JP7597982B2 - トモシンセシスゲイン較正および画像補正 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
この出願は、２０２１年９月２３日に出願された米国仮出願第６３／２４７，５０３号の優先権および利益を主張するＰＣＴ国際特許出願として、２０２２年９月２２日に出願されており、この出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

背景
乳癌および他の乳房病変は、女性の健康にとって重大な脅威であり続けている。Ｘ線マンモグラフィおよび乳房トモシンセシスは、早期の検出、スクリーニング、および診断のために最も広く使用されているツールである。乳房トモシンセシスは、医師が、従来のマンモグラムから入手可能な単一の画像ではなく、乳房の複数の画像を見ることができるようにする技術である。

例えば、従来のマンモグラフィは、乳房を評価するための単一の２次元（２Ｄ）画像を医師に提供する。しかしながら、これは、組織の重なり合う層に起因して制限される可能性があり、それにより、不明瞭な結果、誤った警報を生じる可能性があり、または医師が癌性増殖を見逃す可能性がある。対照的に、従来のマンモグラフィが行うように上から下および左右に乳房の画像を撮影する代わりに、デジタル乳房トモシンセシスは、乳房の湾曲に追従し、動くにつれて乳房の幾つかの画像を撮影する。その後、画像は、医師が患者の乳房をより良好に評価できるようにする鮮明でクリアな３次元（３Ｄ）画像にまとめられる。

概要
本開示の実施形態は、乳房トモシンセシス方法に関連する乳房画像のゲイン較正および補正のためのトモシンセシス方法およびシステムに関する。

第１の態様では、トモシンセシス掃引のための複数の撮像パラメータにおけるゲイン較正のための方法が開示される。方法は、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれが複数の撮像パラメータのうちの１つと関連付けられる、ことと、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成することと、複数の低線量ゲインマップを生成することであって、複数の低線量ゲインマップのそれぞれが、複数の撮像パラメータのうちの１つと関連付けられる複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つと関連する、ことと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれを複数の成分レベルに分解することと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれに関して複数の成分レベルから低解像度成分を抽出することと、複数の撮像パラメータのそれぞれに関して、高線量ゲインマップを低線量ゲインマップの低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、複数の撮像パラメータのそれぞれに関して最終ゲインマップを生成することとを含む。

第２の態様では、複数の投影角度におけるゲイン較正のためのトモシンセシスシステムが開示される。システムは、Ｘ線源とＸ線画像レセプタとを備える画像取得ユニットであって、複数の投影角度における物体の投影Ｘ線画像を取得する、画像取得ユニットと、プロセッサと、命令を含むメモリであって、命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行させ、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられ、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成させ、高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成させ、高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解させ、第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出させ、複数の低線量ゲインマップを生成させ、複数の低線量ゲインマップのそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連し、複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解させ、複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出させ、低解像度成分が角度マップを含み、複数の投影角度のそれぞれに関して、高線量ゲインマップの高解像度成分を低線量ゲインマップの低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、複数の投影角度のそれぞれに関して最終ゲインマップを生成させる、メモリとを含む。

第３の態様では、トモシンセシス掃引のための複数の投影角度におけるゲイン較正のための方法が開示される。方法は、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる、ことと、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成することと、高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解することと、第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出することと、複数の低線量ゲインマップを生成することであって、複数の低線量ゲインマップのそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連する、ことと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解することと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出することであって、低解像度成分が角度マップを含む、ことと、複数の投影角度のそれぞれに関して、高解像度成分を低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、複数の投影角度のそれぞれに関して最終ゲインマップを生成することとを含む。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
トモシンセシス掃引のための複数の撮像パラメータにおけるゲイン較正のための方法であって、前記方法は、
複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれは、前記複数の撮像パラメータのうちの１つと関連付けられる、ことと、
前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成することと、
複数の低線量ゲインマップを生成することであって、前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれは、前記複数の撮像パラメータのうちの１つと関連付けられる前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つと関連付けられる、ことと、
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを複数の成分レベルに分解することと、
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれに関して前記複数の成分レベルから低解像度成分を抽出することと、
前記複数の撮像パラメータのそれぞれに関して、前記高線量ゲインマップを前記低線量ゲインマップの前記低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、前記複数の撮像パラメータのそれぞれに関して最終ゲインマップを生成することと
を含む、方法。
（項目２）
前記複数の撮像パラメータのそれぞれに関して前記最終ゲインマップを記憶することと、
前記複数の撮像パラメータのそれぞれで患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像を取得することと、
前記複数の撮像パラメータのそれぞれに関して前記記憶された最終ゲインマップを使用して前記患者の乳房の前記トモシンセシスＸ線画像をゲイン補正し、ゲイン補正された乳房画像を生じることと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記撮像パラメータは、投影角度、ｋＶｐ、フィルタ材料の種類、乳房の厚さ、およびグリッド位置のうちの１つを含む、項目１から２のいずれかに記載の方法。
（項目４）
前記１つ以上のトモシンセシス掃引は、Ｘ線源およびＸ線画像レセプタを備える画像取得ユニットによって実行され、前記画像取得ユニットは、前記複数の撮像パラメータで物体の投影Ｘ線画像を取得する、項目１から３のいずれかに記載の方法。
（項目５）
前記高線量ゲインマップを生成することは、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイに関する平均信号カウントを決定することと、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる前記画素のアレイから前記画素のそれぞれに関して未加工信号カウントを決定することと、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる前記画素のアレイ内の前記画素のそれぞれに関してゲイン補正係数を計算することであって、前記ゲイン補正係数は、前記平均信号カウントと前記特定の画素に関する前記未加工信号カウントの逆数との積である、ことと、
前記画素のアレイ内の前記画素のそれぞれに関する前記ゲイン補正係数を前記高線量ゲインマップに組み立てることと
を含む、項目１から４のいずれかに記載の方法。
（項目６）
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、複数の解像度レベルに分解することを含み、前記複数の解像度レベルの各レベルは、詳細画像および残差画像を含む、項目１から５のいずれかに記載の方法。
（項目７）
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、マルチスケール分解プロセスを使用して実行される、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記低解像度成分を抽出することは、前記複数の解像度レベルのうちの最後のレベルの前記残差画像から低解像度成分を抽出することを含む、項目６から７のいずれかに記載の方法。
（項目９）
前記高線量ゲインマップは、Ｘ線検出器の画素間ゲイン変動データを含む、項目１から８のいずれかに記載の方法。
（項目１０）
前記低解像度成分は、角度データ、ｋＶデータ、フィルタデータ、グリッドデータ、および厚さデータのうちの１つを含む、項目１から９のいずれかに記載の方法。
（項目１１）
複数の投影角度でのゲイン較正のためのトモシンセシス撮像システムであって、前記システムは、
Ｘ線源とＸ線画像レセプタとを備える画像取得ユニットであって、前記画像取得ユニットは、前記複数の投影角度における物体の投影Ｘ線画像を取得する、画像取得ユニットと、
プロセッサと、
命令を含むメモリであって、前記命令は、前記プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる、ことと、
前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成することと、
前記高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解することと、
前記第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出することと、
複数の低線量ゲインマップを生成することであって、前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連付けられる、ことと、
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解することと、
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出することであって、前記低解像度成分は、角度マップを含む、ことと、
前記複数の投影角度のそれぞれに関して、前記高線量ゲインマップの前記高解像度成分を前記低線量ゲインマップの前記低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、前記複数の投影角度のそれぞれに関して最終ゲインマップを生成することと
を行わせる、メモリと
を備える、システム。
（項目１２）
前記命令は、前記プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
前記複数の投影角度のそれぞれに関して前記最終ゲインマップを記憶することと、
前記複数の投影角度のそれぞれで患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像を取得することと、
前記複数の投影角度のそれぞれに関して前記記憶された最終ゲインマップを使用して前記患者の乳房の前記トモシンセシスＸ線画像をゲイン補正して、ゲイン補正された乳房画像を生じることと
をさらに行わせる、項目１１に記載のシステム。
（項目１３）
前記１つ以上のトモシンセシス掃引は、ファントムの複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために実行される、項目１１から１２のいずれかに記載のシステム。
（項目１４）
前記命令は、前記高線量ゲインマップを生成するために前記プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイに関する平均信号カウントを決定することと、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる前記画素のアレイから前記画素のそれぞれに関して未加工信号カウントを決定することと、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる前記画素のアレイ内の前記画素のそれぞれに関してゲイン補正係数を計算することであって、前記ゲイン補正係数は、前記平均信号カウントと前記特定の画素に関する前記未加工信号カウントの逆数との積である、ことと、
前記画素のアレイ内の前記画素のそれぞれに関する前記ゲイン補正係数を前記高線量ゲインマップに組み立てることと
を行わせる、項目１１から１３のいずれかに記載のシステム。
（項目１５）
前記高線量ゲインマップを分解することおよび前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、複数の解像度レベルに分解することを含み、前記複数の解像度レベルの各レベルは、詳細画像および残差画像を含む、項目１１から１４のいずれかに記載のシステム。
（項目１６）
前記高線量ゲインマップを分解することおよび前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、マルチスケール分解プロセスを使用して実行される、項目１５に記載のシステム。
（項目１７）
前記高解像度成分を抽出することは、前記複数の解像度レベルのうちの最後のレベルより上のレベルの前記詳細画像から高解像度成分を抽出することを含み、前記低解像度成分を抽出することは、前記複数の解像度レベルのうちの最後のレベルの前記残差画像から低解像度成分を抽出することを含む、項目１５から１６のいずれかに記載のシステム。
（項目１８）
前記高解像度成分は、Ｘ線検出器の画素間ゲイン変動データを含む、項目１１から１７のいずれかに記載のシステム。
（項目１９）
前記低解像度成分は、角度データ、ｋＶデータ、フィルタデータ、グリッドデータ、および厚さデータのうちの１つをさらに含む、項目１１から１８のいずれかに記載のシステム。
（項目２０）
トモシンセシス掃引のための複数の投影角度におけるゲイン較正のための方法であって、前記方法は、
複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる、ことと、
前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、
前記高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成することと、
前記高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解することと、
前記第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出することと、
複数の低線量ゲインマップを生成することであって、前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連付けられる、ことと、
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解することと、
前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出することであって、前記低解像度成分は、角度マップを含む、ことと、
前記複数の投影角度のそれぞれに関して、前記高解像度成分を前記低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、前記複数の投影角度のそれぞれに関して最終ゲインマップを生成することと
を含む、方法。

