JPH01181847A - 画像再構成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、Ｘ線ＣＴスキャナ装置等で用いられる画像再
構成方法に関し、特に、空間分解能を向上させ且つ計算
量の増加を抑制した画像再構成方法に関する。

（従来の技術） この種のＸ線ＣＴスキャナ装置をその代表的な装置であ
る第３世代の装置を例にして説明する。

すなわち、第１８図に示すように、ガントリ１０内には
被検体Ｐａｔを挟んで、ファンビームＸＢを曝射するＸ
線源１１と、単位検出器を多数円弧状に並設した検出器
１２とが対向配置され、このＸ線源１１と検出器１２と
の組は対向関係を保って図示しない回転中心に対して矢
印方向に回転可能になっている。

データ収集装置２０は、検出器１２の各検出器チャンネ
ルにより各Ｘ線パス毎に検出したＸ線透過データをそれ
ぞれ積分し、その後それぞれをディジタル信号化してデ
ィジタル投影データとして後段の処理に待機させるよう
になっている。

画像再構成装置３０は、データ収集装置２０から被検体
Ｐａｔに関する多方向からの投影データを取込んで、例
えばフィルタ補正逆投影法により被検体ＰａｔのＸ線透
過方向の位置におけるＸ線吸収の程度を反映した断層像
を生成するようになっている。すなわち、前処理部３１
では、投影データに対して直流成分の補正、Ｘ線強度の
変化補正等の処理を行なうものであり、この場合、ファ
ンビームデータをパラレルビームデータに並換えて信号
処理する装置にあっては、この並換え処理を前処理部２
１にて行なうものと考える。コンボルバ３２は主にぼけ
回復フィルタ処理とセンタリング処理とを行なうもので
あり、前処理部２１で補正された投影データに基づき各
投影方向別にぼけ回復フィルタを用いてコンボリューシ
ョン（積和演算）処理し、センタリング処理を行なう。

パックプロジェクタ３３は、コンボルバ３２による各投
影方向別のコンボリューション後投影データをイメージ
メモリ３４に対して逆投影して重ね合せし、このイメー
ジメモリ３４上に断層像を生成する。

画像変換装置Ｗ４０は、イメージメモリ３４上の画像に
対し所望の範囲のＣＴ値を濃淡像の映像信号に変換し、
表示装置４０に与え、ここで所望の範囲のＣＴ値による
断層像が表示されるようになっている。

また、制御袋Ｒ６０として全体の制御を行なうシステム
コントローラ６１．これに操作者の指示を与えるコンソ
ール６２．システムコントローラ６１の管理の下でＸ線
源１１に対しＸ線制御を行なうＸ線コントローラ６３．
システムコントローラ６１の管理の下でガントリ１０の
回転制御等を行なうスキャナコントローラ６４を備えて
いる。

以上は１つの検出器１２を備えた構成例であるが、第１
９図に示すように、被検体Ｐａｔの長手方向（Ｘ線曝射
方向に垂直な方向）に２つの検出器１２Ａ、１２Ｂ（検
出器Ａ、検出器Ｂ）を並べた構成のものがある。ここで
、検出器Ａと検出器Ｂとの配置関係は、検出器１チャン
ネル分の幅の１／４だけずらしたものとしている。そし
て、データ収集装置２０として、検出器Ａに対応する第
１　の　Ｄ　　Ａ　　Ｓ　　（Ｄ　ａｔａ　　　　Ａ　
ｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　　　Ｓ　　ｙｓｔｅｍ　　）２
１Ａと、検出器Ｂに対応する第２のＤＡ８２１Ｂとを備
え、第２０図に示すように被検体Ｐａｔに対し１８０°
の回転により、実際はファンビームであるがこれを説明
が分り易いようにパラ°　　レルビームで表わすと第２
１図に示すように、対向スるデータＡ（時間ｉ　Ａ　＋
　サンプル数Ｎ点）とデータＢ（時間ｔＢ、サンプル数
Ｎ点）とを得ることができる。

