JP5878119B2 - Ｘ線ｃｔ装置、及びその制御方法 - Google Patents

Ｘ線ｃｔ装置、及びその制御方法 Download PDF

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Description

本発明はX線CT装置に係り、特に、複数部位にまたがる被検体を面検出器でスキャンする場合に、被検体の各部位、各領域ごとに最適な画質のX線CT像を生成するX線CT装置、及びその制御方法に関する。
一般に、X線検出器の出力値は、体厚の大きい部位のスキャンほど小さくなり、誤差は大きくなる。このため、体厚の大きい領域ほど、再構成されるX線CT像のノイズは大きなものとなる。一方、従来のX線CT装置は、1回のCTスキャンに対して、1つの再構成フィルタを用いて被検体のX線CT像を生成するのが通常であった。このため、被検体のある部位に対しては最適なX線CT像を提供できても他の領域には最適な画質とならない場合があった。
このような場合に、平滑化フィルタ、鮮鋭化フィルタなど、複数個の再構成フィルタを重畳した、複数個の再構成像を計算しておき、各々の再構成像に対して各点でそのCT値に応じた加算係数を設定し加算する事で、複数の再構成像を合成したX線CT像を出力するX線CT装置が知られている(特許文献1)。
特開2006-34785号公報
しかし、上述したX線CT装置は、複数個の再構成フィルタについてその再構成像を計算しておくようになっているため、演算時間を要するという課題がある。また、特にX線検出器にフラットパネルディテクターを用いる場合には、撮影データのノイズ量が大きいために、平滑化フィルタ、あるいは鮮鋭化フィルタを使用するべきかは、各再構成点のX線吸収係数(いわゆるCT値)だけでなく、再構成画像の画質(ノイズ)も斟酌して決定しないと良好な再構成CT像が得られないという問題がある。
上記問題に鑑みて、本発明は、演算時間の増大を抑え、かつ各部位ごとに最適な画質のX線CT像を生成するX線CT装置を提供することを目的とする。
本発明は、投影データの値に基づいて連続的に変化する画像処理フィルタを生成し、画像再構成演算する事により、演算時間の増大を抑え、かつ各部位ごとに最適な画質のX線CT像を生成するX線CT装置を実現する。
より詳しくは、本発明に係るX線CT装置は、X線を発生させるX線源と、前記X線源に対向して配置され、被検体を透過した前記X線を検出して前記被検体の投影データを出力するX線検出器と、前記X線源と前記X線検出器とを対向配置したまま回転させる回転手段と、前記投影データに含まれる画素値の特徴量に応じた画像処理フィルタを生成するフィルタ生成手段と、前記投影データに対し、前記生成された画像処理フィルタを用いて再構成演算を行い、前記被検体のX線CT像を生成する再構成手段と、前記X線CT像を表示する画像表示手段と、を備えることを特徴とする。
本発明によれば、複数部位にまたがる被検体を面検出器でスキャンするコーンビームCT撮影において、演算時間の増大を抑え、被検体の各部位、各領域ごとに最適な画質のX線CT像を生成するX線CT装置を提供することができる。
たとえば、胸部から腹部までまたがるコーンビームCT撮影においては、X線吸収量が小さい胸部領域においては高空間分解能のX線CT像を、X線吸収量が大きくX線検出器の出力値が小さい腹部領域においては低コントラスト分解能に優れたX線CT像を生成することのできる、X線CT装置を実現できる。
本発明が適用されるコーンビームX線CT装置(Cアーム方式)1を示す概略構成図である。 本発明が適用される移動型X線装置に搭載されたCアーム方式コーンビームX線CT装置1aを示す概略構成図である。 フィルタ変換情報生成手段220の構成要素を示すブロック図である。 平滑化手段230の構成要素を示すブロック図である。 フィルタリング手段250の構成要素を示すブロック図である。 コンボリューションフィルタ設定画面30の一例を示す模式図である。 入力フィルタ設定画面40の一例を示す模式図である。 再構成手段200により実行される再構成処理(S200)の流れを示すフローチャートである。 コンボリューションフィルタ変換情報生成処理(S220)の流れを示すフローチャートである。 特徴量の計算領域と投影データ上の座標点を示す説明図である。 投影データの値と、撮影部位との関係を示す概念図である。 コンボリューションフィルタサイズが3×3のときの、コンボリューション演算を説明する説明図である。 コンボリューションフィルタサイズが1×3のときの、コンボリューション演算を説明する説明図である。 コンボリューションフィルタサイズが3×5のときの、コンボリューション演算を説明する説明図である。 投影データ211の標準偏差σcと平滑化パラメータWaの関数が示す曲線を示す説明図である。 平滑化処理(S230)の流れを示すフローチャートである。 FFTフィルタ変換情報生成処理(S240)の処理の流れを示すフローチャートである。 フィルタリング処理を示す説明図である。 FFTフィルタ入力手段340により入力されるFFTフィルタ関数と、FFTフィルタ生成手段253が生成するFFTフィルタ関数の例を示す説明図である。 標準偏差σと高空間分解能領域用フィルタ関数含有率との関数が示す曲線を示す説明図である。 フィルタリング処理(S250)の処理の流れを示すフローチャートである。
以下、添付図面を用いて本発明に係るX線CT装置の実施の形態について詳説する。本発明の実施形態を説明する全図において、同一機能を有するものは同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
＜概略構成＞
まず、図1-1及び図1-2に基づいて、本発明が適用されるコーンビームX線CT装置の概略的な構成について説明する。図1-1は、本発明が適用されるコーンビームX線CT装置(Cアーム方式)1を示す概略構成図である。図1-2は、本発明が適用される移動型X線装置に搭載されたCアーム方式コーンビームX線CT装置1aを示す概略構成図である。
図1-1に示すコーンビームX線CT装置1は、被検体2に対してX線を照射し、被検体2のX線透過像111を撮影する撮影部10と、撮影部10の各構成要素を制御したり、X線透過像111に基づいて被検体2の3次元CT像を再構成したりする制御演算部20とを備える。また、画像を表示する表示装置80と、表示装置80に表示された画像の位置やパラメータを入力するための、マウス、キーボード、あるいはトラックボール等からなる情報入力装置70と、を備える。
図1-2に示す移動型X線装置に搭載されたCアーム方式コーンビームX線CT装置1aは、撮影部10aと、撮影部10aの各構成要素を制御したり、3次元CT像を再構成したりする制御演算部20aと、を備える。コーンビームX線CT装置1aには、車輪5が搭載され、検査室、手術室を移動できるようになっている。
ところで、図1-1は、紙面に平行な方向に回転中心軸4が有り、X線源11と2次元X線検出器12が回転中心軸4を中心に旋回するようになっているのに対し、図1-2は、紙面と垂直な方向に回転中心軸4が存在し、X線源11と2次元X線検出器12が紙面と平行な面内をスライド回転するように描かれているが、図1-1のコーンビームX線CT装置1が紙面と平行な面内をスライド回転しても、図1-2の移動型X線装置に搭載されたコーンビームX線CT装置1aが旋回してもよい。
以下、図1-1に示す各構成要素を主に説明し、必要に応じ、図1-2に示す構成要素を説明する。
(撮影部10)
撮影部10は、寝台17と、該寝台17に横臥された被検体2にX線を照射するX線源11と、該X線源11に対向して設置され被検体2を透過したX線を検出することによりX線透過像111を出力する2次元X線検出器12と、X線源11及び2次元X線検出器12を機械的に接続するC型アーム13と、該C型アーム13を保持するC型アーム保持体14と、該C型アーム保持体14を天井に取り付ける天井支持体15と、該天井支持体15を図示の状態で前後左右の2次元方向に移動可能に支持する天井レール16と、被検体2に造影剤を注入するインジェクタ18と、を備える。
X線源11は、X線を発生するX線管11tと、X線管11tからのX線照射の方向を円錐、四角錐状、あるいは多辺角錐状に制御するコリメータ11cと、を備える。
2次元X線検出器12には、たとえばTFT素子を用いるフラットパネルディテクター(以下「FPD」という)が用いられる。また、2次元X線検出器12の別の例として、X線透過像を可視光像に変換するX線イメージインテンシファイアと、X線イメージインテンシファイアの像を結像する光学レンズ、及び光学レンズにより結像されたX線イメージインテンシファイアの可視光像を撮影するCCDテレビカメラ等の組み合わせから構成される2次元X線検出器を用いてもよい。そして、2次元X線検出器12の撮影視野は円形、方形など、いかなる形状であってもよい。
