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JP6747832B2 - X線コンピュータ断層撮影装置及び医用画像処理装置 - Google Patents

X線コンピュータ断層撮影装置及び医用画像処理装置 Download PDF

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Description

逐次画像再構成処理を実行するX線コンピュータ断層撮影装置(X線CT装置)及び医用画像処理装置
関係する。
放射線撮像とは、ごく簡単に言うならば、物体を横切るX線ビームおよびレイごとの全体的な減弱を関連づける検出器のことである。この概念的な定義から、いくつかのステップが画像を適切に再構成するためには必要となる。それぞれのステップの構成要素は、実際どのように画像再構成が行われるかに影響する。
コンピュータ断層撮影において、N次元画像を線積分のN次元のセットに変換させる操作を、「順投影」という。この操作の一例として、物体のX線画像を生成するという物理的な過程がある。対数変換の後、X線画像は、物体の線減弱係数の分布の線積分投影として、十分に近似される。逆の操作は、「逆投影」と呼ばれる。この逆投影の技法は、従来の再構成アルゴリズムにおいて利用される、フィルタ逆投影や逐次再構成で利用される。
X線システムおよびCTシステムにおける順投影および逆投影のための方法は、一般的にレイドリブン方法またはピクセルドリブン方法として、分類され得る。これら二つの方法に関する重大な欠点は、構成された画像においてこれらの方法がアーチファクトを誘発することである。距離ドリブン方法ならば、上記の課題を解決できる。しかし、順投影および逆投影の距離ドリブン方法は、画像再構成にかかる時間が増える傾向にあるなど、かなりの数の処理操作(例えば、重みづけ処理や乗算処理に影響を与えてしまう。
さらに、逐次再構成システムは通常、何らかの順投影が起こる前に、ビューのセットにおける全てのビューに逆投影を実行する。つまり、逐次再構成システムにおけるデータ区分(セクション)サイズは、全体的なボリュームを含む、ということである。特に、N個のビューは、ピクセルのボリュームを作り出すために逆投影される。このボリュームはその後、新たなNセットのビューを作り出すために、何度もループされて順投影される。この処理は、ボリュームをシステムに入れたりシステムから出したりするために、広い帯域幅を必要とする。加えて、データ区分はボリュームのサイズであるので、順投影処理と逆投影処理とを併行して処理する機会は殆どない。そのため、逐次再構成システムの実行は、制約の多いものとなる。
特開2013−141608号公報
上述した様に、従来の再構成処理は、広い帯域幅を必要とするため、システムに大きな負荷を与え、高速処理の障害となっている。従って、全体的な画像再構成時間と、逆投影処理および順投影処理における帯域幅の使用とを改善するための新たな技術が望まれるところである。
目的は、従来に比して狭い帯域幅で、データのロードや読み出しを行うことができ、システムへの負荷を軽減することができるX線コンピュータ断層撮影装置及び医用画像処理装置を提供することである。
実施形態に係るX線コンピュータ断層撮影装置は、X線管と、X線検出器と、画像生成手段と、制御手段と、を具備する。X線検出器は、X線管が発生するX線を検出する。画像生成手段は、X線に基づく第一のビューデータセットを用いて、再構成によって得られる画像において定義される重複しない複数のセクションのうちのいずれかに対応する複数の第一のサブセットを生成し、複数のサブセットを個別に逆投影することで第一の画像データセットを生成し、複数のサブセットを個別に順投影することで、第二のビューデータセットを生成する。画像生成手段は、第一の画像データセットの生成が完了する前に、第二のビューデータセットの生成を開始するように、画像生成手段を制御する。
例示的なコンピュータ断層撮影スキャナの概略図を描いている。 医用撮像装置を制御するために使用されてもよく、実施されてもよい本実施形態の実施形態を有するコンピュータシステムを描いている。 本実施形態に係る逐次再構成システムを包含する医用画像処理装置の例示的な構成要素を描いている。 複数のセクションまたはタイルに分けられた例示的な画像を描いている。 本実施形態の一実施形態に係る、セクションに基づいた、同時逆投影および順投影を描いている。 一セクションに対する順投影および逆投影を支援するために必要となるビューバッファーデータの例を描いている。 本実施形態の一実施形態に係る、同時逆投影および同時順投影を実行するためのステップを描いているフローチャート。 本実施形態の一実施形態に係る、同時逆投影および同時順投影を実行するためのステップを描いているフローチャート。 本実施形態の一実施形態に係る、同時逆投影および同時順投影を実行するための疑似コードを描いている。 同一の画像上に作用する複数の逐次再構成システムの一例を描いている。
本実施形態は、多様な形式での実施形態を受け入れる余地があるが、図面に示されまた特定の実施形態が詳しくここに説明される。このような実施形態の本実施形態は、複数の原則の一例であり、図示され、説明された特定の実施形態に本実施形態を制限する意図はないということを念頭に置いておかれたい。以下の説明において、同様の参照番号がいくつかの図を通して同一のまたは対応する部分を指示している図を参考にしている。
なお、本実施形態においては、医用画像診断装置がX線CT装置である場合を例として説明する。しかしながら、本実施形態はそれに拘泥されず、例えば、磁気共鳴イメージング装置(MRI)、PET、SPECT、X線診断装置、超音波診断装置そしてこれらの組み合わせを含む、その他のモダリティに適用され得る。
図1Aは、X線CT装置またはスキャナに含まれる例示的な放射線ガントリを描いている。図1Aに図示されるように、放射線ガントリ900は側面図で描かれており、X線管901と、環状フレーム902と、多列または2次元アレイ型X線検出器903とをさらに含む。X線管901およびX線検出器903は、環状フレーム902上に被検体OBJを横切って正反対に取り付けられ、環状フレーム902は、回転軸RAの回りに回転可能に支持される。回転ユニット907は、0.4秒/回転もの高速で環状フレーム902を回転させ、一方で被検体OBJは、軸RAに沿って図示される頁の奥の方向または頁の手前の方向に移動する。
