JP6062250B2 - 逐次近似法を用いたｘ線コンピュータ断層撮影装置（ｘ線ｃｔ装置） - Google Patents

Description

画像処理方法およびシステムに関し、より詳細には、代数再構成法（ＡＲＴ）、同時代数再構成法（ＳＡＲＴ）およびオーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）などの逐次近似法への特定のローパスフィルタの応用に関する。

ボリューム画像の再構成のために、逐次アルゴリズムが様々なグループによって開発されており、これには、全変動（ＴＶ）最小化逐次近似アルゴリズムが含まれる。逐次近似法（ＩＲ）には、更に、代数再構成法（ＡＲＴ）、同時代数再構成法（ＳＡＲＴ）またはオーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）が含まれる。

Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）では、従来型のフィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ）よりも画像の質の特定の特徴を改善するために、逐次近似法（ＩＲ）が幾分かの注目を集めてきた。ＩＲは、計算の複雑さを管理可能な範囲に維持しながら、減衰線積分を正確に評価するフォワードモデルに基づく。他方で、ＦＢＰは、再構成カーネルに基づく。

従来技術は、ＩＲ法およびＦＢＰ法の両方において空間解像度の改善を試みてきた。従来型のＦＢＰ法には、空間解像度を改善するために、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）を適用することにより、有限のフォーカルスポットサイズ、有限の検出器セルサイズ、検出器のクロストークおよび方位ブラーなど、画像化システムにおける空間的ブラーリングファクタを除去するという方法が存在する。ＩＲは、再構成カーネルという概念を有していないが、画像解像度と画像ノイズとを依然として改善することができる。

従来技術によるＩＲ法は、特定のノイズ補償手段を用いて空間解像度を向上させる。従来技術によるあるＩＲ法では、フォワードモデルにおいて、拡大されたボクセルフットプリントを用いるが、その際に、拡大されたボクセルの使用に起因して生じるいかなる不所望のオーバーシュートまたはアンダーシュートアーティファクトも除去するように設計された帯域抑制フィルタを組み合わせて用いている。従来技術による別のアプローチとして、点拡がり関数のライブラリを用いて、空間的に変動するボクセルフットプリントをモデル化している。

上述したような従来技術による努力にもかかわらず、逐次近似法におけるノイズ抑制と空間解像度の改善との間には、依然としてトレードオフの関係が存在する。

目的は、逐次近似法におけるノイズ抑制と空間解像度とを改善することができるＸ線コンピュータ断層撮像装置を提供することである。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像或いは更新された前記撮像画像を順投影し、少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データを生成する順投影手段と、少なくとも１つの角度変動的なローパスフィルタを用いて、前記少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データにフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段と、前記第1の投影データと前記フィルタ処理後の第２の投影データとの差分を計算する計算手段と、前記差分を用いて前記撮像画像を更新する更新手段と、を具備するものである。

本実施形態によるマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの実施形態を示す図。 本実施形態による別の実施形態における解像度改善デバイスを示す図。 本実施形態により画像を逐次近似する際に空間解像度を実質的に改善するプロセスに含まれる複数のステップを示すフローチャート。 本実施形態による画像ピクセルと検出器とに関係して、例示的なフォーカルポイントの特定の特性を示す図。 本実施形態による角度依存的空間変動的なローパスフィルタの一例の特定の特性を示す図。 標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）を用いる場合の、特定の露光における所定のストライプの空間解像度を示す図。 高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）を用いる場合の、特定の露光における同じ所定のストライプの空間解像度を示す図。 本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いる場合の、特定の露光における同じ所定のストライプの空間解像度を示す図。 フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法を用いる場合の、肺画像の空間解像度を示す図。 本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いる場合の、同じ肺画像の空間解像度を示す図。 標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）と、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）と、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される際の所定の露光範囲とノイズレベルとの関係を示すグラフ。 標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）と、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）と、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される際の所定の露光範囲と変調対ノイズ比との関係を示すグラフ。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係わるＸ線ＣＴ装置を説明する。以下の説明において、複数の図面を通じて同様の参照番号が用いられている場合には、対応する構造を示すものとする。特に図１を参照すると、マルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの実施形態が示されており、ガントリ１００とそれ以外のデバイスまたはユニットとが含まれる。ガントリ１００は、側面から見た様子が示されていて、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、マルチローまたは２次元配列タイプのＸ線検出器１０３とを更に含む。Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とは、被験者Ｓを横断する直径方向に、回転軸ＲＡを中心として回転可能であるようにサポートされている環状フレーム１０２の上に設置されている。回転ユニット１０７は、被験者Ｓが軸ＲＡに沿って図面の奥の方向にまたは図面から出てくる方向に移動する間、０．４秒／回転程度の高速度でフレーム１０２を回転させる。

マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、更に、スリップリング１０８を通じてＸ線管１０１に管電圧を与えることによりＸ線管１０１にＸ線を発生させる高電圧発生器１０９を含む。Ｘ線は、被験者Ｓに向かって放射され、被験者の断面積は円によって表されている。Ｘ線検出器１０３は、被験者Ｓを横断してＸ線管１０１の反対側に配置され、被験者Ｓを通過して送信されるように放射されるＸ線を検出する。

更に図１を参照すると、Ｘ線ＣＴ装置またはスキャナは、Ｘ線検出器１０３からの検出された信号を処理する他のデバイスを更に含む。データ取得回路またはデータ取得システム（ＤＡＳ）１０４は、それぞれのチャネルに対してＸ線検出器１０３から出力される信号を、電圧信号に変換し、それを増幅し、更にそれをデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１０３とＤＡＳ１０４とは、１回転当たり所定の総数の投影（ＴＰＰＲ）を処理するように構成されている。これは、高々９００ＴＰＰＲ、９００ＴＰＰＲから１８００ＴＰＰＲまでの間、および９００ＴＰＰＲから３６００ＴＰＰＲまでの間である。

上述したデータは、非接触データ送信機１０５を介して、ガントリ１００の外部のコンソールの中に設置されている前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、生データに対して感度訂正など特定の訂正を実行する。次に、ストレージデバイス１１２が、結果として得られるデータを記憶する。このデータは、再構成処理の直前の段階において、投影データとも呼ばれる。ストレージデバイス１１２は、データ／コントロールバスを介してシステムコントローラ１１０に接続されるが、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６、入力デバイス１１５、そしてスキャンプランサポート装置２００も同様である。スキャンプランサポート装置２００は、画像担当技術者をサポートしてスキャンプランを作成する機能を含む。

再構成デバイス１１４の実施形態は、様々なソフトウェアコンポーネントとハードウェアコンポーネントとを更に含む。一態様によれば、ＣＴ装置の再構成デバイス１１４は、逐次近似法を用いて空間解像度を効果的に改善する。ある実施形態では、本実施形態における再構成デバイス１１４は、全変動逐次近似（ＴＶＩＲ）アルゴリズムを実行する。このアルゴリズムは、オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）のステップと、ＴＶ最小化ステップとを、投影データに対して実行する。これら２つのステップは、多数回の反復が定められているメインループにおいてシーケンシャルに実装される。

ＴＶ最小化ステップの前に、再構成デバイス１１４の実施形態において、オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）が、投影データに対して実行される。投影データは、それぞれが特定の数のビューを有する所定の数の部分集合（サブセット）Ｎにグループ分けされる。オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の間に、それぞれの部分集合は、ある実施形態では、シーケンシャルに処理される。別の実施形態では、これらの複数の部分集合を、複数の中央演算装置（ＣＰＵ）やグラフィクス演算装置（ＧＰＵ）などの特定のマイクロプロセッサを利用することにより、パラレルに処理することも可能である。

