(57)【要約】  処理対象物の画像において所定の方向にしたがって該画像のデータを順次記憶し、マルチコアプロセッサを利用して、それぞれのスレッドが所定の方向と直交になる方向に順次処理するように、複数のスレッドによって逆投影／投影処理を並行して行なうことで、三次元ＣＴ画像を取得して出力する。これにより、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサを利用することで、柔軟性が高く、制限が少なく、処理速度がバンド幅に制限される技術課題を解決した。同時に、記憶及び逆投影／投影処理においてマルチコアプロセッサを利用してデータを処理する際に、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサのマルチスレッドメモリアクセスの規則を十分に考慮して、キャッシュヒット率を向上させ、コアレスドアクセスを実現し、メモリのアクセス速度を大幅に向上させた。
2014069386.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の三次元ＣＴ画像を出力するＣＴ装置であって、
Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の投影画像を取得するＣＴスキャナーと、
投影画像における第１の所定の方向にしたがって該投影画像のデータを順次記憶する記憶装置と、
マルチコアプロセッサを利用して、前記記憶装置に記憶されている投影画像のデータに対して、それぞれのスレッドが投影画像において前記第１の所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって投影画像に対して並行して逆投影を行なうことで、三次元ＣＴ画像を取得する逆投影ユニットと、
前記逆投影ユニットによって取得した三次元ＣＴ画像を出力する出力ユニットと、を備えることを特徴とするＣＴ装置。
【請求項２】
前記記憶装置は、予測三次元ＣＴ画像を複数の互いに平行する二次元ＣＴ画像スライドとして記憶し、それぞれのＣＴ画像スライドにおける第２の所定の方向にしたがって該ＣＴ画像スライドのデータを順次記憶し、
前記ＣＴ装置は、
マルチコアプロセッサを利用して、前記記憶装置に記憶されているＣＴ画像スライドのデータに対して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて前記第２の所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって該ＣＴ画像スライドに対して並行して投影を行なうことで、該ＣＴ画像スライドの投影画像を取得し、複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算することで、予測三次元ＣＴ画像の投影画像を取得する投影ユニットと、
前記投影ユニットによって取得した予測三次元ＣＴ画像の投影画像と前記ＣＴスキャナーによって取得した前記スキャン対象物の投影画像とを比較して投影誤差を計算する比較ユニットと、をさらに備え、
前記ＣＴ装置において、前記逆投影ユニットは、前記投影誤差を予測三次元ＣＴ画像に逆投影するとともに、予測三次元ＣＴ画像に対して修正を行い、修正された予測三次元ＣＴ画像で元の予測三次元ＣＴ画像を代替し、これにより一回の投影−逆投影の反復処理が完成し、前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなるまでに、前記投影−逆投影の反復処理を少なくとも一回行い、
前記出力ユニットは、前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなったときの修正後の予測三次元ＣＴ画像を出力することを特徴とする請求項１に記載のＣＴ装置。
【請求項３】
前記記憶装置はさらに、前記ＣＴ画像スライドの投影画像における第３の所定の方向にしたがって該ＣＴ画像スライドの投影画像のデータを順次記憶し、
前記投影ユニットが複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算する際に、マルチコアプロセッサを利用して、前記記憶装置に記憶されているＣＴ画像スライドの投影画像のデータに対して、それぞれのスレッドが前記複数のＣＴ画像スライドの投影画像におけるそれぞれの対応位置の投影値を累積加算するように、マルチスレッドによって複数のＣＴ画像スライドの投影画像を並行して累積加算し、該マルチスレッドにおいて、前記第３の所定の方向上の隣接する位置の投影値を累積加算するスレッドが互いに隣接することを特徴とする請求項２に記載のＣＴ装置。
【請求項４】
前記記憶装置は、予測三次元ＣＴ画像を様々な記憶方法で記憶し、それぞれの記憶方法の間において、前記ＣＴ画像スライドの所在する平面の方向が互いに異なり、
前記投影ユニットは、選択された記憶方法での予測三次元ＣＴ画像におけるＣＴ画像スライドの所在する平面と前記スキャン方向とが最も垂直に近いように、前記ＣＴスキャナーのスキャン方向に基づいて、様々な記憶方法で前記記憶装置に記憶されている予測三次元ＣＴ画像に対して選択を行なうことを特徴とする請求項２に記載のＣＴ装置。
【請求項５】
前記逆投影ユニットは、距離駆動方法を使用して、それぞれ第１の所定の方向と該第１の所定の方向と直交になる方向に沿って逆投影を行ない、及び／または
前記投影ユニットは、距離駆動方法を使用して、それぞれ第２の所定の方向と該第２の所定の方向と直交になる方向に沿って投影を行なうことを特徴とする請求項２に記載のＣＴ装置。
【請求項６】
前記マルチコアプロセッサが記憶装置にアクセスする際に、前記マルチコアプロセッサにおける近いスレッドが前記記憶装置において記憶位置の近いデータをコアレスドアクセスすることができることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のＣＴ装置。
【請求項７】
前記マルチコアプロセッサは、ＧＰＵ、すなわち画像処理プロセッサであることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のＣＴ装置。
【請求項８】
Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の三次元ＣＴ画像を生成するＣＴ画像生成方法であって、
Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の投影画像を取得するステップと、
予測三次元ＣＴ画像を複数の互いに平行する二次元ＣＴ画像スライドとして記憶し、それぞれのＣＴ画像スライドにおける所定の方向にしたがって該ＣＴ画像スライドのデータを順次記憶するステップと、
