JP7046543B2 - 断層画像撮影装置及び断層画像撮影方法 - Google Patents

Description

本発明は、断層画像撮影装置及び断層画像撮影方法に関する。

特許文献１～４には、Ｘ線を利用して断層画像を得る技術が開示されている。

特許文献１は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置を開示する。この装置は、補正パラメータに基づいて統計値を算出し、当該統計値が閾値を越えているか否かによって、稼働状態が正常であるか異常であるかを判断する。この構成により、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、装置の稼働状態を判断する。特許文献２は、画像再構成方法を開示する。この方法は、第１及び第２検出器列から第１及び第２投影像情報を得る。そして、第１及び第２投影像情報を用いた再構成処理において、第１投影像情報のセンタリング処理前又は処理中に第２投影像情報の組み合わせ処理を行う。この処理により、空間分解能を向上すると共に計算量の増加を抑制する。特許文献３は、Ｘ線ＣＴ装置を開示する。この装置は、ハイレゾ再構成が可能な距離駆動型の逆投影処理を行う。この処理により、高分解能の断層画像を高速に生成する。特許文献４は、イメージング装置を開示する。この装置は、Ｘ線イメージング処理と、発光性分子プローブを用いた光イメージング処理と、を交互に行う。この処理により、空間分解能が高いマンモグラフィ画像と、病変検出感度の高い光画像とが一度の検査で得られる。

特開２０１４－１１３４８０号公報 特開平１－１８１８４７号公報 国際公開第２０１２／０７７６９４号 特開２００８－２７８９５５号公報

特許文献１～４に開示されるように、断層画像を取得する場合には、Ｘ線のように試料を透過する放射線を試料に対して照射する。ここで、放射線の強度が小さくなると、信号強度に対するノイズ強度の影響が相対的に大きくなる。すなわち、Ｓ／Ｎ比が低下する。Ｓ／Ｎ比の低下は、断層画像の画質を低下させることがあり得る。

そこで、本発明は、良好な断層画像が得られる断層画像撮影装置及び断層画像撮影方法を提供することを目的とする。

本発明の一形態は、放射線を実試料に照射し、実試料を透過した放射線を利用して実試料の断層画像を得る断層画像撮影装置であって、実試料を透過した放射線に関する第１投影像情報を利用してフィルタ補正逆投影法に基づく画像再構成処理を行うことにより、第１断層画像情報を得る第１画像再構成部と、第１断層画像情報によって示される仮想試料を透過した放射線の強度を推定することにより、仮想試料を透過した放射線に関する第２投影像情報を算出する仮想投影像算出部と、第１投影像情報及び第２投影像情報を利用して、補正係数を算出する補正係数算出部と、補正係数を利用して第１投影像情報を補正することにより、実試料を透過した放射線に関する補正投影像情報を得る補正処理部と、補正投影像情報を利用して逐次近似法に基づく画像再構成処理を行うことにより、実試料の断層画像に関する第２断層画像情報を得る第２画像再構成部と、を備える。

一形態に係る断層画像撮影装置は、第１投影像情報を利用して第１画像再構成部において第１断層画像情報を得る。この第１投影像情報は、実試料の特性に起因する真の情報と、実試料の特性に起因しない背景ゆらぎの情報と、ノイズに関する情報と、を含む。断層画像撮影装置は、第１断層画像情報を得るに際して第１画像再構成部がフィルタ補正逆投影法に基づく画像再構成処理を行う。ここで、実試料の特性に起因する真の情報は高周波成分として含まれ、実試料の特性に起因しない背景ゆらぎの情報は直流成分として含まれる。第１画像再構成部の処理によれば、第１投影像情報に含まれる真の情報に対してバックグラウンド成分である背景ゆらぎに関する情報が及ぼす影響が低減される。断層画像撮影装置は、第１断層画像情報を利用して第２投影像情報を得る。第２投影像情報は、実試料の特性に起因する真の情報と、ノイズに関する情報と、を含む。続いて、断層画像撮影装置は、補正係数算出部が第１及び第２投影像情報を利用して、補正係数を得る。第１投影像情報は実試料の特性に起因しない背景ゆらぎの情報を含み、第２投影像情報は実試料の特性に起因しない背景ゆらぎの情報を実質的に含まない。従って、第１投影像情報に占める背景ゆらぎの情報の度合いを補正係数として得ることができる。さらに、断層画像撮影装置は、補正係数を利用して第１投影像情報を補正する。この補正によれば、第１投影像情報に占める背景ゆらぎの度合いを低下させた補正投影情報を得ることができる。そして、断層画像撮影装置は、補正投影情報を利用して逐次近似法に基づく画像再構成処理を行う。この逐次近似法に基づく処理によれば、補正投影情報に未だ含まれるノイズに関する情報の影響を低減させつつ、画像を再構成することが可能である。従って、一形態に係る断層画像撮影装置によれば、背景ゆらぎ及びノイズの影響が抑制されるので、良好な画質を有する断層画像を得ることができる。

一形態において、第１投影像情報は、実試料における互いに異なる位置を透過した複数の放射線に関する第１強度値を含み、第２投影像情報は、仮想試料における互いに異なる位置を透過した複数の放射線に関する第２強度値を含み、補正係数算出部は、第１強度値の合計値を算出すると共に第２強度値の合計値を算出し、第２強度値の合計値を第１強度値の合計値で除することにより、補正係数を得てもよい。この構成によれば、第１投影像情報に占める背景ゆらぎの情報の度合いを好適に示すことができる。

一形態において、第１画像再構成部は、第１投影像情報に含まれる高周波成分を強調する高周波強調フィルタ処理部と、高周波強調フィルタ処理部から出力された情報を利用して、第１断層画像情報を得る再構成処理部と、を有してもよい。この構成によれば、第１投影像情報に含まれる背景ゆらぎに起因する情報に対する真の情報の比率が拡大する。すなわち、第１投影像情報に含まれる背景ゆらぎに起因する情報を実質的にカットすることができる。

一形態において、第１投影像情報は、実試料における互いに異なる位置を透過した複数の放射線に関する第１強度値を含み、第２投影像情報は、仮想試料における互いに異なる位置を透過した複数の放射線に関する第２強度値を含み、第１断層画像情報は、実試料における放射線に関する線減弱係数の分布を示す情報を含み、仮想投影像算出部は、実試料に照射された放射線の強度と、第１断層画像情報に含まれた線減弱係数の分布を示す情報と、を利用して、第２投影像情報に含まれた第２強度値を算出してもよい。この構成によれば、第２投影像情報を得ることができる。

