JP4960651B2 - フルオロスコピィ画像系列の雑音を低減する方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明の分野は放射線学であり、具体的には医療撮像であり、さらに具体的には、Ｘ線フルオロスコピィの方法及びシステム又は装置である。本発明の一実施形態は、フルオロスコピィＸ線装置又はシステムによって取得される画像の雑音を減弱させる又は低減する方法及び装置に関する。

医療撮像の分野では、フルオロスコピィ画像を用いて手術中又は外科的処置中に手術器具の誘導を支援することは周知である。このように、フルオロスコピィ画像によって誘導される手術又は外科的処置は典型的には、患者の脈管網の内部にカテーテルを通すことにより実行され、脈管網を不透明化して血管の可視性を向上させるように、この脈管網に造影剤を予め注入する。次いで、手術又は外科的処置の進行はＸ線撮像で追跡される。かかる手術又は外科的処置は一般に比較的長時間にわたり、従って、放射線によって組織に損傷又は熱傷が引き起こされるのを防ぐために、患者が被曝するＸ線量を制限する必要がある。しかしながら、このＸ線量の制限によって、取得されるフルオロスコピィ画像は、手術器具の可視性を損ない易い比較的高レベルの雑音を含むものとなる。

これらの画像に存在する量子雑音を減少させるために、フィルタ処理手法が一般に用いられる。このように、Ｘ線フルオロスコピィ・システムを用いて取得された画像に対して、フルオロスコピィ雑音低減（ＦＮＲ）という名称で公知の手法が一般に実行される。このＦＮＲ処理の目的は、画像に存在する情報のコントラストを保ちつつ、画像に存在する雑音をフィルタ処理することである。ＦＮＲ処理は典型的には、運動の存在しない画像の領域に時間フィルタを適用することにより実行される。そして、画像における運動の有無を判定するためには、ピクセルの各々を別個に考えて各々のピクセルの個別の強度変化に基づいた運動検出を実行する。このように、ピクセルの画像間での強度変化が、雑音の標準偏差に結び付けられる閾値を超えている場合には、当該ピクセルは運動していると看做される。運動していると判定されたピクセルは、フィルタ処理されないか又は僅かにフィルタ処理されるに留まる。しかしながら、固定していると判定されたピクセルには、再帰的時間フィルタによる処理が適用される。米国特許第６，３１４，１８０号（特許文献１）はかかるＦＮＲ処理の一例を開示している。
米国特許第６，３１４，１８０号

それでも尚、かかるＦＮＲ処理は幾つかの短所を有する。運動検出が補正されない場合に、雑音を含むが運動しているものとして検出された固定しているピクセルは、雑音を有するままである。加えて、時間フィルタは、固定していると誤って看做された運動しているピクセルを前段での位置と結合する。この結合は、結果としてこれらのピクセルのコントラスト低減を引き起こす虞があり、フィルタ処理後の画像に偽像物体を生ずる場合もある。加えて、この移動の現象を制限するように、運動していると判定されたピクセルは全く又は最小限にしかフィルタ処理されないという事実のため、位置を変化させた一群のピクセルは、フルオロスコピィ画像系列内の先行画像においてこの問題の一群のピクセルが位置していた箇所に雑音ピクセルの尾を追従させる。

従って、移動によるアーティファクト及び移動した物体に追従する雑音の尾のフィルタ処理後の画像内での存在を制限しつつ、フルオロスコピィ画像に存在する雑音を低減することを可能にする改善されたフルオロスコピィ画像処理が必要とされている。本発明の一実施形態は、フルオロスコピィ画像系列での運動している物体の改良型検出に基づく手法である。

本発明の一実施形態は、運動している物体のフルオロスコピィ画像系列からの画像における雑音の低減の方法であって、この方法は、運動しているピクセルと固定しているピクセルとの間での画像のピクセルの区別のステップと、固定しているピクセルの時間フィルタ処理演算を含む処理ステップと、を備えており、ここで、画像の各々のピクセルについて、運動しているピクセルと固定しているピクセルとの間での上述の区別は、当該ピクセルの近傍の一組のピクセルをカバーする画像の区域において、先行画像に対する物体の運動の有無を検出する運動の検出のステップの結果の関数として現実化される。

