(57)【要約】【課題】実用的で且つ精度の高い画像再構成法に加え、その画像再構成法の機能を有する３次元ＣＴシステムを提供する。【解決手段】ＣＴは、２次元アレイ検出器１１を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集する２次元データ収集装置１２と、その投影データに加え、該投影データをもとに新たに算出される追加のデータとの両方に基づいて、撮影領域の再構成像を再構成するハイブリッド画像再構成装置３１とを備える。ハイブリッド画像再構成装置３１は、機能上、追加の中間ビームデータ群の算出部、斜断面のハイブリッド再構成部、及び平行断面群の生成部とを備える。【選択図】　図２
2004121836.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
　該データ収集手段により収集される投影データと、該投影データを基に新たに算出される追加のデータとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段と、
を備えたことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
【請求項２】
多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
　該データ収集手段により収集されたデータから抽出された２次元投影データと、該収集データから抽出された３次元部分データを基に算出された３次元データから抽出された２次元データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段と、
を備えたことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
【請求項３】
前記投影データをもとに新たに算出される追加のデータは、パラレル投影データであることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項４】
前記画像再構成手段は、前記投影データとしてのコーンビームデータから得られるファンビームデータと、前記追加のデータとしての３次元パラレルビームデータから得られる２次元パラレルビームデータとに基づいて、前記撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項５】
前記データ収集手段は、前記投影データをヘリカルスキャンにより収集するものであり、
　前記画像再構成手段は、設定された再構成面に近似する収集投影データ及び追加算出投影データの各近似投影データを抽出し、該各近似投影データに基づいて前記撮影領域の再構成像を再構成するものであることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項６】
前記再構成面は、前記ヘリカルスキャンの中心軸に対して傾斜する斜断面として設定されることを特徴とする請求項５記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項７】
前記画像再構成手段は、前記再構成面を空間的に連続するように複数設定し、該各再構成面で再構成像を再構成してボリュームデータを得ることを特徴とする請求項５記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項８】
前記ヘリカルスキャンは、Ｘ線源が該被検体に対して相対的にヘリカル軌道上を移動することにより実行され、
　前記再構成面は、該Ｘ線源が略１８０度回転する間の複数のＸ線パスにより描かれる湾曲面に近似する平面として設定されることを特徴とする請求項５記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項９】
前記画像再構成手段は、ヘリカル軌道に沿って設定した複数の再構成面のビームデータを近似するようにパラレルビームデータ群を順次作成し、作成された一連のパラレルビームデータ群から所定の再構成面を近似するビームデータ群を抜き出して補間処理を施し、この補間処理で生成されたデータ群に基づいて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項５乃至８のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１０】
前記画像再構成手段は、ヘリカル軌道の対向するソース軌道により挟まれた擬閉領域においてパラレルビーム投影データを生成し、該パラレルビーム投影データと収集ファンビーム投影データとに基づいて再構成面のハーフ再構成用近似データを作成し、該近似データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項５乃至９のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１１】
前記画像再構成手段は、ヘリカル軌道の対向するソース軌道により挟まれた擬閉領域においてパラレルビーム投影データを生成し、さらに傾斜面を決めるヘリカル軌道に最も近い２つの対向軌道により挟まれた擬閉領域においてパラレルビーム投影データを生成し、該パラレルビーム投影データと収集ファンビーム投影データとに基づいて該再構成面のフル再構成用の近似データを作成し、該近似データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項５乃至９のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１２】
多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
　前記投影データから、該多列検出器の回転中心軸に対し必ずしも直交しない再構成面を近似するＸ線パスの近似投影データを抽出し、該近似投影データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段とを備え、
　前記画像再構成手段は、該再構成面の各点毎に、近似ファンビーム又は近似パラレルビームを選択し、該近似ビームを用いて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１３】
前記再構成面の各点毎に使用する近似ファンビーム又は近似パラレルビームは、その点を含むビームを含むものであることを特徴とする請求項１２記載のコンピュータ断層装置。
【請求項１４】
前記再構成面の各点毎に使用するビーム群は、近似ファンビームであることを特徴とする請求項１２又は１３記載のコンピュータ断層装置。
【請求項１５】
前記再構成面の各点毎にその点を近似するビームを含むファンビーム又はパラレルビームを使用することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１６】
前記再構成面の各点毎に使用する近似ファンビームまたは近似パラレルビームは、その点を含むビームを含むものであることを特徴とする請求項１４記載のコンピュータ断層装置。
【請求項１７】
被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
　該データ収集手段により得られた投影データとしてのファンビームデータと、該ファンビームデータから算出されるパラレルビームデータとの両方に基づいて、該撮影領域の２次元再構成像を再構成する画像再構成手段と、
を備えたことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１８】
前記画像再構成手段は、前記ファンビームデータをパラレル変換したものと、前記パラレルビームデータとの両方に基づいて前記診断部位の再構成像を作成するのに必要なパラレルビームデータ群を作成し、該データ群に基づいて前記撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項１７記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１９】
前記画像再構成手段は、前記ファンビームデータを用いた再構成処理と前記パラレルビームデータを用いた再構成処理とをそれぞれ実行し、該各処理にて得られた再構成像を互いに合成して最終的な再構成像を再構成することを特徴とする請求項１７記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項２０】
前記画像再構成手段は、ビームの傾き角度とビームの原点からの距離とで設定される空間上、又は、該空間と等価なビーム集合の空間上において、１の分割となる２つの重み関数を前記ファンビームデータと前記パラレルビームデータとにそれぞれ乗じた後に、該ファンビームデータを用いた再構成処理と該パラレルビームデータを用いた再構成処理とをそれぞれ実行し、該各処理にて得られた再構成像を互いに合成して最終的な再構成像を再構成することを特徴とする請求項１９記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項２１】
コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
　多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データを基に新たに追加のデータを算出するステップと、
　該投影データと該追加データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。
【請求項２２】
コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
　多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データから２次元投影データを抽出するステップと、
　該収集データから抽出された３次元部分データを基に３次元データを抽出するステップと、
　該３次元データから２次元データを抽出するステップと、
　該２次元投影データと該２次元抽出データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。
【請求項２３】
コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
　多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データから、該多列検出器の回転中心軸に対し必ずしも直交しない再構成面を近似するＸ線パスの近似投影データを抽出するステップと、
　該近似投影データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成するステップとを実行させ、
　前記再構成するステップは、該再構成面の各点毎に、近似ファンビーム又は近似パラレルビームを選択し、該近似ビームを用いて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。
【請求項２４】
コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
　被検体内の撮影領域の投影データとしてのファンビームデータから算出されるパラレルビームデータを算出するステップと、
　該ファンビームデータと該パラレルビームデータとの両方に基づいて、該撮影領域の２次元再構成像を再構成するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、コンピュータ断層撮影装置（以下、「ＣＴ」）に係り、特にＸ線源がヘリカル軌道を持つコーンビーム・ヘリカルＣＴの画像再構成法に関する。
【背景技術】
【０００２】
　近年、Ｘ線ＣＴの分野では、３次元（３Ｄ）化への実用に向けてその基本となる画像再構成アルゴリズムの継続的な開発が進められ、種々の提案が行なわれている。例えば、Ｘ線源がヘリカル軌道を持つ、いわゆるコーンビーム・ヘリカルＣＴには、いくつもの近似再構成手法が提案されている。この手法の中には、ＴＣＯＴ（True COne beam Tomography reconstruction algorithm）法と呼ばれるものや、ヘリカル斜断面再構成法（ＡＳＳＲ法とも呼ばれる）等がある。これらの再構成手法は、あくまで近似解を得るものであるが、コーンビーム・ヘリカルＣＴでは、近年、厳密解の存在が示されている。
【０００３】
　上記ＣＴの画像再構成アルゴリズムの研究開発及び実用化等の概要について、（１）ヘリカルＣＴ、（２）ファンビーム・ジオメトリに基づくマルチスライス・ヘリカルＣＴ、（３）コーンビーム・ジオメトリに基づく３ＤヘリカルＣＴで近似解を得る方式、及び（４）コーンビーム・ジオメトリに基づく３ＤヘリカルＣＴで厳密解を得る方式の順に説明する。
【０００４】
　（１）ヘリカルＣＴ
　ヘリカルＣＴでは、寝台移動をＸ線源（ソース）及び検出器の回転に同期させて行なうことにより、Ｘ線源を被検体に対して相対的に螺旋運動を描かせ、隣接する螺旋間で指定された任意のスライス位置に相当する仮想投影データを一般的には線形補間により順次作成し、この仮想投影データに基づいて被検体の画像を再構成する。ただし、実質的には１回転あたり１スライスが得られるのみであり、例えば１００ｍｍ分の厚みを持つ領域を２ｍｍスライスデータとして欲しければ、５０回転の撮影が必要である。
【０００５】
　（２）ファンビーム・ジオメトリに基づくマルチスライス・ヘリカルＣＴ
　上記ヘリカルＣＴの拡張として、検出器をスライス方向に２〜４チャンネル化した方式によるマルチスライス・ヘリカルＣＴが知られている。これによれば、データ収集速度が通常のヘリカルＣＴに比べ２〜４倍になる。
【０００６】
　実用上は、スライス方向に４チャンネル程度の検出器であれば、その異なるチャンネルで得られた各投影データを、スライス方向に平行な平行ビーム、すなわちファンビーム・ジオメトリに基づく多層の２次元ファンビームとみなしても、その再構成では問題が少ないことが確認されており、既に実用に供されている。
【０００７】
　（３）コーンビーム・ジオメトリに基づく３ＤヘリカルＣＴで近似解を得る方式
　上記マルチスライス・ヘリカルＣＴにおける検出器の２〜４チャンネルから、さらに８チャンネル、１６チャンネルと、チャンネル数を増加させていくと、異なるチャンネルで得られた各投影データは、もはやファンビーム・ジオメトリに基づく平行ビームとはみなせず、コーンビーム・ジオメトリを考慮する必要がある。
【０００８】
　この場合のコーンビーム・ジオメトリに基づく第一の解決法としては、本発明者により提案されているヘリカル斜断面再構成法がある（例えば、特許文献１参照。）。また、ＡＳＳＲ法と呼ばれている手法も、そのヘリカル斜断面再構成法と同等の技術である（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００９】
　また、もともとソースが円軌道を持つ場合の再構成手法であるフェルドカンプ（Feldkamp）法をヘリカルスキャンに応用した方法として、ＴＣＯＴ法と呼ばれるものも提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【００１０】
　これらの手法はいずれも近似手法であり、特にスライス方向のチャンネル数が８枚〜１６枚からさらに３２枚、６４枚、・・・と増えていった場合にアーチファクトが顕著になってくるので、さらなる高精度化が求められている。
【００１１】
　（４）コーンビーム・ジオメトリに基づく３ＤヘリカルＣＴで厳密解を得る方式
　一方、ヘリカル軌道のようなソースの軌跡をもつ場合、長大物体についても、滑らかな関数系についても、理論的には厳密解をもつことが近年示されている。厳密解の存在に関しては、例えば、Schallerの文献に記載されているように、いくつかの証明が示されている（例えば、非特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開平８−１８７２４０号公報
【特許文献２】米国特許第５８２５８４２号明細書
【非特許文献１】Kacheiriess, Med.Phys., 27, 754-772
【非特許文献２】Exact Radon rebinning algorithm for long object problem in helical cone-beam CT, IEEE Trans. Med. Imag. 19 361-75.(2000)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
　しかしながら、従来行なわれてきた画像再構成アルゴリズム開発のアプローチでは、厳密解とは言え、計算量が大きく、現実の離散データを用いる場合には補間処理による劣化が生じやすいといった問題があった。また、ある１枚のスライス画像を得るために必要なデータの範囲が広いために、被検体の周辺組織の影響や時間変動の影響を受けやすく、医用画像診断装置で用いるには十分ではないといった問題もあった。
【００１３】
　すなわち、上述した従来例のいずれの画像再構成アルゴリズムも、実用的で且つ十分な近似を兼ね備えたものとは言えない。とくに、現在一部実用化が始まった３次元ＣＴ、特にコーンビーム・ジオメトリに基づく３ＤヘリカルＣＴでは、さらに高精度で、できるだけ必要十分なデータのみを用いた実際的な新手法の提案が望まれているが、これまでの提案手法によっても近似の精度は十分とはいえずアーチファクトも残存しているのが現状である。
【００１４】
　本発明は、このような従来の事情を考慮になされたもので、実用的で且つ精度の高い画像再構成法に加え、その画像再構成法の機能を有する３次元ＣＴシステムを提供することを目的とする
【課題を解決するための手段】
【００１５】
　本発明に係るコンピュータ断層撮影装置は、上述した課題を解決するために、請求項１に記載したように、多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、該データ収集手段により収集される投影データと、該投影データを基に新たに算出される追加のデータとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段とを備えたものである。
