JP2012205934A - Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 - Google Patents

Abstract

【課題】再構成する画像データの位置と投影データのビュー中心との不一致に起因するアーチファクトを低減することにある。
【解決手段】Ｘ線管１７は、Ｘ線を発生する。Ｘ線検出器１９は、Ｘ線管１７から発生され天板１５に載置された被検体Ｐを透過したＸ線を検出するものであり、Ｘ線検出素子をチャンネル方向に複数配置してなる検出器列を複数列備える。スキャン制御部３１は、天板速度を変化させながら天板１５を移動させるとともにＸ線管１７とＸ線検出器１９とを回転させながら被検体ＰをＸ線でスキャンし投影データを収集する。重みづけ部４３は、再構成に寄与させる投影データを決めるために検出器列に対応した重み付けを行なうものであり、天板１５の速度の変化に応じて、投影データの各ビューにおける各検出器列にあたえる重みを求める。再構成処理部４５は、重みづけされた投影データのセットに基づいて画像データを再構成する。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、ヘリカルスキャンを行なうＸ線コンピュータ断層撮影装置に関する。

被検体が載置された天板を移動させながらコーンビームＸ線でスキャンし投影データを収集するヘリカルスキャンがある。ヘリカルスキャンによって収集された投影データに基づいて画像データを再構成する際の一般的な手順は、
１．１画像の再構成に必要な投影データ（投影データセット）の抽出
２．データ冗長度補正（重みづけ）
３．フィルタリング
４．逆投影（バックプロジェクション）
である。ただし、手順２と３とは逆でも良い。手順２の重みづけに注目する。再構成処理（ハーフスキャン法）の際、目的とするスライス位置Ｉを挟んで（−π／２−α／２）〜（＋π／２＋α／２）の範囲の投影データ（投影データセット）が用いられる。重み関数は、スライス位置Ｉから離れたところの投影データに対して低い重みを、近いところの投影データに対して大きい重みを与える。天板速度（ヘリカルピッチ）が一定の場合、この重み関数上のスライス位置と手順１で抽出された投影データセットのビュー中心（投影データセットの全ビュー数の半分）とが一致している。このような、ビュー中心に対して対称な重みの分布を有する重み関数をshift-invariant型の重み関数と呼ぶ。

ヘリカルスキャンの応用として、天板速度（ヘリカルピッチ）を変化させながらスキャンを行う可変速ヘリカルスキャンがある。図１１は、可変速ヘリカルスキャン（加速）における重み関数とＸ線管の位置との関係を示す図である。可変速ヘリカルスキャンの場合、（−π／２−α／２）〜０の間のビュー数は、０〜（＋π／２＋α／２）の間のビュー数よりも大きい。従って、図１１（ａ）に示すように、スキャン中に天板速度を変化させることによりスライス位置Ｉと再構成に使用する投影データセットのビュー中心ｔcとが一致しない。スライス位置Ｉとビュー中心ｔcとが不一致になる可変速ヘリカルスキャンの場合に、shift-invariant型の重み関数を適用すると、アーチファクトが発生してしまう。

目的は、被検体をヘリカルスキャンして得られたデータに基づいて画像データを再構成するＸ線コンピュータ断層撮影装置において、再構成する画像データの位置と投影データのビュー中心との不一致に起因するアーチファクトを低減することにある。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線を発生するＸ線管と、前記Ｘ線管から発生され天板に載置された被検体を透過したＸ線を検出するものであり、Ｘ線検出素子をチャンネル方向に複数配置してなる検出器列を複数列備えるＸ線検出器と、前記天板速度を変化させながら前記天板を移動させるとともに前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを回転させながら前記被検体をＸ線でスキャンし投影データを収集するスキャン部と、再構成に寄与させる投影データを決めるために前記Ｘ線検出器の検出器列に対応した重み付けを行なうものであり、前記天板の速度の変化に応じて、投影データの各ビューにおける各検出器列にあたえる重みを求める重みづけ部と、前記重みづけされた投影データのセットに基づいて画像データを再構成する再構成処理部と、を具備する。

