(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線源と複数の検出器より成る検出器アレイとを備えていて、一周（＝２π）をオーバスキャン角度（β０）だけ越えるオーバスキャン範囲（０＜β＜２π＋β０）の走査によって取得された投影データを用いて物体の基本断層撮影画像及び後続の断層撮影画像を形成するシステムであって、
前記オーバスキャン範囲のうちの０乃至２πの範囲の投影データを、各々のセグメントが複数のビューを有するＭ（Ｍ＞２）個セグメントに分割する分割手段であって、前記オーバスキャン角度の角度範囲（０〜β０と２π〜２π＋β０）と、少なくとも一部が重なる複数のセグメントからなるオーバスキャン範囲セグメントと、重ならない複数のセグメントからなる非オーバスキャン範囲セグメントとに分割する分割手段と、
該セグメントに分割された投影データを使用して、各々のセグメント毎に基本画像データを形成する基本画像データ形成手段と、
各々のセグメントの前記基本画像データに基づいて後続の画像データを形成する後続画像データ形成手段と、とを有しており、
後続画像データ形成手段は、
各々のセグメント毎に後続の画像データを形成するために、（１）前記オーバスキャン範囲セグメントに含まれるｋ番目のセグメントについては、オーバースキャン重み付き画像データ及び単位重み付き画像データを形成して、形成された前記オーバースキャン重み付き画像データと単位重み付き画像データとを線形的に結合することにより、前記ｋ番目のセグメントのための後続画像データを生成し、
（２）前記非オーバスキャン範囲セグメントに含まれるｋ番目のセグメントについては、既に計算された基本画像データ若しくはｋ−１番目の後続画像データを用いて、前記ｋ番目のセグメントのための後続画像データを生成する、ことを特徴とする前記システム。
【請求項２】
前記オーバスキャン領域セグメントは、前記０〜２πの領域のセグメントの内の、角度０〜β０範囲と角度２π〜２π＋β０範囲とに夫々含まれる複数のブロックであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記工程（２）における前記オーバスキャン範囲セグメントに含まれるセグメントｋについての前記後続の画像データＰｋは、
【数１】
0004558858.tif 000005
であり、ここで、ＯＫはセグメントｋについてのオーバースキャン重み付き画像データであり、Ｕｉはセグメントｉについての単位重み付き画像データであり、ｋ≧１である請求項１乃至２のいずれかに記載のシステム。
【請求項４】
前記工程（１）における前記非オーバスキャン範囲セグメントに含まれるセグメントｋについての前記後続の画像データＰは、
ＰＫ＝ＰＫ−１−ＯＫ−１−ＵＫ＋ＯＫ＋ＯＫ＋Ｍ−１＋ＵＫ＋Ｍ−ＯＫ＋Ｍであり、
ここで、ＯＫはセグメントｋについてのオーバースキャン重み付き画像データであり、ＵＫはセグメントｋについての単位重み付き画像データであり、ｋ＞１及びＭ＞６である請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
【請求項５】
ｋ番目のセグメントにおけるビューの数が、（ｋ＋Ｍ）番目のセグメントにおけるビューの数に等しいことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のシステム。
【請求項６】
数Ｄのプロセッサ・パイプを更に含んでおり、ここで、βがビュー角度であるとして、各々のセグメントにおけるビューの数が、０≦β≦β0におけるビューの数よりも大きいか又はこれに等しい請求項１乃至５のいずれかに記載のシステム。
【請求項７】
データ取得システム（ＤＡＳ）を更に含んでおり、１セグメント当たりのビューの数を選択するために、ＤＡＳのデータ・サンプリング速度を、１セグメント当たり選択された数のビューが収集されるように調節するように構成されている請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記調節後のサンプリング速度は、Ｒ＝Ｖ／（Ｄ＊Ｍ）
であり、ここで、Ｒは整数であり、Ｖはガントリの２πの回転当たりのビューの数である請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