本実施形態に係るX線CT装置は、付随する図面を参照しながら以下に説明される。X線CT装置は、様々なタイプの装置を含んでいることに留意されたい。具体的には、X線管とX線検出器とが検査される予定の物体の周辺を一緒に回る回転/回転型機構があり、そして、多数の検出器要素がリング状または水平状に配置されており、検査される予定の物体の周辺を回るのはX線管のみである固定/回転型機構がある。本実施形態は、これらX線CT装置のいずれのタイプにも適用可能である。今回は、現在の主流である回転/回転型機構を例示する。
マルチスライスX線CT装置は、高電圧発生器909をさらに含み、高電圧発生器909はX線管901がX線を生成するように、スリップリング908を通してX線管901に印加される管電圧を生成する。X線は被検体OBJに向かって照射され、被検体OBJの断面領域が円によって表される。X線検出器903は、被検体OBJを通り抜けて伝搬してきた照射X線を検出するために、X線管901から被検体OBJを挟んで反対側に位置する。X線検出器903は、個々の検出器要素または装置をさらに含む。
X線CT装置は、X線検出器903から検出された信号を処理するためのその他のデバイスをさらに含む。データ収集回路またはデータ収集システム(DAS)904は、それぞれのチャンネルに対するX線検出器903からの出力信号を電圧信号に変換し、その電圧信号を増幅させ、さらにその電圧信号をデジタル信号に変換させる。X線検出器903およびDAS904は、1回転当たりの所定全投影数(TPPR:total number of projections per rotation)を処理するように構成されている。TPPRの具体例として、900TPPR、900TPPR〜1800TPPR、および900TPPR〜3600TPPRとすることができるが、この限りではない。
上述のデータは、非接触データ送信装置905を通して、放射線ガントリ900外部のコンソール内に収容された、前処理デバイス906に送信される。前処理デバイス906は、生データ上に感度補正など、特定の補正を実行する。メモリ912は、再構成処理直前の段階で、投影データとも呼ばれる結果データを格納する。メモリ912は、再構成デバイス914、入力デバイス915、表示デバイス916と共にデータ/制御バス911を通して、システムコントローラ910に接続されている。システムコントローラ910は、CTシステムを駆動させるための十分なレベルに達するまで、電流を制限する電流調整器913を制御する。
検出器は、様々な世代のCTスキャナシステムの中の患者に対して、回転させる及び/又は固定される。一実行において、上述のCTシステムは、第三世代ジオメトリシステムと第四世代ジオメトリシステムとが組み合わせられた例でもよい。第三世代ジオメトリシステムにおいて、X線管901とX線検出器903とは、環状フレーム902上に正反対に取り付けられ、環状フレーム902が回転軸RAを軸として回るのと同様に、被検体OBJの周辺を回る。第四世代ジオメトリシステムにおいて、検出器は患者の周辺に固定して取り付けられており、X線管は患者の周辺を回る。代替的な実施形態において、放射線ガントリ900は、Cアーム(C-arm)およびスタンドによって支持されている、環状フレーム902上に配置された多数の検出器を有している。
メモリ912は、X線検出器ユニット903でX線照射量の測定値見本を格納してもよい。さらに、メモリ912は、本実施形態で述べられる逐次画像再構成方法を実行するための専用プログラムを格納していてもよい。
再構成装置914は、本実施形態で述べられる逐次画像再構成方法を実行する。さらに、再構成装置914は、ボリュームレンダリング処理や画像差分処理など、前再構成画像処理を必要に応じて実行してもよい。
前処理装置906によって実行された投影データの前再構成処理は、検出器キャリブレーション、検出器非直線性、極性効果、ノイズバランシング、そして物質分解とに対する補正を含んでもよい。
再構成装置914により実行される後再構成処理は、画像にフィルタリング処理やスムージング処理をすること、ボリュームレンダリング処理、そして画像差分処理など、必要に応じて含んでいてもよい。再構成装置914は、メモリ916を使って、例えば投影データ、再構成画像、キャリブレーションデータおよびパラメータ、そしてコンピュータプログラムを格納してもよい。
図1Bは、実施形態に係る逐次再構成システムの構成要素間のデータ移動を描いている。リアルタイムコントローラ(RTC)710は、医用撮像装置720(例えば、X線CT装置)からビューデータセットを受信し、処理のために一つ以上のGPU730にビューデータセットを供給する。特定の実施形態においてRTC710はFPGAに基づくPICeボードであり、このPICeボードは、一つ以上のGPU730に/へデータ移動することを含み、リアルタイムデータ移動とリアルタイムデータ制御を取り扱うように構成されている。RTC730は、一つ以上のGPU730へダイレクトメモリアクセスを通してビューデータセットを供給する。RTC710は、一つ以上のGPU730にビューデータセットと共に、カーネル処理パラメータを供給してもよい。
一つ以上のプロセッサ740は、一つ以上のGPU730に接続されており、一つ以上のカーネル、コピーデータ、そして表示結果を走らせるような、GPU指示を供給するように構成されている。一つ以上のGPU730は、一つ以上の画像を処理し、一つ以上のディスプレイ750a、750bに結果(例えば、最終画像データセットに基づいて生成された再構成医用画像)を出力させる。
図1Cは、一つ以上の画像を再構成するための逐次再構成を実行する回路を包含する例示的な医用画像処理装置(コンピュータシステム)800を描いたものである。医用画像処理装置800は、複数の部品要素の集合体である例えば、複数の装置、モジュール(パーツ)など)。全ての部品要素は、単一の筐体に収納されていてもよいし、またはされていなくともよい。従って、個別の筐体にそれぞれ収納され、ネットワークまたはその他の接続を通して接続された複数の装置はシステムと見なされ、単一の筐体に収納され複数のモジュールにより形成された単一の装置もシステムとして見なされる。
医用画像処理装置800は、プロセッサ(複数のプロセッサ)805、GPU(複数のGPU)810、RTC815、通信インターフェース820、メインメモリ825、読出し専用メモリ(ROM)830、そしてディスクコントローラ835を含み、これらは一つ以上のバス850を通して互いに接続されている。
実施形態によるが、プロセッサ(複数のプロセッサ)805またはGPU(複数のGPU)810の一つまたはその組み合わせは、上で述べられた通り、画像の逐次再構成を実行するように構成されている。例えば、プロセッサ(複数のプロセッサ)805の異なるコアまたは異なるプロセッサは、同時逆投影および順投影を実行するのに利用される。別の例において、GPU(複数のGPU)810の異なるパイプラインまたは複数のGPUは、同時逆投影および順投影を実行するのに利用される。
