JPH05237094A

JPH05237094A - ストリーク状偽像を低減する画像処理方法と装置

Info

Publication number: JPH05237094A
Application number: JP3187410A
Authority: JP
Inventors: Hideo Nagai; 秀夫長井
Original assignee: Yokogawa Medical Systems Ltd
Current assignee: GE Healthcare Japan Corp
Priority date: 1991-07-26
Filing date: 1991-07-26
Publication date: 1993-09-17

Abstract

(57)【要約】【目的】ストリーク状偽像を識別し低減するための閾
値を自動計算処理により計算し設定し得る画像処理方法
と装置を実現することである。【構成】対象となる２次元イメージから一部又は全部
を抽出し、開領域のまま又は閉領域化の処理を施したイ
メージから画像データの標準偏差値ＳＤを計算し、スト
リーク状偽像識別のための閾値を標準偏差値ＳＤの関数
として計算し、前記イメージに対し、そのままのデータ
又はレベルシフト等の処理を施したデータを使用して射
影データを計算し、前記閾値を用いて射影データを比較
してストリーク状偽像の識別を行ってストリーク状偽像
を低減除去する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はストリーク状，直線状，
直線の合成による形状等の偽像（以下ストリーク状偽像
という）の存在をイメージから識別し、これを低減する
為のストリーク等を低減する画像処理方法とその装置に
関する。特に原イメージの条件の変化，殊に画質によっ
て偽像の強さ，大きさを異にするストリーク状偽像をよ
り有効に低減するための方法と装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】Ｘ線断層撮影装置（以下Ｘ線ＣＴとい
う）の断層イメージとりわけ脳底部イメージ等において
は、骨のパーシャルボリューム効果(Partial Volume Ef
fect；局所的形状変化が射影データに方向性異常を与え
る現象）等によりストリーク状偽像が発生する。これは
診断上大きな弊害を及ぼすものであるが、Ｘ線ＣＴ，Ｘ
線測定法にとっては必然的に発生する問題として今日に
至っている。

【０００３】Ｘ線ＣＴでは周知のように各方向で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、
そのデータを画像再構成して画像表示する。ところで、
画像再構成のために実測される射影データ（投影データ
又はプロジェクション・データともいう。以下単に射影
データという。）は、測定系の同一の幾何学的条件に対
してより高解像性やより低偽像性の要求から、オフセッ
ト検出測定された射影データを使用する。ここでオフセ
ット検出測定法の典型である１／４−１／４オフセット
法によるサンプルデータ測定・収集について述べる。こ
のサンプルデータ収集法は、例えば第３世代のＸ線ＣＴ
では被検体を間に置いて互いに対向するＸ線源と多チャ
ネルの検出器を被検体の回りで回転させて多方向のサン
プルデータを収集する場合、Ｘ線源から回転の中心を通
って多チャネル検出器の中央チャネルに照射されるＸ線
が、チャネルの中心からチャネル間隔即ちサンプル間隔
の１／４だけずれた点に入射するように検出器を位置決
めしてデータを収集するものである。

【０００４】このようにして得られた多方向の射影デー
タにおいて、平行ビームの場合、射影の方向が反対なも
の同士は、Ｘ線ビームの経路が検出器のチャネル間隔即
ちサンプル間隔の１／２だけずれたものとなるので、そ
のような関係にあるデータを組み合わせると、検出器の
チャネル間隔即ちサンプル間隔が１／２に細かくなった
のと等価なデータに基づいて画像再構成することにな
り、空間分解能が高く偽像が少ない画像を得ることがで
きる。

【０００５】さてＸ線ＣＴでは、各種の原因によりスト
リーク状偽像の発生があり、画像診断の大きな妨げにな
っていることは良く知られている所である。このような
ストリーク状偽像の識別と低減においては、オフセット
検出された射影データの高速生成が必要不可欠であり、
この基礎技術であるフーリエ変換法に基づく高速射影デ
ータ演算とその装置について本発明者は既に特願昭６２
−３３５４４９号によって提案を行っている。このフー
リエ変換法による射影データ生成法は、平行ビームに対
して適用でき、所謂高速フーリエ変換を主体とした計算
により計算量を少なくでき、高速演算が可能であり、演
算結果が正確で高精度である利点をもつ。この場合の装
置構成は、汎用のフーリエ変換装置を主体とするシンプ
ルで経済的な構成が可能である。

【０００６】ここで、射影とオフセット検出について説
明する。図３において、ｘｙは直交座標、ＸＹはｘｙ座
標をθだけ回転した座標系とする（反時計方向θ＞
０）。Ｘ線吸収係数等の物理量の空間分布μ（ｘ，ｙ）
に対して、ＸＹ座標の直線Ｘ＝Ｘでの下記線積分ａ
（Ｘ，θ）を射影データと呼ぶ。

【０００７】

【数１】

【０００８】図中、Ｏはｘｙ，ＸＹ座標系の原点であ
る。今、射影データの測定又は計算をＸＹ座標の離散点
で行うとした時、Ｘ座標上のｉ・ｄ（ｉ＝０，±１，±
２，…；ｄはサンプル間隔）点での射影データの集合
は、

【０００９】

【数２】

【００１０】となる。即ち、この場合の射影データの測
定点（計算点）は、Ｘ座標のｄを単位とする整数点に一
致する。一方、Ｘ座標上ｉ・ｄ＋Ｘ₀（ｉ＝０，±１，
±２，…；Ｘ₀は定数）での射影データの集合は

【００１１】

【数３】

【００１２】となる。即ち、この場合の射影データの測
定点（計算点）は、Ｘ座標のｄを単位とする各整数点か
ら各々Ｘ₀だけ離れた点である。即ち、後者は前者に対
しＸ方向にＸ₀だけオフセット検出されたデータ群であ
る。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、ストリーク
状偽像の低減の対象となるイメージの画質は夫々異な
り、これに対応して発生するストリーク状偽像も各イメ
ージに対応してストリークの強さが異なる。これに対し
てどのようなアルゴリズムで対応するかは未解決の問題
である。

【００１４】従来のように対象となるイメージの画質に
無関係に一定の閾値を用いてストリークの識別を行い、
ストリークを低減すると、ストリーク低減の効果が不足
する場合があったり、過剰になったりすることが起こ
る。これではストリーク状偽像の低減という立場からは
不完全であり、問題である。

【００１５】一方、対象とするイメージに試行錯誤でス
トリーク低減のための閾値を変更する方法では、有効な
閾値を得るまでに極めて多くの時間を要するという問題
がある。

【００１６】本発明は上記の点に鑑みてなされたもの
で、その目的は、対象とする画像の画質の如何に拘わら
ず、ストリーク状偽像を識別し低減するための閾値を、
人間の介入なしに自動計算処理により計算し設定するこ
とを可能にするストリーク状偽像を低減する画像処理方
法と装置を実現することである。

