(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を発生するＸ線源と、
このＸ線源から発生し且つ被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、
入力が所定値以上の範囲は、理想対数関数で決まる入出力特性の第１関数部分である一方、前記入力が前記所定値未満の範囲は、前記入力を前記理想対数関数の場合よりも常に高い値に変換する単調増加関数で決まる入出力特性の第２関数部分であり、前記第１関数部分と前記第２関数部分とが連続している一部理想対数関数による変換処理を、前記検出器からの入力信号に対して施して投影データを生成する前処理部と、
この前処理部により生成された投影データに基づいて画像再構成を行うことで、前記被検体の断層像を生成する再構成部と、を備えたことを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項２】
前記理想対数関数は数学式ｙ＝Ｋｌｏｇ［ｂ，ｘ］（ｘ：入力、ｙ：出力、Ｋ：スケーリング定数）で決まる対数関数であり、
前記一部理想対数関数は、前記理想対数関数で決まる入出力特性の一部を、当該入出力特性の軌跡から逸脱した入出力特性である前記第２関数部分に置換するように決められた関数であることを特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項３】
前記第１関数部分と前記第２関数部分は、前記入力の与えられた閾値において分けられて個別に設定されていることを特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項４】
前記一部理想対数関数は、前記第１関数部分と前記第２関数部分とを一体に有した１つの曲線関数として設定されていることを特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項５】
前記前処理部は、前記一部理想対数関数を成す前記１つの曲線関数の入出力データを予め記憶するテーブルと、このテーブルに記憶させた入出力データを参照して前記変換処理を行う参照手段とを有することを特徴とする請求項４に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項６】
前記前処理部は、前記一部理想対数関数を成す前記１つの曲線関数に基づくフィルタ処理により前記変換処理を行うフィルタ手段を有することを特徴とする請求項４に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項７】
前記第２関数部分の傾斜は、前記第１関数部分の傾斜よりも緩いことを特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項８】
前記第２関数部分は、更に、少なくとも１つの前記入力に対する閾値により複数の関数部分に分けられていることを特徴とする請求項３に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項９】
被検体に向かってＸ線を発生するＸ線源と、
前記被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、
理想対数関数又は入力が所定値以上の範囲は、理想対数関数で決まる入出力特性の第１関数部分である一方、前記入力が前記所定値未満の範囲は、前記入力を前記理想対数関数の場合よりも常に高い値に変換する単調増加関数で決まる入出力特性の第２関数部分であり、前記第１関数部分と前記第２関数部分とが連続している一部理想対数関数による変換処理を、前記検出器からの入力信号に対して施して投影データを生成する前処理部と、
この前処理部により生成された投影データに基づいて画像再構成を行うことで、前記被検体の断層像を生成する再構成部とを備え、
前記前処理部は、前記検出器の出力信号に応じて、前記理想対数関数又は前記一部理想対数関数の何れかを選択する選択手段を備えたことを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１０】
