(57)【要約】【課題】本発明の目的は、横縞アーティファクトを抑制できる画像再構成方法及び画像再構成システムを提供することにある。【解決手段】画像再構成方法において、Ｘ線検出器とコーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とにより投影データを収集し（１４０１）、ランプベースのフィルタリング機能により投影データをフィルタして、フィルタされた投影データを発生し（１４０２）、フィルタされた投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償し（１４０３）、重み付けした投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成する（１４０４）。【選択図】図１４
2006239390.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とにより投影データを収集し、
前記収集された投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償し、
前記重み付けされた投影データをランプベースのフィルタリング機能によりフィルタして、フィルタされた投影データを発生し、
前記フィルタされた投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成する画像再構成方法。
【請求項２】
Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とにより投影データを収集し、
前記収集された投影データをランプベースのフィルタリング機能によりフィルタして、フィルタされた投影データを発生し、
前記フィルタされた投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償し、
前記重み付けされた投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成する画像再構成方法。
【請求項３】
前記投影データは、前記コーンビーム形Ｘ線発生装置により収集される請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記投影データは、ヘリカルスキャン軌道により収集される請求項１又は２記載の方法。
【請求項５】
前記投影データは、角度的に分離して収集される請求項１又は２記載の方法。
【請求項６】
前記収集された投影データは、水平ランプフィルタリングによりフィルタされる請求項１又は２記載の方法。
【請求項７】
前記収集された投影データは、対角ランプフィルタリングによりフィルタされる請求項１又は２記載の方法。
【請求項８】
前記重み付け工程において、対向放射線を発生することなく前記対向放射線に対応する投影データを重み付けにより発生する請求項１又は２記載の方法。
【請求項９】
多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とによりヘリカル軌道に沿って投影データを収集し、
第１生理周期および第２生理周期を有する生理信号を収集し、
前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２投影データとを判別し、
前記第１投影データと前記第２投影データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１投影データと前記第２投影データとを重み付けし、
前記重み付けした第１投影データと前記重み付けした第２投影データとから画像を再構成する画像再構成方法。
【請求項１０】
多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置によりヘリカル軌道に沿って投影データを収集し、
第１生理周期と第２生理周期とを有する生理信号を収集し、
前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２の投影データとを判別し、
前記第１投影データから第１画像データを再構成し、前記第２投影データから第２画像データを再構成し、
前記第１画像データと前記第２画像データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データとを重み付けをし、
前記重み付けした第１画像データと前記重み付けした第２画像データとを結合して画像を再構成する画像再構成方法。
【請求項１１】
前記投影データは、前記コーンビームＸ線発生装置を使って収集される請求項９又は１０記載の方法。
【請求項１２】
前記生理信号として、心拍信号が収集される請求項９又は１０記載の方法。
【請求項１３】
前記生理信号として、呼吸信号が収集される請求項９又は１０記載の方法。
【請求項１４】
前記収集された生理信号に基づいて、前記第１投影データのサイズと前記第２投影データのサイズとを調整する請求項９又は１０記載の方法。
【請求項１５】
前記第１投影データ内の各投影値に第１重みを割り当て、
前記第２投影データ内の各投影値に第２重みを割り当てる請求項９又は１０記載の方法。
【請求項１６】
前記第１投影データ内の各投影値に異なる重みを割り当て、
前記第２投影データ内の各投影値に異なる重みを割り当てる請求項９又は１０記載の方法。
【請求項１７】
Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置により投影データを収集するように構成された装置と、
ランプベースのフィルタリング機能により前記投影データをフィルタして、フィルタされた投影データを発生するように構成された装置と、
前記フィルタされた投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償するように構成された装置と、
前記重み付けした投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成するように構成された装置とを具備する画像再構成システム。
【請求項１８】
Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とにより投影データを収集するように構成された装置と、
前記収集された投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償するように構成された装置と、
ランプベースのフィルタリング機能により前記重み付けされた投影データをフィルタして、フィルタされた投影データを発生するように構成された装置と、
前記フィルタされた投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成するように構成された装置とを具備する画像再構成システム。
【請求項１９】
多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とによりヘリカル軌道に沿って投影データを収集するように構成された装置と、
第１生理周期および第２生理周期を有する生理信号を収集するように構成された装置と、
前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２投影データとを判別するように構成された装置と、
前記第１投影データと前記第２投影データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１投影データと前記第２投影データとを重み付けするように構成された装置と、
前記重み付けした第１投影データと前記重み付けした第２投影データとから画像を再構成するように構成された装置とを具備する画像再構成システム。
【請求項２０】
多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置によりヘリカル軌道に沿って投影データを収集するように構成された装置と、
第１生理周期と第２生理周期とを有する生理信号を収集するように構成された装置と、
前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２の投影データとを判別するように構成された装置と、
前記第１投影データから第１画像データを再構成し、前記第２投影データから第２画像データを再構成するように構成された装置と、
前記第１画像データと前記第２画像データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データとを重み付けをするように構成された装置と、
前記重み付けした第１画像データと前記重み付けした第２画像データとを結合して画像を再構成するように構成された装置と画像再構成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像化の方法に係り、特に角度的に分離したコンピュータ断層撮影の投影データセットから画像を生成する方法、システムに関する。さらに詳しくは、本発明は、心臓画像化において生じるアーティファクトの補正に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、後述する先行技術文献のリスト内に識別されている文献の中で参照され、記述された種々のテクノロジの使用を含み、それらは、この明細書全体を通じて角括弧内の対応する文献番号によって引用される。当該リスト内に列挙された各参考文献の全内容は、参照によりこれに援用される。
【０００３】
心臓画像化の分野においては、著しい進歩が見られる。しかしながら、いくつかの主要な問題が従来のテクニックによって手つかずのまま残されている。特に、従来の心臓画像化・テクニックおよびアルゴリズムの欠点に関して２つの一般的な観察を行うことができる。
【０００４】
第１の一般的な観察は、従来の画像再構成アルゴリズムが、（１）平行でなく、ｘｙ平面内において発散しているデータ（たとえば、ファンビームもしくはコーンビーム・スキャニングを使用して収集されたデータ）の使用；（２）ランプフィルタリングを基礎としたフィルタ付き逆投影アルゴリズムの使用；および（３）分離した投影データ、すなわち分離した循環投影角度に関連付けされたデータの使用を可能にしない。
【０００５】
「連続している」投影データを用いる重み付けファンビームのランプフィルタリング・アルゴリズムを基礎とするハーフスキャン・テクニックが［非特許文献１］に論じられている。このテクニックにおける投影データは、π＋２γｍの角度範囲にわたって連続しており、それにおいてπは半回転を表し、γｍはファン角の半分を表す。このテクニックは、ランプフィルタリングの使用ならびにファンビームの逆投影に先行して重み付けを使用し、冗長なデータサンプル（同じ投影パス上の重複する投影データ）を補償する。しかしながら、分離した投影データの使用を可能にすることができない。
【０００６】
