(57)【要約】【課題】ＣＴライクイメージングにおいて、従来に比して高速で散乱線補正を実行することができる散乱線補正方法、散乱線補正装置を提供すること。【解決手段】投影画像から生成された縮小画像を用いて散乱線を推定し、これを拡大処理して投影画像に関する散乱線分布を取得する。得られた散乱線分布を投影画像から差し引くことで、当該投影画像に関する散乱線補正を実行する。また、各投影方向についての一次Ｘ線画像及び散乱線分布を逐次近似計算により求める場合において、隣接する投影方向の既に同定済みである散乱線画像を、次の逐次計算における最初の推定値（初期設定値）として利用する。【選択図】図３
2010188113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線を取り除く散乱性補正方法であって、
任意の投影方向の投影画像から散乱線画像を同定する場合において、既に同定した隣接する投影方向の散乱線画像を、散乱線画像の初期推定画像とする散乱線補正方法。
【請求項２】
前記ＣＴライクイメージングによって収集された投影画像と前記散乱線画像の初期推定画像とに基づいて、一次Ｘ線画像を推定し、
推定した一次Ｘ線画像に基づいて第１回目の散乱線推定画像を算出する請求項１記載の散乱線補正方法。
【請求項３】
ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線を取り除く散乱性補正方法であって、
隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に共通する散乱線画像を推定する散乱線補正方法。
【請求項４】
前記ＣＴライクイメージングによって収集された、隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に関する投影画像を用いて相加平均画像を算出し、
前記相加平均画像を投影画像とする散乱線画像を同定し、
同定した散乱線画像を隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に共通する散乱線画像とする請求項３記載の散乱線補正方法。
【請求項５】
Ｘ線収集画像の縮小画像を生成し、
縮小画像に基づいて第１の散乱線画像を同定し、
前記第１の散乱線画像を拡大して第２の散乱線画像を生成し、
前記Ｘ線収集画像から第２の散乱線画像を差し引くことで散乱線補正をする散乱線補正方法。
【請求項６】
ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から各投影画像の縮小画像を生成し、
前記縮小画像に基づいて第１の散乱線を同定し、
前記第１の散乱線画像を拡大して第２の散乱線画像を生成し、
前記各収集画像から対応する第２の散乱線画像を差し引くことで散乱線補正をする散乱線補正方法。
【請求項７】
前記ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像のうち、任意の投影方向の投影画像から散乱線画像を同定する場合において、既に同定した隣接する投影方向の第１の散乱線画像を、前記第１の散乱線画像の初期推定画像とする請求項６記載の散乱線補正方法。
【請求項８】
前記ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から生成した各投影画像の縮小画像と、前記散乱線画像の初期推定画像に基づいて、一次Ｘ線画像を推定し、
前記推定した一次Ｘ線画像に基づいて、第１回目の第１の散乱線推定画像を算出する請求項７記載の散乱線補正方法。
【請求項９】
ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線画像を取り除く場合において、隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に共通する前記第１及び前記第２の散乱線画像を推定する請求項６記載の散乱線補正方法。
【請求項１０】
前記ＣＴライクイメージングによって収集された、隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に関する投影画像を用いて相加平均画像を算出し、
前記相加平均画像を投影画像とする第１及び第２の散乱線画像を同定し、
同定した前記第１及び前記第２の散乱線画像を隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に共通する第１及び第２の散乱線画像とする請求項９記載の散乱線補正方法。
【請求項１１】
ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線を取り除く散乱性補正装置であって、
任意の投影方向の投影画像から散乱線画像を同定する場合において、既に同定した隣接する投影方向の散乱線画像を、散乱線画像の初期推定画像とする推定ユニットを具備する散乱線補正装置。
【請求項１２】
前記推定ユニットは、
前記ＣＴライクイメージングによって収集された投影画像と前記散乱線画像の初期推定画像とに基づいて、一次Ｘ線画像を推定し、
