(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コーンビームＸ線源と、
対象物を透過した前記Ｘ線源から照射されたコーンビームＸ線を受取るために配置されたＸ線検出器と、
前記検出器に接続され、前記対象物の軸の周りを前記ビームの第１の円軌道に沿って投影データを得るデータ収集装置と、
前記データ収集装置に接続され、前記投影データから部分的な画像を表す複数のサークルビューを再構成する第１の再構成プロセッサと、
前記データ収集装置に接続され、前記サークルビューから、欠落するデータを演算する欠落データ演算器と、
前記欠落データ演算器に接続され、前記Ｘ線源と前記Ｘ線検出器を前記第１の円軌道を含む平面に直交するラインに沿って移動させることによって得られるライン状の投影データを推定するラインデータプロセッサと、
前記ラインデータプロセッサに接続され、ライン画像を再構成する第２の再構成プロセッサと、
前記第１及び第２の再構成プロセッサに接続された画像加算プロセッサとを備えたコンピュータ断層撮影装置。
【請求項２】
前記データ収集装置は、静止対象物の軸周りを前記ビームの第１の円軌道に沿って投影データを得ることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項３】
前記第１の再構成プロセッサは、フェルドカンプ再構成プロセッサを備えることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項４】
前記ラインデータプロセッサは、データを重み付けする手段と、重み付けデータを積分する手段と、積分された重み付けデータを微分する手段とを備えることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項５】
前記欠落データ演算器は、前記投影データの中のエッジプレーンからの投影データからの欠落に基づいて前記データを演算することを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
１．発明の分野
本発明は、コーンビームコンピューター断層撮影（ＣＴ）における再構成に関し、特に、コーンビームＣＴの円軌道スキャンで欠落データの近似データを生成する方法及びシステムに関する。
【０００２】
２．背景の議論
ボリュームＣＴ又はコーンビームＣＴでは、Ｘ線スキャナは、多列検出器アレイ及びＸ線ビームコリメーションを備える。Ｘ線コリメーションは、検出器の利用エリア全体へＸ線ビームが曝射されるようにＸ線ビームをコーンビーム状にコリメートする。これら２つの機能は、ある円軌道に沿ってＸ線管が超高速の回転（例えば０．５秒／回転）をするように関連づけられ、これにより、短時間に大量のデータを得るボリュームＣＴスキャナーを提供することができる。ボリュームＣＴの最大のウイークポイントは、適切な再構成方法が存在しないことである。ボリュームＣＴで用いられる最も一般的な再構成方法は、フェルドカンプ再構成である（コーンビーム再構成としても知られている）。しかしながら、スキャンジオメトリが大きなコーン角が含まれるような場合、フェルドカンプ再構成された画像は重大なアーチファクトを生じることになる。アーチファクトの理由は、円軌道データが３次元ＣＴでは完全なデータでないことにある。完全なデータセットとするために円軌道データを補足するのに必要なデータセットは、欠落データと呼ばれる。
【０００３】
特別な方法に基づくフェルドカンプ再構成の改良は色々試みられたが、信頼性の高い解決策は実現されなかった。それは、近似コーンビーム再構成法の発明者によって検討されたが、スキャンデータが円軌道に沿ってのみ収集される場合の正確な方法がフェルドカンプ再構成に存在することが後に示された。問題は、再構成アルゴリズムではなく、円軌道に沿って収集されたデータが不完全であるという事実である。欠落データの問題は、全ての３次元の視点から円軌道スキャンを考慮したＧｒａｎｇｅａｔによって最初に認識されました。
【０００４】