マルチコアプロセッサを利用して、記憶されているＣＴ画像スライドのデータに対して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて前記所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって該ＣＴ画像スライドに対して並行して投影を行なうことで、該ＣＴ画像スライドの投影画像を取得し、複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算することで、予測三次元ＣＴ画像の投影画像を取得するステップと、
予測三次元ＣＴ画像の投影画像と前記スキャン対象物の投影画像とを比較して投影誤差を計算するステップと、
マルチコアプロセッサを利用して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて前記所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって前記投影誤差を予測三次元ＣＴ画像に並行して逆投影するとともに、予測三次元ＣＴ画像に対して修正を行い、修正された予測三次元ＣＴ画像で元の予測三次元ＣＴ画像を代替し、これにより一回の投影−逆投影の反復処理が完成し、前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなるまでに、前記投影−逆投影の反復処理を少なくとも一回行なうステップと、
前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなったときの修正後の予測三次元ＣＴ画像を出力するステップと、を含むことを特徴とするＣＴ画像生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はＣＴ装置及びＣＴ画像生成方法に関し、特にＣＴ画像再構成、中でもパラレル再構成のためのＣＴ装置及びＣＴ画像生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータトモグラフィー（ＣＴ）は医学画像分野に幅広く応用されている。コンピュータトモグラフィー（ＣＴ）は、コンピュータ技術を利用して被測定物体の断層スキャン画像に対して再構成を行って三次元断層画像を取得するスキャン方法である。該スキャン方法は、単一軸面の放射線によって被測定物体を貫通し、放射線に対する被測定物体の各部分の吸収と透過率の相違に基づいて、コンピュータにより透過放射線を収集し、三次元によって画像を再構成する。【０００３】
解析的再構成と反復再構成はＣＴ画像再構成の二つの基本方法である。フィルタ補正逆投影は解析的再構成の主なアルゴリズムであり、再構成速度が速く、現在のＣＴ製品において幅広く応用されている。しかしながら、フィルタ補正逆投影では毎回の投影測定データが正確に定量化されて、完全なデータであることが求められている。フィルタ補正逆投影は、Ｘ線光子の統計変動に大きく影響され、ノイズとアーティファクトに対して非常に敏感である。放射線量が低下したり投影データの収集が不足したりした場合、再構成した画像の品質が良くないため、フィルタ補正逆投影を利用すると放射線量を大幅に低下させることは不可能である。【０００４】
ＣＴ放射線の被ばくに対する考慮より、ＣＴ放射線量を制御し低下させるために多くのＣＴ科学者、製造業者及び臨床スタッフが長年にわたり努力を重ねてきた。低放射線量ＣＴは今後の傾向である。現在、多列ＣＴの製造業者はいずれも反復再構成アルゴリズムの研究に一層力を入れており、反復再構成アルゴリズムの放射線量が、画像品質の安定を保証することを前提で、現在のフィルタ補正逆投影アルゴリズムよりも６０％〜８０％低くなると予想されている。反復再構成は、投影と逆投影の計算を繰り返し行なう必要があり、計算量が大きく、速度が遅いため、ＣＴ製品に応用されるためには、反復再構成の処理速度を高めることが、早急に解決すべき課題になっている。【０００５】
他方、近年において、画像プロセッサ（ＧＰＵ）の高性能数値演算能力が迅速に発展を遂げている。ＮＶＩＤＩＡ会社が２００７年に正式に発表したＣＵＤＡ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、コンピュータユニファイドデバイスアーキテクチャ）は、類似Ｃ言語（従来のＣ言語をサポートする上で、一部を拡張した）を使用することで開発の作業がより簡単になった。ＧＰＵは図形処理に限らず、汎用数値計算にも応用され、特にパラレル度が高く数値演算量が大きい演算に適する。【０００６】
特許文献１では、ＧＰＵマルチスレッドを利用してＣＴフィルタ逆投影再構成計算を行なう方法が開示されている。該方法は、再構成の必要があるＣＴ画像を幾つかのブロック（Ｂｌｏｃｋ）区域に分け、それぞれのＧＰＵの複数のカーネルのマルチスレッドが画像の異なるブロック区域の再構成を行なうことでＣＴ画像再構成の速度を高める。該技術はＧＰＵクラスタのパラレル再構成システムに基づくものであり、中心ノードと計算ノードはデータを頻繁に交換する必要があり、処理速度がバンド幅に制限される。また、該技術は、再構成ＣＴ画像のブロック区域の区画に対して条件があり、該条件を満たさないとＧＰＵメモリアドレスのコンフリクトが発生する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】中国特許公開番号ＣＮ１０１５９６１１３Ａ
【０００８】
上述のように、特許文献１などの従来の技術において、ＧＰＵなどパラレル度が高く数値演算量が大きい演算に適するマルチコアプロセッサをＣＴ画像再構成に用いた場合、処理速度がバンド幅に制限されたり、メモリアドレスがコンフリクトしたりするなどの技術課題が依然として存在し、ＣＴ画像再構成においてプロセッサの演算能力を十分に生かすことができない。特に、今後の傾向である反復再構成において、反復過程における演算速度、特に並列演算速度の向上が求められるが、従来の技術では上記の条件を十分に満たすことができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、従来の技術におけるＣＴ画像再構成に存在する上述の技術課題を鑑みてなされたものであり、マルチコアプロセッサを利用することによって、ＣＴ画像再構成における演算速度を高めることができ、特にＣＴ画像再構成において反復再構成を使用した場合、反復再構成の演算速度を高めることができるＣＴ装置及びＣＴ画像生成方法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】
上述の技術課題を解決するために、本発明は、Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の三次元ＣＴ画像を出力するＣＴ装置であって、Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の投影画像を取得するＣＴスキャナーと、投影画像における第１の所定の方向にしたがって該投影画像のデータを順次記憶する記憶装置と、マルチコアプロセッサを利用して、前記記憶装置に記憶されている投影画像のデータに対して、それぞれのスレッドが投影画像において前記第１の所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって投影画像に対して並行して逆投影を行なうことで、三次元ＣＴ画像を取得する逆投影ユニットと、前記逆投影ユニットによって取得した三次元ＣＴ画像を出力する出力ユニットと、を備えることを特徴とする。【００１１】
