JP2004121836A - コンピュータ断層撮影装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】CTは、2次元アレイ検出器11を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集する2次元データ収集装置12と、その投影データに加え、該投影データをもとに新たに算出される追加のデータとの両方に基づいて、撮影領域の再構成像を再構成するハイブリッド画像再構成装置31とを備える。ハイブリッド画像再構成装置31は、機能上、追加の中間ビームデータ群の算出部、斜断面のハイブリッド再構成部、及び平行断面群の生成部とを備える。
【選択図】 図2
Description
ヘリカルCTでは、寝台移動をX線源(ソース)及び検出器の回転に同期させて行なうことにより、X線源を被検体に対して相対的に螺旋運動を描かせ、隣接する螺旋間で指定された任意のスライス位置に相当する仮想投影データを一般的には線形補間により順次作成し、この仮想投影データに基づいて被検体の画像を再構成する。ただし、実質的には1回転あたり1スライスが得られるのみであり、例えば100mm分の厚みを持つ領域を2mmスライスデータとして欲しければ、50回転の撮影が必要である。
上記ヘリカルCTの拡張として、検出器をスライス方向に2〜4チャンネル化した方式によるマルチスライス・ヘリカルCTが知られている。これによれば、データ収集速度が通常のヘリカルCTに比べ2〜4倍になる。
上記マルチスライス・ヘリカルCTにおける検出器の2〜4チャンネルから、さらに8チャンネル、16チャンネルと、チャンネル数を増加させていくと、異なるチャンネルで得られた各投影データは、もはやファンビーム・ジオメトリに基づく平行ビームとはみなせず、コーンビーム・ジオメトリを考慮する必要がある。
一方、ヘリカル軌道のようなソースの軌跡をもつ場合、長大物体についても、滑らかな関数系についても、理論的には厳密解をもつことが近年示されている。厳密解の存在に関しては、例えば、Schallerの文献に記載されているように、いくつかの証明が示されている(例えば、非特許文献2参照。)。
本発明は、このような従来の事情を考慮になされたもので、実用的で且つ精度の高い画像再構成法に加え、その画像再構成法の機能を有する3次元CTシステムを提供することを目的とする。
図2(a)及び(b)は、上記ヘリカル斜断面ハイブリッド再構成法を用いたCTの機器構成を説明するものである。このCTとしては、例えば前述した従来例のマルチスライス・ヘリカルCTと同様のものが適用可能である。スライス方向のチャンネル数は、概略16チャンネルから数十チャンネル程度、あるいは百数十チャンネル程度と大きめのものまで想定する。最も典型的な例は、図3に示すように、16−64チャンネル程度の多列検出器を持つヘリカルCTとなるが、上限は、この限りではない。
図4は、従来法の「ヘリカル斜断面再構成法」(例えば、特許文献1参照。)の基本的アイデアを説明するものである。図4に示すように、このX線源(ソース)の螺旋軌道の半回転分程度は、1つの平面に近似的に含まれることに着目し、この斜平面「ヘリカル斜断面」に近い投影データ(ビームデータ)を抜き出し集めて、通常の2次元のハーフ再構成を行うものであった。これと同等の従来法の技術として、ASSR法と呼ばれている手法(例えば、非特許文献1参照。)も知られている。
ここで、本明細書で使用する用語の定義(約束)を行う。以下の説明では、4つの概念、すなわち(1)収集コーンビームデータ、(2)変換パラレルビームデータ、(3)仮想データ、(4)近似データを区別して考える。各定義は、次の通りである。
この「収集コーンビームデータ」は、本明細書では、実際のデータ収集によって得られた実在する投影ビーム・投影データの意味で使用する。単に、投影ビーム・投影データ、あるいは特に区別を明確にしたいときには、省略せずに、実際に取得された投影データなどという。これらのデータ群は、各ビューごとにコーンビームデータである。2次元平面に含まれる部分集合を取り出すとファンビームデータとなる。
この「変換パラレルビームデータ」は、本明細書では、収集データの部分集合から計算により生成された、部分的なパラレルビームデータ群の意味で使用する。これは、滑らかな関数系としては、厳密解として得られるものである。この生成は、コーンビームデータからパラレルビームデータを生成する変換ともいえるので、ここでは「コーンパラレル変換」、又は、これを略して「CP変換」と呼ぶことにする。
この「仮想データ」は、本明細書では、上記ヘリカル斜断面のように画像作成のために想定した面、ないしその面内に含まれるビーム、及びそのビームに相当する投影データ等、仮想的に想定したものとして使用する。このように「仮想」を頭に付けて、面であれば仮想面、平面であれば仮想平面、ビームであれば仮想ビーム、投影データであれば仮想投影データ等と称することにする。
(3)の仮想データは、実際には存在しない(場合がほとんどである)。本明細書中では、仮想データの代用となる近似データを、(1)の収集データと(2)の生成データから補間などにより作成する。これを近似投影ビームデータ等と呼ぶ。
X線源のソースの軌道半径は、例えば600mm程度であり、ヘリカルピッチは列数にも依存するが、1mmスライスで64列であれば40−50mm程度と考えてよい。これは、2mmスライスで64列であればピッチも倍になる。このあたりの量は設定によって変わるものなので、以下の説明では、X線源のソースの軌道半径を1、ヘリカルピッチを1と単純化かつ正規化して換算した値を用いて説明する(ヘリカルピッチが大きすぎるが、本発明の説明としては問題がない)。
