JP2006167161A - Ｘ線ｃｔ画像再構成方法、装置及びｘ線ｃｔ画像再構成プログラムを記憶した記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】アーチファクト低減処理としての高Ｘ線吸収係数の物体領域をアーチファクトが組込まれた再構成画像から抽出していたために、アーチファクトの低減が困難であった。
【解決手段】Ｘ線発生により投影データＩ_１を取得する（ステップ２０１）。投影データとしきい値ＴＨ１との比較により上限値到達領域を抽出し（ステップ２０２）、投影データＩ_１の差分投影データ（ΔＩ_１）としきい値ＴＨ２との比較により不連続領域を抽出する（ステップ２０３）。上限値到達領域と不連続領域を高Ｘ線吸収係数の物体領域とし（ステップ２０４）、これを用いて投影データＩ_１を修正して修正投影データＩ_１’を演算し（ステップ２０６〜２０９）、アーチファクト低減処理を再構成画像Ｐ_１の演算前に行う。
【選択図】 図２

Description

本発明はＸ線ＣＴ（Computed Tomography）画像再構成方法、装置及びＸ線ＣＴ画像再構成プログラムを記憶した記憶媒体に関する。

一般に、Ｘ線ＣＴ画像再構成方法においては、撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線を投影し、Ｘ線の透過エネルギーとしての投影データ（シノグラムとも言う）を取得し、この投影データをフィルタ補正逆投影法、逐次近似法等の画像再構成法を用いて逆投影して画像を再構成する。

上述のＸ線ＣＴ画像再構成方法において、撮影対象物にＸ線吸収係数が極端に大きい物体領域たとえば金属が存在すると、アーチファクトと呼ばれる放射状ノイズパターンが再構成画像に発生する。このアーチファクトは医療現場、非破壊検査現場等で再構成画像の判別の妨げとなる。

たとえば、図１１の（Ａ）に示すアクリル材料層１０１ａ及び高Ｘ線吸収係数の物体であるステレンス材料層１０１ｂ、１０１ｃよりなる撮影対象物１０１をＸ線により投影すると、図１１の（Ｂ）に示す不連続部分（遷移部分）１０２ａ，１０２ｂ，…，１０３ａ，１０３ｂ投影データが得られる。ここで、不連続部分１０２ａ，１０２ｂ，…はＸ線１０２による投影データに発生したものであり、不連続部分１０３ａ，１０３ｂはＸ線１０３による投影データに発生したものである。すなわち、Ｘ線がステレンス材料層１０１ａを通過して得られた投影データは急激に大きくなる。このような投影データをフィルタ補正逆投影法により逆投影すると、図１１の（Ｃ）に示す再構成画像が得られる。この場合、ステレンス材料層１０１ｂ、１０１ｃを中心として放射状のアーチファクトが発生すると共に、ステレンス材料層１０１ｂ、１０１ｃ間のアクリル材料層１０１ａの再構成画像は完全に欠落している。

従来のアーチファクトを低減するＸ線ＣＴ画像再構成方法においては、再構成画像から高Ｘ線吸収係数の物体領域をマニアルで抽出し、この抽出された物体領域をコンピュータ上で投影して投影データを得、この投影データを逆投影して高Ｘ線吸収係数物体領域画像を再構成する。次いで、高Ｘ線吸収係数物体領域画像を上述の再構成画像に重ね合わせて補正画像を得、再び補正画像をコンピュータ上で投影し、投影データを得、この投影データを逆投影して画像を再再構成する（参照：特許文献１，２）。

特開２００１−１９０５５０ 特開２００３−１３５４５０

しかしながら、上述の従来のＸ線ＣＴ画像再構成方法においては、アーチファクト低減処理工程として高Ｘ線吸収係数の物体領域をアーチファクトが組込まれた再構成画像から抽出しているので、高Ｘ線吸収係数の物体領域の抽出が困難であり、また、アーチファクトは補正画像においても低減されず、従って、再再構成画像におけるアーチファクトは低減されないという課題がある。
また、高Ｘ線吸収係数の物体領域の抽出をマニアルで行っているので、非効率であるという課題もある。

従って、本発明の目的は、アーチファクトを十分に低減できる効率のよいＸ線ＣＴ画像再構成方法、装置及びＸ線ＣＴ画像再構成プログラムを記憶した記憶媒体を提供することにある。

上述の課題を解決すために本発明は、Ｘ線ＣＴ画像再構成方法において、撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線により投影して投影データを取得し、この投影データに対してアーチファクト低減する処理を行って投影データの修正投影データを演算し、修正投影データを逆投影して画像を再構成する。

一方法において、修正投影データ演算は、投影データより高Ｘ線吸収係数の物体領域を抽出し、投影データより高Ｘ線吸収係数の物体領域を除去した第１の投影データを演算し、この第１の投影データに対して連続的に増大変化するＸ線吸収係数の物体領域の第２の投影データを演算し、第１の投影データと第２の投影データとの合成により修正投影データを演算する。

