JP4175879B2

JP4175879B2 - Reprojection method, image creation method, and image processing apparatus

Info

Publication number: JP4175879B2
Application number: JP2002369384A
Authority: JP
Inventors: 明彦西出; 琴子森川
Original assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Current assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority date: 2002-12-20
Filing date: 2002-12-20
Publication date: 2008-11-05
Anticipated expiration: 2022-12-20
Also published as: JP2004195050A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、再投影方法、画像作成方法および画像処理装置に関し、さらに詳しくは、画像を基に投影データを高速に作成することが出来る再投影方法、骨と実質部の境界をはっきり区別できる画像を高速に作成することが出来る画像作成方法およびそれら方法を好適に実施しうる画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
断層像から投影データを作成する再投影方法の第１の従来例では、各画素に対応する小領域に断層像を区画し、再投影線が通過する複数の小領域に対応する画素値を、各小領域が含む再投影線の長さに応じた荷重を用いて加重加算することで、再投影線に対応する再投影データを得ている（例えば、非特許文献１参照。）。
再投影方法の第２の従来例は、２ＤＢＰ（2-Dimensional BackProjection）法と呼ばれるものであり、断層像を２ＤＦＦＴ（2-Dimensional Fast Fourier Transform）し、次いで極座標変換後、再投影方向に垂直な方向の２ＤＦＦＴ成分を取り出し、それを１ＤＦＦＴすることで、再投影方向の再投影データを得ている。
【０００３】
【非特許文献１】
"Reprojection using a parallel backprojector" Carl R. Crawford, Medical Physics, Vol.13, No.4, Jul/Aug 1986, page 480-483
【０００４】
また、従来、骨と実質部分の境界をはっきり区別できる画像を得るために、骨と実質部分とを別々に計算して合成する画像作成方法が知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術では、乗算量が非常に多くなるため、長い処理時間がかかる問題点があった。
そこで、本発明の目的は、画像を基に投影データを高速に作成することが出来る再投影方法、骨と実質部の境界をはっきり区別できる画像を高速に作成することが出来る画像作成方法およびそれら方法を好適に実施しうる画像処理装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、画像の画素間を補間して画素密度を増やしておき、次いで再投影線上に位置する画素を抽出し、それら抽出した画素値を加算し、前記再投影線に対応する再投影データを得ることを特徴とする再投影方法を提供する。
上記第１の観点による再投影方法では、最初に画像の画素間を補間して画素密度を増やす。この補間により増やした画素の画素値は、補間演算の結果、荷重が付けられた画素値となる。次に、再投影線上に位置する画素を抽出するが、画素密度を増やしているため、再投影線の最近傍の画素を、再投影線上に位置する画素と見なすことが出来る。つまり、乗算は不要になる。次に、抽出した画素値を加算するが、既に画素値には荷重が付けられているため、単に加算すればよい。つまり、乗算は不要になる。結局、補間演算だけで乗算すれば済むため、乗算量が減り、画像を基に投影データを高速に作成することが出来る。
【０００７】
第２の観点では、本発明は、上記構成の再投影方法において、画像の画素が直交するｉ方向およびｊ方向の格子状に並んでおり、再投影線とｊ方向の成す角度が４５°以内の場合は、画像の画素間をｉ方向に補間してｉ方向の画素密度を増やし、再投影線とｉ方向の成す角度が４５°以内の場合は、画像の画素間をｊ方向に補間してｊ方向の画素密度を増やすことを特徴とする再投影方法を提供する。
上記第２の観点による再投影方法では、ｉ方向またはｊ方向の一方のみ画素密度を増すため、ｉ方向およびｊ方向の両方の画素密度を増す場合に比べて、演算量を減らすことが出来る。また、画素密度を増した方向と投影線の成す角度が４５゜以上となるので、再投影線上に位置する画素の抽出精度を高く保つことが出来る。
【０００８】
第３の観点では、本発明は、上記構成の再投影方法において、補間が線形補間であることを特徴とする再投影方法を提供する。
上記第３の観点による再投影方法では、線形補間を行うため、増やした画素の画素値に、元々存在した画素までの距離が近いほど大きな荷重を付けることが出来る。
【０００９】
第４の観点では、本発明は、断層画像から対象部分を抽出した対象抽出画像を作成し、対象抽出画像に対して上記構成の再投影方法を施して再投影データを求め、再投影データを加工処理し、加工処理した再投影データを基に画像再構成して新対象画像を作成し、新対象画像と断層画像とを加重加算して新断層画像を作成することを特徴とする画像作成方法を提供する。
上記第４の観点による再投影方法では、元の断層画像よりも対象部分を目立つようにしたり，目立たないようにした新断層画像を作成できる。そして、上記構成の再投影方法により再投影データを得るため、対象と非対象の境界をはっきり区別できる画像を高速に作成することが出来る。
【００１０】
第５の観点では、本発明は、上記構成の画像作成方法において、対象が頭蓋骨もしくは環状に骨が存在する部位であることを特徴とする画像作成方法を提供する。
上記第５の観点による再投影方法では、頭蓋骨もしくは環状に骨が存在する部位と実質部の境界をはっきり区別できる画像を高速に作成することが出来る。
【００１１】
