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技術 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム

出願人 キヤノン株式会社
発明者 深町仁
出願日 2015年9月16日 (5年3ヶ月経過) 出願番号 2015-183243
公開日 2017年3月23日 (3年9ヶ月経過) 公開番号 2017-055984
状態 特許登録済
技術分野 放射線診断機器
主要キーワード 測定データ数 奥行きサイズ 分布傾向 逐次近似法 検出画素数 性能ばらつき 再構成点 回転フレーム
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (11)

課題

演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理高速化を図ること。

解決手段

複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置は、画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得部と、取得された領域に相当する画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定部と、分割サイズにより分割した画像データに対して、複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理部と、を備える。

概要

背景

医療分野を中心に用いられているCT(Computed Tomography)装置は、複数方向から放射線を被検体照射し、測定された放射線測定データ(以下、単に測定データと称す)から画像再構成処理により、被検体内部の状態を表す断層像を構成する装置である。

断層像を得るための画像再構成処理方法として、例えば、逐次近似法は、再構成後の画像に含まれるノイズを低減できるため高画質再構成画像を取得することができるが、計算負荷が高いという問題がある。

特許文献1には、演算処理高速化を実現するための技術として、複数の演算ユニットを備えた医用画像診断装置に入力された画像データを演算ユニット数で等分割して、各演算ユニットの処理を並列に実行する技術が開示されている。

概要

演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化をること。複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置は、画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得部と、取得された領域に相当する画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定部と、分割サイズにより分割した画像データに対して、複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理部と、を備える。

目的

本発明は、演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ることが可能な画像処理技術を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置であって、前記画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得手段と、前記取得された領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定手段と、前記分割サイズにより分割した画像データに対して、前記複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。

請求項2

前記領域取得手段は、測定データから被検体を含む領域を抽出した結果に基づいて、前記画像データにおける被検体を含む領域の画素数を取得し、前記分割サイズ決定手段は、前記領域の画素数に基づいて、前記領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項3

前記複数の演算ユニットの処理時間を計測する演算時間計測手段を更に備え、前記分割サイズ決定手段は、前記被検体を含む領域の画素数と、前記領域に対する処理時間の計測結果とに基づいて、前記分割サイズを決定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。

請求項4

前記演算時間計測手段は、前記画像再構成処理手段の処理に要する時間、または前記領域取得手段の処理に要する時間に基づいて、前記複数の演算ユニットの処理時間を計測することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。

請求項5

前記演算時間計測手段は、前記画像再構成処理手段の処理の結果および前記処理に要する時間に基づいて、前記複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。

請求項6

前記演算時間計測手段は、前記領域取得手段の処理の結果および前記処理に要する時間に基づいて、前記複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。

請求項7

前記分割サイズ決定手段は、前記性能を示す情報に基づいて、前記複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の処理時間が均一になるように、前記分割サイズを決定することを特徴とする請求項5または6に記載の画像処理装置。

請求項8

前記分割サイズ決定手段は、前記被検体を含む領域の画素数に基づいて、前記複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の演算量が均一になるように、前記分割サイズを決定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。

請求項9

前記領域取得手段は、前記測定データの注目画素画素値閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域と被検体以外の領域とを識別することを特徴とする請求項2または8に記載の画像処理装置。

請求項10

前記領域取得手段は、前記比較結果に基づいて、前記画像データにおける前記領域の画素数を取得することを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。

請求項11

前記被検体以外の領域に対応する前記画像データの初期画素値を予め定めた画素値に変更することにより前記画像データを更新する画像データ更新手段を更に備え、前記分割サイズ決定手段は、前記更新された画像データの分割サイズを決定することを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。

請求項12

前記測定データをCT装置から取得する測定データ取得手段を更に備え、前記測定データは、前記CT装置において、被検体に複数方向から放射線照射し、前記被検体を透過した後の前記放射線の強度を検出した検出データに基づいた2次元のデータであることを特徴とする請求項2乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。

請求項13

前記画像データを取得する画像データ取得手段を更に備え、前記画像データは、3次元の座標位置各座標位置の画素値とで構成されているデータであることを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理装置。

請求項14

前記複数の演算ユニットにより計算された再構成画像を合成し、前記被検体の断層像を生成する再構成画像合成手段と、前記断層像を表示手段に表示させる表示制御を行う制御手段と、を更に備えることを特徴とする請求項1乃至13のいずれか1項に記載の画像処理装置。

請求項15

前記複数の演算ユニットは、GPUもしくはCPU上で動作する演算ユニットであることを特徴とする請求項1乃至14のいずれか1項に記載の画像処理装置。

請求項16

複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置の画像処理方法であって、前記画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得工程と、前記取得された領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定工程と、前記分割サイズにより分割した画像データに対して、前記複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。

請求項17

前記領域取得工程は、測定データから被検体を含む領域を抽出した結果に基づいて、前記画像データにおける被検体を含む領域の画素数を取得し、前記分割サイズ決定工程は、前記領域の画素数に基づいて、前記領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定することを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。

