(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の３次元像を合成する装置において、
Ｘ線ビームを単色平行化させる単色平行化手段と、
回転可能に支持された物体を前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置した場合には、前記物体を通過した単色平行Ｘ線ビームを、前記物体を前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置しない場合には、前記単色平行化手段からの単色平行Ｘ線ビームを、反射曲線のピークの両側のコントラストから角度情報を最大抽出できる反射点でそれぞれ反射させる反射型角度アナライザと、
前記反射型角度アナライザで反射された前記単色平行Ｘ線ビームを受光して強度を検出し、屈折角データを出力する撮像装置と、
前記撮像装置からの屈折角データを演算して３次元像を合成する演算装置とを備え、
前記演算装置は、
前記屈折角データから屈折角分布Δα（Θ，ｔ）（但し、Θは前記物体の回転角度、ｔはＸ線ビームに垂直な投影座標軸）を抽出し、
0004840876.tif 000028
0004840876.tif 000029
0004840876.tif 000030
Ｓは積分経路である、
に基づいて行う、３次元像合成装置。
【請求項２】
物体の３次元像を合成する装置において、
Ｘ線ビームを単色平行化させる単色平行化手段と、
前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置され、回転可能に支持された物体を通過した単色平行Ｘ線ビームを透過させる透過型角度アナライザと、
前記透過型角度アナライザで透過された前記単色平行Ｘ線ビームを受光して強度を検出し、屈折角データを出力する撮像装置と、
前記撮像装置からの屈折角データを演算して３次元像を合成する演算装置とを備え、
前記演算装置は、
前記屈折角データから屈折角分布Δα（Θ，ｔ）（但し、Θは前記物体の回転角度、ｔはＸ線ビームに垂直な投影座標軸）を抽出し、
0004840876.tif 000031
0004840876.tif 000032
0004840876.tif 000033
Ｓは積分経路である、
に基づいて行う、３次元像合成装置。
【請求項３】
0004840876.tif 000034
る、請求項１または２に記載の３次元合成装置。
【請求項４】
0004840876.tif 000035
ス画像を作成し、前記複数の２次元スライス画像を合成して、３次元像を合成する、請求項３に記載の３次元像合成方法。
【請求項５】
前記単色平行化手段は、モノクロメータであり、
前記撮像装置は、ＣＣＤカメラである、請求項１または２に記載の３次元合成装置。
【請求項６】
物体の３次元像を合成する方法において、
単色平行化手段によりＸ線ビームを単色平行化させるステップと、
回転可能に支持された物体を前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置した場合には、前記物体を通過した単色平行Ｘ線ビームを、前記物体を前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置しない場合には、前記モノクロメータからの単色平行Ｘ線ビームを、各々、反射型角度アナライザの反射曲線のピークの両側のコントラストから角度情報を最大抽出できる反射点でそれぞれ反射し、反射されたＸ線ビームを撮像装置で受光し、屈折角データを得るステップと、
前記撮像装置からの屈折角データを演算して３次元像を合成する演算ステップとを含み
前記演算ステップは、
前記屈折角データから屈折角分布Δα（Θ，ｔ）（但し、Θは前記物体の回転角度、ｔはＸ線ビームに垂直な投影座標軸）を抽出するステップと、
0004840876.tif 000036
合成方法。
【請求項７】
物体の３次元像を合成する方法において、
