(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投影データの同時多重スライス取得によって生じるイメージング対象物の断層撮影画像内の画像アーチファクトを低減する方法に於いて、
（ａ）投影データを再構成することにより、密度が変化する画素を持つ三次元の断層撮影画像データ組を作成するステップであって、
前記投影データは、イメージング対象物を通る軸のまわりの複数の角度で取得された一組の投影データであって、該投影データは軸に垂直にイメージング対象物を通過する第１の射線とイメージング対象物を通過するが上記軸に垂直でない第２の射線とに沿った減衰測定値であり、第２の射線の角度が垂直でないために周波数空間に変換された投影データの組に欠けた周波数空間データの領域が生じる、前記三次元の断層撮影画像データ組を作成するステップと、
（ｂ）上記三次元の断層撮影画像データ組を、密度値が所定の範囲内にある画素を含むミッドレンジ密度画像データ組、および密度値が上記所定の範囲の外にある画素を含むエキストリームレンジ密度画像データ組に分離するステップ、
（ｃ）上記軸に沿った画素値の位置の関数として変化するフィルタを用いて、上記ミッドレンジ密度画像データ組を空間的にフィルタリングすることにより、上記投影データ組の上記欠けた周波数空間データの領域に対応する周波数領域の中のその空間周波数の値を小さくするステップ、および
（ｄ）上記フィルタリングされたミッドレンジ密度画像データ組と上記エキストリームレンジ密度画像データ組を組み合わせることにより、断層撮影画像を作成するステップを含むことを特徴とする画像アーチファクト低減方法。
【請求項２】
上記のミッドレンジ密度画像をフィルタリングするステップ（ｃ）が、（ｉ）上記軸に沿った選択されたスライス位置で上記ミッドレンジ画像データを二次元フーリエ変換するステップ、（ｉｉ）上記軸に沿った上記スライスの位置によって値が決まるフィルタ核で、上記変換されたミッドレンジ画像データのスライスのフィルタリングを行うステップ、および（ｉｉｉ）上記フィルタリングされたミッドレンジ密度画像データのスライスを逆フーリエ変換するステップを含む請求項１記載の画像アーチファクト低減方法。
【請求項３】
上記軸に沿った複数の選択されたスライス位置で上記ミッドレンジ密度画像データに対してフィルタリングを行い、上記フィルタリングされたミッドレンジ密度画像データのスライスを上記軸に沿った対応するスライス位置にあるエキストリームレンジ密度画像データとそれぞれ組み合わせることにより、対応する複数の断層撮影画像が作成される請求項２記載の画像アーチファクト低減方法。
【請求項４】
投影データの同時多重スライス取得により、画像アーチファクトを低減したイメージング対象物の断層撮影画像を作成するための装置に於いて、
（ａ）軸とイメージング対象物のまわりを回転し、上記軸に垂直にイメージング対象物を通過する第１の射線とイメージング対象物を通過するが上記軸に垂直でない第２の射線とに沿ったイメージング対象物による減衰の測定値である投影データを取得する二次元検出器配列体であって、該投影データの組には、周波数空間に変換されたときに、第２の射線の角度が垂直でないために欠けた周波数空間データの領域が生じる二次元検出器配列体、
（ｂ）上記投影データを再構成することにより、密度が変化する画素を持つ三次元断層撮影画像を作成する再構成手段、
（ｃ）上記三次元断層撮影画像を受けて、密度値が所定の範囲内にある画素を含むミッドレンジ密度画像と、密度値が上記所定の範囲外にある画素を含むエキストリームレンジ密度画像とに分離する選択手段、
（ｄ）上記ミッドレンジ密度画像のスライスを受けて、上記欠けた周波数空間データの領域に対応する周波数領域内のその空間周波数の値を減少するようにフィルタリングを行い、フィルタリングされたミッドレンジ密度画像のスライスを作成するフィルタ、および
（ｅ） 上記フィルタリングされたミッドレンジ密度画像のスライスと上記エキストリームレンジ密度画像の対応するスライスを組み合わせることにより、断層撮影画像を作成する組み合わせ手段を含み、上記フィルタによるフィルタリングが、上記軸に沿った上記スライスの位置に応じて定められていることを特徴とする断層撮影画像作成装置。
