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発明の名称 高分解能画像発生用X線診断装置を動作させるための方法
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開2007−209760(P2007−209760A)
公開日 平成19年8月23日(2007.8.23)
出願番号 特願2007−29333(P2007−29333)
出願日 平成19年2月8日(2007.2.8)
代理人 【識別番号】100075166
【弁理士】
【氏名又は名称】山口 巖
発明者 フランク ダインツァー
要約 課題
簡単なX線装置の場合にも簡単なやり方で最小の細部の最大の認識可能性が保証されているように、X線源およびX線画像検出器を備えたX線診断装置を動作させるための方法を構成する。

解決手段
本発明は、X線源(11)およびX線画像検出器(4)を備えたX線診断装置を動作させるための方法に関する。この本発明による方法においては、
特許請求の範囲
【請求項1】
X線源(3,11)およびX線画像検出器(4)を備えたX線診断装置を動作させるための方法において、
相互にずらされた低分解能の個別撮影(gi,17a〜17d)の画像列が互いに異なる座標系により作成され、
画像(gi,17a〜17d)の座標系の統一が行なわれ、
画像(gi,17a〜17d)から高分解能の画像(18)が算定されることを特徴とするX線診断装置の動作方法。
【請求項2】
超分解能画像が、低分解能の画像列(gi,17a〜17d)の2Dアフィン変換に基づいて算定されることを特徴とする請求項1記載の方法。
【請求項3】
次のステップを特徴とする請求項1又は2記載の方法、
a)位置および/または向きの変化により、動かない対象のX線画像列(gi(i=1…N),17a〜17d)を発生させ、
b)1つの任意の画像を基準画像(gR)として選択し、
c)それぞれの画像(gi,17a〜17d)を基準画像(gR)に対して最小の誤差にて描出するパラメータを求めるために、画像平面内における回転角(αi)および並進(xi,yi)からなる均一な座標における最適なアフィン変換(Ti)、すなわち
【数1】


を決定し、
d)算定された変換により全ての画像を共通な座標系に移行させ、
e)画像再構成により全ての画像(17a〜17d)を重ね合わせ、超分解能画像(18)を算定すること。
【請求項4】
回転角(αi)および並進(xi,yi)は下位のピクセル精度にて決定されることを特徴とする請求項3記載の方法。
【請求項5】
互いにずらされた低分解能の個別撮影(17a〜17d)の画像列が作成されることを特徴とする請求項1乃至4の1つに記載の方法。
【請求項6】
互いにねじられた低分解能の個別撮影(17a〜17d)の画像列が作成されることを特徴とする請求項1乃至5の1つに記載の方法。
【請求項7】
低分解能の個別撮影(17a〜17d)の画像列が作成され、それらの個別画像の一部は互いにずらされ、残りは互いにねじられていることを特徴とする請求項1乃至6の1つに記載の方法。
【請求項8】
互いにずらされかつ同時にねじられた低分解能の個別撮影(17a〜17d)の画像列が作成されることを特徴とする請求項1乃至7の1つに記載の方法。
【請求項9】
画像間の適切な類似性尺度のために不同性を最小にする変換(T)を決定すること、すなわち、
i=argTmin d(T※gi,gR
であること(※は画像giへの変換に適用する演算子)を特徴とする請求項1乃至8の1つに記載の方法。
【請求項10】
画像間の類似性尺度が全てのピクセル差の大きさの和の形成によって求められることを特徴とする請求項9記載の方法。
【請求項11】
X線検出器(4)が並進の自由度および/または回転の自由度を有することを特徴とする請求項10記載の方法。
発明の詳細な説明
【技術分野】
【0001】
本発明は、X線源およびX線画像検出器を備えたX線診断装置を動作させるための方法に関する。
【背景技術】
【0002】
この種の公知のX線診断装置は、図1に示されているように、支持台1に回転可能に支持されているCアーム2を有し、Cアーム2の端部にX線放射器3およびX線画像検出器4が取り付けられている(例えば、特許文献1参照)。
【0003】