推定した一次Ｘ線画像に基づいて第１回目の散乱線推定画像を算出する請求項１１記載の散乱線補正装置。
【請求項１３】
ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線を取り除く散乱性補正装置であって、
隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に共通する散乱線画像を推定する推定ユニットを具備する散乱線補正装置。
【請求項１４】
前記推定ユニットは、
前記ＣＴライクイメージングによって収集された、隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に関する投影画像を用いて相加平均画像を算出し、
前記相加平均画像を投影画像とする散乱線画像を同定し、
同定した散乱線画像を隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に共通する散乱線画像とする請求項１３記載の散乱線補正装置。
【請求項１５】
Ｘ線収集画像の縮小画像を生成する生成ユニットと、
縮小画像に基づいて第１の散乱線画像を同定する同定ユニットと、
前記第１の散乱線画像を拡大して第２の散乱線画像を生成する生成ユニットと、
前記Ｘ線収集画像から第２の散乱線画像を差し引くことで散乱線補正をする差分ユニットを具備する散乱線補正装置。
【請求項１６】
ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から各投影画像の縮小画像を生成する生成ユニットと、
前記縮小画像に基づいて第１の散乱線を同定する同定ユニットと、
前記第１の散乱線画像を拡大して第２の散乱線画像を生成する生成ユニットと、
前記各収集画像から対応する第２の散乱線画像を差し引くことで散乱線補正をする差分ユニットと、を具備する散乱線補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＴライクイメージングを実施可能なＸ線診断装置において用いられる散乱線補正方法、散乱線補正装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、Ｘ線投影画像には多くの散乱線成分が含まれる。この散乱線は、２次元検出器を用いた三次元イメージングにおいて、ＣＴ値の精度を大きく劣化させる。Ｘ線診断装置において用いられる平面検出器のような２次元検出器では、散乱線抑制のため散乱線除去グリッドを使用する。しかしながら、その効果は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置での散乱線除去と比較すると格段に落ちる。また、２次元検出器を用いた三次元イメージングを用いて、特に軟組織のようなコントラストの低い情報を抽出するためには、散乱線補正が不可欠である。
【０００３】
ところで、散乱線は、被検体を通過する１次Ｘ線から近似的にモデル化されている。しかし、実際に我々が実測できるのは、次の式（１）の様な１次Ｘ線P(x,y)と散乱線S(x,y)との合成画像P’(x,y)である。
【０００４】
P’(x,y) = P(x,y)+S(x,y)   (1)
さらに散乱線S(x,y)は以下の式（２）のようにモデル化できる。
【０００５】
S(x,y)={-P(x,y)logP(x,y)}*[Aexp{-(x2+y2)/(2a2)}+ Bexp{-(x2+y2)/(2b2)}]       (2)
ここで、記号*はコンボリューション演算子、係数がＡの項はRayleigh散乱、係数がＢの項はCompton散乱をモデル化している。式（１）、（２）を元に、合成画像P’(x,y)から一次Ｘ線P(x,y)を導出する問題が散乱線補正である。
【０００６】
しかしながら、式（１）、（２）を解析的に算出することはできず、P(x,y)を直接求められない。そこで、従来の技術では、式（３）を最小とするようなPg(x,y)を逐次近似法で算出する。
【０００７】
E=|P’(x,y)-Pg’(x,y)|2   (3)
ここでPg’(x,y)は推測された一次Ｘ線画像Pg(x,y)を元に算出した合成画像で、次の式（４）の様に表すことができる。
【０００８】
Pg’(x,y) = Pg(x,y)+Sg(x,y)   (4)
また、ここでSg(x,y)は以下のように記述される。
【０００９】
Sg(x,y)={-Pg(x,y)logPg(x,y)}*[Aexp{-(x2+y2)/(2a2)}+ Bexp{-(x2+y2)/(2b2)}]      (5)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の散乱線では、投影方向毎に上記式（３）を用いた逐次近似計算が必要とされる。このため、計算処理に多くの時間がかかる。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、ＣＴライクイメージングにおいて、従来に比して高速で散乱線補正を実行することができる散乱線補正方法、散乱線補正装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。
