JPH0436509B2 - - Google Patents
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- JPH0436509B2 JPH0436509B2 JP2487783A JP2487783A JPH0436509B2 JP H0436509 B2 JPH0436509 B2 JP H0436509B2 JP 2487783 A JP2487783 A JP 2487783A JP 2487783 A JP2487783 A JP 2487783A JP H0436509 B2 JPH0436509 B2 JP H0436509B2
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- ray
- calculation means
- rays
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
- A61B6/5282—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to scatter
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/30—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from X-rays
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S378/00—X-ray or gamma ray systems or devices
- Y10S378/901—Computer tomography program or processor
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- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
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- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
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- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
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- Pathology (AREA)
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
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- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
この発明は、Ｘ線を被写体に照射することによ
り得られる透過Ｘ線情報に基づく可視画像により
医用診断を可能とするＸ線診断装置に関する。
り得られる透過Ｘ線情報に基づく可視画像により
医用診断を可能とするＸ線診断装置に関する。
一般に、Ｘ線診断装置において、Ｘ線を検出す
る検出器には、直接Ｘ線と共に、被写体等で散乱
した散乱Ｘ線が入射する。この散乱Ｘ線は、画像
のコントラスト鮮鋭度を劣化させる主たる原因と
なる。このため、散乱Ｘ線を除去することが重要
である。
る検出器には、直接Ｘ線と共に、被写体等で散乱
した散乱Ｘ線が入射する。この散乱Ｘ線は、画像
のコントラスト鮮鋭度を劣化させる主たる原因と
なる。このため、散乱Ｘ線を除去することが重要
である。
そこで、従来、散乱Ｘ線を除去するために、Ｘ
線診断装置にはグリツドが使用されている。
線診断装置にはグリツドが使用されている。
しかしながら、グリツドは、それ自体散乱Ｘ線
の発生源となるので、散乱Ｘ線の除去には自ずと
限界がある。
の発生源となるので、散乱Ｘ線の除去には自ずと
限界がある。
なお、散乱Ｘ線の除去は、コントラストおよび
鮮鋭度を向上して良質の画像とし、さらに、直接
Ｘ線による画像に対する対数変換を可能としその
結果被写体によるＸ線の減弱量を正確に求められ
るので極めて重要である。その重要性により、散
乱Ｘ線の性質につき、種々研究されているにもか
かわらず、複雑な現象を呈することにより、統一
的な理解が得られていないばかりか、散乱Ｘ線の
十分な除去の方法について未だ殆んど知られてい
ないのが現状である。
鮮鋭度を向上して良質の画像とし、さらに、直接
Ｘ線による画像に対する対数変換を可能としその
結果被写体によるＸ線の減弱量を正確に求められ
るので極めて重要である。その重要性により、散
乱Ｘ線の性質につき、種々研究されているにもか
かわらず、複雑な現象を呈することにより、統一
的な理解が得られていないばかりか、散乱Ｘ線の
十分な除去の方法について未だ殆んど知られてい
ないのが現状である。
この発明は、前記事情に鑑みてなされたもので
あり、検出器に入射するＸ線成分から散乱Ｘ線成
分を除去して、コントラストおよび鮮鋭度が高
く、かつ、ボケのない画像を表示することのでき
るＸ線診断装置を提供することを目的とするもの
である。
あり、検出器に入射するＸ線成分から散乱Ｘ線成
分を除去して、コントラストおよび鮮鋭度が高
く、かつ、ボケのない画像を表示することのでき
るＸ線診断装置を提供することを目的とするもの
である。
前記目的を達成するためのこの発明の概要は、
