(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体のＸ線投影情報または前記投影情報を画像再構成して生成される断層画像情報を用いて、前記被検体内部の境界位置を含むＸ線吸収率が変化する境界位置の境界位置情報および前記変化の大きさを示す大きさ情報を含む境界情報を抽出し、前記被検体を通過するＸ線の透過長及び前記境界情報を含む情報に基づいて求められた前記投影情報または前記断層画像情報における散乱Ｘ線補正量を、前記投影情報または前記断層画像情報から減算して補正することを特徴とする散乱線補正方法。
【請求項２】
前記抽出は、前記投影情報の投影値を、前記投影情報を取得するＸ線検出器のチャネル方向及び／又は列方向に対応する方向に微分し、前記微分された微分値の大きさが閾値を越える位置を前記境界位置情報として抽出し、前記微分値の大きさを前記大きさ情報として抽出することを特徴とする請求項１に記載の散乱線補正方法。
【請求項３】
前記抽出は、前記断層画像情報の断層画像を微分処理し、前記微分処理された微分画像を絶対値処理して境界画像を作成し、前記境界画像を用いて前記境界情報を抽出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の散乱線補正方法。
【請求項４】
前記抽出は、前記境界画像を用いて境界投影情報を算出し、前記境界投影情報の境界投影値が零でない位置を境界位置情報として抽出し、前記境界投影値を前記大きさ情報として抽出することを特徴とする請求項３に記載の散乱線補正方法。
【請求項５】
前記補正は、前記大きさ情報の多次関数からなるゲイン関数を用いることを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の散乱線補正方法。
【請求項６】
前記補正は、前記投影情報または前記断層画像情報における前記境界位置での散乱Ｘ線量に前記ゲイン関数の関数値を乗算し、前記乗算された散乱Ｘ線量を前記投影情報または前記断層画像情報から減算することを特徴とする請求項５に記載の散乱線補正方法。
【請求項７】
Ｘ線発生装置と、前記Ｘ線発生装置を対向して配置されたＸ線検出器とを、被検体の周りを相対回転させてＸ線投影データを収集するＸ線データ収集手段と、
前記Ｘ線投影データを用いて被検体の画像情報を生成する画像情報生成手段と
を有するＸ線ＣＴ装置において、
前記画像生成手段は、
被検体のＸ線投影情報または前記投影情報を画像再構成して生成される断層画像情報を用いて、前記被検体内部の境界位置を含むＸ線吸収率が変化する境界位置の境界位置情報および前記変化の大きさを示す大きさ情報を含む境界情報を抽出する手段と、
前記被検体を通過するＸ線の透過長及び前記境界情報を含む情報に基づいて求められた前記投影情報または前記断層画像情報における散乱Ｘ線補正量を、前記投影情報または前記断層画像情報から減算して補正する補正手段と
を含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項８】
前記境界情報を抽出する手段は、前記抽出は、前記投影情報の投影値を前記投影情報を取得するＸ線検出器のチャネル方向及び／又は列方向に対応する方向に微分し、前記微分された微分値の大きさが閾値を越える位置を前記境界位置情報として抽出する手段を含むことを特徴とする請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項９】
前記境界情報を抽出する手段は、前記断層画像情報の断層画像を微分処理し、前記微分処理された微分画像を絶対値処理して境界画像を作成し、前記境界画像を用いて前記境界情報を抽出する手段を含むことを特徴とする請求項７または８に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項１０】
前記境界情報を抽出する手段は、前記境界画像を用いて境界投影情報を算出し、前記境界投影情報の境界投影値が零でない位置を境界位置情報として抽出し、前記境界投影値を前記大きさ情報として抽出することを特徴とする請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項１１】
前記補正は、前記大きさ情報の多次関数からなるゲイン関数を用いることを特徴とする請求項７から１０の何れか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項１２】
前記補正は、前記投影情報または前記断層画像情報における前記境界位置での散乱Ｘ線量に前記ゲイン関数の関数値を乗算し、前記乗算された散乱Ｘ線量を前記投影情報または前記断層画像情報から減算することを特徴とする請求項１１に記載のＸ線ＣＴ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、被検体に照射されるＸ線ビーム（ｂｅａｍ）の散乱線を補正する散乱線補正方法およびＸ線ＣＴ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｘ線ＣＴ装置の普及により、Ｘ線ＣＴ装置で取得される断層画像情報に求められる画質は、ますます高品質なものとなりつつある。ここで、Ｘ線ＣＴ画像の画質改善の方法として、例えば、被検体内部で生じる散乱Ｘ線の補正を行うことが挙げられる。
【０００３】
この方法によれば、理論的あるいは実験的に求められる散乱Ｘ線量が、被検体の投影情報から除去される。そして、画像再構成の基となる投影情報は、透過Ｘ線ビームのみからなる様にされる。
【０００４】
ここで、被検体の散乱Ｘ線量は、被検体の中を透過するＸ線ビームの透過距離（以下、投影長と称する）に比例して大きなものとなる。従って、散乱Ｘ線の補正を行う場合にも、この投影長を考慮し、投影長が長い場合、言い換えれば被検体が投影方向に大きな厚みを有する場合には、補正される散乱Ｘ線量も大きなものとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−０９５３９７号公報、（第１頁、第１図）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記背景技術によれば、投影長に基づいた散乱Ｘ線の補正は、充分なものではない。すなわち、Ｘ線ビームが透過する経路上に、Ｘ線吸収率が変化する境界が存在する場合には、均一な媒質中で生じるＸ線ビームの散乱とは異なる現象が起こり、投影長を考慮するだけでは補正されない。
