JPWO2007096936A1 - 断層撮影装置および演算処理プログラム - Google Patents

Abstract

この発明の断層撮影装置は、フラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置である点Ｐおよび投影角度θによって決定された値である（厚みｗ分のＸ線が到着する範囲の）幅Ｌに応じた加算平均で求められたデータＲを用いて再構成を行う逆投影演算処理部を備えているので、再構成位置および投影角度θに起因した画像ボケを低減させることができる。

Description

この発明は、３次元の断層画像を取得する断層撮影装置および演算処理プログラムに関する。

従来、この種の装置として、被検体の体軸周りにＸ線管およびＸ線検出器を回転させるＸ線ＣＴ(Computed Tomography)装置がある。近年、Ｘ線検出器としてフラットパネル型検出器（以下、『ＦＰＤ』と適宜略記する）を用いて、Ｃ型アームによってＸ線管およびＦＰＤを体軸周りに回転駆動させて、ＦＰＤで検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う。なお、Ｘ線ＣＴやそれ以外の断層撮影（いわゆる「非ＣＴタイプ」）においても、投影データに対してフィルタリング処理などを行った後に、逆投影演算処理を行う（例えば、特許文献１参照）。

ＦＰＤは、検出面にはＸ線に有感な複数の検出素子が２次元状に配列されて構成されている。このＦＰＤにおいて検出素子ごとの素子サイズは、これまでのガントリタイプのＣＴ専用検出器の素子サイズよりもかなり細かい。したがって、これまでのＣＴと同等の厚みを持った画像を作成するには、複数の画素を加算して１つの大きな画素とみなして取り扱う必要がある。これについて、従来は、細かく再構成された画像を加算したり、元の画像に対して体軸方向に加算平均フィルタを施した後に再構成を行っている。前者のように細かく再構成された画像を加算するには、たくさんの画像を再構成する必要があり、処理時間が長くなってしまう。そこで、後者のように加算平均フィルタのような加算平均処理を行って、その加算平均処理で求められた値を用いて再構成を行って処理時間を短くする。
特開２００２−２６７６２２号公報（第５−７頁、図６−８）

しかしながら、後者のように元の画像に対して体軸方向に加算平均フィルタを施した後に再構成を行う場合には、画像ボケを引き起こすという問題点がある。図１１および図１２を参照して説明する。図１１は、被検体の体軸方向に沿ったＸ線管およびフラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）の照射状態の模式図であって、図１２は、被検体の体軸からみたＸ線管およびフラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）の照射状態の模式図である。

なお、体軸ｚ方向に拡がるＸ線の照射角度を「コーン角」とするとともに、図１１および図１２のｙ方向に拡がるＸ線の照射角度を「ファン角」とし、Ｘ線管２とＦＰＤ３とを結ぶ軸を「中心軸」とし、体軸ｚに直交して中心軸を含んだ面を「中央断層面」とし、その中央断層面上において所定の座標軸と中心軸とのなす角度を「投影角度」とする。本明細書では、投影角度に用いられる所定の座標軸として図１１および図１２のｘ軸を用いるので、ｘ軸と中心軸とのなす角度を「投影角度」とする。したがって、中心軸とｘ軸とが平行の場合には投影角度は０°または１８０°となり、中心軸とｙ軸とが平行（すなわち中心軸とｘ軸とが直交）の場合には投影角度は９０°または２７０°となる。また、中央断層面は体軸ｚに直交したｘｙ平面となる。

上述したコーン角が大きくなっていくと、被検体Ｍにおいて体軸ｚに沿った回転中心軸から離れた部分を再構成するときには投影角度に応じて拡大率が異なってしまい、被検体Ｍにおける同じ厚み（「スライス幅」とも呼ばれる）が実際にはＦＰＤ３上では互いに異なる長さにそれぞれ投影される。なお、この厚みは収集すべき体軸ｚ方向の厚みであって、この厚みで１枚分の断層画像が再構成されて作成される。

例えば、図１１に示すように、投影角度が０°のときのＸ線管２およびＦＰＤ３を実線で図示するとともに、投影角度が１８０°のときのＸ線管２およびＦＰＤ３を二点鎖線で図示する。厚みｗを有した太線部分で示される部分を通るＸ線の照射範囲は、投影角度が０°のときには点描のハッチングで示した範囲となり、投影角度が１８０°のときには左上斜線のハッチングで示した範囲となる。この図１１からも明らかなように、投影角度に応じてＸ線の照射の拡がりが異なり、その結果、同じ厚みであってもＦＰＤ３上で投影される範囲が異なる。これは、再構成したい被検体Ｍの部位（ここでは図１１中の太線部分で示される部分）からＸ線管２までの距離が、例えば投影角度が０°のときと投影角度が１８０°のときとで異なることによる拡大率の変化に起因する。

一方、ある一定の厚みで被検体Ｍを次々と輪切りにした断層画像を作成するには、上述したように元の画像に対して体軸ｚ方向に加算平均フィルタを施して求められた値を用いて行っている。この加算平均フィルタを施す場合には、ＦＰＤ３に代表される検出器上の点は体軸ｚ方向に特定の画素数に固定された状態で加算平均を行っていたので、被検体Ｍにおいて体軸ｚに沿った回転中心軸から離れた部分では、投影角度によって再構成する厚みが変わり、画像ボケの原因になる。

この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、画像ボケを低減させることができる断層撮影装置および演算処理プログラムを提供することを目的とする。

発明者は、上記の問題を解決するために鋭意研究した結果、次のような知見を得た。

すなわち、加算平均処理を行って、その加算平均処理で求められた値を用いて再構成を行う場合には、特定の画素数に固定された状態で加算平均を行っていたので、同じ厚みであっても実際には投影角度によって再構成する厚み（すなわち検出器に投影される範囲）が変わり、画像ボケの原因になる。また、検出器に投影される範囲は再構成したい被検体Ｍの部位（すなわち再構成位置）および投影角度によって決定される。してみれば、従来の特定の画素数に固定された状態での加算平均処理の手法を変えて、再構成位置や投影角度によって決定される値に応じて行えばよい。このような加算平均で求められたデータを用いて再構成を行えば、画像ボケが生じにくいという知見を得た。