【００１７】他の目的は、シンプルなアルゴリズムによ
って実行可能であり、副作用等の弊害を発生しないスト
リーク偽像を低減する画像処理方法を実現することであ
る。

【００１８】

【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、ストリーク状偽像の存在をイメージから識別
し、これを低減するためのストリーク状偽像等を低減す
る画像処理方法において、多次元空間のイメージ・デー
タから対象となる２次元イメージの一部又は全部を抽出
し、該抽出された開領域のままのイメージ又はそれに更
に閉領域化等の処理を施したイメージから、画像データ
の標準偏差値を計算し、これからストリーク状偽像識別
のための閾値を前記標準偏差値の関数として計算する段
階と、前記抽出されたままのイメージ又はそれに閉領域
化等の処理を施したイメージに対して、そのままのデー
タ又はレール・シフト等の処理を施したデータを使用し
て各方向又は任意の方向の射影データを計算し、前記ス
トリーク状偽像の識別を前記閾値を用いて前記射影デー
タ比較により行い、比較結果に基づきストリーク状偽像
を低減除去するためのデータを生成し、これによりスト
リーク状偽像を低減する段階とを具備することを特徴と
するものである。

【００１９】第２の発明は、多次元空間のイメージ・デ
ータから対象とする２次元空間のイメージ・データの一
部又は全部を抽出し、該抽出されたイメージに対し必要
に応じて更に閉領域化、レベルシフト等の処理を施す画
像データ抽出処理装置と、抽出され必要に応じて閉領域
化等の処理の施された画像データから、該画像データの
標準偏差値を求め、これからストリーク状偽像識別のた
めの閾値を前記標準偏差値の関数として求める閾値計算
装置と、前記画像データ抽出処理装置で抽出処理された
データを用いて射影データを生成する射影データ生成装
置と、前記閾値計算装置で得られた前記閾値を用いて、
前記射影データ生成装置で生成された射影データの比較
によりストリーク状偽像の識別を行う形状識別装置とを
具備し、該形状識別装置でのストリーク状偽像の識別の
結果に対応して、ストリーク状偽像を低減除去するため
のデータを生成し、これによりストリーク状偽像を低減
することを特徴とするものである。

【００２０】

【作用】画像再構成され、ストリーク状偽像を低減すべ
く抽出された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、射影データをフーリエ変換法
又は直接射影演算法により生成し、抽出した画像データ
から標準偏差値を求めてその関数としてストリーク状偽
像識別の閾値を求め、前記射影データの近傍又は広範囲
のデータとの比較を行ってその差が閾値を超えるか否か
によりストリーク状の形状の識別を行い、その結果によ
ってストリーク状偽像成分を得、画像再構成の後、原画
像データからこれを差引いてストリーク状偽像を低減し
た画像を得る。

【００２１】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図１は本発明の一実施例の方法を実施する
ための画像処理装置ＤＰＳのブロック図である。以下、
装置の説明をしながら、ストリーク状偽像低減の方法と
アルゴリズムを説明する。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、ＤＳ１は実測して得たＸ線の生データ
を格納するデータ記憶装置である。ＰＰＲはデータ記憶
装置ＤＳ１に格納されているデータ収集装置（図示せ
ず）から送られてきた実測Ｘ線生データに対し、オフセ
ット補正、Ｘ線強度補正、検出系の各チャネルの感度補
正、対数変換、Ｘ線線質硬化補正等の各種処理を施す前
処理装置で、その出力の射影データはデータ記憶装置Ｄ
Ｓ２に格納される。

【００２２】ＲＥＣＯＮは前処理装置ＰＰＲによって前
処理を施されてデータ記憶装置ＤＳ２に格納されている
射影データ及びデータ記憶装置ＤＳ３に格納されている
後に説明する抽出されたストリーク状偽像成分の射影デ
ータに画像再構成処理を施す画像再構成装置で、その出
力はデータ記憶装置ＤＳ４及びＤＳ５に格納される。デ
ータ記憶装置ＤＳ４には偽像を含む原イメージや偽像を
除去したイメージ等のデータが格納され、データ記憶装
置ＤＳ５にはストリーク状偽像成分のみからなるイメー
ジデータが格納される。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、（ii）フィルター補正逆
投影法、（iii)重畳積分法、（iv）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。

【００２３】（ｉ）フーリエ変換法は所謂離散型の高速
フーリエ変換（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。

【００２４】（ii）フィルタ補正逆投影法は、周波数空
間でのフィルタ処理（コンボリューション・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ＣＴ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５９−１９４
２５９号、特開昭６２−７５８７５号、特開昭６２−２
２７３２４号等多くの例を引用する事ができる。

【００２５】（iii)重畳積分法は、コンボリューション
（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、コンボリ
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。

【００２６】上記（ii），（iii)のアルゴリズムについ
ては、例えば「ＣＴ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。

【００２７】ＰＫＵＰはデータ記憶装置ＤＳ４に格納さ
れている２次元又は３次元の画像データから、目的とす
る２次元イメージ・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ＤＳ６に格納される。処理の内容は次
のようなものである。

【００２８】（ｉ）ストリークを低減したい領域即ちＸ
線吸収係数分布の変化が少ない領域の抽出−例えば、元
の２次元イメージが、多くの骨と軟組織が混在する脳底
部イメージであった場合、これから吸収係数分布の少な
い軟組織等を抽出する。

【００２９】（ii）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。これは軟
組織で吸収係数分布の変化の小さい近傍の連続したデー
タ群（閉領域）を抽出することを意味する。閉領域の抽
出においては、領域の大きさ（内部のピクセル数や面
積）を考慮することもある。

【００３０】（iii)元イメージの抽出されない部分の値
を零又は定数とする。（iv）各領域毎に吸収係数の値の平均値を求め、その閉
領域のすべてのデータの値からその平均値を減算する。
又は各閉領域毎にその閉領域のデータに演算を施した
値、或いは各閉領域毎にその周辺部のデータの値又はそ
れらの平均値又はそれらに演算を施した値を元の各デー
タの値から減ずる（各閉領域の周辺部を零又はそれに近
い値にする）。即ち、各閉領域毎にレベルシフトする。
等である。

【００３１】（ｉ）〜（iv）の処理に基づく射影生成
は、高感度で高能率のストリーク識別と補正、リンギン
グ等副作用の削除低減等から極めて重要である。次に画
像データ抽出処理装置ＰＫＵＰにより抽出される部分域
のデータの具体例を図４に示す。図において、（ａ）は
頭部の３次元イメージの図、（ｂ）は（ａ）図の３次元
イメージからＡ平面で截った断面のイメージの図、
（ｃ）は断面Ａのイメージ中の軟組織（領域１，２，
３）を抽出した部分イメージの図である。画像データ抽
出処理装置ＰＫＵＰはこの（ｃ）図の領域１，２，３の
部分のデータを抽出し、それ以外の部分の値を零として
付加したデータを生成する。これをそのまま又はこれよ
り閉領域（連続領域）の抽出、各領域毎のレベル・シフ
ト等の処理の全部又は一部を行う。ここまでの処理の結
果得られるデータは、図５（ａ）の領域Ａに相当する実
データである。

