JP4159152B2 - コンピュータ断層撮影システム - Google Patents

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は一般的にはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）のイメージングに関し、より具体的には、ＣＴ透視検査システムにおける画像再構成に関する。
【０００２】
【従来の技術】
少なくとも１つの公知のＣＴシステム構成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを投射し、このビームは、一般的に「イメージング（作像）平面」と呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ平面内に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは、患者等のイメージング対象物体を通過する。ビームは、物体によって減衰された後に、放射線検出器の配列（ａｒｒａｙ）に入射する。検出器配列の所で受け取られる減衰したビーム放射線の強度は、物体によるＸ線ビームの減衰量に依存している。配列内の各々の検出器素子は、検出器の位置におけるビーム減衰の測定値である個別の電気信号を発生する。すべての検出器からの減衰測定値が個別に収集されて、透過プロファイルを形成する。
【０００３】
公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器配列は、Ｘ線ビームが物体と交差する角度が定常的に変化するように、イメージング平面内でイメージング対象物体の周りをガントリと共に回転する。１つのガントリ角度における検出器配列からの一群のＸ線減衰測定値、即ち投影データは「ビュー」と呼ばれる。物体の「走査」は、Ｘ線源及び検出器が１回転する間に様々なガントリ角度、即ちビュー角度で形成される１セットのビューで構成されている。軸方向（アキシャル）走査の場合には、投影データを処理して、物体から切り取られた２次元スライスに対応する画像を構成する。１つの投影データ・セットから画像を再構成する１つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投影法と呼ばれている。この手法は、走査からの減衰測定値を、「ＣＴ数」又は「ハンスフィールド（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ）単位」と呼ばれる整数に変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示装置上の対応する画素（ピクセル）の輝度を制御するものである。
【０００４】
全走査時間を短縮するために、「螺旋（ヘリカル）」走査を実行することができる。「螺旋」走査を実行するためには、患者を移動させながら、所定の数のスライスについてのデータを収集する。このようなシステムは、１回のファン・ビーム螺旋走査から単一の螺旋を形成する。ファン・ビームによって精密に撮像された螺旋から投影データが得られ、投影データから各々の所定のスライスにおける画像を再構成することができる。
【０００５】
螺旋走査のための再構成アルゴリズムは典型的には、収集されたデータにビュー角度及び検出器チャンネル・インデクスの関数として重み付けする螺旋重み付け（「ＨＷ」）アルゴリズムを用いている。具体的に述べると、フィルタ補正逆投影を行う前に、ビュー角度及び検出器角度の両者の関数である螺旋重み付けファクタに従ってデータに重み付けする。アンダースキャン重み付けの場合と同様に、ＨＷアルゴリズムにおいても、投影データはフィルタリングされ、重み付けされ、逆投影されて、各々の画像を形成する。
【０００６】
ＣＴ透視検査（ＣＴフルオロ）システムでは、螺旋走査から収集されたデータを利用して画像の連続したフレームを形成し、例えば、患者内部の所望の位置に針をガイドするのを助けたりすることができる。フレームは、ビューと同様に、イメージングされる物体から切り取られた２次元のスライスに対応している。具体的には、投影データは、ある特定のフレーム・レートで処理されて、物体の画像フレームを構成する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
公知のＣＴフルオロ・システムの場合、一般的な目的は、画像の劣化を最小限に抑えながらフレーム・レートを増大させることにある。フレーム・レートを増大させると、例えば、操作者である医師が生検針の位置に関するより時宜に適った（即ち、より最新の）情報を得ることができることを含め、多くの利点が得られる。しかしながら、典型的には、フレーム・レートの増大は、画像の劣化を最小限に抑えることと衝突する。例えば、投影データがより頻繁にフィルタリングされ、重み付けされて逆投影されるほど、フレーム・レートは遅くなる。このように、フレーム・レートはＣＴフルオロ・システムの計算能力によって制限される。
【０００８】
従って、画質に甚大な悪影響を及ぼさずに増大したフレーム・レートを有しているＣＴフルオロ・システムを提供することが望ましい。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
