JP2006068227A - Ｃｔ画像の再構成方法及びｃｔ装置並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【目的】 不具合データを補うための代替データの属性（値，位置情報）を画像再構成用データの生成に忠実に反映できることを課題とする。
【構成】 被検体をスキャンして得た投影データに基づきＣＴ画像の再構成に必要な逆投影データを該断層面を挟む前後近傍の各投影データからのデータ補間演算により求め、該求めた逆投影データに基づき被検体断層像を再構成するＣＴ画像の再構成方法であって、スキャン時に不具合になった投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を該投影データと所定の位置関係にある他の投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ）又はｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）等で代替すると共に、該代替データの値及びスキャン位置情報（チャネル，ビュー）を使用して逆投影データｈ（Ｃｈ，Ｖｊ）のデータ補間演算を行う。
【選択図】 図３

Description

本発明はＣＴ画像の再構成方法及びＣＴ装置並びにプログラムに関し、被検体をスキャンして得た投影データに基づき各スライス面対応に逆投影データを補間生成し、該逆投影データに基づきＣＴ画像を再構成するＣＴ画像の再構成方法及びＣＴ装置並びにプログラムに適用して好適なるものである。

Ｘ線ＣＴ装置では、Ｘ線ファンビームで被検体をスキャンしつつ、被検体を透過したＸ線を多数（例えば１０００個）の検出素子が配列するＸ線検出器で検出すると共に、アキシャル／ヘリカルスキャン方式に従って被検体を体軸方向に間欠的／連続的に移動させることで、所要撮影領域についての全投影データを収集・蓄積する。そして、画像再構成に必要な逆投影データを各スライス面の対応に読み出し又はデータ補間生成し、得られた逆投影データに基づき被検体のＣＴ画像を再構成する。

近年、Ｘ線検出器の多チャネル化及び多列化（１６列等）に伴い、検出素子や検出器データ（投影データ）に感度不良等の不具合が発生する頻度が高まっている。不具合データをそのまま画像再構成に使用すると、断層像上にはリング状アーチファクト等が発生するため、不具合データを他の検出器データで補う必要がある。

この点、従来は、Ｘ線管の微小放電等により発生した不具合データを補う為に、正常に収集できなかったビューの投影データそのものを、Ｘ軸方向に隣接する前後ビューの投影データ、又は対向ビューの投影データ、又は当該ビューと同一ビュー角を有する体軸方向前後スキャンの投影データを用いてデータ補間生成するＸ線ＣＴシステムが知られている（特許文献１）。
特開２００３−１１６８４１（請求項１，３，４等）

しかし、上記不具合データそのものを補間生成する方式であると、更に画像再構成するスライス面対応の逆投影データを補間生成する際には、前記不具合データそのものを補間生成する元になった正常な投影データについての位置情報（チャネル番号，ビュー角等）が失われているため、逆投影データには矛盾した位置情報が含まれる事になる。

これを図を参照して具体的に説明する。図４において、４０はＸ線管、９０はＸ線検出器、１００は被検体である。今、ビューＶｊにおけるチャネルＣＨ３の投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）が不具合であったとすると、従来は、この不具合データの値を隣接する前後ビューＶｉ，Ｖｋの各投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ），ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）の各値を所定の割合で加算することにより補間データｇ’（ＣＨ３，Ｖｊ）を生成していた。

しかし、この不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）はラインＬｊを透過した信号であり、また投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ），ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）はそれぞれラインＬｉ，Ｌｋを透過した信号であるから、厳密には被検体１００を透過した経路（部位）が異なる。

図３において、画像再構成時にはスライス面Ｓｉの位置対応に逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）を補間生成するが、従来は、カウント値のみに着目して補間生成した補間データｇ’（ＣＨ３，Ｖｊ）をチャネルＣＨ３、ビューＶｊの投影データとして逆投影データを
補間生成していたため、その元になった投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ），ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）の属性（特に位置情報）が逆投影データの生成に反映されない不都合があった。このため、再構成画像の品質（忠実度）を劣化させていた。

