JP6215449B2 - Ｘ線ｃｔ装置、及び処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置に係り、特にＣＴ画像を逐次的に修正する逐次再構成技術に関する。

Ｘ線ＣＴ装置は、被写体を多方向から撮影して得た測定投影データから被写体内の各点のＸ線吸収係数を算出し、Ｘ線吸収係数分布画像（以下、ＣＴ画像と称する）を得る装置である。通常、Ｘ線吸収係数は、空気と水で規格化したＣＴ値（空気を−１０００、水を０）に置き換えて診断に利用される。

ＣＴ画像は、被写体の断層面を体軸方向に重ねて表現される。医療現場において、ＣＴ画像の利用は、正確かつ即時に患者の病状を診断できるため、臨床上有用である。しかし、医師の診断に必要な高い画質を得る条件において、被写体は一定量の被曝を伴う。低被曝化を実現するためにＸ線量を低くすると、検出した信号に対するノイズの比率が増加する。これにより、誤診断の原因になるライン状のストリークアーチファクトや粒状性のノイズが多く発生する。そのため、低線量撮影時にストリークアーチファクトやノイズを低減することで、良質な診断と低被曝化を両立させることが望まれている。
特許文献１に記載の逐次再構成手法は、計算投影データと測定投影データとの差が等しくなるように、計算投影データ、またはＣＴ画像を逐次的に修正することにより、ノイズを低減する。しかし、逐次再構成手法は従来の解析的にＣＴ値を計算する方法と比較して、反復更新に伴う計算量の増加や膨大なパラメータの最適化等、多くの課題がある。

課題の一つとして、更新中の平滑化処理により所望するノイズの低減効果を得るためには、多くのパラメータの設定を必要とする。特許文献１では、逐次再構成を用いて逐次修正中に出力されるＣＴ画像のノイズ、ここではＣＴ値のばらつきを表す標準偏差（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ、以下、ＳＤとする）の計測値を用いる。逐次修正中に計測したＳＤが所望のＳＤに到達するまで修正を継続、または逐次再構成のパラメータを変更して修正する方法が開示されている。

特開２００６−２５８６８号公報

特許文献１の技術はＳＤを取得するため、逐次修正中のＣＴ画像からＳＤを計測する必要がある。課題として、ＳＤは一様なＣＴ値で構成される組織に関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ、以下、ＲＯＩとする）を設定して計測する必要があるため、異なるＣＴ値で構成される組織には、ＳＤを正確に計測することが困難である。

本発明の目的は、上記の課題を解決し、所望する低減割合を達成するための逐次再構成パラメータの決定を行うことが可能なＸ線ＣＴ装置、及び処理装置を提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明においては、Ｘ線を発生するＸ線発生部と、被写体を透過後のＸ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、Ｘ線発生部とＸ線検出部とを搭載して被写体の周囲を回転する機構を有する撮像部と、撮像部より測定投影データからＣＴ画像を生成し、ＣＴ画像から順投影計算で求めた計算投影データと測定投影データとの差が等しくなるように、ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部を有する画像生成部を備え、画像生成部は、ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合と逐次修正に用いるパラメータの関係を保存するテーブル部を有し、逐次近似再構成部は、ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合に応じて、テーブル部からパラメータを決定するＸ線ＣＴ装置を提供する。

また、上記の目的を達成するため、本発明においては、少なくとも処理部と、記憶部とを備え、処理部は、Ｘ線ＣＴ装置が得た測定投影データからＣＴ画像を生成し、ＣＴ画像から順投影計算で求めた計算投影データと測定投影データとの差が等しくなるように、ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部を有する画像生成部を備え、記憶部は、ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合と逐次修正に用いるパラメータの関係を保存する機能を備え、逐次近似再構成部は、ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合に応じて、記憶部に保存された関係からパラメータを決定する処理装置を提供する。

本発明によれば、組織の構成等、逐次修正前および修正中のＣＴ画像の条件によらずに、所望する低減割合を達成するための逐次再構成パラメータを決定することができる。

実施例１における、Ｘ線ＣＴ装置各部のハードウェアの構成を説明するブロック図である。 実施例１における、Ｘ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。 実施例１における、撮影条件受付画面を説明するための図である。 実施例１における、逐次近似再構成部の機能を説明する機能ブロック図である。 実施例１における、逐次近似再構成部の計算手順を説明するためのフローチャート図である。 実施例１における、逐次近似再構成部が参照するテーブルの一例を示す図である。 実施例１における、テーブル計算部の計算結果を説明するためのＣＴ画像を示す図である。 実施例１における、テーブル計算部の計算結果であるノイズ低減割合の一例を示す図である。 実施例１における、基準重み計算部の計算結果を説明するための図である。 実施例１における、計算テーブル参照部の計算結果を説明するための図である。 実施例１における、重み計算部の計算結果を説明するための図である。 実施例１における、逐次修正部の計算手順を説明するためのフローチャート図である。 実施例２における、重み計算部の計算結果を説明するための図である。 実施例２における、従来および提案方式を比較したＣＴ画像の結果、及びＲＯＩの位置を説明するための図である。 実施例２における、従来方式、および提案方式を比較したグラフを示す図である。 実施例３における、テーブル計算部と基準重み計算部の計算結果を説明するための図である。 実施例４における、逐次近似再構成部の機能を説明する機能ブロック図である。 実施例４における、ノイズ計測部とパラメータ決定部の計算結果を説明するためのＣＴ画像例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部とパラメータ決定部の計算結果を説明するためのＳＤ画像例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部とパラメータ決定部の計算結果を説明するためのノイズ低減割合の画像例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部とパラメータ決定部の計算結果を説明するためのパラメータβ画像例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部の計算手順を説明するためのフローチャート図である。 実施例４における、ノイズ計測部の計算結果を説明するための測定投影データ例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部の計算結果を説明するための奇偶数チャネルの測定投影データ例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部の計算結果を説明するための奇偶数チャネルのＣＴ画像例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部の計算結果を説明するための差分、補正差分画像例を示す図である。 実施例４における、ノイズ計測部の計算結果を説明するためのＳＤ画像例を示す図である。 実施例５における、テーブル計算部の計算結果を説明するための、異なる扁平率のＣＴ画像例を示す図である。 実施例５における、テーブル計算部の計算結果として、ノイズ低減割合と基準パラメータβ_ｂを示す図である。 実施例５における、テーブル計算部の計算結果として、扁平率と基準パラメータβ_ｂを示す図である。 実施例５における、逐次近似再構成部の機能を説明する機能ブロック図である。 実施例５における、パラメータ決定部の計算手順を説明するための図である。 実施例６における、パラメータ決定部の計算手順を説明するためのＣＴ画像の図である。 実施例６における、パラメータ決定部の計算手順を説明するための投影番号と重みの関係を示す図である。 実施例６における、パラメータ決定部の計算手順を説明するための投影番号と規格化重みの関係を示す図である。 実施例６における、パラメータ決定部の計算手順を説明するための扁平率と基準パラメータβ_ｂの関係を示す図である。

以下、図面に従い、本発明の各種の実施例について順次説明する。

図１に、実施例１に係るＸ線ＣＴ装置のハードウェア構成を示す図を、図２に実施例１に係るＸ線ＣＴ装置の機能を示す機能ブロック図を示す。本実施例は、Ｘ線を発生するＸ線発生部１と、被写体を透過後のＸ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部２と、Ｘ線発生部とＸ線検出部とを搭載して被写体の周囲を回転する機構を有する撮像部１０２と、撮像部より測定投影データからＣＴ画像を生成し、ＣＴ画像から順投影計算で求めた計算投影データと測定投影データとの差が等しくなるように、ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部１３６を有する画像生成部１０３を備え、画像生成部は、ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合と逐次修正に用いるパラメータの関係を保存するテーブル部１５３を有し、逐次近似再構成部は、ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合に応じて、テーブル部からパラメータを決定するＸ線ＣＴ装置の実施例である。

図１に明らかなように、本実施例のＸ線ＣＴ装置は、入力部１０１、撮像部１０２、画像生成部１０３から構成され、撮影部１０２は、Ｘ線を発生するＸ線発生部１と、被写体を透過後のＸ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部２と、ガントリー３、Ｘ線発生部１とＸ線検出部２とを搭載して被写体の周囲を回転する回転板４と、被検体６が載置される寝台５が挿入される円形の開口部７を備える撮影部１３３、及びガントリー制御器１１６、Ｘ線制御器１１７、寝台制御器１１８を備える撮影制御部１３２から構成される。ガントリー制御器１１６は、回転板４の回転動作を制御する。Ｘ線制御器１１７は、Ｘ線発生部からなるＸ線発生部１の動作を制御する。寝台制御器１１８は、寝台５の位置を制御する。なお、図１中の入力部１０１、画像生成部１０３のハードウェア構成については、後で説明する。