一方、画像再構成方法として従来は第２２図（ａ）に示
す方法と第２２図（ｂ）に示す方法とがある。

第２２図（ａ）に示す方法は、一般には一連検出器を用
いる構成で採用されるものである。すなわち、ステップ
ＰＩにて収集した多方向の透過データに対し、ステップ
Ｐ２ではファン／ベラレル変換を含んで前処理を施し、
ステップＰ３にてぼけ回復フィルタ関数を用いてコンボ
リューションを行なう。ステップＰ４では以降の逆投影
処理を容易とするためにセンタリング処理を行ない、ス
テップＰ５で逆投影処理を行ない、ステップＰ８で画像
を生成する。

一方、　第２２図（ａ）に示す方法は、第１９図に示す
二連検出器を用いる構成で採用されるものであり、ＣＩ
　Ａ　（Ｃｈａｎｎｅｌ　　Ｉ　ｎｔｅｒａｃｅ　Ａｒ
ｒａｎｇｅ■ｅｎｔ）再構成法とも称され、特開昭６１
−７４０７１号公報がその一例である。すなわち、ステ
ップＱｌにて収集した多方向の透過データつまり対向す
るデータＡ（時間ｉ　Ａ　＋　サンプル数Ｎ点）とデー
タＢ（時間ｔＢ、サンプル数Ｎ点）とに対し、ステップ
Ｑ２ではファン／ペラシル変換を含んで前処理を施す。

ここまでは、データ数が２倍にはなっているもののデー
タＡ、Ｂに対する処理内容は第２２図（ａ）と同じであ
る。そして、ステップＱ３にてステップＱ２でそれぞれ
処理された前処理済みのデータＡとデータＢとを組合わ
せ処理し、ここでデータ数を２倍にして第２２図（ａ）
のようにステップＱ４でぼけ回復フィルタ関数を用いて
コンボリューションを行い、ステップＱ５では以降の逆
投影処理を容易とするためにセンタリング処理を行ない
、ステップＱ６で逆投影処理を行ない、ステップＱ７で
画像を生成する。

ここで、本発明で課題とする高分解能化と計算量につい
て第２２図（ａ）の方法と第２２図（ｂ）の方法とにつ
いて説明する。

■　分解能を決めるナイキスト周波数の比較データを組
合わせしない第２２図（ａ）の再構成法（以下「通常再
構成法」と称する。）では、第２１図で示すデータＡと
データＢとを別々なデータとして処理を行なうので、第
２３図（ａ）に示すように、再現できる最高周波数は、
標本間隔Ｐで決まるナイキスト周波数Ｎｙｑである。

データを組合わせをする第２２図（ｂ）の再構成法（以
下ｒｃＩＡ再構成法」と称する。）では、第２１図で示
すデータＡとデータＢとを組合わせして標本間隔を１／
２Ｐとするので、第２３図（ｂ）に示すように、再現で
きる最高周波数は、標本間隔Ｐで決まるナイキスト周波
数の２倍の周波数つまり２Ｎｙｑである。

以ヒによれば、ＣＩＡ再構成法は通常再構成法に比べて
空間分解能が理論的に２倍となる。

■　ぼけ回復フィルタ処理の計算量の比較標本空間にお
いてぼけ回復フィルタ処理を行なう場合について説明す
る。すなわち、データの組合わせをしない通常再構成法
では、１つの投影データ（サンプル数二Ｎ点）において
Ｎ２回の掛算と、Ｎ（Ｎ−１）回の加算が必要である。

一方、データの組合わせを行なうＣＩＡ再構成法ではデ
ータＡとデータＢとを組合わせした投影データ（サンプ
ル数：２Ｎ点）において、４Ｎ２回の掛算と、２Ｎ　（
Ｎ−１）回の加算が必要である。