本発明の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示す図。 図１のＸ線検出器の構造を示す図。 本実施形態に係る１次元の重み関数ＣとＸ線管の回転角度との関係を示す図。 等速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルを示す図。 本実施形態に係る可変速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルを示す図。 本実施形態におけるヘリカルスキャンの開始から画像データの再構成までの処理の流れを示す図。 図１のステップＳ１における投影データと１次元の重み関数Ｃと天板速度との関係を示す図。 本実施形態の変形例に係り、等速ヘリカルスキャンにて収集した投影データのビュー範囲と、再構成処理に使用する投影データの列方向（Ｚ軸方向）に関する範囲とを示す図。 図８の位置Ｚ0における投影データにshift-invariant型の重み関数Ｃを適用した場合を示す図。 図８の位置Ｚ0における投影データにshift-variant型の重み関数Ｃを適用した場合を示す図。 ビュー中心に対して対称な１次元の重み関数とＸ線管の回転角度との関係を示す図。

以下、図面を参照しながら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（以下、Ｘ線ＣＴ装置と呼ぶ）の実施形態を説明する。なお、Ｘ線ＣＴ装置には、Ｘ線管とＸ線検出器とが１体となって被検体の周囲を回転する回転／回転（ROTATE／ROTATE）タイプや、リング状に多数の検出素子がアレイされ、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する固定／回転（STATIONARY／ROTATE）タイプ等様々なタイプがあるが、いずれのタイプでも本発明は適用可能である。ここでは、回転／回転タイプとして説明する。また、１スライスの画像データを再構成するには、フルスキャン法では被検体の周囲１周、約２π分の投影データが、またハーフスキャン法でもπ＋α（α：ファン角）分の投影データが必要である。本実施形態は、どちらの方法も適用可能であるが、ここでは、ハーフスキャン法を採用する。

図１は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成を示す図である。Ｘ線ＣＴ装置１は、架台装置１０とコンピュータ装置３０とから構成される。架台装置１０は、円環又は円板状の回転フレーム１１を回転可能に支持する。回転フレーム１１は、撮影領域中に寝台１３の天板１５に載置された被検体Ｐを挟んで対向するようにＸ線管１７とマルチスライス型のＸ線検出器１９とを有する。回転フレーム１１は、架台駆動装置２１により一定の角速度で連続回転する。ここで、回転フレーム１１の回転軸をＺ軸に規定し、Ｘ線管１７の焦点からＸ線検出器１９の検出面中心を結びＺ軸に垂直な軸をＸ軸、Ｚ軸及びＸ軸に直交する軸をＹ軸に規定する。このＸＹＺ座標系は、Ｚ軸を回転軸とする回転座標系をなす。なお、被検体Ｐは、その体軸がＺ軸に略一致するように天板１５に載置されるとする。

寝台１３は、天板をＺ軸方向に沿ってスライド移動可能に支持する。寝台１３は、天板１５を移動させるための駆動モータを有し、スキャン制御部３１からの駆動信号に応じて、天板１５を入力装置３３等により設定された期間内で等速又は変速移動させる。寝台１３の駆動モータには、光学式あるいは磁気式のエンコーダ２３を備え、寝台１３の駆動モータの回転軸が一定角度回転する毎に、回転軸の回転角度を検出するためのパルス信号を発生する。回転軸の回転角度は、天板１５のＺ軸方向の位置（以下、単に天板位置と呼ぶ）に対応している。発生されたパルス信号は、スキャン制御部３１及び天板情報測定部３５に送信される。

Ｘ線管１７は、高電圧発生装置２５からの高電圧の印加及びフィラメント電流の供給を受けてコーンビームＸ線を発生する。図２に示すように、Ｘ線管１７の焦点Ｆから発生されたコーンビームＸ線は、Ｘ線検出器１９によって検出される。Ｘ線検出器１９は、チャンネル方向（Ｙ軸に略一致）と列方向（Ｚ軸）との両方向に関して稠密に分布される複数のＸ線検出素子１９ａを有する。チャンネル方向に沿って１列に配列された素子列は、列方向（Ｚ軸）に沿って複数並列される。コーンビームＸ線のチャンネル方向の広がり角はファン角α、列方向の広がり角はコーン角βと呼ばれている。ここで、検出器のチャンネル数をＮチャンネル、列数をＭ列とする。

