JP2016198504A - 画像生成装置、ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】再構成画像の画質の向上を低計算コストで実現可能な画像生成装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法を提供すること。【解決手段】前処理部１０６は、被検体をＸ線ＣＴスキャンすることにより収集された投影データを取得する。再構成部１１４は、投影データに逐次近似再構成を施すことにより更新画像を生成する。ここで、再構成部１１４は、逐次近似再構成における逆投影において順投影データにフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の順投影データと投影データとに基づく現在画像を事前画像に組み合わせることにより更新画像を生成する。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、画像生成装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法に関する。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナから放出されるＸ線ビームは、一般に、多色である。しかし、第三世代ＣＴスキャナは、検出器のエネルギー積分の性質によるデータに基づいて画像を生成する。これらの検出器は、エネルギー積分検出器と呼ばれ、エネルギー積分Ｘ線データを取得する。一方、光子計数検出器は、エネルギー積分の性質ではなく、Ｘ線源のスペクトルの性質を取得するように構成される。透過されたＸ線ビームのスペクトルの性質を得るために、光子計数検出器は、Ｘ線ビームをその成分エネルギー又はスペクトルビンに分割し、ビン各々の光子数を計数する。Ｘ線源のスペクトルの性質を利用したＣＴは、スペクトルＣＴと呼ばれる。スペクトルＣＴは、２つ以上のエネルギー準位で透過されたＸ線の検出を含むので、定義上、二重エネルギーＣＴを含む。

スペクトルＣＴは、Ｘ線ビーム全てのスペクトルに含まれる更なる臨床情報を提供するので、スペクトルＣＴは従来のＣＴと比較して有利である。例えば、スペクトルＣＴは、組織を識別すること、カルシウムを含む組織とヨウ素を含む組織を区別すること及びより小さい血管の検出を強化することを容易にする。スペクトルＣＴは、ビームハードニングアーチファクトを減少させ、スキャナのタイプと無関係にＣＴ値の正確さを向上させる。

スペクトルＣＴを実施する際に積分検出器を使用されても良い。例えば、ガントリが被検体の周りを回転するときにデータを取得するため、互いに対して所定の角度で二個のＸ線源と二個の検出器とがガントリに配置さる。他の態様としては、ｋＶ切替えを実行する単一線源と単一の積分検出器とが組合されても良い。その組合せは、被検体の周りを回転するときにデータを収集するためにガントリに配置される。他の態様としては、被検体の周りを回転するときにデータを取得するために、単一線源と二層の検出器とがガントリに配置される。スペクトルＣＴのこれら態様の全ては、ビームハードニングや時間分解能、ノイズ、不十分な検出器応答、不十分なエネルギー分離のような、臨床的に利用可能な画像を再構成するうえで必要な課題を実質的に解決するに至っていない。

逐次近似再構成（Iterative Reconstruction）は、上述のＣＴスキャナにおいて使用される。逐次近似再構成は、順投影データを、画像推定を介して測定データと比較し、順投影データと測定データとの差を使用して画像推定を更新する。測定データは、データをぼかす真のシステムオプティクス（system optics）、並びに散乱及びビームハードニング等の物理的効果の影響を受けている。再投影されたデータと測定データとが一致する場合、厳密解に近い良好な推定が再構成画像として得られる。再構成は、ペンシルビーム・ジオメトリ（geometry、幾何学的配置）と呼ばれる、点光源、点検出器、点画像ボクセル及びスナップショットによるデータ収集を仮定している。

低線量下においてデータ忠実度は、ノイズと一致することも暗に意味しており、それは望ましくない。それゆえに、ほとんどのシステムは、解剖の特徴を維持しながらノイズを減少させるために反復中に挿入されるコスト関数を使用する。

システムオプティクスモデリング（ＳＯＭ）は、（１）線源の範囲、及び位置変動に伴う放射率の変動の態様、（２）検出器要素のサイズ、（３）線源と検出器要素との相対的ジオメトリ（システム倍率）、（４）画像ボクセルサイズ及び形状、並びに（５）各データサンプリングの間のガントリの回転に関する情報を含む。

目的は、再構成画像の画質の向上を低計算コストで実現可能な画像生成装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法を提供することにある。

本実施形態に係る画像生成装置は、被検体をＸ線ＣＴスキャンすることにより収集された投影データを取得する取得部と、前記投影データに逐次近似再構成を施すことにより更新画像を生成する再構成部と、を具備する画像生成装置であって、前記再構成部は、前記逐次近似再構成における逆投影において順投影データにフィルタ処理を施し、前記フィルタ処理後の順投影データと前記投影データとに基づく現在画像を事前画像に組み合わせることにより前記更新画像を生成する。

