(57)【要約】Ｘ線検出素子（３２２）がアレイ状に配置されて構成されたＸ線検出器（３２０）は、Ｘ線管（３１１）から発せられ、被写体（５００）を透過したＸ線の強度を検出する。データ処理装置（４２０）は、Ｘ線の強度に基づく撮影データをＸ線検出素子（３２２）の配置順または時刻順に配列させることにより異常な撮影データを検出し、異常な撮影データに隣接する撮影データに“１”より大きい重みを関連付け、また、その他の撮影データに“１”の重みを関連付け、それらの重みを反映させた画素ベクトルの更新量を算出し、その更新量を用いて逐次近似演算を行ない、被写体（５００）のＸ線ＣＴ画像を生成する。
2014030543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を発生するＸ線発生器と、
Ｘ線の強度を検出する複数のＸ線検出素子がアレイ状に配置されて構成されたＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出素子により検出される検出データを被写体の撮影データとして送信する撮影制御装置と、
前記撮影制御装置から送信される撮影データを取得し、その取得した撮影データを処理して前記被写体のＸ線ＣＴ画像を生成するデータ処理装置と、
を備え、
前記データ処理装置は、
前記Ｘ線検出素子で取得した撮影データを、前記Ｘ線検出器における前記Ｘ線検出素子の配置状況に合わせて記憶装置に格納し、前記格納した撮影データの中から異常な撮影データを検出する処理と、
前記検出した異常な撮影データに隣接する撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付ける処理と、
前記Ｘ線発生器の配設位置および前記複数のＸ線検出素子それぞれの配設位置を含んだデータによって定められる投影行列と、そのとき設定されている画素データと、前記撮影データと、を用いた逐次近似演算の繰り返しにより、前記被写体のＸ線ＣＴ画像の画素データを算出する処理と、
を実行し、
前記逐次近似演算において、前記投影行列およびそのときの画素データにより求められる投影データと前記撮影データとの差分データに基づき、画素データの更新量を算出するときには、前記差分データに、その差分データに対応する前記撮影データに関連付けられた重みを付すこと
を特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項２】
前記異常な撮影データが、前記Ｘ線検出器を構成する複数のＸ線検出素子のうちの１のＸ線検出素子の故障により発生したものである場合には、
前記データ処理装置は、
前記故障したＸ線検出素子に隣接するＸ線検出素子から得られた撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付けること
を特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項３】
前記データ処理装置は、
前記故障したＸ線検出素子に隣接するＸ線検出素子から得られた撮影データに重みを関連付けるときには、前記故障したＸ線検出素子に対し、チャネル方向に隣接するＸ線検出素子から得られた撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付けること
を特徴とする請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項４】
前記異常な撮影データが、前記Ｘ線発生器から発生されるＸ線の揺らぎの異常により発生したものである場合には、
前記データ処理装置は、
前記Ｘ線の揺らぎの異常が検出された時刻の１単位時間前の時刻および１単位時間後の時刻それぞれの時刻に得られた撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付けること
を特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項５】
前記データ処理装置は、
前記異常な撮影データに隣接する撮影データにさらに隣接する撮影データに、前記異常な撮影データに隣接する撮影データに関連付ける重みよりも小さく、前記その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付ける処理
を、さらに、実行すること
を特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項６】
前記データ処理装置は、
前記逐次近似演算を１回繰り返すたびに、前記異常な撮影データに隣接する撮影データに関連付ける重みを、次第に前記その他の撮影データに関連付ける重みになるように漸減させること
を特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項７】
前記データ処理装置は、
前記異常な撮影データに“０”以上、かつ、前記その他の撮影データに関連付ける重み 以下の重みを関連付ける処理
を、さらに、実行すること
を特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項８】
Ｘ線を発生するＸ線発生器と、
Ｘ線の強度を検出する複数のＸ線検出素子がアレイ状に配置されて構成されたＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出素子により検出される検出データを被写体の撮影データとして送信する撮影制御装置と、
前記撮影制御装置から送信される撮影データを取得し、その取得した撮影データを処理して前記被写体のＸ線ＣＴ画像を生成するデータ処理装置と、
を備えるＸ線ＣＴ装置に適用され、
前記データ処理装置は、
前記Ｘ線検出素子で取得した撮影データを、前記Ｘ線検出器における前記Ｘ線検出素子の配置状況に合わせて記憶装置に格納し、前記格納した撮影データの中から異常な撮影データを検出する処理と、
前記検出した異常な撮影データに隣接する撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付ける処理と、
前記Ｘ線発生器の配設位置および前記複数のＸ線検出素子それぞれの配設位置を含んだデータによって定められる投影行列と、そのとき設定されている画素データと、前記撮影データと、を用いた逐次近似演算の繰り返しにより、前記被写体のＸ線ＣＴ画像の画素データを算出する処理と、
を実行し、
前記逐次近似演算において、前記投影行列およびそのときの画素データにより求められる投影データと前記撮影データとの差分データに基づき、画素データの更新量を算出するときには、前記差分データに、その差分データに対応する前記撮影データに関連付けられた重みを付すこと
を特徴とするＸ線ＣＴ画像生成方法。
【請求項９】
前記異常な撮影データが、前記Ｘ線検出器を構成する複数のＸ線検出素子のうちの１のＸ線検出素子の故障により発生したものである場合には、
前記データ処理装置は、
前記故障したＸ線検出素子に隣接するＸ線検出素子から得られた撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付けること
を特徴とする請求項８に記載のＸ線ＣＴ画像生成方法。
【請求項１０】
前記データ処理装置は、
前記故障したＸ線検出素子に隣接するＸ線検出素子から得られた撮影データに重みを関連付けるときには、前記故障したＸ線検出素子に対し、チャネル方向に隣接するＸ線検出素子から得られた撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付けること
を特徴とする請求項９に記載のＸ線ＣＴ画像生成方法。
【請求項１１】
前記異常な撮影データが、前記Ｘ線発生器から発生されるＸ線の揺らぎの異常により発生したものである場合には、
前記データ処理装置は、
前記Ｘ線の揺らぎの異常が検出された時刻の１単位時間前の時刻および１単位時間後の時刻それぞれの時刻に得られた撮影データに、その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付けること
を特徴とする請求項８に記載のＸ線ＣＴ画像生成方法。
【請求項１２】
前記データ処理装置は、
前記異常な撮影データに隣接する撮影データにさらに隣接する撮影データに、前記異常な撮影データに隣接する撮影データに関連付ける重みよりも小さく、前記その他の撮影データに関連付ける重みよりも大きい重みを関連付ける処理
を、さらに、実行すること
を特徴とする請求項８に記載のＸ線ＣＴ画像生成方法。
【請求項１３】
前記データ処理装置は、
前記逐次近似演算を１回繰り返すたびに、前記異常な撮影データに隣接する撮影データに関連付ける重みを、次第に前記その他の撮影データに関連付ける重みになるように漸減させること
を特徴とする請求項８に記載のＸ線ＣＴ画像生成方法。
【請求項１４】
前記データ処理装置は、
前記異常な撮影データに“０”以上、かつ、前記その他の撮影データに関連付ける重み 以下の重みを関連付ける処理
を、さらに、実行すること
