JP5954761B2

JP5954761B2 - Ｘ線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法

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Publication number: JP5954761B2
Application number: JP2011098301A
Authority: JP
Inventors: 中西　知; 知中西; ベーシャン・チアン
Original assignee: Toshiba Medical Systems Corp
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Filing date: 2011-04-26
Publication date: 2016-07-20
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Description

本発明の実施形態は、被検体の所定の臓器の動き量に関するマップを発生するＸ線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法に関する。

近年、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下Ｘ線ＣＴと呼ぶ）装置は、６４から８０に亘るＸ線検出器素子列（以下素子列と呼ぶ）を有する。このＸ線ＣＴ装置における心臓ＣＴでは、心臓全体を同じ位置でスキャンすることができないため、取得されたデータに関して一時的な再構成ウインドウが選択される。例えば心臓全体をスキャンするための３２０の素子列を有するマルチスライスＣＴ装置がないとき、心臓の動きによるアーチファクトが実質的にない（以下、アーチファクトフリーと呼ぶ）心臓の医用画像を再構成する前に、最適な心位相（以下最適心位相と呼ぶ）に対応する投影データを選択するために、心位相（心臓の動きの位相）マップを発生させる必要がある。

最適心位相とは、一般に周期的であって、心周期において収縮相の末端近傍と弛緩相の中点近傍とであることが知られている。これらの最適心位相において、心臓の動きは、相対的に小さくなる。最適心位相を決定するために、一つの典型的な方法は、Ｒ波とＲ波との間隔に関する心電図（ＥｌｅｃｔｒｏＣａｒｄｉｏＧｒａｍ：以下ＥＣＧと呼ぶ）を用いる方法である。ＥＣＧは、データ取得のトリガおよび最適な再構成ウインドウの選択のために用いられている。しかしながら、ＥＣＧは、心臓の電気的な信号を示しているにすぎず、必ずしも心臓の動きに関する機械的な状態を示しているわけではない。

また、同じ被検体における内的周期の可変性と同様に、最適心位相が被検体間の可変性に依存するものとして、被検体間における最適心位相を見つけることが一貫して挑戦されている。例えば、心周期における正確な最適心位相は、ある被検体と別の被検体とで変化する。従って、被検体間で正確な最適心位相を決定するための単一の定量的な方法はない。さらに、最適心位相は、不整脈のような不規則な心拍数を有する要因のために同じ被検体においても変化することがある。上記のような理由で、被検体固有の心位相マップは、特定の被検体に対するアーチファクトフリーな心臓の医用画像を再構成する前に、最適心位相に対応する投影データを選択するために発生される。

従来技術において、心臓は、組織の様々な部分に亘って、一様な挙動で動くものと仮定されている。心臓の動きは組織の様々な部分に亘って一様ではなく複雑であるにもかかわらず、上記仮定は、心臓の動きの複雑な性質を単純化している。そのため、最適な位相が選択されたとき、心臓の動きは最小であって、対応するビューは心臓の中の場所を気にかけずに実質的に心臓の動きがないビューとしている。

一般的に、高速マルチスライスヘリカルＣＴを用いたスキャン時間に対する最適心位相を選択するために必要なスキャン後の時間（以下、位相選択時間と呼ぶ）は、心臓の血管造影ＣＴ検査に関して大きな割合を占める。従来の最適心位相を選択するための技術は、再構成された医用画像のための最適心位相を選択することにおける正確さを維持することと同時に、上記位相選択時間を減少させることを試みる技術である。

従来の多くの選択技術は、医用画像の領域に依存している。すなわち、最適心位相は、オリジナルの投影データまたは生データから再構成される画像データに基づいて決定される。例えば、低解像度の医用画像は、コントラスト強調プログラムを用いた心臓のヘリカルスキャンの後、心周期に亘って再構成される。低解像度の医用画像に基づいて、最小の心臓の動きを示す隣接した位相における最小の差異に関する期間が選択される。６４×６４×６４のボクセルのような低解像度の画像データが再構成されるが、従来技術は、再構成の計算の間時間を浪費するため有効ではない。さらに従来技術には、大きいコーン角による問題がある。また、従来技術には、ハイピッチ（すなわち、検出器の１回転に対する検出器幅の送り分であるピッチファクタが大きい）なヘリカルスキャンにおいては正確な結果は得られない問題がある。

別の従来技術は、自動的な心位相選択アルゴリズムに基づいて、位相選択時間を減少させる技術である。画像領域の替わりにこの従来技術は、次の心位相に関する二つのヘリカルスキャン生データセットの間で差の絶対値の和を計算する。従来技術は、心臓全体の体積における心臓の動きに関する速度の強度を示す速度曲線を発生する。図１は、水平線によって示された全ての４つの心臓の空間（右心房、右心室、左心房、左心室）を有するアキシャル面に沿ったターゲットスライスにおける部分的な生データを示している。マルチスライスＣＴ（Ｍｕｌｔｉ−ＳｌｉｃｅＣＴ：以下ＭＳＣＴと呼ぶ）装置は、多列の検出素子を有する。ターゲットスライスの位置を通過した総時間に対応する生データは、複数の検出器列の間のヘリカル的な補間を実行することによって発生される。ヘリカル的に補間された生データは、同じ診察台で時間軸方向に連続的なダイナミックスキャンデータである。一方、異なるタイミングの情報（心位相）を有する生データは、ＥＣＧゲーティング信号（タイミングシフト技術）による一連の生データからハーフスキャンに対応する生データを減算することにより得られる。図１は、０％、１０％、２０％の心位相での部分的な生データを示している。これらの部分的な生データは、ターゲットスライスの位置と同様に同じ診察台の位置に対応する。しかしこれらの部分的な生データは、タイミングの情報が異なる。同様に、心臓の動きの速度は、２％の間隔で得られた生データのために４％の間隔で差の絶対値の和（ｓｕｍｏｆａｂｓｏｌｕｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ：以下、ＳＡＤと呼ぶ）を得ることにより、２％の間隔で減算される。

上記従来技術は一つの局面を効果的に改善するが他の局面は改善されない。例えば、ＳＡＤは、近接した位相に対応する２つのビューから計算され、速度曲線は、ＳＡＤから導出される。その上、サイノグラムのデータは、計測されたデータ（すなわち、計測データはコーン角を考慮していない）のうち補間された列から発生される。このため、コーン角とピッチファクタとが増大すると、実際に計測されるデータと比較して、サイノグラムの正確性は低減する。このように、従来技術によるＳＡＤは、最適心位相を正確に決定することができない。

先に記載した従来技術は、ヘリカルスキャンについて０．１から０．３まで変化する低いピッチファクタを利用する。これらの低いピッチファクタは、Ｘ線の放射にさらされる領域が大きく重なり合うため、より多くのＸ線の被曝を引き起こす。被検体に対する安全面の観点から、ＣＴイメージングのための繰り返しの必要性に関して、低い放射線量レベルが望まれる。