上記C型アーム13は、被検体2の撮影に際して、所定の投影角度毎に回転中心軸4を中心として回転移動する。これにより、上記X線源11と2次元X線検出器12は対向配置したまま、ほぼ同一の平面上にある円軌道を回転移動し、X線撮影を行う。この回転移動については、画像再構成演算に使用される撮影幾何学パラメータが存在する。撮影幾何学パラメータに、C型アーム13が回転移動することにより、X線源11が描く円軌道を含む面である回転軌道面(ミッドプレーン)3と、回転中心軸4と、がある。
(制御演算部20)
制御演算部20は、撮影部10を制御する撮影部制御手段100と、撮影部10が出力したX線透過像111を収集して格納する画像収集手段110と、収集されたX線透過像111に基づいて3次元CT像を再構成する再構成手段200と、再構成手段200が生成した3次元CT像を表示する画像表示手段280と、再構成手段200がコンボリューションフィルタを生成するために使用する生成条件を入力するコンボリューションフィルタ入力手段320と、再構成手段200がフーリエ変換(以下Fast Fourier Transformを略してFFTと記載する)フィルタを生成するために使用する生成条件を入力するFFTフィルタ入力手段340と、を備える。また、前記コンボリューションフィルタとは、画像空間上でコンボリューション演算を用いてスムージングや、鮮鋭化等の画像処理を行なう際に、当該画素値及びその周辺の画素値に対し重畳する係数である。また、FFTフィルタとは、2次元の画像空間に対し1ラインごと(1次元)にFFT変換し、該FFT変換により生成したラインデータにおいて、周波数ごとに重畳する係数である。また、前記コンボリューションフィルタを生成するために使用する生成条件及び、前記FFTフィルタを生成するために使用する生成条件の詳細については、図5、図6などを用い後述する。
(撮影部制御手段100)
撮影部制御手段100は、C型アーム13の、回転中心軸4の回りの回転移動を制御する撮影系回転制御手段101と、天井支持体15の天井レール16上での位置を制御してC型アーム13の被検体2に対する位置を2次元的に制御する撮影系位置制御手段102と、X線管11tに流す管電流のOＮ、OFF等を制御するX線照射制御手段103と、インジェクタ18が被検体2に注入する造影剤の注入量及び注入タイミングを制御するインジェクタ制御手段104と、寝台17の位置を制御して被検体2の位置を調整するための寝台制御手段105と、2次元X線検出器12によるX線透過像111の撮影を制御する検出系制御手段107と、を備える。なお、C型アーム13の回転方向は、前述したように、紙面に平行な方向に回転中心軸4が有りX線源11と2次元X線検出器12が回転中心軸4を中心に旋回するようになっていても(図1-1)、回転中心軸4が紙面と垂直な方向に存在しX線源11と2次元X線検出器12が紙面と平行な面内をスライド回転するようになっていても(図1-2)、あるいはその両方の回転動作を備えるものであってもよい。
(再構成手段200)
再構成手段200は、前処理手段210と、フィルタ変換情報生成手段220と、平滑化手段230と、フィルタリング手段250と、逆投影手段260と、を備える。
前処理手段210は、画像収集手段110が収集したX線透過像111をX線吸収係数の分布像(以下「投影データ211」という)に変換する。本実施の形態では、まず、被検体2及び寝台17を撮影視野内に配置しない状態で予め撮影された空気のX線透過像の各画素データに対して自然対数変換演算を施す。次に被検体2を寝台17に載せた状態で撮影したX線透過像の各画素データに対して自然対数変換演算を施す。そして、上記の自然対数変換演算が施された空気のX線透過像から、自然対数変換演算が施された被検体2(及び寝台17)のX線透過像を引算することにより、投影データ211を得る。
次に、図2に基づいて、図1-1のコーンビームX線CT装置(Cアーム方式)1及び図1-2のCアーム方式コーンビームX線CT装置1aに含まれるフィルタ変換情報生成手段220の構成要素について説明する。図2は、本発明におけるフィルタ変換情報生成手段220の構成要素を示すブロック図である。
フィルタ変換情報生成手段220は、本発明を特徴づける手段であり、平滑化手段230及びフィルタリング手段250が使用する、画像処理フィルタとしてコンボリューションフィルタ及び周波数空間上でのFFTフィルタを生成するための、フィルタ変換パラメータを生成する。フィルタ変換情報生成手段220は、投影データ読込み手段221、ROI設定手段222、特徴量算出手段223、特徴量フィティング手段224、フィルタ変換情報算出手段225、及びフィルタ変換情報保存手段226により構成される。これらの各構成要素は、各構成要素の機能を実現するソフトウェアと、このソフトウェアを実行する演算・制御装置、入出力装置、及び記憶装置からなるハードウェアと、により構成され、上記ソフトウェアとハードウェアとが協働することにより各構成要素の機能が実現される。
投影データ読込み手段221は、前処理手段210が生成した投影データ211を読込む。ROI設定手段222は、投影データ211の計算領域を設定する。特徴量算出手段223は、ROI設定手段222が設定した計算領域で、投影データ211の各点近傍の画素値の特徴量(平均値、標準偏差など)を計算する。特徴量フィティング手段224は、特徴量算出手段223が計算した投影データ211各点の特徴量を、投影データの座標値の関数としてフィティングする。フィルタ変換情報算出手段225は、特徴量フィティング手段224のフィティング結果をコンボリューションフィルタのパラメータに変換する。フィルタ変換情報保存手段226は、フィルタ変換パラメータを投影データの座標値の関数として保存する。なお、上記特徴量の計算は、投影データ211の画像上の全点で計算する必要はなく、縦横に適宜間引いた点に関して計算領域を設定し特徴量を計算すれば十分であり、特徴量フィティング手段224及びフィルタ変換情報算出手段225により、投影データ211全点のフィルタ変換パラメータを求めることができる。
次に、図3に基づいて、図1-1のコーンビームX線CT装置(Cアーム方式)1及び図1-2のCアーム方式コーンビームX線CT装置1aに含まれる平滑化手段230の構成要素について説明する。図3は、平滑化手段230の構成要素を示すブロック図である。
平滑化手段230は、コンボリューションフィルタ入力手段320により入力されるコンボリューションフィルタの生成条件と、フィルタ変換情報生成手段220が生成し、フィルタ変換情報保存手段226に保存されたフィルタ変換パラメータを用い、投影データ211の各点ごとにコンボリューションフィルタを生成し、投影データ211に2次元のコンボリューション演算を施す。図3に示すように、平滑化手段230は、コンボリューションフィルタ変換情報読込み手段231、画素スキャン手段232、コンボリューションフィルタ生成手段233、周辺画素読込み手段234、コンボリューション手段235、及びコンボリューション演算処理後投影データ保存手段236により構成される。これらの各構成要素は、各構成要素の機能を実現するソフトウェアと、このソフトウェアを実行する演算・制御装置、入出力装置、及び記憶装置からなるハードウェアと、により構成され、上記ソフトウェアとハードウェアとが協働することにより各構成要素の機能が実現される。
コンボリューションフィルタ変換情報読込み手段231は、フィルタ変換情報生成手段220が生成したフィルタ変換パラメータを読込む。画素スキャン手段232は投影データ211の座標値(座標及びその座標の画素値)を走査し、コンボリューションフィルタ生成手段233はコンボリューションフィルタの生成条件と、フィルタ変換パラメータと、から、投影データの各点に対応したコンボリューションフィルタを生成する。画素スキャン手段232は、投影データ211をスキャンして、投影データの各点の座標値(座標とその座標の画素値)とを読み込む。
周辺画素読込み手段234は、画素スキャン手段232がスキャンした座標値に基づいて、コンボリューションフィルタの生成対象となる点(以下、「投影画素」という)の近傍の点(以下、「周辺画素」という)の投影データの値(画素値)を読込む。コンボリューション手段235は、投影画素について、投影画素の値(画素値)及び周辺画素読込み手段234が読み込んだ投影画素の値及び周辺画素の値に対し、コンボリューションフィルタ生成手段233が生成したコンボリューションフィルタを適用してコンボリューション演算を行う。コンボリューション演算処理後投影データ保存手段236は、コンボリューション演算結果を保存する。
