JPH11253441A - スペクトル・ア―ティファクトを有する画像の補正方法 - Google Patents
スペクトル・ア―ティファクトを有する画像の補正方法Info
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- JPH11253441A JPH11253441A JP37186098A JP37186098A JPH11253441A JP H11253441 A JPH11253441 A JP H11253441A JP 37186098 A JP37186098 A JP 37186098A JP 37186098 A JP37186098 A JP 37186098A JP H11253441 A JPH11253441 A JP H11253441A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
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- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 骨または稠密な物体によって誘起されるアー
ティファクトＣＴ画像を補正する方法を提供する。 【解決手段】 該方法は、較正物体の画像ＢＷＥＱを再
構成する工程と、前記較正物体とほぼ同一の直径を有し
ている水等価円筒の画像ＷＥＱを再構成する工程と、画
像ＢＷＥＱと画像ＷＥＱとの比を算出する工程と、前記
算出された比に関数Π（ｒ）を乗算することにより関心
領域を抽出して較正パターンＣＰを得る工程と、前記較
正パターンを方位方向に平均して較正ベクトルを得る工
程と、前記較正ベクトルから低周波数成分を除去する工
程と、該低周波数成分を除去する工程の結果にＣＴ数ス
ケール・ファクタ（ｃｔｓｃａｌｅ）及びアポダイジン
グ・ウィンドウＡｗ（ｒ）を乗算して、前記の未補正の
稠密な物体により誘起されたアーティファクトにより導
入される画像誤差を表す較正誤差ベクトルＣＥＶを算出
する工程とを有する。
ティファクトＣＴ画像を補正する方法を提供する。 【解決手段】 該方法は、較正物体の画像ＢＷＥＱを再
構成する工程と、前記較正物体とほぼ同一の直径を有し
ている水等価円筒の画像ＷＥＱを再構成する工程と、画
像ＢＷＥＱと画像ＷＥＱとの比を算出する工程と、前記
算出された比に関数Π（ｒ）を乗算することにより関心
領域を抽出して較正パターンＣＰを得る工程と、前記較
正パターンを方位方向に平均して較正ベクトルを得る工
程と、前記較正ベクトルから低周波数成分を除去する工
程と、該低周波数成分を除去する工程の結果にＣＴ数ス
ケール・ファクタ（ｃｔｓｃａｌｅ）及びアポダイジン
グ・ウィンドウＡｗ（ｒ）を乗算して、前記の未補正の
稠密な物体により誘起されたアーティファクトにより導
入される画像誤差を表す較正誤差ベクトルＣＥＶを算出
する工程とを有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般的には、計算機
式断層撮影（ＣＴ）イメージングに関し、より具体的に
は、骨のような稠密な物体によって誘起されるスペクト
ル・アーティファクトのための補正アルゴリズムに関す
る。
式断層撮影（ＣＴ）イメージングに関し、より具体的に
は、骨のような稠密な物体によって誘起されるスペクト
ル・アーティファクトのための補正アルゴリズムに関す
る。
【０００２】
【従来の技術】少なくともいくつかの計算機式断層撮影
（ＣＴ）イメージング・システム構成においては、Ｘ線
源がファン（扇形）形状のビームを投射し、このビーム
は、一般的に「イメージング（作像）平面」と呼ばれる
デカルト座標系のＸ−Ｙ平面内に位置するようにコリメ
ートされる。Ｘ線ビームは、患者等のイメージング対象
の物体を通過する。ビームは、物体によって減衰された
後に、放射線検出器アレイに入射する。検出器アレイの
所で受け取られる減衰したビーム放射線の強度は、物体
によるＸ線ビームの減衰量に依存している。アレイ内の
各々の検出器素子は、検出器の位置におけるビーム減衰
の測定値である個別の電気信号を発生する。すべての検
出器からの減衰測定値が個別に収集されて、透過プロフ
ァイルを形成する。
（ＣＴ）イメージング・システム構成においては、Ｘ線
源がファン（扇形）形状のビームを投射し、このビーム
は、一般的に「イメージング（作像）平面」と呼ばれる
デカルト座標系のＸ−Ｙ平面内に位置するようにコリメ
ートされる。Ｘ線ビームは、患者等のイメージング対象
の物体を通過する。ビームは、物体によって減衰された
後に、放射線検出器アレイに入射する。検出器アレイの
所で受け取られる減衰したビーム放射線の強度は、物体
によるＸ線ビームの減衰量に依存している。アレイ内の
各々の検出器素子は、検出器の位置におけるビーム減衰
の測定値である個別の電気信号を発生する。すべての検
出器からの減衰測定値が個別に収集されて、透過プロフ
ァイルを形成する。
【０００３】公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源
及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが物体と交差する角度
が定常的に変化するように、イメージング平面内でイメ
ージング対象の物体の周りをガントリと共に回転する。
１つのガントリ角度における検出器アレイからの一群の
Ｘ線減衰測定値、即ち投影データを「ビュー」と呼ぶ。
物体の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源及び検出器が１
回転する間に様々なガントリ角度、即ちビュー角度で形
成される１セット（組）のビューで構成されている。軸
方向（アキシャル）走査の場合には、投影データを処理
して、物体から切り取られた２次元スライスに対応する
画像を構成する。投影データの１つのセットから画像を
再構成する１つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投影
法と呼ばれている。この手法は、走査からの減衰測定値
を、「ＣＴ数」または「ハンスフィールド(Hounsfield)