ハーフスキャン領域にわたる投影角を、時間によって分けられた複数の「パッチ」または「セグメント」に分割することが、［非特許文献２］に論じられている。同一の心拍位相に対応するパッチ（角度部分）が、全体的なヘリカルスキャンの間の異なる時間に取り込まれる。このヘリカルスキャンと並行して記録されるＥＣＧ信号を使用して、異なる回転からの投影データを再ソート（または再仕分け）し、連続するコーンビーム投影データのセットを構成することができる。しかしながら、その中の「再接続された」投影データは、「循環」投影角β’に関して接続され、それにおいてβ’＝ｍｏｄ（β，２π）、β’∈［０，２π）である。たとえば、［非特許文献２］の第１ページを参照すると、角度範囲がΔβ’∈［π＋２γｍ，２π］を満たさなければならないことが示されている。異なる回転からのデータが、このようにβ’に関して連続するデータを構成するべく結合される。したがって、ソートされたデータは、β’において連続である。併せて［非特許文献２］の図２の右側も参照されたい。ここで注意することは、この明細書に使用されている表記と［非特許文献２］の表記の間の違いである。特に、β’→α、および２γｍ→Φに注意されたい。
【０００７】
ヒルベルト変換を基礎とする重み付けファンビーム・アルゴリズム（１）、および重み付け平行ビームのランプフィルタリング・アルゴリズム（２）もまた、［非特許文献３］に考察されている。これらのアルゴリズムは、（１）についてはヒルベルト変換のカーネルを使用することによって、また（２）についてはランプフィルタリングのカーネルを使用することによってフィルタリング後のデータに重み付けを行ってサンプルの冗長性を補償し、重み付けならびにフィルタリング後のデータの逆投影を行って画像を収集する。しかしながら、分離した投影データからの画像の再構成に対するこれらのアルゴリズムの適用可能性は、主要な制約を受ける。特に、ファンビームもしくはコーンビームのいずれかが使用されるときには、ランプフィルタリングを基礎としないアルゴリズムだけを使用することが許される。また、扇形から平行ビームへ、もしくは円錐から扇形平行ビームへの再仕分けのいずれかのテクニックが適用された後は、平行ビーム再構成だけを使用することができる。
【０００８】
心臓画像化のための分離した投影データを伴う重み付け平行ビームのランプフィルタリング・アルゴリズムは、［非特許文献４、５］に論じられている。この場合のデータは、ｚ軸に沿ってダイバージェンスを保存するが、ｘｙ方向は平行である（これは、平行ファンビームとも呼ばれている）。特に、［非特許文献４］の式８は、コーンビームから平行ビームへの再仕分け（ソーティング）を示しており、［非特許文献４］の図１は、再仕分けされた平行ビーム・データを示しており、［非特許文献４］の式２０ならびに［非特許文献５］の式５は、そのアルゴリズムが（３６０°ではなく）１８０°にわたる循環角度を使用することを示している。これらの、平行ビーム・データを使用する参考文献の文脈から、１８０°の循環角度範囲を基礎とするアルゴリズムを開発することに無理はない。しかしながら、これらのアルゴリズムは、投影データが３６０°にわたって循環的となるファンビームもしくはコーンビームのジオメトリまで及ばない。ファンビームもしくはコーンビームのジオメトリに必要とされるような３６０°にわたる循環コンセプトの組み込みは、１８０°にわたってそれを行うよりはるかに複雑である。
【０００９】
潜在的に分離した投影が、ｚ軸補間のためのデータのセットの選択、およびその種のデータのセットのための重みの計算を行うＥＣＧ信号データの使用との関係において［非特許文献６］に示唆されている。［非特許文献６］における重みは、ｚ軸補間を行うために使用され、サンプルの冗長性の補償には関係しない。
【００１０】
補間による対向データの生成が［非特許文献７、特許文献１］に論じられている。生成された対向データは、欠落データの充足に使用され、その後、標準再構成テクニックを使用することができる。しかしながら［非特許文献７、特許文献１］の対向アプローチは、重み付けスキームを論じていない。さらにこの対向アプローチは、無視できない演算処理能力を必要とし、それが主要な欠点となっている。
【００１１】
ランプフィルタリングおよびヒルベルト変換をともに使用することによって分離した投影から画像を再構成する可能性を伴うアプローチが、本件発明者ならびにその同僚によって［非特許文献８］に提案されている。しかしながらこのアプローチは、予備的な段階であり、立証ないしは完全な議論が未だなされていない。さらに、このアプローチは２つのコンボリューションを各角度βについて必要とし、それもまたかなりの演算能力を必要とする。
【００１２】
したがって、以上のアルゴリズムは、（１）平行でなく、ｘｙ平面内において発散しているデータの使用；（２）ランプフィルタリングを基礎としたフィルタ付き逆投影アルゴリズムの使用；および（３）分離した投影データの使用を可能にしない。また前述のアルゴリズムは、このほかのいくつかの問題によっても特徴記述される。それらの問題について次にさらに説明する。
【００１３】
ファンビームもしくはコーンビームのジオメトリの使用は、すべてのパッチが投影角に関して互いに接続され、その結果、それらのパッチが連続的にハーフスキャン・レンジを形成することを必要とする。これについて、従来のアルゴリズムに関連付けされる２つの主要な問題がある：すなわち（１）最適状態に及ばない時間的分解能、および（２）より大きな画像・ノイズである。
【００１４】
前述したような従来のアルゴリズムは、平行ビームではｐｐ（θ，ｔ）＝ｐｐ（θ＋π，−ｔ）として使用可能になる１８０°離隔された対向放射線、すなわちｐ（β，γ）＝ｐ（β＋π＋２γ，−γ）の使用が可能でない。この制約は、時間的分解能の限界および／または画像・ノイズの増加をもたらす。
【００１５】
図１Ａ〜１Ｆは、いくつかのパッチ構成を例示している。図１Ａは、１８０°のパッチを例示している。図１Ｂは、接続された９０°のパッチを例示している。図１Ｃは、他方の側において１２０°のパッチによってフランクされた１つの１８０°のパッチを例示している。図１Ｄは、パッチの数が３であり、それぞれのパッチが投影角において６０°離隔されているケースを例示している。これは、最小のパッチ・サイズ、および最良の時間的分解能（１回転Ｔｒｏｔの１／６）を提供する。しかしながら、パッチが１２０°離隔される場合には、公知のアルゴリズムのパッチ・サイズが１２０°、時間的分解能がＴｒｏｔ／３になり、最良ケースの２倍の大きさになる。図１Ｅは、これを例示しており、図１Ｃのパッチ（Ａ）のようにパッチが反対側にある場合には、（１）より大きな画像・ノイズを招くが、それを破棄するか、あるいは（２）時間的分解能を劣化させることもあるが、そのパッチを拡張してそれを別のパッチに接続しなければならない。図１Ｆは、３つの分離した６０°パッチを例示しており、本発明が取り組もうとしている困難な状況である。
【００１６】
平行ビームへの再仕分けもしくは平行ファンビームへの再仕分けのいずれかを基礎とするアルゴリズムは、動きもしくはそのほかの因子に起因するアーティファクトのリスクから問題が多い。このリスクは、それらのアルゴリズムが異なる時間に収集されたデータをフィルタリングすることから生じる。また再仕分けアルゴリズムもまた、それらが無視できない演算処理能力を必要とすることから問題が多い。
【００１７】
ヒルベルト変換を基礎とするアルゴリズムは、産業界によって行われた無視できない投資に抗して、組織、腹部、脳、肺、骨等の特定臨床応用のための現在のランプフィルタの修正および最適化を行うべくコンボリューション・フィルタに関する追加の努力を必要とする。特定応用に指向されたこの種の追加の努力を回避する方法ならびにアルゴリズムは、非常に有利なものとなろう。
【００１８】
［非特許文献１９］は、分離したハーフスキャンを論じている。しかしながらこの文献は、パッチの角度区間を一様とする制限がある。その種の制約は課せられるべきでなく、本発明の実施態様においては角度区間が任意になる。
【００１９】
心臓画像化に関してなし得る第２の一般的な観察は、従来のテクニックが、１つの心臓心拍周期から別のそれへの円滑な遷移を可能にしないことである。さらに、心臓心拍周期の遷移に関連する円滑性の欠如が横縞アーティファクトと関連付けされることから、従来のテクニックは、しばしば心臓画像化・アーティファクトをもたらす。
【００２０】
図２Ａ〜２Ｃは、アーティファクトの例を示している。図２Ａは、ファンビーム・コンピュータ断層撮影を使用して収集された画像内におけるアーティファクト（矢印（ａ）、（ｂ）によって示されている）を例示している。図２Ｂは、コーンビーム・コンピュータ断層撮影を使用して収集された画像内におけるアーティファクト（矢印（ａ）によって示されている）を例示している。図２Ｃは、コーンビーム・コンピュータ断層撮影を本発明とともに使用して収集された、ほぼアーティファクトのない画像を例示している。
【００２１】
図３Ａおよび３Ｂは、心臓画像化内におけるアーティファクトの存在を説明する理由の１つを例示している。図３Ａはヘリカル軌道を例示しており、それにおいては投影データが関心心拍位相（すなわち、特定の心臓ウインドウもしくは時間ウインドウ内）について収集される。図３Ｂは、関心心拍位相を例示している。（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のセグメントは、同一の位相を表しており、図３Ａのばらばらの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のセグメントによって表されるとおり、それらについて投影データが収集されて画像またはボリュームが再構成される。このように、オリジナルのスキャニング軌道が連続している（螺旋等）場合であっても、その軌道の実際の、つまり有効なセグメント（パッチ）は連続していない。当然のことながら、心臓の動的な性質を前提とすれば、ヘリカル心臓画像化においてこの状況は不可避である。
【００２２】
図４Ａおよび４Ｂは、以前に提案されたアルゴリズムの理解を容易にする概念を例示している。図４Ａは、単一心拍周期方法（ＳＣＭ）に関する。図４Ｂは多心拍周期方法（ＭＣＭ）に関する。
【００２３】
ＳＣＭは、１つの心臓心拍周期（または心拍動）からの投影データを使用し、積み重ねファンビーム・ジオメトリ内の１つのスライス（または、ボリュームの１スラブ）を再構成する［特許文献２、非特許文献９、１０］。このアルゴリズムは、最初に、ｚ軸に沿って同時に収集されたデータの補間を行う。続いてアルゴリズムは、時間ウインドウ重み付け関数を、特定の時間期間（たとえばハーフスキャン）にわたって適用し、ランプフィルタリングを基礎とするファンビーム・アルゴリズムを用いて画像を再構成する。
【００２４】
ＳＣＭは、コーンビーム・アルゴリズムに拡張可能であり、それにおいては、時間中心をゲーティング・ポイントへ調整するときに、単純なヘリカル・フェルドカンプ・ハーフスキャンに縮小される（［特許文献２、非特許文献９］の時間シフト・テクニックを参照されたい）。より詳細には、最初にゲーティング中心を見つけ、続いてそのゲーティング・ポイントにセンタリングした投影データにハーフスキャン重み付けを適用し、最後に、フィルタリング後のコーンビームの逆投影が使用される。
【００２５】
