JP4155529B2

JP4155529B2 - Ｘ線ｃｔ装置

Info

Publication number: JP4155529B2
Application number: JP08309297A
Authority: JP
Inventors: 克行田口
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1997-02-17
Filing date: 1997-04-01
Publication date: 2008-09-24
Anticipated expiration: 2017-04-01
Also published as: US6028908A; JPH10286253A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、Ｘ線ＣＴ装置に係り、特に螺旋状スキャンを行うＸ線ＣＴ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の被検体の断層面の撮影に使用するＸ線ＣＴ装置（以下、ＣＴと略記する）のスキャン方式等について簡単に説明する。
【０００３】
（１）ファンビーム（シングルスライス）Ｘ線ＣＴ
現在のＣＴの主流は、図３１に示すように、扇状のＸ線ビーム（ファンビーム）を発生するＸ線焦点と、ファン状あるいは直線状にＮchチャンネル（例えば１０００チャンネル）の検出素子を１列に並べた検出器とを有するシングルスライスＣＴである。
【０００４】
該シングルスライスＣＴは、前記Ｘ線焦点と検出器とを一対にして被検体の周囲に回転しながら被検体を通過したＸ線強度のデータ（投影データと称する）を収集する。１回転でＮview回、例えば１０００回投影データを収集し、このデータに基づき後述の方法で画像再構成をする。
なお、１回のデータ収集を１ビューと称し、１ビューにおける１検出素子あるいは検出素子群のデータを１ビーム、１ビューにおける全ビーム（全検出素子のデータ）をまとめて実データと称する。
【０００５】
（２）２つのスキャン方式（コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャン）
ＣＴの代表的な２種のスキャン方式について説明する。
第１のスキャン方式は、図３２（Ａ）に示すコンベンショナルスキャンである。
【０００６】
この方式は、目的とする断面（例えば、断面Ａ）の周囲を１回転するスキャン方式である。複数の断面（例えば、断面Ａと断面Ｂ）の画像を得たい場合は、先ず断面Ａの周囲を１回転しながらデータ収集し、その後、被検体を載せた寝台、或いはＸ線焦点と検出器を移動して、断面Ｂを回転面にもってくる。その後、断面Ａと同様に断面Ｂの周囲を１回転しながらデータ収集する。
従って、コンベンショナルスキャン方式は、撮影範囲が被検体の体軸方向（Ｚ軸方向）に広い場合、および目的とする断面が多い場合には、撮影時間が長くなる。
【０００７】
第２のスキャン方式は、図３２（Ｂ）に示すヘリカルスキャンである。
この方式は、Ｘ線焦点と検出器とを連続的に回転させながら、その回転と同期させて寝台を被検体の体軸方向に移動させてデータ収集する。Ｘ線焦点の軌跡が被検体周囲を螺旋状にスキャンする。このスキャン方式によると、広範囲を高速にスキャンできる。
ここで、座標系を図３１に示すように定義する。ＸＹ面がコンベンショナルスキャンでスキャンする断面Ａ，Ｂに相当し、Ｚ軸方向は被検体の体軸方向であり、前述のシングルスライスＣＴではスライス方向と称される方向である。
【０００８】
（３）コンベンショナルスキャンの通常の画像再構成
ＣＴの画像再構成を、図３３（Ａ）〜（Ｄ）を参照しつつ簡単に説明する。
【０００９】
コンベンショナルスキャンの場合は、以下の３ステップからなる。ここに、図３３（Ａ）に示すように、回転中心の矢印の信号のみが存在する被検体を想定する。
【００１０】
[1] データ収集と補正
コンベンショナルスキャンでデータ収集する。回転角は一部しか図示しないが、通常３６０°，１８０°＋ファン角などである。投影データは図３３（Ｂ）に示すようになっている。この投影データを、検出器の感度，Ｘ線強度等の種々の要因を考慮して補正し、生データを得る。
【００１１】
［２］再構成関数とのコンボリューション演算
それぞれの角度の生データと、再構成関数をコンボリューションする。コンボリューションデータは図３３（Ｃ）に示すようになり、もともと存在した信号の周囲が窪んでいる。
【００１２】
［３］逆投影演算
コンボリューションデータを、そのデータを収集したときのＸ線の通過パス上の全画素（ピクセル）に加算する。図３３（Ｄ）は、ある角度における逆投影演算を示す。これを必要な角度だけ繰り返すと、元の信号だけが残る。
以上に説明した［２］，［３］の処理を合わせて、フィルタ補正逆投影法（コンボルーションバックプロジェクション法）と呼ばれる。
【００１３】
（４）コンベンショナルスキャンの高分解能な画像再構成（ＱＱ）
空間分解能の向上を実現する方式であり、例えば、空間分解能を０．５０ｍｍから０．３５ｍｍへ向上させるためのいわゆるＱＱ（Quarter-Quarter)と呼ばれる処理について説明する。
【００１４】
図３４（Ａ）はＺ軸方向からアキシャル面（ＸＹ面）を観察したものである。有効視野直径ＦＯＶ(Field of View) を５００ｍｍ、検出器のチャンネル数を１０００チャンネルとすると、前記（３）のコンベンショナルスキャンの通常の画像再構成で得られるアキシャル画像の空間分解能は、約０．５０ｍｍである。なお、ＦＣＤ（Focus-Center-Distance ，Ｘ線焦点−回転中心間距離），ＦＤＤ（Focus-Detector-Distance 、Ｘ線焦点−検出器間距離）である。
【００１５】
前述の如く通常の空間分解能が約０．５ｍｍであるのに対し、ＱＱは、アキシャル画像の空間分解能を例えば約０．３５ｍｍに向上する方法であり、以下にＱＱを説明する。
【００１６】
図３５は、チャンネル方向に配列された偶数個の素子（チャンネル）で構成される検出器を中心線に対して対称的に取り付けずに、検出器をチャンネル方向に１／４チャンネル分ずらして取り付けたいわゆるＱＱオフセット取り付けの状態である。
【００１７】
このとき、図３６（Ａ）において、第ｊビューにおける第ｋチャンネルと第ｋ＋１チャンネルの丁度中間における仮想的な第ｋ＋０．５チャンネルと、第ｊビューの焦点を結んだパス（上向き太い矢印）は、図３６（Ｂ）における約半回転した第ｊ＋ｘビューの焦点と第ｙチャンネルを結んだパス（下向き太い矢印）と一致する。
【００１８】
従って、図３６（Ｂ）の第ｊ＋ｘビューにおける第ｙチャンネルのデータを図３６（Ａ）の第ｊビューにおける第ｋ＋０．５チャンネルのデータとする。前述のｊ，ｋ，ｘ，ｙの関係を式で表すと、下記のようになる。
【００１９】
【数１】
ｙ＝Ｃent ＣＨ×２−（ｋ＋0.5 ）
ｘ＝｛[(ｋ＋0.5 −Ｃent ＣＨ）×φ］／［Ｎch×180 ］＋0.5 ｝×Ｎview
［∵ φ：Ｎch＝ψ：（ｋ＋0.5 −Ｃent ＣＨ）
且つ（180 ＋２ψ）：ｘ＝３６０：Ｎview］（図３７参照）
Ｎview＝１回のビュー数、Ｎch＝チャンネル数、
φ＝ファン角、
ψ＝チャンネルへの角度、
Ｃent ＣＨ＝中心チャンネル＝（Ｎch＋0.5 ）／２
（ＱＱオフセット取り付けの場合、図３５参照）
【００２０】
従って、第ｊ＋ｘビューの第ｙチャンネルのデータから、第ｋチャンネルと第ｋ＋１チャンネルの間の仮想的な第ｋ＋０．５チャンネルのデータが得られることになる。
【００２１】
しかし、上式で例えばＮview＝１０００，Ｎch＝１０００，ｊ＝１００，ｋ＝７００，φ＝５０°の場合には、ｙ＝３００チャンネル，ｘ＝５５５．６２５となって、第６５５．２５５ビューのデータということになってしまう）。
【００２２】
従って、整数部分Ｉｘ＝ｉｎｔ（ｘ）＝６５５から第６５５ビューにおける第３００チャンネルのデータＤ（６５５，３００）と、第６５６ビューにおける第３００チャンネルのデータＤ（６５６，３００）を下式に従って補間してデータＴ・Ｄata を得る。
【００２３】
【数２】
Ｔ・Ｄata ＝（１−ｗ）×Ｄ（Ｉｘ，ｙ）＋ｗ×Ｄ（Ｉｘ＋１，ｙ）
Ｉｘ＝ｉｎｔ（ｘ），ｗ＝ｘ−Ｉｘ，Ｄ（ｊ，ｋ）：第ｊビューにおける第ｋチャンネルのデータ
対向ビーム（図３６（Ｂ）の符号Ｂo および後述する図４０（Ｃ）参照）と呼ばれるこのデータを、目的とする第ｊビューにおける第ｋ＋０．５チャンネルのデータとする。
【００２４】
第ｊビューにおける全検出器素子に挟まれる仮想的な０．５，１．５，２．５，３．５，…，ｋ＋０．５，…，９９９．５チャンネルのデータ（対向ビーム）を同様の方法で得る。
