JP2003310600A - Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 - Google Patents
Ｘ線コンピュータ断層撮影装置Info
- Publication number
- JP2003310600A JP2003310600A JP2002287330A JP2002287330A JP2003310600A JP 2003310600 A JP2003310600 A JP 2003310600A JP 2002287330 A JP2002287330 A JP 2002287330A JP 2002287330 A JP2002287330 A JP 2002287330A JP 2003310600 A JP2003310600 A JP 2003310600A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- function
- conversion
- input
- ray
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003325 tomography Methods 0.000 title claims abstract 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 113
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 36
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 23
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 5
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims description 4
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 18
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 3
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 3
- 101150067325 DAS1 gene Proteins 0.000 description 2
- 101100516268 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) NDT80 gene Proteins 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
- 102100033041 Carbonic anhydrase 13 Human genes 0.000 description 1
- 101000867860 Homo sapiens Carbonic anhydrase 13 Proteins 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
- G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
- G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/40—Imaging
- G01N2223/419—Imaging computed tomograph
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S378/00—X-ray or gamma ray systems or devices
- Y10S378/901—Computer tomography program or processor
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】ローカウントアーチファクトを抑制するＸ線コ
ンピュータ断層撮影装置を提供する。 【解決手段】Ｘ線を発生するＸ線源と、このＸ線源から
発生し且つ被検体を透過したＸ線を検出する検出器１０
３と、この検出器１０３の出力信号に、理想対数関数か
ら逸脱した関数による対数変換処理を施して投影データ
を生成する前処理部１０６と、この前処理部１０６によ
り生成された投影データに基づいて画像再構成を行う再
構成部１１４と、を備える。
ンピュータ断層撮影装置を提供する。 【解決手段】Ｘ線を発生するＸ線源と、このＸ線源から
発生し且つ被検体を透過したＸ線を検出する検出器１０
３と、この検出器１０３の出力信号に、理想対数関数か
ら逸脱した関数による対数変換処理を施して投影データ
を生成する前処理部１０６と、この前処理部１０６によ
り生成された投影データに基づいて画像再構成を行う再
構成部１１４と、を備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、比較的高いＸ線吸
収係数の部位を通過したローカウントデータを画像再構
成に有効に活用し得るＸ線コンピュータ断層撮影装置に
関する。
収係数の部位を通過したローカウントデータを画像再構
成に有効に活用し得るＸ線コンピュータ断層撮影装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】周知の通り、Ｘ線コンピュータ断層撮影
法は、被検体にＸ線を照射し、そのＸ線透過量を多方向
から測定し、断面内の各点のＸ線吸収係数を計算するこ
とにより濃淡画像を作成する手法である。これは生体内
部が様々な組織から構成され、それぞれにＸ線吸収係数
が一定ではないことを利用しているものといえる。しか
しながら、その一方で、骨等のＸ線吸収係数が著しく高
いところでは、検出器に入るＸ線量が著しく低く、それ
に伴うＳ／Ｎの低下が無視できないことがある。
法は、被検体にＸ線を照射し、そのＸ線透過量を多方向
から測定し、断面内の各点のＸ線吸収係数を計算するこ
とにより濃淡画像を作成する手法である。これは生体内
部が様々な組織から構成され、それぞれにＸ線吸収係数
が一定ではないことを利用しているものといえる。しか
しながら、その一方で、骨等のＸ線吸収係数が著しく高
いところでは、検出器に入るＸ線量が著しく低く、それ
に伴うＳ／Ｎの低下が無視できないことがある。
【０００３】さらに、Ｘ線は被検体内で指数関数的に減
衰する。検出器ではこのように指数関数的に減衰したＸ
線をその透過線量に比例した信号を出力する。このた
め、Ｘ線通路上のＸ線吸収係数の総和である投影データ
を得るためには、前処理として検出器の出力を対数変換
にかけることが必須とされる。
衰する。検出器ではこのように指数関数的に減衰したＸ
線をその透過線量に比例した信号を出力する。このた
め、Ｘ線通路上のＸ線吸収係数の総和である投影データ
を得るためには、前処理として検出器の出力を対数変換
にかけることが必須とされる。
【０００４】尚、検出器の出力は、前処理において対数
変換が行われる前に、データ収集回路（ＤＡＳ）におい
て、増幅器により増幅されると同時に電圧信号に変換さ
れ、Ａ／Ｄ変換器によりディジタル信号に変換される。
変換が行われる前に、データ収集回路（ＤＡＳ）におい
て、増幅器により増幅されると同時に電圧信号に変換さ
れ、Ａ／Ｄ変換器によりディジタル信号に変換される。
【０００５】しかしながら、検出器の出力は前処理にお
いて対数変換される段階では既にノイズ成分を含んでい
る。すなわちＤＡＳに入力される信号には、検出系及び
ＤＡＳ系のランダムノイズを含んでいる。
いて対数変換される段階では既にノイズ成分を含んでい
る。すなわちＤＡＳに入力される信号には、検出系及び
ＤＡＳ系のランダムノイズを含んでいる。
【０００６】このランダムノイズは、通常はフォトンノ
イズ（到来Ｘ線量子数のゆらぎによる本質的雑音）に比
べて無視できる。しかしながら、薄いスライスや低線量
条件でのスキャンの場合、Ｘ線吸収の大きな経路を通っ
てきたＸ線を受ける検出器においては、ランダムノイズ
はフォトンノイズをしばしば超え、検出器出力の雑音を
支配する要因となる。また、検出系およびＤＡＳ系のラ
ンダムノイズが無いとしても、到来Ｘ線量が著しく低い
場合にはフォトンノイズのゆえに検出器の雑音振幅は信
号平均レベルに比し、雑音振幅は無視しがたい顕著な大
きさとなる。
イズ（到来Ｘ線量子数のゆらぎによる本質的雑音）に比
べて無視できる。しかしながら、薄いスライスや低線量
条件でのスキャンの場合、Ｘ線吸収の大きな経路を通っ
てきたＸ線を受ける検出器においては、ランダムノイズ
はフォトンノイズをしばしば超え、検出器出力の雑音を
支配する要因となる。また、検出系およびＤＡＳ系のラ
ンダムノイズが無いとしても、到来Ｘ線量が著しく低い
場合にはフォトンノイズのゆえに検出器の雑音振幅は信
号平均レベルに比し、雑音振幅は無視しがたい顕著な大
きさとなる。
【０００７】このように主因がフォトンノイズであるか
検出系やＤＡＳ系のノイズであるかを問わず、雑音振幅
が信号平均レベルに対し無視しがたい顕著な大きさとな
っているようなデータを、以下では「ローカウントデー
タ」と呼ぶ。
検出系やＤＡＳ系のノイズであるかを問わず、雑音振幅
が信号平均レベルに対し無視しがたい顕著な大きさとな
っているようなデータを、以下では「ローカウントデー
タ」と呼ぶ。
【０００８】このようなローカウントデータを含む検出
器出力データを用いて通常の画像再構成を行うと、Ｘ線
吸収の大きな経路方向に沿った多数の直線上のアーチフ
ァクト（以下、ローカウントアーチファクト）が出現
し、診断に耐えない画像となることが知られている。
器出力データを用いて通常の画像再構成を行うと、Ｘ線
吸収の大きな経路方向に沿った多数の直線上のアーチフ
ァクト（以下、ローカウントアーチファクト）が出現
し、診断に耐えない画像となることが知られている。
【０００９】発明者は、このアーチファクトを吟味し、
前記対数変換処理にローカウントデータのノイズを増強
する特性があることを知った。
前記対数変換処理にローカウントデータのノイズを増強
する特性があることを知った。
【００１０】このように従来では、ローカウントデータ
は、もともとＳ／Ｎが低いにも関らず、対数変換により
さらに悪化させてしまい、結果的に画像上に横縞状のロ
ーカウントアーチファクトが発生することがあった。