これらの目的及びその他の目的は、後述するように、フレーム・レートを増大させると共に許容可能な画質を提供することを容易にするアーキテクチャ（設計）及びアルゴリズムを有しているＣＴフルオロ・システムによって達成することができる。一般的には、一実施態様では、このシステムは、画像再構成を高速化すると共にこのような高速の再構成によって生ずる可能性のある画像アーティファクトを減少させるような装置及びアルゴリズムを含んでいる。この高速の再構成は、例えば、ビュー圧縮、チャンネル圧縮、遅延を少なくした逆投影及び並行処理を行うことにより達成される。
【００１０】
より具体的に、ビュー圧縮の一実施態様に関して述べると、圧縮されたデータ・セット内の各々の偶数ビューは、元のデータ・セット内の修正されていない投影データを含んでおり、圧縮されたデータ・セット内の各々の奇数ビューは、元のデータ・セット内の２つのビューの平均を含んでいる。更に詳しく述べると、新たな投影データ・セットは、以下の式［１］に従って形成される。
【００１１】
［１］
ｋ＝０，２，４，…のとき、
ｐ_compressed（ｋ）＝ｐ_original（３ｋ／２）
ｋ＝１，３，５，…のとき、
ｐ_compressed（ｋ）＝０．５［ｐ_original｛（３ｋ−１）／２｝＋ｐ_original｛（３ｋ＋１）／２｝］
言うまでもなく、圧縮処理において他のカーネルを用いることもできる。元のデータ・セットにおける角度増分をΔθと表すと、新たなデータ・セットにおける角度増分は３Δθ／２となる。上述のアルゴリズムを用いると、再構成に用いられるビューの数は、元のビューの数の僅か３分の２となる。
【００１２】
エイリアシング・アーティファクトを減少させるために、ビューを拡張することができる。具体的には、再構成処理に用いられるビューの数を減少させると、再構成される画像にビュー・エイリアシング・アーティファクトが生ずる。このエイリアシング・アーティファクトを減少させるためには、付加的なビュー・データを形成して逆投影処理に利用する。より具体的には、ｐβ （γ）がフィルタリング後の投影データ・セットを表すとすると、標準的なフィルタ補正逆投影アルゴリズムは、ガントリ角度βからのｐβ （γ）を逆投影する。本発明の再構成アルゴリズムによれば、第１のセットのガントリ角度βを二分する第２のセットのガントリ角度について、第２のセットのフィルタリング後の投影データを形成する。第１のセットのデータｐβ （γ）から第２のセットのフィルタリング後の投影データを算出するためには、例えば、単純線形補間を用いることができる。次いで、対応するガントリ角度における両セットのデータとも、即ち実際のデータも形成されたデータも、逆投影され、これらのデータを用いて画像が再構成される。
【００１３】
更に、チャンネル圧縮を行うことに関して述べると、各々の投影チャンネルは、２つの検出器チャンネル又は検出器セルによって形成される。具体的には、これらのセルは、１つの出力、即ち１つの投影チャンネルを形成するように連結（gang）される。この操作を以下の式によって記述することができる。
［２］ ξ_k ′＝ξ_2k＋ξ_2k+1
チャンネル連結は、例えば、空気較正（Ａｉｒ−ｃａｌ）補正の直後に行うことができる。
【００１４】
二重チャンネル連結により、空間分解能は低下する。この分解能の低下を少なくとも部分的に補償するために、再構成フィルタ・カーネル・ブースト（強化）を利用することができる。具体的には、再構成フィルタ（周波数領域での）に、以下のウィンドウ関数を乗算する。
［３］ ｗ＝１＋α₁ ｆ＋α₂ ｆ² ＋α₃ ｆ³ ＋α₄ ｆ⁴
ここで、α₁ 乃至α₄ は、パラメータである。特定的な一実施例では、α₁ ＝０．０、α₂ ＝０．６、α₃ ＝０．２及びα₄ ＝０．０というパラメータ・セットが利用される。
【００１５】
患者のモーション・アーティファクトを減少させるためには、オーバースキャン重み付けが利用される。オーバースキャン重み付けは、チャンネルの方向に沿って一定であるので、フィルタリング演算及び重み付け演算を反転させることができ、１投影当たり１回のフィルタリングしか必要でない。次いで、逆投影の前に、各々のフィルタリングされた投影に、異なる重みを乗算することができる。オーバースキャン重み付けアルゴリズムは、以下の式に従って実行される。
【００１６】
［４］ ｗ（γ，β）＝３θ² （γ，β）−２θ³ （γ，β）
ここで、
０≦β＜β₀ のとき、
θ（γ，β）＝β／β₀
β₀ ≦β＜２πのとき、
θ（γ，β）＝１
２π≦β＜２π＋β₀ のとき、
θ（γ，β）＝（２π＋β₀ −β）／β₀
であり、ここで、β₀ は、オーバースキャン角度を設定するパラメータである。パラメータβ₀ は、画質と再構成速度との間の兼ね合いに基づいて決定される。
【００１７】
また、逆投影に関して述べると、例えば、６つの異なる画像が任意の時刻に再構成を受けており、これらの画像用に多数の重み付けされた投影が必要である。言うまでもなく、より多い（例えば、８）又はより少ない画像が再構成を受けていてもよい。具体的に、例示的なシステムについて述べると、オーバースキャン回転の６分の１回転ごとに、１つの位置における完全な画像が形成される。従って、逆投影用メモリは、６つの副領域に分割されている。各々の瞬間に、フィルタリングされた投影は、異なる重みで重み付けされ、６つの副領域のすべてに逆投影される。更に、この例示的なシステムでは、再構成ボードは８つの並行したパイプに分割されており、オーバースキャンの１回転当たり６つの画像が形成されるので、各々の画像形成に用いられるビューの数は、４８（即ち、８の６倍）で割り切れる必要がある。従って、各々の画像を１１６ビューの倍数の所で開始するのではなく、第２の画像はビュー１２０で開始され、第３の画像は第２の画像の１１２ビュー後に開始され、第４の画像は再び１２０ビュー後に開始され、第５の画像は更に１１２ビューだけ遅延される。この過程は継続する。以上に述べた逆投影アルゴリズムは、システム遅延又は画像アーティファクトのいずれについても重大な不利益を回避する。
