JPH03103243A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は金属等の高Ｘ線吸収物質の存在により発生する
各種偽像を低減するＸＩｌ［ＣＴの金属偽像等を低減す
る画像処理方法に関する。

（従来の技術） Ｘ線ＣＴは各方向でＸ線源から被検体を曝射して透過し
たＸ線を検出器で検出し、そのデータに画像再構成処理
を行って画像表示し、診断の用に供しようとする装置で
ある。このＸ線ＣＴにおいて、パーシャルボリューム効
果、Ｘ線線質硬化、被検体の動き、測定系のサンプル・
レートの低さ等各種の原因でストリーク状、直線状の偽
像等各種の偽像が発生することはよく知られており、そ
れぞれ対策が講じられている。

（発明が解決しようとする課題） ところで、このＸ線ＣＴにおいて、金属等高Ｘ線吸収物
質が存在すると画像上に通常強いストリーク状偽像等の
偽像が現れて、画像の観察、診断を著しく妨げるという
大きな技術的問題を孕んでいる。就中、金歯や補綴金属
等被検体内に存在する金属類の周囲や近辺から発生する
強い偽像の存在はイメージに多大な影響を与え、詳細な
観察をできなくするばかりか、全く観察不能にしてしま
うことすらあって、歯科やリハビリテーション等の分野
へのＸ線ＣＴの適用を拒んでいる。

本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、その目的は
、Ｘ線ＣＴにおいて被検体内に存在する金属等から発生
する金属偽像等を低減する画像処理方法を実現すること
にある。

（課題を解決するための手段） 前記の課題を解決する本発明は、金属等の偽像発生源か
ら発生するストリーク状、直線状等各種の偽像の存在を
イメージから識別しこれを低減する画像処理方法におい
て、２次元イメージの一部又は全部を抽出し、これらの
データから各方向又は任意の方向の射影データを計算に
より求め、前記偽像の識別を前記射影データの比較によ
り行い、比較結果に基づき偽像の除去の為のデータを生
成するＸ線ＣＴ等の金属偽像等の偽像を低減する画像処
理方法であって、２次元イメージの一部又は全部をイメ
ージの値の変化が小さいとは限らない空間的連続領域で
ある閉領域又は空間的不連続領域である開領域のイメー
ジを１個以上使用して抽出し、抽出される部分のデータ
の値が元のイメージデータの値であるか、もしくは前記
領域毎に該領域に含まれるイメージデータの平均値又は
それらに演算を施した値、又は前記領域の周辺部のデー
タの値の平均値、又は前記領域の周辺部のデータの値又
はそれらに演算を施した値、又は定数等を元の各イメー
ジデータから減算した値、即ち各領域毎にレベルシフト
された値等であり、抽出されない部分のデータの値を零
又は定数又は空とした値であるデータから各方向又は任
意の方向の全位置の又は｛ｆ意の位置の射影データを計
算により求め、該射影データを使用して必要とされる任
意の方向に関する必要とされる仔意の位置の射影デタと
閾値との比較により偽像の識別を行い、該偽像の識別の
結果、前記閾値を超えるものについては、必要とされる
すべての方向の必要とされるすべての位置における射影
データに比例する値とし、前記閾値を超えないものにつ
いては零として偽像イメージ生成用の射影データを生成
し、該射影データを画像再構成して偽像のみから成るイ
メージを得、元イメージから前記偽像イメージを対応す
る画素毎に減算して偽像を低減したイメージを得ること
を特徴とするものである。

（作用） 画像再構威され、金属等による偽像を低減するために抽
出された２次元の原イメージデータから、所要部分のデ
ータを抽出処理し、これらのデータに所要の処理を施し
て射影データを生成し、閾値と比較して偽像の識別を行
い、その拮果によって偽像成分を得、画像再構成の後原
画像データから差引いて偽像を低減した画像を得る。

又偽像成分の射影データを原イメージデータから得た射
影データから減算して、偽像成分の除去された射影デー
タを得、これを画像再構成して偽像を低減した画像を得
ることも有効である。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の方法の実施例を詳細に説
明する。