従来法である「ヘリカル斜断面再構成」では、ハーフ再構成に必要な180度+ファン角度(2Aとする、典型的には50度程度)分のビューデータに対応するソースの螺旋軌道の部分集合(以下「半螺旋」)との誤差が、全体としてできるだけ少なくなるように仮想平面を設定した。斜断面の傾斜角は、上記の正規化された定義では、例えば15.3度である。本願も類似のアプローチをとるが、変換パラレルビームデータの追加があるため、仮想平面はソース軌道の接線方向により近づけてよい。
図6において、上記仮想平面を設定したとき、接線を決めた方向から90度回転した方向、すなわち、図6の視線方向からのソースの軌跡を図7(a)に示す。参考のため、ソースの軌跡を上から観察したものを図7(b)に示す。
さて、このようなCP変換によるパラレルデータを、斜断面の設定位置をθ方向に変えながら順次計算していくことができる。その様子を図9に示す。本来は角度を変えて作成した擬閉領域D’はお互いに重なりながら方向を変えていくものであるが、図9では理解しやすいように重なり具合を少なくしてある。
(1)斜断面を設定したソースの方向(θ=0とする)のごく近傍のみで直接収集データの近似がよいが、少し離れた点での近似の悪化が大きい。
今、ここでは、上記の斜断面を1つだけ固定し、図8(b)に示すθ=90度方向のパラレルデータ(これは理論上厳密解)が求められたとし、視線方向をθ=0から90度へとぐるっと回しながら、それぞれについて条件を合わせながらCP変換を行うケースを考察する。斜断面を見込む角度はθに依存して変わり、この角度のtangentは(tanκ×sinθ)で与えられる。そこで、この角度に合わせてCP変換を順次行えば、厳密なパラレルビームが順次得られる。
I.必要な条件
さて、収集コーンビームデータと変換パラレルビームデータで画像生成に必要なビームを揃えるためには仮想斜断面角κとパラレルビームの視線方向角κ’を注意深く設定する必要がある。上述した例は、κ=κ’を9.04度とした例に相当する。満たすべき条件を改めてまとめると、
(1)収集コーンビームデータが斜断面を設定したソースの方向(θ=0)の近傍以外でも、適当な近似精度を確保しながらある程度広い範囲をカバーすること、
(2)算出した変換パラレルビームはθ=90度方向以外にも、適当な近似精度を確保しながらある程度広い範囲をカバーすること、
(3)両者をあわせて、斜断面の画像を作成するのに必要な全ビームの確保ができること、
である。
仮想データに対する近似データの近似制度の見積もりを行うために、ソースの軌道、仮想平面、種々の近似データなどについて定式化を行う。
ヘリカル機能を持つソースの軌道をパラメータθを用いて表現する。
軌跡Sθにおける接平面或いは概接平面として斜断面を上記のように定義したが、特に今、斜断面としてθ=0にて決められるものについて考える。こうしても、以下の議論では一般性を失わない。この場合の仮想平面をT0とする。
上記(2)のデータが実際に算出可能なデータとして存在したとして、そのときの近似の誤差を見積もってみる。この場合、傾きκの仮想平面T0をδだけ視線を変えた傾きτcosδとτ’の違いがエラーであり、そのタンジェントである、
以上の定式化をもとにして、いくつかのκ、κ’について、収集コーンビームデータと変換パラレルビームデータを合わせて斜断面の画像を作成するのに必要な全ビームの確保ができるどうか、その時の誤差は、どの程度かを検討した。
[数18]
Wp(θdeg、d)=1-Wf(θdeg、d)
これは本来、τやτ’などのパラメータに依存するものである。ここでは、“terrace”(台地)や“slope”(斜面)からなるtrapezoidal shape(台形形状)の例を示したが、実際の被検体となる画像の特性とその使用目的に合わせて最適化されていくべきものである。
データ取得とCP変換処理、重み付け関数の算出などは、第1の実施例と同じである。第2の実施例では、最後の画像再構成部分が異なる。ファンビームデータに対して第1の実施例で示した重み Wf を乗じた後に、ファンビームに対する通常の再構成を行う一方、CP変換後のパラレルビームに対しては重み関数Wpを乗じて、パラレルビーム再構成を行う。それぞれ、全くデータの存在しない方向についてはバックプロジェクション演算を省略しても良い。これらの2つのデータについての再構成は演算アルゴリズムとしては異なるが、どちらも等価な演算であり、それぞれいわば中間画像を作成した後に加算を行っても正しい画像が得られる。処理の流れとしては、図11に示したものとなる。
第1の実施例の前の概要の最後でコメントしたように、パラレルビームの傾斜角を視線方向に依存して変えてやるとより厳密な解になる。
次に、本方式に、従来法であるTCOT法と同様に再構成面の各点ごとにX線ビームが通った方向に沿って投影を行う考えを取り入れた例を図19(a)及び(b)に示す。
ここまでに詳述したハーフ再構成をフル相当の再構成に拡張する一つの手法を図20(a)〜(c)に基づいて説明する。図20(a)には、「フル再構成」に使うパラレルビームデータを示す。これは、斜断面に接したファンビームの対向ビームに相当するものを2つの対向ビームを用いて作成する方法である。
実際の装置では、寝台の移動方向は、CT架台に挿入する方向、引き出す方向の双方向で使用する可能性がある。またソースの回転方向自体も逆回転を含めて2通りが考えられる。この場合、被検体に対するソースの相対的な螺旋運動は鏡像対称であり、上記のデータ処理(近似投影データの作成、逆投影演算の座標など)すべて鏡像対称となる。これへの対応を持つ事も当然必要である。
(1)画像再構成とボリュームデータの算出・データ処理
