JP5641811B2

JP5641811B2 - コンピュータ断層撮影装置

Info

Publication number: JP5641811B2
Application number: JP2010181858A
Authority: JP
Inventors: ベーシャン・スー・チアン; アレキサンダー・ザミャチン; マイケル・ディー・シルバー; ユー・ジョウ; 成臣秋野; トーマス・レブノ
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Medical Systems Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2009-10-30
Filing date: 2010-08-16
Publication date: 2014-12-17
Anticipated expiration: 2030-08-16
Also published as: JP2011092692A; US8559687B2; US20110103662A1

Description

本発明の実施形態は、コンピュータ断層撮影装置に関する。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）には、図１Ａと図１Ｂとにそれぞれ示されたように、主に平面タイプの検出器と湾曲タイプの検出器とがある。平面検出器は、ｚ軸に平行な平面を有する。湾曲検出器は、ｚ軸（回転軸）に平行、且つＸ線源を焦点とする円筒面を有する。検出器がＸ線源から如何なる距離Ｄで物理的に配置された場合でも、検出器がＸ線源から距離Ｒ（Ｘ線源軌道の半径）に位置させることが一般的である。これにより検出器は、回転軸を有する。

コーンビームＣＴに対して最も一般に利用される再構成アルゴリズムは、ＦＤＫと呼ばれている。このアルゴリズムは、フルスキャン（ＦＳ）とも呼ばれる完全回転データを利用する。Parkerは、π＋ＦＡだけの場合の方法を提案している。ＦＡは、ファン角度方向に関する検出器の最大広がり角度（Full detector fan angle opening）である。

図２Ａと図２Ｂとを参照して、ＦＳ用の再構成ボリュームについて説明する。ＦＯＶ２０は、Ｘ線源―中心間距離ＲによりＸ線でスキャンされる。ここで、ＦＯＶ２０の中心から距離ｒに再構成画素２１が位置するとする。円軌道スキャンによるボリューム再構成領域のｚ方向は、発散Ｘ線ビームによって制限される。発散Ｘ線ビームは、Ｘ線源側のＦＯＶ２０の全てのｚ範囲をカバーできない。そのため、特定のビュー角度でＦＯＶのいくつかの角領域がＸ線に曝されない（図２Ｂを参照）。従って、ｚ方向に関する有効範囲（ｚカバレッジ）は、ｚ軸上の中心で最大であり、ｚ軸上の周囲部分で減少する。それにより、再構成ＦＯＶは、図２Ｂにおいて太線の領域２２で示された六角形状を有する。しかしながら、Ｘ線源が回転するので、欠損部分は、Ｘ線源が反対側にあるときにＸ線ビームによってカバーされる。

中心からの距離ｒにおける、ｚ方向に関するボリュームカバレッジ（ボリュームｚカバレッジ：volume z-coverage）は、次の（１）式によって与えられる。

Ｗは、中心における検出器半値幅である。中心（ｒ＝０）でｚカバレッジが最大値、すなわちＨ＝Ｗとなる。中心から離れるほどｚカバレッジは線形に減少する。フルスキャンの場合、ｚカバレッジは、検出器タイプすなわち平面検出器であるのか湾曲検出器であるのかに依存しない。再構成画素は、極座標（γ，φ）を有する。そのショートスキャン再構成範囲は、図２Ｃに示すように、［β_start，β_end］で示される。図２Ｄは、ｚカバレッジを示す。ここで、Ｈ（ｒ）は、中心から距離ｒにおけるボリュームｚカバレッジの半値高さである。再構成画素を境界ビュー角度（β_start，β_end）から見るファン角度は、次の（２）式で与えられる。

ビュー角度範囲の端点は、次の（３）式によって与えられる。

ここで、Δβ（ｒ）は、再構成ビュー角度範囲であり、次の（４）式によって与えられる。

湾曲検出器によるショートスキャンの場合、中心から距離ｒにおけるボリュームｚカバレッジは、次の（５）式によって与えられる。

平面検出器によるショートスキャンの場合、中心から距離ｒにおけるボリュームｚカバレッジは、次の（６）式によって与えられる。

図２Ｅにおいて、ｒの関数であるボリュームｚカバレッジが示されている。図２Ｅにおいて、フルスキャンに関するｚカバレッジ２３、平面検出器によるショートスキャンに関するｚカバレッジ２４、及び湾曲検出器によるショートスキャンに関するｚカバレッジ２５が示されている。なお、これら曲線は、Ｗ＝８０ｍｍ、Ｒ＝６００ｍｍとしている。ショートスキャンは、フルスキャンより優れたｚカバレッジを提供する。また、湾曲検出器は、平面検出器より優れたｚカバレッジを提供する。

L.A.Feldkamp, L.C.Davis and J.W.Kress, "Practical cone beam algorithm," Journal of Optical Society of America, vol.1(6), pp.612-619 (1984), D.Parker, "Optimal short scan convolution reconstruction for fan-beam CT, "Med. Phys., vol.9, pp.254-257 (1982)

