(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線発生装置、並びに、前記Ｘ線発生装置に相対してＸ線を検出する多列Ｘ線検出器またはマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を、前記相対の中間位置にあたる回転中心のまわりに回転運動をさせながら、前記中間位置に存在する被検体を透過したＸ線投影データを収集するＸ線データ収集手段と、
前記収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段と、
前記被検体を配置するクレードルの進行方向であるｚ方向に連続する前記画像再構成された断層像を、２次元画像または３次元画像として画像表示する画像表示装置と、
前記収集および前記表示を行う際の撮影条件を設定する撮影条件設定手段と、
を備えるＸ線ＣＴ装置であって、
前記画像再構成手段は、骨領域及び造影剤領域を含む前記断層像について、当該断層像を構成する画素のＣＴ値及び注目画素の近傍領域のＣＴ値の標準偏差の両方に基づき少なくとも前記骨領域及び前記造影剤領域からなる画素領域を分類し、前記造影剤領域については、前記骨領域よりもスムースとなるように、前記分類された画素領域毎に画質を変化させる処理を行う手段を含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画質は、前記画像再構成で用いられる再構成関数により変化されることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画質は、画像フィルタにより変化されることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記ｚ方向に連続した断層像の画素、前記領域または前記連続領域に対して画質を変化させ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、医療用Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置におけるコンベンショナルスキャン（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ  ｓｃａｎ；アキシャルスキャンとも称する）またはシネスキャン（ｃｉｎｅ  ｓｃａｎ）またはヘリカルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌ  ｓｃａｎ）または可変ピッチヘリカルスキャン（ｖａｒｉａｂｌｅ  ｐｉｔｃｈ  ｈｅｌｉｃａｌ  ｓｃａｎ）またはヘリカルシャトルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌ  ｓｈｕｔｔｌｅ  ｓｃａｎ）の断層像、またはｚ方向に連続な断層像による３次元画像において、各部位または各臓器または各組織ごとにセグメンテーション（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）された領域ごとの画質を最適化し、画質改善を実現するＸ線ＣＴ画像再構成方法、Ｘ線ＣＴ画像撮影方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来は多列Ｘ線検出器Ｘ線ＣＴ装置またはフラットパネル（ｆｌａｔ  ｐａｎｅｌ）に代表されるマトリクス（ｍａｔｒｉｘ）構造の２次元Ｘ線エリア（ａｒｅａ）検出器によるＸ線ＣＴ装置においては、図１６のように被検体のｚ方向の範囲ごとに再構成関数は設定され、そのｚ方向の範囲の各部位または各臓器または各組織は全て、そのｚ方向の範囲の再構成関数で画像再構成されていた（例えば、非特許文献１参照）。この場合に、各部位または各臓器または各組織ごとに最適な再構成関数にならない場合が存在し、つまり最適な画像ノイズ（ｎｏｉｓｅ）、空間分解能にならない場合があり、１回の撮影で全ての各部位または各臓器または各組織が最適な画質にならないという観点で問題があった。
【非特許文献１】山下康行著、「極めるマルチスライスＣＴ」株式会社中外医学社、２００１年４月１５日、ｐ４４―４７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、１列のＸ線検出器のＸ線ＣＴ装置または多列Ｘ線検出器Ｘ線ＣＴ装置またはフラットパネルに代表される２次元Ｘ線エリア検出器によるＸ線ＣＴ装置において、今後は、可変ピッチヘリカルスキャンなどにより、ｚ方向のある範囲ごとに異なるヘリカルピッチでデータ（ｄａｔａ）収集をしたり、ヘリカルピッチが変化する加速、減速中も可変ピッチヘリカルスキャンの開始時または終了時の加速、減速中もデータ収集を行う場合が出てくる。
【０００４】
これらの場合は、ｚ方向の各範囲ごとにヘリカルピッチのみならず、Ｘ線管電流や断層像のスライス（ｓｌｉｃｅ）厚などの撮影条件が変化することが考えられ、ｚ方向の画質が各範囲ごとに異なることになり、画質の不均一さが問題になる。この点からｚ方向に全範囲で均一な画質を実現する必要がある。またはｚ方向のある範囲ごとに均一な画質を実現する必要がある。
【０００５】
また、更なる要求としては、各部位または各臓器または各組織ごとに最適な画質が異なる場合は、各部位または各臓器または各組織ごとに最適な画質を実現すれば、複数種類の撮影条件の断層像や３次元画像を見ることなく１種類の断層像、１種類のｚ方向に連続な断層像からなる３次元画像を診断するだけで済む。
【０００６】
また、得られた断層像はＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｅ）または、ＣＡＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｒｅａｄｉｎｇ）と呼ばれる自動診断支援システムなどで処理される場合が今後増えてくると思われる。この場合に、１枚の断層像または１つのｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像における各部位または各臓器または各組織の単位で画質を最適化する必要がある。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、多列Ｘ線検出器または、フラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置のコンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンの各部位または各臓器または各組織の領域として認識されたセグメンテーションされた領域ごとに画質の最適化を実現するＸ線ＣＴ装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、ｚ方向に広い範囲をヘリカルスキャンや可変ピッチヘリカルスキャンなどでＸ線ＣＴ撮影を行う場合に、各部位または各臓器または各組織において最適な画像再構成を行い、最適な画質にすることができる。
【０００９】
この画像再構成の画質の最適化を行うには、投影データ上のｚ方向フィルタ（ｆｉｌｔｅｒ）、投影データ上のビュー（ｖｉｅｗ）方向フィルタ、再構成関数の最適化、逆投影処理後の画像フィルタの最適化を用いて実現することが考えられる。
【００１０】
投影データ上のビュー方向フィルタをかけることにより、１列のＸ線検出器を用いたＸ線ＣＴ装置または多列Ｘ線検出器またはフラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置において、断層像のｚ方向空間分解能であるスライス厚の制御、画像ノイズの制御、アーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）量の制御が行える。
【００１１】
また、投影データ上のｚ方向フィルタをかけることにより、多列Ｘ線検出器またはフラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置において、断層像のｚ方向空間分解能であるスライス厚の制御、画像ノイズの制御、アーチファクト量の制御が行える。
【００１２】
また、再構成関数によると、１列のＸ線検出器を用いたＸ線ＣＴ装置または多列Ｘ線検出器またはフラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置において、ｘｙ平面である断層像上の空間分解能を制御、画像ノイズの制御を行える。
【００１３】
また、逆投影処理後の画像フィルタのうち、２次元画像フィルタでは画像ノイズの制御が行える。また、３次元画像フィルタでは画像ノイズの制御の他に、断層像のｚ方向空間分解能であるスライス厚の制御、およびアーチファクト量の制御が行える。
【００１４】
これらの断層像を制御できる投影データ上のｚ方向フィルタ、投影データ上のビュー方向フィルタ、再構成関数、逆投影処理後の画像フィルタのうち再構成関数と画像フィルタを用いて、断層像またはｚ方向に連続な断層像による３次元画像の上にある各部位または各臓器または各組織の領域としてセグメンテーションされた領域ごとに画質の最適化を行うことができる。この方法は、以下に紹介するハイブッリド・カーネル（ｈｙｂｒｉｄ  ｋｅｒｎｅｌ）に応用されている。
【００１５】
従来のハイブリッド・カーネルと呼ばれる再構成関数においては、例えばＣＴ値のような１つの局所画像特徴量に依存させて各部位または各臓器または各組織を区別できる画質になるように画像再構成を行っていた。例えば骨と軟部組織が存在している場合に、骨に軟部組織を区別して異なる画質になるように画像再構成を行う。
【００１６】
