JP5726288B2 - Ｘ線ｃｔ装置、および方法 - Google Patents

Description

本発明はＸ線ＣＴ装置に関し，測定した測定投影データとＣＴ画像を順投影処理した計算投影データが等しくなるように，ＣＴ画像を逐次的に修正する画像生成技術に係る。

Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置は，被写体を多方向から撮影して得たＸ線投影データから各点のＸ線吸収率を算出し，被写体の断層像として、複数の画素からなるＸ線吸収率分布画像（以下，ＣＴ画像とする）を得る装置である。本装置より取得したＣＴ画像は，医療現場において，正確かつ即時に患者の病状を診断でき，臨床上有用である。しかし，医師の診断に必要な高い画質の画像を取得するためには，一定量の被曝を伴う。一方，低被曝化を実現するために照射する線量を低くするほど，信号に対するノイズの比率が増加し，誤診断の原因になるライン状のアーチファクトや粒状性のノイズが多く発生する。従って，もし低線量撮影時にアーチファクトやノイズを低減できれば，良質な診断と低被曝化を実現できる。この問題を解決するため，特許文献１の技術では，測定投影データと計算投影データが等しくなるように，ＣＴ画像を逐次的に修正する逐次近似再構成手法が提案されている。

一方、Ｘ線ＣＴ装置では，診断に必要な被写体の局所領域を高分解能に画像化するため，拡大再構成が利用されている。しかし，通常の逐次近似再構成手法は，寝台や固定具等を含む全被写体を画像化する必要があるため，拡大再構成を適用できない。

この課題を解決するため，非特許特許１の文献では，始めに全被写体が含まれる条件でＣＴ画像（以下，大ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）像とする）を再構成する。次に，診断に必要な被写体の局所領域以外の背景領域の背景画像を順投影計算し，取得した背景投影データを測定投影データから減算する。この処理により，局所領域のＣＴ画像（以下，小ＦＯＶ像とする）を逐次修正するために必要な測定投影データ（以下，局所測定投影データとする）を取得できる。

特開２００６−２５８６８号公報

Ａｎｄｙ Ｚｉｅｇｌｅｒ，ｅｔ ａｌ．，"Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｆｏｒ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ"，Ｍｅｄ．ｐｈｙｓ．３５（４），ｐ１３１７−１３２７，２００８

上述した拡大再構成における小ＦＯＶ像の画質は，局所測定投影データの精度に依存する。この局所測定投影データの精度を決定する要因として，大ＦＯＶ像または背景投影データの精度がある。例えば，大ＦＯＶ像にストリークアーチファクト等の偽像が生じる場合を挙げる。この偽像による大ＦＯＶ像の誤差は，順投影計算した背景投影データを通して，局所測定投影データの精度を低下させる。その結果，小ＦＯＶ像は低い精度の局所測定投影データを用いて修正されるため，偽像等のＣＴ値精度が低下する課題がある。

本発明の目的は、上記課題を解決することが可能なＸ線ＣＴ装置、及び方法を提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明においては、Ｘ線ＣＴ装置であって、
Ｘ線を発生するＸ線発生部と，被写体透過後の前記Ｘ線を検出するＸ線検出部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部を回転させて計測したＸ線検出部の検出信号から測定投影データを生成する投影データ計測部と、測定投影データからＣＴ画像を生成する画像生成部とを備え、画像生成部は、測定投影データから背景領域のＣＴ画像を作成する背景画像作成部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上における背景領域のＣＴ画像の背景投影データを計算する背景投影データ計算部と，測定投影データと背景投影データを用いて，局所領域の局所測定投影データを計算する局所測定投影データ計算部と，局所測定投影データから局所領域のＣＴ画像を計算する局所画像計算部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上における局所領域のＣＴ画像の局所計算投影データを計算する局所投影データ計算部と，局所投影データ計算部によって得られた局所計算投影データと局所測定投影データに基づき，局所領域のＣＴ画像を逐次的に修正する局所画像修正部と、背景領域のＣＴ画像または背景投影データの計算精度を低下させる要因を除去する要因除去部とを具備するＸ線ＣＴ装置を提供する。

また、上記の目的を達成するため、本発明においては、Ｘ線ＣＴ装置の測定投影データからＣＴ画像を生成する、処理部を備えた画像生成装置の画像生成方法であって、処理部は、測定投影データから背景領域のＣＴ画像を作成し，Ｘ線照射経路上における背景領域のＣＴ画像の背景投影データを計算し，測定投影データと背景投影データを用いて，局所領域の局所測定投影データを計算し、得られた局所測定投影データから局所領域のＣＴ画像を計算し、Ｘ線照射経路上における局所領域のＣＴ画像の局所計算投影データを計算し、得られた局所計算投影データと局所測定投影データに基づき，局所領域のＣＴ画像を逐次的に修正し、背景領域のＣＴ画像の作成、または背景投影データの計算の際、計算精度を低下させる要因を除去する画像生成方法を提供する。

本発明により，大ＦＯＶ像または背景投影データの精度を低下させる要因を除去し，小ＦＯＶ像のＣＴ値精度低下を防止することができる。また要因となる領域以外は処理しないことにより，誤ってＣＴ値精度を低下させない効果がある。

実施例１における、ＣＴ装置各部のハードウェアの構成を説明するための図である。 実施例１における、撮影の流れを説明するための機能ブロック図である。 実施例１における、撮影条件入力部の画面例を説明するための図である。 実施例１における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例１における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例１における、逐次近似再構成手法の計算手順を説明するための図である。 実施例１における、閾値判定による処理対象の判別を説明するための図である。 実施例２における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例２における、閾値判定による処理対象の判別を説明するための図である。 実施例３における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例４における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例４における、シミュレーションに使用したファントムと、効果を説明するための図である。 実施例４における、効果を説明するための図である。 実施例５における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例６における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例６における、効果を説明するための概念図である。 実施例７における、再構成処理部の各機能を説明するための図である。 実施例７における、効果を説明するための概念図である。

以下、本発明の各種の実施例を図面に従い説明する。本明細書に開示される各種の実施例を構成する各機能要素を、「機能」、「手段」、「部」等と呼ぶ場合がある。例えば、
「画像計算機能」、「画像計算手段」、「画像計算部」等である。

以下、本発明の実施例を説明するに先立ち、局所測定投影データの精度を決定する要因，すなわち、大ＦＯＶ像または背景投影データの計算精度について説明する。

精度を決定する第１の要因として、大ＦＯＶ像は，従来のＲａｍｐフィルタやＳｈｅｅｐ−Ｌｏｇａｎフィルタを用いて再構成されることがある。このとき，測定投影データは再構成フィルタのナイキスト周波数で急激に遮断される。そのため，被写体と空気等のＣＴ値差が大きい境界部周辺において偽像が発生する。第２の要因として大ＦＯＶ像は，１回転における撮影回数が少ない場合，高画質に再構成する為の十分な投影データを収集できないことにある。この影響により，構造物の歪みや偽像等が発生する。第３の要因として大ＦＯＶ像は，金属等の高吸収体周辺でＸ線のエネルギースペクトルが急激に変化することがある。この要因により，メタルアーチファクトが発生する。第４の要因として大ＦＯＶ像は，１画素のサイズ［ｍｍ／画素］が大きく低分解能な画像の場合を挙げられる。この条件では量子化誤差の影響により，現実の被写体との差異が大きくＣＴ値精度が低下することとなる。

図面を参照して、第一の実施例のＸ線ＣＴ装置を詳細に説明する。第一の実施例のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と，被写体透過後のＸ線を検出するＸ線検出部と，前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部を回転させて計測した前記Ｘ線検出部の検出信号から測定投影データを生成する投影データ計測部と，測定投影データから画像生成を行う画像生成部とから構成される。

