(57)【要約】【課題】  アキシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ）と、ヘリカルスキャンでの良好な体軸方向連続性とを全て満たしたＸ線ＣＴ装置を提供する。【解決手段】  ヘリカルスキャンをしつつ検出手段が収集したデータ（実データ１，２）より細かい細ピッチデータＳＰを生成し、該細ピッチデータＳＰに基づき画像再構成を行う。このれによりアキシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ）と、ヘリカルスキャンでの良好な体軸方向連続性の両方を満たすことができる。【選択図】      図３
2006223910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム発生源が発したＸ線を検出するものであってスライス
方向に複数の検出器列を備えた検出手段と、被検体が載置される寝台あるいは回転架台を
該被検体の体軸方向に移動させる移動手段と、前記Ｘ線ビーム発生源を回転させながらＸ
線ビームを発生させると共に、前記移動手段により寝台あるいは回転架台を移動させて前
記被検体をらせん状にスキャンして前記検出手段を介してデータ収集し、画像再構成する
Ｘ線ＣＴ装置において、
前記検出手段で収集した実データと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャン
ネルに対応する対向データを用いて、前記検出手段が収集したデータのサンプリングピッ
チより細かいサンプリングピッチのデータ（細ピッチデータ）を生成し、前記細ピッチデ
ータに基づき画像再構成を行うものであり、スライス方向においてスライス位置に近い２
点の前記実データから求めたスライス位置のデータと、スライス方向においてスライス位
置に近い２点の前記対向データから求めたスライス位置のデータから前記細ピッチデータ
を生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項２】
Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム発生源が発したＸ線を検出するものであってスライス
方向に複数の検出器列を備えた検出手段と、被検体が載置される寝台あるいは回転架台を
該被検体の体軸方向に移動させる移動手段と、前記Ｘ線ビーム発生源を回転させながらＸ
線ビームを発生させると共に、前記移動手段により寝台あるいは回転架台を移動させて前
記被検体をらせん状にスキャンして前記検出手段を介してデータ収集し、画像再構成する
Ｘ線ＣＴ装置において、
前記検出手段で収集した実データと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャ
ンネルに対応する対向データを用いて、前記検出手段が収集したデータのサンプリング点
数より多いサンプリング点数のデータ（多点数データ）を生成し、前記多点数データに基
づき画像再構成を行い、スライス方向においてスライス位置に近い２点の前記実データか
ら求めたスライス位置のデータと、スライス方向においてスライス位置に近い２点の前記
対向データから求めたスライス位置のデータから前記多点数データを生成することを特徴
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装置に係り、特に螺旋状スキャンを行うＸ線ＣＴ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の被検体の断層面の撮影に使用するＸ線ＣＴ装置（以下、ＣＴと略記する）のスキ
ャン方式等について簡単に説明する。
【０００３】
（１）ファンビーム（シングルスライス）Ｘ線ＣＴ
現在のＣＴの主流は、図３１に示すように、扇状のＸ線ビーム（ファンビーム）を発生
するＸ線焦点と、ファン状あるいは直線状にＮｃｈチャンネル（例えば１０００チャンネ
ル）の検出素子を１列に並べた検出器とを有するシングルスライスＣＴである。
【０００４】
該シングルスライスＣＴは、前記Ｘ線焦点と検出器とを一対にして被検体の周囲に回転
しながら被検体を通過したＸ線強度のデータ（投影データと称する）を収集する。１回転
でＮｖｉｅｗ回、例えば１０００回投影データを収集し、このデータに基づき後述の方法
で画像再構成をする。  
なお、１回のデータ収集を１ビューと称し、１ビューにおける１検出素子あるいは検出
素子群のデータを１ビーム、１ビューにおける全ビーム（全検出素子のデータ）をまとめ
て実データと称する。
【０００５】
（２）２つのスキャン方式（コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャン）
ＣＴの代表的な２種のスキャン方式について説明する。  
第１のスキャン方式は、図３２（Ａ）に示すコンベンショナルスキャンである。
【０００６】
この方式は、目的とする断面（例えば、断面Ａ）の周囲を１回転するスキャン方式であ
る。複数の断面（例えば、断面Ａと断面Ｂ）の画像を得たい場合は、先ず断面Ａの周囲を
１回転しながらデータ収集し、その後、被検体を載せた寝台、或いはＸ線焦点と検出器を
移動して、断面Ｂを回転面にもってくる。その後、断面Ａと同様に断面Ｂの周囲を１回転
しながらデータ収集する。  
従って、コンベンショナルスキャン方式は、撮影範囲が被検体の体軸方向（Ｚ軸方向）
に広い場合、および目的とする断面が多い場合には、撮影時間が長くなる。
【０００７】
第２のスキャン方式は、図３２（Ｂ）に示すヘリカルスキャンである。  
この方式は、Ｘ線焦点と検出器とを連続的に回転させながら、その回転と同期させて寝
台を被検体の体軸方向に移動させてデータ収集する。Ｘ線焦点の軌跡が被検体周囲を螺旋
状にスキャンする。このスキャン方式によると、広範囲を高速にスキャンできる。  
ここで、座標系を図３１に示すように定義する。ＸＹ面がコンベンショナルスキャンで
スキャンする断面Ａ，Ｂに相当し、Ｚ軸方向は被検体の体軸方向であり、前述のシングル
スライスＣＴではスライス方向と称される方向である。
【０００８】
（３）コンベンショナルスキャンの通常の画像再構成
ＣＴの画像再構成を、図３３（Ａ）〜（Ｄ）を参照しつつ簡単に説明する。
【０００９】
コンベンショナルスキャンの場合は、以下の３ステップからなる。ここに、図３３（Ａ
）に示すように、回転中心の矢印の信号のみが存在する被検体を想定する。
【００１０】
［１］  データ収集と補正
コンベンショナルスキャンでデータ収集する。回転角は一部しか図示しないが、通常３
６０°，１８０°＋ファン角などである。投影データは図３３（Ｂ）に示すようになって
いる。この投影データを、検出器の感度，Ｘ線強度等の種々の要因を考慮して補正し、生
データを得る。
【００１１】
［２］  再構成関数とのコンボリューション演算
それぞれの角度の生データと、再構成関数をコンボリューションする。コンボリューシ
ョンデータは図３３（Ｄ）に示すようになり、もともと存在した信号の周囲が窪んでいる
。
【００１２】
［３］  逆投影演算
コンボリューションデータを、そのデータを収集したときのＸ線の通過パス上の全画素
（ピクセル）に加算する。図３３（Ｃ）は、ある角度における逆投影演算を示す。これを
必要な角度だけ繰り返すと、元の信号だけが残る。  
以上に説明した［２］，［３］  の処理を合わせて、フィルタ補正逆投影法（コンボル
ーションバックプロジェクション法）と呼ばれる。
【００１３】
（４）コンベンショナルスキャンの高分解能な画像再構成（ＱＱ）
空間分解能の向上を実現する方式であり、例えば、空間分解能を０．５０ｍｍから０．
３５ｍｍへ向上させるためのいわゆるＱＱ（Ｑｕａｒｔｅｒ−Ｑｕａｒｔｅｒ）と呼ばれ
る処理について説明する。
【００１４】
図３４（Ａ）はＺ軸方向からアキシャル面（ＸＹ面）を観察したものである。
【００１５】
有効視野直径ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  Ｖｉｅｗ）  を５００ｍｍ、検出器のチャンネ
ル数を１０００チャンネルとすると、前記（３）のコンベンショナルスキャンの通常の画
像再構成で得られるアキシャル画像の空間分解能は、約０．５０ｍｍである。なお、ＦＣ
Ｄ（Ｆｏｃｕｓ−Ｃｅｎｔｅｒ−Ｄｉｓｔａｎｃｅ  ，Ｘ線焦点−回転中心間距離），Ｆ
ＤＤ  （Ｆｏｃｕｓ−Ｄｅｔｅｃｔｏｒ−Ｄｉｓｔａｎｃｅ  、Ｘ線焦点−検出器間距離
）である。
【００１６】
前述の如く通常の空間分解能が約０．５ｍｍであるのに対し、ＱＱは、アキシャル画像
の空間分解能を例えば約０．３５ｍｍに向上する方法であり、以下にＱＱを説明する。
【００１７】
図３５は、チャンネル方向に配列された偶数個の素子（チャンネル）で構成される検出
器を中心線に対して対称的に取り付けずに、検出器をチャンネル方向に１／４チャンネル
分ずらして取り付けたいわゆるＱＱオフセット取り付けの状態である。
【００１８】
このとき、図３６（Ａ）において、第ｊビューにおける第ｋチャンネルと第ｋ＋１チャ
ンネルの丁度中間における仮想的な第ｋ＋０．５チャンネルと、第ｊビューの焦点を結ん
だパス（上向き太い矢印）は、図３６（Ｂ）における約半回転した第ｊ＋ｘビューの焦点
と第ｙチャンネルを結んだパス（下向き太い矢印）と一致する。
【００１９】
従って、図３６（Ｂ）の第ｊ＋ｘビューにおける第ｙチャンネルのデータを図３６（Ａ