【請求項５】
上記フィルタが、（ｉ）２つの次元に沿って上記ミッドレンジ密度画像のスライスをフーリエ変換する手段、（ｉｉ）上記軸に沿ったスライス位置に対応する複数のフィルタ核を記憶するフィルタ核テーブル、（ｉｉｉ）上記ミッドレンジ密度画像の変換されたスライスに上記の記憶されたフィルタ核の１つを適用する手段、および（ｉｖ）上記ミッドレンジ密度画像のフィルタリングされたスライスに対して逆フーリエ変換を行う手段を含んでいる請求項４記載の断層撮影画像作成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムや他の類似の投影イメージングシステムに関するものであり、更に詳しくはガントリ平面内の射線（ｒａｙ）とガントリ平面に交差する射線とに沿ってイメージング対象物の投影が取得される容積ＣＴシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
代表的なコンピュータ断層撮影システムでは、回転するガントリに取り付けられたＸ線源がコリメーションされて、規定された扇状ビーム角度で扇状ビームを形成する。扇状ビームは、通常、ガントリの回転軸に直角な「ガントリ平面」内にあるように方向が定められ、またやはりガントリ平面内に配置されたＸ線検出器配列体に向かってイメージング対象物を透過する。ガントリの回転軸はｚ軸とも呼ばれる。
【０００３】
検出器配列体は一列に並んだ検出素子で構成される。各検出素子はＸ線源から特定の検出素子に投射された射線に沿って透過放射線の強度を測定する。透過放射線の強度はイメージング対象物によるその射線に沿ったＸ線ビームの減衰によって左右される。
Ｘ線源および検出器配列体はガントリ上でガントリ平面内を回転中心のまわりに回転することができるので、扇状ビーム軸がイメージング対象物と交差する「ガントリ角度」は変化し得る。各ガントリ角度で、各検出素子から集められた強度信号で構成される投影が取得される。次に、ガントリが新しい角度に回転され、このプロセスが繰り返されて多数のガントリ角度に沿って投影データが集められることにより、二次元（２Ｄ）断層撮影投影組が形成される。このように取得された断層撮影投影組は、通常、数値形式で記憶され、後でコンピュータ処理により、当業者に知られている再構成アルゴリズムに従ってスライス画像に「再構成」される。
【０００４】
コンピュータ断層撮影法の分解能が増大するにつれて、ｚ次元におけるスライスの数を増大することが必要とされる。このような多重スライスのデータを集めるために必要とされる走査時間を短縮する１つの方法は、与えられたガントリの回転の間に２つ以上のスライスについての投影データを取得することである。このために、ｚ軸に沿って伸びる二次元検出器配列体を使用してガントリ平面の両側の投影データを得るようにすると共に、Ｘ線のコリメーションを扇状ビームから変更して、焦点からガントリ平面内だけでなくガントリ平面の両側にも広がる射線を持つ円錐状ビームを形成する。扇状ビームＣＴと同様に、患者を中心として一連のガントリ角度で投影データを取得することにより、投影データ組が作成される。しかしこの場合、これは三次元の投影データ組である。
【０００５】
円錐状ビームによって作成された三次元投影データ組から画像を再構成するための多数の手法が、当業者には知られている。このような手法の１つが、ここに引用する１９８４年６月発行のＪ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．  Ａ／Ｖｏｌ．１，Ｎｏ．６に所載のフェルトカンプ（Ｆｅｌｄｋａｍｐ）他の論文「実際的な円錐状ビームアルゴリズム（Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）」に説明されている。１９９３年７月１６日出願の米国特許出願第０９３，１０８号、発明の名称「交差平面射線を使用する断層撮影画像再構成のためのアーチファクト低減方法（Ａｒｔｉｆａｃｔ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｒｏｓｓ−Ｐｌａｎｅ  Ｒａｙｓ）」に説明されているように、不完全なデータのために再構成画像にアーチファクトが生じる。この特許出願にはフィルタリング手法が提示されており、これはこれらのアーチファクトを著しく減らす。しかし、その中に提案された特定のフィルタは画像アーチファクトを更に減らすように著しく改善できることが判った。