単色平行化手段によりＸ線ビームを単色平行化させるステップと、
前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置され、回転可能に支持された物体を通過した単色平行Ｘ線ビームを、透過型角度アナライザに透過させ、透過されたＸ線ビームを撮像装置で受光し、屈折角データを得るステップと、
前記撮像装置からの屈折角データを演算して３次元像を合成する演算ステップとを含み
前記演算ステップは、
前記屈折角データから屈折角分布Δα（Θ，ｔ）（但し、Θは前記物体の回転角度、ｔはＸ線ビームに垂直な投影座標軸）を抽出するステップと、
0004840876.tif 000037
0004840876.tif 000038
合成方法。
【請求項８】
0004840876.tif 000039
アルゴリズム
0004840876.tif 000040
0004840876.tif 000041
Ｓは積分経路である、
に基づいて行う、請求項６または７に記載の３次元像合成方法。
【請求項９】
0004840876.tif 000042
ステップと、
前記複数の２次元スライス画像を合成して、３次元像を合成するステップとを、
さらに含む請求項８に記載の３次元像合成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元像合成方法および装置、特に屈折コントラストを用いる３次元像合成方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
物体の内部構造のＸ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）は、非破壊観察のための非常に強力なツールである。Ｘ線ＣＴ技術は、１９７０年代初期の発展以来、科学、技術、医療の多くの分野で、多くの応用がなされてきた。Ｘ線ＣＴの基本的な考えを用いる多くの撮像技術は、Ｘ線吸収コントラストに基づいている。例えば、Ｘ線吸収コントラストに基づく３次元医療画像は、医療現場で超音波画像、ＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｍａｇｉｎｇ）と並び用いられ、医学診断に大いに貢献している。
しかし、最近のＸ線撮像技術は、急速に発展し、新しい種類のコントラストを用いている。これらの新しいコントラストの１つは、いわゆる屈折コントラスト（すなわち、物体を通り抜ける際に受けるＸ線屈折に依存するＸ線強度の分布）である。
一般に、屈折コントラストは、強度分布が屈折角の関数であるあらゆる種類のＸ線像とすることができる。屈折コントラストの主な利点は、他の種類のコントラストでは目に見えない微小なクラックや変形を観察でき、および低Ｚ材料に対し良好な感度を有することである。このことは、医療画像には、非常に重要である。屈折コントラストの基づくＣＴ再合成は、同様の利点を有することが期待されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本出願人の発明者らは、１９９７年以来行なわれている造影剤の静脈注入による冠動脈造影診断に参加することにより、見えない、あるいは画質の点で問題がある臓器が数多くあることを認識し、これらを屈折コントラストを用いたＣＴ再合成により可視化したいと考えた。従来法では見えない臓器の３次元像合成の可能性があったからである。
現在、屈折コントラストによるＣＴ再合成の試みは知られているが、それらのいずれも、信頼できる物体の画像表示は示されなかった。
本発明の目的は、数学的アルゴリズムを工夫することにより、屈折コントラストを用いて、従来の方法では見えない臓器の３次元像の合成方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
