WO2014041889A1

WO2014041889A1 - Ｘ線ｃｔ装置およびｘ線ｃｔ画像の処理方法

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Publication number: WO2014041889A1
Application number: PCT/JP2013/069206
Authority: WO
Inventors: 恵介山川; 小嶋　進一
Original assignee: 株式会社日立メディコ
Priority date: 2012-09-13
Filing date: 2013-07-12
Publication date: 2014-03-20
Also published as: JP5918374B2; JPWO2014041889A1; US9420986B2; US20150190106A1

Abstract

　拡大再構成技術を逐次近似再構成手法に適用した場合に得られる局所領域のＣＴ画像（小ＦＯＶ像）精度を高める。　Ｘ線ＣＴ装置のＸ線検出部が検出した被写体の投影データから第１の再構成範囲の第１のＣＴ画像を再構成し、第１のＣＴ画像から投影計算により求めた第１の計算投影データと、前記被写体の投影データとが等しくなるように逐次的に第１のＣＴ画像を修正する。逐次修正された第１のＣＴ画像を用いて、第２の再構成範囲に対応する局所測定投影データを抽出する。抽出した局所測定投影データと、前記第２の再構成範囲で再構成した第２のＣＴ画像から投影計算により求めた第２の計算投影データが等しくなるように逐次的に前記第２のＣＴ画像を修正する。

Description

Ｘ線ＣＴ装置およびＸ線ＣＴ画像の処理方法

　本発明はＸ線ＣＴ装置に関し、ＣＴ画像を順投影処理した計算投影データが測定した測定投影データと等しくなるように、ＣＴ画像を逐次的に修正する画像生成技術に係る。

　Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置は、被写体を多方向から撮影して得た測定投影データから各点のＸ線吸収係数を算出し、被写体の断層像として、複数の画素からなるＸ線吸収係数分布画像（以下、ＣＴ画像と称する）を得る装置である。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。一方、低被曝化を実現するために照射する線量を低くすると、検出した信号に対するノイズの比率が増加し、誤診断の原因になるライン状のストリークアーチファクトや粒状性のノイズが多く発生する。そのため、低線量撮影時にストリークアーチファクトやノイズを低減し、良質な診断と低被曝化を両立させることが望まれている。

　そこで特許文献１において、計算投影データが測定投影データと等しい条件を満たすようにＣＴ画像を逐次的に修正し、ノイズを低減する逐次近似再構成手法が用いられている。逐次近似再構成手法では、始めに被写体を包含する再構成領域（以下、ＦＯＶとする）について再構成処理を行い、画像（ＦＯＶ像）を得る。次に、再構成画像（ＦＯＶ像）から投影データを計算（以下、順投影計算とする）し、先の測定投影データと比較してＣＴ画像を修正する動作を繰り返す。これにより、ＦＯＶ内におけるＣＴ画像の精度を向上させる。逐次近似再構成手法は、ＦＯＶ内に被写体を包含する条件を必要とするため、診断と無関係な被写体の修正は、計算量増加の原因となる。

　公知の解析的再構成手法では、計算量を低下させる為、局所領域を再構成演算する拡大再構成手法が提案されている。そこで、拡大再構成技術を逐次近似再構成手法に適用して計算量を低下させることが考えられる。しかし、逐次近似再構成手法では、測定投影データから局所領域だけを再構成演算することは困難であるため、測定投影データから局所領域に含まれる投影データ（以下、局所測定投影データとする）を抽出する必要がある。

　非特許文献１には、拡大再構成技術を逐次近似再構成手法に適用する技術が開示されている。この技術では、始めに寝台や固定具等を含む被写体を包含するＦＯＶについてＣＴ画像（以下、大ＦＯＶ像とする）を再構成する。次に、大ＦＯＶ像のうち局所領域以外の背景領域の画像を抽出し、抽出した背景領域画像を順投影計算し、背景投影データを求める。求めた背景投影データを測定投影データから減算することにより、上記局所測定投影データを抽出し、局所領域のＣＴ画像（以下、小ＦＯＶ像とする）を計算する。これにより、局所測定投影データに逐次近似再構成手法を適用できるため、小ＦＯＶ像の精度を向上できる。

　一方、解析的再構成手法においてＦＯＶの周辺部で一部の投影角度のデータが計測されない場合、ＦＯＶについてのＣＴ画像の精度が顕著に低下することが知られている（不完全再構成）。そこで特許文献２では、ＦＯＶ周辺部において、データが計測されない領域の被写体を推定することで、ＦＯＶ像におけるＣＴ値（Ｘ線吸収値）の精度を向上させることが報告されている。

特開２００６－２５８６８号公報特開２００４－６５７０６号公報

Ａｎｄｙ　Ｚｉｅｇｌｅｒ、ｅｔａｌ．，"Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　ｒｅｇｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｆｏｒ　ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ"，Ｍｅｄ．ｐｈｙｓ．３５（４）、ｐ１３１７－１３２７，２００８

　拡大再構成技術を逐次近似再構成手法に適用する場合、小ＦＯＶ像のＣＴ値精度は、局所測定投影データの精度に依存するため、小ＦＯＶ像のＣＴ値精度を高めるためには、局所測定投影データの精度を高める必要がある。局所測定投影データの精度を低下させる要因として、主に大ＦＯＶ像におけるＣＴ値精度の低下が挙げられる。例えば、大ＦＯＶ像に含まれる量子ノイズ、回路ノイズ、ストリークアーチファクト、ビームハードニング効果、再構成に必要な投影角度のデータが欠損していることによる不完全再構成、ならびに、リファレンス補正の誤差等である。

　大ＦＯＶ像のＣＴ値精度を向上させるために、上述の特許文献２の技術を適用し、大ＦＯＶ周辺部のデータが計測されない領域の被写体を推定することが考えられるが、データが計測されない領域の被写体面積、または体積が増加した場合には、ＣＴ値の推定精度は低下する。