）の第ｊビューにおける第ｋ＋０．５チャンネルのデータとする。前述のｊ，ｋ，ｘ，ｙ
の関係を式で表すと、下記のようになる。
（数１）
ｙ＝Ｃｅｎｔ  ＣＨ×２−（ｋ＋０．５  ）
ｘ＝｛［（ｋ＋０．５  −Ｃｅｎｔ  ＣＨ）×φ］／［Ｎｃｈ×１８０  ］＋０．５  
｝×Ｎｖｉｅｗ
［∵  φ：Ｎｃｈ＝ψ：（ｋ＋０．５  −Ｃｅｎｔ  ＣＨ）
且つ（１８０  ＋２ψ）：ｘ＝３６０：Ｎｖｉｅｗ］  （図３７参照）
Ｎｖｉｅｗ＝１回のビュー数、Ｎｃｈ＝チャンネル数、
φ＝ファン角、
ψ＝チャンネルへの角度、
Ｃｅｎｔ  ＣＨ＝中心チャンネル＝（Ｎｃｈ＋０．５  ）／２
（ＱＱオフセット取り付けの場合、図３５参照）
従って、第ｊ＋ｘビューの第ｙチャンネルのデータから、第ｋチャンネルと第ｋ＋１チ
ャンネルの間の仮想的な第ｋ＋０．５チャンネルのデータが得られることになる。
【００２０】
しかし、上式で例えばＮｖｉｅｗ＝１０００，Ｎｃｈ＝１０００，ｊ＝１００，ｋ＝７
００，φ＝５０°の場合には、ｙ＝３００チャンネル，ｘ＝５５５．６２５となって、第
６５５．２５５ビューのデータということになってしまう）。
【００２１】
従って、整数部分Ｉｘ＝ｉｎｔ（ｘ）＝６５５から第６５５ビューにおける第３００チ
ャンネルのデータＤ（６５５，３００）と、第６５６ビューにおける第３００チャンネル
のデータＤ（６５６，３００）を下式に従って補間してデータＴ・Ｄａｔａ  を得る。
（数２）
Ｔ・Ｄａｔａ  ＝（１−ｗ）×Ｄ（Ｉｘ，ｙ）＋ｗ×Ｄ（Ｉｘ＋１，ｙ）
Ｉｘ＝ｉｎｔ（ｘ），ｗ＝ｘ−Ｉｘ，Ｄ（ｊ，ｋ）：第ｊビューにおける第ｋチャンネ
ルのデータ
対向ビーム（図３６（Ｂ）の符号Ｂｏ  および後述する図４０（Ｃ）参照）と呼ばれる
このデータを、目的とする第ｊビューにおける第ｋ＋０．５チャンネルのデータとする。
【００２２】
第ｊビューにおける全検出器素子に挟まれる仮想的な０．５，１．５，２．５，３．５
，…，ｋ＋０．５，…，９９９．５チャンネルのデータ（対向ビーム）を同様の方法で得
る。  
全チャンネルの対向ビームを合わせて対向データと称する。ほぼ全ての場合においてｘ
は小数になるので、各対向ビームは各々、１チャンネル×２ビューの２データ補間で得ら
れる。  
これを全Ｎｖｉｅｗに関して繰り返す。
【００２３】
上述の方法によって得た、従来の２倍のサンプリング点数（２倍のサンプリング密度）
である２×Ｎｃｈチャンネルのデータを用いて、前記（３）に記載した畳み込み処理（コ
ンボリューション）と逆投影処理（バックプロジェクション）を行い、画像再構成をする
。  
前述の如く対向データを２データ補間で得ているために、空間分解能は２倍にまでは到
達しないが、１．４倍である約０．３５ｍｍの空間分解能を得られる。
【００２４】
ここで、ＱＱの概念を図３８を用いて再度説明する。  
或る第ｊビューのデータを考える。実線で示す第ｊビューで収集された実データと、１
チャンネル×２ビューの補間で得た点線で示す対向データを互い違いに挟み込み、図３８
の符号Ｍ１  に示すように、２倍の検出素子数をもつサンプリング密度の高い検出器で収
集したデータとして画像再構成する。  
このとき、スキャン方式はコンベンショナルスキャンなので、実データと対向データの
スライス位置（Ｚ軸方向のサンプリング位置）は同じである。
【００２５】
（５）ヘリカルスキャンの画像再構成
前記図３２（Ａ），（Ｂ）に示した２つのスキャン方式であるコンベンショナルスキャ
ンとヘリカルスキャンの状態を手前側から見たのが図３９（Ａ），（Ｂ）である。横軸を
スライス（Ｚ軸）方向、縦軸を回転位相（角度）とし、各データのサンプリング位置を矢
印で結んで表している。以下、このような図をスキャン図と称する。
【００２６】
図３９（Ａ）に示すコンベンショナルスキャンでは、前記［１］  のステップに相当す
る、目的とするスライス面で必要な３６０°のデータが収集されており、前述のように［
１］  →［２］  →［３］  のステップによる画像再構成ができる。  
これに対して図３９（Ｂ）に示すヘリカルスキャンでは、螺旋状スキャンであるために
、目的とするスライス面においては１ビューしか収集されていない。
【００２７】
そこで、前記［１］  の代わりに、収集した投影データを補正した生データをＺ軸方向
に補間して必要なデータを得た後、前述の［２］  →［３］  のフィルタ補正逆投影法で
画像再構成を行う。
【００２８】
シングルスライスＣＴにおける代表的な補間方法は、下記の２種類である。
【００２９】
（ａ）  ３６０°補間法
３６０°補間法をスキャン図の図４０（Ａ）を使って説明する。  
図４０（Ａ）に示すように、目的のスライス位置を挟み、且つ最も近い同位相の２ビュ
ーの実データを、スライス面とサンプリング位置との距離の逆比で線形補間する方法であ
る。
【００３０】
例えば、目的とするスライス位置（スライス面のＺ座標）をＺ＝Ｚ０  とすると、この
スライス位置で収集されたデータは位相０°における１ビューだけである。そこで、例え
ば位相θのデータを得る場合には、スライス位置の上側の実データ１と、下側の実データ
２を選択し、それぞれの実データをサンプリングしたＺ座標と目的のスライス位置Ｚ０  
の距離（Ｚ座標）の逆比で各チャンネル毎に線形補間し、補間データを得る。これを必要
な全位相分繰り返す。
【００３１】
図４１に示すように、或る第ｊビューのデータを示したのが図４２である。
【００３２】
実データ１における第１，２，３，…，Ｎｃｈのデータと、実データ２における第１，
２，３，…，Ｎｃｈのデータをそれぞれ、実データ１と実データ２と目的とするスライス
位置の距離の逆比で補間して補間データを得る。
【００３３】
（ｂ）  対向ビーム補間法
仮想的なデータである対向データを使う方法である。  
図４０（Ｃ）に示すように、焦点が「黒丸」の位置にあるときに収集した実データの各
々の検出素子へのビームは、実線矢印のようになっている。このとき、左側のビーム１と
、Ｘ線焦点が「白丸」の位置にあるときの点線のビームとは、同じパスを通過するビーム
である。この「白丸」からのビームを対向ビームと称する。
【００３４】
同様に、ビーム２と薄灰色（粗いドット）からの点線のビーム、およびビーム３と濃灰
色（濃いドット）からのビームは、それぞれ同じパスを通過する対向ビームである。この
ように、「黒丸」における全てのビームは、対向するビームをもっている。
【００３５】
そこで、各ビーム毎に対応する対向ビームを白丸→薄灰色（粗いドット）→濃灰色（濃
いドット）の焦点位置のデータから抜き出して仮想的なデータ（対向データと称する）を
形成し、この実データと対向データで線形補間する方法が、対向ビーム補間法である。  
このとき対向ビームは、下式で与えられる。
（数３）
ｙ＝Ｃｅｎｔ  ＣＨ×２−ｋ
ｘ＝｛［（ｋ−Ｃｅｎｔ  ＣＨ）×φ］／［Ｎｃｈ×１８０］＋１／２｝Ｎｖｉｅｗ
［∵  φ：Ｎｃｈ＝ψ：（ｋ−Ｃｅｎｔ  ＣＨ）
且つ（１８０＋２ψ）：ｘ＝３６０：Ｎｖｉｅｗ］  （図３７参照）
Ｎｖｉｅｗ＝１回のビュー数、
Ｎｃｈ＝チャンネル数、
φ＝ファン角、
ψ＝チャンネルへの角度
Ｃｅｎｔ  ＣＨ＝中心チャンネル＝（Ｎｃｈ＋０．５）／２
（ＱＱオフセット取り付けの場合）
従って、第ｊ＋ｘビューの第ｙチャンネルのデータから、スライス方向に約半回転ズレ
て第ｋチャンネルと同じパスを通過する仮想的な対向データが得られることになる。
【００３６】
前述のＱＱ再構成と異なるのは、ＱＱにおいては実データのチャンネル間に挟まれるパ
スの仮想的なチャンネルのデータを得たのに対し（図３６参照）、今回は実データのチャ
ンネルと同じパスのデータを得ることである（図４３参照）。
【００３７】
しかし、上式で例えばＮｖｉｅｗ＝１０００，Ｎｃｈ＝１０００，ｊ＝１００，ｋ＝７
００，φ＝５０°の場合には、ｙ＝３００．５チャンネル、ｘ＝５５５．４８６１となっ
て、第６５５．４８６１ビューの第３００．５チャンネルのデータということになってし
まう。
【００３８】
従って、整数部分Ｉｘ＝ｉｎｔ（ｘ）＝６５５とＩｙ＝ｉｎｔ（ｙ）＝３００から第６
５５ビューにおける第３００チャンネルのデータＤ（６５５，３００）と第３０１チャン
ネルのデータＤ（６５５，３０１）と、第６５６ビューにおける第３００チャンネルのデ
ータ（６５６，３００）と第３０１チャンネルのデータＤ（６５６，３０１）を、下式に
従って４点補間して対向データＴ・Ｄａｔａ  を得る。対向ビームは各々、２チャンネル
×２ビューの４データ補間で得られる。
（数４）
Ｔ・Ｄａｔａ  ＝（１−ｗ）×［Ｄ（Ｉｘ  ，Ｉｙ  ）＋Ｄ（Ｉｘ  ，Ｉｙ＋１  ）］
／２
＋ｗ×［Ｄ（Ｉｘ＋１  ，Ｉｙ  ）＋Ｄ（Ｉｘ＋１  ，Ｉｙ＋１  ）
］／２
Ｉｘ  ＝ｉｎｔ（ｘ），ｗ＝ｘ−Ｉｘ  ，Ｉｙ  ＝ｉｎｔ（ｙ），Ｄ（ｊ，ｋ）：第ｊ
ビューにおける第ｋチャンネルのデータ
前記図４１は、或る第ｊビューのデータの対向ビーム補間の概念図である。
【００３９】
実データにおける第１，２，３，…，Ｎｃｈのデータと、上記４点補間によって得た第
１，２，３，…，Ｎｃｈの対向データをそれぞれ、実データと対向データと目的とするス
ライス位置の距離の逆比で各チャンネルのデータ毎に補間して補間データを得る。
【００４０】
前述のように対向データの各ビームは異なるビューのデータから得られるが、今回スキ
ャン方式がヘリカルスキャンであるので、ビュー毎にスライス位置が異なってくる。従っ
て、図４１のように対向ビームのスライス位置はチャンネル毎に異なる。