各々のプロセッサ・パイプにおけるビューの選択された数は、ｖk＝（セグメントｋにおけるビューの数）／Ｄであり、ここで、ｖkは整数である請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
２つのビュー分の画像データを同時に形成する畳み込みアルゴリズムを更に含んでいる請求項２に記載のシステム。
【請求項１１】
前記畳み込みアルゴリズムは、
系列ｙ（ｎ）を形成し、
Ｙ（ｋ）を決定し、
Ｎ−１個の点に対する拡張周波数領域応答を決定するように構成されており、
ここで、ｙ（ｎ）＝ｖi（ｎ）＋ｊｖm（ｎ）であり、Ｙ（ｋ）はｙ（ｎ）の複素ＦＦＴであり、ｎは０からＮ−１にわたるサンプル点の番号であり、ｉは０からＮv-1にわたるビュー番号であり、ｍは０からＮv-1にわたるビュー番号であり、ｖiはｉ番目のゼロ充填されたビューに対応しており、ｖmはｍ番目のゼロ充填されたビューに対応している請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
Ｘ線源と複数の検出器より成る検出器アレイとを備え、一周（＝２π）をオーバスキャン角度（β０）だけ越えるオーバスキャン範囲（０＜β＜２π＋β０）の走査によって取得された投影データを用いて物体の基本断層撮影画像及び後続の断層撮影画像を形成する計算機式断層撮影（ＣＴ）システムで、前記取得された投影データを用いて前記物体の画像を再構成する方法であって、
前記オーバスキャン範囲のうちの０乃至２πの範囲の投影データを、各々のセグメントが複数のビューを有するＭ（Ｍ＞２）個セグメントに分割する分割手段であって、前記オーバスキャン角度の角度範囲（０〜β０と２π〜２π＋β０）と、少なくとも一部が重なる複数のセグメントからなるオーバスキャン範囲セグメントと、重ならない複数のセグメントからなる非オーバスキャン範囲セグメントとに分割する分割工程と、
該セグメントに分割された投影データを使用して、各々のセグメント毎に基本画像データを形成する基本画像データ形成工程と、
各々のセグメントの前記基本画像データに基づいて、後続の画像データを形成する後続画像データ形成工程、とを有しており、
前記後続画像データ形成工程では、
各々のセグメント毎に後続の画像データを形成するために、
（１）前記オーバスキャン範囲セグメントに含まれるｋ番目のセグメントについては、オーバースキャン重み付き画像データ及び単位重み付き画像データを形成して、形成された前記オーバースキャン重み付き画像データと単位重み付き画像データとを線形的に結合することにより、前記ｋ番目のセグメントのための後続画像データを生成し、
（２）前記非オーバスキャン範囲セグメントに含まれるｋ番目のセグメントについては、既に計算された基本画像データ若しくはｋ−１番目の後続画像データを用いて、前記ｋ番目のセグメントのための後続画像データを生成することを特徴とする前記方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の分野】
本発明は一般的には、計算機式断層撮影（ＣＴ）イメージングに関し、より具体的には、ＣＴ透視（フルオロスコピイ）システムにおけるマルチフレーム画像再構成に関する。
【０００２】
【発明の背景】
少なくとも１つの公知のＣＴシステム構成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを投射し、このビームは、一般的に「イメージング（撮像）平面」と呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ平面内に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは、患者等のイメージング対象の物体を通過する。ビームは、物体によって減弱された後に、放射線検出器の配列（アレイ）に入射する。検出器アレイの所で受け取られる減弱したビーム放射線の強度は、物体によるＸ線ビームの減弱量に依存している。アレイ内の各々の検出器素子は、検出器の位置におけるＸ線ビーム減弱量の測定値である個別の電気信号を発生する。すべての検出器からの減弱量測定値が別個に取得されて、透過プロファイルを形成する。
【０００３】