Ｘ線ＣＴ再合成技術は、多くの研究分野で広く用いられている。一般的に、ＣＴ再合成は、前述したように吸収コントラストに基づいている。しかし、最近では、他のコントラストを生成する方法が開発されてきた。その一つは、Ｘ線ビームが物体を通り抜けるときに生ずる、Ｘ線ビームの進行方向が変化することを利用する屈折コントラストである。屈折コントラストは、一定の利点を有しており、吸収像における目に見えない部分を観察することを可能にする。したがって、屈折コントラストに基づくＣＴ合成は、同様の利点をもつことになる。しかし、新しい数学的アルゴリズムおよびソフトウェアを必要とする。
本発明は、技術のコンピュータ・モデリングおよび実験的実現の基礎である数学的モデルの理論的考察を含む問題を解決するものである。
本発明の第１の態様は、物体の３次元像を合成する装置である。この３次元像合成装置は、物体の３次元像を合成する装置において、
Ｘ線ビームを単色平行化させる単色平行化手段と、
前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置され、回転可能に支持された物体を通過した単色平行Ｘ線ビームを、反射または透過させる角度アナライザと、
前記角度アナライザで反射または透過された前記単色平行Ｘ線ビームを受光して強度を検出し、屈折角データを出力する撮像装置と、
前記撮像装置からの屈折角データを演算して３次元像を合成する演算装置とを備え、
前記演算装置は、
前記屈折角データから屈折角分布Δα（Θ，ｔ）（但し、Θは前記物体の回転角度、ｔはＸ線ビームに垂直な投影座標軸）を抽出し、
0004840876.tif 000002
0004840876.tif 000003
0004840876.tif 000004
分経路である、
に基づいて行う。
本発明の第２の態様は、物体の３次元像を合成する方法である。この３次元像合成方法は、
単色平行化手段によりＸ線ビームを単色平行化させるステップと、
前記単色平行Ｘ線ビーム中に設置され、回転可能に支持された物体を通過した単色平行Ｘ線ビームを、角度アナライザで反射または透過し、反射または透過されたＸ線ビームを撮像装置で受光し、屈折角データを得るステップと、
前記撮像装置からの屈折角データを演算して３次元像を合成する演算ステップとを含み
前記演算ステップは、
前記屈折角データから屈折角分布Δα（Θ，ｔ）（但し、Θは前記物体の回転角度、ｔはＸ線ビームに垂直な投影座標軸）を抽出するステップと、
0004840876.tif 000005
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、Ｘ線屈折コントラストによるＣＴ再合成の数学的に正しいアルゴリズムの問題を解決することができた。このアルゴリズムに基づいて用意されたソフトウエアは、良好な結果を示した。
また、本発明の３次元像合成方法および装置によれば、
（１）軟骨の描画ができる、
（２）浸潤性乳管癌の癌細胞、結合組織、間質、乳管、血管、間質の膠原繊維等を描画ができる、
という効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
第１図は、基本的なＣＴ構成を示す図である。
第２図は、本発明の３次元像合成装置の一実施例の概要を示す図である。
第３図は、アナライザのロッキングカーブを示す図である。
第４Ａ図は、ライザの位置Ｌでとられた試料画像を示す写真である。
第４Ｂ図は、アナライザの位置Ｈでとられた試料画像を示す写真である。
第４Ｃ図は、図４Ａおよび図４Ｂの画像から抽出された屈折角分布Δαを示す写真である。
第５Ａ図は、再合成された像を示す写真である。
第５Ｂ図は、再合成された像を示す写真である。
第５Ｃ図は、図３に点線で示されたスライス部分における再合成された像示す写真である。
第６図は、再合成された物体の３次元表示を示す写真である。
第７Ａ図は、乳管癌の試料片の３次元像の一例を示す写真である。
第７Ｂ図は、図７Ａの３次元像の２次元スライス像を示す写真である。
第７Ｃ図は、図７Ａの３次元像の２次元スライス像を示す写真である。
