(57)【要約】【課題】多列X線検出器または、マトリクス構造の2次元エリアX線検出器を持った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の断層像の高分解能化を簡易的な方法で実現する。【解決手段】多列X線検出器または、マトリクス構造の2次元エリアX線検出器を多列X線検出器を少ない加工で高分解能な多列X線検出器を実現し、高分解能な断層像を画像再構成を行うことのできる画像再構成手段を持ったX線CT装置を実現する。【選択図】図23
2007151806.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、
そのX線データ収集手段から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、
画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、
断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、
とからなるX線CT装置において、
X線検出器モジュールは3方向以上の平行線の組み合わせで、各X線検出器チャネルに分割される多列X線検出器を持つX線データ収集手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項２】
X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、
そのX線データ収集手段から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、
画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、
断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、
とからなるX線CT装置において、
X線検出器モジュールは3方向以上の平行線の組み合わせで、各X線検出器チャネルに分割される2次元X線エリア検出器を持つX線データ収集手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項３】
請求項1または請求項2のいずれかのX線CT装置において、
各X線検出器チャネルは3角形の形状をしているX線データ収集手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項４】
X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、
そのX線データ収集手段から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、
画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、
断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、
とからなるX線CT装置において、
3点加重加算処理または3点補間処理を用いた画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項５】
請求項1から請求項3までのいずれかのX線CT装置において、
3点加重加算処理または3点補間処理を用いた画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項６】
請求項1から請求項3までのいずれかのX線CT装置において、
4点加重加算処理または4点補間処理を用いた画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項７】
請求項1から請求項3までのいずれかのX線CT装置において、
2点加重加算処理または2点補間処理を用いた画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項８】
請求項1から請求項3までのいずれかのX線CT装置において、
最近傍処理を用いた画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項９】
請求項1から請求項8までのいずれかのX線CT装置において、
3次元画像再構成処理を用いた画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１０】
請求項9のX線CT装置において、
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を行った場合に、任意のz方向座標位置において、任意のスライス厚の断層像を画像再構成できる画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１１】
請求項9のX線CT装置において、
ヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンを行った場合に、任意のz方向座標位置において、任意のスライス厚の断層像を画像再構成できる画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１２】
請求項10または請求項11のいずれかのX線CT装置において、
隣り合う列のX線投影データを交互に並べ替えてインターリーブし、高分解能なX線投影データを再構成し、そのX線投影データを画像再構成する画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１３】
請求項12のX線CT装置において、
高周波な再構成関数の場合に隣り合う列のX線投影データを交互に並べ替えてインターリーブ処理を行う画像再構成手段
を持つことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１４】
X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、
そのX線データ収集手段から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、
画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、
断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、
とからなるX線CT装置において、
画像再構成における加重加算処理または補間処理において、3点加重加算処理または3点補間処理を用いる画像再構成手段
を持つことを特徴とする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装置、または産業用X線CT装置において、X線CT（Computed Tomography）撮影方法、およびX線CT装置に関し、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の簡易的に作られたX線検出器による断層像の高分解能化に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来は多列X線検出器X線CT装置またはマトリクス構造の2次元X線エリア検出器によるX線CT装置においては、特許文献1に示すように、図15のような正方格子または矩形格子の構造をした多列X線検出器または2次元X線エリア検出器が用いられていた。この場合にX線検出器を高分解能化しようとした場合には、図16のように、チャネル方向にも列方向にも各々の幅を1／n（ただし、nは整数）にする必要があったが、X線検出器の製造上の困難さの観点からは問題であった。
【０００３】
つまり、従来の多列X線検出器または2次元X線エリア検出器は、図18のように正方格子構造のX線検出器モジュールを組合わせて、図18（a）の円弧型多列X線検出器、図18（b）の平面型2次元X線エリア検出器、図18（c）の複数の平面型X線検出器を組合わせた2次元X線エリア検出器を作り、X線CT装置に用いて来た。
【０００４】
また、X線検出器モジュール内のリフレクタの体積率が増加し、X線捕捉効率が悪くなりX線検出器の性能が悪化するという観点からも問題である。
