the focal spot FS is projected as a relatively narrow strip or width dsx on the detector DET, as indicated by an angled dashed line.
  • the focal spot FS is projected as a relatively long strip dsy on the detector DET, as indicated by the solid line passing through the image pixel IP at another angle.
  • FIG. 5 the particular characteristics of an example of an angle-dependent spatially varying low-pass filter according to this embodiment are shown.
  • the characteristics of this angle-dependent spatially varying low-pass filter are explained in relation to the exemplary focal spot for the image pixel and detector shown in FIG.
  • the characteristics of this angle-dependent spatially varying low-pass filter are characterized by a base a and a plateau b, which define the blur kernel size.
  • the base a is the range of the filter as shown by the arrows pointing to both sides
  • the plateau b is a partial area at the maximum value of the filter as shown by a pair of dashed lines
  • it can be expressed by the following formulas (1) and (2).
  • D is the distance between the focal spot FS and the detector DET
  • S is the size of the effective source at a particular angle ⁇ .
  • ⁇ is the channel angle.
  • dsx is 1 mm and dsy is 7 mm.
  • ⁇ sx is the distance from the focal spot.
  • the pixel is determined by ( ⁇ sx, ⁇ ). Further, ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, and ⁇ 4 can be expressed by the following equations (3) to (6), respectively.
  • r R
  • and dx FOV / Nx.
  • r is the distance from the isocenter (center of the field of view FOV) to the center of the image pixel IP
  • dx is the size of the image pixel IP.
  • R is the distance from the center of the field of view FOV to the center of the focal spot FS.
  • the angular variability blur kernel is calculated based on the true geometry of the focal spot, such as spread or slope.
  • FIGS. 6A to 6C the effect of an exemplary low-pass filter with angle-dependent spatial variation in the successive approximation method according to this embodiment is compared with other reconstruction methods.
  • FBP filtered back projection
  • FIG. 6A shows the spatial resolution of a given stripe at a specific exposure (300 milliamps / second (mAs) and 90 mAs) using a standard kernel (FBP-ST).
  • FIG. 1 shows the spatial resolution of a given stripe at a specific exposure (300 milliamps / second (mAs) and 90 mAs) using a standard kernel (FBP-ST).
  • FIG. 6B shows the spatial resolution of the same predetermined stripe at a specific exposure (300 mAs and 90 mAs) using a sharp convolution kernel (FBP-HR) with high frequency boost.
  • FIG. 6C shows the spatial resolution of the same predetermined stripe at a specific exposure (300 mAs and 90 mAs) using an exemplary low pass filter with angle-dependent spatial variation in the successive approximation (IR) method according to this embodiment. Show. Between FIG. 6A and FIG. 6B, the resolution is substantially improved, but the noise level also appears to increase. On the other hand, as shown in FIG.
  • the spatial resolution of the same predetermined stripe is substantially equal in both exposures.
  • the use of the exemplary low pass filter with spatial variability that is angle-dependent spatial variability in the successive approximation method according to the present embodiment substantially improves the spatial resolution and substantially lowers the noise level at 300 mAs. ing.
  • FIGS. 7A and 7B the effect of an exemplary low-pass filter with angle-dependent spatial variation in the successive approximation method according to the present embodiment is shown using clinical data.
  • FIG. 7A shows the spatial resolution of a lung image using the filtered back projection (FBP) method.
  • FIG. 7B shows the spatial resolution of the same lung image using an exemplary low pass filter with angle-dependent spatial variation in the successive approximation (IR) method according to this embodiment.
  • FBP filtered back projection
  • FIG. 7B shows the spatial resolution of the same lung image using an exemplary low pass filter with angle-dependent spatial variation in the successive approximation (IR) method according to this embodiment.
  • the spatial resolution is substantially improved by an exemplary low-pass filter with angle-dependent spatial variation in the successive approximation method according to this embodiment, as indicated by the circle.
  • the noise level is substantially reduced.
  • FIGS. 8A and 8B the effect of an exemplary low-pass filter with angle-dependent spatial variation in the successive approximation method according to this embodiment is compared with other reconstruction methods.
  • the spatial resolution is improved by using a sharp convolution kernel (FBP-HR) with a high frequency boost instead of using the standard kernel (FBP-ST).
  • FIG. 8A shows an exemplary low-pass filter with a standard kernel (FBP-ST), a sharp convolution kernel (FBP-HR) with high frequency boost, and angle-dependent spatial variation in the successive approximation (IR) method according to the present embodiment.
  • the noise level in a predetermined exposure range when the spatial resolution is improved is shown.
  • FBP-ST has the lowest noise level over the entire exposure range, but the spatial resolution is also lower compared to other methods.
  • the level of spatial resolution in the reconstructed image is substantially improved, but the noise level is also high throughout the exposure range.
  • FIG. 8B shows an example low-pass filter with a standard kernel (FBP-ST), a sharp convolution kernel (FBP-HR) with high frequency boost, and angle-dependent spatial variation in the successive approximation (IR) method according to the present embodiment.
  • FBP-ST has the lowest modulation to noise ratio over the entire exposure range, but also has a lower spatial resolution compared to other methods.
  • Both the FBP-HR method and the IR method have substantially improved the level of spatial resolution in the reconstructed image, but the modulation value-to-noise ratio is also high throughout the exposure range.
  • the IR method according to the present embodiment has a substantially higher modulation-to-noise ratio occurring in the entire exposure range than in the FBP-HR method. Becomes clear.
  • the low-pass filter that varies the filter coefficient according to the fan angle is used as the variable-angle low-pass filter.
  • a low-pass filter with variable angle a low-pass filter that varies the filter coefficient according to the cone angle, or a low-pass filter that varies the filter coefficient according to at least one of the cone angle and the fan angle.
  • a filter may be employed.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