　本発明の目的は、拡大再構成技術を逐次近似再構成手法に適用した場合に得られる局所領域のＣＴ画像（小ＦＯＶ像）精度を高めることにある。

　上記の目的を達成するため、本発明においては、Ｘ線ＣＴ装置のＸ線検出部が検出した被写体の投影データから第１の再構成範囲（ＦＯＶ）の第１のＣＴ画像を再構成し、第１のＣＴ画像を用いて第１の再構成範囲（ＦＯＶ）内の第２の再構成範囲（ＦＯＶ）に対応する局所測定投影データを測定投影データから抽出する。その際、第１のＣＴ画像から投影計算により求めた第１の計算投影データと、被写体の投影データとが等しくなるように逐次的に第１のＣＴ画像を修正する。これにより、局所測定投影データとして、第２の再構成範囲（ＦＯＶ）に高精度に対応したデータを得ることができる。よって、局所測定投影データから第２の再構成範囲（ＦＯＶ）についての第２のＣＴ画像が等しくなるように逐次的に第２のＣＴ画像を修正することにより、精度の高い局所領域のＣＴ画像が得られる。

　本発明は、局所測定投影データを得るために、第１のＣＴ画像を逐次的に修正することにより、精度の高い局所測定投影データが得られる。これにより、局所測定投影データから局所領域の第２のＣＴ画像を高精度に生成できる。

実施形態１における、Ｘ線ＣＴ装置各部のハードウェアの構成を説明するブロック図である。実施形態１における、Ｘ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。実施形態１における、撮影条件入力部の入力画面を説明するための説明図である。（ａ）　実施形態１における、再構成処理部１３６の機能を説明する機能ブロック図である、（ｂ）大ＦＯＶと小ＦＯＶを示す説明図である。実施形態１における、再構成処理部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。実施形態１における、逐次近似再構成手法の計算手順を説明するためのフローチャートである。実施形態１における、逐次近似再構成手法の計算手順を説明するためのフローチャートである。実施形態２の再構成処理部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。実施形態２における、再構成処理部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。実施形態２における、修正に用いる重みの種類を説明するための説明図であって、（ａ）は一定値重み、（ｂ）は統計値重みである。（ａ）～（ｈ）は、実施形態２における、再構成画像の計算結果を説明するための図であり、（ｉ）および（ｊ）は関心領域を評価した結果を説明するための図である。実施形態３における、撮影条件入力部の入力画面を説明するための説明図である。（ａ）～（ｄ）は、実施形態３における、再構成画像の計算結果を説明する図である。実施形態４における、撮影条件入力部の入力画面を説明するための説明図である。実施形態４における、第１近似再構成部１５２の機能を説明する機能ブロック図である。実施形態４における、大ＦＯＶ像の完全収集領域、または非完全収集領域を説明するための説明図である。実施形態５における、Ｘ線検出器の端部領域と測定投影データとを示す説明図である。実施形態６における、再構成処理部１３６の機能を説明する機能ブロック図である。（ａ）～（ｄ）は、実施形態６における、再構成画像の計算結果を説明する図である。

　本発明のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と、被写体を透過後のＸ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、Ｘ線発生部とＸ線検出部とを搭載して被写体の周囲を回転する回転板と、局所測定投影データ抽出部と、第２逐次近似再構成部とを有する。局所測定投影データ抽出部は、Ｘ線検出部が得た測定投影データから、被写体の第１の再構成範囲についての第１のＣＴ画像を再構成し、第１のＣＴ画像を用いて、第１の再構成範囲内の第２の再構成範囲に対応する局所測定投影データを前記測定投影データから抽出する。第２逐次近似再構成部は、局所測定投影データから第２の再構成範囲についての第２のＣＴ画像を再構成し、第２のＣＴ画像を計算により順投影して求めた局所計算投影データと、局所測定投影データ抽出部が抽出した局所測定投影データとが等しくなるように第２のＣＴ画像を逐次修正する。局所測定投影データ抽出部は、第１のＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、Ｘ線検出部が検出した測定投影データとが等しくなるように、第１のＣＴ画像を逐次修正する第１逐次近似再構成部を備え、逐次修正された第１のＣＴ画像を用いて、第２の再構成範囲に対応する局所測定投影データを抽出する。これにより、精度の高い局所測定投影データが得られるため、第２のＣＴ画像の精度を向上させることができる。

　局所測定投影データ抽出部は、第１逐次近似再構成部が逐次修正した第１のＣＴ画像から第２の再構成範囲の画素を除いた背景画像を生成する背景画像作成部と、背景画像を計算により順投影して背景投影データを求める背景画像順投影部と、Ｘ線検出部が検出した測定投影データから前記背景投影データを差し引いて局所測定投影データを求める差分部とを有する構成にすることができる。

　例えば、局所測定投影データ抽出部は、第１のＣＴ画像の逐次修正に用いる重みを選択する第１の重み選択部を有し、第２の逐次近似再構成部は、第２のＣＴ画像の逐次修正に用いる重みを選択する第２の重み選択部を有する構成としてもよい。この場合、第１および第２の重み選択部は、統計値重み、一定値重みの一方を選択して設定するようにする。統計値重みは、Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の出力の大きさに応じて複数の検出素子の出力データに付与する重みを異ならせるものである。一定値重みは、複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与するものである。

　また、Ｘ線ＣＴ装置は、操作者から重みの指定を受け付ける入力部をさらに有していてもよい。この場合、第１および第２の重み選択部は、入力部が受け付けた指定に応じて、統計値重みおよび一定値重みのうちの一方を選択する構成にすることができる。

　また、ストリークアーチファクトを優先的に低減する指示を操作者から入力部が受け付けた場合には、第１および第２の重み選択部が、統計値重みを選択し、ＣＴ値精度を優先する指示を操作者から前記入力部が受け付けた場合には、一定値重みを選択するように構成することができる。