第６の観点では、本発明は、上記構成の画像作成方法において、加工処理が、非線型データ変換処理であることを特徴とする画像作成方法を提供する。
上記第６の観点による再投影方法では、再投影データを例えば２乗処理のような非線型データ変換処理するため、対象（例えば骨）を強調した画像を作成することが出来る。
【００１２】
第７の観点では、本発明は、画像の画素間を補間して画素密度を増やす補間手段と、再投影線上に位置する画素を抽出しそれら抽出した画素値を加算して前記再投影線に対応する再投影データを得る再投影データ算出手段とを具備したことを特徴とする画像処理装置を提供する。
上記第７の観点による画像処理装置では、上記第１の観点による再投影方法を好適に実施できる。
【００１３】
第８の観点では、本発明は、断層画像から対象部分を抽出した対象抽出画像を作成する抽出手段と、対象抽出画像の直交する座標の片方の座標軸に沿って画素間を補間して画素密度を増やす補間手段と、再投影線上に位置する画素を抽出しそれら抽出した画素値を加算して前記再投影線に対応する再投影データを得る再投影データ算出手段と、再投影データを加工処理する加工処理手段と、加工処理した再投影データを基に画像再構成して新対象画像を作成する画像再構成手段と、新対象画像と断層画像とを加重加算して新断層画像を作成する加算手段とを具備したことを特徴とする画像処理装置を提供する。
上記第８の観点による画像処理装置では、上記第４の観点による再投影方法を好適に実施できる。
【００１４】
第９の観点では、本発明は、上記構成の画像処理装置において、対象が頭蓋骨もしくは環状に骨が存在する部位であることを特徴とする画像処理装置を提供する。
上記第９の観点による画像処理装置では、上記第５の観点による再投影方法を好適に実施できる。
【００１５】
第１０の観点では、本発明は、上記構成の画像処理装置において、前記加工処理手段が非線型データ変換処理を行うことを特徴とする画像処理装置を提供する。
上記第１０の観点による画像処理装置では、上記第６の観点による再投影方法を好適に実施できる。
【００１６】
第１１の観点では、本発明は、上記構成の画像処理装置において、前記補間手段は、画像の画素が直交するｉ方向およびｊ方向の格子状に並んでおり、再投影線とｊ方向の成す角度が４５°以内の場合は、画像の画素間をｉ方向に補間してｉ方向の画素密度を増やし、再投影線とｉ方向の成す角度が４５°以内の場合は、画像の画素間をｊ方向に補間してｊ方向の画素密度を増やすことを特徴とする画像処理装置を提供する。
上記第１１の観点による画像処理装置では、上記第２の観点による再投影方法を好適に実施できる。
【００１７】
第１２の観点では、本発明は、上記構成の画像処理装置において、前記補間手段が線形補間を行うことを特徴とする画像処理装置を提供する。
上記第１２の観点による画像処理装置では、上記第３の観点による再投影方法を好適に実施できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態にかかるＸ線ＣＴ（Ｃomputed Ｔomograhy）装置のブロック図である。
このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール１と、撮影テーブル１０と、走査ガントリ２０とを具備している。
【００２０】
前記操作コンソール１は、操作者の入力を受け付ける入力装置２と、本発明に係る再投影処理や画像作成処理などを実行する中央処理装置３と、走査ガントリ２０で取得したデータを収集するデータ収集バッファ５と、前記データから再構成したＣＴ画像を表示するＣＲＴ６と、プログラムやデータやＣＴ画像を記憶する記憶装置７とを具備している。
【００２１】
前記撮影テーブル１０は、被検体を乗せて前記走査ガントリ２０のボア（空洞部）に入れ出しするクレードル１２を具備している。クレードル１２は、テーブル装置１０に内蔵するモータで駆動される。
【００２２】
前記走査ガントリ２０は、Ｘ線管２１と、Ｘ線コントローラ２２と、コリメータ２３と、検出器２４と、ＤＡＳ（Data Acquisition System）２５と、被検体の体軸の回りにＸ線管２１などを回転させる回転コントローラ２６と、制御信号などを前記操作コンソール１や撮影テーブル１０とやり取りする制御インタフェース２９とを具備している。
【００２３】
図２は、Ｘ線ＣＴ装置１００の再投影処理の流れを示すフロー図である。
ステップＳ１では、断層画像データｇ(i,j)をｉ方向に補間処理して補間画像データｇ(x,j)を作成する。補間処理は、例えば線形補間である。補間により増やす画素数は、元々存在する画素間にｍ（例えばｍ＝２〜８）個とする。
図５に、断層画像データｇ(i,j)を例示する。
この断層画像データｇ(i,j)では、直交するｉ方向およびｊ方向の格子状に画素ｇ(i,j)が並んでいる。０≦ｉ≦Ｉ（例えばＩ＝５１１），０≦ｊ≦Ｊ（例えばＪ＝５１１）である。画素間隔は、Δｄである。最も外側の画素よりΔ／２だけ外側に画像枠Ｗを想定する。
図６に、ｉ方向に補間処理した補間画像データｇ(x,j)を例示する。
ｘは、画像枠Ｗの左端からのｉ方向の距離であり、右方向を正方向とする。
０≦ｘ≦Δｄ（Ｉ＋０.５）である。
【００２４】
ステップＳ２では、断層画像データｇ(i,j)をｊ方向に補間処理して補間画像データｇ(i,y)を作成する。補間処理は、例えば線形補間である。補間により増やす画素数は、元々存在する画素間にｍ（例えばｍ＝２〜８）個とする。
図７に、ｊ方向に補間処理した補間画像データｇ(i,y)を例示する。
ｙは、画像枠Ｗの上端からのｊ方向の距離であり、下方向を正方向とする。
０≦ｙ≦Δｄ（Ｊ＋０.５）である。
【００２５】
ステップＳ３では、ビュー角度θ＝−４５°に初期設定する。なお、ビュー角度θ＝−４５゜，−４５゜＋Δθ，−４５゜＋２Δθ，…，３１５゜−Δθの再投影データを求める場合を想定している。また、ｊ方向に平行で上から下への投影線Ｐをθ＝０゜とし、時計回りをθの正方向とする。
【００２６】
ステップＳ４では、図８に示すように、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する上辺の左端から入射位置までの距離ｘｏ＝Ｘｓ(θ)に初期設定する。ここで、Ｘｓ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も左側の投影線Ｐに対応した距離ｘｏであり、予め設定しておく。
【００２７】
ステップＳ５では、次式により投影データＲ(θ,xo)を算出する。

