JP2011036671A - コンピュータ断層撮影画像の生成方法およびコンピュータ断層撮影装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 コンピュータ断層撮影法において画像領域のノイズを削減すること。
【解決手段】 実施形態は、対象物をスキャンするためにいくつかのビューのＸ線投影データを取得するコンピュータ断層撮影方法およびコンピュータ断層撮影装置に関する。所望の数の前記ビューのデータから部分画像が作成される。部分画像のうちの複数の部分画像からフルスキャン画像が作成される。フルスキャン画像から非重複時間画像が作成される。勾配画像も作成される。勾配画像を使用してフルスキャン画像と非重複時間画像のそれぞれを重み付けすることによって改善された画像が作成される。改善された画像は高いシャープさを有しノイズが少ない。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、ＣＴ蛍光透視法におけるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像のノイズ削減に関する。

ＣＴ蛍光透視法は、監視介入などの実時間で監視するために被験者のスライスまたはボリュームの連続スキャニングを必要とする。規定量のＸ線が使用される場合、被験者は大量のＸ線にさらされる。使用される線量が少ない場合は、画像ノイズが増える。ＣＴでは、画像ノイズは、Ｘ線管電流の平方根に反比例する。管電流を少なくして線量を減らすほど画像ノイズが増え、その結果画質が低下する。画像ノイズを削減するために使用される１つの方法は、同じ位置の画像スライスを平均化することであるが、スキャン中の自発的または非自発的な被験者の動きが避けられないので、これにより、エッジのぼけが生じる。例えば、自発的な動きは、呼吸または心臓の鼓動によるものである。

目的は、コンピュータ断層撮影法において画像領域のノイズを削減することにある。目的は、特に、低線量コンピュータ断層撮影蛍光透視法において画像領域のノイズを削減することにある。

実施形態に係わる一態様は、対象物の位置における複数のスキャンでＸ線を対象物に当て、複数のビューにおける投影データを取得する段階と、各スキャンが第１の数のグループを含むビュー・グループを定義する段階と、各ビュー・グループから投影データをそれぞれ使用して第１画像をそれぞれ生成する段階と、第１画像のうちの複数の画像から第２画像を生成する段階と、それぞれ複数の第２画像を平均化することによって第３画像を生成する段階と、第２画像と第３画像のうちの少なくとも１つの画像を使用して勾配画像を生成する段階と、勾配画像を使用して第２画像のうちの１つの画像と第３画像のうちの１つの画像を重み付けすることによって表示画像を生成する段階とを含むコンピュータ断層撮影法である。

実施形態に係わる別の態様では、コンピュータ断層撮影装置は、対象物の位置における複数のスキャンでＸ線を対象物に当てて複数のビューにおける投影データを取得するＸ線源と、Ｘ線検出器と、データ収集装置と、データ収集装置に接続されたデータ処理装置と、表示装置とを含む。データ処理装置は、対象物の位置における複数のスキャンのＸ線投影データを記憶して複数のビューにおける投影データを取得するメモリを含み、データ処理装置は、各ビュー・グループからの投影データを使用して第１画像をそれぞれ生成し、第１画像のうちの複数の画像から第２画像を生成し、それぞれ複数の第２画像を平均化することによって第３画像を生成し、第２画像と第３画像のうちの少なくとも１つの画像を使用して勾配画像を生成し、勾配画像を使用して第２画像のうちの１つの画像と第３画像のうちの１つの画像を重み付けすることによって表示画像を表示装置上に生成する。

本発明のより完全な理解とその付随する利点の多くは、以下の詳細な説明を参照し添付図面と関連して検討されたときによりよく理解される。

実施形態に係わるＸ線コンピュータ断層撮影装置を示す図である。 図１の処理装置１２を示す機能ブロック図である。 Ｘ線源の１回転にわたって収集されたビュー・マトリクスである。 ビュー・ブロックとビュー・ブロック全体の画像再構成の図である。 部分画像を示す図である。 フルスキャン画像を示す図である。 非重複時間画像を示す図である。 組み合わせ画像を示す図である。 混合曲線を示すグラフである。 画像内の勾配値を示すグラフである。 勾配値の関数としての混合係数のグラフである。 フルスキャン画像、非重複画像、および混合画像を示す図である。

