JP2003144430A - 画像再構成方法、３次元コンピュータトモグラフィのための走査およびデータ取得方法、機械読み取り可能なプログラム記憶装置、および３次元コンピュータトモグラフィ装置 - Google Patents
画像再構成方法、３次元コンピュータトモグラフィのための走査およびデータ取得方法、機械読み取り可能なプログラム記憶装置、および３次元コンピュータトモグラフィ装置Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 データ汚染成分を除去して長い被検体の関心
領域ＲＯＩの画像を正確に再構成できる方法およびシス
テムを提供する。 【解決手段】 ヘリカルスキャンの走査路に沿って被検
体の関心領域の画像データの集合を収集し、収集された
画像データの集合のなかから被検体の関心領域の外側の
画像データに相応する汚染データを識別し、汚染データ
を省いた画像データの集合を用いて関心領域の画像を再
構成する。
領域ＲＯＩの画像を正確に再構成できる方法およびシス
テムを提供する。 【解決手段】 ヘリカルスキャンの走査路に沿って被検
体の関心領域の画像データの集合を収集し、収集された
画像データの集合のなかから被検体の関心領域の外側の
画像データに相応する汚染データを識別し、汚染データ
を省いた画像データの集合を用いて関心領域の画像を再
構成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像再構成方法、
３次元コンピュータトモグラフィのための走査およびデ
ータ取得方法、機械読み取り可能なプログラム記憶装
置、および３次元コンピュータトモグラフィ装置に関す
る。
３次元コンピュータトモグラフィのための走査およびデ
ータ取得方法、機械読み取り可能なプログラム記憶装
置、および３次元コンピュータトモグラフィ装置に関す
る。
【０００２】本発明は特にヘリカルスキャン方式のコー
ンビームＣＴのシステムおよびデータ汚染に関する成分
を除去して長い被検体の関心領域の正確な画像を再構成
する方法に関する。
ンビームＣＴのシステムおよびデータ汚染に関する成分
を除去して長い被検体の関心領域の正確な画像を再構成
する方法に関する。
【０００３】
【従来の技術】コーンビームジオメトリを使用するシス
テムはコーンビームＸ線源および２次元エリア検出器を
含んでおり、３次元コンピュータトモグラフィイメージ
ングのために開発されてきた。イメージングすべき被検
体は、有利には３６０゜の角度領域にわたってまた被検
体の全長に沿って任意の手法でスキャンされる。ここで
はエリア検出器が線源に対して、ひいては線源と被検体
とのあいだの相対回転運動および並進運動に対して固定
されている（照射エネルギーにより被検体の照射が行わ
れる）。３次元ＣＴのためのコーンビーム法は従来の３
次元ＣＴ、すなわち平行ビームまたは扇状ビームＸ線を
使用して得られる断面画像のスタックに比べて、改善さ
れた速度と改善された線量利用度とで医療および工業の
双方の適用分野で３次元イメージングを達成するポテン
シャルを秘めている。
テムはコーンビームＸ線源および２次元エリア検出器を
含んでおり、３次元コンピュータトモグラフィイメージ
ングのために開発されてきた。イメージングすべき被検
体は、有利には３６０゜の角度領域にわたってまた被検
体の全長に沿って任意の手法でスキャンされる。ここで
はエリア検出器が線源に対して、ひいては線源と被検体
とのあいだの相対回転運動および並進運動に対して固定
されている（照射エネルギーにより被検体の照射が行わ
れる）。３次元ＣＴのためのコーンビーム法は従来の３
次元ＣＴ、すなわち平行ビームまたは扇状ビームＸ線を
使用して得られる断面画像のスタックに比べて、改善さ
れた速度と改善された線量利用度とで医療および工業の
双方の適用分野で３次元イメージングを達成するポテン
シャルを秘めている。
【０００４】コーンビーム源が複数の線源位置に対して
走査路に沿って相対運動した結果（すなわち“ビュ
ー”）として、検出器は、コーンビーム投影データ（以
下ではコーンビームデータまたは投影データとも称す
る）の相応する連続的な集合を取得し、コーンビームデ
ータのそれぞれの集合は相応する線源位置で被検体によ
り引き起こされたＸ線減衰を表す。
走査路に沿って相対運動した結果（すなわち“ビュ
ー”）として、検出器は、コーンビーム投影データ（以
下ではコーンビームデータまたは投影データとも称す
る）の相応する連続的な集合を取得し、コーンビームデ
ータのそれぞれの集合は相応する線源位置で被検体によ
り引き起こされたＸ線減衰を表す。
【０００５】種々の手法がコーンビームＸ線イメージン
グシステムの３次元画像再構成に対して開発されてき
た。例えばフィルタ補正逆投影法ＦＢＰについては、H.
Kudo,T.Saito, "Derivation and Implementation of a
Cone-Beam Reconstruction Algorithm for Nonplanar O
rbits", IEEE Trans.Med. Imag., MI-13(1994) 196-211
に記載されている。
グシステムの３次元画像再構成に対して開発されてき
た。例えばフィルタ補正逆投影法ＦＢＰについては、H.
Kudo,T.Saito, "Derivation and Implementation of a
Cone-Beam Reconstruction Algorithm for Nonplanar O
rbits", IEEE Trans.Med. Imag., MI-13(1994) 196-211
に記載されている。
【０００６】簡単に言えば、ＦＢＰ技術は各コーンビー
ムビュー（放射源が被検体をスキャンするときの放射源
の各位置、すなわちイメージング検出器が対応する投影
データ集合を取得する位置）において、以下のステップ
が実施されるように構成されている。
ムビュー（放射源が被検体をスキャンするときの放射源
の各位置、すなわちイメージング検出器が対応する投影
データ集合を取得する位置）において、以下のステップ
が実施されるように構成されている。
【０００７】１．複数の角度θの各々における検出器平
面１において獲得された測定コーンビームイメージの１
Ｄ投影（すなわち線積分）を計算する。図１のＡには、
複数の角度θのうち所定の角度θ１に関してこのステッ
プが描かれている。ここで座標（ｒ，θ）における投影
２は、角度θに対して垂直な複数の平行線Ｌ（ｒ，θ）
に沿って検出器平面１上におけるコーンビーム画像４の
積分値を有しており、各平行線Ｌは原点０から増分距離
ｒのところにある。一般に、検出器平面１がＮ×Ｎ個の
ピクセルアレイを有していれば、角度θの個数は典型的
にはπＮ／２によって得られる。
面１において獲得された測定コーンビームイメージの１
Ｄ投影（すなわち線積分）を計算する。図１のＡには、
複数の角度θのうち所定の角度θ１に関してこのステッ
プが描かれている。ここで座標（ｒ，θ）における投影
２は、角度θに対して垂直な複数の平行線Ｌ（ｒ，θ）
に沿って検出器平面１上におけるコーンビーム画像４の
積分値を有しており、各平行線Ｌは原点０から増分距離
ｒのところにある。一般に、検出器平面１がＮ×Ｎ個の
ピクセルアレイを有していれば、角度θの個数は典型的
にはπＮ／２によって得られる。
【０００８】２．ｄ／ｄｒフィルタにより各１Ｄ投影が
フィルタリングされ、その結果、ｒ，θの各座標におい
て新たな値の集合が生じる。これは図１のＡにおける角
度θ１についてのフィルタリング投影６によって示され
ているようなものになる。
フィルタリングされ、その結果、ｒ，θの各座標におい
て新たな値の集合が生じる。これは図１のＡにおける角
度θ１についてのフィルタリング投影６によって示され
ているようなものになる。
【０００９】３．正規化関数Ｍ（ｒ，θ）によりフィル
タリング投影が正規化される。正規化は、線源位置およ
び線Ｌ（ｒ，θ）と交差する積分平面Ｑ（ｒ，θ）が走
査路と交差する時点の回数を考慮するために必要とされ
る。なぜなら走査路の各交点において発生するデータに
より平面Ｑ（ｒ，θ）上の画像再構成に対する寄与量が
生じるからである。
タリング投影が正規化される。正規化は、線源位置およ
び線Ｌ（ｒ，θ）と交差する積分平面Ｑ（ｒ，θ）が走
査路と交差する時点の回数を考慮するために必要とされ
る。なぜなら走査路の各交点において発生するデータに
より平面Ｑ（ｒ，θ）上の画像再構成に対する寄与量が
生じるからである。
【００１０】４．各角度θから検出器平面１と一致する
２Ｄ被検体空間７へフィルタリング投影６が逆投影され
る。図１のＢにはこのステップが描かれており、この場
合、線８により、各θに対して垂直な方向でｒ，θの各
座標から２Ｄ空間７へ値が展開される。
２Ｄ被検体空間７へフィルタリング投影６が逆投影され
る。図１のＢにはこのステップが描かれており、この場
合、線８により、各θに対して垂直な方向でｒ，θの各
座標から２Ｄ空間７へ値が展開される。
【００１１】５．ステップ４にで２Ｄ空間７に生成され
た逆投影画像を１Ｄのｄ／ｄｔフィルタリングにかけ
る。この１Ｄフィルタリングは走査路の方向で、つまり
線１０に沿って行われ、矢印は走査路の方向に向いてい
る。
た逆投影画像を１Ｄのｄ／ｄｔフィルタリングにかけ
る。この１Ｄフィルタリングは走査路の方向で、つまり
線１０に沿って行われ、矢印は走査路の方向に向いてい
る。
【００１２】６．検出器における各ピクセルから２Ｄ空
間７に生じたデータを３Ｄ被検体体積１２における複数
のサンプルポイントＰへ重みづけ３Ｄ逆投影する。各ポ
イントＰに割り当てられる密度は、各ポイントと見かけ
のＸ線源との距離の２乗の逆数により重みづけられる
（前述のＫｕｄｏらによる論文の式５９を参照）。
間７に生じたデータを３Ｄ被検体体積１２における複数
のサンプルポイントＰへ重みづけ３Ｄ逆投影する。各ポ
イントＰに割り当てられる密度は、各ポイントと見かけ
のＸ線源との距離の２乗の逆数により重みづけられる
（前述のＫｕｄｏらによる論文の式５９を参照）。
【００１３】上述の従来技術の手順を以下では６ステッ
ププロセスと称する。このプロセスでは、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お
いて捕捉されることを前提としている。この場合、被検
体との交差平面Ｑ（ｒ，θ）が角度θおよび原点からの
距離ｒで検出器上の線Ｌ（ｒ、θ）と線源とにより形成
されていると考える。関数Ｍ（ｒ，θ）を無視すれば１
〜６の操作により当該の平面およびその近傍を照射する
Ｘ線データから平面Ｑ（ｒ，θ）上に再構成された被検
体密度に対する寄与量が計算される。６ステッププロセ
スは検出器ドリブンであるため、平面を照射するデータ
からの寄与量は、平面が走査路と交差するたび、つまり
平面がＸ線ビームにより照射されるごとに計算される。
したがって、結果を正規化するステップ２におけるフィ
ルタ関数後に関数Ｍ（ｒ，θ）が用いられる。ここでの
正規化は望ましくない。なぜなら正規化はイメージング
走査路に沿った各線源位置ごとに２ＤアレイのＭ（ｒ，
θ）の予備計算および記憶を必要とするからである。通
常、線源位置は数千ではないにしても数百はあるので、
この種の正規化は計算に手間もかかるしリソース（コン
ピュータメモリ）も高価である。
ププロセスと称する。このプロセスでは、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お
いて捕捉されることを前提としている。この場合、被検
体との交差平面Ｑ（ｒ，θ）が角度θおよび原点からの
距離ｒで検出器上の線Ｌ（ｒ、θ）と線源とにより形成
されていると考える。関数Ｍ（ｒ，θ）を無視すれば１
〜６の操作により当該の平面およびその近傍を照射する
Ｘ線データから平面Ｑ（ｒ，θ）上に再構成された被検
体密度に対する寄与量が計算される。６ステッププロセ
スは検出器ドリブンであるため、平面を照射するデータ
からの寄与量は、平面が走査路と交差するたび、つまり
平面がＸ線ビームにより照射されるごとに計算される。
したがって、結果を正規化するステップ２におけるフィ
ルタ関数後に関数Ｍ（ｒ，θ）が用いられる。ここでの
正規化は望ましくない。なぜなら正規化はイメージング
走査路に沿った各線源位置ごとに２ＤアレイのＭ（ｒ，
θ）の予備計算および記憶を必要とするからである。通
常、線源位置は数千ではないにしても数百はあるので、
この種の正規化は計算に手間もかかるしリソース（コン