本実施例の画像生成部は、測定投影データから背景領域のＣＴ画像を作成する背景画像作成部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上における背景画像の積分値として投影データを計算する背景投影データ計算部と，測定投影データから背景投影データを減算し，局所領域の測定投影データを計算する局所測定投影データ計算部と，局所測定投影データからＸ線吸収率の分布である局所領域のＣＴ画像を計算する局所画像計算部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上における局所ＣＴ画像の積分値として投影データを計算する局所投影データ計算部と，局所計算投影データが局所測定投影データと等しくなるように，局所ＣＴ画像を逐次的に修正する局所画像修正部とから構成される。

そして、背景画像作成部は、測定投影データからＸ線吸収率の分布であるＣＴ画像を計算する画像計算部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上におけるＣＴ画像の積分値として投影データを計算する投影データ計算部と，計算投影データが測定投影データと等しくなるように，ＣＴ画像を逐次的に修正する画像修正部とを備え、修正したＣＴ画像を局所領域とそれ以外の背景領域に分け，局所領域の画素値を一定値のＸ線吸収率に置換して画像を作成する。上述の画像計算部は，ＣＴ画像の計算精度を低下させる要因を除去する要因除去部を具備する。

図１は，実施例１の逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置を実現するハードウェア構成を示す図である。図１の装置は，Ｘ線照射条件等の撮影条件や画像再構成の条件を入力する入力手段１０１と，撮影の制御やＸ線の照射および検出を行う撮影手段１０２と，検出した信号に対して補正や画像再構成を行い，画像を出力する画像生成手段１０３より構成される。画像生成手段１０３は、上述した画像生成部に対応する。なお、入力手段１０１および画像生成手段１０３は，撮像機能を備える本体装置と一体に構成する必要はなく，例えばネットワークを介して処理を行ってもよい。また、入力手段１０１と画像生成手段１０３を構成する入出力部、処理部や記憶部などのハードウェアを共用しても良い。

入力手段１０１において，撮影条件の入力は例えば、キーボード１１１，マウス１１２，ペンタブレット，タッチパネル等、更には図示を省略したモニタなどにより実現できる。入力手段１０１により入力したデータは、処理部である中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１４，記憶部を構成するメモリ１１３，ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）装置１１５等において，所定のプログラムを展開・起動することで撮影手段１０２に信号を送る。前記各構成要素はデータバス１０１ａによって接続される。

図１の撮影手段１０２において，撮影の制御は，Ｘ線管１，ガントリー３，テーブル５の動作時にそれぞれＸ線制御器１１７，ガントリー制御器１１６，テーブル制御器１１８より実現できる。次に，Ｘ線の照射および検出は，Ｘ線管１とＸ線検出器２により実現できる。Ｘ線管１のＸ線発生点とＸ線検出器２のＸ線入力面との距離の代表例は１０００［ｍｍ］である。ガントリー３の中央には被写体６およびテーブル５を配置するための円形の開口部７が設けられている。開口部７の直径の代表例は７００［ｍｍ］である。回転板４の回転の所要時間の代表例は１．０［ｓ］である。Ｘ線検出器２にはシンチレータ及びフォトダイオード等から構成される公知のＸ線検出器が使用される。Ｘ線検出器２はＸ線管１から等距離である円弧状に図示しない多数の検出素子を有しており，その素子数（以下，チャネル数とする）の代表例は９５０個である。各検出素子のチャネル方向のサイズの代表例は１［ｍｍ］である。撮影手段１０２の１回転における撮影回数は９００回であり，回転板４が０．４度回転する毎に１回の撮影が行われる。なお前記各仕様はこれらの値に限定されるものはなく，Ｘ線ＣＴ装置の構成に応じて種々変更可能である。

画像生成部である画像生成手段１０３において，撮影手段１０２のＸ線検出器２で検出した信号は，データ収集システム（ＤＡＳ；Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１１９によって，ディジタル信号に変換される。次に，変換したディジタル信号に対して，補正や画像再構成は，処理部である中央処理装置（ＣＰＵ）１２１，記憶部を構成するメモリ１２０において，所定のプログラムを展開・起動することで実現でき，ＨＤＤ装置１２２等により，データの保存や入出力を実現できる。画像再構成したＣＴ画像の表示は，表示部である液晶ディスプレイやＣＲＴ等のモニタ１２３により実現できる。なお前記各構成要素はデータバス１０３ａによって接続される。上述の通り、ＣＰＵやメモリやモニタ等は入力手段１０１と画像生成手段１０３で共用できる。

図２は，実施例１の逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置の撮影の流れを説明するための機能ブロック図である。図２の機能ブロックにおいて，入力手段１０１は，撮影条件を入力する撮影条件入力部１３１で構成される。撮影手段１０２は，前記撮影条件入力部１３１で入力した撮影条件に基づき撮影を制御する撮影制御部１３２，Ｘ線の照射および検出を行う撮影部１３３で構成される。画像生成手段１０３は，検出した信号をディジタル信号に変換する信号収集部１３４，前記ディジタル信号に対して補正する補正処理部１３５，補正した投影データに対して画像再構成する再構成処理部１３６，再構成したＣＴ画像を出力する画像表示部１３７で構成される。

次に，図２を用いてＸ線ＣＴ装置の撮影の流れを説明する。図３は，図２に示した撮影条件入力部１３１のモニタのモニタ画面の一例を示す図である。モニタ画面１４１を用いて、操作者はマウス１１２やキーボード１１１等を用いて，Ｘ線条件，再構成範囲，処理対象リストを設定する。本画面は照射するＸ線のエネルギー及び出力量に対応する管電圧、及び管電流量を設定するためのＸ線条件１４２と，再構成画像の視野，再構成画像の中心位置を設定する再構成範囲１４３と，要因除去機能である平滑化処理を行う対象を選択する処理対象リスト１４４から構成される。

本実施例におけるＸ線条件１４２では，操作者が指定する管電圧値の代表例は１２０［ｋＶ］，管電流量２００［ｍＡｓ］である。本実施例では，１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を想定したが，２種類以上のＸ線を用いるマルチエネルギーＣＴでは，管電圧及び管電流量の項目を追加して同様に行うことができる。

図３の再構成範囲１４３は，操作者は大ＦＯＶ像の視野［ｍｍ］（以下，大ＦＯＶとする）、および再構成画像の中心位置，小ＦＯＶ像の視野［ｍｍ］（以下，小ＦＯＶとする
）、および再構成画像の中心位置を設定する。本実施例におけるＦＯＶは正方形で定義され，大ＦＯＶ６００［ｍｍ］，小ＦＯＶ３００［ｍｍ］とする。再構成画像の中心位置において，大ＦＯＶはＸ＝Ｙ＝Ｚ＝０［ｍｍ］とし回転中心と等しく，小ＦＯＶはＸ＝５０［ｍｍ］，Ｙ＝５０［ｍｍ］，Ｚ＝０［ｍｍ］とし回転中心から離れた位置に設定する。ただし，大ＦＯＶおよび小ＦＯＶは正方形に限ることはなく，円形，長方形，立方体，直方体，球等の任意の形状にも同様に本実施例を適用できる。

処理対象リスト１４４は，大ＦＯＶ像において，本実施例において、要因除去機能を実現する平滑化処理を適用する対象を指す。本実施例では図３に示すように空気を選択する。このとき被写体に限らず，部位を選択してもよい。例えば部位は胸部，腹部，頭部，頚部，脊椎，股関節，四肢等を選択し，また部位に限らず肝臓，骨，冠動脈血管等の組織でもよい。対象リスト１４４内の対象を選択しない場合，平滑化処理は適用されない。

