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    • 专利摘要:

    公开号:WO1985004090A1
    申请号:PCT/JP1985/000124
    申请日:1985-03-13
    公开日:1985-09-26
    发明作者:Eiji Yoshitome
    申请人:Yokogawa Medical Systems, Ltd.；
    IPC主号:G06T11-00
    专利说明:
    [0001] 明細書
    [0002] X線 CT画像処理装置
    [0003] 〔技術分野〕
    [0004] 本発明は、 X線 CT (GTは Computed Tomography の略）像に生じる骨のビーム ハードニングアーチファクトを再構成画像データのみを用いた補正演算によって髙速 に除去するようにした X線 CT画像処理装置に関する。
    [0005] 〔背景技術〕
    [0006] X線 CT像に対する骨のビームハードニング補正は、 従来ジヨセフ他の文献 (Joseph et al. A Method for Correcting Bone I nduced Artifacts in Computed Tomography Scanners, Journal of Computer Assisted Tomography Vol 2 100〜 108, Jan. 1978) に見られるように、 再構成画像を画像上でスキ ヤンしその中に含まれるソフ卜ティシュー部と骨 （CT値で分離される〉 の経路長か ら補正量を計算し、 これをもとに実スキャンデータを補正した上で再び再構成する方 法で行われていた。
    [0007] しかしながら、 この方法では次のような問題点があった。
    [0008] 1) 2度の再構成と画像上でのスキャンが必要なため、 演算量が莫大であり、 高速処理 が期待できない。
    [0009] 2)実スキャンデータは、 一度画像を再構成した後は消去して、 次のスキャンに備える のが普通であるが、 この方法では、 実スキャンデータは、 画像再構成後も、 実スキ ヤンデータの補正と 2度目の画像再構成が終るまでは保存しておかなければならな い。
    [0010] 〔発明の開示〕
    [0011] 本発明の目的は、 高速かつ簡単に再構成画像データのみに基づいて骨のビームハー ドニング補正を行い得る X線 CT画像処理装置を提供することにある。 O この目的を達成するために、 本発明は、 再構成画像データに基づいて、 再構成画像 の骨領域を判別し、 この判別された骨領域をマスクとして、 2次元重み関数をマスク 付加算あるいはコンボリューシヨンして、 補正用の画像データを求め、 この補正用の 画像データを再構成画像データに加算するようにしたものである。
    [0012] 〔図面の簡単な説明〕
    [0013] 第 1図は、 本発明を実施した X線 CT画像処理装置の一例のプロック図、 第 2図は、 第 1図における 2値化装置の機能を示すフローチヤ一卜、
    [0014] 第 3図は、 第 1図におけるマスク付加算器が利用する重み関数を示すグラフ、 第 4図は、 第 Ί図におけるマスク付加算器の機能を示すフローチヤ一卜、 第 5図は、 第 1図における画像加算器の機能を示すフローチヤ一卜、
    [0015] 第 6図は、 本発明を実施した X線 C T画像処理装置の他の例を示すブロック図、 第 7図は、 第 1図及び第 2図におけるマスク付加算器の他の例の機能を示すフロー チヤ一卜、
    [0016] 第 8図は、 骨領域をより正確に判別する装置のプロック図、
    [0017] 第 9図は、 第 8図におけるラベル付け装置の機能を示すフローチャート、 第 1 0図は、 第 8図における特徴量計算装置の機能を示すフローチヤ一卜、 第 Ί 1図は、 第 8図における判別装置の機能を示すフローチヤ一卜、