被写体を透過するＸ線を検出する検出器により出
力されるＸ線データを基にして画像を表示するＸ
線診断装置において、検出器から出力されるＸ線
データImをＸ線照射野にわたつて平均化した平
均値ｍを演算する平均化演算手段と、ｍ＝
ｐ＋Ａp n（ただし、Ａは定数、ｎは0.5〜1.5）
の関係式により、前記平均化演算手段より出力さ
れる平均値ｍを直接Ｘ線データの平均値ｐに
変換するｍ−ｐ変換演算手段と、前記平均値
Ｉｐより（ｐ）nを演算するｎ乗演算手段と、前
記ｎ乗演算手段より出力される（ｐ）nよりＡ
（１−ｎ）（ｐ）nを演算する第１の乗算手段と、
前記検出器から出力されるＸ線データImから、
前記第１の乗算手段よりの出力Ａ（１−ｎ）（
ｐ）nを減算する減算手段と、前記減算手段より出
力される前記減算結果Ｉ〜ｍのフーリエ変換値およ
びシステムレスポンス関数のフーリエ変換値と散
乱Ｘ線レスポンス関数のフーリエ変換値とで定義
されるフイルタリング特性Ｈの積により直接Ｘ線
データIp（ｘ，ｙ）を算出するフイルタリング演
算手段とを有することを特徴とするものである。
被写体を透過するＸ線を検出する検出器により出
力されるＸ線データを基にして画像を表示するＸ
線診断装置において、検出器から出力されるＸ線
データImをＸ線照射野にわたつて平均化した平
均値ｍを演算する平均化演算手段と、ｍ＝
ｐ＋Ａp n（ただし、Ａは定数、ｎは0.5〜1.5）
の関係式により、前記平均化演算手段より出力さ
れる平均値ｍを直接Ｘ線データの平均値ｐに
変換するｍ−ｐ変換演算手段と、前記平均値
Ｉｐより（ｐ）nを演算するｎ乗演算手段と、前
記ｎ乗演算手段より出力される（ｐ）nよりＡ
（１−ｎ）（ｐ）nを演算する第１の乗算手段と、
前記検出器から出力されるＸ線データImから、
前記第１の乗算手段よりの出力Ａ（１−ｎ）（
ｐ）nを減算する減算手段と、前記減算手段より出
力される前記減算結果Ｉ〜ｍのフーリエ変換値およ
びシステムレスポンス関数のフーリエ変換値と散
乱Ｘ線レスポンス関数のフーリエ変換値とで定義
されるフイルタリング特性Ｈの積により直接Ｘ線
データIp（ｘ，ｙ）を算出するフイルタリング演
算手段とを有することを特徴とするものである。
先ず、この発明につきその原理を説明する。
被写体に入射したＸ線は、そのまま透過して検
出器に入射する直接Ｘ線になるものと、被写体を
構成する原子との相互作用により吸収あるいは散
乱するものとがある。後者の散乱するのが散乱Ｘ
線である。相互作用の種類としては、医用Ｘ線の
エネルギ領域（Ｘ線管電圧にして、50KVp〜
120KVp）において、光電効果、コンプトン効
果、トムソン散乱等が存在するが、実際に検出器
に到達して画質の劣化をもたらすのは、コンプト
ン効果により生じた散乱Ｘ線であると考えられて
いる。散乱Ｘ線として検出器に入射するＸ線は、
一般に複数の多重散乱を行なつた結果であるが故
に、その強度と広がりの量とを正確に取り扱うこ
とが困難である。
出器に入射する直接Ｘ線になるものと、被写体を
構成する原子との相互作用により吸収あるいは散
乱するものとがある。後者の散乱するのが散乱Ｘ
線である。相互作用の種類としては、医用Ｘ線の
エネルギ領域（Ｘ線管電圧にして、50KVp〜
120KVp）において、光電効果、コンプトン効
果、トムソン散乱等が存在するが、実際に検出器
に到達して画質の劣化をもたらすのは、コンプト
ン効果により生じた散乱Ｘ線であると考えられて
いる。散乱Ｘ線として検出器に入射するＸ線は、
一般に複数の多重散乱を行なつた結果であるが故
に、その強度と広がりの量とを正確に取り扱うこ
とが困難である。
なお、第１図に、Ｘ線発生部１１たとえばＸ線
管より出射するＸ線が被写体１２内で散乱し、空
間的広がりをもつて検出器１３に到達する有様を
模式的に示す。第２図は、前記検出器１３上の位
置とＸ線強度との関係を示す特性図である。第２
図におけける中央部の鋭いピークＡのわずかな広
がりはシステムたとえばＸ線焦点等に起因するボ
ケに対応し、その周辺にすそ野の広い散乱線に対
応する分布Ｂが観測される。
管より出射するＸ線が被写体１２内で散乱し、空
間的広がりをもつて検出器１３に到達する有様を
模式的に示す。第２図は、前記検出器１３上の位
置とＸ線強度との関係を示す特性図である。第２
図におけける中央部の鋭いピークＡのわずかな広
がりはシステムたとえばＸ線焦点等に起因するボ
ケに対応し、その周辺にすそ野の広い散乱線に対
応する分布Ｂが観測される。
ところで、散乱線についての研究によると、前
記医用Ｘ線領域において、人体相当の厚みの被写
体につき、散乱線の強度を与える関係式として第
１式が良く成立することが知られている。
記医用Ｘ線領域において、人体相当の厚みの被写
体につき、散乱線の強度を与える関係式として第
１式が良く成立することが知られている。
Isc（ｘ，ｙ）＝A∫a -a∫b -b（Ip（x′，y′））
ｇ（ｘ−x′，ｙ−y′）dy′dx′……(1) ただし、第１式において、Isc（ｘ，ｙ）は検出
器面上における散乱線の強度分布であり、Ａは定
数、積分の領域−ａ〜ａ，−ｂ〜ｂは検出器面上
でのＸ線照射領域を示し、−ａ≦ｘ≦ａ，−ｂ≦ｙ
≦ｂである。さらに、（Ip（ｘ，ｙ））は直接Ｘ
線Ip（ｘ，ｙ）についての関数を意味し、ｇ（ｘ，
ｙ）はペンシルビーム状の入射Ｘ線に対する散乱
線の広がりを与える関数で、所謂インパルスレス
ポンス関数を表わす。なお、ｇ（ｘ，ｙ）は、次
の第２式を満足する性質を有する。
ｇ（ｘ−x′，ｙ−y′）dy′dx′……(1) ただし、第１式において、Isc（ｘ，ｙ）は検出
器面上における散乱線の強度分布であり、Ａは定
