JP2003180675A - 計算機式断層写真法システムの雑音低減の方法及び装置 - Google Patents

計算機式断層写真法システムの雑音低減の方法及び装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 小さいＸ線管電流での撮像時の画質の低下を
防ぐ。 【解決手段】 計算機式断層写真法イメージング・シス
テム（１０）において再構成される画像の雑音の低減を
促進する方法（６０）である。この方法は、投影データ
を生成する工程（６２）と、投影データの雑音分布の特
性を決定する工程（６４）と、雑音分布の特性決定を用
いて投影データに適応型雑音低減演算を施す工程（６
６）と、投影データをフィルタ処理する工程とを含んで
いる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の背景】本発明は、断層写真法撮像に関し、さら
に具体的には、計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージン
グ・システムにおいて再構成される画像の雑音を低減さ
せる方法及び装置に関する。
【０００２】少なくとも一つの公知のＣＴイメージング
・システム構成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形
状のビームを投射し、このビームは、デカルト座標系の
ＸＹ平面であって、一般に「イメージング（撮像）平
面」と呼ばれる平面内に位置するようにコリメートされ
る。Ｘ線ビームは患者等の被撮像物体を透過する。ビー
ムは物体によって減弱された後に放射線検出器のアレイ
に入射する。検出器アレイで受光される減弱したビーム
放射線の強度は、物体によるＸ線ビームの減弱量に依存
している。アレイ内の各々の検出器素子が、検出器の位
置でのビーム減弱の測定値である別個の電気信号を発生
する。すべての検出器からの減弱測定値を別個に取得し
て透過プロファイル（断面）を形成する。
【０００３】公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源
及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが物体と交差する角度
が定常的に変化するように撮像平面内で被撮像物体の周
りをガントリと共に回転する。一つのガントリ角度での
検出器アレイからの一群のＸ線減弱測定値すなわち投影
データを「ビュー」と呼ぶ。物体の「走査（スキャ
ン）」は、Ｘ線源及び検出器が一回転する間に様々なガ
ントリ角度すなわちビュー角度において形成される一組
のビューで構成される。
【０００４】アキシャル・スキャン（軸方向走査）で
は、投影データを処理して、物体を通して得られる２次
元スライスに対応する画像を構成する。一組の投影デー
タから画像を再構成する一つの方法は、当業界でフィル
タ補正逆投影法と呼ばれている。この手法は、走査から
の減弱測定値を「ＣＴ数」又は「ハンスフィールド(Hou
nsfield)単位」と呼ばれる整数へ変換し、これらの整数
を用いて陰極線管表示器上の対応するピクセルの輝度を
制御するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】幾つかの公知のイメー
ジング・システムでは、ミリメートル未満の単位での走
査速度を用いると、Ｘ線源のピーク電力及び持続電力に
対する要件が大幅に強まって、結果的に検出器が信号損
失を生ずる。加えて、信号損失は、個々の検出器セルの
間の間隙によって、検出されるＸ線フォトンの数が二分
の一未満に減少することにより生じ、画質の低下を助長
する場合がある。加えて、Ｘ線量が増大すると人体に悪
影響を及ぼす虞があり、従って、患者が受けるＸ線量は
最小限に抑えなければならないので、Ｘ線フォトン束を
減少させることにより患者が受けるＸ線量の減少を促
す。このことは一般的には、Ｘ線管電流を減少させるこ
とにより行なわれており、これにより典型的にはＸ線フ
ォトンの数が減少する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】一つの側面では、計算機
式断層写真法イメージング・システムにおいて再構成さ
れる画像の雑音の低減を促進する方法を提供する。この
方法は、投影データを生成する工程と、投影データの雑
音分布の特性を決定する工程と、雑音分布の特性決定を
用いて投影データに適応型（アダプティブ）雑音低減演
算を施す工程と、画像を再構成する工程とを含んでい
る。
【０００７】もう一つの側面では、計算機式断層写真法
イメージング・システムにおいて再構成される画像の雑
音の低減を促進する方法を提供する。この方法は、投影
データを生成する工程と、オフセット補正、一次速度補
正、参照チャネル補正、及び空気較正の１以上を用いて
投影データを前処理する工程とを含んでいる。この方法
はまた、投影データの雑音分布の特性を決定する工程を
含んでおり、雑音分布の特性を決定する工程は、空気較
正ベクトルを生成する工程と、空気較正ベクトルの多項
式フィットを実行してボウタイ形ベクトルを生成する工
程と、ボウタイ形ベクトルを用いてσ（γ）＝［Ｂ
（γ）・（ｐ（γ））1/2］／ｐ（γ0）に従って雑音分
布の標準偏差を近似する工程とを含んでいる。この方法
はまた、雑音分布の特性決定を用いて投影データに適応
型雑音低減演算を施す工程と、ｐr（γ）＝ｐ（γ）−