    [0018] 第 1 2図は、 スキャンされる対象の特徴量の分布を示すグラフ.、
    [0019] 第 1 3図は、 第 8図の装置を骨頜域の判別に用いて本発明を実施した X線 C T画像 処理装置の一例を示すプロック図、
    [0020] 第 1 4図は、 処理時間を短縮した本発明の X線 CT画像処理装置の一例のプロック 図、
    [0021] 第 1 5図は、 第 Ί 4図における画像縮小装置の機能を示すフローチヤ一卜、 第 1 6図は、 第 1 4図における画像拡夭装置の機能を示すフローチヤ一卜。
    [0022] 〔発明を実施するための最良の形態〕
    [0023] 以下、 図面を用いて本発明の実施例を しく説明する。第 1図は、 本発明に係る X 線 CT画像処理装置の一実施例を示すブロック構成図である。 この図において、 1は 再構成濃淡像を記憶する第 1の画像記憶装置、 2は 2値化装置、 3は第 2の画像記億 装置、 4は重み関数記憶装置、 5はマスク付加算器、 6は第 3の画像記憶装置、 7は 画像加算器である。 2値化装置 2、 マスク付加算器 5、 及び画像加算器 7は、 計算機 のハードウ Iァとそれにそれぞれの機能を与えるプログラムによって実現される。 第 6図、 第 8図、 第 1 3図及び第 1 4図において、 ブロックで示される各装置も同様で ある。
    [0024] 第 Ίの画像記憶装置 1は外部装置 （図示せず〉 に対し画像を入出力することができ るようになっている。 外部装置としては、 画像記憶装置 1に再構成画像データを入力 する画像再構成装置や、 画像記憶装置 1から出力された画像データに基づいて画像を 表示する画像表示装置などがある。
    [0025] 2値化装置 2は第 1の画像記憶装置 Ίの画像を予め設定された C T値をしきい値と して 2値化するものであり、 第 2図のフローチヤ一卜に示されるような機能を持って いる。
    [0026] 第 2図において、 i , jは、 画像記憶空間における画像データの 2次元アドレスの 各成分であり、 いずれも 1から Nまでの値をとる。 A ( j , i ) RXf B ( j , i ) は、 別々な画像記憶装置の画像データであり、 いずれもアドレス （ j， i ) のものである。 その他のフローチヤ一卜においても、 周一の記号は周じ意味を表わす。 第 2図の機能 により、 第 1の画像記憶装置 1からの入力画像データ A ( j , i ) が、 しきい値 T 1 と比較され、 しきい値 Τ 1以上であるか否かに応じて、 第 2の画像記憶装置 3への出 力画像データ Β ( j , ί ) がそれぞれ 1及び 0とされる。 このようなデータ処理が、 j及び iが、 ともに Nに達するまで繰返され、 第 1の画像記憶装置 1の全画像データ が 2値化されて、 第 2の画像記憶装置 3に書込まれる。 第 2の画像記憶装置 3はこの 2値画像を記億するものである。 しきい値 T 1は、 骨の C T値に対応して定められて いるので、 第 2の画像記憶装置 3には、 骨の像を表わす 2値画像が得られる。 2値化 装置 2と第 2の画像記憶装置 3は、 骨画像抽出装置を形成する。
    [0027] 重み関数記憶装置 4には、 予め定められた 2次元の重み関数が.記憶される。 この重 み関数の一例を第 3図に示す。 第 3図は、 2次元の重み関数を、 その中心軸に沿った 断面で示したものである。重み関数の値は、 中心において最も小さく、 中心を離れる につれて傾斜を減じながら零に漸近する負の値となる。 この重み関数は、 中心からの 距離をァとしたとき— ( 1 + α τ ) 4に近い特性を有する。 マスク付加算器 5は 重み関数記憶装置 4と第 2の画像記憶装置 3との出力を受け、 2値画像上骨を表す G Τ値の高い画素位置に重み関数の中心を合わせて 2次元に広がる重み関数を第 3の画 像記憶装置 6に加算記憶する。