しかしながらＳＣＭは、１つの心臓心拍周期（より正確に述べれば、１つの心臓時間ウインドウまたは１つの「パッチ」）を使用して、ボリュームの１スライスまたはスラブを再構成する。図４Ａにおいては、約半回転にわたるｚ軸上の（Ａ）のスラブの再構成に（Ａ）の心臓心拍周期が使用され；ｚ軸上の（Ｂ）のスラブの再構成に（Ｂ）の心臓心拍周期（異なる半回転角を伴う）が使用される。［特許文献２、非特許文献９、１０］は、ファンビームもしくは積み重ねファンビームについてＳＣＭアルゴリズムを記述している。［非特許文献１１］は、扇形から平行への再仕分けテクニックとともにＳＣＭを使用する。
【００２６】
ＭＣＭは、１を超える数の心臓心拍周期からの投影データを使用し、より狭い時間ウインドウを用いることによって１つのスライスを再構成する。図４Ｂにおいては、下側のスラブ（（Ａ）および（Ｂ）によってｚ軸周りに表示されている）の再構成に（Ａ）および（Ｂ）のパッチが使用され；上側のスラブ（（Ｂ）および（Ｃ）によってｚ軸周りに表示されている）の再構成に（Ｂ）および（Ｃ）の心拍周期が使用される。ＭＣＭアルゴリズムは、積み重ねファンビーム・ジオメトリについて［非特許文献１２］に、コーンビーム・ジオメトリについて［非特許文献２］に、平行ビーム・ジオメトリに基づく扇から平行への再仕分けについて［非特許文献１３、１４、１５］に、それぞれ論じられている。
【００２７】
ＳＣＭおよびＭＣＭとは別に、補間ベースの方法（１８０ＭＣＩ）も考察されている。しかしながら、１つの心臓心拍周期から別の心臓心拍周期への遷移の決定的な問題が、前述のアルゴリズムのいずれの関連でも扱われてなく、あるいは論じられてさえいない。
【００２８】
オーバーラップする投影角を伴うパッチ（心臓心拍周期）の間のフェザリングのためのテクニックが［特許文献３、４］に論じられている。しかしながら、このアプローチは、１つの心臓心拍周期から別の心拍周期への突然の遷移を抑えることをねらいとしているにもかかわらず、［特許文献３］は、１つの検出装置のファンビーム投影データ内において問題を扱っているだけであり、［特許文献４］は、投影角における突然の変化によって生じる１つのスライス内の問題を論じている。これらの展開は、本発明の問題におけるアーティファクトが１つのスライスから別のスライスへのｚ軸に沿った不連続性によって生じ、軸画像内に見ることができないため、それらのアーティファクトとは関係がない。
【００２９】
［非特許文献４、５、１６］は、円錐から平行ファンビームへの再仕分けテクニックとともにＭＣＭを使用し、ウインドウの開始および終了の両方にフェザリング特徴を有するイルミネーション・ウインドウを論じている。しかしながら、このいわゆるオーバースキャン重みは、長年にわたり（たとえば［非特許文献１７］参照）冗長サンプルの補償するものとして公知である。アーティファクト問題を取り扱う本発明の実施態様は、冗長性重み付けと関係がない。それに加えて［非特許文献４、５］に使用されている台形関数は、φ（平行投影角）内にπの周期でブレーキング・ポイントを有していなければならない。その種の制約は、主要な欠点であり、望ましいスムージングを妨げる。
【００３０】
連続ハーフスキャン・レンジを形成する対向データによるものを含めて、複数のパッチの優先度を調整する方法が［非特許文献７、特許文献１］に論じられている。しかしながら、それらの結果は、ｚにおける突然の変化をもたらす。したがってこの方法は、本発明が関係するアーティファクトの低減のために適切ではない。
【００３１】
したがって、上記のアルゴリズムは１つの心臓心拍周期から別のそれへの遷移がスムージングにならないので、心臓画像化に生じる横縞アーティファクトを防止できない。上記のアルゴリズムは、そのほかにもいくつかの問題を有する。次にそれらの問題について論じる。
【００３２】
特に、水平横縞アーティファクトを伴う問題が存在する。参考文献においては、再構成に使用する心臓心拍周期および再構成におけるそれらの寄与率の量が、スライスごとの態様で完全に独立して定義される。実際、［非特許文献４、５、１５］においては、非常に離散的に、ピクセルごとに独立に定義されてさえいる。図４Ａおよび４Ｂに示されているとおり、図４Ａにおける（Ａ）と（Ｂ）のスラブの間、あるいは図４Ｂにおける（Ａ）／（Ｂ）と、（Ｂ）／（Ｃ）のスラブの間のように、ｚ軸に沿ってスラブの間に突然の遷移が存在する。ｚ内の各心臓心拍周期の選択および寄与率における突然の変化は、図２Ａおよび２Ｂ内の矢印によって示されている水平横縞アーティファクトの原因である。
【特許文献１】特開２００２−１１００１号公報
【特許文献２】米国特許第６，４６６，６４０号
【特許文献３】特開昭６３−２４２，２３９号公報
【特許文献４】米国特許第６，６３９，９６５  Ｂ１号
【非特許文献１】Ｄ．Ｌ．パーカー（Ｄ．  Ｌ．  Ｐａｒｋｅｒ）著「オプティマル・ショート・スキャン・コンボリューション・リコンストラクション・フォア・ファン・ビームＣＴ（Ｏｐｔｉｍａｌ  ｓｈｏｒｔ  ｓｃａｎ  ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｆａｎ  ｂｅａｍ  ＣＴ）」、メディカル・フィジクス（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ）第９巻、１９８２年、ｐ．２５４−２５７
【非特許文献２】Ｋ．ソーベル（Ｋ．  Ｓｏｕｒｂｅｌｌｅ）およびＷ．Ａ．カレンダー（Ｗ．  Ａ．  Ｋａｌｅｎｄｅｒ）著「ジェネラライゼーション・オブ・フェルドカンプ・リコンストラクション・フォア・クリニカル・スパイラル・コーン−ビームＣＴ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｆｅｌｄｋａｍｐ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｓｐｉｒａｌ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ＣＴ）」、フーリー３Ｄコンファレンス（ｆｕｌｌｙ  ３Ｄ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）会報、２００３年
【非特許文献３】Ｆ．ヌー（Ｆ．  Ｎｏｏ）、Ｍ．デフライズ（Ｍ．  Ｄｅｆｒｉｓｅ）、Ｒ．クラックドイル（Ｒ．  Ｃｌａｃｋｄｏｙｌｅ）、およびＨ．クドー（Ｈ．  Ｋｕｄｏ）著「画像・リコンストラクション・フロム・ファン−ビーム・プロジェクション・オン・レス・ザン・ア・ショート・スキャン（Ｉｍａｇｅ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｆａｎ−ｂｅａｍ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｌｅｓｓ  ｔｈａｎ  ａ  ｓｈｏｒｔ  ｓｃａｎ）」、フィジクス・イン・メディスン・アンド・バイオロジ（Ｐｈｙｓｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ）第４７巻、２００２年、ｐ．２５２５−２５４６
【非特許文献４】Ｒ．マンツク（Ｒ．  Ｍａｎｚｋｅ）、Ｍ．グラス（Ｍ．  Ｇｒａｓｓ）、Ｔ．コフラー（Ｔ．  Ｋｏｈｌｅｒ）、およびＲ．プロクサ（Ｒ．  Ｐｒｏｋｓａ）著「エクステンデッド・カーディアック・リコンストラクション（ＥＣＲ）：ア・ヘリカル・カーディアック・コーン・ビーム・リコンストラクション・メソッド（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  ｃａｒｄｉａｃ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  （ＥＣＲ）：  Ａ  ｈｅｌｉｃａｌ  ｃａｒｄｉａｃ  ｃｏｎｅ  ｂｅａｍ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ）」、フーリー３Ｄコンファレンス（ｆｕｌｌｙ  ３Ｄ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）会報、２００３年
【非特許文献５】Ｒ．マンツク（Ｒ．  Ｍａｎｚｋｅ）、Ｍ．グラス（Ｍ．  Ｇｒａｓｓ）、Ｔ．ニールセン（Ｔ．  Ｎｉｅｌｓｅｎ）、Ｇ．シェクター（Ｇ．  Ｓｈｅｃｈｔｅｒ）、およびＤ．ホークス（Ｄ．  Ｈａｗｋｅｓ）著「アダプティブ・テンポラル・レゾリューション・オプティマイゼーション・イン・ヘリカル・カーディアック・コーン・ビームＣＴリコンストラクション（Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｈｅｌｉｃａｌ  ｃａｒｄｉａｃ  ｃｏｎｅ  ｂｅａｍ  ＣＴ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）」、メディカル・フィジクス（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ）第３０巻、２００３年、ｐ．３０７２−３０８０
【非特許文献６】Ｍ．カチェルライス（Ｍ．  Ｋａｃｈｅｌｒｉｅｓｓ）、Ｓ．アルツハイマー（Ｓ．  Ｕｌｚｈｅｉｍｅｒ）、およびＷ．Ａ．カレンダー（Ｗ．  Ａ．  Ｋａｌｅｎｄｅｒ）著「ＥＣＧ−コレレイテッド・画像・リコンストラクション・フロム・サブセカンド・マルチ−スライス・スパイラルＣＴスキャンズ・オブ・ザ・ハート（ＥＣＧ−ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｓｕｂｓｅｃｏｎｄ  ｍｕｌｔｉ−ｓｌｉｃｅ  ｓｐｉｒａｌ  ＣＴ  ｓｃａｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｈｅａｒｔ）」、メディカル・フィジクス（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ）第２７巻、２０００年、ｐ．１８８１−１９０２
【非特許文献７】Ｈ．アンノ（Ｈ．  Ａｎｎｏ）著「デベロプメント・オブ・カーディアック・画像化・メソッズ・エンプロイング・ザ・マルチスライス・コンピューテッド・トモグラフィック・システム・アクィリオン・ウィズ・スキャニング・アット０．４セカンド／ローテーション（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｏｆ  ｃａｒｄｉａｃ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｅｍｐｌｏｙｉｎｇ  ｔｈｅ  ｍｕｌｔｉｓｌｉｃｅ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  ｓｙｓｔｅｍ  Ａｑｕｉｌｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｓｃａｎｎｉｎｇ  ａｔ  ０．４  ｓｅｃｏｎｄ／ｒｏｔａｔｉｏｎ）」、メディカル・レビュー（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ）、トウシバ・メディカル・システムズ・コーポレーション（Ｔｏｓｈｉｂａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）、２００２年３月、インターネット＜ｗｗｗ．ｔｏｓｈｉｂａ−ｍｅｄｉｃａｌ．ｃｏ．ｊｐ／ｔｍｐ／ｅｎｇｌｉｓｈ／ｒｅｖｉｅｗ＞
