WO2010038536A1 - Ｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

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WO2010038536A1
WO2010038536A1 PCT/JP2009/063285 JP2009063285W WO2010038536A1 WO 2010038536 A1 WO2010038536 A1 WO 2010038536A1 JP 2009063285 W JP2009063285 W JP 2009063285W WO 2010038536 A1 WO2010038536 A1 WO 2010038536A1
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WO
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data
ray
boundary
projection data
unit
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PCT/JP2009/063285
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English (en)
French (fr)
Inventor
恵介 山川
康隆 昆野
Original Assignee
株式会社 日立メディコ
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing

Definitions

  • the present invention relates to an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, and more particularly, to a technique for smoothing data acquired at the time of imaging using an adaptive filter and reducing artifacts of a CT image.
  • X-ray CT Computed Tomography
  • the X-ray CT apparatus is an apparatus that obtains a tomographic image of a subject (hereinafter referred to as a CT image) by calculating an X-ray absorption coefficient at each point from X-ray projection data obtained by imaging the subject from multiple directions.
  • CT images acquired from this apparatus can diagnose a patient's medical condition accurately and immediately in a medical field, and are clinically useful.
  • a certain amount of exposure is involved.
  • the effects of exposure on the human body are regarded as a problem, and the need for low exposure is increasing.
  • the lower the dose to achieve low exposure the lower the signal intensity to noise ratio (hereinafter referred to as the S / N ratio), and the linear artifact (hereinafter referred to as the cause of misdiagnosis). , Streak artifacts).
  • streak artifacts may occur due to the subject to be photographed.
  • normal dose imaging when the chest or abdomen is imaged with both arms on the body side, a large amount of X-rays are absorbed in the direction connecting both arms, and the signal amount decreases. For this reason, there is a problem that streak artifacts are not generated due to a decrease in the S / N ratio, and an image with good image quality cannot be obtained.
  • Patent Documents 1 and 2 propose an adaptive filter. This filter performs a smoothing process on the projection data acquired at the time of photographing to reduce noise that is the main cause of artifacts.
  • Patent Document 1 discloses a technique for uniformly smoothing X-ray detection data for each channel and reducing artifacts.
  • Patent Document 2 discloses a technique for smoothing projection data from filter weights calculated for each channel using a noise distribution ⁇ approximated from projection data.
  • An object of the present invention is to obtain a CT image in which artifacts are reduced by performing a smoothing process according to a subject.
  • the X-ray CT apparatus of the present invention includes an X-ray generation unit that generates X-rays, an X-ray detection unit that detects X-rays after transmission through an object and generates X-ray detection data, and logs X-ray detection data to Log A projection data calculation unit that generates projection data by conversion, a filter processing unit that smoothes at least one of the X-ray detection data and the projection data, and a distribution of X-ray absorption coefficients from the projection data acquired by the filter processing unit An image calculation unit for calculating a certain CT image.
  • the filter processing unit generates boundary data using at least a part of the X-ray detection data and the projection data, and smoothes at least one of the X-ray detection data and the projection data using the boundary data as a threshold value.
  • the smoothing process is performed using the X-ray detection data transmitted through the subject or the boundary data created from the projection data as a threshold value, the smoothing process adapted to the subject can be performed, and the spatial resolution can be improved. Artifacts can be removed while suppressing deterioration.
  • the filter processing unit compares X-ray detection data or projection data with boundary data, and switches the degree of smoothing according to the magnitude relationship. Specifically, the projection data and the boundary data are compared, and if the area where the projection data is smaller than the boundary data is not smoothed, the area where the projection data is greater than or equal to the boundary data is the difference between the projection data and the boundary data. It can be set as the structure which performs the smoothing process according to. Alternatively, the X-ray detection data is compared with the boundary data, and the region where the X-ray detection data is larger than the boundary data is not smoothed, and the region where the X-ray detection data is equal to or less than the boundary data is compared with the X-ray detection data.
  • the structure which performs the smoothing process according to the difference with boundary data can be set as the structure which performs the smoothing process according to the difference with boundary data.
  • the upper boundary data and the lower boundary data are set, and the area below the upper boundary or above the lower boundary data is subjected to a smoothing process according to the difference between the projection data or the X-ray detection data and each boundary data. It can be set as the structure to perform. In this way, by switching the degree of smoothing according to the magnitude relationship between the X-ray detection data or projection data and the boundary data, the noise component is strongly smoothed, and the spatial resolution deterioration due to smoothing is suppressed for components other than noise. it can.
  • the filter processing unit can generate boundary data by smoothing the X-ray detection data or the projection data. As a result, boundary data adapted to the characteristics of the subject can be generated. By using this boundary data, noise components and other components can be accurately distinguished by threshold processing.
  • the boundary data can be generated by setting a region below a predetermined threshold as a filter application range and smoothing the X-ray detection data in the filter application range. . Since the region where the X-ray detection data is smaller than the threshold is likely to contain noise, generating the boundary data using this region as the filter application range can effectively smooth the region that is likely to contain noise and suppress artifacts. . Since the smoothing process is not performed on the outer region of the filter application range, it is possible to suppress the degradation of the spatial resolution and reduce the calculation amount and the memory amount.
  • boundary data is generated from projection data, an area equal to or greater than a predetermined threshold is set as a filter application range, and the projection data in the filter application range is smoothed. As a result, the same effect can be obtained.
  • boundary data Two or more types can be used. For example, after smoothing X-ray detection data in a region below a predetermined first threshold in the X-ray detection data, first boundary data is generated by performing Log transformation, and a predetermined second threshold in the projection data is generated. Second boundary data is generated by smoothing the projection data in the above region.
  • the projection data can be smoothed by selectively using one of the first boundary data and the second boundary data. When selecting, it is possible to obtain the rate of change of the first boundary data and the rate of change of the second boundary data, and select the smaller rate of change.
  • the rate of change can be obtained in the channel direction, and the first boundary data or the second boundary data can be selected for each channel.
  • the first boundary data generated by performing the Log transformation after the X-ray detection data is smoothed is used.
  • the projection data can be smoothed using the second boundary data generated by smoothing the projection data. It is.
  • smoothing can be performed using the first boundary data for the region with the least amount of X-rays and the highest noise, and the second boundary data for the region with less noise outside the first region.
  • the CT apparatus of the present invention can be configured to further include a noise detection unit that detects the noise value of the CT image.
  • the filter processing unit can reduce the noise by changing the condition of the smoothing process. For example, the condition of the smoothing process is changed by changing the value of the boundary data.
  • the CT apparatus of the present invention can be configured to estimate artifacts before imaging.
  • an input unit that receives an X-ray irradiation condition of the X-ray generation unit, a processing condition of the filter processing unit, and a subject part, an X-ray irradiation condition, a processing condition of the filter processing unit, and an artifact previously obtained for each subject part
  • a storage unit that stores the remaining amount of the image, an X-ray irradiation condition received by the input unit, a processing condition of the filter processing unit, and an artifact estimation unit that reads the artifact remaining amount corresponding to the subject region information from the storage unit, To do.
  • the artifact estimation unit notifies the operator when the artifact remaining amount is larger than a predetermined value.
  • the operator can know the remaining amount of artifact estimated before imaging, and can know appropriate X-ray irradiation conditions, filter processing conditions, and the like.
  • the filter processing unit can be configured to automatically change the smoothing process condition.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the flow of functions and operations of each unit in the first embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing a shooting condition setting monitor screen 141 of the shooting condition input unit 101 according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of an adaptive filter unit 135a according to the first embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating a processing flow of an adaptive filter unit 135a according to the first embodiment. Explanatory drawing for demonstrating the flow of a process of the adaptive filter part 135a in Embodiment 1, and the data obtained at that time.
  • FIG. 6 is a graph for explaining the relationship between the product of the absorption coefficient and the transmission path length with respect to the ratio of the number of X-ray photons in the first embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining a procedure for creating first boundary projection data from the projection data after Log conversion and performing a smoothing process in the first embodiment.
  • 5 is a flowchart for explaining a procedure for smoothing X-ray detection data using first boundary data in the first embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a function and operation flow of an image generation unit 103 according to Embodiment 3.
  • 10 is a flowchart for explaining a processing flow of smoothing by an adaptive filter unit 135a according to the third embodiment.
  • the apparatus of FIG. 1 includes an input unit 101 for inputting imaging conditions such as X-ray irradiation conditions and adaptive filter conditions, an imaging unit 102 for performing imaging control and X-ray irradiation and detection, and for detected signals. And an image generating unit 103 that performs correction and image reconstruction and outputs an image.
  • the input unit 101 and the image generation unit 103 are not necessarily configured integrally with the apparatus.
  • an input unit and an image generation unit that are remotely arranged are connected to the apparatus via a network to perform input processing and Image generation processing may be performed.
  • the input unit 101 includes an imaging condition input unit such as a keyboard 111, a mouse 112, a pen tablet, and a touch panel, a central processing unit 114, and a storage unit such as an HDD (Hard Disk Drive) device 115, for example.
  • the central processing unit 114, the memory 113, and the HDD unit 115 process data input from the keyboard 111, the mouse 112, and the like by developing and starting a predetermined program. As a result, the central processing unit 114 sends a control signal to the imaging unit 102.
  • Each component of the input unit 101 is connected by a data bus 104a.
  • the imaging unit 102 includes an X-ray tube 1, a gantry 3, and a table 5, and an X-ray controller 117, a gantry controller 116, and a table controller 118 that perform control during these operations.
  • the imaging unit 102 further includes an X-ray tube 1 and an X-ray detector 2 that perform X-ray irradiation and detection.
  • a typical example of the distance between the X-ray generation point of the X-ray tube 1 and the X-ray input surface of the X-ray detector 2 is 1000 [mm].
  • a circular opening 7 for arranging the subject 6 and the table 5 is provided in the center of the gantry 3.
  • a typical example of the diameter of the opening 7 is 700 [mm].
  • a typical example of the time required for rotation of the rotating plate 4 is 1.0 [s].
  • the X-ray detector 2 a known X-ray detector 2 composed of a scintillator and a photodiode is used.
  • the X-ray detector 2 has a large number of detection elements (not shown) in an arc shape equidistant from the X-ray tube 1, and a typical example of the number of elements (hereinafter referred to as the number of channels) is 950.
  • a typical example of the size of each detection element in the channel direction is 1 [mm].
  • the number of times of photographing in one rotation of the photographing unit 102 is 900, and one photographing is performed every time the rotating plate 4 rotates 0.4 degrees.
  • the specifications are not limited to these values, and can be variously changed according to the configuration of the X-ray CT apparatus.
  • the image generation unit 103 includes a data collection system (DAS; Data Acquisition System) 119, a memory 120, a central processing unit 121, an HDD device 122, and a monitor 123.
  • a signal detected by the X-ray detector 2 of the imaging unit 102 is converted into a digital signal by the DAS 119.
  • the central processing unit 121 and the memory 120 perform correction and image reconstruction on the digital signal by developing and starting a predetermined program.
  • the HDD device 122 and the like store and input / output data.
  • the reconstructed CT image is displayed on a monitor 123 such as a liquid crystal display or a CRT.
  • Each component of the image generation unit 103 is connected by a data bus 103a.
  • the input unit 101 of the X-ray CT apparatus of FIG. 1 functions as an imaging condition input unit 131 for inputting imaging conditions.
  • the imaging unit 102 functions as an imaging control unit 132 that controls imaging based on the imaging conditions input by the imaging condition input unit 131 and an imaging execution unit 133 that performs irradiation and detection of X-rays.
  • the image generation unit 103 includes a signal collection unit 134 that converts a detected signal into a digital signal, a correction processing unit 135 that corrects the digital signal, and a reconstruction processing unit that reconstructs an image from the corrected projection data. 136 and functions as an image display unit 137 that outputs a reconstructed CT image.
  • an adaptive filter unit 135a that performs adaptive filter processing is arranged.
  • the shooting condition input unit 131 displays a monitor screen 141 for receiving input of shooting conditions as shown in FIG. 3 on the monitor 123 via the central processing unit 121 and the like.
  • the operator uses the mouse 112, the keyboard 111, and the like to set imaging conditions such as an imaging region, tube voltage, and tube current amount.
  • the imaging condition setting monitor screen 141 is used to set an imaging region selection list 142 for selecting an imaging region and a tube voltage and a tube current amount corresponding to the energy and output amount of X-rays to be irradiated.