前記一部理想対数関数は、ｎ次多項式で示される関数であることを特徴とする請求項９記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１１】
被検体に向かってＸ線を発生するＸ線源と、
この被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、
この検出器の出力からローカウントデータを判定する判定手段と、
この判定手段により前記ローカウントデータと判定されなかった非ローカウントデータに対して理想対数関数で決まる入出力特性の第１の変換関数により変換処理を行って投影データを生成する一方、前記ローカウントデータに対して前記入力を前記理想対数関数の場合よりも常に高い値に変換する単調増加関数で決まる入出力特性の第２の変換関数により変換処理を行って投影データを生成する変換処理手段と、
この変換処理手段により生成された投影データに基づいて画像再構成を行うことで、前記被検体の断層像を生成する再構成部と、を備えたことを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１２】
前記第２の変換関数は、ｎ次多項式で示されるｎ次関数であり、前記第１の変換関数は、数学式に基づく対数関数であることを特徴とする請求項１１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１３】
被検体に向かってＸ線を発生するＸ線源と、
前記被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、
この検出器の出力信号を閾値によりローカウントデータ及び非ローカウントデータに分別する分別手段と、
前記ローカウントデータと前記非ローカウントデータとに対して、異なる変換関数により変換処理を施して投影データを生成する変換手段と、
この変換手段により生成されたデータに基づいて画像再構成を行うことで、前記被検体の断層像を生成する再構成部と、を備え、
前記変換手段は、前記ローカウントデータに対して、理想対数関数で決まる入出力特性の第１関数部分による変換処理を行う一方、前記非ローカウントデータに対して、前記理想対数関数の場合よりも常に高い値に変換する単調増加関数で決まる入出力特性の第２関数部分による変換処理を施すことを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１４】
前記閾値は可変であることを特徴とする請求項１３記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１５】
前記閾値は、前記検出器の検出素子からの出力をデータ収集するためのデータ収集回路の増幅に関する情報により決定されることを特徴とする請求項１４記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、比較的高いＸ線吸収係数の部位を通過したローカウントデータを画像再構成に有効に活用し得るＸ線コンピュータ断層撮影装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
周知の通り、Ｘ線コンピュータ断層撮影法は、被検体にＸ線を照射し、そのＸ線透過量を多方向から測定し、断面内の各点のＸ線吸収係数を計算することにより濃淡画像を作成する手法である。これは生体内部が様々な組織から構成され、それぞれにＸ線吸収係数が一定ではないことを利用しているものといえる。しかしながら、その一方で、骨等のＸ線吸収係数が著しく高いところでは、検出器に入るＸ線量が著しく低く、それに伴うＳ／Ｎの低下が無視できないことがある。
【０００３】
さらに、Ｘ線は被検体内で指数関数的に減衰する。検出器ではこのように指数関数的に減衰したＸ線をその透過線量に比例した信号を出力する。このため、Ｘ線通路上のＸ線吸収係数の総和である投影データを得るためには、前処理として検出器の出力を対数変換にかけることが必須とされる。
【０００４】
尚、検出器の出力は、前処理において対数変換が行われる前に、データ収集回路（ＤＡＳ）において、増幅器により増幅されると同時に電圧信号に変換され、Ａ／Ｄ変換器によりディジタル信号に変換される。
【０００５】
