JP4316017B2

JP4316017B2 - Ｘ線ｃｔ装置

Info

Publication number: JP4316017B2
Application number: JP23306995A
Authority: JP
Inventors: 雲沈
Original assignee: ジーイー横河メディカルシステム株式会社
Priority date: 1995-09-11
Filing date: 1995-09-11
Publication date: 2009-08-19
Anticipated expiration: 2015-09-11
Also published as: JPH0975336A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像生成方法、画像表示方法およびＸ線ＣＴ（Ｃomputed Tomography）装置に関し、さらに詳しくは、周期運動する走査対象をヘリカルスキャン（helical scan）して収集したデータから周期運動の一つの位相における画像を生成する画像生成方法および周期運動する走査対象をヘリカルスキャンして収集したデータから周期運動の複数の位相における画像を生成し位相順にシネ（cine）表示する画像表示方法およびそれら方法を好適に実施しうるＸ線ＣＴ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特公平２−６５３０号公報において、心臓の周期的運動の一つの位相区間におけるデータのみを収集しうるＸ線ＣＴ装置が提案されている。
図２４に、上記Ｘ線ＣＴ装置により心臓の拡張期におけるデータのみを収集する動作のタイムチャートを示す。
（ａ）は心電波形を示しており、この心電波形のＲ波から心拍の周期ｈと位相を検出する。
（ｂ）は測定を開始するタイミングを決める遅れ時間Ｔｄとデータを測定する測定時間Ｔｅとを示しており、心電波形のＲ波からの遅れ時間Ｔｄにより心臓の拡張期の最初にデータ測定を開始するようにし、測定時間Ｔｅにより心臓の拡張期のみでデータを測定するようにする。
（ｃ）は測定角度θを示しており、画像の生成に必要な全ビューが０゜〜３６０゜とするとき、１測定目で２７０゜〜３６０゜のビューのデータを測定し、２測定目で１８０゜〜２７０゜のビューのデータを測定し、３測定目で９０゜〜１８０゜のビューのデータを測定し、４測定目で０゜〜９０゜のビューのデータを測定する。
【０００３】
（ｄ）はＸ線管および検出器を被検体の周りに回転させる回転走査開始タイミング時間τ１〜τ４と回転時間と停止時間とを示しており、１回転目の回転時間中の２７０゜〜３６０゜に相当する時間と１測定目の測定時間とが合致するように回転走査開始タイミング時間τ１を決定し、２回転目の回転時間中の１８０゜〜２７０゜に相当する時間と２測定目の測定時間とが合致するように回転走査開始タイミング時間τ２を決定し、３回転目の回転時間中の９０゜〜１８０゜に相当する時間と３測定目の測定時間とが合致するように回転走査開始タイミング時間τ３を決定し、４回転目の回転時間中の０゜〜９０゜に相当する時間と４測定目の測定時間とが合致するように回転走査開始タイミング時間τ４を決定している。
なお、１回転目の終了から２回転目の開始まではＸ線管および検出器の回転を停止し、２回転目の終了から３回転目の開始まではＸ線管および検出器の回転を停止し、３回転目の終了から４回転目の開始まではＸ線管および検出器の回転を停止する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のＸ線ＣＴ装置では、走査対象（ここでは心臓）の一つの断面の画像を生成するために複数回転のスキャンを繰り返している。
しかし、これでは複数の断面の画像を生成するには効率が悪く、実用的でない問題点がある。
そこで、本発明の第１の目的は、走査対象の周期運動の一つの位相における複数の断面の画像を効率良く生成することが出来る画像生成方法を提供することにある。
