JP4535795B2 - 画像処理装置及びｘ線ｃｔシステム - Google Patents

Description

本発明は、スキャンされた被検者のＸ線投影データからＸ線断層像を再構成する画像処理装置及び画像処理方法並びにＸ線ＣＴシステムに関する。

Ｘ線ＣＴ（Computerized Tomography）システムは、ドーナツ状の空洞部を有してＸ線を被検者（被検体）に照射して投影データを計測する計測装置（以下、「ガントリ」と呼ぶ。）と、ガントリに対して各種制御信号を与えるとともに、ガントリにおいて計測されたＸ線の投影データに基づいてＸ線断層像を再構成して画面表示等する操作コンソールと、被検者をガントリの空洞部内に固定・支持するために、被検者を載せたスライド可能なテーブル部を当該空洞部に向けて搬送するためのテーブル装置とで構成される。

このように、Ｘ線ＣＴシステムは、被検者を透過した投影データを収集して、当該データから被検者の特定の部位のＸ線断層像を再構成することを主目的とする。一般に、Ｘ線ＣＴシステムでは、異なる角度から被検者に向けてＸ線を照射し、各角度で被検者を透過したＸ線の投影データを検出する。一般に、上述した一連のＸ線の照射・検出動作を「スキャン」と呼ぶ。そして、ガントリで検出された投影データは操作コンソールで受信され、前処理された後にＸ線断層像が再構成される。通常、この場合の再構成方法として、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ：Filter Back Projection）法が用いられている。また、再構成画像に対して逐次近似法を用いて後処理を行うことにより、所定部位の再構成画像の画質を改善することが知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、逐次近似法を用いた画像再構成法として、期待値最大化（ＥＭ：Expectation Maximization）アルゴリズムを用いた最尤推定（ＭＬ：Maximum Likelihood）法（ＭＬＥＭ法）が知られており、これを改善したものとしてサブセット化による期待値最大化（ＯＳＥＭ：Ordered Subset Expectaion Maximization）法も知られている。
特開昭５８−２０６７２６号公報

しかしながら、上記逐次近似法において、ＭＬＥＭ法は計算速度が遅く、ＯＳＥＭ法は繰り返し演算が多いため、ＦＢＰ法のような解析的方法と比べて計算時間が多くかかってしまうという問題があった。そのため、スキャンによって取得された投影データはＦＢＰ法を用いて再構成された後、特に詳細に再構成する必要があるような部位については、さらにＯＳＥＭ法を用いた後処理が行われていた。しかしながら、ＯＳＥＭ法を用いた従来の後処理の演算においては、ＯＳＥＭ法を用いてどの程度演算すればよいかといった演算の終了条件が定まっていない。そのため、従来は検査者等の経験によって決められているにすぎず、後処理をした後の再構成画像の定量的な評価をすることができなかった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ＣＴ画像の特定部位について、エッジ部分のシャープさを保ったまま、それ以外の部分をより滑らかに補正することができるとともに、再構成画像の評価を定量的に行うことができる画像処理装置及び画像処理方法並びにＸ線ＣＴシステムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理装置であって、
前記Ｘ線投影データの前処理を行う前処理手段と、
前処理された前記Ｘ線投影データからＣＴ画像の画像再構成を行う再構成手段と、
前記再構成手段によって画像再構成された前記ＣＴ画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の画像計測値を算出し、その画像計測値に基づいて前記ＣＴ画像の画質改善が必要か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記ＣＴ画像再構成のパラメータ更新が必要と判定された場合、再構成パラメータを変更して画像再構成することにより、前記ＣＴ画像を画質改善する画質改善手段と、
前記判定手段によって前記ＣＴ画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該ＣＴ画像を出力する画像出力手段と
を備えることを特徴とする。

