JP5654869B2 - 移動対象に対するコンピュータ画像の空間及び時間解像度を上げる方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、画像再構成に関し、特に、再構成画像の時間解像度及び空間解像度の両方を上げることに関する。

ＣＴ心臓撮影は、ＣＴ撮影において、近年、最も進歩している技術の１つである。しかしながら、既知のＣＴ心臓撮影方法の少なくとも幾つかは、ＣＴスキャン中の心臓の動きにより、制限されている。そのようなものとして、心臓の動きが最小の時に、ＣＴデータを収集することを必須とするものがある。それゆえ、既知のＣＴ心臓撮影方法の少なくとも幾つかは、心臓の拍動サイクルの特定位相に対応する狭い時間ウィンドウ内にデータを集める。

特に、既知のＣＴ心臓撮影方法の幾つかでは、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）画像再構成が、十分に広い角度幅にわたる投影データを再構成するために使用される。その投影データは、対応するデータセットの各フレームｙ_mが再構成されるように、測定された投影のＬデータセットにグループ化され、又はまとめられる。例えば、Ｌ＝２なら、第１のデータセットｚ₁は｛ｙ_1.....ｙ_M/2｝であり、第２のデータセットｚ₂は｛ｙ_M/2+1.....ｙ_M｝であり、そこで、Ｍは投影ビューの総数を示す。通常、データセットｚ₁及びｚ₂は、ＥＫＧ信号に基づいて定義される。その結果、フレームｆ₁は、データセットｚ₁に再構成され、フレームｆ₂は、データセットｚ₂に再構成される。そのように、心臓の画像が心臓の拍動サイクルの各位相に対して再構成されうる。さらに、反復再構成法は、データセットｚ₁からｆ₁を再構成し、データセットｚ₂からｆ₂を再構成するために使用されうる。しかしながら、そのようにグループ化されたデータセットに対する反復再構成を使用することは、ＦＢＰに関連する時間解像度を向上させない。データセット｛ｚ_l｝を定義するグループ化によっては、時間解像度が決定されるからである。特に、従来の反復方法及びＦＢＰ法は、完全な又はほぼ完全な投影ビューのセットを要求し、これは、より長い時間間隔をしばしば要求し、その長い時間間隔で対象が移動することが生じうる。

１つの形態においては、画像再構成を用いて画像の解像度を上げる方法が提供される。上記方法は、対象物のスキャンデータを獲得し、スキャンデータの現在の画像推定を順投影して、計算された投影データを生成することを含む。上記方法はさらに、スキャンデータ及び計算された投影データに対してデータフィット項及び正則化項を適用し、時空間情報に適合するようにデータフィット項及び正則化項を修正して、スキャンデータ及び計算された投影データから再構成された画像を形成すること、を含む。

別な形態においては、画像を再構成するためのシステムが提供される。上記システムは、対象物のスキャンデータを獲得し、スキャンデータの現在の画像推定を順投影して、計算された投影データを生成し、スキャンデータ及び計算された投影データに対してデータフィット項及び正則化項を適用し、時空間情報に適合するようにデータフィット項及び正則化項を修正して、スキャンデータ及び計算された投影データから再構成された画像を形成するように構成されるプロセッサを有する。

追加の形態においては、心臓の画像を再構成するためのシステムが提供される。上記システムは、心臓のスキャンデータを獲得し、スキャンデータの現在の画像推定を順投影して、計算された投影データを生成し、スキャンデータ及び計算された投影データに対してデータフィット項及び正則化項を適用し、時空間情報に適合するようにデータフィット項及び正則化項を修正して、スキャンデータ及び計算された投影データから再構成された画像を形成するように構成されるプロセッサを有する。

図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムの実施形態の斜視図である。 図２は、図１のＣＴシステムのブロック図である。 図３は、画像の解像度を上げる方法の実施形態に係るフローチャートである。

