JP2000107171A - 被検体の中の関心領域の３ｄｃｔイメ―ジング装置 - Google Patents

被検体の中の関心領域の３ｄｃｔイメ―ジング装置

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JP2000107171A
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Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 より正確に画像再構成を達成するために、簡
単化されたフィルタ補正逆投影画像再構成を改善する。 【解決手段】 マスキングされた２Ｄデータセットをラ
ンプフィルタリングする。フィルタリングされた２Ｄデ
ータセットと、このデータセットのために計算された２
Ｄ補正データとを、３Ｄ空間の中への重み付け３Ｄ逆投
影法で組合せ、これにより被検体の中の関心領域の２Ｄ
画像を再構成する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、被検体の中の関心
領域３Ｄ ＣＴイメージング装置に関する。
【０００２】本発明は一般的には、コーンビームＸ線イ
メージングシステムでの３Ｄ画像再構成に関し、より詳
細には、簡単化された３Ｄ逆投影画像再構成を使用する
場合にマスク境界により惹起される不正確な画像（画像
エラー）の補正に関する。
【０００３】
【従来の技術】フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）コーンビ
ーム画像再構成技術が、Ｋｕｄｏ，ＨおよびＳａｉｔ
ｏ，Ｔ氏の”Ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｐｌ
ｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｃｏｎｅ−Ｂｅａｍ
ＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｆｏｒ Ｎｏｎｐｌａｎａｒ Ｏｒｂｉｔｓ”との題名
の論文（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．，
ＭＩ−１３（１９９４）１９６−２１１）に説明されて
いる。
【０００４】簡潔に説明すると、ＦＢＰはそれぞれのコ
ーンビームビューで（すなわち、放射線ソースが被検体
の周りをスキャンする際の放射線ソースのそれぞれの位
置であって、イメージング検出器が、投影データの対応
するセットを収集する位置において）次のステップから
成る。
【０００５】１． 複数の角度θのそれぞれで検出器平
面１で収集された測定コーンビーム画像の１Ｄ投影（す
なわち線積分）を計算する。このステップは、図１のＡ
で、複数の角度θのうちの所与の角度θ1に対して示さ
れている。座標（ｒ，θ）における投影２は、角度θに
対して垂直である複数の互いに平行な線Ｌ（ｒ，θ）に
沿って検出器平面１におけるコーンビーム画像４の積分
された値を有し、それぞれの線Ｌは、原点Ｏから増分距
離ｒに位置する。一般的に、検出器平面１がＮ×Ｎの画
素のアレイから成る場合、角度θの数は、典型的にはπ
Ｎ／２により与えられる。
【０００６】２． ｄ／ｄｒフィルターによりそれぞれ
の１Ｄ投影をフィルタリングし、これにより、図１のＡ
の角度θ1に対するフィルタリングされた投影６により
示されているような、ｒ，θ座標それぞれにおいて新し
い値のセットが形成される。
【０００７】３． 正規化関数Ｍ（ｒ，θ）により、フ
ィルタリングされた投影を正規化する。正規化は、ソー
ス位置と線Ｌ（ｒ，θ）と交差する積分平面Ｑ（ｒ，
θ）がスキャンパスと交差する回数を考慮するのに必要
である、何故ならば、前記の各スキャンパスの交差個所
で生成されたデータは、平面Ｑ（ｒ，θ）における画像
再構成に対する寄与値を形成するからである。
【０００８】４． それぞれの角度θから、検出器平面
１と一致する２Ｄ被検体空間７の中へのフィルタリング
された投影６を逆投影する。このステップは、図１のＢ
により示されている。図中、線８は、それぞれのｒ，θ
座標からの値を、それぞれのθに垂直な方向で２Ｄ空間
７の中に拡がっている（ｓｐｒｅａｄ）。
【０００９】５． ステップ４により２Ｄ空間７の中に
形成された逆投影画像の１Ｄ ｄ／ｄｔフィルタリング
を行う。１Ｄフィルタリングは、スキャンパスの方向、
すなわち線１０に沿って行われ、ｔはスキャンパスの方
向に向いている。
【００１０】６． ３Ｄ被検体ボリューム１２の中の複
数の標本点Ｐへ、２Ｄ空間７の中に形成されたデータ
（すなわち、検出器の中のそれぞれの画素から）の重み
付け３Ｄ逆投影を行う。それぞれの点Ｐに割当てられた
密度は、この点Ｐと、Ｘ線ソースの空間座標との間の距
離の２乗の逆数により重み付けされる（前述のＫｕｄｏ
氏等の論文の式（５９）参照）。
【００１１】前述の従来のテクニカルプロシージャは、
以下において６ステッププロセスと称する。このプロセ
スにおいて、被検体のコーンビーム画像全体がイメージ
ングシステムの検出器により検出されることを前提とし
ている。角度θおよび原点からの距離ｒにおける検出器
上の線Ｌ（ｒ，θ）とソースとにより形成される、被検
体と交差する平面Ｑ（ｒ，θ）を考える。関数Ｍ（ｒ，
θ）を無視すると、操作１〜６により、平面Ｑ（ｒ，
θ）およびその直接の近傍を照射するＸ線データから、
平面Ｑ（ｒ，θ）上における再構成された被検体密度に
対する寄与値が計算される。６ステッププロセスは検出