しかし、例えば骨をＣＴ値のみで区別していると、骨と言ってもＣＴ値の範囲が広いため骨と造影剤が区別できない場合もある。このため、複数の局所画像特徴量を用いる、つまりその画素の属する領域のテキスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）の特徴を表現している局所画像特徴量を用いることで、より正しく各部位または各臓器または各組織に対応付けることができる。これにより、複数の局所画像特徴量に依存させて各部位または各臓器または各組織を区別できる画質になるように画像再構成を行うことができる。
【００１７】
また、各部位または各臓器または各組織の領域抽出であるセグメンテーションについては、従来は、ＣＴ値を基に、断層像内の２次元連続領域または３次元連続領域を抽出していたが、各画素の局所画像特徴量はＣＴ値だけでなく、その各画素が属している領域のテキスチャを示すような局所画像特徴量により、断層像内の２次元連続領域または３次元連続領域を抽出する方がより正しく各部位または各臓器または各組織に対応した２次元連続領域または３次元連続領域を抽出できる。
【００１８】
また、従来はＣＴ値という１つの局所画像特徴量のみを用いて断層像内の２次元連続領域または３次元連続領域を抽出していたが、複数の局所画像特徴量を用いて断層像内の２次元連続領域または３次元連続領域を抽出する方が、より正しく各部位または各臓器または各組織に対応した２次元連続領域または３次元連続領域を抽出できる。
【００１９】
このように、セグメンテーションされた領域ごとに画質を最適化することを特徴とするＸ線ＣＴ装置、またはそのＸ線ＣＴ画像再構成方法、Ｘ線ＣＴ撮影方法を提供することで上記課題を解決する。
【００２０】
第１の観点では、本発明は、Ｘ線発生装置、並びに、前記Ｘ線発生装置に相対してＸ線を検出する多列Ｘ線検出器またはフラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を、前記相対の中間位置にあたる回転中心のまわりに回転運動をさせながら、前記中間位置に存在する被検体を透過したＸ線投影データを収集するＸ線データ収集手段と、前記収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段と、前記被検体を配置するクレードル（ｃｒａｄｌｅ）の進行方向であるｚ方向に連続する前記画像再構成された断層像を、２次元画像または３次元画像として画像表示する画像表示装置と、前記収集および前記表示を行う際の撮影条件を設定する撮影条件設定手段と、を備えるＸ線ＣＴ装置であって、前記画像再構成手段は、前記断層像を構成する画素のＣＴ値以外の局所画像特徴量に依存して、前記画素または複数の前記画素から構成される領域の画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００２１】
上記第１の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、各画素の局所画像特徴量により、ある程度その画素がどのような各部位または各臓器または各組織に属しているかが推測できる。このため、各画素の局所画像特徴量を見て、各部位または各臓器または各組織を最適な画質にすることができる。
【００２２】
第２の観点では、本発明は、Ｘ線発生装置、並びに、前記Ｘ線発生装置に相対してＸ線を検出する多列Ｘ線検出器またはフラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を、前記相対の中間位置にあたる回転中心のまわりに回転運動をさせながら、前記中間位置に存在する被検体を透過したＸ線投影データを収集するＸ線データ収集手段と、前記収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段と、前記被検体を配置するクレードルの進行方向であるｚ方向に連続する前記画像再構成された断層像を、２次元画像または３次元画像として画像表示する画像表示装置と、前記収集および前記表示を行う際の撮影条件を設定する撮影条件設定手段と、を備えるＸ線ＣＴ装置であって、前記画像再構成手段は、前記断層像内の均等な画質を有する各連続領域または前記ｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像内の均等な画質を有する連続領域の画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００２３】
上記第２の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、断層像内の３次元連続領域またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像の各連続領域が、各部位または各臓器または各組織に対応すると考えられる。このため、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００２４】
第３の観点では、本発明は、第１または２の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、局所画像特徴量の各連続領域に依存して、前記画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００２５】
上記第３の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像の各連続領域の抽出においては、各部位または各臓器または各組織の領域のテキスチャを表現する１つまたは複数の局所画像特徴量を用いて、２次元または３次元の連続領域を抽出する方が、より正確に各部位または各臓器または各組織と連続領域を対応づけることができる。これにより、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００２６】
第４の観点では、本発明は、第１ないし３の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画質は、前記画像再構成で用いられる再構成関数により変化されることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００２７】
上記第４の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像の各連続領域の画質の最適化においては、各連続領域ごとに最適な再構成関数を用いることにより、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００２８】
第５の観点では、本発明は、第１ないし４の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画質は、画像フィルタにより変化されることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００２９】
上記第５の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像の各連続領域の画質の最適化においては、各連続領域ごとに最適な画像フィルタを用いることにより、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００３０】
第６の観点では、本発明は、第５の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタは、適応型画像フィルタであることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
上記第６の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像の各連続領域の画質の最適化においては、各連続領域ごとに最適な適応型画像フィルタを用いることにより、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００３１】
第７の観点では、本発明は、第６の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記適応型画像フィルタは、局所画像特徴量に依存した適応型画像フィルタであることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００３２】
上記第７の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像の各連続領域の画質の最適化においては、各連続領域ごとに最適な局所画像特徴量に依存した適応型画像フィルタを用いることにより、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００３３】
第８の観点では、本発明は、第１ないし７の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記ｚ方向に連続した断層像の画素、前記領域または前記連続領域に対して画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００３４】
上記第８の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、特にｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像を用いて、３次元画像表示としてボリュームレンダリング（Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）３次元画像表示、ＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ  Ｐｌａｉｎ  Ｒｅｆｏｒｍａｔ）画像表示、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）画像表示、再投影表示を行う場合に、各部位または各臓器または各組織に対応した各３次元連続領域の画質を最適化しておくことにより３次元画像も改善される。このために、上記第１の観点から第７の観点までの方法により、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００３５】