上式の根拠は、図８に示す幾何学的関係から理解されよう。
【００２８】
ステップＳ６では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する上辺の左端から入射位置までの距離ｘｏ＝Ｘｅ(θ)でないならステップＳ７へ進み、ｘｏ＝Ｘｅ(θ)ならステップＳ８へ進む。ここで、Ｘｅ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も右側の投影線Ｐに対応した距離ｘｏであり、予め設定しておく。
【００２９】
ステップＳ７では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する上辺の左端から入射位置までの距離ｘｏをΔｐ／cosθだけ増加させる。そして、ステップＳ５に戻る。
【００３０】
ステップＳ８では、ビュー角度θをΔθだけ増加させる。
ステップＳ９では、−４５゜≦θ＜４５゜ならステップＳ４に戻り、そうでないなら図３のステップＳ１４へ進む。
【００３１】
ステップＳ１４では、図９に示すように、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する右辺の上端から入射位置までの距離ｙｏ＝Ｙｓ(θ)に初期設定する。ここで、Ｙｓ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も上側の投影線Ｐに対応した距離ｙｏであり、予め設定しておく。
【００３２】
ステップＳ１５では、次式により投影データＲ(θ,yo)を算出する。

上式の根拠は、図９に示す幾何学的関係から理解されよう。
【００３３】
ステップＳ１６では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する右辺の上端から入射位置までの距離ｙｏ＝Ｙｅ(θ)でないならステップＳ１７へ進み、ｙｏ＝Ｙｅ(θ)ならステップＳ１８へ進む。ここで、Ｙｅ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も下側の投影線Ｐに対応した距離ｙｏであり、予め設定しておく。
【００３４】
ステップＳ１７では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する右辺の上端から入射位置までの距離ｙｏをΔｐ／cos(θ-90゜)だけ増加させる。そして、ステップＳ１５に戻る。
【００３５】
ステップＳ１８では、ビュー角度θをΔθだけ増加させる。
ステップＳ１９では、４５゜≦θ＜１３５゜ならステップＳ１４に戻り、そうでないならステップＳ２４へ進む。
【００３６】
ステップＳ２４では、図１０に示すように、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する下辺の左端から入射位置までの距離ｘｏ＝Ｘｓ(θ)に初期設定する。ここで、Ｘｓ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も左側の投影線Ｐに対応した距離ｙｏであり、予め設定しておく。
【００３７】
ステップＳ２５では、次式により投影データＲ(θ,xo)を算出する。

上式の根拠は、図１０に示す幾何学的関係から理解されよう。
【００３８】
ステップＳ２６では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する下辺の左端から入射位置までの距離ｘｏ＝Ｘｅ(θ)でないならステップＳ２７へ進み、ｘｏ＝Ｘｅ(θ)ならステップＳ２８へ進む。ここで、Ｘｅ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も右側の投影線Ｐに対応した距離ｘｏであり、予め設定しておく。
【００３９】
ステップＳ２７では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する下辺の左端から入射位置までの距離ｘｏをΔｐ／cos(θ-180゜)だけ増加させる。そして、ステップＳ２５に戻る。
【００４０】
ステップＳ２８では、ビュー角度θをΔθだけ増加させる。
ステップＳ２９では、１３５゜≦θ＜２２５゜ならステップＳ２４に戻り、そうでないなら図４のステップＳ３４へ進む。
【００４１】
ステップＳ３４では、図１１に示すように、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する左辺の上端から入射位置までの距離ｙｏ＝Ｙｓ(θ)に初期設定する。ここで、Ｙｓ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も上側の投影線Ｐに対応した距離ｙｏであり、予め設定しておく。
【００４２】
ステップＳ３５では、次式により投影データＲ(θ,yo)を算出する。