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の構成を示す図である。 図２は、本実施形態によるＸ線源から放射するＸ線ビームを示す図である。 図３は、本実施形態に係る、データ領域における低域フィルタ（ＤＬＰＦ）が適用されたＳＯＭを示す図である。 図４は、本実施形態によるデータ領域低域フィルタ（ＤＬＰＦ（ｘ_ν，ｙ_ν，β））について結果として生じる畳み込まれた曲線を示す図である。 図５は、本実施形態によるガウシアン・フィルタ成分を示す図である。 図６は、本実施形態によるトップハット・フィルタ成分を示す図である。 図７は、本実施形態による最終ＤＬＰＦフィルタを示す図である。 図８は、本実施形態によるガウス幅を説明する図である。 図９は、本実施形態によるトップハット幅を説明する図である。 図１０は、本実施形態による逐次近似再構成の流れを示す図である。 図１１は、本実施形態によるＤＬＰＦを利用した逐次近似再構成の流れを示す図である。 図１２は、本実施形態による画像領域でのＩＲ−ＳＯＭ ＬＰＦを説明する図である。 図１３は、本実施形態による画像領域でのＩＲ−ＳＯＭ ＬＰＦの実装態様を説明する図である。 図１４は、本実施形態による画像領域でのＩＲ−ＳＯＭ ＬＰＦを示す流れ図である。 図１５は、本実施形態によるデータ領域及び画像領域が等価であることの検証を示す図である。 図１６は、本実施形態による検証のための投影データの生成で使用されるシミュレートされた点拡がり関数（ＰＳＦ）ファントムを示す図である。 図１７Ａは、本実施形態による図１６のファントムに対するデータ領域、画像領域及び真のＰＳＦを比較する説明する図である。 図１７Ｂは、本実施形態による図１６のファントムに対するデータ領域、画像領域及び真のＰＳＦを比較する説明する図である。 図１７Ｃは、本実施形態による図１６のファントムに対するデータ領域、画像領域及び真のＰＳＦを比較する説明する図である。 図１７Ｄは、本実施形態による図１６のファントムに対するデータ領域、画像領域、及び真のＰＳＦを比較する説明する図である。 図１７Ｅは、本実施形態による図１６のファントムに対するデータ領域、画像領域及び真のＰＳＦを比較する説明する図である。 図１７Ｆは、本実施形態による図１６のファントムに対するデータ領域、画像領域及び真のＰＳＦを比較する説明する図である。 図１８は、本実施形態に係る画像再構成法の流れを示す図である。 図１９は、本実施形態の再構成部の構成を示す図である。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる画像生成装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像生成方法を説明する。

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の構成を示す。図１に示すように、Ｘ線撮影ガントリ１００は、側面から見て示され、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、多列又は２次元アレイタイプＸ線検出器１０３とを含む。Ｘ線管１０１及びＸ線検出器１０３は、回転軸ＲＡの周りに回転可能に支持される環状フレーム１０２上の被検体Ｓを横切って正反対に装着される。回転部１０７が環状フレーム１０２を０．４秒／回転などの高速で回転させる。環状フレーム１０２の回転中、被検体Ｓは軸ＲＡに沿って移動されても良い。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線管１０１がＸ線を生成するために、スリップリング１０８を通してＸ線管１０１に印加される管電圧を生成する高電圧発生器１０９をさらに含む。Ｘ線は被検体Ｓに向けて放出される。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを透過したＸ線を検出するためにＸ線管１０１から被検体Ｓを横切った反対側に配置される。Ｘ線検出器１０３は、個々の検出器要素又はユニットをさらに含む。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線検出器１０３からの検出信号を処理するための他のデバイスをさらに含む。データ収集回路（ＤＡＳ：data acquisition system）１０４は、各チャネルのＸ線検出器１０３から出力された信号を電圧信号に変換し、その信号を増幅し、さらに、その信号をデジタル信号に変換する。デジタル信号は、生データと呼ばれる。Ｘ線検出器１０３及びＤＡＳ１０４は、所定の１回転当たりの総投影数（ＴＰＰＲ）を扱うように構成される。ＴＰＰＲの例は、限定はしないが、９００ＴＰＰＲ、９００〜１８００ＴＰＰＲ、及び９００〜３６００ＴＰＰＲを含む。

生データは、Ｘ線撮影ガントリ１００の外側のコンソールに収容されている前処理部１０６に非接触データ伝送部１０５を介して伝送される。前処理部１０６は、生データへの感度補正等の前処理を実行する。前処理された生データは、投影データと呼ばれる。記憶部１１２は、投影データを記憶する。記憶部１１２は、データ／制御バス１１１を介してシステム制御部１１０に、再構成部１１４、入力部１１５及び表示部１１６とともに接続される。

Ｘ線検出器１０３は、ＣＴスキャナシステムの様々な世代において被検体に対して回転及び／又は固定される。上述のＣＴスキャナシステムは、第３世代ジオメトリと第４世代ジオメトリを組み合わせたシステムの一例である。第３世代システムでは、Ｘ線管１０１及びＸ線検出器１０３は、環状フレーム１０２に正反対に装着される。環状フレーム１０２が回転軸ＲＡ周りに回転されるとＸ線管１０１及びＸ線検出器１０３は、被検体Ｓの周りに回転される。第４世代ジオメトリシステムでは、検出器は被検体の周りに固定して配置され、Ｘ線管は被検体の周りを回転する。

