JP4679348B2 - Ｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

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Description

本発明は、医療用X線CT装置、または産業用X線CT装置において、X線CT(Computed Tomography)撮影方法、およびX線CT装置に関し、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンのデータ収集方法に関する。
従来は、X線CT装置においては、図7のように一定時間間隔で各ビューごとにX線検出器全チャネルのデータ収集を行い、1回転のX線データ収集でどのチャネルも同じビュー数のデータ収集が行われていた(特許文献１参照)。
図7では、1列のX線検出器のX線検出器データまたは投影データを示している。X線検出器データまたは投影データは被検体の周囲360度方向からX線データ収集され、そのデータ収集角度をビュー方向と呼ぶ。図7の横軸はX線検出器のチャネル方向を示し、縦軸はX線検出器のビュー方向360度方向のデータ収集を示している。
従来のデータ収集では図7に示す通り、どのチャネルにおいても1回転360度のビュー方向のデータ収集回数(以下ビュー数と呼ぶ)は同じであるのが普通であった。
特開2004-313657号公報
しかし、X線CT装置の多チャネル化、多列化により、多列X線検出器X線CT装置またはフラットパネルに代表される2次元X線エリア検出器によるX線CT装置において、チャネル方向、列方向の数も含めたX線検出器の全チャネル数の増大とともにデータ収集装置(DAS)のA／D変換器の数も増え、その性能および処理能力も高いものが要求され、実装上も価格上も困難な方向に向いて行っている観点からは、データ収集装置の全チャネル数とビュー数の積に依存する性能、処理能力の増大は問題である。
そこで、本発明の目的は、1列のX線検出器のX線CT装置または多列X線検出器または、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元エリアX線検出器を持ったX線CT装置のデータ収集装置(DAS)のX線データ収集ビュー数を削減し、データ収集装置(DAS)の要求される性能、処理能力の最適化を実現するX線CT装置を提供することにある。
本発明は、X線検出器およびデータ収集装置(DAS)のチャネル位置に依存したビュー数の最適化によるデータ収集を行うデータ収集装置(DAS)を実現することを特徴とするX線CT装置、またはX線CT撮影方法を提供する。
画像再構成平面(断層像平面)において、断層像は前処理された投影データに再構成関数を重畳して、360度分(または180度＋X線検出器ファン角度分)の逆投影処理を行って画像再構成される。
この逆投影処理の時に、図8に示すように回転中心である再構成中心、断層像中心を中心として360度方向(またはX線検出器ファン角度分)に逆投影されるので、断層像中心から離れた周辺部、つまり断層像中心から長い半径にある領域に位置する画素の円周方向の分解能はビュー数に依存する。つまり充分なビュー数があれば周辺部の画素の分解能は確保 され、充分なビュー数がなければ周辺部の画素の分解能は下がる。
また、断層像中心部近傍は円周も短く、それほどビュー数はなくても断層像空間上の分解能は確保できる。一般的に1画素のサイズをP×Pとし、断層像中心近傍の半径をr1、断層像周辺部の半径をr2とすると、例えば
半径r1の円周2πr1なので必要なビュー数V1＝2πr1／p
半径r2の円周2πr2なので必要なビュー数V2＝2πr2／p
r1＝50mm
r2＝250mm
p＝500mm／500画素＝1mm／1画素とすると、
V1＝2π・50／1＝314ビュー
V2＝2π・250／1＝1570ビューのようになる。
この時にX線検出器データまたは投影データ上においては、図8に示すように再構成中心位置(断層像中心)から距離r1またはr2離れた位置にあるX線検出器データまたは投影データD(view，i)が断層像中心から半径r1またはr2離れた円周上の画素を画像再構成する。ただし、viewはビュー番号、iはチャネル番号とする。
このため、断層像中心にあたるチャネル位置から各チャネルまでの距離に比例して、周辺部分に行くにつれてビュー数を増やしてやれば、ビュー数に依存する断層像上の分解能は均一に保つことができる。
第1の観点では、本発明は、X線発生装置と、相対してX線を検出するX線検出器を、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にある被検体を透過したX線投影データを収集するX線データ収集手段、そのX線データ収集手段から収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段、画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、とからなるX線CT装置において、複数種類の1回転あたりのX線データ収集ビュー数に基いたX線データ収集を行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第1の観点におけるX線CT装置では、X線データ収集のビュー数を各チャネルに適切に当てはめることにより、断層像において画質が劣化することなく各チャネルのビュー数を最適化することができる。
第2の観点では、本発明は、第1の観点のX線CT装置において、チャネル位置に依存して複数種類の異なるX線データ収集ビュー数でX線データ収集を行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第2の観点におけるX線CT装置では、X線データ収集のビュー数は各チャネル位置ごとに断層像の中心に位置する円の円周に沿った断層像の画素分解能に関係するため、その円周上の画素を画像再構成するチャネル位置に依存させてビュー数を最適化することができる。
第3の観点では、本発明は、第1から第2の観点のX線CT装置において、回転中心近辺のチャネルではビュー数は少なく、回転中心を通るX線検出器チャネル位置より離れた位置のチャネルではビュー数が多いX線データ収集を行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第3の観点におけるX線CT装置では、回転中心近辺のチャネルでは回転中心からの距離も近いのでビュー数を少なくし、回転中心より離れたチャネルでは回転中心からの距離は遠いのでビュー数を多くする。
第4の観点では、本発明は、第1または第3のX線CT装置において、回転中心を通るX線検出器チャネル位置から各チャネル位置までの距離に依存して、複数種類の異なるX線データ収集ビュー数でX線データ収集を行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第4の観点におけるX線CT装置では、X線データ収集のビュー数は各チャネル位置ごとに断層像の中心に位置する円の円周に沿った断層像の画素分解能に依存する。この円周は断層像の中心を通るX線検出器チャネル位置から各チャネル位置までの距離を半径とした円の円周である。各X線検出器チャネルは、この円周上の画素を画像再構成する。このため、回転中心を通るX線検出器チャネル位置から各チャネル位置までの距離に依存させて、X線データ収集ビュー数を定めることでビュー数を最適化できる。
