(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転中心軸回りに、扇状のＸ線ファンビーム又は円錐状のＸ線コーンビームを発生するＸ線源と、１列又は複数列のＸ線検出素子からなるＸ線検出器とが連続回転するとともに、前記被検体を載置する天板を前記回転中心軸に沿って移動することにより、ヘリカルスキャンデータを収集する画像再構成処理装置において、
前記回転中心軸に対して傾斜する傾斜断層面を前記回転中心軸に沿って複数の領域に分割する手段と、
前記領域毎に１回転分投影データを前記ヘリカルスキャンデータからヘリカル補間により作成する手段と、
前記１回転分投影データに基づいて、前記複数の領域に関する複数の画像をコンボリューション処理及び逆投影処理により再構成する手段と、
前記複数の画像から前記傾斜断層面に対応する画像を生成する手段とを具備することを特徴とする画像再構成処理装置。
【請求項２】
前記複数の領域各々は、前記回転中心軸に垂直なスライス面に平行な複数のピクセル列からなることを特徴とする請求項１記載の画像再構成処理装置。
【請求項３】
前記１回転分投影データを作成するときには、前記Ｘ線検出器からの検出データをコンボリューション処理した後、補間処理してピクセル群の該当するスライス位置の投影データを作成することを特徴とする請求項１記載の画像再構成処理装置。
【請求項４】
前記１回転分投影データを作成するときには、前記Ｘ線検出器からの検出データを予め補間処理して、スライス位置のピッチの最小単位で補間検出データを作成し、各ピクセル群毎に、該当する補間検出データをコンボリューション処理して投影データを作成することを特徴とする請求項１記載の画像再構成処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、Ｘ線源から放射されたＸ線を対象物に照射し、この対象物を透過したＸ線をＸ線検出器により検出し、このＸ線検出器から得られた検出データに基づいて、前記対象物の断層画像を再構成する画像再構成処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
シングルスライスＣＴ(computed tomography) 装置は、図３４( ａ )に示すように、Ｘ線源１０１から扇状にＸ線ビームを被写体へ照射し、Ｘ線源１０１に対向配置され、Ｘ線検出素子を扇状にＮチャンネル( Ｎ個 )、例えば１０００チャンネル、を１列に並べて構成された１次元Ｘ線検出器１０２により、被写体を透過したＸ線を検出する。
そして、Ｘ線源１０１及び１次元Ｘ線検出器１０２は、被写体を挟んで対向した位置関係を維持しながら、被写体の周囲を回転しながら１回転でＫビュー、例えば１０００ビュー( １０００回 )、のデータ収集を行い、１次元Ｘ線検出器１０２から得られたＸ線データに基づいて画像( Ｘ線投影画像 )を再構成するものである。
【０００３】
マルチスライスＣＴ装置は、図３４( ｂ )又は図３５に示すように、Ｘ線源１０３から円錐状にＸ線ビームを被写体へ照射し、シングルスライスＣＴ装置用の１次元Ｘ線検出器１０２をスライス面に垂直な方向( Ｚ軸方向 )にＭ列積層した( Ｎチャンネル×Ｍセグメント )ように、Ｘ線検出素子を円筒内面上に配置した２次元Ｘ線検出器１０４，１０５により、被写体を透過したＸ線を検出する。なお、図３４( ｂ )に示す２次元Ｘ線検出器１０４は４セグメントの例である。
そして、シングルスライスＣＴ装置と同様に、Ｘ線源１０３及び２次元Ｘ線検出器１０４は、被写体を挟んだ対向した位置関係を維持しながら、被写体の周囲を回転しながら１回転でＫビューのデータ収集を行い、２次元Ｘ線検出器１０４から得られたＸ線データに基づいて画像( Ｘ線投影画像 )を再構成するものである。
【０００４】
図３６( ａ )に示すように、シングルスライスＣＴ装置及びマルチスライスＣＴ装置では、Ｘ線源１０１( １０３ )と１次元( ２次元 )Ｘ線検出器１０２( １０４ )とが被写体の周囲の同一の円軌道を周回するスタティックスキャン( シングルスキャン又はコンベンショナルスキャン )方式と、図３６( ｂ )に示すように、シングルスライスＣＴ装置では、Ｘ線源１０１と１次元Ｘ線検出器１０２とが被写体の周囲をらせん状に連続的に周回する、すなわち、Ｘ線源１０１と１次元Ｘ線検出器１０２とが被写体の周囲の同一の円軌道を周回すると共にその回転と同期して被写体を載置した天板( 寝台 )が体軸( スライス面に垂直な軸 )に沿って移動するヘリカルスキャン方式とが行われる。
ファンビーム再構成法及びコーンビーム再構成法の例は、特願平８−１０１５号、特願平８−１２１３号及び特願平８−１０２１８号の従来の技術及び実施の形態において記載されている。
【０００５】
ヘリカルスキャン方式において、所定のスライス面の断層面画像を再構成する場合に、所定のスライス面位置に対応する検出データは、図３７に示すように、１ビュー分しかない。なお、図３７は縦軸に回転位相、横軸にＺ軸( 体軸 )位置を示し、回転位相０°と回転位相３６０°とは同位相である。Ｘ線源１０１と１次元Ｘ線検出器１０２との軌跡を直線で図示したが、各ビューの検出データはこの直線上に一定間隔で位置する複数( ビューの個数 )の点として存在する。
【０００６】
従って、例えばＺ軸上のスライス位置Ａにおいては、ｊ番目のビューの検出データが対応する( 正確にはスライス位置を任意に選択すると１つのビューの検出データも対応しない場合がある )。
【０００７】
一般的に１つの断層面画像を再構成するためには、３６０°( 又は１８０° )分のビューの検出データが必要になる。
そこで、再構成する断層面画像( スライス面 )を挟む同回転位相の２つのビューの検出データにより補間して所定の断層面画像の検出データを求めて、３６０°分の検出データを得る。
【０００８】
例えば、回転位相Ｂ°のスライス位置Ａの検出データＣを、前回転( １回転目 )における回転位相Ｂ°のビューの検出データＢ１と後回転( ２回転目 )における回転位相Ｂ°のビューの検出データＢ２とから求める。
すなわち、検出データＢ１のＺ軸位置とスライス位置Ａとの距離Ｌ１と検出データＢ２のＺ軸位置とスライス位置Ａとの距離Ｌ２との比から
Ｃ＝( Ｌ１・Ｂ２＋Ｌ２・Ｂ１ )／( Ｌ１＋Ｌ２ )
という式により、スライス位置Ａにおける回転位相Ｂ°の検出データが求められる。
上述した３６０°補間法の他にも、例えば対向ビーム補間法等の各種補間法により所定のスライス位置における検出データを求めることができる。
【０００９】
ところで、Ｘ線ＣＴ装置では、スライス方向( 体軸方向、Ｚ軸方向 )のＸ線検出のレスポンス( スライスプロファイル )は、正確には矩形ではなく、単峰形のような崩れた形状で得られる。例えば０．２ｍｍあるいは０．１ｍｍ厚の薄い板形状のファントムを使用した時に、Ｘ線源から放射されるＸ線のぼやけ等により検出される検出データはほぼ台形となり、実際のヘリカルピッチｔでヘリカルスキャンによる検出データを補間して得たスライスプロファイルでは、図３８に示すように単峰形のような崩れた形状なる。
このスライスプロファイルにおいて、検出信号強度の最高値Ｉ０に対して、その( １／２ )・Ｉ０の信号強度における幅である実効スライス厚Ｄは画質を左右する重要な因子となる。
【００１０】
ヘリカルスキャン方式で得られた検出データを補間して得たアキシャル画像( 薄い板形状のファントムの画像 )の実効スライス厚は、厚みｔをもつ２つのビーム( １回転目のビームと２回転目のビーム )の距離( ヘリカルピッチ )がｔ離れている時に、およそ実測値で約１．４ｔとなる。
図３９に示すように、スライス厚ｔの間隔で再構成された画像データ( Ｚ軸に垂直な正規スライス面画像 )を積み重ねたボクセルデータから、それらの画像データに対して傾いた断面画像( 傾斜断層面画像 )Ｅを切出すＭＰＲ処理が知られている。
【００１１】
このとき、例えば図４０( ａ )及び図４０( ｂ )の分割図に示すように、傾斜断層面画像の１つのピクセルを求めるためには、このピクセルを略中心とする隣接する８個のボクセルデータから補間する方法がある。この補間方法の場合には、ボクセルデータの実効スライス厚が約１．４ｔ程度であるから、補間により傾斜断層面画像の厚みは２ｔ以上になる。
【００１２】
傾斜断層面画像を得る補間しない方法としては、図４１に示すように、単純に傾斜断層面画像の各ピクセルに位置的に最も近いボクセルデータをそのまま置換する方法である。この方法では図４１に示すように、傾斜断層面画像が階段状のギザギザ画像になる。
実際には例えば、腰椎等の異常を観察する際には、上述したように、腰椎に垂直な断面画像をＭＰＲ処理で得る方法と、図４２に示すように、腰椎位置を確認するためスキャノグラム( ヘリカルスキャンを行わない透視画像のスキャン )を行い、この体側面からの透視画像から目的の腰椎に垂直な傾斜断層面画像位置を指定後、この指定された傾斜断層面画像位置に基づいて、実際のスキャン時にチルト角( 架台傾斜角 )を逐次適切に制御して、目的のスライス位置で必要な傾斜の傾斜断層面画像のデータを収集するという方法とがある。
【００１３】
断面画像を観察しながら患部を処置するため、架台を連続的に回転しながらスキャン継続し、断面画像( 体軸に垂直なスライス画像 )をほぼリアルタイムで再構成するＣＴ透視という技術が知られている。このＣＴ透視という技術は、例えば断面画像を観察しながら、針を刺して確実にバイオプシを行う等の場合に使用される。
【００１４】
ところで、肺野で針を刺す場合に肋骨が邪魔になり、本来、肋骨を避けて体軸に垂直な面に対して傾いた断面画像が得られれば、針を傾けて挿入するのが最良であるところを、ＣＴ透視により再構成された断面画像( スライス画像 )を観察しているため、針は体軸に垂直なスライス面に沿って挿入されることになる。これは、スライス画像に基づいているので、安全確実な処置ではあるが最良な処置ではない。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
スキャノグラムを行って、目的の傾斜断層面画像位置を指定し、この指定した傾斜断層面画像位置に基づいて、実際のスキャン時にチルト角を逐次適切に制御して、傾斜断層面画像データを収集するものでは、スキャン時間が長くなり、被検者及び医師の負担が大きいという問題があった。