　第１および第２の重み選択部は、一方が統計値重みを、他方が一定値重みを選択することが可能である。

　第１および第２逐次近似再構成部のうち少なくとも一方は、重みの種類を変更して２回の逐次修正を行う構成にすることができる。１回目の逐次修正は、統計値重みを用い、２回目の逐次修正には一定値重みを用い、かつ、１回目の逐次修正の更新回数は、２回目の逐次修正の更新回数よりも大きくなるように設定することが望ましい。これにより、ストリークアーチファクトとビームハードニング効果を両方低減することができる。

　また、入力部は、操作者から重みの種類を変更して逐次修正を行う指定を受け付け可能な構成にしてもよい。これにより、第１および第２逐次近似再構成部は、重みの種類を変更して逐次修正を行う指定を入力部が受け付けた場合に、２回の逐次修正を行うようにすることができる。

　局所測定投影データ抽出部は、Ｘ線検出部が得た測定投影データから再構成した第１のＣＴ画像から逐次修正の要否を判定する修正要否判定部をさらに有する構成としてもよい。修正要否判定部が逐次修正が必要と判定した場合に、第１逐次近似再構成部が第１のＣＴ画像の逐次修正を行うことができるため、計算量を低減できる。

　上記修正要否判定部は、Ｘ線検出部が得た測定投影データから再構成した第１のＣＴ画像の完全収集領域の外の非完全収集領域に構造物があるかどうかを探索し、その探索結果によって修正有無を判定する構成にすることができる。

　また、修正要否判定部は、Ｘ線検出部の端部の検出素子の出力値によって、修正有無を判定する構成にしてもよい。

　また、第３の逐次近似再構成部をさらに配置してもよい。第３の逐次近似再構成部は、Ｘ線検出部が得た測定投影データから被写体の第１の再構成範囲についての第１のＣＴ画像を再構成し、第１のＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、Ｘ線検出部が検出した測定投影データとが等しくなるように、第１のＣＴ画像を逐次修正するものである。この第３逐次近似再構成部は、重みの種類を変更して２回の逐次修正を行う構成であり、１回目の逐次修正は、前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の出力の大きさに応じて前記複数の検出素子の出力データに付与する重みを異ならせる統計値重みを用い、２回目の逐次修正には、前記複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与する一定値重みを用い、かつ、１回目の逐次修正の更新回数は、２回目の逐次修正の更新回数よりも大きくなるように設定することが望ましい。

　また、本発明の第２の態様のＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と、被写体を透過後のＸ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、Ｘ線発生部とＸ線検出部とを搭載して被写体の周囲を回転する回転板と、逐次近似再構成部とを有する。逐次近似再構成部は、Ｘ線検出部が得た測定投影データから被写体の所定の再構成範囲（ＦＯＶ）についてのＣＴ画像を再構成し、ＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、Ｘ線検出部が検出した測定投影データとが等しくなるように、ＣＴ画像を逐次修正する。このとき、逐次近似再構成部は、重みの種類を変更して２回の逐次修正を行うように構成する。

　上記逐次近似再構成部は、２回の逐次修正のうち１回目の逐次修正に、Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の出力の大きさに応じて複数の検出素子の出力データに付与する重みを異ならせる統計値重みを用いることが好ましい。また、２回目の逐次修正には、複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与する一定値重みを用い、かつ、１回目の逐次修正の更新回数は、２回目の逐次修正の更新回数よりも大きくなるように設定することが望ましい。

　本発明の第３の態様によれば、Ｘ線ＣＴ装置のＸ線検出部が検出した被写体の投影データから第１の再構成範囲の第１のＣＴ画像を再構成し、第１のＣＴ画像を用いて第１の再構成範囲内の第２の再構成範囲に対応する局所測定投影データを測定投影データから抽出し、局所測定投影データから第２の再構成範囲について第２のＣＴ画像を生成するＸ線ＣＴ画像の処理方法が提供される。このとき、第１のＣＴ画像から投影計算により求めた第１の計算投影データと、被写体の投影データとが等しくなるように逐次的に第１のＣＴ画像を修正し、逐次修正された第１のＣＴ画像を用いて、第２の再構成範囲に対応する前記局所測定投影データを抽出する。抽出した局所測定投影データと第２のＣＴ画像が等しくなるように逐次的に第２のＣＴ画像を修正する。

　＜実施形態１＞
　図面を参照して、実施形態１のＸ線ＣＴ装置について具体的に説明する。

　図１は、実施形態１の逐次近似再構成ソフトウェアを搭載したＸ線ＣＴ装置のハードウェア構成を示す図である。図１の装置は、Ｘ線照射条件等の撮影条件や画像再構成の条件を入力する入力部１０１と、撮影の制御やＸ線の照射および検出を行う撮影部１０２と、検出した信号に対して補正や画像再構成を行い、画像を出力する画像生成部１０３とを備えて構成される。なお、入力部１０１および画像生成部１０３は、撮影部１０２を備える本体装置と一体に構成する必要はなく、撮影部１０２とは離れた場所に配置し、ネットワークを介して接続してもよい。また、入力部１０１と画像生成部１０３は、これらの構成を実現する入出力部や処理部や記憶部などのハードウェアを共用しても良い。

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

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

　Ｘ線の照射および検出は、Ｘ線管１とＸ線検出器２により実現される。Ｘ線管１のＸ線発生点とＸ線検出器２のＸ線入力面との距離の代表例は１０００［ｍｍ］である。開口部７の直径の代表例は７００［ｍｍ］である。回転板４の１回転の所要時間の代表例は１．０［ｓ］である。Ｘ線検出器２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線検出部が使用される。Ｘ線検出器２は、Ｘ線管１から等距離の円弧（チャネル方向）に沿って配置された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。また、スライス方向（被写体６の体軸方向）にも複数列にＸ線検出素子が配置されている。回転板４の１回転における撮影部１０２の撮影回数は９００回であり、回転板４が０．４度回転する毎に１回の撮影が行われる。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。