全チャンネルの対向ビームを合わせて対向データと称する。ほぼ全ての場合においてｘは小数になるので、各対向ビームは各々、１チャンネル×２ビューの２データ補間で得られる。
これを全Ｎviewに関して繰り返す。
【００２５】
上述の方法によって得た、従来の２倍のサンプリング点数（２倍のサンプリング密度）である２×Ｎchチャンネルのデータを用いて、前記（３）に記載した畳み込み処理（コンボリューション）と逆投影処理（バックプロジェクション）を行い、画像再構成をする。
前述の如く対向データを２データ補間で得ているために、空間分解能は２倍にまでは到達しないが、１．４倍である約０．３５ｍｍの空間分解能を得られる。
【００２６】
ここで、ＱＱの概念を図３８を用いて再度説明する。
或る第ｊビューのデータを考える。実線で示す第ｊビューで収集された実データと、１チャンネル×２ビューの補間で得た点線で示す対向データを互い違いに挟み込み、図３８の符号Ｍ1 に示すように、２倍の検出素子数をもつサンプリング密度の高い検出器で収集したデータとして画像再構成する。
このとき、スキャン方式はコンベンショナルスキャンなので、実データと対向データのスライス位置（Ｚ軸方向のサンプリング位置）は同じである。
【００２７】
（５）ヘリカルスキャンの画像再構成
前記図３２（Ａ），（Ｂ）に示した２つのスキャン方式であるコンベンショナルスキャンとヘリカルスキャンの状態を手前側から見たのが図３９（Ａ），（Ｂ）である。横軸をスライス（Ｚ軸）方向、縦軸を回転位相（角度）とし、各データのサンプリング位置を矢印で結んで表している。以下、このような図をスキャン図と称する。
【００２８】
図３９（Ａ）に示すコンベンショナルスキャンでは、前記[1] のステップに相当する、目的とするスライス面で必要な３６０°のデータが収集されており、前述のように[1] →[2] →[3] のステップによる画像再構成ができる。
これに対して図３９（Ｂ）に示すヘリカルスキャンでは、螺旋状スキャンであるために、目的とするスライス面においては１ビューしか収集されていない。
【００２９】
そこで、前記[1] の代わりに、収集した投影データを補正した生データをＺ軸方向に補間して必要なデータを得た後、前述の[2] →[3] のフィルタ補正逆投影法で画像再構成を行う。
【００３０】
シングルスライスＣＴにおける代表的な補間方法は、下記の２種類である。
【００３１】
(a) ３６０°補間法
３６０°補間法をスキャン図の図４０（Ａ）を使って説明する。
図４０（Ａ）に示すように、目的のスライス位置を挟み、且つ最も近い同位相の２ビューの実データを、スライス面とサンプリング位置との距離の逆比で線形補間する方法である。
【００３２】
例えば、目的とするスライス位置（スライス面のＺ座標）をＺ＝Ｚ0 とすると、このスライス位置で収集されたデータは位相０°における１ビューだけである。そこで、例えば位相θのデータを得る場合には、スライス位置の上側の実データ１と、下側の実データ２を選択し、それぞれの実データをサンプリングしたＺ座標と目的のスライス位置Ｚ0 の距離（Ｚ座標）の逆比で各チャンネル毎に線形補間し、補間データを得る。これを必要な全位相分繰り返す。
【００３３】
図４１に示すように、或る第ｊビューのデータを示したのが図４２である。
【００３４】
実データ１における第１，２，３，…，Ｎchのデータと、実データ２における第１，２，３，…，Ｎchのデータをそれぞれ、実データ１と実データ２と目的とするスライス位置の距離の逆比で補間して補間データを得る。
【００３５】
(b) 対向ビーム補間法
仮想的なデータである対向データを使う方法である。
図４０（Ｃ）に示すように、焦点が「黒丸」の位置にあるときに収集した実データの各々の検出素子へのビームは、実線矢印のようになっている。このとき、左側のビーム１と、Ｘ線焦点が「白丸」の位置にあるときの点線のビームとは、同じパスを通過するビームである。この「白丸」からのビームを対向ビームと称する。
【００３６】
同様に、ビーム２と薄灰色（粗いドット）からの点線のビーム、およびビーム３と濃灰色（濃いドット）からのビームは、それぞれ同じパスを通過する対向ビームである。このように、「黒丸」における全てのビームは、対向するビームをもっている。
【００３７】
そこで、各ビーム毎に対応する対向ビームを白丸→薄灰色（粗いドット）→濃灰色（濃いドット）の焦点位置のデータから抜き出して仮想的なデータ（対向データと称する）を形成し、この実データと対向データで線形補間する方法が、対向ビーム補間法である。
このとき対向ビームは、下式で与えられる。
【００３８】
【数３】
ｙ＝Ｃent ＣＨ×２−ｋ
ｘ＝｛［（ｋ−Ｃent ＣＨ）×φ］／［Ｎch×１８０］＋１／２｝Ｎview
［∵ φ：Ｎch＝ψ：（ｋ−Ｃent ＣＨ）
且つ（１８０＋２ψ）：ｘ＝３６０：Ｎview］（図３７参照）
Ｎview＝１回のビュー数、
Ｎch＝チャンネル数、
φ＝ファン角、
ψ＝チャンネルへの角度
Ｃent ＣＨ＝中心チャンネル＝（Ｎch＋０．５）／２
（ＱＱオフセット取り付けの場合）
【００３９】
従って、第ｊ＋ｘビューの第ｙチャンネルのデータから、スライス方向に約半回転ズレて第ｋチャンネルと同じパスを通過する仮想的な対向データが得られることになる。
【００４０】
前述のＱＱ再構成と異なるのは、ＱＱにおいては実データのチャンネル間に挟まれるパスの仮想的なチャンネルのデータを得たのに対し（図３６参照）、今回は実データのチャンネルと同じパスのデータを得ることである（図４３参照）。
【００４１】
しかし、上式で例えばＮview＝１０００，Ｎch＝１０００，ｊ＝１００，ｋ＝７００，φ＝５０°の場合には、ｙ＝３００．５チャンネル、ｘ＝５５５．４８６１となって、第６５５．４８６１ビューの第３００．５チャンネルのデータということになってしまう。
【００４２】
従って、整数部分Ｉｘ＝ｉｎｔ（ｘ）＝６５５とＩｙ＝ｉｎｔ（ｙ）＝３００から第６５５ビューにおける第３００チャンネルのデータＤ（６５５，３００）と第３０１チャンネルのデータＤ（６５５，３０１）と、第６５６ビューにおける第３００チャンネルのデータ（６５６，３００）と第３０１チャンネルのデータＤ（６５６，３０１）を、下式に従って４点補間して対向データＴ・Ｄata を得る。対向ビームは各々、２チャンネル×２ビューの４データ補間で得られる。
【数４】
Ｔ・Ｄata ＝（１−ｗ）×［Ｄ（Ｉx ，Ｉy ）＋Ｄ（Ｉx ，Ｉy+1 ）］／２＋ｗ×［Ｄ（Ｉx+1 ，Ｉy ）＋Ｄ（Ｉx+1 ，Ｉy+1 ）］／２
Ｉx ＝ｉｎｔ（ｘ），ｗ＝ｘ−Ｉx ，Ｉy ＝ｉｎｔ（ｙ），Ｄ（ｊ，ｋ）：第ｊビューにおける第ｋチャンネルのデータ
前記図４１は、或る第ｊビューのデータの対向ビーム補間の概念図である。
【００４３】
実データにおける第１，２，３，…，Ｎchのデータと、上記４点補間によって得た第１，２，３，…，Ｎchの対向データをそれぞれ、実データと対向データと目的とするスライス位置の距離の逆比で各チャンネルのデータ毎に補間して補間データを得る。
【００４４】
前述のように対向データの各ビームは異なるビューのデータから得られるが、今回スキャン方式がヘリカルスキャンであるので、ビュー毎にスライス位置が異なってくる。従って、図４１のように対向ビームのスライス位置はチャンネル毎に異なる。
【００４５】
この方法では、３６０°補間法が１回転ズレたスライス位置のデータ同士で補間しているのに対し、対向ビーム補間法は実データと対向データのスライス位置のズレは約半回転であるために、スライス方向の分解能は対向ビーム補間法の方が優れている。
但し、アキシャル面内の空間分解能は、３６０°補間法ではコンベンショナルスキャンと同程度の約０．５０ｍｍ、対向ビーム補間法では対向データを４点補間で得ているために、０．５０ｍｍ以下である。
【００４６】
（６）マルチスライスＣＴ
さて、高精細に広範囲を高速に撮影したいという要求から、図４４（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）に示すように、検出器列を２列，４列，８列というように複数列備えるマルチスライスＣＴシステムが提案されている。
【００４７】
図４４（Ｂ）の４列マルチスライスＣＴを例にして、幾つか用語を説明する。
【００４８】
前記図３４（Ａ）はＺ軸方向から見たもので、前述の如く図中の円が有効視野ＦＯＶである。
図３４（Ｂ）はＺ軸に垂直な方向からＺ軸を含む平面を観察したもので、Ｘ線焦点から検出器素子へ入射するＸ線が、回転中心を通過するときの（Ｘ線焦点から距離ＦＣＤの）Ｚ軸方向のビームの厚みを、基本スライス厚Ｔとする。
【００４９】
（７）マルチスライスＣＴにおけるヘリカルスキャンの公知例