器により駆動されるので、平面Ｑを照射するデータから
の寄与値は、平面Ｑがスキャンパスを交差し、このよう
にしてＸ線ビームにより照射される度に計算される。従
って、関数Ｍ（ｒ，θ）は、結果を正規化するためにス
テップ２でのフィルター処理の後に使用される。正規化
は特に望ましくない。何故ならば正規化には、イメージ
ングスキャンパスに沿ってのそれぞれのソース位置毎に
２ＤアレイＭ（ｒ，θ）を事前に計算し記憶することが
必要であるからである。通常数千ではないにしても数百
のソース位置が存在するので、このタイプの正規化は計
算的に複雑であり、大規模なリソース（コンピュータメ
モリ）を必要とする。しかしＫｕｄｏ氏等の論文の２０
３頁に、スキャンパスが円形である特別な場合、ステッ
プ１〜５は単一のたたみ込みステップに簡単化できるこ
とが記載されている。このたたみ込みステップは実質的
に、スキャンパスの方向においてコーンビーム画像をラ
ンプフィルタリングすることから成る。このランプフィ
ルタリングは、単一円軌道に対して良く知られているフ
ェルドカンプ（Ｆｅｌｄｋａｍｐ）アルゴリズムと等価
であり、このようなアルゴリズムは、Ｌ．Ａ．Ｆｅｌｄ
ｋａｍｐ、Ｌ．Ｃ．Ｄａｖｉｓ，およびＪ．Ｗ．Ｋｒｅ
ｓｓ著の”Ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ”との題名の論文（Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓ
ｏｃ．Ａｍ．Ａ．誌，Ｖｏｌ．１，１９８４，６１２〜
６１９頁）に詳細に記載されている。特にこの論文にお
いて、たたみ込み関数を次式、
【００１２】
【数１】
【００１３】により表している（上記論文の６１４頁の
たたみ込み関数式１５および１６を参照）。この簡単化
のキーは、円形スキャンパスという特別の場合、正規化
関数Ｍ（ｒ，θ）は一定であり、２に等しいことにあ
る。従って、ステップ２の後に形成されるそれぞれの
ｒ，θにおけるフィルタリングされた投影は、データ冗
長性をなくするために単に２により除算するだけでよ
い。
【００１４】”３Ｄ逆投影を使用する簡単化されたコー
ンビーム画像再構成”との名称の１９９８年６月２９日
出願の本出願人の米国特許出願番号０９／１０６５３７
（特願平１１−１８３６２６）には、例えばスパイラル
スキャンパス等の単一の円ではないソーススキャンパス
を有するコーンビームイメージングシステムと、更に
は、短い検出器すなわち、それぞれのコーンビームビュ
ー（すなわちそれぞれのソース位置）においてコーンビ
ームの一部のみを検出する検出器を有するコーンビーム
イメージングシステムとにおいて画像再構成を簡単化す
るためにこのランプフィルタを簡単化して使用する方法
が記載されている。前述の本出願人の先願の米国特許明
細書に詳細に説明されているように、本出願人の”３ス
テップ”テクニックは、 １） それぞれのソース位置で収集されたコーンビーム
投影データのそれぞれのセットにマスクを適用し、これ
により、それぞれのソース位置に対して、マスキングさ
れたデータセットを形成することと、 ２） それぞれのマスキングされたデータセットの中の
コーンビーム投影データをランプフィルタリングして、
ランプフィルタリングされたデータセットを形成するこ
とと、 ３） ランプフィルタリングされたデータを用いて、被
検体の関心領域ＲＯＩの完全な領域のビューに相応する
３Ｄ空間の中への重み付け３Ｄ逆投影を行い、これによ
り、被検体の中の関心領域ＲＯＩの３Ｄ画像を、３Ｄ空
間の中に再構成することから成る。
【００１５】本出願人の先願の発明の要旨は、マスキン
グプロセスである。先願の発明により、画像再構成処理
は、大規模な計算の必要性が低減され、６ステッププロ
セスのうちの正規化ステップ３に対する必要性が除去さ
れるこれにより、（正規化係数のための大規模なメモリ
割当ての必要がなくなることに起因して）大幅に高速化
され、更に、イメージングシステムは、短い検出器、す
なわちソース位置で被検体の関心領域ＲＯＩの完全なビ
ューを必要としない検出器を使用できる。
【００１６】本出願人の先願の発明は、Ｋｕｄｏ氏等の
６ステッププロセスのステップ１〜５にマスキングを適
用し、次いでステップ６を行うものと考えることができ
る。マスキングをＫｕｄｏ氏等のステップ１および２に
適用することは、概念的に次の操作と等価である。
【００１７】ｍ１） マスクにより境界付けされている
線セグメントにわたって積分を計算する操作と、 ｍ２） 互いに隣接する平行な線セグメントにわたって
このように計算された線積分の間の差を計算する操作。
【００１８】ステップｍ１およびｍ２は、現行のソース
位置と先行および後続のソース位置とにより定められ
る、平面Ｑ（ｒ，θ）の部分に対してＲａｄｏｎ導関数
に比例する量が生ずる。平面Ｑ（ｒ，θ）の種々の部分
に対する角度領域が図３に示され、本明細書において後
で詳細に説明する。
【００１９】ステップｍ１およびｍ２での操作は、図４
に示されている。図４に示されているように、Ｌ，
Ｌ1′およびＬ2′は、マスク４００により境界付けされ
ている３つの密に隣接して位置する互いに平行な線セグ
メントであり、ＬはＬ1′とＬ2′との間の中間に位置す
る。線セグメントＬは、マスク４００の中の種々の角度
で形成された多数の線セグメントを示し、当業者には自
明なように、コーンビーム投影データからＲａｄｏｎ導
関数データを計算するために使用される、図１のＡの前
述の線Ｌ（ｒ，θ）および図１のＢの線８に相当する。
本発明では、マスク４００の中の所与の一対の線セグメ
ントＬ1′およびＬ2′に対して計算された積分の間の算