Ｇｒａｎｇｅａｔの定理は、（コーンビームスキャナによって収集されたデータを）３次元ラドン変換の（焦点からの距離に関する）第１の微分関数（ｆｉｒｓｔ  ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）へ処理されるコーンビームＸ線に関係する。３次元ラドン変換は複数の平面で定義される。従って、彼は、３次元ラドン変換に必要なそれらの平面に垂直な全てのベクトルの軌跡を考えた。彼は、円スキャンによって得ることができない平面に対応するラドン変換のためのベクトルのグループに与えられるシャドーゾーン（Ｓｈａｄｏｗ  Ｚｏｎｅ）を造りだした。このグラフィカルな説明を使い、Ｇｒａｎｇｅａｔは、シャドーゾーンの境界上のベクトルに属する既知のデータを補間することによって、シャドーゾーン（欠落データ）でのベクトルに対応する近似データを得る提案をした。Ｇｒａｎｇｅａｔは、欠落データに近似する方法を提案したが、平面をカウントし、近似を得て、最終的にデータをすべて再構成する彼の方法は、非常に複雑であり、また時間を費やすことになる。
【０００５】
欠落データの問題を解決する別の方法としては、異なる軌道に沿ってボリュームスキャンを実行することによって異なるスキャンジオメトリを用いるものがある。直交するラインスキャンとサークルスキャンでは、完全なデータセットするために、ラインに沿って収集されたデータが、円軌道に沿って収集されたデータの欠落データを補足する。しかしながら、寝台の線形移動を加算することは、ボリュームスキャナのスピードの利点を失うことになり、また患者をスキャナの中に長時間に放置し、患者への被曝量を多くしてしまう。
【０００６】
発明の要約
本発明は、以上の事情に鑑みてなされたものであり、近似的な欠落データを使って画像再構成することを目的とする。
【０００７】
また本発明の別の目的は、欠落データを近似しそのデータに基づいて再構成することで、再構成画像の画質を改善することである。
【０００８】
更に本発明はの別の目的は、円軌道データを完全にできるように仮想ラインデータを生成し、再構成画像を改善することである。
【０００９】
本発明によれば、欠落データに近似するにあたって、円軌道に沿って収集されるデータは、完全なデータとするためのライン軌道に沿って収集されると推定されるデータによって補足され、完全なデータとなる。ライン軌道に沿って収集されると推定されるデータは近似され、画像再構成で用いられる。
【００１０】
上述本発明の他の目的は、画像が投影データを得るための円軌道に沿って静止対象物をスキャンすることによって再構成される本発明の方法で実現される。円軌道データは投影データから再構成され、ラインデータは円軌道データを用いて近似される。そして画像は、これら円軌道データと近似された直線軌道データに基づいて再構成される。
【００１１】
円軌道データは、重み付け、積分、微分、共同傾き係数による割算によって処理される。ラインデータは、処理された円軌道データに基づいて生成されても良い。
【００１２】
ラインデータは、端の平面群（エッジプレーン）に基づいて生成されても良い。端の平面群は、特定の焦点位置から検出器素子へＸ線パスを通過し、１つの点であるキャン円に触れる。端の平面群と関係するデータは、スキャンサークルに沿って収集されたデータから得ることができる。
【００１３】
ラインデータへの近似は、サークルデータに対応する円軌道データセットを完全なものとするラインデータを生成すれば良い。
【００１４】
サークルデータは、フェルドカンプ再構成法を用いて、再構成されても良く、また、画像は工藤と斉藤のアルゴリズムに基づく方法を用いて再構成されて良い。
【００１５】
本発明の方法は、画像データを得るための円軌道に沿って静止対象物をスキャンすることと、その画像データからサークルデータを再構成すること、サークルデータを用いてラインデータを近似すること、そして近似されたラインデータを用いてサークルデータを修正することから構成されて良い。
【００１６】
また本発明は、対象物に対してコーンビームＸ線を曝射するＸ線源とＸ線を検出するＸ線検出器とを備えるコンピューター断層撮影装置に適用されて良い。１つの実施形態として、第１の再構成プロセッサは、データ収集装置に接続され投影データからサークルビューを再構成する。欠落データ演算器は、データ収集装置に接続され、サークルビューから欠落するデータを計算する。ラインデータ処理装置は欠落データ演算器に接続される。第２の再構成プロセッサはラインデータ処理装置に接続され、画像加算プロセッサは第１と第２の再構成プロセッサに接続される。
【００１７】
好ましい実施例の詳細
