WO2014115841A1 - 医用画像撮影装置 - Google Patents
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Definitions
- Embodiments of the present invention relate to a medical image photographing apparatus.
- a PET (Positron Emission Tomography) device and a SPECT (Single Photo Emission Computed Tomography) device are devices that capture images representing the internal functions of the subject.
- a drug labeled with various positron emission is administered to a subject.
- the PET device detects the radiation emitted by the positrons emitted from the various positron emitting species combined with the negative electrons and annihilated.
- imaging by a SPECT device a drug labeled with a radioisotope is administered to a subject.
- the SPECT device detects the radiation emitted from the radioisotope.
- An X-ray CT (Computed Tomography) apparatus is an apparatus that captures an image representing the internal structure of a subject.
- the X-ray CT apparatus emits X-rays to a subject a plurality of times from different directions, and detects X-rays transmitted through the subject by an X-ray detector.
- the block iterative successive approximation method is a method in which projection data is divided into a plurality of subsets and a successive approximation process is performed for each subset. It is known that when such a division into subsets (subsetting) is performed, the time required for the successive approximation process (the time required for the reconstruction process) is shorter than when no subsetting is performed.
- the block iterative successive approximation method is a method in which the time required for reconstruction processing is shortened and the image quality of an image is lowered as the number of subsets is increased. Accordingly, in order to generate an image with good image quality, it is necessary to reduce the number of subsets and perform a reconstruction process for a long time. In addition, when the number of subsets is increased in order to shorten the reconstruction processing time, the image quality of the image is lowered.
- the problem to be solved by the present invention is to provide a medical image photographing apparatus capable of reducing the reconstruction processing time and improving the image quality.
- the medical imaging device includes a detection unit, a reconstruction unit, a region of interest setting unit, and a control unit.
- the detection unit detects radiation.
- the reconstruction unit receives projection data based on the radiation detected by the detection unit, divides the projection data into a plurality of subsets, and performs reconstruction processing by a successive approximation method on the subsets to sequentially generate images.
- the region-of-interest setting unit sets a region of interest in the image.
- the control unit obtains a change value indicating a change in image quality of the image from the sequentially generated images, and when the change value reaches a predetermined value, the number of subsets that is the number of subsets with respect to the reconstruction unit.
- the reconstruction unit weights the projection data based on the region of interest, and divides the projection data into a plurality of subsets based on the weighting.
- FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an outline of a medical image photographing apparatus according to an embodiment. It is a flowchart showing operation
- the medical image photographing apparatus 1 includes a gantry unit, a bed unit 20, and a console unit 30.
- the gantry detects the radiation emitted from within the subject E.
- the gantry unit has an opening through which the subject E placed on the bed unit 20 can be inserted.
- the gantry has a detector 11.
- the detection unit 11 detects radiation.
- the detection unit 11 is arranged in a multi-ring shape along the opening so as to surround the opening, and the multi-ring shape is arranged in multiple layers along the axis of the opening.
- the detection unit 11 detects radiation within the range of the arrangement width along the opening axis.
- the base unit and the bed unit 20 move relatively.
- the bed unit 20 includes a drive unit 21.
- the driving unit 21 receives an instruction from the control unit 33A and moves the bed unit 20 in the body axis direction of the subject E
- the gantry unit and the bed unit 20 relatively move.
- the detection unit 11 is positioned around the radiation emission location in the subject E. .
- radiation radiated from a radiation emission location within the range of the arrangement width of the detection unit 11 enters the detection unit 11.
- the detection unit 11 detects the incident radiation.
- the console unit 30 includes a data collection unit 31, a reconstruction unit 32, a control unit 33A, a display unit 34, and an operation unit 35.
- the data collection unit 31 collects projection data by quantum counting the radiation detected by the detection unit 11.
- the reconstruction unit 32 receives projection data based on the radiation detected by the detection unit 11 from the data collection unit 31, divides the projection data into a plurality of subsets, and performs reconstruction processing by a successive approximation method on the subsets. Generate images sequentially. For example, when the reconstruction unit 32 divides the projection data into a plurality of subsets, the reconstruction unit 32 assigns a subset number m (m: a natural number from 1 to M) to each subset. The reconstruction unit 32 performs a reconstruction process using an analysis model in which a plurality of voxels are arranged in a three-dimensional manner.
- the reconstruction unit 32 performs reconstruction processing by the successive approximation method for each subset, and estimates the concentration value of the positron emitting nuclide at the position in the subject E corresponding to each voxel.
- the reconstruction unit 32 calculates an estimated value for the kth update (k: natural number), and performs a (k + 1) th calculation using the calculated kth estimated value.
- the number of updates represents the number of times the reconstruction unit 32 has performed an approximation process (calculation of an estimated value) on a subset. For example, when the number of subsets is “10”, the update count is “10” when approximation processing is performed on each of the 10 subsets.
- the estimated value calculated in this way corresponds to the pixel value of the voxel. Further, the calculation of the estimated value by the reconstruction unit 32 corresponds to the update of the pixel value of the voxel.
- the reconstruction unit 32 performs an approximation process on the m-th subset, and calculates the estimated concentration of the position in the subject E corresponding to the voxel.
- the reconstruction unit 32 determines whether or not the subset number m is the maximum value M. When the subset number m is not the maximum value M, the reconfiguration unit 32 increments the subset number m and the update count k, performs an approximation process, and calculates an estimated density for the new subset. When the subset number m is the maximum value M, the reconstruction unit 32 determines whether the calculated estimated density has converged. When the estimated density has converged, the reconstruction unit 32 ends the reconstruction process.
- the reconstruction unit 32 determines whether or not the number of iterations n is the upper limit value L.
- the number of iterations represents the number of times that the process of performing the approximation process (calculation of the estimated value) for each subset is completed. For example, when the number of subsets is “10”, the reconfiguration unit 32 performs approximation processing on the subsets of subset numbers “1” to “10”, and further performs subset processing from subset numbers “1” to “10”. Approximation processing is performed for each subset up to 10 ”. This number of repetitions is the number of repetitions.
- the reconfiguration unit 32 increments the number of iterations and sets the subset number m to “1”, and calculates the estimated density for the subset associated with the subset number “1”.
- the reconstruction unit 32 ends the reconstruction process.
- the reconstruction unit 32 receives an instruction for reducing the number of subsets from the control unit 33A, and divides the projection data into subsets having a new reduced number of subsets. Then, the reconstruction unit 32 performs the above-described reconstruction process on the subset divided into the new number of subsets.
- the control unit 33A obtains a change value indicating a change in image quality of the image from the sequentially generated images, and when the change value reaches a predetermined value, the reconfiguration unit 32 determines a new part smaller than the number of subsets.
- the number of sets is designated, and images are sequentially reconstructed for the subset of the new number of subsets.
- control unit 33A has a region of interest setting unit 331.
- the region-of-interest setting unit 331 sets a region of interest in the image generated by the reconstruction unit 32.
- the region-of-interest setting unit 331 sets image regions corresponding to a plurality of different tissues in the subject E as regions of interest. At this time, the region of interest is set when the region-of-interest setting unit 331 receives an instruction from the operation unit 35.
- the control unit 33A sequentially receives the image data generated by the reconstruction unit 32 through the reconstruction process, calculates the difference or ratio of the average values of the pixel values included in the set region of interest as a change value, and calculates the difference in the number of subsets. Alternatively, the reconstruction unit 32 is controlled so as to decrease based on the ratio. At this time, the control unit 33A calculates an average value of the pixels included in each region of interest, and calculates a difference or ratio composed of the calculated average values.
- the difference or ratio of the average values of the pixel values included in each region of interest corresponds to the contrast of the image. Normally, it is known that the difference and the ratio (contrast) increase during the reconstruction process.
- control unit 33A can determine the progress of the reconstruction process by monitoring the difference or ratio of the average values of the pixels included in each region of interest as a change value.
- the control unit 33A receives image data from the reconstruction unit 32 every time the reconstruction unit 32 updates an image. Further, the control unit 33A may receive the image data from the reconstruction unit 32 every time the image is updated.
- the control unit 33A includes, for example, a processing device and a storage device.
- a processing device for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphic Processing Unit), or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) is used.
- the storage device includes, for example, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and an HDD (Hard Disc Drive).
- the storage device stores a computer program for executing the function of each unit of the medical image photographing apparatus 1.
- the processing device implements the above functions by executing these computer programs.
- the control unit 33A controls each unit of the apparatus.
- the storage device of the control unit 33A stores in advance a first reference value for determining the progress of the reconstruction process.
- the storage device stores a plurality of step-by-step associations between the difference or ratio of the average values of pixels included in each region of interest as a change value and the first reference value.
- the control unit 33A compares the obtained difference or ratio with the first reference value, and outputs an instruction to reduce the number of subsets to the reconstruction unit 32 when the difference or ratio is equal to or greater than the first reference value. To do. Then, for the image that has been approximated with respect to the new subset, a determination is made with the new first reference value.
- the control unit 33A when the control unit 33A outputs an instruction to decrease the number of subsets to the reconstruction unit 32, the control unit 33A also outputs the number of subsets after the decrease.
- FIG. 2 is a diagram qualitatively showing the relationship between the image update amount in the reconstruction process and the progress of the reconstruction process.
- the image update amount is a difference between the kth estimated value and the (k + 1) th estimated value.
- the display control unit 330 receives the image data from the reconstruction unit 32, generates an image representing the internal structure of the subject E, and causes the display unit 34 to display the image.
- the display control unit 330 can execute MPR processing and volume rendering.
- the MPR process is an image process for generating MPR image data representing a section by setting an arbitrary section to the image data generated by the reconstruction processing unit and performing a rendering process.
- Volume rendering samples pseudo three-dimensional image data representing a three-dimensional region of the subject E by sampling volume data along an arbitrary line of sight (ray) and adding the value (estimated density value). This is image processing to be generated.
- the storage unit stores detection data, projection data, image data after reconstruction processing, and the like.
- the display unit 34 is configured by an LCD (Liquid Crystal Display) display device.
- the operation unit 35 is used for inputting various instructions and information to the medical image photographing apparatus 1.
- the operation unit 35 includes, for example, a keyboard, a mouse, a trackball, and the like.
- the operation unit 35 may include a GUI (Graphical User Interface) displayed on the display unit 34.
- FIGS. 3 and 4 are flowcharts showing the operation of the medical image photographing apparatus 1 of this embodiment.
- the subject E is placed on the bed unit 20 and inserted into the opening of the detection unit 11.
- the control unit 33A controls the detection unit 11 to detect radiation from within the subject E.
- the detection unit 11 outputs the detection result to the data collection unit 31.
- the control unit 33A controls the data collection unit 31, receives the detection result detected by the detection unit 11, and collects projection data by quantum counting the radiation related to the detection result.
- the data collection unit 31 outputs the projection data to the reconstruction unit 32.
- the control unit 33A controls the region of interest setting unit 331 to set the region of interest. Further, as the reconstruction condition, the number of subsets and the upper limit value L of the number of iterations n are set.
