JPWO2015012323A1 - Ｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Abstract

ＣＴ画像から求めたノイズ情報を用いて、精度よくＣＴ画像のノイズを低減する。Ｘ線装置のＸ線検出部が得た測定投影データから、被写体の再構成範囲についてのＣＴ画像を再構成し、ＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、Ｘ線検出部が検出した測定投影データと計算投影データが等しくなるように、ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部を有する。逐次近似再構成部は、ＣＴ画像におけるノイズ強度を少なくとも所定の関心領域について算出するノイズ計測部を備え、算出したノイズ強度を用いて関心領域のＣＴ画像を逐次修正する。

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ装置に関し、特に、ＣＴ画像に含まれるノイズの分布を求め、ノイズを除去したＣＴ画像を生成する技術に関する。

Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置は、被写体を多方向から撮影して得た測定投影データから被写体内の各点のＸ線吸収係数を算出し、Ｘ線吸収係数分布画像（以下、ＣＴ画像と称する）を得る装置である。Ｘ線吸収係数は、規格化したＣＴ値（空気を−１０００、水を０）に置き換えられ、ＣＴ画像が生成される。

ＣＴ画像は、被検体の断層像を示す。医療現場においては、ＣＴ画像を用いることにより、正確かつ即時に患者の病状を診断できるため、臨床上有用である。しかし、医師の診断に必要な高い画質のＣＴ画像を取得するためには、一定量の被曝を伴う。低被曝化を実現するために照射する線量を低くすると、検出した信号に対するノイズの比率が増加する。これにより、誤診断の原因になるライン状のストリークアーチファクトや粒状性のノイズが多く発生する。そのため、低線量撮影時にストリークアーチファクトやノイズを低減することにより、良質な診断と低被曝化を両立させることが望まれている。

特許文献１には、被写体像を除去したノイズマップ（差分画像）を生成する方法が開示されている。この方法は、同一被写体の同一位置をほぼ同一時刻にスキャンして取得した複数の測定投影データを投影角度によって二つに分割し、分割後の投影データからそれぞれＣＴ画像を再構成した後、２つのＣＴ画像の差分画像を求め、この差分画像からノイズマップを求める。特許文献１の技術では、このノイズマップを用いてフィルタを生成し、ＣＴ画像のノイズを除去する。この方法では、実際のＣＴ画像から求めたノイズマップに基づいてフィルタを生成するため、従来の高周波成分を除去するフィルタと比較して、被写体像を劣化させにくい。

米国特許第７７０６４９７号明細書

特許文献１の技術では、ノイズマップを求めるために、複数の投影角で得た測定投影データを２つに分割する。しかしながら、１回転あたりの撮影回数（投影角）は、全ての投影角の測定投影データを用いてＣＴ画像を再構成した場合にアーチファクトの少ないＣＴ画像が再構成できるように定められているため、投影角によって測定投影データを２分割した画像からＣＴ画像を再構成した場合、アーチファクトが無視できないレベルになる。特に、ＣＴ装置の回転中心から離れた、ＣＴ画像の周辺領域では、Ｘ線の通過経路（データの間隔）が疎になるため、アーチファクトの影響が大きくなる。そのため、特許文献１のように、投影角によって２分割した測定投影データから得たＣＴ画像を差分して得たノイズマップは、ノイズの値の誤差が画像の周辺領域で大きくなる。よって、このノイズマップを用いてフィルタ処理によってＣＴ画像のノイズを低減した場合には、画像の周辺領域の精度が劣化する。

本発明の目的は、精度よくＣＴ画像のノイズを低減することにある。

上記の目的を達成するため、本発明の第１の態様では、測定投影データから再構成したＣＴ画像におけるノイズ強度を少なくとも所定の関心領域について算出するノイズ計測部を備える。そして、ノイズ計測部の算出したノイズ強度を用いて、関心領域のＣＴ画像を逐次修正する。

本発明の第２の態様では、測定投影データを、チャネル方向およびスライス方向のうち少なくとも１方向について、分割することにより、ＣＴ画像におけるノイズ強度を関心領域について算出するノイズ計測部を備える。ノイズ計測部の算出したノイズ強度を用いて関心領域の前記ＣＴ画像のノイズを低減する。

本発明の第１の態様によれば、被写体のＣＴ画像に含まれるノイズのＣＴ値を選択的に修正し、ＣＴ画像のノイズを低下させることができる。また、第２の態様によれば、アーチファクトの影響による画像劣化を低減し、精度よくノイズを低下させることができる。

実施形態１における、Ｘ線ＣＴ装置各部のハードウェアの構成を説明するブロック図である。 実施形態１における、Ｘ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。 実施形態１における、撮影条件入力部１３１の撮影条件受付画面１４１を説明するための説明図である。 実施形態１における、逐次近似再構成部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。 実施形態１における、ノイズ計測部１５１の計算手順を説明するためのフローチャートである。 （ａ）〜（ｉ）は、実施形態１における、ノイズ計測部１５１の計算結果を説明するための説明図である。 実施形態１における、逐次近似再構成手法の計算手順を説明するためのフローチャートである。 実施形態１における、Ｐｒｉｏｒ計算に用いる関数の一例を示すグラフである。 実施形態２における、逐次近似再構成部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。 実施形態３における、（ａ）投影角度方向、（ｂ）チャネル方向、にそれぞれ分割した測定投影データから計算した差分補正画像と、その領域を示す説明図である。 実施形態３における、ＣＴ画像の領域ごとに投影角度方向またはチャネル方向を選択したノイズ画像と、その領域を示す説明図である。 実施形態４における、逐次近似再構成部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。 実施形態５における、（ａ）ＣＴ画像と、最適化した関心領域の形状とを示す説明図、（ｂ）差分補正画像と、関心領域とを示す説明図である。 実施形態６における、入力画面の寄与率設定領域を説明するための説明図である。 実施形態７における、画像出力領域を説明するための説明図である。 実施形態８における、Ｘ線ＣＴ装置各部のハードウェアの構成を説明するブロック図である。 実施形態８における、Ｘ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。 実施形態８における、撮影条件入力部１３１の撮影条件受付画面１４１を説明するための説明図である。 実施形態８における、再構成処理部２３６および画像処理部１３８の機能を説明する機能ブロック図である。 実施形態８における、ノイズ計測部１５１の計算手順を説明するためのフローチャートである。 （ａ）〜（ｉ）は、実施形態８における、ノイズ計測部１５１の計算結果を説明するための説明図である。 実施形態８における、別の例の再構成処理部２３６および画像処理部１３８の機能を説明する機能ブロック図である。 実施形態８における、（ａ）投影角度方向、（ｂ）チャネル方向、にそれぞれ分割した測定投影データから計算した差分補正画像と、その領域を示す説明図である。 実施形態８における、ＣＴ画像の領域ごとに投影角度方向またはチャネル方向を選択したノイズ画像と、その領域を示す説明図である。

以下、本発明の実施形態について説明する。

＜実施形態１＞
本発明のＸ線ＣＴ装置は、図１、図２に示すように、Ｘ線を発生するＸ線発生部１と、被写体を透過後のＸ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部２と、Ｘ線発生部１とＸ線検出部２とを搭載して被写体の周囲を回転する回転板４と、逐次近似再構成部１３６を有する。逐次近似再構成部１３６は、Ｘ線検出部が得た測定投影データから、被写体の再構成範囲についてＣＴ画像を再構成し、ＣＴ画像を計算により順投影することにより計算投影データを求め、計算投影データと測定投影データとが等しくなるように、ＣＴ画像を逐次修正する。逐次近似再構成部１３６には、ＣＴ画像におけるノイズ強度を少なくとも所定の関心領域について算出するノイズ計測部１５１が配置される。逐次近似再構成部１３６は、ノイズ計測部１５１の算出したノイズ強度を用いて関心領域のＣＴ画像を逐次修正する。

このように、ＣＴ画像から計測したノイズを逐次近似再構成に導入することで、ＣＴ画像に含まれる被写体像を劣化させずにＣＴ画像のノイズを低下させることができる。

なお、本発明において、被写体とは撮影対象を意味し、被検体６と、被検体６を支える寝台５とを包含する。なお、被検体６は、人体に限らず、ファントムや機械等の検査対象の物体であってもよい。

逐次近似再構成部１３６は、測定投影データと計算投影データの差を用いて当該差が小さくなるようにＣＴ画像を修正する計算と、修正前のＣＴ画像の２以上の画素間のＣＴ値差を用いてＣＴ値差が小さくなるようにＣＴ画像を修正するＰｒｉｏｒ計算とを繰り返し行う逐次近似処理部１５２を含む。本発明では、ノイズ計測部が算出した関心領域のノイズ強度をＰｒｉｏｒ計算に用いて、関心領域についてＣＴ画像を修正する。このように、ノイズ計測部１５１が計測したノイズ強度を、Ｐｒｉｏｒ計算に用いることにより、効率よくノイズを低減することができる。

Ｐｒｉｏｒ計算においては、関心領域内の所定の第１画素と、第１画素から所定の位置関係にある第２画素とのＣＴ値差が、関心領域について求めたノイズ強度より小さいか、大きいかにより、第１画素のＣＴ値の修正量を変更する。例えば、関心領域内の２以上の画素のＣＴ値差が、その関心領域のノイズ強度より小さい場合には、ＣＴ値差の絶対値に応じた修正量で第１画素のＣＴ値を修正し、ＣＴ値差が、ノイズ強度より大きい場合には、ＣＴ値差に係らず所定の修正量で第１画素のＣＴ値を修正する。これにより、ノイズの画素を選択的に修正することができるため、ＣＴ画像の被写体像の劣化を抑制しながら、ノイズを低減することができる。

ノイズ計測部１５１は、ＣＴ画像について複数の関心領域を設定し、それぞれの関心領域についてノイズ強度を算出することにより、ＣＴ画像全体についてノイズ強度の分布を算出し、ノイズ強度の分布を表すノイズ画像を生成してもよい。このようにＣＴ画像全体のノイズ画像を求めることにより、ＣＴ画像全体のノイズ低減処理を行うことが可能になる。

ノイズ計測部１５１は、例えば図４のように、測定投影データを、Ｍ個に分割（Ｍは２以上）する分割計算部１５３と、分割計算部１５３が分割したＭ個の測定投影データについてそれぞれＣＴ画像を再構成する分割画像計算部１５４と、分割画像計算部１５４が再構成したＭ個のＣＴ画像の差分画像を求め、差分画像における関心領域のＣＴ値のばらつきをノイズ強度として算出する分割ノイズ計測部１５５とを備える構成とする。

以下、図面を参照して、実施形態１のＸ線ＣＴ装置についてさらに具体的に説明する。

図１は、実施形態１のＸ線ＣＴ装置のハードウェア構成を示す図である。このＸ線ＣＴ装置は、後述するように、逐次近似再構成部１３６をソフトウェアとして搭載しているが、逐次近似再構成部１３６の一部または全部をASIC(application specific integrated circuit)やFPGA(field-programmable gate array）等のプログラマブル集積回路を用いてハードウェアで構成することも可能である。図２は、図１のＸ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。