【００４１】
この方法では、３６０°補間法が１回転ズレたスライス位置のデータ同士で補間してい
るのに対し、対向ビーム補間法は実データと対向データのスライス位置のズレは約半回転
であるために、スライス方向の分解能は対向ビーム補間法の方が優れている。  
但し、アキシャル面内の空間分解能は、３６０°補間法ではコンベンショナルスキャン
と同程度の約０．５０ｍｍ、対向ビーム補間法では対向データを４点補間で得ているため
に、０．５０ｍｍ以下である。
【００４２】
（６）マルチスライスＣＴ
さて、高精細に広範囲を高速に撮影したいという要求から、図４４（Ａ），（Ｂ），（
Ｃ）に示すように、検出器列を２列，４列，８列というように複数列備えるマルチスライ
スＣＴシステムが提案されている。
【００４３】
図４４（Ｂ）の４列マルチスライスＣＴを例にして、幾つか用語を説明する。
【００４４】
前記図３４（Ａ）はＺ軸方向から見たもので、前述の如く図中の円が有効視野ＦＯＶで
ある。  
図３４（Ｂ）はＺ軸に垂直な方向からＺ軸を含む平面を観察したもので、Ｘ線焦点から
検出器素子へ入射するＸ線が、回転中心を通過するときの（Ｘ線焦点から距離ＦＣＤの）
Ｚ軸方向のビームの厚みを、基本スライス厚Ｔとする。
【００４５】
（７）マルチスライスＣＴにおけるヘリカルスキャンの公知例
マルチスライスＣＴにおけるヘリカルスキャンについては、下記文献１に記載されてい
る。
【００４６】
特開平４−２２４７３６号公報「ＣＴ装置」
荒舘博、南部恭二郎（９０年１２月２５日出願）    （文献１）
マルチスライスＣＴにおけるヘリカルピッチＰは、前述のシングルスライスＣＴにおけ
る基本ピッチの概念を拡張し、以下の式（１）に示すように検出器列数Ｎと基本スライス
厚Ｔの積、即ち、回転中心におけるトータルスライス厚と同じとされている。
【００４７】
Ｐ＝Ｎ×Ｔ          …（１）
以下、ヘリカルピッチを基本スライス厚で割った値でヘリカルピッチを表現する。式（
１）では、ピッチ４のヘリカルスキャンとなる。  
前記文献１で提案されている、Ｎ列マルチスライスＣＴでピッチＮでヘリカルスキャン
したときの補間方法の一つは、シングルスライスＣＴの３６０°補間法を拡張したもので
ある。
【００４８】
図４５は、４列マルチスライスＣＴで上の方法を示すスキャン図である。図４０（Ａ）
の３６０°補間法と同様に、目的とするスライス位置を挟む２つの実データで補間する方
法である。これを隣接補間法と仮称するが、これについても上記文献１に記載されている
。
【００４９】
（８）マルチスライスＸ線ＣＴにおけるヘリカルスキャンの未公開例
公知例ではないが、下記文献２において、下記の３種類の方法が記載されている。
【００５０】
特願平７−３３７１２３号「Ｘ線ＣＴ装置」
田口克行、荒舘博    （９５年１２月２５日出願）（文献２）
本発明が解決しようとする問題点ではないが、本方法をマルチスライスＣＴに適用する
際にはこれを一部利用するので、内容の概略を記載する。
【００５１】
（Ａ）  手段１：高密度サンプリング・スキャン法：４列はＰｉｔｃｈ＝２．５，３．
５，４．５、２列はＰｉｔｃｈ＝１．５
第１はヘリカルピッチに関する記載があり、Ｐｉｔｃｈ＝２．５，３．５，４．５など
のピッチのヘリカルスキャンにてサンプリング密度を上げる方法について記
載がある。
【００５２】
（Ｂ）  手段２：新対向ビーム補間法：対向ビーム同士の内挿補間法
第２は対向ビームの利用方法について記載がある。実データ同士／実データと対向デー
タ／対向データ同士の組み合わせによる補間方法と、通常のヘリカルピッチ或いは高密度
サンプリング法によるヘリカルピッチとの組み合わせに関して記載がある。
【００５３】
（Ｃ１）手段３：フィルタ補間法１（サンプリングデータ・フィルタ処理によるフィル
タ補間法）
（Ｃ２）手段４：フィルタ補間法２（補間データ・重み付け加算（フィルタ）処理によ
るフィルタ補間法）
（Ｃ３）手段５：フィルタ補間法３（仮想的スキャン生データの処理によるフィルタ補
間法）
（Ｃ４）手段６：フィルタ補間法４（再構成ボクセルデータの処理によるフィルタ補間
法）
第３は補間方法に関する記載である。スライス方向にフィルタ処理をする方法について
、４つの方法が記載されており、通常のヘリカルピッチ或いは高密度サンプリング法によ
るヘリカルピッチとの組み合わせ、さらには新対向ビーム補間法との組み合わせに関して
記載がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００５４】
しかしながら、前述のＱＱではアキシャル面で０．３５ｍｍ分解能を得られるが、コン
ベンショナルスキャンであるためにスライス方向の連続性が悪く、３次元ボリュームデー
タを得るには適さない。  
一方、ヘリカルスキャンにおける補間付き画像再構成では体軸方向の連続性が良く、３
次元ボリュームデータを得るには適しており、対向ビーム補間法では体軸方向に高い空間
分解能が得られが、アキシャル面の空間分解能は０．５０ｍｍ以下になってしまう。
【００５５】
そこで、本発明の目的は、アキシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ）と
、ヘリカルスキャンでの良好な体軸方向連続性とを全て満たしたＸ線ＣＴ装置を提供する
ことである。
【課題を解決するための手段】
【００５６】
前記課題を解決するために請求項１記載の発明は、Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム
発生源が発したＸ線を検出するものであってスライス方向に複数の検出器列を備えた検出
手段と、被検体が載置される寝台あるいは回転架台を該被検体の体軸方向に移動させる移
動手段と、前記Ｘ線ビーム発生源を回転させながらＸ線ビームを発生させると共に、前記
移動手段により寝台あるいは回転架台を移動させて前記被検体をらせん状にスキャンして
前記検出手段を介してデータ収集し、画像再構成するＸ線ＣＴ装置において、前記検出手
段で収集した実データと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャンネルに対応
する対向データを用いて、前記検出手段が収集したデータのサンプリングピッチより細か
いサンプリングピッチのデータ（細ピッチデータ）を生成し、前記細ピッチデータに基づ
き画像再構成を行うものであり、スライス方向においてスライス位置に近い２点の前記実
データから求めたスライス位置のデータと、スライス方向においてスライス位置に近い２
点の前記対向データから求めたスライス位置のデータから前記細ピッチデータを生成する
ことを特徴とする。
【００５７】
請求項１記載の発明によれば、ヘリカルスキャンをしつつ検出手段が収集したデータ（
実データ１，２）より細かい細ピッチデータＳＰを生成し、該細ピッチデータＳＰに基づ
き画像再構成を行う。これによりアキシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ
）と、ヘリカルスキャンでの良好な体軸方向連続性の両方を満たすことができる。
【００５８】
また、請求項２記載の発明は、Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム発生源が発したＸ線
を検出するものであってスライス方向に複数の検出器列を備えた検出手段と、被検体が載
置される寝台あるいは回転架台を該被検体の体軸方向に移動させる移動手段と、前記Ｘ線
ビーム発生源を回転させながらＸ線ビームを発生させると共に、前記移動手段により寝台
あるいは回転架台を移動させて前記被検体をらせん状にスキャンして前記検出手段を介し
てデータ収集し、画像再構成するＸ線ＣＴ装置において、前記検出手段で収集した実デー
タと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャンネルに対応する対向データを用
いて、前記検出手段が収集したデータのサンプリング点数より多いサンプリング点数のデ
ータ（多点数データ）を生成し、前記多点数データに基づき画像再構成を行い、スライス
方向においてスライス位置に近い２点の前記実データから求めたスライス位置のデータと
、スライス方向においてスライス位置に近い２点の前記対向データから求めたスライス位
置のデータから前記多点数データを生成することを特徴とする。
【００５９】
請求項２記載の発明によれば、ヘリカルスキャンをしつつ検出手段がサンプリングした
点数（例えば、１０００点）より、点数の多いサンプリングデータ（多点数データ、例え
ば、２０００点）を生成し、該多点数データに基づき画像再構成を行う。これにより、ア
キシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ）と、ヘリカルスキャンでの良好な
体軸方向連続性の両方を満たすことができる。
【発明の効果】
【００６０】
以上説明したように本発明によれば、高いアキシャル面の空間分解能と、ヘリカルスキ
ャンの３６０°補間画像あるいは対向ビーム補間画像と同様に高い体軸方向の連続性の、
両方を兼ね備えた画像を再構成することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６１】
以下、本発明を図示の実施形態例に基づいて説明する。  
（Ｉ）第１実施形態例
図１は本実施形態例を適用した装置のシステム構成図であり、図２は図１における補間