Ｘ線検出器１９には、データ収集部２７（ＤＡＳ：Data Acquisition System）が接続されており、Ｘ線検出器１９の各チャンネルから出力される透過Ｘ線の強度に応じた信号をデジタル信号に変換する。このデジタル信号は、投影データと呼ばれている。一回のＸ線発生により収集される投影データの集合はビュー（view）と呼ばれ、ビュー角はＸ線管１７の回転角度を表す。

コンピュータ装置３０は、スキャン制御部３１を中枢として、入力装置３３、天板情報測定部３５、前処理部３７、投影データ記憶部３９、投影データ抽出部４１、重みづけ部４３、再構成処理部４５、画像記憶部４７、画像処理部４９、及び画像表示装置５１を有する。

入力装置３３は、スライス位置、天板速度、撮影領域（ＦＯＶ）のサイズ、ヘリカルピッチ（天板１５の移動速度に関する情報）、Ｘ線管電圧、管電流等の撮影条件を入力する。

天板情報測定部３５は、エンコーダ２３から送信されるパルス信号に基づいて天板位置及び天板速度を測定する。

前処理部３７は、データ収集部２７から出力される投影データに対して感度補正等の前処理をする。前処理された投影データは、一旦投影データ記憶部３９に記憶される。投影データ記憶部３９は、投影データに、ビューが収集された順番（収集時刻）を表すビュー番号、ビュー角、チャンネル番号、列番号、天板位置及び天板速度を表すコードを関連付けて記憶する。

投影データ抽出部４１は、投影データを一意に特定できる情報に基づいて、入力装置３３から指定されたスライス位置の画像データを再構成するのに必要な範囲の投影データ（実データ及び対向データ）を抽出する。再構成するのに必要な範囲は、スライス位置を中心（０）として（−π／２−α／２）〜（＋π／２＋α／２）の角度範囲である。以下、スライス位置を中心としたπ＋αの角度範囲分の投影データ（ビュー）の群を投影データセットと呼ぶ。投影データセットに含まれるビューの数をViewProcessとする。また、（ViewProcess／２）をビュー中心と呼ぶ。また、投影データを一意に特定できる情報とは、投影データに関連付けられているビュー角、ビュー番号、天板位置等の少なくとも１つの情報である。

重みづけ部４３は、抽出された投影データセットを重みづけ及び正規化するために、２次元の重み関数（以下、データ冗長度補正関数と呼ぶ）Ｗ［ch,view］を、投影データセットに掛ける。そして重みづけ部４３は、寄与度テーブルによって、重みづけ及び正規化された投影データセットに含まれる投影データのうち再構成処理に寄与しない列の投影データを除去し、寄与する列の投影データを出力する。

データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］は、投影データセットのレイごとに算出される。データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］は、チャンネル番号とビュー番号とを変数とする２次元の関数であり、投影データセットのチャンネル中心に対して非点対称かつビュー中心に対して非線対称な重みの分布を有する関数である。

データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］は、重み関数Ｃ［view］に基づいて生成される。重み関数Ｃ［view］は、ビュー番号を変数とする１次元の関数である。重み関数Ｃ［view］は、ビューのスライス位置からの実距離に応じた重みの分布を有する。具体的には、重み関数Ｃ［view］は、天板速度の変化に応じて、スライス位置から離れた実距離を有するビューに小さい重みを、近い実距離を有するビューに大きい重みを与える。重み関数Ｃ［view］は、投影データセットのビュー中心に対して非線対称な重みの分布を有する関数である。重み関数Ｃ［view］は、スライス位置にける投影データの収集時刻と再構成処理に用いる投影データセットの収集期間とに基づいて生成される。