図１及び２は、コンピュータ断層撮影システム１０の実施形態を説明する。特に、図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１０の実施形態の斜視図であり、図２は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１０のブロック図である。本発明は、ＣＴ撮影システムの用語で記載されるが、当業者により理解されるように、本明細書で記載される方法は、Ｘ線コンピュータ断層撮影（Ｘ−ｒａｙ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、磁気共鳴画像（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ）、単一光子放射型コンピュータ断層撮影（ｓｉｎｇｌｅ ｐｈｏｔｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ポジトロン放射断層撮影（ｐｏｓｉｔｒｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、又は本明細書に記載される方法を利用可能な他の画像システムを適用してもよい。

ＣＴ撮影システム１０は、ガントリー２２及び「第３世代」ＣＴシステムを含む。代替的な実施形態では、ＣＴシステム１０は、エネルギー生成、光子計数（ＰＣ：Ｐｈｏｔｏｎ Ｃｏｕｎｔｉｎｇ）、又は、光子エネルギー弁別型（ＥＤ：Ｅｎｅｒｇｙ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｎｇ）ＣＴ検出システムでもよい。ガントリー２２は、検出アレイ１８へ向けてＸ線のビームを投射するＸ線源１２を有する。Ｘ線は、患者のような対象１６を通過して減衰したＸ線を生成する。対象１６は、Ｚ軸に沿って横たわる。対象１６の高さは、Ｚ軸に平行である。検出アレイ１８は、複数の検出素子２０によって形成され、複数の検出素子２０は共に、減衰したＸ線を検出する。検出アレイ１８の列は、Ｘ軸に沿って配置され、検出アレイ１８の行は、Ｙ軸に沿って配置される。代替的な実施形態では、検出アレイ１８の各検出素子２０は、光子エネルギー集積型検出器、光子計数、又は光子エネルギー弁別型検出器であってもよい。各検出素子２０は、減衰したＸ線の強度を表す電気信号を出力する。投影データを取得するスキャン中に、ガントリー２２及びガントリー２２に搭載された部品は、回転中心２３の周りを回転する。

ガントリー２２の回転及びＸ線源１２の操作は、ＣＴシステム１０の制御機構２４によって管理される。制御機構２４は、Ｘ線源１２に電力及びタイミング信号を供給するＸ線コントローラ２６と、ガントリー２２の回転速度及び位置を制御するガントリーモータコントローラ２８を含む。制御機構２４内のデータ取得システム（ＤＡＳ）３２は、検出素子２０から投影データをサンプリングして、デジタル化すると共に、投影データを、次処理のためのサンプリング化されデジタル化された投影データに変換する。

コントローラ３６を含むプレプロセッサ３５は、ＤＡＳ３２からサンプリング化されデジタル化された投影データを受け取って、サンプリング化されデジタル化された投影データを前処理する。一実施形態では、前処理は、限定するものではないが、オフセット補正、一次速度補正（ｐｒｉｍａｒｙ ｓｐｅｅｄ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）、参照チャネル補正、及び大気補正（ａｉｒ−ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）を含む。本明細書で使用されるように、コントローラという用語は、当該技術分野でコントローラとして呼ばれるまさにそのような集積回路に限定されず、もっと広く、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プログラマブルロジックコントローラ、アプリケーションスペシフィック集積回路、及び他のプログラム可能な全ての回路を言い、それらの用語は、本明細書で殆ど同じ意味で使用される。プレプロセッサ３５は、サンプリングされ、デジタル化された投影データを前処理して、前処理された投影データを生成する。

画像リコンストラクタ３４は、前処理された投影データをプレプロセッサ２５から受け取り、画像を再構成して、ＣＴ画像を生成する。ＣＴ画像は、コンピュータ６４に入力として転送され、大容量記憶装置３８に格納される。本明細書で使用される用語「コンピュータ」及び「画像リコンストラクタ」の各々は、当該技術分野でコンピュータとして呼ばれるまさにそのような集積回路に限定されず、もっと広く、プロセッサ、マイクロコントローラ、コントローラ、プログラマブルロジックコントローラ、アプリケーションスペシフィック集積回路、プログラマブルロジックアレイ（ＦＰＧＡ）、及び他のプログラム可能な全ての回路を言い、それらの用語は、本明細書で殆ど同じ意味で使用される。Ｘ線コントローラ２６は、ＣＴ画像の品質に基づいて、Ｘ線源１２内の管電流を調整する。

