(57)【要約】【課題】本発明の目的は、アーチファクトの抑制及び画質改善を、ｚ軸解像度の低下防止とともに実現することにある。【解決手段】ＣＴシステムにおける少なくとも２つの検出器列１０３から投影データを取得し、投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として検出器列の列方向に関してチャンネルに依存して変化する重みを用いて重み付け加算によるフィルタリングをし、フィルタリング済みデータについて逆投影を含んだ再構成を行う。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＴシステムにおける少なくとも２つの検出器列から投影データを取得し、
前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関してチャンネルに依存して変化する重みを用いて重み付け加算によるフィルタリングをし、
前記フィルタリング済みデータについて逆投影を含んだ再構成を行うコンピュータによるコンピュータ断層撮影装置における画像データの生成方法。
【請求項２】
前記フィルタリングは、光線角度およびアイソセンタから検出器セルまでの距離の少なくとも一方に関連して行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フィルタリングは、アイソセンタから総和値投影がｘｙ平面と一致する該総和値投影上のボクセルまでの距離に関連して行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記逆投影は、フェルドカンプ再構成を適用すること、高度シングルスライスリビニング、ＦＦＴを適用すること、逆ＦＦＴを適用すること、および適合型多平面再構成のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ガントリおよび寝台の少なくとも一方が前記寝台の軸方向に沿って移動する間に、投影データを収集するように構成されるものであって、Ｘ線を発生するように構成されたＸ線源と、軸方向に沿って少なくとも２つの検出器列に配置され、前記投影データを作成するように構成された検出器エレメントを有する検出器とを含むヘリカル走査手段と、
前記検出器列の列方向に関してチャンネルに依存して変化する重みを用いて重み付け加算により前記投影データをフィルタリングするフィルタリング手段と、
前記フィルタリング済みデータについて逆投影を含んだ再構成を行う再構成手段を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項６】
前記フィルタリング手段は、光線角度およびアイソセンタから検出器セルまでの距離の少なくとも一方に基づいて前記投影データをフィルタリングするように構成されていることを特徴とする請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項７】
前記フィルタリングは、アイソセンタから総和値投影がｘｙ平面と一致する該総和値投影上のボクセルまでの距離に関連して行われることを特徴とする請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項８】
前記逆投影装置は、フェルドカンプ再構成、高度シングルスライスリビニング、ＦＦＴを適用すること、逆ＦＦＴを適用すること、および適合型多平面再構成のうち少なくとも１つを適用することにより前記フィルタリング済みデータを逆投影するように構成されていることを特徴とする請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項９】
ガントリおよび寝台の少なくとも一方が該寝台の軸方向に沿って移動する間に、投影データを収集するように構成されたヘリカル走査を行うＸ線ＣＴ装置において、
Ｘ線を発生するように構成されたＸ線源と、
軸方向に沿って少なくとも２つの検出器列に配置され、前記投影データを作成するように構成された検出器エレメントを有する検出器とを含むヘリカル走査手段と、
前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関してチャンネルに依存して変化する重みを用いて重み付け加算によりフィルタリングを行うフィルタリング手段と、
前記フィルタリング済みデータについて逆投影を含んだ再構成を行う再構成手段とを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１０】
前記フィルタリング手段は、光線角度およびアイソセンタから検出器セルまでの距離の少なくとも一方に基づいて前記投影データをフィルタリングするように構成されてい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】
前記フィルタリングは、アイソセンタから総和値投影がｘｙ平面と一致する該総和値投影上のボクセルまでの距離に関連して行われ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１２】
前記逆投影手段は、フェルドカンプ再構成、高度シングルスライスリビニング、ＦＦＴを適用すること、逆ＦＦＴを適用すること、および適合型多平面再構成のうち少なくとも１つを適用することにより前記フィルタリング済みデータを逆投影するように構成されてい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１３】