本発明の別の形態は、放射線を実試料に照射し、実試料を透過した放射線を利用して実試料の断層画像を得る断層画像撮影方法であって、実試料を透過した放射線に関する第１投影像情報を利用してフィルタ補正逆投影法に基づく画像再構成処理を行うことにより、第１断層画像情報を得る工程と、第１断層画像情報によって示される仮想試料を透過した放射線の強度を推定することにより、仮想試料を透過した放射線に関する第２投影像情報を算出する工程と、第１投影像情報及び第２投影像情報を利用して、補正係数を算出する工程と、補正係数を利用して第１投影像情報を補正することにより、実試料を透過した放射線に関する補正投影像情報を得る工程と、補正投影像情報を利用して逐次近似法に基づく画像再構成処理を行うことにより、第２断層画像情報を得る工程と、を有する。

別の形態に係る断層画像撮影方法によれば、背景ゆらぎ及びノイズの影響が抑制されるので、良好な画質を有する断層画像を得ることができる。

本発明によれば、良好な画質を有する断層画像が得られる断層画像撮影装置及び断層画像撮影方法が提供される。

図１は、実施形態に係るコンピュータ断層画像撮影装置の構成を示す図である。 図２は、コンピュータ断層画像撮影装置の動作を説明するための図である。 図３は、背景ゆらぎを説明するための図である。 図４は、実施形態に係るコンピュータ断層画像撮影方法の主要な工程を示す図である。 図５は、コンピュータ断層画像撮影装置の動作を説明するための図である。 図６は、第１断層画像算出部における処理を説明するための図である。 図７は、変形例に係るコンピュータ断層画像撮影装置の作用を説明するための図である。 図８は、実施例及び比較例の結果を示すグラフである。

以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための形態を詳細に説明する。図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に示されるように、コンピュータ断層画像撮影装置１は、Ｘ線といった放射線を利用して実試料１００の内部を可視化する。コンピュータ断層画像撮影装置１は、いわゆるＣＴ装置或いはＸ線顕微鏡（例えば、下記の非特許文献を参照）である。
非特許文献：Ohsuka, Shinji, et al. "Laboratory-size three-dimensional x-raymicroscope with Wolter type I mirror optics and an electron-impact water windowx-ray source." Review of Scientific Instruments, 8 September 2014.

コンピュータ断層画像撮影装置１は、Ｘ線源２と、回転ステージ３と、カメラ４と、記録装置５と、処理装置１０と、を有する。

Ｘ線源２は、実試料１００に照射するＸ線を発生させる。Ｘ線源２は、例えば、強度が１ｋｅＶ以下の軟Ｘ線を出射するものであってもよい。また、Ｘ線源２が出射するＸ線は、平行に進行するＸ線であってもよいし、放射状に進行するＸ線であってもよい。すなわち、Ｘ線は、ファンビーム又はコーンビームであってもよい。また、Ｘ線の波長には特に制限はなく、実試料１００に応じて適した波長を選択してよい。回転ステージ３は、実試料１００を支持すると共に、Ｘ線の照射軸に対する実試料１００の向きを変更する。つまり、回転ステージ３は、Ｘ線の照射軸と直交する軸線を中心として実試料１００を回転させる。カメラ４は、実試料１００を透過したＸ線の強度に対応する情報を出力する。例えば、カメラ４は、シンチレータ部と光検出部とを有する。シンチレータ部は、受け入れたＸ線の強度に対応した光を発生する。光検出部は、当該光に対応する情報を発生する。記録装置５は、カメラ４から出力された情報を保存する。処理装置１０は、記録装置５に保存された情報を処理して、二次元画像である断層画像を生成する。

なお、コンピュータ断層画像撮影装置１は、Ｘ線源２及びカメラ４の位置を固定し、実試料１００を移動させる構成を採用するが、この構成に限定されることはない。コンピュータ断層画像撮影装置１は、Ｘ線源２及びカメラ４に対する実試料１００の相対的な位置が変更できればよい。例えば、コンピュータ断層画像撮影装置１は、実試料１００の位置を固定し、Ｘ線源２及びカメラ４を移動させる構成としてもよい。

また、コンピュータ断層画像撮影装置１は、必要に応じて集光ミラー６及び結像ミラー７を有してもよい。集光ミラー６は、Ｘ線源２から発せられたＸ線を実試料１００に対して集光する。結像ミラー７は、実試料１００を透過したＸ線をカメラ４の集光面に対して結像する。

以下、処理装置１０について詳細に説明する。処理装置１０は、実試料１００を透過したＸ線の強度を利用して、断層画像を再構成する。処理装置１０は、ＣＰＵ、メモリ、記録装置、入出力装置などを有するコンピュータである。処理装置１０の画像再構成機能は、コンピュータによってプログラムを実行することにより実現される。

まず、画像再構成の基本原理について説明する。図２に示されるように、回転ステージ３上の空間Ａに実試料１００を配置する。そして、Ｘ線源２は、実試料１００に対してＸ線Ｒ_０ｉ，Ｒ_０ｉ＋１，Ｒ_０ｉ＋２を照射する。実試料１００を透過したＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２はカメラ４の各画素Ｐ_ｉ，Ｐ_ｉ＋１，Ｐ_ｉ＋２に入射される。カメラ４は、画素Ｐ_ｉ，Ｐ_ｉ＋１，Ｐ_ｉ＋２ごとに、Ｘ線の強度に応じた電気信号を出力する。Ｘ線源２から出射された直後のＸ線Ｒ_０ｉ，Ｒ_０ｉ＋１，Ｒ_０ｉ＋２は、それぞれ強度値Ｉ_０を有する。また、実試料１００を透過後のＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２は、それぞれ強度値Ｉ_ｉ，Ｉ_ｉ＋１，Ｉ_ｉ＋２を有する。ここで、カメラ４に入射されるＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２には、Ｘ線源２から出射されてカメラ４に入射するまでに、実試料１００を透過するもの（Ｘ線Ｒ_ｉ＋１）がある。従って、実試料１００を透過したＸ線Ｒ_ｉ＋１は、実試料１００の透過によって強度値Ｉ_０が強度値Ｉ_ｉ＋１に変化する。この変化の度合いは、実試料１００内部の線減弱係数μ_ｊとＸ線Ｒ_ｉ＋１の透過長さｌ_ｉｊとに基づく。従って、実試料１００に入射する前のＸ線Ｒ_０ｉ＋１の強度値Ｉ_０と、実試料１００を透過した後のＸ線Ｒ_ｉ＋１の強度値Ｉ_ｉ＋１との関係は、式（１）により示される。なお、強度値Ｉ_０は、位置依存性を有するものであってもよい。