本発明に係るＣＴ装置によれば、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサを利用することで、柔軟性が高く、制限が少なく、従来の技術におけるＧＰＵクラスタを必要とせずに並列計算を実現することが可能であり、従来の技術において処理速度がバンド幅に制限される技術課題を解決した。また、記憶装置にデータを記憶したり、逆投影ユニットがマルチコアプロセッサを利用してデータを処理したりする際に、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサのマルチスレッドメモリアクセスの規則を十分に考慮して、キャッシュヒット率を向上させ、コアレスドアクセスを実現し、メモリのアクセス速度を大幅に向上させることができる。これにより、ＣＴ画像再構成においてプロセッサの演算能力を十分に生かし、ＣＴ画像再構成の演算速度を大幅に向上させることができる。【００１２】
本発明によるＣＴ装置において、前記記憶装置は、予測三次元ＣＴ画像を複数の互いに平行する二次元のＣＴ画像スライドとして記憶し、それぞれのＣＴ画像スライドにおける第２の所定の方向にしたがって該ＣＴ画像スライドのデータを順次記憶し、前記ＣＴ装置は、マルチコアプロセッサを利用して、前記記憶装置に記憶されているＣＴ画像スライドのデータに対して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて前記第２の所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって該ＣＴ画像スライドに対して並行して投影を行なうことで、該ＣＴ画像スライドの投影画像を取得し、複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算することで、予測三次元ＣＴ画像の投影画像を取得する投影ユニットと、前記投影ユニットによって取得した予測三次元ＣＴ画像の投影画像と前記ＣＴスキャナーによって取得した前記スキャン対象物の投影画像とを比較して投影誤差を計算する比較ユニットと、をさらに備え、前記ＣＴ装置において、前記逆投影ユニットは、前記投影誤差を予測三次元ＣＴ画像に逆投影するとともに、予測三次元ＣＴ画像に対して修正を行い、修正された予測三次元ＣＴ画像で元の予測三次元ＣＴ画像を代替し、これにより一回の投影−逆投影の反復処理が完成し、前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなるまでに、前記投影−逆投影の反復処理を少なくとも一回行い、前記出力ユニットは、前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなったときの修正後の予測三次元ＣＴ画像を出力してもよい。【００１３】
上述のＣＴ装置によれば、本発明の技術案をＣＴ画像再構成分野における今後の傾向である反復再構成に適用する。具体的には、反復再構成における二つのコア内容は投影処理と逆投影処理であり、投影処理と逆投影処理が反復再構成において大部分の処理時間を占める。上述のＣＴ装置により、投影処理と逆投影処理においてそれぞれＧＰＵなどマルチコアプロセッサのマルチスレッドメモリアクセスの規則を考慮し、マルチコアプロセッサを利用して並列処理を実現することで、反復再構成の演算速度を大幅に向上させ、反復再構成の低放射線量ＣＴ製品への応用を可能にした。【００１４】
本発明によるＣＴ装置において、前記記憶装置はさらに、前記ＣＴ画像スライドの投影画像における第３の所定の方向にしたがって該ＣＴ画像スライドの投影画像のデータを順次記憶し、前記投影ユニットが複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算する際に、マルチコアプロセッサを利用して、前記記憶装置に記憶されているＣＴ画像スライドの投影画像のデータに対して、それぞれのスレッドが前記複数のＣＴ画像スライドの投影画像におけるそれぞれの対応位置の投影値を累積加算するように、マルチスレッドによって複数のＣＴ画像スライドの投影画像を並行して累積加算し、該マルチスレッドにおいて、前記第３の所定の方向上の隣接する位置の投影値を累積加算するスレッドが互いに隣接してもよい。【００１５】
上述のＣＴ装置によれば、投影処理において複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算する際に、マルチコアプロセッサを利用することで、それぞれのスレッドが受信装置内の一つの投影ポイントの投影累積値を計算し、その計算は簡単で、和を求める演算のみである。それぞれのスレッド間の計算は互いに独立し、並列規模は受信装置のポイントの数つまり投影画像の大きさである。同一列の投影データを処理するスレッドが隣接し、複数のスレッドがメモリにコアレスドアクセスする条件を同様に満足するため、メモリアクセス速度をさらに向上させ、投影処理及び反復再構成の演算速度を高めることができる。【００１６】
本発明によるＣＴ装置において、前記記憶装置は、予測三次元ＣＴ画像を様々な記憶方法で記憶し、それぞれの記憶方法の間において、前記ＣＴ画像スライドの所在する平面の方向が互いに異なり、前記投影ユニットは、選択された記憶方法での予測三次元ＣＴ画像におけるＣＴ画像スライドの所在する平面と前記スキャン方向とが最も垂直に近いように、前記ＣＴスキャナーのスキャン方向に基づいて、様々な記憶方法で前記記憶装置に記憶されている予測三次元ＣＴ画像に対して選択を行なってもよい。【００１７】
上述のＣＴ装置によれば、データの記憶については、三次元ＣＴデータを一連（Ｎ個）の平行する二次元ＣＴ画像スライドとして記憶し、異なる投影方向に基づいて対応するＣＴデータ記憶方法を選択することにより、選択されたＣＴ画像スライドの方向をできる限りＸ線の投影方向に垂直になるようにする。これにより、各ＣＴ画像スライド上の各ポイントの演算方向における投影補間パラメータが同じであるかまたは関連し、投影処理の計算量を減らし、反復再構成の演算速度をさらに高めることができる。【００１８】
本発明によるＣＴ装置において、前記逆投影ユニットは、距離駆動方法を使用して、それぞれ第１の所定の方向と該第１の所定の方向と直交になる方向に沿って逆投影を行ない、及び／または前記投影ユニットは、距離駆動方法を使用して、それぞれ第２の所定の方向と該第２の所定の方向と直交になる方向に沿って投影を行なってもよい。【００１９】
上述のＣＴ装置によれば、本発明の技術案を反復再構成の主な実現方法の一つである距離駆動方法に具体的に適用する。これにより、本発明のＣＴ装置の反復再構成の実用性をさらに向上させる。【００２０】
