JP4663287B2 - 灌流検査を実行する方法、装置、及びコンピュータ読み取り可能な媒体 - Google Patents

Description

本発明は一般的には、計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システムに関し、さらに具体的には、低線量灌流技術のための投影補間アルゴリズム及び画像予測アルゴリズムに関する。

ＣＴ灌流は臨床応用における最近の進歩の一つである。この走査では、造影剤が患者に注入されて血液循環で伝播されている間に、関心器官をシネモード（走査中にテーブルを静止したままにする）で繰り返し走査する。器官の異なる部分の造影剤取り込みを監視することにより、平均組織通過時間（ＭＴＴ）、脳血流量（ＣＢＦ）、脳血液量（ＣＢＶ）及び他のパラメータを算出することができる。これらのパラメータを用いて生存可能な組織を生存可能でない組織に対して区別する。現在のプロトコルでは、患者は１秒間隔で３０秒間〜４０秒間にわたって連続して走査される。
米国特許第５０８１６６０号

患者に照射する線量を低減することが望ましい。公知の方法の一つは、直接的にＸ線管電流のミリアンペア数を下げることである。ミリアンペア数を下げると投影データの雑音が増大するため、雑音の多い一連の画像を得ることになる。投影空間又は画像空間のいずれかでの雑音を低減する少なくとも幾つかの基本的アルゴリズムが存在する。しかしながら、一旦、収集された投影データに雑音が混入すると、完全に除去することは困難である。

一観点では、灌流検査を行なう方法を提供する。この方法は、対象の関心区域について最初の完全走査を実行する工程と、造影剤の移動を検出するために関心区域について少なくとも１回の後続の部分的走査を実行する工程とを含んでいる。

他の観点では、計算機式断層写真法（ＣＴ）システムが、放射線源と、放射線検出器と、放射線源及び放射線検出器に結合されているコンピュータとを含んでいる。コンピュータは、対象の関心区域の最初の完全走査を実行して、造影剤の移動を検出するために関心区域について少なくとも１回の後続の部分的走査を実行するように構成されている。

さらにもう一つの観点では、プログラムで符号化されているコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。プログラムは、対象の関心区域について最初の完全走査を実行して、造影剤の移動を検出するために関心領域について少なくとも１回の後続の部分的走査を実行すべくコンピュータに命令するように構成されている。

幾つかの公知のＣＴイメージング・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、デカルト座標系のＸＹ平面であって、一般に「イメージング（撮像）平面」と呼ばれる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、患者等の撮像対象を透過する。ビームは対象によって減弱された後に放射線検出器のアレイに入射する。検出器アレイで受光される減弱した放射線ビームの強度は、対象によるＸ線ビームの減弱量に依存している。アレイ内の各々の検出器素子が、検出器の位置でのビーム強度の測定値である別個の電気信号を発生する。全ての検出器からの減弱測定値を別個に取得して透過プロファイル（断面）を形成する。

第三世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが撮像対象と交差する角度が定常的に変化するように撮像平面内で撮像対象の周りをガントリと共に回転する。一つのガントリ角度での検出器アレイからの一群のＸ線減弱測定値すなわち投影データを「ビュー」と呼ぶ。対象の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源及び検出器が一回転する間に様々なガントリ角度すなわちビュー角度において形成される一組のビューを含んでいる。

アキシャル・スキャン（軸方向走査）では、投影データを処理して、対象を通して得られる二次元スライスに対応する画像を構築する。一組の投影データから画像を再構成する一方法に、当業界でフィルタ補正逆投影法と呼ばれるものがある。この方法は、走査からの減弱測定値を「ＣＴ数」または「ハンスフィールド単位」（ＨＵ）と呼ばれる整数へ変換し、これらの整数を用いて陰極線管表示上の対応するピクセルの輝度を制御する。

全走査時間を短縮するために、「ヘリカル」・スキャン（螺旋走査）を行なうこともできる。「ヘリカル」・スキャンを行なうためには、患者を移動させながら所定の数のスライスのデータを取得する。かかるシステムは、１回のファン・ビーム・ヘリカル・スキャンから単一の螺旋を生成する。ファン・ビームによって悉く写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。