以下の図面は、本開示の特定の実施形態を例示するものであり、したがって、本開示の範囲を限定するものではない。図面は、原寸に比例しておらず、以下の詳細な説明の説明と併せて使用することを意図している。以下、本開示の実施形態を添付図面と併せて説明するが、同様の符号は同様の要素を示す。

図１Ａは、典型的な撮像システムの概略図である。

図１Ｂは、図１Ａの撮像システムの斜視図である。

図２は、図１Ａのシステムの画像補正エンジンの構成の一例を示す。

図３は、ゲインマップの構成要素の概略図の一例を示す。幾つかの例において、ゲインマップは、システム内の異なるソースからの寄与からなる。

図４は、ゲインマップのマルチスケール成分への分解の概略図の一例を示す。

図５は、トモシンセシス掃引のための複数の投影角度におけるゲイン較正のための方法の一例を示す。

図６は、トモシンセシスプロセスにおけるゲインオフセットを補償するための画像補正のための方法の一例を示す。

図７は、本発明の例のうちの１つ以上を実装可能な適切な動作環境の例を示す。

図８は、本明細書に開示された様々なシステムおよび方法が動作し得るネットワークの例を示す。

詳細な説明
様々な実施形態が図面を参照して詳細に説明され、同様の参照番号は、幾つかの図を通して同様の部品およびアセンブリを表す。様々な実施形態への言及は、添付の特許請求の範囲を限定するものではない。さらに、本明細書に記載の任意の例は、限定することを意図するものではなく、添付の特許請求の範囲の多くの可能な実施形態の幾つかを単に記載するものである。

デジタルトモシンセシスは、幾つかの２次元投影ビューがそれぞれ異なる角度で取得されるが、それぞれが従来のマンモグラムと比較してより低いＸ線線量で取得され、乳房内の任意の所望の平面に沿っていてもよく、任意の厚さの乳房組織を表すことができるトモシンセシススライスビューに再構成される「３次元」プロセスである。したがって、組み合わされた再構築されたトモシンセシス画像セットは、２次元画像のスタック内の乳房の厚さ全体を表す。トモシンセシスの場合、乳房は、従来のマンモグラフィと同じかまたはそれより少ない程度まで固定または圧迫される。

トモシンセシス画像を取得する際にデジタルフラットパネルＸ線撮像レセプタが使用される場合、実際的な要件の１つは、ゲイン較正を提供することである。撮像レセプタは、数百万の撮像画素の二次元アレイを含むことができ、衝突するＸ線に対する異なる撮像画素の応答に固有の違いがあり得る。全ての撮像画素が同じＸ線曝露を受ける場合、理想的には、それぞれが同じ電気出力信号（画素値）を提供する必要がある。

しかしながら、実際には、これは当てはまらない場合があり、典型的には、同じＸ線入力にさらされたときに異なる撮像画素が提供する画素値の間に差がある。加えて、検出器表面にわたる入射Ｘ線強度は通常不均一である。例えば、「ヒール効果」に起因して、Ｘ線強度は、胸壁から乳首への方向に沿って低下する。均一なＸ線曝露に応答して画素値の差を補正し、Ｘ線撮像検出器の表面領域にわたる不均一なＸ線強度分布を補正するために、様々なゲイン較正および画像補正技術が採用される。

典型的には、従来のＸ線マンモグラフィシステムの検査または保守では、フラットパネルイメージャは、患者の乳房をシミュレートし、ほぼ均一な厚さを有し、均一な材料で作られたファントムを介してＸ線場にさらされ、画素値間の差が記録され、そのような差を考慮するゲイン補正マップが生成される。これは、フラットパネルＸ線レセプタの耐用年数の間、定期的に行うことができる。ゲインマップは撮像システムに格納され、実際の撮像処置中に患者の乳房のＸ線画像が撮影されると、システム内のソフトウェアは、取得された画素値をゲインマップに従って補正して、全ての撮像画素がＸ線エネルギーへの均一な曝露に対して同じ応答を有する場合に生じた画素値に近づける。

従来のマンモグラフィでは、通常、ビューイングモードまたはＸ線フィルタモードごとに１つのゲインマップが取得される。したがって、ゲイン較正を使用して、Ｘ線源と撮像検出器との間の特定の物理的関係を所与として、検出器画素間の感度差および不均一なＸ線場強度を補償することができる。

しかしながら、トモシンセシス撮像は、Ｘ線曝露中のＸ線源投影角度の変化の数がはるかに多いこと、投影角度のいずれか１つでの乳房のＸ線曝露がはるかに少ないこと、および従来のマンモグラフィ撮像との他の有意な違いを特徴とする。結果として、従来のマンモグラフィに典型的なゲインマップは、特にトモシンセシス投影角度が、担当する医療専門家（例えば、撮像技術者）の撮像プロトコルまたは決定または選好に応じて変化し得る場合、トモシンセシス画像取得および画像補正においてうまく機能するとは期待できない。

トモシンセシスプロセス中に取得されるゲイン補正画像の１つの解決策は、ゲイン補正された画像を全ての角度で平坦にするために、各画角でゲインマップ画像を取得することを含む。しかしながら、トモシンセシス方法は、１５または場合によっては６０個の個々の角度で画像を取得することを含むことができる。このような場合、適切なゲイン補正を行うためには、これらの角度ごとのゲインマップが必要となる。各ゲインマップは、画像ノイズを低減するために良好な光子統計を維持するために高Ｘ線線量曝露を必要とし、これにより、ゲイン較正が非常に高い管装填手順になる。したがって、より良好でより効率的なゲインマッピング方法が必要とされている。

ゲインマッピングは、例えば、検出器画素から画素への変動効果、チューブヒール効果、視野角効果、フィルタ、散乱防止グリッド、キロ電圧ピーク（ＫＶｐ）、ファントム厚さなど、システム内の異なるソースからの寄与からなる。最終ゲインマップの様々な成分の中で、検出器の画素ごとの変動は、最も線量を要求するタスクであり、それらを確実に測定するために高線量曝露を必要とする。最終ゲインマップの他の成分は、低周波数情報を搬送し、測定のために高線量曝露を必要としない。

マルチスケール分解を実行して、異なるスケールおよび層でゲインマップを分析することができる。例えば、ゲインマップは、高解像度成分マップと低解像度成分マップとの積であってもよい。

一般に、高解像度の詳細画像は平坦に見える可能性があり、ヒール効果や画角効果などの要因に関連する画像の傾きに関する情報を含まない場合がある。高解像度層は、主に検出器の画素間変動情報を含むことができる。一方、低解像度の残差画像は、ヒール効果、画角効果、および他の低周波係数を明確に示すことができる。低解像度残差画像は、低線量曝露を使用して取得することができる。低解像度層は、チューブヒール効果、視野角効果、フィルタ効果、散乱防止グリッド効果、ＫＶｐ効果、およびファントム厚さ効果を含むことができる。

２つの異なる角度におけるトモシンセシスゲインマップの成分マップは、典型的には、角度マップを除いて同一に見える場合がある。言い換えれば、検出器の画素間変動、チューブヒール効果、フィルタ、散乱防止グリッド、ＫＶｐ、およびファントム厚さ効果に関連する成分マップは、異なる角度でほぼ同一である。２つの異なる角度におけるトモシンセシスゲインマップ間の主な違いは、角度マップである。

開示されたシステムおよび方法は、角度マップ以外の全ての成分を一緒に組み合わせ、それを共通の基準マップとして扱うことができる。次いで、共通の基準マップを、トモシンセシスプロセスの各角度に関連する各角度マップと組み合わせることができる。したがって、開示されたシステムおよび方法は、画像ノイズを低減するために良好な光子統計を依然として維持しながら、各視野角での高Ｘ線線量曝露を回避するのに役立つ。