上記従来技術の問題を考慮して、別の従来技術は、ゲーティングと再構成とのための最適心位相を決定することに関するステップアンドショット（ＳｔｅｐＡｎｄＳｈｏｏｔ：以下ＳＡＳと呼ぶ）心臓イメージングに基づいたものである。すなわち、典型的なＳＡＳデータ収集において、６４スライスを同時に収集するためにＸ線管とＸ線検出器とが被検体に対して回転している間、天板は一つの位置で動かないままである。不整脈のような不規則な心拍がデータ収集中に発生したとき、データ収集は、次の通常な心拍に備えて同じ位置で続けられる。データ収集がある位置に対して完了した後、天板は、次のスキャンのために次の位置に所定の距離だけ進められる。各々のステップに対して、天板は、部分的に重なり合う曝射がないように、Ｘ線のビーム幅に略等しい４０ｍｍを超える距離だけ移動される。ヘリカルスキャンデータの替わりにＳＡＳデータが提案されるため、この従来技術は、被検体に対するＸ線の被曝を低減し、ヘリカルスキャンデータに関する長軸のトランケーション問題のいくつかを克服する。

上記従来技術は、心臓の動きの総量を決定するために対になったサンプルを利用する。対になったサンプルは、生投影データに見られるような一組の相補的なレイ各々である。ファンビームデータセットに対して、一組の対になったサンプルは、（γ、β）と（γ、β＋π＋２γ）によって定義される。ここで、γとβとは、ファン角と投影角とにそれぞれ対応する。γ_ｍが最大ファン角度を示すのであれば、最小のコーンビームデータ収集は、π＋２γ_ｍのビュー範囲で実行される。全データセットは、全ての対になったサンプルを同一視することを通して探索される。差の絶対値の総計は、以下のように計算される。

ここで、Π＜＜π＋２γ_ｍは、無矛盾条件評価の角度範囲である。ξ（β_ｍ）という量は、全ての評価された複数の結合したサンプルの間における不一致の度合いを示す量である。複数の結合されたサンプルは、同じパスに沿った線積分を示している。これらのことから、不一致の度合いξは、心臓の動きの尺度である。

上記従来技術は、被検体に対する被曝を低減させるためと、心臓の動きを決定することを改善するためとに、ＳＡＳデータにおける結合したサンプルを利用する。一方、ＳＡＳの技術には以下のようなデメリットがある。心周期は連続的であるのに対し、ＳＡＳ技術は、心臓に関する様々な位置に亘って不連続にデータが収集されるため、連続的な心周期のデータを取り込むことができない。第一の位置におけるデータ収集の後、天板が次の位置まで所定の距離移動される間、収集されるデータはない。すなわち、ＳＡＳデータは、同じ心周期の範囲内で、または連続的な心周期に亘って収集されない。その上、ＳＡＳ技術で使われる投影データは、投影角度の調整のために、一部のオーバーラップと一部の欠如とがある。最後に、コントラストのプログラムが使用されるとき、実際のデータ収集の間における離散的な遅延は、コントラストプログラムの有効性を徐々に低下させることに反映される。

上記デメリットを考慮して、ヘリカルデータは、再構成における最適心位相の決定に関して有利であることを示している。結合したサンプルの利用は最適心位相を決定することに有効であるが、結合したサンプルは、ＳＡＳデータに制限され、ヘリカルデータには適用できない。

要約すると、心位相マップを発生することに関する従来技術の試みの中で、あるデメリットに対して望まれることは、残存している。これらのデメリットは、有効性とアーチファクトとヘリカルスキャンの制限とを有する。心臓ＣＴへの適用においてこれらのデメリットを一般的に改善するために、心位相マップは、能率的に発生されなければならない。操作者が所望する位相は、妥当な時間範囲で選択されるべきである。同時に、最適心位相の選択は、再構成された医用画像におけるアーチファクトを最小にするために、正確に決定されるべきである。結局、投影データは、心周期に亘って心臓の動きを連続的に反映させるために、ヘリカルスキャンにより得られたデータであるべきである。

HSIEH, Jiang et al., "Step-and-shoot Cardiac Imaging with Optimal Temporal Gating and Reconstruction",9th International Meeting on Fully Three-Dimensional Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine, pages 253-256,(2007). MANZKE, R., et al.,"Automatic phase determination for retrospectively gated cardiac CT",Medical Physics Vol 31, No.12,psges 3345-3362,(2004). HOFFMANN, Martin H.K., et al., "Automatic determination of minimal cardiac motion phases for computed tomography imaging: initial experience",Eur Radiol, 16: 365-373,(2006). OTA, Takamasa et al., "Clinical usefulness of automatic phase selection in coronary CT angiography(CTA)",Medical Imaging 2007: Physics of Medical Imaging, Proc. of SPIE Vol.6510, 65102N1-N9,(2007).

目的は、被検体の所定の臓器の動き量に関するマップを発生するＸ線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法を提供することにある。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、心電波形にしたがってＸ線を断続的に発生して被検体に対するヘリカルスキャンを実行することによりデータを収集するデータ収集部と、前記収集されたデータによる投影データに基づいて、医用画像を再構成する再構成部と、前記投影データと、前記投影データに対応するＸ線のレイに対向する対向Ｘ線のレイによる投影データである対向投影データとの差を計算し、前記計算された差の絶対値をチャンネル方向で総和した絶対値総和をビューごとに計算し、前記ビューごとの絶対値総和に対して所定のフィルタリングを実行し、前記フィルタリングされた絶対値総和の最大値に対応するビューとＸ線照射開始時点におけるビューとの差だけ、前記フィルタリングされた絶対値総和をシフトさせることにより、前記被検体の臓器の動き量を示すマップを発生するマップ発生部と、を具備することを特徴とする。