α（γ）［ｐ（γ）−ｐf（γ）］に従って投影データ
をフィルタ処理する工程と、画像を再構成する工程とを
含んでいる。
【０００８】さらなる側面では、再構成される画像の雑
音の低減を促進する計算機式断層写真法（ＣＴ）イメー
ジング・システムを提供する。この計算機式断層写真法
（ＣＴ）イメージング・システムは、検出器アレイと、
１以上の放射線源と、検出器アレイ及び放射線源に結合
されており投影データを生成するように構成されている
コンピュータとを含んでいる。コンピュータはまた、投
影データの雑音分布の特性を決定し、雑音分布の特性決
定を用いて投影データに適応型雑音低減演算を施して、
画像を再構成するように構成されている。
【０００９】さらにもう一つの側面では、再構成される
画像の雑音の低減を促進する計算機式断層写真法（Ｃ
Ｔ）イメージング・システムを提供する。この計算機式
断層写真法（ＣＴ）イメージング・システムは、検出器
アレイと、１以上の放射線源と、検出器アレイ及び放射
線源に結合されており投影データを生成すると共にオフ
セット補正、一次速度補正、参照チャネル補正、及び空
気較正の１以上を用いて投影データを前処理するように
構成されているコンピュータとを含んでいる。コンピュ
ータはまた、投影データの雑音分布の特性を決定するよ
うに構成されており、雑音分布の特性を決定するため
に、空気較正ベクトルを生成し、空気較正ベクトルの多
項式フィットを実行してボウタイ形ベクトルを生成し、
ボウタイ形ベクトルを用いてσ（γ）＝［Ｂ（γ）・
（ｐ（γ））1/2］／ｐ（γ0）に従って雑音分布の標準
偏差を近似することを含んでいる。コンピュータはま
た、雑音分布の特性決定を用いて投影データに適応型雑
音低減演算を施し、ｐr（γ）＝ｐ（γ）−α（γ）
［ｐ（γ）−ｐf（γ）］に従って投影データをフィル
タ処理して、画像を再構成するように構成されている。
【００１０】さらにもう一つの側面では、計算機式断層
写真法イメージング・システムにおいて再構成される画
像の雑音の低減を促進するコンピュータにより実行可能
なプログラムで符号化されているコンピュータ読み取り
可能な媒体を提供する。このプログラムは、投影データ
を生成し、投影データの雑音分布の特性を決定し、雑音
分布の特性決定を用いて投影データに適応型雑音低減演
算を施して、画像を再構成すべくコンピュータに指示す
るように構成されている。
【００１１】さらにもう一つの側面では、計算機式断層
写真法イメージング・システムにおいて再構成される画
像の雑音の低減を促進するコンピュータにより実行可能
なプログラムで符号化されているコンピュータ読み取り
可能な媒体を提供する。このプログラムは、投影データ
を生成すると共にオフセット補正、一次速度補正、参照
チャネル補正、及び空気較正の１以上を用いて投影デー
タを前処理すべくコンピュータに指示するように構成さ
れている。プログラムはまた、投影データの雑音分布の
特性を決定するように構成されており、雑音分布の特性
を決定するために、空気較正ベクトルを生成し、空気較
正ベクトルの多項式フィットを実行してボウタイ形ベク
トルを生成し、ボウタイ形ベクトルを用いてσ（γ）＝
［Ｂ（γ）・（ｐ（γ））1/2］／ｐ（γ0）に従って雑
音分布の標準偏差を近似することを含んでいる。プログ
ラムはまた、雑音分布の特性決定を用いて投影データに
適応型雑音低減演算を施し、ｐr（γ）＝ｐ（γ）−α
（γ）［ｐ（γ）−ｐf（γ）］に従って投影データを
フィルタ処理して、画像を再構成すべくコンピュータに
指示するように構成されている。
【００１２】
【発明の実施の形態】本書で用いられる用語として、単
数形で記載されており単数不定冠詞を冠した要素又は工
程という用語は、排除すると明記していない限りかかる
要素又は工程を複数備えることを排除しないものと理解
されたい。さらに、本発明の「一実施形態」に対する参
照は、所載の特徴を同様に組み入れている他の実施形態
の存在を排除しないものと解釈されたい。
【００１３】また、本書で用いられる「画像を再構成す
る」という句は、画像を表わすデータが生成されるが可
視画像は形成されないような本発明の実施形態を排除す
るものではない。但し、多くの実施形態は１以上の可視
可能な画像を形成する（か又は形成するように構成され
ている）。
【００１４】図１及び図２には、計算機式断層写真（Ｃ
Ｔ）イメージング・システム１０が、「第３世代」ツイ
ン・ビームＣＴスキャナに典型的なガントリ１２を含む
ものとして示されている。ガントリ１２はＸ線放射線源
１４を有しており、Ｘ線放射線源１４は、Ｘ線放射線ビ
ーム１６をガントリ１２の対向する側に設けられている
検出器アレイ１８に向かって投射する。検出器アレイ１
８は検出器素子２０によって形成されており、検出器素
子２０は一括で、物体２２、例えば患者を透過する投射
Ｘ線を感知する。各々の検出器素子２０は、入射Ｘ線ビ
ームの強度を表わし従って患者２２を透過する際のビー
ムの減弱を表わす電気信号を発生する。Ｘ線投影データ
を取得するための一回の走査の間に、ガントリ１２及び
ガントリ１２に装着されている構成部品は、回転中心２
４の周りを回転する。検出器アレイ１８は、検出器アレ
イ１８が検出器素子又は検出器セル２０の行を複数で有
するマルチスライス構成で作製されており、その一行の
みを図２に示す。ツイン・ビーム螺旋走査時には、二行
の検出器行からデータが同時に取得される。かかる構成
を有する検出器素子２０の１以上の追加行が図示の行に