図１は、実施形態に係わるＸ線コンピュータ断層撮影装置を示す図である。この装置は、ＣＴ蛍光透視法などの他のタイプのスキャニングを行うために様々なＸ線量として操作されてもよい。ガントリ１によって構成された投影データ測定システムは、ほぼ円錐形のＸ線フラックスのコーンビームを生成するＸ線源３と、二次元に配列された複数の検出器要素（すなわち、一次元に配列された複数の要素が複数の列に積み重ねられたもの）からなる二次元配列型Ｘ線検出器５とを収容する。Ｘ線源３と二次元配列型Ｘ線検出器５は、ベッド６の摺動シートに寝かされた被験者の両側の回転リング２上に取り付けられる。二次元配列型Ｘ線検出器５は、回転リング２上に取り付けられる。それぞれの検出器要素は、１つのチャネルと一致する。Ｘ線源３からのＸ線は、Ｘ線フィルタ４を介して被験者に導かれる。被験者を透過したＸ線は、二次元配列型Ｘ線検出器５によって電気信号として検出される。

Ｘ線コントローラ８は、高電圧発生器７にトリガ信号を供給する。高電圧発生器７は、トリガ信号を受け取ったタイミングでＸ線源３に高電圧を印加する。これにより、Ｘ線源３からＸ線が放射される。ガントリ／ベッド・コントローラ９は、ガントリ１の回転リング２の回転とベッド６の摺動シートの摺動とを同期的に制御する。システム・コントローラ１０は、システム全体のコントロール・センターを構成し、Ｘ線コントローラ８とガントリ／ベッド・コントローラ９を制御して、Ｘ線源３が、被験者から見ていわゆるヘリカル走査を実行する（螺旋経路に沿って移動する）ようにする。具体的には、回転リング２が一定角速度で連続的に回転され、同時に摺動板が一定速度で移動され、Ｘ線が、Ｘ線源３から一定角度間隔で連続的または断続的に放射される。Ｘ線源は環状にスキャンされてもよい。

二次元配列型Ｘ線検出器５の出力信号は、各チャネルごとにデータ収集装置１１によって増幅され、デジタル信号に変換され、投影データが生成される。データ収集装置１１からの投影データ出力は、処理装置１２に送られる。処理装置１２は、投影データを使用して種々の処理を実行する。処理装置１２は、補間、逆投影および再構成を実行する。処理装置１２は、各ボクセル内のＸ線吸収を反映する逆投影データを決定する。Ｘ線のコーンビームを使用するヘリカル走査システムでは、撮像領域（有効視野）は、展開軸を中心とした半径を有する円筒形状の領域である。処理装置１２は、この画像撮像領域内に複数のボクセル（三次元画素）を定義し、各ボクセルごとの逆投影データを見つける。この逆投影データを使用することによって収集された三次元画像データまたは断層撮影画像データは、表示装置１４に送られ、そこで、三次元画像または断層撮影画像として視覚的に表示される。

典型的なＣＴ動作において、投影データは、Ｘ線源の１回転（フルスキャン）にわたって収集される。時間（Ｔ_ROt）内の１回転当たりに収集されるビューの数はＮ_VPRであり、各ビューの間にデータが１組の検出器Ｎ_dから収集される。１つまたは複数列の検出器があってもよい。説明を容易にするために、１列の検出器を検討する。１回転に収集されたビューは、図３に示したマトリクスとして表わすことができる。マトリクス内の各セルは、あるビュー（Ｙ軸）とあるチャネル（Ｘ軸）で収集されたデータのサンプルを表わす。

図２に、収集装置１１と処理装置１２のより詳細なビューを示す。投影データが収集され、所望の数ごとのビューのデータが、記憶装置１１−１〜１１−ｎのレジスタまたは一部分に記憶される。図２は、以下に詳細に説明される。

