(57)【要約】【課題】短時間で、ストリーク状のアーチファクトを低減しつつ、被写体内の構造物の縁を鮮鋭化した画像を生成する。【解決手段】撮像空間に配置された被写体に対して、複数の角度からＸ線を照射し、被写体を透過したＸ線の強度分布を検出することによって複数ビューについての投影データを得る。複数の投影データを平滑化処理した後、画像再構成することにより撮像空間の所定の画像化領域について平滑化画像を生成する。平滑化画像における被写体の中心部の領域の画素に対して、被写体の周縁部の領域の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施す。【選択図】図３
2019024747.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像空間に配置された被写体にＸ線を照射し、前記被写体を透過したＸ線の強度分布を検出して得られる投影データを、前記Ｘ線の被写体への照射角度の異なる複数ビューについて取得する投影データ取得部と、
前記複数の投影データを平滑化処理した後、画像再構成することにより前記撮像空間の所定の画像化領域について平滑化画像を生成する画像再構成部と、
前記平滑化画像における前記被写体の中心部の領域の画素に対して、前記被写体の周縁部の領域の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施す鮮鋭化処理部とを有す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装置であって、画像化領域における前記被写体の形状と位置を、１以上の所定形状とその位置により近似的に示す被写体モデルを生成する被写体モデル生成部をさらに有し、
前記鮮鋭化処理部は、前記被写体モデルと前記平滑化画像を対応させて、前記所定形状の中心部の領域に対応する前記平滑化画像の領域の画素に対して、前記被写体モデルの前記所定形状の周縁部の領域に対応する前記平滑化画像の領域の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施すことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項３】
請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記被写体モデル生成部は、前記複数ビューの投影データのうち１ビュー以上の投影データを選択し、選択した投影データの信号強度分布に基づいて、前記被写体モデルを生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項４】
請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記被写体モデルの前記所定形状は、楕円であることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項５】
請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記鮮鋭化処理部は、前記被写体モデルの前記所定形状の周縁部から中心に近づくにつれ、前記鮮鋭化処理の度合を強めることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項６】
請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記鮮鋭化処理部は、前記被写体モデルの前記所定形状が２以上ある場合、それぞれの前記所定形状ごとに周縁部から中心に近づくにつれ、前記鮮鋭化処理の度合を強めることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項７】
請求項３に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記被写体モデル生成部は、前記複数ビューの投影データのうち、２ビュー以上の投影データを選択して、前記被写体モデルを生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項８】
請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記被写体モデル生成部は、前記２ビュー以上の投影データは、垂直方向のビューと水平方向のビューとを含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項９】
請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記被写体モデル生成部は、前記２ビュー以上の投影データは、垂直方向のビューから所定角度傾斜したビューと水平方向から所定角度傾斜したビューとを含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１０】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記平滑化画像の近接する画素間の画素値の変化度合を求める画素値変化度合算出部をさらに有し、
前記鮮鋭化処理部は、前記画素値の変化度合が大きい画素については、前記画素値の変化度合が小さい画素よりも鮮鋭化度合を低減す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装置であって、前記画素値変化度合算出部は、前記平滑化画像の近接する画素間の画素値の変化度合の分布を示す画像空間モデルを生成し、前記鮮鋭化処理部は、前記画像空間モデルの前記画素値の変化度合の分布に応じて鮮鋭化度合を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１２】
請求項３に記載のＸ線ＣＴ装置であって、前記被写体モデル生成部は、前記選択した投影データの信号強度分布が、予め定めた閾値以上の範囲に対応する位置に前記所定形状を配置することにより、前記被写体モデルを生成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、前記被写体モデル生成部は、前記信号強度分布が前記閾値以上の範囲を、予め定めた上限個数以内になるように統廃合することにより、前記所定形状の数を低減することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１４】
撮像空間に配置された被写体に対して、複数の角度からＸ線を照射し、被写体を透過したＸ線の強度分布を検出することによって得た複数ビューについての投影データを受け取るステップと、
前記複数の投影データを平滑化処理した後、画像再構成することにより前記撮像空間の所定の画像化領域について平滑化画像を生成するステップと、
前記平滑化画像における前記被写体の中心部の領域の画素に対して、前記被写体の周縁部の領域の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施すステップと、を含むことを特徴とする画像生成方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
撮像空間に配置された被写体に対して複数の角度からＸ線を照射し、被写体を透過したＸ線の強度分布を検出することによって得た複数ビューについての投影データを受け取るステップと、
前記複数の投影データを平滑化処理した後、画像再構成することにより前記撮像空間の所定の画像化領域について平滑化画像を生成するステップと、
前記平滑化画像における前記被写体の中心部の領域の画素に対して、前記被写体の周縁部の領域の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施すステップと、を実行させるための画像生成プログラム。