　逐次近似法におけるノイズ抑制と空間解像度とを改善することができるＸ線コンピュータ断層撮像装置を提供すること。　撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像或いは更新された前記撮像画像を順投影し、少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データを生成する順投影手段と、少なくとも１つの角度変動的なローパスフィルタを用いて、前記少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データにフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段と、前記第1の投影データと前記フィルタ処理後の第２の投影データとの差分を計算する計算手段と、前記差分を用いて前記撮像画像を更新する更新手段と、を具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置である。

Description

逐次近似法を用いたＸ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）
　画像処理方法およびシステムに関し、より詳細には、代数再構成法（ＡＲＴ）、同時代数再構成法（ＳＡＲＴ）およびオーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ－ＳＡＲＴ）などの逐次近似法への特定のローパスフィルタの応用に関する。
　ボリューム画像の再構成のために、逐次アルゴリズムが様々なグループによって開発されており、これには、全変動（ＴＶ）最小化逐次近似アルゴリズムが含まれる。逐次近似法（ＩＲ）には、更に、代数再構成法（ＡＲＴ）、同時代数再構成法（ＳＡＲＴ）またはオーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ－ＳＡＲＴ）が含まれる。
　Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）では、従来型のフィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ）よりも画像の質の特定の特徴を改善するために、逐次近似法（ＩＲ）が幾分かの注目を集めてきた。ＩＲは、計算の複雑さを管理可能な範囲に維持しながら、減衰線積分を正確に評価するフォワードモデルに基づく。他方で、ＦＢＰは、再構成カーネルに基づく。
　従来技術は、ＩＲ法およびＦＢＰ法の両方において空間解像度の改善を試みてきた。従来型のＦＢＰ法には、空間解像度を改善するために、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）を適用することにより、有限のフォーカルスポットサイズ、有限の検出器セルサイズ、検出器のクロストークおよび方位ブラーなど、画像化システムにおける空間的ブラーリングファクタを除去するという方法が存在する。ＩＲは、再構成カーネルという概念を有していないが、画像解像度と画像ノイズとを依然として改善することができる。
　従来技術によるＩＲ法は、特定のノイズ補償手段を用いて空間解像度を向上させる。従来技術によるあるＩＲ法では、フォワードモデルにおいて、拡大されたボクセルフットプリントを用いるが、その際に、拡大されたボクセルの使用に起因して生じるいかなる不所望のオーバーシュートまたはアンダーシュートアーティファクトも除去するように設計された帯域抑制フィルタを組み合わせて用いている。従来技術による別のアプローチとして、点拡がり関数のライブラリを用いて、空間的に変動するボクセルフットプリントをモデル化している。
　上述したような従来技術による努力にもかかわらず、逐次近似法におけるノイズ抑制と空間解像度の改善との間には、依然としてトレードオフの関係が存在する。
　目的は、逐次近似法におけるノイズ抑制と空間解像度とを改善することができるＸ線コンピュータ断層撮像装置を提供することである。
　本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像或いは更新された前記撮像画像を順投影し、少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データを生成する順投影手段と、少なくとも１つの角度変動的なローパスフィルタを用いて、前記少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データにフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段と、前記第1の投影データと前記フィルタ処理後の第２の投影データとの差分を計算する計算手段と、前記差分を用いて前記撮像画像を更新する更新手段と、を具備するものである。
本実施形態によるマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの実施形態を示す図。 本実施形態による別の実施形態における解像度改善デバイスを示す図。 本実施形態により画像を逐次近似する際に空間解像度を実質的に改善するプロセスに含まれる複数のステップを示すフローチャート。 本実施形態による画像ピクセルと検出器とに関係して、例示的なフォーカルポイントの特定の特性を示す図。 本実施形態による角度依存的空間変動的なローパスフィルタの一例の特定の特性を示す図。 標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）を用いる場合の、特定の露光における所定のストライプの空間解像度を示す図。 高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）を用いる場合の、特定の露光における同じ所定のストライプの空間解像度を示す図。 本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いる場合の、特定の露光における同じ所定のストライプの空間解像度を示す図。 フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法を用いる場合の、肺画像の空間解像度を示す図。 本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いる場合の、同じ肺画像の空間解像度を示す図。 標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）と、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）と、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される際の所定の露光範囲とノイズレベルとの関係を示すグラフ。 標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）と、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）と、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される際の所定の露光範囲と変調対ノイズ比との関係を示すグラフ。