ＣＴシステムにおける少なくとも２つの検出器列から投影データを取得し、
前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関して、回転中心では画像鮮鋭度が高く、前記回転中心から離れるに従って画像鮮鋭度が低くなるように重みをチャンネルに依存して変化させて重み付け加算によるフィルタリングをし、
前記重み付け加算された投影データについて逆投影を含んだ再構成を行うコンピュータによるコンピュータ断層撮影における画像データの生成方法。
【請求項１４】
ＣＴシステムにおける少なくとも２つの検出器列から投影データを取得する手段と、
前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関して、回転中心では画像鮮鋭度が高く、前記回転中心から離れるに従って画像鮮鋭度が低くなるように重みをチャンネルに依存して変化させて重み付け加算によるフィルタリングをする手段と、
前記重み付け加算された投影データについて逆投影を含んだ再構成を行う再構成手段とを具備する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】
本発明は、マルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影システムのフィルタリングの方法、Ｘ線ＣＴ装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムは、１９９８年頃に開発され医療市場に導入された。現在、スライス数はおよそ２から４０の範囲であるが、６４または２５６にまで増加することが期待されている（非特許文献１、非特許文献２、および非特許文献３を参照。それぞれの内容は参照により本明細書に一体化した）。ＣＴシステム用のヘリカル走査を用いた円錐ビーム画像再構成アルゴリズムは、フレキシブルフォーカス軌道を導入しフェルドカンプアルゴリズムに加重機能を適用した、一般加重化されたフェルドカンプ再構成アルゴリズムを用いている（特許文献１および特許文献２ならびに非特許文献４から非特許文献１０を参照。それぞれの内容は参照により本明細書に一体化した）。
【０００３】
他の再構成アルゴリズムには、単一軸に整列されていない多数のスライスを再構成する、高度シングルスライスリビニング（ＡＳＳＲ）や適合型多平面再構成（ＡＭＰＲ）などの準円錐ビームアルゴリズムがある。スライスの軸はヘリカル軌道に合致しており、これをｚフィルタリングして垂直スライスを得ることができる（特許文献３および非特許文献１１から非特許文献１３を参照。これら全ての内容は参照により本明細書に一体化した）。
【０００４】
円錐平行扇形ビームリビニング（たとえば、非特許文献１４から非特許文献１７を参照。これら全ての内容は参照により本明細書に一体化した）、および扇形ビームアルゴリズム（非特許文献１８を参照。この内容は参照により本明細書に一体化した）を用いることにより同じエリアシング問題を有する他のアルゴリズムがいくつかある。本発明は再構成スキームの選択によって限定されるものではない。
【０００５】
円錐ビームまたは準円錐ビームアルゴリズムに共通の問題の１つは、ｚ軸（検出器列）方向におけるサンプリング間隔が不十分なことである。これらのアルゴリズムはナイキストの定理（１つの検出器セルアパチャ内に２つの試料を必要とする）に反しており、高周波数成分に起因して再構成された画像内でエリアシングアーチファクトを生じさせる（非特許文献１９を参照。この内容は参照により本明細書に一体化した）。これらのエリアシングアーチファクトは風車アーチファクトとして知られている。現在、この問題を克服する２種類の方法がある。１つの方法はハードウエアを変更するものであり、他の方法はソフトウエアを改変するものである。
【０００６】
ハードウエアの変更は、ｚ軸方向にフライングフォーカス技術（ｘｙ平面、検出器チャネル方向における）を適用し、２組の投影をｚにおけるＮ個の試料と組み合わせてｚにおける２つのＮ個の試料の１組にする。（非特許文献２０を参照。この内容は参照により本明細書に一体化した）。しかし、この潜在的な解決策には次のような欠点がある。（１）データサイズが現在用いているものの２倍になること。（２）スキャナがより高価になること。（３）新たな画像再構成アルゴリズムが必要になること。
【０００７】
ソフトウエアによる解決策には、ｚ解像度（ｚにおける高周波数）を削減する不適合型ｚフィルタリングや、適合型の対象依存ｚフィルタリングがある。不適合型フィルタリングによる解決策には、固定カーネルを有する投影データドメインにおけるｚフィルタリング（特許文献４を参照。この内容は参照により本明細書に一体化した）、画像ドメインにおけるｚフィルタリング、および可変サイズのカーネルを有する投影データドメインにおけるｚフィルタリング（特許文献５を参照。この内容は参照により本明細書に一体化した）がある。
【０００８】
これらの解決策の１つの欠点は、画像全体のｚ解像度が一様に失われることである。簡単に言えば、ｚ解像度は至るところで失われる。肋骨、頭蓋骨、および背骨など、風車アーチファクトの原因のほとんどは、画像の周辺領域に位置しており、画像の中央領域は高空間ｚ解像度を必要とする。