図１のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線照射条件等の撮影条件や画像再構成の条件を入力する入力部１０１と、撮影の制御やＸ線の照射および検出を行う撮影部１０２と、検出した信号に対して補正や画像再構成を行い、画像を出力する画像生成部１０３とを備えて構成される。なお、入力部１０１および画像生成部１０３は、撮影部１０２を備える本体装置と必ずしも一体に構成する必要はなく、撮影部１０２とは離れた場所に配置し、ネットワークを介して接続してもよい。また、入力部１０１と画像生成部１０３は、これらの構成を実現する入出力部や処理部や記憶部などのハードウェアを共用しても良い。

図２に示すように、入力部１０１は、撮影条件を入力する撮影条件入力部１３１として機能する。撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１で入力された撮影条件に基づき撮影を制御する撮影制御部１３２と、Ｘ線の照射および検出を行う撮影部１３３として機能する。画像生成部１０３は、検出した信号をディジタル信号に変換する信号収集部１３４、ディジタル信号に対して補正する補正処理部１３５、補正した投影データに対して画像再構成する逐次近似再構成部１３６、および、再構成したＣＴ画像を出力する画像表示部１３７として機能する。

図１のように、入力部１０１は、撮影条件の入力等を行うために、キーボード１１１およびマウス１１２を備える。また、図示していないが、ペンタブレットやタッチパネル等の他の入力手段を備えていてもよい。さらに、入力部１０１は、中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１４と、メモリ１１３やＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）装置１１５等の記憶部と、図示を省略したモニタとを備えている。各構成要素はデータバス１０１ａによって接続されている。キーボード１１１等により入力されたデータは、処理部であるＣＰＵ１１４に受け渡される。ＣＰＵ１１４は、メモリ１１３、ＨＤＤ装置１１５等に予め格納されている所定のプログラムを展開・起動することにより、図２の撮影条件入力部１３１として機能する。また、ＣＰＵ１１４は、別のプログラムを展開・起動することにより、撮影部１０２に制御信号を送り、図２の撮影制御部１３２の一部としても機能する。

図１の撮影部１０２は、ガントリー３と、被検体６を支える寝台５と、Ｘ線制御器１１７と、ガントリー制御器１１６と、寝台制御器１１８とを備えて構成される。ガントリー３は、Ｘ線管（Ｘ線発生部）１とＸ線検出器（Ｘ線検出部）２と、これらを搭載する回転板４とを含む。ガントリー３および回転板４の中央には、円形の開口部７が設けられ、寝台５は開口部７内に挿入される。ガントリー制御器１１６、Ｘ線制御器１１７および寝台制御器１１８は、図２の撮影制御部１３２として機能する。ガントリー３および寝台５は、図２の撮影部１３３として機能する。

Ｘ線管１とＸ線検出器２は、被検体６へのＸ線の照射および検出を実現する。Ｘ線管１のＸ線発生点とＸ線検出器２のＸ線入力面との距離の代表例は１０００［ｍｍ］である。開口部７の直径の代表例は７００［ｍｍ］である。回転板４の１回転の所要時間の代表例は１．０［ｓ］である。Ｘ線検出器２は、シンチレータ及びフォトダイオード等から構成される公知のＸ線検出素子を含み、Ｘ線検出素子は、チャネル方向（回転板４の主平面に平行な面内でＸ線管１から等距離の円弧に沿った方向）およびスライス方向（被検体６の体軸方向）にそれぞれ配列されている。例えば、チャネル方向のＸ線検出素子の数（以下、チャネル数とする）は、１０００個である。各Ｘ線検出素子のチャネル方向のサイズの代表例は１［ｍｍ］である。回転板４の１回転における撮影部１０２の撮影回数は９００回であり、回転板４が０．４度回転する毎に１回の撮影が行われる。撮影を行う際の回転板４の角度を、投影角と呼ぶ。なお、各仕様は、上記の値に限定されるものはなく、Ｘ線ＣＴ装置の構成に応じて種々変更可能である。

ガントリー制御器１１６は、回転板４の回転動作を制御する。Ｘ線制御器１１７は、Ｘ線管１の動作を制御する。寝台制御器１１８は、寝台５の位置を制御する。

画像生成部１０３は、データ収集システム（ＤＡＳ；Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１１９、中央処理装置（ＣＰＵ）１２１、メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２等の記憶部、モニタ１２３を備えて構成される。これらはデータバス１０３ａによって接続される。ＤＡＳ１１９は、図２の信号収集部１３４として機能する。ＣＰＵ１２１は、メモリ１２０、ＨＤＤ装置１２２等に予め格納されている所定のプログラムを展開・起動することにより、図２の補正処理部および逐次近似再構成部１３６として機能する。モニタ１２３は、画像表示部１３７として機能する。

撮影部１０２のＸ線検出器２で検出された信号は、信号収集部１３４として機能するＤＡＳ１１９によって収集されて、ディジタル信号に変換され、ＣＰＵ１２１に受け渡される。ＣＰＵ１２１は、補正を行い、逐次近似処理を用いて画像再構成を行う。また、ＨＤＤ装置１２２等にデータは保存され、必要に応じて、データは外部へ入出力される。画像再構成したＣＴ画像は、画像表示部１３７として機能する液晶ディスプレイやＣＲＴ等のモニタ１２３に表示される。上述のようにＣＰＵ１２１やメモリ１２０やモニタ１２３等は入力部１０１と共用できる。

次に、実施形態１のＸ線ＣＴ装置の撮影動作の流れを図２の機能ブロック図を中心に、図１のハードウェア構成および図３を用いて説明する。図３は、撮影条件入力部１３１のモニタ１２３に表示される撮影条件受付画面１４１の一例を示す図である。

図２の撮影条件入力部１３１は、図３の撮影条件受付画面１４１をモニタ１２３に表示し、操作者の入力を受け付ける。図３の撮影条件受付画面１４１は、照射するＸ線のエネルギー及び出力量に対応する管電圧、管電流時間積、および、１回転における撮影回数を設定するためのＸ線条件設定領域１４２と、再構成画像の範囲を設定する再構成範囲設定領域１４３と、ＣＴ画像のノイズを計測する為に必要な条件を選択するノイズ計測設定領域１４４と、撮影部位を設定する撮影部位設定領域１４５とを含む。

操作者は、撮影条件受付画面１４１を見ながら、マウス１１２やキーボード１１１等を操作して、Ｘ線条件をＸ線条件設定領域１４２に、再構成範囲を再構成範囲設定領域１４３に、ノイズ計測の設定条件をノイズ計測設定領域１４４に、撮影部位を影部位設定領域１４５に、それぞれ設定する。以下、さらに詳しく説明する。

図３では一例として、操作者によってＸ線条件設定領域１４２に、管電圧値１２０［ｋＶ］、管電流時間積２００［ｍＡｓ］、撮影回数９００［回／回転］が設定されている例を示している。なお、図３では、１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を用いる例について示しているが、２種類以上のＸ線を用いるマルチエネルギーＣＴの場合には、管電圧、管電流時間積、及び撮影回数の項目をＸ線条件設定領域１４２に追加し、Ｘ線の種類ごとに同様に設定する。

また、図３の再構成範囲設定領域１４３において、操作者は、画像再構成を行う領域である再構成範囲（ＦＯＶ）を設定する。図３の再構成範囲設定領域１４３は、ＦＯＶの大きさと中心位置を設定することにより再構成範囲を設定する構成である。本実施形態では一例として、ＦＯＶを正方形で定義する。図３の例では、ＦＯＶは一辺６００［ｍｍ］が設定され、ＦＯＶの中心位置は、回転中心と等しい、Ｘ＝Ｙ＝Ｚ＝０［ｍｍ］に設定されている。ただし、ＦＯＶは、正方形に限ることはなく、円形、長方形、立方体、直方体、球等の任意の形状に設定することも可能である。この場合も本発明を適用できる。

ノイズ計測設定領域１４４は、後述するＣＴ画像のノイズ計測方法を設定するための領域である。実施形態１では、測定投影データからＣＴ画像に含まれるノイズを算出するために、測定投影データをチャネル方向、またはスライス方向について分割する。この分割を行う際の条件として、分割する方向、分割数および分割の方法をノイズ計測設定領域１４４に設定する。分割方向はチャネル方向およびスライス方向から選択する。分割数は２以上の任意の数に設定する。分割の方法は、例えば測定投影データを交互に分割する方法と、前半・後半に分割する方法と、測定投影データの任意の一部とそれ以外のデータに分割する方法のうちいずれかを選択する。図３の例では、分割する方向はチャネル方向、分割数は２、交互に分割する方法を選択している。

図３の撮影部位設定領域１４５は、撮像部位を、Ｘ線照射対象（頭部、胸部、肺野等の部位や組織）を選択するか、またはＸ線照射範囲を数値で指定するかにより設定する。図３の例では、腹部が選択されている。

なお、撮影条件受付画面１４１は、図３の画面構成に限定されるものではない。また、撮影条件受付画面１４１で設定を受け付けるＸ線条件、再構成範囲、再構成条件および撮影部位の設定条件の組み合わせをＨＤＤ装置１１５に予め保存しておき、撮影条件入力部１３１がＨＤＤ装置１１５から読み出す構成にすることも可能である。この場合、毎回操作者が、Ｘ線条件等を入力する必要はない。また、上記設定条件の組み合わせを予め複数種類保存しておき、操作者が複数種類の中から選択する構成にすることも可能である。

次に、図２の撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１が受け付けた撮影条件に応じたＸ線撮影を行う。操作者がマウス１１２やキーボード１１１等を用いて撮影開始を指示すると、ＣＰＵ１１４は、撮影制御部１３２の寝台制御器１１８およびガントリー制御器１１６に出力する。寝台制御器１１８は、制御信号を受けて、寝台５を回転板４の回転軸方向に移動させる制御を行い、被検体６の撮影部位が、Ｘ線管１とＸ線検出器２の間のＸ線通過範囲（撮影位置）に一致した時点で、寝台５の移動を停止させる。これにより被検体６の撮影位置への配置が完了する。

また、ガントリー制御器１１６は、ＣＰＵ１１４から撮影開始が指示されると同時に駆動モーターを介して回転板４の回転を開始させる。回転板４の回転が定速状態に入り、かつ、被検体６の撮影位置への配置が終了した時点で、ＣＰＵ１１４は、Ｘ線制御器１１７にＸ線管１のＸ線照射タイミング、及び、Ｘ線検出器２の撮影タイミングを指示する。Ｘ線制御器１１７は、この指示に従ってＸ線管１からＸ線を照射させ、Ｘ線検出器２は、Ｘ線を検出して撮影を開始する。また、Ｘ線制御器１１７は、例えば操作者が設定したＸ線管１の管電圧および管電流時間積により、照射するＸ線のエネルギースペクトルと出力量を決定する。

なお、ここでは１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を使用する例について説明したが、本発明はマルチエネルギーＣＴにも適用できる。その場合には、例えば、１回転毎または１回転中に管電圧を高速に切り替えて２種類以上のエネルギースペクトルを有するＸ線を照射し、撮影データを取得するように制御する。

