JP2013190333A - X-ray imaging apparatus and x-ray imaging method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、X線撮像装置およびX線撮像方法に係わり、特に、物体の内部を非破壊に高い空間分解能で検査するのに適したX線撮像装置およびX線撮像方法に関する。 The present invention relates to an X-ray imaging apparatus and an X-ray imaging method, and more particularly to an X-ray imaging apparatus and an X-ray imaging method suitable for inspecting the inside of an object with high spatial resolution in a nondestructive manner.
(一般的なCTの数値処理の説明)
被写体内部を非破壊で観察する方法として、X線CT(Computed Tomography)が医療診断や製品の検査等に広く利用されている。X線CTはX線の物質に対する非常に高い透過能を利用した撮像方法で、X線を被写体に対して相対的に回転させながら照射し、透過してきたX線の空間的な強度分布像(投影像、あるいは透過像と呼ぶ。)を各角度毎に取得し、取得した投影像から再構成と呼ばれる計算により被写体の断面像を再生する方法である。
(Description of general CT numerical processing)
X-ray CT (Computed Tomography) is widely used for medical diagnosis, product inspection, and the like as a method for non-destructively observing the inside of a subject. X-ray CT is an imaging method that uses a very high transmission power for X-ray substances, and irradiates X-rays while rotating them relative to the subject, and transmits a spatial intensity distribution image of the transmitted X-rays ( This is a method in which a projection image or a transmission image is acquired for each angle, and a cross-sectional image of the subject is reproduced from the acquired projection image by calculation called reconstruction.
図14に示したようにyr軸方向(xr−yr座標系は原点を中心に角度θだけx−y座標系を回転した系)からX線を照射した場合、試料を透過したX線の強度分布Iθ(xr)は、yr軸に沿った線積分として Y r-axis direction as shown in FIG. 14 (x r -y r coordinate system origin angle θ system obtained by rotating the x-y coordinate system only about a) When the irradiated X-rays, X transmitted through the sample The line intensity distribution Iθ (x r ) is expressed as a line integral along the yr axis.
で与えられる。ここで、Ioは入射するX線の強度、f(xr, yr)は試料内部の各位置(xr, yr)における吸収率である。数1に対数変換を施し、さらに両辺をIoで除算すると、ln(Iθ(xr)/Io)で定義される投影データpθ(xr)は、
Given in. Here, Io is the intensity of the incident X-ray, and f (x r , y r ) is the absorptance at each position (x r , y r ) inside the sample. When logarithmic transformation is performed on
となる。この式は、f(xr, yr)のラドン変換、あるいはθ方向へのプロジェクション(投影)と呼ばれている。したがって、θを0から2πまで回転して得られた投影データ群をラドン逆変換(再構成計算)することによって、f(xr, yr)の分布像、すなわち被写体の断面像を求めることができる。 It becomes. This equation is called radon transformation of f (x r , y r ) or projection in the θ direction (projection). Accordingly, the distribution image of f (x r , y r ), that is, the cross-sectional image of the subject is obtained by performing radon inverse transform (reconstruction calculation) on the projection data group obtained by rotating θ from 0 to 2π. Can do.
xr−yr座標系の位置(xr, yr)は、x−y座標系の位置(x, y)を用いて The position (x r , y r ) of the x r -y r coordinate system is obtained by using the position (x, y) of the xy coordinate system.
と表すことができるので、数2はx−y座標系では 2 can be expressed in the xy coordinate system.
となる。 It becomes.
上述したラドン逆変換(再構成計算)は、そのアルゴリズムの違いにより以下の「解析的な方法」と「代数的な方法」に大きく分類することができる(非特許文献1)。解析的な方法は、各投影角θで得られた投影データpθ(xr )に適当なフィルタ関数をコンボリューション(畳み込み積分)した後に、図15に示したように全てのθ方向から加算する「バックプロジェクション(逆投影)」によって再生像を求める方法である。しかし、離散系において、投影データの単純な逆投影では中心部分のデータ量が周辺領域に比べてより多くなり、定量性が失われるため、これを補正するためにフィルタ関数のコンボリューションを行った後に、逆投影を行っている。このため、一般に「フィルタード・バックプロジェクション法(Filtered Back Projection Method; FBP法)」と呼ばれる。フィルタ関数にはRL(Ramachandran-Lakshminarayuran)フィルタや、RLフィルタにsinc関数を乗算したSL(Shepp-Logan)フィルタと呼ばれる高域強調関数が一般に使用されている。 The Radon inverse transform (reconstruction calculation) described above can be broadly classified into the following “analytic method” and “algebraic method” depending on the algorithm (Non-Patent Document 1). In the analytical method, an appropriate filter function is convolved (convolution integration) with projection data pθ (x r ) obtained at each projection angle θ, and then added from all θ directions as shown in FIG. In this method, a reconstructed image is obtained by “back projection”. However, in the discrete system, the simple backprojection of the projection data increases the amount of data in the central part compared to the surrounding area and loses the quantitativeness. Therefore, convolution of the filter function was performed to correct this. Later, back projection is performed. For this reason, it is generally called “Filtered Back Projection Method (FBP method)”. As the filter function, a high frequency enhancement function called an RL (Ramachandran-Lakshminarayuran) filter or an SL (Shepp-Logan) filter obtained by multiplying an RL filter by a sinc function is generally used.
FBP法ではフィルタ関数のコンボリューションと逆投影の2回の計算で断面像を再生できるために、後述する代数的な方法に比べて処理が高速である。このため、医療診断装置などをはじめとしたX線CT装置に広く採用され、現在の主流となっている。しかし、フィルタ関数によって再生された断面像の見え方(像質)が大きく異なるため、試料の形状や分布によって関数を最適化する必要があることや、繰り返し計算ではないために試料サイズや非負など既知の制約条件を反映させることができないという問題がある。 In the FBP method, since the cross-sectional image can be reproduced by two calculations of convolution of the filter function and back projection, the processing is faster than the algebraic method described later. For this reason, it is widely adopted in X-ray CT apparatuses such as medical diagnostic apparatuses and is now mainstream. However, the appearance (image quality) of the cross-sectional image reproduced by the filter function differs greatly, so it is necessary to optimize the function according to the shape and distribution of the sample, and because it is not an iterative calculation, the sample size, non-negative, etc. There is a problem that a known constraint cannot be reflected.
代数学的な方法は、投影と逆投影を繰り返して、解となる断面像を再生する方法である。ラドン変換及び同逆変換は線形変換であり、行列として表すことができる。被写体を離散的にサンプリングし、その要素を1次元に並べたベクトルをs、投影データを同様に1次元に並べたベクトルをfとしたとき、ラドン変換(プロジェクション)は The algebraic method is a method of reproducing a sectional image as a solution by repeating projection and backprojection. The Radon transform and the inverse transform are linear transforms and can be expressed as a matrix. When the subject is discretely sampled and the element is arranged in one dimension as s, and the projection data is similarly arranged in one dimension as f, the Radon transform (projection) is
で与えられる。ここで、 [H]はプロジェクション(投影)行列で、ノイズの混入はないものと仮定している。行列[H]が正方で、逆行列を持つときは Given in. Here, [H] is a projection matrix, and it is assumed that there is no noise. If the matrix [H] is square and has an inverse matrix
により、再生像gを一意に求めることができる。しかし、現実にはgのサイズはfのサイズより大きいオーバーディターミンド系であり、[H]は逆行列を持たない。このため Thus, the reproduced image g can be obtained uniquely. However, in reality, the size of g is an overdetermined system larger than the size of f, and [H] has no inverse matrix. For this reason
で定義される誤差eの最小値を与えるg’が近似解になる。数7の各要素の偏微分が0になるときeは最小値をとるので、g’は
G ′ giving the minimum value of the error e defined by is an approximate solution. Since e takes the minimum value when the partial differential of each element of
から求めることができる。ここで、[H]tは[H]の転置行列であり、バックプロジェクション(逆投影)の操作を表す行列である。 Can be obtained from Here, [H] t is a transposed matrix of [H], and is a matrix representing an operation of back projection (back projection).
行列[H]の要素数は試料の要素数の2乗になるため、例えば試料の画素サイズが1k×1kの場合、[H]の要素数は1M個に、[H] t [H]の要素数は1T(1M×1M)個になる。このため、 [H] t [H]の逆行列を直接的に計算することは現在の計算機では不可能である。そこで、g’を求める方法として、関数の最適化などに広く利用されているJacobi法や最急勾配法など反復計算の手法を応用し、逆投影([H] t)と投影([H])を複数回(一般に100回以上)繰り返す方法が開発されている。 Since the number of elements of the matrix [H] is the square of the number of elements of the sample, for example, when the pixel size of the sample is 1k × 1k, the number of elements of [H] is 1M, and [H] t [H] The number of elements is 1T (1M × 1M). For this reason, it is not possible with the current computer to directly calculate the inverse matrix of [H] t [H]. Therefore, as a method for obtaining g ′, iterative calculation methods such as the Jacobi method and the steepest gradient method widely used for function optimization are applied, and back projection ([H] t ) and projection ([H] ) Has been developed several times (generally 100 times or more).
一般に繰り返し計算における推定解の修正処理は In general, the correction process of the estimated solution in the iterative calculation is
で表される。ここで、gk、gk+1、αk、およびqkはそれぞれk回目の繰り返し計算における推定解、k+1回目の繰り返し計算における推定解、k回目の繰り返し計算における加速係数、およびk回目の繰り返し計算における修正ベクトルである。上記修正ベクトルqkの決め方として、たとえば、Jacobi法ではαkを定数として、 It is represented by Here, g k , g k + 1 , α k , and q k are the estimated solution in the kth iteration, the estimated solution in the k + 1 iteration, the acceleration coefficient in the kth iteration, and the kth, respectively. It is a correction vector in iterative calculation. As a method of determining the correction vector q k , for example, in the Jacobi method, α k is a constant,
のように計算する。 Calculate as follows.