次に、図4及び図15に基づいて、図1-1の「コーンビームX線CT装置(Cアーム方式)1及び図1-2のCアーム方式コーンビームX線CT装置1aに含まれるフィルタリング手段250の構成要素について説明する。図4は、フィルタリング手段250の構成要素を示すブロック図である。図15は、フィルタリング処理を示す説明図である。
フィルタリング手段250は、FFTフィルタ入力手段340により入力されるFFTフィルタの生成条件と、フィルタ変換情報生成手段220が生成したフィルタ変換パラメータを用い、コンボリューション演算を施した投影データ(以下、「コンボリューション演算処理後投影データ」という)212の各横ラインに対応したFFTフィルタを生成し、FFTフィルタ処理を施す。図4に示すように、フィルタリング手段250は、FFTフィルタ変換情報読込み手段251、ラインデータ読込み手段252、FFTフィルタ生成手段253、FFT手段254、FFTフィルタ積算手段255、逆FFT手段256、及びフィルタ処理後投影データ保存手段257により構成される。これらの各構成要素は、各構成要素の機能を実現するソフトウェアと、このソフトウェアを実行する演算・制御装置、入出力装置、及び記憶装置からなるハードウェアと、により構成され、上記ソフトウェアとハードウェアとが協働することにより各構成要素の機能が実現される。
FFTフィルタ変換情報読込み手段251は、フィルタ変換情報生成手段220が生成し、フィルタ変換情報保存手段226に保存されたフィルタ変換パラメータを読込む。ラインデータ読込み手段252は、投影データ212から一度にフィルタリング処理する横ラインデータ、例えば図15における横ラインデータ352を読込む。FFTフィルタ生成手段253は、FFTフィルタの生成条件とフィルタ変換パラメータとから、1ラインごとにFFTフィルタを生成する。FFT手段254は横ラインデータ352を周波数データに変換し、FFTフィルタ積算手段255は周波数データにFFTフィルタ生成手段253が生成したFFTフィルタを積算する。逆FFT手段256は周波数データを実空間データに戻し、フィルタ処理結果をフィルタ処理後投影データ保存手段257により保存する。
逆投影手段260は、フィルタ処理後投影データの逆投影演算を行い、被検体2の3次元CT像を生成する。
(コンボリューションフィルタ入力手段320)
コンボリューションフィルタ入力手段320は、コンボリューションフィルタ生成手段233が生成する2次元のコンボリューションフィルタの生成条件を設定する。以下、図5に基づいて、コンボリューションフィルタ入力手段320が使用するGUIの一例を説明する。図5は、コンボリューションフィルタ設定画面30の一例を示す模式図である。
図5のタブ41〜44は、撮影部位選択タブであり、頭部、胸部、腹部、腰部など、種々の撮影部位に対して別々にコンボリューションフィルタ生成条件を設定できるようになっており、図5は胸部条件設定タブ42が選択された場合を表している。ボタン45は撮影部位追加ボタンであり、頸部、四肢など、他の撮影部位の条件を追加できるようになっている。リストボックス31は、横方向のコンボリューションフィルタサイズを選択するリストボックスであり、「1」「3」または「5」の値を選択できるようになっている。
リストボックス32は、縦方向のコンボリューションフィルタサイズを選択するリストボックスであり、「1」「3」または「5」の値を選択できるようになっている。ただし、リストボックス31、32において、コンボリューションフィルタサイズ「1」を選択した場合は、横方向あるいは縦方向のコンボリューション演算を行わない(OFF設定)を意味する。
図5のポイント33及び35は横方向あるいは縦方向のコンボリューションフィルタ関数閾値設定ポイントであり、左右にドラッグして横方向のフィルタ関数閾値μaあるいは縦方向のフィルタ関数閾値μbを変化できるようになっている。ここでいう「フィルタ関数閾値」とは、平滑化処理をどの程度行うか(換言すれば、鮮鋭化処理をどの程度しないか)を規定した値である。ユーザが、相対的に低ノイズの画像を所望する場合には、平滑化処理を相対的に大きく実行する(換言すれば、鮮鋭化処理を相対的に小さく実行する)必要がある。この場合には、フィルタ関数閾値を相対的に小さい値に設定する。一方、ユーザが、相対的に高分解能な画像を所望する場合には、平滑化処理を相対的に小さく実行する(換言すれば、鮮鋭化処理を相対的に大きく実行する)必要がある。この場合には、フィルタ関数閾値を相対的に大きい値に設定する。
また、ポイント34及び36は横方向あるいは縦方向のコンボリューションフィルタ関数変化量設定ポイントであり、フィルタ関数閾値境界線の傾きを変化させることにより、横方向のフィルタ関数変化量βaあるいは縦方向のフィルタ関数変化量βbを変化できるようになっている。ここでいう「フィルタ関数変化量」は、平滑化処理を相対的に大きくする場合に適用するフィルタ関数と、平滑化処理を相対的に小さくする場合に用いるフィルタ関数と、の変化量を規定する値である。フィルタ関数閾値の大小と平滑化処理の大小との関係、及びフィルタ関数変化量の大小と平滑化処理の大小との関係については、後述する「フェルミ分布関数のパラメータ」において更に説明する。上記のフィルタ関数閾値μa、μb及びフィルタ関数変化量βa、βbを用いて、コンボリューションフィルタ生成手段233がコンボリューションフィルタを生成する処理の詳細については後述する。
(FFTフィルタ入力手段340)
FFTフィルタ入力手段340は、FFTフィルタ生成手段253が生成するFFTフィルタの生成条件を設定する。以下、図6に基づいて、FFTフィルタ入力手段340が使用するGUIの一例を説明する。図6は、FFTフィルタ設定画面40の一例を示す模式図である。図5と同様に、タブ41〜44は撮影部位選択タブ、ボタン45は撮影部位追加ボタンである。図6は胸部条件設定タブ42が選択された場合を表している。
リストボックス51は高空間分解能領域用フィルタ関数を選択するリストボックス、リストボックス52は低コントラスト領域用フィルタ関数を選択するリストボックスであり、FFTフィルタ生成手段253が使用する生成条件を選択する。ポイント53はFFTフィルタ関数閾値設定ポイント、ポイント54はFFTフィルタ関数変化量設定ポイントであり、左右にドラッグしてFFTフィルタ関数閾値μF、あるいは閾値境界線の傾きを変化させることによりFFTフィルタ関数変化量βFを変化できるようになっている。ここでいう「FFTフィルタ関数閾値μF」とは、FFTフィルタを用いた平滑化処理の大小を規定する値である。また、「FFTフィルタ関数変化量βF」とは、FFTフィルタ処理に用いられる二つのフィルタ関数(図6におけるフィルタ関数1とフィルタ関数2)との変化の割合を規定する値である。上記のフィルタ関数閾値μF、フィルタ関数変化量βF、及び選択した高空間分解能領域用フィルタ関数、低コントラスト領域用フィルタ関数を用いて、FFTフィルタ生成手段253がFFTフィルタを生成する処理の詳細については後述する。
上記のコーンビームX線CT装置1及び1aの仕様例は次のとおりである。X線源11と回転中心軸4との距離は800mm、回転中心軸4と2次元X線検出器12(FPD)のX線入射面との距離は400mm、X線入射面は400mm×300mmの大きさの長方形であって、TFT素子数は2048×1536、素子間隔は0．2mmである。FPDにX線が入射すると、まずX線入射面でCｓＩ等の発光体により光に変換され、光信号はフォトダイオードにより電荷に変換される。蓄積した電荷は一定のフレームレートごとにTFT素子によりデジタル信号に変換され、読み出される。回転撮影モードでは、2x2のTFT素子をビンニングし、画像サイズ1024×768、画素ピッチ0．4mm、毎秒30フレームで、X線透過像111を読み出す。撮影系回転制御手段101は、2次元X線検出器12を、被検体2の左手の方向(−100度)から天井方向(0度)を通過し、被検体2の右手方向(＋100度)まで移動させる。これにより、200度の投影角度にわたる被検体2のX線透過像111を撮影する。C型アーム13の回転速度は、例えば1秒当たり40度で、スキャン時間は5秒である。
＜動作の概要＞
次に、コーンビームX線CT装置1による撮影における動作の概要について説明する。
コーンビームX線CT装置1では、先ず撮影系回転制御手段101は、回転中心軸4を中心にC型アーム13の旋回を開始する。回転加速期間を経たのち、X線照射制御手段103はX線管11tからX線を照射し、検出系制御手段107は2次元X線検出器12による撮像を開始する。X線管11tから照射されたX線は、被検体2を透過した後、2次元X線検出器12に取り込まれる。2次元X線検出器12の信号は、A/D変換を経た後、デジタル信号からなるX線透過像111として画像収集手段110に記録される。2次元X線検出器FPDの標準走査モードは毎秒30フレームで、回転撮影における投影角度間隔は1．33度で、5秒間に150枚のX線透過像111を取得する。200度の回転撮影が完了すると、X線照射制御手段103はX線管11tのX線照射を終了し、撮影系回転制御手段101は回転減速期間を経たのち回転を停止する。