【００１６】
　次に、上述した課題を解決するために、請求項２に係るコンピュータ断層撮影装置は、多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、該データ収集手段により収集されたデータから抽出された２次元投影データと、該収集データから抽出された３次元部分データを基に算出された３次元データから抽出された２次元データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段とを備えたものである。
【００１７】
　そして、上述した課題を解決するために、請求項１２に係るコンピュータ断層撮影装置は、多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、前記投影データから、該多列検出器の回転中心軸に対し必ずしも直交しない再構成面を近似するＸ線パスの近似投影データを抽出し、該近似投影データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段とを備え、前記画像再構成手段は、該再構成面の各点毎に、近似ファンビーム又は近似パラレルビームを選択し、該近似ビームを用いて該撮影領域の再構成像を再構成するものである。
【００１８】
　また、上述した課題を解決するために、請求項１７に係るコンピュータ断層撮影装置は、被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、該データ収集手段により得られた投影データとしてのファンビームデータと、該ファンビームデータから算出されるパラレルビームデータとの両方に基づいて、該撮影領域の２次元再構成像を再構成する画像再構成手段とを備えたものである。
【００１９】
　さらに、上述した課題を解決するために、請求項２１に係るコンピュータ断層撮影プログラムは、コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データを基に新たに追加のデータを算出するステップと、該投影データと該追加データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成するステップとを実行させるものである。
【００２０】
　さらにまた、上述した課題を解決するために、請求項２２に係るコンピュータ断層撮影プログラムは、コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データから２次元投影データを抽出するステップと、該収集データから抽出された３次元部分データを基に３次元データを抽出するステップと、該３次元データから２次元データを抽出するステップと、該２次元投影データと該２次元抽出データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成するステップとを実行させるものである。
【００２１】
　さらに、上述した課題を解決するために、請求項２３に係るコンピュータ断層撮影プログラムは、コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データから、該多列検出器の回転中心軸に対し必ずしも直交しない再構成面を近似するＸ線パスの近似投影データを抽出するステップと、該近似投影データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成するステップとを実行させ、前記再構成するステップは、該再構成面の各点毎に、近似ファンビーム又は近似パラレルビームを選択し、該近似ビームを用いて該撮影領域の再構成像を再構成するものである。
【００２２】
　また、上述した課題を解決するために、請求項２４に係るコンピュータ断層撮影プログラムは、コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、被検体内の撮影領域の投影データとしてのファンビームデータから算出されるパラレルビームデータを算出するステップと、該ファンビームデータと該パラレルビームデータとの両方に基づいて、該撮影領域の２次元再構成像を再構成するステップとを実行させるものである。
【発明の効果】
【００２３】
　以上説明したように、本発明によれば、実用的で且つ精度の高い画像再構成法に加え、その画像再構成法の機能を有する３次元ＣＴシステムを提供できる。すなわち、多列検出器を持つヘリカルＣＴにおけるヘリカル斜断面再構成法において、従来法よりも近似精度を高めて画像を得ることができ、３次元画像を高速に且つ従来法よりも少ないアーチファクトで取得することができる。これにより、３次元ＣＴ画像の分解能、解像度が向上し、またＣＴ画像の信号値の歪みが小さくなるといった２次的な効果も得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
　以下、本発明に係るコンピュータ断層装置の実施の形態を、添付図面を参照して説明する。
【００２５】
　（本発明のハイブリッド再構成の基本概念）
　本発明は、このような従来の事情を考慮になされたもので、実用的で且つ精度の高い画像再構成法に加え、その画像再構成法の機能を有する３次元ＣＴシステムを提供することを目的とする。
【００２６】
　本発明は、３次元（３Ｄ）ＣＴにおける新しい画像再構成アルゴリズムを提案するものである。この新しい画像再構成アルゴリズムは、具体的には、従来法の「ヘリカル斜断面再構成法」（特開平８−１８７２４０号公報参照）の近似精度を向上させたものとして考えるのが理解しやすい。すなわち、実際に収集されたヘリカル軌道のコーンビームのデータ群と、理論的には厳密解として存在する部分的に生成されたパラレルビームのデータ群を組み合わせた、ヘリカル斜断面の新しい再構成法である。
【００２７】
　もう少し一般的にいえば、実際に収集されたコーンビームのデータ群の他に、理論的に存在するビーム群の部分的、あるいは中間的なデータ群を求めておき、これらのデータを組み合わせて使用する再構成法である。
【００２８】
　典型的には、ある再構成面を想定し、２次元再構成を行うのに必要な近似データ群を上記２つのデータ群から抜き出す方法である。この必要なデータ群としては全てパラレルビームのデータとしてもよいし、パラレルビームとファンビームを組み合わせて再構成してもよい。さらに、従来法のフェルドカンプ法やＴＣＯＴ法のように各点ごとに最適と思われるビームを設定して再構成の精度を上げてもよい。
【００２９】
　ここで提案する新しいコーンビームＣＴの再構成法は、従来の２つのアプローチを有機的に組み合わせたものであるので、以下の説明では、必要に応じて、本発明によるコーンビームＣＴの再構成法を「ハイブリッド再構成法」と呼ぶことにする。特に、典型的な実現例であるヘリカル斜断面再構成法に「ハイブリッド再構成法」を適用した場合を、以下の説明では、必要に応じて、「ヘリカル斜断面ハイブリッド再構成法」と呼ぶことにする。
【００３０】
　図１は、このヘリカル斜断面ハイブリッド再構成法の基本概念を説明するものである。図１に示すように、このヘリカル斜断面ハイブリッド再構成法は、その再構成で用いる原ビームデータとして、ヘリカル斜断面再構成法における近似投影ビーム（コーンビーム、ファンビーム）のうち近似精度の良好な部分の収集ビーム群と、この収集ビーム群から厳密解（後述参照）として求め得るパラレルビーム群のうち必要な部分のみを限局して算出したパラレルビーム群との両者を用いるものである。この詳細は後述する。
【００３１】
　（本実施形態に係るＣＴの機器構成）
　図２（ａ）及び（ｂ）は、上記ヘリカル斜断面ハイブリッド再構成法を用いたＣＴの機器構成を説明するものである。このＣＴとしては、例えば前述した従来例のマルチスライス・ヘリカルＣＴと同様のものが適用可能である。スライス方向のチャンネル数は、概略１６チャンネルから数十チャンネル程度、あるいは百数十チャンネル程度と大きめのものまで想定する。最も典型的な例は、図３に示すように、１６−６４チャンネル程度の多列検出器を持つヘリカルＣＴとなるが、上限は、この限りではない。
【００３２】
　図２（ａ）及び（ｂ）に示すＣＴは、ガントリ１、寝台２、及びコンソール３を備え、コンソール３内の装置全体の制御中枢を担う主制御装置３６による全体制御のもとで、例えばＲ−Ｒ方式で駆動するようになっている。図２（ａ）に示す例では、寝台２の長手方向を列方向（または回転軸方向、またはスライス方向）として、これに直交する２方向をチャンネル方向およびビーム曝射方向としてそれぞれ定義する。
【００３３】
　寝台２の上面には、その長手方向（列方向）にスライド可能に支持された状態で天板が配設されており、その天板の上面に被検体Ｐが載せられる。天板は、サーボモータで代表される寝台駆動装置２０の駆動によって、ガントリ１の診断用開口部（図示せず）に進退可能に挿入される。寝台駆動装置２０には、コンソール３内の寝台制御装置３４から駆動信号が供給される。また、この寝台２は、天板の長手方向の位置を電気信号で検出するエンコーダなどの位置検出器（図示せず）を備え、この検出信号を寝台制御用の信号として寝台制御装置３４に送るようになっている。
