WO2012081245A1 - 放射線断層画像生成方法および装置 - Google Patents

放射線断層画像生成方法および装置 Download PDF

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雅史 野口
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富士フイルム株式会社
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/424—Iterative

Definitions

  • the present invention acquires a radiographic image signal for each predetermined imaging angle by rotating the radiographic image detector around the subject, performs a reconstruction process based on the radiographic image signal for each imaging angle, and
  • the present invention relates to a radiation tomographic image generation method and apparatus for generating a tomographic image.
  • a radiation source and a radiation image detector are arranged facing each other around a subject, and these sets are rotated around the subject, and radiation images are taken by irradiating radiation from various angles.
  • a radiation tomography imaging display system that reconstructs a tomographic image using an angle radiation image and displays an arbitrary cross section is widely used in clinical practice.
  • the successive approximation method is a reconstruction method that obtains a tomographic image of an object by repeating iterative calculations based on radiographic images at each imaging angle.
  • This is a reconstruction method generally called an algebraic or statistical method, and includes an ML-EM (Maximum Likelihood-Expectation Maximization) method and an OS-EM (Ordered Subsets Expectation Maximization) method.
  • ML-EM Maximum Likelihood-Expectation Maximization
  • OS-EM Organic Subsets Expectation Maximization
  • the sharpness of the tomographic image obtained increases as the iterative calculation is repeated, and approaches the true solution.
  • the noise when noise is included in the radiation image before the calculation, the noise gradually increases as the number of repeated calculations is increased.
  • FIG. 10A shows the S / N of the flat portion in the radiographic image when the number of iterations is repeated
  • FIG. 10B shows a small structure such as calcification in the radiographic image when the number of iterations is repeated. It shows the change in contrast of objects.
  • the successive approximation method it is desirable to repeat the number of iterations as much as possible from the viewpoint of sharpness and accuracy of the solution.
  • relatively sharpness such as a flat part inside the organ is required.
  • the noise is increased excessively as shown in FIG. 10A.
  • the number of repetitive operations is reduced in order to obtain a high S / N ratio in a flat part, the image becomes blurred as a whole, resulting in a tomographic image with deteriorated contrast such as edge sharpness and calcification. That is, in the successive approximation method, the sharpness and contrast of the small structure and the S / N of the flat portion are in a trade-off relationship, and a tomographic image in which these are compatible cannot be acquired.
  • Patent Document 1 proposes a method for generating a reconstructed image using an FBP method (Filter Back Projection) instead of the successive approximation method, which differs for each part such as the heart, lung, soft part, and bone. It has been proposed to define a reconstruction function, generate multiple reconstruction images using different reconstruction functions, and synthesize these reconstruction images. No suggestions have been made regarding the points and their solutions.
  • FBP method Frter Back Projection
  • the present invention provides a radiation tomographic image generation method and apparatus for generating a tomographic image by reconstructing using a successive approximation method, the sharpness and contrast of a small structure, and the S / N of a flat portion.
  • An object of the present invention is to provide a radiation tomographic image generation method and apparatus capable of improving both of the above.
  • a radiation tomographic image generation apparatus includes at least one of a radiation image detector and a radiation source that detect radiation emitted from a radiation source and transmitted through a subject and output a radiation image signal representing a radiation image of the subject.
  • a radiation image acquisition unit that circulates around the subject and acquires a radiation image signal for each imaging angle output from the radiation image detector by irradiating the subject with radiation at a predetermined imaging angle, and a radiation image acquisition unit
  • the radiological tomographic image generation apparatus including a tomographic image generation unit that generates a tomographic image of a subject by performing reconstruction by a successive approximation method based on the acquired radiographic image signal for each imaging angle
  • the tomographic image generation unit includes: A reconstruction unit that generates a plurality of reconstructed images with different numbers of iterations by the successive approximation method, and a structure based on the radiographic image signal Region dividing unit that obtains information related to the structure and divides the region in which the tomographic image is generated based on the
  • the information related to the structure is used as edge information
  • the region dividing unit calculates an index value of edgeness based on the edge information, and the index value exceeds a predetermined threshold value.
  • the region can be determined as an edge region, the region whose index value is equal to or less than a threshold value can be determined as a non-edge region, and the region can be divided using the edge region and the non-edge region as divided regions.
  • the information about the structure is the edge structure detected by the morphological operation
  • the region dividing unit determines the region of the edge structure as the edge region
  • the region other than the edge structure is determined as the non-edge region
  • the edge region and the non-edge Regions can be divided into regions as divided regions.
  • the region dividing unit determines a region having a boundary line between the edge region and the non-edge region and having a predetermined width as the boundary region, and divides the region using the edge region, the non-edge region, and the boundary region as the divided regions. You can do it.
  • the information related to the structure is set as edge information
  • the region dividing unit calculates an index value of the edge likeness based on the edge information
  • the region whose index is equal to or less than the first threshold is determined as a non-edge region
  • the index value is A region that exceeds a second threshold value that is greater than the first threshold value is determined as an edge region
  • a region that has an index value that exceeds the first threshold value and is equal to or less than the second threshold value is determined as a boundary region
  • the non-edge area and the boundary area can be divided into divided areas.
  • the tomographic image generation unit is an area obtained by dividing an area in which the tomographic image is generated into a plurality of areas, and a plurality of units for determining the number of repetitive calculations of a reconstructed image used when generating a partial tomographic image
  • information on the convergence degree of the iterative calculation is obtained using a plurality of reconstructed images generated in the reconstruction unit, and information on the obtained convergence degree is obtained.
  • a partial tomographic image for each divided region can be generated based on the reconstructed image of the number of iterations of the corresponding iteration number determination region.
  • the iterative calculation number determination unit acquires a plurality of pieces of information about the degree of convergence for each iteration number determination region, and based on the acquired information about the plurality of degrees of convergence, the first number of iterations and the first iteration The second iterative operation number larger than the operation number is determined, and the image composition unit is configured to perform an iterative operation that is greater than or equal to the first iterative operation number and less than or equal to the second iterative operation number in the iteration number determination region corresponding to the divided region.
  • a partial tomographic image for each divided region can be generated using the reconstructed image of the number of times.
  • the information on the plurality of convergence degrees is information on the average value and the standard deviation convergence degree of the plurality of reconstructed images in the iteration number determination region, and the iteration calculation number determination unit is based on the information on the convergence degree of the average value.
  • the first number of iterations can be determined, and the second number of iterations can be determined based on information on the degree of convergence of the standard deviation.
  • the image composition unit generates a partial tomographic image using the reconstructed image having the second number of iterations for the divided region that is the edge region, and the first number of iterations for the divided region that is the non-edge region.
  • a partial tomographic image can be generated using the reconstructed image.
  • the image composition unit generates a partial tomographic image using the reconstructed image having the second number of iterations for the divided region that is the edge region, and the first number of iterations for the divided region that is the non-edge region.
  • a partial tomographic image is generated using the reconstructed image, and a reconstructed image having a number of iterations smaller than the second number of iterations and larger than the number of first iterations is obtained for the divided region as the boundary region. It can be used to generate a partial tomographic image.
  • the image composition unit generates a partial tomographic image using the reconstructed image having the second number of iterations for the divided region that is the edge region, and the first number of iterations for the divided region that is the non-edge region.
  • a partial tomographic image is generated using the reconstructed image of the region, and for the divided region that is a boundary region, a reconstructed image having a number of iterations closer to the second iteration is used for a portion closer to the edge region, and a non-edge It is possible to generate a partial tomographic image using a reconstructed image having a number of iterations closer to the first number of iterations for a portion closer to the region.
  • the image composition unit generates a partial tomographic image using the reconstructed image having the second number of iterations for the divided region that is the edge region, and the first number of iterations for the divided region that is the non-edge region.
  • a partial tomographic image is generated using the reconstructed image, and for the divided region which is the boundary region, the weight of the reconstructed image of the second number of iterations is set larger in the portion closer to the edge region, and the non-edge region
  • a partial tomographic image can be generated using a reconstructed image in which the weighting of the first iterative calculation count is set larger and the weighted addition is made closer to the portion closer to.
  • the image composition unit generates a partial tomographic image using the reconstructed image having the second number of iterations for the divided region that is the edge region, and the first number of iterations for the divided region that is the non-edge region.
  • a partial tomographic image is generated using the reconstructed image, and a reconstructed image having a number of iterations closer to the first iteration number as the index value is closer to the first threshold is obtained for a divided region that is a boundary region.
  • the partial tomographic image can be generated using the reconstructed image having the number of iterations closer to the second iteration as the index value is closer to the second threshold.
  • the image composition unit generates a partial tomographic image using the reconstructed image having the second number of iterations for the divided region that is the edge region, and the first number of iterations for the divided region that is the non-edge region.
  • a partial tomographic image is generated using the reconstructed image, and for the divided region as the boundary region, the weight of the reconstructed image having the first number of iterations is set larger as the index value is closer to the first threshold value.
  • a partial tomographic image can be generated using a reconstructed image in which the weighting of the first number of iterations is set larger and the weighted addition is performed in a portion where the index value is closer to the second threshold value.
  • the area dividing unit can acquire edge information based on the reconstructed image of the second number of iterations.
  • the iterative calculation number determination unit can determine that the first iterative calculation number does not become smaller than a predetermined lower limit value, and determines that the second iterative calculation number does not exceed a predetermined upper limit value.
  • the iterative operation can be terminated when the second number of repetitive operations is determined.
  • the iterative operation number determination unit determines the first iterative operation number candidate and the second iterative operation number candidate for each of the plurality of iterative operation number determination regions, and then performs the first iterative operation for each iterative operation number determination region.
  • the average value, the maximum value, or the minimum value of the number of times candidates is determined as the first number of iterations
  • the second average number, the maximum value, or the minimum value of the second number of iterations for each iteration number determination region is determined as the second number. It can be determined as the number of iteration operations.
  • the region for determining the number of iterations can be a region obtained by dividing a region where a tomographic image is generated into a mesh shape.
  • the region dividing unit can acquire information on the structure based on the reconstructed image obtained by the analytical method using the radiographic image signal.
  • the edge information can be calculated from the first derivative value.
  • edge information can be calculated from secondary differential values.
  • edge information can be calculated from the standard deviation.
  • the edge information can be calculated from the value of the band pass filter process or the value of the high pass filter process.
  • edge information includes not only linearly extending edges but also point structure information.
  • edge structure includes not only a linearly extending edge but also a point structure.
  • the radiation tomographic image generation method of the present invention includes at least one of a radiation image detector and a radiation source that detect radiation emitted from a radiation source and transmitted through the subject and output a radiation image signal representing the radiation image of the subject. Based on the radiographic image signal for each radiographing angle, the radiographic image signal is output for each radiographing angle output from the radiographic image detector by irradiating the subject with radiation for each radiographing angle.
  • the radiation tomographic image generation method for generating the tomographic image of the subject by performing reconstruction by the successive approximation method a plurality of reconstructed images having different iterations by the successive approximation method are generated, and based on the radiation image signal, An area where a tomographic image is generated is divided into a plurality of divided areas having information on different structures, and the structure of each divided area is divided.
  • a partial tomographic image using a reconstructed image having a different number of iterations for each divided region based on the information on the image, and generating a tomographic image of the subject using the generated partial tomographic image for each divided region It is characterized by.
  • a plurality of reconstructed images having different numbers of repetitive computations by the successive approximation method are generated, and a plurality of regions having information on structures different from each other are generated in the areas where the tomographic images are generated.
  • a partial tomographic image using a reconstructed image having a different number of iterations is generated for each divided area, and the generated partial tomogram for each divided area is generated. Since the tomographic image of the subject is generated using the image, a reconstructed image having the number of iterations corresponding to the structure can be assigned to each divided region having a different structure.
  • a reconstructed image with a relatively large number of iterations can be assigned to a divided region including a small structure, and a reconstructed image with a relatively small number of iterations can be assigned to a divided region that is a flat portion.
  • a tomographic image in which both the sharpness and contrast of the structure and the S / N of the flat portion are improved can be generated.
  • Patent Document 1 discloses a method for generating a tomographic image by reconstructing by the FBP method, using a different filter function for each region. It has been proposed to synthesize constructed images.
  • problems of the technique described in Patent Document 1 and advantages of the present invention will be described.
  • FIG. 11A shows pixel values of a tomographic image reconstructed using a Ramp filter and a Shepp filter.
  • Schematic configuration diagram of a radiation tomographic imaging display system using the first embodiment of the radiation tomographic imaging apparatus of the present invention The block diagram which shows the internal structure of a radiation detection part and a computer in the radiation tomography imaging display system using 1st Embodiment of the radiation tomography apparatus of this invention.