この場合の、X線検出器モジュールの作り方の1例としては、図19に示すように板状のシンチレータをまずチャネル方向に切断し、切断された断面にリフレクタを入れて再度組合わせ、次に列方向に切断し、リフレクタを入れて組合わせて正方格子または矩形格子のマトリクス構造の検出器モジュールを作成した。しかし、X線検出器の高分解能化が進み、更にチャネル方向に2倍、列方向に2倍の分解能を得ようとすると、図15のX線検出器またはX線検出器モジュールを図16のX線検出器またはX線検出器モジュールのように各チャネル方向または各列方向に分割する必要があり、X線検出器またはX線検出器モジュール製造上の困難さの観点から問題であった。
【０００５】
しかし、多列X線検出器X線CT装置または2次元X線エリア検出器によるX線CT装置において、X線検出器の高分解能化は今後進む方向である。
【特許文献１】特開2000−193750号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明の目的は、多列X線検出器または、マトリクス構造の2次元エリアX線検出器を簡易的な方法でX線検出器の高分解能化を実現でき、そのX線検出器を用いた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の断層像の高分解能化を実現する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、多列X線検出器または、マトリクス構造の2次元エリアX線検出器を多列X線検出器を少ない加工で高分解能な多列X線検出器を構成し、高分解能な断層像を画像再構成のできる画像再構成手段を持ったX線CT装置を実現することを特徴とするX線CT装置、またはX線CT撮影方法を提供することで上記課題を解決する。
【０００８】
第1の観点では、本発明は、X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、そのX線データ収集手段から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、画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、とからなるX線CT装置において、X線検出器モジュールは3方向以上の平行線の組み合わせで、各X線検出器チャネルに分割される多列X線検出器を持つX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【０００９】
上記第1の観点におけるX線CT装置では、多列X線検出器において、3方向以上の平行線の組み合わせで各X線検出器チャネルが分割できるため、製作しやすい構造になっている。
第2の観点では、本発明は、X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、そのX線データ収集手段から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、画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、とからなるX線CT装置において、X線検出器モジュールは3方向以上の平行線の組み合わせで、各X線検出器チャネルに分割される2次元X線エリア検出器を持つX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１０】
上記第2の観点におけるX線CT装置では、2次元X線エリア検出器において、3方向以上の平行線の組み合わせで各X線検出器チャネルが分割できるため、製作しやすい構造になっている。
【００１１】
第3の観点では、本発明は、第1または第2のいずれかの観点のX線CT装置において、各X線検出器チャネルは3角形の形状をしているX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１２】
上記第3の観点におけるX線CT装置では、各X線検出器チャネルが3角形の形状をしているため、製作しやすい構造になっている。
第4の観点では、本発明は、X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、そのX線データ収集手段から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、画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、とからなるX線CT装置において、3点加重加算処理または3点補間処理を用いた画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１３】
上記第4の観点におけるX線CT装置では、3点加重加算処理または3点補間処理を用いて、X線投影データから断層像のある画素に3次元逆投影または2次元逆投影するデータを抽出するため、X線投影データがボケずに3次元逆投影または2次元逆投影が行え、断層像の空間分解能が劣化せずに断層像を得られる。
【００１４】
第5の観点では、本発明は、第1から第3までのいずれかの観点のX線CT装置において、3点加重加算処理または3点補間処理を用いた画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１５】
上記第5の観点におけるX線CT装置では、3点加重加算処理または3点補間処理を用いて、X線投影データから断層像のある画素に3次元逆投影または2次元逆投影するデータを抽出するため、X線投影データがボケずに3次元逆投影または2次元逆投影が行え、断層像の空間分解能が劣化せずに断層像を得られる。
【００１６】
第6の観点では、本発明は、第1から第3までのいずれかの観点のX線CT装置において、4点加重加算処理または4点補間処理を用いた画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１７】
上記第6の観点におけるX線CT装置では、4点加重加算処理または4点補間処理を用いて、X線投影データから断層像のある画素に3次元逆投影または2次元逆投影するデータを抽出するため、加重加算係数、補間係数などが容易に求めることができる。
【００１８】
第7の観点では、本発明は、第1から第3までのいずれかの観点のX線CT装置において、2点加重加算処理または2点補間処理を用いた画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１９】
上記第7の観点におけるX線CT装置では、2点加重加算処理または2点補間処理を用いて、X線投影データから断層像のある画素に3次元逆投影または2次元逆投影するデータを抽出するため、加重加算係数、補間係数などが容易に求めることができる。
【００２０】
第8の観点では、本発明は、第1から第3までのいずれかの観点のX線CT装置において、最近傍処理を用いた画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第8の観点におけるX線CT装置では、最近傍処理を用いて、X線投影データから断層像のある画素に3次元逆投影または2次元逆投影するデータを抽出するため、加重加算係数、補間係数などが容易に求めることができる。
【００２１】
第9の観点では、本発明は、第1から第8までのいずれかの観点のX線CT装置において、3次元画像再構成処理を用いた画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２２】
上記第9の観点におけるX線CT装置では、3次元画像再構成処理を用いて画像再構成をしているため、断層像の中心または画像再構成中心から離れた位置においても、アーチファクトの少ない良い画質の断層像が得られる。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においても、z方向に離れた外側のX線検出器列の断層像においても、アーチファクトの少ない良い画質の断層像が得られる。
【００２３】
第10の観点では、本発明は、第9のX線CT装置において、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を行った場合に、任意のz方向座標位置において、任意のスライス厚の断層像を画像再構成できる画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２４】