コンピュータ６４は、また、例えばオペレータであるユーザから、ユーザインタフェースデバイスのあるコンソール４０を介してコマンド及びスキャンパラメータを受け取る。例えばオペレータであるユーザは、モニタのようなディスプレイ４２によって、コンピュータ６４からのＣＴ画像及び他のデータを観察することができる。コンピュータ６４は、コマンド及びスキャニングパラメータを使用して、ＤＡＳ３２、Ｘ線コントローラ２６、及びガントリーモータコントローラ２８に制御信号及び情報を出力する。加えて、コンピュータ６４は、テーブルモータコントローラ４６を操作して、ガントリー２２内の対象１６を位置決めし、動かすためのモータの付いたテーブル４８を制御する。特に、テーブルモータコントローラ４６は、テーブル４８を制御して、ガントリー開口４９を通して対象１６の部分を動かし、対象１６を中心に配置する。

代替の実施形態では、高周波電磁エネルギーを対象１６に対して放射するように構成される高周波数電磁エネルギー投影源は、Ｘ線源１２の代わりに使用される。ガントリーに配置され、高周波電磁エネルギーを検出するように構成される検出器アレイは、検出アレイ１８の代わりに使用されてもよい。

また、本明細書で使用されるように、画像再構成は、対象の密度測定値をフィルタリングするシステム及び方法の実施形態を排除することを意図しておらず、そこでは、画像を表すデータが生成されるが、視認可能な画像は生成されない。画像の密度測定値をフィルタリングするシステム及び方法の多くの実施形態は、少なくとも１つの視認可能な画像を生成し、又は、少なくとも１つの視認可能な画像を生成するように構成される。

図３は、画像解像度を上げる方法に係る実施例のフローチャート１００である。特に、図３は、データフィット項、時間解像度項、及び空間解像度項を心臓ＣＴスキャンの間に取得したデータに適用することによって、反復再構成間のコスト関数を最小化することで心臓ＣＴスキャンの時間的及び空間的解像度を上げる方法１００のフローチャートである。当業者であれば認識するように、心臓ＣＴ撮影に関して本発明を説明する一方で、説明される方法はさらに他の対象のＣＴ撮影にも適用されうる。さらに、当業者であれば認識するように、本発明は、Ｘ線コンピュータ断層撮影、核磁気共鳴、単一光子放射型コンピュータ断層撮影、ポジトロン放射断層撮影、又は明細書に記載される方法を利用可能な他の画像システムを適用してもよい。

図２及び図３を参照すると、コンピュータ６４は、スキャンデータ１０２を取得する。典型的な実施形態では、スキャンデータは、Ｍ個のＣＴ投影ビューを含む。代替的な実施形態では、スキャンデータは、Ｍ個のＳＰＥＣＴ投影ビュー、ＭＲＩのＭ個の部分のｋ空間のデータ、又はポジトロン放射断層撮影におけるＭ個のコインシデンスイベントの少なくとも１つを含む。さらに、スキャンデータ１０２の取得は、連続１８０°プラス心臓扇角度及び１８０°未満の心臓扇角度の少なくとも１つを用いて取得することを含んでもよい。さらに、コーンビームスキャンデータが取得される。そのようなものとして、本明細書で説明される方法は、単一のセクタ又は分割された画像再構成に適用されてもよく、そこでは、１つの心拍からのデータが、画像を再構成するために使用される。さらに、同じ方法が複数セクタの再構成に適用されてもよく、そこでは、複数心拍からのデータが、補足的な角度を提供して、より高い時間解像度で心臓の特有の位相で画像を再構成する。