図１は、ヘリカル的な補間により得られた生データを用いた従来技術を示す図である。図２は、本実施形態に係るマルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示す構成図である。図３は、本実施形態に係り、ヘリカルスキャンにおける他の複数のレイについて一組の相補的なレイを、概念的に説明するための説明図である。図４は、本実施形態に係り、最小の心臓の動き量を有するヘリカルスキャンデータの一部分を決定する処理の手順を示すフローチャートである。図５は、本実施形態に係り、ＰＩ境界に関して個々のレイを含むヘリカルデータの収集に関する外観を示す図である。図６Ａは、本実施形態に係り、Ｘ線源の位置から曝射されるダイレクトレイが現時点のレイであり、ダイレクトレイに対向する対向レイが現時点より後のＸ線源から曝射されるときにおける上方ＰＩウインドウの概要を示す平面図である。図６Ｂは、本実施形態に係り、ヘリカルデータの取得の間におけるビューとチャンネルとの関係を、上方ＰＩウインドウとともに示すサイノグラムである。図７Ａは、本実施形態に係り、Ｘ線源の位置から曝射されるダイレクトレイが現時点のレイであり、ダイレクトレイに対向する対向レイが現時点より前のＸ線源から曝射されるときにおける上方ＰＩウインドウの概要を示す平面図である。図７Ｂは、本実施形態に係り、ヘリカルデータの取得の間におけるビューとチャンネルとの関係を、下方ＰＩウインドウとともに示すサイノグラムである。図８は、本実施形態に係り、ｘ−ｙ平面上におけるＰＩ境界におけるＸ線管とＸ線検出器との位置関係を示す図である。図９Ａは、本実施形態に係り、ｘ−ｙ平面上のＰＩ境界におけるＸ線管とＸ線検出器との位置関係を示す図である。図９Ｂは、図９Ａに係り、ｙ−ｚ平面上のＰＩ境界におけるＸ線管Ｓ_０とＸ線管Ｓとの位置関係を示す図である。図１０Ａは、本実施形態に係り、ヘリカルスキャンにおいて、ビューに対するＸ線の強度を、ＥＣＧ波形とともに示す図である。図１０Ｂは、図１０Ａの一部を拡大した図である。図１１は、本実施形態に係り、ビューに対するＰＩウインドウ上の投影データと対向投影データとの不一致を表す絶対値総和を、Ｘ線の強度とともに示す図である。図１２は、図１１に係り、ビューに対するフィルタリング（重み付け加算）された絶対値総和を、Ｘ線の強度とともに示す図である。図１３は、図１２に係り、フィルタリングされた絶対値総和をシフトした値を、Ｘ線の強度とともに、ビューに対して示す図である。図１４は、本実施形態に係り、フィルタリングおよびシフトされた絶対値総和に基づいて発生された被検体の臓器の動き量を、心拍位相に対して示す図である。

後述するモーションマップを発生することに関する以下の実例として、心臓のコンピュータ断層撮影（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下ＣＴと呼ぶ）を用いる本実携帯が最適な位相を選択するために記述されているが、本実施形態は心臓のＣＴに限定されない。すなわち、本実施形態は、心臓以外の臓器においても適用可能である。心臓のＣＴに関する本実施形態において、心臓の動きの位相（以下、心位相と呼ぶ）マップは、ヘリカルスキャンデータに基づいて能率的に発生される。最適な心位相（以下、最適心位相と呼ぶ）は、合理的な時間範囲で選択される。同時に、本実施形態は、後述する複数の相補的なＸ線のレイに基づいて、最適心位相を正確に決定する。複数の相補的なレイは、心臓における最小の動きに対応する指標を発生するために用いられる。また、複数の相補的なレイは、再構成された心臓の医用画像での最小のアーチファクトのための後述する投影データセットを選択するために用いられる。ヘリカルスキャンデータは、等しい心周期の範囲内または連続的な複数の心周期に亘っての心臓の動きを反映したデータである。ヘリカルスキャンデータによる複数の相補的なレイの技術の適用は、複数の相補的なレイの組を３次元的に決定することにより実現される。一組の相補的なレイは、等しい心周期の範囲内または連続的な複数の心周期に亘っての心臓の動きを考慮するために決定される。後述するトップレイとボトムレイまたはその一方に対する後述する絶対値総和は、心臓の動き量を決定するために計算される。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、Ｘ線ＣＴ装置と呼ぶ）を説明する。図２は、本実施形態に係るマルチスライスＸ線ＣＴ装置の構成を示す構成図である。本マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、架台１００と複数のユニットとを有する。図２における架台１００は、側面図を示している。架台１００は、Ｘ線管１０１、回転フレーム１０２、多列または２次元アレイタイプのＸ線検出部１０３、データ収集部（データ収集回路またはＤａｔａＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ：以下ＤＡＳと呼ぶ）１０４、非接触データ転送部１０５、回転部１０７、スリップリング１０８を有する。Ｘ線管１０１とＸ線検出部１０３とは、回転フレーム１０２に、被検体Ｓを横断した正反対の位置にマウントされる。回転フレーム１０２は、回転軸ＲＡ周りに回転可能に支持される。回転部１０７は、０．４ｓｅｃ／ｒｏｔａｔｉｏｎのような高速度で、回転フレーム１０２を回転させる。回転部１０７が回転フレーム１０２を回転させている間、被検体Ｓは、ヘリカルスキャンを実行するために、図示された紙面からまたは紙面に向けて、回転軸に沿って移動される。

マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、さらに高電圧発生部１０９を有する。高電圧発生部１０９は、スリップリング１０８を介して、Ｘ線管１０１からＸ線を発生させるための管電圧を供給する。Ｘ線は、被検体Ｓに向かって放射される。図２における被検体Ｓの円は、被検体の断面領域を表している。Ｘ線検出部１０３は、被検体Ｓを透過したＸ線を検出するために、被検体Ｓを横切ったＸ線管の反対側に配置されている。Ｘ線検出部１０３は、２次元状に配列された複数のＸ線検出素子を装備する。ここでは、単一のＸ線検出素子が単一のチャンネルを構成しているものとして説明する。

図２によれば、本マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線検出部１０３から出力された検出信号を処理するための複数のユニットを有する。データ収集回路またはＤＡＳ１０４は、２つの検出器列において各々の列に対する出力信号を、Ｘ線検出部１０３から読み出す。ＤＡＳ１０４は、各々のチャンネルからの出力信号を、電圧信号に変換する。ＤＡＳ１０４は、変換された電圧信号を増幅する。ＤＡＳ１０４は、増幅された電圧信号を、ディジタル信号に変える。以下、ＤＡＳ１０４から出力されるデータを投影生データと呼ぶ。Ｘ線検出部１０３とＤＡＳ１０４とは、予め決定された回転フレーム１回転当たりの投影の総数（ＴｏｔａｌｎｕｍｂｅｒｏｆＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓＰｅｒＲｏｔａｔｉｏｎ：以下ＴＰＰＲと呼ぶ）を処理する構成を有する。ＴＰＰＲは、少なくとも９００ＴＰＰＲであって、９００ＴＰＰＲと１８００ＴＰＰＲとの間、９００ＴＰＰＲと３６００ＴＰＰＲとの間にある。

上記投影生データは、前処理部１０６に出力される。上記投影生データは、非接触データ転送部１０５を介して、架台１００の外側のコンソールに収容される。前処理部１０６は、生データに対して、感度補正のような特定の補正を実行する。記憶部１１２は、前処理部１０６で生じた再構成処理直前のデータである投影データを記憶する。なお、投影データとは、被検体を透過したＸ線の強度に応じたデータ値の集合である。ここでは説明の便宜上、ワンショットで略同時に収集したビューアングルが同一である全チャンネルにわたる一揃いの投影データを、投影データセットと称する。なお、複数の投影データセットは、複数のビュー番号にそれぞれ対応する。また、ビューアングルは、Ｘ線管１０１が後述する回転軸Ｚを中心として周回する円軌道の各位置を、回転軸Ｚから鉛直上向きにおける円軌道の最上部を０°として３６０°の範囲の角度で表したものである。なお、投影データセットの各チャンネルに対する投影データは、ビューアングル、コーン角、チャンネル番号によって識別される。なお、投影データセットは、記憶部１１２に記憶された投影データに関する読み出し制御を実行することにより発生される。記憶部１１２は、データバスまたは制御バスを通して、システムコントローラ１１０、再構成部１１４、表示部１１６、入力部１１５、スキャン計画支援装置２００、選択部１１８に接続されている。スキャン計画支援装置２００は、スキャン計画を発展させるためにイメージング技術者を支援するための機能を有する。