単位」と呼ばれる整数に変換し、これらの整数を用い
て、陰極線管表示装置上の対応するピクセル即ち画素の
輝度を制御するものである。
及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが物体と交差する角度
が定常的に変化するように、イメージング平面内でイメ
ージング対象の物体の周りをガントリと共に回転する。
１つのガントリ角度における検出器アレイからの一群の
Ｘ線減衰測定値、即ち投影データを「ビュー」と呼ぶ。
物体の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源及び検出器が１
回転する間に様々なガントリ角度、即ちビュー角度で形
成される１セット（組）のビューで構成されている。軸
方向（アキシャル）走査の場合には、投影データを処理
して、物体から切り取られた２次元スライスに対応する
画像を構成する。投影データの１つのセットから画像を
再構成する１つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投影
法と呼ばれている。この手法は、走査からの減衰測定値
を、「ＣＴ数」または「ハンスフィールド(Hounsfield)
単位」と呼ばれる整数に変換し、これらの整数を用い
て、陰極線管表示装置上の対応するピクセル即ち画素の
輝度を制御するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】頭部及び他の稠密な物
体を走査しているときに、ＣＴ画像にアーティファクト
が導入されることがある。これらのアーティファクトは
典型的には、第３世代ＣＴスキャナが最も敏感である画
像の丁度中心に限定されているものであり、これらのア
ーティファクトは、水によるビーム・ハードニング補正
によっても、低周波数骨部ビーム・ハードニング補正に
よっても補正されないビーム・ハードニング効果によっ
て生じている。数値的には極く小さいものであるが（投
影ドメインの０．１％相当の部分）、これらの誤差が、
画像アーティファクトを導入する。
体を走査しているときに、ＣＴ画像にアーティファクト
が導入されることがある。これらのアーティファクトは
典型的には、第３世代ＣＴスキャナが最も敏感である画
像の丁度中心に限定されているものであり、これらのア
ーティファクトは、水によるビーム・ハードニング補正
によっても、低周波数骨部ビーム・ハードニング補正に
よっても補正されないビーム・ハードニング効果によっ
て生じている。数値的には極く小さいものであるが（投
影ドメインの０．１％相当の部分）、これらの誤差が、
画像アーティファクトを導入する。
【０００５】これらのようなアーティファクトを除去ま
たは実質的に減少させることが望ましい。また、システ
ムの経費を大幅に増大させずにこれらのアーティファク
トを除去することが望ましい。
たは実質的に減少させることが望ましい。また、システ
ムの経費を大幅に増大させずにこれらのアーティファク
トを除去することが望ましい。
【０００６】
【課題を解決するための手段】これらの目的及びその他
の目的は、骨誘起の（すなわち、骨によって誘起され
る）スペクトル・アーティファクトを補正する骨部補正
アルゴリズムによって達成され得る。本発明の一態様に
よれば、典型的な頭部走査条件を表す較正物体を走査
し、データを再構成して画像を形成する。また、同じ表
示視野（ＤＦＯＶ）について、概略で同じ半径を有する
水または水の等価物の円筒を走査し、画像再構成する。
これら２つの画像を、それぞれＢＷＥＱ及びＷＥＱと称
するものとする。
の目的は、骨誘起の（すなわち、骨によって誘起され
る）スペクトル・アーティファクトを補正する骨部補正
アルゴリズムによって達成され得る。本発明の一態様に
よれば、典型的な頭部走査条件を表す較正物体を走査
し、データを再構成して画像を形成する。また、同じ表
示視野（ＤＦＯＶ）について、概略で同じ半径を有する
水または水の等価物の円筒を走査し、画像再構成する。
これら２つの画像を、それぞれＢＷＥＱ及びＷＥＱと称
するものとする。
【０００７】次いで、画像ＢＷＥＱと画像ＷＥＱとの比
を評価し、この比に関数Π（ｒ）を乗算することにより
関心領域を抽出して、較正パターンＣＰを得る。次い
で、この較正パターンを方位方向において平均して、較
正ベクトルを得る。この較正ベクトルに低次の多項式を
当てはめ、次いで、当てはめた多項式で除算して、例え
ば、「理想的な」スキャナ上で導入されると考えられる
低周波数成分をベクトルから除去する。この比から１．
０を減算し、ＣＴ数スケール・ファクタ（ｃｔｓｃａｌ
ｅ）及びアポダイジング・ウィンドウＡｗ（ｒ）を乗算
することにより、未補正の骨誘起アーティファクトによ
って導入される円形対称の画像誤差を表す較正誤差ベク
トルＣＥＶが得られる。対応する誤差較正ベクトルを拡
張させて円形対称画像誤差パターンＩ［ＣＥＶ（ｒ）］
を作成し、較正画像から減算すると、実質的にアーティ
ファクトの存在しない画像を形成することができる。
を評価し、この比に関数Π（ｒ）を乗算することにより
関心領域を抽出して、較正パターンＣＰを得る。次い
で、この較正パターンを方位方向において平均して、較
正ベクトルを得る。この較正ベクトルに低次の多項式を
当てはめ、次いで、当てはめた多項式で除算して、例え
ば、「理想的な」スキャナ上で導入されると考えられる
低周波数成分をベクトルから除去する。この比から１．
０を減算し、ＣＴ数スケール・ファクタ（ｃｔｓｃａｌ
ｅ）及びアポダイジング・ウィンドウＡｗ（ｒ）を乗算
することにより、未補正の骨誘起アーティファクトによ
って導入される円形対称の画像誤差を表す較正誤差ベク
トルＣＥＶが得られる。対応する誤差較正ベクトルを拡
張させて円形対称画像誤差パターンＩ［ＣＥＶ（ｒ）］
を作成し、較正画像から減算すると、実質的にアーティ
ファクトの存在しない画像を形成することができる。
【０００８】任意の頭部走査について、上述の工程に引
き続いて、較正画像ＢＷＥＱを走査画像ＳＣＡＮＩに置
き換えて、先ず、走査パターンＳＰを得、次いで、走査
誤差ベクトルＳＥＶ（同じＤＦＯＶについてスケーリン
グしているものと仮定する）を得る。走査パターンＳＰ
を閾値化すること（thresholding ）は、解剖学的構造
