JPH11262484A - コンピュータ断層撮影システム - Google Patents
コンピュータ断層撮影システムInfo
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- JPH11262484A JPH11262484A JP10333733A JP33373398A JPH11262484A JP H11262484 A JPH11262484 A JP H11262484A JP 10333733 A JP10333733 A JP 10333733A JP 33373398 A JP33373398 A JP 33373398A JP H11262484 A JPH11262484 A JP H11262484A
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- tomography system
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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
- G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/027—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis characterised by the use of a particular data acquisition trajectory, e.g. helical or spiral
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- G06T2211/00—Image generation
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- G06T2211/421—Filtered back projection [FBP]
-
- G—PHYSICS
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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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- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 フレーム・レートを増大させると共に許容可
能な画質を提供することを容易にするアーキテクチャ及
びアルゴリズムを有しているＣＴフルオロ（透視検査）
システムを提供する。 【解決手段】 一実施態様では、このシステム（１０）
は、画像再構成を高速化すると共にこのような高速の再
構成によって生ずる可能性のある画像アーティファクト
を減少させるような装置及びアルゴリズムを含む。この
高速の再構成は、例えば、ビュー圧縮、チャンネル圧
縮、遅延を少なくした逆投影及び並行処理を行うことに
より達成される。
能な画質を提供することを容易にするアーキテクチャ及
びアルゴリズムを有しているＣＴフルオロ（透視検査）
システムを提供する。 【解決手段】 一実施態様では、このシステム（１０）
は、画像再構成を高速化すると共にこのような高速の再
構成によって生ずる可能性のある画像アーティファクト
を減少させるような装置及びアルゴリズムを含む。この
高速の再構成は、例えば、ビュー圧縮、チャンネル圧
縮、遅延を少なくした逆投影及び並行処理を行うことに
より達成される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般的にはコンピュータ
断層撮影（ＣＴ）のイメージングに関し、より具体的に
は、ＣＴ透視検査システムにおける画像再構成に関す
る。
断層撮影（ＣＴ）のイメージングに関し、より具体的に
は、ＣＴ透視検査システムにおける画像再構成に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】少なくとも１つの公知のＣＴシステム構
成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを
投射し、このビームは、一般的に「イメージング（作
像）平面」と呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ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
等のイメージング対象物体を通過する。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（ａｒｒ
ａｙ）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が
個別に収集されて、透過プロファイルを形成する。
成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを
投射し、このビームは、一般的に「イメージング（作
像）平面」と呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ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
等のイメージング対象物体を通過する。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（ａｒｒ
ａｙ）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が
個別に収集されて、透過プロファイルを形成する。
【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
定常的に変化するように、イメージング平面内でイメー
ジング対象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、即ち投影データは「ビュー」と呼ばれる。物
体の「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、即ちビュー角度で形成される１セッ
ト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。１つ
の投影データ・セット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法と呼ばれている。こ
の手法は、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画素（ピクセル）の輝度を制御
するものである。
及び検出器配列は、Ｘ線ビームが物体と交差する角度が
定常的に変化するように、イメージング平面内でイメー
ジング対象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、即ち投影データは「ビュー」と呼ばれる。物
体の「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、即ちビュー角度で形成される１セッ
ト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。１つ
の投影データ・セット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法と呼ばれている。こ
の手法は、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画素（ピクセル）の輝度を制御
するものである。
【０００４】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、患者を移動させながら、所定の数
のスライスについてのデータを収集する。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
旋を形成する。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得られ、投影データから各々の
所定のスライスにおける画像を再構成することができ
る。
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、患者を移動させながら、所定の数
のスライスについてのデータを収集する。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
旋を形成する。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得られ、投影データから各々の
所定のスライスにおける画像を再構成することができ
る。
【０００５】螺旋走査のための再構成アルゴリズムは典
型的には、収集されたデータにビュー角度及び検出器チ
ャンネル・インデクスの関数として重み付けする螺旋重
み付け（「ＨＷ」）アルゴリズムを用いている。具体的
に述べると、フィルタ補正逆投影を行う前に、ビュー角
度及び検出器角度の両者の関数である螺旋重み付けファ
クタに従ってデータに重み付けする。アンダースキャン
重み付けの場合と同様に、ＨＷアルゴリズムにおいて
も、投影データはフィルタリングされ、重み付けされ、
逆投影されて、各々の画像を形成する。
型的には、収集されたデータにビュー角度及び検出器チ
ャンネル・インデクスの関数として重み付けする螺旋重
み付け（「ＨＷ」）アルゴリズムを用いている。具体的
に述べると、フィルタ補正逆投影を行う前に、ビュー角
度及び検出器角度の両者の関数である螺旋重み付けファ
クタに従ってデータに重み付けする。アンダースキャン
重み付けの場合と同様に、ＨＷアルゴリズムにおいて
も、投影データはフィルタリングされ、重み付けされ、
逆投影されて、各々の画像を形成する。