画像生成部１０３の信号収集部１３４は、Ｘ線検出器２の出力信号をディジタル信号に変換し、メモリ１２０に保存する。このデータに対し、補正処理部１３５では、Ｘ線の検出信号のゼロ値を較正するオフセット補正や、投影角度毎に検出した信号成分のばらつきを補正するリファレンス補正や、検出素子間の感度を補正する公知のエアキャリブレーション処理等の補正を行い、被検体６の測定投影データを取得する。測定投影データは、逐次近似再構成部１３６に送られる。

図４に、逐次近似再構成部１３６のさらに詳しい機能構成を示す。逐次近似再構成部１３６は、ＣＴ画像のノイズ強度を少なくとも関心領域について計測するノイズ計測部１５１と、計測したノイズを導入し、ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似処理部１５２とを備えている。ノイズ計測部１５１は、測定投影データを分割する分割計算部１５３と、分割した測定投影データをそれぞれ再構成する分割画像計算部１５４と、分割したＣＴ画像からノイズを計測する分割ノイズ計測部１５５と、逐次近似再構成の初期画像を作成する加算画像計算部１５６を備えている。このとき、分割ノイズ計測部１５５は、分割画像計算部１５４が再構成した画像からノイズを計測するために、再構成画像の差分をとる差分画像計算部１５７を備えている。

逐次近似処理部１５２は、解析的再構成部１６１、順投影部１６２、差分部１６３、逆投影処理部１６４、Ｐｒｉｏｒ計算部１６５および、画像修正部１６６を含む。これらの構成により、逐次近似処理部１５２は、ＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、測定投影データとが等しくなるように逐次的にＣＴ画像を修正する。このときＰｒｉｏｒ計算部１６５は、ＣＴ画像を構成する画素間のＣＴ値の差分値に対して、係数を乗算後、計算中の修正画像に加算することにより、画素間のＣＴ値差を小さくすることで、ノイズを低下させる。

本発明では、ノイズ計測部１５１で算出したＣＴ画像のノイズ強度を、逐次近似処理部１５２の関心領域のＣＴ画像の逐次修正に用いる。これにより、ＣＴ画像のノイズを選択的に逐次修正することができるため、ＣＴ画像のノイズを高精度に除去できるとともに、ノイズ以外の例えば被写体画像の劣化を防止できる。具体的には、本実施形態では、Ｐｒｉｏｒ計算部１６５の計算を、ノイズ計測部１５１で計測したノイズ強度を用いて行う。

これらの各機能ブロックは図５および図７のフローチャートのように動作する。以下、詳細に説明する。

図５のステップ１７１において、図４の分割計算部１５３は、測定投影データＲ（ｉ）をチャネル方向について２以上に分割する。ここでは、検出素子の番号が、奇数番号の測定投影データＲ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｉ）の組と、偶数番号の測定投影データＲ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｉ）の組の２つに分割する例について説明する。ただし、ｉは、Ｘ線検出器２の検出素子の番号を示す。図６（ａ）には、一例として１０００チャネルの測定投影データＲ（ｉ）を示す。図６（ａ）の横軸はチャネル番号、縦軸は投影角度（Ｘ線管１とＸ線検出器２の回転角度）を表す。図６（ａ）の測定投影データの濃度はそれぞれの画素の値（ＣＴ値）を示している。図６（ｂ）は、分割後の奇数番号の測定投影データＲ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｉ）を示し、図６（ｃ）は、偶数番号の測定投影データＲ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｉ）を示す。図６（ｂ）、（ｃ）のデータは、図６（ａ）の測定投影データＲ（ｉ）をチャネル方向に２分割したため、５００チャネルである。

なお、このステップ１７１において、分割後の測定投影データＲ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｉ）およびＲ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｉ）のチャネル間のデータを補間することにより分割前の測定投影データのチャネル数に増加させてもよい。例えば、分割後の隣接するチャネル間の測定投影データの値から公知である補間方法を用いて、不足チャネルのデータを算出する。例えば補間方法は、加算平均等の線形補間、またはスプライン補間等の非線形補間が用いられる。もしくは、不足チャネルを近傍のデータを、そのまま不足チャネルの値として用いてもよい。これらの補間処理を行った場合には、分割後の測定投影データＲ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｉ）およびＲ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｉ）のチャネル数は、それぞれ５００チャネルから１０００チャネルに増加する。

次に、図５のステップ１７２において、図４の分割画像計算部１５４は、奇数番号の測定投影データＲ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｉ）および偶数番号の測定投影データＲ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｉ）から、それぞれ被写体のＣＴ値を表すＣＴ画像λ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｊ）、λ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｊ）を解析的再構成手法を用いて計算により求める。ここで、ｊは、ＣＴ画像の画素番号を示し、ＣＴ画像は、Ｊ個の画素で構成されているものとする。解析的再構成手法としては、例えばＦｅｌｄｋａｍｐ法等の公知の手法を用いる。ＣＴ画像としては、一般的な２次元（ｘ、ｙ方向）の断層像だけでなく、１次元データ（ｘ方向）、体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ、ｙ、ｚ方向）、または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）を求めることも可能である。図６（ｄ）には、奇数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｊ）を、図６（ｅ）には、偶数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｊ）をそれぞれ示す。

次に、図５のステップ１７３において、図４の分割ノイズ計測部１５５の差分画像計算部１５７は、式（１）に示すように、奇数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｊ）と偶数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｊ）の差分をとり、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）を求める。

図６（ｆ）には、差分画像Δλｃ（ｊ）の一例を示す。奇数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｊ）と偶数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｊ）は、測定投影データを２分割したデータをそれぞれ再構成して得たＣＴ画像であるため、同一の被写体像を含んでいる。よって、両画像の差分をとることにより、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）は、図６（ｆ）のように被写体像が除去され、ＣＴ画像に含まれるノイズのＣＴ値の分布画像が得られる。

差分画像Δλ_ｃ（ｊ）に表されているノイズのＣＴ値は、分割後の測定投影データに対応した値になっている。具体的には、ノイズのＣＴ値は、測定投影データの２分割により√２倍に増幅した値になっている。そこで、次のステップ１７４で補正し、分割していない測定投影データのＣＴ値に対応したノイズのＣＴ値の強度分布を示す補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）を得る。

具体的には、図５のステップ１７４において、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）のノイズのＣＴ値の強度を補正するため、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）に補正係数αを乗算し、図６（ｇ）に示す補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）を得る。２分割の場合、式（１）の差分処理で√２倍に増幅しているため、それを補正する補正係数αは、α＝１／√２とする。補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）は、分割されていない測定投影データから再構成したＣＴ画像から、被写体の情報を除去したノイズだけの情報（ＣＴ値）を表している。

なお、分割後の測定投影データＲ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｉ）およびＲ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｉ）のチャネル間を補間し、チャネル数を分割前のチャネル数に増加させてからステップ１７２，１７３を行った場合には、上記補正係数α＝１である。

次に、図５のステップ１７５において、分割ノイズ計測部１５５は、補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）に関心領域を設定し、関心領域におけるノイズのＣＴ値の振幅（強度）を算出する。具体的には、補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）の所定位置に関心領域を設定し、関心領域内のノイズの強度を求めるために、関心領域のノイズのＣＴ値のばらつき（振幅）を求める。ここでは、ばらつきとして、標準偏差σを計算する。これにより、関心領域のノイズの強度（標準偏差σ）を求めることができる。関心領域は、例えば、画素ｊ’を中心として縦（ｘ方向）１００画素×横（ｙ方向）１００画素の範囲とする。

分割ノイズ計測部１５５は、さらに関心領域の中心画素ｊ’の位置をずらしながら、それぞれの位置の関心領域についてノイズの強度（標準偏差σ）を計算する。そして、関心領域の特定位置（例えば中心画素ｊ’）に、求めた標準偏差σの値を対応させることにより、ノイズ画像Ｎｃ（ｊ）を図６（ｈ）のように生成する。

一方、図５のステップ１７６において、図４に示す加算画像計算部１５６は、ステップ１７２において求めた奇数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｊ）と偶数番号のＣＴ画像λ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｊ）を式（２）により加算し、図６（ｉ）に示す加算画像λ^ｋ＝０（j）を生成する。

加算画像λ^ｋ＝０（j）は、分割していない測定投影データＲ（ｉ）を直接再構成したＣＴ画像と等価であり、逐次近似処理部１５２の逐次近似の初期画像として使用することができる。式（２）のλ^ｋ＝０（j）において、ｋは、逐次近似再構成の修正回数を表し、ｋ＝０は、λ^ｋ＝０（j）が初期画像であることを示している。

このように、加算画像計算部１５６によって、分割された画像を加算することにより逐次近似再構成の初期画像の生成することができる。このため、後述する解析的再構成部１６１により、分割していない測定投影データＲ（ｉ）を画像再構成処理して初期画像を得る場合と比較して、演算時間を短縮することができる。なお、後述する解析的再構成部１６１により、初期画像λ^ｋ＝０（j）を算出する場合には、加算画像計算部１５６を備えない構成にすることが可能である。また、加算画像計算部１５６を備える場合には、後述する解析的再構成部１６１を備えない構成にすることが可能である。

次に、図５のステップ１７７に進み、逐次近似処理部１５２によって、ノイズ計測部１５５で算出したノイズ強度を用いて、逐次近似再構成処理により画像を修正し、高精度にノイズを除去したＣＴ画像を生成する。

以下、図７を用いて、ステップ１７７の処理について詳細に説明する。

図７のようにステップ１７７は、ステップ１８１〜１８８を含む。まず、ステップ１８１において、逐次近似処理部１５２の解析的再構成部１６１（図４）は、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて、補正処理部１３５が補正した測定投影データＲ（ｉ）からＣＴ画像λ^ｋ＝０（ｊ）を計算する。ただし、加算画像計算部１５６によってＣＴ画像λ^ｋ＝０（ｊ）を計算する場合、ステップ１８１は省略可能である。

次に、ステップ１８２のように、初期画像として上記ＣＴ画像λ^ｋ＝０（ｊ）を用いて、修正回数ｋが予め設定された修正回数Ｋに達するまで、ＣＴ画像をステップ１８３〜１８６により逐次的に修正する。

画像を修正するアルゴリズムとしては、公知の逐次近似再構成手法を用いることができる。ここでは一例としては、ＳＰＳ（Ｓｅｐａｒａｂｌｅ−Ｐａｒａｂｏｌｏｉｄａｌ−Ｓｕｒｒｏｇａｔｅ）法を用いる場合について説明する。このＳＰＳは、式（３）で表される。

上記式（３）において、Ｗ（ｉ）は、画像を修正する割合を表す重みである。式（３）に示すＰ１およびＰ２は、それぞれ分子および分母のＰｒｉｏｒ計算の計算式を表す。本実施形態では、Ｐｒｉｏｒ計算のＰ１およびＰ２に、それぞれノイズ強度（標準偏差σ）を導入することにより、ノイズが選択的に除去されるようにＣＴ画像を修正する。式（３）による逐次近似再構成は、以下のステップ１８３〜１８６により行われる。