  • X-ray condition setting unit 143, adaptive filter application presence / absence setting unit 144, filter application direction selection unit 145, and adaptive filter mode selection unit 146 that determines the degree of smoothing of the filter. Yes.
  • the operator selects an imaging part from the imaging part selection list 142.
  • the chest, abdomen, head, neck, spine, hip joint, limb, etc. can be selected as the site.
  • tissue such as not only a site
  • the operator specifies the tube voltage and the amount of tube current.
  • a typical example of the tube voltage value is 120 [kV]
  • a typical example of the tube current amount is 200 [mAs].
  • X-rays having one type of energy spectrum are assumed, but in multi-energy CT using two or more types of X-rays, setting is similarly performed by adding items of tube voltage and tube current amount. It can be performed.
  • the operator selects a direction to be applied from three dimensions: a channel direction, a projection angle direction, and a slice direction.
  • the application direction is not limited to one direction, and two or more directions such as a channel direction and a projection angle direction can be selected as shown in FIG. Further, the application directions are three-dimensional (three directions) shown in FIG. 3 as an example, and the above filter may be applied in the imaging time direction for data with different imaging times such as heart imaging.
  • the operator selects one from the low-dose mode, the high-quality mode, and the manual setting mode.
  • the full width at half maximum d (see FIG. 9B described later) of the filter function related to the degree of smoothing is set to a predetermined wide value for the imaging region selected from the imaging region selection list 142. Set and strengthen the smoothing effect. This can reduce artifacts that are likely to occur at low doses.
  • the half width d of the filter function is set to a predetermined narrow value to weaken the smoothing effect.
  • a numerical value input field 146a having a half-value width d of the filter function is arranged to allow the operator to input numerical values.
  • the half-value width d shown in FIG. 3 for 5 data means that when data of one channel is smoothed, the data of the channel and the data of 4 channels adjacent to the channel are used for smoothing. Yes.
  • the imaging condition input unit 131 is not limited to a configuration that accepts settings on the monitor screen 141 for setting the imaging region, X-ray conditions, and adaptive filter shown in FIG. 3, and inputs imaging conditions by other methods. It is also possible to accept. It is also possible to store shooting conditions in the HDD device 115 in advance, and in this case, the operator does not need to input the shooting conditions every time.
  • the operator uses the mouse 112, the keyboard 111, and the like to specify the shooting position of the subject 6 and then instructs the start of shooting.
  • the shooting control unit 132 moves the table 5 by the table controller 118.
  • the subject 6 is moved in a direction substantially perpendicular to the rotating plate 4, and the movement is stopped when the photographing position of the subject 6 coincides with the photographing position designated by the operator, thereby arranging the subject 6.
  • the gantry controller 116 of the imaging control unit 132 starts the rotation of the rotating plate 4 via the drive motor at the same time when the imaging start is instructed.
  • the X-ray controller 117 When the rotation of the rotating plate 4 enters a constant speed state and the arrangement of the subject 6 is completed, the X-ray controller 117 performs the X-ray irradiation timing of the X-ray tube 1 of the imaging execution unit 133 and the X-rays of the imaging unit. The imaging timing of the detector 2 is controlled to start imaging.
  • imaging is performed while the rotating plate 4 is rotating, and the energy spectrum and output amount of X-rays to be irradiated are determined by the set tube voltage and tube current amount of the X-ray tube 1.
  • X-rays having one type of energy spectrum are used.
  • Energy CT can also be performed.
  • the imaging execution unit 133 detects X-ray photons transmitted through the subject 6 by the X-ray detector 2.
  • the signal collection unit 134 of the image generation unit 103 converts the X-ray detection data of the X-ray detector 2 into a digital signal by the DAS 119.
  • the X-ray detection data acquired by the signal acquisition unit 134 is stored in the memory 120.
  • the correction processing unit 135 performs correction such as offset correction for calibrating the X-ray signal to zero and a known air calibration process for correcting the sensitivity between the detectors, and the projection data of the subject 6 is obtained. get.
  • the adaptive filter unit 135a smoothes the X-ray detection data and / or projection data, and reduces noise that causes artifacts. Details of the processing of the adaptive filter unit 135a of the present invention will be described later.
  • the reconstruction processing unit 136 of the image generation unit 103 performs arithmetic processing using a known CT image reconstruction algorithm on the projection data value I lo (i, j, k) corrected by the correction processing unit 135.
  • a CT image representing the X-ray absorption coefficient of the subject is obtained.
  • the image display unit 137 provides information to the operator by displaying the calculated CT image on the monitor 123.
  • the adaptive filter unit 135a calculates a filter function from the processing range determination unit 151 that sets an adaptive filter application range for the X-ray detection data acquired by the signal collection unit 134 as shown in FIG. 4 and the set processing range.
  • a filter parameter storage unit 154 for reading out parameters necessary for.
  • FIG. 6 shows the state of data at each point in the flow of FIG.
  • the processing range determination unit 151 acquires the X-ray detection data I (i, j, k) from the signal collection unit 134 (see FIG. 2) in Step 161 of FIG.
  • the X-ray detection data I is data obtained by detecting an X-ray photon that has been irradiated with the X-ray Io and transmitted through the subject, and is expressed as shown in Expression (1).
  • the X-ray detection data I is the number of X-ray photons after passing through the subject [photon]
  • I o is the number of X-ray photons without the subject [photon]
  • ⁇ is the linear absorption coefficient [cm ⁇ 1 ]
  • l is the transmission path length [cm].
  • the projection data 181 in FIG. 7 is a result of performing a known air calibration process on the X-ray detection data I and then performing a Log conversion, and the higher the X-ray absorption coefficient that passes through the subject 6, the more white is displayed.
  • the gray scale that displays black as lower is used.
  • the X-ray detection data I or projection data includes a channel direction i in which the X-ray detectors 2 are arranged in the cross-sectional direction of the subject 6, a projection angle direction j in which the X-ray tube 1 rotates during X-ray irradiation,
  • the X-ray detector 2 is arranged in three directions, ie, the slice direction k, which is arranged perpendicular to the cross-sectional direction of the subject 6.
  • the X-ray detection data I acquired in step 161 of FIG. 5 shows, for example, when the cylindrical uniform subject 6 is set at the center of the imaging region and imaged, the horizontal axis is channel i, and the vertical axis is When graphed as X-ray detection data values, data 171 in FIG. 6 is obtained. However, the projection angle j ′ and the slice k ′ are arbitrary values. In the data 171, since the path l that passes through the cylindrical subject 6 is long in the center of the channel i, the number of transmitted X-ray photons decreases, and as shown in the data 171 in FIG. Will increase. For this reason, data variation is larger than that of adjacent channels.
  • the processing range determination unit 151 obtains a channel range (filter application range) 12 in which the X-ray detection data I is equal to or less than a predetermined threshold Th1, as indicated by data 172 in FIG. 12 X-ray detection data I are smoothed.
  • first boundary data T (i, j, k) 173 is obtained (step 163).
  • the obtained first boundary data T (i, j, k) 173 has the noise component 11 reduced by smoothing.
  • the first boundary data 173 is used as a threshold ThL in a smoothing process (step 168) using an adaptive filter described later.
  • the first boundary data T is also shown for the channel outside the filter application range 12. However, in practice, the first boundary data T is only applied to the filter application range 12. calculate.
  • a known method can be used for the smoothing process in step 162. For example, a method of convolving and integrating a filter function (FIG. 9B) with the X-ray detection data I is used. The smoothing process by convolution integration will be described later.
  • the filter application range 12 is an area where the X-ray detection data I is equal to or less than the threshold Th1 and the X-ray dose is small after passing through the subject.
  • the region where the X-ray detection data I is larger than the threshold Th1 is a region where the X-ray dose is large, and thus is set as a region that is not smoothed.
  • the threshold value Th1 can be determined by calculation using a predetermined mathematical formula. It is also possible to use constants obtained beforehand through experience or experiment according to the shooting conditions.
  • the left side of Expression (2) represents the amount of displacement of B with respect to the amount of minute displacement of A, as shown in FIG. This corresponds to the amount of change dB in the absorption coefficient for the component of dA that varies due to the influence of noise.
  • the displacement amount of B with respect to the minute displacement amount of A on the left side of Equation (2) is equal to or less than a predetermined constant C, the X-ray dose after passing through the subject is a small region. It is determined that the absorption coefficient greatly changes due to a minute noise fluctuation for the detected signal. Therefore, since it is necessary to smooth the absorption coefficient that has greatly changed under the condition of C or less, Th1 is determined according to C.
  • C is determined based on the X-ray irradiation conditions such as the imaging region set in FIG. 3 and the filter conditions such as the adaptive filter mode.
  • the relationship between the ratio A of the number of X-ray photons, the product B of the X-ray absorption coefficient and the transmission path length is shown in Equation (3). From Expressions (2) and (3), the displacement amount of B with respect to the minute displacement amount of A is expressed by Expression (4).
  • the threshold value Th1 When a predetermined constant is used as the threshold value Th1, an arbitrary number of X-ray photons I obtained by experience or experiment in advance according to the imaging conditions can be set as the threshold value.
  • the threshold Th1 can be 200 [photons].
  • the processing function determination unit 152 performs a well-known air calibration process on the X-ray detection data I (data 171 in FIG. 6) in Step 164 and then performs Log conversion, as shown in Expression (5).
  • the projection data value I l (i, j, k) (data 174 in FIG. 6) of the absorption coefficient is acquired (step 165).
  • step 166 the processing function determination unit 152 performs log conversion on the first boundary data T (data 173 in FIG. 6).
  • the first boundary projection data T l (i, j, k) (data 175 in FIG. 6) is acquired (step 167).
  • the processing function execution unit 153 performs a smoothing process using an adaptive filter in step 168.
  • the projection data I l (i, j, k) and the data after the projection data I l (i, j, k) are smoothed by a known method.
  • I lw (i, j, k) is weighted with a weight ⁇ and added to obtain projection data I lo (i, j, k) after application of the adaptive filter.
  • the lower limit threshold value ThL (i, j, k) and the upper limit threshold value Thu (i, j, k) are used as shown in the equations (7) to (9), and the value of the projection data I l is used.
  • a different weight ⁇ is used for each case division.
  • the lower limit threshold ThL (i, j, k) and the upper limit threshold Thu (i, j, k) are determined based on the first boundary projection data T l (i, j, k).
  • a predetermined value determined according to ThL is used.
  • the threshold value Thu When a predetermined constant is used as the threshold value Thu, an arbitrary number of X-ray photons I obtained by experience or experiment in advance according to the imaging conditions can be set as the threshold value.
  • the threshold value Thu can be set to 1.5.
  • the projection data I l is larger than the upper limit threshold value Thu, the data I lw (i, j, k) after the smoothing process is converted into the projection data I lo ( i, j, k).
  • the first boundary projection data T l (i, j, k) obtained by performing the log conversion after smoothing the X-ray detection data value I obtained from the subject is used.
  • the projection data I l of the subject is divided into cases, and the strength (degree) of smoothing applied to the projection data I l (i, j, k) is determined.
  • an appropriate degree of smoothing processing can be performed for each subject, and the degradation of spatial resolution is suppressed compared to the case where the same filter condition is used for the projection data of all channels regardless of the subject.
  • the artifact can be removed.
  • artifacts can be reduced even when imaging is performed with a small dose, so that the dose can be reduced.
  • the filter application range 12 since the filter application range 12 is set and the first boundary projection data T l (i, j, k) is generated, it is not necessary to perform smoothing processing on all channels, and arithmetic processing is performed. The amount can be reduced.
  • the post-smoothing data I lw (i, j, k) is obtained by performing a known smoothing process on the projection data I l (i, j, k). For example, a convolution process is used as follows.
  • the convolution process is performed on the projection data I l (i, j, k) included in the filter application range 12 as indicated by data 176 in FIG. 6. Specifically, as shown in Expression (11), as shown in FIG. 9A, the projection data I l 201 of the channel i at an arbitrary projection angle j ′ and slice k ′ as shown in FIG.
  • the smoothed data I lw (i, j, k) is obtained by convolving and integrating the filter function W (i, j, k) 202 as shown in FIG.
  • the filter function W (i, j, k) 202 is represented by the horizontal axis channel direction i, the vertical axis by the weight W [i], and the half-value width d as shown in FIG. 9B.
  • the half-value width d the value of the half-value width d set in the input field 146a on the monitor screen 141 in FIG. 3 is used.
  • the area of the filter function is normalized to 1.
  • the filter function 202 is not limited to a triangular function as shown in FIG. For example, it is possible to use a moving average process in which the weight of each channel is constant, a median filter process, or the like.
