JP4901222B2 - 画像表示装置およびｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Description

本発明は、医療用Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、または産業用Ｘ線ＣＴ装置におけるコンベンショナルスキャン（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｓｃａｎ；アキシャルスキャンとも称する）、またはシネスキャン（ｃｉｎｅ ｓｃａｎ）、またはヘリカルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌ ｓｃａｎ）、または可変ピッチヘリカルスキャン（ｖａｒｉａｂｌｅ ｐｉｔｃｈ ｓｃａｎ）、またはヘリカルシャトルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌ ｓｈｕｔｔｌｅ ｓｃａｎ）の連続断層像からなる３次元画像表示画像の画質改善を実現する画像表示装置およびＸ線ＣＴ装置に関する。

従来は、多列Ｘ線検出器によるＸ線ＣＴ装置またはフラットパネル（ｆｌａｔ ｐａｎｅｌ）に代表されるマトリクス（ｍａｔｒｉｘ）構造の２次元Ｘ線エリア（ａｒｅａ）検出器によるＸ線ＣＴ装置のテーブル（ｔａｂｌｅ）進行方向であるｚ方向に連続した断層像において、３次元画像表示方法の１つであるＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎｅ Ｒｅｆｏｒｍａｔ）表示を行い、図１５のようにｘｚ平面またはｘｙ平面のＭＰＲ表示を行っていた。この場合にｘｙ平面の断層像にｚ方向の適応型画像フィルタ（ａｄａｐｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒ；アダプティブフィルタ）をかけていると、ｘｙ平面においてＳ／Ｎ改善、アーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）低減などの効果があるにもかかわらず、ｘｚ平面またはｙｚ平面のＭＰＲ表示像において、ｚ方向に空間分解能が劣化し、画質が劣化してしまうという問題があった（例えば、非特許文献１参照）。
山下康行著、「極めるマルチスライスＣＴ」株式会社中外医学社、２００１年４月１５日、ｐ４４―４７

しかし、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、Ｘ線コーンビーム（ｃｏｎｅｂｅａｍ）のコーン角が大きくなり、各々の検出器チャネル（ｃｈａｎｎｅｌ）が微細になるにつれ、１枚の断層像は薄くなり、Ｘ線線量が一定である条件では、断層像のＳ／Ｎは悪くなる方向である。しかしながら、Ｘ線線量は被検体のＸ線被曝の観点から増やせない。このため、薄い断層像の各画素のＳ／Ｎを改善し、空間分解能は落とさない適応型画像フィルタ（アダプティブフィルタ）が求められる。一方、３次元画素表示の１つであるＭＰＲ表示においては、画素をｘｙ平面、ｙｚ平面、ｘｚ平面の様々な方向から観察することがある。このため、上記適応型画像フィルタを、ある固定の方向でかけていると、ｘｙ平面、ｙｚ平面、ｘｚ平面のいずれかにおいて空間分解能の劣化が見えてしまう。

このため、表示方向、視線方向が動的に変わるのに追従して、動的にフィルタをかける方向を変化させる適応型画像フィルタが求められる。この時、適応型画像フィルタは動的に表示時にリアルタイム（ｒｅａｌｔｉｍｅ）にかけられるようにすればよい。

そこで、本発明の目的は、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Ｘ線エリア検出器を持った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または可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンの連続断層像である３次元画像を３次元表示する際に、いずれの視線方向から見てもＳ／Ｎが改善され、アーチファクトが低減され、空間分解能が劣化していない３次元表示画像を表示できる画像表示装置およびＸ線ＣＴ装置を提供することにある。

本発明は、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Ｘ線エリア検出器を持った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または可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンの連続断層像である３次元画像を３次元表示する際に、３次元画像を２次元のモニタ（ｍｏｎｉｔｏｒ）に表示する２次元画像を作る時に、その表示方向、視線方向またはその２次元画像平面に平行でない方向に画像フィルタまたは適応型画像フィルタをかければ、画像の空間分解能の劣化に気付かずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減が行える。

このように、ＭＰＲ画像のような３次元画像を表現する２次元画像のＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行う場合には、Ｓ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える適応型画像フィルタを、３次元画像を２次元のモニタに表示する２次元画像に垂直な方向、または平行でない方向にかければ、この方向が視線方向になるので適応型画像フィルタにより空間分解能が劣化しても２次元画像上では気づかれない。このように、常に視線方向を考慮して動的に適応型画像フィルタをかけて空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行えることを特徴とする画像表示装置およびＸ線ＣＴ装置を提供することで上記課題を解決する。

第１の観点では、本発明は、３次元画像から２次元画像を抽出し、前記２次元画像を表示する画像表示装置であって、前記表示を行う表示断面方向に応じて変化する画像フィルタ処理を、前記３次元画像に対して行う画像フィルタ処理手段を備えることを特徴とする画像表示装置を提供する。

上記第１の観点における画像表示装置では、３次元画像の断面表示において、３次元画像の表示断面方向に応じて、その断面上で空間分解能が劣化したことを気づかれない方向にＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える適応型画像フィルタまたは画像フィルタをかけることにより、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第２の観点では、本発明は、Ｘ線発生装置、並びに、前記Ｘ線発生装置に相対してＸ線を検出する多列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Ｘ線エリア検出器を、前記相対の中間位置にあたる回転中心のまわりに回転運動をさせながら、前記中間位置に存在す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、前記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と、前記画像再構成された断層像を表示する画像表示装置と、前記収集および前記表示を行う際の撮影条件を設定する撮影条件設定手段とを備えるＸ線ＣＴ装置であって、前記画像表示装置は、前記被検体を裁置するクレードルの進行方向であるｚ方向に連続する断層像からなる３次元画像より２次元画像を抽出し、前記２次元画像を表示する際に、前記表示を行う表示断面方向に応じて変化する画像フィルタ処理を、前記３次元画像に対して行う画像フィルタ処理手段を備えることを特徴とする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、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）表示された画像、再投影表示された画像はいずれも２次元画像に変換されて２次元のモニタ上に表示される。つまり、２次元画像に対する視線方向が存在する。目視では視線方向には空間分解能の劣化はわからない。このため、空間分解能が劣化したことを気づかれない方向にＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える適応型画像フィルタまたは画像フィルタをかけることにより、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第３の観点では、本発明は、請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像表示手段が、前記表示断面方向に応じて画像フィルタ処理の画像フィルタ係数を変化させることを特徴とする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、画像表示手段により、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像に対して、視線方向にＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減が行えるように画像フィルタ係数を調整することで、視線方向から空間分解能の劣化がわからないようにすることができる。

第４の観点では、本発明は、請求項２または３のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像表示手段が、前記表示断面方向と直交する方向に画像フィルタ処理を行うことを特徴とする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、画像表示手段により、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像は２次元画像に変換されてモニタ上に表示されるが、これらの画像に対して通常視線方向はモニタ表示平面の垂直方向、つまりこれらのモニタに表示される２次元画像平面の垂直方向である。このため、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像の平面に対して垂直な方向にＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える適応型画像フィルタまたは画像フィルタをかけることにより、視線方向から見て空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第５の観点では、本発明は、請求項２ないし４のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、前記画像フィルタ処理を行う注目画素および前記注目画素の近傍画素の画像特徴量に適応した適応型画像フィルタを備えることを特徴とする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、画像フィルタ処理手段により、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像に対して、視線方向に画像フィルタをかけて視線方向には空間分解能を劣化させないように見せかけて、視線方向のＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減画像フィルタをかける際に、その画像フィルタの注目画素およびその近傍の画素の画像特徴量に依存して、画像フィルタをかける画素を選択することにより、近傍画素に適応させた適応型画像フィルタを用いる方が、より空間分解能の劣化を押えてＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減の効果を出すことができる。

第６の観点では、本発明は、請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像特徴量は、前記注目画素および前記近傍画素のＣＴ値を含むことを特徴とする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、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像に対して、視線方向に適応型画像フィルタをかける場合に、画像フィルタをかける画素を画像特徴量により選択して近傍画素に適応させた適応型画像フィルタをかける。この画像特徴量として、注目画素およびその近傍の各画素のＣＴ値を用いても充分効果を出すことができる。