に関連する（関心領域内の骨等の）通常の高い画像信号
の変化を除去するのに有用であり、従って、結果として
安定性（robustness）を増大させることができる。
き続いて、較正画像ＢＷＥＱを走査画像ＳＣＡＮＩに置
き換えて、先ず、走査パターンＳＰを得、次いで、走査
誤差ベクトルＳＥＶ（同じＤＦＯＶについてスケーリン
グしているものと仮定する）を得る。走査パターンＳＰ
を閾値化すること（thresholding ）は、解剖学的構造
に関連する（関心領域内の骨等の）通常の高い画像信号
の変化を除去するのに有用であり、従って、結果として
安定性（robustness）を増大させることができる。
【０００９】走査誤差ベクトルは円形対称走査誤差画像
パターンに拡張させることができ、この走査誤差画像パ
ターンを再構成された走査画像から減算してアーティフ
ァクトを減少させることができる。走査データ内の解剖
学的構造に依存する構造は、方位方向の平均化により完
全に除去されることのない正しい信号寄与をＳＣＡＮＩ
内に導入することができる。誤差ベクトルＣＥＶとＳＥ
Ｖとを相関させ、この相関から得られる誤差パターンを
走査画像から減算することにより、稠密な物体によって
誘起されるスペクトル・アーティファクトが存在しない
解剖学的構造の画像が形成される。
パターンに拡張させることができ、この走査誤差画像パ
ターンを再構成された走査画像から減算してアーティフ
ァクトを減少させることができる。走査データ内の解剖
学的構造に依存する構造は、方位方向の平均化により完
全に除去されることのない正しい信号寄与をＳＣＡＮＩ
内に導入することができる。誤差ベクトルＣＥＶとＳＥ
Ｖとを相関させ、この相関から得られる誤差パターンを
走査画像から減算することにより、稠密な物体によって
誘起されるスペクトル・アーティファクトが存在しない
解剖学的構造の画像が形成される。
【００１０】マルチスライスＣＴシステム上で収集され
た螺旋走査データについては、異なる行（row ）が様々
な重みで投影データに対して寄与しており、これらの投
影データが逆投影の前に合成される。検出器の行が異な
ると、骨誘起のスペクトル・アーティファクトに対する
感受性も異なる可能性があるので、本発明の補正方法
を、螺旋重み付けを経た様々な行の組み合わせを反映し
たものとする。これを達成するには、較正ファントムの
マルチスライス走査を考慮に入れることにより上述の方
法を拡張すればよい。これらのファントムは、円形対称
になるように設計されているので、螺旋重み付けにより
得られる合成較正画像は、行の必要な組み合わせを反映
する。較正物体が円形対称であるので、マルチスライス
ＣＴシステムに存在する行の数と同じ数の較正物体投影
を重み付けして組み合わせたものを用いることにより、
較正画像を形成することができる。較正走査からの誤差
画像は、「開始角度」が走査データ収集の開始角度を反
映するように回転させる必要がある。次に、ある範囲の
角度にわたる平均を、収集ピッチにより決定されるＮ個
の角度セグメントを考慮に入れるように修正する。次い
で、各々のセグメントについて、走査誤差ベクトル及び
較正誤差ベクトルを抽出する上述の手順を踏む。次い
で、これらの多重の相関した走査誤差ベクトルを配合し
て最終画像Ｉ［ＣＥＶ1 ，…，ＣＳＥＶN ］とすること
により、減算されるべき最終の誤差画像が得られる。
た螺旋走査データについては、異なる行（row ）が様々
な重みで投影データに対して寄与しており、これらの投
影データが逆投影の前に合成される。検出器の行が異な
ると、骨誘起のスペクトル・アーティファクトに対する
感受性も異なる可能性があるので、本発明の補正方法
を、螺旋重み付けを経た様々な行の組み合わせを反映し
たものとする。これを達成するには、較正ファントムの
マルチスライス走査を考慮に入れることにより上述の方
法を拡張すればよい。これらのファントムは、円形対称
になるように設計されているので、螺旋重み付けにより
得られる合成較正画像は、行の必要な組み合わせを反映
する。較正物体が円形対称であるので、マルチスライス
ＣＴシステムに存在する行の数と同じ数の較正物体投影
を重み付けして組み合わせたものを用いることにより、
較正画像を形成することができる。較正走査からの誤差
画像は、「開始角度」が走査データ収集の開始角度を反
映するように回転させる必要がある。次に、ある範囲の
角度にわたる平均を、収集ピッチにより決定されるＮ個
の角度セグメントを考慮に入れるように修正する。次い
で、各々のセグメントについて、走査誤差ベクトル及び
較正誤差ベクトルを抽出する上述の手順を踏む。次い
で、これらの多重の相関した走査誤差ベクトルを配合し
て最終画像Ｉ［ＣＥＶ1 ，…，ＣＳＥＶN ］とすること
により、減算されるべき最終の誤差画像が得られる。
【００１１】上述の補正アルゴリズムは、骨誘起のスペ
クトル・アーティファクトを除去または少なくとも実質
的に減少させる。このようなアルゴリズムはまた、シス
テムの経費を大幅に増大させることがない。
クトル・アーティファクトを除去または少なくとも実質
的に減少させる。このようなアルゴリズムはまた、シス
テムの経費を大幅に増大させることがない。
【００１２】
【発明の実施の形態】図１及び図２について説明する。
同図には、計算機式断層撮影法（ＣＴ）イメージング・
システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて典
型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されてい
る。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源１
４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の対向する側に設
けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。検
出器アレイ１８は検出器素子２０によって形成されてお
り、これらの検出器素子２０は全体で、患者２２を通過
する投射されたＸ線を感知する。各々の検出器素子２０
は、入射するＸ線ビームの強度を表す、従って患者２２
を通過する際のビームの減衰を表す電気信号を発生す