第１図は本発明の一実施例のフローチャートである。こ
のフローチャートでは、スキャンや、スキャンで得られ
たデータの画像再構戊は既に終了しており、偽像発生源
と偽像低減領域の特定を原イメージを表示装置で観察し
ながらオペレータが行う会話型の処理例を示している。

即ち、会話形式で画像処理的に偽像を低減する例である
。

フローチャートの説明に先立って、偽像の識別と補正の
アルゴリズム及び偽像発生源と交わる射影データについ
て説明しておく。

（ｉ）偽像の識別と補正のアルゴリズム表示されている
原イメージから偽像のイメージの抽出を次のように行う
。

■原イメージから偽像を低減したい領域を抽出する。

■抽出領域から孤立点や小領域を除去した閉領域を求め
る。

■各閉領域毎にこの閉領域の周辺部の平均的Ｘ線吸収係
数（ＣＴ値）をその閉領域の全デ−夕から減算して各閉
領域毎にレベルシフトする。

これらの処理を施したデータから方向θ、アイソ・セン
タからの距離Ｘの射影データａ　（Ｘ，　　θ）を計算
によって求める。ａ　（Ｘ，　　θ）を求めるのは必要
な全方向θ、必要な全データ範囲Ｘについて行う。この
時に用いる偽像識別アルゴリズムの例は次に示す通りで
ある。

（イ）偽像がある時 ａ　（Ｘｋ，θ）１≧δ　　　・・・・・・・・・・・
・（１−１）但し、ｋはθ方向ですべての偽像発生源と
交わるすべての射影データの番号 （口）偽像がない時、又は偽像を判別する必要のない時 θ方向のｋ以外のすべての射影データ（番号ｇ）に対し
、且つ、θ方向のすべてのｋに対して次の条件を満足す
る場合。

ａ（Ｘ　　　θ）１くδ　　　・・・・・・・・・・・
・（＋−２）ｋ゛ 偽像のみから成るイメージ生成用射影データｂ（Ｘ，　
　θ）は、 （イ）偽像があるという条件の時 ｂ（Ｘ　　，　　θ）　−ｃ−ａ（Ｘ　　，　　θ）−
・・−（２−１）ａｔ　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　ｍ但し、ｍは条件式（１　−　１）を満足す
るすべての射影データの番号、Ｃは定数 （ロ）偽像がないという条件の時 ｂ（Ｘ　　，　　θ）　−０　　　　　　・・・・・・
・・・・・・（２−２）ｎ 但し、ｎはｍ以外のすべての射影データ番号（ｍ偽像発
４ｆ，−源と交わる射影データ第７図は再構成領域と偽
像発生源との関係を示す図である。図において、ＲＡは
再構成領域を示し、ＭＡは再構成領域ＲＡ内にある偽像
発生源、ＳはＸ線源である。偽像発生源ＭＡが円である
場合、この円の中心Ｃの座標をＣ　，Ｃ　とし、直ｘｙ 交座標ｘｙをθ′回転した直交座標ＸＹのＹ軸に平行な
方向θ（θ一θ′　＋π／２）に対して、偽像発生源Ｍ
Ａと交わる射影データの番号を次のように求めることが
できる。

Ｎ１−Ｎｃ＋（Ｃ８・ｓｌｎθ−Ｃ，−ｃｏｓθ−Ｒ）
／ｄ・・・・・・・・・・・・（４−１） Ｎ　２　＝　Ｎ　Ｃ　”　（Ｃｘ−ｓｉｎθ−Ｃ，−ｃ
ｏｓθ＋Ｒ）／ｄ・・・・・・・・・・・・　（４−２
）ここで、ｄは等間隔平行ビームのサンプル間隔、Ｒは
ＭＡの半径である。ＮｃはＭＡの中心Ｃを通るθ方向の
射影データの番号である。データ番号がＸの増加方向に
増加するものとすると（この時ｄ＞Ｏと考える）、Ｎ１
，Ｎ２は各々ＭＡと交わるデータの開始データ番号、終
了データ番号である。（Ｘの増加方向にデータ番号が減
少する場合にはｄ＜０と考える。この時、Ｎ　ｔ　，　
Ｎ　２は各々偽像発生源ＭＡと交わるデータの終了デー
タ番号、開始データ番号である。）尚、点Ａ　ｔ　，　
Ａ　ｏ，Ａ２は、領域ＭＡに交わる方向θの平行ビーム
群の尖頭ビーム，中央ビーム，最終ビームがＸ軸と交わ
る点である。