【００３２】ＴＨＣＡＬはデータ記憶装置ＤＳ６に格納
されている抽出された画像データから画像の標準偏差値
ＳＤを計算し、これを用いてストリーク状偽像識別の閾
値δ，δ′を計算する閾値計算装置である。ここで得ら
れる閾値δ，δ′は定数ではなく、次式に示すような標
準偏差値ＳＤの関数である。

【００３３】 δ＝δ（ＳＤ） …（１−１） δ′＝δ′（ＳＤ） …（１−２）ここで、ＳＤは抽出された画像データの標準偏差値で、
抽出された全画像（すべての閉領域を含む全画像）に関
する画像データの標準偏差値や、抽出された全画像の中
の各閉領域毎に求めたその画像データの標準偏差値等で
ある。δ（ＳＤ），δ′（ＳＤ）の例としては次式に示
すＳＤのｎ乗に比例するものがある。

【００３４】 δ＝Ｃ・（ＳＤ）ⁿ …（１−３） δ′＝Ｃ′・（ＳＤ）ⁿ …（１−４）ここで、Ｃ，Ｃ′は定数（ｎ＝２の時、δ＝Ｃ・（Ｓ
Ｄ）²，δ′＝Ｃ′・（ＳＤ）²になる。）ＰＲＪはデ
ータ記憶装置ＤＳ６に格納されたデータを入力データと
し、これらから各方向θ毎に、（０）式に示す各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。出力の射影データはデータ記憶装置Ｄ
Ｓ７に格納される。射影計算は大別してフーリエ変換に
よる高速射影計算法と直接射影計算法が考えられる。

【００３５】Ａ．フーリエ変換法による射影計算フーリエ変換法による射影計算を行う射影データ生成装
置ＰＲＪの構成の一例を図６に示す。図において、ＡＲ
ＮＧは画像データを格納しているデータ記憶装置ＤＳ６
から処理すべき画像データを抽出し、フーリエ変換のた
めの零値データの付加やデータの配列変換を行い、処理
済データをデータ記憶装置ＤＳ６Ａに格納するデータ抽
出配列処理装置である。

【００３６】画像データ抽出処理装置ＰＫＵＰにより抽
出されるデータは、図５（ａ）の領域Ａに相当する実デ
ータであるが、フーリエ変換では更にサンプル・データ
数増大等の為、領域Ａの外側に値零のデータを付加して
図５（ｂ）の領域Ｂに相当するデータを生成し、フーリ
エ変換に好都合なデータ配列に並べる。ＦＦＴは図５
（ｂ）の２次元イメージデータに対して、（２）式に示
す２次元フーリエ変換を施す２次元フーリエ変換装置で
ある。

【００３７】

【数４】

【００３８】ここで、μ（ｘ，ｙ）は点（ｘ，ｙ）にお
ける画像データの値である。実際のフーリエ変換は離散
点に対する離散２次元フーリエ変換（高速フーリエ変
換）として高速に演算する。２次元フーリエ変換は１次
元フーリエ変換の繰り返しとして演算することも可能で
ある。２次元フーリエ変換装置ＦＦＴはデータ記憶装置
ＤＳ６Ａに格納されているデータを入力データとしてこ
れにフーリエ変換を行い、最終結果である２次元フーリ
エ変換の結果を再びデータ記憶装置ＤＳ６Ａに格納す
る。フーリエ変換の結果は図７（ａ）の２次元周波数平
面ξηに写像される。２次元フーリエ変換を１次元フー
リエ変換の繰り返しとして実行する場合は以下に示す式
のようになる。

【００３９】

【数５】

【００４０】一方、射影データのフーリエ変換結果は図
７（ａ）のξ軸とθ_nの角度をなすω軸上の点の集合と
して写像されている。即ち、射影データのフーリエ変換
結果は極座標ωθ上の点の集合として写像されている。
尚、座標系が正規の座標系に対し、ｘ方向にｘ₀，ｙ方
向にｙ₀移動している場合には（ピクセル点が正規の整
数からずれている場合等も含む）、（２）式は次の様に
なる。

【００４１】

【数６】

【００４２】ＲＰＣは極座標上の点（ω，θ）のデータ
を直交座標ξη上のデータから演算によって求める直交
座標−極座標データ変換装置である。直交座標−極座標
データ変換装置ＲＰＣは２次元フーリエ変換装置ＦＦＴ
でフーリエ変換されてデータ記憶装置ＤＳ６Ａに格納さ
れたデータを処理する。直交座標上の点を離散的に得
て、極座標上の点も離散的に求める場合の演算式とし
て、例えば次のものを挙げることができる。

【００４３】

【数７】

【００４４】ここで、Ｆ（ω_m，θ_n），Ｆ_r（ω_m，
θ_n）及びＦ_i（ω_m，θ_n）は各々極座標ωθ上の点
Ｐ（ω_m，θ_n）における周波数成分（複素数），その
実数成分及びその虚数成分である。又、Ｇ（ξ_k，
η_l），Ｇ_r（ξ_k，η_l）及びＧ _i（ξ_k，η_l）は
各々点Ｐ（ω_m，θ_n）の直交座標ξη上の近傍点Ａ
（ξ_k，η_l）における周波数成分（複素数），その実
数成分及びその虚数成分である。ｐ，Ｌは整数で、Ｌは
近似計算の精度により選ばれる。（例えばＬ＝３）計算
結果のデータはデータ記憶装置ＤＳ６Ｂに格納される。

【００４５】ＯＦＰはデータ記憶装置ＤＳ６Ｂに格納さ
れているデータを受けて、図３に示したオフセット検出
に対応する射影データを得るためにオフセット演算を行
うオフセット演算処理装置である。周波数平面の極座標
ωθ上のデータＦ（ω，θ）に対し次の演算を行い、処
理結果Ｆ（ω，θ）′をデータ記憶装置ＤＳ６Ｃに格納
する。