図２に示すように、本実施例の画像生成部１０３は、その機能ブロックとして、信号収集部１３４、補正処理部１３５、逐次近似再構成部１３６、画像表示部１３７を備える。逐次近似再構成部１３６は、Ｘ線検出器からなるＸ線検出部２が得た測定投影データから、被写体の再構成範囲についてＣＴ画像を再構成し、ＣＴ画像を順方向に投影計算（以下、順投影計算とする）することにより計算投影データを求める、そして、求めた計算投影データと測定投影データとの差が等しくなるように、ＣＴ画像を逐次修正する。

逐次近似再構成部１３６は、所望するノイズ低減またはＸ線量の低減割合を達成したＣＴ画像を取得するため、逐次再構成に用いるパラメータを決定する。本実施例では、事前に各パラメータに応じたＣＴ画像のノイズ低減、またはＸ線量の低減割合を計算したテーブルを取得しておく。そして、画像生成時は、所望の低減割合に応じて決定したテーブルのパラメータを用いて、ＣＴ画像を逐次修正する。

このように、本実施例のＸ線ＣＴ装置では、事前に計算したテーブルから決定したパラメータを逐次再構成に導入することで、所望するノイズ低減、またはＸ線量の低減割合を達成したＣＴ画像を取得することができる。

本実施例において、ノイズの低減割合とは、例えば好適には、下式（１）に示すように、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的な再構成法を用いて再構成したＣＴ画像（以下、初期画像とする）のノイズを基準として、逐次修正後、ＣＴ画像のノイズが低減した割合を百分率で示すものである。

一方、本実施例において、Ｘ線量の低減割合とは、前述した解析的な再構成法を用いて再構成したＣＴ画像と同等な画質を取得する条件の下、逐次再構成を用いて低減可能なＸ線量の割合を百分率で示す。本実施例において、画質は任意領域のノイズを示すＳＤを用いて説明しているが、空間分解能等の別の評価指標を用いても構わない。Ｘ線量の低減割合は、ＳＤからＸ線量を近似的に換算可能であるため、下式（２）で表すことができる。

以降、ノイズの低減割合とＸ線量の低減割合は、式（１）、および式（２）から換算可能であるため、Ｘ線量の低減割合の記載を省略し、ノイズの低減割合に統一して用いることとする。

なお、本実施例のＸ線ＣＴ装置において、被写体とは撮影対象を意味し、被検体６と、被検体６を支える寝台５とを包含する。なお、被検体６は、人体に限らず、ファントムや機械等の検査対象の物体であってもよい。

逐次近似再構成部１３６は、後で図４等を用いて説明するように、測定投影データと計算投影データの差を用いて当該等しくなるようにＣＴ画像を修正する計算（以下、Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ計算とする）と、修正前のＣＴ画像の２以上の画素間のＣＴ値差から算出される値を用いてＣＴ値差が小さくなるようにＣＴ画像を修正する計算（以下、Ｐｒｉｏｒ計算とする）とを繰り返し行う逐次修正部を含む。本実施例では、所望するノイズの低減割合を達成したＣＴ画像を取得するため、事前に計算したテーブルから決定したパラメータをＰｒｉｏｒ計算の係数に用いる。このとき、前述したパラメータは、Ｐｒｉｏｒ計算の係数の代わりにＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄ計算の係数に用いることが可能である。

以下、図面を参照して、実施例１のＸ線ＣＴ装置についてさらに具体的に説明する。図１は、実施例１のＸ線ＣＴ装置のハードウェア構成を示す図である。このＸ線ＣＴ装置は、後述するように、画像生成部１０３の逐次近似再構成部１３６をソフトウェアとして搭載している。図２は、各種のソフトウェア等で実現されるＸ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。

先に概説したように、本実施例のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線照射条件等の撮影条件や画像再構成の条件を入力する入力部１０１と、撮影の制御やＸ線の照射および検出を行い、測定投影データを出力する撮影部１０２と、検出した信号である測定投影データに対して補正や画像再構成を行い、画像を出力する画像生成部１０３とを備えて構成される。なお、入力部１０１および画像生成部１０３は、撮影部１０２を備える本体装置と必ずしも一体に構成する必要はなく、撮影部１０２とは離れた場所に配置し、ネットワークを介して接続してもよい。その場合、画像生成部１０３は、測定投影データを処理する処理装置として、独立した存在であるとすることができる。

入力部１０１は汎用のコンピュータが備えるハードウェア構成を有し、入出力部であるキーボード１１１やマウス１１２、記憶部であるメモリ１１３や、ＨＤＤ装置１１５、処理部である中央処理装置１１４等を備えている。また、画像生成部１０３は、ＤＡＳ１１９、記憶部であるメモリ１２０、処理部である中央処理装置１２１、記憶部であるＨＤＤ装置１２２、表示部であるモニタ１２３等を備えている。入力部１０１と画像生成部１０３は、独立したハードウェアとしても良いし、これらのハードウェアを共用した構成としても良い。

図２に示すように、入力部１０１は、撮影条件を入力する撮影条件入力部１３１として機能する。撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１で入力された撮影条件に基づき撮影を制御する撮影制御部１３２と、Ｘ線の照射および検出を行う撮影部１３３として機能する。画像生成部１０３は、検出した信号をディジタル信号に変換する信号収集部１３４、ディジタル信号に対して補正する補正処理部１３５、補正した投影データに対して画像再構成する逐次近似再構成部１３６、および、再構成したＣＴ画像を出力する画像表示部１３７として機能する。もちろん、ＡＤ変換を行う信号収集部１３４は、撮影部１０２に設置し、撮影部１０２は、ディジタル信号としての測定投影データを出力することも可能であり、ネットワークを介して画像生成部１０３を接続する場合には、その様に構成と好適である。

図１に示すように、入力部１０１は、撮影条件の入力等を行うために、キーボード１１１およびマウス１１２を備える。また、図示していないが、ペンタブレットやタッチパネル等の他の入力手段を備えていてもよい。さらに、入力部１０１は、中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１４と、メモリ１１３やＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）装置１１５等の記憶部と、図示を省略したモニタとを備えている。各構成要素はデータバス１０１ａによって接続されている。

キーボード１１１等により入力されたデータは、処理部であるＣＰＵ１１４に受け渡される。ＣＰＵ１１４は、メモリ１１３、ＨＤＤ装置１１５等に予め格納されている所定のプログラムを展開・起動することにより、図２の撮影条件入力部１３１として機能する。また、ＣＰＵ１１４は、別のプログラムを展開・起動することにより、撮影部１０２に制御信号を送り、図２の撮影制御部１３２の一部としても機能する。

図１の撮影部１０２のＸ線発生部からなるＸ線発生部１とＸ線検出部２は、一般的なＸ線ＣＴ装置と同様、被検体６へのＸ線の照射および検出を実現する。Ｘ線発生部１のＸ線発生点とＸ線検出部２のＸ線入力面との距離の代表例は１０００［ｍｍ］である。開口部７の直径の代表例は７００［ｍｍ］である。回転板４の１回転の所要時間の代表例は１．０［ｓ］である。Ｘ線検出部２は、シンチレータ及びフォトダイオード等から構成される公知のＸ線検出素子を含み、複数の検出素子が、チャネル方向、すなわち、回転板４の主平面に平行な面内でＸ線発生部１から等距離の円弧に沿った方向、およびスライス方向、すなわち、被検体６の体軸方向にそれぞれ配列されている。

例えば、チャネル方向のＸ線検出素子の数（以下、チャネル数とする）は、１０００個である。各Ｘ線検出素子のチャネル方向のサイズの代表例は１［ｍｍ］である。回転板４の１回転における撮影部１０２の撮影回数は９００回であり、回転板４が０．４度回転する毎に１回の撮影が行われる。撮影を行う際の回転板４の角度を、投影角と呼ぶ。なお、各仕様は、上記の値に限定されるものはなく、Ｘ線ＣＴ装置の構成に応じて種々変更可能である。