【０００７】
特に、画像再構成により断層画像を形成する際に、Ｘ線吸収率が変化する境界近傍の画像にアーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）を生じさせることがある。このアーチファクトは、断層画像の品質を低下させる要因ともなり、好ましいものではない。
【０００８】
これらのことから、被検体のＸ線吸収率が変化する境界を含む場合の散乱線補正方法およびＸ線ＣＴ装置をいかに実現するかが重要となる。
【０００９】
この発明は、上述した背景技術による課題を解決するためになされたものであり、被検体のＸ線吸収率が変化する境界を含む場合の散乱線補正方法およびＸ線ＣＴ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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の観点の発明にかかる散乱線補正方法は、被検体のＸ線投影情報または前記投影情報を画像再構成して生成される断層画像情報を用いて、前記被検体内部の境界位置を含むＸ線吸収率が変化する境界位置の境界位置情報および前記変化の大きさを示す大きさ情報を含む境界情報を抽出し、前記境界情報を含む情報に基づいて求められた前記投影情報または前記断層画像情報における散乱Ｘ線補正量を用いて、前記投影情報または前記断層画像情報を補正することを特徴とする。
【００１１】
また、第２の観点の発明にかかる散乱性補正方法は、第１の観点に記載の散乱線補正方法において、前記散乱Ｘ線補正量は、前記被検体を通過するＸ線の透過長にも基づくことを特徴とする。
【００１２】
また、第３の観点の発明にかかる散乱性補正方法は、第１または第２の観点に記載の散乱線補正方法において、前記補正は、前記投影情報または前記断層画像情報における散乱Ｘ線補正量を、前記投影情報または前記断層画像情報から減算して行う補正であることを特徴とする。
【００１３】
また、第４の観点の発明にかかる散乱性補正方法は、第１から第３のいずれか一つの観点に記載の散乱線補正方法において、前記抽出は、前記投影情報の投影値を、前記投影情報を取得するＸ線検出器のチャネル方向及び／又は列方向に対応する方向に微分し、前記微分された微分値の大きさが閾値を越える位置を前記境界位置情報として抽出し、前記微分値の大きさを前記大きさ情報として抽出することを特徴とする。
【００１４】
また、第５の観点の発明にかかる散乱性補正方法は、第１から第３のいずれか一つの観点に記載の散乱線補正方法において、前記抽出は、前記断層画像情報の断層画像を微分処理し、前記微分処理された微分画像を絶対値処理して境界画像を作成し、前記境界画像を用いて前記境界情報を抽出することを特徴とする。
【００１５】
また、第６の観点の発明にかかる散乱性補正方法は、第５の観点に記載の散乱線補正方法において、前記抽出は、前記境界画像を用いて境界投影情報を算出し、前記境界投影情報の境界投影値が零でない位置を境界位置情報として抽出し、前記境界投影値を前記大きさ情報として抽出することを特徴とする。
【００１６】
また、第７の観点の発明にかかる散乱性補正方法は、第１から第６のいずれか一つの観点に記載の散乱線補正方法において、前記補正は、前記大きさ情報の多次関数からなるゲイン関数を用いることを特徴とする。
【００１７】
また、第８の観点の発明にかかる散乱性補正方法は、第７の観点に記載の散乱線補正方法において、前記補正は、前記投影情報または前記断層画像情報における前記境界位置での散乱Ｘ線量に前記ゲイン関数の関数値を乗算し、前記乗算された散乱Ｘ線量を前記投影情報または前記断層画像情報から減算することを特徴とする。
【００１８】
また、第９の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線発生装置と、前記Ｘ線発生装置を対向して配置されたＸ線検出器とを、被検体の周りを相対回転させてＸ線投影データを収集するＸ線データ収集手段と、前記Ｘ線投影データを用いて被検体の画像情報を生成する画像情報生成手段とを有するＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成手段は、被検体のＸ線投影情報または前記投影情報を画像再構成して生成される断層画像情報を用いて、前記被検体内部の境界位置を含むＸ線吸収率が変化する境界位置の境界位置情報および前記変化の大きさを示す大きさ情報を含む境界情報を抽出する手段と、前記境界情報を含む情報に基づいて求められた前記投影情報または前記断層画像情報における散乱Ｘ線補正量を用いて、前記投影情報または前記断層画像情報を補正する補正手段とを含むことを特徴とする。
【００１９】
また、第１０の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第９の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記散乱Ｘ線補正量は、前記被検体を通過するＸ線の透過長にも基づくことを特徴とする。
【００２０】
また、第１１の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第９または第１０の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記補正は、前記投影情報または前記断層画像情報における散乱Ｘ線補正量を、前記投影情報または前記断層画像情報から減算して行う補正であることを特徴とする。
【００２１】
また、第１２の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第９から第１０のいずれか一つの観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記境界情報を抽出する手段は、前記抽出は、前記投影情報の投影値を前記投影情報を取得するＸ線検出器のチャネル方向及び／又は列方向に対応する方向に微分し、前記微分された微分値の大きさが閾値を越える位置を前記境界位置情報として抽出する手段を含むことを特徴とする。
【００２２】
また、第１２の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第９から第１１のいずれか一つの観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記境界情報を抽出する手段は、記断層画像情報の断層画像を微分処理し、前記微分処理された微分画像を絶対値処理して境界画像を作成し、前記境界画像を用いて前記境界情報を抽出する手段を含むことを特徴とする。