上記第10の観点におけるX線CT装置では、3次元画像再構成処理を用いて画像再構成しているため、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、任意のz方向座標位置において任意のスライス厚の断層像を画像再構成することができる。
【００２５】
第11の観点では、本発明は、第9の観点のX線CT装置において、ヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンを行った場合に、任意のz方向座標位置において、任意のスライス厚の断層像を画像再構成できる画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２６】
上記第11の観点におけるX線CT装置では、3次元画像再構成処理を用いて画像再構成しているため、ヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンにおいて、任意のz方向座標位置において任意のスライス厚の断層像を画像再構成することができる。
【００２７】
第12の観点では、本発明は、第10または第11のいずれかの観点のX線CT装置において、隣り合う列のX線投影データを交互に並べ替えてインターリーブし、高分解能なX線投影データを再構成し、そのX線投影データを画像再構成する画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２８】
上記第12の観点におけるX線CT装置では、隣り合う列のX線検出器データを互い違いに入れ込んでインターリーブすることにより、チャネル方向のX線検出器データの分解能が上がり断層像の空間分解能を向上させることができる。
【００２９】
第13の観点では、本発明は、第12の観点のX線CT装置において、高周波な再構成関数の場合に隣り合う列のX線投影データを交互に並べ替えてインターリーブ処理を行う画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００３０】
上記第13の観点におけるX線CT装置では、特に高周波な画像再構成関数で画像再構成する場合に、隣り合う列のX線検出器データを互い違いに入れ込んでインターリーブすることにより、チャネル方向のX線検出器データの分解能が上がり断層像の空間分解能を向上させることができる。
【００３１】
第14の観点では、本発明は、X線発生装置と、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線エリア検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にあ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、そのX線データ収集手段から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、画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、とからなるX線CT装置において、画像再構成における加重加算処理または補間処理において、3点加重加算処理または3点補間処理を用いる画像再構成手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００３２】
上記第14の観点におけるX線CT装置では、3点加重加算処理、3点補間処理を用いているので、X線投影データのボケを最小限にして画像再構成を行うことができ、高分解能な断層像を得ることができる。
【発明の効果】
【００３３】
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、マトリクス構造の2次元エリアX線検出器を簡易的な方法でX線検出器の高分解能化を実現でき、そのX線検出器を用いた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の断層像の高分解能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】
【００３４】
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図である。このX線CT装置100は、操作コンソール1と、撮影テーブル10と、走査ガントリ20とを具備している。
【００３５】
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モニタ6と、プログラムや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。
【００３６】
撮影条件の入力はこの入力装置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の開口部に入れ出しするクレードル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直線移動される。
【００３７】
走査ガントリ20は、X線管21と、X線コントローラ22と、コリメータ23と、X線ビーム形成フィルタ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、制御信号などを前記操作コンソール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。X線ビーム形成フィルタ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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
図2では、X線管21のX線焦点を出たX線ビームがX線ビーム形成フィルタ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。
【００４１】
図3では、X線管21のX線焦点を出たX線ビームはX線コリメータ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。
【００４２】
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。
【００４３】
本実施例によるX線検出器は、簡単に製作できる高分解能なX線検出器を実現する。これによる高分解能なX線投影データを画像再構成することにより、高分解能な断層像が得られる。
【００４４】
図20においては、板状のシンチレータをまず第1の方向である列方向に切断し、切断された面にリフレクタを塗布し、各列方向の光信号によるクロストークを押える。このリフレクタを塗布された棒状のシンチレータを再度組合わせる。この後、第2の方向に切断し、切断された棒状のシンチレータにリフレクタを塗布し再度組合わせる。この後、第3の方向に切断し、切断された棒状のシンチレータにリフレクタを塗布し、再度組合わせる。これによりできた多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24は、図17のような各検出器チャネルが3角形形状となったX線検出器構造となる。
【００４５】
従来のX線検出器モジュールの例として図21に示す。このX線検出器モジュールはチャネル方向に8チャネル、列方向に8列を持つX線検出器モジュールで多列X線検出器24を実現できる。この場合のチャネル方向の間隔をdc、列方向の間隔をdrとする。この図21のX線検出器モジュールの空間分解能をチャネル方向にも列方向にも上げようとした場合のX線検出器モジュールを図22に示す。
【００４６】
図22では、X線検出器モジュールはチャネル方向に16チャネル、列方向に16列を持つ。各X線検出器のチャネル方向の間隔がdc／2、列方向の間隔がdr／2となる。
本実施例では、これに対し、図23のようにチャネル方向の間隔がdc／4、列方向の間隔がdr／3、または（2／3）・drとなる。
【００４７】
図24においては、X線検出器モジュールはチャネル方向に32チャネル、列方向に16列を持つ。この場合、各X線検出器のチャネル方向の間隔がdc／4，列方向の間隔がdr／2となる。
【００４８】
これにより、図23のX線検出器モジュールは、図22の16×16のX線検出器モジュールと図24の32×32のX線検出器モジュールの空間分解能の間に位置すると考えられる。
つまり、図23のX線検出器モジュールは、各X線検出器チャネルが2次元空間に適度にばらまかれているため、空間分解能の向上が図22のX線検出器モジュールよりも期待できる。
