(57)【要約】【課題】頭蓋骨などの骨の近傍に存在する軟質組織を画像再構成する際であっても、鮮明なスライス画像を表示することができる放射線断層撮影装置（１００）を提供する。【解決手段】多列検出器（１０４）を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段（１０５）と、データ収集手段により収集された投影データに基づいて二次元逆投影処理を行い、撮影領域の第一再構成画像を再構成する第一画像再構成手段（Ｓ５２）と、データ収集手段により収集された投影データに基づいて三次元逆投影処理を行い、撮影領域の第二再構成画像を再構成する第二画像再構成手段（Ｓ４７）と、第一再構成画像と第二再構成画像とに基づいて、第三再構成画像を合成する合成手段（Ｓ８５）とを有する。【選択図】図６
2007260187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により収集された投影データに基づいて二次元逆投影処理を行い、前記撮影領域の第一再構成画像を再構成する第一画像再構成手段と、
前記データ収集手段により収集された投影データに基づいて三次元逆投影処理を行い、前記撮影領域の第二再構成画像を再構成する第二画像再構成手段と、
前記第一再構成画像と前記第二再構成画像とに基づいて、第三再構成画像を合成する合成手段と、
を備えたことを特徴とする放射線断層撮影装置。
【請求項２】
前記合成手段は、前記第一再構成画像と前記第二再構成画像との差分画像を求め、前記第一再構成画像に前記差分画像を加えることで、第三再構成画像を合成することを特徴とする請求項１に記載の放射線断層撮影装置。
【請求項３】
前記合成手段は、前記差分画像に対してノイズ除去処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の放射線断層撮影装置。
【請求項４】
前記合成手段は、前記差分画像を加えた領域において、画像の変化を滑らかにする境界処理を行うことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の放射線断層撮影装置。
【請求項５】
前記合成手段は、前記第一再構成画像を閾値で区分することで前記撮影領域内の第一特定組織と第二特定組織とを特定し、この特定された第一特定組織と第二特定組織とに基づいて前記第一再構成画像の第一特定組織と前記第二再構成画像の第二特定組織とを抽出して、第三再構成画像を合成することを特徴とする請求項１に記載の放射線断層撮影装置。
【請求項６】
前記合成手段は、前記第一再構成画像の第一特定組織と前記第二再構成画像の第二特定組織との境界において、画像の変化を滑らかにする境界処理を行うことを特徴とする請求項５に記載の放射線断層撮影装置。
【請求項７】
前記撮影領域は頭部であり、前記第一特定組織が脳実質であり、前記第二特定組織は頭骨であることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の放射線断層撮影装置。
【請求項８】
前記撮影領域に頭部が含まれるときに、前記第一画像再構成手段および前記第二画像再構成手段が前記二次元逆投影処理および前記三次元逆投影処理を行い、前記撮影領域に頭部が含まれないときに、前記第二画像再構成手段のみが前記三次元逆投影処理を行うことを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の放射線断層撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体である患者の周囲から放射線、例えばＸ線を照射して得られた投影データを処理することで被検体の断層撮像を行う放射線断層撮影装置に関する。特に、再構成画像を鮮明に表示する放射線断層撮影装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば最近のＸ線を利用した放射線断層撮影装置は、円錐状のコーンビームを照射するＸ線管と、体軸方向に複数列並んだＸ線検出部と、Ｘ線検出部の出力を投影データとして収集する複数のデータ収集部（ＤＡＳ：Data Acquisition System）とを有している。そして、例えば３２または６４個のデータ収集部を備えた放射線断層撮影装置は、Ｘ線管が一回転する際に、３２枚または６４枚のスライス画像を取得することができる。このため、短時間で多くのスライス画像を取得できる点では非常に優れている。しかし、Ｘ線検出部には斜めから入射するコーンビームの影響で、いわゆるコーン角アーチファクトが生じるおそれがある。
【０００３】
そこで、例えば特許文献１では、再構成領域を透過したコーンビームに正しく対応した投影データを用いて画像再構成を行うことができる三次元逆投影方法および放射線断層撮影装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−３３４１８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の発明では、処理の簡単化および高速化を図って被検体のスライス画像を取得している。しかし、特に被検体の頭部では、脳実質が頭蓋骨で覆われているため、アーチファクトの影響を受けやすく、また、脳実質のコントラストが十分でないことがあった。