第９の観点では、本発明は、第１ないし８の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記ｚ方向に連続しているが、前記ｚ方向の各範囲において画質の異なる断層像の画素または領域に対して画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００３６】
上記第９の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、可変ピッチヘリカルスキャンや、複数のヘリカルスキャンを組合わせたスキャンにより得られたｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像においては、ｚ方向の範囲ごとにヘリカルスキャンのピッチや撮影条件が異なっている。このｚ方向の各範囲内において各々画質を最適化しておくことも、またはｚ方向の全範囲においてほぼ同一の画質になるように画質を最適化しておくことも、上記第１の観点から第８の観点までの方法によりできる。
【００３７】
第１０の観点では、本発明は、第１ないし８の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記ｚ方向に連続しているが、複数の撮影条件から構成された断層像群の画素または領域に対して画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００３８】
上記第１０の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、ｚ方向に連続しているが、複数の撮影条件から構成された断層像群を含むｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像においては、ｚ方向の範囲ごとに撮影条件が異なっている。このｚ方向の各範囲内において各々画質を最適化しておくことも、またはｚ方向の全範囲においてほぼ同一の画質になるように画質を最適化しておくことも、上記第１の観点から第８の観点までの方法によりできる。
【００３９】
第１１の観点では、本発明は、第１ないし８の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記ｚ方向に連続した可変ピッチヘリカルスキャンの断層像の画素または領域に対して画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００４０】
上記第１１の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、特に可変ピッチヘリカルスキャンにおける加速部分、減速部分における断層像と一定速度部分の断層像が異なる場合には一様にして、このｚ方向の各範囲内において各々画質を最適化しておくことも、またはｚ方向の全範囲においてほぼ同一の画質になるように画質を最適化しておくことも、上記第１の観点から第８の観点までの方法によりできる。
【００４１】
第１２の観点では、本発明は、第１ないし８の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記ｚ方向に連続したヘリカルシャトルスキャンの断層像の画素または領域に対して画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００４２】
上記第１２の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、特にヘリカルシャトルスキャンにおける加速部分、減速部分における断層像と一定速度部分の断層像が異なる場合、またはヘリカルシャトルスキャンの行きと帰りで速度が異なる場合には一様にして、断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００４３】
第１３の観点では、本発明は、第１ないし１２のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記連続領域を抽出する局所的画像特徴量として、前記画素のＣＴ値の標準偏差を含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００４４】
上記第１３の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像の各連続領域を抽出する局所画像特徴量には、断層像の各画素のＣＴ値の標準偏差を含むことにより、有効に断層像内の各連続領域または３次元画像の連続領域ごとに各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質にすることができる。
【００４５】
第１４の観点では、本発明は、第１ないし１３の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、局所画像特徴量の複数の連続領域ごとの画像特徴量に基いて、各部位または各臓器または各組織の認識を行い、各部位または各臓器または各組織ごとに画質を変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００４６】
上記第１４の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、局所画像特徴量に基いて抽出された各連続領域ごとに画像特徴計測を行い、画像特徴量を求め、この画像特徴量により各部位または各臓器または各組織を認識させることができる。この各部位または各臓器または各組織ごとにあらかじめ最適な画質の条件を定めておくことで、各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質の断層像が得られる。
【００４７】
第１５の観点では、本発明は、第１４の観点に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、前記各部位または前記各臓器または前記各組織の認識を行う画像特徴量に、体積、表面積、平均ＣＴ値、１次モーメント、２次モーメント、球形率、ｘ方向フェレ径、ｙ方向フェレ径、ｚ方向フェレ径のいずれか１つを含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００４８】
上記第１５の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、各部位または各臓器または各組織の認識を行う画像特徴量には、体積、表面積、平均ＣＴ値、１次モーメント、２次モーメント、球形率、ｘ方向フェレ径、ｙ方向フェレ径、ｚ方向フェレ径のいずれか１つを用いることで、効率良く各部位または各臓器または各組織を認識させることができ、各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質の断層像が得られる。
【００４９】
第１６の観点では、本発明は、第１４ないし１５の観点のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像再構成手段は、画像特徴量より前記各部位または前記各臓器または前記各組織の認識を行う際に、あらかじめ定めた各部位または各臓器または各組織の画像特徴量のマハラノビス空間上の位置において、近傍にある領域を各部位または各臓器または各組織として認識して画質を各部位または各臓器または各組織に最適にさせることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００５０】
上記第１６の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、画像特徴量より各部位または各臓器または各組織の認識を行う際は、あらかじめ定めた各部位または各臓器または各組織の画像特徴量のマハラノビス空間上の位置において、近傍にある領域を各部位または各臓器または各組織として認識して画質を各部位または各臓器または各組織に最適にさせることにより、効率良く各部位または各臓器または各組織を認識させることができ、各部位または各臓器または各組織に対応した最適な画質の断層像が得られる。
【発明の効果】
【００５１】
本発明のＸ線ＣＴ装置によれば、多列Ｘ線検出器または、フラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置のコンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンの各部位または各臓器または各組織の領域として認識されたセグメンテーションされた領域ごとに画質の最適化を実現できる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５２】
以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
図１は、本発明の一実施形態にかかるＸ線ＣＴ装置の構成ブロック（ｂｌｏｃｋ）図である。このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）１と、撮影テーブル（ｔａｂｌｅ）１０と、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）２０とを具備している。
【００５３】