本発明の一実施形態は、上述の方法の一実施形態を具現化する手段を備えた放射線装置に関する。

本発明のその他の観点及び利点は、非限定的実例として掲げられる本発明の実施形態の以下の詳細な説明及び添付図面の参照からさらに明確に理解されよう。

図１は、放射線照射手段１０２と、Ｘ線源の形態の放射線放出手段１０３とを含む放射線装置１００を示している。Ｘ線源１０３及び放射線照射手段は、ここでは半円形に似たポジショナとして作用する担持アーム１０７の両端に固定されている。半円形のアーム１０７は第二のアーム１０８に摺動自在に連結されている。次いで、第二のアーム１０８は、放射線装置１００の基部１０９に回転するように連結されている。基部１０９は地面に対して回転１１２するように装着されている。アーム１０８は、その軸を中心として回転１０６で運動を行なうのに本質的に適している。半円形アーム１０７は、アーム１０８に対して摺動するのに適しており、アーム１０７を形成する半円形の中心に対する回転運動を行なう。

利用について述べると、患者２００の身体が支持台（図示されていない）上でＸ線源１０３と放射線照射手段１０２との間に配置されて、患者２００の関心領域１０４が装置の照射野１１０内に位置するようにする。放射線装置１００はまた、照射手段１０２によって供給されるデータを受け取り、また放出手段１０３を制御する手段を含む処理手段１１３を含んでいる。処理手段１１３は、この方法の可能な実施形態を利用し得るようにプログラムされている。装置１００はまた、処理手段１１３に結合されているインタフェイス手段１１４を含んでおり、インタフェイス手段１１４は、例えばスクリーン形式の表示手段及びマウス型の命令手段を含んでいる。

前述のように、ＦＮＲフィルタ処理を実行するための運動の検出は従来、各々のピクセルを互いに独立に考察することにより実行されている。本発明の一実施形態は、単一のピクセルを考察するのではなく、特定のピクセルを包囲する画像の区域を成す一組のピクセルを考察するアプローチに基づく運動検出を考えている。画像系列での物体の運動検出を改善するように、ピクセルは運動している区域自体に属している場合にのみ、運動していると看做され得る。次いで、特定のピクセルの近傍に属する一組のピクセルに運動検出規準を適用する。

運動しているピクセルと固定しているピクセルとの間で画像のピクセルを区別するために、この方法の一実施形態は、画像の各々のピクセルについて、当該ピクセルの近傍の一組のピクセルをカバーする画像の区域において、先行画像に対する運動の有無を検出する運動の検出ステップの実行を提供する。特定のピクセルを包囲する区域全体にわたって運動の存在が証明された場合には、このピクセルは運動しているピクセルと看做される。反対の場合には、このピクセルは固定しているピクセルと看做される。特定のピクセルを包囲する区域は寸法Ｍの正方形のウィンドウであり、特定のピクセルがこの区域の中央ピクセルとなるように、Ｍは奇数の整数とする。

画像の特定のピクセル（中央ピクセル）を包囲する区域（寸法Ｍのウィンドウ）内での物体の運動の有無の検出を実行する際に、本発明は、この区域のピクセルの中で当該画像と先行画像との間で所与の閾値（振幅閾値）よりも大きい振幅の変化を呈するピクセルの数を数えるステップと、特定のピクセルが運動していると看做され得るか否かを判定するために、上述のピクセル数を閾値（運動検出閾値）と比較するステップとを含んでいる。

運動検出を以下に説明する。雑音が標準偏差ｓを呈する画像において、太さｄ及び背景に対する一様なコントラストの振幅Ａを有する運動している糸状物体を考える。さらに一般的に、振幅が平均値Ａ及び標準偏差ａで統計的に分布している物体を考えることも可能である。すると、コントラスト対雑音比（ＣＮＲ）はＡ／ｓに等しくなる。