請求項18

コンピュータを、請求項1乃至15のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム

技術分野

0001

本発明は、被検体医用画像を生成する画像処理技術に関する。

背景技術

0002

医療分野を中心に用いられているCT(Computed Tomography)装置は、複数方向から放射線を被検体に照射し、測定された放射線測定データ(以下、単に測定データと称す)から画像再構成処理により、被検体内部の状態を表す断層像を構成する装置である。

0003

断層像を得るための画像再構成処理方法として、例えば、逐次近似法は、再構成後の画像に含まれるノイズを低減できるため高画質再構成画像を取得することができるが、計算負荷が高いという問題がある。

0004

特許文献1には、演算処理高速化を実現するための技術として、複数の演算ユニットを備えた医用画像診断装置に入力された画像データを演算ユニット数で等分割して、各演算ユニットの処理を並列に実行する技術が開示されている。

先行技術

0005

特開2011−72827号公報

発明が解決しようとする課題

0006

しかしながら、測定データには、空気層寝台など演算負荷の少ない被検体部以外のデータや、演算負荷の多い被検体部のデータが含まれる。このため、入力された画像データを演算ユニット数により等分割して、複数の演算ユニットの処理を並列に行っても、処理対象となるデータによって各演算ユニットの処理時間にばらつきが発生し、複数の演算ユニットを並列に使用しても全体として高速に処理を実行できない場合が生じ得る。
そこで、上記課題を鑑み、本発明は、演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ることが可能な画像処理技術を提供する。

課題を解決するための手段

0007

本発明の一つの態様に係る画像処理装置は、複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置であって、
前記画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得手段と、
前記取得された領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定手段と、
前記分割サイズにより分割した画像データに対して、前記複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理手段と、を備えることを特徴とする。

発明の効果

0008

本発明によれば、演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

図面の簡単な説明

0009

第1実施形態に係る画像処理システムの構成を示す図。
第1実施形態に係る画像処理部の構成を示す。
領域取得部の処理の流れを示す図。
放射線発生部と放射線検出部の回転角度を説明する模式図。
測定データの一例を示す図。
画像処理部の処理の流れを示すフローチャート
画像データ内の被検体の領域を4つに分割した一例を示す図。
第2実施形態に係る画像処理システムの構成を示す図。
第2実施形態に係る画像処理部の処理の流れを示す図。
複数の演算ユニットの処理性能比の一例を示す図。

実施例

0010

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。尚、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。

0011

(第1実施形態)
<画像処理システムの概略構成
本実施形態では、CT装置を用いて断層像を画像再構成処理により生成する場合に、本発明を適用する構成について説明する。図1は、本実施形態に係る画像処理システムの構成を示す図である。図1において、画像処理システムは、CT装置110、画像処理装置120、表示部130および入力部140を有する。

0012

CT装置110は、筐体部として機能するガントリ111、放射線を照射する放射線発生部112、被検体Pを支持する支持部113、放射線を検出する放射線検出部114を備える。ここで、ガントリ111は、地面や床に固設された固定部と、固定部上に地面や床に対して鉛直方向に立置されたガントリ支持部と、ガントリ支持部に対して回動可能に設置された回転フレームとを備える。回転フレームは、放射線発生部112と、放射線検出部114とを対向させた状態で回転可能に保持する。

0013

CT装置110は、放射線発生部112の放射線照射を制御する放射線制御部115、放射線発生部112および放射線検出部114を保持する回転フレームを回転駆動する装置駆動部116、放射線検出部114からデータを収集するデータ収集部117を更に備える。

0014

尚、本実施形態において放射線とは、X線だけに限らず、放射性崩壊によって放出される粒子光子を含む)の作るビームであるα線β線γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えば粒子線宇宙線なども含まれるものとする。

0015

放射線発生部112は、放射線制御部115の制御に基づき放射線を照射(出力)する。放射線発生部112から放射線が照射されると、放射線検出部114は、被検体Pを透過した放射線の強度(線量)を検出する。放射線検出部114は、複数列配置されている。放射線制御部115は、放射線発生部112に対して、所定の管電圧および管電流印加し、放射線発生部112の放射線照射を制御する。放射線発生部112は、放射線制御部115の制御に基づいて、被検体Pに向けてコーンビーム型の放射線を照射する。本実施形態では、コーンビーム型の放射線とするが、放射線発生部112が照射する放射線はこの例に限定されず、例えば、パラレルビーム型やファンビーム型といった形状の放射線を用いてもよい。

0016

装置駆動部116は、放射線発生部112および放射線検出部114を保持している回転フレームの回転駆動を制御する駆動制御部として機能する。装置駆動部116は、さらに、支持部113の平行移動あるいは回転移動も制御することが可能である。本実施形態では、放射線発生部112および放射線検出部114の回転方向は、図1で示すように時計回りとするが、回転方向はこの例に限定されず、反時計回りに回転することも可能である。