  • the figure for demonstrating the method of determining the 1st number of iterations based on the convergence degree of an average value The figure for demonstrating the method of determining the 2nd number of iterations based on the convergence degree of a standard deviation.
  • region BR The block diagram which shows the internal structure of the computer in the radiation tomography imaging display system using 2nd Embodiment of the radiation tomography apparatus of this invention.
  • count of iterative calculation in the successive approximation method, and S / N of a flat part Graph showing an example of the relationship between the number of iterations and the contrast of small structures in the successive approximation method The figure which shows an example of the image reconstructed based on two different functions using the FBP method. The figure which shows an example of the image reconfigure
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of the present radiation tomographic imaging display system.
  • the present radiation tomographic imaging and display system is connected to an imaging device 1 that captures a radiation image of a subject P, a bed 22 that is a support base for supporting the subject P, and the imaging device 1.
  • the computer 30 controls the imaging apparatus 1 and processes a radiographic image signal obtained by imaging, and a monitor 31 connected to the computer 30.
  • the imaging apparatus 1 includes a radiation source 10 that emits conical radiation, a radiation detection unit 11 that detects radiation emitted from the radiation source 10, a radiation source 10, and a radiation detection unit 11 that face each end.
  • a C-arm 12 that holds them, a rotation drive unit 15 that rotates the C-arm 12, and an arm 20 that holds the rotation drive unit 15.
  • the C arm 12 is attached to the rotation drive unit 15 so as to be able to rotate 360 ° around the rotation axis C.
  • the arm 20 includes a movable portion 20a and is held by a base portion 21 that is movably installed with respect to the ceiling.
  • the C-arm 12 can be moved to a wide range of positions in the photographing room by moving the base 21, and the rotation direction (rotation axis angle) can be changed by moving the movable part 20a of the arm 20. Has been.
  • the radiation source 10 and the radiation detection unit 11 are arranged to face each other with the rotation axis C interposed therebetween.
  • the positional relationship among the rotation axis C, the radiation source 10 and the radiation detection unit 11 is as follows. In a fixed state, the C-arm 12 is rotated 180 ° to 360 ° by the rotation driving unit 15.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration inside the radiation detection unit 11 and the computer 30.
  • the radiation detection unit 11 receives a radiation that has passed through the subject P, generates charges, and outputs a radiation image signal representing a radiation image of the subject P. And a signal processing unit 11b that performs predetermined signal processing on the radiation image signal output from the image detector 11a.
  • the radiological image detector 11a can repeatedly perform recording and reading of radiographic images, and a so-called direct type radiographic image detector that directly receives radiation and generates charges may be used. Alternatively, a so-called indirect radiation image detector that converts radiation once into visible light and converts the visible light into a charge signal may be used. Further, as a radiation image signal readout method, it is desirable to use a so-called TFT readout method in which a radiation image signal is read out by turning on and off a TFT (thin film transistor) switch. You may make it use not only other things.
  • TFT thin film transistor
  • the signal processing unit 11b includes an amplifier unit including a charge amplifier that converts the charge signal read from the radiation image detector 11a into a voltage signal, and an AD conversion unit that converts the voltage signal output from the amplifier unit into a digital signal.
  • the computer 30 includes a central processing unit (CPU), a storage device such as a semiconductor memory, a hard disk, and an SSD, and the like. With these hardware, a radiological image acquisition unit 40, a successive approximation method reconstruction unit 41, a reconstructed image. A storage unit 42, an iterative calculation number determination unit 43, an area division unit 44, an image composition unit 45, and a photographing control unit 46 are configured.
  • CPU central processing unit
  • a storage device such as a semiconductor memory, a hard disk, and an SSD, and the like.
  • a radiological image acquisition unit 40 With these hardware, a radiological image acquisition unit 40, a successive approximation method reconstruction unit 41, a reconstructed image.
  • a storage unit 42, an iterative calculation number determination unit 43, an area division unit 44, an image composition unit 45, and a photographing control unit 46 are configured.
  • the radiation image acquisition unit 40 acquires a radiation image signal detected by the radiation image detector 11a by irradiating the subject P with radiation at each imaging angle of the C arm 12.
  • the successive approximation method reconstruction unit 41 receives a plurality of radiographic image signals at each imaging angle acquired by the radiographic image acquisition unit 40, and uses the input radiographic image signals to perform a sequential approximation method. Reconstruction is performed to generate a tomographic image of the subject.
  • the ML-EM Maximum Likelihood-Expectation Maximization
  • the present invention is not limited to this.
  • ART Algebraic Reconstruction Techniques
  • SIRT Simultaneous Interactive Reconstruction Techniques
  • SART Statistical Algebraic Reconstruction Techniques
  • IRT Iterative RetechioniqueTechniques
  • the successive approximation method reconstruction unit 41 performs the iterative calculation process by the successive approximation method as described above.
  • the tomographic image generated for each calculation process is sequentially reconstructed. This is output to the component image storage unit 42. That is, the tomographic image of the first arithmetic processing, the tomographic image of the second arithmetic processing, the tomographic image of the third arithmetic processing,..., The tomographic image of the Mth arithmetic processing are sequentially output to the reconstructed image storage unit 42. To do.
  • the reconstructed image storage unit 42 stores tomographic images for each number of operations sequentially output from the successive approximation method reconstructing unit 41.
  • an iteration number determination region obtained by dividing a region where a tomographic image is generated into a plurality of regions is set in advance.
  • Information about the degree of convergence of the iterative calculation is acquired using the tomographic image for each number of calculations generated in the successive approximation method reconstruction unit 41, and the iterative calculation for each iteration number determination region is obtained based on the acquired information about the degree of convergence. The number of times is determined.
  • an average value and a standard deviation are acquired as information regarding the degree of convergence of the iterative calculation. A method for determining the number of iterations for each iteration number determination area will be described in detail later.
  • the area dividing unit 44 acquires information on the structure based on the tomographic image having a predetermined number of calculations stored in the reconstructed image storage unit 42, and determines an area in which the tomographic image is generated based on the information on the structure.
  • the information is divided into a plurality of divided areas having information relating to different structures, and information on the divided areas is output to the image composition unit 45.
  • information about edges is acquired as information about structures. Note that the information on the edge includes not only the edge extending linearly but also a point structure.
  • An index value of information about the edge can be calculated based on the pixel value of the image.
  • the region dividing unit 44 performs region division by performing threshold processing on the index value as information about the edge calculated using the method described above. Specifically, in the present embodiment, a first threshold value and a second threshold value larger than the first threshold value are set, and when the index value is equal to or less than the first threshold value, an edge or point structure Is determined as a non-edge region having a relatively small number and is larger than the second threshold value, it is determined as an edge region having a relatively large number of edges and point structures, and is larger than the first threshold value and smaller than or equal to the second threshold value. Is determined as a boundary region that is a boundary portion between the edge region and the non-edge region.
  • the two threshold values are used to divide the image into three types of regions.
  • the present invention is not limited to this, and only one threshold value is used for the edge region and the non-edge region. You may make it divide
  • an edge region and a non-edge region using only one threshold value, a region having a predetermined width including the boundary line may be re-determined as the boundary region.
  • the method for determining the edge region is not limited to the threshold value determination processing as described above, and a method based on morphological processing may be used.
  • the edge region determination method by morphological processing is realized by combining image expansion and contraction processing. However, since this method is also known, detailed description thereof is omitted.
  • the region detected by the morphological process may be determined as an edge region, and the other regions may be determined as non-edge regions. Also in this case, as described above, after dividing into two types of areas, the edge area and the non-edge area, an area having a predetermined width including the boundary line may be re-determined as the boundary area. .
  • the image compositing unit 45 includes information indicating the edge region, non-edge region, and boundary region output from the region dividing unit 44, the number of iterations for each iteration number determination region determined by the iteration number determination unit 43, Using a plurality of tomographic images having different numbers of computations stored in the component image storage unit 42, tomographic images having the number of iterations of the iteration number determination region corresponding to the divided region are allocated to each divided region. A partial tomographic image for each divided region is generated, and a partial tomographic image of each divided region is synthesized to generate an entire tomographic image. A method for generating a partial tomographic image for each divided region will be described in detail later.
  • the imaging control unit 46 drives and controls the rotation operation of the C-arm 12 by the rotation driving unit 15 and the irradiation timing of the radiation emitted from the radiation source 10. A specific control method will be described in detail later.
  • the monitor 31 displays a tomographic image or a three-dimensional image composed of a plurality of tomographic images based on an image signal representing a tomographic image of a subject output from the computer 30.
  • the subject P is laid on the bed 22, and the radiation source 10 and the radiation detection unit 11 are arranged at symmetrical positions with the rotational axis C being the approximate center of the subject P's body.
  • positioning of the C arm 12 is performed.
  • the movement of the C-arm 12 is performed based on the operation of the computer 30 by the user.
  • a shooting start button is pressed to input a shooting start instruction, and rotation of the C-arm 12 is started. Then, when the C-arm 12 reaches a preset rotation angle, a control signal is output from the imaging control unit 46 to the radiation source 10, and radiation is emitted from the radiation source 10 according to the control signal, and the subject P is The transmitted radiation is detected by the radiation image detector 11a, and the charge signal detected by the radiation image detector 11a is read. In the present embodiment, it is assumed that photographing is performed at a rotation angle of 4 ° pitch.
  • the charge signal read from the radiation image detector 11a is subjected to predetermined processing in the signal processing unit 11b and then output to the computer 30.
  • the radiation image signal at each rotation angle is output by the radiation image acquisition unit 40. Obtained (S10). Then, when the shooting angle reaches the shooting end angle, the rotation of the C-arm 12 is stopped and the shooting ends.
  • the radiographic image signal for each rotation angle acquired by the radiographic image acquisition unit 40 is output to the successive approximation method reconstruction unit 41, and the sequential approximation method reconstruction unit 41 outputs the plurality of input radiation image signals.
  • the tomographic image is generated by performing the first arithmetic processing (S12), and the tomographic image of the first arithmetic processing is output and stored in the reconstructed image storage unit 42 (S14).
  • the tomographic image of the first calculation process stored in the reconstructed image storage unit 42 is output to the iterative calculation number determination unit 43.
  • the iterative calculation number determination unit 43 is preset with an iterative number determination area obtained by dividing an area where a tomographic image is generated into a plurality of areas.
  • an iterative number determination area in which an area where a tomographic image is generated is divided into a rectangular mesh shape is set in advance.
  • the setting method of the iteration number determination area is not limited to this, and may be divided into a mesh shape other than a rectangle, for example.
  • the iterative calculation number determination unit 43 calculates the average value and the standard deviation of the tomographic images in each of the predetermined number of repetition number determination areas (S16). Then, it is determined whether or not the average value and standard deviation of each iteration number determination area have converged (S18 to S26).
  • the determination as to whether or not the average value has converged is plotted with the vertical axis representing the average value and the horizontal axis representing the number of iteration operations for each iteration count determination region. It is determined that the graph has converged when the slope of the graph composed of the plotted average values becomes smaller than a predetermined threshold.
  • the determination as to whether or not the standard deviation has converged is plotted by plotting the vertical axis as the reciprocal of the standard deviation and the horizontal axis as the number of iterations for each iteration number determination region. It is determined that the graph has converged when the slope of the graph composed of the reciprocal of the standard deviation becomes smaller than a predetermined threshold.
  • the iterative calculation number determination unit 43 calculates the average value and the standard value of the tomographic image for each repetition number determination region, and the iterative calculation number determination unit 43 determines the number of repetition number determination regions as described above. Then, it is determined whether or not the average value and the standard deviation have converged.
  • the average value of the predetermined number of iterations determination area has converged (S18, YES)
  • the number of iterations of the tomographic image at the time of convergence is the first iteration of the predetermined number of iterations determination area. It is stored as a candidate for the number of times (S20).
  • the number of iterations of the tomographic image at the time of convergence is the second iteration number of the predetermined iteration number determination area. It is stored as a candidate for the number of iterations (S24).
  • the iterative calculation number determination unit 43 sequentially determines whether or not the average value and the standard deviation of all the repetition number determination areas have converged (S26). In general, the convergence of the standard deviation is slower than the convergence of the average value, and the second number of iterations is larger than the first number of iterations. Therefore, finally, only the standard deviation is determined for convergence.
  • the calculation process in the successive approximation method reconstruction unit 41 is repeated again, and all the repetitions are performed as described above. It is determined whether or not the standard deviation of the number determination area has converged. On the other hand, if there is an iteration number determination area in which the standard deviation has not yet converged, but the number of computations of the current tomographic image is the predetermined upper limit, the number of iterations of that upper limit Is determined as the second number of iterations in the non-convergent iteration number determination region (S32).