ここで、Ｎが充分大きければ、ＣＩＡ再構成法のぼけ回
復フィルタ処理の計算量は通常再構成法の計算量の４倍
となる。

（発明が解決しようとする課題） このように従来の画像再構成方法では、対向する２組の
データを得ることにより分解能を高めることか可能であ
るが、計算量が４倍となってしまい、高速スキャン化を
望む要請に反するものとなり、問題であった。

そこで本発明の目的は、計算量の増大を抑制した画像再
構成方法を提供することにある。

また、計算量の増大を抑制すると共に高分解能化を実現
する画像再構成方法を提供することにある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は上記課題を解決し且つ目的を達成するために次
のような手段を講じたことを特徴としている。すなわち
、本発明は、被検体に対する多方向からの透過Ｘ線に基
づ（投影データを、前処理、ぼけ回復フィルタ処理、セ
ンタリング処理。

逆投影処理を含むフィルタ補正逆投影法により再構成処
理して、前記被検体のＸ線透過位置における断層像を生
成するようにした画像再構成方法において、第１の検出
器列と第２の検出器列とを検出器１チャンネル分の幅の
１／４だけずらし、１８０°隔てて得られる対向した第
１．第２の投影データを用い、前記ぼけ回復フィルタ処
理後の第１の投影データをセンタリング処理前又は処理
中に、前記第２の投影データを組合わせして逆投影処理
用のデータを得ることを特徴としている。

また、逆投影処理前又は処理中に組合わせしたデータに
対し、高域強調処理を施すことを特徴とする。

（作用） このような構成によれば、先ず、ぼけ回復フィルタ処理
後の第１の投影データをセンタリング処理前又は処理中
に、第１の投影データと対向する第２の投影データを組
合わせしているので、この組合わせ後に標本間隔を１／
２Ｐでサンプリングすると、再現できる最高周波数は、
標本間隔Ｐで決まるナイキスト周波数の２倍の周波数つ
まり２Ｎｙｑであるから高分解能化が図られ、計算量の
増大を招くぼけ回復フィルタ処理では、データを組合わ
せを行なう前に計算量の増大を招くぼけ回復フィルタ処
理をデータ毎に行なうので、データを組合わせしない場
合に比べて計算量はほとんど増加しない。

また、ぼけ回復フィルタ処理後データを組合わせした後
のデータは、そのナイキスト周波数において振幅が零と
なり効果的な高分解能化は実現されないが、高域強調処
理を施すことによりこれを解消して高分解能化を実現す
ることができる。

（実施例） 以下本発明にかかる画像再構成方法の一実施例について
図面を参照して説明する。

第１図（ａ）はステップＲ１−ステップＲ８による画像
再構成方法のアルゴリズムを示しており、第１図（ｂ）
はステップＳｌ−ステップＳ８による画像再構成方法の
アルゴリズムを示しており、両者の相違点は高域強調処
理Ｒ５，Ｓ８とセンタリング処理Ｒ８，Ｓ５との処理順
番を入替えただけであり、両者は本質的に相違はないの
で、ここでは、第１図（ａ）に示す方法について説明す
る。

すなわち、第１図（ａ）に示すように、ステップＲ１に
て収集した多方向の透過データつまり対向するデータＡ
（時間ｔＡ、サンプル数Ｎ点）とデータＢ（時間ｔＢ、
サンプル数Ｎ点）とに対し、ステップＲ２ではファン／
パラレル変換を含んで前処理を施す。そして、ステップ
Ｒ３にてステップＲ２でそれぞれ処理された前処理済み
のデータＡとデータＢとに対して別個に回復フィルタ関
数番用いてコンボリューションを行う。ここまでは、デ
ータ数が２倍にはなっているもののデータＡ。

Ｂに対する処理内容は第２０図（ａ）に示す通常再構成
法と同じである。

ここで、ぼけ回復フィルタ処理について本実施例方法及
び通常再構成法とＣＩＡ再構成法とを比較する。すなわ
ち、第２図は本実施例方法及び通常再構成法におけるぼ
け回復フィルタ処理の手順を示すものである。第２図（
ａ）に示すようにサンプル点＝Ｎ点でありナイキスト周
波数Ｎｙｑの投影データに対して、第２図（ｂ）に示す
ぼけ回復フィルタをコンボリューションでの掛算を行な
い（Ｓ　Ｉｎｃ関数による補間）、第２図（ｃ）に示す
処理結果が得られる。