【０００６】
【発明の概要】
本発明は、円錐状ビーム再構成手法によって生じるアーチファクトを減らすための方法および装置である。本発明では、このような投影データの周波数空間表現で円錐状領域と境を接している欠けた投影データによりこのような一群のアーチファクトが生じることを認識している。イメージング対象物の種別についての以前の知識に基いて、画像は、投影データのｚ軸位置の関数として変化するフィルタを使用して、フーリエ領域の中でフィルタリングされる。詳しく述べると本発明では、投影データが円錐状ビームの走査により取得され、円錐状ビーム再構成手法によって再構成されることにより、イメージング対象物の変化する密度を表す画素を持つ第１の断層撮影画像が作成される。この第１の断層撮影画像は２つの画像、すなわち密度値が所定の範囲内にある画素を持つミッドレンジ（ｍｉｄ−ｒａｎｇｅ）密度の画像、および密度値が上記の所定の範囲の外側にある画素を持つエキストリームレンジ（ｅｘｔｒｅｍｅ−ｒａｎｇｅ）密度の画像に分離される。人体では、例えば、ミッドレンジ密度画像は軟組織であり、エキストリームレンジ密度画像は骨および空気である。
【０００７】
ミッドレンジ密度画像は次にフィルタリングされることにより、欠けた周波数空間データの領域のアーチファクトが低減される。画像アーチファクトを最小にしなければならない場合には、このステップで使用されるフィルタを、フィルタリングする投影データのｚ位置で必要とされるフィルタと一致させるべきであるということが判った。したがって、一組のｚ依存フィルタ核がＣＴスキャナに対して計算され、このステップで使用されて、投影データの各スライスを別々にフィルタリングする。次に、このミッドレンジ密度画像をエキストリームレンジ密度画像と再結合することにより、画像アーチファクトの低減した第２の断層撮影画像が作成される。
【０００８】
好ましい実施の態様では、スライス毎にミッドレンジ密度画像データをフーリエ変換し、各スライスのこの変換された画像データと該スライスの特定のｚ軸位置に対して設計されたフーリエ変換されたフィルタ核とを乗算することにより、ミッドレンジ密度画像データのｚ依存フィルタリングが行われる。次に、フィルタリングされた各スライスが変換により画像空間に戻され、上記のようにエキストリームレンジ密度画像と結合される。ｚ軸に沿った数個の位置でＣＴスキャナのインパルス応答を測定することにより、各スライスに対するフィルタ核が作成される。これにより、ｚ位置の関数としてフィルタ核が表される。スライスの各ｚ位置で、このフィルタ核はスライス毎にフーリエ変換されて記憶されることにより、上記の画像再構成フィルタリングプロセスで使用される。
【０００９】
【好適な実施態様の説明】
図１および２に示すように、ＣＴシステム１０はＸ線源１２を含み、Ｘ線源１２は、焦点１６から患者１８を通って二次元検出器配列体２０で受けられるようにＸ線の円錐状ビーム１４を投射する。二次元検出器配列体２０は、ほぼ直交する列および行として配列された多数の検出素子２２を含み、これにより患者１８を通ったＸ線１４の投影画像を検出する。
【００１０】
Ｘ線源１２と二次元検出器配列体２０は、患者１８内に位置決めされた回転軸２６を中心として回転するように、ガントリ２４上に対向して取り付けられる。回転軸２６は、原点が円錐状ビーム１４の中心にあるデカルト座標系のｚ軸を形成する。したがって、この座標系のｘ軸とｙ軸によって規定される平面が回転平面、特にガントリ２４のガントリ平面２８を規定する。
【００１１】