本発明は上記従来技術の問題点に鑑みなされたもので、その目的とする所は、不具合データを補うための代替データの属性（値，位置情報）を画像再構成用データの生成に忠実に反映できるＣＴ画像の再構成方法及びＣＴ装置並びにプログラムを提供することにある。

上記の課題は例えば図３の構成により解決される。即ち、本発明（１）のＣＴ画像の再構成方法は、被検体をスキャンして得た投影データに基づきＣＴ画像の再構成に必要な逆投影データを該断層面を挟む前後近傍の各投影データからのデータ補間演算により求め、該求めた逆投影データに基づき被検体断層像を再構成するＣＴ画像の再構成方法であって、スキャン時に不具合になった投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を該投影データと所定の位置関係にある他の投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ）又はｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）等で代替すると共に、該代替データの値及びスキャン位置情報（チャネル，ビュー）を使用して逆投影データｈ（Ｃｈ，Ｖｊ）のデータ補間演算を行うものである。従って、逆投影データの補間生成時には、代替データの値及びスキャン位置が忠実に反映され、より正確な画像再構成を行える。

本発明（２）のＣＴ装置は、被検体をスキャンして得た投影データに基づきＣＴ画像の再構成に必要な逆投影データを該断層面を挟む前後近傍の各投影データからのデータ補間演算により求め、該求めた逆投影データに基づき被検体断層像を再構成するＣＴ装置であって、スキャン時に不具合になった投影データを該投影データと所定の位置関係にある他の投影データで代替するデータ代替手段と、前記代替データの値及びスキャン位置情報を使用して逆投影データのデータ補間演算を行うデータ補間演算手段とを備えるものである。従って、逆投影データの補間生成時には、代替データの値及びスキャン位置が忠実に反映され、より正確な画像再構成を行える。

本発明（３）では、上記本発明（２）において、例えば図４に示す如く、データ代替手段は、スキャン時に不具合になった投影データｇ（ＣＨ３．Ｖｊ）を、該不具合データを含むビューＶｊに隣接する前又は後ビューＶｉ／Ｖｋ中の前記不具合データに隣接することになるチャネルＣＨ２／ＣＨ４の投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）で代替するものである。従って、不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、体軸方向に透過経路の近い投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）で代替すると共に、その位置情報を逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）の生成に忠実に反映できる。

本発明（４）では、上記本発明（２）において、データ代替手段は、スキャン時に不具合になった投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、該不具合データを含むビューＶｊ中の該不具合データに隣接する前又は後チャネルＣＨ２／ＣＨ４の投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｊ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｊ）で代替するものである。従って、不具合データｇ（ＣＨ３．Ｖｊ）を、チャネル方向に透過経路の近い投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｊ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｊ）で代替すると共に、その位置情報を逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）の生成に忠実に反映できる。

本発明（５）では、上記本発明（２）において、データ代替手段は、スキャン時に不具合になった投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、該不具合データを含むビューＶｊに対向するビューＶｊ’中の前記不具合データに対向するチャネルＣＨｎ−２の投影データｇ（ＣＨｎ−２，Ｖｊ’）で代替するものである。対向ビューＶｊ’からでもエラ−となった透
過ラインＬｊと略等価な透過ラインＬｊ’の代替データｇ（ＣＨｎ−２．Ｖｊ’）を取得できる。

本発明（６）では、上記本発明（３）又は（４）において、例えば図３に示す如く、データ補間演算手段は、断層面Ｓｉを挟んで体軸方向に相前後する略同一ビュー角Ｖｋ，Ｖｊ’の各投影データｇ（ＣＨ４，Ｖｋ），ｇ（ＣＨ３，Ｖｊ’）につき、補間データ生成位置からの距離ｃ，ｂに反比例した、もしくは該距離に基づく所定の関数による重み付け平均により逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）を求めるものである。従って、代替データｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）の値とデータ補間位置までの距離ｃとが忠実に反映され、より正確な断層像を再構成できる。