第5の観点では、本発明は、第1から第4の観点のX線CT装置において、回転中心を通るX線検出器チャネル位置から各チャネル位置までの距離に比例したX線データ収集ビュー数、もしくはおよそそのビュー数でX線データ収集を複数種類のビュー数で行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第5の観点におけるX線CT装置では、X線データ収集のビュー数は各チャネル位置ごとに断層像の中心を中心とした円の円周上の断層像を画像再構成する。この円周をビュー数で割った長さが、断層像の各位置の画素の分解能に依存する。このため、回転中心を通るX線検出器チャネル位置から各チャネル位置までの距離に比例させて、X線データ収集ビュー数を定めることでビュー数を最適化できる。
第6の観点では、本発明は、第1から第5までの観点のX線CT装置において、再構成関数に依存して各チャネルごとに異なるビュー数でX線データ収集行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第6の観点におけるX線CT装置では、再構成関数に依存して断層像平面であるXY平面の分解能は変わってくる。このため、各々の再構成関数ごとに変化するXY平面の分解能に合わせて、各チャネル位置ごとのビュー数を変化させて最適化することができる。
第7の観点では、本発明は、第1から第6までの観点のX線CT装置において、撮影視野の大きさに依存して各チャネルごとに異なるビュー数でX線データ収集を行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第7の観点におけるX線CT装置では、撮影視野の大きさに依存して必要なチャネル数は異なってくる。このため、各撮影視野の大きさに合わせて各チャネル位置ごとのビュー数を変化させて最適化することができる。
第8の観点では、本発明は、第1から第7までの観点のX線CT装置において、z方向座標位置に依存して各チャネルごとに異なるビュー数でX線データ収集を行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第8の観点におけるX線CT装置では、z方向の各座標位置に応じて被検体の各部位に応じた最適な撮影視野は異なってくる。このため、被検体の断面の大きさに合わせた各z方向位置の撮影視野の大きさに合わせて各チャネル位置ごとのビュー数を変化させて最適化することができる。
第9の観点では、本発明は、第1から第8までの観点のX線CT装置において、多列X線検出器によりX線データを収集するX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第9の観点におけるX線CT装置では、多列X線検出器においても各チャネル位置ごとにX線データ収集ビュー数は最適化できる。
第10の観点では、本発明は、第1から第8までの観点のX線CT装置において、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元X線エリア検出器により、X線データを収集するX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第10の観点におけるX線CT装置では、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元X線エリア検出器においても、各チャネル位置ごとにX線データ収集ビュー数は最適化できる。
第11の観点では、本発明は、第9から第10までの観点のX線CT装置において、各列ごとに独立して各チャネルごとに異なるX線データ収集ビュー数でデータ収集を行うX線データ収集手段を持つことを特徴とするX線CT装置を提供する。
上記第11の観点におけるX線CT装置では、各z方向の各座標位置に応じて被検体の各部位に応じた最適な撮影視野を変える場合に、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンでは、各z方向座標位置ごとに1回転または複数回転する際に各チャネル位置ごとに異なるビュー数でX線データ収集を行う。また、ヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンにおいては、各X線検出器列がどこのz方向座標位置にいるかに応じて、そのz方向位置での撮影視野サイズに合わせた各チャネル位置ごとに異なるビュー数でX線データ収集ビュー数を変化させて最適化することができる。
本発明の効果としては、X線CT装置、またはX線CT画像再構成方法によれば、1列のX線検出器のX線CT装置または多列X線検出器または、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元エリアX線検出器を持ったX線CT装置のデータ収集装置(DAS)のX線データ収集ビュー数を削減し、データ収集装置(DAS)の要求される性能、処理能力の最適化を実現するX線CT装置を提供できる。
以下、図に示す実施の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。
図1は、本発明の一実施形態にかかるX線CT装置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10と、走査ガントリ20とを具備している。
操作コンソール1は、操作者の入力を受け付ける入力装置2と、前処理、画像再構成処理、後処理などを実行する中央処理装置3と、走査ガントリ20で収集したX線検出器データを収集するデータ収集バッファ5と、X線検出器データを前処理して求められた投影データから画像再構成した断層像を表示するモニタ6と、プログラムやX線検出器データや投影データやX線断層像を記憶する記憶装置7とを具備している。
撮影条件の入力はこの入力装置2から入力され、記憶装置7に記憶される。
撮影テーブル10は、被検体を乗せて走査ガントリ20の開口部に入れ出しするクレードル12を具備している。クレードル12は撮影テーブル10に内蔵するモータで昇降およびテーブル直線移動される。
走査ガントリ20は、X線管21と、X線コントローラ22と、コリメータ23と、X線ビーム形成フィルタ28と、多列X線検出器24と、DAS(Data Acquisition System)25と、被検体の体軸の回りに回転しているX線管21などを制御する回転部コントローラ26と、制御信号などを前記操作コンソール1や撮影テーブル10とやり取りする制御コントローラ29とを具備している。X線ビーム形成フィルタ28は撮影中心である回転中心に向かうX線の方向にはフィルタの厚さが最も薄く、周辺部に行くに従いフィルタの厚さが増し、X線をより吸収できるようになっているX線フィルタである。このため、円形または楕円形に近い断面形状の被検体の体表面の被曝を少なくできるようになっている。また、走査ガントリ傾斜コントローラ27により、走査ガントリ20はz方向の前方および後方に±約30度ほど傾斜できる。