図１Ａは、例示的な撮像システム１００の概略図であり、図１Ｂは、撮像システム１００の斜視図である。図１Ａおよび図１Ｂを同時に参照すると、以下に説明する全ての要素が両方の図に示されているわけではない。撮像システム１００は、静的乳房支持プラットフォーム１０６および可動パドル１０８を含む乳房圧迫固定器ユニット１０４を介して、Ｘ線撮像（マンモグラフィ、トモシンセシス、または他の撮像モダリティのいずれかまたは両方）のために患者の乳房１０２を固定する。それぞれが異なる目的を有する異なるパドルが当該技術分野において知られている。特定の例のパドルもまた、文脈のために本明細書に記載されている。乳房支持プラットフォーム１０６およびパドル１０８はそれぞれ、撮像手順中に乳房１０２を圧迫、固定、安定化、または他の方法で保持および固定するために互いに向かって移動する圧迫面１１０および１１２をそれぞれ有する。既知のシステムでは、圧迫面１１０、１１２は、乳房１０２に直接接触するように露出される。これらの圧迫面１１０，１１２のいずれかまたは両方は、硬質プラスチック、可撓性プラスチック、弾性発泡体、メッシュまたはスクリーンなどであってもよい。プラットフォーム１０６はまた、画像レセプタ１１６、および必要に応じて傾斜機構１１８、および必要に応じて散乱防止グリッド（図示されていないが、画像レセプタ１１６の上方に設けられている）を収容する。固定器ユニット１０４は、ビーム１２０が画像レセプタ１１６に衝突するように、Ｘ線源１２２から放射される撮像ビーム１２０の経路内にある。

固定器ユニット１０４は、支持アーム１２４に沿って昇降可能に構成された圧迫アーム１３４を介して第１の支持アーム１２４に支持されている。Ｘ線源１２２は、チューブヘッド１２６とも呼ばれる第２の支持アーム上に支持されている。マンモグラフィの場合、支持アーム１２４および１２６は、ＣＣおよびＭＬＯなどの異なる撮像方向の間で軸１２８を中心にユニットとして回転することができ、その結果、システム１００は、各方向においてマンモグラフィ投影画像を撮影することができる。動作中、画像レセプタ１１６は、画像が撮影されている間、プラットフォーム１０６に対して所定の位置に留まる。固定器ユニット１０４は、アーム１２４、１２６を異なる撮像方向に移動させるために乳房１０２を解放する。トモシンセシスの場合、支持アーム１２４は、所定の位置に留まり、乳房１０２を固定して所定の位置に留まらせる一方で、少なくとも第２の支持アーム１２６は、軸１２８を中心にして固定器ユニット１０４および圧迫された乳房１０２に対してＸ線源１２２を回転させる。システム１００は、乳房１０２に対するビーム１２０のそれぞれの角度において、乳房１０２の複数のトモシンセシス投影画像を撮影する。

同時に、および必要に応じて、画像レセプタ１１６は、乳房支持プラットフォーム１０６に対して、第２の支持アーム１２６の回転と同期して傾斜され得る。傾斜は、Ｘ線源１２２の回転と同じ角度にすることができるが、ビーム１２０が複数の画像のそれぞれについて画像レセプタ１１６上の実質的に同じ位置に留まるように選択された異なる角度にしてもよい。傾斜は、画像レセプタ１１６の画像平面内に必ずしも存在しないものであり得る軸１３０を中心とすることができる。画像レセプタ１１６に結合された傾斜機構１１８は、画像レセプタ１１６を傾斜運動で駆動することができる。トモシンセシス撮像および／またはＣＴ撮像の場合、乳房プラットフォーム１０６は、水平とすることができ、または水平に対してある角度、例えば、マンモグラフィにおける従来のＭＬＯ撮像と同様の向きとすることができる。システム１００は、単独でマンモグラフィシステム、ＣＴシステム、または単独でトモシンセシスシステム、超音波などの他のモダリティ、または複数の形態の撮像を実行することができる「コンボ」システムとすることができる。システムの一例は、本明細書の譲受人によって商品名Ｓｅｌｅｎｉａ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓとして提供されている。

システム動作時、画像レセプタ１１６は、撮像ビーム１２０による照明に応答して撮像情報を生じ、処理して乳房Ｘ線画像を生成するためにそれを画像プロセッサ１３２に供給する。

ソフトウェアを含むシステム制御およびワークステーションユニット１３８は、システムの動作を制御し、オペレータと対話してコマンドを受信し、処理済みの線画像を含む情報を配信する。システム制御およびワークステーションユニット１３８は、ゲイン補正マップを生成し、生成されたゲイン補正マップに基づいて補正乳房Ｘ線画像をゲイン補正するように構成することができる画像補正エンジンを含むことができる。画像補正エンジンの構成は、図２に関連してより詳細に説明される。

撮像システム１００は、撮像システム１００をフロアに支持するためのフロアマウントまたはベース１４０を含む。ガントリ１４２は、フロアマウント１４０から上方に延在し、チューブヘッド２０８および支持アーム２１０の両方を回転可能に支持する。チューブヘッド１２６および支持アーム１２４は、互いに離散的に回転するように構成され、異なる身長の患者を収容するようにガントリ１４２の面１４４に沿って昇降され得る。Ｘ線源１２２は、チューブヘッド２０８内に設けられる。合わせて、チューブヘッド１２６および支持アーム１２４は、Ｃアーム１４４と呼ばれることもある。

幾つかのインターフェースおよび表示画面が撮像システム１００上に設けられる。これらは、足表示画面１４６、ガントリインターフェース１４８、支持アームインターフェース１５０、および圧迫アームインターフェース１５２を含む。一般に、様々なインターフェース１４８、１５０、および１５２は、撮像システム１００とのユーザ対話および制御を可能にするように、グラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を有する静電容量式タッチスクリーンを含む、１つ以上の触覚ボタン、ノブ、スイッチ、並びに１つ以上の表示画面を含み得る。一般に、足表示画面１４６は、主に表示画面であるが、必要または所望に応じて静電容量式タッチスクリーンが利用されてもよい。

図２は、図１Ａのシステムの画像補正エンジン２０２の例示的な構成２００を示す。例えば、画像補正エンジン２０２は、撮像システム１００のワークステーション１３８内に構成することができる。したがって、図２の説明は、図１Ａおよび図１Ｂに示された構成要素を参照し、それに応じて番号が付けられている。画像補正エンジン２０２は、画像取得モジュール２０４、高線量画像生成モジュール２０６、およびゲインマップ生成モジュール２０８を含むように構成されてもよい。他のタイプのモジュールも可能である。

画像取得モジュール２０４は、トモシンセシスプロセスに必要な複数の撮像パラメータでファントムまたは患者の乳房のＸ線画像を撮像システム１００に取得させるように構成することができる。例示的な構成２００は、主に投影角度を含む撮像パラメータにおけるゲイン較正に関連して主に説明されているが、ゲイン較正のための方法では他のタイプの撮像パラメータも使用することができる。例えば、撮像パラメータは、ｋＶｐ、フィルタ材料の種類、乳房の厚さ、およびグリッド位置のうちの１つであり得る。他のタイプの撮像パラメータも可能である。

画像取得モジュール２０４は、撮像システム１００に、複数の投影角度でトモシンセシスデータ取得を実行させることができる。幾つかのシステム１００では、画像レセプタ１１６は、トモシンセシスデータ取得中に固定器ユニット１０４に対して移動することができる。他のシステムでは、画像レセプタ１１５は、異なって移動してもよく、またはまったく移動しなくてもよい。典型的には、移動が電動化されてもよい。Ｘ線源１２２の動きは連続的であり得るか、またはＸ線源は、別の投影角度に移動する前に、ある投影角度で撮像Ｘ線を停止および放射し得る。画像レセプタ１１６は、入射Ｘ線エネルギーに関連する画素値のアレイの形態で投影画像データを提供することができる。

較正シーケンスの場合、較正ファントムは、患者の乳房のＸ線が撮影されるときの患者の乳房の位置と同様の位置で、固定器ユニット１０４内に固定することができる。次いで、画像取得モジュール２０４は、撮像システムに、複数の投影角度においてファントムに関連するトモシンセシスデータ取得を実行させることができる。

患者の投影画像を取得するために、患者の乳房を固定器ユニット１０４に固定することができる。次いで、画像取得モジュール２０４は、撮像システム１００に、複数の投影角度で患者の乳房に関連するトモシンセシスデータ取得を実行させることができる。

高線量画像生成モジュール２０６は、複数の投影角度で画像取得モジュール２０４によって取得されたファントムの複数のトモシンセシスＸ線投影画像から高線量Ｘ線画像を生成するように構成することができる。生成された高線量Ｘ線画像は、ゲイン補正マップを生成する際にゲインマップ生成モジュール２０８によって使用され得る。

非限定的な例では、撮像システム１００は、１５個の投影角度でファントムのトモシンセシス撮像を実行するように構成されてもよい。トモシンセシス撮像を実行する撮像システム１００は、ファントムの１５個のＸ線画像を生成する。しかしながら、スキャンの低線量特性のために画素当たりの光子数が比較的少ないため、１５個の画像のそれぞれは「ノイズが多い」ように見える場合がある。例えば、１５回の投影で３２ｋＶ、１２０ｍＡｓを使用する「三次元」トモシンセシススキャンでは、各ビューのＸ線曝露は８ｍＡｓであり、０．０７ｍｍ×０．０７ｍｍの検出器画素アレイの各画素の光子数は約２０００光子のみであり得る。これは、結果として得られるＸ線画像をノイズが多いように見せる可能性がある。ノイズの多い画像から得られるゲインマップは、低い光子数に起因する誤差を含み得る。