また、本発明は、被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理装置であって、
前記Ｘ線投影データからフィルタ補正逆投影法を用いてＣＴ画像の再構成を行う再構成手段と、
前記ＣＴ画像と所定の比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質改善する画質改善手段と、
前記画質改善手段によって画質改善された前記比較画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の標準偏差を算出する算出手段と、
前記標準偏差に基づいて前記比較画像の画質改善がさらに必要か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記比較画像の画質改善がさらに必要であると判定された場合、前記画質改善と該判定手段によって判定された前記比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質再改善する画質再改善手段と、
前記判定手段によって前記比較画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該比較画像をＣＴ画像として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする。

さらに、本発明は、被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理方法であって、
前記Ｘ線投影データの前処理を行う前処理工程と、
前処理された前記Ｘ線投影データからＣＴ画像の画像再構成を行う再構成工程と、
前記再構成工程によって画像再構成された前記ＣＴ画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の画像計測値を算出する画像計測値算出工程と、
前記画像計測値に基づいて前記ＣＴ画像の画質改善が必要か否かを判定する判定工程と、
前記判定工程によって前記ＣＴ画像の画質改善が必要と判定された場合、再構成パラメータを変更して画像再構成することにより、前記ＣＴ画像を画質改善する画質改善工程と、
前記判定工程によって前記ＣＴ画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該ＣＴ画像を出力する画像出力工程と
を有することを特徴とする。

さらにまた、本発明は、被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理方法であって、
前記Ｘ線投影データからフィルタ補正逆投影法を用いてＣＴ画像の画像再構成を行う再構成工程と、
前記ＣＴ画像と所定の比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質改善する画質改善工程と、
前記画質改善工程によって画質改善された前記比較画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の標準偏差を算出する算出工程と、
前記標準偏差に基づいて前記比較画像の画質改善がさらに必要か否かを判定する判定工程と、
前記判定工程によって前記比較画像の画質改善がさらに必要であると判定された場合、前記ＣＴ画像と該判定工程によって判定された前記比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質再改善する画質再改善工程と、
前記判定工程によって前記比較画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該比較画像をＣＴ画像として出力する出力工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。

さらにまた、本発明は、被検体のＸ線投影データを収集するガントリと、前記Ｘ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理装置と、前記ガントリの空洞部に対して前記被検体を搬送するテーブル装置とを備えるＸ線ＣＴシステムであって、
前記画像処理装置が、
前記Ｘ線投影データの前処理を行う前処理手段と、
前処理された前記Ｘ線投影データからＣＴ画像の画像再構成を行う再構成手段と、
前記再構成手段によって画像再構成された前記ＣＴ画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の画像計測値を算出する画像計測値算出手段と、
前記画像計測値に基づいて前記ＣＴ画像の画質改善が必要か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記ＣＴ画像の画質改善が必要と判定された場合、再構成パラメータを変更して画像再構成することにより、前記ＣＴ画像を画質改善する画質改善手段と、
前記判定手段によって前記ＣＴ画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該ＣＴ画像を出力する画像出力手段と
を備えることを特徴とする。

さらにまた、本発明は、被検体のＸ線投影データを収集するガントリと、前記Ｘ線投影データからＣＴ画像を再構成する画像処理装置と、前記ガントリの空洞部に対して前記被検体を搬送するテーブル装置とを備えるＸ線ＣＴシステムであって、
前記画像処理装置が、
前記Ｘ線投影データからフィルタ補正逆投影法を用いてＣＴ画像の画像再構成を行う再構成手段と、
前記ＣＴ画像と所定の比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質改善する画質改善手段と、
前記更新手段によって更新された前記比較画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の標準偏差を算出する算出手段と、
前記標準偏差に基づいて前記比較画像の画質改善がさらに必要か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記比較画像の更新がさらに必要であると判定された場合、前記ＣＴ画像と該判定手段によって判定された前記比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質再改善する画質再改善手段と、
前記判定手段によって前記比較画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該比較画像をＣＴ画像として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、ＣＴ画像の特定部位について、エッジ部分のシャープさを保ったまま、それ以外の部分をより滑らかに補正することができるとともに、再構成画像の評価を定量的に行うことができる。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係るＸ線ＣＴシステムの外観図である。図１に示すように、本実施形態に係るＸ線ＣＴシステムは、ガントリ１００とテーブル装置２００と操作コンソール３００とから構成される。