また、例えば2次元X線検出器12として、X線イメージインテンシファイアと、光学レンズ及びCCDテレビカメラの組み合わせを用いる場合の仕様例は、X線イメージインテンシファイアの直径は300mm、CCDテレビカメラの標準走査モードは毎秒60フレーム、走査線数512本、あるいは毎秒30フレーム、走査線数1024本で、CCDテレビカメラは、光学レンズにより結像されたX線イメージインテンシファイアの可視光像を撮影する。CCDテレビカメラが撮影したX線透過像は、ビデオ信号に変換した後にA/D変換され、512×512あるいは1024×1024のデジタル画像として画像収集手段110に収集される。
再構成手段200は、以上の回転撮影動作中に、あるいは回転撮影終了直後に、画像収集手段110からX線透過像111を読み出し、このX線透過像111に基づいて再構成演算を行い、被検体2の3次元CT像を生成する。画像表示手段280は、3次元CT像を、CＲT装置や液晶ディスプレイ装置等からなる表示装置80に表示する。なお画像表示手段280は、画像収集手段110に記録されたX線透過像111を表示するためにも使用される。再構成手段200は、画像収集手段110により収集されたX線透過像111を再構成することにより、被検体の再構成画像を生成し、画像表示手段280は、再構成画像を表示装置80に表示する。
＜再構成処理＞
次に、再構成手段200により実行される再構成処理(S200)の流れを、図7に基づいて説明する。図7は、再構成手段200により実行される再構成処理(S200)の流れを示すフローチャートである。以下、図7のステップ順に沿って説明する。
(ステップS210)
前処理手段210は、画像収集手段110が収集した、被検体2と空気のX線透過像111に自然対数変換演算を施し、投影データ211に変換する(S210)。
(ステップS220)
フィルタ変換情報生成手段220は、投影データ211の各点近傍の特徴量(例えば、各点近傍の画素の画素値の平均値Acや標準偏差σc)を計算し、ステップS230でコンボリューションフィルタを生成するための、コンボリューションフィルタ変換パラメータを生成する(S220)。
(ステップS230)
平滑化手段230は、ステップS220が生成したコンボリューションフィルタ変換パラメータと、予めユーザがコンボリューションフィルタ入力手段320を用いて設定したコンボリューションフィルタの生成条件と、を用いて、投影データ211の各点ごとにコンボリューションフィルタを生成し、各点ごとに2次元のコンボリューション演算を施す(S230)。
(ステップS240)
フィルタ変換情報生成手段220は、コンボリューション演算処理を施した投影データ212の各横ラインデータの画素値の特徴量(平均値AF、標準偏差σF)を計算し、ステップS250でFFTフィルタを生成するための、FFTフィルタ変換パラメータを生成する(S240)。
(ステップS250)
フィルタリング手段250は、ステップS240が生成したFFTフィルタ変換パラメータと、予めユーザがFFTフィルタ入力手段340を用いて設定したFFTフィルタの生成条件と、を用いて、コンボリューション演算処理を施した投影データ212の各横ラインに対応したFFTフィルタを生成し、FFTフィルタ処理を施す(S250)。
(ステップS260)
逆投影手段260は、ステップS250によるFFTフィルタ処理後の投影データを用いて、逆投影演算を行う(S260)。
(ステップS270)
すべての投影データについて、ステップS210からステップS260までの処理を実行したかを判別する。すべての投影データを処理していない(NOの)場合は、ステップS210に戻り、次の投影データについてステップS210からステップS260までの処理を実行する。YESの場合は、再構成処理(S200)を終え、被検体2の3次元CT像を出力する(S270)。
以下、本発明を特徴づける、上記のステップS220、S230、S240、及びステップS250のそれぞれの処理の詳細について、図8、図9、図10、及び図12を用いて説明する。図8は、コンボリューションフィルタ変換情報生成処理(S220)の流れを示すフローチャート、図9は、特徴量の計算領域と投影データ上の座標点を示す説明図、図10は、投影データの値(以下「投影レベル」ともいう)と、撮影部位との関係を示す概念図、図12は、投影データ211の標準偏差σcと平滑化パラメータWaの関数が示す曲線を示す説明図である。
まず、図8の各ステップに沿ってコンボリューションフィルタ変換情報生成処理について説明する。
(ステップS221)
投影データ読込み手段221は、ステップS210で生成された投影データ211を読込む(S221)。
(ステップS222)
ROI設定手段222は、図9に示すように、投影データ211の特徴量を計算するための、長方形あるいは正方形のROI(計算領域239)の大きさを設定する。ROIサイズは、座標点238を中心に、例えば、15×15〜25×25画素とする(S222)。
(ステップS223)
特徴量算出手段223は、投影データ211上の座標点を走査し、ステップS222で指定されたROI領域(計算領域239)内の画素値の平均値Ac及び標準偏差σcを計算することにより、投影データ211の各点の特徴量を求める。このとき、平均値から大きく外れたデータにより、標準偏差の計算値が影響を受けるのを抑えるために、一度ROI毎に、そのROI内の画素値の平均値、最大値、最小値を横軸とするヒストグラムを作成する。そして、ROI内の画素値の平均値から例えば±1/10の度数分布内にあるデータのみを使用して、標準偏差値を求めるようにしてもよい(S223)。なお、本実施形態では、投影データ211の各点について特徴量を求めたが、全ての点について特徴量を求めることなく、適宜間引きした点についてのみ特徴量を求めてもよい。その場合、間引きされた投影データ211の点の特徴量は、その点を含む計算領域から得られた画素値の特徴量を流用してもよい。
図10は、胸部から腹部までまたがる部位の撮影における、投影データの値の変化を概念的に示したものである。胸部領域においては、X線吸収量が小さいため、対数変換後の投影データは、平均値が小さく、誤差(標準偏差)も小さい。一方、腹部領域においては、対数変換後の投影データは平均値が大きいとともに、X線検出器の出力値が小さいために、誤差の大きいデータとなっている。
本発明は、投影データの平均値が小さく標準偏差が小さい撮影部位では、鮮鋭化フィルタを施し高空間分解能のX線CT像を生成するとともに、投影データの誤差の大きな撮影部位では、平滑化フィルタを施しノイズを抑え低コントラスト分解能に優れるX線CT像を生成することのできる、X線CT装置を実現する。
(ステップS224)
特徴量フィティング手段224は、ステップS223が計算した投影データ211各点の特徴量を、投影データの座標値の関数としてフィティング(すなわち、投影データ211の各点の横方向及び縦方向の位置情報(座標値)と、その位置における画素値の特徴量と、の対応付け)する(S224)。なお、ステップS223及びS224を省略することも可能である。この場合、例えば、撮影部位や撮影条件を基に、ユーザが画素値の特徴量(または特徴量の範囲)の予測値を入力し、その入力された画素値の特徴量を用いて、下記のフィルタ変換情報を算出してもよい。
(ステップS225)
フィルタ変換情報算出手段225は、ステップS224のフィティング結果をコンボリューションフィルタのパラメータに変換、すなわち、フィティング結果に含まれる画素値の特徴量を用いてコンボリューションフィルタのパラメータを生成する(S225)。このコンボリューションフィルタのパラメータ及びその処理の詳細について、以下図12に基づいて説明する。図12は、投影データ211の標準偏差σcとパラメータWaの関数が示す曲線を示す説明図である。
一般に、コンボリューションフィルタは、その合計が1となるように規格化されている。そして、コンボリューションフィルタの合計が1となる条件下で変化させることができるパラメータ、例えば、横方向(後述する図11-1〜図11-3におけるu方向)のパラメータWa、及び縦方向(後述する図11-1〜図11-3におけるv方向)のパラメータWbを導入することができる。横方向のパラメータWa、及び縦方向のパラメータWbは、−0．5を超える実数値をとり、1．0を最大値とするのが通常である。