    [0028] マスク付加算器 5の機能を第 4図に示す。 この機能により、 まず、 値が零である出 力データ Β ( j , i )が第 3の画像記憶装置 6の全アドレスに耋込まれる。次に第 2 の画像記憶装置 3からの入力画像データ A ( j , i ) の値が 1か否かを判定し、 Ίの ときのみ 2次元の重み関数の加算を行う。 '2次元重み関数を記憶している記憶装置 4 の 2次元のアドレスの各成分は、 k及び Iで表わされる。 これらのアドレス成分は、 いずれも 1から Mまでの値をとる。 これらのアドレス成分 k, Iとその最大値 M及び 入力画像データ A ( j , i )のアドレス成分 i , jを用いて、 図の中央のブロックに 記入された 1対の式により、 変換されたアドレス成分 k t, I 1が求められる。 これ ら変換されたアドレス成分 k 1， 1 1は、 2次元重み関数の中心を入力画像データ A ( j , i )のアドレス（ j , i )に合わせたときの画像記億空間で重み関数の 2次元 平面の各点が占めるアドレスの各成分を表わす。 これらアドレス成分は、 それぞれ 1 から Nの範囲にあるものだけ、 すなわち画像記憶空間の範囲に属するものだけが、 出 力画像データのアドレス成分とされ、 図の下部のブロックに記入された第 3の式によ り出力画像データ B ( 1 1 , k 1 )への重み関数 W ( I , k ) の加算が行われる。 こ のようなアドレス変換及び重み関数の加算は、 1つの入力画像データにつき、 及び Iがともに損になるまで、 すなわち重み関数の 2次元平面の全点の値を加算するまで 繰返され、 かつ、 このような加算が入力画像データ A ( j， i )の全部について完了 するまで繰返される。
    [0029] マスク付加算器 5と第 3の画像記憶装置 6は、 補正画像生成装置を形成する。 画像加算器 7は第 3の画像記憶装置 6の画像と第 1の画像記憶装置 1の画像とを加 算するもので、 加算された画像は第 Ίの画像記憶装置 1に記憶されるようになってい る。 画像加算器 7の機能を第 5図に示す。 第 5図において、 第 1の画像記憶装置 1.か らの入力画像データ A ( j , i ) と第 3の画像記憶装置 6からの入力画像データ B ( j , i ) とが加算されて、 その結果の画像データ C ( j , ί ) が第 1の画像記憶装 置 1に記憶される。
    [0030] このような構成の第 1図の装置において、 外部装置より第 1の画像記憶装置 1に入 力された X線 CTの再構成濃淡像は、 2値化装置 2において め設定されたしきい値 と比較され 2値化される。 この 2値画像を第 2の画像記憶装置 3に願次記億してゆく c マスク付加算器 5では、 この第 2の画像記憶装置 3より 2値画像を受け、 この 2値画 像上骨を表す G T値の高い画素位置に、 重み関数記憶装置 4からの重み関数の中心を 合わせて 2次元に広がる重み関数を第 3の画像記憶装置 6に加算記億する。 尚、 第 3 の画像記憶装置 6の初期記憶値は零に設定されている。 この加算処理をしきい値以上 の C T値を持つすべての画素に対して繰り返す。 重み関数の特性を適切に選ぶことに より、 第 3の画像記憶装置 6には、 骨によるビームハードニングアーチファクトを打 消すような画像が得られる。
    [0031] このようにしてできあがった画像は、 画像加算器 7によって、 第 1の画像記憶装置 1に記憶されている初めに入力された再構成濃淡像と加算される。 これにより、 実ス キャンデータを用いずに、 再構成画像データだけを用いて、 骨のビームハードニング アーチファクトを除去することができ、 このようにビームハードニングアーチファク 卜が除去された画像は改めて第 1の画像記憶装置 Ίに書き込まれ、 必要に応じて外部 装置に出力される。