図３は，Ｘ線条件，再構成範囲，処理対象リストの一例であり，本画面構成に限定することはない。また事前にＸ線条件，再構成範囲，処理対象リストの設定をＨＤＤ装置１１５に保存した場合，毎回操作者が入力する必要はない。

次に，図２において、撮影条件入力部１３１で入力した撮影条件に応じて，撮像手段１０３が、Ｘ線撮影を行う。始めに，操作者はマウス１１２やキーボード１１１等を用いて，被写体６の撮影位置を指定した後に撮影開始を指示する。撮影開始が指示されると撮影制御部１３２のテーブル制御器１１８によって，テーブル５は被写体６を回転板４に対して略垂直な方向に移動する。そして被写体６の撮影位置が前記指定値と一致した時点で移動を停止し，被写体６の配置を終了する。

一方，撮影制御部１３２のガントリー制御器１１６は，撮影開始が指示されると同時に駆動モーターを介して回転板４の回転を開始する。回転板４の回転が定速状態に入り，かつ被写体６の前記配置が終了した時点で、ガントリー制御器１１６は撮影部のＸ線管１のＸ線照射タイミング、及び撮影部のＸ線検出器２の撮影タイミングを指示し，撮影を開始する。本実施例では，例えば操作者が設定したＸ線管１の管電圧および管電流量により，照射するＸ線のエネルギースペクトルと出力量を決定する。

なお、本実施例では，１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を使用したが，１回転毎に管電圧を高速に切り替えて２種類以上のエネルギースペクトルを有するＸ線を照射し，撮影データを取得するマルチエネルギーＣＴにも適用できる。

次に，図２において、撮影部１３３のＸ線検出器２では，被写体６を透過したＸ線光子を検出し，信号収集部１３４のＤＡＳ１１９によってディジタル信号に変換する。取得したＸ線検出データは，メモリ１２０に保存される。このデータに対し，補正処理部１３５では，Ｘ線の信号をゼロに較正するオフセット補正や，検出器間の感度を補正する公知のエアキャリブレーション処理等の補正を行い，被写体６の測定投影データを取得する。この信号収集部１３４と補正処理部１３５によって取得された測定投影データは、補正処理部１３５に続く再構成処理部１３６に送られる。

次に図４に示すように，再構成処理部１３６は，大ＦＯＶ像を計算する大ＦＯＶ像計算機能１５１，局所測定投影データを計算する局所測定投影データ計算機能１５２，小ＦＯＶ像を計算する小ＦＯＶ像計算機能１５３で構成される。補正処理部１３５と再構成処理部１３６は、上述したＣＰＵ１２１のプログラム処理によって実現される。以下、図５〜図７を用いて、再構成処理部１３６の処理動作の一例を詳述する。

図５に示すように，図４の再構成処理部１３６の各機能ブロックは複数の小機能ブロックに分割して構成され、小機能ブロックに対応する複数のプログラムユニットによって実現できる。各機能ブロックに関して，図６の処理フローを用いて説明する。始めに図４の大ＦＯＶ像計算機能１５１について説明する。

図６に示すように、補正処理部１３５で補正した測定投影データＲ（ｉ）に対して，大ＦＯＶ像計算機能１５１に対応する解析的再構成機能１５４は，ステップ１７１において，公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて被写体のＣＴ値を表す大ＦＯＶ像λ^ｋ＝０（ｊ）を計算する。ｉ，ｊはそれぞれ検出器番号，画素番号を示す。このとき、搭載した逐次近似再構成ソフトウェアによる、公知である逐次近似再構成手法を用いて，大ＦＯＶ像λ^ｋ＝０（ｊ）を繰り返し修正してもよい。

解析的再構成機能１５４が実行するステップ１７１のλ^ｋ（ｊ）は，計算中の更新回数ｋにおける大ＦＯＶ像の画素ｊの画素値を表し，Ｊ個の画素で構成されているものとする。小ＦＯＶ像は，一般的な２次元（ｘ，ｙ方向）の断層像だけでなく，１次元データ（ｘ方向），体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ，ｙ，ｚ方向），または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）にも適用可能である。

この解析的再構成機能１５４で実現される大ＦＯＶ像計算機能１５１は、上述した測定投影データからＸ線吸収率の分布であるＣＴ画像を計算する画像計算部に対応する。また、逐次近似再構成ソフトウェアによる逐次近似再構成手法は、上述したＸ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上におけるＣＴ画像の積分値として投影データを計算する投影データ計算部と，計算投影データが測定投影データと等しくなるように，ＣＴ画像を逐次的に修正する画像修正部により実現される。

次に図４の局所測定投影データ計算機能１５２について説明する。図５に示すように、局所測定投影データ計算機能１５２は、処理対象判別機能１５５、要因除去機能である平滑化処理機能１５６、背景画像作成機能１５７、順投影機能１５８、及びデータ比較機能１５９によって実現される。なお、背景画像とは、大ＦＯＶ像中の小ＦＯＶ像を示す局所領域を除く背景領域の画像を意味する。

始めに、処理対象判別機能１５５は，図６のステップ１７２において，大ＦＯＶ像から処理対象リスト１４４で選択した対象を判別する。本実施例では上述の通り空気を選択しているため，空気と空気以外の領域を判別する。判別方法は，公知である閾値判定や領域拡張法等の画像処理技術を利用する。例えば，図７は同図左側の被写体６の大ＦＯＶ像を、空気で閾値判定した結果を同図右側に示した図である。手動または自動で閾値ＴＨ＝−９５０［ＨＵ］を設定する場合，ＴＨ未満を空気の領域１９１，ＴＨ以上を空気以外の領域１９２として判別する。その他には，選択した処理対象の形状情報，位置情報等の先験情報と領域拡張法を組み合わす方法が挙げられる。これにより，処理対象とそれ以外の領域の境界を抽出でき領域を判別できる。本実施例では，一例として空気を処理対象としたが，図３の処理対象リスト１４４に示したような部位や組織等を処理対象として判別しても構わない。

次に、図５の処理フロー例中の要因除去部である平滑化処理機能１５６は，図６のステップ１７３において，例えばＤ［画素］×Ｄ［画素］の移動平均フィルタ，ガウス関数を用いた畳み込み演算等，通常の平滑化処理を適用し大ＦＯＶ像の偽像を除去する。本実施例では正方形の領域を想定し，Ｄ＝３の移動平均フィルタを用いたが，正方形に限ることはなく，円形，長方形，立方体，直方体，球等の任意の領域にも同様に適用できる。

本実施例では，処理対象に平滑化処理を適用することにより要因除去部を実現したが，空気や寝台等のＣＴ値が既知の場合，処理対象の画素値を既知のＣＴ値に置換することで要因除去部を実現してもよい。例えば，空気は−１０００［ＨＵ］，寝台は−２００［ＨＵ］である。これにより，平滑化処理と比較して高い精度で偽像を除去可能な要因除去部を構成できる。

次に背景画像作成機能１５７は，ステップ１７４において，入力した再構成範囲１４３に基づき，大ＦＯＶ像における小ＦＯＶの領域を空気のＣＴ値−１０００［ＨＵ］で置換する。これにより，小ＦＯＶ外の背景領域に空気のＣＴ値とは異なるＣＴ値が存在する背景画像が作成される。

この背景画像作成機能１５７は、上述した修正したＣＴ画像を局所領域とそれ以外の背景領域に分け，局所領域の画素値を一定値のＸ線吸収率に置換して背景画像を作成する背景画像作成部に対応する。