プロセッサ(複数のプロセッサ)805およびGPU(複数のGPU)810は、多数の操作または計算タスクを同時進行で実行するように構成されていてもよい。一実施形態において、一つのプロセッサコア、プロセッサ、GPU、またはGPUパイプラインは逆投影モジュール225を、別のプロセッサコア、プロセッサ、GPU、GPUパイプラインは順投影モジュール240を、実行する。さらに、差分モジュール210、フィルタモジュール215、ビューデータバッファ220とビューデータバッファ240は、同一のまたは異なるプロセッサまたはGPUの回路により実行されてもよい。
さらに、ディスクコントローラ835は、情報や指示を格納するための一つ以上の格納デバイスを制御するためにバス850に接続されており、ハードディスク840、そして取外し可能メディアドライブ845(例えば、フロッピー(登録商標)ディスクドライブ、読出し専用コンパクトディスクドライブ、読み書きコンパクトディスクドライブ、コンパクトディスクジュークボックス、テープドライブ、そして取外し可能光磁気ドライブ)も同様にディスクコントローラ835に接続されている。格納デバイスは、適切なデバイスインターフェース(例えば、小型コンピュータ用周辺機器インターフェース(SCSI)、集積デバイス機器(IDE)、拡張IDE(E−IDE)、ダイレクトメモリアクセス(DMA)、またはウルトラDMA)を使って医用画像処理装置800に追加されてもよい。このようなインターフェースは、医用画像処理装置800の任意のその他構成要素によって利用されてもよい。
医用画像処理装置800は、特定目的論理デバイス(例えば、特定用途向け集積回路(ASICs)または設定可能論理デバイス(例えば、単純プログラム可能論理デバイス(SPLDs)、複雑プログラム可能論理デバイス(CPLDS)、そしてフィールド論理可能ゲートアレイ(FPGAs)を含んでもよい。
プロセッサ805は、メインメモリ825と同様に、メモリ内に含まれる一つ以上の連続した一つ以上の指示を実行する。このような指示は、別のコンピュータ可読媒体、ハードディスク840または取外し可能メディアドライブ845などからメインメモリ825中に読取がされてもよい。多数処理配列における一つ以上のプロセッサは、メインメモリ825中に含まれる一連の指示を実行するために利用されてもよい。代替的な実施形態において、配線で接続された回路は、ソフトウェア指示の代わりにまたはソフトウェア指示と組み合わせて使われてもよい。従って、実施形態は、ハードウェア回路またはソフトウェアの特定の組み合わせに拘泥されない。
上で述べたように、医用画像処理装置800は、本実施形態の教示に従ってプログラムされた指示を保持するための、また本実施形態に述べられたデータ構造、表、記録、またはその他データを含むための、少なくとも一つのコンピュータ可読媒体またはメモリを含む。コンピュータ可読媒体の例は、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピーディスク、テープ、光磁気ディスク、PROMs(EPROM、EEPROM(登録商標)、フラッシュEPROM)、DRAM、SRAM、SDRAM、または任意のその他磁気メディア、コンパクトディスク(例えばCD−ROM)、または光媒体、パンチテープ、紙テープ、またはその他パターン化した穴あき物理媒体である。コンピュータ可読媒体のうちの任意の一つまたはそれらの組み合わせに格納された、医用画像処理装置800を制御するための、本実施形態の実施形態を実行するためのデバイスまたは複数のデバイスを駆動させるための、そして人間のユーザと相互に作用しあうための医用画像処理装置800を可能にするための、ソフトウェアを本実施形態は含む。このようなソフトウェアは、デバイスドライバ、操作システム、アプリケーションソフトウェアを含んでもよいが、この限りではない。このようなコンピュータ可読媒体は、本実施形態に係る処理を実行する際に実施される処理の全てまたは一部(仮に処理が分散されていれば)を実行するための本実施形態のコンピュータプログラムプロダクトをさらに含む。
本実施形態のコンピュータコードデバイスは、任意の解釈可能または実行可能なコード機構であってもよく、スクリプト、解釈可能プログラム、動的リンクライブラリ(DLLs)、JAVA(登録商標)クラス、そして完全に実行可能なプログラムを含んでいるが、この限りではない。さらに、本実施形態の処理の部分は、より高いパフォーマンス、信頼性、および/または低コストのために分散(振り分けられ)されてもよい。
本実施形態に「コンピュータ可読媒体」として使われている用語は、プロセッサ(複数のプロセッサ)805に実行のための指示を提供する際に加わる任意の非一時的媒体を指す。コンピュータ可読媒体は、様々な形態をとってもよく、不揮発性媒体または揮発性媒体があるが、この限りではない。不揮発性媒体は、例えば、光学ディスク、磁気ディスク、そしてハードディスク840または取外し可能メディアドライブ845など、磁気光学ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリ825など、動的メモリを含む。送信媒体は、一方、同軸ケーブル、銅線そして光ファイバーを含み、バス850を作り上げるワイヤを含んでいる。送信媒体は、音響波、光波など、電波および赤外線データ通信の間に生成されるような形を取っていてもよい。
コンピュータ可読媒体の様々な形態は、実行のためにプロセッサ(複数のプロセッサ)805に一つ以上の連続した一つ以上の指示を実行することに含まれていてもよい。例えば、指示は、遠隔コンピュータの磁気ディスクに最初搭載されていてもよい。遠隔コンピュータは、本実施形態の全てまたは一部を実行するための指示を遠隔的に動的メモリに読み込ませることが可能であり、またモデムを使って電話線を通じて指示を送ることが可能である。医用画像処理装置800に近いモデムは、電話線上のデータを受信し、バス850上にデータを乗せてもよい。バス850は、メインメモリ825にデータを運び、このメインメモリ825からプロセッサ(複数のプロセッサ)805が指示を回収して実行する。メインメモリ825によって受信された指示は、格納デバイス840または845にプロセッサ805により実行の前か後の任意のどちらかで格納されてもよい。