【００４６】Ｆ（ω，θ）′ ＝Ｆ_r（ω，θ）′＋ｊ・Ｆ_i（ω，θ）′ ＝Ｆ（ω，θ）・ｅｘｐ（ｊωＸ₀） …（４）Ｆ_r（ω，θ）′ ＝Ｆ_r（ω，θ）・cos （ωＸ₀） −Ｆ_i（ω，θ）・sin （ωＸ₀） ω≧０ …（４−１）Ｆ_i（ω，θ）′ ＝Ｆ_r（ω，θ）・sin （ωＸ₀）＋Ｆ_i（ω，θ）・cos （ωＸ₀） ω≧０ …（４−２）Ｆ_r（−ω，θ）′＝Ｆ_r（ω，θ）′ ω＞０ …（４−３）Ｆ_i（−ω，θ）′＝−Ｆ_i（ω，θ）′ ω＞０ …（４−４）Ｆ（ω，θ），Ｆ（ω，θ）′は複素数、Ｆ_r（ω，
θ），Ｆ_r（ω，θ）′は実数部、Ｆ_i（ω，θ），Ｆ
_i（ω，θ）′は虚数部を示す。Ｘ₀はオフセット検出
でのオフセット量（単位は長さで、例えばmm）である。
サンプル間隔ｄ（単位は例えばmm）の離散データに対し
て、 γ＝ω_mＸ₀＝（４πｍ／２Ｌ_x′）Ｘ₀ ＝（４πｍ／（Ｎｄ））Ｘ₀ …（４−５）但し、ｍ＝０，１，２，…，Ｎ／２ここで、Ｎは離散周波数データの総数（図７（ａ）のω
軸上の離散データの総数）である。オフセット量Ｘ₀は
Ｘ軸の正方向の場合（＋）に取る。１／４−１／４オフ
セット検出に対してＸ₀＝−ｄ／４とすると、（４−
５）式から γ＝−πm ／Ｎ（ｍ＝０，１，…，Ｎ／２） γ＝−π／２（ｍ＝Ｎ／２の時）（４）式はＦ（ω，θ）に対して周波数成分ω毎に異な
る位相変化を与える式である。尚、（２）′式に示した
オフセットの影響は、離散データに対して（４−５）式
と同様の関係にあり、ｘ方向，ｙ方向のそれぞれのオフ
セット量ｘ₀，ｙ ₀に対して（４−５）式のＸ₀をそれ
ぞれ−ｘ₀，−ｙ₀で置換した量に相当する補正量とな
る。オフセット演算処理装置ＯＦＰは（４）式，（４−
１）式〜（４−４）式の演算に先立ち、又は演算後に周
波数特性変更のための各種フィルタ処理等を行うことが
多い。

【００４７】ＩＦＦＴは図７（ａ）の極座標ωθ平面上
の直線ω（θ＝θ）上の周波数成分Ｆ（ω，θ）′にフ
ーリエ逆変換を行い、図７（ｂ）の実空間ＸＹ上の射影
データｂ（Ｘ，θ）を求めるフーリエ逆変換装置で、デ
ータ記憶装置ＤＳ６Ｃからのデータ入力に対し次の演算
を行う。

【００４８】

【数８】

【００４９】ここで、（）_rはＦ（ω，θ）′のフー
リエ逆変換結果の実数部を意味し、Ｃは比例定数であ
る。フーリエ逆変換装置ＩＦＦＴの演算結果はデータ記
憶装置ＤＳ７に格納される。以上のフーリエ変換法によ
る射影計算は、離散データに対する離散フーリエ変換
（ＤＦＴ；Discrete Fourier Transform）として所謂高
速フーリエ変換の手法で高速演算を行う。

【００５０】ＣＴＬは射影データ生成装置ＰＲＪの各装
置の動作の統一的制御，各記憶装置と各処理装置間のデ
ータ転送制御，その他の外部装置とのデータ入出力制御
等を統轄制御する制御装置である。図６において、各装
置を結ぶ太線はデータの経路を示し、細線は制御信号の
経路を示している。

【００５１】Ｂ．直接演算による射影データ計算この方式は、（０）式に従って、射影を直接計算する方
法である。計算量は少なくはなく、高速な演算は高速な
素子による装置構成や装置の並列化等によるが、平行ビ
ームは勿論扇状ビーム（ファンビーム）でも正確に適用
できる演算の融通性がある。画像データμ（ｘ，ｙ）が
離散データの場合には、射影データ生成の式は

【００５２】

【数９】

【００５３】となる。この場合の一例としては図８の直
接計算法での射影の図に示すようにμ（ｘ，ｙ）はｘｙ
座標（ビクセル）の整数点にあるとし、この整数点を中
心にもつ単位の正方形を考え、この単位正方形の中では
μ（ｘ，ｙ）は一定値をもつと考える。射影ａ（Ｘ，
θ）の計算は、ｘ軸と角度θをなす直交座標ＸＹ上の直
線Ｘ＝Ｘ上で、これと交わるすべての単位正方形につい
て、そのμ（ｘ_i，ｙ_i）＝μ（Ｘ・cos θ−Ｙ_i・si
n θ，Ｘ・sin θ＋Ｙ_i・cos θ）＝μ（Ｘ，θ，
Ｙ_i）と直線の長さｄＹ_iに対して式（０）′に従って
演算することができる。直接演算による射影データ計算
法は上記の方法に限定されず、より複雑で高精度の手法
もある（その場合、演算量の増大、処理時間の増加を伴
うことが多い）。フーリエ変換法による射影データ計算
は、既述のように平行ビーム（パラレル・ビーム）の射
影データ計算を原則とするが、扇状ビーム（ファン・ビ
ーム）の射影データ計算に適応することもできる。その
場合、フーリエ変換法により各方向に対する平行ビーム
の射影データを求め、その後、この平行ビームデータ群
から線形変換その他の変換法により各方向の扇状ビーム
の射影データを求める。

【００５４】図１に戻り、ＤＥＴはデータ記憶装置ＤＳ
２とＤＳ７に格納されている射影データを入力とし、こ
れらから直線状、ストリーク状及び直線の合成から成る
形状（扇形等）等を識別（検出を含む。以下単に識別と
いう。）する形状識別装置（形状検出装置を含む。以下
同じ）である。本装置において行うストリーク状偽像の
存在を識別するための論理演算の一例（離散データに対
する例）は次の通りである。θ方向，距離Ｘにおける射
影データａ（Ｘ，θ），その射影の長さＬ（Ｘ，θ）に
対してＸ＝Ｘ_kにおける次の演算を行う。

【００５５】

【数１０】

【００５６】ａ（Ｘ_k，θ）はθ方向、Ｘ_kにおける計
算された射影データであり、Ｌ（Ｘ _k，θ）はその射影
の長さである。従ってｐ（Ｘ_k，θ）はθ方向，Ｘ＝Ｘ
_kにおける直線上での平均吸収係数であり、ｐバー（Ｘ
_k，θ）はθ方向，Ｘ＝Ｘ_kの近傍におけるｐ（Ｘ，
θ）の平均値である。上記の式においてＮは近傍データ
数，δは（１−１）式で得られた閾値である。

【００５７】ｎ，Ｎ，δ_mは通常定数であるが、条件に
より動的に変化させる事もできる。ｎ＝Ｍ＋１，Ｎ＝２
Ｍ＋１であれば、ｐバー（Ｘ_k，θ）はＸ_kの前後Ｍ
個、合計で２Ｍ＋１個の平均値である。

【００５８】一方ｒ（Ｘ_k，θ）はθ方向，Ｘ＝Ｘ_kに
おける実測された（前処理等を施した）射影データであ
り、ｒ（Ｘ_k，θ）′はｒ（Ｘ_k，θ）の対向（位置が
同じで方向が逆向き）射影データである。即ち平行ビー
ムでは、ｒ（Ｘ_k，θ）′＝ｒ（−Ｘ_k，θ＋π）であ
る。

【００５９】論理式（６−１），（６−２）は抽出され
たイメージの方向θ，距離Ｘ_kにある直線上での平均吸
収係数が近傍の直線上の平均吸収係数の平均値よりも閾
値（δ）を超える変化があり、且つ実測射影データも閾
値（δ_m）を超える同方向の変化を有する時、（Ｘ_k，
θ）において直線状偽像（ストリーク状偽像）が存在す
ると見做す式で、（６−１），（６−２）式の条件が同
時に満たされないと直線状偽像（ストリーク状偽像）は
存在しないと見做す。（６−１），（６−２）式により
ストリークを識別する方法は、ストリーク識別の自動化
を可能にする。