本法の計算量は解析的な方法に比べて2桁以上多いという問題があるが、フィルタ関数が不要であること、反復計算過程で既知の制約条件を付加できること、さらに反復計算に実績のある高度なアルゴリズムを利用できること、など解析的な方法にはない大きな特徴がある。このため、医療診断装置や検査装置への適用が近年積極的に試みられている。 There is a problem that the calculation amount of this method is more than two orders of magnitude compared to the analytical method, but the filter function is unnecessary, a known constraint condition can be added in the iterative calculation process, and iterative calculation has a proven record. There are major features that are not available in analytical methods, such as the ability to use advanced algorithms. For this reason, application to medical diagnostic apparatuses and inspection apparatuses has been actively attempted in recent years.
(一般的なデコンボリューション処理に関する説明)
計測器で測定したデータは、計測装置固有の特性(装置関数)による歪みを必ず受けることになる。たとえば、検出器が画像検出器の場合、検出器による像のぼけが加わることになるし、集光したビームを試料上で走査して試料情報を得る走査型の場合には、ビームサイズが有限なことによるぼけが加わることになる。装置関数h(検出器による歪み、すなわち「ぼけ」を生じるために「ぼけ関数」とも呼ばれる。)の影響を受ける前の真のデータをyo(x)(xは位置)としたとき、検出器で測定されたデータy(x)は
(Explanation about general deconvolution processing)
Data measured by a measuring instrument is inevitably subjected to distortion due to characteristics (device function) unique to the measuring device. For example, when the detector is an image detector, the image blur due to the detector is added, and in the case of a scanning type that obtains sample information by scanning a focused beam on the sample, the beam size is finite. There will be an added blur. When the true data before being affected by the device function h (also referred to as “blurring function” in order to generate distortion by the detector, that is, “blur”) is yo (x) (x is the position), the detector The data y (x) measured at
で与えられる。この式は一般にyoとhの畳み込み積分(コンボリューション)と呼ばれる。数11において、装置関数hが既知であれば、yoについて解くことによって、歪み(ぼけ)を取り除いた真のデータを再生することができる。この方法がデコンボリューションと呼ばれる方法である。また、数11の両辺をフーリエ変換すると、畳み込み積分は周波数空間における単なる積に変換されるので、yo、y、およびhのフーリエ変換をそれぞれYo、Y、Hしたとき、数11は Given in. This equation is generally called the convolution of yo and h. In Equation 11, if the device function h is known, true data from which distortion (blur) has been removed can be reproduced by solving for yo. This method is called deconvolution. Further, when both sides of Equation 11 are Fourier transformed, the convolution integral is transformed into a simple product in the frequency space. Therefore, when Yo, Y, and h Fourier transforms are respectively Yo, Y, and H, Equation 11 becomes
となる。従って、周波数領域でYをHで除算し、さらに逆フーリエ変換することによって真のデータを求めることができる。 It becomes. Therefore, true data can be obtained by dividing Y by H in the frequency domain and further performing inverse Fourier transform.
しかし、一般に測定時に雑音nが加わるために、数11は However, since noise n is generally added during measurement,
となり、数12は雑音nのフーリエ変換をNとしたとき (12) where N is the Fourier transform of noise n
となるので、数12をそのまま直接的に解いたのでは雑音が増幅されて、真のデータを求めることができない。これは、雑音が一般にはホワイトノイズで周波数空間では全帯域でスペクトル成分を持ち、装置関数のスペクトル成分が小さくなる高周波領域において0除算となるためである。このため、雑音の影響を抑えて真のデータを復元する様々なデコンボリューション処理法が提案されている。
Therefore, if
デコンボリューション処理は主に、ペナルティー関数を導入する方法と、先験的な情報を導入する方法に分類することができる。前者の方法としては、情報のエントロピーが統計的に矛盾のない範囲で最大となるようなデータを求める最大エントロピー法や、最も滑らかな像を再生できる2次微分最小法などがある。一方、後者の方法では、計測装置の特性から、再生されるデータの最小値や最大値を予測し、再生データがその範囲内になるように制限を計算の過程に付加する方法で、物理的に矛盾のない像が得られる。ただ、いずれの方法でも繰り返し計算を用いて「ぼけ」を低減した像を求めるものであり、違いは繰り返し計算における束縛条件をどのように設定するかと言うことにつきる。 The deconvolution process can be mainly classified into a method for introducing a penalty function and a method for introducing a priori information. As the former method, there are a maximum entropy method for obtaining data that maximizes the entropy of information within a statistically consistent range, and a secondary differential minimum method that can reproduce the smoothest image. On the other hand, the latter method predicts the minimum and maximum values of the data to be reproduced from the characteristics of the measuring device, and adds a restriction to the calculation process so that the reproduced data is within the range. A consistent image can be obtained. However, either method uses an iterative calculation to obtain an image with reduced “blur”, and the difference is how to set the constraint condition in the iterative calculation.
いずれのデコンボリューション処理においても繰り返し計算に、一般的な数値解析手法が応用されている。たとえば、Jacobi法では、以下のような計算手順によって、像の再生を行う。
1.計算の初期化(y(0)として、測定データyを代入。k=0とする繰り返し回数を示す変数を定義)
2.y(k)とhの畳み込み積分h* y(k)を求める。
3.k+1回目の繰り返し計算におけるデータを
In any deconvolution process, a general numerical analysis method is applied to iterative calculation. For example, in the Jacobi method, an image is reproduced by the following calculation procedure.
1. Initialization of calculation ( Substitute measurement data y as y (0). Define variable indicating the number of iterations with k = 0)
2. Find the convolution integral h * y (k) of y (k) and h.
3. Data for the k + 1 iteration
として求める。
4.制約条件を付加
5.y(k)とy(k+1) の差eを計算する
6.eが設定値以下であれば終了し、超えていればy(k+1) を新たなy(k)として、手順2に戻る。
Asking.
4). 4. Add constraints. 5. Calculate the difference e between y (k) and y (k + 1) If e is less than or equal to the set value, the process ends. If it exceeds, y (k + 1) is set as a new y (k) , and the process returns to step 2.
このデコンボリューション処理によってどこまで真に近い像が再生できるかどうかは、混入した雑音と信号との強度比に大きく依存し、当然のことながら雑音の少ない条件ほど、真の像により近い像を再生することができる。 The extent to which a true image can be reproduced by this deconvolution processing depends greatly on the intensity ratio between the mixed noise and the signal. Naturally, the image closer to the true image is reproduced under less noise conditions. be able to.
CTによる測定においても、当然のことながら装置関数による歪みが混入する。たとえば、一般的なCT装置の場合、被写体を透過した像を画像検出器で検出しているが、画像検出器のぼけ(ポイントスプレットファンクション)が混入する。これは、図16に示すようにある画素AにX線が入射した際、X線の高い透過能により隣の画素Bにも散乱X線が一部漏れ、あたかも画素Bにもビームが入射したように検出し、見かけ上の像が広がることが原因であり、この広がりにより、検出された画像はぼけることになってしまう。CTでは全ての角度で測定した投影像にこのようなぼけが加わることになるので、再生された断面像もやはりぼけてしまうことになる。 In the measurement by CT, naturally, distortion due to the device function is mixed. For example, in the case of a general CT apparatus, an image transmitted through a subject is detected by an image detector, but blur (point spread function) of the image detector is mixed. This is because when X-rays are incident on a certain pixel A as shown in FIG. 16, some of the scattered X-rays leak to the adjacent pixel B due to the high transmission of X-rays, and the beam is incident on the pixel B as well. This is because the apparent image spreads and the detected image is blurred due to the spread. In CT, such a blur is added to the projection image measured at all angles, so that the reproduced cross-sectional image is also blurred.
CTにおけるこの「ぼけ」を低減する方法として、特許文献1に記載された方法がある。この方法では、各角度で取得した投影像や、投影像から再構成計算の対象となるライン強度データを抽出して角度順に並べたサイノグラムについて、デコンボリューション処理を施し、その後に通常の再構成計算により断面像を再生している(図17)。この方法でも装置関数によるぼけが小さく、かつ、雑音の少ない系であれば、ある程度のぼけを改善することが期待される。しかし、ぼけが大きいときや雑音が大きい場合、デコンボリューション処理により再生された各像は、たとえば図18のラインプロファイルに示すように値がかなり急激に変化したり、疑似ピークが発生した像となる。このような形状を持った投影像群やサイノグラム像から断面像を再構成すると、その影響により断面像には図19に示すよう大きな線状や円状のアーチファクト(疑似像)が発生してしまい、正確な像を再生できなくなる。一方で、デコンボリューション処理が不十分な場合には、像のぼけを十分に取り除くことができず、空間分解能を向上することができない。
As a method for reducing this “blurring” in CT, there is a method described in
上記アーチファクトの発生を抑制するためには、デコンボリューション処理で得られた像を参考にして、束縛条件やペナルティー関数の最適化を行う必要がある。投影像(いわゆるレントゲン像)だけを対象とした通常のデコンボリューション処理であれば、処理で得られた投影像を参考にして条件の最適化を容易に行うことができる。しかし、CTによる断面像の再構成と組み合わせた場合には、デコンボリューション処理で得られた投影像からサイノグラムを作成し、このサイノグラムを用いて再構成計算により断面像を求め、そしてこの断面像を参考にして条件の最適化を行うことが必要になる。しかし、断面像の再構成計算は計算量が非常に多く、長い計算時間を要する。このため、デコンボリューション処理とCTによる再構成を単に直列的に組み合わせる処理では、デコンボリューション処理の条件最適化に非常に長い時間が必要であり、「ぼけ」を取り除いた最適な断面像を求めることは難しかった。さらに、最適化の条件は一般に被写体の内部構造や、信号対雑音比によって異なるため、その都度上記の最適化を行う必要があるが、全ての被写体について最適条件を見つけることは上記理由によりほぼ不可能であった。 In order to suppress the occurrence of the artifact, it is necessary to optimize the constraint condition and penalty function with reference to the image obtained by the deconvolution process. If the normal deconvolution process is performed only on the projection image (so-called X-ray image), the conditions can be easily optimized with reference to the projection image obtained by the process. However, when combined with the reconstruction of a cross-sectional image by CT, a sinogram is created from the projection image obtained by the deconvolution process, a cross-sectional image is obtained by reconstruction calculation using this sinogram, and this cross-sectional image is obtained. It is necessary to optimize the conditions with reference. However, the cross-sectional image reconstruction calculation is very computationally intensive and requires a long calculation time. For this reason, in the process of simply combining the deconvolution process and the reconstruction by CT in series, it takes a very long time to optimize the condition of the deconvolution process, and an optimal cross-sectional image with “blur” removed is obtained. Was difficult. Furthermore, optimization conditions generally vary depending on the internal structure of the subject and the signal-to-noise ratio, so the above optimization must be performed each time. However, finding optimum conditions for all subjects is almost impossible for the above reasons. It was possible.