第７の観点では、本発明は、請求項５または６に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像特徴量は、前記注目画素および前記近傍画素のＣＴ値の標準偏差を含むことを特徴とする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、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像に対して、視線方向に適応型画像フィルタをかける場合に、画像フィルタをかける画素を画像特徴量により選択して近傍画素に適応させた適応型画像フィルタをかける。この画像特徴量として、注目画素およびその近傍の各画素値の標準偏差を用いても充分効果を出すことができる。

第８の観点では、本発明は、請求項２ないし７のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記２次元画像は、ＭＰＲ画像あるいはＭＩＰ画像であることを特徴とする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、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像のうち、他の３次元表示画像であるボリュームレンダリング３次元表示画像や、ＭＩＰ表示画像が３次元画像の奥行きを持った画素の情報も含めて、２次元画像に圧縮して表示しているのに対し、特にＭＰＲ表示される画像は連続断層像である３次元断層像のある平面を切り出している奥行きのない画像である。このため、視線方向、あるいは表示平面に垂直な方向がはっきりと決めることができ、画像フィルタまたは適応型画像フィルタの効果を持たせる方向が限定しやすい。このため、効果的に空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第９の観点では、本発明は、請求項２ないし８のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、３次元画像フィルタを備えることを特徴とする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、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合、モニタに垂直な方向、あるいは視線方向は３次元空間内のいずれの方向も取り得る。このため、画像フィルタまたは適応型画像フィルタも効果のある方向を３次元的に自由に切り換えられることが好ましい。このため、画像フィルタまたは適応型画像フィルタは３次元画像フィルタであれば常にどの方向にも対応でき、効果的に空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１０の観点では、本発明は、請求項２ないし８のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、２次元画像フィルタあるいは１次元フィルタを備えることを特徴とする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、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合、モニタに垂直な方向、あるいは視線方向がある程度限られている場合がある。このため、画像フィルタまたは適応型画像フィルタも２次元画像フィルタまたは１次元フィルタであればモニタに２次元画像として表示された３次元表示画像、ＭＰＲ表示画像、ＭＩＰ処理画像に垂直な方向、あるいは視線方向に空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１１の観点では、本発明は、請求項２ないし１０のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、前記表示の最中における前記表示断面方向の変更に伴い、前記画像フィルタ処理を動的に変化させることを特徴とする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、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合で視線を様々な方向に動かして見る場合においては、視線方向を追跡して常に視線方向に合わせて動的に（ダイナミックに）画像フィルタ処理を行って、その処理による視線方向の空間分解能の劣化を感じさせないようにすることができる。このような方法により、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１２の観点では、本発明は、請求項２ないし１１のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、前記表示を行っている最中に、前記３次元画像に前記画像フィルタ処理を行う処理方向を最適化する最適化手段を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１２の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合、様々な方向に回転された被検体の３次元画像であっても、視線方向に常に合わせた最適な方向を探し、その方向に効果のある方向を合わせた２次元画像フィルタをかけることができる。このようにして、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１３の観点では、本発明は、請求項１２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記最適化手段は、前記画像フィルタ処理を行う注目画素および前記注目画素の近傍画素の画像特徴量に応じて前記画像フィルタ処理の方向を変化させる適応型画像フィルタを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１３の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合、視線方向に画像フィルタをかける時に適応型画像フィルタをかけることにより、空間分解能の劣化を最小限に押え、Ｓ／Ｎ改善、アーチファクト低減の効果を大きくすることができる。

第１４の観点では、本発明は、請求項１２または１３に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、３次元画像フィルタを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１４の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合、視線方向に適応型画像フィルタをかける際に３次元画像フィルタをかけると、注目画素のより広い範囲をより多くの画素で処理を行えるため、効果的に空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１５の観点では、本発明は、請求項１２または１３に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、２次元画像フィルタまたは１次元フィルタを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１５の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合、見る視線方向がある程度限られていれば、適応型画像フィルタは２次元画像フィルタまたは視線方向の１次元フィルタであってもよい。これにより、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１６の観点では、本発明は、Ｘ線発生装置、並びに、前記Ｘ線発生装置に相対してＸ線を検出する多列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Ｘ線エリア検出器を、前記相対の中間位置にあたる回転中心のまわりに回転運動をさせながら、前記中間位置に存在す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、前記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と、前記画像再構成された断層像を表示する画像表示装置と、前記収集および前記表示を行う際の撮影条件を設定する撮影条件設定手段と、を備えるＸ線ＣＴ装置であって、前記画像表示装置は、前記被検体を裁置するクレードルの進行方向であるｚ方向に連続する断層像からなる３次元画像より２次元画像を抽出し、前記２次元画像の表示を行う際に、前記３次元画像に画像フィルタ処理を行う処理方向を最適化し、前記最適化された処理方向の画像フィルタ処理を前記３次元画像に対して行う画像フィルタ処理手段を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１６の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、撮影テーブルの進行方向のｚ方向に垂直な断層像をｚ方向に連続に並べて、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像を３次元画像として動的に最適な方向に画像フィルタをかけて、つまり、最適な方向に常に動いて変化して行く画像フィルタをかけて２次元画像表示を行うため、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１７の観点では、本発明は、請求項１６に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、画像フィルタ処理を行う注目画素および前記注目画素の近傍画素の画像特徴量に適応した適応型画像フィルタを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１７の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、画像再構成された断層像または３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像をモニタに表示する場合、視線方向にかける画像フィルタは、その注目画素およびその近傍の画素の特徴量に適応して最適化された適応型画像フィルタをかけられるため、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１８の観点では、本発明は、請求項１６または１７に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、３次元画像フィルタを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１８の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、第１６の観点または第１７の観点における適応型画像フィルタは、３次元画像フィルタであればどんな方向にも自由に動的に画像フィルタをかけられるため、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第１９の観点では、本発明は、請求項１６または１７に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、２次元画像フィルタまたは１次元フィルタを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第１９の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、第１６の観点または第１７の観点における適応型画像フィルタは、２次元画像フィルタまたは１次元フィルタであっても少なくとも視線方向にフィルタをかけてやればよいため、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

第２０の観点では、本発明は、請求項１６ないし１９のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記２次元画像は、ＭＰＲ画像であることを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。

上記第２０の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、第１６の観点から第１９までのいずれかの観点において、２次元画像モニタに表示される３次元画像がＭＰＲ画像の場合、視線方向の裏側にあるＭＰＲ画像の画素は全く表に出てこないため、その画素とノイズ低減処理、アーチファクト低減処理を行ったとしても見た目に見えないため、画像上の空間分解能は落ちたようには見えない。このため、空間分解能を劣化させずにＳ／Ｎ改善、アーチファクト低減を行える。

本発明の画像表示装置またはＸ線ＣＴ装置によれば、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Ｘ線エリア検出器を持った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または可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンの連続断層像である３次元画像を３次元表示する際に、いずれの視線方向から見てもＳ／Ｎが改善され、アーチファクトが低減され、空間分解能が劣化していない３次元表示画像を表示できるＸ線ＣＴ装置を実現できる効果がある。

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、本発明の一実施の形態にかかるＸ線ＣＴ装置の構成ブロック（ｂｌｏｃｋ）図である。このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）１と、撮影テーブル１０と、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）２０とを具備している。

操作コンソール１は、画像表示装置をなし、操作者の入力を受け付ける撮影条件設定手段である入力装置２と、前処理、画像再構成処理、後処理などを実行する画像再構成手段および画像フィルタ処理手段を含む中央処理装置３と、走査ガントリ２０で収集したＸ線検出器データ（ｄａｔａ）を収集するデータ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）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（ｐｒｏｇｒａｍ）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、この撮影条件設定手段である入力装置２から入力され、記憶装置７に記憶される。図１４に撮影条件入力画面の例を示す。
撮影テーブル１０は、被検体を乗せて走査ガントリ２０の開口部に出し入れするクレードル（ｃｒａｄｌｅ）１２を具備している。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内蔵されるモータ（ｍｏｔｏｒ）で昇降およびテーブルの直線移動が行われる。