目的は、拡張されたボリュームカバレッジと改善された線量利用とを実現する。

本実施形態に係るコンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線を発生するＸ線源と、前記Ｘ線源から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線検出器を介して収集されたデータから前記被検体に関する全体画像を生成する処理部と、を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、前記処理部は、前記全体画像のうちの第１の部分画像をフルスキャンデータを利用して再構成し、前記全体画像のうちの第２の部分画像をショートスキャンデータを利用して再構成し、前記フルスキャンデータから外挿されたデータを利用して前記全体画像のうちの第３の部分画像を再構成し、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との合成画像を生成し、ここで、前記合成画像は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像とのオーバラップ部分を有し、前記オーバラップ部分は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との重み付き加算に関し、前記第１の部分画像、前記第２の部分画像、前記第３の部分画像、及び前記合成画像を利用して前記全体画像を生成する、ことを特徴とする。

平面検出器を有するコンピュータ断層撮影法のジオメトリ（geometry：幾何学的配置）を示す図。湾曲検出器を有するコンピュータ断層撮影法のジオメトリを示す図。フルスキャン再構成ボリュームを示す図。フルスキャン再構成ボリュームを示す図。ハーフスキャンを示す図。ハーフスキャンを示す図。中心からの距離の関数として様々なスキャンによるボリュームｚカバレッジの図。本実施形態の第１の実施例に係る方法の典型的な流れ図。スキャンジオメトリの図。円形断面を有するＦＯＶのスライスの再構成領域を示す図。円形断面を有するＦＯＶのスライスの再構成領域を示す図。ハーフスキャンにおけるビュー角度範囲を示す図。ハーフスキャンにおけるビュー角度範囲を示す図。半径距離の関数としてビュー角度範囲をラジアンで示す図。ビュー角度範囲をｚの関数としてラジアンで示す図。様々なビュー角度範囲と様々な平滑化間隔値の場合の重みの中心チャネルプロファイルを示す図。様々なビュー角度範囲と様々な平滑化間隔値の場合の重みの中央チャネルプロファイルを示す図。本実施形態の第２の実施例を示す図。本実施形態に係るコンピュータ断層撮影装置の構成を示す図。本実施形態により生成された画像と従来技術により生成された画像とを示す図。本実施形態により生成された画像と従来技術により生成された画像とを示す他の図。本実施形態により生成された画像と従来技術により生成された画像とを示す他の図。本実施形態により生成された画像と従来技術により生成された画像とを示す他の図。

本実施形態において、被検体は、複数のスキャンに対して円軌道でスキャンされ、被検体に関する円軌道画像データが得られる。円軌道スキャン再構成において、ｚ方向の視野（ＦＯＶ）サイズは、中心軸上への検出器の投影によって決定される。典型的には、円軌道スキャンによるボリューム再構成領域のｚ方向は、発散Ｘ線ビームによって制限される。発散Ｘ線ビームは、Ｘ線源側でＦＯＶのｚ範囲全体をカバーできない。その結果、特定のビュー角度ではＦＯＶのいくつかの角領域がＸ線に曝されない。従って、ｚカバレッジは、中心で最大であり、周囲で減少する。このため、再構成ＦＯＶは、六角形状を有する。図２Ａと図２Ｂとにおいて、ＦＯＶ２０内の六角形状の再構成ＦＯＶ２２と角領域２６とが示される。しかしながら、Ｘ線源が回転するので、Ｘ線源が反対側にあるときに角領域がＸ線ビームによってカバーされる。

フルスキャン再構成を利用してＦＯＶの角領域を再構成するための十分なデータがない場合であっても、ショートスキャン再構成を利用して角領域を再構成することができる。各半径方向は、その軌道に対向するそれ自体のショートスキャン円弧を利用する。本実施形態に係る再構成は、周囲においてＦＯＶを完全にカバーし、完全な長方形状を有する再構成ＦＯＶを得る。その結果、改善された画像が得られる。

本実施形態に係る第１の実施例は、図３に示される。図３に示すように、ステップ３０において被検体を円軌道スキャンでスキャンする。図４は、スキャンのジオメトリを示す。図４は、ファン角度が線４０で示されたスキャン領域（ＦＯＶ４５）の半分を示す。線４０により画定される、網掛けで示されたＦＯＶ４５内の領域（一回転分のデータ、すなわち、３６０度分のデータが揃っている。）で、フルスキャン再構成が利用される。破線４１は、ｚ方向に関する拡張要素４２からデータを外挿可能な領域である。この破線４１により画定された領域は、再構成可能である。データは、既知の方法により外挿される。より多くのデータを外挿するほど、より多くのエラーが発生する。外挿で利用されるデータが少ない場合、画素値に飛び越しが生じる可能性があり、画像に不連続性が生じる。