本発明は、円軌道スキャンが実行される場合に欠落するデータを近似するためのシステム及び方法である。図面を説明すると、各図及び本発明のシステム図である図１において、同一又は対応する部分は同様の符号を示している。架台１は、Ｘ線ビームを発生するＸ線源３を収容している。Ｘ線ビームは好ましくはコーンビームである。Ｘ線検出器５は、撮影領域（ＦＯＶ）として示された円に含まれる対象物を透過したＸ線源３からのＸ線を検出する。Ｘ線源３および検出器５は、回転リング２に取り付けられる。システムは、回転リング２に取り付けられて良いＸ線フィルタ４も含む。対象物は、一般的には寝台６のスライド天板上に載せられる。
【００１８】
図２は、本発明によるシステムの斜視図である。寝台６は、架台１の円筒状の撮影口へ移動する。
【００１９】
Ｘ線コントローラ８は、高電圧発生器７へトリガ信号を供給する。高電圧発生器７は、受信したトリガ信号に基づいてＸ線源３へ高電圧を供給する。Ｘ線はＸ線源３によって照射され、架台/寝台コントローラ９は、対象物をスキャンするために架台１の回転リング２の回転および寝台６の天板スライドを制御する。システムコントローラ１０は、全システムのコントロールセンターを構成し、Ｘ線コントローラ８および架台/寝台コントローラ９を制御する。Ｘ線源３は、好ましくは静止している対象物上の回転経路に沿ってスキャンを実行する。（以下に述べるように）大多列検出器と共に用いると、１回転で対象物の関心領域を撮影するのに十分である。しかしながら、本発明は回転スキャンに限定されず、ヘリカルスキャンのような他のスキャンテクニックに用いられても良い。
【００２０】
検出器５の出力信号は、データ収集ユニット１１によって増幅され、投影データを生成するためのディジタル信号に変換される。データ収集ユニット１１は、さらに処理ユニット１２に画像データ１５を出力する。処理ユニット１２は、出力画像を生成するために再構成技術を用いて、データを処理する。出力画像は、出力装置１４へ出力されても良い。出力装置１４は、画像表示端末、レーザープリンタ、その他の出力装置あるいはこれらの組合せを構成すると良い。
【００２１】
図３において検出器５のより詳細な図面を示す。検出器５は、検出素子２１の複数の列２０を有する。図３では８列が示されているが、列数は５１２と同じ位多数であって良い。検出器列が一般的に用いられる少数のものと比較して多数列の検出器５を用いると、対象物の周りの１回転をすれば通常十分なデータが得られる。さらに、ある考察が考慮された方が良い。例えば、多くの検出器列は非常に大量のデータを生成し、そしてそれらは、同時或いは短時間に伝送され、処理され、記憶されなければならない。処理装置と伝達装置は高速に実行された方が良く、また記憶装置は大容量を有した方が良い。本発明は、多数の検出素子列を有する検出器を用いて、画像を再構成することに特に適している。
【００２２】
検出器は、平面又は曲面であれば良い。以下は、平面検出器を備えたシステムを参照する。曲面検出器を備えたシステムは、曲面検出器によって収集されたデータセットを平面検出器によって収集されたものと等価なデータに変換するための特別のソフトウェアあるいはハードェアを含んでも良い。これは、データ収集ユニット１１又は処理ユニット１２によって一般的に行われる。
【００２３】
処理ユニット１２は、プログラムされた汎用演算器から構成されても良く、画像処理のためにより特別に設計されたプログラムされたマイクロプロセッサでも良い。前述の場合では、汎用演算器上で実行されたソフトウェアが、画像再構成、データおよびメモリ管理、そして他のデータ処理タスクを扱いる。図４は本発明による処理ユニット１２の一例のブロック図であり、その動作について詳細に以下に述べる。フェルドカンプ再構成プロセッサ４０はフェルドカンプ再構成を実行し、その一方で、各々のパイプラインにおいて、欠落データ演算器４１は、欠落データ（仮想ラインデータ）を演算しラインデータ形式で整える。ラインデータプロセッサ４２は、仮想ラインデータを処理し、再構成のためにそれを準備する。ラインデータ再構成プロセッサ４３は、ラインデータ（修正）画像を生成する。最終的に、画像加算プロセッサ４４は、修正画像をそれに対応するフェルドカンプ画像群と結合する。フェルドカンプ画像と修正画像はピクセル値の単純加算によって加えられる。
【００２４】