【０００９】
適合型ｚフィルタリングには、投影データドメインにおけるフィルタリング（J. Hsieh, “非特許文献２１を参照。この内容は参照により本明細書に一体化した）および画像ドメインにおけるフィルタリングがある。これらの方法はいずれも、ｚにおける勾配などの対象依存インデックスに応じてｚフィルタリングのカーネルを変更し、多量の処理を必要とするが、これは望ましいことではない。
【特許文献１】荒舘 博、南部 恭二郎、「ＣＴ装置」日本特許第２，８２５，３５２号
【特許文献２】K. Taguchi, “X-ray Computed Tomography Apparatus,” U.S. Patent No. 5,825,842 (１９９５年出願)
【特許文献３】町田 好男、「コンピュータ断層撮影装置」、日本特許出願公開第０８−１８７２４０号
【特許文献４】K. Taguchi, U.S. Pat. No. 5,825,842 (1998)
【特許文献５】I. Zmora, U.S. Pat. No. 6,560,308
【非特許文献１】Y. Saito, H. Aradate, H. Miyazaki, K. Igarashi, and H. Ide, “Development of a Large Area 2-dimensional Detector for Real-Time 3-dimensional CT (4D-CT),” Radiology vol. 217(P), 405(2000)
【非特許文献２】Y. Saito, H. Aradate, H. Miyazaki, K. Igarashi, and H. Ide, “Large Area Two-Dimensional Detector System for Real-Time Three-Dimensional CT (4D-CT),” Proc. Of SPIE Med. Imag. Conf., 4320, 775-782 (2001)
【非特許文献３】http://www3.toshiba.co.jp/medical/4d-ct/
【非特許文献４】L. A. Feldkamp, L. C. Davis, and J. W. Kress, “Practical Cone-Beam Algorithm,” L. Opt. Soc. Am. A, 6, 612-19 (1984)
【非特許文献５】L. G. Zeng and G. T. Gullberg, “Short-scan Cone Beam Algorithm for Circular and Noncircular Detector Orbit,” Proc. Of SPIE Med. Imag. Conf, 1233, 453-463 (1990)
【非特許文献６】H. Kudo and T. Saito, “Three-Dimensional Helical-Scan Computer Tomography Using Cone-Beam Projections,” J.Electron. Information Commun. Soc. Japan, J74-D-II, 1108-1114 (1991)
【非特許文献７】G. Wang, T. H. Lin, P. C. Cheng, D. M. Shinozaki, “A General Cone-Beam Reconstruction Algorithm,” IEEE Trans. Med. Imaging, 12, 486-496 (1993)
【非特許文献８】K. Wiesent, K. Barth, N. Novab, et al., “Enhanced 3-D-Reconstruction Algorithm for C-arm Systems Suitable for Interventional Procedures,” IEEE Trans. Med. Imaging, 19,391-403 (2000)
【非特許文献９】M. D. Silver, K. Taguchi, and K. S. Han, “Field-of-View Dependent Helical Pitch in Multi-Slice CT,” Proc. Of SPIE Med. Imag. Conf., 4320, 839-850 (2001)
【非特許文献１０】M. D. Silver, K. Taguchi, and I. A. Hein, “A Simple Algorithm for Increased Helical Pitch in Cone-Beam CT,”The Sixth International Meeting on Fully Three-Dimensional Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine, 70-73 (2001)
【非特許文献１１】M. Kachelriess, S. Schaller, W. A. Kalender, “Advanced Single-slice Rebinning in Cone-Beam Sprial CT,” Medical Physics vol. 27, pp. 754-772 (2000)