本発明（７）では、上記本発明（５）において、データ補間演算手段は、断層面を挟んで体軸方向に相前後する対向ビュー中における各対向チャネルの投影データにつき、補間データ生成位置からの距離に反比例した重み付け平均により逆投影データを求めるものである。対向ビューの投影データを使用しても逆投影データを適正に補間生成できる。

本発明（８）では、上記本発明（２）において、不具合になった投影データとは、あるビュー中で値が所定閾値を下回るような値の極端に小さい投影データである。従って、検出素子の感度不良を有効に検出できる。

また本発明（９）のプログラムは、コンピュータに本発明（１）記載のＣＴ画像の再構成方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムである。

以上述べた如く本発明によれば、従来よりも精度が高く、アーチファクトの少ないＣＴ画像を得ることができる。

以下、添付図面に従って本発明に好適なる実施の形態を詳細に説明する。なお、全図を通して同一符号は同一又は相当部分を示すものとする。図１は実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要部構成図で、この装置は、Ｘ線ファンビームＸＬＦＢにより被検体１００のスキャン読取を行う走査ガントリ部３０と、被検体１００を載せて体軸ＣＬｂの方向に移動させる撮影テーブル２０と、上記各部３０，２０の遠隔制御を行うと共に、技師等が操作をする操作コンソール部１０とを備える。

走査ガントリ部３０において、４０は回転陽極型のＸ線管、４０ＡはＸ線制御部、５０はＸ線スライス幅の制限を行うコリメータ、５０Ａはコリメータ制御部、９０はチャネルＣＨ方向に多数（ｎ＝１０００程度）のＸ線検出素子が配列されているＸ線検出器、９１はＸ線検出器９０の検出信号に基づき被検体の投影データを生成し、収集するデータ収集部（ＤＡＳ：Data Acquisition System）、３５は上記Ｘ線撮影系を被検体体軸の回りに回転可能に支持するガントリ、３５Ａはガントリ３５の回転制御部である。

撮影テーブル２０は、被検体１００を乗せて走査ガントリ部３０のボア（空洞部）に入れ出しする天板（クレードル）２１を具備している。天板２１は、撮影テーブル２０に内蔵する不図示のモータで昇降およびテーブル直線移動される。

操作コンソール部１０において、１１はＸ線ＣＴ装置の主制御・処理（スキャン制御，ＣＴ断層像の再構成処理等）を行う中央処理装置、１１ａはそのＣＰＵ、１１ｂはＣＰＵ１１ａが使用するＲＡＭ，ＲＯＭ等からなる主メモリ（ＭＭ）、１２はキーボードやマウス等を含む指令やデータの入力装置、１３はスキャン計画情報やＣＴ断層像等を表示する
ための表示装置（ＣＲＴ）、１４はＣＰＵ１１ａと走査ガントリ部３０及び撮影テーブル２０との間で各種制御信号ＣＳやモニタ信号ＭＳのやり取りを行う制御インタフェース、１５はデータ収集部９１からの投影データを一時的に蓄積するデータ収集バッファ、１６はデータ収集バッファ１５からの投影データを蓄積・格納すると共に、Ｘ線ＣＴ装置の運用に必要な各種アプリケーションプログラムや各種演算／補正用のデータファイル等を格納している二次記憶装置（ハードディスク装置等）である。

このような構成により、被検体１００を走査ガントリ部３０の空洞部に位置させた状態で、Ｘ線管４０からのＸ線ファンビームＸＬＦＢを被検体１００に照射する。この状態で、Ｘ線管４０からのＸ線ファンビームＸＬＦＢは被検体１００を透過してＸ線検出器９０に一斉に入射する。データ収集部９１はＸ線検出器９０の検出出力に対応する投影データｇ（Ｘ，θ）を生成し、これらをデータ収集バッファ１５に格納する。ここで、Ｘは検出器のチャネル番号、θは投影（ビュー）角を表す。