  • the noise component 11 of the projection data I l (i, j, k) in FIG. 9A becomes the data I lw (i, j, k) after the smoothing process shown in FIG. k) It can be seen that it is reduced as in 203.
  • the obtained smoothed data I lw (i, j, k) 203 and the projection data I l (i, j, k) are set to the weight ⁇ as in the above-described equation (6).
  • the projection data I lo (i, j, k) after application of the adaptive filter is obtained by adding in response.
  • a part of the X-ray detection data I is smoothed to generate the first boundary data T, and then Log transformation is performed to obtain the first boundary projection data Tl.
  • the X-ray detection data I may be subjected to Log conversion, and then the projection data I l may be smoothed to generate the first boundary projection data T l .
  • the acquired X-ray detection data I is subjected to Log conversion to obtain projection data I 1 (steps 211, 212, and 213).
  • the projection data I l is smoothed for a range (filter application range) where the projection data I l satisfies a predetermined threshold Th1 or more, and the first boundary projection data T l (i, j, k) is calculated. (Steps 214 and 215).
  • the processing function execution unit 153 of FIG. 4 performs the smoothing process using the adaptive filter according to the equations (6) to (9), as in the above embodiment. Thereby, an artifact can be reduced.
  • the projection data I l is smoothed by an adaptive filter.
  • the first boundary obtained by smoothing the X-ray detection data I before Log conversion is obtained.
  • the first boundary data T and the X-ray detection data I are compared, and the weights ⁇ are set according to the cases as in the expressions (7) to (9), whereby the expression (6
  • 6 It is also possible to smooth the X-ray detection data I while appropriately switching the degree of smoothing as shown in FIG. This process will be described with reference to FIG.
  • the X-ray detection data I satisfies the threshold value Th1 or less
  • the X-ray detection data I is smoothed and the first boundary data T (i, j, k) is acquired (steps 221, 222, 223).
  • the first boundary data T (i, j, k) is used as the threshold value ThL, and the weight ⁇ is divided according to the case of equations (7) to (9) according to the value of the X-ray detection data I.
  • the X-ray detection data I is smoothed while appropriately switching the smoothing degree (weight) according to the equation (6), and the smoothed X-ray detection data I W (i, j, k) Can be obtained.
  • the smoothing includes a method of convolving and integrating a filter function with the X-ray detection data I.
  • the smoothed X-ray detection data I W is subjected to Log conversion to obtain smoothed projection data I 1W (i, j, k).
  • the smoothed projection data I 1W (i, j, k) smoothed while appropriately switching the degree of smoothing according to the subject can be acquired as in the above embodiment.
  • the calculation amount and the memory amount after step 223 shown in FIG. 11 can be reduced by limiting the application range of the smoothing process to the X-ray detection data before Log conversion by the threshold value Th ⁇ b> 1. .
  • the X-ray detection data may be determined from the projection data I l was Log conversion.
  • the threshold E is determined from the absorption coefficient of the projection data I 1 , and a range larger than E is set as the filter application range 12.
  • the filter function 202 is created using the half-value width d input by the operator every time shooting is performed.
  • the filter function 202 and the like are stored in advance in the filter parameter storage unit 154 for each shooting condition. You can keep it.
  • the processing range determination unit 151, the processing function determination unit 152, and the processing function execution unit 153 can obtain the filter function 202 only by referring to the filter parameter storage unit 154, which has an advantage of speeding up the calculation.
  • a biological X-ray CT apparatus is shown as an example, but it goes without saying that the present invention may be applied to an X-ray CT apparatus for non-destructive inspection such as explosives inspection and product inspection. Yes.
  • this embodiment shows a known third-generation multi-slice X-ray CT apparatus as an example, but it can also be applied to known first-, second-, and fourth-generation X-ray CT apparatuses. It can also be applied to a line CT apparatus and an electron beam CT.
  • a part of the X-ray detection data is smoothed and then Log converted to generate the first boundary projection data.
  • the X-ray detection data is Log converted.
  • a part is smoothed to generate second boundary projection data.
  • One of the two types of boundary projection data is selected for each channel, and the selected boundary projection data is used as the threshold ThL as in the first embodiment.
  • ThL threshold value
  • the first boundary projection data is determined based on the threshold Th1 as a smoothing region (filter application range 12) as a smoothing region (filter application range 12) after the subject transmission.
  • the boundary projection data sets a region (filter application range 13) with a small X-ray dose outside the filter application range 12 as a smoothing region.
  • the first boundary projection data is smoothed by using the first boundary projection data as the threshold value ThL for the region (filter application range 12) where the artifact is desired to be preferentially reduced.
  • the second boundary projection data is smoothed by using the second boundary projection data as the threshold value ThL for an area where the artifact is small compared to the filter application range 12 and the subject information is to be preferentially held.
  • steps 162 to 167 are performed in the same manner as the processing of the processing range determination unit 151 and the processing function determination unit 152 described in the first embodiment with reference to FIG. Thereby, the data 172 and 173 and the first boundary projection data T 11 175 of FIG. 13 are obtained. Further, in the flow of FIG. 12, steps 231 to 234 are performed in order to generate the second boundary projection data T 2l . Further, in step 235 of FIG. 12, step 235 for selecting the first and second boundary projection data for each channel and performing boundary projection data is performed. Thereby, the data 241, the data 242, the data 243, and the data 244 of FIG. 13 are obtained.
  • Steps 231 to 234 will be specifically described.
  • step 231 as shown in data 241 in FIG. 13, a known air calibration process is performed on the X-ray detection data I in the data 171, and then X-ray detection data is obtained by Expression (5) of the first embodiment. Log-convert I.
  • the projection data I l (i, j, k) (data 241 in FIG. 13) of the absorption coefficient is acquired (step 232).
  • step 233 as shown in data 242 in FIG. 13, the projection data I l for a range 13 which meets a threshold Th2 or more, the projection data I l smoothed by the second boundary data T 2l (i, j , K).
  • the smoothing process uses a method of convolving and integrating a filter function with X-ray detection data.
  • the noise component 11 can be reduced by smoothing as shown by the data 243 in FIG. 13.
  • the central portion 14 smoothes the noise emphasized by the Log transformation, the noise is completely removed. Noise remains.
  • step 233 by limiting the filter application range 13 using the threshold Th2, the calculation amount and the memory amount after step 234 shown in FIG. 12 can be reduced.
  • an appropriate value of C in Expression (2) is set such as an X-ray irradiation condition such as an imaging region and an adaptive filter mode. Determined by filter conditions.
  • C ⁇ 0.5
  • the threshold Th2 in step 233 is set to 2.0 [cm ⁇ 1 ].
  • projection data I l is the time that satisfies the threshold Th2 or more, to determine the X-ray dose less area after the object transmission (filter application range 13) as an area smoothing by adaptive filter. Since the area outside the filter application range 13 is an area with a large X-ray dose, smoothing is not performed.
  • the integration refers to selecting one of the first boundary projection data T 11 and the second boundary projection data T 21 for each channel (i, j, k).
  • the amount of change between adjacent channels is calculated for the first boundary projection data T 11 and the second boundary projection data T 21 using calculation such as differentiation.
  • the boundary projection data with the smaller change amount is selected as the boundary projection data for the channel (i, j, k).
  • any one of the boundary projection data can be selected, and this can be used as a threshold value to change the degree of smoothing (weight ⁇ ).
  • An appropriate smoothing effect can be realized.
  • the boundary projection data T il is approximately the first in the range 12 at the center of the channel, as shown by the data 244 in FIG.
  • the boundary projection data T 1l is selected, and the second boundary projection data T 2l (data 244 in FIG. 13) is generally selected in the outer range 13.
  • the resulting boundary projection data T il was subjected to smoothing processing to the projection data I l by Formula embodiment 1 (6) - (9) as a threshold ThL, the projection data I l 176 after smoothing Get.
  • the first boundary projection data T 11 or the second boundary projection data T 21 is selectively used according to each channel (i, j, k). Since the first boundary projection data T 11 is generated by smoothing before Log transformation, when only the first boundary projection data T 11 is used, noise is excessively reduced and information on the subject may be deteriorated. However, the possibility can be suppressed by selectively using the second boundary projection data T2l . On the other hand, since the second boundary projection data T 2l is generated by the smoothing after the log transformation, the noise component is greatly emphasized by the log transformation and remains in the central portion 14 of the second boundary projection data T 2l. The value of the 14th second boundary projection data T2l becomes large, and there is a possibility that noise cannot be completely removed.
  • the possibility can be suppressed by selectively using the first boundary projection data and the second boundary projection data. Accordingly, by selectively using the first boundary projection data or the second boundary projection data for each channel (i, j, k) and switching the degree of smoothing, subject information can be obtained while effectively removing noise. Smoothing that does not deteriorate can be realized.
  • the first boundary projection data and the second boundary projection data are selected for each channel by the equations (12) and (13).
  • the present invention is not limited to this, and the first boundary projection data and the second boundary projection data are used.
  • the area to which is applied may be determined from X-ray detection data or / and projection data.
  • the first boundary projection data T 11 is used for the filter application range 12 that is equal to or greater than the threshold Th1 determined in Step 162 of FIG. 12, and the second boundary is used for the filter application range 13 that is equal to or greater than the threshold Th2 determined in Step 233.
  • Projection data T2l can be used.
  • the region (range 12) where the X-ray detection data such as a noise component changes sharply can be strongly smoothed using the first boundary projection data T1l .
  • the second boundary projection data T2l can be used for smoothing weakly. As a result, it is possible to suppress degradation of spatial resolution and reduce noise.
  • quantum noise included in the actually photographed image and system noise such as a circuit were considered.
  • the phantom assumes the human abdomen, and has an elliptical shape as shown in images 251 and 252 in FIGS. 14A and 14B and is made of acrylic having an absorption rate close to that of a living tissue.
  • a high-absorption phantom 253 having a set of three lines with different line intervals was installed on the right peripheral portion of the phantom. Images 254 and 255 enlarged for each method are shown, and the interval between line pairs is 0.95 [lp / mm] and 1.00 [lp / mm].
  • the tube voltage and the tube current amount were 80 kV and 50 mAs. However, the tube voltage and tube current are not limited to this embodiment.
  • FIG. 14 (a) As a result of this simulation, as shown in FIG. 14 (a), streak artifacts occurred in the horizontal direction in the conventional convolution integral, which is a conventional method.
  • FIG. 14 (b) Streak artifacts were reduced.
  • FIG. 14A strong smoothing is performed in the peripheral portion, so that the spatial resolution is deteriorated and the line pair cannot be identified.
  • three line pairs of 0.95 [lp / mm] and 1.00 [lp / mm] could be identified as shown in FIG. 14 (a) and 14 (b), the method of the present invention can suppress the degradation of spatial resolution and reduce artifacts, as compared with the conventional adaptive filter.
  • the entire X-ray detection data is Log-transformed as shown in Steps 231 to 232 of FIG. 12, but as shown in FIG. 15, the first boundary data area (range 12).
  • the second boundary projection data may be generated by performing log transformation on the other range and then smoothing the projection data (Steps 233 and 234). ).
  • the channel region for performing the calculation for generating the second boundary projection data can be limited to the outside of the range 12, the calculation amount and the memory amount can be reduced.
  • the region (range 12) to be smoothed by the first boundary data is determined from the X-ray detection data.
  • the present invention is not limited to this embodiment. You may decide.
  • an area to be smoothed may be determined using an arbitrary absorption coefficient as the threshold value F.
  • F is set to 2.0, and an absorption coefficient equal to or greater than F is smoothed as a region with a small X-ray dose.
  • an artifact removal mode selection unit 146b is added to the adaptive filter mode selection unit 146 of the imaging condition setting monitor screen 141 in FIG. It is possible to select from.
  • the image generation unit 103 has the same configuration as that shown in FIG. 2, but a noise detection unit 261 and a circuit that feeds back the detection result to the correction processing unit 135 are added as shown in FIG.
  • the correction processing unit 135 performs a smoothing process using an adaptive filter as in the first or second embodiment (step 251).
  • the reconstruction processing unit 136 performs image reconstruction using the smoothed projection data Il (step 252).
  • the noise detection unit 261 acquires a reconstructed image from the reconstruction processing unit 136 (step 253), and detects a noise value using a known image processing technique such as a line detection method (step 254).
  • a known image processing technique a predetermined area or whole of an image is thresholded to select a line-shaped portion (noise) from a white portion, and the maximum value or standard deviation of the noise portion is set as a noise value.
