JP2005218601A - 放射線画像処理装置及び処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 撮影領域中に特定領域を設定し、当該特定領域と他の領域の再構成に使用するデータを異ならせる。
【解決手段】 撮影が開始されると被写体の拍動を検出し、拍動周期Ｔを計測する（Ｓ１０１〜Ｓ１０３）。静止期間が決定され回転テーブルの回転時間ＳがＳ＝ｎＴ（ｎは奇数）で計算され、回転を開始し、回転が所定速度、角度に達するとＸ線曝射を開始し、所定のビュー数に達すると曝射を停止する。（Ｓ１０４〜Ｓ１０７）。スキャンデータが収集された後に、運動領域Ｃの検出が行われる（Ｓ１０８）。運動領域Ｃの存在が検出されるとデータの並べ替えが行われ、並べ替えられたスキャンデータを使用してハーフスキャンの再構成画像が作成される（Ｓ１０９、Ｓ１１０）。再構成画像の評価（Ｓ１１１）により偽像が確認される場合は、再試行が支持され静止期間Ｑの変更が行われ、再びデータ並べ替えを行い、ハーフ再構成、画像評価が再度行われ、画像評価に合格すれば三次元ボクセルと連結される。
【選択図】図４

Description

本発明は、例えばＸ線等の放射線を利用して画像撮影を行うＸ線ＣＴ装置等の放射線一般を使用して被写体内の放射線特性分布を画像化する放射線画像処理装置及び処理方法に関するものである。

従来、被写体に対してＸ線を曝射し、被写体を透過又は被写体で散乱したＸ線をＸ線検出器で検出し、このＸ線検出出力（Ｘ線のフォトン数）に基づいて、被写体の透視画像、断層像或いは三次元画像を撮像するＸ線ＣＴ（Computer Tomography）装置が知られている。

Ｘ線ＣＴのスキャン中のデータ収集時には、被写体は完全に固定していることが前提であり、スキャン中の体動又は臓器の運動は再構成画像中に偽像を生じさせ、診断能の低下を招くことになる。

このことに関する従来の解決手段として、被写体の周囲からＸ線を照射し撮影した被写体の透過Ｘ線像に基づいて、被写体のＸ線断層像又は／及び三次元Ｘ線像を生成し表示するコーンビームＣＴ装置が、例えば特許文献１に開示されている。この特許文献１において、透過Ｘ線像を互いに相異する複数組に分け、各組毎の透過Ｘ線像を再構成して得られたＸ線分布像毎の鮮鋭度を計算し、鮮鋭度が最も大きい組の透過Ｘ線像に基づいて、被写体のＸ線断層像又は／及び三次元Ｘ線像を生成し表示する。具体的には、フルスキャンデータ中から開始角度をシフトさせた複数のハーフデータを作成し、これら複数のハーフデータからの再構成画像を比較し、好適な１つを選択する技術である。

他の解決手段として、イメージング・システムは患者の心臓をスキャンして複数の投影ビューを取得し、この投影ビューから差分投影を決定する。差分投影に運動アーチファクトを最小とするような荷重関数を適用し、この差分投影からは画像再構成位置を特定するために使用される不一致指標を決定する。この方法では、電気信号ではなく心臓の力学動作を直接計測しており、また投影データを用いて画像アーチファクトを最小にするような最適位置を選択している。具体的には、例えば特許文献２のように差分投影に荷重関数を適用することにより、心拍の位相を検出することができ、心拍運動の大きな部分の画像を除外したハーフデータにより再構成画像を作成する。

特開２０００−２１７８１０公報 特開２００２−３５５２４１公報

Ｘ線ＣＴ装置としてコーンビームＣＴ装置が開発されており、通常のＸ線ＣＴ装置ではＸ線ビームは上下のＺ方向に薄く切り出されており、これはファンビームと呼ばれるが、コーンビームＣＴ（ＣＢＣＴ）では、Ｚ方向にも広がったＸ線ビームを用いるので、このＸ線ビームはコーンビームと呼ばれる。