まず、ステップ１８３において、順投影部１６２（図４）は、式（４）を計算することにより、ＣＴ画像λ^ｋ（ｊ）の画素を順投影処理し、計算投影データを求める。

式（４）において、ｌは、修正対象の画素ｊとＸ線検出器ｉを結ぶライン上にあるＬ個の画素の番号を表す。Ｃ（ｉ、ｌ）は、画素ｌがＸ線検出器ｉに寄与する割合を表し、Ｃ（ｉ、ｌ）の値は、Ｘ線検出器の位置や順投影計算、または逆投影計算の手法によって異なる値が設定される。

次に、ステップ１８４において、差分部１６３（図４）は、式（５）のように測定投影データＲ（ｉ）から式（４）の計算投影データを減算し、修正投影データΔＲ^ｋ（ｉ）を求める。

次に、ステップ１８５において、逆投影処理部１６４（図４）は、式（６）により、修正投影データΔＲ^ｋ（ｉ）を逆投影処理し、修正画像Δλ^ｋ（ｊ）を生成する。

ただし、式（６）のＰ１、Ｐ２は、Ｐｒｉｏｒ計算部１６５（図４）が式（７）、（８）により求めた値を用いる。式（７）、（８）は、Ｐ１、Ｐ２を求める式の一例であり、Ｐｒｉｏｒ計算の一つであるＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ−Ｇｅｍａｎ−Ｐｒｉｏｒにより、式（７）の１階導関数の計算によりＰ１を求め、式（８）の２階導関数の計算によりＰ２を求める。

上記式（７）、式（８）において、βはＰｒｉｏｒの強度を示す定数である。Ψ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)は、ＣＴ画像λ^ｋ（ｊ）における２画素のＣＴ値の差分値(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)を変数とする関数であり、式（９）で表される。Ψ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)は、逐次近似再構成のＰｒｉｏｒ計算におけるＣＴ画像のｊ番目の画素のＣＴ値（画素値）の修正量を表している。λ_j ^kは、ｊ番目の画素の画素値であり、λ_ｍ ^kは、ｍ番目の画素の画素値である。ｍ番目の画素は、ｊ番目の画素に対して、予め定めた位置関係（例えば、ｊ番目の画素と左右や上下に隣接する関係）にある画素である。ｍ番目の画素の数は、予め定めた１以上とする（例えば８個）。式（７）、（８）から明らかなように、ｍ番目の画素の数が複数である場合には、ｍ番目の画素ごとのΨ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)の合計（Σ）を求めてＰ１、Ｐ２に用いる。

式（９）に示すｐ、δはＰｒｉｏｒ計算に用いるパラメータ定数である。

本発明では、ｊ番目の画素とｍ番目の画素とのＣＴ値差と、ｊ番目の画素を中心画素とする関心領域について求めたノイズ強度σ（以下、σ_ｊと呼ぶ）との大小関係に応じてＰｒｉｏｒ計算におけるｊ番目の画素のＣＴ値の修正量を変更する。具体的には例えば、ｊ番目の画素のＣＴ値（画素値）の修正量を表すΨ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)として、式（９）のような関数を用い、式（９）の定数δをノイズ強度（標準偏差σ_ｊ）に対応させ、δ＝σ_ｊとする。図８は、式（９）のΨ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)を示すグラフである。図８において横軸は、２画素のＣＴ値差(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)を示し、縦軸は、式（９）のΨ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)の値を示す。Ψ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)は、ＣＴ値差の絶対値｜(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)｜がδより小さい場合、ＣＴ値差(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)に応じて大きくなるが、ＣＴ値差｜(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)｜＞δに場合には、一定値となる。図８は、一例としてδ＝２０のグラフを示す。なお、定数δとして、二以上の定数（δ1、δ2等）を用いて、ＣＴ値差の(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)とδ1、δ2等との大小関係に応じて、ＣＴ値の修正量Ψ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)を定めてもよい。

このように、式（９）のΨ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)を用いることにより、ＣＴ値差の絶対値｜(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)｜がノイズ強度σ_ｊ（＝δ）以下の場合には、画素ｊのＣＴ値は、ＣＴ値差(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)に応じて修正されるのに対し、ＣＴ値差の絶対値｜(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)｜がノイズ強度σ_ｊ（＝δ）より大きい場合には、ＣＴ値差が大きくなっても修正量が一定値以上には大きくならず、修正量が抑制される。これにより、画素ｊのＣＴ値がノイズである（すなわち、ノイズ強度より小さい）場合、選択的に修正することができる。一方、画素ｊのＣＴ値が被写体像である（すなわち、ノイズ強度より大きい）場合に、Ｐｒｉｏｒ計算によるＣＴ画像の劣化を防止することができる。

以上により、式（６）の修正画像Δλ^ｋ（ｊ）が算出される（ステップ１８５）。

次に、ステップ１８６において、画像修正部１６６は、式（１０）を計算することにより、修正画像Δλ^ｋ（ｊ）を用いて修正したＣＴ画像λ^ｋ＋１（ｊ）を求める。

以上のステップ１８３〜１８６を終了後、ステップ１８７において、修正回数ｋはｋ＋１にインクリメントされ、ステップ１８２に戻る。これにより、インクリメント後の修正回数ｋが予め設定された修正回数Ｋと等しくなるまで、ステップ１８２〜１８７が繰り返し行われる。修正回数ｋがＫに達したならば修正終了となり、ステップ１８８に進み、ＣＴ画像が出力され、画像表示部１３７（図２）により、モニタ１２３に表示される。

このＣＴ画像は、逐次近似再構成により生成されているため、これを投影した計算投影データは、測定投影データとよく一致し、測定投影データを高精度に画像化したＣＴ画像を得ることができる。

なお、ステップ１８８においてはＣＴ画像を、ネットワークアダプタを用いて、ローカルエリアネットワーク、電話回線、インターネット等のネットワークを介して外部の端末に送信することも可能である。

また、本実施形態では、ステップ１７１〜１７７およびステップ１８１〜１８８によって、予めＣＴ画像からノイズ強度を計測し、関心領域内の画素のＣＴ値とノイズ強度との大小関係に応じて、画素のＣＴ値の修正量を変更するため、被写体像の劣化を抑制しながら、ノイズを低減することができる。

なお、本実施形態では、ＣＴ値差の絶対値｜(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)｜がノイズ強度σ_ｊ（＝δ）より大きい場合には、Ψ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)が一定値になるように式（９）を定めているが、本発明はこれに限定されるものではなく、｜(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)｜がノイズ強度σ_ｊ（＝δ）より大きい場合には、｜(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)｜がσ_ｊより小さい場合よりも、Ψ(λ_j ^k−λ_ｍ ^k)が小さくなるように設定してもよい。

また、本実施形態では、逐次近似再構成のノイズの低減効果は、測定投影データの精度とパラメータの設定値に依存することに着目し、計測したノイズ強度を逐次近似再構成処理のパラメータの値として用いている。これにより、逐次近似再構成処理自体を大きく変更することなく、計測したノイズ強度を処理に容易に導入できる。

なお、本実施形態では、計測したノイズ強度を導入するパラメータとしてδを選択しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、Ｐｒｉｏｒ計算に用いる他のパラメータに適用することも可能である。

また、本実施形態では、複数の関心領域をＣＴ画像の全域で位置をずらして設定することにより、ＣＴ画像全域についてのノイズ強度（標準偏差σ）を求め（図５のステップ１７５）、ＣＴ画像全体についてノイズ強度を導入したＰｒｉｏｒ計算を行っている。しかしながら、本発明は必ずしもＣＴ画像の全域についてノイズ強度を求めなくてもよく、１以上の関心領域についてノイズ強度を計測してもよい。その場合、逐次近似再構成の処理（図５のステップ１７７）では、ＣＴ画像の関心領域についてのＰｒｉｏｒ計算のパラメータにのみ、計測したノイズ強度を導入し、関心領域外のＰｒｉｏｒ計算には、所定値のパラメータを用いる。これにより、少なくとも関心領域については、ノイズを選択的に除去し、被写体の劣化を抑制することができる。

なお、上述の式（３）で示した逐次近似再構成手法は一例であり、公知であるＯＳ−ＳＰＳ、ＰＷＬＳ、ＯＳ−ＰＷＬＳ、ＡＳＩＲＴ、ＭＳＩＲＴ、ＧＲＡＤＹ、ＣＯＮＧＲ、ＡＲＴ、ＳＡＲＴ、ＭＬ−ＥＭ、ＯＳ−ＥＭ、ＦＩＲＡ、ＲＡＭＬＡ、ＤＲＡＭＡ等、他の手法に適用しても構わない。

また、図６（ｆ）〜（ｉ）の差分画像Δλ_ｃ（ｊ）、補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）、ノイズ画像Ｎｃ（ｊ）、加算画像λ^ｋ＝０（ｊ）を、画像生成部１０３のモニタ１２３により操作者等に表示する構成にしてもよい。

本実施形態では、一周分の回転から取得した測定投影データを用いて、ＣＴ画像を再構成したが、一周に限定することはなく、公知であるハーフ再構成または一周以上の測定投影データを用いる再構成に対しても適用可能である。

本実施形態では、寝台５およびガントリー３が静止した状態であるコンベンショナルスキャン方式で測定投影データを取得する例について説明したが、本発明はこの方式に限定されるものではなく、寝台５の動作と停止を一定間隔で順に繰り返しながらコンベンショナルスキャンを行うステップアンドシュート方式や、寝台５を動かしながら撮影する螺旋スキャン方式で取得した測定投影データに対しても、本発明を適用可能なことは言うまでも無い。

本実施形態では、一例として生体用のＸ線ＣＴ装置を示したが、爆発物検査や製品検査等の非破壊検査を目的としたＸ線ＣＴ装置に本発明を適用することももちろん可能である。また、本実施形態は一例として公知の第３世代のマルチスライスＸ線ＣＴ装置について説明したが、公知の第１、第２、第４世代のＸ線ＣＴ装置にも適用でき、公知のシングルスライスＸ線ＣＴ装置やエレクトロンビームＣＴにも適用できる。

上述してきた実施形態では、測定投影データの分割方向を、図３のようにチャネル方向またはスライス方向に設定する例について説明したが、分割方向を投影角方向に設定しても構わない。分割方向を投影角方向に設定した場合、分割後のＣＴ画像の中心から離れた領域（周辺部）にアーチファクトが発生しやすくなる。このアーチファクトは、差分処理後の差分画像および補正差分画像に残存する為，周辺部ではノイズ強度の計測誤差が大きくなる。

＜実施形態２＞
次に、実施形態２のＸ線ＣＴ装置について説明する。

上述の実施形態１では、測定投影データを分割し、分割後の測定投影データからそれぞれＣＴ画像を生成し、その差分画像を求める構成であったが、実施形態２では、始めに、分割後の測定投影データ間の差分をとった後、差分の測定投影データを再構成して、差分画像を求める。

以下、実施形態２のＸ線ＣＴ装置の構成について、実施形態１のＸ線ＣＴ装置と異なる構成を中心に説明する。以下の説明において、実施形態１と同じ構成について、実施形態１と同じ符号を付けてその詳しい説明を省略する。