【非特許文献１２】S. Schaller, K. Stierstorfer, H. Bruder, M. Kachelriess, and T. Flohr, “Novel Approximate Approach for High-Quality Image Reconstruction in Helical Cone Beam CT at Arbitrary Pitch,” Proc of SPIE Vol. 4322, pp. 113-127 (2001)
【非特許文献１３】T. Flohr, K. Stierstorfer, H. Bruder, J. Simon, A. Polacin, and S. Schaller, “Image Reconstruction and Image Quality Evaluation for a 16-slice CT scanner,” Medical Physics vol. 30, pp. 832-845 (2003)
【非特許文献１４】H. Tuy, “3D Image Reconstruction for Helical Partial Cone-beam Scanner,” proc of Fully 3D 1999, pp. 7-10
【非特許文献１５】H. Turbell, et al.，“Three-dimensional Image Reconstruction in Circular and Helical Computed Tomography,” Licentiate thesis No. 760, Linkoping Univ, ISBN 91-7219-463-4, 1999
【非特許文献１６】H. Turbell, et al., “An Improved PI-method for Reconstruction from Helical Cone-beam Projections,” Conf record of IEEE MIC 1999
【非特許文献１７】R. Manzke et al., “Extended Cardiac Reconstruction (ECR): A Helical Cardiac Cone-beam Reconstruction Method,” proc of Fully 3D 2003, Mo-PM2-4
【非特許文献１８】K. Taguchi and H. Anno, “High Temporal Resolution for Multi-slice Helical CT,” Medical Physics vol. 27, May 2000
【非特許文献１９】M. Silver, K. Taguchi, I. Hein, B. Chiang, M. Kazama, I. Mori, “Windmill Artifact in Multi-Slice Helical CT,” Proc of SPIE Vol. 5032, pp. 1918-1927 (2003)
【非特許文献２０】T. Flohr. H. K. Bruder, K. Stierstorfer, S. Schaller, “Evaluation of Approaches to Reduce Spiral Artifacts in Multi-Slice Spiral CT,” RSNA 2003 program, pp567
【非特許文献２１】J. Hsieh, “Adaptive Interpolation Approach for Multi-slice Helical CT Reconstruction,” Proc of SPIE Vol. 5032, pp. 1876-1833 (2003)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の目的は、アーチファクトの抑制及び画質改善を、ｚ軸解像度の低下防止とともに実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の局面は、ＣＴシステムにおける少なくとも２つの検出器列から投影データを取得し、前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関してチャンネルに依存して変化する重みを用いて重み付け加算によるフィルタリングをし、前記フィルタリング済みデータについて逆投影を含んだ再構成を行うコンピュータによるコンピュータ断層撮影装置における画像データの生成方法を提供する。  
本発明の第２の局面は、ガントリおよび寝台の少なくとも一方が前記寝台の軸方向に沿って移動する間に、投影データを収集するように構成されるものであって、Ｘ線を発生するように構成されたＸ線源と、軸方向に沿って少なくとも２つの検出器列に配置され、前記投影データを作成するように構成された検出器エレメントを有する検出器とを含むヘリカル走査手段と、前記検出器列の列方向に関してチャンネルに依存して変化する重みを用いて重み付け加算により前記投影データをフィルタリングするフィルタリング手段と、前記フィルタリング済みデータについて逆投影を含んだ再構成を行う再構成手段を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。  