ＣＢＣＴにおいては、従来の数スライスが同時に収集されるＣＴと異なり、数１００スライスのデータが同時に収集される。つまり、投影データ中にはアーチファクトを発生する部分とそうでない部分が混在することになる。ところで、一般にフルスキャンデータからの再構成の方が画質が良いわけであるから、投影データの一部分にアーチファクトを発生させる部分があるからといって、全ての部分をハーフスキャンで再構成することはデータの有効利用にならない。

本発明の目的は、上述の問題点を解消し、撮影領域中に特定領域を設定し、この特定領域と他の領域の再構成に使用するデータを異ならせて再構成し、ＳＮ比の良い画像を得ることができる放射線画像処理装置を提供することにある。

上記目的を達成するための本発明に係る放射線画像処理装置は、複数の二次元投影データを収集する収集手段と、前記二次元投影データを解析する解析手段と、該解析手段の結果により前記二次元投影データを複数領域に分類する複数領域分類手段と、分類したそれぞれの分類ごとに前記解析手段の結果に対応する再構成を選択実行する再構成手段とを有することを特徴とする。

また、本発明に係る放射線画像処理方法は、複数の二次元投影データを収集する収集工程と、前記二次元投影データを解析する解析工程と、該解析手段の結果により前記二次元投影データを複数領域に分類する複数領域分類工程と、分類したそれぞれの分類ごとに前記解析手段の結果に対応する再構成を選択実行する再構成工程とを有することを特徴とする。

本発明に係る放射線画像処理装置及び処理方法によれば、例えば心臓の心拍に起因する偽像を生じさせる領域、或いは体動領域を画像により認定することにより、収集されたフルスキャンデータ中から偽像を生じさせない、或いは偽像の少ないハーフスキャンデータのみを抽出して再構成し、ＳＮ比の良い画像が得られる。

本発明を図示の実施例に基づいて詳細に説明する。
図１（ａ）は放射線撮影装置の平面図、（ｂ）は側面図を示している。Ｘ線発生器１の前方には、胸当て２を前面に設けた二次元検出器３が配置され、胸当て２の前には回転テーブル４に乗った被写体Ｐが位置している。そして、二次元検出器３の出力は再構成手段５に接続されている。

Ｘ線発生器１と二次元検出器３の幾何学的配置によりファン角、コーン角が決定されており、本実施例では正方形の二次元検出器３を使用しているので、ファン角とコーン角は同じである。二次元検出器３は半導体センサから構成され、１画素が２５０×２５０μｍ、センサ外形が４３×４３ｃｍ、画素数は１７２０×１７２０である。

Ｘ線発生器１から発射されたＸ線は、回転テーブル４上に乗った被写体Ｐを透過した後に、胸当て２及び図示しない散乱線除去グリッドを通過し、二次元検出器３に到達する。二次元検出器３で取得されたデータは、再構成手段５に転送されて画像再構成がなされる。

図２はシステムブロック図を示し、バス１１には、Ｘ線発生器１、二次元検出器３、回転テーブル４、再構成手段５、制御手段１２、拍動検出手段１３、画像表示手段１４、周期計算手段１５、インタフェース手段１６、回転時間計算手段１７、静止期間決定手段１８、運動領域検出手段１９が接続されている。実際には、これらのシステム全体は１つのコンピュータにより構成されており、バス１１はコンピュータの内部バスと考えることができ、このバス１１を介して制御信号やデータの送信受信が行われ、制御手段１２はコンピュータのＣＰＵに相当している。