式（１）において、各要素は以下の意味を有する。
Ｉ_ｉ：実試料を透過した後のＸ線の強度値（第２強度値）。
Ｉ_０：実試料に入射する前のＸ線の強度値（第１強度値）。
ｌ_ｉｊ：Ｘ線が実試料を通過するときに横断する透過長さ。
μ_ｊ：線減弱係数。
ｉ：画素の位置。
ｊ：ボクセルの位置。

線減弱係数μ_ｊは、実試料１００の内部構成に基づく。従って、断層撮影（ＣＴ）は、実試料１００の内部における線減弱係数μ_ｊの分布を得ることである。線減弱係数μ_ｊは、連続関数である。線減弱係数μ_ｊは、座標（ｘ，ｙ）を用いると式（２）のように示される。コンピュータといった計算機を用いて計算する場合には、式（２）を離散化して扱う。つまり、有限の大きさを有する微小領域Ａ_ｉｊに離散化し、微小領域Ａ_ｉｊごとに線減弱係数{μ_ｉｊ}を求める。

線減弱係数μ_ｊは、式（１）を式（３）のように変形することにより得られる。式（３）は、透過長さｌ_ｉｊを係数とする線形連立方程式である。

＜フィルタ補正逆投影法に基づく画像再構成処理＞
今、理想的な条件を想定する。理想的な条件とは、Ｘ線Ｒ_０ｉ，Ｒ_ｉの強度値Ｉ_０，Ｉ_ｉがノイズを含まず、カメラ４の画素Ｐ_ｉのサイズが無限小であり、角度の刻み幅が無限小である。この理想条件のもとでは、式（３）には解析解が存在する。解析解を利用する画像再構築処理は、フィルタバックプロジェクション法（ＦＢＰ法）と呼ばれる。ＦＢＰ法は、式（３）における左辺（－ｌｎ（Ｉ_ｉ／Ｉ_０））に対してフィルタ処理を行った後に、逆投影することにより断層画像を得る。ＦＢＰ法は、撮影条件によっては良好な画質の断層画像を得ることができる。また、ＦＢＰ法は、計算コストが少なく、高速な処理が可能である。一方、ＦＢＰ法は、実際の撮影時の条件が理想条件と乖離するほどに、画質が低下する。つまり、ＦＢＰ法は、理想条件を前提としているので、撮影条件の変化に敏感である。

＜逐次近似法に基づく画像再構成処理＞
ＦＰＢ法が式（３）の解析解を利用するのに対し、逐次近似法に基づく画像再構成処理は、上記式（３）の近似解を利用する。近似解を得るために用いる計算手法には、特に限定はない。例えば、最小二乗法を利用してもよい。式（３）の左辺と右辺とは、最適解の時に一致する。従って、式（３）において左辺と右辺との差分が小さくなる解（式（４）参照）は、近似解として採用することができる。式（４）は、勾配法といった最適化アルゴリズムによって近似的に解ける。

逐次近似法に基づく画像再構成処理は、式（３）の近似解を得るものであり、式（３）の近似解を得る方法に特に制限はないことはすでに述べた。逐次近似法に基づく画像再構成処理には、いくつかの種類があり得る。逐次近似法に基づく画像再構成処理は、入力情報に含まれるノイズなどの影響を考慮に入れることが可能である。従って、逐次近似法に基づく画像再構成処理は、ＦＢＰ法と比較して優れた画質の断層画像を得ることができる。しかしながら、逐次近似法に基づく画像再構成処理は、ＦＢＰ法と比較して近似解を得るための計算コストが高い。例えば、逐次近似法に基づく画像再構成処理に要する計算コストは、ＦＢＰ法に要する計算コストの数倍から数十倍程度である。従って、過去には、研究分野を除き、医療現場といった実利用分野において、逐次近似法に基づく画像再構成処理の導入事例は少なかった。近年は、計算機の能力の向上により、徐々に実利用分野への導入が進んでいる。例えば、下記の電子技術情報（１），（２）には、逐次近似法に基づく画像再構成処理を医療現場へ導入した事例が報告されている。
電子技術情報（１）：[online]、愛染橋病院、[2017年8月15日検索]、インターネット〈http://www.aizenen.or.jp/byouin/info/hosyasenka/ct〉。
電子技術情報（２）：菅原崇、"CT－iDose─最大80％の被ばく低減を実現する画像再構成法"、2010年10月、[online]、株式会社フィリップスエレクトロニクスジャパン、[2017年8月15日検索]、インターネット〈http://www.innervision.co.jp/suite/philips/technote/101068/index.html〉。

逐次近似法に基づく画像再構成処理は、ＦＢＰ法にはない利点を有する。例えば、人体の断層画像を得る場合には、人体への影響を低減するために、照射するＸ線の強度をできるだけ小さくすることが望ましい。しかし、Ｘ線の強度を小さくすると、カメラ４の入射されるＸ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０に対して相対的にノイズ等の影響が大きくなる。換言すると、Ｘ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０を小さくすると、Ｓ／Ｎ比が低下する。ＦＢＰ法を用いる場合、Ｓ／Ｎ比の低下は画質の低下を招く。一方、逐次近似法に基づく画像再構成処理は、ノイズ等の影響を受けにくいことはすでに述べた。従って、逐次近似法に基づく画像再構成処理によれば、人体へ照射されるＸ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０を小さくしつつも、良好な画質を有する断層画像を得ることができる。

ところで、上記の説明においては、Ｘ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０の減衰は、Ｘ線Ｒ_０が実試料１００を透過した際に生じるものとした。従って、実試料１００を透過しないＸ線Ｒ_０は、Ｘ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０の変化はないはずである。しかし、いくつかの理由により、実試料１００を透過しないＸ線Ｒ_０にも、強度値Ｉ_０の変化が生じることがある。また、実試料１００を透過するＸ線Ｒ_０にも、実試料１００の特性に起因しない強度値Ｉ_０の変化が生じることがある。例えば、Ｘ線源２から出射されたＸ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０が変化（α倍）した場合は、式（５）によって示される。

