(57)【要約】【課題】  コーンビームＣＴの再構成処理を高速化する。【解決手段】  コンボリューション重み係数及び逆投影の重み係数をすべてテーブル化する。また、逆投影するデータの投影画像上の座標位置及びその補間係数もすべてテーブル化する。また、このテーブルの読み取りとコンボリューション及び逆投影演算を並行して行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影幾何条件に応じてあらかじめ作成されたコンボリューション重み係数、逆投影重み係数、逆投影データの投影画像上の座標位置、補間係数をテーブルとして保持する手段、及び再構成処理時に前記テーブルを用いて再構成処理する手段とを設けたことを特徴とするコーンビームCTの画像再構成装置。
【請求項２】
請求項1においてテーブルの読み出しと再構成処理の実行を並行して行う手段とを設けたことを特徴とするコーンビームCTの画像再構成装置。
【請求項３】
請求項２においてダブルバッファーを用いてテーブルの読み出しと再構成処理の実行を並行して行うことを特徴とするコーンビームCTの画像再構成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコーンビームX線CT装置に係るもので、特に効率よく再構成処理を行い断層画像を得るコーンビームCTの画像再構成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コーンビームＣＴの概念図を図２に示す。1点のＸ線源から放射されて被検体の体内で吸収、減衰されて透過してきたＸ線を面センサーで検出する。そして、Ｘ線発生器と面センサーの相対的位置関係を変えずに被検体を中心に回転させて１周分の投影画像データを取得する。この時、Ｘ線発生器と面センサーではなく被検体の方を１周回転させてもかまわない。このようにして取得した投影画像データを再構成処理することにより断層画像を得るものである。
【０００３】
再構成処理は図３に示すように、まず投影画像データに対してコンボリューション処理を行い、コンボリューション処理した投影画像データを図４に示すように再構成画像の各ピクセルに逆投影することによって行われる。
【０００４】
コーンビームを用いたＣＴ再構成で、平行ビームに変換するファンパラ変換法といわれている方法を用いずに直接法と呼ばれている方法を用いる場合、コンボリューション重み係数をかけてコンボリューションした投影データに、逆投影重み係数をかけて逆投影する必要がある。
【０００５】
これらの重み係数はコンボリューション重み係数をＷ1、逆投影重み係数をＷ2として幾何学的関係を図５のようにとれば、
【０００６】
【数１】
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と表すことができる。
【０００７】
この重み係数の計算は、コンボリューション重み係数では投影画像の各画素に応じて、そして逆投影重み係数では再構成画像の各画素及び投影角度に応じて計算しなければならない。したがってこの重み係数の計算、特に逆投影重み係数ではｘ，ｙ，φの３つのパラメータが変わるごとに計算しなければならず、その計算量は膨大なものとなって再構成時間の増大につながってしまっている。
【０００８】
このような逆投影重み係数計算を高速化するために、例えば特開平9-187449においてはあらかじめ設定されたセンタリング面にまず逆投影して、このセンタリング面の逆投影データを各ピクセルに逆投影することによって重み係数計算を単純化する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平０９−１８７４４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
センタリング面への逆投影によって重み係数計算を単純化することによってある程度の高速化を達成することはできる。しかしながら、それでもセンタリング面への逆投影における重み係数計算はしなければならず、十分な高速化とはならない。
【００１０】
また、重み係数だけではなく逆投影処理において逆投影するデータを投影画像中から探索するための計算及び探索したデータの補間係数に非常に大きな時間を費やしており長い再構成処理時間の一因となっている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
コンボリューション重み係数及び逆投影の重み係数をすべてテーブル化する。また、逆投影するデータの投影画像上の座標位置及びその補間係数もすべてテーブル化する。
【００１２】
