(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線検出素子列間の読み出し時間遅延を有する投影データに基づいて再構成画像を発生する画像再構成処理方法において、
前記再構成画像を構成する複数の画素の各々について、前記読み出し時間遅延を有する投影データから逆投影座標を決定し、
ＦＯＶの原点とＸ線管との間の距離と、当該Ｘ線管と前記ＦＯＶ内の再構成画素との間の距離と、回転パラメータとに基づいて、前記逆投影座標についての補正項を決定し、
前記決定された補正項を前記決定された逆投影座標に適用して、補正逆投影座標を算出し、
前記算出された補正逆投影座標を有する投影データに基づいて画素値を決定する、
ことを具備する画像再構成処理方法。
【請求項２】
前記逆投影座標は、さらに、Ｘ線検出素子列に対応する逆投影座標を含む、請求項１記載の画像再構成処理方法。
【請求項３】
前記逆投影座標は、さらに、Ｘ線検出素子行に対応する逆投影座標を含む、請求項１記載の画像再構成処理方法。
【請求項４】
前記補正された逆投影座標は、さらに、Ｘ線検出素子列に対応する逆投影座標を含む、請求項１記載の画像再構成処理方法。
【請求項５】
前記補正された逆投影座標は、さらに、Ｘ線検出素子行に対応する逆投影座標を含む、請求項１記載の画像再構成処理方法。
【請求項６】
前記再構成画像は、Ｋａｔｓｅｖｉｃｈタイプの再構成法を利用して画像が再構成される、請求項１記載の画像再構成処理方法。
【請求項７】
前記投影データは、予め設定されたヘリカル軌道を移動している間に収集される、請求項１記載の画像再構成処理方法。
【請求項８】
前記投影データは、フライング焦点法を利用して収集される、請求項１記載の画像再構成処理方法。
【請求項９】
Ｘ線を発生するＸ線管と、
前記Ｘ線管から発生され被検体を透過したＸ線を検出し、前記検出されたＸ線に応じた電流信号を発生する複数のＸ線検出素子を有するＸ線検出器と、
前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを回転軸回りに回転可能に支持するフレームと、
前記複数のＸ線検出素子の各々からＸ線検出素子列毎の読み出し時間遅延を伴って電気信号を読み出し、前記読み出された電気信号を投影データに変換するデータ収集回路と、
前記投影データに基づいて前記被検体に関する再構成画像を発生する再構成部と、を具備し、
前記再構成部は、
前記再構成画像を構成する複数の画素の各々について、前記投影データから逆投影座標を決定し、ＦＯＶの原点とＸ線管との間の距離と、当該Ｘ線管と前記ＦＯＶ内の再構成画素との間の距離と、回転パラメータとに基づいて前記逆投影座標についての補正項を決定し、前記補正項を前記逆投影座標に適用し、補正された逆投影座標を発生し、前記補正された逆投影座標を有する投影データに基づいて画素値を決定する、
ことを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１０】
前記逆投影座標は、さらに、Ｘ線検出素子列に対応する逆投影座標とＸ線検出素子行に対応する逆投影座標とを有する、請求項９記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１１】
前記補正された逆投影座標は、さらに、Ｘ線検出素子列に対応する逆投影座標とＸ線検出素子行に対応する逆投影座標とを有する、請求項９記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１２】
前記再構成部は、さらに、Ｋａｔｓｅｖｉｃｈタイプの再構成法を利用して前記再構成画像を発生する、請求項９記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１３】
前記Ｘ線検出器は、予め設定されたヘリカル軌道を移動する、請求項９記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１４】