を特徴とする請求項８に記載のＸ線ＣＴ画像生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置およびＸ線ＣＴ画像生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ装置は、被写体にＸ線を照射するＸ線源と、そのＸ線源と対向する位置に被写体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器を備える装置である。そして、そのＸ線源およびＸ線検出器が被写体の周りを回転しながら、被写体の透過像を複数方向から撮影する。Ｘ線ＣＴ装置に付属するコンピュータは、その複数方向から撮影した被写体の透過像を処理することにより、被写体内部のＸ線吸収率に基づき、被写体内部の構造を断層画像または３次元画像として生成する。【０００３】
Ｘ線ＣＴ装置は、医療用に用いられることから、Ｘ線ＣＴ画像にアーチファクトが生じた場合、病気やその兆候などの適切な診断ができなくなる。そして、その診断ができなかった場合には、被写体に与えた被ばくが無効被ばくとなる。そのため、できる限りＸ線検出器の出力信号が異常になるような不具合の発生率を低下させ、Ｘ線ＣＴ装置を安定に動作させ、アーチファクトが生じないようにする必要がある。【０００４】
特許文献１には、多数のＸ線検出素子から構成されるＸ線検出器において、故障したＸ線検出素子（以下、故障Ｘ線検出素子という）の位置が特定できた場合、その故障Ｘ線検出素子から得られる検出データを使用せずに逐次近似法でＸ線ＣＴ画像を生成し、その画質を向上させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２４５６９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示された技術では、故障Ｘ線検出素子から得られる異常な検出データをＸ線ＣＴ画像生成の逐次近似処理に用いないこととしている。その場合、故障Ｘ線検出素子とＸ線源とを結ぶ方向について逐次演算処理が実施されない。これは、アーチファクトが発生している方向の画像を正しい画像に収束させるための逐次演算処理が実施されないことを意味する。このような場合、アーチファクトが発生している方向の画像は、故障Ｘ線検出素子以外から得られる検出データを用いた逐次演算処理によって補正されることになるので、逐次近似処理の収束が遅くなるというデメリットが発生する。【０００７】
そこで、本発明は、Ｘ線検出素子から異常データが検出される場合にも、その異常データに基づくアーチファクトが生じないＸ線ＣＴ画像を、逐次近似演算により迅速に収束させて得ることが可能なＸ線ＣＴ装置およびＸ線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】
【０００８】
本発明に係るＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生器と、Ｘ線の強度を検出する複数のＸ線検出素子がアレイ状に配置されて構成されたＸ線検出器と、前記Ｘ線検出素子により検出される検出データを被写体の撮影データとして送信する撮影制御装置と、前記撮影制御装置から送信される撮影データを取得し、その取得した撮影データを処理して前記被写体のＸ線ＣＴ画像を生成するデータ処理装置と、を備える。【０００９】
そして、前記データ処理装置は、前記Ｘ線検出素子で取得した撮影データを、前記Ｘ線検出器における前記Ｘ線検出素子の配置状況に合わせて記憶装置に格納し、前記格納した撮影データの中から異常な撮影データを検出する処理と、前記検出した異常な撮影データに隣接する撮影データに、その他の撮影データよりも大きい重みを関連付ける処理と、前記Ｘ線発生器の配設位置および前記複数のＸ線検出素子それぞれの配設位置を含んだデータによって定められる投影行列と、そのとき設定されている画素データと、前記撮影データと、を用いた逐次近似演算の繰り返しにより、前記被写体のＸ線ＣＴ画像の画素データを算出する処理と、を実行し、前記逐次近似演算において、前記投影行列およびそのときの画素データにより求められる投影データと前記撮影データとの差分データに基づき、画素データの更新量を算出するときには、前記差分データに、その差分データに対応する前記撮影データに関連付けられた重みを付すことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、Ｘ線ＣＴ装置およびＸ線ＣＴ画像生成方法において、Ｘ線検出素子から異常データが検出される場合にも、その異常データに基づくアーチファクトが生じないＸ線ＣＴ画像を、逐次近似演算により迅速に収束させて得ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の例を模式的に示した図。
【図２】Ｘ線検出器の一部分を拡大して示した模式図であり、図２（ａ）は、ｘ−ｙ平面に平行な平面で切断した断面図、図２（ｂ）は、ｘ−ｚ平面に配置されたＸ線検出器をｙ方向の上部から見た上面図。
【図３】Ｘ線ＣＴ装置におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理の手順の例を示した図。
【図４】Ｘ線検出器によって得られる撮影データの配列の様子を模式的に示した図。
【図５】Ｘ線ＣＴ画像生成処理の詳細な処理フローの例を示した図。
【図６】逐次近似処理の詳細な処理フローの例を示した図。
【図７】本発明の第１の実施形態の変形例１におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理の手順の例を示した図。
【図８】本発明の第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理の手順の例を示した図。
【図９】Ｘ線検出器によって得られる撮影データの配列の様子およびＸ線揺らぎ異常のタイミングの例を模式的に示した図。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ画像生成処理の詳細な処理フローの例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態では、Ｘ線検出素子の故障に伴い発生するアーチファクトを迅速に補正するＸ線ＣＴ装置の構成およびＸ線ＣＴ画像の生成の例を示す。
【００１４】
図１は、本発明の第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の例を模式的に示した図である。
図１に示すように、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、通信線６００を介して相互に接続されたＸ線撮影装置３００、画像生成装置４００および操作端末２００を含んで構成される。以下、Ｘ線撮影装置３００、画像生成装置４００および操作端末２００の詳細な構成について説明する。
【００１５】
＜Ｘ線撮影装置３００の構成＞
Ｘ線撮影装置３００は、Ｘ線を発生するＸ線管３１１からなるＸ線発生器３１０、複数のＸ線検出素子３２２からなるＸ線検出器３２０、ガントリ３３０、撮影制御装置３４０、被写体５００を載置する被写体載置テーブル５０１などを備える。
【００１６】
ガントリ３３０は、水平な床に対し垂直となる円形の開口部３３１を有し、その開口部３３１に嵌め込まれた輪環形状の回転体３３２を回転自在に支持する筐体である。そして、被写体５００を載置した被写体載置テーブル５０１が、この輪環形状の回転体３３２の輪の中の部分（ガントリ３３０の開口部３３１）に挿入可能に配設されている。
【００１７】
また、ガントリ３３０の内部には、回転体３３２を回転させるため図示しない駆動機構や撮影制御装置３４０などが収納されている。そして、被写体載置テーブル５０１には、回転体３３２に対する被写体５００の位置を調整するための図示しない駆動機構が設けられている。
【００１８】
また、回転体３３２の中には、Ｘ線発生器３１０が、発生したＸ線を回転体３３２の回転中心軸方向に向けて照射可能なように配設されており、さらに、Ｘ線検出器３２０が、回転体３３２の回転中心軸を中心にしてＸ線発生器３１０の配設位置と対向する位置に配設されている。このとき、Ｘ線発生器３１０およびＸ線検出器３２０は、回転体３３２に固定されており、回転体３３２の回転とともに回転する。
【００１９】
撮影制御装置３４０は、Ｘ線発生器３１０におけるＸ線の発生を制御するＸ線発生制御器３４１、回転体３３２の回転駆動を制御するガントリ制御器３４２、被写体載置テーブル５０１の移動位置を制御するテーブル制御器３４３、撮像時のＸ線検出器３２０の動作を制御するＸ線検出制御器３４４、および、これらの制御器３４１〜３４４の動作を統括して制御する統括制御器３４５を含んで構成されている。
【００２０】
図１において、Ｘ線管３１１から発せられたＸ線は、被写体５００を透過してＸ線検出器３２０に到達し、その強度がＸ線検出器３２０の各Ｘ線検出素子３２２によって検出される。本実施形態では、Ｘ線管３１１のＸ線発生点からＸ線検出器３２０のＸ線受光面までの距離を１，０００ｍｍとし、また、ガントリ３３０嵌め込まれた回転体３３２の開口部３３１の直径を７００ｍｍとする。
【００２１】
また、図１において、回転体３３２の回転面は、水平な床に対して垂直であるとし、その回転面に含まれる水平直線および垂直直線の方向を、それぞれＸ方向およびＹ方向とし、また、その回転面に垂直な直線方向をＺ方向とする。
【００２２】