【００１８】
再構成処理を更に高速化するために、多くの処理を異なるプロセッサで並行して実行することができる。例えば、前処理、フィルタリング、逆投影及び後処理をそれぞれ異なるプロセッサで実行することができる。このような構成によれば、１つのプロセッサがビューｉを処理している間に、別のプロセッサがビューｉ＋１を処理することができる。更に、逆投影装置が画像番号ｉを処理している間に、後処理ユニットが画像番号ｉ−１を処理することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
図１及び図２を参照すると、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて典型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されている。ガントリ１２は、Ｘ線源１４を有しており、Ｘ線源１４はＸ線ビーム１６をガントリ１２の対向する側に設けられている検出器配列１８に向かって投射する。検出器配列１８は複数の検出器素子２０によって形成されており、これらの検出器素子２０は患者２２を通過する投射されたＸ線を感知する。各々の検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度を表す電気信号、従って患者２２を通過する間でのビームの減衰を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影データを収集するための１回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着された構成部品は、回転中心２４の周りを回転する。
【００２０】
ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御されている。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８と、ガントリ・モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置２８はＸ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御装置３０はガントリ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ収集システム（ＤＡＳ）３２が、検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングし、後続の処理のためにこのデータをディジタル信号に変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像はコンピュータ３６への入力として印加され、コンピュータ３６は大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００２１】
コンピュータ３６はまた、キーボードを有しているコンソール４０を介して、オペレータから命令（コマンド）及び走査パラメータを受け取る。付設された表示装置４２によって、オペレータは、再構成された画像、及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。オペレータが供給した命令及びパラメータは、コンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６はテーブル・モータ制御装置４４を動作させ、テーブル・モータ制御装置４４は、モータ式テーブル４６を制御して、ガントリ１２内で患者２２を位置決めする。具体的には、テーブル４６は、患者２２の部分をガントリ開口４８を通して移動させる。
【００２２】
公知の螺旋再構成アルゴリズムは一般的には、螺旋補外（ＨＥ）アルゴリズムか、又は螺旋補間（ＨＩ）アルゴリズムかに分類することができる。これらのアルゴリズムは典型的には、画像を再構成するために投影データに対して重み付けファクタを適用する。この重み付けファクタは一般的には、ファン角度及びビュー角度の両方に基づく、即ち依存するものである。ＨＥアルゴリズム及びＨＩアルゴリズムは、全体的に許容可能な画質を提供するものであるが、これらのアルゴリズムは、かなりの計算上の冗長性を用いており、再構成速度が問題となるときには相当なハードウェア経費を要求する。例えば、１回転の一部分しか離隔していないような新たな画像を形成するために、元の画像を形成するのに用いられた殆どすべての投影を再び重み付けし、再びフィルタリングして再び逆投影しなければならない。具体的には、連続した画像の投影内に相当量の重なりが起きている場合でも、ガントリの１回転当たりｎ個の画像を形成するためには、単一の画像を形成するのに必要とされる計算量のｎ倍がガントリの１回転中に要求される。