本発明によるＣＴ装置において、前記マルチコアプロセッサが記憶装置にアクセスする際に、前記マルチコアプロセッサにおける近いスレッドが前記記憶装置において記憶位置の近いデータをコアレスドアクセス可能であってもよい。【００２１】
上述のＣＴ装置によれば、利用されるマルチコアプロセッサの記憶装置（メモリ）アクセス規則は、マルチコアプロセッサにおける近いスレッドが前記記憶装置において記憶位置の近いデータをコアレスドアクセスすることができる。したがって、本発明の記憶装置のデータ記憶方法とプロセッサの並列処理方法とを採用することで、キャッシュヒット率を向上させ、コアレスドアクセスを実現し、メモリのアクセス速度を大幅に向上させることができる。これにより、ＣＴ画像再構成においてプロセッサの演算能力を十分に生かし、ＣＴ画像再構成の演算速度を大幅に向上させることができる。【００２２】
本発明によるＣＴ装置において、前記マルチコアプロセッサはＧＰＵ、すなわち画像処理装置であってもよい。【００２３】
上述のＣＴ装置によれば、マルチコアプロセッサとしてＧＰＵ、すなわち画像処理装置を採用する。ＧＰＵがその他のプロセッサに対してはコア（ｃｏｒｅ）の数が多く、同時処理可能なスレッド数が多いため、本発明の上述の利点をさらに生かすことができる。【００２４】
上述の技術課題を解決するために、本発明はさらに、Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の三次元ＣＴ画像を生成するＣＴ画像生成方法であって、Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の投影画像を取得するステップと、予測三次元ＣＴ画像を複数の互いに平行する二次元のＣＴ画像スライドとして記憶し、それぞれのＣＴ画像スライドにおける所定の方向にしたがって該ＣＴ画像スライドのデータを順次記憶するステップと、マルチコアプロセッサを利用して、記憶されているＣＴ画像スライドのデータに対して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて前記所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって該ＣＴ画像スライドに対して並行して投影を行なうことで、該ＣＴ画像スライドの投影画像を取得し、複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算することで、予測三次元ＣＴ画像の投影画像を取得するステップと、予測三次元ＣＴ画像の投影画像と前記スキャン対象物の投影画像とを比較して投影誤差を計算するステップと、マルチコアプロセッサを利用して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて前記所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって前記投影誤差を予測三次元ＣＴ画像に並行して逆投影するとともに、予測三次元ＣＴ画像に対して修正を行い、修正された予測三次元ＣＴ画像で元の予測三次元ＣＴ画像を代替し、これにより一回の投影−逆投影の反復処理が完成し、前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなるまでに、前記投影−逆投影の反復処理を少なくとも一回行なうステップと、前記投影誤差が所定の閾値よりも小さくなったときの修正後の予測三次元ＣＴ画像を出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明に係るＣＴ画像生成方法によれば、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサを利用することで、柔軟性が高く、制限が少なく、従来の技術におけるＧＰＵクラスタを必要とせずに並列計算を実現することが可能であり、従来の技術において処理速度がバンド幅に制限される技術課題を解決した。同時に、記憶装置にデータを記憶したり、逆投影ユニットがマルチコアプロセッサを利用してデータを処理したりする際に、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサのマルチスレッドメモリアクセスの規則を十分に考慮して、キャッシュヒット率を向上させ、コアレスドアクセスを実現し、メモリのアクセス速度を大幅に向上させた。これにより、ＣＴ画像再構成においてプロセッサの演算能力を十分に生かし、ＣＴ画像再構成の演算速度を大幅に向上することができた。特に、ＣＴ画像再構成分野において今後の傾向である反復再構成に適用することで、投影処理と逆投影処理においてそれぞれＧＰＵなどマルチコアプロセッサのマルチスレッドメモリアクセスの規則を考慮し、マルチコアプロセッサを利用して並列処理を実現することで、反復再構成の演算速度を大幅に向上させ、反復再構成の低放射線量ＣＴ製品への応用を可能にした。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係わるＣＴ装置の概略構造を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係わる逆投影処理を示す略図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係わる逆投影処理においてそれぞれのスレッドの演算プロセスを示す略図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係わるＣＴ装置の概略構造を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施形態に係わるＣＴ画像生成方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施形態に係わる投影処理を示す略図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係わる投影処理においてそれぞれのスレッドの演算プロセスを示す略図である。
【図８】本発明の第３の実施形態におけるＣＴデータの記憶方法を示す略図である。
【図９】本発明の第３の実施形態におけるＸ線スキャン方向とＣＴデータ記憶方法との間の関係を示す略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面に基づいて本発明のそれぞれの実施形態について説明する。それぞれの実施形態は、本発明の最適な形態の実現について説明するだけのものであって、本発明を限定するものではない。
【実施例１】
【００２８】
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態に係わるＣＴ装置の概略構造を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係わるＣＴ装置は、Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、スキャン対象物の三次元ＣＴ画像を出力し、ＣＴスキャナー、記憶装置、逆投影ユニット及び出力ユニットを備える。そのうち、記憶装置と逆投影ユニットはＣＴ画像生成装置を構成する。以下、ＣＴ装置の各構造について詳しく説明する。【００２９】