走査ガントリ２０は、Ｘ線発生装置であるＸ線管２１と、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２２と、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２３と、ビーム形成Ｘ線フィルタ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。ここで、Ｘ線コントローラ２２、ＤＡＳ２５、回転部コントローラ２６および制御コントローラ２９は、Ｘ線データ収集手段をなす。

ビーム形成Ｘ線フィルタ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。

Ｘ線発生装置である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およびクレードル進行方向を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。

図２および図３は、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４の幾何学的配置をｘｙ平面またはｙｚ平面から見た説明図である。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（ｖｉｅｗ）角度０度とする。

多列Ｘ線検出器２４は、ｚ方向に例えば２５６列のＸ線検出器列を有する。また、各Ｘ線検出器列は、チャネル方向に例えば１０２４チャネルのＸ線検出器チャネルを有する。
図２では、Ｘ線管２１のＸ線焦点を出たＸ線ビームがビーム形成Ｘ線フィルタ２８により、再構成領域Ｐの中心ではより多くのＸ線が、再構成領域Ｐの周辺部ではより少ないＸ線が照射されるようにＸ線線量を空間的に制御した後に、再構成領域Ｐの内部に存在する被検体にＸ線が吸収され、透過したＸ線が多列Ｘ線検出器２４でＸ線検出器データとして収集される。

図３では、Ｘ線管２１のＸ線焦点を出たＸ線ビームは、コリメータ２３により断層像のスライス（ｓｌｉｃｅ）厚方向に制御されて、つまり、回転中心軸ＩＣにおいてＸ線ビーム幅がＤとなるように制御されて、回転中心軸ＩＣ近辺に存在する被検体にＸ線が吸収され、透過したＸ線は多列Ｘ線検出器２４でＸ線検出器データとして収集される。

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（ｓｌｉｐ ｒｉｎｇ）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画像再構成手段をなす中央処理装置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。なお、中央処理装置３は、画像フィルタ処理手段も含み、後述する画像フィルタ処理も行う。

図４は、本実施の形態にかかるＸ線ＣＴ装置の動作の概要を示すフロー（ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ）図である。
ステップＰ１では、被検体をクレードル１２に乗せ、位置合わせを行う。クレードル１２の上に乗せられた被検体は各部位の基準点に走査ガントリ２０のスライスライト（ｓｌｉｃｅ ｌｉｇｈｔ）中心位置を合わせる。

ステップＰ２では、スカウト（ｓｃｏｕｔ）像収集を行う。スカウト像は通常０度，９０度で撮影するが部位によっては例えば頭部のように、９０度スカウト像のみの場合もある。スカウト像撮影の詳細については後述する。

ステップＰ３では、撮影条件設定を行う。通常撮影条件は、スカウト像上に撮影する断層像の位置、大きさを表示しながら撮影を行う。この場合に、ヘリカルスキャンまたは可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンまた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１回分の全体としてのＸ線線量情報の表示を行う。また、シネスキャンにおいては、回転数または時間を入れるとその関心領域における入力された回転数分、または入力された時間分のＸ線線量情報が表示される。

ステップＰ４では、断層像撮影を行う。断層像撮影の詳細については後述する。
図５は、本発明のＸ線ＣＴ装置１００の断層像撮影およびスカウト像撮影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ヘリカルスキャンにおいては、一定速度の範囲のデータ収集を行う。

また、可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンにおいては、一定速度の範囲のデータ収集に加えて、加速時、減速時においてもデータ収集を行うものとする。

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。また、スカウト像撮影では、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４とを固定させ、撮影テーブル１０上のクレードル１２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うものとする。

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６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。

スカウト像撮影の場合は、前処理されたＸ線検出器データをチャネル方向の画素サイズおよびクレードル直線移動方向であるｚ方向の画素サイズ（ｓｉｚｅ）をモニタ６の表示画素サイズに合わせて表示すればスカウト像として完成である。

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（ｂｅａｍ ｈａｒｄｅｎｉｎｇ）補正を行なう。ステップＳ３ビームハードニング補正では、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、ステップＳ３ビームハードニング補正の後のデータをＤ１１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）とすると、ステップＳ３ビームハードニング補正は以下の式（１）のように、例えば多項式形式で表わされる。

この時、検出器の各ｊ列ごとに独立したビームハードニング補正を行なえるため、撮影条件で各データ収集系の管電圧が異なっていれば、各列ごとの検出器のＸ線エネルギー（ｅｎｅｒｇｙ）特性の違いを補正できる。

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う。すなわち、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）（ここで、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式（２），式（３）に示すような、列方向フィルタサイズが５列のフィルタをかける。

ただし、

とする。補正された検出器データＤ１２（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）は以下の式（４）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、以下の式（５），式（６）のようになる。

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変化させて、列方向フィルタ係数を中心部チャネル近辺では列方向フィルタ係数の幅を広く変化させると、周辺部チャネル近辺では列方向フィルタ係数の幅をせまく変化させると、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。

このように、多列Ｘ線検出器２４の中心部チャネルと周辺部チャネルの列方向フィルタ係数を制御してやることにより、スライス厚も中心部と周辺部で制御できる。列方向フィルタでスライス厚を弱干厚くすると、アーチファクト、ノイズ（ｎｏｉｓｅ）ともに大幅に改善される。これによりアーチファクト改善具合、ノイズ改善具合も制御できる。つまり、３次元画像再構成された断層像つまり、ｘｙ平面内の画質が制御できる。また、その他の実施の形態として列方向（ｚ方向）フィルタ係数を逆重畳（ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ；デコンボリューション）フィルタにすることにより、薄いスライス厚の断層像を実現することもできる。

ステップＳ５では、再構成関数重畳処理を行う。すなわち、フーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）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、以下の式（７）のように表わされる。

つまり、再構成関数ｋｅｒｎｅｌ（ｊ）は、検出器の各ｊ列ごとに独立した再構成関数重畳処理を行なえるため、各列ごとのノイズ特性、空間分解能特性の違いを補正できる。
ステップＳ６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，ｚ）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５を参照して後述する。

ステップＳ７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。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）、断層像平面であるｘｙ平面において重畳される２次元の画像フィルタをＦｉｌｔｅｒ（ｚ）とすると、以下の式（８）のようになる。

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、空間分解能特性の違いを補正できる。または、この２次元の画像フィルタ重畳処理の後に、下記に示す画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理を行ってもよい。また、この画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理は２次元画像フィルタ重畳処理の前に行ってもよい。さらには、３次元の画像フィルタ重畳処理を行って、この２次元の画像フィルタ重畳処理と、画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理の両方を兼ねるような効果を出してもよい。

画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理では、画像空間ｚ方向フィルタ重畳処理された断層像をＤ３３（ｘ，ｙ，ｚ）、２次元の画像フィルタ重畳処理された断層像をＤ３２（ｘ，ｙ，ｚ）とすると、

となる。ただし、ｖ（ｉ）はｚ方向の幅が２ｌ＋１の画像空間ｚ方向フィルタ係数で以下のような係数列となる。

ヘリカルスキャンにおいては、画像空間フィルタ係数ｖ（ｉ）は、ｚ方向位置に依存しない画像空間ｚ方向フィルタ係数であってよいが、特にｚ方向に検出器幅の広い２次元Ｘ線エリア検出器あるいは多列Ｘ線検出器２４を用いた場合に、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においては、画像空間ｚ方向フィルタ係数ｖ（ｉ）は、ｚ方向のＸ線検出器の列の位置に依存した画像空間ｚ方向フィルタ係数であれば、各断層像の列位置に依存した詳細な調整ができるので更に効果的である。得られた断層像はモニタ６に表示される。

図７は、３次元逆投影処理（図５のステップＳ６）の詳細を示すフロー図である。本実施の形態では、画像再構成される画像は、ｚ軸に垂直な面である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Ｓ６１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。