  • candidates for the first and second iteration numbers already stored at the time when the number of iterations reaches the upper limit are displayed. Are determined as the final number of first and second iterations.
  • the computation process in the successive approximation reconstruction unit 41 is terminated at that time, Candidates for the first and second iterations in each of the stored iteration count determination areas are determined as final first and second iterations.
  • the iteration number of the above lower limit value is finalized for the iteration number determination area. The first number of iterations is determined, and the first iteration number currently stored for other iteration number determination areas is determined as the final number of iterations.
  • the calculation process in the successive approximation method reconstructing unit 41 again performs the above lower limit value. Is repeated until the number of computations is reached, and for the iteration number determination region, the number of iterations of the lower limit value is determined as the final second iteration number of operations, and for other iteration number determination regions, The currently stored second number of iterations is determined as the final second number of iterations (S32).
  • the iterative calculation number determination unit 43 determines the first and second iterative calculation numbers for each repetition number determination region, and outputs the information to the image composition unit 45.
  • the successive approximation method reconstruction unit 41 determines the successive approximation method when the second iterations are determined for all the iterations determination regions. This completes the iterative calculation process.
  • the tomographic image generated when the first and second iterations are determined as described above is output from the reconstructed image storage unit 42 to the region dividing unit 44, and the region dividing unit 44 receives the input.
  • the edge information of the tomographic image is calculated, and based on the edge information, the above-described three types of regions, the edge region, the non-edge region, and the boundary region, are extracted and divided (S34). Then, the information on each area is output from the area dividing unit 44 to the image composition unit 45.
  • the tomographic image used by the region dividing unit 44 for extracting three types of regions is the reconstructed image storage unit 42 at the time when the first and second iteration counts of all the iteration count determination regions described above are determined. It is desirable to use the tomographic image having the largest second iterative calculation number among the tomographic images stored in. However, the present invention is not limited to this, and other tomographic images may be used.
  • the image composition unit 45 based on the input information on the edge region, non-edge region, and boundary region, and information on the first and second number of iterations of each iteration number determination region, A partial tomographic image is generated, and the partial tomographic image is synthesized to generate a final tomographic image (S36).
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an edge region ER (black line portion), a non-edge region NER (white portion), and a boundary region BR (gray portion).
  • the image composition unit 45 generates a partial tomographic image by assigning a tomographic image of the second number of iterations of the iteration number determination region corresponding to the edge region ER.
  • a tomographic image of the first iterative calculation number of the iteration number determination region corresponding to the non-edge region NER is assigned to generate a partial tomographic image
  • the range of the boundary region BR is A partial tomographic image is generated by assigning tomographic images having the average number of iterations of the first iteration number and the second iteration number in the iteration number determination region corresponding to the boundary region BR.
  • tomographic images having different iteration numbers are assigned within the same type of region. There is. Note that the tomographic images of the first and second iterations are appropriately read from the reconstructed image storage unit 42.
  • a tomographic image having the average number of iterations of the first iteration number and the second iteration number is allocated to generate a partial tomographic image.
  • the present invention is not limited to this, and a tomographic image having a specific number of iterations larger than the first number of iterations and smaller than the second number of iterations may be assigned. You may make it allocate the tomographic image of the repeated calculation frequency.
  • the distance between the edge region and the non-edge region is calculated for a partial region (including a pixel unit) in the boundary region BR, and a part is determined according to the distance You may make it set the frequency
  • region Specifically, a tomographic image having a number of iterations closer to the second iteration is assigned as the partial region is closer to the edge region, and the number of iterations closer to the first iteration is closer to the non-edge region. Assign tomographic images.
  • the distance from the edge region to a predetermined pixel in the boundary region is A
  • the distance from the non-edge region to the pixel is B
  • the first iteration count is N1
  • the second iteration count is Is set to N2
  • the number n of repetitive computations of the pixels may be calculated based on the following equation.
  • the distance from the edge region to the pixel is the shortest distance from the boundary line between the edge region and the boundary region to the pixel
  • the distance from the non-edge region to the pixel is the non-edge region and the boundary region.
  • the shortest distance from the boundary line to the pixel. n (B ⁇ N2 + A ⁇ N1) / (A + B)
  • an edge-like index value for each partial area (including pixel unit) in the boundary area BR may be used, and the number of iterations of the partial area may be determined based on the index value.
  • this method is employed when the region dividing unit 44 divides the region using the edge-like index value.
  • the iterative calculation is closer to the first number of iterations as the edge-like index value of the partial area (including the pixel unit) in the boundary area BR is closer to the first threshold used when the area is divided.
  • the number of tomographic images is assigned, and the tomographic image having the number of iterations closer to the second number of iterations is assigned as the index value of the edge-likeness of the partial region is closer to the second threshold used when dividing the region. To do.
  • an edge-like index value of a predetermined pixel in the boundary region is T
  • the first threshold is T1
  • the second threshold is T2
  • the first number of iterations is N1
  • the first tomographic image and the second iterative number of tomographic images according to the distance from the edge area and the distance from the non-edge area. You may make it allocate the tomographic image which weighted addition with the image.
  • the weight of the tomographic image of the second iterative calculation number may be increased as it is closer to the edge region, and the weight of the tomographic image of the first iterative operation number may be increased as it is closer to the non-edge region.
  • the distance from the edge region to a predetermined pixel in the boundary region is A
  • the distance from the non-edge region to the pixel is B
  • the pixel value of the tomographic image of the first iteration is P1
  • the pixel value of the tomographic image of the second iterative calculation number is P2
  • an edge-like index value for each partial area (including pixel units) in the boundary area BR is used, and a tomographic image having the first number of iterations and a tomographic image having the second number of iterations are used according to the index value.
  • a tomographic image obtained by weighted addition may be assigned. The closer the index value is to the second threshold used in the region division, the more the weight of the tomographic image of the second iterative calculation number is increased, and the closer the index value is to the first threshold used in the region division, the first What is necessary is just to increase the weight of the tomographic image of the number of iterations of one.
  • the edge value index value of a predetermined pixel in the boundary region is T
  • the first threshold value is T1
  • the second threshold value is T2
  • the pixel value of the tomographic image of the first number of iterations is set.
  • an image signal representing the tomographic image generated by the image composition unit 45 as described above is output to the monitor 31, and the monitor 31 is constituted by a tomographic image or a plurality of tomographic images based on the image signal. A three-dimensional image is displayed.
  • the overall schematic configuration of the radiation tomographic imaging display system using the second embodiment is the same as the overall schematic configuration of the first embodiment shown in FIG. 1, but the configuration in the computer is different. Specifically, in the first embodiment, an area divided in a mesh shape set in advance as the iteration count determination area is used, but in the second embodiment, an edge is used as the iteration count determination area. An area, a non-edge area, and a boundary area are set.
  • the above-described iteration number determination area used when determining the first and second iteration counts, the tomographic image of the first iteration count, or the second iteration count The divided areas used when assigning the tomographic images are the same.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a configuration in the computer 35 of the radiation tomographic imaging display system using the second embodiment.
  • a tomographic image of the subject is generated by performing reconstruction using an analytical method based on the radiation image signal at each rotation angle acquired by the radiation image acquisition unit 40.
  • An analytical method reconstruction unit 47 is further provided, and the region division unit 48 performs region division of the edge region, the non-edge region, and the boundary region based on the tomographic image generated by the analytical method reconstruction unit 47. It is what I do.
  • the edge region, the non-edge region, and the boundary region divided by the region dividing unit 48 are used as the iteration number determination region, and the tomographic image having the first iteration number or the tomographic image having the second iteration number. Also used when assigning.
  • the analytical method reconstruction unit 47 generates a tomographic image using an FBP (Filter Back Projection) method as a reconstruction method of the analytical method.
  • FBP Fast Back Projection
  • the FBP method is used, but other reconstruction methods may be used as long as they are analytical methods.
  • an FFT (Fast Fourier Transform) method or a convolution method is used. be able to.
  • radiographic images at each rotation angle are captured in the same manner as in the first embodiment, and the radiographic image signal at each rotation angle is captured by the radiographic image acquisition unit 40. (S40).
  • the radiation image signal for each rotation angle acquired by the radiation image acquisition unit 40 is output to the analytical method reconstruction unit 47, and the analytical method reconstruction unit 47 is based on the plurality of input radiation image signals.
  • a tomographic image is generated using the FBP method (S42).
  • the tomographic image generated in the analytical method reconstruction unit 47 is output to the region dividing unit 48, and the region dividing unit 48 extracts edge regions, non-edge regions, and boundary regions from the input tomographic image, and stores the information. It outputs to the iterative calculation number determination unit 43 and the image composition unit 45 (S44). Note that the edge region, non-edge region, and boundary region extraction method is the same as in the first embodiment.
  • the radiation image signal for each rotation angle acquired by the radiation image acquisition unit 40 is also output to the successive approximation method reconstruction unit 41, and the successive approximation method reconstruction unit 41 performs a plurality of input radiation image signals.
  • the tomographic image is generated by performing the first arithmetic processing (S46), and the tomographic image of the first arithmetic processing is output and stored in the reconstructed image storage unit 42 (S48).
  • the tomographic image of the first calculation process stored in the reconstructed image storage unit 42 is output to the iterative calculation number determination unit 43.
  • the information on the edge region, non-edge region, and boundary region is input to the iterative calculation number determination unit 43 in advance, and the edge region, non-edge region, and boundary region are set as the repetition number determination region. Has been.
  • the iterative calculation number determination unit 43 calculates the average value and the standard deviation of the tomographic images in each predetermined repetition number determination region (S50).
  • the iterative calculation number determination unit 43 determines whether the average value and the standard deviation of each repetition number determination region have converged (S52 to S60) and the current It is determined whether the number of iterations of the tomographic image to be determined is a predetermined upper limit value or more than a predetermined lower limit value (S62, S64). The number of iterations of 2 is determined (S66). Note that the processing from S52 to S66 is the same as the processing from S18 to S32 in FIG. 3 described in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the iterative calculation number determination unit 43 outputs information on the first and second iterative calculation numbers determined for each repetition number determination region to the image composition unit 45. That is, information on the first and second iterative calculation times determined for each of the edge region, the non-edge region, and the boundary region is output to the image composition unit 45.
  • the image composition unit 45 receives the input edge region, non-edge region, and boundary region information, and information on the first and second iteration counts corresponding to the edge region, non-edge region, and boundary region. Based on the above, a partial tomographic image of each region is generated, and the partial tomographic image is synthesized to generate a final tomographic image (S68).
  • a tomographic image of the second number of iterations determined for the edge region ER is assigned to generate a partial tomographic image
  • a partial tomographic image is generated by assigning a tomographic image having the first number of iterations determined for the non-edge region NER, and for the range of the boundary region BR, the first number of iterations and the first number of iterations determined for the boundary region BR are used.
  • a partial tomographic image is generated by assigning a tomographic image having an average number of iterative calculations equal to the number of repetitive calculations of 2.
  • the edge region ER By generating the partial tomographic images in this way, it is possible to assign tomographic images having different numbers of iterations to the edge region ER, the non-edge region NER, and the boundary region BR. Note that the tomographic images of the first and second iterations are appropriately read from the reconstructed image storage unit 42.
  • the method of assigning the tomographic image within the boundary region BR is not limited to the above method, and other assignment methods as described in the first embodiment may be adopted.
  • the first and second iterations determined for each iteration count determination area are used to assign to the edge area, the non-edge area, and the boundary area, respectively.
  • the average value, the maximum value, or the minimum value of the first iterative operation times determined for each of the iterative number determination regions is finally determined. 1 is determined as the number of iterations, and an average value, maximum value, or minimum value of the second number of iterations determined for each iteration number determination region is determined as a final second number of iterations. Iterative tomographic images assigned to each of the edge region, the non-edge region, and the boundary region using the first and second iteration counts finally determined It is also possible to determine the calculated number of times.
  • a plurality of tomographic images having different numbers of repetitive computations by the successive approximation method are generated, and the region where the tomographic image is generated is defined as an edge region.
  • Divide into edge and boundary areas generate partial tomographic images using reconstructed images with different number of iterations for each area, and generate tomographic images of the subject using the generated partial tomographic images for each area
  • a reconstructed image having a relatively large number of iterations is assigned to a divided region including a small structure
  • a reconstructed image having a relatively small number of iterations is assigned to a divided region that is a flat portion. Therefore, a tomographic image in which both the sharpness and contrast of the small structure and the S / N of the flat portion are improved can be generated.