　以下、図面を参照しながら本実施形態に係わるＸ線ＣＴ装置を説明する。以下の説明において、複数の図面を通じて同様の参照番号が用いられている場合には、対応する構造を示すものとする。特に図１を参照すると、マルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの実施形態が示されており、ガントリ１００とそれ以外のデバイスまたはユニットとが含まれる。ガントリ１００は、側面から見た様子が示されていて、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、マルチローまたは２次元配列タイプのＸ線検出器１０３とを更に含む。Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とは、被験者Ｓを横断する直径方向に、回転軸ＲＡを中心として回転可能であるようにサポートされている環状フレーム１０２の上に設置されている。回転ユニット１０７は、被験者Ｓが軸ＲＡに沿って図面の奥の方向にまたは図面から出てくる方向に移動する間、０．４秒／回転程度の高速度でフレーム１０２を回転させる。
　マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、更に、スリップリング１０８を通じてＸ線管１０１に管電圧を与えることによりＸ線管１０１にＸ線を発生させる高電圧発生器１０９を含む。Ｘ線は、被験者Ｓに向かって放射され、被験者の断面積は円によって表されている。Ｘ線検出器１０３は、被験者Ｓを横断してＸ線管１０１の反対側に配置され、被験者Ｓを通過して送信されるように放射されるＸ線を検出する。
　更に図１を参照すると、Ｘ線ＣＴ装置またはスキャナは、Ｘ線検出器１０３からの検出された信号を処理する他のデバイスを更に含む。データ取得回路またはデータ取得システム（ＤＡＳ）１０４は、それぞれのチャネルに対してＸ線検出器１０３から出力される信号を、電圧信号に変換し、それを増幅し、更にそれをデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１０３とＤＡＳ１０４とは、１回転当たり所定の総数の投影（ＴＰＰＲ）を処理するように構成されている。これは、高々９００ＴＰＰＲ、９００ＴＰＰＲから１８００ＴＰＰＲまでの間、および９００ＴＰＰＲから３６００ＴＰＰＲまでの間である。
　上述したデータは、非接触データ送信機１０５を介して、ガントリ１００の外部のコンソールの中に設置されている前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、生データに対して感度訂正など特定の訂正を実行する。次に、ストレージデバイス１１２が、結果として得られるデータを記憶する。このデータは、再構成処理の直前の段階において、投影データとも呼ばれる。ストレージデバイス１１２は、データ／コントロールバスを介してシステムコントローラ１１０に接続されるが、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６、入力デバイス１１５、そしてスキャンプランサポート装置２００も同様である。スキャンプランサポート装置２００は、画像担当技術者をサポートしてスキャンプランを作成する機能を含む。
　再構成デバイス１１４の実施形態は、様々なソフトウェアコンポーネントとハードウェアコンポーネントとを更に含む。一態様によれば、ＣＴ装置の再構成デバイス１１４は、逐次近似法を用いて空間解像度を効果的に改善する。ある実施形態では、本実施形態における再構成デバイス１１４は、全変動逐次近似（ＴＶＩＲ）アルゴリズムを実行する。このアルゴリズムは、オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ－ＳＡＲＴ）のステップと、ＴＶ最小化ステップとを、投影データに対して実行する。これら２つのステップは、多数回の反復が定められているメインループにおいてシーケンシャルに実装される。
　ＴＶ最小化ステップの前に、再構成デバイス１１４の実施形態において、オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ－ＳＡＲＴ）が、投影データに対して実行される。投影データは、それぞれが特定の数のビューを有する所定の数の部分集合（サブセット）Ｎにグループ分けされる。オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ－ＳＡＲＴ）の間に、それぞれの部分集合は、ある実施形態では、シーケンシャルに処理される。別の実施形態では、これらの複数の部分集合を、複数の中央演算装置（ＣＰＵ）やグラフィクス演算装置（ＧＰＵ）などの特定のマイクロプロセッサを利用することにより、パラレルに処理することも可能である。
　オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ－ＳＡＲＴ）の間に、再構成デバイス１１４は、２つの重要な動作を更に実行する。すなわち、それぞれの部分集合Ｎに対し、再構成デバイス１１４の実施形態は、画像ボリュームを再投影し、計算された投影データを形成する。そして、測定された投影データと計算された投影データとの間の正規化された差を逆投影して、更新された画像ボリュームを再構成する。更に詳細には、再構成デバイス１１４のある実施形態では、システム行列の係数がどれもキャッシュされないレイトレーシング（ray tracing）法を用いることにより、画像ボリュームを再投影する。更に、再構成デバイス１１４のある実施形態では、ある部分集合の中のすべてのレイを同時に再投影するが、これは、任意選択でパラレルに実装される。逆投影においては、再構成デバイス１１４のある実施形態では、ピクセル駆動法を用いて、ある部分集合の中の正規化された差投影データのすべてを逆投影して、所望の更新された画像ボリュームを形成する。再構成デバイス１１４はある部分集合の中のすべてのレイの和すなわち差投影データを逆投影して画像ボリュームを形成するので、この動作もまた、任意選択でパラレルに実装される。これらの動作が、すべての部分集合Ｎに対して適用されることにより、ＯＳ－ＳＡＲＴのステップが１つ終了する。この実装形態とそれ以外の実装形態とが、任意選択で、添付の特許請求の範囲に記載された本Ｘ線ＣＴ装置の範囲に含まれる。
　全変動（ＴＶ）最小化ステップでは、再構成デバイス１１４の実施形態は、任意選択で、ラインサーチ戦略を用いて正のステップサイズをサーチすることにより、現在の画像ボリュームの目的となる関数が以前の画像ボリュームの目的となる関数よりも小さいことを確認する。全変動（ＴＶ）最小化ステップは、本実施形態を実現する場合において、オプションである。