術的差が求められ、線セグメントＬおよび現行のソース
位置により定められた部分平面のＲａｄｏｎ導関数に、
乗算係数を除いて相当する。しかし実際にはこのマスキ
ング法は、部分平面のＲａｄｏｎ導関数の近似を与える
にすぎない。その理由は、本出願人の米国特許第５７４
８６９７号明細書に説明されているように、平面Ｑ
（ｒ，θ）の当該の部分に対するＲａｄｏｎ導関数は、
本明細書の図５に示されているように計算しなければな
らないことにある。図５から分かるように、線セグメン
トＬは、図４のものと同一であるが、しかし線セグメン
トＬ1およびＬ2は、当然のことながらＬの直交平行移動
（ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）に
より得られる。従って、図４に示されているのとは反対
に、図５の線セグメントＬ1およびＬ2の端部は、マスク
５００により規定されていない。マスクの境界における
線セグメントの終端は、本明細書において”ハードマス
キング”と称される。ハードマスキングにより、線セグ
メントＬ 1′およびＬ2′にわたり計算された積分値間の
算術的差は、正確なＲａｄｏｎ導関数、すなわち乗算係
数だけしか異ならないＲａｄｏｎ導関数を生じさせな
い。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、より
正確に画像再構成を達成するために、簡単化されたフィ
ルタ補正逆投影画像再構成を改善することにある。
【００２１】
【課題を解決するための手段】上記課題は本発明によ
り、被検体の少なくとも関心領域に放射線エネルギーを
印加するコーンビームソースを有し、放射線エネルギー
を検出する２Ｄエリア検出器を有し、ソースが移動する
スキャンパスとしてのソーススキャンニング軌道を規定
する手段を有し、エリア検出器によりそれぞれのソース
位置で２Ｄコーンビーム投影データのセットが収集され
るように、ソースおよびエリア検出器は被検体に対して
可動に位置決めされ、エリア検出器に対して相対的に固
定されたコーンビームソースを、スキャンパスに沿って
の１つの方向において複数のソース位置で被検体の関心
領域の周りをスキャンさせるマニピュレータを有し、マ
スキングされたデータセットを生成するために２Ｄコー
ンビーム投影データのそれぞれのセットにマスクを適用
するマスキング手段を有し、相応する複数のフィルタリ
ングされた２Ｄデータを生成するために、その中に形成
されている複数の互いに平行な線に沿ってそれぞれのマ
スキングされた２Ｄデータセットをランプフィルタリン
グするランプフィルタリング手段を有し、それぞれのフ
ィルタリングされた２Ｄデータセットは、２Ｄコーンビ
ーム投影データの所与のセットから求められたＲａｄｏ
ｎ導関数データの第１の推定値の計算値に相応し、マス
クの互いに隣接する境界の２Ｄコーンビーム投影データ
の所与のセットの部分を処理することにより、Ｒａｄｏ
ｎ導関数データの第１の推定値のそれぞれに対して２Ｄ
補正データを生成する処理手段を有し、３Ｄ空間の中へ
の重み付け３Ｄ逆投影法で、それぞれのフィルタリング
された２Ｄデータセットと、このデータセットのために
計算された２Ｄ補正データとを組合せる３Ｄ逆投影手段
を有し、これにより、被検体の中の関心領域の３Ｄ画像
を再構成することを特徴とする、被検体の中の関心領域
の３Ｄ ＣＴイメージング装置により解決される。
【００２２】
【発明の実施の形態】図２は、本発明の原理による、投
影データを収集し、収集データを処理するために使用さ
れるコーンビーム３Ｄ ＣＴイメージング装置を示す。
図示のイメージング装置は実質的に、１９９３年１０月
２６日発行の”コーンビームＸ線投影データを平面積分
に変換し、被検体の３Ｄ ＣＴ画像を再構成するための
方法及び装置”との名称の米国特許第５２５７１８３号
明細書、および１９９５年１０月３１日発行の”当該の
ヘリカルおよび円形スキャン領域のＣＴ”との名称の米
国特許第５４５３６６６号明細書に説明されている原理
と同一の原理により構成され、動作する。本発明による
画像再構成処理の実施に関して特別に説明する以外は、
前述の双方の明細書に記載のように処理される。
【００２３】図２に示されているように、適切にプログ
ラミングされたコンピュータ２０６からの制御信号に応
答してコンピュータ制御マニピュレータ２０８により
（Ｘ線等の）エネルギーのコーンまたはピラミッド状ビ
ームと、二次元画素化された検出器アレイ２１２とは、
前もって定められたソーススキャンニングパスに沿っ
て、複数の離散的に順次に発生する互いに隣接するソー
ス位置において、共働する（スキャンする）。図示の実
施の形態ではスキャンニングパスは、被検体２１６の前
もって定められた軸線２１５を中心とするスパイラルス
キャンパス２１４として示されている。被検体２１６の
周りを円形に動くスキャンパスおよび被検体２１６を横
切るその他のタイプのスキャンパスも使用されるが、し
かし後述のように、スキャンパス２１４の平行投影で高
度の対称性を有するスキャンパス２１４が好ましい。
【００２４】検出器に対するただ１つの高さに関する要
求は、この高さが、検出器におけるスパイラルスキャン
パスの投影の互いに隣接するターン間の距離より長いこ
とである。被検体２１６の中の関心領域（ＲＯＩ）のみ
をイメージングする場合、１つの有利な実施の形態で
は、ＲＯＩのトップレベルにおけるトップサークルスキ
ャンＴと、ＲＯＩのボトムレベルにおけるボトムサーク
ルスキャンＢとを実施できる公知の技術が付加される。
【００２５】コンピュータ２０６およびマニピュレータ