このような知見に基づくこの発明は、次のような構成をとる。
すなわち、この発明の断層撮影装置は、３次元の断層画像を取得する断層撮影装置であって、放射線を被検体に照射する照射源と、前記被検体に照射されて透過された前記放射線を検出する検出手段と、前記照射源と検出手段とを結ぶ軸を中心軸とし、その中心軸に直交する軸の１つを体軸とし、その体軸に直交して前記中心軸を含んだ面を中央断層面とし、その中央断層面上において所定の座標軸と中心軸とのなす角度を投影角度としたときに、前記体軸周りに照射源・検出手段、および被検体の少なくともいずれか一方を回転させる回転手段と、検出手段で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置および前記投影角度によって決定された値に応じた加算平均で求められたデータを用いて前記再構成を行う演算処理手段とを備えていることを特徴とするものである。

この発明の断層撮影装置によれば、検出手段で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置および投影角度によって決定された値に応じた加算平均で求められたデータを用いて演算処理手段は再構成を行う。従来の特定の画素数に固定された状態での加算平均処理の手法を変えて、再構成位置や投影角度によって決定される値に応じて加算平均を行い、その加算平均で求められたデータを用いて再構成を行うことで、再構成位置および投影角度に起因した画像ボケを低減させることができる。

また、この発明の演算処理プログラムは、３次元の断層画像を取得する工程を含んだ一連の演算処理をコンピュータに実行させるための演算処理プログラムであって、放射線を被検体に照射する照射源と前記被検体に照射されて透過された前記放射線を検出する検出手段とを結ぶ軸を中心軸とし、その中心軸に直交する軸の１つを体軸とし、その体軸に直交して前記中心軸を含んだ面を中央断層面とし、その中央断層面上において所定の座標軸と中心軸とのなす角度を投影角度としたときに、検出手段で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置および前記投影角度によって決定された値に応じた加算平均で求められたデータを用いて前記再構成を行う工程を含む演算処理をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。

この発明の演算処理プログラムによれば、検出手段で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置および投影角度によって決定された値に応じた加算平均で求められたデータを用いて演算処理手段は再構成を行う。従来の特定の画素数に固定された状態での加算平均処理の手法を変えて、再構成位置や投影角度によって決定される値に応じて加算平均を行い、その加算平均で求められたデータを用いて再構成を行うことで、再構成位置および投影角度に起因した画像ボケを低減させることができる。

上述したこれらの発明の断層撮影装置および演算処理プログラムにおいて、再構成位置および投影角度によって決定された値の一例は、収集すべき被検体の体軸方向の厚みを透過した放射線が検出手段に投影される範囲であって、その範囲に応じた加算平均で求められたデータを用いて再構成を行うことである。

再構成位置および投影角度によって決定された値の一例が、収集すべき被検体の体軸方向の厚みを透過した放射線が検出手段に投影される範囲の場合には、以下のような例が挙げられる。

かかる場合の一例は、上述した範囲の体軸に沿った方向の幅をＬとし、上述した厚みをｗとし、体軸に直交する面をｘｙ平面としたときにｘｙ平面に投影された再構成位置の座標をそれぞれＸ，Ｙとし、投影角度をθとし、照射源の焦点をＦとし、放射線束の中心の検出手段への到達点をＤとし、体軸周りの回転の回転中心をＯとし、焦点Ｆから到達点Ｄまでの距離をＦＤとし、焦点Ｆから回転中心Ｏまでの距離をＦＯとしたときに、幅ＬをＬ＝ＦＤ×ｗ／（ＦＯ−Ｘｃｏｓθ−Ｙｓｉｎθ）なる式で決定することである。

かかる場合の他の一例は、上述した範囲の体軸に沿った方向の幅の上限および下限の境界の値と、検出手段の範囲内に含まれ、所定の間隔でそれぞれ設定された各セルのときに幅の境界に最も近いセルとセルとの境界の値との大小関係で、それぞれを場合分けして加算平均で求められるべきデータへの寄与量を求め、その寄与量に基づいて加算平均を行うことである。

また、寄与量に基づいて加算平均を行う場合では、所定の間隔は整数であって、設定されたセルの座標は整数であるのが好ましい。所定の間隔を整数にすることで場合分けが行い易くなって、加算平均の処理が簡易になる。

なお、この発明の演算処理プログラムにおいて、上述した範囲の体軸に沿った方向への加算平均を幅に応じて行った後に、検出手段上で体軸に直交する方向への加算平均を行うのが好ましい。このように行うことで加算平均の処理が簡易になる。

また、上述した加算平均は、重み付けのない加算平均であってもよいし、重み付け加算平均であってもよい。

上述したこれらの発明の断層撮影装置および演算処理プログラムにおいて、放射線の一例はＸ線である。

この発明に係る断層撮影装置および演算処理プログラムによれば、従来の特定の画素数に固定された状態での加算平均処理の手法を変えて、再構成位置や投影角度によって決定される値に応じて加算平均を行い、その加算平均で求められたデータを用いて再構成を行うことで、再構成位置および投影角度に起因した画像ボケを低減させることができる。

実施例に係る断層撮影装置の概略構成およびブロック図である。 フラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）の検出面の模式図である。 フィルタードバックプロジェクション（ＦＢＰ）法のアルゴリズムを説明するための模式図である。 フィルタリング処理部での一連の処理を説明するための模式図である。 （ａ）、（ｂ）は、フィルタリング処理部の各フィルタ関数を示す特性図である。 フィルタリング処理後の投影データを仮想の３次元格子群に逆投影演算処理することを説明するための模式図である。 ｚ軸方向からみた、幅と再構成位置と投影角度との関係を説明するための模式図である。 ｘｙ平面上からみた、幅と再構成位置と投影角度との関係を説明するための模式図である。 再構成の対象となる点を通ったＸ線の到達点の周辺の模式図である。 図９にフラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）を併記した模式図である。 被検体の体軸方向に沿ったＸ線管およびフラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）の照射状態の模式図である。 被検体の体軸からみたＸ線管およびフラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）の照射状態の模式図である。

