图像处理装置和图像处理方法制造方法及图纸

图像处理装置(10)包括第一图像生成部(11)、第二图像生成部(12)和CNN处理部(13)。第一图像生成部(11)使用列表数据之中包含在第m帧中的数据组生成第m帧的第一断层图像(D

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】Composite Image Guided Filter",IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference(NSS/MIC),2014
[0013]非专利文献2：F.Hashimoto et al.,"Denoising of Dynamic Sinogram by I mage Guided Filtering for Positron Emission Tomography",IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences,Vol.2No.6,pp.541
‑
54 8,2018
[0014]非专利文献3：Kuang Gong et al.,"PET Image Reconstruction Using Deep Image Prior",IEEE Transactions on Medical Imaging,2018
[0015]非专利文献4：Dmitry Ulyanov et al.,"Deep Image Prior",arXiv preprint arXiv：1711.10925,2017

技术实现思路

[0016]专利技术要解决的技术问题
[0017]基于专利文献1和非专利文献1～3所记载的技术进行的对PET图像的噪声除去处理，与使用高斯
·
滤波器的情况相比，噪声除去性能优异。但是，对于PET图像和SPECT图像希望进一步的噪声除去性能的提高。
[0018]本专利技术的目的在于，提供基于由放射线断层扫描装置所收集的列表数据，能够生成高性能地除去噪声的断层图像的装置和方法。
[0019]用于解决课题的技术方案
[0020]本专利技术的实施方式是图像处理装置。图像处理装置是用于基于由放射线断层扫描装置收集的列表数据生成噪声除去处理后的断层图像的装置，(1)第一图像生成部，将列表数据按收集顺序分割为多个帧，关于多个帧各自使用列表数据之中的包含在该帧中的数据组进行再构成处理，生成该帧的第一断层图像；(2)第二图像作成部，其使用列表数据之中比在第一图像生成部中生成各帧的第一断层图像时使用的数据组多的数据数量的数据组，进行再构成处理，生成第二断层图像；和(3)CNN处理部，关于多个帧各自，使第二断层图像输入到卷积神经网络，并从卷积神经网络输出断层图像，基于该输出断层图像与第一断层图像的比较，使卷积神经网络反复学习，生成多个输出断层图像。
[0021]本专利技术的实施方式是放射线断层扫描系统。放射线断层扫描系统包括：放射线断层扫描装置，其收集用于将被检测体的断层图像再构成的列表数据；和基于由放射线断层扫描装置收集的列表数据生成噪声除去处理后的断层图像的上述结构的图像处理装置。
[0022]本专利技术的实施方式是图像处理方法。图像处理方法为用于基于由放射线断层扫描装置所收集的列表数据生成噪声除去处理后的断层图像的方法，该方法的特征在于，包括：(1)第一图像生成步骤，将列表数据按收集顺序分割为多个帧，关于多个帧各自使用列表数据之中的包含在该帧中的数据组进行再构成处理，生成该帧的第一断层图像；(2)第二图像生成步骤，使用列表数据之中比在第一图像生成步骤中生成各帧的第一断层图像时使用的数据组多的数据数量的数据组，进行再构成处理，生成第二断层图像；(3)CNN处理步骤，关于多个帧各自，使第二断层图像输入到卷积神经网络，并从卷积神经网络输出断层图像，基于该输出断层图像与第一断层图像的比较，使卷积神经网络反复学习，生成多个输出断层图像。
[0023]专利技术效果
[0024]依据本专利技术的实施方式，基于由放射线断层扫描装置所收集的列表数据，能够生成高性能地除去噪声的断层图像。
附图说明
[0025]图1是表示放射线断层扫描系统的结构的图。
[0026]图2是说明CNN处理部的图。
[0027]图3是说明图像处理方法的流程图。
[0028]图4是说明CNN处理部的动作和CNN处理步骤S13的流程图。
[0029]图5是说明列表数据、帧、第一断层图像D
m
和第二断层图像S
m
的图。
[0030]图6是表示投入了RI线源的被检测体中的符合计数信息的取得频率的时间变化的图表。