【００１３】
請求項１に記載の発明は、ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線を取り除く散乱性補正方法であって、任意の投影方向の投影画像から散乱線画像を同定する場合において、既に同定した隣接する投影方向の散乱線画像を、散乱線画像の初期推定画像とする散乱線補正方法である。
【００１４】
請求項１１に記載の発明は、ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線を取り除く散乱性補正装置であって、任意の投影方向の投影画像から散乱線画像を同定する場合において、既に同定した隣接する投影方向の散乱線画像を、散乱線画像の初期推定画像とする推定ユニットを具備する散乱線補正装置である。
【００１５】
請求項１３に記載の発明は、ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から散乱線を取り除く散乱性補正装置であって、隣接する第ｉの投影方向から第ｊの投影方向に共通する散乱線画像を推定する推定ユニットを具備する散乱線補正装置である。
【００１６】
請求項１５に記載の発明は、Ｘ線収集画像の縮小画像を生成する生成ユニットと、縮小画像に基づいて第１の散乱線画像を同定する同定ユニットと、前記第１の散乱線画像を拡大して第２の散乱線画像を生成する生成ユニットと、前記Ｘ線収集画像から第２の散乱線画像を差し引くことで散乱線補正をする差分ユニットを具備する散乱線補正装置である。
【００１７】
請求項１６に記載の発明は、ＣＴライクイメージングによって収集された複数の投影画像から各投影画像の縮小画像を生成する生成ユニットと、前記縮小画像に基づいて第１の散乱線を同定する同定ユニットと、前記第１の散乱線画像を拡大して第２の散乱線画像を生成する生成ユニットと、前記各収集画像から対応する第２の散乱線画像を差し引くことで散乱線補正をする差分ユニットと、を具備する散乱線補正方法である。
【発明の効果】
【００１８】
以上本発明によれば、ＣＴライクイメージングにおいて、従来に比して高速で散乱線補正を実行することができる散乱線補正方法、散乱線補正装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本実施形態に係るＸ線診断装置１の構成を示している。
【図２】図２は、撮像架台２の外観の一例を示している。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る散乱線推定機能に従う処理（散乱線推定処理）の流れを示したフローチャートである。
【図４】図４は、図３に示したステップＳ４における処理を説明するための図である。
【図５】図５は、図３に示したステップＳ６における処理を説明するための図である。
【図６】図６は、第２の実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】図７は、第３の実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。
【図８Ａ】図８Ａは、第４の実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。
【図８Ｂ】図８Ｂは、第４の実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。
【図９】図９は、第５の実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
【００２１】
図１は、本実施形態に係るＸ線診断装置１の構成を示している。本Ｘ線診断装置１は、撮像架台２、撮像制御ユニット４、記憶ユニット６、モニタ７、入力デバイス８、再構成処理ユニット１０、画像処理ユニット１２、散乱線補正ユニット１４を具備している。
【００２２】
図２は、撮像架台２の外観の一例を示している。同図に示すように、撮像架台２は、Ｘ線管２１、Ｘ線検出器２２、Ｃアーム２３、スタンド２４、高電圧発生部２５、寝台２６、Ｘ線絞り装置２７を有している。
【００２３】
高電圧発生部２５はＸ線管２１の電極間に印加するための高電圧を発生し、またＸ線管２１の陰極フィラメントに供給するフィラメント電流を発生する。Ｘ線管２１は高電圧の印加及びフィラメント電流の供給を受けてＸ線を発生する。Ｘ線絞り装置２７は、Ｘ線管２１が発生するＸ線を成形する。Ｘ線検出器２２は、典型的には、入射Ｘ線を直接的又は間接的に電荷に変換する複数の検出素子（画素）が２次元状に配列されてなる固体平面検出器である。Ｘ線管２１は例えば床置型のＣアーム２３の一端に取り付けられ、Ｘ線検出器２２はＣアーム２３の他端に取り付けられる。Ｘ線検出器２２は、寝台２６上に載置された被検体Ｐを挟んでＸ線管２１に対向する。Ｃアーム２３はスタンド２４に回転自在に支持される。Ｃアーム２３が回転しながら、寝台２６上の被検体Ｐに対して撮像を繰り返すことで、３次元画像再構成に必要な多方向のＸ線画像（投影画像）を取得することができる。