【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、特に、生成したＣＴ画像におけるストリーク状のアーチファクトの低減と構造物の縁の鮮鋭化を両立することのできる装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人体を非侵襲的に画像化する医療用の断層撮像装置として、Ｘ線ＣＴ装置が広く利用されている。近年の放射線被ばくに対する関心の高まりに伴い、ＣＴ検査における被ばく線量の低減が望まれている。しかし、肩等の扁平な部位を撮像する際にＸ線の照射線量が不十分な場合、Ｘ線が被写体を通過する距離が長くＸ線減弱が大きい長軸方向において、検出信号が弱くなり、ノイズの割合が増加する。これにより、画像にストリーク状のアーチファクトが生じることが知られている（図１４（ａ））。
【０００３】
そこで、低線量撮影時の画質を改善する画像処理方法が盛んに検討されている。例えば、非特許文献１や非特許文献２等では、検出信号の強度に応じて、検出信号（投影データ）を平滑化するフィルタをかけてノイズの影響を抑えることにより、ストリーク状のアーチファクトを低減する方法が提案されている。
【０００４】
しかしながら、投影データに平滑化フィルタをかけた場合、被写体内にある比較的高コントラストな構造物に対応する投影データのエッジ部分の、検出信号値の急峻な変化も平滑化される。そのため、再構成画像における被写体内の高コントラストな構造物の縁に暈けが生じるという問題がある。ストリーク状のアーチファクトを低減する効果と構造物の縁の鮮明さを保つ効果とは、トレードオフの関係にあり、前者の効果を大きくするほど、後者の効果が小さくなる。すなわち、強いストリーク状のアーチファクトを低減させるために、投影データの平滑化の度合を強めると、再構成画像における被写体内の構造物の縁に大きな暈けを生じてしまう（図１４（ｂ））。被写体内の構造物の縁の暈けは、画像を臨床診断に用いる上で好ましくないため、被写体内の構造物の縁の暈けを抑制しつつストリーク状のアーチファクトを低減した画像が得られる処理方法が望まれる。
【０００５】
この問題の解決策として、特許文献１では、投影データをそのまま再構成した画像（原画像）と、平滑化フィルタを適用した投影データから再構成した画像（平滑化画像）とを適切に加重加算する方法が提案されている。この方法では、画像上でストリーク状のアーチファクトを生ずる部分の画素では平滑化画像の画素値の比率を原画像より大きくし、被写体内の構造物の縁部分では原画像の画素値の比率を平滑化画像より大きくして、加重加算する。これにより、被写体内の構造物の縁の暈けを抑制しつつ、ストリーク状のアーチファクトを低減した第３の画像が得られる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】J. Hsieh., “Adaptive streak artifact reduction in computed tomography resulting from excessive x-ray photon noise,” Med. Phys., Vol.25, No.11, pp.2139-2147, 1998
【非特許文献２】T. Li et. al., “Nonlinear Sinogram Smoothing for Low-Dose X-Ray CT,” IEEE. Trans. Nucl. Sci., Vol.51, No.5, pp.2505-2513, 2004
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１４６２８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に記載されている方法は、被写体内の構造物の縁（エッジ）の暈けを抑制しつつストリーク状のアーチファクトを低減できる反面、原画像と平滑化画像の２枚の画像を作成する必要があるため、画像生成に時間がかかるという問題がある。
【０００９】
本発明の目的は、短時間で、ストリーク状のアーチファクトを低減しつつ、被写体内の構造物の縁を鮮鋭化した画像を生成することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明によれば、以下のようなＸ線ＣＴ装置が提供される。すなわち、このＸ線ＣＴ装置は、撮像空間に被写体にＸ線を照射し、被写体を透過したＸ線の強度分布を検出して得られる投影データを、Ｘ線の被写体への照射角度の異なる複数ビューについて取得する投影データ取得部と、複数の投影データを平滑化処理した後、画像再構成することにより撮像空間の平滑化画像を得る画像再構成部と、平滑化画像における被写体の中心部の領域の画素に対して、被写体の周縁部の領域の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施す鮮鋭化処理部とを有する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ストリーク状のアーチファクトを低減しつつ、被写体内の構造物の縁を鮮鋭化した画像を短時間の計算で提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態１のＸ線ＣＴ装置の構成を示すブロック図。
【図２】（ａ）および（ｂ）は、被写体の中心部に位置する構造物および周縁部に位置する構造物と、その再構成画像を示す説明図。
【図３】実施形態１のＸ線ＣＴ装置の処理の流れを示すフロー。
【図４】実施形態２のＸ線ＣＴ装置の斜視図。
【図５】実施形態２のＸ線ＣＴ装置の被写体モデル生成部の動作を示すフロー。
【図６】（ａ）および（ｂ）は、実施形態２の垂直方向および水平方向ビューにおける撮影の方向と投影データのプロファイルを示す説明図。
【図７】（ａ）実施形態２の投影データのプロファイルから被写体候補を求め、楕円を設定する処理を示す図、（ｂ）実施形態５の投影データのプロファイルから求めた被写体候補を統廃合して、数を低減した楕円を設定する処理を示す図。
【図８】（ａ）垂直方向ビューで３つの被写体候補が、水平方向ビューで２つの被写体候補が認識されている場合の楕円の配置を示す説明図、（ｂ）垂直方向もしくは水平方向から見て被写体１１が重なる配置の例を示す説明図。
【図９】実施形態３のＸ線ＣＴ装置の構成を示すブロック図。
【図１０】実施形態３のＸ線ＣＴ装置の処理の流れを示すフロー。
【図１１】（ａ）および（ｂ）は、実施形態４の垂直方向から傾斜したビューおよび水平方向から傾斜したビューにおける撮影の方向と投影データのプロファイルを示す説明図。
【図１２】実施形態４の投影データのプロファイルから求めた被写体候補の位置等から楕円を設定する処理を示す図。
【図１３】実施形態４の投影データのプロファイルから求めた被写体候補の位置等から楕円を設定する処理を示す図。
【図１４】（ａ）Ｘ線ＣＴ装置の通常の再構成画像の例、（ｂ）平滑化フィルタを適用した投影データから再構成した画像の例。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、添付の図を用い、本発明の実施形態について詳説する。以下の説明に用いる全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
【００１４】
＜＜実施形態１＞＞
図１は、本実施形態のＸ線ＣＴ装置の概要を示すブロック図である。図２（ａ）、（ｂ）は、被写体の中心部に位置する構造物と、周縁部に位置する構造物と、その再構成画像を示す。図３は、Ｘ線ＣＴ装置の処理の流れを示すフローである。
【００１５】
図２（ａ）のように、被写体１１の中心部に位置する構造物２６０を通過するＸ線は、どの方向２５１，２５２から照射されても必ず被写体１１の中心を通るため、被写体１１を通過する距離が長い。これに対し、被写体１１の周縁部に位置する構造物２６０を通過するＸ線は、被写体１１を通過する距離が短い方向２５３が存在する。このため、被写体１１の中心部に位置する構造物２６０を通過したＸ線の検出信号の方が、周縁部に位置する構造物２６１を通過したＸ線の検出信号よりも、含まれるノイズの割合が多くなり、投影データをノイズ量に応じて平滑化して再構成した場合、中心部に位置する構造物の方が周縁部に位置する構造物よりも縁の暈けが大きくなる。
【００１６】
本実施形態では、このことに着目し、平滑化された投影データを再構成した画像（平滑化画像）において、被写体１１の中心部の領域の画素に対して、被写体１１の周縁部の領域の画素よりも強い鮮鋭化処理を施す。これにより、被写体内の中心部の暈けが大きい構造物を鮮鋭化することができる。