選択部１１８は、様々なソフトウェアおよびハードウェア構成を有する。選択部１１８は、選択された投影データを再構成部１１４が処理する前に、投影データのある望ましい部分を選択する。本マルチスライスＸ線ＣＴ装置の選択部１１８は、心臓の動きによる望ましくないアーチファクトを実質的に減少させるために、ヘリカルスキャンによる投影データの一部分を選択する。主に、選択部１１８はトップ相補的レイの組とボトム相補的レイの組との両方またはいずれか一方を決定するために、投影データを処理する。

選択部１１８は、後述するトップ相補的レイまたはボトム相補的レイに対する差の絶対値総和を計算する。選択部１１８は、的確な手法でモーションマップを構成するために、絶対値総和に対して、フィルタリングと所定量のシフトとを実行する。最終的に、選択部１１８は、決定された絶対値総和が最も小さい量に基づいて、投影データの望ましい部分を選択する。マップ発生部は、上記選択部１１８に対応する機能を有する。すなわち、マップ発生部は、投影データと投影データに対向する対向投影データとの差を計算する。マップ発生部は、計算された差の絶対値総和を複数のデータセット各々に対して計算する。マップ発生部は、計算された絶対値総和に基づいて、被検体の臓器の動き量を表すモーションマップを発生する。

再構成部１１４は、投影データセットに基づいて、医用画像を再構成する。再構成部１１４は、選択部１１８で選択された投影データセットに基づいて、医用画像を再構成する。

図３は、ヘリカルスキャンにおけるレイとこのレイに対向する対向レイとの相補的なレイの組の概念を示す概念図である。簡単のために、図３には、本マルチスライスＸ線ＣＴ装置の構成要素と被検体の心臓とは記載されていない。図３には、ヘリカルパスが、Ｘ線のレイとともに３次元的に図示されている。図３におけるｘ、ｙ、ｚ方向は、対応する矢印でそれぞれ示されている。ｚ方向は、ヘリカルスキャンを実行する方向、または被検体を載置した天板が動く方向を示している。ｙ方向は、ｚ方向に垂直であってビューアングルが０°および１８０°の方向を示している。ｘ方向は、ｙ方向およびｚ方向に垂直な方向である。螺旋ＳＰＬは、ヘリカルパスを示す。ヘリカルパスとは、被検体を載置した天板が前進している間、Ｘ線源が被検体周りに回転しているとき、Ｘ線によりビューが撮影されるところのパスである。螺旋ＳＰＬで示されているように、Ｘ線のレイは、ヘリカルスキャンにより天板と同じ速度で移動する座標系において、ｚ軸に垂直ではない。一組の相補的な複数のレイを説明するために、図３は、任意の選択された複数のレイを複数の点線で示す。

図３には、ヘリカル投影でどれでもひとつの完全な回転の範囲内で、一組または二組の相補的なレイが示されている。複数の相補的なレイは、心臓の動き量を調査するために用いられる。図３において、一組の典型的な相補的なレイＬ_０とＬ_１は、ヘリカル投影で示されている。相補的なレイＬ_０とＬ_１とは、複数の投影におけるπ（ＰＩ）境界上に配置されることにより定義されている。ＰＩ境界については、図５の説明において後述する。複数の投影のための線源の位置は、（１８０＋δ）度離れたβ_０とβ_１とで示されている。角度δは、中心レイからどれくらい離れているかを示す角度である。心臓の動きがなければ、レイＬ_０とＬ_１とが透過する被検体の厚み（レイパス）は、ヘリカル的に取得された投影データにおいて一致する。

図４は、最小の心臓の動き量を有するヘリカルスキャンデータの一部分を決定する処理の手順を示すフローチャートである。投影データは、ヘリカルスキャン技術を用いて得られる（ステップＳ１０）。ヘリカルスキャンデータが得られるとき、心電図（ＥｌｅｃｔｒｏＣａｒｄｉｏＧｒａｍ：以下ＥＣＧと呼ぶ）が、心拍各々のＲ波のピークに関する相対的な位置を示すために、投影データに埋め込まれる。ある状況において、Ｘ線は、ヘリカルデータを取得する間における被曝を制限するために、予め設定されたＲ波のピークの間の情報に基づいて曝射される。

後に最適心位相を決定することのためにヘリカルスキャンが実行されている間、相対的に大きいピッチファクタで、投影データが発生される（ステップＳ１０）。相対的に大きいピッチファクタは、近似的に０．２でもよい。なお、ピッチファクタは、実際のＸ線検出器の大きさの限界上または範囲内でＰＩ境界にとどまるようなピッチファクタである０．３でもよい。対照的に上記述べた従来技術は、ヘリカルスキャンにおいて、最適心位相を決定するために投影データから低解像度の画像を再構成するための０．１と０．３との間の小さいピッチファクタを要求する。小さいピッチファクタの要求のために、従来技術のヘリカルスキャンは、被検体に対して相対的に高いＸ線の被曝、および相対的に長いスキャン時間という結果になる。ヘリカルスキャンにおける大きいピッチファクタにより、ステップＳ１０の処理は、最適心位相の決定のために用いられる投影データを得るスキャン時間と、被検体へのＸ線の被曝とを減少させる。被検体に対するＸ線の被曝とスキャン時間との低減は、被検体を保護する場合に利点となる。明らかにＸ線の放射線量の低減は、被検体の安全性を向上させる。短いスキャン時間は、ＣＴ撮影において被検体の快適さを高める。加えて、より短いスキャン時間は、短い時間間隔の間で被検体の体の動きをよりたやすく抑制することができるため、スキャンデータの質を向上させる。

ステップＳ１０で得られたスキャンデータのうち、投影データと、投影データに対向する対向投影データとの差が計算される。対向投影データとは、投影データに対応するＸ線のレイに対向する対向Ｘ線のレイによる投影データである。計算された差の絶対値総和（ＳｕｍｏｆＡｂｓｏｌｕｔｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅ：以下、ＳＡＤと呼ぶ）が、投影データセット（またはビュー）各々に対して計算される。一つビューに対するＳＡＤは、以下で定義されるように、一つのビューに関する複数のチャンネルに亘る絶対値総和である。

ＳＡＤは、投影データに関するレイと対向投影データに関するレイとからなる相補的なレイについてのＰＩ境界曲線上に関するものである。ＳＡＤの値は、心臓の動きによる投影データセットまたはビューごとの不一致を示している。以下、投影データに関するＸ線のレイをダイレクトレイと呼ぶ。なお、ダイレクトレイは、プライマリレイまたはリアルレイと取り換えて用いられてもよい。また、対向投影データに関するＸ線のレイを対向レイと呼ぶ。なお、ダイレクトレイを時間的な基準として現時レイと呼び、対向レイは、ダイレクトレイとの時間関係により、後のレイまたは前のレイと呼んでもよい。