【０００６】ＣＴ透視検査（ＣＴフルオロ）システムで
は、螺旋走査から収集されたデータを利用して画像の連
続したフレームを形成し、例えば、患者内部の所望の位
置に針をガイドするのを助けたりすることができる。フ
レームは、ビューと同様に、イメージングされる物体か
ら切り取られた２次元のスライスに対応している。具体
的には、投影データは、ある特定のフレーム・レートで
処理されて、物体の画像フレームを構成する。
は、螺旋走査から収集されたデータを利用して画像の連
続したフレームを形成し、例えば、患者内部の所望の位
置に針をガイドするのを助けたりすることができる。フ
レームは、ビューと同様に、イメージングされる物体か
ら切り取られた２次元のスライスに対応している。具体
的には、投影データは、ある特定のフレーム・レートで
処理されて、物体の画像フレームを構成する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】公知のＣＴフルオロ・
システムの場合、一般的な目的は、画像の劣化を最小限
に抑えながらフレーム・レートを増大させることにあ
る。フレーム・レートを増大させると、例えば、操作者
である医師が生検針の位置に関するより時宜に適った
（即ち、より最新の）情報を得ることができることを含
め、多くの利点が得られる。しかしながら、典型的に
は、フレーム・レートの増大は、画像の劣化を最小限に
抑えることと衝突する。例えば、投影データがより頻繁
にフィルタリングされ、重み付けされて逆投影されるほ
ど、フレーム・レートは遅くなる。このように、フレー
ム・レートはＣＴフルオロ・システムの計算能力によっ
て制限される。
システムの場合、一般的な目的は、画像の劣化を最小限
に抑えながらフレーム・レートを増大させることにあ
る。フレーム・レートを増大させると、例えば、操作者
である医師が生検針の位置に関するより時宜に適った
（即ち、より最新の）情報を得ることができることを含
め、多くの利点が得られる。しかしながら、典型的に
は、フレーム・レートの増大は、画像の劣化を最小限に
抑えることと衝突する。例えば、投影データがより頻繁
にフィルタリングされ、重み付けされて逆投影されるほ
ど、フレーム・レートは遅くなる。このように、フレー
ム・レートはＣＴフルオロ・システムの計算能力によっ
て制限される。
【０００８】従って、画質に甚大な悪影響を及ぼさずに
増大したフレーム・レートを有しているＣＴフルオロ・
システムを提供することが望ましい。
増大したフレーム・レートを有しているＣＴフルオロ・
システムを提供することが望ましい。
【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、後述するように、フレーム・レートを増大さ
せると共に許容可能な画質を提供することを容易にする
アーキテクチャ（設計）及びアルゴリズムを有している
ＣＴフルオロ・システムによって達成することができ
る。一般的には、一実施態様では、このシステムは、画
像再構成を高速化すると共にこのような高速の再構成に
よって生ずる可能性のある画像アーティファクトを減少
させるような装置及びアルゴリズムを含んでいる。この
高速の再構成は、例えば、ビュー圧縮、チャンネル圧
縮、遅延を少なくした逆投影及び並行処理を行うことに
より達成される。
の目的は、後述するように、フレーム・レートを増大さ
せると共に許容可能な画質を提供することを容易にする
アーキテクチャ（設計）及びアルゴリズムを有している
ＣＴフルオロ・システムによって達成することができ
る。一般的には、一実施態様では、このシステムは、画
像再構成を高速化すると共にこのような高速の再構成に
よって生ずる可能性のある画像アーティファクトを減少
させるような装置及びアルゴリズムを含んでいる。この
高速の再構成は、例えば、ビュー圧縮、チャンネル圧
縮、遅延を少なくした逆投影及び並行処理を行うことに
より達成される。
【００１０】より具体的に、ビュー圧縮の一実施態様に
関して述べると、圧縮されたデータ・セット内の各々の
偶数ビューは、元のデータ・セット内の修正されていな
い投影データを含んでおり、圧縮されたデータ・セット
内の各々の奇数ビューは、元のデータ・セット内の２つ
のビューの平均を含んでいる。更に詳しく述べると、新
たな投影データ・セットは、以下の式［１］に従って形
成される。
関して述べると、圧縮されたデータ・セット内の各々の
偶数ビューは、元のデータ・セット内の修正されていな
い投影データを含んでおり、圧縮されたデータ・セット
内の各々の奇数ビューは、元のデータ・セット内の２つ
のビューの平均を含んでいる。更に詳しく述べると、新
たな投影データ・セットは、以下の式［１］に従って形
成される。
【００１１】［１］ｋ＝０，２，４，…のとき、 ｐcompressed（ｋ）＝ｐoriginal（３ｋ／２） ｋ＝１，３，５，…のとき、 ｐcompressed（ｋ）＝０．５［ｐoriginal｛（３ｋ−
１）／２｝＋ｐoriginal｛（３ｋ＋１）／２｝］ 言うまでもなく、圧縮処理において他のカーネルを用い
ることもできる。元のデータ・セットにおける角度増分
をΔθと表すと、新たなデータ・セットにおける角度増
分は３Δθ／２となる。上述のアルゴリズムを用いる
と、再構成に用いられるビューの数は、元のビューの数
の僅か３分の２となる。
１）／２｝＋ｐoriginal｛（３ｋ＋１）／２｝］ 言うまでもなく、圧縮処理において他のカーネルを用い
ることもできる。元のデータ・セットにおける角度増分
をΔθと表すと、新たなデータ・セットにおける角度増
分は３Δθ／２となる。上述のアルゴリズムを用いる
と、再構成に用いられるビューの数は、元のビューの数
の僅か３分の２となる。
【００１２】エイリアシング・アーティファクトを減少
させるために、ビューを拡張することができる。具体的
には、再構成処理に用いられるビューの数を減少させる
と、再構成される画像にビュー・エイリアシング・アー
ティファクトが生ずる。このエイリアシング・アーティ
ファクトを減少させるためには、付加的なビュー・デー
タを形成して逆投影処理に利用する。より具体的には、
ｐβ （γ）がフィルタリング後の投影データ・セット
を表すとすると、標準的なフィルタ補正逆投影アルゴリ
ズムは、ガントリ角度βからのｐβ （γ）を逆投影す
る。本発明の再構成アルゴリズムによれば、第１のセッ
トのガントリ角度βを二分する第２のセットのガントリ
角度について、第２のセットのフィルタリング後の投影
データを形成する。第１のセットのデータｐβ （γ）
から第２のセットのフィルタリング後の投影データを算
出するためには、例えば、単純線形補間を用いることが
できる。次いで、対応するガントリ角度における両セッ
トのデータとも、即ち実際のデータも形成されたデータ
も、逆投影され、これらのデータを用いて画像が再構成
される。
させるために、ビューを拡張することができる。具体的
には、再構成処理に用いられるビューの数を減少させる
と、再構成される画像にビュー・エイリアシング・アー
ティファクトが生ずる。このエイリアシング・アーティ
ファクトを減少させるためには、付加的なビュー・デー
タを形成して逆投影処理に利用する。より具体的には、
ｐβ （γ）がフィルタリング後の投影データ・セット
を表すとすると、標準的なフィルタ補正逆投影アルゴリ
ズムは、ガントリ角度βからのｐβ （γ）を逆投影す
る。本発明の再構成アルゴリズムによれば、第１のセッ
トのガントリ角度βを二分する第２のセットのガントリ
角度について、第２のセットのフィルタリング後の投影
データを形成する。第１のセットのデータｐβ （γ）
から第２のセットのフィルタリング後の投影データを算
出するためには、例えば、単純線形補間を用いることが
できる。次いで、対応するガントリ角度における両セッ
トのデータとも、即ち実際のデータも形成されたデータ
も、逆投影され、これらのデータを用いて画像が再構成
される。
【００１３】更に、チャンネル圧縮を行うことに関して
述べると、各々の投影チャンネルは、２つの検出器チャ
ンネル又は検出器セルによって形成される。具体的に
は、これらのセルは、１つの出力、即ち１つの投影チャ
ンネルを形成するように連結（gang）される。この操作
を以下の式によって記述することができる。 ［２］ ξk ′＝ξ2k＋ξ2k+1 チャンネル連結は、例えば、空気較正（Ａｉｒ−ｃａ
ｌ）補正の直後に行うことができる。
述べると、各々の投影チャンネルは、２つの検出器チャ
ンネル又は検出器セルによって形成される。具体的に
は、これらのセルは、１つの出力、即ち１つの投影チャ
ンネルを形成するように連結（gang）される。この操作
を以下の式によって記述することができる。 ［２］ ξk ′＝ξ2k＋ξ2k+1 チャンネル連結は、例えば、空気較正（Ａｉｒ−ｃａ
ｌ）補正の直後に行うことができる。
【００１４】二重チャンネル連結により、空間分解能は
低下する。この分解能の低下を少なくとも部分的に補償
するために、再構成フィルタ・カーネル・ブースト（強
化）を利用することができる。具体的には、再構成フィ
ルタ（周波数領域での）に、以下のウィンドウ関数を乗
算する。 ［３］ ｗ＝１＋α1 ｆ＋α2 ｆ2 ＋α3 ｆ3 ＋α4 ｆ4 ここで、α1 乃至α4 は、パラメータである。特定的な
一実施例では、α1 ＝０．０、α2 ＝０．６、α3 ＝
０．２及びα4 ＝０．０というパラメータ・セットが利
用される。
低下する。この分解能の低下を少なくとも部分的に補償
するために、再構成フィルタ・カーネル・ブースト（強
化）を利用することができる。具体的には、再構成フィ
ルタ（周波数領域での）に、以下のウィンドウ関数を乗
算する。 ［３］ ｗ＝１＋α1 ｆ＋α2 ｆ2 ＋α3 ｆ3 ＋α4 ｆ4 ここで、α1 乃至α4 は、パラメータである。特定的な
一実施例では、α1 ＝０．０、α2 ＝０．６、α3 ＝
０．２及びα4 ＝０．０というパラメータ・セットが利
用される。
【００１５】患者のモーション・アーティファクトを減
少させるためには、オーバースキャン重み付けが利用さ