画像生成部１０３は、データ収集システム（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ、以下、ＤＡＳ）１１９、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、以下、ＣＰＵ）１２１で構成される処理部、メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２等の記憶部、モニタ１２３を備えて構成される。これらはデータバス１０３ａによって接続される。ＤＡＳ１１９は、図２の信号収集部１３４として機能する。処理部であるＣＰＵ１２１は、メモリ１２０、ＨＤＤ装置１２２等に予め格納されている所定のプログラムを展開・起動することにより、図２の補正処理部および逐次近似再構成部１３６として機能する。モニタ１２３は、画像表示部１３７として機能する。

撮影部１０２のＸ線検出部２で検出された信号は、信号収集部１３４として機能するＤＡＳ１１９によって収集されて、ディジタル信号に変換され、ＣＰＵ１２１に受け渡される。ＣＰＵ１２１は、補正を行い、逐次近似処理を用いて画像再構成を行う。また、ＨＤＤ装置１２２等にデータは保存され、必要に応じて、データは外部へ入出力される。画像再構成したＣＴ画像は、画像表示部１３７として機能する液晶ディスプレイやＣＲＴ等のモニタ１２３に表示される。上述のようにＣＰＵ１２１やメモリ１２０やモニタ１２３等は入力部１０１と共用できる。

次に、実施例１のＸ線ＣＴ装置の撮影動作の流れを図２の機能ブロック図を中心に、図１のハードウェア構成および図３の画面例を用いて説明する。図３は、撮影条件入力部１３１のモニタ１２３に表示される撮影条件受付画面１４１の一例を示す図である。

図２の撮影条件入力部１３１は、図３の撮影条件受付画面１４１をモニタ１２３に表示し、操作者の入力を受け付ける。図３の撮影条件受付画面１４１は、照射するＸ線のエネルギー及び出力量に対応する管電圧、管電流時間積、および、１回転における撮影回数を設定するためのＸ線条件設定領域１４２と、再構成画像の範囲を設定する再構成範囲設定領域１４３と、逐次再構成に用いる重みを選択する重み設定領域１４４と、撮影部位を設定する撮影部位設定領域１４５と、所望の撮影条件、または画像条件を選択する撮影・画像設定領域１４６を含む。

操作者は、撮影条件受付画面１４１を見ながら、マウス１１２やキーボード１１１等を操作して、Ｘ線条件をＸ線条件設定領域１４２に、再構成範囲を再構成範囲設定領域１４３に、重み条件を重み設定領域１４４に、撮影部位を撮影部位設定領域１４５に、所望の撮影条件、または画像条件を撮影・画像設定領域１４６にそれぞれ設定する。以下、さらに詳しく説明する。

図３では一例として、操作者によってＸ線条件設定領域１４２に、管電圧値１２０［ｋＶ］、管電流時間積２００［ｍＡｓ］、撮影回数９００［回／回転］が設定されている例を示している。なお、図３では、１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を用いる例について示しているが、２種類以上のＸ線を用いるマルチエネルギーＣＴの場合には、管電圧、管電流時間積、及び撮影回数の項目をＸ線条件設定領域１４２に追加し、Ｘ線の種類ごとに同様に設定する。

また、図３の再構成範囲設定領域１４３において、操作者は、画像再構成を行う領域である再構成範囲（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ、以下、ＦＯＶとする）を設定する。図３の再構成範囲設定領域１４３は、ＦＯＶの大きさと中心位置を設定することにより再構成範囲を設定する構成である。本実施例では一例として、ＦＯＶを正方形で定義する。図３の例では、ＦＯＶは一辺７００［ｍｍ］が設定され、ＦＯＶの中心位置は、回転中心と等しい、Ｘ＝Ｙ＝Ｚ＝０［ｍｍ］に設定されている。ただし、ＦＯＶは、正方形に限ることはなく、円形、長方形、立方体、直方体、球等の任意の形状に設定することも可能である。この場合も本実施例の構成を適用できる。

図３の重み設定領域１４４は、後述する逐次再構成の重みの種類を設定する。重みは、全ての検出素子の重みが一定値と、検出素子で検出したデータに応じた光子数の値の２種類である。実施例１において、逐次再構成に用いる重みは一定値の重みを選択する。また、図３の撮影部位設定領域１４５は、撮像部位として、Ｘ線照射対象（頭部、胸部、肺野等の部位や組織）を選択するか、またはＸ線照射対象を近似した楕円体の条件を数値で指定するかにより設定する。図３の例では、腹部が選択されている。

図３の撮影・画像設定領域１４６は、固定値であるノイズ低減割合を達成したＣＴ画像を取得するモードか、固定値であるＸ線量の低減割合を達成したＣＴ画像を取得するモードか、固定のノイズ値を達成したＣＴ画像を取得するモードかを選択する。例えば、図３に示すノイズ低減割合５０％では、逐次修正を用いて、初期画像のノイズを５０％低減させたＣＴ画像を取得することを示している。固定値であるＸ線量の低減割合は、所望するＸ線量の低減割合に基づいてＸ線を照射し、従来の解析的な再構成法と同等なＣＴ画像のノイズを取得するモードである。固定のノイズ値は、逐次修正を用いて所望するノイズ値をもつＣＴ画像を取得するモードである。

なお、撮影条件受付画面１４１は、図３の画面構成に限定されるものではない。また、撮影条件受付画面１４１で設定を受け付けるＸ線条件、再構成範囲、重みの設定条件、撮影部位の設定条件、および撮影・画像条件の組み合わせをＨＤＤ装置１１５に予め保存しておき、撮影条件入力部１３１がＨＤＤ装置１１５から読み出す構成にすることも可能である。この場合、毎回操作者が、Ｘ線条件等を入力する必要はない。また、上記設定条件の組み合わせを予め複数種類保存しておき、操作者が複数種類の中から選択する構成にすることも可能である。

次に、図２の撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１が受け付けた撮影条件に応じたＸ線撮影を行う。操作者がマウス１１２やキーボード１１１等を用いて撮影開始を指示すると、ＣＰＵ１１４は、撮影制御部１３２の寝台制御器１１８およびガントリー制御器１１６に出力する。寝台制御器１１８は、制御信号を受けて、寝台５を回転板４の回転軸方向に移動させる制御を行い、被検体６の撮影部位が、Ｘ線発生部１とＸ線検出部２の間のＸ線通過範囲、すなわち、撮影位置に一致した時点で、寝台５の移動を停止させる。これにより被検体６の撮影位置への配置が完了する。

また、ガントリー制御器１１６は、ＣＰＵ１１４から撮影開始が指示されると同時に駆動モーターを介して回転板４の回転を開始させる。回転板４の回転が定速状態に入り、かつ、被検体６の撮影位置への配置が終了した時点で、ＣＰＵ１１４は、Ｘ線制御器１１７にＸ線発生部１のＸ線照射タイミング、及び、Ｘ線検出部２の撮影タイミングを指示する。Ｘ線制御器１１７は、この指示に従ってＸ線発生部１からＸ線を照射させ、Ｘ線検出部２は、Ｘ線を検出して撮影を開始する。また、Ｘ線制御器１１７は、例えば操作者が設定したＸ線発生部１の管電圧および管電流時間積により、照射するＸ線のエネルギースペクトルと出力量を決定する。

なお、ここでは１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を使用する例について説明したが、本実施例の構成はマルチエネルギーＣＴにも適用できる。その場合には、例えば、１回転毎または１回転中に管電圧を高速に切り替えて２種類以上のエネルギースペクトルを有するＸ線を照射し、撮影データを取得するように制御する。

画像生成部１０３の信号収集部１３４は、Ｘ線検出部２の出力信号をディジタル信号に変換し、メモリ１２０に保存する。このデータに対し、補正処理部１３５では、Ｘ線の検出信号のゼロ値を較正するオフセット補正や、投影角度毎に検出した信号成分のばらつきを補正するリファレンス補正や、検出素子間の感度を補正する公知のエアキャリブレーション処理等の補正を行い、被検体６の測定投影データを取得する。測定投影データは、逐次近似再構成部１３６に送られる。

図４に、本実施例の逐次近似再構成部１３６のさらに詳しい機能構成を示す。ソフトウェア等で実現される逐次近似再構成部１３６は、撮影条件受付画面１４１で受け付けた設定に基づき、事前に計算したテーブルから最適なパラメータを決定するパラメータ決定部１５１と、決定したパラメータを導入し、ＣＴ画像を逐次修正する逐次修正部１５２と、事前に計算テーブルを取得するためのテーブル部１５３を備えている。