平行に配列されており、各々の行が患者２２の並進方向
（すなわちｚ軸又は患者の体軸）を横断している。
【００１５】ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御され
ている。制御機構２６はＸ線制御器２８とガントリ・モ
ータ制御器３０とを含んでおり、Ｘ線制御器２８はＸ線
源１４に電力信号及びタイミング信号を供給し、ガント
リ・モータ制御器３０はガントリ１２の回転速度及び位
置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ
取得システム（ＤＡＳ）３２が検出器素子又は検出器セ
ル２０からのアナログ・データをサンプリングして、後
続の処理のためにこのデータをディジタル信号へ変換す
る。画像再構成器３４が、サンプリングされてディジタ
ル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って高速
画像再構成を実行する。再構成された画像はコンピュー
タ３６への入力として印加され、コンピュータ３６は記
憶装置３８に画像を記憶させる。コンピュータ３６はま
た、キーボードを有するコンソール４０を介して操作者
から指令及び走査用パラメータを受け取る。陰極線管表
示器又は液晶表示器のような付設されている表示器４２
によって、操作者は、再構成された画像及びコンピュー
タ３６からのその他のデータを観測することができる。
操作者が供給した指令及びパラメータはコンピュータ３
６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２８及
びガントリ・モータ制御器３０に制御信号及び情報を供
給する。加えて、コンピュータ３６は、モータ式テーブ
ル４６を制御するテーブル・モータ制御器４４を動作さ
せて、患者２２をガントリ１２内で配置する。具体的に
は、テーブル４６は患者２２の各部分をガントリ開口４
８を通して移動させる。
【００１６】一実施形態では、コンピュータ３６は着脱
式媒体５２に読み書きを行なう装置５０を含んでいる。
例えば、装置５０はフロッピー（商標）・ディスク・ド
ライブ、ＣＤ−Ｒ／Ｗドライブ又はＤＶＤドライブであ
る。これに対応して、媒体５２は、フロッピー・ディス
ク、コンパクト・ディスク又はＤＶＤのいずれかとな
る。一実施形態では、装置５０及び媒体５２を用いて、
イメージング・システム１０から他のコンピュータへ取
得された投影データを転送してさらなる処理を行ない、
或いは他の実施形態では、コンピュータ３６によって処
理される機械読み取り可能な命令を入力する。
【００１７】イメージング・システム１０のコンピュー
タ３６及び／又は画像再構成器３４は、単独で又は組み
合わせて、本発明の１以上の実施形態において本書に記
載する計算工程を実行するのに必要な処理能力を提供す
る。計算工程を実行するための命令は、記憶装置３８、
読み取り専用メモリ若しくは読み書きメモリ（図１では
別個には示されていない）のような付設メモリ、又は媒
体５２に記憶されている。
【００１８】投影データに平滑化演算を施す際の一つの
問題点は、統計的ゆらぎから実際の信号変動を分離する
のが困難であることである。しかしながら、統計的雑音
のみによって生ずる信号の特定の変動を予め決定できる
場合には、空間分解能に影響を与えずに投影データに低
域通過フィルタ演算を施すことができる。例えば、測定
された信号すなわち投影データの雑音特性によって、統
計的ゆらぎに起因する変動と物体２２の実際の構造に起
因する変動との間の弁別を容易にする。
【００１９】図３は、計算機式断層写真法イメージング
・システムの統計的雑音の低減を促進する方法６０の流
れ図である。一実施形態では、雑音はＸ線フォトン雑音
である。もう一つの実施形態では、雑音は電子雑音とフ
ォトン雑音との組み合わせである。方法６０は、投影デ
ータを生成する工程６２、投影データの雑音分布の特性
を決定する工程６４、雑音分布の特性決定を用いて投影
データに適応型雑音低減演算を施す工程６６、及び画像
を再構成する工程６８を含んでいる。
【００２０】一実施形態では、投影データを生成する工
程６２は、計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・
システム１０（図１に示す）を用いて物体２２（図１に
示す）を走査する工程を含んでいる。投影データは前処
理される。一実施形態では、前処理は、オフセット補
正、一次速度補正、参照チャネル補正、及び空気較正を
含むがこれらに限定されない。一実施形態では、投影デ
ータはマイナス対数演算の工程まで前処理される。投影
データを前処理してイメージング・システム１０を較正
することにより、画像のアーティファクトの減少が促進
される。
【００２１】投影データの雑音分布の特性を決定する工
程６４は、空気較正ベクトルを生成する工程、空気較正
ベクトルの多項式フィットを実行してボウタイ形ベクト
ルを生成する工程、及びボウタイ形ベクトルを用いて雑
音分布の標準偏差を近似する工程を含んでいる。
【００２２】一実施形態では、空気較正ベクトルはボウ
タイ・フィルタを用いて生成される。従って、空気較正
後の信号は、実際の測定されたＸ線フォトン束を表わす
ものでは最早なくなる。次いで、ボウタイ効果を推定す
るボウタイ形ベクトルを生成する。ボウタイ形ベクトル
は、式１に従って空気較正ベクトルの多項式フィットを
実行することにより生成される。