前記投影データは、フライング焦点法を利用して収集される、請求項９記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像再構成処理方法及びＸ線コンピュータ断層撮影装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線コンピュータ断層撮影装置において、Ｘ線検出器は、数十年間に亘って変化し続けてきた。２次元状の投影データを収集する目的のため、Ｘ線検出器は、列と行とにおいて規定される２次元において複数のＸ線検出素子を有している。典型的には、Ｘ線検出素子の電気信号は、Ｘ線検出素子列毎に繰り返し読み出される。読み出しには、時間遅延、換言すればタイムラグとなる既知の時間量を必要とする。繰り返される読み出しにかかわらず、より広範囲のスキャン領域をカバーするためにＸ線検出素子列数が増加し続けているため、時間遅延は、無視できないほどにＸ線検出器全体に亘って蓄積してしまっている。
【０００３】
特に、被検体の広範囲をスキャンするために、Ｘ線検出素子列数は、数年間に亘って１６列から３２０列にまで劇的に増加している。例えば、東芝のＡｑｕｉｌｉｏｎ＿ＯＮＥ（登録商標）は、現在、３２０列のＸ線検出器を搭載し、１６０ｍｍの被検体領域をカバーし、０．３５秒で被検体回りを１回転している。また、ガントリの回転速度も向上している。Ｘ線検出素子列数の拡張と高回転速度との両方は、Ｘ線検出器の検出効率の改善を要求している。
【０００４】
Ｘ線検出器の列数の増加とともに、検出速度は、Ｘ線検出器が高速度回転するにつれ重要な因子になる。これは、投影データが検出遅延に伴う誤差を含まないように、Ｘ線検出器が最小時間遅延量で入力を検出しなければならないからである。究極的には、画像は、上記の投影データから再構成されるべきである。データ収集システム（ＤＡＳ）における時間遅延が各Ｘ線検出素子列について典型的には３マイクロ秒から６マイクロ秒までである。従って、全列数が１６列未満の場合、時間遅延は、再構成画像上において顕著なアーチファクトを発生しない。一方、このような時間遅延アーチファクトは、Ｘ線検出素子列数が例えば１６列のような所定数以上の場合、顕著になりうる。例えば、３マイクロ秒の時間遅延で３２０列が用いられている極端な場合、各Ｘ線検出素子列が信号を出力し、最後の列、すなわち３２０番目の列が９２０マイクロ秒の時間遅延を有するというように、検出遅延は、悪化する。
【０００５】
上述の検出遅延が収集方法や再構成アルゴリズムのような他の要因と組み合わさった場合、アーチファクトは、さらに重大な問題となる。組み合わせの１つの例は、Ｋａｔｓｅｖｉｃｈタイプの「厳密な再構成」のようなアルゴリズムを用いてヘリカル投影データに再構成が実行される場合、検出遅延がアーチファクトに寄与する。組み合わせの他の例は、Ｘ線検出素子列数が比較的少ない場合でも、アーチファクトは、フライング焦点（ＦＦＳ：flying focal spot）のもとでの再構成において重大になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の問題の解決案の１つは、Ｘ線検出器の応答特性を改善することである。このアプローチは、追加のハードウェアコストを掛けて追及されたが、追加コストは現実的ではない。さらに、このアプローチは、Ｘ線検出器もスキャン中に高速で動くため、完全にはなりえない。このように、ハードウェアの追加による解決案を用いることなくＤＡＳタイムラグに起因するアーチファクトを低減することによる画質向上が望まれている。
【０００７】