ヘリカル・スキャンのための再構成アルゴリズムは典型的には、収集したデータにビュー角度及び検出器チャネル番号の関数として加重する螺旋加重アルゴリズムを用いる。明確に述べると、フィルタ補正逆投影法の前に、ガントリ角度及び検出器角度の両方の関数である螺旋加重ファクタに従ってデータに加重する。次いで、加重したデータを処理してＣＴ数を生成すると共に、対象を通して得られる二次元スライスに対応する画像を構築する。

全取得時間をさらに短縮するために、マルチ・スライスＣＴが導入されている。マルチ・スライスＣＴでは、あらゆる時間的瞬間に、多数の横列を成す投影データを同時に取得する。ヘリカル・スキャン・モードと併用すると、システムは単一の螺旋分のコーン・ビーム投影データを生成する。シングル・スライス螺旋加重方式の場合と同様に、フィルタ補正逆投影アルゴリズムの前に投影データに加重を乗算する方法を導き出すことができる。

本書で用いる場合には、単数形で記載されており単数不定冠詞を冠した要素または工程という用語は、排除を明記していない限りかかる要素又は工程を複数備えることを排除しないものと理解されたい。さらに、本発明の「一実施形態」に対する参照は、所載の特徴を同様に組み入れている他の実施形態の存在を排除しないものと解釈されたい。

また、本書で用いられる「画像を再構成する」という表現は、画像を表わすデータが生成されるが可視画像は形成されないような本発明の実施形態を排除するものではない。但し、多くの実施形態は少なくとも１枚の可視画像を形成する（か又は形成するように構成されている）。

図１及び図２には、マルチ・スライス走査イメージング・システム、例えば計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム１０が、「第三世代」ＣＴイメージング・システムに典型的なガントリ１２を含む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の反対側に設けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。検出器アレイ１８は、複数の検出器素子２０を含む複数の検出器横列（図示されていない）によって形成されており、検出器素子２０は一括で、アレイ１８と線源１４との間にある患者２２のような対象を透過した投射Ｘ線ビームを感知する。各々の検出器素子２０は、入射Ｘ線ビームの強度を表わし従って対象又は患者２２を透過する際のビームの減弱を推定するのに用いることのできる電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得するための一回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成部品は回転中心２４の周りを回転する。図２は、検出器素子２０の単一の横列（すなわち検出器横列一列）のみを示している。しかしながら、マルチ・スライス検出器アレイ１８は、１回の走査中に複数の準並行スライス、又は平行スライスに対応する投影データが同時に取得され得るように検出器素子２０の複数の平行な検出器横列を含んでいる。

ガントリ１２上の構成要素の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６は、Ｘ線制御器２８とガントリ・モータ制御器３０とを含んでおり、Ｘ線制御器２８はＸ線源１４に電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御器３０はガントリ１２上の構成要素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取得システム（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て、後続の処理のためにこれらのデータをディジタル信号へ変換する。画像再構成器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。画像再構成器３４は、特殊化したハードウェアであってもよいし、コンピュータ３６上で実行されるコンピュータ・プログラムであってもよい。

コンピュータ３６はまた、キーボードを有するコンソール４０を介して操作者から指令及び走査用パラメータを受け取る。付設されている陰極線管表示器４２によって、操作者は、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。操作者が供給した指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線制御器２８及びガントリ・モータ制御器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・モータ制御器４４を動作させて、患者２２をガントリ１２内で配置するようにモータ式テーブル４６を制御する。具体的には、テーブル４６は患者２２の各部分をガントリ開口４８を通して移動させる。

