JP4190565B2 - X-ray CT system - Google Patents

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ装置に係り、特に、ヘリカルスキャンにより得られたデータをスラ
イス方向にフィルタ処理することにより、画像のノイズを減少させることができるＸ線Ｃ
Ｔ装置に関する。 The present invention relates to an X-ray CT apparatus, and more particularly, X-ray C that can reduce image noise by filtering data obtained by helical scanning in the slice direction.
It relates to the T device.

（１）シングルスライスＣＴ
近年、Ｘ線ＣＴ装置は、扇状のＸ線ビーム（ファンビーム）を発生するＸ線焦点と、フ
ァン状あるいは直線状に多数のチャンネル、例えば１０００チャンネルの検出素子を１列
に並べた検出器とを有するシングルスライスＣＴが主流である。 (1) Single slice CT
In recent years, an X-ray CT apparatus has an X-ray focal point for generating a fan-shaped X-ray beam (fan beam) and a detector in which a large number of channels, for example, 1000 channels of detection elements are arranged in a row. Single-slice CT having

このＸ線焦点と検出器とを被検体の周囲に回転させ、被検体を通過したＸ線強度のデー
タ（投影データと称する）を収集する。１回転で例えば１０００回投影データを収集し、
このデータを基に後述の方法で画像再構成する。尚、１回のデータ収集を１ビュー、１ビ
ューにおける１検出素子のデータを１ビーム、１ビューにおける全ビーム（全検出素子の
データ）をまとめて実データと称する。 The X-ray focal point and the detector are rotated around the subject, and X-ray intensity data (referred to as projection data) that has passed through the subject is collected. Collecting projection data, for example 1000 times in one rotation,
Based on this data, an image is reconstructed by a method described later. One data collection is referred to as one view, data of one detection element in one view is combined with one beam, and all beams in one view (data of all detection elements) are collectively referred to as actual data.

（２）２つのスキャン方式
Ｘ線ＣＴ装置の２つのスキャン方式について説明する。
第１のスキャン方式は、コンベンショナルスキャンである。図６（ａ）に示すように目
的とする断面、例えば断面Ａの周囲を１回転させるスキャン方式である。複数の断面、例
えば断面Ａと断面Ｂの画像を得たい場合は、図６（ａ）に示すように、まず断面Ａの周囲
を１回転しながらデータを収集し、その後、被検体を載せた寝台、あるいはＸ線焦点１０
１と検出器１０３を移動して断面Ｂと回転面を合わせる。その後、断面Ａと同様に被検体
の周囲を１回転しながらデータを収集する。従って、撮影範囲が被検体の体軸方向（Ｚ軸
方向）に広い場合、目的とする断面が多い場合には撮影時間が長くなる。 (2) Two scanning methods Two scanning methods of the X-ray CT apparatus will be described.
The first scan method is a conventional scan. As shown in FIG. 6A, this is a scanning method in which the target cross section, for example, the periphery of the cross section A is rotated once. When it is desired to obtain images of a plurality of cross sections, for example, the cross section A and the cross section B, as shown in FIG. 6A, first, data is collected while rotating once around the cross section A, and then the subject is placed. Sleeper or X-ray focus 10
1 and the detector 103 are moved so that the section B and the rotation surface are aligned. After that, data is collected while rotating around the subject like the cross section A. Therefore, when the imaging range is wide in the body axis direction (Z-axis direction) of the subject, the imaging time becomes long when there are many target cross sections.

第２のスキャン方式は、ヘリカルスキャンである。図６（ｂ）に示すように、Ｘ線焦点
と検出器を連続的に回転させながらその回転と同期させて寝台を被検体の対軸方向に移動
させてデータを収集するスキャン方式である。Ｘ線焦点１０１の軌跡が被検体周囲をらせ
ん状にスキャンする。このスキャン方式によると広範囲を高速にスキャンできる。 The second scanning method is a helical scan. As shown in FIG. 6 (b), the X-ray focal point and the detector are continuously rotated, and the bed is moved in the opposite axis direction of the subject in synchronization with the rotation to collect data. The locus of the X-ray focal point 101 scans around the subject in a spiral. This scanning method can scan a wide area at high speed.

尚、座標系は図７のように定義する。ＸＹ面がコンベンショナルスキャンでスキャンす
る断面Ａ，Ｂに相当し、Ｚ軸方向は被検体の対軸方向であり、シングルスライスＣＴでは
スライス方向と称される方向である。 The coordinate system is defined as shown in FIG. The XY plane corresponds to the cross sections A and B scanned by the conventional scan, the Z-axis direction is the direction opposite to the subject, and the direction called the slice direction in the single slice CT.

（３）コンベンショナルスキャンの画像再構成
Ｘ線ＣＴ装置の画像再構成を簡単に説明する。コンベンショナルスキャンの場合は以下
の３ステップから成る。 (3) Conventional Scan Image Reconstruction The image reconstruction of the X-ray CT apparatus will be briefly described. In the case of a conventional scan, it consists of the following three steps.

［１］ データ収集と補正
コンベンショナルスキャンでデータ収集する。回転角は、通常３６０°、１８０°＋フ
ァン角等である。この投影データを検出器１０３の感度、Ｘ線強度等、種々の要因を考慮
して補正し、生データを得る。 [1] Data collection and correction Collect data by conventional scanning. The rotation angle is usually 360 °, 180 ° + fan angle, or the like. The projection data is corrected in consideration of various factors such as the sensitivity of the detector 103 and the X-ray intensity, and raw data is obtained.

［２］ 再構成関数とのコンボリューション演算
それぞれの角度の生データと再構成関数をコンボリューションする。 [2] Convolution calculation with reconstruction function The convolution of the raw data of each angle and the reconstruction function is performed.

［３］ 逆投影演算
コンボリューションデータをそのデータを収集したときのＸ線の通過パス上の全画素（
ピクセル）に加算する。この逆投影演算を必要な角度だけ繰り返すと、元の断面の画像が
再構成される。 [3] Backprojection calculation All pixels on the X-ray passing path when the convolution data is collected (
Pixel). When this back projection operation is repeated by a necessary angle, the original cross-sectional image is reconstructed.

（４）ヘリカルスキャンの画像再構成
図６に示した２つのスキャン方式、コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャンの状
態を横から見たのが図８である。横軸をスライス（Ｚ軸）方向、横軸を回転位相（角度）
とし、各データのサンプリング位置を矢印で結んで表している。以下、このような図をス
キャン図と称する。 (4) Helical Scan Image Reconstruction FIG. 8 is a side view of the two scan methods shown in FIG. 6, the conventional scan and the helical scan. Horizontal axis is slice (Z axis) direction, horizontal axis is rotation phase (angle)
And the sampling positions of each data are connected by arrows. Hereinafter, such a diagram is referred to as a scan diagram.

図８（ａ）のコンベンショナルスキャンでは、前述の［１］ に相当する、目的とする
スライス面で必要な３６０°のデータが収集されており、前述のように［１］ 〜［３］
のステップによる画像再構成ができる。 In the conventional scan shown in FIG. 8A, 360 ° data necessary for the target slice plane corresponding to the above-described [1] is collected, and [1] to [3] as described above.
The image can be reconstructed by the following steps.

これに対して図８（ｂ）のヘリカルスキャンでは、らせん状スキャンであるために目的
とするスライス面においては１ビューしか収集されていない。そこで前述の［１］ の代
わりに、収集した投影データを補正した生データをＺ軸方向に補間して必要なデータを得
た後、前述の［２］ 〜［３］ を行う。シングルスライスＣＴにおける代表的な補間方
法は下記（ａ），（ｂ）の２種類である。 On the other hand, in the helical scan of FIG. 8B, only one view is collected on the target slice plane because of the helical scan. Therefore, instead of the above [1], the raw data obtained by correcting the collected projection data is interpolated in the Z-axis direction to obtain necessary data, and then the above [2] to [3] are performed. Typical interpolation methods in single slice CT are the following two types (a) and (b).

（ａ）３６０°補間法
３６０°補間法とは、図９（ａ）のように、目的のスライス位置を挟み、かつ最も近い
同位相の２ビューの実データをスライス面とサンプリング位置との距離の逆比で線形補間
する方法である。 (A) 360 ° interpolation method As shown in FIG. 9A, the 360 ° interpolation method is the distance between the slice plane and the sampling position with the actual data of two views having the closest in-phase sandwiching the target slice position. It is a method of linear interpolation with the inverse ratio of.

例えば目的とするスライス位置（スライス面のＺ座標）をＺ＝Ｚ０ とすると、このス
ライス位置で収集されたデータは位相０°における１ビューだけである。 For example, if the target slice position (Z coordinate of the slice plane) is Z = Z0, the data collected at this slice position is only one view at a phase of 0 °.