0017

放射線検出部114は、被検体Pを透過した放射線の強度(線量)を検出し、その検出データ電気信号として出力する。データ収集部117は、放射線検出部114から出力された検出データを収集し、検出データに対して、増幅処理やA/D変換、データ変換等の処理を行う。データ収集部117は、処理後のデータを、画像処理装置120の画像処理部122に出力する。データ収集部117から出力されるデータは、測定データと称し、その詳細については、後述する。

0018

本実施形態の画像処理装置120は、複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行うことが可能であり、画像処理装置120は、制御部121と画像処理部122を有する。制御部121は、CT装置110の各部の制御や入力部140からの信号の受信、表示部130へのデータの出力、画像処理部122の制御を行う。制御部121は、前述した放射線制御部115に放射線の照射を制御するための制御信号、および、装置駆動部116に対して駆動制御のための制御信号を出力する。

0019

画像処理部122は、データ収集部117から被検体Pの測定データを受け取り、放射線断層像を作成するため、画像再構成処理等の画像処理を実行する。この画像処理部122の具体的な処理については、後述する。

0020

表示部130は、LCDやCRT等の任意のディスプレイ機器により構成されており、制御部121を介し、画像処理部122で処理された放射線断層像等の画像データを描画する。この表示部130で描画した放射線断層像は、例えば、医者等が読影するためなどに用いられる。

0021

入力部140は、キーボードマウスタッチパネル等の入力機器により構成されており、操作者(ユーザ)は、この入力部140を用いて、各部の制御、操作指示を行うことが可能である。

0022

<画像処理部122の概略構成>
図2は、画像処理部122の構成を示す図である。画像処理部122は、画像生成条件受信部201および、画像データ取得部202、測定データ取得部203、領域取得部204、画像データ更新部205、分割サイズ決定部206、画像再構成処理部207、および再構成画像合成部208を備える。また、画像処理部122で処理された結果は、図1に示した制御部121を介して表示部130に出力され、表示部130は、制御部121による表示制御の下に放射線断層像(断層像)を表示する。すなわち、制御部121は、再構成画像合成部208により合成された断層像を表示部130に表示させる表示制御を行う。

0023

画像生成条件受信部201は、画像を生成するための条件(画像生成条件)を制御部121から受信する。具体的には、画像生成条件受信部201は、出力用の画像サイズ(縦や横や奥行きサイズ)や各画素初期値などの条件を制御部121から受信する。図1に示した入力部140を介して、操作者(ユーザ)が上述した条件を任意に設定する、あるいはデフォルト値の条件を設定すると、制御部121は、入力部140を介して設定された条件を画像生成条件受信部201へ送信する。

0024

(画像データ取得部202・測定データ取得部203)
画像データは、3次元座標位置各座標位置画素値とで構成されているデータである。画像データ取得部202は画像データを取得する。例えば、画像データ取得部202は、画像生成条件受信部201で受信した画像生成条件に従い、初期画像データを生成(取得)することが可能である。

0025

測定データは、CT装置において、被検体に複数方向から放射線を照射し、被検体を透過した後の放射線の強度を検出した検出データに基づいた2次元のデータである。測定データ取得部203は、測定データをCT装置から取得する。例えば、測定データ取得部203は、図1に示したデータ収集部117から送信された測定データを受信し、測定データを格納する。CT装置110により、被検体Pに複数方向から放射線が照射されると、被検体Pを透過後の放射線は、放射線検出部114により検出され、検出データは電気信号として出力される。データ収集部117は、放射線検出部114から出力された検出データを処理し、測定データとして画像処理部122に出力する。データ収集部117から出力された測定データは、画像処理部122の測定データ取得部で受信され、格納される。

0026

具体的には、前述したように、装置駆動部116により、放射線発生部112と放射線検出部114は、被検体Pを軸(回転中心)に回転駆動する。放射線発生部112および放射線検出部114が回転することで、被検体Pに対して、様々な方向から放射線が照射され、照射された放射線の強度(線量)が放射線検出部114により検出される。放射線検出部114で検出された放射線の強度を示す検出データは、データ収集部117により収集され、データ収集部117は、増幅処理やA/D変換などのデータ変換処理を検出データに施した後に、処理後のデータを測定データとして出力する。検出データは、放射線発生部112と放射線検出部114の回転角度毎に検出され、測定データは、検出データに対応して、放射線発生部112と放射線検出部114の回転角度毎に取得される。

0027

(領域取得部204)
領域取得部204は、回転角度毎の測定データを解析し、被検体以外の領域(非被検体部の領域)および被検体の領域(被検体部の領域)を抽出する。すなわち、領域取得部204は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域(被検体部の領域)と、被検体以外の領域(非被検体部の領域)とを識別する領域判定を行う。

0028

そして、領域取得部204は、抽出した被検体以外の領域(非被検体部の領域)が、画像データ取得部202で生成された初期画像データのうち、どの画素位置に相当するかの座標位置の計算を行う。