目的は、ＤＡＳタイムラグに起因するアーチファクトを低減することによる画質向上を可能とする画像再構成処理方法及びＸ線コンピュータ断層撮影装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線を発生するＸ線管と、前記Ｘ線管から発生され被検体を透過したＸ線を検出し、前記検出されたＸ線に応じた電流信号を発生する複数のＸ線検出素子を有するＸ線検出器と、前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを回転軸回りに回転可能に支持するフレームと、前記複数のＸ線検出素子の各々からＸ線検出素子列毎の読み出し時間遅延を伴って電気信号を読み出し、前記読み出された電気信号を投影データに変換するデータ収集回路と、前記投影データに基づいて前記被検体に関する再構成画像を発生する再構成部と、を具備し、前記再構成部は、前記再構成画像を構成する複数の画素の各々について、前記投影データから逆投影座標を決定し、ＦＯＶの原点とＸ線管との間の距離と、当該Ｘ線管と前記ＦＯＶ内の再構成画素との間の距離と、回転パラメータとに基づいて前記逆投影座標についての補正項を決定し、前記補正項を前記逆投影座標に適用し、補正された逆投影座標を発生し、前記補正された逆投影座標を有する投影データに基づいて画素値を決定する、ことを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係るマルチスライスタイプのＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成例を示す図。
【図２】本実施形態に係る画像再構成処理方法の典型的な流れを示す図。
【図３Ａ】図２の画像再構成処理方法における逆投影法を示す図。
【図３Ｂ】図３Ａの逆投影法を用いた逆投影座標を示す図。
【図４】ＤＡＳタイムラグにより生じる誤差を示す図。
【図５Ａ】０マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有するシミュレーションデータからの画像を示す図。
【図５Ｂ】６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有するシミュレーションデータからＤＡＳタイムラグ補正無しで再構成された画像を示す図。
【図５Ｃ】６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有するシミュレーションデータからＤＡＳタイムラグ補正有りで再構成された画像を示す図。
【図６Ａ】６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有する実データからＤＡＳタイムラグ補正無しで再構成された画像を示す図。
【図６Ｂ】６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有する実データからＤＡＳタイムラグ補正有りで再構成された画像を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる画像再構成処理方法及びＸ線コンピュータ断層撮影装置を説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態に係るマルチスライスタイプのＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示す図である。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、ガントリ１００を有している。図１のガントリ１００は、側方から示されている。ガントリ１００は、Ｘ線管１０１と多列又は２次元アレイタイプのＸ線検出器１０３とを有している。Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とは、被検体Ｓを挟んで対向するように環状のフレーム１０２に搭載され、回転軸ＲＡ回りに回転可能にフレーム１０２に支持されている。回転部１０７は、被検体Ｓが回転軸ＲＡに沿って移動されている間、例えば０．４秒／回転のような高速度でフレーム１０２を回転する。
【００１２】
