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X線CT画像処理方法,X線CT画像処理プログラム及びX線CT画像装置

国内特許コード P170013862
整理番号 (S2013-0932-N0)
掲載日 2017年3月17日
出願番号 特願2015-516922
出願日 平成26年5月15日(2014.5.15)
国際出願番号 JP2014002571
国際公開番号 WO2014185078
国際出願日 平成26年5月15日(2014.5.15)
国際公開日 平成26年11月20日(2014.11.20)
優先権データ
  • 特願2013-102646 (2013.5.15) JP
発明者
  • 前田 新一
  • 吉川 大悟
  • 田中 匠
  • 石井 信
出願人
  • 国立大学法人京都大学
発明の名称 X線CT画像処理方法,X線CT画像処理プログラム及びX線CT画像装置
発明の概要 X線吸収係数を確率的に表現することで、より柔軟な表現を可能とし、より低いX線被曝量で従来と同程度の再構成画像が取得可能で、ビームハードニングアーティファクトを低減可能なX線CT画像処理方法を提供する。投影X線の観測に関する確率分布を設定し統計推定を行う。確率分布は、投影したX線が多重に検出器に入射する多重X線和の観測過程として表現される。多重X線和は、検出器におけるX線の検出面が空間的に1点ではなく所定の広がりを有すること、検出器におけるX線の検出時間が一瞬ではなく所定の幅を有すること、X線のスペクトル分布が線スペクトルではなく所定の広がりを有することによって、空間的な位置と方向および波長が異なる複数のX線が検出器に多重に入射するとして表現される。そして、多重X線和を表現する観測過程と物質に関するパラメータをもつX線吸収係数に関する事前分布のもとで、統計推定が事後分布の期待値によるベイズ推定を行う。
従来技術、競合技術の概要


X線CT(Computed Tomography)は、観測対象にX線を照射することで得られる投影データから観測対象内部をX線吸収係数の分布として画像化する技術である。
一般に、X線CTは、X線管にX線検出器を対向配置するとともに、これらの間にターンテーブルを配置した構成を取る。このターンテーブルの回転軸は、X線管とX線検出器を結ぶX線光軸に対して直交する向きとされる。X線CT装置においては、測定対象物に対して複数の角度からの透過X線データを収集してCT断層画像の再構成を行う。一般的には、180°以上、回転させて透過X線データを収集する。



従来から、より低いX線被曝量で従来と同程度のCT画像を再構成する技術、メタルアーティファクトの低減技術など、X線CT再構成の高精度化を可能にするアルゴリズムが研究されている。上記のメタルアーティファクトは、測定対象物にX線を強く吸収する金属などの密度の高い高吸収物質があったときに、正確な再構成ができず再構成画像に人為的なノイズがのるというものである。X線CT再構成は、様々な投影角度において得られる投影像から、測定対象物を透過したX線の減衰の度合いを求め、内部の物質のX線吸収係数の分布を推定する手法である。しかし、高吸収物質はX線を強く減衰させるため、ほとんど透過X線が検出されず観測ノイズに紛れてしまう。特に既存手法であるフィルター補正逆投影法(FBP:Filtered Back Projection)を用いた場合、FBP法ではノイズの影響を受けやすいことから、再構成画像にはメタルアーティファクトと呼ばれる虚像が生じ、正確な画像の再構成ができないという問題がある。このようにFBP法はノイズの影響を受けやすいのであるが、主なノイズにはポアソン分布に従うショットノイズが含まれるため照射X線の強度を高くすることで信号雑音比を向上することができる。これによって相対的なノイズの影響を小さくし、画像再構成の精度を向上させることができるが、その一方で放射線被曝量が増大させてしまい、発癌などの確率的健康リスクを生じさせてしまう。



このように、X線被曝量の低減とSN比はトレードオフの関係があり、より低いX線被曝量で従来と同程度のSN比の再構成画像を得る技術として、統計推定法が提案されている。統計推定法では、観測過程が確率的なノイズによる不確実性を含むことや、撮像対象の物体に関する事前知識を利用することで、低被曝環境下における推定の不良設定性を軽減することができる。 結果として、従来と同じX線強度や解像度でも再構成画像に含まれるアーティファクトを低減できる。