    [0032] 第 6図は本発明の他の実施例を示すプロック図である。 第 1図と異なるところは第 3の画像記億装置 6と画像加算器 7を省略した点である。 第 6図においては、 重み関 数の総和をとつて後から 2枚の画像間で加算する代りに、 重み関数を再構成像の対応 する位置の画像データと直接加算し、 その結果を第 1の画像記憶装置 Ίに書き込むよ うにしている。 このような構成によっても上述と同様に骨のビームハードニングァー チファク卜を除去することができる。
    [0033] 尚、 このようにある GT値以上の画素に対して同一の重み関数を加算するかわりに、 ある CT値以上の画素に対してその C T値により変調した重み関数を加算するように 構成することも可能である。 又、 マスク付加算器 5は第 2の画像記憶装置 3の 2値画像と重み関数記憶装置 4の 重み関数の 2次元コンポリユーシヨンで置き換えることも可能である。マスク付加算 器と置換えられる 2次元コンポルバの機能を第 7図に示す。第 7図において、 Sの値 を与える式が 2次元のコンポリューシヨンを表わす。
    [0034] 上記の場合の骨領域の判別は、 CT値がある値以上の範囲を骨とみなすという閾値 処理によって行われている。 これは対象が頭の場合には問題を生じないが、 どのよう な被検体がスキャンされるかわからないような場合には問題となる。 例えばテフロン (商品名） の入ったファン卜ム等がスキャンされると、 テフロンの CT値は骨のそれ にほぼ周等であるため、 骨がスキャンされたのかテフロンがスキャンされたのか分ら ないという問題が生じる。そこでスキャン対象が明らかでない場合においても骨領域 の認識を簡単且つ安定に行うことのできる骨領域識別装置が必要とされる。
    [0035] 第 8図は骨領域識別装置の一実施例を示すブロック図である。第 8図において、 1 は第"!の画像記憶装置、 2は 2値化装置、 3は第 2の画像記憶装置であって、 これら は第 Ί図の装置に設けられているものと同様のものである。 、 4 1はラベル付け装置、5 1'は第 4の画像記憶装置、 6 1は特徴量計算装置、 7 1は判別装置、 8 1は第 5の 記憶装置である。
    [0036] ラベル付け装置 4 1は第 2の画像記憶装置 3上で " 1 "の値を持つ画素の内で、 互 いに連結した画素は 1つの画素^ ^領域として認識し、 しかも各領域には他の領域と区 別可能な個別のラベルを付けるものである。 ラベル付装置 4 1の機能を第 9図に示す c 第 9図において、 mがラベルの値であり、 1から始まる。 第 2の画像記憶装置 3か ら入力した 1つの画像データ A ( j , i ) の値が Ίで、 それに対応する第 4の画像記 憶装置 5 1の記億データ Β ( j , i ) が 0のとき、 第 2の画像記憶装置 3の画像デー タ A ( I， k ) について、 画像データ A ( j , i ) J:の連結の有無を判定し、 連結し ている画像データがあるときは、 値を m <! した ffi力データ B ( I , k ) を第 4の画像 記憶装置 5 1に書込む。 ίの値を 1から Nまで変化させ、 kの値を iから Νまで変化 させてこの動作を操返す。 これによつて、 画像データ A ( j , i ) に連結する画像デ ータ A ( I , k ) には同じラベルが付けられる。 1つのラベルをつけ終るたびに、 ラ ベルの値を 1つふやし、別な画像データ A ( j , i ) について同様な処理を繰返す。 特徴量計算装置 61は前記ラベル付けをした各領域に対しその領域に対応する第 Ί の画像記憶装置 1上の CT再構成像の特徴量を計算する装置である。 特徴蠆としては、 領域の面積、 頜域内の平均 CT値及び領域での CT値の標準偏差である。
