(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を発生するＸ線発生部と，
被写体を透過後の前記Ｘ線を検出するＸ線検出部と，
前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部とを搭載して前記被写体の周囲を回転する回転板と、
前記Ｘ線検出部が検出した前記被写体の投影データからＣＴ画像を再構成する画像生成部と、
前記ＣＴ画像を計算により投影して求めた計算投影データと、前記Ｘ線検出部が検出した投影データとが等しくなるように逐次的に前記ＣＴ画像を修正する逐次近似再構成部と、
拡大再構成画像生成部とを有し、
前記画像生成部は、前記Ｘ線検出部が検出した投影データから、少なくとも２種類の被写体の投影データを判別し、判別した前記投影データから前記少なくとも２種類の被写体のうち所定の被写体を包含する領域を計算により求め、前記所定の被写体を包含する領域内について前記ＣＴ画像を生成し、
前記拡大再構成画像生成部は、前記所定の被写体を包含する領域内について生成された前記ＣＴ画像の内部の局所領域について拡大再構成画像を生成するものであり、
前記拡大再構成画像生成部は、前記画像生成部が生成した、前記所定の被写体を包含する領域内についての前記ＣＴ画像から前記局所領域の画素を除いた背景画像を生成し、当該背景画像を計算により投影して背景投影データを求め、前記Ｘ線検出部が検出した投影データから前記背景投影データを差し引いて得た局所投影データを再構成することにより、前記局所領域の拡大ＣＴ画像を得ることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記少なくとも２種類の被写体は、前記所定の被写体である撮影対象と、前記撮影対象の周りの空気であり、前記撮影対象は、被検体と、当該被検体を支える寝台とを含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項３】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は、前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子がそれぞれ検出した投影データの値を予め定めた閾値と比較することにより、少なくとも２種類の被写体の投影データを判別することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項４】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は、前記回転板による前記Ｘ線発生部および前記Ｘ線検出部の回転角度と，前記判別した少なくとも２種類の被写体の境界との関係を表す関数を求め、前記関数を用いて前記所定の被写体を包含する領域を求めることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項５】
請求項３に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は、前記Ｘ線検出部を構成する、チャネル方向に配列された複数の検出素子の両端部からチャネル方向の内側に向かって、順に各検出素子の検出した投影データを前記閾値と比較し、前記少なくとも２種類の被写体の境界を判定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項６】
請求項３に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は、前記Ｘ線検出部を構成する、配列された複数の検出素子の投影データを前記閾値と比較することにより、前記回転板のある角度において、前記少なくとも２種類の被写体の境界の検出素子を判定した後、当該判定した境界の検出素子の周囲の所定範囲の検出素子について、前記回転板の別の角度における投影データを前記閾値と比較することにより、当該別の角度における境界の検出素子を判定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項７】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は，前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子がそれぞれ検出した投影データの値に平滑化処理を施し、平滑化処理を施した投影データを用いて、前記少なくとも２種類の被写体の投影データを判別することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項８】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、操作者から前記所定の被写体を包含する領域の形状の選択を受け付ける入力部をさらに有し、
前記画像生成部は、前記入力部が操作者から受け付けた形状の，前記所定の被写体を包含する領域を生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項９】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は，前記所定の被写体を包含する領域内について生成した前記ＣＴ画像内に含まれる、前記所定の被写体とは異なる被写体を判別し、当該所定の被写体とは異なる被写体を排除するように前記領域の外形を調整することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１０】
請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において，前記撮像対象を透過したＸ線の一部が前記Ｘ線検出部の外側に到達し、前記Ｘ線検出部では一部の投影データが検出されない不完全な投影データがある場合、前記画像生成部は、前記不完全な投影データを計算により推定し、推定した投影データと、前記Ｘ線検出部が検出した投影データとを用いて、前記被写体を包含する領域を計算により求めることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は、前記Ｘ線検出部が検出した投影データから再構成したＣＴ画像から、前記Ｘ線検出部で検出されない不完全な投影データを計算により推定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１２】
請求項１０に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像生成部は、予め求めておいた寝台の形状データおよび撮影時の寝台の位置から、前記Ｘ線検出部で検出されない不完全な投影データを計算により推定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載のＸ線ＣＴ装置であって、予め求めておいた寝台の形状データは、予め撮影しておいた前記寝台のＣＴ画像であることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１４】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記局所領域の拡大ＣＴ画像を計算により投影して求めた局所計算投影データと、前記局所投影データとが等しくなるように逐次的に前記拡大ＣＴ画像を修正する局所領域画像逐次近似再構成部をさらに有することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はＸ線ＣＴ装置に関し，測定した測定投影データとＣＴ画像を順投影処理した計算投影データが等しくなるように，ＣＴ画像を逐次的に修正する画像生成技術に係る。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置は，被写体を多方向から撮影して得た測定投影データから各点のＸ線吸収率を算出し，被写体の断層像として，複数の画素からなるＸ線吸収率分布画像（以下，ＣＴ画像と称する）を得る装置である。本装置より取得したＣＴ画像は，医療現場において，正確かつ即時に患者の病状を診断でき，臨床上有用である。しかし，医師の診断に必要な高い画質の画像を取得するためには，一定量の被曝を伴う。一方、低被曝化を実現するために照射する線量を低くすると、信号に対するノイズの比率が増加し，誤診断の原因になるライン状のアーチファクトや粒状性のノイズが多く発生する。そのため、低線量撮影時にアーチファクトやノイズを低減し、良質な診断と低被曝化を両立させることが望まれている。
【０００３】
そこで特許文献１のように，測定投影データと計算投影データが等しくなるように，ＣＴ画像を逐次的に修正することによりノイズを低減する逐次近似再構成手法が知られている。逐次近似再構成手法では，照射したＸ線が被写体を透過した範囲の投影データを再構成して画像化し、再構成画像から再び投影データを生成し、先の投影データと比較してＣＴ画像を修正する動作を繰り返す。これにより、被写体を包含する再構成領域（以下，ＦＯＶとする）の全体の精度を向上させ、高分解能に画像化する。
【０００４】
通常のＣＴ画像の再構成時には、診断に必要な局所領域のみを拡大した高分解能な画像を得るために、拡大再構成手法が用いられている。しかし、逐次近似再構成手法は、その原理上、寝台や固定具等を含む全被写体が含まれる条件でＦＯＶを設定しなければ、精度向上の効果が得られない。拡大再構成画像は、全被写体の局所領域であるため、通常の逐次近似再構成手法を適用して高精度化することができない。