なお、Ｘ線撮影ガントリ１００は、Ｃアーム及びスタンドによって支持される環状フレーム１０２に配列された多数の検出器を有しても良い。

従来の逐次近似再構成は、上述の如何なる世代のＣＴスキャナシステムに実装されるとしても、幾つかの典型的な問題を有している。第１は、フィルタ補正逆投影を用いる標準再構成は、低線量データ収集において適応フィルタ処理を必要とする。しかしながら、そのようなシステムは、特に軟組織境界の分解能を維持することが困難である。

第２は、逐次近似再構成は、多くの場合、低線量ＣＴで使用されるので、全変動や異方性拡散、双方向フィルタ等に基づくコスト関数が使用される。しかしながら、これらの手法の全ては、ＣＴＡ（CT Angiography）スキャンにおいて、ノイズドットと第二次及び第三次の血管等の小さい解剖学的特徴とを区別することが困難である。別の問題は、軟組織器官の境界の鮮鋭度の維持である。従来のシステムは、この問題を、画像再構成プロセスに画像システムの真のビーム幅を含むように試みるシステムオプティクスモデル（ＳＯＭ）を組み込むことによって解決している。しかしながら、そのようなシステムでは、処理時間が長すぎる。

第３は、ＳＯＭを組み込む標準方法は、アイソセンタの周りの多数の測定値を平均することである。この方法は、アイソセンタの近くの画像領域において利益をもたらし、またアイソセンタから離れたところにおいて妥当な近似を与える。しかしながら、多くのマイクロ・レイ（micro-ray）に亘り計算された平均は、各検出器センサがマイクロセンサの５×５アレイに分割されること、焦点スポットが焦点スポットの７×３アレイに分割される（各々がそれ自体の放射率関数をもつ）こと、及び５つのマイクロ・ビュー（micro-view）が、各記録されたビュー信号に対して回転の間の信号積分の詳細を明らかにするために使用されることが含まれ得る。逐次近似再構成は、計算負荷を一桁だけ既に増加させており、標準ＳＯＭは、計算負荷を更に５×５×７×３×５＝２６２５倍増加させている。更にマイクロ・レイの数が減少する場合、ＳＯＭを使用する利益は失われることがある。

本実施形態は、計算の複雑さをＳＯＭのない逐次近似再構成以上に実質的に増加させることなしに、ノイズ低減のためにコスト関数を使用しながら画像鮮鋭度を維持あるいは改善する。本実施形態においてシステムオプティクスは、空間及びビュー可変の低域フィルタとしてモデル化される。当該低域フィルタは、再投影（すなわち、順投影）工程、又は再投影に先立つ推定画像の画像領域での何れかに適用され得る。このプロセスは、マイクロ・レイ及びマイクロ・ビュー、並びに距離駆動法（distance driven method）を実施することよりも計算コストが大幅に少ない。

上記のアイソセンタ周りの測定値を平均する方法においてフィルタは、空間的に不変になり、従って処理が高速である。システムオプティクスモデルは、一連のＣＴ画像におけるぼけの詳細を定義する。本実施形態においてキャリブレーションファントムは、超低密度発泡体又は他の低密度支持デバイスに収容される。キャリブレーションファントムは、アイソセンタの近くに配置され、非常に小さく（直径が１ｍｍ以下）、高密度で、高原子番号の球からなる。キャリブレーションファントムをスキャンすることにより、ぼけを測定することができるので、モデル化の必要はない。このアイソセンタ制限は、ぼけがＦＯＶ内の位置に依存するため必要である。

ぼけやビーム幅、クロストーク等の原因は、測定されるので重要ではない。更にアイソセンタ近似により、アイソセンタの近くの画像領域のＳＯＭの利益と、アイソセンタから離れたところの妥当な近似とを得ることができる。アイソセンタは、多くの場合、画像の診断上最も重要な領域である。

点拡がり関数（ＰＳＦ）が測定値から決定された後、ＰＳＦは、逐次再構成の反復過程において順投影の後段に配設された畳み込みカーネルとして使用される。なお、点拡がり関数の決定は、工場で一回だけ行われる必要がある。畳み込み演算は、他の処理ステップと比較して計算上相対的に安価である。

上述のアイソセンタ実施形態への幾つかの変更が与えられる。ＰＳＦの測定及び使用は、検出器セルの画像ボクセルサイズによって引き起こされる逆投影ぼけを組み込むために距離駆動逆投影に組み合わされる。ＰＳＦは、単一の測定値に基づいて生成しても良く、又は、より好適には、測定値が特定の位置に起因して偏らないようにアイソセンタの周りの多数の測定値の平均に基づいて生成しても良い。ここで、試験球は、検出器セルの「特別な」区域上に突き出ている。ＰＳＦはマイクロ・レイ手法を使用して推定されても良い。しかしながら、この推定量には、クロストークなどのぼかしのＸ線源が含まれない。ＰＳＦの畳み込みは、対数演算の後に適用される場合、より効率的である。