符号の説明

２ … Ｘ線管
３ … フラットパネル型検出器（ＦＰＤ）
４ … Ｃ型アーム
１２ … 逆投影演算処理部
θ … 投影角度
Ｐ … （再構成の対象となる）点
Ｒ … データ
Ｌ … （厚み分のＸ線が到達する範囲の）幅
ｗ … 体軸方向の厚み（スライス幅）
Ａｘ … 中心軸
ｚ … 体軸
Ｏ … 回転中心
Ｍ … 被検体

フラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置である点Ｐおよび投影角度θによって決定された値である（厚みｗ分のＸ線が到着する範囲の）幅Ｌに応じた加算平均で求められたデータＲを用いて再構成を行う。従来の特定の画素数に固定された状態での加算平均処理の手法を変えて、再構成位置や投影角度θによって決定される値に応じて加算平均を行い、その加算平均で求められたデータを用いて再構成を行うことで、再構成位置および投影角度θに起因した画像ボケを低減させるという目的を実現した。

以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。図１は、実施例に係る断層撮影装置の概略構成およびブロック図である。

断層撮影装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置する天板１と、被検体Ｍを挟んで互いに対向されたＸ線管２およびフラットパネル型検出器（ＦＰＤ）３とＸ線管２およびＦＰＤ３を支持するＣ型アーム４とを備えている。Ｘ線管２は、この発明における照射源に相当し、ＦＰＤ３は、この発明における検出手段に相当する。

天板１は、図１の紙面に垂直な体軸ｚ方向に水平移動可能に構成されているととともに、鉛直（図１中のｘ軸）方向に昇降移動可能に構成されている。Ｃ型アーム４は被検体Ｍの体軸ｚ周りに回転するように構成されている。Ｃ型アーム４がこのように回転することで、それに支持されたＸ線管２およびＦＰＤ３を被検体Ｍの体軸ｚ周りに回転させる。このように回転させながら、Ｘ線管２は被検体Ｍに向けてＸ線を照射し、ＦＰＤ３は、そのＸ線管２から被検体Ｍに照射されて透過されたＸ線を検出して一群の投影データを取得する。なお、Ｃ型アーム４をｙ軸方向にも回転するように構成し、Ｘ線管２およびＦＰＤ３を体軸ｚ方向に傾斜させてもよいし、Ｃ型アームを体軸ｚ方向に水平移動可能あるいは鉛直方向に昇降移動可能に構成してもよい。Ｃ型アーム４は、この発明における回転手段に相当する。

この他に、断層撮影装置は、ＦＰＤ３で出力された一群の投影データに対してフィルタリング処理や逆投影演算処理などの処理を行うデータ処理部１０と、ＦＰＤ３で出力された一群の投影データやデータ処理部１０で処理されたデータなどを記憶する記憶部２０と、オペレータが入力設定を行う入力部３０と、投影データや断層画像などを表示するモニタ４０と、これらを統括制御する制御部５０とを備えている。

データ処理部１０は、ＦＰＤ３で出力された一群の投影データに対して所定のフィルタリング処理を施すフィルタリング処理部１１と、フィルタリング処理後の投影データに対して所定の逆投影演算処理を施して断層画像を再構成する逆投影演算処理部１２とを備えている。逆投影演算処理部１２は、この発明における演算処理手段に相当する。

記憶部２０は、ハードディスクなどに代表される記憶媒体で構成されている。本実施例では、ＦＰＤ３で出力されたフィルタリング処理前の投影データや、フィルタリング処理部１１でフィルタリング処理が施されたフィルタリング処理後の投影データや、逆投影演算処理部１２で逆投影演算処理が施されて再構成された断層画像を記憶部２０に書き込んで記憶し、必要に応じて記憶部２０から読み出す。

入力部３０は、オペレータが入力したデータや命令を制御部５０に送り込む。入力部３０は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。制御部５０や上述したフィルタリング処理部１１や逆投影演算処理部１２は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。

なお、各種の断層撮影を行うためのプログラム等を制御部５０やフィルタリング処理部１１や逆投影演算処理部１２などのＣＰＵが実行することでそのプログラムに応じた断層撮影をそれぞれ行う。特に、フィルタリング処理部１１や逆投影演算処理部１２は、フィルタリング処理や逆投影演算処理に関するプログラムを実行することで、そのプログラムに応じたフィルタリング処理や逆投影演算処理をそれぞれ行う。逆投影演算処理に関するプログラムは、この発明における演算処理プログラムに相当する。

次に、ＦＰＤ３について、図２を参照して説明する。図２は、ＦＰＤ３の検出面の模式図である。ＦＰＤ３は、平らな検出面を有する。本実施例では、検出面は平面視、正方形である。ＦＰＤ３は、図２に示すように、その検出面にはＸ線に有感な複数の検出素子ｄが行列状に配列されている。たとえば、縦３０ｃｍ×横３０ｃｍ程の広さの検出面に、縦１５３６個×横１５３６個の検出素子ｄが配列されている。

次に、フィルタリング処理部１１や逆投影演算処理部１２について、図３〜図６を参照して説明する。図３は、フィルタードバックプロジェクション:Filtered Back Projection（以下、『ＦＢＰ』と適宜略記する）法のアルゴリズムを説明するための模式図であって、図４は、フィルタリング処理部での一連の処理を説明するための模式図であって、図５は、フィルタリング処理部の各フィルタ関数を示す特性図であって、図６は、フィルタリング処理後の投影データを仮想の３次元格子群に逆投影演算処理することを説明するための模式図である。

図３に示すように、上述したフィルタリング処理および逆投影演算を組み合わせた方法（すなわちＦＢＰ法）のアルゴリズムは、下記（１）式、（２）式として表される。図３に示すように、異なる投影角度θからの複数の投影データＱに基づいて、立方体Ｐ（ｒ）を再構成することになる。

ただし、Ｐ（ｒ）は、再構成される立方体（３次元ボリュームデータ）の位置ｒでの画素データである。Ｙ（ｒ），Ｚ（ｒ）は、位置ｒの画素がＦＰＤ３の検出面上に投影される点の座標である。Ｑは、投影角度θでのＦＰＤ３の検出面上の投影データである。ｇ_yは、ＦＢＰのフィルタ関数と呼ばれ、後述する｜ω｜（絶対値オメガ）のフィルタ関数である。Ｗは、Ｘ線束の広がりの影響を補正するための係数である。