また、本発明の第２の目的は、走査対象の周期運動の一つの位相における３Ｄ（Ｄimension）画像やＩＰ（Ｉntensity Ｐrojection）画像のような投影画像を効率良く生成することが出来る画像生成方法を提供することにある。
また、本発明の第３の目的は、走査対象の周期運動を動画的に表示することが出来る画像表示方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、走査対象における周期運動の周期および位相を検出する運動検出手段と、前記走査対象を一つの軸に沿って直線移動させると共に前記走査対象の周りに少なくともＸ線管を回転させてヘリカルスキャンを行いながらデータを収集するデータ収集手段と、前記軸上の位置とその位置でデータを収集した時点に対応する走査対象の周期運動の位相とを関連付けて取得する位置・位相対応付け手段と、前記データ収集手段がデータを収集する毎に、逐次前記軸上の位置での画像を生成するために必要な全ビューのデータを当該位置の近傍のデータから補間演算により算出するデータ算出手段と、前記全ビューデータから画像を生成する画像生成手段と、前記位置・位相対応付け手段、前記データ算出手段および前記画像生成手段により前記軸上の複数の位置での画像をそれぞれ生成した後、それら生成した画像と所定のプロファイル関数とを用いた時間軸強調演算により前記複数の位置での時間軸強調画像を生成する時間軸強調画像生成手段と、前記時間軸強調画像中から同じ位相に対応する複数の位置での画像をそれぞれ選択する同位相画像選択手段と、前記選択した時間軸強調画像を用いた補間演算により前記複数の位置間に位置する画像を生成する補間画像生成手段とを具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【０００６】
第２の観点では、本発明は、上記構成のＸ線ＣＴ装置において、生成した同じ位相に対応する複数の位置での画像からボリュームデータを構成し、そのボリュームデータを貫き且つ投影面上の各画素に至る各投影線上に在る前記ボリュームデータの値から当該画素の投影値を求めることを投影面上の全画素について実行して投影画像を生成する投影画像生成手段を更に具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【０００７】
第３の観点では、本発明は、上記構成のＸ線ＣＴ装置において、前記投影画像生成手段により走査対象の周期運動の異なる位相での投影画像をそれぞれ生成した後、それら投影画像を位相順にシネ表示する投影画像シネ表示手段を更に具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【０００８】
第４の観点では、本発明は、上記構成のＸ線ＣＴ装置において、前記データ算出手段は複数の補間演算アルゴリズムを有しており、それら補間演算アルゴリズムの一つを選択するための補間演算アルゴリズム選択手段を更に具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す本発明の実施形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００１６】
−第１の実施形態−
図１は、この発明の第１の実施形態にかかるＸ線ＣＴ装置１００の構成ブロック図である。
このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール１と、撮影テーブル８と、走査ガントリ９と、心電計１６とを具備している。
前記操作コンソール１は、操作者の指示や情報などを受け付ける入力装置２と、画像再構成処理などを実行する中央処理装置３と、制御信号などを前記撮影テーブル８や前記走査ガントリ９とやり取りすると共に前記心電計１６からの心電波形を入力する制御インタフェース４と、走査ガントリ９で取得したデータを収集するデータ収集バッファ５と、前記データから生成した画像を表示するＣＲＴ６と、プログラムやデータを記憶する記憶装置７とを具備している。