【０００５】
そこで本発明は、複数列並んだＸ線検出部を用いて、例えば、頭蓋骨などの骨の近傍に存在する軟質組織を画像再構成する際であっても、鮮明なスライス画像を表示することができる放射線断層撮影装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の観点の放射線断層撮影装置は、多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、データ収集手段により収集された投影データに基づいて二次元逆投影処理を行い、撮影領域の第一再構成画像を再構成する第一画像再構成手段と、データ収集手段により収集された投影データに基づいて三次元逆投影処理を行い、撮影領域の第二再構成画像を再構成する第二画像再構成手段と、第一再構成画像と第二再構成画像とに基づいて、第三再構成画像を合成する合成手段とを有する。この構成により、二次元逆投影処理された第一再構成画像と三次元逆投影処理されたた第二再構成画像との双方の良好な画質を合成して第三再構成画像を作ることができる。第三再構成画像は、鮮明なスライス画像となり、そのスライス画像を複数毎用いて三次元画像表示させることもできる。放射線技師または医師などの操作者を満足させることができる。
【０００７】
第２の観点の放射線断層撮影装置は、合成手段が、第一再構成画像と第二再構成画像との差分画像を求め、第一再構成画像に差分画像を加えることで、第三再構成画像を合成している。三次元逆投影処理された第二再構成画像はコントラストが高い。この高コントラストの第二再構成画像を差分画像として加えることで、鮮明なスライス画像を得ることができる。
【０００８】
第３の観点の放射線断層撮影装置は、合成手段が、差分画像に対してノイズ除去処理を行う。差分画像を計算する際に生じたノイズを除去するため、鮮明なスライス画像を得ることができる。
【０００９】
第４の観点の放射線断層撮影装置は、合成手段が、差分画像を加えた領域において、画像の変化を滑らかにする境界処理を行う。差分画像を加えた領域が周りの領域から切り離された画像にならず滑らかな画像にすることができる。
【００１０】
第５の観点の放射線断層撮影装置は、合成手段は、第一再構成画像を閾値で区分することで撮影領域内の第一特定組織と第二特定組織とを特定し、この特定された第一特定組織と第二特定組織とに基づいて前記第一再構成画像の第一特定組織と前記第二再構成画像の第二特定組織とを抽出して、第三再構成画像を合成する。第一再構成画像の第一特定組織の良い画質と、第二再構成画像の第二特定組織の良い画質とを合成するので、鮮明なスライス画像を得ることができる。
【００１１】
第６の観点の放射線断層撮影装置は、合成手段は、第一再構成画像の第一特定組織と第二再構成画像の第二特定組織との境界において、画像の変化を滑らかにする境界処理を行う。差分画像を加えた領域が周りの領域から切り離された画像にならず滑らかな画像にすることができる。
【００１２】
第７の観点の放射線断層撮影装置は、撮影領域が頭部であって、第一特定組織が脳実質であり、第二特定組織は頭骨である。特に頭部の断層像撮影に効果が大きい。
【００１３】
第８の観点の放射線断層撮影装置は、撮影領域に頭部が含まれるときに、第一画像再構成手段および第二画像再構成手段が前記二次元逆投影処理および前記三次元逆投影処理を行い、撮影領域に頭部が含まれないときに、第二画像再構成手段のみが作動する。つまり、撮影領域に頭部が含まれると第一画像再構成手段が前記三次元逆投影処理を行って、二次元逆投影処理された第一再構成画像を再構成するので、自動的に頭部のスライス画像が鮮明になる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の放射線断層撮影装置は、アーチファクトの影響がないスライス画像を取得することができるとともに、内臓又は脳実質の軟部組織および骨などの硬部組織の両者が鮮明なスライス画像を得ることできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
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。
【００１６】
＜Ｘ線ＣＴ装置の全体構成＞
図１は、実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の構成を示す図である。大別して、本装置は、被検体へのＸ線照射と被検体を透過したＸ線を検出するためのガントリ１０１と、ガントリ１０１から転送されてきたデータに基づいてＸ線断層像を再構成し、出力して表示する操作コンソール５０により構成されている。
【００１７】
ガントリ１０１は、その全体の制御を行うＣＴ制御部１４０を備えており、以下に説明する各種装置が接続されている。
【００１８】