図２は、Ｘ線検出器３２０の一部分を拡大して示した模式図であり、図２（ａ）は、ｘ−ｙ平面に平行な平面で切断したときの断面図、図２（ｂ）は、ｘ−ｚ平面に配置されたＸ線検出器３２０をｙ方向の上部から見た上面図である。ここで、ｘ軸およびｙ軸（すなわち、ｘ−ｙ座標系）は、回転体３３２に固定され、回転体３３２の回転とともに回転する。また、ｚ軸の方向は、図１に示したＺ方向と同じである。
なお、以下の本明細書の説明では、しばしば、ｘ軸の方向（ｘ方向）をチャネル方向といい、ｚ軸の方向（ｚ方向）を体軸方向ともいう。
【００２３】
図２（ａ）に示すように、Ｘ線検出器３２０は、複数のＸ線検出素子３２２により構成される。そして、そのそれぞれのＸ線検出素子３２２は、Ｘ線の照射を受けて蛍光を発するシンチレータ３２５と、蛍光などの光子を電気信号に変換するフォトダイオード３２６と、を含んで構成される。
【００２４】
複数のＸ線検出素子３２２は、ｘ方向にほぼ等間隔に配列され、反射材などで構成されるセパレータ３２７によって互いに分離される。なお、Ｘ線検出素子３２２のチャネル方向のサイズは、例えば、１ｍｍである。
【００２５】
また、図２（ａ）では、被写体５００を透過したＸ線は、上方から照射されるが、それぞれのシンチレータ３２５へ入射するＸ線の方向は、コリメータ３２８によって揃えられる。これらのセパレータ３２７やコリメータ３２８は、互いに隣接するＸ線検出素子３２２に検出信号が漏れないようにするためや、シンチレータ３２５内で散乱した散乱Ｘ線を除去する目的で使用されている。
【００２６】
なお、Ｘ線検出素子３２２は、シンチレータ３２５とフォトダイオード３２６の組み合わせに限定されず、半導体型のＸ線検出素子を用いてもよい。ただし、この場合、セパレータ３２７は、空隙であるか、絶縁材であることが多い。
【００２７】
次に、図２（ｂ）に示すように、符号３２２ａ，３２２ｂ，３２２ｃ，３２２ｄ，３２２ｅ，３２２ｆ，３２２ｇ，３２２ｈ，３２２ｉ，３２２ｊ，３２２ｋ，３２２ｌで示すＸ線検出素子３２２は、ｘ−ｚ平面上にアレイ状に配置される。図２（ｂ）では、そのアレイの数は、６（ｘ方向）×５（ｚ方向）であるが、実際には、例えば、１０００（ｘ方向）×６４（ｚ方向）などである。
【００２８】
なお、これらアレイ状に配置される複数のＸ線検出素子３２２は、より正確にいえば、ｘ−ｙ平面上ではなく、輪環状の回転体３３２に沿って湾曲した、Ｘ線管３１１のＸ線発生点から等距離となる円弧上の位置に配列される。
【００２９】
ただ、多数（例えば、１０００個）のＸ線検出素子３２２を円弧上に配列させたＸ線検出器３２０を製作するのは、必ずしも容易ではない。そこで、Ｘ線検出器３２０の製作を容易にするために、多数のＸ線検出素子３２２を近似的な円弧上に配列させることもしばしば行われている。
【００３０】
この場合、チャネル方向に、例えば、５０個ずつのＸ線検出素子３２２を配列した平面状のＸ線検出器モジュールを、例えば、２００個製作し、その２００個の平面状のＸ線検出器モジュールを、それぞれ、Ｘ線管３１１のＸ線発生点から等距離となる円弧上に配列することになる。
【００３１】
なお、図２（ｂ）には、それぞれの位置に配置されたＸ線検出素子３２２を、それぞれ識別する符号３２２ａ〜３２２ｌを付しているが、これらの符号については、後記の説明にて利用する。
【００３２】
ここで、再度、図１を参照した説明に戻る。図１に示したＸ線ＣＴ装置１００では、ユーザは、操作端末２００を介して、Ｘ線管３１１およびＸ線検出器３２０を搭載した回転体３３２が１回転する所要時間を設定することができる。そこで、本実施形態では、その回転体３３２が１回転する所要時間を１．０秒／回とする。また、回転体３３２が１回転するとき、Ｘ線撮影装置３００が被写体５００を撮影する回数は、９００回であるとする。すなわち、回転体３３２が０．４度回転するごとに１回の撮影が行われることになる。なお、回転体３３２が回転する所要時間や撮影回数は、これらの値に限定されるものはなく、適宜、ユーザが操作端末２００を介して変更することができる。
【００３３】
ここで、Ｘ線撮影装置３００における撮影とは、Ｘ線管３１１からＸ線を発し、被写体５００を透過したＸ線の強度を、Ｘ線検出器３２０を構成するそれぞれのＸ線検出素子３２２で検出することをいう。それぞれのＸ線検出素子３２２で検出されたＸ線の強度のデータは、撮影データとして撮影制御装置３４０および通信線６００を介して、画像生成装置４００へ送信される。
【００３４】
＜画像生成装置４００の構成＞
図１に示すように、画像生成装置４００は、データ収集装置４１０、データ処理装置４２０、表示装置４３０などを含んで構成される。
【００３５】
データ収集装置４１０は、しばしばＤＡＳ（Data Acquisition System）などとも呼ばれるが、ここでは、主として、通信線６００を介してＸ線撮影装置３００から送信される撮影データを受信し、その受信した撮影データをデータ処理装置４２０へ受け渡す処理を行う。
【００３６】
データ処理装置４２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４２１、メモリ４２２、ＨＤＤ（Hard disk drive）４２３などを含んで構成される。ＣＰＵ４２１は、メモリ４２２またはＨＤＤ４２３に格納された所定のプログラムを実行することにより、撮影データの補正処理やＸ線ＣＴ画像の生成処理など、画像生成装置４００が行うべき各種処理を実現する。
【００３７】
表示装置４３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などによって構成され、ＣＰＵ４２１によるＸ線ＣＴ画像の撮像処理によって生成された被写体５００のＸ線ＣＴ画像を適宜表示する。
【００３８】
＜操作端末２００の構成＞
操作端末２００は、オペレータが被写体５００の撮影条件などを入力するのに用いられ、データ処理装置２１０、キーボード２１１、マウス２１２、表示装置２１３などを含んで構成される。
【００３９】
データ処理装置２１０は、ＣＰＵ、メモリ、ＨＤＤなどを備えた一般的なパーソナルコンピュータと同様の構成を有し、キーボード２１１およびマウス２１２は、その入力装置として用いられる。また、表示装置２１３は、ＬＣＤなどによって構成されるが、さらに、入力機能を有するタッチパネルセンサなどを備えるものであってもよい。
【００４０】
なお、操作端末２００や画像生成装置４００は、必ずしもＸ線撮影装置３００と一体構成される必要はなく、ＬＡＮ（Local Area Network）やインタネットなどによって構成された通信線６００を介して、別室や遠隔地に設けられたものであってもよい。
【００４１】
また、操作端末２００と画像生成装置４００とを、１つのパーソナルコンピュータやワークステーションを用いて１つの装置として構成してもよい。
【００４２】
＜Ｘ線ＣＴ画像の撮像処理手順＞
図３は、Ｘ線ＣＴ装置１００におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理の手順の例を示した図である。なお、ここで、撮像とは、Ｘ線撮影装置３００における被写体５００の撮影により得られた撮影データから、当該被写体５００の２次元の断層画像または３次元画像をＸ線ＣＴ画像として取得することをいう。
【００４３】
図３に示すように、Ｘ線ＣＴ画像の撮像処理の手順は、撮影条件の設定 （ステップＳ１１）、被写体５００の撮影（ステップＳ１２）、故障Ｘ線検出素子３２２の判別（ステップＳ１３）、および、Ｘ線ＣＴ画像生成（ステップＳ１４）の各ステップにより構成される。以下、各ステップの処理手順について詳しく説明する。
【００４４】
［撮影条件の設定：ステップＳ１１］
ステップＳ１１の撮影条件の設定は、操作端末２００により行われる。ユーザが、まず、操作端末２００におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理を起動すると、操作端末２００のデータ処理装置２１０は、表示装置２１３に撮影条件設定画面（図示省略）を表示する。そこで、ユーザが、マウス２１２やキーボード２１１、または、表示装置２１３に設けられたタッチパネルセンサなどを操作することにより、この撮影条件設定画面に表示された撮影条件について、設定すべきデータを入力する。
【００４５】
この撮影条件設定画面で設定可能な撮影条件としては、例えば、Ｘ線管３１１の管電流や管電圧、被写体５００の撮像範囲、Ｘ線管３１１およびＸ線検出器３２０を搭載した回転体３３２が１回転する所要時間などがある。
【００４６】
なお、撮影条件のデータを設定したとき、その設定した撮影条件のデータをＨＤＤなどに保存するようにしてもよい。その場合には、ユーザは、その保存した撮影条件のデータをＨＤＤから読み出して用いることができるので、撮影のたびに撮影条件のデータを入力しなくても済むようになる。
【００４７】
［被写体の撮影：ステップＳ１２］
次に、ユーザが、被写体５００の撮影開始を指示すると、データ処理装置２１０は、設定した撮影条件のデータをＸ線撮影装置３００の撮影制御装置３４０の統括制御器３４５へ送信する。
【００４８】
撮影制御装置３４０の統括制御器３４５は、その撮影条件のデータに従って、テーブル制御器３４３を介して、被写体５００が載置された被写体載置テーブル５０１を、回転体３３２の開口部３３１へ挿入する方向へ移動させ、さらに、その同じ撮影条件のデータで設定された撮像範囲と一致する位置でその移動を停止させる。これにより、被写体５００の配置が完了する。