フィルタリング処理部１１は、一群の投影データに対して所定のフィルタリング処理を施す。ここでは、フーリエ空間で行うフィルタリング処理（図４に示す｜ω｜（絶対値オメガ）フィルタリング処理）について説明するものとする。以下に、フィルタリング処理部１１での｜ω｜フィルタリング処理について説明する。

フィルタリング処理部１１は、例えばＦＰＤ３の検出素子ｄの行ごとの横方向に１次元フーリエ変換を行い、フーリエ面像ＳＣＦ（ｉ，ω）を生成する１次元フーリエ変換部と、１次元フーリエ変換したフーリエ面像ＳＣＦ（ｉ，ω）に対して｜ω｜フィルタリングを施す｜ω｜フィルタリング部と、この｜ω｜フィルタリング部で｜ω｜フィルタリングした後のフーリエ面像ＳＣＦ´（ｉ，ω）を１次元逆フーリエ変換して実空間データに戻す１次元逆フーリエ変換部とを備えている。

｜ω｜フィルタリング部は、図４に示すように、１次元フーリエ変換したフーリエ面像ＳＣＦ（ｉ，ω）の行方向に高周波領域を低減させて高周波ノイズ分を抑制するフィルタとデータ収集走査形態に依存するフィルタとにより構成される｜ω｜フィルタを備えている。なお、上述のデータ収集走査形態に依存するフィルタは、フィルタリング後のフーリエ面像ＳＣＦ´（ｉ，ω）を１次元逆フーリエ変換する際に、直流成分が強調されて生成されるのを抑制しており、直流成分が強調されることに起因する偽像（アーティファクト）を低減させる。

ここで、１次元フーリエ空間でのフィルタリング処理について説明する。１次元フーリエ空間でフィルタリング処理を行うことは、数学的には下記（３）式で示される。

ＳＣＦ´（ｉ，ω）＝ＳＣＦ（ｉ，ω）×Ｍ（ωｉ） … （３）
なお、ＳＣＦ´（ｉ，ω）は、上述したようにフィルタリング処理された後のフーリエ面像であり、Ｍ（ωｉ）は上述した｜ω｜フィルタリング部のフィルタ特性を示す関数である。

なお、Ｍ（ωｉ）は、上述した２つのフィルタ特性を表す関数の積として下記（４）式のように表される。

Ｍ（ωｉ）＝Ｍｉ（ωｉ）・Ｍω（ωｉ） … （４）
上記（４）式に示した各フィルタ関数系の典型例について、以下に示す。

Ｍｉ（ωｉ）は、図５（ａ）に示すようなフィルタ特性を有しており、下記（５）〜（７）式で表される。

Ｍｉ（ωｉ）＝１ （ωｉ＜ＣＦＲ−ＷＦＲ／２である場合） … （５）
Ｍｉ（ωｉ）＝｛１−ｓｉｎ（（ωｉ−ＣＦＲ）・π／ＷＦＲ）｝／２
（ＣＦＲ−ＷＦＲ／２＜ωｉ＜ＣＦＲ＋ＷＦＲ／２である場合）
… （６）
Ｍｉ（ωｉ）＝０ （ＣＦＲ＋ＷＦＲ／２＜ωｉである場合） … （７）
ただし、高周波成分を図５（ａ）に示すような滑らかに減衰する正弦波状関数型にした。ＣＦＲはカットオフ周波数であり、ＷＦＲはフィルタ強度の遷移全周波数幅である（図５（ａ）を参照）。このＭｉ（ωｉ）は、１次元フーリエ空間での高周波成分を削除するものである。

Ｍω（ωｉ）は、図５（ｂ）に示すようなフィルタ特性を有しており、下記（８）式で表される。

Ｍω（ωｉ）＝｜ωｉ｜ … （８）
なお、図５（ａ）、図５（ｂ）には、横軸の正方向の特性のみを図示しているが、横軸の負方向の特性は、縦軸を中心に横軸の正方向の特性を線対称させたものと同じであるので、図示を省略している。

図４に戻って、１次元逆フーリエ変換部は、｜ω｜フィルタリング部で｜ω｜フィルタリングした後のフーリエ面像ＳＣＦ´（ｉ，ω）を１次元逆フーリエ変換して実空間データに戻して、逆フーリエ変換後の投影像ＳＣ´（ｉ，ｊ）を生成する。

次に、逆投影演算処理部１２は、フィルタリング処理後の投影データに対して所定の逆投影（バックプロジェクション：ＢＰ）（以下、『ＢＰ』と適宜略記する）演算処理を施してＢＰ像（３次元ボリュームデータ）を生成する。このＢＰ像を生成することで断層画像を再構成する。従来の手法と比較して説明すると、図６に示すように、走査各位置で検出された被検体Ｍの関心領域についてのフィルタリング処理後の一群の投影データを、撮影された被検体Ｍの仮想的に設定される３次元格子群Ｋの所定の格子点に逆投影して、関心領域の３次元ボリュームデータを生成することによる断層画像の再構成を行う。ここでは上述したＢＰ像を生成する。

従来の手法では、下記（９´）式にしたがって、線形補間処理とバックプロジェクションとを行う。なお、バックプロジェクション蓄積量をＩ_n （ｌ，ｍ，ｎ）とし、前回までのバックプロジェクション蓄積量をＩ_n-1 （ｌ，ｍ，ｎ）とする。なお、ＳＣ´は、フィルタリング処理後に逆フーリエ変換された投影データのことである。