【０００５】
そこで、非特許文献１に開示されている技術では，始めに全被写体が含まれる条件でＣＴ画像（以下，大ＦＯＶ像とする）を再構成し、次に，大ＦＯＶ像のうち局所領域以外の背景領域の画像を順投影計算し，背景投影データを求める。求めた背景投影データを測定投影データから減算することにより、局所領域のＣＴ画像（以下，小ＦＯＶ像とする）の測定投影データを得ている。この小ＦＯＶ像の測定投影データは、局所領域全体の測定投影データ（以下，局所測定投影データとする）を包含するため、逐次近似再構成の手法を適用することができ、小ＦＯＶ像を高精度化することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−２５８６８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ａｎｄｙ  Ｚｉｅｇｌｅｒ，ｅｔ  ａｌ．，“Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ  ｆｏｒ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”，Ｍｅｄ．ｐｈｙｓ．３５（４），ｐ１３１７−１３２７，２００８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
逐次近似再構成手法は、上述のように被写体全体の画像を対象としなければ、精度向上の効果が得られない。しかし、撮影前に被写体の位置，大きさを正確に知る事は困難であるため、全被写体が包含されるようにＦＯＶを十分大きく設定しておく必要がある。このため、大きなＦＯＶ全体に、画像再構成と再投影の処理を繰り返すため、メモリの大容量化や計算量増加等の課題があった。
【０００９】
また、ＣＴ画像は、一部の投影角度においてＸ線が計測されない不完全な収集領域の投影データから再構成されることがあるが、不完全な収集領域の投影データは、全被写体の情報を包含していないため、そのままでは逐次近似再構成手法を適用することができない。
【００１０】
非特許文献１の技術は，拡大再構成画像に逐次近似再構成手法の適用を可能にするが、全被写体が包含されるように大ＦＯＶを十分大きく設定しておく必要があり、メモリの大容量化や計算量増加という問題は、通常の逐次近似再構成手法と同様に生じる。また、大ＦＯＶ像が、上記のように一部の投影角度においてＸ線が計測されない不完全な収集領域の投影データから再構成される場合には、拡大再構成画像を生成することはできないという問題も、通常の逐次近似再構成画像と同様である。
【００１１】
本発明の目的は，少ない計算量で、逐次近似再構成手法により高精度なＣＴ画像を得ることができるＸ線ＣＴ装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の目的を達成するため，本発明においては，以下のようなＸ線ＣＴ装置が提供される。すなわち、Ｘ線を発生するＸ線発生部と，被写体を透過後のＸ線を検出するＸ線検出部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部とを搭載して被写体の周囲を回転する回転板と、Ｘ線検出部が検出した被写体の投影データからＣＴ画像を再構成する画像生成部と、逐次近似再構成部とを有するＸ線ＣＴ装置である。逐次近似再構成部は、ＣＴ画像を計算により投影して求めた計算投影データと、Ｘ線検出部が検出した投影データとが等しくなるように逐次的に前記ＣＴ画像を修正する。画像生成部は、Ｘ線検出部が検出した投影データから、少なくとも２種類の被写体の投影データを判別し、判別した投影データから少なくとも２種類の被写体のうち所定の被写体を包含する領域を計算により求め、所定の被写体を包含する領域内についてＣＴ画像を生成する。本発明において、Ｘ線検出部は複数の検出素子を備えたものと定義する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明では，少なくとも２種類の被写体のうち所定の被写体を包含する領域を計算により求め、この領域内についてＣＴ画像を生成するため、少ない計算量で、逐次近似再構成手法により高精度なＣＴ画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例１における，ＣＴ装置各部のハードウェアの構成を説明するブロック図である。
【図２】実施例１における，撮影の流れを説明するための機能ブロック図である。
【図３】実施例１における，撮影条件入力部の画面例を説明するための図である。
【図４】実施例１における，再構成処理部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。
【図５】実施例１における，境界判定機能１６１の処理動作を説明するための図である。
【図６】（ａ）は実施例１における，測定投影データを示す図であり、（ｂ）は閾値処理による境界判定を説明するためのグラフである。
【図７】実施例１における，判定した境界による投影角度と境界位置の定式化を説明するための図である。
【図８】実施例１における，画像計算機能１５２の各機能を説明するための図である。
【図９】実施例１における，画像計算機能１５２の計算手順を説明するための図である。
【図１０】（ａ）は、実施例１における，ＦＯＶを説明する図であり、（ｂ）はＦＯＶ内の再構成画像の計算結果を説明する図である。
【図１１】（ａ）〜（ｄ）は実施例１における，複数のＦＯＶの計算方法を説明する為の図である。
【図１２】実施例４における，再構成処理部１３６の各機能を説明するための図である。
【図１３】実施例４における，画像識別処理後の効果を説明するための図であり、（ａ）は画像識別処理前、（ｂ）は画像識別処理後である。
【図１４】実施例５における，再構成処理部１３６の各機能を説明するための図である。
【図１５】（ａ）〜（ｃ）は、実施例５における，ＦＯＶの計算方法を説明する為の図である。
【図１６】（ａ）〜（ｅ）は、実施例６における，寝台推定後の測定投影データを説明するための図である。
【図１７】実施例７における，画像計算機能および拡大再構成処理の各機能を説明するための図である。
【図１８】（ａ）〜（ｅ）は、実施例７における，画像計算機能および拡大再構成処理の各機能を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と，被写体を透過後のＸ線を検出するＸ線検出部と，回転板と、画像生成部と、逐次近似再構成部とを備えている。回転板は、Ｘ線発生部とＸ線検出部とを搭載して被写体の周囲を回転する。画像生成部は、Ｘ線検出部が検出した被写体の投影データからＣＴ画像を再構成する。逐次近似再構成は、ＣＴ画像を計算により投影して求めた計算投影データとＸ線検出部が検出した投影データとが等しくなるように逐次的にＣＴ画像を修正する。画像生成部は、Ｘ線検出部が検出した投影データから、少なくとも２種類の被写体の投影データを判別し、判別した投影データから少なくとも２種類の被写体のうち所定の被写体を包含する領域を計算により求め、所定の被写体を包含する領域内についてＣＴ画像を生成する。
【００１６】
これにより、少ない計算量で、逐次近似再構成手法により高精度なＣＴ画像を得ることができる。
【００１７】
上述の２種類の被写体とは、例えば、所定の被写体である撮影対象と、撮影対象の周りの空気である。この場合、撮影対象は、被検体と、被検体を支える寝台とを含む。
【００１８】
例えば、画像生成部は、Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子がそれぞれ検出した投影データの値を予め定めた閾値と比較することにより、少なくとも２種類の被写体の投影データを判別する構成とする。
【００１９】
また例えば、画像生成部は、回転板によるＸ線発生部およびＸ線検出部の回転角度と，判別した少なくとも２種類の被写体の境界との関係を表す関数を求め、関数を用いて所定の被写体を包含する領域を求める構成にする。
【００２０】
また、画像生成部は、Ｘ線検出部を構成する、チャネル方向の検出素子両端部を起点として、チャネル方向の内側の検出素子に向かって、順に各検出素子の検出した投影データを閾値と比較し、２種類の被写体の境界を判定することができる。
【００２１】
また、画像生成部は、Ｘ線検出部を構成する、複数の検出素子の投影データを前記閾値と比較することにより、回転板のある角度において、少なくとも２種類の被写体の境界の検出素子を判定した後、判定した境界の検出素子の周囲の所定範囲の検出素子について、回転板の別の角度における投影データを閾値と比較することにより、別の角度における境界の検出素子を判定する構成としてもよい。
【００２２】
画像生成部は，Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子がそれぞれ検出した投影データの値に平滑化処理を施し、平滑化処理を施した投影データを用いて、少なくとも２種類の被写体の投影データを判別する構成としてもよい。
【００２３】
操作者から所定の被写体を包含する領域の形状の選択を受け付ける入力部を有する構造とすることも可能である。この場合、画像生成部は、入力部が操作者から受け付けた形状の，所定の被写体を包含する領域を生成する。
【００２４】
