JP2008104761A - Ｘ線断層撮影装置およびアーチファクトの低減方法 - Google Patents

Abstract

【課題】方向の分解能を下げることなく、アーチファクトを積極的に抽出して、アーチファクトを低減するＸ線断層撮影装置（１０）を提供する。
【解決手段】Ｘ線断層撮影装置は、ガントリ（１００）および寝台（１０９）の少なくとも一方が被検体（ＨＢ）の体軸方向に沿って移動する間に、Ｘ線を被検体（ＨＢ）に照射して被検体の投影データを作成するスキャン手段（１０１，１０３）と、投影データを逆投影して得られた複数の断層像間の体軸方向のＣＴ値の変化量を断層像に含まれる画素領域について特定するＣＴ値変化特定手段（２６）と、特定されたＣＴ値の変化量に応じて、アーチファクトを低減するための画像処理を行う画像処理条件を選定する画像処理条件選定手段（２８）と、画像処理条件選定手段において選定された画像処理条件を用いて画像処理を行うアーチファクト低減手段（２５）と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置などにおいて、コーンビームアーチファクト、風車アーチファクトなどのアーチファクトの影響を少なくした断層像を表示するＸ線断層撮影装置およびそのアーチファクトの低減方法に関する。

マルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影（Ｘ線ＣＴ）装置は、現在、６４または２５６スライス数にまで増加している。Ｘ線ＣＴ装置のヘリカルスキャンを用いたコーンビームの画像再構成アルゴリズムはいろいろあるが、コーンビームの画像再構成アルゴリズムに共通の問題の一つは、被検体の体軸方向（ｚ方向、スライス方向とも呼ばれる）におけるサンプリング間隔が不十分なことである。これらのアルゴリズムはナイキストの定理に反しており、高周波数成分に起因して再構成された画像内で渦巻き状の風車（Windmill）状のアーチファクトを生じさせる。つまり、検出器の分解能が構造物に対して不充分な場合や、ヘリカルスキャンではヘリカルピッチを大きくすると補間計算が理想的に行えなくなり、画像上に風車状のアーチファクトが発生する。

このような風車アーチファクトを低減するために、ｚ方向に多点補間して対象の信号を揺らぎの幅を低減して風車状のアーチファクトを目立たなくしている。たとえば特許文献１では、再構成関数重畳処理を行う際にｚ方向に補間処理を行い、風車状のアーチファクトの低減を試みている。
特開２００３−３２５５０２号公報

しかし、ｚ方向に多点補間してアーチファクトを低減する方法は、アーチファクトが生じていない画像領域に対しても補間を行うため、Ｚ方向の分解能を下げることにつながり、より分解能を上げて鮮明な断層像を得ることができない。

そこで、本発明は、Ｚ方向の分解能を下げることなく、アーチファクトを積極的に抽出して、アーチファクトを低減するＸ線断層撮影装置およびそのアーチファクトの低減方法を提供することを目的とするとする。

本発明は、三次元逆投影された断層像から、アーチファクトが発生している画像領域に対してのみアーチファクトを低減し、アーチファクトが発生していない部分に対しては三次元逆投影された断層像をそのまま使用して、その断層像を表示する。このため、アーチファクトが生じないていない画像領域に対しては、ｚ方向の分解能を下げることなく鮮明な断層像を得ることができる。

第１の観点のＸ線断層撮影装置は、ガントリおよび寝台の少なくとも一方が被検体の体軸方向に沿って移動する間に、Ｘ線を被検体に照射して被検体の投影データを作成するスキャン手段と、投影データを逆投影して得られた複数の断層像間の体軸方向のＣＴ値の変化量を、該断層像に含まれる画素領域について特定するＣＴ値変化特定手段と、特定されたＣＴ値の変化量に応じて、アーチファクトを低減するための画像処理を行う画像処理条件を選定する画像処理条件選定手段と、画像処理条件選定手段において選定された画像処理条件を用いて画像処理を行うアーチファクト低減手段と、を備える。
この第１の観点におけるＸ線断層撮影装置は、逆投影した断層像の画素領域に関して体軸方向のＣＴ値の変化量を特定する。特定されたＣＴ値の変化量で画像処理条件を選定する。つまり、特定されたＣＴ値の変化量によりアーチファクトが生じている画像領域とそうでない画像領域とを判断する。アーチファクトが生じていなければその画像をそのまま活かす画像処理条件を選定する。そして、アーチファクトが生じている画像領域に対してのみアーチファクトを低減するように画像処理を行うことができる。なお、ＣＴ値の変化量は、体軸方向のＣＴ値の変化の平均値または体軸方向のＣＴ値の変化の最大値と最小値との値との差を含むものである。

第２の観点のＸ線断層撮影装置は、ＣＴ値の変化量が所定範囲である画素領域が断層像に含まれる所定領域内に占める比率を計算するアーチファクト比計算手段と、比率がしきい値より大きい場合に該画素領域にアーチファクトを低減するための画像処理を行うと判定する判定手段と、をさらに備える。
この第２の観点におけるＸ線断層撮影装置は、ＣＴ値の変化量が所定の範囲であればアーチファクトの画素である可能性が高いが撮影条件などの影響によってＣＴ値の変化量が所定範囲に入る場合もある。そこで、ＣＴ値の変化量が所定範囲である画素領域が断層像に含まれる所定領域内に占める比率を計算する。比率が低ければアーチファクトの低減処理を行わず、体軸方向の分解能が高い画素をそのまま維持する。その比率が高ければアーチファクトが生じている蓋然性が高いので、その断層像のアーチファクトが生じている画像領域に対してのみアーチファクトを低減するように画像処理を行うことができる。

第３の観点のＸ線断層撮影装置は、アーチファクト低減手段における画像処理は、複数の断層像の画素領域に、画像処理条件として選定された重み付け係数を乗算してそれらを加算する処理を含む。
この第３の観点の構成では、ＣＴ値の変化量が所定範囲であると、アーチファクトが生じている画像領域と判断する。そして、アーチファクトが生じている画像領域に対しては、体軸方向の複数の画素領域に重み付け係数を乗算してそれらを加算し、断層像の画素領域のアーチファクトを低減する。

第４の観点のＸ線断層撮影装置は、画像処理条件選定手段がＣＴ値の変化量が所定範囲である場合に重み付け係数を０よりも大きくする。
この第４の観点の構成では、アーチファクトが生じている画像領域に対しては、体軸方向の複数の画素領域に重み付け係数を０よりも大きくして断層像の画素領域のアーチファクトを低減する。

第５の観点において、画像処理条件選定手段は、体軸方向の複数の画素領域の数に応じて、重み付け係数を変える。
この第５の観点の構成では、体軸方向の複数の画素領域の数、たとえば対象領域の前後一スライス像であれば３、前後ｎスライス像であれば２ｎ＋１、に基づいて重み付け係数を変えることができる。