第７Ｄ図は、図７Ａの３次元像の２次元スライス像を示す写真である。
第８図は、図７Ｄの２次元スライス像に対応する染色病理図である。
第９図は、本発明の３次元像合成装置の他の実施例の概要を示す図である。
第１０図は、透過型角度アナライザの透過率曲線を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
屈折コントラストは、物体を通り抜けたＸ線ビームの屈折角に依存するＸ線強度の分布である。多くの場合、この屈折コントラストは、吸収コントラストとの混合である。幸いなことに、現在の技術では、屈折コントラストおよび吸収コントラストの混合から、屈折角分布についての情報を取り出すことのできる。物体を通り抜けたＸ線ビームの屈折角Δαは、エレメンタル（ｅｌｅｍｅｎｔａｌ）屈折によるＸ線ビーム経路Ｓにわたっての積分として計算される。
0004840876.tif 000006
0004840876.tif 000007
という事実を考慮すると、直線で近似することができる。
式（１）は、ＣＴ再合成に対しては十分でない。というのは、式（１）は２つ
0004840876.tif 000008
独立に求めることができないからである。
0004840876.tif 000009
に常に零である。
0004840876.tif 000010
式（２）に複素単位ｉを乗算し、式（１）に加算するならば、式（１）および（２）は、以下に示すように複素形式で表わすことができる。
0004840876.tif 000011
この式は、ＣＴ再合成式の基礎として役立つ。図１に、基本的なＣＴ構成を示す。Ｘ線ビーム８中に物体１２が回転可能に置かれる。Θは物体１２の初期位置と現在位置（点線で示す）との間の角度を、ｔはＸ線ビーム８に垂直な投影座標軸を、屈折角分布Δα（Θ，ｔ）は屈折角についての情報を有する投影を示している。
一般的なＣＴ法によれば、物体の角度位置Θおよび空間座標ｔについての情報として、屈折角についての情報を得ることが必要である。したがって、式（３）による数学的処理の後に、ＣＴ再合成のためのアルゴリズムを、次式のように表わすことができる。
0004840876.tif 000012
ここに、積分経路Ｓは、直線ｘｃｏｓΘ＋ｙｓｉｎΘ＝ｔである。
式（４）は、ＣＴ再合成の結果が、屈折率場の勾配であることを示している。この式（４）は、吸収コントラストに基づくＣＴ再合成のための式に非常に類似していることに気付くであろう。違いは、屈折コントラストの場合には入力関数はΔα（Θ，ｔ）ｅｘｐ（ｉΘ）であるのに対し、吸収コントラストの場合には入力関数はｌｏｇ（Ｉ（Θ，ｔ）／Ｉｏ）であり、および再合成されるべき関数は、屈折
0004840876.tif 000013
（ｒ）である。
さらに、屈折コントラストの場合と吸収コントラストの場合との間には、重要な１つの違いがある。吸収コントラストに基づくＣＴ合成のための式において、入力関数および出力関数は、実数空間にあるが、屈折コントラストに基づくＣＴ合成は、複素数空間における関数を利用している。このことは、吸収コントラストに基づくＣＴアルゴリズムを、屈折コントラストの場合には採用できず、オリジナルなアルゴリズムおよびソフトウェアを必要とすることを意味している。
式（４）の構成の故に、屈折コントラストに基づくＣＴアルゴリズムの数学的形式は、吸収コントラストの場合に用いられるアルゴリズム（いわゆるＦｉｌｔｅｒｅｄ  Ｂａｃｋｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ）と同じである。基本的に、数学的形式は、４つのステップよりなる。すなわち、
ｉ）入力関数Δα（Θ，ｔ）ｅｘｐｉΘのフーリエ変換（多くの場合、“サイノグラム（ｓｉｎｏｇｒａｍ）”と呼ばれる）：
0004840876.tif 000014
ｉｉ）フーリエ変換された関数ＰΘ（ω）のフィルタリング：
ＳΘ（ω）＝ＰΘ（ω）ｂ（ω）          （６）