  • the radiation tomographic imaging apparatus of the present invention is applied to a radiation tomographic imaging display system that captures a tomographic image of the subject's head or chest.
  • the subject is not limited to these,
  • the present invention may be applied to a radiation tomographic imaging system that captures a tomographic image of the subject's breast.

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Abstract

【課題】逐次近似法を用いて再構成を行って断層画像を生成する放射線断層画像生成装置において、小構造物のシャープネスおよびコントラストと、平坦部のＳ／Ｎとの両方を向上する。 【解決手段】逐次近似法による反復演算回数が互いに異なる複数の再構成画像を生成する逐次近似法再構成部（４１）と、放射線画像信号に基づいて構造に関する情報を取得し、その構造の関する情報に基づいて断層画像が生成される領域を互いに異なる構造に関する情報を有する複数の分割領域に分割する領域分割部（４４）と、各分割領域の構造に関する情報に基づいて、分割領域毎に互いに異なる反復演算回数の再構成画像を用いた部分断層画像を生成し、その生成した分割領域毎の部分断層画像を用いて被写体の断層画像を生成する画像合成部（４５）とを備えたものとする。

Description

放射線断層画像生成方法および装置
　本発明は、放射線画像検出器を被写体の周りを周回させることによって、所定の撮影角度毎の放射線画像信号を取得し、その撮影角度毎の放射線画像信号に基づいて再構成処理を行って被写体の断層画像を生成する放射線断層画像生成方法および装置に関するものである。
　従来、放射線源と放射線画像検出器とを被写体を中心として対向させて配置し、これらの組を被写体を中心として周回させて、様々な角度から放射線を照射して放射線画像を撮像し、その各角度の放射線画像を用いて断層画像を再構成して任意断面を表示する放射線断層画像撮影表示システムが臨床で広く利用されている。
　ここで、上述した放射線断層画像撮影表示システムにおける断層画像の再構成法として、断層の線吸収係数を行列でモデル化し、統計学的な考え方を用いて解く逐次近似法がある。
　逐次近似法は、各撮影角度の放射線画像に基づいて、反復計算を繰り返して対象の断層画像を得る再構成法である．一般的に代数的または統計学的手法と呼ばれる再構成法がこれに当たり、ＭＬ－ＥＭ（Maximum Likelihood - Expectation Maximization）法やＯＳ－ＥＭ（Orderd Subsets Expectation Maximization）法などがある。
特開２００７－２０２７００号公報
　ここで、上述した逐次近似法においては、反復演算を繰り返すほど得られる断層画像のシャープネスが向上し、真の解に近づいていくことになる。しかしながら、その反面、演算前の放射線画像にノイズが含まれている場合には、反復演算回数を重ねるほど次第にノイズが増加していくことになる。
　図１０Ａは、反復演算回数を重ねたときの放射線画像における平坦部のＳ／Ｎを示すものであり、図１０Ｂは、同様に反復演算回数を重ねたときの放射線画像における石灰化などの小構造物のコントラストの変化を示したものである。
　逐次近似法においては、シャープネスおよび解の精度の観点からはできるだけ反復演算回数を重ねることが望ましいが、このように反復演算回数を重ねると、臓器内部などといった平坦部のような比較的シャープネスを必要としない領域では、図１０Ａに示すように、余計にノイズを増加させてしまう。そのため、平坦部で高いＳ／Ｎを得ようとして反復演算回数を少なくすると、全体的にボケた画像となってしまいエッジのシャープネスや石灰化等のコントラストが劣化した断層画像となってしまう。すなわち、逐次近似法においては、小構造物のシャープネスおよびコントラストと、平坦部のＳ／Ｎとはトレードオフの関係にあり、これらを両立した断層画像を取得することができなかった。
　なお、特許文献１においては、逐次近似法ではなく、ＦＢＰ法（Filter Back Projection）を用いて再構成画像を生成する方法が提案されており、心臓、肺、軟部および骨などの部位毎に異なる再構成関数を定義し、異なる再構成関数を使って複数の再構成像を生成し、これらの再構成像を合成することが提案されているが、上述したような逐次近似法に特有の問題点およびその解決策については何の提案もなされていない。
　本発明は，上記事情に鑑み、逐次近似法を用いて再構成を行って断層画像を生成する放射線断層画像生成方法および装置において、小構造物のシャープネスおよびコントラストと、平坦部のＳ／Ｎとの両方を向上することができる放射線断層画像生成方法および装置を提供することを目的とする。
　本発明の放射線断層画像生成装置は、放射線源から射出され、被写体を透過した放射線を検出して被写体の放射線画像を表す放射線画像信号を出力する放射線画像検出器および放射線源のうちの少なくとも一方を被写体の周りを周回させるとともに、所定の撮影角度毎の放射線の被写体への照射によって放射線画像検出器から出力された撮影角度毎の放射線画像信号を取得する放射線画像取得部と、放射線画像取得部よって取得された撮影角度毎の放射線画像信号に基づいて逐次近似法による再構成を行って被写体の断層画像を生成する断層画像生成部とを備えた放射線断層画像生成装置において、断層画像生成部が、逐次近似法による反復演算回数が互いに異なる複数の再構成画像を生成する再構成部と、放射線画像信号に基づいて構造に関する情報を取得し、その構造の関する情報に基づいて断層画像が生成される領域を互いに異なる構造に関する情報を有する複数の分割領域に分割する領域分割部と、領域分割部によって分割された各分割領域の構造に関する情報に基づいて、分割領域毎に互いに異なる反復演算回数の再構成画像を用いた部分断層画像を生成し、その生成した分割領域毎の部分断層画像を用いて被写体の断層画像を生成する画像合成部とを備えたものであることを特徴とする。
　また、上記本発明の放射線断層画像生成装置においては、構造に関する情報をエッジ情報とし、領域分割部を、エッジ情報に基づいてエッジらしさの指標値を算出し、その指標値が所定の閾値を超える領域をエッジ領域と判定し、指標値が閾値以下の領域を非エッジ領域と判定し、エッジ領域と非エッジ領域とを分割領域として領域分割するものとできる。
　また、構造に関する情報をモルフォロジー演算によって検出されたエッジ構造とし、領域分割部を、エッジ構造の領域をエッジ領域として判定し、エッジ構造以外の領域を非エッジ領域として判定し、エッジ領域と非エッジ領域とを分割領域として領域分割するものとできる。
　また、領域分割部を、エッジ領域と非エッジ領域との境界線を有し、所定の幅を有する領域を境界領域として判定し、エッジ領域と非エッジ領域と境界領域とを分割領域として領域分割するものとできる。
　また、構造に関する情報をエッジ情報とし、領域分割部を、エッジ情報に基づいてエッジらしさの指標値を算出し、その指標が第１の閾値以下の領域を非エッジ領域と判定し、指標値が第１の閾値よりも大きい第２の閾値を超える領域をエッジ領域として判定し、指標値が第１の閾値を超えてかつ第２の閾値以下である領域を境界領域として判定し、エッジ領域と非エッジ領域と境界領域とを分割領域として領域分割するものとできる。
　また、断層画像生成部を、断層画像が生成される領域を複数の領域に分割した領域であって、部分断層画像を生成する際に用いられる再構成画像の反復演算回数を決定するための複数の反復回数決定領域が設定され、その反復回数決定領域毎について、再構成部において生成された複数の再構成画像を用いて反復演算の収束度合に関する情報を取得し、その取得した収束度合に関する情報に基づいて、反復回数決定領域毎について、部分断層画像を生成する際に用いられる再構成画像の反復演算回数を決定する反復演算回数決定部を備えたものとし、画像合成部を、分割領域に対応する反復回数決定領域の反復演算回数の再構成画像に基づいて分割領域毎の部分断層画像を生成するものとできる。
　また、反復演算回数決定部を、反復回数決定領域毎について、収束度合に関する情報を複数取得し、その取得した複数の収束度合に関する情報に基づいて、第１の反復演算回数とその第１の反復演算回数より大きい第２の反復演算回数とを決定するものとし、画像合成部を、分割領域に対応する反復回数決定領域の第１の反復演算回数以上かつ第２の反復演算回数以下の反復演算回数の再構成画像を用いて分割領域毎の部分断層画像を生成するものとできる。
　また、複数の収束度合に関する情報を、反復回数決定領域内の複数の再構成画像の平均値および標準偏差の収束度合に関する情報とし、反復演算回数決定部を、平均値の収束度合に関する情報に基づいて第１の反復演算回数を決定し、標準偏差の収束度合に関する情報に基づいて第２の反復演算回数を決定するものとできる。
　また、画像合成部を、エッジ領域である分割領域については第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、非エッジ領域である分割領域については第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものとできる。
　また、画像合成部を、エッジ領域である分割領域については第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、非エッジ領域である分割領域については第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、境界領域である分割領域については第２の反復演算回数よりも小さく、かつ第１の反復演算回数よりも大きい反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものとできる。
　また、画像合成部を、エッジ領域である分割領域については第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、非エッジ領域である分割領域については第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、境界領域である分割領域については、エッジ領域に近い部分ほど第２の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いるとともに、非エッジ領域に近い部分ほど第１の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものとできる。
　また、画像合成部を、エッジ領域である分割領域については第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、非エッジ領域である分割領域については第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、境界領域である分割領域については、エッジ領域に近い部分ほど第２の反復演算回数の再構成画像の重み付けを大きく設定するとともに、非エッジ領域に近い部分ほど第１の反復演算回数の重み付けを大きく設定して重み付け加算した再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものとできる。
　また、画像合成部を、エッジ領域である分割領域については第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、非エッジ領域である分割領域については第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、境界領域である分割領域については、上記指標値が上記第１の閾値に近いほど第１の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いるとともに、上記指標値が上記第２の閾値に近いほど第２の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものとできる。
　また、画像合成部を、エッジ領域である分割領域については第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、非エッジ領域である分割領域については第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、境界領域である分割領域については、上記指標値が上記第１の閾値に近いほど第１の反復演算回数の再構成画像の重み付けを大きく設定するとともに、上記指標値が上記第２の閾値に近い部分ほど第１の反復演算回数の重み付けを大きく設定して重み付け加算した再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものとできる。
　また、領域分割部を、第２の反復演算回数の再構成画像に基づいてエッジ情報を取得するものとできる。
　また、反復演算回数決定部を、第１の反復演算回数が所定の下限値より小さくならないように決定するとともに、第２の反復演算回数が所定の上限値と超えないように決定するものとできる。
　また、再構成部を、分割領域毎の部分断層画像を構成する再構成画像を生成する際、第２の反復演算回数が決定した時点で反復演算を終了するものとできる。
　また、反復演算回数決定部を、複数の反復回数決定領域についてそれぞれ第１の反復演算回数の候補および第２の反復演算回数の候補を決定した後、反復回数決定領域毎の第１の反復演算回数の候補の平均値、最大値または最小値を第１の反復演算回数として決定するとともに、反復回数決定領域毎の第２の反復演算回数の候補の平均値、最大値または最小値を第２の反復演算回数として決定するものとできる。