ピュータメモリ）も高価である。
【００１４】周知のように、ラドン微分データを取得し
たコーンビームデータから計算することにより画像再構
成処理を開始する手法が存在するが、これは例えば1993
年10月26日付の米国特許第５２５７１８３号明細書"MET
HOD AND APPARATUS FOR CONVERTING CONE BEAM X-RAY P
ROJECTION DATA TO PLANAR INTEGRAL AND RECONSTRUCTI
NG A THREE-DIMENSIONAL COMPUTERIZED TOMOGRAPHY(CT)
IMAGE OF AN OBJECT"に記載されており、この明細書の
内容は本発明と関連している。ラドン微分データは典型
的には取得されたコーンビームデータ内に引かれた複数
の線分Ｌの線積分を計算することにより求められる。こ
の実施例の詳細は前掲の米国特許第５２５７１８３号明
細書に記載されており、微分データのラドン空間ドリブ
ン変換が被検体の関心領域ＲＯＩの画像をいっそう正確
に再構成するために用いられる。
たコーンビームデータから計算することにより画像再構
成処理を開始する手法が存在するが、これは例えば1993
年10月26日付の米国特許第５２５７１８３号明細書"MET
HOD AND APPARATUS FOR CONVERTING CONE BEAM X-RAY P
ROJECTION DATA TO PLANAR INTEGRAL AND RECONSTRUCTI
NG A THREE-DIMENSIONAL COMPUTERIZED TOMOGRAPHY(CT)
IMAGE OF AN OBJECT"に記載されており、この明細書の
内容は本発明と関連している。ラドン微分データは典型
的には取得されたコーンビームデータ内に引かれた複数
の線分Ｌの線積分を計算することにより求められる。こ
の実施例の詳細は前掲の米国特許第５２５７１８３号明
細書に記載されており、微分データのラドン空間ドリブ
ン変換が被検体の関心領域ＲＯＩの画像をいっそう正確
に再構成するために用いられる。
【００１５】コーンビームデータのマスキング技術はラ
ドン微分データの計算の効率を高めるが、こうしたラド
ン空間ドリブンの技術が1996年4月2日付の米国特許第５
５０４７９２号明細書"METHOD AND SYSTEM FOR MASKING
CONE BEAM PROJECTION DATAGENERATED FROM EITHER A
REGION OF INTEREST HELICAL SCAN"に記載されている。
この明細書の内容も本発明と関連する。マスキング技術
は効率的な３次元ＣＴイメージングを可能にするが、そ
れは通常関心領域ＲＯＩが被検体内でイメージングされ
る場合のみである。前掲の明細書の有利な実施例では、
走査軌道は被検体を中心として設けられ、その軌跡はそ
れぞれほぼ関心領域ＲＯＩのトップエッジおよびボトム
エッジによって位置決めされた第１の走査円および第２
の走査円とこれらをつなぐヘリカル走査路とを有する。
走査の軌跡はこの場合、複数の線源位置でコーンビーム
エネルギが関心領域ＲＯＩへ向けて放射されることによ
りサンプリングされる。関心領域ＲＯＩを通過した後、
各線源位置での残りのエネルギはエリア検出器で複数の
コーンビームデータの集合のうちの１つとして取得され
る。コーンビームデータの各集合は続いてマスキングさ
れ、これにより被検体の関心領域ＲＯＩの所定のサブセ
クションの外側にあるコーンビームデータ成分が除去さ
れ、所定のサブセクション内にある投影コーンビームデ
ータが得られる。コーンビームデータの所定の集合に対
するマスク形状は当該のコーンビームデータの集合を得
るべき線源位置の上方および下方の走査路の検出器での
投影形状により求められる。マスクされたコーンビーム
データは次に再構成データを得るために処理される。関
心領域ＲＯＩの正確な画像は共通の積分平面に交差する
種々の線源位置からの再構成データを組み合わせること
により形成される。このためこのマスクは通常“データ
コンビネーションマスク”と称される。
ドン微分データの計算の効率を高めるが、こうしたラド
ン空間ドリブンの技術が1996年4月2日付の米国特許第５
５０４７９２号明細書"METHOD AND SYSTEM FOR MASKING
CONE BEAM PROJECTION DATAGENERATED FROM EITHER A
REGION OF INTEREST HELICAL SCAN"に記載されている。
この明細書の内容も本発明と関連する。マスキング技術
は効率的な３次元ＣＴイメージングを可能にするが、そ
れは通常関心領域ＲＯＩが被検体内でイメージングされ
る場合のみである。前掲の明細書の有利な実施例では、
走査軌道は被検体を中心として設けられ、その軌跡はそ
れぞれほぼ関心領域ＲＯＩのトップエッジおよびボトム
エッジによって位置決めされた第１の走査円および第２
の走査円とこれらをつなぐヘリカル走査路とを有する。
走査の軌跡はこの場合、複数の線源位置でコーンビーム
エネルギが関心領域ＲＯＩへ向けて放射されることによ
りサンプリングされる。関心領域ＲＯＩを通過した後、
各線源位置での残りのエネルギはエリア検出器で複数の
コーンビームデータの集合のうちの１つとして取得され
る。コーンビームデータの各集合は続いてマスキングさ
れ、これにより被検体の関心領域ＲＯＩの所定のサブセ
クションの外側にあるコーンビームデータ成分が除去さ
れ、所定のサブセクション内にある投影コーンビームデ
ータが得られる。コーンビームデータの所定の集合に対
するマスク形状は当該のコーンビームデータの集合を得
るべき線源位置の上方および下方の走査路の検出器での
投影形状により求められる。マスクされたコーンビーム
データは次に再構成データを得るために処理される。関
心領域ＲＯＩの正確な画像は共通の積分平面に交差する
種々の線源位置からの再構成データを組み合わせること
により形成される。このためこのマスクは通常“データ
コンビネーションマスク”と称される。
【００１６】データコンビネーションマスクは検出器デ
ータドリブン技術における微分データの計算の効率を高
めるためにも利用される。例えば簡単化されたランプフ
ィルタリング技術が1999年3月9日付の米国特許第５８８
１１２３号明細書"SIMPLIFIED CONE BEAM IMAGE RECONS
TRUCTION USING 3D BACKPROJECTION"に記載されてお
り、この明細書の内容も本発明と関連している。この技
術によれば、２次元の近似データ集合を再構成するため
に、マスクされたコーンビームデータを走査路に対して
引かれた接線の投影方向でコーンビームデータの集合の
取得された線源位置においてランプフィルタリングす
る。この技術は前述の技術に比べて煩雑さこそ低減され
ているものの、再構成される画像の精度に問題がある。
ータドリブン技術における微分データの計算の効率を高
めるためにも利用される。例えば簡単化されたランプフ
ィルタリング技術が1999年3月9日付の米国特許第５８８
１１２３号明細書"SIMPLIFIED CONE BEAM IMAGE RECONS
TRUCTION USING 3D BACKPROJECTION"に記載されてお
り、この明細書の内容も本発明と関連している。この技
術によれば、２次元の近似データ集合を再構成するため
に、マスクされたコーンビームデータを走査路に対して
引かれた接線の投影方向でコーンビームデータの集合の
取得された線源位置においてランプフィルタリングす
る。この技術は前述の技術に比べて煩雑さこそ低減され
ているものの、再構成される画像の精度に問題がある。
【００１７】1999年7月20日付の米国特許第５９５６５
２１号明細書"EXACT REGION OF INTEREST CONE BEAM IM
AGING USING 3D BACKPROJECTION"では、画像再構成のた
めの従来のラドン空間ドリブン変換処理技術（米国特許
第５２５７１８３号明細書および同５４５３６６６号明
細書からも知られる）を離れて、関心領域ＲＯＩを再構
成するためのデータ組合せの技術をＫｕｄｏらによる画
像再構成処理に取り込む技術が開示されている。これに
よりヘリカルスキャンの走査路を有するシステムだけで
なくショートディテクタを用いるシステムにもコーンビ
ーム撮影のための画像再構成技術を提供する。Ｋｕｄｏ
らの手法で関数（ｒ，θ）によって除算されていたのに
代えて、この技術においては、再構成された被検体密度
の正規化の効果はオーバラップの無い平面を照射する複
数の線源位置間の積分平面Ｑ（ｒ，θ）のｘ線ビーム範
囲を除算することにより達成される。
２１号明細書"EXACT REGION OF INTEREST CONE BEAM IM
AGING USING 3D BACKPROJECTION"では、画像再構成のた
めの従来のラドン空間ドリブン変換処理技術（米国特許
第５２５７１８３号明細書および同５４５３６６６号明
細書からも知られる）を離れて、関心領域ＲＯＩを再構
成するためのデータ組合せの技術をＫｕｄｏらによる画
像再構成処理に取り込む技術が開示されている。これに
よりヘリカルスキャンの走査路を有するシステムだけで
なくショートディテクタを用いるシステムにもコーンビ
ーム撮影のための画像再構成技術を提供する。Ｋｕｄｏ
らの手法で関数（ｒ，θ）によって除算されていたのに
代えて、この技術においては、再構成された被検体密度
の正規化の効果はオーバラップの無い平面を照射する複
数の線源位置間の積分平面Ｑ（ｒ，θ）のｘ線ビーム範
囲を除算することにより達成される。
【００１８】より詳細には、ここでの技術は４ステップ
の処理を含んでおり、 ステップ１：それぞれの線源位置で検出器により収集さ
れたコーンビーム投影データの集合をマスキングし、こ
れによりラドンデータへの特異的な非オーバーラップ成
分のみを投影データから形成する。
の処理を含んでおり、 ステップ１：それぞれの線源位置で検出器により収集さ
れたコーンビーム投影データの集合をマスキングし、こ
れによりラドンデータへの特異的な非オーバーラップ成
分のみを投影データから形成する。
【００１９】ステップ２：マスクされたデータ内の線積
分微分を計算する。
分微分を計算する。
【００２０】ステップ３：拡大された高さの仮想検出器
上に微分の２次元逆投影を行う。
上に微分の２次元逆投影を行う。
【００２１】ステップ４：仮想検出器の２次元データを
３次元逆投影により３次元空間へ投影する。
３次元逆投影により３次元空間へ投影する。
【００２２】検出器マスクを設けることにより、異なる
検出器の投影の処理から形成される寄与分が特異なもの
であり、非冗長的なものとなることが保証される。その
ため関数Ｍ（ｒ，θ）による除算またはその等価手段は
もはや必要なく、画像再生信号処理においては著しい簡
素化が図れる。ただしステップ２は複雑ではないとは言
っても、計算コストはやはり高い。より詳細には、ここ
にはマスクされた検出器データの各集合について複数の
線積分Ｌ（ｒ，θ）の計算を行い、検出器データからサ
ンプリングされた１次元投影を形成することが含まれ
る。線積分微分は図２のマスク２００内に示されている
平行な線分Ｌ１とＬ２との差を得ることによって１次元
投影から計算される。線分Ｌ１およびＬ２はマスク２０
の境界によっては制限されておらず、そのためこれらを
使用すると線積分Ｌ（ｒ，θ）の微分のための正確な計
算値が得られることに注目すべきである。このタイプの
マスキングをここでは“ソフトマスキング”と称する。
ソフトマスキングの付加的な詳細は本発明に関連する米
国特許第５７４８６９７号明細書に見出すことができ
る。第３のステップでは線積分微分が拡大された仮想検
出器上に逆投影される。第４のステップの３次元逆投影
の前に走査路の方向で逆投影された仮想検出器データの
グラジエントが計算され、その結果は次に被検体の関心
領域ＲＯＩを再構成するために３次元空間へ逆投影され
る。良質な画像を得るためには、投影のサンプリングお
よび線源位置の数をきわめて繊細にする必要がある。こ
のためこの米国特許第５０５６５２１号明細書に記載さ
れたフィルタリング処理は計算処理の面から高コストに
なる。
検出器の投影の処理から形成される寄与分が特異なもの
であり、非冗長的なものとなることが保証される。その
ため関数Ｍ（ｒ，θ）による除算またはその等価手段は
もはや必要なく、画像再生信号処理においては著しい簡