【００２３】
また、第１３の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第９から第１１のいずれか一つの観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記境界情報を抽出する手段は、記断層画像情報の断層画像を微分処理し、前記微分処理された微分画像を絶対値処理して境界画像を作成し、前記境界画像を用いて前記境界情報を抽出する手段を含むことを特徴とする。
【００２４】
また、第１４の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第１３の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記境界情報を抽出する手段は、前記境界画像を用いて境界投影情報を算出し、前記境界投影情報の境界投影値が零でない位置を境界位置情報として抽出し、前記境界投影値を前記大きさ情報として抽出することを特徴とする。
【００２５】
また、第１５の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第９から第１４のいずれか一つの観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記補正は、前記大きさ情報の多次関数からなるゲイン関数を用いることを特徴とする。
【００２６】
また、第１６の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、第１５の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記補正は、前記投影情報または前記断層画像情報における前記境界位置での散乱Ｘ線量に前記ゲイン関数の関数値を乗算し、前記乗算された散乱Ｘ線量を前記投影情報または前記断層画像情報から減算することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、投影情報または断層画像情報にＸ線吸収率が変化する境界位置に含まれた場合に、散乱Ｘ線補正を正確なものにすると同時に、断層画像のアーチファクトを軽減し、高品質の断層画像を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】Ｘ線ＣＴ装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１のデータ処理装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図３】実施の形態１の補正の動作を示すフローチャートである。
【図４】被検体１の断層画像、投影情報および境界情報を示す図である。
【図５】被検体１の散乱Ｘ線情報、補正された散乱Ｘ線情報および補正された投影値を示す図である。
【図６】実施の形態２のデータ処理装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図７】実施の形態２の補正の動作を示すフローチャートである。
【図８】被検体２の断層画像、境界画像および境界投影値を示す図である。
【図９】被検体２の散乱Ｘ線情報、補正された散乱Ｘ線情報および補正された投影値を示す図である。
【図１０】実施の形態３のデータ処理装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図１１】被検体２の断層画像、散乱Ｘ線画像および減算画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる散乱線補正方法およびＸ線ＣＴ装置を実施するための最良の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
（実施の形態１）
まず、本実施の形態１にかかるＸ線ＣＴ装置の全体構成について説明する。図１は、Ｘ線ＣＴ装置のブロック（ｂｌｏｃｋ）図を示す。図１に示すように、本装置は、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）１０,操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）６および撮影テーブル（ｔａｂｌｅ）４を有する。
【００３０】
走査ガントリ１０は、Ｘ線管２０を有する。Ｘ線発生装置であるＸ線管２０から放射された図示しないＸ線は、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２２により、例えば、厚みを持って扇状に拡がるコーン状のＸ線ビーム（ｂｅａｍ）となるように成形され、Ｘ線管２０と対向して配置されたＸ線検出器２４に照射される。
【００３１】
Ｘ線検出器２４は、ファンビームＸ線の広がり方向にマトリックス（ｍａｔｒｉｘ）状に配列された複数のシンチレータを有する。Ｘ線検出器２４は、複数のシンチレータをマトリックス状に配列した、幅のある多チャネルの検出器となっている。
【００３２】
Ｘ線検出器２４は、全体として、凹面状に湾曲したＸ線入射面を形成する。Ｘ線検出器２４は、例えば無機結晶からなるシンチレータと光電変換器であるフォトダイオード（ｐｈｏｔｏ ｄｉｏｄｅ）を組み合わせたものである。
【００３３】
Ｘ線検出器２４には、データ（ｄａｔａ）収集部２６が接続されている。データ収集部２６は、Ｘ線検出器２４の個々のシンチレータの検出情報を収集する。Ｘ線管２０からのＸ線の照射は、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２８によって制御される。なお、Ｘ線管２０とＸ線コントローラ２８との接続関係およびコリメータ２２とコリメータコントローラ３０との接続関係については図示を省略する。コリメータ２２は、コリメータコントローラ３０によって制御される。
【００３４】
以上の、Ｘ線管２０からコリメータコントローラ３０までのものが、走査ガントリ１０の回転部３４に搭載されている。ここで、被検体あるいはファントム（ｐｈａｎｔｏｍ）は、回転部３４の中心に位置するボア（ｂｏｒｅ）２９内の撮影テーブル４上に載置される。回転部３４は、回転コントローラ３６により制御されつつ回転し、Ｘ線管２０からＸ線を爆射し、Ｘ線検出器２４において被検体およびファントムの透過Ｘ線を、回転角度に応じたビュー（ｖｉｅｗ）番号（以後、ｊで現す）および回転方向のＸ線検出器列のチャネル番号（以後、ｉで現す）ごとの投影情報として検出する。なお、回転部３４と回転コントローラ３６との接続関係については図示を省略する。