上式の根拠は、図１１に示す幾何学的関係から理解されよう。
【００４３】
ステップＳ３６では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する左辺の上端から入射位置までの距離ｙｏ＝Ｙｅ(θ)でないならステップＳ３７へ進み、ｙｏ＝Ｙｅ(θ)ならステップＳ３８へ進む。ここで、Ｙｅ(θ)は、ビュー角度θのΔｐ間隔の複数の投影線Ｐのうちで最も下側の投影線Ｐに対応した距離ｙｏであり、予め設定しておく。
【００４４】
ステップＳ３７では、投影線Ｐが画像枠Ｗに入射する左辺の上端から入射位置までの距離ｙｏをΔｐ／cos(θ-270゜)だけ増加させる。そして、ステップＳ３５に戻る。
【００４５】
ステップＳ３８では、ビュー角度θをΔθだけ増加させる。
ステップＳ３９では、２２５゜≦θ＜３１５゜ならステップＳ３４に戻り、そうでないなら処理を終了する。
【００４６】
図１２は、Ｘ線ＣＴ装置１００の画像作成処理の流れを示すフロー図である。
ステップＢ１では、如き断層画像データｆ(i,j)を読み込む。
図１３に、断層画像データｆ(i,j)を例示する。
この断層画像データｆ(i,j)は、Ｘ線ＣＴ装置１００で撮影した頭部のアキシャル断層画像であるが、実質部ａと骨部ｂの境界が明確でない。そこで、本画像作成処理により、実質部ａと骨部ｂの境界を明確化する。
【００４７】
ステップＢ２では、断層画像データｆ(i,j)の画素のうちで画素値が閾値より小さい画素の画素値を「０」にする。例えば、ＣＴ値が「５００」より小さい画素のＣＴ値を「０」にする。これにより、図１４に示すように、骨部ｂを抽出した骨抽出画像ｇ(i,j)が得られる。
【００４８】
ステップＢ３では、図２〜図１１を参照して先に説明した再投影処理を骨抽出画像ｇ(i,j)に適用し、図１５に示す如き再投影データＲ(θ)を得る。
【００４９】
ステップＢ４では、骨部ｂを強調する加工処理を再投影データＲ(θ)に施す。例えば、図１６に示すように、再投影データＲ(θ)を２乗する。
【００５０】
ステップＢ５では、図１６に示すＲ(θ)×Ｒ(θ)のように強調加工処理した再投影データを基に画像再構成を行い、図１７に示す如き新骨画像ｂ(i,j)を作成する。
【００５１】
ステップＢ６では、新断層画像Ｆ(i,j)を次式により作成し、処理を終了する。
Ｆ(i,j)＝ｆ(i,j)＋ｋ・ｂ(i,j)
ここで、ｋは、経験的に設定される係数であり、例えばｋ＝０.７である。
図１８に、新断層画像データＦ(i,j)を例示する。
この新断層画像データＦ(i,j)では、元の断層画像データｆ(i,j)よりも実質部ａと骨部ｂの境界が明確化されている。
【００５２】
−他の実施形態−
（１）補間処理を例えば３点補間または４点補間またはそれ以上の多点補間により行ってもよい。
（２）加工処理を例えばＲ(θ)の４乗処理としてもよい。
（３）Ｘ線ＣＴ装置とは別体のコンピュータで上記再投影処理や上記画像作成処理を行ってもよい。
【００５３】
【発明の効果】
本発明の再投影方法および画像処理装置によれば、画像を基に投影データを高速に作成することが出来る。
また、本発明の画像作成方法および画像処理装置によれば、骨と実質部の境界をはっきり区別できる画像を高速に作成することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るＸ線ＣＴ装置のブロック図である。
【図２】本発明に係る再投影処理を示すフロー図である。
【図３】図２の続きのフロー図である。
【図４】図３の続きのフロー図である。
【図５】断層画像データｇ(i,j)の例示図である。
【図６】ｉ方向に補間処理した断層画像データｇ(x,j)の例示図である。
【図７】ｊ方向に補間処理した断層画像データｇ(i,y)の例示図である。
【図８】−４５゜≦θ＜４５゜における投影線と断層画像データの幾何学的関係を示す説明図である。
【図９】４５゜≦θ＜１３５゜における投影線と断層画像データの幾何学的関係を示す説明図である。
【図１０】１３５゜≦θ＜２２５゜における投影線と断層画像データの幾何学的関係を示す説明図である。
【図１１】２２５゜≦θ＜３１５゜における投影線と断層画像データの幾何学的関係を示す説明図である。
【図１２】本発明に係る画像作成処理を示すフロー図である。
【図１３】頭部の断層画像データｆ(i,j)の例示図である。
【図１４】骨抽出画像データｇ(i,j)の例示図である。
【図１５】一つのビュー角度θにおける再投影データＲ(θ)の概念図である。
【図１６】一つのビュー角度θにおける２乗処理した再投影データＲ(θ)×Ｒ(θ)の概念図である。
【図１７】新しく補正された頭蓋骨もしくは環状の骨の部位の画像データｂ(i,j)の例示図である。
【図１８】新断層画像データＦ(i,j)の例示図である。
【符号の説明】
１操作コンソール
３中央処理装置
２０走査ガントリ
２１Ｘ線管
２４検出器[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a reprojection method, an image creation method, and an image processing apparatus. More specifically, the present invention relates to a reprojection method capable of creating projection data at high speed based on an image, and an image capable of clearly distinguishing the boundary between a bone and a substantial part. The present invention relates to an image creation method capable of creating the image at high speed and an image processing apparatus that can suitably implement the method.
[0002]
[Prior art]
In a first conventional example of a reprojection method for creating projection data from a tomographic image, a tomographic image is partitioned into small areas corresponding to the respective pixels, and pixel values corresponding to a plurality of small areas through which the reprojection line passes are obtained. Reprojection data corresponding to the reprojection line is obtained by performing weighted addition using a load corresponding to the length of the reprojection line included in each small region (see, for example, Non-Patent Document 1).
A second conventional example of the reprojection method is called a 2DBP (2-Dimensional BackProjection) method, and a tomographic image is subjected to 2DFFT (2-Dimensional Fast Fourier Transform), and then converted to polar coordinates, and then perpendicular to the reprojection direction. The reprojection data in the reprojection direction is obtained by taking out the 2DFFT component in the direction and performing 1DFFT on the component.
[0003]
[Non-Patent Document 1]
"Reprojection using a parallel backprojector" Carl R. Crawford, Medical Physics, Vol.13, No.4, Jul / Aug 1986, page 480-483
[0004]
Conventionally, there has been known an image creation method in which a bone and a substantial part are separately calculated and synthesized in order to obtain an image that can clearly distinguish the boundary between the bone and the substantial part.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The prior art has a problem that it takes a long processing time because the multiplication amount is very large.
Therefore, an object of the present invention is to provide a reprojection method capable of creating projection data at a high speed based on an image, an image creation method capable of creating an image capable of clearly distinguishing the boundary between a bone and a substantial part, and those An object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of suitably carrying out the method.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In a first aspect, the present invention interpolates between pixels of an image to increase the pixel density, then extracts pixels located on the reprojection line, adds the extracted pixel values, and adds the reprojection line. A reprojection method is provided, characterized by obtaining reprojection data corresponding to.
In the reprojection method according to the first aspect, the pixel density is first increased by interpolating between pixels of the image. The pixel value of the pixel increased by this interpolation becomes a weighted pixel value as a result of the interpolation calculation. Next, a pixel located on the reprojection line is extracted. However, since the pixel density is increased, a pixel nearest to the reprojection line can be regarded as a pixel located on the reprojection line. That is, multiplication is not necessary. Next, the extracted pixel values are added. Since the pixel values are already loaded, it is only necessary to add them. That is, multiplication is not necessary. Eventually, since only multiplication by interpolation is required, the amount of multiplication is reduced, and projection data can be created at high speed based on the image.
[0007]
In a second aspect, the present invention provides the reprojection method having the above-described configuration, in which the pixels of the image are arranged in a grid pattern in the i and j directions orthogonal to each other, and the angle formed by the reprojection line and the j direction is within 45 °. In this case, the pixel density in the i direction is increased by interpolating between the pixels of the image in the i direction, and when the angle formed between the reprojection line and the i direction is within 45 °, the pixel in the image is interpolated in the j direction. The reprojection method is characterized by increasing the pixel density in the j direction.
In the reprojection method according to the second aspect, since the pixel density is increased only in one of the i direction and the j direction, the calculation amount can be reduced as compared with the case where the pixel density is increased in both the i direction and the j direction. In addition, since the angle formed by the direction in which the pixel density is increased and the projection line is 45 ° or more, the extraction accuracy of the pixels located on the reprojection line can be kept high.
[0008]
In a third aspect, the present invention provides a reprojection method characterized in that, in the reprojection method configured as described above, the interpolation is linear interpolation.
In the reprojection method according to the third aspect, since linear interpolation is performed, a larger load can be applied to the pixel value of the increased pixel as the distance to the originally existing pixel is closer.
[0009]
In a fourth aspect, the present invention creates a target extraction image obtained by extracting a target portion from a tomographic image, obtains reprojection data by applying the reprojection method of the above configuration to the target extraction image, Image creation characterized by processing, creating a new target image by reconstructing the image based on the processed reprojection data, and creating a new tomographic image by weighted addition of the new target image and the tomographic image Provide a method.
In the reprojection method according to the fourth aspect, it is possible to create a new tomographic image in which the target portion is more conspicuous or less conspicuous than the original tomographic image. Since reprojection data is obtained by the reprojection method having the above-described configuration, an image that can clearly distinguish the boundary between the target and the non-target can be created at high speed.
