JP2006026410A - 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 - Google Patents

Abstract

【課題】システム固有の測定範囲をオーバーフローするデータを適正に補正すること。
【解決手段】Ｘ線源３でＸ線ビームを発生し、被検体を透過したＸ線ビームをＸ線検出器５で検出するＸ線コンピュータ断層撮影システムにおいて、Ｘ線検出器５から出力されたアナログ投影データを、デジタル投影データに変換するように構成された変換ユニット１１と、変換ユニットからのデジタル投影データからコンピュータ断層撮影システムの測定範囲をオーバーフローするオーバーフローデジタル投影データを検出し、オーバーフローデジタル投影データを曲線近似関数により補正するように構成された処理ユニット１２とを具備する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、エラーを含む測定データを補正する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に関する。

図１にＸ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ）を示す。Ｘ線ＣＴは回転リング２を収容するガントリ１、および、円錐形のＸ線ビームを発生するＸ線源３、Ｘ線フィルタ４を含む。ガントリ１は、１次元または２次元に配置された検出素子を含むアレイタイプのＸ線検出器５を有する。また、Ｘ線検出器５の検出素子５Ａの他の配置も可能である。図２は、Ｘ線束が焦点Ｆから放射される図式的に示された１，０００の検出素子５Ａを各々が有する１０行を示す。

Ｘ線源３とアレイ検出器５は、回転リング２上に設置され、スライド式寝台６の上に横になった被検体（図示せず）の反対側に面する。アレイ検出器５の各検出素子５Ａはチャンネルに対応する。Ｘ線源（Ｘ線発生部）３はＸ線フィルタ４を介して被検体に対峙される。Ｘ線コントローラ８からトリガ信号が供給されると、高電圧装置７はＸ線源３を駆動する。高電圧装置７は、トリガ信号を受信するタイミングでＸ線源３に高電圧を印加する。これにより、Ｘ線がＸ線源３で発生され、ガントリ／バッチコントローラ９は、ガントリ１の回転リング２の回転と、スライド式寝台６のスライドを同期的に制御する。システムコントローラ１０は全システムの制御中心を構成し、Ｘ線コントローラ８、ガントリ／バッチコントローラ９、寝台６を制御し、被検体をＸ線源３から照射している間、被検体の周囲の所望の経路で回転リング２を回転させる。

アレイ検出器５の検出素子５Ａは、被検体がＸ線源３と検出素子５Ａの間にいてもいなくても、Ｘ線源３が発生するＸ線の強度を測定することができる。検出素子５Ａは、被検体の画像を構成する元となるＸ線の他の特性を測定することもできる。したがって、各検出素子（通常、１チャンネル／１素子）５Ａは、少なくとも１つのＸ線強度を測定し、この強度に対応するアナログ出力信号を出力する。各検出素子５Ａからの出力信号はデータ収集ユニット１１に供給される。データ収集ユニット１１は各検出素子５Ａの信号を増幅し、デジタル信号に変換する。それによりデジタル投影データが発生される。デジタル投影データはデータ補正ユニット１１から出力され、処理ユニット１２に供給される。処理ユニット１２は各チャンネルに対応するデジタル投影データに基づいて、スライド式寝台６に横になっている被検体に対応する画像の前処理および再構成を行う。

従来の電子データ取得システムは、アナログデジタル（Ａ／Ｄ変換器）コンバータに結合されたアナログ検出器５またはトランスデューサを使用して、物理信号をデジタル形式で記録する。検出器５および／またはＡ／Ｄ変換器では、例えばＸ線ビームの強度など目的の物理パラメータを正確に記録できる入力パラメータ信号の範囲は限られている。入力パラメータ信号レベルが検出器５またはＡ／Ｄ変換器の最大信号範囲（最大入力レベル（Ｓ_ＤＭａｘ））より高い場合、検出器５またはＡ／Ｄ変換器出力信号（測定されたデータ）は、入力信号（真のデータ）を正確に再生できなくなり、検出器５および／またはＡ／Ｄ変換器は「クリップ」を出力する。関連技術では、検出器５またはＡ／Ｄ変換器がクリップを出力すると、入力パラメータ信号が最大入力レベルより高いレベルを有する限り、検出器５またはＡ／Ｄ変換器の信号出力は時間が経過しても一定のままであるので、問題が生じる。

したがって、入力パラメータ信号の変化（目的の物理パラメータの変化に対応する）に関係なく、変更された入力パラメータ信号が最大入力レベルより依然として高い場合、検出器５またはＡ／Ｄ変換器の信号の出力は一定になる。言いかえれば、検出器５またはＡ／Ｄ変換器は、目的の物理パラメータの「真の」値を検出することができず、代わりに、最大入力レベルＳ_ＤＭａｘを検出する。最大入力レベルＳ_ＤＭａｘはその装置固有であるので、種々の装置が真のデータを劣化させる原因は個々に相違する。ここでは、検出器５またはＡ／Ｄ変換器が目的の物理パラメータの真の値を検出できない状態を「オーバーフロー」状態と呼び、この状態は、検出器５またはＡ／Ｄ変換器以外の電気ユニットにも適用可能である。

検出器５またはＡ／Ｄ変換器の信号出力は一定であるが、検出器５またはＡ／Ｄ変換器からの出力は処理手順の中のいくつかのステップで処理され、再構成データを発生し、また、再構成データのプロファイルは処理手順の間の異なるステップにおいて変化する。オーバーフロー状態が存在すると、処理の最終結果は、不正確で不正になる。したがって、被検体の最終的に再発生された画像はオーバーフロー状態では実際の被検体とは異なるため、入力パラメータを測定し、この測定に基づいて被検体の画像を発生または再発生する任意の装置に問題が生じる。

Ｘ線ＣＴの特定の例では、オーバーフロー状態は、検出器５またはＡ／Ｄ変換器のうちの少なくとも１つに存在し、これらの状態により、種々の被検体の再構成された画像にアーチファクトが現れる。したがって、アーチファクトによりＸ線ＣＴの最終製品の品質が低減し、ＣＴ検査を受けた被検体の画像の一部が不鮮明になるか、および／または暗いリング偽像ができるという問題がある。従って、Ｘ線ＣＴの結果では、再構成された画像にはゴーストや間違った特徴が必ず含まれ、種々の患者の状態を診断するＸ線ＣＴ画像の信頼性が低減する。