図２に、処理装置１２のさらに詳細な図を示す。投影データが、収集され、所望数の各ビューのデータが、プロセッサ１６によって処理装置１２内で処理されて部分画像ＰＩ（ｎ）が作成され、メモリ１５のレジスタまたはメモリ部分１５−１〜１５−ｎに記憶される。処理装置１２は、また、ＦＳ（ｎ）画像、ＯＴＡ画像、ＮＴＡ画像、および勾配画像を生成し、それらをメモリ１５の他のレジスタまたは部分１５−ｏ，１５−ｐ，．．．に記憶する。処理装置は、レジスタまたはメモリ部分１５−ｍに記憶された混合曲線を使って混合を行い、前述のように混合曲線を選択して、重み付け画像を作成する。重み付け画像は、必要に応じて、１５−ｏ，１５−ｐ，．．．に記憶される。処理装置１２内で生成された画像は、ユーザに表示するために表示装置１４に送られる。作成され記憶された画像は、また、ＣＴ装置に接続されたＬＡＮ、無線ＬＡＮまたはインターネットなどのネットワークを使用して他のユーザまたはシステムに転送されてもよい。

ＣＴ蛍光透視のために、同じスライス位置が、２回転以上（Ｎ_ROt）繰り返しスキャンされる。収集されるビューの総数は、一般的なＣＴ動作の場合の単なるＮ_VPRと比べてＮ_ROt｜Ｎ_VPRによって与えられる。ビューが連続的に供給されるので、画像を再構成するために整数Ｔ_ROtの終わりまで待つ必要はない。Ｎ_VPRと等しいデータ・ビューを使用して実時間画像をいつでも再構成することができる（ビューは、任意の時点から逆方向に数えられる）。実時間画像は、１／４回転ごとや１／６回転ごとなどの望みの回転部分で再構成されることが好ましい。

図４は、１回転当たりの断面数Ｎ_SPR＝４の場合の例を示す。Ｔ_ROt／Ｎ_SPRごとに画像が再構成されてもよい。例えば、回転時間Ｔ_ROt＝１秒の場合、画像は、０．２５秒ごとに作成される。これは、実時間画像生成またはＣＴ蛍光透視法と類似の効果を提供する。図４では、Ｎ_SPR＝４であるが、６や８などの他の値をとることもできる。数が大きくなるほど画像が実時間であるように見える。

上限は、画像を再構成するのに必要なハードウェア速度とメモリによって決定される。例えば、毎秒４個の部分画像を得ることは、表示画像が毎秒４個になるということである。数学的な意味における極端な限度では、すべてのビュー後に部分画像が作成される場合があり、これは、毎秒９００個の部分画像または毎秒９００個の表示画像である（この例では）。しかしながら、人間の目には毎秒２５〜３０個を超える画像は見えない。従って、実際には、高品質の部分画像を提供するには、部分画像は毎秒約２０または２５個以下（９００ビュー）になる場合がある。例として、９００ビュー／秒が使用されるが、この数は、必要に応じて他の値をとることができる。

例えば、合計１８００ビューが収集され、１つの画像を再構成するために９００ビューが必要であると仮定する（フルスキャン）。この場合、理論上、画像は、ビュー範囲（１．．．９００），（２．．．９０１），（３．．．９０２）などを使用して再構成することができる。しかしながら、実際には、再構成の速さに対応できるハードウェアの能力は限られる場合がある。

別の例では、Ｎ_VPR＝９００の場合、各ビュー・ブロックは、２２５（９００／４）個のビューを含む。連続画像を再構成するときにビューに関して著しい重なりができることになる。したがって、すべての単一画像を再構成するのにＮ_VPR個のビューを逆投影する必要はない。図５に示した部分画像が使用されてもよい。各部分画像ＰＩは、ブロック内のそれらのビューだけを逆投影することによって形成される。例えば、ＰＩ（０）は、ビュー・ブロックｎ＝０などから形成された部分画像である。フルスキャン画像（ＦＳ）は、次の式によって構成される。