瞬間ｔ−１に取得されたフルオロスコピィ画像（図２の中央の画像）と瞬間ｔに取得されたフルオロスコピィ画像（図２の左側の画像）との差を含む差画像が決定される。この差画像では、物体のピクセルは、時間に対する物体の位置の関数として正振幅（＋Ａ）又は負振幅（−Ａ）を有している。図２の右側の差画像から明らかなように、特定の位置を離れた後の物体のピクセルは画像内に白く現われ（振幅変化＋Ａ）、特定の位置に到達する物体のピクセルは画像内に黒く現われる（振幅変化−Ａ）。換言すると、差画像では、「真の」物体は瞬間ｔに該当位置に黒く観察され、「アーティファクトの」物体は瞬間ｔ−１に該当位置に白く観察される（すなわち物体の痕跡）。

図５は、図２と同様の画像系列の模式図である。図５の左側には、瞬間ｔに取得され物体Ｏ表わす画像Ｉ_ｔが示されている。中央には、物体Ｏを瞬間ｔ−１での位置に示す画像Ｉ_ｔ−１が示されている。右側には、差画像Ｄ＝Ｉ_ｔ−１−Ｉ_ｔが示されており、ここで物体の瞬間ｔの位置は正振幅＋Ａを有する区域Ｚ_＋Ａによって表わされ、瞬間ｔ−１の物体の位置（すなわち物体の痕跡）は負振幅−Ａを有する区域Ｚ_−Ａによって表わされている。

差画像は、寸法Ｍ＊Ｍのスライディング・ウィンドウによって検査される。ウィンドウが物体を完全にカバーする場合には、物体の点の数はｄＭである。

運動が存在しない場合には、差画像のＭ^２個の点が雑音点である。雑音は密度Ｎ（０，ｓ√２）のガウス分布を有するため、Ｍ^２個の点の中で振幅がＡよりも大きい点の数Ｍ^２［１−Ｆ（ｚ）］を数える（尚、Ｆは雑音の分布関数を表わし、ｚはＡに含まれる標準偏差の数ｓに等しく、すなわちＣＮＲ／√２である）。

物体の運動の場合には、物体はｄＭ個の点では絶対値として振幅Ａを呈し、ピクセルの残部（Ｍ^２−ｄＭ）は雑音ピクセルである。結果として、差画像においてＡよりも大きい絶対振幅を呈するピクセルは、Ｔ＝ｄＭ＋［Ｍ^２−ｄＭ］［１−Ｆ（ｚ）］個となる。

すると、運動検出法則を以下のように表わすことができる。すなわち、絶対振幅がＡ（振幅閾値）以上である差画像でのピクセル数が運動検出閾値Ｔよりも大きいならば、中央ピクセルは運動していると看做され、反対の場合には、この中央のピクセルは固定していると看做される。

運動検出のもう一つの実施形態では、さらに単純な法則を考察することができ、例えば以下に従って表わされる過半数法則を考えることができる。すなわち、寸法Ｍ＊Ｍのウィンドウについて、絶対振幅がＡ（振幅閾値）よりも大きいピクセルの数が１＋Ｍ^２／２（運動検出閾値）以上であるならば、中央ピクセルは運動していると看做される。