通信インターフェース820は、バス850に接続されている。通信インターフェース820は、例えば、ローカルエリア・ネットワーク(LAN)、またはインターネットのような別の通信ネットワークに接続された、ネットワークリンクに繋がっている二種類のデータ通信を提供する。例えば、通信インターフェース820は、任意のパケット交換方式のLANに付随するためのネットワークインターフェースカードであってもよい。別の例として、通信インターフェース820は、総合デジタル通信網(ISDN)カードでもよい。無線リンクが実行されてもよい。このような任意の実行において、コミュニケーションインターフェース820は、様々な種類の情報を示すデジタルデータストリームを運ぶ、電子、電磁気、または光学信号を送受信する。
ネットワークリンクは、典型的に一つ以上のネットワークを通して、データ通信をその他のデータ装置に提供する。例えば、ネットワークリンクは、ローカルネットワーク(例えば、LAN)を通して、またはサービスプロバイダにより操作された器具を通して、別のコンピュータに接続を提供してもよい。このサービスプロバイダは、通信ネットワークを通して通信サービスを提供する。ローカルエリア・ネットワークと通信ネットワークは、デジタルデータストリームを運ぶ、例えば、電子、電磁気、または光学信号、そして関連する物理層例えば、CAT6ケーブル、同軸ケーブル、光ファイバー、など)を使う。
様々なネットワークを通した信号と通信インターフェース820を通したネットワークリンク上の信号は、医用画像処理装置800にそして医用画像処理装置800からデジタルデータを運び、ベースバンド信号において、または信号に基づく搬送波において、実行されてもよい。ベースバンド信号は、デジタルデータビットの流れの記述をする変調されていない電子パルスとしてデジタルデータを伝達し、ここで「ビット」という用語は、印を意味するものとして広く解釈されており、ここでそれぞれの印は、少なくとも一つ以上の情報ビットを伝達する。デジタルデータは、搬送波を調節するために使われてもよく、振幅、フェーズおよび/または周波数偏移符号化信号と共に、伝導性媒体上を伝播する、または伝搬媒体を通して電磁波として送信される。このようにして、デジタルデータは、搬送波を調節することで、調節されていないベースバンドデータとして、「有線」通信チャンネルを通して送られてもよい、および/またはベースバンドとは異なる所定の周波数バンド内で送られてもよい。医用画像処理装置800は、プログラムコードを含んでおり、ネットワーク(複数のネットワーク)、ネットワークリンクそして通信インターフェース820を通して、データを送受信することが可能である。
図1A、図1B、図1Cにおいて示した本実施形態に係る装置は、再構成される予定のピクセル(または画像)のボリュームを複数のセクション(例えば、ピクセルタイル)に分けることで、より小さなデータ区分サイズを利用する。図1Dは、複数の異なるセクションに分けた二次元画像の例を示している。それぞれのセクションは一度に処理されて、逆投影および順投影の両方が逐次再構成システムにおいて同時に実行されることが可能となっている。結果として、ピクセルのボリュームのボリュームデータは、頻繁にシステムに取り込んだり、取り出したりする必要がなくなる。これは、三次元で且つビューデータセットと比較して非常に大きい、ボリュームデータの帯域幅の必要条件を著しく減らすことにつながる。ビューデータセットのサブセットのみが、フルボリュームを作り出すためにロードされる。このようにして、ボリュームデータを移動させるために必要となる帯域幅は、ビューデータセットよりもはるかに大きくなる。ここに説明される実施形態は、ボリュームデータセットがメモリへ/メモリから移動される必要がある回数を減らす。これは、逐次方法の全体を通してみると、大きな節約につながる。帯域幅の必要条件の大部分がボリュームデータから生じているため、全体の帯域幅は著しく減少し、パフォーマンスが向上する。
図1Dは、複数のセクション(例えば、一タイルが32×32ピクセル)に分けられた二次元画像を描いているが、本実施形態の実施形態は、その他の次元やサイズ、例えば三次元画像などの画像にも、適用可能である。三次元画像の場合、画像は、三次元セクションに分けられてもよい。
図2は、実施形態に係る、同時順投影および同時逆投影を実行するための逐次再構成システムの全体的な処理を示している。最初の画像データセットは、再構成される予定の画像のセクションのそれぞれに対する全ての収集されたビューデータを逆投影することで作り出される。収集されたビューデータセットは、医用撮像装置によって生成され、医用撮像装置から受信される。逆投影モジュール225は、メモリ205内に格納された、収集されたビューデータセットに基づいて逆投影を実行する。別の実施形態において、最初の画像データセットは、最初の画像を複数のセクションに分けることなく作り出され、所定の画像として設定されて、および/または、外部ソースから受信される。
最初の画像データセット、そして後に続く画像データセットを生成するために、逐次再構成システムは、どのビューデータセットが画像の各セクションに対応するのかを決定する。図3は、この決定を下すための一実施形態を描いている。特に、図3は、検出器面上に投影された一画像セクションに対応する、一ビューに対するビューデータサブセットの一例を描いている。画像セクションの投影周辺の範囲は、どのビューデータのサブセットが処理中に影響され、または必要とされたかを正確に決定するために利用される。一実施形態において、図3に描かれたアクティブ領域は、検出器の湾曲に近い。さらに、図3は、検出器セグメントおよび検出器レイの例示的な数字を描いている。
一実施形態により、画像セクションに対応するビューデータサブセットは、一つのビューまたは複数の異なるビューからのビューデータを含む。異なるビューは、例えば、異なる投影角に対応している。例えば、医用撮像装置は、画像化される物体を取り囲む少なくとも一つの検出器を含む。医用撮像装置は、少なくとも一つの放射や異なる投影角での検出器による物体からの透過放射線の測定に基づいて、ビューデータを収集する。異なる投影角でのそれぞれの投影角は、異なる視野角に対応している。
逆投影モジュール225による画像データ出力は、画像データバッファ230に書き込まれる。複数のセクションに対する結果画像データセットは、それから計算されたビューデータセットを作り出すために順投影モジュール235に送られ、ここでは特定の実施形態が一つ以上のビューのそれぞれに対するビューデータセットを含む(例えば、15のビューのそれぞれに対するビューデータセットを含む)。一実施形態において、順投影は、一つ以上のビューのそれぞれに対する計算されたビューデータサブセットを作り出すために、個別に実行される。一つ以上のセクションに対する画像データは、同一のビューデータの一因となるので、部分的なビューデータはビューデータバッファ240に読み込まれて以前に作り出されたビューデータと一緒に蓄積される。この処理は、全てのセクションが処理されるまで同時に繰り返され、計算されたビューデータの第一の逐次が作り出される。このようにして、計算されたビューデータの少なくとも一つのサブセットが、最初の画像データセットのサブセットの生成と共に同時に生成される。