本発明の目的は、システム固有の測定範囲をオーバーフローするデータを適正に補正する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を提供することである。

本発明は、第１側面において、Ｘ線発生部でＸ線ビームを発生し、被検体を透過したＸ線ビームをＸ線検出器で検出するＸ線コンピュータ断層撮影システムにおいて、前記Ｘ線検出器から出力されたアナログ投影データを、デジタル投影データに変換するように構成された変換手段と、前記変換手段からのデジタル投影データから前記コンピュータ断層撮影システムの測定範囲を越えるオーバーフローデジタル投影データを検出し、前記オーバーフローデジタル投影データを曲線近似関数により補正するように構成された処理手段とを具備する。
本発明は、第２側面において、Ｘ線発生部で発生され、被検体を透過したＸ線ビームをＸ線検出器５で検出するＸ線コンピュータ断層撮影システムのデータ補正方法において、前記Ｘ線検出器５から出力されたアナログ投影データを、前記Ｘ線検出器５に接続された変換手段でデジタル投影データに変換し、前記Ｘ線コンピュータ断層撮影システムの測定範囲をオーバーフローするオーバーフローデジタル投影データを、前記変換手段に接続されたオーバーフロー検出手段で検出し、補正された画像を発生するために、前記オーバーフロー検出手段に接続された補正手段で曲線近似関数により前記オーバーフローデジタル投影データを補正する。

本発明によれば、システム固有の測定範囲をオーバーフローするデータを適正に補正することができる。

次に、図面を参照しながら本発明の好ましい実施形態を説明する。本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影システムの全体構成としては図１のそれとほぼ同等である。本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影システムは、図１のＸ線コンピュータ断層撮影システムと比較すると、処理ユニット１２で行われる処理が相違する。典型的には、処理ユニット１２はコンピュータにより実現されるので、そのコンピュータに後述する補正手順を実現させるためのプログラムが相違する。

図３は、Ｘ線を発生し、Ｘ線ＣＴのガントリ内に置かれた被検体を透過したＸ線を検出し、その検出データに基づいて被検体の画像を再構成する一連の手順を示している。ステップ３１０では、Ｘ線ＣＴのＸ線源３によってＸ線を発生する。透過Ｘ線は、図２に示されたように、１次元又は２次元アレイのＸ線検出器５で検出される。ステップ３２０では、検出器５またはＡ／Ｄ変換器は、例えば検出器５が受信した透過Ｘ線の強度に対応する信号を発生する。検出器５の種々の組み合わせについては、すでに図２に関して上述されている。

ステップ３３０では、各検出素子５Ａの出力をデータ収集ユニット１１が収集した後、次のプロセスステップを適用する準備のために、デジタル化して検出器５のＸ線プロファイルまたはＡ／Ｄ変換器データを形成する。このデジタル化されたデータは、処理されていない純粋な測定されたデータを反映し、検出器５が発生したエラーを含むので、「純粋なデータ（生データ）」と呼ばれる。

ステップ３４０では、ステップ３３０で得られたデジタル化されたデータに対して、一般に前処理と呼ばれる種々のプロセスを適用する。前処理は、リファレンス補正、オフセット補正、水補正感度不均衡補正などを含むが、これらに限定されるものではない。前処理をデジタル化されたＸ線プロファイルに適用し、存在するエラーの一部を除去する。しかし、ステップ３４０の前処理では、上記のオーバーフロー状態に起因するエラーは除去されない。他の前処理については、米国特許第５，８２５，８４２号に開示されている。

前処理ステップ３４０の結果はステップ３５０で、再構成データを発生するために使用する。再構成データはデジタル化されたデータとは異なるプロファイルを有する。ステップ３６０では、ステップ３５０で得られた再構成データに基づいて、照射された対象の再構成を決定する。再構成ステップ３６０では、検出器５のすべてのチャンネルからのデータを組み合わせ、ステップ３７０では、被検体に関して最終的な再構成されたＣＴ画像を発生する。

別の実施形態では、データ収集ユニット１１と処理ユニット１２は検出器５の多くの行からデータを収集し、処理ユニット１２はデータ収集ユニット１１が収集したすべてのデータに基づいて、最終的に再構成されたＣＴ画像を発生し、この画像をディスプレイ１３上に表示する。しかし、上述のオーバーフロー状態により、再構成されたＣＴ画像は間違った特徴を有し、被検体の実際の特徴が隠されてしまう。

図４に再構成プロセッサ１２のより詳細な図を示す。収集ユニット１１からの投影データはデータメモリ１５に記憶する。画像メモリ１４は、再構成されたイメージデータを記憶するか、または、再構成中の画像データを記憶するために備えられる。コンピュータメモリ業界の当業者であれば理解されるように、メモリ１４と１５は、ＲＡＭまたは他の半導体メモリとして実装することができる。オーバーフロー補正ユニット１６は少なくとも１つの多項式補正ユニット、スプラインユニット、既知データ補正ユニットを含み、また、重み付けユニットをさらに有する場合もある。次に、図５を参照してこれらのユニットの機能について説明する。ユニット１４、１５、１６は、ＣＰＵ１７の制御のもとにある。ＣＰＵ１７はオーバーフローポイントを決定し、データ収集ユニット１１から得た投影データについて所望の処理を行い、オーバーフロー状態を補正する。

図５では、再構成プロセッサ１２の別の構築のより詳細な図を示す。画像メモリ１４とデータメモリ１５はＣＰＵ１７に接続される。また、多項式補正ユニット１８、スプライン補正ユニット１９、既知データ補正ユニット２０、重み付けユニット２１、オーバーフローユニット２２、変換ユニット２３、選択ユニット２４、補間ユニット２５、既知データ入力ユニット２６、マッピングユニット２７もＣＰＵ１７に接続され、制御される。多項式補正ユニット１８とスプライン補正ユニット１９はそれぞれ、オーバーフロー補正を行ない、重み付けユニット２１は、多項式補正ユニット１８からの出力とスプライン補正ユニット１９からの出力との組み合せ（合成）に対して、オーバーフロー補正を行なう。図４と図５に示されたプロセッサ１２は、専用のマイクロコンピュータとしてハードウェア内に実装してもよいし、またはソフトウェア中に実装してもよい。例えば、半導体ゲートアレイとしてオーバーフロー補正ユニット１６を実装することができる。