【００３５】
操作コンソール６は、データ処理装置６０を有する。データ処理装置６０は、例えばコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等によって構成される。データ処理装置６０には、制御インタフェース（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６２が接続されている。制御インタフェース６２には、走査ガントリ１０が接続されている。データ処理装置６０は、制御インタフェース６２を通じて走査ガントリ１０を制御する。
【００３６】
走査ガントリ１０内のデータ収集部２６、Ｘ線コントローラ２８、コリメータコントローラ３０および回転コントローラ３６は、制御インタフェース６２を通じて制御される。なお、これら各部と制御インタフェース６２との個別の接続については図示を省略する。
【００３７】
また、データ処理装置６０には、データ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）６４が接続されている。データ収集バッファ６４には、走査ガントリ１０のデータ収集部２６が接続されている。データ収集部２６で収集されたデータがデータ収集バッファ６４を通じてデータ処理装置６０に入力される。
【００３８】
データ処理装置６０は、データ収集バッファ６４を通じて収集した透過Ｘ線信号すなわち投影情報を用いて画像再構成を行う。また、データ処理装置６０には、記憶装置６６が接続されている。記憶装置６６は、データ収集バッファ６４に収集された投影情報や再構成された断層画像情報および本装置の機能を実現するためのプログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）等を記憶する。
【００３９】
また、データ処理装置６０には、表示装置６８と操作装置７０がそれぞれ接続されている。表示装置６８は、データ処理装置６０から出力される断層画像情報やその他の情報を表示する。操作装置７０は、オペレータによって操作され、各種の指示や情報等をデータ処理装置６０に入力する。オペレータは表示装置６８および操作装置７０を使用してインタラクティブ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ）に本装置を操作する。なお、走査ガントリ１０、撮影テーブル４および操作コンソール６は、被検体あるいはファントムを撮影して断層画像を取得する。
【００４０】
図２は、データ処理装置６０の機能的な構成を示す機能ブロック図である。データ処理装置６０は、前処理手段７１、画像再構成手段７２、後処理手段７３、境界情報抽出手段７４、補正手段７５および散乱Ｘ線補正手段７６を含む。尚、データ処理装置６０は、本発明の画像生成装置の一例である。
【００４１】
前処理手段７１は、データ収集バッファ６４から入力された投影情報に対して、オフセット（ｏｆｆｓｅｔ）補正、Ｘ線検出器感度補正等の補正を行う。
【００４２】
画像再構成手段７２は、前処理された投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）を用いて画像再構成を行い、断層画像情報を生成する。この画像再構成は、投影情報がアキシャルスキャン（ａｘｉａｌ ｓｃａｎ）あるいはヘリカルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌ ｓｃａｎ）を用いて取得された場合にはＦＢＲ（Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法等が用いられ，また厚みを有する投影情報をボリュームデータ（ｖｏｌｕｍｅ ｄａｔａ）として扱い３次元画像再構成法を用いることもできる。
【００４３】
後処理手段７３は、断層画像情報にＣＴ値変換等の後処理を行う。そして、後処理が行われた断層画像情報は、表示装置６８に送信される。
【００４４】
境界情報抽出手段７４は、前処理された投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）からＸ線吸収率が不連
続的に異なる境界位置の境界位置情報およびこの境界位置におけるＸ線線吸収率の変化の大きさを示す大きさ情報からなる境界情報を求める。ここで、境界情報抽出手段７４は、Ｘ線検出器のチャネル方向に対応する方向（以下、単にチャネル方向と呼ぶ）に投影情報を微分する微分演算手段を有し、この微分値が閾値を越える場合に、境界位置と判定する。ここで、ビュー番号ｊ、チャネル番号ｉの位置のおける投影値をＰ（ｉ、ｊ）とすると微分値Ｄ（ｉ、ｊ）の大きさは、
│Ｄ（ｉ、ｊ）│＝│［Ｐ（ｉ＋Δｉ、ｊ）−Ｐ（ｉ、ｊ）］／Δｉ│
で求まり，閾値をｔｈとして、
│Ｄ（ｉ、ｊ）│＞ｔｈ
となるチャネル番号の位置を境界位置とする。
【００４５】
散乱Ｘ線補正手段７６は、投影情報に含まれるビュー番号およびチャネル番号ごとの散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ，ｊ）を算出する。この散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ，ｊ）は、例えばファントム等を用いて取得される散乱Ｘ線情報に基づいて算出され、さらにＸ線が透過する被検体中の投影長をも考慮して精度の高いものとされる（例えば、特許文献１参照）。
【００４６】
補正手段７５は、境界情報抽出手段７４で取得される境界情報を用いて、散乱Ｘ線補正手段７６で算出される散乱Ｘ線量に、Ｘ線線吸収率が変化する境界位置での補正を加える。ここで、補正手段７５は、散乱Ｘ線量に乗算され、散乱Ｘ線量を補正するゲイン（ｇａｉｎ）関数Ｇ（ｉ、ｊ）を有する。ここで、ゲイン関数をＧ（ｉ、ｊ）とすると、例えばｆを多次関数として、
Ｇ（ｉ、ｊ）＝１＋ｆ［│Ｄ（ｉ、ｊ）│］
で表される。そして、チャネル番号ごとの散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）にゲイン関数Ｇ（ｉ、ｊ）が乗算され、境界位置での補正を含んだ散乱Ｘ線量とされる。このゲイン関数は、変化の大きさとそれに対する補正量を調整する。なお、この多次関数は、実験的に補正量が最適になるように決定される。