しかしながら、検出器の出力は前処理において対数変換される段階では既にノイズ成分を含んでいる。すなわちＤＡＳに入力される信号には、検出系及びＤＡＳ系のランダムノイズを含んでいる。
【０００６】
このランダムノイズは、通常はフォトンノイズ（到来Ｘ線量子数のゆらぎによる本質的雑音）に比べて無視できる。しかしながら、薄いスライスや低線量条件でのスキャンの場合、Ｘ線吸収の大きな経路を通ってきたＸ線を受ける検出器においては、ランダムノイズはフォトンノイズをしばしば超え、検出器出力の雑音を支配する要因となる。また、検出系およびＤＡＳ系のランダムノイズが無いとしても、到来Ｘ線量が著しく低い場合にはフォトンノイズのゆえに検出器の雑音振幅は信号平均レベルに比し、雑音振幅は無視しがたい顕著な大きさとなる。
【０００７】
このように主因がフォトンノイズであるか検出系やＤＡＳ系のノイズであるかを問わず、雑音振幅が信号平均レベルに対し無視しがたい顕著な大きさとなっているようなデータを、以下では「ローカウントデータ」と呼ぶ。
【０００８】
このようなローカウントデータを含む検出器出力データを用いて通常の画像再構成を行うと、Ｘ線吸収の大きな経路方向に沿った多数の直線上のアーチファクト（以下、ローカウントアーチファクト）が出現し、診断に耐えない画像となることが知られている。
【０００９】
発明者は、このアーチファクトを吟味し、前記対数変換処理にローカウントデータのノイズを増強する特性があることを知った。
【００１０】
このように従来では、ローカウントデータは、もともとＳ／Ｎが低いにも関らず、対数変換によりさらに悪化させてしまい、結果的に画像上に横縞状のローカウントアーチファクトが発生することがあった。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
このような事情を鑑みて、本発明は、ローカウントアーチファクトを抑制することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため本発明は、Ｘ線を発生するＸ線源と、このＸ線源から発生し且つ被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、入力が所定値以上の範囲は、理想対数関数で決まる入出力特性の第１関数部分である一方、前記入力が前記所定値未満の範囲は、前記入力を前記理想対数関数の場合よりも常に高い値に変換する単調増加関数で決まる入出力特性の第２関数部分であり、前記第１関数部分と前記第２関数部分とが連続している一部理想対数関数による変換処理を、前記検出器からの入力信号に対して施して投影データを生成する前処理部と、この前処理部により生成された投影データに基づいて画像再構成を行うことで、前記被検体の断層像を生成する再構成部と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
好適には、前記理想対数関数は数学式ｙ＝Ｋｌｏｇ［ｂ，ｘ］（ｘ：入力、ｙ：出力、Ｋ：スケーリング定数）で決まる対数関数であり、前記一部理想対数関数は、前記理想対数関数で決まる入出力特性の一部を、当該入出力特性の軌跡から逸脱した入出力特性である前記第２関数部分に置換するように決められた関数である。例えば、前記一部理想対数関数は、前記第１関数部分と、前記第２関数部分とから成る。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置を実施形態により説明する。なお、コンピュータ断層撮影装置には、Ｘ線管とＸ線検出器とが一体として被検体の周囲を回転する「ROTATE/ROTATE」タイプ、リング状にアレイされた多数の検出素子が固定され、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する「STATIONARY/ROTATE」タイプ等、様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本発明を適用可能である。ここでは、現在、主流を占めている「ROTATE/ROTATE」タイプとして説明する。
【００１５】