ノイズの多い画像に関する前述の問題に対する１つの解決策は、スキャンを数回繰り返すことによって解決することができる。３２ｋＶおよび１２０ｍＡｓを使用したトモシンセシススキャンが５回繰り返され、３隣接視野平均が使用される場合、各視野角でのゲインマップ内の各画素の光子数は、３０ｋ光子（２０００×３×５）であり得る。しかしながら、そのような解決策は５回のトモシンセシススキャンを必要とし、これはかなりの時間を要し、Ｘ線管の寿命に悪影響を及ぼす。

開示された高線量画像生成モジュール２０６は、全ての低線量画像を一緒に使用して新しい高線量画像を作成することによって、ただ１つのトモシンセシススキャンを使用して高線量画像を取得するための解決策を提供する。高線量画像生成モジュール２０６は、単一のトモシンセシススキャンの各投影角度からの画像を組み合わせて平均化し、低線量画像に見られるノイズを含まない高線量画像を作成することができる。

１５個の投影角度を含むトモシンセシススキャンの場合、角度当たりの画素当たりの光子数が２０００であり、１５個の画像を組み合わせて平均化することによって、新しい高線量画像を作成することができる。新しく作成された高線量画像は、３０ｋ光子（２０００×１５）の画素当たりの光子数を有する。したがって、高線量画像生成モジュール２０６は、低光子計数に起因して引き起こされるノイズを最小化するゲインマップを生成するために使用することができる高線量画像を生じることができる。

ゲインマップ生成モジュール２０８は、正しい患者乳房画像を得るために使用され得るゲイン補正マップを作成するように構成される。例えば、画像取得モジュール２０４によって取得されたファントムの複数のＸ線投影画像および高線量画像生成モジュール２０６によって生成された関連する高線量画像を使用して、ゲイン補正マップを生成することができる。

高線量画像生成モジュール２０６によって複数の投影角度で取得された複数の低線量画像を組み合わせることによって生成された高線量画像から導出された高線量ゲインマップは、ノイズが少ない場合があるが、高線量ゲインマップを使用して行われた任意のゲイン補正は、傾斜しているか、またはカップ状に見える場合がある。換言すれば、高線量ゲインマップによって補正された任意の画像は、補正された角度情報を含まないため、平坦に見えない可能性がある。

それぞれが画像取得モジュール２０４によって複数の投影角度のそれぞれで取得された、低線量画像から導出された低線量ゲインマップのそれぞれは、正確で精確な角度情報のために平坦に見える場合があるが、低線量ゲインマップを使用して行われた任意のゲイン補正は、画像の光子計数が低いためにノイズが多いように見える場合がある。

高線量ゲインマップと低線量ゲインマップとの組み合わせを使用して最終ゲインマップを生成すると、ノイズが少なく平坦なゲイン補正画像が得られる。一例では、ゲインマップ生成モジュール２０８は、トモシンセシススキャンの投影角度のそれぞれに対応する低線量画像のそれぞれから低線量ゲインマップを生成するように構成することができる。別の例では、ゲインマップ生成モジュール２０８は、高線量画像生成モジュール２０６に関連して前述したように、複数の低線量画像を組み合わせることによって生成された高線量画像から高線量ゲインマップを生成するように構成されてもよい。次いで、高線量ゲインマップからの成分を低線量ゲインマップからの成分と組み合わせることによって、最終ゲインマップを生成することができる。

高線量ゲインマップおよび低線量ゲインマップを成分レベルに分解し、高線量ゲインマップの高解像度成分を複数の低線量ゲインマップの低解像度成分と組み合わせるプロセスは、図３～図５に関連してさらに詳細に説明される。

画像補正モジュール２１０は、画像取得モジュール２０４から複数の投影角度のそれぞれで患者の乳房のＸ線画像を受信し、ゲインマップ生成モジュール２０８からの最終ゲインマップを使用して、受信した患者の乳房のＸ線画像をゲイン補正するように構成することができる。

患者の投影画像を取得するために、ファントムが除去され、患者の乳房が固定器ユニット１０４に固定される。次いで、画像取得モジュール２０４は、トモシンセシス撮像シーケンスを使用して患者の乳房をＸ線撮影するように構成される。例えば、患者の乳房のトモシンセシス撮像シーケンスは、複数の投影角度で撮影された投影Ｘ線画像を生成する。

画像補正モジュール２１０は、ゲインマップ生成モジュール２０８から、複数の投影角度で撮影された患者の乳房の投影Ｘ線画像および最終ゲインマップを受信する。投影角度のそれぞれについて、次いで、画像補正モジュール２１０は、最終ゲインマップを使用して、投影Ｘ線画像の各画素に関連するゲイン値を調整し、投影Ｘ線画像のゲイン補正されたセットを作成することができる。図３は、ゲインマップの成分の例示的な概略図である。

ゲインマップは、システム内の異なるソースからの寄与からなる。例えば、ゲインマップ３０２は、検出器画素間変動マップ３０４、フィルタマップ３０６、視野角マップ３０８、ｋＶマップ３１０、グリッドマップ３１２、および厚さマップ３１４を含む個々の成分の積であってもよい。他の例では、ゲインマップ３０２は、より多くの、より少ない、または異なる個々の成分の積であってもよい。

検出器マップは、検出器の画素間ゲイン変動のみを含むことができる。空間的に均一な強度のＸ線ビームがフラットパネルＸ線検出器を照射すると、生のＸ線画像は、全ての画素間で信号カウントが均一に見えない場合がある。Ｘ線から電気信号への変換電力は異なる画素間でまったく同じではないため、各画素は検出器内の他の画素とは異なり得る電気信号を生成する。言い換えれば、各画素における検出器ゲインは異なっていてもよい。例えば、各画素における検出器ゲインの逆数のマップは、検出器ゲインマップまたは検出器マップと呼ばれる場合がある。検出器マップが生画像に乗算されると、新しい画像内の信号カウントは同一になる可能性があり、検出器の画素間ゲイン変動は全て相殺される。

Ｘ線管からのビーム強度は、ヒール効果と呼ばれる検出器表面上の均一な空間分布を有さない場合がある。ヒール効果は、ｋＶｐ、フィルタ、厚さ、およびグリッドを含む幾つかの要因によって影響を受ける可能性がある。ヒール効果に影響を及ぼす要因は、最終的にはシステムゲインマップにも影響を及ぼす。理想的には、完全なゲインマップは、ｋＶｐ、フィルタ、厚さ、およびグリッドを含むがこれらに限定されない要因によって寄与されるヒール効果を補償する。したがって、ゲインマップは、これらの要因のそれぞれに関連する成分を含んでもよく、ゲインマップは、これらの要因のそれぞれに関連する成分の積に分解することができる。

例えば、異なる材料および厚さのＸ線フィルタは、Ｘ線信号プロファイルを異なるように修正することができる。厚さ０．０５ｍｍのロジウムフィルタで測定されたシステムゲインマップは、０．７ｍｍのアルミニウムフィルタで測定されたゲインマップとは異なる場合がある。Ｘ線管ｋＶｐもヒール効果に影響を及ぼし得る。例えば、チェストウォールからニップル方向に沿ったＸ線強度は、低いｋＶｐでは高いｋＶｐよりも速く低下する。異なるｋＶｐで撮影されたＸ線画像を完全に平坦化するためには、そのｋＶｐで撮影されたゲインマップを使用することが好ましい。ファントム厚さ、およびＸ線散乱防止グリッドの存在はまた、システムゲインマップに影響を及ぼす検出器上のＸ線ビームの強度プロファイルを修正することができる。

個々の成分３０４～３１４の中で、検出器の画素間ゲイン変動３０４は、最も線量を要求するタスクであり得る。検出器画素間ゲイン成分は、確実に測定するために高線量曝露を必要とする高解像度成分である。他の個々の成分３０６～３１４は、低解像度成分のみを含むことができ、したがって、測定のために高線量曝露を必要としない。むしろ、個々の成分３０６～３１４は、低線量曝露を使用して確実に測定することができる。

複数の投影角度のそれぞれにおけるゲインマップ３０２は、高解像度成分と低解像度成分とを含む複数の成分に分解することができる。しかし、それぞれが投影角度に対応する複数のゲインマップは、共通の成分を共有する。

開示された個々の成分３０４～３１４の中で、検出器画素間変動マップ３０４、フィルタマップ３０６、ｋＶマップ３１０、グリッドマップ３１２および厚さマップ３１４は、異なる投影角度で非常に最小の変動を有する。画角３０８のみが、投影角度に基づく有意な変動を含む。結果として、幾つかの例では、検出器画素間変動マップ３０４、フィルタマップ３０６、ｋＶマップ３１０、グリッドマップ３１２、および厚さマップ３１４は、一度抽出され、異なるゲインマップ間で共有され得る。しかしながら、視野角マップ３０８は、投影角度の変化に応じて変化するため、投影角度ごとに視野角マップ３０８を抽出してもよい。

したがって、最終ゲインマップは、検出器画素間変動マップ３０４、フィルタマップ３０６、ｋＶマップ３１０、グリッドマップ３１２および厚さマップ３１４、並びに視野角マップ３０８を含む、共通に共有される角度に依存しない基準マップの積を含むことができる。異なる投影角度間で共通のゲインマップ成分を再使用することにより、各投影でゲインマップを測定するための複数回の高線量曝露を回避することができる。ゲインマップから高線量成分および低線量成分を抽出するプロセスは、図４に関連してさらに説明される。