例えば、図６（ａ）はＸ線検出器５が検出した測定されたＸ線強度のプロット、図６（ｂ）はプロセッサ１２が再構成した再構成データのプロットを示す。より具体的には、図６（ａ）は、検出器５が測定しＡ／Ｄ変換器がデジタル化したＸ線強度を、Ｘ線強度を測定するチャンネルに対してプロットした図を示す。カーブ（Ａ）はＸ線源３が発生した真のＸ線強度（Ｘ線強度の真の値）のチャンネル軸上の変化を示し、カーブ（Ｂ）は「純粋な」Ａ／Ｄ変換器データまたは測定されデジタル化されたデータのチャンネル軸上の変化を示す。図６（ａ）に示すように、真のＸ線強度の領域（Ｉ）は、オーバーフロー状態のため、測定されたＸ線強度の同じ領域とは異なる。オーバーフローが存在する場合、測定されたデータ内でＸ線強度の真の値は、最大入力レベルＳ_ＤＭａｘに等しい値で置き換えられ、フラットなプロファイルが発生される。

図６（ｂ）は、上記のステップ３６０で発生された再構成データを示す。カーブ（Ｃ）は、真のＸ線強度値（ａ）に対応する真の再構成データに対応し、測定されたデータ（Ｂ）に基づいて再構成されたカーブ（Ｄ）に対応するオーバーフロー再構成データのプロファイルと異なるプロファイルを示す。図６（ａ）は、測定されたデータ（Ｂ）には、検出器５またはＡ／Ｄ変換器がＸ線強度の実際の値を測定できない平らな部分があり、平らな部分はデータを収集する際に「平らな」特徴によって同定できることを示す。しかし、オーバーフロー再構成データ（Ｄ）は、「平らな」特徴を有しない。このため、オーバーフロー再構成データ（Ｄ）を分析する場合、オーバーフローチャンネルを同定することが難しくなる。

オーバーフロー再構成データ（Ｄ）は、２つの特徴を有する。第１に、オーバーフローポイントを含むオーバーフロー再構成データ（Ｄ）は、領域（Ｉ）では、測定されたＸ線強度（Ｂ）と異なり、一定値に固定されないし、しかも一定でもない。しかし、そのプロファイルは、ノイズを示し、不連続性を有する。この不連続なプロファイルは、再構成画像の中にリング状のアーチファクトを発生させる。

次に、オーバーフロー再構成データ（Ｄ）のデータ値（マグニチュード）は、真の再構成データ（Ｃ）（オーバーフローポイントのないデータ）のデータ値（マグニチュード）より高い。再構成された画像におけるこの特徴の効果により、最終的なＣＴ画像が暗くなり、生理学的な構造が失われる可能性がある。

図７は、オーバーフローポイントを同定し、種々のアルゴリズムに基づいてポイントを補正するＣＴ画像の再構成プロセスを示す。このプロセスは、図３のステップと同様のステップを有するので、ここではこれらのステップについては説明しない。本実施形態では、図７に示すプロセスは、検出器５の検出素子５Ａの行ごとに実装される（他の実施形態では、列ごとに実装することもでき、また、単一の検出器５で時間ごとに実装することもできる）。さらに、本実施形態では、オーバーフロー補正ステップ７７０は前処理ステップ７４０の後に行われる。いくつかの用途では、ハードウェア速度制約あるいは他の制約により前処理前にオーバーフロー補正が実行できないので、オーバーフロー補正ステップ７７０はこの順序で行われる。他の実施形態で、速度が要因でない場合、前処理ステップの前にオーバーフロー補正ステップを行うことができる。

上述のように、入射するＸ線の強度レベルが、検出器５が検出可能な最大強度を超えているとき、オーバーフロー状態が続くかぎり検出器５６は最大出力で固定する。その出力値は、Ｘ線強度を表していない偽の値である。図７のプロセスでは、検出器５のクリップによって導入された偽の値を補正するために、オーバーフローポイント（図６（ａ）のカーブ（Ｂ）に対応する領域（Ｉ）内のポイント）を同定し、オーバーフローポイントのマップを作成する。つまり、オーバーフローを起こしている空間的範囲を特定する。オーバーフロー状態が存在するときには、ステップ７６０で得た再構成データからオーバーフローポイントを直接決定することができないので、前処理ステップ７４０ではステップ７５０で、オーバーフローマップを図６（ａ）に示された純粋なＡ／Ｄ変換器データ（Ｂ）、つまり前処理も再構成処理も受けていない初期段階の生データに基づいて作成する。オーバーフローマップは、Ｘ線検出器５のチャンネルのうちオーバーフロー状態であるチャンネルを示すバイナリマップである。オーバーフローマップは、オーバーフローポイントにオーバーフロー補正を適用する次のステップで使用する。

ステップ７７０では、オーバーフロー補正は、ステップ７５０で作成されたオーバーフローマップが指定するように、オーバーフロー状態であるチャンネルに対応する再構成データの値に適用される。オーバーフロー補正ステップ７７０がステップ７６０の再構成データを補正した後、再構成ステップ７８０では被検体の画像を構成し、ステップ７９０ではディスプレイ１３上に被検体の再構成されたＣＴ画像を表示する。

このようにして、本実施形態の方法、システム、プログラムは、関連技術のシステムの欠陥であった、再構成された画像中のリング状アーチファクト、暗くなること、生理学的な構造が失われている可能性を補正する。発明者は、オーバーフロー補正ステップ７７０が種々の数学アルゴリズムで実装できることを発見した。図８で示される実施形態では、１つの可能な方法について説明する。図８は、図７のオーバーフロー補正ステップ７７０に対応する構成図を示す。個別のオーバーフローポイントと小さなグループのオーバーフローポイントはオーバーフローマップ８１０、および、図７のステップ７６０で得た再構成データ８２０に基づいて同定され、ステップ８３０で例えば線形補間に基づいて補正される。