数、積分の領域−ａ〜ａ，−ｂ〜ｂは検出器面上
でのＸ線照射領域を示し、−ａ≦ｘ≦ａ，−ｂ≦ｙ
≦ｂである。さらに、（Ip（ｘ，ｙ））は直接Ｘ
線Ip（ｘ，ｙ）についての関数を意味し、ｇ（ｘ，
ｙ）はペンシルビーム状の入射Ｘ線に対する散乱
線の広がりを与える関数で、所謂インパルスレス
ポンス関数を表わす。なお、ｇ（ｘ，ｙ）は、次
の第２式を満足する性質を有する。
∫∞ -∞∫∞ -∞ｇ（ｘ，ｙ）dxdy＝１ ……(2)
一般に、Ａ、（Ip（ｘ，ｙ））およびｇ（ｘ，
ｙ）は、Ｘ線管球の管電圧、管電流、被写体の厚
み、被写体と検出器との距離、グリツド条件によ
りそれぞれ決定される量である。
ｙ）は、Ｘ線管球の管電圧、管電流、被写体の厚
み、被写体と検出器との距離、グリツド条件によ
りそれぞれ決定される量である。
前記第１式の意味するところは、散乱線の強度
分布は、直接Ｘ線のある関数（Ip（ｘ，ｙ））と
関数ｇ（ｘ，ｙ）とのコンボリユーシヨン積分で
与えられることである。さらに、実験によると、
第１式の中でも特に第３式で示される関係式がよ
く散乱線の強度分布を記述していることがわかつ
た。
分布は、直接Ｘ線のある関数（Ip（ｘ，ｙ））と
関数ｇ（ｘ，ｙ）とのコンボリユーシヨン積分で
与えられることである。さらに、実験によると、
第１式の中でも特に第３式で示される関係式がよ
く散乱線の強度分布を記述していることがわかつ
た。
Isc（ｘ，ｙ）＝A∫a -a∫b -bIpn（x′，y′）ｇ
（ｘ−x′，ｙ−y′）dy′dx′……(3) しかも、第３式におけるＡ，ｎ，ｇ（ｘ，ｙ）
は、管電圧、管電流、グリツド条件、被写体と検
出器との距離に依存し、被写体の厚みに殆んど依
存しないことがわかつた。なお、ｎは0.5〜1.5の
範囲内の値である。
（ｘ−x′，ｙ−y′）dy′dx′……(3) しかも、第３式におけるＡ，ｎ，ｇ（ｘ，ｙ）
は、管電圧、管電流、グリツド条件、被写体と検
出器との距離に依存し、被写体の厚みに殆んど依
存しないことがわかつた。なお、ｎは0.5〜1.5の
範囲内の値である。
一方、Ｘ線照射の結果、検出器に入射するＸ線
強度Im（ｘ，ｙ）は、第４式に示すように、直接
Ｘ線強度Ip（ｘ，ｙ）と散乱Ｘ線強度Isc（ｘ，ｙ）
との和として表わされる。
強度Im（ｘ，ｙ）は、第４式に示すように、直接
Ｘ線強度Ip（ｘ，ｙ）と散乱Ｘ線強度Isc（ｘ，ｙ）
との和として表わされる。
Im（ｘ，ｙ）＝Ip（ｘ，ｙ）＋Isc（ｘ，ｙ）
……(4) システムボケに対応するインパルスレスポンス
関数をｋ（ｘ，ｙ）とし、前記第３式を第４式に
代入すると、第５式となる。
……(4) システムボケに対応するインパルスレスポンス
関数をｋ（ｘ，ｙ）とし、前記第３式を第４式に
代入すると、第５式となる。
Im（ｘ，ｙ）＝∫a -a∫b -bIp（x′，y′）ｋ（ｘ−x
′，ｙ−y′）dy′dx′ ＋A∫a -a∫b -bIpn（x′，y′）ｇ（ｘ−x′，ｙ−y
′）dy′dx′……(5) 前述のように、ｎ、Ａおよびｇ（ｘ，ｙ）は、
被写体の厚みに依存せず、管電圧、管電流、グリ
ツド条件および被写体と検出器との距離に依存す
る量であるから、フアントムを用いる実験（フア
ントム実験）によりあらかじその値を知ることが
できるし、また別法として、臨床的に知ることも
できる。さらに、第５式におけるｋ（ｘ，ｙ）は、
システム固有の関数であるから、あらかじめ知り
得る。したがつて、第５式に基づき、あらかじめ
決定されるｎ、Ａ、ｇ（ｘ，ｙ）、ｋ（ｘ，ｙ）と
検出器により実際に検出されるデータIm（ｘ，
ｙ）とから、直接Ｘ線Ip（ｘ，ｙ）を計算するこ
とができる。
′，ｙ−y′）dy′dx′ ＋A∫a -a∫b -bIpn（x′，y′）ｇ（ｘ−x′，ｙ−y
′）dy′dx′……(5) 前述のように、ｎ、Ａおよびｇ（ｘ，ｙ）は、
被写体の厚みに依存せず、管電圧、管電流、グリ
ツド条件および被写体と検出器との距離に依存す
る量であるから、フアントムを用いる実験（フア
ントム実験）によりあらかじその値を知ることが
できるし、また別法として、臨床的に知ることも
できる。さらに、第５式におけるｋ（ｘ，ｙ）は、
システム固有の関数であるから、あらかじめ知り
得る。したがつて、第５式に基づき、あらかじめ
決定されるｎ、Ａ、ｇ（ｘ，ｙ）、ｋ（ｘ，ｙ）と
検出器により実際に検出されるデータIm（ｘ，
ｙ）とから、直接Ｘ線Ip（ｘ，ｙ）を計算するこ
とができる。
次に、直接Ｘ線Ip（ｘ，ｙ）を求める計算方法
の例を説明する。
の例を説明する。
一般に、位置による直線Ｘ線Ip（ｘ，ｙ）の変
動に比して、関数ｇ（ｘ，ｙ）の変動は極めてゆ
るやかである。また、ｎの値は0.5〜1.5程度であ
る。したがつて、Ipn（ｘ，ｙ）を、Ip（ｘ，ｙ）
の平均値ｐ（照射領域全体にわたる平均）のま
わりでテーラ展開のの一次近似を先ず行なうと、
第６式を得ることができる。
動に比して、関数ｇ（ｘ，ｙ）の変動は極めてゆ
るやかである。また、ｎの値は0.5〜1.5程度であ
る。したがつて、Ipn（ｘ，ｙ）を、Ip（ｘ，ｙ）
の平均値ｐ（照射領域全体にわたる平均）のま
わりでテーラ展開のの一次近似を先ず行なうと、
第６式を得ることができる。
Ipn（ｘ，ｙ）pn＋ｎpn-1（Ip（ｘ）
−ｐ） ＝（１−ｎ）pn-1＋ｎ＋pn-1・Ip（ｘ，ｙ
）……(6) 第６式により第５式は、次の第７式により表わ
すことができる。
−ｐ） ＝（１−ｎ）pn-1＋ｎ＋pn-1・Ip（ｘ，ｙ
）……(6) 第６式により第５式は、次の第７式により表わ
すことができる。
Im（ｘ，ｙ）＝∫b -b∫a -aIp（x′，y′）ｋ（ｘ−x
′，ｙ−y′）dy′dx′＋Ａ（１−ｎ）pn ＋Anpn-1∫a -a∫b -bIp（x′，y′） ｇ（ｘ−