そこで、例えば位相θのデータを得る場合にはスライス位置の上側の実データ１と、下側
の実データ２を選択し、それぞれのデータをサンプリングしたＺ座標と目的のスライス位
置Ｚ０ の距離（Ｚ座標）の逆比で線形補間し、補間データを得る。これを必要な全位相
分繰り返す。 Therefore, for example, when obtaining the data of the phase θ, the actual data 1 on the upper side of the slice position and the actual data 2 on the lower side are selected, and the distance between the Z coordinate obtained by sampling each data and the target slice position Z0 (Z Linear interpolation is performed with the inverse ratio of coordinates) to obtain interpolation data. This is repeated for all necessary phases.

（ｂ）対向ビーム補間法
仮想的なデータである対向ビームを使う方法である。図９（ｃ）のように焦点が黒丸の
位置にあるときに収集した実データの各々の検出素子へのビームは実線矢印のようになっ
ている。このとき、左側のビーム１と、Ｘ線焦点が白丸の位置にあるときの点線のビーム
は、同じパスを通過するビームである。この白丸からのビームを対向ビームと称する。同
様にビーム２と薄灰色からの点線のビーム、ビーム３と濃灰色からの点線のビームは同じ
パスを通過するビーム、対向ビームである。このように、黒丸における全てのビームは対
向するビームをもっている。 (B) Counter beam interpolation method This method uses a counter beam that is virtual data. As shown in FIG. 9C, the beam to each detection element of the actual data collected when the focus is at the position of the black circle is as indicated by a solid arrow. At this time, the left beam 1 and the dotted beam when the X-ray focal point is at the position of the white circle are beams that pass through the same path. The beam from the white circle is referred to as a counter beam. Similarly, the beam 2 and the dotted beam from light gray, and the beam 3 and the dotted beam from dark gray are a beam and an opposite beam that pass through the same path. Thus, all the beams in the black circle have opposite beams.

そこで各ビーム毎に対応する対向ビームを白丸、薄灰色、濃灰色の焦点位置のデータか
ら抜き出して仮想的なデータ（対向データと称する）を形成し、この実データと対向デー
タで線形補間する方法が対向ビーム補間法である。 Therefore, a method of extracting virtual beams (referred to as opposed data) by extracting the opposed beams corresponding to each beam from the data of the focus positions of white circles, light gray and dark gray, and linearly interpolating between the actual data and the opposed data. Is the counter beam interpolation method.

ヘリカルスキャンの場合には、対向データのサンプリング位置は図９（ｄ）のように、
ビーム毎（チャンネル毎）に異なるが、以下では中心チャンネルのサンプリング位置で代
表させ、図９（ｂ）のように点線で表示する。尚、ヘリカルスキャンの補間方法には、こ
の他にも補間に非線形な関数を用いたもの等、幾つか提案されている。 In the case of the helical scan, the sampling position of the opposite data is as shown in FIG.
Although it is different for each beam (each channel), in the following, it is represented by the sampling position of the central channel and displayed by a dotted line as shown in FIG. In addition, several other methods for interpolating the helical scan have been proposed, such as a method using a nonlinear function for interpolation.

図９に示すように、補間に使う２つのデータのサンプリング位置の距離を補間間隔と称
するが、補間間隔は、３６０°補間法ではヘリカルピッチ相当、対向ビーム補間法ではヘ
リカルピッチの１／２になり、対向ビーム補間法の方が狭くなっている。ヘリカルスキャ
ンにおける実効スライス厚は、補間間隔が狭いほど薄くなるので、対向ビーム補間法の方
が薄くなる。 As shown in FIG. 9, the distance between the sampling positions of two data used for interpolation is called an interpolation interval. The interpolation interval is equivalent to a helical pitch in the 360 ° interpolation method, and is ½ of the helical pitch in the counter beam interpolation method. Therefore, the opposed beam interpolation method is narrower. Since the effective slice thickness in the helical scan becomes thinner as the interpolation interval becomes narrower, the counter beam interpolation method becomes thinner.

（６）マルチスライスＣＴ
高精細に広範囲を高速に撮影したいという要求から、検出器列を２列、４列、８列とい
うように複数列備えるマルチスライスＣＴが提案されている。図７（ａ）は、それらをＺ
軸方向から見たもので、図中の円が有効視野ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ ）で
ある。図７（ｂ）は４列マルチスライスＣＴをＺ軸に垂直な方向からＺ軸を含めて観察し
たもので、Ｘ線焦点から検出器素子へ入射するＸ線が回転中心を通過するときの（Ｘ線焦
点から距離ＦＣＤの）Ｚ軸方向のビームの厚みを基本スライス厚Ｔとする。 (6) Multi-slice CT
Multi-slice CT having a plurality of detector rows, such as two rows, four rows, and eight rows, has been proposed in order to capture high-definition and high-speed images over a wide range. FIG. 7 (a) shows them as Z
As viewed from the axial direction, the circle in the figure is the effective field of view FOV (Field of View). FIG. 7B is an observation of a four-row multi-slice CT including a Z-axis from a direction perpendicular to the Z-axis. When X-rays that enter the detector element from the X-ray focal point pass through the rotation center ( The thickness of the beam in the Z-axis direction (distance FCD from the X-ray focal point) is defined as a basic slice thickness T.

（７）マルチスライスＣＴにおけるヘリカルスキャン
マルチスライスＣＴにおけるヘリカルスキャンについては、特開平４−２２４７３６号公
報に記載されている。マルチスライスＣＴにおけるヘリカルピッチＨＰは、前述のシング
ルスライスＣＴにおける基本ピッチの概念を拡張し、検出器列数Ｎと基本スライス厚Ｔと
の積、ＨＰ＝Ｎ×Ｔ、即ち、回転中心におけるトータルスライス厚と同じとされている。 (7) Helical scan in multi-slice CT The helical scan in multi-slice CT is described in JP-A-4-224736. The helical pitch HP in the multi-slice CT extends the concept of the basic pitch in the single slice CT described above, and is the product of the number of detector rows N and the basic slice thickness T, HP = N × T, that is, the total slice at the rotation center It is the same as the thickness.

以下、ヘリカルピッチを基本スライス厚で割った値でヘリカルピッチを表現する。４列
マルチスライスの場合は、ピッチ４のヘリカルスキャンとなる。 Hereinafter, the helical pitch is expressed by a value obtained by dividing the helical pitch by the basic slice thickness. In the case of 4-row multi-slice, a helical scan with a pitch of 4 is used.

さらに、１回転当たりの寝台送りの量を回転中心におけるトータルスライス厚より小さ
くし、かつ先立つスキャンにおける検出器の軌跡と、新たなスキャンにおける検出器の軌
跡とが互いに重ならないように、高密度なスキャンを行うこともできる。このようなスキ
ャンは、オーバーサンプリングスキャンと呼ばれている。 Furthermore, the amount of bed feeding per rotation is made smaller than the total slice thickness at the center of rotation, and the detector trajectory in the previous scan and the detector trajectory in the new scan do not overlap each other. You can also scan. Such a scan is called an oversampling scan.

次に、第３世代マルチスライスＸ線ＣＴ装置における従来のフィルタ補間法について説
明する。 Next, a conventional filter interpolation method in the third generation multi-slice X-ray CT apparatus will be described.

（８）ジオメトリ定義
第３世代マルチスライスＸ線ＣＴ装置のジオメトリを図７のように、ビュー角β、チャ
ンネル角γ、ファン角度２×γｍ 、基本スライス厚Ｔを定義する。なお、ヘリカルピッ
チＨＰ、ピッチＰは、図６（ｂ）に示した定義を使用する。 (8) Geometry definition As shown in FIG. 7, the view angle β, the channel angle γ, the fan angle 2 × γm, and the basic slice thickness T are defined as the geometry of the third generation multi-slice X-ray CT apparatus. Note that the definitions shown in FIG. 6B are used for the helical pitch HP and the pitch P.

（９）実データと対向データのサンプリング位置の式表現
シングルスライスＣＴにおいて、実データと対向データとは図９に示す関係となってい
るので、
ｒ（β，γ）：ビュー角β，チャンネル角γにおける実データのビーム
ｚｒ（β）：ビュー角β，チャンネル角γにおける実データのスライス位置
（ｚ座標）
ｔ（β，γ）：ビュー角β，チャンネル角γのビームに対向する対向ビーム
ｚｔ（β，γ）：ビュー角β，チャンネル角γのビームに対向する対向ビームの
スライス位置（ｚ座標）
ｚｓ（β）：ビュー角βにおけるＸ線焦点のＺ座標
ＨＰ（＝Ｔ×Ｐ）：ヘリカルピッチ
とすると、サンプリング位置ｚｒ，ｚｔは下式で表される。 (9) Expression expression of sampling position of real data and counter data In single slice CT, the actual data and counter data have the relationship shown in FIG.
r (β, γ): beam of actual data at view angle β and channel angle γ zr (β): slice position of actual data at view angle β and channel angle γ
(Z coordinate)
t (β, γ): Opposing beam facing the beam with the viewing angle β and channel angle γ zt (β, γ): Opposing beam facing the beam with the viewing angle β and channel angle γ
Slice position (z coordinate)
If zs (β): Z coordinate of the X-ray focal point at the view angle β HP (= T × P): helical pitch, the sampling positions zr and zt are expressed by the following equations.