[0010]
In a fifth aspect, the present invention provides an image creation method characterized in that, in the image creation method configured as described above, the target is a skull or a region where bone is present in an annular shape.
In the reprojection method according to the fifth aspect, an image that can clearly distinguish the boundary between the skull or the portion where the bone is present in an annular shape and the substantial part can be created at high speed.
[0011]
In a sixth aspect, the present invention provides an image creation method characterized in that, in the image creation method configured as described above, the processing is a non-linear data conversion process.
In the reprojection method according to the sixth aspect, since reprojection data is subjected to nonlinear data conversion processing such as square processing, an image in which an object (for example, bone) is emphasized can be created.
[0012]
In a seventh aspect, the present invention provides an interpolating means for interpolating between pixels of an image to increase the pixel density, extracting pixels located on the reprojection line, and adding the extracted pixel values to the reprojection line. Provided is an image processing apparatus comprising reprojection data calculation means for obtaining corresponding reprojection data.
In the image processing apparatus according to the seventh aspect, the reprojection method according to the first aspect can be suitably implemented.
[0013]
In an eighth aspect, the present invention relates to an extraction means for creating a target extraction image obtained by extracting a target portion from a tomographic image, and pixel density by interpolating between pixels along one coordinate axis of orthogonal coordinates of the target extraction image. Interpolating means for increasing the reprojection line, reprojection data calculating means for extracting the pixels located on the reprojection line and adding the extracted pixel values to obtain reprojection data corresponding to the reprojection line, and processing the reprojection data Processing means, image reconstruction means for creating a new target image by reconstructing the image based on the processed reprojection data, and creating a new tomographic image by weighted addition of the new target image and the tomographic image An image processing apparatus characterized by comprising an adding means.
In the image processing apparatus according to the eighth aspect, the reprojection method according to the fourth aspect can be suitably implemented.
[0014]
In a ninth aspect, the present invention provides an image processing apparatus having the above-described configuration, wherein the target is a skull or a region where bone is present in an annular shape.
In the image processing apparatus according to the ninth aspect, the reprojection method according to the fifth aspect can be suitably implemented.
[0015]
In a tenth aspect, the present invention provides an image processing apparatus, wherein the processing means performs non-linear data conversion processing in the image processing apparatus configured as described above.
In the image processing apparatus according to the tenth aspect, the reprojection method according to the sixth aspect can be suitably implemented.
[0016]
In an eleventh aspect of the present invention, in the image processing apparatus having the above-described configuration, the interpolating unit is configured such that the pixels of the image are arranged in a lattice pattern in the i direction and the j direction orthogonal to each other, and the reprojection line and the j direction form. If the angle is within 45 °, the pixel density in the i direction is increased by interpolating between the pixels of the image in the i direction, and if the angle between the reprojection line and the i direction is within 45 °, the image pixel is interpolated. Provided is an image processing apparatus characterized in that the pixel density in the j direction is increased by interpolation in the j direction.
In the image processing apparatus according to the eleventh aspect, the reprojection method according to the second aspect can be suitably implemented.
[0017]
In a twelfth aspect, the present invention provides an image processing apparatus characterized in that, in the image processing apparatus configured as described above, the interpolation means performs linear interpolation.
In the image processing apparatus according to the twelfth aspect, the reprojection method according to the third aspect can be suitably implemented.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited thereby.
[0019]
FIG. 1 is a block diagram of an X-ray CT (Computed Tomograhy) apparatus according to an embodiment of the present invention.
The X-ray CT apparatus 100 includes an operation console 1, an imaging table 10, and a scanning gantry 20.
[0020]
The operation console 1 includes an input device 2 that receives input from an operator, a central processing unit 3 that executes reprojection processing and image creation processing according to the present invention, and data collection that collects data acquired by the scanning gantry 20. A buffer 5, a CRT 6 that displays a CT image reconstructed from the data, and a storage device 7 that stores programs, data, and CT images are provided.
[0021]
The imaging table 10 includes a cradle 12 on which a subject is placed and put into and out of a bore (cavity) of the scanning gantry 20. The cradle 12 is driven by a motor built in the table apparatus 10.
[0022]
The scanning gantry 20 includes an X-ray tube 21, an X-ray controller 22, a collimator 23, a detector 24, a DAS (Data Acquisition System) 25, and an X-ray tube 21 around the body axis of the subject. A rotation controller 26 for rotating and a control interface 29 for exchanging control signals and the like with the operation console 1 and the imaging table 10 are provided.
[0023]
FIG. 2 is a flowchart showing the flow of reprojection processing of the X-ray CT apparatus 100.
In step S1, the tomographic image data g (i, j) is interpolated in the i direction to create interpolated image data g (x, j). The interpolation process is, for example, linear interpolation. The number of pixels to be increased by interpolation is m (for example, m = 2 to 8) between originally existing pixels.
FIG. 5 illustrates tomographic image data g (i, j).
In the tomographic image data g (i, j), the pixels g (i, j) are arranged in a lattice pattern in the orthogonal i direction and j direction. 0 ≦ i ≦ I (for example, I = 511) and 0 ≦ j ≦ J (for example, J = 511). The pixel interval is Δd. Assume an image frame W outside the outermost pixel by Δ / 2.
FIG. 6 illustrates the interpolated image data g (x, j) subjected to the interpolation processing in the i direction.
x is the distance in the i direction from the left end of the image frame W, and the right direction is the positive direction.
0 ≦ x ≦ Δd (I + 0.5).
[0024]
In step S2, the tomographic image data g (i, j) is interpolated in the j direction to create interpolated image data g (i, y). The interpolation process is, for example, linear interpolation. The number of pixels to be increased by interpolation is m (for example, m = 2 to 8) between originally existing pixels.
FIG. 7 illustrates the interpolated image data g (i, y) that has been subjected to interpolation processing in the j direction.
y is the distance in the j direction from the upper end of the image frame W, and the downward direction is the positive direction.
0 ≦ y ≦ Δd (J + 0.5).
[0025]
In step S3, the view angle θ is initially set to −45 °. It is assumed that reprojection data of view angles θ = −45 °, −45 ° + Δθ, −45 ° + 2Δθ,..., 315 ° −Δθ is obtained. Further, a projection line P parallel to the j direction and extending from top to bottom is θ = 0 °, and clockwise is the positive direction of θ.
[0026]
In step S4, the projection line P is initially set to a distance xo = Xs (θ) from the left end of the upper side where the projection line P is incident on the image frame W to the incident position, as shown in FIG. Here, Xs (θ) is a distance xo corresponding to the leftmost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0027]
In step S5, projection data R (θ, xo) is calculated by the following equation.