前記撮影テーブル８は、被検体を乗せて体軸方向に移動させる。
前記走査ガントリ９は、Ｘ線コントローラ１０と、Ｘ線管１１と、コリメータ１２と、検出器１３と、データ収集部１４と、被検体の体軸の回りにＸ線管１１などを回転させる回転コントローラ１５とを具備している。なお、スリップリングによりＸ線管１１などを連続的に回転させることが出来る。
前記心電計１６は、被検体の心電波形を出力する。
【００１７】
図２は、上記Ｘ線ＣＴ装置１００によるヘリカルスキャン及び画像生成処理のフロー図である。
ステップＳ１では、操作者は、スキャン・パラメータを入力する。スキャン・パラメータとしては、Ｘ線管電流やビーム幅などのスキャン条件やスキャン開始位置，スキャン終了位置，１回転当たりの移動距離，１回転時間などがある。ここでは、図３に示すように、スキャン開始位置Ｓｐ，スキャン終了位置Ｅｐ，１回転当たりの移動距離ｄ，１回転時間τを入力したものとする。数値例を示すと、ｄ＝５ｍｍ，τ＝１ｓである。
なお、図３で、Ｖ（Ｐ１）は膨張時の大動脈を表し、Ｖ（Ｐ６）は収縮時の大動脈を表している。Ｐ１，Ｐ６は、大動脈の周期運動の１周期ｈを位相Ｐ１〜Ｐ１０に１０等分したときの位相Ｐ１とＰ６とを表している。ｚ軸は、被検体を直線移動させる軸（撮影テーブル８を移動させる軸）を表している。サイン曲線 sin（θ）は、ｚ軸上の各位置におけるＸ線管１１の垂直方向の高さを表している。θは、ｚ軸上の各位置におけるＸ線管１１の回転角度を表している。
【００１８】
図２に戻り、ステップＳ２では、操作者は、２回転線形補間，１回転線形補間，１回転非線形補間，半回転補間などの中から一つの補間演算アルゴリズムを選択する。
２回転線形補間は、図４の（ａ）に示すように、φ＝２πの位置での画像を生成するためのデータを補間演算により求めるに際して、φ＝２πの位置からの距離に比例して小さくなり、φ＝０，φ＝４πで“０”になる重みを付ける補間演算アルゴリズムである。この２回転線形補間を用いると、アーチファクトを低減できる。
１回転線形補間は、図４の（ｂ）に示すように、φ＝πの位置での画像を生成するためのデータを補間演算により求めるに際して、φ＝πの位置からの距離に比例して小さくなり、φ＝０，φ＝２πで“０”になる重みを付ける補間演算アルゴリズムである。
１回転非線形補間は、図４の（ｃ）に示すように、φ＝πの位置での画像を生成するためのデータを補間演算により求めるに際して、φ＝πの近傍では緩やかに小さくなり，φ＝π／２，φ＝３π／２の付近では急激に小さくなり，その後は緩やかに変化してφ＝０，φ＝２πで“０”になる重みを付ける補間演算アルゴリズムである。
半回転補間は、図４の（ｄ）に示すように、φ＝π／２の位置での画像を生成するためのデータを補間演算により求めるに際して、φ＝π／２の近傍では変化せず，φ＝π／４〜０，φ＝３π／４〜πの間では線形に小さくなり，φ＝０，φ＝πで“０”になる重みを付ける補間演算アルゴリズムである。この半回転補間を用いると、時間分解能を小さくできる。
【００１９】
図２に戻り、ステップＳ３では、心電計１６から心電波形を取得する。そして、心電波形のＲ波から心拍の周期と位相を検出する。
ステップＳ４では、画像を生成する位置の間隔（オーバラッピング・レート）ｅを心拍の周期ｈから算出する。例えば、１周期ｈを位相Ｐ１〜Ｐ１０に１０等分するなら、
ｅ＝（ｄ／τ）・（ｈ／１０）
である。数値例を示すと、ｄ＝５ｍｍ，τ＝１ｓ，ｈ＝１ｓなら、ｅ＝０．５ｍｍである。
【００２０】
ステップＳ５では、ヘリカルスキャンを実行し、データを収集する。ヘリカルスキャンは心電波形と同期する必要はないが、ここでは、図５に示すように、心電波形ＥＣＧのＲ波と同期してヘリカルスキャンを行ったものとする。
【００２１】
図２に戻り、ステップＳ６では、高速オーバーラッピング・リコン処理（図６）を実行して、ｚ軸上の前記オーバラッピング・レートｅごとの位置の画像をそれぞれ生成する。
図６は、高速オーバーラッピング・リコン処理を示すフロー図である。なお、このフロー図はＰＡＤ（Problem Analysis Diagram）で示す。