は、もともとＳ／Ｎが低いにも関らず、対数変換により
さらに悪化させてしまい、結果的に画像上に横縞状のロ
ーカウントアーチファクトが発生することがあった。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】このような事情を鑑み
て、本発明は、ローカウントアーチファクトを抑制する
ことを目的とする。
て、本発明は、ローカウントアーチファクトを抑制する
ことを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明は、Ｘ線を発生するＸ線源と、このＸ線源から発
生し且つ被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、こ
の検出器の出力信号に、理想対数関数から逸脱した関数
による対数変換処理を施して投影データを生成する前処
理部と、この前処理部により生成された投影データに基
づいて画像再構成を行う再構成部と、を備えたことを特
徴とする。
本発明は、Ｘ線を発生するＸ線源と、このＸ線源から発
生し且つ被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、こ
の検出器の出力信号に、理想対数関数から逸脱した関数
による対数変換処理を施して投影データを生成する前処
理部と、この前処理部により生成された投影データに基
づいて画像再構成を行う再構成部と、を備えたことを特
徴とする。
【００１３】好適には、前記理想対数関数は数学式ｙ＝
Ｋｌｏｇ［ｂ，ｘ］（ｘ：入力、ｙ：出力、Ｋ：スケー
リング定数）で決まる対数関数であり、前記理想対数関
数から逸脱した関数は、その理想対数関数で決まる入出
力特性の一部に、当該入出力特性の軌跡から逸脱した入
出力特性を有するように決められた関数である。例え
ば、前記理想対数関数から逸脱した関数は、所定値以上
の前記入力に対して設定され且つ当該理想対数関数で決
まる入出力特性の関数部分と、前記所定値未満の前記入
力に対して設定される前記逸脱した入出力特性の関数部
分とから成る。
Ｋｌｏｇ［ｂ，ｘ］（ｘ：入力、ｙ：出力、Ｋ：スケー
リング定数）で決まる対数関数であり、前記理想対数関
数から逸脱した関数は、その理想対数関数で決まる入出
力特性の一部に、当該入出力特性の軌跡から逸脱した入
出力特性を有するように決められた関数である。例え
ば、前記理想対数関数から逸脱した関数は、所定値以上
の前記入力に対して設定され且つ当該理想対数関数で決
まる入出力特性の関数部分と、前記所定値未満の前記入
力に対して設定される前記逸脱した入出力特性の関数部
分とから成る。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るＸ線コンピュ
ータ断層撮影装置を実施形態により説明する。なお、コ
ンピュータ断層撮影装置には、Ｘ線管とＸ線検出器とが
一体として被検体の周囲を回転する「ROTATE/ROTATE」
タイプ、リング状にアレイされた多数の検出素子が固定
され、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する「STATIONA
RY/ROTATE」タイプ等、様々なタイプがあり、いずれの
タイプでも本発明を適用可能である。ここでは、現在、
主流を占めている「ROTATE/ROTATE」タイプとして説明
する。
ータ断層撮影装置を実施形態により説明する。なお、コ
ンピュータ断層撮影装置には、Ｘ線管とＸ線検出器とが
一体として被検体の周囲を回転する「ROTATE/ROTATE」
タイプ、リング状にアレイされた多数の検出素子が固定
され、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する「STATIONA
RY/ROTATE」タイプ等、様々なタイプがあり、いずれの
タイプでも本発明を適用可能である。ここでは、現在、
主流を占めている「ROTATE/ROTATE」タイプとして説明
する。
【００１５】図１に、第１実施形態に係るコンピュータ
断層撮影装置の構成をブロック図により示している。架
台１００は、架台駆動部１０７により所定方向に回転駆
動されるリング状の回転体１０２を有している。この回
転体１０２には、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とが
対向して搭載されている。
断層撮影装置の構成をブロック図により示している。架
台１００は、架台駆動部１０７により所定方向に回転駆
動されるリング状の回転体１０２を有している。この回
転体１０２には、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とが
対向して搭載されている。
【００１６】Ｘ線管１０１は、高電圧発生部１０９から
スリップリング１０８を介して高電圧パルスの供給を受
け、Ｘ線をファン状又はコーン状に発生する。このＸ線
は撮影領域ＦＯＶに配置されている被検体を透過して、
Ｘ線検出器１０３に入射する。周知のとおり、Ｘ線は、
被検体を通過する際、その通路上に在る骨や軟部組織そ
れぞれが有する固有のＸ線吸収係数に相当する分だけ指
数関数的に減衰を受け、Ｘ線検出器１０３に入射する。
スリップリング１０８を介して高電圧パルスの供給を受
け、Ｘ線をファン状又はコーン状に発生する。このＸ線
は撮影領域ＦＯＶに配置されている被検体を透過して、
Ｘ線検出器１０３に入射する。周知のとおり、Ｘ線は、
被検体を通過する際、その通路上に在る骨や軟部組織そ
れぞれが有する固有のＸ線吸収係数に相当する分だけ指
数関数的に減衰を受け、Ｘ線検出器１０３に入射する。
【００１７】Ｘ線検出器１０３は、多チャンネル型であ
り、例えばＸ線管１０１の焦点を中心として円弧状に配
列された複数の検出素子を装備していて、入射Ｘ線を一
定のサンプリング周波数で検出する。これにより入射Ｘ
線は所定角度ごとにその線量に応じた電気信号（電流信
号）に変換される。なお、Ｘ線検出素子の配列方向をチ
ャンネル方向と称し、また各サンプリング時点でのＸ線
管１０１の位置（角度）をビュー角と称し、ビュー角の
変化の向きをビュー方向と称する。またＸ線検出器１０
３は、チャンネル方向に複数の検出素子が配置された検
出素子列を、チャンネル方向とは垂直の体軸方向に１列
配置したシングル検出器、複数列配置された多列検出器
のいずれの検出器でも良い。
り、例えばＸ線管１０１の焦点を中心として円弧状に配
列された複数の検出素子を装備していて、入射Ｘ線を一
定のサンプリング周波数で検出する。これにより入射Ｘ
線は所定角度ごとにその線量に応じた電気信号（電流信
号）に変換される。なお、Ｘ線検出素子の配列方向をチ
ャンネル方向と称し、また各サンプリング時点でのＸ線
管１０１の位置（角度）をビュー角と称し、ビュー角の
変化の向きをビュー方向と称する。またＸ線検出器１０
３は、チャンネル方向に複数の検出素子が配置された検
出素子列を、チャンネル方向とは垂直の体軸方向に１列
配置したシングル検出器、複数列配置された多列検出器
のいずれの検出器でも良い。
【００１８】Ｘ線検出器１０３で検出された信号は、デ
ータ収集回路（ＤＡＳ）１０４で電圧信号に変換され、
増幅され、そしてディジタル信号に変換された後、光又
は磁気的な非接触データ伝送部１０５を介して前処理部
１０６に送られる。尚、データ伝送装置は、非接触方式
に限らず、接触方式を採用しても良い。また、通常、デ
ータ伝送速度を高めるために、データは例えば低い１６
ビット数に圧縮され、また例えば低いチャンネル数に圧
縮される。そして伝送後に、前処理部１０６で、データ
はもとのビット数にデコードされ、またもとのチャンネ
ル数に伸張される。
ータ収集回路（ＤＡＳ）１０４で電圧信号に変換され、
増幅され、そしてディジタル信号に変換された後、光又
は磁気的な非接触データ伝送部１０５を介して前処理部
１０６に送られる。尚、データ伝送装置は、非接触方式
に限らず、接触方式を採用しても良い。また、通常、デ
ータ伝送速度を高めるために、データは例えば低い１６
ビット数に圧縮され、また例えば低いチャンネル数に圧
縮される。そして伝送後に、前処理部１０６で、データ
はもとのビット数にデコードされ、またもとのチャンネ
ル数に伸張される。
【００１９】上述したように、Ｘ線は生体内で指数関数
的に減衰を受けているので、そのＸ線通路上の吸収係数
の総和、つまり投影情報を得るためには対数変換を行う
必要がある。この対数変換はいかなるＸ線ＣＴでも行う
処理であるが、本発明を適用した本実施形態では、この
対数変換に関し後述のように既存のＣＴとは異なる処理
を行う。
的に減衰を受けているので、そのＸ線通路上の吸収係数
の総和、つまり投影情報を得るためには対数変換を行う
必要がある。この対数変換はいかなるＸ線ＣＴでも行う
処理であるが、本発明を適用した本実施形態では、この
対数変換に関し後述のように既存のＣＴとは異なる処理
を行う。
【００２０】前処理部１０６は、上記圧縮が行われた場
合には、データのデコード及び伸張を行う。さらに、前
処理部１０６では、ＤＡＳ１０４でのＤＣノイズを除去
するオフセット補正（例えば、１より小さい入力値は１
に切り上げられる）、リファレンス用検出素子で検出し
たリファレンスデータで収集データを補正することによ
りＸ線出力の時間的な変動に起因するビュー角変化によ
る信号ばらつきを解消するためのリファレンス補正、予
め収集しておいた水ファントムのデータを収集データか
ら引き算することにより検出器１０３のチャンネル間の
感度差を抑制して水のＣＴ値を基準のゼロとするデータ
を作成するための水補正等の各種補正処理が行われるこ
とが好ましい。
合には、データのデコード及び伸張を行う。さらに、前
処理部１０６では、ＤＡＳ１０４でのＤＣノイズを除去
するオフセット補正（例えば、１より小さい入力値は１
に切り上げられる）、リファレンス用検出素子で検出し
たリファレンスデータで収集データを補正することによ
りＸ線出力の時間的な変動に起因するビュー角変化によ
る信号ばらつきを解消するためのリファレンス補正、予
め収集しておいた水ファントムのデータを収集データか
ら引き算することにより検出器１０３のチャンネル間の
感度差を抑制して水のＣＴ値を基準のゼロとするデータ
を作成するための水補正等の各種補正処理が行われるこ
とが好ましい。
【００２１】なお、前処理部１０６への入力データ、つ
まり対数変換及び上記補正処理の前段階にあるデータを