ｚｒ（β）＝ｚｓ（β）＝ｚｓ（０）＋β／（２π）×ＨＰ
従って、実データのスライス位置は、チャンネル角に依存しない。一方、対向データは
、
（数１）
ｔ（β，γ）＝ｒ（β＋π＋２γ，−γ）
∴ｚｔ（β，γ）＝ｚｒ（β＋π＋２γ）＝ｚｓ（β＋π＋２γ）
＝ｚｒ（β）＋（π＋２γ）／（２π）×ＨＰ
となっており、対向データのサンプリング位置は、チャンネル角γの関数になっている
。 zr (β) = zs (β) = zs (0) + β / (2π) × HP
Therefore, the slice position of the actual data does not depend on the channel angle. On the other hand, the opposite data is
(Equation 1)
t (β, γ) = r (β + π + 2γ, −γ)
∴zt (β, γ) = zr (β + π + 2γ) = zs (β + π + 2γ)
= Zr (β) + (π + 2γ) / (2π) × HP
Thus, the sampling position of the opposing data is a function of the channel angle γ.

図１０は、あるビュー角βのサンプリングの様子を示す図であり、横軸にチャンネル角
γ、縦軸にスライス位置（Ｚ座標）を表したものである。あるスライス位置Ｚ＝Ｚ０のデ
ータを補間するには、スライス位置Ｚ＝Ｚ０近傍の２つのデータを使って距離の逆比で内
挿補間する。例えば図１０の場合、実データと対向データとの距離ｄｚ１は、
（数２）
ｄｚ１（γ）＝ｚｔ（β，γ）−ｚｒ（β）＝（π＋２γ）／（２π）×ＨＰ
＝ｄｚ１（−γｍ）＋（２γ＋γｍ）／（２π）×ＨＰ
となって、チャンネル角の関数となる。 FIG. 10 is a diagram showing how a certain view angle β is sampled, where the horizontal axis represents the channel angle γ and the vertical axis represents the slice position (Z coordinate). In order to interpolate data at a certain slice position Z = Z0, interpolation is performed at an inverse ratio of distance using two data in the vicinity of the slice position Z = Z0. For example, in the case of FIG. 10, the distance dz1 between the actual data and the opposing data is
(Equation 2)
dz1 (γ) = zt (β, γ) −zr (β) = (π + 2γ) / (2π) × HP
= Dz1 (−γm) + (2γ + γm) / (2π) × HP
And is a function of the channel angle.

一方実データとスライス位置Ｚ＝Ｚ０との距離ｄｚ２は、
（数３）
ｄｚ２（β）＝Ｚ０−ｚｒ（β）
となって、チャンネル角に依存しない。補間の式は、
（数４）
ｄａｔａ（Ｚ０，β，γ）
＝ｔ（β，γ）×ｗ（β，γ）＋ｒ（β，γ）×（１−ｗ（β，γ））
ここで、
ｗ（β，γ）＝ｄｚ２（β）／ｄｚ１（β，γ）
となる。従って、対向データと実データとの２点補間では、チャンネルごとにｄｚ１を計
算する必要がある。 On the other hand, the distance dz2 between the actual data and the slice position Z = Z0 is
(Equation 3)
dz2 (β) = Z0−zr (β)
And does not depend on the channel angle. The interpolation formula is
(Equation 4)
data (Z0, β, γ)
= T (β, γ) × w (β, γ) + r (β, γ) × (1-w (β, γ))
here,
w (β, γ) = dz2 (β) / dz1 (β, γ)
It becomes. Therefore, in the two-point interpolation between the opposing data and the actual data, it is necessary to calculate dz1 for each channel.

（１０）マルチスライスＣＴのヘリカルスキャンにおけるオーバーサンプリング
トータルスライス厚よりヘリカルピッチを小さくしたオーバーサンプリング・スキャン
法によるヘリカルスキャンでは、スライス方向のデータサンプリング・ピッチが不均等に
なっている。例えば４列マルチスライスＣＴでピッチ２．５のヘリカルスキャンを行った
ときの、中心チャンネルのサンプリングを示すスキャン図は図１１のようになっている。 (10) Oversampling in helical scan of multi-slice CT In the helical scan by the oversampling scan method in which the helical pitch is smaller than the total slice thickness, the data sampling pitch in the slice direction is not uniform. For example, FIG. 11 shows a scan diagram showing sampling of the center channel when a helical scan with a pitch of 2.5 is performed with 4-row multi-slice CT.

このとき図１０と同様に、あるビュー角βのサンプリングの様子を表すと、図１２のよ
うに複数の検出器列のデータが複雑に組み合わさった状態が繰り返されていることが判る
。そのため、データのサンプリングの状態はチャンネル角γのみならず目的のスライス位
置とビュー角βにも対応して変化することになる。 At this time, similarly to FIG. 10, when the state of sampling at a certain view angle β is represented, it can be seen that a state in which data of a plurality of detector arrays are combined in a complex manner as shown in FIG. 12 is repeated. Therefore, the data sampling state changes not only in accordance with the channel angle γ but also in accordance with the target slice position and the view angle β.

（１１）フィルタ補間法の３つの実現方式
次に、フィルタ補間法の概念を図１３を参照して説明する。図１３は４列マルチスライ
スＣＴでのＰｉｔｃｈ＝２．５ のヘリカルスキャンのスキャン図である。これは、位相
θにおける目的とするスライス位置Ｚ＝Ｚ０ 近傍に想定したある範囲のデータｄ（１）
，ｄ（２），…を抜き出し、サンプリング位置通りに示したものである。リサンプリング
点数ＮはここではＮ＝１０とする。 (11) Three Realization Methods of Filter Interpolation Method Next, the concept of the filter interpolation method will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a scan diagram of a helical scan with Pitch = 2.5 in 4-row multi-slice CT. This is a range of data d (1) assumed in the vicinity of the target slice position Z = Z0 in the phase θ.
, D (2),... Are extracted and shown according to the sampling position. Here, the number N of resampling points is N = 10.

まず、目的のスライス位置Ｚ０ 近傍の一定の範囲にＮ個のリサンプリング点を考え
、各リサンプリング点におけるリサンプリングデータＶ−ｄａｔｅ（ｉ）を、対向ビーム
補間法を用いて各リサンプリング点を挟む２つのデータｄ（ｊ）とｄ（ｊ＋１）の線形内
挿補間で得る。 First, N resampling points are considered in a certain range near the target slice position Z0, and the resampling data V-date (i) at each resampling point is converted to each resampling point using the counter beam interpolation method. Obtained by linear interpolation of two sandwiched data d (j) and d (j + 1).

次いで、リサンプリングデータＶ−ｄａｔｅ（ｉ）を、正規化された重みＷＵ（ｉ）
で重み付け加算し、目的のスライス位置Ｚ０ における位相θのデータｄａｔｅ（θ）を
決定する。 Next, the resampling data V-date (i) is converted into the normalized weight WU (i).
To determine the data date (θ) of the phase θ at the target slice position Z0.

この方法では、リサンプリングデータを求めるための補間計算の回数が多くなる代わ
りに、目的とするスライス位置とリサンプリングデータのサンプリング位置の相対的位置
が固定化されているので、予め重み係数を正規化することが可能である。また、図１３下
図のような用いるフィルタ形状を変えることによりスライス方向の空間分解能を自由に変
えることができる。 In this method, instead of increasing the number of interpolation calculations for obtaining resampled data, the relative position between the target slice position and the sampled position of the resampled data is fixed. It is possible to Further, the spatial resolution in the slice direction can be freely changed by changing the filter shape used as shown in the lower diagram of FIG.

このようなスライス方向のフィルタ補間処理方法について、３つの方式について説明す
る。あるビュー角βのあるチャンネル角γのデータをフィルタ処理する場合について説明
する。以下の説明では簡単のため実データと対向データとを区別せず、スライス方向にｄ
（１），ｄ（２），ｄ（３），…，ｄ（ｋ），…，ｄ（ｎ）というｎ個のサンプリングデ
ータが，ｚ（１），ｚ（２），ｚ（３），…，ｚ（ｋ），…，ｚ（ｎ）というスライス位
置（Ｚ座標）で得られている。これをオリジナルデータと称する。 Three types of filter interpolation processing methods in the slice direction will be described. A case where data of a channel angle γ having a certain view angle β is filtered will be described. In the following description, for simplicity, the actual data and the opposite data are not distinguished, and d in the slice direction
N sampling data (1), d (2), d (3),..., D (k),..., D (n) are z (1), z (2), z (3), .., Z (k),..., Z (n) are obtained at slice positions (Z coordinates). This is called original data.

（ａ）リサンプリング法
この方法は、オリジナルデータから２点補間法により複数（例えば１０点程度）の等間
隔のリサンプリングデータを得て、このリサンプリングデータに対して所定のフィルタに
よる重み付け加算を行う方法である。 (A) Re-sampling method In this method, a plurality of (for example, about 10 points) equally-sampled resampling data is obtained from the original data by a two-point interpolation method, and weighted addition by a predetermined filter is performed on the resampling data. How to do it.