本実施形態によれば、データ領域における逐次近似再構成−システムオプティクスモデリング（ＩＲ−ＳＯＭ）低域フィルタ（ＤＬＰＦ）概念が開示される。図２は、Ｘ線源１０１から放射して、被検体を通り、Ｘ線検出器１０３で検出されるＸ線ビームを示す。所与のＸ線源ジオメトリでは、ガントリ回転の間、位置（ｘ_ν，ｙ_ν）に配置された半径Ｒνを有するボクセルＶＯのＸ線検出器１０３へのビュー角βでの投影は、ＰＳＦ−ＳＯＭ（ｘ_ν，ｙ_ν，β）で与えられる。ＰＳＦは、点光源又は点対象物に対する画像化システムの応答を記述する。ＰＳＦは、収束光学系（focused optical system）ではシステムのインパルス応答と見なすことができる。図２に示すように、Ｘ線源１０１の右前部の角及び左後部の角は、関数ＰＳＦ−ＳＯＭ（ｘ_ν，ｙ_ν，β）で表される歪み又はぼけを引き起こす。しかしながら、右前部の角及び左後部の角に限らずぼけを引き起こすことに留意されたい。破線２０１は、１つのビューを収集する間にＸ線源１０１が横断する区域を表す。対象物に交差する破線２０１内から放射するレイは全てぼけの一因になる。破線２０３は、ＰＳＦの境界を画定する境界レイを表す。図の簡単のため、中間のレイは描かれていない。

図３は、図２に対応し、データ領域におけるＬＰＦ（ＤＬＰＦ）が適用されたＳＯＭを示す。ＤＬＰＦモデル化の場合には、点光源１０１及び点ボクセルＶＯを使用しており、ガントリ回転ぼけがないペンシルビーム（ＰＢ）ジオメトリが逐次近似再構成において仮定されている。点ボクセルＶＯの投影は、ＰＳＦ−ＰＢ（ｘ_ν，ｙ_ν，β）で与えられる。従って、図２に示されたＰＳＦ−ＳＯＭ（ｘ_ν，ｙ_ν，β）の現実の場合は、ＰＳＦ−ＰＢ（ｘ_ν，ｙ_ν，β）をデジタルフィルタＤＬＰＦ（ｘ_ν，ｙ_ν，β）で畳み込むことによって推定され得る。

さらに、ＤＬＰＦは、図４に示されるように、２つのフィルタ、すなわち、ガウシアン・フィルタ（Gaussian filter）及びトップハット・フィルタ（TopHat filter）の畳み込みとしてモデル化することができる。ガウシアン・フィルタは、Ｘ線源及びボクセルぼけをモデル化するために使用され、トップハット・フィルタは、回転ぼけをモデル化するために使用される。回転ぼけは、データ収集回路１０４による検出信号の積分時間中におけるガントリ運動により生じる。ガウシアン・フィルタの１／１０値全幅はＤＷ_GSで与えられ、トップハット・フィルタの１／１０値全幅はＤＷ_THで与えられる。２つの関数が、フィルタＤＬＰＦを作成するために畳み込まれる。図４は、ＤＬＰＦ（ｘ_ν，ｙ_ν，β）について、結果として生じる畳み込み曲線を示す。

ガウシアン・フィルタ成分の形状は、図５に示される曲線によって示される。曲線の１／１０値全幅（ＦＷＴＭ）はＤＷ_GS（ｘ_ν，ｙ_ν，β）で与えられる。その結果として、ガウシアン・フィルタ成分σは、下記の式により規定される。なお、Ｐは１／１０値全幅であり、具体的には、Ｐ＝０．１である。

離散ガウシアン・フィルタ（ＤＧＳ）は、下記の式により規定される。

ここで、Δｃはチャネルのチャネル間隔であり、例えば、公称で１．０である。この場合、離散ガウシアン・フィルタ（ＤＧＳ）は、下記の式により規定される。

ここで、点の数ＮＰｔｓ_ＧＳは、下記の式により規定される。

トップハット・フィルタ成分の形状は、図６に示される曲線によって示される。トップハット・フィルタ（ＤＴＨ）は、下記の式により規定される。

離散トップハット・フィルタ（ＤＴＨ）は、下記の式により規定される。

点の数ＮＰｔｓ_ＴＨは、下記の式により規定される。

図７は、離散トップハット・フィルタＤＴＨと離散ガウシアン・フィルタＤＧＳとの離散畳み込みである最終ＤＬＰＦフィルタを示す。ＤＬＰＦフィルタフィルタは、畳み込みの後、下記の正規化式を使用して正規化される。ここで、ＤＬＰＦ’は、畳み込み直後の非正規化フィルタである。

ガウス幅ＤＷ_GSの計算は、図８を参照して与えられることになる。ガウス幅ＤＷ_GSは、下記の式により規定される。

ＳＯＭにおけるＸ線源のフットプリントＣｈＦＰ_SOM（ｘ_ν，ｙ_ν，β）は、ＳＯＭにおけるＸ線源に起因する、点（ｘ_ν，ｙ_ν，β）に位置するボクセルのフットプリントである。ＧＳＳｃａｌｅは、実験的に決定されたパラメータ（例えば、０．６７）である。ＳＯＭにおけるＸ線源のフットプリントＣｈＦＰ_SOM（ｘ_ν，ｙ_ν，β）は、下記の式により規定される。

