JP4648836B2 - 断層撮影装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、被検体に対し周回方向及び体軸方向に相対的に移動可能に構成された放射線源及び放射線検出器から得られた投影データから被検体の高精細な断層撮影像を生成する断層撮影装置および方法に関する。

近年、周回軸方向に複数の検出器列を配置した多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Multi Detector Row Computer Tomography, 以下ＭＤＣＴと称す）が登場した。このＭＤＣＴは、周回軸方向に単一の検出器を配置した単一列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Single Detector Row Computer Tomography,以下ＳＤＣＴと称す)に比べ、周回軸方向に検出素子列を複数配列したことによって幅の広い検出器を具備することができるので、一度に広範囲の撮影領域をカバーすることができる。また、ＭＤＣＴは、より速い速度で被検体を相対移動させることにより、撮影時間を短縮でき、呼吸などの体動に起因する体動アーチファクトを低減することができ、周回軸方向の分解能を大幅に向上させることが可能である。図１は、単一列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＳＤＣＴ）と多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＭＤＣＴ）との基本的な構成の違いを示す図である。ＳＤＣＴは、図１（Ａ）に示すように１個のＸ線源１０に対して単一列のＸ線検出器１１を備え、ＭＤＣＴは、図１（Ｂ）示すように１個のＸ線源１０に対して複数列（図では８列）のＸ線検出器１２を備えている。

このＭＤＣＴの場合は、Ｘ線検出器列毎に周回軸方向に異なる傾斜角度を有することになるので、その投影データの次元もチャンネル、列、傾斜角度と、増加し、画像再構成法も複雑、多様化しているのが現状である。そこで、ＳＤＣＴで使用されている重み付け螺旋補正逆投影法を改良した高速演算の必要なＭＤＣＴ用の重み付け螺旋補正逆投影法（二次元再構成法）をはじめとして、より精度の要求される場合の再構成アルゴリズムとして三次元ラドン変換法や三次元逆投影法（三次元再構成法）などの様々な画像再構成アルゴリズムが提案されている。

これら画像再構成法のうち、二次元画像再構成法である重み付け螺旋補正逆投影法では、画像１スライス当りの再構成時間が数秒から数十秒程度と高速である。実際の装置では専用のハードウエア（ＤＳＰボードやＡＳＩＣ）を用いることにより画像１スライス当り0.2〜0.5秒程度で画像再構成が可能である。また、複数列の検出器から１列分の投影データを生成し、二次元逆投影するために必要なメモリ量はＳＤＣＴと同程度であり、コスト的にも十分満足できるものである。従って、２列、４列などの検出器列を備えたＭＤＣＴでは、この改良された二次元再構成法が一般的に使用されている。

しかしながら、重み付け螺旋補正逆投影法では、Ｘ線の周回方向へのビーム傾斜（コーン角）を無視したアルゴリズムとなっているため、１６列以上の検出器を備えたＭＤＣＴ等では、このコーン角の影響によって画質が著しく劣化し断層撮影装置の診断精度を低下させている。このために、コーン角の影響の比較的少ない２〜８列程度の検出器を備えたＭＤＣＴに重み付け螺旋補正逆投影法の使用が限定されている。

最近は、検出器列数が多くなり、広いコーン角を有するＭＤＣＴにおける高精度な画像再構成法の研究が広く行われている。そのうち、三次元ラドン変換法は、厳密な画像再構成法であるが演算時間が画像１スライス当り数十分から数時間という膨大な時間を要するために実用には至っていない。

これに対し、三次元逆投影法は、近似的な画像再構成法ではあるがコーン角を考慮した比較的高精度な画像再構成法であり、演算が画像１スライス当り数分から数十分程度であり、専用のハードウェアを用いることによってもっと高速に演算することが可能であり、比較的高速でありかつ実用的である。そのため、この三次元逆投影法を搭載したＭＤＣＴの実現に向けて開発が進められている。

コーン角を正確に扱う高精度な三次元逆投影法による画像再構成法の問題点の１つは、従来のＳＤＣＴで用いられていた二次元逆投影法と比較して画像再構成演算時に要するメモリ量が大幅に増大することである。ここで、逆投影演算器では、逆投影に必要なデータ（投影データ）をハードディスクから読み出し、高速メモリ（例えば、キャッシュメモリ）に格納し、高速メモリ内のデータにより逆投影処理を実行している。この時処理データ量が大きい場合には、データの一部は低速な大容量メモリ（例えば、ＤＲＡＭ）に格納され、演算に必要なデータが高速メモリ内に存在しない場合には、低速メモリから遂次読み出され、高速メモリ内のデータが更新され、この更新後に処理が行われている。一般に、高速メモリは高価であるため、安価な低速メモリよりも比較的少ない容量を備えた場合がほとんどである。