　本実施形態には、更に、画像が逐次近似されている間に所定のフィルタを用いてコンピュータ断層撮影画像の空間解像度を実質的に改善するための様々なソフトウェアモジュールやハードウェアコンポーネントが含まれる。一態様によれば、ＣＴ装置の解像度改善デバイス１１７が、空間解像度を効果的に改善する。ある実施形態では、解像度改善デバイス１１７は、ストレージデバイス１１２、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６および入力デバイス１１５など、他のソフトウェアモジュールおよび／またはシステムコンポーネントとデータ／コントロールバスを介して動作的に接続されている。このように、解像度改善デバイス１１７は、他の実施形態において解像度機能および／またはそれに関連するタスクを必ずしも単独で実行しているとは限らない。より詳細には後述するが、解像度改善デバイス１１７は、角度感知性でもある空間変動ローパスフィルタを用いて、空間解像度を実質的に改善する。
　図２を参照すると、解像度改善デバイス１１７は、任意選択で、再構成デバイス１１４などの他のデバイスの一部とすることも可能である。再構成デバイス１１４は、別個の解像度改善デバイス１１７を有する代わりに、逐次近似ユニット（ＩＲ）１１８とブラーカーネル１１９とを更に含む。本質的には、ブラーカーネル１１９は、逐次近似ユニット１１８が画像を逐次近似する際に、空間解像度を実質的に改善する。更なる詳細については後述するが、ブラーカーネル１１９は、角度感知性でもある空間変動的なローパスフィルタを用いて、空間解像度を実質的に改善する。
　次に図３を参照すると、フローチャートが、本実施形態により画像を逐次近似する際に空間解像度を実質的に改善するプロセスに含まれる複数のステップを示している。この例示的なプロセスでは、空間変動し角度感知性も有するローパスフィルタを適用することによって、画像が逐次近似される際に、空間解像度が実質的に改善される。ステップＳ１００では、所定のＣＴスキャナシステムを用いて、画像評価（撮像（測定）によって得られた投影データ（第1の投影データ）に基づく撮像画像）が取得される。ステップＳ１１０では、この画像評価が、少なくとも単一の光線を用いて順投影され、再投影データが生成される。ステップＳ１１０における例示的な順投影により、任意選択で、システムオプティクス（system optics）の組み合わせが考慮される。たとえば、ここでのシステムオプティクスには、フォーカルスポットサイズと、検出器サイズと、画像ボクセルサイズとが含まれる。画像ボクセルサイズは、本実施形態により画像を逐次近似する際に空間解像度を実質的に改善する例示的なプロセスでは、拡大されない。
　ステップＳ１２０では、少なくとも一つの所定の角度変動ローパスフィルタが再投影データに適用され、処理済みデータが生成される。ここで、角度可変的なローパスフィルタとは、ファン角に応じてフィルタ係数（フィルタ特性）を変動させるローパスフィルタである。ステップＳ１３０では、ステップＳ１２０の処理済みデータ（順投影によって取得された投影データ（第２の投影データ））とステップＳ１００で用いられた測定データ（撮像によって取得された投影データ（第1の投影データ））との間の差が決定される。結果的に、ステップＳ１４０において、ステップＳ１３０で決定された差に基づいて画像評価が更新され、更新された画像が生成される。本実施形態による例示的なＩＲプロセスでは、ステップＳ１５０において、この更新された画像をステップＳ１１０における画像評価として用いて、所定の回数だけ、または、所定の条件が満たされるまで、ステップＳ１１０からステップＳ１４０までが反復される。すなわち、ステップＳ１５０は、本実施形態による例示的なＩＲプロセスが反復を継続するのかまたは終了するのかを決定する。
　更に図３を参照すると、システムオプティクスブラーが、特定の状況において画像を先鋭化するために過剰評価される。ＩＲはデコンボリューションとして機能し、フォーカルスポットサイズや検出器の要素サイズなどのシステムオプティクスの限界を実質的に克服する。すなわち、システムブラーカーネルは、空間解像度を改善するために順投影においてシミュレーションがなされる。例示的なＩＲプロセスによれば、画像は、ステップＳ１２０において少なくとも角度変動ローパスフィルタを再投影データに適用して処理済みデータを生成することにより、空間解像度が実質的に改善される。ステップＳ１２０における角度変動ローパスフィルタは、システムブラーカーネルの一例であり、任意選択で、ローパスフィルタの特性に影響を与える距離と角度との組み合わせなど他の追加的な可変成分を含む。ステップＳ１２０の角度変動ローパスフィルタの詳細は、他の図面との関係で後述する。結果として、本実施形態による空間解像度を実質的に改善する上述の例示的なＩＲプロセスは、高精度の空間解像度が必要とされる肺や冠動脈のコンピュータ断層血管造影図（ＣＴＡ）の画像化などの臨床的なＣＴの応用において、診断のための値を改善する。
　次に図４を参照すると、本実施形態による、画像ピクセルと検出器とに関係する例示的なフォーカルスポットの特定の特性が、図に示されている。フォーカルスポットＦＳと検出器配列ＤＥＴとが、視野ＦＯＶにおける画像ピクセルＩＰに対する特定の位置に配置されている。フォーカルスポットＦＳは、ある角度の破線によって示されているように、検出器ＤＥＴ上の比較的幅の狭いストリップまたは幅ｄｓｘとして、投影される。他方で、フォーカルスポットＦＳは、別の角度で画像ピクセルＩＰを通過する実線によって示されているように、検出器ＤＥＴ上の比較的長いストリップｄｓｙとして、投影される。
　次に図５を参照すると、本実施形態による角度依存的空間変動的なローパスフィルタの一例の特定の特性が図に示されている。この角度依存的空間変動的なローパスフィルタの特性が、図４に示されている画像ピクセルと検出器とに関する例示的なフォーカルスポットとの関係で説明される。この角度依存的空間変動的なローパスフィルタの特性は、ベースａとプラトーｂとによって特徴付けられ、これらがブラーカーネルサイズを定義する。ベースａは両側に向けられた矢印によって示されているようにフィルタの範囲（レンジ）であり、プラトーｂは１対の破線によって示されているようにフィルタの最大値における部分的な領域であり、例えば以下の式（１）、（２）で表すことができる。
　ａ＝（Ｄ－Ｓ／２）θ４－（Ｄ＋Ｓ／２）θ１　　　（１）
　ｂ＝（Ｄ－Ｓ／２）θ３－（Ｄ＋Ｓ／２）θ２　（ｉｆ　ｂ＜０，ｓｅｔ　ｂ＝０）　　（２）
ここで、図４に示されているように、ＤはフォーカルスポットＦＳと検出器ＤＥＴとの間の距離であり、Ｓは特定の角度γにおける有効ソースのサイズである。γはチャネル角度である。Ｓは、Ｓ＝ｄｓｘｃｏｓγ＋ｄｓｙ｜ｓｉｎγ｜によって与えられる。たとえば、ｄｓｘは１ｍｍであり、ｄｓｙは７ｍｍである。中心は、（∠ｓｘ＝Ｒｃｏｓγ）によって近似される。ここで、∠ｓｘはフォーカルスポットからの距離である。ピクセルは、（∠ｓｘ，γ）によって決定される。また、θ１、θ２、θ３、θ４は、それぞれ次の式（３）～（６）で表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