公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが物体と交差する角度が定常的に変化するように、イメージング平面内でイメージング対象の物体の周りをガントリと共に回転する。１つのガントリ角度における検出器アレイからの一群のＸ線減弱量測定値、即ち投影データは「ビュー」と呼ばれている。物体の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源及び検出器が１回転する間に様々なガントリ角度、即ちビュー角度において形成される１組のビューで構成される。アキシャル・スキャン（軸方向走査）の場合には、投影データを処理して、物体を通して得られる２次元スライスに対応する画像を構成する。１組の投影データから画像を再構成する１つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投影（filtered back projection）法と呼ばれている。この手法は、走査からの減弱測定値を「ＣＴ数」又は「ハンスフィールド(Hounsfield)単位」と呼ばれる整数へ変換し、これらの整数を用いて陰極線管表示装置上の対応するピクセルの輝度を制御するものである。
【０００４】
画像内にノイズ構造を形成するいくつかの再構成処理工程が知られている。例えば、「シネ（cine）」スキャンの際、即ち患者は静止したままの状態で所定の数のスライスのデータを取得する走査の際に、アンダースキャン重み付け（「ＵＳＷ」）を用いて、患者の解剖学的構造が走査中に動いたときに生ずるモーション・アーティファクトを減少させる。アンダースキャン重み付けアルゴリズムは典型的には、収集されたデータに対して、ビュー角度及び検出器チャネル・インデクスの関数として重み付けする。詳しく述べると、フィルタリング及び逆投影の前に、ビュー角度及び検出器角度の両方の関数であるアンダースキャン重み係数に従ってデータに重み付けする。具体的には、投影データは、先ずフィルタリングされ、次いで重み付けされ、その後に逆投影されて、各々の画像を形成する。
【０００５】
全走査時間を短縮するために、「ヘリカル・スキャン（螺旋走査）」を行うこともできる。ヘリカル・スキャンを行うためには、患者を移動させながら所定の数のスライスのデータを取得する。このようなシステムは、１回のファン・ビーム・ヘリカル・スキャンから単一の螺旋を形成する。ファン・ビームによって悉くマッピングされた螺旋から投影データが得られ、投影データから各々の所定のスライスにおける画像を再構成することができる。
【０００６】
ヘリカル・スキャン用の再構成アルゴリズムは典型的には、螺旋重み付け（「ＨＷ」）アルゴリズムを用いており、このアルゴリズムは、収集されたデータに対して、ビュー角度及び検出器チャネル・インデクスの関数として重み付けする。詳しく述べると、フィルタリング及び逆投影の前に、ビュー角度及び検出器角度の両方の関数である螺旋重み係数に従ってデータに重み付けする。アンダースキャン重み付けの場合と同様に、ＨＷアルゴリズムでは、投影データは、フィルタリングされ重み付けされ逆投影されて、各々の画像を形成する。
【０００７】
シネ・スキャンの場合及びヘリカル・スキャンの場合においては、連続して同じ重みが割り当てられることがあっても、同じ投影データが繰り返しフィルタリングされ重み付けされ逆投影される。例えば、投影データＰ1 がｗ1 で重み付けされて第１の画像Ｉ1 を形成すると共に、ｗ2 で重み付けされて第２の画像Ｉ2 を形成することがある。しかしながら、第２の画像Ｉ2 は、投影データＰ1 を再びフィルタリングし重み付けし逆投影しなければ形成することができない。アンダースキャン重み付けアルゴリズム及び螺旋重み付けアルゴリズムは両者とも、各々の画像Ｉ1 及びＩ2 が投影データＰ1 から独立に形成されることを要求する。従って、螺旋重み付けアルゴリズムでも、アンダースキャン重み付けアルゴリズムでも、かなりの冗長な計算が必要である。
【０００８】