一実施形態では、コンピュータ３６は、フレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、又はネットワーク若しくはインターネットのような他のディジタル・ソース等のコンピュータ読み取り可能な媒体５２からの命令及び／又はデータを読み取る装置５０、例えばフレキシブル・ディスク・ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、光磁気ディスク（ＭＯＤ）装置、又はイーサネット（商標）装置等のネットワーク接続装置を含めたその他任意のディジタル装置、並びに開発中のディジタル手段を含んでいる。他の実施形態では、コンピュータ３６はファームウェア（図示されていない）に記憶されている命令を実行する。コンピュータ３６は、本書に記載する作用を実行するようにプログラムされており、本書で用いられるコンピュータという用語は当技術分野でコンピュータと呼ばれている集積回路のみに限らず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、特定応用向け集積回路、及び他のプログラム可能な回路を広範に指しており、これらの用語は本書では互換的に用いられている。以上に述べた特定の実施形態は第三世代ＣＴシステムを参照しているが、本書に記載する方法は第四世代ＣＴシステム（静止型検出器−回転式Ｘ線源）にも第五世代ＣＴシステム（静止型検出器及び静止型Ｘ線源）にも同等に適用可能である。加えて、本発明の利点はＣＴ以外の撮像モダリティにも恩恵を齎すと想到される。

本書に記載されているのは、走査プロトコル及び関連するアルゴリズムを用いて、低線量時の高雑音データを回避する方法及び装置である。本書に記載される方法としては、部分的走査プロトコル（Partial Scan Protocol、ＰＳＰ）、関連する投影補間アルゴリズム（Projection Interpolation Algorithm、ＰＩＡ）及び画像予測アルゴリズム（Image Prediction Algorithm、ＩＰＡ）がある。

本書に記載するプロトコルの一つの特徴は、管１４のミリアンペア数が大きい場合にはデータ雑音は小さいので、高い管電流を保って、既存の走査プロトコルにおけるビューの数を減少させることである。

図３に示すように、公知のプロトコルを用いると、Δｔの時間間隔毎に完全な（３６０°の）投影データ集合が取得される。あらゆる画像は完全なデータ集合から独立に再構成されて、灌流解析のための一連の画像を形成する。低線量を目的として、Ｘ線管電流は典型的には、比較的低いミリアンペア数に設定される。このため、図３に示すプロトコルに従って収集された投影データは信号対雑音比が低く、雑音低減のために多大な労力が費やされている。

図４は、対象における関心区域の最初の完全走査１００と、造影剤の移動を検出するために引き続いて実行されるこの関心区域の部分的走査１０２とを示している。本書で用いられる「完全走査（full scan）」という用語は、３６０°走査の全てのビューについてデータを収集する完全走査と、（１８０°＋ファン角度）の走査の全てのビューについてデータを収集するハーフ・スキャンとの両方を指す。加えて、本書で用いられる部分的走査（partial scan）という用語は、（１８０°＋ファン角度）未満に相当するビューについてデータを収集する全ての走査を指す。

図５は、図４の一実施形態の部分的走査１０２を示す。部分的走査１０２は、走査が実行されるｉ番目の回転区画１５４以外の全ての回転区画で走査が実行されないようにしたｎ個の回転区画（sub-rotation）１５２を含む１回目の全回転１５０を実行することを含んでいる。続いて、走査が行なわれるｊ回目の回転区画１６４以外の全ての回転区画で走査が実行されないようにしたｍ個の回転区画１６２を含む２回目の全回転１６０が実行される。図５は、ｎがｍに等しく、且つｉがｊに等しい一実施形態を示している。ｉ番目の回転区画１５４及びｊ番目の回転区画１６４は９０°であるので、図５は固定非分布型４分の１走査を示す。

図６は図４のさらにもう一つの実施形態を示しており、この場合にはｎはｍに等しく、且つｉはｊに等しくない。ｊ番目及びｉ番目の回転区画は９０°であり、固定されていない（すなわち回転している）ので、図６は非固定非分布型４分の１走査を示す。

図７は図４のさらにもう一つの実施形態を示しており、この場合にはｎはｍに等しくなく、且つｉはｊに等しい。

図８は図４のさらにもう一つの実施形態を示しており、この場合にはｎはｍに等しくなく、且つｉはｊに等しくない。

一連の部分的走査を行なう際に、ｍはｎに等しくなくてもよい。二つの例が図７及び図８に示されている。これらの図は、一方の角度を他方よりも大きくした交互型の角度範囲寸法を用いて、画像を構築するための推定の精度を高めることを示している。もう一つの例は、最初の完全走査及び後続の部分的走査の後に、もう１回の完全走査を周期的に行なうものである。この付加的な完全走査によって、完全データ集合を新たな基準として周期的に採取することにより精度をさらに確保する。これらの例の代償関係は放射線量と画質との間にある。