ここに、ｂ（ω）は、フィルタリング関数である。ＣＴ再合成に用いられる多くのフィルタリング関数がある。しかし、吸収コントラストに基づくＣＴに普通用いられるフィルタリング関数は、屈折コントラストの場合にほとんど適用できない。というのは、これらフィルタリング関数のすべては、高周波成分を抑制して、低周波成分を強化するからである。これは、吸収コントラストの場合には、リーズナブルである。というのは、大半の有用な情報が低ドメイン（ｌｏｗ  ｄｏｍａｉｎ）に含まれ、高周波成分のほとんどがノイズよりなるからである。対照的に、屈折コントラストの場合には、高次フーリエ成分が、重要な役割をはたし、フィルタリング関数によって抑制されない。
ｉｉｉ）フィルタリングされた関数の後方フーリエ変換
0004840876.tif 000015
得られた関数ＱΘ（ｔ）は、フィルタリングされたサイノグラムとして知られている。
ｉｖ）実数空間へのフィルタリングされたサイノグラムの後方投影（Ｂａｃｋｐｒｏｊｅｃｔｉｎｇ）
0004840876.tif 000016
ここに、ｒ≡（ｘ，ｙ）は、ｔに相当する。ｔ＝ｘｃｏｓΘ＋ｙｓｉｎΘである。このアルゴリズムは、式の連続形式に対して与えられる。しかし、あらゆる実際的なアプリケーションにおいて、関数Δα（Θ，ｔ）は、特定の点Θｍおよびｔｎにおいてのみ知られている。したがって、個別形式のアルゴリズムを、実際の計算に用いなければならない。
屈折コントラストに基づくＣＴ再合成式（４）は、次のことを示している。す
0004840876.tif 000017
には、初めにＣＴ再合成を実行して、次に、スカラ場勾配の特性
0004840876.tif 000018
0004840876.tif 000019
のステップ（ｉｖ）における演算誤差の故に、厳密には満たされない。このこと
0004840876.tif 000020
に沿って２つ以上の積分式（９）を計算し、最も理想的な結果として、それらの平均を用いることを必要とすることを意味している。この問題を避けるために、
0004840876.tif 000021
投影の前に、勾配−場変換を行うことができる。というのは、フィルタリングさ
0004840876.tif 000022
再合成アルゴリズムのステップ（ｉｖ）において、新しい関数
0004840876.tif 000023
を、関数ＱΘ（ｔ）の代わりに用いる。この変換の後、式（８）の再合成された関数は、勾配ではなく、屈折率そのものである。再合成アルゴリズム内に組み込まれた（ｂｕｉｌｔ−ｉｎ）勾配−場変換は、再合成後に実行される変換に対して特定の利点を有する。まず第１に、積分式（１０）は、表面（ｘ，ｙ）上の曲線に対して実行される積分式（９）とは対照的に１次元である。このことは、積分を
0004840876.tif 000024
の被積分関数中の項｜ω｜によるアルゴリズムのステップ（ｉｖ）の前に、厳密に有効である。式（７）は、関数ＱΘ（ｔ）の平均値が零に等しいことを保証する。
【実施例１】
【０００８】
本発明の３次元合成方法および装置の一実施例を、以下に説明する。式（４）の関数Δα（Θ，ｔ）の実験的抽出の問題は明白でなく、現在のところ種々の方法が提案されている。それらのうちで最も信頼できるのは、１９９７年に提案された、回折エンハンスト撮像法（ｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎ  ｅｎｈａｎｃｅｄ  ｉｍａｇｉｎｇ：ＤＥＩ）である。
このＤＥＩ法によって実行された例の概要を、図２に示す。１０は、Ｘ線源（図示せず）からのＸ線を単色かつ平行なビーム（平面波）にする非対称モノクロメータ、１２は検査対象である物体（または試料）である。物体の角度ΘにわたるＣＴスキャンのための回転軸は、図面に垂直である。また、１４は反射型角度アナライザ（角度分析板）、１６はＣＣＤ（固体撮像素子）カメラである。ＣＣＤカメラ１６からの回析角データは、演算装置であるコンピュータ１８に送られる。