ＣＴスキャナーは、Ｘ線によってスキャン対象物をスキャンし、スキャン対象物の投影画像を取得する。具体的には、単一軸面の放射線によってスキャン対象物を貫通し、Ｘ線に対するスキャン対象物の各部分の吸収と透過率の相違により、スキャン対象物の投影画像を取得する。【００３０】
記憶装置は投影画像における第１の所定の方向にしたがって該投影画像のデータを順次記憶する。該記憶装置はメモリなどのような記憶装置によって実現される。投影画像は例えば二次元画像であり、その中のデータが第１の所定の方向（例えば列方向）にしたがって記憶装置に順次記憶される。すなわち、先に一列目を記憶し、その後二列目を記憶し、以下同様である。【００３１】
逆投影ユニットは、マルチコアプロセッサを利用して、記憶装置に記憶されている投影画像のデータに対して、それぞれのスレッドが投影画像において第１の所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって投影画像に対して並行して逆投影を行なうことで、三次元ＣＴ画像を取得する。マルチコアプロセッサは、例えばＧＰＵ（画像処理装置）であり、現在よく利用されているＧＰＵとして、何百個のコア（ｃｏｒｅ）を有し、複数のコアによってマルチスレッド並列処理を実現する。ここでは、マルチコアプロセッサがマルチスレッドによって投影画像に対して並行して逆投影を行なう。そのうち、マルチスレッドにおける各スレッドがそれぞれ投影画像において第１の所定の方向(例えば列方向)と直交になる方向（例えば行方向）にしたがって順次処理する。逆投影ユニットによって行われる逆投影処理については後で説明する。【００３２】
出力ユニットは、逆投影ユニットによって取得した三次元ＣＴ画像を出力する。ここで、出力ユニットは、例えばＣＴ画像表示装置であり、液晶ディスプレイまたはタッチパネルなどのディスプレイ装置によって実現し、生成された三次元ＣＴ画像を表示する。また、出力ユニットは、生成された三次元ＣＴ画像をプリントアウトする印刷装置などであってもよい。もちろん、出力ユニットは、生成された三次元ＣＴ画像を出力可能でさえあればよく、汎用のＩ／Ｏインターフェースであってもよい。【００３３】
続いて、本発明の第１の実施形態の逆投影処理について詳しく説明する。図２は本発明の第１の実施形態に係わる逆投影処理を示す略図である。図２に示すように、具体的な逆投影処理は以下の説明のとおりである。【００３４】
逆投影ユニットはＧＰＵカーネル（Ｋｅｒｎｅｌ）を起動して、記憶装置によって記憶されている投影画像のＣＴスライド（Ｓ１、Ｓ２、…、Ｓｎ）上の逆投影結果を計算する。記憶装置において、ＣＴスキャナーによって取得した投影画像データは、例えば図中の列方向に沿って記憶される。逆投影結果である三次元ＣＴデータにおいて、ＣＴデータＳｉは同じく図中の列方向に沿って記憶される。逆投影プロセスにおいて生成された投影画像Ｐｉにおいて、データは同じく図中の列方向に沿って記憶される。ＧＰＵスレッドの並列方法はそれぞれのＧＰＵスレッドがＣＴスライドＳｉにおける一行のデータを計算し、該行はＣＴデータの記憶方向列と垂直になる。該ＧＰＵカーネルの並列規模（すなわち並列スレッド数）は、ＣＴスライド行数*ＣＴスライド数ｎである。【００３５】
以下、図３に基づいてそれぞれのスレッドの演算プロセスについて説明する。図３は本発明の第１の実施形態に係わる逆投影処理においてそれぞれのスレッドの演算プロセスを示す略図である。【００３６】
図３に示すように、まず、距離駆動（Ｄｉｓｔａｎｃｅ−Ｄｒｉｖｅｎ）の方法を用いて列方向に逆投影する。それぞれのＧＰＵスレッドが一行のデータを計算し、隣接スレッドが同時にアクセスするデータは一列にあり、記憶上で隣接しているため、一つのｗａｒｐ（ＧＰＵスレッドが並列する最小単位）内のスレッドがアクセスするデータはコアレスドアクセスを実現することが可能である。画像の一列上のそれぞれのポイントに対しては、受信装置上の等間隔のポイントに対応するため、投影補間パラメータが同じであり、計算量が少ない。【００３７】
そして、距離駆動（Ｄｉｓｔａｎｃｅ−Ｄｒｉｖｅｎ）の方法を用いて行方向に逆投影する。それぞれのＧＰＵスレッドが一行のデータを計算し、隣接スレッドが同時にアクセスするデータが一列にあり、記憶上で隣接しているため、一つのｗａｒｐ（ＧＰＵスレッドが並列する最小単位）内のスレッドがアクセスするデータはコアレスドアクセスを実現することが可能である。画像の一行上の隣接ポイントに対しては、受信装置上の不等間隔のポイントに対応するが、投影補間パラメータが同じであるため、同様に計算することができ、計算量が少ない。【００３８】
本発明の第１の実施形態に係わるＣＴ装置により、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサを利用することで、柔軟性が高く、制限が少なく、従来の技術におけるＧＰＵクラスタを必要とせずに並列計算を実現することが可能であり、従来の技術において処理速度がバンド幅に制限される技術課題を解決した。同時に、記憶装置にデータを記憶したり、逆投影ユニットがマルチコアプロセッサを利用してデータを処理したりする際に、ＧＰＵなどマルチコアプロセッサのマルチスレッドメモリアクセスの規則を十分に考慮して、キャッシュヒット率を向上させ、コアレスドアクセスを実現し、メモリのアクセス速度を大幅に向上させた。これにより、ＣＴ画像再構成においてプロセッサの演算能力を十分に生かし、ＣＴ画像再構成の演算速度を大幅に向上することができる。
【実施例２】
【００３９】
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態と第１の実施形態の異なる点は、本発明の技術案をＣＴ画像再構成分野の反復再構成に適用したことである。以下、第２の実施形態と第１の実施形態の異なる点を中心にして説明をする。【００４０】
図４は本発明の第２の実施形態に係わるＣＴ装置の概略構造を示すブロック図である。図４に示すように、本発明の第２の実施形態のＣＴ装置は、第１の実施形態のＣＴ装置を基に、さらに投影ユニットと比較ユニットとを備える。そのうち、比較ユニット、投影ユニット、記憶装置及び逆投影装置はＣＴ画像生成装置を構成する。【００４１】
具体的には、第２の実施形態に係わるＣＴ装置において、記憶装置は、予測した三次元ＣＴ画像を複数の互いに平行する二次元ＣＴ画像スライドとして記憶し、それぞれのＣＴ画像スライドにおける第２の所定の方向（例えば列方向）にしたがって該ＣＴ画像スライドのデータを順次記憶する。【００４２】