ステップＲ１では、必要なデータが収集される毎にステップＲ２を実行する。ここで、必要なデータとは、第１の画像（最初の画像）を画像再構成演算により生成するためのデータセットを補間演算により算出するのに必要なデータ（例えば第１の画像に対応するｚ軸上の位置の前後１回転分のデータや前後１／２回転分のデータや前後１／４回転分のデータ）または先に生成した画像に重み付け加減算して第２の画像以降を順に生成するのに必要なデータを意味する。
ステップＲ２では、生成する画像が第１の画像であるか否かを判定する。第１の画像なら、ステップＲ３，Ｒ４を実行する。第２の画像以降なら、ステップＲ５を実行する。
ステップＲ３では、第１の画像に対応するｚ軸上の位置の前後１回転分のデータ（２回転線形補間のとき）または前後１／２回転分のデータ（１回転線形補間または１回転非線形補間のとき）または前後１／４回転分のデータ（半回転補間のとき）を用いた補間演算により第１の画像に対応するｚ軸上の位置における全ビューのデータを算出する。
ステップＲ４では、前記全ビューのデータに対して画像再構成演算を行い、第１の画像を求める。
ステップＲ５では、次に説明する逐次生成演算を行い、第２の画像以降を生成する。
【００２２】
ここで、逐次生成演算について説明する。
図７，図８は、画像の生成の説明図である。
各撮影位置ｉは“０１”〜“１２”で示されている。
各撮影位置ｉ“０１”〜“１２”における被検体Ｈの断面構造は、マトリクスＨ（０１）〜Ｈ（１２）で示されている。
各マトリクスＨ（０１）〜Ｈ（１２）の周りの矢印は、ビュー方向（スキャン方向）を示している。
各撮影位置ｉにおけるデータは、対応するビュー方向の要素がプロジェクション値に対応し，それ以外の要素が“０”であるマトリクスＣ（０１）〜Ｃ（１２）で示されている。例えば、マトリクスＣ（０１）に対応するビューは、左上から右下への方向であるから、プロジェクション値は２＋４＝６である。そこで、このプロジェクション値“６”がマトリクスＣ（０１）の左上要素と右下要素になっている。また、左下要素と右上要素は“０”になっている。
【００２３】
線形補間演算は、距離の逆比例を利用して、すなわち、画像の位置と撮影位置ｉの距離が大きいほど小さくなる補間重みＷを撮影位置ｉのデータＣに乗算して、画像の位置のビューデータＡにすることと考えることが出来る。そこで、撮影位置ｉ“０６”を画像の位置とし，補間重みＷを単位距離ごとに１／６とすると、画像の位置“０６”おけるビューデータＡは、マトリクスＡ０１〜Ａ１１のようになる。例えば、マトリクスＡ０１は、マトリクスＣ（０１）に補間重み１／６を乗算したものである。
【００２４】
ここで、図８に示すように、Ａ０１〜Ａ１１の１１個のビューから対向ビューを用いて６個のビューＡ’０１〜Ａ’０６を作成する。例えば、
Ａ’０１＝Ａ０１＋Ａ０７
＝Ｃ（０１）×（１／６）＋Ｃ（０７）×（５／６）
である。
【００２５】
画像再構成演算は、各ビューデータのマトリクスＡ０１〜Ａ１１の和あるいはＡ’０１〜Ａ’０６の和と考えることが出来るから、画像の位置“０６”における画像データのマトリクスＤ（０６）は、
Ｄ（０６）＝Ａ０１＋…＋Ａ１１
＝Ａ’０１＋…＋Ａ’０６
となる。
画像データのマトリクスＤ（０６）に対して、
Ｉ（０６）＝Ｄ（０６）／２−２７
なる画像処理演算を施して表示画像Ｉ（０６）を得ると、その表示画像Ｉ（０６）の左上要素の値は“１２”，左下要素の値は“１５”，右上要素の値は“１３”，右下要素の値は“１４”となる。この表示画像Ｉ（０６）と被検体Ｈの断面構造のマトリクスＨ（０６）とを比較すれば、この表示画像Ｉ（０６）が被検体Ｈの位置“０６”における断面を示していることが判る。
【００２６】
一般的には、画像再構成演算に要するビュー数ｎ＝２ｍ−１（ｍは自然数）としたとき、画像の位置のビューのデータと画像の位置の前側の（ｍ−１）ビュー分のデータと後側の（ｍ−１）ビュー分のデータを用いればよい。
【００２７】