スキャンパラメータ及び画像再構成のパラメータについては、後述する。通常通りに、直交ラインスキャンおよび円スキャンが２ステップで実行される。第１のステップで、Ｘ線管とエリア検出器は１つの平面内を円軌道で移動し、そして第２のステップで、Ｘ線管及びエリア検出器は上記円軌道を含む平面に直交なラインに沿って移動される。ライン軌道は、典型的にはＸ線源を静止した状態で寝台を移動することによって実現される。図５は、システムジオメトリおよびスキャン座標系を示したものである。固定座標系は、両方のスキャンを描くために決められる。図５（図６（ａ）および図６（ｂ））は実際のスケールではない。ｚ次元は、ｘ次元及びｙ次元に対してより強調（拡張）されている。この座標系のＸーＹ平面は、円軌道を含む平面と一致しており、また座標系の原点は円運動の中心と一致する。
【００２５】
ミッドプレーンは、スキャン座標系のＸーＹ平面（Ｚ＝０に対応する）である。回転軸５１は、ミッドプレーンに直交であり、焦点でそれと交差する。スキャンサークル５２は、ミッドプレーンにおける焦点の円軌道であり、ミッドプレーンは原点で中心に位置する。Ｄは、スキャンサークル５２の半径であり、ＦＯＶは、ミッドプレーン上で再構成される円エリアの直径である。図５では、Ｒ＝ＦＯＶ/２である。再構成されるボリュームあるいは再構成ＲＯＩは５０として与えられる。これは、原点を中心におく半径Ｒ、高さＷR＝ＷD（ＤーＲ）／Ｄの円柱であり、ＷDは検出器（列数×１列の幅）ある。スキャンラインは、焦点の（仮想的な）ライン軌道である。スキャンラインは、ミッドプレーンに直交であり、原点からの距離Ｄで、点（０、ーＤ、０）でミッドプレーンと交差する。スキャンライン上における任意の点の座標は、Ｆがミッドプレーンからの距離である場合、（０、ーＤ、Ｆ）である。ここで、ＦMAXは、再構成ＲＯＩをカバーするのに必要な各方向におけるスキャンラインの長さ（全長は２ＦMAXである）であり、ＦMAX=ＷDとなる。コーンビームＸ線は５３である。
【００２６】
他のパラメータは、検出器（あるいは移動）座標系（ＸD、ＺD）である。これは、円軌道および線軌道の両方に沿ったエリア検出器と共に移動する座標系である。この座標系の原点は検出器の中心である。検出器上の任意の点は、（ＸD、ＺD）のように座標により示すことができる。検出素子は、（ＸDi、ＺDj）で点の格子（グリッド）を形成する。ここで、
【数１０】
0004342164.tif 000002
であり、
ΔS、ΔCは、それぞれ水平方向、垂直方向の検出器間隔であり、ＮS、ＮCは、それぞれ１列、１行に沿った検出素子の数である。
【００２７】
図６（ａ）は、検出器座標系における平面群のパラメータを示している。検出器座標系におけるラインの方程式は次のように書くことができる。
【００２８】
【数１１】
0004342164.tif 000003
ここで、（ＸD、ＺD）ライン上の任意の点である。２つのパラメータ、ｒとθは、このラインを特徴づけるために用いられる。検出器面上のライン（ｒ，θ）およびスキャンライン上の点Ｆは、平面（Ｆ，ｒ，θ）を定義する。図６（ａ）は、円軌道６０および線形の軌道６１を示す。
【００２９】
点Ａ，Ｂ，Ｃは、それぞれｘ軸、ｙ軸およびz軸を備えた平面の交差点であり、点Ｇはライン軌道を備えた平面の交差点である。
【００３０】
ラインデータとサークルデータの再構成は、工藤と斉藤方法を用いて実行されて良い。工藤と斉藤方法による再構成は、２つのパートに分割することができる。第１に、サークルビュー群Ｐβ（ＸD、ＺD）が処理される。それは通常のフェルドカンプ再構成によって行われる。第２に、ラインビュー群ＰF（ＸD、ＺD）が処理される。それは、図７に示す次の６つのステップで述べることができる。第１に、重み付けられた投影データが生成され（ステップ７０）、加重された投影データは次の方程式に従って決定することができる。
【００３１】
【数１２】
0004342164.tif 000004
ステップ７１では、重み付けされた投影データの再投影（積分）が行われ、次の方程式に従って決定することができる。
【００３２】
【数１３】
0004342164.tif 000005
その後、再投影された加重投影データは、ステップ７２でラジアル（半径）方向へ微分され、次の方程式を用いて微分することができる。
【００３３】
【数１４】
0004342164.tif 000006