  • the method of detecting as A can be used as an example.
  • the noise detection unit 261 When the detected noise value A is equal to or greater than a predetermined threshold G, the noise detection unit 261 provides feedback to the correction processing unit 135 to change the adaptive filter condition (steps 255 and 256).
  • a method of increasing the half-value width d of the filter function or a method of reducing the entire first boundary projection data and / or second boundary projection data value can be used.
  • a predetermined amount of change can be automatically set.
  • step 251 after feedback, the effect of smoothing by the adaptive filter is strengthened, and the smoothing process is performed again on the projection data stored in the memory 120, the HDD device 122, or the like.
  • This operation (steps 251 to 256) is repeated until the detected noise reaches less than the threshold value G.
  • the artifact of the CT image can be reduced to a desired value or less.
  • the remaining amount of artifacts is obtained for a combination of multiple X-ray irradiation conditions and filter conditions for each subject diameter and part, and a database is created. deep.
  • the obtained database is stored in the filter parameter storage unit 154 in the adaptive filter unit 135a of FIG.
  • the correction processing unit 135 searches the database of the filter parameter storage unit 154 for conditions close to the X-ray irradiation conditions and the filter conditions set by the operator on the imaging condition setting monitor screen 141, and corresponds to the conditions. Read the remaining artifact amount. As a result, the artifact remaining amount after smoothing can be estimated before actual shooting.
  • the correction processing unit When the remaining amount of artifact after smoothing is larger than the predetermined remaining amount, the correction processing unit, as shown in the display 146c in FIG. Is notified to the operator.
  • the present invention relates to an X-ray CT apparatus. As a result of processing an appropriate adaptive filter in accordance with an imaging condition to be input, deterioration of spatial resolution in a CT image is suppressed, and a small amount of calculation and memory are required. Artifacts can be reduced. Thereby, since an artifact can be reduced in imaging with a small dose, the dose can be reduced.
  • Table controller 119 ... DAS, 120 ... Memory, 121 ... Central Processing unit 122... HDD device 123. Monitor 131.
  • Shooting condition input unit 132.
  • Shooting control unit 133.
  • Shooting execution unit 134 134 Signal collection unit 135 Complement Processing unit, 135a ... Adaptive filter unit, 136 ... Reconstruction processing unit, 137 ... Image display unit, 141 ... Monitor screen, 142 ... Shooting site selection list, 143 ... X-ray condition, 144 ... Applicability of adaptive filter, 145 ... Application direction of filter, 146... Adaptive filter mode, 151... Processing range determination unit, 152... Processing function determination unit, 153... Processing function execution unit, 154.

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Abstract

　被写体に応じた平滑化処理を行ってアーチファクトを低減したＣＴ画像を取得する。 　Ｘ線検出データ１７１および投影データ１７４の少なくとも一部を用いて境界データ１７５を生成し、境界データを閾値としてＸ線検出データおよび投影データのうち少なくとも一方を平滑化処理する。これにより被写体を透過したＸ線検出データまたはその投影データから作成した境界データを閾値として平滑化処理を行うことができるため、被写体に適応した平滑化処理を行うことができ、空間分解能の劣化を抑制しつつアーチファクトを除去することができる。

Description

Ｘ線ＣＴ装置
　本発明はＸ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置に関し、特にアダプティブフィルタを用いて撮影時に取得したデータを平滑化し、ＣＴ画像のアーチファクトを低減する技術に関する。
　Ｘ線ＣＴ装置は、被写体を多方向から撮影して得たＸ線投影データから各点のＸ線吸収係数を算出し、被写体の断層像（以下、ＣＴ画像とする）を得る装置である。本装置より取得したＣＴ画像は、医療現場において、正確かつ即時に患者の病状を診断でき、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画像を取得するためには、一定量の被曝を伴う。近年、被曝により人体に与える影響が問題視され、低被曝化のニーズが高まっている。しかし、低被曝化を実現するために照射する線量を低くするほど、ノイズに対する信号強度の比率（以下、Ｓ／Ｎ比とする）が減少し、誤診断の原因になる線状のアーチファクト（以下、ストリークアーチファクトとする）が発生する。
　一方、撮影する被写体に起因してストリークアーチファクトが発生する場合がある。例えば通常線量の撮影において、両腕を体側につけた状態で胸部あるいは腹部を撮像した場合等は、両腕を結ぶ方向にＸ線が多く吸収され、信号量が少なくなる。そのため、Ｓ／Ｎ比の減少により、ストリークアーチファクトが生じるのは免れず、画質の良い画像を得ることができないという問題があった。
　この問題を解決するため、例えば特許文献１および２ではアダプティブフィルタが提案されている。このフィルタは、撮影時に取得した投影データに対して平滑化処理を行い、アーチファクトの主原因であるノイズを低減する。特許文献１には、チャネル毎にＸ線検出データを一様に平滑化し、アーチファクトを低減する技術が開示されている。特許文献２には、投影データから近似した雑音分布σを用い、チャネル毎に計算したフィルタの重みから投影データを平滑化する技術が開示されている。
特開２００５－２５３６２８ 特開２００３－１８０６７５
　従来技術では、被写体によらず全てのチャネルの投影データに対して、同じフィルタの条件を用いているため、平滑化の効果が大きすぎて空間分解能が劣化する場合や、平滑化の効果が小さすぎてアーチファクトが残存する場合がある。また、従来は全てのチャネルを対象にして計算するため、計算量およびメモリ量が多いという課題がある。
　本発明の目的は、被写体に応じた平滑化処理を行ってアーチファクトを低減したＣＴ画像を取得することにある。
　上記目的を達成するために、本発明によれば、以下のようなＸ線ＣＴ装置が提供される。すなわち、本発明のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と、被写体透過後のＸ線を検出しＸ線検出データを生成するＸ線検出部と、Ｘ線検出データをＬｏｇ変換して投影データを生成する投影データ計算部と、Ｘ線検出データおよび投影データのうち少なくとも一方を平滑化するフィルタ処理部と、フィルタ処理部で取得した投影データからＸ線吸収係数の分布であるＣＴ画像を計算する画像計算部とを有する。ここでフィルタ処理部は、Ｘ線検出データおよび投影データの少なくとも一部を用いて境界データを生成し、境界データを閾値としてＸ線検出データおよび投影データのうち少なくとも一方を平滑化処理する。このように本発明では、被写体を透過したＸ線検出データまたはその投影データから作成した境界データを閾値として平滑化処理を行うため、被写体に適応した平滑化処理を行うことができ、空間分解能の劣化を抑制しつつアーチファクトを除去することができる。
　例えばフィルタ処理部は、Ｘ線検出データまたは投影データと境界データとを比較し、その大小関係により平滑化の度合いを切り替える構成とする。具体的には、投影データと境界データとを比較し、投影データが境界データよりも小さい領域は平滑化処理を行わず、投影データが境界データ以上の領域は、投影データと境界データとの差に応じた平滑化処理を行う構成とすることができる。または、Ｘ線検出データと境界データとを比較し、Ｘ線検出データが境界データよりも大きい領域は平滑化処理を行わず、Ｘ線検出データが境界データ以下の領域は、Ｘ線検出データと境界データとの差に応じた平滑化処理を行う構成とすることができる。または、上側境界データ、下側境界データを設定し、上側境界以下、もしくは下側境界データ以上の領域は、投影データ、もしくはＸ線検出データと各境界データとの差に応じた平滑化処理を行う構成とすることができる。このように、Ｘ線検出データまたは投影データと境界データと大小関係により平滑化の度合いを切り替えることにより、ノイズ成分を強く平滑化しつつ、ノイズ以外の成分には平滑化による空間分解能の劣化を抑制できる。
　フィルタ処理部は、Ｘ線検出データまたは投影データを平滑化処理することにより境界データを生成することができる。これにより、被写体の特徴に適応した境界データを生成することができるため、この境界データを用いることにより閾値処理によりノイズ成分とそれ以外の成分とを精度よく区別することができる。
　このとき、Ｘ線検出データから境界データを生成する場合、所定の閾値以下の領域をフィルタ適用範囲とし、フィルタ適用範囲のＸ線検出データを平滑化処理することにより境界データを生成することができる。Ｘ線検出データが閾値より小さい領域はノイズが含まれやすいため、この領域をフィルタ適用範囲として境界データを生成することにより、ノイズが含まれやすい領域を効果的に平滑化処理しアーチファクトを抑制できる。フィルタ適用範囲の外側領域については平滑化処理を行わないため、空間分解能の劣化を抑制でき、かつ、計算量およびメモリ量を低減できる。投影データから境界データを生成する場合、所定の閾値以上の領域をフィルタ適用範囲とし、フィルタ適用範囲の前記投影データを平滑化処理する。これにより同様の作用が得られる。
　境界データとして２種類以上のものを用いることができる。例えば、Ｘ線検出データのうち所定の第１閾値以下の領域のＸ線検出データを平滑化処理した後、Ｌｏｇ変換することにより第１境界データを生成し、投影データのうち所定の第２閾値以上の領域の前記投影データを平滑化処理することにより第２境界データを生成する。第１境界データおよび第２境界データのうち一方を選択的に用いて前記投影データを平滑化処理することができる。選択する際には、第１境界データの変化率と第２境界データの変化率とを求め、変化率の小さい方を選択することが可能である。
　２種類以上の境界データを用いる場合には、変化率をチャネル方向について求め、チャネルごとに第１境界データまたは第２境界データを選択することも可能である。