更に、走査ガントリ３５が僅かに回転した各ビュー角θで上記同様のＸ線投影を行い、こうして走査ガントリ１回転分の投影データを収集・蓄積する。また同時に、アキシャル／ヘリカルスキャン方式に従って撮影テーブル２０を体軸ＣＬｂの方向に間欠的／連続的に移動させ、こうして被検体の所要撮影領域についての全投影データを収集・蓄積し、これらを二次記憶装置１６に格納する。そして、ＣＰＵ１１ａは、上記全スキャンの終了後、又はスキャンと平行して得られた投影データに基づき被検体１００のＣＴ断層像を再構成し、これを表示装置１３に表示する。

次にＸ線ＣＴ撮影処理の流れを説明する。図２は実施の形態によるＸ線ＣＴ撮影処理のフローチャートであり、不具合データが偶発的に発生した場合への適用例を示している。好ましくは、事前に被検体１００のスカウトスキャンを行った後、この処理に入力する。ステップＳ１１では被検体１００の撮影のためのパラメータ設定画面を表示部１３に表示する。ステップＳ１２では技師等がスキャンパラメータを設定し、またステップＳ１３ではＣＴ断層像のリコンパラメータを設定する。ステップＳ１４では設定確認ボタン「ＣＯＮＦＩＲＭ」の入力を待ち、該ボタン「ＣＯＮＦＩＲＭ」が入されない場合は、ステップＳ１２に戻ってスキャン／リコンパラメータの設定変更が可能である。

こうして、やがて、ステップＳ１４で設定確認ボタン「ＣＯＮＦＩＲＭ」が入力されると、ステップＳ１５では上記設定されたスキャンパラメータに従って被検体１００のスキャン（例えばヘリカルスキャン）を行う。ステップＳ１６では被検体１００の投影データを収集・蓄積する。ステップＳ１７では所要撮影領域についての全スキャンを完了したか否かを判別し、完了でない場合はステップＳ１５に戻る。

こうして、やがて、全スキャンを完了すると、ステップＳ１８では、上記設定されたリコンパラメータに従って各スライス面の画像再構成に必要な投影データを抽出する。図３において、あるスライス面Ｓｉの画像再構成に必要な逆投影データｈ（Ｘ，θ）は、スキャンＡｎとＡｎ＋１上の各投影データを使用したデータ補間演算により得られる。ステップＳ１９では前記抽出した投影データの所定の前処理（Ｘ線出力変動補正処理、チャネル間感度補正処理等）を行う。

ステップＳ２０では不具合データ有りか否かを判定する。例えばビュー中に値が所定閾値を下回るような極端に小さいチャネルデータが存在すると、該データは不具合データと判定される。不具合データの検出は上記ステップＳ１８で抽出した全投影データについて行われる。

ステップＳ２１では上記検出された不具合データにつき代替可能な代替データを選択す
る。図４において、今、投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）が不具合であったとすると、好ましくは、この不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、該データを含むビューＶｊに隣接する前又は後ビューＶｉ／Ｖｋ中の前記不具合データに隣接することになるチャネルＣＨ２／ＣＨ４の投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）で代替する。従って、不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、体軸方向に透過経路の近い他の投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｉ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）で代替すると共に、その位置情報を逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）の生成に忠実に反映できる。

又は、この不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、該データを含むビューＶｊ中の該不具合データに隣接する前又は後チャネルＣＨ２／ＣＨ４の投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｊ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｊ）で代替する。従って、不具合データｇ（ＣＨ３．Ｖｊ）を、チャネル方向に透過経路の近い投影データｇ（ＣＨ２，Ｖｊ）／ｇ（ＣＨ４，Ｖｊ）で代替すると共に、その位置情報を逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）の生成に忠実に反映できる。

又は、上記不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、該データを含むビューＶｊに対向するビューＶｊ’中の前記不具合データに対向するチャネルＣＨｎ−２の投影データｇ（ＣＨｎ−２，Ｖｊ’）で代替する。対向ビューからでもエラ−となった透過ラインＬｊと略等価な透過ラインＬｊ’の代替データｇ（ＣＨｎ−２．Ｖｊ’）を取得できる。