- the reconstruction condition may include various items (sometimes referred to as condition items) as other conditions.
- An example of the condition item is FOV (field of view).
- FOV is a condition item that defines the visual field size. The FOV is set with reference to an image based on projection data. A predetermined FOV can also be set automatically.
- the control unit 33A controls the reconstruction unit 32 to receive projection data based on the radiation detected by the detection unit 11 from the data collection unit 31, and based on the reconstruction conditions set in step S3A, the projection data Are divided into a plurality of subsets, and a reconstruction process by a successive approximation method is applied to the subsets to sequentially generate images.
- FIG. 4 is a flowchart showing the operation related to the reconstruction process.
- the reconstruction unit 32 divides the projection data received from the data collection unit 31 into a plurality of subsets.
- the subset number M at this time is the number of subsets set in step S3A. That is, the subset number m can take a value from 1 to the maximum value M.
- the reconstruction unit 32 determines whether or not the subset number m of the subset for which the estimated density has been calculated in step S402A is the maximum value M. When the subset number m is not the maximum value M, the process proceeds to step S404A. When the subset number m is the maximum value M, the process proceeds to step S405A.
- control unit 33A controls the reconfiguration unit 32 to increment the subset number m. Then, the process returns to step S402A, and the processing for the subset corresponding to the incremented subset number m is performed.
- control unit 33A determines whether or not the calculated estimated concentration has converged. At this time, the control unit 33A may make this determination by a general method such as a method using a log likelihood function. When it is determined that the control unit 33A has converged, the process proceeds to step S5A in FIG. When it is determined that the control unit 33A has not converged, the process proceeds to step S406A.
- the controller 33A determines whether or not the number of iterations n is the upper limit value L. When the number of iterations n is the upper limit L, the process proceeds to step S5A in FIG. When the number of iterations n is not the upper limit L, the process proceeds to step S407A.
- the control unit 33A receives the image data generated by the reconstruction unit 32 in step S402A, and obtains the difference or ratio of the average values of the pixels included in the set region of interest as a change value. At this time, the control unit 33A calculates an average value of pixels included in each region of interest, and calculates a difference or a ratio including the calculated average value.
- (S408A) 33 A of control parts compare the calculated
- (S409A) 33 A of control parts output the instruction
- the control unit 33A reads the first reference value associated with the reduced subset number from the storage device.
- the control unit 33A controls the reconstruction unit 32 to divide the projection data into subsets having a new number of subsets.
- the control unit 33A controls the reconfiguration unit 32 to increment the number of iterations n. Also, the control unit 33A controls the reconfiguration unit 32 to change the subset number m to “1”.
- the control unit 33A controls the display control unit 330 to receive image data from the reconstruction unit 32, generate an image representing the internal structure of the subject E, and display the image on the display unit 34. The operation shown in FIG.
- the medical imaging device 1 includes a detection unit 11, a reconstruction unit 32, and a control unit 33A.
- the detection unit 11 detects radiation.
- the reconstruction unit 32 receives projection data based on the radiation detected by the detection unit 11, divides the projection data into a plurality of subsets, and performs reconstruction processing by a successive approximation method on the subsets to sequentially generate images.
- the control unit 33A monitors the process in which the reconfiguration unit 32 performs the reconfiguration process, and controls the reconfiguration unit 32 to reduce the number of subsets, which is the number of subsets, based on the change value obtained by monitoring. To do.
- control unit 33A includes a region-of-interest setting unit 331 that sets a region of interest in the image, obtains the difference or ratio of the average values of pixels included in the set region of interest as a change value, and calculates the difference in the number of subsets.
- the reconstruction unit 32 is controlled so as to decrease based on the ratio.
- the medical image capturing apparatus 1 obtains the difference or ratio of the average values of the pixels included in the region of interest as the change value of the reconstruction process, and reduces the number of subsets based on the change value. That is, the medical image photographing apparatus 1 operates so that the number of subsets is large at the initial stage of the reconstruction process and the number of subsets is small at the later stage of the reconstruction process. Accordingly, it is possible to provide the medical image photographing apparatus 1 that can shorten the reconstruction processing time and improve the image quality.
- FIG. 5 is a block diagram illustrating a medical image photographing apparatus 1 according to the second embodiment. This embodiment differs from the first embodiment in the configuration of the control unit 33B. Other components are the same as those in the first embodiment.
- the control unit 33B sequentially acquires the images by the reconstruction unit 32, obtains the variance or standard deviation of the pixel values of the acquired image as a change value, and reconstructs so that the number of subsets is reduced based on the variance or standard deviation
- the unit 32 is controlled.
- the control unit 33B calculates the variance or standard deviation of the pixels included in the acquired image.
- the projection data includes noise, and the image quality of the reconstructed image is also included as noise.
- the high-frequency component is reconstructed as an image at the latter stage of reconstruction processing by the successive approximation reconstruction method. Thereby, this variance or standard deviation increases in the course of the reconstruction process.
- control unit 33B can determine the progress of the reconstruction process by monitoring the variance or standard deviation of the image as a change value.
- the control unit 33B receives image data from the reconstruction unit 32 every time the reconstruction unit 32 updates an image.
- the control unit 33B may receive image data from the reconstruction unit 32 every time the image is updated. Since the influence of noise on the image quality is smaller as the number of subsets is smaller, the image quality can be improved by reducing the number of subsets by the control unit 33B.
- control unit 33B includes, for example, a processing device and a storage device.
- the storage device of the control unit 33B stores in advance a second reference value for determining the progress of the reconstruction process.
- the storage device stores a plurality of pixel dispersions or standard deviations included in the image as the change value in association with the second reference value in a stepwise manner.
- the control unit 33B compares the obtained variance or standard deviation with the second reference value, and instructs the reconstruction unit 32 to reduce the number of subsets when the variance or standard deviation is equal to or greater than the second reference value. Is output.
- the control unit 33B outputs an instruction to decrease the number of subsets to the reconstruction unit 32, the control unit 33B also outputs the number of subsets after the decrease.
- FIGS. 6 and 7 are flowcharts showing the operation of the medical image photographing apparatus 1 of this embodiment.
- the subject E is placed on the bed unit 20 and inserted into the opening of the detection unit 11.
- the control unit 33B controls the detection unit 11 to detect radiation from within the subject E.
- the detection unit 11 outputs the detection result to the data collection unit 31.
- the control unit 33B controls the data collection unit 31, receives the detection result detected by the detection unit 11, and collects projection data by quantum counting the radiation related to the detection result.
- the data collection unit 31 outputs the projection data to the reconstruction unit 32.
- the control unit 33B sets the upper limit value L of the number of subsets and the number of iterations n as reconstruction conditions.
- the reconstruction condition may include various items (sometimes referred to as condition items) as other conditions.
- An example of the condition item is FOV (field of view).
- FOV is a condition item that defines the visual field size.
- the FOV is set with reference to an image based on projection data. A predetermined FOV can also be set automatically.
- the control unit 33B controls the reconstruction unit 32 to receive projection data based on the radiation detected by the detection unit 11 from the data collection unit 31, and based on the reconstruction conditions set in step S3B, the projection data Are divided into a plurality of subsets, and a reconstruction process by a successive approximation method is applied to the subsets to sequentially generate images.
- FIG. 7 is a flowchart showing the operation related to the reconstruction process.
- the reconstruction unit 32 divides the projection data received from the data collection unit 31 into a plurality of subsets.
- the number of subsets at this time is the number of subsets set in step S3B. That is, the subset number m can take a value from 1 to the maximum value M.
- the reconstruction unit 32 determines whether the subset number m of the subset for which the estimated density is calculated in step S402B is the maximum value M. When the subset number m is not the maximum value M, the process proceeds to step S404B. When the subset number m is the maximum value M, the process proceeds to step S405B.
- the control unit 33B controls the reconfiguration unit 32 to increment the subset number m. Then, the process returns to step S402B, and the process for the subset corresponding to the incremented subset number m is performed.
- the control unit 33B determines whether or not the calculated estimated concentration has converged. At this time, the control unit 33B may make this determination by a general method such as a method using a log likelihood function. When it is determined that the control unit 33B has converged, the process proceeds to step S5B in FIG. When it is determined that the control unit 33B has not converged, the process proceeds to step S406B.
- the controller 33B determines whether or not the number of iterations n is the upper limit value L. When the number of iterations n is the upper limit L, the process proceeds to step S5B in FIG. When the number of iterations n is not the upper limit value L, the process proceeds to step S407B.
- the control unit 33B receives the image data generated by the reconstruction unit 32 in step S402B, and obtains the variance or standard deviation of the pixels included in the image as a change value. At this time, the control unit 33B calculates the variance or standard deviation of the pixels included in the image.
- step S408B The control unit 33B compares the obtained variance or standard deviation with the second reference value stored in advance. When the variance or standard deviation is not greater than or equal to the second reference value, the process proceeds to step S411B. When the variance or standard deviation is greater than or equal to the second reference value, the process proceeds to step S409B.
- the control unit 33B outputs an instruction to decrease the number of subsets and the number of subsets after the decrease to the reconstruction unit 32, and changes the maximum value M to a new number of subsets after the decrease. In addition, the control unit 33B reads out the second reference value associated with the reduced subset number from the storage device.
- the control unit 33B controls the reconstruction unit 32 to divide the projection data into subsets having a new number of subsets.
- the control unit 33B controls the reconfiguration unit 32 to increment the number of iterations n. Further, the control unit 33B controls the reconfiguration unit 32 to change the subset number m to “1”.
- the control unit 33B controls the display control unit 330 to receive image data from the reconstruction unit 32, generate an image representing the internal structure of the subject E, and display the image on the display unit 34. This completes the operation shown in FIG.
- the medical imaging device 1 includes a detection unit 11, a reconstruction unit 32, and a control unit 33B.
- the detection unit 11 detects radiation.
- the reconstruction unit 32 receives projection data based on the radiation detected by the detection unit 11, divides the projection data into a plurality of subsets, and performs reconstruction processing by a successive approximation method on the subsets to sequentially generate images.
- the control unit 33B monitors the process in which the reconstruction unit 32 performs the reconstruction process, and controls the reconstruction unit 32 to reduce the number of subsets, which is the number of subsets, based on the change value obtained by monitoring. To do.
- control unit 33B obtains the variance or standard deviation of the pixels included in the image as a change value, and controls the reconstruction unit 32 so as to decrease the number of subsets based on the variance or standard deviation.
- the medical image capturing apparatus 1 obtains the variance or standard deviation of the pixels included in the image as the change value of the reconstruction process, and reduces the number of subsets based on the change value. That is, the medical image photographing apparatus 1 operates so that the number of subsets is large at the initial stage of the reconstruction process and the number of subsets is small at the later stage of the reconstruction process. Accordingly, it is possible to provide the medical image photographing apparatus 1 that can shorten the reconstruction processing time and improve the image quality.
- FIG. 8 is a block diagram illustrating a medical image photographing apparatus 1 according to the second embodiment. This embodiment differs from the first embodiment in the configuration of the control unit 33C. Other components are the same as those in the first embodiment.