　また、Ｘ線検出データのうち所定の第１閾値以下の第１領域については、Ｘ線検出データを平滑化処理した後、Ｌｏｇ変換することにより生成した第１境界データを用い、第１領域の外側領域であって投影データのうち所定の第２閾値以上の第２領域については、投影データを平滑化処理することにより生成した第２境界データを用いて投影データを平滑化処理することも可能である。このとき、第１領域は第２領域よりも被写体透過後のＸ線量が少ない領域となるように第１閾値および第２閾値を設定することが望ましい。これにより、Ｘ線量が少なく最もノイズが多い領域には第１境界データを用い、第１領域の外側のノイズが少ない領域には第２境界データを用いてそれぞれ平滑化を行うことができる。
　また、本発明のＣＴ装置は、ＣＴ画像のノイズ値を検出するノイズ検出部をさらに有する構成にすることができる。フィルタ処理部は、ノイズ検出部が検出したノイズ値が所定値よりも大きい場合には、平滑化処理の条件を変更することにより、ノイズを低減することができる。例えば、境界データの値を変更することにより平滑化処理の条件を変更する。
　また、本発明のＣＴ装置は、撮影前にアーチファクトを推定する構成にすることが可能である。例えば、Ｘ線発生部のＸ線照射条件とフィルタ処理部の処理条件と被写体部位とを受け付ける入力部と、Ｘ線照射条件とフィルタ処理部の処理条件と被写体部位ごとに予め求めておいたアーチファクトの残存量を格納する格納部と、入力部が受け付けたＸ線照射条件とフィルタ処理部の処理条件と被写体部位情報に対応するアーチファクト残存量を格納部から読み出すアーチファクト推定部とをさらに有する構成とする。アーチファクト推定部は、アーチファクト残存量が所定値よりも大きい場合には、操作者に報知する。これにより操作者は、撮影前に推定されたアーチファクト残存量を知ることができ、適切なＸ線照射条件やフィルタ処理条件等を知ることができる。アーチファクト残存量が所定値よりも大きい場合、フィルタ処理部は平滑化処理の条件を自動的に変更する構成にすることができる。
　本発明によれば、少ない線量の撮影において、多く発生するアーチファクトを低減できるため、低線量化が可能になる。
本発明の実施形態１における装置各部のハードウェアの構成を説明するためのブロック図。 実施形態１における装置各部の機能と動作の流れを示すブロック図。 実施形態１における撮影条件入力部１０１の撮影条件設定用モニタ画面１４１を示す説明図。 実施形態１におけるアダプティブフィルタ部１３５ａの構成を示すブロック図。 実施形態１におけるアダプティブフィルタ部１３５ａの処理の流れを示すフローチャート。 実施形態１におけるアダプティブフィルタ部１３５ａの処理の流れとその時に得られるデータを説明するための説明図。 実施形態１におけるＸ線ＣＴ装置から取得したＸ線検出データを説明するための説明図。 実施形態１におけるＸ線光子数の比率に対する吸収係数と透過経路長の積の関係を説明するためのグラフ。 実施形態１におけるアダプティブフィルタ部１３５ａによる畳み込み積分を説明するための説明図。 実施形態１においてＬｏｇ変換後の投影データから第１境界投影データを作成し、平滑化処理する手順を説明するためのフローチャート。 実施形態１においてＸ線検出データを第１境界データを用いて平滑化処理する手順を説明するためのフローチャート。 本発明の実施形態２におけるアダプティブフィルタ部１３５ａによる平滑化の処理の流れを説明するためのフローチャート。 実施形態２におけるアダプティブフィルタ部１３５ａの処理の流れとその時に得られるデータを説明するための説明図。 （ａ）従来法によるファントムの撮像画像とアダプティブフィルタの効果を説明するための画像、（ｂ）実施形態２によるファントムの撮像画像とアダプティブフィルタの効果を説明するための画像。 実施形態２における計算量およびメモリ量の低減を目的としたアダプティブフィルタ部１３５ａの処理の流れ説明するためのフローチャート。 本発明の実施形態３および４における撮影条件入力部の撮像条件設定用モニタ画面１４１を説明するための説明図。 実施形態３における画像生成部１０３の機能と動作の流れを示すブロック図。 実施形態３におけるアダプティブフィルタ部１３５ａによる平滑化の処理流れを説明するためのフローチャート。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
（実施形態１）
　図１を用いて、実施形態１のアダプティブフィルタを搭載したＸ線ＣＴ装置のハードウェア構成について述べる。
　図１の本装置は、Ｘ線照射条件やアダプティブフィルタの条件等の撮影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、本装置と一体に構成する必要は必ずしもなく、例えば、遠隔に配置された入力部および画像生成部を本装置にネットワークを介して接続し、入力処理および画像生成処理を行ってもよい。
　入力部１０１は、例えばキーボード１１１、マウス１１２、ペンタブレット、タッチパネル等の撮影条件入力部と、中央処理装置１１４と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）装置１１５等の記憶部とを含んでいる。中央処理装置１１４、メモリ１１３およびＨＤＤ装置１１５は、所定のプログラムを展開・起動することにより、キーボード１１１およびマウス１１２等から入力されたデータを処理する。これにより、中央処理装置１１４は、撮影部１０２に制御信号を送る。入力部１０１の各構成要素はデータバス１０４ａによって接続される。
　撮影部１０２は、Ｘ線管１、ガントリー３およびテーブル５と、これらの動作時にそれぞれ制御を行うＸ線制御器１１７、ガントリー制御器１１６およびテーブル制御器１１８を備えている。さらに、撮影部１０２は、Ｘ線の照射および検出を行うＸ線管１とＸ線検出器２を備えている。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。ガントリー３の中央には被写体６およびテーブル５を配置するための円形の開口部７が設けられている。開口部７の直径の代表例は７００［ｍｍ］である。回転板４の回転の所要時間の代表例は１．０［ｓ］である。Ｘ線検出器２に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線検出器２が使用される。Ｘ線検出器２はＸ線管１から等距離である円弧状に図示しない多数の検出素子を有しており、その素子数（以下、チャネル数とする）の代表例は９５０個である。各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。撮影部１０２の１回転における撮影回数は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。なお前記各仕様はこれら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。
　画像生成部１０３は、データ収集システム（ＤＡＳ；Ｄａｔａ　Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）１１９、メモリ１２０、中央処理装置１２１、ＨＤＤ装置１２２、モニタ１２３とを備えている。撮影部１０２のＸ線検出器２で検出された信号は、ＤＡＳ１１９によってディジタル信号に変換される。中央処理装置１２１およびメモリ１２０は、所定のプログラムを展開・起動することにより、ディジタル信号に対して補正や画像再構成を行う。また、ＨＤＤ装置１２２等により、データの保存や入出力を行う。画像再構成されたＣＴ画像は、液晶ディスプレイやＣＲＴ等のモニタ１２３に表示される。画像生成部１０３の各構成要素はデータバス１０３ａによって接続される。
　つぎに図２を用いて、実施形態１のアダプティブフィルタを搭載したＸ線ＣＴ装置の撮影時の機能を説明する。図２のように、図１のＸ線ＣＴ装置の入力部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で入力し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実行部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と、前記ディジタル信号に対して補正する補正処理部１３５と、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１３６と、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。補正処理部１３５には、アダプティブフィルタ処理を行うアダプティブフィルタ部１３５ａが配置されている。
　撮影時の各部の動作の流れを図２を用いてさらに説明する。撮影条件入力部１３１は、図３に示したような撮影条件の入力を受け付けるためのモニタ画面１４１を中央処理装置１２１等を介してモニタ１２３に表示させる。操作者はマウス１１２やキーボード１１１等を用いて、撮影部位、管電圧、管電流量等の撮影条件を設定する。具体的には、撮像条件設定用モニタ画面１４１は、撮影部位を選択するための撮影部位選択リスト１４２と、照射するＸ線のエネルギーおよび出力量に対応する管電圧及び管電流量を設定するためのＸ線条件設定部１４３と、アダプティブフィルタの適用有無設定部１４４と、フィルタを適用する方向の選択部１４５と、フィルタの平滑化の度合いを決定するアダプティブフィルタのモード選択部１４６とを含んでいる。
　操作者は、撮影部位選択リスト１４２から撮影部位を選択する。例えば部位として胸部、腹部、頭部、頚部、脊椎、股関節、四肢等を選択することができる。また部位に限らず心臓、脂肪、血管等の組織を選択可能な構成としてもよい。Ｘ線条件設定部１４３では、操作者が管電圧と管電流量とを指定する。管電圧値の代表例は１２０［ｋＶ］、管電流量の代表例は２００［ｍＡｓ］である。本実施形態では、１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を想定しているが、２種類以上のＸ線を用いるマルチエネルギーＣＴでは、管電圧及び管電流量の項目を追加することにより同様に設定を行うことができる。
　アダプティブフィルタを適用（図３では、有りとする）する場合、適用する方向をチャネル方向、投影角度方向、スライス方向の３つの次元のうちから操作者が選択する。適用方向は、１つの方向に限定されるものではなく、図３に示したようにチャネル方向と投影角度方向のように２方向以上を選択することも可能である。また、適用方向は、図３に示した３次元（３つの方向）は一例であり、心臓の撮影等の撮影時間の異なるデータに対して、撮影時間方向に上記フィルタを適用しても良い。
　アダプティブフィルタのモード選択部１４６に関して、操作者は低線量モード、高画質モード、および手動設定モードの中から操作者が一つを選択する。例えば、低線量モードでは、撮影部位選択リスト１４２から選択した撮影部位に対して、平滑化の度合いに関係するフィルタ関数の半値幅ｄ（後述する図９（ｂ）参照）が所定の広い値に設定され、平滑化の効果を強くする。これにより、低線量時に発生しやすいアーチファクトを低減できる。高画質モードでは、低線量時よりもアーチファクトが発生しにくいので前記フィルタ関数の半値幅ｄが所定の狭い値に設定され、平滑化の効果を弱くする。このようにアダプティブフィルタのモードを設定することにより、撮影条件に応じて平滑化の度合いを調節することができるため、平滑化による空間分解能の劣化を抑制しながらアーチファクトを低減できる。
　モニタ画面１４１のアダプティブフィルタモード選択部１４６には、フィルタ関数の半値幅ｄの数値の入力欄１４６ａが配置され、操作者による数値入力を可能としている。例えば、図３に示す半値幅ｄとして５データ分とは、１チャネルのデータを平滑化する際、当該チャネルのデータと当該チャネルに隣接する４チャネルのデータを用いて平滑化することを示している。
　撮影条件入力部１３１は、図３に示した撮影部位、Ｘ線条件、アダプティブフィルタの設定のモニタ画面１４１上で設定を受け付ける構成に限定されるものではなく、他の方法で撮影条件の入力を受け付けることも可能である。また、事前に撮影条件をＨＤＤ装置１１５に保存しておくことも可能であり、この場合、毎回操作者が撮影条件を入力する必要はない。
　操作者はマウス１１２やキーボード１１１等を用いて、被写体６の撮影位置を指定した後に撮影開始を指示する。撮影開始が指示されると、撮影制御部１３２はテーブル制御器１１８によってテーブル５を移動させる。これにより被写体６を回転板４に対して略垂直な方向に移動させ、被写体６の撮影位置が操作者に指定された撮影位置と一致した時点で移動を停止させることにより、被写体６を配置する。一方、撮影制御部１３２のガントリー制御器１１６は、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、かつ被写体６の前記配置が終了した時点でＸ線制御器１１７は、撮影実行部１３３のＸ線管１のＸ線照射タイミング及び撮影部のＸ線検出器２の撮影タイミングを制御し、撮影を開始する。
　本実施形態では、撮影は回転板４が回転中の期間行われ、設定したＸ線管１の管電圧および管電流量により、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。
　本実施形態では、１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線を使用したが、１回転毎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マルチエネルギーＣＴも行うことも可能である。
　次に、撮影実行部１３３は、Ｘ線検出器２により被写体６を透過したＸ線光子を検出する。画像生成部１０３の信号収集部１３４は、Ｘ線検出器２のＸ線検出データをＤＡＳ１１９によってディジタル信号に変換する。信号収集部１３４の取得したＸ線検出データは、メモリ１２０に保存される。このデータに対し、補正処理部１３５は、Ｘ線の信号をゼロに較正するオフセット補正や、検出器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、被写体６の投影データを取得する。このとき、アダプティブフィルタ部１３５ａは、前記Ｘ線検出データまたは／および投影データを平滑化し、アーチファクトの原因となるノイズを低減する。本発明のアダプティブフィルタ部１３５ａの処理についての詳細は後述する。