図５の例では、
第１画像＝ＰＩ（０）＋ＰＩ（１）＋ＰＩ（２）＋ＰＩ（３）＝ＦＳ（３）
第２画像＝第１画像−ＰＩ（０）＋ＰＩ（４）＝ＦＳ（４）
第３画像＝第２画像−ＰＩ（１）＋ＰＩ（５）＝ＦＳ（５）
１つの加法演算と１つの減法演算を使用して画像を作成すると、演算の数は３つの加法より少なくなる。この場合、部分画像（ＰＩ）をわずか１個のビューから計算することができる。例では、１つのフルスキャン画像を提供するために９００個の（時間的に）連続した部分画像が加算される。計算上、多数のビュー（例では２２５など）を使用して部分画像を作成することの方が実際的である。さらに、部分画像は、ハーフスキャン画像などの部分スキャンを使用して計算されてもよい。

本実施形態によれば、画像は、表示される前に平均化されてもよい。これを図６に示す。図６では、ＯＴＡは、重複時間平均（Overlapping Time Average）を意味する。表示画像のＯＴＡは、処理装置１２で次の式より計算される。

この例では、
第１表示画像 ＯＴＡ（５）＝平均（ＦＳ（３）＋ＦＳ（４）＋ＦＳ（５））
第２表示画像 ＯＴＡ（６）＝平均（ＦＳ（４）＋ＦＳ（５）＋ＦＳ（６））
上記のＯＴＡ手法は、スキャンしている対象物が静止しているときは理想的に機能する。しかしながら、自発的または非自発的な動きがあるときは、表示画像のエッジがぼやける場合がある。ノイズを削減する第２の手法では、非重複時間画像（ＮＴＡ）が平均化される。これらの画像は、滑らかである（ノイズが少ない）。これを図７に示す。ＮＴＡ画像は、次の式によって計算される。

Ｎ_NTAは、非重複時間の平均画像の数として定義される。例えば、次の通りである。ＮＴＡ（１１）＝ＦＳ（３）＋ＦＳ（７）＋ＦＳ（１１）
図８は、改善された画像を生成する更に他の手法を示す。任意のビュー・ブロックの端に、２つの異なる画像（ＮＴＡ画像とＦＳ画像）が表示される場合がある。ＮＴＡ画像（滑らかな画像）がＦＳ画像（鋭い画像）と結合されて、画像の滑らかさを損なうことなく鋭いエッジを有する画像が作成される。この場合、滑らかな画像（１１）＝ＦＳ（１１）＋＋ＮＴＡ（１１）である。記号「＋＋」は、画像の混合を表すために使用され、２つの画像内の対応するボクセルの加法ではない。ＦＳまたはＮＴＡ画像は、図７の図において１１である最新の収集されたビュー・ブロックによって定義されてもよい。これは「実時間」なので、ビュー・ブロック１２内のビューは、まだ計算に使用されていないが、これらのビューは、ハードウェアがＦＳ（１１）、ＮＴＡ（１１）、およびＦＳ（１１）＋＋ＮＴＡ（１１）を計算するときに収集される可能性がある。

後で詳細に説明する勾配画像は、ＮＴＡ画像とＦＳ画像から表示画像内の各画素への寄与を決定するために使用される。高い値（エッジを示す）を有する勾配画像内の画素に関して、表示画像内の画素は、ＦＳ画像（シャープな画像）からきわめて大きい寄与を有し、低い値（滑らかな領域を示す）を有する表示画像内の画素は、ＮＴＡ画像（滑らかな画像）からより大きい寄与を有する。