【００２３】 Ｂ（γ）＝ｐｏｌｙ＿ｆｉｔ（ｘ2，Ａｉｒｃａｌ（γ）） 式１ ここで、Ｂ（γ）はボウタイ形ベクトルであり、ｘは検
出器チャネル番号であり、イソチャネルをゼロに等しく
する。一実施形態では、五次多項式フィットを用いる。
もう一つの実施形態では、ｎ次多項式を用い、すなわち
ｎ＞５とする。代替的には、ボウタイ・ベクトルＢ
（γ）をＸ線フォトン束測定値から直接決定することも
できる。利用時には、空気走査すなわち走査平面内に物
体を含まない走査の第一の集合をボウタイを用いて収集
する。空気走査の第二の集合はボウタイを用いずに収集
する。空気走査の第一の集合と空気走査の第二の集合と
の比がボウタイ・ベクトルＢ（γ）に相当する。
【００２４】投影データを前処理した後には、投影デー
タの雑音分布はポアソン分布に従うものと仮定すること
ができる。従って、投影データの標準偏差σ（γ）を下
記の式によって近似することができる。
【００２５】 σ（γ）＝［Ｂ（γ）・（ｐ（γ））1/2］／ｐ（γ0） 式２ ここで、ｐ（γ）はマイナス対数処理前の較正後の投影
データであり、ｐ（γ0）は参照チャネル信号である。
この方法はすべての行で同一であるので検出器行番号は
用いない。同様に、簡単化のために投影角番号も省略さ
れている。実施形態の一例では、データ集合のあらゆる
投影標本、すなわち各々のチャネル、各々の検出器行及
び各々の投影ビューに式２を適用する。
【００２６】図４は、品質保証（ＱＡ）ファントムの較
正後の投影のグラフ図である。図５は、式（２）に基づ
いて近似された標準偏差のグラフ図であり、同図におい
ては、近似標準偏差を実線で表わし、対応する測定標準
偏差を点線で表わしている。
【００２７】雑音分布の特性決定を用いて投影データに
適応型雑音低減演算を施す工程６６は、上限閾値ｔhigh
及び下限閾値ｔlowを画定する工程を含んでいる。投影
標本の近傍に跨がる投影標本の測定変動がσ（γ）ｔ
lowよりも小さい場合には、完全平滑化演算を適用す
る。測定変動がσ（γ）ｔhighよりも大きい場合には、
平滑化演算を行なわない。変動が近似的にσ（γ）ｔ
highとσ（γ）ｔlowとの間にある場合には、変動の水
準に基づいて平滑化の量を調節する。一実施形態では、
平滑化はチャネル毎の方式で行なわれる。変動は、小さ
い関心領域における標準偏差を計算することにより測定
することができる。一実施形態では、変動測定のために
複数の異なる配向を用いる。一実施形態では、チャネ
ル、ビュー及び検出器行に跨がる分散を算出することが
できる。もう一つの実施形態では、複数の中間的な方
向、例えば両チャネル及びビューに跨がる斜方向等であ
るがこれに限定されない方向を用いることができる。さ
らにもう一つの実施形態では、複数の多重分解能形式の
アプローチを用いることができる。例えば、２、３又は
４の隣接する検出器チャネルを加算して単一のチャネル
を形成することができ、圧縮された投影に変動解析及び
フィルタ処理を施すことができる。
【００２８】投影データをフィルタ処理する工程は、変
動が前段で画定された閾値の範囲内すなわちｔlowとｔ
highとの間になるような方向に沿ってフィルタ処理を行
なうことを含んでいる。フィルタ処理された投影を導き
出すためには複数のフィルタ処理方法を用いることがで
きる。例えば、任意の形式の低域通過フィルタ又は統計
方式フィルタを用いてよい。導き出されたフィルタ処理
後の投影ｐf（γ）を用いて、修正後の投影ｐr（γ）を
下記の式に従って得ることができる。
【００２９】 ｐr（γ）＝ｐ（γ）−α（γ）［ｐ（γ）−ｐf（γ）］ 式３ ここで、α（γ）は前段で算出した変動及び閾値に基づ
いて決定される。
【００３０】図６は、フィルタ処理方法の実効性を説明
するのに用いられる再構成したファントムの複数の画像
である。画像１００は、走査して従来の再構成アルゴリ
ズムで再構成したＱＡファントムの例を示す。画像１０
２は、本書に記載した一つの方法に従って処理した同じ
ＱＡファントムを示す。適応型処理によって画像雑音が
大幅に減少している。画像１０４は、画像１００と画像
１０２との差画像を示す。一実施形態では、差画像には
構造情報が存在しておらず、空間分解能を保存する本ア
ルゴリズムの性能を示している。画像１０６は、１．８
倍の管電流で走査して従来の再構成アルゴリズムで再構
成したＱＡファントムを示す。画像雑音レベルは画像１
０２と同等であることに留意されたい。
【００３１】様々な特定の実施形態によって本発明を説
明したが、当業者であれば、特許請求の範囲の要旨及び
範囲に含まれる改変を施して本発明を実施し得ることを
理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＴイメージング・システムの見取り図であ
る。
【図２】図１に示すシステムのブロック概略図である。
【図３】再構成される画像の雑音の低減を促進する方法
の流れ図である。
【図４】品質保証（ＱＡ）ファントムの較正後の投影の
グラフ図である。
【図５】近似した標準偏差のグラフ図である。
【図６】フィルタ処理方法の実効性を示すのに用いられ
る再構成後のファントムの複数の画像の図である。
【符号の説明】
１０ ＣＴシステム １２ ガントリ １４ Ｘ線源 １６ Ｘ線ビーム １８ 検出器アレイ ２０ 検出器素子 ２２ 患者 ２４ 回転中心 ２６ 制御機構 ４２ 表示器 ４６ モータ式テーブル ４８ ガントリ開口 ５０ 読み書き装置 ５２ 着脱式媒体 ６０ ＣＴイメージング・システムの統計的雑音の低減