ガントリ１００は、空洞部１０１を有するドーナツ状の回転体１０２を備えている。回転体１０２内には、Ｘ線の発生源であるＸ線管と、当該Ｘ線管から発生したＸ線を検出するＸ線検出素子群で構成されるＸ線検出部とが、空洞部１０１を挟んだ対向する位置にそれぞれ収容されており、当該Ｘ線管及びＸ線検出器が互いの位置関係を保ったまま、空洞部１０１の周りを回転する構造になっている。従って、この空洞部１０１内に被検者を位置させた状態で、Ｘ線管及びＸ線検出器を備える回転体１０２の回転を行いながら、Ｘ線管の駆動及びＸ線検出器の検出動作を行うことによって、異なる投影角度からのＸ線照射及び被検者を透過したＸ線の検出を行うことが可能である。

また、ガントリ１００には、操作パネル１０３が備えられており、この操作パネル１０３を用いて、オペレータはテーブル装置２００のテーブル等のスライド操作や投影データの取得の実行等を行うことが可能である。

また、操作コンソール３００は、ガントリ１００と通信する機能や、ガントリ１００から転送されてきた投影データを受信して、Ｘ線断層像を再構成する機能等を有する。

図１に示すようなＸ線ＣＴシステムを用いて実際にスキャンを行う場合、オペレータは、操作コンソール３００において、スキャン条件等を設定してスキャン計画を立てる。そして、当該スキャン計画に基づいて、メインスキャンが行われる。すなわち、初期位置が設定されたテーブル装置２００を用いて、被検者を載せたテーブル等がガントリ１００の空洞部１０１に挿入され、回転体１０２を回転させると共にＸ線管を駆動しつつ、Ｘ線検出部で被検体を透過したＸ線を検出する。そして、回転体１０２の各回転角における透過Ｘ線の投影データを操作コンソール３００に転送する。そして、操作コンソール３００において、算術的にＸ線断層像を再構成する。

図２は、本実施形態に係るＸ線ＣＴシステムの細部構成を示すブロック図である。

ガントリ１００は、図２に示すように、全体の制御を行うメインコントローラ１０４をはじめ、以下の構成を備えている。

１０５ａは操作コンソール３００との通信を行うためのインタフェース、１０５ｂはテーブル装置２００との通信を行うためのインタフェースである。１０２はテーブル装置２００上に横になった被検者を位置させるための空洞部１０１を有する回転体である。回転体１０２の内部には、Ｘ線管コントローラ１０６により駆動制御されるＸ線発生源であるＸ線管１０５と、Ｘ線の照射範囲を画定するためのスリットを有するコリメータ１０７が設けられている。

また、回転体１０２には、被検者を透過したＸ線を検出するＸ線検出部１０８と、Ｘ線検出部１０８で検出された透過Ｘ線より得られる投影データを収集するデータ収集部１０９も備わっている。尚、Ｘ線管１０５及びコリメータ１０７とＸ線検出部１０８とは、回転体１０２において互いに空洞部１０１を挟んで反対位置、すなわち、被検者を挟んで対向する位置に設けられ、その関係が維持された状態で空洞部１０１の周りを回転するようになっている。回転体１０２の回転は、モータコントローラ１１０からの駆動信号により駆動される回転モータ１１１によって行われる。

１１２は、各種プログラム等を記録しているＲＯＭである。１１３は、ワークエリアとして使用されるとともに、テーブル装置２００から送られてくるテーブル部の位置情報等を保持するための領域を確保したＲＡＭである。

メインコントローラ１０４は、インタフェース１０５ａを介して受信した各種コマンドの解析を行い、それに基づいて上記のＸ線管コントローラ１０６、モータコントローラ１１０、データ収集部１０９、及びテーブル装置２００に対して、各種制御信号を出力する。また、メインコントローラ１０４は、電源投入後に、ＲＯＭ１１２に格納された後述する図３のフローチャートに係るプログラムをＲＡＭ１１３にロードし、そのプログラムを実行する。さらに、メインコントローラ１０４は、データ収集部１０９で収集された投影データ及びＲＡＭ１１３に記憶されたデータを、インタフェース１０５ａを介して操作コンソール３００に送出する処理を行う。