図2は、X線管21と多列X線検出器24の幾何学的配置の説明図である。
X線管21と多列X線検出器24は、回転中心ICの回りを回転する。鉛直方向をy方向とし、水平方向をx方向とし、これらに垂直なテーブル進行方向をz方向とするとき、X線管21および多列X線検出器24の回転平面は、xy平面である。また、クレードル12の移動方向は、z方向である。
X線管21は、コーンビームCBと呼ばれるX線ビームを発生する。コーンビームCBの中心軸方向がy方向に平行なときを、ビュー角度0度とする。
多列X線検出器24は、例えば256列のX線検出器列を有する。また、各X線検出器列は例えば1024チャネルのX線検出器チャネルを有する。
X線が照射されて、収集された投影データは、多列X線検出器24からDAS25でA／D変換され、スリップリング30を経由してデータ収集バッファ5に入力される。データ収集バッファ5に入力されたデータは、記憶装置7のプログラムにより中央処理装置3で処理され、断層像に画像再構成されてモニタ6に表示される。
本発明においては、チャネル位置に応じて異なる複数種のビュー数のX線検出器データまたは投影データを収集し、断層像として画像再構成を行う。
図9に各チャネル位置ごとにビュー数を変えた場合のX線検出器データを示す。
図9では、図7と同様に1列のX線検出器のX線検出器データまたは投影データを示しており、横軸はX線検出器データまたは投影データのチャネル方向を示し、縦軸はX線検出器データまたは投影データのビュー方向を示している。
1チャネルからC1−1チャネルまでのX線検出器データは360度をビュー数V3で
C1チャネルからC2−1チャネルまでのX線検出器データは360度をビュー数V2で
C2チャネルからC3−1チャネルまでのX線検出器データは360度をビュー数V1で
C3チャネルからC4−1チャネルまでのX線検出器データは360度をビュー数V2で
C4チャネルからNチャネルまでのX線検出器データは360度をビュー数V3で
X線データ収集を行う。ただし、ビュー数の大小関係はV3≧V2≧V1とする。
例えば、N＝1000(チャネル)の場合に以下のような組合わせが考えられる。
(1)C1＝200，C2＝400，C3＝600，C4＝800，V3＝1500，V2＝1000，V1＝500
(2)C1＝200，C2＝450，C3＝550，C4＝800，V3＝1500，V2＝1000，V1＝500
(3)C1＝300，C2＝450，C3＝550，C4＝700，V3＝1500，V2＝1000，V1＝500
このX線検出器データを画像再構成する方法として、以下の2つの画像再構成方法が考えられる。以下に下記の2つの場合の実施例について説明する。
(1)前処理は各チャネルごとに異なったビュー数のままで行い、再構成関数重畳処理および逆投影処理において、ビュー数V2，V1のX線検出器データをビュー数V3でサンプリングし直して、X線検出器データをすべてのチャネルについてビュー数をV3にした後、再構成関数重畳処理、逆投影処理を行う。
(2)前処理は各チャネルごとに異なったビュー数のままで行い、再構成関数重畳処理および逆投影処理において、投影データ空間で、ビュー数の異なる投影データに分離して、各々別に再構成関数重畳処理、逆投影処理を行い、最終的に画像空間における加重加算処理により1つの断層像にする。
図3は、本発明のX線CT装置100の動作の概略を示すフロー図である。
ステップS1では、ヘリカルスキャンでは、X線管21と多列X線検出器24とを被検体の回りに回転させ、かつ撮影テーブル10上のクレードル12をテーブルを直線移動させながらX線検出器データのデータ収集動作を行ない、ビュー角度viewと、検出器列番号jと、チャネル番号iとで表わされるX線検出器データD0(view，j，i)にテーブル直線移動z方向位置Ztable(view)を付加させて、X線検出器データを収集する。また、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンでは撮影テーブル10上のクレードル12をあるz方向位置に固定させたまま、データ収集系を1回転または複数回転させてX線検出器データのデータ収集を行う。必要に応じて、次のz方向位置に移動した後に、再度データ収集系を1回転または複数回転させてX線検出器データのデータ収集を行う。
ステップS2では、X線検出器データD0(view，j，i)に対して前処理を行い、投影データに変換する。前処理は図5のようにステップS21オフセット補正，ステップS22対数変換，ステップS23Ｘ線線量補正，ステップS24感度補正からなる。
なお、X線線量補正用のX線線量補正用チャネルでは、ビュー数V1，V2，V3用のX線線量補正用データを作る必要がある。これについては後述する。
ステップS3では、前処理された投影データD1 (view，j，i)に対して、ビームハードニング補正を行なう。ビームハードニング補正S3では前処理S2の感度補正S24が行なわれた投影データをD1(view，j，i)とし、ビームハードニング補正S3の後のデータをD11(view，j，i)とすると、ビームハードニング補正S3は以下のように、例えば多項式形式で表わされる。
ステップS4では、ビームハードニング補正された投影データD11(view，j，i)に対して、z方向(列方向)のフィルタをかけるzフィルタ重畳処理を行なう。
ステップS4では、各ビュー角度、各データ収集系における前処理後、ビームハードニング補正された多列X線検出器D11(view，j，i) (i＝1〜CH， j＝1〜ROW)の投影データに対し、列方向に例えば下記のような列方向フィルタサイズが5列のフィルタをかける。
補正された検出器データD12(view，j，i)は以下のようになる。
となる。なお、チャネルの最大値はCH， 列の最大値はROWとすると、
とする。
また、列方向フィルタ係数を各チャネルごとに変化させると画像再構成中心からの距離に応じてスライス厚を制御できる。一般的に断層像では再構成中心に比べ周辺部の方がスライス厚が厚くなるので、列方向フィルタ係数を中心部と周辺部で最適に変化させて、スライス厚は周辺部でも画像再構成中心部でも一様に近くすることもできる。
ステップS5のビュー数補間処理においては、図9に示す投影データの各チャネル位置のビュー数V3，V2，V1のうち、最もビュー数の多いV3に合わせて投影データを再度サンプリングしなおすために、ビュー数V2，V1の部分の投影データ空間上において補間を行う。
つまり、ビュー数V3の部分は、360／V3度ごとの投影データになっている。これに対し、ビュー数V2，ビュー数V1の部分は、360／V2度，360／V1度ごとの投影データになっている。
図10に示すように、外側のチャネル範囲〔1，C1−1〕，〔C4，N〕においては、細かい360／V3度ごとの投影データになっている。