マルチスライスＣＴにおけるヘリカルスキャンについては、下記文献１に記載されている。
【００５０】
特開平４−２２４７３６号公報「ＣＴ装置」
荒舘博、南部恭二郎（９０年１２月２５日出願）（文献１）
マルチスライスＣＴにおけるヘリカルピッチＰは、前述のシングルスライスＣＴにおける基本ピッチの概念を拡張し、以下の式（１）に示すように検出器列数Ｎと基本スライス厚Ｔの積、即ち、回転中心におけるトータルスライス厚と同じとされている。
【００５１】
Ｐ＝Ｎ×Ｔ …（１）
以下、ヘリカルピッチを基本スライス厚で割った値でヘリカルピッチを表現する。式（１）では、ピッチ４のヘリカルスキャンとなる。
前記文献１で提案されている、Ｎ列マルチスライスＣＴでピッチＮでヘリカルスキャンしたときの補間方法の一つは、シングルスライスＣＴの３６０°補間法を拡張したものである。
【００５２】
図４５は、４列マルチスライスＣＴで上の方法を示すスキャン図である。図４０（Ａ）の３６０°補間法と同様に、目的とするスライス位置を挟む２つの実データで補間する方法である。これを隣接補間法と仮称するが、これについても上記文献１に記載されている。
【００５３】
（８）マルチスライスＸ線ＣＴにおけるヘリカルスキャンの未公開例
公知例ではないが、下記文献２において、下記の３種類の方法が記載されている。
【００５４】
特願平７−３３７１２３号「Ｘ線ＣＴ装置」
田口克行、荒舘博（９５年１２月２５日出願）（文献２）
本発明が解決しようとする問題点ではないが、本方法をマルチスライスＣＴに適用する際にはこれを一部利用するので、内容の概略を記載する。
【００５５】
(A) 手段１：高密度サンプリング・スキャン法：４列はＰitch＝２．５，３．５，４．５、２列はＰitch＝１．５
第１はヘリカルピッチに関する記載があり、Ｐitch＝２．５，３．５，４．５などのピッチのヘリカルスキャンにてサンプリング密度を上げる方法について記載がある。
【００５６】
(B) 手段２：新対向ビーム補間法：対向ビーム同士の内挿補間法
第２は対向ビームの利用方法について記載がある。実データ同士／実データと対向データ／対向データ同士の組み合わせによる補間方法と、通常のヘリカルピッチ或いは高密度サンプリング法によるヘリカルピッチとの組み合わせに関して記載がある。
【００５７】
(C1)手段３：フィルタ補間法１（サンプリングデータ・フィルタ処理によるフィルタ補間法）
(C2)手段４：フィルタ補間法２（補間データ・重み付け加算（フィルタ）処理によるフィルタ補間法）
(C3)手段５：フィルタ補間法３（仮想的スキャン生データの処理によるフィルタ補間法）
(C4)手段６：フィルタ補間法４（再構成ボクセルデータの処理によるフィルタ補間法）
第３は補間方法に関する記載である。スライス方向にフィルタ処理をする方法について、４つの方法が記載されており、通常のヘリカルピッチ或いは高密度サンプリング法によるヘリカルピッチとの組み合わせ、さらには新対向ビーム補間法との組み合わせに関して記載がある。
【００５８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述のＱＱではアキシャル面で０．３５ｍｍ分解能を得られるが、コンベンショナルスキャンであるためにスライス方向の連続性が悪く、３次元ボリュームデータを得るには適さない。
一方、ヘリカルスキャンにおける補間付き画像再構成では体軸方向の連続性が良く、３次元ボリュームデータを得るには適しており、対向ビーム補間法では体軸方向に高い空間分解能が得られが、アキシャル面の空間分解能は０．５０ｍｍ以下になってしまう。
【００５９】
そこで、本発明の目的は、アキシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ）と、ヘリカルスキャンでの良好な体軸方向連続性とを全て満たしたＸ線ＣＴ装置を提供することである。
【００６０】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために請求項１記載の発明は、Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム発生源が発したＸ線を検出するものであって、チャンネルを構成する複数の検出素子をチャンネル方向に沿って並べてなる検出器列をスライス方向に複数の列備えた検出手段と、前記Ｘ線ビーム発生源と前記検出手段を保持する回転架台と、被検体が載置される寝台を前記スライス方向に沿って移動させる移動手段と、前記Ｘ線ビーム発生源を回転させながらＸ線ビームを発生させると共に、前記移動手段により寝台を移動させて前記被検体をらせん状にスキャンして前記検出手段を介してデータ収集し、目的とするスライス位置の画像を画像再構成するＸ線ＣＴ装置において、
前記検出手段で収集した実データと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャンネルに対応し、且つ、前記スライス位置を挟む対向データを用いて、前記検出手段が収集したデータのチャンネル方向のサンプリングピッチより細かいサンプリングピッチのデータ（細ピッチデータ）を生成し、前記細ピッチデータに基づき画像再構成を行うものであり、スライス方向における３つ以上の前記実データ及び前記対向データをスライス方向にフィルタ処理して前記細ピッチデータを生成することを特徴とする。
【００６１】
請求項１記載の発明によれば、例えば、図３に示すように、ヘリカルスキャンをしつつ検出手段（図１の２１，２３等）が収集したデータ（実データ１，２）より細かい細ピッチデータＳＰを生成し、該細ピッチデータＳＰに基づき画像再構成を行う。このようにすれば、図３８に示したＱＱのようにアキシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ）と、ヘリカルスキャンでの良好な体軸方向連続性の両方を満たすことができる。
【００６２】
また、請求項２記載の発明は、Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム発生源が発したＸ線を検出するものであって、チャンネルを構成する複数の検出素子をチャンネル方向に沿って並べてなる検出器列をスライス方向に複数の列備えた検出手段と、前記Ｘ線ビーム発生源と前記検出手段を保持する回転架台と、被検体が載置される寝台を前記スライス方向に沿って移動させる移動手段と、前記Ｘ線ビーム発生源を回転させながらＸ線ビームを発生させると共に、前記移動手段により寝台を移動させて前記被検体をらせん状にスキャンして前記検出手段を介してデータ収集し、目的とするスライス位置の画像を画像再構成するＸ線ＣＴ装置において、
前記検出手段で収集した実データと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャンネルに対応し、且つ、前記スライス位置を挟む対向データを用いて、前記検出手段が収集したデータのチャンネル方向のサンプリング点数より多いサンプリング点数のデータ（多点数データ）を生成し、前記多点数データに基づき画像再構成を行い、スライス方向における３つ以上の前記実データ及び前記対向データをスライス方向にフィルタ処理して前記多点数データを生成することを特徴とする。
【００６３】
請求項２記載の発明によれば、被検体をヘリカルスキャンをしつつ検出手段（図１の２１，２３等）がサンプリングした点数（例えば、１０００点）より、点数の多いサンプリングデータ（多点数データ、例えば、２０００点）を生成し、該多点数データに基づき画像再構成を行う。このようにすれば、図３８に示したＱＱのようにアキシャル面の高い空間分解能（例えば、０．３５ｍｍ）と、ヘリカルスキャンでの良好な体軸方向連続性の両方を満たすことができる。
【００７６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図示の実施形態例に基づいて説明する。
（Ｉ）第１実施形態例
図１は本実施形態例を適用した装置のシステム構成図であり、図２は図１における補間処理部２９の詳細な構成図であり、図３は本実施形態例の処理の概念図であり、図４は本実施形態例の処理の流れを示すフローチャート図である。
【００７７】
図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１０は、システム制御部１１と、架台・寝台制御部１３と、寝台移動部１５と、Ｘ線制御装置１７と、高電圧発生装置１９と、Ｘ線ビーム発生源２１と、検出器２３と、回転架台２５と、データ収集部２７と、補間処理部２９と、画像再構成部３１と、表示部３３とを備えている。
【００７８】