まず、互いに隣り合う２つのオリジナルデータｄ（ｋ）とｄ（ｋ＋１）と、そのスライ
ス位置（Ｚ座標）ｚ（ｋ），ｚ（ｋ＋１）とから、これらのオリジナルデータのＺ座標間
にあるリサンプリング点ｚｒ２（ｊ）（ｚ（ｋ）≦ｚｒ２（ｊ）≦ｚ（ｋ＋１））のリサ
ンプリング点データｄｒ２（ｊ）は、
（数５）
ｄｒ２（ｊ）＝（ｚｒ２（ｊ）−ｚ（ｋ））／（ｚ（ｋ＋１）−ｚ（ｋ））
×ｄ（ｋ＋１）＋（ｚ（ｋ＋１）−ｚｒ２（ｊ））
／（ｚ（ｋ＋１）−ｚ（ｋ））×ｄ（ｋ）
＝ｗ１（ｊ）×ｄ（ｋ＋１）＋（１−ｗ１（ｊ））×ｄ（ｋ）
ここで、
ｗ１（ｊ）＝（ｚｒ２（ｊ）−ｚ（ｋ））／（ｚ（ｋ＋１）−ｚ（ｋ））
という２点補間式で得られ、このリサンプリング点データを下式によって重み付け加算
することによって、目的とするフィルタ処理の結果が得られる。 First, from two adjacent original data d (k) and d (k + 1) and their slice positions (Z coordinates) z (k) and z (k + 1), a re-interval between the Z coordinates of these original data. The resampling point data dr2 (j) at the sampling point zr2 (j) (z (k) ≦ zr2 (j) ≦ z (k + 1)) is
(Equation 5)
dr2 (j) = (zr2 (j) -z (k)) / (z (k + 1) -z (k))
Xd (k + 1) + (z (k + 1) -zr2 (j))
/ (Z (k + 1) −z (k)) × d (k)
= W1 (j) * d (k + 1) + (1-w1 (j)) * d (k)
here,
w1 (j) = (zr2 (j) -z (k)) / (z (k + 1) -z (k))
The re-sampling point data is weighted and added according to the following equation to obtain the target filter processing result.

（数６）
ｄａｔａ（ｚ０）＝（Σ（ｗａ（ｊ）×ｄｒ２（ｊ）））／Σ（ｗａ（ｊ））
以上説明したリサンプリング法におけるオリジナルデータのＺ座標ｚ（ｋ）とリサンプ
リング点のＺ座標ｚｒ２（ｊ）との関係を図１４に示す。 (Equation 6)
data (z0) = (Σ (wa (j) × dr2 (j))) / Σ (wa (j))
FIG. 14 shows the relationship between the Z coordinate z (k) of the original data and the Z coordinate zr2 (j) of the resampling point in the resampling method described above.

（ｂ）直接フィルタ法
この方法は、フィルタの範囲内のオリジナルデータを直接フィルタの重み係数で重み付
け加算する。計算は簡単であるが、（ａ）のリサンプリング法と数学的に一致せず、フィ
ルタ効果がオリジナルデータのＺ座標：ｚ（ｋ）に依存することとなる。 (B) Direct Filter Method In this method, the original data within the filter range is weighted and added with the weight coefficient of the direct filter. Although the calculation is simple, it does not coincide mathematically with the resampling method of (a), and the filter effect depends on the Z coordinate: z (k) of the original data.

（数７）
ｄａｔａ（ｚ０）＝（Σ（ｗｂ（ｚ（ｋ）−ｚ０）×ＯＤ（ｋ）））
／Σ（ｗｂ（ｚ（ｋ）−ｚ０））
：ｗｂはｚ（ｋ）とｚ０のみの関数
（ｃ）リサンプリング法に基づく直接フィルタ法
オリジナルデータを直接重み係数ｗｃにより重み付け加算するが、このｗｃは、計算結
果が（ａ）のリサンプリング法と数学的に等価となるように、ＯＤのＺ座標分布に合わせ
てフィルタの形であるｗａに変形を施して得る。 (Equation 7)
data (z0) = (Σ (wb (z (k) −z0) × OD (k)))
/ Σ (wb (z (k) −z0))
: Wb is a function of only z (k) and z0 (c) Direct filter method based on resampling method The original data is weighted and added directly by a weighting factor wc, but this wc is a resampling method whose calculation result is (a) In order to be mathematically equivalent to the above, the filter shape wa is modified according to the Z coordinate distribution of OD.

すなわち、オリジナルデータｄ（ｋ）およびｄ（ｋ−１）に基づく２点補間により得ら
れるリサンプリングデータを第ｍ１から第ｍ２のリサンプリングデータとし、また、オリ
ジナルデータｄ（ｋ＋１）およびｄ（ｋ）に基づく２点補間により得られるリサンプリン
グデータを第ｎ１から第ｎ２のリサンプリングデータとした場合、それぞれのリサンプリ
ングデータは以下に示すようになる。 That is, the resampling data obtained by the two-point interpolation based on the original data d (k) and d (k−1) is the m1-th to m-th resampling data, and the original data d (k + 1) and d (k When the re-sampling data obtained by the two-point interpolation based on () is the n-th to n-th re-sampling data, each re-sampling data is as shown below.

（数８）
ｄｒ２（ｍ１） ＝ｗ１（ｍ１）×ｄ（ｋ）＋（１−ｗ１（ｍ１））×ｄ（ｋ−１）
ｄｒ２（ｍ１＋１）＝ｗ１（ｍ１＋１）×ｄ（ｋ）＋（１−ｗ１（ｍ１＋１））
×ｄ（ｋ−１）
・・・
ｄｒ２（ｍ２） ＝ｗ１（ｍ２）×ｄ（ｋ）＋（１−ｗ１（ｍ２））×ｄ（ｋ−１）
ｄｒ２（ｎ１） ＝ｗ１（ｎ１）×ｄ（ｋ＋１）＋（１−ｗ１（ｎ１））×ｄ（ｋ）
ｄｒ２（ｎ１＋１）＝ｗ１（ｎ１＋１）×ｄ（ｋ＋１）＋（１−ｗ１（ｎ１＋１））
×ｄ（ｋ）
・・・
ｄｒ２（ｎ２） ＝ｗ１（ｎ２）×ｄ（ｋ＋１）＋（１−ｗ１（ｎ２））×ｄ（ｋ）
従って、もしデータｄ（ｋ）に直接重み付けして、（ａ）のリサンプリング法と等価な
結果を得るためには、
（数９）
ｗｃ（ｋ）＝ｗ１（ｍ１）×ｗａ（ｍ１）＋ｗ１（ｍ１＋１）×ｗａ（ｍ１＋１）
＋・・・＋ｗ１（ｍ２）×ｗａ（ｍ２）
＋（１−ｗ１（ｎ１））×ｗａ（ｎ１）＋（１−ｗ１（ｎ１＋１））
×ｗａ（ｎ１＋１）＋・・＋（１−ｗ１（ｎ２））×ｗａ（ｎ２）
＝Σ（ｗ１（ｍ１）×ｗａ（ｍ１））＋Σ（（１−ｗ１（ｎ１））
×ｗａ（ｎ１））
のようにしてｗｃ（ｋ）を全てのオリジナルデータｄ（ｋ）について求め、下式で直接重
み付け加算すればよい。 (Equation 8)
dr2 (m1) = w1 (m1) * d (k) + (1-w1 (m1)) * d (k-1)
dr2 (m1 + 1) = w1 (m1 + 1) × d (k) + (1-w1 (m1 + 1))
Xd (k-1)
...
dr2 (m2) = w1 (m2) * d (k) + (1-w1 (m2)) * d (k-1)
dr2 (n1) = w1 (n1) * d (k + 1) + (1-w1 (n1)) * d (k)
dr2 (n1 + 1) = w1 (n1 + 1) × d (k + 1) + (1-w1 (n1 + 1))
Xd (k)
...
dr2 (n2) = w1 (n2) * d (k + 1) + (1-w1 (n2)) * d (k)
Therefore, in order to obtain a result equivalent to the resampling method of (a) by directly weighting the data d (k),
(Equation 9)
wc (k) = w1 (m1) × wa (m1) + w1 (m1 + 1) × wa (m1 + 1)
+ ... + w1 (m2) × wa (m2)
+ (1-w1 (n1)) × wa (n1) + (1-w1 (n1 + 1))
Xwa (n1 + 1) + .. + (1-w1 (n2)) * wa (n2)
= Σ (w1 (m1) × wa (m1)) + Σ ((1-w1 (n1))
× wa (n1))
Thus, wc (k) may be obtained for all original data d (k) and directly weighted and added using the following equation.

（数１０）
ｄａｔａ（ｚ０）＝ｗｃ（ｋ，ｄｚ）×ｄ（ｋ）／Σ（ｗｃ（ｋ））
この計算式は、フィルタの形状（関数ｗａ）に従って複雑な計算式になる。 (Equation 10)
data (z0) = wc (k, dz) × d (k) / Σ (wc (k))
This calculation formula becomes a complicated calculation formula according to the shape of the filter (function wa).