x′，ｙ−y′）dy′dx′……(7) 次に、Im（ｘ，ｙ）の平均値をｍとすると、
第７式からｍとｐと関係は第８式で表わすこ
とができる。
′，ｙ−y′）dy′dx′＋Ａ（１−ｎ）pn ＋Anpn-1∫a -a∫b -bIp（x′，y′） ｇ（ｘ−
x′，ｙ−y′）dy′dx′……(7) 次に、Im（ｘ，ｙ）の平均値をｍとすると、
第７式からｍとｐと関係は第８式で表わすこ
とができる。
ｍｐ＋Ａ（１−ｎ）pn＋Anpn
＝ｐ＋ＡPn ……(8)
なお、ここで、∫a -a∫b -bｇ（ｘ，ｙ）dydx１と
する。これは、Ｘ線照射野の大きさに比べて、イ
ンパルスレスポンス関数ｇ（ｘ，ｙ）の空間的な
広がり十分に小さい場合になり立ち、実際上、こ
の条件は満足されているからである。
する。これは、Ｘ線照射野の大きさに比べて、イ
ンパルスレスポンス関数ｇ（ｘ，ｙ）の空間的な
広がり十分に小さい場合になり立ち、実際上、こ
の条件は満足されているからである。
検出される照射野内の全データIm（ｘ，ｙ）か
ら平均値を計算して、その値ｍと第８式とから
Ｉｐを決めることができる。このようにして決め
られたｐをｐと表わすこととすると第７式は
第９式のように表わされる。
ら平均値を計算して、その値ｍと第８式とから
Ｉｐを決めることができる。このようにして決め
られたｐをｐと表わすこととすると第７式は
第９式のように表わされる。
Im（ｘ，ｙ）＝∫a -a∫b -bIp（x′，y′）ｋ（ｘ−x
′，ｙ−y′）dy′dx′＋Ａ（１−ｎ）pn ＋Anpn-1∫a -a∫b -bIp（x′，y′）ｇ（ｘ−x′
，ｙ−y′）dy′dx′……(9) ここで、 Ｉ〜ｍ（ｘ，ｙ）≡Im（ｘ，ｙ）−Ａ（１−ｎ）
pn ……（9′） Ｂ≡Anpn-1 ……（9″） とおくと、第９式を第10式のように表わすことが
できる。
′，ｙ−y′）dy′dx′＋Ａ（１−ｎ）pn ＋Anpn-1∫a -a∫b -bIp（x′，y′）ｇ（ｘ−x′
，ｙ−y′）dy′dx′……(9) ここで、 Ｉ〜ｍ（ｘ，ｙ）≡Im（ｘ，ｙ）−Ａ（１−ｎ）
pn ……（9′） Ｂ≡Anpn-1 ……（9″） とおくと、第９式を第10式のように表わすことが
できる。
Ｉ〜ｍ（ｘ，ｙ）＝Ip（ｘ，ｙ）＊ｋ（ｘ，ｙ）＋
BIp（ｘ，ｙ）＊ｇ（ｘ，ｙ）……(10) なお、第10式において、＊はコンボリユーシヨ
ン積分を意味する。
BIp（ｘ，ｙ）＊ｇ（ｘ，ｙ）……(10) なお、第10式において、＊はコンボリユーシヨ
ン積分を意味する。
第10式のフーリエ変換を行なうと第11式とな
る。
る。
ｌ（ω，ｎ）＝lP（ω，η）・Ｋ（ω，η）＋Bl
P（ω，η）Ｇ（ω，η） ＝〔Ｋ（ω，η）＋BG（ω，η）〕・lp（ω，η
）……(11) 第11式より第12式が得られる。
P（ω，η）Ｇ（ω，η） ＝〔Ｋ（ω，η）＋BG（ω，η）〕・lp（ω，η
）……(11) 第11式より第12式が得られる。
ln（ω，η）
＝ｌ／〜ｍ（ω，η）／Ｋ（ω，η）＋BG（ω，
η）……(12) ここで、Ｋ（ω，η）はシステムレスポンス関
数のフーリエ変換、Ｇ（ω，η）は散乱線レスポ
ンス関数のフーリエ変換を示し、それぞれ既知の
量であり、ｌ〜ｍ（ω，η）は、検出データのフー
リエＸ線である。Ｈ（ω，η）を第13式のように
定義すると、第12式は第14式と表わすことができ
る。
η）……(12) ここで、Ｋ（ω，η）はシステムレスポンス関
数のフーリエ変換、Ｇ（ω，η）は散乱線レスポ
ンス関数のフーリエ変換を示し、それぞれ既知の
量であり、ｌ〜ｍ（ω，η）は、検出データのフー
リエＸ線である。Ｈ（ω，η）を第13式のように
定義すると、第12式は第14式と表わすことができ
る。
Ｈ（ω，η）
＝１／Ｋ（ω，η）＋BG（ω，η） ……(13)
lp（ω，η）
＝ｌ〜ｍ（ω，η）・Ｈ（ω，η） ……(14)
結局、第14式によると、直線Ｘ線スペクトル
は、検出されたデータ（直接Ｘ線と散乱Ｘ線とか
らなる。）と第13式で定義されるレスポンス関数
Ｈ（ω，η）との積で与えられる。したがつて、
求めたい直接Ｘ線スペクトルを得るには、検出デ
ータのスペクトルに、あらかじめ決められている
Ｈ（ω，η）を乗ずればよい。つまり周波数空間
上でのフイルタリングを行なえばよい。
は、検出されたデータ（直接Ｘ線と散乱Ｘ線とか
らなる。）と第13式で定義されるレスポンス関数
Ｈ（ω，η）との積で与えられる。したがつて、
求めたい直接Ｘ線スペクトルを得るには、検出デ
ータのスペクトルに、あらかじめ決められている
Ｈ（ω，η）を乗ずればよい。つまり周波数空間
上でのフイルタリングを行なえばよい。
また、別法として、検出データのスペクトルに
つき、実空間上でのフイルタリング実行すればよ
い。実空間上でのフイルタリングは次のようにし
て行なう。つまり、Ｈ（ω，η）の逆フーリエ変
換（ｘ，ｙ）を求め（第15式）、次いで （ｘ，ｙ）＝F-1〔Ｈ（ω，η）〕 ……(15) 検出されたＩ〜ｍ（ｘ，ｙ）と（ｘ，ｙ）とのコ
ンボリユーシヨン演算を行なう（第16式）。
つき、実空間上でのフイルタリング実行すればよ
い。実空間上でのフイルタリングは次のようにし
て行なう。つまり、Ｈ（ω，η）の逆フーリエ変
換（ｘ，ｙ）を求め（第15式）、次いで （ｘ，ｙ）＝F-1〔Ｈ（ω，η）〕 ……(15) 検出されたＩ〜ｍ（ｘ，ｙ）と（ｘ，ｙ）とのコ
ンボリユーシヨン演算を行なう（第16式）。
Ip（ｘ，ｙ）＝Ｉ〜ｍ＊ ……(16)
以上に詳述したこの発明の原理に基づき、散乱
Ｘ線を除去して直接Ｘ線を抽出するアルゴリズム
を次に要約する。
Ｘ線を除去して直接Ｘ線を抽出するアルゴリズム