本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、高電圧発生部１０９を有している。高電圧発生部１０９は、管電圧をスリップリング１０８を介してＸ線管１０１に印加し、Ｘ線管１０１にＸ線を発生させる。Ｘ線は、被検体に向けて放射される。図１において被検体の断面領域が円で示されている。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを挟んでＸ線管１０１に対向する位置に配置され、被検体Ｓを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線に応じた電気信号（電流信号）を発生する。
【００１３】
Ｘ線検出器１０３は、２次元状に配列された複数のＸ線検出素子を有している。具体的には、Ｘ線検出器１０３は、回転軸ＲＡに沿って複数のＸ線検出素子列を有している。各Ｘ線検出素子列は、回転軸ＲＡの直交する弓形の軸に沿って配列された複数のＸ線検出素子を有している。複数のＸ線検出素子列の配列軸は、セグメント軸と呼ばれている。各Ｘ線検出素子列に含まれる複数のＸ線検出素子の配列軸は、チャンネル軸と呼ばれている。各Ｘ線検出素子の電気信号は、３マイクロ秒から６マイクロ秒までの既定の時間量又は既定のタイムラグでＸ線検出素子列毎に繰り返し読み出される。このように、Ｘ線検出素子から電気信号が時間遅延を伴って読み出され、また、回転中の回転フレーム１０２にＸ線検出器１０３が搭載されている。従って、読み出された電気信号は、被検体ＳとＸ線管１０１とに関して対応する検出位置において、幾何学的に完全な時間一致をしない。すなわち、同一の幾何学的位置に関する投影データであっても、異なるＸ線検出素子列からの投影データは、同一時間に収集されない。
【００１４】
上述の時間遅延を説明するため、第１Ｘ線検出素子列と第２Ｘ線検出素子列とを考える。電気信号が第１Ｘ線検出素子列から読み出されている間、Ｘ線検出器１０３は、フレーム１０２の回転に伴って位置を変化させる。第２Ｘ線検出素子（すなわち、第１Ｘ線検出素子列に隣接するＸ線検出素子列）が電気信号を発生し出力する時間までに、第２Ｘ線検出素子列は、第１Ｘ線検出素子列から電気信号が読み出された時点における第２Ｘ線検出素子列の位置から既に離れている。このように、第２Ｘ線検出素子列は、実際には、第１Ｘ線検出素子列の位置に隣接する位置に精密には対応していない電気信号を発生し出力する。
【００１５】
図１に示すように、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線検出器１０３により検出された電気信号を処理するための他の装置を有している。データ収集回路、すなわちデータ収集システム（ＤＡＳ）１０４は、複数のＸ線検出素子からＸ線検出素子列毎に、２列間で略６マイクロ秒の読み出し遅延時間（ＤＡＳタイムラグ）を伴って電気信号を読み出す。すなわち、ＤＡＳ１０４は、各チャンネルについて電流信号を電圧信号に変換し、増幅し、デジタル信号に変換する。デジタル信号は、投影生データと呼ばれている。Ｘ線検出器１０３とＤＡＳ１０４とは、９００ＴＰＰＲ（１回転あたりの全投影数）より大きい、９００ＴＰＰＲと１８００ＴＰＰＲとの間、及び９００ＴＰＰＲと３６００ＴＰＰＲとの間に設定されうる既定のＴＰＰＲを処理するように構成される。
【００１６】
上記の投影生データは、非接触データ伝送部１０５を介して前処理部１０６に送信される。前処理部１０６は、ガントリ１００の外部に設けられたコンソール内に搭載される。前処理部１０６は、投影生データに感度補正等の前補正を施す。記憶部１１２は、前処理されたデータを記憶する。このデータは、再構成処理の直前段階におけるデータであり、投影データと呼ばれている。記憶部１１２は、データ／コンソールバスを介して、システム制御部１１０、再構成部１１４、入力部１１５、表示部１１６、及びスキャン計画部２００に接続されている。スキャン計画部２００は、スキャン計画を展開するために、イメージング技術を支援するための機能を有している。
【００１７】
再構成部１１４は、投影データに基づいて被検体Ｓに関する再構成画像を発生する。再構成部１１４は、様々なソフトウェアやハードウェア構成機器を含んでいる。再構成部１１４は、Ｘ線検出器１０３からの読み出し信号の幾何学的に不正確な位置を実質的に低減するために、座標補正技術を利用して逆投影座標を補正する。典型的には、再構成部１１４は、逆投影処理中、幾何学的な不一致を補正するために投影データに処理を施す。