望ましい商業的実装は、角度マップを除いて高および低解像度成分を含む共通の参照マップを含むことができるが、他の実装では、共通の参照マップは、フィルタマップ、ｋＶマップ、グリッドマップ、および厚さマップのうちの１つを除いて、高および低解像度成分の組み合わせを含むことができる。

図４は、ゲインマップのマルチスケール成分への分解の概略図の一例を示す。

図３に関連して説明したように、ゲインマップは、高解像度および低解像度成分マップの積として見ることができる。画像に対してマルチスケール分解プロセスを実行して、画像を詳細画像および残差画像に分解することができる。マルチスケール分解プロセスは、得られた残差画像上で数回繰り返されて、画像から高解像度成分をさらに抽出することができる。各レベルでは、高解像度成分が抽出されて詳細画像が形成され、画像の残りの成分が次のレベルの分解が実行される残差画像として使用される。

幾つかのレベルの分解後、画像の解像度は十分に低くなり、それ以上の分解を実行する必要はない。最初の数レベルの分解で抽出される詳細な画像は、検出器の画素間ゲイン変動などの高線量成分に対してより敏感であり、ｋＶ、フィルタ、角度、グリッドおよび厚さなどの低線量成分に対してより敏感ではない。例えば、高解像度成分を含む詳細画像を使用して、検出器画素間変動データを含む高線量ゲインマップを生成することができる。最後の数レベルの分解の残差画像は、線量の影響を受けにくく、ｋＶ、フィルタ、角度、グリッドおよび厚さなどの低解像度成分に関するデータを含む。例えば、低解像度成分を含む残差画像を使用して、フィルタデータ、視野角データ、ｋＶデータ、グリッドデータ、および厚さデータを含む低解像度ゲインマップを生成することができる。

原画像４０２は、複数の投影角度のうちの１つにおけるファントムのＸ線投影画像を含むことができる。原画像４０２は、詳細画像４０４と残差画像４０６とに分解されてもよい。分解のプロセスは、マルチスケールピラミッド分解プロセス、ウェーブレット分解プロセス、ＦＦＴ分解プロセスを使用して行われ得る。他のタイプの分解プロセスも可能である。

原画像４０２は、分解プロセスの第１のレベルまたはレベル１で、第１のレベルの詳細画像４０４と第１のレベルの残差画像４０６とに分解することができる。このプロセスは、第１のレベル残差画像４０６を分解プロセスのレベル２の第２レベル詳細画像４０８および第２のレベル残差画像４１０に分解することによって繰り返すことができる。分解プロセスは、第２のレベル残差画像４１０が第３のレベル詳細画像４１２と第３のレベル残差画像４１４とに分解され、第３のレベル残差画像４１４が第４のレベル詳細画像４１６と第４のレベル残差画像４１８とに分解され、第４のレベル残差画像４１８が第５のレベル詳細画像４２０と第５のレベル残差画像４２２とに分解されるにつれて継続することができる。

分解プロセスは、画像がもはや分解できなくなるまで、または高解像度および低解像度成分を抽出するのに十分な数の分解サイクルが達成されるまで継続することができる。例えば、第Ｎレベルの詳細画像４２４および第Ｎ残差画像４２６が生成されるまで、分解処理を継続してもよい。

画像取得モジュール２０４（図２に関連して前述した）によって複数の投影角度で取得されたファントムの低線量Ｘ線投影画像は、複数のレベルに分解される。最後の数レベルの分解からの残差画像は、図２のゲインマップ生成２０８に関連して説明したように、最終ゲインマップの生成に使用するために抽出され得る低解像度成分を含む。

低線量ゲインマップが生成されて低解像度成分が抽出される分解残差画像のレベルは、残差画像の高解像度成分が十分にフィルタリングで除かれたかどうか、および残差画像が低解像度成分を抽出するのに十分な解像度を含むかどうかの評価に基づいて選択することができる。最も望ましいレベルは、第３のレベルから第６のレベルまたは最後の分解レベルであってもよい。低解像度成分が抽出される分解の正確なレベルは、画像ごとに、およびトモシンセシスプロセス間で異なり得る。

画像取得モジュール２０４によってファントムの複数の低線量Ｘ線投影画像を組み合わせることによって構築された高線量Ｘ線投影画像は、複数のレベルに分解される。最初の数レベルの分解からの詳細な画像は、図２のゲインマップ生成２０８に関連して説明したように、最終ゲインマップの生成に使用するために抽出され得る高解像度成分を含む。

幾つかの例では、高解像度成分は、第１のレベルの詳細画像４０４から生成されたゲインマップから抽出されてもよい。他の例では、高解像度成分は、第１のレベル以外の他のレベルからの詳細画像から生成されたゲインマップから抽出されてもよい。理想的なレベルは、最高の高解像度成分を提供するレベルに基づいて選択され得る。

図５は、トモシンセシス掃引のための複数の投影角度におけるゲイン較正のための例示的な方法５００を示す。

方法５００は、動作５０２から始まる。動作５０２において、撮像システム１００は、１つ以上のトモシンセシス掃引を実行して、ファントムの複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために使用される。取得された複数の画像は、低線量Ｘ線投影画像である。

画像補正エンジン２０２の画像取得モジュール２０４を使用して、撮像システム１００による複数の画像の取得を構成することができる。較正ファントムは、患者の圧迫された乳房をシミュレートするために、実質的に均一な厚さを有する均一な材料で作られてもよい。ファントムは、患者の乳房のＸ線が撮影されるときの患者の乳房の位置と同様の位置で、撮像システム１００の固定器ユニット１０４に固定することができる。ゲインマップを導出するために、システム１００はトモシンセシスモードで動作し、ファントムのＸ線投影画像が複数の撮像パラメータのそれぞれで取得される。幾つかの例では、撮像パラメータは投影角度を含むことができる。他の例では、撮像パラメータは、ｋＶｐ、フィルタ材料の種類、乳房の厚さ、またはグリッド位置を含むことができる。他のタイプの撮像パラメータも可能である。各投影Ｘ線画像は、レセプタ１１６内の撮像画素のアレイのそれぞれの画素位置で受信されたＸ線に関連する画素値によって表される。

動作５０４は、高線量Ｘ線画像を生成することを含む。画像補正エンジン２０２の高線量画像生成モジュール２０６は、動作５０２で取得された複数の低線量Ｘ線投影画像を組み合わせて平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することができる。図２に関連してさらに説明したように、低線量画像を組み合わせて平均化すると、低光子計数に起因するノイズを低減する高線量画像が得られる。

動作５０６は、動作５０４で生成された高線量Ｘ線画像から高線量ゲインマップを生成することを含む。例えば、高線量ゲインマップを生成することは、高線量Ｘ線画像に関連する画素のアレイに関する平均信号カウントを決定することを含むことができる。平均信号カウントを決定することに加えて、高線量ゲインマップを生成することは、高線量Ｘ線画像に関連する画素のアレイから画素のそれぞれについて未加工信号カウントを決定することを含む。

高線量Ｘ線画像に関連する画素のアレイ内の画素のそれぞれについてゲイン補正係数を計算し、画素のアレイ内の画素のそれぞれについてのゲイン補正係数を高線量ゲインマップに組み立てることによって、ゲインマップを生成することができる。幾つかの例では、ゲイン補正係数は、平均信号カウントと特定の画素の未加工信号カウントの逆数との積であってもよい。他の例では、ゲイン補正係数は異なる方法で計算されてもよい。

動作５０８は、動作５０６において生成された高線量ゲインマップから高解像度成分を抽出することを含む。画像補正エンジン２０２のゲインマップ生成モジュール２０８は、図２に関連して説明した分解プロセスを使用して、動作５０６において生成された高線量ゲインマップを複数レベルの成分に分解し、分解プロセスの最初のまたは最初の幾つかのレベルのうちの１つの詳細画像から高解像度成分を抽出することができる。幾つかの例では、高解像度成分は、検出器画素間変動データのみを含み得る。他の例では、高線量ゲインマップはまた、高解像度データおよび低解像度データの両方の他のタイプを含み得る。

高線量投影画像から生成された高線量ゲインマップから高解像度成分をまったく抽出しなくてもよく、動作５０８をスキップしてもよい。高線量ゲインマップ自体を、ゲインマップの個々の成分を抽出する代わりに使用してもよい。開示された例における高線量ゲインマップの高解像度成分が検出器画素間変動データのみまたは大部分からなる場合、高線量ゲインマップから高解像度成分を抽出するステップは不要となり得、高線量ゲインマップ自体が最終ゲインマップの計算に使用され得る。このように、高線量ゲインマップを抽出する必要はなく、動作５０８をスキップすることができ、動作５０６の完了時に動作５１０を実行することができる。

動作５１０は、複数の低線量ゲインマップを生成することを含み、複数の低線量ゲインマップのそれぞれは、複数の撮像パラメータのうちの１つに対応する複数の投影Ｘ線画像のうちの１つに関連付けられる。画像補正エンジン２０２のゲインマップ生成モジュール２０８は、動作５０２からその撮像パラメータについて取得された対応するＸ線投影画像に基づいて、トモシンセシススキャンの複数の撮像パラメータのそれぞれについてゲインマップを生成することができる。

