(57)【要約】【課題】ヘリカルスキャンにおいて、ｚ軸に沿ったサンプリングの不十分に起因する「風車アーティファクト」または「螺旋アーティファクト」の発生を軽減すること。【解決手段】コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線源３と、Ｘ線源から発生され、被検体を透過したＸ線を検出するためのＸ線検出器５と、Ｘ線検出器を介して被検体を透過したＸ線に関するデータを収集するデータ収集部１１と、データ収集部によって収集されたデータに、検出器列数を見掛け上増加するためのアップサンプリングを実行してアップサンプルデータを発生するアップサンプルデータ発生部１２と、アップサンプルデータを使用して画像を再構成する画像再構成部１２とを具備する。【選択図】図１
2009112816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線源と、
前記Ｘ線源から発生され、被検体を透過したＸ線を検出するためのＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器を介して前記被検体を透過したＸ線に関するデータを収集するデータ収集部と、
前記データ収集部によって収集されたデータに、検出器列数を見掛け上増加するためのアップサンプリングを実行してアップサンプルデータを発生するアップサンプルデータ発生部と、
前記アップサンプルデータを使用して画像を再構成する画像再構成部とを具備するコンピュータ断層撮影装置。
【請求項２】
前記アップサンプルデータ発生部は、次の式を使用して前記アップサンプリングを実行するように構成され、
【数１】
2009112816.tif 000015
ここで、ａ(ｊ，ｋ)は、３つの入力データサンプルのそれぞれの寄与であり、
「Ｉｎ」は、入力データカラムであり、
「Ｏｕｔ」は、出力アップサンプルデータカラムであり、
ｓｅｇは、セグメント（検出器列）指数（０≦ｓｅｇ≦Ｎｓｅｇ，ここでＮｓｅｇは前記検出器内の検出器列数）であり、
Ｋは、アップサンプリング係数であり（Ｋ＝２，４，．．．，）、
ｋは、局所アップサンプルセグメント指数であり（０≦ｋ≦Ｋ）、
ｊは、局所補間セグメント指数である（ｊ＝−１，０，１）ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
ａ(ｊ，ｋ)は、重み係数であり、前記重みは、次のように決定され、
ａ(ｊ，ｋ)＝ｈ（ｊ−ｓ）
ここでｈ（ｊ−ｓ）は、次のように定義された補間カーネルであり、
【数２】
2009112816.tif 000016
パラメータｓは、次の式によって求められる、請求項１に記載の装置。
【数３】
2009112816.tif 000017
【請求項４】
被検体を透過したＸ線に関するデータに、検出器列数を見掛け上増加するためのアップサンプリングを実行してアップサンプルデータを作成する段階と、
前記アップサンプルデータに基づいて前記被検体の画像を再構成する段階とを有するコンピュータ断層画像再構成方法。
【請求項５】
前記アップサンプリングする段階は、次の関係を含み、
【数４】
2009112816.tif 000018
ここで、ａ(ｊ，ｋ)は、３つの入力データサンプルのそれぞれの寄与であり、
「Ｉｎ」は、入力データカラムであり、
「Ｏｕｔ」は、出力アップサンプルデータカラムであり、
ｓｅｇは、セグメント（検出器列）指数（０≦ｓｅｇ≦Ｎｓｅｇ，ここでＮｓｅｇは前記検出器内の検出器列数）であり、
Ｋは、アップサンプリング係数であり（Ｋ＝２，４，．．．，）、
ｋは、局所アップサンプルセグメント指数であり（０≦ｋ≦Ｋ）、
ｊは、局所補間セグメント指数である（ｊ＝−１，０，１）、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ａ(ｊ，ｋ)は、重み係数であり、前記重みは次のように決定され、
ａ(ｊ，ｋ)＝ｈ(ｊ，ｋ)
ここで、ｈ（ｆ−ｓ）は、次のように定義された補間カーネルであり、
【数５】
2009112816.tif 000019
パラメータは、次の式で求められる、請求項４に記載の方法。
【数６】