第６の観点のＸ線断層撮影装置において、第３または第４の観点において、画像処理条件選定手段は、ＣＴ値の変化量に応じて重み付け係数を変える。
この第６の観点の構成では、ＣＴ値の変化量、たとえば２０ＨＵ、１００ＨＵなどの変化量に応じて、重み付け係数を変えることができる。つまり、アーチファクトが強く発生している画像領域、アーチファクトが弱く発生している画像領域に対してそれぞれ適切なアーチファクトの低減を図ることができる。

第７の観点のＸ線断層撮影装置では、ＣＴ値変化特定手段がＣＴ値の変化量に応じて指標値を決定する。
この第７の観点の構成では、ＣＴ値の変化量から指標値を決定する。このように指標値は、アーチファクトが生じている画像領域とアーチファクトが生じていない画像領域とを区別することができる。指標値を使用すると画像処理の設定が容易になる。

第８の観点のＸ線断層撮影装置では、第７の観点において、指標値に応じて、画素領域に対して体軸方向の複数の画素領域に重み付け係数を乗算してそれらを加算する。
この第８の観点の構成では、指標値に応じて体軸方向の複数の画素領域に重み付け係数を変化させ、それらを乗算などして断層像の画素領域のアーチファクトを低減することができる。つまり、アーチファクトが強く発生している画像領域、アーチファクトが弱く発生している画像領域に対してそれぞれ適切なアーチファクトの低減を図ることができる。

第９の観点では、第２または第４の観点において、ＣＴ値の変化量が３ＨＵないし３００ＨＵである場合に、アーチファクト低減手段は、画素領域に対してアーチファクトを低減する。
ＣＴ値の変化量が３ＨＵないし３００ＨＵである場合にアーチファクトが発生していると判断している。たとえば、３００ＨＵ以上であると、軟質組織から骨などに変化した部位、またはその逆に変化した部位であることを意味する。また、３ＨＵ以下であれば、軟質組織または骨が複数のスライス方向で続いていることを意味する。一方、３ＨＵないし３００ＨＵのＣＴ値の変化は、風車アーチファクトまたはコーンビームアーチファクトが発生している。

第１０の観点のＸ線断層撮影装置では、画素領域は一画素または複数画素からなる。
この第８の観点では、対象とする断層像の画素領域を一画素または複数画素として処理することができる。

第１１の観点のＸ線による断層像のアーチファクトの低減方法では、ガントリおよび寝台の少なくとも一方が被検体の体軸方向に沿って移動する間に、Ｘ線を被検体に照射して得られた被検体の投影データを逆投影して得られた複数の断層像間の体軸方向のＣＴ値の変化量を、該断層像に含まれる画素領域について特定するステップと、特定されたＣＴ値の変化量に応じて、アーチファクトを低減するための画像処理を行う画像処理条件を選定するステップと、選定された画像処理条件を用いて画像処理を行うステップと、を備える。
この第１１の観点におけるアーチファクトの低減方法は、逆投影した断層像の画素領域に関して体軸方向のＣＴ値の変化量を特定する。特定されたＣＴ値の変化量で画像処理条件を選定する。つまり、特定されたＣＴ値の変化量によりアーチファクトが生じている画像領域とそうでない画像領域とを判断する。アーチファクトが生じていなければその画像をそのまま活かす画像処理条件を選定する。そして、アーチファクトが生じている画像領域に対してのみアーチファクトを低減するように画像処理を行うことができる。

第１２の観点のアーチファクトの低減方法では、さらに、ＣＴ値の変化量が所定範囲である画素領域が断層像に含まれる所定領域内に占める比率を計算するステップと、比率がしきい値より大きい場合に、該画素領域にアーチファクトを低減するための画像処理を行うと判定するステップと、を備える。
ＣＴ値の変化量が所定の範囲であればアーチファクトの画素である可能性が高いが撮影条件などの影響によってＣＴ値の変化量が所定範囲に入る場合もある。そこで、この第１２の観点におけるアーチファクトの低減方法は、ＣＴ値の変化量が所定範囲である画素領域が断層像に含まれる所定領域内に占める比率を計算する。比率が低ければアーチファクトの低減処理を行わず、体軸方向の分解能が高い画素をそのまま維持する。その比率が高ければアーチファクトが生じている蓋然性が高いので、その断層像のアーチファクトが生じている画像領域に対してのみアーチファクトを低減するように画像処理を行うことができる。

第１３の観点のアーチファクトの低減方法では、アーチファクトを低減するための画像処理は、複数の断層像の画素領域に画像処理条件として選定された重み付け係数を乗算してそれらを加算する処理を含む。
この第１３の観点の方法では、ＣＴ値の変化量が所定範囲であると、アーチファクトが生じている画像領域と判断する。そして、アーチファクトが生じている画像領域に対しては、体軸方向の複数の画素領域に重み付け係数を乗算してそれらを加算し、断層像の画素領域のアーチファクトを低減する。

第１４の観点のＸ線による断層像のアーチファクトの低減方法では、画像処理条件を選定するステップは、ＣＴ値の変化量が所定範囲である場合に、重み付け係数を０よりも大きくする。
この第１４の観点におけるアーチファクトの低減方法では、アーチファクトが生じている画像領域に対しては、体軸方向の複数の画素領域に重み付け係数を０よりも大きくして断層像の画素領域のアーチファクトを低減する。

第１５の観点のアーチファクトの低減方法では、体軸方向の複数の画素領域の数に応じて、重み付け係数を変える。
この第１５の観点の方法では、体軸方向の複数の画素領域の数、たとえば対象領域の前後一スライスであれば３、前後ｎスライスであれば２ｎ＋１、に基づいて重み付け係数を変えることができる。

第１６の観点のアーチファクトの低減方法では、ＣＴ値の変化量に応じて、重み付け係数を変える。
この第１６の観点の構成では、ＣＴ値の変化量、たとえば４０ＨＵ、６０ＨＵなどの変化量に応じて、重み付け係数を変えることができる。つまり、アーチファクトが強く発生している画像領域、アーチファクトが弱く発生している画像領域に対してそれぞれ適切なアーチファクトの低減を図ることができる。

第１７の観点のアーチファクトの低減方法では、特定されたＣＴ値の変化量に応じて指標値を決定する。
この第１７の観点の方法では、ＣＴ値の変化量から指標値を決定する。このように指標値は、アーチファクトが生じている画像領域とアーチファクトが生じていない画像領域とを区別することができる。指標値を使用すると画像処理の設定が容易になる。

第１８の観点のアーチファクトの低減方法では、被検体の部位に応じて、重み付け係数を変える。
この第１８の観点の方法では、たとえ同じＣＴ値の変化量であっても、頭部、頸部、胸部などに応じて、重み付け係数を変更しても良い。被検体の部位によって軟質組織の種類、骨の太さ、形状の複雑度などが変わるからである。