図９に、実施形態２の逐次近似再構成部１３６の詳しい機能構成を示す。逐次近似再構成部１３６は、ＣＴ画像のノイズを計測するノイズ計測部１５１と、計測したノイズを導入してＣＴ画像を逐次修正する逐次近似処理部１５２とを備えている。ノイズ計測部１５１は、測定投影データを分割する分割計算部１５３と、分割した２種類以上の測定投影データの差分値を計算する差分投影計算部１５８と、計算した差分測定投影データを再構成して差分画像を計算する差分画像計算部１５９と、取得した差分画像からノイズを計測する差分ノイズ計測部１６０を備えている。

分割計算部１５３は、実施形態１の図４の分割計算部１５３と同様に測定投影データを分割する。分割後の測定投影データに対して、実施形態１で述べたように補間処理を行っても行わなくてもよい。

差分投影計算部１５８は、分割後の測定投影データ間の差分をとる。次に、差分画像計算部１５９は、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて、差分測定投影データを画像再構成し、図６（ｆ）に示す差分画像Δλ_ｃ（ｊ）を取得する。

次に、差分ノイズ計測部１６０では、図５のステップ１７４と同様にして、取得した差分画像Δλ_ｃ（ｊ）からＣＴ画像のノイズの強度に補正する為、差分画像Δλ_ｃ（ｊ）に補正係数αを乗算する。乗算した結果は、図６（ｇ）に示す補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）とする。例えば分割後の測定投影データを補間処理しない場合、補正係数αは、差分投影計算部１５８の差分処理で√２倍に増幅したノイズ強度を補正する為、α＝１／√２を乗算する。補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）は、ＣＴ画像から被写体の情報（ＣＴ値）を除去したノイズだけの情報（ＣＴ値）を表している。なお、分割後の測定投影データを補間処理した場合、処理方法に応じて上記補正係数αを変更することはいうまでもない。

次に、差分ノイズ計測部１６０は、図５のステップ１７５と同様にして、ノイズ分布を示すノイズ画像を取得する為、補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）に関心領域を設定し、関心領域について標準偏差σを求めることにより、ノイズの強度を求める。差分ノイズ計測部１６０は、さらに関心領域の中心画素ｊ’の位置をずらしながら、それぞれの位置の関心領域についてノイズの強度（標準偏差σ）を計算し、中心画素ｊ’に、求めた標準偏差σの値を対応させることにより、ノイズ画像Ｎｃ（ｊ）を図６（ｈ）のように生成する。

逐次近似処理部１５２の動作については、実施形態１と同じであるので説明を省略する。

実施形態２では、分割後の測定投影データ間の差分を求め、差分画像を再構成するため、実施形態１のように、分割後の測定投影データをそれぞれ画像再構成して、画像間の差分を求めて差分画像を得る処理と比較して、再構成する画像の数が少なく、計算時間を短縮およびメモリ容量を低減できるという効果が得られる。この計算時間短縮およびメモリ容量低減の効果は、特に、測定投影データの分割数が多い場合に特に顕著に得られる。

＜実施形態３＞
次に、実施形態３のＸ線ＣＴ装置について説明する。

実施形態１では、ＣＴ画像上の関心領域の位置に係らず、分割計算部１５３は、図３のノイズ計測設定領域１４４で操作者が選択した所定の分割方向に測定投影データを分割する構成であった。実施形態３では、ノイズ計測部１５１は、関心領域のＣＴ画像上の位置に応じて、分割計算部の測定投影データの分割方向を選択する。

例えば、分割計算部１５３は、測定投影データを、チャネル方向、スライス方向および投影角方向のうちの少なくとも２方向について分割可能な構成とする。ノイズ計測部１５１は、関心領域が、ＣＴ画像の回転板の回転中心に対応する位置から予め定めた範囲に位置する場合には、測定投影データの分割方向として投影角方向を選択し、予め定めた範囲の外側に位置する場合には、分割方向としてチャネル方向およびスライス方向のいずれかを選択するように構成する。

このように、ＣＴ画像上の関心領域の位置によって分割方向を選択することにより、ノイズ強度の計測精度を高めることができる。

まず、投影角方向の分割によって、ＣＴ画像の周辺部でアーチファクトが発生する理由について説明する。例えば、撮影回数９００回／回転の測定投影データを、投影角度方向に均等に２分割すると、分割した各ＣＴ画像は、９００／２＝４５０［回／回転］の撮影回数の測定投影データを用いて再構成した画像と等価である。１回転あたりの撮影回数が少ない場合、投影角度方向のサンプリング密度が小さくなるため、回転中心から距離ｒが大きくなるにつれ、アーチファクトが多く発生する。例えば、図１０（ａ）は投影角度方向に分割した測定投影データから計算した補正差分画像の一例である。１回転あたりの撮影回数（データ取得回数）が少ないため、図１０（ａ）に示すライン１９１を境界として、外側の領域１９２では、強度の大きいアーチファクトが発生する。このアーチファクトは、投影角度方向の測定投影データの分割により発生した誤差であり、ＣＴ画像の外周部に関心領域がある場合、ノイズ強度の計測誤差が大きくなる。

一方、測定投影データ（１０００チャネル）をチャネル方向に均等に２分割する場合、ＣＴ画像は、１０００／２＝５００チャネル数の測定投影データによって再構成される。５００チャネルのチャネル間のデータは、省略したまま（５００チャネルのまま）か、または補間計算により１０００チャネルにして、ＣＴ画像を再構成する他なく、再構成後のＣＴ画像には、位置によらず一様にアーチファクトが生じるため、ＣＴ画像上の関心領域の位置に係らず、図１０（ｂ）のように補正差分画像の全域１９３で一様にノイズ強度の計測誤差が生じる。

そこで本実施形態３では、ＣＴ画像を領域分けし、領域ごとに予め定めておいた、ノイズ強度の計測誤差が小さくなる分割方向を選択する。どの領域に位置するかによって、ノイズ強度の計測誤差が小さくなる分割方向を選択する。具体的には、１回転あたりの撮影回数が通常の撮影回数である場合、図１１のノイズ画像のように、ＣＴ画像の中心（回転板４の回転中心に対応する位置）から所定の距離（例えばｒ＝２００ｍｍ）未満の中心領域１９５は、投影角方向に測定投影データを分割した方がノイズ強度の計測誤差が小さくなるので、投影角方向を選択する。ＣＴ画像の中心から所定の距離以上の外側領域１９６は、投影角方向に測定投影データを分割した場合よりも、チャネル方向またはスライス方向に分割した場合の方が、ノイズ強度の計測誤差が小さくなるので、チャネル方向またはスライス方向を選択する。中心領域１９５と外側領域１９６の境界のライン１９４の半径ｒは、予め定めた値を用いることも可能であるし、操作者が撮影条件入力部１３１から入力した値を用いてもよい。

具体的な処理方法としては、例えば、ノイズ計測部１５１は、実施形態１のステップ１７１〜１７６により、チャネル方向について測定投影データを分割してノイズ画像Ｎ_ｃ（ｊ）を生成するとともに、投影角度方向について測定投影データを分割してノイズ画像Ｎ_ｐ（ｊ）を生成する。中心領域１９５についてはノイズ画像Ｎ_ｐ（ｊ）の画素値を用い、外側領域１９６についてはノイズ画像Ｎ_ｃ（ｊ）の画素値を用いることにより、図１１のように選択後のノイズ画像を生成することができる。

なお、上記説明では、中心領域１９５と外側領域１９６においてチャネル方向および前記スライス方向のいずれか一つの分割方向を選択しているが、本発明は、一つの分割方法を選択するものに限定されるものではなく、２以上の分割方向について求めたノイズ強度を重み付けして加算して用いる構成にすることも可能である。すなわち、ノイズ計測部１５１は、分割計算部１５３の測定投影データの分割方向をチャネル方向、スライス方向および投影角方向から少なくとも２方向を選択して、それぞれの方向について求めたノイズ強度を重み付けして加算した和をノイズ強度とする。このとき、重みの値を、ＣＴ画像上の関心領域の位置に応じて変化させる。これにより、ＣＴ画像上の関心領域の位置によって、ノイズ強度の計測誤差を小さくすることができる。

具体的には、まず、ノイズ計測部１５１は、実施形態１のステップ１７１〜１７６により、チャネル方向について測定投影データを分割してノイズ画像Ｎ_ｃ（ｊ）を生成するとともに、投影角度方向について測定投影データを分割してノイズ画像Ｎ_ｐ（ｊ）を生成する。

式（１１）に示すように、ノイズ画像Ｎ_ｃ（ｊ）、およびＮ_ｐ（ｊ）の画素値に対して、回転中心からの距離ｒを変数とする重み関数ｗ_ｃ（ｒ）、ｗ_ｐ（ｒ）をそれぞれ乗算して加算し、加算後のノイズ画像Ｎ_total（ｊ）を求める。

前述した重み関数ｗ_ｃ（ｒ）、及びｗ_ｐ（ｒ）は、図３に示す撮影部位設定領域１４５で設定した撮影部位によって適切に選択される。２方向の重み関数は、例えばｗ_ｃ（ｒ）＋ｗ_ｐ（ｒ）＝１の条件とする。これにより、２方向以上の計測したノイズ値を連続的に変化させることができる。

例えば、頭部領域では、ＦＯＶが小さいため、回転中心に近い領域で高い精度が求められる。このため、全域において、投影角度方向のノイズ画像Ｎ_ｐ（ｒ）を用いる。このとき、ｗ_ｃ（ｒ）＝０に設定することで、チャネル方向のノイズ計測を省略できるため、計算時間を短縮できる。一方、腹部領域ではＦＯＶが大きいため、周辺の領域においても高い精度が求められる。このため、ｒ＝２００ｍｍ以上の領域において、投影角度方向の重み関数ｗ_ｐ（ｒ）がチャネル方向の重み関数ｗ_ｃ（r）と比較して、大きくなるように重み関数を設定する。

また、１回転毎の撮影回数に応じて重み関数を設定してもよい。例えば、１回転ごとの撮影回数が多い（例えば、２０００［回／回転］）場合、周辺の領域において投影角度方向のサンプリング密度が高いため、投影角度方向のノイズ画像の計測誤差は、中心領域１９５のみならず外側領域１９６においても小さい。この場合、ｗ_ｃ（ｒ）＝０と設定することで、チャネル方向のノイズ計測を省略でき、計算時間を短縮できる。一方、１回転ごとの撮影回数が少ない（例えば、１０００［回／回転］）場合、ＣＴ画像の周辺領域において投影角度方向のサンプリング密度は小さくなる。そのため、投影角度方向の測定投影データから計測したノイズ画像の計測精度は、周辺領域において低下する。そこで、計測精度を向上させるため、外側領域１９６（例えば、ｒ＝２００ｍｍ以上）において、投影角度方向の重み関数ｗ_ｐ（ｒ）が、チャネル方向の重み関数ｗ_ｃ（r）と比較して小さくなるように設定する。

なお、分割方向は、チャネル方向と投影角方向の２方向に限定されるものではなく、チャネル方向、スライス方向および投影角方向のうちの２以上を任意の組み合わせで選択することができる。