2009112816.tif 000020
【請求項７】
前記データに前記アップサンプリングを実行する段階と
前記前記アップサンプリングされたデータに逆投影を実行する段階とをさらに有する請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記アップサンプリングは、チャンネル方向に略直交する検出器列方向に適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記アップサンプリングは、検出器列数を１列増分する請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記アップサンプリングは、検出器列数をＮ倍に増分し、ここで、Ｎ＝２，４，．．．，は偶数の整数である請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
前記アップサンプリングを実行する際にシフト値を使用する段階をさらに有する請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記アップサンプリングで補間カーネルを使用する段階と、
前記カーネルのサイズを適応的に変更する段階とをさらに有する請求項４に記載の方法。
【請求項１３】
前記アップサンプリングで使用されるシフト量を変更する段階をさらに有する請求項４に記載の方法。
【請求項１４】
被検体を透過したＸ線に関するデータに、検出器列数を見掛け上増加するためのアップサンプリングを実行してアップサンプルデータを作成する段階と、
前記アップサンプルデータを使用して前記被検体の画像を再構成する段階とをコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記アップサンプリングは、次の関係を含み、
【数７】
2009112816.tif 000021
ここで、ａ(ｊ，ｋ)は、３つの入力データサンプルのそれぞれに対応し、
「Ｉｎ」は、入力データカラムであり、
「Ｏｕｔ」は、出力アップサンプルデータカラムであり、
ｓｅｇは、セグメント（検出器列）指数（０≦ｓｅｇ≦Ｎｓｅｇ，ここでＮｓｅｇは前記検出器内の検出器列数）であり、
Ｋは、アップサンプリング係数であり（Ｋ＝２，４，．．．，）、
ｋは、局所アップサンプルセグメント指数であり（０≦ｋ≦Ｋ）、
ｊは、局所補間セグメント指数である（ｊ＝−１，０，１）請求項１４に記載の媒体。
【請求項１６】
ａ(ｊ，ｋ)は、重み係数であり、前記重みは、次のように決定され、
ａ(ｊ，ｋ)＝ｈ（ｊ−ｓ）
ここで、ｈ（ｊ−ｓ）は、次のように定義された補間カーネルであり、
【数８】
2009112816.tif 000022
パラメータｓは、次の式によって求められる請求項１４に記載の媒体。
【数９】
2009112816.tif 000023
【請求項１７】
逆投影を実行する段階と、
前記逆投影の直前に前記アップサンプリングを実行する段階とをさらに有する請求項１４に記載の媒体。
【請求項１８】
前記アップサンプリングは、検出器列方向に適用される請求項１４に記載の媒体。
【請求項１９】
前記アップサンプリングは、検出器列数を１増分する請求項１４に記載の媒体。
【請求項２０】
前記アップサンプリングは、検出器列数をＮ倍に増分し、ここで、Ｎ＝２，４，．．．，は偶数の整数である請求項４に記載の媒体。
【請求項２１】
前記アップサンプリングを実行する際にシフト値を使用する段階をさらに有する請求項１４に記載の媒体。
【請求項２２】
前記アップサンプリングに補間カーネルを使用する段階と、
前記カーネルのサイズを適応的に変更する段階とをさらに有する請求項１４に記載の媒体。
【請求項２３】