【００４７】
また、補正手段７５は、この補正された散乱Ｘ線量を投影情報から減算し、散乱Ｘ線の補正を行う。すなわち、補正後の投影値をＣＰ（ｉ、ｊ）とすると、
ＣＰ（ｉ、ｊ）＝Ｐ（ｉ、ｊ）−Ｓ（ｉ、ｊ）＊Ｇ（ｉ、ｊ）
とされる。そして、補正された投影情報ＣＰ（ｉ、ｊ）は、画像再構成手段７２に出力され画像再構成される。
【００４８】
つぎに、データ処理装置６０の補正の具体的な動作について図３を用いて説明する。図３は、補正の動作を示すフローチャートである。まず、オペレータ（ｏｐｅｒａｔｏｒ）は、被検体１をボア２９内に配置し、被検体１の投影情報を取得する（ステップＳ３０１）。図４（Ａ）は、被検体１の撮影断面を模式的に示した図である。図４（Ａ）に示す例では、被検体１は、概ね楕円形状の低Ｘ線吸収率部２と、この楕円形状の中心近傍に位置する円形形状の高Ｘ線吸収率部３とを含む断面を有する。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）に示す被検体１の断面を、面内の上下方向に投影した投影情報を示す図である。この投影情報は、チャネル方向に概ね半円形の低Ｘ線吸収率部２の投影像を有し、また半円の中心位置近傍には、高Ｘ線吸収率部３を含む小さな半円形の投影像が重畳されている。なお、この様な投影情報が、被検体１の周囲３６０度に渡って、回転部３４の回転角度に応じた各ビュー番号（ｊ）ごとに取得される。
【００４９】
その後、境界情報抽出手段７４は、投影情報に微分を行い境界情報である境界位置およびＸ線吸収率の変化の大きさを抽出する（ステップＳ３０２）。図４（Ｃ）は、図４（Ｂ）に示す投影情報に微分演算を行い微分値の大きさを求めた例である。投影情報の投影値が急峻に変化する境界位置では、大きな値を有している。
【００５０】
その後、補正手段７５は、散乱Ｘ線補正手段７６で算出されたビュー番号およびチャネル番号ごとの散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ，ｊ）に補正を行う（ステップＳ３０３）。この際、補正手段７５は、ゲイン関数を用いて微分値、すなわちＸ線吸収率の変化の大きさと散乱Ｘ線量に乗算される補正量を調整する。
【００５１】
図５（Ａ）は、図４（Ａ）に示す様な断面を被検体１が有する場合に、散乱Ｘ線補正手段７６で算出される図４（Ｂ）と同様のビュー番号ｊの投影方向における散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）を示す図である。散乱Ｘ線量は、高Ｘ線吸収率部３が存在し、投影長が長い中央近傍位置では大きな値となり、投影長が短い周辺位置では徐々に小さなものとなる。図５（Ｂ）は、図４（Ｃ）に示すチャネル方向位置での微分値の大きさ│Ｄ（ｉ、ｊ）│、すなわちＸ線吸収率の変化の大きさを用いて、散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）を補正した例である。
【００５２】
その後、補正手段７５は、補正された散乱Ｘ線量を用いて投影情報に散乱補正を行う（ステップＳ３０４）。この散乱補正では、投影情報の投影値Ｐ（ｉ、ｊ）から散乱Ｘ線量が減算される。図５（Ｃ）は、図５（Ｂ）に示す補正された散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ，ｊ）×Ｇ（ｉ，ｊ）を用いて図４（Ｂ）の投影情報を散乱補正した例である。図５（Ｃ）中に実線で示した図は、散乱補正された投影情報ＣＰ（ｉ，ｊ）である。なお、図５（Ｃ）中に破線で示した図は、図４（Ｂ）と同一の投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）で比較のために図示した。
【００５３】
その後、画像再構成手段７２は、この補正された投影情報を用いて画像再構成を行い（ステップＳ３０５）、再構成された断層画像情報は、表示装置６８に表示される（ステップＳ３０６）。
【００５４】
上述してきたように、本実施の形態１では、被検体１の投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）から、Ｘ線吸収率が変化する境界位置およびこの変化の大きさからなる境界情報Ｄ（ｉ，ｊ）を抽出し、この境界情報を用いて、境界位置における変化の大きさに対応する量Ｇ（ｉ，ｊ）を散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ，ｊ）に乗算し、境界位置におけるＸ線を補正することとしているので、断層画像に生じるアーチファクトを減じることができる。
（実施の形態２）
上記実施の形態１では、チャネル方向の投影情報を微分することによって、Ｘ線吸収率が変化する境界情報を抽出したが、本実施の形態においては、Ｘ線検出器の回転方向と直交する方向の幅であるＸ線検出器の列方向に対応する方向（以下、単に列方向と呼ぶ）の投影情報を微分することによって、列方向における境界情報を抽出する例について説明する。尚、本実施の形態においては、境界情報抽出手段７４及び補正手段７５を主に説明し、実施の形態１と同じで構成については説明を省略する。
【００５５】
本実施の形態においては、境界情報抽出手段７４は、投影情報を列方向に微分する微分演算手段を有し、この微分値が閾値を越える場合に、境界位置と判定する。ここで、ビュー番号ｊ、列番号ｋの位置における投影値をＰ(ｉ、ｋ、ｊ)とすると微分値Ｄｋ(ｉ、ｋ、ｊ)の大きさは、
｜Ｄｋ(ｉ、ｋ、ｊ)｜＝｜[Ｐ(ｉ、ｋ＋Δｋ、ｊ)−Ｐ(ｉ、ｋ、ｊ)] ／ Δｋ｜
で求まり、閾値をth_kとして、
｜Ｄｋ(ｉ、ｋ、ｊ)｜＞ｔｈ＿ｋ
となる列番号の位置を境界位置とする。
【００５６】
散乱Ｘ線補正手段７６は、投影情報に含まれるビュー番号およびチャンネル番号および列番号ごとの散乱Ｘ線量Ｓ(ｉ、ｋ、ｊ)を算出する。この散乱Ｘ線量Ｓ(ｉ、ｋ、ｊ)は、実施の形態１と同様に、例えばファントム等を用いて取得される散乱Ｘ線情報に基づいて算出され、さらにＸ線が透過する被検体中の投影長や投影面積をも考慮して精度のたかいのもとされる。
【００５７】
補正手段７５は、境界情報抽出手段７４で取得される境界情報を用いて、散乱Ｘ線補正手段７６で算出される散乱X線量に、X線吸収率が変化する境界位置での補正を加える。ここで、補正手段７５は、散乱X線量に乗算され、散乱Ｘ線量を補正するゲイン(ｇａｉｎ)関数Ｇ２(ｉ、ｋ、ｊ)を有する。ここで、ゲイン関数をＧ２(ｉ、ｋ、ｊ)とすると、例えばf２を多次関数として、