図示の支持台1の代わりに、床および/または天井式の支持台も使用可能である。Cアーム2は、X線放射器3およびX線画像検出器4の電子的な結合が行なわれるいわゆる電子式Cアーム2と置き換えることができる。
【0004】
X線画像検出器4は、とりわけアモルファスシリコン(aSi)から形成された矩形または正方形の平面型の半導体検出器であるとよい。
【0005】
X線放射器3のX線通路内には、検査すべき患者を撮影するための患者用寝台5が存在する。
【0006】
X線診断学においては、信頼性のある正しい診断の基礎として高分解能画像が必要とされる。最小の細部も高画質で可視化することが目標である。X線診断学においては、まず第一に、与えられるX線量によって画質への影響がもたらされる。しかし、X線量は、まず第一に、画像ノイズおよびX線画像のコントラストに影響を及ぼし、極めて一般的に言うならば、高いX線量はノイズが少なくてコントラストの強い画像をもたらす。
【0007】
もっとも、平面型検出器(FD)を使用する場合には、X線量はX線画像の分解能に対して直接的な影響をもたらさない。この場合には、X線画像の分解能はほとんど検出器システムのピクセル分解能に依存する。
【0008】
高分解能のX線画像を表示するための従来技術は、Cアーム装置におけるいわゆるズームフォーマットである。この方法は、画像発生のためにX線画像検出器全体を使用するのではなくて、画像が拡大されて現れるように、小さい部分面しか使用しない。しかし、この方法にも、最終的に、X線イメージインテンシファイア(RBV)もしくは平面型検出器(FD)における既存の分解能に限界がある。X線画像検出器の物理的な分解能よりも小さい解剖学的細部を表示することはできない。例えば二重3次補間により、個別の画像を高分解能へ高める算定をする画像補間方法も、小さすぎてそれによって目に見えない細部を際立たせることはできない。
【0009】
分解能を改善するための唯一の解決策は、RBVシステムおよびFDシステムの場合、X線画像検出器の高価な変更である。すなわち、改善されたX線画像検出器は、例えば、同じ面積において、1024×1024ピクセルの代わりに2048×2048ピクセルを提供しなければならない。しかし、これは検出器製造者に高い要求をし、この要求は、新たなX線画像検出器がもたらすコストについて云々するまでもなく、今日において既に最新の技術的可能性の限界に到達している。更に、分解能を高くする場合に小さくなる個々のピクセルの面積は、X線量子効率に対して直接的な影響を持ち、それにともなって、例えばX線画像中のノイズに対しても直接的な影響を持つ。
【0010】
要するに、ピクセル分解能を高めるための技術的可能性は非常に制限されている。
【0011】
この理由から、以前の出願(独国特許出願第102005010119.4号)において、今日のCアーム装置について、ソース−イメージ距離(SID)の変化が提案されている。異なる距離(SID)を有する低い分解能の画像列が作成され、画像の座標系の統一が行なわれ、それらの画像から1つの高分解能画像、いわゆるCアーム超分解能画像が得られる。しかし、Cアーム装置は、一般に、診断目的に使用されるX線システムではない。なぜならば、標準的なX線画像を作成するためには、高価すぎかつ多すぎる機能を持っているからである。上述のCアーム解決策、すなわちSIDの変化は、今日における簡単なシステムの場合に適用できない。なぜならば、この場合には一般にSIDが可変でないからである。
【0012】
例えば普通のビデオカメラまたは写真カメラにより画像が撮影される他の分野においても類似の問題が存在する。写真カメラの分解能は技術的に任意に高めることができない。例えば、衛星撮影および軍事上の監視撮影のように、画像において高詳細度が要求される用途では、多数の個別の撮影を考慮してこれらから1つの個別の高分解能画像を算定する方法は、しばらく前から「超分解能(スーパーレゾリューション)」なる概念のもとに公知である(例えば、非特許文献1参照)。
【0013】
医療分野においては、高分解能MRI画像の発生のために超分解能法を使用することが公知である(例えば、非特許文献2参照)。
【0014】
超分解能法の作用原理は、入力としてアフィン変換によって相互にレジストレーション可能な画像列が意のままになることに基づいている。衛星撮影の場合、またはビデオカメラにより撮影されたビデオシークエンスの場合、このアフィン変換は、例えば画像内のシーンの移動によって発生させられている。この変換はアフィン変換の要求を十分に満たし、非常に簡単に実現することができる。