    [0037] 特徴量計算装置 61の機能を第 10図に示す。
    [0038] 第 10図において、 S1 (m) 、 S2 (m) 、 及び S3 (m)は、 ラベル mごとに規 定された 3種類の計算値であり、 それらの初期値は零とされる。 mは 1から Mまでの 値をとる。 Mはラベル付け装置 41から与えられる。 第 4の画像記憶装置 5 Ίから入 力したデータ A (j， i ) のラベルが mであるとき、 mが 1から M、 j及び が 1か ら Nの範囲で、 このデータ A ( j , i )に対応する第 1の画像記憶装置 1の画像デー タ B ( j, i )の和 S1 (m) と、 画像データ B ( j, i ) の 2乗の和 S 2 (m) と、 ラベルが mである画像の面積 S3 (m)を求める。 そして次の段階で、 これらの計算 値を用いて、 画像データの平均値 S1 (m)と標準偏差 S 2 (m)をラベルごとに求 める。 この計算後、 S1 (m)及び S2 (m)はラベル mの領域の画像データの平均 値と標準偏差をそれぞれ表わす。
    [0039] 判別装置 71は特徴量計算装置 6 Ίより与えられる特徴量を予め与えられた各閾値 と比較し、 条件を満す頜域を骨領域と判定して、 その画像を第 5の画像記憶装置 81 に書込むものである。
    [0040] 判別装置 71の機能を第 11図に示す。
    [0041] 第 11図において、 第 5の画像記憶装置 81の画像データ B ( j, ί )の初期値が零 とされ、 ラベル mの領域の画像データの標準偏差 S 2 (m) と面積 S3 (m)がそれ ぞれしきい値 T2、 Τ3以上であるとき、 その領域に属する第 4の画像記憶装置 51 のデータ A (j， i )に対応する、 第 5の画像記憶装置 81の画像データ B (j , i ) を 1にする。 頜域の面積とその領域での CT値の標準偏差の関係は第 12図のように なっており、 頭蓋骨はテフロンあるいはその他の骨とは明瞭に区別される特徴を持つ ている。 そこで、 標準偏差と面積のしきい値 T 2、 T3をそれぞれ例えば破線のよう に定めることにより、 頭蓋骨をその他の物体あるいは画像ノイズから区別することが できる。 したがって、 このようなしきい値 T2、 Τ3に基づいて判別を行う判別装置 71によって、 ビームハードニングアーチファク卜の主因となる頭蓋骨だけの画像を 第 5の画像記憶装置 8 1に得ることができる。
    [0042] このような構成の第 8図の装置における動作を次に説明する。 第 1の画像記憶装置 1に入力された X線 CT再構成像は、 予め与えられている GT値に従って 2値化装置 2で 2値化され、 第 2の画像記憶装置 3に記億される。
    [0043] ラベル付け装置 4 1では第 2の画像記憶装置 3上で " Ί "の値を持つ画素の内、 互 いに連結した画素を 1まとめにして 1つの領域とし、 そこに識別用のラベル、 例えば 1 , 2， …のラベルを付ける。 これにより、 " 1 "の値を持つ画素は全て何れかのラ ベル けされた領域に属することとなる。 このときの頜域の総数 Mは特徴量計算装置 6 1や判別装置 7 に送られ、 そこで制御のための情報として使用される。
    [0044] 特徴量計算装置 6 1は、 ラベルの付いた全ての領域に対してその領域に対応する画 像記憶装置 1上の CT再構成像の特徴量を計算する。
    [0045] 判別萄置 7 1では、 このようにして求めた特徴量に対し、 S 2 ( m) T 2で且つ S 3 ( m )≥T 3であるかどうかを判別し、 条件が満されれば、 その領域をビームハ 一ドニング補正を要する骨頜域と認識する。
    [0046] このようにして、 ビームハードニング補正を要する骨領域を正しく捕えることがで ぎる。 .