第１９の観点のアーチファクトの低減方法では、ＣＴ値の変化量が３ＨＵないし３００ＨＵである場合に、画素領域に対してアーチファクトを低減する。
この第１９の観点の構成では、ＣＴ値の変化量が３ＨＵないし３００ＨＵである場合にアーチファクトが発生していると判断している。たとえば、３００ＨＵ以上であると、軟質組織から骨などに変化した部位、またはその逆に変化した部位であることを意味する。また、３ＨＵ以下、撮影状況によっては１０ＨＵ以下であれば、軟質組織または骨が複数のスライス方向で続いていることを意味する。軟質組織から骨へその逆に骨から軟質組織への移行する画素領域、肺部から軟部組織またはその逆に移行する画素領域では、２００ＨＵ以上ないし３００ＨＵ以上の変化量がある。このため、一方、３ＨＵないし３００ＨＵのＣＴ値の変化は、風車アーチファクトまたはコーンビームアーチファクトが発生していると推定できる。

第２０の観点のアーチファクトの低減方法では、ＣＴ値の変化量が０ＨＵないし３００ＨＵである場合に、画素領域に対してアーチファクトを低減するとともにノイズを低減する。
この第２０の観点の構成では、ＣＴ値の変化量が３ＨＵ以下である場合にノイズ低減を行っている。３ＨＵ以下であれば、軟質組織または骨が複数のスライス方向で続いていることを意味するが、この３ＨＵ以下では複数のスライス像で重み付けして断層像のノイズ低減も行う。

本発明のＸ線断層撮影装置およびアーチファクト低減方法によれば、三次元逆投影された断層像から、アーチファクトが発生している画像領域に対してのみアーチファクトを低減し、アーチファクトが発生していない部分に対しては三次元逆投影された断層像をそのまま使用した断層像を表示させることができる。

＜Ｘ線断層撮影装置の構成＞
図１は、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）１０の構成を示したブロック図である。Ｘ線断層撮影装置１０は、ガントリ１００と、このガントリ１００の撮影領域内に被検体ＨＢを挿入する寝台１０９とを装備している。寝台１０９は、被検体ＨＢの体軸方向であるＺ方向に移動する。ガントリ１００は、回転リング１０２を有し、この回転リング１０２にコーンビーム形状のＸ線ビームＸＲを照射するＸ線管１０１とＸ線管１０１に対向して配置された多列Ｘ線検出器１０３とを有している。多列Ｘ線検出器１０３は、被検体ＨＢを透過したＸ線を検出する。

多列Ｘ線検出器１０３は、シンチレータおよびフォトダイオードで構成される。多列Ｘ線検出器１０３には、一般的にＤＡＳ(data acquisition system) と呼ばれているデータ収集回路１０４が接続されている。このデータ収集回路１０４には、多列Ｘ線検出器１０３の各チャネルの電流信号を電圧に変換するＩ−Ｖ変換器と、この電圧信号をＸ線の曝射周期に同期して周期的に積分する積分器と、この積分器の出力信号を増幅するアンプと、このプリアンプの出力信号をディジタル信号に変換するアナログ・ディジタル・コンバータとが、チャネルごとに設けられている。データ収集回路１０４からのディジタル信号は、データ転送装置１０５を介して画像処理装置２０に送られる。

操作コンソール側は、Ｘ線に電圧を供給する高電圧発生器５１が備えられている。高電圧発生器５１は、周期的に高電圧を発生させ、Ｘ線管１０１にスリップリング１１３を介して高電圧を供給する。
操作コンソール側のスキャンコントローラ５３は、アキシャルスキャン、ヘリカルスキャン、可変ピッチヘリカルスキャンなどの複数のスキャンパターンを実行する。アキシャルスキャンとは、寝台１０９をＺ軸方向に所定ピッチ移動するごとにＸ線管１０１及びＸ線検出部１０３を回転させて投影データを取得するスキャン方法である。ヘリカルスキャンとは、Ｘ線管１０１及びＸ線検出部１０３とが回転している状態で寝台１０９を所定速度で移動させ、生データを取得するスキャン方法である。可変ピッチヘリカルスキャンとは、ヘリカルスキャンと同様にＸ線管１０１及び多列Ｘ線検出部１０３を回転機構１１１で回転させながら寝台１０９の速度を可変させて生データを取得するスキャン方法である。スキャンコントローラ５３は、高電圧発生器５１に同期して回転機構１１１を駆動させ、データ収集回路１０４で周期的に生データを収集させる等のスキャンに関わるコントロールを統括している。

入力装置５５は、操作者の入力を受け付けるキーボードまたはマウスで構成される。記憶装置５９は、プログラムやＸ線検出器データや投影データやＸ線断層像を記憶する。画像処理装置２０は、データ収集回路１０４からの投影データに対して、前処理をしたり、画像再構成処理をしたり、後処理などを実行する。ディスプレイ６０は、操作画面を表示したり、画像再構成された断層像を表示したりする。

＜画像処理部の構成＞
画像処理部２０は、前処理部２１と、ビームハードニング処理部２３、三次元逆投影処理部２４、アーチファクト低減部２５、ＣＴ値変化特定部２６、アーチファクト比計算部２７、画像処理条件選定部２８および判定部２９を有している。
前処理部２１は、このデータ収集回路１０４で収集された生データに対して、チャネル間の感度不均一を補正し、またＸ線強吸収体、主に金属部による極端な信号強度の低下又は信号脱落を補正するＸ線量補正等の前処理を実行する。なお、本実施形態では、前処理を終えたデータを投影データと言う。

ビームハードニング処理部２３は、投影データのビームハードニングを補正処理する。ビームハードニングとは、同一材質でも透過厚さによりＸ線吸収が変化し、ＣＴ画像上のＣＴ値（輝度）が変わってしまう現象で、特に被検体を透過した放射線のエネルギー分布が高エネルギー側に偏ることをいう。このため、投影データのスライス方向、チェネル方向に対して、ビームハードニングを補正する。

三次元逆投影処理部２４は、前処理部２１で前処理された投影データを受け、その投影データに基づいて画像を再構成する。投影データは、周波数領域に変換する高速フーリエ変換(ＦＦＴ：Fast Fourier Transform)がなされて、それに再構成関数Kernel（j）を重畳し、逆フーリエ変換する。そして、三次元逆投影処理部２４は、再構成関数Kernel（j）を重畳処理した投影データに対して、三次元逆投影処理を行い、被検体ＨＢの体軸方向（Ｚ方向）ごとに断層像（ｘｙ平面）を求める。三次元逆投影処理部２４は、この断層像を記憶装置５９に記憶させる。