Ｉ_n （ｌ，ｍ，ｎ）＝Ｉ_n-1 （ｌ，ｍ，ｎ）＋｛Ｗ₁₁・ＳＣ´（Ｉ，Ｊ）＋
Ｗ₁₂・ＳＣ´（Ｉ，Ｊ＋１）＋Ｗ₂₁・ＳＣ´（Ｉ＋１，Ｊ）＋
Ｗ₂₂・ＳＣ´（Ｉ＋１，Ｊ＋１）｝ … （９´）
なお、投影像の画素間隔を１に規格化して、重み関数Ｗ₁₁，Ｗ₁₂，Ｗ₂₁，Ｗ₂₂を設定する。重み関数Ｗ₁₁は（１−ａ_z ）・（１−ａ_y ）で表されるとともに、重み関数Ｗ₁₂は（１−ａ_z ）・ａ_yで表され、重み関数Ｗ₂₁はａ_z ・（１−ａ_y ）で表され、重み関数Ｗ₂₂はａ_z ・ａ_yで表される。ａ_y，ａ_zは、図６のように（Ｉ，Ｊ）からみたＳＣ´の距離ｙ／ｚ成分となる。

本実施例のように、再構成位置や投影角度によって決定される値に応じて加算平均を行い、その加算平均で求められたデータを用いて再構成を行う場合には、従来の手法で用いられた上記（９´）式の線形補間処理とバックプロジェクションとが、下記（９）式のように置き換えられる。

Ｉ_n （ｌ，ｍ，ｎ）＝Ｉ_n-1 （ｌ，ｍ，ｎ）＋Ｒ … （９）
上記（９）式は、従来の上記（９´）式の右辺の第２項をデータＲに置き換えた式である。データＲは、後述するようにＲ（Ｕ_Q0）とＲ（Ｕ_Q1）との加算平均で求められる。Ｒ（Ｕ_Q0）およびＲ（Ｕ_Q1）は、後述するように再構成位置や投影角度によって決定される値である幅Ｌを用いて求められる。

次に、幅と再構成位置と投影角度との関係について、図７、図８を参照して説明する。図７は、ｚ軸方向からみた、幅と再構成位置と投影角度との関係を説明するための模式図であって、図８は、ｘｙ平面上からみた、幅と再構成位置と投影角度との関係を説明するための模式図である。

図７、図８に示すように、ＡｘをＸ線管２とＦＰＤ３とを結ぶ中心軸とし、θをｘ軸と中心軸Ａｘとのなす投影角度とし（上記（１）式、図３も参照）、Ｏを撮影の対象となる被検体Ｍの回転中心とし、Ｐを再構成の対象となる点とし、その点Ｐの座標をＰ（Ｘ_P，Ｙ_P，Ｚ_P）とし、Ｑを点Ｐを通ったＸ線の（ＦＰＤ３上の）到達点とし、ＤをＸ線束中心の（ＦＰＤ３への）到達点とし、Ｈ_Pを点Ｐから中心軸Ａｘに垂線を下ろした線とし、Ｈ_Oをその線Ｈ_Pに平行で回転中心Ｏを通る線とし、Ｈ_DをＦＰＤ３の検出面とし、ｄを線Ｈ_Oと線Ｈ_Pとの距離とし、ｗを（体軸ｚ方向の）厚み（スライス幅）とし、Ｓを点Ｐ（Ｘ_P，Ｙ_P，Ｚ_P）を含むスライスとし、Ｌを厚みｗ分のＸ線が（ＦＰＤ３に）到達する範囲の幅とする。また、ＦをＸ線管２の焦点とし、ＦＤをＸ線管２の焦点Ｆから（Ｘ線束中心の）到達点Ｄまでの距離とし、ＦＯをＸ線管２の焦点Ｆから回転中心Ｏまでの距離とする。

なお、説明の便宜上、回転中心Ｏを原点とし、中心軸Ａｘと検出面Ｈ_Dとは直交するとする。また、中心軸Ａｘは回転中心（原点）Ｏを通る。（再構成の対象となる）点Ｐ（Ｘ_P，Ｙ_P，Ｚ_P）は、この発明における再構成位置に相当し、幅Ｌは、この発明における再構成位置および投影角度によって決定された値に相当する。

図８に示すように、点Ｐ（Ｘ_P，Ｙ_P，Ｚ_P）を含むスライスＳを、厚み（スライス幅）ｗで再構成することになる。ある投影角度θであって、ある点Ｐ（Ｘ_P，Ｙ_P，Ｚ_P）のとき、距離ｄは、θ，Ｘ，Ｙを用いて、下記（１０）式で表される。

ｄ＝Ｘｃｏｓθ＋Ｙｓｉｎθ … （１０）
（厚みｗ分のＸ線が到達する範囲の）幅Ｌは、図８に示すように、ＢＰ（バックプロジェクション）のためのデータを収集すべき範囲の幅Ｌでもある。この幅Ｌは、焦点Ｆから到達点Ｄまでの距離ＦＤ、焦点Ｆから回転中心Ｏまでの距離ＦＯ並びに線Ｈ_Oと線Ｈ_Pとの距離ｄを用いて、下記（１１）式で表される。

上記（１）式を上記（２）式に代入すると、幅Ｌは、各々の距離ＦＤ，ＦＯ，ｄを用いて、下記（１２）式で表される。

上記（１１）式および上記（１２）式から明らかなように、（厚みｗ分のＸ線が到達する範囲の）幅Ｌは、再構成位置に相当する点Ｐ（Ｘ_P，Ｙ_P，Ｚ_P）や投影角度θによって決定される。この幅Ｌを用いて、Ｒ（Ｕ_Q0）およびＲ（Ｕ_Q1）を求め、これらのＲ（Ｕ_Q0）とＲ（Ｕ_Q1）との加算平均でデータＲを求める。

次に、加算平均で求められたデータＲを用いた逆投影（ＢＰ）演算処理について、図９、図１０を参照して説明する。図９は、再構成の対象となる点を通ったＸ線の到達点の周辺の模式図であって、図１０は、図９にフラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）を併記した模式図である。フラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）３上の２次元座標として、図９、図１０に示すように、ｕｖ座標を設定する。ＦＰＤ３の左上を原点として、右方向をｕの正方向とし、下方向をｖの正方向とする。