また、他の方法において、投影データ取得はＸ線の投影エネルギーの異なる低Ｘ線投影データ及び高Ｘ線投影データを取得し、修正投影データ演算は低Ｘ線投影データと高Ｘ線投影データとを合成することにより修正投影データを演算する。

本発明によれば、アーチファクトが強く現れる再構成画像上ではなく、投影データ上でアーチファクト低減処理を行うので、アーチファクトを容易に低減でき、この結果、アーチファクトが低減した修正投影データを逆投影して画像を再構成するので、再構成画像上のアーチファクトは低減できる。また、高Ｘ線吸収係数の物体領域の抽出は自動的に行われるので、効率を高くできる。

図１は本発明に係るＸ線ＣＴ画像再構成装置の最良の形態を示すブロック回路図である。図１において、１はＸ線発生装置１ａ及びＸ線検査装置１ｂよりなるガントリ、２はガントリ１を制御するコンピュータ、３はコンピュータ２により制御されるディスプレイ装置である。

図１のコンピュータ２の第１の動作を図２、図３を用いて説明する。

図２のステップ２０１〜２０９はＸ線発生による１回目再構成用投影データＩ_１を取得し、この投影データに対してアーチファクト低減する処理を行って１回目再構成用投影データＩ_１の修正データＩ_１’を演算するものである。また、図３のステップ３０１〜３０９は１回目再構成用投影データＩ_１の修正データＩ_１’を逆投影して１回目再構成画像Ｐ_１を演算すると共に表示し、さらに、ｋ回目再構成画像Ｐ_ｋ（ｋ≧１）をコンピュータ２上で投影して（ｋ＋１）回目再構成用投影データＩ_ｋ＋１を演算し、この投影データＩ_ｋ＋１を逆投影して（ｋ＋１）回目再構成画像Ｐ_ｋ＋１を演算すると共に表示するものである。

始めに、ステップ２０１において、所定エネルギーたとえば１００ｋＶのＸ線管電圧を用いてＸ線発生装置１ａを駆動させてＸ線検査装置１ｂにより図４の（Ａ）に示すような１回目再構成用投影データＩ_１を取得する。この場合、図１１の（Ａ）に示す撮影対象物１０１を想定すると、あるＸ線は、ステレンス材料層１０１ｂ、１０１ｃを透過できず、投影データＩ_１は上限値到達領域４０１ａ、４０１ｂにおいて上限値に到達すると共に、ステレンス材料層１０１ｂ、１０１ｃの境界に不連続領域（遷移領域）４０２ａ、４０２ｂ、４０２ｃ、４０２ｄが発生する。

次に、ステップ２０２において、高Ｘ線吸収係数の物体領域として上限値到達領域たとえば図４の（Ａ）の４０１ａ、４０１ｂを抽出する。すなわち、投影データＩ_１の各Ｘ線吸収係数ｆ（ｉ，ｊ）のヒストグラムは図４の（Ｂ）に示すごとくなる。従って、しきい値ＴＨ１を適当に設定し、ｆ（ｉ，ｊ）＞ＴＨ１か否かを判別することにより上限値到達領域４０１ａ、４０１ｂを抽出できる。尚、この場合の上限値は必ずしも最大値を意味するのではなく、ある程度大きい値つまりしきい値ＴＨ１より大きい値を意味する。この場合、上限値到達領域を単に高Ｘ線吸収係数領域と呼ぶことができる。

次に、ステップ２０３において、高Ｘ線吸収係数の物体領域として不連続領域（遷移領域）たとえば図４の（Ａ）の４０２ａ、４０２ｂ、４０２ｃ、４０２ｄをも抽出する。すなわち、投影データＩ_１の差分投影データΔＩ_１（＝Δｆ（ｉ，ｊ）は図５の（Ａ）のごとくなり、投影データＩ_１の各Ｘ線吸収係数ｆ（ｉ，ｊ）を用いて、
Δｆ（ｉ，ｊ）
←｜ｆ（ｉ＋１，ｊ）−ｆ（ｉ，ｊ）｜
により演算すると、差分Δｆ（ｉ，ｊ）のヒストグラムは図５の（Ｂ）に示すごとくなる。従って、しきい値ＴＨ２を適当に設定し、Δｆ（ｉ，ｊ）＞ＴＨ２か否かを判別することにより不連続領域（遷移領域）４０２ａ、４０２ｂ、４０３ｃ、４０３ｄを抽出できる。

次に、ステップ２０４において、高Ｘ線吸収係数の物体領域を上限値到達領域４０１ａ、４０１ｂと不連続領域（遷移領域）４０２ａ、４０２ｂ、４０２ｃ、４０２ｄとの合成により演算する。