アーチファクト低減部２５は、記憶装置５９から三次元逆投影後の断層像を読み出し、アーチファクト低減処理を行う。アーチファクト低減部２５は、アーチファクトが低減された断層像を記憶装置５９に記憶させ、ディスプレイ６０に表示させる。
ＣＴ値変化特定部２６は、体軸方向のＣＴ値の変化量を特定する。体軸方向のＣＴちの変化量が所定範囲に入っていればアーチファクトが生じていると推定できるからである。
アーチファクト比計算部２７は、アーチファクトが生じている画像領域が断層像または断層像の被検体の領域の中でどれぐらいの比率を占めるかを計算する。
画像処理条件選定部２８は、アーチファクト低減部２５が画像処理を行ってアーチファクトを低減する際に、どのような画像処理条件を行うかを選定する。たとえば、複数の体軸方向の画素を重み付け処理する場合の値を選定する。
判定部２９は、アーチファクト比計算部２７が計算した比率からアーチファクト低減部２５がアーチファクトの低減処理を行うべきか否かを判定する。

図２（ａ）および図２（ｂ）は、Ｘ線管１０１と多列Ｘ線検出器１０３の幾何学的配置の図である。図２（ａ）は、Ｘ線管１０１と多列Ｘ線検出器１０３の幾何学的配置をxy平面から見た図であり、図２（ｂ）はＸ線管１０１と多列Ｘ線検出器１０３の幾何学的配置をyz平面から見た図である。Ｘ線管１０１の陽極は、コーンビームと呼ばれるＸ線ビームＸＲを発生する。コーンビームの中心軸方向がy方向に平行なときを、ビュー角度０度とする。多列Ｘ線検出器１０３は、ｚ軸方向（スライス方向）にJ列、例えば２５６列のＸ線検出器列を有する。また、各Ｘ線検出器列はチャネル方向にIチャネル、例えば１０２４チャネルのＸ線検出器チャネルを有する。図２（ａ）において、Ｘ線管１０１のＸ線焦点を出たＸ線ビームＸＲがビーム形成Ｘ線フィルタ１２１により、再構成領域Pの中心ではより多くのＸ線が、再構成領域Pの周辺部ではより少ないＸ線が照射される。このようにＸ線線量を空間的に制御した後に、再構成領域Pの内部に存在する被検体ＨＢにＸ線が吸収され、透過したＸ線が多列Ｘ線検出器１０３で生データとして収集される。

図２（ｂ）では、Ｘ線管１０１の陽極を出たＸ線ビームＸＲはＸ線コリメータ１２３により断層像のスライス厚方向に制御されて、回転中心軸ＩＣ近辺に存在する被検体ＨＢにＸ線が吸収され、透過したＸ線は多列Ｘ線検出器１０３で生データとして収集される。Ｘ線が被検体ＨＢに照射されて多列Ｘ線検出器１０３で収集された生データは、多列Ｘ線検出器１０３からデータ収集回路１０４でＡ／Ｄ変換され、データ転送装置１０５を介して画像処理部２０に入力される。画像処理部２０に入力された生データは、記憶装置５９のプログラムにより画像処理部２０で処理され、断層像に画像再構成されてディスプレイ６０に表示される。なお、本実施形態では多列Ｘ線検出器１０３を適用した場合であるが、フラットパネルＸ線検出器に代表されるマトリクス構造の二次元Ｘ線エリア検出器を適用することもできる。

＜断層像撮影の動作フローチャート＞
図３は、本発明のＸ線ＣＴ装置１０の断層像撮影の動作の概略を示すフローチャートである。

ステップＳ１１において、ヘリカルスキャンは、Ｘ線管１０１および多列Ｘ線検出器１０３を被検体ＨＢの回りに回転させ、かつ寝台１０９を直線移動させながら多列Ｘ線検出器１０３からデータを収集する。ビュー角度viewと、検出器列番号jと、チャネル番号iとで表わされる生データＤ０（view，j，i）(ｊ＝１〜ＲＯＷ，ｉ＝１〜ＣＨ)にz方向位置Ｚtable（view）を付加させて、一定速度の範囲のデータ収集を行う。

ステップＳ１２では、生データＤ０(view，j，i)に対して前処理を行い、投影データに変換する。オフセット補正、対数変換、Ｘ線線量補正および感度補正を行う。
ステップＳ１３において、前処理された投影データＤ０１ (view，j，i)に対して、ビームハードニング補正を行い、ビームハードニング補正された投影データＤ１に変換する。ステップＳ１３のビームハードニング補正は、前例えば多項式の乗算演算で行うことができる。この時、多列Ｘ線検出器１０３のスライス方向のj列ごとに独立したビームハードニング補正を行えるため、撮影条件でＸ線管電圧が異なっていれば、列ごとの検出器のＸ線エネルギー特性の違いを補正できる。

ステップＳ１４では、ビームハードニング補正された投影データＤ１に対して、スライス方向(ｚ方向)のフィルタをかけるzフィルタ重畳処理を行い、フィルタ重畳処理された投影データＤ１１に変換する。すなわち、各ビュー角度、各データ収集系における多列Ｘ線検出器１０３の投影データに対し、zフィルタ重畳処理を行う。列方向フィルタ係数をチャネルごとに変化させると画像再構成中心からの距離に応じてスライス厚を制御する。

ステップＳ１５では、フィルタ重畳処理された投影データＤ１１に対して再構成関数Kernel（j）を重畳（コンボリューション）処理する。すなわち、フィルタ重畳処理された投影データＤ１１を周波数領域に変換する高速フーリエ変換(ＦＦＴ：Fast Fourier Transform)をして、再構成関数Kernel（j）を重畳処理し、逆フーリエ変換し、再構成関数重畳処理した投影データＤ２(view，j，i)に変換する。再構成関数Kernel（j）、多列Ｘ線検出器１０３のj列ごとに独立した再構成関数の重畳処理を行えるため、列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。

ステップＳ１６では、再構成関数重畳処理した投影データＤ２(view，j，i)に対して、三次元逆投影処理を行い、逆投影データＤ３(x，y，z)を求める。画像再構成される画像はz軸に垂直な面、ｘｙ平面に三次元画像再構成される。以下の再構成領域Ｐはｘｙ平面に平行なものとする。

ステップＳ１７では、逆投影データＤ３（x，y，z）に対してアーチファクト低減処理、ＣＴ値変換などの後処理を行い、断層像Ｄ３１（x，y，z）を得る。アーチファクト低減処理では、アーチファクトが生じている画像領域を、ＣＴ値のＺ方向の変化量から検出する。そして、検出されたアーチファクトが生じている画像領域に対してのみフィルタ処理を行う。アーチファクトが生じていない画像領域に対しては、逆投影データＤ３（x，y，z）を断層像Ｄ３１（ｘ，ｙ，ｚ）としてそのまま使用する。