また、ＭＰＲ処理で傾斜断層面画像を得る方法では、実効スライス厚が厚くなり、得られた傾斜断層面画像がぼやけた像になるという問題があった。近傍ボクセルデータで近似して傾斜断層面画像を得る方法では、ギザギザ画像となるという問題があった。さらに、ＭＰＲ処理で傾斜断層面画像を得る方法も近傍ボクセルデータで近似して傾斜断層面画像を得る方法でも、１度ボクセルデータを作成した後で得られるため、ボクセルデータを作成する時間以上の時間がかかるという問題があった。
【００１６】
また、ＣＴ透視では所望の傾斜断層面画像が得られず、医師は安全確実な処置を行うことができたものの、最良の処置ができないという問題があった。
【００１７】
そこでこの発明は、医師が所望とする傾斜断層面画像を実効スライス厚を薄く短時間で得ることができる画像再構成処理装置における画像再構成方法を提供することを目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、回転中心軸回りに、扇状のＸ線ファンビーム又は円錐状のＸ線コーンビームを発生するＸ線源と、１列又は複数列のＸ線検出素子からなるＸ線検出器とが連続回転するとともに、前記被検体を載置する天板を前記回転中心軸に沿って移動することにより、ヘリカルスキャンデータを収集する画像再構成処理装置において、前記回転中心軸に対して傾斜する傾斜断層面を前記回転中心軸に沿って複数の領域に分割する手段と、前記領域毎に１回転分投影データを前記ヘリカルスキャンデータからヘリカル補間により作成する手段と、前記１回転分投影データに基づいて、前記複数の領域に関する複数の画像をコンボリューション処理及び逆投影処理により再構成する手段と、前記複数の画像から前記傾斜断層面に対応する画像を生成する手段とを具備することを特徴とする。
【００２６】
【発明の実施の形態】
この発明の第１の実施の形態を図１乃至図７を参照して説明する。
図１は、この発明を適用した画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置の概略の構成を示すブロック図である。
投影データ測定系としてのガントリ( 架台 )１は、扇形状のファンビームのＸ線束を発生するＸ線源３と、複数のＸ線検出素子を１列に配列した１次元アレイ型の１次元Ｘ線検出器５とを収容する。前記Ｘ線源３と前記１次元Ｘ線検出器５とは、寝台６のスライド天板に載置された被検体を挟んで対向した状態で回転リング２に装備される。
前記１次元Ｘ線検出器５としては、複数( １０００チャンネル )の検出素子が、１次元的に１列に配列して構成したもの( 図１( ａ )参照 )で、前記回転リング２に実装される。ここで、１つの検出素子は１チャンネルに相当するものと定義する。
【００２７】
前記Ｘ線源３からのＸ線はＸ線フィルタ４を介して被検体に曝射される。被検体を通過したＸ線は前記１次元Ｘ線検出器５で電気信号として検出される。
Ｘ線制御器８は高圧発生器７にトリガ信号を供給する。この高圧発生器７はトリガ信号を受けたタイミングで前記Ｘ線源３に高電圧を印加する。これによりＸ線源３からはＸ線が曝射される。
【００２８】
架台寝台制御器９は、前記ガントリ１の前記回転リング２の回転と、前記寝台６のスライド天板のスライドとを同期して制御する。システム全体の制御中枢としてのシステム制御器１０は、被検体から見て前記Ｘ線源３が螺旋軌道を移動するいわゆる連続回転( 例えばヘリカルスキャン )を実行するように、前記Ｘ線制御器８と前記架台寝台制御器９を制御する。
具体的には、前記回転リング２が一定の角速度で連続回転し、前記寝台６のスライド天板が一定の速度で移動し、前記Ｘ線源３から連続的又は一定角度毎に間欠的にＸ線が曝射される。
【００２９】
前記１次元Ｘ線検出器５からの出力信号は、チャンネル毎にデータ収集部１１で増幅され、ディジタル信号に変換される。このデータ収集部１１から出力される投影データは、再構成処理部１２に取り込まれる。
この再構成処理部１２は、投影データに基づいてボクセル毎にＸ線吸収率を反映した逆投影データを求める。
【００３０】
ファンビームを使用した連続回転方式のＸ線ＣＴ装置において、有効視野( ＦＯＶ、撮影領域 )は、連続回転の回転中心軸を中心として円筒形状となり、再構成処理部１２は、この有効視野に複数のボクセル( ３次元的に配置された画素 )を規定し( 図３９参照 )、１次元Ｘ線検出器５からの投影データから各ボクセルの逆投影データを求める。この逆投影データに基づいて作成された３次元画像データ又は断層像データは表示装置１４に送られ３次元画像又は断層像としてビジュアルに表示される。
【００３１】
図２に示すように、このＸ線ＣＴ装置のジオメトリは、
検出器列数            Ｍ＝１セグメント、
チャンネル数          Ｎ＝１０００チャンネル、
スライス厚            ｔｍｍ
焦点−回転中心間距離  ＦＣＤ(Focus-center-Distance )＝６００ｍｍ、
焦点−検出器間距離    ＦＤＤ(Focus-Detector-Distance )＝１２００ｍｍ、
有効視野直径          ＦＯＶ(Field of View )＝５００ｍｍ、
有効視野角（ファン角）θ＝５０°
となっている。
【００３２】
図３は、図１に示す前記再構成処理部１２の構成を示すブロック図である。
この再構成処理部１２は、再構成処理制御部２１と、データメモリ２２と、逆投影ブロック２３と、画像メモリ２４と、画像加算部２５とから構成されている。
前記データメモリ２２には、前記データ収集部１１により収集され、補正処理及びコンボリューション処理されたコンボリューションデータが記憶されると共に、目的とする傾斜断層面画像の分割指定データが記憶される。
なお、この第１の実施の形態では、傾斜断層面画像をＺ軸に垂直に( スライス面に平行に )４分割するので、分割指定データは、それらの各分割領域毎に、逆投影開始データ位置、逆投影ピッチ、逆投影開始点( 加算開始点 )、計算回数等が記憶されている。
【００３３】
前記再構成処理制御部２１は、この再構成処理部１２の制御部本体として、前記逆投影ブロック２３を使用して、前記データメモリ２２に記憶されたデータを各ボクセルへ逆投影して、この逆投影処理して得たデータは、前記画像加算部２５を介して前記画像メモリに２４に加算記憶される。
【００３４】
前記逆投影ブロック２３は、第１の逆投影部２３-1、第２の逆投影部２３-2、第３の逆投影部２３-3、第４の逆投影部２３-4のそれぞれ独立して平行処理が可能な４個の逆投影部から構成されている。
これらの各逆投影部２３-1〜２３-4は、それぞれ図４に示すように、メモリ２６と、逆投影演算部２７と、データアドレス重み発生器２８とから構成されている。
【００３５】
前記メモリ２６には、傾斜断層面画像の１つの分割領域に対応するコンボリューションデータ及びその分割領域の逆投影開始データ位置、逆投影ピッチ、逆投影開始点( 加算開始点 )、計算回数( ピクセル数 )が転送されて記憶される。
前記逆投影演算部２７は、前記メモリ２６に記憶された逆投影開始データ位置、逆投影ピッチ、逆投影開始点( 加算開始点 )、計算回数に基づき、データアドレス重み発生器２８を使用して、前記メモリ２６から順番に２つのコンボリューションデータを選択し、アドレスを発生させ、重み付けにより補間して、そのアドレスの補間データを得る。
【００３６】
なお、この第１の実施の形態では、コンボリューション処理された後にデータの補間処理が行われるが、コンボリューション処理前の補正処理された生データに対して補間処理を行っても良いものである。
そして、前記逆投影演算部２７は、コンボリューションデータの補間データに所定の重みを乗算して、前記再構成処理制御部２１へ出力する。
【００３７】
このような構成の第１の実施の形態においては、図５に示す傾斜画像再構成処理の流れに基づいて、再構成処理制御部２１が傾斜断層面画像を直接再構成する。
【００３８】
まず、ステップ１( ＳＴ１ )の処理として、予備的な撮影として行われたスキャノグラム撮影により得られた画像から設定された傾斜断層面画像をＺ座標にしたがって複数に分割する。例えば図６に示すように４つの分割領域Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３、Ｚ４に分割する。この分割の方法については、マニュアル操作により指示入力されたデータに基づいて分割しても良いし、また予めスライス厚さを設定しておき、このスライス厚さで順番に分割しても良いものである。
【００３９】
次に、ステップ２( ＳＴ２ )の処理として、データ収集部１１で収集され、各種補正が行われた検出データに対して、分割された領域毎に、例えば３６０°補間法等のヘリカル補間を行い、分割された領域のＺ座標における１回転分( ３６０°分 )のデータを作成する。
ステップ３( ＳＴ３ )の処理として、ステップ２の処理で分割領域毎に作成された１回転分のデータをそれぞれコンボリューション処理する。
【００４０】
各分割領域の１回転分のデータが作成終了すると、ステップ４( ＳＴ４ )の処理として、各分割領域を各逆投影部２３-1〜２３-4に割当て、ステップ３の処理で分割領域毎に作成されたコンボリューション処理されたデータと共に分割領域毎に逆投影するためのデータ( 逆投影開始データ位置Ａ、逆投影ピッチΔ、逆投影開始点Ｂ、計算回数( ピッチ数 )等 )を各逆投影部２３-1〜２３-4のそれぞれのメモリ２６に転送する。
【００４１】
ステップ５( ＳＴ５ )の処理として、後述するように、各逆投影部２３-1〜２３-4により分割領域毎の直接逆投影処理を並列的に行う。
各逆投影部２３-1〜２３-4による逆投影処理を終了すると、ステップ６( ＳＴ６ )の処理として、図７に示すように、各逆投影部２３-1〜２３-4から得られた各分割領域の画像データを画像メモリ２４で加算して、傾斜断層面画像のデータを完成させ、この傾斜画像再構成処理を終了するようになっている。
【００４２】
