[发明专利]医用图像处理装置以及医用图像处理方法

说明书

相关申请的交叉引用

本申请基于2010年10月28日提交的在先的美国专利申请No.12/913,796以及2011年10月13日提交在先的日本专利申请No.2011-226114并要求其优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

实施方式在此公开一般涉及医用图像处理装置以及医用图像处理方法。

背景技术

在X射线计算机断层摄影(Computed Tomography：以下称为X射线CT)装置中，为了实现更高的分辨率，噪音是来自取得X射线CT图像的初期时的重要问题。发展噪音降低技术中主要关注的问题在于维持关注的临床医学上重要的生物体组织的构造。关于该一点，与低通滤波器有关的技术作为有效性的噪音降低滤波器而被周知。然而，在被噪音降低处理后的图像中，临床上的生物体组织的构造存在被丢失的倾向。即，低通滤波器的技术一般是为了改良图像(例如，X射线CT图像等)中的大的构造的检测灵敏度，而从该图像中消除高频分量的技术。然而，低通滤波器对图像中的边缘(像素值骤变的区域)进行平滑处理，其结果使小的生物体组织的构造的检测灵敏度降低。因此，低通滤波器将减少图像本质性的分辨率。

对该低通滤波器实施若干的改良。例如，以往技术中的低通滤波器的改良技术是判断在局部上是否存在边缘，对看作没有存在边缘的临近区域的多个三维像素值进行平均化。其他以往技术中的低通滤波器的改良技术在用于执行临近的多个三维像素之间的加权平均的X射线CT的体数据内，基于对特别的局部位置的噪音重复计算所得的标准偏差。然而，这些噪音降低方法不特别以维持关注的特别的生物体组织的构造为目的。

对比来讲，近年来的X射线CT的噪音降低的配合利用具有依赖于图像的扩散系数的各向异性扩散滤波器作为噪音降低滤波器来实施。某图像中的生物体组织的构造通过各向异性扩散滤波器定向地进行平滑。作为具体例子，使用了各向异性扩散滤波器的X射线CT图像的噪音降低方法对于如被伸长、清晰化后的管那样的生物体组织的构造，仅在沿着边缘的方向进行平滑处理。

不管计算机进行的复杂计算如何，各向异性平滑技术在维持关注的生物体组织的构造之上，为了降低噪音被提高注意。一些以往技术中的各向异性平滑技术关于在图像数据中维持关注的小的生物体组织的构造这一目的上被进行改良。然而，这些以往技术并不理想，需要决定不被滤波器处理那样的区域。该区域表示潜在地存在关联性的应该被维持的生物体组织的构造。各向异性扩散噪音降低方法与系统都残留这样的问题：要对维持对包含X射线CT装置的多种方式以及更大范围使用多维信号等产生的重建图像中的临床上重要的生物体组织的构造进行改良。

发明内容

目的在于提供一种维持医用图像中的生物体组织的构造的同时，执行降低噪音的处理的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。

本实施方式涉及的医用图像处理装置的特征在于，包括：各向异性扩散处理部，对于由多个信号值构成的医用图像数据执行各向异性扩散处理；权重产生部，根据上述医用图像数据，产生与上述多个信号值分别对应的多个权重，上述各向异性扩散处理部使用上述权重，对上述医用图像数据反复执行规定次数的上述各向异性扩散处理。

能够在维持医用图像中的生物体的构造的同时，执行降低噪音的处理。

附图说明

图1为表示与本实施方式相关的X射线计算机断层摄影装置结构的结构图。

图2为表示有关与本实施方式相关的自适应加权各向异性扩散(Adaptively Weighted Anisotropic Diffusion)方法的例示的步骤，或本实施方式的处理顺序的流程图。

图3A为表示与本实施方式相关的与针对某尖锐边缘的梯度和拉普拉斯算子对应的强度水平的图。

图3B为表示与本实施方式相关的与针对某钝边缘的梯度和拉普拉斯算子对应的强度水平的图。

图4A为表示与本实施方式相关的应用自适应加权各向异性扩散之前的最初的重建图像的一个例子的图。

图4B为表示与本实施方式相关的通过自适应加权各向异性扩散产生的扩散图像的一个例子的图。

图4C为表示与本实施方式相关的通过自适应加权锐化各向异性扩散产生的扩散图像的一个例子的图。

符号说明