次に、ステップ２０５において、高Ｘ線吸収係数の物体領域の投影データの各Ｘ線吸収係数を０として、図６の（Ａ）に示すごとく、高Ｘ線吸収係数の物体領域の除去後の投影データＩ_１Ａを演算する。

次に、ステップ２０６において、投影データＩ_１Ａをフィルタ補正逆投影法により逆投影して再構成画像Ｐ_０を演算する。この場合、再構成画像Ｐ_０はステレンス材料層１０１ｂ、１０１ｃを空気層（μ＝０．０）として認識するが、ステレンス材料層１０１ｂ、１０１ｃに相当する高Ｘ線吸収係数の物体領域以外は不正確となっている。

次に、ステップ２０７において、図６の（Ｂ）に示すごとく、再構成画像Ｐ_０より高Ｘ線吸収係数の物体領域画像を抽出する。

次に、ステップ２０８において、抽出された高Ｘ線吸収係数の物体領域画像のＸ線吸収係数μを任意の大きな値たとえばμ＝０．０１とし、その他の領域の画像のＸ線吸収係数μを空気（μ＝０．０）とし、コンピュータ２上で投影する。この結果、図６の（Ｃ）に示すような投影データＩ_１Ｂが得られる。

次に、ステップ２０９において、修正再構成用投影データＩ_１’を高Ｘ線吸収係数の物体領域の除去後の投影データＩ_１Ａと高Ｘ線吸収係数の物体領域の投影データＩ_１Ｂとの合成により演算する。ただし、この合成の前に、投影データＩ_１Ａの高Ｘ線吸収係数の物体領域における投影データを図６の（Ａ）の点線に示すごとく線形補間により演算しておく。これにより、図６の（Ｄ）に示すごとく、修正再構成用投影データＩ_１’が得られる。尚、図６の（Ｅ）は再構成投影データＩ_１’の全体を示す。

次に、ステップ３０１において、ステップ３０２〜３０８の演算のために、ｋ及び前回投影データＩ_０を初期化する。つまり、
ｋ ← １
Ｉ_０ ← ０

次に、ステップ３０２において、修正再構成用投影データＩ_１’と前回投影データＩ_ｋ−１との差投影データΔＩを、
ΔＩ ← Ｉ_１’−Ｉ_ｋ−１
を演算する。尚、１回目は演算では、Ｉ_ｋ−１＝Ｉ_０＝０であるので、ΔＩ＝Ｉ_１’である。

次に、ステップ３０３において、差投影データΔＩの絶対値｜ΔＩ｜が所定値δ以下か否かを判別する。この結果、｜ΔＩ｜＞δであればステップ３０４に進む。他方、｜ΔＩ｜≦δであればステップ３１０に進み、このルーチンは終了する。尚、１回目演算では、｜ΔＩ｜＝Ｉ_１’＞δであり、ステップ３０４に進む。尚、ステップ３０３において、｜ΔＩ｜の代わりに、２乗平均誤差を用いてもよい。

次に、ステップ３０４において、差投影データΔＩをフィルタ補正逆投影法により逆投影して差画像ΔＰを演算する。尚、１回目演算では、ΔＩ＝Ｉ_１’であるので、修正再構成用投影データＩ_１’を逆投影した画像が得られる。

次に、ステップ３０５において、ｋ回目再構成画像Ｐ_ｋを、
Ｐ_ｋ ← Ｐ_ｋ−１＋ΔＰ
により演算する。尚、１回目演算では、Ｐ_１＝ΔＰである。

次に、ステップ３０６において、ｋ回目再構成画像Ｐ_ｋをディスプレイ装置３に表示する。なお、ステップ３０６は省略することもできる。

次に、ステップ３０７において、ｋを＋１増大せしめる。

次に、ステップ３０８において、前回値としての画像Ｐ_ｋ−１をコンピュータ２上で投影し、前回値としての投影データＩ_ｋ−１を得る。

次に、ステップ３０９において、投影データＩ_ｋ−１のスケール調整を行う。たとえば、投影データＩ_ｋ−１の最大Ｘ線吸収係数ＭＡＸ１、最小Ｘ線吸収係数ＭＩＮ１が修正再構成用投影データＩ_１’の最大Ｘ線吸収係数ＭＡＸ０、最小Ｘ線吸収係数ＭＩＮ０に一致するように投影データＩ_ｋ−１の１次変換を行う。すなわち、Ｉ_ｋ−１の各Ｘ線吸収係数を、
Ｘ線吸収係数←（ＭＡＸ０−ＭＩＮ０）
／（ＭＡＸ１−ＭＩＮ１）・(Ｘ線吸収係数−ＭＩＮ１)＋ＭＩＮ０
とする。