逆投影処理のために必要なメモリ量（処理データ量）について検討すると、二次元逆投影法による重み付け螺旋補正逆投影法では複数の検出データから補間により１列分の螺旋補正投影データを生成する。逆投影処理は、ビュー毎に行われるため、必要なメモリ量（処理データ量）は１ビュー分である。つまり、１回（１ビュー分）の逆投影に必要なメモリ量は１列分×チャンネル数分である。例えば、チャンネル数が１０００[ch]とすると約２[Kbyte](=１０００[ch]×１[row]×２[byte])のメモリ量が必要である。一方、三次元ラドン変換法や三次元逆投影法では、複数列の検出器データをそのまま扱う必要があるので、１回（１ビュー分）の逆投影処理に必要なメモリ量は、検出器列数に比例して増加し、例えば、１２８列の検出器を有するＭＤＣＴの場合、重み付け螺旋補正逆投影法における必要メモリ量の１２８倍、約２５６[Kbyte]となる。

このように、必要なメモリ量（処理データ量）が増加することによって、演算器内部の高速メモリ内にデータを格納することができなくなり、演算器外部に接続された低速メモリに処理データを一時的に記憶しておき、必要に応じて順次入れ替えながら処理を行うという、メモリのスワップが必要となってくる。この場合、処理速度は、高速メモリと低速メモリ間のデータ伝送速度に依存し、伝送速度以上の演算速度を得ることはできず、演算時間の遅延を引き起こしていた。また、専用のハードウェアを作成した場合でも、同様のデータ伝送速度に依存した遅延が生じる。このように伝送速度以上の演算速度を得るためには、高価な高速メモリの容量を増加することであるが、これは大幅なコストの増大につながり、好ましくなかった。

コーン角を正確に扱う高精度な画像再構成法のもう一つの問題点は、従来のＳＤＣＴで用いられていた二次元逆投影法と比較して演算時間が増大することである。これまでＳＤＣＴや４列のＭＤＣＴで用いられてきた二次元逆投影法では、螺旋軌道撮影データに対して重み付けによって螺旋補正した単一列の仮想円軌道撮影データから逆投影を行うため、検出器の列方向のアドレス計算は不要であった。これに対し、三次元逆投影法では、複数列の検出器データにアクセスするために次式に示すような複雑な演算によって、チャンネル方向及び列方向の検出器アドレスを算出（アドレッシング）する必要がある。なお、本発明の三次元逆投影法に適用されるアドレッシングの演算式は次式（１）〜（６）に限定されるものではなく、いろいろな演算式が適用可能である。

ここで、x_１,y_１,z_１は、画像再構成領域中のボクセルIの座標位置、Φはパラレルビームの周回位置、w,t,v は検出器の座標軸で、wはパラレルビームの進行方向の軸を、tはこの進行方向に垂直な方向（パラレルビームのチャンネル方向）の軸を、v は検出器の周回軸方向の軸を表わしている。w₁,t₁,v₁,は、Φ位相のパラレルビームが座標位置（x₁,y₁）を通過する時の w,t,v 軸上の座標位置を表わしている。ＳＩＤは放射線源と検出器間の距離を、ＳＯＤは、放射線源と回転中心間の距離を表わしている。Ｚ_Ｓは、放射線源のＺ軸方向位置を、Ｚ_ＳＯは、放射線源の周回位相が０の時のＺ_Ｓの位置を表わしている。

図２は、単一列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＳＤＣＴ）の画像再構成法の概念を説明する図である。図３は、多列検出器Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＭＤＣＴ）の画像再構成法の概念を説明する図である。図３に示すＭＤＣＴの画像再構成法における演算では、再構成画像３０のx,y 方向のアドレスはチャンネル方向に線形、列方向には非線型に変化する。一方、図２に示すＳＤＣＴの画像再構成法における演算では、再構成画像２０のx,y 方向の線形的な変化に対し、対応する検出器アドレスもチャンネル方向に線形に変化する。このように三次元逆投影法では、図２に示すような従来の画像再構成法と比較して、アドレッシングが二次元であること、そしてそのアドレッシングが複雑であることに起因して、逆投影演算に必要なデータ処理に大幅な遅延を伴うという欠点を有する。特に、三次元逆投影法における列方向のアドレッシングは非常に複雑な非線形関数となり、数式変形による簡略化が困難であることもデータ処理遅延の大きな原因である。