また、デコンボリューション処理と再構成計算が完全に独立しているために、デコンボリューション処理でサイノグラムに過度な補正が生じてしまっていても、再構成計算で修正するには限度があり、適正な画像を求めることができなかった。 In addition, because the deconvolution process and reconstruction calculation are completely independent, even if the sinogram is excessively corrected in the deconvolution process, there is a limit to correct it by the reconstruction calculation. The image could not be requested.
本発明は、デコンボリューション処理の条件の最適化を容易に行うことができ、より精度が高く空間分解能が高い断面像を再生することを目的とする。 The object of the present invention is to easily optimize the conditions of the deconvolution processing and to reproduce a cross-sectional image with higher accuracy and higher spatial resolution.
本発明では、断面像の再構成とデコンボリューション処理とを繰り返し計算により行い、ぼけを低減した断面像を得ることにより、上記問題を解決する。 In the present invention, the above-mentioned problem is solved by performing cross-sectional image reconstruction and deconvolution processing by repeated calculation to obtain a cross-sectional image with reduced blur.
本発明の1つの態様では、k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像と、当該k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像に装置関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像から、k+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラム像を求め、さらに、このサイノグラム像を逆投影した像と、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算における断面像を求めることにより被写体の断面像を得るものである。 In one aspect of the present invention, a sinogram image obtained by the k-th iteration calculation, an image obtained by convolving and integrating a device function with the sinogram image obtained by the k-th iteration calculation, and a sinogram image obtained by measurement To obtain a sinogram image in the (k + 1) -th iteration calculation, and further back-projecting the sinogram image, a cross-sectional image obtained in the k-th iteration calculation, and a back-projecting sinogram image obtained in the measurement From this, the cross-sectional image of the subject is obtained by obtaining the cross-sectional image in the k + 1-th repetitive calculation.
具体的には図1のフローに示すように、以下のような手順により計算する。なお、soは取得した試料の各回転角度における投影データから算出したサイノグラム(オリジナルのサイノグラム)、hは撮像系のもつ装置関数(ぼけ関数)、s’はデコンボリューション処理を施したサイノグラム、tは逆投影により求めた断面像、α1およびα2はそれぞれデコンボリューション処理および再構成計算における繰り返し計算の加速係数である。
1.各角度で測定された投影像から再構成の対象とするラインの強度分布データを抽出し、オリジナルとなるサイノグラムsoを作成する。(S102)
2.soを逆投影してオリジナルとなる断面像toを計算する。(S103)
3.繰り返しを示す変数kを0に設定し、サイノグラムs(0)の初期値として、オリジナルのサイノグラムsoを、断面像t(0)の初期値としてtoを設定する。(S104)
4.k回目の繰り返し計算におけるサイノグラムs(k)に対して装置関数hをコンボリューションしたデータh* s(k)と、オリジナルのサイノグラムsoと、k回目の繰り返し計算におけるサイノグラムs(k)から、
Specifically, as shown in the flow of FIG. 1, calculation is performed according to the following procedure. Note that so is a sinogram (original sinogram) calculated from projection data at each rotation angle of the acquired sample, h is a device function (blurring function) of the imaging system, s' is a deconvolution sinogram, and t is Cross-sectional images α1 and α2 obtained by back projection are acceleration coefficients for repeated calculations in the deconvolution process and reconstruction calculation, respectively.
1. The intensity distribution data of the line to be reconstructed is extracted from the projection image measured at each angle, and the original sinogram so is created. (S102)
2. Back-project so and calculate the original cross-sectional image to. (S103)
3. The variable k indicating repetition is set to 0 , the original sinogram so is set as the initial value of the sinogram s (0) , and to is set as the initial value of the cross-sectional image t (0) . (S104)
4). From the data h * s (k) obtained by convolution of the device function h with respect to the sinogram s (k) in the kth iteration, the original sinogram so, and the sinogram s (k) in the kth iteration,
によりk+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラムs(k+1)を求める。(S105)
5.4.で得られたk回目のサイノグラムとk+1回目のサイノグラムとの差eを
To obtain a sinogram s (k + 1) in the k + 1 iteration. (S105)
5.4. The difference e between the kth sinogram obtained in step k and the k + 1th sinogram
により計算する。(S106)
6.5.で計算した差eがあらかじめ設定した値より大きければ、4.〜10.の手順を繰り返し行い、小さければt(k)を最終的に得られた断面像として計算を打ち切る。(S107)
7.4.で得られたサイノグラムs(k+1)に対して束縛条件1を加える。(S108)
8.7.で得られたサイノグラムs’(k+1) の逆投影像、k回目の繰り返し計算における断面像t(k) を用いて、k+1回目の繰り返し計算における断面像t(k+1)を
Calculate according to (S106)
6.5. If the difference e calculated in
7.4. The
8.7. Using the back-projected image of sinogram s ′ (k + 1) obtained in step S, and the cross-sectional image t (k) in the k-th iterative calculation, the cross-sectional image t (k + 1) in the k + 1-th iterative calculation is obtained.
から計算で求める。(S109)
9.8.で得られた断面像t(k+1)に対して束縛条件2を加える。(S110)
10.9.で得られた断面像t’(k+1)について投影を計算し、サイノグラムを求め、新たにs(k)とする。(S111)
このような計算手順により、サイノグラムに対する束縛条件1の妥当性は、上記手順8.の再構成計算によって得られる断面像t(k+1)ですぐに確認することができる。このため、従来のデコンボリューション処理と再構成処理を順次個別に行った場合に比べて、より少ない計算量でいろいろな条件を試しながら束縛条件1を最適化することができ、ぼけを低減したより分解能の高い像を再生することが可能になる。
Calculate from (S109)
9.8.
10.9. The projection is calculated with respect to the cross-sectional image t ′ (k + 1) obtained in (1) , a sinogram is obtained, and a new s (k) is obtained. (S111)
With this calculation procedure, the validity of the
また、束縛条件1が強く、仮に再生像のアーチファクトになって現れたとしても、断面像に対する束縛条件2によりある程度補正することができる。たとえば、束縛条件1として非負を設定し、この条件により断面像に直線状のアーチファクトが発生した場合、束縛条件2として最大値以下など束縛条件1に対応した条件を課すことによってアーチファクトを低減できる。したがって、従来の方法に比べてアーチファクトの少ない像を再生することが可能になる。
Even if the
さらに、デコンボリューション処理と再構成計算を統合したことにより、束縛条件1および2を固定せず、計算過程で随時変更していくような計算を行うことも可能で、この場合はより強い束縛条件を課すことができるので、より空間分解能の高い断面像を再生することができる。
Furthermore, by integrating deconvolution processing and reconstruction calculation, it is also possible to perform calculations that change as needed during the calculation process without fixing the
回転刻みの細かいより多くのデータが得られており、収束に時間を要する場合は、上記手順の7.と8.の過程の間に解析的な手法で利用するフィルタ関数のコンボリューションを挿入してもよい。この処理により、逆投影によって得られる断面像が急速に収束するために、束縛条件を徐々に変化させることは難しくなるが、繰り返し計算の回数を大幅に低減することができる。さらに、4.から7.までのデコンボリューション処理に相当する処理を周波数空間で行う場合、各繰り返し計算ではフーリエ・逆フーリエ変換を1回ずつ行えばよいので、従来のように各処理を個別に行っていた場合に比べて、変換に要する時間を半分に低減することができる。また、フーリエ変換時に発生する誤差の混入を抑えることもできる。 If more data is obtained with finer rotation increments, and time is required for convergence, the above procedure is performed. And 8. A convolution of a filter function used in an analytical method may be inserted during the process. With this processing, since the cross-sectional image obtained by back projection converges rapidly, it becomes difficult to gradually change the constraint condition, but the number of repeated calculations can be greatly reduced. Furthermore, 4. To 7. When the processing corresponding to the deconvolution processing up to is performed in the frequency space, each iterative calculation only needs to perform Fourier and inverse Fourier transform once, compared with the case where each processing is performed individually as in the conventional case. The time required for conversion can be reduced by half. In addition, it is possible to suppress mixing of errors that occur during Fourier transform.
