医用图像处理装置、医用图像处理方法
【专利摘要】本发明涉及一种医用图像处理装置、医用图像处理方法。对于涉及多个部位的投影数据，为了生成在包含于投影数据的所有部位中达成一致的噪声降低效果的医用图像，运算装置(5)基于拍摄条件以及重构条件，决定1个或者多个真部分集合(步骤2)。接着，运算装置(5)按每个真部分集合，基于与包含在真部分集合内的集合要素相对应的检测器输出权重，计算惩罚项权重(步骤3)。接着，运算装置(5)使用每个真部分集合的惩罚项权重来执行逐次近似法(步骤4)。
【专利说明】医用图像处理装置、医用图像处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及通过在评价函数中包含与检测器的输出相应的权重以及惩罚项在内的逐次近似法，来进行投影数据的校正处理和/或重构图像的重构处理的医用图像处理装置等。
【背景技术】
[0002]X射线CT装置具有在通道(channel)方向以及列方向上排列检测元件的X射线检测器。并且，在基于X射线CT装置的拍摄中，使相互对置的X射线管和X射线检测器围绕被检测体的周围旋转，由此在环绕方向的离散的X射线管的位置(也称为对置的X射线检测器的位置)处收集投影数据。以下，将各个X射线管位置处的投影数据的获取单位称为“视角(view)”。在收集投影数据后，运算装置针对各视角以及各列，在投影数据的通道方向上重叠重构滤波器来得到滤波器校正投影数据，对于滤波器校正投影数据，在视角方向上进行加权的同时进行逆投影，由此以非破坏性的方式将断层像图像化为被检测体内部的X射线衰减系数的分布图。以下，将根据投影数据对断层像进行图像化的方法称为“图像重构法”，将通过图像重构法得到的图像称为CT图像。
[0003]图像重构法大体分为解析法和逐次近似法。解析法是基于投影横断面定理按照解析的方式来解决问题的方法。逐次近似法是按照数学方式对达成投影数据的获取的观测系统进行模型化，并基于数学模型，通过反复法来推测最佳图像的方法。
[0004]如果比较两者，则 作为解析法的优点可列举:由于从投影数据直接得到重构图像，所以计算量绝对少。另一方面，作为逐次近似法的优点可列举:由于能够将达成投影数据的获取的物理过程以及投影数据所包含的统计的波动分别考虑为数学模型和统计模型，所以能够降低在解析法中产生的伪影(锥束伪影等)、图像上的量子噪声。
[0005]在现有技术中，作为多切面(mult1-slice)CT中的图像重构法，以计算量少作为采用理由，主要使用解析法即Feldkamp法、或改良了 Feldkamp法的方法。但是，伴随近几年的计算机的高性能化，也开始研究了逐次近似法的实用化。特别是，提出了通过逐次近似法来实现画质提高的技术。
[0006]在此，根据推测出的变量的不同，逐次近似法大体分为以下2种。
[0007](I)将投影数据的投影值作为变量来构筑评价函数的方法
[0008](2)将图像数据的像素值作为变量来构筑评价函数的方法
[0009](I)的方法适用于图像重构处理的前处理、即投影数据的校正处理等。以下，将应用(I)的逐次近似法的投影数据的校正处理称为“逐次近似投影数据校正处理”。
[0010](2)的方法适用于图像重构处理。以下，将应用⑵的逐次近似法的图像重构处理称为“逐次近似重构处理”。
[0011]在逐次近似投影数据校正处理中，事先设定投影数据的评价指标，按照使将评价指标数值化后得到的评价值取最大值或最小值的方式逐次更新投影数据。评价指标使用作为更新对象的管定投影数据和实际投影数据之间的矛盾、概率上的似是而非等。作为一例，在非专利文献I中，提出了将由下式表示的附惩罚加权二乘误差函数用作评价函数的逐次近似投影数据校正处理。
[0012][数学式I]
【权利要求】
1.一种医用图像处理装置，通过在评价函数中包含作为与检测器的输出相应的权重的检测器输出权重、以及惩罚项的逐次近似法，进行投影数据的校正处理和/或重构图像的重构处理，该医用图像处理装置具备: 真部分集合决定部，其从以唯一地对上述检测器的通道、上述检测器的列以及视角的组合进行识别的信息作为集合要素的全体集合中，基于拍摄条件以及重构条件来决定I个或多个真部分集合，其中上述视角是上述投影数据的获取单位； 惩罚项权重计算部，其按照每个上述真部分集合，基于与包含在上述真部分集合内的上述集合要素相对应的上述检测器输出权重，计算作为与上述惩罚项相关的权重的惩罚项权重；以及 逐次近似法执行部，其使用每个上述真部分集合的上述惩罚项权重来执行上述逐次近似法。