ステップ８３０は、個別のオーバーフローポイントと小さなグループのオーバーフローポイントだけを補正することにより、新しい再構成データセットＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａ’を発生する。ステップ８３０では、オーバーフローポイントのより大きなグループは補正されない。

ステップ８３０をよりよく理解するために、図９では、オーバーフローマップ８１０と再構成データ８２０を図式的に示す。図９の下部に示すオーバーフローマップは、Ｘ軸に沿ったアレイ検出器５の各チャンネルを示す。白い円は、ステップ８３０の補間によって補正されたオーバーフローポイントを示し、下の塗りつぶした円は元の非オーバーフローポイントに対応し、また、上の塗りつぶした円はまだ補正されていないオーバーフローポイントに対応する。

再構成データの値Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａ’を図９の上部に示す。白い三角形は、オーバーフローポイントに接する非オーバーフローポイントの値に基づいた線形補間によって補正されたオーバーフローポイントを示し、塗りつぶされた三角形は、線形補間とは別の手順で補正するオーバーフローポイントを示す。破線は、オーバーフロー状態が不明である非オーバーフローカーブを示す。図８で説明したプロセスの１つの目標は、オーバーフローポイントをできるだけ非オーバーフローカーブに近づけることである。

ステップ８３０によれば、連続するオーバーフローポイントの数が、所定数Ｍｉｎ＿Ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ＿Ｏｖｅｒｆｌｏｗ Ｐｔｓより少ないオーバーフローポイントに対して、線形補間を適用する。所望の精度に依存して、Ｍｉｎ＿Ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ＿Ｏｖｅｒｆｌｏｗ Ｐｔｓの数を決定する。数が小さいほど、プロセスは正確になる。図９の例では、Ｍｉｎ＿Ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ＿Ｏｖｅｒｆｌｏｗ Ｐｔｓは、２である。図９は、線形補間を使用してオーバーフローポイントを補正する３つの領域を示す。ステップ８３０で線形補間を行なった後、ステップ８４０ではオーバーフローマップを更新する。更新されたマップに対して、再度、Ｍｉｎ＿Ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ＿Ｏｖｅｒｆｌｏｗ Ｐｔｓより少ない連続数のオーバーフローポイントのグループを同定する。さらに、ステップ８２０で提供された再構成データを補正されたオーバーフローポイントで更新し、他のステップに提供する。

ステップ８４０では、プロセスは、更新された再構成データＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａ’中のオーバーフローポイントのグループを同定する。次にこの手順について説明する。図１０は、チャンネルの行に存在するオーバーフローポイントの多数のグループを示す。１度に１行のチャンネルを考え、チャンネルのそれぞれの行の中のオーバーフローグループの合計をＯＦＧで示す。例えば、図１０ではオーバーフローポイントの多数のグループのオーバーフローグループ「ｇ」を示す。オーバーフローグループ「ｇ」の位置は開始点ＯＦＧＳｔａｒｔ［ｇ］で定義し、グループの最終点はＯＦＧＥｎｄ［ｇ］で示す。グループ「ｇ」の中のオーバーフローポイントの数はＯＦＧＰｔｓ［ｇ］であり、次式によって与えられる。

連続的なオーバーフローポイントを分離する非オーバーフローポイントＭｉｎＧｒｏｕｐＳｐａｃｉｎｇの数が所定値より小さいかまたは所定値と等しい場合、一連の連続的なオーバーフローポイントはグループのサブグループと考える。例えば図１０では、ＭｉｎＧｒｏｕｐＳｐａｃｉｎｇを１に設定する。さらに、２つのサブグループの間の非オーバーフローポイントの数が１であり、ＭｉｎＧｒｏｕｐＳｐａｃｉｎｇより小さいので、２つのサブグループ（ａ）と（ｂ）は同じグループ「ｇ」の一部である。したがって、所定のＭｉｎＧｒｏｕｐＳｐａｃｉｎｇに関して、複数のサブグループが隣接するサブグループの間で、ＭｉｎＧｒｏｕｐＳｐａｃｉｎｇより少ないかまたはＭｉｎＧｒｏｕｐＳｐａｃｉｎｇと等しい数の非オーバーフローポイントを有する場合、複数のサブグループを１つの単一のグループと考える。

しかし、別の実施形態では、図１０で示すサブグループは、異なるグループに対応する場合がある。なんらかの方法でグループとサブグループを選択することにより、よりよい曲線近似を達成することができる。さらに図１０は、非オーバーフローポイントがオーバーフローグループの一部でありうることを示す（ここで、１つの非オーバーフローポイントはオーバーフローグループ「ｇ」の一部である）。

ステップ８４０で、ＯＦＧ、ＯＦＧＳｔａｒｔ［ｇ］、ＯＦＧＥｎｄ［ｇ］、ＯＦＧＰｔｓ［ｇ］を決定した後、同定されたオーバーフローグループに種々の補正を適用する。ステップ８５０では、ステップ８４０で同定および画定されたオーバーフローグループに多項式補正を適用する。本実施形態では、図１１に示すように、オーバーフローデータは、次数Ｎ_Ｐの多項式を近似することによってスムーズ化される。しかし、別の実施形態では、オーバーフローデータをスムーズ化するために異なるタイプのカーブあるいは低域フィルタを使用する。

図１１は、Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａ’［ｎ］内にあるグループ「ｇ」で、次式に従うポイント（チャンネル）について多項式を近似させることを示す。

上式でＰＦＢｐｔｓはグループ「ｇ」の両側でオーバーフローグループ「ｇ」の境界となっている非オーバーフローポイントの数である。ＰＦＢｐｔｓ数は、後述の種々の要因に依存して選択される。多項式補正の形式は次の通りである。