オーダードサブセット同時代数再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の間に、再構成デバイス１１４は、２つの重要な動作を更に実行する。すなわち、それぞれの部分集合Ｎに対し、再構成デバイス１１４の実施形態は、画像ボリュームを再投影し、計算された投影データを形成する。そして、測定された投影データと計算された投影データとの間の正規化された差を逆投影して、更新された画像ボリュームを再構成する。更に詳細には、再構成デバイス１１４のある実施形態では、システム行列の係数がどれもキャッシュされないレイトレーシング（ray tracing）法を用いることにより、画像ボリュームを再投影する。更に、再構成デバイス１１４のある実施形態では、ある部分集合の中のすべてのレイを同時に再投影するが、これは、任意選択でパラレルに実装される。逆投影においては、再構成デバイス１１４のある実施形態では、ピクセル駆動法を用いて、ある部分集合の中の正規化された差投影データのすべてを逆投影して、所望の更新された画像ボリュームを形成する。再構成デバイス１１４はある部分集合の中のすべてのレイの和すなわち差投影データを逆投影して画像ボリュームを形成するので、この動作もまた、任意選択でパラレルに実装される。これらの動作が、すべての部分集合Ｎに対して適用されることにより、ＯＳ−ＳＡＲＴのステップが１つ終了する。この実装形態とそれ以外の実装形態とが、任意選択で、添付の特許請求の範囲に記載された本Ｘ線ＣＴ装置の範囲に含まれる。

全変動（ＴＶ）最小化ステップでは、再構成デバイス１１４の実施形態は、任意選択で、ラインサーチ戦略を用いて正のステップサイズをサーチすることにより、現在の画像ボリュームの目的となる関数が以前の画像ボリュームの目的となる関数よりも小さいことを確認する。全変動（ＴＶ）最小化ステップは、本実施形態を実現する場合において、オプションである。

本実施形態には、更に、画像が逐次近似されている間に所定のフィルタを用いてコンピュータ断層撮影画像の空間解像度を実質的に改善するための様々なソフトウェアモジュールやハードウェアコンポーネントが含まれる。一態様によれば、ＣＴ装置の解像度改善デバイス１１７が、空間解像度を効果的に改善する。ある実施形態では、解像度改善デバイス１１７は、ストレージデバイス１１２、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６および入力デバイス１１５など、他のソフトウェアモジュールおよび／またはシステムコンポーネントとデータ／コントロールバスを介して動作的に接続されている。このように、解像度改善デバイス１１７は、他の実施形態において解像度機能および／またはそれに関連するタスクを必ずしも単独で実行しているとは限らない。より詳細には後述するが、解像度改善デバイス１１７は、角度感知性でもある空間変動ローパスフィルタを用いて、空間解像度を実質的に改善する。

図２を参照すると、解像度改善デバイス１１７は、任意選択で、再構成デバイス１１４などの他のデバイスの一部とすることも可能である。再構成デバイス１１４は、別個の解像度改善デバイス１１７を有する代わりに、逐次近似ユニット（ＩＲ）１１８とブラーカーネル１１９とを更に含む。本質的には、ブラーカーネル１１９は、逐次近似ユニット１１８が画像を逐次近似する際に、空間解像度を実質的に改善する。更なる詳細については後述するが、ブラーカーネル１１９は、角度感知性でもある空間変動的なローパスフィルタを用いて、空間解像度を実質的に改善する。

次に図３を参照すると、フローチャートが、本実施形態により画像を逐次近似する際に空間解像度を実質的に改善するプロセスに含まれる複数のステップを示している。この例示的なプロセスでは、空間変動し角度感知性も有するローパスフィルタを適用することによって、画像が逐次近似される際に、空間解像度が実質的に改善される。ステップＳ１００では、所定のＣＴスキャナシステムを用いて、画像評価（撮像（測定）によって得られた投影データ（第1の投影データ）に基づく撮像画像）が取得される。ステップＳ１１０では、この画像評価が、少なくとも単一の光線を用いて順投影され、再投影データが生成される。ステップＳ１１０における例示的な順投影により、任意選択で、システムオプティクス（system optics）の組み合わせが考慮される。たとえば、ここでのシステムオプティクスには、フォーカルスポットサイズと、検出器サイズと、画像ボクセルサイズとが含まれる。画像ボクセルサイズは、本実施形態により画像を逐次近似する際に空間解像度を実質的に改善する例示的なプロセスでは、拡大されない。