勾配画像は、以下のように得ることができる。

第１の手法では、連続したＦＳ画像の差異が見つけられ、（Ｎ_SPR−１）／Ｎ_SPRの回転重なりがある。

Ｇｒａｄ１_k＝ａｂｓ（ＦＳ（ｋ）−ＦＳ（ｋ−１）），ここでｋ≧Ｎ_SPR
第２の手法では、画像間に重なりのないＦＳ画像の差異が見つけられる。

Ｇｒａｄ２_m＝ａｂｓ（ＦＳ（ｍ）−ＦＳ（ｍ−Ｎ_SPR）），ここでｍ≧２・Ｎ_SPR−１
第３の手法では、ＦＳ画とＮＴＡ画像の差異が見つけられる。

Ｇｒａｄ３_p＝ａｂｓ（ＦＳ−ＮＴＡ_p），ここでｐ≧Ｎ_NTA・Ｎ_SPR−１
（通常よくあるように）対象物の動きがある場合は、方式１が、方式２より優れた手法である。

勾配画像が得られた後で、勾配、ＦＳ画像、およびＮＴＡ画像が混合される。図９は、ある混合曲線を表わし、この曲線は、以下の式で表わされる。

ここで、ｘ₀とｗはパラメータであり、ｘ₀は曲線の「中心」を表わし、ｗは曲線の「幅」を制御する。

パラメータは、オペレータによって選択されてもよく、スキャン条件および撮像される対象物内のスライス位置によって自動的に設定されてもよい。図９は、ｘ₀＝４０とｗ＝１５の標準値を示す。図９では、ｘ₀とｗを選択し上記の式に挿入して曲線を得た。これらの値は単なる例である。一般的に、ｘ₀は、勾配画像内のボクセルの平均値を計算することによって自動的に選択される場合があり、ｗは、画質に基づいて設定される。図９と図１１に示したように、ｗは、１５〜３０のような範囲の値をとることができる。

勾配曲線は、各画素に固定されたままである。即ち、曲線の「形状」は、任意のボクセルにおける勾配値になる「ｘ」値に依存しない。したがって、あるボクセルから別のボクセルへの移動は、Ｘ軸に沿って移動することと同等であり、これは、ｙ軸上の対応する値（α）となる。しかしながら、各画素のαの値は異なり、この値は、その画素での勾配の値によって決定され、次の式によって与えられる。

勾配画像内の各画素ごとに、勾配値に基づいてαの新しい値が決定される。

どの画素においても、勾配値が大きい場合は、ＦＳ（シャープ）画像から表示画像への寄与が高くなるように高い方のα値が使用され、一方、勾配値が低い場合は、画素が低い周波数領域に属し、ＮＴＡ（滑らか）画像から表示画像への寄与が高くなる。以下の式は、混合画像ＢＩを得る混合を示す。

Ｂｌ_p（ｎ）＝（１−α）ＮＴＡ_p（ｎ）＋α・ＦＳ_p（ｎ）
ここで、０＜ｐ＜画素数である。

勾配曲線は、自動的に選択されてもよい。勾配画像を計算するとき、軟部組織領域内のノイズ値の統計（平均値、中間値および標準偏差）を計算してもよい。勾配値を表わすＸ軸上で、軟部組織領域と高勾配領域は、図１０に示したように分離される。勾配軸（Ｘ軸）上で重み＝０．７５となる点は、旋回点と呼ばれる。この旋回点は、混合重みの固定値が０．７５になる「ｗ」の値（勾配値）である。したがって、軟部組織領域統計に関する旋回点の位置を使用することにより、混合曲線を自動的に選択することができる。図１１は、ｗ＝１、５、１０および２０の場合の様々な曲線を示す。必要に応じてｗの他の値の曲線を生成し使用してもよい。

図１２に、本実施形態に従って得られた画像の例を示す。上の画像はＦＳ画像であり、真ん中の画像はＮＴＡ画像であり、下の画像は、上記の式から得られた混合画像である。画像内には３つの領域が示される。領域９１は、針の鋭い先端を示す。ＮＴＡ画像内の同じ針はぼやけている。領域９２は、混合画像内のエッジがＮＴＡ画像よりシャープであることを示す。領域９３は、ＦＳ画像と比較して混合画像内のノイズがどのように減少しているかを示す。したがって、本実施形態によれば、シャープさを維持しながらノイズを減少させることができる。