　画像生成部１０３の再構成処理部１３６は、補正処理部１３５で補正した投影データ値Ｉｌｏ（ｉ、ｊ、ｋ）に対して、公知のＣＴ画像再構成アルゴリズムを用いた演算処理を施すことにより、被写体のＸ線吸収係数を表すＣＴ画像を得る。
　画像表示部１３７は、計算した前記ＣＴ画像をモニタ１２３に表示させることにより、操作者に情報を提供する。なお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とＣＴ装置とを接続し、前記端末との間で前記ＣＴ画像を送受信することも可能である。
　つぎに、アダプティブフィルタ部１３５ａの構成と動作を図４～図７等を用いて説明する。
　アダプティブフィルタ部１３５ａは、図４のように信号収集部１３４により取得した前記Ｘ線検出データに対してアダプティブフィルタの適用範囲を設定する処理範囲決定部１５１と、設定した処理範囲からフィルタ関数を計算する処理関数決定部１５２と、計算したフィルタ関数を用いて平滑化を実行する処理関数実行部１５３と、撮影条件入力部１３１で入力したＸ線照射条件やフィルタの条件等に応じて、アダプティブフィルタに必要なパラメータを読み出すためのフィルタパラメータ保存部１５４とを含んでいる。
　アダプティブフィルタ部１３５ａの動作を図５のフローを用いて説明する。図６には、図５のフローの各時点のデータの様子を示す。
　処理範囲決定部１５１は、図５のステップ１６１において、Ｘ線検出データＩ（ｉ、ｊ、ｋ）を信号収集部１３４（図２参照）から取得する。このＸ線検出データＩは、Ｘ線Ｉｏを照射し、被写体を透過したＸ線光子を検出したデータであり、式（１）に示すように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　式（１）においてＸ線検出データＩは被写体透過後のＸ線光子数［光子］であり、Ｉｏは被写体無しのＸ線光子数［光子］、μは線吸収係数[ｃｍ－１]、ｌは透過経路長［ｃｍ］である。
　図７の投影データ１８１は、Ｘ線検出データＩに対して公知のエアキャリブレーション処理を行った後、Ｌｏｇ変換した結果であり、被写体６を透過するＸ線吸収係数が高いほど白色を表示し、低いほど黒色を表示するグレースケールを使用している。Ｘ線検出データＩまたは投影データは、図７に示すように、被写体６の断面方向にＸ線検出器２が並ぶチャネル方向ｉ、Ｘ線照射時にＸ線管１が回転する投影角度方向ｊ、被写体６の断面方向に対し垂直にＸ線検出器２が並ぶスライス方向ｋの３方向から構成される。
　図５のステップ１６１で取得されたＸ線検出データＩは、一例として円筒形の一様な被写体６を撮影領域の中心に設置して撮影した場合には、横軸をチャネルｉ、縦軸をＸ線検出データ値としてグラフ化すると図６のデータ１７１のようになる。ただし、投影角度ｊ’およびスライスｋ’は任意の値とする。データ１７１において、チャネルｉの中心部では、円筒形の被写体６を透過する経路ｌが長いため、透過するＸ線光子数が減少し、図６のデータ１７１に示すように、信号に対するノイズ成分１１が増加する。このため、隣接するチャネルと比較してデータのばらつきが多くなっている。
　そこで、処理範囲決定部１５１は、ステップ１６２において、図６のデータ１７２に示すように、Ｘ線検出データＩが所定の閾値Ｔｈ１以下のチャネル範囲（フィルタ適用範囲）１２を求め、このフィルタ適用範囲１２のＸ線検出データＩを平滑化処理する。これにより、第１境界データＴ（ｉ、ｊ、ｋ）１７３を得る（ステップ１６３）。得られた第１境界データＴ（ｉ、ｊ、ｋ）１７３は、図６に示すように、平滑化によりノイズ成分１１が低減されている。この第１境界データ１７３は、後述するアダプティブフィルタを用いた平滑化処理（ステップ１６８）において、閾値ＴｈＬとして用いられる。なお、図６ではデータ１７３の理解を容易にするため、フィルタ適用範囲１２の外側のチャネルについても第１境界データＴを示しているが、実際にはフィルタ適用範囲１２のみ第１境界データＴを算出する。
　ステップ１６２における平滑化処理は、公知の方法を用いることができる。例えば、Ｘ線検出データＩにフィルタ関数（図９（ｂ））を畳み込み積分する方法を用いる。畳み込み積分による平滑化処理については後述する。
　上述のステップ１６２では、閾値Ｔｈ１を用いることにより、フィルタの適用範囲１２の設定と、第１境界データ１７３の作成という二つの処理を行っている。フィルタ適用範囲１２は、Ｘ線検出データＩが閾値Ｔｈ１以下であり、被写体透過後のＸ線量の少ない領域であるので、後述するステップ１６８において、アダプティブフィルタによる平滑化を施す領域として設定される。一方、閾値Ｔｈ１よりもＸ線検出データＩが大きい領域（範囲１２の外側領域）は、Ｘ線量の多い領域であるので平滑化しない領域として設定される。また、フィルタ適用範囲１２を設定したことにより、図５に示すステップ１６３より後のステップにおける計算量およびメモリ量を削減できる。
　閾値Ｔｈ１としては、あらかじめ定めておいた数式を用いて計算により定めることができる。また、予め撮影条件に応じて経験や実験により求めた定数を用いることも可能である。閾値Ｔｈ１を計算により定める場合は、例えば、Ｘ線光子数の比率Ａ＝Ｉ／Ｉｏに対するＸ線吸収係数と透過経路長の積Ｂ＝μ・ｌの関係に基づき、式（２）より決定することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式（２）の左辺は、図８に示すように、Ａの微小変位量に対するＢの変位量を表している。これは、ノイズの影響で変動するｄＡの成分に対する、吸収係数の変化量ｄＢに相当する。本実施形態においては、式（２）左辺のＡの微小変位量に対するＢの変位量が、予め定めた定数Ｃ以下の場合には、被写体透過後のＸ線量が少ない領域であるため、Ｘ線の検出信号に対して、微小なノイズ変動で吸収係数が大きく変化すると判断するものである。よって、Ｃ以下の条件のとき、大きく変化した吸収係数を平滑化することが必要であるため、Ｃに応じてＴｈ１を決定する。このときＣは、図３において設定した撮影部位等のＸ線照射条件およびアダプティブフィルタのモード等のフィルタ条件により決定する。例えば、Ｘ線光子数の比率ＡとＸ線吸収係数と透過経路長の積Ｂの関係は、式（３）に示される。式（２）、式（３）より、Ａの微小変位量に対するＢの変位量は式（４）で示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　一例として、Ａ＝Ｉ／Ｉｏ、Ｂ＝μ・ｌ、Ｃ＝－１００、Ｉｏ＝１００００とする。このとき式（２）、式（４）より、Ｉ≦１００となることから、ステップ１６２の閾値Ｔｈ１を１００［光子］に決定する。
　閾値Ｔｈ１として予め定めた定数を用いる場合、予め撮影条件に応じて経験や実験により求めた任意のＸ線光子数Ｉを閾値として設定することができる。例えば、閾値Ｔｈ１として２００［光子］とすることができる。
　次に、処理関数決定部１５２は、ステップ１６４においてＸ線検出データＩ（図６のデータ１７１）に対して公知のエアキャリブレーション処理を行った後、Ｌｏｇ変換し、式（５）に示すように吸収係数の投影データ値Ｉｌ（ｉ、ｊ、ｋ）（図６のデータ１７４）を取得する（ステップ１６５）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　また、処理関数決定部１５２は、ステップ１６６において第１境界データＴ（図６のデータ１７３）に対してもＬｏｇ変換する。これにより第１境界投影データＴｌ（ｉ、ｊ、ｋ）（図６のデータ１７５）を取得する（ステップ１６７）。
　次に、処理関数実行部１５３は、ステップ１６８においてアダプティブフィルタを用いた平滑化処理を行う。本実施形態では、式（６）に示したように投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）と、投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）を公知の手法で平滑化処理した後のデータＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）を重みδにより重み付けして加算することにより、アダプティブフィルタ適用後の投影データＩｌｏ（ｉ、ｊ、ｋ）を得る。このとき本実施形態では、式（７）～（９）に示したように下限閾値ＴｈＬ（ｉ、ｊ、ｋ）と上限閾値Ｔｈｕ（ｉ、ｊ、ｋ）を用い、投影データＩｌの値によって場合分けを行い、場合分けごとに異なる重みδを用いるものである。下限閾値ＴｈＬ（ｉ、ｊ、ｋ）と上限閾値Ｔｈｕ（ｉ、ｊ、ｋ）は、第１境界投影データＴｌ（ｉ、ｊ、ｋ）に基づき決定する。具体的には、ＴｈＬ（ｉ、ｊ、ｋ）として第１境界投影データＴｌ（ｉ、ｊ、ｋ）を用い、閾値Ｔｈｕとして、例えばＴｈｕ＝Ｋ・ＴｈＬ（Ｋは正の実数）のように、ＴｈＬに応じて決定した所定値を用いる。閾値Ｔｈｕを計算により定める場合は、例えば、Ｘ線光子数の比率Ａ＝Ｉ／Ｉｏに対するＸ線吸収係数と透過経路長の積Ｂ＝μ・ｌの関係に基づき、式（１０）より決定することができる。式（１０）は、図８に示すように、左辺のＡの微小変位量に対するＢの変位量が、予め定めた定数Ｄ以下の場合には、被写体透過後のＸ線量が極端に少ない領域であるため、Ｘ線の検出信号に対して、微小なノイズ変動で吸収係数が大きく変化すると判断するものである。よって、Ｄ以下の条件のとき、大きく変化した吸収係数を平滑化することが必要であるため、Ｄに応じてＴｈｕを決定する。このときＤは、図３において設定した撮影部位等のＸ線照射条件およびアダプティブフィルタのモード等のフィルタ条件により決定する。本実施形態では、一例としてＤ＝－２００と定め、これによりデータ１７６の閾値Ｔｈｕを２．０に決定する。
　閾値Ｔｈｕとして予め定めた定数を用いる場合、予め撮影条件に応じて経験や実験により求めた任意のＸ線光子数Ｉを閾値として設定することができる。例えば、閾値Ｔｈｕとして１．５とすることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　すなわち、投影データＩｌが下限閾値ＴｈＬ（＝第１境界投影データＴｌ）より小さいときは、式（８）のようにδ＝０とすることにより、投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）をそのままアダプティブフィルタ適用後の投影データＩｌｏ（ｉ、ｊ、ｋ）とする。
　投影データＩｌが上限閾値Ｔｈｕより大きいときは、式（９）のようにδ＝１とすることにより、平滑化処理した後のデータＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）を投影データＩｌｏ（ｉ、ｊ、ｋ）とする。
　投影データＩｌが下限値ＴｈＬ（＝第１境界投影データＴｌ）以上で上限閾値Ｔｈｕ以下のときは、式（７）を用いて投影データＩｌとＴｈＬの差を、ＴｈＬおよびＴｈｕの差で除した値を計算し、この値を重みδとして用いる。求めた重みδにより式（６）を演算することにより、下限値ＴｈＬ（＝第１境界投影データＴｌ）を超えた投影データＩｌに対して、下限値ＴｈＬを超えている割合が大きいほど、平滑化処理後のデータＩｌｗの割合を多く加算する。これにより、下限値ＴｈＬ（＝第１境界投影データＴｌ）を超える割合が大きいほど、強く平滑化がされたデータＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）が得られる。
　このように、本実施形態では、被写体から得たＸ線検出データ値Ｉを平滑化処理した後Ｌｏｇ変換して得た第１境界投影データＴｌ（ｉ、ｊ、ｋ）を用い、これを用いて被写体の投影データＩｌの場合分けをし、投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）に施す平滑化の強さ（度合い）を決定している。これにより、被写体ごとに適切な度合いの平滑化処理を施すことができ、被写体によらず全てのチャネルの投影データに対して同じフィルタ条件を用いる場合と比較して、空間分解能の劣化を抑制しつつ、アーチファクトを除去することができる。これにより、少ない線量の撮影であってもアーチファクトを低減できるため、低線量化が可能になる。
　また、本実施形態では、フィルタ適用範囲１２を設定して第１境界投影データＴｌ（ｉ、ｊ、ｋ）を作成しているため、全チャネルに平滑化処理を行う必要はなく、演算処理量を低減することができる。
　上記式（６）で用いる平滑化処理後データＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）の演算方法について説明する。平滑化処理後データＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）は、投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）に公知の平滑化処理を施したものである。例えば、下記のように畳み込み処理を用いる。
　畳み込み処理は、図６のデータ１７６に示すように、フィルタの適用範囲１２に含まれる投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）に対して行う。具体的には、式（１１）に示すように、図９（ａ）のように任意の投影角度ｊ’およびスライスｋ’でチャネルｉの投影データＩｌ２０１に対して、図９（ｂ）のようなフィルタ関数Ｗ（ｉ、ｊ、ｋ）２０２を畳み込み積分することにより、平滑化処理後データＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　フィルタ関数Ｗ（ｉ、ｊ、ｋ）２０２は、図９（ｂ）のように横軸チャネル方向ｉ、縦軸が重みＷ［ｉ］、半値幅ｄで表される。半値幅ｄは、図３のモニタ画面１４１で入力欄１４６ａに設定された半値幅ｄの値を用いる。フィルタ関数の面積は１に規格化する。なお、フィルタ関数２０２は、図９（ｂ）に示すような三角形の関数だけでなに限定されるものではない。例えば、各チャネルの重みを一定とした移動平均処理、さらにはメディアンフィルタ処理等を用いることも可能である。