図８（ａ），図８（ｂ）に示すように、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，ｙ＝６３の画素列Ｌ６３，ｙ＝１２７の画素列Ｌ１２７，ｙ＝１９１の画素列Ｌ１９１，ｙ＝２５５の画素列Ｌ２５５，ｙ＝３１９の画素列Ｌ３１９，ｙ＝３８３の画素列Ｌ３８３，ｙ＝４４７の画素列Ｌ４４７，ｙ＝５１１の画素列Ｌ５１１を例にとると、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の面に投影した図９に示す如きライン（ｌｉｎｅ）Ｔ０〜Ｔ５１１上の投影データを抽出すれば、それらが画素列Ｌ０〜Ｌ５１１の投影データ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、図１０に示すように、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７に戻り、ステップＳ６２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、図１１に示す如き投影データ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、以下の式（１１）のようになる。

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。この場合、式（１２）のようになる。

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、式（１３）のようになる。

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。例えば、コーンビーム再構成加重係数ωａ，ωｂは、次式により求めたものを用いることができる。なお、ｇａはビューβａの加重係数、ｇｂはビューβｂの加重係数である。

ファンビーム角の１／２をγｍａｘとするとき、以下の式（１４）から式（１９）のようになる。

（ここで、例えば、ｑ＝１とする）
例えば、ｇａ，ｇｂの１例として、ｍａｘ［…］を、値の大きい方を採る関数とすると、以下の式（２０），式（２１）のようになる。

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Ｓ６３では、図１２に示すように、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Ｓ６４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、図１２に示すように、逆投影データＤ３（ｘ，ｙ）を得る。なお、図１３（ａ），図１３（ｂ）に示すように、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。

上記のような画像再構成方法により、撮影テーブル１０またはクレードル１２の進行方向であるｚ方向に垂直なｘｙ平面の断層像をｚ方向に連続に画像再構成を行うことができる。このｚ方向に連続な断層像を３次元画像として、３次元ボリューム・レンダリング（Ｖｏｌｕｍｅ Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）表示で３次元表示された画像、ＭＰＲ表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像などの３次元表示手法により、２次元画像になった画像をモニタ６に表示することができる。

３次元画像を上記のような様々な手法で２次元画像にする場合は、必ず視線方向というものがあり、その方向に画像が処理されて２次元画像となってモニタ６に表示される。つまり、モニタ６の奥行き方向が視線方向となる。

通常、視線の奥行き方向に画像の空間分解能が劣化しても気がつきにくい。例えば、ＭＩＰ表示、再投影表示のように奥行き方向に透明で透けて見える方法においても、奥行き方向の画像の空間分解能の劣化は気がつきにくい。ＭＰＲ表示、３次元ボリュームレンダリング表示のように奥行き方向に透けて見えない手法であれば、なおさら奥行き方向の画像の空間分解能の劣化は気がつかない。本実施の形態においてはこの点をポイントにしている。

このような２次元のモニタ６に表示された２次元画像に次元を落とされた３次元画像の表示上の特徴を利用して、ノイズ低減、アーチファクト低減を考える。通常、ｘｙ平面に画像再構成された断層像はｚ方向であるスライス厚方向に平滑化フィルタをかけると、ノイズを低減したり、アーチファクトを低減したりすることができる。例えば、図１７において、ｚ方向に連続な断層像による３次元画像のｘｚ平面をＭＰＲ表示した場合の視線方向はｙ方向となる。この場合、例えばｙ方向に１次元の平滑化フィルタをかけても、ｘ方向、ｚ方向には平滑化フィルタはかかっていないため、ｘｚ平面を見ている限りでは、ｙ方向の１次元平滑化フィルタによる空間分解能の劣化は視線方向から気づかれない。

同様に図１８（ａ）のように、ｘｙ平面を見る時は、ｚ方向に適応型画像フィルタ（アダプティブ・フィルタ）や平滑化フィルタをかければ、ｘ方向、ｙ方向に平滑化フィルタはかかっていないため、ｘｙ平面を見る限りは空間分解能の劣化は視線方向からは気づかれない。

また、ｘｚ平面を見る場合は、ｙ方向に適応型画像フィルタ（アダプティブ・フィルタ）や平滑化フィルタをかければ、ｘ方向、ｚ方向に平滑化フィルタはかかっていないため、ｘｚ平面を見る限りは空間分解能の劣化は視線方向からは気づかれない。また、図１８（ｂ）のように、斜断面を見る場合は、斜断面に垂直な方向に適応型画像フィルタ（アダプティブ・フィルタ）や平滑化フィルタをかければ、斜断面に平行な方向には平滑化フィルタはかかっていないため、斜断面を見る限りは空間分解能の劣化は視線方向から気づかれない。

最近では受動的なフィルタではなく、適応型フィルタ（アダプティブ・フィルタ）を用いることにより、空間分解能を落とさず、ノイズ低減、アーチファクト低減を行えるようになって来ている。本実施の形態では、適応型フィルタ（アダプティブ・フィルタ）を用いた例を述べているが、受動的なフィルタでも同様の効果はある。

例えば、図１８に示すように、３次元画像の中のある一部の３×３×３の局所領域を取り出した場合に、中心にある注目画素とその近傍の３×３×３の範囲にある２６画素（３×３×３−１＝２６）の近傍画素について、受動的な３次元画像フィルタであれば、例えば図１６の受動的画像フィルタの例１で注目画素およびその近傍にある３×３×３の範囲にある２６画素（３×３×３−１＝２６）の近傍画素に全て１／２７のフィルタ係数を入れると、２６近傍の近傍画素と注目画素の合計２７画素分の平均値を注目画素に入れる３次元画像フィルタを実現する。図１６の例２の受動的画像フィルタでは、近傍画素と注目画素の１９画素の平均値を注目画素に入れる。図１６の例３の受動的画像フィルタでは、近傍画素と注目画素の７画素の平均値を注目画素に入れる。

また、能動的な適応型フィルタ（アダプティブ・フィルタ）においては、以下に述べる実施の形態１に示すように、その局所的な画像特徴を把握し、形状検出を行い、その形状検出により各領域ごとにノイズを低減することができる。

一般的には平滑化フィルタなどを行うと、ノイズ低減を行うことはできるが、空間分解能が低下してしまう。空間分解能を低下させずにノイズ除去、ノイズ低減を行うためには、画像内の物体形状、物体領域を判別、認識して、または物体の境界、輪郭、物体領域、エッジ（ｅｄｇｅ）を検出して、物体の輪郭、エッジを損なわずに保存したままノイズ除去ができるのが理想である。

以下の実施形態１，２，３では、適応型ノイズ除去フィルタ、適応型ノイズ低減フィルタの例、それを用いて視線方向、奥行き方向にノイズ低減フィルタを適用した例、更に視線方向が変化した場合の動的なノイズ低減フィルタの例を示す。

実施の形態１：適応型ノイズ除去フィルタ、適応型ノイズ低減フィルタの例を示す。
実施の形態２：３次元画像を表示した際の奥行き方向にノイズ低減フィルタを適用した例を示す。

実施の形態３：３次元画像を表示した際の視線方向が変化した場合の動的なノイズ低減フィルタの例を示す。
（実施の形態１）
実施の形態１においては、空間分解能を落とさない、適応型ノイズ除去フィルタ、適応型ノイズ低減フィルタの実施の形態を以下に示す。本実施の形態１においては、主にＸ線ＣＴ装置の断層像に対して、空間分解能を劣化させずに、同時にＳ／Ｎ，ノイズを改善、アーチファクトを低減することができる画像フィルタを示す。

その基本的な考え方はエッジ検出を画素に適応しながら、注目画素とその近傍画素の領域内のそれぞれの画素が構造物なのかノイズなのかという認識を行う。それにより、高周波成分を持つ部分は保持し、ノイズ部分は平滑化するという、空間分解能の保存と平滑化という矛盾した処理を同時に効率よく行うことができる。