【非特許文献８】Ａ．ザミャチン（Ａ．  Ｚａｍｙａｔｉｎ）、Ｋ．タグチ（Ｋ．  Ｔａｇｕｃｈｉ）、およびＭ．シルバ（Ｍ．  Ｓｉｌｖｅｒ）著「プラクティカル・ハイブリッド・コンボリューション・アルゴリズム・フォアＣＴリコンストラクション（Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ｈｙｂｒｉｄ  ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ＣＴ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）」、ＩＥＥＥニュークレア・サイエンス・シンポジウム・アンド・メディカル・画像化・コンファレンス（ＩＥＥＥ  Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ａｎｄ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）、イタリア、ローマ、２００４年
【非特許文献９】Ｋ．タグチ（Ｋ．  Ｔａｇｕｃｈｉ）およびＨ．アンノ（Ｈ．  Ａｎｎｏ）著「ハイ・テンポラル・レゾリューション・フォア・マルチ−スライス・ヘリカル・コンピューテッド・トモグラフィ（Ｈｉｇｈ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉ−ｓｌｉｃｅ  ｈｅｌｉｃａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」メディカル・フィジクス（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ）、第２７巻、２０００年、ｐ．８６１−８７２
【非特許文献１０】Ｈ．フー（Ｈ．  Ｈｕ）、Ｔ．パン（Ｔ．  Ｐａｎ）、およびＹ．シェン（Ｙ．  Ｓｈｅｎ）著「マルチ−スライス・ヘリカルＣＴ：画像・テンポラル・レゾリューション（Ｍｕｌｔｉ−ｓｌｉｃｅ  ｈｅｌｉｃａｌ  ＣＴ：  Ｉｍａｇｅ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）」、ＩＥＥＥトランザクション・オン・メディカル・画像化（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、第１９巻、２０００年、ｐ．３８４−３９０
【非特許文献１１】Ｂ．オーネソージ（Ｂ．  Ｏｈｎｅｓｏｒｇｅ）、Ｔ．フロール（Ｔ．  Ｆｌｏｈｒ）、Ｃ．ベッカー（Ｃ．  Ｂｅｃｋｅｒ）、Ａ．Ｆ．コップ（Ａ．  Ｆ．  Ｋｏｐｐ）、Ｕ．Ｊ．シュープ（Ｕ．  Ｊ．  Ｓｃｈｏｅｐｆ）、Ｕ．バウム（Ｕ．  Ｂａｕｍ）、Ａ．ネッツ（Ａ．  Ｋｎｅｚ）、Ｋ．クリンジェンベック−レグン（Ｋ．  Ｋｌｉｎｇｅｎｂｅｃｋ−Ｒｅｇｎ）、およびＭ．Ｆ．ライゼル（Ｍ．  Ｆ．  Ｒｅｉｓｅｒ）著「カーディアック・画像化・バイ・ミーンズ・オブ・エレクトロカーディオグラフィカリィ・ゲーテッド・マルチセクション・スパイラルＣＴ：イニシャル・エクスピアリアンス（Ｃａｒｄｉａｃ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｂｙ  ｍｅａｎｓ  ｏｆ  ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ  ｇａｔｅｄ  ｍｕｌｔｉｓｅｃｔｉｏｎ  ｓｐｉｒａｌ  ＣＴ：  Ｉｎｉｔｉａｌ  ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ）」、ラジオロジ（Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ）、第２１７巻、２０００年、ｐ．５６４−５７１
【非特許文献１２】Ｈ．アンノ（Ｈ．  Ａｎｎｏ）著「ザ・ユースフルネス・オブ・ザ０．４セック・スキャンＭＳＣＴ：カーディアック・アプリケーション（Ｔｈｅ  ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ０．４  ｓｅｃ  ｓｃａｎ  ＭＳＣＴ：  Ｃａｒｄｉａｃ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）」、インナービジョン（Ｉｎｎｅｒｖｉｓｉｏｎ）、２００３年５月
【非特許文献１３】Ｔ．フロール（Ｔ．  Ｆｌｏｈｒ）およびＢ．オーネソージ（Ｂ．  Ｏｈｎｅｓｏｒｇｅ）著「ハート・レート・オプティマイゼーション・オブ・スペイシャル・アンド・テンポラル・レゾリューション・フォアＥＣＧゲーテッド・マルチスライス・スパイラルＣＴオブ・ザ・ハート（Ｈｅａｒｔ  ｒａｔｅ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｐａｔｉａｌ  ａｎｄ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ＥＣＧ  ｇａｔｅｄ  ｍｕｌｔｉｓｌｉｃｅ  ｓｐｉｒａｌ  ＣＴ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｈｅａｒｔ）」、ジャーナル・オブ・コンピュータ・アシステッド・トモグラフィ（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、第２５巻、２００１年、ｐ．９０７−９２３
【非特許文献１４】Ｔ．フロール（Ｔ．  Ｆｌｏｈｒ）、Ｕ．Ｊ．シュープ（Ｕ．  Ｊ．  Ｓｃｈｏｅｐｆ）、Ａ．クェットナー（Ａ．  Ｋｕｅｔｔｎｅｒ）、Ｓ．ハリバートン（Ｓ．  Ｈａｌｌｉｂｕｒｔｏｎ）、Ｈ．ブルダー（Ｈ．  Ｂｒｕｄｅｒ）、Ｃ．スーズ（Ｃ．  Ｓｕｅｓｓ）、Ｂ．シュミット（Ｂ．  Ｓｃｈｍｉｄｔ）、Ｌ．ホフマン（Ｌ．  Ｈｏｆｆｍａｎｎ）、Ｅ．  Ｋ．ユーセル（Ｅ．  Ｋ．  Ｙｕｃｅｌ）、Ｓ．シャラー（Ｓ．  Ｓｃｈａｌｌｅｒ）、およびＢ．  Ｍ．オーネソージ（Ｂ．  Ｍ．  Ｏｈｎｅｓｏｒｇｅ）著「アドバンセズ・イン・カーディアック・画像化・ウィズ１６−セクションＣＴシステムズ（Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  ｃａｒｄｉａｃ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｗｉｔｈ  １６−ｓｅｃｔｉｏｎ  ＣＴ  ｓｙｓｔｅｍｓ）」、アカデミック・ラジオロジ（Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ）、第１０巻、２００３年、ｐ．３８６−４０１
【非特許文献１５】Ｔ．フロール（Ｔ．  Ｆｌｏｈｒ）、Ｂ．オーネソージ（Ｂ．  Ｏｈｎｅｓｏｒｇｅ）、Ｈ．ブルダー（Ｈ．  Ｂｒｕｄｅｒ）、Ｋ．スタイアズドルファ（Ｋ．  Ｓｔｉｅｒｓｄｏｒｆｅｒ）、Ｊ．シモン（Ｊ．  Ｓｉｍｏｎ）、Ｃ．スーズ（Ｃ．  Ｓｕｅｓｓ）、およびＳ．シャラー（Ｓ．  Ｓｃｈａｌｌｅｒ）著「画像・リコンストラクション・アンド・パフォーマンス・エバリュエーション・フォアＥＣＧゲーテッド・スパイラル・スキャニング・ウィズ・ア１６−スライスＣＴシステム（Ｉｍａｇｅ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ＥＣＧ  ｇａｔｅｄ  ｓｐｉｒａｌ  ｓｃａｎｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ａ  １６−ｓｌｉｃｅ  ＣＴ  ｓｙｓｔｅｍ）」、メディカル・フィジクス（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ）、第３０巻、２００３年、ｐ．２６５０−２６６２
【非特許文献１６】Ｍ．グラス（Ｍ．  Ｇｒａｓｓ）、Ｒ．マンツク（Ｒ．  Ｍａｎｚｋｅ）、Ｔ．ニールセン（Ｔ．  Ｎｉｅｌｓｅｎ）、Ｐ．コッケン（Ｐ．  Ｋｏｋｅｎ）、Ｒ．プロクサ（Ｒ．  Ｐｒｏｋｓａ）、Ｍ．ナタノン（Ｍ．  Ｎａｔａｎｏｎ）、およびＧ．シェクター（Ｇ．  Ｓｈｅｃｈｔｅｒ）著「ヘリカル・カーディアック・コーン・ビーム・リコンストラクション・ユージング・レトロスペクティブＥＣＧゲーティング（Ｈｅｌｉｃａｌ  ｃａｒｄｉａｃ  ｃｏｎｅ  ｂｅａｍ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ＥＣＧ  ｇａｔｉｎｇ）」、フィジクス・イン・メディスン・アンド・バイオロジ（Ｐｈｙｓｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ）第４８巻、２００３年、ｐ．３０６９−３０８４
【非特許文献１７】Ｃ．Ｒ．クロウフォード（Ｃ．  Ｒ．  Ｃｒａｗｆｏｒｄ）およびＫ．Ｆ．キング（Ｋ．  Ｆ．  Ｋｉｎｇ）著「コンピューテッド・トモグラフィ・スキャニング・ウィズ・サイマルテニアス・ペイシェント・トランスレーション（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ｓｃａｎｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）」、メディカル・フィジクス（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ）、第１７巻、１９９０年、ｐ．９６７−９８２
【非特許文献１８】Ｋ．タグチ（Ｋ．  Ｔａｇｕｃｈｉ）、Ｂ．Ｓ．シャング（Ｂ．  Ｓ．  Ｃｈｉａｎｇ）、およびＭ．Ｄ．シルバ（Ｍ．  Ｄ．  Ｓｉｌｖｅｒ）著「ア・ニュー・ウエイティング・スキーム・フォア・コーン−ビーム・ヘリカルＣＴ・トゥ・レデュース・ザ・画像・ノイズ（Ａ  ｎｅｗ  ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ  ｓｃｈｅｍｅ  ｆｏｒ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ｈｅｌｉｃａｌ  ＣＴ  ｔｏ  ｒｅｄｕｃｅ  ｔｈｅ  ｉｍａｇｅ  ｎｏｉｓｅ）」、フィジクス・イン・メディスン・アンド・バイオロジ（Ｐｈｙｓｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ）第４９巻、２００４年、ｐ．２３５１−２３６４