【００１７】
具体的には、図１のように、本実施形態のＸ線ＣＴ装置は、投影データ取得部１と、画像再構成部２１と、鮮鋭化処理部２３とを備えている。
【００１８】
投影データ取得部１は、撮像空間４８に配置された被写体１１にＸ線を照射し、被写体１１を透過したＸ線の強度分布を検出して得られる投影データを、Ｘ線の被写体への照射角度の異なる複数ビューについて取得する。
【００１９】
画像再構成部２１は、複数の投影データを平滑化処理した後（図３のステップＳ４−１）、画像再構成することにより（ステップＳ４−３）、撮像空間４８の所定の画像化領域４９について平滑化画像２０１を生成する。この平滑化処理により、投影データのノイズの影響を抑制することができるため、ストリーク状のアーチファクトが抑制された平滑化画像２０１を生成することができる。しかしながら、平滑化画像２０１には、平滑化処理のために、被写体１１内の構造物の縁に暈けが生じる。そこで、鮮鋭化処理部２３は、構造物の縁の暈けを鮮鋭化するために、平滑化画像における被写体１１の中心部の領域２２２の画素に対して、被写体１１の周縁部の領域２２１の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施す（ステップＳ４−５）。
【００２０】
このとき、画像における被写体の中心位置と周縁部とを見つける方法としては、どのような方法を用いてもよく、例えば、ユーザーから被写体の輪郭形状の入力を受け付けてもよいし、平滑化画像を画像処理して被写体の輪郭形状を求めてもよい。本実施形態では、より少ない計算量で短時間に被写体の輪郭形状を求めるために、投影データから直接、被写体の形状および位置を示す被写体モデル２０２を生成する（図３のステップＳ４−２）。
【００２１】
具体的には、本実施形態のＸ線ＣＴ装置は、図１のように、被写体モデル生成部２２をさらに有する構成とする。被写体モデル生成部２２は、画像化領域４９における被写体１１の形状と位置を、１以上の所定形状２１１とその位置により近似的に示す被写体モデル２０２を生成する（ステップＳ４−２）。すなわち、被写体モデル２０２は、所定形状２１１により、画像化領域４９における被写体の外形の位置を示している。この場合、鮮鋭化処理部２３は、被写体モデル２０２と平滑化画像２０１を対応させて、被写体モデル２０２の所定形状２１１の周縁部の領域２２１に対応する平滑化画像２０１の領域の画素に対して、所定形状２１１の中心部の領域２２２に対応する平滑化画像２０１の領域の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施す（ステップＳ４−５）。これにより、平滑化画像における被写体１１の中心部の領域２２２の画素に対して、被写体１１の周縁部の領域２２１の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施すことができる。
【００２２】
特に本実施形態では、投影データ取得部１が取得した複数ビューの投影データのうち１ビュー以上の投影データを選択し、選択した投影データの信号強度分布に基づいて、画像化領域４９における被写体１１の形状と位置を、１以上の所定形状２１１とその位置により近似的に示す被写体モデル２０２を生成する。これにより、投影データからいったん画像を再構成して画像処理により被写体１１の形状等を求める場合よりも、少ない計算量で短時間に被写体モデル２０２を生成することができる。
【００２３】
被写体モデル２０２の所定形状２１１は、どのような形状であってもよく、例えば楕円を用いることができる。被写体１１の両足や両腕が含まれる画像を生成する場合には、被写体の左右の足や、左右の腕の形状を、それぞれ楕円で近似し、複数の楕円を各部位の位置に近似的に配置して示す被写体モデル２０２を生成することができる。
【００２４】
なお、鮮鋭化処理部２３は、被写体モデル２０２の所定形状２１１の周縁部から中心に近づくにつれ、鮮鋭化処理の度合を段階的または連続的に強める。被写体モデル２０２に複数の所定形状２１１が含まれる場合には、それぞれの所定形状２１１ごとに周縁部から中心に近づくにつれ、鮮鋭化処理の度合を段階的または連続的に強める。
【００２５】
被写体モデル生成部２２は、複数ビューの投影データのうち、１ビューの投影データから被写体モデル２０２を生成する場合には、投影データのＸ線の信号強度分布のＸ線の減衰量が被写体１１によって急激に大きくなる範囲を、所定形状（例えば楕円）２１１の一方の軸に投影して、その軸方向の所定形状（楕円）２１１の径を決定する。そして、投影データの信号強度の最大値によって他方の軸方向の径を決定することができる。また、投影データの信号強度分布の面積に応じて、他方の軸の径を決定することもできる。
【００２６】
被写体モデル生成部２２は、２ビュー以上の投影データを選択して、被写体モデル２０２を生成することも可能である。この場合、ビューごとに投影データのＸ線の信号強度分布のＸ線の減衰量が被写体１１によって急激に大きくなる範囲を、所定形状（例えば楕円）２１１の軸方向に投影して、それぞれの軸方向の径を決定する。このとき、被写体モデル生成部２２が選択する２ビュー以上の投影データは、垂直方向のビューと水平方向のビューとを含んでもよいし、垂直方向および水平方向から所定角度傾斜したビューを含んでもよい。また、２ビューは、必ずしも直交していなくてもよい。
【００２７】
このように、本実施形態のＸ線ＣＴ装置では、平滑化画像のみを再構成し、それを鮮鋭化処理するため、ストリーク状のアーチファクトを低減しつつ、構造物の縁を鮮鋭化した画像を短時間で生成することができる。
【００２８】
以下の実施形態２以降で、さらに具体的な実施形態について説明する。
【００２９】
＜＜実施形態２＞＞
実施形態２のＸ線ＣＴ装置を、図４等を用いて説明する。実施形態１の説明と重複する構成については、同じ符号を付し、説明を省略する。
【００３０】
図４は、実施形態１に係るＸ線ＣＴ装置の外観を示す斜視図である。図１および図４に示すように、実施形態１のＸ線ＣＴ装置は、投影データ取得部（以下、スキャナと呼ぶ）１と、被写体を搭載して移動するための寝台１５と、入出力装置３と、演算装置２とを備えている。入出力装置３は、マウスやキーボードなどで構成され寝台移動速度情報や再構成位置など計測・再構成パラメータを入力するための入力装置３２、及び、再構成画像等を表示する表示装置３１とを含む。
【００３１】
図１のように、スキャナ１０１は、Ｘ線発生装置１２、高電圧発生装置４６、Ｘ線制御装置４５、Ｘ線検出器１８、スキャナ制御装置４７および中央制御装置４３を含む。高電圧発生装置４６は、Ｘ線制御装置４５の制御下で所定の電流及び高電圧を発生し、Ｘ線発生装置１２に供給する。これにより、Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生する。
【００３２】
Ｘ線発生装置１２とＸ線検出器１８は、中央に被写体１１を挿入するための開口（不図示）を備えた円盤５０に搭載されている。円盤５０には、円盤５０を回転駆動する駆動装置１７が接続されている。また、円盤５０には、Ｘ線発生装置１２が発生したＸ線が透過する位置に、Ｂｏｗ−ｔｉｅフィルタ１３とコリメータ１４も搭載されている。コリメータ１４には、コリメータ制御装置１６が接続されている。スキャナ制御装置４７は、駆動装置１７およびコリメータ制御装置１６に接続され、円盤５０の回転および停止、ならびに、コリメータ１４の開口を制御する。
【００３３】
Ｘ線検出器１８には、プリアンプ１９とＡ／Ｄコンバータ４１が順に接続されている。プリアンプ１９は、Ｘ線検出器１８の出力を増幅し、Ａ／Ｄコンバータ４１は、デジタル信号に変換し、演算装置２に受け渡す。プリアンプ１９およびＡ／Ｄコンバータ４１も円盤５０に搭載されている。Ｘ線検出器１８、プリアンプ１９、Ａ／Ｄコンバータ４１は、データ収集系４０を構成している。
【００３４】
寝台１５は、円盤５０に対して寝台１５を移動させる寝台駆動部を内蔵している。寝台駆動部には、その駆動量を制御する寝台制御装置４２と、寝台移動計測装置４４が接続されている。
【００３５】