　また、反復回数決定領域を、断層画像が生成される領域をメッシュ状に区切った領域とすることができる。
　また、領域分割部を、放射線画像信号を用いて解析的手法によって得られた再構成画像に基づいて構造に関する情報を取得するものとできる。
　また、エッジ情報を１次微分値から算出することができる。
　また、エッジ情報を２次微分値から算出することができる。
　また、エッジ情報を標準偏差から算出することができる。
　また、エッジ情報をバンドパスフィルタ処理の値またはハイパスフィルタ処理の値から算出することができる。
　ここで、上記「エッジ情報」とは、線状に延びるエッジだけでなく点構造の情報も含むものとする。
　また、上記「エッジ構造」とは、線状に延びるエッジだけでなく点構造も含むものとする。
　本発明の放射線断層画像生成方法は、放射線源から射出され、被写体を透過した放射線を検出して被写体の放射線画像を表す放射線画像信号を出力する放射線画像検出器および放射線源のうちの少なくとも一方を被写体の周りを周回させるとともに、所定の撮影角度毎の放射線の被写体への照射によって放射線画像検出器から出力された撮影角度毎の放射線画像信号を取得し、その撮影角度毎の放射線画像信号に基づいて逐次近似法による再構成を行って被写体の断層画像を生成する放射線断層画像生成方法において、逐次近似法による反復演算回数が互いに異なる複数の再構成画像を生成し、放射線画像信号に基づいて、断層画像が生成される領域を互いに異なる構造に関する情報を有する複数の分割領域に分割し、その各分割領域の構造に関する情報に基づいて、分割領域毎に互いに異なる反復演算回数の再構成画像を用いた部分断層画像を生成し、その生成した分割領域毎の部分断層画像を用いて被写体の断層画像を生成することを特徴とする。
　本発明の放射線断層画像生成方法および装置によれば、逐次近似法による反復演算回数が互いに異なる複数の再構成画像を生成し、断層画像が生成される領域を互いに異なる構造に関する情報を有する複数の分割領域に分割し、その各分割領域の構造に関する情報に基づいて、分割領域毎に互いに異なる反復演算回数の再構成画像を用いた部分断層画像を生成し、その生成した分割領域毎の部分断層画像を用いて被写体の断層画像を生成するようにしたので、互いに異なる構造を有する分割領域毎に、その構造に応じた反復演算回数の再構成画像を割り当てることができる。たとえば、小構造物を含む分割領域には反復演算回数が比較的多い再構成画像を割り当て、平坦部である分割領域には反復演算回数が比較的少ない再構成画像を割り当てることができるので、小構造物のシャープネスおよびコントラストと、平坦部のＳ／Ｎとの両方を向上した断層画像を生成することができる。
　また、本発明は逐次近似法を対象としたものであるが、上述したように特許文献１には、ＦＢＰ法によって再構成して断層画像を生成する方法において、領域ごとに異なるフィルタ関数で再構成した画像を合成することが提案されている。以下、この特許文献１に記載の手法の問題点と、本発明の利点について述べる。
　特許文献１に記載の手法や本発明のように、異なる再構成画像を合成する場合には、各再構成画像の粒状感（ノイズなどのザラザラした構造の大きさや鮮鋭度など）が同じでないと、合成した後の断層画像が不自然になってしまう。
　特許文献１に記載の手法のように、ＦＢＰ法でフィルタ関数を領域毎に変えると、ノイズの大きさだけでなく、周波数特性も変わるため、各再構成画像の粒状感も変わってしまう。図１１ＡはRampフィルタとSheppフィルタとを用いて再構成を行った断層画像の画素値を示している。
　一方、逐次近似法は反復回数を変えても、図１１Ｂに示すように、ノイズの大きさが変わるだけで、粒状感は変わらない。したがって、異なる反復演算回数の画像を合成しても、特許文献１に記載の手法に比べて断層画像の不自然さを低減することができる。
本発明の放射線断層画像撮影装置の第１の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムの概略構成図 本発明の放射線断層画像撮影装置の第１の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムにおける放射線検出部とコンピュータの内部構成を示すブロック図 本発明の放射線断層画像撮影装置の第１の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムの作用を説明するためのフローチャート 本発明の放射線画像撮影装置の第１の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムにおいて設定される反復回数決定領域の一例を説明するための図 平均値の収束度に基づいて第１の反復演算回数を決定する方法を説明するための図 標準偏差の収束度に基づいて第２の反復演算回数を決定する方法を説明するための図 エッジ領域ＥＲ、非エッジ領域ＮＥＲおよび境界領域ＢＲの一例を示す図 本発明の放射線断層画像撮影装置の第２の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムにおけるコンピュータの内部構成を示すブロック図 本発明の放射線断層画像撮影装置の第２の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムの作用を説明するためのフローチャート 逐次近似法における反復演算回数と平坦部のＳ／Ｎとの関係の一例を示すグラフ 逐次近似法における反復演算回数と小構造物のコントラストとの関係の一例を示すグラフ ＦＢＰ法を用いて異なる２つの関数に基づいて再構成した画像の一例を示す図 逐次近似法を用いて異なる２つの反復演算回数によって再構成した画像の一例を示す図
　以下、図面を参照して本発明の放射線断層画像生成装置の第１の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムについて説明する。本放射線断層画像撮影表示システムは、断層画像の生成方法に特徴を有するものであるが、まず、本放射線断層画像撮影表示システム全体の概略構成について説明する。図１は、本放射線断層画像撮影表示システムの概略構成を示す図である。
　本放射線断層画像撮影表示システムは、図１に示すように、被写体Ｐの放射線画像の撮影を行なう撮影装置１と、被写体Ｐを支持するための支持台であるベッド２２と、撮影装置１に接続され、撮影装置１の制御を行うとともに、撮影により得られた放射線画像信号の処理を行うコンピュータ３０と、このコンピュータ３０に接続されたモニタ３１とを備えている。
　撮影装置１は、円錐状の放射線を射出する放射線源１０、放射線源１０から射出された放射線を検出する放射線検出部１１、放射線源１０および放射線検出部１１が端部にそれぞれ対向して設けられ、これらを保持するＣアーム１２と、このＣアーム１２を回転させる回転駆動部１５と、回転駆動部１５を保持するアーム２０と備えている。
　Ｃアーム１２は、回転駆動部１５に対して、回転軸Ｃの周りに３６０°回転可能に取り付けられている。また、アーム２０は可動部２０ａを備えるとともに、天井に対して移動可能に設置された基部２１に保持されている。そして、Ｃアーム１２は、基部２１を移動させることによって撮影室内において広範の位置に移動可能であるとともに、アーム２０の可動部２０ａを可動させることによって回転方向（回転軸角度）も変更可能に構成されている。
　放射線源１０と放射線検出部１１とは回転軸Ｃを間に挟んで対向配置されており、放射線断層画像撮影を行うときには、回転軸Ｃ、放射線源１０、放射線検出部１１の互いの位置関係は固定された状態で、Ｃアーム１２が回転駆動部１５によって１８０°～３６０°回転させられる。
　図２に、放射線検出部１１とコンピュータ３０の内部の概略構成を示すブロック図を示す。
　放射線検出部１１は、図２に示すように、被写体Ｐを透過した放射線の照射を受けて電荷を発生し、被写体Ｐの放射線画像を表す放射線画像信号を出力する放射線画像検出器１１ａと、放射線画像検出器１１ａから出力された放射線画像信号に対して所定の信号処理を施す信号処理部１１ｂとを備えている。
　放射線画像検出器１１ａは、放射線画像の記録と読出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線画像検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線画像検出器を用いるようにしてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、ＴＦＴ（thin film transistor）スイッチをオン・オフされることによって放射線画像信号が読みだされる、いわゆるＴＦＴ読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。
　信号処理部１１ｂは、放射線画像検出器１１ａから読み出された電荷信号を電圧信号に変換するチャージアンプなどからなるアンプ部や、アンプ部から出力された電圧信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換部などを備えている。
　コンピュータ３０は、中央処理装置（ＣＰＵ）および半導体メモリやハードディスクやＳＳＤ等のストレージデバイスなどを備えており、これらのハードウェアによって、放射線画像取得部４０、逐次近似法再構成部４１、再構成画像記憶部４２、反復演算回数決定部４３、領域分割部４４、画像合成部４５および撮影制御部４６が構成されている。
　放射線画像取得部４０は、Ｃアーム１２の各撮影角度おける被写体Ｐへの放射線の照射によって放射線画像検出器１１ａにより検出された放射線画像信号を取得するものである。
　逐次近似法再構成部４１は、放射線画像取得部４０によって取得された各撮影角度の複数の放射線画像信号が入力され、その入力された複数の放射線画像信号を用いて、逐次近似法を用いて再構成を行って被写体の断層画像を生成するものである。具体的には、本実施形態においては、逐次近似法の一つとしてＭＬ－ＥＭ（Maximum Likelihood - Expectation Maximization）法を用いるが、これに限らず、ＯＳ－ＥＭ（Orderd Subsets Expectation Maximization）法、ＭＡＰ-ＥＭ（Maximum A Posteriori - Expectation Maximization）法、その他、ＡＲＴ（Algebraic Reconstruction Techniques）、ＳＩＲＴ法（Simultaneous Interactive Reconstruction Techniques）、ＳＡＲＴ（Statistical Algebraic Reconstruction Techniques）、ＩＲＴ（Iterative Reconstruction Techniques）などを用いることができる。
　また、逐次近似法再構成部４１は、上述したように逐次近似法による反復演算処理を行うものであるが、本実施形態においては、１回の演算処理毎に生成された断層画像を順次再構成画像記憶部４２に出力するものである。すなわち、１回目の演算処理の断層画像、２回目の演算処理の断層画像、３回目の演算処理の断層画像、・・・Ｍ回目の演算処理の断層画像を順次再構成画像記憶部４２に出力するものである。
　再構成画像記憶部４２は、逐次近似法再構成部４１から順次出力された演算回数毎の断層画像を記憶するものである。
　反復演算回数決定部４３には、断層画像が生成される領域を複数の領域に分割した反復回数決定領域が予め設定されており、反復演算回数決定部４３は、その反復回数決定領域毎について、逐次近似法再構成部４１において生成された演算回数毎の断層画像を用いて反復演算の収束度合に関する情報を取得し、その取得した収束度合に関する情報に基づいて、反復回数決定領域毎の反復演算回数を決定するものである。本実施形態においては、反復演算の収束度合に関する情報として、平均値と標準偏差とを取得する。なお、各反復回数決定領域の反復演算回数の決定方法については後で詳述する。
　領域分割部４４は、再構成画像記憶部４２に記憶された所定の演算回数の断層画像に基づいて、構造に関する情報を取得し、その構造の関する情報に基づいて断層画像が生成される領域を互いに異なる構造に関する情報を有する複数の分割領域に分割し、その分割領域の情報を画像合成部４５に出力するものである。本実施形態においては、構造に関する情報としてエッジに関する情報を取得する。なお、エッジに関する情報とは、線状に延びるエッジだけでなく点構造も含むものとする。
　エッジに関する情報を取得する方法としては、所定の演算回数の断層画像の１次微分値、２次微分値または標準偏差や、上記断層画像にバンドパスフィルタ処理やハイパスフィルタ処理を施したフィルタ処理済画像の画素値などに基づいてエッジに関する情報の指標値を算出することができる。なお、フィルタ処理画像については、ラプラシアンピラミッドのように複数の周波数帯域の画像を用いるようにしてもよい。このような指標値の取得方法については、エッジや点などの構造を有する領域を抽出する方法として公知であるので、詳細な説明は省略する。
　そして、領域分割部４４は、上述したような方法を用いて算出されたエッジに関する情報としての指標値に、閾値処理を施すことによって領域分割を行うものである。具体的には、本実施形態においては、第１の閾値と第１の閾値よりも大きい第２の閾値を設定し、上記指標値が第１の閾値以下である場合には、エッジや点構造が比較的少ない非エッジ領域として判定し、第２の閾値より大きい場合には、エッジや点構造が比較的多いエッジ領域として判定し、第１の閾値より大きく第２の閾値以下である場合には、エッジ領域と非エッジ領域との境界部分である境界領域として判定する。
　なお、本実施形態においては、上述したように２つの閾値を用いて３種類の領域に分割するようにしたが、これに限らず、１つの閾値のみを用いてエッジ領域と非エッジ領域の２種類の領域に分割するようにしてもよい。また、１つの閾値のみを用いてエッジ領域と非エッジ領域の２種類の領域に分割した後、さらにその境界線を含む所定の幅の領域を境界領域として再判定するようにしてもよい。