本実施例では，処理対象判別機能１５５，要因除去のための平滑化処理機能１５６，背景画像作成機能１５７の順に処理を実行したが，本実施例に限定されることなく，背景画像作成機能１５７，処理対象判別機能１５５，要因除去機能である平滑化処理機能１５６の順に計算しても同様の効果が得られる。この場合，背景画像作成機能１５７により背景領域が抽出できるため、測定投影データから得られるＣＴ画像中、局所領域における処理対象の判別および平滑化処理等の要因除去の計算を省略し、背景領域のＣＴ画像に対してのみ平滑化処理等の計算を行うことが可能なため，計算量を低減できる。

次に順投影機能１５８は，ステップ１７５において，式１に示すように、背景画像λ^ｋ＝０（ｊ）を順投影処理し，背景投影データＲＣ^ｋ（ｉ）を取得する。

この順投影機能１５８は、上述したＸ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上における背景画像の積分値として投影データを計算する背景投影データ計算部として機能する。

次にデータ比較機能１５９は，ステップ１７６において，式２に示すように、測定投影データから背景投影データを減算し，局所測定投影データＲr^ｋ（ｉ）を取得する。

このデータ比較機能１５９は、上述した測定投影データから背景投影データを減算し，局所領域の測定投影データを計算する局所測定投影データ計算部として機能する。

次に図４の小ＦＯＶ像計算機能１５３について説明する。小ＦＯＶ像計算機能１５３は、図５に示すように、解析的再構成機能１６０、順投影機能１６１、データ比較機能１６２、逆投影処理機能１６３、及び画像更新機能１６４で実現される。まず、データ比較機能１５９で取得した局所測定投影データＲr^ｋ（ｉ）に対して，解析的再構成機能１６０
は，ステップ１７７において，公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて被写体のＣＴ値を表す小ＦＯＶ像λ_r ^ｋ＝０（ｊ）を計算する。本実施例では，取得した局所測定投影データＲr^ｋ（ｉ）から小ＦＯＶ像を計算したが，測定投影データＲ（ｉ）を用いて小ＦＯＶ像を計算しても構わない。

この解析的再構成機能１６０は、上述した局所測定投影データからＸ線吸収率の分布である局所領域のＣＴ画像を計算する局所画像計算部として機能する。

次に，得られた局所領域のＣＴ画像である小ＦＯＶ像を逐次近似再構成手法の初期画像とし，逐次的に修正する。ステップ１７８において，計算中の更新回数ｋが設定した更新回数Ｋより小さいならば，ステップ１７９〜１８２の局所測定投影データＲ_r（ｉ）を用いて画像を修正する。

画像を修正するアルゴリズムとして，例えば逐次近似再構成手法の一つであるＡＳＩＲＴ（Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）は，式３で表される。

λ_r ^ｋ（ｊ）は，計算中の更新回数ｋにおける小ＦＯＶ像の画素ｊの画素値を表し，Ｊ個の画素で構成されているものとする。小ＦＯＶ像は，一般的な２次元（ｘ，ｙ方向）の断層像だけでなく，１次元データ（ｘ方向），体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ，ｙ，ｚ方向），または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）にも適用可能である。Ｒ_rＣ^ｋ（ｉ）は更新回数ｋにおける小ＦＯＶ像を順投影処理し取得した計算投影データを表す。また緩和係数αは，更新回数ｋの画素値λ_r ^ｋ（ｊ）に対して修正する割合を表す。

次に順投影機能１６１は，ステップ１７９において，式４に示すλ_r ^ｋ（ｊ）を順投影処理し，局所領域の計算投影データＲ_rＣ^ｋ（ｉ）を取得する。

この順投影機能１６１は、上述したＸ線発生部とＸ線検出部を結ぶ経路上における局所ＣＴ画像の積分値として局所投影データを計算する局所投影データ計算部として機能する。
次にデータ比較機能１６２は，ステップ１８０において，式５に示すように、局所計算投影データＲ_rＣ^ｋ（ｉ）と局所測定投影データＲr^ｋ（ｉ）を比較計算し，局所更新投影データΔＲ_r ^ｋ（ｉ）を取得する。

次に逆投影処理機能１６３は，ステップ１８１において，式６に示すように、局所更新投影データΔＲ_r ^ｋ（ｉ）を逆投影処理し，更新画像Δλ_r ^ｋ（ｊ）を取得する。

次に画像更新機能１６４は，ステップ１８２において，式７に示すように、更新画像Δλ_r ^ｋ（ｊ）を用いて修正した小ＦＯＶ像λ_r ^ｋ＋１（ｊ）を取得する。例として，α＝１．０を設定することとし，早く収束させるならば１．０以上，遅く収束させるならば１．０未満の緩和係数αを用いる。

これらデータ比較機能１６２、逆投影処理機能１６３、及び画像更新機能１６４により、上述した局所計算投影データが局所測定投影データと等しくなるように，局所ＣＴ画像を逐次的に修正する局所画像修正部が構成される。

以上のように，図６のステップ１７９〜１８２を終了後，ステップ１８３において，更新回数ｋはｋ＋１にインクリメントされ，ステップ１７８に戻ることによりループ処理が行われる。このとき，インクリメント後の更新回数ｋは，設定した更新回数Ｋより大きければ更新終了となり，ステップ１８４において，画像表示部１３７は得られたＣＴ画像を表示出力する。

以上，図６のステップ１７８〜１８４では，実施例１の逐次近似再構成手法の計算手順の一例を示した。実施例１の式３で示した逐次近似再構成手法は一例であり，公知であるＳＰＳ，ＯＳ−ＳＰＳ，ＰＷＬＳ，ＯＳ−ＰＷＬＳ，ＭＳＩＲＴ，ＧＲＡＤＹ，ＣＯＮＧＲ，ＡＲＴ，ＳＡＲＴ，ＭＬ−ＥＭ，ＯＳ−ＥＭ，ＦＩＲＡ，ＲＡＭＬＡ，ＤＲＡＭＡ等，他の手法に適用しても構わない。

最後に，図２の画像表示部１３７では，計算したＣＴ画像をモニタ１２３に表示し，操作者に情報を提供する。なおネットワークアダプタを用いて，ローカルエリアネットワーク，電話回線，インターネット等のネットワークを介して外部の端末と接続し，これら端末との間でＣＴ画像を送受信することも可能である。

本実施例では，大ＦＯＶ計算機能１５１において，逐次近似再構成手法を用いて，大ＦＯＶ像を繰り返し修正可能である。これにより，大ＦＯＶ像の偽像やノイズによる誤差を低減させ，小ＦＯＶ像のＣＴ値精度低下を防止できる。

本実施例において，処理対象判別機能１５５は，大ＦＯＶ像から処理対象を判別する。これにより，画像の各位置におけるＣＴ値を利用して，高精度な判別処理を行える。例えば，予め寝台等の既知の形状情報を判別処理に導入し，精度向上を図る。

本実施例では，一周分の回転から取得した測定投影データを用いて，ＣＴ画像を再構成したが，一周に限定することはなく，公知であるハーフ再構成にも適用可能である。このとき完全な計測領域は，ハーフ再構成において完全収集条件を満たす回転角度を取得した領域とする。

また、本実施例ではノーマルスキャン方式を想定したが，テーブル５の動作，停止の順番に一定間隔で繰り返し，ノーマルスキャンを行うステップアンドシュート方式や，テーブルを動かしながら撮影する螺旋スキャン方式に対しても，本発明を適用しても良いことは言うまでも無い。