図８は、前述したステップ５の処理において各逆投影部２３-1〜２３-4で行われる逆投影処理の流れを示す図である。なお、ここでは第１の逆投影部２３-1で行われる逆投影処理について説明し、他の各逆投影部２３-2〜２３-4で行われる逆投影処理も同様であるので、その説明は省略する。
まず、ステップ７( ＳＴ７ )の処理として、１次元Ｘ線検出器５のビュー数( 例えば１０００ )をメモリ２６に形成されたビュー数カウンタにセットし、ステップ８( ＳＴ８ )の処理として、再構成処理制御部２１により転送されメモリ２６に記憶された割当てられた分割領域の逆投影のためのデータに基づいて、メモリ２６に形成された列数カウンタにその割当てられた分割領域の全列数をセットする。
【００４３】
次に、ステップ９( ＳＴ９ )の処理として、列数カウンタにセットされているデータ及びメモリ２６に記憶されたデータに基づいて、メモリ２６に形成されたピクセル数カウンタにその割当てられた分割領域の該当する列のピクセル数( 計算回数 )をセットする。
ステップ１０( ＳＴ１０ )の処理として、メモリ２６に記憶された逆投影開始データ位置及び逆投影ピッチに基づいて、図９に示すように( より判り易くするために、この図９では、第２の分割領域に対する第２の逆投影部による１ビューにおける逆投影処理を示す。Ａは逆投影開始データ位置、Ｂは逆投影開始点、Δは逆投影ピッチ )、逆投影するピクセルに対して、ヘリカル補間及びコンボリューション処理された２つのデータを選択し、この２つのデータに対してデータアドレス重み発生器２８により発生させた重みにより重み付き補間を行い、ステップ１１( ＳＴ１１ )の処理として、この重み付き補間されたデータに逆投影の重みを乗算する。
なお、この逆投影処理においては、Ａからの補間データ列を一旦センタリング線に逆投影し、このセンタリング線からＢからのピクセル列へ逆投影するセンタリング処理を行うようになっている。
【００４４】
ステップ１２( ＳＴ１２ )の処理として、この逆投影の重みを乗算したデータをメモリ２６の該当ピクセルに対応する位置( アドレス )に加算する。
ステップ１３( ＳＴ１３ )の処理として、ピクセル数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ピクセル数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ピクセル数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次のピクセルへ移行させ、再び前述のステップ１０の処理へ戻るようになっている。
【００４５】
また、ピクセル数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける分割領域のその１列への逆投影処理が終了したことになるので、ステップ１５( ＳＴ１５ )の処理として、列数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、列数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、列数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次の列へ移行させ、再び前述のステップ９の処理へ戻るようになっている。
【００４６】
また、列数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける分割領域への逆投影処理が終了したことになるので、ステップ１６( ＳＴ１６ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ビュー数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、逆投影処理を次のビューへ移行させ、再び前述のステップ８の処理へ戻るようになっている。
また、ビュー数カウンタのカウント値が０であると判断すると、全ビューにおける分割領域への逆投影処理が終了したことになるので、この各逆投影部の逆投影処理を終了するようになっている。
なお、各ビューにおいては、例えば図１０に示すように、各分割領域で必要とする逆投影領域が異なる。図１０( ａ )は第１の分割領域Ｚ１における各ビューでの必要とする逆投影領域を示し、図１０( ｂ )は第２の分割領域Ｚ２における各ビューでの必要とする逆投影領域を示している。
【００４７】
このようにこの第１の実施の形態によれば、傾斜断層面画像をボクセルデータを作成した後で再構成するのではなく、ボクセルデータを介さずに１次元Ｘ線検出器５から収集されたデータから直接再構成することができる。
この直接の再構成では、逆投影の演算回数は、
( 画像の全ピクセル数 )×( ビュー数 )
となり、これは通常の傾斜のないアキシャル断面( Ｚ軸に垂直なスライス面 )の１枚の画像における逆投影の演算回数と等しい。データ収集後の画像再構成処理の計算時間のうち、この逆投影演算が大きな割合( 場合によっては９０％ )を占めているので、傾斜断層面画像の再構成処理として処理時間の短縮を図ることができる。
【００４８】
なお、この第１の実施の形態では、傾斜断層面画像の分割数と並列して逆投影処理できる逆投影部の個数とを同じにして、分割領域毎に並列の逆投影処理するものについて説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、例えば、逆投影部の個数をビュー数と同一にして、ビュー毎に並列して逆投影処理しても良いものである。
なお、この第１の実施の形態では、シングルスライスＣＴ装置について説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、２次元Ｘ線検出器を使用したマルチスライスＣＴ装置のヘリカルスキャンでないスキャン方法にも適用できるものである。
【００４９】
例えば、４列のマルチスライスＣＴ装置でスタティックスキャンを行った時、図６に示す傾斜断層面画像の各分割領域をＺ１＝１列目、Ｚ２＝２列目、Ｚ３＝３列目、Ｚ４＝４列目と対応するように形成して、傾斜面画像再構成処理( 図５参照 )において各ヘリカル補間( ＳＴ２ )の代わりに「該当列のデータ読込」とすれば、ヘリカル補間をする必要がなく簡単に傾斜断層面画像を直接再構成することができる。
【００５０】
この発明の第２の実施の形態を図１１及び図１２を参照して説明する。なお、この第２の実施の形態は、前述の第１の実施の形態における傾斜画像再構成処理の内容が異なるだけで、基本的なハードウエアの構成は同一であるので、同一部材には同一符号を付してその説明は省略する。
この第２の実施の形態においては、図１１に示す傾斜画像再構成処理の流れに基づいて、再構成処理制御部２１が傾斜断層面画像を直接再構成する。
【００５１】
まず、ステップ２１( ＳＴ２１ )の処理として、予備的な撮影として行われたスキャノグラム撮影により得られた画像から設定された傾斜断層面画像をＺ座標に垂直にすなわち検出スライス面に平行にＺ座標の単位で分解する。
次に、ステップ２２( ＳＴ２２ )の処理として、データ収集部１１で収集され、各種補正が行われた検出データに対して、コンボリューション処理を行い、ステップ２３( ＳＴ２３ )の処理として、Ｚ座標毎に３６０°補間法等のヘリカル補間を行い、各Ｚ座標における１回転分のデータを作成する。なお、このヘリカル補間では、１次元Ｘ線検出器５から得られた全てのチャンネル分のデータについて行う必要はなく、必要最低限の範囲のチャンネル分だけヘリカル補間すれば、補間処理にかかる時間を短縮することができる。
【００５２】
各Ｚ座標における１回転分のデータが作成終了すると、ステップ２４( ＳＴ２４ )の処理として、１次元Ｘ線検出器５のビュー数( 例えば１０００ )をデータメモリ２２に形成されたビュー数カウンタにセットし、ステップ２５( ＳＴ２５ )の処理として、ステップ２１の処理で分解された傾斜断層面画像のＺ座標範囲から導かれる逆投影する列数をデータメモリ２２に形成された列数カウンタにセットする。
【００５３】
次に、ステップ２６( ＳＴ２６ )の処理として、次の４列のピクセルデータに対応する、４セット分( 各１回転分 )のヘリカル補間された該当するＺ座標のコンボリューションデータと共に各４列のピクセルデータに逆投影するためのデータ( 逆投影開始データ位置Ａ、逆投影ピッチΔ、逆投影開始点Ｂ、計算回数( ピッチ数 )等 )を各逆投影部２３-1〜２３-4のそれぞれのメモリ２６へ転送する。
【００５４】
ステップ２７( ＳＴ２７ )の処理として、後述するように、各逆投影部２３-1〜２３-4によりそれぞれ１列ずつ直接逆投影処理を並列的に行う。
各逆投影部２３-1〜２３-4による逆投影処理を終了すると、ステップ２８( ＳＴ２８ )の処理として、各逆投影部２３-1〜２３-4のそれぞれのメモリ２６に記憶された１列の画像データを画像加算部２５を介して画像メモリ２４の該当する列位置に加算する。
【００５５】
次に、ステップ２９( ＳＴ２９ )の処理として、列数カウンタのカウント値が０か否かを判断する。ここで、列数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ３０( ＳＴ３０ )の処理として、列数カウンタのカウント値に対して−４の減算処理を行い、逆投影処理を次の４列へ移行させ、再び前述のステップ２６の処理へ戻るようになっている。
【００５６】
また、列数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける傾斜断層面画像( ピクセル )への逆投影処理が終了したことになるので、ステップ３１( ＳＴ３１ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ビュー数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ビュー数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次のビューへ移行させ、再び前述のステップ２５の処理へ戻るようになっている。