純生データと称し、前処理部１０６からの出力データ、
つまり対数変換及び補正処理を受けた後の再構成処理直
前段階にあるデータを生データと称して、両者を明確に
区別する。
まり対数変換及び上記補正処理の前段階にあるデータを
純生データと称し、前処理部１０６からの出力データ、
つまり対数変換及び補正処理を受けた後の再構成処理直
前段階にあるデータを生データと称して、両者を明確に
区別する。
【００２２】前処理部１０６から出力される生データ
は、再構成部１１４に送られる。再構成部１１４では、
前処理を施された生データに基づいて画像（断層像、３
次元表面画像、ＭＰＲ像など）を再構成する。この画像
データは表示装置１１６に送られ、そこで画像として表
示される。
は、再構成部１１４に送られる。再構成部１１４では、
前処理を施された生データに基づいて画像（断層像、３
次元表面画像、ＭＰＲ像など）を再構成する。この画像
データは表示装置１１６に送られ、そこで画像として表
示される。
【００２３】ホストコントローラ１１０は、スキャン、
データの受け渡し及びデータ処理を含む装置全体の動作
を制御するために設けられている。
データの受け渡し及びデータ処理を含む装置全体の動作
を制御するために設けられている。
【００２４】前処理部１０６は、本発明で最も特徴的な
構成要素である。以下、前処理部１０６について詳細に
説明する。
構成要素である。以下、前処理部１０６について詳細に
説明する。
【００２５】本発明は変換用の対数関数として従来と異
なる対数関数を用いることが骨子である。従って、従来
の対数関数では、どのような問題があるのか、またその
メカニズムについてまず述べる。
なる対数関数を用いることが骨子である。従って、従来
の対数関数では、どのような問題があるのか、またその
メカニズムについてまず述べる。
【００２６】前述のごとく「ローカウントデータ」は平
均信号レベルに比して雑音によるゆらぎが無視できない
ほど大きなデータである。このようなローカウントデー
タに対し非線形処理である対数変換を行うと、雑音のた
めに期待する変換特性は得られなくなるのである。対数
変換処理は横軸に入力値、縦軸に出力値を描くと著しく
上に凸の曲線だからである。
均信号レベルに比して雑音によるゆらぎが無視できない
ほど大きなデータである。このようなローカウントデー
タに対し非線形処理である対数変換を行うと、雑音のた
めに期待する変換特性は得られなくなるのである。対数
変換処理は横軸に入力値、縦軸に出力値を描くと著しく
上に凸の曲線だからである。
【００２７】さらに説明する。一般に行われる対数変換
処理は、以下の式（１）に基づく演算である。
処理は、以下の式（１）に基づく演算である。
【００２８】
【数１】ｙ＝Ｋｌｏｇ［ｂ，ｘ］ …… 式（１）
式（１）において、変数ｘは入力であり、本発明で言う
ところの純生データに相当し、一方、変数ｙは出力であ
り本発明で言うところの生データに相当する。また、ｂ
は対数の底数であり、自然数ｅ、１０、など何でもよい
が、計算機処理の場合は多くは「２」が採用される。Ｋ
は用いる底数や入力ｘの数値範囲に応じ出力ｙの数値範
囲をデータ処理において都合のよいように定めるスケー
リング常数である。
ところの純生データに相当し、一方、変数ｙは出力であ
り本発明で言うところの生データに相当する。また、ｂ
は対数の底数であり、自然数ｅ、１０、など何でもよい
が、計算機処理の場合は多くは「２」が採用される。Ｋ
は用いる底数や入力ｘの数値範囲に応じ出力ｙの数値範
囲をデータ処理において都合のよいように定めるスケー
リング常数である。
【００２９】本発明では、この式（１）に基づく対数関
数を「理想対数関数]と呼び、またその理想対数関数を
用いた対数変換を「理想対数変換」または「通常の対数
変換」と呼ぶ。また、本発明では、理想対数関数から一
部、逸脱した関数部分を含む関数を用いるのであって、
残りの関数部分は理想対数関数に従うことから、そのよ
うな一部逸脱した関数部分を含む関数を用いた変換処理
も理想対数関数の場合と同様に「対数変換」と呼ぶ。
数を「理想対数関数]と呼び、またその理想対数関数を
用いた対数変換を「理想対数変換」または「通常の対数
変換」と呼ぶ。また、本発明では、理想対数関数から一
部、逸脱した関数部分を含む関数を用いるのであって、
残りの関数部分は理想対数関数に従うことから、そのよ
うな一部逸脱した関数部分を含む関数を用いた変換処理
も理想対数関数の場合と同様に「対数変換」と呼ぶ。
【００３０】入力ｘは平均値＜ｘ＞とする。＜＞は平均
値記号である。雑音ゆらぎが＜ｘ＞に対して十分小さく
ないときを考える。入力ｘが雑音のためｘ１＝＜ｘ＞＋
αであったとする。αは正の値である。式（１）による
対数変換後、ｙ１＝ｌｏｇ（＜ｘ＞）＋βが得られる。
入力ｘがｘ２＝＜ｘ＞−αの場合は、ｙ２＝ｌｏｇ（＜
ｘ＞）−γが得られる。対数変換曲線の勾配は、＜ｘ＞
より大きな入力についてはゆるく、＜ｘ＞より小さな入
力については急な勾配となっている。そのため、γは必
ずβより大きい。＜ｘ＞がαに対して十分大きくないロ
ーカウントデータの場合はγとβは極端に違う。この結
果、ｘが＜ｘ＞より小さくなるような雑音に対しては、
ｙは雑音を大きく強調した値を持つことになる。これは
必然的にローカウントアーチファクトを増強させる。
値記号である。雑音ゆらぎが＜ｘ＞に対して十分小さく
ないときを考える。入力ｘが雑音のためｘ１＝＜ｘ＞＋
αであったとする。αは正の値である。式（１）による
対数変換後、ｙ１＝ｌｏｇ（＜ｘ＞）＋βが得られる。
入力ｘがｘ２＝＜ｘ＞−αの場合は、ｙ２＝ｌｏｇ（＜
ｘ＞）−γが得られる。対数変換曲線の勾配は、＜ｘ＞
より大きな入力についてはゆるく、＜ｘ＞より小さな入
力については急な勾配となっている。そのため、γは必
ずβより大きい。＜ｘ＞がαに対して十分大きくないロ
ーカウントデータの場合はγとβは極端に違う。この結
果、ｘが＜ｘ＞より小さくなるような雑音に対しては、
ｙは雑音を大きく強調した値を持つことになる。これは
必然的にローカウントアーチファクトを増強させる。
【００３１】そこで本実施形態では、データ収集回路に
おいてＡ／Ｄ変換され増幅が行われた純生データ（ここ
では、データ伝送部１０５を介して送信された純生デー
タ）に対して、通常の対数関数を逸脱した関数により変
換処理を行う。具体的には、変換関数は、理想の対数関
数より、ローカウントデータを変換する領域部分の逸脱
を大きくしたものである。
おいてＡ／Ｄ変換され増幅が行われた純生データ（ここ
では、データ伝送部１０５を介して送信された純生デー
タ）に対して、通常の対数関数を逸脱した関数により変
換処理を行う。具体的には、変換関数は、理想の対数関
数より、ローカウントデータを変換する領域部分の逸脱
を大きくしたものである。
【００３２】尚、通常、対数曲線を変更するとＣＴ値問
題の懸念が生じると考えられるが、超ローカウントで
は、ＣＴ値問題の観点からもｌｏｇ曲線を変更しても必
ずしも悪い方向には行かない。雑音の重畳したローカウ
ントデータにおいては、式（１）による対数変換の出力
ｙの平均値＜ｙ＞は、雑音に対する非対称的応答の結
果、入力平均＜ｘ＞の対数変換結果であるＫｌｏｇ
［ｂ，ｘ］から必ずずれる。これは対数変換が非線形処
理であることからくる当然の帰結である。従って、ロー
カウントデータを扱う際、式（１）による処理でむしろ
ＣＴ値問題が生じており、ローカウントアーチファクト
に隠れてこのＣＴ値問題が見過ごされているにすぎな
い。統計的にＫｌｏｇ［ｂ，ｘ］に近い値が得られるよ
うな変換がＣＴ値問題を抑制するのであり、この意味で
も式（１）から逸脱した対数変換のほうが望まれるので
ある。
題の懸念が生じると考えられるが、超ローカウントで
は、ＣＴ値問題の観点からもｌｏｇ曲線を変更しても必
ずしも悪い方向には行かない。雑音の重畳したローカウ
ントデータにおいては、式（１）による対数変換の出力
ｙの平均値＜ｙ＞は、雑音に対する非対称的応答の結
果、入力平均＜ｘ＞の対数変換結果であるＫｌｏｇ
［ｂ，ｘ］から必ずずれる。これは対数変換が非線形処
理であることからくる当然の帰結である。従って、ロー
カウントデータを扱う際、式（１）による処理でむしろ
ＣＴ値問題が生じており、ローカウントアーチファクト
に隠れてこのＣＴ値問題が見過ごされているにすぎな
い。統計的にＫｌｏｇ［ｂ，ｘ］に近い値が得られるよ
うな変換がＣＴ値問題を抑制するのであり、この意味で
も式（１）から逸脱した対数変換のほうが望まれるので
ある。
【００３３】逸脱のさせかたによっては、あるいは入力
信号の平均値＜ｘ＞がほぼゼロであるような異常な状況
の場合には、かえって許容されないＣＴ値問題の悪化を
招く場合もあるが、本発明者の実験によれば、通常はロ
ーカウントアーチファクトを十分に抑制し、またＣＴ値
も問題とならないような変換用の対数関数が得られるこ
とを確認した。
信号の平均値＜ｘ＞がほぼゼロであるような異常な状況
の場合には、かえって許容されないＣＴ値問題の悪化を
招く場合もあるが、本発明者の実験によれば、通常はロ
ーカウントアーチファクトを十分に抑制し、またＣＴ値
も問題とならないような変換用の対数関数が得られるこ
とを確認した。
【００３４】図２は、上記変換処理を行う前処理部１０
６の詳細説明図である。尚、前処理部１０６では、対数
変換処理の他に、オフセット補正、リファレンス補正、
水補正を行うのが好ましいが、これらの処理の詳細な説
明及び図面を省略する。
６の詳細説明図である。尚、前処理部１０６では、対数
変換処理の他に、オフセット補正、リファレンス補正、
水補正を行うのが好ましいが、これらの処理の詳細な説
明及び図面を省略する。
【００３５】前処理部１０６は、ＤＡＳ１０４のＤＣノ
イズを除去するオフセット処理回路２０１、ローカウン
トデータに対して理想対数関数から逸脱した関数による
変換を行う信号変換部２０２、信号変換部２０２により
変換処理された信号に対してリファレンス補正を行うリ
ファレンス補正処理回路２０３、リファレンス補正処理
回路２０３からの信号に対して水補正を行う水補正回路
２０４を備える。
イズを除去するオフセット処理回路２０１、ローカウン
トデータに対して理想対数関数から逸脱した関数による
変換を行う信号変換部２０２、信号変換部２０２により
変換処理された信号に対してリファレンス補正を行うリ
ファレンス補正処理回路２０３、リファレンス補正処理
回路２０３からの信号に対して水補正を行う水補正回路
２０４を備える。