【００６０】ストリーク状偽像の識別を人間の判断の助
けを借りて行う場合等においては、（６−２）式は不要
で、次の（６−１−１）式を識別論理式に使用すること
ができる。

【００６１】

【数１１】

【００６２】このとき抽出されたイメージの方向θ，距
離Ｘ_kにある直線上での平均吸収係数が近傍の直線上の
平均吸収係数の平均値より閾値を越える変化があった場
合に直線状偽像が存在すると見做す。

【００６３】又多くの場合には、各閉領域が吸収係数の
かなり近いデータの集合であり、且つ形状を適当に選べ
ば（例えば円形）、Ｘ＝Ｘ_kの近傍でＬ（Ｘ，θ）≒Ｌ（Ｘ_k，θ）＝Ｃ_o Ｃ_o：コンスタントと見做すことができる。従ってこの場合の（６−１）〜
（６−３）式は

【００６４】

【数１２】

【００６５】上記の式において、δ′は（１−２）式で
得られた閾値である。（６−１−２），（６−２−２）
式は、射影の長さが不要なので、射影長Ｌ（Ｘ，θ）の
計算が不要となり、より高速な演算が可能となる。射影
長が不要で且つストリークの識別を人間の判断により行
う場合は（６−２）式は不要で、次の（６−１−３）式
を識別論理式とする。

【００６６】

【数１３】

【００６７】形状識別装置ＤＥＴにおいて行った識別結
果はストリーク偽像成分生成装置ＡＰＲＪに与えられ
る。ストリーク偽像成分生成装置ＡＰＲＪは、形状識別
装置ＤＥＴによって識別された直線状，ストリーク状，
直線の合成形状等の偽像に対して、その偽像成分（射影
データ）を生成する装置である。

【００６８】ストリーク偽像成分の抽出アルゴリズムの
一例としては、方向θ，距離Ｘ_kにおける射影データｂ
（Ｘ_k，θ）を次式により求める。

【００６９】

【数１４】

【００７０】Ｌ（Ｘ_k，θ）等は形状識別装置ＤＥＴに
おける場合と同じである。ストリークが検出されない場
合にはｂ（Ｘ_k，θ）＝０とする。多くの場合には、Ｘ
_kの近傍においてＬ（Ｘ，θ）≒Ｌ（Ｘ_k，θ）と見做
すことができるので（形状を適当に選ぶ等）（７）式は
次のようになる。

【００７１】

【数１５】

【００７２】（７）′式は射影長を考慮する必要がない
場合に用いられるばかりでなく、領域境界での副作用の
防止等からも使用される。ストリーク偽像成分の生成は
（７）式又は（７）′式を基本とし、これに条件による
変化を加味したものとなる。

【００７３】生成された偽像成分はデータ記憶装置ＤＳ
３に格納される。ＳＩＭＡＧはデータ記憶装置ＤＳ４に
格納されたストリークを含むイメージ（原イメージ）か
ら、データ記憶装置ＤＳ５に格納されたストリーク成分
のみからなるイメージを各ビクセル毎に減算し、ストリ
ークを除去したイメージデータを生成するイメージ減算
処理装置である。生成されたデータはデータ記憶装置Ｄ
Ｓ４の該当部分に格納される。

【００７４】次に、以上のように構成された実施例の装
置の動作の概略を図２のフローチャートを用いて説明す
る。この例は、Ｘ線ＣＴでの原画像の画像再構成も含む
ストリーク偽像低減処理の例である。スキャンは既に終
了しており、被検体を透過したデータ、透過しないデー
タ等の各方向のＸ線データ（生データ）は測定されてデ
ータ記憶装置ＤＳ１に格納されている。図２に示すフロ
ーチャートは処理の流れを原理的に示すもので、装置の
並列動作や処理の並列性を正確に示したものではない。

【００７５】データ記憶装置ＤＳ１から実測Ｘ線データ
を取り出し、これにデータ収集装置（図示せず）のオフ
セット補正，Ｘ線強度補正，チャネルの感度補正，対数
変換，Ｘ線線質硬化補正等の前処理を前処理装置ＰＰＲ
で行い、処理結果をデータ記憶装置ＤＳ２に格納する
（ステップ１）。

【００７６】データ記憶装置ＤＳ２のデータに画像再構
成装置ＲＥＣＯＮにより画像再構成処理を施す。生成さ
れた画像（原画像）データをデータ記憶装置ＤＳ４に格
納する（ステップ２）。

【００７７】データ記憶装置ＤＳ４に格納されている原
画像データ（該当する２次元イメージ）を抽出する。こ
のイメージが骨と軟部組織が混在する脳底イメージであ
るとすると（図４参照）、これからストリーク状偽像を
低減したい領域であるＸ線吸収係数分布の変化の少ない
（変化の小さい）軟組織を抽出する（図４（ｃ））。更
にこの軟組織の連続性を求め（閉領域化、閉領域抽出を
行い）、１又は複数の閉領域を抽出する。次に各閉領域
毎にその領域データの平均値又は各領域周辺部のデータ
の平均値等を計算し、その閉領域の各々の元データから
その値を減算する（各閉領域毎にレベルシフトする）。
原画像の抽出されない部分のデータの値を零とする。こ
れらの処理を画像データ抽出処理装置ＰＫＵＰで行い、
結果をデータ記憶装置ＤＳ６に格納する（このデータは
図５（ａ）の領域Ａに相当する実データである。）（ス
テップ３）。

【００７８】データ記憶装置ＤＳ６に格納されてある抽
出された元の（レベルシフトされていない）画像データ
を用いて、閾値計算装置ＴＨＣＡＬにより先ず画像の標
準偏差値を計算し、次にストリーク状偽像識別における
閾値δ，δ′を計算し（（１−３）式、（１−４）式等
による）、結果をデータ記憶装置ＤＳ７に格納する（ス
テップ４）。

【００７９】射影データ生成装置ＰＲＪは、ステップ３
で抽出され、レベルシフト等の処理をされて、データ記
憶装置ＤＳ６に格納されているデータ（実際には領域Ａ
の外側に値零を付加した図５（ｂ）の領域Ｂ相当のデー
タ）を用いて各方向の射影データを生成し、データ記憶
装置ＤＳ７に格納する。生データがオフセット検出測定
されている場合には、オフセット検出射影データとして
計算する（ステップ５）。

【００８０】ステップ３において抽出された各閉領域の
すべてのデータの値を１とし、抽出されない部分のデー
タを零とした実データ又はこの実データ領域の外側に値
零を付加したデータ図５（ｂ）の領域Ｂ相当のデータに
対し、射影データ生成装置ＰＲＪにより各方向の射影デ
ータを生成し、データ記憶装置ＤＳ７に格納する。この
演算により各方向の射影データの長さを求める。生デー
タがオフセット検出測定されている場合にはオフセット
射影データとして計算する。（ステップ６）。