[0031]图7是说明模拟方法的图，(a)表示数值体模(phantom)，(b)表示正弦图，(c)表示附加噪声正弦图和(d)表示再构成图像。
[0032]图8是模拟中使用的白质部(WM)和灰质部(GM)各自的活动的时间变化的模型的图表。
[0033]图9是表示数值体模图像的图。
[0034]图10是表示第六帧的第一断层图像的图。
[0035]图11是表示对于图10的第一断层图像进行比较例1的噪声除去处理而获得的图像的图。
[0036]图12是表示对于图10的第一断层图像进行比较例2的噪声除去处理而获得的图像的图。
[0037]图13是表示对图10的第一断层图像进行本实施方式的CNN处理而选择的输出断层图像的图。
[0038]图14是表示在模拟中获得的比较例1、比较例2和本实施方式各自的情况下的再构成图像的PSNR的时间变化的图表。
[0039]图15是表示在模拟中获得的比较例1、比较例2和本实施方式的情况下的再构成图像的SSIM的时间变化的图表。
[0040]图16是表示使用列表数据的整体生成的第二断层图像的图。
[0041]图17是表示第六帧的第一断层图像的图。
[0042]图18是表示对于图17的第一断层图像进行比较例1的噪声除去处理而获得的图像的图。
[0043]图19是表示对于图17的第一断层图像进行比较例2的噪声除去处理而获得的图像的图。
[0044]图20是表示对于图17的第一断层图像进行实施例的CNN处理所选择的输出断层图像(n＝30)的图。
[0045]图21是表示对于图17的第一断层图像进行实施例的CNN处理所选择的输出断层图像(n＝100)的图。
[0046]图22是表示对于图17的第一断层图像进行实施例的CNN处理所选择的输出断层图像(n＝200)的图。
[0047]图23是表示对于图17的第一断层图像进行实施例的CNN处理所选择的输出断层图像(n＝300)的图。
[0048]图24是表示白质(WM)中的TAC的图。
[0049]图25是表示灰质(GM)中的TAC的图。
具体实施方式
[0050]以下，参照附图详细说明图像处理装置和图像处理方法的实施方式。此外，在附图的说明中对于相同的要素标注相同的附图标记，省略重复的说明。本专利技术并不限定于这些例示的内容。
[0051]图1是表示放射线断层扫描系统1的结构的图。放射线断层扫描系统1具有放射线断层扫描装置2和图像处理装置10。图像处理装置10包括第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像处理装置，其特征在于，是用于基于由放射线断层扫描装置收集的列表数据生成噪声除去处理后的断层图像的装置，包括：第一图像生成部，将所述列表数据按收集顺序分割为多个帧，关于所述多个帧各自使用所述列表数据之中的包含在该帧中的数据组进行再构成处理，生成该帧的第一断层图像；第二图像作成部，其使用所述列表数据之中比在所述第一图像生成部中生成各帧的第一断层图像时使用的数据组多的数据数量的数据组，进行再构成处理，生成第二断层图像；和CNN处理部，关于所述多个帧各自，使所述第二断层图像输入到卷积神经网络，并从所述卷积神经网络输出断层图像，基于该输出断层图像与所述第一断层图像的比较，使所述卷积神经网络反复学习，生成多个输出断层图像。2.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：还包括图像选择部，关于所述多个帧各自从所述多个输出断层图像之中将任意的输出断层图像作为噪声除去处理后的断层图像选择。3.如权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于：所述图像选择部关于所述多个帧各自基于所述输出断层图像与所述第二断层图像的比较，从所述多个输出断层图像之中选择任意的输出断层图像。4.如权利要求1～3中任一项所述的图像处理装置，其特征在于：所述第二图像生成部在生成与各帧的第一断层图像对应的第二断层图像时，使用包含在所述第一图像生成部中生成该帧的第一断层图像时使用的数据组的数据组。5.如权利要求1～3中任一项所述的图像处理装置，其特征在于：所述第二图像生成部在生成与各帧的第一断层图像对应的第二断层图像时，使用在所述第一图像生成部中生成该帧的第一断层图像时使用的数据组的前后的数据组。6.一种放射线断层扫描系统，其特征在于，包括：放射线断层扫描装置，其收集用于将被检测体的断层图像再构成的列表数据；和基于由所述放射线断层扫描装置收集...

【专利技术属性】
技术研发人员：桥本二三生，大手希望，
申请(专利权)人：浜松光子学株式会社，
类型：发明
国别省市：