角領域内の再構成は、ＰＢＳ（Pixel-Based Sector）再構成と呼ばれる再構成法が利用される（後でより詳細に説明する）。角領域は、領域４３と領域４４とを含む。ＰＢＳ再構成は、領域４３と領域４４とで利用される。外挿データは、領域４３において再構成される。ＰＢＳ再構成において、各画像画素は、固有のショートスキャン（ＳＳ）再構成ビュー角度範囲を有する。一つのレイ上の複数の画素は、同一のショートスキャン再構成ビュー角度範囲を共用する。しかしながら、離散的画像座標において、複数の画像画素の各々は、互いに異なるレイに属する。従って、画像画素に対してショートスキャンの重み付け関数が計算される。そのようなセクタの割り当てにより、最良のデータ利用が可能になり、画質が改善される。

ＦＯＶ内のｚ＝０から線４６までの領域は、３６０度分のデータ（フルスキャンデータ）が揃っている。この領域に関するサブボリュームは、フルスキャンデータに基づいてフルスキャン再構成により再構成される（ステップ３１）。以下、ＦＯＶ内のｚ＝０から線４６までの領域をフルスキャン領域と呼ぶ。ＦＯＶ内の線４６からＦＯＶの最上部までの領域は、３６０度分のデータが揃っていない。換言すれば、この領域は、３６０度未満のデータ（ショートスキャンデータ）が揃っている。この領域に関するサブボリュームは、シュートスキャンデータに基づいて拡張フルスキャン再構成とＰＢＳ再構成との少なくとも１つにより再構成される（ステップ３２）。以下、ＦＯＶ内の線４６からＦＯＶの最上部までの領域をシュートスキャン領域と呼ぶ。領域４３において、拡張フルスキャン再構成とＰＢＳ再構成とがオーバラップする。以下、領域４３を拡張領域と呼ぶことにする。なお拡張フルスキャン再構成は、外挿データに基づくフルスキャン再構成を意味する。拡張領域４３に関するサブボリュームは、外挿データに基づいてフルスキャン再構成を利用して再構成される。また、拡張領域４３に関するサブボリュームは、ショートスキャンデータに基づいてＰＢＳ再構成を利用して再構成される。領域４４に関するサブボリュームは、ショートスキャンデータに基づいてＰＢＳ再構成を利用して再構成される。以下、領域４４をＰＢＳ領域と呼ぶことにする。拡張フルスキャン再構成によるサブボリュームとＰＢＳ再構成によるサブボリュームとは、後でより詳細に説明される重み付け関数を利用して重み付け加算される（ステップ３３）。これにより、拡張フルスキャン再構成によるサブボリュームとＰＢＳ再構成によるサブボリュームとの重み付け加算に基づくサブボリュームが生成される。例えば、拡張領域３３について、拡張フルスキャン再構成によるサブボリュームとＰＢＳ再構成によるサブボリュームとは、フェザリング（feather）される。ＦＯＶ全体に関する画像は、種々のサブボリュームと重み付け加算とから再構成される（ステップ３４）。具体的には、ＦＯＶ全体に関する画像は、ステップ３１において再構成されたサブボリューム、ステップ３２において再構成されたサブボリューム、及びステップ３３において生成されたサブボリュームに基づいて再構成される。

図５Ａと図５Ｂとは、ＦＯＶ上のスライス５０の再構成領域を示す。スライス５０は、フルスキャン（網掛け）領域、拡張領域４３、及びＰＢＳ領域４４に交差する円形断面を有する。なお、本実施形態に係る方法は、任意形状のＦＯＶにも利用できる。また、以下、シュートスキャンとしてハーフスキャンを例に挙げて説明する。

より詳細には、再構成画素ｘ´（ｘ，ｙ，ｚ）の場合、その極座標は、次の（７）式で与えられる。

フルスキャン領域は、次の（８）式で与えられる。

ここで、Ｈ_ＦＳ（ｒ）は、（１）式によって与えられる。ハーフスキャン領域は、次の（９）式によって与えられる。

ここで、Ｈ_{ＨＳ―ＣＤ}（ｒ）は、（５）式によって与えられる。Ω_ＦＳは、Ω_ＨＳのサブセットである。拡張領域は、次の（１０）式により規定される差分によって与えられる。

Ω_ＥＸＴ＝Ω_ＨＳ−Ω_ＦＳ（１０）
再構成画素がフルスキャン領域に属する場合（すなわち、ｘ´∈Ω_ＦＳ）、フルスキャンアルゴリズムは、A.A.Zamyatin, K.Taguchi及びM.D.Silver, "Practical Hybrid Convolution Algorithm for Helical CT Reconstruction, "IEEE Transactions on Nuclear Sciences, vol.53, no.1, pages 167-174に示されるように利用されてもよい。この文献は、引用により本明細書に組み込まれる。

ここで、Ｑ₀[・]は、Zamyatinらによって示されたような直流調整ランプ・コンボルーションである。Ｌ（β，ｘ´）は、Ｘ線源ｙ（β）と画素ｘ´との間の距離である。なお、フルスキャン・フェルドカンプ再構成が利用されてもよい。