次に、逆投影が画像データの第一の逐次を生成するために開始となり、ここでは収集されたビューデータおよび計算されたビューデータセットの第一の逐次が読み込まれて、差分モジュール210によって差し引かれて、ビューデータバッファ220へ提供されてビューデータバッファ220によってバッファされ、逆投影モジュール225によって逆投影される。セクションに対する逆投影の結果は、画像データバッファ(または複数のバッファ)230における画像データに蓄積される。さらに、以前の画像データセットに対応する、最初の画像データセットは、新しい結果が加えられるように読み込まれる。その後に、逆投影逐次のそれぞれの後に画像データバッファ(または複数のバッファ)230からメモリ205へ、更新された画像データセットが読み出される。この処理は、それから順投影および逆投影を通して、全てのビューデータが更新されるまで繰り返される。この点で、勾配降下アルゴリズムなど、画像データの後処理は、ラインサーチと共に実行されてもよい。
後処理は、後処理モジュール(例えば、CPUなどの回路によって実行される)において実行されてもよいし、または順投影モジュール235が一時的に後処理モジュールと置き換わってもよい。例えば、FPGAは、この機能を可能とするような部分的な再配置を可能にする。一実施形態において、逐次再構成システムは、後処理が画像セクションの逆投影と共に同時に起こるのを可能にさせる。例えば、後処理は、逆投影が別の一つ以上の画像セクションに実行されている一方で、一つ以上の画像セクションに実行されてもよい。
以下でさらに説明されるように、順投影および逆投影はそれから別の逐次に対して繰り返される。これは、逐次の所定数に対してまたは所定数のノイズ閾値にまで達したと決定されるまで、例えばフィルタモジュール215を使って、続けられる。
ある特定の実施形態では、逆投影モジュール225において追加の最適化が実行される。仮に、差分モジュール210において計算された、差し引かれたビューデータサブセットが十分小さければ、差し引かれたビューデータサブセットを逆投影する必要はない。最適なフィルタロジックユニット215は、差分ビューデータをテストしてビットマスクにおける有効性結果を格納するために、使用されてもよい。そのビットマスクは、それから差し引かれたビューデータセットの逆投影が終了すべきかどうかを決定するために、逆投影モジュール225において使用される。
さらに、特定の実施形態において、逐次再構成システムの帯域幅の必要条件は、多重の隣接する画像セクションを同時に処理することで、さらに減少させられる。隣接する画像セクションに対して必要とされるビューデータの重複があるので、いくつかのビューデータは、多重の画像セクションに対して一度ロードされてもよい。一実施形態において、これは、個別のセクションで作動する、必要とされるデータを個別のローカルキャッシュへと通るグローバルキャッシュを組み込むことで実現される。
様々な技法(ピクセルドリブン投影技法およびレイドリブン投影技法)が順投影および逆投影に使用されてもよいが、特定の実施形態において、より簡単に収束するような可逆性のある投影技法の方が都合の良い。加えて、仮に投影技法が似たようなデータアクセスおよび計算の必要条件を有するならば、特定の実施形態において都合が良い。このように、本実施形態の特定の実施形態は、アルゴリズム的に簡単且つ相当な計算リソースを必要としない、距離ドリブンアルゴリズムを利用する。
上述のように、本実施形態の実施形態は、ボリューム(または画像データ)をロードして読み取りするための帯域幅の必要条件における減少を提供する。特定の実施形態において、帯域幅は大幅に削減される。その理由は、順投影が一時的にボリュームデータをメモリに書きこみ、それから処理を完了させるためにボリュームデータを読み戻す代わりに、部分的なボリュームデータセクションの結果と共に発生することが可能だからである。帯域幅の節約は、逐次再構成アルゴリズムにおいて、この処理が大々的に繰り返されるから、相当大きな影響をもたらす。本実施形態の実施形態は、順投影および逆投影に対してよく均整のとれた帯域幅の必要条件を有しているので、これら実施形態の実装が簡潔になるのである。別の主たる本実施形態の利点として、FPGAにおける多数のパイプラインそして多重FPGAあるいはその他の回路のタイプ(例えば、マルチコアプロセッサなど)と上手く調整(is scales well)することである。
図4Aおよび図4Bは、本実施形態に係る画像処理装置を含む、逐次再構成システムにより実行される例示的な逐次画像再構成処理を描いたフロー概要図である。
図4Aに図示されるように、後に続く処理のために生成される予定の画像を複数のセクションに分割される時点で、再構成処理はステップS410が開始となる。一実施形態において、生成される予定の画像は、複数の異なる重ならないセクションに分割される。さらに、特定の実施形態において、セクションの数は、逐次再構成システムのユーザによって入力されるかまたは選択される。その他の実施形態では、セクションの数は、逐次再構成システムによって固定された所定値である。
ステップS415において、逐次再構成システムは、最初のビューデータセットのサブセットの個別の逆投影に基づいて、画像データセットNを生成する。最初のビューデータセットは、ビューデータのセットであり、これはCTスキャナまたはその他MRI、PET、に使われるその他のタイプの医用撮像装置、そして単一ポジトロン放射型コンピュータ断層撮影装置(SPECT)など、医用撮像装置によって収集されたものである。最初のビューデータセットのそれぞれのサブセットは、再構成される予定の画像の異なるセクションに対応する。最初のビューデータセットのそれぞれのサブセットは、一つまたは複数の異なるビューに対するビューデータを含んでいてもよい。異なるビューは、医用撮像装置によって測定された物体であり、例えば、異なる投影角または投影ビューである。