図８は、１つの焦点位置に属するデータセットのための積分と微分を示している。
【００３４】
ステップ７３では、２次元逆投影が実行され、次の方法で実施されて良い。
【００３５】
【数１５】
0004342164.tif 000007
２次元逆投影で制限される積分範囲は、フェルドカンプ再構成で既にカウントされたデータを再カウント（寄与のオーバーカウンティング）を防止するよう次のように定義される。
【００３６】
【数１６】
0004342164.tif 000008
その結果は、長軸方向に微分される。（ステップ７４）
【数１７】
0004342164.tif 000009
最終的に（ステップ７５）、画像へのラインビューの寄与は、ライン画像を生成するための多数の３次元逆投影によって得られる。
【００３７】
【数１８】
0004342164.tif 000010
スキャンにおいて、円軌道に沿って収集されたデータは、修正およびいくつかの初期処理が行われた後に、マトリックスＰβ（ＸDi、ＺDj）上にアレンジされる。データの各マトリックス又はサークルビューは円に沿った１つの角度位置βに対応し、マトリックスの入力は、検出器素子のグリッドに対応する。上述で検討したように、画像を再構成するのに必要なデータから欠落するデータが存在する。本発明によれば、欠落データは、近似され、仮想ラインデータ形式にアレンジされる。データの各マトリックスすなわちマトリックスＰF（ＸDi、ＺDj）又はラインビューは、スキャンラインに沿った１つの焦点位置Ｆに相当し、マトリックスの入力は検出器素子のグリッドに対応する。ラインデータ処理は、対象物と交差する平面群上でラドン変換に関係する。
【００３８】
本発明に従った方法は、図９において一般的に示すことができる。ステップ９０において、対象物はスキャンされ、ボリュームデータが収集される。図１のシステムでは、対象物を静止した状態でＸ線源が架台において回転され、このシステムの選択のスキャンである円軌道スキャンが結果として行われる。そのデータは、データ収集ユニット１１を用いて収集される。
【００３９】
上述で検討したようにデータは、マトリックスＰβ（ＸDi、ＺDj）にアレンジされて良い。ここで各マトリクス又はサークルビューは、円に沿った１つの角度位置に対応する。
【００４０】
サークルビューは、ユニット１２（ステップ９１）の処理により、フェルドカンプ再構成を用いて再構成される。部分的な画像に結果としてなる。次に、ステップ９２において、円ビューから欠落しているデータが、再び処理ユニット１２により近似される。このステップは、ステップ９１の後に行う必要はないが、一度データが収集されれば進むことができる。ラインビューは（以下に記述するように）ステップ９３で処理される。画像は、ステップ９４で画像加算（ピクセル値加算）によって、サークルビューおよび近似されたラインビューを使って再構成される。より詳細に言うと、図４において示すように、サークルビューはプロセッサ４０によって再構成され、欠落データは演算器４１によって演算される。プロセッサ４２は、ライン画像を処理し、プロセッサ４３はラインデータを再構成する。その２つの再構成されたビューは、プロセッサ４４によってピクセル値加算によって加算される。
【００４１】
図１０は、本発明に従った方法を示し、サークルビューの処理およびラインデータの近似が並行に導かれる。言いかえれば、ラインデータの近似はサークルビュー処理を待つ必要がないし、サークルビュー処理はラインデータの近似を待つ必要がない。ステップ１００では、データは円軌道で収集される。このデータは、フェルドカンプ画像１０６を生成するフェルドカンプ再構成によってサークルビューを処理するためのステップ１０１において用いられる。（平行パスにおける）サークルデータは、ライン又は修正画像１０５を生成するために、欠落データ計算ステップ１０２、ラインデータ処理ステップ１０３及びデータ再構成ステップ１０４で用いられる。画像１０５、１０６は、ステップ１０７で、ピクセル値加算によって加算される。
【００４２】