取得された画像データは、システムによって記録されるｙ ₁ からｙ _M までの投影ビューを含む。典型的な実施形態では、スキャンパラメータ１０４の所定セットがコンピュータ６４にプログラムされており、再構成される取得画像データのパラメータを決定づける。例えば、１スライスに付き１０００検出チャネルを有する６４スライススキャナ、及び１回転に付き９８０投影ビューにとっては、一実施形態においては、各ｙ_mは、６４，０００エレメント長のベクトルであり、Ｍ用の典型的な値は、９８０の倍数である。具体的に言うと、Ｍは、回転時間及び回転数につき９８０投影ビューに等しい。対象（即ち、患者の胸及び心臓）が、スキャンを通して連続的に変化するが、実際には、再構成は、心拍の位相の全てに渡る胸及び心臓の写真の幾つかの「スナップショット」や「フレーム」を用いて取得される。「スナップショット」や「フレーム」は、測定された投影データから再構成されるべきＬ個の画像フレームをｆ₁からｆ_Lとすることによって、グループ化される。典型的な実施形態では、各フレームは、５１２ｘ５１２ｘ２００のボリュームであり、Ｌは２〜１６フレームの間である。それゆえ、各ｆ_lは、約５１２ｘ５１２ｘ２００エレメント長のベクトルであってもよい。

スキャンパラメータ１０４は、（ＦＢＰのような）標準高速再構成（ｓｔａｎｄａｒｄ ｆａｓｔ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）１０６の間に、スキャンデータ１０２と共に使用される。次に、標準高速再構成１０６の出力、スキャンデータ１０２、及びスキャンパラメータ１０４は、最初の正則化パラメータ１０８を計算して、画像データを正則化するために使用される。特に、最初の正則化パラメータは、空間−時間データ重み付けファクタｗ_ml、時間正則化パラメータｔ_lj、及び空間正則化パラメータｓ_jkを含む。最初の正則化パラメータ１０８は、画像再構成の開始前に前決定され、データフィット項、時間正則化項、及び空間正則化項の３つの項から成るコスト関数の最小化１１０をすることによって画像を再構成するために使用される。数学的には、最小化は、次のように表現される。

ここで、ｆはｆ＝（ｆ₁，．．．，ｆ_L）であり、Ｄ（ｆ）はデータフィット項を表し、Ｔ（ｆ）は時間正則化項を表し、及びＳ（ｆ）は空間正則化項をそれぞれ表す。

典型的な実施形態では、データフィット項は、次のように重み付けされる。

ここで、Ａｍはシステムモデル又は順投影作用素（ｏｐｅｒａｔｏｒ）を意味し、ｄ（ｙ_m，Ａ_mｆ_l）は測定された投影データｙｍと、予測された又は再投影されたデータＡ_mｆ_lとの間の距離の測定値を意味する。一実施形態では、ｄ（ｙ_m，Ａ_mｆ_l）は、既知の統計データに基づく重みを含む。例えば、既知の統計データは、ポワソン、ガウシアン、又は複合ポアソン分布、又はそれらの組み合わせの少なくとも１つを含む。

さらに、典型的な実施形態では、時間正則化項は次のように重みづけされる。

ここで、ｐ（・）は第１「ポテンシャル関数」を意味し、「ポテンシャル関数」は、例えば、フーバー関数又は二次関数であるがこれに限らず、当該技術分野において既知でり、Ｊは各画像のボクセルの数を意味する。典型的な実施形態では、時間正則化パラメータｔ_ljは、時間解像度を上げるために選択される。

さらに、典型的な実施形態では、空間正則化項は、次のように重み付けられる。

ここで、Ｋは、各画像に空間的に隣接する画像の数を意味し、ｎ_kは、ｋ番目の隣接画像の相対指標を意味し、ｐ（・）は第２の「ポテンシャル関数」を意味し、例えば、当該技術分野において既知であるフーバー関数又は二次関数があるがこれに限らない。典型的な実施形態では、空間正則化パラメータＳ_jkは、空間解像度を上げるために選択される。

コスト関数の最小化１１０により、更新済み画像１１２が生成される。次に、コンピュータ６４は、再構成の全ての反復が完了したかどうかを判断する。反復が完了したなら、再構成画像がディスプレイ４２に表示される１１６。反復が完了していないなら、最初の正則化パラメータはコンピュータ６４によって調整され、コスト関数１１０に再適用されて、画像が更新される１１２。