0029

領域判定の結果、座標位置の計算結果に基づいて、領域取得部204は、画像データにおいて被検体を含む領域を取得する。具体的には、領域取得部204は、測定データから被検体を含む領域を抽出した結果に基づいて、画像データにおける被検体を含む領域の画素数を取得する。この領域取得部204の具体的な処理については、後述する。領域取得部204は、測定データの解析結果を画像データ更新部205に出力する。尚、領域取得部204は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域(被検体部の領域)の画素数(総画素素)を取得した場合、解析結果を分割サイズ決定部206に出力することも可能である。

0030

(画像データ更新部205)
画像データ更新部205は、画像データ(初期画像データ)と測定データの解析結果から画像データを更新する。画像データ更新部205は、被検体以外の領域に対応する画像データの初期画素値を予め定めた画素値に変更することにより画像データを更新する。すなわち、領域取得部204により抽出された被検体以外の領域(非被検体部の領域)の座標位置の画素値に対し、所定の値で画像データ(初期画像データ)を更新する。画像データ更新部205は、更新した画像データを分割サイズ決定部206に出力する。

0031

(分割サイズ決定部206)
分割サイズ決定部206は、領域取得部204により取得された領域に相当する画像データの分割サイズを決定する。すなわち、分割サイズ決定部206は、被検体を含む領域の画素数に基づいて、領域に相当する画像データの分割サイズを決定する。分割サイズ決定部206は、画像データ更新部205により更新された画像データの分割サイズを決定することが可能である。分割サイズ決定部206は、画像データ中の非被検体部の領域を除いた被検体の領域(被検体部の領域)の総画素数を求め、各演算ユニットに振り分け画像分割サイズを決定する。分割サイズ決定部206は、被検体を含む領域の画素数に基づいて、複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の演算量が均一になるように、分割サイズを決定する。

0032

(画像再構成処理部207)
画像再構成処理部207は、複数の演算ユニットを有し、複数の演算ユニットを並列に動作させることにより、画像再構成処理を実行することが可能である。本実施形態では、複数の演算ユニットとして、演算ユニット2071から2074の4つの演算ユニットの構成例について説明するが、演算ユニット数はこの例に限定されるものではない。複数の演算ユニットは、GPUもしくはCPU上で動作する演算ユニットとして構成されている。

0033

画像再構成処理部207は、各演算ユニットにおいて、分割サイズ決定部206で分割された画像データに基づいて画像再構成処理を実行する。すなわち、画像再構成処理部207は、分割サイズにより分割した画像データに対して、複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う。ここで、分割された画像データは、被検体の領域(被検体部の領域)に対応した画像データを、複数の演算ユニット数Nで分割することにより、画像データの分割サイズが決定されたものである。分割した画像データに、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素が含まれないようにすることで、各演算ユニットの負荷平準化を図りつつ、各演算ユニットの並列処理により、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。尚、本実施形態では、画像再構成処理として、逐次近似法による処理方法を用いる例を説明するが、断層像を得るための画像再構成処理方法は、この例に限定されず、他の方法に対しても同様に適用することは可能である。

0034

(再構成画像合成部208)
再構成画像合成部208は、画像再構成処理部207の複数の演算ユニットにより計算された再構成画像を合成し、被検体の断層像を生成する。生成した再構成画像(断層像)は、制御部121を介し、ディスプレイ等の表示部130に出力する。尚、再構成画像合成部208は、生成した断層像を、表示部130等で表示するだけでなく、プリンタ等の出力機器を用い、紙やフィルム等に出力することも可能である。

0035

このように、画像処理部122は、画像生成条件とCT装置110で測定された測定データとを入力し、上述した各部で処理することで、被検体Pの断層像を得ることができる。

0036

<領域取得部204の処理フロー
図3は、画像処理部122における領域取得部204の処理の流れを示すフローチャートである。図3のフローチャートに従い、領域取得部204の具体的な処理について説明する。

0037

まず、ステップS301において、領域取得部204は、画像データ取得部202で生成された画像データ(初期画像データ)を読み込む。ここで、領域取得部204により読み込まれる画像データは、3次元の画像データであり、3次元の座標位置と各座標位置の画素値とで構成されているデータである。ステップS301の段階では、全ての座標位置の画素値には、所定の初期値で構成されている。

0038

次に、ステップS302において、領域取得部204は、測定データ取得部203で受信された測定データを読み込む。測定データは、放射線検出部114の各検出素子で検出された放射線強度データに増幅処理やA/D変換などの変換処理が施された値と、放射線発生部112と放射線検出部114の回転角度とによって表されている。

0039

図4は、放射線発生部112と放射線検出部114の回転角度を説明する模式図である。同図に示すように、放射線発生部112と放射線検出部114は被写体Pを中心に対向した状態で配置されている。回転角度は、被検体Pからみた放射線発生部112あるいは放射線検出部114の角度θで表す。より具体的には、放射線発生部112は最初に、θ=0度(被検体Pの鉛直上方の位置)から放射線を照射し、被検体Pを透過した放射線強度を放射線検出部114で検出する。放射線検出部114は、回転角度θが0度から360度まで所定のピッチで、被検体Pを透過した放射線の強度を順次検出する。放射線検出部114により検出された検出データは、データ収集部117により収集され、データ収集部117は、増幅処理やA/D変換などのデータ変換処理を検出データに施した後に、処理後のデータを測定データとして出力する。測定データは、所定のピッチで検出される検出データに対応して取得される。