　畳み込み積分することにより、図９（ａ）の投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）のノイズ成分１１は、図９（ｃ）に示した平滑化処理後のデータＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）２０３のように低減することがわかる。本実施形態では、得られた平滑化処理後のデータＩｌｗ（ｉ、ｊ、ｋ）２０３と投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）とを上述した式（６）のように重みδに応じて加算することにより、アダプティブフィルタ適用後の投影データＩｌｏ（ｉ、ｊ、ｋ）を得る。
　上記実施形態では、Ｘ線検出データＩの一部を平滑化して第１境界データＴを生成した後Ｌｏｇ変換を行い、第１境界投影データＴｌを得ているが、この手順に限られるものではなく、Ｘ線検出データＩをＬｏｇ変換してから投影データＩｌを平滑化して第１境界投影データＴｌを生成してもよい。図１０を用いて、この処理を説明する。取得したＸ線検出データＩをＬｏｇ変換して、投影データＩｌを取得する（ステップ２１１、２１２、２１３）。次に、投影データＩｌが、あらかじめ定めた閾値Ｔｈ１以上を満たす範囲（フィルタ適用範囲）について、投影データＩｌを平滑化し、第１境界投影データＴｌ（ｉ、ｊ、ｋ）を算出する（ステップ２１４、２１５）。これにより、ステップ２１６では、図４の処理関数実行部１５３が上記実施形態と同様に、式（６）～（９）によりアダプティブフィルタを用いた平滑化処理を行う。これにより、アーチファクトを低減できる。
　また上記実施形態では、一例として投影データＩｌに対してアダプティブフィルタによる平滑化を行ったが、図１１に示すように、Ｌｏｇ変換前のＸ線検出データＩを平滑化して得た第１境界投影データＴを閾値として用い、第１境界データＴと前記Ｘ線検出データＩを比較して式（７）～（９）のように場合分けして重みδを設定することにより、式（６）のように平滑化の度合いを適切に切り替えながら、Ｘ線検出データＩを平滑化することも可能である。図１１を用いて、この処理を説明する。まず、取得したＸ線検出データＩが閾値Ｔｈ１以下を満たす時、Ｘ線検出データＩを平滑化し第１境界データＴ（ｉ、ｊ、ｋ）を取得する（ステップ２２１、２２２、２２３）。
　ステップ２２４および２２５では、第１境界データＴ（ｉ、ｊ、ｋ）を閾値ＴｈＬとして用いてＸ線検出データＩの値により式（７）～（９）のように場合分けして重みδを設定する。設定した重みδを用いることにより、式（６）により平滑化の度合い（重み）を適切に切り替えながらＸ線検出データＩを平滑化し、平滑化Ｘ線検出データＩＷ（ｉ、ｊ、ｋ）を取得できる。例えば平滑化は、Ｘ線検出データＩにフィルタ関数を畳み込み積分する方法がある。次に、ステップ２２６および２２７では、平滑化Ｘ線検出データＩＷをＬｏｇ変換して、平滑化投影データＩｌＷ（ｉ、ｊ、ｋ）を取得する。これにより、上記実施形態と同様に被写体に応じて平滑化の度合いを適切に切り替えながら平滑化した平滑化投影データＩｌＷ（ｉ、ｊ、ｋ）を取得できる。図１１の処理においても、Ｌｏｇ変換前のＸ線検出データに対して、閾値Ｔｈ１により平滑化処理の適用範囲を限定することで、図１１に示すステップ２２３以降の計算量およびメモリ量を削減できる。
　また、上述の実施形態においてはＸ線検出データＩと閾値Ｔｈ１と比較することによりフィルタ適用範囲１２を決定したが、Ｘ線検出データをＬｏｇ変換した投影データＩｌからを決定してもよい。例えば、投影データＩｌの吸収係数から閾値Ｅを決定し、Ｅよりも大きい範囲をフィルタ適用範囲１２と設定する。閾値Ｅは、一例としてはＥ＝１．０［ｃｍ－１］とすることができる。
　上述した本実施形態では、撮影のたびに操作者が入力した半値幅ｄを用いてフィルタ関数２０２を作成しているが、予め撮影条件ごとにフィルタ関数２０２等を前記フィルタパラメータ保存部１５４に格納しておいても良い。これにより、処理範囲決定部１５１と処理関数決定部１５２と処理関数実行部１５３は、フィルタパラメータ保存部１５４を参照するだけでフィルタ関数２０２を取得できるため、演算を高速化できる利点がある。
　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しても良いことは言うまでもない。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装置を示したが、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。
　（実施形態２）
　実施形態２では、実施形態１と同様にＸ線検出データの一部を平滑化してからＬｏｇ変換して第１境界投影データを生成することに加えて、Ｘ線検出データをＬｏｇ変換してから一部を平滑化して第２境界投影データを生成する。２種類の境界投影データのうち一方をチャネルごとに選択し、選択した境界投影データを実施形態１と同様に閾値ＴｈＬとして用いる。投影データと、選択した境界投影データ（閾値ＴｈＬ）を比較して平滑化の度合いを切り替えることにより、投影データに対して前記平滑化の度合いに応じた平滑化を行う。
　これにより、本実施形態では、実施形態１の第１境界投影データによる平滑化の範囲１２の外側領域に対して、第２境界投影データを用いた異なる閾値で、異なる度合いの平滑化を行うことができる。例えば、第１境界投影データは、実施形態１で説明したように閾値Ｔｈ１に基づき、被写体透過後のＸ線量の少ない領域を平滑化領域（フィルタ適用範囲１２）として決定しているが、第２境界投影データは閾値Ｔｈ２に基づき、フィルタ適用範囲１２の外側のＸ線量の少ない領域（フィルタ適用範囲１３）を平滑化領域として設定する。
　例えば、被写体透過後のＸ線量が極端に少ないため、優先的にアーチファクトを低減したい領域（フィルタ適用範囲１２）に対して、第１境界投影データを閾値ＴｈＬとして用いて平滑化する。また、フィルタ適用範囲１２と比較してアーチファクトが小さく、かつ被写体の情報を優先的に保持したい領域に対して、第２境界投影データを閾値ＴｈＬとして用いて平滑化する。これにより、Ｘ線検出データまたはおよび投影データの領域に応じて異なる閾値を用いて平滑化の度合いを変更できるため、空間分解能の劣化を抑制し、アーチファクトを低減できる。
　本実施形態において処理の流れを図１２のフローに示し、その時のデータの様子を図１３に示す。図１２において、ステップ１６２～１６７は実施形態１で図５を用いて説明した処理範囲決定部１５１および処理関数決定部１５２の処理と同様に行う。これにより、図１３のデータ１７２、１７３および第１境界投影データＴ１ｌ１７５を得る。また、図１２のフローでは第２境界投影データＴ２ｌを生成するため、ステップ２３１～２３４を行う。さらに、図１２のステップ２３５は、第１および第２境界投影データをチャネルごとに選択して境界投影データするステップ２３５が行われる。これにより、図１３のデータ２４１、データ２４２、データ２４３およびデータ２４４が得られる。
　ステップ２３１～２３４を具体的に説明する。ステップ２３１では、図１３のデータ２４１に示すように、データ１７１のＸ線検出データＩに対して、公知のエアキャリブレーション処理を行った後、実施形態１の式（５）によりＸ線検出データＩをＬｏｇ変換する。これにより、吸収係数の投影データＩｌ（ｉ、ｊ、ｋ）（図１３のデータ２４１）を取得する（ステップ２３２）。
　次に、ステップ２３３では、図１３のデータ２４２に示すように、投影データＩｌが閾値Ｔｈ２以上を満たす範囲１３に対して、投影データＩｌを平滑化し第２境界データＴ２ｌ（ｉ、ｊ、ｋ）を生成する。例えば平滑化処理は、Ｘ線検出データにフィルタ関数を畳み込み積分する方法を用いる。これによりステップ２３４では、図１３のデータ２４３に示すように、平滑化によりノイズ成分１１を低減できるが、中央部１４はＬｏｇ変換により強調されたノイズを平滑化処理しているためノイズを除去しきれず、ノイズが残存する。
　ステップ２３３では、閾値Ｔｈ２を用いてフィルタの適用範囲１３を限定することで、図１２に示すステップ２３４以降の計算量およびメモリ量を削減できる。
　なお、ステップ２３３で用いる閾値Ｔｈ２は、閾値Ｔｈ１と同様に実施形態１の図８に示すように、Ｘ線光子数の比率Ａ＝Ｉ／Ｉｏに対する吸収係数と透過経路長の積Ｂ＝μ・ｌの関係１９１から式（２）を用いて決定する。ただし、閾値Ｔｈ１で設定されるフィルタ適用範囲１２よりもフィルタ適用範囲１３が広くなるように、式（２）において適切なＣの値を撮影部位等のＸ線照射条件およびアダプティブフィルタのモード等のフィルタ条件により決定する。本実施形態では、例えばＣ＝－０．５とし、これによりステップ２３３の閾値Ｔｈ２を２．０［ｃｍ－１］に設定する。これにより、投影データＩｌが閾値Ｔｈ２以上を満たすとき、被写体透過後のＸ線量の少ない領域（フィルタ適用範囲１３）をアダプティブフィルタによる平滑化の領域として決定する。フィルタ適用範囲１３の外側の領域は、Ｘ線量の多い領域であるため平滑化は行わない。
　次のステップ２３５では、Ｘ線検出データを平滑化してからＬｏｇ変換により取得した第１境界投影データＴ１ｌと、前記Ｘ線検出データをＬｏｇ変換してから平滑化して取得した第２境界投影データＴ２ｌを統合し、アダプティブフィルタとして入力境界投影データＴｉｌ（ｉ、ｊ、ｋ）を決定する。ここで、統合とは各チャネル（ｉ、ｊ、ｋ）ごとに第１境界投影データＴ１ｌと第２境界投影データＴ２ｌのどちらか一方を選択することである。
　ここでは選択の基準として、式１１に示すように、第１境界投影データＴ１ｌ、第２境界投影データＴ２ｌに対して、微分等の計算を用いて隣接するチャネルとの変化量を計算し、変化量が小さい方の境界投影データをそのチャネル（ｉ、ｊ、ｋ）の境界投影データとして選択する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　これにより、第１および第２境界投影データの変化量に応じて、いずれかの境界投影データを選択し、これを閾値として用いて平滑化の度合い（重みδ）を変化させることができるため、適切な平滑化効果を実現することができる。式（１２）、（１３）により第１および第２境界投影データを選択した場合、図１３のデータ２４４に示すように、境界投影データＴｉｌは、チャネルの中心部の範囲１２では概ね第１境界投影データＴ１ｌが選択され、その外側の範囲１３では概ね第２境界投影データＴ２ｌ（図１３のデータ２４４）が選択される。
　得られた境界投影データＴｉｌを閾値ＴｈＬとして用いて実施形態１の式（６）～（９）により投影データＩｌに対して平滑化処理を行い、平滑化処理後の投影データＩｌ１７６を得る。
　本実施形態では、各チャネル（ｉ、ｊ、ｋ）に応じて、第１境界投影データＴ１ｌまたは第２境界投影データＴ２ｌを選択的に用いる構成である。第１境界投影データＴ１ｌはＬｏｇ変換前の平滑化により生成されているため、第１境界投影データＴ１ｌだけを利用した場合、ノイズが過剰に低減し、被写体の情報も劣化させてしまう可能性があるが、第２境界投影データＴ２ｌと選択的に用いることによりその可能性を抑制できる。一方、第２境界投影データＴ２ｌはＬｏｇ変換後の平滑化により生成されているため、ノイズ成分がＬｏｇ変換により大きく強調され、第２境界投影データＴ２ｌの中心部１４に残存し、中心部１４の第２境界投影データＴ２ｌの値が大きくなり、ノイズを除去しきれない可能性がある。本実施形態では、第１境界投影データと第２境界投影データを選択的に用いることによりその可能性を抑制できる。従って、各チャネル（ｉ、ｊ、ｋ）ごとに第１境界投影データまたは第２境界投影データを選択的に用いて平滑化の度合いを切り替えることにより、ノイズを効果的に除去しながら被写体情報を劣化させない平滑化を実現することができる。
　なお、本実施形態では式（１２）、（１３）により第１境界投影データと第２境界投影データをチャネルごとに選択したが、これに限らず、第１境界投影データと第２境界投影データを適用する領域を、Ｘ線検出データまたは／および投影データから決定してもよい。例えば、図１２のステップ１６２で決定した閾値Ｔｈ１以上のフィルタ適用範囲１２に対して第１境界投影データＴ１ｌを用い、ステップ２３３で決定した閾値Ｔｈ２以上のフィルタ適用範囲１３に対して第２境界投影データＴ２ｌを用いることができる。これにより、ノイズ成分等のＸ線検出データが急峻に変化する領域（範囲１２）には第１境界投影データＴ１ｌを用いて強く平滑化を行うことができる。また被写体の情報を保持したい領域（範囲１３）では、第２境界投影データＴ２ｌを用いて弱く平滑化を行うことができる。この結果、空間分解能の劣化を抑制し、ノイズを低減することができる。
　本発明のアダプティブフィルタの有効性を検証するため、シミュレーションを行った。シミュレーションには、実際に撮影した画像に含まれる量子ノイズと、回路等のシステムノイズを考慮した。ファントムは人体腹部を想定しており、図１４（ａ）、（ｂ）の画像２５１、２５２に示すような楕円形状を有すると共に、生体組織に近い吸収率を有するアクリルで構成されている。ファントムの右周辺部には、空間分解能を評価するため、３本のラインで１セットのライン間隔が異なる高吸収ファントム２５３を設置した。それぞれ方法別に拡大した画像２５４、２５５を示し、ラインペアの間隔を０．９５[ｌｐ／ｍｍ]、１．００[ｌｐ／ｍｍ]とする。管電圧、管電流量は、８０ｋＶ、５０ｍＡｓとした。ただし管電圧、管電流は本実施形態に限られることはない。
　本シミュレーションの結果、図１４（ａ）に示すように、従来法である一般的な畳み込み積分では横方向にストリークアーチファクトが発生したが、図１４（ｂ）のように本発明を適用した結果、ストリークアーチファクトは減少した。また、図１４（ａ）の従来法では周辺部において、強い平滑化が行われるため、空間分解能が劣化し、ラインペアを識別できない。しかし、本発明では、図１４（ｂ）のように０．９５[ｌｐ／ｍｍ]、１．００[ｌｐ／ｍｍ]のラインペアを３本とも識別可能であった。図１４（ａ），（ｂ）より、本発明法は従来のアダプティブフィルタと比較して、空間分解能の劣化を抑制し、アーチファクトを低減することができる。
　また、本実施形態においては図１２のステップ２３１～２３２に示すようにＸ線検出データ全体をＬｏｇ変換しているが、図１５に示したように、前記第１境界データの領域（範囲１２）が設定されたステップ１６１～１６７で設定された後、それ以外の範囲に対して、Ｌｏｇ変換してから投影データを平滑化して第２境界投影データを生成してもよい（ステップ２３３、ステップ２３４）。これにより、第２境界投影データを生成するための演算を行うチャネル領域を範囲１２の外側に限定できるため、計算量およびメモリ量を低減することができる。