また、画像生成部は，所定の被写体を包含する領域内について生成したＣＴ画像内に含まれる、所定の被写体とは異なる被写体を判別し、所定の被写体とは異なる被写体を排除するように前記領域の外形を調整する構成としてもよい。
【００２５】
撮像対象を透過したＸ線の一部がＸ線検出部の外側に到達し、Ｘ線検出部では一部の投影データが検出されない不完全な投影データがある場合、画像生成部は、不完全な投影データを計算により推定し、推定した投影データと、Ｘ線検出部が検出した投影データとを用いて、被写体を包含する領域を計算により求めてもよい。
【００２６】
例えば、画像生成部は、Ｘ線検出部が検出した投影データから再構成したＣＴ画像から、Ｘ線検出部で検出されない不完全な投影データを計算により推定することができる。また例えば、画像生成部は、予め求めておいた寝台の形状データおよび撮影時の寝台の位置から、Ｘ線検出部で検出されない不完全な投影データを計算により推定することも可能である。予め求めておいた寝台の形状データとしては、予め撮影しておいた寝台のＣＴ画像を用いることができる。
【００２７】
所定の被写体を包含する領域について生成したＣＴ像の内部の局所領域について拡大再構成画像を生成する拡大再構成画像生成部をさらに有する構成とすることもできる。この拡大再構成画像生成部は、画像生成部が生成した、所定の被写体を包含する領域内についてＣＴ画像から局所領域の画素を除いた背景画像を生成し、当該背景画像を計算により投影して背景投影データを求め、Ｘ線検出部が検出した投影データから背景投影データを差し引いて得た局所投影データを再構成することにより、局所領域の拡大ＣＴ画像を得ることができる。
【００２８】
局所領域の拡大ＣＴ画像を計算により投影して求めた局所計算投影データと、局所投影データとが等しくなるように逐次的に拡大ＣＴ画像を修正する局所領域画像逐次近似再構成部をさらに有する構成としてもよい。
【００２９】
以下，本発明の各種の実施例を図面に従い説明する。なお所定の被写体を包含する領域をＦＯＶとも呼ぶ。
【００３０】
本発明のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と、被写体透過後のＸ線を検出するＸ線検出部と、投影データ計測部と、画像生成部と、投影データ計算部と、画像修正部とを備える。投影データ計測部は、Ｘ線発生部とＸ線検出部を回転させて計測したＸ線検出部の検出信号から投影データを生成する。画像生成部は、測定投影データから画像生成を行う。投影データ計算部は、Ｘ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上におけるＣＴ画像の投影データを計算する。画像修正部は、投影データ計算部によって得られた計算投影データと測定投影データに基づき，ＣＴ画像を逐次的に修正する。
【００３１】
画像生成部は，被写体判別部と、生成範囲計算部と、画像計算部とを含む。被写体判別部は、測定投影データから異なる２種類以上の被写体を判別する。生成範囲計算部は、判別した被写体のうち特定の被写体を包含するように前記ＣＴ画像の中心およびＣＴ画像を生成する範囲を計算する。画像計算部は、測定投影データから生成範囲のＣＴ画像を計算する。
【００３２】
＜実施例１＞
図面を参照して，実施例１のＸ線ＣＴ装置を詳細に説明する。
【００３３】
図１は，実施例１の逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置を実現するハードウェア構成を示す図である。図１の装置は，Ｘ線照射条件等の撮影条件や画像再構成の条件を入力する入力部１０１と，撮影の制御やＸ線の照射および検出を行う撮影部１０２と，検出した信号に対して補正や画像再構成を行い，画像を出力する画像生成部１０３とを備えて構成される。なお，入力部１０１および画像生成部１０３は，撮影部１０２を備える本体装置と一体に構成する必要はなく，撮影部１０２とは離れた場所に配置し、ネットワークを介して接続してもよい。また，入力部１０１と画像生成部１０３は、これらの構成を実現する入出力部や処理部や記憶部などのハードウェアを共用しても良い。
【００３４】
入力部１０１は、撮影条件の入力等を行うためにキーボード１１１，マウス１１２，ペンタブレット，タッチパネル等の入力部と、中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１４と、メモリ１１３やＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）装置１１５等の記憶部と、図示を省略したモニタとを備えている。各構成要素はデータバス１０１ａによって接続されている。キーボード１１１等により入力されたデータは，処理部である中央処理装置１１４に受け渡される。中央処理装置１１４は、メモリ１１３，ＨＤＤ装置１１５等に予め格納されている所定のプログラムを展開・起動することで撮影部１０２に制御信号を送り、撮影を制御する。
【００３５】
図１の撮影部１０２は、ガントリー３と、被検体６を支える寝台５と、Ｘ線制御器１１７と、ガントリー制御器１１６と、寝台制御器１１８とを備えて構成される。ガントリー３は、Ｘ線管１とＸ線検出部２と、これらを搭載する回転板４とを含む。ガントリー３および回転板４の中央には、円形の開口部７が設けられ、寝台５は開口部７内に挿入される。
【００３６】
Ｘ線の照射および検出は，Ｘ線管１とＸ線検出部２により実現される。Ｘ線管１のＸ線発生点とＸ線検出部２のＸ線入力面との距離の代表例は１０００［ｍｍ］である。開口部７の直径の代表例は７００［ｍｍ］である。回転板４の１回転の所要時間の代表例は１．０［ｓ］である。Ｘ線検出部２にはシンチレータ及びフォトダイオード等から構成される公知のＸ線検出部が使用される。Ｘ線検出部２はＸ線管１から等距離の円弧状に図示しない多数の検出素子を有しており，その素子数（以下，チャネル数とする）の代表例は９５０個である。各検出素子のチャネル方向のサイズの代表例は１［ｍｍ］である。撮影部１０２の１回転における撮影回数は９００回であり，回転板４が０．４度回転する毎に１回の撮影が行われる。なお前記各仕様はこれらの値に限定されるものはなく，Ｘ線ＣＴ装置の構成に応じて種々変更可能である。ガントリー制御器１１６は、回転板４の回転動作を制御する。Ｘ線制御器１１７は、Ｘ線管１の動作を制御する。寝台制御器１１８は、寝台５の位置を制御する。
【００３７】
画像生成部１０３は、データ収集システム（ＤＡＳ；Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）１１９、中央処理装置（ＣＰＵ）１２１，メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２等の記憶部、モニタ１２３を備えて構成される。これらはデータバス１０３ａによって接続される。
【００３８】
撮影部１０２のＸ線検出部２で検出された信号は，ＤＡＳ１１９によってディジタル信号に変換され、ＣＰＵ１２１に受け渡される。ＣＰＵ１２１は、メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２に予め格納された所定のプログラムを展開・起動することにより補正や画像再構成を行う。また、ＨＤＤ装置１２２等にデータは保存され、必要に応じて、データは外部へ入出力される。画像再構成したＣＴ画像は，表示部である液晶ディスプレイやＣＲＴ等のモニタ１２３により表示される。上述のようにＣＰＵ１２１やメモリ１２０やモニタ１２３等は入力部１０１と共用できる。
【００３９】
図２は，実施例１のＸ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。図２の入力部１０１は，撮影条件を入力する撮影条件入力部１３１として機能する。撮影部１０２は，撮影条件入力部１３１で入力された撮影条件に基づき撮影を制御する撮影制御部１３２と，Ｘ線の照射および検出を行う撮影部１３３として機能する。画像生成部１０３は，検出した信号をディジタル信号に変換する信号収集部１３４，前記ディジタル信号に対して補正する補正処理部１３５，補正した投影データに対して画像再構成する再構成処理部１３６，および、再構成したＣＴ画像を出力する画像表示部１３７として機能する。
【００４０】
次に，実施例１のＸ線ＣＴ装置の撮影動作の流れを図１〜図３を用いて説明する。図３は，撮影条件入力部１３１のモニタ１２３のモニタ画面１４１の一例を示す図である。
【００４１】
図２の撮影条件入力部１０１は、図３のモニタ画面１４１をモニタ１２３に表示し、操作者の入力を受け付ける。図３のモニタ画面１４１は、照射するＸ線のエネルギー及び出力量に対応する管電圧，及び管電流時間積を設定するためのＸ線条件１４２と，再構成画像の条件を設定する画像条件１４３と，ＦＯＶの形状を選択するＦＯＶ形状リスト１４４から構成される。操作者は、モニタ画面１４１を見ながら、マウス１１２やキーボード１１１等を操作して，Ｘ線条件，再構成画像の画像条件、ＦＯＶ形状等を設定する。
【００４２】
図３ではＸ線条件１４２の一例として，管電圧値１２０［ｋＶ］，管電流時間積２００［ｍＡｓ］が設定されている。本実施例では，１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を想定したが，２種類以上のＸ線を用いるマルチエネルギーＣＴでは，管電圧及び管電流時間積の項目を追加して同様に行うことができる。
【００４３】