0040

図5は、測定データの一例を示す図である。測定データは、2次元データであり、図5において、縦軸は回転角度θを示し、横軸はX方向の検出画素の位置(検出画素位置(i))を示している。放射線検出部114の検出素子は、複数列配置された2次元センサ(例えば、X方向(512画素)×Y方向(512画素)の検出素子を備えたセンサ)である。ステップS302では、2次元の測定データm(i、θ)が、Y方向の検出画素の位置に対応した検出画素数分、複数読み込まれる(測定データm1(i、θ)501〜m6(i、θ)506)。図5に例示的に示す測定データのうち、参照番号510、511の領域は、被検体以外の領域(非被検体部の領域)を示しており、参照番号512の領域は、被検体の領域(被検体部の領域)を示している。図5からわかるように、被検体以外の領域および被検体の領域では、画素値の分布傾向が異なる。画素値の分布傾向の相違に基づいて、領域取得部204は、以下の処理で、閾値との比較により測定データにおける被検体以外の領域および被検体の領域の領域判定を行う。

0041

次に、ステップS303において、領域取得部204は、ステップS302で読み込んだ、それぞれの測定データの各画素に対し、閾値処理を施す。領域取得部204は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域と被検体以外の領域とを識別することが可能である。そして、領域取得部204は、比較結果に基づいて、画像データにおける領域の画素数を取得することが可能である。

0042

ステップS303では、測定データにおける注目画素に対し、閾値処理で2値に分けることで、被検体以外の領域(非被検体部の領域)であるか、被検体の領域(被検体部の領域)であるかの領域判定を行う。ステップS303からステップS305の処理において、領域取得部204は、複数の測定データの各画素について処理を行う。ステップS303の領域判定で、測定データm(i、θ)における注目画素の値が閾値より大きい画素について、領域取得部204は、被検体の領域(被検体部の領域)の画素と判定し(S303−No)、処理をステップS306に進める。一方、ステップS303の領域判定で、測定データm(i、θ)における注目画素の値が閾値以下の画素について、領域取得部204は、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素と判定し(S303−Yes)、領域取得部204は、処理をステップS304に進める。

0043

ステップS304において、領域取得部204は、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素である注目画素がステップS301で読み込んだ画像データ(初期画像データ)のどの座標位置に相当するかの座標計算を行う(再構成点算出)。ここでは、公知の逆投影演算を行うことで、測定データにおける注目画素がステップS301で読み込んだ3次元の画像データのどの座標位置であるかを求めることができる。

0044

ステップS305において、領域取得部204は、ステップS304で算出した3次元の座標位置(3次元の座標情報)と、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素であること示す識別情報フラグ)とを格納したテーブルとして保存する(非被検体部の座標データを保存)。領域取得部204は、ここで保存した3次元の座標情報と識別情報(フラグ)とで構成されるテーブルを、測定データの解析結果として画像データ更新部205へ送信する。

0045

次に、ステップS306において、領域取得部204は、測定データ内の全画素について処理が終了したかの判定を行う。処理が終了していなければ(S306−No)、領域取得部204は、処理をステップS303に戻し、測定データ内の次の画素に対して、ステップS303以降の処理を同様に実行する。一方、ステップS306の判定で、測定データ内の全画素について、処理が終了していれば(S306−Yes)、領域取得部204は、処理をステップS307に進める。

0046

ステップS307において、領域取得部204は、ステップS302で読み込んだ全ての測定データについて処理が終了したか判定を行う。全ての測定データについて処理が終了していなければ(S307−No)、領域取得部204は、処理をステップS303に戻し、次の測定データに対して、ステップS303以降の処理を同様に実行する。一方、ステップS307の判定で、全ての測定データについて処理が終了していれば(S307−Yes)、領域取得部204は、処理を終了する。

0047

以上のように、領域取得部204は、ステップS302で読み込んだ全ての測定データに対し、ステップS303からステップS305の処理を実行することで、被検体以外の領域(非被検体部の領域)および被検体の領域(被検体部の領域)を抽出することができる。すなわち、領域取得部204は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域(被検体部の領域)と、被検体以外の領域(非被検体部の領域)とを識別する領域判定を行うことができる。

0048

尚、上述したように、被検体の領域(被検体部の領域)と、被検体以外の領域(非被検体部の領域)との領域判定に、所定の閾値を用いたが、他の方法を用いても良い。例えば、注目画素の画素値と隣接画素の画素値との画素値差が所定の閾値内かどうかの判定を含め、ラベリング処理を行い、領域判定しても良い。

0049

<画像処理部122の処理フロー>
図6は、画像処理部122の処理の流れを示すフローチャートである。図6のフローチャートに従い、画像処理部122の具体的な処理を説明する。