上記の手順とは異なり、デコンボリューション処理をサイノグラムではなく断面像に対して行うことも可能である。 Unlike the above procedure, the deconvolution process can be performed on the cross-sectional image instead of the sinogram.
この場合の本発明の1つの態様は、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、当該k回目の繰り返し計算で得られた断面像の投影・逆投影した像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算におけるぼけ処理前の断面像を求め、さらに、k+1回目の繰り返し計算で得られたぼけ処理前の断面像と、k+1回目の繰り返し計算で得られたぼけ処理前の断面像に装置関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影して求めた断面像を用いて、k+1回目の繰り返し計算におけるぼけを取り除いた断面像を得るものである。 One aspect of the present invention in this case was obtained by measurement of a cross-sectional image obtained by the k-th iterative calculation, a projected / back-projected image of the cross-sectional image obtained by the k-th iterative calculation. A cross-sectional image before blur processing in the (k + 1) th iteration calculation is obtained from an image obtained by projecting the sinogram image back, and further, a cross-sectional image before blurring processing obtained in the (k + 1) th iteration calculation and the k + 1th iteration calculation are obtained. A cross-sectional image obtained by removing the blur in the (k + 1) -th repetitive calculation using an image obtained by convolving and integrating the device function with the obtained cross-sectional image before blur processing and a cross-sectional image obtained by back projecting the sinogram image obtained by the measurement. Is what you get.
具体的には、図2のフローに示すように、以下のような手順により計算する。
1.各角度で測定された投影像から再構成の対象とするラインの強度分布データを抽出し、オリジナルとなるサイノグラムsoを作成する。(S202)
2.soを逆投影してオリジナルとなる断面像toを計算する。(S203)
3.繰り返しを示す変数kを0に設定し、断面像t(0)の初期値としてtoを設定する。(S204)
4.k回目の繰り返し計算における断面像t(k)の投影・逆投影した像と、toを用いて、k+1回目の繰り返し計算における断面像t(k+1)を
Specifically, as shown in the flow of FIG. 2, calculation is performed according to the following procedure.
1. The intensity distribution data of the line to be reconstructed is extracted from the projection image measured at each angle, and the original sinogram so is created. (S202)
2. Back-project so and calculate the original cross-sectional image to. (S203)
3. A variable k indicating repetition is set to 0, and to is set as an initial value of the cross-sectional image t (0) . (S204)
4). Using the projected and back-projected image of the cross-sectional image t (k) in the k-th iterative calculation and to, the cross-sectional image t (k + 1) in the k + 1-th iterative calculation is obtained.
から計算で求める。(S205)
5.4.で得られたk+1回目の断面像t(k+1)とk回目の断面像t(k)との差eを
Calculate from (S205)
5.4. The difference e between the k + 1th cross-sectional image t (k + 1) and the kth cross-sectional image t (k) obtained in
により計算する。(S206)
6.計算した差eがあらかじめ設定した値より大きければ、4.〜8.の手順を繰り返し行い、小さければt(k+1)を最終的に得られた断面像として計算を打ち切る。(S207)
7.断面像t(k+1)に対して装置関数hを2次元的にコンボリューションしたデータh* t(k+1)と、オリジナルの断面像toと、断面像t(k+1)から、
Calculate according to (S206)
6). 3. If the calculated difference e is larger than a preset value, ~ 8. The procedure is repeated, and if it is smaller, the calculation is terminated with t (k + 1) as the finally obtained cross-sectional image. (S207)
7). From the data h * t (k + 1) obtained by two-dimensionally convolving the device function h with respect to the cross-sectional image t (k + 1) , the original cross-sectional image to, and the cross-sectional image t (k + 1) ,
によりぼけを取り除いたk+1回目の繰り返し計算における断面像t’(k+1)を求める。(S208)
8.6.で得られた断面像t’(k+1)に対して束縛条件2を加える。(S209)
9.7.で得られた断面像t’(k+1)を新たにt(k)とする。(S210)
この手順では、デコンボリューション処理を2次元で行う必要があるが、最終的に必要な断面像に対して直接的に作用するために、その効果をより確認しやすいという特徴がある。
To obtain a cross-sectional image t ′ (k + 1) in the k + 1-th repetitive calculation with the blur removed. (S208)
8.6.
9.7. The cross-sectional image t ′ (k + 1) obtained in step 1 is newly set as t (k) . (S210)
In this procedure, it is necessary to perform the deconvolution process two-dimensionally, but since it acts directly on the finally required cross-sectional image, the effect is easier to confirm.
本発明によれば、デコンボリューション処理と断面像を再構成とを繰り返し計算により行うことで、束縛条件の最適化が容易になり、より精度が高く空間分解能が高い断面像を再生することが可能となる。 According to the present invention, the deconvolution process and the reconstruction of the cross-sectional image are repeatedly performed by calculation, so that the constraint condition can be easily optimized, and the cross-sectional image with higher accuracy and higher spatial resolution can be reproduced. It becomes.
以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。以下に示す図において、同じ機能を有する部分には同じ符号を付し、重複する説明を省略する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the drawings shown below, portions having the same function are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
図3は、本発明で使用するX線撮像装置の一例の構成図である。同図に示すように本X線撮像装置は、X線源1、被写体ホルダー2、被写体回転位置決め機構3、画像検出器4、制御部5、演算処理部6、および表示部7から構成される。
FIG. 3 is a configuration diagram of an example of an X-ray imaging apparatus used in the present invention. As shown in the figure, the X-ray imaging apparatus includes an
X線源1から放射されたX線8は、被写体ホルダー2で保持され、被写体回転位置決め機構3によって位置決めされた被写体9に照射される。被写体を透過したX線10は、X線検出器4で検出される。制御部5では、被写体回転位置決め機構3を制御して、被写体9をX線8に対して回転させ、各角度における投影像をX線検出器4で取得する。そして、演算処理部6において、取得した投影像についてデコンボリューション処理および再構成像の計算を行い、被写体の断面像や、三次元像を表示部7で表示する。
本装置において被写体の測定は、以下の手順により行う。
1.被写体回転位置決め機構3により被写体9をX線8の光路から待避させた状態で、背景となる投影像を撮影する。
2.被写体回転位置決め機構3により、被写体9を光路に設置し、投影像を撮像する。
3.被写体回転位置決め機構3により、被写体9をX線8に対して回転させる。
4.2.から3.の手順を回転角度が180度、あるいは360度になるまで繰り返す。また、この間に、適当な間隔で被写体を光路から待避させ、背景となる投影像の撮影を複数回行う。
In this apparatus, the subject is measured according to the following procedure.
1. A projection image as a background is taken in a state where the
2. The subject
3. The
4.2. To 3. The above procedure is repeated until the rotation angle reaches 180 degrees or 360 degrees. Also, during this time, the subject is withdrawn from the optical path at appropriate intervals, and the projection image as the background is captured a plurality of times.
なお、3.の手順において、図4に示すように、被写体ではなく、X線源1およびX線検出器4を回転機構11に取り付けて同時に回転させて投影する角度を変更してもよい。この場合、被写体9は回転しないために、遠心力による被写体の変形を抑えることができ、より高速な撮像を行うことが可能になる。
3. In this procedure, as shown in FIG. 4, the
上記の測定によって得られた各角度における投影像について、デコンボリューション処理および再構成像の計算を以下の手順により行い、被写体9の断面像及び三次元像を求める。
1.各角度で取得した投影像Itについて、背景投影像で除算し、規格化した投影像It’を求める。なお、この計算に使用する背景像として、計算対象とする投影像の前後で取得した背景像の補間から求める。すなわち、計算対象とする投影像It(θ,x,y)(投影角度θ)、角度θより浅い角度の背景投影像IBK1(x,y)(投影角度θ1)、深い角度の背景投影像IBK2(x,y) (投影角度θ2)としたとき、
The projection image at each angle obtained by the above measurement is subjected to deconvolution processing and reconstructed image calculation according to the following procedure to obtain a cross-sectional image and a three-dimensional image of the
1. The projection image It acquired at each angle is divided by the background projection image to obtain a standardized projection image It ′. It should be noted that the background image used for this calculation is obtained by interpolation of background images acquired before and after the projection image to be calculated. That is, the projection image It (θ, x, y) (projection angle θ) to be calculated, the background projection image I BK1 (x, y) (projection angle θ1) at an angle shallower than the angle θ, and the background projection image at a deep angle When I BK2 (x, y) (projection angle θ2),
より求める。
2.1.で得られた規格化した投影像It’から計算の対象とするラインの強度分布データを抽出し、オリジナルとなるサイノグラムsoを作成する。また、デコンボリューション処理および再構成計算における繰り返し計算の加速係数であるα1およびα2の値を入力する。
3.soを逆投影してオリジナルとなる断面像toを計算する。
4.繰り返しを示す変数kを0に設定し、サイノグラムs(0)の初期値として、オリジナルのサイノグラムsoを、断面像t(0)の初期値としてtoを設定する。
5.k回目の繰り返し計算におけるサイノグラムs(k)に対して装置関数hをコンボリューションしたデータh* s(k)と、オリジナルのサイノグラムsoと、k回目の繰り返し計算におけるサイノグラムs(k)から、前述の(数16)によりk+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラムs(k+1)を求める。
6.5.で得られたk回目のサイノグラムとk+1回目のサイノグラムとの差eを(数17)により計算する。
7.6.で計算した差eがあらかじめ設定した値より大きければ、5.〜11.の手順を繰り返し行い、小さければt(k) を最終的に得られた断面像として計算を打ち切る。
8.5.で得られたサイノグラムs(k+1)に対して束縛条件1を加える。
9.8.で得られたサイノグラムs’(k+1)、k回目の繰り返し計算における断面像t(k) を用いて、k+1回目の繰り返し計算における断面像t(k+1)を(数18)から求める。
10.9.で得られた断面像t(k+1)に対して束縛条件2を加える。
11.10.で得られた断面像t’(k+1)について投影を計算し、サイノグラムを求め、新たにs(k)とする。
最後に上記処理手順によって得られた被写体の断面像や、三次元像を表示部7で表示する。
Ask more.