上記ヘリカル斜断面再構成法では、再構成の座標系は、z方向に垂直なx軸,y軸について再構成を行えばよかった。再構成面は、わずかに傾きを持つが、これをz方向から眺めた画像になった。本願発明でも、パラレルビームの算出座標を気をつけてとれば、仮想平面内の2次元座標を取り直す必要性がなくできる。
本明細書の説明では、ソースの回転半径とヘリカルピッチをともに1として種々の算出を行っているので、実際の条件とは少し異なる面がある。例えば、高々16列や32列のヘリカルピッチがソースの回転半径よりもずっと小さい場合には、計算による算出値が上記とは異なってくる。しかしながら、本方式は同様な手続きで適用できる。
また、理論的な厳密解算出のアルゴリズムはデータ処理上も今後さらに改善あるいは整備されていくものと思われるが、本法で注目しているソースの軌道接線に沿った再構成面は、その接線付近の投影ビームデータが非常に良好な近似データとなっているという特徴を持っている。本法では、これを最大限に活用しており、とくに動きのある生体を被検体とする医用画像診断装置においては有用性が高いと考えられる。
12 2次元データ収集装置
31 ハイブリッド画像再構成装置
31a 追加の中間ビームデータ群の算出部
31b 斜断面のハイブリッド再構成部
31c 平行断面群の生成部
Claims (24)
- 多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
該データ収集手段により収集される投影データと、該投影データを基に新たに算出される追加のデータとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段と、
を備えたことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。 - 多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
該データ収集手段により収集されたデータから抽出された2次元投影データと、該収集データから抽出された3次元部分データを基に算出された3次元データから抽出された2次元データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段と、
を備えたことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。 - 前記投影データをもとに新たに算出される追加のデータは、パラレル投影データであ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。
- 前記画像再構成手段は、前記投影データとしてのコーンビームデータから得られるファンビームデータと、前記追加のデータとしての3次元パラレルビームデータから得られる2次元パラレルビームデータとに基づいて、前記撮影領域の再構成像を再構成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。
- 前記データ収集手段は、前記投影データをヘリカルスキャンにより収集するものであり、
前記画像再構成手段は、設定された再構成面に近似する収集投影データ及び追加算出投影データの各近似投影データを抽出し、該各近似投影データに基づいて前記撮影領域の再構成像を再構成するものであ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。 - 前記再構成面は、前記ヘリカルスキャンの中心軸に対して傾斜する斜断面として設定されることを特徴とする請求項5記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 前記画像再構成手段は、前記再構成面を空間的に連続するように複数設定し、該各再構成面で再構成像を再構成してボリュームデータを得ることを特徴とする請求項5記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 前記ヘリカルスキャンは、X線源が該被検体に対して相対的にヘリカル軌道上を移動することにより実行され、
前記再構成面は、該X線源が略180度回転する間の複数のX線パスにより描かれる湾曲面に近似する平面として設定されることを特徴とする請求項5記載のコンピュータ断層撮影装置。 - 前記画像再構成手段は、ヘリカル軌道に沿って設定した複数の再構成面のビームデータを近似するようにパラレルビームデータ群を順次作成し、作成された一連のパラレルビームデータ群から所定の再構成面を近似するビームデータ群を抜き出して補間処理を施し、この補間処理で生成されたデータ群に基づいて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項5乃至8のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 前記画像再構成手段は、ヘリカル軌道の対向するソース軌道により挟まれた擬閉領域においてパラレルビーム投影データを生成し、該パラレルビーム投影データと収集ファンビーム投影データとに基づいて再構成面のハーフ再構成用近似データを作成し、該近似データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項5乃至9のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 前記画像再構成手段は、ヘリカル軌道の対向するソース軌道により挟まれた擬閉領域においてパラレルビーム投影データを生成し、さらに傾斜面を決めるヘリカル軌道に最も近い2つの対向軌道により挟まれた擬閉領域においてパラレルビーム投影データを生成し、該パラレルビーム投影データと収集ファンビーム投影データとに基づいて該再構成面のフル再構成用の近似データを作成し、該近似データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項5乃至9のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 多列検出器を用いて被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