実施例で用いたフォトンエネルギーは、１１．７ｋｅＶであった。モノクロメータ１０および角度アナライザ１４は、共に、Ｓｉ（２２０）回折タイプであって、９．５°に非対称にカットしたものを用いた。これらの条件では、ブラッグ角ΘＢ＝１６．０°であり、非対称係数ｂ＝３．８であった。用いたＣＣＤカメラ１６は、１３８４×１０３２画素で、１０．０ｍｍ（幅）×５ｍｍ（高さ）の観察面積を有していた。観察面積の水平寸法および垂直寸法は、角度アナライザ１４の非対称反射の故に異なるスケールを有する。
非対称にカットされたＳｉ結晶の選択は、物体１２のサイズ、ＣＣＤカメラ１６の観察面積、角度アナライザ１４の反射曲線すなわちロッキングカーブ（ｒｏｃｋｉｎｇ  ｃｕｒｖｅ）の幅の故に行なった。しかし、モノクロメータ１０および角度アナライザ１４は、非対称にカットされたＳｉ結晶に限られるものではない。
本実施例は、文部省高エネルギー加速研究機構  放射光研究施設の垂直ウィグラービームラインＢＬ１４Ｂで行なった。
非対称モノクロメータ１０から反射されたＸ線ビーム（平面波）８は、物体１２に入射して通過する。物体１２を通過したＸ線ビームは、角度アナライザ１４に入射し、角度分析される。このとき、角度アナライザ１４のロッキングカーブの反射ピークの左側の裾野の反射位置を合わせること、および右側の裾野の反射位置に合わせることを行なう。
Ｘ線ビーム８は、角度アナライザ１４で反射された後、ＣＣＤカメラ１６でとらえられる屈折コントラストを形成する。
角度アナライザ１４のロッキングカーブを、図３に示す。ＤＥＩ法によって屈折角データを抽出するためには、角度アナライザ１４の２つの位置において同一物体１２の２つの画像を撮影することが必要となる。図３において、角度アナライザ１４の２つの位置（コントラストから角度情報を最大抽出できる反射点）は、ＬとＨとで示されている。一般に位置Ｌは、ロッキングカーブの反射ピークの左側の裾野近辺にあり、位置Ｈは、ロッキングカーブの反射ピークの右側の裾野近辺にある。図では、位置ＬおよびＨは半価幅の高さを示している。位置ＬおよびＨは、同じ高さを条件として、高さを変えられるものとする。
ロッキングカーブの点ＬおよびＨにおいて、再合成のための一連の画像がとられる。図３では点ＬおよびＨにおける反射率は、０．５である。
屈折角は、文献「Ｄ．Ｃｈａｐｍａｎ，Ｗ．Ｔｈｏｍｌｉｎｓｏｎ，Ｒ．Ｅ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎ，Ｄ．Ｗａｓｈｂｕｒｎ，Ｅ．Ｐｉｓａｎｏ，Ｎ．Ｇｍｕｅｒ，Ｚ．Ｚｈｏｎｇ，Ｒ．Ｍｅｎｋ，Ｆ．Ａｒｆｅｌｌｉ  ａｎｄ  Ｄ．Ｓａｙｅｒｓ，Ｐｈｙｓ，Ｍｅｄ，Ｂｉｏｌ．４２  ２０１５（１９９７）」に記載されている式（６ｂ）に基づいて計算することができる。しかし、上記文献において用いられる理論的モデルは、ロッキングカーブのテイラー展開を用いているため、制限された範囲でのみ適切である。より精度を高めるためにアナライジング結晶のロッキングカーブを、テイラー近似の代わりに用いた。屈折角の抽出の結果を、図４Ａ，４Ｂ，４Ｃに示す。
図４Ａ，４Ｂ，４Ｃにおいて示された試料は、燃えて変形したボールペンの詰め替え物の断片である。この試料は、以下の理由により選んだ。すなわち、１）試料は、中心対称を有さない、２）吸収コントラストは、１１．７ｋｅＶでは低い、３）種々の物質（内部にインクおよび空気スペースを有するプラスティックボディ）よりなる。
以下、この試料を用いて３次元像を合成する方法を、各ステップ毎に説明する。
（１）図２に示すように、モノクロメータ１０および角度アナライザ１４を配置する。角度アナライザ１４を回転して、反射曲線（ロッキングカーブ）を得る。
（２）角度アナライザ１４の反射位置を、反射ピークの左裾野Ｌに合わせる。
（３）試料１２を設置する。
（４）試料１２を経た透過Ｘ線および屈折Ｘ線が、角度アナライザ１４により反射されＣＣＤカメラ１６に入射する。ＣＣＤカメラ１６による屈折角データを、コンピュータ１８に入力する。