本発明の第３の局面は、ガントリおよび寝台の少なくとも一方が該寝台の軸方向に沿って移動する間に、投影データを収集するように構成されたヘリカル走査を行うＸ線ＣＴ装置において、Ｘ線を発生するように構成されたＸ線源と、軸方向に沿って少なくとも２つの検出器列に配置され、前記投影データを作成するように構成された検出器エレメントを有する検出器とを含むヘリカル走査手段と、前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関してチャンネルに依存して変化する重みを用いて重み付け加算によりフィルタリングを行うフィルタリング手段と、前記フィルタリング済みデータについて逆投影を含んだ再構成を行う再構成手段とを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。  
本発明の第４の局面は、ＣＴシステムにおける少なくとも２つの検出器列から投影データを取得し、前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関して、回転中心では画像鮮鋭度が高く、前記回転中心から離れるに従って画像鮮鋭度が低くなるように重みをチャンネルに依存して変化させて重み付け加算によるフィルタリングをし、前記重み付け加算された投影データについて逆投影を含んだ再構成を行うコンピュータによるコンピュータ断層撮影における画像データの生成方法を提供する。  
本発明の第５の局面は、ＣＴシステムにおける少なくとも２つの検出器列から投影データを取得する手段と、前記投影データのうち同一ビュー内の投影データを対象として前記検出器列の列方向に関して、回転中心では画像鮮鋭度が高く、前記回転中心から離れるに従って画像鮮鋭度が低くなるように重みをチャンネルに依存して変化させて重み付け加算によるフィルタリングをする手段と、前記重み付け加算された投影データについて逆投影を含んだ再構成を行う再構成手段とを具備するＸ線コンピュータ断層撮影装置を提供する。  
付属の図面を参酌しながら以下の詳細な説明を参照することにより本発明をさらによく理解できるようになれば、本発明およびそれに付随する利点の多くに関するより完全な理解を容易に得ることができるであろう。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、アーチファクトの抑制及び画質改善を、ｚ軸解像度の低下防止とともに実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図８に、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）の構成をブロック図により示している。ヘリカル走査装置は、ガントリ１００と、このガントリ１００の撮影領域内に被検体を挿入する寝台とを装備している。ガントリ１００は回転リング１０２を有し、この回転リング１０２にコーンビーム形Ｘ線管１０１とマルチスライス形Ｘ線検出器１０３とが対向して配置されている。コーンビーム形Ｘ線管１０１は、高電圧発生器１０９からスリップリング１０６を介して周期的に発生される高電圧パルスを受けて、Ｘ線を四角錐形に放射するように構成されている。マルチスライス形Ｘ線検出器１０３は、電離箱形検出器箱又は半導体検出器で構成され、同時に複数スライス（複数列）分の投影データを検出できるように、電離箱形Ｘ線検出器であれば、コーンビーム形Ｘ線管１０１の焦点（コーンビームの頂点）を中心として円弧状に形成された多チャンネル型の電離箱形Ｘ線検出器が、回転リング１０２の回転軸と略平行な方向に沿って複数器並列されてなり、また半導体Ｘ線検出器であれば、コーンビームの頂点を中心として円弧状に複数のＸ線検出素子が配列され、さらにこのＸ線検出素子列が回転リング１０２の回転軸と略平行な方向に沿って複数並列されている。なお、回転軸に平行な向きを“スライス方向”又は検出器列方向と称し、また電離箱形Ｘ線検出器やＸ線検出素子列の円弧の方向を“チャンネル方向”と称するものとする。マルチスライスＸ線検出器１０３には、一般的にＤＡＳ(data acquisition system) と呼ばれているデータ収集回路１０４が接続されている。このデータ収集回路１０４には、マルチスライス形Ｘ線検出器１０３の各チャンネルの電流信号を電圧に変換するＩ−Ｖ変換器と、この電圧信号をＸ線の曝射周期に同期して周期的に積分する積分器と、この積分器の出力信号を増幅するアンプと、このプリアンプの出力信号をディジタル信号に変換するアナログ・ディジタル・コンバータとが、チャンネルごとに設けられている。前処理部１０５では、このデータ収集回路１０４で検出されたデータ（生データという）に対して、チャンネル間の感度不均一を補正し、またＸ線強吸収体、主に金属部による極端な信号強度の低下又は信号脱落を補正する等の前処理を実行する。
【００１４】
列方向フィルタリング部１１３による列方向フィルタリングは、典型的には前処理に含まれるが、説明の便宜上、分離して説明する。列方向フィルタリング部１１３は、前処理部１０５で前処理を受けた生データを、列方向に関してフィルタする。例えば、隣接３列を対象とするとき、チャンネル番号が同じ３チャンネル分の生データを重み付け加算する。各列の重みｗは、重み発生部１１５から列方向フィルタリング部１１３に発生される。本実施形態では、重みは一定ではなくチャンネル方向に沿って変化される。中央チャンネルでは、中央列の生データに与えられる重みは高く、両側列の生データに与えられる重みは低い。中央チャンネルから周辺チャンネルに向かって、中央列の生データに与えられる重みは徐々に低下され、両側列の生データに与えられる重みは徐々に高く変化される。具体的な説明は後述する。