以上説明した条件の下において、第１図のフローチャー
トの説明をする。

ステップ１ スキャンして得られ、画像再構成された原イメージを表
示装置に表示する。

ステップ２ オペレータは原イメージを見ながら、偽像の発生源を指
定する。偽像発生源の指定は複数の指定が可能で、最も
簡単な場合は各偽像発生源毎に中心の座標と、発生源を
含む円（ｊ［！！常は最小の円）の半径とを処理装置が
自動的に読み取るか、オペレータが読み取った後画像デ
ータ抽出処理装置に通知する。

ステップ３ オペレータは原イメージを見ながら、偽像の低減領域を
指定する。偽像の低減領域は複数個の領域の指定が可能
であり、各領域毎に場所とＣＴ値の範囲（又は場所のみ
）をオペレータが読み取って画像データ抽出処理装置に
通知するか、又は領域の座標の読み取り等、一部の処理
を画像データ抽出処理装置が自動的に行う。

ステップ４ 指定された偽像の低減領域に対して、 （ｉ）場所とＣＴ値の範囲に従って元のイメージデータ
を抽出する。２次元イメージ平面で抽出されない部分の
データの値を零とする。

（１Ｉ）抽出されたデータ領域からデータ領域の連続性
のある部分を求めて閉領域化する。この操作により孤立
点や小さな領域を除く。

（ｆｉｌ）各閉領域毎にこの閉領域の周辺部のデータの
値の平均値等を求め、この平均値又はオペレータ指定の
値を各閉領域の全データから減算し、各閉領域毎にデー
タのレベル・シフトを行う。

抽出されない部分のデータの値は零のままとなっている
。何れの閉領域にも属さないデータの値は零又は定数又
は周辺のデータの値等にされる。このようにして、ステ
ップ５の射影データの生成においてリンギング等の副作
用のない相対射影データを得る為の準備を行う。

ステップ５ 第７図に示す再構成領域ＲＡにおいて、方向をθ、アイ
ソ・センタからの距離をＸとする時、方向θに対して必
要とされるすべての射影データを、ステップ４で抽出さ
れ処理されたイメージデータから計算により求める。こ
れを必要とするすべての方向に対して行い、必要とされ
るすべての方向θと必要とされるすべての位置Ｘに対す
る射影データａ　（Ｘ，　　θ）を計算する。

ステップ６ 各方向θ毎に、この方向でステップ２で特定した偽像発
生源と交わる射影データのみに対して（１−１）式、（
１−２）式により条件ｆり定を行い、偽像の存否の識別
を行う。

ステップ７ ステップ６の偽像の存否の識別において、偽像が存在す
るかどうかを必要とするすべての方向に対して調べる。

偽像が存在すればステップ８に進む。偽像が存在しなけ
ればステップ９に進む。

ステップ８ 偽像の存在する射影データａ　（Ｘ，　　θ）に対し、
（　２　−　１．　）式の演算を行って偽像イメージ東
成用射影データｂ　（Ｘ，　　θ）を求める。これを必
要とするすべての方向に対して行う。

ステップ９ 偽像がないという条件の時か、θ方向の全偽像発生源に
交わらない射影データに対しては、（２−２）式に従っ
て射影データｂ　（Ｘ，　　θ）を求める。ステップ８
、ステップ９の処理において、ステップ１０に移る前に
、偽像イメージ生成用の射影データに対し、必要に応じ
て例えば偽像発生源の周辺部等の射影データ群の急激な
変動部等に対するスムージング処理や、データの生成付
加等の処理を行っておく。

ステップ１０ ステップ８，９で生成された射影データから、偽像威分
のみから成るイメージを再構成する。

ステップ１１ 原イメージからステップ１ｏで得られた偽像イメージを
減算し、偽像の低減されたイメージを得る。偽像低減の
ために抽出されたイメージの部分とその周辺部が自然に
連結されるように、必要に応じてステップ１１の後にレ
ベルシフト等の境界連結を行うこともある。