また、ビュー数カウンタのカウント値が０であると判断すると、全ビューにおける傾斜断層面画像( ピクセル )への逆投影処理が終了したことになるので、この傾斜画像再構成処理を終了するようになっている。
【００５７】
図１２は、前述したステップ２７の処理において各逆投影部２３-1〜２３-4で行われる逆投影処理の流れを示す図である。なお、ここでは第１の逆投影部２３-1で行われる逆投影処理について説明し、他の各逆投影部２３-2〜２３-4で行われる逆投影処理も同様であるので、その説明は省略する。
まず、ステップ３３( ＳＴ３３ )の処理として、列数カウンタのカウント値及びメモリ２６に記憶されたデータに基づいて、メモリ２６に形成されたピクセル数カウンタに該当する列のピクセル数( 計算回数 )をセットする。
【００５８】
次に、ステップ３４( ＳＴ３４ )の処理として、メモリ２６に記憶された逆投影開始データ位置及び逆投影ピッチに基づいて、逆投影するピクセルに対して、コンボリューション処理及びヘリカル補間された２つのデータを選択し、この２つのデータに対してデータアドレス重み発生器２８により発生させた重みで重み付き補間を行い、ステップ３５( ＳＴ３５ )の処理として、この重み付き補間されたデータに逆投影の重みを乗算する。
【００５９】
ステップ３６( ＳＴ３６ )の処理として、この逆投影の重みを乗算したデータをメモリ２６の該当ピクセルに対応する位置( アドレス )に加算する。
次に、ステップ３７( ＳＴ３７ )の処理として、ピクセル数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ピクセル数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ３８( ＳＴ３８ )の処理として、ピクセル数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次のピクセルへ移行させ、再び前述のステップ３４の処理へ戻るようになっている。
【００６０】
また、ピクセル数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける傾斜断層面画像の１列( Ｚ座標が同じ )への逆投影処理が終了したことになるので、この各逆投影部の逆投影処理を終了するようになっている。この各逆投影部の逆投影処理を終了すると、再び前述の傾斜画像再構成処理に戻るようになっている。
【００６１】
このようにこの第２の実施の形態によれば、傾斜断層面画像をＺ座標の精度で直接再構成することができ、しかもほとんど傾斜のないアキシャル断面の１枚の画像における逆投影の演算回数と等しいので、第１の実施の形態と同様に傾斜断層面画像の再構成処理として処理時間の短縮を図ることができる。
なお、この第２の実施の形態では、シングルスライスＣＴ装置について説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、２次元Ｘ線検出器を使用したマルチスライスＣＴ装置にも適用できるものである。
【００６２】
このマルチスライスＣＴ装置に適用した場合には、ヘリカル補間として位相角度の同じデータから所定のＺ座標におけるデータを求めるフィルタ補間法を使用することも可能である。
【００６３】
さらに、この第２の実施の形態では、コンボリューション処理後にヘリカルスキャンの補間を行うことにより、ヘリカルスキャンの補間を行った後にコンボリューション処理を行う場合に比べて、コンボリューション処理の回数を削減して、画像再構成処理にかかる時間を短縮することができる。
【００６４】
すなわち、ヘリカルスキャンの補間を行った後にコンボリューション処理を行う場合は、２回転分( ２スライス分 )のＸ線検出データから、ヘリカルスキャンの補間によりＺ座標に沿ってｎスライス分のデータを作成し、これらのｎスライス分のデータをそれぞれコンボリューション処理することになるが、この第２の実施の形態のコンボリューション処理後にヘリカルスキャンの補間を行う場合は、２回転分( ２スライス分 )のＸ線検出データをコンボリューション処理して、このコンボリューション処理した２スライス分のデータから、ヘリカルスキャンの補間によりＺ座標に沿ってｎスライス分のデータを作成することになる。
【００６５】
従って、コンボリューション処理としては、この第２の実施の形態では２スライス分で済むのに比べて、ヘリカルスキャンの補間を行った後にコンボリューション処理を行う方法では、ｎスライス分が必要である。
【００６６】
なお、ヘリカルスキャンの補間を行った後にコンボリューション処理を行う方法としては、予めヘリカルスキャンの補間により必要な位相の補間データをＺ座標方向に細かいスライスピッチで大量に作成しておき、該当するスライス位置の補間データを選択し、この選択した補間データに対してコンボリューション処理を行った後、該当するピクセルに逆投影しても良いものである。
この場合、大量の補間データを作成するため、ヘリカルスキャンの重みのデータをテーブル等に記憶しておき、ヘリカルスキャンの補間を行うときには、その補間の重みは、その度にＸ線検出データのスライス位置と所望のスライス位置との関係から算出するのではなく、テーブル等から呼出して使用するものである。
またこの第２の実施の形態をマルチスライスのスタティックスキャンのものに適用した場合には、フィルタ補間を使用することができ、このフィルタ補間の使用により、より高画質な画像を得ることができる。
【００６７】
この発明の第３の実施の形態を図１３乃至図１５を参照して説明する。なお、この第３の実施の形態も、前述の第２の実施の形態と同様に、前述の第１の実施の形態における傾斜画像再構成処理の内容が異なるだけで、基本的なハードウエアの構成は同一であるので、同一部材には同一符号を付してその説明は省略する。
この第３の実施の形態においては、図１３に示す傾斜画像再構成処理の流れに基づいて、再構成処理制御部２１が傾斜断層面画像を直接再構成する。
【００６８】
まず、ステップ４１( ＳＴ４１ )の処理として、予備的な撮影として行われたスキャノグラム撮影により得られた画像から設定された傾斜断層面画像をＺ軸に垂直にすなわち検出スライス面に平行にＺ座標の単位で分解する。
次に、ステップ４２( ＳＴ４２ )の処理として、データ収集部１１で収集され、各種補正が行われた検出データに対して、コンボリューション処理を行う。
【００６９】
次に、ステップ４３( ＳＴ４３ )の処理として、１次元Ｘ線検出器５のビュー数( 例えば１０００ )をデータメモリ２２に形成されたビュー数カウンタにセットし、ステップ４４( ＳＴ４４ )の処理として、ステップ４１の処理で分解された傾斜断層面画像のＺ座標範囲から導かれる逆投影する列数をデータメモリ２２に形成された列数カウンタにセットする。
【００７０】
これらの各カウンタへのセットが終了すると、ステップ４５( ＳＴ４５ )の処理として、次の４列のピクセルデータに対応する、２回転分のコンボリューションデータと共に各４列のピクセルデータに逆投影するためのデータ( 逆投影開始データ位置、データ回転位置、逆投影ピッチ( チャンネルピッチ )、データ回転ピッチ( Ｚ座標方向の１回転の移動量 )、逆投影開始点、計算回数( ピッチ数 )等 )を各逆投影部２３-1〜２３-4のそれぞれのメモリ２６へ転送する。
【００７１】
次に、ステップ４６( ＳＴ４６ )の処理として、後述するように、各逆投影部２３-1〜２３-4によりそれぞれ１列ずつ直接逆投影処理を並列的に行う。
各逆投影部２３-1〜２３-4による逆投影処理を終了すると、ステップ４７( ＳＴ４７ )の処理として、各逆投影部２３-1〜２３-4のそれぞれのメモリ２６に記憶された１列の画像データを画像加算部２５を介して画像メモリ２４の該当する列位置に加算する。
【００７２】
次に、ステップ４８( ＳＴ４８ )の処理として、列数カウンタのカウント値が０か否かを判断する。ここで、列数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ４９( ＳＴ４９ )の処理として、列数カウンタのカウント値に対して−４の減算処理を行い、逆投影処理を次の４列へ移行させ、再び前述のステップ４５の処理へ戻るようになっている。
【００７３】
また、列数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける傾斜断層面画像( ピクセル )への逆投影処理が終了したことになるので、ステップ５０( ＳＴ５０ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ビュー数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ５１( ＳＴ５１ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次のビューへ移行させ、再び前述のステップ４４の処理へ戻るようになっている。
また、ビュー数カウンタのカウント値が０であると判断すると、全ビューにおける傾斜断層面画像( ピクセル )への逆投影処理が終了したことになるので、この傾斜画像再構成処理を終了するようになっている。
【００７４】
図１４は、前述したステップ４６の処理において各逆投影部２３-1〜２３-4で行われる各投影部の逆投影処理の流れを示す図である。なお、ここでは第１の逆投影部２３-1で行われる逆投影処理について説明し、他の各逆投影部２３-2〜２３-4で行われる逆投影処理も同様であるので、その説明は省略する。
まず、ステップ５２( ＳＴ５２ )の処理として、列数カウンタのカウント値及びメモリ２６に記憶されたデータに基づいて、メモリ２６に形成されたピクセル数カウンタに該当する列のピクセル数( 計算回数 )をセットする。
【００７５】
次に、ステップ５３( ＳＴ５３ )の処理として、メモリ２６に記憶された逆投影開始データ位置Ｄhj、データ回転位置Ｄrj、逆投影ピッチΔｈ、データ回転ピッチΔｒに基づいて、逆投影するピクセルに対して４個のコンボリューションデータ( ｍ回転目の該当するビューのｎチャンネル目及びｎ＋１チャンネル目の２個のデータＤ(m,n) 、Ｄ(m,n+1) 、ｍ＋１回転目の該当するビューのｎチャンネル目及びｎ＋１チャンネル目の２個のＤ(m+1,n) 、Ｄ(m+1,n+1))を選択し、この４個のデータに対してデータアドレス重み発生器２８により発生させたヘリカル補間( Ｚ軸方向の補間 )用の重みＷｒ及びチャンネル方向の補間用の重みＷｈで重み付き補間を行う。