ここで、ｒ＝Ｒ｜ｓｉｎγ｜であり、ｄｘ＝ＦＯＶ／Ｎｘである。図４に示されているように、ｒはアイソセンタ（視野ＦＯＶの中心）から画像ピクセルＩＰの中心までの距離であり、ｄｘは画像ピクセルＩＰのサイズである。やはり図４に示されているように、Ｒは視野ＦＯＶの中心からフォーカルスポットＦＳの中心までの距離である。上述の数式（１）から（６）までに見られるように、角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果は、本実施形態による角度を含む空間変数に従属する。上述した近似とは対照的に、別の実施形態では、角度変動性のブラーカーネルは、拡がりや傾斜などフォーカルスポットの真の幾何学的性質（geometry）に基づいて計算される。
　次に図６Ａから６Ｃを参照すると、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果が、他の再構成法と比較されている。従来型のフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法では、標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）を用いる代わりに高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）を用いることにより、空間解像度が改善される。図６Ａは、標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）を用いた特定の露光（３００ミリアンペア／秒（ｍＡｓ）および９０ｍＡｓ）における所定のストライプの空間解像度を示している。図６Ｂは、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）を用いた特定の露光（３００ｍＡｓおよび９０ｍＡｓ）における同じ所定のストライプの空間解像度を示している。最後に、図６Ｃは、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法において角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いた特定の露光（３００ｍＡｓおよび９０ｍＡｓ）における同じ所定のストライプの空間解像度を示している。図６Ａと図６Ｂとの間では、解像度が実質的に改善されているが、ノイズレベルもまた増加しているように見える。他方で、図６Ｃに示されているように、本実施形態による逐次近似法において角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いると、両方の露光において同じ所定のストライプの空間解像度が実質的に改善されている。特に、本実施形態による逐次近似法において角度依存的空間変動的な空間変動性の例示的なローパスフィルタを用いると空間解像度が実質的に改善されると共に、３００ｍＡｓにおいてノイズレベルが実質的により低くなっている。
　次に図７Ａおよび図７Ｂを参照すると、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果が、臨床データを用いて示されている。図７Ａは、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法を用いた肺の画像の空間解像度を示している。図７Ｂは、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法において角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いた同じ肺の画像の空間解像度を示している。肺の画像の特定の領域においては、円によって示されているように、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタによって空間解像度が実質的に改善されると共に、ノイズレベルが実質的に低下している。
　次に図８Ａおよび図８Ｂを参照すると、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果が、他の再構成法と比較されている。従来型のフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法では、標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）を用いる代わりに高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）を用いることにより、空間解像度が改善される。図８Ａは、標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）と高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）と本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される場合の所定の露光範囲でのノイズレベルを示している。ＦＢＰ－ＳＴは、露光範囲の全体でノイズレベルが最低であるが、空間解像度も他の方法と比較するとより低くなっている。ＦＢＰ－ＨＲ法とＩＲ法は、共に、再構成された画像における空間解像度のレベルが実質的に改善されているが、露光範囲の全体でノイズレベルも高くなっている。ＦＢＰ－ＨＲ法とＩＲ法とを比較することにより、本実施形態によるＩＲ法は、ＦＢＰ－ＨＲ法の場合よりも、露光範囲の全体において生じるノイズレベルが低くなっていることが明らかになる。
　図８Ｂは、標準カーネル（ＦＢＰ－ＳＴ）と高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ－ＨＲ）と本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される場合の所定の露光範囲での変調対ノイズ比を示している。ＦＢＰ－ＳＴは、他の方法と比較すると、露光範囲の全体で変調対ノイズ比が最低であるが、空間解像度もまた低い。ＦＢＰ－ＨＲ法とＩＲ法は、共に、再構成された画像における空間解像度のレベルが実質的に改善されているが、露光範囲の全体で変調値対ノイズ比も高くなっている。ＦＢＰ－ＨＲ法とＩＲ法とを比較することにより、本実施形態によるＩＲ法は、ＦＢＰ－ＨＲ法の場合よりも、露光範囲の全体において生じる変調対ノイズ比が実質的に高くなっていることが明らかになる。
　なお、上記実施形態では、角度可変的なローパスフィルタとして、ファン角に応じてフィルタ係数を変動させるローパスフィルタを用いる場合を例示した。しかしながら、当該例に拘泥されず、例えば、角度可変的なローパスフィルタとして、コーン角に応じてフィルタ係数を変動させるローパスフィルタ、或いはコーン角及びファン角の少なくとも一方に応じてフィルタ係数を変動させるローパスフィルタを採用するようにしてもよい。
　しかし、本実施形態の多くの特徴や効果について本実施形態の構成および機能の詳細と共に以上で説明してきたが、本開示は説明目的であるに過ぎず、細部、特に構成要素の形状や大きさや配列に関して、また、ソフトウェアやハードウェアや両者の組み合わせによる実装形態に関して変更がなされたとしても、それらの変化は、特許請求の範囲の記載において用いられている用語の広く一般的な意味によって示される全範囲に関し、本発明の原理の範囲に含まれることを理解されたい。