【非特許文献１９】Ｙ．リウ（Ｙ．  Ｌｉｕ）、Ｈ．リウ（Ｈ．  Ｌｉｕ）、Ｙ．ワング（Ｙ．  Ｗａｎｇ）、およびＧ．ワング（Ｇ．  Ｗａｎｇ）著「ハーフ−スキャン・コーン−ビームＣＴ・フルオロスコーピィ・ウィズ・マルチプル・エックス−レイ・ソーセズ（Ｈａｌｆ−ｓｃａｎ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ＣＴ  ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｙ  ｗｉｔｈ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｘ−ｒａｙ  ｓｏｕｒｃｅｓ）」、メディカル・フィジクス（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ）、第２８巻、ｐ．１４６６−１４７１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３３】
本発明の目的は、横縞アーティファクトを抑制できる画像再構成方法及び画像再構成システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
本発明の第１局面は、Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とにより投影データを収集し、前記収集された投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償し、ランプベースのフィルタリング機能により前記重み付けされた投影データをフィルタして、フィルタされた投影データを発生し、前記フィルタされた投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成する画像再構成方法である。
本発明の第２局面は、Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とにより投影データを収集し、ランプベースのフィルタリング機能により前記投影データをフィルタして、フィルタされた投影データを発生し、前記フィルタされた投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償し、前記重み付けした投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成する画像再構成方法である。
本発明の第３局面は、多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とによりヘリカル軌道に沿って投影データを収集し、第１生理周期および第２生理周期を有する生理信号を収集し、前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２投影データとを判別し、前記第１投影データと前記第２投影データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１投影データと前記第２投影データとを重み付けし、前記重み付けした第１投影データと前記重み付けした第２投影データとから画像を再構成する画像再構成方法である。  
本発明の第４局面は、多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置によりヘリカル軌道に沿って投影データを収集し、第１生理周期と第２生理周期とを有する生理信号を収集し、前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２の投影データとを判別し、前記第１投影データから第１画像データを再構成し、前記第２投影データから第２画像データを再構成し、前記第１画像データと前記第２画像データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データとを重み付けをし、前記重み付けした第１画像データと前記重み付けした第２画像データとを結合して画像を再構成する画像再構成方法である。
本発明の第５局面は、Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置により投影データを収集するように構成された装置と、ランプベースのフィルタリング機能により前記投影データをフィルタして、フィルタされた投影データを発生するように構成された装置と、前記フィルタされた投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償するように構成された装置と、前記重み付けした投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成するように構成された装置とを具備する画像再構成システムである。
本発明の第６局面は、Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とにより投影データを収集するように構成された装置と、前記収集された投影データに重み付けをして冗長な投影データを補償するように構成された装置と、ランプベースのフィルタリング機能により前記重み付けされた投影データをフィルタして、フィルタされた投影データを発生するように構成された装置と、前記フィルタされた投影データを半径方向のパスに沿って逆投影することによって画像を再構成するように構成された装置とを具備する画像再構成システムである。
本発明の第７局面は、多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置とによりヘリカル軌道に沿って投影データを収集するように構成された装置と、第１生理周期および第２生理周期を有する生理信号を収集するように構成された装置と、前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２投影データとを判別するように構成された装置と、前記第１投影データと前記第２投影データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１投影データと前記第２投影データとを重み付けするように構成された装置と、前記重み付けした第１投影データと前記重み付けした第２投影データとから画像を再構成するように構成された装置とを具備する画像再構成システムである。
本発明の第８局面は、多列Ｘ線検出器と、コーンビーム又はファンビーム形Ｘ線発生装置によりヘリカル軌道に沿って投影データを収集するように構成された装置と、第１生理周期と第２生理周期とを有する生理信号を収集するように構成された装置と、前記収集された投影データと前記収集された生理信号とに基づいて、前記第１生理周期に対応する第１投影データと前記第２生理周期に対応する第２の投影データとを判別するように構成された装置と、前記第１投影データから第１画像データを再構成し、前記第２投影データから第２画像データを再構成するように構成された装置と、前記第１画像データと前記第２画像データとの寄与率が前記ヘリカル軌道の回転軸に沿って漸進的に変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データとを重み付けをするように構成された装置と、前記重み付けした第１画像データと前記重み付けした第２画像データとを結合して画像を再構成するように構成された装置と画像再構成システムである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
本発明の第１の実施態様によれば、次の式を使用して画像ｆ（ｘ，ｙ）を２次元で再構成することができる。
【数１】
2006239390.tif 000003
【００３６】
【数２】
2006239390.tif 000004
【００３７】
それにおいて、ｐ（β，γ）は、放射線源の回転角度を表す投影角βと、ファン内の各放射線の角度を表す放射線角度γとの投影データ（すなわち、ray-sumsまたは線積分）を表し、ｗ（β，γ）は、ハーフスキャンもしくはフルスキャン等の重み付け関数を参照しており、ｈ（・）はランプカーネルであり、Ｌ（ｘ，ｙ，β）は、βにおける焦点からピクセル（ｘ，ｙ）までの距離を参照し、Ｒは軌道の半径である。単純化のため、γ間におけるパス長の差を補償するためのｐに適用される既知の重みｃｏｓγが含まれてなく、またこれ以降は重みｗ（β，γ）を省略する。
【００３８】
対向放射線（対向ビーム）は、式（２）によって生成されるデータである。これは、データサンプルが離散的である場合には、主放射線の一次補間によって行われる。しかしながら、ここでの目的は、対向放射線を「生成することなく」、失われたデータβ∈［β１，β２］から部分画像を収集することである。ここで注意が必要であるが、「部分画像」は、その種の対向データを記述するためにここで使用されている。しかしながら、これは本発明の理解を簡明にするためにだけ行われ、本発明の範囲は、いかなる形においても画像の範疇に限定されることはない。実際、最終結果に示されるとおり、それが投影データの範疇内において具体化される。実のところ投影データの範疇内における方法は、はるかに具体化が簡単である。
【００３９】
ここで、第１のステップとして、投影データβ＝β０に対応する部分画像を考える：
【数３】
2006239390.tif 000005
【００４０】
図５Ａは、一例のフィルタリング・プロセスを例示しており、それについてフィルタ後のデータが、図５Ｂに示されるとおりに収集される。式（３）は次のことを示す。（１）矢印（Ａ）によって示されるとおり、水平方向β＝β０内のデータのフィルタリング、および（２）１つの焦点スポットβ＝β０からのファンビーム逆投影の適用を行う。
【００４１】
式（２）を使用して次式が得られる。
【数４】
2006239390.tif 000006
【００４２】
図６Ａは、代替方法を例示している。図６Ｂは、対向ストラテジを例示しており、それにおいては、ｐＴａｉｋｏ（β０，γ）をｐ（β０＋π＋２γ，−γ）（矢印（Ｂ））から式（４）を使用して生成し、水平方向（矢印（Ａ））における失われた主放射線ｐ（０，γ）およびフィルタｐＴａｉｋｏ（β０，γ）を満たす。ランプフィルタリングは、水平方向において行われる。その後、逆投影がβ＝β０において行われる。それに代えてランプフィルタリングを対角方向β＝β０＋π＋２γにおいて行うことが可能である。その後、β＝β０だけからファンビーム逆投影を使用することができる。したがって、この場合においては、生成された対向放射線によって主放射線を置き換える。
【００４３】
しかしながらこれは、結局、
【数５】
2006239390.tif 000007
となり、それにおいては
【数６】
2006239390.tif 000008
である。
【００４４】
図７Ａは、別の例のフィルタリング方法を示している。図７Ｂは、別のストラテジの例示である。式（５）は、関数ｎ（β，γ）を、β＝β０の近くではなく、β＝β０の逆側の主放射線に適用し、「必要な」対向放射線（ライン（Ｂ））だけを「抽出」する。続いて水平（γ）方向においてランプフィルタリングを使用し（破線矢印）；その後、β＝β０においてではなく、適当な投影角の範囲β∈［β０＋π−２γｍ，β０＋π＋２γｍ］にわたり、全画像についてファンビーム逆投影を使用する。基本的にこの代替ストラテジは、望ましい対向放射線に対応する主放射線の重み付けを包含する。冗長データサンプルのコンセプトが使用されるが、対向放射線は「生成されない」。むしろ、単に対応する主放射線の重み付けがなされるだけである。