ステップＳ１２０では、少なくとも一つの所定の角度変動ローパスフィルタが再投影データに適用され、処理済みデータが生成される。ここで、角度可変的なローパスフィルタとは、ファン角に応じてフィルタ係数（フィルタ特性）を変動させるローパスフィルタである。ステップＳ１３０では、ステップＳ１２０の処理済みデータ（順投影によって取得された投影データ（第２の投影データ））とステップＳ１００で用いられた測定データ（撮像によって取得された投影データ（第1の投影データ））との間の差が決定される。結果的に、ステップＳ１４０において、ステップＳ１３０で決定された差に基づいて画像評価が更新され、更新された画像が生成される。本実施形態による例示的なＩＲプロセスでは、ステップＳ１５０において、この更新された画像をステップＳ１１０における画像評価として用いて、所定の回数だけ、または、所定の条件が満たされるまで、ステップＳ１１０からステップＳ１４０までが反復される。すなわち、ステップＳ１５０は、本実施形態による例示的なＩＲプロセスが反復を継続するのかまたは終了するのかを決定する。

更に図３を参照すると、システムオプティクスブラーが、特定の状況において画像を先鋭化するために過剰評価される。ＩＲはデコンボリューションとして機能し、フォーカルスポットサイズや検出器の要素サイズなどのシステムオプティクスの限界を実質的に克服する。すなわち、システムブラーカーネルは、空間解像度を改善するために順投影においてシミュレーションがなされる。例示的なＩＲプロセスによれば、画像は、ステップＳ１２０において少なくとも角度変動ローパスフィルタを再投影データに適用して処理済みデータを生成することにより、空間解像度が実質的に改善される。ステップＳ１２０における角度変動ローパスフィルタは、システムブラーカーネルの一例であり、任意選択で、ローパスフィルタの特性に影響を与える距離と角度との組み合わせなど他の追加的な可変成分を含む。ステップＳ１２０の角度変動ローパスフィルタの詳細は、他の図面との関係で後述する。結果として、本実施形態による空間解像度を実質的に改善する上述の例示的なＩＲプロセスは、高精度の空間解像度が必要とされる肺や冠動脈のコンピュータ断層血管造影図（ＣＴＡ）の画像化などの臨床的なＣＴの応用において、診断のための値を改善する。

次に図４を参照すると、本実施形態による、画像ピクセルと検出器とに関係する例示的なフォーカルスポットの特定の特性が、図に示されている。フォーカルスポットＦＳと検出器配列ＤＥＴとが、視野ＦＯＶにおける画像ピクセルＩＰに対する特定の位置に配置されている。フォーカルスポットＦＳは、ある角度の破線によって示されているように、検出器ＤＥＴ上の比較的幅の狭いストリップまたは幅ｄｓｘとして、投影される。他方で、フォーカルスポットＦＳは、別の角度で画像ピクセルＩＰを通過する実線によって示されているように、検出器ＤＥＴ上の比較的長いストリップｄｓｙとして、投影される。

次に図５を参照すると、本実施形態による角度依存的空間変動的なローパスフィルタの一例の特定の特性が図に示されている。この角度依存的空間変動的なローパスフィルタの特性が、図４に示されている画像ピクセルと検出器とに関する例示的なフォーカルスポットとの関係で説明される。この角度依存的空間変動的なローパスフィルタの特性は、ベースａとプラトーｂとによって特徴付けられ、これらがブラーカーネルサイズを定義する。ベースａは両側に向けられた矢印によって示されているようにフィルタの範囲（レンジ）であり、プラトーｂは１対の破線によって示されているようにフィルタの最大値における部分的な領域であり、例えば以下の式（１）、（２）で表すことができる。

ａ＝（Ｄ−Ｓ／２）θ４−（Ｄ＋Ｓ／２）θ１ （１）
ｂ＝（Ｄ−Ｓ／２）θ３−（Ｄ＋Ｓ／２）θ２ （ｉｆ ｂ＜０，ｓｅｔ ｂ＝０） （２）
ここで、図４に示されているように、ＤはフォーカルスポットＦＳと検出器ＤＥＴとの間の距離であり、Ｓは特定の角度γにおける有効ソースのサイズである。γはチャネル角度である。Ｓは、Ｓ＝ｄｓｘｃｏｓγ＋ｄｓｙ｜ｓｉｎγ｜によって与えられる。たとえば、ｄｓｘは１ｍｍであり、ｄｓｙは７ｍｍである。中心は、（∠ｓｘ＝Ｒｃｏｓγ）によって近似される。ここで、∠ｓｘはフォーカルスポットからの距離である。ピクセルは、（∠ｓｘ，γ）によって決定される。また、θ１、θ２、θ３、θ４は、それぞれ次の式（３）〜（６）で表すことができる。