前記アップサンプリングにおいて使用されるシフト量を変更する段階をさらに有する請求項１４に記載の媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像に関し、詳細にはシフトを有するアップサンプリングを利用するＣＴ撮像に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムの主な構成要素は、Ｘ線管とＸ線検出器である。Ｘ線管は、スキャンされる対象物または患者の方に導かれるＸ線光子を生成する。Ｘ線光子は、対象物または患者を透過するとき、強度を失い（減衰し）、対象物または患者の反対側に配置されたＸ線検出器によって測定される。Ｘ線源と検出器は、一般に、ガントリと呼ばれる環状の土台に取り付けられる。ガントリは、スキャンする対象物または患者の回りを廻り、多数の視野角でデータを収集することができる。各視野角で１つのＸ線投影が収集され、デジタル捕捉システム（ＤＡＳ）を介してデータ処理装置と再構成装置に転送される。各投影は、Ｘ線源から出るＸ線の強度の２次元検出器アレイによって、１組の測定値として与えられる。そのようなデータは、「コーンビーム」データと呼ばれる。
【０００３】
２次元検出器では、各検出器要素はｋで索引付けされ（ｋ＝１,...,Ｎ×Ｍ）、ここで、Ｎは、検出器列の数であり、Ｍは、検出器１列当たりの要素数であり、対象物または患者で減衰した検出器要素ｋでのＸ線光子ビーム（光線）の強度は、次の式によって与えられる。
【数１】
2009112816.tif 000003
【０００４】
ここで、μ(ｘ)は、再構成される減衰関数である。
【０００５】
Ｉk0は、μ(x)によって減衰する前（Ｘ線管によって生成されＸ線（例えば、くさびやボウタイ）フィルタを通った後）のビーム強度であり、
∫μ(ｘ)ｄｘは、線ｌに沿ったμ(x)の線積分である。数学的には、１組の線積分が複数の線ｌに対応する場合にμ(ｘ)を再構成することができる。従って、測定された強度データは、まず次の線積分に変換される。
【数２】
2009112816.tif 000004
【０００６】
（２）
Ｘ線断層撮影再構成は、データ収集、データ処理およびデータ再構成の３つの主なステップから成る。データ収集では、Ｘ線強度データは、各検出器要素でそれぞれ事前に定義された角度ビュー位置で収集される。これは、ガントリの回転部分内で行われる。検出器は、入射Ｘ線束を測定し、それを電気信号に変換する。主な検出器のタイプには、エネルギー(電荷)積分と光子計数の２つのタイプがある。電気信号は、ガントリの回転部分からスリップリングを介して静止部分に転送される。この段階で、データは圧縮されてもよい。
【０００７】
データ処理において、データは、式(２)によりＸ線強度測定値から線積分に対応する信号に変換される。また、散乱やＸ線ビームハードニング等の望ましくない物理的現象の影響を少なくし、各検出器要素の不均一な応答関数を補償し、ノイズを減少させるために、様々な補正ステップが適用される。
【０００８】
アルゴリズムにより、データ再構成は、以下の処理ステップのすべてまたはいくつかを含む。
【０００９】
−コサイン（扇角、円錐角）重み付け（ｘｃｏｓまたは１／ｃｏｓでよい）。
【００１０】
−データ微分。これは、扇角、円錐角、投影角、Ｘ線源軌道座標、垂直検出器座標、水平検出器座標またはこれらの任意の組み合わせに対して実行することができる。
【００１１】
−データ冗長重み付け。データに重み関数Ｗを掛ける。重み関数Ｗは、扇角、円錐角、投影角、Ｘ線源軌道座標、垂直検出器座標、水平検出器座標、またはこれらの任意の組み合わせの関数でよい。
【００１２】
（コンボルーション(フィルタリング)）  このステップは、コンボルーションカーネルを利用する。アルゴリズムによって、ランプベースカーネル（Ｈ(ｗ)＝|ｗ|)を使用するものと、ヒルベルト（Hilbert）ベースカーネル（ｈ(ｔ)＝１／ｔ，ｈ(ｔ)＝１／ｓｉｎ(ｔ)、Ｈ(ｗ)＝ｉ ｓｉｇｎ(ｗ)）を使用するものがある。カーネルは、扇形ビーム形状に調整されてもよく、倍率変更されてもよく、変調されてもよく、アポダイズされてもよく、修正されてもよく、これらが任意に組み合わされてもよい。
【００１３】
（逆投影）  このステップでは、データが画像ドメイン内で逆投影される。通常、逆投影データは、距離係数によって重み付けされる。距離係数は、Ｘ線源位置から再構成画素までの距離Ｌに反比例し、１／Ｌまたは１／Ｌ2に比例することができる。また、画素ごとに追加のデータ冗長重み付けが適用されてもよい。また、通常、逆投影ステップは、データ補間かデータ補外のいずれかによって、再構成画素を通る光線に対応するデータ値を取得するステップを含む。このプロセスは、多くの異なる方法で行うことができる。上記のステップが適用される順序は、個別の再構成アルゴリズムに依存する。