操作コンソール１は、操作者の入力を受け付ける入力装置２と、前処理、画像再構成処理、後処理などを実行する画像再構成手段である中央処理装置３と、走査ガントリ２０で収集したＸ線検出器データを収集するデータ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）５と、Ｘ線検出器データを前処理して求められた投影データから画像再構成した断層像を表示する画像表示手段であるモニタ（ｍｏｎｉｔｏｒ）６と、プログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）やＸ線検出器データや投影データやＸ線断層像を記憶する記憶装置７とを具備している。
【００５４】
撮影条件の入力は、この撮影条件入力手段である入力装置２から入力され、記憶装置７に記憶される。図１４に撮影条件入力画面の例を示す。
撮影テーブル１０は、被検体を乗せて走査ガントリ２０の開口部に出し入れするクレードル１２を具備している。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内蔵するモータで昇降およびテーブルの直線移動が行われる。
【００５５】
走査ガントリ２０は、Ｘ線発生装置であるＸ線管２１と、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２２と、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２３と、ビーム（ｂｅａｍ）形成Ｘ線フィルタ２８と、多列Ｘ線検出器２４と、ＤＡＳ（Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）２５と、被検体の体軸の回りに回転しているＸ線管２１などを制御する回転部コントローラ２６と、制御信号などを操作コンソール１や撮影テーブル１０とやり取りする制御コントローラ２９とを具備している。
【００５６】
ここで、Ｘ線管２１、コリメータ２３、ビーム形成Ｘ線フィルタ２８、Ｘ線コントローラ２２、ＤＡＳ２５、回転部コントローラ２６および制御コントローラ２９は、Ｘ線データ収集手段をなす。
【００５７】
ビーム形成Ｘ線フィルタ２８は、撮影中心である回転中心に向かうＸ線の方向にはフィルタの厚さが最も薄く、周辺部に行くに従いフィルタの厚さが増し、Ｘ線をより吸収できるようになっているＸ線フィルタである。このため、円形または楕円形に近い断面形状の被検体の体表面の被曝を少なくできるようになっている。また、走査ガントリ傾斜コントローラ２７により、走査ガントリ２０はｚ方向の前方および後方に±約３０度ほど傾斜できる。
【００５８】
Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４は、回転中心ＩＣの回りを回転する。鉛直方向をｙ方向とし、水平方向をｘ方向とし、これらに垂直なテーブルおよびクレードル進行方向をｚ方向とするとき、Ｘ線管２１および多列Ｘ線検出器２４の回転平面は、ｘｙ平面である。また、クレードル１２の移動方向は、ｚ方向である。
【００５９】
図２および図３は、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４の幾何学的配置をｘｙ平面またはｙｚ平面から見た説明図である。
Ｘ線管２１は、コーンビームＣＢ（ｃｏｎｅ  ｂｅａｍ）と呼ばれるＸ線ビームを発生する。コーンビームＣＢの中心軸方向がｙ方向に平行なときを、ビュー角度０度とする。
【００６０】
多列Ｘ線検出器２４は、ｚ方向に例えば２５６列のＸ線検出器列を有する。また、各Ｘ線検出器列はチャネル（ｃｈａｎｎｅｌ）方向に例えば１０２４チャネルのＸ線検出器チャネルを有する。
【００６１】
図２では、Ｘ線管２１のＸ線焦点を出たＸ線ビームがビーム形成Ｘ線フィルタ２８により、再構成領域Ｐの中心ではより多くのＸ線が、再構成領域Ｐの周辺部ではより少ないＸ線が照射されるようにＸ線線量を空間的に制御した後に、再構成領域Ｐの内部に存在する被検体にＸ線が吸収され、透過したＸ線が多列Ｘ線検出器２４でＸ線検出器データとして収集される。
【００６２】
図３では、Ｘ線管２１のＸ線焦点を出たＸ線ビームはコリメータ２３により断層像のスライス厚方向に制御されて、つまり、回転中心軸ＩＣにおいてＸ線ビーム幅がＤとなるように制御されて、回転中心軸ＩＣ近辺に存在する被検体にＸ線が吸収され、透過したＸ線は多列Ｘ線検出器２４でＸ線検出器データとして収集される。Ｘ線が照射されて、収集された投影データは、多列Ｘ線検出器２４からＤＡＳ２５でＡ／Ｄ変換され、スリップリング（ｓｌｉｐ  ｒｉｎｇ）３０を経由してデータ収集バッファ５に入力される。データ収集バッファ５に入力されたデータは、記憶装置７のプログラムにより中央処理装置３で処理され、断層像に画像再構成されてモニタ６に表示される。
【００６３】
図４は、本実施形態のＸ線ＣＴ装置の動作の概要を示すフロー図である。
ステップＰ１では、被検体をクレードル１２に乗せ、位置合わせを行う。クレードル１２の上に乗せられた被検体は各部位の基準点に走査ガントリ２０のスライスライト（ｓｌｉｃｅ  ｌｉｇｈｔ）中心位置を合わせる。
【００６４】
ステップＰ２では、スカウト（ｓｃｏｕｔ）像収集を行う。スカウト像は通常０度，９０度で撮影するが部位によっては例えば頭部のように、９０度スカウト像のみの場合もある。スカウト像撮影の詳細については後述する。
【００６５】
ステップＰ３では、撮影条件設定を行う。通常撮影条件はスカウト像上に撮影する断層像の位置、大きさを表示しながら撮影を行う。この場合に、ヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンまたはコンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャン１回分の全体としてのＸ線線量情報の表示を行う。また、シネスキャンにおいては、回転数または時間を入れるとその関心領域における入力された回転数分、または入力された時間分のＸ線線量情報が表示される。
【００６６】
ステップＰ４では、断層像撮影を行う。断層像撮影およびその画像再構成の詳細については後述する。
ステップＰ５では、画像再構成された断層像を表示する。
【００６７】
ステップＰ６では、ｚ方向に連続に撮影された断層像を３次元画像として用いて、図１５のように３次元画像表示を行う。３次元画像表示方法にはボリュームレンダリング３次元画像表示方法、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）画像表示方向、ＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ  Ｐｌａｉｎ  Ｒｅｆｏｒｍａｔ）画像表示方法、３次元再投影画像表示方法などがあるが、診断用途により適宜使い分けることができる。
【００６８】
図５は、本発明のＸ線ＣＴ装置１００の断層像撮影およびスカウト像撮影の動作の概略を示すフロー図である。
ステップＳ１では、ヘリカルスキャンでは、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４とを被検体の回りに回転させ、かつ撮影テーブル１０上のクレードル１２をテーブルを直線移動させながらＸ線検出器データのデータ収集動作を行ない、ビュー角度ｖｉｅｗと、検出器列番号ｊと、チャネル番号ｉとで表わされるＸ線検出器データＤ０（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）にテーブル直線移動ｚ方向位置Ｚｔａｂｌｅ（ｖｉｅｗ）を付加させて、Ｘ線検出器データを収集するヘリカルスキャンにおいては、一定速度の範囲のデータ収集を行う。
【００６９】
また、可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンにおいては、一定速度の範囲のデータ収集に加えて、加速時、減速時においてもデータ収集を行うものとする。
【００７０】
また、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンでは撮影テーブル１０上のクレードル１２をあるｚ方向位置に固定させたまま、データ収集系を１回転または複数回転させてＸ線検出器データのデータ収集を行う。必要に応じて、次のｚ方向位置に移動した後に、再度データ収集系を１回転または複数回転させてＸ線検出器データのデータ収集を行う。
【００７１】
また、スカウト像撮影では、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４とを固定させ、撮影テーブル１０上のクレードル１２を直線移動させながらＸ線検出器データのデータ収集動作を行うものとする。
【００７２】
ステップＳ２では、Ｘ線検出器データＤ０（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して前処理を行い、投影データに変換する。前処理は図６のようにステップＳ２１オフセット補正，ステップＳ２２対数変換，ステップＳ２３Ｘ線線量補正，ステップＳ２４感度補正からなる。
スカウト像撮影の場合は、前処理されたＸ線検出器データをチャネル方向の画素サイズ（ｓｉｚｅ）およびクレードル直線移動方向であるｚ方向の画素サイズをモニタ６の表示画素サイズに合わせて表示すればスカウト像として完成である。
【００７３】
ステップＳ３では、前処理された投影データＤ１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して、ビームハードニング（ｂｅａｍ  ｈａｒｄｅｎｉｎｇ）補正を行なう。ステップＳ３ビームハードニング補正では前処理Ｓ２の感度補正Ｓ２４が行なわれた投影データをＤ１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）とし、ステップＳ３ビームハードニング補正の後のデータをＤ１１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）とすると、ステップＳ３ビームハードニング補正は以下の数式（１）のように、例えば多項式形式で表わされる。
【００７４】
【数１】
0005214110.tif 000002