入出力装置３は、表示装置３１と入力装置３２の他に、記憶装置３３も配置されている。一方、演算装置２は、実施形態１で述べた、画像再構成部２１と被写体モデル生成部２２と鮮鋭化処理部２３に加えて、補正処理装置２０と、画像処理装置２４とを備えている。入出力装置３と演算装置２は、操作ユニット５を構成している。
【００３６】
演算装置２は、ＣＰＵとメモリとを内蔵するコンピュータにより構成し、メモリに予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵにより展開・起動することにより、補正処理装置２０、画像再構成部２１、被写体モデル生成部２２、鮮鋭化処理部２３、補正処理装置２０および画像処理装置２４の機能をソフトウアにより実現する構成である。また、演算装置２の上記機能の一部または全部を、ハードウェアによって実現することも可能である。例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）のようなカスタムＩＣや、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）のようなプログラマブルＩＣを用いて演算装置２を構成し、補正処理装置２０、画像再構成部２１、被写体モデル生成部２２、鮮鋭化処理部２３、補正処理装置２０および画像処理装置２４の動作の一部または全部を実現するように回路設計を行えばよい。
【００３７】
各部の動作を説明する。操作者が、操作ユニット５における入力装置３２から撮影条件（寝台移動速度、管電流、管電圧、スライス位置など）や再構成パラメータ（関心領域、再構成画像サイズ、逆投影位相幅、再構成フィルタ関数、体軸方向の画像厚さなど）を入力すると、その指示に基づいて、中央制御装置４３は、撮影に必要な制御信号を、Ｘ線制御装置４５、寝台制御装置４２、スキャナ制御装置４７に出力する。これにより、操作者が入力装置３２を操作して、撮影スタート信号が出力したならば、撮影が開始される。撮影が開始されるとＸ線制御装置４５により高電圧発生装置４６に制御信号が送られ、高電圧４６がＸ線発生装置１２に印加され、Ｘ線発生装置１２からＸ線が被写体１１へ照射される。同時に、スキャナ制御装置４７から駆動装置１７に制御信号が送られ、円盤５０を回転させる。これにより、Ｘ線発生装置１２、Ｘ線検出器１８、プリアンプ１９等が被写体１１の周りを周回する。一方、寝台制御装置４２の制御により、被写体１１を乗せた寝台１５は、体軸方向に平行移動したり、静止したりする。
【００３８】
Ｘ線発生装置１２から照射されたＸ線は、Ｂｏｗ−ｔｉｅフィルタ１３によってＸ線ビームの形状を整形された後、コリメータ１４によって照射領域を制限され、被写体１１に照射される。Ｘ線は、被写体１１内の各構造物で吸収（減衰）され、被写体１１を通過し、Ｘ線検出器１８で検出される。検出タイミングは、回転方向について定められた角度だけ円盤５０が回転したタイミングである。回転方向のデータ収集の単位をビューと呼ぶ。なお、Ｘ線検出器１８は、検出素子を、２次元に配置した構成である。円盤５０の回転方向の素子の並びをチャネル方向、それに直交する被写体１１の体軸方向を列方向と呼び、収集するデータはビュー、チャネルおよび列によって識別される。
【００３９】
Ｘ線検出器１８の各々の検出素子で検出されたＸ線は、電流に変換され、プリアンプ１９で増幅され、Ａ／Ｄコンバータ４１でデジタル信号に変換されて演算装置２に出力される。
【００４０】
演算装置２の補正処理装置２０は、Ａ／Ｄコンバータ４１からのデジタル信号について、検出素子の暗電流による出力のオフセットを補正するオフセット補正処理、エアー補正処理、リファレンス補正処理、対数変換処理、ビームハードニング効果を抑制するためのファントム補正処理等を行う。補正後のデータは、実測した投影データとして入出力装置３内の記憶装置３３に保存される。
【００４１】
つぎに、演算装置２の画像再構成部２１、被写体モデル生成部２２および鮮鋭化処理部２３の動作を図３のフローを用いて以下に説明する。
【００４２】
まず、ステップＳ４−１にて、画像再構成部２１は、記憶装置３３に格納された各ビューの投影データに対し平滑化フィルタを適用し、平滑化された投影データを得る。次にステップＳ４−３にて、平滑化された投影データを用いて画像再構成を行って、撮像空間４８内の画像化領域４９についての再構成画像（平滑化画像）２０１を得る。この平滑化フィルタは、投影データの信号強度に応じて平滑化強度を変化させるものであることが望ましい。平滑化処理は、非特許文献１や２の方法を含めて公知の方法を適用することができる。画像再構成部２１の画像再構成の方法としては、広く知られた方法を用いる。例えば、各ビューおよび各列について、チャネル方向に再構成フィルタを重畳され、ビュー方向に重みを加重しながら逆投影処理を行うことで、画像化領域４９の被写体内部のＸ線減弱係数の分布図として再構成画像が得られる。これにより、得られた再構成画像（平滑化画像２０１）は、予め投影データが平滑化処理されているため、ストリーク状アーチファクトが低減されている。
【００４３】
なお、ステップＳ４−１において、非特許文献２の方法で平滑化処理を行う場合には、Ｘ線検出器１８の全ての検出素子に共通して作用する平滑化の強度パラメータを設定する必要がある。そのため、任意の平滑化の強度パラメータを離散化してレベル１、２、３、…、ＬのようにあらかじめＬ段階に平滑化強度のレベル（以降、平滑化レベル）を定め、このレベルと平滑化の強度パラメータとの関係を記憶装置３３に予め格納しておくことが望ましい。この場合、操作者は入力装置３２を介して平滑化強度のレベルを選択し、画像再構成部２１は、操作者の選択したレベルを受け付け、それに対応する平滑化強度パラメータを記憶装置３３から読み出して、それを用いて平滑化処理を行う。
【００４４】
前述したように、投影データに平滑化処理した場合、検出信号のノイズの影響が抑制されるだけでなく、被写体１１内にある比較的高コントラストな構造物に対応する投影データのエッジ部分の、検出信号値の急峻な変化も平滑化されるため、再構成画像における被写体内の高コントラストな構造物の縁に暈けが生じるという問題がある。そこで、本実施形態では、鮮鋭化処理部２３がこれを補うように、画像空間において平滑化画像２０１に鮮鋭化処理を適用することで、構造物のぼけを回復させる。すなわち、鮮鋭化処理部２３は、構造物の縁の暈けを鮮鋭化するために、平滑化画像における被写体１１の中心部の領域２２２の画素に対して、被写体１１の周縁部の領域２２１の画素よりも、強い鮮鋭化処理を施す。
【００４５】
本実施形態では、被写体モデル生成部２２は、投影データの信号強度分布に基づいて、画像化領域４９における被写体１１の形状と位置を、１以上の所定形状２１１とその位置により近似的に示す被写体モデル２０２を生成する。これにより、短い計算時間で、被写体の中心部の領域２２２と周縁部の領域２２１の位置を把握して鮮鋭化処理を行うことが可能である。
【００４６】
すなわち、本実施形態では、次のような考えに従って、平滑化画像２０１における信号低下（ぼけ）のレベルを、モデル化する。
(a)  画像空間における任意の点における信号低下レベルを角度方向に平均化した上で、信号低下の位置依存性に注目する。
(b)計算量を低減するために、平滑化画像における被写体１１の像が１以上の楕円で近似できるとみなし、楕円によって被写体１１の画像をモデル化し、被写体モデル２０２を生成する。１以上の楕円２１１のそれぞれについて、同心楕円上で信号低下レベルが同一となると仮定する。これは、被写体１１の周縁部から中心部に近づくほど被写体１１によるＸ線を減弱させる作用が大きくなるため、被写体１１の中心部の構造物の方が、周縁部の構造物よりも、投影データの信号低下が大きく、ノイズ割合が多いため、平滑化フィルタによる投影データのエッジの平滑化も大きいためである。
(c)上記（ｂ）の楕円は、１以上のビューの投影データ（最も単純には垂直方向と水平方向のビューの投影データ）を基にして、楕円の総数、位置および大きさ（長軸および短軸の長さ）を算出する。
【００４７】