　また、エッジ領域を判定する方法としては、上述したような閾値判定処理に限らず、モルフォロジー処理による方法を用いるようにしてもよい。モルフォロジー処理によるエッジ領域の判定方法は、画像の膨張および収縮処理を組み合わせることによって実現されるが、この方法についても公知なので詳細な説明は省略する。モルフォロジー処理によって検出された領域をエッジ領域として判定し、その他の領域を非エッジ領域として判定するようにすればよい。そして、この場合にも、上述したようにエッジ領域と非エッジ領域の２種類の領域に分割した後、さらにその境界線を含む所定の幅の領域を境界領域として再判定するようにしてもよい。
　画像合成部４５は、領域分割部４４から出力されたエッジ領域、非エッジ領域および境界領域を示す情報と、反復演算回数決定部４３において決定された反復回数決定領域毎の反復演算回数と、再構成画像記憶部４２に記憶された互いに異なる演算回数の複数の断層画像とを用いて、各分割領域に対して、その分割領域に対応する反復回数決定領域の反復演算回数の断層画像を割り当てて分割領域毎の部分断層画像を生成し、その各分割領域の部分断層画像を合成することによって全体の断層画像を生成するものである。なお、分割領域毎の部分断層画像の生成方法については後で詳述する。
　撮影制御部４６は、回転駆動部１５によるＣアーム１２の回転動作と、放射線源１０から射出される放射線の照射タイミングとを駆動制御するものである。具体的な制御方法については後で詳述する。
　モニタ３１は、コンピュータ３０から出力された被写体の断層画像を表す画像信号に基づいて、断層画像もしくは複数枚の断層画像によって構成される３次元画像を表示するものである。
　次に、第１の実施形態の放射線断層画像撮影表示システムの作用について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。
　まず、被写体Ｐをベッド２２上に横たわらせ、被写体Ｐの体の略中心を回転軸Ｃとして、この回転軸Ｃを挟んで放射線源１０と放射線検出部１１とが対称位置に配されるようにＣアーム１２の位置決めが行なわれる。Ｃアーム１２の移動は、使用者によるコンピュータ３０の操作に基づいて行なわれる。
　次に、撮影者によって所定の入力部を用いて撮影条件が入力された後、撮影開始ボタンが押下されて撮影開始指示が入力され、Ｃアーム１２の回転動作が開始される。そして、Ｃアーム１２が予め設定された回転角度になったときに撮影制御部４６から放射線源１０に制御信号が出力され、その制御信号に応じて放射線源１０から放射線が射出され、被写体Ｐを透過した放射線が放射線画像検出器１１ａによって検出されるとともに、その放射線画像検出器１１ａによって検出された電荷信号の読出しが行われる。なお、本実施形態においては４°ピッチの回転角度で撮影が行われるものとする。
　そして、放射線画像検出器１１ａから読み出された電荷信号は、信号処理部１１ｂにおいて所定の処理が施された後、コンピュータ３０に出力され、各回転角度の放射線画像信号が放射線画像取得部４０によって取得される（Ｓ１０）。そして、撮影角度が撮影終了角度に達した時点でＣアーム１２の回転が停止され、撮影が終了する。
　次に、放射線画像取得部４０によって取得された回転角度毎の放射線画像信号が逐次近似法再構成部４１に出力され、逐次近似法再構成部４１は、入力された複数の放射線画像信号に対して１回目の演算処理を施して断層画像を生成し（Ｓ１２）、その１回目の演算処理の断層画像が再構成画像記憶部４２に出力されて記憶される（Ｓ１４）。
　そして、再構成画像記憶部４２に記憶された１回目の演算処理の断層画像は、反復演算回数決定部４３に出力される。上述したように反復演算回数決定部４３に、断層画像が生成される領域を複数の領域に分割した反復回数決定領域が予め設定されている。本実施形態においては、図４に示すように断層画像が生成される領域を矩形のメッシュ状に区切った反復回数決定領域が予め設定されているものとする。なお、反復回数決定領域の設定方法としては、これに限らず、たとえば矩形以外の形状のメッシュ状に区切るようにしてもよい。
　そして、反復演算回数決定部４３は、予め設定された反復回数決定領域毎について、その領域内の断層画像の平均値および標準偏差をそれぞれ算出する（Ｓ１６）。そして、各反復回数決定領域の平均値および標準偏差がそれぞれ収束しているか否かを判定する（Ｓ１８～Ｓ２６）。
　平均値が収束しているか否かの判定は、本実施形態においては、図５に示すように、各反復回数決定領域について、縦軸を平均値、横軸を反復演算回数としてプロットし、そのプロットした平均値からなるグラフの傾きが所定の閾値よりも小さくなったときに収束したものと判定する。また、標準偏差が収束しているか否かの判定は、図６に示すように、各反復回数決定領域について、縦軸を標準偏差の逆数、横軸を反復演算回数としてプロットし、そのプロットした標準偏差の逆数からなるグラフの傾きが所定の閾値よりも小さくなったときに収束したものと判定する。
　なお、ここでは１回目の演算処理の断層画像であるので、当然に収束していないので、その収束していないことを示す信号が逐次近似法再構成部４１に出力され、逐次近似法再構成部４１において２回目の演算処理が行われ（Ｓ１２）、その２回目の演算処理の断層画像が再構成画像記憶部４２に記憶された後、反復演算回数決定部４３に再び入力される。
　そして、再び、反復演算回数決定部４３において、反復回数決定領域毎について、断層画像の平均値および標準値がそれぞれ算出され、反復演算回数決定部４３は、各反復回数決定領域について、上述したようにして平均値および標準偏差が収束したか否かを判定する。
　そして、各反復回数決定領域の平均値および標準偏差が収束するまでは、上記と同様にして逐次近似法再構成部４１における演算処理と、平均値および標準偏差が収束したか否かの判定が繰り返される。そして、たとえば、所定の反復回数決定領域の平均値が収束した場合には（Ｓ１８，ＹＥＳ）、その収束したときの断層画像の反復演算回数が上記所定の反復回数決定領域の第１の反復演算回数の候補として保存される（Ｓ２０）。また、たとえば、所定の反復回数決定領域の標準偏差の逆数が収束した場合には（Ｓ２２，ＹＥＳ）、その収束したときの断層画像の反復演算回数が上記所定の反復回数決定領域の第２の反復演算回数の候補として保存される（Ｓ２４）。
　反復演算回数決定部４３は、全ての反復回数決定領域の平均値と標準偏差が収束したか否かを順次判定する（Ｓ２６）。なお、一般的に、標準偏差の収束の方が平均値の収束よりも遅く、第２の反復演算回数の方が第１の反復演算回数よりも大きくなる。したがって、最終的には標準偏差のみ収束判定が行われることになる。
　そして、まだ標準偏差が収束していない反復回数決定領域が残っている場合には、現在の判定対象の演算回数が所定の上限値以下であるか否かが判定される（Ｓ２８）。なお、この上限値については予め設定されているものとする。
　そして、現在の判定対象の断層画像の演算回数が所定の上限値に達していない場合には、再び、逐次近似法再構成部４１における演算処理を反復して行い、上記と同様に全ての反復回数決定領域の標準偏差が収束したか否かが判定される。一方、まだ標準偏差が収束していない反復回数決定領域が残っているが、現在の判定対象の断層画像の演算回数が所定の上限値となっている場合には、その上限値の反復演算回数をその収束していない反復回数決定領域の第２の反復演算回数として決定する（Ｓ３２）。なお、その他の平均値および標準偏差が既に収束している反復回数決定領域については、反復演算回数が上限値になった時点において既に保存されている第１および第２の反復演算回数の候補が、最終的な第１および第２の反復演算回数として決定される。
　一方、上記上限値の演算回数の範囲内において全ての反復回数決定領域の平均値および標準偏差が収束した場合には（Ｓ２６，ＮＯ）、その時点において各反復回数決定領域について保存されている第１の反復演算回数の候補が、所定の下限値よりも少ないか否かが判定される（Ｓ３０）。なお、この下限値については予め設定されているものとする。
　そして、各反復回数決定領域について保存されている第１の反復演算回数の候補が所定の下限値以上である場合には、その時点で逐次近似法再構成部４１における演算処理を終了し、現在保存されている各反復回数決定領域の第１および第２の反復演算回数の候補を最終的な第１および第２の反復演算回数として決定する。一方、現在保存されている第１の反復演算回数の候補が所定の下限値よりも少ない反復回数決定領域がある場合には、その反復回数決定領域については、上記下限値の反復演算回数を最終的な第１の反復演算回数として決定し、その他の反復回数決定領域については現在保存されている第１の反復演算回数を最終的な第１の反復演算回数として決定する。また、現在保存されている第２の反復演算回数の候補が所定の下限値よりも少ない反復回数決定領域がある場合には、再び、逐次近似法再構成部４１における演算処理が、上記下限値に演算回数に達するまで繰り返して行われた後、その反復回数決定領域については、上記下限値の反復演算回数が最終的な第２の反復演算回数として決定され、その他の反復回数決定領域については現在保存されている第２の反復演算回数を最終的な第２の反復演算回数として決定する（Ｓ３２）。
　上記のようにして反復演算回数決定部４３は、各反復回数決定領域について、それぞれ第１および第２の反復演算回数を決定し、その情報を画像合成部４５に出力する。なお、上記ようにして第１および第２の反復演算回数を決定した場合、逐次近似法再構成部４１は、全ての反復回数決定領域の第２の反復演算回数が決定した時点で逐次近似法による反復演算処理を終了することになる。
　次に、上記のようにして第１および第２の反復演算回数を決定する際に生成した断層画像が再構成画像記憶部４２から領域分割部４４に出力され、領域分割部４４は、入力された断層画像のエッジ情報を算出し、そのエッジ情報に基づいて、上述したエッジ領域、非エッジ領域および境界領域の３種類の領域を抽出して領域分割する（Ｓ３４）。そして、この各領域の情報は領域分割部４４から画像合成部４５に出力される。なお、領域分割部４４が３種類の領域抽出のために用いる断層画像としては、上述した全ての反復回数決定領域の第１および第２の反復演算回数が決定した時点において再構成画像記憶部４２に記憶されている断層画像のうち、最も大きい第２の反復演算回数の断層画像を用いることが望ましい。ただし、これに限定されずその他の断層画像を用いるようにしてもよい。
　次に、画像合成部４５は、入力されたエッジ領域、非エッジ領域および境界領域の情報と、各反復回数決定領域の第１および第２の反復演算回数の情報とに基づいて、各領域の部分断層画像を生成し、この部分断層画像を合成して最終的な断層画像を生成する（Ｓ３６）。
　図７は、エッジ領域ＥＲ（黒線部分）と、非エッジ領域ＮＥＲ（白色部分）と、境界領域ＢＲ（グレー部分）との一例を示した図である。画像合成部４５は、具体的には、たとえば、エッジ領域ＥＲの範囲については、そのエッジ領域ＥＲに対応する反復回数決定領域の第２の反復演算回数の断層画像を割り当てて部分断層画像を生成し、非エッジ領域ＮＥＲの範囲については、その非エッジ領域ＮＥＲに対応する反復回数決定領域の第１の反復演算回数の断層画像を割り当てて部分断層画像を生成し、境界領域ＢＲの範囲について、その境界領域ＢＲに対応する反復回数決定領域の第１の反復演算回数と第２の反復演算回数との平均値の反復演算回数の断層画像を割り当てて部分断層画像を生成する。このように部分断層画像を生成することによって、エッジ領域ＥＲと、非エッジ領域ＮＥＲと、境界領域ＢＲとにそれぞれ互いに反復演算回数の異なる断層画像を割り当てることができる。また、上述したように反復回数決定領域毎に第１の反復演算回数と第２の反復演算回数が異なることになるので、同じ種類の領域内でも互いに異なる反復演算回数の断層画像が割り当てられることがある。なお、各第１および第２の反復演算回数の断層画像については再構成画像記憶部４２から適宜読み出される。
　また、上記説明では、境界領域ＢＲの範囲については、第１の反復演算回数と第２の反復演算回数との平均値の反復演算回数の断層画像を割り当てて部分断層画像を生成するようにしたが、これに限らず、第１の反復演算回数より大きく、第２の反復演算回数より小さい特定の反復演算回数の断層画像を割り当てるようにしてもよく、たとえば、どちらかの反復演算回数に偏った反復演算回数の断層画像を割り当てるようにしてもよい。
　また、境界領域ＢＲへの断層画像の割り当て方法としては、たとえば、境界領域ＢＲ内の部分領域（画素単位も含む）についてエッジ領域と非エッジ領域との距離を算出し、その距離に応じて部分領域に割り当てる断層画像の反復演算回数を設定するようにしてもよい。具体的には、部分領域がエッジ領域に近いほど第２の反復演算回数に近い反復演算回数の断層画像を割り当て、部分領域が非エッジ領域に近いほど第１の反復演算回数に近い反復演算回数の断層画像を割り当てる。具体的には、たとえば、エッジ領域から境界領域内の所定の画素までの距離をＡ、非エッジ領域から上記画素までの距離をＢ、第１の反復演算回数をＮ１、第２の反復演算回数をＮ２とした場合、上記画素の反復演算回数ｎを下式に基づいて算出するようにすればよい。なお、ここではエッジ領域から画素までの距離とは、エッジ領域と境界領域との境界線から上記画素までの最短距離とし、非エッジ領域から画素までの距離とは、非エッジ領域と境界領域との境界線から上記画素までの最短距離とする。
ｎ＝（Ｂ×Ｎ２＋Ａ×Ｎ１）／（Ａ＋Ｂ）
　また、境界領域ＢＲ内の部分領域（画素単位も含む）毎のエッジらしさの指標値を用い、その指標値に基づいて上記部分領域の反復演算回数を決定するようにしてもよい。ただし、この方法は、領域分割部４４において領域分割する際に、エッジらしさの指標値を用いて分割領域した場合に採用する。