再構成画素が拡張領域に属する場合（すなわち、ｘ´∈Ω_ＥＸＴ）、Zamyatinらにより示されたショートスキャンアルゴリズムが利用される。

ここで、Ｋ[・]は、Zamyatinらにより示された混成コンボルーション（hybrid convolution）を示す。ｗ_Ｎは、重み付け関数を示す。重み付け関数ｗ_Ｎについては、後でより詳細に説明する。

以下、本実施形態をより詳細に説明する。上記の（３）式は、１π分のビュー角度範囲、すなわち最小ビュー角度範囲を画定することに注意されたい。この式は、外挿なしのショートスキャン再構成が可能な領域を見つけるのに役立つ。しかしながら、より大きなショートスキャン範囲（２π未満分のビュー角度範囲）が利用されてもよい。再構成に含めるデータを増やすと、ノイズとコーンビームアーチファクトとが減少する。これにより、画像スライスｚ位置とｒとの関数である最大ショートスキャン範囲が得られる。図２Ｅは、異なる複数のｒについてのボリュームカバレッジを示す。線２３では、２π分のビュー角度範囲が利用可能である。一方、線２４（直線検出器）と線２５（湾曲検出器）とでは、１π分のビュー角度範囲が利用可能である。利用可能なビュー角度範囲は、線２３から線２４、又は線２３から線２５までの間で１πから２πに変化する。

軌道円弧が画像スライスを取り巻くので、投影コーン角が大きくなる。ｚとｒとが与えられた場合、再構成ビュー角度範囲［β_start，β_end］は、図６Ａと図６Ｂとに示すように、値ｄによって決定される。この値ｄは、次の（１３）式によって与えられる。

すなわち、値ｄは、検出器外への投影なしにＸ線源が画素（ｒ，φ）に接近できる最短距離である。図６Ａと図６Ｂとから、拡張ビュー角度範囲は、次の（１４）式によって与えられる。

あるいは、ある程度単純化した後で、以下の（１８）式が得られる。

図７Ａは、ビュー角度範囲をｒの関数として示す。ビュー角度範囲は、ラジアン（ｒａｄ）で示される。曲線７０はｚ＝７９．５、曲線７１はｚ＝７５、曲線７２はｚ＝７０、曲線７３はｚ＝６５、曲線７４はｚ＝６０、曲線７５はｚ＝５５、曲線７６はｚ＝５０に対応する。図７Ｂは、ビュー角度範囲をｚの関数として示す。曲線７７はｒ＝２５０、曲線７８はｒ＝２００、曲線７９はｒ＝１５０、曲線８０はｒ＝１００、曲線８１はｒ＝５０、曲線８２はｒ＝１０に対応する。

各画像画素には、画素の位置とＸ線源の位置とに依存する、それ自体の冗長度重み（redundancy weight）が与えられる。ショートスキャン重み付けを伴う一般的なＦＤＫアルゴリズムは、コンボルーション前に重み付けを実行する。各画素データは、コンボルーションされ、バックプロジェクションされる。データを全ての画像画素に対して１回だけコンボルーションしなければならず、バックプロジェクションにおいて冗長度重み付けが実行されるので、冗長度重み付けがコンボルーション後に実行された場合、効率が高くなる。R.Grimmer, M.Oelhafen, U.Elstrom及びM.Kacheiriess「CT Reconstruction with Extended z-Range」Conf. Record of IEEE NSSMIC, Oct 2008において、これは、データをパラレルジオメトリ（parallel geometry）にリビニングすることによって達成される。本実施形態において、A.A.Zamyatin, K.Taguchi 及びM.D.Silver「Practical Hybrid Convolution Algorithm for Helical CT Reconstruction」IEEE Transactions on Nuclear Sciences, vol.53, no.1, pages 167-174に提案されたアルゴリズムが利用される。この文献は、引用により本明細書に組み込まれる。これにより、パラレルジオメトリにリビニングすることなく重み付けとコンボルーションとの順序を入れ替えることができる。

好ましい冗長度重み付け関数は、Noo, M.Defrise, R.Clackdoyle及びH.Kudo「Image reconstruction from fan-beam projections on less than a short scan」Phys. Med. Biol., 47 (2002) 2525-2546, (NDCK weight)に記述されており、次の（２０）式で与えられる。

ここで、Ｎは、自然数（１，２，．．．）であり、画像再構成に利用される１π分の円弧の数である。関数ｃ（β）は、次の（２２）式によって与えられる。

ここで、σは、平滑化間隔（smoothing interval）である。図８は、複数のビュー角度範囲についての重みの中心チャネルプロファイルに示す。図９は、複数の平滑化間隔σについての重みの中心チャネルプロファイルを示す。σが０に近づくほど、ショートスキャン重みがフルスキャン重みに近づく。従って、２π範囲の端近傍において、小さなσを利用することが望ましい。また、σが小さいほどノイズが少なくなる。しかしながら、σが小さすぎると、重み付けが滑らかでなくなり、それによりストリークアーチファクトが生じる場合がある。一方、外挿データが利用される場合、ビュー角度範囲の端部で外挿データに小さな重みを付ける方がよく、従って大きな値のσを利用する方がよい。