投影ユニットは、マルチコアプロセッサを利用して、記憶装置に記憶されているＣＴ画像スライドのデータに対して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて第２の所定の方向（例えば列方向）と直交になる方向（例えば行方向）にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって該ＣＴ画像スライドに対して並行して投影を行なうことで、該ＣＴ画像スライドの投影画像を取得し、複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算することで、予測三次元ＣＴ画像の投影画像を取得する。投影ユニットによって行われる投影処理の詳しい状況については後で説明する。【００４３】
比較ユニットは、投影ユニットによって取得した予測三次元ＣＴ画像の投影画像とＣＴスキャナーによって取得したスキャン対象物の投影画像とを比較して投影誤差を計算する。【００４４】
続いて、ＣＴ装置の逆投影ユニットは、比較ユニットによって計算された投影誤差を予測三次元ＣＴ画像に投影するとともに、予測三次元ＣＴ画像に対して修正を行い、記憶装置において修正された予測三次元ＣＴ画像で元の予測三次元ＣＴ画像を代替し、これにより一回の投影−逆投影の反復処理が完成する。【００４５】
続いて、投影誤差が条件を満たさない場合、投影ユニットは、記憶装置に記憶されている修正後の予測三次元ＣＴ画像に対して上述の処理を継続して行い、比較ユニットと逆投影ユニットも上述の処理を行なうことで、投影−逆投影の反復処理を再度行なう。投影誤差が条件（例えば所定の閾値よりも小さい）を満たした場合、投影−逆投影の反復処理を停止し、出力ユニットによってこのときの修正後の予測三次元ＣＴ画像を出力する。【００４６】
以下、本発明の第２の実施形態に係わるＣＴ画像生成方法について説明する。図５は本発明の第２の実施形態に係わるＣＴ画像生成方法を示すフローチャートである。【００４７】
図５に示すように、ステップＳ１において、ＣＴスキャナーはＸ線によってスキャン対象物をスキャンし、前記スキャン対象物の投影画像を取得する。すなわち、実際のＣＴスキャナーによる実測投影値Ｐ測を取得する。【００４８】
ステップＳ２において、記憶装置は、予測三次元ＣＴ画像を複数の互いに平行する二次元ＣＴ画像スライドとして記憶し、それぞれのＣＴ画像スライドにおける所定の方向（例えば列方向）にしたがって該ＣＴ画像スライドのデータを順次記憶する。具体的には、三次元ＣＴ画像の予測値ｆを初期化し、該ＣＴデータを一連（Ｎ個）の平行する二次元ＣＴスライド（Ｓ１、Ｓ２、・・・、Ｓｎ）として記憶する。そのうち、ＣＴスライドの方向はできる限りＸ線と垂直になる投影方向を選択する。それぞれのＣＴスライドの記憶方法は列にしたがって記憶する。すなわち、先に一列目を記憶してから二列目を記憶する。以下同様である。【００４９】
ステップ３において、投影ユニットは、マルチコアプロセッサを利用して、記憶されているＣＴ画像スライドのデータに対して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて所定の方向と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって該ＣＴ画像スライドに対して並行して投影を行なうことで、該ＣＴ画像スライドの投影画像を取得し、複数のＣＴ画像スライドの投影画像を累積加算することで、予測三次元ＣＴ画像の投影画像を取得する。【００５０】
具体的には、投影ユニットがＣＴ画像の予測値ｆに対して理論投影計算を行ない、理論投影値Ｐ理を取得する。図６は本発明の第２の実施形態に係わる投影処理を示す略図である。図６に示すように、投影ユニットの具体的な実施ステップは以下のとおりである。【００５１】
（１）投影ユニットはＧＰＵカーネル１を起動して、すべてのＣＴスライド（Ｓ１、Ｓ２、・・・、Ｓｎ）の投影画像（Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｎ）を計算する。ＣＴデータＳｉ及び投影画像Ｐｉはともに列方向に記憶される。ＧＰＵスレッドの並行方法は、それぞれのＧＰＵスレッドが投影画像Ｐｉの一行の投影値を計算し、該行はＣＴデータの記憶方向列と垂直になる。該ＧＰＵカーネルの並列規模（すなわち並列スレッド数）は投影画像行数*ＣＴスライド数ｎである。【００５２】
以下、図７に基づいてそれぞれのスレッドの演算プロセスについて説明する。図７は本発明の第２の実施形態に係わる投影処理においてそれぞれのスレッドの演算プロセスを示す略図である。【００５３】
図７に示すように、まず、距離駆動（Ｄｉｓｔａｎｃｅ−Ｄｒｉｖｅｎ）の方法を用いて列方向に投影する。逆投影処理と同様に、隣接スレッドが同時にアクセスするＣＴデータは記憶上で隣接しているため、一つのｗａｒｐ（ＧＰＵスレッドが並行する最小単位）内のスレッドがアクセスするデータはコアレスドアクセスを実現することが可能である。画像の一列上のそれぞれのポイントに対しては、投影補間パラメータが同じであり、計算量が少ない。【００５４】
続いて、距離駆動（Ｄｉｓｔａｎｃｅ−Ｄｒｉｖｅｎ）の方法を用いて行方向に投影する。逆投影処理と同様に、隣接スレッドが同時アクセスするデータは記憶上で隣接しているため、一つのｗａｒｐ（ＧＰＵスレッドが並行する最小単位）内のスレッドがアクセスするデータはコアレスドアクセスを実現することが可能である。画像の一行上の隣接ポイントに対しては、投影補間パラメータが関連し、同様に計算することができ、計算量が少ない。【００５５】
（２）図６に戻り、投影ユニットはＧＰＵカーネル２を起動して、投影画像（Ｐ１、Ｐ２、・・・、Ｐｎ）の累積加算値を計算し、最終的な投影結果画像Ｐ理を取得する。このとき、記憶装置は投影画像における第３の所定の方向（例えば列方向）にしたがって該投影画像のデータを順次記憶する。投影ユニットが複数の投影画像を累積加算する際に、マルチコアプロセッサを利用して、記憶装置に記憶されている投影画像のデータに対して、それぞれのスレッドが投影画像におけるそれぞれの対応位置の投影値を累積加算するように、マルチスレッドによって複数の投影画像を並行して累積加算し、該マルチスレッドにおいて、第３の所定の方向上の隣接する位置の投影値を累積加算するスレッドは互いに隣接する。【００５６】
具体的には、ＧＰＵスレッドの並行方法は、それぞれのＧＰＵスレッドが投影画像Ｐ理の各ポイントの投影値を計算し、同一列の投影データを処理するスレッドは隣接する。該ＧＰＵカーネルの並列規模（すなわち並行スレッド数）は、投影画像大きさ＝列数*行数である。それぞれのスレッドに対してそれぞれのＰｉ画像の対応位置の値を読み取って和を求める。隣接スレッドが同時にアクセスする投影画像Ｐｉ上のデータが記憶上で隣接しているため、一つのｗａｒｐ（ＧＰＵスレッドが並行する最小単位）内のスレッドがアクセスするデータはコアレスドアクセスを実現することが可能である。【００５７】
図５に戻って引き続き説明する。ステップＳ４において、予測三次元ＣＴ画像の投影画像とスキャン対象物の投影画像とを比較し、投影誤差を計算する。すなわち、理論投影値Ｐ理と実測投影値Ｐ測とを比較し、投影誤差値△Ｐを取得する。【００５８】