0050

まず、ステップS601において、画像生成条件受信部201は、画像を生成するための条件(画像生成条件)を受信し、設定する。例えば、操作者(ユーザ)が、入力部140から条件を設定すると、設定された条件は制御部121を介して送信される。画像生成条件受信部201は、制御部121から送信された画像生成条件を読み込み、画像生成条件の設定を行う。ここでは、出力用の画像サイズとして、例えば、縦、横、奥行きのサイズを、512(画素)×512(画素)×512(画素)とした例を説明するが、この条件は例示的なものであり、操作者(ユーザ)は条件(画像生成条件)を任意に設定することが可能である。

0051

次に、ステップS602において、画像データ取得部202は、ステップS601で設定した画像生成条件の画像サイズに基づき、初期画像データを生成する。初期画像データの各画素には、所定の初期値が設定されるが、本実施形態では、例えば、画素値範囲を8ビット(256値)、初期値を32(画素値)とし、全画素に設定するものとする。

0052

次に、ステップS603において、測定データ取得部203は、データ収集部117から送信された測定データを受信し、測定データを格納する。測定データは、図5で示したように、回転角度θと放射線検出部114の検出画素位置で表わされる2次元データである。

0053

次に、ステップS604において、領域取得部204は、ステップS603で受信した測定データに対する閾値処理により、測定データの注目画素が被検体以外の領域(非被検体部の領域)であるか、被検体の領域(被検体部の領域)であるかの領域判定を行う。そして、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素である注目画素が画像データ(初期画像データ)のどの座標位置に相当するかの座標計算を行う。

0054

次に、ステップS605において、画像データ更新部205は、画像データ(初期画像データ)と、初期画像データにおける被検体以外の領域の画素の座標位置(測定データの解析結果)から初期画像データを更新する。領域取得部204は、先のステップS604において、測定データの解析結果として、3次元の座標位置と、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素であること示す識別情報(フラグ)とを格納したテーブルを、画像データ更新部205へ送信している。画像データ更新部205は、領域取得部204から送信されたテーブルの情報を参照して、3次元の画像データにおける被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素の座標位置を特定することができる。画像データ更新部205は、被検体以外の領域の画素の座標位置を特定すると、特定した座標位置における画素値を、所定の値に設定変更することで画像データを更新する。所定の値は任意に設定変更することが可能であるが、本実施形態では、所定の値を8ビットの0とする。

0055

次に、ステップS606において、分割サイズ決定部206は、ステップS605で更新された画像データの中で、非被検体部の領域を除いた被検体の領域(被検体部の領域)の総画素数を算出する。本ステップにおいて、分割サイズ決定部206は、以下の(1)式で、画像データにおける被検体の領域の総画素数を求めることができる。

0056

0057

画像データは、3次元の画像データであり、3次元の座標位置と各座標位置の画素値とで構成されている。G(x,y,z)は3次元の座標位置における画素値を示しており、xは横画素位置、yは縦画素位置、zは奥行き画素位置を示している。(x、y、z)により3次元の座標位置を特定することができる。

0058

初期画像データにおいては、全ての画素に対して画素値32が設定されている。また、先のステップS605において、被検体以外の領域の画素に対しては、画素値0(ゼロ)に設定変更され、画像データが更新されている。このため、(1)式において、被検体以外の領域の画素に対しては、G(x、y、z)/32=0(ゼロ)となる。また、被検体の領域(被検体部の領域)の画素に対しては、G(x、y、z)/32=1となる。3次元の座標位置に設定されている画素値について(1)の演算処理を実行することにより、分割サイズ決定部206は、画像データにおける被検体の領域の総画素数を求めることができる。

0059

尚、被検体の領域の総画素数の取得については、(1)式の演算に限定されるものではない。分割サイズ決定部206は、例えば、閾値処理(S303、S604)の際に、被検体の領域(被検体部の領域)の画素数をカウントすることで、画像データにおける被検体の領域の総画素数を取得することが可能である。あるいは、分割サイズ決定部206は、閾値処理(S303、S604)の際に、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素数をカウントしておき、3次元の画像データの全画素数から、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素数を除くことにより、画像データにおける被検体の領域の総画素数を取得することが可能である。

0060

次に、ステップS607において、分割サイズ決定部206は、画像データの分割サイズを決定する。本実施形態では、4つの演算ユニットを備えているため、分割サイズ決定部206は、ステップS606で取得した被検体の領域(被検体部の領域)の総画素数を4分割する。すなわち、分割サイズ決定部206は、被検体の領域(被検体部の領域)に対応した画像データを、複数の演算ユニット数Nで分割することにより、画像データの分割サイズを決定することができる。被検体の領域(被検体部の領域)に対応した画像データを分割することで、各演算ユニットの負荷の平準化を図りつつ、各演算ユニットの並列処理により、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