【００４９】
また、図23では、図20における第2の方向と第3の方向がX線検出器モジュールと平行、垂直でないため、端部のX線検出器チャネルが他の内側にあるX線検出器チャネルに比べ面積が1／2になってしまい、X線検出器全チャネルの連続性の観点から扱いにくい。X線検出器モジュールのチャネル方向の端面、列方向の端面にも、通常リフレクタを塗布する。このため、隣り合うX線検出器モジュールの間でも図37の隣り合うX線検出器モジュールの例1に示すように、端部のX線検出器チャネルは隣り合うX線検出器モジュールとの間にリフレクタが入ってしまうため、X線検出器の連続性が悪くなってしまう。この点を改善したのが図36に示す例、図38に示す例である。
【００５０】
図38の隣り合うX線検出器モジュールの例2に示すように、端部のX線検出器チャネルの形状は他の内側にあるX線検出器チャネルと同じ形状で面積も同じである。隣り合うX線検出器モジュールとの間に存在するX線検出器モジュールのチャネル方向の端面のリフレクタによってもX線検出器チャネルの連続性には問題ない。ただし、図23の例が正確な千鳥格子になるのに比べ、図36に示す例、図38に示す例の場合は、第j列と第j＋1列が正確な千鳥格子にならず、片方のチャネル方向に少し寄った形となる。
【００５１】
また、図39の16チャネル16列のX線検出器モジュールと、図40の32チャネル16列のX線検出器モジュールのチャネル方向および列方向のリフレクタの体積率を考える。なおここでは、X線検出器表面（X線焦点側）のリフレクタの量はどれも共通の量であるとして、ここでは考えていない。図39においては、（dc／2）2のX線検出器面積中に以下の量のリフレクタがある。
【００５２】
4・dc／2・tr＝2・dc・tr
チャネル方向、列方向のリフレクタの体積率としては以下のようになる。
（2・dc・tr）／（dc／2）2＝8・tr／dc
図40においては、（dc／2）・（dc／4）＝dc2／8のX線検出器面積中に、
（2・dc／2＋2・dc／4）・tr＝3／2・dc・tr
チャネル方向・列方向のリフレクタの体積率としては以下のようになる。
【００５３】
（3／2・dc・tr）／dc2／8＝12・tr／dc
これに対し、図42においては、dc・dc／2＝dc2／2のX線検出器面積中に、
（2・dc＋2・dc／2＋2.51/2 dc／2）・tr＝（3＋51/2）dc・tr
チャネル方向、列方向のリフレクタの体積率としては以下のようになる。
【００５４】
（（3＋51/2）dc・tr）／（dc2／2）＝（6＋2.51/2）tr／dc
＝10.472tr／dc
また、同様に図41においては、dc・dc／2＝dc2／2のX線検出器面積中に、
（2・dc／2＋4.171/2・dc／4）・tr＝（1＋171/2）dc・tr
チャネル方向、列方向のリフレクタの体積率としては以下のようになる。
【００５５】
（（1＋2・171/2）dc・tr／（dc2／2）＝（2＋2・171/2）dc・tr
＝10.246tr／dc
つまり、図41，図42の本実施例による16チャネル16列のX線検出器モジュールの例1，例2は、図40の32チャネル16列のX線検出器モジュール相当の分解能を、より少ないリフレクタの体積率で、すなわち、X線捕捉効率良くX線を検出することができる。
【００５６】
図4は本実施例の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のスライスライト中心位置を合わせる。
【００５７】
ステップP2では、スカウト像収集を行う。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。
【００５８】
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線線量情報の表示する。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。
【００５９】
ステップP4では、断層像撮影を行う。断層像撮影の詳細については後述する。
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。
【００６０】
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。また、可変ピッチヘリカルスキャンにおいては、ヘリカルスキャンにおいて一定速度の範囲のデータ収集のみならず、加速時、減速時においてもデータ収集を行うものとする。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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補正を行なう。ビームハードニング補正S3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、ビームハードニング補正S3の後のデータをD11(view，j，i)とすると、ビームハードニング補正S3は以下のように、例えば多項式形式で表わされる。
【００６６】
【数１】
2007151806.tif 000003
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線エネルギー特性の違いを補正できる。
【００６７】
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なう。
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)  (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。
【００６８】
【数２】
2007151806.tif 000004
補正された検出器データD12(view，j，i)は以下のようになる。
【００６９】
【数３】
2007151806.tif 000005
となる。なお、チャネルの最大値はCH， 列の最大値はROWとすると、
【００７０】
【数４】
2007151806.tif 000006
とする。
【００７１】
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。
【００７２】
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、その他の実施例として列方向（z方向）フィルタ係数を逆重畳（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。
【００７３】
また、ファンビームのX線投影データを平行ビームのX線投影データに変換する。
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とし、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）とすると、再構成関数重畳処理は以下のように表わされる。
【００７４】
【数５】
2007151806.tif 000007
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。
【００７５】
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7を参照して後述する。
【００７６】
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）、画像フィルタをFilter（z）とすると、
【００７７】
【数６】
2007151806.tif 000008
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。
【００７８】
得られた断層像はモニタ6に表示される。
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。
本実施例では、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。
【００７９】
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。
【００８０】