【００４９】
また、他方において、統括制御器３４５は、ガントリ制御器３４２を介して、回転体３３２の駆動モータの回転を開始させることにより、回転体３３２の回転を開始させる。そして、回転体３３２の回転が定速状態になり、かつ、前記の被写体５００の配置が完了すると、統括制御器３４５は、受信した撮影条件のデータに基づき、Ｘ線発生制御器３４１に対し、Ｘ線管３１１のＸ線照射タイミングを指定するとともに、Ｘ線検出制御器３４４に対し、Ｘ線検出器３２０の撮影タイミングを指定する。
【００５０】
そして、統括制御器３４５が撮影開始を指示すると、Ｘ線発生制御器３４１は、指定されたタイミングごとに指定された管電圧、管電流量の条件でＸ線管３１１を動作させることにより、被写体５００にＸ線を照射する。また、一方で、Ｘ線検出制御器３４４は、指定されたタイミングごとに受光したＸ線の強度を検出する。
【００５１】
撮影制御装置３４０は、これらの動作を撮影条件で指定された撮像範囲の撮影が済むまで同様の繰り返すことにより、被写体５００の撮像範囲全体を撮影する。そして、撮影された被写体５００の撮影データ（各撮影タイミングで、各Ｘ線検出素子３２２によって検出されたＸ線の強度のデータ）は、撮影制御装置３４０から通信線６００を介して画像生成装置４００へ送信され、データ処理装置４２０のＨＤＤ４２３などに格納される。
【００５２】
なお、本実施形態では、被写体５００の撮影をするときには、被写体載置テーブル５０１は、その撮影のタイミングに同期して、適宜、移動と停止を繰り返すものとするが、いわゆるヘリカルスキャンのように被写体載置テーブル５０１を移動させながら、被写体５００を撮影してもよい。
【００５３】
［故障Ｘ線検出素子の判別：ステップＳ１３］
本実施形態では、Ｘ線検出器３２０には故障Ｘ線検出素子３２２ａが含まれるものとする。例えば、図２（ｂ）では、Ｘ線検出素子３２２ａが故障しているとし、そのＸ線検出素子３２２ａからは異常値が出力されているものとする。また、それ以外のＸ線検出素子３２２は、正常であるとし、それらＸ線検出素子３２２からは正常値が出力されているとする。
【００５４】
故障Ｘ線検出素子３２２ａを判別する方法はいくつかある。撮影前に故障Ｘ線検出素子３２２ａを判別する方法や、撮影中の故障にも対応することを可能にするため、撮影後の撮影データから故障Ｘ線検出素子３２２ａを判別する方法などがある。
【００５５】
撮影前に故障Ｘ線検出素子３２２ａを検出する方法では、例えば、被写体５００が存在しない状態を撮影し、その撮影データが、前回の被写体５００が存在しない状態の撮影データと比べて大きく変化したか否かを判定し、その撮影データが大きく変化したＸ線検出素子３２２があった場合、そのＸ線検出素子３２２を故障と判定する。
【００５６】
また、撮影後の撮影データから故障Ｘ線検出素子３２２ａを判別する方法では、被写体５００撮影中の間、その撮影データがずっと“０”のままになるなど、ある値に固定され、全く変化しないＸ線検出素子３２２があった場合、あるいは、撮影後の撮影データが、被写体５００が存在しない状態の撮影データよりも大きくなった場合（つまり、被写体５００を透過したＸ線の強度が、被写体５００がないときのＸ線の強度よりも大きい場合）には、そのＸ線検出素子３２２を故障と判定する。
【００５７】
以上のような故障Ｘ線検出素子３２２ａを判別する処理は、画像生成装置４００のデータ処理装置４２０によって実行される。そして、その実行により故障と判定されたＸ線検出素子３２２の識別番号は、データ処理装置４２０内のＨＤＤ４２３の所定の領域に登録される。
【００５８】
なお、以下の説明では、故障と判定され、その識別番号がＨＤＤ４２３に登録されたＸ線検出素子３２２を、故障登録Ｘ線検出素子と呼ぶことがある。本実施形態では、このような故障登録Ｘ線検出素子の識別番号は、複数個、例えば、最大１０個まで登録できるものとする。
【００５９】
また、いったん故障と判定され、ＨＤＤ４２３に登録された故障登録Ｘ線検出素子は、その故障の修理が済むまでは、登録されたままになる。
【００６０】
図４は、Ｘ線検出器３２０によって得られる撮影データの配列の様子を模式的に示した図である。図４において、横方向の１行分の各カラムのデータは、Ｘ線検出器３２０を構成するＸ線検出素子３２２のアレイ構造において、あるｚ方向（体軸方向）の行に属する各ｘ方向の位置に配置されたＸ線検出素子３２２から得られた撮影データを表している。また、縦方向の各カラムは、回転体３３２が所定の角度（例えば、０．４度、時間にして、約１．１秒）回転するたびに、同じＸ線検出素子３２２から得られた撮影データを表している。すなわち、縦方向の各カラムは、あるｚ方向の行に属する各ｘ方向の位置に配置されたＸ線検出素子３２２の撮影データの時間変化を表したものとなっている。
【００６１】
また、図４において、白のカラムは、正常な撮影データ、黒のカラムは、異常な撮影データを表す。例えば、図３（ｂ）に示したＸ線検出素子３２２ａが故障した場合、図４では、その故障Ｘ線検出素子３２２ａの撮影データは、当該撮影処理の間ずっと異常値（黒の格子）となる。また、この場合、故障Ｘ線検出素子３２２ａのｘ方向の前後に隣接するＸ線検出素子３２２ｅ，３２２ｃの撮影データは、正常値である（白のカラム）。
【００６２】
［Ｘ線ＣＴ画像生成：ステップＳ１４]
図５は、Ｘ線ＣＴ画像生成処理の詳細な処理フローの例を示した図である。なお、この処理は、データ処理装置４２０のＣＰＵ４２１によって実行されるが、その実行の開始時点では、ステップＳ１３（図３参照）までの処理により、被写体５００について各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データおよび故障登録Ｘ線検出素子の識別番号がＨＤＤ４２３に格納済の状態にあるとする。
【００６３】
まず、ＣＰＵ４２１は、ＨＤＤ４２３に格納されている被写体５００についての撮影データに対し、各種補正およびＬｏｇ変換を施す（ステップＳ１４１）。ここで、各種補正とは、公知のオフセット補正に基づく補正を含み、さらに、故障登録Ｘ線検出素子の撮影データの異常値を、その周辺のＸ線検出素子３２２の撮影データの平均値などで置換する補正を含む。
なお、以下の説明では、各種補正およびＬｏｇ変換を施した撮影データを、補正済撮影データという。
【００６４】
ここで、故障登録Ｘ線検出素子の撮影データの異常値を補正するのは、後続する初期画像生成処理で、その異常値を生のまま使用して初期画像を生成すると、その初期画像に強いアーチファクトが発生するため、その強いアーチファクトの発生を抑制することを図ったものである。
【００６５】
次に、ＣＰＵ４２１は、補正済撮影データを用いて、後の逐次近似処理のための初期画像を生成する（ステップＳ１４２）。逐次近似処理では、初期画像を元にして画像の修正を繰り返しながら最終画像を生成するので、初期画像が最終画像に近いものほど速く収束する。
【００６６】
次に、ＣＰＵ４２１は、補正済撮影データのそれぞれに対し、重みを関連付ける（ステップＳ１４３）。ここでは、故障登録Ｘ線検出素子に隣接するＸ線検出素子３２２（以下、故障隣接Ｘ線検出素子という）の補正済撮影データに対して、“１”より大きい重みを関連付け、故障隣接Ｘ線検出素子以外のＸ線検出素子３２２の補正済撮影データに“１”の重みを関連付ける。
【００６７】
図２（ｂ）の例では、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接する故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｂ，３２２ｃ，３２２ｄ，３２２ｅの補正済撮影データには、例えば、“５”の重みを関連付け、他のＸ線検出素子３２２の補正済撮影データには、重みの値“１”の重みを関連付ける。ここで、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに関連付ける重みは、“５”に限定されず、“４”や“３”あるいは“６”などでもよく、また、整数に限定されない。ただし、その重みを大きくし過ぎると、次の逐次近似処理で、求めるべき画素データが収束せず、発散する恐れが生じるので、注意すべきである。
【００６８】
なお、ここでは、図２（ｂ）に示したように、故障Ｘ線検出素子３２２ａに対し、チャネル方向（ｘ方向）に隣接する故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｃ，３２２ｅの補正済撮影データだけでなく、体軸方向（ｚ方向）に隣接する故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｂ，３２２ｄの補正済撮影データにも“１”より大きい重みが関連付けられている。しかしながら、補正済撮影データへの重みの関連付けの効果は、故障Ｘ線検出素子３２２ａのチャネル方向（ｘ方向）に隣接する故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｃ，３２２ｅの補正済撮影データに重みを付すことだけでも得ることができる。そこで、補正済撮影データに“１”より大きい重みを関連付けるＸ線検出素子３２２は、故障Ｘ線検出素子３２２ａに対し、チャネル方向（ｘ方向）に隣接する故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｃ，３２２ｅであると限定してもよい。