これに対し、内側のチャネル範囲〔C1，C2−1〕，〔C3，C4−1〕においては、360／N2度ごとの投影データになっており、更に内側のチャネル範囲〔C2，C3−1〕においては、360／N1度ごとの投影データになっている。
この〔C1，C4−1〕の範囲を360／N3度ごとのデータにビュー方向に補間してデータを再度サンプリングする。例えば、〔1，C1−1〕，〔C4，N〕におけるKビュー目のデータを、〔C1，C2−1〕，〔C3，C4−1〕または〔C2，C3−1〕の投影データから線形補間で求めると以下のように得られる。ただし、補正して得られた投影データをD12(view，j，i)とし、viewはビュー数、jは列数、iはチャネル数とする。
〔C1，C2−1〕または〔C3，C4−1〕のチャネル範囲の投影データをB(view，j，i)、〔C2，C3−1〕のチャネル範囲の投影データをC(view，j，i)とすると、kビュー目の投影データD12(k，j，i)は〔C1，C2−1〕または〔C3，C4−1〕のチャネル範囲では以下となる。
また、〔C2，C3−1〕のチャネル範囲では以下となる。
このように、投影データB(view，j，i)，C(view，j，i)を補間して、1回転V3ビュー相当の投影データD12(view，j，i)を全チャネル範囲〔1，N〕の範囲で作る。この後の再構成関数重畳処理、3次元逆投影処理は通常のように全チャネルがV3ビューの投影データとして処理を進める。
ステップS6では、再構成関数重畳処理を行う。すなわち、フーリエ変換し、再構成関数を掛け、逆フーリエ変換する。再構成関数重畳処理S5では、zフィルタ重畳処理後のデータをD12とし、再構成関数重畳処理後のデータをD13、重畳する再構成関数をKernel(j)とすると、再構成関数重畳処理は以下のように表わされる。
ステップS7では、再構成関数重畳処理した投影データD13(view，j，i)に対して、3次元逆投影処理を行い、逆投影データD3(x，y)を求める。画像再構成される画像はz軸に垂直な面、xy平面に3次元画像再構成される。以下の再構成領域Pはxy平面に平行なものとする。この3次元逆投影処理については、図6を参照して後述する。
ステップS8では、逆投影データD3(x，y，z)に対して画像フィルタ重畳、CT値変換などの後処理を行い、断層像D31(x，y)を得る。
ステップS8の後処理において、後処理の中にCT値変換の処理があるが、CT値変換では逆投影された画像D3(x，y)をデータ変換し、空気−1000(HU)，水0(HU)のCT値に変換する。
逆投影値P＝D3(x，y)とし、CT値変換した後の画像データをQ＝D31(x，y)とすると、CT値変換のデータ変換は以下であらわされ、逆投影されたビュー数に依存して変わる。
ビュー数Va用CT値データ変換関数 fa：Q＝fa(P)
ビュー数Vb用CT値データ変換関数 fb：Q＝fb(P)
ビュー数Vc用CT値データ変換関数 fc：Q＝fc(P)
図28に示すように、通常fa，fb，fcは1次関数で以下のようになる。
ビュー数Va用CT値データ変換関数 Q＝Ka・P＋Ca
ビュー数Vb用CT値データ変換関数 Q＝Kb・P＋Cb
ビュー数Vc用CT値データ変換関数 Q＝Kc・P＋Cc
となる。
後処理の画像フィルタ重畳処理では、3次元逆投影後の断層像をD31(x，y，z)とし、画像フィルタ重畳後のデータをD32(x，y，z)、画像フィルタをFilter(z)とすると、
つまり、検出器の各j列ごとに独立した画像フィルタ重畳処理を行なえるため、各列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。
得られた断層像はモニタ6に表示される。
図6は、3次元逆投影処理(図5のステップS7)を示すフロー図である。
本実施例では、画像再構成される画像はz軸に垂直な面、xy平面に3次元画像再構成される。以下の再構成領域Pはxy平面に平行なものとする。
ステップS71では、断層像の画像再構成に必要な全ビュー(すなわち、360度分のビュー又は「180度分＋ファン角度分」のビュー)中の一つのビューに着目し、再構成領域Pの各画素に対応する投影データDrを抽出する。
xy平面に平行な512×512画素の正方形の領域を再構成領域Pとし、y＝0のx軸に平行な画素列L0からy＝511の画素列L511に至るまで、これらの画素列L0〜L511をX線透過方向に多列X線検出器24の面に投影したラインT0〜T511上の投影データを抽出すれば、それらが断層像上の各画素に逆投影される投影データDr(view，x，y)となる。ただし、x，yは断層像の各画素(x，y)に対応する。
X線透過方向は、X線管21のX線焦点と各画素と多列X線検出器24との幾何学的位置によって決まるが、X線検出器データD0(view，j，i)のz座標z(view)がテーブル直線移動z方向位置Ztable(view)としてX線検出器データに添付されて判っているため、加速・減速中のX線検出器データD0(view，j，i)でもX線焦点、多列X線検出器のデータ収集幾何学系の中において、X線透過方向を正確に求めることができる。
なお、例えば画素列L0をX線透過方向に多列X線検出器24の面に投影したラインT0のように、ラインの一部が多列X線検出器24のチャネル方向の外に出た場合は、対応する投影データDr(view，x，y)を「0」にする。また、z方向の外に出た場合は投影データDr(view，x，y)を補外して求める。
このように、再構成領域Pの各画素に対応する投影データDr(view，x，y)を抽出できる。
図6に戻り、ステップS72では、投影データDr(view，x，y)にコーンビーム再構成加重係数を乗算した投影データD2(view，x，y)を作成する。
ここで、コーンビーム再構成加重係数w(i，j)は以下の通りである。ファンビーム画像再構成の場合は、一般に、view＝βaでX線管21の焦点と再構成領域P上(xy平面上)の画素g(x，y)とを結ぶ直線がX線ビームの中心軸Bcに対してなす角度をγとし、その対向ビューをview＝βbとするとき、
である。
再構成領域P上の画素g(x，y)を通るX線ビームとその対向X線ビームが再構成平面Pとなす角度を、αa，αbとすると、これらに依存したコーンビーム再構成加重係数ωa，ωbを掛けて加算し、逆投影画素データD2(0，x，y)を求める。
なお、コーンビーム再構成加重係数の対向ビーム同士の和は、
である。
コーンビーム再構成加重係数ωa，ωbを掛けて加算することにより、コーン角アーチファクトを低減することができる。
また、ファンビーム画像再構成の場合は、更に距離係数を再構成領域P上の各画素に乗算する。距離係数はX線管21の焦点から投影データDrに対応する多列X線検出器24の検出器列j，チャネルiまでの距離をr0とし、X線管21の焦点から投影データDrに対応する再構成領域P上の画素までの距離をr1とするとき、(r1／r0)2である。
また、平行ビーム画像再構成の場合は、再構成領域P上の各画素にコーンビーム再構成加重係数w(i，j)のみを乗算すればよい。
ステップS73では、予めクリアしておいた逆投影データD3(x，y)に、投影データD2(view，x，y)を画素対応に加算する。