画像形成のある種の面を改善する再構成手法が知られている。例えば、投影データに関してオーバーラップする画像を再構成することに関連する計算の冗長性を減少させるために、オーバースキャン重み付けが用いられている。具体的に述べると、オーバースキャン重み付けでは、収集された投影データがビュー角度の関数としてのみ重み付けされる。従って、計算冗長性を完全に解消するわけではないが、オーバースキャン重み付けは、画像再構成に必要な計算を減少させる。更に、オーバースキャン重み付けは、３６０°のＣＴスキャン中に患者の解剖学的構造が動いたときに生ずるモーション・アーティファクトを減少させることが知られている。患者の動きは、最初の投影でのビューと最終の投影でのビューとを不整合且つ不連続にするものである。しかしながら、オーバースキャン重み付けは、幾分かのモーション・アーティファクトをうまく減少させるが、例えば他の螺旋重み付けアルゴリズムほどには有効ではない。従って、オーバースキャン重み付けは、ヘリカル・スキャンの際には除外されることがしばしばである。
【０００９】
ＣＴ透視システム（「ＣＴフルオロ」）では、逐次的な画像フレームを形成することが知られている。フレームは、ビューと同様に、イメージング対象の物体を通して得られる２次元スライスに対応する。具体的には、投影データを処理して、物体の画像フレームを構成する。典型的には、フレーム・レートが増大し得るように、投影データは重み付けされない。しかしながら、重み付け無しの投影データは、形成される画像に顕著な暗影（シェーディング）及び縞（ストリーキング）を生ずることが知られている。このような暗影及び縞を減少させるために、螺旋重み付けアルゴリズムを用いて、各々のフレームに対応する投影データに対して重み付けすることができる。しかしながら、投影データがフィルタリングされ、重み付けされて逆投影されることが頻繁になるにつれて、フレーム・レートは低下する。このように、フレーム・レートは、ＣＴフルオロ・システムの計算能力までに制限される。
【００１０】
言うまでもなく、ヘリカル・スキャン画像再構成の計算冗長性を減少させることが望ましい。また、ＣＴ透視螺旋画像再構成において、フレーム当たりのビューの数の変更を容易にすると共に、フレーム当たりのビューの数とフレーム・レートとの間の妥当な兼ね合いを提供することも望ましい。
【００１１】
【発明の概要】
これらの目的及びその他の目的は、一態様では、ヘリカル・スキャン投影データを複数のセグメントに分割して、不変のセグメントに含まれている画像データを各々の後続の画像の形成のために再度フィルタリングし重み付けし逆投影する必要がないようにするセグメント化アルゴリズムを実現するシステムにおいて達成できる。具体的には、本発明の一態様によれば、セグメント化アルゴリズムは、投影データを複数のセグメントに分割する。次いで、重み付けアルゴリズムをセグメント投影データに対して適用して、重み付き画像データ及び単位重み画像データを形成する。
【００１２】
基本画像投影データから後続の画像が形成される。詳しく述べると、不変のセグメントからの画像データを基本画像データから利用して、フィルタリングし重み付けし逆投影することなく後続の画像を形成することができる。
計算効率を向上させるために、セグメント当たりのビューの数から選択するようにしてセグメントの数を変更することができる。詳しく述べると、ＤＡＳのサンプリング速度を調節してセグメント当たりのビューの数を変化させることができる。代替的には、セグメント同士でセグメント当たりのビューの数を変化させてもよい。
【００１３】
以上に述べた漸増式再構成アルゴリズムを用いることにより、各々の画像を独立に形成することを必要とせずに、ヘリカル・スキャン・データから後続の画像の再構成を行うことが可能になる。更に、ＣＴフルオロ螺旋画像再構成における計算コスト及び画像の形成の経費が低減される。このようなアルゴリズムはまた、処理時間を短縮すると共に、ビューの数とフレーム・レートとの間の妥当な兼ね合いを提供する。加えて、本発明による画像アルゴリズムは、画質を大幅に低下させることがないものと考えられる。
【００１４】
【好ましい実施態様の詳しい説明】
