JP2008142146A

JP2008142146A - クロストーク補正方法およびｘ線ｃｔ装置

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Publication number: JP2008142146A
Application number: JP2006330128A
Authority: JP
Inventors: Mitsuru Hachiman; 満八幡; Takashi Fujishige; 高志藤重; Yasuhiro Imai; 靖浩今井
Original assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Current assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority date: 2006-12-07
Filing date: 2006-12-07
Publication date: 2008-06-26
Anticipated expiration: 2026-12-07
Also published as: JP4871108B2

Abstract

【課題】ボケの重み付け関数（点像分布関数：Ｐoint Ｓpread Ｆunction）がＸ線検出器のセルによって異なる場合でも処理を高速化する。
【解決手段】Ｘ線検出器（２４）の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］を均一成分行列［Ｈ０］と不均一成分行列［Ｈ１］とに分解し、不均一成分行列［Ｈ１］の項のうち、ボケの重み付け関数が他と異なる少数のＸ線検出器のセルに関わる項以外の多数の項を無視した不均一成分主要行列［Ｈ１’］を算出する。不均一成分行列［Ｈ１］の代わりに不均一成分主要行列［Ｈ１’］を用いてクロストーク補正する。
【効果】計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。
【選択図】図２

Description

本発明は、クロストーク補正方法およびＸ線ＣＴ装置に関し、さらに詳しくは、ボケの重み付け関数（または点像分布関数：Ｐoint Ｓpread Ｆunction）がＸ線検出器のセルによって異なる場合でも処理を高速化することが出来るクロストーク補正方法およびＸ線ＣＴ装置に関する。

従来、Ｘ線検出器のクロストーク特性を測定し、その測定結果からクロストーク補正行列を算出し、Ｘ線検出器で得られた観測値とクロストーク補正行列の行列演算によりクロストーク補正データを得るＸ線ＣＴ装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
また、Ｘ線検出器のクロストーク特性を測定し、その測定結果からクロストーク補正カーネルまたはフィルタを算出し、Ｘ線検出器で得られた観測値とクロストーク補正カーネルまたはフィルタのデコンボリューション処理によりクロストーク補正データを得るＸ線ＣＴ装置が知られている（例えば、特許文献２、３参照。）。

特開平１１−２５３４３２号公報特開２００４−２４６５９号公報特開２００４−１２１７０６号公報

上記従来のＸ線ＣＴ装置では、ボケの重み付け関数がＸ線検出器のセルによって異なる場合には、計算量が膨大になり、高速処理できなくなる問題点があった。
そこで、本発明の目的は、ボケの重み付け関数がＸ線検出器のセルによって異なる場合でも処理を高速化することが出来るクロストーク補正方法およびＸ線ＣＴ装置を提供することにある。

第１の観点では、本発明は、Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める処理と、前記不均一成分行列［Ｈ１］の主要項以外の項を０とした不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める処理と、被検体をスキャンして得られた観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する処理とを有することを特徴とするクロストーク補正方法を提供する。
上記第１の観点によるクロストーク補正方法では、Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］を均一成分行列［Ｈ０］と不均一成分行列［Ｈ１］とに分解するが、不均一成分行列［Ｈ１］の項のうち、ボケの重み付け関数が他と異なる少数のＸ線検出器のセルに関わる項に対し残りの多数の項の値は小さいから、これらを無視した不均一成分主要行列［Ｈ１’］を不均一成分行列［Ｈ１］の代わりに用いても有効なクロストーク補正効果が得られる。そして、不均一成分行列［Ｈ１］の代わりに不均一成分主要行列［Ｈ１’］を用いることにより、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。
なお、［ｆ］＝［Ｈ］［ｓ］とし、［Ｈ］＝［Ｈ０］［Ｈ１］または［Ｈ］＝［Ｈ１］［Ｈ０］とする。