具体的な効果として、Ｘ線ＣＴ装置ではＸ線管電流値を下げてＸ線被曝を下げた場合において、被検体に対してＸ線被曝低減という点で有効であるが、画像のＳ／Ｎが悪くなり、ノイズが増加してしまい、Ｘ線ＣＴ装置の断層像の診断能の低下を引き起こしてしまう。そのような点を改善するために、Ｘ線管電流値を減らしてＸ線照射線量を減らしてもノイズ低減させる画像フィルタを実現することは有効である。また、更に断層像内の構造物の空間分解能の保持、または改善して、強調または先鋭化することができれば、断層像の診断能を向上させることができ、有効である。

このような背景から断層像の構造物の形状を保持、または強調し、かつノイズのみを低減させる手法は様々に提案されている。その多くはその形状の連続性を見たり、周波数空間上のある特定の周波数データを強調もしくは低減させる手法が多い。その形状検出アルゴリズム（ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）は、画像内のどの構造物に対しても一定である。画像の特徴を把握して更なる効果的かつ効率的にノイズ低減を行うことはしていない。

以上のような背景に基き、本実施の形態１では、形状検出を画像の特徴に適応して動的に行う画像フィルタのアルゴリズムを示す。
まず、図１９に元の断層像を示す。この例では肺野内の気管や血管が画像上の背景の空気領域のノイズのために鮮明に映し出されずに、見分けるのが難しくなっている。次に図２０に図１９の画像からノイズを低減した画像を示す。ただし、図２０はエッジ検出を行う形状認識を行わない平滑化の場合の例で、ノイズを低減すると同時に気管や血管の末端部分のような微細な構造部分もボケてしまい、空間分解能を劣化させて微細構造情報を失うことが多い。更に、図２１の例ではエッジ検出およびエッジ強調を同時に行うノイズ低減の場合を示す。このようなエッジ強調を伴う平滑化では，微細な構造部分も鮮鋭化し、同時にノイズを低減することができる。

そのようなエッジ強調、エッジ鮮鋭化とノイズ平滑化を同時に行う従来技術の例として以下の（１）形状の連続性、（２）周波数空間の処理、を考えてみる。
（1）エッジ検出に形状の連続性を見る場合について考えてみる。ある注目画素の近傍画素が同様な画像特徴量の傾向を持つ場合、それは同じ形状であると認識し、その画素同 士で平滑化処理を行う。例えば、Ｘ線ＣＴ装置における断層像では画像特徴量としてはＣＴ値またはＣＴ値の標準偏差などが考えられる。また画像特徴量が同様な傾向の構造物でなければ鮮鋭化処理を行う。しかし、このような場合、同様な画像特徴量の傾向というのをどのように定義すれば良いか、形状物の種類によって同様な画像特徴量の傾向をどのように定義するかなどの問題が考えられる。また、形状の連続性を見ている場合、同様な画像特徴量の傾向をもつ物が不連続で現れた場合、不連続なもの同士での平滑化処理を行うことはできない。
（2）画像を周波数空間に置き換えて、特定の周波数成分を強調もしくは平滑化することを考えてみる。このような場合、どの周波数成分を形状変化もしくはノイズと認識する かという点に技術的な困難があると考えられる。例えばナイキスト（Ｎｙｑｕｉｓｔ）周波数以上をノイズ成分と考えることもできるが、ナイキスト以上の周波数成分を不連続に除去すると画像上に不自然なアーチファクトが表れてしまう。またストリーク（ｓｔｒｅａｋ）のようなアーチファクトについてはナイキスト以上の周波数とは限らない。また形状変化の周波数もナイキスト以上に在る可能性がある。このようにナイキスト以上を全てノイズと定義することも難しく、精度よいエッジ保存の平滑化処理はこの周波数空間上の処理では難しい。

本実施の形態１では、Ｘ線ＣＴ装置の断層像に対しては画素値であるＣＴ値を元にして考える。本実施の形態１の特徴をいくつかの段階に分けて説明を行う。その時の断層像、注目画素、注目画素近傍領域については、図２２のように示される。

本実施の形態１では、エッジ形状認識の判断基準を注目画素およびその近傍領域の画像特徴量に応じて動的に変化させる。その判断基準として画素値であるＣＴ値の標準偏差値を考える。

このように、標準偏差値を基準としてエッジ認識の判断基準、つまり、鮮鋭化、平滑化の判断基準を注目画素およびその近傍領域の画像特徴に合わせて動的に変化させることにより、ノイズの少ない部分では平滑化処理を抑えて、平滑化の悪影響を抑える。この後にエッジ形状の認識について説明を行うが、それでも平滑化量が小さいほどエッジを保存しやすくするためである。反対にノイズの多いところでは平滑化処理を強くして、ノイズ低減の効果を得る。このようにノイズの多い部分ではノイズもしくはアーチファクトの悪影響で空間分解能が低下しているため、もともと高精細な形状は認識できず、低周波成分で表される構造のみ観察できるため、ある程度は平滑化処理を強めにしても構造物であるエッジの劣化の悪影響は少なくできる。

先鋭化についても同様に標準偏差値を基準としてエッジ認識の判断基準、つまり、鮮鋭化、平滑化の判断基準を注目画素およびその近傍領域の画像特徴に合わせて動的に変化させ、その結果、エッジがあると判断された場合は強調処理を行う。逆にエッジがあると判断されない場合は強調処理を行わず、強調処理の悪影響によるノイズを増加させることはない。このようにエッジがあると判断されるケースは、ノイズとは認識しないようにするので、先に述べたノイズ平滑化処理とは矛盾しない。

具体的なエッジ形状認識方法としては処理領域内の画素の標準偏差値または標準偏差値を変数とする関数値を求め、その標準偏差値から閾値を求め、その閾値内の画素に対しては同様の構造物として平滑化処理を行う。このように標準偏差値に準拠して平滑化の程度を求めるため、ノイズの少ないところは平滑化を弱め、ノイズの多いところは平滑化を強めることができる。また、このような処理であれば、不連続な画素であっても画素値であるＣＴ値および標準偏差値で判別した同様の形状物を含む画素を検出し、平滑化処理を行うことができる。

但し単純に処理領域内の標準偏差値を求めた場合、ノイズが多くて標準偏差値が高いのか、それとも処理領域内に構造物が含まれるために標準偏差値が高いのか判別できない。もし構造物が含まれるために標準偏差値が高くなり、その高い標準偏差値で高い閾値が設定され、その結果、平滑化処理が強くなれば、結果として構造物の情報を失うことになる。このようなことを防ぐために処理領域内の局所的な標準偏差値を求め、その処理領域内の標準偏差値がノイズによる標準偏差値なのか構造物による標準偏差値なのかの形状認識を行う。

上記のような局所的な標準偏差値を求めると同時に処理領域内全体の標準偏差値も求める。全体的な標準偏差値に比較して局所的な標準偏差値が十分に小さいときには処理領域内に構造物があると判断し、上記で求めた閾値を基準にして構造物の異なる画素を判別し、その画素に対して強調処理を行う。

図２７に本実施の形態１の空間分解能を維持または強調した適応型ノイズ低減フィルタの動作を示す簡単なフロー図を示す。このフロー図に従い以下のような順で処理を行う。
ステップＥ１では、注目画素近傍領域のデータを読み込む。

ステップＥ２では、画素値を小さい順に並べ替えをする。
ステップＥ３では、処理領域内の全体の標準偏差値である全体標準偏差を求める。
ステップＥ４では、局所的な標準偏差値である最小標準偏差値を求める。この局所的標準偏差値のためのデータサイズである最小標準偏差領域はパラメータの一つとして調整可能である。この時、近傍画素および近傍画素領域内に特定の構造物が無い場合、並べ替えた処理領域内のデータの分布は、図２３のように特定のフラットな部分を持たないような単調増加な形状になると考えられる。もしくは全体的にフラットなグラフ（ｇｒａｐｈ）になると考えられるが、これは図２３の傾きが小さいケース（ｃａｓｅ）として考えられる。また、この時、局所的標準偏差値のためのデータサイズである最小標準偏差領域を処理領域のデータサイズの１／３程度に設定すれば、図２３に示されるように全体の標準偏差値と最小標準偏差値の差は３倍程度の違いと考えられる。