上記時間関係により、ＳＡＤは、ＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}として定義される。ＳＡＤは、ダイレクトレイが現時レイであって、対向レイが現時レイの後にヘリカルデータ収集によりサンプリングされたとき、ＳＡＤ_ｔｏｐとして定義される。同様に、ＳＡＤは、ダイレクトレイが現時レイであって、対向レイが現時レイの前にヘリカルデータ収集によりサンプリングされたとき、ＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}として定義される。ステップＳ２０において、ＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とのうち少なくともいずれか一方が計算される。以下の処理においては、ＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とが仮定されているものとする。

図４において、ビューに対するＳＡＤのプロファイルに対して平均フィルタが適用される（ステップＳ３０）。このフィルタリングは、ステップＳ２０でＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とのうち少なくともいずれか一方が計算されるとき必要となる。ＳＡＤは、心臓の動きまたは投影データと対向投影データとによる投影データセットに亘る不一致を示すが、ＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}との値は、ダイレクトレイと対向レイとの時間関係が異なるため複数のビューに亘って一致しない。二つのＳＡＤの値を所定のビューに亘ってシフトさせる前に、ＳＡＤ_ｔｏｐおよびＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}のプロファイルは、平均フィルタを適用することにより、平滑化される。平均フィルタは、例えば、所定のフィルタ幅に亘って、ＳＡＤを加重加算することである。所定のフィルタ幅とは、例えば、１回転当たりのビュー数の０．５倍のビュー数である。

ステップＳ３０でフィルタリングされたＳＡＤ_ｔｏｐおよびＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}のデータが、それぞれシフトされる（ステップＳ４０）。言い換えると、ビュー数に対する、加重加算によるフィルタリングが実行されたＳＡＤ_ｔｏｐおよびＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}の加重加算曲線は、動きの位相にこの加重加算曲線を合わせるために、所定量シフトされる。シフトすることは、Ｘ線曝射のオンとオフとの境界でＳＡＤ_ｔｏｐおよびＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}の加重加算曲線の両者が不一致の程度を示すＳＡＤに関して最大量を有するかどうかを、視覚的に確認することを容易にする。同時に、シフトすることは、ＳＡＤ_ｔｏｐおよびＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}の加重加算曲線をお互いに正確に一致させる。ステップＳ４０において、ＳＡＤ_ｔｏｐおよびＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}の加重加算曲線がおおむね正確であるとき、最小のＳＡＤは、あるビューにおいて心臓の動きが最小であることを示す。

上記シフトされたＳＡＤデータは、臨床的に関連のあるデータに変換される（ステップＳ５０）。これにより、変換されたＳＡＤデータは、心周期に対する割合または０から１００で変化する心位相に関して、心臓の動き量を示すマップ（以下モーションマップと呼ぶ）を示す。例えば、モーションマップは、ＥＣＧのＲ波のピークとＲ波のピークとの間に関する心周期における最適心位相を決定するために用いられる。モーションマップは、再構成による心臓のモーションアーチファクトへの影響が最小となる投影データセットを選択するために用いられる。

上記選択された最適心位相に対応する投影データセットに基づいて、予め決定された再構成アルゴリズムに従って、心臓の医用画像が発生される（ステップＳ６０）。最善な画像を再構成するために、埋め込まれたＥＣＧの情報が都合よく利用される。ＥＣＧ情報は、投影データセットから引き出される。引き出されたＥＣＧ情報は、ステップＳ５０からの臨床的に関連のある情報に基づいて、ステップＳ６０の処理における再構成に対して関連ある投影データセットを取り出すために、ＥＣＧ表に記憶される。再構成された心臓の医用画像は、おおむねモーションアーティファクトフリーである。同時に、最適心位相の決定はデータ領域で実行されるので、処理の運用は、画像ドメインデータを使っている従来技術に対して、計算処理上効率が良い。

図４によれば、上記処理は、ＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とに関するデータを両方とも利用しているが、最適心位相を決定することにおいて、ＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とに関するデータのいずれか一方のみ利用してもよい。いずれにせよ、上記ステップＳ３０とステップＳ４０との処理は、最適心位相の正確さを確認するために必然的に実行される。

次に、ステップＳ１０からステップＳ６０の処理の各々に対して、他の図面に関してさらに説明する。図５は、ヘリカルデータの収集処理（ステップＳ１０）に関する外観を示す図である。図５は、ＰＩ境界に関係する個々のレイを示すための図である。矢印ｊ３は、被検体を載置した天板が回転軸ＲＡに沿って動く方向を示す。Ｘ線源は、回転軸ＲＡの周りを、ヘリカルパスＣで回転する。Ｘ線源がヘリカルパスＣに関して位置ｙ（Ｓ_０）にある間、Ｘ線源から放射される５つのＸ線のレイ各々は、検出器平面（ＤｅｔｅｃｔｏｒＰｌａｎｅ）ＤＰ（Ｓ_０）に向けて点線で示されている。図５において、中心レイＡ_ｒ０は、矢印ｄ_１によって示されたような方向で、検出器平面ＤＰの表面に沿って走査する。同時に、近接したレイＡ_ｒ１とＡ_ｒ２とは、ｙ（Ｓ_０）でのＸ線源に対する上部ＰＩ境界Γ_１と下部ＰＩ境界Γ_２とをそれぞれ形成する。検出器平面ＤＰ（Ｓ_０）上で、上部ＰＩ境界Γ_１と下部ＰＩ境界Γ_２とは、各々Ｘ線源の軌跡に沿った位置ｙ（Ｓ_０）から半回転（π）＋δにそれぞれ位置する。ここで、角度δは、中心レイから離れたレイと中心レイとの間の角度である。

上部ＰＩウインドウΓ_１と下部ＰＩ境界Γ_２とは、ＰＩウインドウを定義する。図５におけるＤＰ（Ｓ_０）上の斜線の領域は、Ｘ線源の位置ｙ（Ｓ_０）に対するＰＩウインドウを示している。ＰＩウインドウの境界をＰＩ境界と呼ぶ。ＰＩウインドウは、Ｘ線源の軌跡の投影により形成されるので、ＰＩウインドウの大きさは、ヘリカルスピードに関係する。ピッチファクタが大きくなれば、ＰＩウインドウは大きくなる。ピッチファクタまたは天板速度は以下のようなものであることに注意することが重要である。すなわち、ＰＩウインドウが実際の検出器の大きさの限界上またはその範囲内に留まる必要がある。

図６Ａと図６Ｂとは、ダイレクトレイがＵＰＰＩウインドウ上にあるとき、ＰＩ境界上でのダイレクトレイとダイレクトレイに対向する対向レイとの間の関係を示す図である。図６Ａの概要平面図で示されているように、ＵＰＰＩウインドウは、以下の時に定義される。Ｘ線源Ｓ_０からのダイレクトレイが現時レイであって、現時レイの後にＸ線源Ｓ_１からサンプルされたレイが対向レイであるときに定義される。図６ＡのＳ_０とＳ_１とを結ぶ実線で示されているように、ダイレクトレイに関するＰＩ境界の線は、ＵＰＰＩウインドウ上での対向レイに関するＰＩ境界の線と共有している。図６Ａの矢印は、ヘリカルデータ収集中の天板の動きに沿ったｚ方向を示す。このとき、対向レイに対応するＰＩウインドウは、ＤＯＷＮＰＩウインドウである。すなわち、ＰＩ境界の線は、ＵＰＰＩウインドウとＤＯＷＮＰＩウインドウとが共有していることを示している。