第２の観点では、本発明は、前記第１の観点によるクロストーク補正方法において、前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める処理では、前記不均一成分行列［Ｈ１］の項のうち、絶対値が最大の項に対して絶対値が５％以下の項の値を０とすることを特徴とするクロストーク補正方法を提供する。
上記第２の観点によるクロストーク補正方法では、不均一成分行列［Ｈ１］の代わりに、絶対値が最大の項に対して絶対値が５％以下の項の値を０とした不均一成分主要行列［Ｈ１’］を用いることにより、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。

第３の観点では、本発明は、前記第１または前記第２の観点によるクロストーク補正方法において、前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する処理では、前記観測値ｆと前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理によりクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理により均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出することを特徴とするクロストーク補正方法を提供する。
上記第３の観点によるクロストーク補正方法では、均一成分行列［Ｈ０］を用いた処理では、行列演算ではなく、デコンボリューション処理を行うため、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。

第４の観点では、本発明は、Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める処理と、前記観測値ｆと前記不均一成分行列［Ｈ１］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分行列［Ｈ１］とからクロストーク補正データｓを算出する処理とを有し、前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出する処理または前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出する処理ではデコンボリューション処理を行うことを特徴とするクロストーク補正方法を提供する。
上記第４の観点によるクロストーク補正方法では、均一成分行列［Ｈ０］を用いた処理では、行列演算ではなく、デコンボリューション処理を行うため、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。

第５の観点では、本発明は、Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める手段と、前記不均一成分行列［Ｈ１］の主要項以外の項を０とした不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める手段と、被検体をスキャンして得られた観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する手段とを具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
上記第５の観点によるＸ線ＣＴ装置では、前記第１の観点によるクロストーク補正方法を好適に実施できる。

第６の観点では、本発明は、前記第５の観点によるＸ線ＣＴ装置において、前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める手段は、前記不均一成分行列［Ｈ１］の項のうち、絶対値が最大の項に対して絶対値が５％以下の項の値を０とすることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
上記第６の観点によるＸ線ＣＴ装置では、前記第２の観点によるクロストーク補正方法を好適に実施できる。

第７の観点では、本発明は、前記第５または前記第６の観点によるＸ線ＣＴ装置において、前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する手段では、前記観測値ｆと前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理によりクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理により均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出することを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
上記第７の観点によるＸ線ＣＴ装置では、前記第３の観点によるクロストーク補正方法を好適に実施できる。

第８の観点では、本発明は、Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める手段と、前記観測値ｆと前記不均一成分行列［Ｈ１］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分行列［Ｈ１］とからクロストーク補正データｓを算出する手段とを有し、前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出する処理または前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出する処理ではデコンボリューション処理を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
上記第８の観点によるＸ線ＣＴ装置では、前記第４の観点によるクロストーク補正方法を好適に実施できる。

本発明のクロストーク補正方法およびＸ線ＣＴ装置によれば、ボケの重み付け関数がＸ線検出器のセルによって異なる場合でも、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。

以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。

図１は、実施例１にかかるＸ線ＣＴ装置１００の構成ブロック図である。
このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール１と、テーブル装置１０と、走査ガントリ２０とを具備している。

操作コンソール１は、操作者の入力を受け付ける入力装置２と、後述するクロストーク補正準備処理やクロストーク補正処理などを実行する中央処理装置３と、走査ガントリ２０で取得した投影データを収集するデータ収集バッファ５と、クロストーク補正した投影データから再構成したＸ線断層像を表示する表示装置６と、プログラムやデータやＸ線断層像を記憶する記憶装置７とを具備している。

テーブル装置１０は、被検体を乗せて走査ガントリ２０のボア（空洞部）に入れ出しするクレードル１２を具備している。クレードル１２は、テーブル装置１０に内蔵するモータで昇降（ｙ軸方向）および直線移動（ｚ軸方向）される。