ｘ−ｙ平面中の矩形Ｘ線源は、中心点（ｘ_s，ｙ_s）と、角点（ｘ_s1，ｙ_s1）、（ｘ_s2，ｙ_s2）、（ｘ_s3，ｙ_s3）とによって定義される。角点（ｘ_sn，ｙ_sn）ごとに、Ｘ線源点から放射するレイは、点（ｘ_t，ｙ_t）でボクセル（ｘ_ν，ｙ_ν）に接することになり、チャネルＣｈでＸ線検出器１０３と交差することになる。ＳＯＭにおけるＸ線源のフットプリントは、４つの角点の全てから決定された最大及び最小チャネル位置である。γ_ν≧０では、ＣｈＬはレイＳ１ｔＬにより規定され、ＣｈＵはＳ３ｔＵからのレイにより規定される。γ_ν＜０では、ＣｈＬはレイＳ４ｔＬにより規定され、ＣｈＵはレイＳ２ｔＵにより規定される。

トップハット幅ＤＷ_THの計算は、図９を参照して与えられることになる。トップハット幅ＤＷ_THは、下記の式により規定される。

回転フットプリントＣｈＦＰ_ROT（ｘ_ν，ｙ_ν，β）は、積分時間中の点Ｘ線源の回転に起因する、点（ｘ_ν，ｙ_ν，β）におけるボクセルのフットプリントである。ＴＨＳｃａｌｅは、実験的に決定されたパラメータ（例えば、０．９）である。回転フットプリントＣｈＦＰ_ROT（ｘ_ν，ｙ_ν，β）は、下記の式により規定される。

図９において、開始ビューβ_sでのＸ線源のボクセルフットプリントは、ＣｈＬ_νs及びＣｈＵ_νsにより規定され、終了ビューβ_eでのボクセルフットプリントはＣｈＬ_νe及びＣｈＵ_νeにより規定される。回転ぼけフットプリントは、ビューβ_sでのＤＡＳ積分時間の開始及び終了に対応する開始及び終了ビューβ_s及びβ_eにより規定される。ＣｈＦＰ_SOMと同様に、Ｘ線源から放射してボクセルに接するレイは、チャネルＣｈでＸ線検出器に交差することになる。ＣｈＦＰ_ROTでは、レイとチャネルとの交差は、単一のＸ線源について開始及び終了ビューで計算される。

図１０は、一般的な逐次近似再構成の流れを示す図である。現在の順投影データＰＤｆがオリジナルの投影データ（ＲａｗＤａｔａ）から減算され、順投影データＰＤｆとオリジナルの投影データとの差分ＰＤｓを逆投影して、現在画像ＩＭＧ_Sが生成される。現在画像ＩＭＧ_Sが以前の画像ＩＭＧ_nに組み合わされて、更新画像ＩＭＧ_n+1が生成される。

図１１は、本実施形態に係るＤＬＰＦを用いた逐次近似再構成の流れを示す図である。フィルタは、空間的に依存しており、差分ＰＤｓではなく順投影データＰＤｆに適用されなければならない。従ってフィルタＤＬＰＦは、下記の第１式の右辺の第２項で示されるように、逆投影において適用されなければならない。

図１１は、現在の画像ＩＭＧ_S［ｉ，ｊ］が以前に得られた画像ＩＭＧ_n［ｉ，ｊ］と組み合わされ、それにより、更新された画像ＩＭＧ_n+1［ｉ，ｊ］がもたらされることを示している。すなわち、まず、現在の順投影データＰＤｆにフィルタＤＬＰＦを適用し、フィルタ処理後の投影データ（上記第１式の右辺の第２項）を生成してオリジナルの投影データ（ＲａｗＤａｔａ）からフィルタ処理後の投影データを減算して、差分投影データを生成する（上記第１式の右辺）。その後、差分投影データを逆投影して現在画像ＩＭＧ_Sを生成し、現在画像ＩＭＧ_Sと以前の画像ＩＭＧ_nとを加算して更新画像ＩＭＧ_n+1を生成する。

図１２は、画像領域ＩＲ−ＳＯＭ ＬＰＦの一実施形態を示す。データ領域フィルタは、画像領域フィルタに変換され、投影データではなく画像データに適用され得る。ＤＷ_TH及びＤＷ_GSの画像領域等価物は、それぞれ、ＤＷ_THの画像領域等価物ＩＷ_TH及ＤＷ_GSの画像領域等価物ＩＷ_GSである。ＩＷ_GSに関するデータ領域から画像領域へのフィルタ長とＩＷ_THに関するデータ領域から画像領域へのフィルタ長とは、下記の式により規定される。

画像領域フィルタＩＬＰＦは、上述のＤＬＰＦと同じ方法で計算され、唯一の違いは、ＤＷ_TH、ＤＷ_GS、Ｄ_TH、Ｄ_GS、ＤＬＰＦ及びＮＰｔｓ_DLPFが、それらの画像領域等価物、ＩＷ_TH、ＩＷ_GS、ＩＴＨ、ＩＧＳ、ＩＬＰＦ及びＮＰｔｓ_ILPFに入れ替えられることである。ΔｃもΔｘｙに入れ替えられている。Δｘｙは、ｍｍ単位のボクセル間隔である。

