X CT - - ( ) ( ) CT Image Reconstruction Algorithm to Reduce Metal Artifact - Metal Extraction and Non-Metal Interpolation of Sinogram - Toru KANO, Mi

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こうじくだら
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X CT - - ( ) ( ) CT Image Reconstruction Algorithm to Reduce Metal Artifact - Metal Extraction and Non-Metal Interpolation of Sinogram - Toru KANO, Michihiko KOSEKI, Hirohisa MORIKAWA Shinshu

1 X CT - - ( ) ( ) CT Image Reconstruction Algorithm to Reduce Metal Artifact - Metal Extraction and Non-Metal Interpolation of Sinogram - Toru KANO, Michihiko KOSEKI, Hirohisa MORIKAWA Shinshu University, , Tokida, Ueda, Nagano, JAPAN Abstract: X-ray CT reconstructs cross-sectional image of an object using projection data collected from many different directions. This technology has spread rapidly in the field of diagnostic medicine or industry as a non-destructive inspection. However, X-ray CT is facing some technical issues, in particular, metal artifact is a significant problem. Metal Artifact is a radial noise caused by discrepancy of projection data, and put a limit on the inspection. In this study, we propose a method that is based on the nature of sinogram consists of sine curves in order to resolve the discrepancy in the sinogram and reduce metal artifact. We apply the proposed method to actual and simulation data, As a result, metal artifacts are effectively reduced either. Keywords: X-ray CT, Nondestractive inspection, Image processing, Metal artifact. 1 X CT X X CT (Fig.1) X CT [1-4] [5][6] CT Fig.1 CT Images with Metal Artifact 2 X 2.1 X X X t X I 0 X I I = I 0 exp( µt) (1) µ X X p (1)

2 Fig.2 Definition of Sinogram p = ln I I 0 = µt (2) p X CT X µ X CT X µ 2.2 (1) X X X µ X (1) X I I = p E I 0 (E) exp(µ(e)t)de (3) p = ln I I 0 (E) exp(µ(e)t)de = ln E I 0 I 0 (E)dE E (4) X CT X X CT X X (1) Fig.4 Flow Chart X X 3 X CT 360 X X (Fig.2) CT X X ( ) 1

3 Fig.5 Sine Curve in Metal Region Fig.6 Sine Curve in Non-Metal Region Fig.7 Interpolation the Intersection X CT 4 Fig (Fig.5) 1 1 (Fig.4: Loop 1) 4.3 (Fig.4: Loop 2) Fig.6 Fig.7 FBP 2

X-ray Energy [KeV] X-ray Intensity Iron [/mm] Resin [/mm] Bone [/mm] 10 Table.1 Physical Properties for Simulation 20 30 40 50 1 133.330 0.39948 38.715 12 20.2204 0.06800 6.0015 24 6.43778 0.03608 1.

9 Simulation Result kev の 8 種類に離散化し各エネルギーにおける物質の X 線吸収係数は文献値 [8] より算出した (Table.1) また入射 X 線強度は (a)samples (b)raw Image (c)result Fig.

7 に示す今回用意した実験用サンプルはいずれも樹脂の中に金属柱が埋め込まれたものとなっており (Fig.7(a)) 通常の撮影および画像再構成の結果が Fig.7(b) であるいずれの場合も金属柱部分からメタルアーチファクトが発生しているこれらデータに本提案手法を適用した結果金属領域からは数千非金属領域からは数万のサインカーブが抽出され結果的に Fig.