２０８の制御下でのソースと検出器との共働により、パ
ス２１４に沿ってのソース位置のそれぞれで、Ｘ線エネ
ルギーは、イメージング装置のビューフィールドを透過
し、被検体２１６により減衰され、検出器２１２の中の
画素に達した検出されたＸ線エネルギーに対応する投影
データのセットが発生する。投影データのそれぞれのセ
ットは、データ収集システム（ＤＡＳ）２１７に供給さ
れ、データ収集システム２１７は、図２の前述の部分と
同様に、当業者には自明の方法で、収集投影データをデ
ィジタル化および記憶するために動作する。
【００２６】前述の米国特許第５２５７１８３号明細書
および米国特許第５４５３６６６号明細書では、画像再
構成プロセス２１８は、Ｒａｄｏｎ空間駆動変換を行う
ように構成され、これにより、ディスプレイ２２０に被
検体２１６の画像再構成像が生ずる。本発明は、単一円
形スキャンイメージング装置のためのＫｕｄｏ氏等によ
る画像再構成処理の簡単化と、ＲＯＩ再構成のためのデ
ータ組合せのテクニックとを組合わせる方法を提案し、
これにより、スパイラルスキャンパスを有するだけでな
く、短い検出器を使用できるコーンビームイメージング
システムが提供される。Ｋｕｄｏ氏等により行われたよ
うな関数Ｍ（ｒ，θ）による除算の代りに、本発明で
は、再構成される被検体密度の正規化が、いかなる重な
りもなく面を照射する種々のソース位置の間に平面Ｑ
（ｒ，θ）のＸ線ビームによるカバー範囲を分割するこ
とにより達成される。従って、本発明による画像再構成
処理が、大規模な計算の必要性が低減されるため高速化
され、正規化ステップ３のための大きなメモリ割当ての
必要性がなくなり、更に、イメージングシステムは、短
い検出器、すなわちそれぞれのソース位置において被検
体のＲＯＩの完全なビューを収集できない検出器を使用
できる。
【００２７】詳しく説明すると、Ｘ線ビームによるカバ
ー範囲の分割のコンセプトは、図３に示され、図３は、
円柱形被検体２１６と、仮想円柱面上にて被検体２１６
のＲＯＩを取り巻いていると仮定されているスパイラル
スキャンパス２１４とに交差する典型的な積分平面Ｑ
（ｒ，θ）を示す。平面Ｑのエッジのビューが図２に示
されている。非垂直の平面が円柱面と楕円を成して交差
するので、平面Ｑ（ｒ，θ）は被検体２１６と円柱面ス
パイラルスキャンパス２１４とは被検体と２つの楕円を
成して交差し、一方の楕円は他方の楕円の中に位置す
る。
【００２８】積分平面Ｑと被検体円柱との交差は、小さ
い楕円Ｅ１により示され、積分平面Ｑとスキャンパス円
柱面との交差は、大きい楕円Ｅ２により示されている。
スパイラルパス２１４はスキャンパス円柱面上に位置す
るので、スパイラルパス２１４は、楕円Ｅ２上に位置す
る点で平面Ｑと交差する。これらのソース位置は、図３
でＳ１，Ｓ２およびＳ３として示されている。同様に、
トップスキャンパスサークルが、点Ｔ１およびＴ２で平
面Ｑと交差し、点Ｔ１およびＴ２は、Ｅ２と、被検体の
関心領域ＲＯＩ（被検体２１６の陰影部分）のトップエ
ッジとの交差個所に位置し、ボトムサークルは、点Ｂ１
およびＢ２で平面Ｑと交差し、点Ｂ１およびＢ２は、楕
円Ｅ２と、被検体の関心領域ＲＯＩのボトムエッジとの
交差個所に位置することが容易に分かる。その他の積分
平面は、それらの配向に依存してスパイラルスキャンパ
スと交差することもあり、トップサークルスキャンパス
とボトムサークルスキャンパスとは交差しない。
【００２９】図３から分かるように、積分平面Ｑの中の
ＲＯＩ（陰影部分３００）の中に位置する部分を照射す
るソース位置は、Ｔ２，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３およびＢ２で
ある。積分平面Ｑのこの部分の関心領域すなわちＲＯＩ
３００の完全なカバー領域は、図３に示されているよう
に、これらの５つのソース位置で収集されたデータを適
切に組合せることにより達成される。例えばＴ２では、
Ｔ１Ｔ２およびＳ１Ｔ ２により挟まれている角度内のコ
ーンビームデータのみが使用され、Ｓ１では、Ｔ２Ｓ１
およびＳ２Ｓ１により挟まれている角度内のコーンビー
ムデータのみが使用される。以下同様。従って、５つの
部分面Ｐ１〜Ｐ５は、ソース位置Ｔ２，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ
３，およびＢ２により示され、ソース位置Ｔ２，Ｓ１，
Ｓ２，Ｓ ３，およびＢ２は重ならず、共働して、平面Ｑ
の中のＲＯＩ３００の中に位置する部分を完全にカバー
する。このようにして、寄与するソース位置のそれぞれ
からのコーンビームデータの全体は、いかなる重なりも
なしに１回だけ平面Ｑ（ｒ，θ）全体をカバーする。な
お、このデータ組合せ技術の詳細は、本出願人の米国特
許第５４６３６６６号明細書等コーンビーム関係明細書
に説明されているので詳しい説明は省略する。
【００３０】Ｒａｄｏｎデータへの特定の重なり合って
いない寄与値のみが、投影データから生成されるので、
関数Ｍ（ｒ，θ）は、すべてのコーンビームビューに対
して単一にセットできる。このようにして、ソース位置
のそれぞれにおいて検出器により収集されたコーンビー
ム投影データが処理されるとき、次に説明するように、
ＲＯＩと交差するそれぞれの積分平面への寄与値は、１
回のみ生成される。
【００３１】図３に関連して前に説明したように、収集
コーンビーム投影データを、データ冗長性を回避するた
めに、ひいては、Ｋｕｄｏ氏等の正規化関数Ｍ（ｒ，
θ）を不要にするために、適切な角度領域に制限しなけ
ればならない。これは、本発明による画像再構成では、