図１に、第１実施形態に係るコンピュータ断層撮影装置の構成をブロック図により示している。架台１００は、架台駆動部１０７により所定方向に回転駆動されるリング状の回転体１０２を有している。この回転体１０２には、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とが対向して搭載されている。
【００１６】
Ｘ線管１０１は、高電圧発生部１０９からスリップリング１０８を介して高電圧パルスの供給を受け、Ｘ線をファン状又はコーン状に発生する。このＸ線は撮影領域ＦＯＶに配置されている被検体を透過して、Ｘ線検出器１０３に入射する。周知のとおり、Ｘ線は、被検体を通過する際、その通路上に在る骨や軟部組織それぞれが有する固有のＸ線吸収係数に相当する分だけ指数関数的に減衰を受け、Ｘ線検出器１０３に入射する。
【００１７】
Ｘ線検出器１０３は、多チャンネル型であり、例えばＸ線管１０１の焦点を中心として円弧状に配列された複数の検出素子を装備していて、入射Ｘ線を一定のサンプリング周波数で検出する。これにより入射Ｘ線は所定角度ごとにその線量に応じた電気信号（電流信号）に変換される。なお、Ｘ線検出素子の配列方向をチャンネル方向と称し、また各サンプリング時点でのＸ線管１０１の位置（角度）をビュー角と称し、ビュー角の変化の向きをビュー方向と称する。またＸ線検出器１０３は、チャンネル方向に複数の検出素子が配置された検出素子列を、チャンネル方向とは垂直の体軸方向に１列配置したシングル検出器、複数列配置された多列検出器のいずれの検出器でも良い。
【００１８】
Ｘ線検出器１０３で検出された信号は、データ収集回路（ＤＡＳ）１０４で電圧信号に変換され、増幅され、そしてディジタル信号に変換された後、光又は磁気的な非接触データ伝送部１０５を介して前処理部１０６に送られる。尚、データ伝送装置は、非接触方式に限らず、接触方式を採用しても良い。また、通常、データ伝送速度を高めるために、データは例えば低い１６ビット数に圧縮され、また例えば低いチャンネル数に圧縮される。そして伝送後に、前処理部１０６で、データはもとのビット数にデコードされ、またもとのチャンネル数に伸張される。
【００１９】
上述したように、Ｘ線は生体内で指数関数的に減衰を受けているので、そのＸ線通路上の吸収係数の総和、つまり投影情報を得るためには対数変換を行う必要がある。この対数変換はいかなるＸ線ＣＴでも行う処理であるが、本発明を適用した本実施形態では、この対数変換に関し後述のように既存のＣＴとは異なる処理を行う。
【００２０】
前処理部１０６は、上記圧縮が行われた場合には、データのデコード及び伸張を行う。さらに、前処理部１０６では、ＤＡＳ１０４でのＤＣノイズを除去するオフセット補正（例えば、１より小さい入力値は１に切り上げられる）、リファレンス用検出素子で検出したリファレンスデータで収集データを補正することによりＸ線出力の時間的な変動に起因するビュー角変化による信号ばらつきを解消するためのリファレンス補正、予め収集しておいた水ファントムのデータを収集データから引き算することにより検出器１０３のチャンネル間の感度差を抑制して水のＣＴ値を基準のゼロとするデータを作成するための水補正等の各種補正処理が行われることが好ましい。
【００２１】
なお、前処理部１０６への入力データ、つまり対数変換及び上記補正処理の前段階にあるデータを純生データと称し、前処理部１０６からの出力データ、つまり対数変換及び補正処理を受けた後の再構成処理直前段階にあるデータを生データと称して、両者を明確に区別する。
【００２２】
前処理部１０６から出力される生データは、再構成部１１４に送られる。再構成部１１４では、前処理を施された生データに基づいて画像（断層像、３次元表面画像、ＭＰＲ像など）を再構成する。この画像データは表示装置１１６に送られ、そこで画像として表示される。
【００２３】
ホストコントローラ１１０は、スキャン、データの受け渡し及びデータ処理を含む装置全体の動作を制御するために設けられている。
【００２４】
前処理部１０６は、本発明で最も特徴的な構成要素である。以下、前処理部１０６について詳細に説明する。
【００２５】
本発明は変換用の対数関数として従来と異なる対数関数を用いることが骨子である。従って、従来の対数関数では、どのような問題があるのか、またそのメカニズムについてまず述べる。
【００２６】