パラメータ決定部１５１は、受け付けた設定に基づいてテーブル部１５３から基準パラメータを参照する計算テーブル参照部１６１と、各検出素子の重みに基づいてＣＴ画像の各位置の重みを計算する重み計算部１６２と、基準パラメータと各位置の重みを用いて各位置のパラメータに変換するパラメータ変換部１６３を備えている。

逐次修正部１５２は、解析的再構成部１６４、順投影部１６５、差分部１６６、逆投影処理部１６７、Ｐｒｉｏｒ計算部１６８および、画像修正部１６９を含む。これらの構成により、逐次修正部１５２は、ＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、測定投影データとの差が等しくなるように逐次的にＣＴ画像を修正する。このときＰｒｉｏｒ計算部１６８は、ＣＴ画像を構成する画素間のＣＴ値の差分値から算出される値に対して、逐次再構成パラメータを乗算後、Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ計算後の修正画像に加算する。この処理は、逐次修正中に画素間のＣＴ値差を小さくすることができ、ノイズを低下させる効果をもつ。

テーブル部１５３は、テーブル計算部１７０、基準重み計算部１７１、計算テーブル保存部１７２を含む。その一部は、記憶部上に形成される。これらの構成により、事前に代表的なファントムを用いて、基準となる各パラメータ（以下、基準パラメータとする）に応じたＣＴ画像のノイズ低減割合の関係を計算したテーブル、および基準位置の重みを取得する。なお、本実施例において、ノイズ、および重みを計測するためのＲＯＩは、回転中心の位置に設定するが、周辺の位置に設定しても構わない。

本実施例では、操作者から受け付けた設定に基づいて、事前に計算したテーブルを参照することで、各位置の重みに応じたパラメータを決定することができる。これにより、逐次修正部１５２では、各位置におけるＰｒｉｏｒ計算後のパラメータを決定できるため、ＣＴ画像の領域によらず、所望するノイズの低減割合を達成したＣＴ画像を取得することができる。

これらの各機能ブロックは図５Ａのフローチャートのように動作する。以下、詳細に説明する。始めにテーブル部１５３を説明する。
テーブル計算部１７０では、図５のステップ１８１において、事前に代表的なファントムのＣＴ画像を逐次修正した結果を用いて、基準となる位置の各基準パラメータとノイズの低減割合の関係を、後で説明する図５Ｂに示すようにテーブル化する。

図６Ａは、水で構成された直径３０ｃｍ、高さ１００ｃｍの円柱ファントムの断層面を示す。各基準パラメータβ_ｂを用いて逐次修正したＣＴ画像から、回転中心に設定したＲＯＩ１９１のノイズを計測する。ＲＯＩの位置は回転中心に限定することなく、中心以外の周辺に位置する複数のＲＯＩを設定しても構わない。このとき、各ＲＯＩに対応したテーブルを取得する場合、または複数ＲＯＩの計測値を平均化したテーブルを取得する場合のどちらでも構わない。

図６Ｂは、各基準パラメータβ_ｂとノイズ低減割合の関係を計算したテーブルを示す。図６Ｂに示すプロット１９２はノイズの計測値を示し、公知である最小二乗法等を用いて、複数のプロット１９２から近似曲線１９３を取得する。これにより、任意の基準パラメータβ_ｂからノイズ低減割合を算出することができる。計算テーブルは、仮想的なＸ線ＣＴ装置によるシミュレーションデータ、または現実のＸ線ＣＴ装置による計測データのどちらを用いても構わない。

次に、図５Ａのステップ１８２において、基準重み計算部１７１では、操作者が指定するＦＯＶ、およびＦＯＶの中心位置の条件に応じて、各検出素子の重みＷ（i）から重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を計算し、基準となる位置の重みＷ_ｂ（以下、基準重みとする）を取得する。例えば、ＦＯＶ＝３００、５００、７００［ｍｍ］の３種類、かつＦＯＶの中心位置Ｘ＝Ｙ＝Ｚ＝０［ｍｍ］とＸ＝３０［ｍｍ］、Ｙ＝Ｚ＝０［ｍｍ］の２種類の場合、合計６通りの基準重みＷ_ｂを取得する。基準となる位置は、テーブル計算部１７０でノイズ計測に用いたＲＯＩと同じ位置が望ましい。中心以外の周辺に位置する複数のＲＯＩを用いても構わない。図７の左側、右側に、それぞれ検出素子の重みＷ（i）、およびＦＯＶ＝７００［ｍｍ］、ＦＯＶの中心位置Ｘ＝Ｙ＝Ｚ＝０［ｍｍ］のＣＴ画像の重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を示す。テーブル部１５３では、検出素子の重みＷ（ｉ）は一定値を用いることが望ましく、図７の左側は、検出素子の重みＷ（ｉ）＝１を示す。検出素子の重みは１に限定することはなく、１以外の値を用いても構わない。基準重みＷ_ｂは、式（３）を用いて、図７の右側に示すＲＯＩ１９４の重み画像を計算した結果である。

最後に、図５Ａのステップ１８３において、計算テーブル保存部１７２では、計算した計算テーブル、および基準重みをメモリ１２０やＨＤＤ装置１２２等に保存する。テーブル部１５３の処理は、装置の出荷より前、または被写体の撮影前に行う必要がある。以後に示す処理は、被写体の撮影時に行う。

本実施例では図５Ｂに示すように、更新回数を２０回、画像再構成に用いる再構成フィルタとしてＲａｍｐフィルタを設定し、計算テーブルを取得した。本実施例はこれらの撮影条件または再構成条件に限定することはなく、各管電圧、寝台の動作速度等、他の撮影条件または再構成条件に対して、それぞれ計算テーブルを取得しても良い。例えば、図５Ｂに示すように、テーブル部１５３は各更新回数、各再構成フィルタに対する計算テーブルを取得し、図６Ｂに示す近似曲線１９３として、計算テーブル保存部１７２に保存する。後述する計算テーブル参照部１６１では、各撮影条件または各再構成条件に基づいて、計算テーブル保存部１７２から適した計算テーブル、および基準重みＷ_ｂを参照する。

始めに、パラメータ決定部１５１を説明する。計算テーブル参照部１６１では、図５Ａのステップ１８４において、撮影条件受付画面１４１の条件に基づき、テーブル部１５３で計算したテーブルを参照し、基準パラメータβ_ｂを算出する。図５Ｂに示すテーブルを用いて、所望するノイズの低減割合５０％から基準パラメータβ_ｂを算出する。

次に、図５Ａのステップ１８５において、重み計算部１６２では、各検出素子の重みＷ（i）から重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を計算する。図９の左側は、ＣＴ画像の各位置の重み画像Ｗ_Ｉ（ｉ）を示す。式（３）に示すように、各位置ｊ１、およびｊ２の重みＷ_Ｉ（ｊ１）、重みＷ_Ｉ（ｊ２）は異なる値をもつ。

次に、パラメータ変換部１７５では、撮影時と同一なＦＯＶかつ同一なＦＯＶの中心位置で取得した基準重みＷ_ｂ、算出した基準パラメータβ_ｂ、および計算した重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を用いて、下式（４）に示す各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を計算する。

図９の右側は、計算した各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を示す。各位置ｊ１、およびｊ２のβ_Ｉ（ｊ１）、β_Ｉ（ｊ２）は異なる値をもつ。

本実施例では、管電圧等の撮影条件、ＦＯＶ等の再構成条件、および測定投影データの種類に応じて、複数の計算テーブルを保存してもよい。これにより、条件の違いによる逐次再構成パラメータの真値との誤差を低減することができる。

次に、図５Ａの逐次修正部１５２を説明する。図５Ａのステップ１８７に進み、逐次修正部１５２によって、パラメータ決定部１５１で計算したパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を用いてＣＴ画像を逐次修正し、高精度にノイズを除去したＣＴ画像を生成する。

以下、図１０のフローチャートを用いて、ステップ１８７の処理について詳細に説明する。
図１０のようにステップ１８７は、ステップ２０１〜２０８を含む。まず、ステップ２０１において、図４中の逐次修正部１５２の解析的再構成部１６４は、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて、補正処理部１３５が補正した測定投影データＲ（ｉ）からＣＴ画像λ^ｋ＝０（ｊ）を計算する。

次に、ステップ２０２のように、初期画像として上記ＣＴ画像λ^ｋ＝０（ｊ）を用いて、修正回数ｋが予め設定された修正回数Ｋに達するまで、ＣＴ画像をステップ２０３〜２０６により逐次的に修正する。