現在、画像再構成法の主流であるフィルター補正逆投影法(FBP:Filtered Back Projection)や、FBPを改良したPCLIS(Projection Completion Method based on a Linear Interpolation in the Sinogram)は、統計推定を行わないものである。
統計推定法は、最尤推定法(Maximum Likelihood Estimation: MLE),MAP(Maximum A Posteriori)推定法,ベイズ推定法の3手法に大別される。
最尤推定法(MLE)は、推定対象である再構成画像に関する事前知識をおかない統計推定法で、観測における不確実性を含む物理過程を確率モデルで表現して、その確率モデルを基に最も尤もらしい再構成画像を推定するものである。観測における不確実性を含む物理過程には、観察される透過X線のフォトン数に関する揺らぎ(ショットノイズ)などが含まれる。
MAP推定法,ベイズ推定法は、推定対象に関する事前知識を確率モデルの形式で表現し、推定に取り入れるものである。すなわち、MAP推定法やベイズ推定法は、観測に関する確率モデルと推定対象に関する確率モデルの両方を勘案して、推定が行われる。 X線CTにおいては、推定対象はX線吸収係数である。具体的には、MAP推定法では、観測に関する確率モデルと推定対象となる物体のX線吸収係数に関する確率モデルから計算されるX線吸収係数の事後分布の最大値を推定値とし、ベイズ推定法では同じX線吸収係数の事後分布の期待値を推定値とする。MAP推定法では、事後分布が最大となる一点のみを取り上げて推定を行うが、ベイズ推定法では事後分布の期待値をとるため、事後分布が大きくなるX線吸収係数の集団に対する平均によって推定を行う。 事後分布が最大となる点は、観測ノイズによって敏感に変化しうるが、事後分布の期待値は観測ノイズに対してそれほど敏感に影響されないため、ベイズ推定法のほうがより安定し、精度の高い推定となる。



ここで、通常のX線CTアルゴリズムの多くは画像再構成にあたって、照射するX線が線スペクトルであると仮定し単一の吸収係数を推定している。しかしながら、実際のX線は単一エネルギーではなく、X線管に加えられた最高管電圧で決まるエネルギーを最大として低い方へ連続的に分布するエネルギースペクトルで構成されている。そのため、物質にX線を照射するとエネルギーの高いX線はほとんど吸収されずに透過するが、エネルギーの低いX線は減弱が大きいため、物質を透過した後にはX線のスペクトル分布は高エネルギー側にシフトするビームハードニングと呼ばれる現象が生じる。
物質のX線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)の影響によって生じる現象は、X線源が線スペクトルであると仮定し、物質のX線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮しない観測過程のモデルでは表現できず、正しくない推定が行われてしまう。このように物質のX線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮しないモデルによる推定でビームハードニングアーティファクトが生じる。



特に、金属などの極端にX線吸収係数が高い高吸収物体があるとストリークアーティファクトと呼ばれる筋状のアーティファクトや高吸収物体周辺のX線吸収係数が実際より小さく見積もられるダークバンドアーティファクトが生じることが知られているが、これはビームハードニングの影響を考慮していないことが大きく影響していると考える。
これについて、以下に説明する。
金属など非常に高いX線吸収係数をもつ高吸収物体を透過すると、X線は大きく減弱する。その性質が観測モデルに表現されていれば、物質のX線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮しないモデルであっても、高吸収物体近辺に大きなX線吸収係数をもつ物体が存在するであろうことを推定できる。しかしながら、高吸収物体でも高エネルギーのX線は透過しやすい。そのため、実際にはX線源の主要なエネルギーをもつフォトンの多くが高吸収物体を透過中に吸収されていたとしても多少のX線が観測される。高吸収物体が離れた位置に複数ある場合、その複数の高吸収物体のいずれも透過するX線は、物質のX線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮しないモデルでは高いX線吸収係数をもつ物体が重なると透過X線がさらに大きく減衰することを予想する。 しかし、実際にはある一定量の高エネルギーのX線は高吸収物体を複数透過したとしても観測されてしまう。このため、物質のX線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮しないモデルで、単純に高吸収物体が存在すると仮定すると実際の観測と矛盾が生じてしまう。このようにして、物質のX線吸収係数のエネルギー依存性を考慮しない観測モデルと実際の観測とができるだけ矛盾しないようにX線吸収係数の推定を行うと、高吸収物体周辺のX線吸収係数が実際より小さく見積もられてしまうダークバンドアーティファクトが生じる。



メタルアーティファクトを軽減する方法として、投影データを金属領域、非金属領域に分離し、それぞれの領域において画像再構成し、得た画像を重ね合わせるという方法が既に知られている。このようにすることで、金属領域における投影データの矛盾を正し、メタルアーティファクトの発生を軽減することができる。また、本願発明者らは、再構成画像となるX線吸収係数に関する事前知識をおいて統計推定を行うX線CT画像処理方法であって、事前知識を、再構成画像の各画素の領域において定義されるパラメータで、撮像対象となる人体の各組織の存在割合を表現するパラメータと、各組織のX線吸収係数を表現するパラメータと、各組織の空間的に連続する度合いを表現するパラメータと、によって特徴付けられる確率分布で表現するものを用いることで、メタルアーティファクトを低減可能なX線CT画像処理方法を提案している(特許文献1を参照)。
しかし、これらの方法は、X線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮するわけではないため、実際の観測過程と物質のX線吸収係数のエネルギー依存性を考慮しない観測過程とのズレのために生じるビームハードニングアーティファクトを除去するには至っていない。