【００１５】
再構成装置１１４は、前処理部９で前処理を受け、列方向フィルタリング部１１３で列方向フィルタリングを受けたデータ（生データと区別するために、投影データと称する）に基づいて画像を再構成する。この画像はディスプレイ１１６に表示される。
【００１６】
スキャンコントローラ１１０は、投影データの収集動作、つまりスキャンを実行するために、回転リング１０２を定速で安定的に回転させると共に、高電圧発生装置１０９から高電圧パルスを一定周期で発生させ、そしてこの高電圧パルスに同期してデータ収集回路１０４で周期的に投影データを収集させる等のスキャンに関わるコントロールを統括している。
【００１７】
列方向フィルタリング部１１３の列方向フィルタリングの概要について説明する。  
例えば近傍３列の生データを列方向に重み付け加算する。重み（係数ともいう）は検出素子（チャンネル）が対応する画素の回転中心からの半径ｒに依存して変化する。つまり、重みは、ビュー及び列とともに、チャンネル方向に関しても依存して変化する。回転中心ではフィルタ特性により鮮鋭度が高く、つまり中央列のデータ支配を高く、回転中心から離れるに従って、鮮鋭度が低くされる。重みの組み合わせを（一方の側の列の生データに対する重み，中央列の生データに対する重み，他方の側の列の生データに対する重み）と表記するものとすると、回転中心（中心チャンネル）では、（０，１，０）で与えられ、最端チャンネルには（０．３，０．４，０．３）で与えられる。その間は、（０，１，０）から（０．３，０．４，０．３）に向かって徐々に変化される。
【００１８】
焦点位置がスライス面に近いときは鮮鋭度を高く（シャープ）に、つまり単純にチャンネル依存にする（γで半径ｒを計算する）。重みに応じたフィルタ特性の変移点は、図５（ａ）に例示するようにｚ軸方向の距離ｚ０（＝２ｍｍ）で定義される。
【００１９】
３列（３点）フィルタリングの中心の重みは、列方向に対称になっている。それはレイがスライス面と交差しない状況の影響を抑えるために焦点−交差画素との距離Ｌをクリッピングしているためである。検出器の上下どちらか片側のデータは注目画像の再構成には使われないので問題はない。このクリッピングは使う列が検出器中心列に近づいてきたときスムージング効果もある。
【００２０】
他の例でも、近傍３列を重み付け加算するものと仮定する。重みは検出素子が対応する画素の回転中心からの半径ｒに依存する（図３（ａ）等参照）。従って重みはビュー、列、及びチャンネルに依存する。フィルタ特性は回転中心から離れるに従って高い鮮鋭度（０，１，０）から、低い鮮鋭度（０．３，０．４，０．３）に徐々に変化される。焦点位置がスライス面に近いときは低い鮮鋭度で、つまり基準値ｒ０で全チャンネルに対してほぼ一定値に統一される。
【００２１】
このように、カーネルの鮮鋭度は距離ｒ２Ｄ（たとえば、アイソセンタからｘｙ平面上への総和値投影までの投影距離）の減少に伴い増大し、アイソセンタ付近のピクセルが周辺よりも高いｚ解像度を有するようになっている。そのため、周辺領域での風車アーチファクト（風車アーチファクト）の原因は、平滑化カーネルを対応する検出器チャネルに適用することにより抑制することができる。
【００２２】
そのため、検出器列方向におけるフィルタデータを画像再構成前に取得することができる。フィルタのカーネルは光線角度の関数として定義することができる。すなわち、カーネルをアイソセンタからｘｙ平面上への総和値投影までの投影距離に基づいてカーネルを調整できる。次の式（１）から所望の関数を求める。
【数１】
2014054553.tif 000003
【００２３】
式（１）において、ｐｉｎは投影データであり、ｖは投影角度βに対応する投影数指数を表わし、ｃｈは光線角度γに対応する検出器チャネル指数であり、ｒｏｗは円錐角度αに対応する検出器列指数であり、ｗＧｎはｚフィルタの係数であり、２Ｋ−１はカーネルのサイズを表わす。
【００２４】
下記の式（２）から（４）はカーネルを表わす。
【数２】
2014054553.tif 000004
【００２５】
式（２）から（４）において、Ｒは焦点からアイソセンタまでの距離を表わし、γｍは最大光線角度を表わし、Ｎｃｈは１列の検出器チャネルの数を表わし、Ｃｃｈはγ＝０に対応する検出器チャネル指数であり、ｒ２Ｄはアイソセンタからｘｙ平面への総和値投影までの投影距離を意味し、σ（ｒ２Ｄ）はカーネルの鮮鋭度を定義する。図２（ａ）はσ（ｒ２Ｄ）の例を示しており、図２Ｂは異なったσを用いたｗ（ｋ）を示している。
【００２６】
この方法により、ｒ２Ｄが減少するのに伴ってカーネルの鮮鋭度が増大して、アイソセンタ付近のピクセルが周辺よりも高いｚ解像度を得るようになる。そのため、周辺領域での風車アーチファクトは、平滑化カーネルを対応する検出器チャネルに適用することにより抑制される（たとえば、平滑化フィルタリングにより）。
【００２７】
そして、フィルタリング済みのデータは画像再構成に用いられる。画像再構成技術はフィルタ補正逆投影法や高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を含むが、これらに限定されない。本実施形態によれば、γフィルタリングは平滑化カーネルが適用される前に行われる。γフィルタリングは、ランプフィルタリングなどの画像再構成用の検出器チャネルに沿ってコンボリューション工程を適用することを含むが、これに限定されない。