図８は、冗長度重み付け関数の範囲［β_start，β_end］が、ＦＳ領域の端近傍のフルスキャンからＨＳ領域の端近くの画素に対する１πハーフスキャンまで滑らかに変化することを示す。図９は、冗長度重み付け関数の形状が、ＦＳ領域の端近くのフルスキャンからＨＳ領域の端近くの画素に対する１πショートスキャンまで滑らかに変化することを示す。従って、ビュー角度範囲Δβ（ｒ，ｚ）に応じてσを変化させることが好ましい。Δβ（ｒ，ｚ）が２πに近い場合、σは小さく、例えば、σ＝０．０５×Δβ（ｒ，ｚ）に設定される。一方、Δβ（ｒ，ｚ）がΔβ_π（ｒ）に近づく場合、σ→０．５×Δβ（ｒ，ｚ）に設定されると良い。換言すると、σは、次の（２３）式で求めることができる。なお、ｋ_ｍｉｎ＝０．０５、ｋ_ｍａｘ＝０．５である。

好ましくは、予め計算された重みテーブルが利用されるとよい。重み値は、ルックアップテーブルにより求めることが好ましい。

図２に示すように、外挿データは、ＦＳ領域外で得られる。いくつかの領域において、外挿ＦＳデータは、ＰＢＳデータにオーバラップする。オーバラップ領域において、画像サブボリュームは、以下の式に示す重み付き加算を利用することによって滑らかにフェザリングされ、画質が改善される。

Ｉｍｇ＝ｗ×Ｉｍｇ_{ＥｘｔＦＳ}＋（１−ｗ）×Ｉｍｇ_ＰＢＳ
ＦＳ領域と拡張領域との境界において、ｗ＝１であり、拡張領域とＰＢＳ領域との境界において、ｗ＝０である。ｗは、これらの間で滑らかに変化する。線形関数または平滑非線形関数（例えば、多項式３ｘ²−２ｘ³、または三角関数）が利用されてもよい。これにより、ＦＳ領域とＰＢＳ領域との間でｗは、段差なく滑らかに遷移される。

本実施形態の第２の実施例は、図１０に示される。第２の実施例は、より優れたＨＵ均一性を達成し、外挿領域内の画質を改善する。付加的な補正が図１０のフローチャートに従って実行される。前述の方法を利用して、ＦＳ画像９０とＰＢＳ画像９１とが得られる。ＦＳ画像９０は、妥当な品質のＣＴ値を有するが、構造歪みを多く含む。ＰＢＳ画像９１は、低品質のＣＴ値を有するが、構造歪みをあまり含まない。ＦＳ画像９０とＰＢＳ画像９１とに基づいて差分画像９２が生成される。より詳細には、ＰＢＳ画像９１からＦＳ画像９０が減算されて差分画像９２が生成される。差分画像９２は、構造歪みに応じた様々な差分値を有する。差分画像９２は、閾値処理にかけられて閾値処理された画像９３が生成される。閾値処理は、構造歪みを除去するように選択された上限閾値と下限閾値とを利用する。次に、閾値処理された画像９３は、Ｎ点ガウスフィルタにかけられてガウスフィルタリングされた画像９４が生成される。閾値処理された画像９３は、高周波数成分と低周波数成分とを有する。ＨＵシフトは、低周波数である。高周波数成分は、ガウスフィルタ（ローパスフィルタ）によって除去される。従って、ガウスフィルタリングされた画像９４は、低周波数のＨＵシフトを有する。ＨＵシフトは、画像９４をフィルタリングすることによって抽出され、次にＰＢＳ画像９１に加算されて、改善されたＨＵ値を有する補正ＰＢＳ画像９５が生成される。次に、補正ＰＢＳ画像９５には、前述のフェザリング処理が適用され、拡張領域とＰＢＳ領域とがフェザリングされる。このフェザリングにより、画質が改善された最終画像９６が生成される。

図１１は、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置を示す。架台１によって構成された投影データ測定システムは、Ｘ線源３と二次元配列型Ｘ線検出器５とを収容する。Ｘ線源３は、略コーン形状のＸ線フラックスのコーンビームを生成する。二次元配列型Ｘ線検出器５は、二次元に配列された複数の検出器素子からなる。すなわち、二次元配列型Ｘ線検出器５は、一次元に配列された複数の素子が複数列で積み重ねられてなる、Ｘ線源３と二次元配列型Ｘ線検出器５とは、被検体を挟んで向かい合うように回転リング２上に取り付けられる。被検体は、寝台６のスライドシート上に載置される。各検出器要素は、１つのチャネルに対応する。Ｘ線源３からのＸ線は、Ｘ線フィルタ４を介して被検体に放射される。被検体を透過したＸ線は、二次元配列型Ｘ線検出器５によって電気信号として検出される。