画像を修正するアルゴリズムとしては、公知の逐次近似再構成手法を用いることができる。ここでは一例としては、ＳＰＳ（Ｓｅｐａｒａｂｌｅ−Ｐａｒａｂｏｌｏｉｄａｌ−Ｓｕｒｒｏｇａｔｅ）法を用いる場合について説明する。このＳＰＳは、下式（５）で表される。

上記式（５）において、Ｗ（ｉ）は、画像を修正する割合を表す重みである。式（５）に示すＰ１およびＰ２は、それぞれ分子および分母のＰｒｉｏｒの計算式を表す。式（５）による逐次近似再構成は、以下のステップ２０３〜２０６により行われる。

まず、ステップ２０３において、順投影部１６５（図４）は、下式（６）を計算することにより、ＣＴ画像λ^ｋ（ｊ）の画素を順投影処理し、計算投影データを求める。

式（６）において、ｌは、修正対象の画素ｊとＸ線検出部ｉを結ぶライン上にあるＬ個の画素の番号を表す。Ｃ（ｉ、ｌ）は、画素ｌがＸ線検出部ｉに寄与する割合を表し、Ｃ（ｉ、ｌ）の値は、Ｘ線検出部の位置や順投影計算、または逆投影計算の手法によって異なる値が設定される。

次に、ステップ２０４において、図４中の差分部１６６は、下式（７）のように測定投影データＲ（ｉ）から式（６）の計算投影データを減算し、修正投影データΔＲ^ｋ（ｉ）を求める。

次に、ステップ２０５において、図４中の逆投影処理部１６７は、下式（８）により、修正投影データΔＲ^ｋ（ｉ）を逆投影処理し、修正画像Δλ^ｋ（ｊ）を生成する。

ただし、式（８）のＰ１、Ｐ２は、図４中のＰｒｉｏｒ計算部１６８が下式（９）、（１０）により求めた値を用いる。式（９）、（１０）は、Ｐ１、Ｐ２を求める式の一例であり、Ｇａｕｓｓｉａｎ−Ｐｒｉｏｒ等により、式（９）の１階導関数の計算によりＰ１を求め、式（１０）の２階導関数の計算によりＰ２を求める。

上記式（９）、式（１０）において、βはＰｒｉｏｒの強度を示す固定の逐次再構成パラメータである。本実施例では、パラメータ決定部１５１で計算した各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）をβの代わりとして置き換える。Ψ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)は、ＣＴ画像λ^ｋ（ｊ）における２画素のＣＴ値の差分値(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)を変数とする関数である。

以上により、式（８）の修正画像Δλ^ｋ（ｊ）が算出される（ステップ２０５）。

次に、ステップ２０６において、画像修正部１６９は、式（１１）を計算することにより、修正画像Δλ^ｋ（ｊ）を用いて修正したＣＴ画像λ^ｋ＋１（ｊ）を求める。

以上のステップ２０３〜２０６を終了後、ステップ２０７において、修正回数ｋはｋ＋１にインクリメントされ、ステップ２０２に戻る。これにより、インクリメント後の修正回数ｋが予め設定された修正回数Ｋと等しくなるまで、ステップ２０２〜２０７が繰り返し行われる。修正回数ｋがＫに達したならば修正終了となり、ステップ２０８に進み、ＣＴ画像が出力され、図２中の画像表示部１３７により、モニタ１２３に表示される。

このＣＴ画像は、逐次近似再構成により生成されているため、これを投影した計算投影データは、測定投影データとよく一致し、測定投影データを高精度に画像化したＣＴ画像を得ることができる。

なお、図１０のステップ２０８においてはＣＴ画像を、ネットワークアダプタを用いて、ローカルエリアネットワーク、電話回線、インターネット等のネットワークを介して外部の端末に送信することも可能である。

また、本実施例では、ステップ１８１〜１８７、およびステップ２０１〜２０８によって、ＣＴ画像の各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を用いて、所望するノイズの低減割合を達成したＣＴ画像を取得することができる。

また、本実施例において、ノイズの低減効果は、測定投影データとパラメータの設定値に依存することに着目し、事前に計算したテーブルからＣＴ画像の各位置のパラメータを算出して用いている。これにより、逐次近似再構成処理自体を大きく変更することなく、所望するノイズ低減割合、撮影条件、再構成条件、および測定投影データに応じて決定した最適なパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を容易に導入できる。

なお、本実施例では、パラメータとしてβ、およびβ_Ｉ（ｊ）を用いているが、本発明はこれに限定されるものではなく、Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ計算とＰｒｉｏｒ計算の割合を決定するパラメータならば、Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ計算の係数、または二つの計算の係数に用いても構わない。

なお、上述の式（５）で示した逐次近似再構成手法は一例であり、公知であるＯＳ−ＳＰＳ、ＯＳ−ＳＰＳ−ＴＶ、ＰＷＬＳ、ＯＳ−ＰＷＬＳ、ＡＳＩＲＴ、ＭＳＩＲＴ、ＧＲＡＤＹ、ＣＯＮＧＲ、ＡＲＴ、ＳＡＲＴ、ＳＡＲＴ−ＴＶ、ＯＳ−ＳＡＲＴ、ＯＳ−ＳＡＲＴ−ＴＶ、ＭＬ−ＥＭ、ＯＳ−ＥＭ、ＦＩＲＡ、ＲＡＭＬＡ、ＤＲＡＭＡ等、他の手法に適用しても構わない。

本実施例では、一周分の回転から取得した測定投影データを用いて、ＣＴ画像を再構成したが、一周に限定することはなく、公知であるハーフ再構成または一周以上の測定投影データを用いる再構成に対しても適用可能である。

また、本実施例では、寝台５およびガントリー３が静止した状態であるコンベンショナルスキャン方式で測定投影データを取得する例について説明したが、本発明はこの方式に限定されるものではなく、寝台５の動作と停止を一定間隔で順に繰り返しながらコンベンショナルスキャンを行うステップアンドシュート方式や、寝台５を動かしながら撮影する螺旋スキャン方式で取得した測定投影データに対しても、本発明を適用可能なことは言うまでも無い。

更に本実施例では、一例として生体用のＸ線ＣＴ装置を示したが、爆発物検査や製品検査等の非破壊検査を目的としたＸ線ＣＴ装置に本実施例の構成を適用することももちろん可能である。また、本実施例は一例として公知の第３世代のマルチスライスＸ線ＣＴ装置について説明したが、公知の第１、第２、第４世代のＸ線ＣＴ装置にも適用でき、公知のシングルスライスＸ線ＣＴ装置やエレクトロンビームＣＴにも適用できる。

本実施例では計算時間の短縮の為、テーブル部１５３のテーブル計算部１７０、基準重み計算部１７１、重み計算部１６２、パラメータ変換部１６３を逐次修正部１５２の前に実施した。本発明では、必ずしも事前にテーブル計算部１７０、基準重み計算部１７１、重み計算部１６２、パラメータ変換部１６３を実施する必要はなく、操作者が指定した撮影条件、または再構成条件に応じて、撮影時、または画像生成時に実施してもよい。例えば、重み計算部１６２、パラメータ変換部１６３をＰｒｉｏｒ計算部１６８の一部として加えることが可能である。このとき、式（４）に示すＷ_Ｉ（ｊ）は、式（８）の分母中の左項と等価な計算式である。従って、Ｐｒｉｏｒ計算部１６８では、式（４）のβ_Ｉ（ｊ）を式（８）のβに代入することにより、重み計算部１６２、およびパラメータ変換部１６３を省略することができ、重複するＷ_Ｉ（ｊ）の重み計算に要する計算量を削減できる。

次に、実施例２のＸ線ＣＴ装置について説明する。

上述の実施例１では、重み設定領域１４４で一定値の重みを設定する場合、基準パラメータβ_ｂ、基準重みＷ_ｂ、および各位置の重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を用いて、パラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を算出する構成であった。実施例２では、重み設定領域１４４で検出素子の光子数を設定する場合、一定値の重みで計算した基準パラメータβ_ｂ、および基準重みＷ_ｂと、検出素子の光子数で計算した各位置の重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を用いて、パラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を算出する。以下、実施例２のＸ線ＣＴ装置の構成について、実施例１のＸ線ＣＴ装置と異なる構成を中心に説明する。