【００６９】
また、以上の図２（ｂ）の説明から分かるように、本明細書では、ある故障Ｘ線検出素子３２２に隣接するＸ線検出素子３２２とは、その真横に隣接するＸ線検出素子３２２のみをいい、斜め横に隣接するＸ線検出素子３２２は、隣接するといわないものとする。
また、重みの値“ｗ”は、互いに相対的な値であり、例えば、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに“２．５”の重みを関連付け、故障隣接Ｘ線検出素子以外のＸ線検出素子３２２の補正済撮影データに“０．５”重みを関連付けるようにしてもよい。
【００７０】
次に、ＣＰＵ４２１は、逐次近似処理を実行する（ステップＳ１４４）。逐次近似処理については、次に、図６を参照して詳しく説明する。
【００７１】
図６は、逐次近似処理の詳細な処理フローの例を示した図である。ＣＰＵ４２１は、まず、画素ベクトルｘの初期値ｘ０を設定する（ステップＳ１４４１）。ここで、画素ベクトルｘとは、表示されるＸ線ＣＴ画像の各画素の画素データからなるベクトルである。このとき表示されるＸ線ＣＴ画像が、例えば、２５６×２５６の画素を有する場合には、画素ベクトルｘは、２５６×２５６＝６５，５３６次元のベクトルとなる。
【００７２】
なお、画素ベクトルｘの初期値ｘ０は、一般的には、どのようなデータであってもよいが、その初期値ｘ０が表す画像（以下、初期画像という）が最終画像に近いほど収束は速くなる。本実施形態では、その初期値ｘ０は、図５のステップＳ１４２で生成された初期画像に基づく。
【００７３】
次に、ＣＰＵ４２１は、繰り返しのインデクス変数ｉを初期化，すなわち、ｉ＝０とする（ステップＳ１４４２）。
【００７４】
ここで、撮影データベクトルｂについて説明する。撮影データベクトルｂは、ある被写体５００のＸ線ＣＴ画像を取得するとき、各Ｘ線検出素子３２２で検出（撮影）されたすべての撮影データからなるベクトルである。なお、ここでいう撮影データは、補正済撮影データである（以下の説明でも同様）。
【００７５】
例えば、Ｘ線検出器３２０が６４×１，０００個のＸ線検出素子３２２で構成され、そのＸ線検出器３２０を搭載した回転体３３２が１回転する間に、０．４度ずつ回転するたびに、Ｘ線管３１１からＸ線を発し、各Ｘ線検出素子３２２で被写体５００を透過したＸ線の強度を検出（撮影）したとすれば、各Ｘ線検出素子３２２によるすべての撮影データの数は、６４×１，０００×９００＝５７，６００，０００個になる。従って、撮影データベクトルｂは、５７，６００，０００次元のベクトルとなる。
【００７６】
次に、投影行列Ａについて説明する。投影行列Ａは、画素ベクトルｘと撮影データベクトルｂとを結びつける行列であり、
Ａｘ＝ｂ        式（１）
なる関係を有する。
【００７７】
ここで、例えば、画素ベクトルｘが、６５，５３６次元、撮影データベクトルｂが、５７，６００，０００次元である場合には、投影行列Ａは、５７，６００，０００行×６５，５３６列の行列となる。そして、投影行列Ａの要素ａｉｊの値は、Ｘ線管３１１の位置、各Ｘ線検出素子３２２の位置、被写体５００の表示位置や表示のされ方などによって定められる定数である。本実施形態では、投影行列Ａの要素ａｉｊの値は、あらかじめＨＤＤ４２３に格納されているものとする。なお、投影行列Ａは、一般に、その多くの要素の値が“０”となる疎な行列であることが知られている。
【００７８】
そこで、ＣＰＵ４２１は、そのときのインデクス変数ｉに対し、それまでに得られている画素ベクトルｘｉを用いて、式（１）に従って、撮影データベクトルｂｉを計算、すなわち、ｂｉ＝Ａｘｉを計算する（ステップＳ１４４３）。こうして得られる撮影データベクトルｂｉは、繰り返しの処理において、そのとき得られている画素ベクトルｘｉから計算された撮影データベクトルといえる。
【００７９】
一方、Ｘ線検出素子３２２によって現実に得られた撮影データベクトルｂを、とくに、ｂａと表す。本実施形態の場合、現実に得られた撮影データベクトルｂａとは、図５のステップＳ１４１で求められた補正済撮影データに基づき作成されたものをいう。
【００８０】
次に、ＣＰＵ４２１は、画素ベクトルｘｉから計算された撮影データベクトルｂｉと、現実に得られた撮影データベクトルｂａとの差分ベクトルの大きさ（絶対値）、すなわち、｜ｂｉ−ｂａ｜を求め、その｜ｂｉ−ｂａ｜があらかじめ定められたしきい値δよりも小さくなったか否かを判定する（ステップＳ１４４４）。
【００８１】
その判定の結果、差分ベクトルの大きさ｜ｂｉ−ｂａ｜が、まだ、しきい値δよりも小さくなっていない場合には、ＣＰＵ４２１は、画素ベクトルｘｉの更新量Δｘを算出する（ステップＳ１４４５）。逐次近似処理における画素ベクトルｘｉの更新量Δｘの算出方法としては、ＭＬ−ＥＭ（Maximum Likelihood - Expectation Maximization）法など様々な方法があるが、ここでは、その算出方法は、とくに限定しないものとする。
【００８２】
そこで、ここでは、画素ベクトルｘｉの更新量Δｘは、
Δｘ＝Ｆ（ｗ（ｂｉ−ｂａ））＋Ｇ（ｘｉ）        式（２）
と表されるものとする。なお、ｗは、撮影データベクトルｂａの各成分に関連付けられた重みを表し、Ｆ，Ｇは、ベクトルを変数とする関数である。
【００８３】
次に、ＣＰＵ４２１は、画素ベクトルｘｉの更新量Δｘを用いて、画素ベクトルｘｉを更新して、次回の逐次近似演算で用いる画素ベクトルｘｉ＋１を計算する。
すなわち、ｘｉ＋１＝ｘｉ＋Δｘを算出する（ステップＳ１４４６）。
【００８４】
次に、ＣＰＵ４２１は、インデクス変数ｉの値を１つカウントアップ、すなわち、ｉ＝ｉ＋１とし（ステップＳ１４４７）、ステップＳ１４４３へ戻って、ステップＳ１４４３以下の処理を繰り返し実行する。
【００８５】
また、ステップＳ１４４４の判定で、差分ベクトルの大きさ｜ｂｉ−ｂａ｜がしきい値δよりも小さくなっている場合には、ＣＰＵ４２１は、逐次近似処理を終了し、そのときまでに得られている画素ベクトルｘｉを最終画像の画素ベクトルｘｆとする。すなわち、表示装置４３０には、この画素ベクトルｘｆに基づく最終画像が被写体５００のＸ線ＣＴ画像として表示される。
【００８６】
以上の処理により求められた画素ベクトルｘｆのデータは、ＨＤＤ４２３に保存される。従って、ＣＰＵ４２１は、ユーザの求めに応じて、いつでも画素ベクトルｘｆに基づく最終画像を表示装置４３０に、または、操作端末２００の表示装置２１３に表示させることができる。
【００８７】
なお、以上に説明した逐次近似処理において、ステップＳ１１４３〜Ｓ１１４７の処理は、繰り返しの単位となる処理であり、この繰り返しの単位となる処理、つまり、繰り返しの１回分の処理のことを、以下の説明では、逐次近似演算という。
【００８８】
また、以上に説明した逐次近似処理では、逐次近似処理における繰り返しの終了を、差分ベクトルの大きさ｜ｂｉ−ｂａ｜がしきい値δより小さくなったことにより判定したが、繰り返しの終了の判定は、それに限定されない。例えば、繰り返しの回数（すなわち、インデクス変数ｉ）がある回数を超えたことなどにより、繰り返しの終了を判定してもよい。
【００８９】
＜効果の説明＞
ここで、本実施形態の効果について説明する。比較例を特許文献１に記載されている逐次近似の方法とする。両者の相違は、次の通りである。
（１）特許文献１に記載の逐次近似の方法では、故障Ｘ線検出素子３２２から得られる検出データは、逐次近似演算に用いられない。
（２）本実施形態では、故障Ｘ線検出素子３２２ａから得られる検出データ（補正済撮影データ）を原則として用いるものとし、その故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接する故障隣接Ｘ線検出素子から得られる検出データ（補正済撮影データ）に“１”よりも大きい重みを関連付け、逐次近似演算において画素ベクトルｘｉの更新量Δｘを計算するとき、その重みを反映させる。
【００９０】
この両者の相違により、本実施形態に基づく逐次近似の収束速度は、特許文献１に記載の逐次近似の収束速度よりも速くなるという効果が得られる。このことは、Ｘ線ＣＴ画像を求める逐次近似処理が、現実に取得された撮影データ（補正済撮影データ：以下、この効果の説明では、単に、撮影データという）に最も適合する画素データを統計的に求める処理であることに基づく。
【００９１】
すなわち、現実に取得された撮影データに最も適合する画素データとは、図６の処理フローの説明で用いた記号でいえば、｜Ａｘｉ−ｂａ｜が最小になるようなｘｉ＝ｘａを求めることに他ならない。本実施形態では、前記したように、ｘｉの次元よりもｂａの次元のほうがはるかに大きいので、ｘｉは、ｂａの統計的な値に依存して定められる。なお、ｘａは、しばしば、画素データの最尤値と呼ばれるが、最尤値ｘａは、図６で説明した逐次近似処理により求められた最終画像の画素ベクトルｘｆに相当する。
【００９２】