る。Ｘ線投影データを収集するための１回の走査の間
に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着された構成部
品は、回転中心２４の周りを回転する。
同図には、計算機式断層撮影法（ＣＴ）イメージング・
システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて典
型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されてい
る。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源１
４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の対向する側に設
けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。検
出器アレイ１８は検出器素子２０によって形成されてお
り、これらの検出器素子２０は全体で、患者２２を通過
する投射されたＸ線を感知する。各々の検出器素子２０
は、入射するＸ線ビームの強度を表す、従って患者２２
を通過する際のビームの減衰を表す電気信号を発生す
る。Ｘ線投影データを収集するための１回の走査の間
に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着された構成部
品は、回転中心２４の周りを回転する。
【００１３】ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御され
る。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８と、ガントリ・
モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置２８
は、Ｘ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を
供給する。ガントリ・モータ制御装置３０は、ガントリ
１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に
設けられているデータ収集システム（ＤＡＳ）３２が、
検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリング
し、後続の処理のためにこのデータをディジタル信号に
変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングされて
ディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取
って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像は
計算機３６への入力として印加され、計算機３６は大容
量記憶装置３８に画像を記憶させる。
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御され
る。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８と、ガントリ・
モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置２８
は、Ｘ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を
供給する。ガントリ・モータ制御装置３０は、ガントリ
１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に
設けられているデータ収集システム（ＤＡＳ）３２が、
検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリング
し、後続の処理のためにこのデータをディジタル信号に
変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングされて
ディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取
って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像は
計算機３６への入力として印加され、計算機３６は大容
量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００１４】計算機３６はまた、キーボードを有するコ
ンソール４０を介して、オペレータからコマンド（命
令）及び走査パラメータを受け取る。付設された陰極線
管表示装置４２によって、オペレータは、再構成された
画像、及び計算機３６からのその他のデータを観測する
ことができる。オペレータが供給したコマンド及びパラ
メータは、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ
・モータ制御装置３０に制御信号及び情報を供給するた
めに、計算機３６によって用いられる。加えて、計算機
３６はテーブル・モータ制御装置４４を動作させる。テ
ーブル・モータ制御装置４４は、モータ式テーブル４６
を制御して、ガントリ１２内で患者２２を位置決めす
る。具体的には、テーブル４６は、患者２２の部分をガ
ントリ開口４８を通して移動させる。
ンソール４０を介して、オペレータからコマンド（命
令）及び走査パラメータを受け取る。付設された陰極線
管表示装置４２によって、オペレータは、再構成された
画像、及び計算機３６からのその他のデータを観測する
ことができる。オペレータが供給したコマンド及びパラ
メータは、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ
・モータ制御装置３０に制御信号及び情報を供給するた
めに、計算機３６によって用いられる。加えて、計算機
３６はテーブル・モータ制御装置４４を動作させる。テ
ーブル・モータ制御装置４４は、モータ式テーブル４６
を制御して、ガントリ１２内で患者２２を位置決めす
る。具体的には、テーブル４６は、患者２２の部分をガ
ントリ開口４８を通して移動させる。