次に第二の実施例として、実施例１の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載するＸ線ＣＴ装置を実現する構成について述べる。以下，図面を参照して実施例２のＸ線ＣＴ装置の要部についてのみ説明する。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので、ここでは説明を省略するが、第二の実施例の画像生成部の背景投影データ計算部に，背景投影データの計算精度を低下させる要因を除去する要因除去部を具備する構成である点が第一の実施例と異なっている。

図８は，実施例１で説明した、図４、図５に示す再構成処理部１３６内の局所測定投影データ計算機能１５２を一部変更したものである。本実施例の局所測定投影データ計算機能１５２では，背景画像を作成する背景画像作成機能２０１，背景画像を順投影計算する順投影機能２０２，順投影した背景投影データから平滑化処理の対象を判別する処理対象判別機能２０３，背景投影データに対して平滑化処理する要因除去部として機能する平滑化処理機能２０４，測定投影データから背景投影データを減算するデータ比較機能２０５の順に処理が実行される。本実施例では空気は０［ＨＵ］、寝台は２００［ＨＵ］、水は１０００［ＨＵ］となる
ようにＣＴ値を調整する。

図８に示すように、始めに背景画像作成機能２０１は，入力した再構成範囲１４３に基づき，大ＦＯＶ像における小ＦＯＶの領域を空気のＣＴ値０［ＨＵ］で置換する。

次に順投影機能２０２は，式１に示す背景画像λ^ｋ＝０（ｊ）を順投影処理し，背景投影データＲＣ^ｋ（ｉ）を取得する。

次に処理対象判別機能２０３は，背景投影データから処理対象リスト１４４で選択した対象を判別する。本実施例では空気を選択するため，空気と空気以外の領域を判別する。判別方法は，公知である閾値判別や領域拡張法等の画像処理技術を利用する。例えば，投影角度＝４５度における背景投影データ１９３の一例を図９に示す。

図９の縦方向の座標は，検出器の列番号，横方向の座標はチャネル番号である。例えば列数は６４列である。図９に示すように，手動または自動で閾値ＴＨ＝１００［ＨＵ］を設定する場合，ＴＨ未満を空気の領域１９１，ＴＨ以上を空気以外の領域１９２として判別する。

その他には，選択した処理対象の形状情報，位置情報等の先験情報と領域拡張法を組み合わす方法が挙げられる。これにより，処理対象とそれ以外の領域の境界を抽出でき領域を判別できる。本実施例では，一例として空気を処理対象としたが，部位や組織等を処理対象として判別しても構わない。

本実施例において，図８に示すように、処理対象判別機能２０３は，背景画像作成機能２０１と順投影機能２０２により得た背景投影データから処理対象を判別する。背景投影データは，各位置におけるＣＴ値の積分値を利用するため，処理対象と対象外の差が大きくなり，高精度に判別処理を行える。例えば空気と水の場合，画像から処理対象を判別すると、ＣＴ値の差は約１０００［ＨＵ］となる。一方，本実施例のように、処理対象判別機能２０３において、背景投影データから処理対象を判別すると、ＣＴ値の差は約１０００×水の透過長［ＨＵ］となり，大きな差を利用することで高精度の判別処理を行えることがわかる。

本実施例では実施例１，２の一部を変更した，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置を実現する構成について述べる。本実施例のＸ線ＣＴ装置では、実施例１の図４、図５で示した再構成処理部１３６の大ＦＯＶ像計算機能１５１において、計算するＣＴ画像を局所領域とそれ以外の背景領域に分け，測定投影データからＸ線吸収率の分布である背景領域のＣＴ画像のみを計算する。

すなわち、本実施例のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と，被写体透過後のＸ線を検出するＸ線検出部と，Ｘ線発生部とＸ線検出部を回転させて計測したＸ線検出部の検出信号から測定投影データを生成する投影データ計測部と、測定投影データからＣＴ画像を生成する画像生成部とを備え、この画像生成部は、計算するＣＴ画像を局所領域とそれ以外の背景領域に分け、測定投影データからＸ線吸収率の分布である背景領域のＣＴ画像を直接作成する背景画像作成部を備える点が、第一、第二の実施例と異なっている。

以下，図１０を参照して実施例３の要部について説明する。その他の構成は、先に詳述した実施例１、２の構成と同様であるのでここでは説明を省略する。図１０は，図４、図５に示す大ＦＯＶ像計算機能１５１，局所測定投影データ計算機能１５２を一部変更した再構成処理部１３６の機能を説明する図である。

本実施例では，上述のように大ＦＯＶ像の背景領域だけを再構成する解析的再構成機能２１１で大ＦＯＶ像計算機能１５１を実現する。これにより、再構成処理部１３６の局所測定投影データ計算機能１５２は、取得した背景画像から平滑化処理の対象を判別する処理対象判別機能２１２，背景画像を平滑化処理する平滑化処理機能２１３，背景画像を順投影計算する順投影機能２１４，測定投影データから背景投影データを減算するデータ比較機能２１５の順に処理が実行されることで実現可能となる。

本実施例では，解析的再構成機能２１１として、計算するＣＴ画像を局所領域とそれ以外の背景領域に分け，測定投影データからＸ線吸収率の分布である背景領域のＣＴ画像を計算する画像計算部を用いることにより、実施例１または実施例２と比較して，局所領域における大ＦＯＶ像の再構成演算を省略できる。これにより，再構成演算以降の処理対象の判別，平滑化処理，順投影処理の計算を省略可能なため，計算量を低減できる。

本実施例では，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置の他の構成を説明する。以下，図面を参照して実施例４のＸ線ＣＴ装置の要部についてのみ説明する。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので、ここでは説明を省略する。

図１１は，実施例１の図４、図５に示す局所測定投影データ計算機能１５２を一部変更した、実施例４における再構成処理部の機能を示している。

本実施例の局所測定投データ計算機能１５２では，大ＦＯＶ像から要因除去機能の対象を判別する処理対象判別機能２２１，判別した領域から偽像を検出する偽像検出機能２２２，検出した偽像を除去する要因除去部として機能する偽像除去機能２２３，背景画像を作成する背景画像作成機能２２４，背景画像を順投影計算する順投影機能２２５，測定投影データから背景投影データを減算するデータ比較機能２２６の順に処理が実行される。

始めに処理対象判別機能２２１は，実施例１と同様に大ＦＯＶ像から処理対象リスト１４４で選択した対象を判別する。本実施例においても空気を選択するため，空気と空気以外の領域を判別する。

次に偽像検出機能２２２は，判別した処理対象の領域からストリークアーチファクト等の偽像を検出する。検出方法は，公知である閾値判定等の画像処理技術を利用する。手動または自動で上限閾値ＴＨＵ＝−９５０［ＨＵ］，下限閾値ＴＨＬ＝−１０５０［ＨＵ］を設定する場合，判別した領域内のＣＴ値がＴＨＵ未満かつＴＨＬ以上を空気の領域１９１，それ以外を偽像として判別する。

以下，背景画像作成機能２２４，順投影機能２２５，データ比較機能２２６は実施例１と同様である。本実施例では処理対象の判別を行ったが，本実施例に限定されることはなく，処理対象判別機能を省略する場合，計算量を低減できる。

本実施例の有効性を検証するため，量子ノイズを考慮しない条件でシミュレーション実験を行った。撮影するファントムは楕円形状の人体腹部を想定して設定した。人体腹部のファントムは，生体組織に近いＣＴ値を有する構造を成している。