またフィルタの形状を単純な矩形としても、有限のリサンプリング点を想定すると、そ
のリサンプリング点の位置に依存して各々の重み係数ｗ１が変動するので、依然として複
雑な計算式には変わりがない。 Even if the filter shape is a simple rectangle, assuming a finite re-sampling point, each weighting factor w1 varies depending on the position of the re-sampling point, so that the complicated calculation formula remains unchanged. .

以上説明したように、従来のリサンプリング法では、計算量が多くなり、所望のフィル
タを施した画像を得るまでに長時間を要するという問題点があった。 As described above, the conventional resampling method has a problem that the amount of calculation increases and it takes a long time to obtain an image with a desired filter.

このリサンプリング法では、２点補間の分母である実データと対向データとの距離は、
チャンネルとビューとに依存して変化するので、重み係数ｗ１の計算時にわり算を毎回実
行する必要が生じることも計算時間を長くする要因である。 In this resampling method, the distance between the actual data, which is the denominator of two-point interpolation, and the opposite data is
Since it changes depending on the channel and the view, it is necessary to execute a division every time when calculating the weighting coefficient w1, which is a factor for increasing the calculation time.

また、直接フィルタ法では、計算量が少なく、高速に計算を行うことができるが、オリ
ジナルデータの位置とフィルタ後の求めるデータの位置との相対的な位置関係によってフ
ィルタ効果が全く異なり、数学的に正しくないフィルタリングとなるという問題点があっ
た。 In addition, the direct filtering method requires a small amount of calculation and can perform calculation at high speed. However, the filter effect is completely different depending on the relative positional relationship between the position of the original data and the position of the data to be obtained after filtering. There was a problem of incorrect filtering.

例えば、図１５に示すように、オリジナルデータが収集されたサンプリングピッチが不
均等であり、領域Ａにおいてサンプリング数が多くなっているケースでは、フィルタ結果
に対する領域Ａのデータの比重が大きくなってしまう。 For example, as shown in FIG. 15, in the case where the sampling pitch at which the original data is collected is uneven and the number of samplings in the region A is large, the specific gravity of the data in the region A with respect to the filter result becomes large. .

さらに、リサンプリング法に基づく直接フィルタ法は、数学的に正しいフィルタリング
結果が比較的高速に得ることができるが、重み係数ｗ１の計算式が非常に複雑となるとい
う問題点があった。また、スライス方向のサンプリング情報を失わないためにリサンプリ
ング点を増加させると、さらにその計算が複雑になってしまう。 Further, the direct filtering method based on the resampling method can obtain a mathematically correct filtering result at a relatively high speed, but has a problem that the calculation formula of the weighting factor w1 becomes very complicated. Further, if the number of resampling points is increased in order not to lose sampling information in the slice direction, the calculation becomes further complicated.

以上の問題点に鑑み本発明の目的は、数学的に正しいフィルタ補間を単純な計算式で実
行でき、スライス方向のサンプリング情報を失わないフィルタ処理を、高速に実行するこ
とが可能なＸ線ＣＴ装置を提供することである。 In view of the above problems, an object of the present invention is to perform X-ray CT capable of executing filter processing that can execute mathematically correct filter interpolation with a simple calculation formula and that does not lose sampling information in the slice direction. Is to provide a device.

上記目的を達成するために本発明は、被検体に向けてＸ線ビームを曝射するＸ線ビーム発生源と、このＸ線ビーム発生源から曝射されたＸ線ビームを検出する複数の検出器列を有するＸ線検出手段と、前記被検体が載置される寝台をこの被検体の体軸方向に移動させる寝台移動手段と、を備えて成り、前記Ｘ線ビーム発生源を被検体の回りに回転させながらＸ線ビームを曝射させるとともに、被検体を体軸方向に移動させて、被検体を螺旋状にスキャンするＸ線ＣＴ装置において、前記螺旋状スキャンにより得られた複数のデータのうち、スライス方向のある範囲に含まれる第１のデータ群に対して所定のフィルタ形状に従って重み付け加算を行う際に、前記第1のデータ群の各データに対し、不均等なサンプリング位置を決定可能であり、前記第１のデータ群の各データに対する重み係数を、前記決定した不均等なサンプリング位置に基づいて、その各データの不均等ピッチを反映した重み係数となるように決定することを特徴とすることを要旨とするＸ線ＣＴ装置である。 To achieve the above object, the present invention provides an X-ray beam generation source that emits an X-ray beam toward a subject and a plurality of detections that detect an X-ray beam emitted from the X-ray beam generation source. X-ray detection means having an instrument array, and bed movement means for moving a bed on which the subject is placed in the body axis direction of the subject, wherein the X-ray beam generation source is connected to the subject. A plurality of data obtained by the helical scan in an X-ray CT apparatus that scans the subject in a spiral manner by exposing the X-ray beam while rotating around and moving the subject in the body axis direction. Among these, when performing weighted addition according to a predetermined filter shape for the first data group included in a certain range in the slice direction , an unequal sampling position is determined for each data of the first data group Possible and before The weighting factor for each data of the first data group is determined based on the determined unequal sampling position so as to be a weighting factor reflecting the unequal pitch of each data. This is an X-ray CT apparatus having the gist.

また、本発明においては、前記重み付け加算は、前記第１のデータ群から第１の重み付
け加算により第２のデータ群を得るリサンプリング処理と、第２のデータ群に対して前記
所定のフィルタ形状により第２の重み付け加算を行うフィルタ処理とを想定し、前記第２
のデータ群をスライス方向に無限小ピッチで並ぶ無数のデータ群として前記重み付け加算
の重み係数を計算することができる。 In the present invention, the weighted addition includes resampling processing for obtaining a second data group from the first data group by a first weighted addition, and the predetermined filter shape for the second data group. Assuming that the second weighted addition is performed by the filtering process, the second
Can be calculated as an infinite number of data groups arranged in an infinitely small pitch in the slice direction.

また、本発明においては、前記所定のフィルタ形状は、矩形とすることができる。   In the present invention, the predetermined filter shape may be a rectangle.

以上説明したように本発明によれば、データのサンプリング位置が不均等な場合でも、数学的に正しいフィルタ処理を実行することができるという効果を奏する。

According to the present invention described above, even if the sampling position data is unequal, there is an effect that a mathematically correct filtering as possible out to run.

次に図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。   Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１は、本発明に係るＸ線ＣＴ装置の概略構成を示すシステム構成図である。同図にお
いて、第１実施形態のＸ線ＣＴ装置１０は、システム制御部１１と、架台・寝台制御部１
３と、寝台移動部１５と、Ｘ線制御装置１７と、高電圧発生装置１９と、Ｘ線ビーム発生
源２１と、検出器２３と、回転架台２５と、データ収集部２７と、収集データ記憶装置２
９と、画像再構成部３１と、表示部４１とを有している。 FIG. 1 is a system configuration diagram showing a schematic configuration of an X-ray CT apparatus according to the present invention. In the figure, an X-ray CT apparatus 10 according to the first embodiment includes a system control unit 11 and a gantry / bed control unit 1.
3, bed movement unit 15, X-ray control device 17, high voltage generation device 19, X-ray beam generation source 21, detector 23, rotating frame 25, data collection unit 27, and collected data storage Device 2
9, an image reconstruction unit 31, and a display unit 41.

システム制御部１１は、図示しない入力装置を用いて入力されたスライス厚、回転速度
等のヘリカルスキャン条件の内、回転速度とスライス厚とファン角等を架台・寝台制御信
号として架台・寝台制御部１３に対して出力する。また、システム制御部１１は、Ｘ線ビ
ーム発生を制御するＸ線ビーム発生制御信号をＸ線制御装置１７に対して出力する。 The system control unit 11 includes a gantry / bed control unit that uses the rotation speed, slice thickness, fan angle, etc. as a gantry / bed control signal among helical scan conditions such as slice thickness and rotation speed input using an input device (not shown). 13 is output. In addition, the system control unit 11 outputs an X-ray beam generation control signal for controlling X-ray beam generation to the X-ray control device 17.

また、システム制御部１１は、Ｘ線ビームの検出のタイミングを示す検出制御信号をデ
ータ収集部２７に対して出力する。また、システム制御部１１は、データ収集のためのデ
ータ収集制御信号をデータ収集部２７に対して出力する。さらに、システム制御部１１は
、補間方法やフィルタ形状等を示す制御信号を画像再構成部３１に対して出力する。 In addition, the system control unit 11 outputs a detection control signal indicating the detection timing of the X-ray beam to the data collection unit 27. Further, the system control unit 11 outputs a data collection control signal for data collection to the data collection unit 27. Further, the system control unit 11 outputs a control signal indicating an interpolation method, a filter shape, and the like to the image reconstruction unit 31.