このような問題点の解決を念頭に置いた断層撮影装置は、例えば、特開2003−24326号公報に開示されている。ここでは、被検体の関心領域に仮想的に設定される２次元または３次元の断層再構成領域に逆投影する逆投影演算（断層再構成計算）を、その断層再構成領域を分割した分割領域毎にコンピュータに実行させることにより、断層再構成計算をキャッシュサイズを考慮した最適な領域（分割領域）毎に順番に行うことを可能とし、その結果、キャッシュメモリ内のデータ再利用率を増加させ、メモリとのデータアクセスを減少させ、断層再構成のためのデータ転送時間合計を短縮し、断層再構成計算時間を短縮した断層撮影装置が開示されている。

しかしながら、特開2003-24326号公報のように、高速なキャッシュメモリに格納された分割断層再構成領域に逆投影するために、投影データを全てキャッシュメモリに格納することは高速メモリ量の増大につながり装置のコスト上好ましくない。さらに、検出器列の数の増加が著しいＭＤＣＴの場合には、処理すべき投影データ量が膨大となることが問題であり、このことは高速メモリ量の顕著な増加を招くものであり、演算コストの低減、高速化を阻害していた。
本発明の目的は、高速メモリの容量増大を抑え、大幅な演算コストの増加を伴わない、高画質な断層撮影像を高速に生成可能な断層撮影装置および方法を提供することである。

本発明に係る断層撮影装置の１つの特徴は、被検体を透過した透過線を二次元的に配列された検出手段で検出し、検出された投影データから前記被検体の関心領域の三次元断層撮影像を作成する断層撮影装置において、前記被検体における画像再構成領域を複数の画像データセグメント領域に分割し、さらに前記検出手段で検出された前記投影データの中から前記画像データセグメント領域に逆投影するために必要な投影データセグメント領域を抽出し、前記抽出した投影データセグメント領域を用いて前記画像データセグメント領域毎に三次元逆投影算処理を実行する処理手段を備えたことである。
本発明に係る断層撮影装置は、逆投影処理に必要な高速メモリ量を低減するため、画像再構成領域の中を複数の小領域（画像データセグメント領域）に分割し、撮影により得られた投影データの中から分割した画像データセグメント領域毎に逆投影演算処理で必要な最小限の投影データセグメント領域を抽出し、抽出された投影データセグメント領域のデータを用いて小領域の画像データセグメント領域毎に逆投影演算処理を実行するようにしたものである。
なお、高速メモリの容量を最大限活用するためには、投影データのビュー方向サイズは画像再構成処理の際に利用可能な高速メモリ容量に応じて決定するようにすれば良い。また、画像再構成処理の複雑さを低減するために画像再構成領域を画像データセグメントに分割する際には同じ大きさの小領域に分割することが好ましい。さらに、一度に扱うデータ処理に必要なメモリ量を低減するため、投影データセグメント領域のビュー方向サイズは１ビューにすることが好ましい。

本発明に係る断層撮影装置のもう一つの特徴は、先の特徴を備えた断層撮影装置において、処理手段が、前記逆投影される投影データの検出手段のアドレスを、前記画像データセグメント領域における代表的な複数点の検出手段のアドレスに基づいた補間処理によって近似的に算出することである。これは、画像データセグメント毎の逆投影処理において、抽出された投影データセグメント上の検出手段のアドレスを画像データセグメント領域上の限られた代表的な複数点の検出手段のアドレスを用いて補間処理により算出するようにしたものである。これによって、逆投影処理における検出手段のアドレス算出を高速に行うことができる。

単一列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＳＤＣＴ）と多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＭＤＣＴ）との基本的な構成の違いを説明する図である。 単一列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＳＤＣＴ）における逆投影画像再構成法の概念を説明する図である。 多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＭＤＣＴ）における逆投影画像再構成法の概念を説明する図である。 本発明に係る断層撮影装置の一実施の形態である多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置の全体構成を示す図である。 本発明断層撮影装置における画像再構成領域の分割例を説明する図である。 画像再構成領域を分割して構成された画像データセグメントに対応して切り出される投影データセグメントを説明する図である。 画像データセグメントに対応する投影データセグメントの切り出し処理のフローを示す図である。 図７におけるステップＳ８６の補間処理の概念を説明する図である。