具体的には、ステップＳ４−２において、被写体モデル生成部２２は、被写体モデル２０２を生成する。ステップＳ４−２の被写体モデル２０２の生成処理を、図５のフローに従って説明する。まず、ステップＳ５−１において、被写体モデル生成部２２は、複数ビューの投影データのうち１以上を選択する。本実施形態においては、垂直方向のビュー（Ｘ線管が１２時あるいは６時の位置に最も近いビュー）と水平方向のビュー（Ｘ線管が３時あるいは９時の位置に最も近いビュー）の２ビューを被写体モデル生成部２２は選択する。被写体モデル生成部２２は、選択したそれぞれのビューについて、撮影がアキシャルスキャンの場合には、回転中心において作成したい画像の体軸方向位置（以降、画像スライス位置と呼ぶ）に最も近い検出素子列を選択し、らせんスキャンの場合には中心列（列数が偶数の検出器の場合には中央２列の平均値）を選択する。但し、列方向の選択に関しては、画像スライス位置における被写体の概形を反映した投影データの選択方法であれば上記選択方法に限られるものではない。
【００４８】
次に、ステップＳ５−２において被写体モデル生成部２２は、選択した垂直方向および水平方向のビューについて、それぞれのチャネル方向に投影データ（検出信号）のプロファイルを生成する。人体の両脚を模したファントムについて、垂直方向および水平方向ビューにおける撮影の方向の概念図と投影データのプロファイルを併せて図６（ａ）、（ｂ）に例示する。被写体１１の画像スライス位置が両足であるため、被写体１１の像は２つに分かれ、投影データのプロファイルは垂直方向のプロファイルは２つの山を有し、水平方向のプロファイルは、被写体の両足の投影データが重なるため、１つの山を有している。
【００４９】
ステップＳ５−３において、被写体モデル生成部２２は、投影データのプロファイルから被写体１１の像を認識する。このとき、上記の寝台１５が被写体１１に近接して撮影されているが、寝台１５を鮮鋭化する必要は無いため、投影値（検出信号値）を基に、寝台の投影データプロファイルと被写体の投影データプロファイルとを識別し、被写体１１の像のみを認識する。そこで、あらかじめ寝台１５を、その位置やＸ線発生装置１２の管電圧および管電流などの撮影条件を変更して撮影して投影値を求め、寝台１５の投影値を被写体１１の投影値から識別するための最小の閾値を（寝台閾値）を求め、記憶装置３３に格納しておく。そして、ステップＳ５−３では、図７（ａ）に示したように、被写体モデル生成部２２は、垂直方向ビューのプロファイルをチャネル番号の小さいほうから投影値を走査していき、投影値が寝台閾値を超えるチャネル番号をｖ１（ｓ）として記憶装置３３に記憶する。さらに被写体モデル生成部２２は、走査を続け、投影値が寝台閾値以下になるチャネル番号から１を引いたチャネル番号をｖ１（ｅ）として記憶装置３３に記憶する。同様に、被写体モデル生成部２２は、走査を続け、次に投影値が寝台閾値を超えるチャネル番号をｖ２（ｓ）、投影値が寝台閾値以下となるチャネル番号から１を引いたチャネル番号をｖ２（ｅ）として記憶装置３３に記憶する。以上のステップを一般化して、被写体モデル生成部２２は、プロファイルのチャネル番号ｖｎ（ｓ）からｖｎ（ｅ）の間をｎ番目の「被写体候補」として認識する。水平方向のビューの投影データのプロファイルについても同様にして、被写体モデル生成部２２は、投影値が寝台閾値を超える「被写体候補」のチャネル番号をｈｎ（ｓ）からｈｎ（ｅ）として記憶装置３３に記憶する。
【００５０】
次に、ステップＳ５−４にて、被写体モデル生成部２２は、被写体候補のチャネル番号を基にして楕円を生成する。まず、垂直方向のビューで認識された被写体候補の数と水平方向のビューで認識された被写体候補の数を乗算して、被写体の総数とし、通し番号ｍによってそれぞれの被写体１１を識別する。ｍ個の被写体１１に対して、それぞれ楕円２１１を配置する。例として、図８（ａ）に垂直方向ビューで３つの被写体候補が、水平方向ビューで２つの被写体候補が認識されている状態を示す。このとき、被写体１１は６つとして認識され、楕円の総数は６となる。但し、図８（ｂ）に示すように、垂直方向もしくは水平方向から見て被写体１１が重なるような配置の場合には、実際に被写体１１がない位置まで楕円２１１が配置される。この場合、被写体１１がない位置の楕円は誤認識であるものの、診断の対象が無いことと、空気領域で強調される構造もない（あるいは寝台のみである）ことを考慮して、ここでは、誤認識の被写体１１にも楕円２１１を配置する。
【００５１】
つぎに、被写体モデル生成部２２は、各楕円２１１の中心位置および大きさを決定する。説明の簡略のために、ここでは楕円２１１は、垂直方向および水平方向を２軸に設定するが、楕円２１１の向きは任意に設定できる。ここで、垂直方向ビューのプロファイルにおけるｍ番目の被写体候補に注目し、チャネルあたりの素子の大きさをｄ（ｍｍ）、検出器１８のチャネル数をＡとおくと、検出器１８の中心を円盤５０の回転中心に一致させた場合の検出器１８上でのチャネル番号ｖｍ（ｓ）およびｖｍ（ｅ）のチャネルの位置はｄ(ｖｍ（ｓ）−(Ａ−１)／２)およびｄ(ｖｍ（ｅ）−(Ａ−１)／２)と表される（但し、チャネル番号０を起算とした)。さらに、チャネル番号ｖｍ（ｓ）からｖｍ（ｅ）の各チャネルの位置の平均値を被写体候補ｍの中心位置ｃｍｖ（ｍｍ）とすると、次式で表される。
【数１】
2019024747.tif 000003
【００５２】
同様に、水平方向ビューのプロファイルにおけるｍ番目の被写体候補について、中心位置ｃｍｈ（ｍｍ）は次式で表される。
【数２】
2019024747.tif 000004
【００５３】
前述のように被写体モデル生成部２２は、ここでは楕円２１１の軸方向を垂直方向および水平方向ビューに一致させるので、水平方向および垂直方向の軸からなる座標を（ｅ１，ｅ２）とおくと、ｍ番目の楕円の中心座標は（ｃｍｖ，ｃｍｈ）と表される。
【００５４】
さらに、ｍ番目の楕円２１１の水平の軸（ｅ１軸）方向についての長さをｒｍｖとおくと、対応するｍ番目の被写体候補に関する垂直方向ビューのチャネル番号から次式で算出できる。
【数３】
2019024747.tif 000005
【００５５】
同様にして、ｍ番目の楕円２１１の垂直の軸（ｅ２軸）方向についての長さをｒｍｈとおくと、垂直方向ビューのチャネル番号から次式でおける。
【数４】
2019024747.tif 000006
【００５６】
上記（１）式から（４）式を用いて、ｍ個の楕円２１１の全てに関して座標および大きさを求め、これを画像化領域４９に配置することにより、被写体モデル２０２を生成することができる（ステップＳ５−４）。なお、画像化領域４９の水平方向および垂直方向の範囲は、水平方向ビューおよび垂直方向ビューのＸ線検出器１８のチャネル範囲と一致していてもよいし、対応関係がわかっていれば異なっていてもよい。
【００５７】
また、被写体モデル生成部２２は、上述した楕円２１１の座標及び大きさの算出を画像スライス（体軸方向の画像の単位）ごとに行い、３次元的な被写体モデル２０２を生成する。
【００５８】
図３のフローに戻って、鮮鋭化処理部２３の処理について説明する。鮮鋭化処理部２３は、ステップＳ４−５にて、被写体モデル２０２を用いて平滑化画像２０１を鮮鋭化処理する。まず、平滑化画像２０１のｊ番目の画素に注目し、ステップＳ４−２で生成した被写体モデル２０２のｍ番目の楕円（中心座標（ｃｍｖ，ｃｍｈ）、軸（ｅ１，ｅ２）に対する大きさ（ｒｍｖ，ｒｍｈ））に対し、画素の中心（ｘ１，ｘ２）を通る同心楕円の相似比をｗｊ，ｍとおくと、相似比ｗｊ，ｍは次式（５）で表される。
【数５】
2019024747.tif 000007
【００５９】
ここで、相似比ｗｊ，ｍが０に近いほど、ｊ番目の画素は、楕円２１１の中心座標（ｃｍｖ，ｃｍｈ）に近く、１に近いほど楕円２１１の周縁に近い。また、相似比ｗｊ，ｍが１を超える場合は、ｊ番目の画素は、楕円２１１の外に画素の中心が存在する。
【００６０】
本実施形態では、Ｓ４−１の平滑化処理によって、平滑化画像２０１に生じた構造物の信号低下（暈け）のレベルを、被写体モデル２０２の楕円２１１の中心からの距離が異なる複数の同心楕円により近似し、楕円２１１の相似比が０に近い、楕円２１１の中心に近い画素ほど鮮鋭化強度を大きくする。このとき、相似比ｗｊ，ｍに対する鮮鋭化強度は、ステップＳ４−１で用いた平滑化フィルタの平滑化レベルをＬとして、Ｔ次の多項式ΨＬ(ｗｊ，ｍ)により次式（６）で表す。
【数６】
2019024747.tif 000008
式（６）において、ｔは多項式の次数であり、ｗｊ，ｍｔは(5)式で求めた相似比ｗｊ，ｍのｔ乗を表し、ａｔ，Ｌは対応する次数および平滑化レベルの項の予め求めた係数である。