ここで、ｒ＝Ｒ｜ｓｉｎγ｜であり、ｄｘ＝ＦＯＶ／Ｎｘである。図４に示されているように、ｒはアイソセンタ（視野ＦＯＶの中心）から画像ピクセルＩＰの中心までの距離であり、ｄｘは画像ピクセルＩＰのサイズである。やはり図４に示されているように、Ｒは視野ＦＯＶの中心からフォーカルスポットＦＳの中心までの距離である。上述の数式（１）から（６）までに見られるように、角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果は、本実施形態による角度を含む空間変数に従属する。上述した近似とは対照的に、別の実施形態では、角度変動性のブラーカーネルは、拡がりや傾斜などフォーカルスポットの真の幾何学的性質（geometry）に基づいて計算される。

次に図６Ａから６Ｃを参照すると、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果が、他の再構成法と比較されている。従来型のフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法では、標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）を用いる代わりに高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）を用いることにより、空間解像度が改善される。図６Ａは、標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）を用いた特定の露光（３００ミリアンペア／秒（ｍＡｓ）および９０ｍＡｓ）における所定のストライプの空間解像度を示している。図６Ｂは、高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）を用いた特定の露光（３００ｍＡｓおよび９０ｍＡｓ）における同じ所定のストライプの空間解像度を示している。最後に、図６Ｃは、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法において角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いた特定の露光（３００ｍＡｓおよび９０ｍＡｓ）における同じ所定のストライプの空間解像度を示している。図６Ａと図６Ｂとの間では、解像度が実質的に改善されているが、ノイズレベルもまた増加しているように見える。他方で、図６Ｃに示されているように、本実施形態による逐次近似法において角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いると、両方の露光において同じ所定のストライプの空間解像度が実質的に改善されている。特に、本実施形態による逐次近似法において角度依存的空間変動的な空間変動性の例示的なローパスフィルタを用いると空間解像度が実質的に改善されると共に、３００ｍＡｓにおいてノイズレベルが実質的により低くなっている。

次に図７Ａおよび図７Ｂを参照すると、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果が、臨床データを用いて示されている。図７Ａは、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法を用いた肺の画像の空間解像度を示している。図７Ｂは、本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法において角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタを用いた同じ肺の画像の空間解像度を示している。肺の画像の特定の領域においては、円によって示されているように、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタによって空間解像度が実質的に改善されると共に、ノイズレベルが実質的に低下している。

次に図８Ａおよび図８Ｂを参照すると、本実施形態による逐次近似法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタの効果が、他の再構成法と比較されている。従来型のフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法では、標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）を用いる代わりに高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）を用いることにより、空間解像度が改善される。図８Ａは、標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）と高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）と本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される場合の所定の露光範囲でのノイズレベルを示している。ＦＢＰ−ＳＴは、露光範囲の全体でノイズレベルが最低であるが、空間解像度も他の方法と比較するとより低くなっている。ＦＢＰ−ＨＲ法とＩＲ法は、共に、再構成された画像における空間解像度のレベルが実質的に改善されているが、露光範囲の全体でノイズレベルも高くなっている。ＦＢＰ−ＨＲ法とＩＲ法とを比較することにより、本実施形態によるＩＲ法は、ＦＢＰ−ＨＲ法の場合よりも、露光範囲の全体において生じるノイズレベルが低くなっていることが明らかになる。

図８Ｂは、標準カーネル（ＦＢＰ−ＳＴ）と高周波ブーストを伴うシャープな畳み込みカーネル（ＦＢＰ−ＨＲ）と本実施形態による逐次近似（ＩＲ）法における角度依存的空間変動的な例示的なローパスフィルタとの間で、空間解像度が改善される場合の所定の露光範囲での変調対ノイズ比を示している。ＦＢＰ−ＳＴは、他の方法と比較すると、露光範囲の全体で変調対ノイズ比が最低であるが、空間解像度もまた低い。ＦＢＰ−ＨＲ法とＩＲ法は、共に、再構成された画像における空間解像度のレベルが実質的に改善されているが、露光範囲の全体で変調値対ノイズ比も高くなっている。ＦＢＰ−ＨＲ法とＩＲ法とを比較することにより、本実施形態によるＩＲ法は、ＦＢＰ−ＨＲ法の場合よりも、露光範囲の全体において生じる変調対ノイズ比が実質的に高くなっていることが明らかになる。

