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1. (WO2017154217) IMAGE RECONSTRUCTION METHOD, IMAGE RECONSTRUCTION PROGRAM, AND TOMOGRAPHY DEVICE EQUIPPED WITH SAME
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Pub. No.: WO/2017/154217 International Application No.: PCT/JP2016/057861
Publication Date: 14.09.2017 International Filing Date: 11.03.2016
IPC:
G01N 23/04 (2006.01)
G PHYSICS
01
MEASURING; TESTING
N
INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
23
Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation not covered by group G01N21/ or G01N22/159
02
by transmitting the radiation through the material
04
and forming a picture
Applicants:
株式会社島津製作所 SHIMADZU CORPORATION [JP/JP]; 京都府京都市中京区西ノ京桑原町1番地 1, Nishinokyo-Kuwabara-cho, Nakagyo-ku, Kyoto-shi, Kyoto 6048511, JP
Inventors:
知野見 健太 CHINOMI Kenta; JP
Agent:
杉谷 勉 SUGITANI Tsutomu; JP
Priority Data:
Title (EN) IMAGE RECONSTRUCTION METHOD, IMAGE RECONSTRUCTION PROGRAM, AND TOMOGRAPHY DEVICE EQUIPPED WITH SAME
(FR) PROCÉDÉ DE RECONSTRUCTION D’IMAGE, PROGRAMME DE RECONSTRUCTION D’IMAGE ET DISPOSITIF DE TOMOGRAPHIE ÉQUIPÉE DE CELUI-CI
(JA) 画像再構成処理方法、画像再構成処理プログラム並びにそれを搭載した断層撮影装置
Abstract:
(EN) In the image reconstruction method of the present invention, a successive approximation method is used to update a reconstructed image in an image update step (step S2), and weighting factors are updated in a weighting factor map update step (step S4), in which a map of weighting factors for prior knowledge is generated from the reconstructed image obtained by updating the image in the image update step (step S2), and the prior knowledge weighting factors for each pixel are adjusted on the basis of the weighting factor map. Thus, a weighting factor map for prior knowledge is generated from the (estimated) reconstructed image obtained by updating the image, and the prior knowledge weighting factors for each pixel are adjusted on the basis of the weighting factor map, thereby making it possible to solve the problem of being unable to obtain high-quality reconstructed images. In other words, adjusting the prior knowledge weighting factors for each pixel makes it possible to avoid imposing excessive restrictions on pixels in reconstructed images, and to obtain high-quality reconstructed images.
(FR) Dans le procédé de reconstruction d’image de la présente invention, un procédé d’approximation successive est utilisé pour mettre à jour une image reconstruite dans une étape de mise à jour d’image (étape S2), et des facteurs de pondération sont mis à jour dans une étape de mise à jour de carte de facteurs de pondération (étape S4), dans laquelle une carte de facteurs de pondération pour connaissance antérieure est générée à partir de l’image reconstruite obtenue par mise à jour de l’image dans l’étape de mise à jour d’image (étape S2), et les facteurs de pondération de connaissance antérieure pour chaque pixel sont ajustés sur la base de la carte de facteurs de pondération. Par conséquent, une carte de facteurs de pondération pour connaissance antérieure est générée à partir de l’image reconstruite (estimée) obtenue par mise à jour de l’image, et les facteurs de pondération de connaissance antérieure pour chaque pixel sont ajustés sur la base de la carte de facteurs de pondération, de façon à permettre de résoudre le problème de l’incapacité à obtenir des images reconstruites de haute qualité. En d’autres termes, l’ajustement des facteurs de pondération de connaissance antérieure pour chaque pixel permet d’éviter d’imposer des restrictions excessives sur des pixels dans des images reconstruites et d’obtenir des images reconstruites de haute qualité.
(JA) 本発明の画像再構成処理方法は、画像更新工程(ステップS2)では、逐次近似法により再構成画像を更新し、重み係数マップ更新工程(ステップS4)では、当該画像更新工程(ステップS2)での画像の更新によって得られた再構成画像から、事前知識に対する重み係数マップを生成して、当該重み係数マップに基づいて各画素に対する事前知識の重み係数を調整することで重み係数マップを更新する。このように、画像の更新によって得られた(推定中の)再構成画像から、事前知識に対する重み係数マップを生成して、当該重み係数マップに基づいて各画素に対する事前知識の重み係数を調整することで、高画質な再構成画像が得られないという問題点を解決することができる。つまり、各画素に対する事前知識の重み係数を調整することで、再構成画像の画素に対して過度な制約を与えることを回避することができ、高画質な再構成画像を得ることができる。
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Publication Language: Japanese (JA)
Filing Language: Japanese (JA)