前述のごとく「ローカウントデータ」は平均信号レベルに比して雑音によるゆらぎが無視できないほど大きなデータである。このようなローカウントデータに対し非線形処理である対数変換を行うと、雑音のために期待する変換特性は得られなくなるのである。対数変換処理は横軸に入力値、縦軸に出力値を描くと著しく上に凸の曲線だからである。
【００２７】
さらに説明する。一般に行われる対数変換処理は、以下の式（１）に基づく演算である。
【００２８】
【数１】
ｙ＝Ｋｌｏｇ［ｂ，ｘ］    ……  式（１）
式（１）において、変数ｘは入力であり、本発明で言うところの純生データに相当し、一方、変数ｙは出力であり本発明で言うところの生データに相当する。また、ｂは対数の底数であり、自然数ｅ、１０、など何でもよいが、計算機処理の場合は多くは「２」が採用される。Ｋは用いる底数や入力ｘの数値範囲に応じ出力ｙの数値範囲をデータ処理において都合のよいように定めるスケーリング常数である。
【００２９】
本発明では、この式（１）に基づく対数関数を「理想対数関数]と呼び、またその理想対数関数を用いた対数変換を「理想対数変換」または「通常の対数変換」と呼ぶ。また、本発明では、理想対数関数から一部、逸脱した関数部分を含む関数を用いるのであって、残りの関数部分は理想対数関数に従うことから、そのような一部逸脱した関数部分を含む関数を用いた変換処理も理想対数関数の場合と同様に「対数変換」と呼ぶ。
【００３０】
入力ｘは平均値＜ｘ＞とする。＜＞は平均値記号である。雑音ゆらぎが＜ｘ＞に対して十分小さくないときを考える。入力ｘが雑音のためｘ１＝＜ｘ＞＋αであったとする。αは正の値である。式（１）による対数変換後、ｙ１＝ｌｏｇ（＜ｘ＞）＋βが得られる。入力ｘがｘ２＝＜ｘ＞−αの場合は、ｙ２＝ｌｏｇ（＜ｘ＞）−γが得られる。対数変換曲線の勾配は、＜ｘ＞より大きな入力についてはゆるく、＜ｘ＞より小さな入力については急な勾配となっている。そのため、γは必ずβより大きい。＜ｘ＞がαに対して十分大きくないローカウントデータの場合はγとβは極端に違う。この結果、ｘが＜ｘ＞より小さくなるような雑音に対しては、ｙは雑音を大きく強調した値を持つことになる。これは必然的にローカウントアーチファクトを増強させる。
【００３１】
そこで本実施形態では、データ収集回路においてＡ／Ｄ変換され増幅が行われた純生データ（ここでは、データ伝送部１０５を介して送信された純生データ）に対して、通常の対数関数を逸脱した関数により変換処理を行う。具体的には、変換関数は、理想の対数関数より、ローカウントデータを変換する領域部分の逸脱を大きくしたものである。
【００３２】
尚、通常、対数曲線を変更するとＣＴ値問題の懸念が生じると考えられるが、超ローカウントでは、ＣＴ値問題の観点からもｌｏｇ曲線を変更しても必ずしも悪い方向には行かない。雑音の重畳したローカウントデータにおいては、式（１）による対数変換の出力ｙの平均値＜ｙ＞は、雑音に対する非対称的応答の結果、入力平均＜ｘ＞の対数変換結果であるＫｌｏｇ［ｂ，ｘ］から必ずずれる。これは対数変換が非線形処理であることからくる当然の帰結である。従って、ローカウントデータを扱う際、式（１）による処理でむしろＣＴ値問題が生じており、ローカウントアーチファクトに隠れてこのＣＴ値問題が見過ごされているにすぎない。統計的にＫｌｏｇ［ｂ，ｘ］に近い値が得られるような変換がＣＴ値問題を抑制するのであり、この意味でも式（１）から逸脱した対数変換のほうが望まれるのである。
【００３３】
逸脱のさせかたによっては、あるいは入力信号の平均値＜ｘ＞がほぼゼロであるような異常な状況の場合には、かえって許容されないＣＴ値問題の悪化を招く場合もあるが、本発明者の実験によれば、通常はローカウントアーチファクトを十分に抑制し、またＣＴ値も問題とならないような変換用の対数関数が得られることを確認した。
【００３４】
図２は、上記変換処理を行う前処理部１０６の詳細説明図である。尚、前処理部１０６では、対数変換処理の他に、オフセット補正、リファレンス補正、水補正を行うのが好ましいが、これらの処理の詳細な説明及び図面を省略する。
【００３５】