操作コンソール３００は、いわゆるワークステーション等で実現される画像処理装置であって、図２に示すように、装置全体の制御を行うＣＰＵ５１、ブートプログラム等を記憶するＲＯＭ５２、主記憶装置として機能するＲＡＭ５３をはじめとして、以下の構成を備える。

ＨＤＤ５４は、ハードディスク装置であって、ＯＳの他に、スキャン計画を行うためのプログラム、ガントリ１００に各種指示を与えたりガントリ１００より受信したデータに基づいてＸ線断層像を再構成するための診断プログラム等が格納されている。また、ＶＲＡＭ５５は、表示しようとするイメージデータを展開するためのメモリであり、ここにイメージデータ等を展開することでＣＲＴ５６に表示させることができる。５７及び５８は、それぞれ各種設定を行うためのキーボード及びマウスである。また、５９は、ガントリ１００と通信を行うためのインタフェースである。

図３は、本実施形態に係るＸ線ＣＴシステムにおける操作コンソール３００による画像再構成処理を説明するためのフローチャートである。先に説明したとおり、図３のフローチャートに係るプログラムはＲＯＭ５２に格納されていたものであり、電源投入後、ＲＡＭ５３にロードされ、ＣＰＵ５１によって実行されるものである。

まず、所定角度ごとに被検体に対して照射されたＸ線の投影データ（scan data）がインタフェース５９を介してガントリ１００から取得される（ステップＳ１）。このとき、取得されるデータは、被検体に対して１８０度〜３６０度回転時のそれぞれの角度における投影データであって、例えば９８４枚の投影データが取得される。

次に、それぞれの投影データに対して、ノイズ除去等の前処理が行われる（ステップＳ２）。そして、全ての投影データを用いてＦＢＰ法を用いた画像の再構成処理が行われる（ステップＳ３）。そして、特定の部位に相当する関心領域（以下、「ＲＯＩ」と称す。）についてＣＴ画像（再構成画像）の画質を改善するために、後処理としてＯＳＥＭ法を用いた画質改善処理が行われる（ステップＳ４）。尚、本実施形態における当該ＯＳＥＭ法を用いたＲＯＩの画質改善処理の詳細については後述する。そして、画質改善後のＣＴ画像が取得され、ＣＲＴ５６上に表示される（ステップＳ５）。

図４は、本実施形態で再構成されたＣＴ画像のＲＯＩの画質改善処理手順を詳細に説明するためのフローチャートである。

まず、上述したステップＳ３におけるＦＢＰ法を用いて再構成されたＣＴ画像Ｉを再投影して、再投影画像ｉ_ｎを生成する（ステップＳ４１）。ここで、ｉはＦＢＰ法を用いて作成されたＣＴ画像Ｉの再投影画像を表し、ｎは当該ＣＴ画像に対するビュー（すなわち、角度又は位相に対応する。）を識別する番号であり、例えば再投影が１００ビューの場合は、１から１００までのいずれかの値を持つ。尚、このｎの値は、経験値又は改善の程度に応じた任意の値を用いることができる。

次に、再構成されたＣＴ画像Ｉの比較対象となる比較画像Ｉ’（ｍ）を作成する（ステップＳ４２）。ここで、ｍは比較画像Ｉ’の更新回数を表し、最初は０である（ステップＳ４３）。本実施形態では、比較画像Ｉ’（ｍ）の初期画像Ｉ’（０）として、全画素が１の値を有するＣＴ画像と同じ大きさの画像を作成するものとする。尚、この画素値は０以外の値であれば、それぞれの画素値がばらばらであってもかまわない。そして、ＦＢＰ法を用いて再構成したＣＴ画像Ｉの再投影の場合と同一のビューを用いて当該初期画像Ｉ’（０）を投影して、投影画像ｉ’_ｎ（０）を生成する（ステップＳ４４）。ここで、ｉ’は、比較画像Ｉ’の投影画像を表すものとする。