図４〜図８の実施形態は、９０°及び１２０°のデータ収集を示している。これらの回転区画角度範囲は、他の回転区画角度範囲の採用を排除しないものと解釈されたい。角度範囲を１２０°に設定すると、９０°の場合よりも画像推定の精度向上が容易となる。但し、線量低減量では劣る。従って、他の実施形態では、画像再構成に三つのセグメント及びハーフ・スキャン・アルゴリズムを用いて角度範囲を８０°に設定する。

図９は、図４のもう一つの実施形態の部分的走査１０２を示す。部分的走査１０２は、走査が実行されるビュー番号ｑ２１６から開始してｉ番目毎のビュー番号２１４以外の全てのビュー番号で走査が実行されないようにしたｎ個のビュー番号２１２を含む１回目の全回転２１０を実行することを含んでいる。続いて、走査が実行されるビュー番号ｒ２２６から開始してｊ番目毎のビュー番号２２４以外の全てのビュー番号で走査が実行されないようにしたｍ個のビュー番号２２２を含む２回目の全回転２２０が実行される。図９はｑがｒに等しく、且つｎがｍに等しい実施形態を示している。図９は、データを収集するビューが合計で９０°となり、分布している（すなわち連続していない）ため、固定分布型４分の１走査を示す。

図１０は、ｑがｒに等しくない図９のさらにもう一つの実施形態を示している。図１０は、データ収集ビューが後続の走査で回転するため、回転分布型４分の１走査を示す。

部分的走査プロトコルを利用して関心対象の走査を実行することにより、画像を構築するための投影データ集合が収集される。部分的走査プロトコルに続いて画像を形成する二つの方法が、収集された投影データ集合の補間及び補外である。

図１１は、収集されたデータ集合に補間計算を行なうことにより再構成される灌流画像を示す。図１１は、以下の方法による再構成灌流画像を示す。（ａ）完全走査に基づくＦＢＰ、（ｂ）９０°走査（図６に示す）及び線形補間に基づくフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）、並びに（ｃ）９０°走査（図６に示す）及び線形補間に基づく序列付きサブセット期待値最大化（Ordered Subset Expectation Maximization、ＯＳＥＭ）。画像の全てが最初のデータ取得から２０秒後に相当する。

例えば、図６は９０°走査のプロトコルを示している。ｔ＝０では最初の走査として０°〜３６０°の投影データを収集する。この投影をｐ［０］（０−３６０）で表わす（［］は下付き文字を示す）。ｔ＝Δｔでは、０°〜９０°の投影を収集する。同様にこの投影をｐ［Δｔ］（０−９０）で表わす。同様にして、９０°〜１８０°、１８０°〜２７０°及び２７０°〜３６０°の角度での投影をそれぞれｔ＝２Δｔ、ｔ＝３Δｔ及びｔ＝４Δｔで収集する。これらの投影をそれぞれｐ［２Δｔ］（９０−１８０）、ｐ［３Δｔ］（１８０−２７０）及びｐ［４Δｔ］（２７０−３６０）で表わす。この工程は、全ての灌流データ収集が終了するまで継続する。

ｔ＝Δｔ以降は、他の投影（すなわちデータ収集が行なわれないビュー）を上述の収集した投影から線形補間によって推定することができる。ｔ＝０に対応する画像については、全３６０°のデータが得られているので再構成の工程は簡単である。ｔ＝Δｔに対応する画像については、先ず一組の投影ｐ′［Δｔ］（９０−３６０）が以下のようにして推定される。
ｐ′［Δｔ］（９０−１８０）＝（ｐ［０］（９０−１８０＋ｐ［２Δｔ］（９０−１８０）））／２，
ｐ′［Δｔ］（１８０−２７０）＝（２ｐ［０］（１８０−２７０＋ｐ［３Δｔ］（１８０−２７０）））／３，
ｐ′［Δｔ］（２７０−３６０）＝（３ｐ［０］（２７０−３６０＋ｐ［４Δｔ］（２７０−３６０）））／４ （式１）
同様に、ｔ＝２Δｔ、ｔ＝３Δｔ等に対応する投影を線形補間によって推定する。投影データ集合の推定時には、関心のある時間的瞬間に時間的に最も近い測定データ集合を用いることに留意されたい。