そして、スケール調整された投影データＩ_ｋ−１（ｋ＝１，２，…）が修正再構成用投影データＩ_１’に近づくまでステップ３０２〜３０９のフローが繰返される。この結果、図７に示すように、再構成画像Ｐ_２，Ｐ_３，…が得られ、再構成画像Ｐ_１に残存したアーチファクトは抑制される。このとき、図８に示すように、誤差としての｜ΔＩ｜も減少する。

上述の第１の動作によれば、再構成画像Ｐ_１を演算する前に１回目再構成用投影データＩ_１に対して投影データの上限値を低減すると共に不連続部（遷移部）を消滅せしめてアーチファクトを抑制する。また、画像再構成アルゴリズムを繰返してコンピュータ２上の投影データを修正１回目再構成投影データＩ_１’に近づくようにして再構成画像Ｐ_１に残存したアーチファクトを抑制する。

図１のコンピュータ２の第２の動作を図９を参照して説明する。尚、図９のルーチンは図３のルーチンに続く。

図９のステップ９０１〜９０３は２つのＸ線発生による１回目再構成用投影データＩ_１Ａ、Ｉ_１Ｂを取得し、これら２つの投影データＩ_１Ａ、Ｉ_１Ｂを合成して修正データＩ_１’を演算することによりアーチファクト低減する処理を行うものである。

始めに、ステップ９０１において、低エネルギーたとえば４０ｋＶのＸ線管電圧を用いてＸ線発生装置１ａを駆動させてＸ線検査装置１ｂにより図１０の（Ａ）に示すような１回目再構成用投影データＩ_１Ａを取得する。

次に、ステップ９０２において、高エネルギーたとえば１００ｋＶのＸ線管電圧を用いてＸ線発生装置１ａを駆動させてＸ線検査装置１ｂにより図１０の（Ｂ）に示すような１回目再構成用投影データＩ_１Ｂを取得する。

次に、ステップ９０３において、１回目再構成用投影データＩ_１Ａ、Ｉ_１Ｂを合成することにより修正再構成用投影データＩ_１’を演算する。このとき、しきい値ＴＨ３を適当に設定し、投影データＩ_１ＢのＸ線吸収係数ｆ（ｉ，ｊ）がｆ（ｉ，ｊ）＞ＴＨ３か否かを判別することにより高Ｘ線吸収係数領域を抽出する。次いで、非高Ｘ線吸収係数領域の投影データＩ_１Ａと高Ｘ線吸収係数領域の投影データＩ_１Ｂの合成により修正再構成投影データＩ_１’を合成する。この場合、投影データＩ_１Ａと投影データＩ_１Ｂは接続点Ｐ、Ｑにおいて連続となるように合成する。

尚、ステップ９０２では、何らかの方法で既に高Ｘ線吸収係数の物体領域が抽出されている場合には、この物体領域をコンピュータ２上で投影して１回目再構成用投影データＩ_１Ｂを取得してもよい。

そして、図３のステップ３０１に進む。

上述の第２の動作によれば、再構成画像Ｐ_１を演算する前に２つの１回目再構成用投影データＩ_１Ａ、Ｉ_１Ｂに対して投影データの不連続部（遷移部）を消滅せしめてアーチファクトを抑制する。また、画像再構成アルゴリズムを繰返してコンピュータ２上の投影データを修正１回目再構成投影データＩ_１’に近づくようにして再構成画像Ｐ_１に残存したアーチファクトを抑制する。

上述の図２（もしくは図９）、図３のフローチャートは図１のコンピュータ２のプログラムとして記憶媒体に記憶される。たとえば、記憶媒体がＲＯＭ等の不揮発性メモリであれば予め組込まれ、記憶媒体がＲＡＭ等の揮発性メモリであれば必要に応じて書き込まれる。

本発明に係るＸ線ＣＴ画像再構成装置の最良の形態を示すブロック回路図である。 図１のコンピュータの第１の動作を示すフローチャートである。 図１のコンピュータの第１の動作を示すフローチャートである。 図２のフローチャートを補足説明する図である。 図２のフローチャートを補足説明する図である。 図２のフローチャートを補足説明する図である。 図３のフローチャートを補足説明する図である。 図３のフローチャートを補足説明するグラフである。 図１のコンピュータの第２の動作を示すフローチャートである。 図９のフローチャートを補足説明する図である。 アーチファクトを説明する図である。

符号の説明

１：ガントリ
１ａ：Ｘ線発生装置
１ｂ：Ｘ線検出装置
２：コンピュータ
３：ディスプレイ装置
Ｉ_ｋ：ｋ回目再構成用投影データ
Ｐ_ｋ：ｋ回目再構成画像
Ｉ_１’：修正１回目再構成用投影データ

Claims (42)