　本実施形態では、一例としてＸ線検出データから第１境界データで平滑化する領域（範囲１２）を決定したが、本実施形態に限らず、Ｘ線検出データをＬｏｇ変換した投影データから領域を決定してもよい。例えば、投影データの吸収係数から閾値Ｅを決定し、Ｅ＝１．０［ｃｍ－１］とする。
　本実施形態では、一例としてＸ線光子数の比率Ａ＝Ｉ／Ｉｏに対する吸収係数と透過経路長の積Ｂ＝μ・ｌの関係１９１から平滑化の領域（範囲１２、範囲１３）をそれぞれ決定したが、本実施形態に限らず、任意の吸収係数を閾値Ｆとして平滑化する領域を決定してもよい。例えばＦは２．０とし、Ｆ以上の吸収係数はＸ線量の少ない領域として平滑化を行う。
　（実施形態３）
　実施形態３では、第１または第２の実施形態によりアダプティブフィルタにより補正した投影データから得た再構成画像に対して、ノイズを検出する。検出したノイズ値が大きい場合には、条件を変化させて再度アダプティブフィルタによる平滑化を行い、ＣＴ画像のアーチファクトを低減させる。本実施形態について詳細を説明する。
　実施形態３では図１６に示すように、図３の撮像条件設定用モニタ画面１４１のアダプティブフィルタモード選択部１４６にアーチファクト除去モード選択部１４６ｂが追加され、アーチファクト除去の効果を弱～強の数段階の中から選択可能にしている。
　画像生成部１０３は、図２と同様の構成であるが、図１７のようにノイズ検出部２６１と、検出した結果を補正処理部１３５にフィードバックする回路が追加されている。
　図１７および図１８を用いて、実施形態３のＣＴ装置の具体的な処理を説明する。補正処理部１３５では、第１または第２の実施形態と同様にアダプティブフィルタを用いた平滑化処理を行う（ステップ２５１）。平滑化した投影データＩｌを用いて再構成処理部１３６が画像再構成を行う（ステップ２５２）。次に、ノイズ検出部２６１は、再構成処理部１３６から再構成画像を取得し（ステップ２５３）、ライン検出法等の公知の画像処理技術を用い、ノイズ値を検出する（ステップ２５４）。公知の画像処理技術としては、画像の所定領域または全体を閾値処理して白い部分の中からライン状の部分（ノイズ）を選択し、ノイズ部分の信号値の最大値または標準偏差等をノイズ値Ａとして検出する方法を一例として用いることができる。
　ノイズ検出部２６１は、検出したノイズ値Ａがあらかじめ定めた閾値Ｇ以上のとき、補正処理部１３５にフィードバックを行い、アダプティブフィルタの条件を変更する（ステップ２５５、２５６）。閾値Ｇの値は、アーチファクト除去モード選択部１４６ｂのアーチファクト除去効果（弱～強）の各段階について予め定められており、選択部１４６ｂで操作者が選択した弱～強の段階に対応する閾値が用いられる。例えば、ノイズの最大値をノイズ値Ａとする場合、閾値Ｇ＝１０に設定することが可能である。
　ステップ２５６のアダプティブフィルタの条件変更は、例えばフィルタ関数の半値幅ｄを大きくする方法や、第１境界投影データおよび／または第２境界投影データ値の全体を低くする方法を用いることができる。半値幅ｄや境界投影データの値の変更量は、予め定めておいた変更量を自動的に設定することが可能である。また、操作者に図１６の表示１４６ｃのような警告表示を行って、半値幅ｄや境界投影データの値の変化量を受け付ける構成にすることも可能である。これにより、フィードバック後のステップ２５１ではアダプティブフィルタによる平滑化の効果を強め、メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２等に保存した投影データに対して再度平滑化処理を行う。この動作（ステップ２５１～２５６）を検出されるノイズが閾値Ｇ未満に達するまで繰り返す。
　以上により、実施形態３では、ＣＴ画像のアーチファクトを所望値以下まで低減させることができる。
　(実施形態４)
　実施形態４では、図３の撮像条件設定用モニタ画面１４１等により設定された撮影部位やＸ線条件等のＸ線照射条件と、フィルタ処理の条件とを用いて、アダプティブフィルタ適用後におけるアーチファクトの残存量を予め推定するものである。
　事前に臨床またはファントム実験による実測データやシミュレーションデータを求めておくことにより、被写体の直径や部位ごとに、複数のＸ線照射条件とフィルタ条件の組み合わせについて、アーチファクトの残存量を求め、データベース化しておく。求めたデータベースは、図４のアダプティブフィルタ部１３５ａ内のフィルタパラメータ保存部１５４に保存しておく。
　これにより、補正処理部１３５は、撮像条件設定用モニタ画面１４１により操作者が設定したＸ線照射条件およびフィルタ条件に近い条件を、フィルタパラメータ保存部１５４のデータベースから検索し、その条件に対応しているアーチファクト残存量を読み出す。これにより、実際に撮影を行う前に、平滑化後のアーチファクト残存量を推定することができる。
　平滑化後のアーチファクト残存量が予め定めておいた残存量よりも大きい場合、補正処置部は、図１６の表示１４６ｃに示すように、入力した撮影条件においてはアダプティブフィルタ条件が適当ではないためアーチファクトが残存することを操作者に報知する。
上述してきたように、本発明はＸ線ＣＴ装置に関し、入力する撮影条件に応じて、適切なアダプティブフィルタを処理した結果、ＣＴ画像における空間分解能の劣化を抑制し、少ない計算量およびメモリ量でアーチファクトを低減することができる。これにより、少ない線量の撮影においてアーチファクトを低減できるため、低線量化が可能になる。
１…Ｘ線管、２…Ｘ線検出部、３…ガントリー、４…回転板、５…テーブル、６…被写体、７…円形の開口部、１１…ノイズ成分、１２…Ｘ線検出データのフィルタ適用範囲、１３…投影データのフィルタ適用範囲、１４…第２境界投影データの中央部、１５…アダプティブフィルタの適用範囲、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…テーブル制御器、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…撮影実行部、１３４…信号収集部、１３５…補正処理部、１３５ａ…アダプティブフィルタ部、１３６…再構成処理部、１３７…画像表示部、１４１…モニタ画面、１４２…撮影部位選択リスト、１４３…Ｘ線条件、１４４…アダプティブフィルタの適用有無、１４５…フィルタの適用方向、１４６…アダプティブフィルタのモード、１５１…処理範囲決定部、１５２…処理関数決定部、１５３…処理関数実行部、１５４…フィルタパラメータ保存部、１８１…投影データ、２０１…投影角度ｊ’およびスライスｋ’の投影データ、２０２…フィルタ関数、２０３…平滑化処理後の投影データ、２５１…従来法による再構成画像、２５２…本発明による再構成画像、２５３…高吸収ファントム、２５４…従来法による高吸収ファントムの拡大図、２５５…本発明による高吸収ファントムの拡大図、２６１…ノイズ検出部

Claims (16)

  1. 　Ｘ線を発生するＸ線発生部と、被写体透過後の前記Ｘ線を検出しＸ線検出データを生成するＸ線検出部と、前記Ｘ線検出データをＬｏｇ変換して投影データを生成する投影データ計算部と、前記Ｘ線検出データおよび前記投影データのうち少なくとも一方を平滑化するフィルタ処理部と、前記フィルタ処理部で取得した投影データからＸ線吸収係数の分布であるＣＴ画像を計算する画像計算部とを有し、
    　前記フィルタ処理部は、前記Ｘ線検出データおよび前記投影データの少なくとも一部を用いて境界データを生成し、該境界データを閾値として前記Ｘ線検出データおよび前記投影データのうち少なくとも一方を平滑化処理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、前記フィルタ処理部は、前記Ｘ線検出データまたは前記投影データと前記境界データとを比較し、その大小関係により平滑化の度合いを切り替え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、前記フィルタ処理部は、前記投影データと前記境界データとを比較し、前記投影データが前記境界データよりも小さい領域は前記平滑化処理を行わず、前記投影データが前記境界データ以上の領域は、前記投影データと前記境界データとの差に応じた平滑化処理を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  4. 　請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記Ｘ線検出データと前記境界データとを比較し、前記Ｘ線検出データが前記境界データよりも大きい領域は前記平滑化処理を行わず、前記Ｘ線検出データが前記境界データ以下の領域は、前記Ｘ線検出データと前記境界データとの差に応じた平滑化処理を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  5. 　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記Ｘ線検出データまたは前記投影データを平滑化処理することにより前記境界データを生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  6. 　請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記Ｘ線検出データのうち所定の閾値以下の領域をフィルタ適用範囲とし、該フィルタ適用範囲の前記Ｘ線検出データを平滑化処理することにより前記境界データを生成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  7. 　請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記投影データのうち所定の閾値以上の領域をフィルタ適用範囲とし、該フィルタ適用範囲の前記投影データを平滑化処理することにより前記境界データを生成す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、前記フィルタ処理部は、前記Ｘ線検出データのうち所定の第１閾値以下の領域の前記Ｘ線検出データを平滑化処理した後、Ｌｏｇ変換することにより第１境界データを生成し、前記投影データのうち所定の第２閾値以上の領域の前記投影データを平滑化処理することにより第２境界データを生成し、前記第１境界データおよび第２境界データのうち一方を選択的に用いて前記投影データを平滑化処理することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  9. 　請求項８に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記第１境界データの変化率と第２境界データの変化率とを求め、変化率の小さい方を選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  10. 　請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記変化率をチャネル方向について求め、チャネルごとに前記第１境界データまたは第２境界データを選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  11. 　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記Ｘ線検出データのうち所定の第１閾値以下の第１領域については、前記Ｘ線検出データを平滑化処理した後、Ｌｏｇ変換することにより生成した第１境界データを用い、前記第１領域の外側領域であって前記投影データのうち所定の第２閾値以上の第２領域については、前記投影データを平滑化処理することにより生成した第２境界データを用いて前記投影データを平滑化処理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、前記フィルタ処理部は、前記第１領域は前記第２領域よりも被写体透過後の前記Ｘ線量が少ない領域であることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  13. 　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記ＣＴ画像のノイズ値を検出するノイズ検出部をさらに有し、前記フィルタ処理部は、前記ノイズ検出部が検出したノイズ値が所定値よりも大きい場合には、前記平滑化処理の条件を変更することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  14. 　請求項１３に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記フィルタ処理部は、前記ノイズ検出部が検出したノイズ値が所定値よりも大きい場合には、前記境界データの値を変更することにより前記平滑化処理の条件を変更することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  15. 　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記Ｘ線発生部のＸ線照射条件と前記フィルタ処理部の処理条件と前記被写体部位とを受け付ける入力部と、Ｘ線照射条件とフィルタ処理部処理条件と被写体部位ごとに予め求めておいたアーチファクトの残存量を格納する格納部と、前記入力部が受け付けたＸ線照射条件とフィルタ処理部処理条件と被写体部位情報に対応するアーチファクト残存量を前記格納部から読み出すアーチファクト推定部とをさらに有し、
    　前記アーチファクト推定部は、前記アーチファクト残存量が所定値よりも大きい場合には、操作者に報知することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
  16. 　請求項１５に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記アーチファクト残存量が所定値よりも大きい場合、前記フィルタ処理部は前記平滑化処理の条件を変更することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
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