＜アーチファクト処理の動作フローチャート＞
図４は、逆投影データＤ３(x，y，z)を求めた後に、アーチファクトの低減を図るフローチャートである。図５は、逆投影データＤ３(x，y，z)による断層像の画素および画素領域の概念図である。なお、本フローチャートにより、風車アーチファクト、またはコーンビームアーチファクトが低減できる。

図４（ａ）は、ステップＳ１７１において、操作者が確認したい被検体ＨＢのｚ位置を特定する。そして、アーチファクト低減部２５は、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を決定する。図５（ａ）のように、たとえばｘｙ平面に平行な５１２×５１２画素の正方形の領域を再構成領域Ｐであれば、ｘは1から５１２まで、ｙも1から５１２までの範囲を有する。

ステップＳ１７２において、ＣＴ値変化特定部２６は、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）のｚ方向のＣＴ値の変化を測定する。たとえば、再構成領域Ｐの処理対象の画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の前後のｚ方向のＣＴ値の変化が次のようになっているとする。
ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）＝１０ＨＵ（Hounsfield unit）
ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ） ＝３０ＨＵ
ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）＝５０ＨＵ
このことから、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）の体軸方向の前後では、最小のＣＴ値と最大のＣＴ値との差から４０ＨＵの変化量があることがわかる。

ここで、図５（ａ）は、画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の前後のｚ方向の画素を示したものである。以下、ＣＴ値の変化は、一画素ごとの変化を前提に説明するが、図５（ｂ）のように、特定の一画素の周囲の複数の画素を合わせた画素領域（Ｘ１,Ｙ１,Ｚ１）内の、平均ＣＴ値であっても良く、最高ＣＴ値または最低ＣＴ値であっても良い。複数の画素からなる画素領域は、特定の一画素ごとにずらして移動させる。また、上記では、処理対象の画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の前後の一スライスのＣＴ値の変化量を測定したが、前後ｎスライスのＣＴ値の変化量を測定しても良い。

次にステップＳ１７３において、ＣＴ値変化特定部２６は、指標（ｉｎｄｅｘ）を決定する。この指標は次のような関数で求めることができる。以下の式は、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）の前後のｎスライスのＣＴ値変化を測定して、その変化から指標を決定する。
ｉｎｄｅｘ＝ｆ（ｐ（ｘ，ｙ，ｚ−ｎ），ｐ（ｘ，ｙ，ｚ−ｎ+１）・・・・・・ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）・・・・・・ｐ（ｘ，ｙ，ｚ＋ｎ））
この指標は、アーチファクトが発生している画素に対してアーチファクト低減し、その一方でアーチファクトの発生していない画素に対しては、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）をそのまま活かすように設定することを意味している。指標を決める関数については図７および図８を使って説明する。
先の例として、ＣＴ値の変化が、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）＝１０ＨＵ、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）＝３０ＨＵおよびｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）＝５０ＨＵであったら、ｉｎｄｅｘ＝１になったと仮定する。

次にステップＳ１７４において、アーチファクト低減部２５は、指標値に基づいて処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を画像処理して処理後の画素ｐ‘（ｘ，ｙ，ｚ）を求める。たとえば以下のような数式１になる。
… 数式１
ここで、ｇ（ｉ，ｉｎｄｅｘ）は、指標に基づくｚ方向のｉ番目のスライスの重み付け係数である。たとえば、画像処理条件選定部２８が、処理対象の画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の前後の一スライスごとに重み付け係数を設定すると以下のようになる。

ｉｎｄｅｘ＝１の場合、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）に掛ける重み付け係数ｇ＝０．３３、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）に掛ける重み付け係数ｇ＝０．３３、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）に掛ける重み付け係数ｇ＝０．３３とする。すなわちアーチファクトが発生している画素に対しては前後のスライス画像を平均化した画素に補正している。ｎ枚のスライス画像であれば、ｇ＝１／（２ｎ＋１）の値を使えばよい。
ｉｎｄｅｘ＝０．５の場合、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）に掛ける重み付け係数ｇ＝０．２、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）に掛ける重み付け係数ｇ＝０．６、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）に掛ける重み付け係数ｇ＝０．２とする。弱いアーチファクトの発生している画素に対しては、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）の影響を強く残すが、前後のスライス画像も多少加算している。
ｉｎｄｅｘ＝０の場合、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）に掛ける重み付け係数ｇ＝０、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）に掛ける重み付け係数ｇ＝１、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）に掛ける重み付け係数ｇ＝０とする。アーチファクトの発生していない画素に対しては、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）をそのまま活かすように設定している。
なお、重み付け係数ｇ（ｉ，ｉｎｄｅｘ）は、実験などから得られた情報から、ルックアップテーブルなどに記憶したり、所定の関数として記憶したりしておけばよい。また、最初のスライスまたは最終のスライスに対しては、前または後のスライスが存在しないから重み付け係数は上記のように設定できない。そこで、最初のスライスまたは最終のスライスに対しては、片方向のみの画像を用いて補正処理する必要があり、また重み付け係数も変更する必要がある。

ステップＳ１７５では、アーチファクト低減処理後のｐ‘（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、断層像Ｄ３１（ｘ，ｙ，ｚ）を得る。そして、ディスプレイ６０に表示させる。
図６は、本実施形態のアーチファクト低減処理を行う前の断層像Ｄ３（x，y，z）と、アーチファクト低減処理を行った断層像Ｄ３１（ｘ，ｙ，ｚ）とをディスプレイ６０に表示した例である。断層像Ｄ３（x，y，z）は、風車アーチファクトおよびコーンアーチファクトが強く表示されているが、右図の断層像D３１（ｘ，ｙ，ｚ）のように、風車アーチファクトおよびコーンアーチファクトの影響が低減されている。また、右図の断層像D３１（ｘ，ｙ，ｚ）では、アーチファクトのない画素領域は、左図の断層像Ｄ３（x，y，z）と同じ画像となっており、分解能は同じままである。

図４（ｂ）のフローチャートは、（ａ）のステップ１７３で説明したような指標または指標関数（図７または図８を参照）を使わないフローチャートである。

図４（ｂ）のフローチャートでは、ステップ１７２で処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）においてｚ方向のＣＴ値の変化量を測定した後、次に指標を求めることなく、ステップ１７４’では、ＣＴ値の変化量に基づいて重み付け係数ｇｖも求める。
ステップＳ１７４’において、指標値に基づいて処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を画像処理して処理後の画素ｐ‘（ｘ，ｙ，ｚ）を求める。たとえば以下のような数式２になる。
… 数式２
ここで、ｇｖ（ｉ，ＣＴｖ）は、ＣＴ値の変化量に基づくｚ方向のｉ番目のスライスの重み付け係数である。たとえば、画像処理条件選定部２８が、処理対象の画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の前後の一スライスごとに重み付け係数を設定すると以下のようになる。