本実施形態３で用いるノイズ画像は、実施形態１の処理方法で求めたもののみならず、実施形態２の処理方法で求めたノイズ画像を用いることももちろん可能である。

本実施形態３においては、図１１に示したような領域ごとに異なる分割方向で求めたノイズ画像を画像生成部１０３のモニタ１２３に表示することができる。

他の構成は、実施形態１、２と同様であるので説明を省略する。

＜実施形態４＞
次に、実施形態４のＸ線ＣＴ装置について説明する。

実施形態４では、実施形態１における、図４の分割計算部１５３、分割画像計算部１５４、分割ノイズ計測部１５５の機能によるノイズ強度を計測処理に、ファンビーム・パラレルビームを導入する場合について説明する。

実施形態４では、Ｘ線管１は、Ｘ線検出器２に対して扇状のＸ線（ファンビーム）を照射する。逐次近似再構成部１３６の構成を図１２に示す。図１２のように、分割計算部１５３と分割画像計算部１５４との間に、ファンビーム・パラレルビーム１６７が配置され、分割後の測定投影データ（ファンビームデータ）をパラレルビームデータに変換する。変換方法は、公知の方法を用いる。分割画像計算部１５４は、変換後の測定投影データ（パラレルビームデータ）からＣＴ画像をそれぞれ生成し、分割ノイズ計測部１５５および差分画像計算部１５７が、ＣＴ画像のノイズ強度を計測する。

このように、本実施形態４では、分割後の測定投影データをファンビーム・パラレルビーム変換することにより、ファンビーム・パラレルビーム変換後の測定投影データを用いて高精度にノイズ強度を測定することができる。その理由は、分割計算部１５３による分割の前に、測定投影データをファンビーム・パラレルビーム変換した場合、分割後の測定投影データ間のノイズの相関性が高くなり、差分画像計算部１５７による差分処理により、相関性の高いノイズ同士が打ち消されてしまうため、ノイズを精度よく検出できなくなるためである。例えば、変換前の測定投影データ（投影角θ−1、θ−２・・・）を測定投影データＲ_ｆａｎ（ｉ、θ−１）、Ｒ_ｆａｎ（ｉ、θ−２）・・・とすると、これらの補間処理により、投影角度θにおけるパラレルビーム変換後の測定投影データＲ_ｐａｒａ（ｉ、θ）が算出される。これを分割すると、分割後の測定投影データＲ_{ｐａｒａ、ｏｄｄ}（ｉ、θ）、Ｒ_{ｐａｒａ、ｅｖｅｎ}（ｉ、θ）には、同じ測定投影データＲ_ｆａｎ（ｉ、θ−１）、Ｒ_ｆａｎ（ｉ、θ−２）・・・から算出されたデータが含まれるため、ノイズの相関性が高くなる。このため、差分画像計算部１５７が差分を求めると、相関性の高いノイズ同士が打ち消され、ノイズの計測精度が低下する。これに対し、実施形態４のように、ファンビームデータのまま、測定投影データを分割し、分割後にファンビーム・パラレルビーム変換することにより、分割後の測定投影データ間のノイズの相関性は高くならない。

以上より、図１２のように、分割計算部１５３、ファンビーム・パラレルビーム変換部１６７、分割画像計算部１５４の順に処理を実施することで、ノイズの計測精度の低下を防止しながら、ファンビーム・パラレルビーム変換を実現できる。

他の構成は、実施形態１と同様であるので説明を省略する。

なお、本実施形態４に、実施形態２の構成を適用することも可能である。その場合、実施形態２の図９の分割計算部１５３と差分投影計算部１５８との間にファンビーム・パラレルビーム変換部１６７を配置することにより、上述の説明と同様に、ノイズの計測精度の低下を防止しながら、ファンビーム・パラレルビーム変換を実現できる。

＜実施形態５＞
次に、実施形態５のＸ線ＣＴ装置について説明する。

実施形態１では、分割ノイズ計測部１５５は、所定の大きさ（例えば、画素ｊ’を中心として縦１００画素×横１００画素）の関心領域を、補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）を設定して、ノイズ強度（ＣＴ値の標準偏差σ）を求める構成であった。このため関心領域内に、ノイズ強度のレベルが大きく異なる組織（例えば骨と空気等）の画像が混在する場合、計測精度を低下させるおそれがある。そこで、本実施形態５では、関心領域の形状を被写体の組織形状に対応した形状に設定する。

具体的には、実施形態５では、図１３に示すようにＣＴ画像の情報を用いて、補正差分画像に設定する関心領域の形状を最適化し、被写体の組織形状に対応させる。これにより、ノイズ強度のレベルが大きく異なる組織が関心領域内に混在しないようにする。関心領域の形状の最適化に用いるＣＴ画像は、分割画像計算部１５４が生成した分割画像や、加算画像計算部１５６または解析的再構成部１６１で計算したＣＴ画像を用いる。例えば、ＣＴ画像のＣＴ値の分布が一様である領域は、ノイズ強度のレベルが大きく異ならない組織であると仮定し、関心領域の形状を設定する。ＣＴ値の分布が一様であるかどうかは、ＣＴ値のばらつきが予め定めた範囲内であるかどうかにより判断する。例えば、図１３（ａ）に示す肝臓部の関心領域２０１は、予め定めた範囲の円形に設定した場合、関心領域２０１内のＣＴ値分布が一様である。よって、図１３（ｂ）の差分画像の同じ位置に同じ形状の関心領域２０１を設定して、関心領域２０１のノイズ強度（ＣＴ値の標準偏差σ）を求める。一方、図１３（ａ）のように、脊髄周辺の関心領域２０２は、円形に設定すると一部脊髄が含まれ、脊髄のＣＴ値のレベルは、脊髄周辺のＣＴ値のレベルよりも高いため、ＣＴ値分布が予め定めた範囲から外れる。そこで、脊髄を除外するように、関心領域２０２の形状を変形させている（最適化）。この最適化された関心領域２０２を、図１３（ｂ）の差分画像の同じ位置に設定して、関心領域２０２のノイズ強度を求める。

ＣＴ値が異なるレベルの領域を関心領域２０２から除外して、関心領域２０２の形状を変形させる処理は、ノイズ計測部１５１が、関心領域２０２内の画素ごとのＣＴ値のレベルを判断して、レベルの異なる画素を除外することにより実現することができる。また、図１３（ａ）のＣＴ画像をモニタに表示して、操作者がマウス１１２等を操作して関心領域２０２の形状を変形させることにより行う構成にすることも可能である。その場合，操作者は隣り合う画素間で近いＣＴ値，かつノイズの強度で構成される組織を判断し，関心領域を選択する必要がある。

実施形態５の構成により、関心領域内に、ノイズ強度のレベルが大きく異なる組織（例えば骨と空気等）が混在しないため、関心領域のノイズ強度の計測精度を向上できる。

他の構成は、実施形態１と同様であるため説明を省略する。
＜実施形態６＞
実施形態１では、計測したノイズ強度（σ）をＰｒｉｏｒ計算に用いるため、式（９）のパラメータδに、δ＝σとして代入して用いたが、実施形態６では、式（１２）のように、σに寄与率ｑを乗じた値をδに代入する。これにより、寄与率ｑを任意に設定することにより、低減したいノイズのレベルを選択することができる。

図１４に、実施形態６の撮影条件受付画面１４１を示す。図１４の撮影条件受け付け画面１４１は、図３の撮影条件受付画面１４１に、寄与率を設定するための寄与率設定領域１４６を追加した構成である。

操作者は、図１４の寄与率設定領域１４６において、低減したいノイズの強度を選択する。例えば、寄与率「強」を選択した場合、ｑ＝３となり、計測したノイズ強度（σ）の３倍の値（σ×３）が、式（９）のδに代入される。寄与率「中」、「弱」を選択した場合、それぞれｑ＝２、ｑ＝１となり、σ×２倍、σが式（９）のδに代入される。また、操作者が、任意の数値を入力することにより、寄与率ｑを指定することもできる。また操作者は，撮影部位設定領域１４５で設定した撮影部位，またはＣＴ画像における例えば心臓等の各領域に応じて，寄与率を選択することができる。

正規分布をもつノイズは、σ×３の範囲内に９９．４％が含まれるため、寄与率「強」を選択することにより、大きなノイズ低減効果を得ることができる。ただし、ノイズ強度（σ）の３倍程度の被写体の画素値も低減させてしまうため、ＣＴ画像の分解能が低下する。そのため、操作者は、ノイズ低減効果と分解能の劣化のトレードオフの関係にあることを把握したうえで、状況に応じて寄与率を変更することが望ましい。

本実施形態では、画素ｊごとに計算したノイズに応じて、ＣＴ画像のノイズ低減範囲を変化させることができる。寄与率が同じであれば、ノイズが含まれる範囲（３σの場合、９９．４％）は相対的に等しいため、被写体のノイズ強度のレベルが異なる組織においても、各画素に応じて視認性向上が期待できる。

＜実施形態７＞
次に、実施形態７のＸ線ＣＴ装置について説明する。

実施形態７では、ＣＴ画像、補正差分画像およびノイズ画像の少なくとも一つから、ノイズやアーチファクトを検出し、その検出結果を用いて、実施形態１の式（９）のパラメータδを設定する構成とする。

具体的には、ノイズ計測部１５１は、ＣＴ画像、補正差分画像およびノイズ画像のうちの少なくとも一つに設定した関心領域に含まれるアーチファクトを画像処理等により検出し、アーチファクトの画素のＣＴ値と、関心領域のアーチファクトではない画素のＣＴ値との差をノイズ強度として算出する。このノイズ強度を式（９）のδに代入するかまたは、実施形態６の所定の寄与率を乗じてからδに代入する。

例えば、図１５に、実施形態７の撮影条件受付画面１４１を示す。図１５の撮影条件受付画面１４１は、実施形態１の図３の撮影条件受付画面１４１に画像出力領域１４７を追加した構成である。画像出力領域１４７には、ＣＴ画像２１１、補正差分画像２１２およびノイズ画像２１３の少なくとも１画像が表示される。

例えば、ＣＴ画像２１１に関心領域２１４が設定されると、ノイズ計測部１５１は、公知の画像処理技術を用いて、関心領域２１４の内部から強度の高い画素をアーチファクトとして検出する。このアーチファクトの画素と、関心領域２１４の組織のアーチファクトではない画素のＣＴ値差を算出し、ノイズ強度とする。算出したノイズ強度を、式（９）のδとして設定する。これにより、逐次近似処理部１５２は、関心領域２１４のアーチファクトに対応したノイズ強度に対して、ノイズ低減処理を実施することができる。同様にして、補正差分画像２１２やノイズ画像２１３から関心領域２１５内のアーチファクトやノイズを検出することで、アーチファクトに適したノイズ低減を実施することができる。

このように、実施形態６では、実施形態１のように関心領域内のＣＴ値のばらつき（標準偏差σ）をノイズ強度として検出する場合と比較して、アーチファクトを直接検出してその画素のＣＴ値からノイズ強度を算出することができるため、強度の大きなアーチファクトがある場合に、その強度を正確に測定することができる。よって、強度の大きなアーチファクトを効率よく除去することができる。