【００１５】以下に述べる補正アルゴリズムは、計算機
３６において実現され、ＤＡＳ３２によって収集された
データを用いて実行することができる。言うまでもな
く、このようなアルゴリズムを他の構成要素において実
行することもできることは当業者には明らかであろう。
例えば、このアルゴリズムを画像再構成装置３４で直接
的に実行して、補正されたデータが計算機３６に供給さ
れるようにしてもよい。加えて、この補正アルゴリズム
は、画質及び計算上の簡潔性を考慮して、画像空間内で
実行されるように記載されている。言うまでもなく、こ
のような補正は、原データ、即ち投影データ画像に対し
て行うことが出来る。
３６において実現され、ＤＡＳ３２によって収集された
データを用いて実行することができる。言うまでもな
く、このようなアルゴリズムを他の構成要素において実
行することもできることは当業者には明らかであろう。
例えば、このアルゴリズムを画像再構成装置３４で直接
的に実行して、補正されたデータが計算機３６に供給さ
れるようにしてもよい。加えて、この補正アルゴリズム
は、画質及び計算上の簡潔性を考慮して、画像空間内で
実行されるように記載されている。言うまでもなく、こ
のような補正は、原データ、即ち投影データ画像に対し
て行うことが出来る。
【００１６】本発明の一実施例によれば、典型的な頭部
走査条件を表す較正物体（例えば、骨の等価物の約１０
ｍｍ厚さの環を備えた８０ｍｍ直径の水の等価物）を走
査し、データを再構成して画像を形成する。また、同じ
表示視野（ＤＦＯＶ）について、概略で同じ半径を有す
る水または水の等価物の円筒を走査し、再構成する。こ
れら２つの画像を、それぞれＢＷＥＱ及びＷＥＱと称す
るものとする。
走査条件を表す較正物体（例えば、骨の等価物の約１０
ｍｍ厚さの環を備えた８０ｍｍ直径の水の等価物）を走
査し、データを再構成して画像を形成する。また、同じ
表示視野（ＤＦＯＶ）について、概略で同じ半径を有す
る水または水の等価物の円筒を走査し、再構成する。こ
れら２つの画像を、それぞれＢＷＥＱ及びＷＥＱと称す
るものとする。
【００１７】言うまでもなく、他の較正ファントムを用
いることもできる。例えば、検出器の感度を同定する際
には、チタン及びプレキシグラス（Plexiglas ）の組み
合わせによって形成されているフラット・フィルタが有
効であり得る。このようなフィルタは、線源コリメータ
に近接して装着して、随意選択により自動的検出器監視
を行えるようにする。次いで、この感度を投影データと
して用いて、後述するＩ［ＣＥＶ（ｒ）］に類似した画
像誤差パターンを形成することができる。もう１つの例
として、アルミニウム及びプレキシグラスの組み合わせ
の対象ファントムを用いることにより、検出器感度を抽
出してもよい。
いることもできる。例えば、検出器の感度を同定する際
には、チタン及びプレキシグラス（Plexiglas ）の組み
合わせによって形成されているフラット・フィルタが有
効であり得る。このようなフィルタは、線源コリメータ
に近接して装着して、随意選択により自動的検出器監視
を行えるようにする。次いで、この感度を投影データと
して用いて、後述するＩ［ＣＥＶ（ｒ）］に類似した画
像誤差パターンを形成することができる。もう１つの例
として、アルミニウム及びプレキシグラスの組み合わせ
の対象ファントムを用いることにより、検出器感度を抽
出してもよい。
【００１８】次いで、画像ＢＷＥＱと画像ＷＥＱとの比
を評価し、この比に関数Π（ｒ）を乗算することにより
関心領域を抽出して、較正パターンＣＰを得る。
を評価し、この比に関数Π（ｒ）を乗算することにより
関心領域を抽出して、較正パターンＣＰを得る。
【００１９】
【数１】
【００２０】ここで（Ｒを関心領域の半径として）、 ｒ＜｜Ｒ｜のときに、 Π（ｒ）＝１．０ それ以外のときに、 Π（ｒ）＝０ （２） である。言うまでもなく、類似の方法は、ほぼ同様の結
果を与える。例えば、式（１）において、水と等価のフ
ァントムを水のファントムで置き換えることができる。
また、較正パターンＣＰを、以下の式として書くことが
できる。
果を与える。例えば、式（１）において、水と等価のフ
ァントムを水のファントムで置き換えることができる。
また、較正パターンＣＰを、以下の式として書くことが
できる。
【００２１】
【数２】
【００２２】次いで、この較正パターンを方位角につい
て平均して、較正ベクトルを得る。
て平均して、較正ベクトルを得る。
【００２３】
【数３】
【００２４】この較正ベクトルに低次の多項式を当ては
め（fit）、次いで当てはめた多項式（polynomial）で
除算して、（例えば、式（１）で定義された比によって
「理想的な」スキャナ上で導入されると考えられる）低
周波数成分をベクトルから除去する。この比から１．０
を減算し、ＣＴ数スケール・ファクタ（ｃｔｓｃａｌ
ｅ）及びアポダイジング・ウィンドウＡｗ（ｒ）を乗算
することにより、未補正の骨誘起アーティファクトによ
って導入される円形対称画像誤差を表す較正誤差ベクト
ルＣＥＶが得られる。
め（fit）、次いで当てはめた多項式（polynomial）で
除算して、（例えば、式（１）で定義された比によって
「理想的な」スキャナ上で導入されると考えられる）低
周波数成分をベクトルから除去する。この比から１．０
を減算し、ＣＴ数スケール・ファクタ（ｃｔｓｃａｌ
ｅ）及びアポダイジング・ウィンドウＡｗ（ｒ）を乗算
することにより、未補正の骨誘起アーティファクトによ
って導入される円形対称画像誤差を表す較正誤差ベクト
ルＣＥＶが得られる。
【００２５】
【数４】
【００２６】対応する誤差較正ベクトルを円形対称画像
誤差パターンＩ［ＣＥＶ（ｒ）］に拡張させて、較正画
像から減算すると、実質的にアーティファクトの存在し
ない画像を形成することができる。任意の頭部走査につ
いて、式（１）〜式（３）の工程に引き続いて、較正画
像ＢＷＥＱを走査画像ＳＣＡＮＩに置き換えて、先ず走
査パターンＳＰを求め、
誤差パターンＩ［ＣＥＶ（ｒ）］に拡張させて、較正画
像から減算すると、実質的にアーティファクトの存在し
ない画像を形成することができる。任意の頭部走査につ
いて、式（１）〜式（３）の工程に引き続いて、較正画
像ＢＷＥＱを走査画像ＳＣＡＮＩに置き換えて、先ず走
査パターンＳＰを求め、