ＣＴ値の変化量が４０ＨＵの場合、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０．３３、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０．３３、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０．３３とする。
ＣＴ値の変化量が１２０ＨＵの場合、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０．２、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０．６、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０．２とする。
ＣＴ値の変化量が２００ＨＵの場合、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝１．０、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）に掛ける重み付け係数ｇｖ＝０とする。

このように、ＣＴ値の変化量から直接重み付け係数ｇｖを求めても良い。直接重み付け係数ｇｖを求める方法は、ＣＴ値の変化量ごとに多くの重み付け係数ｇｖを求める必要があるため、ＣＴ値の変化量に応じてルックアップテーブルなどに記憶する量が多くなり、また重み付け係数ｇｖの設定が複雑になる。

＜指標関数の例＞
図７および図８は、図４のステップＳ１７３で使用した指標を決定するための、指標関数を示した例である。
図７（ａ）の指標関数は、ＣＴ値の変化量がＸ１からＸ３の間であれば、指標が０から１までの直線状に変化し、ＣＴ値の変化量がＸ３からＸ２の間であれば指標が１から０まで直線状に変化する関数である。たとえば、Ｘ１が１０ＨＵ、Ｘ３が９０ＨＵ、Ｘ２が１７０ＨＵとする。ある処理対象の画像が、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ−１）＝１０ＨＵ、ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ）＝３０ＨＵおよびｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ＋１）＝５０ＨＵである場合、ＣＴ値の変化量は、４０ＨＵである。このような場合に、図７（ａ）の指標関数では、ｉｎｄｅｘ＝０．５と決定される。

Ｘ１、Ｘ２およびＸ３は、３ＨＵないし３００ＨＵから、撮影条件によっては１０ＵＨないし２００ＨＵに設定する。たとえば、２００ＨＵ以上であると、軟質組織から骨またはその逆に変化した部位であることを意味する。また、１０ＨＵ以下であれば、軟質組織が複数のスライス方向で続いている、または骨が複数のスライス方向で続いていることを意味する。一方、３ＨＵないし３００ＨＵのＣＴ値の変化、または厳密には１０ＵＨないし２００ＨＵのＣＴ値の変化量は、風車アーチファクトまたはコーンビームアーチファクトが発生していることが推定される。なお、撮影時の分解能、スライス厚またはテーブル速度などで、ＣＴ値の変化量の設定を適宜変更することができる。いろいろな実験を行った結果、体軸方向のＣＴ値の変化量が３ＨＵないし３００ＨＵであれば、アーチファクトが生じていると推定できる。

図７（ｂ）の指標関数は、ＣＴ値の変化量がＸ１からＸ３の間であれば、指標が０から１までの直線状に変化し、ＣＴ値の変化量がＸ３からＸ４の間であれば指標はそのまま１であり、ＣＴ値の変化量がＸ４からＸ２の間であれば１から０まで直線状に変化する関数である。たとえば、Ｘ１が１０ＨＵ、Ｘ３が４０ＨＵ、Ｘ４が１６０ＨＵ，Ｘ２が１９０ＨＵとする。この指数関数によれば、ＣＴ値の変化量が４０ＨＵから１６０ＨＵであれば、アーチファクトであると判断している。

図７（ｃ）の指標関数は、ＣＴ値の変化量がＸ１からＸ３の間であれば、指標が０から１までの曲線状に変化し、ＣＴ値の変化量がＸ３からＸ２の間であれば指標が１から０まで曲線状に変化する関数である。
一方、図７（ｄ）の指標関数は、ＣＴ値の変化量がＸ１からＸ２の間であれば、指標が１であり、それ以外では０である。このため、ＣＴ値の変化量がＸ１以下、またはＣＴ値の変化量がＸ２以上であれば、処理対象の画像をそのまま断層像として使用することを意味する。

図８（ｅ）の指標関数は、ＣＴ値の変化量が０ＨＵからＸ３の間であれば、指標が１であり、ＣＴ値の変化量がＸ３からＸ２の間であれば指標が１から０まで直線状に変化する関数である。図８（ｆ）の指標関数は、ＣＴ値の変化量が０ＨＵからＸ２の間であれば、指標が１であり、それ以外では０である。ここで、Ｘ３が４０HUないし２００ＨＵ、Ｘ２が８０ＨＵないし３００ＨＵとする。

ＣＴ値の変化量がほぼ０ＨＵということは、同じ軟質部位または骨部位が複数のスライス方向で続いていることを意味している。そして、ＣＴ値の変化量がほぼ０ＨＵでｉｎｄｅｘ＝１．０であるので、数式１に従い、所定の重み付け係数で平均化されることを意味する。つまり、ＣＴ値の変化量が０ＨＵないし約１０ＨＵの範囲では、アーチファクトの低減ではなく、ノイズ低減を行っている。すなわち、（ｅ）または（ｆ）の指数関数は、数式１を使い、ＣＴ値の変化が約１０ＨＵ以上２００ＨＵ以下または３００ＨＵ以下の範囲でアーチファクトの低減を行い、約１０ＨＵ以下のＣＴ値の変化量では、同じく数式１を使い、ノイズ低減を行っている。

以上、図７および図８において、（ａ）ないし（ｆ）の指標関数を示したが、必ずしもひとつの関数である必要はない。ｚ方向の位置によって指数関数を変えることができる。たとえば頭部では指標関数（ａ）を使い、頸部では指数関数（ｃ）を使い、脚部では指数関数（ｅ）を使うなどのようにしてもよい。図４（ｂ）で示したフローチャートにおいても同様に、ｚ方向の位置によって重み付け係数ｇｖを設定しても良い。

＜アーチファクトの存在する断層像の特定＞
上記実施形態では、図５で示したように、画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）またはその画素の周囲の複数の画素を合わせた画素領域（Ｘ１,Ｙ１,Ｚ１）で、ＣＴ値の変化量が所定の範囲であった場合には、その画素でアーチファクトが生じていると推定した。そして、その処理対象の画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）に対して数式１または数式２の処理を行った。以下の実施形態では、さらにアーチファクトが生じている領域の特定をさらに高める手法のひとつである。

図９は、被検体の頭部のアーチファクト低減処理を行う前の断層像、および再構成領域Ｐを示した図である。図９（Ａ１）に示す上段の断層像Ｄ３−Ａには、風車型アーチファクトが多く存在し、（Ｂ１）に示す下段の断層像Ｄ３−Ｂには、風車型アーチファクトがほとんど存在していない。図９に示した再構成領域Ｐは、ｘｙ平面に平行な５１２×５１２画素の正方形の領域である。断層像Ｄ３−Ａおよび断層像Ｄ３−Ｂに関して、指標（ｉｎｄｅｘ）を求めた結果、ｉｎｄｅｘ＝１．０となった画素を塗りつぶしてある。図９の（Ａ２）示す再構成領域Ｐは、ｉｎｄｅｘ＝１．０の画素数を全体の画素数で割ったアーチファクト比が０．１２である。図９の（Ｂ２）示す再構成領域Ｐは、ｉｎｄｅｘ＝１．０の画素数を全体の画素数で割ったアーチファクト比が０．０３である。このような計算は、図１のアーチファクト比計算部２７が行う。