　具体的には、境界領域ＢＲ内の部分領域（画素単位も含む）のエッジらしさの指標値が、領域分割する際に用いた第１の閾値に近いほど第１の反復演算回数に近い反復演算回数の断層画像を割り当て、上記部分領域のエッジらしさの指標値が、領域分割する際に用いた第２の閾値に近いほど第２の反復演算回数に近い反復演算回数の断層画像を割り当てるようにする。
　具体的には、たとえば、境界領域内の所定の画素のエッジらしさの指標値をＴ、第１の閾値をＴ１、第２の閾値をＴ２、第１の反復演算回数をＮ１、第２の反復演算回数をＮ２とした場合、上記画素の反復演算回数ｎを下式に基づいて算出するようにすればよい。
ｎ＝｛（Ｔ－Ｔ１）×Ｎ２＋（Ｔ２－Ｔ）×Ｎ１｝／（Ｔ２－Ｔ１）
　また、境界領域内の部分領域（画素単位も含む）毎に、エッジ領域からの距離と非エッジ領域からの距離に応じて第１の反復演算回数の断層画像と第２の反復演算回数の断層画像とを重み付け加算をした断層画像を割り当てるようにしてもよい。エッジ領域に近いほど第２の反復演算回数の断層画像の重みを増し、非エッジ領域に近いほど第１の反復演算回数の断層画像の重みを増すようにすればよい。具体的には、たとえば、エッジ領域から境界領域内の所定の画素までの距離をＡ、非エッジ領域から上記画素までの距離をＢ、第１の反復演算回数の断層画像の画素値をＰ１、第２の反復演算回数の断層画像の画素値をＰ２とした場合、上記画素の画素値ｐを下式に基づいて算出するようにすればよい。
ｐ＝（Ｂ×Ｐ２＋Ａ×Ｐ１）／（Ａ＋Ｂ）
　また、境界領域ＢＲ内の部分領域（画素単位も含む）毎のエッジらしさの指標値を用い、その指標値に応じて第１の反復演算回数の断層画像と第２の反復演算回数の断層画像とを重み付け加算をした断層画像を割り当てるようにしてもよい。指標値が、領域分割の際に用いた第２の閾値に近いほど第２の反復演算回数の断層画像の重みを増し、指標値が領域分割の際に用いた第１の閾値に近いほど第１の反復演算回数の断層画像の重みを増すようにすればよい。
　具体的には、たとえば、境界領域内の所定の画素のエッジらしさの指標値をＴ、第１の閾値をＴ１、第２の閾値をＴ２、第１の反復演算回数の断層画像の画素値をＰ１、第２の反復演算回数の断層画像の画素値をＰ２とした場合、上記画素の画素値ｐを下式に基づいて算出するようにすればよい。
ｐ＝｛（Ｔ－Ｔ１）×Ｐ２＋（Ｔ２－Ｔ）×Ｐ１｝／（Ｐ２－Ｐ１）
　そして、上述したようにして画像合成部４５において生成された断層画像を表す画像信号がモニタ３１に出力され、モニタ３１において、その画像信号に基づいて、断層画像もしくは複数枚の断層画像によって構成される３次元画像が表示される。
　次に、本発明の放射線断層画像生成装置の第２の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムについて説明する。第２の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムの全体概略構成は図１に示す第１の実施形態の全体概略構成と同様であるが、コンピュータ内の構成が異なる。具体的には、第１の実施形態においては、反復回数決定領域として予め設定されたメッシュ状に区切られた領域を用いるようにしたが、第２の実施形態においては、反復回数決定領域としてエッジ領域、非エッジ領域、境界領域を設定するようにする。すなわち、第２の実施形態は、上述した第１および第２の反復演算回数を決定する際に用いられる反復回数決定領域と、第１の反復演算回数の断層画像または第２の反復演算回数の断層画像を割り当てる際に用いられる分割領域とを同じにしたものである。
　図８は、第２の実施形態を用いた放射線断層画像撮影表示システムのコンピュータ３５内の構成を示すブロック図である。第２の実施形態のコンピュータ３５内には、放射線画像取得部４０によって取得された各回転角度の放射線画像信号に基づいて、解析的手法を用いて再構成を行って被写体の断層画像を生成する解析的手法再構成部４７がさらに設けられており、領域分割部４８が、解析的手法再構成部４７によって生成された断層画像に基づいて、エッジ領域、非エッジ領域および境界領域の領域分割を行うようにしたものである。そして、この領域分割部４８によって領域分割されたエッジ領域、非エッジ領域および境界領域が反復回数決定領域として用いられるとともに、第１の反復演算回数の断層画像または第２の反復演算回数の断層画像を割り当てる際にも用いられる。
　解析的手法再構成部４７は、具体的には、本実施形態においては、解析的手法の再構成方法としてＦＢＰ（Filter Back Projection）法を用いて断層画像を生成する。なお、実施形態においてはＦＢＰ法を用いるようにしたが、解析的手法であればその他の再構成方法を用いるようにしてもよく、たとえば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）法やコンボリューション法などを用いることができる。
　なお、その他の構成については、上記第１の実施形態と概ね同様である。
　次に、第２の実施形態の放射線断層画像撮影表示システムの作用について、図９に示すフローチャートを参照しながら説明する。
　第２の実施形態の放射線断層画像撮影表示システムにおいても、第１の実施形態と同様にして各回転角度の放射線画像の撮影が行われ、その各回転角度の放射線画像信号が放射線画像取得部４０によって取得される（Ｓ４０）。
　次に、放射線画像取得部４０によって取得された回転角度毎の放射線画像信号が解析的手法再構成部４７に出力され、解析的手法再構成部４７は、入力された複数の放射線画像信号に基づいてＦＢＰ法を用いて断層画像を生成する（Ｓ４２）。
　解析的手法再構成部４７において生成された断層画像は領域分割部４８に出力され、領域分割部４８は、入力された断層画像からエッジ領域、非エッジ領域および境界領域を抽出し、その情報を反復演算回数決定部４３と画像合成部４５とに出力する（Ｓ４４）。なお、エッジ領域、非エッジ領域および境界領域の抽出方法については、第１の実施形態と同様である。
　一方、放射線画像取得部４０によって取得された回転角度毎の放射線画像信号は逐次近似法再構成部４１にも出力され、逐次近似法再構成部４１は、入力された複数の放射線画像信号に対して１回目の演算処理を施して断層画像を生成し（Ｓ４６）、その１回目の演算処理の断層画像が再構成画像記憶部４２に出力されて記憶される（Ｓ４８）。
　そして、再構成画像記憶部４２に記憶された１回目の演算処理の断層画像は、反復演算回数決定部４３に出力される。
　そして、上述したように反復演算回数決定部４３には、予めエッジ領域、非エッジ領域および境界領域の情報が入力されており、このエッジ領域、非エッジ領域および境界領域が反復回数決定領域として設定されている。反復演算回数決定部４３は、この予め設定された反復回数決定領域毎について、その領域内の断層画像の平均値および標準偏差をそれぞれ算出する（Ｓ５０）。
　そして、反復演算回数決定部４３は、第１の実施形態と同様に、各反復回数決定領域の平均値および標準偏差がそれぞれ収束しているか否かを判定するとともに（Ｓ５２～Ｓ６０）、現在の判定対象の断層画像の反復演算回数が、所定の上限値であるか否か、もしくは所定の下限値以上か否かを判定して（Ｓ６２，Ｓ６４）、各反復回数決定領域について第１および第２の反復演算回数を決定する（Ｓ６６）。なお、Ｓ５２～Ｓ６６までの処理については、第１の実施形態において説明した図３のＳ１８～Ｓ３２までの処理と同様であるのでその説明は省略する。
　そして、反復演算回数決定部４３は、各反復回数決定領域について決定した第１および第２の反復演算回数の情報を画像合成部４５に出力する。すなわち、エッジ領域、非エッジ領域および境界領域のそれぞれについて決定した第１および第２の反復演算回数の情報を画像合成部４５に出力する。
　次に、画像合成部４５は、入力されたエッジ領域、非エッジ領域および境界領域の情報と、そのエッジ領域、非エッジ領域および境界領域に対応する第１および第２の反復演算回数の情報とに基づいて、各領域の部分断層画像を生成し、この部分断層画像を合成して最終的な断層画像を生成する（Ｓ６８）。
　具体的には、たとえば、エッジ領域ＥＲの範囲については、エッジ領域ＥＲについて決定された第２の反復演算回数の断層画像を割り当てて部分断層画像を生成し、非エッジ領域ＮＥＲの範囲については、非エッジ領域ＮＥＲについて決定された第１の反復演算回数の断層画像を割り当てて部分断層画像を生成し、境界領域ＢＲの範囲については、境界領域ＢＲについて決定された第１の反復演算回数と第２の反復演算回数との平均値の反復演算回数の断層画像を割り当てて部分断層画像を生成する。このように部分断層画像を生成することによって、エッジ領域ＥＲと、非エッジ領域ＮＥＲと、境界領域ＢＲとにそれぞれ互いに反復演算回数の異なる断層画像を割り当てることができる。なお、各第１および第２の反復演算回数の断層画像については再構成画像記憶部４２から適宜読み出される。
　また、境界領域ＢＲの範囲の断層画像の割り当て方については、上記方法に限らず、第１の実施形態において説明したようなその他の割り当て方法を採用するようにしてもよい。
　また、上記第１および第２の実施形態においては、各反復回数決定領域についてそれぞれ決定された第１および第２の反復演算回数を用いて、エッジ領域、非エッジ領域および境界領域のそれぞれに割り当てられる断層画像の反復演算回数を決定するようにしたが、これに限らず、各反復回数決定領域についてそれぞれ決定された第１の反復演算回数の平均値、最大値または最小値を最終的な第１の反復演算回数として決定するとともに、各反復回数決定領域についてそれぞれ決定された第２の反復演算回数の平均値、最大値または最小値を最終的な第２の反復演算回数として決定し、この最終的に決定された第１および第２の反復演算回数を用いて、エッジ領域、非エッジ領域および境界領域のそれぞれに割り当てわれる断層画像の反復演算回数を決定するようにしてもよい。
　上記第１および第２の実施形態の放射線断層画像撮影表示システムによれば、逐次近似法による反復演算回数が互いに異なる複数の断層画像を生成し、断層画像が生成される領域をエッジ領域、非エッジ領域および境界領域に分割し、その領域毎に互いに異なる反復演算回数の再構成画像を用いた部分断層画像を生成し、その生成した領域毎の部分断層画像を用いて被写体の断層画像を生成するようにしたので、たとえば、小構造物を含む分割領域には反復演算回数が比較的多い再構成画像を割り当て、平坦部である分割領域には反復演算回数が比較的少ない再構成画像を割り当てることができるので、小構造物のシャープネスおよびコントラストと、平坦部のＳ／Ｎとの両方を向上した断層画像を生成することができる。
　また、上記実施形態は、本発明の放射線断層画像撮影装置を、被写体の頭部や胸部の断層画像を撮影する放射線断層画像撮影表示システムに適用したものであるが、被写体はこれらに限らず、たとえば、被写体の乳房の断層画像を撮影する放射線断層画像撮影表示システムに適用するようにしてもよい。

Claims (31)

  1. 　放射線源から射出され、被写体を透過した放射線を検出して前記被写体の放射線画像を表す放射線画像信号を出力する放射線画像検出器および前記放射線源のうちの少なくとも一方を前記被写体の周りを周回させるとともに、所定の撮影角度毎の前記放射線の前記被写体への照射によって前記放射線画像検出器から出力された前記撮影角度毎の前記放射線画像信号を取得する放射線画像取得部と、該放射線画像取得部よって取得された前記撮影角度毎の放射線画像信号に基づいて逐次近似法による再構成を行って前記被写体の断層画像を生成する断層画像生成部とを備えた放射線断層画像生成装置において、
    　前記断層画像生成部が、
    　前記逐次近似法による反復演算回数が互いに異なる複数の再構成画像を生成する再構成部と、
    　前記放射線画像信号に基づいて構造に関する情報を取得し、該構造の関する情報に基づいて前記断層画像が生成される領域を互いに異なる構造に関する情報を有する複数の分割領域に分割する領域分割部と、
    　該領域分割部によって分割された各分割領域の構造に関する情報に基づいて、前記分割領域毎に互いに異なる反復演算回数の再構成画像を用いた部分断層画像を生成し、該生成した分割領域毎の部分断層画像を用いて前記被写体の断層画像を生成する画像合成部とを備えたものであることを特徴とする放射線断層画像生成装置。
  2. 　前記構造に関する情報がエッジ情報であり、
    　前記領域分割部が、前記エッジ情報に基づいてエッジらしさの指標値を算出し、該指標値が所定の閾値を超える領域をエッジ領域と判定し、前記指標値が前記閾値以下の領域を非エッジ領域と判定し、前記エッジ領域と前記非エッジ領域とを前記分割領域として領域分割するものであることを特徴とする請求項１記載の放射線断層画像生成装置。
  3. 　前記構造に関する情報がモルフォロジー演算によって検出されたエッジ構造であり、
    　前記領域分割部が、前記エッジ構造の領域をエッジ領域として判定し、前記エッジ構造以外の領域を非エッジ領域として判定し、前記エッジ領域と前記非エッジ領域とを前記分割領域として領域分割するものであることを特徴とする請求項１記載の放射線断層画像生成装置。
  4. 　前記領域分割部が、前記エッジ領域と前記非エッジ領域との境界線を有し、所定の幅を有する領域を境界領域として判定し、前記エッジ領域と前記非エッジ領域と前記境界領域とを前記分割領域として領域分割するものであることを特徴とする請求項２または３記載の放射線断層画像生成装置。
  5. 　前記構造に関する情報がエッジ情報であり、
    　前記領域分割部が、前記エッジ情報に基づいてエッジらしさの指標値を算出し、該指標が第１の閾値以下の領域を非エッジ領域と判定し、前記指標値が前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値を超える領域をエッジ領域として判定し、前記指標値が前記第１の閾値を超えてかつ前記第２の閾値以下である領域を境界領域として判定し、前記エッジ領域と前記非エッジ領域と前記境界領域とを前記分割領域として領域分割するものであることを特徴とする請求項１記載の放射線断層画像生成装置。
  6. 　前記断層画像生成部が、