パラメータWaまたはパラメータWbが負の値をとる場合のコンボリューション演算は、隣接画素との差分をとる演算となり、この場合、鮮鋭化フィルタとして作用する。本実施の形態の説明では、パラメータWa及びパラメータWbは正の値(0．0〜1．0)をとり、コンボリューション演算は平滑化フィルタとして作用するものとし、鮮鋭化処理は後のFFTフィルタ演算の中で行われるものとして以下説明する。よって、以下の平滑化処理の説明においては、パラメータWaまたはパラメータWbを平滑化パラメータWaまたは平滑化パラメータWbと記載する。
以下では、前記ステップS223の特徴量算出手段223が計算した、投影データ211の特徴量(ROI平均値Ac、標準偏差σc)から、ステップS225のフィルタ変換情報算出手段225が、パラメータWa及びWbを定める関数式の一例を挙げ、説明する。上記したように、平滑化パラメータWa及びWbは、0．0〜1．0の値をとるものとする。一方、投影データの特徴量(ROI平均値Ac、標準偏差σc)は、典型的には、Acは0．02/mm(水のX線吸収係数)×200mm(体厚)＝4．0、σcは0．2程度の値をとるが、任意の実数値をとるとする。入力が任意の実数値で、出力が0〜1となる関数の一例として、以下に挙げる「フェルミ分布関数」f(x)を導入して、
Figure 0005878119
 Wa＝f(x)、あるいは同様に関数f(y)を導入して、
Figure 0005878119
 Wb＝f(y)とする事ができる。式(1)及び式(2)のμa及びμbは、コンボリューションフィルタ入力手段320で入力した横方向及び縦方向のフィルタ関数閾値であり、βa及びβbはフィルタ関数変化量である。下記に述べる事柄から、βa及びβbは10程度の値を標準的とするとよい。式(1)及び式(2)の「フェルミ分布関数」は、f(x)＋f(−x)＝1という性質を持っており、後述する図11-1〜図11-3で例示したコンボリューションフィルタを計算する演算において、1−Wa＝f(−x)あるいは1−Wb＝f(−y)を利用してもよい。
図12の曲線(1)(図12では実線で描出)が「フェルミ分布関数」f(x)を示し、x＝0すなわち標準偏差σc＝フィルタ関数閾値μaのとき、f(0)＝0．5である。f(x)は、x＝−1．0のとき約0．73、x＝0のとき0．5、x＝＋1．0のとき約0．27の値をとる。関数f(x)で定まる平滑化パラメータWaは、投影データのROI平均値Ac、フィルタ関数閾値μa、及びフィルタ関数変化量βaが変化しないとき、投影データの標準偏差σc(即ちノイズ量)が大きいほどxは小さくなり、平滑化パラメータWaは大きくなる。すなわち、一般に、「フェルミ分布関数」f(x)において、フィルタ関数閾値μ＝標準偏差σのとき、平滑化パラメータWa＝0．5、μ＜σのときWa＞0．5、μ＞σのときWa＜0．5となり、Wa＞0．5では平滑化処理が相対的に大きく行われ、Wa＜0．5では平滑化処理が相対的に小さく行われる。また、μ＞σの条件下でフィルタ関数変化量β(β＞0)を相対的に大きくすると、xが相対的に大きくなるため、平滑化パラメータWは相対的に小さくなり、より強い高分解能処理が設定される。一方、μ＜σの条件下でフィルタ関数変化量β(β＞0)を相対的に大きくすると、xが相対的に小さくなるため、平滑化パラメータWは相対的に大きくなり、より強い低ノイズ処理が設定される。
図12の曲線(2)(図12では点線で描出)は、平均値Ac及びフィルタ関数変化量βaが、標準的な値Ac＝4．0、βa＝10であるときに、フィルタ関数閾値μaをそれぞれ±0．2したときのf(x)の変化を示す。Ac＝4．0、βa＝10のとき、フィルタ関数閾値μaを＋0．2すると、式(1)のxは1．0大きくなり、同じ標準偏差σcに対して平滑化パラメータWaは小さくなって、高分解能処理が設定されたことになる。
逆に、フィルタ関数閾値μaを−0．2すると、式(1)のxは1．0小さくなり、平滑化パラメータWaは大きくなって、低ノイズ処理が設定されたことになる。その結果、標準設定の曲線(1)に比べて低ノイズ設定がされたこととなり、図12では、曲線(3)(図12では点線で描出)に相当する。
以上は、フィルタ関数閾値μa、フィルタ関数変化量βa及びROI平均値Ac、標準偏差σcから、横方向の平滑化パラメータWaを計算する場合の説明であるが、上記の文面をa→b、図12をa→bに置き換えた式により、縦方向の平滑化パラメータWbが計算される。
また、先に述べたように、横方向の平滑化パラメータWaを小さな値に抑え、縦方向の平滑化パラメータWbを大きくするのが、CT像の空間分解能の観点から望ましい。既述図5では、ポイント33が示す横方向のフィルタ関数閾値μaは相対的に大きな値で設定され、ポイント35が示す縦方向のフィルタ関数閾値μbは相対的に小さな値で設定している場合を示している。
本ステップの処理を、投影データ211の各点について行い、各点の座標値と平滑化パラメータWa及びWbとが対応付けられた情報を生成する。
(ステップS226)
フィルタ変換情報保存手段226は、ステップS225が求めたフィルタ変換情報(コンボリューションフィルタ変換パラメータを投影データの座標値の関数とする情報)を保存する(S226)。
次に、図11-1、図11-2、図11-3及び図13を用いて、平滑化処理(S230)の詳細を説明する。図11-1は、コンボリューションフィルタサイズが3×3のときの、コンボリューション演算を説明する説明図、図11-2は、コンボリューションフィルタサイズが1×3のときの、コンボリューション演算を説明する説明図、図11-3は、コンボリューションフィルタサイズが3×5のときの、コンボリューション演算を説明する説明図、図13は、平滑化処理(S230)の流れを示すフローチャートである。
以下図13のステップ順に沿って説明する。
(ステップS231)
コンボリューションフィルタ変換情報読込み手段231は、コンボリューションフィルタ変換情報生成処理(S220)が生成したコンボリューションフィルタ変換情報(具体的には、ステップS226により投影データの座標値の関数として保存された、平滑化パラメータWa及びWb)を読込む(S231)。
(ステップS232)
画素スキャン手段232は、投影データ211の各点(以下、投影画素という)の座標値(画素の座標と画素値とに相当する)を走査する(S232)。
(ステップS233)
コンボリューションフィルタ生成手段233は、コンボリューションフィルタ変換情報を用いて、各投影画素の座標値に対応する平滑化パラメータWa、Wbを読み出し、これらを用いて各投影画素に対応するコンボリューションフィルタを生成する(S233)。
ここで、図11-1〜図11-3及び図12を用いて、本実施の形態における、コンボリューション演算及びコンボリューションフィルタ生成手段233の処理について、一例を挙げて説明する。なお、コンボリューション演算並びにコンボリューションフィルタ生成方法は、以下に限定されるものではなく、本発明の技術思想を逸脱しない範囲内で適宜変更が可能である。
図11-1は、横方向、縦方向のコンボリューションフィルタサイズをともに「3」とした場合、図11-2は、横方向のコンボリューションフィルタサイズを「1」(即ち、横方向のコンボリューション演算OFF)、縦方向のコンボリューションフィルタサイズを「3」とした場合、図11-3は、横方向のコンボリューションフィルタサイズを「3」、縦方向のコンボリューションフィルタサイズを「5」とした場合に実行されるコンボリューション演算を模式的に示す図である。図11-1のマトリックス61、63及び65は、コンボリューション演算が施される画素の値P(u，v)と、その近傍点の画素値を表している。マトリックス62、64及び66は、コンボリューションフィルタを表している。そして、図11-1については下式(3)に基づいて、また図11-2については、下式(4)に基づいて、コンボリューション演算前の画素値P(u，v)に対応するコンボリューション演算後の画素値P’(u，v)が計算される。
Figure 0005878119
Figure 0005878119
 なお、図11-3についても、図11-1の式(3)、及び図11-2の式(4)と同様、マトリックス65の画素値に、その画素値のマトリックス65内における位置と同一位置にあるマトリックス66内の重みを乗算することにより、コンボリューション演算後の画素値P’(u，v)が計算される。
マトリックス62、64及び66に記載されたコンボリューションフィルタは、フィルタ変換情報生成手段220により生成された平滑化パラメータWa、平滑化パラメータWbを用いたコンボリューションフィルタであり、その合計が1となるように規格化されている。