【００２４】
撮像制御ユニット４は、回転撮像を実行し、Ｘ線画像のデータを発生させるために、Ｃアーム２３の回転、高電圧発生部２５からＸ線管２１への高電圧の印加、及びＸ線検出器２２の信号読み出しを制御する。
【００２５】
記憶ユニット６は、後述する散乱線補正機能を実行するための専用プログラムを記憶する。
【００２６】
モニタ７は、再構成処理ユニット１２や画像処理ユニット１５から受け取った信号により、Ｘ線診断画像等を所定の形態にて表示するＣＲＴ、プラズマディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置である。
【００２７】
入力デバイス８は、キーボードや各種スイッチ、マウス等であり、撮像指示や画像選択指示等を入力する際に使用される。
【００２８】
再構成処理ユニット１０は、複数の投影方向の投影画像からボリュームデータを再構成する。
【００２９】
画像処理ユニット１２は、必要に応じてボリュームレンダリング処理、画像差分処理等の所定の画像処理を実行する。
【００３０】
散乱線補正ユニット１４は、例えば記憶ユニット６に記憶されている専用プログラムをメモリ上に展開することで、後述する散乱線補正機能を実現する。
【００３１】
（散乱線補正機能）
次に、散乱線補正機能について説明する。この機能は、ＣＴライクイメージングによって収集された各投影画像についての縮小画像を生成し、この縮小画像を用いて各投影画像の第１の散乱線画像を推定し、第１の散乱線画像を拡大して第２の散乱線画像を求め、投影画像から第２の散乱線画像を取り除き一次Ｘ線画像データを取得するための補正（散乱線補正）を行うものである。
【００３２】
なお、本実施形態では、本散乱線補正機能がＸ線診断装置１によって実現される場合例として説明する。しかしながら、これに拘泥されず、例えば当該散乱線補正機能を実現するプログラムがインストールされたワークステーション等のＸ線診断装置とは別体の装置（散乱性補正装置）によって実現するようにしてもよい。
【００３３】
図３は、本散乱線推定機能に従う処理（散乱線推定処理）の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、撮像制御ユニット２の制御のもとでＣアーム６３が体軸を回転軸として連続的に回転し、その間に被検体Ｐに関する撮像が繰り返し実行され、投影方向の異なる複数の投影画像が収集される（ステップＳ１）。例えば、Ｃアーム２３は５０度／秒の速度で４秒間回転し、その間に２００フレーム程度のＸ線画像が収集される。収集された投影画像は、投影方向を示すデータと関連付けられて、記憶ユニット３に記憶される。
【００３４】
次に、散乱線補正ユニット１４は、所定の投影方向に関する投影画像を複数の小領域に分割する（ステップＳ２）。この小領域の大きさや数には、特に限定はない。例えば図４に示すように投影画像のサイズを５１２画素×５１２画素とした場合、小領域のサイズを８画素×８画素として投影画像を計６４個の小領域に分割する。
【００３５】
次に、散乱線補正ユニット１４は、各小領域についての代表値を計算する（ステップＳ３）。ここで、代表値は、例えば小領域に含まれる画素の平均値、最大値、中央値等である。本実施形態では、各小領域内の全ての画素の散乱線を考慮する目的から、代表値として小領域に含まれる画素の平均値を採用するものとする。
【００３６】
次に、散乱線補正ユニット１４は、各代表値を投影画像上の各小領域の位置と対応する様にマッピングすることで、当該投影画像に関する縮小画像を生成する（ステップＳ４）。図４に示した例であれば、５１２画素×５１２画素の投影画像からは、６４画素×６４画素の縮小画像が生成されることになる。
【００３７】
次に、散乱線補正ユニット１４は、記憶ユニット６に記憶されている計算プログラムによって実現される所定の手法等に基づいて、縮小画像に関する散乱線分布を同定する（ステップＳ５）。また、散乱線補正ユニット１４は、推定された縮小画像に関する散乱線分布を拡大し、投影画像に関する散乱線分布を同定する（ステップＳ６）。すなわち、散乱線補正ユニット１４は、まず、図５に示すように、縮小画像の各画素値を投影画像上で位置の対応する小領域の所定位置（例えば中心位置やその近傍）の画素値とするマッピングを行う。その後、散乱線補正ユニット１４は、各小領域内の他の位置についての画素値を、例えば補間処理により計算することで、投影画像に関する散乱線分布を同定する。
【００３８】
次に、散乱線補正ユニット１４は、得られた散乱線分布を投影画像から差し引くことで、当該投影画像に関する散乱線補正を実行する（ステップＳ７）。なお、ステップＳ２〜ステップＳ７までの処理は、投影方向毎の投影画像について実行される。
【００３９】
以上述べたように、本Ｘ線診断装置では、投影画像から生成された縮小画像を用いて散乱線を推定し、これを拡大することで、投影画像に関する散乱線分布を推定する。従って、撮像によって得られた投影画像そのものを用いて散乱線分布を推定する従来の手法に比べて、散乱線分布の推定における処理データ量を少なくすることができ、散乱線補正を高速に実行することができる。