図９，図１０は、画像データの生成の別の説明図である。
これは、図７，図８での画像の位置＝“０６”を、画像の位置＝“０７”に変更したものである。
図７，図８と図９，図１０とを比較すると、図７，図８では画像データＤ（０６）を生成するためにデータＣ（０１）〜Ｃ（１１）を使用し、図９，図１０では画像データＤ（０７）を生成するためにデータＣ（０２）〜Ｃ（１２）を使用している。つまり、データＣ（０２）〜Ｃ（１１）を重複して使用している。このように、ヘリカルスキャンにより得たデータを重複使用して異なる画像データを生成することをオーバラップ・リコンという。
【００２８】
図７〜図１０では、画像の位置“０６”“０７”を挟む前後１／２回転分に相当するデータからの補間方法を説明したが、画像の位置を挟む前後１回転分に相当するデータのセットからの補間方法も同様である。
図１１〜図１４に、画像の位置“１２”を挟む前後１回転分に相当するデータのセットからの補間方法を示す。
図１１〜図１４では、ビュー数ｎ＝２３になる（なお、図７〜図１０では、ｎ＝１１）。また、単位距離だけ離れた位置間の補間重みの差Ｑは１／１２となる（なお、図７〜図１０では、Ｑ＝１／６）。
【００２９】
さて、図７，図８を参照して説明したように、画像の位置“０６”における画像データのマトリクスＤ（０６）は、
Ｄ（０６）＝Ａ０１＋…＋Ａ１１
＝Ａ’０１＋…＋Ａ’０６
である。また、Ａ０１〜Ａ１１は、Ｃ（０１）〜Ｃ（１１）に補間重みＷ＝１／６，２／６，３／６，４／６，５／６，６／６，５／６，４／６，３／６，２／６，１／６を乗算したものである。そこで、次式のように書くことが出来る。
【００３０】
【数１】

【００３１】
また、図９，図１０を参照して説明したように、画像の位置“０７”における画像データのマトリクスＤ（０７）は、
Ｄ（０７）＝Ａ０１＋…＋Ａ１１
である。また、Ａ０１〜Ａ１１は、Ｃ（０２）〜Ｃ（１２）に補間重みＷを乗算したものである。そこで、次式のように書くことが出来る。
【００３２】
【数２】

【００３３】
（数１）式から（数２）式を減算すれば、次式のようになる。
【００３４】
【数３】

【００３５】
（数３）式を変形すれば、次式のようになる。
【００３６】
【数４】

【００３７】
（数４）式と同様に、次式が成立する。
【００３８】
【数５】

【００３９】
（数４）（数５）式から次の一般式を導くことが出来る。
【００４０】
【数６】

【００４１】
（数６）式は、画像再構成演算に要するビュー数ｎ＝２ｍ−１（ｍは自然数）としたとき、画像の位置のビューのデータと画像の位置の前側の（ｍ−１）ビュー分のデータと後側の（ｍ−１）ビュー分のデータを用いて画像を生成する場合の一般式である。
図７，図８におけるマトリクスＤ（０６）を第１の位置（Ｘ＝１）での画像とし、図９，図１０におけるマトリクスＤ（０７）を第２の位置（Ｘ＝２）での画像とするとき、図７〜図１０は、（数６）式でｎ＝１１（ｍ＝６），Ｋ＝６とした場合に相当する。
（数１）〜（数６）式は、図７〜図１０のような画像の位置を挟む前後１／２回転分に相当するデータを使う場合を想定して導いたが、（数６）の一般式は、図１１〜図１４のような画像の位置を挟む前後１回転分に相当するデータを使う場合にも適用できる。すなわち、図１１〜図１４は、（数６）式でｎ＝２３（ｍ＝１２），Ｋ＝１２とした場合に相当する。
【００４２】
（数６）式での△Ｃｘの操作が、計算速度に対して非常に重要である。
すなわち、△Ｃｘの場合、Ｃ（Ｘ＋Ｋ−２＋ｍ）とＣ（Ｘ＋Ｋ−２）はそれぞれプラス逆投影およびマイナス逆投影の計算を行わないで、まず、データ（プロジェクション値）Ｃ（Ｘ＋Ｋ−２＋ｍ）とＣ（Ｘ＋Ｋ−２）の差をとり、得られた△Ｃｘについて、逆投影の計算を行う。例えば、図７において、第３の位置（Ｘ＝３）が“０８”の場合、△Ｃ3-6 は、Ｃ（０７）とＣ（０１）の差＝２４を計算した後、逆投影の計算を行う。また、△Ｃ3 は、Ｃ（１３）とＣ（０７）の差を計算した後、逆投影の計算を行う。
【００４３】
