[发明专利]降噪方法

说明书

技术领域

本发明的实施方式涉及一种降噪方法。

背景技术

受到弱光引起的噪声及条纹(streak)的影响，X射线CT图像的质量有时候会严重变差。这个问题虽然可以通过增加X射线的剂量得到缓解，但从患者安全性方面考虑，这种方法在临床上是不被允许的。为了在安全辐射剂量等级的前提下达到在诊断上有用的图像质量，在以往寻求用于大幅度地降低噪声及条纹的优选的解决策略，近数十年来进行了各种各样的尝试。受到关于低辐射剂量的意识提升的影响，所提出的上述研究在最近重要性显著增加，备受关注。

为了改良结果，在以往的尝试中，利用自适应滤波器来代替固定滤波器。作为固定滤波器的若干示例有三角滤波器及双向滤波器。作为自适应滤波器的若干示例有自适应型高斯滤波器、自适应型裁剪均值滤波器。

在以往技术的自适应滤波器中，其滤波器参数需要适当地进行调整。依照经验，对每个图像分别实现此调整的最佳化。在其他的例示的滤波器中，高斯核的方差和数据的噪声方差相同。同样地，由于是对图像分别进行调整，因此利用上述以往技术的自适应滤波器执行的噪声和/或条纹的降低并不充分。

依然期望有一种有效的滤波器，该滤波器虽然使噪声及条纹的降低达到最大程度但其滤波器参数却不用复杂或特定的方法来进行调整。

发明内容

目的是在降低计算机断层摄影(CT)等的测定信号的噪声的方法中，抑制滤波器效果对于滤波器参数的依赖性。

本实施方式涉及的降噪方法包含：a)根据规定的噪声模型，决定测定信号各自的噪声方差的步骤；b)根据上述噪声方差的P次方，产生针对各上述测定信号的滤波器的离散核的步骤，该针对各上述测定信号的滤波器的离散核表示针对各上述测定信号的滤波器的频率响应；以及c)应用分别对应的上述离散核，对上述测定信号进行滤波的步骤。

附图说明

图1是表示基于本实施方式的多切片X射线CT装置或扫描器的结构的图。

图2是表示利用噪声模型预测的方差(y轴)和实测方差(x轴)的关系的图表。

图3是表示在图2的计数范围、及利用噪声模型预测的方差(y轴)和实测方差(x轴)的关系变得格外非线性的计数较少的延伸范围内的上述关系的图表。

图4是表示使用规定高斯滤波器的与维N、VarScale及VarPower相关的高斯滤波器的有效滤波器大小和计数的关系的图表。

图5是表示使用基于本实施方式的具有第1组参数值的规定滤波器的噪声和/或条纹减少处理部的一实施方式中的滤波后的平均计数和对数转换后方差的关联的图表。

图6是表示使用基于本实施方式的具有第2组参数值的规定滤波器的噪声和/或条纹减少处理部的一实施方式中的滤波后的平均计数和对数转换后方差的关联的图表。

图7是表示使用基于本实施方式的具有第3组参数值的规定滤波器的噪声和/或条纹减少处理部的一实施方式中的滤波后的平均计数和对数转换后方差的关联的图表。

图8是表示与使利用本实施方式重建CT图像前测定的数据的噪声和/或条纹大幅度地降低的一个例示性处理相关的步骤的流程图。

图9A是作为基于本实施方式的自适应型高斯滤波器的应用结果而示出在临床上有意义的改善的肩部图像。

图9B是作为基于本实施方式的自适应型高斯滤波器的应用结果而示出在临床上有意义的改善的肩部图像。

图9C是作为基于本实施方式的自适应型高斯滤波器的应用结果而示出在临床上有意义的改善的肩部图像。

图10A是作为基于本实施方式的自适应型高斯滤波器的应用结果而示出在临床上有意义的改善的其他肩部图像。

图10B是作为基于本实施方式的自适应型高斯滤波器的应用结果而示出在临床上有意义的改善的其他肩部图像。

图10C是作为基于本实施方式的自适应型高斯滤波器的应用结果而示出在临床上有意义的改善的其他肩部图像。

图11A是基于图10A、10B及10C的同一数据而以肺窗(lung window)表示的缩放后的重建的图像。

图11B是基于图10A、10B、及10C的同一数据而以肺窗表示的缩放后的重建的图像。

图11C是基于图10A、10B、及10C的同一数据而以肺窗表示的缩放后的重建的图像。

具体实施方式

以下，一边参照附图，一边说明本实施方式。