【００４５】
図８Ａおよび８Ｂは、放射線の区間に対するこの議論の拡張を例示している。より厳密に述べれば、このフレームワークを、図８Ａに示されているβ＝β０から、図８Ｂに示されているβ∈［β１，β２］へ拡張することができる。部分画像は、主放射線により、
【数７】
2006239390.tif 000009
を、対向放射線、
【数８】
2006239390.tif 000010
を生成することによって使用し、あるいは本発明の実施態様の特徴に従って、
【数９】
2006239390.tif 000011
を使用して収集することができる。それにおいて、
【数１０】
2006239390.tif 000012
である。
【００４６】
完全な画像の再構成は、その後、（Ａ）連続的な主放射線を使用し、次式を用いて
【数１１】
2006239390.tif 000013
【００４７】
（Ｂ）主放射線または対向放射線の混合を伴う連続的な放射線を使用し、次式を用いて
【数１２】
2006239390.tif 000014
かつ、（Ｃ）重み付けを伴う非連続的な主放射線を使用し、次式を用いて達成することができる。
【数１３】
2006239390.tif 000015
【００４８】
数的に不安定のデータがコンボリューション・プロセスを通じて無視できないアーティファクトを生成することがわかったことから、スムージング重みｗｎ（β，γ）を導入し、重み付け後のデータｎ（β，γ）ｐ（β，γ）内の突然の変化を回避することが望ましい。
【００４９】
最終画像の再構成は、後述する条件（Ｃ１〜Ｃ４）が満たされた後は、都合よく次のように行うことが可能になる。
【数１４】
2006239390.tif 000016
【００５０】
これにおいて、
【数１５】
2006239390.tif 000017
【００５１】
条件Ｃ１は、「ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件」とも呼ばれ、対象を通るすべての線積分（ray-sums）が少なくとも１回測定されなければならないというものである。すなわち、任意の（β，γ）について、
【数１６】
2006239390.tif 000018
となる。しかしながら、関心領域（ＲＯＩ）等の対象の部分だけに注目する場合には、ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件が次のように緩和される：（１）ＲＯＩを通るすべての線積分（ray-sums）が少なくとも１回測定されなければならず、かつ（２）投影データが放射線角度（γ）方向において切り捨てられてはならない。その場合、式（１７）は、γの限定された範囲内において満足される。
【００５２】
条件Ｃ２は、サンプルの冗長性が適切に補償されることである。同一線積分（ray-sums）に対応するデータに対して適用された重みの合計は１でなければならない。すなわち、任意の（β，γ）に関して、
【数１７】
2006239390.tif 000019
となる。ここで注意する必要があるが、冗長なデータサンプルを元々補償していた重み付け関数ｗ（β，γ）が、ｗｎ（β，γ）に置き換えられている。
【００５３】
条件Ｃ３は、ランプ・カーネルのコンボリューションに先行して重み付けが適用されることである。
【００５４】
条件Ｃ４は、γ内の重みの遷移が滑らかであること、すなわち遷移が突然の変化を示さないことであり、これはβ内においても滑らかになる。
【００５５】
ｊについてのサーチ範囲は、有効範囲を考慮した後に、適当な有限区間［−Ｊ１，Ｊ２］とすることが可能である。
【００５６】
投影角の範囲が２πを超える場合には、式（１４）、（１５）および（１７）が適切に修正されなければならない。より詳細に述べれば、式（１４）、（１５）および（１７）は、以下のとおりとなる。
【数１８】
2006239390.tif 000020
【００５７】
これにおいて、
【数１９】
2006239390.tif 000021
かつ、任意の（β，γ）について
【数２０】
2006239390.tif 000022
【００５８】
このアプローチは、コーンビーム・ジオメトリに拡張することが可能である。より詳細に述べると、「３次元」のＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件Ｃ５が、対象内のピクセルを通る任意の「擬似３次元」線積分が少なくとも１回測定されなければならないというものになる。すなわち、任意の（β，γ，α）について、次のとおりとなる。
【数２１】
2006239390.tif 000023
【００５９】
その後、重みが、同様に
【数２２】
2006239390.tif 000024
を使用して正規化され、それにおいて、
【数２３】
2006239390.tif 000025
かつ、
【数２４】
2006239390.tif 000026
である。対象の部分にのみ注目する場合には、前述したとおり、ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件が緩和される。
【００６０】
この手続きについてのさらに詳細を［非特許文献１７］に見ることができる。［非特許文献６］の重みは、本発明の実施態様における重みの処理に類似に見える方法で正規化することができる。しかしながら［非特許文献６］の重みは、ｚ軸の補間を行うために使用され、サンプルの冗長性の補償に関与しない。したがって、［非特許文献６］のアルゴリズムは、明らかな類似性にもかかわらず、本発明と無関係なアルゴリズムを表す。
【００６１】
画像は、次式を使用して再構成することができる。
【数２５】
2006239390.tif 000027
【００６２】
それに代えて、重みならびに関連する「ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件」を以下に示すように２次元とすることができる。その場合には、条件Ｃ６が、ピクセルを通る任意の「擬似３Ｄ」線積分が少なくとも１回測定されなければならないというものになる。すなわち、任意の（β，γ，α）に関して次のとおりになる。
【数２６】
2006239390.tif 000028
【００６３】
重みは、
【数２７】
2006239390.tif 000029
を使用し、続いて
【数２８】
2006239390.tif 000030
を使用して正規化することができる。
【００６４】
この場合においても、簡明のため式（２５）および（２８）内に、ｃｏｓγならびにｃｏｓαの重みを示していない。また、Ｊが、サーチ範囲を定義するβｍに関連付けされることにも注意する必要がある。さらに、ｃが各ｚについて定義される場合にはＪが∞となることが可能であるが、これは、最適処理速度をもたらさない。
【００６５】
図１１Ａは、反対側にあるパッチを例示している。ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）は、この種のパッチを使用して画像のノイズを低減すること、および／または分離したパッチから画像を再構成することを可能にする。より詳細に述べれば、画像の再構成にパッチ（Ｂ）が使用され、ノイズの低減にパッチ（Ａ）が使用される。図１１Ｂは、最良の時間的分解能を提供する分離したパッチを例示している。従来技術とは異なり、ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）は、その種のパッチ構成を処理し、３つの分離したパッチをすべて使用して画像を再構成することが可能である。簡明のため、ここにはγ＝０に対応する中心放射線だけが図示されている。視野が極めて小さくなることは完全に有効である。ハッチングしたエリアは、パッチを表している。
【００６６】
本発明の第２の実施態様によれば、ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）に基づくＥＣＧによってゲートされる再構成アルゴリズムが提供される。
【００６７】
ヘリカル・スキャニングを例として使用し、このアルゴリズムについて説明する。しかしながらこれは、いかなる形においても限定ではなく、スキャニング・モードもしくは軌道の選択は任意である。たとえば、連続サーキュラ・スキャン（β＞２π）も可能である。
【００６８】
さらに、生理学的な情報がＥＣＧ信号に限定されることはなく、たとえば心臓もしくは呼吸運動に関係する信号といった任意の信号とすることができる。
【００６９】
コーンビーム再構成アルゴリズムもまたここで使用することができる。図１０は、コーンビーム・ジオメトリを例示している。しかしながら、再構成アルゴリズムの選択も任意であり、コーンビーム・ジオメトリに限定されない。アルゴリズムは、たとえば積み重ねファンビーム・アルゴリズムとすることもできる。単純に、選択された再構成アルゴリズムのために適切なＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件を選択するだけでよい。ゲーティング・ポイントおよび関心スライスに利用可能なパッチを次に定義する。
【００７０】
ヘリカル軌道に沿って測定されたコーンビーム投影は、次式によって与えられる。
【数２９】
2006239390.tif 000031
および、
【数３０】
2006239390.tif 000032
【００７１】
これにおいて、
【数３１】
2006239390.tif 000033
は、再構成される対象であり、Ｒはヘリカル軌道の半径、Ｈはヘリカル・ピッチ（回転当たりのテーブル送り）、（β，γ，α）は投影角、放射線角度、および円錐角度をそれぞれ表し（図１０参照）、かつ
【数３２】
2006239390.tif 000034
は、単位ベクトル、すなわちｘ線の焦点、
【数３３】
2006239390.tif 000035
から次式によって定義されるβにおける円筒状検出装置表面上のポイント（γ，α）に向かう単位ベクトルを表す。
【数３４】
2006239390.tif 000036
【００７２】
β＝０においては、焦点が、投影角β０におけるｚ＝ｚ０の関心平面内となる。相対時間変数ｔは、関心スライスｚ０においてゼロであり、ｚにおけるスライスの時間中心は、次式によって定義される。
【数３５】
2006239390.tif 000037
【００７３】
関心スライスに関する投影データの角度ならびに時間的な範囲は、以下によって画定される。
【数３６】
2006239390.tif 000038
および、
【数３７】
2006239390.tif 000039
【００７４】
これにおいて２βｍはｚ＝ｚ０における画像の再構成のために使用されるデータの範囲、γｍは最大のファン角、αｍは検出装置のエッジに対する最大の円錐角、ｒ０は対象の円筒サポートの半径、Ｄは等角点における合計の検出装置の高さ、ｓは「検出装置の拡張因数」であり、ｚ内において拡張される仮想検出装置の高さを定義し、拡張部分に測定されないデータを伴う。
【００７５】