次に上記の方法を実施するための画像処理装置を説明す
る。第２図は上記の方法を実施するための画像処理装置
の一例のブロック図である。図には、図形表示装置，マ
ンマシンインターフェース装置を省略してある。図の各
装置を結ぶ線中、太線はデータの流れを示し、細線は制
御の流れを示している。図において、ＤＳＩは、実測し
て得たＸ線ＣＴの画像再構成されたデータを格納してあ
るデータ記憶装置である。データ記憶装置ＤＳ１は偽像
成分の低減されたイメージをも格納する。

ＰＫＵＰはデータ記憶装置ＤＳＬに格納されている画像
データから、特定された偽像低減領域のイメージデータ
を抽出し、これに各種処理を施す画像データ抽出処理装
置である。処理されたデータはデータ記憶装置ＤＳ２に
格納される。処理の内容は次のようなものである。

（ｉ）オペレータが原イメージの表示された表示装置を
見ながら指定した偽像低減領域に対して、場所とＣＴの
範囲に従って元のイメージデータを抽出する。

（ｌ１）更に孤立したデータを除き、領域の連続性を求
め、１又は複数の閉領域を抽出する。

（Ｉｉ＋）２次元イメージ平面で抽出されない部分の値
を零とする。

（ｉｖ）各閉領域毎にこの閉領域の周辺部のデータの値
の平均値を求めてこの平均値又はオペレータ指定の値を
各閉領域のすべてのデータの値から減算する。即ち、各
閉領域毎にレベル・シフトする。

これらの処理に基づく射影の生或は、高感度で高能率の
偽像識別と補正、リンギング等の副作用の削除低減等の
観点から極めて重要である。

ＰＲＪはデータ記憶装置ＤＳ２に格納されたデータを人
力データとし、これらから各方向θ毎に各Ｘの値に対応
する射影データａ　（Ｘ，　　θ）を求める射影データ
生成装置である。射影データａ　（Ｘ，　　θ）は次式
により求められる。μ（ｘ，ｙ）は再構戊領域ＲＡにお
けるＸ線吸収係数の空間分布である。

ａ（Ｘ．θ） 一ｆ　μ（ｘ，ｙ）ｄＹ Ｘ ＝　Ｊ’　　ｔｔ　（ｘ　Ｉ１ｃｏｓθ−Ｙ　＠ｓｉｎ
θ，Ｘ Ｘ−ｓｌｎθ＋Ｙ−ＣＯＳθ）ｄＹ 出力の射影データはデータ記憶装置ＤＳ３に格納される
。射影データ生成のアルゴリズムには、フーリエ変換法
や直接射影データ計算法等がある。

前者の方法は離散フーリエ変換による超高速演算が可能
で、後者にはファンビームも直接計算できる演算の融通
性がある。これらのアルゴリズムと装置については、特
願昭６　３　−　１　２　１　０　７　２号，特願昭６
３−２７４９８６号に詳述されているので説明を省略す
る。

ＤＥＴはデータ記憶装置ＤＳ３に格納されて０る射影デ
ータを人力とし、偽像の存否の識別を（１−１）式、（
１−２）式により行う。偽像識別装置ＤＥＴで行った識
別結果は偽像戊分生成装置ＡＰＲＪに与えられる。

偽像戊分生成装置ＡＰＲＪは、データ記憶装置ＤＳ３に
格納されている射影データから偽像識別装置ＤＥＴで識
別された偽像データを抽出し、その偽像戊分（射影デー
タ）を生成する装置である。

この偽像のみから成るイメージ生成用射影データｂ　（
Ｘ，　　θ）は（２−１）式、（２−２）式により求め
られる。得られたデータをデータ記憶装置ＤＳ４に格納
する。

ＲＥＣＯＮはデータ記憶装置ＤＳ４に格納されている偽
像成分のみの射影データに画像再構戊処理を施す画像再
構成装置で、再構成された偽像イメージデータはデータ
記憶装置ＤＳ５に格納される。画像再構成のためのアル
ゴリズムには（ｉ）フーリエ変換法、（Ｉ１）フィルタ
補正逆投影法、（Ｉｌｉ）重畳積分法、（１ｖ）逐次近
似法等各種があり、装置構成もそれに伴って多くの種類
がある。