4 X-ray Energy [KeV] X-ray Intensity Iron [/mm] Resin [/mm] Bone [/mm] 10 Table.1 Physical Properties for Simulation Fig.8 Actual Result Fig.9 Simulation Result kev の 8 種類に離散化し各エネルギーにおける物質の X 線吸収係数は文献値 [8] より算出した (Table.1) また入射 X 線強度は (a)samples (b)raw Image (c)result Fig.7 Application to Actual Data I0 = [X 線のエネルギー] [光子数] i = でメタルアーチファクトの低減された画像ができると考えた提案手法の適用結果実際に撮影したデータへの適用 X 線 CT 装置を用いて実際に実験用サンプルを撮影しそれら投影データに対して本アルゴリズムを適用した結果を Fig.7 に示す今回用意した実験用サンプルはいずれも樹脂の中に金属柱が埋め込まれたものとなっており (Fig.7(a)) 通常の撮影および画像再構成の結果が Fig.7(b) であるいずれの場合も金属柱部分からメタルアーチファクトが発生しているこれらデータに本提案手法を適用した結果金属領域からは数千非金属領域からは数万のサインカーブが抽出され結果的に Fig.7(c) の画像が得られた Fig.7(b) の画像と比べるとメタルアーチファクトが大幅に低減されていることが確認できる 5.2 シミュレーションデータへの適用実際の現場を想定したより複雑な状況下における本提案手法の有効性を確認するため数値ファントムのデータを用意しシミュレーションを行ったシミュレーションにおける仮想投影ではまず照射 X 線のエネルギー分布を 10, 20, 30, 40, 50, 60, 80, 100 Ei ni (5) i としている樹脂の中に金属柱が埋め込まれた実験用サンプルの撮影結果と同じ実験用サンプルを模擬した数値ファントムに対して仮想投影および画像再構成のシミュレーションを行った結果を Fig.8 Fig.9 に示すいずれも金属柱部分から同様のメタルアーチファクトが発生しており定性的にとてもよく似た結果となっていることから本シミュレーション手法が有効であることが確認できる次に実際の現場を想定したシミュレーション結果および本提案手法の適用結果を Fig.10 に示す Fig.10(a) は人間の歯と頭部を想定した数値ファントムであり歯のファントムには 2 本の金属の歯を頭部ファントムには側頭部にボルトを想定した 10 個の金属物質を埋め込んでいるこれらファントムに対して仮想投影を行い画像再構成を行った結果が Fig.10(b) でありいずれも金属領域からメタルアーチファクトが発生し金属周辺部の情報が失われてしまっているこれらシミュレーションデータに対して本提案手法を適用した結果が Fig.10(c) であるいずれの場合も若干のアーチファクトが残っているが金属周辺部のメタルアーチファクトは大

[2] S. Zhao, et al: A wavelet method for metal artifact reduction with multiple metallic objects in the field of view, Journal of X-ray Science and Technology 10, pp.67-76(2002) [3],,,, X CT.

5 [2] S. Zhao, et al: A wavelet method for metal artifact reduction with multiple metallic objects in the field of view, Journal of X-ray Science and Technology 10, pp.67-76(2002) [3],,,, X CT. A 72(724), pp (2006) (a)phantom (b)raw Image (c)result Fig.10 Application to Simulation Data 6 [4] W.A.Kalender, et al: Reduction of CT artifacts Caused by Metallic Implants, Radiology, Bol.164, pp (1987) [5] R.E.Alvarez, et al: Energy-selective Reconstructions in X- ray Computerized Tomography, Physics in Medicine and Biology, Vol.21, No.5, pp (1976) [6] X CT Vol.J99-D No.3 pp (2007) [7] CT MRI- -, pp.84 (2010) [8] J. H. Hubbell and S. M. Seltzer, Tables of X- Ray Mass Attenuation Coefficients and Mass Energy-Absorption Coefficients from 1 kev to 20 MeV for Elements Z = 1 to 92 and 48 Additional Substances of Dosimetric Interest, NIST, 7 [1] J. Wei, et al: X-ray CT high-density artifact suppression in crysurgery, Physics in Medicine and Biology, Vol.47, ppn319-n326(2002)

634 T. SICE Vol.50 No.9 September 2014 ML-EM Maximum Likelihood-Expectation Maximization Method 5) FBP CT Zhao 6) Zhang 2 7) 8), 9) X CT X CT CT CT CT

634 T. SICE Vol.50 No.9 September 2014 ML-EM Maximum Likelihood-Expectation Maximization Method 5) FBP CT Zhao 6) Zhang 2 7) 8), 9) X CT X CT CT CT CT Vol.50, No.9, 633/639 2014 Two Dimensional Metal Artifact Reduction Algorithm in CT and Its Application to Three Dimensional Data Toru Kano and Michihiko Koseki X-ray CT is one of the most important diagnostic