ステップS74では、断層像の画像再構成に必要な全ビュー(すなわち、360度分のビュー又は「180度分＋ファン角度分」のビュー)について、ステップS61〜S63を繰り返し、逆投影データD3(x，y)を得る。
なお、再構成領域Pを512×512画素の正方形の領域とせずに、直径512画素の円形の領域としてもよい。
また、ステップS2の前処理にあるステップS23のX線線量補正では、図9のように各チャネル位置ごとにV1，V2，V3と異なるビュー数のX線検出器データ、または投影データに対してX線線量補正を行う場合は、各々のV1，V2，V3のビュー数に同期したX線線量補正チャネルが必要になる。この場合は図12に示すように、ビュー数のV3のデータ収集、ビュー数のV2のデータ収集、ビュー数のV1のデータ収集に対応して、データ収集タイミングが同じであるビュー数V3用、ビュー数V2用、ビュー数V1用のX線線量補正チャネルが必要になる。この場合、2つの方法が考えられる。
(1)V3，V2，V1用のX線線量補正チャネルを各々3種類用意する。
(2)V3，V2，V1の最小公倍数VLCMのビュー数のX線線量補正チャネルを1種類用意し、ビュー数V3，V2，V1に分周する。
(1)の場合は図13に示すように、多列X線検出器24の両端もしくは片側に各ビュー数のX線線量補正チャネルを1チャネルずつ、もしくは複数チャネルずつ用意する。これらのチャネルから下記のX線線量補正チャネルデータを収集する。
ビュー数V3のX線線量補正チャネルデータRV3(view)
ビュー数V2のX線線量補正チャネルデータRV2(view)
ビュー数V1のX線線量補正チャネルデータRV1(view)
X線線量補正では下記のデータに対し、上記のX線線量補正チャネルデータRV3(view)，RV2(view)，RV1(view)で補正を行う。
ビュー数V3のX線検出器データDV3(view)
ビュー数V2のX線検出器データDV2(view)
ビュー数V1のX線検出器データDV1(view)
また、(2)の場合は図15に示すように、多列X線検出器24の両端に少なくとも1つずつ、もしくは片側に少なくとも1つのビュー数VLCMのX線線量補正チャネルを用意する。このX線線量補正チャネルデータから、下記のX線線量補正チャネルデータを分周して求める
ビュー数V3のX線線量補正チャネルデータをRV3(view)
ビュー数V2のX線線量補正チャネルデータをRV2(view)
ビュー数V1のX線線量補正チャネルデータをRV1(view)
ビュー数VLCMのX線線量補正チャネルデータをRVLCM(view)とし、
図14のように、ビュー数VLCMの2分周がビューV3、ビュー数VLCMの3分周がビューV2、ビュー数VLCMの4分周がビューV1とすると
のように分周してRV3(view)，RV2(view)，RV1(view)を求めれば良い。
X線線量補正では下記のデータに対し、上記のX線線量補正チャネルデータRV3(view)，RV2(view)，RV1(view)で補正を行う。
ビュー数V3のX線検出器データDV3(view)
ビュー数V2のX線検出器データDV2(view)
ビュー数V1のX線検出器データDV1(view)
以上の実施例1においては、ビュー数V2，V1のX線検出器データまたは投影データをビュー数V3で再度サンプリングし直すために、ビュー数V2，V1のX線検出器データまたは投影データをビュー方向に補間して、ビュー数V3のX線検出器データまたは投影データに変換して画像再構成を行った。
しかし、以下に示す実施例2では、ビュー方向の補間によるデータのビュー方向の分解能の劣化、断層像上のxy平面での分解能の劣化を恐れ、ビュー方向の補間をせずにビュー数V3，V2，V1のX線検出器データまたは投影データを画像再構成する方法である。
概念的には、図9のように、
チャネル範囲〔1，C1−1〕，〔C4，N〕はV3ビュー、チャネル範囲〔C1，C2−1〕，〔C3，C4−1〕はV2ビュー、チャネル範囲〔C2，C3−1〕はV1ビューというように、ビュー数がチャネル範囲で異なるX線検出器データまたは投影データを、図11のように前処理を終えた図9の投影データを3つの投影データ1，投影データ2，投影データ3に分ける。この各々の投影データに再構成関数重畳処理、3次元逆投影処理を行い画像再構成を行う。画像再構成された断層像には各々、“V3／V1”，“V3／V2”，“1”の加重係数をかけて加重加算処理した後に最終断層像とする。
以下、図4のフロー図に従って、処理の流れを説明する。
ステップS1では、データ収集を行う。
ステップS2では、前処理を行う。
ステップS3では、ビームハードニング補正を行う。
ステップS4では、zフィルタ重畳処理を行う。
ステップS1からステップS4までは、図3に示した実施例1の処理と同様で良い。
ステップS5では、投影データ分割処理を行う。
ステップS5においては、図11に示すように、投影データのビュー数の異なるチャネル範囲ごとに投影データを分割し抽出する。その後、図11のように投影データの存在しないチャネル範囲には投影データ値“0”を埋め込み、異なるビュー数の種類分の投影データに分離する。図11の場合は3種類のビュー数があるので、3種類の投影データに分離される。
ステップS6では、再構成関数重畳処理行う。
ステップS7では、3次元逆投影処理行う。
ステップS6，S7では、図3に示した実施例1の処理と同様で良い。
ステップS8では、分割されたすべての投影データの再構成関数重畳処理、3次元逆投影処理が終わったかを判断し、YESであればステップS9へ行き、NOであればステップS6へ戻る。
ステップS6，S7では、ステップS5で分割した投影データの数分、つまり異なるビュー数の種類分、繰り返される。図11の場合は3種類の投影データを処理するので、3回ステップS6，S7を繰り返す。
ステップS9では、加重加算処理を行う。
ステップS9においては、図11に示すように、再構成関数重畳処理、3次元逆投影処理を行われて画像再構成された各々の断層像に加重係数をかけて加重加算処理を行う。
チャネル範囲〔C2，C3−1〕から画像再構成された断層像をG1(x，y)，
チャネル範囲〔C1，C2−1〕，〔C3，C4−1〕から画像再構成された断層像をG2(x，y)，
チャネル範囲〔1，C1−1〕，〔C4，N〕から画像再構成された断層像をG3(x，y)，
最終断層像をG(x，y)とすると、以下の式のようになる。
これらの加重係数“V3／V1”，“V3／V2”，“1”は、3次元逆投影された際のビュー数の違いに起因するものである。
ステップS10では後処理を行う。
ステップS10では、図3に示した実施例1の処理と同様で良い。
このようにして、実施例2においては、各チャネル範囲ごとの異なるビュー数のX線検出器データ、または投影データを用いてビュー方向に投影データ空間上で補間してビュー方向の投影データの分解能を落とすことなく、各チャネル範囲ごとの異なるビュー数のX線検出器データまたは投影データを直接、再構成関数重畳処理を行い、その後に3次元逆投影処理を行って、ビュー方向に分解能の劣化のない断層像を画像再構成で得られる。