△Ｃｘの第１項と第２項の位置の差はｍになっている。従って、画像の位置を挟む前後１／２回転分に相当するデータを使う場合、第１項と第２項は対向ビューの関係にあるから、ΔＣｘは、対向ビューのデータ（プロジェクション値）の差をとる意味になる。他方、画像の位置を挟む前後１回転分に相当するデータのセットを使う場合、第１項と第２項は同相ビューの関係にあるから、ΔＣｘは、３６０゜離れたデータ（プロジェクション値）の差をとる意味になる。
【００４４】
以上より、第１の位置での画像は、（数１）式に相当する補間演算および画像再構成演算により生成する必要があるが、第Ｘ（≧２）の位置の画像は、（数６）式により生成できることが判る。つまり、第Ｘ（≧２）の位置の画像は、全てのビューに対して改めて補間演算および画像再構成演算を行なう必要がなく、第（Ｘ−１）の画像を用いて、（数６）式のように簡単な加減算と、Ｅx-m,Ｅｘに対してそれぞれ１ビュー（ΔＣｘ）のみの画像再構成演算で生成することが出来る（但し、Ｅx-m が既に計算してあれば、改めて計算する必要はない）。
【００４５】
図１５は、上記高速オーバーラッピング・リコン処理によって生成されたｚ軸上の前記オーバラッピング・レートｅ毎の位置の画像Ｉ（ｍ）を表している。
【００４６】
図２に戻り、ステップＳ７では、上記画像Ｉ（ｍ）に対応する位相の幅よりも狭い幅の位相に対応する画像ｘ（ｍ）を生成する時間軸強調処理を行う。すなわち、上記画像Ｉ（ｍ）は、その位置の前後の位置で収集したデータを用いて生成されたため、図１６の（ａ）に示すように、スライス幅が比較的厚い。このスライス幅は、位相の幅に相当し、２回転線形補間＞１回転線形補間＞１回転非線形補間＞半回転補間となる。これを、図１６の（ｂ）に示すように、スライス幅が比較的薄い画像つまり位相の幅が比較的狭い画像ｘ（ｍ）に変換するのが、時間軸強調処理である。
【００４７】
図１７は、時間軸強調処理の原理を示している。
図１７の（ａ）は、画像Ｉ（ｍ）を表している。
【００４８】
図１７の（ｂ）は、画像Ｉ（ｍ）とその位置の前後の位置の画像Ｉ（ｍ＋ｊ）を表している。
図１７の（ｃ）は、画像ｘ（ｍ）とその位置の前後の位置の画像ｘ（ｍ＋ｊ）を表している。
図１７の（ａ）と図１７の（ｃ）とを比較すれば、画像ｘ（ｍ）とその位置の前後の位置の画像ｘ（ｍ＋ｊ）を適当な重みを付けて合成すると、画像Ｉ（ｍ）を生成できることが判る。そこで、この重みの関数をプロファイル関数ｆ（ｊ）とし、前後の位置の画像の枚数を２・Ｍとすれば、次式が成立する。
【００４９】
【数７】

【００５０】
図１７の（ｄ）に、プロファイル関数ｆ（ｊ）を概念的に示す。上記（数７）式をガウス・ザイデル（Gauss-Seidel）法やヤコビ（Jacobi）法などの数値解析法を用いて解けば、図１７の（ｅ）に示すように画像ｘ（ｍ）を生成できる。なお、プロファイル関数ｆ（ｊ）は、ファントム（Phantom）を用いた実測の結果を（数７）式に当て嵌めて予め求めておく。
【００５１】
図２に戻り、ステップＳ８では、画像ｘ（ｍ）を位相ごとに選択する。すなわち、図１８に示すように、位相Ｐ１，…，Ｐ１０にそれぞれ対応する画像ｘ（ｍ）を分ける。
【００５２】
図２に戻り、ステップＳ９では、同位相の各画像ｘ（ｍ）の位置間に位置する画像を補間生成する。すなわち、図１９に示すように、位相Ｐ１に対応する各画像（実線）の間の画像（２点鎖線）を線形補間演算により生成する。そして、処理を終了する。
以上により、走査対象の周期運動の位相Ｐ１，…，Ｐ１０における複数の断面の画像を効率良く生成することが出来た。
【００５３】
図２０は、３Ｄ画像表示処理のフロー図である。
ステップＤ１では、操作者は、３Ｄ・パラメータを入力する。３Ｄ・パラメータとしては、投影方向やデータ範囲などがある。
ステップＤ２では、操作者は、表示モードを選択する。表示モードとしては、位相指定モードとシネモードがある。位相指定モードが選択されたならステップＤ３へ進み、シネモードが選択されたならステップＤ６へ進む。
ステップＤ３では、操作者は、一つの位相を指定する。