Ｘ線制御部８は、高電圧発生部７にトリガ信号を供給する。高電圧発生部７は、トリガ信号を受け取ったタイミングでＸ線源３に高電圧を印加する。これによりＸ線源３からＸ線が放射される。架台／寝台制御部９は、架台１の回転リング２の回転と寝台６のスライドシートのスライドとを同期して制御する。システム制御部１０は、システム全体の制御中枢として機能する。システム制御部１０は、Ｘ線制御部８と架台／寝台制御部９とを制御し、その結果、被検体から見てＸ線源３が螺旋経路に沿って移動するいわゆるヘリカルスキャンを実行する。具体的には、回転リング２は、一定角速度で連続的に回転され、同時に、スライドシートは、一定速度で移動され、Ｘ線は、Ｘ線源３から一定角度間隔で連続的または断続的に放射される。なお、システム制御部１０は、円軌道スキャンを実行してもよい。

二次元配列型Ｘ線検出器５の出力信号は、各チャネルのデータ収集部１１によって増幅され、デジタル信号に変換され、投影データが生成される。データ収集部１１からの投影データは、処理部１２に供給される。処理部１２は、投影データを利用して前述の各種処理を実行する。処理部１２は、ＦＳ領域、拡張領域、及びＰＢＳ領域に、前述のように補間、バックプロジェクション、及び再構成を実行して、完全な長方形ＦＯＶに関する改善された画像を生成する。処理部１２は、各ボクセルにおけるＸ線吸収を反映する逆投影データを決定する。Ｘ線コーンビームを利用するヘリカルスキャンシステムにおいて、イメージング領域（ＦＯＶ）は、回転軸上に中心を有する円柱形状を有する。処理部１２は、このイメージング領域内で複数のボクセル（三次元画素）を規定し、各ボクセルの逆投影データを求める。この逆投影データを利用してコンパイルされた三次元画像データまたは断層画像データは、表示部１４に供給される。表示部１４は、供給された三次元画像データを三次元画像として視覚的に表示し、あるいは、断層画像データを断層画像として視覚的に表示する。

図１２に、本実施形態の一例を示す。ここで、２５６列で０．５ｍｍの検出素子幅を有する検出器を利用して胴体ファントムにＸ線を照射した。図１２の左側の画像は、従来のＦＤＫ−ＦＳ再構成により発生され、右側の画像は、本実施形態による方法により発生されたものである。従来の画像は、データが不十分なために角領域に強いアーチファクトが発生している。

図１３、図１４、及び図１５に他の例を示す。検出器幅０．５ｍｍで３２０列の検出器が利用された。図１３、図１４、及び図１５の各々の図において、左側の画像は、従来のＦＤＫ−ＦＳ処理により発生され、右側の画像は、本実施形態により発生されたものである。図１３では、従来の画像において欠損領域が隠され、本実施形態により処理された画像は、より優れたカバレッジと詳細とを有する。図１４と図１５との画像は、従来の画像の六角形ＦＯＶと、本実施形態に係る処理により発生された画像の長方形ＦＯＶとを示す。本実施形態に係る画像は、角領域に形状歪みを含まない良好なＣＴ値を示している。

本実施形態は、コンピュータに前述の各種操作と機能とを実行させる記憶プログラムを含むコンピュータ可読媒体の形態で実施されてもよい。

以上の教示を鑑みて、本実施形態の多数の他の修正及び変形が可能である。この文書と式とは、湾曲検出器アレイに関して開発された。例えば、平面検出器アレイや他の検出器アレイの形状を実施することができる。画像は、コーンビーム（ＣＢ）ジオメトリまたはリビニングされたコーン―パラレル（ＣＰ）ジオメトリのいずれで再構成されてもよい。ＣＰジオメトリは、計算を単純にするが、補間データを利用する追加のリサンプリングステップにより空間分解能が低下する。ＣＢジオメトリをより適切に利用することにより空間分解能が維持される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…架台、２…回転リング、３…Ｘ線源、４…Ｘ線フィルタ、５…Ｘ線検出器、６…寝台、７…高電圧発生部、８…Ｘ線制御部、９…架台／寝台制御部、１０…システム制御部、１１…データ収集部、１２…処理部、１４…表示部