Claims (11)

  1. 　撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像或いは更新された前記撮像画像を順投影し、少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データを生成する順投影手段と、
    　少なくとも１つの角度変動的なローパスフィルタを用いて、前記少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データにフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段と、
    　前記第1の投影データと前記フィルタ処理後の第２の投影データとの差分を計算する計算手段と、
    　前記差分を用いて前記撮像画像を更新する更新手段と、
    　を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  2. 　前記角度変動的なローパスフィルタは、ファン角に応じてフィルタ係数を変動させることを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  3. 　前記角度変動的なローパスフィルタは、コーン角に応じてフィルタ係数を変動させることを特徴とする請求項１又は２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  4. 　前記角度変動的なローパスフィルタは、フォーカルスポットサイズと検出器サイズと画像ユニットサイズとの組み合わせに基づく角度変動的なブラーカーネルを有することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  5. 　前記フィルタ処理手段は、前記ブラーカーネルを制御して臨床的に所望の空間解像度を取得することを特徴とする請求項４記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  6. 　前記撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像は、フィルタ補正逆投影によって生成され、
    　前記フィルタ処理手段は、前記撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像の解像度に基づいて、前記ブラーカーネルを制御することを特徴とする請求項５記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  7. 　前記フィルタ処理手段は、近似されたフォーカルスポットの幾何学的性質に基づいて計算された前記ブラーカーネルを用いることを特徴とする請求項４記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  8. 　近似されたフォーカルスポットの幾何学的性質は、現実の延長されたフットプリントを伴うフォーカルスポットに基づいて計算されることを特徴とする請求項７記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  9. 　前記フィルタ処理手段は、次の式（１）、（２）のベースａとプラトーｂとを用いて決定された前記角度変動的なブラーカーネルのサイズを利用するものであって、
    　ａ＝（Ｄ－Ｓ／２）θ４－（Ｄ＋Ｓ／２）θ１　　　（１）
    　ｂ＝（Ｄ－Ｓ／２）θ３－（Ｄ＋Ｓ／２）θ２　（ｉｆ　ｂ＜０，ｓｅｔ　ｂ＝０）　　（２）
    ここで、Ｄはフォーカルスポットと検出器との間の距離であり、Ｓは所定の角度における有効ソースサイズであり、θ１からθ４までは、次の式（３）、（４）、（５）、（６）で与えられ、
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
     ここで、ｒはアイソセンタから所定の画像ピクセルの中心までの距離であり、ｄｘは画像ピクセルサイズであり、Ｒはアイソセンタからフォーカルスポットまでの距離である、請求項５記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  10. 　前記フィルタ処理手段は、フォーカルスポットの真の幾何学的性質に基づいて計算された前記角度変動的なブラーカーネルを用いることを特徴とする請求項４記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
  11. 　前記更新手段は、前記撮像画像を更新すると共に正規化することを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
PCT/JP2013/050240 2012-01-10 2013-01-09 逐次近似法を用いたｘ線コンピュータ断層撮影装置（ｘ線ｃｔ装置） WO2013105583A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201380005108.3A CN104039233B (zh) 2012-01-10 2013-01-09 使用迭代近似法的x射线计算机断层摄影装置(x射线ct装置)
EP13736045.9A EP2803320A4 (en) 2012-01-10 2013-01-09 X-RAY COMPUTER TOMOGRAPHY DEVICE (X-RAY CT DEVICE) WITH SUCCESSIVE APPROACH