図３は本実施例の概念図である。ＣＢＣＴにより撮影された被写体ＰのフルデータＡを直方体で表し、フルデータＡを解析手段により停止領域Ｂと運動領域Ｃに分割することができる。運動領域Ｃとは、体動が発生した領域及び臓器の不随意的な運動（振動であれば拍動、胃であれば消化運動）の領域であり、この運動領域Ｃを構成するフルスキャンデータを全て使用して画像を再構成すると、偽像が発生する虞れがあるので、第１のデータ抽出を行ってハーフデータＤを作成して、ハーフスキャン再構成を行う。

一方、停止領域Ｂを構成するデータは、フルデータＡの全て使用して画像を再構成すればよいので、第２のデータ抽出によりフルデータＡ’を抽出しフルスキャン再構成を行う。再構成されたそれぞれの停止領域Ｂと運動領域Ｃによる三次元ボクセルデータが連結されて、被写体Ｐの三次元ボクセルＥが形成される。

以下に、処理手順を図４に示すフローチャート図に従って説明すると、先ずインタフェース手段１６を介して撮影開始の指示が出される（ステップＳ１０１）。撮影の指示がなされると、拍動検出手段１３は被写体Ｐの拍動を検出する（ステップＳ１０２）。拍動を検出する手段には、心電計、酸素フォワードを検出するパルスオキシメータ、或いはＸ線発生器１によりＸ線を連続的に曝射して、透過したＸ線分布を二次元検出器３で受信して、画像中の心臓のサイズを検出する形態的検出手段が可能である。

心電計、パルスオキシメータを被写体Ｐに付着させれば、周期的な心拍信号が検出される。図５は心電計により検出された波形を示し、周期計算手段１５により、心電計波形のＲ波の間隔を計測数することで拍動周期Ｔを計測する（ステップＳ１０３）。具体的には、或るＲ波と次のＲ波の間に計数される基準パルスの個数により計算することができる。

次に、静止期間決定手段１８により静止期間Ｑが決定される。この静止期間Ｑとは、心臓の脈動の影響に形態学的変動の小さい期間、所謂等量弛緩期間のことである。この静止期間Ｑは特徴的なＲ波を基準に経験的に決定される。図５に示すように、心臓の形態変化は収縮期、弛緩期、等量弛緩期に分けられ、弛緩期とは心臓の容量が膨張する期間であり、等量弛緩期は膨張が収束した期間である。等量弛緩期は経験的にＲ波から始まる拍動周期Ｔ中の後半分と概略決めることができる（ステップＳ１０４）。ただし、ステップＳ１０４で決定された静止期間Ｑは暫定的であり、後のステップＳ１１１で変更されることがある。

本実施例では、取り付けが簡便なパルスオキシメータを使用しており、パルスオキシメータでも図５に示すＲ波を検出することは可能であり、拍動周期Ｔの検出は心電計の場合と同様に行うことができる。しかし、パルスオキシメータは指先で酸素フォワードを計測するので、実際の拍動のタイミングからは遅延が生じている。しかも、血管中の血液の流動性は個人により異なり、その遅延は人体に依存しているために静止期間を一律に決定することはできない。

次に、拍動周期Ｔから回転時間計算手段１８により回転テーブル４の回転時間Ｓを、Ｓ＝ｎＴ（ｎは奇数）を基に計算する。被写体Ｐの１回転当りの回転時間は、経験的に３秒≦ｔ≦１０秒が適当であることが分かっており、回転時間Ｓが短か過ぎるとめまいを感じて体動し、長過ぎると忍耐が続かなくて体動し、再構成画像に偽像が発生する。３秒≦ｎＴ≦１０秒を満足するｎは複数個存在する場合があるが、被写体Ｐの年齢に合わせてｎが選択される（ステップＳ１０５）。

回転時間Ｓが決定されると、インタフェース手段１６に撮影準備完了の表示が出力され、更に撮影開始の指示が出され、制御手段１２からの指示により回転テーブル４が回転を開始する（ステップＳ１０６）。制御手段１２は回転テーブル４から発生されるエンコーダ信号を監視し、所定速度及び所定角度に到達したことを確認する。このエンコーダ信号はデータの積分タイミング決定にも使用される。