この時、検出器の各ｊ列ごとに独立したビームハードニング補正を行なえるため、撮影条件で各データ収集系の管電圧が異なっていれば、各列ごとの検出器のＸ線エネルギー（ｅｎｅｒｇｙ）特性の違いを補正できる。
【００７５】
ステップＳ４では、ビームハードニング補正された投影データＤ１１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して、ｚ方向（列方向）のフィルタをかけるｚフィルタ重畳処理を行う。すなわち、各ビュー角度、各データ収集系における前処理後、ビームハードニング補正された多列Ｘ線検出器Ｄ１１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）（ここで、ｉ＝１〜ＣＨ，ｊ＝１〜ＲＯＷ）の投影データに対し、列方向に例えば下記の数式（２），数式（３）に示すような、列方向フィルタサイズが５列のフィルタをかける。
【００７６】
【数２】
0005214110.tif 000003
ただし、
【００７７】
【数３】
0005214110.tif 000004
とする。
補正された検出器データＤ１２（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）は以下の数式（４）のようになる。
【００７８】
【数４】
0005214110.tif 000005
なお、チャネルの最大値はＣＨ，列の最大値はＲＯＷとすると、以下の数式（５），数式（６）のようになる。
【００７９】
【数５】
0005214110.tif 000006
【００８０】
【数６】
0005214110.tif 000007
また、列方向フィルタ係数を各チャネルごとに変化させると画像再構成中心からの距離に応じてスライス厚を制御できる。一般的に断層像では再構成中心に比べ周辺部の方がスライス厚が厚くなるので、列方向フィルタ係数を中心部と周辺部で変化させて、列方向フィルタ係数を中心部チャネル近辺では列方向フィルタ係数の幅を広く変化させると、周辺部チャネル近辺では列方向フィルタ係数の幅をせまく変化させると、スライス厚は周辺部でも画像再構成中心部でも一様に近くすることもできる。
【００８１】
このように、多列Ｘ線検出器２４の中心部チャネルと周辺部チャネルの列方向フィルタ係数を制御してやることにより、スライス厚も中心部と周辺部で制御できる。列方向フィルタでスライス厚を弱干厚くすると、アーチファクト、ノイズともに大幅に改善される。これによりアーチファクト改善具合、ノイズ改善具合も制御できる。つまり、３次元画像再構成された断層像つまり、ｘｙ平面内の画質が制御できる。また、その他の実施形態として列方向（ｚ方向）フィルタ係数を逆重畳（ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ；デコンボリューション）フィルタにすることにより、薄いスライス厚の断層像を実現することもできる。
【００８２】
ステップＳ５では、再構成関数重畳処理を行う。すなわち、フーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）変換し、再構成関数を掛け、逆フーリエ変換する。再構成関数重畳処理Ｓ５では、ｚフィルタ重畳処理後のデータをＤ１２、再構成関数重畳処理後のデータをＤ１３、重畳する再構成関数をＫｅｒｎｅｌ（ｊ）、重畳演算を＊とすると、再構成関数重畳処理は以下の数式（７）のように表わされる。
【００８３】
【数７】
0005214110.tif 000008
つまり、再構成関数ｋｅｒｎｅｌ（ｊ）は検出器の各ｊ列ごとに独立した再構成関数重畳処理を行なえるため、各列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。
【００８４】
ステップＳ６では、再構成関数重畳処理した投影データＤ１３（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して、３次元逆投影処理を行い、逆投影データＤ３（ｘ，ｙ，ｚ）を求める。画像再構成される画像はｚ軸に垂直な面、ｘｙ平面に３次元画像再構成される。以下の再構成領域Ｐはｘｙ平面に平行なものとする。この３次元逆投影処理については、図５を参照して後述する。
【００８５】
ステップＳ７では、逆投影データＤ３（ｘ，ｙ，ｚ）に対して画像フィルタ重畳、ＣＴ値変換などの後処理を行い、断層像Ｄ３１（ｘ，ｙ）を得る。後処理の画像フィルタ重畳処理では、３次元逆投影後の断層像をＤ３１（ｘ，ｙ，ｚ）とし、画像フィルタ重畳後のデータをＤ３２（ｘ，ｙ，ｚ）、断層像平面であるｘｙ平面において重畳される２次元の画像フィルタをＦｉｌｔｅｒ（ｚ）とすると、以下の数式（８）のようになる。
【００８６】
【数８】
0005214110.tif 000009
つまり、検出器の各ｊ列ごとに独立した画像フィルタ重畳処理を行なえるため、各列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。または、この２次元の画像フィルタ重畳処理の後に、下記に示す画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理を行ってもよい。また、この画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理は２次元画像フィルタ重畳処理の前に行ってもよい。さらには、３次元の画像フィルタ重畳処理を行って、この２次元の画像フィルタ重畳処理と、画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理の両方を兼ねるような効果を出してもよい。
【００８７】
画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理では、画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理された断層像をＤ３３（ｘ，ｙ，ｚ）、２次元の画像フィルタ重畳処理された断層像をＤ３２（ｘ，ｙ，ｚ）とすると、以下の数式（９）のようになる。ただし、ｖ（ｉ）はｚ方向の幅が２ｌ＋１の画像空間ｚ方向フィルタ係数で以下の数式（１０）のような係数列となる。
【００８８】
【数９】
0005214110.tif 000010
【００８９】
【数１０】
0005214110.tif 000011
ヘリカルスキャンにおいては、画像空間フィルタ係数ｖ（ｉ）はｚ方向位置に依存しない画像空間ｚ方向フィルタ係数であってよいが、特にｚ方向に検出器幅の広い２次元Ｘ線エリア検出器３４、多列Ｘ線検出器２４を用いた場合に、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンにおいては、画像空間ｚ方向フィルタ係数ｖ（ｉ）はｚ方向のＸ線検出器の列の位置に依存した画像空間ｚ方向フィルタ係数であれば、各断層像の列位置に依存した詳細な調整ができるので更に効果的である。得られた断層像はモニタ６に表示される。
【００９０】
図７は、３次元逆投影処理（図５のステップＳ６）の詳細を示すフロー図である。本実施形態では、画像再構成される画像はｚ軸に垂直な面、ｘｙ平面に３次元画像再構成される。以下の再構成領域Ｐはｘｙ平面に平行なものとする。
【００９１】
ステップＳ６１では、断層像の画像再構成に必要な全ビュー（すなわち、３６０度分のビュー又は「１８０度分＋ファン角度分」のビュー）中の一つのビューに着目し、再構成領域Ｐの各画素に対応する投影データＤｒを抽出する。
【００９２】
図８（ａ），図８（ｂ）に示すように、ｘｙ平面に平行な５１２×５１２画素の正方形の領域を再構成領域Ｐとし、ｙ＝０のｘ軸に平行な画素列Ｌ０，ｙ＝６３の画素列Ｌ６３，ｙ＝１２７の画素列Ｌ１２７，ｙ＝１９１の画素列Ｌ１９１，ｙ＝２５５の画素列Ｌ２５５，ｙ＝３１９の画素列Ｌ３１９，ｙ＝３８３の画素列Ｌ３８３，ｙ＝４４７の画素列Ｌ４４７，ｙ＝５１１の画素列Ｌ５１１を例にとると、これらの画素列Ｌ０〜Ｌ５１１をＸ線透過方向に多列Ｘ線検出器２４の面に投影した図９に示す如きライン（ｌｉｎｅ）Ｔ０〜Ｔ５１１上の投影データを抽出すれば、それらが画素列Ｌ０〜Ｌ５１１の投影データＤｒ（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）となる。ただし、ｘ，ｙは断層像の各画素（ｘ，ｙ）に対応する。
【００９３】
Ｘ線透過方向は、Ｘ線管２１のＸ線焦点と各画素と多列Ｘ線検出器２４との幾何学的位置によって決まるが、Ｘ線検出器データＤ０（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）のｚ座標ｚ（ｖｉｅｗ）がテーブル直線移動ｚ方向位置Ｚｔａｂｌｅ（ｖｉｅｗ）としてＸ線検出器データに添付されて判っているため、加速・減速中のＸ線検出器データＤ０（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）でもＸ線焦点、多列Ｘ線検出器のデータ収集幾何学系の中において、Ｘ線透過方向を正確に求めることができる。
【００９４】
なお、例えば画素列Ｌ０をＸ線透過方向に多列Ｘ線検出器２４の面に投影したラインＴ０のように、ラインの一部が多列Ｘ線検出器２４のチャネル方向の外に出た場合は、対応する投影データＤｒ（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）を「０」にする。また、ｚ方向の外に出た場合は投影データＤｒ（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）を補外して求める。このように、図１０に示すように、再構成領域Ｐの各画素に対応する投影データＤｒ（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）を抽出できる。
【００９５】