以上のX線CT装置において、本発明の効果として、X線CT装置、またはX線CT画像再構成方法によれば、1列のX線検出器のX線CT装置または多列X線検出器または、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元エリアX線検出器を持ったX線CT装置のデータ収集装置(DAS)25のX線データ収集ビュー数を削減し、データ収集装置(DAS)25の要求される性能、処理能力の最適化を実現するX線CT装置を提供できる。
X線CT装置においては、被検体の部位ごとに再構成関数を変えて見る。この場合、再構成関数は高分解能な再構成関数から比較的低分解能な再構成関数までが存在する。この再構成関数はX線検出器のチャネル方向に重畳するものである。断層像の各画素は、このX線検出器のチャネル方向に再構成関数重畳処理した投影データを360度方向に逆投影するため、断層像内のxy平面の空間分解能はこの再構成関数に依存する。この場合に、特に断層像の周辺部において図8のような円周方向の分割能を落とさないためにも、各チャネル位置ごとに最適なビュー数が必要である。
つまり、高分解能な再構成関数ではビュー数はより多く必要となり、比較的低分解能な再構成関数では、ビュー数はそれほど多くなくて良い。このような点を考慮して、再構成関数に応じて図9のビュー数V3，ビュー数V2，ビュー数V1およびそのビュー数の切換チャネル位置C1，C2，C3，C4を最適化することができる。
X線CT装置においては、図16のように被検体の各部位ごとに撮影視野を設定する。また、この設定された撮影視野に必要なX線検出器チャネル範囲は図17のようになり、最大撮影視野に必要なX線検出器チャネルの一部のX線検出器チャネルで充分必要なビュー数のデータを収集すればよい。
特に被検体が図18のように、設定された撮影視野に充分おさまって、設定された撮影視野の外側は空気しか存在しない場合は、この外側の領域ではX線データを収集しなくても良いし、ビュー数を減らしても良い。この場合のX線検出器データまたは投影データは、図19においては、設定された撮影視野をカバーする〔C1，C2−1〕のチャネル範囲では空間分解能を落とさないだけの充分なビュー数V1を設定し、設定された撮影視野の外側の領域にあたる〔1，C1−1〕，〔C2，N〕のチャネル範囲ではビュー数V3を極端に少なくしても良いし、V3＝0としてもよい。
この場合の画像再構成は、実施例1の画像再構成方法を用いてもよいし、実施例2の画像再構成方法を用いてもよい。
このように、被検体の存在している領域が限られ、その被検体近傍のみを撮影視野として設定する場合にも、データ収集装置(DAS)25がA／D変換して処理するチャネル範囲を効率よく設定できる。
また、例えば図20のように、肺野における心臓を撮影する場合のように、心臓の近傍に撮影視野を設定し、その心臓領域の画素分解能に見合ったビュー数V1を設定し、その心臓領域以外の肺野などが含まれる領域は、設定された撮影視野とその外側の領域の境界付近領域での画素値(CT値)が異常に高くならないような程度のビュー数V3でX線データ収集を行う。この場合のX線検出器データまたは投影データは、図19においては心臓近傍領域に設定された撮影視野をカバーするチャネル範囲〔C1，C2−1〕を設定し、そのビュー数をV1ビューとし、その外側のビュー数をV3ビューとすればよい。この場合にはV1≧V3となる。これにより、設定された撮影視野の外側の境界の画素値(CT値)も上がらずに充分な空間分解能で設定された撮影視野内の心臓近傍領域を撮影できる。
このように、設定された撮影視野領域の外側に被検体が存在している場合でも、設定された撮影視野領域の画質に影響が出ない程度に設定された撮影視野領域の外側に当たるチャネル範囲のビュー数を定めてやればよい。
このように、設定された撮影視野領域の画質に問題が出ないように、データ収集装置(DAS)25のチャネル範囲とX線データ収集ビュー数を最適化することもできる。
実施例5では、心臓近傍領域の撮影において、X線照射領域は全撮影視野にX線を照射していたが、X線被曝低減の観点からは図21のようにチャネル方向コリメータ31を付けてX線照射を設定された撮影視野領域のみに限定することもできる。
この場合には、X線検出器データまたは投影データは図19においては、設定された撮影視野領域をカバーする〔C1，C2−1〕のチャネル範囲においては空間分解能を落とさないだけの充分なビュー数V1を設定し、設定された撮影視野領域の外側の領域にあたる〔1，C1−1〕，〔C2，N〕のチャネル範囲ではビュー数V3を極端に少なくしてもよいし、V3＝0としてもよい。
なお、この実施例6におけるシステム構成図は図22のようになり、チャネル方向コリメータ31は走査ガントリ20の回転部15にある回転部コントローラ26に制御され、入力装置2から入力された撮影条件による撮影視野領域に従って、チャネル方向に照射されるX線の範囲を制御するチャネル方向コリメータ31以外の構成要素の動作は実施例1に示すのと同様である。
この場合の画像再構成では、X線が照射されなかった被検体の部分の投影データを予測して画像再構成を行う必要があるが、下記の特許にその詳細が書かれている。
また、被検体を撮影する場合、例えば図23のように頭部、頸部、肩と撮影する場合に被検体の断面は大きく変化し、最適な撮影視野領域も大きく変化する。
実施例4のように、被検体の存在する領域の近傍を撮影視野領域と設定すれば、z方向座標に依存して撮影視野領域は変化する。つまり、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)の場合には、図23のように各列ごとに撮影視野領域は変化し、最適な各チャネル位置のビュー数も変わってくる。
図24には、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)を行った時の多列X線検出器における各列のX線検出器データ、または投影データにおける各チャネルのビュー数の最適化を示している。図24では、M列の多列X線検出器の各チャネルにおいて、以下のようにビュー数が最適化される。
1列目のX線検出器データまたは投影データでは、
チャネル範囲〔1，C11−1〕，〔C41，N〕ではビュー数V31
チャネル範囲〔C11，C21−1〕，〔C31，C41−1〕ではビュー数V21
チャネル範囲〔C21，C31−1〕ではビュー数V11
2列目のX線検出器データまたは投影データでは、
チャネル範囲〔1，C12−1〕，〔C42，N〕ではビュー数V32
チャネル範囲〔C12，C22−1〕，〔C32，C42−1〕ではビュー数V22
チャネル範囲〔C22，C32−1〕ではビュー数V12
i列目のX線検出器データまたは投影データでは、
チャネル範囲〔1，C1i−1〕，〔C4i，N〕ではビュー数V3i
チャネル範囲〔C1i，C2i−1〕，〔C3i，C4i−1〕ではビュー数V2i
チャネル範囲〔C2i，C3i−1〕ではビュー数V1i
M列目のX線検出器データまたは投影データでは、
チャネル範囲〔1，C1M−1〕，〔C4M，N〕ではビュー数V3M