【００１８】
図２は、再構成部１１４により行われる投影データからの画像再構成処理の典型的な流れを示す図である。収集された投影データについて、ガントリ１００とＸ線検出器１０３との回転パラメータが既知であるとする。例えば、１回転に０．５秒かかり、Ｘ線検出器１０３が列毎に６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有しているとする。収集された投影データは、Ｘ線検出素子列毎に（換言すれば、セグメント毎に）構築される。ステップＳ２０において再構成部１１４は、再構成中、逆投影座標γ（ｘ，β）と逆投影座標ν（ｘ，β）とを決定する。逆投影方程式は、後述される。ステップＳ２０において逆投影座標γ（ｘ，β）と逆投影座標ν（ｘ，β）とは、一般的な方法を利用して決定される。
【００１９】
図３Ａは、逆投影法を説明するための図である。Ｘ線検出器１０３は、上述のように、セグメント軸とチャンネル軸とを有する。セグメント軸は、列軸として知られている。チャンネル軸は、行軸として知られている。Ｘ線管１０１は、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とが矢印で示されるＸ線管軌跡に沿って回転している間、ＦＯＶを挟んでＸ線検出器１０３に対向して配置されている。線Ｒは、ＦＯＶの原点とＸ線管１０１との間の距離を示す。線Ｌは、Ｘ線管１０１とＦＯＶ内の再構成画素ｘとの間の距離を示す。線Ｒと線Ｌとは、Ｘ線管１０１において角γを形成する。
【００２０】
図３Ｂは、図３Ａを上から見た場合における、図３Ａの幾何学的配置を示す。文字ｙは、Ｘ線管１０１の位置を示す。文字ｘは、ＦＯＶ内の再構成画素ｘの位置を示す。矢印ｎは、法線ベクトルを示す。文字ｈと文字ｄとはそれぞれ、三角形の一辺を示す。ここで、ｈ＝ｘ・ｎであり、ｄ＝ｘ・ｎ⊥である。
【００２１】
図３Ａと図３Ｂとに示されるように、逆投影座標γ（ｘ，β）は以下のように規定される。ここで、再構成画素ｘは（ｘ１，ｘ２，ｘ３）により表わされ、画素ｘの円筒座標は（γ，φ，ｚｘ）により表わされ、ｚｘ＝ｘ３であるとする。画素ｘのＸ線検出素子座標は（ν，γ）により示され、νはＸ線検出素子列座標、γはＸ線検出素子角座標を示す。Ｘ線検出素子列座標νは、Ｘ線検出素子列（セグメント）に対応する逆投影座標である。Ｘ線検出素子角座標γは、Ｘ線検出素子行（チャンネル）に対応する逆投影座標である。Ｘ線管軌跡ｙはｙ＝（Ｒｃｏｓβ，Ｒｓｉｎβ，Ｈβ／２π）により表される。法線ベクトルｎは、ｎ＝（ｓｉｎβ，−ｃｏｓβ）により表される。ｎ⊥は、ｎ⊥＝（ｃｏｓβ，ｓｉｎβ）により表される。Ｘ線管１０１と画素ｘとの間の距離Ｌは、以下の（１）式により表される。
【数１】
0005646272.tif 000002
【００２２】
典型的には、逆投影座標を決定するための逆投影方程式は、以下の（２）式又は（３）式と（５）式とにより決定される。なおｈ＝ｘ・ｎであり、ｄ＝ｘ・ｎ⊥である。また、ｈ´＝ｄ、ｄ´＝−ｈである。また、Ｒ−ｄ＝Ｌｃｏｓγである。また、ｚｘ＝ｘ３であり、ｚβ＝Ｈβ／２πである。
【数２】
0005646272.tif 000003
【００２３】
図４は、ガントリ１００の回転とＤＡＳタイムラグとのため、セグメントは、いくらかの誤差又はずれδだけシフトする。βは仮のＸ線管位置であり、β＋δは真のＸ線管位置であるとする。仮のレイ３は、ビューβにおいて、画素ｘを通過し、仮のＸ線検出器位置４に交差する。一方、真のレイ１は、同じ画素ｘを通過し、真のＸ線検出器位置２に交差する。さらに、対応する点線に関して、仮のレイ３の角座標はγであり、真のレイ１の角座標はγδである。仮のＸ線管位置βから画素ｘまでの距離は、Ｌ（ｘ，β）により示される。
【００２４】