マスキング処理を使用して達成される。一般的に、収集
コーンビーム投影データのマスキングは公知である。例
えば本出願人の１９９６年４月２日発行の米国特許第５
５０４７９２号明細書を参照されたい。図４はこのよう
なマスク４００を示す。マスク４００は、トップ曲線４
０２とボトム曲線４０４とから成り、それぞれの曲線
は、検出器（図２の２１２）への、現在のソース位置の
上方のスパイラルスキャンパスのコーンビーム投影と、
現在のソース位置の下方のスパイラルスキャンパスのコ
ーンビーム投影とから形成される。ソースを検出器原点
と結ぶ直線が、検出器平面に対して垂直であるように回
転軸線に配置されている検出器では、スパイラルスキャ
ンパスのためのトップ曲線４０２のための式は次式によ
り与えられる。
【００３２】
【数２】
【００３３】ただしｘおよびｙは検出器の直交座標軸で
あり、ｙ軸は回転軸線と一致し、ａはスパイラルの半径
であり、ｈは、互いに隣接するスパイラルのターン間の
距離（ピッチ）である。ボトム曲線４０４は、原点を中
心とするトップ曲線４０２の反転曲線であり、すなわち
次式が成立つ。
【００３４】（ｘ，ｙ）⇒（−ｘ，−ｙ） 図２に関連して説明したように、ＲＯＩイメージングで
は、円弧スキャンが、トップレベルおよびボトムレベル
において必要である。トップサークルスキャンＴは、ス
パイラルスキャンの開始前に角度（π＋α）でスタート
し、ボトムサークルスキャンＢは、スパイラルスキャン
の終了後に角度（π＋α）で終了する。ただしαは、Ｘ
線ビームのファン角度である。それぞれのソース位置で
使用されるマスクの詳細な幾何学的形状は、スキャンパ
ス中のソースの位置に依存する。従って、スパイラルス
キャンパスを５つの別個の領域に分割でき、これは図６
により示されている。第１の領域は、トップサークルの
（ＢからＡへの時計の針の方向の）第１の最後の（π＋
α）ターンから成る。第２の領域はスパイラルの（Ａか
らＣへの時計の針の方向の）第１の（π＋α）ターンか
ら成る。第３の領域は、スパイラルの内側部分、すなわ
ち第１の（π＋α）ターンの後でありかつ最後の（π＋
α）ターン前の部分から成る。第４の領域は、スパイラ
ルの最後の（π＋α）ターンから成る（第２領域と類似
に）。第５領域は、（第１の領域と類似だがボトムにお
ける）ボトムサークルの第１の（π＋α）ターンから成
る。これらの５つの領域のマスクは、図７〜８を用いて
次に詳しく説明する。これらの図は、放射線ソースが、
時計の針の方向にトップからボトムへ向かってスパイラ
ルパスで回転するものとする。
【００３５】（１）トップサークルの最後の（π＋α）
ターンに関して、図７のマスク７００参照。図中、 ・トップ曲線は、トップ円弧における水平線であり、 ・ボトム曲線は、原点を中心として式（１）の反転曲線
である。
【００３６】（２）第１の（π＋α）ターンに関して、
図８のマスク８００を参照。図中、 ・トップ曲線は、２つの曲線、すなわち式（１）の標準
トップスパイラルマスクと、次式により与えられるソー
スから投影されたトップサークルのコーンビーム投影と
の交差曲線であり、 ｙ＝ｂ（１＋ｘ2／ａ2） ただし、２ｂはトップサークルとボトムサークルとの間
の距離であり、 ・ボトム曲線は、式（１）の原点を中心としての反転曲
線である。
【００３７】（３）スパイラルの内側部分に関して、図
４のマスク４００を参照。図中、 ・トップ曲線は式（１）により描かれ、 ・ボトム曲線は、式（１）の原点を中心としての反転曲
線である。
【００３８】（４）スパイラルの最後の（π＋α）ター
ンに関して、図８のマスク８００を参照、しかし１８０
゜回転されている。
【００３９】（５）ボトムサークルの第１の（π＋α）
ターンに関して、図７のマスク７００を参照、しかし１
８０゜回転されている。
【００４０】本発明による画像再構成の第１のステップ
は、例えば図４および７〜８のマスクのうちの１つの適
切なマスクを用いてそれぞれのソース位置における検出
器により収集された投影データのセットを制限すること
から成る。マスキングの一般的原理に従って、このセッ
トのマスクの外部に存在するデータを零値に変え、これ
に対してマスクの中のデータは不変である。投影データ
のセットが適切にマスキングされると、このセットは、
投影データのマスキングされたセット、または簡単に、
マスキングされたデータセットと称される。マスクは、
現在のソース位置の上方のスパイラルの１ターンと下方
の１ターンのコーンビーム投影により形成されるので、
マスキングされたデータセットは、図３に示されている
データ組合せ原理により要求されるように、以前のソー
ス位置と後続のソース位置とにより制限された角度領域
に正確に対応する。図２のコンピュータ２０６は、画像
再構成の間に”オンザフライ”でマスクを計算するか、
またはマスクは、前もって計算してシステムメモリに記
憶しておく。
【００４１】次いで、フェルドカンプのランプフィルタ
リング技術（Ｆｅｌｄｋａｍｐ ｒａｍｐ ｆｉｌｔｅ
ｒｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）が、投影データのマス
キングされたセットに適用され、これにより、従来の技
術の６ステッププロセスの１〜５がただ１つのランプフ
ィルタリングステップに簡単化される。これは図９に示
されている。詳しく説明すると、マスキングされたデー
タのそれぞれのセットは、そのセットの中に形成されて
いる複数の平行な線（ｔ）に沿ってランプフィルタリン
グされる。これらの平行線は、そのデータセットを収集
したソース位置におけるスキャンパスと接しかつ次のソ