走査ガントリ２０は、Ｘ線管２１と、Ｘ線コントローラ２２と、コリメータ２３と、多列Ｘ線検出器２４と、ＤＡＳ（Data Acquisition System）２５と、被検体の体軸の回りにＸ線管２１などを回転させる回転コントローラ２６と、走査ガントリ２０を回転軸の前方または後方に傾斜させるときの制御を行うチルトコントローラ２７と、制御信号などを操作コンソール１や寝台装置１０とやり取りする制御コントローラ２９と、スリップリング３０とを具備している。

クレードル１２の直線移動量はテーブル装置１０に内蔵するエンコーダによりカウントされ、制御コントローラ２９にて直線移動量からクレードル１２のｚ軸座標を算出し、スリップリング３０を経由してＤＡＳ２５にｚ軸座標が送られる。

多列Ｘ線検出器２４で得られた投影データは、ＤＡＳ２５でＡＤ変換され、ｚ軸座標を付加され、スリップリング３０を経由し、データ収集バッファ５へ転送される。

中央処理装置３は、データ収集バッファ５に収集した投影データに対してクロストーク補正を行い、画像再構成処理を行ない、Ｘ線断層像を生成し、Ｘ線断層像を表示装置６に表示する。

図２は、Ｘ線ＣＴ装置１００によるクロストーク補正準備処理の手順を示すフロー図である。
ステップＰ１では、Ｘ線検出器２４のクロストーク特性を測定し、その測定結果からボケの重み付け関数の行列［Ｈ］の逆行列［Ｈ］^-1を算出する。
例えば、図３に示す如きクロストーク特性が測定されたならば、図４に示す如き行列［Ｈ］および図５に示す如き逆行列［Ｈ］^-1を得る。
なお、図３の（０）〜（９）は、第０チャンネルｃｈ０〜第９チャンネルｃｈ９の個々にＸ線を入射したときに、当該チャンネルの信号値と両側に漏れる信号値のパーセンテージを表している。（４）（５）から判るように、第４チャンネルｃｈ４と第５チャンネルｃｈ５のクロストーク特性が他のチャンネルのクロストーク特性と異なっている。

ステップＰ２では、ボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］を決める。
例えば、図６に示すように、図３のクロストーク特性の第４チャンネルｃｈ４と第５チャンネルｃｈ５のクロストーク特性も他のチャンネルのクロストーク特性に合わせたクロストーク特性を想定し、これから図７に示す如き均一成分行列［Ｈ０］を得る。

ステップＰ３では、均一成分行列［Ｈ０］の逆行列［Ｈ０］^-1を算出する。
例えば、図７に示す均一成分行列［Ｈ０］から、図８に示す逆行列［Ｈ０］^-1を得る。

ステップＰ４では、均一成分行列［Ｈ０］と逆行列［Ｈ］^-1から不均一成分行列［Ｈ１］の逆行列［Ｈ１］^-1を算出する。すなわち、［Ｈ１］^-1=［Ｈ０］［Ｈ］^-1である。
例えば、図７に示す均一成分行列［Ｈ０］と図５に示す逆行列［Ｈ］^-1から、図９に示す逆行列［Ｈ１］^-1を得る。

ステップＰ５では、不均一成分行列［Ｈ１］の逆行列［Ｈ１］^-1の主要項以外の項を０とした主要逆行列［Ｈ１’］^-1を作成する。
例えば、図９に示す逆行列［Ｈ１］^-1から、図１０に示す主要逆行列［Ｈ１’］^-1を得る。

図１１は、Ｘ線ＣＴ装置１００によるクロストーク補正処理の手順を示すフロー図である。
ステップＣ１では、被検体をスキャンして得られた観測値ｆと主要逆行列［Ｈ１’］^-1とから不均一成分補正データｆ’を算出する。すなわち、［ｆ’］＝［Ｈ１］^-1［ｆ］である。
例えば、図１２に示す観測値ｆと図１０に示す主要逆行列［Ｈ１’］^-1とから、図１３に示す不均一成分補正データｆ’を算出する。