を次に要約する。
検出される全データからIm（ｘ，ｙ）の平均
値ｍを計算する。
値ｍを計算する。
前記ｍと第８式とからIp（ｘ，ｙ）の平均
値ｐを計算する。
値ｐを計算する。
ｐおよびあらかじめ決定されているＡ，
ｎ，ｇ（ｘ，ｙ），ｋ（ｘ，ｙ）の値から、Ip
（ｘ，ｙ）を計算する。この計算を周波数空間
で実行する場合、第14式により演算し、実空間
で実行する場合は第16式により演算する。
ｎ，ｇ（ｘ，ｙ），ｋ（ｘ，ｙ）の値から、Ip
（ｘ，ｙ）を計算する。この計算を周波数空間
で実行する場合、第14式により演算し、実空間
で実行する場合は第16式により演算する。
次に、上記原理に則つた本発明の一実施例につ
いて説明する。
いて説明する。
第３図は本発明の一実施例であるＸ線診断装置
を示す説明図である。Ｘ線発生部１１より曝射さ
れたＸ線は、被写体２１を透過して検出部２２に
入射し、検出部２２においてそのＸ線強度が検出
される。Ａ／Ｄ変換器２３は前記検出部２２の出
力信号デイジタル値に変換する。画像処理ユニツ
ト２４は、その詳細を後述するように、画像デー
タを記憶するメモリと、散乱Ｘ線除去に必要な演
算手段とから成る。２５は画像を表示するモニタ
である。
を示す説明図である。Ｘ線発生部１１より曝射さ
れたＸ線は、被写体２１を透過して検出部２２に
入射し、検出部２２においてそのＸ線強度が検出
される。Ａ／Ｄ変換器２３は前記検出部２２の出
力信号デイジタル値に変換する。画像処理ユニツ
ト２４は、その詳細を後述するように、画像デー
タを記憶するメモリと、散乱Ｘ線除去に必要な演
算手段とから成る。２５は画像を表示するモニタ
である。
次に、前記演算処理ユニツト２４における演算
手順について、第４図を参照しながら説明する。
手順について、第４図を参照しながら説明する。
第４図は、前記演算処理ユニツト２４において
周波数上でのフイルタリング演算を行なう論理構
成図であり、一旦記憶された演算処理ユニツト２
４内のフレームメモリから読み出された検出デー
タDIm（ｘ，ｙ）から、直接Ｘ線データDIp（ｘ，
ｙ）を算出する処理手順を示している。
周波数上でのフイルタリング演算を行なう論理構
成図であり、一旦記憶された演算処理ユニツト２
４内のフレームメモリから読み出された検出デー
タDIm（ｘ，ｙ）から、直接Ｘ線データDIp（ｘ，
ｙ）を算出する処理手順を示している。
第４図に示すように、演算処理手段２４は、図
示しないフレームメモリのほかに、平均演算手段
２４−１、ｍ−ｐ変換演算手段２４−２、ｎ
乗演算手段２４−３、第１の乗算手段２４−４、
減算手段２４−５、フーリエ変換演算手段２４−
６、第２の乗算手段２４−７、および逆フーリエ
変換演算手段２４−８を有する。
示しないフレームメモリのほかに、平均演算手段
２４−１、ｍ−ｐ変換演算手段２４−２、ｎ
乗演算手段２４−３、第１の乗算手段２４−４、
減算手段２４−５、フーリエ変換演算手段２４−
６、第２の乗算手段２４−７、および逆フーリエ
変換演算手段２４−８を有する。
平均演算手段２４−１は、図示しないフレーム
メモリより読み出されたデータDIm（ｘ，ｙ）を
平均してデータｍを出力する。
メモリより読み出されたデータDIm（ｘ，ｙ）を
平均してデータｍを出力する。
ｍ−ｐ変換演算手段２４−２は、平均演算
手段２４−１より出力されるデータｍを入力
し、前記第８式に従つてｍからｐ（ｐ）を
算出し、これを出力する（第５図参照）。
手段２４−１より出力されるデータｍを入力
し、前記第８式に従つてｍからｐ（ｐ）を
算出し、これを出力する（第５図参照）。
ｎ乗演算手段２４−３は、ｍ−ｐ変換演算
手段２４−２より出力されるＰをｎ乗し、（
ｐ）nを出力する。
手段２４−２より出力されるＰをｎ乗し、（
ｐ）nを出力する。
第１の乗算手段２４−４は、新たに入力される
と共にあらかじめ決められたＡ（１−ｎ）とｎ乗
演算手段２４−３より出力される（ｐ）nとを
乗算し、Ａ（１−ｎ）（ｐ）nを出力する。
と共にあらかじめ決められたＡ（１−ｎ）とｎ乗
演算手段２４−３より出力される（ｐ）nとを
乗算し、Ａ（１−ｎ）（ｐ）nを出力する。
減算手段２４−５は、図示しないフレームメモ
リより読み出したデータDIm（ｘ，ｙ）から、第
１の乗算手段２４−４より出力されるＡ（１−ｎ）
（ｐ）nを減算し（前記第9′式の演算）、Ｄｌ〜ｍ
を
出力する。
リより読み出したデータDIm（ｘ，ｙ）から、第
１の乗算手段２４−４より出力されるＡ（１−ｎ）
（ｐ）nを減算し（前記第9′式の演算）、Ｄｌ〜ｍ
を
出力する。
フーリエ変換演算手段２４−６は、減算手段２
４−５より出力されるＤＩ〜ｍをフーリエ変換し、
ｌ〜（ω，η）を出力する。
４−５より出力されるＤＩ〜ｍをフーリエ変換し、
ｌ〜（ω，η）を出力する。
第２の乗算手段２４−７は、フーリエ変換演算
手段２４−６より出力されるｌ〜（ω，η）と第13
式により定義され、かつ、あらかじめ演算されて
求められているＨ（ω，η）とを乗じて（第14式
の演算）、ｌ〜ｐ（ω，η）を出力する。なお、シス
テムと散乱Ｘ線とのトータルのレスポンス関数Ｋ
（ω）＋BG（ω）とこれにより求められるＨ（ω）
との関係を模式的に第６図に示す。第６図図で
は、便宜上、関数は１次元で表示されている。第
６図に示すように、Ｏ周波数近傍の鋭いピーク
は、散乱Ｘ線成分（BG（ω））が寄与することに
よるものであり、高周波数成分は、システム成分
（Ｋ（ω））が寄与することによるものである。
手段２４−６より出力されるｌ〜（ω，η）と第13
式により定義され、かつ、あらかじめ演算されて
求められているＨ（ω，η）とを乗じて（第14式
の演算）、ｌ〜ｐ（ω，η）を出力する。なお、シス