【００２７】
【数５】
【００２８】次いで、走査誤差ベクトルＳＥＶ（同じＤ
ＦＯＶについてスケーリングしているものと仮定する）
を得る。
ＦＯＶについてスケーリングしているものと仮定する）
を得る。
【００２９】
【数６】
【００３０】走査パターンＳＰを閾値化すると、解剖学
的構造に関連する（関心領域内の骨等の）通常の高い画
像信号の変化を除去するのに有用であり、従って、結果
として安定性を増大させることができる。走査誤差ベク
トルを円形対称走査誤差画像パターンに拡張させること
ができ、この走査誤差画像パターンを再構成された走査
画像から減算してアーティファクトを減少させることが
できる。走査データ内の解剖学的構造に依存する構造
は、方位方向の平均化により完全に除去されることのな
い正しい信号寄与をＳＣＡＮＩ内に導入することができ
る。誤差ベクトルＣＥＶとＳＥＶとを相関（correlatio
n）させ、この相関から得られる誤差パターンを走査画
像から減算することにより、以下の式が得られる。
的構造に関連する（関心領域内の骨等の）通常の高い画
像信号の変化を除去するのに有用であり、従って、結果
として安定性を増大させることができる。走査誤差ベク
トルを円形対称走査誤差画像パターンに拡張させること
ができ、この走査誤差画像パターンを再構成された走査
画像から減算してアーティファクトを減少させることが
できる。走査データ内の解剖学的構造に依存する構造
は、方位方向の平均化により完全に除去されることのな
い正しい信号寄与をＳＣＡＮＩ内に導入することができ
る。誤差ベクトルＣＥＶとＳＥＶとを相関（correlatio
n）させ、この相関から得られる誤差パターンを走査画
像から減算することにより、以下の式が得られる。
【００３１】
【数７】
【００３２】この相関は、低次の多項式によってモデリ
ングされ、最小自乗法によって（例えば、特異値分解法
を用いて）算出することができる。単純な閾値を用いる
こともできる。ＳＥＶとＣＥＶとの間の相関が閾値を下
回ったら、補正は実行されない。相関多項式は、ベクト
ルの多数のサブ・セグメントにわたって算出することが
でき、これにより、不安定性を導入することなく自由度
を増大させることができる。
ングされ、最小自乗法によって（例えば、特異値分解法
を用いて）算出することができる。単純な閾値を用いる
こともできる。ＳＥＶとＣＥＶとの間の相関が閾値を下
回ったら、補正は実行されない。相関多項式は、ベクト
ルの多数のサブ・セグメントにわたって算出することが
でき、これにより、不安定性を導入することなく自由度
を増大させることができる。
【００３３】ベクトルから誤差項を抽出するための多く
の方法を用いて、同様の結果を得ることができる。例え
ば、ベクトルに多項式を当てはめて１．０を減算する代
わりに、適当に作製されたフィルタリング・カーネルを
用いてベクトルを畳み込み積分してもよい。同様に、円
形対称でない画像誤差を補正する方法に改良を加えるた
めには、式（３）を以下の式で置き換えることができ
る。
の方法を用いて、同様の結果を得ることができる。例え
ば、ベクトルに多項式を当てはめて１．０を減算する代
わりに、適当に作製されたフィルタリング・カーネルを
用いてベクトルを畳み込み積分してもよい。同様に、円
形対称でない画像誤差を補正する方法に改良を加えるた
めには、式（３）を以下の式で置き換えることができ
る。
【００３４】
【数８】
【００３５】ここでは、Ｎ個の角度セグメントが考慮さ
れており、また、 θN −θ0 ＝２π （１０） である。各々のセグメントについて、式（５）及び式
（７）に従った処理を行い、対応する（セグメントの界
面におけるフェザリングを介して配合されている）「誤
差画像セグメント」から最終誤差画像を合成することが
できる。
れており、また、 θN −θ0 ＝２π （１０） である。各々のセグメントについて、式（５）及び式
（７）に従った処理を行い、対応する（セグメントの界
面におけるフェザリングを介して配合されている）「誤
差画像セグメント」から最終誤差画像を合成することが
できる。
【００３６】マルチスライスＣＴシステム上で収集され
た螺旋走査データについては、異なる行が様々な重みに
より投影データに対して寄与しており、これらの投影デ
ータが逆投影の前に合成される。検出器の行が異なる
と、骨誘起スペクトル・アーティファクトに対する感受
性も異なる可能性があるので、本発明の補正方法を、螺
旋重み付けを経た様々な行の組み合わせを反映したもの
とする。これを達成するには、較正ファントムのマルチ
スライス走査を考慮に入れることにより上述の方法を拡
張すればよい。これらのファントムは、円形対称になる
ように設計されているので、合成較正画像は、螺旋重み
付けを介して行の必要な組み合わせを反映する。この円
形対称性のため、マルチスライスＣＴシステムに存在す
る行の数と同じ数の較正物体投影を重み付けして組み合
わせたものを用いることにより、較正画像を形成するこ
とができる。較正走査からの誤差画像は、「開始角度」
が走査データ収集の開始角度を反映するように回転させ
る必要がある。次に、ある範囲の角度にわたる平均を、
収集ピッチにより決定されるＮ個の角度セグメントを考
慮に入れるように修正する。次いで、各々のセグメント
について、走査誤差ベクトル及び較正誤差ベクトルを抽
出する上述の手順を踏む。次いで、これらの多重の相関
した走査誤差ベクトルを配合して最終の螺旋画像ＩＨ
［ＣＳＨＥＶ（ｒ）］とすることにより、減算されるべ
き最終の誤差画像が得られ、ここで、
た螺旋走査データについては、異なる行が様々な重みに
より投影データに対して寄与しており、これらの投影デ
ータが逆投影の前に合成される。検出器の行が異なる
と、骨誘起スペクトル・アーティファクトに対する感受
性も異なる可能性があるので、本発明の補正方法を、螺
旋重み付けを経た様々な行の組み合わせを反映したもの
とする。これを達成するには、較正ファントムのマルチ
スライス走査を考慮に入れることにより上述の方法を拡
張すればよい。これらのファントムは、円形対称になる
ように設計されているので、合成較正画像は、螺旋重み
付けを介して行の必要な組み合わせを反映する。この円
形対称性のため、マルチスライスＣＴシステムに存在す
る行の数と同じ数の較正物体投影を重み付けして組み合