Claims

Ｘ線を発生するＸ線源と、
前記Ｘ線源から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器を介して収集されたデータから前記被検体に関する全体画像を生成する処理部と、を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、
前記処理部は、
前記全体画像のうちの第１の部分画像をフルスキャンデータを利用して再構成し、
前記全体画像のうちの第２の部分画像をショートスキャンデータを利用して再構成し、
前記フルスキャンデータから外挿されたデータを利用して前記全体画像のうちの第３の部分画像を再構成し、
前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との合成画像を生成し、ここで、前記合成画像は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像とのオーバラップ部分を有し、前記オーバラップ部分は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との重み付き加算に関し、
前記第１の部分画像、前記第２の部分画像、前記第３の部分画像、及び前記合成画像を利用して前記全体画像を生成し、
（ｒ，φ）に位置する画素に対する前記ショートスキャンデータの角度範囲は、β _{ｓｔａｒｔ} （r，φ，ｚ）＝φ＋π−Δβ（ｒ，ｚ）／２とβ _ｅｎｄ（ｒ，φ，ｚ）＝φ＋π＋Δβ（ｒ，ｚ）／２＝β _{ｓｔａｒｔ} （ｒ，φ，ｚ）＋Δβ（ｒ，ｚ）とにより規定され、ここで、

であり、Ｒは、前記Ｘ線源から前記Ｘ線検出器の中心までの距離、Ｗは、前記Ｘ線検出器の前記中心における前記Ｘ線検出器の半値幅、ｚは、前記被検体の軸方向である、ことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
Ｘ線を発生するＸ線源と、
前記Ｘ線源から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器を介して収集されたデータから前記被検体に関する全体画像を生成する処理部と、を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、
前記処理部は、
前記全体画像のうちの第１の部分画像をフルスキャンデータを利用して再構成し、
前記全体画像のうちの第２の部分画像をショートスキャンデータを利用して再構成し、
前記フルスキャンデータから外挿されたデータを利用して前記全体画像のうちの第３の部分画像を再構成し、
前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との合成画像を生成し、ここで、前記合成画像は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像とのオーバラップ部分を有し、前記オーバラップ部分は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との重み付き加算に関し、
前記第１の部分画像、前記第２の部分画像、前記第３の部分画像、及び前記合成画像を利用して前記全体画像を生成し、
前記処理部は、各画素に冗長度重み付けを適用する、ことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、

を利用して前記画素に冗長度重み付けを適用し、ここで、

であり、Ｎは、自然数であり、画像再構成に利用される１π分の円弧の数であり、

である、ことを特徴とする請求項２記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記冗長度重み付けは、再構成画素の角度位置に依存する、ことを特徴とする請求項３記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、再構成画素の半径方向の位置に依存する冗長度重み付けを適用する、ことを特徴とする請求項３記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、再構成画素のｚ方向の位置に依存する冗長度重み付けを適用する、ことを特徴とする請求項３記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、
前記第２の部分画像のうちの第１領域を決定し、ここで、前記第１領域は前記第３の部分画像のうちの第２領域にオーバラップし、
前記第１領域と前記第２領域との重み付き加算を合成して前記合成画像を生成し、
前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との非オーバラップ部分を決定し、
前記第１の部分画像、前記非オーバラップ部分、及び前記合成画像を利用して前記全体画像を生成する、
ことを特徴とする請求項３記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像とをフェザリングする、ことを特徴とする請求項１又は２記載のコンピュータ断層撮影装置。
Ｘ線を発生するＸ線源と、
前記Ｘ線源から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器を介して収集されたデータから前記被検体に関する全体画像を生成する処理部と、を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、
前記処理部は、
前記全体画像のうちの第１の部分画像をフルスキャンデータを利用して再構成し、
前記全体画像のうちの第２の部分画像をショートスキャンデータを利用して再構成し、
前記フルスキャンデータから外挿されたデータを利用して前記全体画像のうちの第３の部分画像を再構成し、
前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との合成画像を生成し、ここで、前記合成画像は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像とのオーバラップ部分を有し、前記オーバラップ部分は、前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との重み付き加算に関し、
前記第１の部分画像、前記第２の部分画像、前記第３の部分画像、及び前記合成画像を利用して前記全体画像を生成し、
前記処理部は、
前記第１の部分画像と前記第２の部分画像との第１の境界に関するデータに重みｗ＝１を割り当て、
前記第２の部分画像と前記第３の部分画像との第２の境界に関するデータに重みｗ＝０を割り当て、
前記第２の部分画像に亘って前記重みｗを０と１との間で滑らかに変化させ、
前記第２の部分画像と前記第３の部分画像とを式（Ｉｍｇ＝ｗ×Ｉｍｇ２＋（ｗ−１）×Ｉｍｇ３）を利用して合成し、ここで、Ｉｍｇは前記合成画像の所定の画素に関する画像データであり、Ｉｍｇ２は前記第２の部分画像の所定の画素に関する画像データであり、Ｉｍｇ３は前記第３の部分画像の所定の画素に関する画像データである、
ことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
被検体にＸ線を照射するＸ線源と、
前記被検体に関する画像データを得るＸ線検出器と、
前記被検体に関する画像を再構成する処理部と、
を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、
前記処理部は、
フルスキャンデータを利用して前記被検体に関する第１の画像を生成し、
ショートスキャンデータを利用して前記被検体に関する第２の画像を生成し、
前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成し、
前記差分画像を閾値処理して閾値画像を生成し、
前記閾値画像をフィルタリングしてフィルタ画像を生成し、
前記フィルタ画像と前記第２の画像とを加算して加算画像を生成し、
前記第１の画像の部分と前記加算画像の部分とをフェザリングして第３の画像を生成し、
前記第２の画像を生成することにおいて、（ｒ，φ）に位置する画素の角度範囲は、β _{ｓｔａｒｔ} （ｒ，φ，ｚ）＝φ＋π−Δβ（ｒ，ｚ）／２とβ _ｅｎｄ（ｒ，φ，ｚ）＝φ＋π＋Δβ（ｒ，ｚ）／２＝β _{ｓｔａｒｔ} （ｒ，φ，ｚ）＋Δβ（ｒ，ｚ）とにより規定され、ここで、