【００２３】
以下の議論では、ＣＴフルオロ・システムにおいて画像再構成を高速化し又は向上した画質を提供するのに用いることのできる様々な装置及びアルゴリズムについて述べる。これらの装置及びアルゴリズムは、単独で用いることもできるし、任意の組み合わせで併せて用いることもできる。更に、これらの装置及びアルゴリズムをＣＴフルオロの文脈で記載することもあるが、これらのような装置及びアルゴリズムはまた、ＣＴ侵襲的システムのような他のシステムにおいても用いることができる。全体的に言うと、以下の議論は、ビューの圧縮及び拡張、フィルタ・カーネル・ブーストを伴うチャンネル圧縮、フィルタリング、逆投影並びに並行処理を扱った節に分かれている。
【００２４】
Ａ．ビューの圧縮及び拡張
処理されるべきデータの量を減少させるために、選択的ビュー圧縮アルゴリズムを利用することができる。言うまでもなく、処理されるべきデータの量を減少させると、フルオロ走査中に画像を形成するのに要求される時間量を減少させることができるという利点が得られる。例えば、公知のＣＴシステムの１つは、エイリアシング・アーティファクトを回避した画像形成を行うために９８４のビューを用いる。断層像再構成に掛かる時間は、用いられるビューの数に正比例するので、画像形成に用いられるビューの数を減少させることにより、再構成を高速化することができる。画質は、許容可能な水準に保たれていなければならないことは言うまでもない。
【００２５】
より具体的に、一実施態様について述べると、目的は、可能な限り短時間で多数の画像を形成することにある。この目的を達成するために、画像は、２５６×２５６のマトリクス内で標準的なアルゴリズムによるだけで再構成され、特に、画像を表示する主たる目的が生検針の挿入をガイドすることにあるので、僅かな画質の劣化は許容可能である。
【００２６】
一般的には、ビュー圧縮の場合、新たなデータ・セットのビュー角度増分は、好ましくは、一定に維持される。即ち、圧縮されたビューとビューとの間の角度は、データ・セット全体にわたって同一となる。ビュー角度増分を一定に維持することにより、再構成処理はより単純になり、また再構成処理は、ビューのエイリアシングが平均ではなくビューとビューとの間の最大の角度間隔によって決定されることから、エイリアシング・アーティファクトを減少させるのに最適なものになると考えられる。従って、圧縮アルゴリズムは好ましくはビュー角度増分を一定に維持する。
【００２７】
以下のアルゴリズムは、上述の特性、即ちビュー角度増分を一定に維持するという特性を満足させるものである。一実施態様について更に詳しく述べると、圧縮されたデータ内の各々の偶数ビューは、元のデータ・セット内の修正されていない投影データを含んでおり、圧縮されたデータ・セット内の各々の奇数ビューは、元のデータ・セット内の２つのビューの平均から成っている。新たな投影データ・セットは、以下の式に従って形成される。
【００２８】
［５］
ｋ＝０，２，４，…のとき、
ｐ_compressed（ｋ）＝ｐ_original（３ｋ／２）
ｋ＝１，３，５，…のとき、
ｐ_compressed（ｋ）＝０．５［ｐ_original｛（３ｋ−１）／２｝＋ｐ_original｛（３ｋ＋１）／２｝］
言うまでもなく、圧縮処理において他のカーネルを用いることもできる。上述した単純平均は、説明を容易にするためのものに過ぎない。加えて、式の偶数ビュー又は奇数ビューは交換可能であり、即ち奇数ビューが修正されておらず、偶数ビューが平均されたものであってもよい。
【００２９】
元のデータ・セットにおける角度増分をΔθと表すと、新たなデータ・セットにおける角度増分は３Δθ／２となる。従って、上述のアルゴリズムを用いると、再構成に用いられるビューの数は、元のビューの数の僅か３分の２となる。例えば、元のデータが２πの回転について９８４のビューを含んでいるならば、新たなデータ・セットは、２πの回転当たり６５６のビューを有していることとなり、３３．３％の減少に相当する。
【００３０】
以下の議論は、ビューを拡張することによりエイリアシング・アーティファクトを減少させることに関する。具体的には、再構成処理で用いられるビューの数を減少させると、再構成される画像にビュー・エイリアシング・アーティファクトが生ずる。このエイリアシング・アーティファクトを減少させるために、本発明のアルゴリズムを利用して付加的なビュー・データを形成すれば、この付加的なビュー・データを逆投影処理で利用してエイリアシング・アーティファクトを減少させることができる。
【００３１】
より具体的に述べると、本発明の再構成アルゴリズムは、逆投影ステップにおいてのみ、標準的なフィルタ補正逆投影アルゴリズムと異なっている。この差が図３にグラフで示されており、同図では、実線は、投影データの１つのセットが物理的に収集されるガントリ角度βのセットを表している。以下の議論の目的のために、ｐβ （γ）は、フィルタリング後の投影データ・セットを表すものとする。標準的なフィルタ補正逆投影アルゴリズムは、ガントリ角度βからのｐβ（γ）を逆投影する。
【００３２】