The basis of the above equation will be understood from the geometric relationship shown in FIG.
[0028]
In step S6, if the distance xo = Xe (θ) from the left edge of the upper side where the projection line P enters the image frame W is not xo = Xe (θ), the process proceeds to step S7, and if xo = Xe (θ), the process proceeds to step S8. Here, Xe (θ) is a distance xo corresponding to the rightmost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0029]
In step S7, the distance xo from the left end of the upper side where the projection line P enters the image frame W to the incident position is increased by Δp / cos θ. Then, the process returns to step S5.
[0030]
In step S8, the view angle θ is increased by Δθ.
In step S9, if −45 ° ≦ θ <45 °, the process returns to step S4, and if not, the process proceeds to step S14 in FIG.
[0031]
In step S14, as shown in FIG. 9, the distance from the upper end of the right side where the projection line P enters the image frame W to the incident position is initially set to yo = Ys (θ). Here, Ys (θ) is a distance yo corresponding to the uppermost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0032]
In step S15, projection data R (θ, yo) is calculated by the following equation.

The basis of the above equation will be understood from the geometric relationship shown in FIG.
[0033]
In step S16, if the distance from the upper end of the right side where the projection line P enters the image frame W to the incident position is not yo = Ye (θ), the process proceeds to step S17, and if yo = Ye (θ), the process proceeds to step S18. Here, Ye (θ) is a distance yo corresponding to the lowermost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0034]
In step S17, the distance yo from the upper end of the right side where the projection line P enters the image frame W to the incident position is increased by Δp / cos (θ−90 °). Then, the process returns to step S15.
[0035]
In step S18, the view angle θ is increased by Δθ.
In step S19, if 45 ° ≦ θ <135 °, the process returns to step S14, and if not, the process proceeds to step S24.
[0036]
In step S24, as shown in FIG. 10, the projection line P is initially set to a distance xo = Xs (θ) from the left end of the lower side where the projection line P enters the image frame W to the incident position. Here, Xs (θ) is a distance yo corresponding to the leftmost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0037]
In step S25, projection data R (θ, xo) is calculated by the following equation.