また、図１５のように画像出力領域１４７に、（ａ）ＣＴ画像２１１、（ｂ）補正差分画像２１２および（ｃ）ノイズ画像２１３を並べて表示することにより、（ａ）のＣＴ画像２１１より被検体６の臓器の境界位置を確認することができる。また、（ｂ）の補正差分画像２１２には、特有の横線のアーチファクトを確認できる。したがって、（ａ）のＣＴ画像２１１と（ｂ）の補正差分画像２１２の両方を確認しながら関心領域２１４，２１５を設定することができ、（ｃ）のノイズ画像２１３により関心領域２１４，２１５のノイズ強度の分布を確認することができる。よって、関心領域２１４，２１５を自動で設定する場合には、（ａ）ＣＴ画像２１１、（ｂ）補正差分画像２１２および（ｃ）ノイズ画像２１３により、設定されている位置が適切かどうかの確認ができ、手動で設定する場合には、設定した位置が適切かどうか確認しながら位置の調整ができる。

他の構成は、実施形態１と同様であるので説明を省略する。

＜実施形態８＞
実施形態８のＸ線ＣＴ装置について説明する。

実施形態８のＸ線ＣＴ装置は、ＣＴ画像のノイズ強度を計測する点については実施形態１と同様であるが、実施形態１とは異なり逐次近似再構成を行わず、平滑化処理等の画像処理によりノイズを低減する。投影角方向に測定投影データを分割すると、回転中心から離れた領域のノイズ計測の精度低下の影響を受け、ノイズ除去の精度が低下する。そのため、実施形態８では、少なくとも回転中心から離れた領域については、測定投影データの分割方向をチャネル方向またはスライス方向に設定する。これにより、画像処理によってノイズを精度よく低減する。

以下、実施形態８のＸ線ＣＴ装置を図１６〜図２４を用いて説明するが、そのうちのいくつかは、実施形態１の説明に用いた図面と重複した内容のものもあるが、実施形態８のＸ線ＣＴ装置の全体構成の明確にするため、重複した内容の図面も省略せずに用いる。ただし、実施形態１と重複した構成については同じ符号を付し、重複した説明を省略する。

図１６は、実施形態８のＸ線ＣＴ装置のハードウェア構成を示す図である。図１６に示すように、実施形態８のＸ線ＣＴ装置のハードウェア構成は、実施形態１の図１と同様であるので詳細な説明は省略する。

図１７は、実施形態８のＸ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。図１７の入力部１０１は、撮影条件を入力する撮影条件入力部１３１として機能する。撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１で入力された撮影条件に基づき撮影を制御する撮影制御部１３２と、Ｘ線の照射および検出を行う撮影部１３３として機能する。これらの機能は、実施形態１と同じである。画像生成部１０３は、検出した信号をディジタル信号に変換する信号収集部１３４、ディジタル信号に対して補正する補正処理部１３５、補正した投影データに対して画像再構成する再構成処理部２３６、再構成したＣＴ画像に対して、公知である平滑化処理等の画像処理を実施する画像処理部１３８および、画像処理したＣＴ画像を出力する画像表示部１３７として機能する。ここで、実施形態１と異なる機能は、再構成処理部２３６および画像処理部１３８であるが、これらは、画像生成部１０３のＣＰＵ１２１が、メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２等に予め格納されている所定のプログラムを展開・起動することにより実現する。

図１８は、撮影条件入力部１３１モニタ１２３に表示される撮影条件受付画面１４１の一例を示す図である。撮影条件入力部１３１の撮影条件入力部１３１は、図３の撮影条件受付画面１４１をモニタ１２３に表示し、操作者の入力を受け付ける。

図１７の撮影条件入力部１３１は、図１８の撮影条件受付画面１４１をモニタ１２３に表示し、操作者の入力を受け付ける。図１８の撮影条件受付画面１４１は、実施形態１の図３と同じ構成であるので、ここでは詳細な説明は省略する。

次に、図１７の撮影制御部１３２および撮影部１３３は、撮影条件入力部１３１が受け付けた撮影条件に応じて、Ｘ線撮影を行う。図１７の信号収集部１３４は、Ｘ線検出器２の出力信号を取得し、補正処理部１３５では、補正処理を行って、測定投影データを取得する。これらの処理については、実施形態１と同様である。

図１９に、再構成処理部２３６と画像処理部１３８の詳しい機能構成を示す。再構成処理部２３６は、ＣＴ画像のノイズを計測するノイズ計測部１５１を備えている。画像処理部１３８は、計測したノイズ強度を用いて、ＣＴ画像のノイズを除去する画像処理する処理計算部２２１を備えている。

ノイズ計測部１５１の機能構成およびその動作は、図１９、図２０および図２１に示すように実施形態１と同じであり、図２０のステップ１７１〜１７５において、測定投影データＲ（ｉ）（図２１（ａ））をチャネル方向またはスライス方向に分割した分割後の測定投影データＲ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｉ）およびＲ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｉ）（図２１（ｂ）、（ｃ））を得る。これらのデータをそれぞれ再構成して、分割画像λ_{ｃ，ｏｄｄ}（ｊ）、λ_{ｃ，ｅｖｅｎ}（ｊ）を生成する（図２１（ｄ）、（ｅ））。分割画像間の差分画像Δλ_ｃ（ｊ）を求めた後（図２１（ｆ））、これを補正して補正差分画像Δλ’_ｃ（ｊ）を求め（図２１（ｇ））、関心領域を設定して、標準偏差σをノイズ強度として求める。関心領域をずらして、ノイズ強度を検出することにより、ノイズ画像Ｎｃ（ｊ）を生成する（図２１（ｈ））。また、図２０のステップ１７６において、加算画像計算部１５６により、式（１３）により分割画像を加算し、加算画像λ（ｊ）も生成する（図２１（ｉ））。

加算画像λ（j）は、測定投影データを再構成処理して得たＣＴ画像と等価である。画像処理部１３８の処理計算部２２１は、図２０のステップ１７９において、ノイズ計測部１５１が算出したノイズ強度を用いて、ＣＴ画像のノイズを選択的に低減する。これより、ＣＴ画像のノイズ以外のＣＴ値、例えば被写体像の劣化を防止する。

次に、処理計算部２２１の処理について説明する。処理計算部２２１の処理としては、公知であるガウス関数による平滑化処理を用いることができる。この処理は、重みを変化させた加重マトリクスを用いて空間フィルタリングを行うものである。ガウス関数は、広がりを表す標準偏差σがパラメータとして含まれており、σの値を変えることによって、平滑化の度合い、あるいは画像の空間分解能を調節することができる。２次元の画像λ（ｘ、ｙ）の場合、ガウス関数による平滑化の計算は式（１４）で行われる。式（１４）は、平均値０、標準偏差σの２次元の等法的なガウス関数を表す。

Ｇ（ｘ、ｙ）とλ（ｘ、ｙ）を畳み込むことによって、式（１５）のように、平滑化処理後の画像Ｆ（ｘ，ｙ）が得られる。

本実施例では、図２０に示すノイズ計測部１５１で算出したノイズ強度として検出した標準偏差σ（ノイズ画像Ｎｃ（ｊ）の画素値）を式（１４）のσに代入する。これにより、計測したノイズ強度を用いて、ＣＴ画像のノイズを選択的に処理することができる。これにより、ノイズ以外の例えば被写体像のＣＴ値の劣化を防止できる。例えば、ノイズ強度（σ）が大きい場合には、平滑化の作用が大きくなり、空間分解能を落とした画像が生成されるため、ノイズに影響されることなく画像の大局的な構造を表す画像を生成することができる。一方、ノイズ強度（σ）が小さい場合、平滑化の作用は小さくなり、空間分解能を大きく劣化させることがなく、被写体の詳細な形状を把握できる画像を生成することができる。

他の構成および処理については、実施形態１と同様であるので説明を省略する。

上記実施形態８では、ノイズ計測部１５１は、測定投影データをチャネル方向またはスライス方向の一方に分割した後、再構成してから差分する処理構成であったが、実施形態２で説明したように、分割した２種類以上の測定投影データの差分をとり、差分処理後の差分測定投影データを再構成し、差分画像を取得する方法を用いることも可能である。具体的には、図２２に示したように、ノイズ計測部１５１の機能構成を、実施形態２の図９と同様の構成にする。図２２のノイズ計測部１５１の詳しい構成は、実施形態２と同様であるので説明を省略する。

また、ノイズ計測部１５１の測定投影データの分割方向については、チャネル方向およびスライス方向のいずれか一方に限られるものではなく、実施形態３のように、関心領域のＣＴ画像上の位置に応じて、測定投影データの分割方向を選択する構成にすることも可能である。具体的には、ノイズ計測部１５１は、関心領域が、ＣＴ画像の回転板の回転中心に対応する位置から予め定めた範囲に位置する場合には、測定投影データの分割方向として投影角方向を選択し、予め定めた範囲の外側に位置する場合には、分割方向として、チャネル方向およびスライス方向のいずれかを選択する構成にすることができる。

例えば、図２３（ａ）に、投影角度方向に分割した測定投影データから計算した補正差分画像の一例を示す。通常の１回転あたりの撮影回数では、図２３（ａ）に示すライン１９１を境界として、外側の領域１９２では、強度の大きいアーチファクトが発生する。一方、測定投影データをチャネル方向に均等に２分割する場合、ＣＴ画像上の関心領域の位置に係らず、図２３（ｂ）のように補正差分画像の全域１９３で一様にノイズ強度の計測誤差が生じる。

そこで本実施形態８においても、本実施形態３と同様に、ＣＴ画像を領域分けし、図２４のノイズ画像のように、回転板４の回転中心に対応する位置から所定の距離のライン１９４の内側の中心領域１９５は、分割方向を投影角方向に設定して求めたノイズ強度を用い、外側領域１９６は、分割方向をチャネル方向またはスライス方向に設定して求めたノイズ強度を用いる。ライン１９４の半径ｒは、予め定めた値を用いることも可能であるし、操作者が撮影条件入力部１３１から入力した値を用いてもよい。詳細な構成および処理方法は、実施形態３と同様であるのでここでは説明を省略する。

このように、ＣＴ画像上の関心領域の位置によって分割方向を選択することにより、ノイズ強度の計測精度を高めることができる。

また、別の構成としては、ノイズ計測部１５１は、測定投影データの分割方向をチャネル方向、スライス方向および投影角方向から少なくとも２方向を選択して、それぞれの方向について求めたノイズ強度を重み付けして加算した和をノイズ強度とする構成としてもよい。重みの値を、ＣＴ画像上の前記関心領域の位置に応じて変化させる。このように、ＣＴ画像上の関心領域の位置によって重みを変更することにより、ノイズ強度の計測精度を高めることができる。詳細な構成および処理方法は、実施形態３と同様であるのでここでは説明を省略する。