特に、典型的な実施形態では、空間−時間データ重み付け要素は、心拍位相ｌに関して心拍サイクルのどこに投影データｍが位置するかに基づいて調整されて１１８、位相重み付け反復再構成という結果になる。典型的な実施形態では、ｗ_mlは、時間解像度を上げるように、順応して選択される。特に、ｗ_mlは、現状の画像からの投影されたデータが、どのように、投影ビューｙ_mと一致するかに基づいて調整される。代替的な実施形態では、他の検討、例えば、データがスキャンされた対象の動的部分に対応するかどうかがｗ_mlを選択するために使用されるが、この検討に制限されない。加えて、Ａ_mは、心臓の運動の状態に基づいて動的に調整される。特に、順投影の間に、既知の心臓の動きに基づいて行列が動的に「ゆがみ」うる。そのような既知の心臓の動きは、例えば、より早期の再構成（ｒｅｃｏｎｓ）又は他のセンサ又はイメージャー（ｉｍａｇｅｒ）から決定される運動ベクトルであるがこれに限らない。さらに、多くの反復の後で、心臓の動きの中間推定が、システムモデルＡ_mを適合するために使用することができ、このシステムモデルＡｍは、次に続くさらなる（改良された）繰り返しに従う。

さらに、典型的な実施形態では、空間正則化パラメータＳ_jkが、ボクセル値が時間とともにどのように変化するかに基づいて、適応的に調整される（１２０）。例えば、心臓壁から離れた画像領域に対応するｊ値によってインデックス付けされるボクセルには、より少ない動きが予想される。それゆえ、そのような領域における正則化パラメータ用のより大きな値が、使用される。さらに、心臓壁に近い画像領域に対応するｊ値によってインデックス付けされるボクセルには、より大きい動きが予想される。それゆえ、そのような領域における正則化パラメータ用により小さな値が、そのような領域における空間解像度を最大化するために使用される。例えば、Ｓ_jk＝ｅｘｐ（−ａｄ_j）が設定される。ここでは、ｄ_jは、心臓壁からｊ番目のボクセルからの距離を意味し、ａは経験的に選択されたチューニングパラメータである。さらに、心臓周期（拡張末期又は収縮末期）の静止部分に対応するｌ画像フレームには、心臓が素早く動く時間フレームと比較して、より大きな正則化パラメータが使用される。

さらに、典型的な実施形態では、時間正則化パラメータが、空間位置及びボクセルの時間特性のような事項に基づいて、順応して調整される（１２２）。さらに具体的には、心臓部内のボクセルインデックスｊにとって、時間正則化パラメータのより小さな値が、そのような領域の画像品質を最大化するために使用される。さらに、心臓から離れた領域では、時間正則化パラメータのより大きな値が、再構成画像におけるノイズを減らすために使用される。

代替的な実施形態では、他の検討が、時間正則化パラメータを選択的に適用するためになされ、例えば、正則化パラメータの設計を導くために、ＥＣＧ信号（又は、いわゆる擬似ＥＣＧ信号）を使用されるが、この検討に限らない。そのようなものとして、ＥＣＧベクトルの形状が分析され、ＥＣＧ信号内に反映される患者の心臓の動きの特性を十分に活用するように、心臓の動きの状態が決定され、又は、評価される。特に、正則化パラメータは、空間的にも時間的にも適合させられる。

調整されたパラメータ１２４は、コスト関数（１１０）に再度利用され、さらに画像を更新する（１１２）。正則化パラメータ（１１８、１２０、１２２）を調整するプロセスは、画像の全反復が完了して、最後の画像１１６が表示されるまで、繰り返される。

上記空間及び時間正則化項では、当該技術分野で既知のように、上述された一次の差の変わりに、より高次の差が使用されてもよい。

反復再構成では、複数回の反復がコスト関数を最適化するために必要になる。動作マップがないとき、最適化プロセスの中間結果が、動作パラメータを調整又は推定するためにさらに使用される。例えば、全反復の最後に、心臓サイクルの異なる位相で再構成される画像間の差異が、動作方向についての空間及び時間情報を提供してもよい。そのようなものとして、正則化パラメータは、動き方向に沿って少なく、そして、直角方向にそって多く、平滑になるように調整される。