図６Ｂは上記ＵＰＰＩウインドウに対するサイノグラムである。サイノグラムは、ヘリカルデータ収集中における複数のチャンネルと複数のビューとの関係を示している。ダイレクトレイに対して、複数のチャンネルの全域でビューは、同じである。一方、対向レイに対しては、チャンネルが変化するについて、ビューも変化する。すなわち、対向レイに関するビューとチャンネルとは、ダイレクトレイのチャンネルに応じて計算されなければならない。この計算は、図４のステップＳ１０の処理で得られたような上記ヘリカルデータでのビューに関するＳＡＤを決定するために実行される。図６Ｂに示すように、ダイレクトレイによるビューＶにおけるチャンネルｓからチャンネルｅまでの投影データは、対向レイのビューＶｓにおけるチャンネルｅからビューＶｅにおけるチャンネルｓまでの投影データにそれぞれ対応する。なお、チャンネルｓとチャンネルｅとの幅は、例えば被検体の心臓の範囲に対応する。

ＵＰＰＩウインドウに対して、ＳＡＤ_ｔｏｐは、ダイレクトレイが現時レイであって、対向レイがヘリカルデータの取得において現時レイの後にサンプルされたレイである時、ダイレクトレイと対向レイとに基づいて以下のように計算される。

ここで、ｄｉｒｅｃｔ_ｔｏｐは、ＵＰＰＩウインドウ上におけるダイレクトレイに対する投影データである。ｃｏｍｐ_{ｂｏｔｔｏｍ}は、ＤＯＷＮＰＩウインドウにおける対向レイに対する対向投影データである。

図７Ａの概要平面図で示されているように、ＤＯＷＮＰＩウインドウは、以下の時に定義される。Ｘ線源Ｓ_０からのダイレクトレイが現時レイであって、現時レイの後にＸ線源Ｓ_−１からサンプルされたレイが対向レイであるときに定義される。図７ＡのＳ_０とＳ_−１とを結ぶ実線で示されているように、ダイレクトレイに関するＰＩ境界の線は、ＤＯＷＮＰＩウインドウ上での対向レイに関するＰＩ境界の線と共有している。図７Ａの矢印は、ヘリカルデータ収集中の天板の動きに沿ったｚ方向を示す。

図７Ｂは上記ＤＯＷＮＰＩウインドウに対するサイノグラムである。サイノグラムは、ヘリカルデータ収集中における複数のチャンネルと複数のビューとの関係を示している。ダイレクトレイに対して、複数のチャンネルの全域でビューは、同じである。一方、対向レイに対しては、チャンネルが変化するについて、ビューも変化する。すなわち、対向レイに関するビューとチャンネルとは、ダイレクトレイのチャンネルに応じて計算されなければならない。この計算は、図４のステップＳ１０の処理で得られたような上記ヘリカルデータでのビューに関するＳＡＤを決定するために実行される。図７Ｂに示すように、ダイレクトレイによるビューＶにおけるチャンネルｓからチャンネルｅまでの投影データは、対向レイのビューＶｓにおけるチャンネルｅからビューＶｅにおけるチャンネルｓまでの投影データにそれぞれ対応する。

ＤＯＷＮＰＩウインドウに対して、ＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}は、ダイレクトレイが現時レイであって、対向レイがヘリカルデータの取得において現時レイの前にサンプルされたレイである時、ダイレクトレイと対向レイとに基づいて以下のように計算される。

ここで、ｄｉｒｅｃｔ_ｂｏｔは、ＤＯＷＮＰＩウインドウ上におけるダイレクトレイに対する投影データである。ｃｏｍｐ_ｔｏｐは、ＵＰＰＩウインドウにおける対向レイに対する対向投影データである。

図８は、ｘ−ｙ平面におけるＰＩ境界を示す図である。Ｘ線源がＳ_０に位置しているとき、以下のことを想定する。Ｓ_０の位置からのＸ線源の軌跡は、チャンネルｓを透過したプライマリレイＡ_ｒ１に対向する対向レイを有するビューＶｓで、上方ＰＩ境界を形成する。Ｓ_０の位置からのＸ線源の軌跡は、チャンネルｅを透過したプライマリレイＡ_ｒ２に対向する対向レイを有するビューＶｅで、下方ＰＩ境界を形成する。上方と下方とのＰＩ境界上で、ＶｓとＶｅとの間の領域は、撮像視野（ＦｉｅｌｄＯｆＶｉｅｗ：以下ＦＯＶと呼ぶ）である。位置Ｓ_０と位置Ｓとの間の角度δβは、Ｘ線源が位置Ｓにあるとき、で以下の３つの条件を満足する。

ここで、図８に示すように、Φ_１はレイＡ_ｒ０とレイＡ_ｒ４との間の角度であり、Φ_２はレイＡ_ｒ０とレイＡ_ｒ７との間の角度である。ｒは、ｘ−ｙ平面で再構成される領域に対応するＦＯＶを示す円の半径である。Ｒは、Ｘ線源の軌跡に対する半径である。チャンネルＳからチャンネルｅまでを透過するすべてのレイは、半径ｒを有するＦＯＶを覆うために必要とされる。上記条件に基づいて、下方ＰＩ境界上のビューの範囲は以下のように定義される。

ここで、ビューＶｓとビューＶｅとは、Ｓ_０に位置するＸ線源からの二つの末端のＸ線のレイ（Ａ_ｒ１とレイＡ_ｒ２）に対応するビュー番号である。ＶｉｅｗＲｅｖは、１回転当たりのビュー数である。Ｓ_０は、位置Ｓ_０におけるビュー番号である。二つの末端のＸ線のレイ（Ａ_ｒ１とレイＡ_ｒ２）は、ＦＯＶまたは再構成領域に接している。ビューＶｓとビューＶｅとは、Ｓ_０のビュー番号に応じて、多くのビュー番号で表される。

同様にして、上方ＰＩ境界のビューの範囲は、以下のように定義される。

ここで、ここで、ビューＶｓとビューＶｅとは、Ｓ_０に位置するＸ線源からの二つの末端のＸ線のレイ（Ａ_ｒ１とレイＡ_ｒ２）に対応するビュー番号である。ＶｉｅｗＲｅｖは、１回転当たりのビュー数である。Ｓ_０は、位置Ｓ_０におけるビュー番号である。二つの末端のＸ線のレイ（Ａ_ｒ１とレイＡ_ｒ２）は、ＦＯＶまたは再構成領域に接している。ビューＶｓとビューＶｅとは、Ｓ_０のビュー番号に応じて、多くのビュー番号で表される。