図４に示すように、ガントリ１００の回転と既知のＤＡＳタイムラグとのため、セグメントは、いくらかの誤差又は量δだけシフトする。図２に示すように、シフト量δは、典型的には、再構成処理中において特定の再構成アルゴリズムの前において、ステップＳ４０において決定される。シフト量δは、以下に示すように、逆投影処理中に決定される。各列ｋは、ｋ＝０からｋ＝Ｎｒｏｗ−１までの範囲に及び、既知の時間遅延ｋｓで読み出される。これは、各列ｋは、列ｋ−１に関して追加の角度オフセットｓを有し、それ故に、逆投影座標は、調整されなければならないことを意味する。遅延補正項は、ステップＳ４０において決定され、以下に示すように、１次テイラー級数を利用して近似される。
【００２５】
γδ＝γ（ｘ，β＋δ）＝γ（ｘ，β）＋δγ´（ｘ，β）  
νδ＝ν（ｘ，β＋δ）＝ν（ｘ，β）＋δν´（ｘ，β）
再構成部１１４は、ｘを一定として、βに関して微分γ´（ｘ，β）と微分ν´（ｘ，β）とを算出する。角度シフトδは、以下の（６）式により決定される。ここでｋはＸ線検出素子列数であり、ｋ＝０，・・・，Ｎｒｏｗ−１である。
【数３】
0005646272.tif 000004
【００２６】
例えば、回転時間（ＲｏｔＴｉｍｅ）は０．５秒であり、ＤＡＳタイムラグ（ＤａｓＬａｇＴｉｍｅ）は６マイクロ秒である。我々は、以下の式を得る。
【数４】
0005646272.tif 000005
【００２７】
これら方程式に基づいて再構成部１１４は、ステップＳ６０において、以下の（７）式及び（８）式でそれぞれ表される近似的に遅延補正された逆投影座標を算出する。
【数５】
0005646272.tif 000006
【００２８】
なお、（７）式の右辺の第２項は、逆投影座標のＸ線検出素子列座標γ（ｘ，β）についての遅延補正項である。この遅延補正項は、ステップＳ４０において決定される。ステップＳ６０において再構成部１１４は、この遅延補正項をＸ線検出素子列座標γ（ｘ，β）に適用する、すなわち、加算することにより、補正されたＸ線検出素子列座標γ（ｘ，β＋δ）を算出する。同様に、（８）式の右辺の第２項は、逆投影座標のＸ線検出素子角座標ν（ｘ，β）についての遅延補正項である。この遅延補正項は、ステップＳ４０において決定される。ステップＳ６０において再構成部１１４は、この遅延補正項をＸ線検出素子角座標ν（ｘ，β）に適用する、すなわち、加算することにより、補正されたＸ線検出素子角座標ν（ｘ，β＋δ）を算出する。Ｘ線検出素子角座標ν（ｘ，β）とＸ線検出素子角座標ν（ｘ，β＋δ）とは、補正された逆投影座標を規定する。
【００２９】
ステップＳ８０において再構成部１１４は、上述の補正された逆投影座標を有する投影データに基づいて画素ｘの画素値を決定する。ステップＳ２０からステップＳ８０までの処理は、画素毎に繰り返し算出される。ステップＳ１００において画素値が決定されていない画素があると判断された場合、画素を変更して再びステップＳ２０を開始する。ステップＳ１００において全画素の画素値が決定されたと判断された場合、処理が終了する。これにより画像が再構成される。
【００３０】
前述したように、ＤＡＳタイムラグに起因するアーチファクトは、ある再構成条件の使用下において強調される。このような再構成条件の一つは、Ｋａｔｓｅｖｉｃｈタイプの「厳密な再構成」の使用を含んでいる。これは、急峻な境界（内側において値“１”、外側において値“０”）を有するＰＩ―ウィンドウ（すなわち、Ｔａｍ―Ｄａｎｉｅｌｓｏｎウィンドウ）をＸ線検出器上で使用する。幾何学的な誤配置（ミスアラインメント）の場合、急峻なウィンドウ境界は、典型的には、有害なアーチファクトを発生する。換言すれば、「厳密な再構成」は、幾何学的な誤配置にとても敏感である。ＤＡＳが幾何学的な不正確性を有しているので、「厳密な再構成」は、ＤＡＳタイムラグにとても敏感である。一方、他の近似再構成法は、データ平均化（data averaging）を適用するので、誤配置に対してより安定している。しかし、これら近似再構成法は、コーンビームアーチファクトに対してより影響されやすい。「厳密な再構成」は、完全データを仮定しており、データ平均化することなしに、各測定を一回のみ利用する。従って、「厳密な再構成」は、Ｘ線投影データにおいて、より幾何学的な不正確性を有している。