これによって、再構成処理時の重み係数の計算や逆投影時の探索や補間の計算をすべて省略することができ、再構成処理の高速化を達成することができる。ここで作成された重み係数テーブルや位置、補間係数テーブルは2次元、3次元及び4次元の非常に大きなテーブルとなってしまう。したがってこのテーブルをハードディスクなどの大容量記憶装置に保存しておく必要があるが、読み取り時間が遅くなってしまうので、読み取りとコンボリューション及び逆投影演算を並行して行う。これによってテーブル読み出し時間のオーバーヘッドを隠すことができ高速に再構成処理を行うことができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によればコーンビームCT装置の再構成処理を高速化することができる。したがって撮影から診断までの流れがスムーズになりスループットを格段に向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１は本発明によるX線CTシステムの一例の全体構成を示す概略図である。
【００１５】
104.X線発生装置制御部により制御された103.X線源より発生したX線は被写体である102.患者を透過して101.X線検出器により検知される。検知されたX線は投影画像として105.画像入力部に入力される。この103.X線源と101.X線検出器は102.患者を回転中心として回転を行いながら所定の回転角度毎に投影画像の収集を行う。或いは103.X線源と101.X線検出器の位置関係を保持しながら回転テーブルに固定した被写体である102.患者を回転させても良い。
【００１６】
入力された各回転角度の投影画像は107.画像処理部によってX線検出器の補正、ログ変換を含めた前処理や再構成処理等の画像処理がなされ、断層画像群が作成される。作成された断層画像群は109.診断モニターに表示されたり108.画像保存部に保存されたり111.ネットワークを介して112.プリンター、113.診断ワークステーション、114.画像データベースに出力されたりする。表示のウインドウ操作や体軸方向の断層画像の切り換え表示操作や断面変換操作、3次元表面表示操作などの種々の操作は110.操作部によって行われる。
【００１７】
このようなシステムの画像処理部に組み込まれて動作する実施例について説明する。
【００１８】
撮影中、或いは撮影後にX線検出器より投影画像データが入力されてくる。この投影画像データに対してコンボリューション処理を行う。
【００１９】
コンボリューション処理は図３のように投影画像データの横ラインデータと再構成関数と呼ばれる1次元データとのコンボリューションをとることにより行われる。再構成関数の典型的な例であるRamachandoran及びShepp&Loganの関数を図６に示す。
【００２０】
更にこのコンボリューション処理はコンボリューション重み係数Ｗ1をかけながら行わなければならない。これを数式で表すと次式のようになる。
【００２１】
【数２】
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ここで、ｇφ（Ｙ，Ｚ）は投影角度φの投影画像データ、ｈ（ｉ）は再構成関数、Ｇφ（Ｙ，Ｚ）は投影角度φのコンボリューション結果画像である。
【００２２】
この重み係数をかけながら行うコンボリューション処理の概念を図にしたのが図７である。この図のように重み係数は投影角度φによらないため、画像1枚分の重み係数が必要であるが、この重み係数Ｗ1は前記のように幾何学的関係が決定すれば決まるものであり、撮影ごとに変わるものではない。したがって、撮影の幾何学的条件が決まったところで、この重み係数Ｗ1のテーブルを作成しておく。そして、コンボリューション処理時にはあらかじめ計算されたこのテーブルを読み出しながらコンボリューション処理を行えば再構成時に重み係数の計算を省くことができ高速にコンボリューション処理を行うことができる。
【００２３】
このようにコンボリューション処理した投影画像データを用いて逆投影処理を行う。
【００２４】
逆投影処理は図４のように再構成画像の各画素について、その画素を透過した投影画像上の点の座標を求め、その座標の位置の近傍4点の画素値を補間によって求め、足し込んでいくものである。補間における幾何学的関係を図８に示す。図８においてP1〜P4が投影点の近傍4画素の中心点である。投影点との距離をd1〜d4、そして近傍4画素の画素値をQ1〜Q4、逆投影データをVとすれば
【００２５】
【数３】
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によって補間を行えばよい。
【００２６】
この補間の処理においては幾何学的位置関係より近傍4点の座標位置P1〜P4及び投影点との距離をd1〜d4を求めなければならないが、すべての再構成画像の画素、投影画像について対応する近傍4点の座標位置及び投影点を求めるには膨大な計算時間がかかってしまう。
【００２７】
ところがこれらのデータは幾何学的位置関係のみによって決まるものであるから、撮影ごとに変わるものではない。したがって、撮影の幾何学的条件が決まったところで、この近傍4点の座標位置P1〜P4及び投影点との距離をd1〜d4のテーブルを作成しておく。