つまり、逐次近似法に基づく画像再構成処理において精度のよい解を得るためには、実試料１００の特性に起因しない強度の変化（右辺におけるｌｎ（α））を考慮する必要がある。以下の説明において、実試料１００の特性に起因しない強度値Ｉ_０の変化を「背景ゆらぎ」と呼ぶ。

この背景ゆらぎは、空間方向における強度値Ｉ_０の変化ではなく、時間方向における強度値Ｉ_０の変化である。例えば、図３の（ａ）部に示されるように、横軸に位置を示し、縦軸に背景光強度を示したとき、グラフＧ３ａに示すように位置に応じて背景光強度が変化することがあり得る。本実施形態で補正される背景ゆらぎは、図３の（ａ）部に示されるような位置に応じたゆらぎではない。一方、図３の（ｂ）部に示されるように、あるタイミング（ｔ）で背景光強度（グラフＧ３ｃ）を得たとする。そして、時間Δｔの経過後（ｔ＋Δｔ）に再び背景光強度（グラフＧ３ｂ）を得たとする。そうすると、時間Δｔの経過によって、時間（ｔ＋Δｔ）における背景光強度（グラフＧ３ｂ）は時間（ｔ）における背景光強度（グラフＧ３ｃ）に対して高くなる（例えばα倍）場合が生じ得る。本実施形態で補正される背景ゆらぎは、図３の（ｂ）部におけるグラフＧ３ｂ，Ｇ３ｃに示されるような時間的なゆらぎである。このような時間方向における強度のゆらぎは、例えば、Ｘ線源の安定性に起因し得る。

そうすると、実試料１００の断層画像を得る場合には、実試料１００を回転させながら複数の情報を得る。このとき、ある回転角度（θ）における情報を得た時間と、次の回転角度（θ＋Δθ）における情報を得た時間との間には、例えば時間（Δｔ）が存在する。従って、角度ごとに得た情報は強度のゆらぎを含むが、このゆらぎは角度位置の相違に起因するものではなく、時間の経過に起因するものである。

要するに、ＦＢＰ法に基づく画像再構成処理は、背景ゆらぎの影響を受けにくいが、ノイズの影響を受けやすい。一方、逐次近似法に基づく画像再構成処理は、ノイズの影響を受けにくくすることが可能であるが、背景ゆらぎの影響を無視することができない。そこで、処理装置１０は、ＦＢＰ法に基づく画像再構成処理と逐次近似法に基づく画像再構成処理とを組み合わせる。具体的には、処理装置１０は、ＦＢＰ法に基づく画像再構成処理の利用により背景ゆらぎの影響が低減された仮想投影像情報を算出し、当該仮想投影像情報を逐次近似法に基づく画像再構成処理を利用して断層画像を得る。

図１に示されるように、処理装置１０は、機能的構成要素として、情報取得部１１と、第１画像再構成部１２と、仮想投影像算出部１３と、補正係数算出部１４と、補正処理部１５と、第２画像再構成部１６と、を有する。これらの要素は、プログラムをメモリ上に展開し、ＣＰＵによってプログラムを実行することにより機能を発揮する。

情報取得部１１は、記録装置５に接続される。情報取得部１１は、記録装置５から実投影像情報（第１投影像情報）を受け取る。実投影像情報は、画素Ｐ_ｉの位置と、Ｘ線の強度値Ｉ_ｉを示す数値と、が関連付けられた情報である。

第１画像再構成部１２は、情報取得部１１に接続される。第１画像再構成部１２は、実投影像情報を入力として、フィルタ補正逆投影処理を行う。フィルタ補正逆投影処理は、上述したＦＢＰ法である。従って、第１画像再構成部１２は、ＦＢＰ法による推定断層画像情報（第１断層画像情報）を出力する。推定断層画像情報は、微小領域Ａ_ｉｊと線減弱係数{μ_ｉｊ}とが関連付けられた情報を含む。

第１画像再構成部１２は、まず、実投影像情報に対してフィルタ処理を行う。第１画像再構成部１２は、高周波強調フィルタ処理部１２ａと、再構成処理部１２ｂと、を含む。高周波強調フィルタ処理部１２ａは、実投影像情報における高周波成分を強調すると共に、実投影像情報における直流成分をカットする。次に、再構成処理部１２ｂは、フィルタ処理がなされた実投影像情報を重ね合わせる再構成処理を行う。この再構成処理によって、第１断層画像に関する推定断層画像情報が得られる。

仮想投影像算出部１３は、第１画像再構成部１２と補正係数算出部１４とに接続される。仮想投影像算出部１３は、第１画像再構成部１２から推定断層画像情報を得る。そして、仮想投影像算出部１３は、推定断層画像情報が示す仮想試料に対してＸ線Ｒ_０を照射したときに得られる仮想投影像情報（第２投影像情報）を算出する。この処理は、いわゆる順投影処理である。

補正係数算出部１４は、第１画像再構成部１２と情報取得部１１と補正処理部１５とに接続される。補正係数算出部１４は、第１画像再構成部１２から推定断層画像情報を得る。また、補正係数算出部１４は、情報取得部１１から投影像情報を得る。そして、補正係数算出部１４は、背景ゆらぎを補正するための係数を算出する。具体的には、きざみ角度Δθごとに、補正係数Ｇ（θ）を算出する。

補正処理部１５は、補正係数算出部１４と情報取得部１１と第２画像再構成部１６とに接続される。補正処理部１５は、補正係数算出部１４から補正係数Ｇ（θ）を得る。また、補正処理部１５は、情報取得部１１から実投影像情報を得る。補正処理部１５は、補正係数Ｇ（θ）を利用して、実投影像情報を補正する。この補正処理により、背景ゆらぎ成分が補正された補正投影像情報を得る。

第２画像再構成部１６は、補正処理部１５に接続される。第２画像再構成部１６は、補正処理部１５から補正投影像情報を得る。そして、第２画像再構成部１６は、逐次近似法に基づく画像再構成処理により、補正投影像情報から補正断層画像情報（第２断層画像情報）を算出する。

＜断層画像撮影方法＞
以下、断層画像撮影方法について説明する。断層画像撮影方法は、上述したコンピュータ断層画像撮影装置１によって実行される。図４に示されるように、断層画像撮影方法は、準備工程Ｓ１と、情報取得工程Ｓ２と、第１画像再構成工程Ｓ３と、仮想投影像算出工程Ｓ４と、補正係数算出工程Ｓ５と、補正処理工程Ｓ６と、第２画像再構成工程Ｓ７と、を有する。