【００４０】
また散乱線画像は低周波成分が支配的であるため、縮小画像に依る推定によって精度が低下することはない。
【００４１】
なお、本実施形態は、本発明の技術的思想をＣＴライクイメージングに適用した場合を説明している。しかしながら、この例に拘泥されず、本発明の技術的思想は、一方向から撮影したＸ線画像における散乱線補正としても有用である。
【００４２】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る散乱線補正機能ついて説明する。ＣＴライクイメージングによって収集された投影画像分布は、隣接する投影方向間で近似する場合が多い。これは、投影画像に含まれる散乱線分布は、低周波成分が支配的であることに因る。本実施形態に係る散乱線補正機能では、所定の投影方向について既に同定済みの散乱線画像を利用して、当該所定の投影方向に隣接する投影方向の散乱線推定の高速化を図るものである。
【００４３】
図６は、本実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、撮像制御ユニット２の制御のもとでＣアーム６３が体軸を回転軸として連続的に回転し、その間に被検体Ｐに関する撮像が繰り返し実行され、投影方向の異なる複数の投影画像が収集される（ステップＳ１１）。収集された投影画像は、投影方向を示すデータと関連付けられて、記憶ユニット３に記憶される。
【００４４】
次に、散乱線補正ユニット１４は、所定の投影方向θ１についての散乱線データＳｇθ１（ｘ，ｙ）を、投影方向θ１に隣接する投影方向θ２の散乱線データＳｇθ２（ｘ，ｙ）の初期値Ｓ’ｇθ２（ｘ，ｙ）に設定する（ステップＳ１２）。この初期設定のための手法については、特に限定はない。
【００４５】
次に、散乱線補正ユニット１４は、収集された投影データＰ’ｇθ２（ｘ，ｙ）、初期設定された散乱線データＳ’θ２（ｘ，ｙ）に基づいて一次Ｘ線データＰｇθ２（ｘ，ｙ）を算出し、さらに式（２）に基づいて対応する散乱線データＳｇθ２（ｘ，ｙ）を算出する。また、散乱線補正ユニット１４は、次の式（Ａ）を用いて投影画像データを推定する（ステップＳ１３）。
【００４６】
Ｐ’ｇθ２（ｘ，ｙ）＝Ｐｇθ２（ｘ，ｙ）＋Ｓｇθ２（ｘ，ｙ）            （Ａ）
なお、式（Ａ）を用いて推定された投影画像データを、推定画像データＰ’ｇθ２（ｘ，ｙ）と呼ぶことにする。
【００４７】
散乱線補正ユニット１４は、推定画像データＰ’ｇθ２（ｘ，ｙ）と、ステップＳ１１において実際に収集された投影画像データ（実測画像データＰ’θ２（ｘ，ｙ）と呼ぶ）とを比較し、一次Ｘ線データＰｇθ２（ｘ，ｙ）を修正する（ステップＳ１４）。また、散乱線補正ユニット１４は、必要に応じて、修正された一次Ｘ線データＰｇθ２（ｘ，ｙ）を用いてステップＳ１３、ステップＳ１４の処理を複数回繰り返す。繰り返しの結果、例えば推定画像データＰ’ｇθ２（ｘ，ｙ）と実測画像データＰ’θ２（ｘ，ｙ）との類似度（例えば相関値）が閾値以上になった場合には、そのときのＰｇθ２（ｘ，ｙ）を当該所定の投影方向の一次Ｘ線画像と同定し、Ｓｇθ２（ｘ，ｙ）を当該所定の投影方向の散乱線データと同定する（ステップＳ１５）。
【００４８】
次に、散乱線補正ユニット１４は、同定された散乱線画像Ｓｇθ２（ｘ，ｙ）を、当該所定の投影方向θ２に隣接する次の投影方向θ３についての散乱線データＳｇθ３（ｘ，ｙ）の初期値Ｓ’ｇθ３（ｘ，ｙ）に設定し（ステップＳ１６）、既述のステップＳ１２〜ステップＳ１５までの処理を実行し、当該投影方向θ３についての一次Ｘ線データＰｇθ３（ｘ，ｙ）、散乱線データＳｇθ３（ｘ，ｙ）を同定する。以降、θｎまでの各投影方向について、同様の計算が逐次実行され、各投影方向についての一次Ｘ線データＰｇθｎ（ｘ，ｙ）、散乱線データＳｇθｎ（ｘ，ｙ）が同定される。
【００４９】
以上述べた様に、本Ｘ線診断装置では、各投影方向についての一次Ｘ線画像及び散乱線分布を逐次近似計算により求める場合において、隣接する投影方向の既に同定済みである散乱線画像を、次の逐次計算における最初の推定値（初期設定値）として利用する。従って、各投影方向についての散乱線画像の初期設定値が同定すべき散乱線画像に非常に近いため、散乱線分布及び一次Ｘ線画像の推定を高速に実行することができる。
【００５０】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態に係る散乱線補正機能ついて説明する。本実施形態に係る散乱線補正機能は、隣接するｎ個の投影方向についての散乱線分布は角度間隔が小さい場合（投影方向間隔が小さい場合）近似するとして、散乱線補正の高速化を図るものである。
【００５１】
図７は、本実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、撮像制御ユニット２の制御のもとでＣアーム６３が体軸を回転軸として連続的に回転し、その間に被検体Ｐに関する撮像が繰り返し実行され、投影方向の異なる複数の投影画像が収集される（ステップＳ２１）。収集された投影画像は、投影方向を示すデータと関連付けられて、記憶ユニット３に記憶される。