（ｉ）フーリエ変換法は所謂離散型の高速フーリ工変換
（ＦＦＴ）を主体とした演算法で、高速な演算処理が可
能な点、フーリエ変換装置という汎用装置を主体とする
構成を採用することができる点等に特長がある。更にオ
フセット計測により解像力を増し、各種偽像の低減を可
能にするアルゴリズムと装置に関するものもある。

（Ｈ）フィルタ補正逆投影法は、周波数空間でのフィル
タ処理（コンポリューション・フィルタリング）の後、
実空間で逆投影処理を行うものである。稼動中のＸ線Ｃ
Ｔは殆どこの方式によるものと言われる。この方式によ
る装置の例としては、特開昭５９−１９４２５９号、特
開昭６２−７５８７５号、特開昭６２−２２７３２４号
等多くの例を引用する事ができる。

（１１１）重畳積分法は、コンポリューション（重畳）
フィルタ演算と逆投影演算をすべて実空間で行う方式で
ある。処理データ点数が多くなると、コンポリューショ
ン●フィルタ演算に長時間を要し、フィルタ補正逆投影
法の処理時間に及ばない。

上記（ｉ　ｉ）　，（Ｉｌｌ＞のアルゴリズムについて
は、例えばｒＣＴスキャナ」　（岩井喜典編、コロナ社
）の１・４節の画像再構成の項に述べられているのでこ
こでは詳細な説明は省略する。

ＳＩＭＡＧはデータ記憶装置ＤＳ〕に格納された偽像を
含むイメージ（原イメージ）から、データ記憶装置ＤＳ
５に格納された偽像成分のみからなるイメージを減算し
、偽像の低減されたイメージデータを生成する装置であ
る。生成されたデータはデータ記憶装置ＤＳＬの該当部
分に収納される。

次に上記のように構威された装置の動作を説明する。こ
の動作説明では第１図のフローチャートのステップ番号
を示すことによって行う。ステップ１で対象とする画像
再構成されたイメージを画像表示装置（図示せず）に表
示する。ステップ１において表示された原イメージを見
ながら、ステップ２で偽像発生源を特定し（１又は複数
）、マンマシン・インターフェース装置（図示せず）か
ら偽像発生源に関する情報を処理系に通知し、これに処
理を加えた偽像発生源に関する情報をデータ記憶装置Ｄ
Ｓ３に格納する。ステップ３で偽像の低減領域を特定し
（１又は複数）、この情報をマンマシン◆インタフェー
ス装置から処理系に通知する。これに従ってデータ抽出
処理装置ＰＫＵＰはステップ４でデータ記憶装置ＤＳＬ
から該当するデータを抽出処理する。抽出されたデータ
はデータ記憶装置ＤＳ２に格納される。射影データ生成
装置ＰＲＪは、データ記憶装置ＤＳ２に格納されている
イメージデータからステップ５に示すように射影データ
ａ　（Ｘ，　　θ）を計算してデータ記憶装置ＤＳ３に
格納する。

データ記憶装置ＤＳ３に格納された射影データは偽像識
別装置ＤＥＴに読み出されて、ステップ６に示したよう
に偽像の存否の識別を行う。偽像或分生或装置ＡＰＲＪ
は、偽像のある部分からは偽像或分を抽出し（ステップ
８）、偽像のない場合は０として（ステップ９）、偽像
イメージ生成用の射影データを求め、データ記憶装置Ｄ
Ｓ４に格納する。画像再構成装置ＲＥＣＯＮはデータ記
憶装置ＤＳ４からデータを読み出してステップ１０に示
す偽像イメージの再構成を行い、データ記憶装置ＤＳ５
に格納する。

イメージ減算処理装置ＳＩＭＡＧはステップ１１に示す
通り、データ記憶装置ＤＳ１から原イメージを読み出し
て、データ記憶装置ＤＳ５に格納されている偽像のイメ
ージを減算し、データ記憶装置ＤＳ１に格納する。