寄与度テーブルは、スライス位置、天板速度、及び再構成処理に用いる投影データのビュー範囲（ViewProcess）によって変化する。

再構成処理部４５は、重みづけ及び正規化された投影データセットにフィルタリング処理及び逆投影処理等の処理からなる再構成処理をすることにより画像データを再構成する。典型的には、再構成法は、コーンビーム再構成法である。コーンビーム再構成法は、コーン角βを考慮して再構成画素に逆投影する投影データを決定して、逆投影処理を行なう方法である。再構成された画像データはスライス位置を表すコードとともに画像データ記憶部４７に記憶される。

画像処理部４９は、再構成された画像データに各種の既知の画像処理を行い、画像処理された画像データは画像表示装置５１に表示される。

上記構成を有するＸ線ＣＴ装置１は、ヘリカルスキャン中に天板１５を一定の加速度で加速させる。加速させる範囲は、再構成するスライス位置を含み、当該スライス位置を基準として少なくともπ＋α分の範囲である。なお、天板１５を一定の加速度で加速させるとしたが本実施形態はこれに限定されず、減速を含むいかなる加速度にも適用可能である。以下、Ｘ線ＣＴ１の動作を説明する。

まずは、本実施形態において特徴的な重み関数Ｃ［view］、データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］、寄与度テーブルについて説明する。重み関数Ｃ［view］は、投影データセットのビュー中心に対して非線対称で、スライス位置から離れた位置に対して投影データに小さい重みを、スライス位置及びスライス位置に近い投影データに大きい重みをつけるための関数である。

図３は、重み関数Ｃ［view］とＸ線管１７の回転角度（ビュー角）とを示す図である。図３（ａ）は、重み関数Ｃ［view］を示す図であり、縦軸は重み、横軸はビュー番号（時間）である。図３（ａ）に示すように、再構成処理の開始位置におけるビュー番号をｔs、再構成処理の終了位置におけるビュー番号をｔeとする。すなわち、ビュー番号ｔs〜ビュー番号ｔeの範囲（ビュー数）Ｄは、投影データセットの収集期間に一致する。ビュー番号ｔs〜ビュー番号ｔe間は天板１５が加速しているので、ビュー番号ｔs〜スライス位置Ｉまでのビュー数は、スライス位置ＶＣ〜ビュー番号ｔeまでのビュー数よりも多い。ビュー番号ｔs〜ビュー番号ｔeのビュー範囲Ｄの中間であるビュー中心ＶＣは、再構成するスライス位置Ｉに一致していない。このスライス位置Ｉとビュー中心ＶＣとの不一致は、ヘリカルスキャン中、天板速度が変速していることに起因する。

次に、この図３を参照しながら重み関数Ｃ［view］の生成手順を説明する。投影データセットが抽出されると、再構成処理の開始位置におけるビュー番号ｔsとスライス位置Ｉとの間のビュー範囲（Ｄ１＋Ｄ２）と、スライス位置Ｉと再構成処理の終了位置におけるビュー番号ｔeとの間のビュー範囲（Ｄ３＋Ｄ４）とが決定される。次にビュー番号ｔsとスライス位置Ｉとの中点Ｄ１２と、スライス位置Ｉとビュー番号ｔeとの中点Ｄ３４とを算出する。

ビュー番号ｔs〜中点Ｄ１２のビュー範囲Ｄ１と中点Ｃａｂ〜スライス位置Ｉのビュー範囲Ｄ２との間には、Ｄ１＝Ｄ２×αの関係が成り立つ。また、スライス位置Ｉ〜中点Ｄ３４の範囲Ｄ３と中点Ｄ３４〜ビュー番号ｔeの範囲Ｄ４との間には、Ｄ４＝Ｄ３×αの関係が成り立つ。なお、αの値は、入力装置３３を介して任意に設定可能である。ここで、天板１２を加速させているので、Ｄ１＞Ｄ３である。そして、範囲Ｄ２と範囲Ｄ３とは重み“１”とする。ビュー番号ｔs〜中点Ｄ１２は、値“０”と“１”とを結ぶＳ字状の３次曲線である。また、中点Ｄ３４〜ビュー番号ｔeは、値“１”と“０”とを結ぶ逆Ｓ字状の３次曲線である。３次曲線のビュー範囲での中点の重みは、“０．５”であるとする。但し、範囲Ｄ１と範囲Ｄ４とにおける曲線は、３次曲線に限らず、天板速度の変化の仕方等に応じて１次曲線や２次曲線であってもよい。