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を列にとると、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。
【００８１】
なお、本実施例では、多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24のX線検出器において、通常の正方格子または矩形格子の構造を持ったX線検出器でないため、本実施例の3次元逆投影処理におけるX線投影データ抽出においては分解能を落とさないための工夫が必要となってくる。この分解能を落とさないための処理については後述する。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
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。
【００８５】
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、
βb＝βa＋180°−2γ
である。
【００８６】
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。
【００８７】
【数７】
2007151806.tif 000009
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、
ωa＋ωb＝1
である。
【００８８】
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。
【００８９】
ファンビーム角の1／2をγmaxとするとき、
【００９０】
【数８】
2007151806.tif 000010
（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、
【００９１】
【数９】
2007151806.tif 000011
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。
【００９２】
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。
ステップS63では、図12に示すように、予めクリア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。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
上記には、本実施例のX線データ収集、前処理、逆投影処理などの全体の流れを示した。以下には、本実施例の画像再構成処理における分解能を劣化させない逆投影処理について更に詳細を説明する。
【００９５】
まず、実施例1においては、図23の本実施例によるX線検出器モジュール例1を用いた多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24により、データ収集を行った場合について説明する。
【００９６】
また、実施例2においては、図36の本実施例によるX線検出器モジュール例2を用いた場合について説明する。
また、実施例3においては、隣り合う列のX線検出器データをインターリーブしてチャネル方向の分解能を上げて断層像の空間分解能を向上させる例について説明する。
【実施例１】
【００９７】
実施例1においては、図23のX線検出器モジュールを用いた多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24により、データ収集を行った場合について説明する。
本実施例においては、図23のX線検出器モジュールを用いた多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24により、データ収集を行っているので、千鳥格子状のX線検出器でX線データ収集したかのようなX線検出器データが収集できる。
【００９８】
この場合の前処理、再構成関数重畳処理は前述した通り、図5のステップS2の前処理、ステップS3のビームハードニング補正、ステップS4のZフィルタ重畳処理、ステップS5の再構成関数重畳処理、ステップS7の後処理については同様に処理を行えば良い。
【００９９】
また、ステップS6の3次元逆投影処理の画像再構成においては、図23に示すように偶数列目と奇数列目がチャネル方向にX線検出器チャネル方向間隔dcの半分、つまり、dc／2だけずれた、また列方向にはdr／3または（2／3）・drだけずれた千鳥格子構造になった投影データから3次元逆投影を行うことになる。
【０１００】
この場合に、図28に示すような千鳥格子4点を行うと実際の投影データまでの距離が長くなってしまい、加重加算により投影データがボケてしまう。
通常、多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24が正方格子の構造でX線検出器の全列を同じタイミングでX線投影データ収集を行うと、図29のように、“x”で示される位置の加重加算で求められるデータは近傍の4点、つまり、“●”で示される位置の投影データの実データの4点から加重加算して求められる。多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24の正方格子構造の1つの格子のチャネル方向、列方向の長さを“1”とすると、この場合の加重加算によるボケる距離はチャネル方向にも列方向にも“1”となる。
【０１０１】
この考えの延長線上で千鳥格子の並びのX線投影データより加重加算処理でデータを求めると、図28のように、チャネル方向に延びた平行四辺形の頂点4点を加重加算処理してデータを求めることになる。この場合は、チャネル方向にX線投影データがボケて最終的に得られる断層像もボケて空間分解能が悪くなってしまう。この場合の加重加算によるボケる距離はチャネル方向には“1.5”、列方向には“1”となる。
【０１０２】
このため、図30のように、平行四辺形の頂点のうち近い3点を選んで3点加重加算処理を行うと、4点加重加算処理の場合に比べX線投影データがボケずに加重加算処理が行える。この場合の加重加算によるボケる距離はチャネル方向には“0.5”、列方向には“1”となる。
【０１０３】
また、この3点加重加算を図31のように、正方格子構造のX線投影データに用いても同様の効果が得られる。この場合も加重加算によるボケる距離はチャネル方向に“0.5”、列方向には“1”となる。
【０１０４】
また、3点加重加算処理の方が投影データをボケさせない別の説明としては図33を参照するとよい。
3点加重加算を行った場合の実データまでの距離はL3＝s1＋s2＋s5
4点加重加算を行った場合の実データまでの距離はL4＝s1＋s2＋s3＋s4
s5は明らかにs3，s4のいずれよりも小さいので、明らかに以下が言える。
【０１０５】
L4＞L3
よって、3点加重加算の方が投影データのボケは少ないと言える。
図30の千鳥格子構造のX線検出器の3点加重加算の説明に戻ると、図30のように加重加算で求めるデータの位置、g（i＋Δi，j＋Δj）（ただし、0≦Δi≦1，0≦Δj≦1とする）の近傍4点のX線投影データの実データを
g（i，j）、g（i＋1，j）、g（i，j＋1）、g（i＋1，j＋1）
とする。この4点より近い3点を選ぶ
（1）0≦Δi≦1/2，0≦Δj≦1/2の場合
g（i，j）、g（i＋1，j）、g（i，j＋1）を選ぶ
（2）0≦Δi≦1/2，1/2＜Δj≦1の場合
g（i，j）、g（i，j＋1）、g（i＋1，j＋1）を選ぶ
（3）1/2＜Δi≦1，0≦Δj≦1/2の場合
g（i，j）、g（i＋1，j）、g（i＋1，j＋1）を選ぶ
（4）1/2＜Δi≦1，1/2＜Δj≦1の場合）
g（i＋1，j）、g（i，j＋1）、g（i＋1，j＋1）を選ぶ
このようにして選んだ3点に加重係数をかけて以下のように加重加算処理を行う。
【０１０６】
【数１０】
2007151806.tif 000012
加重係数wa，wb，wcの決め方は様々な方法があるが、その1例に線型な加重係（1次の加重係数）の例を次に示す。
【０１０７】
図32に線型加重加算による3点加重加算処理を用いたデータ抽出方法を示す。
【０１０８】
【数１１】
2007151806.tif 000013
が相似であることより、以下の関係が得られる。
【０１０９】
【数１２】
2007151806.tif 000014
これよりxを求めると以下のようになる。
【０１１０】
【数１３】
2007151806.tif 000015