本発明の再構成アルゴリズムによれば、図３の破線で示されているような第１のセットのガントリ角度βを二分する第２のセットのガントリ角度について、第２のセットのフィルタリングされた投影データが形成される。第１のセットのデータｐβ （γ）から第２のセットのフィルタリングされた投影データを算出するためには、例えば、単純線形補間を用いることができる。
【００３３】
次いで、対応するガントリ角度における両セットのデータとも、即ち実際のデータも形成されたデータも、逆投影され、これらのデータを用いて画像が再構成される。逆投影は、例えば、画像形成（ＩＧ）ボード上でパイプ・ライン方式で実現されて、再構成速度を増大させることができる。言うまでもなく、より高次の補間を行うためにより多くのビューを用いることもできる。又、ビューとビューとの間に２つよりも多いビューを形成することもできる。
【００３４】
以上に述べたアルゴリズムは、画像の方位角方向の分解能を劣化させる。しかしながら、方位角方向の分解能を限定するその他の因子、例えば、検出器の１次速度等を考慮すると、この付加的な劣化は目立たないものであるか又は許容可能なものであろう。
Ｂ．フィルタ・カーネル・ブーストを伴うチャンネル圧縮
計算の高速化のために、各々の投影チャンネルを２つの検出器チャンネル又は検出器セルによって形成することができる。具体的には、これらのセルは、１つの出力、即ち１つの投影チャンネルを形成するように連結（gang）され、例えば、二重連結される。以下に述べる実施例では、セルは二重連結されているものと仮定されている。しかしながら、より高い圧縮比を用いることもできる。連結は、以下の式で記述される。
【００３５】
［６］ ξ_k ′＝ξ_2k＋ξ_2k+1
チャンネル連結は、例えば、空気較正（Ａｉｒ−ｃａｌ）補正の直後に行うことができる。当業界で公知のように、Ａｉｒ−ｃａｌ補正は、正規化、チャンネル拡張（展開、expansion ）、Ｑｃａｌ（即ち、画像較正）、シータ・フィクス及びクロス・トーク補正を含んでいる。代替的には、チャンネル連結を検出器１次速度／残光（afterglow ）補正の直後に実行して、速度についての最大の利益を得ることもできる。上述の処理は好ましくは、Ａｉｒ−ｃａｌ補正の前（即ち、正規化、チャンネル拡張、Ｑｃａｌ、シータ・フィクス及びクロス・トーク補正の前）に実行される。
【００３６】
チャンネル連結により、Ａｉｒ−ｃａｌ補正の後に適用される較正ベクトルの多くは、各々の新たなチャンネルが今や以前のチャンネルの２つを表しているという事実を反映するように修正される必要がある。影響を受けるベクトルは、例えば、ビーム・ハードニング・ベクトルである。３つのビーム・ハードニング・ベクトルＢ¹ 、Ｂ² 及びＢ³ については、以下の関係式を用いて新たなベクトルを形成する。
【００３７】
［７］
Ｂ′¹ _k＝０．５（Ｂ¹ _2k ＋Ｂ¹ _2k+1 ）
Ｂ′² _k＝０．５（Ｂ² _2k ＋Ｂ² _2k+1 ）
Ｂ′³ _k＝０．５（Ｂ³ _2k ＋Ｂ³ _2k+1 ）
これらのベクトルは、「レコン・ループ（recon-loop）」の前に形成されるので、ベクトル形成処理に対する修正が速度の面で再構成の性能に影響を与えるようなことがあってはならない。
【００３８】
二重チャンネル連結が画質に及ぼす１つの直接的な影響は、空間分解能の低下である。例えば、ＣＴフルオロ・システムが分解する（見分ける）必要のある最小の物体は、５ｍｍである。この分解能の低下を少なくとも部分的に補償するために、再構成フィルタ・カーネル・ブーストを利用することができる。具体的には、再構成フィルタ（周波数領域での）に、中周波数域及び高周波数域により大きな大きさを有している以下のウィンドウ関数のようなウィンドウ関数を乗算する。
【００３９】
［８］ ｗ＝１＋α₁ ｆ＋α₂ ｆ² ＋α₃ ｆ³ ＋α₄ ｆ⁴
ここで、α₁ 乃至α₄ はパラメータである。特定的な一実施例では、α₁ ＝０．０、α₂ ＝０．６、α₃ ＝０．２及びα₄ ＝０．０というパラメータ・セットが利用される。
上述のフィルタ・カーネル・ブーストはまた、システムの分解能を他の因子によって向上させる必要があるようなその他の場合にも適用することができる。例えば、再構成カーネル・ブーストを利用して、周波数領域の補間処理を省くことによる分解能の劣化を補償することができる。具体的には、フーリエ変換後の投影データが、フィルタ・カーネルを乗算される前に複製される。この処理は、周波数空間における補間を実行することと同等である。なぜなら、この処理を受けた後のフィルタリングされた投影は、サンプリング点の数が２倍になっているからである。補間は周波数空間で実行されるので、投影の周波数成分を保存する。しかしながら、この処理は、フーリエ変換のサイズを２倍に増大させるので、計算経費が高い。再構成速度を考慮するならば、空間領域での補間を行うことが望ましいであろう。例えば、４点ラグランジュ補間装置を用いることができる。但し、システムの分解能は僅かに劣化する。この劣化は、フィルタ・カーネルにウィンドウ関数（式（８））を予め乗じておくことにより補償することができる。標準的な再構成カーネル及びソフト再構成カーネルについては、α₁ ＝０．０、α₂ ＝０．１、α₃ ＝０．３及びα₄ ＝０．０というパラメータ・セットを利用することができる。
【００４０】
Ｃ．フィルタリング