また、天板速度が速い場合等など、投影データセットのビュー方向に関して端部付近にある投影データは、スライス位置から離れすぎてしまうために、アーチファクトの原因となる。そのため、スライス位置と、投影データに関連付けられている天板位置とがある閾値以上であれば、その投影データに対する重みを“０”に設定するとしてもよい。

上記の手順によって設定された重み関数Ｃ［view］は、従来のshift-invariant型の重み関数のようなビュー中心に対して線対称な関数ではなく、非線対称な関数である。このような、ビュー中心に対して非線対称な関数をshift-variant型の重み関数と呼ぶことにする。shift-variant型の重み関数Ｃ［view］を用いることにより、可変速ヘリカルスキャンによって収集された投影データに対して、天板速度の変化に応じた適切な重みづけが可能となる。

次にshift-variant型の重み関数Ｃ［view］に基づいて算出されるデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］について説明する。データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］の値は、再構成処理の前に投影データセットのレイごとに算出される。データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］の値は、以下の式（１）〜（７）に基づいて算出される。

ここで、式（１）〜（７）に用いられるパラメータを以下に示す。

FanAngle：Ｘ線のファン角（定数）
Nch：Ｘ線検出器のチャンネル数（定数）
Δγ：隣合うチャンネル間のファン角（定数）
ViewRev：Ｘ線管が１回転する間に収集されるビュー数（定数）
Δβ：隣合うビュー間のＸ線管の回転角度（定数）
ch：投影データのチャンネル番号（変数）
Cch：Ｘ線検出器の中心チャンネルの番号（定数）
γ［ch］：chのファン角（chの関数）
view：ビュー番号（変数）
ceil：小数点以下を切り上げ
ViewProcess：１枚の画像再構成に必要な投影データセットのビュー数（定数）
C：shift-variant型の重み関数Ｃ（viewの関数）
tmpReal［view］：投影データセットの全ての実レイに掛かる重み関数Ｃの総和（viewの関数）
tmpTaiko［ch,view］：投影データセットの全ての対向レイに掛かる重み関数Ｃの総和（viewの関数）
W［ch,view］：データ冗長度補正関数Ｗ（ch及びviewの関数）
データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］を算出し投影データを正規化する具体的な手順の一例を説明する。データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］の算出処理は、投影データセットのレイごとに行なわれる。まず、撮影条件等に基づいて、レイごとに式（１）〜式（４）を計算してΔγ、Δβ、γ、β、Nrotを算出する。次に、式（５）及び（６）によりtmpReal［ch,view］とtmpTaiko［ch,view］とを算出する。そして式（７）によりデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］の値を算出する。この様な手順により、全てのレイについてデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］の値を算出し、全ての投影データセットを正規化する。

データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］は、重み関数Ｃ［view］に基づいて決定され、ビュー中心に対して非線対称かつ中心チャンネルに対して非点対称な２次元の関数である。この様なビュー方向及びチャンネル方向に関する非対称性により、投影データに対して、天板速度の変化に対応した適切な正規化が可能となる。従って、可変速ヘリカルスキャンにおいて、スライス位置と投影データセットのビュー中心との不一致に起因するアーチファクトが低減される。その結果、再構成される画像データの画質が向上する。

次に寄与度テーブルについて説明する。寄与度テーブルは、スライス位置及び天板位置に基づいて決定され、正規化された投影データセットのうち再構成処理に寄与しない列の投影データを除去する。