図１３は、画像領域ＩＲ−ＳＯＭ ＬＰＦの一実装態様を示す。画像ボクセルは１Ｄであり、フィルタ処理されるべきボクセル（ｘ_ν，ｙ_ν）を通過するＸ線源−ボクセルレイに垂直である１Ｄラインに沿ってフィルタ処理される。フィルタ処理ラインに沿った位置（ｘ_p，ｙ_p）でのボクセル値は、バイリニア補間（ＢＬＩ）又は最近傍法によってＩＭＧからフィルタ・バッファＦＢへと計算される。フィルタ・バッファＦＢは、下記の式により規定されるように、出力ボクセルＩＭＧＦ［ｉ_ν，ｊ_ν］を生成するためにフィルタ処理される。

図１４は、本実施形態に係る画像領域でのＩＲ−ＳＯＭ ＬＰＦの流れを示す図である。画像領域フィルタ処理は、順投影に先立って画像に適用される。そのため、順投影（ＦＰＪ）及び逆投影（ＢＰＪ）は修正される必要がない。

図１５を参照しながら、データ領域及び画像領域の実装態様が等価であることを検証する。ＤＬＰＦで畳み込まれたペンシルビーム点拡がり関数（ＰＢ−ＰＳＦ）は、図１５の上段のボックスに示されるように、システムオブジェクトモデル点拡がり関数（ＰＳＦ−ＳＯＭ）に一致する。ＩＬＰＦで畳み込まれた順投影点ボクセルは、図１５の中段のボックスに示されるように、ＰＳＦ−ＳＯＭに一致する。

様々な位置（ｘ，ｙ）に配置された細線についてシミュレートされたＰＳＦ投影データが、図１６に示されるように、ＰＳＦ−ＳＯＭ及びＰＳＦ−ＰＢにより生成される。シミュレートされた点ボクセル画像も生成される。

図１７Ａ、１７Ｂ、１７Ｃ、１７Ｄ、１７Ｅ及び１７Ｆは、図１６に示された異なる６つの点でのＰＳＦについてデータ領域実装態様と画像領域実装態様とを比較している。プロットは、現実の実際の場合を、システムオプティクスモデリング（ＰＳＦ−ＳＯＭ）、ペンシルビームの場合（ＰＳＦ−ＰＢ）、ＰＳＦ−ＰＢで畳み込まれたデータ領域低域フィルタ（ＰＳＦ−ＤＬＰＦ）及び画像領域低域フィルタ（ＰＳＦ−ＩＬＰＦ）と比較している。６つの点の各々で示されているように、データ領域ＰＳＦ−ＤＬＰＦ及び画像領域ＰＳＦ−ＩＬＰＦは、互いに非常に類似しており、また、現実の場合のＰＳＦ−ＳＯＭにも非常に類似している。

図１８は、本実施形態に係る画像再構成方法１８００の流れを示す図である。ステップＳ１８１０において被検体のスキャン中に収集された投影データを、前処理部１０６を介して得ることを含む。スキャンは、Ｘ線管１０１によるＸ線の発生とＸ線検出器１０３によるＸ線の検出とを行いながら、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とが配置された環状フレーム１０２を回転部１０７が回転させることにより行われる。Ｘ線検出器１０３は、検出されたＸ線の検出信号を生成し、データ収集回路１０４は、検出信号に応じた生データを生成する。生データは、非接触データ伝送部１０５により前処理部１０６に伝送される。前処理部１０６は、生データに前処理を施してオリジナルの投影データを生成する。

ステップＳ１８２０において再構成部１１４は、システムオプティクスをモデル化するために逆投影の間順投影データをフィルタ処理することによって投影データの逐次近似再構成を実行する。

ステップＳ１８３０において再構成部１１４は、現在画像を生成するために投影データからフィルタ補正順投影データを減算する。

ステップＳ１８４０において再構成部１１４は、更新された画像を生成するために現在画像を以前に得られた画像と組み合わせる。

すなわち、再構成部１１４は、オリジナルの投影データに逐次近似再構成を実行して更新画像を再構成する。具体的には、逐次近似再構成中の所与の反復において再構成部１１４は、順投影データに本実施形態に係るフィルタ処理を施しフィルタ処理後の順投影データを生成する。順投影データは、再構成部１１４により、当該反復の前の反復において生成された更新画像を順投影することにより生成される。次に再構成部１１４は、オリジナルの投影データからフィルタ処理後の順投影データを減算して差分投影データを生成する。再構成部１１４は、差分投影データに逆投影処理を施して現在画像を生成する。再構成部１１４は、現在画像と、当該現在画像の前の反復において生成された前画像とを加算して更新画像を生成する。

画像再構成方法１８００は、また、所与の場所のボクセルを１つ又は複数のＸ線検出器上に所与のビュー角で投影することと、投影されたボクセルのＰＳＦを得ることとを含むことができる。画像再構成方法１８００は、また、所与の場所について、投影された点ボクセルをデータ領域低域フィルタで畳み込んでも良い。データ領域低域フィルタは、トップハットぼけ関数の１／１０値全幅で畳み込まれたガウスぼけ関数の１／１０値全幅としてモデル化され得る。