低線量ゲインマップを生成するプロセスは、動作５０６において高線量ゲインマップを生成する際に使用されるプロセスと同じまたは同様であり得る。プロセスの違いの１つは、動作５０４で生成された高線量投影画像ではなく、動作５０２で取得された低線量Ｘ線投影画像からゲインマップが生成されることであり得る。

動作５１２は、動作５１０において生成された複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出することを含む。画像補正エンジン２０２のゲインマップ生成モジュール２０８は、図２に関連して説明した分解プロセスを使用して、動作５１０において生成された低線量ゲインマップを複数レベルの成分に分解し、分解プロセスの最後または最後の幾つかのレベルのうちの１つの詳細画像から低解像度成分を抽出することができる。

低解像度成分は、フィルタデータ、視野角データ、ｋＶデータ、グリッドデータ、および厚さデータを含むことができる。低線量ゲインマップはまた、他のタイプの低解像度データを含むことができる。

殆どの場合、低線量ゲインマップの低解像度成分のみが含まれて高線量ゲインマップまたはその高解像度成分と組み合わされるので、低線量ゲインマップの高解像度成分は最終ゲインマップ生成のいずれのステップにおいてもまったく使用されない。したがって、低線量ゲインの分解プロセスは、低線量ゲインマップをその高および低解像度レベル成分のそれぞれに変換するための完全な分解プロセスをスキップし、第Ｎレベルの低解像度残差成分画像に直接進むように単純化されることが多い。このような場合、フルマルチスケール堆積プロセス以外のより効率的な処理アルゴリズムを選択して計算を実行することができる。例えば、２×２、４×４、８×８などのピクセルビニング方法を使用して、低線量ゲインマップの低解像度成分を導出することができる。

動作５１４は、高線量ゲインマップの高解像度成分を、低線量ゲインマップのそれぞれから抽出された複数の低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、複数の撮像パラメータのそれぞれに関する最終ゲインマップを生成することを含む。画像補正エンジン２０２のゲインマップ生成モジュール２０８は、高線量ゲインマップまたは高線量ゲインマップの高解像度成分を、動作５０２～５１２において取得および生成された低線量ゲインマップの低解像度成分と組み合わせることによって最終ゲインマップを生成することができる。

図３に関連してさらに説明されるように、高線量ゲインマップまたは高線量ゲインマップの高解像度成分は、検出器画素間変動を含む。典型的には、撮像パラメータが投影角度を含む場合、検出器の画素間変動は異なる投影角度で変化しない。低線量ゲインマップの低解像度成分の殆ども、角度成分を除いて異なる投影角度で変化しない。

異なる撮像パラメータ間で変化しない高解像度成分および低解像度成分を抽出することができ、共通の基準ゲインマップが生成される。次いで、各撮像パラメータ間で異なる低線量ゲインマップの残りの１つ以上の成分を、各撮像パラメータにおける共通の基準ゲインマップと別々に組み合わせて、各撮像パラメータにおける最終ゲインマップを生成することができる。幾つかの例では、撮像パラメータ依存成分は視野角マップであってもよい。他の例では、撮像パラメータ依存成分は、フィルタマップ、ｋＶマップ、グリッドマップ、または厚さマップであってもよい。他の選択肢も可能である。

図６は、トモシンセシスプロセスにおいてゲインオフセットを補償するための画像補正のための例示的な方法６００を示す。

方法６００は、動作６０２から始まる。動作６０２において、撮像システム１００は、図５の動作５０２に関連して説明したように、１つ以上のトモシンセシス掃引を実行して、ファントムの複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために使用される。

動作６０４において、複数の撮像パラメータのそれぞれに関するゲインマップが、動作６０２において取得されたファントムのＸ線投影画像から生成される。異なる画素間で画像検出器出力を正規化する処理は、「ゲイン補正」と呼ばれる。ゲインマップは、画像レセプタ１１６の撮像画素のアレイ内の各画素に関連するゲイン補正係数のマップである。ゲインマップを生成するプロセスは、図２～図５に関連してより詳細に説明される。

動作６０６において、動作６０４から生成されたゲインマップが記憶される。幾つかの例では、生成されたゲインマップは、撮像システム１００自体に格納されてもよい。他の例では、生成されたゲインマップは、ネットワークを介してアクセス可能な遠隔地に記憶されてもよく、必要に応じて検索されてもよい。

開示されたシステムおよび方法は、較正ファントムに関するゲインマップの生成および画像補正プロセスを説明しているが、異なるタイプの較正ファントムを使用して異なる乳房撮像プロトコルをシミュレートすることができ、複数の乳房撮像プロトコルに関連する複数のゲインマップを生成および格納することができることに留意されたい。適切なゲインマップのセットは、トモシンセシス乳房撮像プロトコルの選択時に自動的に検索および使用することができる。

動作６０８において、複数の撮像パラメータのそれぞれにおける患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像が取得される。患者の投影画像を取得するために、ファントムを除去することができ、トモシンセシス撮像シーケンスを使用して患者の乳房を固定器ユニット１０４に固定することができる。撮像パラメータが投影角度である例では、患者の乳房のトモシンセシス撮像シーケンスは、ファントム画像を取得する際に使用される投影角度と数および角度値が同じであってもなくてもよい複数の投影角度で撮影された投影Ｘ線画像を生成することができる。

動作６１０において、患者の乳房のＸ線画像は、動作６０６からの記憶されたゲインマップを使用してゲイン補正される。撮像システム１００のシステム制御およびワークステーションユニット１３８は、画像レセプタ１１６から、動作６０２および６０８からのファントムの投影画像および患者の乳房の投影画像を受信する処理機器を備えることができる。次いで、ワークステーションユニット１３８は、動作６０４および６０６において生成および記憶されたゲインマップを使用して、乳房画像に対してゲイン補正プロセスを実行することができる。

ワークステーションユニット１３８はまた、結果として生じるゲイン補正された画像を表示させ、画像および他の情報を記憶させ、ゲイン補正された画像の態様を制御するためのシステム制御を提供することができる。ワークステーションユニット１３８はまた、疑わしい異常を識別し、または他の特性を選択し、表示用の画像を準備または制御し、ＤＩＣＯＭ準拠の記憶装置などの記憶装置用の画像を準備し、Ｘ線技術者または他の医療専門家のためのインターフェースを提供し、画像に関連する他の制御機能を提供するために使用されてもよい。

図７は、本例のうちの１つ以上を実装可能な適切な動作環境７００の一例を示す。この動作環境は、本明細書に開示される視覚化システムに直接組み込まれてもよく、または本明細書に記載の乳房撮像システムとは別個のコンピュータシステムに組み込まれてもよいが、本明細書に記載の乳房撮像システムを制御するために使用されてもよく、例えば、図１Ａに示すワークステーションであってもよい。これは、適切な動作環境の一例にすぎず、使用または機能性の範囲に関するいかなる限定も示唆することを意図するものではない。使用に適し得る他の周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成は、撮像システム、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、スマートフォンなどのプログラム可能な家電製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、タブレット、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などを含むが、これらに限定されない。

その最も基本的な構成では、動作環境７００は、典型的には、少なくとも１つの処理ユニット７０２およびメモリ７０４を含む。コンピューティングデバイス、メモリ７０４の正確な構成および種類に応じて、とりわけ命令７０６（データ記憶装置またはセンサから読み取る命令、または本明細書に開示された他の方法を実行する命令）を格納することは、揮発性７０８（ＲＡＭなど）、不揮発性７１０（例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、またはこれら２つの何らかの組み合わせとすることができる。命令７０６は画像補正エンジン命令を含むことができ、画像補正エンジン命令が処理ユニット７０２によって実行されることにより、処理ユニット７０２は、画像補正エンジン２０２に、図２に関連してさらに説明される動作を実行させる。この最も基本的な構成は、図７に破線７１２によって示されている。さらに、環境７００はまた、磁気もしくは光学ディスクまたはテープを含むがこれらに限定されない記憶デバイス（取り外し可能な記憶デバイス７１４、および／または取り外し不可能な記憶デバイス７１６）を含むことができる。同様に、環境７００は、タッチスクリーン、キーボード、マウス、ペン、音声入力などの入力デバイス（単数または複数）７２０、および／またはディスプレイ、スピーカ、プリンタなどの出力デバイス（単数または複数）７２２を有することもできる。ＬＡＮ、ＷＡＮ、ポイントツーポイント、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＲＦなどの１つ以上の通信接続部７１８も環境に含められ得る。

動作環境７００は、典型的には、少なくとも幾つかの形態のコンピュータ可読メディアを含む。コンピュータ可読メディアは、処理ユニット７０２または動作環境を有する他のデバイスによってアクセスされることができる任意の利用可能なメディアとすることができる。限定ではなく例として、コンピュータ可読メディアは、コンピュータ記憶メディアおよび通信メディアを含むことができる。コンピュータ記憶メディアは、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装された揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不可能なメディアを含む。コンピュータ記憶メディアは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、ソリッドステート記憶装置、または所望の情報を記憶するために使用されることができる任意の他の有形媒体を含む。通信メディアは、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータを搬送波または他の搬送機構などの変調データ信号内で具現化し、任意の情報配信メディアを含む。「変調データ信号」という用語は、特性の１つ以上が信号内に情報を符号化するように設定または変更された信号を意味する。限定ではなく例として、通信メディアは、ワイヤドネットワークまたは直接ワイヤド接続などのワイヤドメディア、並びに音響、ＲＦ、赤外線および他のワイヤレスメディアなどのワイヤレスメディアを含む。上記のいずれかの組合せもまた、コンピュータ可読メディアの範囲内に含まれるものとすべきである。コンピュータ可読デバイスは、コンピュータ記憶メディアを組み込んだハードウェアデバイスである。