ガントリ１０１の内部には、Ｘ線発生源であるＸ線管１０２、Ｘ線管１０２に接続されたＸ線管コントローラ１０３、Ｘ線の照射範囲を制限するための開口を有するコリメータ１２０、コリメータ１２０の開口幅を調整するための開口制御モータ１２１および開口制御モータ１２１を駆動する開口制御モータドライバ１２２が設けられている。コリメータ１２０を通過したＸ線は、そのコリメータ１２０によるＸ線照射範囲の制限によって、ガントリ１０１の回転方向に沿うコーン状のＸ線ビーム、つまりコーンビームＣＢを形成する。被検体はクレードル１１１上に横たえられた状態で被検体の体軸方向つまりＺ軸方向に、クレードルモータ１１２によって移動される。このクレードルモータ１１２はクレードルモータドライバ１１３によって駆動される。
【００１９】
また、ガントリ１０１の内部には、通常６０°前後のファン角に依存した長さにわたる複数の検出器がエレメント方向、つまりＺ軸方向に多数列に並んだ検出チャンネルを有する多列Ｘ線検出器１０４が設けられている。多列Ｘ線検出器１０４は、例えばシンチレータとフォトダイオードの組み合わせによって構成される。なお、これに限るものではなく、例えばカドミウム・テルル（ＣｄＴｅ）等を利用した半導体Ｘ線検出素子、あるいは、キセノン（Ｘｅ）ガスを利用した電離箱型のＸ線検出素子であってよい。
【００２０】
ガントリ１０１は、検出チャンネルの出力を投影データとして収集する複数のデータ収集部（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１０５を備える。データ収集部１０５は、１個または複数（例えば8個，１６個，３２個または６４個）から構成され、多列Ｘ線検出器１０４に接続されている。例えば、一般に３２ＤＡＳと呼ばれる３２個のデータ収集部１０５を有しているものは、Ｘ線管１０２が一回転する間にスライス画像を３２枚取得することができる。Ｘ線管１０２と多列Ｘ線検出器１０４とは、互いに空洞部を挟んで、すなわち、被検体を挟んで対向する位置に設けられている。そして、Ｘ線管１０２と多列Ｘ線検出器１０４とは、対向する位置関係が維持された状態で被検体の周りを回転するように回転部１３０に設けられている。回転部１３０には回転モータ１３１および回転モータドライバ１３２が接続されており、回転部１３０は、回転モータドライバ１３２により、例えば約０．３秒から１．０秒で一回転するように制御されている。なお、多列Ｘ線検出器１０４が円周上全面に配置され、Ｘ線管１０２のみを回転させるガントリ１０１もある。本発明はこのようなＸ線管１０２のみを回転させるものに対しても適用できる。
【００２１】
ＣＴ制御部１４０は、操作コンソール５０と互いに通信を行うように接続されている。操作コンソール５０の指令に基づいて、Ｘ線管コントローラ１０３、クレードルモータドライバ１１３、開口制御モータドライバ１２２、回転モータドライバ１３２、およびデータ収集部１０５に対し、各種制御信号を出力することになる。データ収集部１０５で収集されたデータは、操作コンソール５０に送出され、画像の再構成が行われる。
【００２２】
なお、Ｘ線ＣＴ装置１００は、３６０°分の投影データからの再構成を前提としたフルスキャンモードと、１８０°＋ファン角分の投影データからの再構成を前提としたハーフスキャンモードとを用意し、ユーザが任意に選択できるようになっている。フルスキャンモードによれば高品質の断層像を再構成することが可能であり、ハーフスキャンモードによれば断層像の画質を若干犠牲にするかわりに、スキャンスピードを稼ぐことができ、その分被検体に対する被曝量を低減させることにもなるというメリットがある。
【００２３】
操作コンソール５０は、いわゆるワークステーションであり、図示するように、ブートプログラム等を記憶しているＲＯＭ５２、主記憶装置として機能するＲＡＭ５３をはじめ装置全体の制御を行うＣＰＵ５４を備える。
【００２４】
ハードディスク装置５１は、ここにオペレーティングシステムのほか、ガントリ１０１に各種指示を与えたり、ガントリ１０１より受信したデータに基づいてＸ線断層像を再構成したり、表示したりするための画像処理プログラムが格納されている。また、ＶＲＡＭ５５は表示しようとするイメージデータを展開するメモリであり、イメージデータ等を展開することでモニター５６に表示させることができる。各種操作は、キーボード５７およびマウス５８で行う。
【００２５】
図２は、Ｘ線管１０２と多列Ｘ線検出器１０４の幾何学的配置をｘｙ平面から見た図であり、図３は、Ｘ線管１０２と多列Ｘ線検出器１０４の幾何学的配置をｙｚ平面から見た図である。Ｘ線管１０２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。多列Ｘ線検出器１０４は、z方向にJ列、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Iチャネル、例えば１０２４チャネルのＸ線検出器チャネルを有する。
【００２６】