【００３４】
　架台１は、図２（ａ）に示すように、その内部に略円筒状の回転フレーム（図示せず）を有し、この回転フレームの内側に上述の診断用開口部が位置する。また、回転フレームには、その内側に位置する診断用開口部に挿入された被検体Ｐを挟んで互いに対向するようにＸ線管１０及びＸ線検出器としての多列検出器１１が設けられる。さらに、回転フレームの所定位置には、高電圧発生装置４、プリコリメータ、ポストコリメータとしての散乱線除去コリメータ、２次元データ収集装置１２、および架台駆動装置１３が備えられる。
【００３５】
　この内、Ｘ線源として機能するＸ線管１０は、例えば回転陽極Ｘ線管の構造を成し、高電圧発生装置４からフィラメントに電流を連続的に流すことによりフィラメントを加熱し、熱電子をターゲットに向かって放出する。この熱電子は、ターゲット面に衝突して実効焦点が形成され、ターゲット面の実効焦点の部位からＸ線ビームが広がりを持って連続的に曝射される。
【００３６】
　高電圧発生装置４には、低圧スリップリングを介して電源装置から低電圧電源が供給されると共に、光信号伝送システムを介して高電圧制御装置５からＸ線曝射の制御信号が与えられる。このため、高電圧発生装置４は、供給される低圧電源から高電圧を生成すると共に、この高電圧から制御信号に応じた連続的な管電圧を生成し、これをＸ線管１０に供給する。
【００３７】
　プリコリメータは、Ｘ線管１０と被検体Ｐとの間に、またポストコリメータとしての散乱線除去コリメータは、被検体Ｐと多列検出器１１との間に、それぞれ位置する。プリコリメータ２２は、例えば列方向に一定幅の例えばスリット形状の開口を形成する。これにより、Ｘ線管１０から曝射されたＸ線ビームの列方向の幅を制限して、例えば多列検出器１１の複数の検出素子列に対応した所望スライス幅のコーンビームを形成する。
【００３８】
　Ｘ線管１０と多列検出器１１は、回転フレームの回転によって架台１内で、診断用開口部における軸方向の回転中心軸の周りに対向状態で回転可能になっている。
【００３９】
　また、多列検出器１１は、複数の検出チャンネルを有する検出素子の列をスライス方向に複数列配した検出器で成る（図３参照）。各検出素子の検出部は、その一例として、入射Ｘ線を一度、光信号に変換し、この光信号を電気信号に変換するシンチレータ及びフォトダイオードの固体検出器で構成される。また、この各検出素子には、電荷蓄積部（サンプルホールド）が設けられている。このため、この多列検出器１１は、この電荷蓄積部を２次元データ収集装置１２のスイッチ群で順に選択して電荷読出しを行い、これにより透過Ｘ線の強度を表す信号（投影データ）を検出する構造になっている。なお、各検出素子としては、入射Ｘ線を直接に電気信号に変換する方式のセンサ（Ｉ．Ｉ．など）を用いてもよい。
【００４０】
　２次元データ収集装置１２は、スイッチ群の切換により、多列検出器１１の各検出素子から検出信号を順次読み出し、Ａ／Ｄ変換（電圧に変換してサンプリング）する、いわゆるフィルタＤＡＳ（Data Acquisition System）の構造になっている。これを行うため、この２次元データ収集装置１２は、検出器が多列検出器１１であることを考慮して、例えばＮチャンネル数分の列選択部と、１個のチャンネル選択部と、１個のＡ／Ｄ変換器と、制御回路とを備える。
【００４１】
　図示しないデータ伝送部は、架台１内の回転側と固定側の信号経路を接続するもので、ここでは一例として、非接触で信号伝送する光伝送システムが使用される。なお、このデータ伝送部としてスリップリングの構造を用いてもよい。このデータ伝送部を介して取り出されたデジタル量の投影データは、コンソール３内の後述するハイブリッド画像再構成装置３１に送られる。
【００４２】
　さらに、架台駆動装置１３は、架台１内の回転側要素全体を回転フレームと共にその中心軸周りに回転させるモータおよびギア機構などを備える。この架台駆動装置３３には、架台制御装置３３から駆動信号が与えられる。
【００４３】
　高電圧制御装置５、寝台制御装置３４、および架台制御装置３３は、信号的には架台１および寝台２とコンソール３との間に介在し、主制御部３６からの制御信号に応答して、それぞれが担当する負荷要素を駆動する。
【００４４】
　コンソール３は、システム全体を統括する主制御部３６のほか、主制御部３６にバスを介して接続された、架台制御装置３３、寝台制御装置３４、ハイブリッド画像再構成装置３１、画像データ記憶装置３５、画像表示装置３７、等を備える。その他、図示しない補正ユニット、入力器等も含まれる。
【００４５】
　補正ユニット（図示せず）は、主制御部３６からの処理指令に応じて、２次元データ収集装置１２から送られてくるデジタル量の投影データに、オフセット補正やキャリブレーション補正などの各種の補正処理を施す。この補正処理された収集データは、主制御部３６の書き込み指令によって、画像データ記憶装置３５に一旦格納・保存される。この保存データは、主制御部３６の所望タイミングでの読み出し指令に応じて画像データ記憶装置３５から読み出され、ハイブリッド画像再構成装置３１に転送される。
【００４６】
　ハイブリッド画像再構成装置３１は、機能上、図２（ｂ）に示すように、追加の中間ビームデータ群の算出部３１ａ、斜断面のハイブリッド再構成部３１ｂ、及び平行断面群の生成部３１ｃを備え、主制御部３６の制御のもとで、再構成用の収集データが転送されてきた段階で、これら各部３１ａ〜３１ｃの処理を通して、本発明の原理である３次元再構成アルゴリズムに基づく再構成処理（後述参照）を行い、３次元領域の画像データを生成する。この画像データは、主制御部３６の制御の元、必要に応じて画像データ記憶装置３５に保存される一方、画像表示装置３７に送られる。
【００４７】
　画像表示装置３７は、画像データにカラー化処理、アノテーションデータやスキャン情報の重畳処理などの必要な処理を行い、その画像データをＤ／Ａ変換し、ＣＴ像として表示する。
【００４８】
　入力器（図示しない）は、スキャン条件（スキャン部位及び位置，スライス厚，Ｘ線管電圧及び電流、被検体に対するスキャン方向などを含む）、画像表示条件などの指令を主制御部３６に与えるために使用される。
【００４９】
　なお、本実施形態におけるＸ線管１０、多列検出器１１及び２次元データ収集装置が本発明に係るデータ収集手段を構成し、ハイブリッド画像再構成装置３１が画像再構成手段を構成する。
【００５０】
　ここで、本実施形態の骨格をなすハイブリッド画像再構成法の原理を図４〜図１１に基づいて説明する。
【００５１】
　（画像再構成）
　図４は、従来法の「ヘリカル斜断面再構成法」（例えば、特許文献１参照。）の基本的アイデアを説明するものである。図４に示すように、このＸ線源（ソース）の螺旋軌道の半回転分程度は、１つの平面に近似的に含まれることに着目し、この斜平面「ヘリカル斜断面」に近い投影データ（ビームデータ）を抜き出し集めて、通常の２次元のハーフ再構成を行うものであった。これと同等の従来法の技術として、ＡＳＳＲ法と呼ばれている手法（例えば、非特許文献１参照。）も知られている。
【００５２】
　本発明では、斜断面に接する部分では、収集データを再構成に直接採用するが、近似の程度が悪くなる斜断面の両端部では、Shaller等の文献（例えば、非特許文献２参照。）によって生成可能性が示されているパラレルビームを用いる（図１参照）。
【００５３】
　このパラレルビームの生成については、後述するが、滑らかな関数系について、理論的には厳密解として求められるものである。本発明では、これらを効果的に合成することによって、精度の良い斜断面画像を作成する。さらに３次元のボリュームデータを取得する場合には、図５に示すように、従来の斜断面再構成法と同様の考えに基づき、斜断面をソースの螺旋に沿って少しずつずらしながら、順次再構成を行えばよい。これにより互いに平行ではない一連のヘリカル斜断面像群が得られ、全体としてボリュームデータとなる。以上が概要である。
【００５４】
　本発明は、複数種のデータを合成するという新しい考え方を導入しており、それに関連して副次的な新しい手法がある。ひとつは、斜断面再構成機能を有するＣＴであって、再構成面の各点ごとに、その点を通るビームを含むファンビームまたはパラレルビームを使用するもの。もうひとつは、ファンビームデータとパラレルビームデータの両者を用いて２次元再構成像を再構成することを特徴とするＣＴである。
【００５５】
　（用語の約束：概念の説明）
　ここで、本明細書で使用する用語の定義（約束）を行う。以下の説明では、４つの概念、すなわち（１）収集コーンビームデータ、（２）変換パラレルビームデータ、（３）仮想データ、（４）近似データを区別して考える。各定義は、次の通りである。
【００５６】
　（１）収集コーンビームデータ
　この「収集コーンビームデータ」は、本明細書では、実際のデータ収集によって得られた実在する投影ビーム・投影データの意味で使用する。単に、投影ビーム・投影データ、あるいは特に区別を明確にしたいときには、省略せずに、実際に取得された投影データなどという。これらのデータ群は、各ビューごとにコーンビームデータである。２次元平面に含まれる部分集合を取り出すとファンビームデータとなる。