    [0047] 特徴量の計算範囲を各領域の内点だけに制限すれば、 領域のエッジ部分の立上り誤 差による標準偏差のパラツキを少なくし、 安定した特徴量の計算が可能となる。第 1 2図に示した特徴量はそのようにして計算したものである。又、 特徴量の計算は、 ラ ベル付けと同時に一つの動作として行うこともできる。
    [0048] このように、 ビームハードニング補正を要する骨領域の判定を、 特徴量として面積 および C Τ値の領域内での標準偏差という統計暈を使用して行うため、 画像ノイズに 強く安定した判定結果が得られる。 ：ー
    [0049] 以上のような骨領域識別装置を用いた X線 CT画像処理装置の構成は第 1 3図のよ うになり、 第 5の画像記憶装置 8 1に得られた頭蓋骨の画像をマスクとして、 マスク 付加算器 5による重み付加算が行われる。
    [0050] 以上述べた本発明の実施例においては、 骨を表す画素の数だけ 2次元の重み関数を 加算しており、 場合によってはかなりの演算量になる。 そこで、 骨を表す 2値画像と 重み関数をいずれも縦横 1 /Gに縮小した後で 2値画像をマスクとして重み関数を 2 次元で加算し、 骨を表す全画素について加算を繰り返すようにすれば、 演算量を減少 させることができ、 それだけ高速処理を実現することができる。
    [0051] 第 1 4図はこのような高速処理を図った X線 CT画像処理装置の一実施例を示す構 成図である。 第 1 4図において、 第 1図と同等部分には周一符号を付してある。 第 1 図と異なる構成部分は画像縮小裝置 3 1 , 第 6の画像記憶装置 3 2 , 画像拡大装置 3 3 , 第 7の画像記憶装置 3 4である。
    [0052] 画像縮小装置 3 1は第 1の画像記憶装置 1の画像を受け、 これを縦横両方向に 1ノ Gに縮小するもので、 結果は第 6の画像記憶装置 3 2に格納される。 第 6の画像記憶 装置 3 2の出力は 2値化装置 2に導かれるようになつている。
    [0053] 画像縮小装 S3 の機能を第 1 5図に示す。
    [0054] 第 1 5図において、 画像データの 2次元アドレスの各成分 i， jが、 図の中央部のブ ロックに記入した 1対の式によってそれぞれ i 1 , j 1に変換され、 このアドレス i 1 , j 1によって第 1の画像記憶装置 1から読み出した画像データ A ( j 1 , i 1 ) を第 4の画像記憶装置 3 2のアドレス （'し j 〉 に書込む画像データ B ( j , ί ) と する。
    [0055] 画像拡大装置 3 3は第 3の画像記憶装置 6の縮小画像を G倍し、 もとの大きさの画 像に拡大するものである。
    [0056] 画像拡大装置 3 3の機能を第 1 6図に示す。
    [0057] 第 1 6図は、 第 3の画像記憶装置 6の縮小画像の各データの間に複数の直線補間デー タを 2次先補間して、 元の大きさの画像を復元する機能を示す。 第 7の画像記憶装置 3 4への書込みアドレス jおよび iを図示の式でそれぞれ変数 Xおよび Yに変換し、 これらの変数 Xおよび Yに基づいて、 補間パラメータ U (1 ) , U (2) および V (1 ) , V (2) を求め、 図示の Sを与える式によって 2次元補間データを求め第 7の画像記憶 装置 3 4への書込み画像データ B ( j , i ) とする。
    [0058] 拡大画像は第 7の画像記憶装置 3 に一旦格納された後画像加算器 7に送られる。 このような構成の第 1 4図の装置における動作を次に説明する。
    [0059] 外部装置から第 1の画像記憶装置 1に入力された X線 C Tの再構成濃淡像は、 画像 縮小装置 3 1で縦横両方向に 1 ZGに縮小され、 第 6の画像記憶装置 3 2に記憶され る。 尚、 Gは通常整数が用いられる。
    [0060] 記憶装置 3 2の縮小画像は予め設定された C T値に従って 2値化装置 2で 2値化さ れ、 第 2の画像記憶装置 3に記憶される。