図３の画像条件１４３では，操作者が再構成画像の画素サイズを固定する場合，画素サイズ［ｍｍ／画素］を入力する。このとき画素数は，本実施例で計算したＦＯＶ［ｍｍ］から画素サイズを除算して求める。一方，操作者が再構成画像の画素数を固定する場合，Ｘ方向，Ｙ方向，Ｚ方向の画素数を入力する。このとき画素サイズ［ｍｍ／画素］は，本実施例で算出したＦＯＶ［ｍｍ］から画素数を除算して求める。
【００４４】
図３のＦＯＶ形状リスト１４４では，操作者が円形，正方形，長方形，球，円柱，最適形状等を選択する。最適形状とは，本実施例で説明する測定投影データから計算した最適なＦＯＶである。
【００４５】
本実施例では，再構成するＣＴ画像が１つのＦＯＶからなる場合に限定されることはなく、一つのＣＴ画像が複数のＦＯＶから構成されていてもよい。例えば，腕と胴体が含まれるＣＴ画像において，ある断層面の位置では腕と胴体が空間的に離れており繋がっていない。その場合，腕用のＦＯＶと胴体用のＦＯＶとを分割して設定し、それぞれについて画像再構成を行い、一つのＣＴ画像を得ることが可能である。この方法については後で詳しく説明する。
【００４６】
図３は，Ｘ線条件，画像条件，ＦＯＶ形状リストの一例であり，本発明は、図３の画面構成に限定されるものではない。また事前にＸ線条件，画像条件，ＦＯＶ形状リストの設定をＨＤＤ装置１１５に保存することも可能であり、その場合毎回操作者が入力する必要はない。
【００４７】
次に、図２の撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１が受け付けた撮影条件に応じて，Ｘ線撮影を行う。始めに，操作者はマウス１１２やキーボード１１１等を用いて，被検体６の撮影位置を指定した後に撮影開始を指示する。この撮影開始の指示を受けて、撮影制御部１３２は、寝台制御器１１８によって寝台５を回転板４の回転軸方向に移動させる。そして被検体６の位置が指定された撮影位置と一致した時点で移動を停止させ，被検体６の配置を終了する。
【００４８】
一方，撮影制御部１３２は、ガントリー制御器１１６により，撮影開始が指示されると同時に駆動モーターを介して回転板４の回転を開始させる。回転板４の回転が定速状態に入り，かつ、被検体６の撮影位置への配置が終了した時点で，撮影制御部１３２は、Ｘ線制御器１１７に撮影部のＸ線管１のＸ線照射タイミング，及び、Ｘ線検出部２の撮影タイミングを指示し，撮影を開始する。また、Ｘ線制御器１１７は，例えば操作者が設定したＸ線管１の管電圧および管電流時間積により，照射するＸ線のエネルギースペクトルと出力量を決定する。これにより、Ｘ線管１はＸ線を被検体に照射し、Ｘ線検出部２は，被検体６を透過したＸ線光子を検出する。
なお，本実施例では，１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を使用したが，１回転毎または１回転中に管電圧を高速に切り替えて２種類以上のエネルギースペクトルを有するＸ線を照射し，撮影データを取得するマルチエネルギーＣＴにも適用できる。
【００４９】
Ｘ線検出部２の出力信号は、図２の信号収集部１３４が、ＤＡＳ１１９によってディジタル信号に変換する。取得したＸ線検出データは，メモリ１２０に保存される。このデータに対し，補正処理部１３５では，Ｘ線の検出信号のゼロ値を較正するオフセット補正や，検出素子間の感度を補正する公知のエアキャリブレーション処理等の補正を行い，被検体６の測定投影データを取得する。この信号収集部１３４と補正処理部１３５によって取得された測定投影データは，補正処理部１３５に続く再構成処理部１３６に送られる。
【００５０】
図４に、再構成処理部１３６のさらに詳しい機能構成を示す。再構成処理部１３６は、ＦＯＶを計算するＦＯＶ計算機能１５１と、ＣＴ画像を計算する画像計算機能１５２とを備える。ＦＯＶ計算機能１５１は，さらに、測定投影データから異なる２種類以上の被写体間の境界を判定する境界判定機能１６１と，判定した境界の位置と投影角度の関係に基づき境界を定式化する境界式作成機能１６２と，定式化した境界式からＦＯＶを換算するＦＯＶ換算機能１６３とを備えている。
【００５１】
上記異なる２種類の被写体とは、撮影対象と、その周りの空間を満たす媒体（ここでは空気）である。撮影対象は、被検体６と、被検体６を支える寝台５とを包含する。なお、被検体６は、人体に限らず、ファントムや機械等の検査対象の物体であってもよい。
【００５２】
図２の補正処理部１３５と再構成処理部１３６の動作は，上述したＣＰＵ１２１が、予めメモリ１２０等に格納されたプログラムを実行することによって実現される。以下，図５〜図１０を用いて，図４の再構成処理部１３６について詳述する。ここで図５は、再構成処理部１３６の境界判定機能１６１の処理動作を示すフローチャートであり、図６(ａ)は測定投影データを示す図であり、図６（ｂ）は測定投影データのプロファイルを示すグラフである。図７は、検出された境界位置の関数を示すグラフである。図８は、再構成処理部１３６の画像計算機能１５２のさらに詳しい機能を示すブロック図であり、図９は、画像計算機能１５２の処理動作の示すフローチャートである。図１０（ａ）は、再構成処理部１３６が求めたＦＯＶを示す図であり、図１０（ｂ）は、求めたＦＯＶの内部について再構成したＣＴ像を示す図である。
【００５３】
図５に示すように，再構成処理部１３６の境界判定機能１６１は，補正処理部１３５で補正した測定投影データを，設定した閾値を用いて判定することにより、異なる２種類の被写体の境界を求める。具体的には、投影角度θにおける測定投影データＲ（ｉ，θ）を、閾値Ｔを用いて判定し、撮影対象（被検体６および寝台）と、その周りの空気との境界を判定する。例えば、閾値Ｔ＝５００［ＨＵ］とし，閾値Ｔ以下を空気，閾値Ｔ以上の領域を空気以外の撮影対象として判定する。
【００５４】
まず、ステップ１７１において、境界判定機能１６１は、補正処理部１３５から取得した測定投影データＲ（ｉ，θ）について，検出素子番号ｉ＝１かつ投影角度θ＝０から撮影対象の左側の境界の判定を開始する。本実施例ではＸ線管１を上部，Ｘ線検出部２を下部に固定したとき，左端部のＸ線検出素子２から順に検出素子番号ｉ＝１〜９５０を付与している。図６（ａ）はファントム撮影時の測定投影データＲ（ｉ，θ）の一例であり、横軸は検出素子番号ｉ、縦軸は投影角度θである。図６（ｂ）は、ある投影角度θ１における測定投影データのプロファイル１８１であり、横軸は検出素子番号ｉ，縦軸はＣＴ値である。
【００５５】
図５のステップ１７４では，式１が成立する検出素子番号ｉは、その検出素子番号ｉよりも左側のＸ線検出素子２は空気のみを透過したＸ線を検出し、右側のＸ線検出素子２は撮影対象の透過したＸ線を検出していると判定できるため、検出素子番号ｉを左側の境界と判定する。
【００５６】
【数１】
0005858760.tif 000002
【００５７】
ステップ１７５では，式１を満足しない場合，検出素子番号ｉはインクリメントされ別の検出素子を探索する。式１を満足する場合，ステップ１７６では境界位置Ｒ（ｉ，θ）をメモリ１２０等に保存する。境界の位置情報は，図６（ａ）のように、検出素子番号ｉ，または式２に示す検出部中心との距離ＤＬ（θ）を保存してもよい。
【００５８】
【数２】
0005858760.tif 000003
【００５９】
ステップ１７７では，投影角度θに変化量△θを加算し，別の投影角度においてもステップ１７４〜１７６の処理を行う。例えば△θ＝０．５［度］とする。これを投影角度θが最大値θmaxに達するまで繰り返す（ステップ１７２）。以上により、撮影対象（被検体６と寝台５）の左側の境界の位置が保存される。
【００６０】
なお、図５のフローでは、全ての投影角度において境界を判定しているが、投影角度ｎ個毎に判定し、計算量を低減してもよい。
【００６１】
次に、図５のフローと同様の手順により、撮影対象の右側の境界を判定する。ただし、図５のステップ１７１において検出素子番号ｉ＝９５０から開始し，ステップ１７４において式３が成り立つ検出素子番号ｉを撮影対象の右側の境界と判定する。
【００６２】
【数３】
0005858760.tif 000004
【００６３】
式３を満足しない場合，ステップ１７５において検出素子番号ｉはデクリメントされ別のＸ線検出素子２を探索する。式３を満足する場合，ステップ１７６において境界位置Ｒ（ｉ，θ）を保存する。
【００６４】
境界位置の情報は，検出素子番号ｉ，または式２と同様な計算で検出部中心との距離ＤＲ（θ）を保存してもよい。ステップ１７２、１７３において、投影角度θが、最小値θminに達したか、もしくは、検出素子番号ｉが１に達したならば終了する。
【００６５】
図６（ｂ）により、プロファイル１８１と閾値Ｔ１８２から，被写体左側の境界１８３および右側の境界１８４を判定できたことがわかる。
【００６６】
なお、図５のフローで用いた式１、式３は、チャネル方向に隣接する検出素子間の測定投影データから境界を判定する。その為，測定投影データに閾値Ｔ以上のノイズが混入する場合，ノイズと境界を判定することができず，精度が低下する。精度低下を防止するため，Ｘ線検出素子間のノイズ成分はランダムと仮定し，周辺ｎ個のＸ線検出素子の測定投影データＲ（ｉ，θ）を平滑化処理することによりノイズを低減させることも可能である。周辺ｎ個のＸ線検出素子とは，チャネル方向，投影角度方向，スライス方向，時間方向等のことを指す。
【００６７】
次に、図４の境界式作成機能１６２は，境界判定機能１６１が求めた左右の境界位置ＤＬ（θ），ＤＲ（θ）と投影角度θとの関係を関数等により表わす。ここでは、撮影対象の左側の境界位置ＤＬ（θ）を投影角度θの変数とする関数ＦＬ（θ）で表わし、右側の境界位置ＤＲ（θ）を関数ＦＲ（θ）で表わす。境界位置ＤＬ（θ），ＤＲ（θ）から関数ＦＬ（θ），ＦＲ（θ）を求める計算処理は、最小二乗法，スプライン補間等の多項式を用いて，ＤＬ（θ），ＤＲ（θ）を近似することにより行う。