図２では、Ｘ線管１０２のＸ線焦点を出たコーンビームＣＢがビーム形成Ｘ線フィルタ１０８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。このように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１０４でＸ線検出器データとして収集される。図３では、Ｘ線管１０２のＸ線焦点を出たコーンビームＣＢはＸ線コリメータ１２０により断層像のスライス厚方向に制御される。つまり、回転中心軸ＩＣにおいてコーンビームＣＢの幅がＤとなるように制御される。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１０４でＸ線検出器データとして収集される。Ｘ線が被検体に照射されて収集された投影データは、多列Ｘ線検出器１０４からデータ収集部１０５でＡ／Ｄ変換され、ＣＴ制御部１４０に入力される。ＣＴ制御部１４０に入力されたデータは、ＲＯＭ５２のプログラムによりＣＰＵ５４で処理され、断層像に画像再構成されてモニター５６に表示される。
【００２７】
＜Ｘ線ＣＴ装置の動作フローチャート＞
図４は本実施形態のＸ線ＣＴ装置１００の動作の概要を示すフローチャートである。
【００２８】
ステップＳ１では、被検体をクレードル１１１に乗せ位置合わせを行う。クレードル１１１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１０１のスライスライト中心位置を合わせる。
【００２９】
ステップＳ２では、スカウト像（スキャノ像、Ｘ線透視像ともいう。）収集を行う。スカウト像は被検体の体の大きさによって成人または子供の２種類のスカウト像が撮影できるようになっており、さらに通常０度，９０度で撮影することができる。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。スカウト像撮影では、Ｘ線管１０２と多列Ｘ線検出器１０４とを固定させ、クレードル１１１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。
【００３０】
ステップＳ３では、スカウト像上に撮影する断層像の位置・範囲を表示しながら撮影条件設定を行う。例えば、撮影する断層像の範囲を頭部と胸部と設定したり、スキャン方法を設定したりする。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）、ヘリカルスキャン、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などの複数のスキャンパターンを有している。コンベンショナルスキャンとは、クレードル１１１をＺ軸方向に所定ピッチ移動するごとにＸ線管１０２および多列Ｘ線検出器１０４を回転させて投影データを取得するスキャン方法である。ヘリカルスキャンとは、Ｘ線管１０２と多列Ｘ線検出器１０４とが回転している状態でクレードル１１１を所定速度で移動させ、投影データを取得するスキャン方法である。可変ピッチヘリカルスキャンとは、ヘリカルスキャンと同様にＸ線管１０２および多列Ｘ線検出器１０４を回転させながらクレードル１１１の速度を可変させて投影データを取得するスキャン方法である。ヘリカルシャトルスキャンとは、ヘリカルスキャンと同様にＸ線管１０２および多列Ｘ線検出器１０４を回転させながらクレードル１１１をＺ軸方向またはＺ軸方向に往復移動させて投影データを取得するスキャン方法である。これら複数のスキャンを設定する際には１回分の全体としてのＸ線線量情報の表示を行う。
【００３１】
ステップＳ４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図５で後述する。ステップＳ５では、画像再構成された断層像を表示する。
【００３２】
＜断層像撮影の動作フローチャート４０＞
図５は、図４のステップＳ４を詳細に説明したものであり、本発明のＸ線ＣＴ装置１００の断層像撮影の動作の概略を示すフローチャート４０である。ここではスキャン方法の例としてヘリカルスキャンを挙げている。
【００３３】
ステップＳ４１において、ヘリカルスキャンは、Ｘ線管１０２と多列Ｘ線検出器１０４とを被検体の回りに回転させ、かつクレードル１１１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。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）(ｊ＝１〜ＲＯＷ，ｉ＝１〜ＣＨ)にz方向位置Ｚtable（view）を付加させて、一定速度の範囲のデータ収集を行う。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。また、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）では撮影テーブル１０上のクレードル１１１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。
【００３４】
ステップＳ４２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。具体的には、前処理には、オフセット補正、対数変換、Ｘ線線量補正および感度補正などが含まれる。
【００３５】