前処理部１０６は、ＤＡＳ１０４のＤＣノイズを除去するオフセット処理回路２０１、ローカウントデータに対して理想対数関数から逸脱した関数による変換を行う信号変換部２０２、信号変換部２０２により変換処理された信号に対してリファレンス補正を行うリファレンス補正処理回路２０３、リファレンス補正処理回路２０３からの信号に対して水補正を行う水補正回路２０４を備える。
【００３６】
信号変換部２０２は、図２に示すように、閾値によるデータ判別の担う判別部２０２１、及び、判別部２０２１の判別結果に応じて個別の対数変換を行う第１、第２の変換部２０２２、２０２３を有する。
【００３７】
詳しくは、判別部２０２１は、閾値に応じてオフセット補正回路２０１からのデータ（純生データ）がローカウントデータか否か判別し、判別結果に応じて純生データを第１変換部２０２２又は第２変換部２０２３に出力する。
【００３８】
判別部２０２１よりローカウントデータでないと判断された非ローカウントデータは、第１変換部２０２２に送られ、対数関数により変換処理を受ける。一方、判別部２０２１によりローカウントデータであると判断されたデータは第２変換部２０２３に送られる。この第２変換部２０２３では、対数関数とはローカウントデータに対する変換値が異なる関数により、データ変換される。
【００３９】
判別部２０２１は、純生データがローカウントデータか否かを判別するための閾値を有する。閾値は、検出系（フォトダイオード）やＤＡＳ系（ＤＡＳ１０４）のランダムノイズが考慮されて決定されるのが望ましい。閾値は、固定値としてプリセットされるか、或いは変動値としても良い。例えば、ＤＡＳ１０４のゲイン、撮影スライス幅等の種々の撮影条件に連動させるのが望ましいが、特にＤＡＳ１０４の動作条件に連動して変動させるのが良い。図２の例では、撮影条件に応じて第１変換部２０２２及び第２変換部２０２３へ入力切換するための閾値を変えることになる。これにより、ＤＡＳ１０４のゲイン等の撮影条件に応じて適切な変換処理を行うことができ、ローカウントアーチファクトをより一層抑制することができる。
【００４０】
また閾値は、ＤＡＳ１０４において各チャンネルで同じ増幅率でデータを増幅させる場合は、その増幅率に応じて定めれば良いが、各チャンネルで増幅率が異なる場合は、各ＤＡＳ毎に閾値を設ければ良い。
【００４１】
このため、判別部２０２１は、入力値が閾値より大きければ、その値を第１変換部２０２２に出力し、閾値より小さければ、第２変換部２０２３に出力する。
【００４２】
第１変換部２０２２は、判別部２０２１により入力値が閾値より大きい（非ローカウントデータ）と判断されると、データを対数関数により変換処理する。この変換用の対数関数は従来の技術による関数、すなわち式（１）のような理想対数関数である。
【００４３】
第２変換部２０２３は、判別部３０３により入力値が閾値より小さい（ローカウントデータ）と判断されると、データを、第１変換部２０２２の対数関数よりローカウントデータ部分の変換値が異なる関数により変換する。
【００４４】
この関数は、閾値において第１変換部２０２２による変換関数と段差の無い連結をし、また大部分の入力に対し、第１変換部２０２２の理想対数関数をそのまま用いた場合に比べて勾配がゆるい、という特性を持っているべきである。このような関数は種々あり得るが、例えばｎ次多項式が用いられ、最も簡易なものはｙ＝ａｘ＋ｂのような１次関数である。
【００４５】
図３は、判別部２０２１の閾値を「２０」、第１変換部２０２２の変換関数として理想対数関数１、第２変換部２０２３の変換関数として１次関数２を例示している。図３では、関数２として１次関数を用い、その傾きａとしては閾値における関数１の勾配（微係数）を用いている。切片ｂは閾値において関数１と関数２が分離せずにつながるように決定されている。
【００４６】
閾値の選択はある程度任意性があるし、また傾きａの選択は必ずしも閾値における関数１の微係数を採用する必要はない。図４はやはり関数２として１次関数を用いているが、閾値は「１０」とし、傾きａとしては関数１の閾値における微係数よりも小さい値を用いている。
【００４７】
従来は、図３に示す理想対数関数１だけを用いて純生データに対して対数変換を行っていたためローカウントデータを更に悪化させていたが、本実施形態では、入力値が閾値以上の高値の場合だけ、理想対数関数１を用いて純生データに対して対数変換を行う。一方、入力値が閾値より低値（ローカウントデータ）は純生データに対して理想対数関数から逸脱した関数２により変換処理を行う。