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/347,398 2012-01-10
US13/347,398 US8837797B2 (en) 2012-01-10 2012-01-10 Spatial resolution improvement in computer tomography (CT) using iterative reconstruction

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2013105583A1 true WO2013105583A1 (ja) 2013-07-18

Family

ID=48743968

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2013/050240 WO2013105583A1 (ja) 2012-01-10 2013-01-09 逐次近似法を用いたｘ線コンピュータ断層撮影装置（ｘ線ｃｔ装置）

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8837797B2 (ja)
EP (1) EP2803320A4 (ja)
JP (1) JP6062250B2 (ja)
CN (1) CN104039233B (ja)
WO (1) WO2013105583A1 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016198504A (ja) * 2015-04-08 2016-12-01 株式会社東芝 画像生成装置、ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法
WO2018131252A1 (ja) * 2017-01-12 2018-07-19 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
WO2019230740A1 (ja) * 2018-05-28 2019-12-05 国立研究開発法人理化学研究所 オーバーサンプリングによる断層画像データの取得方法、取得装置、および制御プログラム
US11375964B2 (en) 2018-05-28 2022-07-05 Riken Acquisition method, acquisition device, and control program for tomographic image data by means of angular offset
WO2022158575A1 (ja) 2021-01-21 2022-07-28 国立研究開発法人理化学研究所 断層撮像のためのシステム、方法、プログラム、及びプログラムを記録した記録媒体

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8885903B2 (en) * 2011-11-16 2014-11-11 General Electric Company Method and apparatus for statistical iterative reconstruction
JP6161003B2 (ja) * 2013-11-11 2017-07-12 東芝Ｉｔコントロールシステム株式会社 プログラム、再構成装置及び断層撮影装置
CN104408753B (zh) * 2014-10-27 2017-04-12 浙江大学 锥束ct的自适应迭代散射修正方法
JP7046543B2 (ja) * 2017-09-27 2022-04-04 浜松ホトニクス株式会社 断層画像撮影装置及び断層画像撮影方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009510400A (ja) * 2005-09-26 2009-03-12 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ エンハンストノイズ抑制フィルタリング機能と共に反復的に画像再構築を行うシステム、方法及び画像プロセッサ
WO2010016425A1 (ja) * 2008-08-07 2010-02-11 株式会社 日立メディコ Ｘ線ｃｔ画像形成方法及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置
WO2011122613A1 (ja) * 2010-03-30 2011-10-06 株式会社 日立メディコ 再構成演算装置、再構成演算方法、及びｘ線cｔ装置