図９Ａは、ｘ−ｙ平面におけるＰＩ境界上の特定の位置をどのようにして見いだすかということを示す図である。図９Ｂは、ｙ−ｚ平面におけるＰＩ境界上の特定の位置をどのようにして見いだすかということを示す図である。図９Ａによれば、円弧で示されたアイソセンタに対応するＸ線検出器の領域（以下、検出器領域と呼ぶ）は、太線で示されている。検出器領域は、検出器の各々のセグメント（検出素子）におけるチャンネル番号０ｃｈからチャンネル番号Ｎｃｈ−１までの範囲に亘る予め決定されたチャンネル番号Ｎｃｈを有するために、定義されている。Ｘ線源が位置Ｓ_０にあるとき、位置Ｓから放射されたＸ線のレイは、位置Ｓ_０から放射された対応するＸ線のレイ（ダイレクトレイ）に対する対向レイである。Ｘ線源の位置Ｓ_０および位置Ｓとの間の角度δβは、以下の２つの式において角度θと関連付けられる。

ＰＩ境界における位置Ｓは、以下のように定義される。

ここで、Ｃｃｈは、検出器の中心のチャンネル番号である。検出器の中心のチャンネルは、Ｘ線源の位置Ｓ_０と位置Ｓとのいずれか一方から放射されたＸ線であって、回転の中心点を通過したＸ線を検出する。ｈ_ｃｈは、検出器のチャンネル番号である。ｈ_ｃｈに対応するチャンネルは、チャンネルＣｃｈにより検出されたＸ線に対して角度θを形成するＸ線を、検出する。δγは、複数のチャンネル各々を区分するファン角度、または１チャンネル当たりの角度により定義されている。

図９Ｂによれば、Ｘ線源が位置Ｓ_０にあるとき、検出器上の距離ｖと距離δｚとは、以下のような手法によりｙ−ｚ平面上でｚ方向において定義される。Ｓ_０からチャンネルｈｃｈへのプライマリレイとチャンネルＣｃｈへのＸ線のレイとは、角度θを形成する。上記プライマリレイに対向する対向レイが放射される位置Ｓは、ヘリカル的な動きのためにＳ_０に対応するｚ座標からδｚの距離離れている。チャンネルｈ_ｃｈについての上方ＰＩ境界に対する垂直距離（δｚ）を、それぞれのチャンネルに対するビューに関する検出器上で決定するために、距離ｖは計算される。距離ｖの単位はミリメートルである。もし天板速度ＣＳがｍｍ／ｒｅｖ（１回転当たりに天板が進む速度）であるならば、距離ｖの単位は、チャンネル番号または検出器のセグメントの単位に変換することも可能である。

ここで、ＣＳがｍｍ／ｒｅｖの単位で天板速度が定義されていれば、ｖはｍｍである。

上記述べた問題点の臨床的な重要性を理解するために、図１０Ａのグラフは、ビューに対するＸ線の強度を、ＥＣＧ波形とともに示す図である。図１０Ａのグラフには、ビューに対するＸ線の断続的な放射に関する位置も記載されている。Ｘ線の断続的な放射に関する位置は、ＥＣＧデータのピークに関係して決定される。図１０Ｂは、Ｘ線が放射されている期間に亘って、図１０Ａのグラフの一部を拡大した図である。図１０Ｂは、Ｘ線の曝射がＯＮの期間（以下、Ｘ線ＯＮと呼ぶ）とＸ線の曝射がＯＦＦの期間（以下、Ｘ線ＯＦＦと呼ぶ）との組が、おおよそ１０００ビューを超えた範囲に及ぶことを示している。Ｘ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューと、Ｘ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューとは、ダイレクトレイに関する投影データと対向レイに関する投影データとの間に最大の不一致をもたらす。従って、Ｘ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューと、Ｘ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューとは、実際の臨床データにおける心臓の動き量を示すマップ（以下、Ｍｍａｐと呼ぶ）のためのパラメータを較正するための好ましい目印となる。

図１１は、ビューと、ＰＩウインドウ上のダイレクトレイと対向レイとに基づいた絶対値総和（不一致）とを示す図である。幅ＡとＡＡとは、ＳＡＤ_ｔｏｐに対する最大の不一致領域を示している。ＳＡＤ_ｔｏｐは、ダイレクトレイと対向レイとに基づいて、上記ＵＰＰＩウインドウに対して決定される。この時ダイレクトレイは現時レイであって、対向レイがヘリカルデータ取得において現時レイの後にサンプルされたレイである。同様に、幅ＢとＢＢとは、ＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}に対する最大の不一致領域を示している。ＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}は、ダイレクトレイと対向レイとに基づいて、上記ＤＯＷＮＰＩウインドウに対して決定される。この時ダイレクトレイは現時レイであって、対向レイがヘリカルデータ取得において現時レイの前にサンプルされたレイである。図１１のグラフは、Ｘ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューと、Ｘ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューとを示している。

Ｘ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューと、Ｘ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューとは、ダイレクトレイに関する投影データと対向レイに関する投影データとの間に最大の不一致をもたらす。従って、Ｘ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューと、Ｘ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューとは、実際の臨床データにおける心臓の動き量を示すマップ（以下、Ｍｍａｐと呼ぶ）のためのパラメータを較正するための好ましい目印となる。ＰＩ境界に関するデータによる絶対値総和のビューに対する曲線（以下、ＰＩ境界データ差異曲線と呼ぶ）は、幅Ａ、ＡＡ、Ｂ、ＢＢにおけるビュー―不一致曲線と同意義である。これらの理由で、ＰＩ境界データ差異曲線は、信頼性の高いＭｍａｐ曲線を形成するために、処理される。この処理は、フィルタで平均化することと、ＰＩ境界データ差異曲線をシフトすることとを有する。

平均化のためのフィルタ幅は、図１１におけるグラフに示された値に基づいて推定することができる。例えば、最大の不一致領域ＡとＡＡとの間における近似的な平均のビューの差は、１回転当たりのビュー数の半分付近である。幅のサイズ（１回転当たりのビュー数の０．５倍）は、ビュー―不一致曲線を滑らかにすることのためのよい候補である。この点に注意して、１回転当たり６００ビューであるとき、フィルタリング幅ＦｌｔＬとして３００ビューが用いられる。さらに、フィルタリングは、以下のように加重曲線ｗで構成されてもよい。

ここで、νはビューである。ＦｌｔＬは、１回転当たりのビュー数の０．５倍に基づいたフィルタリング幅である。加重曲線ｗは、平均関数とガウシアン重み付け関数とのいずれか一方である。ＳＡＤは、予め定義されたＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とのいずれか一方である。