【００３１】
それに加え、上記の有害な効果は、他の要因と組み合わさってより強調される。投影データの収集中、Ｘ線検出器のヘリカル動作は、上記の誤配置を引き起こしやすい。Ｘ線検出器の円軌道動作は、ヘリカル動作に比して誤配置を引き起こしにくい。しかしながら、円軌道動作であっても、Ｘ線検出素子列数は、ＤＡＳタイムラグに起因するアーチファクトを引き起こす主要因であり続ける。上記の理由のため、ＤＡＳタイムラグに起因するアーチファクトは、３２０列のような多列のＸ線検出器により収集されたヘリカル投影データにおいてより強調される。
【００３２】
図５Ａ、５Ｂ、及び５Ｃは、本実施形態に係る、フライング焦点無しの再構成アルゴリズムを利用したＤＡＳタイムラグ補正法による結果を示す図である。ＤＡＳタイムラグは、セグメント毎の時間遅延に対応する量のガントリ回転オフセットのもとでシミュレートされている。タイムラグ補正の効果を検証するため、１ビューあたり６４マイクロビューが発生され、各セグメント時間遅延あたり１ビューが発生される。全マイクロビュー数は、１６５，１８４（２５８１ビュー×６４マイクロビュー）である。上記のマイクロビューに基づいて、時間遅延ビューは、正確なセグメント列を抽出し、マイクロビュー全体に亘って時間積分すること無しに、対応する単一のフルビューに結合することによって、６４マイクロビューから構築される。セグメント依存のＤＡＳタイムラグは、再構成画像において回転誤差を引き起こす。
【００３３】
上記のシミュレーションのため、マイクロビューは、特定の時点における全Ｘ線検出素子列からの投影に規定される。実際の系において、データは、電子機器がＸ線粒子による電荷を統合することによる時間積分により得られる。シミュレーションにおいて、マイクロビューは、ある時間期間内において繰り返し発生される。このある時間期間内に繰り返し発生された複数のマイクロビューは、フルビューを得るために平均化される。ＤＡＳタイムラグを考慮することによって、マイクロビューは、ＤＡＳタイムラグの効果を再生成するために、セグメント毎に平均化される。
【００３４】
シミュレーションデータの他の特性は、以下のパラメータを含む。Ｎｓｅｇ（セグメント数すなわちＸ線検出素子列数）＝６４。ＣＳ＝２６．５ｍｍ／ｒｅｖ。ｍｍ／ｒｅｖＰｉｔｃｈ（１回転ピッチあたりのミリメートル）＝５３ｓｅｇ／ｒｅｖ。ｗ（幅）＝０．５ｍｍ。μＣｈ（Ｘ線検出器素子毎のマイクロチャンネル数）＝５。μＳｅｇ（Ｘ線検出器素子毎のマイクロセグメント数＝３。μＳｒｃ（マイクロソース数）＝１。Ｔｒｏｔａｔｉｏｎ（１回転あたりの時間）＝０．５ｓ。Ｄｅｌａｙ（Ｘ線検出素子列毎のセグメント遅延すなわちＤＡＳタイムラグ）＝６μｓ。Ｒｏｔ．Ｏｆｆｓｅｔ（回転オフセット）＝０．００４３２°。ＭａｘＤｅｌａｙ（ＤＡＳタイムラグに起因する最大時間遅延）＝３７８μｓ。ＭａｘＲｏｔ．Ｏｆｆｓｅｔ（ＤＡＳタイムラグに起因する最大回転オフセット）＝０．２７２°。ＶＰＲ＝９００。ＴｏｔａｌＶｉｅｗｓ（全ビュー数）＝２５８０。
【００３５】
図５Ａ、５Ｂ、及び５Ｃを参照しながら、シミュレートされたヘリカル投影データを利用してＤＡＳタイムラグ補正の効果を説明する。図５Ａは、０マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有するシミュレーションデータからＫＶＤ―１ＰＩ（厳密な再構成）を利用して再構成された画像を示す。図５Ａの画像は、全マイクロビューを平均化することにより発生される。図５Ｂは、６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有するシミュレーションデータからＤＡＳタイムラグ補正無しでＫＶＤ―１ＰＩ（厳密な再構成）を利用して再構成された画像を示す。図５Ｂの画像は、Ｘ線検出素子列毎にマイクロビューを平均化することにより発生される。例えば、処理対象ビューの第１列のデータは、１００番から１２０番までのマイクロビューの第１列のデータを平均化することにより得られる。