    [0061] 重み関数記憶装置 4の重み関数も前述の縮小率 1 / Gに対応して予め縦横 1 ZGに 縮小されているものとする。 マスク付加算器 5において、 重み関数記憶装置 4の重み 関数を 2値画像（記憶装置 3 ) の骨を表す各画素に対し中心を合わせて第 3の画像記 憶装置 6に加算記億する。 尚、 第 3の画像記憶装置 6の初期記憶値は零に設定されて いる。 この加算処理を骨を表わす全画素について行った結果は縮小像に対する補正像 となっているので、 これを画像拡大装置 3 3で G倍し、 もとの大きさに復元する。 こ の拡大には計算時間の短縮のため線型補間を用い、 1次元毎に 2段階に分けて 2次元 の補間を行う。拡大された画像は第 7の画像記憶装置 3 4に蓄えられ、 この拡大補正 像は画像加算器 7において第 1の画像記憶装置 Ί上の入力画像と 2次元加算され、 そ の結果が第 の画像記憶^置 1に出力される。 ― 尚、 このような実施例に限らず、 次のようにしてもよい。
    [0062] 1)画像縮小装置 3 では実際には画像を縮小せず、 2値化装置 2と一体化して縱横と も G画素毎にサンプルして 2値化する。
    [0063] 2)画像拡大装置 3 3は第 7の画像記憶装置 3 4を通さずに直接第 1の画像記憶装置と 加算する 0
    [0064] 3)マスク付加算器 5を 2次元コンポリューシヨン装置に置き換える。
    [0065] 4)画像縮小装置 3 1 , 第 6の画像記憶装置 3 2と第 2の画像記憶装置 3を用いずに、 2値化装置 2が出力する Gサンプル毎の値に従ってマスク付加算器 5をオン ·オフ する。
    [0066] 5)骨領域の判別に第 8図の装置を利用する。
    [0067] 〔産業上の利用可能性〕
    [0068] ' 以上説明したように、 本発明によれば、 重み関数を適切に設定することにより、 ジ ヨセフ他の従来の方法によるのと周等の骨 ωビームハードニング補正ができ、 脳と頭 蓋骨の画像上のきれが良く、 しかも骨によるカツビングのない画像を得ることができ る。
    [0069] そして、 そのためのデータ処理は、 従来のような画像上で改めてスキャンを繰り返 し、 その経路内での成分を調べ、 それによる実スキャンデータの補正を行い、 それを 再び再構成するという複雑かつ莫大な演算量を要する処理と比べ、 再構成像をもとに 簡単な画像間の演算を繰り返すだけの処理なので、 アルゴリズムの簡単さ. 演算量の 少なさから極めて実用的である。
    [0070] 例えば、 使用画像 320X 320画素， 使用重み関数 61 X 61画素としたとき、 ジヨセフ 他の従来方法では約 Ί 5時間かかっていたが、 本発明によれば約 5 0分の処理時間で すむ。
    [0071] 又、 第 1 3図に示すような本発明によれば、 ビームハードニング補正を要する骨領 域を正確に判別したうえで、 ビームハードニングアーチファクト除去処理が行える。 又、 第 1 4図に示すような本発明によれば、 最初に画像を 1 ZG 2に縮小し、 この '縮小画像に対して 2値化、 重み関数の加算 行う.ため、 重み関数ももとの 2に 縮小したものを使うことから、 加算回数は縮小しないときの M ^x k から （M/G ) ^x k /G 2となって 1 ZG 4に減少する。 ここで M 2は重み関数の面積を画素数で 表したもの、 k は骨を表す画素の数である。
    [0072] 計算機によるシミュレーションによれば、 G = 4，. M = 6 1で画質の劣化は ± 1 C T値以下であり、 計算時間は縮小しない場合に比べて 1/ 203倍となった。
    [0073] この縮小画像を用いる方式は骨のビームハードニング補正像が低い空間周波数成分 しか含んでいないという現象を巧みに利用した結果のたまものである。
    权利要求:
    Claims

    丄
    請求の範囲
    1 被検体の断面にそって断面内の複数の方向に通過した X線の強度を表す複数の信 号に基づいて再構成された被検体の断層像を記億する画像記憶手段、
    画像記憶手段に記憶された画像から骨を表す画像を抽出する骨画像抽出手段、
    2次元重み関数を記億する重み関数記億手段、
    骨画像抽出手段から与えられる骨画像と、重み関数記憶手段から与えられる 2次元 重み関数とに基づいて、 補正用画像を生成する補正用画像生成手段、
    および、
    補正用画像生成手段が生成した補正用画像を画像記憶手段の再構成画像に加算する 画像加算手段
    を具備した X線 CTの画像処理装置。
    2 骨画像抽出手段が、 所定のしきい値に基づいて、.画 記億手段が記億している画 像データを判定することにより 2値画像を求める 2値化手段を含むものである請求の 範囲の第 1項の X線 C T画像処理装置。