実施形態８の式（１５）で示したガウス関数による平滑化処理は一例であり、公知である閾値処理に基づく画像処理法を用いることももちろん可能である。

なお、実施形態８のＸ線ＣＴ装置は、上記した構成に限られるものではなく、実施形態１で述べた種々のバリエーションを実施形態８の装置に適用することが可能である。

１…Ｘ線管、２…Ｘ線検出器、３…ガントリー、４…回転板、５…寝台、６…撮影対象、７…円形の開口部、１０１…入力部、１０２…撮影部、１０３…画像生成部、１１１…キーボード、１１２…マウス、１１３…メモリ、１１４…中央処理装置、１１５…ＨＤＤ装置、１１６…ガントリー制御器、１１７…Ｘ線制御部、１１８…寝台制御器、１１９…ＤＡＳ、１２０…メモリ、１２１…中央処理装置、１２２…ＨＤＤ装置、１２３…モニタ、１３１…撮影条件入力部、１３２…撮影制御部、１３３…撮影部、１３４…信号収集部、１３５…補正処理部、１３６…逐次近似再構成部、１３７…画像表示部、１３８…画像処理部、１４１…撮影条件受付画面、１４２…Ｘ線条件設定領域、１４３…再構成範囲設定領域、１４４…ノイズ計測設定領域、１４５…撮影部位設定領域、１４６…寄与率設定領域、１４７…画像出力領域、１５１…ノイズ計測部、１５２…逐次近似処理部、１５３…分割計算部、１５４…分割画像計算部、１５５…分割ノイズ計測部、１５６…加算画像計算部、１５７…差分画像計算部、１５８…ファンビーム・パラレルビーム変換部、１６１…解析的再構成部、１６２…順投影部、１６３…差分部、１６４…逆投影処理部、１６５…Ｐｒｉｏｒ計算部、１６６…画像修正部、１６７…ファンビーム・パラレルビーム変換部、１９１…チャネル方向、および投影角度方向のノイズ画像におけるライン（境界）、１９２…外側の領域、１９３…チャネル方向における差分補正画像、１９４…チャネル方向、および投影角度方向のノイズ画像におけるライン（境界）、１９５…投影角度方向のノイズ画像、１９６…チャネル方向のノイズ画像、２０１…関心領域（円形）、２０２…脊髄周辺の関心領域、２１１…ＣＴ画像、２１２…補正差分画像、２１３…ノイズ画像、２１４…関心領域、２１５…関心領域、２２１…処理計算部、２３６…再構成処理部

このように、実施形態７では、実施形態１のように関心領域内のＣＴ値のばらつき（標準偏差σ）をノイズ強度として検出する場合と比較して、アーチファクトを直接検出してその画素のＣＴ値からノイズ強度を算出することができるため、強度の大きなアーチファクトがある場合に、その強度を正確に測定することができる。よって、強度の大きなアーチファクトを効率よく除去することができる。

Claims (20)

1. Ｘ線を発生するＸ線発生部と、
   被写体を透過後の前記Ｘ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、
   前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部とを搭載して前記被写体の周囲を回転する回転板と、
   前記Ｘ線検出部が得た測定投影データから、前記被写体の再構成範囲についてＣＴ画像を再構成し、前記ＣＴ画像を計算により順投影することにより計算投影データを求め、前記計算投影データと前記測定投影データとが等しくなるように、前記ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部とを有し、
   前記逐次近似再構成部は、前記ＣＴ画像におけるノイズ強度を少なくとも所定の関心領域について算出するノイズ計測部を備え、前記ノイズ計測部の算出した前記ノイズ強度を用いて前記関心領域の前記ＣＴ画像を逐次修正することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
2. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記逐次近似再構成部は、前記測定投影データと前記計算投影データの差を用いて当該差が小さくなるように前記ＣＴ画像を修正する計算と、修正前の前記ＣＴ画像の２以上の画素間のＣＴ値差を用いて前記ＣＴ値差が小さくなるように前記ＣＴ画像を修正するＰｒｉｏｒ計算とを繰り返し行い、前記Ｐｒｉｏｒ計算では、前記ノイズ計測部が算出した前記関心領域の前記ノイズ強度を用いて、前記関心領域内の前記ＣＴ画像を修正することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
3. 請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記ノイズ計測部は、前記ＣＴ画像について複数の前記関心領域を設定し、それぞれの前記関心領域についてノイズ強度を算出することにより、前記ＣＴ画像全体について前記ノイズ強度の分布を算出し、前記ノイズ強度の分布を表すノイズ画像を生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
4. 請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記逐次近似再構成部は、前記Ｐｒｉｏｒ計算の際に、前記関心領域内の所定の第１画素と前記第１画素に対して所定の位置関係にある第２画素とのＣＴ値差と、前記関心領域について求めた前記ノイズ強度との大小関係に応じて、前記第１画素のＣＴ値の修正量を変更することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
5. 請求項４に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記逐次近似再構成部は、前記第１画素と第２画素とのＣＴ値差が、前記関心領域について求めた前記ノイズ強度より小さい場合には前記ＣＴ値差の絶対値に応じた修正量で前記第１画素のＣＴ値を修正し、前記ＣＴ値差が、前記ノイズ強度より大きい場合には、前記ＣＴ値差に係らず所定の修正量で前記第１画素のＣＴ値を修正することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
6. 請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記逐次近似再構成部は、前記Ｐｒｉｏｒ計算の際に、前記関心領域内の所定の第１画素と前記第１画素から所定の位置関係にある第２画素とのＣＴ値差と、前記関心領域について求めた前記ノイズ強度に所定の寄与率を乗じた値との大小関係に応じて、前記第１画素のＣＴ値の修正量を変更することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
7. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、
   前記ノイズ計測部は、
   前記測定投影データを、Ｍ個に分割する分割計算部と、
   前記分割計算部が分割したＭ個の前記測定投影データについてそれぞれＣＴ画像を再構成する分割画像計算部と、
   前記分割画像計算部が再構成したＭ個の前記ＣＴ画像の差分画像を求め、前記差分画像における前記関心領域のＣＴ値のばらつきを前記ノイズ強度として算出する分割ノイズ計測部とを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
8. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、
   前記ノイズ計測部は、
   前記測定投影データを、Ｍ個に分割する分割計算部と、
   前記分割計算部が分割したＭ個の前記測定投影データを差分した差分投影データを求める差分投影計算部と、
   前記差分投影データを画像再構成した差分画像を求める差分画像計算部と、
   前記差分画像における前記関心領域のＣＴ値のばらつきを前記ノイズ強度として算出する分割ノイズ計測部とを備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
9. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記ノイズ計測部は、前記ＣＴ画像の前記関心領域に含まれるアーチファクトを検出し、前記アーチファクトの画素のＣＴ値と、前記関心領域のアーチファクトではない画素のＣＴ値との差をノイズ強度として算出することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
10. 請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記Ｘ線検出部は、チャネル方向およびスライス方向に配列された複数のＸ線検出素子を含み、
    前記分割計算部は、前記測定投影データを、チャネル方向およびスライス方向のうち少なくとも１方向について、Ｍ個に分割することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
11. 請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記Ｘ線検出部は、チャネル方向およびスライス方向に配列された複数のＸ線検出素子を含み、
    前記Ｘ線検出部は、前記回転板が１回転する間の複数の投影角において前記Ｘ線を検出し、
    前記分割計算部は、前記測定投影データを、前記チャネル方向、前記スライス方向および前記投影角方向のうちの少なくとも２方向について分割可能であり、
    前記ノイズ計測部は、前記関心領域の前記ＣＴ画像上の位置に応じて、前記分割計算部の前記測定投影データの分割方向を選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
12. 請求項１１に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記ノイズ計測部は、前記関心領域が、前記ＣＴ画像の前記回転板の回転中心に対応する位置から予め定めた範囲に位置する場合には、前記測定投影データの分割方向として前記投影角方向を選択し、前記予め定めた範囲の外側に位置する場合には、前記分割方向として、前記チャネル方向および前記スライス方向のいずれかを選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
13. 請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記Ｘ線検出部は、チャネル方向およびスライス方向に配列された複数のＸ線検出素子を含み、
    前記Ｘ線検出部は、前記回転板が１回転する間の複数の投影角において前記Ｘ線を検出し、
    前記分割計算部は、前記測定投影データを、前記チャネル方向、前記スライス方向および前記投影角方向のうちの少なくとも２方向について分割可能であり、
    前記ノイズ計測部は、前記分割計算部の前記測定投影データの分割方向を前記チャネル方向、前記スライス方向および前記投影角方向から少なくとも２方向を選択して、それぞれの方向について求めた前記ノイズ強度を重み付けして加算した和をノイズ強度とし、前記重みの値を、前記ＣＴ画像上の前記関心領域の位置に応じて変化させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
14. 請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記Ｘ線発生部は、前記Ｘ線検出部に対して扇状のＸ線（ファンビーム）を照射し、
    前記ノイズ計測部は、前記ファンビームにより取得した測定投影データを平行なＸ線経路（パラレルビーム）の測定投影データに変換するファンビーム・パラレルビーム変換部を備え、
    前記ファンビーム・パラレルビーム変換部は、前記分割計算部が分割した後の前記測定投影データを前記パラレルビームの測定投影データに変換することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
15. 請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記ノイズ計測部は、前記分割画像計算部が再構成したＭ個のＣＴ画像のうちの２以上を加算する画像加算部を備え、
    前記逐次近似再構成部は、前記画像加算部が加算したＣＴ画像を逐次修正の初期画像とすることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
16. 請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記逐次近似再構成部は、前記関心領域の形状を前記被写体の組織形状に対応した形状に設定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
17. チャネル方向およびスライス方向に配列された複数のＸ線検出素子を含み、Ｘ線を発生するＸ線発生部と、
    被写体を透過後の前記Ｘ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、
    前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部とを搭載して前記被写体の周囲を回転する回転板と、
    前記Ｘ線検出部が得た測定投影データから前記被写体の再構成範囲についてＣＴ画像を再構成する画像生成部とを有し、
    前記画像生成部は、前記ＣＴ画像におけるノイズ強度を少なくとも所定の関心領域について算出するノイズ計測部と、前記ノイズ計測部の算出した前記ノイズ強度を用いて前記関心領域の前記ＣＴ画像のノイズを低減する画像処理部とを含み、
    前記ノイズ計測部は、前記測定投影データを、チャネル方向およびスライス方向のうち少なくとも１方向について、Ｍ個に分割する分割計算部を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
18. 請求項１７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記ノイズ計測部は、
    前記分割計算部が分割したＭ個の前記測定投影データについてそれぞれＣＴ画像を再構成する分割画像計算部と、
    前記分割画像計算部が再構成したＭ個の前記ＣＴ画像の差分画像を求め、前記差分画像における前記関心領域のＣＴ値のばらつきを前記ノイズ強度として算出する分割ノイズ計測部と
    をさらに備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
19. 請求項１７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記ノイズ計測部は、
    前記分割計算部が分割したＭ個の測定投影データを差分した差分投影データを求める差分投影計算部と、
    前記差分投影データを画像再構成した差分画像を求める差分画像計算部と、
    前記差分画像における前記関心領域のＣＴ値のばらつきを前記ノイズ強度として算出する分割ノイズ計測部と
    をさらに備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
20. 請求項１７に記載のＸ線ＣＴ装置において、
    前記Ｘ線検出部は、前記回転板が１回転する間の複数の投影角において前記Ｘ線を検出し、
    前記分割計算部は、前記測定投影データを、前記チャネル方向、前記スライス方向および前記投影角方向のうちの少なくとも２方向について分割可能であり、
    前記ノイズ計測部は、前記関心領域の前記ＣＴ画像上の位置に応じて、前記分割計算部の前記測定投影データの分割方向を選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。

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