素化が図れる。ただしステップ２は複雑ではないとは言
っても、計算コストはやはり高い。より詳細には、ここ
にはマスクされた検出器データの各集合について複数の
線積分Ｌ（ｒ，θ）の計算を行い、検出器データからサ
ンプリングされた１次元投影を形成することが含まれ
る。線積分微分は図２のマスク２００内に示されている
平行な線分Ｌ１とＬ２との差を得ることによって１次元
投影から計算される。線分Ｌ１およびＬ２はマスク２０
の境界によっては制限されておらず、そのためこれらを
使用すると線積分Ｌ（ｒ，θ）の微分のための正確な計
算値が得られることに注目すべきである。このタイプの
マスキングをここでは“ソフトマスキング”と称する。
ソフトマスキングの付加的な詳細は本発明に関連する米
国特許第５７４８６９７号明細書に見出すことができ
る。第３のステップでは線積分微分が拡大された仮想検
出器上に逆投影される。第４のステップの３次元逆投影
の前に走査路の方向で逆投影された仮想検出器データの
グラジエントが計算され、その結果は次に被検体の関心
領域ＲＯＩを再構成するために３次元空間へ逆投影され
る。良質な画像を得るためには、投影のサンプリングお
よび線源位置の数をきわめて繊細にする必要がある。こ
のためこの米国特許第５０５６５２１号明細書に記載さ
れたフィルタリング処理は計算処理の面から高コストに
なる。
【００２３】前述した米国特許第５８８１１２３号明細
書"SIMPLIFIED CONE BEAM IMAGE RECONSTRUCTION USING
3D BACKPROJECTION"にはＦｅｌｄｋａｍｐ畳み込み処
理の簡単な構成（ランプフィルタリングとも称される）
が記載されており、ここでは上述の画像再構成処理の際
に米国特許第５９２６５２１号明細書に記載されている
フィルタリング処理全体がランプフィルタリングの１つ
のステップで置換される。この単純化の様子は図３に示
されている。ここでＬ、Ｌ１’、Ｌ２’は近接して配置
された平行な３つの線分であってマスク３０の境界とな
っており、ＬはＬ１’とＬ２’とのあいだにある。線分
Ｌはマスク３０の種々の角度で形成される線分を表して
おり、図１の前述の線分Ｌ（ｒ，２）に相応する。この
ことは当該の技術分野の技術者には周知であり、ラドン
微分データをコーンビームデータから計算するために用
いられる。この技術は米国特許第５８８１１２３号明細
書に記載されており、線分Ｌ１’、Ｌ２’をマスク３０
で区切ることにより、Ｆｅｌｄｋａｍｐ畳み込み処理
（ランプフィルタリング）が線積分微分畳み込みの代替
手段として簡単化される。これによりフィルタリング処
理は線分Ｌと現在の線源位置とによって定められる部分
平面のラドン微分の計算に所定の乗算定数まで相応す
る。
書"SIMPLIFIED CONE BEAM IMAGE RECONSTRUCTION USING
3D BACKPROJECTION"にはＦｅｌｄｋａｍｐ畳み込み処
理の簡単な構成（ランプフィルタリングとも称される）
が記載されており、ここでは上述の画像再構成処理の際
に米国特許第５９２６５２１号明細書に記載されている
フィルタリング処理全体がランプフィルタリングの１つ
のステップで置換される。この単純化の様子は図３に示
されている。ここでＬ、Ｌ１’、Ｌ２’は近接して配置
された平行な３つの線分であってマスク３０の境界とな
っており、ＬはＬ１’とＬ２’とのあいだにある。線分
Ｌはマスク３０の種々の角度で形成される線分を表して
おり、図１の前述の線分Ｌ（ｒ，２）に相応する。この
ことは当該の技術分野の技術者には周知であり、ラドン
微分データをコーンビームデータから計算するために用
いられる。この技術は米国特許第５８８１１２３号明細
書に記載されており、線分Ｌ１’、Ｌ２’をマスク３０
で区切ることにより、Ｆｅｌｄｋａｍｐ畳み込み処理
（ランプフィルタリング）が線積分微分畳み込みの代替
手段として簡単化される。これによりフィルタリング処
理は線分Ｌと現在の線源位置とによって定められる部分
平面のラドン微分の計算に所定の乗算定数まで相応す
る。
【００２４】この演算は計算上はきわめて高速に行われ
るものの、線分Ｌ１’、Ｌ２’の終点をマスク３０で
“ハードマスキング”することから生じるエラーのた
め、図２の“ソフトマスキング”に比べて部分面のラド
ン微分の近似値しか得られない。つまり検出器のピクセ
ル値がマスク領域のピクセル値へ不正確に制限され、さ
らにマスク境界の外側にある検出器のピクセル値は０と
なってしまう。ここでは線分Ｌをマスク領域のみに制限
し、適切な個所、例えばマスク境界近傍ではマスクされ
ていないオリジナルの検出器データを用いて線積分微分
を計算する手法を採用することができない。
るものの、線分Ｌ１’、Ｌ２’の終点をマスク３０で
“ハードマスキング”することから生じるエラーのた
め、図２の“ソフトマスキング”に比べて部分面のラド
ン微分の近似値しか得られない。つまり検出器のピクセ
ル値がマスク領域のピクセル値へ不正確に制限され、さ
らにマスク境界の外側にある検出器のピクセル値は０と
なってしまう。ここでは線分Ｌをマスク領域のみに制限
し、適切な個所、例えばマスク境界近傍ではマスクされ
ていないオリジナルの検出器データを用いて線積分微分
を計算する手法を採用することができない。
【００２５】相応に、米国特許第６０１８５６１号明細
書"MASK BOUNDARY CORRECTION IN ACONE BEAM IMAGING
SYSTEM USING SIMPLIFIED FILTERD BACKPROJECTION IMA
GERECONSTRUCTION"には、本発明の発明者により２次元
補正データを計算する技術が示されている。ここではラ
ンプフィルタリングされた２次元の近似データの集合が
組み合わされ、正確な画像の再構成が試みられている。
より詳細には、米国特許第６０１８６５６１号明細書に
ハードマスキングとソフトマスキングとの数学的な相違
点が説明されており、マスク境界の周囲の検出器データ
のみを用いて付加的に補正項を計算することが示されて
いる。
書"MASK BOUNDARY CORRECTION IN ACONE BEAM IMAGING
SYSTEM USING SIMPLIFIED FILTERD BACKPROJECTION IMA
GERECONSTRUCTION"には、本発明の発明者により２次元
補正データを計算する技術が示されている。ここではラ
ンプフィルタリングされた２次元の近似データの集合が
組み合わされ、正確な画像の再構成が試みられている。
より詳細には、米国特許第６０１８６５６１号明細書に
ハードマスキングとソフトマスキングとの数学的な相違
点が説明されており、マスク境界の周囲の検出器データ
のみを用いて付加的に補正項を計算することが示されて
いる。
【００２６】より詳細には、米国特許第６０１８５６１
号明細書には、ヘリカル走査路が被検体の終端を超えて
延在している場合にも正確に画像を再構成する手法が記
載されている。この手法は以下の操作により実現され
る。
号明細書には、ヘリカル走査路が被検体の終端を超えて
延在している場合にも正確に画像を再構成する手法が記
載されている。この手法は以下の操作により実現され
る。
【００２７】ステップ１：コーンビームデータのマスキ
ングステップ。相応する複数のマスクされた２次元デー
タ集合を形成するために、２次元コーンビーム投影デー
タの各セットをヘリカルマスク（図５を参照）でマスキ
ングする。
ングステップ。相応する複数のマスクされた２次元デー
タ集合を形成するために、２次元コーンビーム投影デー
タの各セットをヘリカルマスク（図５を参照）でマスキ
ングする。
【００２８】ステップ２：マスク内のコーンビームデー
タを走査路方向で１Ｄランプフィルタリングするステッ
プ。マスクされた２次元データ集合の各々のマスク境界
の内側の２次元コーンビーム投影データを処理して、複
数の相応する処理された２次元データ集合を形成する。
ここで処理された各２次元データ集合は２次元コーンビ
ーム投影データの所定の集合から求められたラドン微分
データの第１の予測計算値に相応する。
タを走査路方向で１Ｄランプフィルタリングするステッ
プ。マスクされた２次元データ集合の各々のマスク境界
の内側の２次元コーンビーム投影データを処理して、複
数の相応する処理された２次元データ集合を形成する。
ここで処理された各２次元データ集合は２次元コーンビ
ーム投影データの所定の集合から求められたラドン微分
データの第１の予測計算値に相応する。
【００２９】ステップ３：コーンビームデータをマスク
境界で２次元フィルタリングするステップ。コーンビー
ムデータのうちマスク境界に隣接する部分を処理するこ
とによりラドン微分データの第１の予測値に対する２次
元補正データを適応的に形成する。その結果を境界項ま
たは補正項と称する。
境界で２次元フィルタリングするステップ。コーンビー
ムデータのうちマスク境界に隣接する部分を処理するこ
とによりラドン微分データの第１の予測値に対する２次
元補正データを適応的に形成する。その結果を境界項ま
たは補正項と称する。
【００３０】ステップ４：画像再構成ステップ。重み付
け３次元逆投影法により処理された２次元データ集合と
このデータ集合のために適応的に形成された２次元補正
データとを共通の３次元空間内へ組み合せ、これにより
被検体の関心領域の３次元画像を３次元空間内に再構成
する。これらのステップは前掲の米国特許第６０１８５
６１号明細書に詳細に説明されている。
け３次元逆投影法により処理された２次元データ集合と
このデータ集合のために適応的に形成された２次元補正
データとを共通の３次元空間内へ組み合せ、これにより
被検体の関心領域の３次元画像を３次元空間内に再構成
する。これらのステップは前掲の米国特許第６０１８５
６１号明細書に詳細に説明されている。
【００３１】上述の４ステップアルゴリズムをここでは
“ショートオブジェクトアルゴリズム”と称することに
する。このアルゴリズムによれば被検体全体が関心領域
となる場合、つまりヘリカルスキャンの走査路が被検体
の終端を超えて延在する場合にも正確な画像再構成が可
能となる。医療分野および工業分野において関心を持た
れる被検体は多岐にわたるが、ここでは特に長い形状の
ものを問題としている。例えば患者の身体は長い被検体
である。また多くのケースで、長い被検体のうちのごく
一部の小さな部分のみが関心領域となる。たとえ被検体
全体の画像が必要となる場合であっても、それは部分領
域の画像を積み重ねていけば得られる。したがってヘリ
カルスキャンの走査路は被検体全体を覆う大きさではな
く、個々の部分領域を覆う大きさに選定するのが実際的
である。ただしこうした状況においても前述の“ショー
トオブジェクトアルゴリズム”は個々の部分領域を再構
成できない。なぜなら被検体のオーバレイがコーンビー
ムデータが再構成された関心領域ＲＯＩの画像を“汚
染”しているからである。特にショートオブジェクトア
ルゴリズムの第２のステップおよび第３のステップでの
汚染により被検体のオーバレイのコーンビームデータが
拡散され、再構成画像を劣化させる。
“ショートオブジェクトアルゴリズム”と称することに
する。このアルゴリズムによれば被検体全体が関心領域
となる場合、つまりヘリカルスキャンの走査路が被検体
の終端を超えて延在する場合にも正確な画像再構成が可
能となる。医療分野および工業分野において関心を持た
れる被検体は多岐にわたるが、ここでは特に長い形状の
ものを問題としている。例えば患者の身体は長い被検体
である。また多くのケースで、長い被検体のうちのごく
一部の小さな部分のみが関心領域となる。たとえ被検体
全体の画像が必要となる場合であっても、それは部分領
域の画像を積み重ねていけば得られる。したがってヘリ
カルスキャンの走査路は被検体全体を覆う大きさではな
く、個々の部分領域を覆う大きさに選定するのが実際的
である。ただしこうした状況においても前述の“ショー
トオブジェクトアルゴリズム”は個々の部分領域を再構
成できない。なぜなら被検体のオーバレイがコーンビー
ムデータが再構成された関心領域ＲＯＩの画像を“汚
染”しているからである。特にショートオブジェクトア
ルゴリズムの第２のステップおよび第３のステップでの
汚染により被検体のオーバレイのコーンビームデータが
拡散され、再構成画像を劣化させる。
【００３２】図６には概略図として被検体のオーバレイ
によるデータ汚染の原理が示されている。図示のよう
に、線源から検出器へ放射される光線Ｒは関心領域ＲＯ