ステップＣ２では、不均一成分補正データｆ’と均一逆行列［Ｈ０］^-1からクロストーク補正データｓを算出する。すなわち、［ｓ］＝［Ｈ０］^-1［ｆ’］である。
例えば、図１３に示す不均一補正データｆ’と図８に示す逆行列［Ｈ０］^-1とから、図１４に示すクロストーク補正データｓを算出する。すなわち、［ｓ］＝［Ｈ０］^-1［ｆ’］なる行列計算である。

クロストーク補正データｓからＸ線断層像を画像再構成すればよい。

実施例１のＸ線ＣＴ装置１００によれば、Ｘ線検出器２４の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］を均一成分行列［Ｈ０］と不均一成分行列［Ｈ１］とに分解するが、図９に示す不均一成分行列［Ｈ１］の逆行列［Ｈ１］^-1の項のうち、ボケの重み付け関数が他と異なる第４チャネルおよび第５チャネルに関わる項に対し残りの多数の項の値は小さいから、これらを無視した図１０に示す不均一成分主要行列［Ｈ１’］の逆行列［Ｈ１’］^-1を不均一成分行列［Ｈ１］の逆行列［Ｈ１］^-1の代わりに用いても有効なクロストーク補正効果が得られる。そして、不均一成分主要行列［Ｈ１’］の逆行列［Ｈ１’］^-1を用いることにより、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。

図１５は、実施例２に係るクロストーク補正準備処理を示すフロー図である。
ステップＳ２’およびステップＳ３’以外は、実施例１に係るクロストーク補正準備処理（図２）と基本的に同じであるので、ステップＳ２’およびステップＳ３’のみ説明する。

ステップＳ２’では、図２のステップＳ２と同様にして、ボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数ｈ０(x,y)およびその行列［Ｈ０］を決める。
なお、ここでは、セルがｘｙ方向に２次元配列されているＸ線検出器２４を想定している。

ステップＳ３’では、ボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数ｈ０(x,y)のフーリエ変換Ｈ０(n,m)の逆関数Ｗ(n,m)を算出する。

図１６は、実施例２に係るクロストーク補正処理を示すフロー図である。
ステップＣ１は、被検体をスキャンして得られた観測値ｆと主要逆行列［Ｈ１’］^-1とから不均一成分補正データｆ’を算出する。すなわち、［ｆ’］＝［Ｈ１］^-1［ｆ］である。

ステップＣ２１〜Ｃ２３は、デコンボリューション処理である。
ステップＣ２１では、不均一成分補正データｆ’のフーリエ変換Ｆ’(n,m)を算出する。
ステップＣ２２では、フーリエ変換Ｆ’(n,m)と逆関数Ｗ(n,m)とからクロストーク補正データｓ(x,y)のフーリエ変換Ｓ(n,m)を算出する。すなわち、Ｓ(n,m)＝Ｆ’(n,m)・Ｗ(n,m)である。
ステップＣ２３では、フーリエ変換Ｓ(n,m)を逆フーリエ変換してクロストーク補正データｓ(x,y)を算出する。

実施例２のＸ線ＣＴ装置によれば、実施例１のＸ線ＣＴ装置１００の効果に加えて、実施例１のステップＣ２の行列計算の代わりに、ステップＣ２１〜Ｃ２３のデコンボリューション処理を行うため、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。

実施例２のクロストーク補正準備処理（図１６）のステップＰ５を省略すると共に、実施例２のクロストーク補正処理（図１７）のステップＣ１において主要逆行列［Ｈ１’］^-1の代わりに逆行列［Ｈ１］を用いてもよい。

実施例３のＸ線ＣＴ装置によれば、実施例１のＸ線ＣＴ装置１００の効果は得られないが、実施例２と同様に行列計算の代わりにデコンボリューション処理を行うため、計算量を節減でき、処理を高速化することが出来る。