【００６１】
さらに、式（６）のΨＬ(ｗｊ，ｍ)に対して、次式のように非負制約を設け、Ψ〜Ｌ(ｗｊ，ｍ)を得る。なお、Ψ〜は、Ψの上に「〜」が載った符号を示す。
【数７】
2019024747.tif 000009
【００６２】
式（７）は、ΨＬ(ｗｊ，ｍ)値が負の場合は、０に置き換え、鮮鋭化が行われないようにするための式である。すなわち、注目画素が、楕円２１１の外に位置する場合、ΨＬ(ｗｊ，ｍ)は負の値をとるが、式（７）により０に置き換えられる。
【００６３】
ΨＬ(ｗｊ，ｍ)は、実験的に求めても良いし、数値シミュレーションで算出しても良いが、本実施形態では後者を用いる例を後述する。
【００６４】
次に、画素ｊの鮮鋭化強度をκ(ｗｊ，ｍ，Ｌ)とおいて、次式（８）によって、鮮鋭化強度κ(ｗｊ，ｍ，Ｌ)を表す。
【数８】
2019024747.tif 000010
上記鮮鋭化強度は、画素ごとに算出するが、被写体モデル２０２をステップＳ４−２で画像スライス毎に生成していることに起因して、被写体モデル２０２の精度が低い場合にはスライス方向に極端に不連続な値をとることがある。そこで、公知の平滑化フィルタ（Gaussianフィルタ等）を用い、体軸方向に対して鮮鋭化強度を平均化する（あるいはぼかす）ことにより、不連続性を緩和しても良い。
【００６５】
鮮鋭化処理部２３は、ステップＳ４−５において、式（８）の画素ｊごとの鮮鋭化強度κ(ｗｊ，ｍ，Ｌ)により、公知の鮮鋭化処理を平滑化画像２０１に適用して鮮鋭化画像を生成する。例えば、鮮鋭化処理としては、式（８）の鮮鋭化強度κ(ｗｊ，ｍ，Ｌ)を画素ｊの画素値に乗算する。これにより、鮮鋭化画像が得られる。鮮鋭化処理部２３は、得られた鮮鋭化画像を記憶装置３３に格納するとともに、表示装置３１に表示させる。
【００６６】
なお、鮮鋭化処理によって得た画像をさらに平滑化画像に加算することで、鮮鋭化画像を得てもよい。なお、鮮鋭化処理としては、画素値に鮮鋭化強度を乗算する方法の他に、SobelフィルタやUnshaped Mask 処理など、公知の方法を適用することもできる。
【００６７】
さらに、表示装置３１に表示された鮮鋭化画像に対して、表示断面の変更処理等の画像処理を操作者が入力装置３２を介して指示した場合には、画像処理装置２４は、操作者の所望の処理を実行する。
【００６８】
ここで、式（６）に示した鮮鋭化強度ΨＬ(ｗｊ，ｍ)を、数値シミュレーションで算出する方法を説明する。図２に示すように、小さな構造物を含む水のシリンダーを模して数値ファントムを作成する。このとき、構造物の位置をシリンダーの中心から移動させて複数種類の数値ファントムを作成しておく。この数値ファントムからＣＴの撮影を模して投影データを作成する。作成した投影データに、通常の画像再構成処理を適用し、画像（以降、通常再構成画像と呼ぶ）を作成する。また、作成した投影データに、ステップＳ４−１で述べた平滑化処理を任意の平滑化レベルで適用した後、画像再構成処理を施し、平滑化画像を作成する。
【００６９】
通常再構成画像と平滑化画像の構造物のエッジを比較することで、信号低下を数値化する。数値化には公知の方法が適用でき、例えばedge spread functionの周波数成分を積分することでエッジの信号値とする。これを構造物の位置の異なる複数種類の数値ファントムに対してそれぞれ計測することで、構造物の位置が水のシリンダーの中心から端部まで変化していった場合の信号低下をプロットできる。さらに、それらのプロットを多項式で近似することにより、楕円２１１の中心からの距離ごとの、鮮鋭化強度の関数ΨＬ(ｗｊ，ｍ)の係数ａｔ，Ｌを算出する。但し、構造物のエッジにおいて生ずる信号低下レベルは、平滑化フィルタの平滑化レベルに応じて変化するため、上記で操作者が選択できる平滑化レベルＬに対応するように、あらかじめ算出しておく。
【００７０】
＜＜実施形態３＞＞
実施形態３のＸ線ＣＴ装置について説明する。
【００７１】
実施形態２では、楕円２１１により被写体１１の形状を近似して被写体モデル２０２を生成したが、楕円２１１は、実際の被写体１１に対して、多少の形状の不一致が生ずる。被写体１１の体表付近や骨付近においては、Ｘ線の検出強度が急激に変化するため、それに応じて信号低下レベルが大きく変化する。そのため、被写体１１の体表付近や骨付近では、楕円２１１と被写体１１の形状の不一致が画質に大きく影響する。例えば、被写体１１の体表付近において、被写体１１を透過したＸ線と、空気を透過したＸ線が、隣接する検出素子によって検出される。そのため、実際の被写体１１よりも、設定した楕円２１１が大きい領域においては、信号低下レベルが過大に見積もられるため、楕円２１１の情報を基に鮮鋭化処理を行った場合、結果として被写体の体表にあたるエッジを画像上で強調しすぎてしまうことがある。
そこで、本実施形態では、図９に示したように、平滑化画像における近接する画素間の画素値の変化度合を求める画素値変化度合算出部（画像空間モデル生成部）２５を演算部２にさらに配置している。鮮鋭化処理部２３は、画素値の変化度合が大きい画素については、画素値の変化度合が小さい画素よりも鮮鋭化度合を低減する。
【００７２】
画像空間モデル生成部２５は、図１０にそのフローを示したように、画像再構成部２１が、実施形態１と同様にステップＳ４−１，４−３で平滑化画像２０１を作成した後、ステップＳ４−４において、画像空間モデルを生成する。画像空間モデルは、平滑化画像の近接する画素間の画素値の変化度合の分布を示す。鮮鋭化処理部２３は、画像空間モデルの画素値の変化度合の分布に応じて鮮鋭化度合を変化させる。
【００７３】
具体的には、画像空間モデル生成部２５は、平滑化画像２０１を読み込み、任意のサイズｐ×ｐの矩形カーネルを平滑化画像２０１上で走査する。このとき、矩形カーネルに含まれる各画素について、平滑化画像２０１の画素値（ＣＴ値）を閾値に基づいて判定し、空気、水および骨の３種類の集合に分類する。すなわち、あらかじめ設定した２つの閾値（以降、画像モデルの閾値１および画像モデルの閾値２と呼ぶ）に対し、画像モデルの閾値１より小さなＣＴ値をとる画素を空気、画像モデルの閾値１以上かつ画像モデルの閾値２より小さなＣＴ値をとる画素を水、画像モデルの閾値２以上のＣＴ値をとる画素を骨と判別する。画像モデルの閾値１は、空気および水（人体の体表付近の構成要素を水とみなす）の一般的なＣＴ値（−１０００HUおよび０HU）の間であれば任意の値に設定してよいが、例えば−５００HUとする。同様に、画像モデルの画像モデルの閾値２は水および骨の一般的なＣＴ値（０HUおよび１０００HU）の間であれば任意の値に設定でき、例えば５００HUとする。なお、骨のＣＴ値は密度等によって４００HU程度の場合もあるが、ＣＴ値の急激な変化を認識できれば良いから、ここでは水と空気のコントラストである１０００HUを水と骨のコントラストとして仮定した。
【００７４】
次に、上記の３つの分類について、カーネル内でそれぞれの画素をカウントし、空気あるいは骨と分類された画素数ＳＵおよび水と分類された画素数ＳＬを算出する。さらに、注目画素のインデックスをｊとおいて、カーネル全体の画素数に占める空気あるいは骨の画素数の比率をｕｊとおくと、比率ｕｊは、次式で表せる。
【数９】
2019024747.tif 000011
ここで、比率ｕｊの値が０あるいは１に近いほど画素ｊの近傍で空間的なＣＴ値の変化は少なく、比率ｕｊの値が０．５に近いほど、画素ｊの近傍でＣＴ値の急激な変化がある。これにより、ｕｊを指標としてＸ線の検出強度が急激に変化する画素を認識し、被写体１１と被写体モデル２０２の楕円２１１との不一致により生ずる不自然な鮮鋭化を抑制することができる。
【００７５】
図１０に、比率ｕｊの値が０．５に近い画素を白、比率ｕｊの値が０あるいは１に近い画素を黒で表した画像である画像空間モデル２０３を示す。図１０から明らかなように、画像空間モデル２０３には、被写体１１の輪郭、および、構造物（ここでは骨）の輪郭が白く表れている。
【００７６】
なお、矩形カーネルは、ｐ×ｐ×ｐの３次元に拡張しても良く、あるいは画素の空間的な大きさを規格化するようにカーネルのサイズを式（１０）により定めてもよい。
式（１０）において、ｐ１は画像断面内横方向、ｐ２は縦方向、ｐ３はスライス方向のカーネルサイズを示す。