Ｉの一部と長い被検体の関心領域ＲＯＩの外側部分（Ｄ
で示された部分）とを通過する。正確な画像の再構成を
達成するためには、関心領域ＲＯＩに関連する光線Ｒの
データ成分のみが所望される。汚染は関心領域ＲＯＩの
外側部分Ｄに関連する光線のデータ成分により引き起こ
される。したがって図６では、捕捉された関心領域ＲＯ
Ｉの画像データに含まれている全汚染データは関心領域
ＲＯＩの上方および下方に位置する被検体に関連するデ
ータに帰せられることになる。
によるデータ汚染の原理が示されている。図示のよう
に、線源から検出器へ放射される光線Ｒは関心領域ＲＯ
Ｉの一部と長い被検体の関心領域ＲＯＩの外側部分（Ｄ
で示された部分）とを通過する。正確な画像の再構成を
達成するためには、関心領域ＲＯＩに関連する光線Ｒの
データ成分のみが所望される。汚染は関心領域ＲＯＩの
外側部分Ｄに関連する光線のデータ成分により引き起こ
される。したがって図６では、捕捉された関心領域ＲＯ
Ｉの画像データに含まれている全汚染データは関心領域
ＲＯＩの上方および下方に位置する被検体に関連するデ
ータに帰せられることになる。
【００３３】ヘリカルスキャン環境では、オーバレイし
ている被検体はヘリカル走査路の両端近傍の線源位置で
“見える”。ショートオブジェクトアルゴリズムが長い
被検体内の関心領域ＲＯＩのイメージ再構成に使用され
る場合、ステップ２のフィルタリングは有限空間を支援
しており、したがって汚染は関心領域ＲＯＩの有限体積
にしか影響を及ぼさない。ただしショートオブジェクト
アルゴリズムのステップ３のフィルタリングは無限空間
を支援しているため、汚染は関心領域ＲＯＩの全体に及
ぶ。つまりショートオブジェクトアルゴリズムでは有利
にはステップ３が修正され、長い被検体をヘリカルスキ
ャンする際にいっそう正確に関心領域ＲＯＩを再構成す
ることができる。
ている被検体はヘリカル走査路の両端近傍の線源位置で
“見える”。ショートオブジェクトアルゴリズムが長い
被検体内の関心領域ＲＯＩのイメージ再構成に使用され
る場合、ステップ２のフィルタリングは有限空間を支援
しており、したがって汚染は関心領域ＲＯＩの有限体積
にしか影響を及ぼさない。ただしショートオブジェクト
アルゴリズムのステップ３のフィルタリングは無限空間
を支援しているため、汚染は関心領域ＲＯＩの全体に及
ぶ。つまりショートオブジェクトアルゴリズムでは有利
にはステップ３が修正され、長い被検体をヘリカルスキ
ャンする際にいっそう正確に関心領域ＲＯＩを再構成す
ることができる。
【００３４】
【特許文献１】米国特許第５２５７１８３号明細書
【特許文献２】米国特許第５５０４７９２号明細書
【特許文献３】米国特許第５８８１１２３号明細書
【特許文献４】米国特許第５９５６５２１号明細書
【特許文献５】米国特許第５４６３６６６号明細書
【特許文献６】米国特許第６０１８５６１号明細書
【非特許文献１】H.Kudo, T.Saito, "Derivation and I
mplementation of a Cone-Beam Reconstruction Algori
thm for Nonplanar Orbits", IEEE Trans.Med. Imag.,
MI-13(1994) 196-211
mplementation of a Cone-Beam Reconstruction Algori
thm for Nonplanar Orbits", IEEE Trans.Med. Imag.,
MI-13(1994) 196-211
【００３５】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、デー
タ汚染成分を除去して長い被検体の関心領域ＲＯＩの画
像を正確に再構成できる方法およびシステムを提供する
ことである。
タ汚染成分を除去して長い被検体の関心領域ＲＯＩの画
像を正確に再構成できる方法およびシステムを提供する
ことである。
【００３６】
【課題を解決するための手段】この課題は、ヘリカルス
キャンの走査路に沿って被検体の関心領域の画像データ
の集合を収集し、収集された画像データの集合のなかか
ら被検体の関心領域の外側の画像データに相応する汚染
データを識別し、汚染データを省いた画像データの集合
を用いて関心領域の画像を再構成することにより解決さ
れる。
キャンの走査路に沿って被検体の関心領域の画像データ
の集合を収集し、収集された画像データの集合のなかか
ら被検体の関心領域の外側の画像データに相応する汚染
データを識別し、汚染データを省いた画像データの集合
を用いて関心領域の画像を再構成することにより解決さ
れる。
【００３７】課題はまた、投影データの集合にマスキン
グを行い、各マスクの境界内のデータをマスクされた複
数の２次元データの集合とし、マスクされた複数の２次
元データの集合を内部に形成された複数の平行線に沿っ
てランプフィルタリングし、２次元コーンビーム投影デ
ータの所定の集合から求められたラドン微分データの第
１の予測計算値に相応してフィルタリング２次元データ
の集合を形成し、コーンビーム投影データの所定の集合
のうちマスクの境界に隣接する部分を処理してラドン微
分データの第１の予測値に対する２次元補正データを形
成し、被検体の関心領域の外側に関するコーンビーム投
影データについては２次元補正データを形成せず、各フ
ィルタリング２次元データの集合と計算された各２次元
補正データとを重みづけ３次元逆投影により３次元空間
へ結合し、これにより被検体の関心領域の画像を再構成
することにより解決される。
グを行い、各マスクの境界内のデータをマスクされた複
数の２次元データの集合とし、マスクされた複数の２次
元データの集合を内部に形成された複数の平行線に沿っ
てランプフィルタリングし、２次元コーンビーム投影デ
ータの所定の集合から求められたラドン微分データの第
１の予測計算値に相応してフィルタリング２次元データ
の集合を形成し、コーンビーム投影データの所定の集合
のうちマスクの境界に隣接する部分を処理してラドン微
分データの第１の予測値に対する２次元補正データを形
成し、被検体の関心領域の外側に関するコーンビーム投
影データについては２次元補正データを形成せず、各フ
ィルタリング２次元データの集合と計算された各２次元
補正データとを重みづけ３次元逆投影により３次元空間
へ結合し、これにより被検体の関心領域の画像を再構成
することにより解決される。
【００３８】
【発明の実施の形態】本発明の有利な実施形態によれ
ば、汚染データを識別するステップでヘリカルスキャン
の走査路の始点近傍または終点近傍の線源位置を識別す
る。
ば、汚染データを識別するステップでヘリカルスキャン
の走査路の始点近傍または終点近傍の線源位置を識別す
る。
【００３９】本発明の別の有利な実施形態によれば、汚
染データを識別するステップで関心領域の始点近傍の第
１の完全正弦段と関心領域の終点近傍の第２の完全正弦
段とを識別し、ここで完全正弦段は角度範囲Ｂを走査す
る線源位置を含む。
染データを識別するステップで関心領域の始点近傍の第
１の完全正弦段と関心領域の終点近傍の第２の完全正弦
段とを識別し、ここで完全正弦段は角度範囲Ｂを走査す
る線源位置を含む。
【００４０】本発明の別の有利な実施形態によれば、第
１の完全正弦段および第２の完全正弦段を識別する際に
ヘリカルスキャンの走査路をラドン空間の平面に投影す
る。
１の完全正弦段および第２の完全正弦段を識別する際に
ヘリカルスキャンの走査路をラドン空間の平面に投影す
る。
【００４１】本発明の別の有利な実施形態によれば、汚
染データを識別するステップで不完全正弦段上に存在す
る線源位置の画像データを識別する。
染データを識別するステップで不完全正弦段上に存在す
る線源位置の画像データを識別する。
【００４２】本発明の他の対象、特徴および利点を以下
に添付図を参照しながら詳細な実施例に則して説明す
る。
に添付図を参照しながら詳細な実施例に則して説明す
る。
【００４３】
【実施例】図４には本発明の画像再構成プロトコルを用
いて長い被検体の関心領域ＲＯＩを正確に再構成するた
めのヘリカルスキャン方式のコーンビーム３次元コンピ
ュータトモグラフィイメージングシステムが示されてい
る。有利な実施例では、図４のイメージングシステムは
前掲の米国特許第５２４７１８３号明細書および同第６
０１８５６１号明細書に記載の方式で構成されている
が、本発明の画像再構成処理のインプリメンテーション
を備えている点が相違している。特に以下に詳述するよ
うに、本発明の有利な実施例では、長い被検体の関心領
域の正確な画像を再構成するために米国特許第６０１８
５６１号明細書に記載された画像再構成プロトコルが拡
張されている。
いて長い被検体の関心領域ＲＯＩを正確に再構成するた
めのヘリカルスキャン方式のコーンビーム３次元コンピ
ュータトモグラフィイメージングシステムが示されてい
る。有利な実施例では、図４のイメージングシステムは
前掲の米国特許第５２４７１８３号明細書および同第６
０１８５６１号明細書に記載の方式で構成されている
が、本発明の画像再構成処理のインプリメンテーション
を備えている点が相違している。特に以下に詳述するよ
うに、本発明の有利な実施例では、長い被検体の関心領
域の正確な画像を再構成するために米国特許第６０１８
５６１号明細書に記載された画像再構成プロトコルが拡
張されている。
【００４４】図４では、適切にプログラミングされたコ
ンピュータ４３からの制御信号に応じてコンピュータ制
御されるマニピュレータがコーン状またはピラミッド状
のビームエネルギ（Ｘ線）の線源４２とピクセル化され
た２次元の検出器アレイ４１とを動かして走査させる。
この走査は予め定められた走査路に沿って時間的に別個
に連続する複数の線源位置で行われる。図示の実施例で
は、この走査路は長い被検体４９の所定の軸線４９ｂを
中心とした関心領域４０ａのヘリカル走査路４８として
示されている。図では上方へ向かって関心領域４９ａの
底部近傍の始点Ｂから関心領域４９ａの頂部近傍の終点
Ｅへ反時計回りに走査路４８が旋回していく。さらにヘ
リカル走査路４８は長い被検体４９の関心領域４９ａを
ちょうど覆う大きさで示されている。被検体４９を包囲
する走査路または被検体４９を横断する走査路など他の
タイプの走査路も使用可能であるが、平行投影で高度の
シンメトリが得られる走査路４８が有利であることが後
に明らかとなる。
ンピュータ４３からの制御信号に応じてコンピュータ制
御されるマニピュレータがコーン状またはピラミッド状
のビームエネルギ（Ｘ線）の線源４２とピクセル化され
た２次元の検出器アレイ４１とを動かして走査させる。
この走査は予め定められた走査路に沿って時間的に別個
に連続する複数の線源位置で行われる。図示の実施例で
は、この走査路は長い被検体４９の所定の軸線４９ｂを
中心とした関心領域４０ａのヘリカル走査路４８として
示されている。図では上方へ向かって関心領域４９ａの
底部近傍の始点Ｂから関心領域４９ａの頂部近傍の終点
Ｅへ反時計回りに走査路４８が旋回していく。さらにヘ
リカル走査路４８は長い被検体４９の関心領域４９ａを
ちょうど覆う大きさで示されている。被検体４９を包囲
する走査路または被検体４９を横断する走査路など他の
タイプの走査路も使用可能であるが、平行投影で高度の
シンメトリが得られる走査路４８が有利であることが後
に明らかとなる。
【００４５】線源と検出器とがコンピュータ４３および
マニピュレータ４４の制御のもとで共働することによ
り、Ｘ線エネルギはイメージングシステムのビューフィ
ールドを通過し、関心領域４９ａによって減衰される。
これにより検出器２１２内のエレメント（ピクセル）で
低下したＸ線エネルギがセンシングされ、これに相応す
る投影データの集合が形成される。投影データの各集合
はデータ取得装置４５へ供給され、図４の前述の部分と
同様に、当該の技術分野の技術者には周知の手段でディ
ジタル化され、取得された投影データとして記憶され
る。画像再構成モデル４６は取得された投影データから
３次元画像を再構成するためのプロトコルを記述してい
る。再構成された３次元画像はディスプレイ４７に表示
される。
マニピュレータ４４の制御のもとで共働することによ
り、Ｘ線エネルギはイメージングシステムのビューフィ
ールドを通過し、関心領域４９ａによって減衰される。
これにより検出器２１２内のエレメント（ピクセル）で
低下したＸ線エネルギがセンシングされ、これに相応す
る投影データの集合が形成される。投影データの各集合