テムと散乱Ｘ線とのトータルのレスポンス関数Ｋ
（ω）＋BG（ω）とこれにより求められるＨ（ω）
との関係を模式的に第６図に示す。第６図図で
は、便宜上、関数は１次元で表示されている。第
６図に示すように、Ｏ周波数近傍の鋭いピーク
は、散乱Ｘ線成分（BG（ω））が寄与することに
よるものであり、高周波数成分は、システム成分
（Ｋ（ω））が寄与することによるものである。
逆フーリエ変換演算手段２４−８は、第２の乗
算手段２４−７より出力されるｌ〜ｐ（ω，η）を
逆フーリエ変換して、直接Ｘ線データDIp（ｘ，
ｙ）を出力する。
算手段２４−７より出力されるｌ〜ｐ（ω，η）を
逆フーリエ変換して、直接Ｘ線データDIp（ｘ，
ｙ）を出力する。
前記フーリエ変換演算手段２４−６、前記第２
の乗算手段２４−７および前記逆フーリエ変換演
算手段によりフイルタリング演算手段２４−９が
構成される。
の乗算手段２４−７および前記逆フーリエ変換演
算手段によりフイルタリング演算手段２４−９が
構成される。
第７図に示すようにたとえばコントラストフア
ントム２１にＸ線を曝射することにより第８図に
示すＸ線強度分布のＸ線が検出器１３により検出
されるが、検出データを前記演算処理ユニツト２
４に入力し、前記演算手順により第９図に示す強
度分布を有する散乱Ｘ線を除去して第１０図に示
す強度分布の直接Ｘ線データを得ることができ
る。
ントム２１にＸ線を曝射することにより第８図に
示すＸ線強度分布のＸ線が検出器１３により検出
されるが、検出データを前記演算処理ユニツト２
４に入力し、前記演算手順により第９図に示す強
度分布を有する散乱Ｘ線を除去して第１０図に示
す強度分布の直接Ｘ線データを得ることができ
る。
そして、演算処理ユニツト２４より出力される
直接Ｘ線データをモニタ２５に出力すると、モニ
タ２５で、コントラストおよび鮮鋭度が高く、か
つ、ボゲのない画像を表示することができる。
直接Ｘ線データをモニタ２５に出力すると、モニ
タ２５で、コントラストおよび鮮鋭度が高く、か
つ、ボゲのない画像を表示することができる。
以上、この発明の一実施例について詳述した
が、この発明は前記実施例に限定されるものでは
なく、この発明の要旨を変更しない範囲内で適宜
に変形して実施することができるのはいうまでも
ない。
が、この発明は前記実施例に限定されるものでは
なく、この発明の要旨を変更しない範囲内で適宜
に変形して実施することができるのはいうまでも
ない。
前記演算処理ユニツト２４は、周波数空間上で
のフイルタリングを行なうものであるが、実空間
上でのフイルタリングを行なうものとして演算手
順を構成してもよい。
のフイルタリングを行なうものであるが、実空間
上でのフイルタリングを行なうものとして演算手
順を構成してもよい。
以上説明したように、この発明によると被写体
を透過したＸ線から散乱Ｘ線成分を差し引き、あ
わせて、システムに起因するボケを補正すること
により、直接Ｘ線からなるＸ線透過像を構成する
ことができる。この結果、 画像のコントラストと鮮鋭度が向上する。
を透過したＸ線から散乱Ｘ線成分を差し引き、あ
わせて、システムに起因するボケを補正すること
により、直接Ｘ線からなるＸ線透過像を構成する
ことができる。この結果、 画像のコントラストと鮮鋭度が向上する。
画像データを対数変換することにより、被写
体の減弱量が正確に求まる。
体の減弱量が正確に求まる。
上述のの効果については、造影剤を用いてＸ
線診断を行う際に特に効果的である。即ち、造影
前の画像と造影後の画像との差（サブトラクシヨ
ン）画像を扱う場合においては、両者をそれぞれ
対数変換した後にサブトラクシヨンを行えば、造
影剤によるＸ線吸収係数の変化分Δμとその組織
の厚さｄとの積Δμ・ｄを正確に求めることがで
きる。
線診断を行う際に特に効果的である。即ち、造影
前の画像と造影後の画像との差（サブトラクシヨ
ン）画像を扱う場合においては、両者をそれぞれ
対数変換した後にサブトラクシヨンを行えば、造
影剤によるＸ線吸収係数の変化分Δμとその組織
の厚さｄとの積Δμ・ｄを正確に求めることがで
きる。
第１図は被写体にＸ線を曝射したときに散乱Ｘ
線が発生する状態を示す説明図、第２図は散乱Ｘ
線を含むＸ線の強度と検出器上の位置との関係を
示す特性図、第３図はこの発明の一実施例である
Ｘ線診断装置を示す説明図、第４図は前記実施例
における演算処理ユニツト内で実行されるフイル
タリング演算を示す論理構成図、第５図はｍか
らｐへの変換を示す特性図、第６図は周波数ω
とレスポンス関数Ｋ（ω）＋BG（ω）およびフイ
ルタ特性Ｈ（ω）との関係を示す特性図、第７図
はコントラストフアントムにＸ線を曝射する状態
を示す説明図、第８図は検出器上の位置とコント
ラストフアントムを透過し検出器に入射するＸ線
の強度分布との関係を示す特性図、第９図は検出
器上の位置とコントラストフアントムを透過し検
出器に入射するＸ線中の散乱Ｘ線の強度分布との
関係を示す特性図、および第１０図は検出器上の
位置とコントラストフアントムを通過し検出器に
入射するＸ線中の直接Ｘ線の強度分布との関係を
示す特性図である。 １２……被写体、１３……検出器、２４−１…
…平均演算手段、２４−２……ｍ−ｐ変換演
算手段、２４−３……ｎ乗演算手段、２４−４…
…第１の乗算手段、２４−５……減算手段、２４
−９……フイルタリング演算手段。
線が発生する状態を示す説明図、第２図は散乱Ｘ
線を含むＸ線の強度と検出器上の位置との関係を
示す特性図、第３図はこの発明の一実施例である
Ｘ線診断装置を示す説明図、第４図は前記実施例
における演算処理ユニツト内で実行されるフイル