図１及び図２には、計算機式断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて典型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されている。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源１４は、ガントリ１２の対向する側に設けられている検出器アレイ１８に向かってＸ線ビーム１６を投射する。検出器アレイ１８は複数の検出器素子２０によって形成されており、これらの検出器素子２０は全体で、患者２２を通過する投射されたＸ線を検知する。各々の検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度を表す電気信号、従って患者２２を通過する間でのＸ線ビームの減弱量を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得するための１回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成部品は、回転中心２４の周りを回転する。
【００１５】
ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６はＸ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０を含んでいる。Ｘ線制御装置２８はＸ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御装置３０はガントリ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が、検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングして、このデータを後続の処理のためにディジタル信号へ変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像はコンピュータ３６への入力として印加され、コンピュータ３６は大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００１６】
コンピュータ３６はまた、キーボードを有しているコンソール４０を介して、操作者からコマンド（命令）及び走査用パラメータを受け取る。付設されている陰極線管表示装置４２によって、操作者は、再構成された画像、及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。操作者が供給したコマンド及びパラメータはコンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６は、モータ式テーブル４６を制御するテーブル・モータ制御装置４４を動作させて、患者２２をガントリ１２内に位置決めする。具体的には、テーブル４６は、患者２２の各部をガントリ開口４８を通して移動させる。
【００１７】
公知の螺旋再構成アルゴリズムは、螺旋補外（ＨＥ）アルゴリズム及び螺旋補間（ＨＩ）アルゴリズムに大きく分類することができる。これらのアルゴリズムは典型的には、画像を再構成するために投影データに対して重み係数を適用する。この重み係数は一般的には、ファン角度及びビュー角度の両方に基づいている、即ち依存している。ＨＥアルゴリズム及びＨＩアルゴリズムは、概ね許容可能な画質を提供するが、かなりの計算冗長性があり、再構成速度が重要問題となるときにはかなりのハードウェア経費を要求する。例えば、１回転のうちの僅かの角度部分しか離隔していないような新たな画像を形成するために、元の画像を形成するのに用いられた殆どすべての投影を再び重み付けしフィルタリングし逆投影しなければならない。具体的には、逐次的な画像の投影中にかなりの量のオーバーラップが生じている場合でも、ガントリの１回転当たりｎ個の画像を形成するためには、単一の画像を形成するのに必要な計算量のｎ倍がガントリの１回転中に必要とされる。
【００１８】
セグメント化アルゴリズムに関する以下の議論では、ヘリカル・スキャン又はシネ・スキャンを用いるＣＴフルオロ・システムを特定的に参照することがある。しかしながら、本発明のセグメント化アルゴリズムは、これらのようなシステムと組み合わせた実施に限定されているわけではなく、他のＣＴシステムにも利用することもできる。更に、一実施例では、本発明のセグメント化アルゴリズムは、コンピュータ３６において実現されて、例えば大容量記憶装置３８に記憶されているデータを処理する。言うまでもなく、代替的な他の多くの実現方法が可能である。
【００１９】