ところでd（i＋Δi＋x，j）は以下のようにd（i，j），d（i＋1，j）に対して加重加算処理して求められる。
【０１１１】
【数１４】
2007151806.tif 000016
この（式5）において、（1−Δi＋x），（i−x）は、（式2）より以下のように求められる。
【０１１２】
【数１５】
2007151806.tif 000017
【０１１３】
【数１６】
2007151806.tif 000018
（式5），（式3），（式4）より、d（i＋Δi，j＋Δj）は以下のように求められる。
【０１１４】
【数１７】
2007151806.tif 000019
このようにして、線型加重加算による3点加重加算処理を用いたデータ抽出が行える。
【０１１５】
このデータ抽出方法を前述した図5のステップS6における3次元逆投影処理に用いることで、多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24の偶数列と奇数列でX線データ収集タイミングをずらして、千鳥格子配列のX線投影データからデータ抽出をする際に、チャネル方向にデータをボケさせずに加重加算処理を行ってデータ抽出を行え、3次元逆投影処理から得られる断層像においても画素データをボケさせずに高分解能な断層像が得られる。
【０１１６】
本実施例1における3点加重加算処理または3点補間処理の3点の選び方は基本的には「最も近い3点を選択する」ことになるが、具体的に図46に示してみた。
本実施例1の多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24の各X線検出器チャネルの配置は図46のようになる。“●”は各X線検出器チャネルの中心位置（重心位置）を示す。
【０１１７】
例えば、“■”の点のデータを加重加算処理により求めようとした場合は、“■”の点はΔEFGの中に存在しているため、点E，点F，点Gの3点のデータの加重加算処理により求められる。
【０１１８】
また、“▲”の点のデータを同様に加重加算処理により求めようとした場合は、“▲”の点はΔFGHの中に存在しているため、点F，点G，点Hの3点のデータの加重加算処理により求められる。
【０１１９】
このように、図46のうち3角形の内部に入っている点は、その3角形の3つの頂点のデータを加重加算処理して求めることができる。
また、図46のうちで4角形ABCDに含まれる場合は、以下のようにして3点を選択、決定することができる。“×”が4角形ABCDの左下部にある場合は、ΔACDの点A，点C，点Dが選択され、“×”が4角形ABCDの右下部にある場合は、ΔBCDの点B，点C，点Dが選択される。
【０１２０】
更に、これらの場合分けについて詳細を示したのが図47になる。
図47に示すように、4角形ABCDを8つの象限１〜８に分けると、１，２の象限の場合は、ΔABDの点A，点B，点Dが選択され、２，４の象限の場合は、ΔABCの点A，点B，点Cが選択され、５，６の象限の場合は、ΔACDの点A，点C，点Dが選択され、７，８の象限の場合は、ΔBCDの点B，点C，点Dが選択される。
【０１２１】
なお、上記の3点加重加算の考え方は補間処理にも同様に応用できる。
加重加算処理を補間処理に応用する説明を図25，図26に示す。
まず、図25において加重加算処理と補間処理の詳細な違いについて述べる。なお、ここでは特に3次元画像再構成時にX線投影データからデータを抽出し、画像再構成平面上の断層像に3次元逆投影処理を行う場合を例にして説明する。
【０１２２】
図25には、4点加重加算による逆投影処理の場合を示している。今、逆投影すべきX線投影データ上の点g（i＋Δi，j＋Δj）を求めて、画像再構成平面の断層像に逆投影するとする。点g（i＋Δi，j＋Δj）の近傍にあるX線投影データの実データをg（i，j），g（i＋1，j），g（i，j＋1），g（i＋1，j＋1）とすると、
【０１２３】
【数１８】
2007151806.tif 000020
となるように加重係数w1，w2，w3，w4が定められた場合に、点g（i＋Δi，j＋Δj）を上式により求めることなく、画像再構成平面を走査して行きながら対応する断層像画素データに対して、X線投影データを対応させながら画像再構成平面の断層像の各画素に対応するX線投影データ上の4点加重係数とX線投影データの積
w1×g（i，j）
w2×g（i＋1，j）
w3×g（i，j＋1）
w4×g（i＋1，j＋1）
を画像再構成平面の断層像の画素f（x，y）に加算する。
【０１２４】
一方、これに対し、図26には4点補間による逆投影処理の場合を示している。
今、逆投影すべきX線投影データ上の点g（i＋Δi，j＋Δj）を求めて、画像再構成平面の断層像に逆投影するとする。点g（i＋Δi，j＋Δj）の近傍にあるX線投影データの実データをg（i，j），g（i＋1，j），g（i，j＋1），g（i＋1，j＋1）とすると、
【０１２５】
【数１９】
2007151806.tif 000021
となるように補間係数w1，w2，w3，w4が定められた場合に、点g（i＋Δi，j＋Δj）を上式により求める。画像再構成平面を走査しながら断層像画素データに対して、X線投影データを対応させながら補間係数w1，w2，w3，w4を求めつつ、上記4点補間によりデータ抽出されたg（i＋Δi，j＋Δj）を求めて、画像再構成平面の断層像の画素f（x，y）に加算する。
【０１２６】
このように、画像再構成平面の断層像上の画素f（x，y）に3次元逆投影する際は、加重加算処理においても、補間処理においても、最終的にはf（x，y）に下記の点g（i＋Δi，j＋Δj）を加算することになり、数学的には両者の差はないように思われる。
【０１２７】
【数２０】
2007151806.tif 000022
しかし、逆投影処理または3次元逆投影処理においては、画像再構成平面の断層像上に図25，図26に示すように、逆投影処理軌跡線上にg（i＋Δi，j＋Δj）を加算して行くことになる。断層像は実際には図34に示すように、格子座標系（デカルト座標系）の各点“●”より構成される。
【０１２８】
この場合、逆投影処理軌跡線は必ずしもこの格子座標系の格子点だけ通るわけではない。例えば、前記断層像上の画素f（x，y）と同一の逆投影処理軌跡線上にあるf（x，y）の近傍の画素f（x´，y´）に、g（i＋Δi，j＋Δj）を逆投影処理の加算を行う場合を考えてみる。f（x´，y´）が格子座標点にないとし、f（x´，y´）の近傍の格子点を図35のように、f（x1´，y1´）， f（x2´，y2´），f（x3´，y3´），f（x4´，y4´）とすると、加重加算処理においては、断層像上の画素f（x1´，y1´）に対応するX線投影データg（i＋Δi1，j＋Δj1）を以下のように求め、f（x1´，y1´）に加算する。
【０１２９】
【数２１】
2007151806.tif 000023
断層像上の画素f（x2´，y2´）に対応するX線投影データg（i＋Δi2，j＋Δj2）を以下のように求め、f（x2´，y2´）に加算する。
【０１３０】
【数２２】
2007151806.tif 000024
断層像上の画素f（x3´，y3´）に対応するX線投影データg（i＋Δi3，j＋Δj3）を以下のように求め、f（x3´，y3´）に加算する。
【０１３１】
【数２３】
2007151806.tif 000025
断層像上の画素f（x4´，y4´）に対応するX線投影データg（i＋Δi4，j＋Δj4）を以下のように求め、f（x4´，y4´）に加算する。
【０１３２】
【数２４】
2007151806.tif 000026
のように、f（x´，y´）の近傍の格子座標点f（x1´，y1´），f（x2´，y2´），f（x3´，y3´），f（x4´，y4´）の各点に加重加算係数、w1x，w2x，w3x，w4xを新たに求めて加重加算処理される。
【０１３３】
また、補間処理においては画像再構成平面の断層像上の格子座標上の画素f（x，y）に対応するX線投影データ上の点g（i＋Δi，j＋Δj）、また補間処理で得られたg（i＋Δi，j＋Δj）をg1（k，l）とすると、近傍のX線投影データ上のデータは以下のようになる。
【０１３４】
g1（k＋1，l），g1（k，l＋1），g1（k＋1，l＋1）
この場合に、前記断層像上の画素f（x，y）と同一の逆投影処理、軌跡上にあるf（x，y）の近傍の画素f（x´，y´）は以下のようになる。
【０１３５】
【数２５】
2007151806.tif 000027