Ｇ２（i、ｋ、ｊ）＝１＋ｆ２[｜Ｄｋ(ｉ、ｋ、ｊ)｜]
で表される。そして、散乱X線量Ｓ(ｉ、ｋ、ｊ)にゲイン関数Ｇ２(ｉ、ｋ、ｊ)が乗算され、境界位置でのＸ線の補正を含んだ散乱Ｘ線量とされる。このゲイン関数は、変化の大きさとそれに対する補正量を調整する。なお、この多次関数は、実験的に補正量が最適になるように決定される。
【００５８】
また、補正手段７５は、この補正された散乱X線量を投影情報から減算し、散乱X線の補正を行う。すなわち、補正後の投影値をＣＰ(ｉ、ｋ、ｊ)とすると、
ＣＰ (ｉ、ｋ、ｊ)＝Ｐ(ｉ、ｋ、ｊ)― Ｓ(ｉ、ｋ、ｊ)＊Ｇ２(ｉ、ｋ、ｊ)
とされる。そして、補正された投影情報ＣＰ(ｉ、ｋ、ｊ)は、画像再構成手段７２に出力され画像再構成される。
【００５９】
このように、本実施の形態２では、被検体１の投影情報Ｐ（ｉ、ｋ、ｊ）から、Ｘ線吸収率が変化する境界位置およびこの変化の大きさからなる境界情報Ｄ（ｉ、ｋ、ｊ）を抽出し、この境界情報を用いて、境界位置における変化の大きさに対応する量Ｇ２（ｉ、ｋ、ｊ）を散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｋ、ｊ）に乗算し、境界位置におけるＸ線を補正することとしているので、断層画像に生じるアーチファクトを減じることができる。
（実施の形態３）
上記実施の形態１では、チャネル方向の投影情報を、実施の形態２では、列方向の投影情報を微分することによって、Ｘ線吸収率が変化する境界情報を抽出したが、本実施の形態においては、チャネル方向と列方向の両方を微分することによって、チャネル方向及び列方向における境界情報を抽出する例について説明する。尚、本実施の形態においては、境界情報抽出手段７４及び補正手段７５を主に説明し、実施の形態１と同じで構成については説明を省略する。
【００６０】
本実施の形態においては、境界情報抽出手段７４は、投影情報をチャンネル方向および列方向に微分する微分演算手段を有し、この微分値が閾値を越える場合に、境界位置と判定する。ここで、ビュー番号ｊ、列番号ｋの位置における投影値をＰ(ｉ、ｋ、ｊ)とするとチャンネル方向の微分値Ｄｉ(ｉ、ｋ、ｊ)および列方向の微分値Ｄｋ(ｉ、ｋ、ｊ)の大きさは、
｜Ｄｉ(ｉ、ｋ、ｊ)｜＝｜[Ｐ(ｉ＋Δｉ、ｋ、ｊ)−Ｐ(ｉ、ｋ、ｊ)] ／ Δｉ｜
｜Ｄｋ(ｉ、ｋ、ｊ)｜＝｜[Ｐ(ｉ、ｋ＋Δｋ、ｊ)−Ｐ(ｉ、ｋ、ｊ)] ／ Δｋ｜
で求まる。チャンネル方向の閾値をｔｈ＿ｉ、列方向の閾値をｔｈ＿ｋとして、
｜Ｄｉ(ｉ、ｋ、ｊ)｜＞ｔｈ＿ｉ
｜Ｄｋ(ｉ、ｋ、ｊ)｜＞ｔｈ＿ｋ
となる列番号の位置を境界位置とする。
【００６１】
散乱Ｘ線補正手段７６は、投影情報に含まれるビュー番号およびチャンネル番号および列番号ごとの散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｋ、ｊ）を算出する。この散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｋ、ｊ）は、実施の形態１と同様に、例えばファントム等を用いて取得される散乱Ｘ線情報に基づいて算出され、さらにＸ線が透過する被検体中の投影長や投影面積をも考慮して精度のたかいのもとされる。
【００６２】
補正手段７５は、境界情報抽出手段７４で取得される境界情報を用いて、散乱Ｘ線補正手段７６で算出される散乱Ｘ線量に、Ｘ線吸収率が変化する境界位置での補正を加える。ここで、補正手段７５は、散乱Ｘ線量に乗算され、散乱Ｘ線量を補正するゲイン（ｇａｉｎ）関数Ｇ３（ｉ、ｋ、ｊ）を有する。ここで、ゲイン関数をＧ３（ｉ、ｋ、ｊ）とすると、例えばf３を多次関数として、
Ｇ３（ｉ、ｋ、ｊ）＝１＋ｆ３［｜Ｄｉ（ｉ、ｋ、ｊ）｜、｜Ｄｋ（ｉ、ｋ、ｊ）｜］
で表される。そして、散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｋ、ｊ）にゲイン関数Ｇ３（ｉ、ｋ、ｊ）が乗算され、境界位置での補正を含んだ散乱X線量とされる。このゲイン関数は、変化の大きさとそれに対する補正量を調整する。なお、この多次関数は、実験的に補正量が最適になるように決定される。
【００６３】
また、補正手段７５は、この補正された散乱Ｘ線量を投影情報から減算し、散乱Ｘ線の補正を行う。すなわち、補正後の投影値をＣＰ（ｉ、ｋ、ｊ）とすると、
ＣＰ （ｉ、ｋ、ｊ）＝Ｐ（ｉ、ｋ、ｊ）― Ｓ（ｉ、ｋ、ｊ）＊Ｇ３（ｉ、ｋ、ｊ）
とされる。そして、補正された投影情報ＣＰ（ｉ、ｋ、ｊ）は、画像再構成手段７２に出力され画像再構成される。
【００６４】
このように、本実施の形態２では、被検体１の投影情報Ｐ（ｉ、ｋ、ｊ）から、Ｘ線吸収率が変化する境界位置およびこの変化の大きさからなる境界情報Ｄ（ｉ、ｋ、ｊ）を抽出し、この境界情報を用いて、境界位置における変化の大きさに対応する量Ｇ２（ｉ、ｋ、ｊ）を散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｋ、ｊ）に乗算し、境界位置におけるＸ線を補正することとしているので、チャネル方向及び列方向の投影情報の散乱Ｘ線補正を補正し、ひいては断層画像に生じるアーチファクトを減じることができる。
（実施の形態４）
ところで、上記実施の形態１〜３では、投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）を微分し、Ｘ線吸収率が変化する境界情報Ｄ（ｉ，ｊ）を抽出することとしたが、画像再構成された断層画像情報から境界情報を抽出し、境界位置におけるＸ線の補正を行うこともできる。そこで、本実施の形態４では、画像再構成された断層画像情報から境界情報を抽出し、Ｘ線吸収率が変化する境界位置におけるＸ線の補正を行う場合を示すことにする。図６は、本実施の形態２にかかるデータ処理装置６１の機能的な構成を示す機能ブロック図である。ここで、データ処理装置６１は、図１の全体構成に示すデータ処理装置６０に対応するもので、その他の構成は図１に示すものと全く同様であるので、詳しい説明を省略する。
【００６５】