【００２８】
ただし、近傍4点の座標位置についてはP1の座標i,jについてのみテーブル化しておけばよい。また投影点との距離をd1〜d4についてはこれをそのままテーブル化しても良いが、
【００２９】
【数４】
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のように補間係数に変換しておけば、補間の計算も
【００３０】
【数５】
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と簡単になり、しかもテーブル化するデータもt1,t2の２つですむ。
【００３１】
これら逆投影データの座標位置と補間係数のテーブルは再構成画像のx座標、y座標、z座標、投影角度φをパラメータとする4次元のテーブルとなる。
【００３２】
逆投影データの作成を行う際にはあらかじめ計算されたこのテーブルを読み出しながら逆投影データの作成を行えば座標位置及び補間係数の計算を省くことができ、高速に逆投影データの作成を行うことができる。
【００３３】
このように作成した逆投影データに、重み係数をかけて再構成画像の対応する画素に足しこんでいくことによって逆投影処理は行われる。この重み係数をかけながら行う逆投影処理の概念を図にしたのが図９である。この図のように逆投影の重み係数Ｗ2は再構成画像のx座標、y座標、投影角度φに応じて計算されて逆投影データに乗算される。この逆投影の重み係数Ｗ2も前述のコンボリューション重み係数Ｗ1、そして逆投影データの座標位置と補間係数と同様に幾何学的関係が決定すれば決まるものであり、撮影ごとに変わるものではない。したがって、撮影の幾何学的条件が決まったところで、この重み係数Ｗ2のテーブルを作成しておく。そして、逆投影処理時にはあらかじめ計算されたこのテーブルを読み出しながら逆投影処理を行えば重み係数の計算を省くことができ、高速に逆投影処理を行うことができる。
【００３４】
以上のようにコンボリューション処理、逆投影処理の重み係数、座標位置、補間係数をすべてテーブル化することによって再構成時には特別な計算をする必要がなくなり高速な再構成処理を実現することができる。ただし、これらのテーブルはコンボリューション重み係数が2次元、逆投影重み係数が3次元、座標位置及び補間係数が4次元となり、膨大なものになってしまう。
【００３５】
したがってこのテーブルをメモリに収めるには無理があるのでハードディスクなどの大容量記憶装置に保存しておく必要があるが、読み取り時間が遅くなってしまうので、読み取りとコンボリューション及び逆投影演算を並行して行うことによって高速化を図る。これを図にしたのが図１０である。ここではバッファーメモリーを2つ使ったダブルバッファーによって並行処理を実現するものである。このようなダブルバッファーを用いた処理の流れを説明したのが図１１である。まず、1枚目の投影画像データとこの投影画像に関する各テーブルデータをハードディスクよりバッファーメモリー１に読み込む。次にハードディスクのバッファーメモリーをバッファーメモリー２に切り換えて２枚目の投影画像データをバッファーメモリー2に読み込む。そしてこの読み込みの間にバッファーメモリー１はCPUにつながれて1枚目の投影画像データに関してコンボリューション処理、逆投影処理を行う。その次はハードディスクのバッファーメモリーをバッファーメモリー１に切り換えて3枚目の投影画像データをバッファーメモリー１に読み込んで、バッファーメモリー２をCPUにつないで2枚目の投影画像データに関してコンボリューション処理、逆投影処理を行う。このように順次バッファーメモリーを切り換えながら、データの読み込みとコンボリューション処理、逆投影処理を並行して行う。
【００３６】
また、ここでは投影画像データ毎にデータ読み込みと処理の並行処理を行うようにしたが、再構成画像毎に並行処理してもかまわない。
【００３７】
以上のような方法によってコーンビームCTの高速な再構成処理を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】システム構成例を表す図。
【図２】コーンビームＣＴを説明する概念図。
【図３】コンボリューション処理を説明する概念図。
【図４】バックプロジェクション処理を説明する概念図。
【図５】再構成処理における幾何学的関係を説明する概念図。
【図６】再構成関数を説明する概念図。
【図７】重み係数をかけるコンボリューション処理を説明する概念図。
【図８】補間を説明する概念図。
【図９】重み係数をかけるバックプロジェクション処理を説明する概念図。
【図１０】並行処理による実施形態を説明する概念図。
【図１１】並行処理による処理の流れを説明する概念図。
【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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