図１１は、水で構成された直径３０ｃｍ、高さ１００ｃｍの円柱ファントムを撮影した結果から、検出素子の光子数を用いて計算した重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を示す。ファントムは、回転中心から下に１０ｃｍ移動させている。図１１に示す各位置の重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ１）、およびＷ_Ｉ（ｊ２）は、異なる値をもつ。

次に、図７に示す一定値の重みで計算した基準重みＷ_ｂと、計算テーブル参照部１６１で算出した基準パラメータβ_ｂと、前述した重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を用いて、パラメータ変換部１６３では、式（４）に示す各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を計算する。解析的再構成部１６４以降の処理は、実施例１と同様である。これにより、重み設定領域１４４で検出素子の光子数を設定する場合、各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を用いて、所望するノイズ低減割合を達成したＣＴ画像を取得することができる。実施例２の有効性を検証するため、水で構成された円柱ファントムを撮影した。ファントムは、回転中心から下に移動させている。

図１２の左側は、従来方式である各位置で固定したパラメータβを用いて逐次修正したＣＴ画像を示し、図１２の右側は、提案方式である各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を用いて逐次修正したＣＴ画像を示す。図１２は、ＣＴ画像を拡大した結果を示した。逐次再構成は、公知であるサブセット法を用いたＯＳ−ＳＰＳを用いた。図３の重み設定領域１４４は、検出光子の光子数を設定し、所望するノイズ低減割合を設定した。

図１２左側に示す従来方式は、ファントム中心のノイズと比較して、ファントム下部に示す矢印部分２１１のノイズが過度に低減したことがわかる。一方、図１２右側に示す提案方式は、ファントム中心と下部に示す矢印部分２１２のノイズがほぼ同等の結果を得た。

なお、図１２に示すファントムの上部２１１、中心部２１２、下部２１３にＲＯＩを設定し、各ＲＯＩ内のノイズを計測する。図１３に示すグラフは、ファントムの上部２１１、中心２１２、下部２１３に設定したＲＯＩ内のノイズを計測した結果である。図１３は、横軸にファントム中心からの距離を示し、縦軸にノイズの低減割合の結果を示す。プロット２１４は上部のＲＯＩ２１１、プロット２１５は中心のＲＯＩ２１２、プロット２１６は下部２１３のＲＯＩ２１３の結果とする。このとき、ファントム中心からの距離は、中心から上方向を負、下方向を正とする。提案方式は従来方式と比較して、距離によらず等しい低減割合２１７を取得しており、設定した低減割合に近い結果を取得できた。これにより、提案方式を用いることで、所望するノイズ低減割合を達成したＣＴ画像を取得できることが示された。

次に、実施例３のＸ線ＣＴ装置について説明する。上述の実施例１では、重み設定領域１４４で一定値の重みを設定する場合、基準となる位置に設定した回転中心の基準重みＷ_ｂ、基準パラメータβ_ｂ、および各位置の重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を用いて、パラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を計算する構成であった。実施形態３では、回転中心だけでなく複数の基準重みＷ_ｂ、複数の基準パラメータβ_ｂ、および各位置の重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）を用いて、パラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を計算する。以下、実施例３のＸ線ＣＴ装置の構成について、実施例１のＸ線ＣＴ装置と異なる構成を中心に説明する。

図１４の左側は、テーブル計算部１７０において、各基準パラメータβ_ｂで逐次修正したＣＴ画像に複数のＲＯＩ１９１を設定した図を示す。このＲＯＩ１９１は、回転中心だけでなく、中心から距離ｒ＝２００ｍｍの上下左右の位置に設定されている。各ＣＴ画像の各ＲＯＩ１９１のノイズを計測した結果を用いて、ＲＯＩ１９１毎に計算テーブルを取得する。このとき各ＲＯＩ１９１で算出される基準パラメータβ_ｂは、β_ｂ１、β_ｂ２、β_ｂ３、・・・として表される。
次に、図１４の右側は、基準重み計算部１７１において、一定値の重みから計算した重み画像Ｗ_Ｉ（ｊ）に複数のＲＯＩを設定し、基準重みを計測する。計測した基準重みは、Ｗ_ｂ１、Ｗ_ｂ２、Ｗ_ｂ３、・・・として表される。基準重みを計測する領域は、前述のノイズを計測したＲＯＩ１９１と同じ位置が望ましい。テーブル部１５３の処理は、装置の出荷より前、または被写体の撮影前に行う必要がある。以後に示す処理は、被写体の撮影時に行う。

図４の計算テーブル参照部１６１では、図５Ａのステップ１８４において、撮影条件受付画面１４１の条件に基づいて、テーブル部１５３で計算したテーブルから基準パラメータβ_ｂを算出する。例えば、ノイズの低減割合５０％の場合、基準パラメータβ_ｂは、図５Ｂに示す計算テーブルから算出される。本実施例では、図１４左側に示す複数ＲＯＩ１９１の基準パラメータβ_ｂ１、β_ｂ２、β_ｂ３、・・・を取得しており、ＣＴ画像の各位置では、複数ＲＯＩ１９１との距離を計算した結果、最も距離の近い基準パラメータβ_ｂを選択する。このとき、距離は公知である各位置と基準位置とのユークリッド距離等を用いる。次に、パラメータ変換部１６３において、ＣＴ画像の各位置では、複数ＲＯＩ１９１との距離を計算した結果、最も距離の近い基準重みＷ_ｂを選択する。

従来、基準位置から離れた位置では、所望のノイズ低減割合を推定する精度が低下する課題がある。本実施例により、従来と比べて各位置は距離の近いテーブルを用いることができるため、ノイズ低減割合の推定精度を向上することができる。

次に、実施例４のＸ線ＣＴ装置について説明する。上述の実施例１では、図３の所望条件設定領域１４６で固定のノイズ低減割合を達成したＣＴ画像を取得するモードにおいて、各位置で均一のノイズ低減割合を達成するＣＴ画像を取得する構成であった。実施例４では、図３の所望条件設定領域１４６で固定のノイズ値をもつＣＴ画像を取得するモードにおいて、初期画像のノイズの値、およびノイズ値に応じて決定した基準パラメータβ_ｂを用いて、各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を計算する。以下、実施例４のＸ線ＣＴ装置の構成について、実施例１のＸ線ＣＴ装置と異なる構成を中心に説明する。

図１５は、図４の構成にノイズ計測部１５４を加えた構成を示す。ノイズ計測部１５４では、初期画像の各位置のノイズ値を示すＳＤ画像Ｎ_Ｃ（ｊ）を計算する。ノイズ計測部１５４の詳細は、本実施例で後述する。図１６Ａは解析的再構成部１６４で計算されたＣＴ画像を示す。図１６Ｂは、前述したＣＴ画像の各位置のＳＤ画像Ｎ_Ｃ（ｊ）を示す。次に、計算テーブル参照部１７３は、取得したＳＤ画像Ｎ_Ｃ（ｊ）を用いて、式（１２）に示すノイズ低減割合の画像Ｎ_Ｉ（ｊ）を計算する。式（１２）の固定ＳＤは、図３の所望条件設定領域１４６で設定した固定のノイズ値を示す。

図１６Ｃは、計算したノイズ低減割合の画像Ｎ_Ｉ（ｊ）を示す。次に、ノイズ低減割合の画像Ｎ_Ｉ（ｊ）、及びテーブル部１５３で参照するテーブルを用いて、各位置の基準パラメータβ_ｂＩ（ｊ）を計算する。次に、パラメータ変換部１６３では、式（１３）の計算式を用いて、パラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を計算する。

図１６Ｄは、計算したパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を示す。これにより、固定のノイズ値を取得する為のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を用いて、所望のノイズ値をもつＣＴ画像を取得することができる。

以下、図１５のノイズ計測部１５４について説明する。
図１７のステップ２３１において、図１５の分割計算部２２１は、測定投影データＲ（ｉ）をチャネル方向について２以上に分割する。ここでは、検出素子の番号が、奇数番号の測定投影データＲ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｉ）の組と、偶数番号の測定投影データＲ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｉ）の組の２つに分割する例について説明する。ただし、ｉは、Ｘ線検出部２の検出素子の番号を示す。

図１８Ａには、一例として１０００チャネルの測定投影データＲ（ｉ）を示す。図１８Ａの横軸はチャネル番号、縦軸は投影角度（Ｘ線発生部１とＸ線検出部２の回転角度）を表す。図１８Ａの測定投影データの濃度はそれぞれの画素の値（ＣＴ値）を示している。