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

　画像生成部１０３は、データ収集システム（ＤＡＳ；Ｄａｔａ　Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）１１９、中央処理装置（ＣＰＵ）１２１、メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２等の記憶部、モニタ１２３を備えて構成される。これらはデータバス１０３ａによって接続される。

　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、ＣＰＵ１２１に受け渡される。ＣＰＵ１２１は、メモリ１２０やＨＤＤ装置１２２に予め格納された所定のプログラムを展開・起動することにより補正や画像再構成を行う。また、ＨＤＤ装置１２２等にデータは保存され、必要に応じて、データは外部へ入出力される。画像再構成したＣＴ画像は、表示部である液晶ディスプレイやＣＲＴ等のモニタ１２３により表示される。上述のようにＣＰＵ１２１やメモリ１２０やモニタ１２３等は入力部１０１と共用できる。

　図２は、実施形態１のＸ線ＣＴ装置の機能ブロック図である。図２の入力部１０１は、撮影条件を入力する撮影条件入力部１３１として機能する。撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１で入力された撮影条件に基づき撮影を制御する撮影制御部１３２と、Ｘ線の照射および検出を行う撮影部１３３として機能する。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、前記ディジタル信号に対して補正する補正処理部１３５、補正した投影データに対して画像再構成する再構成処理部１３６、および、再構成したＣＴ画像を出力する画像表示部１３７として機能する。

　次に、実施形態１のＸ線ＣＴ装置の撮影動作の流れを図１～図３を用いて説明する。図３は、撮影条件入力部１３１のモニタ１２３に表示される撮影条件受付画面１４１の一例を示す図である。

　図２の撮影条件入力部１３１は、図３の撮影条件受付画面１４１をモニタ１２３に表示し、操作者の入力を受け付ける。図３の撮影条件受付画面１４１は、照射するＸ線のエネルギー及び出力量に対応する管電圧、及び管電流時間積を設定するためのＸ線条件設定領域１４２と、再構成画像の範囲を設定する再構成範囲設定領域１４３と、逐次近似再構成に用いる重みを選択する再構成条件設定領域１４４と、撮影部位を設定する撮影部位設定領域１４５から構成される。操作者は、撮影条件受付画面１４１を見ながら、マウス１１２やキーボード１１１等を操作して、Ｘ線条件、再構成範囲、再構成条件、撮影部位等を設定する。以下、さらに詳しく説明する。

　図３ではＸ線条件設定領域１４２の一例として、管電圧値１２０［ｋＶ］、管電流時間積２００［ｍＡｓ］が設定されている。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線を想定したが、２種類以上のＸ線を用いるマルチエネルギーＣＴでは、管電圧及び管電流時間積の項目を追加して同様に行うことができる。

　図３の再構成範囲設定領域１４３において、操作者は二つの再構成範囲（ＦＯＶ）を設定する。第１の再構成範囲（ＦＯＶ）は、画像再構成を行う領域（以下、大ＦＯＶと呼ぶ）２００である（図１１（ａ）参照）。第２の再構成範囲（ＦＯＶ）は、大ＦＯＶの内側で、拡大再構成を行う局所領域（小ＦＯＶと呼ぶ）２１２である。大ＦＯＶ２００および小ＦＯＶ２１２の大きさと中心位置がそれぞれ設定される。本実施形態におけるＦＯＶは、正方形で定義される。図３の例では、大ＦＯＶは一辺６００［ｍｍ］、小ＦＯＶは一辺３００［ｍｍ］であり、大ＦＯＶ２００の中心位置は、回転中心と等しい、Ｘ＝Ｙ＝Ｚ＝０［ｍｍ］に設定され、小ＦＯＶの中心位置は、Ｘ＝５０［ｍｍ］、Ｙ＝５０［ｍｍ］、Ｚ＝０［ｍｍ］であり、回転中心から離れた位置に設定されている。ただし、大ＦＯＶ２００および小ＦＯＶ２１２は、正方形に限ることはなく、円形、長方形、立方体、直方体、球等の任意の形状に設定することも可能である。この場合も本発明を適用できる。

　再構成条件設定領域１４４は、後述する逐次近似再構成に用いる重みを選択するための設定領域であり、実施形態１では用いないため説明しない。実施形態２において説明する。本実施形態１では、予め定めた重みを用い、重みの選択は行わない。

　図３の撮影部位設定領域１４５は、Ｘ線照射対象、または再構成対象を選択する。本実施形態で選択した腹部に限ることはなく、頭部、胸部、肺野等の部位、組織を選択、または操作者が直接範囲を指定してもよい。

　なお、撮影条件受付画面１４１は、図３の画面構成に限定されるものではない。また、撮影条件受付画面１４１で設定を受け付けるＸ線条件、再構成範囲、再構成条件および撮影部位の設定を予めＨＤＤ装置１１５に保存しておくことも可能である。その場合、毎回操作者が入力する必要はなく、撮影条件入力部１３１がＨＤＤ装置１１５から設定条件を読み出せばよい。

　次に、図２の撮影部１０２は、撮影条件入力部１３１が受け付けた撮影条件に応じて、Ｘ線撮影を行う。操作者がマウス１１２やキーボード１１１等を用いて撮影開始を指示すると、この撮影開始の指示を受けて、撮影部１０２内の撮影制御部１３２は、寝台制御器１１８に撮影開始を指示する。寝台制御器１１８は、寝台５を回転板４の回転軸方向に移動させるよう制御する。そして被写体６の位置が指定された撮影位置と一致した時点で、寝台５の移動を停止させる。これにより被写体６の配置を終了する。

　一方、撮影制御部１３２は、ガントリー制御器１１６に撮影開始を指示する。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の撮影位置への配置が終了した時点で、撮影制御部１３２は、Ｘ線制御器１１７に撮影部１０２のＸ線管１のＸ線照射タイミング、及び、Ｘ線検出器２の撮影タイミングを指示する。Ｘ線制御器１１７は、この指示に従ってＸ線管１からＸ線を照射させ、Ｘ線検出器２は、Ｘ線を検出して撮影を開始する。また、Ｘ線制御器１１７は、例えば操作者が設定したＸ線管１の管電圧および管電流時間積により、照射するＸ線のエネルギースペクトルと出力量を決定する。