【００６８】
図７は、求めた関数ＦＬ（θ）１８８，ＦＲ（θ）１８９を示すグラフである。投影角度θ１における左側境界位置ＤＬ（θ１）１８５，右側境界位置ＤＲ（θ１）１８６を図７中に示す。図７において、Ｘ線検出部２の中心１８７より左側を負，右側を正とする。
【００６９】
次に、図４のＦＯＶ換算機能１６３では，ＣＴ画像の各位置を式４により回転座標系に変換し、左側境界関数ＦＬ（θ）１８８と右側境界関数ＦＲ（θ）１８９の間の領域をＦＯＶ２１１として決定する。このとき回転板４の回転中心を画像位置（０，０）とすると任意の画像位置（ｘ１，ｙ１）が第１象限に含まれる時、φ＝０［Ｒａｄｉａｎ］とし、（ｘ１，ｙ１）が第２象限および第３象限に含まれる時、φ＝π／２［Ｒａｄｉａｎ］とし、（ｘ１，ｙ１）が第４象限に含まれる時、φ＝２π［Ｒａｄｉａｎ］とする。例えば，任意の画像位置（ｘ１，ｙ１）では式４を満足する場合，ＦＯＶ内部と判定する。一方，式４を満足しない場合，ＦＯＶ外部と判定する。図１０（ａ）では，ＦＯＶ換算機能１６３で計算したＦＯＶ２１１を示す。このとき投影角度θ１２１２におけるＦＲ（θ１）２１３は，回転板４の回転中心２１４を用いて，図１０（ａ）のように表される。
【００７０】
【数４】
0005858760.tif 000005
【００７１】
また式５により、左側境界関数ＦＬ（θ）１８８と右側境界関数ＦＲ（θ）１８９からＦＯＶ２１１の外周に位置する画素（ｘ１，ｙ１）を求めることが可能である。式５は左側境界関数ＦＬ（θ）の例であり、右側境界関数ＦＲ（θ）では式５に示すＦＬ（θ１）をＦＲ（θ２）に置換すればよい。
【００７２】
【数５】
0005858760.tif 000006
【００７３】
左側境界関数ＦＬ（θ）１８８と右側境界関数ＦＲ（θ）１８９は、撮影対象（被検体６と寝台５）の左側境界と右側境界を示す関数であるので、これらの間の領域であるＦＯＶ２１１の内側は、撮影対象全体を包含している（図１０（ａ））。ＦＯＶ２１１の外側は、空気の領域である。よって、撮影対象全体を包含するＦＯＶ２１１の内側のみについて以下のように画像再構成を行うことにより、少ないメモリ容量および計算量で画像再構成を行うことができる。このとき、ＦＯＶ２１１は、撮影対象全体を包含しているので、逐次近似再構成手法の適用が可能であり、画像のノイズを除去し精度を向上させることができる。これを以下詳しく説明する。
【００７４】
図８に示すように、再構成処理部１３６の画像計算機能１５２は，解析的再構成機能１９１，順投影機能１９２，データ比較機能１９３，逆投影処理機能１９４，及び画像更新機能１９５を備えている。これらの機能により、再構成処理部１３６は、図９のフローのように、逐次近似再構成手法によりＦＯＶ２１１内の画像再構成を行う。
【００７５】
画像計算機能１５２の解析的再構成機能１９１は，図９のステップ２０１において，測定投影データＲ（ｉ）に対して公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて撮影対象のＣＴ値を表すＣＴ画像λｋ＝０（ｊ）を計算する。このときＣＴ画像は，ＦＯＶ換算機能１６３で求めたＦＯＶ２１１の内部のみ計算する。
【００７６】
図１０（ｂ）は，解析的再構成機能１９１により生成された，ＦＯＶ２１１の内部のみのＣＴ画像である。境界判定機能１６１において境界が正確に判定され，かつ境界式作成機能１６２における多項式の近似精度がよいほど，ＦＯＶ２１１外部で撮影対象（被検体６と寝台５）が存在する確率が小さくなる。
【００７７】
次に，取得したＣＴ画像を逐次近似再構成手法の初期画像とし，逐次的に修正する。図９のステップ２０２において，計算中の更新回数ｋが設定した更新回数Ｋより小さいならば，ステップ２０３〜２０６の測定投影データＲ（ｉ）を用いてＣＴ画像を修正する。なお、逐次近似再構成手法は、広く知られた手法であるので、ここでは簡単に説明する。
画像を修正するアルゴリズムとして，例えば逐次近似再構成手法の一つであるＡＳＩＲＴ（Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ  ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）は，式６で表される。
【００７８】
【数６】
0005858760.tif 000007
【００７９】
λｋ（ｊ）は，計算中の更新回数ｋにおけるＣＴ画像の画素ｊの画素値を表し，Ｊ個の画素で構成されているものとする。ＣＴ画像は，一般的な２次元（ｘ，ｙ方向）の断層像だけでなく，１次元データ（ｘ方向），体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ，ｙ，ｚ方向），または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）にも適用可能である。ＲＣｋ（ｉ）は更新回数ｋにおけるＣＴ画像を順投影処理して求めた計算投影データを表す。また緩和係数αは，更新回数ｋの画素値λｋ（ｊ）に対して修正する割合を表す。また検出素子は投影方向の区別をつけずに全部でＩ個あるとし、ｐ（i、ｊ）は、画素ｊを通過するＸ線がｉ番目の検出素子に検出される確率を表す。
次に順投影機能１９２は，ステップ２０３において，式７のようにλｋ（ｊ）を順投影処理し，計算投影データＲＣｋ（ｉ）を求める。
【００８０】
【数７】
0005858760.tif 000008
【００８１】
すなわち、この順投影機能１９２は，上述したＸ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上におけるＣＴ画像の画素値を積分し、積分値を投影データＲＣｋ（ｉ）として求める。
【００８２】
次にデータ比較機能１９３は，ステップ２０４において，式８に示すように，計算投影データＲＣｋ（ｉ）と測定投影データＲ（ｉ）を比較計算し，更新投影データΔＲｋ（ｉ）を求める。
【００８３】
【数８】
0005858760.tif 000009
【００８４】
次に逆投影処理機能１９４は，ステップ２０５において，式９に示すように，更新投影データΔＲｋ（ｉ）を逆投影処理し，更新画像Δλｋ（ｊ）を求める。
【００８５】
【数９】
0005858760.tif 000010
【００８６】
次に画像更新機能１９５は，ステップ２０６において，式１０に示すように，更新画像Δλｋ（ｊ）を用いて修正したＣＴ画像λｋ＋１（ｊ）を求める。例として，α＝１．０を設定することとし，早く収束させるならば１．０以上，遅く収束させるならば１．０未満の緩和係数αを用いる。
【００８７】
【数１０】
0005858760.tif 000011
【００８８】
これらデータ比較機能１９３，逆投影処理機能１９４，及び画像更新機能１９５により，上述した計算投影データが測定投影データと等しくなるように，ＣＴ画像を逐次的に修正する画像修正部が構成される。
【００８９】
以上のように，図９のステップ２０３〜２０６を終了後，ステップ２０７において，更新回数ｋはｋ＋１にインクリメントされ，ステップ２０２に戻ることによりループ処理が行われる。このとき，インクリメント後の更新回数ｋは，設定した更新回数Ｋより大きければ更新終了となり，ステップ２０８において，画像表示部１３７は得られたＣＴ画像を表示出力する。
【００９０】
以上，図９のステップ２０２〜２０８では，実施例１の逐次近似再構成手法の計算手順の一例を示した。実施例１の式６で示した逐次近似再構成手法は一例であり，公知であるＳＰＳ，ＯＳ−ＳＰＳ，ＰＷＬＳ，ＯＳ−ＰＷＬＳ，ＭＳＩＲＴ，ＧＲＡＤＹ，ＣＯＮＧＲ，ＡＲＴ，ＳＡＲＴ，ＭＬ−ＥＭ，ＯＳ−ＥＭ，ＦＩＲＡ，ＲＡＭＬＡ，ＤＲＡＭＡ等，他の手法に適用しても構わない。
【００９１】
図２の画像表示部１３７では，計算したＣＴ画像をモニタ１２３に表示し，操作者に情報を提供する。なおネットワークアダプタを用いて，ローカルエリアネットワーク，電話回線，インターネット等のネットワークを介して外部の端末と接続し，これら端末との間でＣＴ画像を送受信することも可能である。
【００９２】
本実施例では，ＦＯＶ計算機能１５１において，撮影対象を包含するＦＯＶを計算する。これにより、逐次近似再構成手法を用いて，空気を除く撮影対象のＣＴ画像を繰り返し修正する為，背景領域である空気の画像領域を計算する時間を削減できる。
【００９３】
これに加えて，ステップ２０５において，逆投影時の更新画像に対して計算したＦＯＶを適用し、更新範囲をＦＯＶ内部に限定している。このため，逐次近似再構成手法の収束速度の向上，および画質向上が期待できる。
【００９４】
本実施例１では，ＦＯＶ計算機能１５１が設定するＦＯＶ２１１は、１つのＦＯＶに限定されることはなく，複数のＦＯＶを設定することも可能である。例えば図１１（ａ）に，腕３０１と胴体３０２が含まれる撮影対象を示す。この場合，腕３０１と胴体３０２が空間的に離れており繋がっていないため、ＦＯＶは両腕３０１の２つのＦＯＶと、胴体３０２のＦＯＶの３つに分かれる。
【００９５】
複数のＦＯＶを設定する場合のＦＯＶ計算機能１５１の動作を説明する。測定投影データ３０３を図１１（ｂ）に示し，図１１（ｃ）に示した投影角度θ１のプロファイルを例に説明する。図１１(ｃ)において横軸は検出素子番号ｉ，縦軸はＣＴ値である。
【００９６】