【００３６】信号変換部２０２は、図２に示すように、
閾値によるデータ判別の担う判別部２０２１、及び、判
別部２０２１の判別結果に応じて個別の対数変換を行う
第１、第２の変換部２０２２、２０２３を有する。
閾値によるデータ判別の担う判別部２０２１、及び、判
別部２０２１の判別結果に応じて個別の対数変換を行う
第１、第２の変換部２０２２、２０２３を有する。
【００３７】詳しくは、判別部２０２１は、閾値に応じ
てオフセット補正回路２０１からのデータ（純生デー
タ）がローカウントデータか否か判別し、判別結果に応
じて純生データを第１変換部２０２２又は第２変換部２
０２３に出力する。
てオフセット補正回路２０１からのデータ（純生デー
タ）がローカウントデータか否か判別し、判別結果に応
じて純生データを第１変換部２０２２又は第２変換部２
０２３に出力する。
【００３８】判別部２０２１よりローカウントデータで
ないと判断された非ローカウントデータは、第１変換部
２０２２に送られ、対数関数により変換処理を受ける。
一方、判別部２０２１によりローカウントデータである
と判断されたデータは第２変換部２０２３に送られる。
この第２変換部２０２３では、対数関数とはローカウン
トデータに対する変換値が異なる関数により、データ変
換される。
ないと判断された非ローカウントデータは、第１変換部
２０２２に送られ、対数関数により変換処理を受ける。
一方、判別部２０２１によりローカウントデータである
と判断されたデータは第２変換部２０２３に送られる。
この第２変換部２０２３では、対数関数とはローカウン
トデータに対する変換値が異なる関数により、データ変
換される。
【００３９】判別部２０２１は、純生データがローカウ
ントデータか否かを判別するための閾値を有する。閾値
は、検出系（フォトダイオード）やＤＡＳ系（ＤＡＳ１
０４）のランダムノイズが考慮されて決定されるのが望
ましい。閾値は、固定値としてプリセットされるか、或
いは変動値としても良い。例えば、ＤＡＳ１０４のゲイ
ン、撮影スライス幅等の種々の撮影条件に連動させるの
が望ましいが、特にＤＡＳ１０４の動作条件に連動して
変動させるのが良い。図２の例では、撮影条件に応じて
第１変換部２０２２及び第２変換部２０２３へ入力切換
するための閾値を変えることになる。これにより、ＤＡ
Ｓ１０４のゲイン等の撮影条件に応じて適切な変換処理
行うことができ、ローカウントアーチファクトをより一
層抑制することができる。
ントデータか否かを判別するための閾値を有する。閾値
は、検出系（フォトダイオード）やＤＡＳ系（ＤＡＳ１
０４）のランダムノイズが考慮されて決定されるのが望
ましい。閾値は、固定値としてプリセットされるか、或
いは変動値としても良い。例えば、ＤＡＳ１０４のゲイ
ン、撮影スライス幅等の種々の撮影条件に連動させるの
が望ましいが、特にＤＡＳ１０４の動作条件に連動して
変動させるのが良い。図２の例では、撮影条件に応じて
第１変換部２０２２及び第２変換部２０２３へ入力切換
するための閾値を変えることになる。これにより、ＤＡ
Ｓ１０４のゲイン等の撮影条件に応じて適切な変換処理
行うことができ、ローカウントアーチファクトをより一
層抑制することができる。
【００４０】また閾値は、ＤＡＳ１０４において各チャ
ンネルで同じ増幅率でデータを増幅させる場合は、その
増幅率に応じて定めれば良いが、各チャンネルで増幅率
が異なる場合は、各ＤＡＳ毎に閾値を設ければ良い。
ンネルで同じ増幅率でデータを増幅させる場合は、その
増幅率に応じて定めれば良いが、各チャンネルで増幅率
が異なる場合は、各ＤＡＳ毎に閾値を設ければ良い。
【００４１】このため、判別部２０２１は、入力値が閾
値より大きければ、その値を第１変換部２０２２に出力
し、閾値より小さければ、第２変換部２０２３に出力す
る。
値より大きければ、その値を第１変換部２０２２に出力
し、閾値より小さければ、第２変換部２０２３に出力す
る。
【００４２】第１変換部２０２２は、判別部２０２１に
より入力値が閾値より大きい（非ローカウントデータ）
と判断されると、データを対数関数により変換処理す
る。この変換用の対数関数は従来の技術による関数、す
なわち式（１）のような理想対数関数である。
より入力値が閾値より大きい（非ローカウントデータ）
と判断されると、データを対数関数により変換処理す
る。この変換用の対数関数は従来の技術による関数、す
なわち式（１）のような理想対数関数である。
【００４３】第２変換部２０２３は、判別部３０３によ
り入力値が閾値より小さい（ローカウントデータ）と判
断されると、データを、第１変換部２０２２の対数関数
よりローカウントデータ部分の変換値が異なる関数によ
り変換する。
り入力値が閾値より小さい（ローカウントデータ）と判
断されると、データを、第１変換部２０２２の対数関数
よりローカウントデータ部分の変換値が異なる関数によ
り変換する。
【００４４】この関数は、閾値において第１変換部２０
２２による変換関数と段差の無い連結をし、また大部分
の入力に対し、第１変換部２０２２の理想対数関数をそ
のまま用いた場合に比べて勾配がゆるい、という特性を
持っているべきである。このような関数は種々あり得る
が、例えばｎ次多項式が用いられ、最も簡易なものはｙ
＝ａｘ＋ｂのような１次関数である。
２２による変換関数と段差の無い連結をし、また大部分
の入力に対し、第１変換部２０２２の理想対数関数をそ
のまま用いた場合に比べて勾配がゆるい、という特性を
持っているべきである。このような関数は種々あり得る
が、例えばｎ次多項式が用いられ、最も簡易なものはｙ
＝ａｘ＋ｂのような１次関数である。
【００４５】図３は、判別部２０２１の閾値を「２
０」、第１変換部２０２２の変換関数として理想対数関
数１、第２変換部２０２３の変換関数として１次関数２
を例示している。図３では、関数２として１次関数を用
い、その傾きａとしては閾値における関数１の勾配（微
係数）を用いている。切片ｂは閾値において関数１と関
数２が分離せずにつながるように決定されている。
０」、第１変換部２０２２の変換関数として理想対数関
数１、第２変換部２０２３の変換関数として１次関数２
を例示している。図３では、関数２として１次関数を用
い、その傾きａとしては閾値における関数１の勾配（微
係数）を用いている。切片ｂは閾値において関数１と関
数２が分離せずにつながるように決定されている。
【００４６】閾値の選択はある程度任意性があるし、ま
た傾きａの選択は必ずしも閾値における関数１の微係数
を採用する必要はない。図４はやはり関数２として１次
関数を用いているが、閾値は「１０」とし、傾きａとし
ては関数１の閾値における微係数よりも小さい値を用い
ている。
た傾きａの選択は必ずしも閾値における関数１の微係数
を採用する必要はない。図４はやはり関数２として１次
関数を用いているが、閾値は「１０」とし、傾きａとし
ては関数１の閾値における微係数よりも小さい値を用い
ている。
【００４７】従来は、図３に示す理想対数関数１だけを
用いて純生データに対して対数変換を行っていたためロ
ーカウントデータを更に悪化させていたが、本実施形態
では、入力値が閾値以上の高値の場合だけ、理想対数関
数１を用いて純生データに対して対数変換を行う。一
方、入力値が閾値より低値（ローカウントデータ）は純
生データに対して理想対数関数から逸脱した関数２によ
り変換処理を行う。
用いて純生データに対して対数変換を行っていたためロ
ーカウントデータを更に悪化させていたが、本実施形態
では、入力値が閾値以上の高値の場合だけ、理想対数関
数１を用いて純生データに対して対数変換を行う。一
方、入力値が閾値より低値（ローカウントデータ）は純
生データに対して理想対数関数から逸脱した関数２によ
り変換処理を行う。
【００４８】そして変換処理された純生データは、前述
のその他の前処理等が施され、再構成部１１４に出力さ
れ、画像再構成に供される。
のその他の前処理等が施され、再構成部１１４に出力さ
れ、画像再構成に供される。
【００４９】このように本実施形態では、検出器からの
出力（純生データ）に対して、理想的な対数関数から逸
脱するように変換関数を変更している。すなわち、判別
部２０２１により純生データをそれぞれローカウントデ
ータか否か判別し、ローカウントデータに対して第２の
変換関数により変換処理を行い、非ローカウントデータ
に対して第２の変換関数とは異なる第１の変換関数によ
り変換処理を行っている。これにより、比較的高いＸ線
吸収係数の部位（肩、背骨、腰など）の部位を通過した
ローカウントデータを画像再構成しても、ローカウント
アーチファクトを抑制することができできる。
出力（純生データ）に対して、理想的な対数関数から逸
脱するように変換関数を変更している。すなわち、判別
部２０２１により純生データをそれぞれローカウントデ
ータか否か判別し、ローカウントデータに対して第２の
変換関数により変換処理を行い、非ローカウントデータ
に対して第２の変換関数とは異なる第１の変換関数によ
り変換処理を行っている。これにより、比較的高いＸ線
吸収係数の部位（肩、背骨、腰など）の部位を通過した
ローカウントデータを画像再構成しても、ローカウント
アーチファクトを抑制することができできる。
【００５０】またＤＡＳ１０４のゲイン、撮影領域（Ｆ
ＯＶ）、スライス幅等の撮影条件、すなわちデータ収集
系のノイズレベルを反映する情報に応じて閾値を変更す
れば、より一層のローカウントアーチファクトの低減す
ることができる。
ＯＶ）、スライス幅等の撮影条件、すなわちデータ収集
系のノイズレベルを反映する情報に応じて閾値を変更す
れば、より一層のローカウントアーチファクトの低減す
ることができる。
【００５１】なお、閾値変更に伴い、一般に関数２も変
更されるべきである。例えば１次関数であれば、ａとｂ
のうち少なくともｂは変更されるべきである。
更されるべきである。例えば１次関数であれば、ａとｂ
のうち少なくともｂは変更されるべきである。
【００５２】（その他の実施形態）本発明は、上述した
実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその
要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが可
能である。さらに、上記実施形態には種々の段階が含ま
れており、開示される複数の構成要件における適宜な組
み合わせにより種々の発明が抽出され得る。また実施形