　なお、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回転毎または１回転中に管電圧を高速に切り替えて２種類以上のエネルギースペクトルを有するＸ線を照射し、撮影データを取得するマルチエネルギーＣＴにも適用できる。

　図２の信号収集部１３４は、Ｘ線検出器２の出力信号を、ＤＡＳ１１９によってディジタル信号に変換し、メモリ１２０に保存する。このデータに対し、補正処理部１３５では、Ｘ線の検出信号のゼロ値を較正するオフセット補正や、投影角度毎に検出した信号成分のばらつきを補正するリファレンス補正や、検出素子間の感度を補正する公知のエアキャリブレーション処理等の補正を行い、被写体６の測定投影データを取得する。この信号収集部１３４と補正処理部１３５によって取得された測定投影データは、再構成処理部１３６に送られる。

　図４に、再構成処理部１３６のさらに詳しい機能構成を示す。再構成処理部１３６は、局所測定投影データ抽出部１５３と、小ＦＯＶ像を逐次再構成する第２逐次近似再構成部１５５とを備えている。局所測定投影データ抽出部１５３は、信号収集部１３４と補正処理部１３５によって取得された測定投影データから、被写体６の大ＦＯＶ２１０についての第１のＣＴ画像（大ＦＯＶ像）を再構成し、第１のＣＴ画像から小ＦＯＶ２１２に対応する局所測定投影データを測定投影データから抽出する。抽出方法の詳細は後述する。このとき、局所測定投影データ抽出部１５３は、大ＦＯＶについての第１のＣＴ画像を再構成する際に、逐次近似再構成を行う第１逐次近似再構成部１５２を備えている。具体的には、第１逐次近似再構成部１５２は、第１のＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、測定投影データとが等しくなるように、第１のＣＴ画像を逐次修正する。局所測定投影データ抽出部１５３は、逐次修正された第１のＣＴ画像から小ＦＯＶ２１２に対応する局所測定投影データを抽出する。

　第２逐次近似再構成部１５５は、局所測定投影データ抽出部１５３が抽出した局所測定投影データから小ＦＯＶについての第２のＣＴ画像（小ＦＯＶ像）を再構成し、第２のＣＴ画像を計算により順投影して求めた局所計算投影データと、局所測定投影データとが等しくなるように逐次的に第２のＣＴ画像を修正する。

　このように、局所測定投影データ抽出部１５３では、局所測定投影データを抽出するために、大ＦＯＶについての第１のＣＴ画像を逐次近似再構成により高精度に生成することができるため、この高精度の第１のＣＴ画像から精度よく小ＦＯＶに対応する局所測定投影データを抽出できる。よって、精度の高い局所測定投影データから、逐次再構成により高精度の第２のＣＴ画像を生成することができる。

　次に、図５の機能ブロック図を用いて、第１逐次近似再構成部１５２を含めた局所測定投影データ抽出部１５３、および、第２逐次近似再構成部１５５の詳しい機能構成について説明する。第１逐次近似再構成部１５２は、図５のように、大ＦＯＶ解析的再構成部１６１、大ＦＯＶ順投影部１６２、差分部（データ比較部）１６３、大ＦＯＶ逆投影処理部１６４、および、大ＦＯＶ画像更新部１６５を含む。局所測定投影データ抽出部１５３は、上記第１逐次近似再構成部１５２の他に、背景画像作成部１６７、背景画像順投影部１６８および差分部（データ比較部）１６９を備えている。第２逐次近似再構成部１５５は、小ＦＯＶ解析的再構成部１７０、小ＦＯＶ順投影部１７１、差分部（データ比較部）１７２、小ＦＯＶ逆投影処理部１７３、および、小ＦＯＶ画像更新部１７４を含む。

　これらの各機能ブロックは、図６、図７のように動作して、精度の高い局所測定投影データを抽出し、小ＦＯＶ像を精度よく再構成する。

　図５に示す大ＦＯＶ解析的再構成部１６１は、図６のステップ１８１において、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて、補正処理部１３５で補正した測定投影データＲ（ｉ）から被写体のＣＴ値を表す大ＦＯＶ像（λ^ｋ＝０（ｊ））を計算する。ここでｉ、ｊはそれぞれＸ線検出器２の検出素子の番号と、画像の画素番号を示し、ｋは逐次近似再構成の更新回数を示す。

　計算した大ＦＯＶ像を初期画像とし、逐次的に修正する。すなわち、ステップ１８２において、計算中の更新回数ｋが予め設定された更新回数Ｋより小さいならば、ステップ１８３～１８６により、大ＦＯＶ像を修正する。

　画像を修正するアルゴリズムとして、例えば逐次近似再構成手法の一つであるＳＰＳ（Ｓｅｐａｒａｂｌｅ－Ｐａｒａｂｏｌｏｉｄａｌ－Ｓｕｒｒｏｇａｔｅ）を用いる。このＳＰＳは、式（１）で表される。

　式（１）において、λ^ｋ（ｊ）は、計算中の更新回数ｋにおける大ＦＯＶ像の画素ｊの画素値を表し、Ｊ個の画素で構成されているものとする。Ｗ（ｉ）は、画像を修正する割合を表す重みであり、予め定めた値である。大ＦＯＶ像は、一般的な２次元（ｘ、ｙ方向）の断層像だけでなく、１次元データ（ｘ方向）、体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ、ｙ、ｚ方向）、または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）にも適用可能である。以下、具体的に説明する。