上式でＣ_ｇ［ａ］は、グループ「ｇ」の近似のための第ａの多項式係数である。多項式式（３）に対する、オーバーフローグループの中のデータの一般的な最小二乗近似を使用して、多項式係数Ｃ_ｇ［ａ］を得る。すなわち、オーダＮ_Ｐの多項式に対して

式（３）が定義する多項式を使用する補正（多項式を用いた平滑化補正）ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈは次式によって与えられる。

ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈ補正は、更新された再構成データＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａ’中のオーバーフローポイントの正確な値を補間も概算もせず、単にオーバーフロー領域をスムーズアウトし、再構成画像の中のリングタイプのアーチファクトを除去するだけである。図１１は、（ｉ）オーバーフローグループ「ｇ」の境界となっている非オーバーフローポイントと、（ｉｉ）オーバーフローグループ「ｇ」のオーバーフローポイントに基づいた、ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈ補正の結果を実線で示す。実線は、図９に関して説明した、真の再構成データを示すダッシュラインとは異なる。

ステップ８５０は複数のサブステップを含んでいてもよく、例えば、図８は２つのサブステップ８５１と８５２を示す。サブステップ８５１では、オーバーフローグループ「ｇ」中のオーバーフローポイントに関する第３オーダの多項式近似を決定し、ステップ８５２では、真のデータの値によりよく近似させるために、オーバーフローポイントを補間し、これらをサブステップ８５１で発生された多項式カーブと置き換える。

図８で説明したプロセスは、ステップ８４０でオーバーフローグループを同定した後に多項式近似８５０を適用することに制限されるわけではない。例えば、図８は、オーバーフロー補正プロセスはステップ８４０から、オーバーフローグループにスプライン近似を適用するステップ８６０に進んでもよいし、または、補正方法の組み合わせを適用するステップ８７０に進んでもよいことを示す。

ステップ８６０とステップ８５０は似ているが、別の数学補正が適用される点が異なる。ステップ８６０は複数のステップを含んでいてもよいし、または図８に示すように２つのステップを含んでいてもよい。本実施形態を２つのステップだけに限定することが目的ではないが、図８に示した例では、ステップ８６１で非オーバーフローポイントに近似するスプライン曲線を決定し、ステップ８６１の出力をステップ８６２に入力して、ステップ８６２では、オーバーフローグループの境界となっている非オーバーフローポイントにスプライン補間を適用する。

本実施形態では、スプライン曲線は、Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａ’のグループ「ｇ」の両側の境界となっている非オーバーフローポイントに近似させる。スプライン曲線は次式によって与えられる。

この例では、スプライン近似は、式（７）が定義する間隔内にある合計２のＳＦｐｔｓポイントに適用される。スプライン近似は、すべてのオーバーフローポイントが補正するまで適用され、ＳＦｐｔｓは、オーバーフローグループ「ｇ」の境界となっている非オーバーフローポイントの数を表す。現在のシステムでは、オーバーフローグループが検出器５の端に位置することはできなかった。一般の場合では、検出器５の端に位置するグループは外挿される。

図１２では、チャンネル「Ｃｈ」に対応するＳｐｌｉｎｅＣｕｒｖｅ_ｇ［Ｃｈ］曲線は、再構成データの真の値に対応する破線とは異なる実線で示す。更新されたオーバーフローマップを使用して、オーバーフローグループ「ｇ」中のすべてのオーバーフローポイントを補正する。図１２では、白い円は、ＳｐｌｉｎｅＣｕｒｖｅ_ｇ［Ｃｈ］曲線にスプライン近似するために使用する非オーバーフローポイントを示し、黒い五角形はＳｐｌｉｎｅＣｕｒｖｅ_ｇ［Ｃｈ］曲線を使用して補正されたオーバーフローポイントを示す。グループ「ｇ」のオーバーフローポイントにスプライン近似を適用した後、オーバーフローマップを更新し、すべてのオーバーフローグループを補正するまで、残りのオーバーフローグループについてこのプロセスを繰り返す。

ＳｐｌｉｎｅＦｉｘ補正は次式によって与えられる。

図８に示したプロセスは、ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈ補正またはＳｐｌｉｎｅＦｉｘ補正だけに限定されず、他の数学補正アルゴリズムを使用して、オーバーフローグループのオーバーフローポイントを補正することもできる。一般に、オーバーフロー状態が存在する時には、真の再構成データは不明であるので、完全な補正を発生するのは非常に難しい。ＳｐｌｉｎｅＦｉｘはオーバーフローデータの一般的な補正を発生し、時によっては、ＳｐｌｉｎｅＦｉｘ補正のマグニチュードは、Ａ／Ｄ変換器データを過剰に補正するかまたは過少に補正し、最終的な再構成画像に新しいアーチファクトが導入されてしまう。

本発明者は、ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈとＳｐｌｉｎｅＦｉｘを組み合わせると、補正が改善されることを発見した。本実施形態では、２つの補正（ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈとＳｐｌｉｎｅＦｉｘ）の適応的重み付け平均を図８のステップ８７０で実装する。ステップ８７０では、ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈ補正ステップ８５０からの出力と、ＳｐｌｉｎｅＦｉｘ補正ステップ８６０からの出力を受信する。これらの２つの出力に基づいて、後述のように新しい補正ＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＦｉｘを計算する。しかし、本発明の別の実施形態では、非適応的重み付け、または２項の重み付け乗算などの他の関数を使用して、２つの補正または任意の他の補正を組み合わせることができる。

本実施形態に関して、スプライン曲線補正のマグニチュードは、非オーバーフローデータの勾配Ｓ_ＬとＳ_Ｕの関数である。上式でＳ_Ｌはグループの低い側（より小さいチャンネル値、図の中でオーバーフローグループの左側）の非オーバーフローポイントの勾配であり、Ｓ_Ｕは、グループの上側（より大きなチャンネル値、図の中のオーバーフローグループの右側）の勾配である。ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈ補正とＳｐｌｉｎｅＦｉｘ補正は、２つの勾配Ｓ_ＬとＳ_Ｕの最大勾配によって決定される適応的重み付けＷ_Ｐを使用して組み合わされる。別の実施形態では、Ｗ_Ｐは、勾配Ｓ_ＬとＳ_Ｕ、オーバーフローグループ「ｇ」の中のポイントＯＦＧＰｔｓの数など種々のオーバーフローパラメータ、または、パラメータの組み合わせの関数である。