わせたものを用いることにより、較正画像を形成するこ
とができる。較正走査からの誤差画像は、「開始角度」
が走査データ収集の開始角度を反映するように回転させ
る必要がある。次に、ある範囲の角度にわたる平均を、
収集ピッチにより決定されるＮ個の角度セグメントを考
慮に入れるように修正する。次いで、各々のセグメント
について、走査誤差ベクトル及び較正誤差ベクトルを抽
出する上述の手順を踏む。次いで、これらの多重の相関
した走査誤差ベクトルを配合して最終の螺旋画像ＩＨ
［ＣＳＨＥＶ（ｒ）］とすることにより、減算されるべ
き最終の誤差画像が得られ、ここで、
【００３７】
【数９】
【００３８】以上に説明したように、上述の補正アルゴ
リズムは、投影データに対して適用することができる。
投影データを用いて、所与の角度範囲についてビューを
平均し、式（１）に従って骨部較正物体（または走査物
体）のＷＥＱ較正物体に対する比を決定し、式（２）〜
式（７）のように誤差推定が進行する。このようにして
抽出された誤差を用いて、走査データを直接的に補正す
ることもできるし（従って、画像の後処理の必要性を迂
回する）、または後続のフィルタリング及び逆投影を経
た誤差画像を定義することもできる。本発明の画像補正
アルゴリズムはまた、例えば、Ｚ勾配補正のような他の
アーティファクト補正に対して適用することもできる。
言うまでもなく、システム感度を抽出するために選択さ
れる較正ファントムを、行われるべき補正に応じて変え
てもよい。
リズムは、投影データに対して適用することができる。
投影データを用いて、所与の角度範囲についてビューを
平均し、式（１）に従って骨部較正物体（または走査物
体）のＷＥＱ較正物体に対する比を決定し、式（２）〜
式（７）のように誤差推定が進行する。このようにして
抽出された誤差を用いて、走査データを直接的に補正す
ることもできるし（従って、画像の後処理の必要性を迂
回する）、または後続のフィルタリング及び逆投影を経
た誤差画像を定義することもできる。本発明の画像補正
アルゴリズムはまた、例えば、Ｚ勾配補正のような他の
アーティファクト補正に対して適用することもできる。
言うまでもなく、システム感度を抽出するために選択さ
れる較正ファントムを、行われるべき補正に応じて変え
てもよい。
【００３９】本発明の様々な実施例に関する以上の記述
から、発明の目的が達せられたことは明らかである。本
発明を詳しく説明し例示したが、これらは説明及び例示
のみを意図したものであり、限定のためのものであると
解釈してはならないことを理解されたい。従って、本発
明の要旨は、特許請求の範囲によって限定されるものと
する。
から、発明の目的が達せられたことは明らかである。本
発明を詳しく説明し例示したが、これらは説明及び例示
のみを意図したものであり、限定のためのものであると
解釈してはならないことを理解されたい。従って、本発
明の要旨は、特許請求の範囲によって限定されるものと
する。
【図１】ＣＴイメージング・システムの絵画的斜視図で
ある。
ある。
【図２】図１に示すシステムの概略ブロック図である。
【図３】螺旋走査データに関連して用いられる画像空間
分割を示す線図である。
分割を示す線図である。
１０ ＣＴシステム １２ ガントリ １４ Ｘ線源 １６ Ｘ線ビーム １８ 検出器アレイ ２０ 検出器素子 ２２ 患者 ２４ 回転中心 ２６ 制御機構 ２８ Ｘ線制御装置 ３０ ガントリ・モータ制御装置 ３２ データ収集システム（ＤＡＳ） ３４ 画像再構成装置 ３６ 計算機 ３８ 大容量記憶装置 ４０ コンソール ４２ 表示装置 ４４ テーブル・モータ制御装置 ４６ 患者テーブル ４８ ガントリ開口
フロントページの続き (72)発明者 ジアング・シー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワウ ケシャ、エリン・レーン、1736番 (72)発明者 ティン−ス・パン アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ブル クフィールド、フィールドサイド・コー ト、2710番
Claims (11)
- 【請求項１】 計算機式断層撮影法システムにおいて収
集されたデータを用いて形成され、稠密な物体により誘
起されるスペクトル・アーティファクトを有する画像を
補正する方法であって、 （ａ） 較正物体の画像ＢＷＥＱを再構成する工程と、 （ｂ） 前記較正物体とほぼ同一の直径を有している水
等価円筒の画像ＷＥＱを再構成する工程と、 （ｃ） 画像ＢＷＥＱと画像ＷＥＱとの比を算出する工
程と、 （ｄ） 前記算出された比に関数Π（ｒ）を乗算するこ
とにより関心領域を抽出して較正パターンＣＰを得る工
程と、 （ｅ） 前記較正パターンを方位方向に平均して較正ベ
クトルを得る工程と、 （ｆ） 前記較正ベクトルから低周波数成分を除去する
工程と、 （ｇ） 工程（ｆ）の結果にＣＴ数スケール・ファクタ
（ｃｔｓｃａｌｅ）及びアポダイジング・ウィンドウＡ
ｗ（ｒ）を乗算して、前記の未補正の稠密な物体により
誘起されるアーティファクトにより導入される画像誤差
を表す較正誤差ベクトルＣＥＶを算出する工程とを有す
る前記方法。 - 【請求項２】 前記較正ベクトルから低周波数成分を除
去する前記工程は、前記較正ベクトルに低次の多項式を
当てはめる工程と、前記の当てはめた多項式で除算して
低周波数を除去する工程とを含んでいる請求項１に記載
の方法。 - 【請求項３】 前記較正誤差ベクトルを画像誤差パター
ンＩ［ＣＥＶ（ｒ）］に拡張させて、該画像誤差パター
ンを前記較正画像から減算して実質的にアーティファク
トの存在しない画像を形成する工程を更に含んでいる請
求項１に記載の方法。 - 【請求項４】 前記較正物体は、骨の等価物の環を備え
た水の等価物である請求項１に記載の方法。 - 【請求項５】 前記較正物体は、チタン、プレキシグラ
ス及びアルミニウムのうちの少なくとも１つから選択さ
れる物質を含んでいる請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】 計算機式断層撮影法システムにおいて収
集されたデータを用いて形成され、稠密な物体により誘
起されるスペクトル・アーティファクトを有する画像を
