JP3223195B2 - Ｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、Ｘ線ＣＴ装置、特に再
投影処理機能を持つＸ線ＣＴ装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】Ｘ線ＣＴ装置では多色Ｘ線を用いること
に起因するビームハードニングや有限開口幅による計測
であることに起因するパーシャルボリューム効果などに
より、線状・帯状のアーチファクトが画像上に現れる。
これらは原理的なもので特に骨の影響が大きい。中でも
骨に囲まれ、しかも複雑に入り組んだ骨の多い頭部では
診断能を著しく低下させることになる。

【０００３】従来からビームハードニングに関しては様
々な補正処理が行われている。基本的には銅等のプリフ
ィルタにより軟Ｘ線成分を減らしハードニングを抑制す
る方法である。ビームハードニングは被検体の透過長に
依存するため被検体の周りを水の入ったバッグでおおい
透過長を等しくしたり、あるいはＸ線源側に同様に減弱
を最適化するようなフィルタを挿入するなどしていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが水バッグは保
守性や使い勝手の点で好ましくなく、減弱も大きくなる
ためノイズが目立つ。後者のフィルタでは被検体を円な
どで近似した上で形状を設計することになり、最適化が
困難で被検体が回転中心から大きく外れた場合なども問
題となる。一方、パーシャルボリュームに関しては計測
データ中からその成分を抽出することは難しく、チャン
ネル方向では特開平１−２５２０１５号などの手法もあ
る。同様の手法を用いてもスライス厚さ方向ではチャン
ネル方向に比べサンプリングも粗く推定が難しい。

【０００５】本発明の目的は、骨等に大きく影響される
ビームハードニングやパーシャルボリュームによるアー
チファクトをソフトウェアにより低減するＸ線ＣＴ装置
を提供するものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、計測した第１
の投影データを再構成して第１のＣＴ画像を得る第１の
手段と、該第１のＣＴ画像から規定ＣＴ値で指定された
範囲の値を示す、組織領域の第２の投影データを求める
第２の手段と、組織領域での透過長と硬化度の関係を規
定する第３の手段と、上記第２の投影データから組織領
域での透過長を求める第４の手段と、該透過長対応で定
まる硬化度を第３の手段から求め、上記第１の投影デー
タをこの硬化度で補正して第３の投影データを求める第
５の手段と、該第３の投影データを再構成して第２のＣ
Ｔ画像を求める第６の手段と、より成るＸ線ＣＴ装置を
開示する。

【０００７】

【作用】本発明によれば、規定ＣＴ値で分離して得た組
織領域の再投影データから求めた透過長で定まる硬化度
によって測定投影データを補正し、再構成画像を得る。

【０００８】

【実施例】図２は、従来より公知のＸ線ＣＴ装置であ
り、計測で得た生データ１０９は、前処理部１０で前処
理（ノイズ除去や対数変換等）されて、投影データ１１
０となる。更に、再構成部１０２は、投影データ１１０
を再構成し、ＣＴ画像１０３（原画像）を得る。

【０００９】以上のＣＴ装置に対比しての本発明の実施
例を図１に示す。本実施例の特徴は、前再構成部１０
４、再投影処理部１０５、補正処理部１０６、補正テー
ブル１１３、後再構成部１０２Ａを設けたことにある。
ここで、再投影処理部１０５は、従来例でも述べた公知
の部分であり、更に、前再構成部１０４も再投影処理部
１０５と関連して公知の部分である。後再構成部１０２
Ａは、図２の再構成部１０２に相当するものである。本
実施例の真の特徴部分は、補正テーブル１１３、補正処
理部１０６を設けたことである。

【００１０】先ず、前再構成部１０４は、前処理部１０
１で得た投影データ（補正前投影データ）１１０から再
構成を行い第１のＣＴ画像１０７を得る。再投影処理部
１０５は、第１のＣＴ画像１０７から再投影データ１１
１を求める。