推定された投影データ集合に基づいて、フィルタ補正逆投影手法（ＦＢＰ）、繰り返し再構成手法又は他の望ましい手法のいずれかを用いて画像再構成を行なう。ＦＢＰアプローチは計算の簡略性という利点を有する。一方、繰り返しアルゴリズムは再構成画像の雑音が残っていればそれをさらに低減するという利点を有する。

最初の走査であるｔ＝０について、データは完全走査すなわち０°〜３６０°の投影について収集されることに留意されたい。前述のように、任意の走査時刻に完全走査をもう一回行なって完全なデータ集合を新たな基準として周期的に採取することにより精度をさらに確保することができる。また、線形補間を高次補間のような他の補間で置き換えることもできる。

部分的走査プロトコル（ＰＳＰ）及び投影補間アルゴリズム（ＰＩＡ）の一つの特徴は、関心のある時間的瞬間に必要とされる投影の一部を収集し、隣接投影からの補間によって欠落投影を推定した後に、画像を再構成することである。図３に示す公知の方法と比較して、図４に示す方法の一つの利点は、収集される投影データが十分な信号対雑音比を有しており、従って投影領域又は画像領域のいずれにおいても雑音を低減する必要がなく、雑音低減を行なう場合でも、雑音低減量は図４に示す方法を用いる方が図３に示す方法を用いた場合よりも少ないことである。

投影補間アルゴリズム（ＰＩＡ）では、補間をによって投影データに多少の誤差が生じ得る。代替的には、部分的走査プロトコル（ＰＩＡ）及び画像予測アルゴリズム（ＩＰＡ）を用いることができる。この方法は、補間誤差を回避するように、収集された投影にのみ作用する。

部分投影が前述のようにして収集され、収集されたデータから、予測画像を「初期推定」としてＯＳＥＭ（序列付きサブセット期待値最大化）によって画像が再構成される。頭部灌流においては、造影剤が体内を循環するにつれて、画像は明るくなった後に次第に暗くなることに留意されたい。この規則性のため、先に再構成された画像から補外によって現在の画像を予測することが可能となる。

予測工程を明解に説明するために、一例として線形補外を用いる。図１２はＯＳＥＭによって画像を再構成するために用いられる２枚の画像を示しており、「初期推定」は、前段の二つの隣接する時間区間に形成されたこれら２枚の画像に基づいて推定されている。

ＯＳＥＭ再構成について時刻ｔにおける「初期推定」画像をｆ［ｔ］（ｘ，ｙ）で表わし、またｔ−Δｔ及びｔ−２Δｔにおいて形成される２枚の隣接する画像をそれぞれｆ［ｔ−Δｔ］（ｘ，ｙ）及びｆ［ｔ−２Δｔ］（ｘ，ｙ）で表わすものとする。線形予測は以下の方法で行なうことができる。
ｆ［ｔ］（ｘ，ｙ）＝２ｆ［ｔ−Δｔ］（ｘ，ｙ）−ｆ［ｔ−２Δｔ］（ｘ，ｙ） （式２）
このアルゴリズムでの部分的走査プロトコル（ＰＳＰ）は、収集された投影から未知の投影を推定する訳ではないので投影補間アルゴリズム（ＰＩＡ）での部分的走査プロトコル（ＰＳＰ）ほど制限的でない。よって、より多くの代替的走査プロトコルを選択肢に用いることができる。固定分布型４分の１走査プロトコルを用いる図９の実施形態を例とすると、ｔ＝０では３６０°の完全投影データ集合を収集するが、ｔ＝Δｔ及び他の以降の瞬間についてはビュー番号０，４，８，…（黒丸）の投影データのみを収集する。回転分布型４分の１走査（図１０に示す）では、ｔ＝Δｔでビュー番号０，４，８，…の投影データのみを収集し、ｔ＝２Δｔではビュー番号１，５，９，…の投影データのみを収集し、以下同様である。