    3 骨画像抽出手段が、
    所定のしきい値に基づいて、 画像記億手段が記憶している画像データを判定すること により 2値画像を求める 2値化手段と、
    2値化手段から与えられる 2値画像に対応する画像記憶手段の再構成画像の特徴量 を求める特徴量計算手段と、
    特徴量計算手段が求めた特徴量に基づいて骨画像を判別する判別手段とを含む X線 CT画像処理装置。
    4 補正用画像生成手段が、 骨画像抽出手段が抽出した骨画像をマスクとして、 重み 関数記億手段から与えられる 2次元重み関数を骨画像の画像データに中心を合わせて 加算するマスク付加算手段を含む請求の範囲の第 1項の X線 CT画像処理装置。 5 補正用画像生成手段が、 骨画像抽出手段が油出した骨画像をマスクとして、 重み 関数記憶手段から与えられる 2次元重み関数と骨画像データとのコンポリューシヨン を行うコンポリューション手段を含む請求の範囲の第 1項の X線 CT画像処理装置。
    6 被検体の断面にそって断面内の複数の方向に通過した X線の強度を表す複数の信 号に基づいて再構成された被検体の断層像を記億する画像記憶手段、
    画像記憶手段に記憶された画像に基づいてその縮小画像を求める画像縮小手段、 画像縮小手段から与えられる縮小画像から骨を表す画像を抽出する骨画像抽出手段、 2次元重み関数を記憶する重み関数記憶手段、
    骨画像油出手段から与えられる骨画像と、 重み関数記憶手段から与えられる 2次元 重み関数とに基づいて、 補正用画像を生成する補正用画像生成手段、
    補正用画像生成手段から与えられる補正用画像を画像記憶手段に記憶されている再 構成画像の大きさに相当する大きさに拡大する画像拡大手段、
    および、 ·
    画像拡大手段から与えられる補正用画像を画像記憶手段の再構成画像^:加算する画 像加算手段 "
    を具備した X線 C Tの画像処理装置。
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    同族专利:
    公开号 | 公开日
    US4739481A|1988-04-19|
    EP0204844A4|1989-04-24|
    DE3586203T2|1993-01-28|
    DE3586203D1|1992-07-16|
    EP0204844B1|1992-06-10|
    EP0204844A1|1986-12-17|
    DE204844T1|1987-09-03|
    引用文献:
    公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题
    法律状态:
    1985-09-26| AK| Designated states|Designated state(s): US |
    1985-09-26| AL| Designated countries for regional patents|Designated state(s): DE GB |
    1986-08-21| WWE| Wipo information: entry into national phase|Ref document number: 1985901557 Country of ref document: EP |
    1986-12-17| WWP| Wipo information: published in national office|Ref document number: 1985901557 Country of ref document: EP |
    1992-06-10| WWG| Wipo information: grant in national office|Ref document number: 1985901557 Country of ref document: EP |
    优先权:
    申请号 | 申请日 | 专利标题
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    JP4968884A|JPH0381383B2|1984-03-15|1984-03-15||
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