さて、ここで、Ｘ線検出器３２０に故障Ｘ線検出素子３２２ａが存在した場合、その故障Ｘ線検出素子３２２ａから得られる撮影データｂａは、異常値となる。その場合、Ｘ線管３１１とこの故障Ｘ線検出素子３２２ａとを結ぶライン上の被写体５００のＸ線吸収率が得られないことになる。
【００９３】
しかしながら、本実施形態では、被写体５００の撮影は、Ｘ線管３１１およびアレイ状に配置された複数のＸ線検出素子３２２を回転させつつ行われ、例えば、１秒間に９００回も行われる。
【００９４】
従って、ある撮影タイミングで、Ｘ線管３１１と故障Ｘ線検出素子３２２ａとを結ぶライン５１０上の被写体５００のＸ線吸収率が得られなくても、その前または後の撮影タイミングでは、Ｘ線管３１１と故障Ｘ線検出素子３２２ａの前または後に隣接するＸ線検出素子３２２とを結ぶライン（図示せず）は、ライン５１０に極めて近似したラインとなる。従って、ある撮影タイミングで取得できなかったライン５１０上の被写体５００のＸ線吸収率は、その前後の撮影タイミングで、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接するＸ線検出素子３２２によって、精度の高い近似値が取得されることになる。
【００９５】
このことを、図１１を借りて、以下、簡単に説明する。
ある撮影タイミングで、故障Ｘ線検出素子３２２ａでは、Ｘ線管３１１と故障Ｘ線検出素子３２２ａとを結ぶライン５１０上の被写体５００のＸ線吸収率を得ることができない。しかしながら、Ｘ線管３１１およびＸ線検出素子３２２ａの位置がわずかに回転した次の撮影タイミングでは、Ｘ線管３１１とＸ線検出素子３２２に隣接するＸ線検出素子３２２ｅとを結ぶラインは、ライン５１０と非常に近似したラインになる。また、同様に、Ｘ線管３１１およびＸ線検出素子３２２ａの位置がわずかに逆に回転した前の撮影タイミングでは、Ｘ線管３１１とＸ線検出素子３２２に隣接するＸ線検出素子３２２ｃとを結ぶラインは、ライン５１０と非常に近似したラインになる。
【００９６】
従って、ある撮影タイミングで取得できなかったライン５１０上の被写体５００のＸ線吸収率は、その前後の撮影タイミングで、Ｘ線検出素子３２２ｃ，３２２ｅによって精度の高い近似値が取得される。なお、以上の説明でいうＸ線吸収率は、画素データに対応する。
【００９７】
以上のような状況において、本実施形態では、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接するＸ線検出素子３２２（３２２ｃ，３２２ｅ）から得られた撮影データに、例えば、“５”など“１”より大きい重み関連付けられた上で、その後の逐次近似処理が実行される。この場合、ある撮影タイミングで故障Ｘ線検出素子３２２ａのために画素データを取得できなかったライン５１０が通過する画素の画素データの更新量は、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接するＸ線検出素子３２２から得られた撮影データに関連付けられた“１”より大きい重みにより、他の画素データの更新量よりも大きくなる。
【００９８】
一方、特許文献１に記載の発明では、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接するＸ線検出素子３２２から得られた撮影データは、欠損したままであり、また、ライン５１０が通過する画素の画素データの更新量に、重みなどのデータが反映されるわけではないので、実質的に、その更新量は、他の画素データの更新量よりも小さくなる。
【００９９】
従って、本実施形態のほうが特許文献１に記載の発明の場合よりも、重みを更新量に反映した分、画素ベクトルｘが最尤値ｘａに収束する時間は短縮される。
【０１００】
ちなみに、本発明者らのシミュレーション実験によれば、特許文献１に記載の発明のように、故障Ｘ線検出素子３２２ａで取得される撮影データを用いない場合には、初期画像で生じたアーチファクトは、逐次近似演算を２５回ほど繰り返さないと消滅しなかった。一方、本実施形態で説明したように、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接するＸ線検出素子３２２から得られた撮影データに“３”〜“４”の重みを関連付け、その重みを更新量の計算に反映するようにした場合には、７回〜１０回程度でアーチファクトが消滅することが分かった。
【０１０１】
以上、本実施形態によれば、Ｘ線検出器３２０に故障Ｘ線検出素子３２２ａが存在した場合、従来技術に比べ、Ｘ線ＣＴ画像生成時の繰り返し逐次近似演算の収束時間を短縮する、すなわち、収束速度を速くすることが可能になる。よって、本実施形態では、故障Ｘ線検出素子３２２ａが存在した場合に生じるＸ線ＣＴ画像のアーチファクトをより確実に、かつ、より迅速に消滅させることができるようになる。その結果、生成されるＸ線ＣＴ画像の信頼性を向上させることができる。
【０１０２】
（第１の実施形態の変形例１）
図７は、第１の実施形態の変形例１におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理の手順の例を示した図である。図７に示すように、この変形例１におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理の手順は、図５に示した第１の実施形態におけるＸ線ＣＴ画像の生成の処理の一部を変更しただけのものである。すなわち、変形例１における処理手順は、第１の実施形態とは、ステップＳ１４１〜Ｓ１４３までは同じで、ステップＳ１４４ａが相違するだけである。
【０１０３】
本変形例では、ＣＰＵ４２１は、第１の実施形態と同様にして、各Ｘ線検出素子の補正済撮影データに重みを関連付け（ステップＳ１４３）、その後、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに対して関連付けられた重みを変化させながら逐次近似処理を実施する（ステップＳ１４４ａ）。
【０１０４】
ここで、逐次近似処理における重みの具体的な変化のさせ方は、例えば、１回目の逐次近似演算を行うときには、ステップＳ１４３で故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに対して関連付けられた重み、例えば、“５”を、そのまま用い、２回目以降の逐次近似演算を行うときには、その重みを“４”、“３”、“２”、“１”と、順に“１”ずつ減じていき、６回目以降は、その重みを“１”にしたままとする。
【０１０５】
なお、その重みの減算方法は、１回の逐次近似演算ごとに“１”ずつ減ずる方法に限定されず、例えば、１回の逐次近似演算ごとに重みを指数関数的に減じてもよく、あるいは、１回の逐次近似演算ごとに重みを、例えば、０．９倍するなどして、等比数列的に減じてもよい。
【０１０６】
このように、１回の逐次近似演算ごとに、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに対して関連付けられた重みを減じていくことにより、第１の実施形態の場合よりも、収束する時間をさらに短縮することができるとともに、振動や発散など収束しないリスクを回避することができる。
【０１０７】
（第１の実施形態の変形例２）
前記の第１の実施形態および第１の実施形態の変形例１では、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接する故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データのみに“１”以上の重みを関連付けていた。それに対し、本変形例では、故障隣接Ｘ線検出素子だけでなく、故障隣接Ｘ線検出素子にさらに隣接するＸ線検出素子の補正済撮影データにも“１”以上の重みを関連付ける。ただし、故障隣接Ｘ線検出素子にさらに隣接するＸ線検出素子の補正済撮影データに関連付ける重みは、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに関連付ける重みよりも小さくする。
【０１０８】
例えば、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに、重み“４”を関連付けた場合には、故障隣接Ｘ線検出素子にさらに隣接するＸ線検出素子の補正済撮影データには、重み“２”を付す。こうすることにより、故障Ｘ線検出素子３２２ａの周辺におけるＸ線検出素子３２２の補正済撮影データに関連付けられた重みの急激な変化を平滑化することができる。
【０１０９】
すなわち、図２（ｂ）の例でいえば、故障Ｘ線検出素子３２２ａに隣接する４つの故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｂ〜３２２ｅの補正済撮影データには、重み“４”を付し、さらに、これらの故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｂ〜３２２ｅに隣接する８つのＸ線検出素子３２２ｆ〜３２２ｍの補正済撮影データには、重み“２”を付す。
【０１１０】