まず、ＦＯＶ計算機能１５１は、図５のステップ１７１〜１７６の処理を行い，式１が成立する検出素子番号ｉを左側の境界３０４として判定する。次に，図５のステップ１７７の処理を行う前に，ステップ１７３〜１７５を繰り返し，式３が成立する検出素子番号ｉを右側の境界３０５と判定する。以上より，片方の腕３０１における左側境界３０４および右側境界３０５を検出できる。
【００９７】
同様に胴体３０２のプロファイル３０６について，ステップ１７３〜１７５を繰り返し，左右の境界３０７を判定する。以上の処理に関して，投影角度θ１の検出素子番号ｉを全て検索し，その後ステップ１７７の処理を行う。これにより、本実施例では，腕と胴体等，複数部位を透過したＸ線をＸ線検出素子と、空気のみを透過したＸ線を検出したＸ線検出素子とを判定できる。
【００９８】
次に、空気のみを透過したＸ線を検出したと判定した検出素子番号ｉの位置から，公知である逆投影処理により，その検出素子に到達したＸ線が通過するＣＴ画像の画素の領域３０８（図１１（ｄ））を算出する。図１１（ｄ）に示すように，算出した画素は空気３０８と判定し，その画素のＣＴ値を空気のＸ線吸収率−１０００［ＨＵ］で置換する。本実施例において，空気３０８を隔てて空気以外の領域３０９が３つに分割される為，腕用のＦＯＶと胴体用のＦＯＶを分けて計算可能になる。
【００９９】
求められたＦＯＶごとに、単一ＦＯＶの計算と同様にして，境界判定機能１６１，境界式作成機能１６２，ＦＯＶ換算機能１６３の処理を行い、各ＦＯＶ内の再構成画像を逐次近似再構成手法により求める。
【０１００】
本実施例では，一周分の回転から取得した測定投影データを用いて，ＣＴ画像を再構成したが，一周に限定されるものではなく、公知であるハーフ再構成にも適用可能である。このとき計測領域は，ハーフ再構成において完全収集条件を満たす回転角度を取得した領域とする。
【０１０１】
また，本実施例ではノーマルスキャン方式を想定したが，寝台５の動作，停止の順番に一定間隔で繰り返し，ノーマルスキャンを行うステップアンドシュート方式や，寝台を動かしながら撮影する螺旋スキャン方式に対しても，本発明を適用しても良いことは言うまでも無い。
【０１０２】
＜実施例２＞
次に実施例２として，実施例１の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載するＸ線ＣＴ装置ついて説明する。
【０１０３】
実施例２のＸ線ＣＴ装置では、図４の境界判定機能１６１が、ある投影角度θで境界位置を判定し、その境界位置を保存した場合、次の投影角度θ＋Δθにおいて境界位置を探索する際に、角度θで保存した境界位置の周辺の検出素子のみに範囲を限定して境界位置を探索する点が実施例１と異なっている。以下，図５を参照して実施例２のＸ線ＣＴ装置の要部について説明する。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので，ここでは説明を省略する。
【０１０４】
実施例１と同様に、実施例２では、境界判定機能１６１が、図５のステップ１７１において、図２の補正処理部１３５から取得した測定投影データＲ（ｉ，θ）について，検出素子番号ｉ＝１かつ投影角度θ＝０から撮影対象左側の境界の判定を開始し、ステップ１７３〜１７５では，式１が成立する検出素子番号ｉを境界と判定する。ステップ１７６では判定した境界位置を保存し，ステップ１７７では投影角度θに△θを加算する。
【０１０５】
境界位置は図６に示したように連続しているため、△θを加算した投影角度θ＋Δθにおける境界位置は，△θが十分小さければ、投影角度θにおける境界位置の近傍に位置する。
【０１０６】
そこで、実施例２では、図５のステップ１７７においてΔθを加算した投影角度θ＋△θにおいては、ステップ１７３〜１７５を検出素子番号ｉ＝１から順に行うのではなく、ステップ１７６で格納した投影角度θにおける境界位置の検出素子番号ｉの前後ｍ個のＸ線検出素子について実行する。ただし、ｍは予め定めた整数である。これにより、投影角度θ＋Δθにおける境界位置を少ない計算量で判定し、ステップ１７６に進んで保存する。これを投影角度θがθmaxになるまで繰り返す（ステップ１７２）。
【０１０７】
本実施例２では，境界位置を検索するＸ線検出素子の範囲を限定することで計算量低減の効果がある。
【０１０８】
なお、実施例２では投影角度θ方向について説明したが、スライス方向，時間方向に実施例２の構成を適用してもよい。
【０１０９】
＜実施例３＞
次に、実施例３として，実施例１の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載するＸ線ＣＴ装置について説明する。
【０１１０】
実施例３のＸ線ＣＴ装置では、図４のＦＯＶ換算機能１６３が，ＦＯＶ形状リスト１４４において選択された形状に基づいてＦＯＶを計算する点が実施例１と異なっている。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので，ここでは説明を省略する。
【０１１１】
ＦＯＶ形状リスト１４４で円を選択した場合，式１１によりＦＯＶを決定する。式１１において、ＦＬ(θ）およびＦＲ（θ）は、図４の境界式作成機能１６２が求めた左右の境界位置の関数である。
【０１１２】
【数１１】
0005858760.tif 000012
【０１１３】
円形の中心位置（Ｐｘ，Ｐｙ）は，式１１のＦＯＶ計算時に用いたＦＬ（θ），ＦＲ（θ）から，式１２で決定する。
【０１１４】
【数１２】
0005858760.tif 000013
【０１１５】
また、ＦＯＶ形状リスト１４４で長方形を選択した場合，式１３によりＦＯＶを決定する。Ｘ方向のＦＯＶはＦＯＶｘ，Ｙ方向のＦＯＶはＦＯＶｙとして表す。
【０１１６】
【数１３】
0005858760.tif 000014
【０１１７】
長方形の中心位置（Ｐｘ，Ｐｙ）は，式１３のＦＯＶ計算時に用いたＦＬ（θ），ＦＲ（θ）から，式１２で決定する。
【０１１８】
実施例３では、撮影対象全体が含まれる大きさおよび位置の円形や長方形のＦＯＶを設定することができる。
【０１１９】
本実施例３において、設定可能なＦＯＶは，円形，長方形に限定されるものではなく、適切な数式を用いることにより正方形，楕円，または任意の形状のＦＯＶを設定できる。
【０１２０】
＜実施例４＞
実施例４として、実施例１の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置について、図１２〜図１３を用いて説明する。図１２は、ＦＯＶ計算機能１５１の機能ブロック図であり、図１３（ａ）は、実施例１で設定したＦＯＶ２１１のＣＴ画像であり、図１３（ｂ）は本実施例４で設定したＦＯＶ２１１のＣＴ画像である。
【０１２１】
実施例４のＸ線ＣＴ装置では、図１２のようにＦＯＶ計算機能１５１が、実施例１で説明した境界判定機能１６１，境界式作成機能１６２およびＦＯＶ換算機能１６３に加え、画像識別機能１６４を備える。画像識別機能１６４は、ＦＯＶ換算機能１６３が計算したＦＯＶ内部に存在する撮影対象の領域と空気の領域とを識別し、実施例１の構成では原理上除去できなかった被検体６と寝台５との間の空気の領域をできるだけ除去したＦＯＶを設定する。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので，ここでは説明を省略する。
【０１２２】
画像識別機能１６４の処理動作について説明する。まず、画像識別機能１６４は、ＦＯＶ換算機能１６３が設定したＦＯＶ２１１内について、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて、図１３（ａ）のようにＣＴ値を画素値とするＣＴ画像λ（ｊ）を計算する。このとき，計算量を低減することを目的として，画素サイズが大きく，かつ画素数が少ないＣＴ画像を作成してもよい。
【０１２３】
つぎに、画像識別機能１６４は，計算したＣＴ画像λ（ｊ）の画素について、空気の画素と空気以外の撮影対象の画素とに識別する。識別方法は，公知である閾値判定や領域拡張法等の画像処理技術を利用する。例えば，本実施例では、閾値ＴＨ＝−９５０［ＨＵ］とし、ＣＴ値が閾値ＴＨ未満の画素をＦＯＶ２１１内の空気の領域２１５の画素，閾値ＴＨ以上を撮影対象（被検体６と寝台５）の画素と判定する。これにより，図１３（ａ）のように被検体６と寝台５の間等，測定投影データからは原理上空気と判別できないＦＯＶ２１１内の領域２１５を空気領域と判別できる。よって、領域拡張法等により、空気領域２１５をＦＯＶ２１１の外側領域となるようにＦＯＶ２１１の形状を調整することにより、図１３（ｂ）のように空気領域２１５をできるだけ排除したＦＯＶ２１１を設定でき、ＦＯＶ２１１の精度が向上する。
【０１２４】
なお、本実施例では，ＦＯＶ計算機能１５１内のＦＯＶ換算機能１６３の後に画像識別機能１６４を追加したが，この順番に限定されることはなく，図１２の画像計算機能１５２内の図８の解析的再構成機能１９１の後に画像識別機能１６４を追加してもよい。
【０１２５】
また、画像識別機能１６４の識別方法としては、撮影対象（被検体６と寝台５）の形状情報や位置情報等の先験情報と領域拡張法を組み合わす方法を用いることもできる。これにより，撮影対象と空気の境界を判別できる。
【０１２６】
また、本実施例４では，撮影対象と空気を識別対象としたが，空気に限らず、撮影対象内の部位や組織等を識別し、特定の部位や組織がＦＯＶ２１１の外側となるようにＦＯＶを設定することも可能である。これにより、診断に不要な特定の部位や組織をＣＴ画像から除去し、診断に必要な領域のみのＣＴ画像を得ることができる。