回転テーブル４の回転が所定速度及び所定角度に到達した時点で、Ｘ線発生器１に信号を送りＸ線の曝射を開始する。回転テーブル４が所定の回転角度を回転し、所定のビュー数つまりプロジェクション数に達すれば、制御手段１２はＸ線発生器１に指令して、Ｘ線の曝射を停止する。その後に、回転テーブル４を減速させながら停止まで制御する（ステップＳ１０７）。

回転テーブル４の１回転当り２５０００パルスを発生するエンコーダを使用する場合に、１回転に対して１０００ビューの投影データを収集するとすれば、エンコーダ信号のパルス毎に二次元検出器３からデータが収集されることになる。制御手段１２では、このエンコードパルスを計数して２５パルス毎に積分信号を発生させて、二次元検出器３に到達したＸ線量を計数する。

本実施例においては、Ｘ線は連続に発生されることを想定しているが、これに限定されるものでなく、エンコーダ信号を基に二次元検出器３の積分区間に合わせてＸ線をパルス状に発生させてもよい。二次元検出器３からのデータは、バス１１を介して逐次的に再構成手段５に転送される。このデータの転送は、回転テーブル４が所定の回転角度を回転し、所定のビュー数が収集されるまで続き、Ｘ線曝射が完了した直後に最後の投影データが収集される。

被写体Ｐのスキャンデータが収集された後に、運動領域Ｃの検出が行われる（ステップＳ１０８）。収集されたフルデータＡは運動領域検出手段１９により解析され、この解析はフルデータＡ中のどの部分がフルスキャンによる再構成ができて、どの部分がハーフスキャンによる再構成をすべきかの観点で行われる。

具体的には、体動、臓器の運動がある運動領域Ｃと、それらがない停止領域Ｂに分類することである。運動領域Ｃに対応する被写体領域の投影データは、再構成手段５によりハーフスキャン用にデータ並べ替え処理が行われて再構成される。停止領域Ｂに対応する投影データは、フルスキャンにより再構成手段５で再構成される。

再構成手段５は前処理、フィルタ処理、逆投影処理から構成され、前処理はオフセット処理、ＬＯＧ変換、ゲイン補正、欠陥補正から構成される。フィルタ処理では、ラマチャンドラン関数或いはシェップローガン関数が一般的であり、本実施例でもこれらを使用する。フィルタ処理されたデータは逆投影され、これらフィルタ処理から逆投影までのアルゴリズムは、フェルドカンプのアルゴリズムを使用している。逆投影が完了してＣＴの断面画像が再構成されると、断面は画像表示手段１４に表示される。

ここで、再構成アルゴリズムはフェルドカンプのアルゴリズムを使用するが、これに限定されるものではない。参考文献として、フェルドカンプ（Feldkamp）とデイビス（Davis）及びクレス（Kress）による非特許文献１が知られている。

「実用コーンビームアルゴリズム」（"Practical Cone-Beam Algorithm"）,J.Opt.Soc.Am.A1,612〜619,1984

データ中に運動領域Ｃが存在するか否かによって後の処理が異なり、運動領域検出手段１９により運動領域Ｃの存在が検出されれば、検出された領域に対して、フルデータＡからのデータの並べ替えが行われる（ステップＳ１０９）。並べ替えに際しては、ステップＳ１０４で得られた静止期間Ｑの初期値が使用される。パルスオキシメータを使用する場合に、初期値を拍動周期Ｔ中のどの位相に静止期間Ｑを設定するかは、被写体Ｐの年齢、身長などの情報を基に、統計的に頻度の高い値を決定して使用される。