＜準備工程＞
まず、準備工程Ｓ１を実施する。具体的には、まず、Ｘ線源２からＸ線Ｒ_０ｉを照射して、カメラ４にＸ線像が結像するように集光ミラー６、結像ミラー７及びカメラ４の相対的な位置を調整する。次に、回転ステージ３に実試料１００を配置する。その後、Ｘ線源２からＸ線Ｒ_０ｉを実試料１００に向けて照射する。

＜情報取得工程＞
情報取得工程Ｓ２は、情報取得部１１において実行される。情報取得工程Ｓ２では、複数の実投影像情報を得る。実投影像情報は、きざみ角度Δθごとに得る。図２に示されるように、この実投影像情報は、Ｘ線Ｒ_０ｉの照射方向と直交する方向に並置された複数の画素Ｐ_ｉの位置と、当該位置における画素Ｐ_ｉから出力される強度値Ｉ_ｉと、の組み合わせである。実投影像情報は、画素Ｐ_ｉの位置を第１軸に示し、当該位置における強度値Ｉ_ｉを第２軸に示した分布図により示すことも可能である。

まず、コンピュータ断層画像撮影装置１は、回転ステージ３の初期の角度θ（０）における実投影像情報を得る。次に、コンピュータ断層画像撮影装置１は、回転ステージ３を刻み角度（Δθ）だけ回転させる（図５参照）。次に、コンピュータ断層画像撮影装置１は、角度（θ＋Δθ）における実投影像情報を得る。以下同様に、コンピュータ断層画像撮影装置１は、回転ステージ３をきざみ角度Δθだけ回転させる動作と、回転後に実投影像情報を得る動作と、を繰り返し実行する。これらの動作は、回転ステージ３の角度θが、初期角度に対して＋１８０度となるまで繰り返し実行する。コンピュータ断層画像撮影装置１は、この情報取得工程Ｓ２を実施することにより、（１８０／Δθ）個の実投影像情報を得る。これらの実投影像情報は、記録装置５に記録される。

＜第１画像再構成工程＞
第１画像再構成工程Ｓ３は、情報取得部１１及び第１画像再構成部１２において実行される。第１画像再構成工程Ｓ３では、実投影像情報を処理対象として、いわゆるフィルタ補正逆投影法であるＦＢＰ法による画像再構成処理を行う。この処理によれば、推定断層画像を示す推定断層画像情報が得られる。推定断層画像は、高周波フィルタ処理により背景ゆらぎが低減されている。

まず、第１画像再構成部１２は、それぞれの角度θにおける実投影像情報に対して、高周波フィルタ処理を行う。具体的には、第１画像再構成部１２は、情報取得部１１を介して記録装置５から実投影像情報を読み出す。続いて第１画像再構成部１２は、実投影像情報を示す近似線（図６の（ａ）部参照）に対して、所定の周波数以上を強調し、所定の周波数以下を減衰させるフィルタ関数（ハイパスフィルタ関数）を乗算する。実投影像情報を示す近似線において、実試料１００に起因する部分は高周波成分であるため、強調される。一方、背景ゆらぎに起因する部分は高周波成分ではなく、直流成分であるため、減衰される（図６の（ｂ）部参照）。そして、第１画像再構成部１２は、フィルタ処理がなされた実投影像情報を逆投影し、重ね合わせることで画像を再構成する。すべての実投影像情報を重ね合わせると、推定断層画像を示す推定断層画像情報が得られる。具体的には、推定断層画像情報は、線減弱係数{μ_ｉｊ}の分布を示す情報を有する。第１画像再構成部１２は、推定断層画像情報を仮想投影像算出部１３に出力する。

＜仮想投影画像算出工程＞
仮想投影像算出工程Ｓ４は、仮想投影像算出部１３によって実行される。仮想投影像算出工程Ｓ４では、推定断層画像情報を利用して、順投影処理を行う。順投影処理とは、逆投影処理の逆処理である。逆投影処理は、投影像情報から断層画像を得る処理である。一方、順投影処理は、断層画像から投影像情報を計算により得る処理である。具体的には、推定断層画像情報に示される仮想試料に対して強度値Ｉ_０を有するＸ線Ｒ_０を照射した場合に、仮想試料を透過した後のＸ線Ｒ_ｉの強度値Ｉ_ｉを計算により得る。推定断層画像情報を用いた順投影処理によれば、背景ゆらぎが低減された仮想投影像情報が得られる。

まず、仮想投影像算出部１３は、第１画像再構成部１２から推定断層画像情報を読み込む。続いて、初期の角度θとしたときに、強度値Ｉ_０を有するＸ線Ｒ_０を仮想試料に照射したとする。このときに仮想試料を透過した後のＸ線Ｒ_ｉの強度値Ｉ_ｉは、式（６）により得られる。ここで、式（６）における線減弱係数μ_ｊは、推定断層画像情報から得る。透過長さｌ_ｉｊは、第１画像再構成工程Ｓ３において設定した微小領域Ａ_ｉｊの長さと同じであるとする。仮想試料に入射するＸ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０は、情報取得工程Ｓ２において実試料１００に照射されたＸ線Ｒ_０の強度値Ｉ_０であるとする。計算の結果、画素Ｐ_ｉに入射されるＸ線Ｒ_ｉは、強度値Ｉ_Ｋｉを有し、画素Ｐ_ｉ＋１に入射されるＸ線Ｒ_ｉ＋１は、強度値Ｉ_Ｋｉ＋１を有し、画素Ｐ_ｉ＋２に入射されるＸ線Ｒ_ｉ＋２は、強度値Ｉ_Ｋｉ＋２を有する。従って、仮想投影像算出部１３は、実投影像情報と同様の形式を有する仮想投影像情報を得る。要するに、生データである実投影情報に基づいて、図６の（ａ）部に示される情報を得た後に、図６の（ａ）部に示される情報に対して高周波強調フィルタ処理を行い、図６の（ｂ）部に示される分布を得る。そして、図６の（ｂ）部に示される情報に基づく逆投影処理によって、仮想投影像を得る。仮想投影像算出部１３は、上記の計算を、きざみ角度Δθごとに実行する。仮想投影像情報は、補正係数算出部１４に出力される。

＜補正係数算出工程＞
補正係数算出工程Ｓ５は、補正係数算出部１４において実行される。補正係数算出工程Ｓ５では、実投影像情報と、仮想投影像情報と、を用いて補正係数Ｇ（θ）を算出する。この計算は、きざみ角度Δθごとに実行される。