処理部２９の詳細な構成図であり、図３は本実施形態例の処理の概念図であり、図４は本
実施形態例の処理の流れを示すフローチャート図である。
【００６２】
図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１０は、システム制御部１１と、架台・寝台制御部１
３と、寝台移動部１５と、Ｘ線制御装置１７と、高電圧発生装置１９と、Ｘ線ビーム発生
源２１と、検出器２３と、回転架台２５と、データ収集部２７と、補間処理部２９と、画
像再構成部３１と、表示部３３とを備えている。
【００６３】
システム制御部１１は、図示しない入力装置を用いて入力されたスライス厚、回転速度
等のヘリカルスキャン条件の内、回転速度とスライス厚とファン角度等を架台・寝台制御
信号として架台・寝台制御部１３に対して出力する。
【００６４】
また、システム制御部１１は、Ｘ線ビーム発生を制御するＸ線ビーム発生制御信号をＸ
線制御装置１７に対して出力し、Ｘ線ビームの検出のタイミングを示す検出制御信号をデ
ータ収集部２７に対して出力する。
【００６５】
更に、システム制御部１１は、データ収集のためのデータ収集制御信号をデータ収集部
２７に対して出力し、補間方法を示す補間制御信号を補間処理部２９に対して出力する。
架台・寝台制御部１３は、システム制御部１１により出力された架台・寝台制御信号を
基に回転架台２５を回転させると共に、寝台移動信号を寝台移動部１５に対して出力する
。
【００６６】
寝台移動部１５は、架台・寝台制御部１３により出力された寝台移動信号を基に、回転
架台２５の１回転当りの寝台１５ａの移動量を求め、この移動量で寝台１５ａを移動させ
る。
【００６７】
Ｘ線制御装置１７は、システム制御部１１により出力されたＸ線ビーム発生制御信号を
基に、高電圧発生装置１９による高電圧発生のタイミングを制御する。
【００６８】
高電圧発生装置１９は、Ｘ線ビーム発生源２１からＸ線ビームを曝射させるための高電
圧をＸ線制御部１７からの制御信号に従ってＸ線ビーム発生源２１に供給する。  
Ｘ線ビーム発生源２１は、高電圧発生装置１９から供給された高電圧によってＸ線ビー
ムを曝射する。
【００６９】
検出器２３は、被検体を透過した投影データを収集するシングルスライス検出器である
。  
回転架台２５は、Ｘ線ビーム発生源２１と検出器２３とを保持する。また、回転架台２
５は、図示しない架台回転機構により、Ｘ線ビーム発生源２１と検出器２３との中間点を
通る回転軸を中心にして回転される。
【００７０】
データ収集部２７は、検出器２３により検出されたＸ線ビーム（実際には検出信号）を
、システム制御部１１により出力されたデータ収集制御信号に対応させて収集する。  
補間処理部２９は、データ収集部２７によって収集されたＸ線ビームを基に、目的のス
ライス位置のＸ線ビームを補間する。補間処理部２９は、ＣＰＵ，メモリ等から構成され
る。補間処理部２９の詳細構成を前述の如く図２に示す。
【００７１】
画像再構成部３１は、補間処理部２９により補間されたＸ線ビームを基に、画像再構成
する。  
表示部３３は、画像再構成部３１により再構成された画像を図示しないモニタ上に表示
する。
【００７２】
次に本実施形態例の動作を、（１）ＣＴの概略動作と、（２）補間処理に分けて説明す
る。  
（１）概略動作
先ず、操作者は図示しない入力装置を用いてヘリカルスキャン条件を入力する。例えば
、以下に示すヘリカルスキャン条件とする。
【００７３】
検出器列数                          Ｎｓｅｇ  ＝１
検出器チャンネル数                  Ｎｃｈ＝１０００
検出器のＺ軸方向の回転中心での厚み  Ｄｓｅｇ  ＝２０ｍｍ
回転中心でのビームの厚み            Ｎｓｅｇ  ×Ｄｓｅｇ  ＝２０ｍｍ
焦点−回転中心間距離                ＦＣＤ＝６００ｍｍ  
焦点−検出器間距離                  ＦＤＤ＝１２００ｍｍ  
有効視野直径                        ＦＯＶ＝５００ｍｍ  
有効視野角（ファン角）              φ＝５０°
前記のヘリカルスキャン条件が入力されるとシステム制御部１１は、このヘリカルスキ
ャン条件の内、回転速度とスライス厚とファン角等を架台・寝台制御信号として架台・寝
台制御部１３に対して出力する。そして、架台・寝台制御部１３は、この架台・寝台制御
信号を基にして寝台移動信号を寝台移動部１５に対して出力する。
【００７４】
この状態で操作者により寝台開始命令が前記入力装置から入力されると、システム制御
部１１は、架台・寝台制御部１３に対して診断開始を指示すると共に、Ｘ線ビーム発生を
制御するＸ線ビーム発生制御信号をＸ線制御装置１７に対して出力する。そして、前記Ｘ
線ビーム発生制御信号に対応させて、Ｘ線制御装置１７は、高電圧発生装置１９から高電
圧を発生させる。
【００７５】
これにより、Ｘ線ビーム発生源２１からＸ線ビームが曝射されると共に、寝台１５ａが
寝台移動部１５により移動され、ヘリカルスキャンによる診断が開始される。  
そして、データ収集制御信号がシステム制御部１１から出力されると、データ収集部２
７は、このデータ収集制御信号に対応させて検出器２３からＸ線ビームを検出し、この検
出したＸ線ビーム（実際には検出データ）を補間処理部２９に供給する。
【００７６】
Ｘ線ビームが供給されると、補間処理部２９は、このＸ線ビームを基に、目的のスライ
ス位置のＸ線ビームを補間する。この補間処理を次の（２）で説明する。
【００７７】
（２）補間処理
図３は補間処理の概念図であり、図４は補間処理の流れを示すフローチャート図である
。  
図３において、或る位相θの複数のデータを示す。スライス位置を挟み下側の実データ
１として第ｊビュー、上側の実データ２として第ｊ＋Ｎｖｉｅｗビューを考える。これら
は前述の３６０°補間法（図４０（Ａ）および図４２参照）で用いられたデータと同様で
ある。
【００７８】
更に、スライス位置を挟み下側の対向データ１と上側の対向データ２を考える。
【００７９】
（１）第１補間処理
補間手段１（２９Ｃ）は実データ１と実データ２とを生データ記憶部２９Ｂから得て、
同データのスライス位置と目的とするスライス位置との距離の逆比で線形内挿補間して、
目的とするスライス位置の補間データ１を得て、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる
（図４のステップＳ１１）。補間の重みは全チャンネルで一定である。  
補間データ１は、第１，２，３，…，１０００チャンネル（以下、整数チャンネルとも
呼ぶ）のデータとなる。
【００８０】
（２）対向データ生成
対向データ生成手段２９Ｅは、生データ記憶部２９Ｂから必要なデータを読み出し、従
来例に記載したＱＱ再構成のときの方法で（図３８参照）、該当する１チャンネル×２ビ
ューのデータを補間して実データのチャンネル間に挟まれる仮想的チャンネル（以下、こ
の仮想的チャンネルを少数チャンネルとも呼ぶ）の対向データを生成する。このとき、ス
ライス位置下側の対向データ１と、スライス位置上側の対向データ２の２つを生成する（
図４のステップＳ１３）。
【００８１】
生成された対向データ１と対向データ２は、第０．５，１．５，…，９９９．５チャン
ネルのデータとなる。  
生成された対向データ１と対向データ２は、スライス方向に補間されていないので、図
３には各チャンネル毎にスライス位置を変えて示している。
【００８２】
（３）第２補間処理
補間手段２（２９Ｆ）は対向データ１と対向データ２を、両データのスライス位置と目
的とするスライス位置との距離の逆比で線形補間して、目的とするスライス位置の補間デ
ータ２を得て、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる（図４のステップＳ１５）。なお
、補間の重みはチャンネル毎に計算する。  
補間データ２は、第０．５，１．５，…，９９９．５チャンネルのデータとなる。
【００８３】
（４）高密度データ生成処理
高密度データ生成手段２９Ｈは、補間データ１（整数チャンネルのデータ）を補間デー
タ１記憶部２９Ｄから、補間データ２（少数チャンネルのデータ）を補間データ２記憶部
２９Ｇからそれぞれ読み出し、各データを互い違いに挟み込んでサンプリング点数が２倍
である補間データ３を得る（図４のステップＳ１７）。このとき、補間データ３を構成す
る個々のデータに対して、新たに１から２０００（＝２×Ｎｃｈ）のチャンネル番号を付
与する。
【００８４】
（５）フィルタ補正逆投影
画像再構成部３１で、例えば、通常のフィルタ補正逆投影法によって画像再構成する（
図４のステップＳ１９）。
【００８５】
得られる画像は、２×Ｎｃｈ点のサンプリング点数のデータを用いて画像再構成されて
いるので、アキシャル面の空間分解能はＱＱ処理と同様の約０．３５ｍｍであり、ヘリカ
ルスキャンのデータを利用しているので、体軸方向の連続性にも優れている。両者の利点
を両立するものである。
【００８６】
本実施形態例ではスライス位置下側の対向データ１とスライス位置上側の対向データ２
を用いて線形内挿補間して補間データ２を得る例を説明したが、これに限定されるもので
はない。
【００８７】
例えば、非線形補間でも良いし、中心チャンネルにおいてスライス位置下側の対向デー
タ１と中心チャンネルにおいてスライス位置上側の対向データ２を選択し、図５のように