【００１１】この再投影処理の様子を図３に示す。図３
で画像２００は、前再構成部１０４で得たＣＴ画像１０
７である。このＣＴ画像２００を処理して新しい投影デ
ータを求める処理が再投影処理である。この処理の目的
は透過長を求めるためである。この処理では、図３に示
すように、仮想的な、Ｘ線源２０１と対向したマルチチ
ャンネル検出器２０２とを考え、この仮想的な観点のも
とでＣＴ画像２００を仮想的な投影線Ｌ上で積算（積
分）する。この積分値がこの仮想的な投影線Ｌ上におけ
る投影データとなる。この投影線を、ビュー角度（投影
角）とチャンネル番号とをパラメータとして種々変更す
ることで、ＣＴ画像から投影データを得ることができる
（これを再投影データと称する）。尚、図３で、Ｐと
は、積算のためのピッチ間隔である。

【００１２】以上の再投影処理を数式を用いて説明す
る。ビームハードニングを数式を用いて説明すると、入
射Ｘ線（多色Ｘ線）はエネルギーＥの関数でＩ_０（Ｅ）
と表現でき、各組織の持つＸ線吸収係数は同様にμ
（Ｅ）と表すことができる。従って、単色Ｘ線における
減弱式Ｉ＝Ｉ_０ exp（− μｍ）を多色Ｘ線に変形すれ
ば（ｍは透過長である）、

【数１】 が得られる。（数１）から入射Ｘ線のエネルギースペク
トル、物質の吸収係数が既知であれば透過Ｘ線強度Ｉ
（ｍ）が求められ、単色Ｘ線の場合との比として線質の
硬化度ＢＨが求められる。

【数２】 ここで、Ｉ_ａ（ｍ）は入射Ｘ線（多色Ｘ線）の透過Ｘ線
強度である。従って、Ｘ線透過経路上の投影量がわかれ
ば骨によるビームハードニングが補正できることにな
る。実際には軟部組織領域によるビームハードニングも
あるので、骨と軟部組織に分離した上で補正するためそ
れぞれの投影量がわかっている必要がある。よって（数
１）を２つの物質（骨をｂ、軟部組織をｓで指示）に展
開すれば、その時の透過Ｘ線強度Ｉ（ｍ_ｓ、ｍ_ｂ）は
（数３）となる。

【００１３】

【数３】 更に、骨と軟部組織の透過長ｍ_ｓ、ｍ_ｂの関数として
（数４）を利用して硬化度ＢＨ（ｍ_ｓ、ｍ_ｂ）が求めら
れる。

【数４】 ところで、骨と軟部組織の透過長ｍ_ｓ、ｍ_ｂは、計測デ
ータが吸収係数の線積分値であるため、そのままでは求
めることができない。そこで、計測データから再構成し
てＣＴ画像を求めておき、このＣＴ画像からデータ処理
によって再投影データを求め、この再投影データから透
過長を求めることが必要となる。この場合での、計測デ
ータから再構成してＣＴ画像を求めるためのものが前再
構成部１０４、データ処理によってこの再構成したＣＴ
画像から再投影データ及び透過長を求める処理を行うも
のが再投影処理部１０５である。

【００１４】再投影処理とは、図３に示したように再構
成したＣＴ画像２００（これをＩＭＡＧＥ（ｘ、ｙ）で
表現してある）を、仮想上の計測線Ｌに沿ってある間隔
Ｐごとに再サンプリングし、その画素値を積分し投影デ
ータを全ての投影線に対し求める処理である。この再投
影に際して、骨のＣＴ画像と軟部組織のＣＴ画像とに分
離する。この分離は、規定ＣＴ値を閾値として利用して
行う。即ち、ＣＴ画像を構成するＣＴ値は、軟部組織は
数１０程度、骨は１０００程度など組織によって異なる
値を持つ。そこで、規定ＣＴ値として２００を与えて、
これを閾値として、再構成した第１のＣＴ画像をスキャ
ンすれば、閾値以下のＣＴ画像と、閾値以上のＣＴ画像
との２つが得られる。閾値以下のＣＴ画像が軟部組織と
みなし、閾値以上のＣＴ画像が骨とみなすことにより、
軟部組織と骨とのＣＴ画像の分離を達成する。