画像データセットNを生成するために、逐次画像再構成システムは、再構成される予定の画像のそれぞれのセクションに寄与する収集されたビューデータセットのサブセットを特定する。サブセットの特定は、図3に図示されたような方法で実行されてもよい。セクションのそれぞれに対して、それぞれのセクションに寄与する収集されたビューデータは、特定されてそれから逆投影される。実施形態によって、収集されたビューデータの特定されたサブセット上に実行される逆投影は、単一のビューまたは複数の異なるビューの一部である。
ステップS420において、ビューデータセットN+1(例えば、計算されたビューデータの第一の逐次)は、画像データセットNのサブセットの個別の順投影に基づいて生成される。一実施形態において、画像セクションに対するビューデータセットN+1のサブセットは、連続して生成される。第一に、それぞれのビューに対して、画像セクション投影がそれぞれのビューに重なるかどうかについての決定がされる。仮に、画像セクション投影がそれぞれのビュー上に重なると決定された場合、それぞれのビュー上への画像セクション投影に対する新たなビューデータの境界ボックスがロードされる。続いて、画像セクションに対応する画像データセットNのサブセットは、新たなビューデータを更新するために順投影される。
ステップS425において、逐次再構成システムは、最初のビューデータセットとビューデータセットN+1との間の差分を決定する。この差分は、画像セクションごとおよび/または一つ以上のビューに基づいて、決定される。対応する最初のビューデータのサブセットおよび画像セクションのそれぞれのビューデータN+1は、特定されて差分の比較にそれぞれ従う。
ステップS430で、ステップS425において特定された差分が所定の閾値を下回るかどうかについての決定が任意でなされる。閾値比較は、画像セクションベースおよび/またはビューベースで、画像セクションとビューベースとの組み合わせで、または画像セクションとビューベースの全てに実行されてもよい。仮に、差分が所定の閾値を下回ると判断された場合、画像データセットNの第一の逐次はステップS435において最終画像データとして出力される。例えば、逐次再構成システムは、画像データセットNに基づいて最終画像を生成し、逐次再構成システムのユーザに対して表示のための最終画像を出力する。しかし、仮に差分が所定の閾値よりも大きいまたは等しい場合、または任意の決定ステップS430が実行されない場合、再構成処理は、図4BのステップS440へと進む。その際、画像データの次の逐次と計算されたビューデータが生成される。
ステップS440において、逐次再構成システムは、計算されたビューデータの以前の逐次の一つ以上の逆投影に基づいて、画像セクションのそれぞれに対する画像データの次の逐次を生成する。例えば、画像セクションのそれぞれに対して、逐次再構成システムは、それぞれの画像セクションにつき、収集されて計算されたビューデータの対応するサブセットの間の差分を個別に逆投影する。それぞれの画像セクションは、逆投影の結果に基づいて、それから更新される。例えば、期待最大アルゴリズム(EM)の場合、逆投影は、補正ファクタを生み出す。この補正ファクタは、画像セクション見積もりの前回の逐次により掛け算されて、画像補正ファクタの強度を制御する重みづけ項によって割り算される。
ステップS440、S445、S450、S455、およびS460は、それぞれステップS415、S420、S425、S430、およびS435と似ているが、ステップS415、S420、S425、S430、およびS435において再構成処理の第一の逐次を適用する一方で、ステップS440、S445、S450、S455、およびS460において後続の逐次を適用する点で違う。
特定の実施形態において、逐次再構成システムは、所定数の逐次に達した際に、再構成処理を終了させるように構成されている。例えば、ステップS440のあとに、逐次再構成システムは、所定数の逐次が達成されたかどうかを決定するが、仮に達成したと決定された場合には、再構成処理を終了させて、ステップS440で生成された画像データセットNを最終画像データセットとして出力する。
図5は、本実施形態の一実施形態に従って、逐次再構成処理のための疑似コードを描いている。逐次再構成処理は、図4Aと図4Bに描かれた処理と同様の、複数のボリューム逐次の生成を含む。疑似コードは、同時に画像データセットの異なるサブセットにそれぞれ順投影と逆投影処理を作動させることで、順投影と逆投影とが並行して実行され得ることをデモンストレーションする。
本実施形態に開示される逐次再構成システムの回路は、例えば、一つのFPGA、プロセッサ、GPGPUを超えて、容易に拡張が可能である。それぞれのサブ回路(例えば、FPGA)は、ビューデータサブセットが従回路(例えば、複数のFPGA)間で更新されて送信される一方で、ビューデータセットの異なるサブセットに作用する。従回路間で画像データを送信し合う必要はない。順投影の間、それぞれ特定のビューからのビューデータは、最大で一つの従回路により一度に更新のみされる。これは、ビュー結果を一緒に送信して合成するのに時間がかかるのを避けるためである。
図6は、ビューデータセットにおける四つのビューを処理する四つのFPGAシステムの例を示している。最初の処理は、異なるビューに対するビューデータをそれぞれのFPGA(または従回路)で作り出すことで始まる。更新されたビューデータはそれから、さらに更新されてもよいように、隣接するFPGAに送られる。この処理はそれから、後に続くビューに対して続けられる。一旦全てのビューが処理されたら、結果として生じるビューは、次の逆投影逐次において使用できるように、全てのFPGAに振り分けられる。一実施形態において、最終ビューの伝送時間は、複数のFPGAにおいて同時に異なるビューを逆投影することで非表示にされてもよい。更新されたビューはそれから、後に続く投影の間に、一つのFPGAから次のFPGAへと送られてもよい。このシステムは、ビューセットにおけるビューの数、例えば15のビューに、簡単に拡張する。この数字は、仮に一つ以上のFPGAからの結果がさらに処理される前に合成されるならば、30またはそれ以上に増えてもよいが、増えるということは、ビューデータをより多く送信し、蓄積ステップを実行する時間がかかることになるだろう。
本実施形態に述べられる逐次再構成システムは、具現化された回路を使って実行されてもよく、例えば、コンピュータ処理装置またはコンピュータプログラマブル論理などである。