ステップＳ２２では補間用重み付けパラメータを補正する。その一例を具体的に説明すると、図３において、通常であれば、スライス面Ｓｉを挟んで体軸方向に相前後する同一ビュー角Ｖｊ，Ｖｊ’の各投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ），ｇ（ＣＨ３，Ｖｊ’）につき、スライス面Ｓｉからの距離ａ，ｂに反比例した重み付け平均により逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）を、例えば、
ｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）
＝｛ｂ・ｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）＋ａ・ｇ（ＣＨ３，Ｖｊ’）｝／（ａ＋ｂ）
により求める。

次に、今、投影データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）が不具合であり、これを隣接ビューの投影データｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）で代替えするとすると、この場合は、補間用重み付けパラメータをａからｃに補正する。この場合の逆投影データｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）は、
ｈ（ＣＨ３，Ｖｊ）
＝｛ｂ・ｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）＋ｃ・ｇ（ＣＨ３，Ｖｊ’）｝／（ｃ＋ｂ）
により求められる。従って、この場合の逆投影データでは、代替データｇ（ＣＨ４，Ｖｋ）の値とスライス面Ｓｉまでの距離ｃとが忠実に反映されており、より正確な断層像を再構成できる。不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を投影データｇ（ＣＨ４，Ｖｉ）で代替えした場合も同様に考えられる。

一方、不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を同一ビューの隣接データｇ（ＣＨ２，Ｖｊ）又はｇ（ＣＨ４，Ｖｊ）で代替えした場合は、補間データ位置までの距離を√（ａ^２＋ΔＣＨ^２）に補正する。ここで、ΔＣＨはチャネル間の距離である。

また、図４に示す如く、不具合データｇ（ＣＨ３，Ｖｊ）を対向ビューの対向データｇ（ＣＨ_ｎ−２，Ｖｊ’）で代替えした場合は、透過経路ＬｊとＬｊ’とが略等価と考えられるので、補間データ位置までの距離をａとできる。

なお、上記一例の計算方法を具体的に述べたが、補間データの計算方法は他にも公知の様々な方法（関数）を使用できる。いずれにしても、画像再構成の重み付け係数が事前にテーブル等で用意されている場合には、不具合データの位置情報に基づき重み付け係数を計算し直す。また、重み付け係数が事前に用意されていない場合は、不具合データの位置
情報を反映して重み付け係数を計算（生成）する。

図２に戻り、上記ステップＳ２０の判別でふ具合データが無い場合は上記ステップＳ２１，Ｓ２２の処理をスキップする。ステップＳ２３では各スライス面に対応する画像再構成用データｈ（Ｘ，θ）を公知のデータ補間演算等により生成する。ステップＳ２４ではＸ線ＣＴ断層像の再構成を行い、ステップＳ２５では得られた各ＣＴ断層像を画面に表示する。

なお、上記実施の形態では、不具合データが偶発的に発生する場合を述べたが、これに限らない。本発明は検出素子（セル）の不良等によりあるチャネルで不具合データが恒久的に発生する場合にも適用できる。この場合は、好ましくは、スキャン開始前に不良セルの情報を取得すると共に、該不良セルを代替えする為の隣接データの情報を取得し、その情報をテーブル化しておく。そして、画像再構成の重み付け係数が事前にテーブル等で用意されている場合には、前記隣接データの位置情報を用いて、必要な部分の画像再構成における重み付け係数を計算し直す。また重み付け係数が事前に用意されていない場合は、上記不良セルの情報を反映して重み付け係数を計算しておく。そして、スキャンスタートすれば、前記用意した重み付け係数を使用することで、再構成用データを容易に生成できる。

また、上記実施の形態では、Ｘ線の１列検出器９０を使用した画像再構成処理への適用例を具体的に述べたが、これに限らない。本発明は任意２列以上のマルチディテクタを使用した画像再構成処理にも適用できることは明らかである。