【００１５】分離した骨のＣＴ画像について仮想的な投
影線Ｌを与えて線積分すれば、この線上での骨の投影デ
ータＲ_ｂを得る。更に、この投影データから実効的な骨
の透過長ｍ_ｂを求める。同様に軟部組織のＣＴ画像か
ら、軟部組織の投影データＲ_ｓ及び実効的な軟部組織の
透過長ｍ_ｓを求める。Ｒ_ｂ、Ｒ_ｓを数式で示すと、（数
５） 、（数６）となり、透過長ｍ_ｂ、ｍ_ｓの算出式は
（数７）、（数８）となる。

【００１６】

【数５】

【数６】

【数７】

【数８】 （数７）、（数８）でＰとは再サンプリング間隔で、Ｃ
Ｔ_ｂとは骨を代表するＣＴ値、ＣＴ_ｓとは軟部組織を代
表するＣＴ値である。又（数５）、（数６）でＩ ＭＡ
ＧＥ_ｂ（ｘ、ｙ）とは骨のＣＴ画像、ＩＭＡＧＥ
_ｓ（ｘ、ｙ）とは軟部組織のＣＴ画像である。

【００１７】次に補正テーブル１１３、補正処理部１０
６について詳述する。（数４）で示したように硬化度Ｂ
Ｈ（ｍ_ｓ、ｍ_ｂ）（但し、図４ではＢＨの逆数テーブル
とした）骨と軟部組織の透過長ｍ_ｓ、ｍ_ｂの関数として
求めることができる。この関数を、透過長ｍ_ｓ、ｍ_ｂを
パラメータとして格納したのが補正テーブルである。補
正テーブル例を図４に示す。図で透過長ｍ_ｓ、ｍ_ｂのそ
れぞれが大きくなるに従って１／ＢＨは飽和し、逆に小
さくなるに従って１／ＢＨは小さくなる。これらの特徴
は、透過長が長くなる程、Ｘ線の軟Ｘ線成分が少なくな
りハードニングはしにくくなるとの特徴に基づく。この
テーブル値は、実測で求めたものでも、理論で求めたも
のでも良い。尚、多くのＣＴ装置では線源側に前述の補
償フィルタはを用いているため、（数１）における入射
Ｘ線のエネルギースペクトルが各チャンネルごとに異な
る。従って、各チャンネルごとに硬化度が異なるためＢ
Ｈ（ｍ_ｓ、 ｍ_ｂ）をそれぞれチャンネル毎に用意しな
ければならない。

【００１８】補正処理部１０６では、補正テーブル１１
３から読み出した硬化度で補正前投影データ１１０を補
正する。この補正はチャンネル対応に行う。即ち、補正
処理部１０６では、補正前投影データ１１０（これをＲ
_ｔとした）を、補正テーブル１１３の１／ＢＨ（ｍ_ｓ、
ｍ_ｂ）を利用して補正し、歪を是正した投影データＲ_ｃ
を求める。この補正式は次式である。

【００１９】

【数９】 この補正処理は、全チャンネルについて、チャンネル毎
に対応補正テーブルを利用して行う。尚、図４では、１
／ＢＨ（ｍ_ｓ、ｍ_ｂ）としたが、ＢＨ（ｍ_ｓ、ｍ_ｂ）で
あってもよく、またテーブル形式ではなく、関数で与え
ておき、計算によって求めるやり方でもよい。

【００２０】後再構成部１０２Ａでは、（数９）で求め
た再投影データＲ_ｃを利用して再構成する。再構成法
は、前再構成部での再構法と変わりない。かくして、補
正ＣＴ画像１０８を得る。

【００２１】本実施例によれば、補正テーブル１１３を
設置して補正処理部１０６で硬化度補正を行い、これか
ら再構成してＣＴ画像を得るようにしたため、骨の影響
を抑制しアーチファクトが低減し、診断に良好なＣＴ画
像を得ることができるようになった。