患者のモーション・アーティファクトを減少させるために、以下に述べる重み付け方式を利用して、各々のビューに対して実行されるフィルタリングの量を最小化することができる。具体的には、ＣＴ透視検査法の用途では、例示的な実現方法として、ガントリを１秒当たり１回転で患者の周りを回転させながら、１秒当たり６フレームの速度で画像が形成される。従って、大きな重なりのある再構成が実行される。換言すれば、各々の投影が、多数の画像の形成に利用される。フィルタリング・ステップは、再構成の中で最も時間の掛かる部分であるので、各々の再構成される画像について各々の投影を繰り返しフィルタリングするようなことは避けた方が望ましい。
【００４１】
従って、オーバースキャン重み付けアルゴリズムを利用することができる。オーバースキャン重み付けは、チャンネルの方向に沿って一定であるので、フィルタリング及び重み付け演算を反転させることができ、１投影当たり１回のフィルタリングしか必要でない。次いで、逆投影の前に、各々のフィルタリングされた投影に異なる重みを乗算することができる。オーバースキャン重み付けアルゴリズムは、以下の式に従って実行される。
【００４２】
［９］ ｗ（γ，β）＝３θ² （γ，β）−２θ³ （γ，β）
ここで、
０≦β＜β₀ のとき、
θ（γ，β）＝β／β₀
β₀ ≦β＜２πのとき、
θ（γ，β）＝１
２π≦β＜２π＋β₀ のとき、
θ（γ，β）＝（２π＋β₀ −β）／β₀
であり、ここで、β₀ は、オーバースキャン角度を設定するパラメータである。パラメータβ₀ は、画質と再構成速度との間の最良の兼ね合いに基づいて決定される。
【００４３】
上述の重み付けは、走査の開始時及び終了時からの寄与を強調しない（ｄｅ−ｅｍｐｈａｓｉｚｅ）ようにする。各々のビューについて、先ず、断層像再構成フィルタが適用され、引き続いて、ビューに対して少なくとも２つの異なる重みを乗算し、次いで、重み付けされたビューを少なくとも２つの異なる画像位置に逆投影する。次いで、各々の画像メモリの内容は、所定の数のビューが蓄積された後に、転送され初期化される。
【００４４】
加えて、多重のフィルタリングを実行する多重プロセッサによるハーフスキャン重み付けも利用することができる。具体的には、所与の画像フレーム・レートにおいて各々の投影が最大Ｎ個の画像に寄与するものと仮定する。例えば、３フレーム／回転の場合についてはＮ＝２とし、５フレーム／回転の場合についてはＮ＝４とする。多数の画像の再構成を同時に行うためには、図４に示すデータ処理アーキテクチャを用いることができる。時間分解能を最高にするためには、セグメント化再構成が利用される。又、３フレーム／回転の場合には、２つの枝（ブランチ）しか必要でない。この設計のボトルネック（隘路）は、フィルタリング・ステップであるが、フーリエ領域補間を省き、チャンネル圧縮を２：１にすることにより高速化することができる。
【００４５】
第２の画像形成ボードを加えることにより、より高速のフレーム・レートを達成することができる。又、データ処理を更に高速化するために、いくつかの前処理ステップ及び後処理ステップをバイパスすることができる。
Ｄ．逆投影
ＣＴフルオロ・モードでは、６つの異なる画像が任意の時刻に再構成を受けており、これらの画像に必要とされる多数の重み付けされた投影が逆投影用メモリに一度にロードされている必要がある。選択されたオーバースキャン角度に基づいて、重み付けされた投影の数を減少させて、逆投影用メモリへのデータ転送を高速化することができる。より具体的に、例示的なシステムについて述べると、オーバースキャン回転の６分の１回転ごとに、１つの位置における完全な画像が形成される。従って、逆投影用メモリは、６つの副領域に分割されている。各々の瞬間に、フィルタリングされた投影が、異なるオーバースキャン重みで重み付けされ、６つの副領域のすべてに逆投影される。特定的な一実施例では、例えば、完全な１つの画像を形成するのに６９６のビューが要求される。従って、６９６番目の投影が逆投影された後に、第１の完全な画像が副領域番号１から取得される。１１６ビューの後、第２の完全な画像が副領域番号２から取得される。この過程は、６番目の画像が完了した後に繰り返される。
【００４６】
この例示的なシステムでは、再構成ボードは８つの並行したパイプに分割されており、オーバースキャンの１回転当たり６つの画像が形成されるので、各々の画像形成に用いられるビューの数は、４８（即ち、８の６倍）で割り切れる必要がある。上述の選択は、４８では割り切れない（即ち、６９６は４８で割り切れない。）。言うまでもなく、オーバースキャン角度を大幅に増大させる（例えば、６９６よりも大きく４８で割り切れる最小の数は７２０であり、これは、３５．１°のオーバースキャン角度に対応している）ことは望ましくない。なぜなら、遅れが大幅に増大するからである。又、オーバースキャン角度を大幅に減少させる（例えば、６９６よりも小さく４８で割り切れる最大の数は６７２であり、これは、８．８°のオーバースキャン角度に対応している）ことも望ましくない。その理由は、患者のモーション・アーティファクトが大幅に増大するからである。
【００４７】
このために、また逆投影の速度を増大させるためにも、各々の画像を１１６ビューの倍数の所で開始するのではなく、第２の画像はビュー１２０で開始される。第３の画像は第２の画像の１１２ビュー後に開始する。第４の画像は再び１２０ビューの値に開始する。第５の画像は更に１１２ビューだけ遅延される。この過程は継続する。
【００４８】