【００１４】
スキャン中に、スキャンする対象物または患者が乗ったテーブルを平行移動させて、対象物または患者をガントリ内で平行移動させることができる。この場合、Ｘ線源は、スキャンされる対象物または患者に対して螺旋軌道を示す。これは「ヘリカルコーンビーム」スキャニングと呼ばれる。
【００１５】
検出器要素のサイズが限られているので、投影データは、実際の再構成関数μ0(ｘ)の帯域制限された（平滑化された）ものμ0(ｘ)に対応する。従って、最善でも、μ(ｘ)ではなくμ0(ｘ)を再構成することができる。しかしながら、ナイキスト基準により、μ0(ｘ)を再構成するには１ビーム幅当たり２つのサンプルが必要である。従って、スキャン関数μ(ｘ)が十分にシャープな場合は、ナイキスト基準を超えてエイリアシングアーティファクトを発生させる。ヘリカルスキャンの場合、ｚ軸に沿ったサンプリングが不十分だと、「風車アーティファクト」または「螺旋アーティファクト」として知られる暗い色の羽根と明るい色の羽根（葉）が交互になったアーティファクトパターンが生じる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明の目的は、ヘリカルスキャンにおいて、ｚ軸に沿ったサンプリングの不十分に起因する「風車アーティファクト」または「螺旋アーティファクト」の発生を軽減することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明のある局面は、Ｘ線源と、前記Ｘ線源から発生され、被検体を透過したＸ線を検出するためのＸ線検出器と、前記Ｘ線検出器を介して前記被検体を透過したＸ線に関するデータを収集するデータ収集部と、前記データ収集部によって収集されたデータに、検出器列数を見掛け上増加するためのアップサンプリングを実行してアップサンプルデータを発生するアップサンプルデータ発生部と、前記アップサンプルデータを使用して画像を再構成する画像再構成部とを具備するコンピュータ断層撮影装置を提供する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ヘリカルスキャンにおいて、ｚ軸に沿ったサンプリングの不十分に起因する「風車アーティファクト」または「螺旋アーティファクト」の発生を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下図面を参照して本発明の実施形態を説明する。  
図１は、本発明によるＸ線コンピュータ断層撮像装置を示す。ガントリ１によって構成された投影データ収集システムは、略角錐状等にされたＸ線束のコーンビームを生成するＸ線源３と、２次元で配列された複数の検出器素子から成る２次元アレイ型Ｘ線検出器５（即ち、検出器のチャンネル方向に沿って１次元に配列された複数の検出器素子からなる検出器素子列を、検出器の列方向（患者の体軸方向）に沿って複数列配置したもの）とを収容する。Ｘ線源３と２次元アレイ型Ｘ線検出器５は、ベッド６の天板に乗せられた被検体の挟んで対向するように回転部２に取り付けられる。２次元アレイ型Ｘ線検出器５は、回転部２に取り付けられている。各検出器要素は１つのチャネルと対応する。Ｘ線源３からのＸ線は、Ｘ線フィルタ４を介して被検体に導かれる。被検体を透過したＸ線は、２次元アレイ型Ｘ線検出器５によって電気信号として検出される。
【００２０】
Ｘ線コントローラ８は、高電圧発生器７にトリガ信号を供給する。高電圧発生器７は、トリガ信号を受け取ったタイミングでＸ線源３に高電圧を印加する。これにより、Ｘ線源３からＸ線が照射される。ガントリ／ベッドコントローラ９は、ガントリ１の回転部２の回転とベッド６の天板の列方向（体軸方向）のスライド移動を同期的に制御する。システムコントローラ１０は、システム全体の制御を行い、Ｘ線コントローラ８とガントリ／ベッドコントローラ９を制御し、Ｘ線が、Ｘ線源３から連続的または一定の角度間隔で断続的に照射される。
【００２１】