1. 撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線により投影して投影データ（Ｉ_１）を取得する投影データ取得工程と、
   該投影データに対してアーチファクトを低減する処理を行って該投影データの修正投影データ（Ｉ_１’）を演算する修正投影データ演算工程と、
   該修正投影データを逆投影演算して画像を再構成する画像再構成工程と
   を具備するＸ線ＣＴ画像再構成方法。
2. 前記修正投影データ演算工程は、
   前記投影データ（Ｉ_１）より高Ｘ線吸収係数の物体領域を抽出する高Ｘ線吸収係数物体領域抽出工程と、
   前記投影データより前記高Ｘ線吸収係数の物体領域を除去した第１の投影データ（Ｉ_１Ａ）を演算する第１の投影データ演算工程と、
   該第１の投影データに対して連続的に増大変化する前記高Ｘ線吸収係数の物体領域の第２の投影データ（Ｉ_１Ｂ）を演算する第２の投影データ演算工程と、
   前記第１の投影データと前記第２の投影データとの合成により前記修正投影データ（Ｉ_１’）を演算する工程と
   を具備する請求項１に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
3. 前記高Ｘ線吸収係数物体領域抽出工程は、
   前記第１の投影データの各Ｘ線吸収係数と第１のしきい値（ＴＨ１）との比較により前記投影データの高Ｘ線吸収係数領域を抽出する工程と、
   前記投影データの差分投影データ（ΔＩ_１）の各値（Δｆ（ｉ，ｊ））と第２のしきい値（ＴＨ２）との比較により前記投影データの不連続領域を抽出する不連続領域抽出工程と、
   前記高Ｘ線吸収係数領域と前記不連続領域との合成により前記高Ｘ線吸収係数の物体領域を演算する高Ｘ線吸収係数物体領域演算工程と
   を具備する請求項２に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
4. 前記第１の投影データ演算工程は、
   前記投影データの各Ｘ線吸収係数のうち前記高Ｘ線吸収係数の物体領域の各Ｘ線吸収係数を０とする工程
   を具備する請求項２に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
5. 第２の投影データ演算工程は、
   前記第１の投影データ（Ｉ_１Ａ）を逆投影して再構成画像（Ｐ_０）を演算する工程と、
   該再構成画像より前記高Ｘ線吸収係数の物体領域画像を抽出する工程と、
   該物体領域画像を演算により投影して前記第２の投影データを取得する工程と
   を具備する請求項２に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
6. 前記物体領域画像の演算による投影は、該物体領域画像のＸ線吸収係数を任意の大きさとし、前記物体領域画像以外の画像のＸ線吸収係数を０として行われる請求項５に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
7. 前記投影データ取得工程は前記Ｘ線の異なる投影エネルギーを用いて低Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ａ）及び高Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ｂ）を取得し、
   前記修正投影データ演算工程は前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算する請求項１に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
8. 前記投影データ取得工程は前記Ｘ線の低投影エネルギーを用いて低Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ａ）を取得すると共に、既に抽出されている高Ｘ線吸収係数の物体領域を演算により投影して高Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ｂ）を取得し、
   前記修正投影データ演算工程は前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算する請求項１に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
9. 前記修正投影データ演算工程は、
   前記高Ｘ線投影データの各Ｘ線吸収係数と第３のしきい値（ＴＨ３）との比較により高Ｘ線吸収係数の物体領域を判別する工程と、
   該高Ｘ線吸収係数の物体領域外の前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線吸収係数の物体領域内の高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算すると共に、前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの接続点（Ｐ，Ｑ）を連続となるように合成する工程と
   を具備する請求項８あるいは９に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
10. さらに、
    前記再構成された画像（Ｐ_ｋ）を前回値画像（Ｐ_ｋ−１）として演算により投影して前回値投影データ（Ｉ_ｋ−１）を取得する前回値投影データ取得工程と、
    前記修正投影データ（Ｉ_１’）と前記前回値画像との差投影データ（ΔＩ）を演算する差投影データ演算工程と、
    該差投影データを逆投影して差画像（ΔＰ）を演算する差画像演算工程と、
    該差画像を前記前回値画像に加算することにより新たな再構成画像（Ｐ_ｋ）を取得する再構成画像取得工程と、
    前記前回値投影データ取得工程、前記差投影データ演算工程、前記差画像演算工程及び前記再構成画像取得工程を前記差投影データが収束するまで繰返す繰返工程と