れる。オーバースキャン重み付けは、チャンネルの方向
に沿って一定であるので、フィルタリング演算及び重み
付け演算を反転させることができ、１投影当たり１回の
フィルタリングしか必要でない。次いで、逆投影の前
に、各々のフィルタリングされた投影に、異なる重みを
乗算することができる。オーバースキャン重み付けアル
ゴリズムは、以下の式に従って実行される。
少させるためには、オーバースキャン重み付けが利用さ
れる。オーバースキャン重み付けは、チャンネルの方向
に沿って一定であるので、フィルタリング演算及び重み
付け演算を反転させることができ、１投影当たり１回の
フィルタリングしか必要でない。次いで、逆投影の前
に、各々のフィルタリングされた投影に、異なる重みを
乗算することができる。オーバースキャン重み付けアル
ゴリズムは、以下の式に従って実行される。
【００１６】 ［４］ ｗ（γ，β）＝３θ2 （γ，β）−２θ3 （γ，β） ここで、０≦β＜β0 のとき、 θ（γ，β）＝β／β0 β0 ≦β＜２πのとき、 θ（γ，β）＝１ ２π≦β＜２π＋β0 のとき、 θ（γ，β）＝（２π＋β0 −β）／β0 であり、ここで、β0 は、オーバースキャン角度を設定
するパラメータである。パラメータβ0 は、画質と再構
成速度との間の兼ね合いに基づいて決定される。
するパラメータである。パラメータβ0 は、画質と再構
成速度との間の兼ね合いに基づいて決定される。
【００１７】また、逆投影に関して述べると、例えば、
６つの異なる画像が任意の時刻に再構成を受けており、
これらの画像用に多数の重み付けされた投影が必要であ
る。言うまでもなく、より多い（例えば、８）又はより
少ない画像が再構成を受けていてもよい。具体的に、例
示的なシステムについて述べると、オーバースキャン回
転の６分の１回転ごとに、１つの位置における完全な画
像が形成される。従って、逆投影用メモリは、６つの副
領域に分割されている。各々の瞬間に、フィルタリング
された投影は、異なる重みで重み付けされ、６つの副領
域のすべてに逆投影される。更に、この例示的なシステ
ムでは、再構成ボードは８つの並行したパイプに分割さ
れており、オーバースキャンの１回転当たり６つの画像
が形成されるので、各々の画像形成に用いられるビュー
の数は、４８（即ち、８の６倍）で割り切れる必要があ
る。従って、各々の画像を１１６ビューの倍数の所で開
始するのではなく、第２の画像はビュー１２０で開始さ
れ、第３の画像は第２の画像の１１２ビュー後に開始さ
れ、第４の画像は再び１２０ビュー後に開始され、第５
の画像は更に１１２ビューだけ遅延される。この過程は
継続する。以上に述べた逆投影アルゴリズムは、システ
ム遅延又は画像アーティファクトのいずれについても重
大な不利益を回避する。
６つの異なる画像が任意の時刻に再構成を受けており、
これらの画像用に多数の重み付けされた投影が必要であ
る。言うまでもなく、より多い（例えば、８）又はより
少ない画像が再構成を受けていてもよい。具体的に、例
示的なシステムについて述べると、オーバースキャン回
転の６分の１回転ごとに、１つの位置における完全な画
像が形成される。従って、逆投影用メモリは、６つの副
領域に分割されている。各々の瞬間に、フィルタリング
された投影は、異なる重みで重み付けされ、６つの副領
域のすべてに逆投影される。更に、この例示的なシステ
ムでは、再構成ボードは８つの並行したパイプに分割さ
れており、オーバースキャンの１回転当たり６つの画像
が形成されるので、各々の画像形成に用いられるビュー
の数は、４８（即ち、８の６倍）で割り切れる必要があ
る。従って、各々の画像を１１６ビューの倍数の所で開
始するのではなく、第２の画像はビュー１２０で開始さ
れ、第３の画像は第２の画像の１１２ビュー後に開始さ
れ、第４の画像は再び１２０ビュー後に開始され、第５
の画像は更に１１２ビューだけ遅延される。この過程は
継続する。以上に述べた逆投影アルゴリズムは、システ
ム遅延又は画像アーティファクトのいずれについても重
大な不利益を回避する。
【００１８】再構成処理を更に高速化するために、多く
の処理を異なるプロセッサで並行して実行することがで
きる。例えば、前処理、フィルタリング、逆投影及び後
処理をそれぞれ異なるプロセッサで実行することができ
る。このような構成によれば、１つのプロセッサがビュ
ーｉを処理している間に、別のプロセッサがビューｉ＋
１を処理することができる。更に、逆投影装置が画像番
号ｉを処理している間に、後処理ユニットが画像番号ｉ
−１を処理することができる。
の処理を異なるプロセッサで並行して実行することがで
きる。例えば、前処理、フィルタリング、逆投影及び後
処理をそれぞれ異なるプロセッサで実行することができ
る。このような構成によれば、１つのプロセッサがビュ
ーｉを処理している間に、別のプロセッサがビューｉ＋
１を処理することができる。更に、逆投影装置が画像番
号ｉを処理している間に、後処理ユニットが画像番号ｉ
−１を処理することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】図１及び図２を参照すると、コン
ピュータ断層撮影（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の対向する側に設けられている
検出器配列１８に向かって投射する。検出器配列１８は
複数の検出器素子２０によって形成されており、これら
の検出器素子２０は患者２２を通過する投射されたＸ線
を感知する。各々の検出器素子２０は、入射するＸ線ビ
ームの強度を表す電気信号、従って患者２２を通過する
間で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回の走査の間に、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。
ピュータ断層撮影（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の対向する側に設けられている
検出器配列１８に向かって投射する。検出器配列１８は
複数の検出器素子２０によって形成されており、これら
の検出器素子２０は患者２２を通過する投射されたＸ線
を感知する。各々の検出器素子２０は、入射するＸ線ビ
ームの強度を表す電気信号、従って患者２２を通過する
間で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回の走査の間に、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。
【００２０】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１
２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
コンピュータ３６への入力として印加され、コンピュー
タ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１
２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
コンピュータ３６への入力として印加され、コンピュー
タ３６は大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００２１】コンピュータ３６はまた、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、及びコンピュータ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、コンピュータ３６によって用いられて、Ｄ
ＡＳ３２、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、コン
ピュータ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。
しているコンソール４０を介して、オペレータから命令
（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、及びコンピュータ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、コンピュータ３６によって用いられて、Ｄ
ＡＳ３２、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、コン
ピュータ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。
【００２２】公知の螺旋再構成アルゴリズムは一般的に
は、螺旋補外（ＨＥ）アルゴリズムか、又は螺旋補間
（ＨＩ）アルゴリズムかに分類することができる。これ
らのアルゴリズムは典型的には、画像を再構成するため
に投影データに対して重み付けファクタを適用する。こ
の重み付けファクタは一般的には、ファン角度及びビュ
ー角度の両方に基づく、即ち依存するものである。ＨＥ
アルゴリズム及びＨＩアルゴリズムは、全体的に許容可
能な画質を提供するものであるが、これらのアルゴリズ
ムは、かなりの計算上の冗長性を用いており、再構成速
度が問題となるときには相当なハードウェア経費を要求
する。例えば、１回転の一部分しか離隔していないよう
な新たな画像を形成するために、元の画像を形成するの
に用いられた殆どすべての投影を再び重み付けし、再び
フィルタリングして再び逆投影しなければならない。具
体的には、連続した画像の投影内に相当量の重なりが起
きている場合でも、ガントリの１回転当たりｎ個の画像
を形成するためには、単一の画像を形成するのに必要と
される計算量のｎ倍がガントリの１回転中に要求され
る。
は、螺旋補外（ＨＥ）アルゴリズムか、又は螺旋補間
（ＨＩ）アルゴリズムかに分類することができる。これ
らのアルゴリズムは典型的には、画像を再構成するため
に投影データに対して重み付けファクタを適用する。こ
の重み付けファクタは一般的には、ファン角度及びビュ