2.1. The intensity distribution data of the line to be calculated is extracted from the standardized projection image It ′ obtained in the above, and the original sinogram so is created. In addition, the values of α1 and α2 that are acceleration coefficients of the repetitive calculation in the deconvolution process and the reconstruction calculation are input.
3. Back-project so and calculate the original cross-sectional image to.
4). The variable k indicating repetition is set to 0 , the original sinogram so is set as the initial value of the sinogram s (0) , and to is set as the initial value of the cross-sectional image t (0) .
5. From the data h * s (k) obtained by convolution of the instrument function h with respect to the sinogram s (k) in the kth iteration, the original sinogram so, and the sinogram s (k) in the kth iteration The sinogram s (k + 1) in the (k + 1) th repetitive calculation is obtained by ( Equation 16).
6.5. The difference e between the k-th sinogram and the k + 1-th sinogram obtained in the above is calculated by (Equation 17).
7.6. 4. If the difference e calculated in (1) is larger than a preset value, ~ 11. The procedure is repeated, and if it is smaller, the calculation is terminated with t (k) as the finally obtained cross-sectional image.
8.5. The
9.8. The cross-sectional image t (k + 1) in the k + 1-th iterative calculation is obtained from (Equation 18) using the sinogram s ′ (k + 1) obtained in step S1 and the cross-sectional image t (k) in the k-th iterative calculation. .
10.9.
11.10. The projection is calculated with respect to the cross-sectional image t ′ (k + 1) obtained in (1) , a sinogram is obtained, and a new s (k) is obtained.
Finally, a cross-sectional image or a three-dimensional image of the subject obtained by the above processing procedure is displayed on the
なお、計算の過程で得られるトモグラムを表示部7で図5(a)の例のように逐次表示してもよい。この場合、束縛条件によって生じたアーチファクトをその場で確認することができる。そして、上記繰り返し計算の8.の束縛条件1を随時変更できるようにしておけば、その場で束縛条件の最適化を行い、高精度なトモグラムを得ることができる。また、同時に10.の束縛条件2も変更できるようにしておけば、8.の条件との最適な組み合わせもその場で検討することが可能になり、より高精度なトモグラムを得ることができる。なお、8.の束縛条件1として、先験的な情報を導入する方法として既知の情報を用いてもよいし、ペナルティー関数を導入する方法として最大エントロピー法や、2次微分最小法などを用いてもよい。
Note that the tomogram obtained in the course of calculation may be sequentially displayed on the
加速度係数α1およびα2の値は、通常は1程度を用いるとよい。また、断面像が発散しないような場合は、計算の過程を表示部7でモニターしながら徐々に大きくするとよく、この場合は少ない計算回数で収束解を得ることができる。
The values of the acceleration coefficients α1 and α2 should normally be about 1. Further, when the cross-sectional image does not diverge, it is preferable to gradually increase the calculation process while monitoring the
上記の計算手順では、デコンボリューション処理の後に再構成計算を行っているが、この順番を入れ替えて、図2に示したような手順で断面像を計算した後に、断面像に関してデコンボリューションを行ってもよい。この場合、デコンボリューション処理は2次元になり、より多くの計算時間を要するが、最終的な出力である断面像に処理を施すために、より最らしい断面像が得られるように束縛条件を最適化することができる。 In the above calculation procedure, reconstruction calculation is performed after the deconvolution process, but this order is changed, and after the cross-sectional image is calculated by the procedure shown in FIG. 2, the deconvolution is performed on the cross-sectional image. Also good. In this case, the deconvolution process is two-dimensional and requires more calculation time, but in order to process the cross-sectional image that is the final output, the constraint conditions are optimized so that a more probable cross-sectional image is obtained. Can be
上記の計算は、繰り返し計算となるために、非常に大きな計算量になる。図5(b)に示すように収束解を得るためには通常は1000回以上の繰り返し計算が必要である。このため、GPGPU(General-purpose computing on graphics processing units)を用いて上記繰り返し計算を行うとよい。GPUは数100以上の演算ユニットから構成されており、各ユニットが単純な計算に対してはCPUと同程度の計算能力を持つので、上記の計算を並列化してGPUで計算を行うことにより、計算時間を1/100程度に短縮することができる。 Since the above calculation is a repetitive calculation, the calculation amount is very large. As shown in FIG. 5 (b), in order to obtain a convergent solution, iterative calculation is usually required 1000 times or more. For this reason, it is good to perform the said iterative calculation using GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units). The GPU is composed of several hundred or more arithmetic units, and each unit has a calculation capability comparable to that of the CPU for simple calculation. By performing the above calculation in parallel with the GPU, The calculation time can be reduced to about 1/100.
上記手順で利用する装置関数は、形状が既知の被写体を測定して得られた投影像から以下の手順によって求めることができる。なお、被写体としては、X線チャートなどを用いるとよい。得られた投影像y、既知の形状をx、求める装置関数をhとしたとき、yはxとhのコンボリューションで与えられることから、上述した手順の類似な処理となり、
1.初期装置関数h(0)として、ガウス関数などを想定し値を設定する。また、繰り返し回数を示す変数kを0に設定する。また、繰り返し計算の加速係数であるaの値を入力する。
2.装置関数h(k)に束縛条件を作用させh’(k)を求める。(規定値より大きい値は規定最大値に、小さい値は規定最小値に置き換えるなど)
3.2.で得られたk回目のh’(k)にxをコンボリューションした像h’(k)*xとyの差eを
The apparatus function used in the above procedure can be obtained by the following procedure from a projection image obtained by measuring a subject having a known shape. An X-ray chart or the like may be used as the subject. When the obtained projection image y, the known shape is x, and the device function to be obtained is h, y is given by the convolution of x and h.
1. As an initial device function h (0) , a value is set assuming a Gaussian function or the like. A variable k indicating the number of repetitions is set to 0. In addition, the value of a which is an acceleration coefficient for repeated calculation is input.
2. A hindering condition is applied to the device function h (k) to obtain h ′ (k) . (A value greater than the specified value is replaced with the specified maximum value, and a smaller value is replaced with the specified minimum value.)
3.2. The image h ′ (k) obtained by convolving x with the k-th h ′ (k) obtained in step x is the difference e between x and y.
により計算し、予め設定した既定値より小さければ、h’(k)を装置関数として計算を終了する。
4.h’(k) に既知の形状xをコンボリューションした像h’(k)*x、オリジナルの投影像y、およびh’(k)からk+1回目の繰り返し計算における装置関数h(k+1)を
If the value is smaller than a preset default value, the calculation is terminated using h ′ (k) as a device function.
4). h '(k) image h obtained by convolution of known shape x to' (k) * x, the original projected image y, and h '(k) from k + 1 th of the device in the iteration function h (k + 1) The
から計算し、 h(k+1)を新たにh(k)として、手順の2.に戻る。 And h (k + 1) is newly set as h (k) . Return to.
X線画像検出器としては、入射X線を蛍光板により可視光に変換した後にレンズ系によりCCDやCMOSなどの撮像素子上に集光するものを用いてもよいし、撮像素子に直接X線を入射する背面照射型のものを用いてもよい。前者ではX線照射によって劣化した蛍光板やレンズ系を簡単に取り替えることが可能で、かつX線のエネルギーによって蛍光板を最適化することができる。一方、後者は検出感度が高いために、撮像時間を短縮することができる。測定の条件などによって両者を使い分ければよい。 As the X-ray image detector, an incident X-ray may be converted into visible light by a fluorescent screen and then condensed on an image sensor such as a CCD or CMOS by a lens system, or X-rays may be directly applied to the image sensor. An incident back-illuminated type may be used. In the former, it is possible to easily replace a fluorescent plate or a lens system deteriorated by X-ray irradiation, and the fluorescent plate can be optimized by the energy of X-rays. On the other hand, since the latter has high detection sensitivity, the imaging time can be shortened. Both may be used properly depending on the measurement conditions.
以上、本実施例によれば、検出器によって生じた画像のぼけを低減した断面像を求めることができる。このため、高い空間分解能で被写体内部を非破壊で観察することできる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to obtain a cross-sectional image in which the blur of the image generated by the detector is reduced. Therefore, the inside of the subject can be observed nondestructively with high spatial resolution.