はデータ取得装置４５へ供給され、図４の前述の部分と
同様に、当該の技術分野の技術者には周知の手段でディ
ジタル化され、取得された投影データとして記憶され
る。画像再構成モデル４６は取得された投影データから
３次元画像を再構成するためのプロトコルを記述してい
る。再構成された３次元画像はディスプレイ４７に表示
される。
【００４６】前述したように、米国特許第６０１８５６
１号明細書に記載された画像再構成の例では“ショート
オブジェクトアルゴリズム”が用いられており、ここで
は画像再構成処理は複数の２次元コーンビーム投影デー
タの集合に適用される。２次元コーンビームデータの集
合はそれぞれ相応の走査路の複数の線源位置で得られた
ものである。本発明の有利な実施例ではこのショートオ
ブジェクトアルゴリズムが長い被検体の関心領域ＲＯＩ
の正確な画像を再構成するために拡張される（このこと
は後に詳述する）。
１号明細書に記載された画像再構成の例では“ショート
オブジェクトアルゴリズム”が用いられており、ここで
は画像再構成処理は複数の２次元コーンビーム投影デー
タの集合に適用される。２次元コーンビームデータの集
合はそれぞれ相応の走査路の複数の線源位置で得られた
ものである。本発明の有利な実施例ではこのショートオ
ブジェクトアルゴリズムが長い被検体の関心領域ＲＯＩ
の正確な画像を再構成するために拡張される（このこと
は後に詳述する）。
【００４７】第１の画像再構成処理ステップでは、投影
データの各集合にマスクが与えられ、各マスクの境界内
のデータにより相応にマスクされた２次元データの集合
が形成される。上述の米国特許第６０１８５６１号明細
書に詳細に記載されているように、このマスキングステ
ップでは図５に示されているヘリカルマスクが用いら
れ、各マスクの境界内のデータが相応のマスクされた２
次元データの集合を形成する。マスク５０はトップカー
ブ５１およびボトムカーブ５２を備えており、これらの
カーブはコーンビームが走査路に沿って投影を行う際に
現在の線源位置から上方または下方へ旋回していくヘリ
ックスの形状に相応している。このマスクをデータコン
ビネーションマスクと称する。
データの各集合にマスクが与えられ、各マスクの境界内
のデータにより相応にマスクされた２次元データの集合
が形成される。上述の米国特許第６０１８５６１号明細
書に詳細に記載されているように、このマスキングステ
ップでは図５に示されているヘリカルマスクが用いら
れ、各マスクの境界内のデータが相応のマスクされた２
次元データの集合を形成する。マスク５０はトップカー
ブ５１およびボトムカーブ５２を備えており、これらの
カーブはコーンビームが走査路に沿って投影を行う際に
現在の線源位置から上方または下方へ旋回していくヘリ
ックスの形状に相応している。このマスクをデータコン
ビネーションマスクと称する。
【００４８】より詳細に図４に即して言えば、前述した
ように、ヘリカルスキャン方式のコーンビーム４８が長
い被検体４９の関心領域４９ａを走査する。平面検出器
４１は線源４２と検出器４１の原点とをつなぐ線が検出
器平面に対して垂直となるように回転軸線４９ｂに配置
されている。ヘリカルスキャンのトップカーブに対して
は次式が成り立つ。
ように、ヘリカルスキャン方式のコーンビーム４８が長
い被検体４９の関心領域４９ａを走査する。平面検出器
４１は線源４２と検出器４１の原点とをつなぐ線が検出
器平面に対して垂直となるように回転軸線４９ｂに配置
されている。ヘリカルスキャンのトップカーブに対して
は次式が成り立つ。
【００４９】
【数１】
【００５０】ここでｕ，ｖは図５では検出器のデカルト
座標軸であり、ｖ軸は回転軸線に一致する。Ｒはヘリカ
ルターンの径であり、ｈは隣接するターン間の距離すな
わちピッチである。ボトムカーブは原点を中心としたト
ップカーブの反転形であり、つまり（ｕ，ｖ）が（−
ｕ，−ｖ）となっている。ヘリカルマスクの形状は図５
に示されている。
座標軸であり、ｖ軸は回転軸線に一致する。Ｒはヘリカ
ルターンの径であり、ｈは隣接するターン間の距離すな
わちピッチである。ボトムカーブは原点を中心としたト
ップカーブの反転形であり、つまり（ｕ，ｖ）が（−
ｕ，−ｖ）となっている。ヘリカルマスクの形状は図５
に示されている。
【００５１】マスキングの一般的な原理によれば、集合
のうちマスクの外側のデータはゼロ値とされ、マスク内
部のデータは不変のまま残される。投影データの集合が
適切にマスクされると、これはマスクされた投影データ
の集合、または簡単にマスク集合と称される。マスクの
形状はコーンビームの投影が行われる現在の線源位置の
上方および下方のヘリカルターンによって定められるの
で、マスクされたデータの集合はデータコンビネーショ
ンの原理によって要求される角度範囲に正確に相応す
る。ここでの角度範囲は先行の線源位置と次の線源位置
とによって定められる。
のうちマスクの外側のデータはゼロ値とされ、マスク内
部のデータは不変のまま残される。投影データの集合が
適切にマスクされると、これはマスクされた投影データ
の集合、または簡単にマスク集合と称される。マスクの
形状はコーンビームの投影が行われる現在の線源位置の
上方および下方のヘリカルターンによって定められるの
で、マスクされたデータの集合はデータコンビネーショ
ンの原理によって要求される角度範囲に正確に相応す
る。ここでの角度範囲は先行の線源位置と次の線源位置
とによって定められる。
【００５２】第２のステップではマスクされた２次元デ
ータの集合が内部に形成された複数の平行線に沿って１
次元ランプフィルタリングされ、相応に複数のフィルタ
リング２次元データが形成される。フィルタリング２次
元データの集合はそれぞれ２次元コーンビーム投影デー
タの所定の集合から求められたラドン微分データの第１
の予測計算値である。より詳細にはＦｅｌｄｋａｍｐラ
ンプフィルタリング技術がマスクされた投影データに適
用され、マスクされたデータの集合はそれぞれ内部に形
成された複数の平行線（ｔ）に沿って１次元ランプフィ
ルタリングされるが、この平行線はデータ集合の得られ
た線源位置で走査路に接する線のデータ集合へ向かう平
行投影の方向と、次の線源位置の方向とに引かれてい
る。マスクされたデータ集合を線（ｔ）に沿ってランプ
フィルタリングすることにより、相応に複数のフィルタ
リングデータが形成される。こうして各線に沿ったポイ
ントごとのデータがそれぞれのポイントでのラドンデー
タの和を表すことになる。
ータの集合が内部に形成された複数の平行線に沿って１
次元ランプフィルタリングされ、相応に複数のフィルタ
リング２次元データが形成される。フィルタリング２次
元データの集合はそれぞれ２次元コーンビーム投影デー
タの所定の集合から求められたラドン微分データの第１
の予測計算値である。より詳細にはＦｅｌｄｋａｍｐラ
ンプフィルタリング技術がマスクされた投影データに適
用され、マスクされたデータの集合はそれぞれ内部に形
成された複数の平行線（ｔ）に沿って１次元ランプフィ
ルタリングされるが、この平行線はデータ集合の得られ
た線源位置で走査路に接する線のデータ集合へ向かう平
行投影の方向と、次の線源位置の方向とに引かれてい
る。マスクされたデータ集合を線（ｔ）に沿ってランプ
フィルタリングすることにより、相応に複数のフィルタ
リングデータが形成される。こうして各線に沿ったポイ
ントごとのデータがそれぞれのポイントでのラドンデー
タの和を表すことになる。
【００５３】第３のステップでは、コーンビーム投影デ
ータの所定の集合のうちマスク境界に隣接する部分を処
理することによりラドン微分データの第１の予測値に対
する２次元補正データが形成される。第４のステップで
は、フィルタリング２次元データと計算された２次元補
正データとが３次元逆投影により３次元空間へ結合さ
れ、これにより被検体の関心領域の画像が再構成され
る。
ータの所定の集合のうちマスク境界に隣接する部分を処
理することによりラドン微分データの第１の予測値に対
する２次元補正データが形成される。第４のステップで
は、フィルタリング２次元データと計算された２次元補
正データとが３次元逆投影により３次元空間へ結合さ
れ、これにより被検体の関心領域の画像が再構成され
る。
【００５４】本発明の原理にしたがって前述の“ショー
トオブジェクトアルゴリズム”を拡張することにより、
データ汚染が消去されるかまたは低減される。有利な実
施例では、前述の第３のステップが修正され、長い被検
体のヘリカルスキャンによる関心領域ＲＯＩの再構成が
得られる。ここでは被検体にオーバレイしているヘリカ
ル走査路の２つの終端近傍の線源位置（例えば図４のヘ
リカル走査路４８のＢ、Ｔ）がまず識別され、コーンビ
ームデータを処理する際の第３のステップがスキップさ
れる。汚染データを識別する処理を以下に図７〜図１２
に則して説明する。
トオブジェクトアルゴリズム”を拡張することにより、
データ汚染が消去されるかまたは低減される。有利な実
施例では、前述の第３のステップが修正され、長い被検
体のヘリカルスキャンによる関心領域ＲＯＩの再構成が
得られる。ここでは被検体にオーバレイしているヘリカ
ル走査路の２つの終端近傍の線源位置（例えば図４のヘ
リカル走査路４８のＢ、Ｔ）がまず識別され、コーンビ
ームデータを処理する際の第３のステップがスキップさ
れる。汚染データを識別する処理を以下に図７〜図１２
に則して説明する。
【００５５】図７にはヘリカル走査路７２の投影によっ
て定義される長い被検体７０のローカル関心領域７１の
例が示されている。図８のＡ、Ｂには検出器上の積分線
分とφ平面での線積分間隔とのあいだの関係が示されて
いる。“φ平面”とはここでは方位角φで配向されたｚ
軸を含むラドン空間内の一平面である。
て定義される長い被検体７０のローカル関心領域７１の
例が示されている。図８のＡ、Ｂには検出器上の積分線
分とφ平面での線積分間隔とのあいだの関係が示されて
いる。“φ平面”とはここでは方位角φで配向されたｚ
軸を含むラドン空間内の一平面である。
【００５６】図８のＡには特にφ平面φｉが示されてお
り、図示の正弦曲線８０はφ平面上に線源位置Ｓから延
在するヘリカル走査路７２の投影を有する。詳細に言え
ば、φ平面のヘリカル走査路７２の平行投影は正弦曲線
８０のかたちをしており、この曲線はヘリカル走査路７
２によって効果的に定義される円筒型ヘリックスの２つ
のサイドエッジ７３、７４のあいだを通る。正弦曲線８
０の位相はφ平面の配向状態に依存している。図８のＡ
で線源位置Ｓから引かれた点線はヘリカル走査路の線源
位置Ｓに交差するφｉ平面の全ての線積分間隔を表して
いる。線積分間隔とはφｉ平面上の線源位置で形成され
たデータを表している。
り、図示の正弦曲線８０はφ平面上に線源位置Ｓから延
在するヘリカル走査路７２の投影を有する。詳細に言え
ば、φ平面のヘリカル走査路７２の平行投影は正弦曲線
８０のかたちをしており、この曲線はヘリカル走査路７
２によって効果的に定義される円筒型ヘリックスの２つ
のサイドエッジ７３、７４のあいだを通る。正弦曲線８
０の位相はφ平面の配向状態に依存している。図８のＡ
で線源位置Ｓから引かれた点線はヘリカル走査路の線源
位置Ｓに交差するφｉ平面の全ての線積分間隔を表して
いる。線積分間隔とはφｉ平面上の線源位置で形成され
たデータを表している。
【００５７】図８のＢには検出器平面が示されており、
ここに線源位置Ｓでの画像が形成される。項Ｃｉ（ｓ）
は線源位置Ｓでの平面φｉに相応する。図８のＢの検出
器上の点線は図８のＡの線積分間隔に相応する積分線分
である。
ここに線源位置Ｓでの画像が形成される。項Ｃｉ（ｓ）
は線源位置Ｓでの平面φｉに相応する。図８のＢの検出
器上の点線は図８のＡの線積分間隔に相応する積分線分
である。
【００５８】図７ではサイドエッジ７３、７４で区切ら
れる正弦曲線の各部分を“正弦段”と称している。図７
に示されているように、正弦段はその両端がサイドエッ
ジ７３、７４に接していれば“完全”であり、接してい
ない場合には“不完全”であると見なされる。“完全正
弦段”は角度範囲Ｂをカバーする線源位置を含んでい
る。
れる正弦曲線の各部分を“正弦段”と称している。図７
に示されているように、正弦段はその両端がサイドエッ
ジ７３、７４に接していれば“完全”であり、接してい
ない場合には“不完全”であると見なされる。“完全正
弦段”は角度範囲Ｂをカバーする線源位置を含んでい
る。
【００５９】本発明によれば、φ平面ではローカル関心
領域のトップエッジおよびボトムエッジがヘリカル走査