以下の表は、ＣＮＲ比が１であり、物体が寸法ｄ＝１の場合に、寸法Ｍのウィンドウについて下記に示す二つの規則による運動検出閾値の値の例を特定的に示す。

Ｍ Ｍ^２ Ｔ 過半数
３ ９ ５ ５
５ ２５ １１ １３
７ ４９ １８ ２５
９ ８１ ２７ ４１
１１ １２１ ３８ ６１
上述の運動検出は、３種のクラスのピクセルの区別を可能にする。第一のクラスでは、当該ピクセルの近傍で振幅閾値（Ａ）の負値よりも小さい負振幅の変化を呈するピクセルの数が運動検出閾値よりも大きいと確認された運動しているピクセルを考える。次いで、これらのピクセルは、物体が運動している区域に対応すると看做される（例えば図５のピクセルＮ）。第二のクラスでは、当該ピクセルの近傍で振幅閾値＋Ａの正値よりも大きい正振幅の変化を呈するピクセルの数が運動検出閾値よりも大きいと確認された運動しているピクセルを考える。次いで、これらのピクセルは、物体の痕跡に対応するすなわち先行画像において物体が位置していたが既に離れた背景区域に対応すると看做される（例えば図５のピクセルＰ）。第三のクラスでは、固定しているピクセルを考え、雑音を含む背景点に対応すると看做される（例えば図５のピクセルＦ）。

上述のように、特定のピクセルの運動検出は、この特定のピクセルの近傍の複数のピクセルの振幅変化の観察に基づいており、誤検出の危険性を考慮している。第一の危険性は実効的には、ピクセルが固定しているときに運動していると判定すること、第二の危険性は、ピクセルが運動しているときに固定していると判定することである。後述するように、この判定の関数として、ピクセルは異なるようにフィルタ処理される。結果として、誤検出の影響を考察してこの危険性を排除すると有用である。従って、各々のピクセルについて、当該ピクセルが上述の３種のクラスの各々の一方又は他方に属する確率を決定することが望ましい。

このように、ピクセルが固定しているピクセル（クラス３のピクセル）である確率ｆ、物体の痕跡に対応する運動しているピクセル（クラス２）である確率ｎ、及び物体に対応する運動しているピクセル（クラス１）である確率ｐが決定される。これらの確率ｆ、ｎ、ｐは、物体のＣＮＲ比及び雑音の標準偏差ｓの関数として従来の仮説検定の理論に従って決定される振幅閾値を用いることにより示され、また同様に、運動の有無の結論を得るために考慮に入れなければならない第一種及び第二種の誤りについて最適な判定閾値である運動検出閾値を与えることにより示される。第一種の誤りとは、ピクセルが固定しており雑音を含むときに運動の存在について判定することによる帰結であり、第二種の誤りとは反対の誤判定に対応する。第一の場合の危険性は、雑音の僅かな低減である。第二の場合の危険性は、運動している物体をフィルタ処理することである。

これらの確率の具現化形態を図４の説明を参照して説明する。本発明の実施形態の第一の観点による方法の一般的説明を参照すると、第一の例はフルオロスコピィ画像の雑音を低減する処理を含んでいる。この処理はさらに具体的には、３種のクラスの各々のピクセルに異なるフィルタ処理を施すように構成される。この処理はクラス３の固定しているピクセルの時間フィルタ処理演算を含んでいる。このように、固定しているピクセルは例えば、それ自体公知の従来の態様で、力（force）を固定させた再帰的時間フィルタによって処理される。

この処理は、物体が運動している区域に対応する運動しているピクセルについての演算を含まなくてよい。換言すると、クラス１のピクセルはフィルタ処理されなくてよい。この場合には、ピクセルのコントラスト及び見易さが実効的に保存される。

もう一つの可能な実施形態では、この処理は、例えば非線形フィルタ、例えばメジアン・フィルタ又はバイラテラル・フィルタを用いることによるクラス１のピクセルの空間フィルタ処理演算を含んでいる。かかるフィルタは、輪郭を保存するように特定的に構成されている。この処理はまた、運動している物体の痕跡に対応しており、従って先行画像において物体が存在していた背景区域に対応するクラス２のピクセルの空間フィルタ処理演算を含み得る。この処理は、最新式の方法の具現化形態に出現する雑音の残留の尾を低減するのに役立ち、この尾については負差ピクセルと正差ピクセルとの間（すなわち運動している物体に対応するクラス１のピクセルと物体の痕跡に対応するクラス２のピクセルとの間）に、証明される相違が存在しない。