を促進する方法 １００ 従来のアルゴリズムで再構成したＱＡファント
ム画像 １０２ 本発明の方法で再構成したＱＡファントム画像 １０４ 画像１００と画像１０２との差画像 １０６ １．８倍の管電流を用いて従来のアルゴリズム
で再構成したＱＡファントム画像
フロントページの続き (72)発明者 チアン・シェー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ブル ックフィールド、ウエスト・ケズウィッ ク・コート、19970番 Ｆターム(参考） 4C093 AA22 CA06 CA13 FC12 FC15 FC18 FC19

Claims (27)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 計算機式断層写真法イメージング・シス
    テム（１０）において再構成される画像の雑音の低減を
    促進する方法（６０）であって、 投影データを生成する工程（６２）と、 前記投影データの雑音分布の特性を決定する工程（６
    ４）と、 前記雑音分布の特性決定を用いて前記投影データに適応
    型雑音低減演算を施す工程（６６）と、 画像を再構成する工程（６８）とを備えた方法（６
    ０）。
  2. 【請求項２】 前記投影データを前処理する工程をさら
    に含んでいる請求項１に記載の方法（６０）。
  3. 【請求項３】 前記投影データを前処理する工程は、オ
    フセット補正、一次速度補正、参照チャネル補正、及び
    空気較正の１以上により前記投影データを前処理する工
    程を含んでいる請求項２に記載の方法（６０）。
  4. 【請求項４】 前記投影データの雑音分布の特性を決定
    する工程（６４）は、 空気較正ベクトルを生成する工程と、 ボウタイ形ベクトルを生成するために前記空気較正ベク
    トルの多項式フィットを実行する工程と、 前記ボウタイ形ベクトルを用いて前記雑音分布の標準偏
    差を近似する工程とを含んでいる請求項１に記載の方法
    （６０）。
  5. 【請求項５】 前記投影データの雑音分布の特性を決定
    する工程（６４）は、 ボウタイを用いて空気走査の第一の集合を収集する工程
    と、 ボウタイを用いずに空気走査の第二の集合を収集する工
    程と、 ボウタイ・ベクトルを生成するために前記空気走査の第
    一の集合と前記空気走査の第二の集合との比を算出する
    工程とを含んでいる請求項１に記載の方法（６０）。
  6. 【請求項６】 前記適応型雑音低減演算を施す工程（６
    ６）は、上限閾値ｔ high及び下限閾値ｔlowを画定する
    工程と、σ（γ）ｔlow未満では完全に平滑化し、近似
    的にσ（γ）ｔhighとσ（γ）ｔlowとの間では可変的
    に平滑化する工程とを含んでいる請求項１に記載の方法
    （６０）。
  7. 【請求項７】 前記ボウタイ形ベクトルを用いて前記雑
    音分布の標準偏差を近似する工程は、σ（γ）＝［Ｂ
    （γ）・（ｐ（γ））1/2］／ｐ（γ0）に従って前記雑
    音分布の標準偏差を近似する工程を含んでおり、ここ
    で、 γは特定のビュー及び特定の投影角の投影標本について
    の検出器角度であり、 σ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの投影データの標準偏差であり、 Ｂ（γ）は前記ボウタイ形ベクトルであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 ｐ（γ0）は参照チャネル・データである請求項４に記
    載の方法（６０）。
  8. 【請求項８】 前記投影データをフィルタ処理する工程
    をさらに含んでおり、該工程は、ｐr（γ）＝ｐ（γ）
    −α（γ）［ｐ（γ）−ｐf（γ）］に従って前記投影
    データをフィルタ処理する工程を含んでおり、ここで、 ｐr（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでの修正後の投影標本であり、 ｐf（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでのフィルタ処理後の投影標本であり、 α（γ）は投影データの変動及び閾値パラメータにより
    決定されるパラメータであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データである請求項１に記載の
    方法（６０）。
  9. 【請求項９】 計算機式断層写真法イメージング・シス
    テム（１０）において再構成される画像の雑音の低減を
    促進する方法（６０）であって、 投影データを生成する工程（６２）と、 オフセット補正、一次速度補正、参照チャネル補正、及
    び空気較正の１以上を用いて前記投影データを前処理す
    る工程と、 前記投影データの雑音分布の特性を決定する工程（６
    ４）であって、 空気較正ベクトルを生成する工程と、 ボウタイ形ベクトルを生成するために前記空気較正ベク
    トルの多項式フィットを実行する工程と、 前記ボウタイ形ベクトルを用いて、σ（γ）＝［Ｂ
    （γ）・（ｐ（γ））1/ 2］／ｐ（γ0）に従って前記雑