ガントリ２４の回転は、ガントリ平面２８内の任意の基準位置からの角度γによって測定される。角度γは０ラジアンと２πラジアン（３６０°）の間で変わる。円錐状ビーム１４のＸ線はガントリ平面２８から角度φだけ広がり、ガントリ平面２８に沿って角度θだけ広がる。二次元検出器配列体２０は焦点１６を中心とする球または円筒の表面の一部として配置され、その検出素子２２は円錐状ビーム１４のφおよびθの角度全体にわたる円錐状ビーム１４の射線に沿った強度の測定を行うように配列されている。ガントリ平面２８内の円錐状ビーム１４の射線２５（すなわち、φ＝０）は「平面内射線（ｉｎ−ｐｌａｎｅ  ｒａｙ）」と呼ばれる。平面内射線２５は、従来の扇状ビームＣＴシステムで使用される射線である。この平面の外側にある射線２７は「交差平面射線（ｃｒｏｓｓ−ｐｌａｎｅ  ｒａｙ）」と呼ばれる。
【００１２】
図１に示すように、ＣＴスキャナ１０の制御システムは、ガントリに結合された制御モジュール３０を有する。制御モジュール３０には、電力およびタイミング信号をＸ線源１２に供給するＸ線制御器３２、ガントリ２４の回転速度および位置を制御するガントリ電動機制御器３４、および二次元検出器配列体２０から投影データを受けて、後のコンピュータ処理のためデータをディジタル形式に変換し、またデータを取得した角度φおよびθ並びにガントリ角度γの値も保存するデータ取得システム（ＤＡＳ）３６が含まれている。Ｘ線制御器３２、ガントリ電動機制御器３４およびデータ取得システム３６は、コンピュータ３８に接続される。
【００１３】
コンピュータ３８は、後で詳細に説明するように投影データの取得と操作を行うようにプログラミングされた汎用ミニコンピュータである。コンピュータ３８は、当業者に知られている方法に従って高速画像再構成を行う画像再構成器４０に接続される。
コンピュータ３８は操作卓４２を介して指令および走査パラメータを受け、操作卓４２は一般的にＣＲＴ表示装置およびキーボードであり、これにより操作者はＣＴ走査のためのパラメータを入力し、また再構成された画像を表示することができる。大容量記憶装置４４が、動作プログラムを記憶するための手段を提供する。
【００１４】
図３に示すように、所与の投影のために、Ｘ線の円錐状ビーム１４が患者１８の容積４６に投射される。その容積４６の中の第１の部分容積（ｓｕｂｖｏｌｕｍｅ）４８が、φの値が零である円錐状ビーム１４の平面内射線２５を受ける。これらの平面内射線は、（図２に示された）ガントリ平面２８内にある二次元検出器配列体２０の検出素子２２によって検出される。
【００１５】
ｚ軸に沿って第１の部分容積４８からずれた第２の部分容積５０は、φの値が零ではない交差平面射線２７を受ける。これらの交差平面射線２７は、ガントリ平面２８内にある二次元検出器配列体２０の検出素子２２の行以外の他の検出素子の行によって検出される。部分容積５０が小さければ、部分容積５０を横切る交差平面射線は本質的に互いに平行である。
【００１６】
図４に示すように、走査の間、部分容積５０の中の対象物５２が本質的に平行な交差平面射線２７によって照射され、平行な二次元投影５４が作成される。投影５４の平面は交差平面射線２７に垂直である。すなわち、投影５４の平面の法線は射線２７に平行である。投影５４の平面の中心は、ｚ軸２６に平行なｚ’軸２６’上にある。
【００１７】
図４を参照して説明を続ける。三次元フーリエスライス定理の述べるところによれば、対象物の二次元平行投影の二次元フーリエ変換によって対象物の三次元フーリエ変換の値の平面が得られ、周波数空間平面内の値の平面の法線は投影の方向に平行である。したがって、二次元平行投影５４に対して二次元フーリエ変換５６を行うと、周波数空間５７でデータ平面５８が得られる。
【００１８】
二次元投影５４は、ｚ’軸２６’に垂直な第１の軸５１を持つと共に、その平面に垂直に円錐状ビーム１４の交差平面射線２７を受けるようにｚ’軸２６’に対して角度φだけ傾いている第２の軸５３を持つ。二次元投影５４の第１の軸５１は、前に述べたように、ガントリ２４の位置で決まる基準角度２３から量γだけｚ’軸２６’のまわりに回転したものである。
【００１９】
同様に、上記の定理により、二次元投影５４の二次元フーリエ変換５６によって、平面５８に沿って周波数空間５７内に対象物５２の三次元フーリエ変換の値が得られる。平面５８は、基準６０に対して垂直な周波数空間軸Ｆｚのまわりに角度γだけ回転した第１の軸５９を持つと共に、軸Ｆｚに対して角度φだけ回転した第２の軸５３を持つ。軸Ｆｚは、単にｚ軸２６に対応するものとして規定された周波数空間５７のデカルト座標軸である。