0061

図7は、画像データ内の被検体の領域(被検体部の領域)を、演算ユニット数分、4つに分割した一例を示す図である。図7(a)は、3次元の画像データと、ステップS606で算出した被検体の領域(被検体部の領域)の画素を示している。図7(b)は、図7(a)で示した被検体の領域(被検体部の領域)の画素を4つに分割した一例を示す図である。尚、ここでは、Z軸方向に対して、被検体の領域(被検体部の領域)の画素を分割したが、分割方法は、他の方法でも良い。例えば、分割サイズ決定部206は、X軸やY軸方向に対して、被検体の領域(被検体部の領域)における画像データを分割してもよい。また、分割サイズ決定部206は、回転フレームの回転軸方向(被検体の体軸)に沿って、画像データを分割してもよい。

0062

次に、ステップS608において、画像再構成処理部207は、演算ユニット2071から2074に対し、分割された画像データを入力し、画像再構成処理を行う。そして、再構成画像合成部208は、画像再構成処理部207により、各演算ユニットで計算された、分割された再構成画像(断層像)を合成し、被検体Pの断層像を生成する。

0063

以上説明したように、ステップS601で読み込んだ画像生成条件とステップS603で読み込んだ測定データに対し、上述した処理を行うことで、画像再構成処理に有用となる画像データを効率的に分割することができる。これにより、各演算ユニットの負荷の平準化を図りつつ、各演算ユニットの並列処理により、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

0064

尚、本実施形態では、画像生成条件受信部201が受信した画像生成条件に基づいて、画像データ取得部202が初期画像データを生成する構成を説明したが、本発明の趣旨はこの例に限定されるものではない。例えば、初期画像データを生成せずに、操作者(ユーザ)が予め生成した任意の画像データを初期画像データとして入力し、領域取得部204の解析に用いてもよい。また、測定データ取得部203では、CT装置110で測定した測定データを受信するようにしたが、予め測定した測定データを取得するようにしても良い。また、画像再構成処理部207における各演算ユニットはGPU(Graphics Processing Unit)もしくはCPU(Central Processing Unit)上で動作するものとするが、使用する演算ユニットはこれらに限定されない。

0065

(第2実施形態)
第2実施形態では、第1実施形態の処理に加えて、各演算ユニットの演算能力による違いを考慮した場合について、画像再構成画像(断層像)を高速に処理するための画像データ分割方法を説明する。尚、第2実施形態の画像処理システムの構成のうち、第1実施形態と同一の構成については、同じ符号を付して、説明を省略する。

0066

図8は、第2実施形態に係る画像処理部122の構成を示す図である。第1実施形態で説明した図2ブロック図に対して、各演算ユニットの演算能力(演算速度)を計測する演算時間計測部801が内部構成に追加されている。また、画像処理部122の画像再構成処理部207は、複数の演算ユニットとして、4つの演算ユニット8071〜8074を有する。

0067

演算時間計測部801は、複数の演算ユニットの処理時間を計測する。分割サイズ決定部206は、例えば、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素数と、被検体以外の領域(非被検体部の領域)に対する処理時間の計測結果とに基づいて、分割サイズを決定することが可能である。あるいは、分割サイズ決定部206は、被検体を含む領域の画素数と、被検体を含む領域に対する処理時間の計測結果とに基づいて、分割サイズを決定することが可能である。ここで、処理時間の計測に関し、演算時間計測部801は、画像再構成処理部207の処理に要する時間、または領域取得部204の処理に要する時間に基づいて、複数の演算ユニットの処理時間を計測することが可能である。画像再構成処理部207に関する処理の処理時間を計測した場合、演算時間計測部801は、画像再構成処理部207の処理の結果および処理に要する時間に基づいて、複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得する。また、領域取得部204に関する処理の処理時間を計測した場合、演算時間計測部801は、領域取得部204の処理の結果および処理に要する時間に基づいて、複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得する。分割サイズ決定部206は、演算時間計測部801で取得された性能を示す情報に基づいて、複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の処理時間が均一になるように、分割サイズを決定する。

0068

第2実施形態では、演算時間計測部801が、4つの演算ユニット8071から8074の演算能力(演算速度)を計測し、演算時間計測部801の計測結果は、領域取得部204に入力される。演算ユニットに演算速度のばらつきを考慮した上で、分割サイズ決定部206により、画像データの分割サイズを決定する。そして、画像再構成処理を各演算ユニットで並列処理することで、断層像を高速に得ることができる。

0069

<画像処理部122の処理フロー>
図9は、第2実施形態に係る画像処理部122の処理の流れを示すフローチャートである。図9のフローチャートに従い、画像処理部122の具体的な処理を説明する。尚、ステップS601〜S603、S605、S606、およびステップS608の処理は第1実施形態で説明した図6の処理と同様のため、説明を省略する。

0070

ステップS901において、領域取得部204は、ステップS603で読み込んだ複数の測定データを演算ユニット数分に分割する。領域取得部204は、例えば、読み込んだ測定データ数を512とすると、4つの演算ユニット数で分割して、演算ユニットに対応する測定データとして、128の測定データを取得する。