実施例１〜実施例３では［Ｈ］＝［Ｈ０］［Ｈ１］としたが、［Ｈ］＝［Ｈ１］［Ｈ０］とし、先に均一成分行列［Ｈ０］を用いて均一成分補正データｆ”を算出し、次いで不均一成分行列［Ｈ１］を用いてクロストーク補正データｓを算出してもよい。

本発明のクロストーク補正方法およびＸ線ＣＴ装置は、クロストークによるアーチファクトを抑制するのに利用できる。

実施例１に係るＸ線ＣＴ装置を示すブロック図である。実施例１に係るクロストーク補正準備処理の手順を示すフロー図である。ボケが不均一に分布すると想定した場合のクロストーク特性を示す例示図である。図３のクロストーク特性から得られた重み付け関数の行列を示す模式図である。図４の行列の逆行列を示す模式図である。ボケが均一に分布すると想定した場合のクロストーク特性を示す例示図である。図６のクロストーク特性から得られた均一成分行列を示す模式図である。図７の均一成分行列の逆行列を示す模式図である。図５の逆行列と図７の均一成分行列から算出された不均一成分行列を示す模式図である。図９の不均一成分逆行列から作成された主要逆行列を示す模式図である。実施例１に係るクロストーク補正処理の手順を示すフロー図である。観測値の一例を示すグラフである。図１２の観測値から算出された不均一成分補正データを示すグラフである。図１３の不均一成分補正データから算出されたクロストーク補正データを示すグラフである。実施例２に係るクロストーク補正準備処理の手順を示すフロー図である。実施例２に係るクロストーク補正処理の手順を示すフロー図である。

符号の説明

１操作コンソール
２入力装置
３中央処理装置
６表示装置
７記憶装置
１０テーブル装置
２０走査ガントリ
１００Ｘ線ＣＴ装置

Claims

Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める処理と、前記不均一成分行列［Ｈ１］の主要項以外の項を０とした不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める処理と、被検体をスキャンして得られた観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する処理とを有することを特徴とするクロストーク補正方法。
請求項１に記載のクロストーク補正方法において、前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める処理では、前記不均一成分行列［Ｈ１］の項のうち、絶対値が最大の項に対して絶対値が５％以下の項の値を０とすることを特徴とするクロストーク補正方法。
請求項１または請求項２に記載のクロストーク補正方法において、前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する処理では、前記観測値ｆと前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理によりクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理により均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出することを特徴とするクロストーク補正方法。
Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める処理と、前記観測値ｆと前記不均一成分行列［Ｈ１］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分行列［Ｈ１］とからクロストーク補正データｓを算出する処理とを有し、前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出する処理または前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出する処理ではデコンボリューション処理を行うことを特徴とするクロストーク補正方法。
Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める手段と、前記不均一成分行列［Ｈ１］の主要項以外の項を０とした不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める手段と、被検体をスキャンして得られた観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する手段とを具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］を求める手段は、前記不均一成分行列［Ｈ１］の項のうち、絶対値が最大の項に対して絶対値が５％以下の項の値を０とすることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
請求項５または請求項６に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出する手段では、前記観測値ｆと前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理によりクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とからデコンボリューション処理により均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分主要行列［Ｈ１’］とからクロストーク補正データｓを算出することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
Ｘ線検出器の実際のボケの重み付け関数の行列［Ｈ］とボケが均一に分布すると想定した場合のボケの重み付け関数を表す均一成分行列［Ｈ０］とから不均一成分行列［Ｈ１］を求める手段と、前記観測値ｆと前記不均一成分行列［Ｈ１］とから不均一成分補正データｆ’を算出し次いで前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出するか又は前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出し次いで前記均一成分補正データｆ”と前記不均一成分行列［Ｈ１］とからクロストーク補正データｓを算出する手段とを有し、前記不均一成分補正データｆ’と前記均一成分行列［Ｈ０］とからクロストーク補正データｓを算出する処理または前記観測値ｆと前記均一成分行列［Ｈ０］とから均一成分補正データｆ”を算出する処理ではデコンボリューション処理を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。