The basis of the above equation will be understood from the geometric relationship shown in FIG.
[0038]
In step S26, if the distance xo = Xe (θ) from the left end of the lower side where the projection line P is incident on the image frame W is not xo = Xe (θ), the process proceeds to step S27, and if xo = Xe (θ), the process proceeds to step S28. Here, Xe (θ) is a distance xo corresponding to the rightmost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0039]
In step S27, the distance xo from the left end of the lower side where the projection line P enters the image frame W to the incident position is increased by Δp / cos (θ−180 °). Then, the process returns to step S25.
[0040]
In step S28, the view angle θ is increased by Δθ.
In step S29, if 135 ° ≦ θ <225 °, the process returns to step S24, and if not, the process proceeds to step S34 in FIG.
[0041]
In step S34, the projection line P is initially set to a distance yo = Ys (θ) from the upper end of the left side where the projection line P enters the image frame W to the incident position. Here, Ys (θ) is a distance yo corresponding to the uppermost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0042]
In step S35, projection data R (θ, yo) is calculated by the following equation.

The basis of the above equation will be understood from the geometric relationship shown in FIG.
[0043]
In step S36, if the distance from the upper end of the left side where the projection line P enters the image frame W to the incident position is not yo = Ye (θ), the process proceeds to step S37, and if yo = Ye (θ), the process proceeds to step S38. Here, Ye (θ) is a distance yo corresponding to the lowermost projection line P among the plurality of projection lines P with an interval Δp of the view angle θ, and is set in advance.
[0044]
In step S37, the distance yo from the upper end of the left side where the projection line P enters the image frame W to the incident position is increased by Δp / cos (θ−270 °). Then, the process returns to step S35.
[0045]
In step S38, the view angle θ is increased by Δθ.
In step S39, if 225 ° ≦ θ <315 °, the process returns to step S34, and if not, the process ends.
[0046]
FIG. 12 is a flowchart showing the flow of image creation processing of the X-ray CT apparatus 100.
In step B1, such tomographic image data f (i, j) is read.
FIG. 13 illustrates tomographic image data f (i, j).
The tomographic image data f (i, j) is an axial tomographic image of the head imaged by the X-ray CT apparatus 100, but the boundary between the substantial part a and the bone part b is not clear. Therefore, the boundary between the substantial part a and the bone part b is clarified by this image creation process.
[0047]
In step B2, the pixel value of the pixel whose pixel value is smaller than the threshold value among the pixels of the tomographic image data f (i, j) is set to “0”. For example, the CT value of a pixel having a CT value smaller than “500” is set to “0”. Thereby, as shown in FIG. 14, the bone extraction image g (i, j) which extracted the bone part b is obtained.
[0048]
In step B3, the reprojection processing described above with reference to FIGS. 2 to 11 is applied to the bone extraction image g (i, j) to obtain reprojection data R (θ) as shown in FIG.
[0049]
In step B4, the reprojection data R (θ) is subjected to processing for enhancing the bone portion b. For example, as shown in FIG. 16, the reprojection data R (θ) is squared.
[0050]
In step B5, image reconstruction is performed based on the reprojection data subjected to the enhancement processing as R (θ) × R (θ) shown in FIG. 16, and a new bone image b (i, j) as shown in FIG. Create
[0051]
In step B6, a new tomographic image F (i, j) is created by the following equation, and the process ends.
F (i, j) = f (i, j) + k · b (i, j)
Here, k is a coefficient set empirically, for example, k = 0.7.
FIG. 18 illustrates new tomographic image data F (i, j).
In the new tomographic image data F (i, j), the boundary between the substantial part a and the bone part b is clarified as compared with the original tomographic image data f (i, j).
[0052]
-Other embodiments-
(1) The interpolation processing may be performed by, for example, three-point interpolation, four-point interpolation, or more multipoint interpolation.
(2) The processing process may be, for example, a fourth power process of R (θ).
(3) The reprojection process and the image creation process may be performed by a computer separate from the X-ray CT apparatus.
[0053]
【The invention's effect】
According to the reprojection method and the image processing apparatus of the present invention, projection data can be created at high speed based on an image.
In addition, according to the image creation method and the image processing apparatus of the present invention, an image that can clearly distinguish the boundary between the bone and the substantial part can be created at high speed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an X-ray CT apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a reprojection process according to the present invention.
FIG. 3 is a flowchart subsequent to FIG. 2;
FIG. 4 is a flowchart subsequent to FIG. 3;
FIG. 5 is an illustration of tomographic image data g (i, j).
FIG. 6 is an exemplary diagram of tomographic image data g (x, j) subjected to interpolation processing in the i direction.
FIG. 7 is an exemplary diagram of tomographic image data g (i, y) subjected to interpolation processing in the j direction.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a geometric relationship between a projection line and tomographic image data when −45 ° ≦ θ <45 °.
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a geometric relationship between a projection line and tomographic image data at 45 ° ≦ θ <135 °.
FIG. 10 is an explanatory diagram showing a geometric relationship between a projection line and tomographic image data at 135 ° ≦ θ <225 °.
FIG. 11 is an explanatory diagram showing a geometric relationship between a projection line and tomographic image data at 225 ° ≦ θ <315 °.
FIG. 12 is a flowchart showing image creation processing according to the present invention.
FIG. 13 is an exemplary diagram of tomographic image data f (i, j) of the head.
FIG. 14 is a view showing an example of bone extraction image data g (i, j).
FIG. 15 is a conceptual diagram of reprojection data R (θ) at one view angle θ.
FIG. 16 is a conceptual diagram of reprojection data R (θ) × R (θ) subjected to square processing at one view angle θ.
FIG. 17 is a view showing an example of image data b (i, j) of a newly corrected skull or annular bone part;
FIG. 18 is a view showing an example of new tomographic image data F (i, j).
[Explanation of symbols]
1 Operation console 3 Central processing unit 20 Scanning gantry 21 X-ray tube 24 Detector