そして、再投影画像ｉ_ｎと投影画像ｉ’_ｎとを同一の角度（すなわち、ｎが同一のビュー）で比較することによって比較画像Ｉ’（ｍ）を更新し、更新された比較画像Ｉ’（ｍ＋１）を生成する（ステップＳ４５）。すなわち、画像Ｉ’（０）をＩ’（１）に更新する。尚、本実施形態における逐次近似法を用いた更新方法は、公知のＯＳＥＭ（サブセット化による期待値最大化）法を用いて行うため、詳細な説明は省略する。次に、更新された比較画像Ｉ’（ｍ＋１）上に設定されたＲＯＩ内の画素の標準偏差ＳＤを算出する（ステップＳ４６）。

そして、算出された標準偏差ＳＤが一定の範囲内の値になっているかどうかを判断する（ステップＳ４７）。その結果、標準偏差ＳＤが一定の範囲内にない場合（Ｎｏ）、比較画像の更新がさらに必要であると判定され、ステップＳ４４に戻って更新された比較画像Ｉ’（ｍ＋１）を同一ビューを用いて再投影して上述したステップＳ４５〜Ｓ４７の処理を実行する。すなわち、比較画像の更新が必要でないと判定されるまで、当該ループが繰り返され、そのたびに比較画像が更新される。一方、標準偏差ＳＤが一定の範囲内にある場合（Ｙｅｓ）、終了条件を満たしたと判定され、本後処理を終了してステップＳ５に進む。そして、ステップＳ５では、終了条件を満たしたときに最終的に更新された比較画像Ｉ’が、画質の改善されたＣＴ画像としてＣＲＴ５６に表示される。

上述したように、操作コンソール３００は、被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を再構成する画像処理装置として機能する。すなわち、当該画像処理装置は、ガントリ１００でスキャンされたＸ線投影データからＦＢＰ法を用いてＣＴ画像の再構成を行い、当該ＣＴ画像と所定の比較画像とを用いた逐次近似法によって、その比較画像を更新する。次いで、更新された比較画像上に所定のＲＯＩを設定して、当該ＲＯＩ内の標準偏差を算出する。ここで、算出された標準偏差に基づいて比較画像の更新がさらに必要か否かが判定される。その結果、比較画像の更新がさらに必要であると判定された場合は、ＣＴ画像と比較画像とを用いた逐次近似法によって、上記比較画像を再更新する。一方、比較画像の更新が必要でないと判定された場合、当該比較画像をＣＴ画像として出力することを特徴とする。

尚、本実施形態では、後処理の終了条件として標準偏差ＳＤを用いているが、分散を用いた場合であっても同様に処理を行うことができる。すなわち、比較画像上に設定されたＲＯＩ内の分散を算出し、当該分散に基づいて比較画像の更新が必要であるか否かを判定させる。

また、従来から知られている反復計算回数の最大値を予め決めておく方法、或いはＯＳＥＭ法で用いられる期待値の変化率が所定の範囲内に収まった場合に終了する方法と、上述した本実施形態における標準偏差ＳＤを用いる方法とを組み合わせて上記終了条件を定めても良い。例えば、上記比較画像の更新回数を計測する計測手段をさらに備えておき、標準偏差に基づいて比較画像の更新が必要であるか否かの判定結果にかかわらず、所定の更新回数に達した場合には、比較画像の更新処理を終了させ、そのときの比較画像をＣＴ画像として出力させる。

ここで、上記ステップＳ４６における標準偏差ＳＤの算出処理について詳細に説明する。本実施形態では、ステップＳ３で再構成したＣＴ画像ＩにＲＯＩを設けて、当該ＲＯＩ内の画素値について標準偏差ＳＤを算出するものとする。そこで、ＲＯＩの設定方法として、ステップＳ３で生成された再構成画像から自動的に設定された固定のＲＯＩを用いる方法と、ステップＳ４における後処理後の画像に対してその都度設定される動的なＲＯＩを用いる方法等がある。