ース位置の方向にある線のデータセットへの平行投影に
平行であり、この平行投影の方向にある。線（ｔ）に沿
ってのそれぞれのマスキングされたデータセットのラン
プフィルタリングによって、フィルタリングされた相応
する複数のデータセットを生成し、それぞれの線に沿っ
てのそれぞれの点におけるデータは、Ｋｕｄｏ氏等の６
ステッププロセスのステップ１〜５により生成されるの
と同様に、その点におけるＲａｄｏｎデータの総和を表
す。従って、画像再構成のために、Ｋｕｄｏ氏等のステ
ップ６に相当する３Ｄ逆投影の１つのステップが残るだ
けである。この３Ｄ逆投影ステップは、コンピュータ２
０６によっても達成でき、これにより生成される画像再
構成は、ディスプレイ２２０に表示される。
【００４２】ランプフィルタリングのただ１つのステッ
プは、従来の技術のステップ１〜５を使用するより相当
に高速であるが、トレードオフすなわち代償を払わなけ
ればならず、生成されたＲａｄｏｎデータは、正確な画
像再構成を提供するのに必要なものよりいくらか劣る。
その理由は、Ｋｕｄｏ氏等の６ステッププロセスで線積
分導関数データを計算する場合、投影データのマスキン
グが行われないからである。同様に、本出願人の前述の
米国特許出願第０９／０５２２８１号明細書に記載され
ているようにＫｕｄｏ氏等のプロセスの変形では、投影
データすなわち、線積分導関数が計算される線セグメン
トＬの長さのマスキングが行われない。すなわち、米国
特許出願第０９／０５２２８１号明細書に記載されてい
るように、互いに隣接する線セグメントＬ1およびＬ2に
対する線積分は、マスキングされず、実際のところ、線
セグメントＬを定める検出器列の上方および下方の検出
器列は、これらの線積分を正確に求めるために使用され
る。マスキングは、線セグメントＬに対する線積分導関
数を計算するために、線セグメントＬ1およびＬ2に対す
る線積分が減算された後に線セグメントＬに対して行わ
れるだけである。しかし、本発明の１つの形態によるマ
スキングされた投影データのランプフィルタリングの必
然的な結果として、線セグメントＬ1およびＬ2の長さ
が、これらの線セグメントとマスクとの点によって制限
される。これにより、いくらか正確な画像再構成になら
ないが、改善された画像再構成速度に対する代償は不可
避である。
【００４３】本発明は、画像再構成の速度を大幅に低減
することなしに画像再構成の精度を改善する技術を提供
する。
【００４４】より詳しくは、図４を図５と比較すること
により、２つの図の中の対応する線積分の間の差が、上
部マスク境界および下部マスク境界のみに現れ、線セグ
メントの残りの部分における線積分は同一であることが
分かる。このようにして、本出願人の前述の米国特許出
願第０９／１０６５３７号明細書に開示されている効率
的なランプフィルタリング法を、Ｒａｄｏｎ導関数の第
１の推定値を計算するのに使用でき、この場合、暗黙的
に、図４に示されているように、マスクの内側の線セグ
メントにおける積分を使用する。次いで、補正データ
が、マスク境界における線積分間の差を計算するため
に、例えば図５の方法を使用して生成される。次いで補
正データは第１の推定値と組合せ、これにより、一層正
確な画像再構成を達成する。
【００４５】補正データを求める方法を以下に説明す
る。線Ｌにおける線積分導関数の計算への、図４のハー
ドマスキングの影響は次式により表される。
【００４６】
【数３】
【００４７】線Ｌにおける線積分導関数の計算への、図
５のソフトマスキングの影響は次式により表される。
【００４８】
【数４】
【００４９】図４および１０を参照して（図１０は図５
に相応するが、マスク１０００に示されている付加的な
線セグメントΔＬが存在し、この線セグメントΔＬは、
ソフトマスキングに比してハードマスキングの間に発生
する線セグメントの長さの差を示すのに使用される）、
式１は次式により表すことができる。
【００５０】
【数５】
【００５１】項を適切にまとめると、式３は次式のよう
に書換えることができる。
【００５２】
【数６】
【００５３】式２を式４に代入すると、次式が得られ
る。
【００５４】
【数７】
【００５５】項を移項して、ソフトマスキングから得ら
れる正確なＲａｄｏｎ導関数データが、ハードマスキン
グの結果から補正データＣＲを減算すると、次式が得ら
れる。
【００５６】
【数８】
【００５７】２Ｄ補正データと２Ｄ第１推定値データと
の組合せを、３Ｄ重み付け逆投影ステップの前に（すな
わち、図１のＢに示す空間７のような１つの共通の単一
２Ｄ空間の中の２Ｄデータを組合せることにより）作る
ことができるか、または、第１の推定値データと補正デ
ータとは個別に、図１のＢの空間１２のような自身の２
Ｄ空間を１つの共通の３Ｄ空間の中への３Ｄ重み付け逆
投影を行うことができる。いずれの場合にも、補正デー
タは、バーチャル検出器のサイズ、すなわち単一ソース
位置での被検体のＲＯＩの完全なビューを収集するのに
充分な大きさのサイズに相応する２Ｄ空間の中に逆投影
しなければならないことに注意すべきである。
【００５８】補正データは、検出器全体にわたって計算
する代りに２つのマスク境界曲線で計算するだけでよい
ので、約２／Ｎｚの計算における比の低減が達成され、
ただしＮｚは検出器列の数である。
【００５９】付加的に、補正データは、マスク境界と交
差する検出器画素により収集されるコーンビーム投影デ
ータに対してのみ計算されるので、本発明の実際上有利
な実施の形態では、計算を高速化するために画素拡がり
関数テーブルを使用する。画素拡がり関数テーブルを生
成するために、マスク境界と交差するそれぞれの検出器