図７に戻り、ステップＳ６２では、投影データＤｒ（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）にコーンビーム再構成加重係数を乗算し、図１１に示す如き投影データＤ２（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）を作成する。ここで、コーンビーム再構成加重係数ｗ（ｉ，ｊ）は以下の通りである。ファンビーム（ｆａｎ  ｂｅａｍ）画像再構成の場合は、一般に、ｖｉｅｗ＝βａでＸ線管２１の焦点と再構成領域Ｐ上（ｘｙ平面上）の画素ｇ（ｘ，ｙ）とを結ぶ直線がＸ線ビームの中心軸Ｂｃに対してなす角度をγとし、その対向ビューをｖｉｅｗ＝βｂとするとき、以下の数式（１１）のようになる。
【００９６】
【数１１】
0005214110.tif 000012
再構成領域Ｐ上の画素ｇ（ｘ，ｙ）を通るＸ線ビームとその対向Ｘ線ビームが再構成平面Ｐとなす角度を、αａ，αｂとすると、これらに依存したコーンビーム再構成加重係数ωａ，ωｂを掛けて加算し、逆投影画素データＤ２（０，ｘ，ｙ）を求める。この場合、数式（１２）のようになる。
【００９７】
【数１２】
0005214110.tif 000013
なお、コーンビーム再構成加重係数の対向ビーム同士の和は、数式（１３）のようになる。
【００９８】
【数１３】
0005214110.tif 000014
コーンビーム再構成加重係数ωａ，ωｂを掛けて加算することにより、コーン角アーチファクトを低減することができる。例えば、コーンビーム再構成加重係数ωａ，ωｂは、次数式により求めたものを用いることができる。なお、ｇａはビューβａの加重係数、ｇｂはビューβｂの加重係数である。
【００９９】
ファンビーム角の１／２をγｍａｘとするとき、以下の数式（１４）から数式（１９）のようになる。
【０１００】
【数１４】
0005214110.tif 000015
【０１０１】
【数１５】
0005214110.tif 000016
【０１０２】
【数１６】
0005214110.tif 000017
【０１０３】
【数１７】
0005214110.tif 000018
【０１０４】
【数１８】
0005214110.tif 000019
【０１０５】
【数１９】
0005214110.tif 000020
（例えば、ｑ＝１とする）
例えば、ｇａ，ｇｂの１例として、ｍａｘ［…］を値の大きい方を採る関数とすると、以下の数式（２０），数式（２１）のようになる。
【０１０６】
【数２０】
0005214110.tif 000021
【０１０７】
【数２１】
0005214110.tif 000022
また、ファンビーム画像再構成の場合は、更に距離係数を再構成領域Ｐ上の各画素に乗算する。距離係数はＸ線管２１の焦点から投影データＤｒに対応する多列Ｘ線検出器２４の検出器列ｊ，チャネルｉまでの距離をｒ０とし、Ｘ線管２１の焦点から投影データＤｒに対応する再構成領域Ｐ上の画素までの距離をｒ１とするとき、（ｒ１／ｒ０）2である。また、平行ビーム画像再構成の場合は、再構成領域Ｐ上の各画素にコーンビーム再構成加重係数ｗ（ｉ，ｊ）のみを乗算すればよい。
【０１０８】
ステップＳ６３では、図１２に示すように、予めクリア（ｃｌｅａｒ）しておいた逆投影データＤ３（ｘ，ｙ）に、投影データＤ２（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）を画素対応に加算する。
【０１０９】
ステップＳ６４では、断層像の画像再構成に必要な全ビュー（すなわち、３６０度分のビュー又は「１８０度分＋ファン角度分」のビュー）について、ステップＳ６１〜Ｓ６３を繰り返し、図１２に示すように、逆投影データＤ３（ｘ，ｙ）を得る。
【０１１０】
なお、図１３（ａ），図１３（ｂ）に示すように、再構成領域Ｐを５１２×５１２画素の正方形の領域とせずに、直径５１２画素の円形の領域としてもよい。
以下の実施形態においては、上記の画像再構成によるコンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャン、またはこれらの複合によるスキャンにより得られたｚ方向に連続な断層像またはその一部の断層像について説明する。
【０１１１】
本実施形態においては以下のように、実施形態１において、複数の局所画像特徴量による各画素の画質の最適化の形態を示す。
また、実施形態２においては、複数の局所画像特徴量による断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像からの２次元連続領域、または３次元連続領域の抽出の形態を示す。
【０１１２】
また、実施形態３においては、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像から３次元領域をセグメンテーションし、そのセグメンテーションされた領域について画質の最適化を行う形態を示す。
【０１１３】
また、実施形態４においては断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像から３次元領域をセグメンテーションし、そのセグメンテーションされた領域についてスライス厚の最適化を行うことで、画質の最適化を行う形態を示す。
（実施形態１）
実施形態１においては、複数の局所画像特徴量による適応型画像フィルタを用いたハイブリッド・カーネルを用いた画質の最適化の形態を示す。図１７にその処理の流れを示す。
【０１１４】
ステップＨ１においては、ハイブリッド・カーネルの再構成関数ＫｅｒＨで断層像を画像再構成する。この場合においては、２次元画像の断層像またはｚ方向に連続した断層像の３次元画像の全領域を再構成関数ＫｅｒＨでまず画像再構成を行う。
【０１１５】
ステップＨ２においては、再構成関数ＫｅｒＨで画像再構成されたｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像を入力する。
ステップＨ３においては、局所画像特徴量である断層像上の注目画素の近傍領域３×３×３画素のＣＴ値標準偏差および注目画素のＣＴ値のベクトル（ｖｅｃｔｏｒ）画像Ｖ１（ｘ，ｙ，ｚ）を求める。画像のＣＴ値をＧ（ｘ，ｙ，ｚ）とし、その注目画素の近傍領域３×３×３画素のＣＴ値標準偏差をＳＤ（ｘ，ｙ，ｚ）とすると、ベクトル画像は以下のようになる。
Ｖ１（ｘ，ｙ，ｚ）＝（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ），ＳＤ（ｘ，ｙ，ｚ））
ステップＨ４においては、ベクトル画像の各領域ごとの適応型画像フィルタをかける。図１８にＣＴ値とＣＴ値標準偏差からなるベクトル画像における各部位または各臓器または各組織の各領域の１例を示す。これにより、ベクトル画像値よりどこの各部位または各臓器または各組織かがわかり、その各領域ごとにあらかじめ各領域ごとに定められた画像フィルタを再構成関数ＫｅｒＨで画像再構成された断層像にかける。
図１９に上記の適応型画像フィルタの処理の流れを示す。
【０１１６】
ステップＨ４１では、ＳＤ≦ａ１・ＣＴ＋ｂ１かを判断し、ＹＥＳならばステップＨ４２へ、ＮＯならばステップＨ４３へ行く。
ステップＨ４２では、ＳＤ≦ａ２・ＣＴ＋ｂ２かを判断し、ＹＥＳならばステップＨ４４へ、ＮＯならばステップＨ４５へ行く。
【０１１７】
ステップＨ４３では、肺野領域であるため肺野用画像フィルタをかける。
ステップＨ４４では、ＳＤ≦ａ３・ＣＴ＋ｂ３かを判断し、ＹＥＳならばステップＨ４６へ、ＮＯならばステップＨ４７へ行く。
【０１１８】
ステップＨ４５では、軟部組織領域であるため軟部組織用画像フィルタをかける。
ステップＨ４６では、造影剤領域であるため軟部組織用画像フィルタをかける。
ステップＨ４７では、骨部領域であるため骨部用画像フィルタをかける。
【０１１９】
このような、ＩＦ，Ｔｈｅｎ，Ｅｌｓｅ型の論理で再構成関数をかけて行っても良い。または、（ＣＴ値，ＳＤ値）空間において、肺野用画像フィルタは、ＳＤ≧ａ１・ＣＴ＋ｂ１において加重係数が大きくなる。
【０１２０】
軟部組織用画像フィルタは、（ＳＤ≦ａ１・ＣＴ＋ｂ１かつＳＤ≧ａ２・ＣＴ＋ｂ２またはＳＤ≦ａ２・ＣＴ＋ｂ２かつＳＤ≦ａ３・ＣＴ＋ｂ３）において加重係数が大きくなる。骨部用画像フィルタは、（ＳＤ≦ａ２・ＣＴ＋ｂ２かつＳＤ≧ａ３・ＣＴ＋ｂ３）において加重係数が大きくなる。
【０１２１】
上記のように、加重係数で各画像フィルタの作用を制御してもよい。または、ベクトル画像値に適応した適応型画像フィルタまたは適応型３次元画像フィルタをあらかじめ用意しておき、そのベクトル画像値を変数として適応型画像フィルタまたは適応型３次元画像フィルタが働くようにする。例えば、この適応型画像フィルタまたは適応型３次元画像フィルタは、肺野領域では細い血管をシャープ（ｓｈａｒｐ）に見えるように高周波強調フィルタとして働き、軟部組織領域ではソフト（ｓｏｆｔ）にスムーズ（ｓｍｏｏｔｈ）に見えるように平滑化フィルタとして働き、骨部領域では細かい構造もわかるために、シャープに見えるように高周波強調フィルタとして働き、造影剤領域では元々細かい構造は存在しないのでスムーズに見えるように平滑化フィルタとして働くようにする。
【０１２２】
また、この適応型画像フィルタまたは適応型３次元画像フィルタは平滑化フィルタとして働く時に、空間分解能特性を悪くさせないように注目画素と同じ傾向の画素を選択的に選び出して、その画素とのみ平滑化をかけるような画素選択的な平滑化フィルタであると効果的である。
【０１２３】
図２０に、注目画素と同じ傾向の画素を選択的に選び出し、空間分解能を劣化させない適応型画像フィルタの例を示す。なお、空間分解能を劣化させない適応型画像フィルタの例はこれのみにとどまらず、この他の例が存在しうる。図２０では、以下のような流れで処理を行う。
【０１２４】
ステップＦ１では、注目画素の近傍領域Ｍ×Ｍ画素またはＭ×Ｍ×Ｍ画素を読込む。ステップＦ２では、注目画素の近傍領域のヒストグラムを求める。ステップＦ３では、注目画素の近傍領域のヒストグラムの標準偏差を求める。ステップＦ４では、標準偏差は小かを判断し、ＹＥＳであればステップＦ５へ、ＮＯならばステップＦ６へ行く。