本発明は、また、コンピュータに以上延べた種々の操作および機能を実行させる記憶プログラムを収容するコンピュータ可読媒体の形で実施されてもよい。

以上の教示を鑑みて本発明の多数の他の修正および変形が可能である。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲内で、本明細書に具体的に延べた方法以外の別の方法で実施されてもよいことを理解されたい。

１…ガントリ、２…回転リング、３…Ｘ線源、４…Ｘ線フィルタ、５…検出器、６…ベッド、７…ジェネレータ、８…Ｘ線コントローラ、９…ガントリ／ベッド・コントローラ、１０…システム・コントローラ、１１…データ収集装置、１２…処理装置、１４…表示装置

Claims (21)

1. コンピュータ断層撮影方法であって、
   対象物に前記対象物の位置における複数のスキャンでＸ線を当てて、複数のビューにおける投影データを取得する段階と、
   前記投影データを使用して第１画像を時間的に連続して生成する段階と、
   それぞれ複数の前記第１画像を平滑化することによって第２画像を生成する段階と、
   前記第１画像のうちの少なくとも１つの画像に基づいて勾配画像を生成する段階と、
   前記勾配画像を使用して前記第１画像のうちの１つの画像と前記第２画像のうちの１つの画像を重み付けして混合することによって表示画像を生成する段階とを含むコンピュータ断層撮影方法。
2. 複数の前記ビューをビュー・ブロックとして定義する段階と、
   それぞれの連続したビュー・ブロックから連続した第３画像を生成する段階と、
   複数の連続した第３画像から前記第１画像のそれぞれを生成する段階とを含む請求項１に記載のコンピュータ断層撮影方法。
3. 前記ビュー・ブロックからの投影データを使用してそれぞれ複数の前記第３画像を作成する段階とを含む、請求項２に記載のコンピュータ断層撮影方法。
4. 第１の複数の前記第３画像を使用して前記第１画像の１番目の画像を生成する段階と、
   前記第１画像の前記１番目の画像から前記第３画像の１番目の画像を減算し、前記複数の第３画像の後の次の第３画像を、前記第１画像の前記１番目の画像に加算することによって、前記第１画像の２番目の画像を生成する段階とを含む、請求項２に記載のコンピュータ断層撮影方法。
5. 前記第２画像は、非重複時間画像（ＮＴＡ（ｋ））を含み、前記第１画像は、ＦＳ（ｋ）によって与えられ、前記第２画像を生成する段階は、次の式を含み、
   

   

   ここで、Ｎ_NTAはＮＴＡ画像の数であり、
   Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影方法。
6. 第１画像は、ＦＳ（ｋ）によって与えられ、前記勾配画像は、
   Ｇｒａｄk＝ａｂｓ（ＦＳ（ｋ）−ＦＳ（ｋ−１），ここで、ｋ≧Ｎ_SPR、
   Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影方法。
7. 前記第１画像は、ＦＳ（ｍ）によって与えられ、前記勾配画像は、次の式によって与えられ、
   Ｇｒａｄm＝ａｂｓ（ＦＳ（ｍ）−ＦＳ（ｍ−Ｎ_SPR）），ここで、ｍ≧２・Ｎ_SPR−１、
   Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影方法。
8. 前記第１画像は、ＦＳ（ｋ）によって与えられ、前記第３画像は、ＮＴＡpによって与えられ、前記勾配画像は、次の式によって与えられ、Ｇｒａｄp＝ａｂｓ（ＦＳ−ＮＴＡp），ここでｐ≧Ｎ_NTA・Ｎ_SPR−１、
   Ｎ_NTAは、前記第２画像の数であり、
   Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影方法。
9. 前記第１画像は、ＦＳp（ｎ）であり、前記第２画像は、ＮＴＡp（ｎ）であり、前記表示画像は、次の式で与えられ、
   Ｂｌp（ｎ）＝（１−α）ＮＴＡp（ｎ）＋αＦＳp（ｎ）
   ここでαは重み係数である、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影方法。
10. αは、次の式で与えられる、請求項９に記載のコンピュータ断層撮影方法。
    