【００５７】
　（２）変換パラレルビームデータ
　この「変換パラレルビームデータ」は、本明細書では、収集データの部分集合から計算により生成された、部分的なパラレルビームデータ群の意味で使用する。これは、滑らかな関数系としては、厳密解として得られるものである。この生成は、コーンビームデータからパラレルビームデータを生成する変換ともいえるので、ここでは「コーンパラレル変換」、又は、これを略して「ＣＰ変換」と呼ぶことにする。
【００５８】
　（３）仮想データ
　この「仮想データ」は、本明細書では、上記ヘリカル斜断面のように画像作成のために想定した面、ないしその面内に含まれるビーム、及びそのビームに相当する投影データ等、仮想的に想定したものとして使用する。このように「仮想」を頭に付けて、面であれば仮想面、平面であれば仮想平面、ビームであれば仮想ビーム、投影データであれば仮想投影データ等と称することにする。
【００５９】
　例えば、仮想投影データとは、再構成面（ここでは斜断面として定義される）の画像を再構成するために必要とされる理想的、つまり当該再構成面に含まれるＸ線パス（仮想パスという）上の投影データをいう。ヘリカルスキャンでは、このような仮想投影データは、一部の例外を除いて、実在しない。
【００６０】
　（４）近似データ
　（３）の仮想データは、実際には存在しない（場合がほとんどである）。本明細書中では、仮想データの代用となる近似データを、（１）の収集データと（２）の生成データから補間などにより作成する。これを近似投影ビームデータ等と呼ぶ。
【００６１】
　例えば、近似投影データとは、仮想パスに最も近似するＸ線ビームＦＸ内のＸ線パス（近似パスという）上の投影データをいう。なお、この近似投影データは実在投影データとして実在する場合もあるし、実在しない場合もあり得る。実在しない場合、近似パスに近い実在投影データから補間（距離補間）により作成する。近似投影データは、Ｘ線源１０の回転角度各々について、Ｘ線源１０からのＸ線の放射方向（ファン内角度として定義する）毎に、１つずつ作成される。
【００６２】
　（ハイブリッド再構成法の処理の流れ）
　Ｘ線源のソースの軌道半径は、例えば６００ｍｍ程度であり、ヘリカルピッチは列数にも依存するが、１ｍｍスライスで６４列であれば４０−５０ｍｍ程度と考えてよい。これは、２ｍｍスライスで６４列であればピッチも倍になる。このあたりの量は設定によって変わるものなので、以下の説明では、Ｘ線源のソースの軌道半径を１、ヘリカルピッチを１と単純化かつ正規化して換算した値を用いて説明する（ヘリカルピッチが大きすぎるが、本発明の説明としては問題がない）。
【００６３】
　Ｉ．仮想平面の設定
　従来法である「ヘリカル斜断面再構成」では、ハーフ再構成に必要な１８０度＋ファン角度（２Ａとする、典型的には５０度程度）分のビューデータに対応するソースの螺旋軌道の部分集合（以下「半螺旋」）との誤差が、全体としてできるだけ少なくなるように仮想平面を設定した。斜断面の傾斜角は、上記の正規化された定義では、例えば１５．３度である。本願も類似のアプローチをとるが、変換パラレルビームデータの追加があるため、仮想平面はソース軌道の接線方向により近づけてよい。
【００６４】
　仮想平面設定の例として、斜断面を接線に一致させた例を図６に基づいて述べる。斜断面角度κは、κ=arctan(1/2π)で、約９．０４°である。後述するようにこの斜断面の設定は実装に好適な例ではないが、説明の都合上ここから始める。実装上好適な例は、処理を一通り説明した後に述べる。
【００６５】
　ＩＩ．変換パラレルビームデータの生成
　図６において、上記仮想平面を設定したとき、接線を決めた方向から９０度回転した方向、すなわち、図６の視線方向からのソースの軌跡を図７（ａ）に示す。参考のため、ソースの軌跡を上から観察したものを図７（ｂ）に示す。
【００６６】
　図７（ａ）では、軌跡はギリシャ文字のγを倒したようなエッジを有する形状になっている。このとき、ハッチングで示した領域、すなわちソースの軌道で囲まれた２次元の擬似的な閉領域（擬閉領域）Ｄは、コーンパラレル変換（ＣＰ変換）が可能な領域である（例えば、非特許文献２参照。）。図７（ａ）に示す閉領域Ｄ内で、図面に直交する各ビームの投影データが（厳密に）求められることになる。
【００６７】
　図７（ｃ）は、視線を代えて、ＣＰ変換領域を下方から観察したものである。図７（ｃ）において、上記擬閉領域Ｄを直交方向に延ばした３次元領域を、Ｄ’と呼ぶことにする。
【００６８】
　上記ＣＰ変換で用いているデータに対応するソース軌道の軌跡は、斜断面を決めていたソース位置Ｓ０から対称的な部分で、全体としては「１８０度＋ファン角度」だけ回った分である（図７（ｂ）参照）。このＣＰ変換には、Ｓ０周辺からの情報も反映されるが、丁度、対向するビームに相当する部分の情報が主に使われている。
【００６９】
　いずれにせよ、斜断面を決めた位置（この方向をθ＝０度とする）から９０度回転したθ＝９０度の方向については、斜断面画像再構成に必要な仮想ビームと一致する平行ビームの情報を、ＣＰ変換により得ることができることが了解される。
【００７０】
　ここで、コーンパラレル変換（ＣＰ変換）について補足する。
【００７１】
　ＣＰ変換は、公知技術（例えば、非特許文献２参照。）であるので詳述しないが、その概要は以下に説明するとおりである。
【００７２】
　（１）まず、上記３次元の擬閉領域Ｄ’に含まれる、ＦＯＶ（撮影領域）と、二次元の擬閉領域Ｄに直交する平面Ｈとの共通部分を、有限個のソースからのファンビームの和集合Ｕとして表す。この例を図８（ａ）に示す。３次元の擬閉領域Ｄ’と平面Ｈとの交差の仕方にはいくつかのパターンがあるので、その各パターンを図８（ｂ）〜（ｄ）に示す。
【００７３】
　（２）次に、上記和集合Ｕ内の各ビームについて、ビームが元々属するコーン内で平面Ｈと垂直方向への微分を行い、Ｕ全体について積分する（これをσとする）。二次元の擬閉領域Ｄに直交する上記のような平面Ｈを平行なもの同士集めて並べ、σを順次積分するにより、Ｄ’∩Ｈでの面積分が求められる。
【００７４】
　（３）そして、二次元の擬閉領域Ｄに直交する全てのＨに対して求めた上記の面積分をもとにしてＢＰ（バックプロジェクション）演算をおこなうことにより、Ｄ上の像（すなわち、Ｄでの被検体の透視像であり、言い方を変えると、Ｄ’内の平行ビームの積分値でもある）が求められる。この方法論は従来技術であるが、このような斜め方向での適用、さらにこの変換の向きをフレキシブルに変えながら一連のデータを生成する部分、さらにハイブリッド再構成を行う部分等の再構成処理そのものは、全く新しい考え方であり、本発明で初めて提案するものである。
【００７５】
　ＩＩＩ．ハイブリッド再構成
　さて、このようなＣＰ変換によるパラレルデータを、斜断面の設定位置をθ方向に変えながら順次計算していくことができる。その様子を図９に示す。本来は角度を変えて作成した擬閉領域Ｄ’はお互いに重なりながら方向を変えていくものであるが、図９では理解しやすいように重なり具合を少なくしてある。
【００７６】
　こうして、多列検出器１１を用いた収集によりもともと得られているコーンビームデータ群に加え、ＣＰ変換により得られたパラレルデータ群も、画像再構成に使うための候補とすることができた。ここまでの処理は、主としてハイブリッド画像再構成装置31内の追加の中間ビームデータ群の算出部３１ａにより行われる。
【００７７】
　上記２つのグループのデータ群を用いた画像再構成の流れを、図１０（ａ）、（ｂ）及び図１１に示した。全体的なコンセプトは、本願発明の代表図面である図１に示してある。
【００７８】
　図１０（ａ）は、ハイブリッド再構成処理の全体の処理手順を示すフローチャートである。図１０（ａ）に示す手順では、まず、ＣＴスキャン開始に際し、スキャン条件を設定し（ステップＳｔ１）、後述のκやκ’、重み関数Wf，Wpなどのハイブリッドパラメータを設定し（ステップＳｔ２）、データ収集・再構成パラメータＤ１を格納しておく。
【００７９】
　次いで、そのデータ収集・再構成パラメータＤ１をもとにＣＴスキャンを実行し、コーンビームデータを収集し（ステップＳｔ３）、収集されたコーンビームデータＤ２を格納すると共に、そのコーンビームデータＤ２に基づくコーンパラレル変換によりパラレルビームデータ群を算出し（ステップＳｔ４）、算出されたパラレルビームデータＤ３を格納する。
【００８０】
　そして、格納された収集コーンビームデータＤ２及び計算パラレルビームデータＤ３に基づき、主としてハイブリッド画像再構成装置31内の斜断面のハイブリッド構成部３１ｂにおいて、斜断面のハイブリッド再構成の処理を行ない（ステップＳｔ５）、こうして再構成された斜断面３次元データ（非平行スタック）Ｄ４を格納すると共に、平行断面群を生成し（ステップＳｔ６）、直交断面３次元データ（平行スタック）Ｄ５を格納する。
【００８１】