２次元アレイ型Ｘ線検出器５の出力信号は、各チャネルごとにデータ収集装置１１によって増幅され、デジタル信号に変換されて、投影データが作成される。データ収集装置１１から出力される投影データは、処理装置１２に供給される。処理装置１２は、投影データを使って様々な処理を実行する。装置１２は、データのサンプリングとシフティング（後でより詳細に説明する）、フィルタリング、逆投影、再構成、ならびに投影データに対する他の所望の操作を実行する。装置１２は、各ボクセル内のＸ線吸収を反映する逆投影データを決定する。第１の実施形態としてＸ線コーンビームを使用するヘリカル走査システムでは、撮像領域（有効視野）は、回転軸を中心とする半径Ｒの円筒形である。装置１２は、この撮像領域内に複数のボクセル（３次元画素）を定義し、各ボクセルの逆投影データを見つける。この逆投影データを使用することによってコンパイルされた３次元画像データまたは断層撮影画像データは、表示装置１４に送られ、そこで、３次元画像または断層撮影画像として視覚的に表示される。
【００２２】
図２に、本実施形態による装置と方法を説明するシステム配置を示す。Ｘ線は、ある円錐角と扇角γで放射され、ある走査視野で対象物を通過する。Ｘ線源は、螺旋軌道をたどる。光線は、２次元検出器によって検出される。
【００２３】
前述のように、ＣＴ画像には「風車」アーティファクトがある。風車アーティファクトは、２Ｎ個の「風車」の羽根の形で現われ、ここでＮはセグメント（検出器列）数である。風車アーティファクトは、交互になったＮ個の暗い色の羽根とＮ個の明るい色の羽根を有する。
【００２４】
風車アーティファクトは回転し、１螺旋ピッチ全回転する。風車アーティファクトが、暗い色の羽根と明るい色の羽根が重なるように「位相ずれ」した状態で２つの画像が組み合わされた場合は、風車アーティファクトを相殺することができる。この「位相ずれ」相殺効果を実現するには、２つの画像は、互いに以下のｚ距離で再構成されなければならない。
【数３】
2009112816.tif 000005
【００２５】
ここで、Ｈpは１回転当たりのｍｍで表した寝台（テーブル）の遷移である。次に、画像は、データドメイン内で組み合わされる。この手法の１つの利点は、１つの再構成画像に１つの逆投影しか必要がないことである。別の利点は、データドメイン処理が、より高いフレキシビリティ（例えば、適応フィルタリング）を提供することである。
【００２６】
図３は、データドメイン内でアップサンプリングがどのように達成されるかを示している。ここでいうアップサンプリングは、収集位置のシフトを伴う処理であって、検出器列数を実質的に増加するためのものである。
【００２７】
ここでは、アイソセンタ近似が使用されている。各画像ごとに２つの仮想画像が検討され、その一方の仮想画像は＋ｄにあり、他方の仮想画像は−ｄにあり、ここでｄ＝Δ／２である。各「仮想画像」ごとに、データは、Ｘ線管及び検出器の回転軸を中心とした円弧方向、つまりチャンネル方向に略直交する検出器列方向（回転軸と平行なｚ方向）に、実際の検出器列ピッチの１／２より短い所定の距離をｄとして、＋ｄまたは−ｄだけ各収集位置をシフトされる。元データは、左側に示され、２つの「仮想」またはシフトされた画像は中央に示されている。アップサンプリングされたデータは、２つの仮想シフト投影からの補間によって作成され、図３の右側に示されている。
【００２８】
アップサンプリングは、以下のように実行されることが好ましい。偶数セグメント（０から始まる）が−ｄ投影から補間され、奇数セグメントが＋ｄ投影から補間される。このプロセスは、カラムごとに実行されることが好ましい。シフトを有するアップサンプリングは、２つの最も近いサンプル（例えば、６４×０．５スライスデータ）を使用することができる。他のデータには、様々な補間カーネルが使用されることがある。例えば、１６×１スライスデータの場合は、もっと幅広い補間カーネルが好ましい。シフトを有するアップサンプリングは、中心近くで最良の結果を提供し、２つの仮想画像間の距離は厳密にΔのままである。中心から遠ざかるにつれて、効果は多少減少する。
【００２９】
アップサンプリングシフトは、次の式で計算される。
【数４】
2009112816.tif 000006
【００３０】