態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除さ
れてもよい。
実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその
要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが可
能である。さらに、上記実施形態には種々の段階が含ま
れており、開示される複数の構成要件における適宜な組
み合わせにより種々の発明が抽出され得る。また実施形
態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除さ
れてもよい。
【００５３】例えば、上述の実施形態では、第１変換部
２０２２の第１変換関数、第２変換部２０２３の第２変
換関数の２種類の関数を使い分けていたが、上述の実施
形態と同じ効果を有する１種類の関数を用いても良い。
この場合、判別部２０２１は不要となる。そして第１変
換部と第２変換部は一体化した変換部となり、その変換
部の対数変換特性は図３や図４の実線の曲線全体を単一
の関数で近似したものであってもよい。そのような単一
関数による近似の一例は、次数の非常に大きい単一のｎ
次多項式による近似関数である。
２０２２の第１変換関数、第２変換部２０２３の第２変
換関数の２種類の関数を使い分けていたが、上述の実施
形態と同じ効果を有する１種類の関数を用いても良い。
この場合、判別部２０２１は不要となる。そして第１変
換部と第２変換部は一体化した変換部となり、その変換
部の対数変換特性は図３や図４の実線の曲線全体を単一
の関数で近似したものであってもよい。そのような単一
関数による近似の一例は、次数の非常に大きい単一のｎ
次多項式による近似関数である。
【００５４】また、そのような単一関数による対数変換
の例としては、フィルタ処理による変換及び記憶テーブ
ルを用いた変換がある。前者の場合、図５に示すよう
に、前処理部１０６に、オフセット補正器２０１、ハニ
ングフィルタ２０５、リファレンス補正器２０３、及び
水補正器２０４をこの順に設ける。ハニングフィルタ２
０５以外の補正器２０１、２０３、２０４は前述したも
のと同様である。
の例としては、フィルタ処理による変換及び記憶テーブ
ルを用いた変換がある。前者の場合、図５に示すよう
に、前処理部１０６に、オフセット補正器２０１、ハニ
ングフィルタ２０５、リファレンス補正器２０３、及び
水補正器２０４をこの順に設ける。ハニングフィルタ２
０５以外の補正器２０１、２０３、２０４は前述したも
のと同様である。
【００５５】ハニングフィルタ２０５は、図６に示すよ
うに、理想対数関数１に従う関数部分と理想対数関数１
から逸脱した関数２に従う関数部分とを平滑に連結した
単一の曲線で表される単一関数の入出力特性により変換
（すなわち対数変換）を行う。図示していないが、ハニ
ングフィルタ２０５は関数１と関数２との何れに対する
処理機能を有しており、入力ｘに対して、関数１による
処理結果ｙ１と関数２による処理結果ｙ２とをいったん
生成し、重み付け関数による重み付け（重みｗ）をして
ｙ＝（１−ｗ）×ｙ１＋ｗ×ｙ２を計算して、ｙを出力
する。重みｗは入力ｘの関数であり、ｘが小さいときに
１に、大きいときに０に漸近すする。このような重み関
数の典型的な一例はハニング関数であるため、本変形例
では、フィルタ２０５をハニングフィルタと代表的に呼
ぶ。このハニングフィルタ２０５により、関数１と関数
２を任意に設計でき、また任意に平滑に両者を接続で
き、閾値処理を行うことなく、事実上、関数１と関数２
とを一体の関数として扱うことができる。
うに、理想対数関数１に従う関数部分と理想対数関数１
から逸脱した関数２に従う関数部分とを平滑に連結した
単一の曲線で表される単一関数の入出力特性により変換
（すなわち対数変換）を行う。図示していないが、ハニ
ングフィルタ２０５は関数１と関数２との何れに対する
処理機能を有しており、入力ｘに対して、関数１による
処理結果ｙ１と関数２による処理結果ｙ２とをいったん
生成し、重み付け関数による重み付け（重みｗ）をして
ｙ＝（１−ｗ）×ｙ１＋ｗ×ｙ２を計算して、ｙを出力
する。重みｗは入力ｘの関数であり、ｘが小さいときに
１に、大きいときに０に漸近すする。このような重み関
数の典型的な一例はハニング関数であるため、本変形例
では、フィルタ２０５をハニングフィルタと代表的に呼
ぶ。このハニングフィルタ２０５により、関数１と関数
２を任意に設計でき、また任意に平滑に両者を接続で
き、閾値処理を行うことなく、事実上、関数１と関数２
とを一体の関数として扱うことができる。
【００５６】また後者の場合、図７に示すように、前処
理部１０６において、オフセット補正器２０１とリファ
レンス補正器２０３との間に、ルックアップ処理器２０
６及び記憶テーブル２０７とを備えている。記憶テーブ
ル２０７には、上述した図６に示す関数１及び２を一体
化した単一関数の入出力特性値がテーブルに記憶されて
いる。ルックアップ処理器２０６は、オフセット補正器
２０１から出力される信号値を、このテーブル上の入出
力特性値を参照して対数変換を行い、その結果を、次段
のリファレンス補正器２０３に送る。
理部１０６において、オフセット補正器２０１とリファ
レンス補正器２０３との間に、ルックアップ処理器２０
６及び記憶テーブル２０７とを備えている。記憶テーブ
ル２０７には、上述した図６に示す関数１及び２を一体
化した単一関数の入出力特性値がテーブルに記憶されて
いる。ルックアップ処理器２０６は、オフセット補正器
２０１から出力される信号値を、このテーブル上の入出
力特性値を参照して対数変換を行い、その結果を、次段
のリファレンス補正器２０３に送る。
【００５７】一方、前述した実施形態で用いる閾値は１
個である場合を説明したが、本発明に係る対数変換は複
数の閾値により切り換えられる３種類以上の関数を用い
ても良い。この一例を図８及び９に示す。すなわち、信
号変換部２０２は、判別器２０２４、閾値設定器２０２
５、及び第１〜第３変換器２０２６〜２０２８を備え
る。閾値設定器２０２５は、図９に示すように、入力値
に対する２つの閾値ＴＨ１，ＴＨ２（＜ＴＨ１）を判別
器２０２４に設定する。図９に示す一体曲線は、一方の
閾値ＴＨ１以上の入力値範囲は理想対数関数１に従う関
数部分であり、その閾値ＴＨ１未満の入力値範囲は理想
対数関数１から逸脱した関数２に従う範囲である。この
関数２に従う範囲は、更に別の閾値ＴＨ２により分割さ
れ、その閾値ＴＨ２未満の範囲はより緩やかな入出力特
性を有している。これにより、ローカウントデータをよ
り高精度に変換することができる。
個である場合を説明したが、本発明に係る対数変換は複
数の閾値により切り換えられる３種類以上の関数を用い
ても良い。この一例を図８及び９に示す。すなわち、信
号変換部２０２は、判別器２０２４、閾値設定器２０２
５、及び第１〜第３変換器２０２６〜２０２８を備え
る。閾値設定器２０２５は、図９に示すように、入力値
に対する２つの閾値ＴＨ１，ＴＨ２（＜ＴＨ１）を判別
器２０２４に設定する。図９に示す一体曲線は、一方の
閾値ＴＨ１以上の入力値範囲は理想対数関数１に従う関
数部分であり、その閾値ＴＨ１未満の入力値範囲は理想
対数関数１から逸脱した関数２に従う範囲である。この
関数２に従う範囲は、更に別の閾値ＴＨ２により分割さ
れ、その閾値ＴＨ２未満の範囲はより緩やかな入出力特
性を有している。これにより、ローカウントデータをよ
り高精度に変換することができる。
【００５８】また、第１変換部２０２２の第１変換関
数、第２変換部２０２３の第２変換関数の少なくとも一
方を、ＤＡＳ１０４のゲイン、ＦＯＶ、スライス幅等の
撮影条件に対応させて複数種類記憶させておき、撮影条
件に応じて第１変換部２０２２や第２変換部２０２３の
変換関数を変更するようにしても良い。また合わせて閾
値を変更するようにしても良い。
数、第２変換部２０２３の第２変換関数の少なくとも一
方を、ＤＡＳ１０４のゲイン、ＦＯＶ、スライス幅等の
撮影条件に対応させて複数種類記憶させておき、撮影条
件に応じて第１変換部２０２２や第２変換部２０２３の
変換関数を変更するようにしても良い。また合わせて閾
値を変更するようにしても良い。
【００５９】さらに、前述の実施形態では、純生データ
に対して変換処理を施す説明を行ったが、対数変換と等
価な処理の前であれば、純生データに限らず、前処理部
１０６においてリファレンス補正等の各種補正処理が施
された純生データに対して上述の実施形態の変換処理を
行っても良い。その一例としては、図２において、リフ
ァレンス補正回路２０３の後段に信号変換部２０２を設
けるという構成を採用できる。
に対して変換処理を施す説明を行ったが、対数変換と等
価な処理の前であれば、純生データに限らず、前処理部
１０６においてリファレンス補正等の各種補正処理が施
された純生データに対して上述の実施形態の変換処理を
行っても良い。その一例としては、図２において、リフ
ァレンス補正回路２０３の後段に信号変換部２０２を設
けるという構成を採用できる。
【００６０】さらに、前述した実施形態では、ＤＡＳ１
０５から非接触データ伝送部１０５を介して出力される
純生データを順次、前処理部１０６に送って前処理を行
い、生データを生成するという構成を採用した。このデ
ータ処理の手順に関しては別の形態を提供できる。すな
わち、前処理部１０６と並列に、データ読出し・書込み
回路とともに記憶装置を装備させる。これにより、純生
データの前処理及び生データを再構成して得た画像を観
察した結果、必要に応じて、記憶装置から再度、収集済
みの純生データを読み出し、前処理及び再構成処理を行
うようにすることができる。これによれば、再構成画像
にローカウントデータアーチファクトが現れたために再
スキャンしたい場合でも、例えば、前処理部１０２の信
号変換部２０２に与える閾値を変更して再度、前処理を
実行させることができるので、再スキャンが不要にな
る。
０５から非接触データ伝送部１０５を介して出力される
純生データを順次、前処理部１０６に送って前処理を行
い、生データを生成するという構成を採用した。このデ
ータ処理の手順に関しては別の形態を提供できる。すな
わち、前処理部１０６と並列に、データ読出し・書込み
回路とともに記憶装置を装備させる。これにより、純生
データの前処理及び生データを再構成して得た画像を観
察した結果、必要に応じて、記憶装置から再度、収集済
みの純生データを読み出し、前処理及び再構成処理を行