    を具備する請求項１に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
11. さらに、前記差投影データ演算前に、前回値投影データのスケールを前記修正投影データのスケールに調整する工程を具備する請求項１０に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
12. 前記前回値投影データのスケールの前記修正投影データのスケールへの調整は、前回値投影データの最大値及び最小値が前記修正投影データの最大値及び最小値にそれぞれ一致するように前記前回値投影データを１次変換することにより行う請求項１１に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
13. 撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線により投影して投影データ（Ｉ_１）を取得し、該投影データを逆投影演算して画像を再構成するＸ線ＣＴ画像再構成方法において、前記再構成された画像（Ｐ_ｋ）を前回値画像（Ｐ_ｋ−１）として演算により投影して前回値投影データ（Ｉ_ｋ−１）を取得する前回値投影データ取得工程と、
    前回値投影データのスケールを前記修正投影データのスケールに調整するスケール調整工程と、
    前記修正投影データ（Ｉ_１’）と前記前回値画像との差投影データ（ΔＩ）を演算する差投影データ演算工程と、
    該差投影データを逆投影して差画像（ΔＰ）を演算する差画像演算工程と、
    該差画像を前記前回値画像に加算することにより新たな再構成画像（Ｐ_ｋ）を取得する再構成画像取得工程と、
    前記前回値投影データ取得工程、前記差投影データ演算工程、前記差画像演算工程及び前記再構成画像取得工程を前記差投影データが収束するまで繰返す繰返工程と
    を具備することを特徴とするＸ線ＣＴ画像再構成方法。
14. 前記前回値投影データのスケールの前記修正投影データのスケールへの調整は、前回値投影データの最大値及び最小値が前記修正投影データの最大値及び最小値にそれぞれ一致するように前回値投影データを１次変換することにより行う請求項１３に記載のＸ線ＣＴ画像再構成方法。
15. 撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線により投影して投影データ（Ｉ_１）を取得する投影データ取得手段と、
    該投影データに対してアーチファクトを低減する処理を行って該投影データの修正投影データ（Ｉ_１’）を演算する修正投影データ演算手段と、
    該修正投影データを逆投影演算して画像を再構成する画像再構成手段と
    を具備するＸ線ＣＴ画像再構成装置。
16. 前記修正投影データ演算工程は、
    前記投影データ（Ｉ_１）より高Ｘ線吸収係数の物体領域を抽出する高Ｘ線吸収係数物体領域抽出手段と、
    前記投影データより前記高Ｘ線吸収係数の物体領域を除去した第１の投影データ（Ｉ_１Ａ）を演算する第１の投影データ演算手段と、
    該第１の投影データに対して連続的に増大変化する前記高Ｘ線吸収係数の物体領域の第２の投影データ（Ｉ_１Ｂ）を演算する第２の投影データ演算手段と、
    前記第１の投影データと前記第２の投影データとの合成により前記修正投影データ（Ｉ_１’）を演算する手段と
    を具備する請求項１５に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
17. 前記高Ｘ線吸収係数物体領域抽出手段は、
    前記第１の投影データの各Ｘ線吸収係数と第１のしきい値（ＴＨ１）との比較により前記投影データの高Ｘ線吸収係数領域を抽出する手段と、
    前記投影データの差分投影データ（ΔＩ_１）の各値（Δｆ（ｉ，ｊ））と第２のしきい値（ＴＨ２）との比較により前記投影データの不連続領域を抽出する不連続領域抽出手段と、
    前記高Ｘ線吸収係数領域と前記不連続領域との合成により前記高Ｘ線吸収係数の物体領域を演算する高Ｘ線吸収係数物体領域演算手段と
    を具備する請求項１６に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
18. 前記第１の投影データ演算手段は、
    前記投影データの各Ｘ線吸収係数のうち前記高Ｘ線吸収係数の物体領域の各Ｘ線吸収係数を０とする手段
    を具備する請求項１６に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
19. 第２の投影データ演算手段は、
    前記第１の投影データ（Ｉ_１Ａ）を逆投影して再構成画像（Ｐ_０）を演算する手段と、
    該再構成画像より前記高Ｘ線吸収係数の物体領域画像を抽出する手段と、
    該物体領域画像を演算により投影して前記第２の投影データを取得する手段と
    を具備する請求項１６に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
20. 前記物体領域画像の演算による投影は、該物体領域画像のＸ線吸収係数を任意の大きさとし、前記物体領域画像以外の画像のＸ線吸収係数を０として行われる請求項１９に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
21. 前記投影データ取得手段は前記Ｘ線の異なる投影エネルギーを用いて低Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ａ）及び高Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ｂ）を取得し、
    前記修正投影データ演算手段は前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算する請求項１５に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