コンピュータ実行可能命令が具体化されたコンピュータ可読媒体により、コンピュータは本実施形態に係る画像再構成方法を実行することができる。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、逐次近似再構成をシステムオプティクスモデル（ＳＯＭ）と組み合わせるための処理回路を含む。ＳＯＭは、データ領域に空間可変フィルタを有することができる。データ領域の空間可変フィルタは、ＦＯＶのアイソセンタでの又はその近くでのキャリブレーション・ピン・ファントムの測定値を有する。データ領域の空間可変フィルタは、Ｘ線源、関連するＸ線検出器、又はボクセル寄与のぼけを表す位置依存ガウス関数を含んでも良い。データ領域の空間可変フィルタは、データサンプリングの間のガントリ回転ぼけを表す位置依存トップハット関数で畳み込まれても良い。畳み込まれた空間可変フィルタは、さらに、画像化逐次近似再構成計算の順投影データで畳み込まれも良い。ＳＯＭは、また、画像領域に空間可変フィルタを有することができる。画像領域の空間可変フィルタは、ガウス関数及びトップハット関数の空間依存畳み込みでも良い。

本実施形態に係る逐次近似再構成は、低線量下においても、フィルタ補正逆投影と比較してより高品質の画像を再構成することができる。本実施形態に係る逐次近似再構成は、標準の逐次近似再構成と比較して、より良好なエッジ及び解剖学的特徴を保持し、空間分解能を向上することができる。本実施形態に係る逐次近似再構成は、非線形空間可変逆畳み込みを逐次近似再構成に基づくアルゴリズムに組み込むことにより、従来の方法よりも計算効率を向上することができる。

上述の実施形態は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置に組み込まれた又は単体の再構成部１１４により実現することができる。当該再構成部１１４は、コンピュータ装置に実装される。図１９は、コンピュータ装置に実装された再構成部１１４の構成を示す図である。再構成部１１４は、コンピューティングシステムのメモリ、プロセッサ及び回路を使用して実現することができる。図１９において、再構成部１１４は、上述の逐次近似再構成を実行するＣＰＵ１９００を含む。逐次近似再構成に関するプロセスデータ及び命令は、メモリ１９０２に記憶され得る。これらのプロセスデータ及び命令は、ハードドライブ（ＨＤＤ）又は携帯用記憶媒体などの記憶媒体ディスク１９０４に記憶することもでき、又は遠隔に記憶することができる。なお本実施形態は、プロセスの命令が記憶されるコンピュータ可読媒体の形態によって限定されない。例えば、命令は、サーバ又はコンピュータなどのコンピューティングシステムが通信する任意の情報処理デバイスに記憶され得る。このような情報処理デバイスとしては、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）及びハードディスク等が挙げられる。

さらに再構成部１１４に含まれるＣＰＵ１９００は、汎用のオペレーティングシステム及び当業者に知られている他のシステムと協同して実行する、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン又はオペレーティングシステムの構成要素、又はそれらの組合せとして提供され得る。

ＣＰＵ１９００は、既存の如何なるプロセッサを利用することができる。あるいは当業者によって認識されている他のプロセッサタイプとすることができる。あるいは、ＣＰＵ１９００は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤに、又は当業者が認識しているような個別の論理回路を使用して実装されても良い。さらに、ＣＰＵ１９００は、上述の逐次近似再構成のプロセスの命令を実行するために協同して並列に働く多数のプロセッサとして実装されても良い。

図１９の再構成部１１４は、また、ネットワーク１９とインターフェース接続するためにネットワーク制御回路１９０６を含む。ネットワーク１９は、インターネットなどの公衆ネットワーク又はＬＡＮもしくはＷＡＮネットワーク等のプライベートネットワーク、又はそれらの任意の組合せとすることができ、ＰＳＴＮ又はＩＳＤＮサブネットワークを含むこともできる。ネットワーク１９は、有線又は無線でも良い。

再構成部１１４は、汎用のディスプレイ１９１０と表示制御回路１９０８とをさらに含む。汎用のＩ／Ｏインターフェース１９１２は、キーボード及び／又はマウス１９１４、ならびにディスプレイ１９１０上のもしくはディスプレイ１９１０から離れているタッチスクリーンパネル１９１６とインターフェース接続される。Ｉ／Ｏインターフェース１９１２は、汎用のプリンタ及びスキャナを含む様々な周辺機器１９１８に接続される。

スピーカ／マイクロホン１９２２とインターフェース接続し、音響や音楽を提供するために音響制御回路１９２０が再構成部１１４に実装されても良い。

汎用の記憶制御回路１９２４を介して、記憶媒体ディスク１９０４は通信バス１９２６に接続される。通信バス１９２６は、再構成部１１４の構成要素の全てを相互接続させる。ディスプレイ１９１０、キーボード及び／又はマウス１９１４、表示制御回路１９０８、記憶制御回路１９２４、ネットワーク制御回路１９０６、音響制御回路及び汎用Ｉ／Ｏインターフェース１９１２は、既存の機器が用いられれば良いので、一般的な特徴及び機能の説明は省略する。