図１８Ｂの左側は、分割後の奇数番号の測定投影データＲ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｉ）を示し、図１８Ｂの右側は、偶数番号の測定投影データＲ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｉ）を示す。図１８Ｂの両データは、図１８Ａの測定投影データＲ（ｉ）をチャネル方向に２分割したため、それぞれ５００チャネルである。

なお、このステップ２３１において、分割後の測定投影データＲ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｉ）およびＲ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｉ）のチャネル間のデータを補間することにより分割前の測定投影データのチャネル数に増加させてもよい。例えば、分割後の隣接するチャネル間の測定投影データの値から公知である補間方法を用いて、不足チャネルのデータを算出する。例えば補間方法は、加算平均等の線形補間、またはスプライン補間等の非線形補間が用いられる。もしくは、不足チャネルを近傍のデータを、そのまま不足チャネルの値として用いてもよい。これらの補間処理を行った場合には、分割後の測定投影データＲ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｉ）およびＲ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｉ）のチャネル数は、それぞれ５００チャネルから１０００チャネルに増加する。

次に、図１７のステップ２３２において、図１５の分割画像計算部２２２は、奇数番号の測定投影データＲ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｉ）および偶数番号の測定投影データＲ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｉ）から、それぞれ被写体のＣＴ値を表すＣＴ画像λ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｊ）、λ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｊ）を解析的再構成手法を用いて計算により求める。ここで、ｊは、ＣＴ画像の画素番号を示し、ＣＴ画像は、Ｊ個の画素で構成されているものとする。解析的再構成手法としては、例えばＦｅｌｄｋａｍｐ法等の公知の手法を用いる。ＣＴ画像としては、一般的な２次元（ｘ、ｙ方向）の断層像だけでなく、１次元データ（ｘ方向）、体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ、ｙ、ｚ方向）、または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）を求めることも可能である。図１８Ｃの左側には、奇数番号のＣＴ画像λ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｊ）を、図１８Ｃの右側には、偶数番号のＣＴ画像λ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｊ）をそれぞれ示す。

次に、図１７のステップ２３３において、図１５の分割ノイズ計測部２２３の差分画像計算部２２４は、式（１４）に示すように、奇数番号のＣＴ画像λ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｊ）と偶数番号のＣＴ画像λ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｊ）の差分をとり、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）を求める。

図１８Ｄの左側には、差分画像Δλｃ（ｊ）の一例を示す。奇数番号のＣＴ画像λ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｊ）と偶数番号のＣＴ画像λ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｊ）は、測定投影データを２分割したデータをそれぞれ再構成して得たＣＴ画像であるため、同一の被写体像を含んでいる。よって、両画像の差分をとることにより、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）は、図１８Ｄの左側のように被写体像が除去され、ＣＴ画像に含まれるノイズのＣＴ値の分布画像が得られる。

差分画像Δλ_ｃ（ｊ）に表されているノイズのＣＴ値は、分割後の測定投影データに対応した値になっている。具体的には、ノイズのＣＴ値は、測定投影データの２分割により√２倍に増幅した値になっている。そこで、次のステップ１７４で補正し、分割していない測定投影データのＣＴ値に対応したノイズのＣＴ値の強度分布を示す補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）を得る。

具体的には、図１７のステップ２３４において、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）のノイズのＣＴ値の強度を補正するため、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）に補正係数αを乗算し、図１８Ｄの右側に示す補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）を得る。２分割の場合、式（１４）の差分処理で√２倍に増幅しているため、それを補正する補正係数αは、α＝１／√２とする。補正差分画像Δλ’_ｃは、分割されていない測定投影データから再構成したＣＴ画像から、被写体の情報を除去したノイズだけの情報（ＣＴ値）を表している。

なお、分割後の測定投影データＲ_{ｃ、ｏｄｄ}（ｉ）およびＲ_{ｃ、ｅｖｅｎ}（ｉ）のチャネル間を補間し、チャネル数を分割前のチャネル数に増加させてからステップ２３２、２３３を行った場合には、上記補正係数α＝１である。

次に、図１７のステップ２３５において、分割ノイズ計測部２２３は、補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）に関心領域を設定し、関心領域におけるノイズのＣＴ値の振幅（強度）を算出する。具体的には、補正差分画像Δλ’_ｃの所定位置に関心領域を設定し、関心領域内のノイズの強度を求めるために、関心領域のノイズのＣＴ値のばらつき（振幅）を求める。ここでは、ばらつきとして、標準偏差σを計算する。これにより、関心領域のノイズの強度（標準偏差σ）を求めることができる。関心領域は、例えば、画素ｊ’を中心として縦（ｘ方向）１００画素×横（ｙ方向）１００画素の範囲とする。

分割ノイズ計測部２２３は、さらに関心領域の中心画素ｊ’の位置を少しずつずらしながら、それぞれの位置の関心領域についてノイズの強度（標準偏差σ）を計算する。そして、関心領域の特定位置（例えば中心画素ｊ’）に、求めた標準偏差σの値を対応させることにより、ＳＤ画像Ｎ_Ｃ（ｊ）を図１８Ｅのように生成する。これにより、被写体の影響を受けず、ＳＤ画像Ｎ_Ｃ（ｊ）を正確に計算できるため、各位置のノイズ低減割合の画像Ｎ_Ｉ（ｊ）を計算することができる。

次に、実施例５のＸ線ＣＴ装置について説明する。上述の実施例１では、代表的なファントムとして円柱ファントムのＣＴ画像から計算したテーブルを用いて、各位置のパラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を決定する構成であった。実施例５では、図３の撮影部位設定領域１４５で設定した撮影部位、または近似した楕円の情報に応じて、テーブル部１５３で計算した複数のテーブルから最適なテーブルを選択し、パラメータβ画像β_Ｉ（ｊ）を計算する。以下、実施例５のＸ線ＣＴ装置の構成について、実施例１のＸ線ＣＴ装置と異なる構成を中心に説明する。

図４のテーブル計算部１７０では、代表的なファントムとして、扁平率の異なる複数の楕円ファントムを撮影し、各基準パラメータβ_ｂで逐次修正したＣＴ画像を用いてノイズを計測する。図１９Ａは、３種類の異なる扁平率の楕円ファントムを再構成したＣＴ画像とＲＯＩ１９１を示す。

図１９Ｂは、各楕円ファントムのＣＴ画像から計測したノイズ、および各基準パラメータβ_ｂを用いて、計算したテーブルを示す。楕円ファントムの扁平率に応じて、テーブルが異なることがわかる。本実施例では異なる扁平率の楕円ファントムを用いたが、胸部、腹部等の臨床データを用いて計算テーブルを取得しても構わない。

図１９Ｂは３種類の楕円ファントムを用いたが、これらのファントムと比べて扁平率が異なるほど、所望のノイズ低減割合を推定する精度が低下する課題がある。そこで、公知である最小二乗法等で計算した近似曲線を用いて、複数のファントムのテーブルから任意の扁平率のファントムのテーブルを計算することができる。

図１９Ｂに示すように、ノイズの低減割合５０％の各基準パラメータβ_ｂのプロット２４１を用いて、図１９Ｃに示す扁平率と基準パラメータβ_ｂのテーブルを計算する。図１９Ｃに示すプロット２４１はノイズの計測値を示し、公知である最小二乗法等を用いて、複数のプロット２４１から近似曲線２４２を取得する。これにより、任意の扁平率から基準パラメータβ_ｂ、およびノイズ低減割合を算出することができる。これにより、図３の撮影部位設定領域１４５で設定した撮影部位、または任意の扁平率の楕円に応じて、最適なテーブルを用いることができるため、ノイズ低減割合の推定精度を向上することができる。

次に、本実施例において、初期画像から最適なテーブルを選択し、所望するノイズの低減割合を達成したＣＴ画像を取得する方法について説明する。図２０は図４の一部を変更した図である。図２０は、解析的再構成部１６４が計算テーブル参照部１６１の前の順番に変更されている。

始めに図２１の左側に示すように、公知である解析的な再構成法を用いて初期画像を計算する。次に、公知である閾値処理等の画像処理技術を用いて、図２１の真ん中に示すように、初期画像から被写体の輪郭、または構造物の情報を抽出する。そして、図２１右側に示すように、抽出した輪郭、または構造物の情報から長径ａ、短径ｂを計測した結果、扁平率を取得することができる。これにより、初期画像から取得した扁平率を用いて、複数のテーブルから最適なテーブルを選択することにより、基準パラメータβ_ｂを決定することができる。