この実施形態では、ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈとＳｐｌｉｎｅＦｉｘの組合せはＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙであり、次式によって与えられる。

式（１１）から（１６）で分かるように、勾配Ｓ_ＬとＳ_Ｕは、オーバーフローグループの境界となっている非オーバーフローポイントについて計算する。

本実施形態では、Ｗ_Ｐ（Ｓ_Ｍ）は、次のようにシミュレーションによって決定される。非オーバーフローデータ（純粋データ）は、シミュレーションによっても発生され、または、実験的にも取得されるので、純粋データを処理して、非オーバーフローＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａを発生する。ついで非オーバーフロー純粋データをシミュレーションによって修正し、オーバーフローデータを発生し、オーバーフロー状態を説明する。このオーバーフローデータを処理して、オーバーフローＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａを発生する。非オーバーフローとオーバーフローＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ＿Ｄａｔａの両方が知られているので、Ｗ_Ｐの「真の」値がＳ_ｍの関数として計算される。例えば、異なるＳ_ｍは修正された非オーバーフロー純粋データの組から計算し、対応するＷ_Ｐ値は、オーバーフロー再構成データを非オーバーフロー再構成データに近似させることによってシミュレーションで決定する。本実施形態では、シミュレーションで計算した２つのＳ_ｍとＷ_Ｐの組を共にグラフにプロットし、最小二乗線形カーブをＷ_Ｐ対Ｓ_ｍのデータに近似させて、次の式にしたがって適応的重み付け関数を発生する。

上式（１７）でｍは勾配、ｂは切片であり、最小二乗近似によって決定される。他の実施形態では、異なる近似関数またはルックアップテーブルを使用し、Ｗ_Ｐ（Ｓ_Ｍ）を決定することができる。

ＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＦｉｘ補正により、非オーバーフローデータと統計的に一致させるようにスケーリングされたスプライン曲線の特性を有する補正が発生される。この補正により、オーバーフローアーチファクトが低減された、改善された再構成画像が発生される。

図８に説明されたプロセスのさらなる改善は、図７の前処理ステップ７４０が非オーバーフローデータにどのような影響を与えるかに関する以前の知識データを使用して達成することができる。一般の場合では、以前の知識データは、キャリブレーションデータ、数学の関数、または両方の組合せであってよい。Ｘ線ＣＴの場合には、例えば、前処理ステップは、再構成データ内に頂点をしばしば有する異なるカーブ形を導入する水補正を含む場合がある。これは例えば、図６（ｂ）の真の再構成データ（ｃ）の中に示される。一番下の頂点の位置、および頂点の両側のカーブの勾配は、前処理ステップで使用される水補正データ、および、チャンネルの行の中のオーバーフローグループの位置の関数である。水補正データは一定で、任意の補正を決定する前に知られている。

ステップ８７０で決定されたＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＦｉｘ補正は、ステップ８８０で得られた以前の知識データ（頭部または腹部などの走査されている被検体の減衰に関するいくつかの一般的な知識など）と組み合わせ、よりよい補正ＡＰＦｉｘを発生することができる。

上式で、ＡＰＦｉｘは以前の知識によるオーバーフロー補正で、Ｆ｛｝は、以前の知識に基づいてＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙをスケーリングする重み付けなどの、ＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙと以前の知識データを組み合わせた関数である。

ＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＦｉｘ補正とＡＰＦｉｘ補正は、オーバーフローポイントの真のデータ値を概算する。一部の条件（雑音など）下では、ＡＰＦｉｘおよび／またはＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＦｉｘは、特定のオーバーフローグループに関して、オーバーフローデータより悪い、補正された値を発生する場合もありうる。これにより、望ましくない新しいアーチファクトが補正された画像中に発生される。

したがってステップ８９０では、既に議論された補正の間で最良の補正の選択を決定する。ＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＦｉｘ補正とＡＰＦｉｘ補正を、ＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈ補正と比較し、補正が有効であるかどうかを決定する。オーバーフローグループ内で任意のＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＦｉｘ補正されたポイント、またはＡＰＦｉｘ補正されたポイントが、対応するＰｏｌｙＳｍｏｏｔｈ補正されたポイントより大きい場合、補正の有効性が決定される。上記の条件が有効な場合、補正は無効であると考えられる。ＡＰＦｉｘＶａｌｉｄとＳｐｌｉｎｅＰｏｌｙＶａｌｉｄのフラグは、次のアルゴリズムによって設定される。

上式で、「１」は有効を示すし、「０」は無効を示す。

オーバーフローグループ「ｇ」に関する最良の補正は、テーブル１にしたがって決定する。

しかし、他の実施形態では、異なる基準を使用して補正の有効性を決定し、ついで、最良の補正を選択することができる。

最後に、ステップ８９５では、再構成データのすべてのオーバーフローポイントを、テーブル１の結果と選択ステップ８９０からの入力に基づいて補正し、被検体の再構成された画像をディスプレイ上に表示する。

コンピュータ業界の当業者であれば明らかなように、本発明の任意の実施形態は、本発明の教示にしたがって、従来の汎用コンピュータまたはマイクロディスクプロセッサプログラムを使用して便利に実装できる。ソフトウェア業界の当業者であれば明らかなように、当業界のプログラマであれば適切なソフトウェアを本開示の教示に基づいて容易に作成できる。