【００８１】データ記憶装置ＤＳ７に格納されている各
方向θ，各位置Ｘ_kに生成射影データａ（Ｘ_k，θ），
その長さＬ（Ｘ_k，θ），ａ（Ｘ_k，θ）の近傍データ
と、データ記憶装置ＤＳ２に格納されている実測射影デ
ータｒ（Ｘ_k，θ），その対向射影データｒ（Ｘ_k，
θ）′の間で、（６−３）式の演算と、（６−１）式と
（６−２）式の比較演算を行い、ストリーク状偽像の存
否を調べる。この形状識別演算は形状識別装置ＤＥＴで
行う（ステップ７）。

【００８２】ストリーク状偽像の有無をチェックし（ス
テップ８）、ストリーク状偽像が識別されたらストリー
ク偽像成分生成装置ＡＰＲＪは（７）式又は（７）′式
の演算を行いその結果をデータ記憶装置ＤＳ３に格納す
る（ステップ９Ａ）。

【００８３】ストリーク状偽像がなければ値零をデータ
記憶装置ＤＳ３に格納する（ステップ９Ｂ）。これをす
べての位置とすべての方向について繰り返す。データ記
憶装置ＤＳ３に格納されているストリーク状偽像成分デ
ータを入力射影データとして、画像再構成装置ＲＥＣＯ
Ｎによりストリーク状偽像のみのイメージを再構成し、
データ記憶装置ＤＳ５に格納する（ステップ１０）。

【００８４】イメージ減算処理装置ＳＩＭＡＧはデータ
記憶装置ＤＳ４に格納されている原イメージを読み出
し、データ記憶装置ＤＳ５に格納されているストリーク
状偽像イメージを読み出して原イメージからこれを減算
し、ストリークを除去したイメージをデータ記憶装置Ｄ
Ｓ４に格納する（ステップ１１）。

【００８５】本装置は以上のようにしてストリークを識
別し、これを除去したイメージを生成する。尚、本発明
は上記実施例に限定されるものではなく、次のような応
用例や他の実施例が考えられる。

【００８６】（ｉ）図９はＸ線ＣＴ装置と本実施例の画
像処理装置ＤＰＳとを接続して、オンラインで直接スト
リーク偽像の低減を可能としたＸ線ＣＴのブロック図で
ある。Ｘ線ＣＴ装置はガントリＧ，テーブルＴＡをテー
ブルガントリ制御装置ＴＧＣで制御して断層撮影部の位
置決めを行い、Ｘ線発生制御装置ＸＧＣの制御により、
高圧，Ｘ線管制御部ＸＲはＸ線管Ｘに高圧を供給してＸ
線を発生させ再構成領域ＰＡをスキャンする。検出器群
Ｓは透過Ｘ線データを検出してデータ収集装置ＤＡＳに
データを送る。データ収集装置ＤＡＳはデータを増幅
し、積分し、ＡＤ変換（アナログ→ディジタル変換）等
の処理を行った後、画像処理装置ＤＰＳにデータを送
り、データ記憶装置ＤＳ１に書き込む。以後の動作は既
に説明した通りである。データ記憶装置ＤＳ４に格納さ
れたストリークを除去されたイメージデータを画像表示
装置ＧＤＣ及び必要に応じて像写真撮影装置ＭＦＣに送
る。撮影制御装置ＳＣＣは各装置の動作を制御する。

【００８７】図１０は上記応用例の動作のフローチャー
トである。先ずスキャンを行って検出器群Ｓで検出した
Ｘ線データをデータ収集装置ＤＡＳで収集し、増幅，積
分，ＡＤ変換等の処理を行う。これをすべての方向に対
して行い、全方向のスキャン・データを得る。以後の動
作は図２のフローチャートと同じであるので説明を省略
する。

【００８８】（ii）図１１は他の実施例で、ストリーク
を低減可能な画像処理装置のブロック図である。この装
置はＸ線ＣＴ等の再構成イメージ（２次元，３次元イメ
ージ）から任意の２次元断面を抽出し、これからストリ
ークを低減させるものである。図１の実施例とは次の点
で異っている。（イ）実測データに関連する装置は不要なので前処理装
置ＰＰＲ，実測Ｘ線生データ記憶装置ＤＳ１，実測射影
データ（前処理済）記憶装置ＤＳ２は存在せず、バスや
信号ライン等も少なくシンプルな構造である。

【００８９】（ロ）画像再構成装置ＲＥＣＯＮはストリ
ーク偽像成分のイメージのみを再構成する。その他各構成の装置は同じである。この例は、ストリー
クの識別を人間の判断により行う場合で、よりシンプル
な構成が採れ、射影の長さの計算が不要なのでより高速
な処理が可能である。この場合、形状識別装置ＤＥＴの
ストリークの判別は（６−１−３）式により、ストリー
ク偽像成分生成装置ＡＰＲＪによるストリーク偽像成分
生成は（７）′式による。この装置の動作のフローチャ
ートは図１２に示す通りで、図２のフローチャートに比
べて前処理工程、画像再構成工程、射影長さ計算の工程
が省かれていて、その他の流れは同じなので説明を省略
する。

【００９０】（iii)図１１に示すシンプルな構成の装置
等を使用し、一つずつ領域を抽出しそれに対するストリ
ークの識別と補正を行う場合の動作のフローチャートを
図１３に示す。この方式では、処理時間は長いがより正
確にイメージからストリークの低減が可能となる。一つ
ずつ領域を個別に抽出して、抽出した領域毎にストリー
クの識別と補正を行う点を除いて、図１２の動作に同じ
なので説明を省略する。

【００９１】図１４は本発明の更に他の実施例である。
この実施例は図１の実施例とはイメージ減算処理装置Ｓ
ＩＭＡＧが無く、ストリーク偽像成分生成装置ＡＰＲＪ
に代わってストリーク削減済射影データ生成装置ＣＰＲ
Ｊが備えられている点で異なっているが、本装置にも閾
値計算装置ＴＨＣＡＬを適用することができる。その動
作は図１５のフローチャートに示す通りで、図２のフロ
ーチャートとは、ストリークの有る場合、ストリーク偽
像成分抽出に代えて、ストリーク除去済射影成分の生成
を行い、ストリークの無い場合には偽像成分を０とする
のに代えて原イメージの射影成分の抽出を行う点で異な
っているのみでその他の工程は略同様なので説明を省略
する。その他多くの変形が可能である（ｉ）アルゴリズムの変形例（イ）ストリーク状偽像の識別に（６−１）式，（６−
２）式は非常に有効であり、偽像の低減には（７）式又
は（７）′式は非常に有効であるが、各領域が吸収係数
のかなり近いデータの集合であって、形状を適当に選ぶ
ことができれば、射影の長さは不要となり、（６−１−
２）式，（６−２−２）式及び（７）′式で通常十分成
立する（このとき演算時間を短縮し得る。）。又、スト
リークの判別に人間の助けがあれば、ストリーク識別に
実測射影データ（データ記憶装置ＤＳ２に格納するデー
タ）は不要になる。従ってアルゴリズムとしては（６−
１−１）式又は（６−１−３）式のみでよい。