架台・寝台制御部１３は、システム制御部１１により出力された架台、寝台制御信号を
基に回転架台２５を回転させると共に、寝台移動信号を寝台移動部１５に対して出力する
。寝台移動部１５は、架台・寝台制御部１３により出力された寝台移動信号を基に、回転
架台２５の１回転当たりの寝台１５ａの移動量を求め、この移動量で寝台１５ａを移動さ
せる。 The gantry / bed control section 13 rotates the gantry 25 based on the gantry / bed control signal output by the system control section 11 and outputs a bed movement signal to the bed movement section 15. The couch moving unit 15 obtains the amount of movement of the couch 15a per rotation of the rotating gantry 25 based on the couch movement signal output by the gantry / couch control unit 13, and moves the couch 15a by this moving amount.

Ｘ線制御装置１７は、システム制御部１１により出力されたＸ線ビーム発生制御信号を
基に、高電圧発生装置１９による高電圧発生のタイミングを制御する。高電圧発生装置１
９は、Ｘ線ビームを曝射させるための高電圧をＸ線制御部１７からの制御信号に従ってＸ
線ビーム発生源２１に供給する。 The X-ray controller 17 controls the timing of high voltage generation by the high voltage generator 19 based on the X-ray beam generation control signal output by the system controller 11. High voltage generator 1
9 designates a high voltage for exposing the X-ray beam in accordance with a control signal from the X-ray control unit 17.
A line beam generation source 21 is supplied.

Ｘ線ビーム発生源２１は、高電圧発生装置１９から供給された高電圧によってＸ線ビー
ムを曝射する。検出器２３は、Ｘ線ビーム発生源２１から曝射され、被検体を透過したＸ
線ビームを検出する。 The X-ray beam generation source 21 exposes the X-ray beam with a high voltage supplied from the high voltage generator 19. The detector 23 is exposed from the X-ray beam generation source 21 and passes through the subject.
A line beam is detected.

回転架台２５は、Ｘ線ビーム発生源２１と検出器２３とを保持する。また、回転架台２
５は、図示しない架台回転機構により、Ｘ線ビーム発生源２１と検出器２３との中間点を
通る回転軸を中心にして回転される。 The rotary mount 25 holds the X-ray beam generation source 21 and the detector 23. In addition, rotating platform 2
5 is rotated about a rotation axis passing through an intermediate point between the X-ray beam generation source 21 and the detector 23 by a gantry rotation mechanism (not shown).

データ収集部２７は、検出器２３により検出されたＸ線ビーム（実際には検出信号）を
、システム制御部１１により出力されたデータ収集制御信号に対応させて収集する。 The data collection unit 27 collects the X-ray beam (actually a detection signal) detected by the detector 23 in correspondence with the data collection control signal output by the system control unit 11.

収集データ記憶装置２９は、データ収集部２７によって収集されたＸ線ビーム検出信号
を記憶し、必要に応じて画像再構成部３１へ供給する。 The collected data storage device 29 stores the X-ray beam detection signal collected by the data collecting unit 27 and supplies it to the image reconstruction unit 31 as necessary.

画像再構成部３１は、収集データ記憶装置２９に記憶されたデータに基づいて所望のス
ライス位置のデータを補間により計算し、この補間結果を使用して画像を再構成するもの
である。 The image reconstruction unit 31 calculates data of a desired slice position by interpolation based on the data stored in the collected data storage device 29, and reconstructs an image using this interpolation result.

このため、画像再構成部３１は、対向ビーム補間などの補間処理および所望のスライス
位置近傍のデータにフィルタ処理を施して所望のスライス位置のデータを得る補間処理部
３３と、所望のスライス位置のデータをフィルタ補正逆投影法により画像再構成するフィ
ルタ補正逆投影部３５と、補間処理部３３およびフィルタ補正逆投影部３５に共通に使用
されるメモリ３７と、パラメータ等を記憶する情報記憶部３９とを備えている。 For this reason, the image reconstruction unit 31 performs interpolation processing such as counter beam interpolation and filtering processing on data in the vicinity of the desired slice position to obtain data at the desired slice position, and the image reconstruction unit 31 of the desired slice position. A filter-corrected backprojection unit 35 for reconstructing an image of the data by the filter-corrected backprojection method, a memory 37 used in common for the interpolation processing unit 33 and the filter-corrected backprojection unit 35, and an information storage unit 39 for storing parameters And.

表示部４１は、画像再構成部３１により再構成された画像を図示しないモニタ上に表示
する。 The display unit 41 displays the image reconstructed by the image reconstruction unit 31 on a monitor (not shown).

次に、Ｘ線ＣＴ装置１０におけるフィルタ補間処理動作の第１の実施形態を説明する。   Next, a first embodiment of the filter interpolation processing operation in the X-ray CT apparatus 10 will be described.

第１の実施形態において、フィルタの形状は、フィルタ幅ＦＷに含まれる区間の重み係
数が一様でかつフィルタ幅ＦＷに含まれない区間の重み係数が０である矩形フィルタとす
る。そして、オリジナルデータに対し無限小のサンプリングピッチによる無数のリサンプ
リング点を想定し、重み付け加算（Σ）を積分（∫）に変換して計算する。 In the first embodiment, the shape of the filter is a rectangular filter in which the weighting coefficient in the section included in the filter width FW is uniform and the weighting coefficient in the section not included in the filter width FW is zero. Then, assuming innumerable resampling points with an infinitesimal sampling pitch with respect to the original data, the weighted addition (Σ) is converted into integral (∫) and calculated.

データ収集後、ヘリカル補間と画像再構成は、次の（１）から（５）に記載する手順に
より行われる。 After data collection, helical interpolation and image reconstruction are performed according to the following procedures (1) to (5).

（１）補間処理部３３は、システム制御部１１から目的とするスライス位置Ｚｃ、フィ
ルタ処理に用いられるフィルタ形状（矩形）、フィルタ幅（ＦＷ）などの情報を入力する
。 (1) The interpolation processing unit 33 inputs information such as the target slice position Zc, the filter shape (rectangular) used for the filtering process, and the filter width (FW) from the system control unit 11.

（２）補間処理部３３は、目的とするスライス位置Ｚｃにおいて、フィルタ幅ＦＷのフ
ィルタ処理を行うために必要な複数のオリジナルデータ、ｄ１、ｄ２、…、ｄ９のサンプ
リング位置（Ｚ座標）情報、ｚ１、ｚ２、…、ｚ９を決定し、そのデータが収集データ記
憶装置２９に記憶されているデータアドレスａｄｒ１，ａｄｒ２，…，ａｄｒ９を発生さ
せる。このサンプリング位置情報は、テーブルのような情報記憶部３９から入力してもよ
い。データ数は、９として説明したが、これに限定されない。 (2) The interpolation processing unit 33 includes a plurality of pieces of original data necessary for performing the filter processing with the filter width FW at the target slice position Zc, sampling position (Z coordinate) information of d1, d2,. .., z9 are determined, and data addresses adr1, adr2,..., adr9 whose data are stored in the collected data storage device 29 are generated. The sampling position information may be input from the information storage unit 39 such as a table. Although the number of data has been described as nine, it is not limited to this.

（３）補間処理部３３は、データアドレスａｄｒ１，ａｄｒ２，…，ａｄｒ９に従って
、データを読み込む。対向データの生成が必要な場合には、必要な実データを読み込んで
、所定の重み付け加算によって対向データを生成する。 (3) The interpolation processing unit 33 reads data according to the data addresses adr1, adr2, ..., adr9. When the opposite data needs to be generated, the necessary actual data is read and the opposite data is generated by a predetermined weighted addition.

（４）補間処理部３３は、後述する計算式に従う補間処理により補間データｄａｔａ（
Ｚｃ）を得て、フィルタ補正逆投影部３５に補間データを渡す。 (4) The interpolation processing unit 33 performs interpolation data data (
Zc) is obtained, and the interpolation data is passed to the filter-corrected backprojector 35.

（５）フィルタ補正逆投影部３５は、フィルタ補正逆投影法によって画像再構成を行い
、表示部４１に出力する。 (5) The filter-corrected backprojection unit 35 performs image reconstruction by the filter-corrected backprojection method and outputs the image to the display unit 41.

次に、（４）の補間処理の詳細を説明する。
スライス方向に図２に示すようなサンプリングが得られているものとする。データｄ１
〜ｄ９を分類し、フィルタ幅ＦＷの両端の外側のデータｄ１およびｄ９と、フィルタ幅Ｆ
Ｗの内側でかつ境界に最も近いデータｄ２およびｄ８と、その内側のデータｄ３〜ｄ７と
、それぞれの場合について説明する。 Next, details of the interpolation process (4) will be described.
Sampling as shown in FIG. 2 is obtained in the slice direction. Data d1
˜d9, the data d1 and d9 outside the both ends of the filter width FW, and the filter width F
Data d2 and d8 closest to the boundary inside W and the data d3 to d7 inside each will be described.