【００２２】上記実施例では、閾値となる規定ＣＴ値を
２００としたが、２００と８００との２つの規定ＣＴ値
を与えることもできる。この場合、分離して得られるの
は、２００未満の画素値を有する軟部組織領域の投影デ
ータ、８００以上の画素値を有する骨領域の投影デー
タ、そして２００以上８００未満の画素値を有する領域
の投影データである。この２００以上８００未満の画素
値を有する領域は骨が部分的に計測され軟部組織との平
均的な組織として再構成されたと考えることができる。
即ちパーシャルボリュームの領域と考えられるためほか
の領域と補正を若干変える必要がある。パーシャルボリ
ューム領域専用の補正テーブルを設定して補正できれば
よいが、パーシャルボリュームを推定するのは困難であ
る。そこで、パーシャルボリューム領域の量に応じて補
正量を可変するために透過長に変数Ｇを乗じて骨領域の
透過長と加算できるようにしてある。ここで、Ｇとはパ
ーシャルボリュームの補正強度に相当し、撮影条件や部
位別に経験的に設定する必要がある。また、第１、第２
の本実施例では閾値付近で補正の不連続性が問題となる
ことも考えられるので閾値付近の１５０〜２５０の間の
画素はパーシャルボリュームの領域と軟部組織の領域の
投影データに半分づつ加算した。同様に７５０〜８５０
の画素はパーシャルボリュームと骨領域の投影データに
半分ずつ加算した。ここで、半分ずつ加えるとは、再投
影処理が再サンプリング点の画素値ＰＩＸＥＬ（ｘ、
ｙ）を累積加算する処理を指す故に、画素値に応じて加
算する値（場所、及び変数）を変化させるやり方の１つ
である。即ち、閾値をＴ_１、Ｔ_２とし、Ｒ_ｂ 、Ｒ_ｐ、
Ｒ_ｓを骨、パーシャルボリューム、軟部組織の再投影値
とすると、

【００２３】

【数１０】 とするのが基本であるが、本実施例では、閾値Ｔ_１、Ｔ
_２にある幅δ（Ｔ_１＝２０ ０、Ｔ_２＝８００、δ＝５
０が一例）を持せ、次のような計算法をとったのであ
る。

【００２４】

【数１１】 とする。

【００２５】又、再投影処理では、図３に示すように再
サンプリング間隔が粗いと折り返しノイズが発生する。
この折り返しノイズを除去するためには、再サンプリン
グ間隔を小さくすればよいが、その他の方法としてはビ
ュー角毎に、隣合うチャンネルの再投影データを移動平
均するといった平滑化処理法、隣合うビュー角について
同一チャンネルの投影データを平均するといった平均化
処理法がある。これらの平滑法は、後述する処理時間の
短縮のための各種実施例と組み合わせて使うと折り返し
ノイズの減少に大きく役立つ。

【００２６】又、本実施例においては図４に示したテー
ブルがチャンネルの数だけ必要になるが、周辺チャンネ
ル補償フィルタの働きでハードニングが抑制されている
ので、補正が周辺に行くに従って連続的に弱くなるよう
に図５のような適当ななだらかなカーブＷ（ｉ）を乗じ
て調整することにした（本来このカーブは補償フィルタ
の形状に依存するため、予め計測しておくかあるいは計
算により求めておくほうがよいが、形状が単純ならば２
次程度のカーブで代用してもよい）。この場合、補正処
理部２０８では次式のような演算をデータに施す。ただ
し、ｍ_ｐはパーシャルボリューム領域の透過長である。

【数１２】 この投影データを再構成処理装置は読み込みアーチファ
クトの低減された補正画像を再構成し、表示装置に表示
すると共に磁気ディスクに格納し処理は終了する。

【００２７】本実施例によれば、パーシャルボリューム
の領域を考慮した補正を施すため効果も高く、補償フィ
ルタを有するＸ線ＣＴ装置においても補正テーブルは１
種類と少なく済み、アーチファクトの少ない診断に良好
な画像を得ることができる。更に、本発明は補正量から
再構成した歪画像と原画像を加算することで同等の効果
が得られるのは明らかである。再構成前に歪の除去をは
かったのが前記実施例であるが、再構成後に歪の除去を
行うこともできる。即ち、補正テーブルを利用して歪の
部分のみ再構成して歪画像を求め、これと前処理部で得
た投影データからのＣＴ画像（原画像）との差分をとる
ことにより歪除去をはかる。