チャネル範囲〔C1M，C2M−1〕，〔C3M，C4M−1〕ではビュー数V2M
チャネル範囲〔C2M，C3M−1〕ではビュー数V1M
この場合の画像再構成は実施例1の画像再構成方法を用いてもよいし、実施例2の画像再構成方法を用いてもよい。
しかし、この後者の場合にz方向のスライス厚を制御しようとした場合は、各チャネルごとのビュー数が各列ごとに異なるため、実施例1のステップS4のzフィルタ重畳処理のように列方向にそのままzフィルタを重畳することはできない。
この場合は、あるz方向位置z0にスライス厚dの断層像GTH(x，y，z)が欲しいとすると、画像再構成の終わった断層像画像空間において多列X線検出器24またはフラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元X線エリア検出器24のz方向に並んだ各X線検出器チャネルの1列分のスライス厚に相当する断層像、つまりz方向の元スライス厚の断層像にz方向にzフィルタを重畳して元スライス厚よりも厚い断層像を画像再構成する。
コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンで求められた各列から画像再構成される元スライス厚Δdの断層像G(x，y，z−n・Δz)，G(x，y，z−(n−1)・Δz)，…G(x，y，z−Δz)，G(x，y，z)，G(x，y，z＋Δz)，…G(x，y，z＋(n−1)・Δz)，…G(x，y，z＋n・Δz)に対し、z方向に2n＋1の長さの加重係数の(w-n，w-n+1，…w-1，w0，w1，…wn-1，wn)のzフィルタを重畳する。つまり以下の式になる。
これらのチャネル範囲、ビュー数の値を決めてスキャンを行う流れとしては以下のようになる(図25参照)。
ステップS1では、スカウトデータ収集を行う。
ステップS2では、被検体の存在領域予測を行う。
ステップS3では、撮影計画を行う。
ステップS4では、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンか、ヘリカルスキャンかを判断し、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンの場合はステップS5へ進み、ヘリカルスキャンの場合はステップS9へ進む。
ステップS5では、各チャネルのビュー数の設定を行う。
ステップS6では、コンベンショナルスキャンX線データ収集を行う。
ステップS7では、コンベンショナルスキャン画像再構成を行う。
ステップS8では、コンベンショナルスキャン後処理を行う。
ステップS9では、各チャネルのビュー数の設定を行う。
ステップS10では、ヘリカルスキャンX線データ収集を行う。
ステップS11では、ヘリカルスキャン画像再構成を行う。
ステップS12では、ヘリカルスキャン後処理を行う。
ステップS13では、画像表示を行う。
ステップS1においては、まず被検体をクレードル12の上に乗せた後、撮影範囲の0度方向スカウト像を90度方向スカウト像撮影する。
ステップS2においては、0度方向のスカウト画像、90度方向のスカウト画像より3次元領域として被検体の存在領域を図29に示すように、楕円近似して各z方向座標位置において予測する。
ステップS3においては、ステップS2で求めた各z方向位置における被検体の存在領域より、各部位の各z方向座標位置における撮影領域を最適に定め、撮影計画を立てる。
ステップS4においては、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンであればステップS5へ進み、ヘリカルスキャンであればステップS6へ進む。
ステップS5においては、各部位の各z方向座標位置の撮影領域により、各z方向座標位置での各列の各チャネルのビュー数を設定する。
ステップS6においては、ステップS5で設定された各z方向座標位置での各チャネルのビュー数に従って、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンのデータ収集を行う。
ステップS7においては、図24に示した各列の各チャネルのビュー数に従って、図11に示した分割された投影データの画像再構成を行う。
なお、画像再構成は図10のように各チャネル位置ごとに異なるビュー数を再度サンプリングし直して画像再構成を行ってもよい。
ステップS8においては、実施例1における後処理と同様の処理を行えばよい。
ステップS9においては、各部位の各z方向座標位置の撮影領域により各z方向座標位置での各列の各チャネルのビュー数を設定する。
ステップS10においては、ステップS9で設定された各z方向座標位置での各チャネルのビュー数に従ってヘリカルスキャンのデータ収集を行う。
ステップS11においては、図26に示した各列の各チャネルのビュー数に従って、各列のビュー範囲ごとに分割された投影データを各チャネル範囲ごとに分割して画像再構成を行う(図27参照)。
ステップS12においては、実施例1における後処理と同様の処理を行えばよい。
ステップS13においては、画像再構成された断層像を画像表示する。
以上のX線CT装置100において、本発明のX線CT装置、またはX線CT撮影方法によれば、従来の多列X線検出器または、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元エリアX線検出器を持ったX線CT装置のコンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンの開始時と終了時に存在していたz方向に広がるX線コーンビームにおいて、コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンの被曝低減を実現する効果がある。
なお、画像再構成法は、従来公知のフェルドカンプ法による3次元画像再構成方法でもよい。さらに、他の3次元画像再構成方法でもよい。また、2次元画像再構成方法でも良い。
また、本実施例では、各列ごとに係数の異なった列方向(z方向)フィルタを重畳することにより、画質のばらつきを調整し、各列において均一なスライス厚、アーチファクト、ノイズの画質を実現しているが、これには様々なフィルタ係数が考えられるが、いずれも同様の効果を出すことができる。
本実施例は、医用X線CT装置を元に書かれているが、産業用X線CT装置または他の装置と組合わせたX線CT−PET装置，X線CT−SPECT装置などで利用できる。
本実施例においては、図9のように、回転中心を通るX線検出器チャネルを中心線にして対称、もしくはほぼ対称にして各チャネル範囲の分割を行っているが、実際の多列X線検出器の構成はX線検出器の1モジュール16チャネル、または24チャネルなどのモジュール単位で構成されており、このモジュール単位でのビュー数の切り換えが現実的である。このため、回転中心のチャネルを中心線に対称でなくても各モジュールの切れ目でチャネル範囲を分割して、各チャネル範囲にビュー数を設定してもよい。