- the control unit 33C obtains the approximate iteration number n of the successive approximation method by the reconstruction unit 32 as a change value, and controls the reconstruction unit 32 so as to decrease the number of subsets based on the iteration number.
- the number of iterations represents the number of times that the process of performing the approximation process (calculation of the estimated value) for each subset is completed. For example, when the number of subsets is “10”, the reconfiguration unit 32 performs approximation processing on the subsets of subset numbers “1” to “10”, and further performs subset processing from subset numbers “1” to “10”. Approximation processing is performed for each subset up to 10 ”. This number of repetitions is the number of repetitions.
- control unit 33C can determine the progress of the reconstruction process by monitoring the number of iterations as a change value. For example, the control unit 33C increments the number of iterations every time the reconstruction unit 32 performs approximate iterations, and obtains the number of iterations to obtain the number of iterations.
- control unit 33C includes, for example, a processing device and a storage device.
- the storage device of the control unit 33C stores in advance a third reference value for determining the progress of the reconstruction process. For example, the storage device associates the number of iterations as the change value with the third reference value and stores a plurality of steps in stages, and the control unit 33C compares the obtained number of iterations with the third reference value, and compares the number of iterations. Is equal to or greater than the third reference value, an instruction to reduce the number of subsets is output to the reconstruction unit 32. When the control unit 33C outputs an instruction to decrease the number of subsets to the reconstruction unit 32, the control unit 33C also outputs the number of subsets after the decrease.
- the subject E is placed on the bed unit 20 and inserted into the opening of the detection unit 11.
- the control unit 33C controls the detection unit 11 to detect radiation from within the subject E.
- the detection unit 11 outputs the detection result to the data collection unit 31.
- the control unit 33C controls the data collection unit 31, receives the detection result detected by the detection unit 11, and collects projection data by quantum counting the radiation related to the detection result.
- the data collection unit 31 outputs the projection data to the reconstruction unit 32.
- the control unit 33C sets the upper limit value L of the number of subsets and the number of iterations n as reconstruction conditions.
- the reconstruction condition may include various items (sometimes referred to as condition items) as other conditions.
- An example of the condition item is FOV (field of view).
- FOV is a condition item that defines the visual field size.
- the FOV is set with reference to an image based on projection data. A predetermined FOV can also be set automatically.
- the control unit 33C controls the reconstruction unit 32 to receive projection data based on the radiation detected by the detection unit 11 from the data collection unit 31, and based on the reconstruction conditions set in step S3C, the projection data Are divided into a plurality of subsets, and a reconstruction process by a successive approximation method is applied to the subsets to sequentially generate images.
- FIG. 10 is a flowchart showing the operation related to the reconstruction process.
- the reconstruction unit 32 divides the projection data received from the data collection unit 31 into a plurality of subsets.
- the number of subsets at this time is the number of subsets set in step S3C.
- the reconstruction unit 32 determines whether or not the subset number m of the subset for which the estimated density has been calculated in step S402C is the maximum value M. When the subset number m is not the maximum value M, the process proceeds to step S404C. When the subset number m is the maximum value M, the process proceeds to step S405C.
- control unit 33C controls the reconfiguration unit 32 to increment the subset number m. Then, the process returns to step S402C, and the process for the subset corresponding to the incremented subset number m is performed.
- control unit 33C determines whether or not the calculated estimated concentration has converged. At this time, the control unit 33C may make this determination by a general method such as a method using a log likelihood function. When it is determined that the control unit 33C has converged, the process proceeds to step S5C in FIG. When it is determined that the control unit 33C has not converged, the process proceeds to step S406C.
- the controller 33C determines whether or not the number of iterations n is the upper limit value L. When the number of iterations n is the upper limit value L, the process proceeds to step S5C in FIG. When the number of iterations n is not the upper limit L, the process proceeds to step S407C.
- the control unit 33C compares the number of iterations n with a previously stored third reference value. When the number of iterations n is not greater than or equal to the third reference value, the process proceeds to step S410C. When the number of iterations n is greater than or equal to the third reference value, the process proceeds to step S408C.
- the control unit 33C outputs an instruction to decrease the number of subsets and the number of subsets after the decrease to the reconstruction unit 32, and changes the maximum value M to a new number of subsets after the decrease. In addition, the control unit 33C reads out the third reference value associated with the reduced subset number from the storage device.
- the control unit 33C controls the reconstruction unit 32 to divide the projection data into subsets having a new number of subsets.
- the control unit 33C controls the reconfiguration unit 32 to increment the number of iterations n. Also, the control unit 33C controls the reconfiguration unit 32 to change the subset number m to “1”.
- the control unit 33C controls the display control unit 330 to receive image data from the reconstruction unit 32, generate an image representing the internal structure of the subject E, and display the image on the display unit 34. This completes the operation shown in FIG.
- the medical imaging device 1 includes a detection unit 11, a reconstruction unit 32, and a control unit 33C.
- the detection unit 11 detects radiation.
- the reconstruction unit 32 receives projection data based on the radiation detected by the detection unit 11, divides the projection data into a plurality of subsets, and performs reconstruction processing by a successive approximation method on the subsets to sequentially generate images.
- the control unit 33C monitors the process in which the reconfiguration unit 32 performs the reconfiguration process, and controls the reconfiguration unit 32 to reduce the number of subsets, which is the number of subsets, based on the change value obtained by monitoring. To do.
- control unit 33C obtains the number of iterations of the successive approximation method by the reconstruction unit 32 as a change value, and controls the reconstruction unit 32 so that the number of subsets is decreased based on the number of iterations.
- the medical image photographing apparatus 1 obtains the number of iterations of the successive approximation method by the reconstruction unit 32 as a change value of the reconstruction process, and reduces the number of subsets based on the change value. That is, the medical image photographing apparatus 1 operates so that the number of subsets is large at the initial stage of the reconstruction process and the number of subsets is small at the later stage of the reconstruction process. Accordingly, it is possible to provide the medical image photographing apparatus 1 that can shorten the reconstruction processing time and improve the image quality.
- FIG. 11 is a block diagram illustrating a medical image photographing apparatus 1 according to the fourth embodiment. This embodiment differs from the first embodiment in the configuration of the control unit 33D. Other components are the same as those in the first embodiment.
- the control unit 33D obtains the number of update times of the successive approximation image by the reconstruction unit 32 as a change value, and controls the reconstruction unit 32 so as to decrease the number of subsets based on the number of update times.
- the number of updates represents the number of times the reconstruction unit 32 has performed an approximation process (calculation of an estimated value) on a subset. For example, when the number of subsets is “10”, the update count is “10” when approximation processing is performed on each of the 10 subsets.
- the number of updates increases as the reconfiguration process proceeds. Therefore, the control unit 33D can determine the progress of the reconstruction process by monitoring the number of updates as a change value. For example, the control unit 33D increments the number of updates every time the reconstruction unit 32 performs an approximation process (calculation of an estimated value) on one subset, and obtains the number of updates by acquiring the number of updates.
- control unit 33D includes, for example, a processing device and a storage device.
- the storage device of the control unit 33D stores in advance a fourth reference value for determining the progress of the reconstruction process. For example, the storage device associates the number of updates as the change value with the fourth reference value and stores a plurality of the values in stages, and the control unit 33D compares the obtained number of updates with the fourth reference value, and updates the number of updates. Is equal to or greater than the fourth reference value, an instruction to decrease the number of subsets is output to the reconstruction unit 32. When the control unit 33D outputs an instruction to decrease the number of subsets to the reconstruction unit 32, the control unit 33D also outputs the number of subsets after the decrease.
- the subject E is placed on the bed unit 20 and inserted into the opening of the detection unit 11.
- the control unit 33D controls the detection unit 11 to detect radiation from within the subject E.
- the detection unit 11 outputs the detection result to the data collection unit 31.
- the control unit 33D controls the data collection unit 31, receives the detection result detected by the detection unit 11, and collects projection data by quantum counting the radiation related to the detection result.
- the data collection unit 31 outputs the projection data to the reconstruction unit 32.
- the control unit 33D sets the upper limit value L of the number of subsets and the number of iterations n as reconstruction conditions.
- the reconstruction condition may include various items (sometimes referred to as condition items) as other conditions.
- An example of the condition item is FOV (field of view).
- FOV is a condition item that defines the visual field size.
- the FOV is set with reference to an image based on projection data. A predetermined FOV can also be set automatically.
- the control unit 33D controls the reconstruction unit 32 to receive projection data based on the radiation detected by the detection unit 11 from the data collection unit 31, and based on the reconstruction conditions set in step S3D, the projection data Are divided into a plurality of subsets, and a reconstruction process by a successive approximation method is applied to the subsets to sequentially generate images.
- FIG. 13 is a flowchart showing the operation related to the reconstruction process.
- the reconstruction unit 32 divides the projection data received from the data collection unit 31 into a plurality of subsets.
- the number of subsets at this time is the number of subsets set in step S3D.
- the reconstruction unit 32 determines whether or not the subset number m of the subset for which the estimated density is calculated in step S42C is the maximum value M. When the subset number m is not the maximum value M, the process proceeds to step S404D. When the subset number m is the maximum value M, the process proceeds to step S405D.
- step S404D The control unit 33D controls the reconfiguration unit 32 to increment the subset number m. Then, the process returns to step S402D, and the process for the subset corresponding to the incremented subset number m is performed.
- the control unit 33D determines whether or not the calculated estimated concentration has converged. At this time, the control unit 33D may make this determination by a general method such as a method using a log likelihood function. When it is determined that the control unit 33D has converged, the process proceeds to step S5D in FIG. When it is determined that the control unit 33D has not converged, the process proceeds to step S406D.
- the controller 33D determines whether or not the number of iterations n is the upper limit value L. When the number of iterations n is the upper limit L, the process proceeds to step S5D in FIG. When the number of iterations n is not the upper limit L, the process proceeds to step S407D.
- the control unit 33D compares the update count k with a previously stored fourth reference value. When the number of updates k is not equal to or greater than the fourth reference value, the process proceeds to step S410D. When the number of updates k is greater than or equal to the fourth reference value, the process proceeds to step S408D.
- the control unit 33D outputs an instruction to reduce the number of subsets and the number of subsets after the decrease to the reconfiguration unit 32, and changes the maximum value M to a new number of subsets after the decrease.
- the control unit 33D reads out the fourth reference value associated with the reduced subset number from the storage device.
- the control unit 33D controls the reconstruction unit 32 to divide the projection data into subsets having a new number of subsets.
- the control unit 33D controls the reconfiguration unit 32 to increment the number of iterations n. Further, the control unit 33D controls the reconfiguration unit 32 to change the subset number m to “1”.
- the control unit 33D controls the display control unit 330 to receive image data from the reconstruction unit 32, generate an image representing the internal structure of the subject E, and display the image on the display unit 34. This completes the operation shown in FIG.
- the medical imaging device 1 includes a detection unit 11, a reconstruction unit 32, and a control unit 33D.
- the detection unit 11 detects radiation.