（ａ）ｄ３〜ｄ７の場合
例えば、第３番目のデータｄ３に対する重み係数ｗ３は、仮想的なリサンプリング点が
Ｚ２とＺ３との間にあるｃａｓｅ−Ａと、Ｚ３とＺ４との間にあるｃａｓｅ−Ｂの２つの
場合に分けられる。変数ｔとｓとによって、 ｃａｓｅ−Ａの２点補間の重み係数はｔ／
（Ｚ３−Ｚ２）、 ｃａｓｅ−Ｂのときは［１−ｓ／（Ｚ４−Ｚ３）］で表される。従っ
て、各々を該当する区間だけ積分し、この積分結果をフィルタ幅ＦＷで割って正規化すれ
ばｗ３が求められる。これを式（１）に示す。
(A) In the case of d3 to d7 For example, the weighting factor w3 for the third data d3 is between case-A where the virtual resampling point is between Z2 and Z3, and between Z3 and Z4. Case-B is divided into two cases. Depending on the variables t and s, the weighting factor for case-A two-point interpolation is t /
In the case of (Z3-Z2) and case-B, it is represented by [1-s / (Z4-Z3)]. Therefore, w3 is obtained by integrating each corresponding section and normalizing the result of integration by dividing by the filter width FW. This is shown in equation (1).

同様に、ｄ４〜ｄ７までのデータに対する重み係数ｗ４〜ｗ７は、変数ｔとｓの基準点
（ゼロ点）をずらして考えればよいので、式（２）となる。
Similarly, since the weighting factors w4 to w7 for the data from d4 to d7 can be considered by shifting the reference points (zero points) of the variables t and s, the equation (2) is obtained.

（ｂ）ｄ１とｄ９の場合
上と同様に、データが関連する範囲だけ積分して、式（３）が得られる。
(B) In the case of d1 and d9 Similarly to the above, the integration is performed for the range in which the data is related, and the expression (3) is obtained.

（ｃ）ｄ２とｄ８の場合
上と同様に、データが関連する範囲だけ積分して、式（４）が得られる。
(C) In the case of d2 and d8 Similarly to the above, the integration is performed for the range in which the data is related, and Expression (4) is obtained.

ここで得られた重み係数ｗ１，ｗ２，…，ｗ９は、既に正規化してあるので、その総
和は、次の式（５）に示すように１となる。
Since the weighting factors w1, w2,..., W9 obtained here have already been normalized, the total sum is 1 as shown in the following equation (5).

式（１）〜式（４）で得られた重み係数を用いて、フィルタ形状が矩形の場合のフィル
タ処理で、スライス位置Ｚ＝Ｚｃにおける補間データｄ（Ｚｃ）は、次の式（６）によっ
て得られる。
Using the weighting coefficients obtained in Expression (1) to Expression (4), the interpolation data d (Zc) at the slice position Z = Zc in the filter processing when the filter shape is rectangular is expressed by the following Expression (6). Obtained by.

これを必要なビュー角（例えば、３６０°あるいは、１８０°＋２γｍ）の範囲につい
て繰り返して補間データを得る。これらの補間データを使用してフィルタ補正逆投影部３
５は、フィルタ補正逆投影法によって画像再構成を行い、表示部４１に出力する。 This is repeated for a necessary view angle (for example, 360 ° or 180 ° + 2γm) to obtain interpolation data. Using these interpolation data, the filtered back projection unit 3
5 performs image reconstruction by the filter-corrected back projection method, and outputs it to the display unit 41.

以上の補間データの計算に際して、本発明では、無限小のピッチで並ぶ無数のリサンプ
リング点を想定し、積分式によって直接フィルタ処理の重み係数を決定したので、数学的
に正しくフィルタ形状を反映した補間を高速に行うことができ、短時間で高画質な再構成
画像を得ることができる。 In the calculation of the above interpolation data, in the present invention, an infinite number of resampling points arranged at an infinitesimal pitch are assumed, and the weighting coefficient of the direct filter processing is determined by the integral formula. Therefore, the filter shape is mathematically correctly reflected. Interpolation can be performed at high speed, and a high-quality reconstructed image can be obtained in a short time.

上記第１の実施形態では、リサンプリング法は２点補間法を想定したが、これに限定さ
れず、非線形補間でもよいし、３点以上の線形あるいは非線形の補間でもよい。 In the first embodiment, the resampling method is assumed to be a two-point interpolation method. However, the resampling method is not limited to this, and may be a non-linear interpolation or a linear or non-linear interpolation of three or more points.

また、Ｘ線ビームを検出する検出器列数も４列に限らず、１列でも何列でもよい。さら
に、第４世代のＸ線ＣＴ装置や第５世代のＸ線ＣＴ装置にも本発明を適用できることは明
らかである。 Further, the number of detector rows for detecting the X-ray beam is not limited to four, and may be one or any number of rows. Further, it is obvious that the present invention can be applied to a fourth generation X-ray CT apparatus and a fifth generation X-ray CT apparatus.

次に、図３に示すようにフィルタ幅ＦＷに含まれるデータ数が少ない場合の重み係数に
ついて説明する。 Next, the weighting coefficient when the number of data included in the filter width FW is small as shown in FIG. 3 will be described.

図３（ａ）は、フィルタ幅ＦＷに２つのデータｄ２およびｄ３のＺ座標しか含まれない
場合を示す。このときには、ｄ１とｄ４を（ｂ）の場合として式（３）に従って重み係数
を計算し、ｄ２とｄ３を（ｃ）の場合として式（４）に従って計算すればよい。 FIG. 3A shows a case where the filter width FW includes only the Z coordinates of the two data d2 and d3. At this time, d1 and d4 may be calculated according to equation (3) in the case of (b), and d2 and d3 may be calculated according to equation (4) in the case of (c).

図３（ｂ）は、フィルタ幅ＦＷに唯１つのデータｄ２のＺ座標しか含まれない場合を示
す。このときには、ｄ１とｄ３を（ｂ）の場合として式（３）に従い、ｄ２は次の式（７
）による。 FIG. 3B shows a case where only the Z coordinate of only one data d2 is included in the filter width FW. At this time, assuming that d1 and d3 are in the case of (b), according to the equation (3), d2 is the following equation (7
)by.

（ｄ）ｄ２の場合
(D) In the case of d2

図３（ｃ）は、フィルタ幅ＦＷに１つのデータのＺ座標も含まれない場合を示す。言い
換えれば、２つのデータｄ１とｄ２との間にフィルタ幅ＦＷが入る場合である。このとき
には、単なる２点補間と同じになり、式（８）および（９）で示される。 FIG. 3C shows a case where the Z coordinate of one data is not included in the filter width FW. In other words, the filter width FW is between the two data d1 and d2. At this time, it is the same as simple two-point interpolation, and is expressed by equations (8) and (9).

（ｅ）ｄ１とｄ２に対する重み係数
(E) Weight coefficient for d1 and d2

次に、フィルタ形状を矩形以外の一般的な形状を対称とした第２の実施形態を説明する
。第１の実施形態と異なるのは、補間再構成の処理（４）だけであるので、重複する説明
は省略する。 Next, a description will be given of a second embodiment in which the filter shape is symmetrical to a general shape other than a rectangle. Since only the interpolation reconstruction process (4) is different from the first embodiment, the overlapping description is omitted.

第２の実施形態において、一例としてフィルタ形状が図４に示す二等辺三角形である場
合、そのフィルタ形状は、フィルタの中心Ｚ座標（Ｚｃ）に対する変位をｄｚとしたとき
、次の式（１０）により表現される。
In the second embodiment, when the filter shape is an isosceles triangle shown in FIG. 4 as an example, the filter shape is expressed by the following equation (10), where dz is the displacement with respect to the center Z coordinate (Zc) of the filter. It is expressed by

このフィルタを正規化して、その面積を１とすると、フィルタ幅ＦＷとフィルタの高さ
Ａとは次の式（１１）の関係を満たす。
When this filter is normalized and its area is 1, the filter width FW and the filter height A satisfy the relationship of the following equation (11).

ここでＡをフィルタ幅ＦＷで表現した値を代入すると、式（１０）は式（１２）となる
。
Here, when a value expressed by the filter width FW is substituted for A, Equation (10) becomes Equation (12).

図４のようにデータがサンプリングされている場合には、各データに対するそれぞれの
重み係数は、
（ａ）ｄ３、ｄ４、ｄ５の場合、次に示す式（１３）ないし（１５）となる。
When data is sampled as shown in FIG. 4, the weighting factor for each data is
(A) In the case of d3, d4, and d5, the following equations (13) to (15) are obtained.

詳しい式変形は省略するが、式（１４）に示したように積分を計算した形で重み係数を
記憶しておけば、高速なフィルタ補間処理を行うことができる。ｄｊに対する重み係数ｗ
ｊを示す一般式（１５）も同様に、各データのサンプリング位置の関数となる。 Although detailed equation modification is omitted, if the weighting factor is stored in the form of calculating the integral as shown in equation (14), high-speed filter interpolation processing can be performed. weighting factor w for dj
Similarly, the general formula (15) indicating j is also a function of the sampling position of each data.