【０１２７】
＜実施例５＞
実施例５として、実施例１の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置について、図１４〜図１５を用いて説明する。図１４は、ＦＯＶ計算機能１５１の機能ブロック図であり、図１５（ａ）は、測定投影データの分布を示す図であり、図１５（ｂ）は、本実施例５の仮想検出素子によるＸ線検出部の拡張を示す説明図であり、図１５（ｃ）は、仮想検出素子を含めたＸ線検出部により検出された順投影データの分布を示すグラフである。
【０１２８】
実施例５のＸ線ＣＴ装置では、図１４のようにＦＯＶ計算機能１５１が、実施例１で説明した境界判定機能１６１，境界式作成機能１６２およびＦＯＶ換算機能１６３に加え、撮影対象推定機能１６５を備える。撮影対象推定機能１６５は、境界判定機能１６１の前段に配置される。撮影対象推定機能１６５は、撮影対象（被検体６と寝台５）がＸ線検出部２と比べて大きく、撮影対象を透過したＸ線が、一部の投影角度でＸ線検出部２に計測されない投影領域（不完全な収集領域）がある場合に，不完全な収集領域の撮影対象を推定する。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので，ここでは説明を省略する。
【０１２９】
撮影対象推定機能１６５は、不完全な収集領域のＣＴ画像を生成することにより、撮影対象を推定する。撮影対象推定機能１６５の処理動作を以下具体的に説明する。まず、撮影対象推定機能１６５は，Ｘ線検出部２が測定した測定投影データ３１１（図１５（ａ））を用いて，チャネル方向の検出素子両端部の測定投影データＲ（ｉ，θ）を，実施例１の境界の判定のための式１および式３の閾値Ｔと比較する。左または右側の検出素子端部の測定投影データＲ（ｉ，θ）が閾値Ｔ以上の場合，その投影角度では、Ｘ線検出部２よりも外側に撮影対象を透過したＸ線が到達しており、不完全な収集領域に撮影対象が存在することを意味する。
【０１３０】
次に，撮影対象推定機能１６５は、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて，図１５（ａ）に示す測定投影データ３１１から図１５（ｂ）に示すＣＴ画像λ（ｊ）３１２を再構成する。不完全な収集領域がある場合、図１５（ｂ）に示すライン３１３を境界として，全ての投影角度で、透過Ｘ線がＸ線検出部２で計測された完全な計測領域３１４と、一部の投影角度では透過Ｘ線がＸ線検出部２で計測されなかった不完全な計測領域３１５に分割される。
【０１３１】
撮影対象推定機能１６５は、実施例１の逐次近似再構成を行う画像再構成機能１５２内の図８の順投影機能１９２と同様に、上述の式７を用いてＣＴ画像ＣＴ画像λ（ｊ）３１２をλｋ＝０（ｊ）として順投影処理し，計算投影データＲＣｋ＝０（ｉ）を求める。このとき，Ｘ線検出部２の両外側に、撮影対象の不完全な収集領域３１５の計算投影データが生じるため、図１５（ｂ）に示すようにＸ線検出部２をチャネル方向に仮想的に拡張し、全ての投影角度において全撮影対象が投影されるようにする（図１５（ｂ）に、仮想的に拡張した仮想検出部３１７を破線で示す）。
【０１３２】
図１５（ｃ）に、撮影対象推定機能１６５が求めた計算投影データ３１８を示す。仮想検出部３１７の位置の計算投影データ３１８に、空気と撮影対象との境界が存在しており、計算投影データ３１８には撮影対象の全体が投影されていることがわかる。
【０１３３】
撮影対象推定機能１６５以降の，境界判定機能１６１，境界式作成機能１６２，ＦＯＶ換算機能１６３は、撮影対象推定機能１６５が求めた計算投影データ３１８（図１５（ｃ））を用いて、境界を判定し、ＦＯＶ２１１の計算を行う。この処理動作は実施例１で説明した通りである。
【０１３４】
本実施例５により，Ｘ線検出部２の検出範囲から撮影対象の投影像がはみ出す場合でも，はみ出した投影データを計算により求め、その部分の境界の判定が可能となる。よって、撮像対象全体を包含するＦＯＶ２１１を設定できるため、ＦＯＶ２１１内に対して逐次近似再構成を適用して、少ない計算量で画像の精度を向上できる。
【０１３５】
なお、撮像対象推定機能は、ＣＴ画像３１２を生成する際に、計算量を低減させるために、画素サイズが大きく，かつ画素数の少ないＣＴ画像３１２を生成するようにしてもよい。
【０１３６】
＜実施例６＞
実施例６として、実施例１の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置について、図１６を用いて説明する。図１６（ａ）は、撮影対象の寝台５がＸ線検出部２と比べて大きく、寝台５を透過したＸ線が、一部の投影角度でＸ線検出部２に計測されない投影領域（不完全な収集領域）があることを示す説明図であり、図１６（ｂ）は、測定投影データの分布を示す図であり、図１６（ｃ）は、予め測定しておいた寝台５のＣＴ画像と、それを撮影時の位置にずらすことを示す説明図であり、図１６（ｄ）は、図１６（ｃ）の寝台５のＣＴ画像の計算投影データであり、図１６（ｅ）は、測定投影データと、寝台の計算投影データを加算した投影データを示す図である。
【０１３７】
実施例６のＸ線ＣＴ装置は、実施例５と同様に、撮影対象推定機能１６５を備える。撮影対象推定機能１６５は、実施例５と同様に、不完全な収集領域の投影データを計算により求めるが、計算方法は実施例５とは異なる。実施例６では、予め寝台５全体の形状を例えばＣＴ画像として取得しておき、これを計算により順投影することにより投影データを得て、測定投影データを合算することにより、不完全な計測領域の投影データを補う。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので，ここでは説明を省略する。
【０１３８】
本実施例６では，図１６（ａ）に示すように，撮影対象の一部である寝台５が、Ｘ線検出部２の検出範囲からはみ出す場合に適用可能である。また、寝台５の位置と形状が既知である場合に適用可能である。
【０１３９】
まず、撮影対象推定機能１６５は，実施例５と同様に、Ｘ線検出部２が測定した測定投影データ２２２（図１６（ｂ））を用いて，チャネル方向に両端部の検出素子を検索し，式１および式３の閾値Ｔと比較する。左または右側の検出素子端部の測定投影データＲ（ｉ，θ）が閾値Ｔ以上の場合，その投影角度では、Ｘ線検出部２よりも外側に撮影対象を透過したＸ線が到達しており、不完全な収集領域に撮影対象が存在することを意味する。
【０１４０】
次に撮影対象推定機能１６５は、図１６（ｃ）に示すように，事前に撮影してデータベース等としてＨＤＤ装置１２２等で保存しておいた寝台５のＣＴ画像２２７を読み出す。ＣＴ画像２２７のデータを読み出す寝台５は、撮影対象を支えている寝台５と同形状のものである。
【０１４１】
図１６（ｃ）に示すように，保存されているＣＴ画像２２７は、寝台５の位置が、ＣＴ装置の回転板４の回転中心にあり、全ての投影角度で寝台５の透過Ｘ線が検出されたものである。すなわち、ＣＴ画像２２７は、寝台５が計測領域２２４からはみ出さないように配置された状態で、撮影されたものである。寝台５の撮影時には、図１６（ａ）の撮像対象の撮影時に用いた管電圧等の撮影条件と同一の撮影条件であることが望ましいが，その条件に限定されるものではない。
【０１４２】
次に、撮影対象推定機能１６５は、図１６（ｃ）に示すように，回転中心にあるＣＴ画像２２７の寝台５の画素を図１６（ａ）に示す寝台５と同一の位置に移動させたＣＴ画像２２７を計算により生成する。（図１６（ｃ）に移動した寝台２２３のＣＴ画像を示す）
【０１４３】
次に，撮影対象推定機能１６５は、図８の順投影機能１９２と同様に、上述の式７を用いて、寝台５の位置を移動させたＣＴ画像２２７（図１６（ｃ））を順投影処理し，図１６（ｄ）に示す計算投影データＲＣｋ＝０（ｉ）２２６を求める。このとき，Ｘ線検出部２の両外側にも計算投影データが生じるため、図１５（ｂ）に示すようにＸ線検出部２をチャネル方向に仮想的に拡張し、全ての投影角度において寝台５の全体が投影されるようにする。
【０１４４】
次に，撮影対象推定機能１６５は、図１６（ｂ）の測定投影データ２２２と，図１６（ｄ）の寝台の計算投影データ２２６と加算し，計算投影データ２２８を生成する。これにより、寝台５の全体と被検体６の全体が投影された計算投影データ２２８が得られる。
【０１４５】
撮影対象推定機能１６５以降の，境界判定機能１６１，境界式作成機能１６２，ＦＯＶ換算機能１６３は、撮影対象推定機能１６５が求めた計算投影データ２２８（図１６（ｅ））を用いて、境界を判定し、ＦＯＶ２１１の計算を行う。この処理動作は実施例１で説明した通りである。
【０１４６】
なお、上記説明では、寝台５のＣＴ画像を予め撮影しておいたが、寝台５の形状データから計算により、計算投影データ２２６（図１６（ｄ））を求めることも可能である。
【０１４７】
本実施例６では、予め形状が既知である寝台５が，Ｘ線検出部２の検出範囲からはみ出す場合であっても、測定投影データを計算により求めることができ、境界の判定が可能となる。よって、撮像対象全体を包含するＦＯＶを求めることができ、少ない計算量で、逐次近似再構成により画像の精度を向上させることができる。
【０１４８】
＜実施例７＞
実施例７として、実施例１の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置について、図１７〜図１８を用いて説明する。図１７は、実施例７の再構成処理部１３６の一部構成を示す機能ブロック図であり、画像計算機能１５２の後段に拡大再構成機能１７１を備えている。図１８（ａ）〜（ｅ）は、拡大再構成機能１７１の処理動作を示す説明図である。