うようにすることができる。これによれば、再構成画像
にローカウントデータアーチファクトが現れたために再
スキャンしたい場合でも、例えば、前処理部１０２の信
号変換部２０２に与える閾値を変更して再度、前処理を
実行させることができるので、再スキャンが不要にな
る。
【００６１】
【発明の効果】以上本発明によれば、ローカウントアー
チファクトを抑制したＸ線ＣＴ画像を得ることができ
る。
チファクトを抑制したＸ線ＣＴ画像を得ることができ
る。
【図１】本発明の実施形態に係るＸ線コンピュータ断層
撮影装置の構成図。
撮影装置の構成図。
【図２】実施形態で用いる前処理部のブロック図。
【図３】実施形態に係る、２つの関数から成る変換関数
を示す図。
を示す図。
【図４】２つの関数から成る変換関数の別の例を示す
図。
図。
【図５】別の変形例に係る前処理部を示すブロック図。
【図６】変換関数の更に別の例として説明される、理想
対数関数とこの理想対数関数から逸脱した関数とを一体
化させた関数を模式的に示す図。
対数関数とこの理想対数関数から逸脱した関数とを一体
化させた関数を模式的に示す図。
【図７】更に別の変形例に係る前処理部を示すブロック
図。
図。
【図８】更に別の変形例に係る前処理部の信号変換部を
説明するブロック図。
説明するブロック図。
【図９】２つの閾値を用いた、すなわち３つの関数から
成る変換関数の一例を模式的に示す図。
成る変換関数の一例を模式的に示す図。
１００ Ｘ線ＣＴ装置
１０１ Ｘ線管
１０２ 回転リング
１０３ Ｘ線検出器
１０４ データ収集装置
１０６ 前処理部
１１４ 再構成部
２０２ 信号変換部
２０２１ 判別部
２０２２ 第１変換部
２０２３ 第２変換部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 風間 正博
栃木県大田原市下石上字東山1385番の１
株式会社東芝那須工場内
(72)発明者 齊藤 聡
東京都稲城市大丸294−11 和輝工業株式
会社内
Ｆターム(参考） 4C093 AA22 CA06 CA13 FD02 FD08
FD09
Claims (19)
- 【請求項１】 Ｘ線を発生するＸ線源と、 このＸ線源から発生し且つ被検体を透過したＸ線を検出
する検出器と、 この検出器の出力信号に、理想対数関数から逸脱した関
数による対数変換処理を施して投影データを生成する前
処理部と、 この前処理部により生成された投影データに基づいて画
像再構成を行う再構成部と、を備えたことを特徴とする
Ｘ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項２】 前記理想対数関数は数学式ｙ＝Ｋｌｏｇ
［ｂ，ｘ］（ｘ：入力、ｙ：出力、Ｋ：スケーリング定
数）で決まる対数関数であり、 前記理想対数関数から逸脱した関数は、その理想対数関
数で決まる入出力特性の一部に、当該入出力特性の軌跡
から逸脱した入出力特性を有するように決められた関数
であることを特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュ
ータ断層撮影装置。 - 【請求項３】 前記理想対数関数から逸脱した関数は、
所定値以上の前記入力に対して設定され且つ当該理想対
数関数で決まる入出力特性の関数部分と、前記所定値未
満の前記入力に対して設定される前記逸脱した入出力特
性の関数部分とから成ることを特徴とする請求項２に記
載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項４】 前記理想対数関数で決まる入出力特性の
関数部分と前記逸脱した入出力特性の関数部分は、前記
入力の与えられた閾値において分けられて個別に設定さ
れていることを特徴とする請求項３に記載のＸ線コンピ
ュータ断層撮影装置。 - 【請求項５】 前記理想対数関数から逸脱した関数は、
当該理想対数関数で決まる入出力特性の関数部分と前記
逸脱した入出力特性の関数部分とを一体に有した１つの
曲線関数として設定されていることを特徴とする請求項
３に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項６】 前記前処理部は、前記理想対数関数から
逸脱した関数を成す前記１つの曲線関数の入出力データ
を予め記憶するテーブルと、このテーブルに記憶させた
入出力データを参照して前記対数変換処理を行う参照手
段とを有することを特徴とする請求項５に記載のＸ線コ
ンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項７】 前記前処理部は、前記理想対数関数から
逸脱した関数を成す前記１つの曲線関数に基づくフィル
タ処理により前記対数変換処理を行うフィルタ手段を有
することを特徴とする請求項５に記載のＸ線コンピュー
タ断層撮影装置。 - 【請求項８】 前記所定値未満の前記入力に対して設定
される前記逸脱した入出力特性の関数部分の傾斜は、前
記所定値以上の前記入力に対して設定され且つ前記理想
対数関数で決まる入出力特性の関数部分の傾斜よりも緩
いことを特徴とする請求項３に記載のＸ線コンピュータ
断層撮影装置。 - 【請求項９】 前記逸脱した入出力特性の関数部分は、
更に、少なくとも１つの前記入力に対する閾値により複
数の関数部分に分けられていることを特徴とする請求項
４に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１０】 被検体に向かってＸ線を発生するＸ線
源と、 前記被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、 前記検出器の出力信号に対して、理想対数関数又は当該
理想対数関数とは異なる関数の何れかにより対数変換処
理を施して投影データを生成する前処理部と、 この前処理部により生成された投影データに基づいて画
像再構成を行う再構成部とを備え、 前記前処理部は、前記検出器の出力信号に応じて、前記
理想対数関数又は前記理想対数関数とは異なる関数の何
れかを選択する選択手段を備えたことを特徴とするＸ線
コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１１】 前記理想対数関数とは異なる関数は、
ｎ次多項式で示される関数であることを特徴とする請求
項１０記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１２】 被検体に向かってＸ線を発生するＸ線
源と、 この被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、 この検出器の出力からローカウントデータを判定する判
定手段と、 この判定手段により判定されたローカウントデータに対
して第１の変換関数により変換処理を行って投影データ
を生成するとともに、前記ローカウントデータと認定さ
れなかった非ローカウントデータに対して前記第１の変
換関数とは異なる第２の変換関数により変換処理を行っ
て投影データを生成する変換処理手段と、 この変換処理手段により生成された投影データに基づい
て画像再構成を行う再構成部と、 を備えたことを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装
置。 - 【請求項１３】 前記第１の変換関数は、ｎ次多項式で
示されるｎ次関数であり、第２の変換関数は、数学式に
基づく対数関数であることを特徴とする請求項１２記載
のＸ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１４】 被検体に向かってＸ線を発生するＸ線
源と、 前記被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、 この検出器の出力信号を閾値によりローカウントデータ
及び非ローカウントデータに分別する分別手段と、 前記ローカウントデータに対して第１の変換関数により
変換処理を施して投影データを生成するとともに、前記
非ローカウントデータに対して第１の変換関数とは異な
る第２の変換関数により変換処理を施して投影データを
生成する変換手段と、 この変換手段により生成されたデータに基づいて画像再
構成を行う再構成部と、を備えたことを特徴とするＸ線
コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１５】 前記閾値は可変であることを特徴とす
る請求項１４記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１６】 前記閾値は、撮影条件により決定され
ることを特徴とする請求項１５記載のＸ線コンピュータ
断層撮影装置。 - 【請求項１７】 前記撮影条件は、前記検出器の検出素
子からの出力をデータ収集するためのデータ収集回路の
増幅に関する情報であることを特徴とする請求項１６記
載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１８】 被検体に向かってＸ線を発生するＸ線
源と、 前記被検体を透過したＸ線を検出する検出器と、 前記検出器の出力に対して関数変換処理を施すための複
数種類の変換関数を記憶する記憶手段と、 撮影条件を設定する設定手段と、 前記撮影条件に応じて、前記記憶手段に記憶された複数
種類の変換関数及び当該複数種類の変換関数を切り換え
るための閾値を決定する決定手段と、 この決定手段により決定された複数種類の変換関数を前
記閾値により切り換えて用いることで前記検出器の出力
に変換処理を施して投影データを生成する変換手段と、 この変換手段により生成されたデータに基づいて画像再
構成を行う再構成部と、を備えたことを特徴とするＸ線
コンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項１９】 前記閾値は複数の閾値から成ることを
特徴とする請求項１８記載のＸ線コンピュータ断層撮影
装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002287330A JP4363834B2 (ja) | 2002-02-19 | 2002-09-30 | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 |