断層像Ｄ３−Ｂには、風車型アーチファクトがほとんど存在していないにもかかわらず、ｉｎｄｅｘ＝１．０の画素に対して数式１または数式２の処理を行っては、ｚ方向の分解能を下げることになってしまう。そこで、アーチファクト比計算部２７は、再構成領域Ｐの全体の画素のうち、ｉｎｄｅｘ＝１．０、つまりアーチファクトが生じていると推定される画素がどれぐらい占めているかの比率であるアーチファクト比を調べる。判定部２９は、そのアーチファクト比が所定のしきい値ＳＨよりも大きい場合に、その断層像Ｄ３に対して数式１または数式２の処理を行う。つまり、アーチファクトと認定する判断をより厳しくしている。

図１０は、アーチファクト比を調べてから、アーチファクト低減処理を行うフローチャートを示したものである。図１０のフローチャートで、図４（ａ）のアーチファクトの低減を図るフローチャートと同じステップには、同じステップ番号を付している。同じステップ番号に関しては説明を一部省略する。

ステップＳ１７１において、操作者が確認したい被検体ＨＢのｚ位置を特定する。そして、アーチファクト低減部２５は、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を決定する。
ステップＳ１７２において、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）においてｚ方向のＣＴ値の変化を測定する。
ステップＳ１７３において、処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）の指標を決定する。再構成領域Ｐが５１２×５１２画素の正方形の領域であれば、ｘは1から５１２まで、ｙも1から５１２までの範囲でｚ方向のＣＴ値の変化量を測定する。

次に図９の固有のステップとして、ステップＳ２７１に移行する。ステップＳ２７１では、アーチファクト比計算部２７がアーチファクト比を計算する。アーチファクト比は、すべての画素（５１２×５１２）のうち、ｉｎｄｅｘ＝１の画素の比率を計算する。
なお、すべての画素の代わりにかわりに被検体ＨＢの領域を特定し、その領域の画素数の中でｉｎｄｅｘ＝１の画素の比率を計算するようにしてもよい。また、ｉｎｄｅｘ＝１の画素の比率の代わりにｉｎｄｅｘ＝０．７以上またはｉｎｄｅｘ＝０．５以上の箇所の比率を計算してもよい。以下の説明では、アーチファクト比は、すべての画素（５１２×５１２）のうち、ｉｎｄｅｘ＝１の画素の比率の場合について説明する。

ステップＳ２７２では、判定部２９が、アーチファクト比がしきい値ＳＨより大きいか否かを判断する。このしきい値ＳＨとしては、たとえばアーチファクト比＝０．０７を使用する。このしきい値ＳＨよりも対象の断層像Ｄ３のアーチファクト比が大きければステップＳ１７４に進み、しきい値ＳＨよりも対象の断層像Ｄ３のアーチファクト比が小さければステップＳ２７３に進む。
ステップＳ１７４において、上述した数式１に従って、指標値に基づいて処理対象の画素ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を画像処理して処理後の画素ｐ‘（ｘ，ｙ，ｚ）を求める。この計算を対象の断層像Ｄ３のすべての画素（５１２×５１２）に対して行う。ステップＳ１７５では、アーチファクト低減処理後のｐ‘（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、断層像Ｄ３１（ｘ，ｙ，ｚ）を得る。そして、ディスプレイ６０に表示させる。

一方、ステップＳ２７３では、対象の断層像Ｄ３を何の画像処理しないままディスプレイ６０に表示させる。再構成領域Ｐの中には、ｉｎｄｅｘ＝１の画素がアーチファクトを生じている可能性があるが、再構成領域Ｐ全体としてｉｎｄｅｘ＝１の画素が少ないため、アーチファクトが目立たないと思われ、また、体軸方向の分解能を下げるような画像処理は好ましくないからである。

図１１は、上段に被検体ＨＢの胸部から頭部にかけての体軸方向の断面図であり、下段はアーチファクト比(Artifact Ratio)と体軸方向に並んだ断層像の番号(Number)との関係を示した図である。

アーチファクト比と体軸方向との関係を見てみると、胸部から頭部の目または眉毛付近（図１１中、白い点線で示す）までのアーチファクト比が０．９から２．２程度であり、本実施形態のアーチファクト低減処理を行う前の断層像Ｄ３（x，y，z）と、目または眉毛付近から頭頂までのアーチファクト比が０．３から０．５程度である。図１１から理解できるように、骨などの構造物の形状が複雑なところほど、アーチファクトが生じやすい。反対に、頭頂付近の骨などの形状が単純な場合はアーチファクトが生じにくい。そして、図１１では、アーチファクト比＝０．０７をしきい値ＳＨとしている。このため、図１０のフローチャートに従うと、胸部から頭部の目または眉毛付近に関しては、数式１などの画像処理が断層像Ｄ３に対して行われる。一方、目または眉毛付近から頭頂までは、断層像Ｄ３の一部にたとえｉｎｄｅｘ＝１となっている画素があっても、数式１などの画像処理は行われない。

なお、本実施形態における画像再構成法は、従来公知のフェルドカンプ法による三次元画像再構成法でもよい。さらに、他の三次元画像再構成方法でもよい。または二次元画像再構成でも良い。各部位として求められる画質は、診断用途、操作者の好みなどによりバラツキがあり様々である。このため操作者は、各部位の最適な撮影条件設定をあらかじめ設定しておくとよい。
また、ＣＴ値の変化量は、処理対象の画素ｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の前後の一スライスまたは複数のスライスの最大ＣＴ値と最小ＣＴ値との差を使って説明してきたが、最大ＣＴ値と最小ＣＴ値との差をスライス枚数で割った平均のＣＴ値の変化量で処理してもよい。

本実施形態では、特に特定のスキャン形式に限定されない。つまり、アキシャルスキャン、シネスキャン、ヘリカルスキャン、可変ピッチヘリカルスキャン、ヘリカルシャトルスキャンの場合でも同様の効果を出すことができる。また、ガントリ１００の傾斜について限定されない。すなわち、ガントリ１００が傾斜した、いわゆるチルト・スキャンの場合でも同様な効果を出すことができる。また、本実施形態を、生体信号、特に心拍信号に同期させて画像再構成する心拍画像再構成にも適用することができる。

本実施形態では、医療用Ｘ線ＣＴ装置１０を基礎に書かれているが、産業用Ｘ線ＣＴ装置または他の装置と組み合わせたＸ線ＣＴ−ＰＥＴ装置，Ｘ線ＣＴ−ＳＰＥＣＴ装置などにも利用できる。