本装置は以上のようにして第１図のフローチャ−トに示
した方法により、偽像を識別し、これを除去したイメー
ジを生成する。

尚、本発明は上記実施例の方法に限定されるものではな
く、以下に示すような方法で行ってもよい。

（ｉ）　　第３図は射影長を使用する他の実施例の偽像
の低減法のフローチャートである。この場合に用いる偽
像識別のアルゴリズムの例を次に示す。

（イ）偽像がある時 ｐ（Ｘｋ，θ）１≧δ１　・・・・・・・・・・・・（
１−１−１．）（ロ）偽像がない時、又は偽像を判別す
る必要のない時、 θ方向のｋ以外のすべての射影データ（番号ｇ）に対し
、且つ、θ方向のすべてのｋに対して次の条件を満足す
る場合、 ｐ　（　Ｘｋ，θ）１くδ１　・・・・・・・・・・・
・（１−２−１）・・・・・・・・・・・・　（３〉 Ｌ（Ｘ，，　　θ）は射影データａ（Ｘｈ，　　θ）の
長さである。ｋは（１−１）式と同じである。

偽像イメージ生或用射影データｂ　（Ｘ，　　θ）は、
（イ）偽像かある時、 （２−１）式又は次式でもよい。

ｂ（Ｘ　　，　　θ）　−ｃ・Ｌ（Ｘ　　，　　Ｌ）　
　・ｐ（Ｘ　　，　　θ）ＩｌｌＩＩＩ１ ・・・・・・（２−１−１） （ロ）偽像がない時 （２　＝　２）式による。

このフローチャートは第１図のフローチャートにおける
ステップ５の射影データの生或とステップ６の偽像の識
別との間に射影長の計算のステップが挿入されるだけな
ので説明を省略する。

（１１）　　第４図は、上記２実施例のように偽像のみ
のイメージを再構成して原イメージからこのイメージを
減して、偽像を低減したイメージを得る方法とは異なり
、偽像を低減した射影或分を生成し、これを直接再構戊
する方法のフローチャートである。この場合に用いる偽
像の識別のアルゴリズムの例を次に示す。

（イ）偽像がある時 （　１　−　１　）式又は（１−１−１）式による。

（ロ）偽像がない時 （１−２）式又は（　１　−　２　−　１−　）式によ
る。

偽像低減済射影データｂ（Ｘ，　　θ）′の生成ｍ アルゴリズム （イ）偽像がある時 ｂ（Ｘ　　，　　θ）’−ｒ（Ｘ，　　θ）ｍ　　　　
　　　　　　　　　　　　　　ｍｃ−ａ（Ｘ，　　θ）
・・・（２−１）’信 （ロ）偽像がない時 ｂ（Ｘ　　，　　θ）　’　　−　ｒ（Ｘ　　．　　θ
）　　−　　（２−２）’ｎ　　　　　　　　　　　　
　　　　ｎここで、『（Ｘ　，θ），ｒ（Ｘ，　　θ）
は測定ｆｌｌ　　　　　　　　　　　　　　　　ｎした
射影データ又は原イメージをすべて抽出したイメージか
ら生成した射影データである。

このフローチャートはステップ８，９において偽像成分
を抽出して偽像戊分の低減された射影デタｂ（ｘ，　　
θ）′又は原イメージからそのま瓜 ま抽出した射影或分ｂ（ｘ，　　θ）′を生成し、ｎ ステップ１０において偽像を低減した月、Ｉ影データか
ら直接再構成する点が第１図のフローチャートと異なる
だけなので、詳細な説明を省略する。

（１Ｎ）　　第５図は本発明の更に他の実施例のフロー
チャートである。この例は第４図の方法において射影長
を使用した場合のフローチャートを示している。この場
合に用いる偽像識別のアルゴリズムを次に示す。

（イ）偽像がある時 （１　−　１　−　１）式による。

（口）偽像がない時 （１−２−　１）式による。

偽像低減済射影データｂ（Ｘ，　　θ）′の生成ｍ アルゴリズムは次の通りである。

（イ）偽像がある時 （２−１）’　式によるか、次式による。

ｂ（Ｘ　　，　　θ）′ ｍ −ｒ（Ｘ，θ）−ＣＩ−Ｌ（ｘ，θ）　−ｐ　（Ｘ，Ｌ
）ｍ ・・・・・・・・・・・（２−１−１）’（口）偽像か
ない時 （２−２）’　式による。

このフローチャートは第４図のフローチャートのステッ
プ５の射影データの生成とステップ６の偽像の識別との
間に射影長の計算のステップが挿入されるだけなので説
明を省略する。