ステップＥ５では、これに対して処理領域内に特定の構造物が存在する場合は、図２４もしくは図２５のように並べ替えた処理領域内のデータ分布は特定のフラットな部分と傾斜部分に傾向が分かれると考えられる。ただし、これらのグラフで見られるようなＣＴ値が遷移する部分に構造物がないかというと実際にこの遷移部分にも構造物はある可能性はあると考えられるが、局所的な処理領域内に限定すると構造物が存在する場合はやはり図２４や図２５の様に、構造物はデータ分布のフラットな部分として観察されると考えられる。例えば図２６のような局所的な処理領域で考えれば、この例では空気部分も構造物と考えると肺野内の気管・血管とそのバックグラウンド（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ）の空気の２つの構造物に分離することができ、それぞれ気管・血管と空気部分は２つのフラットなＣＴ値のヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）分布に分離できると考えられる。また、ヒストグラム分布の傾斜部分ではその画像を観察した場合、ＣＴ値のヒストグラム分布がフラットでないためそのノイズを詳細に観察できない。逆にフラットなＣＴ値のデータ分布で代表される構造物はそのノイズを容易に観察できるため、主にこれらのフラットな部分を注目して処理対象とする。

このようにフラットな局所的な標準偏差値を最小標準偏差値とする。このように局所的な最小標準偏差値は処理領域内に構造物がある場合と、無い場合ではその値が大きく異なり、言い換えれば最小標準偏差値によって処理領域内の構造物の区別をすることができる。

ただし、より正確に処理領域内の構造物の存在を確認するために全体標準偏差値と最小標準偏差値を比較する。前述したように局所的標準偏差値のためのデータサイズを処理領域のデータサイズの１／３程度に設定すれば、かつ処理領域内に構造物がある場合は図２４や図２５の様に全体標準偏差値と最小標準偏差値が大きく異なる。このように全体標準偏差値と最小標準偏差値を比較することにより処理領域内に構造物があるかどうかを判断することができる。

上記のように処理領域内に構造物があるかどうかの程度の指標を形状特徴値として求める。形状特徴値は、前述したように全体標準偏差値と最小標準偏差値の比から算出される。

ステップＥ６では、以上のように求めた最小標準偏差値から最小閾値と最大閾値を求める。たとえばある調整可能な係数を最小標準偏差値にかけることによりそれぞれの閾値を求める。また、この時閾値は２つでなく１つもしくは３つ以上でも構わない。

上記のように求めた形状特徴値を用いて処理領域内の各画素に対して強調処理を行うか、平滑化処理を行うか判断する。強調処理の場合、最大閾値を更に比較して大きければ異なる形状物と認識して強調（鮮鋭化）処理の加重係数を求める。

以上のように求めた最小閾値と最大閾値を用いて処理領域内の画像平滑化のための加重係数を求める。たとえば最小閾値以内の画素に対する加重係数を１にして、最大閾値以内の画素について加重係数を０．５にし、最大閾値以上の加重係数は０．０にする。もしくは閾値に応じてなだらかに変化するように計算式を用意して加重係数を求める方法も考えられる。このように最小標準偏差値に応じてある一定のＣＴ値以内の画素を同じ構造物と判断してその同じ構造物同士の画素同士で平滑化を行う。また、最大閾値値と比較してある程度以上の差があり、かつ形状特徴値で異なる構造物が存在すると判断された場合は鮮鋭化を行う強調処理用の加重係数を求める。

ステップＥ７では、それぞれの加重係数値は全体の和として１．０になるように正規化を行う。
ステップＥ８では、このように同一の構造物と考えられる画素同士で平滑化を行いノイズ改善を行うことができ、かつ異なる構造物の画素同士で強調処理を行うことで構造物の境界をより鮮鋭化でき、エッジ強調が行える。またそのときの平滑化、鮮鋭化は処理領域の画像特徴量に応じて動的であるため、効率的かつ効果的な処理を行うことができる。

ステップＥ９では、断層像内の領域が終了したかを判断し、ＹＥＳならば処理を終了し、ＮＯならばステップＥ１に戻る。本実施の形態１の効果としては、Ｘ線ＣＴ装置の断層像における構造物の空間分解能を保持または向上し、かつノイズを低減することができる。その結果、Ｘ線照射線量を減らしても、従来と同様のノイズの断層像を得ることができ、その結果被検体に対するＸ線被曝を低減させることができる。

また、ノイズ低減のための平滑化、解像度向上のための強調処理を動的に変化させられるので、ノイズ低減の必要のない局所的な処理領域では平滑化の程度を少なめにして同時に構造物の解像度を向上させ、逆にストリークアーチファクトを含むようなノイズが多い部分では平滑化の程度を強くしてノイズ低減の程度を大きくすることができる。このようにノイズの多い部分ではもともと詳細な構造物がつぶされているため、ある程度平滑化の程度を強くしても空間分解能に対して悪影響は大きくない。また別な効果としてはストリークもノイズとして認識して低減することもできる。

本実施の形態では主に１枚の断層像として２次元画像で説明を行ってきたが、これを複数枚の断層像として３次元画像でその形状認識を行うこともできる。このように３次元画像を用いて形状認識を行う場合、その情報量の多さから更に正確に形状認識を行うことができると考えられる。

更に一般的な動画像に対しても本実施の形態１の考え方を展開することもできる。例えば一般的な２次元画像を時間軸に対して複数枚見て、その形状を認識する。画像内で動かない部分はその形状の分解能を向上させつつノイズを除去することができ、動きのある部分は複数の時間軸上の画像としてみればノイズが多いと見なされ、平滑化処理が強くなる。しかし動きのある部分はもともと人間の目で認識できる分解能は低いため、平滑化処理を強めてでも滑らかな画像にした方がノイズが少ないと感じられる。同時に動きの少ないところは鮮鋭化かつ平滑され画質の向上を実感しやすい。このように本実施の形態１は一般的な動画像に対しても動的に形状認識、エッジ強調，平滑化を行い、更なる効果的、効率的な画像処理を行うことができる。

従来のエッジ強調とノイズ平滑化のための画像処理はそのエッジから構成される構造物の連続性を観察するか、周波数による操作が考えられるが、その保存の程度もしくは平滑化の強度は動的に変化しない。本実施の形態１ではその鮮鋭化および平滑化の強度を動的に変化させているため、構造物鮮鋭化、ノイズ低減を局所的な処理領域に応じて効果的に行うことができる。その結果、従来のエッジ強調化、ノイズ平滑化を従来と同程度できたとして、ノイズの多い部分では従来以上に効果的にノイズを低減することができる。また、ストリークなどのアーチファクトを含む部分はノイズが多いと認識されるため、ストリーク低減の効果がある点も新規性がある。
（実施の形態２）
実施の形態１においては、空間分解能を落とさない適応型ノイズ除去フィルタ、適応型ノイズ低減フィルタの実施の形態を示した。実施の形態２においては、その空間分解能を落とさない適応型ノイズ低減フィルタを３次元画像の表示の際の奥行き方向、視線方向に適用する例を示す。

実施の形態１においては、図１６のような近傍画素を考えていたが、この近傍画素領域はｘ，ｙ，ｚ方向に広がっているため視線方向のみに効果があるわけではなく、ｘ，ｙ，ｚ方向に一様に効果がある。例えば、図２８に連続断層像の３次元画像を断面変換したＭＰＲ表示画像平面を示す。ＭＰＲ表示画像平面を正面から見た場合、視線方向はＭＰＲ表示画像平面に垂直な方向となる。この場合に注目画素の近傍領域を視線方向と平行に取る。