本発明に従った方法は、以下に示すようにより詳細に説明する。直交するラインとサークルジオメトリ（図６（ａ））は、欠落データと、ライン軌道に沿って得られると予測されるデータとを、１対１で一致するよう形成することによって、欠落データ（パラメータ化）をカウントするために用いられる。この一致に従って、（原理において）欠落データは、ラインスキャンが実行された場合に収集されるデータと同じように与えられるマトリクックスＰF（ＸDi、ＺDj）でアレンジされる。マトリックスＰF（ＸDi、ＺDj）の入力（i、j）は同じマトリックスＰF（ＸDi、ＺDj）でアレンジされ、そしてそれは収集される推定されるデータと同じような解釈で与えられる。これは、次のことを意味する。すなわちマトリックスＰF（ＸDi、ＺDj）の入力（i、j）は、ミッドプレーンから距離Ｆのスキャンライン上のＸ線焦点から発生されそして検出素子ＰF（ＸDi、ＺDj）を通過される特定のレイの近似投影値を構成する。しかしながら、近似値の実際の演算は、収集されると推定されるデータが工藤と斉藤アルゴリズムに従っていくらかの初期処理が行われた後、後の段階で実行されても良い。
【００４３】
その処理中で得られた（マトリックスにアレンジされている）多数は、近似で用いることができる。得られた多数は、スキャン対象物を通過した平面に属するラドン変換値を取得したと解釈することができる。（上述した）工藤と斉藤アルゴリズムに従った再構成を考えると、得られた多数の実際の値を生成するにあたって、マトリクスの個々の入力
【数１９】
0004342164.tif 000011
は、ある平面群のグループから寄与を得る。これらの平面は、以下のように特徴づけることができる。（ａ）平面はすべて、（ミッドプレーンからの距離Ｆの）スキャンライン上の同じ点（又は焦点位置）及び座標（ＸDi、ＺDj）によって示される検出素子の中心を含む。言い換えると、それらは全て、個々の焦点位置から検出素子へのラインを通過する。（ｂ）それらの平面はスキャンサークルと交差しない。本発明によれば、グループ中の各平面上のラドン変換値は、‘エッジプレーン’すなわちグループに属しスキャンサークルに接する２つの平面を、補間することによって得られる。得られた数量は同じ方法で次のように導き出すができる。
【００４４】
図６（ｂ）は、座標ｒとθによって特性が示された１つの‘エッジ’プレーン（平面）を示している。そのエッジプレーンは、点Ａ，Ｂ，ＣでＸ、Ｙ、Ｚと交差する。ラインＯＤは、原点からラインＡＢまで垂線である。その平面は、ラインＧＣを含む平面群に属する。このラインを含む平面全てを考えれば、ある平面はこのラインに沿って回転され、２つの平面だけがスキャンサークルに接触する。これらの平面がエッジプレーンと呼ばれる。図６（ｂ）において平面（ｒ１，θ１）は、スキャンサークル（点Ｄ１はサークル上に存在する）にちょうど接するまでラインＧＣ周りを回転することによって、平面（ｒ，θ）から得られたエッジプレーンである。エッジプレーン群がスキャンサークルに接するので、それらに関係するデータは、スキャンサークルに沿って収集されたデータから得ることができる。平面群全てからの寄与の演算は、２つのエッジプレーンから得られる。
【００４５】
図６（ｃ）は、ラインスキャンとサークルスキャンの両方のスキャンにおける検出器に関連するエッジプレーンを示している。６０はある一例のサークルスキャン６５における検出器の位置を示し、６１はラインスキャン軌道６４における検出器の位置であり、６３は参照としてｚ軸を示している。６２はサークルスキャンにおけるＸ線ビームを示しており、６６はラインスキャンにおけるＸ線ビームを示している。エッジプレーンは６７として示されている。
【００４６】
次に、工藤と斉藤の方法の枠組みにおいてエッジプレーンを用いる計算のために必要なオペレーションを記述する。図１１を参照すると、データをスキャンし収集した後（ステップ１１０）、円軌道データはビュー毎に処理される（ステップ１１１）。これは、上述したようにフェルドカンプ再構成のための処理とは切り離しても良い。図１２はより詳細にこのステップを示す。ステップ１２０では、重み付けられえた投影データは、次の式を用いて生成される。
【００４７】
【数２０】
0004342164.tif 000012
これらの値は、ＸD方向に沿って積分され（ステップ１２１）、
【数２１】
0004342164.tif 000013
その後、長さ方向に微分され（ステップ１２２）、
【数２２】
0004342164.tif 000014
共同傾き係数によって割算される（ステップ１２３）。
【００４８】
【数２３】
0004342164.tif 000015