| US10/269,070 US6829324B2 (en) | 2002-02-19 | 2002-10-11 | X-ray CT scanner capable of performing improved log conversion |
| EP02257138A EP1336836B1 (en) | 2002-02-19 | 2002-10-14 | X-ray CT scanner capable of logarithmic conversion |
| DE60213552T DE60213552T2 (de) | 2002-02-19 | 2002-10-14 | Röntgencomputertomograf mit Logarithmusumwandlung |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002-41166 | 2002-02-19 | ||
| JP2002041166 | 2002-02-19 | ||
| JP2002287330A JP4363834B2 (ja) | 2002-02-19 | 2002-09-30 | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003310600A true JP2003310600A (ja) | 2003-11-05 |
| JP4363834B2 JP4363834B2 (ja) | 2009-11-11 |
Family
ID=27624627
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002287330A Expired - Fee Related JP4363834B2 (ja) | 2002-02-19 | 2002-09-30 | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6829324B2 (ja) |
| EP (1) | EP1336836B1 (ja) |
| JP (1) | JP4363834B2 (ja) |
| DE (1) | DE60213552T2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009519074A (ja) * | 2005-12-15 | 2009-05-14 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 複数繰り返しアルゴリズムの進行的な収束 |
| JP2009522063A (ja) * | 2006-01-05 | 2009-06-11 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | アーチファクト抑制 |
| WO2011065079A1 (ja) * | 2009-11-26 | 2011-06-03 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 放射線画像撮影システムおよび放射線画像撮影装置 |
| WO2015115309A1 (ja) * | 2014-01-28 | 2015-08-06 | 株式会社 日立メディコ | Ｘ線ｃｔ装置、および、ｘ線ｃｔ装置用画像演算装置 |
| JP2017196404A (ja) * | 2016-04-27 | 2017-11-02 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、ｘ線ｃｔ装置及び画像処理方法 |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7270227B2 (en) * | 2003-10-29 | 2007-09-18 | Lockheed Martin Corporation | Material handling system and method of use |
| US7183906B2 (en) * | 2004-03-19 | 2007-02-27 | Lockheed Martin Corporation | Threat scanning machine management system |
| US7212113B2 (en) * | 2004-05-04 | 2007-05-01 | Lockheed Martin Corporation | Passenger and item tracking with system alerts |
| US20050251398A1 (en) * | 2004-05-04 | 2005-11-10 | Lockheed Martin Corporation | Threat scanning with pooled operators |
| US7684421B2 (en) * | 2005-06-09 | 2010-03-23 | Lockheed Martin Corporation | Information routing in a distributed environment |
| US20060282886A1 (en) * | 2005-06-09 | 2006-12-14 | Lockheed Martin Corporation | Service oriented security device management network |
| EP1968431B2 (en) * | 2005-12-22 | 2022-06-01 | Visen Medical, Inc. | Combined x-ray and optical tomographic imaging system |
| US20080060910A1 (en) * | 2006-09-08 | 2008-03-13 | Shawn Younkin | Passenger carry-on bagging system for security checkpoints |
| US8260019B2 (en) * | 2007-08-17 | 2012-09-04 | General Electric Company | Methods and apparatus for data communication across a slip ring |
| EP2493382B1 (en) * | 2009-10-29 | 2018-07-18 | Analogic Corporation | Three-dimensional scanner data compression |
| JP5788245B2 (ja) * | 2011-07-06 | 2015-09-30 | 株式会社東芝 | Ｘ線ｃｔ装置 |
| JP7258473B2 (ja) * | 2018-05-01 | 2023-04-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Ｘ線ｃｔ装置及び撮影条件管理装置 |
| CN113539440B (zh) * | 2021-07-20 | 2023-11-21 | 东软医疗系统股份有限公司 | Ct图像重建方法及装置、存储介质、计算机设备 |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS55156431A (en) | 1979-05-24 | 1980-12-05 | Sony Corp | Noise reduction system |
| NL8202417A (nl) | 1982-06-15 | 1984-01-02 | Philips Nv | Inrichting en werkwijze voor het verwerken van roentgenbeelden. |
| JPH0685565B2 (ja) | 1985-11-14 | 1994-10-26 | コニカ株式会社 | Ｘ線フイルム画像読取方法 |
| JPH05261093A (ja) | 1992-03-17 | 1993-10-12 | Toshiba Corp | アーチファクト補正方式及びそのｃｔ装置 |
| JP3408848B2 (ja) | 1993-11-02 | 2003-05-19 | 株式会社日立メディコ | 散乱ｘ線補正法及びｘ線ｃｔ装置並びに多チャンネルｘ線検出器 |
| JP3400063B2 (ja) | 1994-02-15 | 2003-04-28 | 株式会社東芝 | コンピュータ断層撮影装置 |
| JP3589769B2 (ja) | 1995-12-19 | 2004-11-17 | 株式会社日立メディコ | Ｘ線ｃｔ装置 |
| JP3805107B2 (ja) | 1998-06-24 | 2006-08-02 | 株式会社日立メディコ | Ｘ線を用いた計測装置 |
| US6055291A (en) * | 1998-08-25 | 2000-04-25 | General Electric Company | Systems, methods and apparatus for reconstructing images |
| US6201849B1 (en) * | 1999-08-16 | 2001-03-13 | Analogic Corporation | Apparatus and method for reconstruction of volumetric images in a helical scanning cone-beam computed tomography system |
| JP2001119583A (ja) | 1999-10-21 | 2001-04-27 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像情報読取方法および装置 |
| US6385278B1 (en) * | 2000-04-28 | 2002-05-07 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for region of interest multislice CT scan |
| JP4805447B2 (ja) | 2000-10-16 | 2011-11-02 | 株式会社東芝 | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 |