例えば、図２８のように注目画素と注目画素近傍領域をＭＰＲ表示画像平面に垂直に取る。図３０（ａ）には、注目画素１画素と近傍画素が８画素の場合の１次元フィルタの注目画素近傍領域の例を示す。この注目画素近傍領域内において、実施の形態１のような空間分解能を維持または強調し、ノイズを低減する適応型フィルタ（アダプティブ・フィルタ）を実現できる。この１次元フィルタをＭＰＲ表示画像の全画素に重畳することで、空間分解能を維持または強調したノイズ低減が行える。

この場合、視線方向にしか画素の平滑化を行わないので、視線に平行な方向である奥行き方向にしか画素はボケず、視線に平行でない方向には画素はボケない。つまり、見た目には画素のボケはわからない。なお、この場合、注目画素に対する近傍領域は８画素でなくても他の画素数でも同様の効果は期待できる。

また、必ずしも注目画素を中心に視線方向の前後に対称である必要もなく、非対称でも同様の効果は期待できる。図３１（ａ）に非対称な１次元フィルタの注目画素近傍領域の例を示す。

次に、図２８では１次元フィルタの例であったものが、図２９では２次元画像フィルタになった例を示す。図２９には、図２８と同様に連続断層像の３次元画像を断面変換したＭＰＲ表示画像平面を示す。ＭＰＲ表示画像平面を正面から見た場合、視線方向はＭＰＲ表示画像平面に垂直な方向となる。この場合に注目画素の近傍領域を，視線方向と平行に取る。

例えば、図２９のように注目画素と２次元の注目画素近傍領域をＭＰＲ表示画像平面に垂直に取る。図３０（ｂ）には、注目画素１画素と２次元に広がる近傍画素が１８（＝３×３×２）画素の場合の２次元画像フィルタの注目画素近傍領域の例を示す。

なお、この場合，ＭＰＲ表示画像はその表面の画素を表示するので、その表面の次の層または前の層の画素は表示されない。このため、表面の次の層または前の層もしくはそれより更に次の層または前の層の画素をノイズ低減に用いても、ＭＰＲ表示画像の表面の画素の空間分解能は失われない。このため、表面の次の層もしくはその奥の層または表面の前の層もしくはその手前の層に２次元的に広がる注目画素近傍領域が有効に作用する。

この注目画素近傍領域内において、実施形態１のような空間分解能を維持または強調し、ノイズを低減する適応型フィルタ（アダプティブ・フィルタ）を実現できる。この２次元画像フィルタをＭＰＲ表示画像の全画素に重畳することで、空間分解能を維持または強調したノイズ低減が行える。

この場合、視線方向およびＭＰＲ表示画像の表面の次の層もしくはその奥の層または表面の前の層もしくはその手前の層に２次元的に広がる注目画素近傍領域にしか画素の平滑化を行わないので、視線に平行な方向である奥行き方向にしか画素はボケず、視線に平行でない方向には画素はボケない。つまり、見た目には画素のボケはわからない。

なお、この場合、注目画素に対する近傍領域は、必ずしも１８画素でなくても他の画素数でも同様の効果は期待できる。また、必ずしも注目画素を中心に視線方向の前後に対称である必要もなく、非対称でも同様の効果は期待できる。図３１（ｂ）に非対称な２次元画像フィルタの注目画素近傍領域の例を示す。

次に、図２８では１次元フィルタの例、図２９では２次元画像フィルタの例であったものが図３２では３次元画像フィルタになった例を示す。図３２には、図２８，図２９と同様に連続断層像の３次元画像を断面変換したＭＰＲ表示画像平面を示す。ＭＰＲ表示画像平面を正面から見た場合、視線方向はＭＰＲ表示画像平面に垂直な方向となる。この場合に注目画素の近傍領域を視線方向と平行に取る。例えば、図３２のように注目画素と３次元の注目画素近傍領域をＭＰＲ表示画像平面に垂直に取る。図３０（ｃ）には注目画素１画素と３次元に広がる近傍画素が５４（＝３×３×３×２）画素の場合の３次元画像フィルタの注目画素近傍領域の例を示す。

なお、この場合ＭＰＲ表示画像はその表面の画素を表示するので、その表面の次の層または前の層の画素は表示されない。このため、表面の次の層または前の層もしくはそれより更に次の層または前の層の画素をノイズ低減に用いても、ＭＰＲ表示画像の表面の画素の空間分解能は失われない。このため、表面の次の層もしくはその奥の層または表面の前の層もしくはその手前の層に３次元的に広がる注目画素近傍領域が有効に作用する。

この注目画素近傍領域内において、実施の形態１のような空間分解能を維持または強調し、ノイズを低減する適応型フィルタ（アダプティブ・フィルタ）を実現できる。この３次元画像フィルタをＭＰＲ表示画像の全画素に重畳することで、空間分解能を維持または強調したノイズ低減が行える。

この場合、視線方向およびＭＰＲ表示画像の表面の次の層もしくはその奥の層または表面の前の層もしくはその手前の層に３次元的に広がる注目画素近傍領域にしか画素の平滑化を行わないので、視線に平行な方向である奥行き方向にしか画素はボケず、視線に平行でない方向には画素はボケない。つまり、見た目には画素のボケはわからない。

なお、この場合、注目画素に対する近傍領域は、必ずしも５４（＝３×３×３×２）画素でなくても他の画素数でも同様の効果は期待できる。また、必ずしも注目画素を中心に視線方向の前後に対称である必要もなく、非対称でも同様の効果は期待できる。図３１（ｃ）に非対称な３次元画像フィルタの注目画素近傍領域の例を示す。

以上のように、本実施の形態２においてはＭＰＲ表示画像を例に取り、空間分解能を落とさない適応型ノイズ低減フィルタを３次元画像の表示の際の奥行き方向、視線方向に適用する例を示した。なお、３次元表示画像としてはＭＰＲ表示画像ではなくても、ボリュームレンダリング画像、ＭＩＰ表示画像、再投影表示画像においても同様の効果は期待できる。
（実施の形態３）
本実施の形態３においては、３次元画像を表示した際の視線方向が変化した場合の動的なノイズ低減フィルタの例を示す。実施の形態２においては、３次元画像を表示した際の奥行き方向にノイズ低減フィルタを適用した例を示したが、このノイズ低減フィルタが動的に変化した場合も有効であることを示す。

一般的に３次元表示された３次元画像は、１つの視線方向で表示しているよりも、視線方向を変えて、あたかも被検体が回転したかのように見せた方が３次元空間の広がりを理解しやすい。例えば、図３３に示すように肺野部と造影された血管を表示する３次元ボリュームレンダリングする際に、隠れた部分の広がりがわからない場合などには、視線方向を変化させることが有効である。

また、同様に図３４に示すようにＭＰＲ表示画像においても断面表示される画像がｚ軸を中心に３６０度回ることにより、肺野部と造影された血管の各方向への広がりがわかる。この場合も視線方向を変化させることが有効である。

図３３の場合も、図３４の場合も視線方向を変える方向は、以下の方法が考えられる。
（１）自動：自動で０度から３６０度まで変化させる。
（２）手動：手動で関心のある視線方向近辺を変えてみてその画像の変化具合を見る。

手動の場合の視線方向を変化させるユーザインターフェース（ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を図３５に示す。図３５の左上画面の斜断面画像にオーバーラップ（ｏｖｅｒｌａｐ）表示されている立方体の枠組みをマウス（ｍｏｕｓｅ）などでつまんでドラッグ（ｄｒａｇ）して、立方体を３次元空間的に回転させることで、斜断面表示画像の視線方向を３次元空間内で変化させられる。この視線方向が変化するたびに表示されている２次元画像の奥行き方向にノイズ低減フィルタを適用することで、常にノイズ低減されたアーチファクトの少ない、空間分解能の劣化していない斜断面を表示できる。

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、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Ｘ線エリア検出器を持った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または可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンの断層像をｚ方向に並べて連続断層像として３次元表示を行う場合に、いずれの視線方向からもＳ／Ｎが改善されアーチファクトが低減され空間分解能が劣化していない３次元表示画像を表示できる。つまり、３次元表示画像の画質改善を実現できるＸ線ＣＴ装置を提供できる。