以下、添付図面を用いて、本発明に係る断層撮影装置の一実施の形態について詳細に説明する。図４は、本発明に係る断層撮影装置の一実施の形態である多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置の全体構成を示す図である。この多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置のスキャン方式は、ローテートーローテートー方式（第３世代）であり、この多列検出器型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、大きく分けて、スキャナ４０と、操作ユニット５０と、被検体を載せて移動するための寝台６０とから構成されている。

スキャナ４０は、中央制御装置４００、Ｘ線制御装置４０１、高電圧発生装置４０２、高圧スイッチングユニット４０３、Ｘ線発生装置４０４、Ｘ線検出器４０５、プリアンプ４０６、スキャナ制御装置４０７、スキャナー駆動装置４０８、コリメータ制御装置４０９、寝台制御装置４１０、寝台移動計測装置４１１などで構成されている。操作ユニット５０は、表示装置、入力装置、記憶装置などから構成される入出力装置５１と、画像再構成演算装置及び画像処理装置などから構成される演算装置５２とで構成される。入力装置は、マウスやキーボードなどで構成され、寝台移動速度情報や画像再構成位置などの計測、画像再構成パラメータを入力するものであり、記憶装置は、これらの情報を記憶するものであり、表示装置は、これらの情報や再構成画像などの各種データを表示するものである。画像再構成演算装置は、多列検出器から得られた投影データを処理するものであり、画像処理装置は、再構成画像などに種々の処理を施して表示するものである。

中央制御装置４００は、操作ユニット５０の入力装置からの撮影条件（寝台移動速度、管電流、管電圧、スライス位置など）や再構成パラメータ（関心領域、再構成画像サイズ、逆投影位相幅、再構成フィルタ関数など）についての指示入力に基づいて、撮影に必要な制御信号をＸ線制御装置４０１、寝台制御装置４１０及びスキャナ制御装置４０７に送信し、撮影スタート信号を受けて撮影を開始する。撮影が開始されるとＸ線制御装置４０１により高電圧発生装置４０２に制御信号が送られ、高電圧が高圧スイッチングユニット４０３を介してＸ線発生装置４０４に印加され、Ｘ線発生装置４０４から出射したＸ線は被検体に照射され、その透過光がＸ線検出器４０５に入射される。同時に、スキャナ制御装置４０７からは、スキャナー駆動装置４０８に制御信号が送られ、Ｘ線発生装置４０４、Ｘ線検出器４０５及プリアンプ４０６が被検体の周りを周回制御される。

Ｘ線発生装置４０４から出射されたＸ線は、コリメータ制御装置４０９によって制御されるコリメータ４１２によりその照射領域を制御され、被検体内の各組織で吸収（減衰）され、被検体を透過し、Ｘ線検出器４０５で検出される。Ｘ線検出器４０５で検出されたＸ線は、そこで電流に変換され、プリアンプ４０６で増幅され、投影データ信号として操作ユニット５０の演算装置５２に入力される。演算装置５２に入力された投影データ信号は、演算装置５２内の画像再構成演算装置で画像再構成処理される。この再構成画像は、入出力装置５１内の記憶装置に保存され、入出力装置５１の表示装置でＣＴ画像として表示される。

図１に示したように、多列検出器型ＣＴでは、単一列検出器型ＣＴに比べて、検出素子が周回軸方向に複数列並べられ、全体としては、単一列検出器型ＣＴよりも幅の広い検出器を実現している。また、単一列検出器型ＣＴでは周回軸に対してＸ線ビームが直交しているが、多列検出器型ＣＴでは、検出器列のミッドプレーン（中心列）から離れるに従ってＸ線が周回軸方向に傾斜角（コーン角）を有している。

図５は、この実施の形態の断層撮影装置における画像再構成領域の分割例を示す図である。この実施形態では、中央制御装置４００内に収められたプログラムにより、三次元の画像再構成領域をＭ×Ｎ×Ｌ＝Ｐ個の画像データセグメント６１〜６ｐに分割する。画像再構成マトリクスが５１２×５１２×５１２である場合、x軸方向の分割数をＭとし、y軸方向の分割数をＮ，Ｚ軸方向の分割数をＬとして、以下のように分割数を決定する。
Ｍ＝２^m mは０以上の整数
Ｎ＝２ⁿ nは０以上の整数
Ｌ＝２^l lは０以上の整数