例えば、第１の実施形態において、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データのみに大きな重みを関連付けた場合には、その重みは、周辺の故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに付された重みよりも突出して見える。このような場合には、重みの大きい補正済撮影データが多く通る画素と、重みの小さい補正済撮影データが多く通る画素との間で、収束速度に相違が生じる。その結果、部分ごとの画像の標準偏差（ＳＤ：Standard Deviation）値が部分ごとに変化する。被写体５００の同じ構造物（例えば、被写体５００が人体であれば、その内臓器官）内にＳＤ値の異なる部分が存在すると、ＳＤ値の差がアーチファクトに見えることがある。
【０１１１】
本変形例では、故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｂ〜３２２ｅに隣接するＸ線検出素子３２２ｆ〜３２２ｍの補正済撮影データにも、故障隣接Ｘ線検出素子３２２ｂ〜３２２ｅの補正済撮影データに関連付けた重みよりも小さい重みを関連付けたことにより、故障Ｘ線検出素子３２２ａの周辺のＸ線検出素子３２２ｂ〜３２２ｍの補正済撮影データに関連付けた重みの変化が急激に変化するものではなく、平滑化されたものとなっている。従って、部分ごとの画像のＳＤ値の変化が緩和されるので、その画像の部分ごとのＳＤ値の変化がアーチファクトのように見えることが防止される。
【０１１２】
すなわち、本変形例では、重みの急激な変化によって発生する部分ごとの収束状況の相違を防止することができる。その結果、画像のＳＤ値（画像のノイズ分布）が均一化され、画像のＳＤ値の部分ごとの相違に基づき発生する画像の相違がアーチファクトと誤認されることを防止することができる。
【０１１３】
（第１の実施形態の変形例３）
前記の第１の実施形態、第１の実施形態の変形例１および第１の実施形態の変形例２では、故障Ｘ線検出素子３２２ａそのものの補正済撮影データに関連付ける重みについては、とくには言及せず、その重みが“１”とみなされるように説明してきた。
【０１１４】
通常、故障Ｘ線検出素子３２２ａの補正済撮影データに重み“１”を関連付けても、大きな問題はない。ただ、逐次演算の収束性や収束によって得られる画像の画質を考慮した場合、その誤った撮影データ（異常撮影データ）の影響をできるだけ軽減するという意味において、故障Ｘ線検出素子３２２ａの補正済撮影データに関連付ける重みは、“１”より小さく、かつ、“０”以上であることが好ましい。
【０１１５】
そこで、本変形例では、第１の実施形態、第１の実施形態の変形例１および第１の実施形態の変形例２のそれぞれにおいて、故障Ｘ線検出素子３２２ａの補正済撮影データに付す重みを、“１”より小さく、かつ、“０”以上にするものとする。
【０１１６】
なお、故障Ｘ線検出素子３２２ａの補正済撮影データに付す重みを、“０”にすることは、特許文献１でいう、故障Ｘ線検出素子３２２ａの撮影データを使用しないことに相当する概念ともいえる。しかしながら、特許文献１には、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに付す重みを、“１”以上とすることについては、何ら記載されていない。
【０１１７】
本変形例では、故障Ｘ線検出素子３２２ａの誤った撮影データの影響が小さくなるので、逐次演算の収束によって得られる画像の画質が向上する。
【０１１８】
（第１の実施形態の変形例４）
前記の第１の実施形態およびその変形例１〜３では、１つのＸ線検出素子３２２だけが故障した場合を考慮しているが、複数のＸ線検出素子３２２が故障することもあり得る。本変形例では、複数のＸ線検出素子３２２が故障した場合の重みの関連付けの仕方について説明する。
【０１１９】
複数のＸ線検出素子３２２が故障した場合であっても、それら複数の故障したＸ線検出素子３２２が互いに遠く離れている場合には、その故障したＸ線検出素子３２２を前記の第１の実施形態およびその変形例１〜３の場合とほぼ同じように取り扱うことができる。しかしながら、複数の故障したＸ線検出素子３２２が近い位置にあった場合には、前記の第１の実施形態およびその変形例１〜３の取り扱い方法を、そのまま適用することはできない。
【０１２０】
例えば、Ｘ線検出器３２０のある部分の連続して並んだ３つのＸ線検出素子３２２の状態が、それぞれ故障、正常、故障で、かつ、他のＸ線検出素子３２２の状態が正常であった場合を考える。これは、図２（ｂ）の例では、Ｘ線検出素子３２２ｃおよび３２２ｅが故障し、他のすべてが正常であった場合に相当する。
【０１２１】
このような場合、第１の実施形態でいう故障隣接Ｘ線検出素子への重み付けを適用したとすれば、図２（ｂ）の例では、７個のＸ線検出素子３２２ａ，３２２ｇ，３２２ｈ，３２２ｉ，３２２ｌ，３２２ｋ，３２２ｍが故障隣接Ｘ線検出素子に相当する。そして、故障隣接Ｘ線検出素子３２２ａについては、故障Ｘ線検出素子３２２ｃおよび３２２ｅの両方に隣接することになる。
【０１２２】
ここで、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データに関連付ける重みを、例えば“５”と定めていた場合に、Ｘ線検出素子３２２ａのように複数の故障隣接Ｘ線検出素子に隣接しているＸ線検出素子３２２の補正済撮影データの重みには、例えば、“５”と“５”を加算して“１０”を関連付ける。あるいは、“５”と“５”を乗じた“２５”を関連付けるとしてもよい。
【０１２３】
ただし、前記したように、重みが大きくなりすぎると、逐次近似演算で発散する恐れが生じる。そこで、その重みについて上限値を設けておき、重みの加算または乗算の結果がその上限値を超えた場合には、その重みとしては、その上限値を関連付けるものとする。
【０１２４】
例えば、重みの上限値が“８”と設定されていた場合に、前記のように２つの重みが加算されて“１０”となったときも、また、乗算されて“２５”となったときも、その重みとしては、上限値“８”が採用される。
【０１２５】
また、第１の実施形態の変形例２のように、故障隣接Ｘ線検出素子の補正済撮影データだけでなく、その故障隣接Ｘ線検出素子に隣接するＸ線検出素子３２２の補正済撮影データにも重みを付す場合に対しても、以上と同様の重みの関連付け方を適用してもよい。また、その場合、複数の重みを加算または乗算して、その結果が上限値よりも大きいときには、重みとして上限値を採るようにしてもよい。あるいは、複数の重みのうち、大きいほうまたは小さいほうの一方を採るようにしてもよい。
【０１２６】
以上、本変形例では、複数の故障Ｘ線検出素子があった場合でも、その重みの大きさを制限することができるので、その逐次近似演算における発散のリスクを小さくすることができる。
【０１２７】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、あるＸ線検出素子３２２が固定故障した場合を考慮したものであるが、第２の実施形態では、Ｘ線管３１１の動作が不安定であるために、Ｘ線管３１１から照射されるＸ線の強度が、あるタイミングで大きく変化するような場合を考える。
【０１２８】
Ｘ線ＣＴ装置１００の構成は、第１の実施形態の場合と同じであるのでその説明を省略する。一方、このＸ線ＣＴ装置１００におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理手順は、第１の実施形態の場合（図３参照）と多少相違するので、以下、その相違部分について説明する。
【０１２９】
＜Ｘ線ＣＴ画像の撮像処理手順＞
図８は、本発明の第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００におけるＸ線ＣＴ画像の撮像処理の手順の例を示した図である。
【０１３０】
図８に示すように、Ｘ線ＣＴ画像の撮像処理の手順は、撮影条件の設定 （ステップＳ２１）、被写体５００の撮影（ステップＳ２２）、Ｘ線揺らぎ異常の判別（ステップＳＳ２３）、および、Ｘ線ＣＴ画像生成（ステップＳ２４）の各ステップにより構成される。
【０１３１】
このうち、撮影条件の設定 （ステップＳ２１）および被写体５００の撮影（ステップＳ２２）は、図３に示した撮影条件の設定 （ステップＳ１１）および被写体５００の撮影（ステップＳ１２）と同じ処理であるので、その説明を省略し、Ｘ線揺らぎ異常の判別（ステップＳ２３）以降の処理について説明する。
【０１３２】
［Ｘ線揺らぎ異常の判別：ステップＳ２３］
Ｘ線揺らぎ異常の判別方法としては、例えば、リファレンス検出素子のＸ線の出力変化を用いて揺らぎ異常を判別する方法がある。ここでいうリファレンス検出素子は、Ｘ線の出力変化を計測する検出素子であり、被写体５００の影響を受けず、かつ、Ｘ線管３１１とともに回転し、Ｘ線管３１１との距離が撮像中、変化しない位置に設けられたＸ線検出素子である。
【０１３３】
そこで、本実施形態では、Ｘ線検出器３２０に含まれるＸ線検出素子３２２のうち、Ｘ線管３１１から発せられたＸ線が、常に、被写体５００を通過することなく直接入射するような端部に位置するＸ線検出素子３２２を、リファレンス検出素子として利用する。従って、データ処理装置４２０のＣＰＵ４２１は、リファレンス検出素子の検出信号を撮影データとして取得することができるので、その撮影データの中からＸ線揺らぎ異常を判別することができる。
【０１３４】