また、本実施の形態においては、ＭＰＲ表示を中心に説明しているが、ボリュームレンダリング３次元画像表示された画像、ＭＩＰ表示された画像、再投影表示された画像でも同様の効果を出せる。

また、本実施の形態における画像再構成法は、従来公知のフェルドカンプ（Ｆｅｌｄｋａｍｐ）法による３次元画像再構成法でもよい。さらに、他の３次元画像再構成方法でもよい。または２次元画像再構成でも良い。

また、本実施の形態では、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）の場合で書かれているが、シネスキャン、ヘリカルスキャン、可変ピッチヘリカルスキャン、ヘリカルシャトルスキャンの場合も同様に効果を出すことができる。

また、本実施の形態は、走査ガントリ２０が傾斜していない場合で書かれているが、走査ガントリ２０が傾斜した、いわゆるチルト・スキャン（ｔｉｌｔ ｓｃａｎ）の場合でも同様な効果を出すことができる。

また、本実施の形態は、生体信号に同期しない場合で書かれているが、生体信号、特に心拍信号に同期させても同様な効果を出すことができる。
また、本実施の形態では、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Ｘ線エリア検出器を持ったＸ線ＣＴ装置について書かれているが、１列のＸ線検出器のＸ線ＣＴ装置においても同様の効果を出せる。

また、本実施の形態では、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ｚ方向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。

また、本実施の形態では、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。

本発明の一実施の形態にかかる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線検出器をｘｙ平面で見た説明図である。 Ｘ線発生装置（Ｘ線管）および多列Ｘ線検出器をｙｚ平面で見た説明図である。 被検体撮影の流れを示すフロー図である。 本発明の一実施の形態に係るＸ線ＣＴ装置の画像再構成の概略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。 再構成領域上のラインをＸ線透過方向へ投影する状態を示す概念図である。 Ｘ線検出器面に投影したラインを示す概念図である。 投影データＤｒ（ｖｉｅｗ，ｘ，ｙ）を再構成領域上に投影した状態を示す概念図である。 再構成領域上の各画素の逆投影画素データＤ２を示す概念図である。 逆投影画素データＤ２を画素対応に全ビュー加算して逆投影データＤ３を得る状態を示す説明図である。 円形の再構成領域上のラインをＸ線透過方向へ投影する状態を示す概念図である。 Ｘ線ＣＴ装置の撮影条件入力画面を示す説明図である。 ｚ方向の適応型画像フィルタによるｘｚ平面のＭＰＲ画像におけるｚ方向のボケを示す説明図である。 注目画素とその近傍画素を示す説明図である。 ｘｚ平面をＭＰＲ表示した場合の視線方向を示す説明図である。 （ａ）ｘｙ平面、ｘｚ平面のＭＰＲ像における適応型画像フィルタをかける方向を示す説明図である。（ｂ）斜断面のＭＰＲ像における適応型画像フィルタをかける方向を示す説明図である。 元の断層像を示す模式図である。 エッジ保存を行わないノイズ低減した断層像を示す模式図である。 エッジ保存を行ったノイズ低減した断層像を示す模式図である。 断層像内の注目画素と注目画素近傍領域を示す説明図である。 特定の構造物がない場合の注目画素近傍領域の均一なＣＴ値分布を示す説明図である。 構造物Ａ，Ｂが存在する場合の不均一な注目画素近傍領域のＣＴ値分布の例１を示す説明図である。 構造物Ｃが存在する場合の不均一な注目画素近傍領域のＣＴ値分布の例２を示す説明図である。 注目画素の近傍領域を示す説明図である。 空間分解能を維持または強調した適応型ノイズ低減フィルタの動作を示すフロー図である。 ＭＰＲ表示画像平面の視線方向と１次元方向に広がる注目画素近傍領域を示す説明図である。 ＭＰＲ表示画像平面の視線方向と２次元方向に広がる注目画素近傍領域を示す説明図である。 （ａ）１次元画像フィルタの注目画素近傍領域を示す説明図である。（ｂ）２次元画像フィルタの注目画素近傍領域を示す説明図である。（ｃ）３次元画像フィルタの注目画素近傍領域を示す説明図である。 （ａ）非対称な１次元画像フィルタの注目画素近傍領域を示す説明図である。（ｂ）非対称な２次元画像フィルタの注目画素近傍領域を示す説明図である。（ｃ）非対称な３次元画像フィルタの注目画素近傍領域を示す説明図である。 ＭＰＲ表示画像平面の視線方向と３次元方向に広がる注目画素近傍領域を示す説明図である。 ３次元表示画像の視線方向変更を示す説明図である。 ＭＰＲ表示の断面変換視野方向変更を示す説明図である。 ３次元断面表示画面例を示す説明図である。

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
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
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線フィルタ
２９ 制御コントローラ
３０ スリップリング
１００ Ｘ線ＣＴ装置

Claims (9)

1. ３次元画像から２次元画像を抽出し、前記２次元画像を表示する画像表示装置であって、
   前記抽出する２次元画像上の注目画素と、前記３次元画像の前記２次元画像に対し直交する方向に存在する前記注目画素の近傍画素を特定し、前記２次元画像の注目画素に対し、前記注目画素及び前記近傍画素を用いた、前記注目画素及び前記近傍画素についての画素値に基づくエッジ認識に係る閾値を用いた判断に応じたノイズ低減画像フィルタをかける適応型ノイズ低減フィルタ処理を行う画像フィルタ処理手段を備えることを特徴とする画像表示装置。
2. Ｘ線発生装置、並びに、前記Ｘ線発生装置に相対してＸ線を検出する多列Ｘ線検出器またはマトリクス構造の２次元Ｘ線エリア検出器を、前記相対の中間位置にあたる回転中心のまわりに回転運動をさせながら、前記中間位置に存在す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、
   前記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と、
   前記画像再構成された断層像を表示する画像表示装置と、
   前記収集および前記表示を行う際の撮影条件を設定する撮影条件設定手段と、
   を備えるＸ線ＣＴ装置であって、
   前記画像表示装置は、前記被検体を載置するクレードルの進行方向であるｚ方向に連続する断層像からなる３次元画像より２次元画像を抽出し、前記２次元画像を表示するものであり、
   前記抽出する２次元画像上の注目画素と、前記３次元画像の前記２次元画像に対し直交する方向に存在する前記注目画素の近傍画素を特定し、前記２次元画像の注目画素に対し、前記注目画素及び前記近傍画素を用いた、前記注目画素及び前記近傍画素についての画素値に基づくエッジ認識に係る閾値を用いた判断に応じたノイズ低減画像フィルタをかける適応型ノイズ低減フィルタ処理を行う画像フィルタ処理手段を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
3. 請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記適応型ノイズ低減フィルタ処理は、平滑化処理であることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
4. 請求項２または３に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記適応型ノイズ低減フィルタ処理は、前記判断に応じて画像フィルタ係数を変化させるものであることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
5. 請求項２ないし４のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記適応型ノイズ低減フィルタ処理は、前記判断に基づいて、それぞれの画素が構造物かノイズかの識別を行い、ノイズである場合に構造物である場合に比べ、平滑化の程度を大きくするものであることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
6. 請求項２ないし５のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記判断は、前記注目画素および前記近傍画素のＣＴ値に基づき行われることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
7. 請求項２ないし６のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記判断は、前記注目画素および前記近傍画素のＣＴ値の標準偏差に基づき行われることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
8. 請求項２ないし７のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記２次元画像は、ＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎｅ Ｒｅｆｏｒｍａｔ）画像あるいはＭＩＰ（ＭａｘｉｍｕｍＩｎｔｅｎｓｉｔｙＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）画像であることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
9. 請求項２ないし８のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置において、前記画像フィルタ処理手段は、前記２次元画像の表示の最中における前記２次元画像の表示断面方向の変更に伴い、変更後の前記２次元画像に対し前記適応型ノイズ低減フィルタ処理を施すものであることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。

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