シミュレーションの結果を図１２の（ａ）〜（ｅ）に示す。図１２の（ａ）は大ＦＯＶ＝７００［ｍｍ］で再構成した大ＦＯＶ像である。始めに，大ＦＯＶ像から空気の領域を処理対象として判別し，判別した領域から偽像２３１を判別し除去した。偽像２３１の判別に用いた閾値は，ＴＨＵ＝−９５０［ＨＵ］，ＴＨＬ＝−１０５０［ＨＵ］である。図１２の（ｂ）は，大ＦＯＶ像における小ＦＯＶ２３２を４５０［ｍｍ］に設定し，小ＦＯＶ内を−１０００［ＨＵ］で置換した画像である。図１２の（ａ），（ｂ）は，ウィンドウレベル（以下，ＷＬ）＝−１０００［ＨＵ］，ウィンドウ幅（以下，ＷＷとする）＝１００［ＨＵ］とする。

次に，図１２の（ｂ）に示す画像から計算した局所測定投影データに基づき，小ＦＯＶ＝４５０［ｍｍ］で再構成した小ＦＯＶ像を図１２の（ｃ）に示す。図１２の（ｄ）は従来法による小ＦＯＶ像の拡大図，図１２の（ｅ）は実施例４による小ＦＯＶ像の拡大図を示す。図１２の（ｃ）に拡大した領域２３３を表示する。図１２の（ｃ），（ｄ），（ｅ）は，公知であるサブセット法を用いたＡＳＩＲＴによる画像再構成を行い，更新回数＝５回，サブセット数＝１４，回転撮影の緩和係数α＝１．０の画像である。図１２の（ｃ），（ｄ），（ｅ）は，ＷＬ＝５０［ＨＵ］，ＷＷ＝２０［ＨＵ］とする。

評価の結果，図１２の（ｄ）の従来法では，被写体の横方向にＣＴ値の増減が見られるが，図１２の（ｅ）の実施例４により，ＣＴ値増減の影響を抑制できた。定量評価として，図１２の（ｄ），（ｅ）に示すプロファイル２３４を計測した結果を図１３に示す。縦軸はＣＴ値，横軸はプロファイル位置を示す。プロファイル位置は，図１２（ｄ）、または（ｅ）の画像上の下方向と，図１３の横軸の右方向が一致する。図１３の結果より，実施例４に係る本発明は従来法と比較して，点線で示す真値２３５に近づくことから，ＣＴ値精度が向上したことがわかる。

本実施例において，処理対象判別機能２２１は，大ＦＯＶ像から要因除去部の処理対象を判別する。これにより，画像の各位置におけるＣＴ値を利用して，高精度な判別処理を行える。例えば，予め寝台等の既知の形状情報を判別処理に導入し，精度向上を図る。次に，偽像検出機能２２２は大ＦＯＶ像から処理対象を判別することにより，画像の各位置におけるＣＴ値を利用して，高精度な判別処理を行える。例えば，ストリークアーチファクトは線状のノイズと断定可能な為，形状情報を利用して判別できる。

本実施例の処理対象判別機能２２１は，大ＦＯＶ像から処理対象を判別したが，実施例２と同様に，背景投影データから処理対象を判別可能である。図１１の偽像検出機能２２２は背景投影データから処理対象を判別することにより，偽像を高精度に判別できる。例えば，ストリークアーチファクトを線状方向に積分することで，処理対象とそれ以外の積分値差が顕著となり，判別が容易となる。判別した偽像に対して，フィルタリングによる平滑化処理を施す、または偽像部分の画素値を一定値のＸ線吸収率で置換することにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

本実施例では実施例１，２の一部を変更し，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置の他の構成について述べる。以下，図面を参照して実施例５のＸ線ＣＴ装置の要部についてのみ説明する。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので、ここでは説明を省略する。

図１４は，図４、図５に示す再構成処理部１３６の局所測定投影データ計算機能１５２の一部を変更したものである。

本実施例では，メタルアーチファクト補正を行う対象を判別する処理対象判別機能２４１，判別した処理対象からメタルアーチファクトを検出するメタルアーチファクト検出機能２４２，検出したメタルアーチファクトを補正する要因除去部として機能するメタルアーチファクト補正機能２４３，背景画像を作成する背景画像作成機能２４４，背景画像を順投影計算する順投影機能２４５，測定投影データから背景投影データを減算するデータ比較機能２４６の順に処理が実行される。

始めに処理対象判別機能２４１は，実施例１と同様に大ＦＯＶ像から処理対象リスト１４４で選択した対象を判別する。本実施例においても空気を選択するため，空気と空気以外の領域を判別する。

次に，メタルアーチファクト検出機能２４２は，公知である閾値判別等の画像処理技術を用いる。例えば，閾値判別は手動または自動で閾値ＴＨ＝２０００［ＨＵ］を設定する場合，判別した領域内のＴＨ以上を金属の領域として判別する。

次に，要因除去機能であるメタルアーチファクト補正機能２４３は，判別した金属の領域を順投影計算し，測定投影データ上にメタルアーチファクトが含まれるチャネルを推定する。次に，推定したチャネルに隣接する複数チャネルのＣＴ値の積分値から補間することで，メタルアーチファクトの影響を低減できる。以下，背景画像作成機能２４４，順投影機能２４５，データ比較機能２４６は実施例１と同様である。

本実施例では実施例１，２の一部を変更し，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置の他の構成について述べる。以下，図面を参照して実施例６のＸ線ＣＴ装置の要部についてのみ説明する。その他の構成は実施例１で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので、ここでは説明を省略する。

図１５は，図４、図５に示す再構成処理部１３６の局所測定投影データ計算機能１５２を一部変更したものである。

本実施例の局所測定投影データ計算機能１５２では、量子化誤差を補正する対象を判別する処理対象判別機能２５１、判別した処理対象を平滑化処理する要因除去部である平滑化処理機能２５２，背景画像を作成する背景画像作成機能２５３，背景画像を順投影計算する順投影機能２５４，測定投影データから背景投影データを減算するデータ比較機能２５５の順に処理が実行される。

量子化による誤差は，１画素のサイズ［ｍｍ／画素］が大きく低分解能な画像を取得するほど影響が大きくなる。誤差が大きい条件として，例えば，寝台と空気の境界部，骨と脂肪の境界部等，ＣＴ値の差が大きい箇所が挙げられる。図１６の（ａ）は従来法による被写体６の大ＦＯＶ像であり，図１６の（ｂ）は寝台と空気の領域２６１を拡大した図である。図１６の（ｂ）より，寝台端部と空気の境界部において，量子化誤差の影響で直線の形状である寝台表面がステップ状の形として画像化される。この課題を解決するため，本実施例においては、処理対象判別機能２５１によって判別した量子化誤差の影響が大きい領域を平滑化処理し，量子化誤差の影響を低減する。

図１６の（ｃ）は本実施例による被写体の大ＦＯＶ像であり，図１６の（ｄ）は寝台と空気の領域２６１を拡大した図である。図１６の（ｄ）に示すように，平滑化処理の効果により，従来法と比較して寝台表面が直線の形状に近づくことがわかる。

次に，局所測定投影データ計算機能１５２について詳細に説明する。本実施例の処理対象判別機能２５１では，大ＦＯＶ像の各画素において，隣接画素とのＣＴ値の差が閾値ＴＨ［ＨＵ］より大きい画素を検出する。このとき，ＣＴ値の差は絶対値を用い，例えばＴＨ＝５００［ＨＵ］とする。本実施例では，隣接画素は，対象画素の隣に接した画素に限定されることはなく，任意の範囲で画素を決定しても良い。