一実施形態では、画像再構成の解像度を上げる方法が提供される。上記方法は、画像再対象物のスキャンデータを獲得し、スキャンデータの現在の推定画像を順投影して、計算された投影データを生成することを含む。上記方法はさらに、スキャンデータ及び計算された投影データに対してデータフィット項及び正則化項を適用し、時空間情報に適合するようにデータフィット項及び正則化項の少なくとも一方を修正して、スキャンデータ及び計算された投影データから再構成された画像を形成すること、を含む。一実施形態では、上記方法はさらに、式ｆ＾＝ａｒｇｍｉｎ_f Ｄ（ｆ）＋Ｔ（ｆ）＋Ｓ（ｆ）をスキャンデータに適用することをさらに含み、ここでｆはｆ＝（ｆ１，．．．，ｆＬ）であり、Ｌ個の再構成される画像フレームを表し、Ｄ（Ｊ）はデータフィット項、Ｔ（Ｊ）は時間正則化項、及びＳ（Ｊ）は空間正則化項である。

典型的実施形態では、上記データフィット項を適用するステップは、順投影作用素及び時間データ重み付けファクタを含むデータフィット項を適用し、対象物の動きの状態に基づいて、順投影作用素を動的に調整し、且つ、予測画像と投影画像のビューとの間の関係に基づいて時間データ重み付けファクタを順応して選択することをさらに含む。

さらに、一実施形態では、少なくとも１つの正則化項を適用することは、画像データの個々のボクセル内の対象物の動きの量に基づいて時間正則化パラメータを順応して選択することをさらに含む。少なくとも１つの正則化項を修正することはさらに、実質的に動きの無いボクセルのためのより大きなパラメータを選択し、実質的な動きのあるボクセルのためのより小さなパラメータを選択することを含む。

さらに、別な実施形態では、正則化項を適用することはさらに、対象物への個々のボクセルからの距離に基づいて空間正則化パラメータを順応して選択することを含む。少なくとも１つの正則化項を修正することはさらに、対象物の実質的に内部のボクセルのためのより大きなパラメータを選択し、対象物の実質的に外部のボクセルのためのより小さなパラメータを選択することをさらに含む。

本明細書で使用されるように、単数で記載された構成要素又はステップは、排除が明確に記載されないなら、複数の構成要素又はステップを排除するように理解されるべきではない。さらに、本発明の「１つの実施形態」という言及は、記載される特徴を組み込む代替的な実施形態の存在を排除するように解釈することを意図したものではない。

画像を再構成する上記方法は、向上した時間及び空間解像度の両方を有する移動オブジェクトの再構成画像を提供することを可能にする。上記方法は、全ての反復の後で、時間及び空間パラメータの両方を正則化することを含む。結果として、上述した方法は、先行技術の方法と比較して、改良された画像品質を提供することを可能にする。

本明細書で記載された方法及びシステムは、心臓ＣＴ画像再構成の文脈において記載されたが、本明細書で記載された方法及びシステムは、コンピュータ断層撮影に限らない。同様に、記載された方法は、心臓画像に限らず、移動する又は静的ないかなる対象の画像も再構成するように使用することができる。

本発明は、様々な特有の実施形態に関して記載された一方で、当業者であれば、本発明は、請求の範囲及び精神の範囲内で変形することが可能であることを理解するであろう。

Claims (20)