図１３は、（ａ）固定９０°走査（図４に示す）、（ｂ）固定分布型４分の１走査（図９に示す）、及び（ｃ）回転分布型４分の１走査（図１０に示す）の３種の走査プロトコルを用いて線形画像予測によって再構成した画像を示している。１枚目の画像（ｔ＝０）は３６０°投影データ集合から再構成される。この画像を２枚目の画像（ｔ＝Δｔ）の再構成のための「初期推定」として用いる。３枚目以降の画像は式（２）に従って線形補外した画像を初期画像として用いる。図１３の再構成画像は最初のデータ取得の２０秒後の時間的瞬間に対応している。

線形補外法は説明のための一例であることに留意されたい。他の予測方法を用いることも可能である。例えば、高次補外法を用いてよい。一般的には、部分的走査プロトコル（ＰＳＰ）及び画像予測アルゴリズム（ＩＰＡ）の一つの特徴は、投影の一部しか実際に収集されず、ＯＳＥＭ又は他の適当な方法をこれら収集された投影にのみ適用し得ることである。頭部灌流時には、画像は極く緩やかに変化するので、次回の画像を優れた初期推定として正確に予測することが可能である。この場合に、測定データと合成データとの間の僅かな差を中間的な再構成画像に基づいて抑制するのにＯＳＥＭが実効的に作用する。本書に記載する方法及び装置の技術的効果は、低雑音画像及び低減された線量を含む。

本発明を様々な特定の実施形態について記載したが、当業者であれば、特許請求の範囲の要旨及び範囲内にある改変を施して本発明を実施し得ることが理解されよう。

ＣＴイメージング・システムの見取り図である。 図１に示すシステムのブロック模式図である。 （従来技術）既存の走査プロトコルを示す図である。 完全走査に続く部分的走査を示す図である。 固定部分的走査を示す図である。 回転部分的走査を示す図である。 固定部分的走査を示す図である。 回転部分的走査を示す図である。 固定分布型走査を示す図である。 回転分布型走査を示す図である。 頭部灌流画像を示す図である。 繰り返し再構成に用いられる初期画像の画像空間予測を示す図である。 線形画像予測によって再構成された画像を示す図である。

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 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 患者
２４ 回転中心
２６ 制御機構
４２ 陰極線管表示器
４６ モータ式テーブル
４８ ガントリ開口
５０ 媒体読み取り装置
５２ 媒体
１００ 最初の完全走査
１０２ 後続の部分的走査
１５０ １回目の全回転
１５２ ｎ個の回転区画
１５４ ｉ番目の回転区画
１６０ ２回目の全回転
１６２ ｍ個の回転区画
１６４ ｊ番目の回転区画
２１０ １回目の全回転
２１２ ｎ個のビュー番号
２１４ ｑからｉ番目毎のビュー番号
２１６ ビュー番号ｑ
２２０ ２回目の全回転
２２２ ｍ個のビュー番号
２２４ ｒからｊ番目毎のビュー番号
２２６ ビュー番号ｒ

Claims (7)