表１と表２に、アップサンプリングシフトの例を示す。
【表１】
2009112816.tif 000007
【００３１】
【表２】
2009112816.tif 000008
【００３２】
アップサンプリングは、図４に示されており、以下の式に従って実行されることが好ましい。
【数５】
2009112816.tif 000009
【００３３】
ここで、ａ(ｊ，ｋ)は、３つの入力データサンプルのそれぞれの寄与であり、  
「Ｉｎ」は、入力データカラムであり、  
「Ｏｕｔ」は、出力アップサンプルデータカラムであり、  
ｓｅｇは、セグメント（検出器列）指数（０≦ｓｅｇ≦Ｎｓｅｇ、ここでＮｓｅｇは検出器列の数）である。Ｋは、アップサンプリング係数であり（Ｋ＝２，４，．．．，）、  ｋは、局所アップサンプルセグメント指数であり（０≦ｋ＜Ｋ）、  
グローバルアップサンプルセグメント指数は、ｕｓｅｇ＝ｓｅｇ・Ｋ＋ｋであり（０≦ｕｓｅｇ＜ＮｓｅｇｘＫ）  
ｊは、局所補間セグメント指数である（ｊ＝−１，０，１）。
【００３４】
ここで、アップサンプリングは、仮想画像を作成する処理の計算を実行することなくデータから直接行われる。仮想画像は、アップサンプリングがどのように働くかを理解するためのものである。
【００３５】
係数(ｊ，ｋ)は、次の式から求められる。  
ａ(ｊ，ｋ)＝ｈ（ｊ−ｓ）  
ここで、ｈ(ｊ−ｓ)は、次の式によって定義される補間カーネルである。
【数６】
2009112816.tif 000010
【００３６】
補間カーネルを図５に示す。パラメータｓは、次の式により求められる。
【数７】
2009112816.tif 000011
【００３７】
シフトδが導入される場合（前述のように）、ｓの式は、次のようになる。  
ｓδ＝ｓ＋δ    （ｋが偶数の場合）  
ｓδ＝ｓ−δ    （ｋが奇数の場合）  
好ましくは、係数ａ(ｊ，ｋ)は、すべてのｋに関して、
【数８】
2009112816.tif 000012
【００３８】
になるように正規化される。
【００３９】
補間カーネルサイズＬが大きくなった場合でも、アップサンプル出力データの各サンプルを補間するために最も近い３つの入力サンプルが使用されることが好ましい。また、式は任意のアップサンプル係数Ｋに関して得られるが、好ましい実施形態では、Ｋ＝２であり、これは、より高速かつ容易に実施することができる。
【００４０】
従ってアップサンプリング係数は、３×２の表によって与えられる。  
例１：ｄ＝０．１７２，Ｌ＝１．０  
次に、係数ａ(ｊ，ｋ)は、次の表によって与えられる。
【表３】
2009112816.tif 000013
【００４１】
例２：ｄ＝０．１７２，Ｌ＝２．０  
次に、係数ａ(ｊ，ｋ)は、次の式によって与えられる。
【表４】
2009112816.tif 000014
【００４２】
例２では、アップサンプルデータは、次の式によって計算される。  
Out[2.seg]=In[seg-1]・0.397+In[seg]・0.441+In[seg+1]・0.162  
Out[2.seg+1]=In[seg-1]・0.162+In[seg]・0.441+In[seg+1]・0.397
一般に、データ処理と再構成における任意の時点で、重み付け（例えば、コサイン重み付け）、導関数の取得、異なる座標への再ビンニングまたは再サンプリング、ランプやヒルバートなどの様々なフィルタを使用する畳み込み、冗長重み付けの適用、逆投影などを含むアップサンプリングを使用して、処理データを画像ドメインにすることができることに注意されたい。本実施形態は、データを畳み込んだ後で且つ逆投影の直前に使用されることが好ましい。
【００４３】
第１の修正では、アップサンプリングカーネルサイズＬは、データｚ勾配に適応する。最初に、データ勾配∇ｚ＝|データ（ｓｅｇ＋１，ｃｈ）−データ（ｓｅｇ−１，ｃｈ）|が決定される。勾配∇ｚが小さい（しきい値Ｔ1より小さい）場合は、より小さいＬの値（例えば、Ｌ＝１）を使用することができる。勾配∇ｚが大きい（Ｔ2より大きい）場合は、より大きいＬの値（例えば、Ｌ＝２）を使用することができる。Ｔ1＜∇ｚ＜Ｔ2の場合、Ｌの中間値（例えば、Ｌ＝１＋（∇ｚ−Ｔ1）／（Ｔ2−Ｔ1））を使用することができる。例えば、Ｔ1＝１０8，Ｔ2＝１０9を使用することができる。