    　前記断層画像が生成される領域を複数の領域に分割した領域であって、前記部分断層画像を生成する際に用いられる前記再構成画像の反復演算回数を決定するための複数の反復回数決定領域が設定され、該反復回数決定領域毎について、前記再構成部において生成された複数の再構成画像を用いて前記反復演算の収束度合に関する情報を取得し、該取得した収束度合に関する情報に基づいて、前記反復回数決定領域毎について、前記部分断層画像を生成する際に用いられる前記再構成画像の反復演算回数を決定する反復演算回数決定部を備え、
    　前記画像合成部が、前記分割領域に対応する前記反復回数決定領域の反復演算回数の再構成画像に基づいて前記分割領域毎の部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項２または３記載の放射線断層画像生成装置。
  7. 　前記反復演算回数決定部が、前記反復回数決定領域毎について、前記収束度合に関する情報を複数取得し、該取得した複数の収束度合に関する情報に基づいて、第１の反復演算回数と該第１の反復演算回数より大きい第２の反復演算回数とを決定するものであり、
    　前記画像合成部が、前記分割領域に対応する前記反復回数決定領域の前記第１の反復演算回数以上かつ前記第２の反復演算回数以下の反復演算回数の再構成画像を用いて前記分割領域毎の部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項６記載の放射線断層画像生成装置。
  8. 　前記複数の収束度合に関する情報が、前記反復回数決定領域内の前記複数の再構成画像の平均値および標準偏差の収束度合に関する情報であり、
    　前記反復演算回数決定部が、前記平均値の収束度合に関する情報に基づいて前記第１の反復演算回数を決定し、前記標準偏差の収束度合に関する情報に基づいて前記第２の反復演算回数を決定するものであることを特徴とする請求項７記載の放射線断層画像生成装置。
  9. 　前記画像合成部が、前記エッジ領域である分割領域については前記第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記非エッジ領域である分割領域については前記第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項７または８記載の放射線断層画像生成装置。
  10. 　前記断層画像生成部が、
    　前記断層画像が生成される領域を複数の領域に分割した領域であって、前記部分断層画像を生成する際に用いられる前記再構成画像の反復演算回数を決定するための複数の反復回数決定領域が設定され、該反復回数決定領域毎について、前記再構成部において生成された複数の再構成画像を用いて前記反復演算の収束度合に関する情報を取得し、該取得した収束度合に関する情報に基づいて、前記反復回数決定領域毎について、前記部分断層画像を生成する際に用いられる前記再構成画像の反復演算回数を決定する反復演算回数決定部を備え、
    　前記画像合成部が、前記分割領域に対応する前記反復回数決定領域の反復演算回数の再構成画像に基づいて前記分割領域毎の部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項４記載の放射線断層画像生成装置。
  11. 　前記反復演算回数決定部が、前記反復回数決定領域毎について、前記収束度合に関する情報を複数取得し、該取得した複数の収束度合に関する情報に基づいて、第１の反復演算回数と該第１の反復演算回数より大きい第２の反復演算回数とを決定するものであり、
    　前記画像合成部が、前記分割領域に対応する前記反復回数決定領域の前記第１の反復演算回数以上かつ前記第２の反復演算回数以下の反復演算回数の再構成画像を用いて前記分割領域毎の部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項１０記載の放射線断層画像生成装置。
  12. 　前記複数の収束度合に関する情報が、前記反復回数決定領域内の前記複数の再構成画像の平均値および標準偏差の収束度合に関する情報であり、
    　前記反復演算回数決定部が、前記平均値の収束度合に関する情報に基づいて前記第１の反復演算回数を決定し、前記標準偏差の収束度合に関する情報に基づいて前記第２の反復演算回数を決定するものであることを特徴とする請求項１１記載の放射線断層画像生成装置。
  13. 　前記画像合成部が、前記エッジ領域である分割領域については前記第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記非エッジ領域である分割領域については前記第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記境界領域である分割領域については前記第２の反復演算回数よりも小さく、かつ前記第１の反復演算回数よりも大きい反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項１１または１２記載の放射線断層画像生成装置。
  14. 　前記画像合成部が、前記エッジ領域である分割領域については前記第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記非エッジ領域である分割領域については前記第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記境界領域である分割領域については、前記エッジ領域に近い部分ほど前記第２の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いるとともに、前記非エッジ領域に近い部分ほど前記第１の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項１１または１２記載の放射線断層画像生成装置。
  15. 　前記画像合成部が、前記エッジ領域である分割領域については前記第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記非エッジ領域である分割領域については前記第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記境界領域である分割領域については、前記エッジ領域に近い部分ほど前記第２の反復演算回数の再構成画像の重み付けを大きく設定するとともに、前記非エッジ領域に近い部分ほど前記第１の反復演算回数の重み付けを大きく設定して重み付け加算した再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項１１または１２記載の放射線断層画像生成装置。
  16. 　前記断層画像生成部が、
    　前記断層画像が生成される領域を複数の領域に分割した領域であって、前記部分断層画像を生成する際に用いられる前記再構成画像の反復演算回数を決定するための複数の反復回数決定領域が設定され、該反復回数決定領域毎について、前記再構成部において生成された複数の再構成画像を用いて前記反復演算の収束度合に関する情報を取得し、該取得した収束度合に関する情報に基づいて、前記反復回数決定領域毎について、前記部分断層画像を生成する際に用いられる前記再構成画像の反復演算回数を決定する反復演算回数決定部を備え、
    　前記画像合成部が、前記分割領域に対応する前記反復回数決定領域の反復演算回数の再構成画像に基づいて前記分割領域毎の部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項５記載の放射線断層画像生成装置。
  17. 　前記反復演算回数決定部が、前記反復回数決定領域毎について、前記収束度合に関する情報を複数取得し、該取得した複数の収束度合に関する情報に基づいて、第１の反復演算回数と該第１の反復演算回数より大きい第２の反復演算回数とを決定するものであり、
    　前記画像合成部が、前記分割領域に対応する前記反復回数決定領域の前記第１の反復演算回数以上かつ前記第２の反復演算回数以下の反復演算回数の再構成画像を用いて前記分割領域毎の部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項１６記載の放射線断層画像生成装置。
  18. 　前記複数の収束度合に関する情報が、前記反復回数決定領域内の前記複数の再構成画像の平均値および標準偏差の収束度合に関する情報であり、
    　前記反復演算回数決定部が、前記平均値の収束度合に関する情報に基づいて前記第１の反復演算回数を決定し、前記標準偏差の収束度合に関する情報に基づいて前記第２の反復演算回数を決定するものであることを特徴とする請求項１６または１７記載の放射線断層画像生成装置。
  19. 　前記画像合成部が、前記エッジ領域である分割領域については前記第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記非エッジ領域である分割領域については前記第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記境界領域である分割領域については、前記指標値が前記第１の閾値に近いほど前記第１の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いるとともに、前記指標値が前記第２の閾値に近いほど前記第２の反復演算回数に近い反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項１７または１８記載の放射線断層画像生成装置。
  20. 　前記画像合成部が、前記エッジ領域である分割領域については前記第２の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記非エッジ領域である分割領域については前記第１の反復演算回数の再構成画像を用いて部分断層画像を生成し、前記境界領域である分割領域については、前記指標値が前記第１の閾値に近いほど前記第１の反復演算回数の再構成画像の重み付けを大きく設定するとともに、前記指標値が前記第２の閾値に近い部分ほど前記第１の反復演算回数の重み付けを大きく設定して重み付け加算した再構成画像を用いて部分断層画像を生成するものであることを特徴とする請求項１７または１８記載の放射線断層画像生成装置。
  21. 　前記領域分割部が、前記第２の反復演算回数の再構成画像に基づいて前記エッジ情報を取得するものであることを特徴とする請求項７から９、１１から１５、１７から２０いずれか１項記載の放射線断層画像生成装置。
  22. 　前記第１の反復演算回数が所定の下限値より小さくならないように決定するとともに、前記第２の反復演算回数が所定の上限値と超えないように決定することを特徴とする請求項７から９、１１から１５、１７から２０いずれか１項記載の放射線断層画像生成装置。
  23. 　前記再構成部が、前記分割領域毎の部分断層画像を構成する再構成画像を生成する際、前記第２の反復演算回数が決定した時点で反復演算を終了するものであることを特徴とする請求項７から９、１１から１５、１７から２０いずれか１項記載の放射線断層画像生成装置。
  24. 　前記反復演算回数決定部が、前記複数の反復回数決定領域についてそれぞれ前記第１の反復演算回数の候補および前記第２の反復演算回数の候補を決定した後、前記反復回数決定領域毎の前記第１の反復演算回数の候補の平均値、最大値または最小値を前記第１の反復演算回数として決定するとともに、前記反復回数決定領域毎の前記第２の反復演算回数の候補の平均値、最大値または最小値を前記第２の反復演算回数として決定するものであることを特徴とする請求項７から９、１１から１５、１７から２０いずれか１項記載の放射線断層画像生成装置。
  25. 　前記反復回数決定領域が、前記断層画像が生成される領域をメッシュ状に区切った領域であることを特徴とする請求項６から２４いずれか１項記載の放射線断層画像生成装置。
  26. 　前記領域分割部が、前記放射線画像信号を用いて解析的手法によって得られた再構成画像に基づいて前記構造に関する情報を取得するものであることを特徴とする請求項１から２５いずれか１項記載の放射線断層画像生成装置。
  27. 　前記エッジ情報が１次微分値から算出されるものであることを特徴とする請求項２または５項記載の放射線断層画像生成装置。
  28. 　前記エッジ情報が２次微分値から算出されるものであることを特徴とする請求項２または５記載の放射線断層画像生成装置。
  29. 　前記エッジ情報が標準偏差から算出されるものであることを特徴とする請求項２または５記載の放射線断層画像生成装置。
  30. 　前記エッジ情報がバンドパスフィルタ処理の値またはハイパスフィルタ処理の値から算出されるものであることを特徴とする請求項２または５記載の放射線断層画像生成装置。
  31. 　放射線源から射出され、被写体を透過した放射線を検出して前記被写体の放射線画像を表す放射線画像信号を出力する放射線画像検出器および前記放射線源のうちの少なくとも一方を前記被写体の周りを周回させるとともに、所定の撮影角度毎の前記放射線の前記被写体への照射によって前記放射線画像検出器から出力された前記撮影角度毎の前記放射線画像信号を取得し、該撮影角度毎の放射線画像信号に基づいて逐次近似法による再構成を行って前記被写体の断層画像を生成する放射線断層画像生成方法において、
    　前記逐次近似法による反復演算回数が互いに異なる複数の再構成画像を生成し、
    　前記放射線画像信号に基づいて、前記断層画像が生成される領域を互いに異なる構造に関する情報を有する複数の分割領域に分割し、
    　該各分割領域の構造に関する情報に基づいて、前記分割領域毎に互いに異なる反復演算回数の再構成画像を用いた部分断層画像を生成し、
    　該生成した分割領域毎の部分断層画像を用いて前記被写体の断層画像を生成することを特徴とする放射線断層画像生成方法。
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