（撮影の対象となる）点Ｐを通ったＸ線の（ＦＰＤ３上の）到達点ＱのＢＰの蓄積（バックプロジェクション蓄積量Ｉ_n （ｌ，ｍ，ｎ））に用いるデータＲを、図９、図１０に示すように、到達点Ｑ（Ｑの座標は（Ｕ_Q，Ｖ_Q））の周囲から計算する。ｕ方向については、Ｕ_Q0（図９、図１０を参照）上のデータであるＲ（Ｕ_Q0）とＵ_Q1（図９、図１０を参照）上のデータであるＲ（Ｕ_Q1）との加算平均で求め、ｖ方向については、幅Ｌ分のデータを加算平均で求めることになる。計算手順としては、先にｖ方向の平均を求めてから、後でｕ方向の平均を求める方が、計算処理が簡単なので、その計算手順で行うのが好ましい。本実施例では、その計算手順で、以下の説明を行う。もちろん、先にｕ方向の平均を求めてから、後でｖ方向の平均を求めてもよい。

図９で考えると、到達点Ｑを中心に幅Ｌ分のＦＰＤ３上のデータを考慮すると、楕円で囲った部分の加算平均を求めればよいようにみえる。しかし、厳密には、ＦＰＤ３の各セルで検出されたＸ線の総和を、セルの中心の点（図９、図１０の○を参照）で代表しているので、幅Ｌ分のデータを収集するということは、幅Ｌがセルに掛かっているか否かを考慮する必要がある。一番上の２つのセルは一部が幅Ｌの範囲内に含まれている（図１０では下側の境界Ｖ_lowMが幅Ｌの範囲内に含まれている）ので、これらのセルに関するデータも寄与することになる。下から二番目の２つのセルは、セルの中心の点は幅Ｌの範囲内に含まれているが、これらのセルの一部が幅Ｌの範囲外にある（図１０では下側の境界Ｖ_highMが幅Ｌの範囲外にある）ので、それらの寄与量を、幅Ｌ内に含まれている他のセルの場合よりも減らす必要がある。以下に、寄与量について説明する。

図１０に示すように、幅Ｌの境界のうち、ｖ軸のゼロ側の座標をＶ_lowLとするとともに、正側の座標をＶ_highLとし、幅Ｌの境界に最も近いセルとセルとの境界のうち、ｖ軸のゼロ側の座標をＶ_lowMとするとともに、正側の座標をＶ_highMとする。また、Ｖ_lowMを挟むデータ点の座標をＶ_low0，Ｖ_low1とし、同じくＶ_highMを挟むデータ点の座標をＶ_high0，Ｖ_high1とする。なお、データ点の座標Ｖ_low0，Ｖ_low1，Ｖ_high0，Ｖ_high1を整数とする。それ以外の値は、整数以外の実数である。これらの値は、到達点Ｑ（Ｑの座標は（Ｕ_Q，Ｖ_Q））のｖ座標であるＶ_Qを用いて、下記（１３）、（１４）式で表される。

ただし、上記（１３）、（１４）式中の｜｜は、｜｜内の実数（（１３）式ではＶ_Q−Ｌ／２、（１４）式ではＶ_Q＋Ｌ／２）を超えない最大の整数である。

以下に、Ｖ_lowLとＶ_lowM、Ｖ_highLとＶ_highMの大小関係で、Ｖ_low0とＶ_low1、Ｖ_high0とＶ_high1のデータのデータＲへの寄与量が変わるので、それぞれを場合分けして考える。各点のデータの値をＰＶ（ｕ，ｖ）とし、あるｕ座標Ｕのときについて考える。図１０に示すように、ＣをＦＰＤ３のｖ方向の一辺の長さとする。

＊Ｖ_lowL＜Ｖ_lowMのとき
ＢＶ_low0＝[（Ｖ_lowM−Ｖ_lowL）／Ｃ]×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_low0） … （１５）
ＢＶ_low1＝１．０×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_low1） … （１６）
Ｖ_low0のデータは（Ｖ_lowM−Ｖ_lowL）／Ｃ分だけ寄与し、Ｖ_low1のデータは全て寄与する。したがって、それぞれの寄与量をＢＶ_low0、ＢＶ_low1とすると、上記（１５）、（１６）式のように表される。

＊Ｖ_lowL＝Ｖ_lowMのとき
ＢＶ_low0＝０．０ … （１７）
ＢＶ_low1＝１．０×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_low1） … （１８）
Ｖ_low0のデータは寄与せずに、Ｖ_low1のデータは全て寄与する。

＊Ｖ_lowL＞Ｖ_lowMのとき
ＢＶ_low0＝０．０ … （１９）
ＢＶ_low1＝[[Ｃ−（Ｖ_lowL−Ｖ_lowM）]／Ｃ]×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_low1） … （２０）
Ｖ_low0のデータは寄与せずに、Ｖ_low1のデータは[Ｃ−（Ｖ_lowL−Ｖ_lowM）]／Ｃ分だけ寄与する。

＊Ｖ_highL＜Ｖ_highMのとき
ＢＶ_high0＝[[Ｃ−（Ｖ_highM−Ｖ_highL）]／Ｃ]×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_high0） … （２１）
ＢＶ_high1＝０．０ … （２２）
同様に、Ｖ_high0のデータは[Ｃ−（Ｖ_highM−Ｖ_highL）]／Ｃ分だけ寄与し、Ｖ_high1のデータは寄与しない。したがって、それぞれの寄与量をＢＶ_high0、ＢＶ_high1とすると、上記（２１）、（２２）式のように表される。

＊Ｖ_highL＝Ｖ_highMのとき
ＢＶ_high0＝１．０×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_high0） … （２３）
ＢＶ_high1＝０．０ … （２４）
Ｖ_high0のデータは全て寄与し、Ｖ_high1のデータは寄与しない。

＊Ｖ_highL＞Ｖ_highMのとき
ＢＶ_high0＝１．０×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_high0） … （２５）
ＢＶ_high1＝[（Ｖ_highL−Ｖ_highM）／Ｃ]×ＰＶ（Ｕ，Ｖ_high1） … （２６）
Ｖ_high0のデータは全て寄与し、Ｖ_high1のデータは（Ｖ_highL−Ｖ_highM）／Ｃ分だけ寄与する。

以上に併せて、Ｖ_low0とＶ_high1との間のデータは、全て、その比率１．０で寄与する。これらのデータの総和をＢ_inとすると、Ｂ_inは、下記（２７）式で表される。