【０１２５】
ステップＦ５では、その近傍画素は均一な領域として平滑化フィルタをかける。ステップＦ６では、ヒストグラムの平均から離れた画素Ｎ個を捨てる。ステップＦ７では、注目画素の近傍領域に画素は残っているかを判断し、ＹＥＳであればステップＦ２へ戻り、ＮＯならば平滑化フィルタをかけずに終了する。ステップＦ４でヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）の標準偏差を見て、注目画素の近傍領域が均一か否かを判断する。
【０１２６】
図２１（ａ）は、ヒストグラムの標準偏差ＳＤが充分に小さい場合を示す。図２１（ｂ）は、ヒストグラムの標準偏差ＳＤが大きく片側に広がっている場合を示す。図２１（ｃ）は、ヒストグラムの標準偏差ＳＤが大きく両側に広がっている場合を示す。図２１（ｂ）は、片側に広がっている部分に属する画素Ｎ個を捨てる。図２１（ｃ）は、両側に広がっている部分に属する画素Ｎ個を捨てる。図２１（ｂ），図２１（ｃ）の場合は画素をＮ個捨てた後に、再度Ｎ個の画素を除いた近傍画素のヒストグラムを求めて、そのＮ個の画素を除いた近傍画素が均一な領域かを調べる。近傍画素が均一になったら残っている近傍画素に平滑化フィルタをかける。近傍画素がなくなったら終了する。
【０１２７】
なお、標準偏差ＳＤの閾値Ｔｈ１，近傍画素の大きさＭ×Ｍ画素（２次元画像の場合）、Ｍ×Ｍ×Ｍ画素（３次元画像の場合）、捨てる画素Ｎは適宜調整して使用する。なお、この場合の２例を以下に示す。
（例１）        Ｍ＝３
Ｔｈ１＝１０
Ｎ＝２
（例２）        Ｍ＝５
Ｔｈ１＝１５
Ｎ＝４
ステップＨ５においては、断層像画像表示または３次元画像表示を行う。
（実施形態２）
実施形態２においては、複数の局所画像特徴量による断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像からの２次元連続領域または３次元連続領域を抽出する実施形態としてセグメンテーションの例を示す。
【０１２８】
以下に、ｚ方向に連続な断層像から作られる３次元画像から、各部位または各臓器または各組織の領域に相当する領域をセグメンテーションするフローの１例を図２３に示す。
ステップＤ１においては、ｚ方向連続断層像による３次元画像入力を行う。
【０１２９】
ステップＤ２においては、局所画像特徴パラメータ（ｐａｒａｍｅｔｅｒ）測定を行う。局所画像特徴パラメータ測定を行う際は、３次元画像Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）に対して、例えば、以下のような局所領域画像特徴パラメータを用いる。ここで、局所領域画像特徴パラメータは、注目画素の近傍５×５×５の標準偏差、注目画素の近傍３×３×３の平均画素値（ＣＴ値）、注目画素の近傍５×５×５の中央値、注目画素の近傍３×３×３の最大差分絶対値等である。ここで、最大差分絶対値は、注目画素をＰ（ｘ，ｙ，ｚ）とするとき、以下の数式の最大値として定義される。
【０１３０】
｜ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）−ｐ（ｘ＋ａ、ｙ＋ｂ、ｚ＋ｃ）｜
ただし、ａ，ｂ，ｃ＝±１とする。つまり、近傍領域３×３×３画素の範囲内にある近傍画素と注目画素との絶対値差の最大値になる。このような、局所画像特徴パラメータＦ１（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）），Ｆ２（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）），Ｆ３（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）），……ＦＮ（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ））をＮ種類求める。なお、局所画像特徴パラメータの種類、近傍画素サイズの大きさ、近傍画素の次元数は本実施形態を変形しても同様の効果は得られる。特に近傍画素の次元数は３次元でなくても、２次元でも１次元でも良い。
【０１３１】
ステップＤ３では、２値化を行う。例えば、骨の候補の３次元領域を２値化して出すとすると以下のように定められる。
（Ｆ１ｍｉｎ≦Ｆ１（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ））≦Ｆ１ｍａｘの３次元領域）かつ
（Ｆ２ｍｉｎ≦Ｆ２（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ））≦Ｆ２ｍａｘの３次元領域）かつ
（Ｆ３ｍｉｎ≦Ｆ３（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ））≦Ｆ３ｍａｘの３次元領域）かつ
…
（ＦＮｍｉｎ≦ＦＮ（Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ））≦ＦＮｍａｘの３次元領域）
これを各部位または各臓器または各組織ごとに閾値ＦＸｍｉｎ，ＦＸｍａｘ（ただし、Ｘは整数）を定めて領域検出を行い、各部位または各臓器または各組織の候補の３次元領域を２値化領域として求める。
【０１３２】
ステップＤ４では、３次元連続領域番号付（ｌａｂｅｌｉｎｇ；ラベリング）を行う。ステップＤ３において求められた、各部位または各臓器または各組織ごとの候補の３次元領域について各々、３次元連続領域番号付（３次元ラベリング）を行う。図２２に３次元連続領域（３次元ラベリング）された各領域の例を示す。
【０１３３】
ステップＤ５では、各連続領域の特徴パラメータ測定を行う。ステップＤ４において求められた３次元連続領域ごとに下記のような特徴パラメータを求める。
体積（画素数）、表面積、平均画素値、画素値和（ＣＴ値和、濃度和）、画素値標準偏差、ｘ，ｙ，ｚ方向フェレ径、楕円体率、球形度、ｘｙ平面面積率、ｙｚ平面面積率、ｘｚ平面面積率、３次元１次モーメント、３次元２次モーメント。
【０１３４】
なお、各連続領域の特徴パラメータは上記のものの一部を用いてもよいし、さらに付け加えても同様の効果を出せる。
ステップＤ６では、各連続領域と各部位または各臓器または各組織の認識を行う。ステップＤ５において求められた各３次元連続領域の特徴パラメータ値により、ステップＤ３で選ばれた各部位または各臓器または各組織ごとの条件を満たしているか判断し、ステップＤ３で選ばれた各部位または各臓器または各組織かを認識する。図２２に各部位または各臓器または各組織として認識された各領域の例を示す。
【０１３５】
このようにして、３次元画像より複数の局所画像特徴パラメータを用いて、各部位または各臓器または各組織の候補領域である３次元連続領域を抽出し、その３次元領域としての特徴パラメータから、各部位または各臓器または各組織としての判断、認識が行える。
【０１３６】
なお、実施形態２においては、２値化するステップＤ３において複数の特徴パラメータの論理式（ステップＤ３では論理積になっている）を求めて２値化した後に、ステップＤ４において３次元連続領域番号付（３次元ラベリング）を行っているが、以下のようにしてもよい。
【０１３７】
ステップＤ３において、各々の局所画像特徴パラメータを定められた閾値の範囲で２値化を行っておく。ステップＤ４において各々の局所画像特徴パラメータの２値化された３次元画像に対して、３次元連続領域番号付（３次元ラベリング）を行って、各々の局所画像特徴パラメータの３次元連続領域番号付（３次元ラベリング）された３次元領域間で論理式（例えば論理積）を求めてもよい。
【０１３８】
以上により、複数の局所画像特徴量による３次元画像のセグメンテーションが行える。通常のＣＴ値のみを用いた３次元画像のセグメンテーションよりも、より正しく行えるようにすることができる。
（実施形態３）
実施形態３においては、断層像またはｚ方向に連続した断層像からなる３次元画像から各部位または各臓器または各組織として３次元領域をセグメンテーションし、その各々のセグメンテーションされた各部位または各臓器または各組織について画質の最適化を行う実施形態を示す。
【０１３９】
図２４には、各セグメンテーション領域ごとに異なったハイブリッド・カーネルを用いた最適画像表示の実施形態を示す。
ステップＡ１では、３次元画像入力を行う。
【０１４０】
ステップＡ２では、各部位または各臓器または各組織としてセグメンテーションを行う。セグメンテーションの方法としては、実施形態２を用いることができる。
ステップＡ３では、各セグメンテーション領域ごとに異なったハイブリッド・カーネルを用いて画像表示を行う。ハイブリッド・カーネルの方法としては、実施形態１を用いることができる。
【０１４１】
または図２５に示すような、各セグメンテーション領域ごとに異なった再構成関数で画像再構成を行った最適表示の実施形態の例を示す。
ステップＢ１では、３次元画像入力を行う。
ステップＢ２では、各部位または各臓器または各組織としてセグメンテーションを行う。セグメンテーションの方法としては、実施形態２を用いることができる。
ステップＢ３では、各セグメンテーション領域ごとに異なった再構成関数および画像フィルタを用いて画像再構成を行う。この場合、あらかじめ各部位または各臓器または各組織ごとに最適な画像再構成関数および画像フィルタを定めておく。
ステップＢ４では、断層像画像表示または３次元画像表示を行う。
【０１４２】
図２５の実施形態においては、画像再構成を再度やる必要があるが、再度行われた画像再構成の画像を保存しておくことにより、ハイブリッド・カーネルの表示機能のないワークステーション（ｗｏｒｋ  ｓｔａｔｉｏｎ）でも最適な画像を表示することができる。
【０１４３】
また、図２４の実施形態においても、ハイブリッド・カーネルをかけた断層像または３次元画像を保存しておくことにより、他のハイブリッド・カーネルの表示機能のないワークステーションでも最適な画像を表示することができる。