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6385480A (ja) * 1986-09-30 1988-04-15 Shimadzu Corp 投影装置
US6917663B2 (en) * 2003-06-16 2005-07-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Cone-beam reconstruction apparatus and computed tomography apparatus
JP4535795B2 (ja) * 2004-07-12 2010-09-01 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 画像処理装置及びｘ線ｃｔシステム
US7424088B2 (en) * 2004-09-29 2008-09-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Image reconstruction method using Hilbert transform
US7251306B2 (en) * 2004-11-17 2007-07-31 General Electric Company Methods, apparatus, and software to facilitate iterative reconstruction of images
CN1640361A (zh) * 2005-01-06 2005-07-20 东南大学 多相水平集的正电子断层扫描重建方法
US7583780B2 (en) * 2006-06-22 2009-09-01 General Electric Company Systems and methods for improving a resolution of an image
US8655033B2 (en) 2009-10-28 2014-02-18 General Electric Company Iterative reconstruction
US20110164031A1 (en) * 2010-01-06 2011-07-07 Kabushiki Kaisha Toshiba Novel implementation of total variation (tv) minimization iterative reconstruction algorithm suitable for parallel computation
US8478013B2 (en) * 2010-05-25 2013-07-02 Kabushiki Kaisha Toshiba Automatic motion map generation in helical CT
US8615118B2 (en) * 2010-05-28 2013-12-24 The University Of Maryland, Baltimore Techniques for tomographic image by background subtraction
RU2575981C2 (ru) * 2010-06-21 2016-02-27 АЙМАКС Юроп СА Проекция с двойным наложением
US8903150B2 (en) * 2011-07-31 2014-12-02 Varian Medical Systems, Inc. Filtration imaging enhancement method and system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009510400A (ja) * 2005-09-26 2009-03-12 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ エンハンストノイズ抑制フィルタリング機能と共に反復的に画像再構築を行うシステム、方法及び画像プロセッサ
WO2010016425A1 (ja) * 2008-08-07 2010-02-11 株式会社 日立メディコ Ｘ線ｃｔ画像形成方法及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置
WO2011122613A1 (ja) * 2010-03-30 2011-10-06 株式会社 日立メディコ 再構成演算装置、再構成演算方法、及びｘ線cｔ装置

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016198504A (ja) * 2015-04-08 2016-12-01 株式会社東芝 画像生成装置、ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法
JP7187131B2 (ja) 2015-04-08 2022-12-12 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像生成装置、ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法
WO2018131252A1 (ja) * 2017-01-12 2018-07-19 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP2018110714A (ja) * 2017-01-12 2018-07-19 オムロン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
CN109890294A (zh) * 2017-01-12 2019-06-14 欧姆龙株式会社 图像处理装置、图像处理方法以及程序
US10964003B2 (en) 2017-01-12 2021-03-30 Omron Corporation Image processing apparatus, image processing method, and program
WO2019230740A1 (ja) * 2018-05-28 2019-12-05 国立研究開発法人理化学研究所 オーバーサンプリングによる断層画像データの取得方法、取得装置、および制御プログラム
JPWO2019230740A1 (ja) * 2018-05-28 2021-08-26 国立研究開発法人理化学研究所 オーバーサンプリングによる断層画像データの取得方法、取得装置、および制御プログラム
US11307153B2 (en) 2018-05-28 2022-04-19 Riken Method and device for acquiring tomographic image data by oversampling, and control program
US11375964B2 (en) 2018-05-28 2022-07-05 Riken Acquisition method, acquisition device, and control program for tomographic image data by means of angular offset
JP7236110B2 (ja) 2018-05-28 2023-03-09 国立研究開発法人理化学研究所 オーバーサンプリングによる断層画像データの取得方法、取得装置、および制御プログラム
WO2022158575A1 (ja) 2021-01-21 2022-07-28 国立研究開発法人理化学研究所 断層撮像のためのシステム、方法、プログラム、及びプログラムを記録した記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
CN104039233A (zh) 2014-09-10
EP2803320A1 (en) 2014-11-19
JP6062250B2 (ja) 2017-01-18
EP2803320A4 (en) 2016-08-03
JP2013141608A (ja) 2013-07-22
US20130177225A1 (en) 2013-07-11
US8837797B2 (en) 2014-09-16
CN104039233B (zh) 2016-10-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6062250B2 (ja) 逐次近似法を用いたｘ線コンピュータ断層撮影装置（ｘ線ｃｔ装置）
JP6208271B2 (ja) 医用画像処理装置
JP6956505B2 (ja) 画像処理装置、ｘ線ｃｔ装置及び画像処理方法
JP6139092B2 (ja) Ｘ線ｃｔ装置およびシステム
JP6026214B2 (ja) 連続マルチスケール再構成において詳細画像を補うｘ線コンピュータ断層撮像装置（ｘ線ｃｔ装置）、医用画像処理装置及び医用画像処理方法
US9025838B2 (en) Apparatus and method for hybrid reconstruction of an object from projection data
WO2011064683A2 (en) Enhanced image data/dose reduction
JP2013085965A (ja) 円軌道コーンビームコンピュータ断層撮影（ｃｔ）においてアーチファクトを大幅に軽減するための方法およびシステム
US11238625B2 (en) Imaging system extended field-of-view
JP6222813B2 (ja) Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、画像処理装置及び画像処理方法
JP6505513B2 (ja) Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理装置
KR102234138B1 (ko) 화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 프로그램
US6973157B2 (en) Method and apparatus for weighted backprojection reconstruction in 3D X-ray imaging
CN111795949B (zh) 抗散射成像方法与装置
JP7187131B2 (ja) 画像生成装置、ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法
CN110073412B (zh) 使用交替否定的图像噪声估计
JP4387758B2 (ja) Ｓｐｅｃｔ装置及びｓｐｅｃｔ画像再構成方法
JP2016039902A (ja) Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び医用画像処理装置
US11967005B2 (en) Cone beam artifact correction for gated imaging
US10902647B2 (en) System for iteratively reconstructing computed tomography images through three domains

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13736045

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2013736045

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: JP