22. 前記投影データ取得手段は前記Ｘ線の低投影エネルギーを用いて低Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ａ）を取得すると共に、既に抽出されている高Ｘ線吸収係数の物体領域を演算により投影して高Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ｂ）を取得し、
    前記修正投影データ演算手段は前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算する請求項１５に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
23. 前記修正投影データ演算手段は、
    前記高Ｘ線投影データの各Ｘ線吸収係数と第３のしきい値（ＴＨ３）との比較により高Ｘ線吸収係数の物体領域を判別する手段と、
    該高Ｘ線吸収係数の物体領域外の前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線吸収係数の物体領域内の高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算すると共に、前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの接続点（Ｐ，Ｑ）を連続となるように合成する手段と
    を具備する請求項２１あるいは２２に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
24. さらに、
    前記再構成された画像（Ｐ_ｋ）を前回値画像（Ｐ_ｋ−１）として演算により投影して前回値投影データ（Ｉ_ｋ−１）を取得する前回値投影データ取得手段と、
    前記修正投影データ（Ｉ_１’）と前記前回値画像との差投影データ（ΔＩ）を演算する差投影データ演算手段と、
    該差投影データを逆投影して差画像（ΔＰ）を演算する差画像演算手段と、
    該差画像を前記前回値画像に加算することにより新たな再構成画像（Ｐ_ｋ）を取得する再構成画像取得手段と、
    前記前回値投影データ取得手段、前記差投影データ演算手段、前記差画像演算手段及び前記再構成画像取得手段を前記差投影データが収束するまで繰返す繰返手段と
    を具備する請求項１５に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
25. さらに、前記差投影データ演算前に、前回値投影データのスケールを前記修正投影データのスケールに調整する手段を具備する請求項２４に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
26. 前記前回値投影データのスケールの前記修正投影データのスケールへの調整は、前回値投影データの最大値及び最小値が前記修正投影データの最大値及び最小値にそれぞれ一致するように前記前回値投影データを１次変換することにより行う請求項２５に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
27. 撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線により投影して投影データ（Ｉ_１）を取得し、該投影データを逆投影演算して画像を再構成するＸ線ＣＴ画像再構成装置において、前記再構成された画像（Ｐ_ｋ）を前回値画像（Ｐ_ｋ−１）として演算により投影して前回値投影データ（Ｉ_ｋ−１）を取得する前回値投影データ取得手段と、
    前回値投影データのスケールを前記修正投影データのスケールに調整するスケール調整手段と、
    前記修正投影データ（Ｉ_１’）と前記前回値画像との差投影データ（ΔＩ）を演算する差投影データ演算手段と、
    該差投影データを逆投影して差画像（ΔＰ）を演算する差画像演算手段と、
    該差画像を前記前回値画像に加算することにより新たな再構成画像（Ｐ_ｋ）を取得する再構成画像取得手段と、
    前記前回値投影データ取得手段、前記差投影データ演算手段、前記差画像演算手段及び前記再構成画像取得手段を前記差投影データが収束するまで繰返す繰返手段と
    を具備することを特徴とするＸ線ＣＴ画像再構成装置。
28. 前記前回値投影データのスケールの前記修正投影データのスケールへの調整は、前回値投影データの最大値及び最小値が前記修正投影データの最大値及び最小値にそれぞれ一致するように前回値投影データを１次変換することにより行う請求項２７に記載のＸ線ＣＴ画像再構成装置。
29. 撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線により投影して投影データ（Ｉ_１）を取得する投影データ取得手順と、
    該投影データに対してアーチファクトを低減する処理を行って該投影データの修正投影データ（Ｉ_１’）を演算する修正投影データ演算手順と、
    該修正投影データを逆投影演算して画像を再構成する画像再構成手順と
    を具備するＸ線ＣＴ画像再構成プログラムを記憶した記憶媒体。
30. 前記修正投影データ演算手順は、
    前記投影データ（Ｉ_１）より高Ｘ線吸収係数の物体領域を抽出する高Ｘ線吸収係数物体領域抽出手順と、
    前記投影データより前記高Ｘ線吸収係数の物体領域を除去した第１の投影データ（Ｉ_１Ａ）を演算する第１の投影データ演算手順と、
    該第１の投影データに対して連続的に増大変化する前記高Ｘ線吸収係数の物体領域の第２の投影データ（Ｉ_１Ｂ）を演算する第２の投影データ演算手順と、
    前記第１の投影データと前記第２の投影データとの合成により前記修正投影データ（Ｉ_１’）を演算する手順と
    を具備する請求項２９に記載の記憶媒体。