画素（ｉ，ｊ）に対して、１を画像に割当て、その他の
個所には零を割当てる。次いで、図５に示されている操
作を行う。これにより得られる値は、被検体のビュー全
体をカバーするのに充分に長い高さを有する”バーチャ
ル検出器”２Ｄ空間にわたって拡げられ、その２Ｄ情報
は、画素（ｉ，ｊ）に対して画素拡がり関数テーブルを
形成する。画素拡がり関数テーブルは、実際の（短い）
検出器ではなくバーチャル検出器をカバーするように注
意すべきである。何故ならばそれぞれの線セグメントか
らの逆投影は、Ｒａｄｏｎ逆変換の数学により要求され
るように全平面Ｑ（ｒ，θ）全体に拡げられるべきであ
るからである。
【００６０】マスク境界には約Ｎｘの画素が存在し、そ
れぞれの画素に対する画素拡がり関数テーブルはＮｘ×
Ｎｙのエントリを有するので（ただしＮｘ×Ｎｙはバー
チャル検出器の寸法）、画素拡がり関数テーブル全体の
サイズはＮｘ×Ｎｘ×Ｎｙである。テーブルは非常に大
きいにもかかわらず、同一のテーブルを、スパイラルパ
スの内部のすべてのソース位置から収集されたデータの
マスク境界に対して使用できる。更に、ボトムマスク境
界は、原点でのトップマスク境界の反転像である、すな
わち（ｘ，ｙ）⇒（−ｘ，−ｙ）であるので、画素拡が
り関数テーブルは、ボトムマスク境界とトップマスク境
界とのうちの１つに対して計算すればよく、これにより
表のサイズは１／２に縮小できる。
【００６１】前述のように、ＲＯＩイメージングのため
のサークルスキャンの近傍のソース位置のためのマスク
が、図７および８に示されている。マスク８００の部分
８０２および８０４におけるこれらの画素において、マ
スク５００の上部および下部境界に使用するのと同一の
画素拡がり関数テーブルを使用できる。図７の水平線７
０２におけるすべての画素が、同一の画素拡がり関数テ
ーブルを有し、したがって、付加的なＮｘ×Ｎｙのエン
トリのみが線７０２のために必要であることが明らかで
ある。（ソース位置からのサークルスキャンパス上へ
の、直接に隣接するスパイラルスキャンパスセグメント
の投影である）図７の下部境界７０４と、（ソース位置
から、直接に隣接するスパイラルスキャンパスセグメン
トへのサークルスキャンパスの投影である）図８の上部
境界８０６との上にある画素に対して、補正データは、
直接に図５において説明した方法を使用して計算でき
る。典型的なスパイラルスキャンでは、ビューの大多数
には、図４の標準スキャンパスマスクが適用され、境界
７０４および８０６を含むビューの数は、比較的小さ
い。このようにして、境界７０４または８０６に関連す
る補正の計算に必要な時間も短い。
【００６２】以上、簡単化された３Ｄ逆投影画像再構成
を使用してコーンビームＣＴイメージング装置で画像再
構成の精度を上昇するための新規な方法および装置につ
いて説明した。しかし、本発明の多くの変化、変更、変
形およびその他の使用方法および用途が、本発明の有利
な実施の形態を開示する本明細書および添付図面を考慮
すると当業者には明白になる。例えば、ランプフィルタ
リングは、図示のリアルスペースフィルタリングに比し
て、フーリエ空間の中のマスキングされたデータセット
を処理することにより達成できる。付加的に、前述のよ
うに、その他のスキャンパスも使用できる。本発明にお
いて、本明細書における教示から逸脱することなくすべ
てのこのような変化、変更、変形およびその他の使用方
法および用途は、前述の説明に斟酌して解釈されるべき
請求の範囲のみにより制限される。
【図面の簡単な説明】
【図１】前述のコーンビーム画像再構成のためのＫｕｄ
ｏ氏等の従来の技術の３Ｄ逆投影法を説明する線図であ
る。
【図２】本発明の原理による画像再構成を行うためのコ
ーンビームイメージング装置を示す線図および概略図で
ある。
【図３】本発明による画像再構成を行う場合のデータ組
合せのためのプロシージャを示す概略図である。
【図４】収集コーンビーム投影からＲａｄｏｎ導関数デ
ータを生成するために使用されるハードマスキング技術
を示す線図である。
【図５】収集コーンビーム投影からＲａｄｏｎ導関数デ
ータを生成するために使用されるソフトマスキング技術
を示す線図である。
【図６】図４、５および７〜１０のマスクの形成を理解
するために使用される線図である。
【図７】図２のスパイラルスキャンパスの上部および下
部の近傍のソース位置で使用されるマスクの形状を示す
線図である。
【図８】図２のスパイラルスキャンパスの上部および下
部の近傍のソース位置で使用されるマスクの形状を示す
線図である。
【図９】マスキングされたデータセットのランプフィル
タリングを示す線図である。
【図１０】ハードマスキングとソフトマスキングとの間
の算術的差を示すのに使用され、本発明の原理によるよ
り正確なＲａｄｏｎ導関数データを生成する方法を示す
線図である。
【符号の説明】
２０６ コンピュータ ２０８ マニピュレータ ２１０ ソース ２１２ 検出器アレイ ２１４ スパイラルスキャンパス ２１５ 被検体２１６の軸線 ２１６ 被検体 ２１７ データ収集システム ２１８ 画像再構成処理 ２２０ ディスプレイ ４００ マスク ４０２ トップ曲線 ４０４ ボトム曲線 Ｅ１ 小さい楕円 Ｅ２ 大きい楕円 Ｑ 積分平面 ＲＯＩ 被検体の関心領域すなわち照射領域 Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３ ソース位置 Ｔ１，Ｔ２ 交点 Ｂ１，Ｂ２ ソース位置 Ｐ１〜Ｐ５ 部分面

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 被検体の中の関心領域（ＲＯＩ）の３Ｄ