また、フィルタ形状がＵｆｌｔ（ｄｚ） で正規化されて定義されている場合、一般的
には、次に示す式（１６）ないし（２０）によって重み係数を求めればよい。例えば、９
個のオリジナルデータがフィルタ処理に関係する場合、次に示すようになる。 Further, when the filter shape is defined by being normalized by Uflt (dz), generally, the weighting factor may be obtained by the following equations (16) to (20). For example, 9
When the original data is related to the filtering process, it is as follows.

（ａ）ｄ３〜ｄ７の場合
(A) In the case of d3 to d7

（ｂ）ｄ１とｄ２の場合
(B) In the case of d1 and d2

（ｃ）ｄ２とｄ８の場合
(C) For d2 and d8

以上の各式により重み係数を得た後の処理は、第１の実施形態と同様である。   The processing after obtaining the weighting coefficient by the above equations is the same as in the first embodiment.

すなわち、必要なビュー角（例えば、３６０°あるいは、１８０°＋２γｍ）の範囲につ
いて繰り返して補間データを得て、これらの補間データを使用してフィルタ補正逆投影部
３５は、フィルタ補正逆投影法によって画像再構成を行い、表示部４１に出力する。 That is, interpolation data is repeatedly obtained for a range of a required view angle (for example, 360 ° or 180 ° + 2γm), and the filter correction backprojection unit 35 uses these interpolation data by the filter correction backprojection method. Image reconstruction is performed and output to the display unit 41.

図５は、従来のリサンプリング法と本発明のＸ線ＣＴ装置によるフィルタ補間法とを概
念的に対比した図である。リサンプリング法で用いる固定した形状Ｗｔを持つフィルタを
、本発明では、原データの不均等ピッチを反映したＷ（Ｎ）という変動フィルタに変換し
て、重み付け加算を行っている。 FIG. 5 is a diagram conceptually comparing the conventional resampling method and the filter interpolation method using the X-ray CT apparatus of the present invention. In the present invention, the filter having a fixed shape Wt used in the resampling method is converted into a variable filter called W (N) reflecting the non-uniform pitch of the original data, and weighted addition is performed.

本発明に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示すシステム構成図である。1 is a system configuration diagram showing a configuration of an X-ray CT apparatus according to the present invention. フィルタ幅ＦＷのフィルタと複数のデータｄ１ｄ９のＺ軸上の位置関係を説明するとともに、パラメータａ，ｂ，ｓ，ｔ，ｕを説明する図である。It is a figure explaining the parameter a, b, s, t, u while explaining the positional relationship on the Z-axis of the filter of filter width FW and several data d1d9. フィルタ幅ＦＷに含まれるデータ数が少ない場合を説明する図である。It is a figure explaining the case where the number of data contained in filter width FW is small. フィルタ形状が三角フィルタの場合の実施の形態を説明する図である。It is a figure explaining embodiment in case a filter shape is a triangular filter. リサンプリング法と本発明のＸ線ＣＴ装置によるフィルタ補間法とを対比した図である。It is the figure which contrasted the resampling method and the filter interpolation method by the X-ray CT apparatus of this invention. コンベンショナルスキャン（ａ）およびヘリカルスキャン（ｂ）のそれぞれのデータ収集法を説明する図である。It is a figure explaining each data collection method of conventional scan (a) and helical scan (b). 第３世代マルチスライスＸ線ＣＴ装置のジオメトリを示す図である。It is a figure which shows the geometry of a 3rd generation multi-slice X-ray CT apparatus. コンベンショナルスキャン（ａ）およびヘリカルスキャン（ｂ）のそれぞれのデータ収集と再構成目的のスライス位置との関係を説明する図である。It is a figure explaining the relationship between each data collection of a conventional scan (a) and a helical scan (b), and the slice position for the reconstruction objective. ３６０°補間法と対向ビーム補間法を説明する図である。It is a figure explaining a 360 degree interpolation method and a counter beam interpolation method. あるビュー角βのサンプリングの様子を、横軸にチャンネル角γ、縦軸にスライス位置Ｚをとったサイノグラム上に示した図である。It is the figure which showed the mode of sampling of a certain view angle (beta) on the sinogram which took the channel angle (gamma) on the horizontal axis and took the slice position Z on the vertical axis | shaft. ４列マルチスライスＸ線ＣＴ装置によるピッチ２．５の高密度サンプリングの様子を示す図である。It is a figure which shows the mode of the high-density sampling of the pitch 2.5 by a 4 row multi-slice X-ray CT apparatus. ４列マルチスライスＸ線ＣＴ装置によるピッチ２．５の高密度サンプリングにおけるビュー角βのサンプリングの様子を示す図である。It is a figure which shows the mode of sampling of the view angle (beta) in the high-density sampling of the pitch 2.5 by a 4 row multi-slice X-ray CT apparatus. データ・重み付け処理によるフィルタ補間法の概念を説明する図である。It is a figure explaining the concept of the filter interpolation method by a data and weighting process. ビュー角β、チャンネル角γにおけるスライス方向（Ｚ軸方向）のデータサンプリングを説明する図である。It is a figure explaining the data sampling of the slice direction (Z-axis direction) in view angle (beta) and channel angle (gamma). サンプリングピッチが不均等の場合の問題点を説明する図である。It is a figure explaining the problem in case a sampling pitch is uneven.

符号の説明Explanation of symbols

１０…Ｘ線ＣＴ装置、１１…システム制御部、１３…架台・寝台制御部、１５…寝台移
動部、１７…Ｘ線制御装置、１９…高電圧発生装置、２１…Ｘ線ビーム発生源、２３…検
出器、２５…回転架台、２７…データ収集部２７、２９…収集データ記憶装置、３１…画
像再構成部、３３…補間処理部、３５…フィルタ補正逆投影部、３７…メモリ、３９…情
報記憶部、４１…表示部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... X-ray CT apparatus, 11 ... System control part, 13 ... Stand, bed control part, 15 ... Bed movement part, 17 ... X-ray control apparatus, 19 ... High voltage generator, 21 ... X-ray beam generation source, 23 DESCRIPTION OF SYMBOLS ... Detector 25 ... Rotary mount 27 ... Data collection part 27, 29 ... Collected data storage device, 31 ... Image reconstruction part, 33 ... Interpolation processing part, 35 ... Filter correction back projection part, 37 ... Memory, 39 ... Information storage unit, 41... Display unit.

Claims (3)

被検体に向けてＸ線ビームを曝射するＸ線ビーム発生源と、
このＸ線ビーム発生源から曝射されたＸ線ビームを検出する複数の検出器列を有するＸ線検出手段と、
前記被検体が載置される寝台をこの被検体の体軸方向に移動させる寝台移動手段と、を備えて成り、
前記Ｘ線ビーム発生源を被検体の回りに回転させながらＸ線ビームを曝射させるとともに、被検体を体軸方向に移動させて、被検体を螺旋状にスキャンするＸ線ＣＴ装置において、
前記螺旋状スキャンにより得られた複数のデータのうち、スライス方向のある範囲に含まれる第１のデータ群に対して所定のフィルタ形状に従って重み付け加算を行う際に、
前記第1のデータ群の各データに対し、不均等なサンプリング位置を決定可能であり、
前記第１のデータ群の各データに対する重み係数を、前記決定した不均等なサンプリング位置に基づいて、その各データの不均等ピッチを反映した重み係数となるように決定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。 An X-ray beam generation source that emits an X-ray beam toward the subject;
X-ray detection means having a plurality of detector rows for detecting the X-ray beam exposed from the X-ray beam generation source;
A bed moving means for moving the bed on which the subject is placed in the body axis direction of the subject,
In the X-ray CT apparatus for rotating the X-ray beam generation source around the subject, exposing the X-ray beam, moving the subject in the body axis direction, and scanning the subject in a spiral shape,
Among the plurality of data obtained by the spiral scan, when performing weighted addition according to a predetermined filter shape for the first data group included in a certain range in the slice direction,
Uneven sampling positions can be determined for each data in the first data group,
A weighting factor for each piece of data in the first data group is determined based on the determined unequal sampling position so as to be a weighting factor reflecting the unequal pitch of each piece of data. Line CT device. 前記重み付け加算は、前記第１のデータ群から第１の重み付け加算により第２のデータ群を得るリサンプリング処理と、第２のデータ群に対して前記所定のフィルタ形状により第２の重み付け加算を行うフィルタ処理とを想定し、前記第２のデータ群をスライス方向に無限小ピッチで並ぶ無数のデータ群として前記重み付け加算の重み係数を計算することを特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。   The weighted addition includes a resampling process for obtaining a second data group from the first data group by a first weighted addition, and a second weighted addition for the second data group by the predetermined filter shape. 2. The X-ray according to claim 1, wherein the weighting coefficient of the weighted addition is calculated as an innumerable data group in which the second data group is arranged at an infinitesimal pitch in the slice direction, assuming a filtering process to be performed. CT device. 前記所定のフィルタ形状は、矩形であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。   The X-ray CT apparatus according to claim 1, wherein the predetermined filter shape is a rectangle.