図１３は、本発明の教示によってプログラミングできる汎用コンピュータ１３００の概略図である。図１３では、コンピュータ１３００を使用して、本発明のプロセスを実装することができる。ここで、コンピュータは例えば、ディスプレイ装置１３０２（例えばタッチスクリーンインタフェースなどを備えたタッチスクリーンモニタ）、キーボード１３０４、ポインティングデバイス１３０６、マウスパッドまたはデジタルパッド１３０８、適切なデバイスバス（ＳＣＳＩバス、拡張ＩＤＥバス、ウルトラＤＭＡバス、ＰＣＩバスなど）を使用して接続されたハードディスク１３１０または他の固定式高密度媒体ドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブ１３１２、テープまたはＣＤ媒体１３１６を伴うテープまたはＣＤ−ＲＯＭドライブ１３１４、または、光磁気媒体などの他のリムーバブル媒体デバイス、マザーボード１３１８を含む。マザーボード１３１８は例えば、プロセッサ１３２０、ＲＡＭ１３２２、ＲＯＭ１３２４（ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、フラッシュＲＡＭなど）、画像取得装置と特殊化されたハードウェア／ソフトウェア機能を行うためのオプションの特定目的論理デバイス（ＡＳＩＣなど）またはコンフィギュラブル論理デバイス（ＧＡＬおよびリプログラマブルＦＰＧＡなど）１３２８とに結合するために使用できるＩ／Ｏポート１３２６、マイクロホン１３３０、スピーカ（複数可）１３３２を含む。上記の特殊化された機能には、音声処理、画像処理、信号処理、ニューラルネットワーク処理、自動分類などが含まれる。

上述のように、本発明のシステムは少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能媒体を含む。コンピュータ読み取り可能媒体の例は、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピディスク、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭなどである。本発明は、コンピュータ読み取り可能媒体のうち任意の媒体または媒体の組合せに、コンピュータのハードウェアを制御し、コンピュータと人間のユーザの相互作用を可能にするソフトウェアを含む。このようなソフトウェアは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、および、開発ツールなどのユーザアプリケーションなどを含むが、これらに限定されるものではない。このようなコンピュータ読み取り可能媒体はさらに、本発明による上記の任意のプロセスを実行するための、本発明のプログラムを含む。本発明のコンピュータコード装置は、スクリプト、インタープリタ、ダイナミックリンクライブラリ、Ｊａｖａ（登録商標）クラス、完全な実行可能プログラムを含む任意の解釈されたコード機構または実行可能なコード機構であってよいが、これらに限定されるものではない。

汎用コンピュータ１３００のプログラミングは、フィルムあるいは画像取得装置から得た画像をデジタル化および記憶するためのソフトウェアモジュールを含んでいてもよい。別法としては、本発明は、画像アーカイブ通信システム（ＰＡＣＳ）などの他の手段によって得られた画像から導出されたデジタルデータを処理するように実装することができる。言いかえれば、処理されているデジタル画像は、発明を実行する際にデジタル形式に変換する必要のないデジタル形式で存在してもよい。

従って、当業者であれば理解されるように、本説明で示した機構およびプロセスは、本明細書の教示にしたがってプログラミングされた従来の汎用マイクロプロセッサまたはコンピュータを使用して実装できる。さらに、当業者であれば明らかなように、当業界のプログラマであれば本開示の教示に基づいて、適切なソフトウェアコードを容易に作成することができる。しかし、当業者であれば明らかなように、特定用途向け集積ユニットを作成するか、または、従来のコンポーネントユニットの適切なネットワークを相互接続することにより、本発明を実装することができる。

さらに本発明は、記憶媒体上でホストされ、本発明によるプロセスを実行するように汎用マイクロプロセッサまたはコンピュータをプログラミングするときに使用できる命令を含むコンピュータベースの製品を含む。この記憶媒体は、フロッピディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスクなどの任意のタイプのディスク、および、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、磁気または光学カード、または、電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体を含むが、これらに限定されるものではない。

上記の教示に照らして、本発明の多数の修正と変更が可能である。したがって本発明は付随する請求項の範囲で、具体的に上述した方法とは別の方法でも実行できることを理解されたい。

当業者であれば明らかなように、本発明はまた、特定用途向け集積ユニットを作成するか、または、従来のコンポーネントユニットの適切なネットワークを相互接続することによって実装することができる。

本発明への画像データのソースは、Ｘ線マシン、Ｘ線ＣＴ、ＭＲＩ装置などの任意の適切な画像取得装置であってよい。さらに、取得されたデータがデジタル形態でなければ、デジタル化することができる。結局、プロセスで得られる画像データのソースは、画像取得装置が発生したデータを記憶するメモリであってもよい。メモリはローカルまたはリモートであってもよく、この場合、ＰＡＣＳ（画像達成コンピュータシステム）などのデータ通信ネットワークを使用し、画像データにアクセスして本発明による処理を行う。

なお、本発明は上記実施形態そのまま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構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

Ｘ線ＣＴの図である。 図１の２次元アレイＸ型検出器５の斜視図である。 測定されたデータに基づいた再構成プロセスを示す図である。 本発明による再構成プロセッサと中に含まれるユニットの図である。 図４の再構成プロセッサおよびユニットをより詳細に示す図である。 オーバーフローポイントを有する測定されたデータと、再構成されたデータとの概略図である。 オーバーフロー補正プロセスを実装した再構成プロセスを示す図である。 図７のオーバーフロー補正プロセスをより詳細に示した図である。 測定されたデータの個別のオーバーフローポイントおよび小さなグループのオーバーフローポイントの補正プロセスを示す概略図である。 測定されたポイントの集合体の中の、オーバーフローポイントのグループおよびサブグループを示す概略図である。 オーバーフローポイントと非オーバーフローポイントに多項式曲線近似を適用することによってデータをスムーズ化する概略図である。 非オーバーフローポイントに適用されたスプライン近似および補間の概略図である。 汎用コンピュータの概略図である。