    
11. 混合曲線を使用して前記第１画像と前記第２画像を重み付けする段階を含む、請求項９に記載のコンピュータ断層撮影方法。
12. 前記混合曲線を自動的に選択する段階を含む、請求項１１に記載のコンピュータ断層撮影方法。
13. コンピュータ断層撮影装置であって、
    対象物に前記対象物の位置における複数のスキャンでＸ線を当てて複数のビューにおける投影データを取得するＸ線源と、
    Ｘ線検出器と、
    データ収集装置と、
    前記データ収集装置に接続されたデータ処理装置と、
    表示装置とを含み、
    前記データ処理装置は、前記対象物の位置における複数のスキャンのＸ線投影データを記憶して複数のビューにおける投影データを取得するメモリを有し、
    前記データ処理装置は、前記投影データを使用して時間的に連続して第１画像を生成し、それぞれ複数の前記第１画像を平滑化することによって第２画像を生成し、前記第１画像の少なくとも１つの画像に基づいて勾配画像を生成し、前記勾配画像を使用して前記第１画像のうちの１つの画像と前記第２画像のうちの１つの画像を重み付けし混合することによって表示画像を生成する、コンピュータ断層撮影装置。
14. 前記第２画像は、非重複時間画像（ＮＴＡ（ｋ））を含み、前記第１画像は、ＦＳ（ｋ）によって与えられ、前記第２画像は、次の式に従って前記データ処理装置によって生成され、
    

    

    ここで：
    Ｎ_NTAは、ＮＴＡ画像の数、
    Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１３に記載のコンピュータ断層撮影装置。
15. 第１画像は、ＦＳ（ｋ）によって与えられ、前記勾配画像は、次の式によって与えられ、
    Ｇｒａｄk＝ａｂｓ（ＦＳ（ｋ）−ＦＳ（ｋ−１）），ここで、ｋ≧Ｎ_SPR
    Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１３に記載のコンピュータ断層撮影装置。
16. 前記第１画像は、ＦＳ（ｍ）によって与えられ、前記勾配画像は、次の式によって与えられ、
    Ｇｒａｄm＝ａｂｓ（ＦＳ（ｍ）−ＦＳ（ｍ−Ｎ_SPR）），ここで、ｍ≧２・Ｎ_SPR−１、
    Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１３に記載のコンピュータ断層撮影装置。
17. 前記第１画像は、ＦＳ（ｋ）によって与えられ、前記第２画像は、ＮＴＡpによって与えられ、前記勾配画像は、次の式によって与えられ、
    Ｇｒａｄp＝ａｂｓ（ＦＳ−ＮＴＡp）、ここで、ｐ≧Ｎ_NTA・Ｎ_SPR−１、
    Ｎ_NTAは、前記第２画像の数であり、
    Ｎ_SPRは、前記Ｘ線源の１回転当たりの断面数である、請求項１３に記載のコンピュータ断層撮影装置。
18. 前記第１画像は、ＦＳp（ｎ）であり、前記第２画像は、ＮＴＡp（ｎ）であり、前記表示画像は、次の式によって与えられ、
    Ｂｌp（ｎ）＝（１−α）ＮＴＡp（ｎ）＋α・ＦＳp（ｎ）
    ここでαは重み係数である、請求項１３に記載のコンピュータ断層撮影装置。
19. αが、次の式で与えられる、
    

    

    請求項１８に記載のコンピュータ断層撮影装置。
20. 混合曲線を使用して前記第１画像と前記第２画像を重み付けする前記データ収集装置を含む、請求項１８に記載のコンピュータ断層撮影装置。
21. 前記混合曲線を自動的に選択する前記データ収集装置を含む、請求項２０に記載のコンピュータ断層撮影装置。

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