- the reconstruction unit 32 receives projection data based on the radiation detected by the detection unit 11, divides the projection data into a plurality of subsets, and performs reconstruction processing by a successive approximation method on the subsets to sequentially generate images.
- the control unit 33D monitors the process in which the reconstruction unit 32 performs the reconstruction process, and controls the reconstruction unit 32 to reduce the number of subsets, which is the number of subsets, based on the change value obtained by monitoring. To do.
- control unit 33D obtains the number of update times of the successive approximation method image by the reconstruction unit 32 as a change value, and controls the reconstruction unit 32 so as to decrease the number of subsets based on the number of update times.
- the medical image photographing apparatus 1 obtains the approximate update number of the successive approximation method by the reconstruction unit 32 as a change value of the reconstruction process, and reduces the number of subsets based on the change value. That is, the medical image photographing apparatus 1 operates so that the number of subsets is large at the initial stage of the reconstruction process and the number of subsets is small at the later stage of the reconstruction process. Accordingly, it is possible to provide the medical image photographing apparatus 1 that can shorten the reconstruction processing time and improve the image quality.
- FIG. 14 is a block diagram showing a medical image photographing apparatus 1 according to the first modification.
- the configurations of the control unit 33E and the display control unit 330E are different from those of the first to fourth embodiments.
- Other components are the same as those in the first embodiment.
- the control unit 33E includes a display control unit 330E.
- the display control unit 330E includes a display control unit 330E that sequentially displays images and / or change values on the display unit 34, receives a decrease instruction from the operation unit 35, and decreases the number of subsets based on the decrease instruction.
- the reconfiguration unit 32 is controlled.
- the display control unit 330E receives the image data being reconstructed from the reconstructing unit 32, and performs the same processing on the image data as in the first embodiment to display it as an image. Further, the control unit 33E sequentially acquires change values from the reconstruction unit 32, and sequentially outputs the change values to the display control unit 330E.
- the display control unit 330E causes the display unit 34 to sequentially display the change value received from the control unit 33E.
- the control unit 33E uses, as the change value, the difference or ratio of the average values of the pixels included in each region of interest, the variance or standard deviation of the pixel values of the image, the number of iterations of approximation of the successive approximation method by the reconstruction unit 32, and the reconstruction At least one of the successive approximation method image updates by the unit 32 is sequentially acquired and output to the display control unit 330E. That is, the display control unit 330E in the first modification corresponds to a configuration in which the display unit 34 sequentially displays information adopted as change values in the first to fourth embodiments.
- FIG. 15 is a schematic diagram illustrating a display example when the display control unit 330E causes the display unit 34 to display an image and a change value.
- the display control unit 330E displays the image EP being reconstructed on the display unit 34 and displays the change value T in a table format.
- the operator confirms the progress of the reconstruction process based on the displayed change value, and performs an instruction to reduce the number of subsets via the operation unit 35.
- the control unit 33E receives the reduction instruction from the operation unit 35, and controls the reconstruction unit 32 so as to decrease the number of subsets based on the reduction instruction.
- the new number of subsets after reduction may be set in advance, and the operator may input a new number of subsets via the operation unit 35 when outputting a reduction instruction.
- the medical imaging device 1 includes a detection unit 11, a reconstruction unit 32, and a control unit 33E.
- the detection unit 11 detects radiation.
- the reconstruction unit 32 receives projection data based on the radiation detected by the detection unit 11, divides the projection data into a plurality of subsets, and performs reconstruction processing by a successive approximation method on the subsets to sequentially generate images.
- the control unit 33E monitors the process in which the reconstruction unit 32 performs the reconstruction process, and controls the reconstruction unit 32 to reduce the number of subsets, which is the number of subsets, based on the change value obtained by monitoring. To do.
- the control unit 33E includes a display control unit 330E that sequentially displays images and / or change values on the display unit 34, receives a decrease instruction from the operation unit 35, and decreases the number of subsets based on the decrease instruction.
- the reconfiguring unit 32 is controlled to do so. Accordingly, it is possible to provide the medical image photographing apparatus 1 that can shorten the reconstruction processing time and improve the image quality.
- FIG. 16 is a block diagram illustrating a medical image photographing apparatus 1 according to the fifth embodiment. This embodiment differs from the first embodiment in the configuration of the reconstruction unit 32F. Other components are the same as those in the first embodiment.
- the reconstruction unit 32F weights the projection data based on the region of interest.
- the reconstruction unit 32F refers to the coordinates of the region of interest and the coordinates of the projection data, so that the projection data having coordinates closer to the center of the region of interest is heavier, and the projection data having coordinates farther from the center of the region of interest is weighted lighter.
- the setting and reference of a coordinate system that determines the coordinates of the region of interest and the coordinates of the projection data is performed by a general technique.
- the reconstruction unit 32F divides the projection data into a plurality of subsets based on the weighting. For example, the reconstruction unit 32F refers to the weight of the projection data and the number of subsets, and divides the projection data into a plurality of subsets so that projection data with similar weights gather in one subset. This is equivalent to generating from a subset including a lot of projection data having coordinates close to the center of the region of interest to a subset including a lot of projection data having coordinates far from the center of the region of interest.
- the reconstruction unit 32F performs a reconstruction process on a subset with a higher weight after a subset with a lighter weight.
- a heavy weighted subset is a subset that includes a large amount of projection data that is heavily weighted.
- the light weighted subset is a subset including a lot of light weighted projection data.
- the reconstruction unit 32F obtains a value representing the weight of the subset, such as a total value or an average value of the weights of the projection data included, for each subset.
- the reconstruction unit 32F performs the reconstruction process later for a subset having a larger value representing the weight of the subset.
- the reconfiguration unit 32F assigns a larger subset number m to a subset having a higher weight, and assigns a smaller subset number m to a subset having a lighter weight.
- the reconstruction unit 32F can perform reconstruction processing on a subset with a higher weight after a subset with a lighter weight.
- step S401A in FIG. 4 The operation of the reconstruction unit 32F can be replaced with step S401A in FIG. 4, step S401B in FIG. 7, step S401C in FIG. 10, and step S401D in FIG.
- the medical image photographing apparatus 1 of this embodiment has a reconstruction unit 32F.
- the reconstruction unit 32F weights the projection data based on the region of interest.
- the reconstruction unit 32F divides the projection data into a plurality of subsets based on the weighting.
- the reconstruction unit 32F performs a reconstruction process on the subset with a higher weight after the subset with a lighter weight.
- the medical image photographing apparatus 1 according to this embodiment generates a subset including a lot of projection data having a heavy weight with respect to the coordinates of the region of interest.
- the approximate reconstruction processing is performed on the subsets with heavy weights in the subsequent order. This corresponds to performing approximate reconstruction processing in the subsequent order for the projection data for the coordinates of the region of interest.
- FIG. 17 is a block diagram of the medical image photographing apparatus 1 of the second modification.
- the second modification is different from the first to fifth embodiments in the configuration of the control unit 33G.
- Other components can use the configuration of the first embodiment as appropriate.
- the control unit 33G receives an instruction to change the region of interest from the operation unit 35, and obtains a change value based on the changed region of interest.
- the initially set region of interest may deviate from the site that is desired to be observed clinically.
- the user can input an instruction to change the region of interest to the coordinates of the site that is desired to be observed clinically via the operation unit to the control unit 33G.
- the control unit 33G obtains a change value for the coordinates in the image being reconstructed.
- control unit 33G when the control unit 33G receives an instruction to change the region of interest via the operation unit during the reconstruction process, the control unit 33G represents a change in image quality for a portion that is to be observed clinically in the subsequent reconstruction process. A change value can be obtained. Therefore, if the initially set region of interest deviates from the region to be clinically observed, an instruction to change the region of interest is received, the number of subsets is changed according to the image quality of the region to be clinically observed, and reconstruction processing is performed. It is possible to provide a medical image photographing apparatus capable of reducing time and improving image quality.
- the control unit 33G can receive an instruction to change the region of interest at any timing among the processes in steps S401A to S411 in FIG. 4 or the processes in steps S401B to S411B in FIG. From step S407A or step S407B performed after the control unit 33G receives the instruction, the control unit 33G obtains a change value for the region of interest after the change.