【００７６】
なお以下に示す、式( １ )はヘリカル補間用の重みＷｒの算出式、式( ２ )は式( １ )におけるＮrkの算出式、式( ３ )はチャンネル方向の補正用の重みＷｈの算出式、式( ４ )は式( ３ )におけるＮhkの算出式の一例である。
【００７７】
【数１】
0003851689.tif 000002
【００７８】
次に、ステップ５４( ＳＴ５４ )の処理として、この重み付き補間されたデータに逆投影の重みＷｂを乗算する。
【００７９】
ここで、ステップ５５( ＳＴ５５ )の処理として、この逆投影の重みを乗算したデータをメモリ２６の該当ピクセルに対応する位置( アドレス )に加算する。
次に、ステップ５６( ＳＴ５６ )の処理として、ピクセル数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ピクセル数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ５７( ＳＴ５７ )の処理として、ピクセル数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次のピクセルへ移行させ、再び前述のステップ５３の処理へ戻るようになっている。
【００８０】
また、ピクセル数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける傾斜断層面画像の１列( Ｚ座標が同じ )への逆投影処理が終了したことになるので、この各逆投影部の逆投影処理を終了するようになっている。
この各逆投影部の逆投影処理を終了すると、再び前述の傾斜画像再構成処理に戻るようになっている。
【００８１】
このようにこの第３の実施の形態によれば、前述の第２の実施の形態と同様な効果を得ることができる。
なお、上述したステップ５３の処理及びステップ５４の処理において、図１５に示すように、同一回転における位相の異なる２つのデータに対するチャンネル方向のＷｈの重み付き補間Ｃ１，Ｃ２を並列処理により行い、これらの並列処理Ｃ１，Ｃ２により得られたデータに対してＺ軸方向の( ヘリカルスキャンに相当する )Ｗｒの重み付き補間Ｃ12をパイプライン処理で接続すれば、処理の高速化をさらに向上させることができる。
なお、この第３の実施の形態においてもマルチスライスＣＴ装置においても適用できるものである。
【００８２】
この発明の第４の実施の形態を図１６乃至図２３を参照して説明する。なお、この第４の実施の形態も、前述の各実施の形態と同様に、前述の第１の実施の形態における傾斜画像再構成処理の内容が異なるだけで、基本的なハードウエアの構成は同一であるので、同一部材には同一符号を付してその説明は省略する。  この第４の実施の形態においては、図１６に示す傾斜画像再構成処理の流れに基づいて、再構成処理制御部２１が傾斜断層面画像を直接再構成する。
【００８３】
まず、ステップ６１( ＳＴ６１ )の処理として、予備的な撮影として行われたスキャノグラム撮影により得られた画像から設定された傾斜断層面画像をＺ座標の単位で分解する。
次に、ステップ６２( ＳＴ６２ )の処理として、データ収集部１１で収集され、各種補正が行われた検出データに対して、コンボリューション処理を行う。
【００８４】
次に、ステップ６３( ＳＴ６３ )の処理として、後述するヘリカル補間用の重みＷｒによる逆投影処理を行い、このＷｒによる逆投影処理を終了すると、ステップ６４( ＳＴ６４ )の処理として、( １−Ｗｒ )による逆投影処理を行い、この( １−Ｗｒ )による逆投影処理を終了すると、この傾斜画像再構成処理を終了するようになっている。
【００８５】
図１７は、前述したステップ６２の処理のＷｒによる逆投影処理及び前述したステップ６３の処理の( １−Ｗｒ )による逆投影処理の流れを示す図である。
( １−Ｗｒ )による逆投影処理は、Ｗｒによる逆投影処理中のＷｒが( １−Ｗｒ )に置き換わるだけである。
まず、ステップ６５( ＳＴ６５ )の処理として、１次元Ｘ線検出器５のビュー数( 例えば１０００ )をデータメモリ２２に形成されたビュー数カウンタにセットし、ステップ６６( ＳＴ６６ )の処理として、前述の傾斜画像再構成処理のステップ６１の処理で分解された傾斜断層面画像のＺ座標範囲から導かれる逆投影する列数をデータメモリ２２に形成された列数カウンタにセットする。
【００８６】
これらの各カウンタへのセットが終了すると、ステップ６７( ＳＴ６７ )の処理として、次の４列のピクセルデータに対応する、２回転分のコンボリューションデータと共に各４列のピクセルデータに逆投影するためのデータ( 逆投影開始データ位置、データ回転位置、逆投影ピッチ( チャンネルピッチ )、データ回転ピッチ( Ｚ座標方向の１回転の移動量 )、逆投影開始点、計算回数( ピッチ数等 ) )を各逆投影部２３-1〜２３-4のそれぞれのメモリ２６へ転送する。
【００８７】
次に、ステップ６８( ＳＴ６８ )の処理として、後述する各逆投影部のＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理を行い、このＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理を終了すると、ステップ６９( ＳＴ６９ )の処理として、各逆投影部２３-1〜２３-4のそれぞれのメモリ２６に記憶された１列の画像データを画像加算部２５を介して画像メモリの該当する列位置に加算する。
【００８８】
次に、ステップ７０( ＳＴ７０ )の処理として、列数カウンタのカウント値が０か否かを判断する。ここで列数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ７１( ＳＴ７１ )の処理として、列数カウンタのカウント値に対して−４の減算処理を行い、逆投影処理を次の４列へ移行させ、再び前述のステップ６７の処理へ戻るようになっている。
【００８９】
また、列数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける傾斜断層面画像( ピクセル )への逆投影処理が終了したことになるので、ステップ７２( ＳＴ７２ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ビュー数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ７３( ＳＴ７３ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次のビューへ移行させ、再び前述のステップ６６の処理へ戻るようになっている。
【００９０】
また、ビュー数カウンタのカウント値が０であると判断すると、全ビューにおける傾斜断層面画像( ピクセル )への逆投影処理が終了したことになるので、このＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理処理を終了するようになっている。このＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理処理を終了すると、再び前述の傾斜画像再構成処理へ戻るようになっている。
【００９１】
図１８は、前述したステップ６８の処理において各逆投影部２３-1〜２３-4で行われる各投影部のＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理の流れを示す図である。なお、ここでは第１の逆投影部２３-1で行われる逆投影処理について説明し、他の各逆投影部２３-2〜２３-4で行われる逆投影処理も同様であるので、その説明は省略する。
まず、ステップ７４( ＳＴ７４ )の処理として、列数カウンタのカウント値及びメモリ２６に記憶されたデータに基づいて、メモリ２６に形成されたピクセル数カウンタに該当する列のピクセル数( 計算回数 )をセットする。
【００９２】
次に、ステップ７５( ＳＴ７５ )の処理として、メモリ２６に記憶された逆投影開始データチャンネル位置Ｄｈｊ、逆投影ピッチΔ、データ回転ピッチに基づいて、逆投影するピクセルに対して２個のコンボリューションデータ( 所定の回転数目の該当するビューのｋチャンネル目及びｋ＋１チャンネル目のデータＤｋ、Ｄ( ｋ＋１ )を選択し、この２個のデータに対してデータアドレス重み発生器２８により発生させたチャンネル方向の補間用の重みＷｈで重み付き補間を行う。  ステップ７６( ＳＴ７６ )の処理として、この補間したデータに対して、所定の逆投影重みＷｂとヘリカル補間の重みＷｒ( 又は１−Ｗｒ )との積を乗算する。
なお以下に示す、式( ６ )はチャンネル方向の補間用の重みＷｈの算出式、式( ７ )は式( ６ )におけるＮｈｋの算出式、式( ８ )は逆投影データＤｐの算出式の一例である。
【００９３】
【数２】
0003851689.tif 000003
【００９４】
次に、ステップ７７( ＳＴ７７ )の処理として、この逆投影重みとヘリカル補間の重みを乗算したデータをメモリ２６の該当するピクセルに対応する位置( アドレス )に加算する。
【００９５】
次に、ステップ７８( ＳＴ７８ )の処理として、ピクセル数カウンタのカウント値が０であるか否かを判断する。ここで、ピクセル数カウンタのカウント値が０ではないと判断すると、ステップ７９( ＳＴ７９ )の処理として、ピクセル数カウンタのカウント値に対して−１の減算処理を行い、逆投影処理を次のピクセルへ移行させ、再び前述のステップ７５の処理へ戻るようになっている。
【００９６】
また、ピクセル数カウンタのカウント値が０であると判断すると、１ビューにおける傾斜断層面画像の１列( Ｚ座標が同じ )への逆投影処理が終了したことになるので、この各逆投影部のＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理を終了するようになっている。この各逆投影部のＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理を終了すると、再び前述のＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理に戻るようになっている。
