[論文レビュー] Metal artifact reduction based on the combined prior image

Yanbo Zhang, Xuanqian Mou|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2014

Advanced X-ray and CT Imaging参考文献 7被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、元の再構成画像と線形補間ベースのMAR補正画像の両方の情報を組み合わせ、相互相関を用いて低アーティファクト画素を特定することで、CT画像における金属アーティファクト低減のための新規手法を提案する。これらの低アーティファクト画素から合成画像が作成され、その後、前方投影に基づくアーティファクト補正のためのより正確な事前画像として用いられる。従来の手法と比較して顕著にアーティファクトが低減される。

ABSTRACT

Metallic implants introduce severe artifacts in CT images, which degrades the image quality. It is an effective method to reduce metal artifacts by replacing the metal affected projection with the forward projection of a prior image. How to find a good prior image is the key of this class methods, and numerous algorithms have been proposed to address this issue recently. In this work, by using image mutual correlation, pixels in the original reconstructed image or linear interpolation corrected image, which are less affected by artifacts, are selected to build a combined image. Thereafter, a better prior image is generated from the combined image by using tissue classification. The results of three patients' CT images show that the proposed method can reduce metal artifacts remarkably.

研究の動機と目的

• 金属アーティファクトが診断品質を低下させ、臨床的解釈を複雑にするCT画像における課題に対処すること。
• 単一の画像源に依存し、誤った組織分類を引き起こす既存の事前画像ベースの金属アーティファクト低減手法の限界を克服すること。
• 元画像と線形補間MAR補正画像の両方からの補完的情報を活用することで、事前画像の品質を向上させること。
• 単一の画像源に依存する手法よりも、より効果的にアーティファクトを低減する堅牢な手法を開発すること。

提案手法

• 元の再構成画像とLI-MAR補正画像における金属アーティファクトに最も影響を受けない画素を特定するために、画像相互相関を用いる。
• 両画像からの低アーティファクト画素を統合して合成画像を構築し、構造的および強度情報が最小限の歪みで保持されるようにする。
• 合成画像に対して組織分類を適用し、アーティファクトによる誤分類を最小限に抑えたより正確な事前画像を生成する。
• 生成された事前画像を前方投影し、シンログラム内の金属に影響を受ける投影を推定および置換する。
• 完成したシンログラムに対してフィルターバックプロジェクション（FBP）を用いて最終画像を再構成し、アーティファクトを低減する。
• 元画像における金属領域をしきい値処理で分離し、前方投影により対応する金属トレースを計算して投影置換に用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 元画像とLI-MAR補正画像の両方からの情報を統合することで、金属アーティファクト低減のための事前画像品質が向上するか？
• RQ2 二つの異なる画像から低アーティファクト画素を選択するために相互相関を用いることで、より良い組織分類とアーティファクト低減が達成されるか？
• RQ3 本手法は、単一の画像源（元画像またはLI-MAR補正画像）を用いる従来の事前画像ベースのMAR手法と比較して、アーティファクト低減性能に優れているか？
• RQ4 本手法は、特に複雑な解剖的領域において、ストリークアーティファクトと金属インプラント周囲の高強度アーティファクトの両方を効果的に抑制できるか？

主な発見

• 提案手法は、特に重度のストリークアーティファクトとシャドウイングを示す領域において、CT画像内の金属アーティファクトを顕著に低減することが、3例の患者症例で確認された。
• 金属クリップを有する患者1では、FP-MAR1およびFP-MAR2で観察されたアーティファクトと誤った組織分類が、本手法によって完全に除去され、クリアな補正画像が得られた。
• 歯科充填物を有する患者2では、本手法がLI-MAR、FP-MAR1、FP-MAR2を上回り、金属インプラント周囲のストリークアーティファクトおよびアーティファクトを低減した。
• 大腿骨プロステーゼを有する患者3では、本手法は、高品質な事前画像を用いたFP-MAR1と同等の性能を達成し、統合的事前画像生成の有効性を裏付けた。
• 本手法は、特に強度変動が著しい骨組織領域で一般的に見られる誤った組織分類の落とし穴を効果的に回避した。
• 結果から、相互相関を用いて複数の画像からの情報を統合することで、より堅牢で正確な事前画像が得られ、全体的なアーティファクト低減効果が向上することが示された。