【００４８】
そして変換処理された純生データは、前述のその他の前処理等が施され、再構成部１１４に出力され、画像再構成に供される。
【００４９】
このように本実施形態では、検出器からの出力（純生データ）に対して、理想的な対数関数から逸脱するように変換関数を変更している。すなわち、判別部２０２１により純生データをそれぞれローカウントデータか否か判別し、ローカウントデータに対して第２の変換関数により変換処理を行い、非ローカウントデータに対して第２の変換関数とは異なる第１の変換関数により変換処理を行っている。これにより、比較的高いＸ線吸収係数の部位（肩、背骨、腰など）の部位を通過したローカウントデータを画像再構成しても、ローカウントアーチファクトを抑制することができる。
【００５０】
またＤＡＳ１０４のゲイン、撮影領域（ＦＯＶ）、スライス幅等の撮影条件、すなわちデータ収集系のノイズレベルを反映する情報に応じて閾値を変更すれば、より一層のローカウントアーチファクトの低減することができる。
【００５１】
なお、閾値変更に伴い、一般に関数２も変更されるべきである。例えば１次関数であれば、ａとｂのうち少なくともｂは変更されるべきである。
【００５２】
（その他の実施形態）
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが可能である。さらに、上記実施形態には種々の段階が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。また実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されてもよい。
【００５３】
例えば、上述の実施形態では、第１変換部２０２２の第１変換関数、第２変換部２０２３の第２変換関数の２種類の関数を使い分けていたが、上述の実施形態と同じ効果を有する１種類の関数を用いても良い。この場合、判別部２０２１は不要となる。そして第１変換部と第２変換部は一体化した変換部となり、その変換部の対数変換特性は図３や図４の実線の曲線全体を単一の関数で近似したものであってもよい。そのような単一関数による近似の一例は、次数の非常に大きい単一のｎ次多項式による近似関数である。
【００５４】
また、そのような単一関数による対数変換の例としては、フィルタ処理による変換及び記憶テーブルを用いた変換がある。前者の場合、図５に示すように、前処理部１０６に、オフセット補正器２０１、ハニングフィルタ２０５、リファレンス補正器２０３、及び水補正器２０４をこの順に設ける。ハニングフィルタ２０５以外の補正器２０１、２０３、２０４は前述したものと同様である。
【００５５】
ハニングフィルタ２０５は、図６に示すように、理想対数関数１に従う関数部分と理想対数関数１から逸脱した関数２に従う関数部分とを平滑に連結した単一の曲線で表される単一関数の入出力特性により変換（すなわち対数変換）を行う。図示していないが、ハニングフィルタ２０５は関数１と関数２との何れに対する処理機能を有しており、入力ｘに対して、関数１による処理結果ｙ１と関数２による処理結果ｙ２とをいったん生成し、重み付け関数による重み付け（重みｗ）をしてｙ＝（１−ｗ）×ｙ１＋ｗ×ｙ２を計算して、ｙを出力する。重みｗは入力ｘの関数であり、ｘが小さいときに１に、大きいときに０に漸近すする。このような重み関数の典型的な一例はハニング関数であるため、本変形例では、フィルタ２０５をハニングフィルタと代表的に呼ぶ。このハニングフィルタ２０５により、関数１と関数２を任意に設計でき、また任意に平滑に両者を接続でき、閾値処理を行うことなく、事実上、関数１と関数２とを一体の関数として扱うことができる。
【００５６】
また後者の場合、図７に示すように、前処理部１０６において、オフセット補正器２０１とリファレンス補正器２０３との間に、ルックアップ処理器２０６及び記憶テーブル２０７とを備えている。記憶テーブル２０７には、上述した図６に示す関数１及び２を一体化した単一関数の入出力特性値がテーブルに記憶されている。ルックアップ処理器２０６は、オフセット補正器２０１から出力される信号値を、このテーブル上の入出力特性値を参照して対数変換を行い、その結果を、次段のリファレンス補正器２０３に送る。