ー角度の両方に基づく、即ち依存するものである。ＨＥ
アルゴリズム及びＨＩアルゴリズムは、全体的に許容可
能な画質を提供するものであるが、これらのアルゴリズ
ムは、かなりの計算上の冗長性を用いており、再構成速
度が問題となるときには相当なハードウェア経費を要求
する。例えば、１回転の一部分しか離隔していないよう
な新たな画像を形成するために、元の画像を形成するの
に用いられた殆どすべての投影を再び重み付けし、再び
フィルタリングして再び逆投影しなければならない。具
体的には、連続した画像の投影内に相当量の重なりが起
きている場合でも、ガントリの１回転当たりｎ個の画像
を形成するためには、単一の画像を形成するのに必要と
される計算量のｎ倍がガントリの１回転中に要求され
る。
【００２３】以下の議論では、ＣＴフルオロ・システム
において画像再構成を高速化し又は向上した画質を提供
するのに用いることのできる様々な装置及びアルゴリズ
ムについて述べる。これらの装置及びアルゴリズムは、
単独で用いることもできるし、任意の組み合わせで併せ
て用いることもできる。更に、これらの装置及びアルゴ
リズムをＣＴフルオロの文脈で記載することもあるが、
これらのような装置及びアルゴリズムはまた、ＣＴ侵襲
的システムのような他のシステムにおいても用いること
ができる。全体的に言うと、以下の議論は、ビューの圧
縮及び拡張、フィルタ・カーネル・ブーストを伴うチャ
ンネル圧縮、フィルタリング、逆投影並びに並行処理を
扱った節に分かれている。
において画像再構成を高速化し又は向上した画質を提供
するのに用いることのできる様々な装置及びアルゴリズ
ムについて述べる。これらの装置及びアルゴリズムは、
単独で用いることもできるし、任意の組み合わせで併せ
て用いることもできる。更に、これらの装置及びアルゴ
リズムをＣＴフルオロの文脈で記載することもあるが、
これらのような装置及びアルゴリズムはまた、ＣＴ侵襲
的システムのような他のシステムにおいても用いること
ができる。全体的に言うと、以下の議論は、ビューの圧
縮及び拡張、フィルタ・カーネル・ブーストを伴うチャ
ンネル圧縮、フィルタリング、逆投影並びに並行処理を
扱った節に分かれている。
【００２４】Ａ．ビューの圧縮及び拡張 処理されるべきデータの量を減少させるために、選択的
ビュー圧縮アルゴリズムを利用することができる。言う
までもなく、処理されるべきデータの量を減少させる
と、フルオロ走査中に画像を形成するのに要求される時
間量を減少させることができるという利点が得られる。
例えば、公知のＣＴシステムの１つは、エイリアシング
・アーティファクトを回避した画像形成を行うために９
８４のビューを用いる。断層像再構成に掛かる時間は、
用いられるビューの数に正比例するので、画像形成に用
いられるビューの数を減少させることにより、再構成を
高速化することができる。画質は、許容可能な水準に保
たれていなければならないことは言うまでもない。
ビュー圧縮アルゴリズムを利用することができる。言う
までもなく、処理されるべきデータの量を減少させる
と、フルオロ走査中に画像を形成するのに要求される時
間量を減少させることができるという利点が得られる。
例えば、公知のＣＴシステムの１つは、エイリアシング
・アーティファクトを回避した画像形成を行うために９
８４のビューを用いる。断層像再構成に掛かる時間は、
用いられるビューの数に正比例するので、画像形成に用
いられるビューの数を減少させることにより、再構成を
高速化することができる。画質は、許容可能な水準に保
たれていなければならないことは言うまでもない。
【００２５】より具体的に、一実施態様について述べる
と、目的は、可能な限り短時間で多数の画像を形成する
ことにある。この目的を達成するために、画像は、２５
６×２５６のマトリクス内で標準的なアルゴリズムによ
るだけで再構成され、特に、画像を表示する主たる目的
が生検針の挿入をガイドすることにあるので、僅かな画
質の劣化は許容可能である。
と、目的は、可能な限り短時間で多数の画像を形成する
ことにある。この目的を達成するために、画像は、２５
６×２５６のマトリクス内で標準的なアルゴリズムによ
るだけで再構成され、特に、画像を表示する主たる目的
が生検針の挿入をガイドすることにあるので、僅かな画
質の劣化は許容可能である。
【００２６】一般的には、ビュー圧縮の場合、新たなデ
ータ・セットのビュー角度増分は、好ましくは、一定に
維持される。即ち、圧縮されたビューとビューとの間の
角度は、データ・セット全体にわたって同一となる。ビ
ュー角度増分を一定に維持することにより、再構成処理
はより単純になり、また再構成処理は、ビューのエイリ
アシングが平均ではなくビューとビューとの間の最大の
角度間隔によって決定されることから、エイリアシング
・アーティファクトを減少させるのに最適なものになる
と考えられる。従って、圧縮アルゴリズムは好ましくは
ビュー角度増分を一定に維持する。
ータ・セットのビュー角度増分は、好ましくは、一定に
維持される。即ち、圧縮されたビューとビューとの間の
角度は、データ・セット全体にわたって同一となる。ビ
ュー角度増分を一定に維持することにより、再構成処理
はより単純になり、また再構成処理は、ビューのエイリ
アシングが平均ではなくビューとビューとの間の最大の
角度間隔によって決定されることから、エイリアシング
・アーティファクトを減少させるのに最適なものになる
と考えられる。従って、圧縮アルゴリズムは好ましくは
ビュー角度増分を一定に維持する。
【００２７】以下のアルゴリズムは、上述の特性、即ち
ビュー角度増分を一定に維持するという特性を満足させ
るものである。一実施態様について更に詳しく述べる
と、圧縮されたデータ内の各々の偶数ビューは、元のデ
ータ・セット内の修正されていない投影データを含んで
おり、圧縮されたデータ・セット内の各々の奇数ビュー
は、元のデータ・セット内の２つのビューの平均から成
っている。新たな投影データ・セットは、以下の式に従
って形成される。
ビュー角度増分を一定に維持するという特性を満足させ
るものである。一実施態様について更に詳しく述べる
と、圧縮されたデータ内の各々の偶数ビューは、元のデ
ータ・セット内の修正されていない投影データを含んで
おり、圧縮されたデータ・セット内の各々の奇数ビュー
は、元のデータ・セット内の２つのビューの平均から成
っている。新たな投影データ・セットは、以下の式に従
って形成される。
【００２８】［５］ｋ＝０，２，４，…のとき、 ｐcompressed（ｋ）＝ｐoriginal（３ｋ／２） ｋ＝１，３，５，…のとき、 ｐcompressed（ｋ）＝０．５［ｐoriginal｛（３ｋ−
１）／２｝＋ｐoriginal｛（３ｋ＋１）／２｝］ 言うまでもなく、圧縮処理において他のカーネルを用い
ることもできる。上述した単純平均は、説明を容易にす
るためのものに過ぎない。加えて、式の偶数ビュー又は
奇数ビューは交換可能であり、即ち奇数ビューが修正さ
れておらず、偶数ビューが平均されたものであってもよ
い。
１）／２｝＋ｐoriginal｛（３ｋ＋１）／２｝］ 言うまでもなく、圧縮処理において他のカーネルを用い
ることもできる。上述した単純平均は、説明を容易にす
るためのものに過ぎない。加えて、式の偶数ビュー又は
奇数ビューは交換可能であり、即ち奇数ビューが修正さ
れておらず、偶数ビューが平均されたものであってもよ
い。
【００２９】元のデータ・セットにおける角度増分をΔ
θと表すと、新たなデータ・セットにおける角度増分は
３Δθ／２となる。従って、上述のアルゴリズムを用い
ると、再構成に用いられるビューの数は、元のビューの
数の僅か３分の２となる。例えば、元のデータが２πの
回転について９８４のビューを含んでいるならば、新た
なデータ・セットは、２πの回転当たり６５６のビュー
を有していることとなり、３３．３％の減少に相当す
る。
θと表すと、新たなデータ・セットにおける角度増分は
３Δθ／２となる。従って、上述のアルゴリズムを用い
ると、再構成に用いられるビューの数は、元のビューの
数の僅か３分の２となる。例えば、元のデータが２πの
回転について９８４のビューを含んでいるならば、新た
なデータ・セットは、２πの回転当たり６５６のビュー
を有していることとなり、３３．３％の減少に相当す
る。
【００３０】以下の議論は、ビューを拡張することによ
りエイリアシング・アーティファクトを減少させること
に関する。具体的には、再構成処理で用いられるビュー
の数を減少させると、再構成される画像にビュー・エイ
リアシング・アーティファクトが生ずる。このエイリア
シング・アーティファクトを減少させるために、本発明
のアルゴリズムを利用して付加的なビュー・データを形
成すれば、この付加的なビュー・データを逆投影処理で
利用してエイリアシング・アーティファクトを減少させ
ることができる。
りエイリアシング・アーティファクトを減少させること
に関する。具体的には、再構成処理で用いられるビュー
の数を減少させると、再構成される画像にビュー・エイ
リアシング・アーティファクトが生ずる。このエイリア
シング・アーティファクトを減少させるために、本発明
のアルゴリズムを利用して付加的なビュー・データを形
成すれば、この付加的なビュー・データを逆投影処理で
利用してエイリアシング・アーティファクトを減少させ
ることができる。
【００３１】より具体的に述べると、本発明の再構成ア
ルゴリズムは、逆投影ステップにおいてのみ、標準的な
フィルタ補正逆投影アルゴリズムと異なっている。この
差が図３にグラフで示されており、同図では、実線は、
投影データの１つのセットが物理的に収集されるガント
リ角度βのセットを表している。以下の議論の目的のた
めに、ｐβ （γ）は、フィルタリング後の投影データ
・セットを表すものとする。標準的なフィルタ補正逆投
影アルゴリズムは、ガントリ角度βからのｐβ（γ）を
逆投影する。
ルゴリズムは、逆投影ステップにおいてのみ、標準的な
フィルタ補正逆投影アルゴリズムと異なっている。この
差が図３にグラフで示されており、同図では、実線は、
投影データの１つのセットが物理的に収集されるガント