（５）試料１２を取りはずす。
（６）試料１２がない状態で、平面波が角度アナライザ１４で反射され、ＣＣＤカメラ１６に入射する。ＣＣＤカメラ１６による屈折角データを、コンピュータ１８に入力する。
（７）コンピュータ１８において、ステップ４で収集した屈折角データから、ステップ６で収集した屈折角データを差し引く。
（８）試料１２を再び設置し、試料を次の角度に回転する。
（９）ステップ４〜７の操作を行なう。
（１０）試料回転が１８０°に達するまで同じ操作を続ける。
（１１）角度アナライザ１４の反射位置を反射ピークの右裾野Ｈに合わせる。
（１２）以下、反射位置を反射ピークの左裾野Ｌに合わせて、ステップ３〜１０と同じ動作を繰り返す。
（１３）角度アナライザの２つの反射位置でそれぞれ収集したステップ７における２つのデータを用いて演算を行ない屈折角を抽出する。
（１４）式（４）を用いて、フィルタリングされた後方投影により画像を抽出する。
図４ＡおよびＢは、角度アナライザ１４の左裾野Ｌおよび右裾野Ｈの対応する位置における元の画像を示している。これらの画像は、ノイズを差し引いたものである。すなわち、試料のある画像から、試料のない背景画像を差し引いたものである。図４Ｃは、中間階調に相当する零偏向を有する階調の強度に比例する抽出された屈折角Δαを示している。
上述した説明によれば、屈折コントラストに基づく再合成プロセスは、以下のステップよりなる。
ｉ）ロッキングカーブのＬ点において、種々のΘｍ＝ｍΔΘ（ｍは、０〜Ｍの範囲で変化する整数、ΔΘ＝１８０°／Ｍ）での像のセットをとる（図４Ａ参照）。
ｉｉ）ロッキングカーブのＨ点において、種々のΘｍ＝ｍΔΘ（ｍは、０〜Ｍの範囲で変化する整数、ΔΘ＝１８０°／Ｍ）での画像のセットをとる（図４Ｂ参照）。
ｉｉｉ）変更ＤＥＩ法によって画像のセットから屈折角分布Δα（Θｍ，ｔｎ）を抽出する（抽出されたデータについての図４Ｃを参照）。
ｉｖ）式（４）に基づいてスライス部分のＣＴ再合成を行う。ＣＴ再合成の結
0004840876.tif 000025
実施例における物体の投影の数は、Ｍ＝３６０であり、これはΔΘ＝０．５°を
与える。
図４Ｃに点線２０で示されたスライス部分の再合成された２次元像を、図５Ａ，
0004840876.tif 000026
を示す。
再合成された画像における物体は、不鮮明なエッジを有していることがわかる。これは、Ｘ線の光学的限界の結果である。このような光学的限界は、主に、ボルマンファン効果（Ｂｏｒｒｍａｎｎ  ｆａｎ  ｅｆｆｅｃｔ），ソースのサイズ，伝搬干渉コントラストの故に生じる。エッジの不鮮明さは、物体と検出器との間の距離（実施例では１３８ｃｍであった）を小さくすることによって、部分的に抑制することができる。
図５Ｃに示す２次元スライス像は、非常に興味あることを証明している。というのは、このスライス像は、３種類の物質（プラスティックボディ，インク，内部空気）を示しているからである。３種類の物質は、コントラストで識別可能である。インクの屈折率は、プラスティックボディの屈折率よりも大きいことが証明された。これは、黒色インクがカーボンブラックを用いて作られ、二酸化チタンのような顔料含有物を有するからである。
３次元像は、再合成された２次元スライス像のすべてを合成することにより得られる。図６に、合成された物体の３次元像を示す。３次元像は、試料のリアルな表示である。
0004840876.tif 000027
５Ｃにおける画素サイズのネット状コントラストとみなすことができる。この不所望なコントラストは消去することができるが、１オーダ長い演算時間を必要とする。また不所望なコントラストは、多くの場合、画像を大きくは歪ませないので、そのまま残すこともできる。
本発明の３次元像合成装置により合成した、湿潤性微小乳管癌の試料片の３次元像の一例を、図７Ａに示す。図７Ａの３次元像の２次元スライス像を、図７Ｂ，図７Ｃ，図７Ｄにそれぞれ示す。図７ＢはＸ面での２次元スライス像を、図７ＣはＹ面での２次元スライス像を、図７ＤはＺ面での２次元スライス像をそれぞれ示している。