【００２０】
ガントリ２４の回転によって異なる角度γで得られる異なる投影５４に対してフーリエ変換データの異なる平面５８が得られる。フーリエ変換データの各平面５８は、交差平面射線２７の角度φによって定められた通りに、Ｆｚに対して同じ角度φを持つが、２つの円錐状領域６４を除く周波数空間５６内のデータ円筒６２を掃引するようにＦｚを中心にして回転する。除かれた円錐状領域６４は、底面が円筒６２の底面に接し、頂点が円筒６２の中心点と合致する円錐である。これらの円錐状領域６４の頂角は２φに等しいので、交差平面射線２７のφの値が大きくなるにつれて、円錐状領域が大きくなる。円筒６２および円錐状領域６４は、ガントリ２４の回転の間に２πラジアンにわたる角度γで取得された投影５４に対して周波数空間で得られるデータの境界を形成する。
【００２１】
図３に示すように、円錐状ビームでは、容積要素（ｖｏｌｕｍｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ）すなわち部分容積５０の角度φは、該容積要素がｚ軸に沿って変位するにつれて変わる。したがって、欠けたデータの円錐状領域６４の頂角は、容積要素５０がガントリ平面２８から離れるにつれて次第に大きくなる。それにもかかわらず、容積４６に対する投影組全体の内の欠けたデータの円錐状領域６４は、頂角が０と円錐状ビーム１４のφの最大値の２倍との間にある単一の円錐状領域として近似することができる。
【００２２】
再び図４を参照して説明する。対象物５２の画像の再構成には、円筒６２のデータの逆フーリエ変換を行う必要がある。一般にこの逆フーリエ変換は、断層撮影画像すなわちスライス画像を作成するため、円筒６２を通して一回に単一の平面に沿って行われる。再構成画像に対する円錐状領域６４の欠けたデータの効果は、ガントリ平面２８の前後のスライスに対する再構成画像から、Ｆｚにおいては高くＦｘとＦｙにおいては低い空間周波数が除去されることである。円錐状ビーム再構成手法では欠けたデータ円錐状領域６４内のデータは零であると仮定していることを示すことができる。
【００２３】
次に図５を参照して説明する。取得された円錐状投影組のデータにより、欠けた周波数空間データの円錐状領域６４を持つ周波数空間データ６２が得られる。この周波数空間データ６２のフーリエ変換により、空気７４、軟組織７６、骨７８および画像アーチファクト８０を表す画素を持つ予備画像７２が得られる。
図５および図６を参照して説明する。予備画像７２の各画素は、画像で通常白から黒への灰色レベルとして表される関連する密度値を持つ。ＣＴ装置での密度は通常、＋１０００（白）から−１０００（黒）の範囲にあるハウンズフィールドユニット（ＨＵ）として定量化される。人体の画像では、画素は一般に空気、軟組織および骨の３つのグループに分けられる。空気から軟組織、次いで骨と進むにつれて、ＨＵすなわち密度が次第に大きくなる。これらの範疇の間の区分は、画像の各画素の密度に対してその値を持つ画素数をプロットして、中央のローブ８２の両側に２つの極小値８４がある３モードのヒストグラムを得ることにより容易に決定することができる。２つの極小値８４は身体の中の軟組織を描く画素に対応するＨＵの範囲を規定する。
【００２４】
やはり図５を参照して説明する。極小値８４で設定される範囲を用いることにより、画像７２の各画素は軟組織または非軟組織（骨および空気）として区分することができる。関心のある空気は通常、肺または胃の空洞に流入した空気であるが、イメージング対象物を全体的に取り囲む空気であってもよい。予備画像７２の各画素を区分した後、２つの画像８６と８８が作成される。第１の画像は軟組織のみの画像８６であり、第２の画像は骨と空気の画像８８である。軟組織の画像８６の中の、以前骨と空気が占めていた「空間」は、平均値の画素で「詰め物」をされる。骨と空気の画像８８は、ミッドレンジ密度の上記の画像８６と元の画像７２との間の差である。
【００２５】