　大ＦＯＶ順投影部１６２は、ステップ１８３において、式（２）を計算することにより、大ＦＯＶ像（λ^ｋ（ｊ））の画素を順投影処理し、計算投影データを取得する。ｌは、更新対象の画素ｊとＸ線検出器ｉを結ぶライン上にＬ個の画素がある場合、それらの画素の番号を表す。Ｃ（ｉ、ｌ）は、画素ｌがＸ線検出器ｉに寄与する割合を表し、Ｘ線検出器の位置や順投影計算、または逆投影計算の手法によって異なる。

　次に差分部１６３は、ステップ１８４において、式（３）のように測定投影データＲ（ｉ）から式（２）の計算投影データを減算し、更新投影データΔＲ^ｋ（ｉ）を求める。

　次に大ＦＯＶ逆投影処理部１６４は、ステップ１８５において、式（４）に示す更新投影データを逆投影処理し、更新画像Δλ^ｋ（ｊ）を取得する。Ｗ（ｉ）は、画像を修正する割合を表す重みであり、予め定めた値である。

　次に大ＦＯＶ画像更新部１６５は、ステップ１８６において、式（５）を計算することにより、更新画像を用いて修正した大ＦＯＶ像（λ^ｋ＋１（ｊ））を求める。

　以上のように、ステップ１８３～１８６を終了後、ステップ１８７において、更新回数ｋはｋ＋１にインクリメントされ、ステップ１８２に戻ることによりループ処理が行われる。このとき、インクリメント後の更新回数ｋが予め設定された更新回数Ｋと等しければ更新終了となり、大ＦＯＶ像が出力される。

　このように大ＦＯＶ像は、逐次近似再構成により生成されているため、これを投影した計算投影データが、測定投影データとよく一致するように作成されている。

　背景画像作成部１６７は、ステップ１８８において、大ＦＯＶ像の画素のうち、図３の再構成範囲設定領域１４３において操作者が設定した小ＦＯＶの画素値を空気のＣＴ値－１０００［ＨＵ］で置換する。これにより、小ＦＯＶ外のみの背景画像が作成される。

　次に背景画像順投影部１６８は、ステップ１８９において、式（２）を計算することにより、背景画像（λ^ｋ（ｊ））を順投影処理し、背景投影データを求める。

　次に差分部１６９は、ステップ１９０において、式６を計算することにより、測定投影データＲ（ｉ）から背景投影データを減算し、局所測定投影データＲ_ｒ（ｉ）を求める。

　上述のように、大ＦＯＶ像は、逐次近似再構成処理により再構成されているため、その計算投影データは測定投影データとよく一致する。このため、大ＦＯＶ像から背景画像を作成し、その計算投影データを測定投影データから差し引くことにより、測定投影データから小ＦＯＶに対応する局所測定投影データＲ_ｒ（ｉ）を精度よく抽出することができる。よって、以下のように、第２逐次近似再構成部１５５が局所測定投影データＲ_ｒ（ｉ）を用いて逐次近似再構成を行うことにより、精度の高い小ＦＯＶ像を作成することができる。

　具体的には、第２逐次近似再構成部１５５の小ＦＯＶ解析的再構成部１７０は、局所測定投影データＲ_ｒ（ｉ）に対して、図７のステップ１９１において、公知であるＦｅｌｄｋａｍｐ法等の解析的再構成手法を用いて小ＦＯＶ像（λ_ｒ ^ｋ＝０（ｊ））を計算する。

　次に、計算した小ＦＯＶ像を逐次近似再構成手法の初期画像とし、逐次的に画像を修正する。ステップ１９２において、計算中の更新回数ｋが予め設定された更新回数Ｋより小さいならば、ステップ１９３～１９６の局所測定投影データＲ_ｒ（ｉ）を用いて画像を修正する。画像を修正するアルゴリズムとして、例えば逐次近似再構成手法の一つであるＳＰＳを用いる場合、式（７）を計算することにより画像を修正する。

　式（７）において、λ_r ^ｋ（ｊ）は、計算中の更新回数ｋにおける小ＦＯＶ像の画素ｊの画素値を表し、Ｊ個の画素で構成されているものとする。Ｗ_r（ｉ）は、画像を修正する割合を表す重みであり、予め定めた値である。小ＦＯＶ像は、一般的な２次元（ｘ、ｙ方向）の断層像だけでなく、１次元データ（ｘ方向）、体軸方向ｚに像を重ね合わせた３次元データ（ｘ、ｙ、ｚ方向）、または３次元に時間方向ｔを考慮した４次元データ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）にも適用可能である。以下、具体的に説明する。

　小ＦＯＶ順投影部１７０は、ステップ１９３において、上述の式（２）において大ＦＯＶ像（λ^ｋ（ｊ））の表記を小ＦＯＶ像（λ_ｒ ^ｋ（ｊ））に置換した数式を用いて、局所領域の計算投影データ（局所計算投影データ）を求める。次に差分部１７２は、ステップ１９４において、式（３）において大ＦＯＶ像（λ^ｋ（ｊ））を小ＦＯＶ像（λ_ｒ ^ｋ（ｊ））に置換した数式を計算することにより、局所更新投影データΔＲ_ｒ ^ｋ（ｉ）を求める。次に小ＦＯＶ逆投影処理部１７３は、ステップ１９５において、式（４）に示す大ＦＯＶ像（λ^ｋ（ｊ））を小ＦＯＶ像（λ_ｒ ^ｋ（ｊ））に置換した数式を計算することにより、局所更新投影データ△Ｒ_ｒ ^ｋ（ｉ）を逆投影処理し、更新画像Δλ_ｒ ^ｋ（ｊ）を取得する。重みＷ_ｒ（ｉ）は、予め定めた値が用いられる。

　次に小ＦＯＶ画像更新部１７４は、ステップ１９６において、式（５）において大ＦＯＶ像（λ^ｋ（ｊ））を小ＦＯＶ像（λ_ｒ ^ｋ（ｊ））に置換した数式を計算することにより、更新画像を用いて修正した小ＦＯＶ像λ_ｒ ^ｋ＋１（ｊ）を求める。