【００５２】
次に、散乱線補正ユニット１４は、隣接するｎ個（ここでは３個）の投影方向θ１、θ２、θ３についての投影画像データＰ’θ１（ｘ，ｙ）、Ｐ’θ２（ｘ，ｙ）、Ｐ’θ３（ｘ，ｙ）の相加平均画像データＰ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を計算する（ステップＳ２２）。また、散乱線補正ユニット１４は、相加平均画像データＰ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を用いて、投影方向θ１、θ２、θ３についての一次Ｘ線画像データＰｇ （θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を初期設定する（ステップＳ２３）。
【００５３】
次に、散乱線補正ユニット１４は、初期設定された一次Ｘ線データＰｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）に基づいて散乱線データＳｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を推定し、既述の式（１）を用いて推定画像データＰ’ｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を取得する（ステップＳ２４）。
【００５４】
散乱線補正ユニット１４は、推定画像データＰ’ｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）と、ステップＳ２２において計算された相加平均画像データＰ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）とを比較し、初期設定された一次Ｘ線データＰｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を修正する（ステップＳ２５）。また、散乱線補正ユニット１４は、必要に応じて、修正された一次Ｘ線データＰｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を用いてステップＳ２４、ステップＳ２５の処理を複数回繰り返す。繰り返しの結果、例えば推定画像データＰ’ｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）と相加平均画像データＰ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）との類似度が閾値以上になった場合には、そのときの散乱線画像Ｓｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を投影方向θ１、θ２、θ３についての共通散乱線画像と同定し、投影画像データＰ’θ１（ｘ，ｙ）、Ｐ’θ２（ｘ，ｙ）、Ｐ’θ３（ｘ，ｙ）から散乱線データＳｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）をそれぞれ引くことで、一次Ｘ線データＰθ１（ｘ，ｙ）、Ｐθ２（ｘ，ｙ）、Ｐθ３（ｘ，ｙ）をそれぞれ同定する（ステップＳ２６）。
【００５５】
以降、θｎまでの各投影方向について、隣接する３つの投影方向毎に同様の計算が逐次実行され、各投影方向についての一次Ｘ線画像、散乱線分布が同定される。
【００５６】
以上述べた様に、本実施形態に係るＸ線診断装置では、各投影方向についての一次Ｘ線画像及び散乱線分布を逐次近似計算により求める場合において、隣接するｎ個の投影方向についての散乱線分布は近似するとして、当該隣接するｎ個の投影方向については、共通する散乱線画像を用いる。従って、従来の様に、各投影方向についての散乱線画像を推定するための計算を行う必要がないため、散乱線分布及び一次Ｘ線画像の推定を高速に実行することができる。
【００５７】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態に係る散乱線補正機能ついて説明する。本実施形態に係る散乱線補正機能は、第１の実施形態と第２の実施形態との組み合わせに係るものである。
【００５８】
図８Ａ、８Ｂは、本実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、撮像制御ユニット２の制御のもとでＣアーム６３が体軸を回転軸として連続的に回転し、その間に被検体Ｐに関する撮像が繰り返し実行され、投影方向の異なる複数の投影画像が収集される（ステップＳ３１）。収集された投影画像は、投影方向を示すデータと関連付けられて、記憶ユニット３に記憶される。
【００５９】
次に、散乱線補正ユニット１４は、各投影方向θｎに関する投影画像の縮小画像Ｐｒ’θｎ（ｘ，ｙ）を生成する（ステップＳ３２）。縮小画像の生成手法については、既述の通りである。
【００６０】