本発明の一実施例によれば、基本画像用の基本画像データを形成するのに用いられるべき投影データが、複数のセグメントに分割される。詳しく述べると、基本画像を形成するために、ガントリ１２が完全な１回転にβ0 のビュー角度を加えた分だけ回転し、即ち（０，２π＋β0 ）の範囲にわたって回転して、投影データが取得される。角度β0 は、ヘリカル・スキャンの際の３６０°を超えた分のガントリ回転の角度を表す。ビューＶは、２πのガントリ回転当たりの収集されるビューの数を表し、ビューＶL は、（０≦β≦β0 ）のビュー角度に含まれるビューの数である。セグメント化アルゴリズムは、２πの角度範囲毎に投影データをＭ個のセグメントに分割する。例えば、システム１０の速度がガントリの１回転当たり１秒であり、ＤＡＳ３２のデータ取得期間が５秒である場合には、投影データは５Ｍ個のセグメントに分割される。より詳しく述べると、セグメント化アルゴリズムは、変更されたセグメントから後続の画像を形成すると共に、隣接するセグメントの間でビューの数を異なるようにすることを含めて、様々な値からセグメントの量（数）及びサイズを選択することを可能にする。セグメントの量及びサイズは、ｋ番目のセグメントに含まれているビューの数が（ｋ＋Ｍ）番目のセグメントと同一となり、任意のセグメントに含まれているビューの量が、ＶL 内のビューの数よりも大きいか又はこれに等しくなるように選択される。
【００２０】
投影データをセグメントに分割して該データをフィルタリングした後に、各々のセグメントのフィルタリング後の投影データに対してオーバースキャン重み付けアルゴリズムを適用して、各々のセグメントについて、オーバースキャン重み付き画像データ及び単位画像データを形成する。詳しく述べると、オーバースキャン重み付けアルゴリズムは、異なるビュー角度βにおいて取得されている各々のセグメントの投影データに対して重み係数ｗ（β）を適用して、各々のセグメント毎にオーバースキャン重み付き画像Ｏk を形成する。重み付けの目的のために、各々のセグメントについての最初のビュー角度βがゼロに設定されることに留意されたい。次いで、各々のセグメントの投影データに対して単位重み係数を適用し、各々のセグメント毎に単位重み付き画像Ｕk を形成する。具体的には、フィルタリング後の投影データに、作成された重み係数を乗算し、次いで逆投影する。
【００２１】
基本画像データからのセグメント画像データを利用して、後続の画像データが形成される。より詳しく述べると、一実施例では、セグメントｋについての角度範囲はβk であり、領域（０≦β≦β0 ）及び（２π≦β≦２π＋β0 ）に対応する重み付けは互いに相補的である。具体的には、後続の画像の第１の投影について、ビュー角度βk が選択される。後続の画像に寄与する投影データは、（βk ，２π＋βk ＋β0 ）の範囲にある。セグメント化アルゴリズムを実行することにより、各々のビュー角度βk に基づく更新された重み係数と、（０，２π＋β0 ）の範囲内のオーバースキャン重み係数ｗ（β）とが作成される。詳しく述べると、セグメント化アルゴリズムは、以前にフィルタリングされ重み付けされ逆投影された基本画像の投影データに対して適用される更新された重み係数を決定して、後続の画像が、基本画像の投影データのすべてを再びフィルタリングし重み付けし逆投影することはせずに、形成されるようにする。
【００２２】
例えば、図３（ａ）は、本発明の一実施例に従って第１の画像を形成するためのオーバースキャン重み係数対ビュー角度を示すグラフである。図３（ｂ）は、ビュー角度βk から開始する後続の画像を形成するためのオーバースキャン重み係数対ビュー角度を示すグラフである。具体的には、βk は、後続の画像の第１の投影が位置しているビュー角度を表し、グラフの曲線は、後続の画像の形成のための投影データに対して適用される重みを示している。
【００２３】
図３に示すように、各セグメントの大部分についての重み係数は、基本画像とｋ番目の後続の画像との間で不変のままである。例えば、図３に示すように、セグメント３からセグメント６の重み係数は、基本画像とｋ番目の画像との間で不変である。その結果、ｋ番目の画像は、
【００２４】
【数３】
0004558858.tif 000002
【００２５】