再構成CT像の空間分解能は、横方向(u方向)の投影データ211の解像度に大きく依存する。そこで、横方向(u方向)の平滑化パラメータWaは0あるいは小さな値で抑え、縦方向(v方向)の平滑化パラメータWbを大きくするとよい。また、コンボリューションフィルタのサイズは、図11-1から図11-3に例示したように、3×3を標準とし、1×3あるいは3×5のサイズをとるようにするとよい。本実施形態では、図5のコンボリューションフィルタ設定画面30のリストボックス31、32において、横方向のコンボリューションフィルタサイズが3、及び縦方向コンボリューションフィルタサイズが3と入力されているため、3×3サイズのコンボリューションフィルタが、投影データ211の各点について生成される。
(ステップS234)
周辺画素読込み手段234は、コンボリューション演算の対象となる投影画素の周辺に位置する投影画素(周辺画素ともいう)の画素値を読み取る(S234)。周辺に位置する投影画素は、以下のコンボリューション演算に用いられるものである。
(ステップS235)
コンボリューション手段235は、ステップS233で生成されたコンボリューションフィルタと、ステップS232，S234で読み込まれた投影画素及び周辺画素の画素値を用いて、コンボリューション演算を行う(S235)。コンボリューション手段235は、例えば、図5のコンボリューションフィルタ設定画面において3×3のフィルタサイズが設定されると、式(3)に基づいて、コンボリューション演算を行う。
(ステップS236)
コンボリューション演算処理後投影データ保存手段236は、ステップS236のコンボリューション演算結果を保存する(S236)。
(ステップS237)
すべての投影画素について、ステップS232からステップS236までの処理を実行したかが判別される。すべての投影画素を処理していない(NOの)場合は、ステップS232に戻り、次の投影画素についてステップS232からステップS236までの処理を実行する。YESの場合は、平滑化処理(S230)を終え、FFTフィルタ変換情報生成処理(S240)へ進む。
次に、図14及び図15に基づいて、FFTフィルタ変換情報生成処理(S240)の詳細を説明する。図14は、FFTフィルタ変換情報生成処理(S240)の処理の流れを示すフローチャート、図15は、フィルタリング処理を示す説明図である。なお、図15の縦線24は、回転中心軸4の2次元X線検出器12への投影を示す線であり、フィルタリング処理は、回転方向(回転中心軸4と直交する方向)に沿う横ラインデータ352について行われる。以下、図14のステップ順に沿って説明する。
(ステップS241)
投影データ読込み手段221は、ステップS230で生成されたコンボリューション演算処理後投影データ212を読込む(S241)。
(ステップS242)
ROI設定手段222は、図15に示すような、横長の長方形ROI(計算領域342)の大きさを設定する(S242)。
(ステップS243)
特徴量算出手段223は、長方形ROI(計算領域342)を、コンボリューション演算処理後投影データ212上で上下方向(又は縦方向ともいう)に走査し、特徴量(例えばROI内の画素の画素値の平均値AF、標準偏差σF)を計算する。このとき、ステップS223の計算のときと同様に、平均値から大きく外れたデータにより、標準偏差の計算値が影響を受けるのを抑えるために、一度、ROI内の画素値の平均値、最大値、最小値を横軸とするヒストグラムを作成し、ROI内の画素値の平均値から例えば±1/10の度数分布内にあるデータのみを使用して、標準偏差値を求めるようにしてもよい(S243)。
(ステップS244)
特徴量フィティング手段224は、ステップS243が計算した特徴量を、投影データの上下方向に関する座標値の関数としてフィティング(すなわち、投影データの上下方向の位置情報と、その位置における特徴量と、の対応付け)する(S244)。
(ステップS245)
フィルタ変換情報算出手段225は、ステップS244のフィティング結果をFFTフィルタのパラメータに変換する。このFFTフィルタのパラメータ及びその処理の詳細については、以下に説明する(S245)。
ここで、図16及び図17を用いて、本実施の形態における、FFTフィルタ関数とその合成方法について、一例を挙げて説明する。図16は、FFTフィルタ入力手段340により入力されるFFTフィルタ関数と、FFTフィルタ生成手段253が生成するFFTフィルタ関数の例を示す説明図、図17は、標準偏差σと高空間分解能領域用フィルタ関数含有率との関数が示す曲線を示す説明図である。なお、FFTフィルタ関数とその合成方法は、以下に限定されるものではなく、本発明の技術思想を逸脱しない範囲内で適宜変更が可能である。
図16は、FFTフィルタ入力手段340により入力されるFFTフィルタ関数と、FFTフィルタ生成手段253が生成するFFTフィルタ関数の例を示す。図16の一番上の曲線(a)と一番下の曲線(b)は、FFTフィルタ入力手段340により入力された、高空間分解能領域用のFFTフィルタ関数、及び低コントラスト領域用のFFTフィルタ関数の例である。真ん中の3曲線(点線で描出)は、FFTフィルタ生成手段253により、投影データの特徴量に応じて2つの入力FFTフィルタ関数の線形和から生成されるFFTフィルタ関数の例である。縦軸はFFTフィルタ積算手段255において実行される周波数空間上での積算強度であり、横軸は周波数を表し単位は［1/Pixel］である。
本実施の入力画像は、2x2のビンニングで収集された1024×768画像で、FFT演算において周知の事実であるが、所謂折り返しによるエリアジングを生じないように、入力画像の横幅1024の2倍の2048点でFFTフィルタ演算を行うとする。このとき、標本間隔から上限周波数(「ナイキスト周波数」と呼ばれる)の絶対値は1024であり、周波数は−1024〜＋1024の値をとる。FFTフィルタ関数は、絶対値の等しい正負の周波数で同一の値をとるように設定されており、図16ではプラスの周波数のみのFFTフィルタ関数を示している。なお図16の例では、高空間分解能領域用FFTフィルタ関数としてSｈｅｐｐ−Ｌｏｇaｎ関数を、低コントラスト領域用のFFTフィルタ関数としてその1/2周期のｓｉｎ関数を使用する場合を示している。生成されるFFTフィルタ関数は、2つの関数の線形和として表され、投影データの平均値が小さく標準偏差が小さい高空間分解能領域では、高周波まで値の大きいFFTフィルタが、X線吸収係数が大きく投影データの誤差の大きい低コントラスト領域では、高周波の値が小さく平滑化度の大きいFFTフィルタが生成されるようになっている。なお、全てのFFTフィルタ関数において、再構成CT像の平均値は等しくなるように、原点の傾き(微分係数)は等しい値となるようにする。
次に、図17を用いて、前記ステップS243で計算された、コンボリューション演算処理後投影データ212の特徴量(ROI平均値AF、標準偏差σF)から、FFTフィルタ生成手段253が、高空間分解能領域用FFTフィルタ関数と、低コントラスト領域用のFFTフィルタ関数の線形和を用いて、FFTフィルタを生成する処理を、高空間分解能領域用FFTフィルタ関数の含有率を決める関数式の一例を挙げ、説明する。生成されるFFTフィルタの中での、2つの入力FFTフィルタ関数(高空間分解能領域用、低コントラスト領域用)の含有率は、足して1である。一方、投影データの特徴量(ROI平均値AF、標準偏差σF)は、先に述べたように、典型的には、AFは0．02/mm(水のX線吸収係数)×200mm(体厚)＝4．0、σFは0．2程度の値をとるが、任意の実数値をとるとする。入力が任意の実数値で、出力が0〜1となる関数の例として、式(1)と同じ「フェルミ分布関数」f(x)
Figure 0005878119
 (変数xの定義式が式(1)と異なる)を適用し、f(x)を高空間分解能領域用FFTフィルタ関数の含有率と設定する事ができる。μFはFFTフィルタ入力手段340で入力したFFTフィルタ関数閾値であり、βFはフィルタ関数変化量である。先に述べたように、βFは10程度の値が標準的に設定されるようにする。「フェルミ分布関数」は、f(x)＋f(−x)＝1という性質を持っており、f(−x)を低コントラスト領域用FFTフィルタ関数の含有率とする事ができる。