実施例1では、空間分解能が画像検出器の空間分解能に大きく依存し、画像検出器の画素サイズ(一般に数〜数10ミクロン)より向上することはできなかった。本実施例では、画像検出器の代わりに集光したX線を被写体上で走査して画像を取得することで、空間分解能がサブミクロンの撮像装置の実施例を示す。図6は本発明によるX線撮像装置の構成で、実施例1の構成にX線集光素子12と、被写体を高速に走査する被写体走査機構13が加わり、画像検出器4の代わりに強度検出器14を用いる構成になっている。
In Example 1, the spatial resolution largely depends on the spatial resolution of the image detector, and cannot be improved from the pixel size (generally several to several tens of microns) of the image detector. In the present embodiment, an embodiment of an imaging device having a spatial resolution of submicron is shown by scanning an X-ray collected on a subject instead of an image detector to acquire an image. FIG. 6 shows the configuration of the X-ray imaging apparatus according to the present invention. An
本実施例において、X線源1から出射されたX線8はX線集光素子12によってビーム径がサブミクロンに集光された集光X線15となり被写体9を走査する。被写体9を透過したX線10は強度検出器14で検出される。制御部5では、被写体走査機構13及び被写体回転位置決め機構3を制御して、集光X線15に対して走査及び回転させ、各角度における投影像を取得する。そして、演算処理部6において、取得した投影像を用いてデコンボリューション処理および再構成像の計算を行い、被写体の断面像や、三次元像を表示部7で表示する。
In this embodiment, the
本実施例において、測定は以下の手順で行う。
1.X線源1から出射したX線の集光状態を調整する。この調整は、集光素子12のX線ビームに対する相対的な位置や角度などをX線集光素子位置調整機構16により適宜変化させ、被写体位置における集光X線のビーム径が最小となるようにする。なお、集光状態(ビーム形状)の確認は、鉛やタンタルの刃などで構成されたナイフエッジを被写体位置で走査し、得られた透過X線ビームの強度変化などを用いて行えばよい。
2.被写体回転位置決め機構3により、被写体9を光路に設置する。
3.被写体走査機構13を用いて、被写体9を集光X線15に対して走査し、各位置におけるX線強度を強度検出器14で測定する。これにより、被写体9の投影像が得られる。
4.被写体回転位置決め機構3により、被写体9を集光X線15に対して回転させる。
5.3.から4.の手順を回転角度が180度、あるいは360度になるまで繰り返す。
In this example, the measurement is performed according to the following procedure.
1. The condensing state of the X-rays emitted from the
2. The
3. Using the
4). The
5.3. To 4. The above procedure is repeated until the rotation angle reaches 180 degrees or 360 degrees.
得られた投影像から断面像の再構成計算は実施例1と同様の手順により行う。なお、この際に装置関数として、上記手順1で得られたビーム形状を用いる。また、ビーム形状の雑音が大きい場合は、ガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数などに近似してこれを用いればよい。
The reconstruction calculation of the cross-sectional image from the obtained projection image is performed by the same procedure as in the first embodiment. At this time, the beam shape obtained in the
被写体走査機構13として、モーター駆動によるステージを用いてもよいが、モーター駆動の場合、移動の立ち上がりと立ち下がりに時間を要し、高速な動作を行うことが難しい。このため、被写体9が小さく走査範囲が狭い場合は圧電素子を採用したステージを用いてもよい。圧電素子はモーターよりも高速な駆動が可能なために測定時間を短縮することができる。一方、搭載できる重量が限られているために、上部に回転ステージを搭載することができない。このため、被写体位置決め機構の上部に設置することが必須である。この場合、回転角度毎に走査の方向や範囲が異なることになるので、制御部5で角度毎に逐次計算し、その結果に基づいて駆動させる。
Although a motor-driven stage may be used as the
X線の集光素子12として、回折を利用したフレネルゾーンプレート(FZP)や、X線の全反射を利用したミラーなどを用いることができる。FZPは、X線の光路に設置するだけで集光したX線ビームが簡単に得られるので、調整を非常に簡便にすることができる。しかし、X線の利用効率が低いために長い測定時間が必要で、また、使用するX線のエネルギーによって集光位置が変化するために、エネルギーを変更する都度、再調整を行う必要がある。一方、全反射ミラーは、一般には複数枚の球面或いは楕円面ミラーで構成されているため、複雑な角度及び位置調整が必要であるが、集光位置がX線のエネルギーに依存せず、また、X線の利用効率が高いために測定時間を短縮できるという特徴がある。したがって、X線エネルギーの変更頻度やエネルギースキャンの有無、及び測定時間との兼ね合いから、適した集光素子を選択すればよい。
As the
以上、本実施例によれば、計算により集光X線ビームの広がりの影響を低減した断面像を求めることができる。このため、高い空間分解能で被写体内部を非破壊で観察することできる。 As described above, according to this embodiment, a cross-sectional image in which the influence of the spread of the condensed X-ray beam is reduced by calculation can be obtained. Therefore, the inside of the subject can be observed nondestructively with high spatial resolution.
実施例2では、被写体を透過した集光X線ビームの強度変化だけを検出しているために、被写体の密度分布像しか取得することができなかった。ここでは、密度分布像に加えて、高分解能な元素分布像も同時に取得可能な実施例を示す。図7は本発明によるX線撮像装置の構成を示す図で、実施例2に加えて、被写体から放出された散乱及び蛍光X線17を検出するエネルギー分解能を有した第2X線検出器18を加えた構成となっている。本実施例において、集光X線15が照射される被写体9の領域は極小さく、散乱X線や蛍光X線も照射された領域から放出される。このために、放出されたX線の強度やエネルギーを同時に検出及び分析することによって、X線が照射されている小さな領域の元素情報などを同時に取得することができる。
In Example 2, since only a change in intensity of the focused X-ray beam transmitted through the subject is detected, only a density distribution image of the subject can be acquired. Here, an embodiment is shown in which, in addition to the density distribution image, a high-resolution element distribution image can be acquired simultaneously. FIG. 7 is a diagram showing the configuration of an X-ray imaging apparatus according to the present invention. In addition to the second embodiment, a
第2X線検出器18として液体窒素冷却のGe半導体検出器(Solid State Detector, SSD)、或いはシリコンドリフト検出器(SDD)などを用いる。SSDの検出効率はそれほど高くないが、エネルギー分解能が高く、かつ高エネルギーのX線に対しても感度が高いという特徴があるので、利用するX線のエネルギーが比較的高い場合に利用する。また、SDDは検出効率が高く、かつ冷却がペルテェ素子で行えるために取り扱いが安易という特徴がある。このため、比較的エネルギーの低い蛍光X線を検出する場合に利用する。また、これら半導体型の検出器でより高い検出効率が必要な場合は、半導体検出素子が複数の多素子型の検出器を用いればよい。
A liquid nitrogen cooled Ge semiconductor detector (Solid State Detector, SSD) or a silicon drift detector (SDD) is used as the
被写体に重元素等が含まれたり、検出対象となる散乱及び蛍光X線のエネルギーが低い場合、被写体によって散乱及び蛍光X線が吸収されてしまい、疑似像(アーチファクト)が発生する場合がある。このため、第3X線検出器19を設け、図8に示すように被写体の吸収がより少ないと考えられるX線の入射方向か、或いは吸収が等方的と考えられる被写体上部に設置するとよい。
If the subject contains a heavy element or the like, or if the energy of scattering and fluorescent X-rays to be detected is low, the subject may absorb the scattered and fluorescent X-rays and generate a pseudo image (artifact). For this reason, a
測定は実施例2と同様に、集光素子12の調整を行った後に被写体9を設置し、被写体走査機構13を用いて照射位置を走査しながら、強度検出器14、及び第2X線検出器18でそれぞれのX線強度を検出するという手順で、ある角度における投影像と元素分布像(元素マップ)を取得する。そして、被写体回転位置決め機構3を用いて被写体9に対して集光X線15を回転させながらこの手順を繰り返し、CTに必要なすべての角度における投影データを取得する。なお、元素分布像は、各照射位置において第2X線検出器18で得られた各エネルギーのX線強度(スペクトル)と各元素固有の蛍光X線エネルギーを対応して求めた各元素の濃度をコントラストとして算出する(図9)。
In the measurement, as in the second embodiment, the
得られた投影像から高精細な断面像の計算は実施例1と同様の手順により行う。なお、この際に装置関数として、得られたビーム形状を用いてもよし、ビーム形状の雑音が大きい場合には、ガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数などに近似してこれを用いてもよい。また、同様の計算方法により得られた元素マップから、被写体に含まれる元素の空間的な分布を示す断面像を算出することができる。算出された像は、操作者の指示等により、単独に或いは密度分布像や他の元素分布像と合成して表示部7で表示する。
A high-definition cross-sectional image is calculated from the obtained projection image by the same procedure as in the first embodiment. At this time, the obtained beam shape may be used as an apparatus function. When the noise of the beam shape is large, it may be approximated to a Gaussian function, a Lorentz function, a Forked function, or the like. In addition, a cross-sectional image showing the spatial distribution of elements contained in the subject can be calculated from an element map obtained by the same calculation method. The calculated image is displayed on the
以上、本実施例によれば、集光したX線ビームの屈折角を高い角度分解能で検出することができ、かつ同時に被写体から放出された散乱及び蛍光X線も同時に測定することができる。このため、高い空間分解能、かつ高い密度分解能で被写体内部の密度分布及び元素分布を非破壊で観察することできる。 As described above, according to the present embodiment, the refraction angle of the condensed X-ray beam can be detected with high angular resolution, and simultaneously the scattered light and fluorescent X-rays emitted from the subject can be measured simultaneously. Therefore, it is possible to observe the density distribution and element distribution inside the subject in a non-destructive manner with high spatial resolution and high density resolution.
実施例1から3では、被写体を透過したX線の強度を検出しているために、X線の吸収が小さい軽元素で構成された生体軟部組織や有機材料を観察することは難しかった。本実施例では強度変化の代わりに、被写体によって生じた位相の変化(位相シフト)を検出し、画像化する実施例を示す。硬X線領域において、位相の変化を与える散乱断面積は、強度変化を与える断面積に比べて1000倍程度大きいという特徴がある。このため、本実施例ではより高い感度で被写体の観察を行うことができる。 In Examples 1 to 3, since the intensity of the X-ray transmitted through the subject is detected, it is difficult to observe a living soft tissue or an organic material composed of a light element having a small X-ray absorption. In this embodiment, instead of intensity change, a phase change (phase shift) caused by a subject is detected and imaged. In the hard X-ray region, the scattering cross section that gives a change in phase has a feature that it is about 1000 times larger than the cross section that gives a change in intensity. For this reason, in this embodiment, the subject can be observed with higher sensitivity.