路の投影の最上部の完全正弦段と最下部の完全正弦段と
によって定められている。これは図７に示されている通
りである。再構成されるグローバル関心領域ＲＯＩは全
てのローカル領域の交差により形成される。
領域のトップエッジおよびボトムエッジがヘリカル走査
路の投影の最上部の完全正弦段と最下部の完全正弦段と
によって定められている。これは図７に示されている通
りである。再構成されるグローバル関心領域ＲＯＩは全
てのローカル領域の交差により形成される。
【００６０】理論的な観点から見れば、前述の“ショー
トオブジェクトアルゴリズム”のフィルタリングステッ
プ（第２のステップおよび第３のステップ）は検出器上
の全ての積分線分を含むフィルタリング処理と等価であ
る（図８のＢを参照）。前述したように、図８のＡ、Ｂ
にはφ平面での線積分間隔と検出器の積分線分とのあい
だの関係が示されている。したがって図８のＢの検出器
のｕ軸の共通点で交差する線分の集合に適用されるフィ
ルタリング処理は、図８のＡのφ平面での線積分間隔の
相応の集合を形成する。φ平面とｕ軸上の位置とのこう
した相関は例えば米国特許第５２５７１８３号明細書に
詳細に記載されている。図８のＢの検出器上の線分の集
合はマスク境界の個所へ制限されているので、図８のＡ
のφ平面の線積分間隔の集合は現在の線源位置の上方お
よび下方の次の正弦段で区切られる。さらにｕ軸と上方
または下方のマスク境界とのあいだに引かれた検出器上
の線分は、現在の線源位置と上方または下方の正弦段と
のあいだに置かれた線積分間隔に相応する。
トオブジェクトアルゴリズム”のフィルタリングステッ
プ（第２のステップおよび第３のステップ）は検出器上
の全ての積分線分を含むフィルタリング処理と等価であ
る（図８のＢを参照）。前述したように、図８のＡ、Ｂ
にはφ平面での線積分間隔と検出器の積分線分とのあい
だの関係が示されている。したがって図８のＢの検出器
のｕ軸の共通点で交差する線分の集合に適用されるフィ
ルタリング処理は、図８のＡのφ平面での線積分間隔の
相応の集合を形成する。φ平面とｕ軸上の位置とのこう
した相関は例えば米国特許第５２５７１８３号明細書に
詳細に記載されている。図８のＢの検出器上の線分の集
合はマスク境界の個所へ制限されているので、図８のＡ
のφ平面の線積分間隔の集合は現在の線源位置の上方お
よび下方の次の正弦段で区切られる。さらにｕ軸と上方
または下方のマスク境界とのあいだに引かれた検出器上
の線分は、現在の線源位置と上方または下方の正弦段と
のあいだに置かれた線積分間隔に相応する。
【００６１】線源位置Ｓを図７のヘリカル走査路の端Ｔ
から測定されたビュー、すなわちヘリカルサークルの第
１の半部［０，Ｂ］として考察してみる。線源位置Ｓは
幾つかのφ平面のヘリカル走査路の最上部の完全正弦段
へ投影される。φ平面での線源位置Ｓより下方の線積分
間隔はローカル関心領域ＲＯＩを照射し、φ平面での線
源位置Ｓより上方の線積分間隔は被検体のローカル関心
領域ＲＯＩの外側を照射している。図８に示されている
検出器上の積分線分とφ平面での線積分間隔とのあいだ
の相関関係に基づいて、これらのφ平面上のローカル関
心領域ＲＯＩを再構成するために、検出器のｕ軸より下
方のコーンビームデータ部分のみが必要とされる。ｕ軸
より上方のコーンビームデータ部分は被検体の関心領域
ＲＯＩの外側を照射しており、関心領域の汚染成分とな
っているからである。このようにφ平面に対して、第３
のステップは線源位置Ｓでのコーンビームデータをフィ
ルタリングする際に下方のマスク境界にのみ適用され
る。
から測定されたビュー、すなわちヘリカルサークルの第
１の半部［０，Ｂ］として考察してみる。線源位置Ｓは
幾つかのφ平面のヘリカル走査路の最上部の完全正弦段
へ投影される。φ平面での線源位置Ｓより下方の線積分
間隔はローカル関心領域ＲＯＩを照射し、φ平面での線
源位置Ｓより上方の線積分間隔は被検体のローカル関心
領域ＲＯＩの外側を照射している。図８に示されている
検出器上の積分線分とφ平面での線積分間隔とのあいだ
の相関関係に基づいて、これらのφ平面上のローカル関
心領域ＲＯＩを再構成するために、検出器のｕ軸より下
方のコーンビームデータ部分のみが必要とされる。ｕ軸
より上方のコーンビームデータ部分は被検体の関心領域
ＲＯＩの外側を照射しており、関心領域の汚染成分とな
っているからである。このようにφ平面に対して、第３
のステップは線源位置Ｓでのコーンビームデータをフィ
ルタリングする際に下方のマスク境界にのみ適用され
る。
【００６２】他のφ平面では、線源位置Ｓはヘリカル走
査路の最上部の完全正弦段内部を投影している。こうし
たφ平面については、線源位置Ｓの全てのコーンビーム
データは被検体のローカル関心領域の外側を照射してお
り、したがって関心領域のデータの汚染成分となる。こ
のため当該のφ平面に対しては線源位置Ｓでのコーンビ
ームデータをフィルタリングする際にショートオブジェ
クトアルゴリズムの第３のステップが完全にスキップさ
れる。
査路の最上部の完全正弦段内部を投影している。こうし
たφ平面については、線源位置Ｓの全てのコーンビーム
データは被検体のローカル関心領域の外側を照射してお
り、したがって関心領域のデータの汚染成分となる。こ
のため当該のφ平面に対しては線源位置Ｓでのコーンビ
ームデータをフィルタリングする際にショートオブジェ
クトアルゴリズムの第３のステップが完全にスキップさ
れる。
【００６３】次に線源位置Ｓをヘリカル走査路の端Ｔか
ら測定されたビュー［Ｂ，２Ｂ］として考察してみる。
線源位置Ｓは幾つかのφ平面のヘリカル走査路の最上部
の完全正弦段へ投影される。φ平面での線源位置Ｓより
下方の線積分間隔はローカル関心領域ＲＯＩを照射し、
φ平面での線源位置Ｓより上方の線積分間隔は被検体の
ローカル関心領域ＲＯＩの外側を照射している。図８に
示されている検出器上の積分線分とφ平面での線積分間
隔とのあいだの相関関係に基づいて、これらのφ平面上
のローカル関心領域ＲＯＩを再構成するために、検出器
のｕ軸より下方のコーンビームデータ部分のみが必要と
される。ｕ軸より上方のコーンビームデータ部分は被検
体の関心領域ＲＯＩの外側を照射しており、関心領域の
汚染成分となっているからである。このようにφ平面に
対して、第３のステップは線源位置Ｓでのコーンビーム
データをフィルタリングする際に下方のマスク境界にの
み適用される。
ら測定されたビュー［Ｂ，２Ｂ］として考察してみる。
線源位置Ｓは幾つかのφ平面のヘリカル走査路の最上部
の完全正弦段へ投影される。φ平面での線源位置Ｓより
下方の線積分間隔はローカル関心領域ＲＯＩを照射し、
φ平面での線源位置Ｓより上方の線積分間隔は被検体の
ローカル関心領域ＲＯＩの外側を照射している。図８に
示されている検出器上の積分線分とφ平面での線積分間
隔とのあいだの相関関係に基づいて、これらのφ平面上
のローカル関心領域ＲＯＩを再構成するために、検出器
のｕ軸より下方のコーンビームデータ部分のみが必要と
される。ｕ軸より上方のコーンビームデータ部分は被検
体の関心領域ＲＯＩの外側を照射しており、関心領域の
汚染成分となっているからである。このようにφ平面に
対して、第３のステップは線源位置Ｓでのコーンビーム
データをフィルタリングする際に下方のマスク境界にの
み適用される。
【００６４】他のφ平面では、線源位置Ｓはヘリカル走
査路の最上部の完全正弦段内部を投影している。こうし
たφ平面については、線源位置Ｓの全てのコーンビーム
データは被検体のローカル関心領域を照射しており、し
たがって関心領域のデータの汚染成分とならない。この
ため当該のφ平面に対しては線源位置Ｓでのコーンビー
ムデータをフィルタリングする際にも第３のステップの
修正は必要ない。
査路の最上部の完全正弦段内部を投影している。こうし
たφ平面については、線源位置Ｓの全てのコーンビーム
データは被検体のローカル関心領域を照射しており、し
たがって関心領域のデータの汚染成分とならない。この
ため当該のφ平面に対しては線源位置Ｓでのコーンビー
ムデータをフィルタリングする際にも第３のステップの
修正は必要ない。
【００６５】以下に本発明の有利な実施例を説明する。
ここではヘリカル走査路端（例えば図７のＴ）から測定
された角度範囲［０，Ｂ］および［Ｂ，２Ｂ］でのビュ
ーによる線源位置のグループ化処理を詳細に説明する。
ヘリカル走査路の始点（例えば図７のＢ）近傍の線源位
置のグループ化処理は基本的には従来の技術と類似して
いるが、大きな修正点がある。以下の分析では線源の回
転のヘリカル走査路に沿ったセンシングは反時計回りに
行われているが、もちろん線源を時計回りにセンシング
する場合にも該当する。
ここではヘリカル走査路端（例えば図７のＴ）から測定
された角度範囲［０，Ｂ］および［Ｂ，２Ｂ］でのビュ
ーによる線源位置のグループ化処理を詳細に説明する。
ヘリカル走査路の始点（例えば図７のＢ）近傍の線源位
置のグループ化処理は基本的には従来の技術と類似して
いるが、大きな修正点がある。以下の分析では線源の回
転のヘリカル走査路に沿ったセンシングは反時計回りに
行われているが、もちろん線源を時計回りにセンシング
する場合にも該当する。
【００６６】１．ヘリカル走査路端から角度範囲［０，
Ｂ］でのビュー 図９には、角度範囲［０，Ｂ］での種々の線源位置が示
されている。より詳細には、図９には、被検体を表す円
９０が線源位置Ｓｉを出発してヘリカル走査路端である
線源位置Ｓ０から測定される角度範囲［０，Ｂ］内でイ
メージングされることが平面図で示されている。円９１
はＸ線源によってトラバースされるヘリカル走査路を表
している。図９では終端の線源位置Ｓ０から始まる線分
Ｌ１は走査円９１に接している。ラドン空間であるφ平
面は線分Ｌ１と直交しており、これによりラドン空間の
φ０平面が規定される。線源が反時計回りに回転すると
考えると、線源位置Ｓｉは円９１上にマーキングされ
る。線源Ｓｉを通る線分Ｌ２は線分Ｌ１に平行であるの
で、ラドン空間φ０平面との直交関係が得られる。ポイ
ントＣ０は線分Ｌ２が線源位置Ｓｉでのコーンビームデ
ータを取得する検出器のｕ軸と交差する点として定めら
れている。線源位置Ｓｉでのコーンビームデータを取得
する検出器の検出器平面９３は線源位置Ｓｉから被検体
の中心へ延在する線分Ｌ３との直交関係が得られるよう
に定められている。
Ｂ］でのビュー 図９には、角度範囲［０，Ｂ］での種々の線源位置が示
されている。より詳細には、図９には、被検体を表す円
９０が線源位置Ｓｉを出発してヘリカル走査路端である
線源位置Ｓ０から測定される角度範囲［０，Ｂ］内でイ
メージングされることが平面図で示されている。円９１
はＸ線源によってトラバースされるヘリカル走査路を表
している。図９では終端の線源位置Ｓ０から始まる線分
Ｌ１は走査円９１に接している。ラドン空間であるφ平
面は線分Ｌ１と直交しており、これによりラドン空間の
φ０平面が規定される。線源が反時計回りに回転すると
考えると、線源位置Ｓｉは円９１上にマーキングされ
る。線源Ｓｉを通る線分Ｌ２は線分Ｌ１に平行であるの
で、ラドン空間φ０平面との直交関係が得られる。ポイ
ントＣ０は線分Ｌ２が線源位置Ｓｉでのコーンビームデ
ータを取得する検出器のｕ軸と交差する点として定めら
れている。線源位置Ｓｉでのコーンビームデータを取得
する検出器の検出器平面９３は線源位置Ｓｉから被検体
の中心へ延在する線分Ｌ３との直交関係が得られるよう
に定められている。
【００６７】図１０のＡ、Ｂ、Ｃにはそれぞれ図９の３
つの異なる角度から見たφ＋平面、φ０平面、φ−平面
でのヘリカル走査路の投影が示されている。図１０のＢ
に示されているように、φ０平面方向で終端の線源位置
Ｓ０は円筒型ヘリックスのエッジに投影される。また図
９、図１０に示されているように、φ＋平面方向および
φ−平面方向はφ０平面からそれぞれ反対向きで徐々に
回転されていく２つの方向である。図１０のＡに示され
ているように、φ＋平面方向では、ヘリカル走査路のう
ち線源位置Ｓｉを含み線源位置Ｓ０で終わる部分は円筒
型ヘリックスには右側で接していない。したがって、φ
＋平面で現在の線源位置Ｓｉを投影している正弦段は図
１０のＡに示されているように円筒型ヘリックスの投影
の両端には達しておらず、この正弦段は不完全正弦段で
ある。換言すれば、線源位置Ｓ０が右側で円筒型ヘリッ
クスのエッジに接していないため、ヘリカルターンの頂
部が不完全となっている（つまりＢより小さくなってい
る）。さらにこの平面では、ローカル関心領域のトップ