しかしながら、空間フィルタ処理（メジアン又はバイラテラル）は、異なるようにフィルタ処理されたその他の背景区域（すなわち、クラス３のピクセルに対応する区域）の近傍に位置している可能性のある背景区域のばらつきを部分的に低減するため、「斑の（blotchy）」アーティファクトを形成しがちである。かかるアーティファクトの出現を制限するために、クラス２のピクセルの空間フィルタ処理演算の結果に、制御された量の高周波雑音を導入する。このような雑音の導入によって、全ての背景領域に雑音粒度に関して均一な外観を与えることが実際に可能となる。再導入された雑音は、この雑音が存在している画像内の位置において画像自体から抽出することができる。

クラス１のピクセルの処理に利用されるバイラテラル・フィルタの幾つかの特徴を以下に説明する。バイラテラル・フィルタ処理の目的は、運動している物体のコントラストを変化させることなく雑音を低減することである。このように、バイラテラル・フィルタの核の寸法を物体の最大寸法の二分の一に少なくとも等しくなるように選択することができる（１．２倍に拡大したカテーテル５Ｆは典型的には、０．２ミリメートルのピッチの検出器では１６ピクセルの区域を占める）。加えて、近傍ピクセルと中央ピクセルとの間の濃度の偏差を物体の振幅Ａの半分に制限するように選択を行なうことができる。

さらに、実時間処理の性能を考慮して、フィルタ処理の品質を大幅に変化させずに以下の単純化を用いることができる。すなわち、例えば係数が全て等しい箱形フィルタ型のバイラテラル・フィルタを選択することができる。また、実行されるべき演算の数を制限するように、濃度核の係数から二つの値（０又は１）のみを採用することができる（このような理論的事例では、乗算器を用いる必要は実際にはない）。また、原画像に平方根符号化を適用して、画像の乗算型量子雑音を局所強度に独立の加算型雑音に変換することもできる。次いで、濃度の偏差の各々を一定の閾値と比較することにより、濃度核の係数を決定する。

図３はカテーテルが移動した区域のフィルタ処理の結果を示す。図３の右側に示されるように、処理済みの画像では雑音の尾が見えない（この尾は図３の中央の差画像では白い区域となっている）。

図４は放射線装置の処理手段を示す。フルオロスコピィ画像系列内の原画像Ｘを様々なブロックで並列処理する。これらの様々なブロックは、前述の３種のクラスの各々のピクセルを処理することを目的とした演算を可能にする。次いで、これらのブロックの出力を結合して処理済みの画像Ｙを形成する。この結合は、上述の確率の関数として具現化され、運動の誤検出の危険性を最小限にすることを目的としている。

ブロック１は、原画像Ｘに対する力ｆｓの再帰的時間フィルタ処理を実行して、画像Ｖを得る。ブロック１は、フィルタの力ｆｓを制御する（単純シフトも全く同様に実行することができ、この場合には力ｆｓは１／２に等しい）ために適用される乗算器２を含んでおり、また画像を一時的に記憶する（典型的には連続した２枚のフルオロスコピィ画像の取得を隔てる時間にわたって）ように構成された画像メモリＦＭを含んでいる。ブロック３では、運動している物体にバイラテラル・フィルタ処理ｄＢが施され、クラス１のピクセルを処理するように設けられてる。フィルタ処理されなければならない物体の振幅Ａは、ＣＮＲ比及び雑音の標準偏差ｓに関連付けられる。この振幅Ａはバイラテラル・フィルタｄＢを制御する。ブロック４では、物体の痕跡にバイラテラル・フィルタ処理ｂＢが施され、クラス２のピクセルを処理するように設けられている。パラメータＺ及び雑音の標準偏差ｓは共にバイラテラル・フィルタｂＢの力を制御する。ブロック５は、低域通過フィルタＬＰＦ及び減算器６による高周波雑音推定器を示している。減算器６の出力は、観察されがちな「斑の」アーティファクトを低減するように、ブロック３（バイラテラル・フィルタｂＢ）の出力と結合される前に係数ｈによって加重される。係数ｈは例えば、空間フィルタ処理済みの領域の残留雑音は時間フィルタ処理済みの領域の残留雑音と看做されなければならないと考えることにより決定される。ブロック７は、原画像Ｘと画像メモリＦＭに一時的に記憶された先行原画像との間の差画像Ｄの計算を示している。差画像Ｄは、前述のように、運動を検出するモジュールＭＤの入力に供給される。運動閾値ＴはモジュールＭＤを制御する。