このように決定することによって、画像再構成の領域をx方向、y方向、ｚ方向に整数の等しい単位サイズに分割することができ、画像データセグメント６１〜６ｐ内の各画素にアクセスするための処理ループを画像データセグメント６１〜６ｐで共有できるなど、処理の複雑さを低減することができる。
図６は、画像データセグメントに対応して切り出される投影データセグメントを説明する図である。本発明の一実施の形態に係る逆投影処理では、先ず演算装置５２に入力された投影データを、演算装置５２内の画像再構成演算装置内に収められているプログラムにより、画像データセグメント６１〜６３それぞれを再構成するために必要な小さな大きさの投影データセグメント７１〜７３を分割して抽出し、それを高速メモリ内に読み込み、あるいは記憶する。そして、演算装置５２内の画像再構成演算装置内に収められている別のプログラムにより、高速メモリ内に記憶されている投影データセグメント７１〜７３に基づき、逆投影処理する。なお、ここでは、簡単のために投影データ領域を矩形で抽出しているが、ひし形や平行四辺形などの多角形で抽出してもよい。

図７は、画像データセグメントに対応する投影データセグメントの抽出処理のフローを示す図である。
ステップＳ８１のcalc_―address （） では、２次元画像データセグメント６１における隅の４点（p(x1,y1）,p（x2,y2）,p（x3,y3）,p（x4,y4）) に対応する投影データセグメント７１の検出器アドレス（rw1,ch1）,(rw2,ch2),(rw3,ch3),(rw4,ch4)（隅の４点を通るＸ線の検出器上でのアドレス）をそれぞれ演算装置５２内の画像再構成演算装置内に収められているプログラムにより算出する。また、３次元画像セグメントの場合には、隅の８点（p(x1,y1,z1),p(x2,y2,z2),・・・,p(x8,y8,z8)）に対応する投影データセグメントの検出器アドレス(rw1,ch1),・・・,(rw8,ch8)をそれぞれ算出する。この算出には、例えば、前述の式（１）〜式（６）を用いてもよい。

ステップＳ８２のcalc_―maxmin４ （）では、ステップＳ８１で算出した４つの検出器アドレスの中の最大値及び最小値（max_―rw, max_―ch, min_―rw, min_―ch）をそれぞれ算出する。この値は、前記検出器アドレス（rw1,ch1）,(rw2,ch2),(rw3,ch3),(rw4,ch4)・・・の値を単純に比較することによって算出可能である。

ステップＳ８３の calc_―cut_―size （）では、ステップＳ８２で算出された検出器のアドレスに基づいて、図６に示すような投影データセグメント７１の列方向及びチャンネル方向のサイズ（rw_―size, ch_―size）を算出する。このサイズは、ステップＳ８２における検出器アドレスの最大値及び最小値（max_―rw, max_―ch, min_―rw, min_―ch）
を次式
rw_―size＝max_―rw- min_―rw
ch_―size＝max_―ch- min_―ch
に代入することによって算出される。

ステップＳ８４のcalc_{_}base_{_}address （）では、図６に示す投影データセグメント７１の投影データ上の基準アドレス（rw_{_}base, ch_{_}base）を算出する。このアドレスは、ステップＳ８２における検出器アドレスの最大値及び最小値
（max_{_}rw, max_{_}ch, min_{_}rw,
min_{_}ch）を次式
rw_{_}base＝min_{_}rw
ch_{_}base＝min_{_}ch
に代入することによって算出される。

ステップＳ８５のcut_―data （）では、投影データセグメント７１のサイズ（rw_―size,ch_―size）及び基準アドレス（rw_―base,ch_―base）に基づき投影データから投影データセグメント７１を抽出する。ここでは、ステップＳ８３で、投影データセグメントのサイズを算出したが、投影データセグメントを格納するのに十分であるところの予め決めた固定サイズを使用しても構わない。