    ＣＴイメージング装置において、 被検体の少なくとも関心領域（ＲＯＩ）に放射線エネル
    ギーを印加するコーンビームソースを有し、 放射線エネルギーを検出する２Ｄエリア検出器を有し、 ソースが移動するスキャンパスとしてのソーススキャン
    ニング軌道を規定する手段を有し、 前記エリア検出器によりそれぞれのソース位置で２Ｄコ
    ーンビーム投影データのセットが収集されるように、前
    記ソースおよび前記エリア検出器は前記被検体に対して
    可動に位置決めされ、前記エリア検出器に対して相対的
    に固定された前記コーンビームソースを、前記スキャン
    パスに沿っての１つの方向において複数のソース位置で
    前記被検体の前記関心領域（ＲＯＩ）の周りをスキャン
    させるマニピュレータを有し、 マスキングされたデータセットを生成するために２Ｄコ
    ーンビーム投影データのそれぞれのセットにマスクを適
    用するマスキング手段を有し、 相応する複数のフィルタリングされた２Ｄデータを生成
    するために、その中に形成されている複数の互いに平行
    な線に沿ってそれぞれの前記マスキングされた２Ｄデー
    タセットをランプフィルタリングするランプフィルタリ
    ング手段を有し、それぞれの前記フィルタリングされた
    ２Ｄデータセットは、２Ｄコーンビーム投影データの所
    与のセットから求められたＲａｄｏｎ導関数データの第
    １の推定値の計算値に相応し、 前記マスクの互いに隣接する境界の２Ｄコーンビーム投
    影データの所与のセットの部分を処理することにより、
    Ｒａｄｏｎ導関数データの第１の推定値のそれぞれに対
    して２Ｄ補正データを生成する処理手段を有し、 ３Ｄ空間の中への重み付け３Ｄ逆投影法で、それぞれの
    前記フィルタリングされた２Ｄデータセットと、このデ
    ータセットのために計算された２Ｄ補正データとを組合
    せる３Ｄ逆投影手段を有し、これにより、前記被検体の
    中の前記関心領域（ＲＯＩ）の３Ｄ画像を再構成するこ
    とを特徴とする、被検体の中の関心領域の３Ｄ ＣＴイ
    メージング装置。
  2. 【請求項２】 ランプフィルタリング手段が、マスクに
    より境界付けられたエンドポイントを有する複数の線セ
    グメントＬに対して線積分導関数を暗黙的に求めること
    を特徴とする請求項１に記載の被検体の中の関心領域の
    ３Ｄ ＣＴイメージング装置。
  3. 【請求項３】 処理手段がそれぞれ、それぞれのマスク
    の互いに隣接するトップ境界とボトム境界である一対の
    線セグメントΔＬに対して計算された線積分の間の差を
    計算することにより２Ｄ補正データを生成し、前記一対
    の線セグメントΔＬは、前記線セグメントＬの等長で互
    いに反対の方向に垂直の平行移動から形成され、それぞ
    れ、前記マスクのトップ境界およびボトム境界の外側と
    内側とで延在することを特徴とする請求項２に記載の被
    検体の中の関心領域の３Ｄ ＣＴイメージング装置。
  4. 【請求項４】 処理手段が、マスクのトップ境界とボト
    ム境界との交点の２Ｄコーンビーム投影データの部分
    を、２Ｄコーンビーム投影データの前記部分に対して前
    もって定められた画素拡がり関数テーブルと乗算するこ
    とにより２Ｄ補正データを生成することを特徴とする請
    求項２に記載の被検体の中の関心領域の３Ｄ ＣＴイメ
    ージング装置。
  5. 【請求項５】 画素拡がり関数テーブルが、検出器のそ
    れぞれの画素に対して前もって計算された２Ｄアレイの
    補正データから成ることを特徴とする請求項４に記載の
    被検体の中の関心領域の３Ｄ ＣＴイメージング装置。
  6. 【請求項６】 それぞれのデータセットのためのマスク
    のトップ境界およびボトム境界が、それぞれ、マスクさ
    れたデータを収集したソース位置の上方および下方のい
    ずれかに位置する、ソーススキャンパスの部分の検出器
    の平面へのコーンビーム投影により形成されることを特
    徴とする請求項１に記載の被検体の中の関心領域の３Ｄ
    ＣＴイメージング装置。
  7. 【請求項７】 ランプフィルタリング手段が、データセ
    ットを収集したソース位置でスキャンパスに接し、かつ
    次のソース位置の方向にある線のマスキングされたデー
    タセットの中への平行投影と平行に走行し、前記平行投
    影の方向にある平行な線に沿ってランプフィルタリング
    を行うことを特徴とする請求項１に記載の被検体の中の
    関心領域の３Ｄ ＣＴイメージング装置。
  8. 【請求項８】 ３Ｄ逆投影手段が、３Ｄ逆投影の前に１
    つの共通の２Ｄ空間の中でＲａｄｏｎ導関数データの改
    善された推定値を生成するために、フィルタリングされ
    た２Ｄデータセットと２Ｄ補正データとを組合せること
    を特徴とする請求項１に記載の被検体の中の関心領域の
    ３Ｄ ＣＴイメージング装置。
  9. 【請求項９】 ３Ｄ逆投影手段が、同一の３Ｄ空間の中
    への、フィルタリングされた２Ｄデータセットの３Ｄ逆
    投影と、２Ｄ補正データの３Ｄ逆投影とを個別に行うこ
    とを特徴とする請求項１に記載の被検体の中の関心領域
    の３Ｄ ＣＴイメージング装置。
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