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Abstract
再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置を提供すること。医用画像撮影装置は、再構成部と、関心領域設定部と、制御部とを有する。再構成部は、検出部が検出した放射線に基づく投影データを受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。関心領域設定部は、画像に関心領域を設定する。制御部は、逐次生成される画像から、その画像の画質の変化を示す変化値を求め、変化値が所定値に達したとき、再構成部に対して部分集合の数である部分集合数より少ない新たな部分集合数を指示し、その新たな部分集合数の部分集合に対し逐次画像を再構成させる。再構成部は、関心領域に基づいて投影データに重み付けを行ない、重み付けに基づいて投影データを複数の部分集合に分割する。
Description
この発明の実施形態は医用画像撮影装置に関する。
PET(Positron Emission Tomography)装置及びSPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)装置は、被検体の内部機能を表す画像を撮影する装置である。PET装置による撮影では、陽電子放出各種で標識された薬剤が被検体に投与される。PET装置は、その陽電子放出各種から放出された陽電子が陰電子と結合して消滅することによって放出される放射線を検出する。SPECT装置による撮影では、放射性同位体で標識された薬剤が被検体に投与される。SPECT装置は、その放射性同位体から放出された放射線を検出する。また、X線CT(Computed Tomography)装置は、被検体の内部構造を表す画像を撮影する装置である。X線CT装置は、被検体に対してX線を異なる方向から複数回曝射し、被検体を透過したX線をX線検出器にて検出する。
これら装置は、上記の検出によって得られた投影データに基づいて、被検体の内部構造を表す画像を生成する。このとき、投影データにブロック反復型逐次近似法による再構成処理を施すことによって画像を生成する装置がある。ブロック反復型逐次近似法とは、投影データを複数の部分集合(サブセット)に分割し、その部分集合ごとに逐次近似処理を施す方法である。このような部分集合への分割(サブセット化)を行うと、サブセット化を行わない場合に比べて逐次近似処理に要する時間(再構成処理に要する時間)が短いことが知られている。
一方、サブセット化によって、画像の画質が低下するという問題がある。これはサブセットごとに含まれる統計誤差に偏りが生じることに起因する。つまり、ブロック反復型逐次近似法は、部分集合数を多くするほど再構成処理に要する時間が短くなるとともに画像の画質が低下する方法であることが知られている。それにより、良好な画質の画像を生成するためには、部分集合数を少なくし、長い時間による再構成処理を施す必要があった。また、再構成処理時間を短縮するために部分集合数を増やすと、画像の画質が低下した。
本発明が解決しようとする課題は、再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置を提供することである。
実施形態に係る医用画像撮影装置は、検出部と、再構成部と、関心領域設定部と、制御部とを有する。検出部は、放射線を検出する。再構成部は、検出部が検出した放射線に基づく投影データを受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。関心領域設定部は、画像に関心領域を設定する。制御部は、逐次生成される画像から、その画像の画質の変化を示す変化値を求め、変化値が所定値に達したとき、再構成部に対して部分集合の数である部分集合数より少ない新たな部分集合数を指示し、その新たな部分集合数の部分集合に対し逐次画像を再構成させる。再構成部は、関心領域に基づいて投影データに重み付けを行ない、重み付けに基づいて投影データを複数の部分集合に分割する。
実施形態に係る医用画像撮影装置について図面を参照しながら説明する。なお、「画像」と「画像データ」は一対一に対応するので、これらを同一視する場合がある。
〈第1の実施形態〉
[構成]
PET装置としての医用画像撮影装置1の実施形態の構成例について図1を参照して説明する。
[構成]
PET装置としての医用画像撮影装置1の実施形態の構成例について図1を参照して説明する。
医用画像撮影装置1は、架台部と、寝台部20と、コンソール部30とを有する。
架台部は、被検体E内から放射された放射線を検出する。架台部は、寝台部20に載置された被検体Eが挿入可能な開口を有する。架台部は検出部11を有する。検出部11は、放射線を検出する。検出部11は、この開口を取り囲むように開口に沿って多数リング型に配置され、さらにこの多数リング型を開口の軸に沿って多層に配列されている。検出部11は、この開口軸に沿った配列幅の範囲内で放射線を検出する。
架台部と寝台部20とは相対的に移動する。寝台部20は駆動部21を有する。この駆動部21が、制御部33Aからの指示を受け、寝台部20を被検体Eの体軸方向に移動させることによって、架台部と寝台部20とが相対的に移動する。架台部と寝台部20とが相対的に移動すること、即ち、架台部と被検体Eとが相対的に移動することによって、被検体E内の放射線放射箇所の周囲に検出部11が位置する。そして、検出部11の配列幅の範囲内にある放射線放射箇所から放射された放射線が検出部11に入射する。検出部11は、この入射した放射線を検出する。
コンソール部30は、データ収集部31と、再構成部32と、制御部33Aと、表示部34と、操作部35とを有する。データ収集部31は、検出部11が検出した放射線を量子計数して投影データを収集する。
再構成部32は、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。例えば、再構成部32は、投影データを複数の部分集合に分割するとき、サブセット番号m(m:1~Mの自然数)を各部分集合に付与する。また、再構成部32は、複数のボクセルが立体的に配列された解析モデルを用いて再構成処理を行う。再構成部32は、部分集合ごとに逐次近似法による再構成処理を施して各ボクセルに相当する被検体E内の位置における陽電子放出核種の濃度値の推定を行う。このとき再構成部32は、更新回数がk回目(k:自然数)の推定値を算出し、算出されたk回目の推定値を用いてk+1回目の算出を行う。ここで、更新回数とは、再構成部32が、部分集合に対して近似処理(推定値の算出)を行った回数を表す。例えば、部分集合数が「10」であるとき、10個の部分集合それぞれに対して近似処理を行った場合の更新回数は「10」である。このように算出された推定値は、ボクセルの画素値に対応する。また、再構成部32が推定値を算出することは、ボクセルの画素値が更新されることに対応する。
再構成部32は、m番目の部分集合について近似処理を行い、ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出する。再構成部32は、サブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、再構成部32は、サブセット番号mと更新回数kとをインクリメントし、近似処理を行い、新たなサブセットに関する推定濃度を算出する。サブセット番号mが最大値Mであるとき、再構成部32は、算出された推定濃度が収束したかを判定する。推定濃度が収束したとき、再構成部32は再構成処理を終了する。推定濃度が収束しないとき、再構成部32は、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。ここで、反復回数とは、部分集合ごとに近似処理(推定値の算出)を行う処理が一巡した回数を表す。例えば、部分集合数が「10」であるとき、再構成部32は、サブセット番号「1」から「10」までの部分集合に対して近似処理をそれぞれ行い、さらに、サブセット番号「1」から「10」までの部分集合に対して近似処理をそれぞれ行う。この繰り返し回数が反復回数である。反復回数nが上限値Lでないとき、再構成部32は、反復回数をインクリメントするとともにサブセット番号mを「1」とし、サブセット番号「1」に係るサブセットに関する推定濃度を算出する。反復回数nが上限値Lであるとき、再構成部32は再構成処理を終了する。
また、再構成部32は、制御部33Aから部分集合数を減少するための指示を受け、減少した新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割する。そして、再構成部32は、この新たな部分集合数に分割された部分集合に対して上述した再構成処理を施す。
制御部33Aは、逐次生成される画像から、その画像の画質の変化を示す変化値を求め、変化値が所定値に達したとき、再構成部32に対して部分集合数より少ない新たな部分集合数を指示し、その新たな部分集合数の部分集合に対し逐次画像を再構成させる。
また、制御部33Aは、関心領域設定部331を有する。関心領域設定部331は、再構成部32による画像に関心領域を設定する。関心領域設定部331は、被検体E内の異なる複数の組織に相当する画像領域を関心領域として設定する。このとき、関心領域は操作部35からの指示を関心領域設定部331が受けることによって設定される。
制御部33Aは、再構成部32が再構成処理によって生成する画像データを逐次受け、設定された関心領域に含まれる画素値の平均値の差分又は比を変化値として求め、部分集合数を差分又は比に基づいて減少するように再構成部32を制御する。このとき、制御部33Aは、各関心領域に含まれる画素の平均値を算出し、算出された平均値からなる差分又は比を算出する。ここで、関心領域それぞれに含まれる画素値の平均値の差分又は比は画像のコントラストに相当する。通常、再構成処理の過程において、この差分及び比(コントラスト)は増加することが知られている。従って、制御部33Aは、関心領域それぞれに含まれる画素の平均値の差分又は比を変化値として監視することによって、再構成処理の進捗を判断することができる。なお、制御部33Aは、再構成部32が画像を更新する度に再構成部32から画像データを受ける。また、制御部33Aは一定の画像の更新回数ごとに再構成部32から画像データを受けてもよい。
制御部33Aは、たとえば処理装置と記憶装置を含んで構成される。処理装置としては、たとえば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphic Processing Unit)、又はASIC(Application Specific Integrated Circuit)が用いられる。記憶装置は、たとえば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disc Drive)を含んで構成される。記憶装置には、医用画像撮影装置1の各部の機能を実行するためのコンピュータプログラムが記憶されている。処理装置は、これらコンピュータプログラムを実行することで、上記機能を実現する。制御部33Aは、装置各部を制御する。
また、制御部33Aの記憶装置は、再構成処理の進捗を判断するための第1の基準値を予め記憶している。例えば記憶装置は、変化値としての関心領域それぞれに含まれる画素の平均値の差分又は比と第1の基準値とを関連付けて段階的に複数記憶する。制御部33Aは、求めた差分又は比と第1の基準値とを比較し、差分又は比が第1の基準値以上であったとき、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力する。そして、新たな部分集合に対して近似処理された画像に対しては、新たな第1の基準値で判断する。また、制御部33Aは、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力するとき減少後の部分集合数も出力する。
ここで、再構成処理時間の短縮を目的とした部分集合への分割により生じる画質劣化が改善される背景について説明する。図2は、再構成処理における画像更新量と再構成処理の進捗度との関係を定性的に示した図である。画像更新量とは、k回目の推定値とk+1回目の推定値との差分である。各部分集合で再構成画像が求められることにより、画像の更新回数が増え、診断に有用な画質の再構成画像を速く得ることができる。このことは、再構成処理時間の短縮につながる。しかしながら、投影データが部分集合に分割されることにより、各部分集合の雑音のバランスが崩れたものとなり、また、各部分集合で逐次近似再構成の最尤推定解を持つこととなる。その結果、画質劣化が生じる。本実施形態では、再構成中に部分集合の分割数を変更することにより、再構成画像の雑音バランスが良くなり、最尤推定解が一意になる。それにより、前述の部分集合への分割による弊害が解決され、画質劣化が改善される。したがって、再構成処理時間の短縮と画質改善との双方が達成される。
表示制御部330は、再構成部32から画像データを受け、被検体Eの内部構造を表す画像を生成し、その画像を表示部34に表示させる。たとえば、表示制御部330は、MPR処理とボリュームレンダリングを実行可能である。MPR処理は、再構成処理部により生成された画像データに任意の断面を設定してレンダリング処理を施すことにより、この断面を表すMPR画像データを生成する画像処理である。ボリュームレンダリングは、任意の視線(レイ)に沿ってボリュームデータをサンプリングし、その値(推定濃度値)を加算していくことにより、被検体Eの3次元領域を表す擬似的3次元画像データを生成する画像処理である。
記憶部は、検出データ、投影データ、再構成処理後の画像データ等を記憶する。表示部34は、LCD(Liquid Crystal Display)表示デバイスによって構成される。操作部35は、医用画像撮影装置1に対する各種の指示入力や情報入力に用いられる。操作部35は、例えばキーボード、マウス、トラックボール等により構成される。また、操作部35は、表示部34に表示されたGUI(Graphical User Interface)を含んでもよい。
[動作]
図3及び図4は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
図3及び図4は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
(S1A)
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Aは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Aは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
(S2A)
制御部33Aは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
制御部33Aは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
(S3A)
制御部33Aは、関心領域設定部331を制御して関心領域を設定させる。また、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
制御部33Aは、関心領域設定部331を制御して関心領域を設定させる。また、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
(S4A)
制御部33Aは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Aにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図4は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
制御部33Aは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Aにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図4は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
(S401A)
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数MはステップS3Aにて設定された部分集合数である。つまり、サブセット番号mは1~最大値Mの値をとり得る。
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数MはステップS3Aにて設定された部分集合数である。つまり、サブセット番号mは1~最大値Mの値をとり得る。
(S402A)
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。
(S403A)
再構成部32は、ステップS402Aにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Aに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Aに進む。
再構成部32は、ステップS402Aにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Aに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Aに進む。
(S404A)
制御部33Aは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Aに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
制御部33Aは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Aに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
(S405A)
制御部33Aは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Aは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Aが収束したと判断したとき、図3のステップS5Aに進む。制御部33Aが収束していないと判断したとき、ステップS406Aに進む。
制御部33Aは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Aは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Aが収束したと判断したとき、図3のステップS5Aに進む。制御部33Aが収束していないと判断したとき、ステップS406Aに進む。
(S406A)
制御部33Aは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図3のステップS5Aに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Aに進む。
制御部33Aは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図3のステップS5Aに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Aに進む。