まず、上記固定のＲＯＩを用いる方法は、ステップＳ３で再構成された画像中においてＲＯＩを自動検出し、最後まで当該ＲＯＩを比較画像Ｉ’に対して適用して標準偏差ＳＤを求める方法である。図５は、標準偏差ＳＤを算出するためのＲＯＩを自動検出するための詳細な処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、前述した図３のステップＳ３において再構成された画像中においてＲＯＩとして注目する領域に対して期待されるＣＴ値の範囲で当該ＣＴ画像の２値化を行う（ステップＳ５１）。例えば、撮影部位が腹部であって、ＲＯＩとして注目する領域が肝臓の場合、ＣＴ画像Ｉ（再構成画像）中における当該肝臓領域に期待されるＣＴ値の範囲でＣＴ画像Ｉを２値化する。

次に、ステップＳ５１で得られた２値画像をラベリングすることにより、２値画像中に存在するそれぞれの独立した領域をラベル付けする（ステップＳ５２）。そして、ラベル付けされたそれぞれの領域のうち、一定以上の面積（一定数以上の画素数）を有する領域のみを抽出する（ステップＳ５３）。次いで、抽出された領域に対して論理フィルタリングを行うことによって、当該領域の収縮処理を行ってエッジ部分を除外する（ステップＳ５４）。これによって、エッジ部分に囲まれた内部の領域だけの画像計測値で画像ノイズを定量的に表現できる標準偏差ＳＤや分散を求めることが可能となる。そして、収縮された領域に対応する位置の比較画像Ｉ’の領域をＲＯＩとして、当該ＲＯＩに対してステップＳ４のＯＳＥＭ法を用いた後処理を行う。尚、この場合、上述したように、更新された比較画像Ｉ’におけるＲＯＩの標準偏差ＳＤや分散が所定範囲内になった場合、その後処理を終了するようにする。

また、ステップＳ４における後処理した後の比較画像Ｉ’に対してその都度ＲＯＩを設定する方法では、前述した図４のフローチャートにおけるステップＳ４４の画像の更新によって更新された比較画像Ｉ’に対して、その都度、図５に示した上記手順によってＲＯＩを設定する。

上述したように、本実施形態では、ＣＴ画像（再構成画像）の全体ではなく特定のＲＯＩについてのみ標準偏差ＳＤや分散を算出することによって、注目する部位の画像再構成を好適に行うことが可能となる。また、上述したように、ＲＯＩをＣＴ画Ｉ（再構成画像）又は更新された比較画像Ｉ’から自動抽出して、当該ＲＯＩの標準偏差ＳＤや分散の値に基づいて後処理である更新処理の終了条件を設定することにより、更新された比較画像、ステップＳ５ですなわち最終的に得られるＣＴ画像の定量的な評価が可能となる。

尚、ＲＯＩの設定は、ＣＴ画像Ｉや比較画像Ｉ’から自動検出するのではなく、あらかじめ決められた範囲の領域をＲＯＩとして用いるものであってもよい。すなわち、再構成される画像の種類に関わらず、例えば、当初から画像中の所定の領域をＲＯＩとして設定しておき、その範囲内の画素値の標準偏差ＳＤや分散を求める方法である。この方法によれば、エッジ部の保存には適さないが、ＲＯＩを設定するための演算の必要がないので、高速に同様の終了条件を用いて更新処理を行うことが可能である。

＜その他の実施形態＞
ＯＳＥＭ法を用いた演算の反復ごとに、サブセット内の投影数を変化することにより、比較的少ない計算回数で再構成画像を改善することができることが知られている。そこで、本実施形態では、例えば、図４のステップＳ４６で算出された標準偏差ＳＤや分散の大きさに応じて、次のループのステップＳ４５におけるＯＳＥＭ法による画像Ｉ’の更新時のサブセット内の投影数を変化させる例について説明する。