Claims

Interpolate between pixels of an image in which pixels are arranged in a grid in the i and j directions perpendicular to each other to create interpolated pixel data with increased pixel density, and then add the pixel values of the pixels located on the reprojection line A reprojection method for obtaining reprojection data corresponding to the reprojection line ,
If the angle between the reprojection line and the j direction is within 45 °, the pixel located on the reprojection line is obtained from interpolated pixel data created by interpolating between the pixels in the i direction, The reprojection method , wherein an angle formed by the i direction is within 45 [deg.], obtained from interpolated pixel data created by interpolating between the pixels in the j direction .

The reprojection method according to claim 1, wherein the interpolation is linear interpolation.

A process of creating a target extraction image obtained by extracting a target portion from a tomographic image, applying the reprojection method according to claim 1 or 2 to the target extraction image, obtaining reprojection data, and emphasizing the reprojection data An image creation method characterized by creating a new target image by reconstructing an image based on the processed and processed reprojection data, and creating a new tomographic image by weighted addition of the new target image and the tomographic image .

4. The image creating method according to claim 3 , wherein the target is a skull or a part where a bone is present in an annular shape.

Interpolation means for creating interpolated pixel data having an increased pixel density by interpolating between pixels of an image in which pixels are arranged in a grid in the i-direction and j-direction, and pixel values of pixels located on the reprojection line Reprojection data calculation means for obtaining reprojection data corresponding to the reprojection line by adding,
The reprojection data calculation means is configured to interpolate a pixel located on the reprojection line by interpolating between the pixels in the i direction when the angle between the reprojection line and the j direction is within 45 °. An image processing characterized by obtaining from interpolated pixel data created by interpolating between the pixels in the j direction when the angle formed between the reprojection line and the i direction is within 45 °. apparatus.

Extraction means for creating a target extraction image obtained by extracting a target portion from a tomographic image;
Interpolation means for increasing the pixel density by interpolating between pixels of the target extraction image in which pixels are arranged in a grid in the i-direction and j-direction orthogonal to each other;
Reprojection data calculation means for extracting pixels located on the reprojection line and adding the extracted pixel values to obtain reprojection data corresponding to the reprojection line , wherein the pixels located on the reprojection line are: When the angle between the reprojection line and the j direction is within 45 °, the angle between the reprojection line and the i direction is within 45 °. A reprojection data calculating means for obtaining from interpolated pixel data created by interpolating between the pixels in the j direction ;
Processing means for processing to emphasize the reprojection data;
An image reconstruction means for creating said processing new target image reprojected data image reconstruction based on that,
An image processing apparatus comprising addition means for creating a new tomographic image by weighted addition of a new target image and a tomographic image.

The image processing apparatus according to claim 6, wherein the target is a skull or a part where an annular bone exists.

8. The image processing apparatus according to claim 5, wherein the interpolation means performs linear interpolation.

An X-ray CT apparatus comprising the image processing apparatus according to claim 5.