システム制御部１１は、図示しない入力装置を用いて入力されたスライス厚、回転速度等のヘリカルスキャン条件の内、回転速度とスライス厚とファン角度等を架台・寝台制御信号として架台・寝台制御部１３に対して出力する。
【００７９】
また、システム制御部１１は、Ｘ線ビーム発生を制御するＸ線ビーム発生制御信号をＸ線制御装置１７に対して出力し、Ｘ線ビームの検出のタイミングを示す検出制御信号をデータ収集部２７に対して出力する。
【００８０】
更に、システム制御部１１は、データ収集のためのデータ収集制御信号をデータ収集部２７に対して出力し、補間方法を示す補間制御信号を補間処理部２９に対して出力する。
架台・寝台制御部１３は、システム制御部１１により出力された架台・寝台制御信号を基に回転架台２５を回転させると共に、寝台移動信号を寝台移動部１５に対して出力する。
【００８１】
寝台移動部１５は、架台・寝台制御部１３により出力された寝台移動信号を基に、回転架台２５の１回転当りの寝台１５ａの移動量を求め、この移動量で寝台１５ａを移動させる。
【００８２】
Ｘ線制御装置１７は、システム制御部１１により出力されたＸ線ビーム発生制御信号を基に、高電圧発生装置１９による高電圧発生のタイミングを制御する。
【００８３】
高電圧発生装置１９は、Ｘ線ビーム発生源２１からＸ線ビームを曝射させるための高電圧をＸ線制御部１７からの制御信号に従ってＸ線ビーム発生源２１に供給する。
Ｘ線ビーム発生源２１は、高電圧発生装置１９から供給された高電圧によってＸ線ビームを曝射する。
【００８４】
検出器２３は、被検体を透過した投影データを収集するシングルスライス検出器である。
回転架台２５は、Ｘ線ビーム発生源２１と検出器２３とを保持する。また、回転架台２５は、図示しない架台回転機構により、Ｘ線ビーム発生源２１と検出器２３との中間点を通る回転軸を中心にして回転される。
【００８５】
データ収集部２７は、検出器２３により検出されたＸ線ビーム（実際には検出信号）を、システム制御部１１により出力されたデータ収集制御信号に対応させて収集する。
補間処理部２９は、データ収集部２７によって収集されたＸ線ビームを基に、目的のスライス位置のＸ線ビームを補間する。補間処理部２９は、ＣＰＵ，メモリ等から構成される。補間処理部２９の詳細構成を前述の如く図２に示す。
【００８６】
画像再構成部３１は、補間処理部２９により補間されたＸ線ビームを基に、画像再構成する。
表示部３３は、画像再構成部３１により再構成された画像を図示しないモニタ上に表示する。
【００８７】
次に本実施形態例の動作を、（１）ＣＴの概略動作と、（２）補間処理に分けて説明する。
（１）概略動作
先ず、操作者は図示しない入力装置を用いてヘリカルスキャン条件を入力する。例えば、以下に示すヘリカルスキャン条件とする。
【００８８】
検出器列数Ｎseg ＝１
検出器チャンネル数Ｎch＝１０００
検出器のＺ軸方向の回転中心での厚みＤseg ＝２０mm
回転中心でのビームの厚みＮseg ×Ｄseg ＝２０mm
焦点−回転中心間距離ＦＣＤ＝６００mm
焦点−検出器間距離ＦＤＤ＝１２００mm
有効視野直径ＦＯＶ＝５００mm
有効視野角（ファン角） φ＝５０°
【００８９】
前記のヘリカルスキャン条件が入力されるとシステム制御部１１は、このヘリカルスキャン条件の内、回転速度とスライス厚とファン角等を架台・寝台制御信号として架台・寝台制御部１３に対して出力する。そして、架台・寝台制御部１３は、この架台・寝台制御信号を基にして寝台移動信号を寝台移動部１５に対して出力する。
【００９０】
この状態で操作者により寝台開始命令が前記入力装置から入力されると、システム制御部１１は、架台・寝台制御部１３に対して診断開始を指示すると共に、Ｘ線ビーム発生を制御するＸ線ビーム発生制御信号をＸ線制御装置１７に対して出力する。そして、前記Ｘ線ビーム発生制御信号に対応させて、Ｘ線制御装置１７は、高電圧発生装置１９から高電圧を発生させる。
【００９１】
これにより、Ｘ線ビーム発生源２１からＸ線ビームが曝射されると共に、寝台１５ａが寝台移動部１５により移動され、ヘリカルスキャンによる診断が開始される。
そして、データ収集制御信号がシステム制御部１１から出力されると、データ収集部２７は、このデータ収集制御信号に対応させて検出器２３からＸ線ビームを検出し、この検出したＸ線ビーム（実際には検出データ）を補間処理部２９に供給する。
【００９２】
Ｘ線ビームが供給されると、補間処理部２９は、このＸ線ビームを基に、目的のスライス位置のＸ線ビームを補間する。この補間処理を次の（２）で説明する。
【００９３】
（２）補間処理
図３は補間処理の概念図であり、図４は補間処理の流れを示すフローチャート図である。
図３において、或る位相θの複数のデータを示す。スライス位置を挟み下側の実データ１として第ｊビュー、上側の実データ２として第ｊ＋Ｎviewビューを考える。これらは前述の３６０°補間法（図４０（Ａ）および図４２参照）で用いられたデータと同様である。
【００９４】
更に、スライス位置を挟み下側の対向データ１と上側の対向データ２を考える。
【００９５】
▲１▼第１補間処理
補間手段１（２９Ｃ）は実データ１と実データ２とを生データ記憶部２９Ｂから得て、同データのスライス位置と目的とするスライス位置との距離の逆比で線形内挿補間して、目的とするスライス位置の補間データ１を得て、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる（図４のステップＳ１１）。補間の重みは全チャンネルで一定である。
補間データ１は、第１，２，３，…，１０００チャンネル（以下、整数チャンネルとも呼ぶ）のデータとなる。
【００９６】
▲２▼対向データ生成
対向データ生成手段２９Ｅは、生データ記憶部２９Ｂから必要なデータを読み出し、従来例に記載したＱＱ再構成のときの方法で（図３８参照）、該当する１チャンネル×２ビューのデータを補間して実データのチャンネル間に挟まれる仮想的チャンネル（以下、この仮想的チャンネルを少数チャンネルとも呼ぶ）の対向データを生成する。このとき、スライス位置下側の対向データ１と、スライス位置上側の対向データ２の２つを生成する（図４のステップＳ１３）。
【００９７】
生成された対向データ１と対向データ２は、第０．５，１．５，…，９９９．５チャンネルのデータとなる。
生成された対向データ１と対向データ２は、スライス方向に補間されていないので、図３には各チャンネル毎にスライス位置を変えて示している。
【００９８】
▲３▼第２補間処理
補間手段２（２９Ｆ）は対向データ１と対向データ２を、両データのスライス位置と目的とするスライス位置との距離の逆比で線形補間して、目的とするスライス位置の補間データ２を得て、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる（図４のステップＳ１５）。なお、補間の重みはチャンネル毎に計算する。
補間データ２は、第０．５，１．５，…，９９９．５チャンネルのデータとなる。
【００９９】
▲４▼高密度データ生成処理
高密度データ生成手段２９Ｈは、補間データ１（整数チャンネルのデータ）を補間データ１記憶部２９Ｄから、補間データ２（少数チャンネルのデータ）を補間データ２記憶部２９Ｇからそれぞれ読み出し、各データを互い違いに挟み込んでサンプリング点数が２倍である補間データ３を得る（図４のステップＳ１７）。このとき、補間データ３を構成する個々のデータに対して、新たに１から２０００（＝２×Ｎch）のチャンネル番号を付与する。
【０１００】
▲５▼フィルタ補正逆投影
画像再構成部３１で、例えば、通常のフィルタ補正逆投影法によって画像再構成する（図４のステップＳ１９）。
【０１０１】
得られる画像は、２×Ｎch点のサンプリング点数のデータを用いて画像再構成されているので、アキシャル面の空間分解能はＱＱ処理と同様の約０．３５ｍｍであり、ヘリカルスキャンのデータを利用しているので、体軸方向の連続性にも優れている。両者の利点を両立するものである。
【０１０２】
本実施形態例ではスライス位置下側の対向データ１とスライス位置上側の対向データ２を用いて線形内挿補間して補間データ２を得る例を説明したが、これに限定されるものではない。
【０１０３】
例えば、非線形補間でも良いし、中心チャンネルにおいてスライス位置下側の対向データ１と中心チャンネルにおいてスライス位置上側の対向データ２を選択し、図５のようにチャンネルによっては外挿補間を用いても良い。
【０１０４】
また、図１において、最大ＦＯＶに対して被検体が２点鎖線で示すように、小さい場合がある（例えば、頭部）。このような場合には、図５の右下に示すように、チャンネル数を半分（この場合は１０００）にして補間処理をしてもよい。このようにすれば、小さいメモリサイズで画像再構成が行え、また、高速に処理することが可能になる。