ステップＳ８６のcalc_―interpolation_―data （） では、画像データセグメント６１内の全てではない限られた複数点の検出器アドレスから画像データセグメント内の再構成点の検出器アドレスを算出する。図８は、ステップＳ８６の処理の概念を示す図である。図８に示すように、短形に分割された画像データセグメント６１における隅の４点(p(x1,y1), p(x2,y2), p(x3,y3), p(x4,y4))に対応する検出器アドレスに基づいて、演算装置５２内の画像再構成演算装置内に収められているプログラムにより線形補間処理によって再構成画素点p(x5,y5)の検出器アドレスを算出する。具体的には、隅の４点(p(x1,y1), p(x2,y2), p(x3,y3), p(x4,y4))に対応する検出器アドレスを(rw1,ch1), (rw2,ch2), (rw3,ch3), (rw4,ch4)とし、再構成点の検出器アドレスを(rw5,ch5)とした場合、それぞれに補間係数を乗算し、加算することで
ｒw5=coeff1*rw1+coeff2*rw2+coeff3*rw3+coeff4*rw4
ｃh5=coeff1*ch1+coeff2*ch2+coeff3*ch3+coeff4*ch4
として求められる。

ただし、coeff1,coeff2,coeff3,coeff4は補間係数であり、ラグランジュ補間の場合は以下のように示される。
coeff1=((x5-x2)＊(x5-x3)＊(x5-x4)) / ((x1-x2)＊(x1-x3)＊(x1-x4))＊
((y5-y2)＊(y5-y3)＊(y5-y4)) / ((y1-y2)＊(y1-y3)＊(y1-y4))
coeff2=((x5-x1)＊(x5-x3)＊(x5-x4)) / ((x2-x1)＊(x2-x3)＊(x2-x4))＊
((y5-y1)＊(y5-y3)＊(y5-y4)) / ((y2-y1)＊(y2-y3)＊(y2-y4))
coeff3=((x5-x1)＊(x5-x2)＊(x5-x4)) / ((x3-x1)＊(x3-x2)＊(x3-x4))＊
((y5-y1)＊(y5-y2)＊(y5-y4)) / ((y3-y1)＊(y3-y2)＊(y3-y4))
coeff4=((x5-x1)＊(x5-x2)＊(x5-x3)) / ((x4-x1)＊(x4-x2)＊(x4-x3))＊
((y5-y1)＊(y5-y2)＊(y5-y3)) / ((y4-y1)＊(y4-y2)＊(y4-y3))
ここでは、隅の４点を用いているがこれに限定はされない。また、上下左右の６点から６点補間してもよい。さらに、このような補間で算出する検出器アドレスは演算の複雑な列位置のみであっても構わない。ステップＳ８６の画像データセグメント内の再構成点の検出器アドレスの算出が終了したら、次の画像データセグメント６２及び投影データセグメント７２についても同様の処理を実行する。このときに、画像データセグメント６１における２点のp（x2,y2）, p（x3,y3）, 及び投影データセグメント７１の検出器アドレス(rw2,ch2),(rw3,ch3)などは共有することができるので、処理の複雑さやメモリ容量を低減することができる。以上、説明を簡単にするため主として二次元画像データを使って説明したが、三次元画像データの場合にも、同様な手順が適用される。

以上本発明の実施例について詳細に説明したが、これらは説明及び例示のみを意図したものであって、本発明はこれらに限定されるものではない。
また、本実施の形態では、Ｘ線を用いた断層撮影装置を例に説明したが、これに限定されず、中性子線や陽電子やガンマ線や光を用いた断層撮影装置にも適用可能である。

また、スキャン方式も第１世代、第２世代、第３世代、第４世代といずれかの方式に限定されるものではなく、Ｘ線源を複数搭載した多管球ＣＴやカソードスキャンＣＴや電子ビームＣＴに対しても使用することが可能である。また、検出器形状もＸ線源を中心とした円筒表面に配置された検出器、平面検出器、Ｘ線源を中心とした球面上に配置された検出器、周回軸を中心とした円筒表面に配置された検出器などいずれの検出器にも適応することが可能である。また、本発明は、螺旋軌道スキャンに限定されず、円軌道スキャンにも適用することが可能である。また、本発明では、画像再構成領域をx方向、y方向に同一数に分割したが、これに限定されず、x方向、y方向で異なる数に分割することができる。また、画像再構成領域をx,y,z空間にて短形に分割したが、三角形や８角形などの多角形に分割してもよく、画像再構成領域を極座標上で分割してもよい。