【数１０】
2019024747.tif 000012
【００７７】
次に、ステップＳ４−４で生成した画像空間モデル２０３を基に、ステップ４−５においては、鮮鋭化処理部２３は、注目画素ｊの周辺における急激なＣＴ値変化の指標である比率ｕｊを鮮鋭化強度に反映させる。ここで、画素ｊの比率ｕｊの値が０あるいは１に近い場合は空間的なＣＴ値の変化が小さいため、鮮鋭化強度を大きくしても被写体１１の輪郭と被写体モデル２０２の楕円２１１の不一致さが画像に現れ難い。一方、画素ｊの比率ｕｊの値が０．５に近いほど、ＣＴ値の急激な変化があるため、鮮鋭化強度が大きい場合には被写体１１と被写体モデル２０２の楕円２１１の不一致が、顕著に画像に現れる。そこで、比率ｕｊの値が０あるいは１のときには１、比率ｕｊの値が０．５のときに０を出力する連続的な関数η(ｕｊ)を用いて、鮮鋭化処理部２３は、関数η(ｕｊ)により鮮鋭化強度を調整する。ここでは、関数η(ｕｊ)として、次式（１１）を用いる。
【数１１】
2019024747.tif 000013
【００７８】
なお、関数η(ｕｊ)は、ここでは簡単のために２次関数を用いたが、上記の条件を満たす関数であればどのような関数でもよい。
【００７９】
鮮鋭化処理部２３は、関数η(ｕｊ)を用いて、画素ｊの鮮鋭化強度κ(ｗｊ，ｍ，ｕｊ，Ｌ)を、式（１２）により表す。
【数１２】
2019024747.tif 000014
【００８０】
式（１２）により表される鮮鋭化強度κ(ｗｊ，ｍ，ｕｊ，Ｌ)を用いて、鮮鋭化処理部１２が鮮鋭化処理を行うことにより、比率ｕｊの値が０．５となる被写体１１の輪郭位置の画素においては、関数η(ｕｊ)が０となり、鮮鋭化強度κ(ｗｊ，ｍ，ｕｊ，Ｌ)が０となって鮮鋭化処理が行われない。よって、被写体１１の輪郭（エッジ）を不自然に鮮鋭化することを抑制できる。
【００８１】
なお、上述した以外のステップＳ４−１、Ｓ４−２等は、実施形態２と同様に行うため、ここでは詳しい説明を省略する。
【００８２】
また、上述したように鮮鋭化処理部２３が鮮鋭化に用いる鮮鋭化強度は、画素ごとに算出されるが、被写体モデル２０２を画像スライス毎に生成しているため、被写体モデル２０２と被写体１１との一致度合が低い場合には、鮮鋭化強度が、スライス方向に極端に不連続な値をとることがある。そこで、公知の平滑化フィルタ（Gaussianフィルタ等）を用い、体軸方向に対して鮮鋭化強度を平均化（あるいはぼかす）して、鮮鋭化強度の不連続性を緩和しても良い。
【００８３】
＜＜実施形態４＞＞
実施形態４のＸ線ＣＴ装置について説明する。
【００８４】
実施形態２は、図６（ａ），（ｂ）を用いて図５のステップＳ５−１〜Ｓ５−４で述べたように、被写体モデル生成部２２は、垂直方向および水平方向のビューの投影データを選択して楕円２１１を設定する構成であった。本実施形態では、垂直および水平方向から角度を持ったビュー（以降、水平傾斜ビューおよび垂直傾斜ビューと呼ぶ）を選択して、垂直方向と水平方向に軸方向を有する楕円２１１を設定する。
【００８５】
水平傾斜ビューおよび垂直傾斜ビューを用いることにより、垂直方向および水平方向のビューの投影データが注目画像の作成に使用する投影データのビュー範囲に含まれない場合でも、被写体モデル２０２の楕円２１１を生成することができる。例えば、注目画像の作成に使用する投影データのビューの範囲が撮影開始あるいは撮影終了付近である場合、最近傍の垂直方向もしくは水平方向に対応するビューの投影データが存在しないことがある。この場合、注目画像から体軸方向に離れた位置の垂直方向もしくは水平方向のビューを使用することも可能であるが、撮影時間や体軸方向の位置は、注目画像に対してずれを生ずることになる。本実施形態では、傾斜したビューの投影データを選択するため、上記のずれを抑制することができ、楕円２１１をより精度よく設定できる。
【００８６】
また、水平方向から傾斜したビューの投影データを用いることにより、Ｘ線が寝台を透過する距離が、水平方向のビューよりも短くなる。これにより、投影データに含まれる寝台１５の投影値が低下するため、寝台１５の投影値と、被写体１１の投影値とを区別しやすくなり、寝台閾値を実施形態２よりも低く設定することができる。よって、寝台１５の影響を抑制しつつ、楕円２１１をより被写体１１の形状に近い大きさに精度よく設定することができる。
【００８７】
本実施形態における被写体モデル生成部２２の被写体モデル２０２の生成動作について図５を用いて説明する。なお、以下の説明において、実施形態２と共通の内容に関しては説明を省略する。
【００８８】
まず、被写体モデル生成部２２は、ステップＳ５−１において、図１１（ａ），（ｂ）に示すように垂直傾斜ビューおよび水平傾斜ビューを選択する。
【００８９】
垂直方向ビューと垂直傾斜ビューのなす角を傾斜角度θｖ［ｒａｄ］とおき、水平傾斜ビューとの区別のために−π／４＜θｖ＜π／４とおく。水平方向ビューと水平傾斜ビューの傾斜角度についても同様に、θｈ（−π／４＜θｈ＜π／４）［ｒａｄ］とおく。
【００９０】
次に、ステップＳ５−２において、被写体モデル生成部２２は、垂直傾斜ビューおよび水平傾斜ビューの投影データのプロファイルを対象として、実施形態２と同様に、チャネル方向のプロファイルを生成する。
【００９１】
さらに、ステップＳ５−３において、被写体モデル生成部２２は、実施形態２と同様に、投影値が予め定めた寝台閾値以上となるチャネル番号を記憶装置３３に記憶することにより、被写体候補を識別する。但し、垂直方向ビューおよび水平方向ビューに対し、垂直傾斜ビューおよび水平傾斜ビューは、実施形態２の水平方向ビューと比較すると、プロファイル上の寝台の投影値が低く、なおかつ、ビューの傾斜角度に応じて寝台１５の投影値が変化する。そのため、予め、垂直傾斜ビューあるいは水平傾斜ビューの傾斜角度に応じた寝台閾値を複数算出または実験により求めておき、記憶装置３３に格納しておくことが望ましい。被写体モデル生成部２２は、ステップＳ５−１で選択した傾斜角度に対応する値を記憶装置３３から読み出して使用する。被写体候補のチャネル番号の算出は実施形態２と同様であるため、説明を省略する。
【００９２】
つぎに、ステップＳ５−４にて、被写体モデル生成部２２は、被写体候補のチャネル番号を基にして楕円２１１を生成する。被写体モデル生成部２２は、実施形態２と同様にして、水平傾斜ビューおよび垂直傾斜ビューのプロファイルにおけるｍ番目の被写体候補について、楕円２１１の中心座標を算出する。この処理を、図１２を用いて以下に説明する。なお、座標軸は、実施形態２と同様に、水平方向であるｅ１軸、垂直方向であるｅ２軸である。
【００９３】
まず、図１２のように、被写体モデル生成部２２は、垂直傾斜ビューの検出器１１８に投影された、ｍ番目の被写体候補の中心位置の座標（ｓｍｖ，ｔｍｖ）を、式（１）の検出器１８上における被写体候補の中心位置ｃｍｖと傾斜角度θｖ、回転中心からの検出器１８までの距離を用いて算出する。
【００９４】
被写体モデル生成部２２は、水平傾斜ビューについても同様に、水平傾斜ビューの検出器２１８に投影された、ｍ番目の被写体候補の中心位置の座標（ｓｍｈ，ｔｍｈ）を、式（２）の検出器１８上における被写体候補の中心位置ｃｍｈと傾斜角度θｈ、回転中心からの検出器１８までの距離を用いて算出する。
【００９５】
ｍ番目の楕円２１１の中心座標（ｃｍｅ１，ｃｍｅ２）は、垂直傾斜ビューおよび水平傾斜ビューに対して図１２のような位置関係となる。被写体モデル生成部２２は、垂直傾斜ビューの検出器１１８の中心と回転中心を結ぶ直線と平行で、なおかつ座標（ｓｍｖ，ｔｍｖ）を通る直線ｅ２＝ｅ１ｔａｎθｖ＋ｔｍｖ−ｓｍｖｔａｎθｖを求める。同様に、被写体モデル生成部２２は、水平傾斜ビューの検出器２１８の中心と回転中心を結ぶ直線と平行で、なおかつ座標（ｓｍｈ，ｔｍｈ）を通る直線ｅ２＝ｅ１ｔａｎθｈ＋ｔｍｈ−ｓｍｈｔａｎθｈを求める。被写体モデル生成部２２は、次式（１３）、（１４）により、楕円の中心座標として、両直線の交点を求める。
【数１３】
2019024747.tif 000015
【数１４】
2019024747.tif 000016
【００９６】