図４は等速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルＵＴの一例を示す図である。右方向はビュー番号を、縦方向は投影データの列番号を示す。寄与度“１”の範囲にある投影データは除去されず、寄与度“０”の範囲にある投影データは除去される。列の寄与度は、スライス位置からのビュー角に応じて決定され、ビュー番号の端から画像中心に行くにつれて、列方向に関する寄与度の幅を狭めながら直線的に列の中心にシフトする。等速ヘリカルスキャンの場合、列の寄与度は、列中心とスライス位置Ｉとの交点に関して点対称となる。

図５は可変速ヘリカルスキャンにおける寄与度デーブルＶＴの一例を示す図である。上記のように、列の寄与度は、スライス位置からのビュー角に応じて決定される。従って、あるビュー番号における列の寄与度は、等速と変速とで変化しない。換言すれば、等速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルＵＴと可変速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルＶＴとの同じビュー角における列の寄与度は、等しい。従って、天板速度が加速する場合の列の寄与度１の範囲は、図５に示すようにゆがんだ形状になる。この可変速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルＶＴが投影データセットに適用されることにより、天板速度が変化する場合にも適切に、再構成処理に寄与しない列の投影データが除去される。その結果、再構成される画像データのアーチファクトが低減され画質が向上する。なお上記の寄与度テーブルＶＴは、一例であり他の寄与度テーブルでもよい。例えば、テーブルの寄与度を“０”と“１”との２段階だけではなく、“０”と“１”との間を数段階に分けて段階的に変化させてもよい。

これら重み関数Ｃ［view］、データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］、寄与度テーブルＶＴは、上記のパラメータやスライス位置、天板速度が変更されるたびに、変更される。

図６は、上記のデータ冗長度補正関数Ｗと寄与度テーブルＶＴとを用いる場合における、ヘリカルスキャンの開始から画像データの発生までの流れを示した図である。図７は、投影データ、重み関数Ｃ［view］、天板速度の関係を示す図である。

まず、スキャン制御部３１は、Ｘ線ＣＴ装置１の各構成要素を制御することにより、コーンビームＸ線で被検体をヘリカルスキャンする（ステップＳ１）。ヘリカルスキャンによって収集された投影データは投影データ記憶部３９に記憶される。投影データが記憶されると、スキャン制御部３１は、スライス位置の指定（再構成処理の開始指示）を待機する（ステップＳ２）。操作者により入力装置３３を介してスライス位置を示すコードを受信すると（ステップＳ２：ＹＥＳ）、スキャン制御部３１は、投影データ抽出部４１に投影データ抽出処理を行なわせる（ステップＳ３）。投影データ抽出処理において投影データ抽出部４１は、記憶された全投影データから、入力されたスライス位置を挟んで（−π／２−α／２）〜（＋π／２＋α／２）の角度範囲にある投影データセットを抽出する（ステップＳ３）。

投影データセットが抽出されると、スキャン制御部３１は、重みづけ部４３に重みづけ関数算出処理を行なわせる。重みづけ関数算出処理において重みづけ部４３は、スライス位置と投影データに関連付けて記憶されている天板位置とに基づいて、ビューに依存するshift-variant型の重み関数Ｃ［view］を算出する（ステップＳ４）。次に重みづけ部４３は、上記の式（１）〜（７）によりデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］を算出する（ステップＳ５）。データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］が算出されると、重みづけ部４３は、投影データセットにデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］を掛けて、投影データセットを正規化する（ステップＳ６）。ステップＳ５〜ステップＳ６の処理は、投影データセットのレイごとに行われる。全てのレイについて正規化が行なわれると重みづけ部４３は、正規化した投影データセットを可変速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルに適用して、投影データセットのうち再構成処理に寄与しない列の投影データを除去し、寄与する列の投影データを出力する（ステップＳ７）。ステップＳ７にて重みづけ処理が終了する。

重みづけ処理が終了すると、スキャン制御部３１は、再構成処理部４５に再構成処理を行なわせる。再構成処理において再構成処理部４５は、ステップＳ７にて出力された投影データセットにコーンビーム再構成処理し、入力されたスライス位置の画像データを発生する（ステップＳ８）。