エッジを定義している最上部の完全正弦段は図１０のＡ
に示されている段より下方である。線源位置Ｓｉの投影
は関心領域の外側に位置するので、線源位置Ｓｉはφ＋
平面での関心領域のデータの汚染成分となってしまう。
換言すれば、線源位置Ｓｉは不完全な個所に位置してい
るため、線源位置Ｓｉからのデータは考慮すべきでな
い。
つの異なる角度から見たφ＋平面、φ０平面、φ−平面
でのヘリカル走査路の投影が示されている。図１０のＢ
に示されているように、φ０平面方向で終端の線源位置
Ｓ０は円筒型ヘリックスのエッジに投影される。また図
９、図１０に示されているように、φ＋平面方向および
φ−平面方向はφ０平面からそれぞれ反対向きで徐々に
回転されていく２つの方向である。図１０のＡに示され
ているように、φ＋平面方向では、ヘリカル走査路のう
ち線源位置Ｓｉを含み線源位置Ｓ０で終わる部分は円筒
型ヘリックスには右側で接していない。したがって、φ
＋平面で現在の線源位置Ｓｉを投影している正弦段は図
１０のＡに示されているように円筒型ヘリックスの投影
の両端には達しておらず、この正弦段は不完全正弦段で
ある。換言すれば、線源位置Ｓ０が右側で円筒型ヘリッ
クスのエッジに接していないため、ヘリカルターンの頂
部が不完全となっている（つまりＢより小さくなってい
る）。さらにこの平面では、ローカル関心領域のトップ
エッジを定義している最上部の完全正弦段は図１０のＡ
に示されている段より下方である。線源位置Ｓｉの投影
は関心領域の外側に位置するので、線源位置Ｓｉはφ＋
平面での関心領域のデータの汚染成分となってしまう。
換言すれば、線源位置Ｓｉは不完全な個所に位置してい
るため、線源位置Ｓｉからのデータは考慮すべきでな
い。
【００６８】これに対してφ−平面方向では、ヘリカル
走査路のうち線源位置Ｓｉを含み線源位置Ｓ０で終わる
部分が円筒型ヘリックスに右側で接している。したがっ
てφ −平面では現在の線源位置Ｓｉを投影する正弦段は
図１０のＣに示されているように円筒型ヘリックスの投
影の両端に達しており、完全正弦段となっている。さら
にこの平面では線源位置Ｓｉの投影はφ−平面のローカ
ル関心領域のトップエッジを定義している最上部の完全
正弦段上に存在している。このことも図１０のＣに示さ
れている。
走査路のうち線源位置Ｓｉを含み線源位置Ｓ０で終わる
部分が円筒型ヘリックスに右側で接している。したがっ
てφ −平面では現在の線源位置Ｓｉを投影する正弦段は
図１０のＣに示されているように円筒型ヘリックスの投
影の両端に達しており、完全正弦段となっている。さら
にこの平面では線源位置Ｓｉの投影はφ−平面のローカ
ル関心領域のトップエッジを定義している最上部の完全
正弦段上に存在している。このことも図１０のＣに示さ
れている。
【００６９】図９に戻って見てみると、ｕ軸上のポイン
トＣ＋、Ｃ０、Ｃ−はそれぞれ検出器に投影されたφ＋
平面方向、φ０平面方向、φ−平面方向での現在の線源
位置を示している。ポイントＣ＋、Ｃ−はそれぞれポイ
ントＣ０の左側と右側とに位置する。線源位置Ｓｉで検
出されたコーンビームデータを用いてφ＋平面のラドン
微分データが形成されるが、この全てのラドン微分デー
タはポイントＣ＋に交差する積分線分に由来する。図１
０のＡに則して説明したように、線源位置Ｓｉはφ＋平
面でのローカル関心領域のデータの汚染成分となってい
ることから、汚染を回避するために、上方マスク境界お
よび下方マスク境界の双方の境界項（補正項）は有利に
はポイントＣ＋で交差する積分線分に対してスキップさ
れる。“ショートオブジェクトアルゴリズム”の第３の
ステップを拡張することにより、上方マスク境界および
下方マスク境界の双方の境界項（補正項）は有利にはポ
イントＣ０よりも左側でｕ軸に交差する積分線分に対し
てスキップされる。
トＣ＋、Ｃ０、Ｃ−はそれぞれ検出器に投影されたφ＋
平面方向、φ０平面方向、φ−平面方向での現在の線源
位置を示している。ポイントＣ＋、Ｃ−はそれぞれポイ
ントＣ０の左側と右側とに位置する。線源位置Ｓｉで検
出されたコーンビームデータを用いてφ＋平面のラドン
微分データが形成されるが、この全てのラドン微分デー
タはポイントＣ＋に交差する積分線分に由来する。図１
０のＡに則して説明したように、線源位置Ｓｉはφ＋平
面でのローカル関心領域のデータの汚染成分となってい
ることから、汚染を回避するために、上方マスク境界お
よび下方マスク境界の双方の境界項（補正項）は有利に
はポイントＣ＋で交差する積分線分に対してスキップさ
れる。“ショートオブジェクトアルゴリズム”の第３の
ステップを拡張することにより、上方マスク境界および
下方マスク境界の双方の境界項（補正項）は有利にはポ
イントＣ０よりも左側でｕ軸に交差する積分線分に対し
てスキップされる。
【００７０】これに対して、線源位置Ｓｉで検出された
コーンビームデータを用いてφ−平面のラドン微分デー
タも形成されるが、この全てのラドン微分データはポイ
ントＣ−に交差する積分線分に由来する。図１０のＣに
則して説明したように、線源位置Ｓｉの投影はφ−平面
での関心領域のトップエッジを定義する最上部の完全正
弦段上に存在することから、コーンビームデータのうち
ｕ軸より上の部分がローカル関心領域のデータの汚染成
分となる。汚染を回避するために、上方マスク境界の境
界項（補正項）は有利にはポイントＣ−に交差する積分
線分に対してスキップされる。上方マスク境界および下
方マスク境界の双方の境界項（補正項）は有利にはポイ
ントＣ０よりも右側でｕ軸に交差する積分線分に対して
スキップされる。
コーンビームデータを用いてφ−平面のラドン微分デー
タも形成されるが、この全てのラドン微分データはポイ
ントＣ−に交差する積分線分に由来する。図１０のＣに
則して説明したように、線源位置Ｓｉの投影はφ−平面
での関心領域のトップエッジを定義する最上部の完全正
弦段上に存在することから、コーンビームデータのうち
ｕ軸より上の部分がローカル関心領域のデータの汚染成
分となる。汚染を回避するために、上方マスク境界の境
界項（補正項）は有利にはポイントＣ−に交差する積分
線分に対してスキップされる。上方マスク境界および下
方マスク境界の双方の境界項（補正項）は有利にはポイ
ントＣ０よりも右側でｕ軸に交差する積分線分に対して
スキップされる。
【００７１】図１１には第３のフィルタリングステップ
の適用されるマスク境界の一部が示されている。このフ
ィルタリングはヘリカル走査路端からの角度範囲［０，
Ｂ］内にある線源位置に対して行われる。換言すれば、
図１１にはコーンビーム画像に対しヘリカル走査路端か
ら角度範囲［０，Ｂ］で測定されるビューにおいてどの
ように境界項（補正項）がスキップされるかが示されて
いる。ここでは積分線分は任意の投影角θで示されてい
る。
の適用されるマスク境界の一部が示されている。このフ
ィルタリングはヘリカル走査路端からの角度範囲［０，
Ｂ］内にある線源位置に対して行われる。換言すれば、
図１１にはコーンビーム画像に対しヘリカル走査路端か
ら角度範囲［０，Ｂ］で測定されるビューにおいてどの
ように境界項（補正項）がスキップされるかが示されて
いる。ここでは積分線分は任意の投影角θで示されてい
る。
【００７２】より詳細には、図１１には所定の線源位置
Ｓｉで取得されたコーンビームデータの集合１００と検
出器のｕ軸上にマーキングされたポイントＣ０とが示さ
れている。データコンビネーションマスク１０１がコー
ンビームデータ１００に与えられ、複数の線１０２がコ
ーンビームデータ１００内に前述のように形成される。
一般には線１０２の終点つまり線１０２の長さはデータ
コンビネーションマスク１０１の外側境界により、関心
領域のトップエッジおよびボトムエッジ近傍の走査路の
上方および下方の角度範囲２Ｂ内にある線源位置ごとに
定められる。ただし図１１に示されているように、ポイ
ントＣ０より右側でｕ軸に交差する線分（図１０のＣに
相応する線分）の終点はマスクの下方境界とｕ軸とによ
って定められ、ポイントＣ０よりも左側でｕ軸に交差す
る全ての線分（図１０のＡに相応する線分）は使用され
ない。換言すれば、マスクの上方境界での境界項はポイ
ントＣ０よりも右側でｕ軸に交差する線分に対してスキ
ップされ、マスクの上方境界および下方境界での境界項
はポイントＣ０よりも左側でｕ軸に交差する線分に対し
てスキップされる。この処理は全ての角度θについて反
復される。
Ｓｉで取得されたコーンビームデータの集合１００と検
出器のｕ軸上にマーキングされたポイントＣ０とが示さ
れている。データコンビネーションマスク１０１がコー
ンビームデータ１００に与えられ、複数の線１０２がコ
ーンビームデータ１００内に前述のように形成される。
一般には線１０２の終点つまり線１０２の長さはデータ
コンビネーションマスク１０１の外側境界により、関心
領域のトップエッジおよびボトムエッジ近傍の走査路の
上方および下方の角度範囲２Ｂ内にある線源位置ごとに
定められる。ただし図１１に示されているように、ポイ
ントＣ０より右側でｕ軸に交差する線分（図１０のＣに
相応する線分）の終点はマスクの下方境界とｕ軸とによ
って定められ、ポイントＣ０よりも左側でｕ軸に交差す
る全ての線分（図１０のＡに相応する線分）は使用され
ない。換言すれば、マスクの上方境界での境界項はポイ
ントＣ０よりも右側でｕ軸に交差する線分に対してスキ
ップされ、マスクの上方境界および下方境界での境界項
はポイントＣ０よりも左側でｕ軸に交差する線分に対し
てスキップされる。この処理は全ての角度θについて反
復される。
【００７３】２．ヘリカル走査路端から角度範囲［Ｂ，
２Ｂ］でのビュー 前述の分析は角度範囲［Ｂ，２Ｂ］のビューにおいても
同様に行われるので、これについてここでは詳細には説
明しない。図１２にはコーンビーム画像に対しヘリカル
走査路端から角度範囲［Ｂ，２Ｂ］で測定されたビュー
でどのように境界項すなわち補正項がスキップされるか
が示されている。ポイントＣ０は図９に示したものと同
様に構成されている。積分線分は任意の投影角θで示さ
れている。マスクの上方境界での境界項はポイントＣ０
よりも左側でｕ軸に交差する線分に対してスキップされ
る。この処理は全ての角度θについて反復される。
２Ｂ］でのビュー 前述の分析は角度範囲［Ｂ，２Ｂ］のビューにおいても
同様に行われるので、これについてここでは詳細には説
明しない。図１２にはコーンビーム画像に対しヘリカル
走査路端から角度範囲［Ｂ，２Ｂ］で測定されたビュー
でどのように境界項すなわち補正項がスキップされるか
が示されている。ポイントＣ０は図９に示したものと同
様に構成されている。積分線分は任意の投影角θで示さ
れている。マスクの上方境界での境界項はポイントＣ０
よりも左側でｕ軸に交差する線分に対してスキップされ
る。この処理は全ての角度θについて反復される。
【００７４】本発明を添付図を参照しながら図示の実施
例に則して説明したが、これは本発明をこれらの実施例
に限定するものではない。当該の技術分野の技術者にと
っては本発明の概念から離れずこれらの実施例に種々の
変更および修正を加えることができるはずである。こう
した全ての変更および修正は特許請求の範囲として示さ
れている本発明の範囲に含まれるものである。
例に則して説明したが、これは本発明をこれらの実施例
に限定するものではない。当該の技術分野の技術者にと
っては本発明の概念から離れずこれらの実施例に種々の
変更および修正を加えることができるはずである。こう
した全ての変更および修正は特許請求の範囲として示さ
れている本発明の範囲に含まれるものである。
【図１】コーンビーム画像再構成のための従来の３次元
逆投影法を示す図である。
逆投影法を示す図である。
【図２】取得されたコーンビーム投影データからラドン
微分データを形成する技術としてのソフトマスキングを
示す図である。
微分データを形成する技術としてのソフトマスキングを
示す図である。
【図３】取得されたコーンビーム投影データからラドン
微分データを形成する技術としてのハードマスキングを
示す図である。
微分データを形成する技術としてのハードマスキングを
示す図である。
【図４】本発明の画像再構成に用いられるコーンビーム
イメージング装置を示す図である。
イメージング装置を示す図である。
【図５】データコンビネーションのための平面検出器で
使用されるヘリカルマスクの実施例を示す図である。
使用されるヘリカルマスクの実施例を示す図である。
【図６】データ汚染現象を表すダイアグラムである。