1. 放射線源（１４）と、
   放射線検出器（１８）と、
   前記放射線源及び前記放射線検出器に結合されているコンピュータ（３６）とを備えた計算機式断層写真法（ＣＴ）システム（１０）であって、前記コンピュータは、
   対象（２２）の関心区域について最初の完全ＣＴ走査（１００）を実行し、
   造影剤の移動を検出するために前記関心区域について少なくとも１回の後続の部分的ＣＴ走査（１０２）を実行するように構成されており、
   前記完全ＣＴ走査は、３６０°又は、（１８０°＋ファン角度）の走査の全てのビューについてデータを収集する走査を指し、前記部分的ＣＴ走査は、（１８０°＋ファン角度）未満に相当するビューについてデータを収集する走査を指し、
   前記コンピュータ（３６）はさらに、
   前記部分的ＣＴ走査が実行されるｉ番目の回転区画（１５４）以外の全ての回転区画で走査が実行されないようにしたｎ個の回転区画（１５２）を含む１回目の全回転（１５０）を実行して、
   前記部分的ＣＴ走査が実行されるｊ番目の回転区画（１６４）以外の全ての回転区画で走査が実行されないようにしたｍ個の回転区画（１６２）を含む２回目の全回転（１６０）を実行するように構成されている、計算機式断層写真法（ＣＴ）システム（１０）。
2. ｍ＝ｎ又はｍ≠ｎであり、ｊ＝ｉ又はｊ≠ｉである、請求項１に記載のシステム（１０）。
3. 放射線源（１４）と、
   放射線検出器（１８）と、
   前記放射線源及び前記放射線検出器に結合されているコンピュータ（３６）とを備えた計算機式断層写真法（ＣＴ）システム（１０）であって、前記コンピュータは、
   対象（２２）の関心区域について最初の完全ＣＴ走査（１００）を実行し、
   造影剤の移動を検出するために前記関心区域について少なくとも１回の後続の部分的ＣＴ走査（１０２）を実行するように構成されており、
   前記完全ＣＴ走査は、３６０°又は、（１８０°＋ファン角度）の走査の全てのビューについてデータを収集する走査を指し、前記部分的ＣＴ走査は、（１８０°＋ファン角度）未満に相当するビューについてデータを収集する走査を指し、
   少なくとも１回の後続の部分的ＣＴ走査（１０２）を実行するように構成されている前記コンピュータ（３６）は、
   前記部分的ＣＴ走査が実行されるビュー番号ｑ（２１６）から開始してｉ番目毎のビュー番号（２１４）以外の全てのビュー番号で走査が実行されないようにしたｎ個のビュー番号（２１２）を含む１回目の全回転（２１０）を実行して、
   前記部分的ＣＴ走査が実行されるビュー番号ｒ（２２６）から開始してｊ番目毎のビュー番号（２２４）以外の全てのビュー番号で走査が実行されないようにしたｍ個のビュー番号（２２２）を含む２回目の全回転（２２０）を実行するように構成されているコンピュータを含んでいる、計算機式断層写真法（ＣＴ）システム（１０）。
4. ｒ＝ｑ又はｒ≠ｑである、請求項３に記載のシステム（１０）。
5. 前記コンピュータは、
   ｔ＝０で、０°〜３６０°の前記最初の完全ＣＴ走査（１００）を実行し、投影ｐ０を収集し、
   ｔ＝Δｔで、０°〜９０°の前記部分的ＣＴ走査（１０２）を実行し、投影ｐΔｔを収集し、
   ｔ＝２Δｔで、９０°〜１８０°の前記部分的ＣＴ走査（１０２）を実行し、投影ｐ２Δｔを収集し、
   ｔ＝３Δｔで、１８０°〜２７０°の前記部分的ＣＴ走査（１０２）を実行し、投影ｐ３Δｔを収集し、
   ｔ＝４Δｔで、２７０°〜３６０°の前記部分的ＣＴ走査（１０２）を実行し、投影ｐ４Δｔを収集する、請求項１乃至４のいずれかに記載のシステム（１０）。
6. ｔ＝Δｔに対応する画像について、投影ｐ′Δｔ（９０−３６０）が以下のようにして推定される、請求項５に記載のシステム（１０）。
   ｐ′Δｔ（９０−１８０）＝（ｐ０（９０−１８０）＋ｐ２Δｔ（９０−１８０）））／２
   ｐ′Δｔ（１８０−２７０）＝（２ｐ０（１８０−２７０）＋ｐ３Δｔ（１８０−２７０）））／３，
   ｐ′Δｔ（２７０−３６０）＝（３ｐ０（２７０−３６０）＋ｐ４Δｔ（２７０−３６０）））／４
7. 前記コンピュータは、
   時刻ｔにおける推定画像をｆ［ｔ］（ｘ，ｙ）で表わし、またｔ−Δｔ及びｔ−２Δｔにおいて形成される２枚の隣接する画像をそれぞれｆ［ｔ−Δｔ］（ｘ，ｙ）及びｆ［ｔ−２Δｔ］（ｘ，ｙ）で表わすものとして、
   ｆ［ｔ］（ｘ，ｙ）＝２ｆ［ｔ−Δｔ］（ｘ，ｙ）−ｆ［ｔ−２Δｔ］（ｘ，ｙ）
   により、前記推定画像をｆ［ｔ］（ｘ，ｙ）を推定する、請求項１乃至４のいずれかに記載のシステム（１０）。