第３図はＣＩＡ再構成法におけるぼけ回復フィルタ処理
の手順を示すものである。第３図（ａ）に示すようにサ
ンプル点＝２Ｎ点でありナイキスト周波数ＮｙＱ’　−
２Ｎｙｑの投影データに対して、第３図（ｂ）に示すぼ
け回復フィルタをコンボリューションにおける掛算を行
ない、第３図（Ｃ）に示す処理結果が得られる。

以上において、本実施例方法及び゛通常再構成法ではＣ
ＩＡ再構成法に比べてサンプル点が１／２であるので、
計算量は１／４となる。従って、演算時間の短縮化が図
られる。

また、ＣＩＡ再構成法では、時間ｔ＾でデータＡを得、
その後１８０°の回転後の時間ｔａになってデータＢを
得、この時間ｉＡｔ　　ｔＢを経てデータの組合わせを
行った後ぼけ回復フィルタ処理を行なうものである。一
方、本実施例方法及び通常再構成法では、時間ｔＡでデ
ータＡを得、この時間ｔＡにてデータＡに対するぼけ回
復フィルタ処理を行い、その後１８０°の回転後の時間
ｔＢになってデータＢに対してぼけ回復フィルタ処理を
行なうことができる。

つまり、本実施例方法及び通常再構成法では、データＢ
を得る１８０＠の回転を待つことなく、データＡに対し
てぼけ回復フィルタ処理を行なうことができ、上記計算
量が１／４である点の他に再構成時間全体の短縮化が図
られる。

次に第１図（ａ）のステップＲ４にて、ぼけ回復フィル
タ処理済みデータＡ、データＢに対して組合わせ処理を
行ない、空間分解能を向上させる。

すなわち、データの組合わせは検出器としては第１７図
に示す２連検出器１２Ａ、１２Ｂを用い、第４図に示す
ようにＸ線源（Ｘ線管）の焦点と管球の回転中心を通る
線が検出器中心から右又は左にｈ／４（ｈ：検出器１チ
ヤンネルの幅■標本間隔Ｐ）だけずれた関係となってい
る。

上記の配置関係により、第５図に示すように、検出器Ａ
からデータＡを得、その後１８０°の回転により検出器
ＢからはデータＢを得ることができるようになる。そし
て、データＡとデータＢとの位置関係はそれぞれに対し
ぼけ回復フィルタ処理を行なっても同じであるので、パ
ラレルビームであればデータＡとデータＢとを第６図の
ように組合わせる。また、ファンビームであればデータ
ＡとデータＢとを第７図のように組合わせる。

第８図はデータ収集（ステップＲ１）からデータ組合わ
せ処理（ステップＲ４）までのデータＡとデータＢに関
して標本空間及び周波数空間で表わしたものである。す
なわち、時間でｔＡでデータＡが収集され、前処理後の
データＡが第８図（ａ）のように得られ、このデータＡ
に対して第８図（ｂ）に示すぼけ回復フィルタ処理用関
数が掛算され、第８図（Ｃ）に示すようにぼけ回復フィ
ルタ処理後データＡが生成される。

上記のデータＡの処理間にあって１８０°の回転により
前記データＡの収集後の時間ｔａでデータＢが収集され
、データＡと同様にぼけ回復フィルタ処理用関数が掛算
され、第８図（ｄ）に示すようにぼけ回復フィルタ処理
後データＢが生成される。そして、これらぼけ回復フィ
ルタ処理後データＡとぼけ回復フィルタ処理後データＢ
とは、第６図及び第７図のデータ組合″わせ位置関係を
利用して組合わされ、第８図（ｅ）に示すデータとなり
、これを標本間隔Ｐ／２でサンプリングして第８図（ｆ
）に示すデータとなる。

以上の説明でわかるようにこのステップＲ４までに関し
、本実施例方法によれば、データＡとデータＢとに別個
にぼけ回復フィルタ処理し、その後にデータ組合わせを
行ない、高分解能化のためのサンプリングを行なうこと
により、計算量は増加させずに高分解能化を実現するこ
とができるようになった。この場合、第８図（ｆ）に示
すように、ナイキスト周波数Ｎ　ＹＱ’において振幅が
零となるため、ＣＩＡ再構成法のように理論的に２倍以
上の高分解能化は望めない（もちろん、ＣＩＡ再構成法
でも実際に空間分解能を２倍以上にすることはできない
。）。上述の不具合を解消するつまり実際上でＣＩＡ再
構成法とほぼ同等の空間分解能を実現するためにステッ
プＲ５として高域強調処理がある。

ステップＲ５の高域強調処理では第９図（ａ）に示す（
第８図（ｆ）と同じ）組合わせ処理後データに対する標
本間隔Ｐ／２でサンプリングしたデータに、第９図（ｂ
）に示す高域強調フィルタを掛算することによって、第
９図（Ｃ）に示すように高域が強調されたデータを得る
ことができるようになる。

ここまでのステップＲ５までつまりセンタリング処理直
前のデータの比較をすると、通常再構成法は第１０図（
ａ）に示すようになり、ＣＩＡ再構成法は第１０図（ｂ
）に示すようになり、本実施例再構成法は第１０図（ｃ
）に示すようになる。

次にステップＲ６としてセンタリング処理について説明
する。センタリング処理は、第１１図に示すようにぼけ
回復フィルタ処理後のデータをＸ軸に等間隔に投影する
ものである。第１２図はセンタリング処理の実際の計算
例を示しており、−次補間法、二次補間法、三次補間法
、５１ｎｃ関数補間法等があるが、この例では一次補間
法を用いている。すなわち、ｒａｙ　（ｋ）はぼけ回復
フィルタ処理後のデータを示しており％Ｃ（Ｊ）はセン
タリング処理によって求めるデータを示しており、次の
（１）の−次補間式で求める。

Ｃ（ｊ）　＝　＜ａ・ｒａｙ　（ｋ）　＋　（１−ａ）
・ｒａｙ　（ｋ−１））／Ｓ２・・・（１） ただし、ＳはＣ（ｊ）とＦとの距離、αはβ／Δψであ
る。

本実施例再構成法及びＣＩＡ再構成法では第１２図に示
すΔφが、通常再構成法の１７２になるだけで、センタ
リング処理の内容は３者共に変わらないものである。こ
の場合、Ｃ（ｊ）の間隔を短くして空間分解能を向上さ
せることができる。

次にステップＲ７として逆投影処理について説明する。

これは通常再構成法、ＣＩＡ再構成法にて行なわれてい
るものと同じであって、Ｘ軸上の投影データ（ステップ
Ｒｅまでの処理で得たデータ）を画像生成用メモリ上へ
の逆投影による重合せ処理であり、これによりステップ
Ｒ８として画像が生成されるようになる。

以上のように本実施例によれば、ぼけ回復フィールタ処
理する前と後ではデータＡとデータＢとの位置関係は変
わらないことを利用し、データＡとデータＢとに対して
別個にぼけ回復フィルタ処理下後に対向データの組合わ
せを行なうようにしているので、組合わせした後に標本
間隔を１／２Ｐとすると、再現できる最高周波数は標本
間隔Ｐで決まるナイキスト周波数の２倍の周波数つまり
２ＮｙＱとなり、よって、高分解能化が図られる。

また、計算量の増大を招くぼけ回復フィルタ処理では、
データを組合わせを行なう前に計算量の増大を招くぼけ
回復フィルタ処理をデータ毎に行なうので、データを組
合わせしない場合（通常再構成法）に比べて計算量はほ
とんど増加しない。

さらに、ぼけ回復フィルタ処理後データを組合わせした
後のデータは、そのナイキスト周波数Ｎ　ｙＱ’におい
て振幅が零となるため、ＣＩＡ再構成法のように理論的
に２倍以上の高分解能化は望めないが、これに高域強調
処理を行なうようにしているため、ＣＩＡ再構成法とほ
ぼ同程度の分解能を得ることができる。

第１図（ａ）（ｂ）に示す処理ステップは、■処理の精
度向上、■処理時間の短縮、■計算上必要になるメモリ
容量の節約を目的として第１３図（ａ）〜（ｅ）に示す
ように、２つ又は３つの処理ステップを一体化すること
ができる。第１３図（ａ）に示すように、第１図（ａ）
の高域強調処理ステップＲ５とセンタリング処理ステッ
プＲ８とを一体化して、高域強調を含んだセンタリング
処理ステップＲ５，８とすることができる。

第１３図（ｂ）に示すように、第１図（ａ）のデータ組
合わせ処理ステップＲ４と高域強調処理ステップＲ５と
センタリング処理ステップＲ８とを一体化して、データ
組合せと高域強調とを含んだセンタリング処理ステップ
Ｒ４，５，６とすることができる。第１３図（ｃ）に示
すように、第１図（ａ）のセンタリング処理ステップＲ
６と逆投影処理ステップＲ７とを一体化して、センタリ
ングを行なわない逆投影処理ステップＲ６，７とするこ
とができる。

また、第１３図（ｄ）に示すように、第１図（ｂ）のデ
ータ組合わせ処理ステップＳ４とセンタリング処理ステ
ップＳ５とを一体化して、データ組合せを含んだセンタ
リング処理ステップ３４゜５とすることができる。第１
３図（ｅ）に示すように、第１図（ｂ）の高域強調処理
ステップＳ８と逆投影処理ステップＳ７とを一体化して
、高域強調を含んだ逆投影処理ステップＳＳ、７とする
ことができる。

第１３図（ａ）〜（ｅ）に示す一体化手法を用いると、
第１図（ａ）（Ｂ）に示すアルゴリズムは、第１４図（
ａ）　〜（ｃ）及び第１５図（ａ）〜（ｃ）のようにな
る。

ここで、第１３図（ｄ）に示すデータ組合わせ処理ステ
ップＳ４とセンタリング処理ステップＳ５とを一体化し
て、データ組合せを含んだセンタリング処理ステップ８
４．５とする手法について詳細に説明する。先に第７図
ではファンビームにおけるデータＡとデータＢとの対向
位置関係を示し、この対向データの組合せについて説明
したが、これは適切なファン角度、チャンネル数、プロ
ジェクション数を持ったＸ１ｌＣＴスキヤナ装置にのみ
適用できる手法である。ここで、適切なファン角度、チ
ャンネル数、プロジェクション数を持ったＸ線ＣＴスキ
ャナ装置とは、補間を必要としないでデータの組合わせ
を行なうことができるもので、以下の関係を満たすもの
である。

２Ｘ（ファン角度／チャンネル数）−Ｉ２π／プロジェ
クション数 一般的な装置構成のＸ１ｉｌｌＣＴスキヤナ装置では以
下に説明する補間を必要とする。すなわち、第１６図に
おいて、データの組合わせを行なうために破線で示すＲ
というｒａｙを求めることを考える。しかし、一般的に
は上記の式の関係を満たさないので、求めるべきＲのｒ
ａｙは存在しない。

そこで、希望するＲに近いｒｌとｒ２とを選び、下記（
２）式の補間式によりＲを求めることができる。

Ｒ−（１−ａ）　　・ｒｌ　＋ａ−ｒ２ａ−γ／ΔＱ　
　　　　　　　　　　・・・（２）以上をまとめると一
般的なＸ線ＣＴスキャナ装置においては、処理を別々に
行なうと、組合わせ処理で１回の補間を必要とする。ま
た、センタリング処理で１回の補間処理が必要となる。

つまり、２回の補間を必要とし、補間の度に誤差が増え
てしまう。

ここで、補間と処理精度との関係について考察する。す
なわち、計算機（画像再構成装置）において、ある実数
ａを表現しようとすると、計算機で扱うデータの長さ（
ビット長）は有限であるので、誤差εを含む。

Ａｍａ＋ε ただし、Ａは計算機が表現できる数 よって、前述した補間処理では、上記のことから誤差を
生じる。

Ｒ−（１−ａ）　・ｆｌ　＋ａ　中ｆ２−（１−Ａ＋ε
）・ｆｌ＋（Ａ−ε）　ｆ２−＜１−Ａ）・ｆｌ　＋Ａ
−ｆ２＋ε・（ｆｌ−ｆ２）ここで、（１−Ａ）やｆｌ
＋Ａ争ｆ２は、計算機で計算された結果であり、 ε・　（ｆｌ−ｆ２）は誤差であり、この誤差は補間を
繰返す毎に大きくなる。

よって、補間処理は少ない方が誤差が小さくなることが
わかる。そこで、データ組合せ処理とセンタリング処理
とをまとめて補間処理を１回行なうことにより、誤差を
小さくすることができる。

これは第１３図（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｅ）についても適
用されるものである。

第１７図はデータ組合せ処理とセンタリング処理とをま
とめて補間処理を１回行なう例を図示し。

たちのであり、上記（１）式と（２）式を用いている。

すなわち、ｒａｙ　（ｋ−１）、ｒａｙ　（ｋ）。

ｒａｙ　（ｋ＋１）はぼけ回復フィルタ処理後のデータ
であり、ここで、ｒａｙ　（ｋ）は処理により作ろうと
する対向データ（第１６図ではＲ）である。そして、ｒ
ｌ、ｒ２は作ろうとする対向データｒａｙ（ｋ）に最も
近い対向ｒａｙであって、隣合う投影データから選んだ
ものである。ａ、αは補間比である。

そして、上記（１）式と（２）式とにより、ｃ　（ｊ）
を求めようとすると、 ｒａｙ　（ｋ）＝Ｒ−（１−ａ）＊　ｒｌ　＋ａ　＊　
ｒ２　　　（１γＣ（ｊ）−＜ａ・ｒａｙ　（ｋ）＋　
（１−（Ｚ）　・ｒａｙ　（ｋ−１））／Ｓ２・・・（
２）′ （１）′　と（２）′　とを一体化すると、下記（３）
式になる。

Ｃ（ｊ）　　−（（Ｚ　　＠　（１−（Ｚ）　　・　ｒ
ｌ　　＋ａ　　・　ａ　　１１　ｒ２＋　（１−ａ）　
・ｒａｙ　（ｋ−１）　）　／Ｓ２・・・（３） 以上の（３）式を用いてデータ組合わせ処理とセンタリ
ング処理とを一体化して行なうことかでき、誤差の増大
を抑制することができるようになる。

本発明は、以上の説明及び図示したちの以外に本発明の
要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することがで
きるものである。

［発明の効果］ 以上のように本発明では、第１の検出器列と第２の検出
器列とを検出器１チャンネル分の幅の１／４だけずらし
、１８０°隔てて得られる対向した第１．第２の投影デ
ータを用い、前記ぼけ回復フィルタ処理後の第１の投影
データをセンタリング処理前又は処理中に、前記第２の
投影データを組合わせして逆投影処理用のデータを得る
ことにより、ぼけ回復フィルタ処理後の第１の投影デー
タをセンタリング処理前又は処理中に、第１の投影デー
タと対向する第２の投影データを組合わせしているので
、この組合わせ後に標本間隔を１７２Ｐでサンプリング
すると、再現できる最高周波数は、標本間隔Ｐで決まる
ナイキスト周波数の２倍の周波数つまり２Ｎｙｑである
。よって、高分解能化が図られる。また、計算量の増大
を招くぼけ回復フィルタ処理では、データを組合わせを
行なう前に計算量の増大を招くぼけ回復フィルタ処理を
データ毎に行なうので、データを組合わせしない場合に
比べて計算量はほとんど増加しない、という効果がある
。

また、ぼけ回復フィルタ処理後データを組合わせした後
のデータは、そのナイキスト周波数において振幅が零と
なり効果的な高分解能化は実現されないが、逆投影処理
前又は処理中に組合わせしたデータに対し、高域強調処
理を施すことによりこれを解消して高分解能化を実現す
ることができる、という効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明にかかる画像再構成方法の実施例のアル
ゴリズムを示す図、第２図は通常再構成法及び本実施例
再構成法におけるぼけ回復フィルタ処理を標本空間と周
波数空間で示した図、第３図はＣＩＡ再構成法における
ぼけ回復フィルタ処理を標本空間と周波数空間で示した
図、第４図はＸ線管と検出器との関係を示す図、第５図
はデータの位置関係を示す図、第６図はパラレルビーム
におけるデータの組合せを示す図、第７図はファンビー
ムにおけるデータの組合せを示す図、第８図は本実施例
再構成方法におけるデータ組合わせ処理によって空間分
解能が向上することを示す図、第９図は本実施例再構成
方法における高域強調処理を示す図、第１０図は通常再
構成法とＣＩＡ再構成法と本実施例再構成法におけるセ
ンタリング直前のデータ比較を示す図、第１１図及び第
１２図はセンタリング処理を示す図、’＊１３図は処理
の一体化を示す図、第１４図及び第１５図は処理の一体
化を採用したアルゴリズムを示す図、第１６図は補間が
必要なデータの組合わせを説明する図、第１７図はデー
タ組合わせを含んだセンタリング処理を示す図、第１８
図は一般的なＸ線ＣＴスキャナ装置の構成を示す図、第
１９図は本発明で適用される２連検出器を有するＸＩＩ
ＣＴスキャナ装置の概略構成を示す図、第２０図及び第
２１図は対向データを説明する図、第２２図は通常再構
成法及びＣＩＡ再構成法を示す図、第２３図は通常再構
成法とＣＩＡＴＩ４構成法とにおけるナイキスト周波数
を説明する図である。 １１・・・Ｘ線源（Ｘ線管）、１２Ａ・・・検出器Ａ１
１２Ｂ・・・検出器Ｂ１２０・・・データ収集装置、３
０・・・画像再構成装置、４０・・・画像変換装置、５
０・・・表示措置。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 （ａ）　　　　　　　　　　　　（ｂ）第１図 Ｑ、−１１ 第４図 第５図 第６図 第７図 第１１図 第１２図 く標本空間〉 く周波数空間〉 ＠　８　図 く標本空間〉 標本間隔Ｐ 標本間隔１２ 標本間隔汐り く周波数空間〉 （ｂ）　　　　　　　　　　　　’ 第１０図 第１３図 第１６図 第２０図 第２１図 第２２図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、被検体に対する多方向からの透過Ｘ線に基づく投影
   データを、前処理、ぼけ回復フィルタ処理、センタリン
   グ処理、逆投影処理を含むフィルタ補正逆投影法により
   再構成処理して、前記被検体のＸ線透過位置における断
   層像を生成するようにした画像再構成方法において、第
   １の検出器列と第２の検出器列とを検出器１チャンネル
   分の幅の１／４だけずらし、１８０゜隔てて得られる対
   向した第１、第２の投影データを用い、前記ぼけ回復フ
   ィルタ処理後の第１の投影データをセンタリング処理前
   又は処理中に、前記第２の投影データを組合わせして逆
   投影処理用のデータを得ることを特徴とする画像再構成
   方法。 ２、逆投影処理前又は処理中に組合わせしたデータに対
   し、高域強調処理を施すことを特徴とする請求項１記載
   の画像再構成方法。