より一般的に述べると、完全な１つの画像を形成するのに要求されるビューの数をＮと表す。又、並行処理パイプの数をＸと表し、Ｎビュー回転につき形成される画像の数をＹと表す。ＮがＹで割り切れ且つ（ＸＹ）で割り切れないときには、連続した画像についての開始ビュー番号を、交互に、直前の画像の開始ビューの（Ｎ／Ｙ）＋Ｘ／２ビュー後、及び（Ｎ／Ｙ）−Ｘ／２ビュー後とすることができる。この順序は交換可能である。
【００４９】
上述の逆投影アルゴリズムは、システム遅延及び画像アーティファクトについての重大な不利益を回避する。言うまでもなく、画像と画像との間には、数ミリ秒だけ変化する極く僅かな非一様な時間間隔が存在している。更に、逆投影装置が十分な速度を有しているならば、各々の投影は、ある回数、例えば６回、逆投影されることもできる。次いで、この逆投影されたビューは、スケーリングされて、異なる画像メモリに追加される。
【００５０】
加えて、逆投影が再構成処理のボトルネックとなっているような条件の下では、単純化された逆投影手法を用いることができる。より具体的には、基本的な画像逆投影操作は次の通りである。即ち、各々のフィルタリングされた投影が、再構成格子画素の全体にわたるループを介して画像上に逆投影される。患者の座標系（ｘ，ｙ）及びカレント・ビューに関連した回転した座標系（ｘ′，ｙ′）を考えると（図５）、逆投影は、妥当な投影データの補間を実行するために、ファン角度η（ビュー及び画素に依存）の計算に頼っている。又、逆投影は、（１／Ｌ）² の計算も要求する。ここで、Ｌ＝Ｌ（β，ｘ，ｙ）は、画素からファン頂点までの距離（ビュー及び画素に依存）である。β₀ 及び（ｘ₀ ，ｙ₀ ）の周りでη及び（１／Ｌ）² を線形化することにより、以下の式が得られる。
【００５１】
［１０］ η（β₀ ＋ｄβ）≒η（β₀ ）＋Ａ×ｄβ
【００５２】
【数９】

【００５３】
ビュー間のみでの線形化の応用では、量η及び（１／Ｌ）² の完全な計算はＭ個のビューごとに行われる。ここで、Ｍはパラメータである。その他のビューの各々については、これらの量は、線形補間を用いて推定される。実際上は、完全に処理されるべき次のビューの事前算出に頼ることにより、線形近似を算出するとより簡単である。ビュー間及びビュー内の線形化においては、上述と同じ方法を用いることができるが、但し、以前に完全に処理されたビューについては、η及び（１／Ｌ）² についての計算は、Ｐ個の画素ごとに１回しか発生せず、間の値は線形補間される点が異なる。
【００５４】
逆投影方程式は、下記の通りである。
【００５５】
【数１０】

【００５６】
これらの関係式は、ファン角度、及びファン頂点から画素への距離の逆二乗を決定する基本的な関係式として有用である。これらの関係式を単純化すると、計算上の大幅な節減になる。具体的には、ビュー相互間線形化の方法において、以下の関係式を適用することができる。
［１３］ η（β₀ ＋ｄβ）≒η（β₀ ）＋Ａ×ｄβ
【００５７】
【数１１】

【００５８】
及び
【００５９】
【数１２】

【００６０】
パラメータＡ及びＤは、式（１４）及び式（１６）を用いて決定しなければならないわけではない。その代わりに、Ａ及びＤは、ビューＮ及びビューＮ＋Ｍの「見込み（look-ahead) 」的な完全な計算から推定することができる。間隙 ］Ｎ，Ｎ＋Ｍ［ のビューについては、式（１２）の計算はスキップ（飛び越し）されて、ビューＮ及びビューＮ＋ＭからＡ及びＤを推定することに基づく線形近似によって置き換えられる。
【００６１】
Ｅ．並行処理
再構成処理を更に高速化するために、多くの処理を異なるプロセッサで並行して実行することが企図される。例えば、前処理、フィルタリング、逆投影及び後処理をそれぞれ異なるプロセッサで実行することができる。このような構成によれば、１つのプロセッサがビューｉを処理している間に、別のプロセッサがビューｉ＋１を処理することができる。更に、逆投影装置が画像番号ｉを処理している間に、後処理ユニットが画像番号ｉ−１を処理することができる。
【００６２】
以上に述べたＣＴフルオロ・システムは、許容可能な画質を提供しながら、公知のフルオロ・システムよりも増大したフレーム・レートを有している。言うまでもなく、このシステムは、上述のアルゴリズムからいくつかのみを選択したもの、及び上述のアルゴリズムからいくつかの組み合わせを選択したものを実現していればよいのであって、必ずしもすべてのアルゴリズムを実現していなければならないわけではない。
【００６３】
本発明の様々な実施例に関する以上の記述から、本発明の目的が達成されたことは明らかである。本発明を詳細にわたって記述すると共に図解したが、これらは説明及び例示のみを意図したものであり、限定のためのものであると解釈してはならないことを明瞭に理解されたい。従って、本発明の要旨は、特許請求の範囲によって限定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＴイメージング・システムの見取り図である。
【図２】図１に示すシステムの概略ブロック図である。
【図３】エイリアシング・アーティファクトを減少させることに関連して用いられる実際の投影データ及び形成された投影データのグラフである。
【図４】画像形成ボードの一例の概略図である。
【図５】ビュー角度βについてのファン・ビーム投影を示す線図である。
【符号の説明】
１０ ＣＴシステム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１６ Ｘ線ビーム