ステップＳ５において、投影誤差が条件を満たすか否か、すなわち投影誤差が所定の閾値よりも小さいか否かを判定する。条件を満たしている場合、すなわち投影誤差が所定の閾値よりも小さい場合は、ステップＳ６を実行する。条件を満たしていない場合、すなわち投影誤差が所定の閾値以上である場合は、ステップ７を実行する。【００５９】
ステップＳ６において、出力ユニットはこの時の予測三次元ＣＴ画像を出力する。すなわち、この時の予測値ｆが最終的なＣＴ画像反復再構成結果として出力される。【００６０】
ステップＳ７において、逆投影ユニットは、マルチコアプロセッサを利用して、それぞれのスレッドがＣＴ画像スライドにおいて所定の方向（例えば列方向）と直交になる方向にしたがって順次処理するように、マルチスレッドによって投影誤差を予測三次元ＣＴ画像に並行して逆投影するとともに、予測三次元ＣＴ画像に対して修正を行い、修正された予測三次元ＣＴ画像で元の予測三次元ＣＴ画像を代替する。具体的には、逆投影ユニットは投影誤差値△ＰをＣＴ画像に逆投影するとともに、一定の原則に基づいて元の予測値ｆに対して修正を行い、修正されたＣＴ画像の予測値ｆを取得する。【００６１】
逆投影ユニットの具体的な実施ステップは第１の実施形態における逆投影処理に類似しており、図２と図３に基づいて説明する。【００６２】
まず、逆投影ユニットは、ＧＰＵカーネルを起動して、すべてのＣＴスライド（Ｓ１、Ｓ２、・・・、Ｓｎ）に対する投影誤差値△Ｐの逆投影結果を計算する。ＣＴデータＳｉ及び投影画像Ｐｉはともに列方向に記憶される。ＧＰＵスレッドの並行方法は、それぞれのＧＰＵスレッドがＣＴスライドＳｉの一行内のデータを計算し、該行はＣＴデータの記憶方向列と垂直になる。該ＧＰＵカーネルの並列規模（すなわち並列スレッド数）は、ＣＴスライド行数*ＣＴスライド数ｎである。それぞれのスレッドについては図３に示すとおりである。【００６３】
まず、距離駆動（Ｄｉｓｔａｎｃｅ−Ｄｒｉｖｅｎ）の方法を用いて列方向に逆投影する。第１の実施形態と同様に、隣接スレッドが同時にアクセスするデータが記憶上で隣接しているため、一つのｗａｒｐ（ＧＰＵスレッド並行の最小単位）内のスレッドがアクセスするデータはコアレスドアクセスを実現することが可能である。画像の一列上の各ポイントに対しては、投影補間パラメータが同じであり、計算量が少ない。【００６４】
続いて、距離駆動（Ｄｉｓｔａｎｃｅ−Ｄｒｉｖｅｎ）の方法を用いて行方向に逆投影する。第１の実施形態と同様に、隣接スレッドが同時にアクセスするデータは記憶上で隣接しているため、一つのｗａｒｐ（ＧＰＵスレッド並行の最小単位）内のスレッドがアクセスするデータはコアレスドアクセスを実現することが可能である。画像の一行上の隣接ポイントに対しては、投影補間パラメータが関連し、同様に計算することができ、計算量が少ない。【００６５】
ステップＳ２〜Ｓ４、Ｓ７を通じて、一回の投影−逆投影の反復処理が完成する。図５に示すプロセスにより反復処理を繰り返し行ない、ステップ５における投影誤差△Ｐが反復中止条件（例えば所定の閾値よりも小さい）を満たした場合に反復を中止する。最後一回の反復に使用された画像の予測値ｆが最終的なＣＴ画像反復再構成結果になる。【００６６】
第２の実施形態では、反復再構成中の二つのコアステップである投影処理と逆投影処理に対して、ＧＰＵ上の並行処理方法が示された。反復再構成のプロセスは、反復開始時に、まずは初期三次元ＣＴ画像を一つ仮定して、それに対して投影演算を行い、その後投影結果と実際のＣＴスキャナー結果とを比較する。続いて、比較差異をＣＴ画像空間に逆投影し、初期ＣＴ画像に対して修正更新を行なう。このようにして一回の反復が完成する。計算値と実際測定値との差がある閾値よりも小さい場合は、反復を中止する。ＣＴ画像の反復再構成は、反復によって投影と逆投影の計算をすることで実現するため、投影と逆投影の計算が反復再構成の大部分の処理時間を占める。投影プロセスと逆投影プロセスに対してそれぞれ並列計算が完成すると、反復再構成の並行計算を実現したことになる。【００６７】
また、上述の投影処理と逆投影処理においては、それぞれのスレッドが所定の方向（例えば一行）のデータを処理し、該行内のデータは該スレッドによってデータポイントが一つずつ順次処理される。このような処理には二つの利点がある。【００６８】
一つ目は、同一行に位置するデータポイントは、投影／逆投影の変換において一部の計算は同じであり、次のポイントのパラメータを計算するときに前のポイントの計算結果を利用することができるため、一つのスレッドが一行を処理することと一つのスレッドが一つのポイントのみを処理することとを比べると、同一行のデータポイントを処理するときの反復計算が抑えられて、計算速度を高めることができる。【００６９】
二つ目は、本発明において、隣接メモリが隣接スレッドに同時にアクセスされるように、データ記憶とアクセスが互いに対応し、これにより複数のスレッドによるメモリへのコアレスドアクセスを実現し、メモリアクセスの速度を高めることができる。具体的には、本発明におけるＣＴスライドがある方向（例えば列方向）に記憶されているため、ＣＴスライドデータは列順に、メモリからバッファメモリに読み込まれる。投影と逆投影処理においては、それぞれのスレッドが一行を処理し、該行のデータは該スレッドによって一ポイントずつ処理され、一列の隣接データが隣接スレッドによって同時にアクセスされる。例えば、スレッド１は一行目のデータを処理し、スレッド２は二行目のデータを処理し、スレッド１はまず一行目の第一列のポイントを読み取って処理し、これと同時にスレッド２は二行目の第一列のポイントを読み取って処理する。最少並列単位に属するすべてのスレッドが第一列のポイントを処理した後に、スレッド１が一行目の第二列のポイントを読み取って処理し、これと同時にスレッド２が二行目の第二列のポイントを読み取って処理し、以下同様である。したがって、最少並列単位に属する隣接スレッドは同一列に位置するデータを同時に読み取り、スレッド１の処理時に使用するデータ以外の同一列に位置するデータもバッファメモリにあり、スレッド２はバッファメモリから該列データを直接呼び出すことができ、メモリアクセスを頻繁に行なう必要がなく、複数のスレッドのメモリへのコアレスドアクセスを実現し、メモリアクセス速度を高める。【００７０】
本発明の第２の実施形態により、本発明の技術案をＣＴ画像再構成分野における今後の傾向である反復再構成に適用する。投影処理と逆投影処理においてそれぞれＧＰＵなどマルチコアプロセッサのマルチスレッドメモリアクセスの規則を考慮し、マルチコアプロセッサを利用して並列処理を実現することにより、反復再構成の演算速度を大幅に向上させ、反復再構成の低線量ＣＴ製品への応用を可能にした。【００７１】
また、第２の実施形態では、投影処理の累積加算の演算において、それぞれのスレッドが受信装置内の一つの投影ポイントの投影累積加算値を計算し、その計算は簡単で、和を求める演算のみであり、それぞれのスレッド間の計算は互いに独立し、並列規模は受信装置のポイントの数（つまり投影画像の大きさ）である。同一列の投影データを処理するスレッドが隣接し、複数のスレッドがメモリにコアレスドアクセスする条件を同様に満足するため、メモリへのアクセス速度を向上させることができる。