これら２次元スライス像は、参照番号１，２，３が付された３本の乳管を示している。乳管の中心に高いコントラストが観察される。これらの領域は、石灰化した領域であるとみなされる。石灰化領域に隣接して、低コントラスト領域が観察される。これらの領域は、壊死領域であるとみなされる。低コントラストの壊死領域の外側を取り囲む、より高いコントラストの領域が観察される。これらの領域は、乳管の内部に拡がる癌細胞層とみなされる。乳管の外部に、高コントラストの直線領域またはネット状領域が観察される。これらの構造は、間質内の侵略的癌細胞領域とみなされる。特に、図７Ｄに観察される乳管３は、ほとんど塞がっている。さらに、乳管の大半は、乳管を取り囲むヘリを有していることを容易に認識できる。これらの白色構造は、より高い電子密度を示している。不規則な形状の拡大侵略性悪性腫瘍でさえも、明暸に観察される。
図８は、図７Ｄの２次元スライス像に対応する染色病理図である。この染色病理図は、本発明の３次元像合成装置により得られた２次元スライス像との対応が極めて良いので、本発明に係る屈折コントラスト型ＣＴ像が病理図にとって代わる可能性が出てきたと言える。
乳癌をできるだけ初期の段階で発見するには、乳房撮影法は極めて有用であり、現在の乳房撮影法は、吸収コントラストによるＸ線可視技術を用いている。吸収コントラストを用いた撮影法の空間解像度は多くとも５０μｍであるが、本発明の屈折コントラストを用いた３次元像合成装置は、５〜１０μｍの空間解像度を実現できた。これにより、Ｘ線病理学診断が進歩するであろう。
【実施例２】
【０００９】
実施例１では、角度アナライザに反射型のものを用いたが、透過型の角度アナライザを用いることもできる。図９に、透過型角度アナライザ２０を用いた３次元像合成装置の構成を示す。図２と同一の構成要素には、同一の参照番号を付して示している。
透過型角度アナライザ２０の透過率曲線を、図１０に示す。Ｘ線ビームに直交する方向と角度アナライザ２０とのなすオフセット角度を、透過率が１になるようにセットする。角度アナライザ２０より、屈折Ｘ線ビーム２２と透過Ｘ線ビーム２４とが出射する。ＣＣＤカメラ１６は、屈折Ｘ線ビーム２２を受光する。この場合、ＣＣＤカメラ１６では、暗視野像が撮像される。
ＣＣＤカメラ１６からの出力は、演算装置１８に入力される。演算装置１８における再合成プロセスは、実施例１で説明した再合成プロセスとほぼ同じである。３次元像を合成する方法は、次のようなステップとなる。
（１）試料１２を設置する。
（２）試料１２を経た屈折Ｘ線が、角度アナライザ２０により透過されＣＣＤカメラ１６に入射する。ＣＣＤカメラ１６による屈折角データを、コンピュータ１８に入力する。
（３）試料を次の角度に回転し、ステップ（２）の操作を行う。
（４）試料回転が１８０°に達するまで同じ操作を続ける。
（５）式（４）を用いて、フィルタリングされた後方投影により画像を抽出する。
上記ステップ（４）では、試料１２を回転する軸は、図９の図面に垂直であるが、本実施例においては、試料の回転軸は自由に選択することができる。
以上、実施例１および実施例２で説明したように、本発明によれば、屈折コントラストに基づくＣＴ再合成の問題を解決することができた。また、以上説明した理論は、実施例において準備されテストされたプログラミングアルゴリズムについての基礎となるものである。再合成の結果は、信頼できるものであることが示され、証明された。
【産業上の利用可能性】
【００１０】
本発明の３次元像合成方法および装置は、Ｘ線病理学診断に利用でき、Ｘ線病理学診断の進歩に寄与できるものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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