リ角度βのセットを表している。以下の議論の目的のた
めに、ｐβ （γ）は、フィルタリング後の投影データ
・セットを表すものとする。標準的なフィルタ補正逆投
影アルゴリズムは、ガントリ角度βからのｐβ（γ）を
逆投影する。
【００３２】本発明の再構成アルゴリズムによれば、図
３の破線で示されているような第１のセットのガントリ
角度βを二分する第２のセットのガントリ角度につい
て、第２のセットのフィルタリングされた投影データが
形成される。第１のセットのデータｐβ （γ）から第
２のセットのフィルタリングされた投影データを算出す
るためには、例えば、単純線形補間を用いることができ
る。
３の破線で示されているような第１のセットのガントリ
角度βを二分する第２のセットのガントリ角度につい
て、第２のセットのフィルタリングされた投影データが
形成される。第１のセットのデータｐβ （γ）から第
２のセットのフィルタリングされた投影データを算出す
るためには、例えば、単純線形補間を用いることができ
る。
【００３３】次いで、対応するガントリ角度における両
セットのデータとも、即ち実際のデータも形成されたデ
ータも、逆投影され、これらのデータを用いて画像が再
構成される。逆投影は、例えば、画像形成（ＩＧ）ボー
ド上でパイプ・ライン方式で実現されて、再構成速度を
増大させることができる。言うまでもなく、より高次の
補間を行うためにより多くのビューを用いることもでき
る。又、ビューとビューとの間に２つよりも多いビュー
を形成することもできる。
セットのデータとも、即ち実際のデータも形成されたデ
ータも、逆投影され、これらのデータを用いて画像が再
構成される。逆投影は、例えば、画像形成（ＩＧ）ボー
ド上でパイプ・ライン方式で実現されて、再構成速度を
増大させることができる。言うまでもなく、より高次の
補間を行うためにより多くのビューを用いることもでき
る。又、ビューとビューとの間に２つよりも多いビュー
を形成することもできる。
【００３４】以上に述べたアルゴリズムは、画像の方位
角方向の分解能を劣化させる。しかしながら、方位角方
向の分解能を限定するその他の因子、例えば、検出器の
１次速度等を考慮すると、この付加的な劣化は目立たな
いものであるか又は許容可能なものであろう。Ｂ．フィルタ・カーネル・ブーストを伴うチャンネル圧
縮 計算の高速化のために、各々の投影チャンネルを２つの
検出器チャンネル又は検出器セルによって形成すること
ができる。具体的には、これらのセルは、１つの出力、
即ち１つの投影チャンネルを形成するように連結（gan
g）され、例えば、二重連結される。以下に述べる実施
例では、セルは二重連結されているものと仮定されてい
る。しかしながら、より高い圧縮比を用いることもでき
る。連結は、以下の式で記述される。
角方向の分解能を劣化させる。しかしながら、方位角方
向の分解能を限定するその他の因子、例えば、検出器の
１次速度等を考慮すると、この付加的な劣化は目立たな
いものであるか又は許容可能なものであろう。Ｂ．フィルタ・カーネル・ブーストを伴うチャンネル圧
縮 計算の高速化のために、各々の投影チャンネルを２つの
検出器チャンネル又は検出器セルによって形成すること
ができる。具体的には、これらのセルは、１つの出力、
即ち１つの投影チャンネルを形成するように連結（gan
g）され、例えば、二重連結される。以下に述べる実施
例では、セルは二重連結されているものと仮定されてい
る。しかしながら、より高い圧縮比を用いることもでき
る。連結は、以下の式で記述される。
【００３５】［６］ ξk ′＝ξ2k＋ξ2k+1 チャンネル連結は、例えば、空気較正（Ａｉｒ−ｃａ
ｌ）補正の直後に行うことができる。当業界で公知のよ
うに、Ａｉｒ−ｃａｌ補正は、正規化、チャンネル拡張
（展開、expansion ）、Ｑｃａｌ（即ち、画像較正）、
シータ・フィクス及びクロス・トーク補正を含んでい
る。代替的には、チャンネル連結を検出器１次速度／残
光（afterglow ）補正の直後に実行して、速度について
の最大の利益を得ることもできる。上述の処理は好まし
くは、Ａｉｒ−ｃａｌ補正の前（即ち、正規化、チャン
ネル拡張、Ｑｃａｌ、シータ・フィクス及びクロス・ト
ーク補正の前）に実行される。
ｌ）補正の直後に行うことができる。当業界で公知のよ
うに、Ａｉｒ−ｃａｌ補正は、正規化、チャンネル拡張
（展開、expansion ）、Ｑｃａｌ（即ち、画像較正）、
シータ・フィクス及びクロス・トーク補正を含んでい
る。代替的には、チャンネル連結を検出器１次速度／残
光（afterglow ）補正の直後に実行して、速度について
の最大の利益を得ることもできる。上述の処理は好まし
くは、Ａｉｒ−ｃａｌ補正の前（即ち、正規化、チャン
ネル拡張、Ｑｃａｌ、シータ・フィクス及びクロス・ト
ーク補正の前）に実行される。
【００３６】チャンネル連結により、Ａｉｒ−ｃａｌ補
正の後に適用される較正ベクトルの多くは、各々の新た
なチャンネルが今や以前のチャンネルの２つを表してい
るという事実を反映するように修正される必要がある。
影響を受けるベクトルは、例えば、ビーム・ハードニン
グ・ベクトルである。３つのビーム・ハードニング・ベ
クトルＢ1 、Ｂ2 及びＢ3 については、以下の関係式を
用いて新たなベクトルを形成する。
正の後に適用される較正ベクトルの多くは、各々の新た
なチャンネルが今や以前のチャンネルの２つを表してい
るという事実を反映するように修正される必要がある。
影響を受けるベクトルは、例えば、ビーム・ハードニン
グ・ベクトルである。３つのビーム・ハードニング・ベ
クトルＢ1 、Ｂ2 及びＢ3 については、以下の関係式を
用いて新たなベクトルを形成する。
【００３７】［７］Ｂ′1 k＝０．５（Ｂ1 2k ＋Ｂ
1 2k+1 ） Ｂ′2 k＝０．５（Ｂ2 2k ＋Ｂ2 2k+1 ） Ｂ′3 k＝０．５（Ｂ3 2k ＋Ｂ3 2k+1 ） これらのベクトルは、「レコン・ループ（recon-loo
p）」の前に形成されるので、ベクトル形成処理に対す
る修正が速度の面で再構成の性能に影響を与えるような
ことがあってはならない。
1 2k+1 ） Ｂ′2 k＝０．５（Ｂ2 2k ＋Ｂ2 2k+1 ） Ｂ′3 k＝０．５（Ｂ3 2k ＋Ｂ3 2k+1 ） これらのベクトルは、「レコン・ループ（recon-loo
p）」の前に形成されるので、ベクトル形成処理に対す
る修正が速度の面で再構成の性能に影響を与えるような
ことがあってはならない。
【００３８】二重チャンネル連結が画質に及ぼす１つの
直接的な影響は、空間分解能の低下である。例えば、Ｃ
Ｔフルオロ・システムが分解する（見分ける）必要のあ
る最小の物体は、５ｍｍである。この分解能の低下を少
なくとも部分的に補償するために、再構成フィルタ・カ
ーネル・ブーストを利用することができる。具体的に
は、再構成フィルタ（周波数領域での）に、中周波数域
及び高周波数域により大きな大きさを有している以下の
ウィンドウ関数のようなウィンドウ関数を乗算する。
直接的な影響は、空間分解能の低下である。例えば、Ｃ
Ｔフルオロ・システムが分解する（見分ける）必要のあ
る最小の物体は、５ｍｍである。この分解能の低下を少
なくとも部分的に補償するために、再構成フィルタ・カ
ーネル・ブーストを利用することができる。具体的に
は、再構成フィルタ（周波数領域での）に、中周波数域
及び高周波数域により大きな大きさを有している以下の
ウィンドウ関数のようなウィンドウ関数を乗算する。
【００３９】 ［８］ ｗ＝１＋α1 ｆ＋α2 ｆ2 ＋α3 ｆ3 ＋α4 ｆ4 ここで、α1 乃至α4 はパラメータである。特定的な一
実施例では、α1 ＝０．０、α2 ＝０．６、α3 ＝０．
２及びα4 ＝０．０というパラメータ・セットが利用さ
れる。上述のフィルタ・カーネル・ブーストはまた、シ
ステムの分解能を他の因子によって向上させる必要があ
るようなその他の場合にも適用することができる。例え
ば、再構成カーネル・ブーストを利用して、周波数領域
の補間処理を省くことによる分解能の劣化を補償するこ
とができる。具体的には、フーリエ変換後の投影データ
が、フィルタ・カーネルを乗算される前に複製される。
この処理は、周波数空間における補間を実行することと
同等である。なぜなら、この処理を受けた後のフィルタ
リングされた投影は、サンプリング点の数が２倍になっ
ているからである。補間は周波数空間で実行されるの
で、投影の周波数成分を保存する。しかしながら、この
処理は、フーリエ変換のサイズを２倍に増大させるの
で、計算経費が高い。再構成速度を考慮するならば、空
間領域での補間を行うことが望ましいであろう。例え
ば、４点ラグランジュ補間装置を用いることができる。
但し、システムの分解能は僅かに劣化する。この劣化
は、フィルタ・カーネルにウィンドウ関数（式（８））
を予め乗じておくことにより補償することができる。標
準的な再構成カーネル及びソフト再構成カーネルについ
ては、α1 ＝０．０、α2 ＝０．１、α3 ＝０．３及び
α4 ＝０．０というパラメータ・セットを利用すること
ができる。
実施例では、α1 ＝０．０、α2 ＝０．６、α3 ＝０．
２及びα4 ＝０．０というパラメータ・セットが利用さ
れる。上述のフィルタ・カーネル・ブーストはまた、シ
ステムの分解能を他の因子によって向上させる必要があ
るようなその他の場合にも適用することができる。例え
ば、再構成カーネル・ブーストを利用して、周波数領域
の補間処理を省くことによる分解能の劣化を補償するこ
とができる。具体的には、フーリエ変換後の投影データ
が、フィルタ・カーネルを乗算される前に複製される。
この処理は、周波数空間における補間を実行することと
同等である。なぜなら、この処理を受けた後のフィルタ
リングされた投影は、サンプリング点の数が２倍になっ
ているからである。補間は周波数空間で実行されるの
で、投影の周波数成分を保存する。しかしながら、この
処理は、フーリエ変換のサイズを２倍に増大させるの
で、計算経費が高い。再構成速度を考慮するならば、空
間領域での補間を行うことが望ましいであろう。例え