【００９２】（ロ）ストリークの判定を、実測射影デー
タを使用してより確実に行おうとするアルゴリズムは、
（６−１）式と（６−２）式又は（６−１−２）式と
（６−２−２）式に限定されず、様々な変形が考えられ
る。例えば、ｒ（Ｘ_k，θ）の対向データｒ（Ｘ_k，
θ）′だけを使わず、ｒ（Ｘ_k，θ）′の近傍データの
推定値を使用する。又、θ＋π方向だけでなくその近傍
にある１又は複数のビューデータを使用する等である。

【００９３】（ハ）（６−１）式，（６−２）式及び
（７）式のｐバー（Ｘ_k，θ）や（６−１−２）式，
（６−２−２）式，（６−１−３）式及び（７）′式等
のａバー（Ｘ_k，θ）は比較的狭い範囲のデータの平均
値のみでなく定数や全域又は広域の平均値であってもよ
い。ｎ，Ｎ等は適当な定数であり、条件に応じて計算時
に動的に選ぶこともできる。

【００９４】（ニ）ｐバー（Ｘ_k，θ），ａバー
（Ｘ_k，θ）等は、近傍データの平均値でなく、近傍デ
ータによる別の推定計算値や、近傍データの極大値と極
小値の平均値や、その他別の推定計算値であってもよ
い。

【００９５】（ホ）形状識別の論理式において、比較結
果の符号により閾値を変えても良い。即ち（６−１）
式，（６−１−１）式において

【００９６】

【数１６】

【００９７】（ヘ）多次元のイメージから目的とする２
次元のイメージを抽出し、更に２次元イメージの特定の
部分を抽出するには、抽出する部分の場所的空間的特
定，抽出する部分のイメージ・データの値による特定等
の一部又はそれらの組合せによることができることはい
うまでもない。抽出する部分のイメージ・データの値に
よる特定の例としては、ある値の範囲にあるデータの集
合（１組の下限値〜上限値の範囲にあるデータの集合，
複数組の下限値〜上限値の範囲にあるデータの集合）等
がある。

【００９８】（ト）ストリーク状偽像の識別は、抽出さ
れた部分域（例えば軟組織）のデータで行い、ストリー
クの低減は抽出された部分域（その軟組織）に対して行
っても良いし、全域に対して行っても良い。

【００９９】（チ）実測射影データを反映させたストリ
ーク状偽像の識別のための論理演算にも多くの変形が考
えられる。例えばｒ（Ｘ_k，θ），ｒ（Ｘ_k，θ）′の
代りに各々ｓ（Ｘ_k，θ），ｓバー（Ｘ_k，θ）を置換
したもの、即ち

【０１００】

【数１７】

【０１０１】に対して、（６−１）式，（６−２）式に
対応する式は

【０１０２】

【数１８】

【０１０３】また（６−１−２）式，（６−２−２）式
に対応する式は次の様になる。

【０１０４】

【数１９】

【０１０５】ここでｍ，Ｍ，δ_m′は通常定数である
が、条件により動的に変化させることもできる。δ′は
標準偏差値の関数である。（リ）これまでδ_m（（６−１）式，（６−１−２）式
等），δ_m′（（６−１−４）式，（６−１−５）式
等）は画質に無関係に一定としたが、δ，δ′と同様に
抽出した画像の各閉領域毎に又は全画像から求められた
画像データの標準偏差値ＳＤの関数とする事もできる。
即ち δ_m＝δ_m（ＳＤ）（１−５） δ_m′＝δ_m′（ＳＤ）（１−６）この例としては、ＳＤのｎ乗に比例するものがある。即
ち δ_m＝Ｃ_m・（ＳＤ）ⁿ （１−７） δ_m′＝Ｃ_m′・（ＳＤ）ⁿ （１−８）Ｃ_m，Ｃ_m′は定数である。

【０１０６】（ii）動作の変形例ストリーク識別の閾値計算のステップは、原イメージ抽
出でのレベルシフトの前（領域の抽出又は閉領域の抽出
の後）に設けても良い。又、この処理を原イメージ抽出
処理と独立して行う場合には、原イメージ抽出処理の前
に設けても良い。

【０１０７】（iii)装置の変形例（イ）データ記憶装置の分割，統合，付加（ａ）１つの記憶装置を複数に分割して構成したもの。
例えばデータ記憶装置ＤＳ２，ＤＳ３を射影データの格
納用メモリと画像再構成ＲＥＣＯＮ用メモリとそれぞれ
複数に分割構成したもの。

【０１０８】（ｂ）データ記憶装置をスピード、経済性
等の見地から階層構成にしたもの。（ｃ）データ記憶装置を統合して構成したもの。例えば
イメージ用メモリであるデータ記憶装置ＤＳ４，ＤＳ５
を統合した１つの記憶装置としたもの。又、データ記憶
装置ＤＳ２，ＤＳ３を射影データメモリとして統合した
もの。

【０１０９】（ｄ）バッファ・メモリ，キャッシュ・メ
モリ等を適宜付加して構成したもの。（ロ）装置の分割，統合及び並列化（ａ）各装置を例えば機能別に分割して構成したもの。
例えば、射影データ生成装置ＰＲＪをフーリエ変換装
置，直交座標−極座標変換装置，フーリエ逆変換装置等
に分割し、各装置間の並列処理性を付与した構成にした
もの。

【０１１０】（ｂ）複数の装置を統合して構成したも
の。例えば射影データ生成装置ＰＲＪ，画像再構成装置
ＲＥＣＯＮをフーリエ変換装置を主体とした構成とし、
フーリエ変換装置同士，フーリエ逆変換装置同士，フー
リエ変換装置とフーリエ逆変換装置，極座標−直交座標
変換装置と直交座標−極座標変換装置とを統合して構成
し、又は同一の装置として構成したもの（後者の場合に
は、装置を目的毎に時分割使用する）。又、形状識別装
置ＤＥＴとストリーク偽像成分生成装置ＡＰＲＪ：画像
データ抽出処理装置ＰＫＵＰと射影データ生成装置ＰＲ
Ｊ等を統合して構成したもの。

【０１１１】（ｃ）装置の多重並列化を計った構成にし
たもの。（ｄ）統一制御装置を、マイクロ・プロセッサ，マイク
ロ・プログラム・メモリ，デコーダ等で構成したもの。

【０１１２】（ハ）装置の付加（ａ）磁気ディスク等大容量記憶装置の付加。（ｂ）磁気テープ装置ＭＴ，フロッピー・ディスク装置
ＦＤＤ等外部記憶装置の付加。

【０１１３】（ｃ）専用オペレータ・コンソール，ＣＲ
Ｔ，専用図形表示装置，専用診断装置等の付加。（ｄ）グラフ表示装置等の付加（ｅ）図形情報読取、情報入力装置付画像表示装置（画
像表示装置付マン・マシン・インタフェース装置）の付
加。画像表示装置に３次元データを表示しながら、抽出
する２次元データ平面を同一の画面又は別の表示装置に
表示し、抽出面を選択指定し、この抽出２次元平面を表
示しながら更に抽出する部分を指定できる装置の全部又
は一部より成る装置の付加。又は、イメージを表示する
画像表示装置、抽出領域のパラメータ読取表示装置（又
はパラメータ読取装置），抽出領域のパラメータ入力装
置等より成る装置の付加。