ステップＳ４３において、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う。この時、検出器のj列ごとに独立したビームハードニング補正を行えるため、撮影条件で各データ収集系の管電圧が異なっていれば、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。
【００３６】
ステップＳ４４では、図４のステップＳ３で撮影する断層像の範囲を設定した際に、頭部が含まれているかを判断する。撮影する断層像の範囲に頭部が含まれていなければ、ステップＳ４５に進み、撮影する断層像の範囲に頭部が含まれていれば、ステップＳ４５とステップＳ５１との両方に進む。ステップＳ４５からステップＳ４７は、いわゆる三次元逆投影処理を行うフローであり、ステップＳ５１からステップＳ５２は、いわゆる二次元逆投影処理を行うフローである。すなわち、撮影する断層像の範囲に頭部が含まれていれば、二次元逆投影処理と三次元逆投影処理とを行うことになる。
【００３７】
ステップＳ４５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、列方向 (z方向)のフィルタをかける列方向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線検出器の投影データＤ１１(view，j，i)に対し、例えば列方向フィルタサイズが５列の列方向フィルタを列方向にかけ、投影データＤ１２(view，j，i)を得る。
【００３８】
また、列方向フィルタ係数を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。このため、フィルタ係数を中心部と周辺部で変化させてスライス厚は周辺部でも画像再構成中心部でも一様にすることもできる。例えば、列方向フィルタ係数を中心部チャンネル近辺では列方向フィルタ係数の幅を広く変化させ、周辺部チャンネル近辺では列方向フィルタ係数の幅を狭く変化させると、スライス厚は周辺部でも画像再構成中心部でも一様にすることもできる。このように、多列Ｘ線検出器１０４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。
【００３９】
ステップＳ４６では、再構成関数重畳処理を行う。すなわち、投影データを周波数領域に変換する高速フーリエ変換(ＦＦＴ：Fast Fourier Transform)をして、再構成関数Kernel（j）を掛け、逆フーリエ変換する。再構成関数Kernel（j）は検出器のj列ごとに独立した再構成関数重畳処理を行えるため、列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。
【００４０】
ステップＳ４７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、三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平面に三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。
【００４１】
一方、撮影する断層像の範囲に頭部が含まれていれば、ステップＳ４５からステップＳ４７の処理に加えて、ステップＳ５１とステップＳ５２とが行われる。
【００４２】
ステップＳ５１では、ビームハードニング補正された多列Ｘ線検出器の投影データＤ１１(view，j，i)の特定列に対して再構成関数重畳処理を行う。すなわち、二次元逆投影処理が必要な特定列の投影データＤ１１(view，j，i)を周波数領域に変換する高速フーリエ変換(ＦＦＴ：Fast Fourier Transform)をして、再構成関数を掛け逆フーリエ変換する。ステップＳ５２では、再構成関数重畳処理した投影データＤ２３(view，j，i)に対して、二次元逆投影処理を行い、逆投影データＤ２(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平面に二次元画像再構成される。
【００４３】
ステップＳ５１からステップＳ５２の処理には、列方向のフィルタをかける列方向フィルタ重畳処理が二次元逆投影処理には含まれていない。このため、列方向フィルタ重畳処理による補間がなされないので密度分解能を重視する軟部組織は分解能劣化がない。このため、二次元逆投影処理による逆投影データＤ２(x，y，z)は、軟部組織が明瞭に画像再構成される。
【００４４】
ステップＳ５５では、ステップＳ５２で得られた二次元逆投影処理を行った逆投影データＤ２（x，y，z）と、ステップＳ４７で得られた三次元逆投影処理を行った逆投影データＤ３（x，y，z）とに対して画像フィルタ重畳、ＣＴ値変換などの後処理を行う。そして、二次元逆投影処理を行った断層像（以下、二次元逆投影画像と呼ぶ）Ｄ２１(x，y，z)と、三次元逆投影処理を行った断層像（以下、三次元逆投影画像と呼ぶ）Ｄ３１（x，y，z）とを得る。
【００４５】