となる。ここで、Ｏk は、セグメントｋについてのオーバースキャン重み付き画像データであり、そしてＵi は、セグメントｉについての単位重み付き画像データであり、ｋ≧１である。
加えて、Ｍ＞６且つｋ＞１である場合には、ｋ番目の画像は、
Ｐk ＝Ｐk-1 −Ｏk-1 −Ｕk ＋Ｏk ＋Ｏk+M-1 ＋Ｕk+M −Ｏk+M
となる。ここで、Ｏk は、セグメントｋについてのオーバースキャン重み付き画像データであり、そしてＵk は、セグメントｋについての単位重み付き画像データであり、ｋ＞１及びＭ＞６である。
【００２６】
従って、以前にフィルタリングされ重み付けされ逆投影された基本画像の投影データが、後続の画像を形成するために単純に再利用される。逆に、セグメント１及びセグメント２、即ち（０，βk ＋β0 ）の投影データに対して適用されるオーバースキャン重み係数と、セグメント７及びセグメント８、即ち（２π，２π＋βk ＋β0 ）の投影データに対して適用されるオーバースキャン重み係数とは、第１の画像と後続の画像との間で異なっている。従って、重み付けアルゴリズムは、これらの範囲内では重み係数及び画像データを形成する。より具体的には、重み付けアルゴリズムは更新された重み係数を作成し、この更新された重み係数は、基本画像データに適用されるときには、変更されたセグメントにおいては基本画像データを再び重み付けして、後続の画像に対するこの基本データの寄与が図３（ｂ）に示すオーバースキャン重み係数に従うものとなるようにする。しかしながら、このような基本画像データは再びフィルタリングされることはない。従って、後続の画像の相当の部分が、以前に取得された基本画像データを再びフィルタリングし、再び重み付けし又は再び逆投影することなく形成される。これにより、相当の量のフィルタリング、乗算及び逆投影が省かれ、システムの計算効率が向上する。より詳しく述べると、後続の画像を形成するためにフィルタリングを要求する投影データは、基本画像データを形成するために以前にフィルタリングされていなかったセグメントの投影データのみである。上述のように、これは大した量のデータではない。
【００２７】
一実施例では、セグメントの数Ｍは、各々のセグメントが同一の数のビューｖk を含むように選択される。しかしながら、このような選択は、実用的でない可能性がある。例えば、ガントリの１回転に含まれるビューの数Ｎが、セグメントの数Ｍで割り切れないことがある。加えて、システム１０は、画像再構成用に並列に用いられる複数のプロセッサ、即ち処理パイプＤを含んでいる可能性があり、その場合、各々のセグメントに含まれるビューの数がプロセッサの数で割り切れないことがある。
【００２８】
もう１つの実施例では、ＤＡＳ３２のサンプリング速度を調節して、２πの回転当たりの圧縮後のビューの数ｖを、プロセッサ・パイプの量Ｄとセグメントの数との積で除算した結果が整数となるようにする。表１は、ＤＡＳサンプリング速度が通常１回転当たり９８４である場合の実施例を示しており、表１に示すように、ＤＡＳ３２のサンプリング速度を調節して、１セグメント当たりの選択された数のビューが所与の画像フレーム・レートで収集されるようにすることができる。
【００２９】
【表１】
0004558858.tif 000003
【００３０】
代替的な実施例では、各々のセグメントが多数のビューを含んでおり、非一様なサイズ（隣接するセグメント同士で異なるサイズ）を有していてもよい。詳しく述べると、各々のセグメントのサイズを変化させて、各々のセグメントにおけるビューの数をパイプの数Ｄで除算したものが整数になるようにし、且つＭ個のセグメントに含まれているビューの総数が、ガントリ１２の２πの回転当たりのビューの数に等しくなるようにすることができる。加えて、これらのセグメントは、ｋ番目のセグメントに含まれるビューの数が（ｋ＋Ｍ）番目のセグメントと同一であり、且つ任意のセグメント内のビューの数がｖL よりも大きい又はこれに等しくなければならないという制約に合わなければならない。実例を表２に掲げる。
【００３１】
【表２】
0004558858.tif 000004
【００３２】
もう１つの実施例では、システム１０は、多数のビューの画像データを同時に形成する畳み込み（コンボリューション）アルゴリズムを含んでいる。詳しく述べると、複素ＦＦＴ畳み込みアルゴリズムが、画像データから２つのビューを同時に形成する。より詳しく述べると、Ｎ個の要素から成る１つのビューが長さＮの複素系列の実数部として扱われ、Ｎ個の要素から成る第２のビューが長さＮの複素系列の虚数部として扱われる。具体的には、系列ｙ（ｎ）が形成され、系列ｙ（ｎ）は、