動作環境７００は、１つ以上のリモートコンピュータへの論理的接続を使用してネットワーク環境において動作する単一のコンピュータとすることができる。リモートコンピュータは、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードとすることができ、典型的には、上記の要素の多くまたは全て、並びにそのように言及されていない他の要素を含む。論理的接続は、利用可能な通信メディアによってサポートされる任意の方法を含むことができる。このようなネットワーキング環境は、オフィス、エンタープライズワイドコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットにおいて一般的である。

幾つかの実施形態では、本明細書に記載の構成要素は、コンピュータ記憶メディアおよび他の有形媒体に記憶され、通信メディアにおいて送信され得る、コンピュータシステム７００によって実行可能なモジュールまたは命令を含む。コンピュータ記憶メディアは、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装された揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不可能なメディアを含む。上記のいずれかの組合せもまた、可読メディアの範囲内に含まれるものとすべきである。幾つかの実施形態では、コンピュータシステム７００は、コンピュータシステム７００による使用のためにリモート記憶メディアにデータを記憶するネットワークの一部である。

図８は、本明細書に開示された様々なシステムおよび方法が動作し得るネットワーク８００の実施形態である。実施形態では、クライアントデバイス８０２などのクライアントデバイスは、ネットワーク８００を介して、サーバ８０４および８０６などの１つ以上のサーバと通信することができる。実施形態では、クライアント装置は、本明細書に記載の全ての機能を含むスタンドアロン撮像システム（例えば、図１Ａに示す撮像システム１００）であってもよい。クライアントデバイスはまた、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、ＰＤＡ、ネットブック、または図７のコンピューティングデバイスなどの任意の他の種類のコンピューティングデバイスを含むか、または組み込むことができる。例では、そのようなクライアント装置は、撮像システムに接続されてもよい。実施形態では、サーバ８０４および８０６はまた、図７に示すコンピューティングデバイスなどの任意のタイプのコンピューティングデバイスであってもよい。ネットワーク８００は、クライアントデバイスと１つ以上のサーバ８０４および８０６との間の通信を容易にすることができる任意のタイプのネットワークであってもよい。例えば、表面画像データおよび内部画像データは、撮像システムを介してローカルに取得され、画像取得ワークステーションまたはクラウドベースのサービスなどの更なる処理のために別のコンピューティングデバイスに通信することができる。そのようなネットワークの例としては、ＬＡＮ、ＷＡＮ、セルラーネットワーク、および／またはインターネットが挙げられる、これらに限定されない。

実施形態では、本明細書に開示の様々なシステムおよび方法は、１つ以上のサーバデバイスによって実行され得る。例えば、一実施形態では、サーバ８０４などの単一のサーバを使用して、本明細書で説明される撮像のための方法など、本明細書に開示されるシステムおよび方法を実行することができる。クライアントデバイス８０２は、ネットワーク８００を介してサーバ８０４と対話することができる。更なる実施形態では、クライアントデバイス８０２はまた、スキャンおよび画像処理などの本明細書に開示の機能性を実行することができ、これらはその後、サーバ８０４および／または８０６に提供することができる。

本明細書に記載のシステムおよび方法の例示的な例が以下に提供される。本明細書に記載のシステムまたは方法の実施形態は、以下に記載の条項のうちの任意の１つ以上、および任意の組合せを含み得る。

項１．トモシンセシス掃引のための複数の撮像パラメータにおけるゲイン較正のための方法において、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれが複数の撮像パラメータのうちの１つと関連付けられる、ことと、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成することと、複数の低線量ゲインマップを生成することであって、複数の低線量ゲインマップのそれぞれが、複数の撮像パラメータのうちの１つと関連付けられる複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つと関連する、ことと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれを複数の成分レベルに分解することと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれに関して複数の成分レベルから低解像度成分を抽出することと、複数の撮像パラメータのそれぞれに関して、高線量ゲインマップを低線量ゲインマップの低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、複数の撮像パラメータのそれぞれに関して最終ゲインマップを生成することとを含む方法。

項２．複数の撮像パラメータのそれぞれに関して最終ゲインマップを記憶することと、複数の撮像パラメータのそれぞれにおいて患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像を取得することと、複数の撮像パラメータのそれぞれに関して記憶された最終ゲインマップを使用して患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像をゲイン補正し、ゲイン補正された乳房画像を生じることとをさらに含む、項１の方法。

項３．撮像パラメータは、投影角度、ｋＶｐ、フィルタ材料の種類、乳房の厚さ、およびグリッド位置のうちの１つを含む、項１または２の方法。

項４．１つ以上のトモシンセシス掃引は、Ｘ線源およびＸ線画像レセプタを備える画像取得ユニットによって実行され、画像取得ユニットは、複数の撮像パラメータで物体の投影Ｘ線画像を取得する、項１から３のいずれかの方法。

項５．高線量ゲインマップを生成することは、高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイに関する平均信号カウントを決定することと、高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイから画素のそれぞれに関して未加工信号カウントを決定することと、高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイ内の画素のそれぞれに関してゲイン補正係数を計算することであって、ゲイン補正係数が、平均信号カウントと特定の画素に関する未加工信号カウントの逆数との積である、ことと、画素のアレイ内の画素のそれぞれに関するゲイン補正係数を高線量ゲインマップに組み立てることとを含む、項１から４のいずれかの方法。

項６．複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、複数の解像度レベルに分解することを含み、複数の解像度レベルの各レベルは、詳細画像および残差画像を含む、項１から５のいずれかの方法。

項７．複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、マルチスケール分解プロセスを使用して実行される、項６の方法。

項８．低解像度成分を抽出することは、複数の解像度レベルのうちの最後のレベルの残差画像から低解像度成分を抽出することを含む、項６または７の方法。

項９．高線量ゲインマップは、Ｘ線検出器の画素間ゲイン変動データを含む、項１から８のいずれかの方法。

項１０．低解像度成分は、角度データ、ｋＶデータ、フィルタデータ、グリッドデータ、および厚さデータのうちの１つを含む、項１から９のいずれかの方法。

項１１．複数の投影角度でのゲイン較正のためのトモシンセシス撮像システムにおいて、Ｘ線源とＸ線画像レセプタとを備える画像取得ユニットであって、複数の投影角度における物体の投影Ｘ線画像を取得する、画像取得ユニットと、プロセッサと、命令を含むメモリであって、命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行させ、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられ、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成させ、高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成させ、高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解させ、第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出させ、複数の低線量ゲインマップを生成させ、複数の低線量ゲインマップのそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連し、複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解させ、複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出させ、低解像度成分が角度マップを含み、複数の投影角度のそれぞれに関して、高線量ゲインマップの高解像度成分を低線量ゲインマップの低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、複数の投影角度のそれぞれに関して最終ゲインマップを生成させる、メモリと、を備えるトモシンセシス撮像システム。

項１２．命令は、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、さらに、複数の投影角度のそれぞれに関して最終ゲインマップを記憶させ、複数の投影角度のそれぞれで患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像を取得させ、複数の投影角度のそれぞれに関して記憶された最終ゲインマップを使用して患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像をゲイン補正して、ゲイン補正された乳房画像を生じさせる、項１１のシステム。

項１３．１つ以上のトモシンセシス掃引は、ファントムの複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために実行される、項１１または１２のシステム。

項１４．命令は、高線量ゲインマップを生成するためにプロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイに関する平均信号カウントを決定させ、高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイから画素のそれぞれに関して未加工信号カウントを決定させ、高線量Ｘ線画像と関連付けられる画素のアレイ内の画素のそれぞれに関してゲイン補正係数を計算させ、ゲイン補正係数が、平均信号カウントと特定の画素に関する未加工信号カウントの逆数との積であり、画素のアレイ内の画素のそれぞれに関するゲイン補正係数を高線量ゲインマップに組み立てさせる、項１１から１３のいずれかのシステム。

項１５．高線量ゲインマップを分解することおよび複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、複数の解像度レベルに分解することを含み、複数の解像度レベルの各レベルは、詳細画像および残差画像を含む、項１１から１４のいずれかのシステム。

項１６．高線量ゲインマップを分解することおよび複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、マルチスケール分解プロセスを使用して実行される、項１５のシステム。

項１７．高解像度成分を抽出することは、複数の解像度レベルのうちの最後のレベルより上のレベルの詳細画像から高解像度成分を抽出することを含み、低解像度成分を抽出することは、複数の解像度レベルのうちの最後のレベルの残差画像から低解像度成分を抽出することを含む、項１５または１６のシステム。

項１８．高解像度成分がＸ線検出器の画素間ゲイン変動データを含む、項１１から１７のいずれかのシステム。

項１９．低解像度成分は、角度データ、ｋＶデータ、フィルタデータ、グリッドデータ、および厚さデータのうちの１つをさらに含む、項１１から１８のいずれかのシステム。

項２０．トモシンセシス掃引のための複数の投影角度におけるゲイン較正のための方法において、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる、ことと、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、高線量Ｘ線画像と関連付けられる高線量ゲインマップを生成することと、高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解することと、第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出することと、複数の低線量ゲインマップを生成することであって、複数の低線量ゲインマップのそれぞれが、複数の投影角度のうちの１つと関連付けられる複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連する、ことと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解することと、複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出することであって、低解像度成分が角度マップを含む、ことと、複数の投影角度のそれぞれに関して、高解像度成分を低解像度成分のそれぞれと組み合わせて、複数の投影角度のそれぞれに関して最終ゲインマップを生成することとを含む方法。