上述した再構成装置914は、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、または複合プログラマブル論理デバイス(CPLD)など、個々の論理ゲートとして実行可能なCPUを含んでいてもよい。FPGAまたはCPLD実行は、VHDL、ベリログ、またはその他ハードウェア記述言語でコード化されていてもよく、そしてそのコードはFPGAまたはCPLDにおいて直接電子メモリ内に格納されてもよいし、あるいは個別の電子メモリとして格納されてもよい。さらに、メモリ912は、ROM、EPROM、EEPROM、またはFLASHメモリなどの不揮発性メモリであってもよい。メモリ912は、静的または動的RAMなどの揮発性メモリ、マイクロコントローラやマイクロプロセッサなどのプロセッサであってもよく、FPGAまたはCPLDと、メモリとの間での相互作用と同様、電子メモリを管理するために提供されていてもよい。
代替的に、再構成装置914内のCPUは、本実施形態で説明された機能を実行するコンピュータ可読指示のセットを含んでおり、コンピュータプログラムを実行してもよい。そのコンピュータプログラムは、上述の非一時的電子メモリおよび/またはハードディスクドライブ、CD、DVD、FLASHドライブ、またはその他任意の既知格納メディアに格納されている。さらに、コンピュータ可読指示は、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、あるいはそれらを組み合わせとして提供されてもよく、米国Intel社からのXenonプロセッサまたは米国AMD社からのOpteronプロセッサなどのプロセッサと、またMicrosoft VISTA、UNIX(登録商標)、Solaris、LINUX(登録商標)、Apple、MAC−OSなどのオペレーティングシステムや、当業者にとっては馴染みのあるその他オペレーティングシステムがプロセッサと一体となって実行する。さらに、CPUは、例えば、図6に描かれているように、指示を実行するために並行して協同的に働くマルチプルプロセッサとして実行されてもよい。
一実行において、再構成画像は、ディスプレイ916上に映し出されてもよい。ディスプレイ916は、LCDディスプレイ、CRTディスプレイ、プラズマディスプレイ、OLED、LED、または当業者にとっては既知のその他ディスプレイであってもよい。
メモリ912は、ハードディスクドライブ、CD-ROMドライブ、DVDドライブ、FLASHドライブ、RAM、ROM、または当業者にとっては既知のその他格納メディアであってもよい。
また、本実施形態に係るX線CT装置又は医用画像処理装置は、以下の構成を取ることもできる。
すなわち、第一のビューデータセットのサブセットを個別に逆投影することで第一の画像データセットを生成するように構成されている。第一のビューデータセットのサブセットのそれぞれが、再構成される予定の医用画像の複数の異なる重ならないセクションのうちの一つに対応している。さらに、医用画像の異なる重ならないセクションに対する第一のビューデータセットのサブセットは、重なってもよい。回路は、第一の画像データセットのサブセットを個別に順投影することで第二のビューデータセットを生成するようにさらに構成されている。第一の画像データセットのサブセットのそれぞれは、再構成される予定の医用画像のセクションのうちの一つに対応する。回路は、第一の画像データセットの生成が完了する前に、第二のビューデータセットの生成を開始する。
別の実施形態において、医用画像を生成するための逐次再構成を実行する方法が提供されている。この方法は、画像処理装置の回路によって、第一のビューデータセットのサブセットを個別に逆投影することで第一の画像データセットを生成することを含む。第一のビューデータセットのサブセットのそれぞれは、再構成される予定の医用画像の複数の異なる重ならないセクションのうちの一つに対応する。この方法はさらに、回路によって、第一の画像データセットのサブセットを個別に順投影することで第二のビューデータセットを生成することを含む。第一の画像データセットのサブセットのそれぞれは、再構成される予定の医用画像のセクションのうちの一つに対応する。さらに、第二のビューデータセットを生成するステップは、第一の画像データセットを生成するステップが完了する前に、開始する。
別の実施形態において、指示を格納している不揮発性コンピュータ可読格納媒体が提供されている。この指示は、上述のように、医用画像を生成するための逐次再構成を実行する方法をコンピュータに実行させる際、コンピュータによって実行される。
本実施形態は、全体的な画像再構成時間と、逆投影処理および順投影処理における帯域幅の使用量を改良することに関する。ピクセルの全体ボリューム(または全体画像)を構成しているデータ区分サイズを伴う逐次再構成を実行するためには、逐次再構成システムからボリュームピクセルデータセットを取り込んだり、取り出したりするのに大量の帯域幅が必要となる。この帯域幅は、システムの実行を厳しく制限する可能性がある。このようなシステムを実行するための一選択肢としては、プロセッサ間の高い帯域幅リンクを伴う個別のプロセッサにおいて、逆投影および順投影を実行することである。しかし、この実行は、順投影および逆投影が同時に実行されることはない。このようなシステムを実行するための別の選択肢としては、単一のプロセッサにおいて同時に順投影および逆投影を実行することである。二つ目の選択肢は、FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)においては非実用的であるし、GPGPU(汎用グラフィックス処理ユニット)において高帯域幅を必要とする。さらに、ピクセルの全体ボリュームを構成するデータ区分サイズを有する逐次再構成システムは、追加のプロセッサがこれらのシステムに組み込まれた際に上手く調整しなくなる。
本願発明の数多くの特徴および利点が、上述の説明において、本願発明の構造および機能の詳細とともに、詳述されてきたにも関わらず、その開示は例示にすぎないこと、ならびに細部、特に部品の形状、サイズおよび配置に関して、またソフトウェア、ハードウェア、またはその両方の組み合わせの実行と同様に変更がされてもよいが、それら変更は、添付の特許請求の範囲が表現される用語の広い意味が及ぶ限り、本願発明の根本から乖離することはない。
900…ガントリ、901…X線管、902…環状フレーム、903…X線検出器、904…データ収集回路(DAS:Data Acquisition System)、905…非接触データ伝送回路、906…前処理デバイス、907…回転ユニット、908…スリップリング(slip ring)、909…高電圧発生器、910…システムコントローラ、912…メモリ、913…電流レギュレータ、914…再構成デバイス、915…入力デバイス、916…ディスプレイ。

Claims (8)

  1. X線管と、