であり、Ｒは、前記Ｘ線源から前記Ｘ線検出器の中心までの距離、Ｗは、前記Ｘ線検出器の中心における前記Ｘ線検出器の半値幅、ｚは、前記被検体の軸方向である、
ことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
被検体にＸ線を照射するＸ線源と、
前記被検体に関する画像データを得るＸ線検出器と、
前記被検体に関する画像を再構成する処理部と、
を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、
前記処理部は、
フルスキャンデータを利用して前記被検体に関する第１の画像を生成し、
ショートスキャンデータを利用して前記被検体に関する第２の画像を生成し、
前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成し、
前記差分画像を閾値処理して閾値画像を生成し、
前記閾値画像をフィルタリングしてフィルタ画像を生成し、
前記フィルタ画像と前記第２の画像とを加算して加算画像を生成し、
前記第１の画像の部分と前記加算画像の部分とをフェザリングして第３の画像を生成し、
前記処理部は、前記第１の画像と前記第２の画像とにおける各画素に冗長度重み付けを適用する、ことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、

を利用して前記画素に冗長度重み付けを適用し、ここで、

であり、Ｎは、自然数であり、画像再構成に利用される１π分の円弧の数であり、

である、ことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、再構成画素の角度位置に依存する冗長度重み付けを適用する、ことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、再構成画素の半径方向の位置に依存する冗長度重み付けを適用する、ことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ断層撮影装置。
前記処理部は、再構成画素のｚ方向の位置に依存する冗長度重み付けを適用する、ことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ断層撮影装置。
被検体にＸ線を照射するＸ線源と、
前記被検体に関する画像データを得るＸ線検出器と、
前記被検体に関する画像を再構成する処理部と、
を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、
前記処理部は、
フルスキャンデータを利用して前記被検体に関する第１の画像を生成し、
ショートスキャンデータを利用して前記被検体に関する第２の画像を生成し、
前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成し、
前記差分画像を閾値処理して閾値画像を生成し、
前記閾値画像をフィルタリングしてフィルタ画像を生成し、
前記フィルタ画像と前記第２の画像とを加算して加算画像を生成し、
前記第１の画像の部分と前記加算画像の部分とをフェザリングして第３の画像を生成し、
前記処理部は、さらに、前記第１の画像と前記第２の画像との合成画像を生成し、
前記合成画像は、前記第１の画像と前記第２の画像とのオーバラップ部分の重み付け加算である、
ことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。
被検体にＸ線を照射するＸ線源と、
前記被検体に関する画像データを得るＸ線検出器と、
前記被検体に関する画像を再構成する処理部と、
を具備するコンピュータ断層撮影装置であって、
前記処理部は、
フルスキャンデータを利用して前記被検体に関する第１の画像を生成し、
ショートスキャンデータを利用して前記被検体に関する第２の画像を生成し、
前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を生成し、
前記差分画像を閾値処理して閾値画像を生成し、
前記閾値画像をフィルタリングしてフィルタ画像を生成し、
前記フィルタ画像と前記第２の画像とを加算して加算画像を生成し、
前記第１の画像の部分と前記加算画像の部分とをフェザリングして第３の画像を生成し、
データは、前記フルスキャンデータが揃っている部分に隣接し、且つ前記ショートスキャンデータにオーバラップする画像の領域全体にわたって外挿され、
前記領域のうちの、前記フルスキャンデータに隣接する一端に位置するデータに重みｗ＝１を割り当て、
前記領域のうちの、前記ショートスキャンデータに交差する最遠範囲に位置するデータに重みｗ＝０を割り当て、
前記領域に亘って前記重みｗを１と０との間で滑らかに変化させ、
外挿画像のデータとショートスキャンデータとを式（Ｉｍｇ＝ｗ×Ｉｍｇ２＋（ｗ−１）×Ｉｍｇ３）を利用して合成し、ここで、Ｉｍｇは、所定の画素における合成画像のデータであり、Ｉｍｇ２は、所定の画素における外挿画像のデータであり、Ｉｍｇ３は、所定の画素におけるショートスキャンデータである、
ことを特徴とするコンピュータ断層撮影装置。