次に，要因除去機能を実現する平滑化処理機能２５２では，判別した処理対象を例えばＤ［画素］×Ｄ［画素］の移動平均フィルタ，ガウス関数を用いた畳み込み演算等，公知の平滑化処理を適用し，大ＦＯＶ像における量子化誤差の影響を低減する。本実施例では正方形の領域を想定し，Ｄ＝３の移動平均フィルタを用いたが，正方形に限ることはなく，円形，長方形，立方体，直方体，球等の任意の領域にも同様に本発明を適用できる。

本実施例では，ＣＴ値や方向に依存しない移動平均フィルタを適用したが，本実施例に限定されることはない。例えば，ＣＴ値の差が大きくなるに従い，隣接画素との平滑化効果が大きい条件を設定する。これにより，ＣＴ値の差が大きく量子化誤差の影響が大きい場合，高い低減効果を期待できる。反対に，組織間の境界部等のＣＴ値の差が小さく量子化誤差の影響が小さい場合，平滑化処理によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

本実施例において，処理対象判別機能２５１は，大ＦＯＶ像から処理対象を判別する。これにより，画像の各位置におけるＣＴ値を利用して，高精度な判別処理を行える。例えば，予め寝台等の既知の形状情報を判別処理に導入し，精度向上を図る。

本実施例の処理対象判別機能２５１は，大ＦＯＶ像から処理対象を判別したが，実施例２と同様に，背景投影データから処理対象を判別可能である。背景投影データは，各位置におけるＣＴ値の積分値を利用して算出されるため，処理対象と対象外の差が大きくなり，高精度に判別処理を行える。例えば空気と水の場合，画像から処理対象を判別すると、ＣＴ値の差は約１０００［ＨＵ］となる。一方，背景投影データから処理対象を判別すると、ＣＴ値の差は約１０００×水の透過長［ＨＵ］となり，差が大きくなることがわかる。

本実施例では実施例６の一部を変更し，逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置を実現する他の構成について述べる。以下，図面を参照して実施例７のＸ線ＣＴ装置を詳細に説明する。

図１７は，図４、図５に示す局所測定投影データ計算機能１５２を一部変更した本実施例の局所測定投影データ計算機能１５２を示している。本実施例の局所測定投影データ計算機能１５２は，量子化誤差を補正する対象を判別する処理対象判別機能２７１と，判別した処理対象を高い解像度で再計算する解析的再構成機能２７２，背景画像を作成する背景画像作成機能２７３，背景画像を順投影計算する順投影機能２７４，測定投影データから背景投影データを減算するデータ比較機能２７５の順に処理が実行される。

処理対象判別機能２７１では，実施例６と同様に隣接画素とのＣＴ値の差に基づき，量子化誤差の大きい領域を処理対象として判別する。

次に，要因除去部となる解析的再構成機能２７２では，判別した量子化誤差の大きい領域を対象として，公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて被写体のＣＴ値を表す大ＦＯＶ像λ^ｋ＝０（ｊ）を再計算する。このとき，従来の設定値よりＣＴ画像の画素サイズを小さくし解像度を上げることにより，量子化誤差の影響を低減できる。例えば図１８の（ａ）は，図１６と同様に寝台を拡大した画像を示し，均等な画素で分割されている。図１８の（ｂ）の本実施例では，量子化誤差の大きい寝台が存在する画素に限定し，画素サイズを小さくし解像度を上げて再構成する。本実施例では，従来の設定値より２倍の解像度に上げた例を示す。

これにより，大ＦＯＶ像の全領域の解像度を上げることなく，量子化誤差の影響を低減できるため，わずかな計算量の増加でＣＴ値精度の低下を防止できる。

以上本発明の種々の実施例を説明したが、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。

また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

更に、上述した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を上述のプログラムを作成することによりソフトウェアで実現しても良いが、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。

また更に、各実施例を生体用のＸ線ＣＴ装置として説明したが，爆発物検査や製品検査等の非破壊検査を目的としたＸ線ＣＴ装置に本発明を適用しても良いことは言うまでもない。また各実施例は一例として公知の第３世代のマルチスライスＸ線ＣＴ装置を示したが，本発明は、公知の第１，第２，第４世代のＸ線ＣＴ装置にも適用でき，公知のシングルスライスＸ線ＣＴ装置やエレクトロンビームＣＴにも適用できる。

以上詳述した本明細書には、特許請求の範囲に記載された発明以外に種々の発明を開示している。その一例を以下に列記する。

第１例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，前記ＣＴ画像または前記背景投影データから信号処理する領域とそれ以外の領域を判別する。判別した前記信号処理領域に対して，フィルタリングによる平滑化処理を行う、または前記信号処理領域の画素値を一定値のＸ線吸収率で置換することにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。また要因となる対象以外は処理しないことにより，誤ってＣＴ値精度を低下させない効果がある。

第２例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，前記ＣＴ画像または前記背景投影データから空気と空気以外の領域を判別する。判別した前記空気の領域に対して，フィルタリングによる平滑化処理を行う、または前記空気の領域の画素値を一定値のＸ線吸収率で置換することにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

第３例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，前記ＣＴ画像または前記背景投影データから信号処理する領域とそれ以外の領域を判別する。判別した前記信号処理領域から偽像を検出し，検出した前記偽像を除去する。これにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

第４例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，所定の閾値と前記ＣＴ画像または前記背景投影データの大小関係により偽像を検出する。検出した前記偽像に対して，フィルタリングによる平滑化処理を行う、または偽像部分を一定値のＸ線吸収率で置換することにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

第５例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，前記ＣＴ画像または前記背景投影データから信号処理する領域とそれ以外の領域を判別する。判別した前記信号処理領域からメタルアーチファクトを検出し，検出した前記メタルアーチファクトを補正することにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

第６例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，前記ＣＴ画像または前記背景投影データから量子化誤差を判別する。判別した前記量子化誤差に応じて前記ＣＴ画像または前記背景投影データを補正することにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

第７例の態様のＸ線ＣＴ装置において，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，判別した前記量子化誤差に応じて前記ＣＴ画像または前記背景投影データに平滑化処理を適用することにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

第８例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，前記ＣＴ画像のＸ線吸収率または前記背景投影データの積分値に応じて前記平滑化処理の度合いを切り替えることにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

第９例の態様のＸ線ＣＴ装置であって，前記画像計算部または前記背景投影データ計算部は，前記ＣＴ画像または前記背景投影データから量子化誤差を判別する。判別した前記量子化誤差に応じて画素サイズを変化させることで，解像度を切り替えて前記ＣＴ画像を計算する。これにより，偽像等によるＣＴ値精度の低下を防止できる。