一般に年齢が高くなれば、動脈硬化により心電図のＲ波とパルスオキシメータＲ波の位相差は大きくなる。また、身長が大きければ血液が流れる流路は長くなるので、この場合もそれぞれのＲ波間の位相差が大きくなる。静止期間Ｑに従ってデータ並べ替えの処理が行われ（ステップＳ１０９）、並べ替えられたスキャンデータを使用してハーフスキャンの再構成画像が作成される（ステップＳ１１０）。

前述したように最初に作成される再構成画像は、静止期間Ｑの初期値を基に並べ替えられているので、再構成画像に心拍変動による偽像が含まれる可能性がある。そこで、再構成画像の評価する必要がある（ステップＳ１１１）。この評価は人間が行ってもよいが、自動化することも可能である。人間が行う場合は、心臓部周辺を中心に再構成画像で偽像が発生していないかを確認する。偽像が確認される場合は、再試行が支持されてその指示に従って静止期間Ｑの変更が行われる（ステップＳ１１２）。

静止期間Ｑの変更は、拍動周期Ｔ中での静止期間Ｑの位相を順次にシフトさせてゆくことによって行われる。シフトのステップ幅は任意に選択することが可能であるが、拍動周期Ｔの１０分の１程度であればよい。静止期間Ｑの変更に基づいて、ステップＳ１０８のデータ並べ替えが再度行われて再構成画像が作成され（ステップＳ１１０）、このループは再構成画像が偽像に関して満足するまで繰り返される。

再試行が選択されれば、再びデータ並べ替えを行い（ステップＳ１０９）、ハーフ再構成（ステップＳ１１０）、画像評価（ステップＳ１１１）が再度行われ、画像評価に合格すれば停止領域Ｂに対応する三次元ボクセルＥと連結される。

一方、運動領域検出手段１９により停止領域Ｂと判断された領域は、フルスキャンデータにより再構成される（ステップＳ１１３）。運動領域Ｃと停止領域Ｂの三次元ボクセルＥが連結されると（ステップＳ１１４）、連結三次元再構成画像を表示し撮影は完了する（ステップＳ１１５）。

前述した自動化による再構成画像の評価は心臓周辺の領域を指定して、その領域画像の分散を計算し、その分散値が予め決められた値と比較することに判断する。画像の切り出しは操作者が断層画像を基に指定してもよいし、心臓部分決定処理により自動的に行ってもよい。心臓部分決定処理は被写体Ｐの体形から予想される予め決められた領域とすることもできるし、パターン認識を使用してもよい。

図６は拍動周期Ｔとスキャンデータとの関係を示すタイムチャート図であり、拍動周期Ｔの３倍つまり回転時間Ｓ＝３Ｔで撮影が完了する場合を示している。中段に示す数値は投影の角度方法を示しており、拍動周期Ｔの１周期で１２０度区間のデータが収集されることになる。ここで、拍動周期Ｔはａ、ｂ、ｃ、ｄの４つの区間に分類される。例えば、ａ区間は収縮期に対応して、ｂ〜ｄ区間は概略弛緩拡張期に対応すると想定し、ステップＳ１０９の並べ替え処理の前提となる静止期間Ｑを図６に示す矢印区間に初期設定する。ここで、静止期間Ｑは拍動周期Ｔに対し６０％長くする。この割合は一般に６０％〜７０％と考えられているが、この割合を短く想定するほど偽像は小さくなる。

図７の左列は、３６０度回転方向での想定した静止区間ＱをＱａ〜Ｑｃの３つの平行四辺形で表している。Ｑａは図６の最初の静止区間Ｑに対応し、Ｑｂは中間の静止区間Ｑ、Ｑｃは最後の静止区間Ｑに対応している。収集されるデータ範囲が平行四辺形で表現されるのは、ファンデータのためであり、図７はファン角φ＝７．２度としている。