ｙ（ｎ）＝ｖi （ｎ）＋ｊｖm （ｎ）
であり、ここで、
ｎはサンプル点の番号であり、ｎ＝０，１，２，…，Ｎ−１、
ｉはビュー番号であり、ｉ＝０，１，２，…，Ｎv-1 、
ｍはビュー番号であり、ｉ＝０，１，２，…，Ｎv-1 、
ｖi はｉ番目のゼロ充填ビューに対応しており、
ｖm はｍ番目のゼロ充填ビューに対応している。
ｖi 及びｖm は同じビューに由来していてもよいし、異なるビュー、又は立体（volumetric）計算機式断層撮影の異なるスライスに由来していてもよい。
【００３３】
系列ｙ（ｎ）を形成した後に、ｙ（ｎ）の複素ＦＦＴであるＹ（ｎ）が算出される。次いで、Ｎ個の点に対する畳み込みカーネルの拡張周波数領域応答が算出される。ここで、応答は、
Ｈ（ｋ）＝Ｈ（Ｎ−ｋ）
となり、ここで、ｋ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１であり、Ｈ（ｋ）は、カーネルｈ（ｎ）の実数ＦＦＴであって、偶関数である。
拡張周波数領域応答Ｈ（ｋ）を用いてＺ（ｋ）が以下のように算出される。
【００３４】
Ｚ（ｋ）＝Ｙ（ｋ）．Ｈ（ｋ）
Ｚ（ｋ）に逆複素ＦＦＴであるｚ（ｎ）が算出され、この結果が実数(Real)のｚ（ｎ）及び虚数(Imaginary) のｚ（ｎ）の各部又は各要素に分離される、即ち単離される。詳しく述べると、各部は、
Ｃvi＝Real ｚ（ｎ）、
Ｃvm＝Imaginary ｚ（ｎ）
となり、ここで、Ｃviは、畳み込み後のｉ番目のビューであり、そしてＣvmは、ｍ番目のビューである。
【００３５】
畳み込みアルゴリズムを用いると、実行しなければならない順複素ＦＦＴ及び逆複素ＦＦＴの演算回数が減少する。例えば、４つのビューを処理する場合に、公知の畳み込みアルゴリズムは、４回の順実数ＦＦＴ演算と４回の逆実数ＦＦＴ演算とを実行しなければならない。しかしながら、記載した畳み込みアルゴリズムは、２回の順複素ＦＦＴ演算と２回の逆複素ＦＦＴ演算とを要求するのみで画像データを形成する。その結果として、計算効率が向上し、画像を形成するのに必要な時間量を減少させることができる。
【００３６】
以上に述べたアルゴリズムは、ＣＴフルオロ画像再構成において画質を劣化させずに計算効率を向上させることを容易にするものである。このようなアルゴリズムはまた、処理時間を短縮すると共に、ビューの数とフレーム・レートとの間の妥当な兼ね合いを提供する。
本発明の様々な実施例に関する以上の記述から、発明の目的が達せられたことは明らかである。本発明を詳細に記述すると共に図解したが、これらは説明及び例示のみを意図したものであり、限定のためのものであると解釈してはならないことを明瞭に理解されたい。例えば、ここに記載したＣＴシステムは、ＣＴフルオロ・システムである。しかしながら、他の多くのＣＴシステムを用いてもよい。同様に、β及びβk の値は画質の評価の最終段階として選択されるものとしてここには記載されているが、これらの値のいずれか又はすべてを予め選択してコンピュータに記憶させておいてもよい。更に、記載のオーバースキャン重みは、非線形関数に従って決定されており、即ちｗ（β）はβに比例していない。しかしながら、オーバースキャン重みを線形関数によって形成してもよいし、又は別の非線形関数によって形成してもよい。加えて、本発明は、ヘリカル・スキャンと関連して記載されているが、本発明をシネ・スキャンに用いてもよい。従って、本発明の要旨は特許請求の範囲によって限定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＴイメージング・システムの見取り図である。
【図２】図１に示すシステムの概略ブロック図である。
【図３】本発明の一実施例に従って基本画像から後続の画像を形成するためのオーバースキャン重み係数対ビュー角度を示すグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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