このように、補間処理で得られたデータからf（x´，y´）は得られる。
【０１３６】
つまり、加重加算処理を用いて3次元逆投影した場合は、X線投影データの分解能を落とさずに断層像を3次元逆投影処理で得ることができる。
これに対し、補間処理を用いた場合は、補間処理で変換されるX線投影データの分解能が充分ないと3次元逆投影処理で得られた断層像の分解能は落ちてしまう。また逆に補間処理を用いても、変換されたX線投影データの分解能が充分あれば3次元逆投影処理で得られた断層像の分解能は落ちることはない。
【０１３７】
以上に3点加重加算処理、または3点補間処理を用い、逆投影するデータを抽出し、その後に3次元逆投影処理を行っていた。しかし、図28のように、4点加重加算処理、または4点補間処理を行って逆投影するデータを抽出し、その後に3次元逆投影処理を行っても多少チャネル方向の分解能は落ちるかもしれないが、図21よりは良い分解能を持った断層像が得られる。
【実施例２】
【０１３８】
本実施例1のX線検出器モジュールの周辺部を更に製作しやすくしたのが、図36に示す本実施例2である。
本実施例2においては、本実施例1とほぼ同様の千鳥格子構造をしている。
【０１３９】
本実施例2においても、前処理、再構成関数重畳処理などは前述した通りの図5のステップS2の前処理、ステップS3のビームハードニング補正、ステップS4のzフィルタ重畳処理、ステップS5の再構成関数重畳処理、ステップS7の後処理は同様に処理を行う。
【０１４０】
また、ステップS6の3次元逆投影処理においては、実施例1の3点加重加算処理を同様に用いることにより、投影データをボケさせずにデータ抽出を行い、3次元逆投影処理から得られる断層像の空間分解能を劣化させずに画像再構成が行なえる。
【０１４１】
本実施例2における3点加重加算処理または3点補間処理の3点の選び方でも基本的に「最も近い3点を選択する」ことになる。図48に実施例2における3点加重加算処理または3点補間処理の3点の選択の仕方を示した。
【０１４２】
本実施例2の多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24の各X線検出器チャネルの配置は図48のようになる。“●”は各X線検出器チャネルの中心位置（重心位置）を示す。
【０１４３】
例えば、“■”の点のデータを加重加算処理により求めようとした場合は、“■”の点はΔABCの中に存在しているため、点A，点B，点Cの3点のデータの加重加算処理により求められる。
【０１４４】
また、“▲”の点のデータを同様に加重加算処理により求めようとした場合は、“▲”の点はΔACDの中に存在しているため、点A，点C，点Dの3点のデータの加重加算処理により求められる。
【０１４５】
図48では、実施例1の場合の3点の選択の仕方を説明した図46とは異なり、4角形の場合はなく、すべて3角形で構成される。このため、常に一意に選択される3点が定まる。
【実施例３】
【０１４６】
本実施例の図23または図36のX線検出器モジュールによるX線検出器から得られたX線投影データに対して、
図5のステップS2の前処理を終えたX線投影データまたは、図5のステップS3のビームハードニング補正を終えたX線投影データまたは、図5のステップS4のzフィルタ重畳処理を終えたX線投影データをD（view，j，i）とすると、X線検出器のj列目のX線検出器データD（view，j，i）と、X線検出器のj＋1列目のX線検出器データD（view，j＋1，i）について、チャネル方向に交互にX線検出器データを入れ込んでインターリーブさせることにより、新たなk列目lチャネル目のX線検出器データD（view，k，l）とすることができる。
【０１４７】
ただし、1≦l≦2・CH，1≦k≦ROW／2とする。
例えば、D1（view，1，l）＝（D（view，1，1），D（view，2，1），
D（view，1，2），D（view，2，2），
D（view，1，3），D（view，2，3），
…              …
D（view，1，CH），D（view，2，CH），
つまり、D1（view，2j＋l）＝D（view，j，int（l／2）），
D1（view，2j，l）＝D（view，j，int（l／2））となる。
【０１４８】
これにより、X線投影データのチャネル方向の分解能が上がり、断層像の空間分解能を向上させられる。
スライス厚に対してj列目とj＋1列目の距離が無視できる場合、j列目とj＋1列目のずれによるアーチファクトを多少発生させても、断層像の空間分解能の性能を出したい場合などにおいて、上記の方法は有効である。
【０１４９】
この時にインターリーブしたX線投影データは図43に示すように、あたかも1次元配列のデータのように扱うこともできる。特に列の幅drに対して充分スライス厚が厚く、そのスライス厚分のX線投影データを列方向（z方向）に加算する際に、そのスライス厚が列の幅drを無視できる程度に厚ければ、このような近似は充分に成り立つ。
【０１５０】
なお、この時にインターリーブされたX線投影データをチャネル方向に2点加重加算または2点補間で、加重加算または補間した後にデータ抽出して、3次元逆投影処理を行ってもよい。
【０１５１】
また、2点加重加算または2点補間ではなく、“最も近いデータ”を持ってくる最近傍処理を行い、データ抽出して3次元逆投影処理を行ってもよい。
【実施例４】
【０１５２】
一般的に3点加重加算処理、3点補間処理と4点加重加算処理、4点補間処理を比較すると以下の差がある。
（1）3点加重加算処理、3点補間処理：S／N悪い、分解能良い。
【０１５３】
（2）4点加重加算処理、4点補間処理：S／N良い、分解能悪い。
S／Nの差が出るのは加重加算処理、補間処理に用いられるデータ点数の差で、一般的に点数が多いほどS／Nは良くなり、画像ノイズは低減される。
【０１５４】
また、分解能については図49に示す通りである。
図49では、多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24の一部のX線検出器チャネルのデータを示している。ここでは、わかりやすいように3×3チャネルの“0”の中に、1チャネルだけ“1”のデータが入った高周波な変化を示したX線投影データを示している。図50に示す1つの格子の間隔を“1”として、4点加重加算処理または4点補間処理において、X線投影データを細かな間隔でデータ抽出した場合を考えてみる。図50では、0.125の間隔でデータを抽出した場合、図50の4点加重加算処理または4点補間処理では、格子の間隔“1”に対して半値幅FWHM（Full Width Half Maxmum）は横方向で“1”、斜め45度方向で“1.414”となるのに対し、図51に示す、3点加重加算処理または3点補間処理においては、半値幅FWHMは横方向で“1”、斜め45度方向で“0.707”となる。
【０１５５】
このように、3点加重加算処理または3点補間処理の方が分解能が良いことがわかる。
実施例4においては、図5に示したステップS2の前処理、ステップS3のビームハードニング補正、ステップS4のzフィルタ重畳処理は実施例1と同様に行う。ただし、ステップS4のzフィルタ重畳処理の最後のファンビームのX線投影データを平行ビームのX線投影データに変換するファンパラ変換の時に、3点加重加算処理または3点補間処理を用いてもよい。
【０１５６】
また、ステップS5の再構成関数重畳処理まで実施例1と同様に行った後に、ステップS6の3次元逆投影処理において、3点加重加算処理または3点補間処理を用いると、断層像において分解能が4点加重加算処理または4点補間処理を用いた場合に比べ良くなる場合がある。
【０１５７】
このようにして、3点加重加算処理または3点補間処理により、断層像の分解能を改善できる。
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撮影方法によれば、多列X線検出器または、マトリクス構造の2次元エリアX線検出器を簡易的な方法でX線検出器の高分解能化を実現でき、そのX線検出器を用いた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の断層像の高分解能化を実現できる効果がある。
【産業上の利用可能性】
【０１５８】
なお、本実施例における画像再構成法は、従来公知のフェルドカンプ法による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。