ステップＤ４では、指定された位相での３Ｄ画像を生成する。すなわち、図１９の各位相の画像ｘ（ｍ）のうちの指定された位相の画像ｘ（ｍ）からボリュームデータを構成し、そのボリュームデータを貫き且つ投影面上の各画素に至る前記投影方向の各投影線上に在る前記ボリュームデータの値を調べ、前記データ範囲に含まれ且つ最も投影面の近く（または遠く）にあるデータを当該画素の投影値とすることを投影面上の全画素について実行して３Ｄ画像を生成する。
ステップＤ５では、３Ｄ画像を表示する。これにより、周期運動の一つの位相における走査対象を全体的に見渡すことが出来る。この後、処理を終了する。
【００５４】
ステップＤ６では、１周期を分割した各位相ごとの３Ｄ画像を生成する（各位相ごとに上記ステップＤ３と同じ処理を行う）。
ステップＤ７では、各位相ごとの３Ｄ画像を位相順にシネ表示する。これにより、走査対象が周期運動している全体的な様子を動画的に見ることが出来る。この後、処理を終了する。
【００５５】
−第２の実施形態−
図２のステップＳ８において画像ｘ（ｍ）を位相ごとに選択する際、図２１に示すように選択対象の位相の前後の画像もセットにして選択し、図２のステップＳ９において同位相の画像ｘ（ｍ）の位置間の位置の画像を補間生成する際、図２２に示すように距離をＺ１，Ｚ２とするとき、
Ｘ１＝｛ｘ（ａ）＋２・ｘ（ｂ）＋３・ｘ（ｃ）｝／６
Ｘ２＝｛３・ｘ（ｄ）＋２・ｘ（ｅ）＋ｘ（ｆ）｝／６
ｘ（ｇ）＝（Ｚ２・Ｘ１＋Ｚ１・Ｘ２）／（Ｚ１＋Ｚ２）
としてもよい。
これにより、補間の精度を向上できる。
【００５６】
−第３の実施形態−
図２のステップＳ６とステップＳ７の順序を入れ替えて、時間軸強調処理をデータのレベルで行ってから画像を生成してもよい。時間軸強調処理をデータのレベルで行う原理は、例えば特公平４−３０３００号公報に開示されている。
すなわち、図２のステップＳ５のヘリカルスキャンで収集したデータからｚ軸上の前記オーバラッピング・レートｅごとの位置の画像をそれぞれ生成するための全ビューのデータｐ（ｖ，ｃ）を算出する。ここで、ｖはビュー番号を表し、ｃは検出器のチャネル番号を表わす。次に、核関数をｈ（ｍ）とするとき、ある位置における等価ビューデータｑ（ｖ，ｃ）を（数８）式から算出する。なお、核関数ｈ（ｍ）は、先述のプロファイル関数ｆ（ｊ）からｈ（ｍ）＝Ｆ’｛１／Ｆ［ｆ（ｊ）］｝により予め求めておく（Ｆはフーリエ変換，Ｆ’はフーリエ逆変換を表わす）。図２３に核関数ｈ（ｍ）の一例を示す。
【００５７】
【数８】

【００５８】
次に、等価ビューデータｑ（ｖ，ｃ）から画像ｘ（ｍ）を生成し、図２のステップ８以下を実行すればよい。
【００５９】
−第４の実施形態−
図２のステップＳ７の時間軸強調処理を省略してもよい。特に、補間演算アルゴリズムとして半回転補間を選択したときは、もともと時間分解能が高いので、時間軸強調処理を省略してもよい。
【００６０】
−第５の実施形態−
以上では、図２２に示すように複数の位相Ｐ１，…，Ｐ１０の画像を実質的に同時に求めたが、一つの位相の画像のみを求めてもよい。この場合は、図２のステップＳ６の代りに、一つの位相に対応する位置の画像をそれぞれ再構成演算により求めることになる。また、図２のステップＳ７，Ｓ８は省略する。
【００６１】
【発明の効果】
本発明の画像生成方法およびＸ線ＣＴ装置によれば、１回のヘリカルスキャンで走査対象の周期運動の一つの位相における複数の断面の画像を効率良く生成することが出来る。また、走査対象の周期運動の一つの位相における３Ｄ画像やＩＰ画像のような投影画像を効率良く生成することが出来る。
また、本発明の画像表示方法およびＸ線ＣＴ装置によれば、走査対象の周期運動を動画的に表示することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態のＸ線ＣＴ装置の構成ブロック図である。
【図２】ヘリカルスキャン及び画像生成処理のフロー図である。
【図３】スキャン・パラメータの説明図である。
【図４】補間演算アルゴリズムごとの重み付け方法の説明図である。