    音分布の標準偏差を近似する工程であって、ここで、 γは特定のビュー及び特定の投影角の投影標本について
    の検出器角度であり、 σ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの投影データの標準偏差であり、 Ｂ（γ）は前記ボウタイ形ベクトルであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 ｐ（γ0）は参照チャネル・データである、近似する工
    程とを含んでいる特性を決定する工程（６４）と、 前記雑音分布の特性決定を用いて前記投影データに適応
    型雑音低減演算を施す工程（６６）と、 ｐr（γ）＝ｐ（γ）−α（γ）［ｐ（γ）−ｐ
    f（γ）］に従って前記投影データをフィルタ処理する
    工程であって、ここで、 ｐr（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでの修正後の投影標本であり、 ｐf（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでのフィルタ処理後の投影標本であり、 α（γ）は投影データの変動及び閾値パラメータにより
    決定されるパラメータであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データである、フィルタ処理す
    る工程と、 画像を再構成する工程（６８）とを備えた方法（６
    ０）。
  10. 【請求項１０】 再構成される画像の雑音の低減を促進
    する計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システ
    ム（１０）であって、 検出器アレイ（１８）と、 １以上の放射線源（１４）と、 前記検出器アレイ及び放射線源に結合されているコンピ
    ュータ（３６）とを備えており、該コンピュータ（３
    ６）は、 投影データを生成し（６２）、 該投影データの雑音分布の特性を決定し（６４）、 該雑音分布の特性決定を用いて前記投影データに適応型
    雑音低減演算を施して（６６）、 画像を再構成するように構成されている、計算機式断層
    写真法（ＣＴ）イメージング・システム（１０）。
  11. 【請求項１１】 計算機式断層写真法イメージング・シ
    ステムにおいて再構成される画像の雑音の低減を促進す
    るために、前記コンピュータ（３６）は前記投影データ
    を前処理するようにさらに構成されている請求項１０に
    記載の計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・シス
    テム（１０）。
  12. 【請求項１２】 前記コンピュータ（３６）は、オフセ
    ット補正、一次速度補正、参照チャネル補正、及び空気
    較正の１以上を用いて前記投影データを前処理するよう
    にさらに構成されている請求項１１に記載の計算機式断
    層写真法（ＣＴ）イメージング・システム（１０）。
  13. 【請求項１３】 前記投影データの雑音分布の特性を決
    定するために、前記コンピュータ（３６）は、 空気較正ベクトルを生成し、 ボウタイ形ベクトルを生成するために前記空気較正ベク
    トルの多項式フィットを実行して、 前記ボウタイ形ベクトルを用いて前記雑音分布の標準偏
    差を近似するようにさらに構成されている請求項１０に
    記載の計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・シス
    テム（１０）。
  14. 【請求項１４】 前記投影データの雑音分布の特性を決
    定するために、前記コンピュータ（３６）は、 ボウタイを用いて空気走査の第一の集合を収集し、 ボウタイを用いずに空気走査の第二の集合を収集して、 ボウタイ・ベクトルを生成するために前記空気走査の第
    一の集合と前記空気走査の第二の集合との比を算出する
    ようにさらに構成されている請求項１０に記載の計算機
    式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム（１
    ０）。
  15. 【請求項１５】 適応型雑音低減演算を施すために、前
    記コンピュータ（３６）は、上限閾値ｔhigh及び下限閾
    値ｔlowを画定し、σ（γ）ｔlow未満では完全に平滑化
    して、近似的にσ（γ）ｔhighとσ（γ）ｔlowとの間
    では可変的に平滑化するようにさらに構成されている請
    求項１０に記載の計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージ
    ング・システム（１０）。
  16. 【請求項１６】 前記ボウタイ形ベクトルを用いて前記
    雑音分布の標準偏差を近似するために、前記コンピュー
    タ（３６）は、σ（γ）＝［Ｂ（γ）・（ｐ（γ））
    1/2］／ｐ（γ0）に従って前記雑音分布の標準偏差を近
    似するようにさらに構成されており、ここで、 γは特定のビュー及び特定の投影角の投影標本について
    の検出器角度であり、σ（γ）は特定の検出器行及び投
    影角についての検出器角度γでの投影データの標準偏差