チャンネルによっては外挿補間を用いても良い。
【００８８】
また、図１において、最大ＦＯＶに対して被検体が２点鎖線で示すように、小さい場合
がある（例えば、頭部）。このような場合には、図５の右下に示すように、チャンネル数
を半分（この場合は１０００）にして補間処理をしてもよい。このようにすれば、小さい
メモリサイズで画像再構成が行え、また、高速に処理することが可能になる。
【００８９】
或いは、図６のようにチャンネル毎に対向データの選択を変えて、必ず内挿補間になる
ようにしても良い。  
また、本実施形態例では補間処理部と画像再構成部を別の構成としたが、例えば図７の
ように画像再構成部の制御装置が補間処理を行う構成でも良い。
【００９０】
（ＩＩ）第２実施形態例
本実施形態例はチャンネル方向のＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理の場合である。  
本実施形態例の装置のシステム構成は前記第１実施形態例と同一であり、被検体の投影
データを収集する検出器はシングルスライス検出器である。
【００９１】
図８は、本実施形態例における補間処理部２９の詳細な構成である。第１実施形態例に
おける補間処理部２９の構成に加え、チャンネル方向Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  手段２９Ｊと
補間データ４記憶部２９Ｋを備えている。  
以下（１）から（４）までの処理は前記第１実施形態例と同一であるので説明は省略す
る。
【００９２】
（１）第１補間処理
（２）対向データ生成
（３）第２補間処理
（４）高密度データ生成処理
以上の（１）〜（４）の処理により、高密度なデータである補間データ３が得らる。
【００９３】
（５）チャンネル方向Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理
図９は、チャンネル方向Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理の概念図である。  
ここで補間データ１，補間データ２，補間データ３の、サンプリング間隔と各々のサン
プリング幅について考察する。簡単のため、チャンネルは直線状に配列され、各々の検出
素子に対して平行にＸ線ビームが入射したものとして以下説明する。
【００９４】
補間データ１と補間データ２は全サンプリング点数はＮｃｈであり、サンプリング間隔
はチャンネル間隔ｄ、各々サンプル点のサンプリング幅もｄである。これに対し、補間デ
ータ３は全サンプリング点数は２Ｎｃｈであり、サンプリング間隔はｄ／２でありながら
各々のサンプル点のサンプリング幅はｄである。即ち、これらのデータは互いに重複して
おり冗長さを含んでいることが分かる。
【００９５】
そこで、この重複による冗長さを回復するために、補間データ３に対してチャンネル方
向にエンハンス効果を持つボケ回復フィルタでフィルタ処理を行う。この種の処理はデコ
ンボリューション処理あるいはＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理と呼ばれ、同業他社にとっては
ＱＱ処理などに伴って良く知られた処理である。ボケ回復フィルタの一例が下記文献３，
４に記載されているが、これに限定されず、適度に変形したフィルタを利用してもよい。
【００９６】
特開昭６１−７４０７１（８４年９月１９日出願）「Ｘ線ＣＴ装置」
堀場勇夫、岩田彰、佐々木寛、佐藤一弘    （文献３）
特開昭６１−２９０５７３（８４年６月１９日出願）「Ｘ線ＣＴ装置」
西村博                                  （文献４）
チャンネル方向Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  手段２９Ｊは、補間データ３を読み込み、補間デ
ータ３とＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  フィルタＤＦ・ＣＨをコンボリューションし、第４補間デ
ータを得て、補間データ４記憶部２９Ｋに記憶させる。第４補間データは、冗長さを回復
されたデータである。
【００９７】
（６）フィルタ補正逆投影
画像再構成部３１で、通常のフィルタ補正逆投影法によって画像再構成する。
【００９８】
再構成された画像は、冗長さを回復された第４補間データを用いているので、より空間分
解能が高い画像である。
【００９９】
前記では、チャンネル方向のＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理とフィルタ補正逆投影法の再構
成フィルタのコンボリューションを別々に処理したが、同時に行っても良い。コンボリュ
ーション処理は線形処理であるので、データＤに対してフィルタＦ１とフィルタＦ２を順
にコンボリューションするのと、フィルタＦ１とフィルタ１Ｆ２をコンボリューションし
たフィルタＦ３をデータＤに対して１回コンボリューションするのとは数学的に等価であ
る。
（数５）
Ｄａｔａ  ＝Ｆ２＊（Ｆ１＊Ｄ）＝（Ｆ２＊Ｆ１）＊Ｄ＝Ｆ３＊Ｄ，
Ｆ３＝Ｆ２＊Ｆ１
従って、上記Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理で用いるフィルタとフィルタ補正逆投影法の再
構成フィルタを予めコンボリューションしたものを用いてデータを処理すれば、コンボリ
ューション処理が１回で済むので効率的である。
【０１００】
また、上記では補間データ３に対するＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理を説明したが、補間デ
ータ２も、対向データ生成時の１チャンネル×２ビューのデータの補間であり、補間によ
るボケを含んでいる。従って、補間データ２に対して上述のＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理と
は別に、このボケを回復するようなＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理を施しても良い。これは対
向データ１と対向データ２に対して処理しても良いし、対向データ１と対向データ２を補
間して得た補間データ２に対して処理しても良い。
【０１０１】
（ＩＩＩ）第３実施形態例
本実施形態例はマルチスライスＣＴの場合である。  
本実施形態例の装置のシステム構成は前記第１実施形態例と同一である。但し、４列マ
ルチスライス検出器をもつマルチスライスＣＴシステムとする（図４４（Ｂ）参照）。
【０１０２】
本実施形態例における補間処理部２９の詳細な構成は、第１実施形態例と同一である。
即ち、動作は異なるが、構成は同一である。
【０１０３】
４列マルチスライスＣＴで、Ｐｉｔｃｈ＝４でヘリカルスキャンすると、或る列の対向
ビームは、図１０（Ａ）や図１１右上図のように、中心チャンネルで、異なる列の実デー
タのサンプリング位置とほぼ一致する一連のデータとなる（詳細は前記文献２を参照）。
実データと対向データのサンプリング位置が近くなるので、これは実データと対向データ
で補間する際には大きなデメリットとなってしまうが、第３実施形態例では、これを積極
的に利用する。
【０１０４】
４列マルチスライスＣＴで収集した或る位相θの状態を図１１に示す。  
第ｊビューの４列分の実データと、第１実施形態例と同様に第ｊ＋ｘビューのデータか
ら生成される４列分の対向データと、その１回転（Ｎｖｉｅｗビュー）後である第ｊ＋Ｎ
ｖｉｅｗビューの４列分の実データと第ｊ＋ｘ＋Ｎｖｉｅｗの第１，第２のデータから生
成される２つの対向データと、１回転前である第ｊ＋ｘ＋Ｎｖｉｅｗビューの第３，４列
のデータから生成される２つの対向データの合計８つのデータを示した。本来データ数は
下式だけ存在するが、ここでは一部のみ示した。
（数６）
（データ数）＝（ヘリカルスキャンの回転数）×（検出器列数）×２
図１２は第３実施形態例の処理の概念図である。  
以下に詳細を説明するが、（２），（４），（５），（６）については前記第１実施形
態例と同様なので説明を省略する。第１実施形態例と異なるのは、補間手段２９Ｃと対向
データ生成手段２９Ｅが、データ選択手段としての機能が追加されていることである。
【０１０５】
（１）実データ１と実データ２の選択（ビューと列）
補間手段１（２９Ｃ）は、図１１のように複数のビューと複数の検出器列の実データの
中から、スライス位置を挟み最も近い２つの実データを選択し、実データ１と実データ２
とする。
【０１０６】
（２）第１補間処理
（３）対向データ１と対向データ２の生成（チャンネル毎に独立）
対向データ生成手段２９Ｅは、第２補間処理において必ず内挿補間になるようにスライ
ス位置を挟み最も近い２つの対向ビームをチャンネル毎に選択する。４列マルチスライス
ＣＴのＰｉｔｃｈ＝４のヘリカルスキャンではチャンネル毎のスライス位置のズレが大き
いので、全チャンネルにわたって連続した対向データを生成するよりも、チャンネル毎に
独立に最適なデータを選択した方がよい。
【０１０７】
このとき（１）と同様に、どのビューのどの検出器列のデータを使用するか、という選
択が必要である。選択した結果に応じて対向データ生成に必要な生データを生データ記憶
部２９Ｂから読み出す。  
読み出したデータに対して第１実施形態例と同様に１チャンネル×２ビューの補間処理