モジュールＭＤは、固定している区域にある確率ｆ、物体の痕跡に対応する正振幅変化区域にある確率ｐ、及び物体に対応する負振幅変化区域にある確率ｎという三つの出力を生成する。これら三つの確率から、時間フィルタの出力、バイラテラル・フィルタｄＢの出力及びバイラテラル・フィルタｂＢの出力（付加的な雑音成分を加算したもの）の加重和を生成して、出力画像Ｙを形成する。言うまでもなく、ｆ＋ｐ＋ｎの和は１に等しい。本発明の一実施形態では、ｆ、ｐ、ｎは二値で表わされる。

この方法及び処理の開示された実施形態は、以下の観点の１又は複数を含み得る。（１）画像の所与のピクセルについて、物体の運動の有無の検出は、この所与のピクセルの近傍の一組のピクセルの中で、画像と先行画像との間で振幅閾値よりも絶対値が大きい振幅変化を呈するピクセルの数を数えて、この数を運動検出閾値と比較することにより現実化される。（２）振幅閾値は、物体のコントラストの平均振幅に対応している。（３）運動検出閾値は、上述の近傍の一組のピクセルに属するピクセルの過半数に対応している。（４）運動検出閾値は、上述の近傍の一組のピクセルが物体を完全にカバーするときの平均振幅以上の振幅を有するピクセルの数に対応する。（５）運動検出のステップはさらに、運動しているピクセルの中で、物体が運動している区域に対応するピクセルを、系列内の先行画像において物体が位置していた背景区域に対応するピクセルと区別するように構成される。（６）画像の所与の運動しているピクセルは、画像と先行画像との間で振幅閾値よりも絶対値が大きい振幅変化を呈する当該ピクセルの近傍のピクセルが振幅閾値の負値よりも小さい振幅変化を呈する場合には物体が運動している区域に対応すると看做されるか、或いは振幅閾値の正値よりも大きい振幅変化を呈する場合には系列内の先行画像において物体が位置していた背景区域に対応すると看做される。（７）処理の過程で、物体が運動している区域に対応する運動しているピクセルについては演算は実行されない。（８）この処理は、物体が運動している区域に対応する運動しているピクセルの空間フィルタ処理演算を含んでいる。（９）空間フィルタ処理は、バイラテラル・フィルタを用いることにより実行される。（１０）この処理は、系列内の先行画像において物体が位置していた背景区域に対応する運動しているピクセルの空間フィルタ処理演算を含んでいる。（１１）この処理はまた、系列内の先行画像において物体が位置していた背景区域に対応する運動しているピクセルの空間フィルタ処理の出力において雑音を導入することを目的とした演算を含んでいる。（１２）画像の処理は同時に、固定しているピクセルを処理するように設けられた時間フィルタ処理、物体が運動している区域に対応するピクセルを処理するように設けられた空間フィルタ処理、及び系列内の先行画像において物体が位置していた背景区域に対応するピクセルを処理するように設けられた空間フィルタ処理を結合し、このフィルタ処理の結合は、所与のピクセルが固定しているピクセルである確率、物体が運動している区域に対応するピクセルである確率、及び系列内の先行画像において物体が位置していた背景区域に対応するピクセルである確率の関数として現実化される。