まず、補正係数算出部１４は、情報取得部１１から実投影像情報を読み込む。さらに、補正係数算出部１４は、仮想投影像算出部１３から仮想投影像情報を読み込む。続いて、補正係数算出部１４は、角度θにおける、実投影像情報が有する強度値Ｉ_ｉの合計値Ｋ１（θ）を得る（式（７）参照）。具体的には、補正係数算出部１４は、画素Ｐ_ｉにおける強度値Ｉ_ｉと、画素Ｐ_ｉ＋１における強度値Ｉ_ｉ＋１と、画素Ｐ_ｉ＋２における強度値Ｉ_ｉ＋２と、を足し合わせる。さらに、補正係数算出部１４は、角度θにおける、仮想投影像情報が有する数値の合計値Ｋ２（θ）を得る（式（８）参照）。具体的には、補正係数算出部１４は、画素Ｐ_ｉにおける強度値Ｉ_Ｋｉと、画素Ｐ_ｉ＋１における強度値Ｉ_Ｋｉ＋１と、画素Ｐ_ｉ＋２における強度値Ｉ_Ｋｉ＋２と、を足し合わせる。そして、補正係数算出部１４は、仮想投影像情報の合計値Ｋ２（θ）を実投影像情報の合計値Ｋ１（θ）で除する（式（９）参照）。補正係数算出部１４は、この除算により、角度θにおける補正係数Ｇ（θ）を得る。補正係数算出部１４は、上述した処理をきざみ角度Δθごとに行う。補正係数算出部１４は、その結果、きざみ角度Δθごとに補正係数Ｇ（θ）が得られる。

＜補正処理工程＞
補正処理工程Ｓ６は、補正処理部１５において実行される。補正処理部１５では、補正係数Ｇ（θ）を利用して実投影像情報を補正する。この処理は、きざみ角度Δθごとに実行される。

まず、補正処理部１５は、情報取得部１１から実投影像情報を読み込む。さらに、補正処理部１５は、補正係数算出部１４から補正係数Ｇ（θ）を読み込む。続いて、補正処理部１５は、角度θにおける実投影像情報に角度θにおける補正係数Ｇ（θ）を乗ずる。具体的には、実投影像情報は、強度値Ｉ_ｉ、Ｉ_ｉ＋１、Ｉ_ｉ＋２を含む。補正処理部１５はそれぞれの強度値Ｉ_ｉ、Ｉ_ｉ＋１、Ｉ_ｉ＋２に対して補正係数Ｇ（θ）を乗ずる。その結果、補正された強度値Ｉ_Ｓｉ、Ｉ_Ｓｉ＋１、Ｉ_Ｓｉ＋２を得る。この処理により、これら補正された強度を含む情報として、きざみ角度Δθごとに補正投影像情報を得る。

＜第２画像再構成工程＞
第２画像再構成工程Ｓ７は、第２画像再構成部１６において実行される。第２画像再構成工程Ｓ７では、補正投影像情報を処理対象として、逐次近似法に基づく画像再構成処理を行う。この処理によれば、補正断層画像を示す補正断層画像情報が得られる。補正断層画像は、背景ゆらぎが低減されており、かつ、ノイズの影響が考慮されるので、良好な画質を有する。

具体的には、第２画像再構成部１６は、所定の逐次近似型の画像再構成アルゴリズムを実行する。この逐次近似型の画像再構成アルゴリズムとして、例えば、Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique法及びMaximum LikelihoodExpectation Maximization法などを利用してよい。

以上の各工程を実行することにより、良好な画質を有する補正断層画像が得られる。

コンピュータ断層画像撮影装置１及び断層画像撮影方法は、実投影像情報を利用して第１画像再構成部１２において推定断層画像情報を得る。この実投影像情報は、実試料１００の特性に起因する真の情報と、実試料１００の特性に起因しない背景ゆらぎの情報と、ノイズに関する情報と、を含む。コンピュータ断層画像撮影装置１は、推定断層画像情報を得るに際して第１画像再構成部１２がフィルタ補正逆投影法に基づく画像再構成処理を行う。ここで、実試料１００の特性に起因する真の情報は高周波成分として含まれ、実試料１００の特性に起因しない背景ゆらぎの情報は直流成分として示される。第１画像再構成部１２の処理によれば、実投影像情報に含まれる真の情報に対してバックグラウンド成分である背景ゆらぎに関する情報が及ぼす影響が低減される。

コンピュータ断層画像撮影装置１は、推定断層画像情報を利用して仮想投影像情報を得る。仮想投影像情報は、実試料１００の特性に起因する真の情報と、ノイズに関する情報と、を含む。続いて、コンピュータ断層画像撮影装置１は、補正係数算出部１４が実投影画像情報及び仮想投影像情報を利用して、補正係数Ｇ（θ）を得る。実投影像情報は実試料１００の特性に起因しない背景ゆらぎの情報を含み、仮想投影像情報は実試料１００の特性に起因しない背景ゆらぎの情報を実質的に含まない。従って、実投影像情報に占める背景ゆらぎの情報の度合いを補正係数Ｇ（θ）として得ることができる。

さらに、コンピュータ断層画像撮影装置１は、補正係数Ｇ（θ）を利用して実投影像情報を補正する。この補正によれば、実投影像情報に占める背景ゆらぎの度合いを低下させた補正投影情報を得ることができる。そして、コンピュータ断層画像撮影装置１は、第２画像再構成部１６が補正投影情報を利用して逐次近似法に基づく画像再構成処理を行う。この逐次近似法に基づく処理によれば、補正投影情報に未だ含まれるノイズに関する情報の影響を低減させつつ、画像を再構成することが可能である。従って、コンピュータ断層画像撮影装置１によれば、背景ゆらぎ及びノイズの影響が抑制されるので、良好な画質を有する断層画像を得ることができる。