【０１０５】
或いは、図６のようにチャンネル毎に対向データの選択を変えて、必ず内挿補間になるようにしても良い。
また、本実施形態例では補間処理部と画像再構成部を別の構成としたが、例えば図７のように画像再構成部の制御装置が補間処理を行う構成でも良い。
【０１０６】
（II）第２実施形態例
本実施形態例はチャンネル方向のDebluring 処理の場合である。
本実施形態例の装置のシステム構成は前記第１実施形態例と同一であり、被検体の投影データを収集する検出器はシングルスライス検出器である。
【０１０７】
図８は、本実施形態例における補間処理部２９の詳細な構成である。第１実施形態例における補間処理部２９の構成に加え、チャンネル方向Debluring 手段２９Ｊと補間データ４記憶部２９Ｋを備えている。
以下▲１▼から▲４▼までの処理は前記第１実施形態例と同一であるので説明は省略する。
【０１０８】
▲１▼第１補間処理
▲２▼対向データ生成
▲３▼第２補間処理
▲４▼高密度データ生成処理
以上の▲１▼〜▲４▼の処理により、高密度なデータである補間データ３が得らる。
【０１０９】
▲５▼チャンネル方向Debluring 処理
図９は、チャンネル方向Debluring 処理の概念図である。
ここで補間データ１，補間データ２，補間データ３の、サンプリング間隔と各々のサンプリング幅について考察する。簡単のため、チャンネルは直線状に配列され、各々の検出素子に対して平行にＸ線ビームが入射したものとして以下説明する。
【０１１０】
補間データ１と補間データ２は全サンプリング点数はＮchであり、サンプリング間隔はチャンネル間隔ｄ、各々サンプル点のサンプリング幅もｄである。これに対し、補間データ３は全サンプリング点数は２Ｎchであり、サンプリング間隔はｄ／２でありながら各々のサンプル点のサンプリング幅はｄである。即ち、これらのデータは互いに重複しており冗長さを含んでいることが分かる。
【０１１１】
そこで、この重複による冗長さを回復するために、補間データ３に対してチャンネル方向にエンハンス効果を持つボケ回復フィルタでフィルタ処理を行う。この種の処理はデコンボリューション処理あるいはDebluring 処理と呼ばれ、同業他社にとってはＱＱ処理などに伴って良く知られた処理である。ボケ回復フィルタの一例が下記文献３，４に記載されているが、これに限定されず、適度に変形したフィルタを利用してもよい。
【０１１２】
特開昭６１−７４０７１（８４年９月１９日出願）「Ｘ線ＣＴ装置」
堀場勇夫、岩田彰、佐々木寛、佐藤一弘（文献３）
特開昭６１−２９０５７３（８４年６月１９日出願）「Ｘ線ＣＴ装置」
西村博（文献４）
チャンネル方向Debluring 手段２９Ｊは、補間データ３を読み込み、補間データ３とDebluring フィルタＤＦ・ＣＨをコンボリューションし、第４補間データを得て、補間データ４記憶部２９Ｋに記憶させる。第４補間データは、冗長さを回復されたデータである。
【０１１３】
▲６▼フィルタ補正逆投影
画像再構成部３１で、通常のフィルタ補正逆投影法によって画像再構成する。再構成された画像は、冗長さを回復された第４補間データを用いているので、より空間分解能が高い画像である。
【０１１４】
前記では、チャンネル方向のDebluring 処理とフィルタ補正逆投影法の再構成フィルタのコンボリューションを別々に処理したが、同時に行っても良い。コンボリューション処理は線形処理であるので、データＤに対してフィルタＦ１とフィルタＦ２を順にコンボリューションするのと、フィルタＦ１とフィルタ１Ｆ２をコンボリューションしたフィルタＦ３をデータＤに対して１回コンボリューションするのとは数学的に等価である。
【０１１５】
【数５】
Ｄata ＝Ｆ２＊（Ｆ１＊Ｄ）＝（Ｆ２＊Ｆ１）＊Ｄ＝Ｆ３＊Ｄ，
Ｆ３＝Ｆ２＊Ｆ１
従って、上記Debluring 処理で用いるフィルタとフィルタ補正逆投影法の再構成フィルタを予めコンボリューションしたものを用いてデータを処理すれば、コンボリューション処理が１回で済むので効率的である。
【０１１６】
また、上記では補間データ３に対するDebluring 処理を説明したが、補間データ２も、対向データ生成時の１チャンネル×２ビューのデータの補間であり、補間によるボケを含んでいる。従って、補間データ２に対して上述のDebluring 処理とは別に、このボケを回復するようなDebluring 処理を施しても良い。これは対向データ１と対向データ２に対して処理しても良いし、対向データ１と対向データ２を補間して得た補間データ２に対して処理しても良い。
【０１１７】
(III)第３実施形態例
本実施形態例はマルチスライスＣＴの場合である。
本実施形態例の装置のシステム構成は前記第１実施形態例と同一である。但し、４列マルチスライス検出器をもつマルチスライスＣＴシステムとする（図４４（Ｂ）参照）。
【０１１８】
本実施形態例における補間処理部２９の詳細な構成は、第１実施形態例と同一である。即ち、動作は異なるが、構成は同一である。
【０１１９】
４列マルチスライスＣＴで、Ｐitch＝４でヘリカルスキャンすると、或る列の対向ビームは、図１０（Ａ）や図１１右上図のように、中心チャンネルで、異なる列の実データのサンプリング位置とほぼ一致する一連のデータとなる（詳細は前記文献２を参照）。実データと対向データのサンプリング位置が近くなるので、これは実データと対向データで補間する際には大きなデメリットとなってしまうが、第３実施形態例では、これを積極的に利用する。
【０１２０】
４列マルチスライスＣＴで収集した或る位相θの状態を図１１に示す。
第ｊビューの４列分の実データと、第１実施形態例と同様に第ｊ＋ｘビューのデータから生成される４列分の対向データと、その１回転（Ｎｖｉｅｗビュー）後である第ｊ＋Ｎｖｉｅｗビューの４列分の実データと第ｊ＋ｘ＋Ｎｖｉｅｗの第１，第２のデータから生成される２つの対向データと、１回転前である第ｊ＋ｘ−Ｎｖｉｅｗビューの第３，４列のデータから生成される２つの対向データの合計８つのデータを示した。本来データ数は下式だけ存在するが、ここでは一部のみ示した。
【０１２１】
【数６】
（データ数）＝（ヘリカルスキャンの回転数）×（検出器列数）×２
図１２は第３実施形態例の処理の概念図である。
以下に詳細を説明するが、▲２▼，▲４▼，▲５▼，▲６▼については前記第１実施形態例と同様なので説明を省略する。第１実施形態例と異なるのは、補間手段２９Ｃと対向データ生成手段２９Ｅが、データ選択手段としての機能が追加されていることである。
【０１２２】
▲１▼実データ１と実データ２の選択（ビューと列）
補間手段１（２９Ｃ）は、図１１のように複数のビューと複数の検出器列の実データの中から、スライス位置を挟み最も近い２つの実データを選択し、実データ１と実データ２とする。
【０１２３】
▲２▼第１補間処理
▲３▼対向データ１と対向データ２の生成（チャンネル毎に独立）
対向データ生成手段２９Ｅは、第２補間処理において必ず内挿補間になるようにスライス位置を挟み最も近い２つの対向ビームをチャンネル毎に選択する。４列マルチスライスＣＴのＰitch＝４のヘリカルスキャンではチャンネル毎のスライス位置のズレが大きいので、全チャンネルにわたって連続した対向データを生成するよりも、チャンネル毎に独立に最適なデータを選択した方がよい。
【０１２４】
このとき▲１▼と同様に、どのビューのどの検出器列のデータを使用するか、という選択が必要である。選択した結果に応じて対向データ生成に必要な生データを生データ記憶部２９Ｂから読み出す。
読み出したデータに対して第１実施形態例と同様に１チャンネル×２ビューの補間処理を行い、対向データ１と対向データ２を生成する。
【０１２５】
図１１では説明のため多くの対向データを表示したが、これら全てを生成後に選択するのではなく、選択後に生成する方が効率的である。図１２中に示した、スライス下側の対向データ１およびスライス上側の対向データ２を生成する。
【０１２６】
▲４▼第２補間処理
▲５▼高密度データ生成処理
▲６▼フィルタ補正逆投影
実データ１と対向データ１および実データ２と対向データ２の中心チャンネルにおけるスライス位置が互いに同じであるので、▲２▼と▲４▼で得られた補間データ１と補間データ２は、シングルスライスＣＴのときよりもスライス方向の被写体の変化の影響を受けにくい。従って、そのような補間データ１と補間データ２から今回生成された高密度データで再構成した画像は画質の良いものとなり、スライス方向の空間分解能も高くなる。
【０１２７】
なお、本実施形態例では４列マルチスライスＣＴにおけるＰitch＝４の例について説明したが、これに限定されるものではない。４列でＰitch＝２としても良いし、２，３，５，６，７，８，…列など他の列数でＰitch＝偶数としても良い。即ち、実データと対向データのスライス位置が中心チャンネル近傍でほぼ等しくなるように列数とＰitchの関係を決定する。