かくして、再構成画像の画質の向上を低計算コストで実現することが可能となる。

いくつかの実施形態が説明されたが、これらの実施形態は、単なる例として提示されており、本開示の範囲を限定するように意図されていない。本明細書で説明された新規の方法及びシステムは、様々な他の形態で具現化され得る。その上に、本明細書で説明された方法及びシステムの形態における様々な省略、置換、及び交換が、本開示の趣旨から逸脱することなくなされ得る。添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物は、本開示の範囲及び趣旨内にあるとしてそのような形態又は変更形態を包含するように意図される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１９…ネットワーク、１００…Ｘ線撮影ガントリ、１０１…Ｘ線管、１０２…環状フレーム、１０３…Ｘ線検出器、１０４…データ収集回路、１０５…非接触データ伝送部、１０６…前処理部、１０７…回転部、１０８…スリップリング、１０９…高電圧発生器、１１０…システム制御部、１１１…データ／制御バス、１１２…記憶部、１１４…再構成部、１１５…入力部、１１６…表示部。

Claims (15)

1. 被検体をＸ線ＣＴスキャンすることにより収集された投影データを取得する取得部と、
   前記投影データに逐次近似再構成を施すことにより更新画像を生成する再構成部と、を具備する画像生成装置であって、
   前記再構成部は、前記逐次近似再構成における逆投影において順投影データにフィルタ処理を施し、前記フィルタ処理後の順投影データと前記投影データとに基づく現在画像を事前画像に組み合わせることにより前記更新画像を生成する、
   画像生成装置。
2. 前記再構成部は、データ領域において前記順投影データに低域フィルタを適用することにより前記フィルタ処理を実行する、請求項１記載の画像生成装置。
3. 前記再構成部は、データ領域において前記順投影データに空間可変フィルタを適用することにより前記フィルタ処理を実行する、請求項１記載の画像生成装置。
4. 前記空間可変フィルタは、Ｘ線源、関連する検出Ｘ線及びボクセル寄与のうちの１つ又は複数を表す位置依存ガウスぼけ関数を含む、請求項３記載の画像生成装置。
5. 前記再構成部は、ガントリ回転ぼけを表す位置依存トップハット関数で畳み込まれた前記空間可変フィルタを使用して前記フィルタ処理を実行する、請求項４記載の画像生成装置。
6. 前記再構成部は、前記現在画像を生成する際、前記投影データから前記フィルタ処理が施された順投影データを減算する、請求項１記載の画像生成装置。
7. 前記再構成部は、前記投影データから前記フィルタ処理が施された順投影データを減算して減算投影データを生成し、前記減算投影データを逆投影することにより前記現在画像を生成する、請求項６記載の画像生成装置。
8. 前記再構成部は、ガウス関数及びトップハット関数を畳み込むことによって得られる空間可変フィルタを使用して前記フィルタ処理を実行する、請求項１記載の画像生成装置。
9. 前記再構成部は、前記現在画像と以前に得られた前画像とを組み合わせて前記更新画像を生成する、請求項１記載の画像生成装置。
10. 前記再構成部は、前記逐次近似再構成における各順投影工程の後に、レイ総計経路に垂直な画像での１次元畳み込みにおいて空間可変フィルタを使用してフィルタ処理することを備える、請求項９記載の画像生成装置。
11. 前記再構成部は、所与の場所のボクセルを、１つ又は複数のＸ線検出器上に所与のビュー角で投影し、前記投影されたボクセルに対する点拡がり関数を得る、請求項１記載の画像生成装置。
12. 前記再構成部は、前記所与の場所について、投影された点ボクセルをデータ領域において低域フィルタで畳み込む、請求項１１記載の画像生成装置。
13. 前記低域フィルタは、トップハットぼけ関数の１／１０値全幅で畳み込まれたガウスぼけ関数の１／１０値全幅としてモデル化される、請求項１２記載の画像生成装置。
14. Ｘ線を発生するＸ線源と、
    前記被検体に関する投影データを収集するために。前記Ｘ線源から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
    前記投影データに逐次近似再構成を施すことにより更新画像を生成する再構成部と、を具備するＸ線コンピュータ断層撮影装置であって、
    前記再構成部は、前記逐次近似再構成における逆投影において順投影データにフィルタ処理を施し、前記フィルタ処理後の順投影データと前記投影データとに基づく現在画像を事前画像に組み合わせることにより前記更新画像を生成する、
    Ｘ線コンピュータ断層撮影装置。
15. 被検体をＸ線ＣＴスキャンすることにより収集された投影データを取得し、
    前記投影データに逐次近似再構成を施すことにより更新画像を生成する、
    ことを具備する画像生成方法であって、
    前記更新画像の生成において、前記逐次近似再構成における逆投影において順投影データにフィルタ処理を施し、前記フィルタ処理後の順投影データと前記投影データとに基づく現在画像を事前画像に組み合わせることにより前記更新画像を生成する、
    画像生成方法。