    であり、 Ｂ（γ）は前記ボウタイ形ベクトルであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 ｐ（γ0）は参照チャネル・データである請求項１３に
    記載の計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・シス
    テム（１０）。
  17. 【請求項１７】 前記コンピュータ（３６）は、ｐ
    r（γ）＝ｐ（γ）−α（γ）［ｐ（γ）−ｐf（γ）］
    に従って前記投影データをフィルタ処理するようにさら
    に構成されており、ここで、 ｐr（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでの修正後の投影標本であり、 ｐf（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでのフィルタ処理後の投影標本であり、 α（γ）は投影データの変動及び閾値パラメータにより
    決定されるパラメータであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データである請求項１０に記載
    の計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム
    （１０）。
  18. 【請求項１８】 再構成される画像の雑音の低減を促進
    する計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システ
    ム（３０）であって、 検出器アレイ（１８）と、 １以上の放射線源（１４）と、 前記検出器アレイ及び放射線源に結合されているコンピ
    ュータ（３６）とを備えており、該コンピュータ（３
    ６）は、 投影データを生成し（６２）、 オフセット補正、一次速度補正、参照チャネル補正、及
    び空気較正の１以上を用いて前記投影データを前処理
    し、 前記投影データの雑音分布の特性を決定し（６４）、雑
    音分布の特性を決定するために、 空気較正ベクトルを生成し、 ボウタイ形を生成するために前記空気較正ベクトルの多
    項式フィットを実行し、 前記ボウタイ形ベクトルを用いて、σ（γ）＝［Ｂ
    （γ）・（ｐ（γ）） 1/2］／ｐ（γ0）に従って前記雑
    音分布の標準偏差を近似し、ここで、 γは特定のビュー及び特定の投影角の投影標本について
    の検出器角度であり、 σ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの投影データの標準偏差であり、 Ｂ（γ）は前記ボウタイ形ベクトルであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 ｐ（γ0）は参照チャネル・データであり、 前記雑音分布の特性決定を用いて前記投影データに適応
    型雑音低減演算を施し（６６）、 ｐr（γ）＝ｐ（γ）−α（γ）［ｐ（γ）−ｐ
    f（γ）］に従って前記投影データをフィルタ処理し、
    ここで、 ｐr（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでの修正後の投影標本であり、 ｐf（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでのフィルタ処理後の投影標本であり、 α（γ）は投影データの変動及び閾値パラメータにより
    決定されるパラメータであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 画像を再構成する（６８）ように構成されている、計算
    機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム。
  19. 【請求項１９】 計算機式断層写真法イメージング・シ
    ステム（１０）において再構成される画像の雑音の低減
    を促進するシステムにより実行可能なプログラムで符号
    化されているコンピュータ読み取り可能な媒体であっ
    て、前記プログラムは、 投影データを生成し（６２）、 該投影データの雑音分布の特性を決定し（６４）、 該雑音分布の特性決定を用いて前記投影データに適応型
    雑音低減演算を施して（６６）、 画像を再構成す（６８）べく前記コンピュータに指示す
    るように構成されている、コンピュータ読み取り可能な
    媒体。
  20. 【請求項２０】 計算機式断層写真法イメージング・シ
    ステム（１０）において再構成される画像の雑音の低減
    を促進するために、前記プログラムは前記投影データを
    前処理するようにさらに構成されている請求項１９に記
    載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
  21. 【請求項２１】 前記プログラムは、オフセット補正、
    一次速度補正、参照チャネル補正、及び空気較正の１以
    上を用いて前記投影データを前処理するようにさらに構
    成されている請求項２０に記載のコンピュータ読み取り
    可能な媒体。
  22. 【請求項２２】 前記投影データの雑音分布の特性を決
    定するために、前記プログラムは、 空気較正ベクトルを生成し、 ボウタイ形ベクトルを生成するために前記空気較正ベク
    トルの多項式フィットを実行して、 前記ボウタイ形ベクトルを用いて前記雑音分布の標準偏