前掲の米国特許出願第０９３，１０８号に開示されているように、軟組織の画像８６に三次元フーリエ変換を行うことにより軟組織の画像８６に対する周波数空間データを得ることができる。この軟組織の画像８６に対して得られる円錐状領域６４内のデータには、画像アーチファクト８０の一因となるデータが含まれる。このデータは、三次元空間データ組の各要素に適用されるフィルタを使用することにより除かれる。このフィルタリングステップは、ｚ軸に沿ったスライス位置の関数として変化するフィルタを適用することにより大幅に改善できるということが本発明の主要な教示である。
【００２６】
円錐状領域６４は一定でなく、ｚ軸に沿った各スライス位置（ｚ0 ）で異なるものである。換言すれば予備画像再構成方法では、再構成されているスライスのｚ位置が異なると、真の画像を異なるように変更する。しかし、任意の特定のスライス位置に対してフィルタを固定してもよいということを示すこともできる。したがって、次に説明するように一組のフィルタが得られ、これらが対応する画像スライスに適用される。
【００２７】
ｚ依存フィルタは一次近似で
【００２８】
【数１】
0003787374.tif 000002
【００２９】
として書くことができる。このフィルタを組織画像
【００３０】
【数２】
0003787374.tif 000003
【００３１】
に適用する一般的な三次元重畳積分関係は、次式のように書くことができる。
【００３２】
【数３】
0003787374.tif 000004
【００３３】
ここで
【００３４】
【数４】
0003787374.tif 000005
【００３５】
ｚ  ＝再構成されたスライスのｚ軸に沿った位置
ｚ0 ＝スライス方向に沿った位置
フィルタのｚ依存性質のため、上記の三次元重畳積分は簡単な形式に変形することができない。しかし、ｘ次元およびｙ次元で固定性がなお保持されるので、これらの２つの次元では複雑さを低減することができる。その結果、式（１）の三次元重畳積分は次の一次元重畳積分に変形することができる。
【００３６】
【数５】
0003787374.tif 000006
【００３７】
ここでωQ は三次元データ組のｘおよびｙに沿ったスライス毎の二次元フーリエ変換によって得られる特殊周波数空間内の点である。そして
【００３８】
【数６】
0003787374.tif 000007
【００３９】
ならびに
【００４０】
【数７】
0003787374.tif 000008
【００４１】
は式（１）のｆt ´およびｆt ならびにｈのそれぞれのスライス毎の二次元フーリエ変換（ｘ次元およびｙ次元）である。
ｚ0 が小さくなるかまたはωQ が大きくなるにつれて、フィルタ核
【００４２】
【数８】
0003787374.tif 000009
【００４３】
は理想的なインパルスに更に似る。特に中心平面（ｚ0 ＝０）では、低域フィルタリングは実行されない。しかし、ｚ0 が大きくなるかまたはωQ が小さくなるにつれて、フィルタ核
【００４４】
【数９】
0003787374.tif 000010
【００４５】
はより広くなる（すなわち、それのフーリエ領域における帯域幅がより狭くなる）。このｚ依存低域フィルタは、アーチファクトのｚ依存を正確に反映する。
各スライス位置に対するフィルタ核
【００４６】
【数１０】
0003787374.tif 000011
【００４７】
は、各ＣＴシステムの特定のパラメータによって決められる。これらは、各スライス位置ｚ0 で小さな密な球のイメージングが行われる一連の測定によって決められる。この球は中心軸２６の近くに配置され、これが走査されて三次元の画像が作成される。この三次元の画像は、そのスライス位置ｚ0 に於けるＣＴシステムのインパルス応答
【００４８】
【数１１】
0003787374.tif 000012
【００４９】
を表す。次に、三次元画像の各ｚに対して二次元フーリエ変換（ｘ次元およびｙ次元）を行うことによって、そのスライス（ｚ0 ）に対するフィルタ核
【００５０】
【数１２】
0003787374.tif 000013
【００５１】
が計算される。このフィルタ核をテーブル９５（図５）に記憶してから、密な球を次のスライス位置ｚ0 に動かした後、プロセスが繰り返される。フィルタ核はすべてのスライス位置ｚ0 で測定することが好ましいが、熟練した当業者には明らかなように測定を減らし、補間を使用してテーブル９５に記憶されたフィルタ核の完全な組を完成することもできる。