さらにまた、Ｍ×Ｎ×Ｌ＝Ｐ個の画像データセグメントに分割する分割については、外部より入出力装置５１を介して入力可能にする手段を備え入力可能としても良い。また、演算装置５２に入力された投影データは、分割された画像データセグメント領域とともに入出力装置５１の表示装置に表示可能とする手段を備え表示可能としても良い。より具体的には、横たわらせた被検体の正面および／または側面からの投影像を前記投影データを繋ぎ合わせることによりスキャノグラムとして表示し、そのスキャノグラム上に、三次元の画像再構成領域を設定し、その設定された三次元画像再構成領域をどのように画像データセグメントに分割するかを、長方形や正方形で表わされた三次元画像再構成領域内に分割線を引く等により表示できるようにすれば良い。また、表示されたスキャノグラム上より任意の画像データセグメント領域を外部より入出力装置を介して選択可能とする手段を備え選択可能としても良い。

Claims (14)

1. 被検体に照射され前記被検体より透過したＸ線を、複数の検出素子を二次元的に配列して構成された検出手段で検出し、投影データとして生成する手段と、前記生成された投影データを記憶する投影データ記憶手段と、前記被検体の関心領域に対応する所定の大きさの画像再構成領域を任意の大きさの画像データセグメント領域に分割する手段と、前記投影データより前記分割された画像データセグメント領域について画像再構成演算手段によって画像再構成演算を実行し、その多次元断層撮影像を作成する断層撮影装置において、
   前記画像再構成演算手段は、前記分割された画像データセグメント領域の多次元断層撮影像を作成するために必要な投影データセグメント領域を前記投影データより抽出する抽出手段と、前記抽出された投影データセグメント領域を記憶する投影データセグメント領域記憶手段と、前記投影データセグメント領域記憶手段に記憶された投影データセグメント領域を遂次読み出して対応する前記各画像データセグメント領域毎に多次元逆投影処理をする多次元逆投影処理手段を備えたことを特徴とする断層投影装置。
2. 前記投影データセグメント領域記憶手段は、前記投影データ記憶手段より高速であることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の断層投影装置。
3. 前記抽出手段は、前記分割された画像データセグメント領域の代表点を通る前記Ｘ線の前記検出手段上でのアドレスを所定のアドレッシング式に基づいて算出する手段と、前記代表点について算出した位置を基に、前記代表点以外の点を通る前記透過線の前記検出手段上での位置を補間により求める手段を備えていることを特徴とする請求の範囲第１および第２項に記載の断層投影装置。
4. 前記多次元逆投影処理手段による多次元逆投影処理は、前記抽出された投影データセグメント領域のデータを順次前記投影データセグメント領域記憶手段に格納することにより実行されることを特徴とする請求の範囲第１から第３項に記載の断層投影装置。
5. 前記抽出手段は、前記分割された画像データセグメント領域の隅の点を通る前記透過線の前記検出手段上でのアドレスを、前記所定のアドレッシング式に基づき複数個の隅の点について算出する手段と、前記複数個の隅の点について算出された前記検出手段上でのアドレスの前記検出手段のチャンネル方向及び列方向への最大値および最小値を算出する手段と、前記算出された最大値および最小値より、前記投影データセグメント領域のサイズを算出する手段と、前記算出された最大値および最小値より、前記投影データセグメント領域の基準となる基準アドレスを算出する手段を備え、それらにより前記投影データセグメント領域の抽出を行うことを特徴とする請求の範囲第３項に記載の断層投影装置。
6. 被検体に照射され前記被検体より透過したＸ線を、複数の検出素子を二次元的に配列して構成された検出手段で検出し、投影データとして生成する手段と、前記生成された投影データを記憶する投影データ記憶手段と、前記被検体の関心領域に対応する画像再構成領域を任意の大きさの画像データセグメント領域に分割する分割手段と、前記投影データより前記分割された画像データセグメント領域について画像再構成演算手段によって画像再構成演算を実行し、その多次元断層撮影像を作成する断層撮影装置において、
   前記分割手段で分割する画像再構成領域の大きさを外部より入力する入力手段と、前記投影データを前記分割された画像データセグメント領域の位置とともに表示する表示手段と、前記画像データセグメント領域の位置とともに表示された前記投影データより、任意の画像データセグメント領域を外部より選択する選択手段を備え、前記画像再構成演算手段は、前記選択された画像データセグメント領域の多次元断層撮影像を作成するために必要な投影データセグメント領域を前記投影データより抽出する抽出手段と、前記抽出された投影データセグメント領域を記憶する投影データセグメント領域記憶手段と、前記投影データセグメント領域記憶手段に記憶された投影データセグメント領域を遂次読み出して対応する前記各画像データセグメント領域毎に多次元逆投影処理をする多次元逆投影処理手段を備えたことを特徴とする断層撮影装置。