本実施形態によれば、再構成する画像の位置と投影データセットの中心とが一致しない可変速ヘリカルスキャンにおいて、スライス位置と天板位置とに基づいて、スライス位置と投影データのビュー中心とに対して非対称なデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］を算出し、算出したデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］を掛けた投影データセットを寄与度テーブルＶＴに適用して、再構成処理に寄与しない列の投影データを除去し、寄与する列の投影データを出力する。かくして本実施形態によれば、可変速ヘリカルスキャンにおいて、スライス位置と投影データセットのビュー中心とが一致しないことに起因するアーチファクトを低減することが可能となる。

（変形例）
以下、本実施形態の変形例について説明する。なお以下の説明において、本実施形態と略同一の機能を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。変形例では、等速ヘリカルスキャンにおける、いわゆる「ヘリカルのりしろ」問題のような、スライス位置と投影データセットのビュー中心とが不一致の場合における重みづけの例を示す。

まずは、「ヘリカルのりしろ」問題について説明する。図８は、等速ヘリカルスキャンにて収集した投影データのビュー範囲と、再構成処理に使用する投影データの列方向（Ｚ軸方向）に関する範囲とを示す図である。図８に示すように、収集された投影データの範囲は、時間とともに一定の割合でＺ位置がシフトする。投影データ抽出部４１は、まず再構成処理に使用する投影データのビュー範囲Ｐ（ViewProcess）を決定する。位置Ｚ1の画データを再構成する場合、ビュー範囲Ｐ分の投影データがあるので、問題なく再構成処理が行なわれる。この際の重み関数は、通常通りビュー中心に対して対称な重みの分布を有するshift-invariant型の重み関数である。

一方、スキャン開始位置付近である位置Ｚ0の画像データを再構成する場合、ビュー範囲Ｐ分の投影データはない。この場合図９に示すように、通常のshift-invariant型の重み関数を用いると、存在しない投影データに対しても重みが適用されることになる。その結果、再構成された画像データには、激しいアーチファクトが発生し、再構成できない。そこで、位置Ｚ0の位置の画像の再構成を担保するために、余分に投影データを収集することになる。これが「ヘリカルのりしろ」問題である。

そこで、本実施形態の変形例に係るＸ線ＣＴ装置１では、ビュー範囲では、「ヘリカルのりしろ」問題を解消するために、ビュー中心に対して非対称な重みの分布を有するshift-variant型の重み関数Ｃ［view］を使用する。まず、投影データ抽出部４１は、入力装置３３等によりスライス位置が入力されると、入力されたスライス位置に関する画像データを再構成するのに必要な投影データセットを抽出する。この際、投影データ抽出部４１は、再構成処理に必要十分なビュー範囲（長さ）Ｐ（ViewProcess）分の投影データを抽出したか否かを判定する。

以下、否と判定した場合における重みづけ部４３による重みづけについて説明する。図１０は、ビュー範囲Ｐ分の投影データがない位置における重み関数Ｃ［view］を示す図である。図１０に示すように、投影データが存在しないビュー範囲Ｐ−Ｐ0には重み“０”を設定する。投影データが存在するビュー範囲Ｐ0にはビューの変化に応じた重み関数Ｃ［view］を設定する。例えば、ビュー範囲Ｐ0に設定する重み関数Ｃ［view］は、図１０に示すようなshift-invariant型の重み関数Ｃ［view］のビュー範囲Ｐをビュー範囲Ｐ0に圧縮した重み関数Ｃ［view］を設定する。また他の重み関数Ｃ［view］として、投影データが存在しないビュー範囲Ｐ−Ｐ0には重み“０”を、投影データが存在するビュー範囲Ｐ0には、端列に小さい重みを、中間列に大きい重みを設定する。なお説明の簡単のため、位置Ｚ0において収集した投影データのビュー範囲Ｐ0と、再構成処理するのに足りない投影データのビュー範囲Ｐ−Ｐ0とは、等しいとしたが、本実施形態における変形例はこれに限定されず、Ｐ0≠Ｐ−Ｐ0であってもよい。

shift-variant型の重み関数Ｃ［view］が算出されると、本実施形態と同様にして画像データが再構成される。すなわち、算出されたshift-invariant型の重み関数Ｃ［view］に基づいて重みづけ部４３は、データ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］を算出し、投影データセットにデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］を適用して正規化し、正規化した投影データセットに等速ヘリカルスキャンにおける寄与度テーブルＵＴを適用して、再構成処理に寄与しない列の投影データを除去する。そして、再構成処理部４５は、再構成処理に寄与しない列の投影データが除去された投影データセットに再構成処理し、画像データを再構成する。