【０１１４】（ニ）射影データ生成装置ＰＲＪこの装置をフーリエ変換法による高速射影演算装置とし
て実現する場合に各種の変形が可能である。

【０１１５】（ホ）画像再構成装置ＲＥＣＯＮこの装置をフーリエ変換形の画像再構成装置として実現
する場合には各種の変形が考えられる。

【０１１６】（ヘ）バス，制御ライン，信号ライン等の
分離，統合。（ト）データ処理用に汎用の情報処理装置ＣＰＵや専用
のアレイ・プロセッサＡＰ等を用いたもの。

【０１１７】（チ）同一の演算処理を別の構成（例えば
情報処理装置ＣＰＵ，ＡＰ等の装置，ソフトウェア，フ
ァームウェア等）で実現したもの。

【０１１８】

【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明によれ
ば、以下に列記するような効果が期待できる。

【０１１９】（１）各イメージの画質に対応してストリ
ーク偽像識別低減の為の最適な閾値を、データ処理装置
で容易に処理できるシンプルなアルゴリズムを用いるこ
とにより、人間の介入なしにデータ処理装置のみにより
自動計算設定処理ができる。

【０１２０】（２）人手を介しないこと、データ処理装
置等による高速な処理、シンプルなアルゴリズムを用い
ていること等により、非常に高速処理できる。（３）人手を介さないので手間がかからず、経済的であ
る。

【０１２１】（４）有効なアルゴリズムを用いることに
より、各イメージの画質の変化に対応したストリーク識
別及び低減の為の閾値を求めることができるので、スト
リーク偽像低減の効果を常に最適な、良好なものとする
ことができ、且つ副作用を伴うこともない。

【０１２２】（５）パーシャル・ボリューム効果（Pati
al Volume Effect）というＸ線ＣＴの宿命的現象によっ
て発生するストリーク状偽像の低減に有効であるばかり
でなく、Ｘ線線質硬化，金属の存在，被測定体の動き，
測定系のサンプル・レートが有限であるが故に生ずるエ
リアジング（Aliasing，折り返し）等の各種の原因で発
生するストリーク状の偽像の低減に極めて有効である。

【０１２３】（６）フーリエ演算装置を中心とする汎用
演算処理装置によるシンプルな装置の構成が可能で、経
済的な装置が実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の方法を実施する装置のブロ
ック図である。

【図２】本発明の一実施例の方法のフローチャートであ
る。

【図３】射影データとオフセット検出についての説明図
である。

【図４】データ抽出の具体例を示す図である。

【図５】実イメージ・データとフーリエ変換実施時のイ
メージ・データの図で、（ａ）は実データの図、（ｂ）
はフーリエ変換実施時のデータの図である。

【図６】フーリエ変換法による射影計算を行う場合の射
影データ生成装置の一実施例のブロック図である。

【図７】フーリエ逆変換の説明図で、（ａ）は周波数空
間での直交座標と極座標成分の関係を示す図、（ｂ）は
フーリエ逆変換によって得られる実空間での射影の図で
ある。

【図８】直接計算法での射影の図である。

【図９】本発明の方法を実施する実施例の装置の応用例
である。

【図１０】図９の装置の動作のフローチャートである。

【図１１】本発明の方法を実施する他の実施例の装置の
ブロック図である。

【図１２】図１１の装置の動作のフローチャートであ
る。

【図１３】図１１の装置の別の動作のフローチャートで
ある。

【図１４】本発明の方法を実施する他の実施例の装置の
ブロック図である。

【図１５】図１４の装置の動作のフローチャートであ
る。

【符号の説明】

ＡＰＲＪストリーク偽像成分生成装置ＣＰＲＪストリーク削減済射影データ生成装置ＤＥＴ形状識別装置ＰＫＵＰ画像データ抽出処理装置ＰＲＪ射影データ生成装置ＲＥＣＯＮ画像再構成装置ＳＩＭＡＧイメージ減算処理装置ＴＨＣＡＬ閾値計算装置ＳＤ標準偏差値

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ストリーク状偽像の存在をイメージから
識別し、これを低減するためのストリーク状偽像等を低
減する画像処理方法において、多次元空間のイメージ・データから対象となる２次元イ
メージの一部又は全部を抽出し、該抽出された開領域の
ままのイメージ又はそれに更に閉領域化等の処理を施し
たイメージから、画像データの標準偏差値（ＳＤ）を計
算し、これからストリーク状偽像識別のための閾値
（δ，δ_m，δ′，δ_m′）を前記標準偏差値（ＳＤ）
の関数として計算する段階と、前記抽出されたままのイメージ又はそれに閉領域化等の
処理を施したイメージに対して、そのままのデータ又は
レール・シフト等の処理を施したデータを使用して各方
向又は任意の方向の射影データを計算し、前記ストリー
ク状偽像の識別を前記閾値（δ，δ_m，δ′，δ_m′）
を用いて前記射影データ比較により行い、比較結果に基
づきストリーク状偽像を低減除去するためのデータを生
成し、これによりストリーク状偽像を低減する段階とを
具備することを特徴とするストリーク状偽像を低減する
画像処理方法。
【請求項２】多次元空間のイメージ・データから対象
とする２次元空間のイメージ・データの一部又は全部を
抽出し（開領域のままのイメージを抽出し）、該抽出さ
れたイメージに対し必要に応じて更に閉領域化、レベル
シフト等の処理を施す画像データ抽出処理装置（ＰＫＵ
Ｐ）と、抽出され必要に応じて閉領域化等の処理の施された画像
データから、該画像データの標準偏差値（ＳＤ）を求
め、これからストリーク状偽像識別のための閾値（δ，
δ_m，δ′，δ_m′）を前記標準偏差値（ＳＤ）の関数
として求める閾値計算装置（ＴＨＣＡＬ）と、前記画像データ抽出処理装置（ＰＫＵＰ）で抽出処理さ
れたデータを用いて射影データを生成する射影データ生
成装置（ＰＲＪ）と、前記閾値計算装置（ＴＨＣＡＬ）で得られた前記閾値
（δ，δ_m，δ′，δ_m′）を用いて、前記射影データ
生成装置（ＰＲＪ）で生成された射影データの比較によ
りストリーク状偽像の識別を行う形状識別装置（ＤＥ
Ｔ）とを具備し、該形状識別装置（ＤＥＴ）でのストリーク状偽像の識別
の結果に対応して、ストリーク状偽像を低減除去するた
めのデータを生成し、これによりストリーク状偽像を低
減することを特徴とするストリーク状偽像を低減する画
像処理装置。