以下、図12と同様の議論(ただし、変数xの定義式が式(1)と異なる)で、図17の実線が「フェルミ分布関数」f(x)であり、高空間分解能領域用FFTフィルタ関数の含有率f(x)は、投影データのROI平均値AF、フィルタ関数閾値μF、及びフィルタ関数変化量βFが変化しないとき、投影データの標準偏差σF(即ちノイズ量)が大きいほどxは大きくなり、f(x)は小さくなる。図17の点線は、平均値AF及びフィルタ関数変化量βFが、標準的な値AF＝4．0、βF＝10であるときに、フィルタ関数閾値μFをそれぞれ±0．2したときのf(x)の変化を示す。AF＝4．0、βF＝10のとき、フィルタ関数閾値μ F を＋0．2すると、式(5)のxは1．0小さくなり、同じ標準偏差σFに対して高空間分解能領域用FFTフィルタ関数の含有率f(x)は大きくなり、高分解能処理が設定されたことになる。逆に、フィルタ関数閾値μFを−0．2すると、式(5)のxは1．0大きくなり、高空間分解能領域用FFTフィルタ関数の含有率f(x)は小さくなり、低ノイズ処理が設定されたことになる。f(x)は、x＝−1．0のとき約0．73、x＝0のとき0．5、x＝＋1．0のとき約0．27の値をとり、この数値で生成されたFFTフィルタ関数が、図16に例示した3つの曲線である。この処理を、ラインデータごとに行い、ラインデータの上下方向(縦方向)の位置情報(座標値)と、高空間分解能領域用FFTフィルタ関数の含有率f(x)とが対応したデータからなるFFTフィルタ変換情報を生成する。FFTフィルタ変換情報は、FFTフィルタ関数の含有率を投影データの上下方向に関する座標値の関数として定義してもよい。
(ステップS246)
フィルタ変換情報保存手段226は、ステップS245で求められたFFTフィルタ変換情報を保存する(S246)。
次に、図15及び図18を用いて、フィルタリング処理(S250)の詳細を説明する。図15は、フィルタリング処理を示す説明図、図18は、フィルタリング処理(S250)の処理の流れを示すフローチャートである。以下、図18のステップ順に沿って説明する。
(ステップS251)
FFTフィルタ変換情報読込み手段251は、FFTフィルタ変換情報生成処理(S240)が生成したFFTフィルタ変換情報(具体的には、ステップS246により投影データの上下方向に関する座標値の関数として保存された、高空間分解能領域用FFTフィルタ関数含有率)を読込む(S251)。
(ステップS252)
ラインデータ読込み手段252は、コンボリューション演算処理後投影データ212から一度にフィルタリング処理する横ラインデータ、例えば、図15における横ラインデータ352を読込む(S252)。
(ステップS253)
FFTフィルタ生成手段253は、各ラインデータに対し、そのラインデータの上下方向の座標値と、ステップS251で読み込んだFFTフィルタ変換情報と、を用いてラインデータの上下座標に対応する
FFTフィルタを生成する(S253)。FFTフィルタ生成手段253は、FFTフィルタ変換情報に基づいてラインデータの上下方向の座標値に対応する高空間分解能領域用FFTフィルタ関数含有率を算出する。そして、図6のGUI画面によりユーザが設定入力した高空間分解能領域用FFTフィルタ関数を、算出された含有率に従って含み、同じく図6のGUI画面によりユーザが設定入力した低コントラスト領域用のFFTフィルタ関数を、(1−上記含有率)に従って含むFFTフィルタを生成する(S253)。
(ステップS254)
FFT手段254は、横ラインデータ352を周波数データに変換する(S254)。
(ステップS255)
FFTフィルタ積算手段255は、周波数データにステップS253が生成したFFTフィルタを積算する(S255)。
(ステップS256)
逆FFT手段256は、周波数データを実空間のフィルタ処理後投影データに変換する(S256)。
(ステップS257)
フィルタ処理後投影データ保存手段257は、ステップS256が生成したフィルタ処理後投影データを保存する(S257)。
(ステップS258)
すべての横ラインデータについて、ステップS252からステップS257までの処理を実行したかを判別する。すべてのラインデータを処理していない(NOの)場合は、ステップS252に戻り、次のラインデータについてステップS252からステップS257までの処理を実行する。YESの場合は、フィルタリング処理(S250)を終え、逆投影処理(S260)へ進む。
以上、本発明の実施形態を説明してきたが、上記で説明した構成はあくまで一例であり、例えば、平滑化手段230及びコンボリューションフィルタ変換情報生成処理(S220)は省略し、本実施形態に係るFFTフィルタ変換情報生成処理及びそれを用いたFFTフィルタ処理のみを行う、又は平滑化手段230及びコンボリューションフィルタ変換情報生成処理(S220)のみを行うことにより演算処理を簡略化するなど、本発明の技術思想を逸脱しない範囲内で適宜変更が可能である。前者の場合には、上述の実施形態におけるコンボリューション演算処理後投影データ212を、投影データ211に置き換えることにより、実現が可能となる。また、画素値の特徴量として、計算領域内の画素値の平均値や標準偏差を用いたが、特徴量は平均値や標準偏差に限定されず、例えば、平均値の代わりに、最頻値、中央値を、標準偏差の代わりに分散を用いてもよい。そして、式(1)から式(5)の平均値、標準偏差の値に、これらに代わる値を用いることにより、上記実施形態と同様の作用効果を奏することができる。
本発明によれば、投影データの各点ごとにコンボリューションフィルタを生成することにより、投影データの縦方向及び横方向に沿って連続的に変化するコンボリューションフィルタが生成される。投影データ又はコンボリューション演算処理後投影データの各横ラインデータに対応してFFTフィルタを生成することにより、投影データ又はコンボリューション演算処理後投影データの縦方向に沿って連続的に変化するFFTフィルタが生成される。そして、これらの連続的に変化するフィルタを適用してコンボリューション演算処理及びフィルタリング処理をすることにより、投影データの平均値が小さく標準偏差が小さい撮影部位では、鮮鋭化フィルタを施し高空間分解能のX線CT像を生成するとともに、投影データの誤差の大きな撮影部位では、平滑化フィルタを施しノイズを抑え低コントラスト分解能に優れるX線CT像を生成することが可能な、X線CT装置を提供することができ、頭部、腹部等の造影撮影、並びに歯顎、腰椎、四肢の整形外科撮影の診断性能を向上させることが期待できる。
また、投影データの値及び座標値についてそのパラメータが連続的に変化するコンボリューションフィルタ及びFFTフィルタを適用しているため、高空間分解能CT像再構成領域と、低コントラストCT像再構成領域との間に、不自然な境界線を生じないX線CT像を生成することができる。
1 コーンビームX線CT装置、1a 移動型X線装置に搭載されたCアーム方式コーンビームX線CT装置、2 被検体、3 回転軌道面(ミッドプレーン)、4 回転中心軸、5 車輪、10 撮影部、10a 移動型X線装置に搭載されたCアーム方式コーンビームX線CT装置1aの撮影部、11 X線源、11t X線管、11c コリメータ、12 2次元X線検出器、13 C型アーム、14 C型アーム保持体、15 天井支持体、16 天井レール、17 寝台、18 インジェクタ、20 制御演算部、20a 移動型X線装置に搭載されたCアーム方式コーンビームX線CT1aの制御演算部、24 回転中心軸4の2次元X線検出器12への投影、30 コンボリューションフィルタ設定画面、31 横方向コンボリューションフィルタサイズ選択リストボックス、32 縦方向コンボリューションフィルタサイズ選択リストボックス、33 横方向コンボリューションフィルタ関数閾値設定ポイント、34 横方向コンボリューションフィルタ関数変化量設定ポイント、35 縦方向コンボリューションフィルタ関数閾値設定ポイント、36 縦方向コンボリューションフィルタ関数変化量設定ポイント、40 FFTフィルタ設定画面、41 頭部条件設定タブ、42 胸部条件設定タブ、43 腹部条件設定タブ、44 腰部条件設定タブ、45 撮影部位追加ボタン、51 高空間分解能領域用フィルタ関数選択リストボックス、52 低コントラスト領域用フィルタ関数選択リストボックス、53 FFTフィルタ関数閾値設定ポイント、54 FFTフィルタ関数変化量設定ポイント、61 コンボリューションフィルタサイズが3×3のときのコンボリューション演算が施される画素とその近傍点の画素値、62 3×3のコンボリューションフィルタ、63 コンボリューションフィルタサイズが1×3のときのコンボリューション演算が施される画素とその近傍点の画素値、64 1×3のコンボリューションフィルタ、65 コンボリューションフィルタサイズが3×5のときのコンボリューション演算が施される画素とその近傍点の画素値、66 3×5のコンボリューションフィルタ、70 情報入力装置、80 表示装置、100 撮影部制御手段、100a 移動型X線装置に搭載されたCアーム方式コーンビームX線CT装置1aの撮影部制御手段、101 撮影系回転制御手段、102 撮影系位置制御手段、103 X線照射制御手段、104 インジェクタ制御手段、105 寝台制御手段、107 検出系制御手段、110 画像収集手段、111 X線透過像、200 再構成手段、210 前処理手段、211 投影データ、212 コンボリューション演算処理後投影データ、220 フィルタ変換情報生成手段、221 投影データ読込み手段、222 ROI設定手段、223 特徴量算出手段、224 特徴量フィティング手段、225 フィルタ変換情報算出手段、226 フィルタ変換情報保存手段、230 平滑化手段、231 コンボリューションフィルタ変換情報読込み手段、232 画素スキャン手段、233 コンボリューションフィルタ生成手段、234 周辺画素読込み手段、235 コンボリューション手段、236 コンボリューション演算処理後投影データ保存手段、238 投影データ上の座標点、239 特徴量計算ROI、250 フィルタリング手段、251 FFTフィルタ変換情報読込み手段、252 ラインデータ読込み手段、253 FFTフィルタ生成手段、254 FFT手段、255 FFTフィルタ積算手段、256 逆FFT手段、257 フィルタ処理後投影データ保存手段、260 逆投影手段、280 画像表示手段、320 コンボリューションフィルタ入力手段、340 FFTフィルタ入力手段、342 特徴量計算ROI、352 横ラインデータ