各心臓心拍周期のゲーティング・ポイントが２βｍの範囲内に入る場合には、ｚ＝ｚ０における画像の再構成にそれが使用される。時間ｔ（したがって、投影角β）内に、特定の幅を伴う各ゲーティング・ポイントを中心とする時間ウインドウ、または「パッチ」を定義する。ここで、Ｎｐａｔｃｈは２βｍ内のパッチの数を表し、ｉｐは０からＮｐａｔｃｈ−１までのパッチのインデクスを表すものとする。それにより次を得る。
【数３８】
2006239390.tif 000040
【００７６】
「ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）」条件を満たすためには、すべての放射線が少なくとも１つのパッチ内において少なくとも１回測定されることが確保されなければならない。すなわち、任意の（β，γ，α）について次のとおりとなる。
【数３９】
2006239390.tif 000041
【００７７】
各パッチのサイズ（角度範囲）は、式（３８）を満たすべく調整されなければならない。ここで注意することは、この調整の方法とＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件が独立であるということである。その目的で、本発明の別の実施態様を使用することもできる。それについては後述する。この調整部分は、文献の中でほとんど論じられていない。［特許文献４］は、関心スライスに寄与率するすべてのパッチが同一サイズとなるようにパッチ・サイズを調整している。
【００７８】
次にフェザリング・テクニックが、各パッチのエッジの内側に適用される。たとえば、２次元においては以下を使用することができる。
【数４０】
2006239390.tif 000042
【００７９】
それにおいてβｓ（ｉｐ）およびβｅ（ｉｐ）は、それぞれ、パッチｉｐの開始および終了に対応する角度であり、βｆは、フェザリングの角度範囲である。
【００８０】
それに代えて、３次元においては以下を使用することができる。
【数４１】
2006239390.tif 000043
【００８１】
式（４１）において、ｔｒｉａｎｇｌｅ（三角形）関数の引数の分母がαｍである必要はない。さらにここで使用されているｔｒｉａｎｇｌｅ（三角形）関数は、一例に過ぎない。たとえば、この関数自体をガウス、台形関数等とすることができる。
【００８２】
続いて次式を使用して正規化された重みが計算される。
【数４２】
2006239390.tif 000044
【００８３】
その後、次式を使用して再構成を達成することができる。
【数４３】
2006239390.tif 000045
および、
【数４４】
2006239390.tif 000046
【００８４】
本発明の第３の実施態様によれば、心臓横縞アーティファクト補正テクニック（ＣＢＣ）が提供されて１つの心臓心拍周期から別の心臓心拍周期への遷移の効果が低減される。
【００８５】
図１２Ａ〜１２Ｃは、ＣＢＣコンセプトの一例を示している。図１２Ｃは、ＥＣＧ信号を示しており、それにおいて色つけした太線はパッチ、すなわち心臓時間ウインドウ、ゲート・ウインドウ、または各心臓心拍周期（または、心拍動）内における関心位相を示す。図１２Ｂは、同一の色つきボックスを伴う各「パッチ」の、対応するｚカバレッジを示す。各ボックス内側の濃さ（グレイスケール）は、ｚにおけるスライスに対する各パッチの寄与率を表す。グレイのシェードが濃いほど、ｚにおけるスライスに対してより大きく寄与することを示す。図１２Ｂの左側ではＣＢＣが適用されてなく、各パッチの寄与率が突然の変化を示しており、それが横縞アーティファクトをもたらす。たとえば、パッチ（Ｂ）の（ｉ＋１）番目のパスは、離散的なステップで０から０．５、１、０．５、０へと変化する。この状況は、１つのパッチを選択してオーバーラップする領域内において使用する場合には、しばしば０から１へ、さらに０へという変化が生じ得ることから、ＣＢＣを使用しないとさらに悪化する可能性がある。これは、心拍数のかすかな変化に対してさえ非常に影響を受けやすい；これは、横縞アーティファクトの主要な原因である。しかしながら図１２Ｂの右側は、ＣＢＣの使用によってなにが生じるかについて示している。各心臓心拍周期またはパッチの寄与率に、滑らかな遷移が生じている。すなわち、各パッチの寄与率（濃さ）が、０から１へ、さらに０へと連続する態様で滑らかに変化している。これは、各パッチのサイズおよび重みのいずれかもしくは両方を、ｚ軸に沿った「中心」からの距離の関数として変化させることによって達成することが可能である。この中心は、各パッチのｚカバレッジの中心におけるｚ座標によって定義される。距離は、中心から関心スライスのｚ座標までの物理的な距離によって測定される。
【００８６】
それに代えて、中心および距離を投影角に関して定義することもできる。その場合には、関心スライスに焦点スポットがある角度βが中心になり、各パッチの距離は、その中心から各投影角βまで、またはゲーティング・ポイント（または、各パッチの中心）に対応する角度βまでの角度範囲になる。
【００８７】
図１３は、使用することのできるｔｒａｐｅｚｏｉｄ（台形）関数を例示している。たとえば、この関数を次のように定義することができる。
【数４５】
2006239390.tif 000047
【００８８】
続いてサイズならびに重みにおける各パッチの「比」を以下によって独自に定義する。
【数４６】
2006239390.tif 000048
および
【数４７】
2006239390.tif 000049
【００８９】
これにおいてｚｗおよびβｗは、それぞれｚ軸またはβ軸に沿ったｔｒａｐｅｚｏｉｄ（台形）関数の底辺の幅、ａｗおよびａｓは、ブレーキング・ポイント（または、台形の平らな領域の肩）をそれぞれ定義するパラメータ、ｚｐ（ｉｐ）およびβｐ（ｉｐ）は、焦点スポットがパッチｉｐの中心となるｚ座標および投影角である。
【００９０】
次に、ここでｚ＝ｚ０におけるスライスの再構成に寄与している複数のパッチのサイズを、ｗＳｉｚｅ（ｉｐ）：ｗＳｉｚｅ（ｉｐ＋１）：ｗＳｉｚｅ（ｉｐ＋２）：．．．とする。これは、各ゲーティング・ポイントにおいてゼロ幅のパッチを開始し、パッチ拡張の増分を上記の比に調整し、ＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）条件が満たされるまで反復的なパッチ拡張を繰り返すことによって達成することができる。
【００９１】
図１２Ａは、結果を例示しており、各パッチのサイズ（すなわち寄与率）がｚ軸に沿って滑らかに変化している。より詳細に述べれば、パッチ（Ａ）がその範囲のエッジに接近し、かつパッチ（Ｂ）がその中心に接近するｚ０において、パッチ（Ａ）がパッチ（Ｂ）よりはるかに小さいサイズを有する。パッチ（Ａ）は、パッチ（Ｂ）に比べて、オーバーラップされる角度においてより小さい重みを有する。
【００９２】
コーンビーム・ジオメトリについては、式（４３）を次式に置き換える。
【数４８】
2006239390.tif 000050
【００９３】
ファンビーム・ジオメトリもしくは２次元重み付けについては次式を使用する。
【数４９】
2006239390.tif 000051
【００９４】
ここで注意されたいが、上記のＣＢＣの実施態様は、各ソース・ポイントβもしくは各放射線（β，γ）についてというよりは、むしろ「各パッチについて」サイズおよび重みを定義する。
【００９５】
ＣＢＣは、以下の式を使用することによっても修正が可能である。
【数５０】
2006239390.tif 000052
および、
【数５１】
2006239390.tif 000053
【００９６】
ＣＢＣに使用されている関数は、冗長性の重み付けと無関係であることに注意が必要である。また［非特許文献４、５］のｔｒａｐｅｚｏｉｄ（台形）関数は、φ（平行投影角）内においてπの周期でブレーキング・ポイントを有していなければならないが、ここで用いているｔｒａｐｅｚｏｉｄ（台形）もしくはＣＢＣ内のそのほかのいずれの関数も、その種の制約をまったく有していない。実際、関数の形状は任意である。その種の最良の関数は、１つの心臓心拍周期から別の心臓心拍周期への遷移の効果をもっとも良好に抑圧するものであり、それについてはどのような関数も除外されない。
【００９７】
また、重み付けならびに再構成には特定の順序がまったく必要とされないことにも注意が必要である。重み付けを最初に適用し、それに再構成を続けることができる。それに代えて、異なるパッチに対応する画像を最初に再構成し、その後、重み付けを組み合わせてもよい。
【００９８】
さらに注意されたいが、第３の実施態様がＤＩＲＥＣＴ（ダイレクト）アルゴリズムを伴うＣＢＣを記述しているが、ほかのアルゴリズムとともにＣＢＣを使用することも可能である。たとえば、直接ファンビームもしくはコーンビーム・アルゴリズム、または扇−平行ビーム再仕分けもしくは円錐−平行ファンビーム再仕分けを基礎とするアルゴリズムとともに、結合されたパッチを使用するアルゴリズムを伴ってＣＢＣを使用することもできる。
【００９９】
本発明の第４の実施態様によれば、連続サーキュラ動的スキャニングにおいてＣＢＣが使用される。
【０１００】
このスキャニングの軌道は、次式によって記述することができる。
【数５２】
2006239390.tif 000054
【０１０１】
続いて、関心時間変量の速度に応じてβｍを定義すればよい。たとえば、頭部の拍動を伴う動脈から静脈へのコントラストが強化された血液の流れを描くためには、２βｍに対応する時間期間を約２秒とすることができる。
【０１０２】
この場合におけるＣＢＣのための距離ならびに中心は、「時間」軸に沿わせることが可能である。より詳細に述べれば、中心は、シネ・モードにおける関心時間中心：
【数５３】
2006239390.tif 000055
によって定義され、距離は、その中心からパッチの中心に対応する投影角βもしくは各投影角までの「時間」軸に沿った距離によって測定される。
【０１０３】
たとえば、
【数５４】
2006239390.tif 000056
を使用することによって、角度中心
【数５５】
2006239390.tif 000057
を次のとおり計算することができる。
【数５６】
2006239390.tif 000058
【０１０４】
続いて、βを、
【数５７】
2006239390.tif 000059
によって置き換えれば、「時間」軸に沿った不連続性を低減することが可能になる。
【０１０５】
図１４は、本発明の実施態様に従って画像を再構成するための方法を例示している。ステップ１４０１においては、Ｘ線検出器、およびコーンビームもしくはファンビームＸ線発生装置の１つを使用してコンピュータ断層撮影投影データが収集される。ステップ１４０２においては、収集された投影データが重み付けされ、冗長な投影データの補償が行われる。また、ステップ１４０２においては、重み付けされた投影データが、ランプベースのフィルタリングを使用してフィルタリングされる。ステップ１４０３においては、重み付け後の投影データを放射線のパスに沿って逆投影することによって画像が再構成される。
【０１０６】