タリング演算を示す論理構成図、第５図はｍか
らｐへの変換を示す特性図、第６図は周波数ω
とレスポンス関数Ｋ（ω）＋BG（ω）およびフイ
ルタ特性Ｈ（ω）との関係を示す特性図、第７図
はコントラストフアントムにＸ線を曝射する状態
を示す説明図、第８図は検出器上の位置とコント
ラストフアントムを透過し検出器に入射するＸ線
の強度分布との関係を示す特性図、第９図は検出
器上の位置とコントラストフアントムを透過し検
出器に入射するＸ線中の散乱Ｘ線の強度分布との
関係を示す特性図、および第１０図は検出器上の
位置とコントラストフアントムを通過し検出器に
入射するＸ線中の直接Ｘ線の強度分布との関係を
示す特性図である。 １２……被写体、１３……検出器、２４−１…
…平均演算手段、２４−２……ｍ−ｐ変換演
算手段、２４−３……ｎ乗演算手段、２４−４…
…第１の乗算手段、２４−５……減算手段、２４
−９……フイルタリング演算手段。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 被写体を透過するＸ線を検出する検出器によ
り出力されるＸ線データを基にして画像を表示す
るＸ線診断装置において、検出器から出力される
Ｘ線データImをＸ線照射野にわたつて平均化し
た平均値ｍを演算する平均化演算手段と、ｍ
＝ｐ＋Ａp n（ただし、Ａは定数、ｎは0.5〜
1.5）の関係式により、前記平均化演算手段より
出力される平均値ｍを直接Ｘ線データの平均値
Ｉｐに変換するｍ−ｐ変換演算手段と、前記
平均値ｐより（ｐ）nを演算するｎ乗演算手段
と、前記ｎ乗演算手段より出力される（ｐ）nよ
りＡ（１−ｎ）（ｐ）nを演算する第１の乗算手段
と、前記検出器から出力されるＸ線データImか
ら、前記第１の乗算手段よりの出力Ａ（１−ｎ）
（ｐ）nを減算する減算手段と、前記減算手段よ
り出力される前記減算結果Ｉ〜のフーリエ変換値お
よびシステムレスポンス関数のフーリエ変換値と
散乱Ｘ線レスポンス関数のフーリエ変換値とで定
義されるフイルタリング特性Ｈの積により直接Ｘ
線データIp（ｘ，ｙ）を算出するフイルタリング
演算手段とを有することを特徴とするＸ線診断装
置。 ２ 前記フイルタリング演算手段が、周波数空間
上でフイルタリングすることを特徴とする特許請
求の範囲第１項に記載のＸ線診断装置。 ３ 前記フイルタリング演算手段が、実空間上で
フイルタリングすることを特徴とする特許請求の
範囲第１項に記載のＸ線診断装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58024877A JPS59151940A (ja) | 1983-02-18 | 1983-02-18 | Ｘ線診断装置 |
| EP19840101501 EP0116941B2 (en) | 1983-02-18 | 1984-02-14 | An x-ray diagnostic apparatus |
| DE8484101501T DE3461880D1 (en) | 1983-02-18 | 1984-02-14 | An x-ray diagnostic apparatus |
| US06/581,043 US4599742A (en) | 1983-02-18 | 1984-02-17 | X-ray diagnostic apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58024877A JPS59151940A (ja) | 1983-02-18 | 1983-02-18 | Ｘ線診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59151940A JPS59151940A (ja) | 1984-08-30 |
| JPH0436509B2 true JPH0436509B2 (ja) | 1992-06-16 |
Family
ID=12150425
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58024877A Granted JPS59151940A (ja) | 1983-02-18 | 1983-02-18 | Ｘ線診断装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4599742A (ja) |
| EP (1) | EP0116941B2 (ja) |
| JP (1) | JPS59151940A (ja) |
| DE (1) | DE3461880D1 (ja) |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0123276B1 (en) * | 1983-04-25 | 1988-03-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | X-ray diagnostic apparatus |
| JPS61249452A (ja) * | 1985-04-30 | 1986-11-06 | 株式会社東芝 | Ｘ線診断装置 |
| US4829552A (en) * | 1985-12-06 | 1989-05-09 | Rossi Remo J | Anti-scatter grid system |
| JPS62191972A (ja) * | 1986-02-18 | 1987-08-22 | Toshiba Corp | Ｘ線画像処理装置 |
| JP2509181B2 (ja) * | 1986-02-20 | 1996-06-19 | 株式会社東芝 | Ｘ線画像処理装置 |