本開示は、添付の図面を参照して本技術の幾つかの例を説明したが、可能な例の一部だけを示した。しかしながら、他の態様は、多くの異なる形態で具現化することができ、本明細書に記載の例に限定されると解釈されるべきではない。むしろ、これらの例は、本開示が徹底的かつ完全であり、可能な例の範囲が当業者に十分に伝わるように提供されたものである。

本明細書に具体例が記載されているが、本技術の範囲は、これらの具体例に限定されない。当業者は、本技術の範囲内にある他の例または改良を認識するであろう。したがって、特定の構造、行為、またはメディアは、例示的な例としてのみ開示されている。本技術にかかる例はまた、本明細書に別段の記載がない限り、一般的に開示されているが明示的に組み合わせて例示されていない要素または構成要素を組み合わせることもできる。本技術の範囲は、以下の特許請求の範囲およびその等価物によって定義される。

Claims (19)

1. トモシンセシス掃引のための複数の撮像パラメータにおけるゲイン較正のための方法であって、前記方法は、
   複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれは、前記複数の撮像パラメータのうちの１つに関連付けられている、ことと、
   前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、
   前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている高線量ゲインマップを生成することと、
   複数の低線量ゲインマップを生成することであって、前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれは、前記複数の撮像パラメータのうちの１つに関連付けられている前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連付けられている、ことと、
   前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを複数の成分レベルに分解することと、
   前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれに対して前記複数の成分レベルから低解像度成分を抽出することと、
   前記複数の撮像パラメータのそれぞれに対して、前記高線量ゲインマップと前記低線量ゲインマップの前記低解像度成分のそれぞれとを組み合わせることにより、前記複数の撮像パラメータのそれぞれに対して最終ゲインマップを生成することと
   を含む、方法。
2. 前記方法は、
   前記複数の撮像パラメータのそれぞれに対して前記最終ゲインマップを記憶することと、
   前記複数の撮像パラメータのそれぞれで患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像を取得することと、
   前記複数の撮像パラメータのそれぞれに対して前記記憶された最終ゲインマップを使用して前記患者の乳房の前記トモシンセシスＸ線画像をゲイン補正することにより、ゲイン補正された乳房画像を生成することと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記撮像パラメータは、投影角度、ｋＶｐ、フィルタ材料の種類、乳房の厚さ、グリッド位置のうちの１つを含む、請求項１～２のいずれかに記載の方法。
4. 前記１つ以上のトモシンセシス掃引は、Ｘ線源およびＸ線画像レセプタを備える画像取得ユニットによって実行され、前記画像取得ユニットは、前記複数の撮像パラメータで物体の投影Ｘ線画像を取得する、請求項１～３のいずれかに記載の方法。
5. 前記高線量ゲインマップを生成することは、
   前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている複数の画素のアレイに対する平均信号カウントを決定することと、
   前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている前記複数の画素のアレイから前記複数の画素のそれぞれに対して未加工信号カウントを決定することと、
   前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている前記複数の画素のアレイ内の前記複数の画素のそれぞれに対してゲイン補正係数を計算することであって、前記ゲイン補正係数は、前記平均信号カウントと前記複数の画素のそれぞれに対する前記未加工信号カウントの逆数との積である、ことと、
   前記複数の画素のアレイ内の前記複数の画素のそれぞれに対する前記ゲイン補正係数を前記高線量ゲインマップに組み立てることと
   を含む、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
6. 前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、複数の解像度レベルに分解することを含み、前記複数の解像度レベルの各レベルは、詳細画像および残差画像を含む、請求項１～５のいずれかに記載の方法。
7. 前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、マルチスケール分解プロセスを使用して実行される、請求項６に記載の方法。
8. 前記低解像度成分を抽出することは、前記複数の解像度レベルのうちの最後のレベルの前記残差画像から低解像度成分を抽出することを含む、請求項６～７のいずれかに記載の方法。
9. 前記高線量ゲインマップは、Ｘ線検出器の画素間ゲイン変動データを含む、請求項１～８のいずれかに記載の方法。
10. 前記低解像度成分は、角度データ、ｋＶデータ、フィルタデータ、グリッドデータ、厚さデータのうちの１つを含む、請求項１～９のいずれかに記載の方法。
11. 複数の投影角度でのゲイン較正のためのトモシンセシス撮像システムであって、前記システムは、
    Ｘ線源とＸ線画像レセプタとを備える画像取得ユニットであって、前記画像取得ユニットは、前記複数の投影角度における物体の投影Ｘ線画像を取得する、画像取得ユニットと、
    プロセッサと、
    命令を含むメモリと
    を備え、
    前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
    複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つに関連付けられている、ことと、
    前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、
    前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている高線量ゲインマップを生成することと、
    前記高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解することと、
    前記第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出することと、
    複数の低線量ゲインマップを生成することであって、前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つに関連付けられている前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連付けられている、ことと、
    前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解することと、
    前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出することであって、前記低解像度成分は、角度データ、ｋＶデータ、フィルタデータ、グリッドデータ、厚さデータのうちの１つを含む、ことと、
    前記複数の投影角度のそれぞれに対して、前記高線量ゲインマップの前記高解像度成分と前記低線量ゲインマップの前記低解像度成分のそれぞれとを組み合わせることにより、前記複数の投影角度のそれぞれに対して最終ゲインマップを生成することと
    を前記プロセッサに行わせる、システム。
12. 前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
    前記複数の投影角度のそれぞれに対して前記最終ゲインマップを記憶することと、
    前記複数の投影角度のそれぞれで患者の乳房のトモシンセシスＸ線画像を取得することと、
    前記複数の投影角度のそれぞれに対して前記記憶された最終ゲインマップを使用して前記患者の乳房の前記トモシンセシスＸ線画像をゲイン補正することにより、ゲイン補正された乳房画像を生成することと
    を前記プロセッサにさらに行わせる、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記１つ以上のトモシンセシス掃引は、ファントムの複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために実行される、請求項１１～１２のいずれかに記載のシステム。
14. 前記命令は、前記高線量ゲインマップを生成するために前記プロセッサによって実行されると、
    前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている複数の画素のアレイに対する平均信号カウントを決定することと、
    前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている前記複数の画素のアレイから前記複数の画素のそれぞれに対して未加工信号カウントを決定することと、
    前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている前記複数の画素のアレイ内の前記複数の画素のそれぞれに対してゲイン補正係数を計算することであって、前記ゲイン補正係数は、前記平均信号カウントと前記複数の画素のそれぞれに対する前記未加工信号カウントの逆数との積である、ことと、
    前記複数の画素のアレイ内の前記複数の画素のそれぞれに対する前記ゲイン補正係数を前記高線量ゲインマップに組み立てることと
    を前記プロセッサに行わせる、請求項１１～１３のいずれかに記載のシステム。
15. 前記高線量ゲインマップを分解することおよび前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、複数の解像度レベルに分解することを含み、前記複数の解像度レベルの各レベルは、詳細画像および残差画像を含む、請求項１１～１４のいずれかに記載のシステム。
16. 前記高線量ゲインマップを分解することおよび前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを分解することは、マルチスケール分解プロセスを使用して実行される、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記高解像度成分を抽出することは、前記複数の解像度レベルのうちの最後のレベルより上のレベルの前記詳細画像から高解像度成分を抽出することを含み、前記低解像度成分を抽出することは、前記複数の解像度レベルのうちの最後のレベルの前記残差画像から低解像度成分を抽出することを含む、請求項１５～１６のいずれかに記載のシステム。
18. 前記高解像度成分は、Ｘ線検出器の画素間ゲイン変動データを含む、請求項１１～１７のいずれかに記載のシステム。
19. トモシンセシス掃引のための複数の投影角度におけるゲイン較正のための方法であって、前記方法は、
    複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を取得するために１つ以上のトモシンセシス掃引を実行することであって、前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つに関連付けられている、ことと、
    前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像を平均化することによって高線量Ｘ線画像を生成することと、
    前記高線量Ｘ線画像に関連付けられている高線量ゲインマップを生成することと、
    前記高線量ゲインマップを第１の複数の成分レベルに分解することと、
    前記第１の複数の成分レベルから高解像度成分を抽出することと、
    複数の低線量ゲインマップを生成することであって、前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれは、前記複数の投影角度のうちの１つに関連付けられている前記複数のトモシンセシス投影Ｘ線画像のうちの１つに関連付けられている、ことと、
    前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれを第２の複数の成分レベルに分解することと、
    前記複数の低線量ゲインマップのそれぞれから低解像度成分を抽出することであって、前記低解像度成分は、角度データ、ｋＶデータ、フィルタデータ、グリッドデータ、厚さデータのうちの１つを含む、ことと、
    前記複数の投影角度のそれぞれに対して、前記高解像度成分と前記低解像度成分のそれぞれとを組み合わせることにより、前記複数の投影角度のそれぞれに対して最終ゲインマップを生成することと
    を含む、方法。
    

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