加えて、例示的な実施形態を参照して本発明の一実施形態を説明したが、本発明の要旨及び範囲を逸脱することなく機能及び／又は方法及び／又は結果に様々な変形を施し、本発明の要素に代えて均等構成を置換し得ることが当業者には理解されよう。加えて、本発明の本質的な範囲を逸脱することなく、多くの改変を施して本発明の教示に合わせて特定の状況又は材料を構成することもできる。従って、本発明はこの発明を実行するために想到される最良の又は何らかの形態として開示された特定の実施形態に一切限定されず、特許請求の範囲に含まれる全ての実施形態を含むものとする。さらに、第一、第二等又はステップとの用語を用いたが、如何なる序列又は重要性を意味するものでもなく、一つの要素若しくは特徴を他の要素若しくは特徴から識別するために用いている。さらに、単数不定冠詞を用いたが、数量の制限を意味するものではなく、参照されている要素又は特徴が少なくとも１以上は存在していることを意味する。

本発明の一実施形態による方法を具現化するのに適した放射線装置の模式図である。 運動している物体が黒く現われている瞬間ｔに取得されたフルオロスコピィ画像を左側に示し、瞬間ｔ−１に取得されたフルオロスコピィ画像を中央に示し、瞬間ｔ−１に取得された中央の画像と瞬間ｔに取得された左側の画像との差画像であって、物体の位置には負のピクセル（黒）／正のピクセル（白）を、また固定している背景ピクセルについてはゼロのグレイ・レベルを呈している差画像を右側に示す図である。 瞬間ｔに取得されたフルオロスコピィ画像を左側に示し、瞬間ｔ−１に取得された画像と瞬間ｔに取得された画像との間の差画像を中央に示し、本発明による方法の一実施形態を具現化することにより取得されたフィルタ処理後の画像を右側に示す図である。 本発明による方法の一実施形態を具現化するのに適した図１の放射線装置の手段の一実施形態を示す図である。 図２と同様の画像系列の模式図である。

符号の説明

１ 再帰的時間フィルタ処理
２ 乗算器
３、４ バイラテラル・フィルタ処理
５ 高周波雑音推定器
６ 減算器
７ 差画像の計算
１００ 放射線装置
１０２ 放射線照射手段
１０３ 放射線放出手段
１０４ 関心領域
１０５ 半円形アームの回転
１０６ アーム１０８の軸回転
１０７ 担持アーム
１０８ 第二のアーム
１０９ 基部
１１０ 照射野
１１２ 地面に対する回転
１１３ 処理手段
１１４ インタフェイス手段
２００ 患者

Claims (10)