図７の右列は静止区間Ｑｂのデータと、静止区間Ｑｃのデータを１８０度で折り返したものである。そして、Ｑｂ、Ｑａ、Ｑｃの順に並べ替えると、１８０度分のパラレルデータが完成していることが分かる。図７の右列において、１８０度分のパラレルデータが形成される条件は、静止区間Ｑの比率をｐとすると、次式でなければならない。なお、ｎは奇数である必要がある。
ｐ≧（１８０＋ｎφ）／３６０

図７から明らかなように、ｎが偶数であれば１８０度でデータを折り返した際にデータが重なってしまい、欠落しているデータを折り返しで補うことができない。例えば、ｐ＝０．６、ｎ＝３とするとファン角φ＝１２度となり、ｐ＝０．６、ｎ＝５とするとファン角φ＝７．２度となる。

図８を使用して並べ替え処理を説明すると、並べ替え処理は大きく２つの方法がある。１つは図８のデータ中で濃い三角形部分を除いた部分に対するパラレルデータを生成する方法であり、ファンパラ変換として知られている方法である。このファンパラ変換は特許文献３、４に詳しく開示されている。

他の方法は実際に並べ替え処理は行わずに、ファンデータを逆投影する際に重みを付けて再構成する方法である。この重み付け再構成は、ファンビームで収集されたハーフスキャンから再構成する場合にも使用される方法であるが、図８に示す濃い三角形部分は重み０で逆投影し、その他の部分は重み１で逆投影すればよい。重みを付け再構成は、特許文献５の［００４３］及び特許文献６の［００２３］に詳しく開示されている。

特願平９−２３５５６６号公報 特開平１１−７６２２７号公報 特開平６−２０９９２７ 特開平１１−９５８９

次に、図８では概念的に示した重み０で逆投影する三角形のデータ領域の特定方法を説明する。ｐ＝（１８０＋ｎφ）／３６０に従って、ｎとファン角φを特定するとｐが決定される。例えば、ｎ＝３、ファン角φ＝７．２度とすると、ｐ＝０．５６となる。つまり、比率ｐ＝０．５６となるように、静止区間Ｑを設定すれば、重み０で逆投影する三角形のデータ領域は、Ｑａ〜Ｑｃの平行四辺形から長方形を除いた部分となる。

運動領域検出手段１９を詳細に説明すると、最初の方法は特許文献７に開示された方法と近似の方法である。図９（ａ）は或る一方向の投影データの例であるが、簡単のために偶然に胸部を正面から撮影した画像であったとする。図９（ｂ）はこの画像を体軸のＺ軸方向に短冊状に７分割して、各分割画像間において回転前後の差分画像の２乗平均（以後、簡単に差分平均と呼ぶ）を計算し。グラフ化したものである。

分割画像１〜７の差分平均グラフは、被写体Ｐが楕円状の断面を有することによるパターンを示しているが、分割画像１〜７は心臓の拍動を表すパターンになっている。また、分割画像１と２を比較すると、０度〜２２５度までは類似のパターンを示しているが、それ以降は異なるパターンとなっている。これは、分割画像１の領域に対して体動が発生したことを示している。

特開２００２−３５５２４１号公報

図１０は各分割画像の差分平均グラフ中に、拍動のような周期運動或いは体動が存在を検出するフローチャート図である。分割画像毎にフーリエ変換などによりスペクトル解析が行われ（ステップＳ２０１）、心臓による拍動の可能性を検出すれば、０．７５〜１．５秒の周期を持つスペクトルが存在するかを検査し（ステップＳ２０２）、存在する場合には直ちに運動領域Ｃと認定する（ステップＳ２０３）。

拍動を示すようなスペクトルが検出されない場合は、体動の有無を検出する（ステップＳ２０４）。体動の検出は０度と３６０度における差分平均を比較して、その差が予め設定された閾値以下であれば、連続性が保たれているので体動がないとする。体動が検出されない場合は分割画像は停止領域Ｂと認定し（ステップＳ２０５）、体動が検出された場合は分割画像領域は運動領域Ｃと認定する（ステップＳ２０６）。