【0015】
次のような超分解能の一般的なモデルが公知である(例えば、非特許文献3参照)。すなわち、画像列の低分解能画像giは、それの画像平面への高分解能画像fの投影Pおよびアフィン変換によるそれらの座標系の調整の結果である。低分解能を有する画像しか観察できない場合には、高分解能画像は、カメラの限定された可能性のために観察できない。その結果は、画像giがアフィン変換のために異なる座標系にあり、超分解能法が正常に働いていることも判断しなければならないということになる。
【0016】
図2に基づいて超分解能の原理を説明する。各升目は、大きいのも小さいのも、個々のピクセルまたは個々の画素である。図2には、ピクセル9を有する低分解能の第1の画像6ならびにx方向およびy方向に移動された同じ低分解能の第2の画像7が示され、これらは、変換により、画素10を有する1つの高分解能画像8に導かれるべき画像である。高分解能に算定された画像8において画素10の面積は小さく、これに対して低分解能の原画像6および7のピクセル9の面積は大きい。
【0017】
超分解能のために要求される座標系のずらしは、衛星撮影およびビデオ撮影については非常に簡単に発生させることができる。
・ 衛星撮影の場合:
衛星が自分で地球の周りを移動する。撮影画像がそれによって相互にずらされている。
・ ビデオ撮影の場合:
適切な移動が手動案内にて非常に簡単に可能である。
すなわち、いずれの場合にも低分解能を有する画像の移動されるシーンが高分解能画像のための初期の産物をなす。
【特許文献1】独国特許出願公開第10037735号明細書
【非特許文献1】Sina Farsiu et al.,"Advances and Challenges in Super-Resolution",Invited Paper, International Journal of Imaging Systems and Technology,Special Issue on High Resolution Image Reconstruction,Vol.14,No.2,pp.47-57,2004
【非特許文献2】Sharon Peled et al.,"Superresolution in MRI:Application to Human White Matter Fiber Tract Visualization by Diffusion Tensor Imaging",Magnetic Resonance in Medicine,45,pp.29-35(2001)
【非特許文献3】“Super-resolution Reconstruction of Image Sequences",IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol.21,No.9,pp.817-834,September 1999
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0018】
本発明の課題は、簡単なX線装置の場合にも簡単なやり方で最小の細部の最大の認識可能性が保証されているように冒頭に述べたごとき方法を構成することにある。
【課題を解決するための手段】
【0019】
この課題は、本発明によれば、次によって解決される。
相互にずらされた低分解能の個別撮影の画像列が互いに異なる座標系により作成され、
画像の座標系の統一が行なわれ、
画像から高分解能画像が算定されること。
【0020】
X線装置への超分解能の利用によって、他の技術的可能性によっては今日では困難のもとにしか達成できない詳細度を可能にする分解能を持ったX線画質が実現される。それにより、今日のX線画像検出器にとっては全く小さすぎる解剖学的構造または病変を可視化することができる。
【0021】
有利なやり方では、低分解能画像の2Dアフィン変換によって、超分解能画像を得ることができる。
【0022】
本発明による方法は次のステップを含む。
a)位置および/または向きの変化により、動かない対象のX線画像列を発生させ、
b)1つの任意の画像を基準画像として選択し、
c)その都度の画像を基準画像に対して最小の誤差にて描出するパラメータを求めるために、画像平面内における回転角および並進からなる均一な座標における最適なアフィン変換、すなわち