【００９７】
従って、図１６に示す傾斜画像再構成処理の流れのように、Ｗｒによる逆投影処理の次に( １−Ｗｒ )による逆投影処理を行うようになっており、これによりヘリカル補間が達成される。
このようにこの第４の実施の形態によれば、前述の第２の実施の形態と同様な効果を得ることができる。
【００９８】
なお、この第４の実施の形態では、逆投影処理を２回行って傾斜断層面画像の再構成を行うようになっていたが、この発明はこれに限定されるものではなく、図１９に示すように、ヘリカル補間の重みＷｒｉ( ｉ＝１，…，ｎ、Ｗｒ１＋Ｗｒ２＋…＋Ｗｒｎ＝１ )による逆投影処理をｎ回行って傾斜断層面画像を再構成するものでも良いものである。なお、図１９に示す傾斜画像再構成処理は、図１６に示す傾斜画像再構成処理における内容( 図１７及び図１８参照 )と基本的には同一であり、ヘリカル補間の重みＷｒの取扱いのみが異なるので、ここでは、その詳細な説明は省略する。
【００９９】
なお、ヘリカル補間の重みＷｒ( Ｗｒｉ )により２回( ３回以上 )逆投影処理を行うようになっているが、これらのヘリカル補間の重みＷｒによる各逆投影処理を並列処理するようにして、その並列処理の後で画像加算すれば計算時間の短縮が可能となる。
【０１００】
ところで、ヘリカル補間の重みＷｒを、図２０に示すａのように傾斜断層面画像をＺ座標にしたがって複数に分割した各領域に対して該当する領域のみ１となり、その他の領域で０となるように重み付けすれば、傾斜断層面画像の再構成で各領域が別々に再構成されるので、前述の第１の実施の形態を実現することができる。
【０１０１】
しかし、これを図２０に示すｂのように傾斜断層面画像をＺ座標にしたがって複数個に分割した各領域に対して、該当する領域では１、その両隣りの領域では１次関数的に減衰するように重み付けすれば、第１の実施の形態において、１枚の傾斜断層面画像における各領域間の段差( ぎざぎざ )を改善して滑らかな１枚の傾斜断層面画像が得られる。
【０１０２】
また、図２１に示すように、所定のビュー( ｎ )におけるヘリカル補間の重みａを、１回転( １回転はＮビュー )前の同位相のビュー( ｎ−Ｎ )においてヘリカル補間の重みｂの範囲とオーバーラップしない部分では１とし、オーバーラップする部分では１から０に１次関数的に減衰するように重み付けし、図２２に示すように、所定のビュー( ｎ )の重みａと隣接するビュー( ｎ＋１ )における重みｂは、傾斜断層面画像においては単なる平行移動となるので、隣接するビュー( ｎ＋１ )における画像再構成では、所定のビュー( ｎ )の再構成結果を流用することができる。なお、所定のビュー( ｎ )と、１回転前の同位相のビュー( ｎ−Ｎ )と、隣接するビュー( ｎ＋１ )のヘリカルスキャンにおける位置関係は、図２３に示すようになっている。
【０１０３】
また、ヘリカル補間の重みＷｒは、単純な形式の数値であるため、テーブル等に記憶しておき、計算時に呼出すようにしても良い。さらに、Ｗｒは、再構成するピクセル単位で変化しても良いし、またピクセル列単位で変化しても良いものである。
さらに、この第４の実施の形態では、シングルスライスＣＴ装置のヘリカルスキャンについて説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、マルチスライスＣＴ装置のスタティックスキャンのものに適用することができる。
【０１０４】
この発明の第５の実施の形態を図２４乃至図２６を参照して説明する。この第５の実施の形態は、図２４に示すように、隣接する傾斜断層面画像を複数枚再構成することを特徴とするものである。隣接する傾斜断層面画像どうしでは、重複して使用できるデータが存在するので、効率的に画像再構成を図ることが可能となる。なお、この第５の実施の形態も、前述の各実施の形態と同様に、前述の第１の実施の形態における傾斜画像再構成処理の内容が異なるだけで、基本的なハードウエアの構成は同一であるので、同一部材には同一符号を付してその説明は省略する。
【０１０５】
まず、隣接する傾斜断層面画像のピッチを適切に調節すると、図２５( ａ )〜( ｄ )に示すように、隣接する各傾斜断層面画像をＺ軸に垂直に分割した時にそれぞれ傾斜断層面画像がどれも同じように分割されるようにすることができる。
隣接する傾斜断層面画像を複数枚再構成する第１の方法は、この図２５( ａ )〜( ｄ )に示すように分割して、前述の第１の実施の形態のように、それぞれの傾斜断層面画像を各分割領域毎に制限して逆投影処理を行うものである。この時、各分割領域について逆投影するとき使用する逆投影開始データ位置、逆投影ピッチ、逆投影開始点( 加算開始点 )、計算回数等の情報が共通となり、これらの情報を取扱う計算処理を短縮することができる。
【０１０６】
また第２の方法は、第１の逆投影部２３-1〜第４の逆投影部２３-4において、それぞれが担当する傾斜断層面画像１枚ずつ受持って逆投影処理を行うのではなく、図２６に示すように、各逆投影部２３-1〜２３-4が複数枚の傾斜断層面画像のＺ座標に垂直に分割された同じスライス位置の部分を受持つようにする。
そうすることにより、各逆投影部２３-1〜２３-4が補間データを重複して使用することなく、１つの逆投影部が１スライス位置の補間データを使用して、複数枚の傾斜断層面画像にわたって存在するその補間データが逆投影される部分は全部一貫して逆投影処理することになる。
【０１０７】
各逆投影部２３-1〜２３-4がそれぞれ専用の補間データを使用して逆投影した各分割領域のデータは、画像メモリ２４上で加算合成され、それぞれ１枚の傾斜断層面画像となる。図２６中の傾斜断層面画像の１１、２１、３１、…、５３、６２、７１は、例えば１１は、データ( 補間データ )１を逆投影して得た分割領域１のデータであることを示している。
【０１０８】
従って、この第２の方法によれば、傾斜断層面画像毎に分割領域の個数分の補間データを作成する必要がなく、しかも、データメモリ２２から各補間データを該当する逆投影部２３-1〜２３-4のメモリの内の１つのメモリへ転送するだけで良いので、効率的に画像再構成を図ることが可能となる。
このようにこの第５の実施の形態によれば、隣接する傾斜断層面画像を複数枚再構成する場合に処理時間を短縮することができる効率的な画像再構成を図ることが可能となる。
【０１０９】
この発明の第６の実施の形態を図２７乃至及び図３１を参照して説明する。この第６の実施の形態では、マルチスライスＣＴにおいてスタティックスキャンを行う場合について説明する。なお、この第６の実施の形態も、前述の各実施の形態と同様に、前述の第１の実施の形態における傾斜画像再構成処理の内容が異なるだけで、基本的なハードウエアの構成は同一であるので、同一部材には同一符号を付してその説明は省略する。なお、この第６の実施の形態では、４列マルチスライスＣＴを使用した例で説明する。
【０１１０】
この第６の実施の形態においては、図２７に示す傾斜画像再構成処理の流れに基づいて、再構成処理制御部２１が傾斜断層面画像を直接再構成する。
まず、ステップ８１( ＳＴ８１ )の処理として、予備的な撮影として行われたスキャノグラム撮影により得られた画像を表示装置１４に表示して、設定操作入力に基づいて傾斜断層面画像を設定し、この設定した傾斜断層面画像を例えば図２８乃至図３０に示すように、Ｚ座標に垂直に４列のＸ線ビームのビーム厚にしたがって分割する。
【０１１１】
すなわち、図２８に示すように、ＦＯＶ( 撮影領域 )に対して４列のＸ線ビームが放射され、このＸ線ビームのＦＯＶの中心軸に占める範囲( 各厚さｔ )が、図２９( ａ )に示すように、分割するＺ軸( ＦＯＶの中心軸と一致する )に垂直な各スライスの位置( 各厚さｔ )となる。
図２９( ａ )に示すように、４枚のスライスにわたって傾斜断層面画像が設定された時には、図２９( ｂ )に示すように、４個の領域に分割される。また、図３０( ａ )に示すように、３枚のスライスにわたって傾斜断層面画像が設定された時には、図３０( ｂ )に示すように、３個の領域に分割される。
【０１１２】
このようにして傾斜断層面画像の分割が終了すると、ステップ８２( ＳＴ８２ )の処理として、架台を回転しＸ線を照射して、１回転分のデータ収集を行う。この収集されたデータに対してはＸ線強度補正及び検出器感度補正等の各種補正を行う。
このデータ収集を終了すると、ステップ８３( ＳＴ８３ )の処理として、ビュー数カウンタにカウント値１を設定して、ステップ８４( ＳＴ８４ )の処理として、１回目の再構成か否かを判断する。
【０１１３】
ここで、１回目の再構成と判断すると、ステップ８５( ＳＴ８５ )の処理として、ビュー数カウンタに設定されている数値に該当するビューの４列のデータ( ステップ８２の処理で得られたデータ )をそれぞれ再構成関数とコンボリューションして、４列のコンボリューションデータを算出する。
次に、ステップ８６( ＳＴ８６ )の処理として、各コンボリューションデータを各逆投影部２３-1〜２３-4に割当てて転送し、各逆投影部２３-1〜２３-4によりそれぞれ分割領域へ限定した逆投影処理を行い、ステップ８７( ＳＴ８７ )の処理として、各逆投影部２３-1〜２３-4での逆投影処理で得られた分割領域の画像を画像メモリ２４上で加算して１枚の傾斜断層面画像を作成し、表示装置１４に表示する。
【０１１４】
次に、ステップ８８( ＳＴ８８ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値が１回転分のビュー数Ｎに等しいか否かを判断する。
ここで、ビュー数カウンタのカウント値が１回転分のビュー数Ｎに等しくない、すなわちＮ未満と判断すると、ステップ８９( ＳＴ８９ )の処理として、ビュー数カウンタのカウント値に対して＋１の加算更新処理を行い、この＋１の加算更新処理を終了すると、再び前述のステップ８６の処理へ戻るようになっている。