同様に、処理対象ビューの第２列のデータは、１０１番から１２１番までのマイクロビューの第２列のデータを平均化することにより得られ、処理対象ビューの第３列のデータは、１０２番から１２２番までのマイクロビューの第３列のデータを平均化することにより得られる。図５Ｂの画像は、円形の穴を横切るストライプ状のアーチファクトを含んでいる。図５Ｃは、６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有するシミュレーションデータからＤＡＳタイムラグ補正有りでＫＶＤ―１ＰＩ（厳密な再構成）を利用して再構成された画像を示す。ＤＡＳタイムラグ補正の結果、図５Ｃの画像において、ストライプ状のアーチファクトが低減されている。
【００３６】
図６Ａ及び６Ｂを参照しながら、骨組みにより保持されたワイヤに関する実データに対するＤＡＳタイムラグ補正の効果を説明する。図６Ａは、６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有する実データからＤＡＳタイムラグ補正無しでＫＶＤ―１ＰＩ（厳密な再構成）を利用して再構成された画像を示す。図６Ａの画像は、骨組みの近くに縞や円弧状のアーチファクトを有する。図６Ｂは、６マイクロ秒のＤＡＳタイムラグを有する実データからＤＡＳタイムラグ補正有りでＫＶＤ―１ＰＩ（厳密な再構成）を利用して再構成された画像を示す。ＤＡＳタイムラグ補正の結果、図６Ｂの画像において、縞や円弧状のアーチファクトが低減されている。
【００３７】
それに加えて、上記の補正の結果、ＤＡＳタイムラグは、フライング焦点法との組み合せにおいて補正される。２つのフライング焦点法が考慮されている。ＺＩｗ（weighted zero-interlacing）アルゴリズムは、ｚ方向に関するフライング焦点に対して発展され、球体ファントムやコインファントムを用いて評価された。このアルゴリズムは、本来のコーンビームジオメトリ（データはパラレルにリビニングされていない）に対して有利に作用する。一方、画質とｚ方向の分解能との間にトレードオフが存在する。最大限に画質を良くすれば、ウィンドミルアーチファクトが劇的に低減されるが、ｚ方向の分解能は向上しない。最大限にＺ方向の分解能を良くすれば、ｚ方向の分解能は、フライング焦点を利用しない場合に比して約２倍になるが、ウィンドミルアーチファクトが低減されず、さらなるアーチファクトが発生する。
【００３８】
他のフライング焦点法は、ｘｙ方向に関するフライング焦点について発展された均衡式フライング焦点（Balanced Flying Focal Spot）アルゴリズムを利用する。均衡式フライング焦点アルゴリズムには、データがリビニング無しに直接的にインタレースされ（組み合わされ）、ＦＯＶ全体に亘って単一の分解能が得られるという利益がある。均衡式フライング焦点アルゴリズムには、１回転あたり選択された数のビュー（例えば、典型的な東芝ジオメトリの場合、５７７８や１９２６、１１５６、８２５）についてのみ作用するという不利益がある。このため、１回転あたりのビュー数が１８００のような最適値に収束する場合、ｘｙ方向の分解能が低減され、モアレアーチファクトが引き起こされる。
【００３９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４０】
１００…ガントリ、１０１…Ｘ線管、１０２…フレーム、１０３…Ｘ線検出器、１０４…データ収集回路（ＤＡＳ）、１０５…非接触データ伝送部、１０６…前処理部、１０７…回転部、１０８…スリップリング、１０９…高電圧発生部、１１０…システム制御部、１１２…記憶部、１１４…再構成部、１１５…入力部、１１６…表示部、１１７…電流調整部、２００…スキャン計画部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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