図10は本実施例における装置の構成を示す図で、実施例1の図にX線干渉計20が加わった構成となっている。X線源1から放射されたX線8はX線干渉計20を構成する1枚目の歯21で2つのビームに分割され、2枚目の歯22で反射により向きを変え、3枚目の歯23で再び重ね合わされて2本の干渉X線ビーム24を形成する。被写体9は被写体回転位置決め機構3を用いて、X線干渉計内の分割された一方のビーム経路25に設置する。その結果、被写体9によって生じた位相の変化は、X線の重ね合わせにより、X線干渉ビーム24の強度変化となって現れる。したがって、画像検出器4で検出した干渉ビーム像の強度変化から位相シフトの空間分布像(位相マップ)を得ることができる。
FIG. 10 is a diagram showing the configuration of the apparatus according to the present embodiment, which is obtained by adding an
本実施例において、CTデータの取得及び断面像の検出は実施例1と同様の手順により行う。ただし、装置関数は、画像検出器によるぼけに、X線干渉計の3枚目の歯23で生じるぼけを加えた形になる。回折条件を満たしながらX線が干渉計の歯に入射すると、歯の中でX線は扇状に広がる。この広がりはボルマンファンと呼ばれるもので、その最大広がりxはブラッグ角度をθB、歯の厚さをtとしたとき、近似的に
In the present embodiment, acquisition of CT data and detection of a cross-sectional image are performed by the same procedure as in the first embodiment. However, the device function has a shape obtained by adding blur generated by the
で与えられる。したがって、本実施例における装置関数hは、画像検出器のぼけと上記ボルマンファンとのコンボリューションとなり、この関数を用いて、実施例1と同様の計算手順により、高精細な断面像を求める。 Given in. Therefore, the apparatus function h in the present embodiment is a convolution of the blur of the image detector and the Bolman fan, and a high-definition cross-sectional image is obtained by the same calculation procedure as in the first embodiment using this function.
X線干渉計の各歯におけるX線ビームの分割、反射、結合にはラウエケースのX線回折を用いる。このため、各歯は単結晶であることが必要で、かつ、安定して干渉させるためには各歯の相対的な位置がX線の波長オーダーで安定している必要がある。このため、X線干渉計20はシリコンインゴットなどから一体で切り出した一体型X線干渉計を用いるとよい。X線干渉計に対するX線の入射角が数角度秒でも異なると、形成されるX線の干渉縞が変化してしまい、位相の変化を正確に求めることができなくなってしまう。このため、図11に示すように、X線干渉計20を搭載し位置決めを行うX線干渉計位置決め機構には、1/100角度秒以上の位置決め精度および安定性を持った回転ステージ27と、X線の入射位置を調整するX,Zステージ28と、チルト角を調整するチルトステージ29から構成されたものを用いる。
Laue-case X-ray diffraction is used to divide, reflect and combine the X-ray beam at each tooth of the X-ray interferometer. For this reason, each tooth needs to be a single crystal, and the relative position of each tooth needs to be stable in the order of the wavelength of X-rays in order to cause stable interference. For this reason, the
1枚の干渉ビーム像からは、位相の変化を定量的に検出することができない。このため、図12に示すように、被写体を設置した光路とは異なる光路26(参照波)に、位相シフタ30を設置し、位相シフタ調整機構31で位相を走査しながら測定した複数の干渉像から位相を定量的に求める。位相を定間隔でn枚変化させたとき、各位相kで得られた位相像Ikを用いて位相シフトφは
The phase change cannot be quantitatively detected from one interference beam image. For this reason, as shown in FIG. 12, a plurality of interference images measured while a
から求める。位相をシフトする方法として、位相シフタ30をくさび型のアクリル等とし、位相シフタ調整機構31で上下に移動させてもよいし、平板アクリルとし、位相シフタ調整機構31で回転させてもよい。
Ask from. As a method of shifting the phase, the
一体型X線干渉計では、観察視野が母材となるインゴットの大きさで制限され、高々数cmであり、大きな観察視野を確保することができない。また、被写体と歯の間隔が狭く、被写体と歯の温度が異なると、歯の格子面が変動して干渉縞がドリフトしてしまうという問題がある。このため、一体型干渉計の代わりに図13に示すような干渉計を複数の結晶ブロックに分割した干渉計(分離型干渉計)を用いてもよい。この干渉計では、観察視野を一体型に比べて2倍以上大きな視野を確保できることに加えて、被写体と歯を離すことができるので、温度差によるドリフトを低減できるというメリットがある。しかし、安定した干渉を実現するためには分離した結晶ブロック間をサブnradで安定に位置決めする必要がある。このため、干渉計を搭載するステージには、一体型干渉計ステージの軸に加えて、ブロック間の角度を調整する位置決め精度の高いステージ32を新たに設ける。nradの位置決めを実現するために、このステージの駆動機構33には圧電素子などを用いればよい。また、長時間にわたるドリフトを抑制するために、干渉ビーム像に現れている縞の位置を常時監視し、位置の変動を打ち消すように圧電素子の電圧を制御するフィードバック機構などを設ければよい。
In the integrated X-ray interferometer, the observation visual field is limited by the size of the ingot serving as a base material and is at most several centimeters, and a large observation visual field cannot be secured. Further, when the distance between the subject and the tooth is narrow and the temperature between the subject and the tooth is different, there is a problem that the lattice plane of the tooth fluctuates and the interference fringes drift. For this reason, an interferometer (separated interferometer) obtained by dividing an interferometer as shown in FIG. 13 into a plurality of crystal blocks may be used instead of the integrated interferometer. This interferometer has the advantage of reducing drift due to a temperature difference since the subject can be separated from the teeth in addition to ensuring a field of view that is at least twice as large as the observation field. However, in order to realize stable interference, it is necessary to stably position the separated crystal blocks with sub-nrad. For this reason, in addition to the axis | shaft of an integral interferometer stage, the
以上、本実施例によれば、被写体によって生じた位相の変化をコントラストとする断面像を得ることができる。このため、高い密度分解能で被写体内部を非破壊で観察することできる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to obtain a cross-sectional image in which the phase change caused by the subject is a contrast. Therefore, the inside of the subject can be observed nondestructively with high density resolution.
1 X線源
2 被写体ホルダー
3 被写体回転位置決め機構
4 X線検出器
5 制御部
6 演算処理部
7 表示部
8 X線
9 被写体
10 透過したX線
11 回転機構
12 X線集光素子
13 被写体走査機構
14 強度検出器
15 集光X線
16 X線集光素子位置調整機構
17 蛍光X線
18 第2X線検出器
19 第3X線検出器
20 X線干渉計
21 1枚目の歯
22 2枚目の歯
23 3枚目の歯
24 干渉X線ビーム
25 ビーム経路
26 光路
27 回転ステージ
28 X,Zステージ
29 チルトステージ
30 位相シフタ
31 位相シフタ調整機構
32 ステージ
33 駆動機構
1 X-ray
Claims (16)
前記演算表示部は、断面像の再構成とデコンボリューション処理とを繰り返し計算により行い断面像を求めて表示するX線撮像装置。 An X-ray source, an irradiation mechanism that irradiates the subject with X-rays generated from the X-ray source, a rotation mechanism that relatively rotates the X-ray source or the subject, and the subject transmitted through each angle of rotation A detector that acquires a projection image representing a spatial intensity distribution of X-rays, and a calculation display unit that calculates and displays a cross-sectional image of the subject from the projection images of each angle obtained by the detector;
The arithmetic display unit is an X-ray imaging apparatus that obtains and displays a cross-sectional image by repeatedly performing cross-sectional image reconstruction and deconvolution processing by calculation.
前記演算表示部は、k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像と、当該k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像に前記検出器の装置関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像から、k+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラム像を求め、さらに、このサイノグラム像を逆投影した像と、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算における断面像を求めることにより被写体の断面像を得ることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 1,
The calculation display unit was obtained by measurement with a sinogram image obtained by k-th iteration calculation, an image obtained by convolving and integrating the device function of the detector with the sinogram image obtained by the k-th iteration calculation. From the sinogram image, a sinogram image in the (k + 1) th iteration calculation is obtained, and an image obtained by back-projecting the sinogram image, a cross-sectional image obtained by the k-th iteration calculation, and a sinogram image obtained by the measurement are back-projected. An X-ray imaging apparatus characterized in that a cross-sectional image of a subject is obtained by obtaining a cross-sectional image in the k + 1-th repetitive calculation from the obtained image.
前記演算表示部は、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、当該k回目の繰り返し計算で得られた断面像の投影・逆投影した像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算におけるぼけ処理前の断面像を求め、さらに、このぼけ処理前の断面像に対して前記検出器によって生じたぼけを低減する処理を施した断面像をk+1回目の繰り返し計算における断面像とすることにより被写体の断面像を得ることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 1,
The calculation display unit backprojects a cross-sectional image obtained by the k-th iterative calculation, a projected / back-projected image of the cross-sectional image obtained by the k-th iterative calculation, and a sinogram image obtained by the measurement. A cross-sectional image before blur processing in the k + 1-th repetitive calculation is obtained from the obtained image, and a cross-sectional image obtained by performing processing for reducing blur generated by the detector on the cross-sectional image before blur processing is obtained for the (k + 1) th time. An X-ray imaging apparatus characterized in that a cross-sectional image of a subject is obtained by using a cross-sectional image in the repetitive calculation.