実投影像情報は、実試料１００における互いに異なる位置を透過した複数のＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２に関する強度値Ｉ_ｉ，Ｉ_ｉ＋１，Ｉ_ｉ＋２を含み、仮想投影像情報は、仮想試料における互いに異なる位置を透過した複数のＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２に関する強度値Ｉ_Ｋｉ，Ｉ_Ｋｉ＋１，Ｉ_Ｋｉ＋２を含み、補正係数算出部１４は、強度値Ｉ_ｉ，Ｉ_ｉ＋１，Ｉ_ｉ＋２の合計値Ｋ１（θ）を算出すると共に強度値Ｉ_Ｋｉ，Ｉ_Ｋｉ＋１，Ｉ_Ｋｉ＋２の合計値Ｋ２（θ）を算出し、合計値Ｋ２（θ）を合計値Ｋ１（θ）で除することにより、補正係数Ｇ（θ）を得る。この補正係数Ｇ（θ）によれば、実投影像情報に占める背景ゆらぎの情報の度合いを好適に示すことができる。

第１画像再構成部１２は、実投影像情報に含まれる高周波成分を強調する高周波強調フィルタ処理部１２ａと、高周波強調フィルタ処理部１２ａから出力された情報を利用して、推定断層画像情報を得る再構成処理部１２ｂと、を有する。この構成によれば、実投影像情報に含まれる背景ゆらぎに起因する情報に対する真の情報の比率が拡大する。すなわち、実投影像情報に含まれる背景ゆらぎに起因する情報を実質的にカットすることができる。

実投影像情報は、実試料１００における互いに異なる位置を透過した複数のＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２に関する強度値Ｉ_ｉ，Ｉ_ｉ＋１，Ｉ_ｉ＋２を含む。仮想投影像情報は、仮想試料における互いに異なる位置を透過した複数のＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２に関する強度値Ｉ_Ｋｉ，Ｉ_Ｋｉ＋１，Ｉ_Ｋｉ＋２を含む。推定断層画像情報は、実試料１００におけるＸ線Ｒ_ｉに関する線減弱係数{μ_ｉｊ}の分布を示す情報を含む。仮想投影像算出部１３は、実試料１００に照射されたＸ線Ｒ_ｉの強度値Ｉ_０と、推定断層画像情報に含まれた線減弱係数{μ_ｉｊ}の分布を示す情報と、を利用して、仮想投影像情報に含まれた強度値Ｉ_Ｋｉを算出する。この構成によれば、仮想投影像情報を得ることができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、図７に示されるような構成を有するコンピュータ断層画像撮影装置１Ａにおいても良好な画質を有する断層画像を得ることができる。コンピュータ断層画像撮影装置１Ａは、回転ステージ３Ａを有する。回転ステージ３Ａの試料保持面３ａには、生体試料１０１が配置されている。回転ステージ３Ａは、試料保持面３ａがＸ線源２と対面可能に配置されている。そして、回転ステージ３Ａは、試料保持面３ａがＸ線源２と対面する方向と直交する軸線Ｍのまわりに回転する。

今、回転ステージ３ＡがＸ線源２と正対する位置において、投影像情報を得る。Ｘ線Ｒ_０ｉ，Ｒ_０ｉ＋１，Ｒ_０ｉ＋２は、回転ステージ３Ａを透過してカメラ４に至る。このとき、Ｘ線Ｒ_０ｉ，Ｒ_０ｉ＋１，Ｒ_０ｉ＋２が回転ステージ３Ａを透過するときに通過する長さは、それぞれ長さｔである。次に、回転ステージ３Ａが時計方向へ角度Δθだけ回転する。そして、この位置において、投影像情報を得る。このとき、Ｘ線Ｒ_０ｉが回転ステージ３Ａを透過するときに通過する長さは、長さｔ１である。Ｘ線Ｒ_０ｉ＋１が回転ステージ３Ａを透過するときに通過する長さは、長さｔ２である。そして、Ｘ線Ｒ_０ｉ＋２が回転ステージ３Ａを透過するときに通過する長さは、長さｔ３である。これらの長さｔ１，ｔ２，ｔ３は、長さｔと異なる。そうすると、カメラ４に入射されるＸ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２の強度値Ｉ_ｉ，Ｉ_ｉ＋１，Ｉ_ｉ＋２は、見かけ上ゆらいでいるようにみえる。つまり、Ｘ線Ｒ_ｉ，Ｒ_ｉ＋１，Ｒ_ｉ＋２の強度値Ｉ_ｉ，Ｉ_ｉ＋１，Ｉ_ｉ＋２は、回転角度ごとに異なる値を取る場合が生じ、回転角度の相違は強度を取得した時間の相違でもある。従って、時間方向に強度値Ｉ_ｉ，Ｉ_ｉ＋１，Ｉ_ｉ＋２がゆらいでいるようにみえる。

このようなゆらぎに対して、回転ステージ３Ａの回転に起因するゆらぎを予め補正情報として取得し、生体試料１０１の撮像時に当該補正情報を利用して、投影像情報を補正することもあり得る。しかし、この場合には、補正情報を得るときの角度と、生体試料１０１を配置したときの角度とを、正確に一致させる。また、角度θがゼロであるときに回転ステージ３Ａを透過した後のＸ線の強度を予め取得する。そして、当該強度に対して１／ｃｏｓθを乗算することによって、補正情報を得ることもあり得る。しかし、基準となる回転ステージ３Ａを透過した後のＸ線の強度を得るときに、回転ステージ３Ａの角度を精度良く調整する。

一方、コンピュータ断層画像撮影装置１Ａによれば、予め補正情報を取得する必要がない。従って、ゆらぎの影響を低減し、良好な画質を有する生体試料１０１の断層画像を容易に得ることができる。

＜実験例＞
実験例として、実施形態に係る断層画像撮影方法の効果をシミュレーションにより確認した。試料として平板状試料を用いた。この試料に対してＸ線を照射し、試料を透過した後のＸ線に関する情報を得た。そして、当該情報を利用して、断層像のプロファイルを得た。また、仮想的なゆらぎとして、試料の回転角度が０度以上９０度以下であるときに、ゆらぎ強度（ＩＮ）を導入した。そして、試料の回転角度が９０度より大きく１８０度以下であるときにゆらぎ強度（ＩＮ／２）を導入した。つまり、ゆらぎ強度は、回転角度が９０度より大きく１８０度以下であるとき、０度以上９０度以下の半分に変化するものとした。

図８は、断層像のプロファイルを示す。横軸は、板の厚み方向における位置である。縦軸は、当該位置における線減弱係数である。グラフＧ１に示されるように、試料が配置された領域Ｃ１においては、有意な線減弱係数の分布が確認できた。さらに、試料が配置されていない領域Ｃ２においては、線減弱係数の分布のゆらぎが現れていないことが確認できた。つまり、領域Ｃ２には試料がないので、線減弱係数の真値はゼロであり、強度ゆらぎの影響を低減できていることが確認された。従って、実施形態に係る断層画像撮影方法は、導入された仮想的な強度ゆらぎを低減できることがわかった。