ば、４点ラグランジュ補間装置を用いることができる。
但し、システムの分解能は僅かに劣化する。この劣化
は、フィルタ・カーネルにウィンドウ関数（式（８））
を予め乗じておくことにより補償することができる。標
準的な再構成カーネル及びソフト再構成カーネルについ
ては、α1 ＝０．０、α2 ＝０．１、α3 ＝０．３及び
α4 ＝０．０というパラメータ・セットを利用すること
ができる。
【００４０】Ｃ．フィルタリング 患者のモーション・アーティファクトを減少させるため
に、以下に述べる重み付け方式を利用して、各々のビュ
ーに対して実行されるフィルタリングの量を最小化する
ことができる。具体的には、ＣＴ透視検査法の用途で
は、例示的な実現方法として、ガントリを１秒当たり１
回転で患者の周りを回転させながら、１秒当たり６フレ
ームの速度で画像が形成される。従って、大きな重なり
のある再構成が実行される。換言すれば、各々の投影
が、多数の画像の形成に利用される。フィルタリング・
ステップは、再構成の中で最も時間の掛かる部分である
ので、各々の再構成される画像について各々の投影を繰
り返しフィルタリングするようなことは避けた方が望ま
しい。
に、以下に述べる重み付け方式を利用して、各々のビュ
ーに対して実行されるフィルタリングの量を最小化する
ことができる。具体的には、ＣＴ透視検査法の用途で
は、例示的な実現方法として、ガントリを１秒当たり１
回転で患者の周りを回転させながら、１秒当たり６フレ
ームの速度で画像が形成される。従って、大きな重なり
のある再構成が実行される。換言すれば、各々の投影
が、多数の画像の形成に利用される。フィルタリング・
ステップは、再構成の中で最も時間の掛かる部分である
ので、各々の再構成される画像について各々の投影を繰
り返しフィルタリングするようなことは避けた方が望ま
しい。
【００４１】従って、オーバースキャン重み付けアルゴ
リズムを利用することができる。オーバースキャン重み
付けは、チャンネルの方向に沿って一定であるので、フ
ィルタリング及び重み付け演算を反転させることがで
き、１投影当たり１回のフィルタリングしか必要でな
い。次いで、逆投影の前に、各々のフィルタリングされ
た投影に異なる重みを乗算することができる。オーバー
スキャン重み付けアルゴリズムは、以下の式に従って実
行される。
リズムを利用することができる。オーバースキャン重み
付けは、チャンネルの方向に沿って一定であるので、フ
ィルタリング及び重み付け演算を反転させることがで
き、１投影当たり１回のフィルタリングしか必要でな
い。次いで、逆投影の前に、各々のフィルタリングされ
た投影に異なる重みを乗算することができる。オーバー
スキャン重み付けアルゴリズムは、以下の式に従って実
行される。
【００４２】 ［９］ ｗ（γ，β）＝３θ2 （γ，β）−２θ3 （γ，β） ここで、０≦β＜β0 のとき、 θ（γ，β）＝β／β0 β0 ≦β＜２πのとき、 θ（γ，β）＝１ ２π≦β＜２π＋β0 のとき、 θ（γ，β）＝（２π＋β0 −β）／β0 であり、ここで、β0 は、オーバースキャン角度を設定
するパラメータである。パラメータβ0 は、画質と再構
成速度との間の最良の兼ね合いに基づいて決定される。
するパラメータである。パラメータβ0 は、画質と再構
成速度との間の最良の兼ね合いに基づいて決定される。
【００４３】上述の重み付けは、走査の開始時及び終了
時からの寄与を強調しない（ｄｅ−ｅｍｐｈａｓｉｚ
ｅ）ようにする。各々のビューについて、先ず、断層像
再構成フィルタが適用され、引き続いて、ビューに対し
て少なくとも２つの異なる重みを乗算し、次いで、重み
付けされたビューを少なくとも２つの異なる画像位置に
逆投影する。次いで、各々の画像メモリの内容は、所定
の数のビューが蓄積された後に、転送され初期化され
る。
時からの寄与を強調しない（ｄｅ−ｅｍｐｈａｓｉｚ
ｅ）ようにする。各々のビューについて、先ず、断層像
再構成フィルタが適用され、引き続いて、ビューに対し
て少なくとも２つの異なる重みを乗算し、次いで、重み
付けされたビューを少なくとも２つの異なる画像位置に
逆投影する。次いで、各々の画像メモリの内容は、所定
の数のビューが蓄積された後に、転送され初期化され
る。
【００４４】加えて、多重のフィルタリングを実行する
多重プロセッサによるハーフスキャン重み付けも利用す
ることができる。具体的には、所与の画像フレーム・レ
ートにおいて各々の投影が最大Ｎ個の画像に寄与するも
のと仮定する。例えば、３フレーム／回転の場合につい
てはＮ＝２とし、５フレーム／回転の場合についてはＮ
＝４とする。多数の画像の再構成を同時に行うために
は、図４に示すデータ処理アーキテクチャを用いること
ができる。時間分解能を最高にするためには、セグメン
ト化再構成が利用される。又、３フレーム／回転の場合
には、２つの枝（ブランチ）しか必要でない。この設計
のボトルネック（隘路）は、フィルタリング・ステップ
であるが、フーリエ領域補間を省き、チャンネル圧縮を
２：１にすることにより高速化することができる。
多重プロセッサによるハーフスキャン重み付けも利用す
ることができる。具体的には、所与の画像フレーム・レ
ートにおいて各々の投影が最大Ｎ個の画像に寄与するも
のと仮定する。例えば、３フレーム／回転の場合につい
てはＮ＝２とし、５フレーム／回転の場合についてはＮ
＝４とする。多数の画像の再構成を同時に行うために
は、図４に示すデータ処理アーキテクチャを用いること
ができる。時間分解能を最高にするためには、セグメン
ト化再構成が利用される。又、３フレーム／回転の場合
には、２つの枝（ブランチ）しか必要でない。この設計
のボトルネック（隘路）は、フィルタリング・ステップ
であるが、フーリエ領域補間を省き、チャンネル圧縮を
２：１にすることにより高速化することができる。
【００４５】第２の画像形成ボードを加えることによ
り、より高速のフレーム・レートを達成することができ
る。又、データ処理を更に高速化するために、いくつか
の前処理ステップ及び後処理ステップをバイパスするこ
とができる。Ｄ．逆投影 ＣＴフルオロ・モードでは、６つの異なる画像が任意の
時刻に再構成を受けており、これらの画像に必要とされ
る多数の重み付けされた投影が逆投影用メモリに一度に
ロードされている必要がある。選択されたオーバースキ
ャン角度に基づいて、重み付けされた投影の数を減少さ
せて、逆投影用メモリへのデータ転送を高速化すること
ができる。より具体的に、例示的なシステムについて述
べると、オーバースキャン回転の６分の１回転ごとに、
１つの位置における完全な画像が形成される。従って、
逆投影用メモリは、６つの副領域に分割されている。各
々の瞬間に、フィルタリングされた投影が、異なるオー
バースキャン重みで重み付けされ、６つの副領域のすべ
てに逆投影される。特定的な一実施例では、例えば、完
全な１つの画像を形成するのに６９６のビューが要求さ
れる。従って、６９６番目の投影が逆投影された後に、
第１の完全な画像が副領域番号１から取得される。１１
６ビューの後、第２の完全な画像が副領域番号２から取
得される。この過程は、６番目の画像が完了した後に繰
り返される。
り、より高速のフレーム・レートを達成することができ
る。又、データ処理を更に高速化するために、いくつか
の前処理ステップ及び後処理ステップをバイパスするこ
とができる。Ｄ．逆投影 ＣＴフルオロ・モードでは、６つの異なる画像が任意の
時刻に再構成を受けており、これらの画像に必要とされ
る多数の重み付けされた投影が逆投影用メモリに一度に
ロードされている必要がある。選択されたオーバースキ
ャン角度に基づいて、重み付けされた投影の数を減少さ
せて、逆投影用メモリへのデータ転送を高速化すること
ができる。より具体的に、例示的なシステムについて述
べると、オーバースキャン回転の６分の１回転ごとに、
１つの位置における完全な画像が形成される。従って、
逆投影用メモリは、６つの副領域に分割されている。各
々の瞬間に、フィルタリングされた投影が、異なるオー
バースキャン重みで重み付けされ、６つの副領域のすべ
てに逆投影される。特定的な一実施例では、例えば、完
全な１つの画像を形成するのに６９６のビューが要求さ
れる。従って、６９６番目の投影が逆投影された後に、
第１の完全な画像が副領域番号１から取得される。１１
６ビューの後、第２の完全な画像が副領域番号２から取
得される。この過程は、６番目の画像が完了した後に繰
り返される。
【００４６】この例示的なシステムでは、再構成ボード
は８つの並行したパイプに分割されており、オーバース
キャンの１回転当たり６つの画像が形成されるので、各
々の画像形成に用いられるビューの数は、４８（即ち、
８の６倍）で割り切れる必要がある。上述の選択は、４
８では割り切れない（即ち、６９６は４８で割り切れな
い。）。言うまでもなく、オーバースキャン角度を大幅
に増大させる（例えば、６９６よりも大きく４８で割り
切れる最小の数は７２０であり、これは、３５．１°の
オーバースキャン角度に対応している）ことは望ましく
ない。なぜなら、遅れが大幅に増大するからである。
又、オーバースキャン角度を大幅に減少させる（例え
ば、６９６よりも小さく４８で割り切れる最大の数は６
７２であり、これは、８．８°のオーバースキャン角度
に対応している）ことも望ましくない。その理由は、患
者のモーション・アーティファクトが大幅に増大するか
らである。
は８つの並行したパイプに分割されており、オーバース
キャンの１回転当たり６つの画像が形成されるので、各
々の画像形成に用いられるビューの数は、４８（即ち、
８の６倍）で割り切れる必要がある。上述の選択は、４
８では割り切れない（即ち、６９６は４８で割り切れな
い。）。言うまでもなく、オーバースキャン角度を大幅
に増大させる（例えば、６９６よりも大きく４８で割り
切れる最小の数は７２０であり、これは、３５．１°の
オーバースキャン角度に対応している）ことは望ましく
ない。なぜなら、遅れが大幅に増大するからである。
又、オーバースキャン角度を大幅に減少させる（例え