【００５７】
一方、前述した実施形態で用いる閾値は１個である場合を説明したが、本発明に係る対数変換は複数の閾値により切り換えられる３種類以上の関数を用いても良い。この一例を図８及び９に示す。すなわち、信号変換部２０２は、判別器２０２４、閾値設定器２０２５、及び第１〜第３変換器２０２６〜２０２８を備える。閾値設定器２０２５は、図９に示すように、入力値に対する２つの閾値ＴＨ１，ＴＨ２（＜ＴＨ１）を判別器２０２４に設定する。図９に示す一体曲線は、一方の閾値ＴＨ１以上の入力値範囲は理想対数関数１に従う関数部分であり、その閾値ＴＨ１未満の入力値範囲は理想対数関数１から逸脱した関数２に従う範囲である。この関数２に従う範囲は、更に別の閾値ＴＨ２により分割され、その閾値ＴＨ２未満の範囲はより緩やかな入出力特性を有している。これにより、ローカウントデータをより高精度に変換することができる。
【００５８】
また、第１変換部２０２２の第１変換関数、第２変換部２０２３の第２変換関数の少なくとも一方を、ＤＡＳ１０４のゲイン、ＦＯＶ、スライス幅等の撮影条件に対応させて複数種類記憶させておき、撮影条件に応じて第１変換部２０２２や第２変換部２０２３の変換関数を変更するようにしても良い。また合わせて閾値を変更するようにしても良い。
【００５９】
さらに、前述の実施形態では、純生データに対して変換処理を施す説明を行ったが、対数変換と等価な処理の前であれば、純生データに限らず、前処理部１０６においてリファレンス補正等の各種補正処理が施された純生データに対して上述の実施形態の変換処理を行っても良い。その一例としては、図２において、リファレンス補正回路２０３の後段に信号変換部２０２を設けるという構成を採用できる。
【００６０】
さらに、前述した実施形態では、ＤＡＳ１０５から非接触データ伝送部１０５を介して出力される純生データを順次、前処理部１０６に送って前処理を行い、生データを生成するという構成を採用した。このデータ処理の手順に関しては別の形態を提供できる。すなわち、前処理部１０６と並列に、データ読出し・書込み回路とともに記憶装置を装備させる。これにより、純生データの前処理及び生データを再構成して得た画像を観察した結果、必要に応じて、記憶装置から再度、収集済みの純生データを読み出し、前処理及び再構成処理を行うようにすることができる。これによれば、再構成画像にローカウントデータアーチファクトが現れたために再スキャンしたい場合でも、例えば、前処理部１０２の信号変換部２０２に与える閾値を変更して再度、前処理を実行させることができるので、再スキャンが不要になる。
【００６１】
【発明の効果】
以上本発明によれば、ローカウントアーチファクトを抑制したＸ線ＣＴ画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成図。
【図２】実施形態で用いる前処理部のブロック図。
【図３】実施形態に係る、２つの関数から成る変換関数を示す図。
【図４】２つの関数から成る変換関数の別の例を示す図。
【図５】別の変形例に係る前処理部を示すブロック図。
【図６】変換関数の更に別の例として説明される、理想対数関数とこの理想対数関数から逸脱した関数とを一体化させた関数を模式的に示す図。
【図７】更に別の変形例に係る前処理部を示すブロック図。
【図８】更に別の変形例に係る前処理部の信号変換部を説明するブロック図。
【図９】２つの閾値を用いた、すなわち３つの関数から成る変換関数の一例を模式的に示す図。
【符号の説明】
１００  Ｘ線ＣＴ装置
１０１  Ｘ線管
１０２  回転リング
１０３  Ｘ線検出器
１０４  データ収集装置
１０６  前処理部
１１４  再構成部
２０２  信号変換部
２０２１  判別部
２０２２  第１変換部
２０２３  第２変換部
【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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【図９】
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