を行い、対向データ１と対向データ２を生成する。
【０１０８】
図１１では説明のため多くの対向データを表示したが、これら全てを生成後に選択する
のではなく、選択後に生成する方が効率的である。図１２中に示した、スライス下側の対
向データ１およびスライス上側の対向データ２を生成する。
【０１０９】
（４）第２補間処理
（５）高密度データ生成処理
（６）フィルタ補正逆投影
実データ１と対向データ１および実データ２と対向データ２の中心チャンネルにおける
スライス位置が互いに同じであるので、（２）と（４）で得られた補間データ１と補間デ
ータ２は、シングルスライスＣＴのときよりもスライス方向の被写体の変化の影響を受け
にくい。従って、そのような補間データ１と補間データ２から今回生成された高密度デー
タで再構成した画像は画質の良いものとなり、スライス方向の空間分解能も高くなる。
【０１１０】
なお、本実施形態例では４列マルチスライスＣＴにおけるＰｉｔｃｈ＝４の例について
説明したが、これに限定されるものではない。４列でＰｉｔｃｈ＝２としても良いし、２
，３，５，６，７，８，…列など他の列数でＰｉｔｃｈ＝偶数としても良い。即ち、実デ
ータと対向データのスライス位置が中心チャンネル近傍でほぼ等しくなるように列数とＰ
ｉｔｃｈの関係を決定する。
【０１１１】
また、対向データの選択に関しても、外挿を利用するように選択するなど様々な変形が
あるのは、第１実施形態例と同様である。  
また、前記第２実施形態例に記載のチャンネル方向のＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理につい
ては省略したが、これと組み合わせても良い。
【０１１２】
（ＩＶ）第４実施形態例
本実施形態例はマルチチャンネルＣＴにおける、スライス方向フィルタ処理  
（基本スライス厚を薄くして束ね処理、Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理）の場合である。  
図１３は、本実施形態例における補間処理部２９のブロック図である。図２における補
間手段１と補間手段２とが、それぞれフィルタ手段１とフィルタ手段２とに置き換えられ
ている。
【０１１３】
また、基本スライス厚ＴをシングルスライスＣＴのスライス厚Ｔより小さく、例えばＴ
／３にする。位相θにおけるスキャンの状態と処理の概念図を図１４に示す。  
基本スライス厚Ｔのときの図１１と比較すると、図１４ではスライス方向のサンプリン
グ密度が高まっていることが分かる。
【０１１４】
また、元々のデータのスライス方向のサンプリング幅、即ちスライス厚が薄いので、い
わゆるパーシャルボリューム効果が抑制された良好なデータが得られることが分かる。
【０１１５】
今回はこのデータ群の中から３つ以上のデータを選択し、それらをスライス方向に束ね
処理あるいはエンハンス処理するようなフィルタ処理をチャンネル毎に独立に行う。フィ
ルタ処理の詳細については前記文献２（特願平７−３３７１２３号「Ｘ線ＣＴ装置」）に
譲るが、高密度サンプリングと組み合わせたフィルタ処理の概念図を図１５に示す。
【０１１６】
束ね処理あるいはエンハンス処理を行うフィルタ関数の形状については、図１６（Ａ）
〜（Ｄ）に幾つかの例を示す。今回は図１６（Ｄ）の低分解能関数を用いて、多くのデー
タを束ねるものとする。  
処理（５），（６）は第１実施形態例などと同じであるので、説明を省略する。
【０１１７】
（１）実データ選択
フィルタ手段１（２９Ｌ）は、図１４のように複数のビューと複数の検出器列の実デー
タの中から、フィルタ処理に必要な範囲のスライス位置の実データを複数選択し（実デー
タ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９Ｂから読み出す。
【０１１８】
（２）フィルタ処理１
フィルタ手段１（２９Ｌ）は、（１）で選択した実データ群に対し、制御装置から指示
された図１４中に示すフィルタでチャンネル毎に独立にスライス方向にフィルタ処理し、
補間データ１を得て、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる。
【０１１９】
フィルタ処理の方法は、前記文献２の第３実施形態例に記載の実データ群に対して直接
処理する方法でも良いし、文献２の第４実施形態例に記載の実データ群をリサンプリング
して得たデータ群に対して処理する方法でも良い。
【０１２０】
（３）対向データ生成
対向データ生成手段２９Ｅは、図１４のように複数のビューと複数の検出器列の実デー
タのデータによって生成され得る複数の対向データの中から、フィルタ処理に必要な範囲
のスライス位置の対向データを複数選択し（対向データ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９
Ｂから必要なデータを読み出す。  
読み出したデータに対して、第１実施形態例と同様に１チャンネル×２ビューの補間処
理を行い、対向データ群を生成する。
【０１２１】
（４）フィルタ手段２
フィルタ手段２（２９Ｍ）は、対向データ生成手段２９Ｅが生成した対向データ群に対
し、制御装置から指示された図１４中に示すフィルタでチャンネル毎に独立にスライス方
向にフィルタ処理し、補間データ２を得て、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる。フ
ィルタ処理の方法は（２）に準じる。
【０１２２】
（５）高密度データ生成処理
（６）フィルタ補正逆投影
もともとパーシャル効果の抑制されたデータを用いており、それを低分解能フィルタ関
数によってスライス方向に加算したような補間データ１と補間データ２から高密度データ
を生成し、再構成した画像であるので、その画像はパーシャル効果がきわめて抑制されて
いる。
【０１２３】
なお、本実施形態例ではスライス方向に束ねるようなフィルタを用いたフィルタ処理に
関して説明したが、これに限定されるものではない。スライス方向の空間分解能を向上す
るようなフィルタを用いていわゆるＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理を施しても良い。もともと
スライス方向に充分なサンプリング密度が得られているので、Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理
による効果は大きい。また、次に説明する第５実施形態例に記載の高密度サンプリングと
組み合わせれば、この場合には更に画質が向上する。
【０１２４】
また、検出器はマルチスライス検出器である必要はなく、シングルスライスでも良い。
また、基本スライス厚を薄くせず、従来の基本スライス厚を用いても良い。  
また、前記第２実施形態例に記載のＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理と組み合わせると、アキ
シャル面の空間分解能も更に向上する。スライス方向のフィルタ処理においても、上記の
ようにＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  効果のあるフィルタを用いると、アキシャル面，スライス方
向ともに高い空間分解能が得られる。
【０１２５】
（Ｖ）第５実施形態例
本実施形態例はマルチチャンネルＣＴにおけるヘリカルピッチ２．５の場合である。  
本実施形態例の補間処理部２９の構成は、前記第４実施形態例と同じである。
【０１２６】
今回はヘリカルピッチをＰｉｔｃｈ＝２．５とする高密度サンプリング・スキャン法に
よるヘリカルスキャンを行い、基本スライス厚をＴとする。  
Ｐｉｔｃｈ＝２．５の高密度サンプリング・スキャン法における実データだけのスキャ
ン図を図１７に示し、実データと（中心チャンネルの）対向データのスキャン図を図１８
に示す。高密度サンプリング・スキャン法では、スライス方向のサンプリング密度が増大
していることが分かる。
【０１２７】
位相θにおけるスキャンの状態を図１９に示す。Ｐｉｔｃｈ＝４のときのスキャンの状
態を示す図１１と比較すると、スライス方向のサンプリング密度が高まっていることが分
かる。スライス方向のフィルタ処理には、図１６（Ａ）の標準的関数を用いる。
【０１２８】
処理（２），（４），（５），（６）については第４実施形態例と同様であるので、説
明を省略する。またデータ選択後のフィルタ処理に関しては第４実施形態例の図１４と同
様であるので省略する。
【０１２９】
（１）実データ選択
フィルタ手段１（２９Ｌ）は、図１９のように複雑な順序で配列された複数のビューと
複数の検出器列の実データの中からフィルタ処理に必要な範囲のスライス位置の実データ
を複数選択し（実データ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９Ｂから読み出す。
【０１３０】
（２）フィルタ処理１
（３）対向データ生成
対向データ生成手段２９Ｅは、図１９のように複雑な順序で配列された複数のビューと
複数の検出器列の実データのデータによって生成され得る複雑な順序で配列される複数の
対向データの中から、フィルタ処理に必要な範囲のスライス位置の対向データを複数選択
し（対向データ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９Ｂから必要なデータを読み出す。  
読み出したデータに対して、前記第１実施形態例と同様に１チャンネル×２ビューの補