【実施例３】
【００７２】
続いて、本発明の第３の実施形態について説明する。第３の実施形態は、第１の実施形態と第２の実施形態を基に改善されたものであり、ＣＴ画像スライドの具体的な記憶方法を提供する。以下、第３の実施形態と第１の実施形態及び第２の実施形態との相違点を中心に説明する。【００７３】
本発明の第３の実施形態において、記憶装置は、予測三次元ＣＴ画像を様々な記憶方法で記憶し、それぞれの記憶方法の間において、ＣＴ画像スライドの所在する平面の方向が互いに異なる。投影ユニットは、選択された記憶方法での予測三次元ＣＴ画像におけるＣＴ画像スライドの所在する平面とスキャン方向とが最も垂直に近いように、ＣＴスキャナーのスキャン方向にしたがって、様々な記憶方法で記憶装置に記憶されている予測三次元ＣＴ画像に対して選択を行なう。【００７４】
以下、第２の実施形態を基に本実施形態に係わる様々な記憶方法の例について具体的に説明する。ここでは、図５に基づいて説明する。第３の実施形態と第２の実施形態との相違点は図５のプロセスにおけるステップＳ２、Ｓ３である。【００７５】
第３の実施形態の図５のステップＳ２に対応するステップにおいて、三次元ＣＴ画像の予測値ｆを初期化し、ＣＴデータを二つの方法で記憶する。図８は本発明の第３の実施形態におけるＣＴデータの記憶方法を示す略図である。その記憶方法については図８に示すとおりである。【００７６】
方法１：ＣＴデータはｘ方向に記憶され、第１次元はｘ、第２次元はｚ、第３次元はｙである。ＣＴデータはｘｚ平面に平行する一連のＣＴスライド（Ｓ１、Ｓ２、…、Ｓｎ）から構成され、ＣＴスライドの数ｎは第３次元ｙの大きさであり、これをＣＴ−ｘデータと称し、ＣＴスライドのｘ方向を列、ｚ方向を行と称し、ＣＴスライドは列方向に記憶される。【００７７】
方法２：ＣＴデータはｙ方向に記憶され、第１次元はｙ、第２次元はｚ、第３次元はｘである。ＣＴデータはｙｚ平面に平行する一連のＣＴスライド（Ｓ１、Ｓ２、…、Ｓｎ）から構成され、ＣＴスライドの数ｎは第３次元ｘの大きさであり、これをＣＴ−ｙデータと称し、ＣＴスライドのｙ方向を列、ｚ方向を行と称し、ＣＴスライドは列方向に記憶される。【００７８】
第３の実施形態の図５のステップＳ３に対応するステップにおいて、Ｘ線ソースはＣＴデータ（実際のＣＴスキャン時には患者である）の周りをそれぞれの角度から投影して投影結果を計算する。Ｘ線ソースの所在するそれぞれの角度については、Ｘ線ソースの所在角度によってどの種類に記憶されているＣＴデータを読み取るかを決定する。図９は本発明の第３の実施形態におけるＸ線スキャン方向とＣＴデータ記憶方法との間の関係を示す略図である。その関係については図９に示すとおりである。【００７９】
放射線ソースが３１５度〜４５度の間、または１３５度〜２２５度の間に位置する場合は、ＣＴ−ｘデータを読み取る。【００８０】
放射線ソースが４５度〜１３５度の間、または２２５度〜３１５度の間に位置する場合は、ＣＴ−ｙデータを読み取る。【００８１】
これにより、ＣＴスライドの方向はできる限りＸ線に垂直になる投影方向を選択することを保証する。【００８２】
また、その他の処理ついては第２の実施形態と同じあり、ここでは説明を省略する。【００８３】
以上では、二つの記憶方法を用いた例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、様々な記憶方法を用いることもできる。記憶方法が多いほど、方向がＸ線にもっと垂直になるＣＴスライドを選択することが可能であるが、同時により大きい記憶空間も必要である。したがって、ＣＴ画像再構成の条件とＣＴ装置の性能に基づいて好適な記憶方法の数を選択することができる。【００８４】
以上では、本実施形態の様々な記憶方法を第２の実施形態に用いる例について説明したが、本実施形態の様々な記憶方法を第１の実施形態にも用いられることは明らかである。【００８５】
本発明の第３の実施形態によると、データの記憶に対して、三次元ＣＴデータを一連（Ｎ個）の平行する二次元ＣＴ画像スライドとして記憶し、異なる投影方向に基づいて対応するＣＴデータ記憶方法を選択することにより、選択されたＣＴ画像スライドの方向をできる限りＸ線の投影方向に垂直になるようにする。これにより、各ＣＴ画像スライド上の各ポイントの演算方向における投影補間パラメータが同じであるかまたは関連し、投影処理の計算量を減らし、反復再構成の演算速度をさらに高めることができる。【００８６】
以上、本発明のいくつかの具体的な実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の発明趣旨の範囲内でさらに様々な変更、または実施形態に対する組み合わせを行なうことも可能である。【００８７】
例えば、第２の実施形態では、具体的な反復再構成アルゴリズムとして距離駆動方法を採用したが、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の投影ユニットと逆投影ユニットは如何なる反復再構成アルゴリズムにも適用可能である。本発明の投影ユニットと逆投影ユニットの並列方法も具体的な投影アルゴリズムと逆投影アルゴリズムに限定されず、本発明の実施形態に記載された距離駆動（Ｄｉｓｔａｎｃｅ−Ｄｒｉｖｅｎ）投影アルゴリズムの外に、分離可能なフットプリント（Ｓｅｐａｒａｂｌｅ−Ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ）などのその他の投影アルゴリズムにも用いることができる。【００８８】
例えば、上述の各実施形態では、ＣＴ装置によって本発明を実現することについて説明したが、本発明は上述の各実施形態において説明したＣＴ画像生成装置によっても実現することができる。同時に、上述のＣＴ装置におけるＣＴスキャナーをＣＴスキャン投影データ受信装置で代替することで、ＣＴスキャン投影データを受信して処理するＣＴスキャン投影データ処理装置としても実現することができる。【００８９】
例えば、上述の各実施形態では、記憶、投影及び逆投影に係わるそれぞれの所定の方向がいずれも列方向であるが、本発明はこれに限定されるものではなく、上述のそれぞれの所定の方向は任意選択可能であり、それぞれが同じであってもよく、異なってもよい。【００９０】
例えば、上述の各実施形態では、ＧＰＵプロセッサを利用したが、本発明はこれに限定されるものではなく、並列マルチスレッド処理が可能なマルチコアプロセッサであれば、いずれも本発明の実現に用いることができる。
【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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【図９】
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【国際調査報告】
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