　図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示すハイブリッド再構成処理（ステップＳｔ５）の詳細を示すものである。図１０（ａ）及び（ｂ）において、斜断面を設定（ステップＳｔ５１）した後、収集コーンビームデータ群及び計算パラレルビーム群の各々から近似データを算出し（ステップＳｔ５２、Ｓｔ５３）、この双方の近似データを用いて近似パラレルビームデータを作成し（ステップＳｔ５４）、パラレルデータをそろえて斜断面の画像再構成処理を行う（ステップＳｔ５５）。
【００８２】
　図１１は、図１０（ａ）に示すハイブリッド再構成処理（ステップＳｔ５）の他の処理例（ステップＳｔ５ａ）の詳細を示すものである。斜断面を設定し（ステップＳｔ５１ａ）、収集コーンビームデータＤ２に基づいてファンビームを近似データとして生成するとともに（ステップＳｔ５２ａ）、ＣＰ変換データで得られた計算パラレルビームデータＤ３に基づいて近似データを算出し（ステップＳｔ５３ａ）、それぞれ別々に、再構成面の再構成を適当な重み付けのもとに行い（ステップＳｔ５４ａ、Ｓｔ５５ａ）、最後にこれらの２画像を合成する（ステップＳｔ５６ａ）。この場合、ＣＴの画像再構成が対数（ｌｏｇ）変換された以降は、基本的には線形演算であるため、合成処理は基本的には加算処理でよい。
【００８３】
　処理の流れの概要は以上に示したとおりであるが、最初に述べたように、仮想平面となる斜断面を軌道接線に一致させた斜断面角度κ=arctan(1/2π)≒9.04°の説明用の例は、次の理由で実用上適当な例になっていない。すなわち、
　（１）斜断面を設定したソースの方向（θ＝０とする）のごく近傍のみで直接収集データの近似がよいが、少し離れた点での近似の悪化が大きい。
【００８４】
　（２）算出したパラレルビームはθ＝９０度方向は厳密解であるが、それ以外は近似の悪化が大きい。
【００８５】
　結果として、θ＝０度、±９０度の両端では厳密解が求められるものの、本来の目的である斜断面の画像を作成するのに必要な全ビームの確保ができない。よって、これらのバランスのとれた条件を設定する必要があり、上記で示した処理の流れも、本来はそうした条件下で成り立つものである。以下にその実施例を示す。
【００８６】
　ＩＶ．補足
　今、ここでは、上記の斜断面を１つだけ固定し、図８（ｂ）に示すθ＝９０度方向のパラレルデータ（これは理論上厳密解）が求められたとし、視線方向をθ＝０から９０度へとぐるっと回しながら、それぞれについて条件を合わせながらＣＰ変換を行うケースを考察する。斜断面を見込む角度はθに依存して変わり、この角度のtangentは（tanκ×sinθ）で与えられる。そこで、この角度に合わせてＣＰ変換を順次行えば、厳密なパラレルビームが順次得られる。
【００８７】
　ただし、（１）θが小さくなると視線方向も小さくなるため擬似的な閉領域Ｄは大きなものになっていくこと、（２）斜断面を決めるごとにこのように条件を変えたＣＰ変換演算を行っていては膨大な計算が必要になる、といった問題がある。計算機の速度がさらに大幅に向上し、アルゴリズム的にも整理されてより簡潔になればこのような処理も可能であるが、現時点では実用的とはいえないアプローチである。
【００８８】
［第１の実施例］
　Ｉ．必要な条件
　さて、収集コーンビームデータと変換パラレルビームデータで画像生成に必要なビームを揃えるためには仮想斜断面角κとパラレルビームの視線方向角κ’を注意深く設定する必要がある。上述した例は、κ＝κ’を９．０４度とした例に相当する。満たすべき条件を改めてまとめると、
　（１）収集コーンビームデータが斜断面を設定したソースの方向（θ＝０）の近傍以外でも、適当な近似精度を確保しながらある程度広い範囲をカバーすること、
　（２）算出した変換パラレルビームはθ＝９０度方向以外にも、適当な近似精度を確保しながらある程度広い範囲をカバーすること、
　（３）両者をあわせて、斜断面の画像を作成するのに必要な全ビームの確保ができること、
である。
【００８９】
　ＩＩ．定式化
　仮想データに対する近似データの近似制度の見積もりを行うために、ソースの軌道、仮想平面、種々の近似データなどについて定式化を行う。
【００９０】
　この定式化では、斜断面の傾斜角をκ、そのタンジェントをτ、ＣＰ変換を行う方向（パラレルビームの視線方向）をκ’（図１９（ａ）参照）、そのタンジェントをτ’としている。角度κを決めると、ソース軌道の形状が決まり、擬閉領域の形状Ｄが決まる。これが変換パラレルビームを算出する領域となる。視線方向は、斜断面を決めた点（θ＝０度）の直交方向から角度δだけ回転した方向としている（図７（ｂ）参照）。
【００９１】
　以下、詳細を説明する。ここでは、近似データとして使われるべきデータを算出している。
【００９２】
（１）斜断面
　ヘリカル機能を持つソースの軌道をパラメータθを用いて表現する。
【００９３】
　今、ソースの軌道半径を１、ヘリカルピッチを１と正規化して考える。
【００９４】
　ソースの軌跡を次のように定義する。
【数１】
2004121836.tif 000003
　このとき、Ｓθの微分であるＳ’θ、
【数２】
2004121836.tif 000004
が斜断面を決める１つの基準となる。１／２π以外の角度も含む一般表現として、
【数３】
2004121836.tif 000005
となる。ここで、上述のように、tanκ=τである。
【００９５】
　Ｒθとκθで決まる斜断面（仮想平面）の法線ベクトル（ｘ，ｙ，ｚ）は、
【数４】
2004121836.tif 000006
で表され、これを解くと、
【数５】
2004121836.tif 000007
が得られる。これを正規化すると、
【数６】
2004121836.tif 000008
となる。ソースのＺ座標は、Z=θ/2πなので、この斜断面と原点との距離ｄは、
【数７】
2004121836.tif 000009
となる。従って、上記（３）式から、仮想平面は、
【数８】
2004121836.tif 000010
となる。
【００９６】
（２）近似パラレルビームデータ
　軌跡Ｓθにおける接平面或いは概接平面として斜断面を上記のように定義したが、特に今、斜断面としてθ＝０にて決められるものについて考える。こうしても、以下の議論では一般性を失わない。この場合の仮想平面をＴ０とする。
【００９７】
　ＣＰ変換を行なう方向の傾き（視線方向の傾き）を、τ’=tanκ’とする。また、θ＝δとする。これらの平行ビーム群（平行ベクトル群）で、Ｔ０に最も近いものを次の手順で決める。
【００９８】
　δ方向の投影ベクトル（視線方向のベクトル）は、上記（２）式にてθ＝δとして計算できるが、これをκ’δとすると、
【数９】
2004121836.tif 000011
となる。θ＝０での仮想平面Ｔ０は、上記（６）式から、
【数１０】
2004121836.tif 000012
と表わされるが、Ｔ０内のκ’δに直交するベクトルをＶ（＝（ｘ，ｙ，ｚ））とすると、
【数１１】
2004121836.tif 000013
となる。これに上記（８）式を代入して整理すると、
【数１２】
2004121836.tif 000014
を得る。従って、Ｖのｘ、ｙ成分の大きさは、
【数１３】
2004121836.tif 000015
となる。ｚ成分の大きさは、上記（８）式から、ｚ＝τｙであるため、このベクトルＶが（ｘ，ｙ）面となす傾きφは、
【数１４】
2004121836.tif 000016
で与えられることになる。もともと、δ方向における接線方向は、
【数１５】
2004121836.tif 000017
が基準になっているので、上記（１１）式を切片として、上記（１０）式の傾きとする。これにより、パラレルビームデータ群が、近似データとして使用可能となる。
【００９９】
（３）誤差の見積もり
　上記（２）のデータが実際に算出可能なデータとして存在したとして、そのときの近似の誤差を見積もってみる。この場合、傾きκの仮想平面Ｔ０をδだけ視線を変えた傾きτｃｏｓδとτ’の違いがエラーであり、そのタンジェントである、
【数１６】
2004121836.tif 000018
を、エラーの指標ｅとする。
【０１００】
　また、算出したパラレルビーム群のうち、どのデータを抜き出して近似データとして用いるかは、上記（１０）式及び（１１）式によって与えられる。実例について見積もったものを以下に例示する。
【０１０１】
　ＩＩＩ．実施例の詳細
　以上の定式化をもとにして、いくつかのκ、κ’について、収集コーンビームデータと変換パラレルビームデータを合わせて斜断面の画像を作成するのに必要な全ビームの確保ができるどうか、その時の誤差は、どの程度かを検討した。
【０１０２】
　その結果として得た１つの例が、κ＝１０．５度、κ’＝９．５度である。
【０１０３】
　なお、以下で例示する図は、ソースの回転半径を６００ｍｍ、検出器はソースを中心に１１００ｍｍの半径の円弧上にファン角度が５０度で配置されている。
【０１０４】
　従って、ＦＯＶは、６００×ｓｉｎ２５°＝２５３ｍｍ×２≒５００ｍｍ、として計算を行って得たものである。
【０１０５】
　図１２（ａ）は、視線方向から見たソース軌道の様子を示したもので、横軸は視線方向及びソースの回転軸に直交する軸の方向（θ＝０の方向）を表し、縦軸はθ＝０の方向と視線方向に直交する方向を表している。図７（ａ）に相当するものを、κ’＝９．５度の場合についてソース回転各５°おきに計算してプロットしたものである。収集コーンビームデータは、ＣＰ変換なしで直接使用する部分において、斜断面によく近似していることが視覚的にも理解できる。