2.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于， 上述真部分集合决定部在螺旋扫描的情况下，基于逆投影视角数，决定包含在上述真部分集合中的上述集合要素的数目，其中上述逆投影视角数是作为上述逐次近似法中的逆投影处理的计算单位而决定的上述视角的数目。
3.根据权利要求2所述的医用图像处理装置，其特征在于， 上述真部分集合决定部， 按照每个床输送速度以及上述重构图像的大小，预先在存储部中存储上述逐次近似法中的逆投影处理的相位宽、即逆投影相位宽， 从上述存储部中获取与设定为上述拍摄条件的床输送速度以及设定为上述重构条件的上述重构图像的大小相对应的上述逆投影相位宽， 将设定为上述拍摄条件的每一旋转的拍摄视角数、与从上述存储部获取的上述逆投影相位宽相乘后得到的值设为上述逆投影视角数。
4.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于， 上述惩罚项权重计算部， 按照每个噪声降低率，预先在存储部中存储对于基准人体模型达成与上述噪声降低率相同程度的噪声降低的上述惩罚项权重、即惩罚项权重基准值， 从上述存储部中获取与输入的上述噪声降低率相对应的上述惩罚项权重基准值， 按照每个上述真部分集合，基于与包含在上述真部分集合内的上述集合要素相对应的上述检测器输出权重来计算代表值， 将每个上述真部分集合的上述代表值、和从上述存储部获取的上述惩罚项权重基准值相乘后得到的值作为每个上述真部分集合的上述惩罚项权重。
5.根据权利要求4所述的医用图像处理装置，其特征在于， 上述惩罚项权重计算部按照每个上述真部分集合，将与包含在上述真部分集合内的上述集合要素相对应的上述检测器输出权重的平均值、中央值、以及在以上述检测器输出权重作为等级的直方图中根据规定的比例对全体进行分割的等级这3个值之中的任一个值作为每个上述真部分集合的上述代表值。
6.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于， 上述惩罚项权重计算部按照对每个上述真部分集合的上述惩罚项权重为变量且计算出执行了上述逐次近似法时的上述投影数据的修正量的修正量计算函数，代入与包含在上述真部分集合内的上述集合要素相对应的上述检测器输出权重以及上述投影数据而计算出的上述修正量计算函数的值、和修正量基准值之间的误差最小的方式，决定每个上述真部分集合的上述惩罚项权重。
7.根据权利要求6所述的医用图像处理装置，其特征在于， 上述惩罚项权重计算部， 按照每个噪声降低率，预先在存储部中存储对基准人体模型达成与上述噪声降低率相同程度的噪声降低效果的上述惩罚项权重、即惩罚项权重基准值， 从上述存储部中获取与输入的上述噪声降低率相对应的上述惩罚项权重基准值， 将上述检测器输出权重作为常数，使用从上述存储部获取的上述惩罚项权重基准值计算执行了上述逐次近似法时的上述投影数据的修正量，作为上述修正量基准值。
8.一种医用图像处理方法,通过在评价函数中包含作为与检测器的输出相应的权重的检测器输出权重、以及惩罚项的逐次近似法，进行投影数据的校正处理和/或重构图像的重构处理，该医用图像处理方法包括: 从以唯一地对上述检测器的通道、上述检测器的列以及视角的组合进行识别的信息作为集合要素的全体集合中，基于拍摄条件以及重构条件来决定I个或多个真部分集合的步骤，其中上述视角是上述投影数据的获取单位； 按每个上述真部分集合，基于与包含在上述真部分集合内的上述集合要素相对应的上述检测器输出权重，计算与上述惩罚项相关的权重、即惩罚项权重的步骤；以及使用每个上述真部分集合的上述惩罚项权重来执行上述逐次近似法的步骤。
【文档编号】A61B6/03GK103501702SQ201280020678
【公开日】2014年1月8日 申请日期:2012年4月4日 优先权日:2011年4月28日
【发明者】高桥悠, 广川浩一, 后藤大雅, 菅谷嘉晃 申请人:株式会社日立医疗器械