間処理を行い、対向データ群を生成する。
【０１３１】
（４）フィルタ処理２
（５）高密度データ生成処理
（６）フィルタ補正逆投影法
基本スライス厚をＴにしたまま、スライス方向に高密度なサンプリングで得られたデー
タをフィルタ処理するので、高画質な画像となる。
【０１３２】
なお、本実施形態例では４列マルチスライスＣＴにおけるＰｉｔｃｈ＝２．５の例につ
いて説明したが、これに限定されるものではない。Ｐｉｔｃｈ＝１．５，２．０，３．０
，３．５，４．５、或いは２列マルチスライスにおけるＰｉｔｃｈ＝１．５など任意に変
形可能である。
【０１３３】
一例として、４列でのＰｉｔｃｈ＝３．５、Ｐｉｔｃｈ＝４．５および２列でのＰｉｔ
ｃｈ＝１．５のときのスキャン図を図２０〜図２２および図２３〜図２６に示す。
【０１３４】
また、前記第２実施形態例あるいは第４実施形態例記載のＤｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理と
組み合わせても良い。
【０１３５】
（ＶＩ）第６実施形態例
以上説明した第１ないし第５の実施形態例とこれらの変形例は、予め実データを補間処
理およびまたはフィルタ処理等を施して、目的とするスライス位置の整数チャンネルデー
タである第１補間データを得、また同様に対向データを補間処理およびまたはフィルタ処
理して、目的とするスライス位置の少数チャンネルデータである第２補間データを得、こ
れらの第１および第２補間データを組み合わせて目的スライス位置の高密度データを生成
するものであった。
【０１３６】
しかしながら、本発明は、予めチャンネル方向に補間処理を施して第１の補間データで
ある高密度実データおよび第２の補間データである高密度対向データを生成し、これら第
１および第２補間データに基づいて対向ビーム補間処理（ヘリカル補間処理）により目的
とするスライス位置の高密度データを生成することもできる。
【０１３７】
本第６の実施形態例は、それぞれ補間により高密度の実データおよび対向データを生成
したのち、これらを使用してヘリカル補間により目的とするスライス位置の高密度データ
を得る場合の実施形態を示すものである。
【０１３８】
本第６実施形態例が適用されるＸ線ＣＴ装置のシステム構成は、図１に示したＸ線ＣＴ
装置と同様であるが、補間処理部２９の詳細な構成が異なる。
【０１３９】
図２７は図１における補間処理部２９の詳細な構成図であり、図２８は本実施形態例の
処理の概念図であり、図２９は本実施形態例の処理の流れを示すフローチャート図である
。
【０１４０】
図２７において、本第６実施形態例の補間処理部２９は、補間処理部全体を制御する補
間処理制御部２９Ａと、被検体のスキャンにより得られた生データを記憶する生データ記
憶部２９Ｂと、高密度実データを生成する高密度実データ生成手段２９Ｑと、高密度対向
データを生成する高密度対向データ生成手段２９Ｐと、ヘリカル補間手段２９Ｒと、補間
データ１記憶部２９Ｄと、補間データ２記憶部２９Ｇと、補間データ３記憶部２９Ｉとを
備えて構成されている。
【０１４１】
なお、被検体をスキャンして収集された生データが生データ記憶部２９Ｂに記憶される
までは、第１実施形態例と同様であるので、それ以後の処理について説明する。
【０１４２】
図２８において、或る位相θの複数のデータを示す。スライス位置を挟み下側の実デー
タ１として第ｊビュー、上側の実データ２として第ｊ＋Ｎｖｉｅｗビューを考える。これ
らは前述の３６０°補間法（図４０（Ａ）および図４２参照）で用いられたデータと同様
である。  
更に、スライス位置を挟み下側の対向データ１と上側の対向データ２を考える。
【０１４３】
（１）第１高密度データ生成処理（実データ）
高密度実データ生成手段２９Ｑは、実データ１と実データ２とを生データ記憶部２９Ｂ
から得て、それぞれの実データに対して、下式に従う同一ビューの隣接チャンネル間補間
を行って、第１高密度データ群ｈｐ１を生成し、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる
（図２９のステップＳ２１）。補間の重みは全チャンネルで一定である。
【０１４４】
第ｊビューにおける第ｋチャンネルの実データをＤ（ｊ，ｋ）とすると、
（数７）
ｈｐ１（ｊ，２×ｋ）    ＝Ｄ（ｊ，ｋ）
ｈｐ１（ｊ，２×ｋ−１）＝［Ｄ（ｊ，ｋ−１）＋Ｄ（ｊ，ｋ）］／２
補間データ１は、第１，２，３，…，２０００チャンネルのデータとなる。
【０１４５】
（２）第２高密度データ生成処理（対向データ）
高密度対向データ生成手段２９Ｐは、生データ記憶部２９Ｂから必要なデータを読み出
し、奇数チャンネルのデータに対しては、従来例に記載したＱＱ再構成のときの方法で（
図３８参照）、該当する１チャンネル×２ビューのデータを補間し、偶数チャンネルのデ
ータに対しては、従来例に記載した対向ビーム補間法で生成したデータと同様に、２ビュ
ーで収集した２チャンネルのデータを用いた４点補間により、それぞれ第２高密度データ
ｈｐ２の生成を行い、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる（図２９のステップＳ２３
）。
【０１４６】
（２−１）奇数チャンネル
（数８）
ｈｐ２（ｊ，２×ｋ−１）＝（１−ｗ）×Ｄ（Ｉｘ，ｙ）＋ｗＤ（Ｉｘ＋１，ｙ）
ｙ＝Ｃｅｎｔ  ＣＨ×２−（ｋ＋０．５  ）
ｘ＝｛［（  ｋ＋０．５  −Ｃｅｎｔ  ＣＨ）  ×φ］  ／［  Ｎｃｈ×１８０］
＋０．５｝×Ｎｖｉｅｗ
Ｉｘ  ＝ｉｎｔ  （ｘ）
ｗ＝ｘ−Ｉｘ  
（２−２）偶数チャンネル
（数９）
ｈｐ２（ｊ，２×ｋ）＝（１−ｗ）×［  Ｄ（  Ｉｘ，Ｉｙ）＋Ｄ（  Ｉｘ，Ｉｙ＋１）
］  ／２
＋ｗ×［  Ｄ（  Ｉｘ＋１，Ｉｙ）＋Ｄ（  Ｉｘ＋１，Ｉｙ＋
１）］  ／２
ｙ＝Ｃｅｎｔ  ＣＨ×２−ｋ
ｘ＝｛［（  ｋ−Ｃｅｎｔ  ＣＨ）  ×φ］  ／［  Ｎｃｈ×１８０］＋０．５｝
×Ｎｖｉｅｗ
Ｉｘ  ＝ｉｎｔ  （ｘ）
ｗ＝ｘ−Ｉｘ  
あるいは、偶数チャンネルのデータは、（２−１）で得た奇数チャンネルのデータを（
１）のようにして補間しても良い。また、第１、第２高密度データの生成順序を逆にして
、第２高密度データである高密度対向データを先に生成し、第１高密度データである高密
度実データの生成を後にしてもよい。
【０１４７】
（３）ヘリカル補間処理
ヘリカル補間手段２９Ｒは、補間データ１記憶部２９Ｄおよび補間データ２記憶部２９
Ｇよりそれぞれ第１高密度データ（実データ）および第２高密度データ（対向データ）を
読み出して、スライス方向にヘリカル補間し、目的のスライス位置のデータを作成し補間
データ３記憶部２９Ｉに記憶させる（ステップＳ２５）。補間は、第１実施形態例のよう
に２点補間でも良いし、第４実施形態例のようにスライス方向のフィルタ処理でも良い。
また、チャンネル方向やスライス方向のボケ回復処理（  Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ処理）を施
しても良い。
【０１４８】
（４）ファンビーム再構成処理
画像再構成部３１は、補間データ３記憶部２９Ｉに記憶された高密度データを使用して
、通常のファンビーム再構成を行い、画像を得る（ステップＳ１９）。
【０１４９】
適用する再構成法は、第１実施形態例に使用したフィルタ補正逆投影法でも良いし、ファ
ンパラ変換とフーリエ逆変換とを組み合わせて処理しても良い。
【０１５０】
図３０は、本第６実施形態例の変形例を示すフローチャート図である。第６実施形態例
では、それぞれ生データから第１、第２高密度データ生成処理を行ったが、第１高密度デ
ータの生成結果を使用して第２高密度データを生成することもできる。
【０１５１】
（１）第１高密度データ生成処理（実データ）
高密度実データ生成手段２９Ｑは、実データ１と実データ２とを生データ記憶部２９Ｂ
から得て、それぞれの実データに対して、下式に従う同一ビューの隣接チャンネル間補間
を行って、第１高密度データ群ｈｐ３を生成し、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる
（図３０のステップＳ３１）。補間の重みは全チャンネルで一定である。
【０１５２】
第ｊビューにおける第ｋチャンネルの実データをＤ（ｊ，ｋ）とすると、
（数１０）
ｈｐ３（ｊ，１）        ＝Ｄ（ｊ，１）
ｈｐ３（ｊ，２×ｋ）    ＝Ｄ（ｊ，ｋ）
ｈｐ３（ｊ，２×ｋ＋１）＝［Ｄ（ｊ，ｋ）＋Ｄ（ｊ，ｋ＋１）］／２
補間データ１は、第１，２，３，…，２０００チャンネルのデータとなる。
【０１５３】
（２）第２高密度データ生成処理（対向データ）
高密度対向データ生成手段２９Ｐは、補間データ１記憶部２９Ｄから必要なデータを読
み出し、奇数チャンネルのデータに対しては、従来例に記載したＱＱ再構成のときの方法
で（図３８参照）、該当する１チャンネル×２ビューのデータを補間し、偶数チャンネル
のデータに対しては、従来例に記載した対向ビーム補間法で生成したデータと同様に、２
ビューで収集した２チャンネルのデータを用いた４点補間により、それぞれ第２高密度デ
ータｈｐ４の生成を行い、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる（図３０のステップＳ
３３）。
【０１５４】
この補間式を以下に示す。
（数１１）
１≦Ｋ≦２×Ｎｃｈ（＝２０００）について、
ｈｐ４（ｊ，Ｋ）＝ｈｐ３（ｊ＋Ｘ（Ｋ），Ｙ（Ｋ））