(S407A)
制御部33Aは、再構成部32がステップS402Aで生成した画像データを受け、設定された関心領域に含まれる画素の平均値の差分又は比を変化値として求める。このとき、制御部33Aは、各関心領域に含まれる画素の平均値を算出し、算出された平均値からなる差分又は比を算出する。
制御部33Aは、再構成部32がステップS402Aで生成した画像データを受け、設定された関心領域に含まれる画素の平均値の差分又は比を変化値として求める。このとき、制御部33Aは、各関心領域に含まれる画素の平均値を算出し、算出された平均値からなる差分又は比を算出する。
(S408A)
制御部33Aは、求めた差分又は比と予め記憶した第1の基準値とを比較する。差分又は比が第1の基準値以上でないとき、ステップS411Aに進む。差分又は比が第1の基準値以上のとき、ステップS409Aに進む。
制御部33Aは、求めた差分又は比と予め記憶した第1の基準値とを比較する。差分又は比が第1の基準値以上でないとき、ステップS411Aに進む。差分又は比が第1の基準値以上のとき、ステップS409Aに進む。
(S409A)
制御部33Aは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Aは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第1の基準値を読み出す。
制御部33Aは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Aは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第1の基準値を読み出す。
(S410A)
制御部33Aは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
制御部33Aは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
(S411A)
制御部33Aは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Aは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
制御部33Aは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Aは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
(S5A)
制御部33Aは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図3に示す動作を終了する。
制御部33Aは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図3に示す動作を終了する。
[作用・効果]
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
実施形態に係る医用画像撮影装置1は、検出部11と、再構成部32と、制御部33Aとを有する。検出部11は、放射線を検出する。再構成部32は、検出部11が検出した放射線に基づく投影データを受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。制御部33Aは、再構成部32が再構成処理を行う過程を監視し、監視して取得した変化値に基づいて部分集合の数である部分集合数を減少するように再構成部32を制御する。また、制御部33Aは、画像に関心領域を設定する関心領域設定部331を有し、設定された関心領域に含まれる画素の平均値の差分又は比を変化値として求め、部分集合数を差分又は比に基づいて減少するように再構成部32を制御する。このように、医用画像撮影装置1は、関心領域に含まれる画素の平均値の差分又は比を再構成処理の変化値として求め、この変化値に基づいて、部分集合数を減少させる。すなわち、医用画像撮影装置1は再構成処理の初期では部分集合数が大きく、再構成処理の後期では部分集合数が小さくなるように動作する。それにより、再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置1を提供することができる。
〈第2の実施形態〉
[構成]
図5は、第2の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、制御部33Bの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
[構成]
図5は、第2の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、制御部33Bの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
制御部33Bは、再構成部32による画像を逐次取得し、取得した画像の画素値の分散又は標準偏差を変化値として求め、部分集合数を分散又は標準偏差に基づいて減少するように再構成部32を制御する。このとき、制御部33Bは、取得した画像に含まれる画素の分散又は標準偏差を算出する。通常、投影データには雑音が含まれ、再構成された画像の画質にも雑音として含まれる。この雑音のうち高周波成分は、逐次近似再構成法による再構成処理の後期に画像として再構成される。それにより、再構成処理の過程において、この分散又は標準偏差は増加する。従って、制御部33Bは、画像の分散又は標準偏差を変化値として監視することによって、再構成処理の進捗を判断することができる。なお、制御部33Bは、再構成部32が画像を更新する度に再構成部32から画像データを受ける。また、制御部33Bは一定の画像の更新回数ごとに再構成部32から画像データを受けてもよい。なお、雑音が画像の画質に及ぼす影響は部分集合数が少ないほど小さいので、制御部33Bが部分集合数を減少させることにより、画像の画質を向上させることができる。
また、制御部33Bは、例えば処理装置と記憶装置を含んで構成される。制御部33Bの記憶装置は、再構成処理の進捗を判断するための第2の基準値を予め記憶している。例えば記憶装置は、変化値としての画像に含まれる画素の分散又は標準偏差と第2の基準値とを関連付けて段階的に複数記憶する。制御部33Bは、求めた分散又は標準偏差と第2の基準値とを比較し、分散又は標準偏差が第2の基準値以上であったとき、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力する。制御部33Bは、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力するとき減少後の部分集合数も出力する。
[動作]
図6及び図7は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
図6及び図7は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
(S1B)
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Bは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Bは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
(S2B)
制御部33Bは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
制御部33Bは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
(S3B)
制御部33Bは、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
制御部33Bは、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
(S4B)
制御部33Bは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Bにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図7は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
制御部33Bは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Bにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図7は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
(S401B)
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数はステップS3Bにて設定された部分集合数である。つまり、サブセット番号mは1~最大値Mの値をとり得る。
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数はステップS3Bにて設定された部分集合数である。つまり、サブセット番号mは1~最大値Mの値をとり得る。
(S402B)
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。
(S403B)
再構成部32は、ステップS402Bにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Bに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Bに進む。
再構成部32は、ステップS402Bにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Bに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Bに進む。
(S404B)
制御部33Bは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Bに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
制御部33Bは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Bに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
(S405B)
制御部33Bは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Bは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Bが収束したと判断したとき、図6のステップS5Bに進む。制御部33Bが収束していないと判断したとき、ステップS406Bに進む。
制御部33Bは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Bは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Bが収束したと判断したとき、図6のステップS5Bに進む。制御部33Bが収束していないと判断したとき、ステップS406Bに進む。
(S406B)
制御部33Bは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図6のステップS5Bに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Bに進む。
制御部33Bは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図6のステップS5Bに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Bに進む。
(S407B)
制御部33Bは、再構成部32がステップS402Bで生成した画像データを受け、画像に含まれる画素の分散又は標準偏差を変化値として求める。このとき、制御部33Bは、画像に含まれる画素の分散又は標準偏差を算出する。
制御部33Bは、再構成部32がステップS402Bで生成した画像データを受け、画像に含まれる画素の分散又は標準偏差を変化値として求める。このとき、制御部33Bは、画像に含まれる画素の分散又は標準偏差を算出する。
(S408B)
制御部33Bは、求めた分散又は標準偏差と予め記憶した第2の基準値とを比較する。分散又は標準偏差が第2の基準値以上でないとき、ステップS411Bに進む。分散又は標準偏差が第2の基準値以上のとき、ステップS409Bに進む。
制御部33Bは、求めた分散又は標準偏差と予め記憶した第2の基準値とを比較する。分散又は標準偏差が第2の基準値以上でないとき、ステップS411Bに進む。分散又は標準偏差が第2の基準値以上のとき、ステップS409Bに進む。
(S409B)
制御部33Bは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Bは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第2の基準値を読み出す。
制御部33Bは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Bは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第2の基準値を読み出す。
(S410B)
制御部33Bは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
制御部33Bは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
(S411B)
制御部33Bは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Bは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
制御部33Bは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Bは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
(S5B)
制御部33Bは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図6に示す動作を終了する。
制御部33Bは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図6に示す動作を終了する。
[作用・効果]
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
実施形態に係る医用画像撮影装置1は、検出部11と、再構成部32と、制御部33Bとを有する。検出部11は、放射線を検出する。再構成部32は、検出部11が検出した放射線に基づく投影データを受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。制御部33Bは、再構成部32が再構成処理を行う過程を監視し、監視して取得した変化値に基づいて部分集合の数である部分集合数を減少するように再構成部32を制御する。また、制御部33Bは、画像に含まれる画素の分散又は標準偏差を変化値として求め、部分集合数を分散又は標準偏差に基づいて減少するように再構成部32を制御する。このように、医用画像撮影装置1は、画像に含まれる画素の分散又は標準偏差を再構成処理の変化値として求め、この変化値に基づいて、部分集合数を減少させる。すなわち、医用画像撮影装置1は再構成処理の初期では部分集合数が大きく、再構成処理の後期では部分集合数が小さくなるように動作する。それにより、再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置1を提供することができる。
〈第3の実施形態〉
[構成]
図8は、第2の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、制御部33Cの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
[構成]
図8は、第2の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、制御部33Cの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
制御部33Cは、再構成部32による逐次近似法の近似の反復回数nを変化値として求め、部分集合数を反復回数に基づいて減少するように再構成部32を制御する。ここで、反復回数とは、部分集合ごとに近似処理(推定値の算出)を行う処理が一巡した回数を表す。例えば、部分集合数が「10」であるとき、再構成部32は、サブセット番号「1」から「10」までの部分集合に対して近似処理をそれぞれ行い、さらに、サブセット番号「1」から「10」までの部分集合に対して近似処理をそれぞれ行う。この繰り返し回数が反復回数である。再構成処理が進行するほどこの反復回数は増加する。従って、制御部33Cは、反復回数を変化値として監視することによって、再構成処理の進捗を判断することができる。例えば制御部33Cは、再構成部32が近似の反復を行う毎に反復回数をインクリメントし、その反復回数を取得することによって反復回数を求める。
また、制御部33Cは、例えば処理装置と記憶装置を含んで構成される。制御部33Cの記憶装置は、再構成処理の進捗を判断するための第3の基準値を予め記憶している。例えば記憶装置は、変化値としての反復回数と第3の基準値とを関連付けて段階的に複数記憶し、制御部33Cは、求めた反復回数と第3の基準値とを比較し、反復回数が第3の基準値以上であったとき、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力する。制御部33Cは、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力するとき減少後の部分集合数も出力する。
[動作]
図9及び図10は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
図9及び図10は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
(S1C)
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Cは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Cは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
(S2C)
制御部33Cは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
制御部33Cは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
(S3C)
制御部33Cは、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