　以上のようにステップ１９３～１９６を終了後、ステップ１９７において、更新回数ｋはｋ＋１にインクリメントされ、ステップ１９２に戻ることによりループ処理が行われる。このとき、インクリメント後の更新回数ｋが予め設定した更新回数Ｋと等しければ更新終了となり、ステップ１９８において、画像表示部１３７は小ＦＯＶ像（第２のＣＴ画像）を出力する。

　以上、ステップ１８１～１９８では、逐次近似再構成手法における拡大再構成技術の計算手順を示した。拡大再構成技術において、小ＦＯＶ像のＣＴ値精度は、局所測定投影データの精度に依存するが、本実施形態では、局所測定投影データを抽出するために大ＦＯＶ像の逐次近似再構成を行うため、背景画像の領域について測定投影データと精度よく一致した背景画像の計算投影データを得ることができる。よって、測定投影データから背景画像の計算投影データを差し引くことにより精度の高い局所測定投影データを抽出できる。

　実施形態１の式（１）または式（７）で示した逐次近似再構成手法は一例であり、公知であるＯＳ－ＳＰＳ、ＰＷＬＳ、ＯＳ－ＰＷＬＳ、ＡＳＩＲＴ、ＭＳＩＲＴ、ＧＲＡＤＹ、ＣＯＮＧＲ、ＡＲＴ、ＳＡＲＴ、ＭＬ－ＥＭ、ＯＳ－ＥＭ、ＦＩＲＡ、ＲＡＭＬＡ、ＤＲＡＭＡ等、他の手法に適用しても構わない。

　最後に、画像表示部１３７では、計算したＣＴ画像をモニタ１２３に表示し、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接続し、前記端末との間でＣＴ画像を送受信することも可能である。

　本実施形態で説明した被写体とは撮影対象を意味し、被写体６と、被写体６を支える寝台５とを包含する。なお、被写体６は、人体に限らず、ファントムや機械等の検査対象の物体であってもよい。

　なお、本実施形態では、局所測定投影データを再構成したが、本実施形態に限ることなく、背景画像を大ＦＯＶ像の画素サイズで固定した状態で、小ＦＯＶ像を再構成し、小ＦＯＶ像、および背景画像を同時に逐次修正する方法を用いることもできる。その場合、背景画像の修正に用いる更新回数と、小ＦＯＶ像の修正に用いる更新回数を必ずしも一致させる必要はなく、一方の修正を終了した場合でも、もう一方の修正を続行させても構わない。

　本実施形態では、一周分の回転から取得した測定投影データを用いて、ＣＴ画像を再構成したが、一周に限定することはなく、公知であるハーフ再構成にも適用可能である。このとき完全な計測領域は、ハーフ再構成において完全収集条件を満たす回転角度を取得した領域とする。

　本実施形態ではノーマルスキャン方式を想定したが、テーブル５の動作、停止の順番に一定間隔で繰り返し、ノーマルスキャンを行うステップアンドシュート方式や、テーブルを動かしながら撮影する螺旋スキャン方式に対しても、本発明を適用しても良いことは言うまでも無い。

　本実施形態では、一例として生体用のＸ線ＣＴ装置を示したが、爆発物検査や製品検査等の非破壊検査を目的としたＸ線ＣＴ装置に本発明を適用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＞
　つぎに、実施形態２のＸ線ＣＴ装置について説明する。実施形態１では、大ＦＯＶを逐次近似再構成する第１逐次近似再構成部１５２は、式（１）により逐次近似再構成する際の重みＷ（ｉ）として予め定めた値を用いる構成であった。同様に、小ＦＯＶを逐次近似再構成する第２逐次近似再構成部１５５は、式（７）により逐次近似再構成する際の重みＷ_ｒ（ｉ）として予め定めた値を用いる構成であった。これに対し、実施形態２では、大ＦＯＶ像の逐次近似再構成の重みＷ（ｉ）または小ＦＯＶ像の逐次近似再構成に用いる重みＷ_ｒ（ｉ）を、大ＦＯＶ像または小ＦＯＶ像の誤差の種類に応じて、適切な種類の重みに設定することで小ＦＯＶ像におけるＣＴ値精度の低下を抑制する。

　大ＦＯＶ像の逐次近似再構成の重みＷ（ｉ）および小ＦＯＶ像の逐次近似再構成に用いる重みＷ_ｒ（ｉ）に用いることができる重みの種類には、一定値重み（定数）と統計値重みの２種類がある。

　重みＷ（ｉ）またはＷ_ｒ（ｉ）として一定値重みを用いる場合、Ｘ線検出器２の検出素子の番号（画素番号）ｉに関わらず、Ｗ（ｉ）またはＷ_ｒ（ｉ）に一定値重み（定数）を設定する。ここで、一定値重み（定数）の値の大きさは、どのような値であっても同様の効果が得られる。その理由は、上述の式（１）および式（７）から明らかなように、分母分子にＷ（ｉ）またはＷ_ｒ（ｉ）が含まれるためである。

　重みＷ（ｉ）またはＷ_ｒ（ｉ）に統計値重みを用いる場合、Ｘ線検出器２の番号ｉの検出素子の出力信号の値に基づいて定めた（例えば、比例した）重みの大きさをＷ（ｉ）またはＷ_ｒ（ｉ）として設定する。すなわち、ｍ番目の検出素子の出力信号が大きければ重みＷ（ｍ）を大きく、ｎ番目の検出素子の出力信号が小さければ重みＷ（ｎ）は小さく設定される。