次に、実施例６のＸ線ＣＴ装置について説明する。上述の実施例５では、初期画像から最適なテーブルを選択し、所望するノイズの低減割合を達成したＣＴ画像を取得する構成であった。実施例６では、ＣＴ画像の各位置に関係する全ての投影データ情報を用いて最適なテーブルを選択し、所望するノイズの低減割合を達成したＣＴ画像を取得する。以下、実施例６のＸ線ＣＴ装置の構成について、実施例５のＸ線ＣＴ装置と異なる構成を中心に説明する。

図２２Ａは、解析的再構成部１６４で計算したＣＴ画像、および中心位置２５１の画素ｊを示す。始めに、画素ｊを通過するＸ線源１とセンサ２の経路上の測定投影データから重みＷ（ｉ）を計算する。図２２Ｂは、画素ｊに関係する全ての投影データの番号ｉの重みＷ（ｉ）を示す。Ｘ線の照射量、および被写体の形状や構造物に応じて、透過後の検出される光子数が異なるため、異なる重みＷ（ｉ）が取得される。

次に図２２Ｃに示すように、投影データは、重みＷ（ｉ）の小から大の順に入れ替える。このとき、図２２Ｂに示す全ての重みＷ（ｉ）は、最小値Ｗ_ｍｉｎ（ｉ）を用いて規格化される。図２２Ｃは、公知である楕円関数等でフィッティングを行うことにより、扁平率０．３を取得したことを示す。図２２Ｄは、取得した扁平率、およびノイズの低減割合５０％のテーブルを用いて、基準パラメータβ_ｂを取得できることを示す。本実施例により、ＣＴ画像の各位置に関係する全ての投影データ情報を用いて最適なテーブルを選択し、所望するノイズの低減割合を達成したＣＴ画像を取得することができる。

以上、本発明の種々の実施例を説明したが、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

更に、上述した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。

１ Ｘ線発生部、２ Ｘ線検出部、３ ガントリー、４ 回転板、５ 寝台、６ 被検体、７ 円形の開口部、１１６ ガントリー制御器、１１７ Ｘ線制御部、１１８ 寝台制御器、
１０１ 入力部、１０２ 撮影部、１０３ 画像生成部、
１１１ キーボード、１１２ マウス、１１３ メモリ、１１４ 中央処理装置、１１５ ＨＤＤ装置、
１１９ ＤＡＳ、１２０ メモリ、１２１ 中央処理装置、１２２ ＨＤＤ装置、１２３ モニタ、
１３１ 撮影条件入力部、１３２ 撮影制御部、１３３ 撮影部、１３４ 信号収集部、１３５ 補正処理部、１３６ 逐次近似再構成部、１３７ 画像表示部、
１４１ 撮影条件受付画面、１４２ Ｘ線条件設定領域、１４３ 再構成範囲設定領域、１４４ 重み設定領域、１４５ 撮影部位設定領域、１４６ 撮影・画像設定領域、
１５１ パラメータ決定部、１５２ 逐次修正部、１５３ テーブル部、１５４ ノイズ計測部、
１６１ 計算テーブル参照部、１６２ 重み計算部、１６３ パラメータ変換部、１６４ 解析的再構成部、１６５ 順投影部、１６６ 差分部、１６７ 逆投影処理部、１６８ Ｐｒｉｏｒ計算部、１６９ 画像修正部、１７０ テーブル計算部、１７１ 基準重み計算部、１７２ 計算テーブル保存部、１９１ ＣＴ画像の関心領域（正方形）、１９４ 重み画像ＷＩ（ｊ）の関心領域（正方形）、
２２１ 分割計算部、２２２ 分割画像計算部、２２３ 分割ノイズ計測部、２２４ 差分画像計算部。

Claims (11)

1. Ｘ線を発生するＸ線発生部と、被写体を透過後の前記Ｘ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部とを搭載して前記被写体の周囲を回転する機構を有する撮像部と、
   前記撮像部より測定投影データからＣＴ画像を生成し、前記ＣＴ画像から順投影計算で求めた計算投影データと前記測定投影データとの差が略等しくなるように、前記ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部を有する画像生成部を備え、
   前記画像生成部は、
   前記ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合と逐次修正に用いるパラメータの関係を保存するテーブル部を有し、
   前記逐次近似再構成部は、
   前記測定投影データから前記ＣＴ画像の逐次修正に用いる重みを計算する重み計算部を有し、
   前記ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合に応じて、前記テーブル部からパラメータを決定し、
   前記重み計算部で、１つ以上の撮影条件、および１つ以上の再構成条件、および１箇所以上の基準位置における、前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の１検出素子以上の重みを合計した値である基準重みＷ _ｂ と、前記撮影条件以外、または再構成条件以外、または基準位置以外における１検出素子以上の重みを合計した値である重みＷ _Ｉ の比を計算し、
   前記逐次近似再構成部は、基準重みＷ _ｂ のパラメータと前記計算した重みＷ _ｂ と重みＷ _Ｉ の比から前記撮影条件以外、または再構成条件以外、または基準位置以外におけるパラメータを決定する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
2. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記重み計算部は、前記複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与する一定値重みを計算し、
   前記逐次近似再構成部は、前記一定値の重みから計算した前記基準重みＷ_ｂと、前記撮影条件以外、または再構成条件以外、または基準位置以外における１検出素子以上の一定値の重みを合計した値である重みＷ_Ｉの比からパラメータを決定する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
3. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記重み計算部は、前記複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与する一定値重みを計算し、
   前記複数の検出素子の出力の大きさに応じて、前記複数の検出素子の出力データに付与する重みを異ならせる統計値重みを計算し、
   前記逐次近似再構成部は、前記一定値の重みから計算した前記基準重みＷ_ｂと、前記統計値の重みＷ_Ｉから計算した重みの比からパラメータを決定する、ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
4. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記重み計算部は、基準位置以外におけるパラメータは２つ以上の前記基準重みの中から最も近い距離の代表重みＷ_ｂを用いて、重みＷ_ｂと重みＷ_Ｉの比を計算する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
5. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記逐次近似再構成部は、前記ＣＴ画像から取得した値に応じて、前記テーブル部からパラメータを決定する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
6. 請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記逐次近似再構成部は、前記ＣＴ画像から計測したノイズ値に応じて、前記テーブル部から所望のノイズの画像を取得するようにパラメータを決定する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
7. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記逐次近似再構成部は、入力した撮影条件または再構成条件に応じて、前記テーブル部からパラメータを決定する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
8. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記逐次近似再構成部は、前記ＣＴ画像から取得した被写体情報に応じて、前記テーブル部からパラメータを決定する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
9. 請求項８に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
   前記逐次近似再構成部は、２つ以上の検出素子の重みに応じて、前記テーブル部からパラメータを決定する、
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
10. 請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置であって、
    前記逐次近似再構成部は、２つ以上の検出素子の重みを近似関数でフィッティングし、取得した近似関数の係数に応じて、前記テーブル部からパラメータを決定する、
    ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
11. 少なくとも処理部と、記憶部とを備え、
    前記処理部は、
    Ｘ線ＣＴ装置が得た測定投影データからＣＴ画像を生成し、前記ＣＴ画像から順投影計算で求めた計算投影データと前記測定投影データとの差が略等しくなるように、前記ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部を有する画像生成部を備え、
    前記記憶部は、
    前記ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合と逐次修正に用いるパラメータの関係を保存し、
    前記逐次近似再構成部は、
    前記測定投影データから前記ＣＴ画像の逐次修正に用いる重みを計算する重み計算部を有し、
    前記逐次近似再構成部は、
    前記ＣＴ画像のノイズまたはＸ線量を低減させる割合に応じて、前記記憶部に保存された関係からパラメータを決定し、
    前記重み計算部で、１つ以上の撮影条件、および１つ以上の再構成条件、および１箇所以上の基準位置における、前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の１検出素子以上の重みを合計した値である基準重みＷ _ｂ と、前記撮影条件以外、または再構成条件以外、または基準位置以外における１検出素子以上の重みを合計した値である重みＷ _Ｉ の比を計算し、
    前記逐次近似再構成部は、基準重みＷ _ｂ のパラメータと前記計算した重みＷ _ｂ と重みＷ _Ｉ の比から前記撮影条件以外、または再構成条件以外、または基準位置以外におけるパラメータを決定する、
    ことを特徴とする処理装置。

Images