ば、６９６よりも小さく４８で割り切れる最大の数は６
７２であり、これは、８．８°のオーバースキャン角度
に対応している）ことも望ましくない。その理由は、患
者のモーション・アーティファクトが大幅に増大するか
らである。
【００４７】このために、また逆投影の速度を増大させ
るためにも、各々の画像を１１６ビューの倍数の所で開
始するのではなく、第２の画像はビュー１２０で開始さ
れる。第３の画像は第２の画像の１１２ビュー後に開始
する。第４の画像は再び１２０ビューの値に開始する。
第５の画像は更に１１２ビューだけ遅延される。この過
程は継続する。
るためにも、各々の画像を１１６ビューの倍数の所で開
始するのではなく、第２の画像はビュー１２０で開始さ
れる。第３の画像は第２の画像の１１２ビュー後に開始
する。第４の画像は再び１２０ビューの値に開始する。
第５の画像は更に１１２ビューだけ遅延される。この過
程は継続する。
【００４８】より一般的に述べると、完全な１つの画像
を形成するのに要求されるビューの数をＮと表す。又、
並行処理パイプの数をＸと表し、Ｎビュー回転につき形
成される画像の数をＹと表す。ＮがＹで割り切れ且つ
（ＸＹ）で割り切れないときには、連続した画像につい
ての開始ビュー番号を、交互に、直前の画像の開始ビュ
ーの（Ｎ／Ｙ）＋Ｘ／２ビュー後、及び（Ｎ／Ｙ）−Ｘ
／２ビュー後とすることができる。この順序は交換可能
である。
を形成するのに要求されるビューの数をＮと表す。又、
並行処理パイプの数をＸと表し、Ｎビュー回転につき形
成される画像の数をＹと表す。ＮがＹで割り切れ且つ
（ＸＹ）で割り切れないときには、連続した画像につい
ての開始ビュー番号を、交互に、直前の画像の開始ビュ
ーの（Ｎ／Ｙ）＋Ｘ／２ビュー後、及び（Ｎ／Ｙ）−Ｘ
／２ビュー後とすることができる。この順序は交換可能
である。
【００４９】上述の逆投影アルゴリズムは、システム遅
延及び画像アーティファクトについての重大な不利益を
回避する。言うまでもなく、画像と画像との間には、数
ミリ秒だけ変化する極く僅かな非一様な時間間隔が存在
している。更に、逆投影装置が十分な速度を有している
ならば、各々の投影は、ある回数、例えば６回、逆投影
されることもできる。次いで、この逆投影されたビュー
は、スケーリングされて、異なる画像メモリに追加され
る。
延及び画像アーティファクトについての重大な不利益を
回避する。言うまでもなく、画像と画像との間には、数
ミリ秒だけ変化する極く僅かな非一様な時間間隔が存在
している。更に、逆投影装置が十分な速度を有している
ならば、各々の投影は、ある回数、例えば６回、逆投影
されることもできる。次いで、この逆投影されたビュー
は、スケーリングされて、異なる画像メモリに追加され
る。
【００５０】加えて、逆投影が再構成処理のボトルネッ
クとなっているような条件の下では、単純化された逆投
影手法を用いることができる。より具体的には、基本的
な画像逆投影操作は次の通りである。即ち、各々のフィ
ルタリングされた投影が、再構成格子画素の全体にわた
るループを介して画像上に逆投影される。患者の座標系
（ｘ，ｙ）及びカレント・ビューに関連した回転した座
標系（ｘ′，ｙ′）を考えると（図５）、逆投影は、妥
当な投影データの補間を実行するために、ファン角度η
（ビュー及び画素に依存）の計算に頼っている。又、逆
投影は、（１／Ｌ）2 の計算も要求する。ここで、Ｌ＝
Ｌ（β，ｘ，ｙ）は、画素からファン頂点までの距離
（ビュー及び画素に依存）である。β0 及び（ｘ0 ，ｙ
0 ）の周りでη及び（１／Ｌ）2 を線形化することによ
り、以下の式が得られる。
クとなっているような条件の下では、単純化された逆投
影手法を用いることができる。より具体的には、基本的
な画像逆投影操作は次の通りである。即ち、各々のフィ
ルタリングされた投影が、再構成格子画素の全体にわた
るループを介して画像上に逆投影される。患者の座標系
（ｘ，ｙ）及びカレント・ビューに関連した回転した座
標系（ｘ′，ｙ′）を考えると（図５）、逆投影は、妥
当な投影データの補間を実行するために、ファン角度η
（ビュー及び画素に依存）の計算に頼っている。又、逆
投影は、（１／Ｌ）2 の計算も要求する。ここで、Ｌ＝
Ｌ（β，ｘ，ｙ）は、画素からファン頂点までの距離
（ビュー及び画素に依存）である。β0 及び（ｘ0 ，ｙ
0 ）の周りでη及び（１／Ｌ）2 を線形化することによ
り、以下の式が得られる。
【００５１】 ［１０］ η（β0 ＋ｄβ）≒η（β0 ）＋Ａ×ｄβ
【００５２】
【数９】
【００５３】ビュー間のみでの線形化の応用では、量η
及び（１／Ｌ）2 の完全な計算はＭ個のビューごとに行
われる。ここで、Ｍはパラメータである。その他のビュ
ーの各々については、これらの量は、線形補間を用いて
推定される。実際上は、完全に処理されるべき次のビュ
ーの事前算出に頼ることにより、線形近似を算出すると
より簡単である。ビュー間及びビュー内の線形化におい
ては、上述と同じ方法を用いることができるが、但し、
以前に完全に処理されたビューについては、η及び（１
／Ｌ）2 についての計算は、Ｐ個の画素ごとに１回しか
発生せず、間の値は線形補間される点が異なる。
及び（１／Ｌ）2 の完全な計算はＭ個のビューごとに行
われる。ここで、Ｍはパラメータである。その他のビュ
ーの各々については、これらの量は、線形補間を用いて
推定される。実際上は、完全に処理されるべき次のビュ
ーの事前算出に頼ることにより、線形近似を算出すると
より簡単である。ビュー間及びビュー内の線形化におい
ては、上述と同じ方法を用いることができるが、但し、
以前に完全に処理されたビューについては、η及び（１
／Ｌ）2 についての計算は、Ｐ個の画素ごとに１回しか
発生せず、間の値は線形補間される点が異なる。
【００５４】逆投影方程式は、下記の通りである。
【００５５】
【数１０】
【００５６】これらの関係式は、ファン角度、及びファ
ン頂点から画素への距離の逆二乗を決定する基本的な関
係式として有用である。これらの関係式を単純化する
と、計算上の大幅な節減になる。具体的には、ビュー相
互間線形化の方法において、以下の関係式を適用するこ
とができる。 ［１３］ η（β0 ＋ｄβ）≒η（β0 ）＋Ａ×ｄβ
ン頂点から画素への距離の逆二乗を決定する基本的な関
係式として有用である。これらの関係式を単純化する
と、計算上の大幅な節減になる。具体的には、ビュー相
互間線形化の方法において、以下の関係式を適用するこ
とができる。 ［１３］ η（β0 ＋ｄβ）≒η（β0 ）＋Ａ×ｄβ
【００５７】
【数１１】
【００５８】及び
【００５９】
【数１２】
【００６０】パラメータＡ及びＤは、式（１４）及び式
（１６）を用いて決定しなければならないわけではな
い。その代わりに、Ａ及びＤは、ビューＮ及びビューＮ
＋Ｍの「見込み（look-ahead) 」的な完全な計算から推
定することができる。間隙 ］Ｎ，Ｎ＋Ｍ［ のビュー
については、式（１２）の計算はスキップ（飛び越し）
されて、ビューＮ及びビューＮ＋ＭからＡ及びＤを推定
することに基づく線形近似によって置き換えられる。
（１６）を用いて決定しなければならないわけではな
い。その代わりに、Ａ及びＤは、ビューＮ及びビューＮ
＋Ｍの「見込み（look-ahead) 」的な完全な計算から推
定することができる。間隙 ］Ｎ，Ｎ＋Ｍ［ のビュー
については、式（１２）の計算はスキップ（飛び越し）
されて、ビューＮ及びビューＮ＋ＭからＡ及びＤを推定
することに基づく線形近似によって置き換えられる。
【００６１】Ｅ．並行処理 再構成処理を更に高速化するために、多くの処理を異な
るプロセッサで並行して実行することが企図される。例
えば、前処理、フィルタリング、逆投影及び後処理をそ
れぞれ異なるプロセッサで実行することができる。この
ような構成によれば、１つのプロセッサがビューｉを処
理している間に、別のプロセッサがビューｉ＋１を処理
することができる。更に、逆投影装置が画像番号ｉを処
理している間に、後処理ユニットが画像番号ｉ−１を処
理することができる。
るプロセッサで並行して実行することが企図される。例
えば、前処理、フィルタリング、逆投影及び後処理をそ
れぞれ異なるプロセッサで実行することができる。この
ような構成によれば、１つのプロセッサがビューｉを処
理している間に、別のプロセッサがビューｉ＋１を処理
することができる。更に、逆投影装置が画像番号ｉを処
理している間に、後処理ユニットが画像番号ｉ−１を処
理することができる。
【００６２】以上に述べたＣＴフルオロ・システムは、
許容可能な画質を提供しながら、公知のフルオロ・シス
テムよりも増大したフレーム・レートを有している。言
うまでもなく、このシステムは、上述のアルゴリズムか
らいくつかのみを選択したもの、及び上述のアルゴリズ
ムからいくつかの組み合わせを選択したものを実現して
いればよいのであって、必ずしもすべてのアルゴリズム
を実現していなければならないわけではない。
許容可能な画質を提供しながら、公知のフルオロ・シス
テムよりも増大したフレーム・レートを有している。言
うまでもなく、このシステムは、上述のアルゴリズムか
らいくつかのみを選択したもの、及び上述のアルゴリズ
ムからいくつかの組み合わせを選択したものを実現して
いればよいのであって、必ずしもすべてのアルゴリズム
を実現していなければならないわけではない。
【００６３】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り、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。従って、本発明の要旨は、特許請求の範囲
によって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り、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。従って、本発明の要旨は、特許請求の範囲
によって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に示すシステムの概略ブロック図である。