また、ｍ番目の楕円の長軸および短軸の長さをａおよびｂとおく。ここでは長軸および短軸が水平軸であるｅ１軸および垂直軸であるｅ２軸に一致するような楕円とする。なお、長軸および短軸の方向は、任意に選択することができる。
【００９７】
図１２における楕円部分を拡大して図１３に示す。まず、被写体モデル生成部２２は、式（３）により垂直傾斜ビューの検出器１１８上での楕円の大きさｒｍｖを算出する。同様に、被写体モデル生成部２２は、式（４）により水平傾斜ビューの検出器２１８上での楕円の大きさｒｍｈを算出する。
【００９８】
垂直傾斜ビューの検出器１１８上での中心位置の座標（ｓｍｖ，ｔｍｖ）からｒｍｖだけ離れた点を通り、検出器１１８に直交する直線を、直線１とする。また、楕円２１１の中心から直線１に垂線を下ろした交点をＰ（ｐ１、ｐ２）とする。水平傾斜ビューの検出器２１８上で中心位置の座標（ｓｍｈ，ｔｍｈ）からｒｍｈだけ離れた点を通り、検出器２１８に直交する直線を、直線２とする。また、楕円２１１の中心から直線２に垂線を下ろし、その交点をＱ（ｑ１、ｑ２）とする。
【００９９】
直線１と直線２に内接し、なおかつ中心が（ｃｍｅ１，ｃｍｅ２）であるような楕円は、交点Ｐ（ｐ１、ｐ２）を用いて、ａ２ｐ１２＋ｂ２ｐ２２＝（ｐ１２＋ｐ２２）２と表される。同様にして、交点Ｑ（ｑ１、ｑ２）を用いて、ａ２ｑ１２＋ｂ２ｑ２２＝（ｑ１２＋ｑ２２）２と表される。よって、それぞれの式からａおよびｂを消去すると、次式が導出される。
【数１５】
2019024747.tif 000017
【数１６】
2019024747.tif 000018
【０１００】
被写体モデル生成部２２は、交点Ｐ（ｐ１、ｐ２）およびＱ（ｑ１、ｑ２）の座標を、ｒｍｖ、θｖ、（ｓｍｖ，ｔｍｖ）とｒｍｈ、θｈ、（ｓｍｈ，ｔｍｈ）から算出し、式（１５）および式（１６）に代入することで楕円の大きさ（長軸および短軸）ａ，ｂを決定する。
【０１０１】
以上により、垂直ビューおよび水平ビューから傾斜したビューの投影データを用いて、楕円２１１を設定し、被写体モデル２０２を生成することができる。上述した以外の構成および効果は、実施形態２と同様であるので説明を省略する。
【０１０２】
本実施形態では、垂直および水平方向に傾斜したビューの投影データから楕円２１１を生成する構成について述べた。本実施形態の構成と、実施形態２で述べた垂直あるいは水平方向のビューの投影データから楕円２１１を生成する構成とを組み合わせて、例えば垂直方向のビューと水平方向に傾斜したビューの２ビューから楕円を作成することもできる。このとき、被写体モデル２０２の構成要素である楕円２１１の総数、位置および大きさのそれぞれの算出に際し、垂直方向あるいは水平方向のビュー、垂直方向あるいは水平方向に対して傾斜したビューから任意の組を別々に選択し、使用することもできる。
【０１０３】
＜＜実施形態５＞＞
本実施形態では、実施形態２で述べた被写体モデル２０２の楕円を設定する際に、複数の被写体候補を統廃合し、設定する楕円２１１の個数を低減する。これにより、被写体モデル２０２を短時間で生成することができるため、鮮鋭化された画像の演算を高速化することができる。尚、実施形態２あるいは４と共通の事項に関しては説明を省略する。
【０１０４】
まず、本実施形態を実施形態２と対比するために、図６のプロファイルを例にとって、実施形態２および実施形態５のステップＳ５−３における被写体１１の識別処理の概念図を図７（ａ）および（ｂ）に対比して示す。
【０１０５】
実施形態２では、図７（ａ）のように、垂直方向ビューのプロファイルからチャネル番号ｖ１（ｓ）およびｖ１（ｅ）で識別される被写体候補と、ｖ２（ｓ）およびｖ２（ｅ）で識別される被写体候補とが抽出され、水平方向ビューのプロファイルからｈ１（ｓ）およびｈ１（ｅ）で識別される被写体候補と、ｈ２（ｓ）およびｈ２（ｅ）で識別される被写体候補が抽出される。よって、２つのビューで識別された被写体候補から、４つの被写体候補に対応する楕円２１１が設定される構成であった。
【０１０６】
一方、本実施形態における被写体の識別処理の概念図を図７（ｂ）に示す。実施形態５では、統合に関するルールとして、プロファイルあたりの被写体候補の数に上限（以降、候補数上限）を予め設け、被写体モデル生成部２２は、候補数上限を超える場合に、被写体候補の統合を行う。候補数上限は、プロファイルごとにあらかじめ設定しておく。図７（ｂ）は、垂直方向ビューの候補数上限を１とした例である。まず、被写体モデル生成部２２は、垂直方向ビューのプロファイルからチャネル番号ｖ１（ｓ）およびｖ１（ｅ）で識別される被写体候補と、ｖ２（ｓ）およびｖ２（ｅ）で識別される被写体候補を統合し、両者を内包するようにチャネル番号ｖ１（ｓ）およびｖ２（ｅ）で識別される被写体候補を新たに抽出する。ここで、統合後の被写体候補のチャネル番号をｖ’１（ｓ）およびｖ’１（ｅ）とおく。
【０１０７】
また、候補数上限の数が２より大きい場合の統合ルールとして、被写体モデル生成部２２は、プロファイル上における被写体候補の大きさ（チャネル番号の差）が小さいものから順に統合を繰り返す。すなわち、被写体モデル生成部２２は、全ての被写体候補の中で最も小さな被写体候補と、それに隣接する被写体候補のうち小さいほうを統合し、新たな被写体候補とする。なお、隣接する被写体候補が１つしかない場合は、その被写体候補と統合を行う。次に、被写体モデル生成部２２は、統合後の被写体候補と統合していない被写体候補のうち、最も小さな被写体候補と、それに隣接する被写体候補のうち小さいほうを統合し、新たな被写体候補とする。被写体モデル生成部２２は、この作業を被写体候補の数が候補数上限となるまで繰り返す。これによって、小さな被写体候補を統合して演算量を削減しつつ、大きな被写体候補の推定精度を保持することができる。
【０１０８】
なお、被写体モデル生成部２２は、統合後の被写体候補（楕円２１１）の中心位置および楕円の長さを、統合後のチャネル番号を用いて、実施形態２と同様に算出する。
【０１０９】
また、被写体モデル生成部２２は、被写体候補の大きさが予め定められた下限（以降、被写体サイズ下限）を下回る場合には、その被写体候補を除外する。例えば、図７（ａ）の水平方向ビューの場合、プロファイルからチャネル番号ｈ２（ｓ）およびｈ２（ｅ）で識別される被写体候補が除外される。ここで、被写体モデル生成部２２は、被写体候補の大きさを、２つのチャネル番号ｈ２（ｓ）およびｈ２（ｅ）の差により求める。被写体サイズ下限としては、寝台の構造によって投影値が高くなる部分を除外するため、例えば２０チャネル分とする。但し、被写体サイズ下限は、チャネルあたりの検出素子サイズと、被写体の大きさのバランスから任意に予め設定すればよい。
【０１１０】
なお、被写体候補の除外によって被写体候補数の数が変化することから、被写体モデル生成部２２は、除外の処理を、上述の統合の処理に先立って行うことが望ましい。
【０１１１】
本実施形態では、垂直および水平方向のビューについて、プロファイル上の複数の被写体候補をさらに少数の被写体候補に統廃合し、推定することができる。
【０１１２】
なお、実施形態４で述べた垂直あるいは水平方向の傾斜ビューに対する楕円の推定方法に対し、本実施形態を適用することもできる。
【符号の説明】
【０１１３】
１…投影データ取得部（スキャナ）、２…演算装置、３…入出力装置、５…操作ユニット、１１…被写体、１２…Ｘ線発生装置、１３…Ｂｏｗ−ｔｉｅフィルタ、１４…コリメータ、１５…寝台、１７…駆動装置、１８…Ｘ線検出器、１９…プリアンプ、２０…補正処理装置、２１…画像再構成部、２２…被写体モデル生成部、２３…鮮鋭化処理部、２４…画像処理装置、２５…画像空間モデル生成部、３１…表示装置、３２…入力装置、３３…記憶装置、４０…データ収集系、４１…Ａ／Ｄコンバータ、４３…中央制御装置、４５…Ｘ線制御装置、４６…高電圧発生装置、４７…スキャナ制御装置、４８…撮像空間、４９…画像化領域、５０…円盤、２０１…平滑化画像、２０２…被写体モデル、２０３…画像空間モデル、２１１…所定形状、２２１…周縁部の領域、２２２…中心部の領域、２６０…構造物、１１８…垂直傾斜ビューの検出器、２１８…水平傾斜ビューの検出器
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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