Ｙ（Ｋ）＝２×Ｎｃｈ−Ｋ＋１
Ｘ（Ｋ）＝｛［（  Ｋ−Ｃｅｎｔ  ＣＨ）  ×φ］  ／［Ｎｃｈ×１８０］＋０．
５｝×Ｎｖｉｅｗ
Ｃｅｎｔ  ＣＨ＝（２×Ｎｃｈ＋１）／２
こうして得られた第１、第２高密度データ、ｈｐ３，ｈｐ４を使用してヘリカル補間処
理（図３０のステップＳ２５）及び画像再構成処理（図３０のステップＳ１９）を行うこ
とは、第６実施形態例と同様であるので、以下の説明を省略する。
【０１５５】
以上説明した第６実施形態例およびその変形例は、第２、３、４、５の各実施形態例と
任意に組み合わせることができる。すなわち、チャンネル方向の  Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ処
理との組合せ、マルチスライスＣＴ装置への適用、スライス方向フィルタ処理との組合せ
、マルチスライスＣＴ装置での高密度サンプリング・スキャン法によるヘリカルスキャン
などにも適用することができる。
【０１５６】
なお、本発明をマルチスライスＣＴ装置に適用する場合、実施形態例では検出器列数を
４列として説明したが、４列に限らず２、３、５、６、７、８列等、任意の検出器列数を
備えたマルチスライスＣＴ装置に適用できることは明らかである。
【０１５７】
また、画像再構成法についても、フィルタ補正逆投影法（コンボリューション法）に限
らず、ファンパラ変換による逆投影演算や、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いた逆投影
演算、フーリエ変換および逆フーリエを用いた画像再構成法、ライノグラムによる画像再
構成等、各種の画像再構成法を利用できることは明らかである。
【０１５８】
さらに、実施形態例では、生データから２倍の密度を有する高密度データを生成したが
、２倍に限らず、３倍、４倍等の密度を有する高密度データを生成して画像再構成するこ
とも本発明の範囲内である。例えば３倍密度の高密度データを生成する場合には、少数チ
ャンネルの小数点以下の数を０．３３および０．６７とし、４倍密度の高密度データを生
成する場合には、小数チャンネルの小数点以下の数を０．２５，０．５および０．７５と
すれば良い。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】本発明の各実施形態例を適用するＸ線ＣＴ装置のシステム構成図である。
【図２】同第１実施形態例における補間処理部のブロック図である。
【図３】同第１実施形態例における処理の概念図である。
【図４】同第１実施形態例における処理の流れを説明するフローチャート図である。
【図５】同第１実施形態例における処理として外挿補間を用いた場合の概念図である。
【図６】同第１実施形態例における処理として内挿補間を用いた場合の概念図である。
【図７】同第１実施形態例において画像再構成部の制御装置が補間処理を行う構成の場合のブロック図である。
【図８】同第２実施形態例における補間処理部のブロック図である。
【図９】チャンネル方向Ｄｅｂｌｕｒｉｎｇ  処理の概念図である。
【図１０】４列マルチスライスＣＴ、Ｐｉｔｃｈ＝４でヘリカルスキャンした場合の或る列の対向ビームを示す図である。
【図１１】右上図が４列マルチスライスＣＴ、Ｐｉｔｃｈ＝４でヘリカルスキャンした場合の或る列の対向ビームを示す図である。
【図１２】同第３実施形態例の処理の概念図である。
【図１３】同第４実施形態例における補間処理部のブロック図である。
【図１４】同第４実施形態例における位相θのスキャンの状態と処理の概念図である。
【図１５】高密度サンプリングと組み合わせたフィルタ処理の概念図である。
【図１６】束ね処理あるいはエンハンス処理を行うフィルタ関数の形状の例を示す図である。
【図１７】Ｐｉｔｃｈ＝２．５の高密度サンプリング・スキャン法における実データだけのスキャン図である。
【図１８】Ｐｉｔｃｈ＝２．５の高密度サンプリング・スキャン法における実データと（中心チャンネルの）対向データのスキャン図である。
【図１９】複雑な順序で配列された複数のビューと複数の検出器列の実データを示す図である。
【図２０】４列マルチスライスＣＴにおけるＰｉｔｃｈ＝３．５のスキャン図である。
【図２１】４列マルチスライスＣＴにおけるＰｉｔｃｈ＝４．５のスキャン図である。
【図２２】基本スライス厚を半分にしてのＰｉｔｃｈ＝４．５のスキャン図である。
【図２３】２列マルチスライスＣＴにおけるＰｉｔｃｈ＝１．５のときのスキャン図である。
【図２４】２列マルチスライスＣＴにおけるピッチ１．５の場合の対向ビーム補間法を示す図である。
【図２５】４列マルチスライスＣＴにおけるピッチ３．５の場合の対向ビーム補間法を示す図である。
【図２６】４列マルチスライスＣＴにおけるピッチ４．５の場合の対向ビーム補間法を示す図である。
【図２７】本発明に係るＸ線ＣＴ装置の第６実施形態における補間処理部のブロック図である。
【図２８】本発明に係るＸ線ＣＴ装置の第６実施形態における処理の概念図である。
【図２９】同第６実施形態例における処理手順を示すフローチャート図である。
【図３０】同第６実施形態例の変形例における処理手順を示すフローチャート図である。
【図３１】シングルスライスＣＴの概略構成図である。
【図３２】コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャンの概念図である。
【図３３】Ｘ線ＣＴ装置の画像再構成を説明する図である。
【図３４】マルチスライスＸ線ＣＴ装置のジオメトリを説明する図である。
【図３５】ＱＱオフセット取り付けの状態を説明する図である。
【図３６】ＱＱを説明する図である。
【図３７】ＱＱを説明する図である。
【図３８】ＱＱの概念を説明する図である。
【図３９】コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャンにおけるスキャン図である。
【図４０】３６０°補間法を説明する図（Ａ）、対向ビーム補間法を説明する図（Ｂ）、対向ビームを説明する図（Ｃ）、対向ビームのサンプリング位置を説明する図  （Ｄ）である。
【図４１】或る第ｊビューのデータの対向ビーム補間の概念図である。
【図４２】３６０°補間法の概念図である。
【図４３】ヘリカルスキャンの対向ビーム補間を説明する図である。
【図４４】マルチスライスＣＴの概念図である。
【図４５】４列マルチスライスＣＴに３６０°補間法を適用した場合のスキャン図である。
【符号の説明】
【０１６０】
１３…架台寝台制御部、１５…寝台移動部、２３…検出器、２７…データ収集部、２９
…補間処理部、３１…画像再構成部。
【図１】
2006223910.tif 000003
【図２】
2006223910.tif 000004
【図３】
2006223910.tif 000005
【図４】
2006223910.tif 000006
【図５】
2006223910.tif 000007
【図６】
2006223910.tif 000008
【図７】
2006223910.tif 000009
【図８】
2006223910.tif 000010
【図９】
2006223910.tif 000011
【図１０】
2006223910.tif 000012
【図１１】
2006223910.tif 000013
【図１２】
2006223910.tif 000014
【図１３】
2006223910.tif 000015
【図１４】
2006223910.tif 000016
【図１５】
2006223910.tif 000017
【図１６】
2006223910.tif 000018
【図１７】
2006223910.tif 000019
【図１８】
2006223910.tif 000020
【図１９】
2006223910.tif 000021
【図２０】
2006223910.tif 000022
【図２１】
2006223910.tif 000023
【図２２】
2006223910.tif 000024
【図２３】
2006223910.tif 000025
【図２４】
2006223910.tif 000026
【図２５】
2006223910.tif 000027
【図２６】
2006223910.tif 000028
【図２７】
2006223910.tif 000029
【図２８】
2006223910.tif 000030
【図２９】
2006223910.tif 000031
【図３０】
2006223910.tif 000032
【図３１】
2006223910.tif 000033
【図３２】
2006223910.tif 000034
【図３３】
2006223910.tif 000035
【図３４】
2006223910.tif 000036
【図３５】
2006223910.tif 000037
【図３６】
2006223910.tif 000038
【図３７】
2006223910.tif 000039
【図３８】
2006223910.tif 000040
【図３９】
2006223910.tif 000041
【図４０】
2006223910.tif 000042
【図４１】
2006223910.tif 000043
【図４２】
2006223910.tif 000044
【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
2006223910.tif 000047