【図３】エイリアシング・アーティファクトを減少させ
ることに関連して用いられる実際の投影データ及び形成
された投影データのグラフである。
ることに関連して用いられる実際の投影データ及び形成
された投影データのグラフである。
【図４】画像形成ボードの一例の概略図である。
【図５】ビュー角度βについてのファン・ビーム投影を
示す線図である。
示す線図である。
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 コンピュータ 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 患者テーブル ４８ ガントリ開口
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 スティーブン・ダブリュ・メッツ アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ミル ウォーキー、ナンバージェイ、イースト・ ケイン・プレイス、1714番 (72)発明者 ジリッシュ・サリグラム アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ブル クフィールド、ダスティン・ドライブ、 330番 (72)発明者 ガイ・マリー・ベッソン アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワウ ワトサ、ロックウェイ・プレイス、8213番 (72)発明者 フイ・フー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワウ ケシャ、ヒルビュー・サークル、312番 (72)発明者 サンディープ・デュッタ アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ニュ ー・バーリン、ワイ107、サウス・パイン ウッド・クリーク、3150番 (72)発明者 ロバート・フランクリン・ゼンツィヒ アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ジャ ーマンタウン、ティンバーライン、ダブリ ュ164・エヌ10535 (72)発明者 ミン・シェ アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワウ ケシャ、ストウニィー・リッジ・ドライ ブ、2213番
Claims (25)
- 【請求項１】 Ｘ線源と、該Ｘ線源に整列していて、複
数の検出器セルを有しているＸ線検出器と、該Ｘ線検出
器に結合されているプロセッサとを含み、１回の走査か
ら第１のセットの投影データを取得するように構成され
ているコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムにおい
て、前記プロセッサが、 多数のビューを１つのビューとして結合することにより
前記第１のセットのデータを圧縮すると共に、圧縮され
たビュー相互間で一定のビュー角度増分を維持し、 補間を用いて第２のセットのデータを形成し、 少なくとも２つの隣接した検出器セルからの投影データ
を連結し、 分解能の低下を少なくとも部分的に補償し、 それぞれの画像を形成すべきそれぞれのビューを選択
し、その際、該ビューは、完全な１つの画像を形成する
のに要求されるビューの数Ｎと、並行処理パイプの数Ｘ
と、Ｎビュー回転につき形成される画像の数Ｙとに基づ
いて選択され、且つ逆投影に用いられる諸量がビュー相
互間線形化に基づいているようにして逆投影を実行する
ように構成されていること、を特徴とするコンピュータ
断層撮影システム。 - 【請求項２】 前記圧縮されたデータ・セットは、 ｋ＝０，２，４，…のとき、 ｐcompressed（ｋ）＝ｐoriginal（３ｋ／２） ｋ＝１，３，５，…のとき、 ｐcompressed（ｋ）＝０．５［ｐoriginal｛（３ｋ−
１）／２｝＋ｐoriginal｛（３ｋ＋１）／２｝］ に従って形成されている請求項１に記載のコンピュータ
断層撮影システム。 - 【請求項３】 前記第２のセットのデータは、前記第１
のセットのデータのガントリ角度を二分するガントリ角
度のセットについて形成されている請求項１に記載のコ
ンピュータ断層撮影システム。 - 【請求項４】 前記連結は、 ξk ′＝ξ2k＋ξ2k+1 に従って実行されている請求項１に記載のコンピュータ
断層撮影システム。 - 【請求項５】 前記プロセッサは更に、ビーム・ハード
ニング・ベクトルＢ 1 、Ｂ2 及びＢ3 を変換して以下の
ベクトル Ｂ′1 k＝０．５（Ｂ1 2k ＋Ｂ1 2k+1 ） Ｂ′2 k＝０．５（Ｂ2 2k ＋Ｂ2 2k+1 ） Ｂ′3 k＝０．５（Ｂ3 2k ＋Ｂ3 2k+1 ） を形成するように構成されている請求項４に記載のコン
ピュータ断層撮影システム。 - 【請求項６】 分解能の低下を少なくとも部分的に補償
するために、前記プロセッサは、再構成フィルタに、よ
り大きな大きさを有しているウィンドウ関数を乗算する
ように構成されている請求項１に記載のコンピュータ断
層撮影システム。 - 【請求項７】 前記ウィンドウ関数は、 ｗ＝１＋α1 ｆ＋α2 ｆ2 ＋α3 ｆ3 ＋α4 ｆ4 であり、ここで、α1 乃至α4 はパラメータである請求
項６に記載のコンピュータ式断層撮影システム。 - 【請求項８】 α1 ＝０．０、α2 ＝０．６、α3 ＝
０．２及びα4 ＝０．０である請求項７に記載のコンピ
ュータ断層撮影システム。 - 【請求項９】 前記プロセッサは更に、前記データを重
み付けするように構成されている請求項１に記載のコン
ピュータ断層撮影システム。 - 【請求項１０】 前記重み付けは、 ｗ（γ，β）＝３θ2 （γ，β）−２θ3 （γ，β） に従って実行され、ここで、 ０≦β＜β0 のとき、 θ（γ，β）＝β／β0 β0 ≦β＜２πのとき、 θ（γ，β）＝１ ２π≦β＜２π＋β0 のとき、 θ（γ，β）＝（２π＋β0 −β）／β0 であり、ここで、β0 はオーバースキャン角度を設定す
るパラメータである請求項９に記載のコンピュータ断層
撮影システム。 - 【請求項１１】 それぞれの画像を形成すべきそれぞれ
のビューを選択するために、ＮがＹで割り切れ且つ（Ｘ
Ｙ）で割り切れないときには、前記プロセッサは更に、
連続した画像についての開始ビュー番号として、交互に
（Ｎ／Ｙ）＋Ｘ／２のビュー及び（Ｎ／Ｙ）−Ｘ／２の
ビューとするように構成されている請求項１に記載のコ
ンピュータ断層撮影システム。 - 【請求項１２】 η及び（１／Ｌ）2 がβ0 及び（ｘ
0 ，ｙ0 ）の周りで線形化され、 η（β0 ＋ｄβ）≒η（β0 ）＋Ａ×ｄβ 【数１】 である請求項１に記載のコンピュータ断層撮影システ
ム。 - 【請求項１３】 η及び（１／Ｌ）2 の完全な計算は、
Ｍ個のビューごとに行われ、ここで、Ｍはパラメータで
あり、その他の各々のビューについては、前記諸量は線
形補間を用いて推定される請求項１２に記載のコンピュ
ータ断層撮影システム。 - 【請求項１４】 η及び（１／Ｌ）2 の計算は、Ｐ個の
ピクセルごとに１回行われ、該計算値と計算値との間の
値は、線形補間され、逆投影方程式が、 【数２】 である請求項１３に記載のコンピュータ断層撮影システ
ム。 - 【請求項１５】 η（β0 ＋ｄβ）≒η（β0 ）＋Ａ×
ｄβ 【数３】 及び 【数４】 である請求項１４に記載のコンピュータ断層撮影システ
ム。 - 【請求項１６】 並行処理を行う多数のプロセッサを更
に含んでいる請求項１に記載のコンピュータ断層撮影シ
ステム。 - 【請求項１７】 多数の画像が前記多数のプロセッサに
より形成される請求項１６に記載のコンピュータ断層撮
影システム。 - 【請求項１８】 一度に１つの画像が前記多数のプロセ
ッサにより形成される請求項１６に記載のコンピュータ
断層撮影システム。 - 【請求項１９】 Ｘ線源と、該Ｘ線源に整列していて、
複数の検出器セルを有しているＸ線検出器と、該Ｘ線検
出器に結合されているプロセッサとを含み、１回の走査
から第１のセットの投影データを取得するように構成さ
れているコンピュータ断層撮影システムにおいて、 前記プロセッサが、再構成フィルタに、より大きな大き
さを有しているウィンドウ関数を乗算することにより、
分解能の低下を少なくとも部分的に補償するように構成
されていること、を特徴とするコンピュータ断層撮影シ
ステム。 - 【請求項２０】 前記ウィンドウ関数は、 ｗ＝１＋α1 ｆ＋α2 ｆ2 ＋α3 ｆ3 ＋α4 ｆ4 であり、ここで、α1 乃至α4 はパラメータである請求
項１９に記載のコンピュータ式断層撮影システム。 - 【請求項２１】 α1 ＝０．０、α2 ＝０．６、α3 ＝
０．２及びα4 ＝０．０である請求項２０に記載のコン
ピュータ断層撮影システム。 - 【請求項２２】 Ｘ線源と、該Ｘ線源に整列しており、
複数の検出器セルを含んでいるＸ線検出器と、該Ｘ線検
出器に結合されているプロセッサとを備えており、η及
び（１／Ｌ）2 をβ0 及び（ｘ0 ，ｙ0 ）の周りで線形
化するように構成されており、 η（β0 ＋ｄβ）≒η（β0 ）＋Ａ×ｄβ 【数５】 であるコンピュータ断層撮影システム。 - 【請求項２３】 η及び（１／Ｌ）2 の完全な計算は、
Ｍ個のビューごとに行われ、ここで、Ｍはパラメータで
あり、その他の各々のビューについては、前記諸量は線
形補間を用いて推定される請求項２２に記載のコンピュ
ータ断層撮影システム。 - 【請求項２４】 η及び（１／Ｌ）2 の計算は、Ｐ個の
ピクセルごとに１回行われ、該計算値と計算値との間の
値は線形補間され、逆投影方程式が、 【数６】 である請求項２３に記載のコンピュータ断層撮影システ
ム。 - 【請求項２５】 η（β0 ＋ｄβ）≒η（β0 ）＋Ａ×
ｄβ 【数７】 及び 【数８】 である請求項２４に記載のコンピュータ断層撮影システ
ム。
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