【００４４】
第２の修正では、アップサンプリングシフトサイズｄは、データｚ勾配に適応する。データ勾配∇ｚ＝|データ（ｓｅｇ＋１，ｃｈ）−データ（ｓｅｇ−１，ｃｈ）|が決定される。勾配∇ｚが大きい（Ｔ2より大きい）場合は、より大きいｄの値（例えば、ｄ＝０．５）が使用される。ここで、δ0＝Ｈp／(４Ｎｓｅｇ）を使用することが好ましい。勾配∇ｚが小さい（しきい値Ｔ1より小さい）場合は、より小さいｄの値（例えば、ｄ＝０．１またはｄ＝ｄ0／２）を使用することができる。Ｔ1＜∇ｚ＜Ｔ2の場合は、中間値のｄを使用することができる。この場合もＴ1＝１０8，Ｔ2＝１０9である。
【００４５】
本実施形態による装置と方法を使用して作成された画像を図６から図１０に示す。図は、頭部のＣＴスキャンを示す。図６から図９において、スキャン条件は次の通りである。
【００４６】
１２０ＫＶ，２００ｍＡ（３００ｍＡｓ）  
１６×１．０ｍｍ検出器  
１回転当たり１８００ビュー  
螺旋ピッチ１１ｍｍ／ロット  
再構成パラメータは、次の通りである。  
再構成ＦＯＶ＝１８０ｍｍ，画像マトリクスは５１２×５１２。  
再構成画像ピッチは０．３５ｍｍ。  
風車アーティファクトは、矢印で示されている。これらの図６から図９から、風車アーティファクト削減は強力であるが、多少ぼけがあることがわかる。前述の第１と第２の修正は、強力な風車アーティファクト削減を有し、ぼけを減少させる。
【００４７】
図１０では、スキャン条件は次の通りである。  
６４×０．５ｍｍ検出器  
１回転当たり９００ビュー  
螺旋ピッチ２０．５ｍｍ／ロット  
再構成パラメータは次の通りである。  
再構成ＦＯＶ＝１８０ｍｍ、画像マトリックスは５１２×５１２。  
再構成画像ピッチは０．３５ｍｍ。
【００４８】
風車アーティファクトは、矢印で示されている。６４×０．５ｍｍの検出器の場合でも、風車アーティファクトがあまり強力でなく、提案された方法は、かなりの画質改善を実現する。また、この事例ではぼけが見られず、従って適応アップサンプリングに関して前に述べた２つの修正は必ずしも使用する必要はない。
【００４９】
本実施形態は、ソフトウェアで実施されてもよくハードウェアで実施されてもよい。詳細には、前述の処理装置の動作は、マイクロプロセッサまたはコンピュータ上で実行されるソフトウェアプログラムとして実行することができる。ソフトウェアは、コンピュータ可読媒体上に記憶されシステムにロードされてもよい。
【００５０】
以上の教示に鑑みて本発明の多数の他の修正および変形が可能である。従って、添付の特許請求の範囲内で、本発明は、本明細書に具体的に記載した方法以外の方法で実施されてもよいことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の実施形態によるコンピュータ断層撮影装置の構成を示す図である。
【図２】本実施形態において、スキャン幾何学形状の図である。
【図３】本実施形態において、シフトによるアップサンプリングを示す図である。
【図４】本実施形態において、シフティングによるアップサンプリングを示す図である。
【図５】本実施形態において、アップサンプリング補間カーネルを示す図である。
【図６】従来の画像と本実施形態により得られた画像を比較した図である。
【図７】従来の画像と本実施形態により得られた画像を比較した図である。
【図８】従来の画像と本実施形態により得られた画像を比較した図である。
【図９】従来の画像と本実施形態により得られた画像を比較した図である。
【図１０】従来の画像と本実施形態により得られた画像を比較した図である。
【符号の説明】
【００５２】
７…発生器、８…Ｘ線コントローラ、９…ガントリ／ベッドコントローラ、１０…システムコントローラ、１１…データ収集装置、１２…処理装置、１４…表示装置。
【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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