補正する方法であって、 （ａ） 走査画像ＳＣＡＮＩを再構成する工程と、 （ｂ） 前記較正物体とほぼ同一の直径を有している水
等価円筒の画像ＷＥＱを再構成する工程と、 （ｃ） 画像ＳＣＡＮＩと画像ＷＥＱとの比を算出する
工程と、 （ｄ） 前記算出された比に関数Π（ｒ）を乗算するこ
とにより関心領域を抽出して較正パターンＣＰを得る工
程と、 （ｅ） 前記較正パターンを方位方向に平均して較正ベ
クトルを得る工程と、 （ｆ） 前記較正ベクトルから低周波数成分を除去する
工程と、 （ｇ） 前記工程（ｆ）の結果にＣＴ数スケール・ファ
クタ（ｃｔｓｃａｌｅ）及びアポダイジング・ウィンド
ウＡｗ（ｒ）を乗算して、前記未補正の骨により誘起さ
れるアーティファクトにより導入される画像誤差を表す
較正誤差ベクトルＣＥＶを算出する工程とを有する前記
方法。 - 【請求項７】 前記較正ベクトルから低周波数成分を除
去する前記工程は、前記較正ベクトルに低次の多項式を
当てはめる工程と、前記の当てはめた多項式で除算して
低周波数を除去する工程とを含んでいる請求項６に記載
の方法。 - 【請求項８】 ＣＥＶとＳＥＶとを相関させる工程と、
結果として得られるＣＳＥＶi を配合して誤差画像を形
成する工程とを更に含んでいる請求項５に記載の方法。 - 【請求項９】 前記較正画像から前記誤差画像を減算し
て実質的にアーティファクトの存在しない画像を形成す
る工程を更に含んでいる請求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】 各々の検出器の行について較正誤差ベ
クトル及び走査誤差ベクトルを算出する工程と、各々の
行について前記較正誤差ベクトルと前記走査誤差ベクト
ルとを相関させる工程と、該相関した誤差ベクトルを、
走査画像を形成するのに用いられている螺旋方式に従っ
て配合する工程とを更に含んでいる請求項６に記載の方
法。 - 【請求項１１】 各々の行の走査誤差ベクトルが、再構
成されるべき特定の画像平面に基づく角度セグメントに
わたって算出される請求項１０に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/004397 | 1998-01-08 | ||
| US09/004,397 US6115487A (en) | 1998-01-08 | 1998-01-08 | Correction algorithm for bone-induced spectral artifacts in computed tomograph imaging |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11253441A true JPH11253441A (ja) | 1999-09-21 |
Family
ID=21710607
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP37186098A Withdrawn JPH11253441A (ja) | 1998-01-08 | 1998-12-28 | スペクトル・ア―ティファクトを有する画像の補正方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6115487A (ja) |
| JP (1) | JPH11253441A (ja) |
| DE (1) | DE19900298A1 (ja) |
| IL (1) | IL127808A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006068397A (ja) * | 2004-09-03 | 2006-03-16 | Canon Inc | 情報処理装置、撮影システム、吸収係数補正方法、及びコンピュータプログラム |
| JP2011067305A (ja) * | 2009-09-25 | 2011-04-07 | Hitachi Medical Corp | 放射線撮像装置 |
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|---|---|---|---|---|
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| US6798860B1 (en) | 2000-05-17 | 2004-09-28 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for deconvolving imaging data |
| US6480560B2 (en) | 2001-03-16 | 2002-11-12 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for motion gating using CT projection data |
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| US6421411B1 (en) | 2001-05-10 | 2002-07-16 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for helical image artifact reduction |
| US6449330B1 (en) | 2001-06-28 | 2002-09-10 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for artifact reduction in computed tomographic imaging |
| FR2828752B1 (fr) * | 2001-08-20 | 2004-03-12 | Ge Med Sys Global Tech Co Llc | Procede de correction de la densite de contraste d'une image dans un dispositif de radiographie |
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