データ処理装置６１は、前処理手段７１、画像再構成手段７２、後処理手段７３、境界情報抽出手段８４、補正手段８５および散乱Ｘ線補正手段７６を含む。ここで、前処理手段７１、画像再構成手段７２、後処理手段７３および散乱Ｘ線補正手段７６は、図２に示したものと機能的には全く同様である。ただし、実施の形態１では、前処理手段７１は、前処理された投影情報を境界情報抽出手段７４にのみ出力していたが、本実施の形態２では、画像再構成手段７２および補正手段８５に出力する。そして、画像再構成手段７２は、前処理手段７１からの投影情報を用いて画像再構成を行い断層画像情報を形成する。
【００６６】
境界情報抽出手段８４は、画像再構成手段７２から取得した断層画像情報ＩＭＧ（ｘ，ｙ）（ｘ、ｙは、画像の横および縦方向の位置座標を示す。）を用いて、Ｘ線吸収率が不連続的に異なる境界位置の境界位置情報およびこの境界位置におけるＸ線吸収率の変化の大きさを示す大きさ情報からなる境界情報を求める。ここで、境界情報抽出手段８４は、断層画像情報に含まれる断層画像を微分する微分演算手段、微分された画像の絶対値を取り境界画像を生成する絶対値手段およびこの境界画像を用いて各ビュー角度に対応する位置からの複数の投影像を求める再投影手段を有する。
【００６７】
ここで、断層画像ＩＭＧ（ｘ、ｙ）から境界画像をＢＩＭＧ（ｘ、ｙ）を生成する際には、
【００６８】
【数１】
0005389965.tif 000002
【００６９】
の関係にある式（１）が用いられる。なお、＊は、畳み込み演算を現し、ＨＦ（ｘ、ｙ）は、高域通過型のフィルタ（ｆｉｌｔｅｒ）関数である。この式の分子は上述した微分演算手段をなし、分母はＣＴ値に依存させないための規格化因子である。
【００７０】
そして、境界情報抽出手段８４は、この境界画像ＢＩＭＧ（ｘ，ｙ）の投影像ＢＤ（ｉ，ｊ）をビュー番号およびチャネル番号ごとに求める。そして、境界情報抽出手段８４は、投影像ＢＤ（ｉ，ｊ）が零でない投影値を有する際に、この投影値が存在するチャネル方向の位置を境界位置とし、投影値の大きさをＸ線吸収率の変化の大きさとする。
【００７１】
補正手段８５は、境界情報抽出手段８４で取得される境界情報を用いて、散乱Ｘ線補正手段７６で算出される散乱Ｘ線量に、Ｘ線吸収率が変化する境界位置でのＸ線の補正を加える。ここで、補正手段８５は、補正手段７５と同様の散乱Ｘ線量に乗算され、散乱Ｘ線量を補正するゲイン関数を有する。このゲイン関数は、例えば、ｆを多次関数として、
Ｇ（ｉ、ｊ）＝１＋ｆ［│ＢＤ（ｉ、ｊ）│］
で表される。また、散乱Ｘ線量をＳ（ｉ、ｊ）とすると、定義からＳ（ｉ、ｊ）×Ｇ（ｉ、ｊ）が補正された散乱Ｘ線量となる。
【００７２】
また、補正手段８５は、この補正された散乱Ｘ線量ＣＰ（ｉ，ｊ）を前処理手段７１からの投影情報Ｐ（ｉ、ｊ）から減算し、散乱Ｘ線の補正を行う。
ＣＰ（ｉ、ｊ）＝Ｐ（ｉ、ｊ）−Ｓ（ｉ、ｊ）×Ｇ（ｉ、ｊ）
つぎに、データ処理装置６１の補正の具体的な動作について図７を用いて説明する。図７は、補正の動作を示すフローチャートである。まず、オペレータ（ｏｐｅｒａｔｏｒ）は、被検体２をボア２９内に配置し、被検体２の投影情報を取得する（ステップＳ７０１）。この投影情報は、データ処理装置６１に送信され、前処理手段７１で前処理された後に画像再構成手段７２に出力される。そして、画像再構成手段７２は、この投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）を画像再構成し（ステップＳ７０２）、断層画像情報ＩＭＧ（ｘ，ｙ）を取得する。図８（Ａ）は、被検体２の断層画像の一例である。この断層画像は、被検体２の大部分を占める低Ｘ線吸収率部８と、この低Ｘ線吸収率部８の中にある２つの円形の高Ｘ線吸収率部９とからなる。なお、この断層画像中に破線で示す部分は、Ｘ線吸収率が変化する境界位置でのアーチファクト７を模式的に示すものである。
【００７３】
図７に戻り、データ処理装置６１は、境界情報抽出手段８４により、境界情報の抽出を行う（ステップＳ７０３）。この境界情報の抽出では、断層画像ＩＭＧ（ｘ，ｙ）に（１）式を用いた演算を行い境界画像ＢＩＭＧ（ｘ，ｙ）を求める。図８（Ｂ）は、図８（Ａ）に示す断層画像から求めた境界画像を示す図である。この図では、被検体２の低Ｘ線線吸収率部８および高Ｘ線吸収率部９の境界領域のみが抽出されている。そして、境界情報抽出手段８４は、この境界画像ＢＩＭＧ（ｘ，ｙ）から、ビュー番号およびチャネル番号ごとの境界情報である境界投影値ＢＤ（ｉ，ｊ）を算出する。図８（Ｃ）は、図８（Ｂ）に示す境界画像の面内で上下方向に投影した境界投影値の例である。図８（Ｃ）では、境界投影値が、低Ｘ線吸収率部８の辺縁部および高Ｘ線吸収率部９の辺縁部では大きなものとなっており、また高Ｘ線吸収率部９を含む境界投影値は、低Ｘ線吸収率部８のみからなる境界投影値よりも大きな値を示している。
【００７４】
図７に戻り、その後データ処理装置６１は、補正手段８５により、散乱Ｘ線量を補正する（ステップＳ７０４）。この補正では、境界投影値ＢＤ（ｉ，ｊ）を用いたゲイン関数Ｇ（ｉ、ｊ）を求め、このゲイン関数Ｇ（ｉ、ｊ）を散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）に乗算する。
【００７５】
図９（Ａ）は、散乱Ｘ線補正手段７６で求められた被検体２の上下方向の散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）を示す図である。図９（Ｂ）は、この散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）に、境界投影値ＢＤ（ｉ，ｊ）のゲイン関数Ｇ（ｉ、ｊ）を乗算して補正した散乱Ｘ線量を示す図である。
【００７６】
図７に戻り、データ処理装置６１は、補正手段８５により、散乱補正を行う（ステップＳ７０５）。この散乱補正では、補正手段８５は、前処理手段７１から取得した被検体２の投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）から、補正された散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）×Ｇ（ｉ、ｊ）を減算する。図９（Ｃ）は、図中の破線で被検体２の投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）を示し、図中の実線で散乱補正が行われた被検体２の投影情報ＣＰ（ｉ、ｊ）を示している。
【００７７】
図７に戻り、データ処理装置６１は、画像再構成手段７２により、散乱補正を行った投影情報ＣＰ（ｉ、ｊ）を画像再構成し（ステップＳ７０６）、この再構成画像を表示装置６８に表示する（ステップＳ７０７）。なお、この再構成画像では、図８（Ａ）の断層画像に示されたアーチファクト７の低減が図られる。