1. 画像再構成を用いて画像の解像度を上げる方法であって、
   対象物のスキャンデータを獲得し、
   前記スキャンデータの現在の推定画像を順投影して、計算された投影データを生成し、
   前記スキャンデータ及び前記計算された投影データに対してデータフィット項及び、空間正則化項と時間正則化項を含む正則化項を適用し、前記対象物の再構成画像を形成し、
   ボクセルの空間位置と時間特性のうち少なくとも１つに基づく前記時間正則化項と、ボクセル値の時間変化に基づく前記空間正則化項とのうち少なくとも１つを反復して修正して、前記の修正した正則化項を前記スキャンデータ及び前記計算された投影データに適用して、前記対象物が更新され再構成された画像を形成すること、を有する方法。
2. 式ｆ＾＝ａｒｇｍｉｎ_f Ｄ（ｆ）＋Ｔ（ｆ）＋Ｓ（ｆ）を前記スキャンデータに適用することをさらに有し、ここでｆはｆ＝（ｆ１，．．．，ｆＬ）であり、Ｌ個の再構成される画像フレームを表し、Ｄ（Ｊ）はデータフィット項、Ｔ（Ｊ）は時間正則化項、及びＳ（Ｊ）は空間正則化項である、請求項１に記載の方法。
3. 前記データフィット項を適用することは、
   順投影作用素及び時間データ重み付けファクタを含むデータフィット項を適用し、
   前記対象物の動きの状態に基づいて、前記順投影作用素を動的に調整し、且つ、
   予測画像と画像の投影されたビューとの間の関係に基づいて時間データ重み付けファクタを順応して選択することをさらに有する、請求項１に記載の方法。
4. 前記正則化項を適用することは、前記画像データの個々のボクセル内の対象物の動きの量に基づいて時間正則化パラメータを順応して選択することをさらに有する、請求項１に記載の方法。
5. 前記正則化項を修正することはさらに、実質的に動きの無いボクセルのためのより大きなパラメータを選択し、実質的な動きのあるボクセルのためのより小さなパラメータを選択することを有する、請求項４に記載の方法。
6. 前記正則化項を適用することはさらに、前記対象物への個々のボクセルからの距離に基づいて空間正則化パラメータを順応して選択することを有する、請求項１に記載の方法。
7. 前記正則化項を修正することはさらに、前記対象物の実質的に内部のボクセルのためのより大きなパラメータを選択し、前記対象物の実質的に外部のボクセルのためのより小さなパラメータを選択することをさらに有する、請求項６に記載の方法。
8. 対象物のスキャンデータを獲得し、
   前記スキャンデータの現在の推定画像を順投影して、計算された投影データを生成し、
   前記スキャンデータ及び前記計算された投影データに対してデータフィット項及び、空間正則化項と時間正則化項を含む正則化項を適用し、対象物の再構成された画像を形成し、
   ボクセルの空間位置と時間特性のうち少なくとも１つに基づく前記時間正則化項と、ボクセル値の時間変化に基づく前記空間正則化項とのうち少なくとも１つを反復して修正して、前記の修正された正則化項を前記スキャンデータ及び前記計算された投影データに適用し、前記対象物が更新され再構成された画像を形成するように構成されるプロセッサを有する、画像を再構成するためのシステム。
9. 式ｆ＾＝ａｒｇｍｉｎ_f Ｄ（ｆ）＋Ｔ（ｆ）＋Ｓ（ｆ）を前記スキャンデータに適用することであって、ここでｆはｆ＝（ｆ１，．．．，ｆｉ）であり、Ｌ個の再構成される画像フレームを表し、Ｄ（Ｊ）はデータフィット項、Ｔ（Ｊ）は時間正則化項、及びＳ（Ｊ）は空間正則化項であることをさらに有する、請求項８に記載のシステム。
10. 前記プロセッサはさらに、
    順投影作用素及び時間データ重み付けファクタを含むデータフィット項を適用し、
    対象物の動きの状態に基づいて、前記順投影作用素を動的に調整し、且つ、
    予測される画像と画像の投影されたビューとの間の関係に基づいて時間的なデータ重み付けファクタを順応して選択するように構成される、請求項８に記載のシステム。
11. 前記プロセッサはさらに、
    前記画像データの個々のボクセル内の対象物の動きの量に基づいて時間正則化パラメータを順応して選択することによって、前記正則化項を適用するように構成される、請求項８に記載のシステム。
12. 前記プロセッサはさらに、
    実質的に動きの無いボクセルのためのより大きなパラメータを選択し、実質的な動きのあるボクセルのためのより小さなパラメータを選択することを有する、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記プロセッサはさらに、