制御部33Cは、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
(S4C)
制御部33Cは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Cにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図10は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
制御部33Cは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Cにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図10は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
(S401C)
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数はステップS3Cにて設定された部分集合数である。
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数はステップS3Cにて設定された部分集合数である。
(S402C)
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。
(S403C)
再構成部32は、ステップS402Cにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Cに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Cに進む。
再構成部32は、ステップS402Cにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Cに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Cに進む。
(S404C)
制御部33Cは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Cに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
制御部33Cは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Cに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
(S405C)
制御部33Cは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Cは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Cが収束したと判断したとき、図9のステップS5Cに進む。制御部33Cが収束していないと判断したとき、ステップS406Cに進む。
制御部33Cは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Cは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Cが収束したと判断したとき、図9のステップS5Cに進む。制御部33Cが収束していないと判断したとき、ステップS406Cに進む。
(S406C)
制御部33Cは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図9のステップS5Cに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Cに進む。
制御部33Cは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図9のステップS5Cに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Cに進む。
(S407C)
制御部33Cは、反復回数nと予め記憶した第3の基準値とを比較する。反復回数nが第3の基準値以上でないとき、ステップS410Cに進む。反復回数nが第3の基準値以上のとき、ステップS408Cに進む。
制御部33Cは、反復回数nと予め記憶した第3の基準値とを比較する。反復回数nが第3の基準値以上でないとき、ステップS410Cに進む。反復回数nが第3の基準値以上のとき、ステップS408Cに進む。
(S408C)
制御部33Cは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Cは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第3の基準値を読み出す。
制御部33Cは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Cは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第3の基準値を読み出す。
(S409C)
制御部33Cは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
制御部33Cは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
(S410C)
制御部33Cは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Cは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
制御部33Cは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Cは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
(S5C)
制御部33Cは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図9に示す動作を終了する。
制御部33Cは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図9に示す動作を終了する。
[作用・効果]
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
実施形態に係る医用画像撮影装置1は、検出部11と、再構成部32と、制御部33Cとを有する。検出部11は、放射線を検出する。再構成部32は、検出部11が検出した放射線に基づく投影データを受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。制御部33Cは、再構成部32が再構成処理を行う過程を監視し、監視して取得した変化値に基づいて部分集合の数である部分集合数を減少するように再構成部32を制御する。また、制御部33Cは、再構成部32による逐次近似法の近似の反復回数を変化値として求め、部分集合数を反復回数に基づいて減少するように再構成部32を制御する。このように、医用画像撮影装置1は、再構成部32による逐次近似法の近似の反復回数を再構成処理の変化値として求め、この変化値に基づいて、部分集合数を減少させる。すなわち、医用画像撮影装置1は再構成処理の初期では部分集合数が大きく、再構成処理の後期では部分集合数が小さくなるように動作する。それにより、再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置1を提供することができる。
〈第4の実施形態〉
[構成]
図11は、第4の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、制御部33Dの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
[構成]
図11は、第4の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、制御部33Dの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
制御部33Dは、再構成部32による逐次近似法の画像の更新回数を変化値として求め、部分集合数を更新回数に基づいて減少するように再構成部32を制御する。ここで、更新回数とは、再構成部32が、部分集合に対して近似処理(推定値の算出)を行った回数を表す。例えば、部分集合数が「10」であるとき、10個の部分集合それぞれに対して近似処理を行った場合の更新回数は「10」である。再構成処理が進行するほどこの更新回数は増加する。従って、制御部33Dは、更新回数を変化値として監視することによって、再構成処理の進捗を判断することができる。例えば制御部33Dは、再構成部32が一つの部分集合に対して近似処理(推定値の演算)を行う毎に更新回数をインクリメントし、その更新回数を取得することによって更新回数を求める。
また、制御部33Dは、例えば処理装置と記憶装置を含んで構成される。制御部33Dの記憶装置は、再構成処理の進捗を判断するための第4の基準値を予め記憶している。例えば記憶装置は、変化値としての更新回数と第4の基準値とを関連付けて段階的に複数記憶し、制御部33Dは、求めた更新回数と第4の基準値とを比較し、更新回数が第4の基準値以上であったとき、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力する。制御部33Dは、再構成部32に部分集合数を減少させる指示を出力するとき減少後の部分集合数も出力する。
[動作]
図12及び図13は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
図12及び図13は、この実施形態の医用画像撮影装置1の動作を表すフローチャートである。
(S1D)
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Dは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
被検体Eを寝台部20に載置し、検出部11の開口部に挿入する。制御部33Dは、検出部11を制御して、被検体E内からの放射線を検出させる。検出部11は、検出結果をデータ収集部31に出力する。
(S2D)
制御部33Dは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
制御部33Dは、データ収集部31を制御して、検出部11が検出した検出結果を受け、その検出結果に係る放射線を量子計数して投影データを収集する。データ収集部31は投影データを再構成部32に出力する。
(S3D)
制御部33Dは、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
制御部33Dは、再構成条件として、部分集合数及び反復回数nの上限値Lを設定する。また、再構成条件には、他の条件として様々な項目(条件項目ということがある)が含まれてもよい。条件項目の例として、FOV(field of view)がある。FOVは視野サイズを規定する条件項目である。FOVの設定は、投影データに基づく画像を参照して行われる。また、所定のFOVを自動的に設定することもできる。
(S4D)
制御部33Dは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Dにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図13は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
制御部33Dは、再構成部32を制御して、検出部11が検出した放射線に基づく投影データをデータ収集部31から受けさせ、ステップS3Dにて設定された再構成条件に基づいて、投影データを複数の部分集合に分割させるとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施させて画像を逐次生成させる。図13は、再構成処理に係る動作を表すフローチャートである。
(S401D)
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数はステップS3Dにて設定された部分集合数である。
再構成部32は、データ収集部31から受けた投影データを複数の部分集合に分割する。このときの部分集合数はステップS3Dにて設定された部分集合数である。
(S402D)
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。さらに、再構成部は、更新回数kをインクリメントする。
再構成部32は、まず、1番目(m=1)の部分集合について近似処理を行い、各ボクセルに相当する被検体E内の位置の推定濃度を算出するとともに算出した推定濃度に基づく画像データを生成する。さらに、再構成部は、更新回数kをインクリメントする。
(S403D)
再構成部32は、ステップS42Cにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Dに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Dに進む。
再構成部32は、ステップS42Cにて推定濃度を算出した部分集合のサブセット番号mが最大値Mであるか否かを判断する。サブセット番号mが最大値Mでないとき、ステップS404Dに進む。サブセット番号mが最大値Mであるとき、ステップS405Dに進む。
(S404D)
制御部33Dは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Dに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
制御部33Dは、再構成部32を制御して、サブセット番号mをインクリメントさせる。そして、ステップS402Dに戻り、インクリメントされたサブセット番号mに対応する部分集合に対する処理を行う。
(S405D)
制御部33Dは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Dは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Dが収束したと判断したとき、図12のステップS5Dに進む。制御部33Dが収束していないと判断したとき、ステップS406Dに進む。
制御部33Dは、算出された推定濃度が収束したか否かを判断する。このとき制御部33Dは、対数尤度関数を用いる手法等の一般的な手法によってこの判断を行ってよい。制御部33Dが収束したと判断したとき、図12のステップS5Dに進む。制御部33Dが収束していないと判断したとき、ステップS406Dに進む。
(S406D)
制御部33Dは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図12のステップS5Dに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Dに進む。
制御部33Dは、反復回数nが上限値Lであるか否かを判断する。反復回数nが上限値Lであるとき、図12のステップS5Dに進む。反復回数nが上限値Lでないとき、ステップS407Dに進む。
(S407D)
制御部33Dは、更新回数kと予め記憶した第4の基準値とを比較する。更新回数kが第4の基準値以上でないとき、ステップS410Dに進む。更新回数kが第4の基準値以上のとき、ステップS408Dに進む。
制御部33Dは、更新回数kと予め記憶した第4の基準値とを比較する。更新回数kが第4の基準値以上でないとき、ステップS410Dに進む。更新回数kが第4の基準値以上のとき、ステップS408Dに進む。
(S408D)
制御部33Dは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Dは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第4の基準値を読み出す。
制御部33Dは、再構成部32に、部分集合数を減少させる指示及び減少後の部分集合数を出力するとともに、最大値Mを減少後の新たな部分集合数に変更する。また、制御部33Dは、記憶装置から減少後の部分集合数に対応付けられた第4の基準値を読み出す。
(S409D)
制御部33Dは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
制御部33Dは、再構成部32を制御して、新たな部分集合数の部分集合に投影データを分割させる。
(S410D)
制御部33Dは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Dは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
制御部33Dは、再構成部32を制御して、反復回数nをインクリメントさせる。また、制御部33Dは、再構成部32を制御して、サブセット番号mを「1」に変更させる。
(S5D)
制御部33Dは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図12に示す動作を終了する。
制御部33Dは、表示制御部330を制御して、再構成部32から画像データを受けさせ、被検体Eの内部構造を表す画像を生成させ、その画像を表示部34に表示させる。以上で図12に示す動作を終了する。
[作用・効果]
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
実施形態に係る医用画像撮影装置1は、検出部11と、再構成部32と、制御部33Dとを有する。検出部11は、放射線を検出する。再構成部32は、検出部11が検出した放射線に基づく投影データを受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。制御部33Dは、再構成部32が再構成処理を行う過程を監視し、監視して取得した変化値に基づいて部分集合の数である部分集合数を減少するように再構成部32を制御する。また、制御部33Dは、再構成部32による逐次近似法の画像の更新回数を変化値として求め、部分集合数を更新回数に基づいて減少するように再構成部32を制御する。このように、医用画像撮影装置1は、再構成部32による逐次近似法の近似の更新回数を再構成処理の変化値として求め、この変化値に基づいて、部分集合数を減少させる。すなわち、医用画像撮影装置1は再構成処理の初期では部分集合数が大きく、再構成処理の後期では部分集合数が小さくなるように動作する。それにより、再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置1を提供することができる。
〈変形例1〉
[構成]
図14は、この変形例1に係る医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この変形例1は、第1~第4の実施形態に比べ、制御部33E及び表示制御部330Eの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
[構成]
図14は、この変形例1に係る医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この変形例1は、第1~第4の実施形態に比べ、制御部33E及び表示制御部330Eの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