以上より、データＲを求めるために用いられる、あるｕ座標Ｕのときのｖ軸方向の幅Ｌ分のデータの平均量をＲ（Ｕ）とすると、Ｒ（Ｕ）は、下記（２８）式で表される。下記（２８）式によって、ｖ方向の加算平均が行われる。

上記（２８）式で求められたＲ（Ｕ）に対して、図９、図１０に示すように、Ｕ_Q0のときの平均量をＲ（Ｕ_Q0）とし、Ｕ_Q1のときの平均量をＲ（Ｕ_Q1）とする。上記（２８）式からも明らかなように、Ｒ（Ｕ_Q0）およびＲ（Ｕ_Q1）は、再構成位置や投影角度によって決定される値である（厚みｗ分のＸ線が到達する範囲の）幅Ｌを用いて求められる。

そして、データＲは、上述のＲ（Ｕ_Q0）とＲ（Ｕ_Q1）との加算平均で求められる。０≦ｆ≦１の条件をｆが満たしたときに、Ｕ_QがＵ_Q0とＵ_Q1とを、ｆ：１−ｆに内分するとする。そのとき、データＲは下記（２９）式で表される。下記（２９）式によって、ｕ方向の加算平均が行われる。

Ｒ＝（１−ｆ）×Ｒ（Ｕ_Q0）＋ｆ×Ｒ（Ｕ_Q1） … （２９）
このデータＲを上記（９）式に用いて、線形補間処理とバックプロジェクションとを行う。

このように、再構成の対象となる点Ｐや投影角度θを用いて、上記（１１）式および上記（１２）式によって厚みｗ分のＸ線が到達する範囲の幅Ｌを求めることで、再構成位置（本実施例では点Ｐ）や投影角度θによって決定される値（本実施例では幅Ｌ）を求める。そして、この幅Ｌ分のデータを上記（２８）式による加算平均で求めて、さらにデータＲを求めることで、その値に応じて加算平均を行う。そして、このデータＲを上記（９）式に用いることで、その加算平均で求められたデータを用いて再構成を行うことになる。

上述した本実施例に係る断層撮影装置によれば、フラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）３で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置（本実施例では点Ｐ）および投影角度θによって決定された値（本実施例では幅Ｌ）に応じた加算平均で求められたデータＲを用いて逆投影演算処理部１２は再構成を行う。従来の特定の画素数に固定された状態での加算平均処理の手法を変えて、再構成位置や投影角度θによって決定される値に応じて加算平均を行い、その加算平均で求められたデータを用いて再構成を行うことで、再構成位置および投影角度θに起因した画像ボケを低減させることができる。

厚みｗ分のＸ線が到達する範囲の幅Ｌは、収集すべき被検体Ｍの体軸ｚ方向の厚みｗを透過したＸ線がＦＰＤ３に投影される範囲でもある。本実施例では、その幅Ｌに応じた加算平均で求められたデータＲを用いて再構成を行っている。

また、上述したように、再構成位置（本実施例では点Ｐ）および投影角度θによって決定された値（本実施例では幅Ｌ）に応じた加算平均で求められたデータＲを用いて再構成を行う演算処理を、コンピュータであるＣＰＵ（ここでは逆投影演算処理部１２）が実行することでそのプログラムに応じた演算処理を行う。

また、本実施例では、収集すべき被検体Ｍの体軸ｚ方向の厚みｗを透過したＸ線がＦＰＤ３に投影される範囲の体軸ｚに沿った方向の幅をＬとし、体軸ｚに直交した面であるｘｙ平面に投影された再構成位置である点Ｐの座標（Ｘ_P，Ｙ_P，Ｚ_P）をそれぞれＸ，Ｙとしたときに、幅Ｌを上記（１２）式（Ｌ＝ＦＤ×ｗ／（ＦＯ−Ｘｃｏｓθ−Ｙｓｉｎθ）なる式）で決定すると言い換えられる。

また、本実施例では、上述した範囲の体軸ｚに沿った方向の幅の上限（ここではＶ_highL）および下限（ここではＶ_lowL）の境界の値と、ＦＰＤ３の範囲内に含まれ、所定の間隔でそれぞれ設定された各セルのときに幅の境界に最も近いセルとセルとの境界（ここではＶ_highM，Ｖ_lowM）の値との大小関係で、それぞれを場合分け（ここでは上記（１５）式〜（２６）式を参照）して加算平均で求められるべきデータＲへの寄与量を求め、その寄与量に基づいて加算平均を行うと言い換えられる。

また、本実施例のように、寄与量に基づいて加算平均を行う場合では、所定の間隔は整数であって、設定されたセルの座標（ここではＶ_low0，Ｖ_low1，Ｖ_high0，Ｖ_high1）は整数であるのが好ましい。所定の間隔を整数にすることで場合分けが行い易くなって、加算平均の処理が簡易になる。

また、本実施例のように、上述した範囲の体軸ｚに沿った方向（ここではｖ方向）への加算平均を幅Ｌに応じて行った後に、ＦＰＤ３上で体軸ｚに直交する方向（ここではｕ方向）への加算平均を行うのが好ましい。上述したように、このように行うことで加算平均における計算処理が簡易になる。

この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。

（１）上述した実施例では、放射線としてＸ線を例に採って説明したが、この発明は、Ｘ線以外の放射線（例えばγ線）による断層撮影にも適用することができる。

（２）上述した実施例では、図１に示すようなＣ型アーム４によってＸ線管２およびＦＰＤ３を被検体Ｍの体軸ｚ周りに回転させて断層撮影を行ったが、Ｘ線管２およびＦＰＤ３を収容するガントリを備え、そのガントリの開口部に被検体を進入させて、ガントリ内でＸ線管２およびＦＰＤ３を被検体Ｍの体軸ｚ周りに回転させて断層撮影を行ってもよい。

（３）上述した実施例では、検出手段として図２に示すフラットパネル型検出器（ＦＰＤ）を例に採って説明したが、通常の断層撮影に用いられる検出手段であれば、特に限定されない。

（４）上述した実施例では、加算平均の際に重み付けを行わなかったが、重み付けを行ってもよい。重み付けの関数としては、ガウス型や中心が山型の正規分布型などのように特に限定されない。