１…Ｘ線管，２…Ｘ線検出器，３…ガントリー，４…回転板，５…テーブル，６…被写体，７…円形の開口部，１０１…入力手段，１０２…撮影手段，１０３…画像生成手段，１１１…キーボード，１１２…マウス，１１３…メモリ，１１４…中央処理装置，１１５…ＨＤＤ装置，１１６…ガントリー制御器，１１７…Ｘ線制御部，１１８…テーブル制御器
，１１９…ＤＡＳ，１２０…メモリ，１２１…中央処理装置，１２２…ＨＤＤ装置，１２３…モニタ，１３１…撮影条件入力部，１３２…撮影制御部，１３３…撮影部，１３４…信号収集部，１３５…補正処理部，１３６…再構成処理部，１３７…画像表示部，１４１…モニタ画面，１４２…Ｘ線条件，１４３…再構成範囲，１４４…処理対象リスト，１５１…大ＦＯＶ像計算機能，１５２…局所測定投影データ計算機能，１５３…小ＦＯＶ像計算機能，１５４…解析的再構成機能，１５５…処理対象判別機能，１５６…平滑化処理機能，１５７…背景画像作成機能，１５８…順投影機能，１５９…データ比較機能，１６０…解析的再構成機能，１６１…順投影機能，１６２…データ比較機能，１６３…逆投影処理機能，１６４…画像更新機能，１７１〜１８４…逐次近似再構成手法の計算ステップ，１９１…空気領域，１９２…空気以外の領域，１９３…背景投影データ，２０１…背景画像作成機能，２０２…順投影機能，２０３…処理対象判別機能，２０４…平滑化処理機能，２０５…データ比較機能，２１１…解析的再構成機能，２１２…処理対象判別機能，２１３…順投影機能，２１４…平滑化処理機能，２１５…データ比較機能，２２１…処理対象判別機能，２２２…偽像検出機能，２２３…偽像除去機能，２２４…背景画像作成機能
，２２５…順投影機能，２２６…データ比較機能，２３１…偽像，２３２…小ＦＯＶ，２３３…拡大領域，２３４…プロファイル，２３５…真値，２４１…処理対象判別機能，２４２…メタルアーチファクト検出機能，２４３…メタルアーチファクト補正機能，２４４…背景画像作成機能，２４５…順投影機能，２４６…データ比較機能，２５１…処理対象判別機能，２５２…平滑化処理機能，２５３…背景画像作成機能，２５４…順投影機能，２５５…データ比較機能，２６１…拡大領域，２７１…処理対象判別機能，２７２…解析的再構成機能，２７３…背景画像作成機能，２７４…順投影機能，２７５…データ比較機能。

Claims (15)

1. Ｘ線ＣＴ装置であって、
   Ｘ線を発生するＸ線発生部と，被写体透過後の前記Ｘ線を検出するＸ線検出部と，前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部を回転させて計測した前記Ｘ線検出部の検出信号から測定投影データを生成する投影データ計測部と、前記測定投影データからＣＴ画像を生成する画像生成部とを備え、
   前記画像生成部は、
   前記測定投影データから背景領域のＣＴ画像を作成する背景画像作成部と，
   前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部を結ぶ経路上における前記背景領域のＣＴ画像の背景投影データを計算する背景投影データ計算部と，
   前記測定投影データと前記背景投影データを用いて，局所領域の局所測定投影データを計算する局所測定投影データ計算部と，
   前記局所測定投影データから前記局所領域のＣＴ画像を計算する局所画像計算部と，
   前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部を結ぶ経路上における前記局所領域のＣＴ画像の局所計算投影データを計算する局所投影データ計算部と，
   前記局所投影データ計算部によって得られた局所計算投影データと前記局所測定投影データに基づき，前記局所領域のＣＴ画像を逐次的に修正する局所画像修正部と、
   前記背景領域のＣＴ画像または前記背景投影データの計算精度を低下させる要因を除去する要因除去部とを具備し、
   前記背景投影データ計算部は、前記要因が除去された前記背景領域のＣＴ画像を用い、または前記局所測定投影データ計算部は、前記要因が除去された前記背景投影データを用いる、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
2. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
   前記要因除去部は，
   前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像または前記背景投影データから信号処理する処理対象領域とそれ以外の領域を判別する処理対象判別部を含む、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
3. 請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記背景画像作成部は、
   前記測定投影データからＣＴ画像を計算する画像計算部と，前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部を結ぶ経路上における、前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像の積分値として計算投影データを計算する投影データ計算部と，得られた前記計算投影データが前記測定投影データと等しくなるように，前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像を逐次的に修正する画像修正部を備え、修正した前記ＣＴ画像を前記局所領域と前記背景領域に分け，前記背景領域のＣＴ画像を作成する，
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
4. 請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
   前記要因除去部は、
   前記処理対象判別部が判別した前記処理対象領域に対して，フィルタリングによる平滑化処理を行う、または前記処理対象領域の画素値を一定値のＸ線吸収率で置換する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
5. 請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
   前記処理対象判別部は、前記処理対象領域として、空気の領域を判別し，
   前記要因除去部は、判別された前記空気の領域に対して、フィルタリングによる平滑化処理を行う、または前記空気の領域の画素値を一定値のＸ線吸収率で置換する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
6. 請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
   前記要因除去部は、
   前記処理対象判別部が判別した前記信号処理領域から偽像を検出し，検出した前記偽像を除去する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
7. 請求項６に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
   前記要因除去部は、
   所定の閾値と、前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像または前記背景投影データの大小関係により前記偽像を検出し，検出した前記偽像に対して，フィルタリングによる平滑化処理を行う、または前記偽像の画素値を一定値のＸ線吸収率で置換する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
8. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
   前記要因除去部は、
   前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像または前記背景投影データから量子化誤差を判別し，判別した前記量子化誤差に応じて前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像または前記背景投影データを補正する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
9. 請求項８に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
   前記要因除去部は、
   判別した前記量子化誤差に応じて、前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像または前記背景投影データに平滑化処理を適用する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
10. 請求項９のＸ線ＣＴ装置であって，
    前記要因除去部は、
    前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像のＸ線吸収率または前記背景投影データの積分値に応じて前記平滑化処理の度合いを切り替える、
    ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
11. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって，
    前記要因除去部は、
    前記背景領域のＣＴ画像または前記背景投影データから量子化誤差を判別し，判別した前記量子化誤差に応じて前記背景領域のＣＴ画像の解像度を切り替えて前記ＣＴ画像を計算する、
    ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
12. Ｘ線ＣＴ装置の測定投影データからＣＴ画像を生成する、処理部を備えた画像生成装置の画像生成方法であって、
    前記処理部は、
    前記測定投影データから背景領域のＣＴ画像を作成し，
    Ｘ線照射経路上における前記背景領域のＣＴ画像の背景投影データを計算し，
    前記測定投影データと前記背景投影データを用いて，局所領域の局所測定投影データを計算し、
    得られた局所測定投影データから局所領域のＣＴ画像を計算し、
    Ｘ線照射経路上における前記局所領域のＣＴ画像の局所計算投影データを計算し、
    得られた前記局所計算投影データと前記局所測定投影データに基づき，前記局所領域のＣＴ画像を逐次的に修正し、
    前記背景領域のＣＴ画像の作成、または前記背景投影データの計算の際、計算精度を低下させる要因を除去し、
    前記要因が除去された前記背景領域のＣＴ画像を用いて、前記背景投影データを計算し、または前記要因が除去された前記背景投影データを用いて、前記局所測定投影データを計算する、
    ことを特徴とする画像生成方法。
13. 請求項１２に記載の画像生成方法であって，
    前記処理部は、
    前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像または前記背景投影データから、信号処理する処理対象領域とそれ以外の領域を判別し、判別した前記処理対象領域に対して，フィルタリングによる平滑化処理を行う、または前記処理対象領域の画素値を一定値のＸ線吸収率で置換する、
    ことを特徴とする画像生成方法。
14. 請求項１２に記載の画像生成方法であって，
    前記処理部は、
    前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像または前記背景投影データから信号処理する処理対象領域とそれ以外の領域を判別し、判別した前記処理対象領域から偽像を検出し，検出した前記偽像を除去する、
    ことを特徴とする画像生成方法。
15. 請求項１２に記載の画像生成方法であって，
    前記処理部は、
    前記背景領域のＣＴ画像を作成する際に、前記測定投影データからＣＴ画像を計算し、
    Ｘ線照射経路上における前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像の積分値として計算投影データを計算し、得られた前記計算投影データが前記測定投影データと等しくなるように，前記測定投影データから得られる前記ＣＴ画像を逐次的に修正し、
    修正した前記ＣＴ画像を前記局所領域と前記背景領域に分けることにより，前記背景領域のＣＴ画像を作成する，
    ことを特徴とする画像生成方法。

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