第６図は上記第４図、第５図の方法を実施するための画
像処理装置の構或例である。図において、ＣＰＲＪはデ
ータ記憶装置ＤＳ３に格納されている射影データから偽
像識別装置ＤＥＴにより識別された偽像成分を削除した
射影データを生成する偽像削減済射影データ生或装置で
ある。この装置は第４図のフローチャートにおけるステ
ップ８，９及び第５図のフローチャートにおけるステッ
プ９，１０の動作を行って偽像成分の削減された！１１
影データをデータ記憶装置ＤＳ４に格納する。この実施
例の装置は第２図の装置とは次の点で異なっている。

（イ）画像再構成装置ＲＥＣＯＮは、偽像削減済射影デ
ータのみを再構成する。

（ロ）偽像戊分坐或装置ＡＰＲＩの代りに偽像削減済財
影データ生成装置ＣＰＲＪを用いる。

（ハ）イメージ減算処理装置ＳＩＭＡＧとデータ記憶装
置ＤＳ５は不要になる。

（発明の効果） （ｉ）金属等偽像発生源から発生する偽像、中、金属等
の近傍等に発生する強い偽像の低減非常に有効である。

（Ｈ）金属その他により発生する偽像、その発生原因が
Ｘ線線質硬化、パーシャルボリューム効果、測定系の低
いサンプルレート、体動等各種の原因で発生する偽像の
低減に有効である。

（ＩＮ）直線、直線の合戒から成る各種形状の偽像の低
減に有効である。

（ｍストリーク状偽像を低減する方法と本発明の方法を
併用することにより、偽像の低減効果をより有効にする
ことができる。

（ｖ）偽像の低減をイメージのみを使用することにより
行うこともでき、又、イメージと射影データを使用して
行うこともできる。前者の方法は、純画像処理的に偽像
の低減が可能であることを意味しており、大容量の射影
データ用メモリを不要とする経済的な装置の構戊を可能
にする。

（ｖｉ）離散フーリエ変換法による超高速な射影計算、
シンプルなアルゴリズムによる偽像の識別と補正、偽像
低減領域を小領域に限定し得る場合には画質劣化を生じ
ない高速化が計れる等処理の超高速化が可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の方法の一実施例のフローチャート、 第２図は第１図のフローチャートに示す方法を実施する
ための装置のブロック図、 第３図は本発明の他の実施例のフローチャート、第４図
は本発明の更に他の実施例のフローチャート、 第５図は本発明の更に他の実施例のフローチャート、 第６図は第４図、第５図の方法を実施するための装置の
ブロック図、 第７図は再構威領域と偽像発生源との関係を示す図であ
る。 ＤＳＬ，ＤＳ２，ＤＳ３，ＤＳ４，ＤＳ５・・・データ
記憶装置 ＡＰＲＪ・・・偽像或分生成装置 ＤＥＴ・・・偽像識別装置 ＰＫＵＰ・・・画像データ抽出処理装置ＰＲＪ・・・射
影データ生成装置 ＲＥＣＯＮ・・・画像再購戊装置 ＳＩＭＡＧ・・・イメージ減算処理装置ＣＰＲＪ・・・
偽像削減済射影データ生成装置第７図