図６は、反復演算の各段階で算出される標準偏差ＳＤや分散によってサブセット内の投影数を変化させて画像Ｉ’を更新する場合の例を示す図である。例えば、全投影データが６（６ビュー）の場合、１回目の演算では（Ａ）に示すように各画素は１つの投影数、６つのサブセットで投影し、画像Ｉ’を更新してＲＯＩの標準偏差ＳＤ１を求める。そして、２回目は一回目の標準偏差ＳＤ１に基づいて、各画素を２つの投影数、３つのサブセットで投影し、画像Ｉ’をさらに更新してＲＯＩの標準偏差ＳＤ２を求める。さらに、３回目は２回目の標準偏差ＳＤ２に基づいて、各画素を６つの投影数、１つのサブセットで投影し、画像Ｉ’をさらに更新してＲＯＩの標準偏差ＳＤ３を求めていく。

上述したように、上述した実施形態のＯＳＥＭ法を用いた演算の反復ごとに、サブセット内の投影数を変化することにより、高周波成分の収束を早め、少ない計算回数で良好な画像を得ることが可能となる。

また、ＯＳＥＭ法の特性として、サブセット内の投影数が少ない場合はエッジ成分が強調されてあまりノイズを軽減することができないが、サブセット内の投影数が多い場合はエッジが滑らかになる一方でノイズを軽減する程度は少ない。従って、目的に応じてサブセット内の投影数を変更して、上記実施形態で説明した標準偏差ＳＤを用いた終了条件を用いて更新処理を行うようにしてもよい。

また、逐次近似アルゴリズムとして、ＭＬＥＭ法やＯＳＥＭ法の他に、画像の先験的知識としての事前確率を組み込んだ最大事後確率（ＭＡＰ−ＥＭ：Maximum A Posteriori）推定法が知られている。ＭＡＰ−ＥＭ法は、尤度関数と事前確率により得られる事後確率を最大にするように画像を推定するため、ＭＬＥＭ法に対してノイズに対して安定である。そこで、上記実施形態に２つのパラメータを用いるＭＡＰ−ＥＭ法を併用することによって、最適なパラメータの組み合わせを決定し、エッジ部のシャープさとＲＯＩ内の画像の滑らかさの両立を図ることもできる。

また、フィルタ補正逆投影法においては、ノイズに関わる画像再構成パラメータとしては、再構成関数が考えられ、これの各周波数帯の強弱の調整で画像ノイズを同様に調整できる。

尚、本発明は、前述した実施形態の機能をコンピュータで実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムを上記システム内のコンピュータ等が読み出して実行するようにしてもよい。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体には、フレキシブルディスク、ＣＲ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体、システム又はコンピュータに内蔵されているハードディスク、揮発性メモリ（ＲＡＭ）等の記憶装置（記録装置）を含む。また、上記プログラムは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介して上記システムやコンピュータ等にダウンロードするようにしてもよい。

そして、上記システムやコンピュータにおいて、読み出されたプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されることとなる。この場合、上記記録媒体等は、前述したフローチャートに対応するプログラムを格納している。

本発明の一実施形態に係るＸ線ＣＴシステムの外観図である。 図１に示した本実施形態に係るＸ線ＣＴシステムの細部構成を示すブロック図である。 本実施形態に係るＸ線ＣＴシステムにおける操作コンソール３００による画像再構成処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態で再構成されたＣＴ画像のＲＯＩの画質改善処理手順を詳細に説明するためのフローチャートである。 標準偏差ＳＤを算出するためのＲＯＩを自動検出するための詳細な処理手順を説明するためのフローチャートである。 反復演算の各段階で算出される標準偏差ＳＤによってサブセット内の投影数を変化させて画像Ｉ’を更新する場合の例を示す図である。

Claims (15)