【０１１５】
また、ビュー数カウンタのカウント値が１回転分のビュー数Ｎに等しいと判断すると、表示装置１４には必要なビュー数( 例えば１８０°分でも良い )で再構成された正確な傾斜断層面画像が表示されている。ここで、ステップ９０( ＳＴ９０ )の処理として、傾斜断層面画像の更新を行うか否かを判断する。
ここで、傾斜断層面画像の更新を行うと判断すると、再び前述のステップ８２の処理へ戻るようになっている。このことにより、前述のステップ８４の処理において、１回目の再構成ではなく、２回目以上の再構成と判断するようになる。
【０１１６】
前述のステップ８４の処理で、１回目の再構成ではなく、２回目以上の再構成と判断すると、ステップ９１( ＳＴ９１ )の処理として、同位相( 同一ビュー )・同検出器列における前回のデータ収集で得られたデータ( 補正されたデータ )と今回のデータ収集で得られたデータ( 補正されたデータ )との差を算出して差分データを得る。
【０１１７】
次に、ステップ９２( ＳＴ９２ )の処理として、得られた差分データをそれぞれ再構成関数とコンボリューションして差分のコンボリューションデータを得る。この差分コンボリューションデータを得ると、前述のステップ８６の処理へ移行して、各分割領域毎に差分コンボリューションデータが逆投影され、画像メモリ２４で加算され、差分コンボリューションデータによる前回の傾斜断層面画像の更新( 画像の変化部分だけを変更する )が行われる。
【０１１８】
前述のステップ９０の処理で、傾斜断層面画像の更新は行わないと判断すると、ステップ９３( ＳＴ９３ )の処理として、傾斜断層面画像の変更を行うか否かを判断する。
ここで、傾斜断層面画像の変更を行うと判断すると、再び前述のステップ８１の処理へ戻るようになっている。
また、傾斜断層面画像の変更を行なわないと判断すると、この傾斜画像再構成処理を終了するようになっている。
【０１１９】
このようにこの第６の実施の形態によれば、マルチスライスＣＴのスタティックスキャンにおいて、前述した第１の実施の形態と同様な効果を得ることができる。
なお、この第６の実施の形態において、前述した第５の実施の形態の技術を使用して隣接する傾斜断層面画像を再構成しても良いものであり、また前述した第４の実施の形態等の技術を使用して傾斜断層面画像を再構成しても良いものである。
【０１２０】
また、実効スライス厚の厚い画像を得るためには、例えば図３１に示すように、１０列の２次元Ｘ線検出器を使用した場合、各検出器列のデータを予め加算( 束ね処理 )しておけば良い。
すなわち、第１の検出器列に対応するスライス位置においては、第１の検出器列の各セグメントのデータを２倍にしたものにそれぞれ第２の検出器列の同一位置のセグメントのデータを加算したものを使用し、第２の検出器列に対応するスライス位置においては、第１の検出器列、第２の検出器列、第３の検出器列の各セグメントのデータをそれぞれ加算したものを使用し、第３の検出器列に対応するスライス位置においては、第２の検出器列、第３の検出器列、第４の検出器列の各セグメントのデータをそれぞれ加算したものを使用し、…、第１０の検出器列に対応するスライス位置においては、第９の検出器列の各セグメントのデータに第１０の検出器列の同一位置のセグメントのデータを２倍にしたものを加算したものを使用すれば良い。
なお、Ｘ線コーンビームの外側でデータのない領域については、隣接するデータを逆投影して近似するか、又は全く逆投影せずに黒色で表示しても良い。
【０１２１】
この発明の第７の実施の形態を図３２、図３３、図４３及び図４４を参照して説明する。
この第７の実施の形態は、円錐状に広がったＸ線( コーンビーム )に対向してＸ線検出素子を平面的( ２次元的 )・マトリックス状に配列した２次元Ｘ線検出器を前述の実施の形態の１次元Ｘ線検出器５の代わりに配置したコーンビームＣＴにおける任意の傾斜断層面画像を再構成するものである。
【０１２２】
コーンビームＣＴにおける２次元画像及び３次元画像の再構成法については、特願平８−１０１５号に詳細に記載されている。この特願平８−１０１５号には、図４３に示すように、Ｘ線源２０１と２次元Ｘ線検出器２０２との間の撮影領域ＦＯＶにおいてボクセル２０３を設定し、図４４に示すように、このボクセル２０３のボクセル列( 例えば２０３-1 )に平行なセンタリング列が配列されたセンタリング面２０４を設定し、２次元Ｘ線検出器２０２から得られたデータを補間処理等を行った後、一度センタリング面２０４に逆投影し、このセンタリング面２０４からボクセル２０３へ逆投影して２次元画像又は３次元画像を再構成するもので、このような再構成法により、再構成処理時間の大幅な短縮を実現することができる。
【０１２３】
また、この特願平８−１０１５号のセンタリング面に一度逆投影した後に各ボクセル列に逆投影する投影法を使用して再構成することにより、任意の傾斜断層面画像をＸ線データから直接再構成することは可能である。
すなわち、センタリング面からボクセルへの逆投影において、各ボクセル列において傾斜断層面画像に該当するボクセルだけに制限すれば、上述した第２の実施の形態と同様に、直接再構成することができる。また、ボクセルを制限したときにセンタリング面も制限することができ、２次元Ｘ線検出器からセンタリング面への逆投影においても、該当するセンタリング面に制限すれば、逆投影処理及びその結果として再構成処理にかかる時間をより短縮することができる。
【０１２４】
また、コーンビーム照射のヘリカルスキャンにおいては、図３２に示すように傾斜断層面画像として２焦点のビームから得られたデータを逆投影して再構成されるものでは、図３３に示す傾斜画像再構成処理の流れのように、傾斜断層面画像を各ビームに対応した領域に分割し、その分割領域毎に領域制限した２回の逆投影処理により再構成すれば良い。
【０１２５】
すなわち、まず、ステップ１０１( ＳＴ１０１ )の処理として、位相( ビュー )を格納する位相エリアθに０°を設定し、ステップ１０２( ＳＴ１０２ )の処理として、傾斜断層面画像を位相エリアθにより設定された位相における各焦点位置に対応してＺ軸に垂直に分割する。
【０１２６】
次に、ステップ１０３( ＳＴ１０３ )の処理として、回転数カウンタＮに初期値をセットし、ステップ１０４( ＳＴ１０４ )の処理として、回転数カウンタＮにセットされている数値に対応するＮ回転目の分割領域に位相エリアθにセットされている位相に対応する位相θで収集されたデータにより領域限定のコーンビーム逆投影を行い、表示装置１４に逆投影により再構成された画像を表示する。この領域限定のコーンビーム逆投影を終了すると、ステップ１０５( ＳＴ１０５ )の処理として、領域限定のコーンビーム逆投影が位相θについて全ての焦点で終了したか否かを判断する。すなわち、位相θについて傾斜断層面画像全体へのコーンビーム逆投影が終了したか否かを判断することになる。
【０１２７】
ここで、領域限定のコーンビーム逆投影が位相θについて全ての焦点で終了していないと判断すると、ステップ１０６( ＳＴ１０６ )の処理として、回転数カウンタＮのカウント値に対して＋１の加算更新処理を行い、再び前述のステップ１０４の処理へ戻るようになっている。
【０１２８】
また、領域限定のコーンビーム逆投影が位相θについて全ての焦点で終了したと判断すると、ステップ１０７( ＳＴ１０７ )の処理として、必要な位相( ３６０°分又は１８０°分 )のコーンビーム逆投影が全て終了したか否かを判断する。
ここで、必要な位相のコーンビーム逆投影がまだ終了していないと判断すると、ステップ１０８( ＳＴ１０８ )の処理として、位相エリアθの設定値に対して＋Δθの加算更新処理を行い、再び前述のステップ１０２の処理へ戻るようになっている。
また、必要な位相のコーンビーム逆投影が全て終了したと判断すると、この傾斜画像再構成処理を終了するようになっている。
【０１２９】
このようにこの第７の実施の形態によれば、コーンビームＣＴにおいても傾斜断層面画像をボクセルデータを作成した後で再構成するのではなく、ボクセルデータを介さずに２次元Ｘ線検出器から収集されたデータから直接再構成することができる。
また、３６０°補間法によりヘリカル補間を行って１回転分( ３６０°分 )のデータを作成するものについて説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、例えば対向ビーム補間法、対向ビームを使用したフィルタ補間法、隣接補間法、隣接補間法等の各種の補間法を使用しても良いものである。
【０１３０】
さらに、１回転分( ３６０°＋α )のデータによる再構成法を使用したが、この発明はこれに限定されるものではなく、半回転( ハーフ、１８０°＋α )のデータによる再構成法を使用しても良いものである。
また、Ｘ線検出器についても、均等８列検出器による４列サンプリングでも良いし、直線マルチスライス検出器あるいは平面検出器でも良く、その他の形状のＸ線検出器によるデータ収集でも良い。
なお、この発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲で変形することができる。
【０１３１】
【発明の効果】
以上詳述したようにこの発明によれば、医師が所望とする傾斜断層面画像を複数の領域に分割して再構成処理を行うので、傾斜断層面画像の再構成処理に係る時間を短くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施の形態の画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置の概略の構成を示すブロック図。
【図２】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置のジオメトリを示す図。
【図３】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部の構成を示すブロック図。
【図４】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部の逆投影部の構成を示すブロック図。
【図５】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理の流れを示す図。