制御部33Eは、表示制御部330Eを有する。表示制御部330Eは、画像及び/又は変化値を表示部34に逐次表示させる表示制御部330Eを有し、操作部35からの減少指示を受け、部分集合数を該減少指示に基づいて減少するように再構成部32を制御する。表示制御部330Eは、再構成部32から、再構成処理中の画像データを受け、その画像データに第1の実施形態に同様の処理を施して画像として表示させる。また、制御部33Eは、変化値を再構成部32から逐次取得し、その変化値を表示制御部330Eに逐次出力する。表示制御部330Eは制御部33Eから受けた変化値を表示部34に逐次表示させる。制御部33Eは、変化値として、関心領域それぞれに含まれる画素の平均値の差分又は比、画像の画素値の分散又は標準偏差、再構成部32による逐次近似法の近似の反復回数、再構成部32による逐次近似法の画像の更新回数のうち少なくともいずれか一つを逐次取得し、表示制御部330Eに出力する。つまり、この変形例1における表示制御部330Eは、第1~第4の実施形態にて変化値として採用した情報を表示部34に逐次表示させる構成に相当する。
図15は、表示制御部330Eが画像及び変化値を表示部34に表示させたときの表示例を示す模式図である。例えば表示制御部330Eは、再構成中の画像EPを表示部34に表示さえるとともに、テーブル形式にて変化値Tを表示させる。オペレータは、表示された変化値に基づいて再構成処理の進捗を確認し、操作部35を介して部分集合数の減少指示操作を行う。制御部33Eは、操作部35からの減少指示を受け、部分集合数を該減少指示に基づいて減少するように再構成部32を制御する。なお、減少後の新たな部分集合数は、予め設定されていてもよく、減少指示を出力するときに、オペレータが操作部35を介して新たな部分集合数を入力してもよい。
[作用・効果]
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果を説明する。
実施形態に係る医用画像撮影装置1は、検出部11と、再構成部32と、制御部33Eとを有する。検出部11は、放射線を検出する。再構成部32は、検出部11が検出した放射線に基づく投影データを受け、投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を部分集合に施して画像を逐次生成する。制御部33Eは、再構成部32が再構成処理を行う過程を監視し、監視して取得した変化値に基づいて部分集合の数である部分集合数を減少するように再構成部32を制御する。また、制御部33Eは、画像及び/又は変化値を表示部34に逐次表示させる表示制御部330Eを有し、操作部35からの減少指示を受け、部分集合数を該減少指示に基づいて減少するように再構成部32を制御する。それにより、再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置1を提供することができる。
〈第5の実施形態〉
[構成]
図16は、第5の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、再構成部32Fの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
[構成]
図16は、第5の実施形態の医用画像撮影装置1を表すブロック図である。この実施形態は、第1の実施形態に比べ、再構成部32Fの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態に同様である。
再構成部32Fは、関心領域に基づいて投影データに重み付けを行なう。例えば、再構成部32Fは、関心領域の座標と投影データの座標とを参照することによって、関心領域の中心に近い座標の投影データほど重く、関心領域の中心から遠い座標の投影データほど軽く重み付けを行なう。関心領域の座標と投影データの座標とを定める座標系の設定及び参照は、一般的な技術によって行われる。
再構成部32Fは、重み付けに基づいて投影データを複数の部分集合に分割する。例えば、再構成部32Fは、投影データの重み付けと部分集合数を参照することによって、重み付けが近い投影データが一つの部分集合に集まるように投影データを複数の部分集合に分割する。このことは、関心領域の中心に近い座標の投影データを多く含む部分集合から、関心領域の中心から遠い座標の投影データを多く含む部分集合までを生成することに相当する。
再構成部32Fは、重み付けが重い部分集合を、重み付けが軽い部分集合よりも後に再構成処理を施す。重み付けが重い部分集合とは、重み付けが重い投影データを多く含む部分集合である。重み付けが軽い部分集合とは、重み付けが軽い投影データを多く含む部分集合である。例えば、再構成部32Fは、部分集合ごとに、含まれる投影データの重み付けの合計値、平均値などの部分集合の重みを表す値を求める。再構成部32Fは、部分集合の重みを表す値が大きな部分集合ほど後に再構成処理を施す。一例として、再構成部32Fは、重み付けが重い部分集合ほど大きなサブセット番号mを付与し、重み付けが軽い部分集合ほど小さなサブセット番号mを付与する。それにより、再構成部32Fは、重み付けが重い部分集合を、重み付けが軽い部分集合よりも後に再構成処理を施すことができる。
[動作]
再構成部32Fの動作は、図4のステップS401A、図7のステップS401B、図10のステップS401C、及び図13のステップS401Dのそれぞれと置き換え可能である。
再構成部32Fの動作は、図4のステップS401A、図7のステップS401B、図10のステップS401C、及び図13のステップS401Dのそれぞれと置き換え可能である。
[作用・効果]
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果について説明する。
この実施形態の医用画像撮影装置1の作用及び効果について説明する。
この実施形態の医用画像撮影装置1は、再構成部32Fを有する。再構成部32Fは、関心領域に基づいて投影データに重み付けを行なう。再構成部32Fは、重み付けに基づいて投影データを複数の部分集合に分割する。再構成部32Fは、重み付けが重い部分集合を、重み付けが軽い部分集合よりも後に再構成処理を施す。このように、この実施形態の医用画像撮影装置1は、関心領域の座標についての重み付けが重い投影データを多く含む部分集合を生成する。また、重み付けが重い部分集合に対して後の順番で逐次近似再構成処理を施す。このことは、関心領域の座標についての投影データについて後の順番で逐次近似再構成処理を施すことに相当する。後の順番で逐次近似再構成処理が施されることは、前の順番での逐次近似再構成処理による推定値が反映されることである。それにより、関心領域について精度の高い推定値を求めることができる医用画像撮影装置を提供することができる。
〈変形例2〉
図17は、変形例2の医用画像撮影装置1のブロック図である。この変形例2は、第1~第5の実施形態に比べ、制御部33Gの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態の構成を適宜援用可能である。
図17は、変形例2の医用画像撮影装置1のブロック図である。この変形例2は、第1~第5の実施形態に比べ、制御部33Gの構成が異なる。他の構成要素は第1の実施形態の構成を適宜援用可能である。
制御部33Gは、操作部35から関心領域を変更する指示を受け、変更後の関心領域に基づいて変化値を求める。例えば、当初設定された関心領域が、臨床上観察したい部位からずれている場合がある。この場合、ユーザは、再構成処理中に、操作部を介して関心領域を臨床上観察したい部位の座標に変更する指示を制御部33Gに入力することができる。制御部33Gは、変更後の関心領域の座標に基づいて、再構成中の画像における該座標について、変化値を求める。それにより、制御部33Gは、再構成処理中に、操作部を介して関心領域を変更する指示を受けたとき、それ以降の再構成処理において、臨床上観察したい部位について、画質の変化を表す変化値を求めることができる。したがって、当初設定された関心領域が、臨床上観察したい部位からずれた場合、関心領域を変更する指示を受け、臨床上観察したい部位についての画質に応じて部分集合数を変更し、再構成処理時間を短縮し、画質を向上することができる医用画像撮影装置を提供することができる。なお、制御部33Gは、図4のステップS401A~ステップS411の処理、又は、図7のステップS401B~ステップS411Bの処理のうち任意のタイミングで関心領域を変更する指示を受けることが可能である。制御部33Gが該指示を受けた後に行われるステップS407A又はステップS407Bから、制御部33Gは、変更後の関心領域について変化値を求める。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
1 医用画像撮影装置
11 検出部
20 寝台部
21 駆動部
30 コンソール部
31 データ収集部
32、32F 再構成部
33A、33B、33C、33D、33E、33F、33G 制御部
34 表示部
35 操作部
330、330E 表示制御部
331 関心領域設定部
11 検出部
20 寝台部
21 駆動部
30 コンソール部
31 データ収集部
32、32F 再構成部
33A、33B、33C、33D、33E、33F、33G 制御部
34 表示部
35 操作部
330、330E 表示制御部
331 関心領域設定部
Claims (8)
- 放射線を検出する検出部と、
前記検出部が検出した放射線に基づく投影データを受け、前記投影データを複数の部分集合に分割するとともに、逐次近似法による再構成処理を前記部分集合に施して画像を逐次生成する再構成部と、
前記画像に関心領域を設定するための関心領域設定部と、
逐次生成される前記画像から、その画像の画質の変化を示す変化値を求め、前記変化値が所定値に達したとき、前記再構成部に対して前記部分集合の数である部分集合数より少ない新たな部分集合数を指示し、その新たな部分集合数の部分集合に対し逐次画像を再構成させる制御部と
を有し、
前記再構成部は、前記関心領域に基づいて前記投影データに重み付けを行ない、前記重み付けに基づいて前記投影データを前記複数の部分集合に分割する
ことを特徴とする医用画像撮影装置。 - 前記再構成部は、前記重み付けが重い前記部分集合を、前記重み付けが軽い前記部分集合よりも後に前記再構成処理を施す
ことを特徴とする請求項1に記載の医用画像撮影装置。 - 前記制御部は、前記再構成部による前記逐次近似法の近似の反復回数を前記変化値として求め、前記部分集合数を前記反復回数に基づいて減少するように前記再構成部を制御することを特徴とする請求項1又は2に記載の医用画像撮影装置。
- 前記制御部は、前記再構成部による前記逐次近似法の画像の更新回数を前記変化値として求め、前記部分集合数を前記更新回数に基づいて減少するように前記再構成部を制御することを特徴とする請求項1又は2に記載の医用画像撮影装置。
- 前記制御部は、設定された前記関心領域それぞれに含まれる画素値の平均値の差分又は比を前記変化値として求め、前記部分集合数を前記差分又は前記比に基づいて減少するように前記再構成部を制御する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の医用画像撮影装置。 - 前記制御部は、前記再構成部による前記画像を逐次取得し、取得した前記画像の画素値の分散又は標準偏差を前記変化値として求め、前記部分集合数を前記分散又は前記標準偏差に基づいて減少するように前記再構成部を制御することを特徴とする請求項1又は2に記載の医用画像撮影装置。
- 操作部をさらに有し、
前記制御部は、前記操作部から前記関心領域を変更する指示を受け、変更後の前記関心領域に基づいて前記変化値を求める
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか1つに記載の医用画像撮影装置。 - 操作部をさらに有し、
前記制御部は、前記画像及び/又は前記変化値を表示部に逐次表示させる表示制御部を有し、前記操作部からの減少指示を受け、前記部分集合数を該減少指示に基づいて減少するように前記再構成部を制御する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の医用画像撮影装置。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106466188A (zh) * | 2015-08-20 | 2017-03-01 | 通用电气公司 | 用于发射断层显像定量的系统和方法 |
CN110023999A (zh) * | 2016-11-29 | 2019-07-16 | 皇家飞利浦有限公司 | 发射和透射断层摄影中的交互式目标超快重建 |
CN110400361A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-01 | 上海联影医疗科技有限公司 | 子集划分及图像重建的方法、装置和计算机设备 |
US20210186467A1 (en) * | 2019-12-24 | 2021-06-24 | Konica Minolta, Inc. | Ultrasound diagnostic apparatus, method of controlling ultrasound diagnostic apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium storing therein computer-readable program for controlling ultrasound diagnostic apparatus |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220050173A (ko) * | 2019-08-23 | 2022-04-22 | 서틀 메디컬, 인크. | 딥 러닝을 사용한 정확하고 신속한 양전자 방출 단층 촬영을 위한 시스템 및 방법 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006025868A (ja) * | 2004-07-12 | 2006-02-02 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 画像処理装置及び画像処理方法並びにx線ctシステム |
JP2012011181A (ja) * | 2010-06-03 | 2012-01-19 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置および画像再構成方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7672421B2 (en) * | 2005-10-12 | 2010-03-02 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Reduction of streak artifacts in low dose CT imaging through multi image compounding |
JP5342228B2 (ja) * | 2008-12-25 | 2013-11-13 | 浜松ホトニクス株式会社 | 画像処理装置および3次元pet装置 |
JP2010203807A (ja) | 2009-02-27 | 2010-09-16 | Tohoku Univ | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム |
WO2011100628A2 (en) * | 2010-02-12 | 2011-08-18 | Loma Linda University Medical Center | Systems and methodologies for proton computed tomography |
WO2011122613A1 (ja) | 2010-03-30 | 2011-10-06 | 株式会社 日立メディコ | 再構成演算装置、再構成演算方法、及びx線ct装置 |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006025868A (ja) * | 2004-07-12 | 2006-02-02 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 画像処理装置及び画像処理方法並びにx線ctシステム |
JP2012011181A (ja) * | 2010-06-03 | 2012-01-19 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置および画像再構成方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106466188A (zh) * | 2015-08-20 | 2017-03-01 | 通用电气公司 | 用于发射断层显像定量的系统和方法 |
CN110023999A (zh) * | 2016-11-29 | 2019-07-16 | 皇家飞利浦有限公司 | 发射和透射断层摄影中的交互式目标超快重建 |
CN110400361A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-01 | 上海联影医疗科技有限公司 | 子集划分及图像重建的方法、装置和计算机设备 |
CN110400361B (zh) * | 2019-07-30 | 2023-08-15 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 子集划分及图像重建的方法、装置和计算机设备 |
US20210186467A1 (en) * | 2019-12-24 | 2021-06-24 | Konica Minolta, Inc. | Ultrasound diagnostic apparatus, method of controlling ultrasound diagnostic apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium storing therein computer-readable program for controlling ultrasound diagnostic apparatus |
US11844656B2 (en) * | 2019-12-24 | 2023-12-19 | Konica Minolta, Inc. | Ultrasound diagnostic apparatus, method of controlling ultrasound diagnostic apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium storing therein computer-readable program for controlling ultrasound diagnostic apparatus |
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