Claims (10)

  1. X線を発生させるX線源と、
    前記X線源に対向して配置され、被検体を透過した前記X線を検出して前記被検体の投影データを出力するX線検出器と、
    前記X線源と前記X線検出器とを対向配置したまま回転させる回転手段と、
    前記投影データに含まれる画素値の特徴量に応じて変化する画像処理フィルタを生成するフィルタ生成手段と、
    前記投影データに対し、前記生成された画像処理フィルタを用いて再構成演算を行い、前記被検体のX線CT像を生成する再構成手段と、
    前記X線CT像を表示する画像表示手段と、を備え、
    前記画素値の特徴量は、前記投影データの各点の画素値と、前記各点の近傍の画素値との平均値と標準偏差から計算される、
    ことを特徴とするX線CT装置。
  2. 前記フィルタ生成手段は、前記投影データの各点に対し、当該点の画素値の特徴量に対応した前記画像処理フィルタとしてコンボリューションフィルタを生成し、
    前記再構成手段は、前記各点毎に、前記コンボリューションフィルタを重畳するコンボリューション手段を備える、
    ことを特徴とする請求項1に記載のX線CT装置。
  3. 前記X線CT装置は、前記コンボリューションフィルタの生成条件を入力する第一入力手段と、
    前記投影データの画素値の特徴量に対応して変化するパラメータを含む第一フィルタ変換情報を生成する第一フィルタ変換情報生成手段と、を更に備え、
    前記フィルタ生成手段は、前記入力された生成条件及び前記第一フィルタ変換情報を用い、前記コンボリューションフィルタを生成する、
    ことを特徴とする請求項2に記載のX線CT装置。
  4. 前記第一入力手段は、前記生成条件として、前記コンボリューションフィルタの横方向コンボリューションサイズ、横方向の平滑化処理の大小を規定する横方向フィルタ関数閾値、及び横方向の平滑化フィルタ関数の変化量を規定する横方向フィルタ関数変化量と、前記コンボリューションフィルタの縦方向コンボリューションサイズ、縦方向の平滑化処理の大小を規定する縦方向フィルタ関数閾値、及び縦方向の平滑化フィルタ関数の変化量を規定する縦方向フィルタ関数変化量と、の入力を受付け、
    前記第一フィルタ変換情報生成手段は、前記投影データの画素値の特徴量と、前記横方向フィルタ関数閾値及び横方向フィルタ関数変化量と、を用いて横方向平滑化パラメータを算出するとともに、前記投影データの画素値の特徴量と、前記縦方向フィルタ関数閾値及び縦方向フィルタ関数変化量と、を用いて縦方向平滑化パラメータを算出し、
    前記フィルタ生成手段は、前記投影データの各点に対し、当該点の画素値の特徴量と、その特徴量に応じた前記横方向平滑化パラメータ及び前記縦方向平滑化パラメータと、を用い、前記入力された横方向コンボリューションサイズ及び縦方向コンボリューションサイズからなる前記コンボリューションフィルタを生成する、
    ことを特徴とする請求項3に記載のX線CT装置。
  5. 前記第一フィルタ変換情報生成手段は、前記投影データの各点を含む第一計算領域を設定する第一領域設定手段と、前記第一計算領域に含まれる画素の画素値の特徴量を算出する第一特徴量算出手段と、前記各点の座標値と前記画素値の特徴量とを対応付ける第一特徴量フィティング手段と、を備え、前記座標値に対応付けられた画素値の特徴量を用いて算出された前記横方向平滑化パラメータ及び前記縦方向平滑化パラメータと、前記座標値と、が対応付けられた前記第一フィルタ変換情報を生成し、
    前記フィルタ生成手段は、前記投影データの各点の座標値と、前記第一フィルタ変換情報と、を用いて前記コンボリューションフィルタを生成する、
    ことを特徴とする請求項4に記載のX線CT装置。
  6. 前記フィルタ生成手段は、前記投影データ、又は前記コンボリューションフィルタが重畳されたコンボリューション演算処理後投影データの、1次元フーリエ変換処理の対象となる各ラインデータに対し、当該ラインデータの画素値の特徴量に基づいて前記画像処理フィルタとして周波数に対応したFFTフィルタを生成し、
    前記再構成手段は、前記投影データの各ラインデータ、又は前記コンボリューション演算処理後投影データの各ラインデータ毎に、前記FFTフィルタを用いたフィルタリング処理を行うフィルタリング手段を備える、
    ことを特徴とする請求項2に記載のX線CT装置。
  7. 前記X線CT装置は、前記FFTフィルタの生成条件を入力する第二入力手段と、
    前記投影データのラインデータの画素値の特徴量に対応して変化するパラメータを含む第二フィルタ変換情報を生成する第二フィルタ変換情報生成手段と、を更に備え、
    前記フィルタ生成手段は、前記入力された生成条件及び前記第二フィルタ変換情報を用い、前記投影データの各ラインデータ、又は前記コンボリューション演算処理後投影データの各ラインデータに対し、前記FFTフィルタを生成する、
    ことを特徴とする請求項6に記載のX線CT装置。
  8. 前記第二フィルタ変換情報生成手段は、前記投影データ又は前記コンボリューション演算処理後投影データのラインデータからなる第二計算領域を設定する第二領域設定手段と、前記第二計算領域に含まれる画素の画素値の特徴量を計算する第二特徴量算出手段と、前記ラインデータの長手方向に直交する方向における座標値と、前記画素値の特徴量と、を対応付ける第二特徴量フィティング手段と、を備え、前記座標値に対応付けられた画素値の特徴量を用いて算出されたパラメータと、前記座標値と、が対応付けられた第二フィルタ変換情報を生成し、
    前記フィルタ生成手段は、前記各ラインデータの座標値と、前記第二フィルタ変換情報
    と、を用いて前記FFTフィルタを生成する、
    ことを特徴とする請求項7に記載のX線CT装置。
  9. 前記第二入力手段は、前記生成条件として、相対的に高空間分解能な領域に用いられる第一フィルタ関数と、相対的に低コントラスト領域に用いられる第二フィルタ関数と、前記第一フィルタ関数又は第二フィルタ関数の含有率の大小を規定するフィルタ関数閾値と、前記含有率の変化量を示すフィルタ関数変化量と、の入力を受け付け、前記第二フィルタ変換情報生成手段は、前記第二計算領域の画素値の特徴量に応じた前記含有率からなる前記パラメータを算出し、前記フィルタ生成手段は、前記第二フィルタ変換情報に基づいて、前記各ラインデータの前記第一フィルタ関数または前記第二フィルタ関数の含有率を算出し、その含有率に従って前記第一フィルタ関数と前記第二フィルタ関数とを積算することにより、前記FFTフィルタを生成する、ことを特徴とする請求項8に記載のX線CT装置。
  10. X線を発生させるX線源と、前記X線源に対向して配置され、被検体を透過した前記X線を検出して前記被検体の投影データを出力するX線検出器と、
    前記X線源と前記X線検出器とを対向配置したまま回転させる回転手段と、を備えたX線CT装置の制御方法において、
    前記投影データに含まれる画素値の特徴量に応じて変化する画像処理フィルタを生成するステップと、前記投影データに対し、前記生成された画像処理フィルタを用いて再構成演算を行い、前記被検体のX線CT像を生成するステップと、前記X線CT像を表示するステップと、を備え、
    前記画素値の特徴量は、前記投影データの各点の画素値と、前記各点の近傍の画素値との平均値と標準偏差から計算される、
    ことを特徴とするX線CT装置の制御方法。
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