【０１４９】
実施例７では、実施例１〜実施例６のいずれか画像計算機能１５２が生成したＣＴ画像３２１を大ＦＯＶ像とし，公知である逐次近似再構成手法の拡大再構成を用いて，大ＦＯＶ像から小ＦＯＶ像を作成する拡大再構成機能１７１を具備する。
【０１５０】
拡大再構成機能１７１は、画像計算機能１５２が生成したＣＴ画像３２１に対して，小ＦＯＶ３２２を設定し、小ＦＯＶ３２２内部の画素値を空気のＣＴ値に置換する背景画像作成機能２３１，順投影機能２３２，データ比較機能２３３，解析的再構成機能２３４，順投影機能２３５，データ比較機能２３６，逆投影処理機能２３７，画像更新機能２３８を含む。
【０１５１】
拡大再構成機能１７１の処理動作について図１８を用いて説明する。画像計算機能１５２は実施例１〜実施例６で述べたように、図１８（ｄ）に示す測定投影データ３２５からＦＯＶ２１１の内部のＣＴ画像３２１を生成する。拡大再構成機能１７１内の背景画像作成機能２３１は、ＦＯＶ２１１のＣＴ画像３２１を受け取って、ＦＯＶ２１１を大ＦＯＶとする。次に、図１８（ａ）のように、大ＦＯＶ２１１のＣＴ画像（以下、大ＦＯＶ像と称す）３２１内の拡大再構成像を得たい領域に、小ＦＯＶ３２２を設定し、大ＦＯＶ像３２１における小ＦＯＶ３２２内の画素を空気のＸ線吸収率−１０００［ＨＵ］で置換する。これにより，図１８（ｂ）に示すように，小ＦＯＶ３２２の外の背景領域にのみＸ線吸収率が存在する背景画像３２３が作成される。
【０１５２】
次に順投影機能２３２は，図１８（ｂ）の背景画像３２３を、上述の式７により順投影処理し，図１８（ｃ）のように背景投影データ３２４を求める。
【０１５３】
次にデータ比較機能２３３は，測定投影データ３２５から背景投影データ３２４を減算し，局所投影データ３２６を求める。
【０１５４】
解析的再構成機能２３４は、局所投影データ３２６に対して公知のＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法により小ＦＯＶ３２２内の撮影対象のＸ線吸収率を表すＣＴ画像（以下、小ＦＯＶ像と称す）３２７を計算する。図１８(ｆ）に小ＦＯＶ像３２７を示す。なお、本実施例では，取得した局所投影データ３２６から小ＦＯＶ像３２７を計算したが，図１８（ｄ）に示す測定投影データ３２５から小ＦＯＶ像３２７を計算しても構わない。
【０１５５】
次に，図１７に示す順投影機能２３５、データ比較機能２３６、逆投影処理機能２３７および画像更新機能２３８は，小ＦＯＶ像３２７を初期画像λｋ＝０（ｊ）とし，局所投影データ３２６を測定投影データＲ（ｉ）として、図９のステップ２０１〜２０８と同様の手順により逐次近似再構成手法により修正する。
【０１５６】
具体的には、順投影機能２３５は，式７のようにλｋ（ｊ）を順投影処理し，局所領域の計算投影データＲＣｋ（ｉ）を求める（図９のステップ２０１、２０３）。データ比較機能２３６は，式８のように局所計算投影データＲＣｋ（ｉ）と局所投影データＲ（ｉ）を比較計算し，局所更新投影データΔＲｋ（ｉ）を求める（ステップ２０４）。逆投影処理機能２３７は，式９に示すように，局所更新投影データΔＲｋ（ｉ）を逆投影処理し，更新画像Δλｋ（ｊ）を求める（ステップ２０５）。
【０１５７】
次に画像更新機能２３８は，式１０を用いて，更新画像Δλｋ（ｊ）を用いて修正した小ＦＯＶ像λｋ＋１（ｊ）を求める（ステップ２０６）。
【０１５８】
これらデータ比較機能２３６，逆投影処理機能２３７，及び画像更新機能２３８により，上述した局所計算投影データＲＣｋ（ｉ）が局所投影データＲ（ｉ）と等しくなるように，小ＦＯＶ像３２７を逐次的に修正することができる。更新回数ｋは，設定した更新回数Ｋより大きければ更新終了となり，画像表示部１３７は得られたＣＴ画像を表示出力する（ステップ２０２，２０８）。
【０１５９】
以上により、本実施例７では、逐次近似再構成手法により修正した拡大再構成画像（小ＦＯＶ像）を得ることができる。
なお、実施例７で用いる逐次近似再構成手法としては、上述の手法に限らず、公知であるＳＰＳ，ＯＳ−ＳＰＳ，ＰＷＬＳ，ＯＳ−ＰＷＬＳ，ＭＳＩＲＴ，ＧＲＡＤＹ，ＣＯＮＧＲ，ＡＲＴ，ＳＡＲＴ，ＭＬ−ＥＭ，ＯＳ−ＥＭ，ＦＩＲＡ，ＲＡＭＬＡ，ＤＲＡＭＡ等，他の手法を適用しても構わない。
本実施例７では，画像計算機能１５２において，逐次近似再構成手法を用いて大ＦＯＶ像３２１を繰り返し修正することができるため、偽像やノイズによる誤差を低減した大ＦＯＶ像３２２を用いて、拡大再構成を行うことができる。よって、小ＦＯＶ像３２７のＣＴ値の精度を向上させることができる。
【０１６０】
また、本実施例７では，ＦＯＶ計算機能１５１で計算した大ＦＯＶ２１１に基づき，大ＦＯＶ像３２１を生成する。これにより，撮影対象を包含する為のＦＯＶ２１１を最小限に設定でき，メモリの低容量化や計算量低減の効果が得られる。また、大ＦＯＶ２１１を求める際に、実施例５，６の構成を適用することが可能である。これにより、一部の投影角度において，Ｘ線が計測されない不完全な収集領域の大ＦＯＶ像３２１を生成でき，拡大再構成の精度を向上することができる。また、逐次近似再構成手法を用いて，大ＦＯＶ像３２１を繰り返し修正することも可能である。
【０１６１】
なお、小ＦＯＶ像３２７は，一般的な２次元（ｘ，ｙ方向）の断層像だけでなく，１次元データ（ｘ方向），体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ，ｙ，ｚ方向），または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）として生成することも可能である。
【符号の説明】
【０１６２】
１…Ｘ線管，２…Ｘ線検出部，３…ガントリー，４…回転板，５…寝台，６…撮影対象，７…円形の開口部，１０１…入力部，１０２…撮影部，１０３…画像生成部，１１１…キーボード，１１２…マウス，１１３…メモリ，１１４…中央処理装置，１１５…ＨＤＤ装置，１１６…ガントリー制御器，１１７…Ｘ線制御部，１１８…寝台制御器，１１９…ＤＡＳ，１２０…メモリ，１２１…中央処理装置，１２２…ＨＤＤ装置，１２３…モニタ，１３１…撮影条件入力部，１３２…撮影制御部，１３３…撮影部，１３４…信号収集部，１３５…補正処理部，１３６…再構成処理部，１３７…画像表示部，１４１…モニタ画面，１４２…Ｘ線条件，１４３…画像条件，１４４…ＦＯＶ形状リスト，１５１…ＦＯＶ計算機能，１５２…画像計算機能，１６１…境界判定機能，１６２…境界式作成機能，１６３…ＦＯＶ換算機能，１６４…画像識別機能，１６５…撮影対象推定機能，１７１〜１７５…境界判定機能の計算ステップ，１８１…測定投影データのプロファイル，１８２…閾値Ｔ，１８３…撮影対象左側の境界，１８４…撮影対象右側の境界，１８５…ＤＬ（θ１），１８６…ＤＲ（θ１），１８７…検出部中心，１８８…ＦＬ（θ），１８９…ＦＲ（θ），１９１…解析的再構成機能，１９２…順投影機能，１９３…データ比較機能，１９４…逆投影処理機能，１９５…画像更新機能，２０１〜２０８…逐次近似再構成手法の計算ステップ，２１１…ＦＯＶ，２１２…投影角度θ１，２１３…ＦＲ（θ１），２１４…回転中心，２２２…測定投影データ，２２３…移動後の寝台，２２４…完全な計測領域，２２６…寝台の計算投影データ，２２７…不完全な計測領域，２２８…加算後の測定投影データ，２３１…背景画像作成機能，２３２…順投影機能，２３３…データ比較機能，２３４…解析的再構成機能，２３５…順投影機能，２３６…データ比較機能，２３７…逆投影処理機能，２３８…画像更新機能，３０１…腕，３０２…胴体，３０３…測定投影データ，３０４〜３０５…境界，３０６…胴体のプロファイル，３０７…境界，３０８…空気，３０９…空気以外の領域，３１１…測定投影データ，３１２…ＣＴ画像，３１３…完全な計測領域と不完全な計測領域の境界ライン，３１４…完全な計測領域，３１５…不完全な計測領域，３１７…仮想検出部，３１８…仮想検出部を用いて順投影した計算投影データ，３２１…大ＦＯＶ像（ＣＴ画像），３２２…小ＦＯＶ、３２３…背景画像、３２４…背景投影データ、３２５…測定投影データ、３２６…局所投影データ、３２７…小ＦＯＶ像
【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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【図１２】
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【図１４】
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【図１７】
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【図１０】
0005858760.tif 000027
【図１１】
0005858760.tif 000028
【図１３】
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【図１５】
0005858760.tif 000030
【図１６】
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【図１８】
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