図１５は、本発明の実施態様に従って心臓横縞アーティファクトを補正するための方法を例示している。ステップ１５０１においては、多列Ｘ線検出器および発生装置を使用してコンピュータ断層撮影投影データが収集される。ステップ１５０２は、ステップ１５０１と並列に生じるが、それにおいては、第１および第２の生理学的心拍周期を有する生理信号が収集される。ステップ１５０３においては、第１および第２の生理学的心拍周期に対応する第１および第２の投影データが決定される。また、ステップ１５０３においては、ヘリカル軌道の回転軸に沿った第１および第２の投影データの寄与率の変化が漸進的となるように、それらのデータの重み付けが行われる。ステップ１５０４においては、重み付け後の第１および第２の投影データを使用して画像が再構成される。ここで注意する必要があるが、図２に例示された方法は、たとえば、投影のペアを基礎としている。しかしながらこの方法は、いかなる態様にも拘束されず、複数の投影データならびに生理学的心拍周期に自然に拡張される。
【０１０７】
図１６は、本発明の実施態様を実施するためのシステムを例示している。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）デバイス１６０１は、放射線検出装置１６０２および放射線源１６０３を包含し、時間的に分離したＣＴデータを収集する。これらのデータは、ストレージ・ユニット１６０４を使用してストアされる。データは、コンピューティング・ユニット１６０５によって処理が可能であり、それには重み付けデバイス１６０６、フィルタリング・デバイス１６０７、および再構成デバイス１６０８が含まれており、取り込まれた離散的な投影データのセットからスキャンされた対象を再構成する。重み付けデバイスは、心臓の横縞アーティファクトを補正するべく構成してもよい。このシステムは、さらに、データならびにコンピューティング・ユニットを使用して収集された画像をストアするための画像・ストレージ・ユニット１６０９、およびそれらの画像を表示するためのディスプレイ・デバイス１６１０を包含している。
【０１０８】
本発明のすべての実施態様は、当業者には明らかなように、本発明の教示に従ってプログラムされる従来の汎用コンピュータもしくはマイクロプロセッサを使用して好適に具体化することが可能である。適切なソフトウエアは、ソフトウエア分野における当業者に明らかなとおり、この開示の教示を基礎とし、この分野の通常の知識を有するプログラマによって容易に準備されよう。特に、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）、およびそのほかのオプションの専用ロジック・デバイス（たとえば、ＡＳＩＣ）もしくは構成可能ロジック・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ことができる。コンピュータは、また、複数の入力デバイス（たとえば、キーボードおよびマウス）、およびモニタをコントロールするためのディスプレイ・カードも含んでいる。それに加えてコンピュータは、フロッピー（登録商標）ディスク・ドライブ；そのほかのリムーバブル・メディア・デバイス（たとえば、コンパクト・ディスク、テープ、およびリムーバブル光磁気メディア）；および、ハードディスクもしくはそのほかの固定高密度メディア・ドライブを含むことができ、それらは、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）を使用して接続される。さらにコンピュータは、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・ジュークボックスを含むこともでき、それらは、同一のデバイス・バスに接続されることもあり、あるいは別のデバイス・バスに接続されることもある。
【０１０９】
本発明に関連付けされるコンピュータ可読メディアの例としては、コンパクト・ディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）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等を挙げることができる。これらのコンピュータ可読メディアの任意の１つもしくはそれらの組み合わせにストアされる本発明には、コンピュータのハードウエアをコントロールするため、およびコンピュータと人間のユーザのインタラクションを可能にするためのソフトウエアがともに含まれる。その種のソフトウエアは、限定する意図ではないが、デバイス・ドライバ、オペレーティング・システム、および開発ツール等のユーザ・アプリケーションを含むことができる。本発明のコンピュータ・プログラム・プロダクトは、コンピュータ・プログラム・インストラクション（たとえば、コンピュータ・コード・デバイス）をストアする任意のコンピュータ可読メディア含み、それらがコンピュータによって実行されると、コンピュータに本発明の方法を実行させる。本発明のコンピュータ・コード・デバイスは、任意の翻訳可能もしくは実行可能コード・メカニズムとすることができ、それには、限定する意図ではないが、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（登録商標）（ジャバ）クラス、および完全な実行可能プログラムが含まれる。さらに、より良好なパフォーマンス、信頼性、および／またはコストのために本発明の処理の部品を（たとえば、（１）複数のＣＰＵ間、または（２）少なくとも１つのＣＰＵならびに少なくとも１つの構成可能ロジック・デバイスの間において）分散させてもよい。たとえば、第１のコンピュータ上においてアウトラインまたは画像を選択し、リモート診断のために第２のコンピュータへ転送することができる。
【０１１０】
なお、本発明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】
【０１１１】
【図１Ａ】第１のパッチ構成を例示した説明図である。
【図１Ｂ】第２のパッチ構成を例示した説明図である。
【図１Ｃ】第３のパッチ構成を例示した説明図である。
【図１Ｄ】第４のパッチ構成を例示した説明図である。
【図１Ｅ】従来のパッチ構成を例示した説明図である。
【図１Ｆ】本実施形態に係るパッチ構成を例示した説明図である。
【図２Ａ】従来の多心拍周期再構成画像におけるアーティファクトの存在を例示した説明図である。
【図２Ｂ】従来の多心拍周期再構成画像におけるアーティファクトの存在を例示した説明図である。
【図２Ｃ】本実施形態による多心拍周期再構成画像におけるアーティファクトの存在を例示した説明図である。
【図３Ａ】スキャニング軌道に沿って関連付けされたパッチを例示した説明図である。
【図３Ｂ】関心心拍位相に沿って関連付けされたパッチを例示した説明図である。
【図４Ａ】シングル−スライス法の使用を例示した説明図である。
【図４Ｂ】マルチ−スライス法の使用を例示した説明図である。
【図５Ａ】スキャニング・プロセスを基礎とする再構成を例示した説明図である。
【図５Ｂ】主放射線を基礎とする再構成を例示した説明図である。
【図６Ａ】スキャニング・プロセスを例示した説明図である。
【図６Ｂ】対向再構成を例示した説明図である。
【図７Ａ】スキャニング・プロセスの生成のない再構成を例示した説明図である。
【図７Ｂ】対向放射線の生成のない再構成を例示した説明図である。
【図８Ａ】単一主放射線から主放射線の区間への拡張を例示した説明図である。
【図８Ｂ】単一主放射線から主放射線の区間への拡張を例示した説明図である。
【図９Ａ】重みの正規化に使用される相補放射線を例示した説明図である。
【図９Ｂ】重みの正規化に使用される相補放射線を例示した説明図である。
【図１０】コーンビーム・ジオメトリおよび円筒状検出装置を例示した説明図である。
【図１１Ａ】３つの最適パッチを含む離散的なパッチを例示した説明図である。
【図１１Ｂ】３つの最適パッチを含む離散的なパッチを例示した説明図である。
【図１２Ａ】心臓の横縞アーティファクトを補正するパッチ間のスムージングを例示した説明図である。
【図１２Ｂ】心臓の横縞アーティファクトを補正するパッチ間のスムージングを例示した説明図である。
【図１２Ｃ】図１２Ａ，図１２Ｂの心拍周期（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）を示す図である。
【図１３】心臓の横縞アーティファクトを補正するｔｒａｐｅｚｏｉｄ（台形）関数を例示した説明図である。
【図１４】画像を再構成するための方法を例示したフローチャートである。
【図１５】心臓の横縞アーティファクトを補正するための方法を例示したフローチャートである。
【図１６】時間的に分離した投影データのセットから画像を再構成するための改良されたシステムを例示したブロック図である。
【符号の説明】
【０１１２】
１６０１…コンピュータ断層撮影（ＣＴ）デバイス、１６０２…放射線検出装置、１６０３…放射線源、１６０４…ストレージ・ユニット、１６０５…コンピューティング・ユニット、１６０６…重み付けデバイス、１６０７…フィルタリング・デバイス、１６０８…再構成デバイス、１６０９…画像・ストレージ・ユニット、１６１０…ディスプレイ・デバイス。
【図１Ａ】
2006239390.tif 000060
【図１Ｂ】
2006239390.tif 000061
【図１Ｃ】
2006239390.tif 000062
【図１Ｄ】
2006239390.tif 000063
【図１Ｅ】
2006239390.tif 000064
【図１Ｆ】
2006239390.tif 000065
【図２Ａ】
2006239390.tif 000066
【図２Ｂ】
2006239390.tif 000067
【図２Ｃ】
2006239390.tif 000068
【図３Ａ】
2006239390.tif 000069
【図３Ｂ】
2006239390.tif 000070
【図４Ａ】
2006239390.tif 000071
【図４Ｂ】
2006239390.tif 000072
【図５Ａ】
2006239390.tif 000073
【図５Ｂ】
2006239390.tif 000074
【図６Ａ】
2006239390.tif 000075
【図６Ｂ】
2006239390.tif 000076
【図７Ａ】
2006239390.tif 000077
【図７Ｂ】
2006239390.tif 000078
【図８Ａ】
2006239390.tif 000079
【図８Ｂ】
2006239390.tif 000080
【図９Ａ】
2006239390.tif 000081
【図９Ｂ】
2006239390.tif 000082
【図１０】
2006239390.tif 000083
【図１１Ａ】
2006239390.tif 000084
【図１１Ｂ】
2006239390.tif 000085
【図１２Ａ】
2006239390.tif 000086
【図１２Ｂ】
2006239390.tif 000087
【図１２Ｃ】
2006239390.tif 000088
【図１３】
2006239390.tif 000089
【図１４】
2006239390.tif 000090
【図１５】
2006239390.tif 000091
【図１６】
2006239390.tif 000092