    差を近似するようにさらに構成されている請求項１９に
    記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
  23. 【請求項２３】 前記投影データの雑音分布の特性を決
    定するために、前記プログラムは、 ボウタイを用いて空気走査の第一の集合を収集し、 ボウタイを用いずに空気走査の第二の集合を収集して、 ボウタイ・ベクトルを生成するために前記空気走査の第
    一の集合と前記空気走査の第二の集合との比を算出する
    ようにさらに構成されている請求項１９に記載のコンピ
    ュータ読み取り可能な媒体。
  24. 【請求項２４】 適応型雑音低減演算を施すために、前
    記プログラムは、上限閾値ｔhigh及び下限閾値ｔlowを
    画定し、σ（γ）ｔlow未満では完全に平滑化して、近
    似的にσ（γ）ｔhighとσ（γ）ｔlowとの間では可変
    的に平滑化するようにさらに構成されている請求項１９
    に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
  25. 【請求項２５】 前記ボウタイ形ベクトルを用いて前記
    雑音分布の標準偏差を近似するために、前記プログラム
    は、σ（γ）＝［Ｂ（γ）・（ｐ（γ））1/ 2］／ｐ
    （γ0）に従って前記雑音分布の標準偏差を近似するよ
    うにさらに構成されており、ここで、 γは特定のビュー及び特定の投影角の投影標本について
    の検出器角度であり、 σ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの投影データの標準偏差であり、 Ｂ（γ）は前記ボウタイ形ベクトルであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 ｐ（γ0）は参照チャネル・データである請求項２２に
    記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
  26. 【請求項２６】 前記プログラムは、ｐr（γ）＝ｐ
    （γ）−α（γ）［ｐ（γ）−ｐf（γ）］に従って前
    記投影データをフィルタ処理するようにさらに構成され
    ており、ここで、 ｐr（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでの修正後の投影標本であり、 ｐf（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでのフィルタ処理後の投影標本であり、 α（γ）は投影データの変動及び閾値パラメータにより
    決定されるパラメータであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データである請求項１９に記載
    のコンピュータ読み取り可能な媒体。
  27. 【請求項２７】 計算機式断層写真法イメージング・シ
    ステム（１０）において再構成される画像の雑音の低減
    を促進するコンピュータ（３６）により実行可能なプロ
    グラムで符号化されているコンピュータ読み取り可能な
    媒体であって、前記プログラムは、 投影データを生成し（６２）、 オフセット補正、一次速度補正、参照チャネル補正、及
    び空気較正の１以上を用いて前記投影データを前処理
    し、 前記投影データの雑音分布の特性を決定し（６４）、雑
    音分布の特性を決定するために、 空気較正ベクトルを生成し、 ボウタイ形ベクトルを生成するために前記空気較正ベク
    トルの多項式フィットを実行し、 前記ボウタイ形ベクトルを用いて、σ（γ）＝［Ｂ
    （γ）・（ｐ（γ））1/ 2］／ｐ（γ0）に従って前記雑
    音分布の標準偏差を近似し、ここで、 γは特定のビュー及び特定の投影角の投影標本について
    の検出器角度であり、 σ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの投影データの標準偏差であり、 Ｂ（γ）は前記ボウタイ形ベクトルであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 ｐ（γ0）は参照チャネル・データであり、 前記雑音分布の特性決定を用いて前記投影データに適応
    型雑音低減演算を施し（６６）、 ｐr（γ）＝ｐ（γ）−α（γ）［ｐ（γ）−ｐ
    f（γ）］に従って前記投影データをフィルタ処理し、
    ここで、 ｐr（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでの修正後の投影標本であり、 ｐf（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出
    器角度γでのフィルタ処理後の投影標本であり、 α（γ）は投影データの変動及び閾値パラメータにより
    決定されるパラメータであり、 ｐ（γ）は特定の検出器行及び投影角についての検出器
    角度γでの較正後の投影データであり、 画像を再構成す（６８）べく前記コンピュータに指示す
    るように構成されている、コンピュータ読み取り可能な
    媒体。
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