【０１４４】
なお、この実施形態３においては、各セグメンテーション領域において再構成関数および画像フィルタを変えて画像再構成を行ったが、この時に投影データ上のｚ方向フィルタや投影データ上のビュー方向フィルタを各セグメンテーション領域に設定してもよい。
（実施形態４）
実施形態３においては、ハイブリッド・カーネルによるｘｙ平面内の画質の最適化を行う例を示したが、以下の実施形態４においては、ｚ方向のスライス厚をセグメンテーションされた各領域ごとに制御することにより、最適なスライス厚にする実施形態を示す。
【０１４５】
図２６には、各セグメンテーション領域ごとに異なった画像空間ｚフィルタリングを行い、画像再構成した最適画像表示の実施形態を示す。
ステップＣ１では、３次元画像入力を行う。
ステップＣ２では、各部位または各臓器または各組織としてセグメンテーションを行う。セグメンテーションの方法としては実施形態２を用いることができる。
ステップＣ３では、各セグメンテーション領域ごとに異なった画像空間ｚフィルタリングを用いて最適なスライス厚に画像再構成を行う。この場合、各部位または各臓器または各組織ごとに最適なスライス厚は撮影条件設定手段において指定しておく必要がある。
ステップＣ４では、断層像画像表示または３次元画像表示を行う。
【０１４６】
上記、実施形態３においては、ｘｙ平面内の画質を最適化した。実施形態４においては、ｚ方向の画質を最適化した。このように、実施形態３、実施形態４の手法を組合わせることにより、各セグメンテーション領域において３次元方向に画質を調整することができる。
【０１４７】
図２７に示した例においては、各セグメンテーション領域である各部位または各臓器または各組織領域において、例えば肺野領域、心臓領域、軟部組織骨領域各々について、ｘｙ平面内の画質を再構成関数で最適化、ｚ方向の画質（スライス厚）をフィルタリングで最適化を以下のようにしている。
肺野領域      スライス厚５ｍｍ、肺野用再構成関数
心臓領域      スライス厚１ｍｍ、心臓用再構成関数
軟部組織領域  スライス厚１ｍｍ、軟部組織用再構成関数
骨領域 スライス厚１ｍｍ、骨用再構成関数
このようにして、各部位または各臓器または各組織ごとに画質を３次元方向に最適化できる。
【０１４８】
以上のＸ線ＣＴ装置１００において、本発明のＸ線ＣＴ装置、またはＸ線ＣＴ画像再構成方法によれば、多列Ｘ線検出器または、フラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置のコンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンの各部位または各臓器または各組織の領域として認識されたセグメンテーションされた領域ごとに画質の最適化を実現できる効果がある。
【産業上の利用可能性】
【０１４９】
また、本実施形態における画像再構成法は、従来公知のフェルドカンプ（Ｆｅｌｄｋａｍｐ）法による３次元画像再構成法でもよい。さらに、他の３次元画像再構成方法でもよい。または２次元画像再構成でも良い。
【０１５０】
また、本実施形態では、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）の場合で書かれているが、シネスキャンの場合も同様に効果を出すことができる。
また、本実施形態は、ヘリカルスキャンの場合で書かれているが、可変ピッチヘリカルスキャン、ヘリカルシャトルスキャンの場合も同様に効果を出すことができる。
【０１５１】
また、本実施形態は、走査ガントリ２０が傾斜していない場合で書かれているが、走査ガントリ２０が傾斜した、いわゆるチルト・スキャン（ｔｉｌｔ  ｓｃａｎ）の場合でも同様な効果を出すことができる。
【０１５２】
また、本実施形態は、生体信号に同期しない場合で書かれているが、生体信号、特に心拍信号に同期させても同様な効果を出すことができる。
また、本実施形態では、多列Ｘ線検出器または、フラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置について書かれているが、１列のＸ線検出器のＸ線ＣＴ装置においても同様の効果を出せる。
【０１５３】
また、本実施形態では、各列ごとに係数の異なった列方向（ｚ方向）フィルタを重畳することにより、画質のばらつきを調整し、各列において均一なスライス厚、アーチファクト、ノイズの画質を実現しているが、これには様々なｚ方向フィルタ係数が考えられるが、いずれも同様の効果を出すことができる。
【０１５４】
また、本実施形態では、医用Ｘ線ＣＴ装置を元に書かれているが、産業用Ｘ線ＣＴ装置または他の装置と組合わせたＸ線ＣＴ−ＰＥＴ装置，Ｘ線ＣＴ−ＳＰＥＣＴ装置などで利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】本発明の一実施形態にかかるＸ線ＣＴ装置を示すブロック図である。
【図２】Ｘ線発生装置（Ｘ線管）および多列Ｘ線検出器をｘｙ平面で見た説明図である。
【図３】Ｘ線発生装置（Ｘ線管）および多列Ｘ線検出器をｙｚ平面で見た説明図である。
【図４】被検体撮影の流れを示すフロー図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の画像再構成の概略動作を示すフロー図である。
【図６】前処理の詳細を示すフロー図である。
【図７】３次元画像再構成処理の詳細を示すフロー図である。
【図８】再構成領域上のラインをＸ線透過方向へ投影する状態を示す概念図である。
【図９】Ｘ線検出器面に投影したラインを示す概念図である。
【図１０】投影データＤｒ（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）を再構成領域上に投影した状態を示す概念図である。
【図１１】再構成領域上の各画素の逆投影画素データＤ２を示す概念図である。
【図１２】逆投影画素データＤ２を画素対応に全ビュー加算して逆投影データＤ３を得る状態を示す説明図である。
【図１３】円形の再構成領域上のラインをＸ線透過方向へ投影する状態を示す概念図である。
【図１４】Ｘ線ＣＴ装置の撮影条件入力画面を示す図である。
【図１５】３次元ＭＰＲ表示・３次元表示の例を示す図である。
【図１６】ｚ方向の範囲ごとに設定された再構成関数を示す図である。
【図１７】複数の局所画像特徴量による適応型画像フィルタを用いたハイブリッド・カーネルの処理の流れを示すフロー図である。
【図１８】ＣＴ値とＣＴ値標準偏差からなるベクトル画像における各部位または各臓器または各組織の各領域を示す図である。
【図１９】ハイブリッド・カーネルにおける適応型画像フィルタのフロー図である。
【図２０】空間分解能を劣化させない適応型画像フィルタの処理の流れのフロー図である。
【図２１】（ａ）ヒストグラムの標準偏差ＳＤが充分小さい場合を示す図である。（ｂ）ヒストグラムの標準偏差ＳＤが大きく片側に広がっている場合を示す図である。（ｃ）ヒストグラムの標準偏差ＳＤが大きく両側に広がっている場合を示す図である。
【図２２】各部位または各臓器または各組織に認識された３次元連続領域を示す図である。
【図２３】３次元画像のセグメンテーションのフロー図である。
【図２４】各セグメンテーション領域ごとに異なったハイブリッド・カーネルを用いた最適画像表示のフロー図である。
【図２５】各セグメンテーション領域ごとに異なった再構成関数および画像フィルタで画像再構成した最適画像表示のフロー図である。
【図２６】各セグメンテーション領域ごとに異なった画像空間ｚフィルタリングを行い画像再構成した最適画像表示のフロー図である。
【図２７】各セグメンテーション領域ごとに最適化された断層像を示す図である。
【符号の説明】
【０１５６】
１  操作コンソール
２  入力装置
３  中央処理装置
５  データ収集バッファ
６  モニタ
７  記憶装置
１０  撮影テーブル
１２  クレードル
２０  走査ガントリ
２１  Ｘ線管
２２  Ｘ線コントローラ
２３  コリメータ
２４  多列Ｘ線検出器
３４  Ｘ線エリア検出器
２６  回転部コントローラ
２７  走査ガントリ傾斜コントローラ
２８  ビーム形成Ｘ線フィルタ
２９  制御コントローラ
【図１】
0005214110.tif 000023
【図２】
0005214110.tif 000024
【図３】
0005214110.tif 000025
【図４】
0005214110.tif 000026
【図５】
0005214110.tif 000027
【図６】
0005214110.tif 000028
【図７】
0005214110.tif 000029
【図８】
0005214110.tif 000030
【図９】
0005214110.tif 000031
【図１０】
0005214110.tif 000032
【図１１】
0005214110.tif 000033
【図１２】
0005214110.tif 000034
【図１３】
0005214110.tif 000035
【図１４】
0005214110.tif 000036
【図１５】
0005214110.tif 000037
【図１６】
0005214110.tif 000038
【図１７】
0005214110.tif 000039
【図１８】
0005214110.tif 000040
【図１９】
0005214110.tif 000041
【図２０】
0005214110.tif 000042
【図２１】
0005214110.tif 000043
【図２２】
0005214110.tif 000044
【図２３】
0005214110.tif 000045
【図２４】
0005214110.tif 000046
【図２５】
0005214110.tif 000047
【図２６】
0005214110.tif 000048
【図２７】
0005214110.tif 000049