【００２８】
図３Ａは、総和値投影、回転軸（ｚ軸）、および再構成する画像（データ／総和値投影を逆投影するボクセル／ピクセル）の側面図を示している。図３Ｂは、アイソセンタからｘｙ平面上への総和値投影までの投影距離である、２次元距離ｒ２Ｄを示している。図３ｃは、アイソセンタから再構成するｘｙ平面（特定のｚ位置）と総和値投影が一致する総和値投影上のボクセルまでの距離である、３次元距離ｒ３Ｄを示している。
【００２９】
非限定的な代替策として、式５（下記）は、カーネル（２Ｋ＋１）のサイズが固定されている場合を表わしている。
【数３】
2014054553.tif 000005
【００３０】
ｗＧｎ（０）の例は図４に示されている。
【００３１】
非限定的な代替策として、空間ドメインではなく周波数ドメインにおいて、検出器列方向においてフィルタリング工程を適用することができる。そのために、ＦＦＴをチャネル毎に検出器列方向に適用することができる。そして、ＦＦＴによって変換されたデータに、ｚフィルタリングカーネルを表わす周波数を掛けることができる。最後に、フィルタリング済みデータに逆ＦＦＴを適用することができる。
【００３２】
さらに、本実施形態によりγフィルタリングを列フィルタリングと組み合わせることにより、２次元ＦＦＴを適用することもできる。検出器データに２次元ＦＦＴを適用した後に、平滑化フィルタリングを列方向に適用しながら、γ方向にランプフィルタリングを適用することができる。
【００３３】
非限定的な代替実施形態として、画像再構成前に検出器列方向においてデータをフィルタリングすることができる。フィルタのカーネルは、アイソセンタから検出器セルに対応するピクセルまでの距離に基づいて変更することができる。下記の式６はフィルタリング式を表わす。
【数４】
2014054553.tif 000006
【００３４】
下記の式（７）から（１６）はカーネルを説明する。
【数５】
2014054553.tif 000007
【００３５】
式（７）から（１６）において、ｒｏｗｃはα＝０での検出器列指数を意味し、ｄはアイソセンタまでの投影検出器セルの高さであり、ｖｃはβ＝０（たとえば、再構成される平面に焦点があるとき）での投影数指数を示し、ＣＳは１回転当たりのテーブルフィード（ヘリカルピッチ）であり、ＮｖＲｅｖは１回転当たりの投影数である。
【００３６】
βが小さいときには２つの非限定的な変形も可能である。すなわち、ＲＦシャープとＲＦソフトであり、ここで、「ＲＦ」は「半径依存フィルタリングスキーム」を表わす。ＲＦシャープアルゴリズムを用いて、ｗｚｒを１．０に固定する。図５Ａに示したように、ｗｚＬはｚ（β）の関数である。式（１７）および（１８）はＲＦシャープアルゴリズムを表わす。
【数６】
2014054553.tif 000008
【００３７】
ＲＦソフトアルゴリズムは、図５Ａ、５Ｂに示したように、ｗｚＬおよびｗｚｒが共にｚ（β）の関数である場合である。具体的には、図５Ａは、ＲＦソフトおよびＲＦシャープアルゴリズムの両方に用いられる関数ｗｚＬの例を示している。図５Ｂは、ＲＦソフトアルゴリズムに用いられる関数ｗｚｒの例を示している。下記の式（１９）および（２０）は、ＲＦソフトアルゴリズムを表わしている。
【数７】
2014054553.tif 000009
【００３８】
図６は、検出器セルと再構成されるピクセルとの関係を示している。図６に示した関係により、発明者はｒ３Ｄの概念に想到した。図６において、ピクセルはβ［−π，π］について検出器に投影されている。横軸は検出器チャネルを表わし、縦軸は検出器列を表わしている。図６に示したように、投影領域はβと共に変化する。図７は、ＲＦシャープアルゴリズムおよびＲＦソフトアルゴリズムを用いたｚ解像度指数を示している。
【００３９】
コンピュータ技術の当業者に明らかになるように、本実施形態の全ての実施形態は、本実施形態の教示に従ってプログラムされた従来の汎用コンピュータまたはマイクロプロセッサ用いて都合よく実施することができる。ソフトウエア技術の当業者に明らかになるように、適切なソフトウエアはこの開示の教示に基づいて通常の技能を有するプログラマが容易に作製することができる。
【００４０】
相互参照される米国特許第６，２３６，０５１号に開示されているように、コンピュータは本実施形態の方法を実施することができる。コンピュータハウジングは、ＣＰＵ、メモリ（たとえば、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、およびフラッシュＲＡＭ）、および他の任意の専用論理デバイス（たとえば、ＡＳＩＣＳ）または構成可能論理デバイス（たとえば、ＧＡＬおよび再プログラム可能ＦＰＧＡ）を含むマザーボードを収容する。コンピュータは、複数の入力装置（たとえば、キーボードおよびマウス）やモニタ制御用のディスプレイカードも含む。さらに、コンピュータは、適切なデバイスバス（たとえば、ＳＣＳＩバス、拡張ＩＤＥバス、またはウルトラＤＭＡバス）を用いて接続される、フロッピーディスクドライブ、他の取り外し可能メディアデバイス（たとえば、コンパクトディスク、テープ、および取り外し可能光磁気媒体）、およびハードディスクまたは他の固定高密度媒体ドライブを含むことができる。コンピュータは、同じデバイスバスまたは別のデバイスバスに接続できる、コンパクトディスクリーダ、コンパクトディスクリーダ／ライタユニット、またはコンパクトディスクジュークボックスも含むことができる。