| US6415013B1 (en) * | 2000-12-28 | 2002-07-02 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Backprojection methods and apparatus for computed tomography imaging systems |
| US6490335B1 (en) * | 2001-11-21 | 2002-12-03 | Ge Medical Systems Global Technologies Company Llc | Helical segment image reconstruction |
-
2002
- 2002-09-30 JP JP2002287330A patent/JP4363834B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2002-10-11 US US10/269,070 patent/US6829324B2/en not_active Expired - Lifetime
- 2002-10-14 EP EP02257138A patent/EP1336836B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2002-10-14 DE DE60213552T patent/DE60213552T2/de not_active Expired - Lifetime
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009519074A (ja) * | 2005-12-15 | 2009-05-14 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 複数繰り返しアルゴリズムの進行的な収束 |
| JP2009522063A (ja) * | 2006-01-05 | 2009-06-11 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | アーチファクト抑制 |
| WO2011065079A1 (ja) * | 2009-11-26 | 2011-06-03 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 放射線画像撮影システムおよび放射線画像撮影装置 |
| JP5617847B2 (ja) * | 2009-11-26 | 2014-11-05 | コニカミノルタ株式会社 | 放射線画像撮影システムおよび放射線画像撮影装置 |
| WO2015115309A1 (ja) * | 2014-01-28 | 2015-08-06 | 株式会社 日立メディコ | Ｘ線ｃｔ装置、および、ｘ線ｃｔ装置用画像演算装置 |
| JPWO2015115309A1 (ja) * | 2014-01-28 | 2017-03-23 | 株式会社日立製作所 | Ｘ線ｃｔ装置、および、ｘ線ｃｔ装置用画像演算装置 |
| US9980694B2 (en) | 2014-01-28 | 2018-05-29 | Hitachi, Ltd. | X-ray CT apparatus and image calculating device for X-ray CT apparatus |
| JP2017196404A (ja) * | 2016-04-27 | 2017-11-02 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、ｘ線ｃｔ装置及び画像処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20030156679A1 (en) | 2003-08-21 |
| EP1336836A3 (en) | 2004-04-21 |
| DE60213552D1 (de) | 2006-09-14 |
| JP4363834B2 (ja) | 2009-11-11 |
| DE60213552T2 (de) | 2007-10-04 |
| EP1336836A2 (en) | 2003-08-20 |
| US6829324B2 (en) | 2004-12-07 |
| EP1336836B1 (en) | 2006-08-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2003310600A (ja) | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 | |
| US9036886B2 (en) | System and method for correcting for metal artifacts using multi-energy computed tomography | |
| JP4384749B2 (ja) | 高減衰性物体のためのアーティファクト補正 | |
| US6493416B1 (en) | Method and apparatus for noise reduction in computed tomographic systems | |
| US8160200B2 (en) | Method and system for image data acquisition | |
| JP4576032B2 (ja) | ２回パス式コーン・ビーム画像再構成の方法及び装置 | |
| JP5028528B2 (ja) | Ｘ線ｃｔ装置 | |
| US20050249431A1 (en) | Method for post- reconstructive correction of images of a computer tomograph | |
| JP2004174249A (ja) | ボリューム灌流を計算するための方法及び装置 | |
| JP4817736B2 (ja) | Ｘ線コンピュータ断層撮影システム及びｘ線コンピュータ断層撮影システムのデータ補正方法 | |
| JP2008237908A (ja) | エネルギ識別を用いた計算機式断層写真法における血栓の検出 | |
| JP2008104761A (ja) | Ｘ線断層撮影装置およびアーチファクトの低減方法 | |
| JP4642251B2 (ja) | Ｃｔイメージング・システムの検出器のための高次主減衰補正 | |
| EP3329851B1 (en) | Medical imaging apparatus and method of operating the same | |
| US6980622B2 (en) | Method and apparatus for image reconstruction and X-ray CT imaging apparatus | |
| JP3484288B2 (ja) | Ｘ線断層撮影装置 | |
| US6647084B1 (en) | Method and apparatus for filtering projection data of a helical scan | |
| JPH10337287A (ja) | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 | |
| JP4805447B2 (ja) | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 | |
| JP4607476B2 (ja) | 放射線画像診断装置および放射線画像診断装置のデータ処理方法 | |
| US20230290022A1 (en) | Image generation device, medical device, and storage medium | |
| WO2018235393A1 (ja) | Ｘ線ｃｔ装置及びｘ線照射条件設定方法 | |
| EP2615977B1 (en) | X-ray tube arc ride through | |
| JPH05192323A (ja) | Ｘ線ｃｔ装置 | |
| KR20240110278A (ko) | 이중감도 x선 검출기의 영상 합성 장치 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050907 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080820 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080826 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20081022 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20090203 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090406 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20090416 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090728 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090818 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120828 Year of fee payment: 3 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4363834 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120828 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130828 Year of fee payment: 4 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
| R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |