JPH10295686A - 物体の画像を再構成する方法及びシステム - Google Patents
物体の画像を再構成する方法及びシステムInfo
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- JPH10295686A JPH10295686A JP9360188A JP36018897A JPH10295686A JP H10295686 A JPH10295686 A JP H10295686A JP 9360188 A JP9360188 A JP 9360188A JP 36018897 A JP36018897 A JP 36018897A JP H10295686 A JPH10295686 A JP H10295686A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y10S378/901—Computer tomography program or processor
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Image Processing (AREA)
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- Processing Or Creating Images (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像再構成時間を短縮することのできる物体
の画像を再構成する方法及びシステムを提供する。 【解決手段】 本発明に係る方法及びシステムは、画像
の再構成のために特定のビューについての走査データが
完全にフィルタ処理されるという要件を不要にしたフィ
ルタ処理されていない走査データのためのアルゴリズム
を実現している。基底ビューについてのフィルタ処理さ
れていない走査データが、完全にフィルタ処理されて、
その基底ビューについてのフィルタ処理された走査デー
タを形成する。次いで、基底ビューについてのフィルタ
処理された走査データの少なくとも一部が、後続ビュー
に対して用いられる。後続ビューについては、この後続
ビューのフィルタ処理されていない走査データのうち高
周波数成分のみが、短いフィルタでフィルタ処理され
る。次いで、フィルタ処理された高周波数成分を、フィ
ルタ処理された基底ビューの走査データの低周波数成分
に加算して、後続ビューについての完全にフィルタ処理
されたデータを推定する。
の画像を再構成する方法及びシステムを提供する。 【解決手段】 本発明に係る方法及びシステムは、画像
の再構成のために特定のビューについての走査データが
完全にフィルタ処理されるという要件を不要にしたフィ
ルタ処理されていない走査データのためのアルゴリズム
を実現している。基底ビューについてのフィルタ処理さ
れていない走査データが、完全にフィルタ処理されて、
その基底ビューについてのフィルタ処理された走査デー
タを形成する。次いで、基底ビューについてのフィルタ
処理された走査データの少なくとも一部が、後続ビュー
に対して用いられる。後続ビューについては、この後続
ビューのフィルタ処理されていない走査データのうち高
周波数成分のみが、短いフィルタでフィルタ処理され
る。次いで、フィルタ処理された高周波数成分を、フィ
ルタ処理された基底ビューの走査データの低周波数成分
に加算して、後続ビューについての完全にフィルタ処理
されたデータを推定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的にはデータのフ
ィルタ処理に関し、より具体的には、イメージング・シ
ステムの走査データをフィルタ処理することに関する。
ィルタ処理に関し、より具体的には、イメージング・シ
ステムの走査データをフィルタ処理することに関する。
【０００２】
【従来の技術】計算機式断層写真法（ＣＴ）システムの
ようなイメージング・システムでは、Ｘ線源はファン
（扇形）形状のビームを投射し、このビームは、デカル
ト座標系のＸ−Ｙ平面であって、一般的に「イメージン
グ（作像）平面」と呼ばれる平面内に位置するようにコ
リメートされる。Ｘ線ビームは、患者等のイメージング
されるべき物体を通過する。ビームは、物体によって減
衰された後に、放射線検出器の配列に入射する。検出器
配列の所で受け取られる減衰したビーム放射線の強度
は、物体によるＸ線ビームの減衰量に依存している。配
列内の各々の検出器素子は、検出器の位置におけるビー
ム減衰の測定値である個別の電気信号を発生する。すべ
ての検出器からの減衰測定値は、個別に収集されて、透
過プロファイル（断面）を形成する。
ようなイメージング・システムでは、Ｘ線源はファン
（扇形）形状のビームを投射し、このビームは、デカル
ト座標系のＸ−Ｙ平面であって、一般的に「イメージン
グ（作像）平面」と呼ばれる平面内に位置するようにコ
リメートされる。Ｘ線ビームは、患者等のイメージング
されるべき物体を通過する。ビームは、物体によって減
衰された後に、放射線検出器の配列に入射する。検出器
配列の所で受け取られる減衰したビーム放射線の強度
は、物体によるＸ線ビームの減衰量に依存している。配
列内の各々の検出器素子は、検出器の位置におけるビー
ム減衰の測定値である個別の電気信号を発生する。すべ
ての検出器からの減衰測定値は、個別に収集されて、透
過プロファイル（断面）を形成する。
【０００３】公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源
及び検出器配列は、Ｘ線ビームが物体と交差する角度が
一定に変化するように、イメージング平面内でイメージ
ングされるべき物体の周りをガントリと共に回転する。
１つのガントリ角度における検出器配列からの一群のＸ
線減衰測定値、即ち、投影データを「ビュー」と呼ぶ。
物体の１回の「走査」は、Ｘ線源及び検出器が１回転す
る間に様々なガントリ角度で形成される一組のビューで
構成されている。軸方向（アキシャル）走査の場合に
は、投影データを処理して、物体から切り取られた２次
元スライスに対応する画像を構成する。
及び検出器配列は、Ｘ線ビームが物体と交差する角度が
一定に変化するように、イメージング平面内でイメージ
ングされるべき物体の周りをガントリと共に回転する。
１つのガントリ角度における検出器配列からの一群のＸ
線減衰測定値、即ち、投影データを「ビュー」と呼ぶ。
物体の１回の「走査」は、Ｘ線源及び検出器が１回転す
る間に様々なガントリ角度で形成される一組のビューで
構成されている。軸方向（アキシャル）走査の場合に
は、投影データを処理して、物体から切り取られた２次
元スライスに対応する画像を構成する。
【０００４】一組の投影データから画像を再構成する１
つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投影（filtered b
ack projection）法と呼ばれている。この方法は、１回
の走査からの減衰測定値を、「ＣＴ数」又は「ハンスフ
ィールド（Hounsfield）単位」と呼ばれる整数に変換
し、これらの整数を用いて、陰極線管表示装置上の対応
するピクセルの輝度を制御するものである。
つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投影（filtered b
ack projection）法と呼ばれている。この方法は、１回
の走査からの減衰測定値を、「ＣＴ数」又は「ハンスフ
ィールド（Hounsfield）単位」と呼ばれる整数に変換
し、これらの整数を用いて、陰極線管表示装置上の対応
するピクセルの輝度を制御するものである。
【０００５】多数のスライスを収集するのに要求される
全走査時間を短縮するために、「螺旋」（ヘリカル）走
査を実行することができる。「螺旋」走査を実行するた
めには、所定の数のスライスについてのデータが収集さ
れている間に、患者は移動させられる。このようなシス
テムは、１回のファン・ビーム螺旋走査から単一の螺旋
を発生する。ファン・ビームによって精密に撮像された
螺旋から投影データが取得され、この投影データから各
々の所定のスライスの画像を再構成することができる。
走査時間を短縮することに加えて、螺旋走査は、画質の
改善及びコントラストのよりよい制御等のその他の利点
を提供する。
全走査時間を短縮するために、「螺旋」（ヘリカル）走
査を実行することができる。「螺旋」走査を実行するた
めには、所定の数のスライスについてのデータが収集さ
れている間に、患者は移動させられる。このようなシス
テムは、１回のファン・ビーム螺旋走査から単一の螺旋
を発生する。ファン・ビームによって精密に撮像された
螺旋から投影データが取得され、この投影データから各
々の所定のスライスの画像を再構成することができる。
走査時間を短縮することに加えて、螺旋走査は、画質の
改善及びコントラストのよりよい制御等のその他の利点
を提供する。
【０００６】螺旋走査では、上述のように、各々のスラ
イス位置においてただ１つのビューのデータが収集され
る。あるスライスの画像を再構成するためには、そのス
ライスのための他のビューのデータは、他のビューにつ
いて収集されたデータに基づいて発生される。螺旋再構
成アルゴリズムは公知であり、例えば、Med. Phys.誌、
第１７巻、第６号、１９９０年１１月／１２月のC. Cra
wford とK. King による「同時的な患者の並進による計
算機式断層写真撮影走査」（"Computed Tomography Sca
nning with Simultaneous Patient Translation"）に記
載されている。
イス位置においてただ１つのビューのデータが収集され
る。あるスライスの画像を再構成するためには、そのス
ライスのための他のビューのデータは、他のビューにつ
いて収集されたデータに基づいて発生される。螺旋再構
成アルゴリズムは公知であり、例えば、Med. Phys.誌、
第１７巻、第６号、１９９０年１１月／１２月のC. Cra
wford とK. King による「同時的な患者の並進による計
算機式断層写真撮影走査」（"Computed Tomography Sca
nning with Simultaneous Patient Translation"）に記
載されている。
【０００７】公知のイメージング・システムでは、各々
のビューについてのデータは典型的には、このようなビ
ューについての画像を再構成する前に完全にフィルタ処
理されている。各々のビューについてのすべてのデータ
を完全にフィルタ処理することが要求されると、画像を
再構成するのに必要な時間が長引く。しかしながら、今
までは、フィルタ処理を少しでも減少させる又は省く
と、画質が著しく劣化すると考えられていた。
のビューについてのデータは典型的には、このようなビ
ューについての画像を再構成する前に完全にフィルタ処
理されている。各々のビューについてのすべてのデータ
を完全にフィルタ処理することが要求されると、画像を
再構成するのに必要な時間が長引く。しかしながら、今
までは、フィルタ処理を少しでも減少させる又は省く
と、画質が著しく劣化すると考えられていた。
【０００８】イメージング・システムの画像再構成時間
を短縮することが望ましい。又、全体の画質を大幅に劣
化させることなく、又、公知のイメージング・システム
で経費の大幅な増加を要求することなく、再構成時間を
短縮することが望ましい。更に、画像を再構成するとき
のデータのフィルタ処理速度を高めると共にフィルタ処
理の経費を減少させることが望ましい。
を短縮することが望ましい。又、全体の画質を大幅に劣
化させることなく、又、公知のイメージング・システム
で経費の大幅な増加を要求することなく、再構成時間を
短縮することが望ましい。更に、画像を再構成するとき
のデータのフィルタ処理速度を高めると共にフィルタ処
理の経費を減少させることが望ましい。
【０００９】
【課題を解決するための手段】これらの目的及びその他
の目的は、以下のようなシステムで達成され得る。即
ち、このシステムは、一実施例では、画像再構成のため
には特定のビューについての走査データが完全にフィル
タ処理されるという要件を不要にした走査データのため
のアルゴリズムを実現している。具体的には、本発明の
一実施例によれば、基底ビューについてのフィルタ処理
されていない走査データが、完全にフィルタ処理され
て、その基底ビューについてのフィルタ処理された走査
データを形成する。次いで、基底ビューについてのフィ
ルタ処理された走査データの少なくとも一部が、後続ビ
ューに対して用いられる。より明確に述べると、後続ビ
ューについては、この後続ビューの高周波数成分のみが
短いフィルタでフィルタ処理される。次いで、フィルタ
処理された高周波数成分を、フィルタ処理された基底ビ
ューの走査データに加算して、後続ビューについての完
全にフィルタ処理されたデータを推定する。
の目的は、以下のようなシステムで達成され得る。即
ち、このシステムは、一実施例では、画像再構成のため
には特定のビューについての走査データが完全にフィル
タ処理されるという要件を不要にした走査データのため
のアルゴリズムを実現している。具体的には、本発明の
一実施例によれば、基底ビューについてのフィルタ処理
されていない走査データが、完全にフィルタ処理され
て、その基底ビューについてのフィルタ処理された走査
データを形成する。次いで、基底ビューについてのフィ
ルタ処理された走査データの少なくとも一部が、後続ビ
ューに対して用いられる。より明確に述べると、後続ビ
ューについては、この後続ビューの高周波数成分のみが
短いフィルタでフィルタ処理される。次いで、フィルタ
処理された高周波数成分を、フィルタ処理された基底ビ
ューの走査データに加算して、後続ビューについての完
全にフィルタ処理されたデータを推定する。
【００１０】上述のアルゴリズムを用いると、基底ビュ
ーの後に続くビューについてのデータをフィルタ処理す
るのに要求される処理時間が短縮する。このようなアル
ゴリズムは又、画質を大幅に劣化させないものと考えら
れる。加えて、このようなアルゴリズムは、データのフ
ィルタ処理の速度を高め、これにより、データのフィル
タ処理に関連する計算上の経費も又、減少する。
ーの後に続くビューについてのデータをフィルタ処理す
るのに要求される処理時間が短縮する。このようなアル
ゴリズムは又、画質を大幅に劣化させないものと考えら
れる。加えて、このようなアルゴリズムは、データのフ
ィルタ処理の速度を高め、これにより、データのフィル
タ処理に関連する計算上の経費も又、減少する。
【００１１】
【実施例】図１及び図２を参照すると、計算機式断層写
真法（ＣＴ）イメージング・システム１０が、「第３世
代」ＣＴスキャナにおいて典型的なガントリ１２を含ん
でいるものとして示されている。ガントリ１２は、Ｘ線
源１４を有しており、Ｘ線源１４は、Ｘ線ビーム１６を
ガントリ１２の反対側に設けられている検出器配列１８
に向かって投射する。Ｘ線ビーム１６は、コリメータ
（図示されていない）によって、デカルト座標系のＸ−
Ｙ平面であって、一般的に「イメージング平面」と呼ば
れる平面内に位置するようにコリメートされている。検
出器配列１８は、検出器素子２０によって形成されてお
り、これらの検出器素子２０は一括で、患者２２を通過
する投射されたＸ線を検知する。各々の検出器素子２０
は、入射するＸ線ビームの強度を表す、従って患者２２
を通過する際のビームの減衰を表す電気信号を発生す
る。Ｘ線投影データを収集するための１回の走査中に、
ガントリ１２及びガントリ１２に装着された構成部品
は、回転中心２４の周りを回転する。
真法（ＣＴ）イメージング・システム１０が、「第３世
代」ＣＴスキャナにおいて典型的なガントリ１２を含ん
でいるものとして示されている。ガントリ１２は、Ｘ線
源１４を有しており、Ｘ線源１４は、Ｘ線ビーム１６を
ガントリ１２の反対側に設けられている検出器配列１８
に向かって投射する。Ｘ線ビーム１６は、コリメータ
（図示されていない）によって、デカルト座標系のＸ−
Ｙ平面であって、一般的に「イメージング平面」と呼ば
れる平面内に位置するようにコリメートされている。検
出器配列１８は、検出器素子２０によって形成されてお
り、これらの検出器素子２０は一括で、患者２２を通過
する投射されたＸ線を検知する。各々の検出器素子２０
は、入射するＸ線ビームの強度を表す、従って患者２２
を通過する際のビームの減衰を表す電気信号を発生す
る。Ｘ線投影データを収集するための１回の走査中に、
ガントリ１２及びガントリ１２に装着された構成部品
は、回転中心２４の周りを回転する。
【００１２】ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御され
ている。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８と、ガント
リ・モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置
２８は、Ｘ線源１４に対して電力信号及びタイミング信
号を供給し、ガントリ・モータ制御装置３０は、ガント
リ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内
に設けられているデータ収集システム（ＤＡＳ）３２
が、検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリ
ングし、後続の処理のためにこのデータをディジタル信
号に変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングさ
れてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受
け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画
像は、計算機３６への入力として印加され、計算機３６
は、大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御され
ている。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８と、ガント
リ・モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置
２８は、Ｘ線源１４に対して電力信号及びタイミング信
号を供給し、ガントリ・モータ制御装置３０は、ガント
リ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内
に設けられているデータ収集システム（ＤＡＳ）３２
が、検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリ
ングし、後続の処理のためにこのデータをディジタル信
号に変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングさ
れてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受
け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画
像は、計算機３６への入力として印加され、計算機３６
は、大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００１３】計算機３６は又、キーボードを有している
コンソール４０を介して、オペレータからの命令（コマ
ンド）及び走査パラメータを受け取る。付設された陰極
線管表示装置４２によって、オペレータは、再構成され
た画像、及び計算機３６からのその他のデータを観測す
ることができる。オペレータが供給した命令及びパラメ
ータは、計算機３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、
Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に
制御信号及び情報を供給する。加えて、計算機３６はテ
ーブル・モータ制御装置４４を動作させ、テーブル・モ
ータ制御装置４４は、モータ式テーブル４６を制御し
て、ガントリ１２内で患者２２を位置決めする。具体的
には、テーブル４６は、患者２２の部分をガントリ開口
４８を通して移動させる。
コンソール４０を介して、オペレータからの命令（コマ
ンド）及び走査パラメータを受け取る。付設された陰極
線管表示装置４２によって、オペレータは、再構成され
た画像、及び計算機３６からのその他のデータを観測す
ることができる。オペレータが供給した命令及びパラメ
ータは、計算機３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、
Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に
制御信号及び情報を供給する。加えて、計算機３６はテ
ーブル・モータ制御装置４４を動作させ、テーブル・モ
ータ制御装置４４は、モータ式テーブル４６を制御し
て、ガントリ１２内で患者２２を位置決めする。具体的
には、テーブル４６は、患者２２の部分をガントリ開口
４８を通して移動させる。
【００１４】以下の議論では、軸方向走査を用いている
ＣＴシステムを特定的に取り上げることもある。しかし
ながら、本発明のアルゴリズムは、このようなシステム
と関連した実施に限定されているのではなく、螺旋走査
式ＣＴシステム、ダイナミックＣＴシステム及びＣＴ透
視検査（Fluoro）システム等の他のＣＴシステムと共に
用いられてもよい。更に、一実施例では、このアルゴリ
ズムは計算機３６で実行されて、例えば大容量記憶装置
３８に記憶されているデータを処理している。代替的に
は、このアルゴリズムは、画像再構成装置３４で実行さ
れて、フィルタ処理された画像データを計算機３６に供
給することができる。その他の代替的な実行方法も勿論
可能である。
ＣＴシステムを特定的に取り上げることもある。しかし
ながら、本発明のアルゴリズムは、このようなシステム
と関連した実施に限定されているのではなく、螺旋走査
式ＣＴシステム、ダイナミックＣＴシステム及びＣＴ透
視検査（Fluoro）システム等の他のＣＴシステムと共に
用いられてもよい。更に、一実施例では、このアルゴリ
ズムは計算機３６で実行されて、例えば大容量記憶装置
３８に記憶されているデータを処理している。代替的に
は、このアルゴリズムは、画像再構成装置３４で実行さ
れて、フィルタ処理された画像データを計算機３６に供
給することができる。その他の代替的な実行方法も勿論
可能である。
【００１５】図３は、走査データをフィルタ処理するの
に利用される公知のフィルタ、即ち再構成カーネルのイ
ンパルス応答５０を示している。図示のように、インパ
ルス応答５０は、２つのテール（尾部）５４及び５６を
伴う中心部分５２を含んでいる。中心部分５２は実質的
に、フィルタ処理された走査データの高周波数成分を定
義しており、他方、テール５４及び５６は本質的に、フ
ィルタ処理された走査データの低周波数成分を定義して
いる。フィルタ処理が８５２のデータ点について実行さ
れるべきであり、即ちＮ＝８５２であり、且つフィルタ
・カーネルが２×１０２４点についての計算を実行する
ように初期構成されているならば、再構成カーネルは、
１０２４と８５２との差の２倍にトランケート（切り取
り）される。フィルタ処理されたデータの低周波数成
分、即ちテール５４及び５６は典型的には、ビューから
ビューまでで高速に変動するわけではない。
に利用される公知のフィルタ、即ち再構成カーネルのイ
ンパルス応答５０を示している。図示のように、インパ
ルス応答５０は、２つのテール（尾部）５４及び５６を
伴う中心部分５２を含んでいる。中心部分５２は実質的
に、フィルタ処理された走査データの高周波数成分を定
義しており、他方、テール５４及び５６は本質的に、フ
ィルタ処理された走査データの低周波数成分を定義して
いる。フィルタ処理が８５２のデータ点について実行さ
れるべきであり、即ちＮ＝８５２であり、且つフィルタ
・カーネルが２×１０２４点についての計算を実行する
ように初期構成されているならば、再構成カーネルは、
１０２４と８５２との差の２倍にトランケート（切り取
り）される。フィルタ処理されたデータの低周波数成
分、即ちテール５４及び５６は典型的には、ビューから
ビューまでで高速に変動するわけではない。
【００１６】一般的には、本発明のアルゴリズムの一実
施例によれば、患者２２又は関心のある物体のフィルタ
処理されていない走査データを収集するために、画質を
保証する完全な１回の走査が実行される。関心のある物
体の基底ビューｖB についてのフィルタ処理されていな
い走査データは、公知のフィルタ処理手法に従って完全
にフィルタ処理されて、このような基底ビューについて
の完全にフィルタ処理された走査データＦfull（ｖB ）
を形成する。各々の後続ビューについては、高周波数成
分のみが完全にフィルタ処理される。ある後続ビューに
ついての完全にフィルタ処理された高周波数データを、
完全にフィルタ処理された基底ビューの走査データに加
算して、この後続ビューについての完全にフィルタ処理
されたデータを推定する。
施例によれば、患者２２又は関心のある物体のフィルタ
処理されていない走査データを収集するために、画質を
保証する完全な１回の走査が実行される。関心のある物
体の基底ビューｖB についてのフィルタ処理されていな
い走査データは、公知のフィルタ処理手法に従って完全
にフィルタ処理されて、このような基底ビューについて
の完全にフィルタ処理された走査データＦfull（ｖB ）
を形成する。各々の後続ビューについては、高周波数成
分のみが完全にフィルタ処理される。ある後続ビューに
ついての完全にフィルタ処理された高周波数データを、
完全にフィルタ処理された基底ビューの走査データに加
算して、この後続ビューについての完全にフィルタ処理
されたデータを推定する。
【００１７】より具体的に、図４は、基底ビュー及び後
続ビューについての完全にフィルタ処理された走査デー
タを発生するための本発明の一実施例に従った一連の処
理工程を示している。上述のように、１回の走査が実行
されて（工程番号５８）、複数のビューについてのフィ
ルタ処理されていない走査データを収集する。この走査
は、例えば、基底ビューについてはフィルタ処理されて
いない走査データｖBを、又、後続ビューｉについては
フィルタ処理されていない走査データｖi を収集してい
る。フィルタ処理されていない基底ビューの走査データ
ｖB は、フィルタ処理されて（工程番号６０）、基底ビ
ューについてのフィルタ処理された走査データＦ
full（ｖB ）を形成する。
続ビューについての完全にフィルタ処理された走査デー
タを発生するための本発明の一実施例に従った一連の処
理工程を示している。上述のように、１回の走査が実行
されて（工程番号５８）、複数のビューについてのフィ
ルタ処理されていない走査データを収集する。この走査
は、例えば、基底ビューについてはフィルタ処理されて
いない走査データｖBを、又、後続ビューｉについては
フィルタ処理されていない走査データｖi を収集してい
る。フィルタ処理されていない基底ビューの走査データ
ｖB は、フィルタ処理されて（工程番号６０）、基底ビ
ューについてのフィルタ処理された走査データＦ
full（ｖB ）を形成する。
【００１８】次いで、フィルタ処理されていない基底ビ
ューの走査データｖB の少なくとも一部を用いて、フィ
ルタ処理されていない後続ビューの走査データｖi の高
周波数成分を同定する（工程番号６２）。具体的に述べ
ると、フィルタ処理されていない基底ビューの走査デー
タｖB の少なくとも一部を用いて、関数ｆ（ｖB ）に従
って、フィルタ処理されていない後続ビューの走査デー
タｖi の低周波数成分ｖi Lを推定する（工程番号６
４）。尚、この推定値は、後続ビューの走査データｖi
のより高い周波数成分の若干を含んでいてもよい。一実
施例によれば、低周波数成分は、ビューとビューとの間
で高速に変動するわけではないので、フィルタ処理され
ていない後続ビューの走査データｖi の低周波数成分
は、フィルタ処理されていない基底ビューの走査データ
ｖB と同一である、即ちｖi L＝ｆ（ｖB）＝ｖB である
ものと推定される。次いで、フィルタ処理されていない
後続ビューの走査データｖi の推定された低周波数成
分、即ちｆ（ｖB ）を、フィルタ処理されていない後続
ビューの走査データｖi から減算して（工程番号６
６）、即ちｖi −ｆ（ｖB ）として、フィルタ処理され
ていない後続ビューの走査データｖi の高周波数成分
（又は可能性としてそのサブセット）を同定する。具体
的には、フィルタ処理されていない後続ビューの走査デ
ータｖi の高周波数成分ｖi Hは、関係式ｖi H＝ｖi −ｆ
（ｖB ）＝ｖi −ｖi Lに従って決定される。
ューの走査データｖB の少なくとも一部を用いて、フィ
ルタ処理されていない後続ビューの走査データｖi の高
周波数成分を同定する（工程番号６２）。具体的に述べ
ると、フィルタ処理されていない基底ビューの走査デー
タｖB の少なくとも一部を用いて、関数ｆ（ｖB ）に従
って、フィルタ処理されていない後続ビューの走査デー
タｖi の低周波数成分ｖi Lを推定する（工程番号６
４）。尚、この推定値は、後続ビューの走査データｖi
のより高い周波数成分の若干を含んでいてもよい。一実
施例によれば、低周波数成分は、ビューとビューとの間
で高速に変動するわけではないので、フィルタ処理され
ていない後続ビューの走査データｖi の低周波数成分
は、フィルタ処理されていない基底ビューの走査データ
ｖB と同一である、即ちｖi L＝ｆ（ｖB）＝ｖB である
ものと推定される。次いで、フィルタ処理されていない
後続ビューの走査データｖi の推定された低周波数成
分、即ちｆ（ｖB ）を、フィルタ処理されていない後続
ビューの走査データｖi から減算して（工程番号６
６）、即ちｖi −ｆ（ｖB ）として、フィルタ処理され
ていない後続ビューの走査データｖi の高周波数成分
（又は可能性としてそのサブセット）を同定する。具体
的には、フィルタ処理されていない後続ビューの走査デ
ータｖi の高周波数成分ｖi Hは、関係式ｖi H＝ｖi −ｆ
（ｖB ）＝ｖi −ｖi Lに従って決定される。
【００１９】次いで、高周波数成分ｖi −ｆ（ｖB ）
は、フィルタ処理されて、フィルタ処理された高周波数
データ成分ＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））を形成する。高周
波数成分ｖi −ｆ（ｖB ）を、短い、即ち小さいフィル
タ・カーネルでフィルタ処理して、処理時間を更に短縮
してもよい。短いカーネルは、一実施例では、フィルタ
処理されていない走査データｖB を完全にフィルタ処理
するときに要求される演算の近似的に２分の１しか要求
しない。
は、フィルタ処理されて、フィルタ処理された高周波数
データ成分ＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））を形成する。高周
波数成分ｖi −ｆ（ｖB ）を、短い、即ち小さいフィル
タ・カーネルでフィルタ処理して、処理時間を更に短縮
してもよい。短いカーネルは、一実施例では、フィルタ
処理されていない走査データｖB を完全にフィルタ処理
するときに要求される演算の近似的に２分の１しか要求
しない。
【００２０】次いで、フィルタ処理された高周波成分Ｆ
HF（ｖi −ｆ（ｖB ））を、フィルタ処理された基底ビ
ューの走査データＦfull（ｖB ）の少なくとも一部に加
算して（工程番号７０）、後続ビューについての完全に
フィルタ処理された走査データＦfull（ｖi ）を推定す
る。具体的に述べると、フィルタ処理された基底ビュー
の走査データＦfull（ｖB ）を用いて、関数ｆ（ｖB ）
と実質的に同一である関数ｆ（Ｆfull（ｖB ））に従っ
て、フィルタ処理された後続ビューの走査データＦfull
（ｖi ）の低周波数成分を推定する（工程番号７２）。
前述のように、低周波数成分はビューとビューとの間で
高速に変動するわけではないので、フィルタ処理された
後続ビューの走査データの低周波数成分ｆ（Ｆfull（ｖ
B ））は、フィルタ処理された基底ビューの走査データ
Ｆfull（ｖB ）と等しい、即ちｆ（Ｆfull（ｖB ））＝
Ｆfull（ｖB ）であるものと推定してもよい。次いで、
フィルタ処理された後続ビューの推定された低周波数成
分ｆ（Ｆfull（ｖB ））を、フィルタ処理された高周波
データ成分ＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））に加算して、即ち
ｆ（Ｆfull（ｖB ））＋ＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））とし
て、後続ビューについての完全にフィルタ処理された走
査データＦfull（ｖi ）を推定する。
HF（ｖi −ｆ（ｖB ））を、フィルタ処理された基底ビ
ューの走査データＦfull（ｖB ）の少なくとも一部に加
算して（工程番号７０）、後続ビューについての完全に
フィルタ処理された走査データＦfull（ｖi ）を推定す
る。具体的に述べると、フィルタ処理された基底ビュー
の走査データＦfull（ｖB ）を用いて、関数ｆ（ｖB ）
と実質的に同一である関数ｆ（Ｆfull（ｖB ））に従っ
て、フィルタ処理された後続ビューの走査データＦfull
（ｖi ）の低周波数成分を推定する（工程番号７２）。
前述のように、低周波数成分はビューとビューとの間で
高速に変動するわけではないので、フィルタ処理された
後続ビューの走査データの低周波数成分ｆ（Ｆfull（ｖ
B ））は、フィルタ処理された基底ビューの走査データ
Ｆfull（ｖB ）と等しい、即ちｆ（Ｆfull（ｖB ））＝
Ｆfull（ｖB ）であるものと推定してもよい。次いで、
フィルタ処理された後続ビューの推定された低周波数成
分ｆ（Ｆfull（ｖB ））を、フィルタ処理された高周波
データ成分ＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））に加算して、即ち
ｆ（Ｆfull（ｖB ））＋ＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））とし
て、後続ビューについての完全にフィルタ処理された走
査データＦfull（ｖi ）を推定する。
【００２１】上述の実施例によれば、基底ビューの走査
データのみが、完全なフィルタで完全にフィルタ処理さ
れている。後続ビューについての完全にフィルタ処理さ
れた走査データは、完全なフィルタ処理よりも短く、且
つより計算上単純な高周波数フィルタによって取得され
ている。明確に述べると、走査データｖi を完全にフィ
ルタ処理するための計算上の経費及び複雑さは、以下の
式で記述される。
データのみが、完全なフィルタで完全にフィルタ処理さ
れている。後続ビューについての完全にフィルタ処理さ
れた走査データは、完全なフィルタ処理よりも短く、且
つより計算上単純な高周波数フィルタによって取得され
ている。明確に述べると、走査データｖi を完全にフィ
ルタ処理するための計算上の経費及び複雑さは、以下の
式で記述される。
【００２２】 Ｆfull（ｖi ）＝ＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））＋ｆ（Ｆfull（ｖB ）） （１） ここで、Ｆfull（ｖi ）は、ビューｉについての完全に
フィルタ処理された走査データ、ｆ（ｖB ）は、ビュー
ｉについての推定されたフィルタ処理されていない低周
波数走査データ、ｆ（Ｆfull（ｖB ））は、ビューｉに
ついての推定されたフィルタ処理された低周波数走査デ
ータ、及びＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））は、ビューｉにつ
いてのフィルタ処理された高周波数走査データである。
フィルタ処理された走査データ、ｆ（ｖB ）は、ビュー
ｉについての推定されたフィルタ処理されていない低周
波数走査データ、ｆ（Ｆfull（ｖB ））は、ビューｉに
ついての推定されたフィルタ処理された低周波数走査デ
ータ、及びＦHF（ｖi −ｆ（ｖB ））は、ビューｉにつ
いてのフィルタ処理された高周波数走査データである。
【００２３】特定的な一実施例として、計算上の経費及
び複雑さの節減効果は、周波数領域について、完全にフ
ィルタ処理されたデータを推定する工程に応じて決定さ
れる。周波数領域のデータをフィルタ処理するときに
は、生データに対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が
典型的には適用される。具体的には、生データに対して
順（forward）ＦＦＴを適用し、このようなデータに、
複素乗算関数を作用させる。引き続いて、このデータに
対して逆ＦＦＴを適用して、フィルタ処理されたデータ
を発生する。
び複雑さの節減効果は、周波数領域について、完全にフ
ィルタ処理されたデータを推定する工程に応じて決定さ
れる。周波数領域のデータをフィルタ処理するときに
は、生データに対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が
典型的には適用される。具体的には、生データに対して
順（forward）ＦＦＴを適用し、このようなデータに、
複素乗算関数を作用させる。引き続いて、このデータに
対して逆ＦＦＴを適用して、フィルタ処理されたデータ
を発生する。
【００２４】ｆ（ｖB ）＝ｖB であり、ｆ（Ｆfull（ｖ
B ））＝Ｆfull（ｖB ）であるときに、且つＦＦＴを用
いて、フィルタ処理されていない走査データを完全にフ
ィルタ処理するときには、長さ２×Ｎ２ｎの完全なフィ
ルタ・ベクタが典型的には要求される。ここで、Ｎ２ｎ
は、Ｎよりも大きい、又はＮに等しい２の第１冪（firs
t power）である。例えば、ある投影についての８５０
の点があるとき、即ちＮ＝８５０であるときには、長さ
２０４８のベクタ、即ち長さ２×１０２４のベクタが典
型的には要求される。これにより、公知の方法に従って
各々のビューを完全にフィルタ処理するためには、
（１）順ＦＦＴ及び（２）逆ＦＦＴについて２×Ｎ２ｎ
×ｌｏｇ2 （２×Ｎ２ｎ）のオーダの計算、並びに
（３）複素乗算関数について２×Ｎ２ｎのオーダの計算
が要求される。
B ））＝Ｆfull（ｖB ）であるときに、且つＦＦＴを用
いて、フィルタ処理されていない走査データを完全にフ
ィルタ処理するときには、長さ２×Ｎ２ｎの完全なフィ
ルタ・ベクタが典型的には要求される。ここで、Ｎ２ｎ
は、Ｎよりも大きい、又はＮに等しい２の第１冪（firs
t power）である。例えば、ある投影についての８５０
の点があるとき、即ちＮ＝８５０であるときには、長さ
２０４８のベクタ、即ち長さ２×１０２４のベクタが典
型的には要求される。これにより、公知の方法に従って
各々のビューを完全にフィルタ処理するためには、
（１）順ＦＦＴ及び（２）逆ＦＦＴについて２×Ｎ２ｎ
×ｌｏｇ2 （２×Ｎ２ｎ）のオーダの計算、並びに
（３）複素乗算関数について２×Ｎ２ｎのオーダの計算
が要求される。
【００２５】しかしながら、前述の方法によって、あら
ゆる後続ビューｖi についてのフィルタ処理されていな
い走査データを、Ｎ２ｎの長さ（例えば、上述の例では
１０２４の長さ）しか有していないベクタで完全にフィ
ルタ処理することが可能になる。高周波数データのフィ
ルタ処理は、基底ビューの走査データｖB をフィルタ処
理するのに要求される計算の近似的に２分の１のみを要
求するに留まる。具体的には、順ＦＦＴ及び逆ＦＦＴを
適用して高周波数データｖi Hを推定するときに、近似的
に（Ｎ２ｎ）×（ｌｏｇ2 （Ｎ２ｎ））＋（２×Ｎ）の
計算のみが必要であるに留まる。上述の方法によってフ
ィルタ処理される各々のビューｖi についてのデータに
対して順ＦＦＴ及び逆ＦＦＴを適用する際の公知の方法
に対する計算比は近似的に、 計算比＝（Ｎ２ｎ×ｌｏｇ2 （Ｎ２ｎ）＋２×Ｎ）／
（２×Ｎ２ｎ×ｌｏｇ2 （２×Ｎ２ｎ）） である。複素乗算の実行については、上述の方法は、公
知の方法の計算回数の２分の１のみを要求するに留ま
る。
ゆる後続ビューｖi についてのフィルタ処理されていな
い走査データを、Ｎ２ｎの長さ（例えば、上述の例では
１０２４の長さ）しか有していないベクタで完全にフィ
ルタ処理することが可能になる。高周波数データのフィ
ルタ処理は、基底ビューの走査データｖB をフィルタ処
理するのに要求される計算の近似的に２分の１のみを要
求するに留まる。具体的には、順ＦＦＴ及び逆ＦＦＴを
適用して高周波数データｖi Hを推定するときに、近似的
に（Ｎ２ｎ）×（ｌｏｇ2 （Ｎ２ｎ））＋（２×Ｎ）の
計算のみが必要であるに留まる。上述の方法によってフ
ィルタ処理される各々のビューｖi についてのデータに
対して順ＦＦＴ及び逆ＦＦＴを適用する際の公知の方法
に対する計算比は近似的に、 計算比＝（Ｎ２ｎ×ｌｏｇ2 （Ｎ２ｎ）＋２×Ｎ）／
（２×Ｎ２ｎ×ｌｏｇ2 （２×Ｎ２ｎ）） である。複素乗算の実行については、上述の方法は、公
知の方法の計算回数の２分の１のみを要求するに留ま
る。
【００２６】従って、上述のアルゴリズムは、複数のビ
ューについての走査データをフィルタ処理するのに要求
される処理時間を短縮する。具体的には、このアルゴリ
ズムは、基底ビューについての走査データをフィルタ処
理するのに要求される計算の近似的に２分の１で、各々
の後続ビューｖi についてのフィルタ処理された走査デ
ータを提供する。従って、画像再構成時間が短縮され、
又、フィルタ処理の時間及び複雑さが短縮又は減少す
る。
ューについての走査データをフィルタ処理するのに要求
される処理時間を短縮する。具体的には、このアルゴリ
ズムは、基底ビューについての走査データをフィルタ処
理するのに要求される計算の近似的に２分の１で、各々
の後続ビューｖi についてのフィルタ処理された走査デ
ータを提供する。従って、画像再構成時間が短縮され、
又、フィルタ処理の時間及び複雑さが短縮又は減少す
る。
【００２７】上述のアルゴリズムを改変して、周波数領
域以外の領域（例えば、空間領域）におけるデータをフ
ィルタ処理してもよい。すると、このような他の領域で
の計算上の節減効果がより大きくなるかもしれない。同
様に、このような実施例をＣＴシステム以外のイメージ
ング・システムと関連させて用いてもよい。加えて、上
述のアルゴリズムを改変して、１つよりも多い完全にフ
ィルタ処理された基底ビューを用いて、完全にフィルタ
処理された走査データを推定するようにしてもよい。例
えば、基底ビューｖB を周期的にリフレッシュすること
ができる。具体的には、１回の走査を通じて新たな基底
ビューを周期的に選択し、次いで、このような新たなビ
ューを用いて後続ビューについての完全にフィルタ処理
されたデータを推定することができる。
域以外の領域（例えば、空間領域）におけるデータをフ
ィルタ処理してもよい。すると、このような他の領域で
の計算上の節減効果がより大きくなるかもしれない。同
様に、このような実施例をＣＴシステム以外のイメージ
ング・システムと関連させて用いてもよい。加えて、上
述のアルゴリズムを改変して、１つよりも多い完全にフ
ィルタ処理された基底ビューを用いて、完全にフィルタ
処理された走査データを推定するようにしてもよい。例
えば、基底ビューｖB を周期的にリフレッシュすること
ができる。具体的には、１回の走査を通じて新たな基底
ビューを周期的に選択し、次いで、このような新たなビ
ューを用いて後続ビューについての完全にフィルタ処理
されたデータを推定することができる。
【００２８】代替的には、複数の基底ビューを同時的に
用いて、このような複数の基底ビューの中間のビューに
ついての完全にフィルタ処理されたデータを推定するこ
とができる。例えば、図５は、本発明のもう１つの実施
例に従った一連の処理工程を示している。Ｍごとに１つ
のビューについての生の走査データが、公知の完全なフ
ィルタ処理方法に従って完全にフィルタ処理されると仮
定する。又、ｐは、０，１，…，Ｌの値を有している測
定インデクスであり、Ｌは、１回の走査中に収集された
ビューの最大数をＭで除算したものであると仮定する。
２つの基底ビューｖpM及びｖ(p+1)Mについてのフィルタ
処理されていない走査データが、完全にフィルタ処理さ
れて（工程番号８０）、それぞれのビューについてのフ
ィルタ処理された走査データＦfull（ｖpM）及びＦfull
（ｖ(p+1)M）を形成する。完全にフィルタ処理されるべ
きビューの数Ｍは、走査に先立って選択され、例えば大
容量記憶装置３８に記憶されていてもよい。
用いて、このような複数の基底ビューの中間のビューに
ついての完全にフィルタ処理されたデータを推定するこ
とができる。例えば、図５は、本発明のもう１つの実施
例に従った一連の処理工程を示している。Ｍごとに１つ
のビューについての生の走査データが、公知の完全なフ
ィルタ処理方法に従って完全にフィルタ処理されると仮
定する。又、ｐは、０，１，…，Ｌの値を有している測
定インデクスであり、Ｌは、１回の走査中に収集された
ビューの最大数をＭで除算したものであると仮定する。
２つの基底ビューｖpM及びｖ(p+1)Mについてのフィルタ
処理されていない走査データが、完全にフィルタ処理さ
れて（工程番号８０）、それぞれのビューについてのフ
ィルタ処理された走査データＦfull（ｖpM）及びＦfull
（ｖ(p+1)M）を形成する。完全にフィルタ処理されるべ
きビューの数Ｍは、走査に先立って選択され、例えば大
容量記憶装置３８に記憶されていてもよい。
【００２９】次いで、フィルタ処理されていない基底ビ
ューの走査データｖpM及びｖ(p+1)Mの少なくとも一部を
用いて、フィルタ処理されていない中間ビューの走査デ
ータｖi の高周波数成分が同定される（工程番号８
２）。具体的に述べると、フィルタ処理されていない基
底ビューの走査データｖpM及びｖ(p+1)Mを用いて、関数
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）に従って、フィルタ処理されてい
ない中間ビューの走査データｖi の低周波数成分ｖi Lを
推定する（工程番号８４）。一実施例によれば、フィル
タ処理されていない中間ビューの走査データｖi の低周
波数成分は、フィルタ処理されていない基底ビューの走
査データｖpM及びｖ(p+1)Mの平均である、即ちｖi L＝ｆ
（ｖpM，ｖ(p+1)M）＝（１／２）×（ｖpM＋ｖ(p+1)M）
であるものと推定される。次いで、フィルタ処理されて
いない中間ビューの走査データｖi の推定された低周波
数成分を、フィルタ処理されていない中間ビューの走査
データｖi から減算して（工程番号８６）、即ちｖi −
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）として、フィルタ処理されていな
い中間ビューの走査データｖi の高周波数成分を同定す
る。次いで、フィルタ処理されていない高周波数データ
ｖi −ｆ（ｖpM，ｖ(p+1 )M）は、短い、即ち高周波数の
フィルタでフィルタ処理されて（工程番号８８）、フィ
ルタ処理された高周波数データＦHF（ｖi −ｆ（ｖpM，
ｖ(p+1)M））を形成する。
ューの走査データｖpM及びｖ(p+1)Mの少なくとも一部を
用いて、フィルタ処理されていない中間ビューの走査デ
ータｖi の高周波数成分が同定される（工程番号８
２）。具体的に述べると、フィルタ処理されていない基
底ビューの走査データｖpM及びｖ(p+1)Mを用いて、関数
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）に従って、フィルタ処理されてい
ない中間ビューの走査データｖi の低周波数成分ｖi Lを
推定する（工程番号８４）。一実施例によれば、フィル
タ処理されていない中間ビューの走査データｖi の低周
波数成分は、フィルタ処理されていない基底ビューの走
査データｖpM及びｖ(p+1)Mの平均である、即ちｖi L＝ｆ
（ｖpM，ｖ(p+1)M）＝（１／２）×（ｖpM＋ｖ(p+1)M）
であるものと推定される。次いで、フィルタ処理されて
いない中間ビューの走査データｖi の推定された低周波
数成分を、フィルタ処理されていない中間ビューの走査
データｖi から減算して（工程番号８６）、即ちｖi −
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）として、フィルタ処理されていな
い中間ビューの走査データｖi の高周波数成分を同定す
る。次いで、フィルタ処理されていない高周波数データ
ｖi −ｆ（ｖpM，ｖ(p+1 )M）は、短い、即ち高周波数の
フィルタでフィルタ処理されて（工程番号８８）、フィ
ルタ処理された高周波数データＦHF（ｖi −ｆ（ｖpM，
ｖ(p+1)M））を形成する。
【００３０】次いで、フィルタ処理された高周波データ
ＦHF（ｖi −ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M））を、フィルタ処理
された基底ビューの走査データＦfull（ｖpM）及びＦ
full（ｖ(p+1)M）の少なくとも一部に加算して（工程番
号９０）、中間ビューについての完全にフィルタ処理さ
れた走査データＦfull（ｖi ）を推定する。より明確に
述べると、フィルタ処理された基底ビューの走査データ
Ｆfull（ｖpM）及びＦfu ll（ｖ(p+1)M）を用いて、関数
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）と実質的に同一である関数ｆ（Ｆ
full（ｖpM），Ｆfull（ｖ(p+1)M））に従って、フィル
タ処理された中間ビューの走査データＦfull（ｖi ）の
低周波数成分を推定する（工程番号９２）。例えば、フ
ィルタ処理された中間ビューの走査データの低周波数成
分ｆ（Ｆfu ll（ｖpM），Ｆfull（ｖ(p+1)M））は、フィ
ルタ処理された基底ビューの走査データＦfull（ｖpM）
及びＦfull（ｖ(p+1)M）の平均である、即ちｆ（Ｆfull
（ｖ pM），Ｆfull（ｖ(p+1)M））＝（１／２）×（Ｆ
full（ｖpM）＋Ｆfull（ｖ(p+1 )M））であるものと推定
することができる。次いで、フィルタ処理された中間ビ
ューの推定された低周波数成分ｆ（Ｆfull（ｖpM），Ｆ
full（ｖ(p+1)M））を、フィルタ処理された高周波デー
タ成分ＦHF（ｖi −ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M））に加算して
（工程番号９４）、即ちｆ（Ｆfull（ｖpM），Ｆ
full（ｖ(p+1)M））＋Ｆ HF（ｖi −ｆ（ｖpM，
ｖ(p+1)M））として、中間ビューについての完全にフィ
ルタ処理された走査データＦfull（ｖi ）を推定する。
ＦHF（ｖi −ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M））を、フィルタ処理
された基底ビューの走査データＦfull（ｖpM）及びＦ
full（ｖ(p+1)M）の少なくとも一部に加算して（工程番
号９０）、中間ビューについての完全にフィルタ処理さ
れた走査データＦfull（ｖi ）を推定する。より明確に
述べると、フィルタ処理された基底ビューの走査データ
Ｆfull（ｖpM）及びＦfu ll（ｖ(p+1)M）を用いて、関数
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）と実質的に同一である関数ｆ（Ｆ
full（ｖpM），Ｆfull（ｖ(p+1)M））に従って、フィル
タ処理された中間ビューの走査データＦfull（ｖi ）の
低周波数成分を推定する（工程番号９２）。例えば、フ
ィルタ処理された中間ビューの走査データの低周波数成
分ｆ（Ｆfu ll（ｖpM），Ｆfull（ｖ(p+1)M））は、フィ
ルタ処理された基底ビューの走査データＦfull（ｖpM）
及びＦfull（ｖ(p+1)M）の平均である、即ちｆ（Ｆfull
（ｖ pM），Ｆfull（ｖ(p+1)M））＝（１／２）×（Ｆ
full（ｖpM）＋Ｆfull（ｖ(p+1 )M））であるものと推定
することができる。次いで、フィルタ処理された中間ビ
ューの推定された低周波数成分ｆ（Ｆfull（ｖpM），Ｆ
full（ｖ(p+1)M））を、フィルタ処理された高周波デー
タ成分ＦHF（ｖi −ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M））に加算して
（工程番号９４）、即ちｆ（Ｆfull（ｖpM），Ｆ
full（ｖ(p+1)M））＋Ｆ HF（ｖi −ｆ（ｖpM，
ｖ(p+1)M））として、中間ビューについての完全にフィ
ルタ処理された走査データＦfull（ｖi ）を推定する。
【００３１】図６は、上述のアルゴリズムに従って周波
数領域において走査データをフィルタ処理する際のフィ
ルタ処理計算時間線を示している。明確に述べると、２
Ｋの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、即ち２０４８点に適
用されるＦＦＴを用いて、走査データｖpM及びｖ(p+1)M
を完全にフィルタ処理する。しかしながら、中間ビュー
については、高周波数走査データｖi −ｆ（ｖpM，ｖ
(p+1)M）のみがフィルタ処理される。このことは、１Ｋ
のＦＦＴ、即ち１０２４点についての計算を実行するよ
うに構成されているＦＦＴを要求するに留まる。基底ビ
ューｖpMとｖ(p+1 )Mとの間の各々の中間ビューｖi につ
いての完全にフィルタ処理された走査データは、基底ビ
ューｖpM及びｖ(p+1)Mについての完全にフィルタ処理さ
れた走査データに要求される計算の近似的に２分の１で
取得され得る。明確に述べると、高周波数データｖi −
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）に対して１Ｋの順ＦＦＴ及び１Ｋ
の逆ＦＦＴを適用することは、フィルタ処理されていな
い基底ビューのデータｖpM及びｖ(p+1)Mに対して２Ｋの
順ＦＦＴ及び２Ｋの逆ＦＦＴを適用するのにそれぞれ必
要とされる計算の１／２を僅かに上回る計算のみをそれ
ぞれ要求するに留まる。高周波数データｖi −ｆ
（ｖpM，ｖ(p+1)M）に対して複素乗算を実行すること
は、１／２の計算のみを要求するに留まる。
数領域において走査データをフィルタ処理する際のフィ
ルタ処理計算時間線を示している。明確に述べると、２
Ｋの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、即ち２０４８点に適
用されるＦＦＴを用いて、走査データｖpM及びｖ(p+1)M
を完全にフィルタ処理する。しかしながら、中間ビュー
については、高周波数走査データｖi −ｆ（ｖpM，ｖ
(p+1)M）のみがフィルタ処理される。このことは、１Ｋ
のＦＦＴ、即ち１０２４点についての計算を実行するよ
うに構成されているＦＦＴを要求するに留まる。基底ビ
ューｖpMとｖ(p+1 )Mとの間の各々の中間ビューｖi につ
いての完全にフィルタ処理された走査データは、基底ビ
ューｖpM及びｖ(p+1)Mについての完全にフィルタ処理さ
れた走査データに要求される計算の近似的に２分の１で
取得され得る。明確に述べると、高周波数データｖi −
ｆ（ｖpM，ｖ(p+1)M）に対して１Ｋの順ＦＦＴ及び１Ｋ
の逆ＦＦＴを適用することは、フィルタ処理されていな
い基底ビューのデータｖpM及びｖ(p+1)Mに対して２Ｋの
順ＦＦＴ及び２Ｋの逆ＦＦＴを適用するのにそれぞれ必
要とされる計算の１／２を僅かに上回る計算のみをそれ
ぞれ要求するに留まる。高周波数データｖi −ｆ
（ｖpM，ｖ(p+1)M）に対して複素乗算を実行すること
は、１／２の計算のみを要求するに留まる。
【００３２】本発明の様々な実施例に関する以上の記述
から、本発明の目的が達成されたことは明らかである。
本発明を詳細にわたって記述すると共に図解したが、こ
れらは説明及び例示のみを意図したものであるのであっ
て、限定のためのものであると解釈してはならないこと
を明瞭に理解されたい。例えば、ここに記載したイメー
ジング・システムは、「第３世代」のＣＴシステムであ
るが、マルチスライス、ボルメトリック（volumetric）
及び「第４世代」のＣＴシステム等のその他の多くのイ
メージング・システムを用いてもよい。同様に、磁気共
鳴（ＭＲ）システム等のイメージング・システムを用い
てもよい。加えて、所載のアルゴリズムは、軸方向走査
と組み合わせて実行されることもできる。更に、ここに
記載した走査データは、投影データであっても画像デー
タであってもよい。更に、前述のような推定は、１次
元、２次元又は３若しくはそれ以上の次元のデータのフ
ィルタ処理と組み合わせて実行することができる。従っ
て、本発明の要旨は、特許請求の範囲によってのみ限定
されるものとする。
から、本発明の目的が達成されたことは明らかである。
本発明を詳細にわたって記述すると共に図解したが、こ
れらは説明及び例示のみを意図したものであるのであっ
て、限定のためのものであると解釈してはならないこと
を明瞭に理解されたい。例えば、ここに記載したイメー
ジング・システムは、「第３世代」のＣＴシステムであ
るが、マルチスライス、ボルメトリック（volumetric）
及び「第４世代」のＣＴシステム等のその他の多くのイ
メージング・システムを用いてもよい。同様に、磁気共
鳴（ＭＲ）システム等のイメージング・システムを用い
てもよい。加えて、所載のアルゴリズムは、軸方向走査
と組み合わせて実行されることもできる。更に、ここに
記載した走査データは、投影データであっても画像デー
タであってもよい。更に、前述のような推定は、１次
元、２次元又は３若しくはそれ以上の次元のデータのフ
ィルタ処理と組み合わせて実行することができる。従っ
て、本発明の要旨は、特許請求の範囲によってのみ限定
されるものとする。
【図１】ＣＴイメージング・システムの見取り図であ
る。
る。
【図２】図１に示すシステムのブロック概略図である。
【図３】走査データをフィルタ処理するのに用いられる
公知のフィルタ、即ち再構成カーネルのインパルス応答
を示す図である。
公知のフィルタ、即ち再構成カーネルのインパルス応答
を示す図である。
【図４】基底ビュー及び後続ビューについての完全にフ
ィルタ処理された走査データを発生するための本発明の
一実施例に従った一連の処理工程を示す図である。
ィルタ処理された走査データを発生するための本発明の
一実施例に従った一連の処理工程を示す図である。
【図５】基底ビュー及び後続ビューについての完全にフ
ィルタ処理された走査データを発生するための本発明の
もう１つの実施例に従った一連の処理工程を示す図であ
る。
ィルタ処理された走査データを発生するための本発明の
もう１つの実施例に従った一連の処理工程を示す図であ
る。
【図６】図５に示すアルゴリズムに従って走査データを
完全にフィルタ処理する際のフィルタ処理計算時間線を
示す図である。
完全にフィルタ処理する際のフィルタ処理計算時間線を
示す図である。
１０ ＣＴシステム １２ ガントリ １４ Ｘ線源 １６ Ｘ線ビーム １８ 検出器配列 ２０ 検出器素子 ２２ 患者 ２４ 回転中心 ２６ 制御機構 ２８ Ｘ線制御装置 ３０ ガントリ・モータ制御装置 ３２ データ収集システム（ＤＡＳ） ３４ 画像再構成装置 ３６ 計算機 ３８ 大容量記憶装置 ４０ コンソール ４２ 表示装置 ４４ テーブル・モータ制御装置 ４６ モータ式テーブル ４８ ガントリ開口 ５０ フィルタのインパルス応答 ５２ 中心部分 ５４、５６ テール
Claims (20)
- 【請求項１】 イメージング・システムにおいて、走査
で収集されたフィルタ処理されていない走査データを用
いて物体の画像を再構成する方法であって、 少なくとも１つの基底ビューについての前記フィルタ処
理されていない走査データを完全にフィルタ処理して、
該基底ビューについてのフィルタ処理された走査データ
を発生する工程と、 完全にフィルタ処理された基底ビューの該走査データの
少なくとも一部を利用して、後続ビューについての完全
にフィルタ処理された走査データを推定する工程とを備
えた物体の画像を再構成する方法。 - 【請求項２】 前記後続ビューについての前記完全にフ
ィルタ処理された走査データを推定する工程は、 前記基底ビューについての前記フィルタ処理されていな
い走査データの少なくとも一部を用いて、前記後続ビュ
ーについての前記走査データのフィルタ処理されていな
い高周波数成分を同定する工程を含んでいる請求項１に
記載の物体の画像を再構成する方法。 - 【請求項３】 前記後続ビューについての走査データの
前記フィルタ処理されていない高周波数成分を同定する
工程は、 前記基底ビューについての前記フィルタ処理されていな
い走査データの少なくとも一部を用いて、前記後続ビュ
ーについての前記走査データのフィルタ処理されていな
い低周波数成分を推定する工程と、 前記後続ビューについての前記走査データから、前記後
続ビューについての前記走査データの前記推定されたフ
ィルタ処理されていない低周波数成分を減算する工程と
を含んでいる請求項２に記載の物体の画像を再構成する
方法。 - 【請求項４】 前記後続ビューについての前記走査デー
タの前記推定されたフィルタ処理されていない低周波数
成分は、前記基底ビューについての前記フィルタ処理さ
れていない走査データを含んでいる請求項３に記載の物
体の画像を再構成する方法。 - 【請求項５】 前記後続ビューについての前記走査デー
タの同定された前記フィルタ処理されていない高周波数
成分をフィルタ処理する工程を更に含んでいる請求項２
に記載の物体の画像を再構成する方法。 - 【請求項６】 前記基底ビューについての前記フィルタ
処理された走査データの少なくとも一部に、前記後続ビ
ューについての前記走査データの前記フィルタ処理され
た高周波数成分を加算する工程を更に含んでいる請求項
５に記載の物体の画像を再構成する方法。 - 【請求項７】 前記基底ビューについての前記フィルタ
処理された走査データに、前記後続ビューについての前
記走査データの前記フィルタ処理された高周波数成分を
加算する工程を含んでいる請求項６に記載の物体の画像
を再構成する方法。 - 【請求項８】 第１及び第２の基底ビューについての前
記フィルタ処理されていない走査データを完全にフィル
タ処理する工程と、 前記第１及び第２の基底ビューのうちの少なくとも１つ
の基底ビューについての前記フィルタ処理された走査デ
ータの少なくとも一部を利用して、前記第１の基底ビュ
ーと第２の基底ビューとの間の中間ビューについての完
全にフィルタ処理された走査データを推定する工程とを
含んでいる請求項１に記載の物体の画像を再構成する方
法。 - 【請求項９】 前記イメージング・システムは、計算機
式断層写真法システムである請求項１に記載の物体の画
像を再構成する方法。 - 【請求項１０】 前記イメージング・システムは、磁気
共鳴システムである請求項１に記載の物体の画像を再構
成する方法。 - 【請求項１１】 前記イメージング・システムは、多次
元ボルメトリック・システムである請求項１に記載の物
体の画像を再構成する方法。 - 【請求項１２】 画像走査で収集されたフィルタ処理さ
れていない走査データを用いて物体の画像を再構成する
システムであって、 少なくとも１つの基底ビューについての前記フィルタ処
理されていない走査データを完全にフィルタ処理して、
該基底ビューについてのフィルタ処理された走査データ
を発生し、 完全にフィルタ処理された基底ビューの該走査データの
少なくとも一部を利用して、後続ビューについての完全
にフィルタ処理された走査データを推定するように構成
されている物体の画像を再構成するシステム。 - 【請求項１３】 前記後続ビューについての前記完全に
フィルタ処理された走査データを同定するために、 前記基底ビューについての前記フィルタ処理されていな
い走査データの少なくとも一部を用いて、前記後続ビュ
ーについての前記走査データのフィルタ処理されていな
い高周波数成分を同定するように構成されている請求項
１２に記載の物体の画像を再構成するシステム。 - 【請求項１４】 前記後続ビューについての走査データ
の前記フィルタ処理されていない高周波数成分を推定す
るために、 前記基底ビューについての前記フィルタ処理されていな
い走査データの少なくとも一部を用いて、前記後続ビュ
ーについての前記走査データのフィルタ処理されていな
い低周波数成分を推定し、 前記後続ビューについての前記走査データから、前記後
続ビューについての前記走査データの推定された前記フ
ィルタ処理されていない低周波数成分を減算するように
構成されている請求項１３に記載の物体の画像を再構成
するシステム。 - 【請求項１５】 前記後続ビューについての前記走査デ
ータの前記推定されたフィルタ処理されていない低周波
数成分は、前記基底ビューについての前記フィルタ処理
されていない走査データを含んでいる請求項１４に記載
の物体の画像を再構成するシステム。 - 【請求項１６】 前記後続ビューについての前記走査デ
ータの同定された前記フィルタ処理されていない高周波
数成分をフィルタ処理するように更に構成されている請
求項１３に記載の物体の画像を再構成するシステム。 - 【請求項１７】 前記基底ビューについての前記フィル
タ処理された走査データの少なくとも一部に、前記後続
ビューについての前記走査データの前記フィルタ処理さ
れた高周波数成分を加算するように更に構成されている
請求項１６に記載の物体の画像を再構成するシステム。 - 【請求項１８】 前記基底ビューについての前記フィル
タ処理された走査データに、前記後続ビューについての
前記走査データの前記フィルタ処理された高周波数成分
を加算するように構成されている請求項１７に記載の物
体の画像を再構成するシステム。 - 【請求項１９】 第１及び第２の基底ビューについての
前記フィルタ処理されていない走査データを完全にフィ
ルタ処理し、 前記第１及び第２の基底ビューのうちの少なくとも１つ
の基底ビューについての前記フィルタ処理された走査デ
ータの少なくとも一部を利用して、前記第１の基底ビュ
ーと第２の基底ビューとの間の中間ビューについての完
全にフィルタ処理された走査データを推定するように構
成されている請求項１２に記載の物体の画像を再構成す
るシステム。 - 【請求項２０】 計算機式断層写真撮影走査を実行する
ように更に構成されている請求項１２に記載の物体の画
像を再構成するシステム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/773,082 US5761267A (en) | 1996-12-26 | 1996-12-26 | Methods and apparatus for simplified filtering of scan data in an imaging system |
| US08/773082 | 1996-12-26 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10295686A true JPH10295686A (ja) | 1998-11-10 |
Family
ID=25097165
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9360188A Withdrawn JPH10295686A (ja) | 1996-12-26 | 1997-12-26 | 物体の画像を再構成する方法及びシステム |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5761267A (ja) |
| EP (1) | EP0851393B1 (ja) |
| JP (1) | JPH10295686A (ja) |
| CN (1) | CN1117339C (ja) |
| DE (1) | DE69732615T2 (ja) |
| IL (1) | IL122741A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8043995B2 (en) | 2001-03-05 | 2011-10-25 | Specialty Fertilizer Products, Llc | Anionic polymers composed of dicarboxylic acids and uses thereof |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6418185B1 (en) | 1999-08-18 | 2002-07-09 | General Electric Company | Methods and apparatus for time-multiplexing data acquisition |
| CN101495038A (zh) * | 2006-08-03 | 2009-07-29 | 加州大学董事会 | 层析中剂量减少和图像增强的迭代方法 |
| US8442353B2 (en) * | 2006-08-03 | 2013-05-14 | The Regents Of The University Of California | Incorporation of mathematical constraints in methods for dose reduction and image enhancement in tomography |
| KR20100133950A (ko) * | 2008-01-30 | 2010-12-22 | 더 리전츠 오브 더 유니버시티 오브 캘리포니아 | 동적인 제약들에 따른 오브젝트 주변의 사용을 통한 단층 촬영에 있어서의 양 감소 및 이미지 강화 |
| DE102009004580A1 (de) * | 2009-01-14 | 2010-07-15 | Siemens Aktiengesellschaft | Abtast- und Rekonstruktionsverfahren eines CT-Systems und CT-System |
| EP2424438A4 (en) * | 2009-04-30 | 2013-04-03 | Univ California | SYSTEM AND METHODS FOR RAPID IMPLEMENTATION OF EQUAL TILING TOMOGRAPHY |
| CN104751429B (zh) * | 2015-01-27 | 2018-02-02 | 南方医科大学 | 一种基于字典学习的低剂量能谱ct图像处理方法 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63232578A (ja) * | 1987-03-19 | 1988-09-28 | Sony Corp | ノイズ低減回路 |
| FR2638534A1 (fr) * | 1988-10-28 | 1990-05-04 | Gen Electric Cgr | Procede et systeme d'elimination des bruits parasites dans un scanner a rayons x |
| CA2056528A1 (en) * | 1990-12-21 | 1992-06-22 | Kwok C. Tam | Parallel processing method and apparatus for reconstructing a three-dimensional computerized tomography (ct) image of an object from cone beam projection data or from planar integrals |
| US5270926A (en) * | 1990-12-21 | 1993-12-14 | General Electric Company | Method and apparatus for reconstructing a three-dimensional computerized tomography (CT) image of an object from incomplete cone beam projection data |
| DE4105517C2 (de) * | 1991-02-22 | 1995-11-16 | Hell Ag Linotype | Verfahren und Vorrichtung zur verbesserten Wiedergabe von Konturen |
| US5359638A (en) * | 1992-03-30 | 1994-10-25 | General Electric Company | Method for recursive filtering residual afterglow from previous computed tomography scans |
| US5400377A (en) * | 1993-07-16 | 1995-03-21 | General Electric Company | Artifact reduction method for tomographic image reconstruction using cross-plane rays |
| KR970010087B1 (en) * | 1994-04-30 | 1997-06-21 | Daewoo Electronics Co Ltd | Postprocessing method for digital image |
| US5473655A (en) * | 1994-07-21 | 1995-12-05 | General Electric Company | Artifact reduction by z-dependent filtration of three-dimensional cone beam data |
| US5561695A (en) * | 1995-11-13 | 1996-10-01 | General Electric Company | Methods and apparatus for reducing image artifacts |
-
1996
- 1996-12-26 US US08/773,082 patent/US5761267A/en not_active Expired - Fee Related
-
1997
- 1997-12-12 DE DE69732615T patent/DE69732615T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1997-12-12 EP EP97310034A patent/EP0851393B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1997-12-24 IL IL12274197A patent/IL122741A/xx not_active IP Right Cessation
- 1997-12-24 CN CN97126257A patent/CN1117339C/zh not_active Expired - Fee Related
- 1997-12-26 JP JP9360188A patent/JPH10295686A/ja not_active Withdrawn
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8043995B2 (en) | 2001-03-05 | 2011-10-25 | Specialty Fertilizer Products, Llc | Anionic polymers composed of dicarboxylic acids and uses thereof |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE69732615D1 (de) | 2005-04-07 |
| IL122741A (en) | 2000-10-31 |
| EP0851393A2 (en) | 1998-07-01 |
| IL122741A0 (en) | 1998-08-16 |
| EP0851393A3 (en) | 2000-08-30 |
| US5761267A (en) | 1998-06-02 |
| CN1117339C (zh) | 2003-08-06 |
| EP0851393B1 (en) | 2005-03-02 |
| DE69732615T2 (de) | 2005-11-03 |
| CN1189653A (zh) | 1998-08-05 |
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