【０１０６】
　図１２（ｂ）は、横軸をソース角度（度）、縦軸を仮想斜断面からのソースのずれとして示した図であり、６０度までなら誤差は０．０１程度になっている。近似の誤差として、対比のため、図１２（ａ）に対応する、従来例の視線方向から見たソース軌道を図１３に示す。この従来例は、コーンビームから切り出したファンビームデータのみでハーフ再構成に必要なデータを全て補う従来の斜断面法において、ビームデータの必要な範囲でのエラーを最小にする条件で、κ’はκと等しく１５．３度の場合である。この方式をとった場合のエラーは０．０７程度となっている。図１２（ａ）と図１３とを比較すると、誤差が大幅に改善されていることが視覚的にも分かる。
【０１０７】
　図１４（ａ）は、パラレルビームの存在範囲あるいは算出可能範囲（これはつまり擬閉領域の形状Ｄである）と、上記定式化で求めた近似パラレルデータの位置（上記定式化の（１０）式、（１１）式で与えられる直線）を、κ＝１０．５度、κ’＝９．５度について求めたものである。ここで、横軸及び縦軸は図１２（ａ）と同じである。図１２（ａ）の−０．４２３〜０．４２３（０．４２３≒ｃｏｓ２５°，２５°＝ファン角度／２）のグラフの上側部分が、図１４（ａ）の“CP data”に相当する。この直線より下の部分ではパラレルビームの算出が可能である。
【０１０８】
　図１４（ｂ）は、誤差、すなわちエラーの指標ｅを示した図である（上記定式化の（１２）式）。
【０１０９】
　さて、これらの２種のデータ、ファンビームとパラレルビームの存在範囲を図１５に模式的に示した。ファンビームは（直線に見えるが）正弦波曲線の一部、±２５度の範囲の部分である。ファンビームは広い範囲で存在するが、そのエラーは、図１２（ａ）及び（ｂ）に示したとおり、段々大きくなる。パラレルビームは、上記擬閉領域Ｄの形状で決まるものである。パラレルビームデータは、いわば対向するビーム群から計算するものであり、図１５における左右の「台形領域」内のパラレルビームデータは、同じものを表していることになる。
【０１１０】
　本発明は、両データ群から、誤差の小さな方のビームデータを採用して画像作成を行う、あるいは大きな重み付けで用いて画像作成を行うものである。
【０１１１】
　図１５のデータに対する重み付けの関数の例を次に示す。その様子を図１６に図示している。疎なドットの部分が、以下の式で示すように、Wf=1，Wp=0 であり、密なドットの部分は逆に、Wp=1,Wf=0 である。そして、その中間の領域が重みが線形に変わる部分である。重み関数は、１８０度でビームの原点からの距離ｄに対して反転しながら繰り返す形になる。
【０１１２】
　重み付け関数の例：(-90°≦θdeg≦90°)
（１）ファンビームの重み付け関数Wf(θdeg、d)
【数１７】
2004121836.tif 000019
【０１１３】
　（２）パラレルビームの重み付け関数Wp(θdeg、d)
　　［数１８］
　　Wp(θdeg、d)=1-Wf(θdeg、d)
　これは本来、τやτ’などのパラメータに依存するものである。ここでは、“terrace”（台地）や“slope”（斜面）からなるtrapezoidal shape（台形形状）の例を示したが、実際の被検体となる画像の特性とその使用目的に合わせて最適化されていくべきものである。
【０１１４】
　図では、ビーム角度の方向をθ、ビームの原点からの距離をｄとしている。ｄはソース半径を１、ファン角度を±２５度としているので、±０．４２３であるので、これを±１に正規化したものをｄ’とする。すなわちd’=d/sin25°である。本来はファンビームの正弦曲線に沿ったジオメトリやＣＰ変換領域の形状（台形ではなく、螺旋を斜視した曲線の一部で囲まれた領域）などのジオメトリにあわせることも考えられるが、ここでは簡単のために、近似的な直線あるいは線分を用いて重み関数の値の変化領域を決めた。もちろん重み付けはここで示した式のように１次でなく任意の滑らかな関数でも良い。
【０１１５】
　さて、この重み関数を用いて、ハイブリッド画像構成装置３１内の平行断面群の生成部３１ｃは、次のように画像再構成を行う。その中の一つの方法は、ファンビームデータをパラレルビームに変換（ファンビーム−パラレルビーム変換）したのち、これをこの重み付けでＣＰ変換パラレルビームと重み付け加算をして、パラレルビームを元としたコンボルーション・バックプロジェクション再構成（ＣＢＰ再構成）、あるいはフィルタード・バックプロジェクション（ＦＢＰ再構成）を行うものである。フローチャートとしては、図１０（ａ）及び（ｂ）の流れに沿うものである。
【０１１６】
［第２の実施例］
　データ取得とＣＰ変換処理、重み付け関数の算出などは、第１の実施例と同じである。第２の実施例では、最後の画像再構成部分が異なる。ファンビームデータに対して第１の実施例で示した重み Wf を乗じた後に、ファンビームに対する通常の再構成を行う一方、ＣＰ変換後のパラレルビームに対しては重み関数Ｗｐを乗じて、パラレルビーム再構成を行う。それぞれ、全くデータの存在しない方向についてはバックプロジェクション演算を省略しても良い。これらの２つのデータについての再構成は演算アルゴリズムとしては異なるが、どちらも等価な演算であり、それぞれいわば中間画像を作成した後に加算を行っても正しい画像が得られる。処理の流れとしては、図１１に示したものとなる。
【０１１７】
　この方法は、２つの種類の元データをもとにして画像を再構成するという考えが従来はなかったため、これまで全く報告されていない新しい考え方、方法論であるといえる。
【０１１８】
　ここで示した方法は、もう少し一般的に表現すると、｛ビームの傾き角度｝×｛ビームの原点からの距離｝、またはそれと等価なビーム集合の空間上において、恒等的に１となる関数“１”の分割となる２つの重み関数をファンビームデータとパラレルビームデータにそれぞれ乗じた後に、ファンビーム再構成処理とパラレルビーム再構成処理をそれぞれ行い、それらを合成することで最終的な再構成像を再構成することを特徴とする方法といえる。
【０１１９】
［第３の実施例］
　第１の実施例の前の概要の最後でコメントしたように、パラレルビームの傾斜角を視線方向に依存して変えてやるとより厳密な解になる。
【０１２０】
　第１及び第２の実施例では１つの傾斜角で代表させたが、ここでは２つの角度を用いる方法を開示する。κ＝１０．５度、κ’＝９．５度の例、κ２’＝８度とした例を示す。κ＝１０．５度、κ’＝９．５度のペアでの算出パラレルビームが第１の実施例に相当し、κ＝１０．５度、κ２’＝８度のペアでの算出データがそれに対する追加分である。後者のデータを用いて前者のデータではカバーしにくい領域あるいは誤差の大きい領域を補う考え方である。
【０１２１】
　κ＝１０．５度、κ２’＝８度のペアでのパラレルビームの生成可能範囲と近似データと誤差の見積もりを、図１７（ａ）及び（ｂ）に示す。また、図１８は、上記の考えに基づいて、ファンビームと２つのパラレルビーム群の使用範囲（重み付け関数）を図１６に相当する形で図示したものである。この例では、κ＝１０．５度、κ’＝９．５度の条件ではパラレルビームの算出がしにくく、また直接近似のファンビームデータではエラーが大きくなってくる領域を、κ＝１０．５度、κ２’＝８度のデータでカバーしている。
【０１２２】
　この場合も、第１の実施例のように全てパラレルビームに変換させる方法も可能であるし、第２の実施例のようにファンビーム、パラレルビームそれぞれについて重み付の画像再構成を行った後に合成する方法も採用できる。
【０１２３】
［第４の実施例］
　次に、本方式に、従来法であるＴＣＯＴ法と同様に再構成面の各点ごとにＸ線ビームが通った方向に沿って投影を行う考えを取り入れた例を図１９（ａ）及び（ｂ）に示す。
【０１２４】
　図１９（ａ）は、パラレルビーム群（実際にはビームは紙面の直交方向も含めビームとして２次元の広がりをもつ）、図１９（ｂ）は、コーンビーム群についての説明図である。これまでは、主に撮影視野中心を通る１次元のパラレルビームまたはファンビームによる近似について説明してきたが、本例では、各点ごとに対応するビームを選ぶ。例えば、図１９（ａ）中の点Ａ、Ｂに対してそれぞれを通過するビームａ、ｂを選ぶ。元のパラレルビームやコーンビームは、図（紙面）と直交方向にも存在するので、これは単一ビームでなく１次元に配列した複数のパラレルビームやファンビームを表している。
【０１２５】
　この考えは、従来のヘリカル斜断面再構成法、あるいはＡＳＳＲ法と呼ばれている手法に対して直接適用してもよい。すなわち、ヘリカル斜断面再構成法、あるいはＡＳＳＲ法において、各点ごとに対応するビームを選択する方法である。この場合、図１９（ａ）の場合はなく、図１９（ｂ）の場合のみが実際にあることになる。
【０１２６】
［第５の実施例］