31. 前記高Ｘ線吸収係数物体領域抽出手順は、
    前記第１の投影データの各Ｘ線吸収係数と第１のしきい値（ＴＨ１）との比較により前記投影データの高Ｘ線吸収係数領域を抽出する手順と、
    前記投影データの差分投影データ（ΔＩ_１）の各値（Δｆ（ｉ，ｊ））と第２のしきい値（ＴＨ２）との比較により前記投影データの不連続領域を抽出する不連続領域抽出手順と、
    前記高Ｘ線吸収係数領域と前記不連続領域との合成により前記高Ｘ線吸収係数の物体領域を演算する高Ｘ線吸収係数物体領域演算手順と
    を具備する請求項３０に記載の記憶媒体。
32. 前記第１の投影データ演算手順は、
    前記投影データの各Ｘ線吸収係数のうち前記高Ｘ線吸収係数の物体領域の各Ｘ線吸収係数を０とする手順
    を具備する請求項３０に記載の記憶媒体。
33. 第２の投影データ演算手順は、
    前記第１の投影データ（Ｉ_１Ａ）を逆投影して再構成画像（Ｐ_０）を演算する手順と、
    該再構成画像より前記高Ｘ線吸収係数の物体領域画像を抽出する手順と、
    該物体領域画像を演算により投影して前記第２の投影データを取得する手順と
    を具備する請求項３０に記載の記憶媒体。
34. 前記物体領域画像の演算による投影は、該物体領域画像のＸ線吸収係数を任意の大きさとし、前記物体領域画像以外の画像のＸ線吸収係数を０として行われる請求項３３に記載の記憶媒体。
35. 前記投影データ取得手順は前記Ｘ線の異なる投影エネルギーを用いて低Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ａ）及び高Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ｂ）を取得し、
    前記修正投影データ演算手順は前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算する請求項２９に記載の記憶媒体。
36. 前記投影データ取得手順は前記Ｘ線の低投影エネルギーを用いて低Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ａ）を取得すると共に、既に抽出されている高Ｘ線吸収係数の物体領域を演算により投影して高Ｘ線投影データ（Ｉ_１Ｂ）を取得し、
    前記修正投影データ演算手順は前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算する請求項２９に記載の記憶媒体。
37. 前記修正投影データ演算手順は、
    前記高Ｘ線投影データの各Ｘ線吸収係数と第３のしきい値（ＴＨ３）との比較により高Ｘ線吸収係数の物体領域を判別する手順と、
    該高Ｘ線吸収係数の物体領域外の前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線吸収係数の物体領域内の高Ｘ線投影データとの合成により前記修正投影データを演算すると共に、前記低Ｘ線投影データと前記高Ｘ線投影データとの接続点（Ｐ，Ｑ）を連続となるように合成する手順と
    を具備する請求項３５あるいは３６に記載の記憶媒体。
38. さらに、
    前記再構成された画像（Ｐ_ｋ）を前回値画像（Ｐ_ｋ−１）として演算により投影して前回値投影データ（Ｉ_ｋ−１）を取得する前回値投影データ取得手順と、
    前記修正投影データ（Ｉ_１’）と前記前回値画像との差投影データ（ΔＩ）を演算する差投影データ演算手順と、
    該差投影データを逆投影して差画像（ΔＰ）を演算する差画像演算手順と、
    該差画像を前記前回値画像に加算することにより新たな再構成画像（Ｐ_ｋ）を取得する再構成画像取得手順と、
    前記前回値投影データ取得手順、前記差投影データ演算手順、前記差画像演算手順及び前記再構成画像取得手順を前記差投影データが収束するまで繰返す繰返手順と
    を具備する請求項２９に記載の記憶媒体。
39. さらに、前記差投影データ演算前に、前回値投影データのスケールを前記修正投影データのスケールに調整する手順を具備する請求項３８に記載の記憶媒体。
40. 前記前回値投影データのスケールの前記修正投影データのスケールへの調整は、前回値投影データの最大値及び最小値が前記修正投影データの最大値及び最小値にそれぞれ一致するように前回値投影データを１次変換することにより行う請求項３９に記載の記憶媒体。
41. 撮影対象物の周囲を多数の方向からＸ線により投影して投影データ（Ｉ_１）を取得し、該投影データを逆投影演算して画像を再構成するＸ線ＣＴ画像再構成プログラムを記憶した記憶媒体において、前記再構成された画像（Ｐ_ｋ）を前回値画像（Ｐ_ｋ−１）として演算により投影して前回値投影データ（Ｉ_ｋ−１）を取得する前回値投影データ取得手順と、
    前回値投影データのスケールを前記修正投影データのスケールに調整するスケール調整手順と、
    前記修正投影データ（Ｉ_１’）と前記前回値画像との差投影データ（ΔＩ）を演算する差投影データ演算手順と、
    該差投影データを逆投影して差画像（ΔＰ）を演算する差画像演算手順と、
    該差画像を前記前回値画像に加算することにより新たな再構成画像（Ｐ_ｋ）を取得する再構成画像取得手順と、
    前記前回値投影データ取得手順、前記差投影データ演算手順、前記差画像演算手順及び前記再構成画像取得手順を前記差投影データが収束するまで繰返す繰返手順と
    を具備することを特徴とするＸ線ＣＴ画像再構成プログラムを記憶した記憶媒体。
42. 前記前回値投影データのスケールの前記修正投影データのスケールへの調整は、前回値投影データの最大値及び最小値が前記修正投影データの最大値及び最小値にそれぞれ一致するように前記前回値投影データを１次変換することにより行う請求項４１に記載の記憶媒体。
    

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