【０１２８】
また、対向データの選択に関しても、外挿を利用するように選択するなど様々な変形があるのは、第１実施形態例と同様である。
また、前記第２実施形態例に記載のチャンネル方向のDebluring 処理については省略したが、これと組み合わせても良い。
【０１２９】
（IV）第４実施形態例
本実施形態例はマルチチャンネルＣＴにおける、スライス方向フィルタ処理（基本スライス厚を薄くして束ね処理、Debluring 処理）の場合である。
図１３は、本実施形態例における補間処理部２９のブロック図である。図２における補間手段１と補間手段２とが、それぞれフィルタ手段１とフィルタ手段２とに置き換えられている。
【０１３０】
また、基本スライス厚ＴをシングルスライスＣＴのスライス厚Ｔより小さく、例えばＴ／３にする。位相θにおけるスキャンの状態と処理の概念図を図１４に示す。
基本スライス厚Ｔのときの図１１と比較すると、図１４ではスライス方向のサンプリング密度が高まっていることが分かる。
【０１３１】
また、元々のデータのスライス方向のサンプリング幅、即ちスライス厚が薄いので、いわゆるパーシャルボリューム効果が抑制された良好なデータが得られることが分かる。
【０１３２】
今回はこのデータ群の中から３つ以上のデータを選択し、それらをスライス方向に束ね処理あるいはエンハンス処理するようなフィルタ処理をチャンネル毎に独立に行う。フィルタ処理の詳細については前記文献２（特願平７−３３７１２３号「Ｘ線ＣＴ装置」）に譲るが、高密度サンプリングと組み合わせたフィルタ処理の概念図を図１５に示す。
【０１３３】
束ね処理あるいはエンハンス処理を行うフィルタ関数の形状については、図１６（Ａ）〜（Ｄ）に幾つかの例を示す。今回は図１６（Ｄ）の低分解能関数を用いて、多くのデータを束ねるものとする。
処理▲５▼，▲６▼は第１実施形態例などと同じであるので、説明を省略する。
【０１３４】
▲１▼実データ選択
フィルタ手段１（２９Ｌ）は、図１４のように複数のビューと複数の検出器列の実データの中から、フィルタ処理に必要な範囲のスライス位置の実データを複数選択し（実データ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９Ｂから読み出す。
【０１３５】
▲２▼フィルタ処理１
フィルタ手段１（２９Ｌ）は、▲１▼で選択した実データ群に対し、制御装置から指示された図１４中に示すフィルタでチャンネル毎に独立にスライス方向にフィルタ処理し、補間データ１を得て、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる。
【０１３６】
フィルタ処理の方法は、前記文献２の第３実施形態例に記載の実データ群に対して直接処理する方法でも良いし、文献２の第４実施形態例に記載の実データ群をリサンプリングして得たデータ群に対して処理する方法でも良い。
【０１３７】
▲３▼対向データ生成
対向データ生成手段２９Ｅは、図１４のように複数のビューと複数の検出器列の実データのデータによって生成され得る複数の対向データの中から、フィルタ処理に必要な範囲のスライス位置の対向データを複数選択し（対向データ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９Ｂから必要なデータを読み出す。
読み出したデータに対して、第１実施形態例と同様に１チャンネル×２ビューの補間処理を行い、対向データ群を生成する。
【０１３８】
▲４▼フィルタ手段２
フィルタ手段２（２９Ｍ）は、対向データ生成手段２９Ｅが生成した対向データ群に対し、制御装置から指示された図１４中に示すフィルタでチャンネル毎に独立にスライス方向にフィルタ処理し、補間データ２を得て、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる。フィルタ処理の方法は▲２▼に準じる。
【０１３９】
▲５▼高密度データ生成処理
▲６▼フィルタ補正逆投影
もともとパーシャル効果の抑制されたデータを用いており、それを低分解能フィルタ関数によってスライス方向に加算したような補間データ１と補間データ２から高密度データを生成し、再構成した画像であるので、その画像はパーシャル効果がきわめて抑制されている。
【０１４０】
なお、本実施形態例ではスライス方向に束ねるようなフィルタを用いたフィルタ処理に関して説明したが、これに限定されるものではない。スライス方向の空間分解能を向上するようなフィルタを用いていわゆるDebluring 処理を施しても良い。もともとスライス方向に充分なサンプリング密度が得られているので、Debluring 処理による効果は大きい。また、次に説明する第５実施形態例に記載の高密度サンプリングと組み合わせれば、この場合には更に画質が向上する。
【０１４１】
また、検出器はマルチスライス検出器である必要はなく、シングルスライスでも良い。また、基本スライス厚を薄くせず、従来の基本スライス厚を用いても良い。
また、前記第２実施形態例に記載のDebluring 処理と組み合わせると、アキシャル面の空間分解能も更に向上する。スライス方向のフィルタ処理においても、上記のようにDebluring 効果のあるフィルタを用いると、アキシャル面，スライス方向ともに高い空間分解能が得られる。
【０１４２】
（Ｖ）第５実施形態例
本実施形態例はマルチチャンネルＣＴにおけるヘリカルピッチ２．５の場合である。
本実施形態例の補間処理部２９の構成は、前記第４実施形態例と同じである。
【０１４３】
今回はヘリカルピッチをＰitch＝２．５とする高密度サンプリング・スキャン法によるヘリカルスキャンを行い、基本スライス厚をＴとする。
Ｐitch＝２．５の高密度サンプリング・スキャン法における実データだけのスキャン図を図１７に示し、実データと（中心チャンネルの）対向データのスキャン図を図１８に示す。高密度サンプリング・スキャン法では、スライス方向のサンプリング密度が増大していることが分かる。
【０１４４】
位相θにおけるスキャンの状態を図１９に示す。Ｐitch＝４のときのスキャンの状態を示す図１１と比較すると、スライス方向のサンプリング密度が高まっていることが分かる。スライス方向のフィルタ処理には、図１６（Ａ）の標準的関数を用いる。
【０１４５】
処理▲２▼，▲４▼，▲５▼，▲６▼については第４実施形態例と同様であるので、説明を省略する。またデータ選択後のフィルタ処理に関しては第４実施形態例の図１４と同様であるので省略する。
【０１４６】
▲１▼実データ選択
フィルタ手段１（２９Ｌ）は、図１９のように複雑な順序で配列された複数のビューと複数の検出器列の実データの中からフィルタ処理に必要な範囲のスライス位置の実データを複数選択し（実データ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９Ｂから読み出す。
【０１４７】
▲２▼フィルタ処理１
▲３▼対向データ生成
対向データ生成手段２９Ｅは、図１９のように複雑な順序で配列された複数のビューと複数の検出器列の実データのデータによって生成され得る複雑な順序で配列される複数の対向データの中から、フィルタ処理に必要な範囲のスライス位置の対向データを複数選択し（対向データ群と呼ぶ）、生データ記憶部２９Ｂから必要なデータを読み出す。
読み出したデータに対して、前記第１実施形態例と同様に１チャンネル×２ビューの補間処理を行い、対向データ群を生成する。
【０１４８】
▲４▼フィルタ処理２
▲５▼高密度データ生成処理
▲６▼フィルタ補正逆投影法
基本スライス厚をＴにしたまま、スライス方向に高密度なサンプリングで得られたデータをフィルタ処理するので、高画質な画像となる。
【０１４９】
なお、本実施形態例では４列マルチスライスＣＴにおけるＰitch＝２．５の例について説明したが、これに限定されるものではない。Ｐitch＝１．５，２．０，３．０，３．５，４．５、或いは２列マルチスライスにおけるＰitch＝１．５など任意に変形可能である。
【０１５０】
一例として、４列でのＰitch＝３．５、Ｐitch＝４．５および２列でのＰitch＝１．５のときのスキャン図を図２０〜図２２および図２３〜図２６に示す。
【０１５１】
また、前記第２実施形態例あるいは第４実施形態例記載のDebluring 処理と組み合わせても良い。
【０１５２】
（VI）第６実施形態例