なお、上記実施形態では、角度可変的なローパスフィルタとして、ファン角に応じてフィルタ係数を変動させるローパスフィルタを用いる場合を例示した。しかしながら、当該例に拘泥されず、例えば、角度可変的なローパスフィルタとして、コーン角に応じてフィルタ係数を変動させるローパスフィルタ、或いはコーン角及びファン角の少なくとも一方に応じてフィルタ係数を変動させるローパスフィルタを採用するようにしてもよい。

しかし、本実施形態の多くの特徴や効果について本実施形態の構成および機能の詳細と共に以上で説明してきたが、本開示は説明目的であるに過ぎず、細部、特に構成要素の形状や大きさや配列に関して、また、ソフトウェアやハードウェアや両者の組み合わせによる実装形態に関して変更がなされたとしても、それらの変化は、特許請求の範囲の記載において用いられている用語の広く一般的な意味によって示される全範囲に関し、本発明の原理の範囲に含まれることを理解されたい。

Claims (11)

1. 撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像或いは更新された前記撮像画像を順投影し、少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データを生成する順投影手段と、
   少なくとも１つの角度変動的なローパスフィルタを用いて、前記少なくとも一つの光線方向に対応する第２の投影データにフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段と、
   前記第1の投影データと前記フィルタ処理後の第２の投影データとの差分を計算する計算手段と、
   前記差分を用いて前記撮像画像を更新する更新手段と、
   を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
2. 前記角度変動的なローパスフィルタは、ファン角に応じてフィルタ係数を変動させることを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
3. 前記角度変動的なローパスフィルタは、コーン角に応じてフィルタ係数を変動させることを特徴とする請求項１又は２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
4. 前記角度変動的なローパスフィルタは、フォーカルスポットサイズと検出器サイズと画像ユニットサイズとの組み合わせに基づく角度変動的なブラーカーネルを有することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
5. 前記フィルタ処理手段は、前記ブラーカーネルを制御して臨床的に所望の空間解像度を取得することを特徴とする請求項４記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
6. 前記撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像は、フィルタ補正逆投影によって生成され、
   前記フィルタ処理手段は、前記撮像に基づく第1の投影データから生成された撮像画像の解像度に基づいて、前記ブラーカーネルを制御することを特徴とする請求項５記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
7. 前記フィルタ処理手段は、近似されたフォーカルスポットの幾何学的性質に基づいて計算された前記ブラーカーネルを用いることを特徴とする請求項４記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
8. 近似されたフォーカルスポットの幾何学的性質は、現実の延長されたフットプリントを伴うフォーカルスポットに基づいて計算されることを特徴とする請求項７記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
9. 前記フィルタ処理手段は、次の式（１）、（２）のベースａとプラトーｂとを用いて決定された前記角度変動的なブラーカーネルのサイズを利用するものであって、
   ａ＝（Ｄ−Ｓ／２）θ４−（Ｄ＋Ｓ／２）θ１ （１）
   ｂ＝（Ｄ−Ｓ／２）θ３−（Ｄ＋Ｓ／２）θ２ （ｉｆ ｂ＜０，ｓｅｔ ｂ＝０） （２）
   ここで、Ｄはフォーカルスポットと検出器との間の距離であり、Ｓは所定の角度における有効ソースサイズであり、θ１からθ４までは、次の式（３）、（４）、（５）、（６）で与えられ、
   

   

   ここで、ｒはアイソセンタから所定の画像ピクセルの中心までの距離であり、ｄｘは画像ピクセルサイズであり、Ｒはアイソセンタからフォーカルスポットまでの距離である、請求項５記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
10. 前記フィルタ処理手段は、フォーカルスポットの真の幾何学的性質に基づいて計算された前記角度変動的なブラーカーネルを用いることを特徴とする請求項４記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
11. 前記更新手段は、前記撮像画像を更新すると共に正規化することを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。

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