ここで、γは、ビューβに対応する焦点位置を含むプレーン（平面）の傾き角度であり、座標ＺDを有する検出素子のラインに沿ったエリア検出器と交差する。
【００４９】
傾き角度は、（焦点の位置Ｓの）焦点軌道と（図１３に示される）エリア検出器ＡＣＯＢの両方と交差する平面ＳＡＣに関して定義される。それは、検出器システムの原点Ｏから焦点位置ＳまでのラインＳＯと、原点Ｏから平面ＳＡＣまでの垂線ＯＤとの間の角度となる。
【００５０】
その後、近似されたラインデータは生成される（ステップ１１２）。このオペレーションは、次のようにサークルデータの追加処理から得られたデータとともに、上述の実際のラインスキャンの処理で用いられた（図７に示す工藤と斉藤方法の）最初の４つのステップで得られたデータに置き換わる。Ｇ(1)(F)（ｒ，θ）は
【数２４】
0004342164.tif 000016
で置き換える。ここで、θ1とθ2とは、（上述のように工藤と斉藤処理における）ｔｇθ1とｔｇθ2のための式によって定義され、γ１は第１のエッジプレーンの共同傾き角度であり、γ2は第２のエッジプレーンの共同傾き角度である。またＰβ１(3)とＰβ２(3)は、２つのエッジプレーン用のデータである。サークルビューアングルは、
によって定義される。
【００５１】
【数２５】
0004342164.tif 000017
上式において、θに依存する数量は角括弧前だけであり、これは次のように導く。
【００５２】
【数２６】
0004342164.tif 000018
このように仮想ラインデータＰFBは、エッジプレーン用の収集されたデータから決定される。その後、データは長軸方向に微分され、３次元逆投影は実際のデータの代わりに近似されたデータを用いて実行される（ステップ１１３および１１４）。長軸方向の微分は、次のように与えられ、修正のために用いられた画像を得るために、処理済みの近似ラインデータを３次元逆投影する。
【００５３】
【数２７】
0004342164.tif 000019
図９で示すように、ラインデータは、所望の画像を生成するためにフェルドカンプ画像との画像加算に用いられる。
【００５４】
明らかなように本発明の種々の修正や変形は、上述の開示に照らして可能である。例えば、本発明の方法はソフトウェアで実行されても良い。コンピュータプログラム製品は、汎用演算器上の方法のステップを実行するためのコード装置を含んでも良い。本発明は、さらに、光ディスク又は磁気ディスクのような記録媒体上のソフトウェア方法として具体化されても良い。添付クレームの範囲で理解され、本発明は特にここに記述されたよりも他に実行されても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明によるシステム図である。
【図２】図２は、本発明によるシステムの斜視図である。
【図３】図３は、多列検出器の図である。
【図４】図４は、図１の処理ユニットのブロック図である。
【図５】図５は、本発明において用いられるシステムジオメトリおよびスキャン座標系を示した図である。
【図６】図６（ａ）は、検出器座標系における平面群のパラメータを示し、図６（ｂ）は、検出器座標系における端の平面（エッジプレーン）のパラメータを示す図である。
【図７】図７は、ラインビューの処理の図である。
【図８】図８は、１つの焦点位置に属するラインデータ群のための積分と微分方向を示した図である。
【図９】図９は、本発明による方法の第１の実施例を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明による方法を更に詳細に示した図である。
【図１１】図１１は、本発明による方法の図である。
【図１２】図１２は、図１１の方法のサークルビュー処理ステップにおける詳細な図である。
【図１３】図１３は、傾き角度を示す図である。
【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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【図１２】
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【図１３】
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