以上説明した第１ないし第５の実施形態例とこれらの変形例は、予め実データを補間処理およびまたはフィルタ処理等を施して、目的とするスライス位置の整数チャンネルデータである第１補間データを得、また同様に対向データを補間処理およびまたはフィルタ処理して、目的とするスライス位置の少数チャンネルデータである第２補間データを得、これらの第１および第２補間データを組み合わせて目的スライス位置の高密度データを生成するものであった。
【０１５３】
しかしながら、本発明は、予めチャンネル方向に補間処理を施して第１の補間データである高密度実データおよび第２の補間データである高密度対向データを生成し、これら第１および第２補間データに基づいて対向ビーム補間処理（ヘリカル補間処理）により目的とするスライス位置の高密度データを生成することもできる。
【０１５４】
本第６の実施形態例は、それぞれ補間により高密度の実データおよび対向データを生成したのち、これらを使用してヘリカル補間により目的とするスライス位置の高密度データを得る場合の実施形態を示すものである。
【０１５５】
本第６実施形態例が適用されるＸ線ＣＴ装置のシステム構成は、図１に示したＸ線ＣＴ装置と同様であるが、補間処理部２９の詳細な構成が異なる。
【０１５６】
図２７は図１における補間処理部２９の詳細な構成図であり、図２８は本実施形態例の処理の概念図であり、図２９は本実施形態例の処理の流れを示すフローチャート図である。
【０１５７】
図２７において、本第６実施形態例の補間処理部２９は、補間処理部全体を制御する補間処理制御部２９Ａと、被検体のスキャンにより得られた生データを記憶する生データ記憶部２９Ｂと、高密度実データを生成する高密度実データ生成手段２９Ｑと、高密度対向データを生成する高密度対向データ生成手段２９Ｐと、ヘリカル補間手段２９Ｒと、補間データ１記憶部２９Ｄと、補間データ２記憶部２９Ｇと、補間データ３記憶部２９Ｉとを備えて構成されている。
【０１５８】
なお、被検体をスキャンして収集された生データが生データ記憶部２９Ｂに記憶されるまでは、第１実施形態例と同様であるので、それ以後の処理について説明する。
【０１５９】
図２８において、或る位相θの複数のデータを示す。スライス位置を挟み下側の実データ１として第ｊビュー、上側の実データ２として第ｊ＋Ｎviewビューを考える。これらは前述の３６０°補間法（図４０（Ａ）および図４２参照）で用いられたデータと同様である。
更に、スライス位置を挟み下側の対向データ１と上側の対向データ２を考える。
【０１６０】
（１）第１高密度データ生成処理（実データ）
高密度実データ生成手段２９Ｑは、実データ１と実データ２とを生データ記憶部２９Ｂから得て、それぞれの実データに対して、下式に従う同一ビューの隣接チャンネル間補間を行って、第１高密度データ群ｈｐ１を生成し、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる（図２９のステップＳ２１）。補間の重みは全チャンネルで一定である。
【０１６１】
第ｊビューにおける第ｋチャンネルの実データをＤ（ｊ，ｋ）とすると、
【数７】
ｈｐ１（ｊ，２×ｋ）＝Ｄ（ｊ，ｋ）
ｈｐ１（ｊ，２×ｋ−１）＝［Ｄ（ｊ，ｋ−１）＋Ｄ（ｊ，ｋ）］／２
補間データ１は、第１，２，３，…，２０００チャンネルのデータとなる。
【０１６２】
（２）第２高密度データ生成処理（対向データ）
高密度対向データ生成手段２９Ｐは、生データ記憶部２９Ｂから必要なデータを読み出し、奇数チャンネルのデータに対しては、従来例に記載したＱＱ再構成のときの方法で（図３８参照）、該当する１チャンネル×２ビューのデータを補間し、偶数チャンネルのデータに対しては、従来例に記載した対向ビーム補間法で生成したデータと同様に、２ビューで収集した２チャンネルのデータを用いた４点補間により、それぞれ第２高密度データｈｐ２の生成を行い、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる（図２９のステップＳ２３）。
【０１６３】
（２−１）奇数チャンネル
【数８】

（２−２）偶数チャンネル
【数９】

【０１６４】
あるいは、偶数チャンネルのデータは、（２−１）で得た奇数チャンネルのデータを（１）のようにして補間しても良い。また、第１、第２高密度データの生成順序を逆にして、第２高密度データである高密度対向データを先に生成し、第１高密度データである高密度実データの生成を後にしてもよい。
【０１６５】
（３）ヘリカル補間処理
ヘリカル補間手段２９Ｒは、補間データ１記憶部２９Ｄおよび補間データ２記憶部２９Ｇよりそれぞれ第１高密度データ（実データ）および第２高密度データ（対向データ）を読み出して、スライス方向にヘリカル補間し、目的のスライス位置のデータを作成し補間データ３記憶部２９Ｉに記憶させる（ステップＳ２５）。補間は、第１実施形態例のように２点補間でも良いし、第４実施形態例のようにスライス方向のフィルタ処理でも良い。また、チャンネル方向やスライス方向のボケ回復処理（ Debluring処理）を施しても良い。
【０１６６】
（４）ファンビーム再構成処理
画像再構成部３１は、補間データ３記憶部２９Ｉに記憶された高密度データを使用して、通常のファンビーム再構成を行い、画像を得る（ステップＳ１９）。適用する再構成法は、第１実施形態例に使用したフィルタ補正逆投影法でも良いし、ファンパラ変換とフーリエ逆変換とを組み合わせて処理しても良い。
【０１６７】
図３０は、本第６実施形態例の変形例を示すフローチャート図である。第６実施形態例では、それぞれ生データから第１、第２高密度データ生成処理を行ったが、第１高密度データの生成結果を使用して第２高密度データを生成することもできる。
【０１６８】
（１）第１高密度データ生成処理（実データ）
高密度実データ生成手段２９Ｑは、実データ１と実データ２とを生データ記憶部２９Ｂから得て、それぞれの実データに対して、下式に従う同一ビューの隣接チャンネル間補間を行って、第１高密度データ群ｈｐ３を生成し、補間データ１記憶部２９Ｄに記憶させる（図３０のステップＳ３１）。補間の重みは全チャンネルで一定である。
【０１６９】
第ｊビューにおける第ｋチャンネルの実データをＤ（ｊ，ｋ）とすると、
【数１０】
ｈｐ３（ｊ，１）＝Ｄ（ｊ，１）
ｈｐ３（ｊ，２×ｋ）＝Ｄ（ｊ，ｋ）
ｈｐ３（ｊ，２×ｋ＋１）＝［Ｄ（ｊ，ｋ）＋Ｄ（ｊ，ｋ＋１）］／２
補間データ１は、第１，２，３，…，２０００チャンネルのデータとなる。
【０１７０】
（２）第２高密度データ生成処理（対向データ）
高密度対向データ生成手段２９Ｐは、補間データ１記憶部２９Ｄから必要なデータを読み出し、奇数チャンネルのデータに対しては、従来例に記載したＱＱ再構成のときの方法で（図３８参照）、該当する１チャンネル×２ビューのデータを補間し、偶数チャンネルのデータに対しては、従来例に記載した対向ビーム補間法で生成したデータと同様に、２ビューで収集した２チャンネルのデータを用いた４点補間により、それぞれ第２高密度データｈｐ４の生成を行い、補間データ２記憶部２９Ｇに記憶させる（図３０のステップＳ３３）。
【０１７１】
この補間式を以下に示す。
【０１７２】
【数１１】
１≦Ｋ≦２×Ｎch（＝２０００）について、
ｈｐ４（ｊ，Ｋ）＝ｈｐ３（ｊ＋Ｘ（Ｋ），Ｙ（Ｋ））
Ｙ（Ｋ）＝２×Ｎch−Ｋ＋１
Ｘ（Ｋ）＝{[( Ｋ−Ｃent ＣＨ) ×φ] ／［Ｎch×180]＋0.5}×Ｎview
Ｃent ＣＨ＝（２×Ｎch＋１）／２
こうして得られた第１、第２高密度データ、ｈｐ３，ｈｐ４を使用してヘリカル補間処理（図３０のステップＳ２５）及び画像再構成処理（図３０のステップＳ１９）を行うことは、第６実施形態例と同様であるので、以下の説明を省略する。
【０１７３】
以上説明した第６実施形態例およびその変形例は、第２、３、４、５の各実施形態例と任意に組み合わせることができる。すなわち、チャンネル方向の Debluring処理との組合せ、マルチスライスＣＴ装置への適用、スライス方向フィルタ処理との組合せ、マルチスライスＣＴ装置での高密度サンプリング・スキャン法によるヘリカルスキャンなどにも適用することができる。
【０１７４】
なお、本発明をマルチスライスＣＴ装置に適用する場合、実施形態例では検出器列数を４列として説明したが、４列に限らず２、３、５、６、７、８列等、任意の検出器列数を備えたマルチスライスＣＴ装置に適用できることは明らかである。
【０１７５】
また、画像再構成法についても、フィルタ補正逆投影法（コンボリューション法）に限らず、ファンパラ変換による逆投影演算や、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いた逆投影演算、フーリエ変換および逆フーリエを用いた画像再構成法、ライノグラムによる画像再構成等、各種の画像再構成法を利用できることは明らかである。
【０１７６】