そして、ビームハードニングアーティファクトを軽減する手法として、X線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮したモデルが知られている(非特許文献1~4)。X線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮するモデルでは、X線のエネルギー毎のX線吸収係数を推定する必要がある。これは、より正確な物理過程に基づくが、推定問題としては不良設定性の問題を生じさせる。たとえば、単純のためX線のエネルギーを離散化し、二種類のエネルギーにおけるX線吸収係数を推定する問題を考えたとする。このとき、観測される投影像は従来と同じであっても、推定しなければならないX線吸収係数は従来に比べて2倍に増えてしまう。このように解となるX線吸収係数の自由度が高まるため、実際の観測とそれほど矛盾を生じない解がいくつも生じてしまう。この場合、ちょっとした観測ノイズに推定結果が敏感に影響され安定しない。 そこで、解となるX線吸収係数の自由度を抑える制約が必要となる。 先ず、非特許文献1~3では、各画素におけるエネルギー依存の吸収係数を既知の物質の吸収係数関数の重み付き和で表現することで、物質のエネルギー依存性(波長依存性)を表現している。X線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)は、物質毎に異なるが高エネルギーになるに従って減衰する傾向など各物質間で共通する性質が存在する。X線のエネルギーを入力変数とし、そのエネルギーでのX線吸収係数を出力する関数を吸収係数関数と呼ぶことにすると、異なる物質であっても類似した吸収係数関数をもつため、どの物質の吸収係数関数も少数の、典型的には二つの物質の吸収係数関数の重み付き和(基底関数表現)でよく表現できる。例えば、非特許文献2では、物質クラスの決定をFBPで得られた画像をもとに行い、その知識をもとに画像再構成を行っている。非特許文献4では、画素毎のX線吸収係数は、既知の物質種毎のX線吸収係数の組み合わせで表現できるという仮定で推定を行っている。
このように、X線吸収係数のエネルギー依存性(波長依存性)を考慮する方法は、その不良設定性を抑制するため、既知の物質のX線吸収係数の波長依存性を利用した基底関数表現を用いることで、推定するパラメータの自由度を減らすことが行われてきた。しかしながら、その一方で、強すぎる制約が課せられる問題が指摘されている。



一方、ハードウェア的には、DECT(Dual Energy Computed Tomography)の登場により、異なるX線管電圧で撮影し、X線吸収係数の違いから物質のエネルギー依存性(波長依存性)を推定できるようになった。このDECTを用いた様々な画像再構成法が知られている(非特許文献5~8)。しかし、DECTを用いた画像再構成法は、一般的に単色X線CTより被曝量が大きく、同程度の被曝量に抑えようとすると推定精度が悪くなってしまうなどの問題がある。また、非特許文献5は、事後的に画像処理によって補正する方法であり、その補正によって更なる虚像を生じさせる可能性もあり限界がある。



物質のX線吸収係数のエネルギー依存性を考慮しない観測モデルは、検出器に入射するX線が複数の波長からなるのではなく、ある代表的な波長のみからなることを想定することになる。 これは、検出器に複数のX線スペクトルが多重に入射する過程を、単純化したものと考えることができる。このようにX線が多重に検出器に入射する現象は、スペクトル空間だけではなく、時間的、空間的にも生じる。すなわち、検出器はある一定の検出時間内に多重のX線が入射し、ある一定の面積の検出面内に多重のX線が入射する。これら投影したX線が多重に検出器に入射する観測過程において、検出器に入射するX線を一本の光線で代表させた場合、X線吸収係数のエネルギー依存性を考慮しない時にビームハードニングアーティファクトが生じるのと同様にX線吸収係数の推定にバイアスが生じることが知られている(非特許文献9)。つまり、投影したX線が多重に検出器に入射する観測過程においては、一本の光線ではなく(X線の多重性を無視しないで)、複数の光線を想定した多重のX線の和と捉えることが望ましい。

産業上の利用分野


本発明は、体内組織構成を考慮したX線CT(Computed Tomography)画像処理方法、X線CT画像処理プログラム及びX線CT画像装置に関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
X線投影画像の観測に関する確率分布を設定し統計推定を行うX線CT画像処理方法であって、
X線投影画像と少なくともX線強度を含む計測条件を入力するステップと、
前記X線投影画像の観測に関する確率分布と、物質に関するパラメータをもつX線吸収係数に関する事前分布のもとで、前記統計推定が前記X線吸収係数及び前記物質に関する事後分布の期待値によって前記X線吸収係数及び前記物質を推定するステップと、
を備え、
前記X線投影画像の観測に関する確率分布は、投影したX線が多重に検出器に入射する多重X線和の観測過程として表現され、
前記多重X線和は、検出器におけるX線の検出面が空間的に1点ではなく所定の広がりを有し、X線の検出時間が一瞬ではなく所定の幅を有し、かつ、X線のスペクトル分布が線スペクトルではなく所定の広がりを有し、空間的な位置と方向および波長が異なる複数のX線が検出器に多重に入射し、それらの多重のX線の重み付き和が検出器で観測されることである、
ことを特徴とするX線CT画像処理方法。