また、上記実施の形態では、本発明のヘリカルスキャン方式への適用例を述べたが、これに限らない。アキシャルスキャン方式でもスライス面対応に逆投影データを補間生成する場合があり、このばあいも本発明を適用できる。

また、上記実施の形態では、３６０度分の逆投影データを補間生成する場合を述べたが、本発明は所謂ハーフリコン方式にも適用できる。

また、上記実施の形態ではＸ線ＣＴ装置への適用例を述べたが、これに限らない。本発明は上記ＣＴ画像の再構成方法をコンピュータに実行させるためのソフトウェアとして、これをＣＤ等の情報記録媒体に記録し、又は有線／無線の通信回線を介するオン・ライン通信により提供できる。

また、上記本発明に好適なる実施の形態を述べたが、本発明思想を逸脱しない範囲内で各部の構成、制御、処理及びこれらの組み合わせの様々な変更が行えることは言うまでも無い。

実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要部構成図である。 実施の形態によるＸ線ＣＴ撮影処理のフローチャートである。 実施の形態による画像再構成処理のイメージ図（１）である。 実施の形態による画像再構成処理のイメージ図（２）である。

符号の説明

１０ 操作コンソール部
２０ 撮影テーブル
３０ 走査ガントリ部
３５ ガントリ
４０ Ｘ線管
５０ コリメータ
９０ Ｘ線検出器
１００ 被検体

Claims (9)

1. 被検体をスキャンして得た投影データに基づきＣＴ画像の再構成に必要な逆投影データを該断層面を挟む前後近傍の各投影データからのデータ補間演算により求め、該求めた逆投影データに基づき被検体断層像を再構成するコンピュータ断層像の再構成方法であって、
   スキャン時に不具合になった投影データを該投影データと所定の位置関係にある他の投影データで代替すると共に、該代替データの値及びスキャン位置情報を使用して逆投影データのデータ補間演算を行うことを特徴とするＣＴ画像の再構成方法。
2. 被検体をスキャンして得た投影データに基づきＣＴ画像の再構成に必要な逆投影データを該断層面を挟む前後近傍の各投影データからのデータ補間演算により求め、該求めた逆投影データに基づき被検体断層像を再構成するＣＴ装置であって、
   スキャン時に不具合になった投影データを該投影データと所定の位置関係にある他の投影データで代替するデータ代替手段と、
   前記代替データの値及びスキャン位置情報を使用して逆投影データのデータ補間演算を行うデータ補間演算手段とを備えることを特徴とするＣＴ装置。
3. データ代替手段は、スキャン時に不具合になった投影データを、該不具合データを含むビューに隣接する前又は後ビュー中の前記不具合データに隣接することになるチャネルの投影データで代替することを特徴とする請求項２記載のＣＴ装置。
4. データ代替手段は、スキャン時に不具合になった投影データを、該不具合データを含むビュー中の該不具合データに隣接する前又は後チャネルの投影データで代替することを特徴とする請求項２記載のＣＴ装置。
5. データ代替手段は、スキャン時に不具合になった投影データを、該不具合データを含むビューに対向するビュー中の前記不具合データに対向するチャネルの投影データで代替することを特徴とする請求項２記載のＣＴ装置。
6. データ補間演算手段は、断層面を挟んで体軸方向に相前後する略同一ビュー角の各投影データにつき、補間データ生成位置からの距離に反比例した、もしくは距離に基づく関数による重み付け平均により逆投影データを求めることを特徴とする請求項３又は４記載のＣＴ装置。
7. データ補間演算手段は、断層面を挟んで体軸方向に相前後する対向ビュー中における各対向チャネルの投影データにつき、補間データ生成位置からの距離に反比例した重み付け平均により逆投影データを求めることを特徴とする請求項５記載のＣＴ装置。
8. 不具合になった投影データとは、あるビュー中で値が所定閾値を下回るような値の極端に小さい投影データであることを特徴とする請求項２記載のＣＴ装置。
9. コンピュータに請求項１記載のＣＴ画像の再構成方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラム。
   
   
   

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