本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成を示したブロック図である。 Ｘ線管１０１と多列Ｘ線検出器１０３の幾何学的配置の図である。 本発明のＸ線ＣＴ装置１０の断層像撮影の動作の概略を示すフローチャートである。 逆投影データＤ３を求めた後に、アーチファクトの低減を図るフローチャートである。 逆投影データＤ３(x，y，z)による断層像の画素および画素領域の概念図である。 アーチファクト低減処理を行う前の断層像Ｄ３（x，y，z）と、アーチファクト低減処理を行った断層像Ｄ３１（ｘ，ｙ，ｚ）とをディスプレイ６０に表示した例である。 指標関数を示した図である。 別の指標関数を示した図である。 被検体の頭部のアーチファクト低減処理を行う前の断層像、および再構成領域Ｐを示した図である。 アーチファクト比を調べてから、アーチファクト低減処理を行うフローチャートを示した図である。 被検体ＨＢの胸部から頭部にかけての体軸方向の断面図とアーチファクト比を示した図である。

符号の説明

１０ … Ｘ線ＣＴ装置
２０ … 画像処理部
２１ … 前処理部
２３ … ビームハードニング処理部
２４ … 三次元逆投影処理部
２５ … アーチファクト低減部
２５ … ＣＴ値変化特定部
２７ … アーチファクト比計算部
２８ … 画像処理条件選定部
２９ … 判定部
５５ … 入力装置
６０ … ディスプレイ
５９ … 記憶装置
１００ … ガントリ
１０１ … Ｘ線管
１０３ … 多列Ｘ線検出器
１０４ … データ収集回路
１０９ … 寝台

Claims (20)

1. ガントリおよび寝台の少なくとも一方が被検体の体軸方向に沿って移動する間に、Ｘ線を前記被検体に照射して、前記被検体の投影データを作成するスキャン手段と、
   前記投影データを逆投影して得られた複数の断層像間の前記体軸方向のＣＴ値の変化量を、該断層像に含まれる画素領域について特定するＣＴ値変化特定手段と、
   前記特定されたＣＴ値の変化量に応じて、アーチファクトを低減するための画像処理を行う画像処理条件を選定する画像処理条件選定手段と、
   前記画像処理条件選定手段において選定された画像処理条件を用いて画像処理を行うアーチファクト低減手段と
   を備えることを特徴とするＸ線断層撮影装置。
2. 前記Ｘ線断層撮影装置は、前記ＣＴ値の変化量が所定範囲である前記画素領域が前記断層像に含まれる所定領域内に占める比率を計算するアーチファクト比計算手段と、
   前記比率がしきい値より大きい場合に、該画素領域にアーチファクトを低減するための画像処理を行うと判定する判定手段と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のＸ線断層撮影装置。
3. 前記アーチファクト低減手段における画像処理は、前記複数の断層像の画素領域に、前記画像処理条件として選定された重み付け係数を乗算してそれらを加算する処理を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のＸ線断層撮影装置。
4. 前記画像処理条件選定手段は、前記ＣＴ値の変化量が所定範囲である場合に、前記重み付け係数を０よりも大きくすることを特徴とする請求項３に記載のＸ線断層撮影装置。
5. 前記画像処理条件選定手段は、前記体軸方向の複数の画素領域の数に応じて、前記重み付け係数を変えることを特徴とする請求項３または請求項４に記載のＸ線断層撮影装置。
6. 前記画像処理条件選定手段は、前記ＣＴ値の変化量に応じて、前記重み付け係数を変えることを特徴とする請求項３または請求項４に記載のＸ線断層撮影装置。
7. 前記ＣＴ値変化特定手段は、前記ＣＴ値の変化量に応じて指標値を決定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のＸ線断層撮影装置。
8. 前記指標値に応じて、前記画素領域に対して、前記体軸方向の複数の画素領域に重み付け係数を乗算してそれらを加算することを特徴とする請求項７に記載のＸ線断層撮影装置。
9. 前記所定範囲が３ＨＵないし３００ＨＵであることを特徴とする請求項２または請求項４に記載のＸ線断層撮影装置。
10. 前記画素領域は、一画素または複数画素からなることを特徴とする請求項１ないし請求項９に記載のＸ線断層撮影装置。
11. Ｘ線による断層像のアーチファクトの低減方法において、
    ガントリおよび寝台の少なくとも一方が被検体の体軸方向に沿って移動する間に、Ｘ線を前記被検体に照射して得られた前記被検体の投影データを逆投影して得られた複数の断層像間の前記体軸方向のＣＴ値の変化量を、該断層像に含まれる画素領域について特定するステップと、
    前記特定されたＣＴ値の変化量に応じて、アーチファクトを低減するための画像処理を行う画像処理条件を選定するステップと、
    前記選定された画像処理条件を用いて画像処理を行うステップと
    を備えることを特徴とするアーチファクトの低減方法。
12. さらに、
    前記ＣＴ値の変化量が所定範囲である前記画素領域が前記断層像に含まれる所定領域内に占める比率を計算するステップと、
    前記比率がしきい値より大きい場合に、該画素領域にアーチファクトを低減するための画像処理を行うと判定するステップと
    を備えることを特徴とする請求項１１に記載のアーチファクトの低減方法。
13. 前記アーチファクトを低減するための画像処理は、前記複数の断層像の画素領域に、前記画像処理条件として選定された重み付け係数を乗算してそれらを加算する処理を含むことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載のアーチファクトの低減方法。
14. 前記画像処理条件を選定するステップは、前記ＣＴ値の変化量が所定範囲である場合に、前記重み付け係数を０よりも大きくすることを特徴とする請求項１３に記載のアーチファクトの低減方法。
15. 前記体軸方向の複数の画素領域の数に応じて、前記重み付け係数を変えることを特徴とする請求項１３または請求項１４に記載のアーチファクトの低減方法。
16. 前記ＣＴ値の変化量に応じて、前記重み付け係数を変えることを特徴とする請求項１３または請求項１４に記載のアーチファクトの低減方法。
17. 前記特定されたＣＴ値の変化量に応じて指標値を決定することを特徴とする請求項１１から請求項１６のいずれか一項に記載のＸ線断層撮影装置。
18. 前記被検体の部位に応じて、前記重み付け係数を変えることを特徴とする請求項１３まないし請求項１７のいずれか一項に記載のアーチファクトの低減方法。
19. 前記ＣＴ値の変化量が３ＨＵないし３００ＨＵである場合に、前記画素領域に対してアーチファクトを低減することを特徴とする請求項１１ないし請求項１８に記載のアーチファクトの低減方法。
20. 前記ＣＴ値の変化量が０ＨＵないし３００ＨＵである場合に、前記画素領域に対してアーチファクトを低減するとともにノイズを低減することを特徴とする請求項１１ないし請求項１８に記載のアーチファクトの低減方法。