体動により運動領域Ｃと認定された分割画像に対しては、更に体動区間の認定を行う（ステップＳ２０７）。この認定結果により、フルデータＡ中から体動区間を含まないようにハーフデータＤが決定される。そこで、他の分割画像において停止領域Ｂと認定された分割領域がある場合には、図１１に示すように分割画像間で差分平均の差を計算する。図１１の例では２００度までは差はゼロであり、２００〜３６０度で差が発生している。具体的には、差分平均の差が連続して１８０度＋ファン角分連続する区間でハーフデータＤを作成する。

次に、他の分割画像において停止領域Ｂと認定された分割領域がない場合には、特許文献１に開示されている方法と同様に、１８０度＋ファン角分の連続区間をシフトさせ、その都度の再構成画像を画質確認することでハーフデータが決定される。

更に、本発明は上記の実施例を実現するためのシステム、装置及び方法のみに限定されるものではなく、上記システム又は装置内のＣＰＵやＭＰＵのコンピュータに、実施例を実現するためのソフトウエアのプログラムコードを供給し、このプログラムコードに従って上記システム或いは装置のコンピュータが各種デバイスを動作させることにより、上述の実施例を実現する場合も本発明の範疇に含まれる。

また、この場合にソフトウエアのプログラムコード自体が実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、具体的にはプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明の範疇に含まれる。

このようなプログラムコードを格納する記憶媒体としては、例えばフロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

またコンピュータが、供給されたプログラムコードのみに従って各種デバイスを制御することにより、実施例の機能が実現される場合だけではなく、プログラムコードがコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、或いは他のアプリケーションソフト等と共働して実施例を実行する場合にも、このようなプログラムコードは本発明の範疇に含まれる。

更に、この供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後に、そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって実施例が実現される場合も本発明の範疇に含まれる。

放射線撮影装置の構成図である。 実施例のシステムブロック図である。 実施例の概念図である。 実施例を実行するフローチャート図である。 心電波形と心臓の収縮の説明図である。 スキャンデータに対する拍動周期と静止期間の関係図である。 フルスキャンデータ中の静止区間からハーフスキャンデータに並べ替え処理の説明図である。 ハーフスキャンデータから再構成する場合の重み付け係数の説明図である。 運動領域検出方法の説明図である。 運動領域検出のフローチャート図である。 体動領域の検出方法の説明図である。

符号の説明

１ Ｘ線発生器
２ 胸当て
３ 二次元検出器
４ 回転テーブル
５ 再構成手段
１２ 制御手段
１３ 拍動検出手段
１４ 画像表示手段
１５ 周期計算手段
１６ インタフェース手段
１７ 回転時間計算手段
１８ 静止期間決定手段
１９ 運動領域検出手段

Claims (6)

1. 複数の二次元投影データを収集する収集手段と、前記二次元投影データを解析する解析手段と、該解析手段の結果により前記二次元投影データを複数領域に分類する複数領域分類手段と、分類したそれぞれの分類ごとに前記解析手段の結果に対応する再構成を選択実行する再構成手段とを有することを特徴とする放射線画像処理装置。
2. 前記複数領域分類手段は再構成対象が運動領域か停止領域かの分類を行うことを特徴とする請求項１に記載の放射線画像処理装置。
3. 前記運動領域は心臓又は横隔膜であることを特徴とする請求項２に記載の放射線画像処理装置。
4. 複数の二次元投影データを収集する収集工程と、前記二次元投影データを解析する解析工程と、該解析手段の結果により前記二次元投影データを複数領域に分類する複数領域分類工程と、分類したそれぞれの分類ごとに前記解析手段の結果に対応する再構成を選択実行する再構成工程とを有することを特徴とする放射線画像処理方法。
5. 請求項４に記載の放射線画像処理方法をコンピュータで実行するためのプログラム。
6. 請求項５に記載の放射線画像処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムを記録した記憶媒体。

Images