次に、散乱線補正ユニット１４は、縮小画像データＰｒ’θ１（ｘ，ｙ）を用いて、投影方向θ１についての一次Ｘ線データＰｒｇθ１（ｘ，ｙ）を初期設定する（ステップＳ３３）。散乱線補正ユニット１４は、初期設定された一次Ｘ線データＰｒｇθ１（ｘ，ｙ）に基づいて散乱線データＳｒｇθ１（ｘ，ｙ）を推定し、式（Ａ）を用いて推定画像データＰｒ’ｇθ１（ｘ，ｙ）を取得する（ステップＳ３４）。
【００６１】
散乱線補正ユニット１４は、推定画像データＰｒ’ｇθ１（ｘ，ｙ）と、ステップＳ３２において生成された縮小画像データＰｒ’θ１（ｘ，ｙ）とを比較し、ステップＳ３３において初期設定された一次Ｘ線データＰｒｇθ１（ｘ，ｙ）を修正する（ステップＳ３５）。また、散乱線補正ユニット１４は、必要に応じて、修正された一次Ｘ線データＰｒｇθ１（ｘ，ｙ）を用いてステップＳ３４、ステップＳ３５の処理を複数回繰り返す。繰り返しの結果、例えば推定画像データＰｒ’ｇθ１（ｘ，ｙ）と実測画像データＰｒ’θ１（ｘ，ｙ）との類似度（例えば相関値）が閾値以上になった場合には、そのときのＰｒｇθ１（ｘ，ｙ）を当該所定の投影方向の一次Ｘ線画像とし、Ｓｒｇθ１（ｘ，ｙ）を当該所定の投影方向の散乱線分布と同定する（ステップＳ３６）。
【００６２】
次に、散乱線補正ユニット１４は、同定された縮小画像に関する散乱線分布を拡大し、投影画像に関する散乱線分布Ｓｇθ１（ｘ，ｙ）を同定する（ステップＳ３７）。また、散乱線補正ユニット１４は、得られた散乱線分布を投影画像から差し引くことで、当該投影画像に関する散乱線補正を実行する（ステップＳ３８）。
【００６３】
次に、散乱線補正ユニット１４は、縮小画像データＰｒ’θ２（ｘ，ｙ）を用いて、投影方向θ２についての一次Ｘ線データＰｒｇθ２（ｘ，ｙ）を初期設定し、また、散乱既に同定済みの散乱線データＳｒｇθ１（ｘ，ｙ）を投影方向θ２についての散乱線データＳｒｇθ２（ｘ，ｙ）として初期設定する（ステップＳ３９）。また、散乱線補正ユニット１４は、初期設定された一次Ｘ線データＰｒｇθ２（ｘ，ｙ）、散乱線データＳｒｇθ１（ｘ，ｙ）を用いて、式（Ａ）を用いて推定画像データＰｒ’ｇθ２（ｘ，ｙ）を取得する（ステップＳ４０）。
【００６４】
散乱線補正ユニット１４は、推定画像データＰｒ’ｇθ２（ｘ，ｙ）と、ステップＳ３２において生成された縮小画像データＰｒ’θ１（ｘ，ｙ）とを比較し、ステップＳ３９において初期設定された一次Ｘ線データＰｒｇθ２（ｘ，ｙ）を修正する（ステップＳ４１）。また、散乱線補正ユニット１４は、必要に応じて、修正された一次Ｘ線データＰｒｇθ２（ｘ，ｙ）を用いてステップＳ３９、ステップＳ４０の処理を複数回繰り返す。繰り返しの結果、例えば推定画像データＰｒ’ｇθ２（ｘ，ｙ）と実測画像データＰｒ’θ２（ｘ，ｙ）との類似度（例えば相関値）が閾値以上になった場合には、そのときのＰｒｇθ２（ｘ，ｙ）を当該所定の投影方向の一次Ｘ線画像とし、式（Ａ）用いて取得されるＳｒｇθ２（ｘ，ｙ）を当該所定の投影方向の散乱線分布と同定する（ステップＳ４２）。
【００６５】
次に、散乱線補正ユニット１４は、同定された縮小画像に関する散乱線分布を拡大し、投影画像に関する散乱線分布Ｓｇθ２（ｘ，ｙ）を同定する（ステップＳ４３）。また、散乱線補正ユニット１４は、得られた散乱線分布を投影画像から差し引くことで、当該投影画像に関する散乱線補正を実行する（ステップＳ４４）。以降、θ３からθｎまでの各投影方向について、同様の計算が逐次実行され、各投影方向の投影画像についての散乱線補正が実行される。このとき、縮小散乱線画像の初期設定は、隣接する投影方向の既に同定済みである縮小散乱線画像（例えば、投影方向θｎについての散乱線補正を行う場合には、既に同定済みである投影方向θｎ−１についての縮小散乱線画像）を用いる。
【００６６】
以上述べた様に、本Ｘ線診断装置では、投影画像から生成された縮小画像及び既に同定済みである隣接方向についての縮小散乱線画像を用いて、各投影方向についての一次Ｘ線画像及び散乱線分布を同定する。従って、従来の様に、撮像によって得られた投影画像そのものを用いて散乱線分布を推定する必要がなく、また、当該発明における散乱線画像の初期推定値は、従来における初期推定値より実際の散乱線にさらに
近いものとなる。このため、散乱線分布及び一次Ｘ線画像の推定をさらに高速に実行することができる。なお、発明者らの実験によれば、実測値で約１０倍の高速化を実現することができる。
【００６７】
（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態に係る散乱線補正機能ついて説明する。本実施形態に係る散乱線補正機能は、第１の実施形態と第３の実施形態との組み合わせに係るものである。
【００６８】
図９は、本実施形態に係る散乱線推定処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、撮像制御ユニット２の制御のもとでＣアーム６３が体軸を回転軸として連続的に回転し、その間に被検体Ｐに関する撮像が繰り返し実行され、投影方向の異なる複数の投影画像が収集される（ステップＳ４１）。収集された投影画像は、投影方向を示すデータと関連付けられて、記憶ユニット３に記憶される。
【００６９】
次に、散乱線補正ユニット１４は、各投影方向θｎに関する投影画像毎の縮小画像を生成する（ステップＳ４２）。縮小画像の生成手法については、既述の通りである。
【００７０】
次に、散乱線補正ユニット１４は、隣接するｎ個（ここでは３個）の投影方向θ１、θ２、θ３についての縮小画像データＰｒ’θ１（ｘ，ｙ）、Ｐｒ’θ２（ｘ，ｙ）、Ｐｒ’θ３（ｘ，ｙ）の相加平均画像データＰｒ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を計算する（ステップＳ４３）。また、散乱線補正ユニット１４は、相加平均画像データＰｒ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を用いて、投影方向θ１、θ２、θ３についての一次Ｘ線画像データＰｒｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を初期設定する（ステップＳ４４）。
【００７１】
次に、散乱線補正ユニット１４は、初期設定された一次Ｘ線データＰｒｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）に基づいて散乱線データＳｒｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を推定し、既述の式（１）を用いて推定画像データＰｒ’ｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を同定する（ステップＳ４５）。
【００７２】
散乱線補正ユニット１４は、推定画像データＰｒ’ｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）と、ステップＳ２２において計算された相加平均画像データＰｒ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）とを比較し、初期設定された一次Ｘ線データＰｒｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を修正する（ステップＳ４６）。また、散乱線補正ユニット１４は、必要に応じて、修正された一次Ｘ線データＰｒｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を用いてステップＳ４５、ステップＳ４６の処理を複数回繰り返す。繰り返しの結果、例えば推定画像データＰr’ｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）と相加平均画像データＰｒ’（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）との類似度が閾値以上になった場合には、そのときのＳｒｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を投影方向θ１、θ２、θ３についての散乱線分布と同定する。散乱線補正ユニット１４は、同定された縮小画像に関する散乱線分布を拡大し、投影画像に関する散乱線分布Ｓｇ（θ１，θ２，θ３）ｍ（ｘ，ｙ）を同定する（ステップＳ４７）。
【００７３】
次に、散乱線補正ユニット１４は、得られた散乱線分布を投影画像から差し引くことで、投影方向θ１、θ２、θ３についての各投影画像に関する散乱線補正を実行する（ステップＳ４８）。以降、θｎまでの各投影方向について、隣接する３つの投影方向毎に同様の計算が逐次実行され、各投影方向についての一次Ｘ線画像、散乱線分布が同定される。
【００７４】
以上述べた様に、本Ｘ線診断装置では、投影画像から生成された縮小画像及び隣接するｎ個の投影方向について共通する散乱線画像を用いて、各投影方向についての一次Ｘ線画像を同定する。従って、従来の様に、散乱線分布を各方向毎に推定する必要がなく、また、散乱線画像の推定をオリジナルの画像サイズで行う必要もない。このため、散乱線分布及び一次Ｘ線画像の推定をさらに高速に実行することができる。
【００７５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば本実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することも可能である。
【００７６】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
以上本発明によれば、ＣＴライクイメージングにおいて、従来に比して高速で散乱線補正を実行することができる散乱線補正方法、散乱線補正装置を実現することができる。
【符号の説明】
【００７８】
２…撮像架台、３…撮像制御ユニット、６…記憶ユニット、７…モニタ、８…入力デバイス、１０…再構成処理ユニット、１２…画像処理ユニット、１４…散乱線補正ユニット
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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