【０１５９】
また、本実施例では、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。
【０１６０】
本実施例では、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。
本実施例では、3点加重加算、3点補間に当たっては線型の近似により加重加算、補間を行っているが、2次、3次などの多次の加重加算、補間を行ってもよい。
【０１６１】
本実施例では、図44のように、X線検出器モジュールは矩形であるとしているが、図45のように、平行四辺形のX線検出器モジュールにしてもよい。この場合、端部のX線検出器チャネルも中心部と同じX線検出器チャネルと同じ形状となるため、図23のような端部のX線検出器チャネルの問題は起きてこない。
【図面の簡単な説明】
【０１６２】
【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】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】従来の方式を示す図である。
【図１６】従来の方法による高分解能化を示す図である。
【図１７】本提案による方法を示す図である。
【図１８】（a）円弧型多列X線検出器を示す図である。（b）平面型2次元X線エリア検出器を示す図である。（c）複数の平面型X線検出器を組合せた2次元X線エリア検出器を示す図である。
【図１９】従来のX線検出器モジュールの作り方を示す図である。
【図２０】本実施例のX線検出器モジュールの作り方を示す図である。
【図２１】8チャネル8列のX線検出器モジュールを示す図である。
【図２２】16チャネル16列のX線検出器モジュールを示す図である。
【図２３】本実施例による16チャネル16列のX線検出器モジュールの例1を示す図であ  る。
【図２４】32チャネル16列のX線検出器モジュールを示す図である。
【図２５】4点加重加算による逆投影処理を示す図である。
【図２６】4点補間による逆投影処理を示す図である。
【図２７】千鳥格子に並んだ投影データを示す図である。
【図２８】千鳥格子4点加重加算を示す図である。
【図２９】正方格子4点加重加算を示す図である。
【図３０】千鳥格子3点加重加算を示す図である。
【図３１】正方格子3点加重加算を示す図である。
【図３２】3点を用いた加重加算によるデータ抽出方法を示す図である。
【図３３】3点を用いた加重加算によるデータ抽出方法と4点を用いた加重加算による  データ抽出方法との比較を示す図である。
【図３４】格子座標系（デカルト座標系）を示す図である。
【図３５】画像再構成された断層像の格子座標と逆投影処理軌跡線を示す図である。
【図３６】本実施例の検出器モジュールの例2を示す図である。
【図３７】隣り合うX線検出器モジュールの例1を示す図である。
【図３８】隣り合うX線検出器モジュールの例2を示す図である。
【図３９】16チャネル16列のX線検出器モジュールを示す図である。
【図４０】32チャネル16列のX線検出器モジュールを示す図である。
【図４１】本実施例の16チャネル16列のX線検出器モジュールの例1を示す図である。
【図４２】本実施例の16チャネル16列のX線検出器モジュールの例2を示す図である。
【図４３】近接した列の投影データをインターリーブし1次元配列のデータとして扱うことを示す図である。
【図４４】矩形のX線検出器モジュールを示す図である。
【図４５】平行四辺形のX線検出器モジュールを示す図である。
【図４６】本実施例1における3点補間の3点の選択の仕方の概要を示す図である。
【図４７】本実施例1における3点補間の3点の選択の仕方の詳細を示す図である。
【図４８】本実施例2における3点補間の3点の選択の仕方の概要を示す図である。
【図４９】多列X線検出器24または2次元X線エリア検出器24の一部のX線検出器チャ    ネルのデータを示す図である。
【図５０】4点補間の場合の等高線を示す図である。
【図５１】3点補間の場合の等高線を示す図である。
【符号の説明】
【０１６３】
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
１５               回転部
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線検出器または2次元X線エリア検出器
２５               DAS（データ収集装置）
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               X線ビーム形成フィルタ
２９               制御コントローラ
３０               スリップリング
ｄＰ               X線検出器面
Ｐ                 再構成領域
ＰＰ               投影面
IC                 回転中心(ISO)
CB                 X線ビーム
BC                 ビーム中心軸
D                  回転中心軸上での多列X線検出器幅
【図１】
2007151806.tif 000028
【図２】
2007151806.tif 000029
【図３】
2007151806.tif 000030
【図４】
2007151806.tif 000031
【図５】
2007151806.tif 000032
【図６】
2007151806.tif 000033
【図７】
2007151806.tif 000034
【図８】
2007151806.tif 000035
【図９】
2007151806.tif 000036
【図１０】
2007151806.tif 000037
【図１１】
2007151806.tif 000038
【図１２】
2007151806.tif 000039
【図１３】
2007151806.tif 000040
【図１４】
2007151806.tif 000041
【図１５】
2007151806.tif 000042
【図１６】
2007151806.tif 000043
【図１７】
2007151806.tif 000044
【図１８】
2007151806.tif 000045
【図１９】
2007151806.tif 000046
【図２０】
2007151806.tif 000047
【図２１】
2007151806.tif 000048
【図２２】
2007151806.tif 000049
【図２３】
2007151806.tif 000050
【図２４】
2007151806.tif 000051
【図２５】
2007151806.tif 000052
【図２６】
2007151806.tif 000053
【図２７】
2007151806.tif 000054
【図２８】
2007151806.tif 000055
【図２９】
2007151806.tif 000056
【図３０】
2007151806.tif 000057
【図３１】
2007151806.tif 000058
【図３２】
2007151806.tif 000059
【図３３】
2007151806.tif 000060
【図３４】
2007151806.tif 000061
【図３５】
2007151806.tif 000062
【図３６】
2007151806.tif 000063
【図３７】
2007151806.tif 000064
【図３８】
2007151806.tif 000065
【図３９】
2007151806.tif 000066
【図４０】
2007151806.tif 000067
【図４１】
2007151806.tif 000068
【図４２】
2007151806.tif 000069
【図４３】
2007151806.tif 000070
【図４４】
2007151806.tif 000071
【図４５】
2007151806.tif 000072
【図４６】
2007151806.tif 000073
【図４７】
2007151806.tif 000074
【図４８】
2007151806.tif 000075
【図４９】
2007151806.tif 000076
【図５０】
2007151806.tif 000077
【図５１】
2007151806.tif 000078