　ここまでに詳述したハーフ再構成をフル相当の再構成に拡張する一つの手法を図２０（ａ）〜（ｃ）に基づいて説明する。図２０（ａ）には、「フル再構成」に使うパラレルビームデータを示す。これは、斜断面に接したファンビームの対向ビームに相当するものを２つの対向ビームを用いて作成する方法である。
【０１２７】
　実際には、軌道上の点ＡからＢまでの全てのソースからのビームを使って、図８及び図９で使用したのと同じ方法により、図の「平行ビームの作成領域」の部分で図に直交するパラレルビーム群を算出できる。図２０（ａ）の状況を、図２０（ｂ）及び（ｃ）として模式的に表すことにする。
【０１２８】
　図２１は、点線内の部分が上記第３の実施例までで詳述した「ハーフ」再構成の部分をあらわす。図２１中の一番下の円内の図形は、斜断面を決めるソースの接線付近ではファンビームを用いることを示している。ほぼ±９０°異なる方向までは「対向ビーム」を用いる。この部分はデータも対称的に用いており、実際には、この図中の３時の方向と９時の方向の２つのデータは、同じものを表している。繰り返しになるが、ここの部分、図の点線で囲んだ部分は、ハーフ再構成となる。さらに回転した方向については、図２０（ａ）〜（ｃ）に示す方法によって、パラレルビームを作成する。こうすることによって、３６０度分のデータを得ることができ、フルの再構成に拡張できる。
【０１２９】
［変形例］
　実際の装置では、寝台の移動方向は、ＣＴ架台に挿入する方向、引き出す方向の双方向で使用する可能性がある。またソースの回転方向自体も逆回転を含めて２通りが考えられる。この場合、被検体に対するソースの相対的な螺旋運動は鏡像対称であり、上記のデータ処理（近似投影データの作成、逆投影演算の座標など）すべて鏡像対称となる。これへの対応を持つ事も当然必要である。
【０１３０】
　さらに、天板が往復運動をした場合にも本法を適用することができる。例えばダイナミックスキャンなどで繰り返し撮影する場合には、天板移動の折り返しの段階で、ヘリカルピッチが徐々に落ちて一旦静止、今度は逆向きに天板が動くなどした場合にはここまでの実施例とは異なる動きになるが、軌道接線に沿った面のファンビームと、対向ビームの生成、両者の一方または両方を用いた画像再構成という考え方は、同じように適用できる。
【０１３１】
　また、本法とシフト機構を併用することによって、空間分解能を向上させる事ができる。例えば、ソースの回転半径を上述の例の６００ｍｍを２／３の４００ｍｍになるように「シフト」させたとする。本法においては、これに連動してソース１回転あたりの寝台の移動量も１５ｍｍから２／３の１０ｍｍに、スライス厚みも２／３とさせる。必ずしも連動させる必要はないが、スライス方向も含めて全体的に分解能を向上させるのが最も効率がよい。
【０１３２】
　（その他の実施例）
　（１）画像再構成とボリュームデータの算出・データ処理
　上記ヘリカル斜断面再構成法では、再構成の座標系は、ｚ方向に垂直なｘ軸，ｙ軸について再構成を行えばよかった。再構成面は、わずかに傾きを持つが、これをｚ方向から眺めた画像になった。本願発明でも、パラレルビームの算出座標を気をつけてとれば、仮想平面内の２次元座標を取り直す必要性がなくできる。
【０１３３】
　ここまでは、単一スライスの取得について述べてきた。連続する「隣接面」を作成するには近似する「半螺旋」の位置を少しずらしてやればよい。例えば、ソース１回転の間に８スライス分が欲しい場合には３６０度／８＝４５度ずつ近似螺旋の位置をずらして仮想平面を設定し、順次画像を取得すればよい。このあたりの処理は従来のヘリカル斜断面再構成法と同様にできる。
【０１３４】
　得られた一連の画像は非平行なので、互いに平行な断面や、曲断面変換像を含む断面変換像など、任意の２次元像を切り出す必要がある。このあたりのデータ処理は従来法と同様にできる。
【０１３５】
　（２）本明細書のジオメトリ
　本明細書の説明では、ソースの回転半径とヘリカルピッチをともに１として種々の算出を行っているので、実際の条件とは少し異なる面がある。例えば、高々１６列や３２列のヘリカルピッチがソースの回転半径よりもずっと小さい場合には、計算による算出値が上記とは異なってくる。しかしながら、本方式は同様な手続きで適用できる。
【０１３６】
　（３）理論的な中間データ
　また、理論的な厳密解算出のアルゴリズムはデータ処理上も今後さらに改善あるいは整備されていくものと思われるが、本法で注目しているソースの軌道接線に沿った再構成面は、その接線付近の投影ビームデータが非常に良好な近似データとなっているという特徴を持っている。本法では、これを最大限に活用しており、とくに動きのある生体を被検体とする医用画像診断装置においては有用性が高いと考えられる。
【０１３７】
　また、厳密解も、本明細書で示した幾何学的な方式でなくとも数学的に等価なものが種々あろう。本明細書では、Schaller等の方式に基づいた中間データを一例として示したが、今後の理論の発展によって異なった表現で記述されることもあろう。本法の適用にあたっては種々の変形手法が考えられることになる。しかしながら、本願の主旨は、収集したコーンビームデータと別の中間算出データを組み合わせて画像再構成を行う点にある。
【０１３８】
　以上、現在一部実用化が始まった３次元ＣＴ、特にコーンビーム・ジオメトリの３ＤヘリカルＣＴにおいて、さらに高精度で、できるだけ必要十分なデータのみを用いた実際的な手法を提案した。
【０１３９】
　なお、本発明は、代表的に例示した上述の実施例及び変形例に限定されるものではなく、当業者であれば、特許請求の範囲の記載内容に基づき、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の態様に変形、変更することができる。これらの変更、変形例も本発明の権利範囲に属するものである。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】本発明の実施形態のハイブリッド再構成の基本概念を示す図。
【図２】本発明の実施形態に係るＣＴ装置の構成図で、（ａ）は、全体の概略構成を、（ｂ）は、その中のハイブリッド再構成装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】３ＤヘリカルスキャンにおけるＸ線源の螺旋軌道と２次元検出器の配置を示す図。
【図４】半螺旋軌道とヘリカル斜断面を示す図。
【図５】連続的に再構成した斜断面群を示す図。
【図６】平行ビーム作成の視線方向の説明図。
【図７】平行ビーム作成領域の説明図で、（ａ）は、視線方向から見たソースの軌跡とコーンパラレル変換領域、（ｂ）は、ソースの軌跡を上から見た図、（ｃ）は、コーンパラレル変換領域を下方から観察した図。
【図８】（ａ）〜（ｄ）は、コーンビームからパラレルビームを生成するコーンパラレル変換の説明図。
【図９】コーンパラレル変換を視線角を変えながら順次作成した様子を示した図。
【図１０】（ａ）は、ハイブリッド再構成の処理手順の全体を示す処理フロー図、（ｂ）は、斜断面のハイブリッド再校正の処理手順の詳細を示す処理フロー図。
【図１１】図１０（ａ）に示す斜断面のハイブリッド再構成処理で、ファン−パラレル変換を行わない場合を示す処理フロー図。
【図１２】第１の実施例（κ＝１０．５度、κ’＝９．５度）の場合において、（ａ）は、視線方向から見たソース軌道をソースが５度おきに動いた様子をプロットした図、（ｂ）は、その誤差の見積もりを示す図。
【図１３】従来例（κ＝κ’＝１５．３度）の場合において、視線方向から見たソース軌道を図１２と同じスケールで表示した図。
【図１４】（ａ）は、第１の実施例（κ＝１０．５度、κ’＝９．５度）の場合において、パラレルビームの生成可能範囲と近似データを示す図、（ｂ）は、誤差の見積もりを示す図。
【図１５】第１の実施例（κ＝１０．５度、κ’＝９．５度）の場合において、ファンビームとパラレルビームの存在範囲（算出可能範囲）を示す図。
【図１６】図１５に示す実施例１（κ＝１０．５度、κ’＝９．５度）のファンデータとパラレルデータのそれぞれの再構成を行う際の重み付け関数の一例を示す図。
【図１７】（ａ）は、第２の実施例（κ＝１０．５度、κ’＝９．５度、κ’’＝８度）の場合において、パラレルビームの生成可能範囲と近似データを示す図、（ｂ）は、誤差の見積もりを示す図。
【図１８】第２の実施例（κ＝１０．５度、κ’＝９．５度、κ’’＝８度）の場合において、ファンビームとパラレルビームの存在範囲を示す図。
【図１９】本発明に対し、ＴＣＯＴ法と同等の手法を併用した場合を説明する図で、（ａ）は、パラレルビーム群の説明図、（ｂ）は、コーンビームの説明図。
【図２０】（ａ）〜（ｃ）は、フル再構成に使うパラレルビームデータを説明する図。
【図２１】本発明をフル再構成に拡張した例を説明する図。
【符号の説明】
【０１４１】
１１　２次元長方形アレイ検出器
１２　２次元データ収集装置
３１　ハイブリッド画像再構成装置
３１ａ　追加の中間ビームデータ群の算出部
３１ｂ　斜断面のハイブリッド再構成部
３１ｃ　平行断面群の生成部
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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