図５のステップＳ５５で後処理が終了すると、撮影する断層像の範囲に頭部が含まれていなければ、図４のステップＳ５に進んで三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）を表示する。撮影する断層像の範囲に頭部が含まれていれば、引き続き頭部スライス画像のための頭部スライス画像を合成する処理が行われる。以下に二実施例を示す。
【実施例１】
【００４６】
＜頭部スライス画像の合成フローチャート８０＞
図６は、頭部スライス画像を合成するための合成フローチャート８０であり、頭部スライス画像を合成する実施例１である。図５のステップＳ４４で、撮影する断層像の範囲に頭部が含まれている場合にのみ合成フローチャート８０が行われる。フローチャート８０に示す図は、フローチャート８０に対応した断層像の図である。
【００４７】
ステップＳ８１では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）とを入力する。三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）は、図６の写真７１を見たとおり、骨部の分解能は高いが、脳実質の白質および灰白質の区別がわかりにくくなっており、また、臨床診断で重要である皮質の抽出も困難である。一方、二次元逆投影画像Ｄ２１（x，y，z）は、写真７３からわかるように、脳実質の白質、灰白質および皮質がわかりやすいが骨部の分解能は低下している。
【００４８】
ステップＳ８２では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）との差分画像ｓｕｂ(x，y，z)を計算する。ステップＳ８３では、差分画像の閾値処理を行う。具体的には、差が大きい差分画像を際立たせるために、差分画像ｓｕｂ(x，y，z)が所定の閾値より小さい場合に、差がないものとして扱うように、ｓｕｂ(x，y，z)＝０とする。図６の写真７５を見たとおり、頭蓋骨部分で二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１との差があることがわかる。別の言い方をすれば、ステップＳ８３を終えた差分画像ｓｕｂ(x，y，z)は、分解能が高い頭蓋骨部分の画像を表していることになる。しかし、この差分画像ｓｕｂ(x，y，z)は一部にノイズが残っている場合がある。
【００４９】
そこで、ステップＳ８４では、差分画像のノイズ除去処理を行う。差分画像ｓｕｂ(x，y，z)の絶対値が０以上である画素を注目画素とし、その周囲の画素に着目し、周囲の画素の中で差分画像ｓｕｂ(x，y，z)の絶対値が０以上である画素の数をカウントする。図７は差分画素(a，b，c)が注目画素であり、その周囲に８画素が配置される３×３の９画素を示したものである。図７に描かれたように、差分画像ｓｕｂ(x，y，z)の絶対値が０以上である差分画素(a，b，c)を真ん中にして、その周囲に、差分画像の絶対値が０以上の画素が３画素ある。例えば８画素の中で差分画像の絶対値が０以上の画素が３画素以下であれば、差分画素(a，b，c)を０とする。差分画素(a，b，c)の周囲に差分画像の絶対値が０以上の画素が４画素以上であれば連続した像の一部であることがわかり、３画素以下であればノイズであると判断して、注目画素である差分画素(a，b，c)を０としている。図７は例示であって、差分画素(a，b，c)を真ん中に５×５の２５画素で判断してよいし、８画素の中で差分画像の絶対値が０以上の画素が４画素以下であれば、差分画素(a，b，c)を０としてもよい。
【００５０】
ステップＳ８５では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)にノイズ除去処理された差分画像ｓｕｂ(x，y，z)を加算処理する。つまり、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）との差が所定の閾値より大きい差分画像ｓｕｂ(x，y，z)が二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)に加算される。これにより、三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）のノイズを消された頭蓋骨部分の画像部分が、脳実質が明瞭に観察できる二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)に加わることになる。これで、頭蓋骨および脳実質がともに鮮明に表示されることになる。
【００５１】
ステップＳ８６では、二次元逆投影画像と三次元逆投影画像との境界を滑らかにする境界処理を行う。ここでは、０以上の差分画像ｓｕｂ(x，y，z)を加えた周囲の画素で、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）との重み付け処理を行い、境界を滑らかにする。図６の写真７７を見たとおり、頭蓋骨部分と脳実質がともに鮮明に表示され、また、差分画像を加えた領域が違和感なく表示されている。
【実施例２】
【００５２】
＜頭部スライス画像の合成フローチャート９０＞