前記検出器によって生じたぼけを低減する処理が、k+1回目の繰り返し計算で得られたぼけ処理前の断面像と、k+1回目の繰り返し計算で得られたぼけ処理前の断面像に前記検出器の装置関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影して求めた断面像を用いて、k+1回目の繰り返し計算におけるぼけを取り除いた断面像を得ることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 3,
The process of reducing the blur caused by the detector includes a cross-sectional image before the blur process obtained by the (k + 1) th iteration calculation and a cross-sectional image before the blur process obtained by the (k + 1) th iteration calculation. X-ray characterized in that a cross-sectional image obtained by removing blur in the k + 1-th repetitive calculation is obtained using an image obtained by convolving and integrating an apparatus function and a cross-sectional image obtained by back projecting a sinogram image obtained by measurement. Imaging device.
前記演算表示部は、k+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラム像または断面像を計算する過程に束縛条件を付加することを特徴とするX線撮像装置。 In the X-ray imaging device according to any one of claims 2 to 4,
The calculation display unit adds a constraint condition to a process of calculating a sinogram image or a cross-sectional image in the k + 1-th repetitive calculation.
前記演算処理部におけるデコンボリューション処理と断面像の再構成を周波数空間で行うことを特徴とするX線撮像装置 The X-ray imaging apparatus according to claim 1,
X-ray imaging apparatus characterized by performing deconvolution processing and cross-sectional image reconstruction in frequency space in said arithmetic processing unit
前記演算表示部は、断面像の再構成とデコンボリューション処理とを繰り返し計算により行い、前記集光したX線のサイズが有限であることによって生じた像のぼけを低減した断面像を求めて表示するX線撮像装置。 An X-ray source, a condensing optical system for condensing X-rays generated from the X-ray source, a scanning mechanism for scanning the condensed X-rays on the subject, and rotating the subject with respect to the collected X-rays A rotation mechanism for detecting the intensity of X-rays transmitted through the subject, and a calculation display for calculating and displaying a cross-sectional image of the subject from the X-ray intensity at each angle and each position obtained by the detector. And
The calculation display unit repeatedly performs reconstruction of the cross-sectional image and deconvolution processing by calculation, and obtains and displays a cross-sectional image in which the blur of the image caused by the limited size of the condensed X-ray is reduced. X-ray imaging apparatus.
前記演算表示部は、k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像と、当該k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像に前記集光ビームの広がりを表す関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像から、k+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラム像を求め、さらに、このサイノグラム像を逆投影した像と、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算における断面像を求めることにより被写体の断面像を得ることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 7,
The calculation display unit includes a sinogram image obtained by the k-th iteration calculation, an image obtained by convolving and integrating the function representing the spread of the condensed beam into the sinogram image obtained by the k-th iteration calculation, and measurement. From the obtained sinogram image, a sinogram image in the (k + 1) -th iteration calculation is obtained, and an image obtained by projecting this sinogram image back, a cross-sectional image obtained by the k-th iteration calculation, and a sinogram image obtained by measurement An X-ray imaging apparatus characterized in that a cross-sectional image of a subject is obtained by obtaining a cross-sectional image in a k + 1-th repetitive calculation from an image obtained by back-projecting.
前記演算表示部は、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、当該k回目の繰り返し計算で得られた断面像の投影・逆投影した像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算におけるぼけ処理前の断面像を求め、さらに、k+1回目の繰り返し計算で得られたぼけ処理前の断面像と、k+1回目の繰り返し計算で得られたぼけ処理前の断面像に前記集光ビームの広がりを表す関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影して求めた断面像を用いて、k+1回目の繰り返し計算におけるぼけを取り除いた断面像を得ることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 7,
The calculation display unit backprojects a cross-sectional image obtained by the k-th iterative calculation, a projected / back-projected image of the cross-sectional image obtained by the k-th iterative calculation, and a sinogram image obtained by the measurement. The cross-sectional image before the blur process in the k + 1-th iteration calculation is obtained from the obtained image, and the cross-sectional image before the blur process obtained in the k + 1-th iteration calculation and the blur image obtained in the k + 1-th iteration calculation are also obtained. Using the cross-sectional image obtained by convolving and integrating the function representing the spread of the focused beam and the cross-sectional image obtained by back projecting the sinogram image obtained by the measurement, blur in the k + 1-th repetitive calculation was removed. An X-ray imaging apparatus characterized by obtaining a cross-sectional image.
前記演算表示部は、断面像の再構成とデコンボリューション処理とを繰り返し計算により行い、前記集光したX線のサイズが有限であることによって生じた像のぼけを低減した断面像を求めて表示するX線撮像装置。 An X-ray source, a condensing optical system for condensing X-rays generated from the X-ray source, a scanning mechanism for scanning the condensed X-rays on the subject, and rotating the subject with respect to the collected X-rays A rotating mechanism for detecting the intensity of fluorescent X-rays generated from the subject, and the contrast of the concentration of the element of the subject from the energy and intensity of the fluorescent X-rays at each angle and each position obtained by the detector. A calculation display unit for calculating and displaying a cross-sectional image to be displayed,
The calculation display unit repeatedly performs reconstruction of the cross-sectional image and deconvolution processing by calculation, and obtains and displays a cross-sectional image in which the blur of the image caused by the limited size of the condensed X-ray is reduced. X-ray imaging apparatus.
前記演算表示部は、k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像と、当該k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像に前記集光ビームの広がりを表す関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像から、k+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラム像を求め、さらに、このサイノグラム像を逆投影した像と、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算における断面像を求めることにより被写体の断面像を得ることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 10,
The calculation display unit includes a sinogram image obtained by the k-th iteration calculation, an image obtained by convolving and integrating the function representing the spread of the condensed beam into the sinogram image obtained by the k-th iteration calculation, and measurement. From the obtained sinogram image, a sinogram image in the (k + 1) -th iteration calculation is obtained, and an image obtained by projecting this sinogram image back, a cross-sectional image obtained by the k-th iteration calculation, and a sinogram image obtained by measurement An X-ray imaging apparatus characterized in that a cross-sectional image of a subject is obtained by obtaining a cross-sectional image in a k + 1-th repetitive calculation from an image obtained by back-projecting.
前記演算表示部は、断面像の再構成とデコンボリューション処理とを繰り返し計算により行い、前記X線干渉計の結合素子および検出器によって生じた像のぼけを低減した断面像を求めて表示するX線撮像装置。 An X-ray interferometer composed of an X-ray source and an optical element that divides, reflects and combines the X-rays generated from the X-ray source, and a subject is placed in one of the divided optical paths of the X-ray interferometer A rotation positioning mechanism that performs positioning and rotation, a detector that detects an interference X-ray image emitted from the X-ray interferometer, and a phase generated by an object from an X-ray interference image at each angle obtained by the detector A calculation display unit that calculates and displays a cross-sectional image of a subject having a shift as contrast,
The arithmetic display unit repeatedly performs cross-sectional image reconstruction and deconvolution processing by calculation, and obtains and displays a cross-sectional image with reduced image blur caused by the coupling element and detector of the X-ray interferometer. Line imaging device.
前記演算表示部は、k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像と、当該k回目の繰り返し計算で得られたサイノグラム像に前記X線干渉計の結合素子および検出器によって生じた像のぼけを表す関数を畳み込み積分した像と、測定で得られたサイノグラム像から、k+1回目の繰り返し計算におけるサイノグラム像を求め、さらに、このサイノグラム像を逆投影した像と、k回目の繰り返し計算で得られた断面像と、測定で得られたサイノグラム像を逆投影した像から、k+1回目の繰り返し計算における断面像を求めることにより被写体の断面像を得ることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 12,
The calculation display unit is configured to detect blurring of an image generated by the coupling element and the detector of the X-ray interferometer on the sinogram image obtained by the k-th iteration calculation and the sinogram image obtained by the k-th iteration calculation. The sinogram image in the (k + 1) th iteration calculation is obtained from the image obtained by convolving and integrating the function to be expressed and the sinogram image obtained by measurement, and further, the backprojected image of this sinogram image and the kth iteration calculation are obtained. An X-ray imaging apparatus characterized in that a cross-sectional image of a subject is obtained by obtaining a cross-sectional image in a repetitive calculation of k + 1 times from a cross-sectional image and an image obtained by back projecting a sinogram image obtained by measurement.
前記X線干渉計の光路に位相シフタを設置し、該位相シフタを走査して得られた複数のX線干渉像から被写体によって生じた位相シフトを求めることを特徴とするX線撮像装置。 The X-ray imaging apparatus according to claim 12 or 13,
An X-ray imaging apparatus characterized in that a phase shifter is installed in an optical path of the X-ray interferometer, and a phase shift caused by a subject is obtained from a plurality of X-ray interference images obtained by scanning the phase shifter.
前記X線干渉計が、分割した複数の光学素子で構成されていることを特徴とするX線撮像装置。 In the X-ray imaging device according to any one of claims 12 to 14,
An X-ray imaging apparatus, wherein the X-ray interferometer includes a plurality of divided optical elements.
断面像の再構成とデコンボリューション処理とを繰り返し計算により行い、像のぼけを低減した断面像を求めるX線撮像方法。 The subject is irradiated with X-rays generated from the X-ray source by relatively rotating the X-ray source and the subject, and a cross section of the subject is calculated from a transmission X-ray image of the subject acquired by the detector at each rotation angle. An X-ray imaging method for obtaining an image nondestructively,
An X-ray imaging method in which cross-sectional image reconstruction and deconvolution processing are repeatedly performed to obtain a cross-sectional image with reduced image blur.
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