【数2】


を決定し、
d)算定された変換により全ての画像を共通な座標系に移行させ、
e)画像再構成により全ての画像を重ね合わせ、超分解能画像を算定すること。
【0023】
回転角および並進は下位のピクセル精度にて決定することが有利であることが分かった。
【0024】
X線装置における必要な変化は、互いにずらされたまたは互いにねじられた低分解能の個別撮影の画像列が作成される場合に簡単に実現することができる。
【0025】
代替として、低分解能の個別撮影の画像列が作成され、それらの個別画像の一部は互いにずらされ、残りは互いにねじられているとよい。
【0026】
本発明によれば、互いにずらされかつ同時にねじられた低分解能の個別撮影の画像列が作成されてもよい。
【0027】
有利なやり方では、画像間の適切な類似性尺度のために不同性を最小にする変換(T)の決定が行なわれる。すなわち、
i=argTmin d(T※gi,gR
である(※は画像giへの変換に適用する演算子)。
【0028】
この場合に、本発明によれば、画像間の類似性尺度が全てのピクセル差の大きさの和の形成によって求められる。しかしながら、本発明によれば、他の有効な距離尺度を使用することもできる。
【0029】
X線検出器が並進の自由度および/または回転の自由度を有するとよいことが分かった。
【発明を実施するための最良の形態】
【0030】
以下において、図面に示された実施例に基づいて本発明を更に詳細に説明する。図1は公知のX線診断装置を示し、図2は超分解能の説明のための象徴化した画像を示し、図3は本発明によるX線診断装置の構成を示し、図4は図3による装置により作成される互いにずらされかつねじられた本発明による画像を示し、図5は図4による画像から得られる高分解能画像を示し、図6は1024×1024ピクセルの分解能を有するX線画像を示し、図7は図6によるX線画像の部分画像を示し、図8は高分解能の超分解能画像からの同じ部分画像を示す。
【0031】
一般的なX線撮影へ上述の超分解能法を適用したい場合には、個別撮影の相互のずらしを行なう手段を見つけなければならない。以前の出願(独国特許出願第102005010119.4号)と違って、これを既存の装置によりどのようにして達成することができるかという可能性を探し求めるのではなくて、超分解能画像の発生を可能にする一般的な装置特性を描出すべきである。この場合にこの解決策のための費用は限度内に保つべきである。
【0032】
これは、要求される特性を有する一般的なX線装置の図3に示された構成によって達成される。
【0033】
X線源11がX線12を出射し、X線12が仮想画像平面13内にあるX線画像検出器4に入射する。この場合に、X線画像検出器4は、画像平面内における可能な直線移動を具体的に示す矢印14によって示されているように、仮想の画像平面内において僅かの距離だけ移動可能である。
【0034】
X線源11の中央ビームの入射点は、一般にX線画像検出器4の中央垂線15に相当し、画像平面13に対して垂直な回転を具体的に示す矢印16によって示されているように、中央垂線15の周りにX線検出器4が仮想画像平面13内において僅かな角度だけ回転可能である。
【0035】
したがって、この装置により、X線画像検出器4によって、図4に示されているように、相互にずらされおよび/またはねじられた低分解能の個別画像17a〜17dの画像列が作成される。
【0036】
超分解能画像の発生のために必要な本発明による特性を有する一般的なX線装置における主要な特徴は、1つの平面内において移動可能および/または回転可能であるX線画像検出器4にあるので、並進(xi,yi)の自由度および/または回転(αi)の自由度が方程式(1)にしたがってもたらされる。すなわち、X線画像検出器4は簡単に移動させることができる。この場合に移動は空間内における平面に限定されていて、この平面は画像平面が存在する平面である。超分解能法の適用を可能にするためにX線画像検出器4が持たなければならない移動空間は、幾つかの僅かなピクセルの幅だけの移動または回転で十分である。原理的には、0〜1の範囲内における連続移動でも十分である。これは次のことを意味する。