【００１８】図１による処理での演算時間は比較的長い
ため、これを短縮することが要求される。この観点の実
施例を以下に示す。 （１）、前再構成部１０４の処理時間の短縮の実施例。 前再構成部１０４は、再投影に必要なＣＴ画像を得れば
よいため、最終的な後再構成部１０２Ａで得るＣＴ画像
よりも同じ精度で再構成する必要はない。そこで、前再
構成部１０４での画素数を、後再構成部１０２Ａでの画
素数に比して４分の１の程度の大きさとする。具体例と
しては、後再構成部１０２Ａでの画素数を５１２×５１
２マトリクスとした場合、前再構成部１０４での画素数
を２５６×２５６マトリクスとした。これによって、前
再構成での演算時間は約４分の１になる。

【００２９】 （２）、再投影処理部１０５の処理時間の短縮の実施
例。 再投影処理で対象となる画像は、前再構成した第１のＣ
Ｔ画像１０７（又は２００）である。ＣＴ画像１０７の
画素サイズ（１画素当りの画素の占める面積）は再投影
のためには粗すぎる。これは（１）の実施例で２５６×
２５６マトリクスの大きさにした場合は勿論のこと、５
１２×５１２マトリクスの大きさの場合も成り立つ。従
って、（１）の実施例の採用いかんにかかわらず、再投
影処理では、投影線上での隣合うＣＴ画像等を利用して
ＣＴ画像の補間を行い、この補間で得たＣＴ画像及び本
来のＣＴ画像を総加算（即ち、再サンプリング点のＣＴ
画像の総加算）して投影線上での積分値を得る。この積
分値が再投影データである。本実施例では、この補間が
特徴ではなく、投影線を間引くようにしたものである。
投影線の間引きは、マルチチャンネルに対して偶数チャ
ンネルの間引き、又は奇数チャンネルの間引きは、ある
いは２チャンネルの連続間引き等の方法がある。チャン
ネルの間引きの他に、ビュー方向の間引きも有り得る。
かくして、再投影処理の短縮をはかる。間引き後に残っ
た投影線に対しては従来通り補間は必要である。

【００３０】尚、チャンネルの間引きをはかった場合、
後再構成部による第２のＣＴ画像の生成精度が低下す
る。そこで、間引いたチャンネルに対しては、そのチャ
ンネルの隣合うチャンネルを利用して投影データを補間
することとした。この投影データの補間によって、補間
に要する時間だけ処理時間は増大するが、チャンネルを
間引いての投影データの算出時間の短縮が大きいため、
全体としては大幅な処理時間の短縮がはかれる。

【００３１】次に、図１を実際に実現した画像診断シス
テムの構成図を図６に示す。このシステム２０４は、画
像再構成処理装置２０５、高速演算器（高速ハードウェ
ア。特殊の処理のための専用ハードウェア）２０６、再
投影処理装置２０７、補正処理装置２０８、表示装置２
０９、メモリ２１０、磁気ディスク２１１、及びそれら
を結合する高速内部バス２１２より成る。この構成図で
は、画像再構成処理装置２０５が、図１の前再構成部１
０４と後再構成部１０２Ａとの２つの処理を行う。再投
影処理装置２０７は、図１の再投影処理部１０５に相当
する。補正処理装置２０８は、図１の補正処理部１０６
に相当する。メモリ２１０及び磁気ディスク２１１は、
図１の補正テーブル１１３や各種画像の格納用に使用す
る。又、高速演算器２０６は、再構成や再投影や補正処
理の中で高速演算を必要とする演算に使用する。