なお、投影データ抽出部４１により再構成処理に必要十分なビュー範囲Ｐの投影データが抽出されたと判定された場合、本実施形態において説明したように、重みづけ部４３による重みづけが行なわれ、再構成処理部４５により再構成処理がおこなわれ、入力されたスライス位置の画像データが再構成される。

上記構成のように、本実施形態の変形例においては、再構成処理に使用する範囲分の投影データがない位置における画像を再構成する場合において、ビュー中心に対して非対称な重みの分布を有する重み関数によって、投影データが存在しない範囲には重み“０”を設定する。かくして本実施形態の変形例によれば、ビュー中心に対して非対称な重みの分布を有する重みづけ関数Ｃ［view］により、「ヘリカルのりしろ」を削減することが可能となる。

なお、本実施形態は、コーンビームＸ線に限らずファンビームＸ線にも適用可能である。その場合、投影データセットには、重み関数Ｃ［view］とデータ冗長度補正関数Ｗ［ch,view］とを適用し、寄与度テーブルＶＴ、ＵＴは適用しない。

なお、本実施形態の変形例においては、等速ヘリカルスキャンに限定して説明した。しかしながら本実施形態における変形例は、可変速ヘリカルスキャンにも適用可能である。

なお、本発明は上記実施形態そのまま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構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１…Ｘ線ＣＴ装置、１０…架台装置、１１…回転フレーム、１３…寝台、１５…天板、１７…Ｘ線管、１９…Ｘ線検出器、２１…架台駆動装置、２３…エンコーダ、２５…高電圧発生装置、２７…データ収集部、３０…コンピュータ装置、３１…スキャン制御部、３３…入力装置、３５…天板情報測定部、３７…前処理部、３９…投影データ記憶部、４１…投影データ抽出部、４３…重みづけ部、４５…再構成処理部、４７…画像データ記憶部、４９…画像処理部、５１…画像表示装置

Claims (2)

1. Ｘ線を発生するＸ線管と、
   前記Ｘ線管から発生され天板に載置された被検体を透過したＸ線を検出するものであり、Ｘ線検出素子をチャンネル方向に複数配置してなる検出器列を複数列備えるＸ線検出器と、
   前記天板速度を変化させながら前記天板を移動させるとともに前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを回転させながら前記被検体をＸ線でスキャンし投影データを収集するスキャン部と、
   再構成に寄与させる投影データを決めるために前記Ｘ線検出器の検出器列に対応した重み付けを行なうものであり、前記天板の速度の変化に応じて、投影データの各ビューにおける各検出器列にあたえる重みを求める重みづけ部と、
   前記重みづけされた投影データのセットに基づいて画像データを再構成する再構成処理部と、
   を具備するＸ線コンピュータ断層撮影装置。
2. 天板速度を変えながら前記天板を移動させるとともにコーンビームＸ線により前記天板に載置された被検体をスキャンして投影データを収集するスキャン部と、
   前記収集された投影データから所定スライス位置の画像データを再構成するために必要十分な範囲の投影データセットが収集されなかった場合において、前記再構成に必要だが前記スキャン部によって収集されなかったデータ範囲に対して所定値を割付け、前記位置に関する画像データを再構成するのに必要であり、前記スキャン部により収集された投影データに対して収集時刻に対応する重みづけを行なう重みづけ部と、
   前記所定値と前記重みづけされた投影データとに基づいて前記位置に関する画像データを再構成する再構成処理部と、
   を具備するＸ線コンピュータ断層撮影装置。

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