以上のように、この発明は、コーン角が大きい断層撮影に適している。

Claims (15)

1. ３次元の断層画像を取得する断層撮影装置であって、放射線を被検体に照射する照射源と、前記被検体に照射されて透過された前記放射線を検出する検出手段と、前記照射源と検出手段とを結ぶ軸を中心軸とし、その中心軸に直交する軸の１つを体軸とし、その体軸に直交して前記中心軸を含んだ面を中央断層面とし、その中央断層面上において所定の座標軸と中心軸とのなす角度を投影角度としたときに、前記体軸周りに照射源・検出手段、および被検体の少なくともいずれか一方を回転させる回転手段と、検出手段で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置および前記投影角度によって決定された値に応じた加算平均で求められたデータを用いて前記再構成を行う演算処理手段とを備えていることを特徴とする断層撮影装置。
2. 請求項１に記載の断層撮影装置において、前記再構成位置および前記投影角度によって決定された値は、収集すべき被検体の体軸方向の厚みを透過した放射線が前記検出手段に投影される範囲であって、その範囲に応じた加算平均で求められたデータを用いて前記演算処理手段は前記再構成を行うことを特徴とする断層撮影装置。
3. 請求項２に記載の断層撮影装置において、前記範囲の体軸に沿った方向の幅をＬとし、前記厚みをｗとし、前記体軸に直交する面をｘｙ平面としたときにｘｙ平面に投影された再構成位置の座標をそれぞれＸ，Ｙとし、前記投影角度をθとし、前記照射源の焦点をＦとし、前記放射線束の中心の前記検出手段への到達点をＤとし、前記体軸周りの回転の回転中心をＯとし、前記焦点Ｆから前記到達点Ｄまでの距離をＦＤとし、前記焦点Ｆから前記回転中心Ｏまでの距離をＦＯとしたときに、前記幅Ｌを
   Ｌ＝ＦＤ×ｗ／（ＦＯ−Ｘｃｏｓθ−Ｙｓｉｎθ）なる式で決定することを特徴とする断層撮影装置。
4. 請求項２に記載の断層撮影装置において、前記範囲の体軸に沿った方向の幅の上限および下限の境界の値と、前記検出手段の範囲内に含まれ、所定の間隔でそれぞれ設定された各セルのときに前記幅の境界に最も近いセルとセルとの境界の値との大小関係で、それぞれを場合分けして前記加算平均で求められるべきデータへの寄与量を求め、その寄与量に基づいて加算平均を行うことを特徴とする断層撮影装置。
5. 請求項４に記載の断層撮影装置において、前記所定の間隔は整数であって、設定された前記セルの座標は整数であることを特徴とする断層撮影装置。
6. 請求項１に記載の断層撮影装置において、前記加算平均は重み付け加算平均であることを特徴とする断層撮影装置。
7. 請求項１に記載の断層撮影装置において、前記放射線はＸ線であることを特徴とする断層撮影装置。
8. ３次元の断層画像を取得する工程を含んだ一連の演算処理をコンピュータに実行させるための演算処理プログラムであって、放射線を被検体に照射する照射源と前記被検体に照射されて透過された前記放射線を検出する検出手段とを結ぶ軸を中心軸とし、その中心軸に直交する軸の１つを体軸とし、その体軸に直交して前記中心軸を含んだ面を中央断層面とし、その中央断層面上において所定の座標軸と中心軸とのなす角度を投影角度としたときに、検出手段で検出された投影データに対して逆投影演算処理を行って断層画像の再構成を行う際に、その再構成位置および前記投影角度によって決定された値に応じた加算平均で求められたデータを用いて前記再構成を行う工程を含む演算処理をコンピュータに実行させることを特徴とする演算処理プログラム。
9. 請求項８に記載の演算処理プログラムにおいて、前記再構成位置および前記投影角度によって決定された値は、収集すべき被検体の体軸方向の厚みを透過した放射線が前記検出手段に投影される範囲であって、その範囲に応じた加算平均で求められたデータを用いて前記再構成を行うことを特徴とする演算処理プログラム。
10. 請求項９に記載の演算処理プログラムにおいて、前記範囲の体軸に沿った方向の幅をＬとし、前記厚みをｗとし、前記体軸に直交する面をｘｙ平面としたときにｘｙ平面に投影された再構成位置の座標をそれぞれＸ，Ｙとし、前記投影角度をθとし、前記照射源の焦点をＦとし、前記放射線束の中心の前記検出手段への到達点をＤとし、前記体軸周りの回転の回転中心をＯとし、前記焦点Ｆから前記到達点Ｄまでの距離をＦＤとし、前記焦点Ｆから前記回転中心Ｏまでの距離をＦＯとしたときに、前記幅Ｌを
    Ｌ＝ＦＤ×ｗ／（ＦＯ−Ｘｃｏｓθ−Ｙｓｉｎθ）なる式で決定することを特徴とする演算処理プログラム。
11. 請求項９に記載の演算処理プログラムにおいて、前記範囲の体軸に沿った方向の幅の上限および下限の境界の値と、前記検出手段の範囲内に含まれ、所定の間隔でそれぞれ設定された各セルのときに前記幅の境界に最も近いセルとセルとの境界の値との大小関係で、それぞれを場合分けして前記加算平均で求められるべきデータへの寄与量を求め、その寄与量に基づいて加算平均を行うことを特徴とする演算処理プログラム。
12. 請求項１１に記載の演算処理プログラムにおいて、前記所定の間隔は整数であって、設定された前記セルの座標は整数であることを特徴とする演算処理プログラム。
13. 請求項９に記載の演算処理プログラムにおいて、前記範囲の体軸に沿った方向への加算平均を前記幅に応じて行った後に、前記検出手段上で体軸に直交する方向への加算平均を行うことを特徴とする演算処理プログラム。
14. 請求項８に記載の演算処理プログラムにおいて、前記加算平均は重み付け加算平均であることを特徴とする演算処理プログラム。
15. 請求項８に記載の演算処理プログラムにおいて、前記放射線はＸ線であることを特徴とする演算処理プログラム。
    
    

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