また、比較例１として仮想的な強度のゆらぎを導入しない条件下において、ＦＢＰ法に基づく処理を行った。図８に示されるグラフＧ２は、比較例１の結果を示す。グラフＧ２によれば、比較例１ではそもそもゆらぎを導入しないので、試料が配置されていない領域Ｃ２において線減弱係数のゆらぎが現れていない。すなわち、グラフＧ２の例では、そもそも強度ゆらぎの影響が存在しないので、線減弱係数の分布は真値に近い値となることが確認できた。実施例１の結果を、比較例１の結果と比較すると、断層像のプロファイルを示すグラフＧ１，Ｇ２は略同様の傾向を示すことがわかった。従って、実施形態に係る断層画像撮影方法は、導入された仮想的な強度ゆらぎを有効に低減し得ることがわかった。

さらに、比較例２として仮想的な強度のゆらぎを導入し、逐次近似法に基づく処理として共役勾配法に基づく処理を行った。すなわち、比較例２では、強度のゆらぎを低減する処理を行っていない。図８に示されたグラフＧ３は、比較例２の結果を示す。グラフＧ３によれば、試料が配置されていない領域Ｃ２において真値と乖離する線減弱係数の分布が現れていることが確認できた。つまり、比較例２では、強度ゆらぎの影響によって、線減弱係数の誤差が拡大することが確認された。従って、強度のゆらぎを低減する処理を含む実施形態に係る断層画像撮影方法によれば、導入された仮想的な強度ゆらぎを有効に低減し得ることがわかった。

１，１Ａ…コンピュータ断層画像撮影装置、２…Ｘ線源、３，３Ａ…回転ステージ、３ａ…試料保持面、４…カメラ、５…記録装置、６…集光ミラー、７…結像ミラー、１０…処理装置、１１…情報取得部、１２…第１画像再構成部、１２ａ…高周波強調フィルタ処理部、１２ｂ…再構成処理部、１３…仮想投影像算出部、１４…補正係数算出部、１５…補正処理部、１６…第２画像再構成部、１００…実試料、１０１…生体試料、Ｒ_ｉ，Ｒ_０ｉ…Ｘ線、Ｐ_ｉ…画素、Ｉ_ｉ，Ｉ_０…強度値、ｌ_ｉｊ…透過長さ、μ_ｉｊ…線減弱係数。

Claims (4)

1. 放射線を実試料に照射し、前記実試料を透過した前記放射線を利用して前記実試料の断層画像を得る断層画像撮影装置であって、
   前記実試料を透過した前記放射線に関する第１投影像情報を利用してフィルタ補正逆投影法に基づく画像再構成処理を行うことにより、第１断層画像情報を得る第１画像再構成部と、
   前記第１断層画像情報によって示される仮想試料を透過した前記放射線の強度を推定することにより、前記仮想試料を透過した前記放射線に関する第２投影像情報を算出する仮想投影像算出部と、
   前記第１投影像情報及び前記第２投影像情報を利用して、補正係数を算出する補正係数算出部と、
   前記補正係数を利用して前記第１投影像情報を補正することにより、前記実試料を透過した前記放射線に関する補正投影像情報を得る補正処理部と、
   前記補正投影像情報を利用して逐次近似法に基づく画像再構成処理を行うことにより、前記実試料の前記断層画像に関する第２断層画像情報を得る第２画像再構成部と、を備え、
   前記第１投影像情報は、前記実試料における互いに異なる位置を透過した複数の前記放射線に関する第１強度値を含み、
   前記第２投影像情報は、前記仮想試料における互いに異なる位置を透過した複数の前記放射線に関する第２強度値を含み、
   前記補正係数算出部は、
   前記第１強度値の合計値を算出すると共に前記第２強度値の合計値を算出し、前記第２強度値の合計値を前記第１強度値の合計値で除することにより、前記補正係数を得る、断層画像撮影装置。
2. 前記第１画像再構成部は、
   前記第１投影像情報に含まれる高周波成分を強調する高周波強調フィルタ処理部と、
   前記高周波強調フィルタ処理部から出力された情報を利用して、前記第１断層画像情報を得る再構成処理部と、を有する、請求項１に記載の断層画像撮影装置。
3. 前記第１投影像情報は、前記実試料における互いに異なる位置を透過した複数の前記放射線に関する第１強度値を含み、
   前記第２投影像情報は、前記仮想試料における互いに異なる位置を透過した複数の前記放射線に関する第２強度値を含み、
   前記第１断層画像情報は、前記実試料における前記放射線に関する線減弱係数の分布を示す情報を含み、
   前記仮想投影像算出部は、前記実試料に照射された前記放射線の強度と、前記第１断層画像情報に含まれた線減弱係数の分布を示す情報と、を利用して、前記第２投影像情報に含まれた前記第２強度値を算出する、請求項１又は２に記載の断層画像撮影装置。
4. 放射線を実試料に照射し、前記実試料を透過した前記放射線を利用して前記実試料の断層画像を得る断層画像撮影方法であって、
   前記実試料を透過した前記放射線に関する第１投影像情報を利用してフィルタ補正逆投影法に基づく画像再構成処理を行うことにより、第１断層画像情報を得る工程と、
   前記第１断層画像情報によって示される仮想試料を透過した前記放射線の強度を推定することにより、前記仮想試料を透過した前記放射線に関する第２投影像情報を算出する工程と、
   前記第１投影像情報及び前記第２投影像情報を利用して、補正係数を算出する工程と、
   前記補正係数を利用して前記第１投影像情報を補正することにより、前記実試料を透過した前記放射線に関する補正投影像情報を得る工程と、
   前記補正投影像情報を利用して逐次近似法に基づく画像再構成処理を行うことにより、第２断層画像情報を得る工程と、を有し、
   前記第１投影像情報は、前記実試料における互いに異なる位置を透過した複数の前記放射線に関する第１強度値を含み、
   前記第２投影像情報は、前記仮想試料における互いに異なる位置を透過した複数の前記放射線に関する第２強度値を含み、
   前記補正係数を算出する工程では、
   前記第１強度値の合計値を算出すると共に前記第２強度値の合計値を算出し、前記第２強度値の合計値を前記第１強度値の合計値で除することにより、前記補正係数を得る、断層画像撮影方法。

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