7. 被検体に照射され前記被検体より透過したＸ線を、複数の検出素子を二次元的に配列して構成された検出手段で検出し、投影データとして生成する工程と、
   前記生成された投影データを投影データ記憶手段に記憶する工程と、
   前記被検体の関心領域に対応する画像再構成領域を任意の大きさの画像データセグメント領域に分割する工程と、
   前記投影データより前記分割された画像データセグメント領域について画像再構成演算手段によって画像再構成演算を実行し、その多次元断層撮影像を作成する工程を有した断層撮影方法において、
   前記分割する工程で分割する画像再構成領域の大きさを外部より入力する工程と、
   前記投影データを前記分割された画像データセグメント領域の位置とともに表示する工程と、
   前記画像データセグメント領域の位置とともに表示された前記投影データより、任意の画像データセグメント領域を外部より選択する工程と、
   前記画像再構成演算手段により、前記選択された画像データセグメント領域の多次元断層撮影像を作成するために必要な投影データセグメント領域を前記投影データより抽出する工程と、
   前記抽出された投影データセグメント領域を投影データセグメント領域記憶手段に記憶する工程と、前記投影データセグメント領域記憶手段に記憶された投影データセグメント領域毎に多次元逆投影処理をする工程とを有したことを特徴とする断層撮影方法。
8. 被検体を透過した透過線を複数の検出素子を二次元的に配列して構成した検出手段で検出し、検出された投影データに基づいて被検体の関心領域に対応する画像再構成領域について画像再構成演算手段によって画像再構成演算を実行し、被検体の関心領域の三次元断層撮影像を作成する断層撮影装置において、上記画像再構成演算手段は、上記画像再構成領域を複数の画像データセグメント領域に分割し、さらに上記検出手段で検出された投影データの中から分割された上記各画像データセグメント領域に向けて逆投影するために必要な上記検出手段のチャンネル方向および列方向に対応する二次元投影データセグメント領域を切り出し、切り出した上記各二次元投影データセグメント領域のデータを用いて対応する上記各画像データセグメント領域毎に三次元逆投影処理を実行する処理手段を備えたことを特徴とする断層撮影装置。
9. 上記処理手段は、上記各二次元投影データセグメント領域から対応する上記各画像データセグメント領域に逆投影される投影データの検出手段のアドレスを上記各画像データセグメント領域における代表的な複数の再構成点については所定のアドレッシング式に基づいて算出し、残りの再構成点については算出された代表的な複数の再構成点の検出手段のアドレスに基づいて補間処理によって近似的に算出することを特徴とする請求の範囲第８項に記載の断層撮影装置。
10. 上記処理手段によって実行される上記各画像データセグメント領域毎の三次元逆投影処理は各画像データセグメント領域のデータ及び切り出された対応する二次元投影データセグメント領域のデータを上記画像再構成演算手段の高速メモリに順次格納して実行されることを特徴とする請求の範囲第８項に記載の断層撮影装置。
11. 上記処理手段による上記各画像データセグメント領域に対応する二次元投影データセグメント領域の切り出しは、所定のアドレッシング式に基づく各画像データセグメント領域の隅の点に対応する投影データの検出手段アドレスの算出、算出された検出手段アドレス中の最大値、最小値の算出、及び、算出した検出手段アドレスの最大値、最小値からの二次元投影データセグメント領域のサイズ及びその二次元投影データセグメント領域上の基準アドレスの算出結果に基づいて実行されることを特徴とする請求の範囲第８項に記載の断層撮影装置。
12. 前記分割された画像データセグメント領域に逆投影する時アクセスされる前記投影データセグメント領域のサイズおよび位置は、前記分割された画像データセグメント領域の４あるいは８の偶の点を含む複数の代表点によって決定されることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の断層投影装置。
13. 前記分割された画像データセグメント領域に逆投影する時アクセスされる前記投影データセグメント領域のアドレスの最大値および最小値は前記分割された画像データセグメント領域の複数の代表点から算出されかつ前記投影データセグメント領域のサイズおよび位置はその算出されたアドレスの最大値および最小値によって決定されることを特徴とする請求の範囲第１２項に記載の断層投影装置。
14. 前記分割された画像データセグメント領域に逆投影する前記投影データセグメント領域のアドレスは前記分割された画像データセグメント領域の複数の代表点に対応する前記投影データセグメント領域のアドレスを利用して補間によって算出されることを特徴とする請求の範囲第１２項に記載の断層投影装置。

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