| NL8802184A (nl) * | 1988-09-05 | 1990-04-02 | Philips Nv | Werkwijze en inrichting voor correctie van strooistralingseffecten in roentgenbeelden. |
| US4962514A (en) * | 1988-11-21 | 1990-10-09 | Texaco Inc. | Method of calibrating a tomographic system for testing earthen cores |
| JPH02237277A (ja) * | 1989-03-09 | 1990-09-19 | Toshiba Corp | Ｘ線診断装置 |
| JP2627098B2 (ja) * | 1990-04-27 | 1997-07-02 | 富士写真フイルム株式会社 | 骨塩定量分析方法および装置 |
| US5210688A (en) * | 1990-05-21 | 1993-05-11 | General Motors Corporation | Sinography method and apparatus |
| US5440647A (en) * | 1993-04-22 | 1995-08-08 | Duke University | X-ray procedure for removing scattered radiation and enhancing signal-to-noise ratio (SNR) |
| BE1007766A3 (nl) * | 1993-11-10 | 1995-10-17 | Philips Electronics Nv | Werkwijze en inrichting voor computer tomografie. |
| AU7571298A (en) * | 1997-05-14 | 1998-12-08 | Emory University | Systems and methods for analyzing phantom images |
| US6118892A (en) * | 1998-11-19 | 2000-09-12 | Direct Radiography Corp. | Method for automatic detection of region of interest for digital x-ray detectors using a filtered histogram |
| US6381351B1 (en) | 1999-11-24 | 2002-04-30 | Direct Radiography Corp. | Weighted inverse topography method for digital x-ray image data processing |
| JP6392058B2 (ja) * | 2014-09-30 | 2018-09-19 | 富士フイルム株式会社 | 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE2431272A1 (de) * | 1974-11-09 | 1976-01-08 | Medicor Muevek | Verfahren zur auswertung von roentgenbildern |
| NL183160C (nl) * | 1974-11-26 | 1988-08-01 | Optische Ind De Oude Delft Nv | Stelsel voor het vormen van een videorepresentatie van een roentgenschaduwbeeld. |
| GB1571800A (en) * | 1976-01-15 | 1980-07-16 | Emi Ltd | Radiography |
| NL8202417A (nl) * | 1982-06-15 | 1984-01-02 | Philips Nv | Inrichting en werkwijze voor het verwerken van roentgenbeelden. |
-
1983
- 1983-02-18 JP JP58024877A patent/JPS59151940A/ja active Granted
-
1984
- 1984-02-14 EP EP19840101501 patent/EP0116941B2/en not_active Expired - Lifetime
- 1984-02-14 DE DE8484101501T patent/DE3461880D1/de not_active Expired
- 1984-02-17 US US06/581,043 patent/US4599742A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4599742A (en) | 1986-07-08 |
| DE3461880D1 (en) | 1987-02-05 |
| EP0116941B2 (en) | 1990-04-11 |
| EP0116941B1 (en) | 1986-12-30 |
| JPS59151940A (ja) | 1984-08-30 |
| EP0116941A1 (en) | 1984-08-29 |
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