図８は、頭部スライス画像を合成するための合成フローチャート９０であり、頭部スライス画像を合成する実施例２である。図５のステップＳ４４で、撮影する断層像の範囲に頭部が含まれている場合にのみ合成フローチャート９０が行われる。
【００５３】
ステップＳ９１では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）とを入力する。図８のステップＳ８１と同様である。
【００５４】
ステップＳ９２では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)の閾値処理を行う。つまり、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)の中で第一特定組織としての頭蓋骨と第二特定組織としての頭実質とを所定の閾値で区別する。そうすると、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)の中で、頭蓋骨と頭実質とが画素の位置で特定できる。頭蓋骨と頭実質とが画素の位置で特定できたので、ステップＳ９３では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)の中で脳実質の部分の画像を抽出する。
【００５５】
一方、ステップＳ９４では、三次元逆投影画像Ｄ３１(x，y，z)の閾値処理を行い、三次元逆投影画像Ｄ３１(x，y，z)の中で第一特定組織としての頭蓋骨と第二特定組織としての頭実質とを所定の閾値で区別する。そして、ステップＳ９５で三次元逆投影画像Ｄ３１(x，y，z)の中で頭蓋骨の部分の画像を抽出する。
【００５６】
ステップＳ９６では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)の脳実質と三次元逆投影画像Ｄ３１(x，y，z)の頭蓋骨部とを合成処理する。ステップＳ９７では、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１(x，y，z)との境界を境界処理する。具体的には境界周辺で、二次元逆投影画像Ｄ２１(x，y，z)と三次元逆投影画像Ｄ３１（x，y，z）との重み付け処理を行い、境界を滑らかにする。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
なお、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法による三次元画像再構成法でもよい。本実施形態では、特に特定のスキャン形式に限定されない。つまり、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）、ヘリカルスキャン、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でも同様の効果を出すことができる。また、走査ガントリ１０１の傾斜について限定されない。すなわち、走査ガントリ１０１が傾斜した、いわゆるチルト・スキャンの場合でも同様な効果を出すことができる。また、本実施形態を、生体信号、特に心拍信号に同期させて画像再構成する心拍画像再構成にも適用することができる。
【００５８】
本実施形態では、医用のＸ線ＣＴ装置１００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み合わせたＸ線ＣＴ−ＰＥＴ装置，Ｘ線ＣＴ−ＳＰＥＣＴ装置などにも利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【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】Ｘ線ＣＴ装置１００の動作の概要を示すフローチャートである。
【図５】Ｘ線ＣＴ装置１００の断層像撮影の動作の概略を示すフローチャート４０である
【図６】頭部スライス画像を合成する実施例１の合成フローチャート８０である。
【図７】注目画素の周囲に８画素が配置される３×３の９画素を示したものである。
【図８】頭部スライス画像を合成する実施例２の合成フローチャート９０である。
【符号の説明】
【００６０】
ＣＢ      …  コーンビーム
５６      …  モニター
７１      …  三次元逆投影画像の写真
７３      …  二次元逆投影画像の写真
７５      …  三次元逆投影画像と二次元逆投影画像の差分画像写真
７７      …  三次元逆投影画像と二次元逆投影画像との合成し、境界補正した写真
１００  …  Ｘ線ＣＴ装置
１０１  …  走査ガントリ
１０２  …  Ｘ線管
１０４  …  多列Ｘ線検出器
１０５  …  データ収集部（ＤＡＳ）
１０８  …  ビーム形成Ｘ線フィルタ
１１１  …  クレードル
１２０  …  コリメータ
１４０  …  ＣＴ制御部
【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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