【図７】本発明によるヘリカル走査路に沿った関心領域
の投影の実施例を示すダイアグラムである。
の投影の実施例を示すダイアグラムである。
【図８】検出器上の積分線分と平面上の線積分間隔との
あいだの関係を示すダイアグラムである。
あいだの関係を示すダイアグラムである。
【図９】ヘリカル走査路の終端から角度範囲［０，Ｂ］
で分布する本発明の複数の線源位置の例を示すダイアグ
ラムである。
で分布する本発明の複数の線源位置の例を示すダイアグ
ラムである。
【図１０】本発明の投影が行われる図９の種々の平面上
のヘリカル走査路の例を示すダイアグラムである。
のヘリカル走査路の例を示すダイアグラムである。
【図１１】ヘリカル走査路の終端から角度範囲［０，
Ｂ］で分布する本発明の複数の線源位置に対してフィル
タリングされるマスク境界の位置を示すダイアグラムで
ある。
Ｂ］で分布する本発明の複数の線源位置に対してフィル
タリングされるマスク境界の位置を示すダイアグラムで
ある。
【図１２】ヘリカル走査路の終端から角度範囲［Ｂ，２
Ｂ］で分布する本発明の複数の線源位置に対してフィル
タリングされるマスク境界の位置を示すダイアグラムで
ある。
Ｂ］で分布する本発明の複数の線源位置に対してフィル
タリングされるマスク境界の位置を示すダイアグラムで
ある。
４０ イメージングシステム
４１ 検出器アレイ
４２ 線源
４３ コンピュータ
４４ マニピュレータ
４５ データ取得装置ＤＡＳ
４６ 画像再構成モデル
４７ ディスプレイ
４８ ヘリカル走査路
４９ 被検体
４９ａ 関心領域
４９ｂ 軸線
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 4C093 AA22 BA10 CA13 FE13 FF28
5B057 AA09 BA03 CA02 CA08 CA12
CA16 CB02 CB08 CB13 CB16
CC03 CE06 CE08 CE09 DA08
DA17 DB02 DB05 DB09 DC22
Claims (18)
- 【請求項１】 ヘリカルスキャンの走査路に沿って被検
体の関心領域（ＲＯＩ）の画像データの集合を収集する
ステップと、 収集された画像データの集合のなかから被検体の関心領
域の外側の画像データに相応する汚染データを識別する
ステップと、 汚染データを省いた画像データの集合を用いて関心領域
の画像を再構成するステップとを有することを特徴とす
る画像再構成方法。 - 【請求項２】 汚染データを識別するステップでヘリカ
ルスキャンの走査路の始点近傍または終点近傍の線源位
置を識別する、請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 汚染データを識別するステップで関心領
域の始点近傍の第１の完全正弦段と関心領域の終点近傍
の第２の完全正弦段とを識別し、ここで完全正弦段は角
度範囲Ｂを走査する線源位置を含む、請求項１記載の方
法。 - 【請求項４】 第１の完全正弦段および第２の完全正弦
段を識別する際にヘリカルスキャンの走査路をラドン空
間の平面に投影する、請求項３記載の方法。 - 【請求項５】 汚染データを識別するステップで不完全
正弦段上に存在する線源位置の画像データを識別する、
請求項３記載の方法。 - 【請求項６】 コーンビーム源からのエネルギにより走
査路上の相応の複数の線源位置で被検体を照射して２次
元検出器へ配向された放射から複数の２次元コーンビー
ム投影データの集合を取得し、該投影データの集合に画
像再構成処理を適用して被検体の関心領域（ＲＯＩ）を
イメージングする３次元コンピュータトモグラフィのた
めの走査およびデータ取得方法において、 投影データの集合にマスキングを行い、各マスクの境界
内のデータをマスクされた複数の２次元データの集合と
するステップと、 マスクされた複数の２次元データの集合を内部に形成さ
れた複数の平行線に沿ってランプフィルタリングし、２
次元コーンビーム投影データの所定の集合から求められ
たラドン微分データの第１の予測計算値に相応してフィ
ルタリング２次元データの集合を形成するステップと、 コーンビーム投影データの所定の集合のうちマスクの境
界に隣接する部分を処理してラドン微分データの第１の
予測値に対する２次元補正データを形成し、被検体の関
心領域の外側に関するコーンビーム投影データについて
は２次元補正データを形成しないステップと、 各フィルタリング２次元データの集合と計算された各２
次元補正データとを重みづけ３次元逆投影により３次元
空間へ結合し、これにより被検体の関心領域の画像を再
構成するステップとを有することを特徴とする３次元コ
ンピュータトモグラフィのための走査およびデータ取得
方法。 - 【請求項７】 コーンビーム投影データの集合のなかか
ら被検体の関心領域の外側の投影データに相応する汚染
データを識別するステップを含む、請求項６記載の方
法。 - 【請求項８】 汚染データを識別するステップでヘリカ
ルスキャンの走査路の始点または終点近傍の線源位置を
識別する、請求項７記載の方法。 - 【請求項９】 汚染データを識別するステップで関心領
域の始点近傍の第１の完全正弦段と関心領域の終点近傍
の第２の完全正弦段とを識別し、ここで完全正弦段は角
度範囲Ｂを走査する線源位置を含む、請求項７記載の方
法。 - 【請求項１０】 第１の完全正弦段および第２の完全正
弦段を識別する際にヘリカルスキャンの走査路をラドン
空間の平面に投影する、請求項９記載の方法。 - 【請求項１１】 汚染データを識別するステップで不完
全正弦段上に存在する線源位置の画像データを識別す
る、請求項９記載の方法。 - 【請求項１２】 ３次元コンピュータトモグラフィのた
めの走査およびデータ取得方法を実行するプログラム命
令を備えた機械読み取り可能なプログラム記憶装置にお
いて、プログラム命令によりコーンビーム源からのエネ
ルギにより走査路上の相応の複数の線源位置で被検体を
照射して２次元検出器へ配向される放射から複数の２次
元コーンビーム投影データの集合を取得し、該投影デー
タの集合に画像再構成処理を適用して被検体の関心領域
（ＲＯＩ）をイメージングするために、 投影データの集合にマスキングを行い、各マスクの境界
内のデータをマスクされた複数の２次元データの集合と
するステップと、 マスクされた複数の２次元データの集合を内部に形成さ
れた複数の平行線に沿ってランプフィルタリングし、２
次元コーンビーム投影データの所定の集合から求められ
たラドン微分データの第１の予測計算値に相応してフィ
ルタリング２次元データの集合を形成するステップと、 コーンビーム投影データの所定の集合のうちマスクの境
界に隣接する部分を処理してラドン微分データの第１の
予測値に対する２次元補正データを形成し、被検体の関
心領域の外側に関するコーンビーム投影データについて
は２次元補正データを形成しないステップと、 各フィルタリング２次元データの集合と計算された各２
次元補正データとを重みづけ３次元逆投影により３次元
空間へ結合し、これにより被検体の関心領域の画像を再
構成するステップとが行われることを特徴とする機械読
み取り可能なプログラム記憶装置。 - 【請求項１３】 コーンビーム投影データの集合のなか
から被検体の関心領域の外側の投影データに相応する汚
染データを識別するステップの実行命令を含む、請求項
１２記載の装置。 - 【請求項１４】 汚染データを識別するステップの実行
命令にヘリカルスキャンの走査路の始点または終点近傍
の線源位置を識別する命令が含まれている、請求項１３
記載の装置。 - 【請求項１５】 汚染データを識別するステップの実行
命令に、関心領域の始点近傍の第１の完全正弦段と関心
領域の終点近傍の第２の完全正弦段とを識別し、ここで
完全正弦段は角度範囲Ｂを走査する線源位置を含む命令
が含まれている、請求項１３記載の方法。 - 【請求項１６】 第１の完全正弦段および第２の完全正
弦段を識別する命令にヘリカルスキャンの走査路をラド
ン空間の平面に投影する命令が含まれている、請求項１
５記載の方法。 - 【請求項１７】 汚染データを識別するステップの実行
命令に不完全正弦段上に存在する線源位置の画像データ
を識別する命令が含まれている、請求項９記載の方法。 - 【請求項１８】 被検体の関心領域ＲＯＩの画像を形成
する３次元コンピュータトモグラフィ装置において、 少なくとも被検体の関心領域に放射エネルギを加えるコ
ーンビーム源と、 放射エネルギを検出する２次元エリア検出器と、 線源の走査軌跡を線源の横断する走査路として定める手
段と、 エリア検出器とともに被検体に対して相対的に位置決め
可能であるように固定されたコーンビーム源を走査路に
沿った方向で動かし、複数の線源位置で被検体の関心領
域を走査させ、エリア検出器に各線源位置での２次元コ
ーンビーム投影データの集合を取得させるマニピュレー
タと、 ２次元コーンビーム投影データの各集合をマスキングし
てマスクされたデータ集合を形成するマスキング手段
と、 マスクされたデータ集合を内部に形成された複数の平行
線に沿ってランプフィルタリングし、２次元コーンビー
ム投影データの所定の集合から求められたラドン微分デ
ータの第１の予測計算値に相応に複数のフィルタリング
２次元データの集合を形成するランプフィルタリング手
段と、 ２次元コーンビーム投影データの所定の集合のうちマス
クの境界に隣接する部分を処理してラドン微分データの
第１の予測値に対する２次元補正データを形成し、その
際に被検体の関心領域の外側に関するコーンビーム投影
データについては補正データを形成しない処理手段と、 各フィルタリング２次元データの集合と計算された各２
次元補正データとを重みづけ３次元逆投影により３次元
空間へ結合し、これにより被検体の関心領域の３次元画
像を再構成する３次元逆投影手段とを有することを特徴
とする３次元コンピュータトモグラフィ装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US10/015716 | 2001-10-30 | ||
| US10/015,716 US6574297B2 (en) | 2001-10-30 | 2001-10-30 | System and method for image reconstruction in a cone beam imaging system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003144430A true JP2003144430A (ja) | 2003-05-20 |
Family
ID=21773152
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002316465A Withdrawn JP2003144430A (ja) | 2001-10-30 | 2002-10-30 | 画像再構成方法、３次元コンピュータトモグラフィのための走査およびデータ取得方法、機械読み取り可能なプログラム記憶装置、および３次元コンピュータトモグラフィ装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6574297B2 (ja) |
| EP (1) | EP1308898A3 (ja) |
| JP (1) | JP2003144430A (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012127761A1 (ja) * | 2011-03-22 | 2012-09-27 | 株式会社日立メディコ | Ｘ線ｃｔ装置、および方法 |
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|---|---|---|---|---|
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| DE10248766B4 (de) * | 2002-10-18 | 2005-02-10 | Siemens Ag | Verfahren zur Bilderstellung für einen mehrzeiligen Spiral-Computertomographen und Computer-Tomographie-Gerät zur Durchführung dieses Verfahrens |
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