また、本実施例では、回転中心を通るX線検出器のチャネル位置からの距離または円弧状X線検出器の円弧に沿った距離に比例して、各チャネルもしくは各チャネル範囲のX線データ収集のビュー数を決めるのが良いとしたが、現実的にはデータ収集装置(DAS)25が各検出器モジュール単位、もしくはその複数倍の単位のチャネル数を単位としたある範囲のチャネル範囲ごとにビュー数を制御するのが普通である。このため、回転中心からの距離におよそ比例して各チャネル範囲のビュー数を制御してもよい。
本実施例においては、チャネル範囲を3ヵ所ビュー数の種類を3種、またはチャネル範囲を2ヵ所ビュー数の種類を2種の例を示していたが、これらの数字は多くても少なくても同様の効果を出せる。
本実施例5においては、0度方向および90度方向のスカウト画像により被検体存在領域を予測したが、z方向に限らず更に多い方向類でもよいし、X線のスカウト画像により被検体存在領域を予測するのではなく、光学外観画像による被検体存在領域を予測する方法でも良い。
本発明の一実施形態にかかるX線CT装置を示すブロック図である。 X線発生装置(X線管)および多列X線検出器の回転を示す説明図である。 本発明の一実施形態に係るX線CT装置において、ビュー数を補正する画像再構成の動作を示すフロー図である。 本発明の一実施形態に係るX線CT装置において、ビュー数の異なる投影データごとに逆投影を行う画像再構成の動作を示すフロー図である。 前処理の詳細を示すフロー図である。 3次元画像再構成処理の詳細を示すフロー図である。 従来のX線データ収集方法を示す図である。 各半径における円周上の分解能を示す図である。 各チャネル位置ごとにビュー数を変えた場合を示す図である。 各チャネル位置ごとに異なるビュー数の投影データの再サンプリングを示す図である。 分割された投影データからの画像再構成を示す図である。 各ビュー数のデータ収集とそれに対応したX線線量補正チャネルのデータ収集を示す図である。 X線検出器において各ビュー数用のX線線量補正チャネルの例を示す図である。 ビュー数VLCMのX線線量補正チャネルデータから分周されたビュー数V3，V2，V1のX線線量補正データを示す図である。 X線検出器におけるX線線量補正チャネルの例を示す図である。 X線CT装置における最大撮影視野と設定された撮影視野を示す図である。 X線CT装置における最大撮影視野領域と設定された撮影視野領域に必要なX線検出器の範囲を示す図である。 設定された撮影視野の外に被検体の存在しない場合を示す図である。 設定された撮影視野領域に合わせてビュー数を設定した場合を示す図である。 心臓近傍領域に設定された撮影視野領域を示す図である。 実施例6におけるX線CT装置を示すブロック図である。 実施例6におけるX線発生装置(X線管)および多列X線検出器の回転を示す説明図である。 撮影視野領域がz方向位置により異なる場合を示す図である。 多列X線検出器における各列の投影データにおける各チャネルのビュー数の最適化を示す図である。 多列X線検出器における各列の投影データにおける各チャネルのビュー数の最適化およびその撮影の流れを示すフロー図である。 コンベンショナルスキャン(アキシャルスキャン)またはシネスキャンとヘリカルスキャンの各チャネルのビュー数の最適化を示す図である。 ヘリカルスキャンの場合を示す図である。 CT値変換のデータ変換を示す図である。 z方向の被検体存在領域を示す図である。
符号の説明
１ 操作コンソール
２ 入力装置
３ 中央処理装置
５ データ収集バッファ
６ モニタ
７ 記憶装置
１０ 撮影テーブル
１２ クレードル
１５ 回転部
２０ 走査ガントリ
２１ X線管
２２ X線コントローラ
２３ コリメータ
２４ 多列X線検出器
２５ DAS(データ収集装置)
２６ 回転部コントローラ
２７ 走査ガントリ傾斜コントローラ
２８ X線ビーム形成フィルタ
２９ 制御コントローラ
３０ スリップリング
３１ チャネル方向コリメータ
ｄＰ X線検出器面
Ｐ 再構成領域
ＰＰ 投影面
IC 回転中心(ISO)

Claims (10)

  1. X線発生装置と、相対してX線を検出するX線検出器とを備え、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にある被検体を透過したX線投影データを収集するX線データ収集手段と、
    そのX線データ収集手段から収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段、
    画像再構成された断層像を表示する画像表示手段と、
    断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段と
    を備えたX線CT装置において、
    前記X線データ収集手段は、所定の回転角度あたりのデータ収集ビュー数が、前記X線投影データの前記X線検出器における検出チャネル位置に依存して異なるX線投影データを収集可能であることを特徴とするX線CT装置。
  2. 請求項１に記載のX線CT装置において、
    前記ビュー数は、より回転中心に近い領域を通るX線を検出するチャネル位置の方が、それよりも外側を通過したX線を検出するチャネル位置よりも少ないことを特徴とするX線CT装置。
  3. 請求項１に記載のX線CT装置において、
    前記ビュー数は、回転中心を通るX線を検出するチャネル位置から各チャネル位置までの距離に応じて異なることを特徴とするX線CT装置。
  4. 請求項３に記載のX線CT装置において、
    前記ビュー数は、回転中心を通るX線を検出するチャネル位置から各チャネル位置までの距離に比例して異なることを特徴とするX線CT装置。
  5. 請求項１に記載のX線CT装置において、
    前記X線検出器における検出チャネル位置に依存して異なる所定の回転角度あたりのデータ収集ビュー数が、前記X線投影データの画像再構成に使用する再構成関数に依存したビュー数であることを特徴とするX線CT装置。
  6. 請求項１に記載のX線CT装置において、
    前記X線検出器における検出チャネル位置に依存して異なる所定の回転角度あたりのデータ収集ビュー数が、撮影視野の大きさに依存したビュー数であることを特徴とするX線CT装置。
  7. 請求項１に記載のX線CT装置において、
    前記X線検出器における検出チャネル位置に依存して異なる所定の回転角度あたりのデータ収集ビュー数が、z方向座標位置に依存したビュー数であることを特徴とするX線CT装置。
  8. 請求項１から請求項７の何れか一項に記載のX線CT装置において、
    前記X線検出器が、多列X線検出器であることを特徴とするX線CT装置。
  9. 請求項1から請求項７の何れか一項に記載のX線CT装置において、
    前記X線検出器が、マトリクス構造の2次元X線エリア検出器であることを特徴とするX線CT装置。
  10. 請求項８又は請求項９に記載のX線CT装置において、
    前記X線データ収集手段は、各列ごとに独立して各チャネルごとに異なるX線データ収集ビュー数でデータ収集を行う
    ことを特徴とするX線CT装置。
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