1. 運動している物体（Ｏ）のフルオロスコピィ画像系列内の画像（Ｉｔ）における雑音の低減の方法であって、
   前記画像のピクセルを運動しているピクセル（Ｎ、Ｐ）と固定しているピクセル（Ｆ）とに分けるステップと、
   前記固定しているピクセル（Ｆ）を時間フィルタ処理するステップと、
   を備えており、
   前記画像（Ｉｔ）の各々のピクセルについて、運動しているピクセルと固定しているピクセルとに分ける前記ステップは、当該ピクセルの近傍の一組のピクセルをカバーする前記画像の区域において、先行画像（Ｉｔ−１）に対する前記物体（Ｏ）の運動の有無を検出するステップを含む、方法。
2. 前記画像の任意の所与のピクセルについて、前記物体の運動の有無の前記検出は、当該所与のピクセルの近傍の前記一組のピクセルの中で、前記画像と前記先行画像との間で振幅閾値よりも絶対値が大きい振幅変化を呈するピクセル数を数えて、該数を運動検出閾値と比較することにより現実化され、
   前記振幅閾値は、前記物体のコントラストの平均振幅Ａに対応し、
   前記運動検出閾値は、前記近傍の一組のピクセルが前記物体を完全にカバーするときの平均振幅Ａ以上の振幅を有するピクセルの数に対応しており、
   前記運動検出閾値は、Ｔ＝ｄＭ＋［Ｍ２＋ｄＭ］［１−Ｆ（ｚ）］により表わされ、ここで、Ｍ＊Ｍは前記組内のピクセル数であり、ｄＭは前記物体によりカバーされる集合内のピクセル数であり、Ｆは雑音分布関数であり、ｚはＡに含まれる標準偏差の数（ＣＮＲ／√２）を表わしている、請求項１に記載の方法。
3. 前記運動検出はまた、前記運動しているピクセル（Ｎ、Ｐ）の中で、前記物体が運動している区域に対応するピクセル（Ｎ）を、前記系列内の前記先行画像において物体が位置していた背景区域に対応するピクセル（Ｐ）と区別するように構成され、
   前記画像の所与の運動しているピクセルは、前記画像と前記先行画像との間で前記振幅閾値よりも絶対値が大きい振幅変化を呈する該ピクセルの近傍のピクセルが前記振幅閾値の負値よりも小さい振幅変化を呈する場合には前記物体が運動している区域に対応する（Ｎ）と看做され、或いは前記振幅閾値の正値よりも大きい振幅変化を呈する場合には前記系列内の前記先行画像において物体が位置していた背景区域に対応する（Ｐ）と看做される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記時間フィルタ処理の過程で、前記物体が運動している区域に対応する前記運動しているピクセル（Ｎ）については演算は実行されない、請求項１乃至３のいすれかに記載の方法。
5. 前記物体が運動している区域に対応する前記運動しているピクセル（Ｎ）を空間フィルタ処理するステップを含んでおり、
   前記空間フィルタ処理は、バイラテラル・フィルタを用いることにより具現化される、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. 前記系列内の前記先行画像において物体が位置していた背景区域に対応するピクセル（Ｐ）を空間フィルタ処理するステップを含んでおり、
   前記空間フィルタ処理は、バイラテラル・フィルタを用いることにより具現化される、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. 前記系列内の前記先行画像において物体が位置していた背景区域に対応するピクセル（Ｐ）の前記空間フィルタ処理の出力に雑音を導入するステップを含んでいる、請求項６に記載の方法。
8. 前記固定しているピクセル（Ｆ）を処理するように設けられた時間フィルタ処理、前記物体が運動している区域に対応する前記ピクセル（Ｎ）を処理するように設けられた空間フィルタ処理、及び前記系列内の前記先行画像において物体が位置していた背景区域に対応する前記ピクセル（Ｐ）のために設けられた空間フィルタ処理の結果を結合するステップを含み、前記結合は、所与のピクセルが固定しているピクセル（Ｆ）である確率、前記物体が運動している区域に対応するピクセル（Ｎ）である確率、及び前記系列内の前記先行画像において物体が位置していた背景区域に対応するピクセル（Ｐ）である確率（ｆ、ｎ、ｐ）の関数として実行される、請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
9. Ｘ線源（１０３）と、
   Ｘ線照射手段（１０２）と、
   運動している物体（Ｏ）のフルオロスコピィ画像系列内の画像（Ｉｔ）における雑音を低減する手段とを含む放射線装置であって、
   前記低減する手段が、
   前記ピクセルの近傍の一組のピクセルをカバーする前記画像の区域において、先行画像（Ｉｔ−１）に対する前記物体（Ｏ）の運動の有無を検出することにより、前記画像のピクセルを運動しているピクセル（Ｎ、Ｐ）と固定しているピクセル（Ｆ）とに分ける手段と、
   前記固定しているピクセル（Ｆ）を時間フィルタ処理する手段と、
   を備える、放射線装置。
10. 運動している物体（Ｏ）のフルオロスコピィ画像系列内の画像（Ｉｔ）における雑音を低減するコンピュータ・プログラムであって、
    コンピュータに、
    前記画像のピクセルを運動しているピクセル（Ｎ、Ｐ）と固定しているピクセル（Ｆ）とに分けるステップと、
    前記固定しているピクセル（Ｆ）を時間フィルタ処理するステップと、
    を実行させる命令を備えており、
    前記画像（Ｉｔ）の各々のピクセルについて、運動しているピクセルと固定しているピクセルとに分ける前記ステップは、当該ピクセルの近傍の一組のピクセルをカバーする前記画像の区域において、先行画像（Ｉｔ−１）に対する前記物体（Ｏ）の運動の有無を検出するステップを含む、コンピュータ・プログラム。
    
    

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