【００３２】図７は、先の処理時間の短縮の実施例を実
現したシステム図を示す。高速演算器２０８は図面上省
略してある。再投影装置２０７は、再サンプリング点座
標計算機２２０と、画素補間器２２１と、積分器２２２
と、第１のＣＴ画像データメモリ２２３と、より成る。
再サンプリング点座標計算機２２０は、図３に示す再サ
ンプリング点（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）を設定するものであり、こ
れは（１）の実施例の採用いかんを問わず必要なもので
ある（従って、図１の実施例でもこの計算機を必要とす
る）。画素補間器２２１は、第１のＣＴ画像を投影線上
で補間するためのものである。この第１のＣＴ画像はメ
モリ２２３に入っていたものである。メモリ２２３内の
第１のＣＴ画像は、画素マトリクス数が既に後再構成で
の画素マトリクスに比して小さく（例えば４分の１の大
きさ）設定されているものとする。積分器２２２は、投
影線上でのＣＴ画像データを総加算（積分）し、投影デ
ータを求める。ここで投影線とは偶数又はまま奇数チャ
ンネルであり、間引き後の投影線を云う。但し、投影線
上には、骨とか軟部組織等の複数の生体組織が存在し、
これらを規定ＣＴ値を利用して分離することについて
は、図１の実施例の中で説明した。そこで、前記補間及
び積分による投影データの算出は、その分離した各生体
組織毎に実行させている。これらの各生体組織毎の投影
データは、一担、投影データメモリ２２４に格納され
る。

【００３３】補正処理装置２０８は、投影補間器２２
５、フィルタ処理装置２２６、補正処理器２２７、補正
データメモリ２２８より成る。投影補間器２２５は、再
投影装置２０７でチャンネル間引きを行って得た投影デ
ータを利用して、その間引きで除いたチャンネルについ
て補間投影データを得る。この補間投影データは、分離
した生体組織毎の画像毎に行う。

【００３４】フィルタ処理装置２２６は、再サンプリン
グのノイズを低減するため移動平均処理などのフィルタ
処理を行う。補正処理器２２７と補正テーブルメモリ２
２８とは、図１の補正処理部１０６と補正テーブル１１
３と同じ働きをし、前処理部で求めた投影データを補正
テーブルの硬化度で補正し、歪のない投影データを求め
る。再構成処理装置２０５は、再構成演算器２３０、生
データメモリ２３１、画像データメモリ２３２より成
り、再構成演算器２３０は、生データ２３１のデータを
利用して再構成し、その結果をメモリ２３２に格納す
る。ここで、生データメモリ２３１の生データとは、前
再構成時には計測投影データ、後再構成時には補正処理
器２２７で得た投影データ（補正後のもの）である。

【００３５】

【発明の効果】本発明によれば以下の効果がある。 （１）、ビームハードニングやパーシャルボリュームの
影響で画面上に現れるアーチファクトを低減でき、診断
に良好な画像を得ることができる。特に骨による画像へ
の悪影響を除くことができた。

【００３６】（２）、第１のＣＴ画像を最終画像よりも
大幅に精度を落として再構成することで前再構成処理に
要する時間を大幅に短縮すると共に、従来多くの演算時
間を要していた再投影処理を間引いて実行し、間引きに
よって生じた不足したデータは後に補間処理によって求
めることにより大幅な高速化を実現したことにより、ア
ーチファクトの少ない診断に良好な画像を高速に得るこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のＸ線ＣＴ装置の実施例図である。

【図２】従来のＸ線ＣＴ装置の構成図である。

【図３】本発明の再投影処理の説明図である。

【図４】本発明の補正テーブルの構成図である。

【図５】本発明のチャンネル対応の補正テーブルの説明
図である。

【図６】本発明の画像診断システムの実施例図である。

【図７】本発明の画像診断システムの他の実施例図であ
る。

【符号の説明】

１０１ 前処理部 １０４ 前再構成部 １０５ 再投影処理部 １０６ 補正処理部 １０２Ａ 後再構成部 １０７、２００ 第１のＣＴ画像 １０８ 第２のＣＴ画像 １１３ 補正テーブル

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) A61B 6/00 - 6/14

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 計測した第１の投影データを再構成して
   第１のＣＴ画像を得る第１の手段と、該第１のＣＴ画像
   から規定ＣＴ値で指定された範囲の値を示す、組織領域
   の第２の投影データを求める第２の手段と、組織領域で
   の透過長と硬化度の関係を規定する第３の手段と、上記
   第２の投影データから組織領域での透過長を求める第４
   の手段と、該透過長対応で定まる硬化度を第３の手段か
   ら求め、上記第１の投影データをこの硬化度で補正して
   第３の投影データを求める第５の手段と、該第３の投影
   データを再構成して第２のＣＴ画像を求める第６の手段
   と、より成るＸ線ＣＴ装置。