・ 例えば10ピクセルの完全に十分な並進移動自由度は、0.15mmのピクセル大きさ(実際の検出器、上記参照)の場合に次のことを要求する。すなわち、X線画像検出器4が適切な機械構成によって、1.5mmのみの距離だけ、できるだけ全ての方向に矢印14にしたがって移動可能でなければならないことを要求する。
・ 回転の自由度についても小さな動きで十分である。例えば、X線画像検出器4に対してそれの中心の周りに、すなわち中央垂線15の周りに1度だけ回転できることを可能にするならば、大きさ2500×2500ピクセルのX線画像検出器4の縁範囲において十分に20ピクセルのピクセルずれがもたらされる。回転中心のそばの100ピクセルのところでさえ、既に1.7ピクセルという十分なピクセルずれが発生する。
【0037】
これらの必要な移動が非常に小さいことによって、今日のX線システムも、この移動の要求を満たす相応の機械的解決手段を装備しているか、または補強することができる。この装置のもとで生じる画像列の低分解能の個別画像17a〜17dは、図4にしたがって、相互にずらされかつねじられている。
【0038】
一般的な理論上の超分解能要求を適合させるならば、高分解能撮影の発生のために次の方法がもたらされる。
【0039】
1. 上述の移動自由度により、動かない対象もしくは動かない患者の画像列gi(i=1…N)を発生させる。これらの画像が相互に移動および/または回転させられる(図4)。拡大縮小は発生しない。
【0040】
2. 任意の画像gRを基準画像として選択する。画像平面内における回転角(αi)および並進(xi,yi)からなる均一な座標における最適なアフィン変換Ti、すなわち
【数3】


を決定する。この最適な変換は、その都度の画像giを基準画像gRに対して最小の誤差でもって描出するパラメータを決定する。形式的に全く正しいというわけではないが、これは、画像間の適切な類似性尺度d(.,.)のために非類似度を最小にする変換Tを探し求めることを意味する。
i=argTmin d(T※gi,gR) (2)
ただし、※は画像giへの変換に適用する演算子である。
【0041】
最終的にアフィン変換は画像の再サンプリングのように作用する。この場合に、αi,xiおよびyiは下位ピクセル精度でもって決定する必要があることに注意を払うべきである。
【0042】
R=giについては当然、
【数4】


が成り立つ。算定された変換は、全ての画像を共通な一つの座標系にもたらす。
【0043】
3. そのようにして重ね合わされた画像から、重複情報(多数の画像が同じ画像部分を異なる分解能で示す。)に基づいて、個別撮影17におけるよりも高い空間的な2D分解能を有する超分解能画像fが算定される。このステップは、一般に画像再構成と呼ばれ、画像再構成に対しては文献において多数の論文が存在する。
・ 一般化されたサンプリング理論(A.Papoulis,"Generalized Sampling Expansion",IEEE Transactions on Circuits and System,Vol.24,No.11,pp.652-654,Nov.1977)、
・ 反復式逆投影(M.Irani,S.Peleg,"Super resolution from image sequences",International Coference on Pattern Recognition(ICPR))、
・ 最尤法および帰納的最大確率法(M.Elad,A.Feuer,"Restoration of a Single Superresolution Image from Several Blurred,Noisy,and Undersampled Measured images",IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,21,pp.817-834,1999)。
【0044】
この画像再構成によって、個別画像17a〜17dのいずれにおいても見えない細部を可視化することができ、超分解能画像においては画像再構成および考慮された重複情報(冗長情報)のために細部を見ることが出来る。
【0045】
図4に示された互いに移動および/または回転させられた低分解能の個別画像17a〜17dから、図5に示されているように、高分解能を有するX線画像18が作成される。
【0046】
図6には、現在のFD検出器により撮影される1024×1024ピクセルの分解能を有する標準的なX線画像を示されている。マークされた部分19が図7に拡大表示にて示されている。この種の繊細像は標準的なX線診断装置では再現され得ない。