【図６】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における傾斜断層面画像の分割を説明する図。
【図７】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における各分割領域の画像データの画像メモリ上での加算を説明する図。
【図８】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における逆投影処理の流れを示す図。
【図９】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における逆投影開始データ位置、逆投影開始点及び逆投影ピッチを説明する図。
【図１０】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における必要とする逆投影領域を示す図。
【図１１】この発明の第２の実施の形態の画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理の流れを示す図。
【図１２】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における各逆投影部の逆投影処理の流れを示す図。
【図１３】この発明の第３の実施の形態の画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理の流れを示す図。
【図１４】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における各逆投影部の逆投影処理の流れを示す図。
【図１５】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における重み付き補間の並列処理及びパイプライン処理を説明するための模式図。
【図１６】この発明の第４の実施の形態の画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理の流れを示す図。
【図１７】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理におけるＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理の流れを示す図。
【図１８】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理におけるＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理における各逆投影部のＷｒ( 又は１−Ｗｒ )による逆投影処理の流れを示す図。
【図１９】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理の他の一例の流れを示す図。
【図２０】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における第１の実施の形態を実施するための重み付けの例を示す図。
【図２１】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における滑らかな傾斜断層面画像を再構成するための重み付けを示す図。
【図２２】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理における図２１の重み付けの隣接するビューでの流用を説明するための図。
【図２３】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の所定のビューと１回転前の同位相のビューと隣接するビューのヘリカルスキャンにおける位置関係を示す図。
【図２４】この発明の第５の実施の形態の画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理において再構成する複数枚のそれぞれ隣接する傾斜断層面画像を示す図。
【図２５】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の傾斜画像再構成処理において再構成する複数枚のそれぞれ隣接する傾斜断層面画像の分割状態を示す図。
【図２６】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の傾斜画像再構成処理において複数枚のそれぞれ隣接する傾斜断層面画像の再構成における各逆投影部の受持ちを示す図。
【図２７】この発明の第６の実施の形態の画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理の流れを示す図。
【図２８】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置におけるコーンビームの４列のビームを示す図。
【図２９】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置におけるコーンビームの４列のビームと傾斜断層面画像及び傾斜断層面画像の分割の第１の例を示す図。
【図３０】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置におけるコーンビームの４列のビームと傾斜断層面画像及び傾斜断層面画像の分割の第２の例を示す図。
【図３１】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置における１０列の２次元Ｘ線検出器を使用した場合の束ね処理について説明する図。
【図３２】この発明の第７の実施の形態の画像再構成方法を使用するＸ線ＣＴ装置のコーンビームの２つの焦点に対する傾斜断層面画像の分割を示す図。
【図３３】同実施の形態のＸ線ＣＴ装置の再構成処理部で行われる傾斜画像再構成処理の流れを示す図。
【図３４】Ｘ線ＣＴ装置の１次元Ｘ線検出器及び２次元Ｘ線検出器を示す図。
【図３５】Ｘ線ＣＴ装置の２次元Ｘ線検出器の列方向及びチャンネル方向を示す図。
【図３６】Ｘ線ＣＴ装置のスタティクスキャン方式及びヘリカルスキャン方式を説明するための図。
【図３７】Ｘ線ＣＴ装置のヘリカルスキャンにおけるビューの回転位相及びＺ軸位置を示す図。
【図３８】Ｘ線ＣＴ装置のヘリカルスキャンにおけるスライスプロファイルを示す図。
【図３９】従来のボクセルデータからＭＰＲ処理により切り出す断面画像を示す図。
【図４０】従来の傾斜断層面画像のピクセルとボクセルデータとの関係を示す図。
【図４１】従来の傾斜断層面画像のボクセルデータの置換による画像のギザギザ状態を説明するための図。
【図４２】腰椎のスキャノグラムにおける傾斜断層面画像の位置の指定状態を示す図。
【図４３】特願平８−１０１５号に記載されているコーンビームに対するボクセルを説明するための図。
【図４４】特願平８−１０１５号に記載されているボクセル列及びセンタリング面を示す図。
【符号の説明】
３…Ｘ線源、
５…Ｘ線検出器、
１１…データ収集部、
１２…再構成処理部、
２１…再構成処理制御部、
２２…データメモリ、
２３…逆投影ブロック、
２３-1〜２３-4…第１〜第４の逆投影部、
２４…画像メモリ、
２５…画像加算部、
２６…メモリ、
２７…逆投影演算部、
２８…データアドレス重み発生部。
【図１】
0003851689.tif 000004
【図２】
0003851689.tif 000005
【図３】
0003851689.tif 000006
【図４】
0003851689.tif 000007
【図５】
0003851689.tif 000008
【図６】
0003851689.tif 000009
【図７】
0003851689.tif 000010
【図８】
0003851689.tif 000011
【図９】
0003851689.tif 000012
【図１０】
0003851689.tif 000013
【図１１】
0003851689.tif 000014
【図１２】
0003851689.tif 000015
【図１３】
0003851689.tif 000016
【図１４】
0003851689.tif 000017
【図１５】
0003851689.tif 000018
【図１６】
0003851689.tif 000019
【図１７】
0003851689.tif 000020
【図１８】
0003851689.tif 000021
【図１９】
0003851689.tif 000022
【図２０】
0003851689.tif 000023
【図２１】
0003851689.tif 000024
【図２２】
0003851689.tif 000025
【図２３】
0003851689.tif 000026
【図２４】
0003851689.tif 000027
【図２５】
0003851689.tif 000028
【図２６】
0003851689.tif 000029
【図２７】
0003851689.tif 000030
【図２８】
0003851689.tif 000031
【図２９】
0003851689.tif 000032
【図３０】
0003851689.tif 000033
【図３１】
0003851689.tif 000034
【図３２】
0003851689.tif 000035
【図３３】
0003851689.tif 000036
【図３４】
0003851689.tif 000037
【図３５】
0003851689.tif 000038
【図３６】
0003851689.tif 000039
【図３７】
0003851689.tif 000040
【図３８】
0003851689.tif 000041
【図３９】
0003851689.tif 000042
【図４０】
0003851689.tif 000043
【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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