すなわち、リファレンス検出素子の検出信号（撮影データ）は、被写体５００の影響を受けず、通常は、一定であることから、その検出信号（撮影データ）の変化は、Ｘ線管３１１から発せられるＸ線の揺らぎを表したものといえる。そこで、ＣＰＵ４２１は、Ｘ線揺らぎの異常を次のようにして判別する。
【０１３５】
ＣＰＵ４２１は、まず、事前に取得、蓄積されたリファレンス検出素子の撮影データから、その平均値と分散σを算出しておく。そして、被写体５００の撮影中に取得したリファレンス検出素子の撮影データが、その平均値から３σ以上離れたものであった場合には、そのときのタイミングでＸ線揺らぎの異常が発生したものと判定する。そして、ＣＰＵ４２１は、そのときのタイミングで取得した他のすべてのＸ線検出素子３２２の撮影データを異常であると判定する。
【０１３６】
図９は、Ｘ線検出器３２０によって得られる撮影データの配列の様子およびＸ線揺らぎ異常のタイミングの例を模式的に示した図である。図９では、ある時刻ＴのときにＸ線揺らぎ異常が発生したことを表しており、時刻Ｔにおける各Ｘ線検出素子３２２の撮影データは、黒く塗りつぶされている。
【０１３７】
なお、以上に説明した揺らぎ異常の判定法では、リファレンス検出素子自身の故障または動作不調により生じた撮影データの揺らぎの場合にも、Ｘ線揺らぎの異常として検出される。その場合には、他のＸ線検出素子３２２から得られた撮影データは、正常である可能性が大きい。そこで、その正常である可能性が大きい撮影データを活かすためには、その撮影データの揺らぎが、Ｘ線揺らぎの異常によるものでないことを判別できるようにすることが好ましい。
【０１３８】
リファレンス検出素子の撮影データの揺らぎの異常が、Ｘ線管３１１に起因するものであるか、または、リファレンス検出素子に起因するものであるかを判定するには、Ｘ線検出器３２０の中に複数のリファレンス検出素子を設けておけばよい。すなわち、複数のすべてのリファレンス検出素子の撮影データに揺らぎの異常があった場合には、その揺らぎの異常は、Ｘ線管３１１に起因するものと判定でき、また、複数のいずれかのリファレンス検出素子の撮影データに揺らぎの異常がなかった場合には、その揺らぎの異常は、リファレンス検出素子に起因するものと判定することができる。
【０１３９】
［Ｘ線ＣＴ画像生成：ステップＳ２４]
図１０は、本発明の第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ画像生成処理の詳細な処理フローの例を示した図である。なお、この処理は、第１の実施形態の場合と同様に、データ処理装置４２０のＣＰＵ４２１によって実行されるが、その実行の開始時点では、ステップＳ２３（図８参照）までの処理により、被写体５００について各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データおよびＸ線揺らぎ異常が発生した時刻Ｔを表すデータがＨＤＤ４２３に格納済の状態にあるとする。
【０１４０】
まず、ＣＰＵ４２１は、ＨＤＤ４２３に格納されている被写体５００についての撮影データに対し、各種補正およびＬｏｇ変換を施す（ステップＳ２４１）。その補正は、第１の実施形態で説明した補正とほぼ同じである。ただし、Ｘ線揺らぎ異常が発生した時刻Ｔのときに得られた撮影データをそのまま使用して初期画像を生成すると、初期画像に強いアーチファクトが生じるため、時刻Ｔにおける各列の撮影データを、その列ごとの他の撮影データの平均値で置き換えるなどの補正をする。
なお、以上のようにして補正され、Ｌｏｇ変換された撮影データを、以下、補正済撮影データという。
【０１４１】
次に、ＣＰＵ４２１は、初期画像を作成する（ステップＳ２４２）。これは、第１の実施形態の場合の処理と同じである。
【０１４２】
次に、ＣＰＵ４２１は、Ｘ線揺らぎ異常を考慮した重みの関連付けを行う（ステップＳ２４３）。例えば、ステップＳ２３（図８参照）でＸ線揺らぎ異常と判定された時刻Ｔの前後の時刻Ｔ−１および時刻Ｔ＋１に各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データ（補正済撮影データ）に対し、例えば、“５”など“１”より大きい重みを関連付け、他の時刻に各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データ（補正済撮影データ）に対し、重み“１”を関連付ける。
なお、この場合、さらに、時刻Ｔ−２および時刻Ｔ＋２に各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データ（補正済撮影データ）に対し、時刻Ｔ−１および時刻Ｔ＋１に各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データ（補正済撮影データ）に関連付けた重み“５”よりも小さい“２”などの重みを関連付けるとしてもよい。
【０１４３】
次に、ＣＰＵ４２１は、第１の実施形態と同様に逐次近似処理を実施し（ステップＳ２４４）、表示装置４３０に表示する被写体５００のＸ線ＣＴ画像を得る。なお、この逐次近似処理では、第１の実施形態の場合と同様に、画素ベクトルの更新量Δｘを式（２）に従って計算する。従って、その画素ベクトルの更新量Δｘには、時刻Ｔ−１および時刻Ｔ＋１に各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データ（補正済撮影データ）に関連付けられた“１”より大きい重みが反映させられたものとなっている。
【０１４４】
なお、ステップＳ２４４における逐次近似演算の繰り返し処理の中では、ステップＳ２４３で時刻Ｔ−１および時刻Ｔ＋１に各Ｘ線検出素子３２２から得られた撮影データ（補正済撮影データ）に関連付けた“１”より大きい重みを、１回の逐次近似演算を行うたびに、その重みが“１”になるまで漸減させるようにしてもよい。
【０１４５】
以上、第２の実施形態によれば、Ｘ線管３１１やリファレンス検出器の故障や動作不調に伴う撮影データの異常によるアーチファクトの発生を防止することができる。
【０１４６】
（その他の実施形態）
第１の実施形態と第２の実施形態とを併せて実施することは可能である。その場合、ＣＰＵ４２１は、Ｘ線揺らぎ異常の判別（ステップＳ２３）を故障Ｘ線検出素子の判別（ステップＳ１３）より先に実行してもよく、逆に、故障Ｘ線検出素子の判別（ステップＳ１３）をＸ線揺らぎ異常の判別（ステップＳ２３）より先に実行してもよい。
【０１４７】
また、Ｘ線検出素子３２２の故障やＸ線揺らぎ異常に限らず、他の原因で一部のＸ線検出素子３２２から得られる撮影データに異常があった場合にも、第１の実施形態や第２の実施形態と同様にして、その撮影データの異常により生じるアーチファクトを、収束時間の短い逐次近似演算によって除去または軽減することができる。
【０１４８】
また、以上に説明した実施形態では、Ｘ線管３１１およびＸ線検出器３２０が共に回転する第３世代のＸ線ＣＴ装置１００を例として、そのＸ線ＣＴ画像の生成処理の方法などについて説明しているが、その説明は、Ｘ線検出器が固定された位置に設けられる第４世代のＸ線ＣＴ装置などにもほぼ同様に適用することができる。
【０１４９】
なお、本発明は、以上に説明した実施形態に限定されるものでなく、さらに様々な変形例が含まれる。例えば、前記の実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために、詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成の一部で置き換えることが可能であり、さらに、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成の一部または全部を加えることも可能である。
【符号の説明】
【０１５０】
１００  Ｘ線ＣＴ装置
２００  操作端末
２１０  データ処理装置
２１１  キーボード
２１２  マウス
２１３  表示装置
３１０  Ｘ線発生器
３１１  Ｘ線管
３２０  Ｘ線検出器
３２２  Ｘ線検出素子
３２２ａ  故障Ｘ線検出素子
３２５  シンチレータ
３２６  フォトダイオード
３２７  セパレータ
３２８  コリメータ
３３０  ガントリ
３３１  開口部
３３２  回転体
３４０  撮影制御装置
３４１  Ｘ線発生制御器
３４２  ガントリ制御器
３４３  テーブル制御器
３４４  Ｘ線検出制御器
３４５  統括制御器
４００  画像生成装置
４１０  データ収集装置
４２０  データ処理装置
４２１  ＣＰＵ
４２２  メモリ
４２３  ＨＤＤ
４３０  表示装置
５００  被写体
５０１  被写体載置テーブル
６００  通信線
【図１】
2014030543.tif 000003
【図２】
2014030543.tif 000004
【図３】
2014030543.tif 000005
【図４】
2014030543.tif 000006
【図５】
2014030543.tif 000007
【図６】
2014030543.tif 000008
【図７】
2014030543.tif 000009
【図８】
2014030543.tif 000010
【図９】
2014030543.tif 000011
【図１０】
2014030543.tif 000012
【国際調査報告】
2014030543.tif 000013
2014030543.tif 000014