符号の説明

１…ガントリ、２…回転リング、３…Ｘ線源、４…Ｘ線フィルタ、５…Ｘ線検出器５、５Ａ…検出素子、６…スライド式寝台、７…高電圧装置、８…Ｘ線コントローラ、９…ガントリバッチコントローラ、１０…システムコントローラ、１１…データ収集ユニット、１２…処理ユニット、１３…ディスプレイ、１４…画像メモリ、１５…メモリ、１６…オーバーフロー補正ユニット、１７…ＣＰＵ、１８…多項式補正ユニット、１９…スプラインユニット、２０…既知データ補正ユニット、２１…重み付けユニット、２２…オーバーフローユニット、２３…変換ユニット、２４…選択ユニット、２５…補間ユニット、２６…既知データ入力ユニット、２７…マッピングユニット、１３００…汎用コンピュータ、１３０２…ディスプレイ装置、１３０４…キーボード、１３０６…ポインティングデバイス、１３０８…マウスパッド（デジタルパッド）、１３１０…ハードディスク、１３１２…フロッピー（登録商標）ドライブ、１３１４…テープドライブ（ＣＤ−ＲＯＭドライブ）、１３１６…テープ（ＣＤ媒体）、１３１８…マザーボード、１３２０…プロセッサ、１３２２…ＲＡＭ、１３２４…ＲＯＭ、１３２６…Ｉ／Ｏポート、１３２８…特殊目的論理デバイス（コンフィギュラブル論理デバイス）、１３３０…マイクロホン、１３３２…スピーカ。

Claims (17)

1. Ｘ線発生部でＸ線ビームを発生し、被検体を透過したＸ線ビームをＸ線検出器で検出するＸ線コンピュータ断層撮影システムにおいて、
   前記Ｘ線検出器から出力されたアナログ投影データを、デジタル投影データに変換するように構成された変換手段と、
   前記変換手段からのデジタル投影データから前記コンピュータ断層撮影システムの測定範囲を越えるオーバーフローデジタル投影データを検出し、前記オーバーフローデジタル投影データを曲線近似関数により補正するように構成された処理手段とを具備するＸ線コンピュータ断層撮影システム。
2. 前記処理手段は、
   前記オーバーフローデジタル投影データを検出するように構成されたオーバーフロー手段と、
   前記オーバーフロー手段で得られたオーバーフローデジタル投影データと、前記変換手段で得られたデジタル投影データの非オーバーフローデジタル投影データと、前記処理手段の曲線近似関数とに基づいて、前記オーバーフローデジタル投影データを補正するように構成された補正手段とを有する請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
3. 前記補正手段は、
   前記変換手段で得られたデジタル投影データの非オーバーフローデジタル投影データに第１の曲線近似関数を近似させるように構成された第１の近似手段と、
   前記変換手段で得られたデジタル投影データの非オーバーフローデジタル投影データと、前記オーバーフロー手段で得られたオーバーフローデジタル投影データとの組み合わせに、第２の曲線近似関数を近似するように構成された第２の近似手段と、
   前記第１の近似手段から得られた出力と前記第２の近似手段から得られた出力とを重み付けし組み合わせて、前記デジタル投影データの補正を出力するように構成された重み付け手段とを備え、
   前記重みは、前記Ｘ線コンピュータ断層撮影システムの既知のデジタル投影データに基づいて前記重み付け手段がシミュレーションによって計算された重みと、既知のルックアップテーブルから得られる重みとの一方が選択される請求項２に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
4. 前記補正手段から得られた補正されたデジタル投影データと、前記非オーバーフローデジタル投影データとに基づいて、前記被検体の画像を再構成するように構成された再構成手段をさらに備える請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
5. 前記再構成手段が再構成した被検体の画像を表示するように構成されたディスプレイ手段をさらに備える請求項４に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
6. 前記補正手段はさらに、
   前記変換手段から得られたデジタル投影データ内のオーバーフローポイントを同定し、前記オーバーフローポイントのグループが所定数より少ないオーバーフローポイントを有する場合、前記オーバーフローポイントのグループに対して線形補間を行うように構成された補間手段をさらに備える請求項３に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
7. 前記第１の近似手段と第２の近似手段は、所定数より多いオーバーフローポイントを有するオーバーフローポイントのグループのみを補正する請求項６に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
8. 前記所定数は１である請求項７に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
9. 前記Ｘ線検出器５は、複数の検出素子を有するアレイ検出器５である請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
10. 前記オーバーフロー手段は、
    前記変換手段から得られたデジタル投影データ内のオーバーフローポイントを同定するオーバーフローマップを作成し、前記オーバーフローマップを前記補正手段に提供するように構成されるマッピング手段を備える請求項６に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
11. 前記Ｘ線コンピュータ断層撮影システムの既知のデジタル投影データを前記重み付け手段に入力するように構成された既知データ入力手段をさらに備える請求項１０に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
12. 前記既知のデジタル投影データは、前記コンピュータ断層撮影システム内で水にＸ線ビームを照射し、前記水を透過したＸ線ビームを前記Ｘ線検出器５で測定することによって得られる水補正データである請求項１１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
13. 前記既知データ手段から得られた入力と、前記重み付け手段から得られた入力とに基づいて前記オーバーフローデジタル投影データの補正を計算するように構成された既知データ補正手段と、
    前記既知データ補正手段から得られた出力と前記重み付け手段から得られた出力とに基づいて前記デジタル投影データに適用する補正を選択するように構成された選択手段をとをさらに備える請求項１２に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
14. 前記第１の曲線近似関数はスプライン関数であり、
    前記第２の曲線近似関数は多項式関数であり、
    前記選択手段は前記重み付け手段の補正と、前記第２の近似手段の補正と、前記既知データ補正手段の補正から、連続的なオーバーフローポイントの数が最も小さい補正を選択する請求項１３に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
15. 前記処理手段は、前記オーバーフローの特性に基づいて補正アルゴリズムを選択するように構成される選択手段を備える請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
16. 前記処理手段は、前記Ｘ線検出器５のチャンネル方向に沿って前記デジタル投影データを補正するように構成される請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影システム。
17. Ｘ線発生部で発生され、被検体を透過したＸ線ビームをＸ線検出器５で検出するＸ線コンピュータ断層撮影システムのデータ補正方法において、
    前記Ｘ線検出器５から出力されたアナログ投影データを、前記Ｘ線検出器５に接続された変換手段でデジタル投影データに変換し、
    前記Ｘ線コンピュータ断層撮影システムの測定範囲をオーバーフローするオーバーフローデジタル投影データを、前記変換手段に接続されたオーバーフロー検出手段で検出し、
    補正された画像を発生するために、前記オーバーフロー検出手段に接続された補正手段で曲線近似関数により前記オーバーフローデジタル投影データを補正するＸ線コンピュータ断層撮影システムのデータ補正方法。

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