１８ 検出器配列
２０ 検出器素子
２２ 患者
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線制御装置
３０ ガントリ・モータ制御装置
３２ データ収集システム（ＤＡＳ）
３４ 画像再構成装置
３６ コンピュータ
３８ 大容量記憶装置
４０ コンソール
４２ 表示装置
４４ テーブル・モータ制御装置
４６ 患者テーブル
４８ ガントリ開口

Claims (12)

1. Ｘ線源と、該Ｘ線源に整列していて、複数の検出器セルを有しているＸ線検出器と、該Ｘ線検出器に結合されているプロセッサとを含み、１回の走査から第１のセットの投影データを取得するように構成されているコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムにおいて、前記プロセッサが、多数のビューを１つのビューとして結合することにより前記第１のセットのデータを圧縮すると共に、圧縮されたビュー相互間で一定のビュー角度増分を維持し、補間を用いて第２のセットのデータを形成し、少なくとも２つの隣接した検出器セルからの投影データを連結し、分解能の低下を少なくとも部分的に補償し、それぞれの画像を形成すべきそれぞれのビューを選択し、その際、該ビューは、完全な１つの画像を形成するのに要求されるビューの数Ｎと、並行処理パイプの数Ｘと、Ｎビュー回転につき形成される画像の数Ｙとに基づいて選択され、且つ逆投影に用いられる諸量がビュー相互間線形化に基づいているようにして逆投影を実行するように構成されていること、を特徴とするコンピュータ断層撮影システム。
2. 前記圧縮されたデータ・セットは、ｋ＝０，２，４，…のとき、
   ｐ_compressed（ｋ）＝ｐ_original（３ｋ／２）
   ｋ＝１，３，５，…のとき、
   ｐ_compressed（ｋ）＝０．５［ｐ_original｛（３ｋ−１）／２｝＋ｐ_original｛（３ｋ＋１）／２｝］
   に従って形成されている請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システム。
3. 前記第２のセットのデータは、前記第１のセットのデータのガントリ角度を二分するガントリ角度のセットについて形成されている請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システム。
4. 前記連結は、
   ξ_k′＝ξ_2k＋ξ_2k+1
   に従って実行されている請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システム。
5. 前記プロセッサは更に、ビーム・ハードニング・ベクトルＢ¹、Ｂ²及びＢ³を変換して以下のベクトル
   Ｂ′¹ _k＝０．５（Ｂ¹ _2k ＋Ｂ¹ _2k+1）
   Ｂ′² _k＝０．５（Ｂ² _2k ＋Ｂ² _2k+1）
   Ｂ′³ _k＝０．５（Ｂ³ _2k ＋Ｂ³ _2k+1）
   を形成するように構成されている請求項４に記載のコンピュータ断層撮影システム。
6. 分解能の低下を少なくとも部分的に補償するために、前記プロセッサは、再構成フィルタに、より大きな大きさを有しているウィンドウ関数を乗算するように構成されている請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システム。
7. 前記ウィンドウ関数は、
   ｗ＝１＋α₁ ｆ＋α₂ ｆ² ＋α₃ ｆ³ ＋α₄ ｆ⁴であり、ここで、α₁乃至α₄はパラメータである請求項６に記載のコンピュータ式断層撮影システム。
8. α₁＝０．０、α₂＝０．６、α₃＝０．２及びα₄＝０．０である請求項７に記載のコンピュータ断層撮影システム。
9. 前記プロセッサは更に、前記データを重み付けするように構成されている請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システム。
10. 前記重み付けは、
    ｗ（γ，β）＝３θ²（γ，β）−２θ³（γ，β）
    に従って実行され、ここで、
    ０≦β＜β₀のとき、
    θ（γ，β）＝β／β₀
    β₀≦β＜２πのとき、
    θ（γ，β）＝１
    ２π≦β＜２π＋β₀のとき、
    θ（γ，β）＝（２π＋β₀−β）／β₀
    であり、ここで、β₀はオーバースキャン角度を設定するパラメータである請求項９に記載のコンピュータ断層撮影システム。
11. それぞれの画像を形成すべきそれぞれのビューを選択するために、ＮがＹで割り切れ且つ（ＸＹ）で割り切れないときには、前記プロセッサは更に、連続した画像についての開始ビュー番号として、交互に（Ｎ／Ｙ）＋Ｘ／２のビュー及び（Ｎ／Ｙ）−Ｘ／２のビューとするように構成されている請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システム。
12. 前記プロセッサが更に、再構成フィルタに、より大きな大きさを有しているウィンドウ関数を乗算することにより、分解能の低下を少なくとも部分的に補償するように構成されていること、を特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システム。

Images