前記投影データから、該多列検出器の回転中心軸に対し必ずしも直交しない再構成面を近似するX線パスの近似投影データを抽出し、該近似投影データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成する画像再構成手段とを備え、
前記画像再構成手段は、該再構成面の各点毎に、近似ファンビーム又は近似パラレルビームを選択し、該近似ビームを用いて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。 - 前記再構成面の各点毎に使用する近似ファンビーム又は近似パラレルビームは、その点を含むビームを含むものであることを特徴とする請求項12記載のコンピュータ断層装置。
- 前記再構成面の各点毎に使用するビーム群は、近似ファンビームであることを特徴とする請求項12又は13記載のコンピュータ断層装置。
- 前記再構成面の各点毎にその点を近似するビームを含むファンビーム又はパラレルビームを使用することを特徴とする請求項1乃至11のいずれかに記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 前記再構成面の各点毎に使用する近似ファンビームまたは近似パラレルビームは、その点を含むビームを含むものであることを特徴とする請求項14記載のコンピュータ断層装置。
- 被検体内の撮影領域の投影データを収集するデータ収集手段と、
該データ収集手段により得られた投影データとしてのファンビームデータと、該ファンビームデータから算出されるパラレルビームデータとの両方に基づいて、該撮影領域の2次元再構成像を再構成する画像再構成手段と、
を備えたことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。 - 前記画像再構成手段は、前記ファンビームデータをパラレル変換したものと、前記パラレルビームデータとの両方に基づいて前記診断部位の再構成像を作成するのに必要なパラレルビームデータ群を作成し、該データ群に基づいて前記撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とする請求項17記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 前記画像再構成手段は、前記ファンビームデータを用いた再構成処理と前記パラレルビームデータを用いた再構成処理とをそれぞれ実行し、該各処理にて得られた再構成像を互いに合成して最終的な再構成像を再構成することを特徴とする請求項17記載のコンピュータ断層撮影装置。
- 前記画像再構成手段は、ビームの傾き角度とビームの原点からの距離とで設定される空間上、又は、該空間と等価なビーム集合の空間上において、1の分割となる2つの重み関数を前記ファンビームデータと前記パラレルビームデータとにそれぞれ乗じた後に、該ファンビームデータを用いた再構成処理と該パラレルビームデータを用いた再構成処理とをそれぞれ実行し、該各処理にて得られた再構成像を互いに合成して最終的な再構成像を再構成することを特徴とする請求項19記載のコンピュータ断層撮影装置。
- コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データを基に新たに追加のデータを算出するステップと、
該投影データと該追加データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。 - コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データから2次元投影データを抽出するステップと、
該収集データから抽出された3次元部分データを基に3次元データを抽出するステップと、
該3次元データから2次元データを抽出するステップと、
該2次元投影データと該2次元抽出データとの両方に基づいて、該撮影領域の再構成像を再構成するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。 - コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
多列検出器を用いて収集された被検体内の撮影領域の投影データから、該多列検出器の回転中心軸に対し必ずしも直交しない再構成面を近似するX線パスの近似投影データを抽出するステップと、
該近似投影データに基づいて該撮影領域の再構成像を再構成するステップとを実行させ、
前記再構成するステップは、該再構成面の各点毎に、近似ファンビーム又は近似パラレルビームを選択し、該近似ビームを用いて該撮影領域の再構成像を再構成することを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。 - コンピュータ断層撮影装置に搭載されたコンピュータに、
被検体内の撮影領域の投影データとしてのファンビームデータから算出されるパラレルビームデータを算出するステップと、
該ファンビームデータと該パラレルビームデータとの両方に基づいて、該撮影領域の2次元再構成像を再構成するステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータ断層撮影プログラム。
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