【００７８】
上述してきたように、本実施の形態２では、被検体２の断層画像ＩＭＧ（ｘ，ｙ）から、Ｘ線吸収率が変化する境界位置のみからなる境界画像ＢＩＭＧ（ｘ，ｙ）を抽出し、この境界画像の境界投影値ＢＤ（ｉ，ｊ）をビュー番号およびチャネル番号ごとに算出し、この境界投影値を用いて散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ，ｊ）を補正し、この散乱Ｘ線量を用いて被検体２の投影情報Ｐ（ｉ，ｊ）の散乱補正を行うこととしているので、Ｘ線吸収率が異なる境界位置におけるＸ線の散乱補正を補正し、ひいては断層画像に生じるアーチファクト７を減じることができる。
（実施の形態５）
ところで、上記実施の形態４では、断層画像から境界画像ＢＩＭＧ（ｘ，ｙ）を抽出し、この境界画像の境界投影値ＢＤ（ｉ，ｊ）を用いて被検体２の投影情報を補正したが、境界投影値に基づいて補正された散乱Ｘ線量を画像再構成して散乱Ｘ線画像を生成し、この散乱Ｘ線画像を断層画像から減算して散乱線Ｘ線およびアーチファクトの軽減を図ることもできる。そこで、本実施の形態５では、境界投影値で補正された散乱Ｘ線画像を用いて、断層画像のＸ線吸収率が変化する境界位置におけるＸ線を補正する場合を示すことにする。図１０は、本実施の形態５にかかるデータ処理装置６３の機能的な構成を示す機能ブロック図である。ここで、データ処理装置６３は、図１の全体構成に示すデータ処理装置６０に対応するもので、その他の構成は図１に示すものと全く同様であるので、詳しい説明を省略する。
【００７９】
データ処理装置６３は、前処理手段７１、画像再構成手段７２、後処理手段７３、境界情報抽出手段８４、補正手段９５および散乱Ｘ線補正手段７６を含む。ここで、前処理手段７１、画像再構成手段７２、後処理手段７３、境界情報抽出手段８４および散乱Ｘ線補正手段７６は、図６に示した実施の形態２のものと機能的には全く同様であるので詳しい説明を省略する。ただし、本実施の形態３では、前処理手段７１は、前処理された投影情報を補正手段９５に出力せず、補正手段９５は、画像再構成された断層画像および散乱Ｘ線画像のみを用いて境界位置のＸ線を補正する。また、画像再構成手段７２は、後処理手段７３に直接再構成画像を出力せず、補正手段９５を介して出力する。
【００８０】
図１１（Ａ）は、被検体２の投影情報から画像再構成される断層画像ＩＭＧ（ｘ、ｙ）の例である。被検体２は、低Ｘ線吸収率部８とその中に２つの円形の高Ｘ線吸収率部９を有する。そして、低Ｘ線吸収率部８および高Ｘ線吸収率部９の辺縁部には、アーチファクト７が破線で示されている。
【００８１】
補正手段９５は、補正手段８５と同様に境界情報抽出手段８４により境界画像ＢＩＭＧ（ｘ．ｙ）から取得される境界投影値ＢＤ（ｉ，ｊ）を用いて、散乱Ｘ線補正手段７６で算出される散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）を補正する。なお、断層画像ＩＭＧ（ｘ、ｙ）から境界画像をＢＩＭＧ（ｘ、ｙ）を生成する際には、
【００８２】
【数２】
0005389965.tif 000003
【００８３】
の関係にある式（２）が用いられる。なお、＊は、畳み込み演算を現し、ＨＦ（ｘ、ｙ）は、高域通過型のフィルタ（ｆｉｌｔｅｒ）関数である。また、補正手段８５と同様にゲイン関数Ｇ（ｉ、ｊ）を用いて、境界投影値ＢＤ（ｉ，ｊ）を変換する。
【００８４】
その後、補正手段９５は、補正された散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ、ｊ）×Ｇ（ｉ、ｊ）を画像再構成手段７２に出力する。画像再構成手段７２は、補正された散乱Ｘ線量を画像再構成し散乱Ｘ線画像ＳＩＭＧ（ｘ、ｙ）を生成する。図１１（Ｂ）は、画像再構成された散乱Ｘ線画像を模式的に示す図である。概ね、図１１（Ａ）に示すアーチファクト７部分を画像化したものとなる。
【００８５】
その後、補正手段９５は、画像再構成手段７２からこの散乱Ｘ線画像ＳＩＭＧ（ｘ，ｙ）を入力し、断層画像ＩＭＧ（ｘ，ｙ）との減算を行い減算画像ＤＩＭＧ（ｘ、ｙ）を生成する。すなわち、
ＤＩＭＧ（ｘ，ｙ）＝ＩＭＧ（ｘ、ｙ）−ＳＩＭＧ（ｘ、ｙ）
を算出する。図１１（Ｃ）は、減算された減算画像を示している。減算画像は、概ね断層画像からアーチファクト７部分を取り除いたものとなっている。
【００８６】
その後、補正手段９５は、後処理手段７３に減算画像を出力し、また後処理手段７３は、後処理の後に表示装置６８にこの減算画像を出力する。
【００８７】
上述してきたように、本実施の形態３では、被検体２の断層画像ＩＭＧ（ｘ，ｙ）の境界のみからなる境界画像ＢＩＭＧ（ｘ，ｙ）から境界投影値ＢＰ（ｉ，ｊ）をビュー番号およびチャネル番号ごとに算出し、この境界投影値を用いて散乱Ｘ線量Ｓ（ｉ，ｊ）を補正し、この散乱Ｘ線量を画像再構成して散乱Ｘ線画像ＳＩＭＧ（ｘ，ｙ）を生成し、断層画像から減算することとしているので、断層画像に生じるアーチファクト７を減じることができる。
【符号の説明】
【００８８】
１、２ 被検体
２、８ 低Ｘ線吸収率部
３、９高Ｘ線吸収率部
７ アーチファクト
４ 撮影テーブル
６ 操作コンソール
１０ 走査ガントリ
２０ Ｘ線管
２２ コリメータ
２４ Ｘ線検出器
２６ データ収集部
２８ Ｘ線コントローラ
２９ ボア
３０ コリメータコントローラ
３４ 回転部
３６ 回転コントローラ
６０、６１、６３ データ処理装置
６２ 制御インタフェース
６４ データ収集バッファ
６６ 記憶装置
６８ 表示装置
７０ 操作装置
７１ 前処理手段
７２ 画像再構成手段
７３ 後処理手段
７４ 境界情報抽出手段
７５ 補正手段
７６ 散乱Ｘ線補正手段
８４ 境界情報抽出手段
８５、９５ 補正手段
【図１】
0005389965.tif 000004
【図２】
0005389965.tif 000005
【図３】
0005389965.tif 000006
【図４】
0005389965.tif 000007
【図５】
0005389965.tif 000008
【図６】
0005389965.tif 000009
【図７】
0005389965.tif 000010
【図８】
0005389965.tif 000011
【図９】
0005389965.tif 000012
【図１０】
0005389965.tif 000013
【図１１】
0005389965.tif 000014