【００４１】
本実施形態に関連するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の例には、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピーディスク、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（たとえば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭなどがある。これらのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体のいずれか１つまたはそれらの組み合わせに記憶して、本実施形態は、コンピュータのハードウエアを制御しかつコンピュータが人間のユーザと対話することを可能にするソフトウエアを備える。かかるソフトウエアは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、および開発ツールなどのユーザアプリケーションを含むが、これらに限定されない。本実施形態のコンピュータプログラム製品には、コンピュータによって実行されると、コンピュータに本実施形態の方法を行わせるコンピュータプログラム命令（たとえば、コンピュータコードデバイス）を記憶した、任意のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体がある。本実施形態のコンピュータコードデバイスは、任意の解釈可能または実行可能なコードメカニズムであってもよく、これはスクリプト、インタープリタ、ダイナミックリンクライブラリ、Ｊａｖａクラス、および完全実行可能プログラムを含むが、これらに限定されない。さらに、本実施形態の処理の部分は、よりよい性能、信頼性、および／またはコストのために分散することができる（たとえば、（１）多数のＣＰＵの間または（２）少なくとも１つのＣＰＵと少なくとも１つの構成可能論理デバイスとの間で）。たとえば、輪郭または画像を第１のコンピュータで選択して、遠隔診断のために第２のコンピュータに送ることができる。
【００４２】
本実施形態は、画像コントラスト、不規則性の程度、テクスチャ特徴などを補償するために、追加のフィルタリング技術やツールで補完することもできる。
【００４３】
当業者には容易に明らかになるように、本実施形態は、アプリケーション特定集積回路の作製によって、または従来の構成回路の適切なネットワークを相互接続することによっても実行することができる。
【００４４】
本実施形態の画像データのソースは、Ｘ線撮影装置、ＣＴ装置、およびＭＲＩ装置など、任意の適切な画像取得装置であってもよい。また、取得されたデータは、まだデジタル形式になっていなければ、デジタル化することができる。あるいは、取得され処理される画像データのソースは、画像取得装置によって作成されたデータを記憶するメモリであってもよい。メモリは、ローカルまたはリモートメモリであってもよく、その場合に、ＰＡＣＳ（ピクチャアーカイビングコンピュータシステム）などのデータ通信ネットワークを用いて、本実施形態による処理のために画像データにアクセスすることができる。
【００４５】
なお、本実施形態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。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。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】（ａ）はＮ＝４であるマルチスライス検出器を示す図であり、（ｂ）は幾何学的配置を示す図である。
【図２】（ａ）はσ（ｒ２Ｄ）の例を示した図であり、（ｂ）はガウス分布ｗ（ｋ）を示す図である。
【図３】（ａ）は距離の定義を示す図であり、（ｂ）は距離の定義を示す図であり、（ｃ）は距離の定義を示す図である。
【図４】ｗＧｎ（０）の例を示す図である。
【図５】（ａ）はＲＦソフトおよびＲＦシャープアルゴリズムの両方で用いられる関数ｗＺＬの例を示す図であり、（ｂ）はＲＦソフトアルゴリズムにおいて用いられる関数ｗＺｒの例を示す図である。
【図６】検出器に投影されたピクセルを示した図である。
【図７】ｚ解像度指数を示した図である。
【図８】本実施形態によるＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成図。
【符号の説明】
【００４７】
１００…ガントリ、１０２…回転リング、１０１…コーンビーム形Ｘ線管、１０３…マルチスライス形Ｘ線検出器、１０４…データ収集回路、１０５…前処理部、１０６…スリップリング、１０９…高電圧発生器、１１０…スキャンコントローラ、１１３…列方向フィルタリング部、１１５…重み発生部、１１４…再構成装置、１１６…ディスプレイ１１６。
【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８】
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