0071

次に、ステップS902では、領域取得部204は、まず、ステップS901で分割した各測定データに対する閾値処理により、各測定データの注目画素が被検体以外の領域(非被検体部の領域)であるか、被検体の領域(被検体部の領域)であるかの領域判定を行う。そして、被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素である注目画素が画像データ(初期画像データ)のどの座標位置に相当するかの座標計算(座標計算処理)を行う。領域取得部204は、分割された各測定データに対する座標計算処理を、演算ユニット8071から8074を用いて実行する。演算ユニット8071から8074は、分割された各測定データに対して、注目画素が画像データのどの座標位置に相当するかの座標計算(座標計算処理)を並列に実行する。

0072

次に、ステップS903において、演算時間計測部801は、ステップS902の処理にかかった各演算ユニットの演算時間を計測する。

0073

次に、ステップS904において、演算時間計測部801は、ステップS902で処理をした被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素数(非被検体画素数)と、ステップS903で計測した各演算ユニットの演算時間の計測結果と、から各演算ユニットの処理性能比を取得する。尚、ステップS904では、演算の処理量として被検体以外の領域(非被検体部の領域)の画素数(非被検体画素数)と、演算時間の計測結果と、から各演算ユニットの処理性能比を取得する場合を説明しているが、本実施形態は、この例に限定されない。例えば、ステップS902の閾値処理に結果により取得した被検体の領域の画素について、座標計算(座標計算処理)を行い(S902)、演算時間計測部801は、ステップS902の処理にかかった各演算ユニットの演算時間を計測することも可能である(S903)。そして、ステップS904において、演算時間計測部801は、被検体を含む領域の画素数と、被検体を含む領域に対する各演算ユニットの演算時間の計測結果とから各演算ユニットの処理性能比を取得することも可能である。この場合、被検体の領域の画素数は、図10における処理量に相当する。

0074

図10は、複数の演算ユニットの処理性能比の一例を示す図である。図10に示す処理量1001は、ステップS902で処理をした被検体以外の領域の画素数(非被検体画素数)を示している。また、処理時間1002は、ステップS903で計測した各演算ユニットの演算時間の計測結果を示している。1画素あたりの処理時間1003は、処理時間1002を処理量1001で除算した結果を示している。処理性能比1004は、演算ユニット8072の1画素あたりの処理時間を1として正規化した場合の各演算ユニットの性能比を示している。ここで、演算ユニット8072は、4つの演算ユニットの中で、1画素あたりの処理時間が最も遅い(1画素あたりの処理を実行するために、最も長時間を要する)演算ユニットである。演算時間計測部801は、複数の演算ユニットのうち、処理能力の最も低い演算ユニット(図10の場合は、演算ユニット8072)の処理能力を基準として処理性能比の正規化を行う。

0075

図10に示すように、演算ユニット8071の処理性能比は5.0であり、演算ユニット8071は、演算ユニット8072に比べ、5倍の処理能力があることがわかる。演算ユニット8073の処理性能比は10.0であり、演算ユニット8073は、演算ユニット8072に比べ、10倍の処理能力がある。また、演算ユニット8074の処理性能比は2.5であり、演算ユニット8074は、演算ユニット8072に比べ、2.5倍の処理能力があることがわかる。

0076

ステップS905において、分割サイズ決定部206は、ステップS904で取得した処理性能比に基づき、画像データの分割サイズを決定する。演算ユニットの処理性能比に基づいて、画像データの分割サイズを決定することにより、各演算ユニットの演算速度のばらつきによる処理の遅延を低減することが可能になる。分割サイズ決定部206は、以下の(2)式を用いて、ステップS606で算出された被検体の領域(被検体部の領域)の総画素数から分割サイズを決定することが可能である。

0077

0078

(2)式において、Tは各演算ユニットに割り当てる画像データの総画素数であり、Sは各演算ユニットの処理性能比を示している。

0079

本実施形態の構成によれば、各演算ユニットにおいて画像再構成処理にかかる処理時間を均一にすることができ、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。すなわち、演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

0080

尚、第2実施形態では、上述したように、領域取得部204における座標計算(座標計算処理)を、複数の演算ユニットで並列処理をして、処理に要する演算時間(演算量)から各演算ユニットの処理性能比を取得したが、本実施形態の構成は、この例に限定されるものではない。例えば、ステップS303の処理における領域判定処理に適用することも可能である。具体的には、各測定データの注目画素が被検体以外の領域(非被検体部の領域)であるか、被検体の領域(被検体部の領域)であるかの領域判定処理を、演算ユニット8071から8074を用いて実行し、領域判定処理の実行結果に基づいて、図10に示すような各演算ユニットの処理性能比を取得することも可能である。この場合においても各演算ユニットの処理性能比を取得することができる。この場合においても、取得した処理性能比を(2)式に適用することで、各演算ユニットの性能ばらつきを考慮した画像データの分割サイズを決定することが可能であり、各演算ユニットにおいて画像再構成処理にかかる処理時間を均一にすることができ、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

0081

(その他の実施形態)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。

0082

204:領域取得部、206:分割サイズ決定部、207:画像再構成処理部、208:再構成画像合成部、801:演算時間計測部

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