さらに、実施形態例では、生データから２倍の密度を有する高密度データを生成したが、２倍に限らず、３倍、４倍等の密度を有する高密度データを生成して画像再構成することも本発明の範囲内である。例えば３倍密度の高密度データを生成する場合には、少数チャンネルの小数点以下の数を０．３３および０．６７とし、４倍密度の高密度データを生成する場合には、小数チャンネルの小数点以下の数を０．２５，０．５および０．７５とすれば良い。
【０１７７】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項1記載の本発明によれば、検出手段が収集したデータのサンプリングピッチより細かいサンプリングピッチのデータ（細ピッチデータ）を生成して再構成するので、高い空間分解能のアキシャル面の画像を得ることができる。基本スライス厚の薄化とスライス方向のフィルタ処理により、さらにパーシャルボリューム効果が抑制され、アーチファクトの少ない高画質な画像が得られる。又、スライス方向のフィルタ処理で選択するフィルタを低分解能関数とすれば、スタック処理画像のような高画質な画像が得られる。
また請求項２記載の本発明によれば、検出手段が収集したデータのサンプリング点数より多いサンプリング点数のデータ（多点数データ）を生成して再構成するので、高い空間分解能のアキシャル面の画像を得ることができる。基本スライス厚の薄化とスライス方向のフィルタ処理により、さらにパーシャルボリューム効果が抑制され、しかもアーチファクトの少ない高画質な画像が得られる。又、スライス方向のフィルタ処理で選択するフィルタを低分解能関数とすれば、スタック処理画像のような高画質な画像が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の各実施形態例を適用するＸ線ＣＴ装置のシステム構成図である。
【図２】同第１実施形態例における補間処理部のブロック図である。
【図３】同第１実施形態例における処理の概念図である。
【図４】同第１実施形態例における処理の流れを説明するフローチャート図である。
【図５】同第１実施形態例における処理として外挿補間を用いた場合の概念図である。
【図６】同第１実施形態例における処理として内挿補間を用いた場合の概念図である。
【図７】同第１実施形態例において画像再構成部の制御装置が補間処理を行う構成の場合のブロック図である。
【図８】同第２実施形態例における補間処理部のブロック図である。
【図９】チャンネル方向Debluring 処理の概念図である。
【図１０】４列マルチスライスＣＴ、Ｐitch＝４でヘリカルスキャンした場合の或る列の対向ビームを示す図である。
【図１１】右上図が４列マルチスライスＣＴ、Ｐitch＝４でヘリカルスキャンした場合の或る列の対向ビームを示す図である。
【図１２】同第３実施形態例の処理の概念図である。
【図１３】同第４実施形態例における補間処理部のブロック図である。
【図１４】同第４実施形態例における位相θのスキャンの状態と処理の概念図である。
【図１５】高密度サンプリングと組み合わせたフィルタ処理の概念図である。
【図１６】束ね処理あるいはエンハンス処理を行うフィルタ関数の形状の例を示す図である。
【図１７】Ｐitch＝２．５の高密度サンプリング・スキャン法における実データだけのスキャン図である。
【図１８】Ｐitch＝２．５の高密度サンプリング・スキャン法における実データと（中心チャンネルの）対向データのスキャン図である。
【図１９】複雑な順序で配列された複数のビューと複数の検出器列の実データを示す図である。
【図２０】４列マルチスライスＣＴにおけるＰitch＝３．５のスキャン図である。
【図２１】４列マルチスライスＣＴにおけるＰitch＝４．５のスキャン図である。
【図２２】基本スライス厚を半分にしてのＰitch＝４．５のスキャン図である。
【図２３】２列マルチスライスＣＴにおけるＰitch＝１．５のときのスキャン図である。
【図２４】２列マルチスライスＣＴにおけるピッチ１．５の場合の対向ビーム補間法を示す図である。
【図２５】４列マルチスライスＣＴにおけるピッチ３．５の場合の対向ビーム補間法を示す図である。
【図２６】４列マルチスライスＣＴにおけるピッチ４．５の場合の対向ビーム補間法を示す図である。
【図２７】本発明に係るＸ線ＣＴ装置の第６実施形態における補間処理部のブロック図である。
【図２８】本発明に係るＸ線ＣＴ装置の第６実施形態における処理の概念図である。
【図２９】同第６実施形態例における処理手順を示すフローチャート図である。
【図３０】同第６実施形態例の変形例における処理手順を示すフローチャート図である。
【図３１】シングルスライスＣＴの概略構成図である。
【図３２】コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャンの概念図である。
【図３３】Ｘ線ＣＴ装置の画像再構成を説明する図である。
【図３４】マルチスライスＸ線ＣＴ装置のジオメトリを説明する図である。
【図３５】ＱＱオフセット取り付けの状態を説明する図である。
【図３６】ＱＱを説明する図である。
【図３７】ＱＱを説明する図である。
【図３８】ＱＱの概念を説明する図である。
【図３９】コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャンにおけるスキャン図である。
【図４０】３６０°補間法を説明する図（Ａ）、対向ビーム補間法を説明する図（Ｂ）、対向ビームを説明する図（Ｃ）、対向ビームのサンプリング位置を説明する図（Ｄ）である。
【図４１】或る第ｊビューのデータの対向ビーム補間の概念図である。
【図４２】３６０°補間法の概念図である。
【図４３】ヘリカルスキャンの対向ビーム補間を説明する図である。
【図４４】マルチスライスＣＴの概念図である。
【図４５】４列マルチスライスＣＴに３６０°補間法を適用した場合のスキャン図である。
【符号の説明】
１３…架台寝台制御部、１５…寝台移動部、２３…検出器、２７…データ収集部、２９…補間処理部、３１…画像再構成部。

Claims

Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム発生源が発したＸ線を検出するものであって、チャンネルを構成する複数の検出素子をチャンネル方向に沿って並べてなる検出器列をスライス方向に複数の列備えた検出手段と、前記Ｘ線ビーム発生源と前記検出手段を保持する回転架台と、被検体が載置される寝台を前記スライス方向に沿って移動させる移動手段と、前記Ｘ線ビーム発生源を回転させながらＸ線ビームを発生させると共に、前記移動手段により寝台を移動させて前記被検体をらせん状にスキャンして前記検出手段を介してデータ収集し、目的とするスライス位置の画像を画像再構成するＸ線ＣＴ装置において、
前記検出手段で収集した実データと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャンネルに対応し、且つ、前記スライス位置を挟む対向データを用いて、前記検出手段が収集したデータのチャンネル方向のサンプリングピッチより細かいサンプリングピッチのデータ（細ピッチデータ）を生成し、前記細ピッチデータに基づき画像再構成を行うものであり、スライス方向における３つ以上の前記実データ及び前記対向データをスライス方向にフィルタ処理して前記細ピッチデータを生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
Ｘ線ビーム発生源と、該Ｘ線ビーム発生源が発したＸ線を検出するものであって、チャンネルを構成する複数の検出素子をチャンネル方向に沿って並べてなる検出器列をスライス方向に複数の列備えた検出手段と、前記Ｘ線ビーム発生源と前記検出手段を保持する回転架台と、被検体が載置される寝台を前記スライス方向に沿って移動させる移動手段と、前記Ｘ線ビーム発生源を回転させながらＸ線ビームを発生させると共に、前記移動手段により寝台を移動させて前記被検体をらせん状にスキャンして前記検出手段を介してデータ収集し、目的とするスライス位置の画像を画像再構成するＸ線ＣＴ装置において、
前記検出手段で収集した実データと前記実データのチャンネルの間に挟まれる仮想チャンネルに対応し、且つ、前記スライス位置を挟む対向データを用いて、前記検出手段が収集したデータのチャンネル方向のサンプリング点数より多いサンプリング点数のデータ（多点数データ）を生成し、前記多点数データに基づき画像再構成を行い、スライス方向における３つ以上の前記実データ及び前記対向データをスライス方向にフィルタ処理して前記多点数データを生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。