【００５２】
再び図５を参照して説明する。本発明を実施するには、まず三次元の軟組織の画像８６の各スライス（ｚ0 ）にフーリエ変換を行う。これはｘ次元およびｙ次元に沿った二次元フーリエ変換（９４）であり、その結果、周波数空間における一組の二次元スライス９６が得られる。次に一組の二次元スライス９６は、テーブル９５内に記憶された対応するフィルタ核を使用してフィルタリングされる。これはマトリクス乗算（９７）である。結果として得られるフィルタリングされタ二次元のスライスは、次に二次元の逆フーリエ変換（７０）により対象物空間に戻される。
【００５３】
逆フーリエ変換７０により、修正された軟組織の画像スライス（図示しない）が作成される。この修正された軟組織の画像スライスを骨と空気の画像８８の中の対応するスライスに加算することにより、画像アーチファクトを低減した新しい合成画像１００が作成される。この組み合わせは、骨と空気の画像スライス８８と、（スライス毎のフーリエ変換９４、フィルタリングプロセス９７、およびスライス毎の逆フーリエ変換７０を含む）フィルタリングプロセス１０４によって修正された軟組織の画像スライス８６とを単に画素毎に加算することにより行われる。加算は加算器１０２により行われる。
【００５４】
画像のフィルタリングは、上記のような周波数空間への画像の実際の変換および周波数空間データに対する演算を必ずしも必要とせず、対象物空間で同じ機能を果たす重畳積分のような他の数学的手法を用いてもよい。また、画像のフィルタリングは、ｚが大きく且つωp が小さいそれらの点に対して実行しさえすればよい。
【００５５】
本発明の趣旨と範囲の中にある実施例の他の変形は通常程度の当業者には明らかである。たとえば、ここに説明した手法は、交差平面射線および平面内射線の発生源が身体の中の崩壊同位体であるＳＰＥＣＴやポジトロン放射形断層撮影のような他のイメージング形式、もしくは静止した検出器配列体が回転する放射線源からの放射を受ける「第四世代」のＣＴ走査にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】患者の投影を得るためのＸ線源およびＸ線検出器を保持するためのガントリを含む、本発明を使用することのできるＣＴシステムの概略ブロック図である。
【図２】三次元走査に適したＸ線源からのＸ線の円錐状ビームおよび二次元検出器配列体を示す図１のガントリの簡略化された斜視図である。
【図３】 Ｘ線の円錐状ビームによって照射されたときの患者の容積を幾何学的に表した斜視図であり、小さな部分容積に対する交差平面射線の平行性を示す。
【図４】三次元フーリエスライス定理を表す線図であり、交差軸射線の多重投影からの周波数空間データの作成を示す。
【図５】画像を最初にミッドレンジ密度画像およびエキストリームレンジ密度画像に分解し、次いでミッドレンジ密度画像をスライス毎に周波数空間表現に変換してフィルタリングした後でエキストリームレンジ密度画像と再結合するアーチファクト低減プロセスを示す絵画的流れ図である。
【図６】本発明のアーチファクト低減の前の人体の代表的な断層撮影画像に対する画素対画素密度のヒストグラムであり、骨と空気と軟組織との別々の範囲への画素のグループ分けを示す。
【符号の説明】
１０  ＣＴシステム
２０  二次元検出器配列体
２５  平面内射線
２６  回転軸
２７  交差平面射線
４０  画像再構成器
６２  周波数空間データ
６４  円錐状領域
７０  逆フーリエ変換
７２  予備画像
８０  画像アーチファクト
８６  軟組織画像
８８  骨と空気の画像
９４  フーリエ変換
９５  フィルタ核テーブル
９６  二次元スライス
９７  マトリクス乗算
１００  合成画像
１０２  加算器
１０４  フィルタリングプロセス
【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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