1. 被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理装置であって、
   前記Ｘ線投影データの前処理を行う前処理手段と、
   前処理された前記Ｘ線投影データからＣＴ画像の画像再構成を行う再構成手段と、
   前記再構成手段によって画像再構成された前記ＣＴ画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の画像計測値を算出し、その画像計測値に基づいて前記ＣＴ画像の画質改善が必要か否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって前記ＣＴ画像の画質改善が必要と判定された場合、逐次近似法のサブセット内の投影数、尤度関数および事後確率の少なくとも１つの再構成パラメータを変更して画像再構成することにより、前記ＣＴ画像を画質改善する画質改善手段と、
   前記判定手段によって前記ＣＴ画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該ＣＴ画像を出力する画像出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記再構成手段が、逐次近似法を用いて前記ＣＴ画像を画像再構成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記再構成手段が、フィルタ補正逆投影法を用いて前記ＣＴ画像を画像再構成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記画質改善手段が、逐次近似法のサブセット内の投影数を変化させて前記ＣＴ画像を画質改善することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
5. 前記画質改善手段が、フィルタ補正逆投影法の再構成関数を再構成パラメータとして用いて前記ＣＴ画像を画質改善することを特徴とする請求項１又は３に記載の画像処理装置。
6. 前記画像計測値として画像ノイズを表す値を用いることを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記画像計測値として各画素値の分散又は標準偏差を用いることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記画像計測値として、画像にかかわらず固定のＲＯＩの内部を前記ＣＴ画像上に設定させて計測させることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記画像計測値として、画像ごとに設定されたＲＯＩを前記ＣＴ画像上で計測することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
10. 前記画像計測値として、画像ごとに画像処理により自動設定されるＲＯＩを前記ＣＴ画像上に設定され計測されることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
11. 被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理装置であって、
    前記Ｘ線投影データからフィルタ補正逆投影法を用いてＣＴ画像の画像再構成を行う再構成手段と、
    前記ＣＴ画像と所定の比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質改善する画質改善手段と、
    前記画質改善手段によって画質改善された前記比較画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の標準偏差を算出する算出手段と、
    前記標準偏差に基づいて前記比較画像の画質改善がさらに必要か否かを判定する判定手段と、
    前記判定手段によって前記比較画像の画質改善がさらに必要であると判定された場合、前記ＣＴ画像と前記画質改善がさらに必要であると該判定手段によって判定された前記比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質再改善する画質再改善手段と、
    前記判定手段によって前記比較画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該比較画像をＣＴ画像として出力する出力手段とを備えており、
    前記画質改善手段及び前記画質再改善手段が、前記逐次近似法として、サブセット化による期待値最大化法を使用することを特徴とする画像処理装置。
12. 被検体のＸ線投影データからＣＴ画像を画像再構成する画像処理装置であって、
    前記Ｘ線投影データからフィルタ補正逆投影法を用いてＣＴ画像の画像再構成を行う再構成手段と、
    前記ＣＴ画像と所定の比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質改善する画質改善手段と、
    前記画質改善手段によって画質改善された前記比較画像上に所定のＲＯＩを設定して、該ＲＯＩ内の標準偏差を算出する算出手段と、
    前記標準偏差に基づいて前記比較画像の画質改善がさらに必要か否かを判定する判定手段と、
    前記判定手段によって前記比較画像の画質改善がさらに必要であると判定された場合、前記ＣＴ画像と前記画質改善がさらに必要であると該判定手段によって判定された前記比較画像とを用いた逐次近似法によって、該比較画像を画質再改善する画質再改善手段と、
    前記判定手段によって前記比較画像の画質改善が必要でないと判定された場合、該比較画像をＣＴ画像として出力する出力手段と、
    前記標準偏差の大きさに基づいて、前記逐次近似法における前記ＣＴ画像及び前記比較画像の投影数及びサブセット数を決定するパラメータ決定手段をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
13. 前記画質再改善手段は、前記判定手段によって前記比較画像の画質改善が必要でないと判定されるまで、直前に画質改善された前記比較画像をさらに画質再改善することを特徴とする請求項１１又は１２に記載の画像処理装置。
14. 請求項１から１３までのいずれか１項に記載の画像処理装置を備えているＸ線ＣＴシステム。
15. コンピュータを、請求項１から１３までのいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
    

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