【0047】
図8には、算出された超分解能の同じ部分が示されている。この超分解能法には必要とされる画像ずれを有する図6による品質の31個の個別画像が使用可能であった。これらの個別画像がそれ相応の情報利得を有する空間分解能の著しい改善をもたらす。
【0048】
高分解能のX線画像18を算定する場合に、異なった情報内容を有する種々の範囲が発生する。
・ 覆われない縁部にある、例えば図5における情報のないピクセル20のような個別撮影17a〜17dのいずれにおいても可視でない範囲:ここでは情報が使用可能でないので、この種の範囲は、それが特に観察されるべきである場合、均一に一色の面として表示される。
・ 例えば図5における個別撮影17a〜17dの1つのみの情報を有するピクセル21のような1つの個別撮影においてのみ可視である範囲:このパルス範囲においてはもちろん分解能も高められ得るが、ただし情報利得はない。すなわち、ここでは、低分解能を有する個別撮影17bにおいて既に可視でなかった細部は可視にならない。分解能を高めるための方法は、例えば簡単なバイリニア補間法である。しかし、これらの画像範囲はSIDの比較的僅かの移動範囲のために少なく、治療医師の関心対象もかなり中心に置かれることに注意すべきである。
・ 全ての個別撮影において可視である範囲:この範囲においては情報利得が完全な形をとる。すなわち、X線画像18の部分においては、個別撮影17a〜17dのいずれにおいても見えなかった細部が見えるようになる。より良い理解のために、図6〜図8のX線画像を参照する。図6および図7の個別画像において、線構造は低分解能のX線画像のいずれにおいても見えない。しかし、図8において再現されている高分解能の超分解能画像では線構造がはっきりしていて、したがって、各個別画像におけるよりも実に多くの情報が含まれている。
・ 幾つかの(1よりも多く、しかし全てではない)個別画像が存在する範囲:ここでは、1つの範囲にある個別画像が多ければ多いほど、情報利得、すなわち最終的に認識可能な分解能改善がますます高められることがかなり一般的に言える。
【0049】
要約するに、高分解能のX線画像18の分解能は常に等しい大きさであり、原理的に自ずと選択され得る。しかし、情報内容、すなわち最終的に可視である構造は、どのくらい多くの情報が1つの範囲のために存在しているか(どのくらいの数の低分解能X線画像17a〜17dにおいてその範囲が可視であるか)に依存する。
【0050】
X線装置への超分解能法の利用は、今日において他の技術的可能性では達成不能な詳細度を許す分解能を持ったX線画像品質を可能にすることが判明した。したがって、今日のX線画像検出器にとっては全く小さすぎる解剖学的構造または病変を可視化することができる。
【0051】
重要な利点は、X線装置における必要な変更が容易に実現可能であり、この変更に基づいてX線画像検出器4が非常に狭い境界内において移動可能であるということにある。必要な移動は、例えば圧電式アクチュエータにより生じさせることができる。その際に必要な画像再構成はX線診断装置の既存の画像システムにおいて容易に実現可能である。
【図面の簡単な説明】
【0052】
【図1】公知のX線診断装置の概略図
【図2】超分解能の説明のための象徴化した画像を示す説明図
【図3】本発明によるX線診断装置の構成の概略図
【図4】図3による装置により作成される互いにずらされかつねじられた本発明による画像を示す説明図
【図5】図4による画像から得られる高分解能画像を示す説明図
【図6】1024×1024ピクセルの分解能を有するX線画像を示す図
【図7】図6によるX線画像の部分画像を示す図
【図8】高分解能の超分解能画像からの同じ部分画像を示す図
【符号の説明】
【0053】
1 支持台
2 Cアーム
3 X線放射器
4 X線画像検出器
5 患者用寝台
6 第1の低分解能画像
7 第2の低分解能画像
8 高分解能画像
9 ピクセル
10 画素
11 X線源
12 X線
13 画像平面
14 矢印
15 中央垂線
16 矢印
17a〜17d 低分解能の個別画像
18 高分解能のX線画像
19 マークされた部分
20 ピクセル
21 ピクセル




 

 


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