    前記対象物への個々のボクセルからの距離に基づいて空間正則化パラメータを順応して選択することによって、前記正則化項を適用するように構成される、請求項８に記載のシステム。
14. 前記プロセッサはさらに、
    前記対象物の実質的に内部のボクセルのためのより大きなパラメータを選択し、前記対象物の実質的に外部のボクセルのためのより小さなパラメータを選択するように構成される、請求項１３に記載のシステム。
15. 心臓を含む対象物が第１の方向に動き、スキャニングデバイスが心臓に対して他の方向に動く間に、心臓のスキャンデータを獲得し、
    前記スキャンデータの現在の推定画像を順投影して、計算された投影データを生成し、
    前記スキャンデータ及び前記計算された投影データに対してデータフィット項及び、空間正則化項と時間正則化項を含む正則化項を適用し、
    前記スキャンデータと前記計算された投影データから再構成される画像を形成するように、ボクセルの空間位置と時間特性のうち少なくとも１つに基づく前記時間正則化項と、ボクセル値の時間変化に基づく前記空間正則化項とのうち少なくとも１つを反復して修正して、前記の修正された正則化項を前記スキャンデータ及び前記計算された投影データに適用し、前記対象物が更新され再構成された画像を形成するように構成されるプロセッサを有する、心臓の画像を再構成するためのシステム。
16. 式ｆ＾＝ａｒｇｍｉｎ_f Ｄ（ｆ）＋Ｔ（ｆ）＋Ｓ（ｆ）を前記スキャンデータに適用することであって、ここでｆはｆ＝（ｆ１，．．．，ｆｉ）であり、Ｌ個の再構成される画像フレームを表し、Ｄ（Ｊ）はデータフィット項、Ｔ（Ｊ）は時間正則化項、及びＳ（Ｊ）は空間正則化項であることをさらに有する、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記プロセッサはさらに、式Ｄ（ｆ）＝Σ_m=1 ^MΣ_l=1 ^Lｗ_mlｄ（ｙ_m，Ａ_mｆ_l）を適用することによって、前記スキャンデータに前記データフィット項を適用するように構成され、Ｄ(f)は前記データフィット項であり、ｆ＝（ｆ _１ 、・・・、ｆ _L )のＬは再構成される画像フレームの数を表し、ｍは測定された投影ビューｙ₁からｙ_Mまでの１つでありまたΣ _ｍ＝１ ^Ｍ の加算項であり、ｌ（エル）はΣ _ｌ＝１ ^Ｌ の加算項であり、ｗ_mlは時間的データ重み付けファクタであり、Ａ_mはモデルまたは順投影作用素であり、Ａ_mｆ_lは再投影されたデータであり、ｄ（ｙ_m，Ａ_mｆ_l）は、ｙ_mとＡ_mｆ_lとの間の距離の大きさである、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記プロセッサはさらに、心臓の運動状態に基づいて動的にＡ_mを調整するように構成される、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記プロセッサはさらに、式Ｔ（ｆ）＝Σ_l=2 ^LΣ_j=1 ^Jｔ_ljｐ（ｆ_lj−ｆ_l-1，j）を適用することによって前記画像データに正則化項を適用するように構成され、Ｔ（ｆ）は時間正則化項であり、ｌ（エル）はΣ _ｌ＝１ ^Ｌ の加算項であり、ｊは各画像におけるボクセルの数でありまたΣ _ｊ＝１ ^Ｊ の加算項であり、ｐ（・）はポテンシャル関数であり、ｆ＝（ｆ _１ 、・・・、ｆ _L )のＬは再構成される画像フレームの数を表し、及びｔ_ljは時間正則化パラメータである、請求項１５に記載のシステム。
20. 前記プロセッサはさらに、式Ｓ（ｆ）＝Σ_j=1 ^JΣ_k=1 ^Kｓ_jkｐ（ｆ_lj−ｆ_l，j-nk）を適用することによって前記正則化項を適用するように構成され、Ｓ（ｆ）は空間正則化項であり、ｊは各画像におけるボクセルの数でありまたΣ _ｊ＝１ ^Ｊ の加算項であり、Ｋは各画像に空間的に隣接する画像の数であり、ｓ _ｊｋ は空間正則化パラメータであり、ｆ＝（ｆ _１ 、・・・、ｆ _L )のＬは再構成される画像フレームの数を表し、ｎ_kはｋ番目に隣接する空間の相対指標であり、及びｐ（.）はポテンシャル関数である、請求項１５に記載のシステム。

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