    前記X線管が発生するX線を検出するX線検出器と、
    前記X線検出器によって検出されたX線に基づく第一のビューデータセットを用いて、再構成によって得られる画像において定義される重複しない複数のセクションのうちのいずれかに対応する複数の第一のビューデータサブセットを生成し、前記複数の第一のビューデータサブセットを個別に逆投影することで複数の第一の画像データサブセットを生成し、前記複数の第一の画像データサブセットを個別に順投影することで、複数の第二のビューデータサブセットを生成する画像生成手段と、
    前記複数の第一の画像データサブセットの生成が完了する前に、前記複数の第二のビューデータサブセットの生成を開始するように、前記画像生成手段を制御する制御手段と、
    を具備するX線コンピュータ断層撮影装置。
  2. 前記画像生成手段は、
    前記第二のビューデータサブセットを用いて、前記複数のセクションのうちのいずれかに対応する前記複数の第二のビューデータサブセットを生成し、前複数の第一のビューデータサブセットと前記複数の第二のビューデータサブセットとの間の差分の逆投影に従って前記複数の第一の画像データサブセットを更新して複数の第二の画像データサブセットを生成し、
    前記複数の第二の画像データサブセットに基づいて再構成画像を生成する、
    請求項1に記載のX線コンピュータ断層撮影装置。
  3. 前記画像生成手段は、前記複数の第二の画像データサブセットに後処理を実行し、前記後処理された複数の第二の画像データサブセットに基づいて前記再構成画像を生成する請求項2に記載のX線コンピュータ断層撮影装置。
  4. 前記制御手段は、前記複数の第二の画像データサブセットの生成が完了する前に、前記後処理を開始するように、前記画像生成手段を制御する請求項3に記載のX線コンピュータ断層撮影装置。
  5. 前記制御手段は、前記複数の第二のビューデータサブセットの生成が完了した後に、前記複数の第二の画像データサブセットの生成を開始するようにさらに、前記画像生成手段を制御する請求項2に記載のX線コンピュータ断層撮影装置。
  6. 前記画像生成手段は、前記複数のセクションのうちの一つのセクションに対応する前記第一のビューデータサブセットが逆投影される間に、前記セクションのうちの他のセクションに対応する前記第一の画像データサブセットを順投影する請求項1乃至のうちいずれか一項に記載のX線コンピュータ断層撮影装置。
  7. 前記画像生成手段は、
    第一のビューに対応する前記第一のビューデータサブセットを逆投影することで、前記第一のビューに対する前記第一の画像データサブセットを生成し、
    前記第一のビューに対する前記第一の画像データサブセットを順投影することで、前記第一のビューに対する前記第二のビューデータサブセットを生成し、
    第二のビューに対応する前記第一のビューデータサブセットを逆投影することで、前記第二のビューに対する前記第一の画像データサブセットを生成し、
    前記第二のビューに対する前記第一の画像データサブセットを順投影することで、前記第二のビューに対する前記第二のビューデータサブセットを生成する、
    請求項1乃至のうちいずれか一項に記載のX線コンピュータ断層撮影装置。
  8. X線に基づく第一のビューデータセットを用いて、再構成によって得られる画像において定義される重複しない複数のセクションのうちのいずれかに対応する複数の第一のビューデータサブセットを生成し、前記複数の第一のビューデータサブセットを個別に逆投影することで複数の第一の画像データセットサブセットを生成し、前記複数の第一の画像データサブセットを個別に順投影することで、複数の第二のビューデータサブセットを生成する画像生成手段と、
    前記複数の第一の画像データサブセットの生成が完了する前に、前記複数の第二のビューデータサブセットの生成を開始するように、前記画像生成手段を制御する制御手段と、
    を具備する医用画像処理装置。
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JP6782669B2 (ja) * 2017-06-21 2020-11-11 株式会社日立製作所 X線ct装置
US10891335B2 (en) 2018-01-03 2021-01-12 International Business Machines Corporation Enhanced exploration of dimensionally reduced data
US10902650B2 (en) * 2018-04-19 2021-01-26 Fei Company X-ray beam-hardening correction in tomographic reconstruction using the Alvarez-Macovski attenuation model
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5253171A (en) * 1990-09-21 1993-10-12 General Electric Company Parallel processing method and apparatus based on the algebra reconstruction technique for reconstructing a three-dimensional computerized tomography (CT) image from cone beam projection data
US8731269B2 (en) * 2011-10-19 2014-05-20 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and system for substantially reducing artifacts in circular cone beam computer tomography (CT)
KR20150022176A (ko) * 2013-08-22 2015-03-04 삼성전자주식회사 영상 처리 유닛, 영상 재구성 방법 및 방사선 영상 장치
EP3050029B1 (en) * 2013-09-27 2018-07-04 Koninklijke Philips N.V. Motion compensated iterative reconstruction

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