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）金属等の偽像発生源から発生するストリーク状、
   直線状等各種の偽像の存在をイメージから識別しこれを
   低減する画像処理方法において、２次元イメージの一部
   又は全部を抽出し、これらのデータから各方向又は任意
   の方向の射影データを計算により求め、前記偽像の識別
   を前記射影データの比較により行い、比較結果に基づき
   偽像の除去の為のデータを生成するＸ線ＣＴ等の金属偽
   像等の偽像を低減する画像処理方法であって、 ２次元イメージの一部又は全部をイメージの値の変化が
   小さいとは限らない空間的連続領域である閉領域又は空
   間的不連続領域である開領域のイメージを１個以上使用
   して抽出し、 抽出される部分のデータの値が元のイメージデータの値
   であるか、もしくは前記領域毎に該領域に含まれるイメ
   ージデータの平均値又はそれらに演算を施した値、又は
   前記領域の周辺部のデータの値の平均値、又は前記領域
   の周辺部のデータの値又はそれらに演算を施した値、又
   は定数等を元の各イメージデータから減算した値、即ち
   各領域毎にレベルシフトされた値等であり、抽出されな
   い部分のデータの値を零又は定数又は空とした値である
   データから各方向又は任意の方向の全位置の又は任意の
   位置の射影データを計算により求め、 該射影データを使用して必要とされる任意の方向に関す
   る必要とされる任意の位置の射影データと閾値との比較
   により偽像の識別を行い、 該偽像の識別の結果、前記閾値を超えるものについては
   、必要とされるすべての方向の必要とされるすべての位
   置における射影データに比例する値とし、前記閾値を超
   えないものについては零として偽像イメージ生成用の射
   影データを生成し、 該射影データを画像再構成して偽像のみから成るイメー
   ジを得、 元イメージから前記偽像イメージを対応する画素毎に減
   算して偽像を低減したイメージを得ることを特徴とする
   Ｘ線ＣＴ等の金属偽像等の偽像を低減する画像処理方法
   。
2. （２）金属等の偽像発生源から発生するストリーク状、
   直線状等各種の偽像の存在をイメージから識別しこれを
   低減する画像処理方法において、２次元イメージの一部
   又は全部を抽出し、これらのデータから各方向又は任意
   の方向の射影データを計算により求め、前記偽像の識別
   を前記射影データの比較により行い、比較結果に基づき
   偽像の除去の為のデータを生成するＸ線ＣＴ等の金属偽
   像等の偽像を低減する画像処理方法であって、 ２次元イメージの一部又は全部をイメージ の値の変化が小さいとは限らない空間的連続領域である
   閉領域又は空間的不連続領域である開領域のイメージを
   １個以上使用して抽出し、 抽出される部分のデータの値が元のイメージデータの値
   であるか、もしくは前記領域毎に該領域に含まれるイメ
   ージデータの平均値又はそれらに演算を施した値、又は
   前記領域の周辺部のデータの値の平均値又は前記領域の
   周辺部のデータの値又はそれらに演算を施した値、又は
   定数等を元の各イメージデータから減算した値、即ち各
   領域毎にレベルシフトされた値等であり、抽出されない
   部分のデータの値を零又は定数又は空とした値であるデ
   ータから各方向又は任意の方向の全位置の又は任意の位
   置の射影データを計算により求め、 該射影データを使用して必要とされる任意の方向に関す
   る必要とされる任意の位置の射影データと閾値との比較
   により偽像の識別を行い、 該偽像の識別の結果、前記閾値を超えるものについては
   、必要とされるすべての方向の必要とされるすべての位
   置における射影データに比例する値とし、前記閾値を超
   えないものについては零として偽像イメージ生成用の射
   影データを生成し、必要なすべての方向と必要なすべて
   の位置における実測した射影データ又は元のイメージを
   全部抽出したイメージから生成した射影データから前記
   偽像イメージ生成用の射影データを減算して前記方向、
   前記位置における偽像を低減した射影データを生成し、 該射影データを画像再構成して偽像を低減したイメージ
   を得ることにより偽像の除去を行うことを特徴とするＸ
   線ＣＴ等の金属偽像等の偽像を低減する画像処理方法。
3. （３）必要な任意の方向の必要な任意の位置の射影デー
   タをその射影データの長さで割った量に相当する単位長
   当たりの射影データと閾値との比較により偽像の識別を
   行い、 偽像イメージ生成用の射影データを、前記偽像の識別の
   結果、前記閾値を超えるものについては、必要とされる
   すべての方向の必要とされるすべての位置における射影
   データに、比例する値又は前記方向の前記位置における
   単位長当りの射影データに前記方向の前記位置における
   射影長を乗算したデータに比例する値とし、前記閾値を
   超えないものについては零とすることを特徴とする請求
   項１又は２記載のＸ線ＣＴ等の金属偽像等の偽像を低減
   する画像処理方法。
4. （４）対象とする射影データを各方向又は任意の方向に
   おけるすべての金属等偽像発生源に交わる射影データの
   みに限定して前記偽像の識別又は除去を行い、処理の信
   頼性や高速化等を計ったことを特徴とする請求項１、２
   又は３記載のＸ線ＣＴ等の金属偽像等の偽像を低減する
   画像処理方法。