図１２は、ＰＩ境界データ差異曲線または上記フィルタによりフィルタリングされた加重加算曲線を示すグラフである。ＰＩ境界データ差異曲線と加重加算されたＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とは、Ｘ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューの近傍とＸ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューの近傍とにおいて、実質的に最大の不一致をより顕著に示している。しかしながら、ＰＩ境界データ差異曲線と加重加算されたＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とは、Ｘ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューの近傍とＸ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューの近傍とにおいて、まだ一致していない。一致させる操作の最終工程は、ＰＩ境界データ差異曲線と加重加算されたＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とを、Ｘ線ＯＮとＸ線ＯＦＦとの間のビューの方へまたは反対方向へ所定量シフトすることである。最大の不一致領域Ａに対するビューとＸ線ＯＦＦからＯＮへの切り替え時のビューとの差、および最大の不一致領域ＡＡに対するビューとＸ線ＯＮからＯＦＦへの切り替え時のビューとの差は、加重加算曲線上で１５０ビューである。

図１３は、シフトされたＰＩ境界データ差異曲線または加重加算曲線を示すグラフである。図１２の加重加算曲線は、１５０ビューだけシフトされている。この１５０ビューは、近似的に１回転当たりのビュウ数の４分の１に対応している。重み付けられたＰＩ境界データ差異曲線とＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とは以下の式に定義されるような手法でシフトされる。

ここで、ＶｉｅｗＲｅｖは、１回転当たりのビュー数である。

図１４は、シフトされ、重み付けられたＰＩ境界データ差異曲線とＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とから発生されたモーションマップを示す図である。モーションマップは、シフトされ、重み付けられたＰＩ境界データ差異曲線とＳＡＤ_ｔｏｐとＳＡＤ_{ｂｏｔｔｏｍ}とにおける最小の不一致量に対する最適心位相を表す。モーションマップは、心臓の動きが最も小さくなる収縮相の末端近傍と弛緩相の中点近傍とのような最適心位相を示す。実質的にモーションアーティファクトフリーな医用画像を、対応する投影データから再構成するために、最適心位相は臨床的に参照される。

上記記述は、実例として自動的に心位相マップを発生させることを用いて、最適な位相を決定するための実施形態についての記述である。本実施形態によれば、データ収集中に上記処理を実行できるため、処理時間が短縮される。また、本実施形態によれば、多列のＸ線検出器を有しかつピッチファクタの大きいＸ線コンピュータ断層撮影装置において、正確なモーションマップを発生させることができる。本実施形態は、実質的にモーションアーティファクトフリーな医用画像を再構成することとヘリカルスキャンデータを選択することとに関するシステムと処理とを改良することにより、肺のような他の臓器に適用可能である。加えて、本実施形態の技術的思想は、他のモダリティに適用することも可能である。

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。

１００…架台、１０１…Ｘ線管、１０２…回転フレーム、１０３…Ｘ線検出部、１０４…データ収集部（ＤＡＳ）、１０５…非接触データ転送部、１０６…前処理部、１０７…回転部、１０８…スリップリング、１０９…高電圧発生部、１１０…システムコントローラ、１１２…記憶部、１１４…再構成部、１１６…表示部、１１８…選択部、２００…スキャン計画支援装置

Claims

心電波形にしたがってＸ線を断続的に発生して被検体に対するヘリカルスキャンを実行することによりデータを収集するデータ収集部と、
前記収集されたデータによる投影データに基づいて、医用画像を再構成する再構成部と、
前記投影データと、前記投影データに対応するＸ線のレイに対向する対向Ｘ線のレイによる投影データである対向投影データとの差を計算し、
前記計算された差の絶対値をチャンネル方向で総和した絶対値総和をビューごとに計算し、
前記ビューごとの絶対値総和に対して所定のフィルタリングを実行し、
前記フィルタリングされた絶対値総和の最大値に対応するビューとＸ線照射開始時点におけるビューとの差だけ、前記フィルタリングされた絶対値総和をシフトさせることにより、前記被検体の臓器の動き量を示すマップを発生するマップ発生部と、
を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記被検体の臓器は心臓を含む臓器であること、
を特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記対向投影データは、前記投影データが発生された後のデータであること、
を特徴とする請求項１または２に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記絶対値総和は、
により計算され、ＳＡＤｔｏｐは前記絶対値総和であり、ｄｉｒｅｃｔｔｏｐは前記投影データであり、ｃｏｍｐｂｏｔは前記対向投影データであること、
を特徴とする請求項３に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記対向投影データは、前記投影データが発生される前のデータであること、
を特徴とする請求項１または２に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記絶対値総和は、
により計算され、ＳＡＤｂｏｔｔｏｍは前記絶対値総和であり、ｄｉｒｅｃｔｂｏｔは前記投影データであり、ｃｏｍｐｔｏｐは前記対向投影データであること、
を特徴とする請求項５に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記所定のフィルタリングは、平均化関数と重み付け関数とガウシアン重み付け関数とのうちいずれかひとつであること、
を特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記所定のフィルタリングによるフィルタリング幅は、回転フレーム１回転当たりのビュー数の２分の１倍のビュー数であること、
を特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
前記マップ発生部は、前記フィルタリングされた絶対値総和に対して、回転フレーム１回転当たりのビュー数の４分の１倍のシフトを実行すること、
を特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
Ｘ線コンピュータ断層撮影装置において、
心電波形にしたがってＸ線を断続的に発生して被検体に対するヘリカルスキャンを実行することによりデータを収集し、
前記収集されたデータに基づいて、投影データを発生し、
前記投影データと、前記投影データに対応するＸ線のレイに対向する対向Ｘ線のレイによる投影データである対向投影データとの差を計算し、
前記計算された差の絶対値をチャンネル方向で総和した絶対値総和をビューごとに計算し、
前記ビューごとの絶対値総和に対して所定のフィルタリングを実行し、
前記フィルタリングされた絶対値総和の最大値に対応するビューとＸ線照射開始時点におけるビューとの差だけ、前記フィルタリングされた絶対値総和をシフトさせることにより、前記被検体の臓器の動き量を示すマップを発生すること、
を具備することを特徴とする画像処理方法。
前記被検体の臓器は心臓を含む臓器であること、
を特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
前記対向投影データは、前記投影データが発生された後のデータであること、
を特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
前記絶対値総和は、
により計算され、ＳＡＤｔｏｐは前記絶対値総和であり、ｄｉｒｅｃｔｔｏｐは前記投影データであり、ｃｏｍｐｂｏｔは前記対向投影データであること、
を特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
前記対向投影データは、前記投影データが発生される前のデータであること、
を特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
前記絶対値総和は、
により計算され、ＳＡＤｂｏｔｔｏｍは前記絶対値総和であり、ｄｉｒｅｃｔｂｏｔは前記投影データであり、ｃｏｍｐｔｏｐは前記対向投影データであること、
を特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
前記所定のフィルタリングを実行することは、平均化関数と重み付け関数とガウシアン重み付け関数とのうちいずれかひとつのフィルタリングであること、
を特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
前記所定のフィルタリングによるフィルタリング幅は、回転フレーム１回転当たりのビュー数の２分の１倍のビュー数であること、
を特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
前記マップを発生することは、前記フィルタリングされた絶対値総和に対して、回転フレーム１回転当たりのビュー数の４分の１倍のシフトを実行すること、
を特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。