【請求項2】
前記多重X線和に、X線波長に関する和を含める場合、
各画素の波長依存性を有するX線吸収係数に関する事前分布は、
前記物質毎およびX線波長毎のX線吸収係数の分布を表現するパラメータを用いて表現される、
ことを特徴とする請求項1に記載のX線CT画像処理方法。

【請求項3】
前記多重X線和に、X線波長に関する和を含める場合、
各画素の波長依存性を有するX線吸収係数は、
波長に依存しない各画素のX線吸収係数密度と、画素に依存せず前記物質毎に定められるX線波長間のX線吸収係数比の積として表現され、
前記物質毎に定められる、X線波長間のX線吸収係数比を表現するパラメータを用いて表現され、
各画素の波長依存性を有するX線吸収係数の事前分布が前記物質を条件とした各画素の前記X線吸収係数密度に対する条件付き事前分布と前記物質に対する事前分布によって表現される、
ことを特徴とする請求項1に記載のX線CT画像処理方法。

【請求項4】
前記物質に対する事前分布が、それぞれの物質の出現する度合いを示すパラメータとそれぞれの物質が空間的に連続する度合いを示すパラメータとで表現される事前分布で設定されることを特徴とする請求項3に記載のX線CT画像処理方法。

【請求項5】
前記物質毎に定められている前記X線吸収係数密度の条件付き事前分布が各物質のサブクラス毎に定められている前記X線吸収係数密度の条件付き事前分布と各物質のサブクラスの事前分布の積を各物質のとりえる全てのサブクラスに関して和をとった混合確率分布で表現され、前記各物質のサブクラスの事前分布が、各物質のサブクラスの出現する度合いを示すパラメータと前記各物質のサブクラスが空間的に連続する度合いを示すパラメータとで設定されることを特徴とする請求項3に記載のX線CT画像処理方法。

【請求項6】
X線投影画像の観測に関する確率分布を設定し統計推定を行うX線CT画像処理装置であって、
X線投影画像と少なくともX線強度を含む計測条件を入力する入力手段と、
前記X線投影画像の観測に関する確率分布と、物質に関するパラメータをもつX線吸収係数に関する事前分布のもとで、前記X線吸収係数及び前記物質に関する事後分布の期待値によって前記X線吸収係数及び前記物質を推定する推定手段と、
を備え、
前記X線投影画像の観測に関する確率分布は、投影したX線が多重に検出器に入射する多重X線和の観測過程として設定され、
前記多重X線和は、検出器におけるX線の検出面が空間的に1点ではなく所定の広がりを有し、X線の検出時間が一瞬ではなく所定の幅を有し、かつ、X線のスペクトル分布が線スペクトルではなく所定の広がりを有し、空間的な位置と方向および波長が異なる複数のX線が検出器に多重に入射し、それらの多重のX線の重み付き和が検出器で観測されることである、ことを特徴とするX線CT画像処理装置。

【請求項7】
X線投影画像の観測に関する確率分布を設定し統計推定を行うX線CT画像処理プログラムであって、
コンピュータに、
X線投影画像と少なくともX線強度を含む計測条件を入力するステップと、
前記X線投影画像の観測に関する確率分布と、物質に関するパラメータをもつX線吸収係数に関する事前分布のもとで、前記統計推定が前記X線吸収係数及び前記物質(及び物質のサブクラス)に関する事後分布の期待値によって前記X線吸収係数及び前記物質を推定するステップと、
を実行させ、
前記X線投影画像の観測に関する確率分布は、投影したX線が多重に検出器に入射する多重X線和の観測過程として表現され、
前記多重X線和は、検出器におけるX線の検出面が空間的に1点ではなく所定の広がりを有し、X線の検出時間が一瞬ではなく所定の幅を有し、かつ、X線のスペクトル分布が線スペクトルではなく所定の広がりを有し、空間的な位置と方向および波長が異なる複数のX線が検出器に多重に入射し、それらの多重のX線の重み付き和が検出器で観測されることである、ことを特徴とするX線CT画像処理プログラム。

【請求項8】
請求項7に記載のX線CT画像処理プログラムが搭載されたX線CT画像装置。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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出願権利状態 公開
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