【図５】データ収集位置と心拍の位相の説明図である。
【図６】高速オーバーラッピング・リコン処理のフロー図である。
【図７】前後１８０゜分のデータによる画像の生成の説明図である。
【図８】前後１８０゜分のデータによる画像の生成の別の説明図である。
【図９】前後１８０゜分のデータによる画像の生成のまた別の説明図である。
【図１０】前後１８０゜分のデータによる画像の生成の更に別の説明図である。
【図１１】前後３６０゜分のデータによる画像の生成の説明図である。
【図１２】前後３６０゜分のデータによる画像の生成の別の説明図である。
【図１３】前後３６０゜分のデータによる画像の生成のまた別の説明図である。
【図１４】前後３６０゜分のデータによる画像の生成の更に別の説明図である。
【図１５】生成した画像群の説明図である。
【図１６】時間強調処理の説明図である。
【図１７】時間強調処理の原理の説明図である。
【図１８】位相ごとに選択した画像の説明図である。
【図１９】補間演算により生成した画像群の説明図である。
【図２０】３Ｄ画像表示処理のフロー図である。
【図２１】位相ごとに選択した画像の別の説明図である。
【図２２】図２１の画像を用いた補間方法の説明図である。
【図２３】核関数の説明図である。
【図２４】従来のＸ線ＣＴ装置の動作のタイムチャートである。
【符号の説明】
１００Ｘ線ＣＴ装置
１操作コンソール
２入力装置
３中央処理装置
８撮影テーブル
９走査ガントリ
１１Ｘ線管
１２コリメータ
１３検出器
１４データ収集部

Claims

走査対象における周期運動の周期および位相を検出する運動検出手段と、
前記走査対象を一つの軸に沿って直線移動させると共に前記走査対象の周りに少なくともＸ線管を回転させてヘリカルスキャンを行いながらデータを収集するデータ収集手段と、
前記軸上の位置とその位置でデータを収集した時点に対応する走査対象の周期運動の位相とを関連付けて取得する位置・位相対応付け手段と、
前記データ収集手段がデータを収集する毎に、逐次前記軸上の位置での画像を生成するために必要な全ビューのデータを当該位置の近傍のデータから補間演算により算出するデータ算出手段と、
前記全ビューデータから画像を生成する画像生成手段と、
前記位置・位相対応付け手段、前記データ算出手段および前記画像生成手段により前記軸上の複数の位置での画像をそれぞれ生成した後、それら生成した画像と所定のプロファイル関数とを用いた時間軸強調演算により前記複数の位置での時間軸強調画像を生成する時間軸強調画像生成手段と、
前記時間軸強調画像中から同じ位相に対応する複数の位置での画像をそれぞれ選択する同位相画像選択手段と、
前記選択した時間軸強調画像を用いた補間演算により前記複数の位置間に位置する画像を生成する補間画像生成手段とを具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、
生成した同じ位相に対応する複数の位置での画像からボリュームデータを構成し、そのボリュームデータを貫き且つ投影面上の各画素に至る各投影線上に在る前記ボリュームデータの値から当該画素の投影値を求めることを投影面上の全画素について実行して投影画像を生成する投影画像生成手段を更に具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、
前記投影画像生成手段により走査対象の周期運動の異なる位相での投影画像をそれぞれ生成した後、それら投影画像を位相順にシネ表示する投影画像シネ表示手段を更に具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
請求項１から請求項３のいずれかに記載のＸ線ＣＴ装置において、
前記データ算出手段は複数の補間アルゴリズムを有しており、それら補間演算アルゴリズムの一つを選択するための補間演算アルゴリズム選択手段を更に具備したことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。