　重みＷ（ｉ）またはＷ_ｒ（ｉ）に一定値重みまたは統計値重みを設定した場合の、効果を図１０（ａ）、（ｂ）を用いて説明する。図１０（ａ）は、各投影角度におけるＸ線検出器２の中心に位置する中心検出素子ｉ＝１、ｉ＝２・・・、ｉ＝Ｉの重みＷ（ｉ）として、一定の重みを付与し、逆投影計算した画像を示す。図１０（ｂ）は、中心検出素子ｉ＝１、ｉ＝２・・・、ｉ＝Ｉの重みＷ（ｉ）として、統計値重みを付与し、逆投影計算した画像を示す。図１０（ａ），（ｂ）において、グレーの濃さがそれぞれの画素の値（ＣＴ値）を示している。図１０（ａ）のように、一定値重みを用いた場合、投影角度に依存せず、画素の値が連続的に変化することが分かる。一方、図１０（ｂ）のように、統計値重みを用いた場合、投影角度に依存した画素値が離散的に変化することがわかる。なお、図１０（ａ）、（ｂ）では、中心検出素子の重みについてのみ逆投影した画像を示しているが、チャネル方向、またはスライス方向に設置される検出素子の重みに関しても、重みの種類によって同様に画像が修復される作用が得られることはいうまでもない。

　図１０（ａ）のように、逐次近似再構成の際に、検出素子番号ｉに関わらず、一定値重みを用いることにより、全ての検出素子の更新投影データから投影角度に依存せず、画像を修正することができる。これにより、ＣＴ画像は、修正による画素間のばらつきが小さく、一様な画質改善の効果が得られる。例えば、Ｘ線が透過する被写体の条件に応じて測定投影データの値が異なるビームハードニング効果が生じている場合であっても、一定値重みを用いることにより、一部の投影角度の投影データの修正が強調されることがなく、一様な画質改善の効果を得ることができる。また、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差についても、一定値重みを用いることにより、各投影角度の更新投影データから等しい割合で画像が修正されるため、一部の投影角度による修正が強調されることがなく、ＣＴ値の精度の低下を抑制できる。一定値重みを用いる短所としては、計測した測定投影データのノイズは、全てのＸ線検出器で等しいと仮定するため、統計値重みを用いた場合のようにノイズ低減効果を十分に得られない場合がある、という点である。

　一方、逐次近似再構成において、検出素子番号ｉの検出素子の出力信号の大きさに応じた統計値重みを用いることにより、検出素子で計測した投影データのノイズに応じて、画像を修正する割合を変化させることができる。これにより、ノイズの低い投影データを中心に画像が修正され、量子ノイズ、回路ノイズ、ストリークアーチファクトを効果的に低減できる。統計値重みを用いる短所として、ビームハードニング効果の大きい投影角度の投影データに対して、重みに応じて修正が強調されることがあり、一様な画質改善の効果を見込めない。これにより、ＣＴ値精度を低下させることがある。

　実施形態２は、一定値重みと統計値重みの上記特徴を生かして、画像によって適切な種類の重みに設定することで小ＦＯＶ像におけるＣＴ値精度の低下を抑制する。

　以下、実施形態２のＸ線ＣＴ装置のうち実施形態１のＸ線ＣＴ装置と同様の構成については説明を省略し、相違する構成について説明する。

　図８および図９に示すように、局所測定投影データ抽出部１５３内には、大ＦＯＶ像の逐次近似再構成する際の重みＷ（ｉ）を選択する大ＦＯＶ重み選択部１５１が配置され、第２逐次近似再構成部１５５内には、小ＦＯＶ像の逐次近似再構成する際の重みＷ_ｒ（ｉ）を選択する小ＦＯＶ重み選択部１５４が配置されている。

　なお、実施形態２において、大ＦＯＶ重み選択部１５１は、解析的再構成部１５２の前に構成されているが、本実施形態に限ることなく、解析的再構成部１５２の後に構成してもよい。

　図３の撮影条件受付画面１４１には、再構成条件設定領域１４４が設けられ、操作者は大ＦＯＶ像および小ＦＯＶ像の逐次近似再構成に用いる重みＷ（ｉ）、Ｗ_ｒ（ｉ）を自動的に決定するモード１２４、および、重みを手動で選択するモード１２５が表示され、操作者がどちらかを選択できるように構成されている。

　重み自動決定モード１２４内には、アーチファクトのうち、ストリークアーチファクトを優先的に低減する２種類のモード１４６，１４７が選択可能に表示されている。このうち、モード１４６は、大ＦＯＶ像から小ＦＯＶ像を除いた背景画像と、小ＦＯＶ像（局所領域）の両方にストリークアーチファクトが大きい場合に両方を低減する処理を行うモードである。モード１４７は、大ＦＯＶ背景画像のみにストリークアーチファクトが大きい場合に、背景画像のストリークアーチファクトを低減する処理を行うモードである。また、重み自動決定モード１２４内には、ＣＴ値の精度を維持しながらビームハードニングを低減する２種類のモード１４８，１４９も表示されている。モード１４８は、背景画像と、小ＦＯＶ像（局所領域）の両方にビームハードニング効果が大きい場合に両方を低減するモードである。モード１４９は、背景画像のみにビームハードニング効果が大きい場合にこれを低減するモードである。

　また、重み手動決定モード１２５内には、大ＦＯＶ像の逐次近似再構成に用いる重みＷ（ｉ）として、統計値重み、一定値重み、または、修正無しのいずれか手動で選択する領域１２６と、小ＦＯＶ像の逐次近似再構成に用いるＷ_ｒ（ｉ）として、統計値重み、一定値重み、または、修正無しのいずれかを手動で選択する領域１２７が備えられている。

　重み自動決定モード１２４において、低ストリークアーチファクト優先（背景および局所領域内のストリークアーチファクトが大きい場合）モード１４６が操作者により選択されている場合、図８の大ＦＯＶ重み選択部１５１および小ＦＯＶ重み選択部１５４は、重みＷ（ｉ）およびＷ_ｒ（ｉ）としていずれも統計値重みを選択し、それぞれ第１および第２逐次近似再構成部１５２、１５５に設定する。これにより、大ＦＯＶ像および小ＦＯＶ像のストリークアーチファクト、量子ノイズおよび回路ノイズを効果的に低減させることができる。

　次に、低ストリークアーチファクト優先（背景のみストリークアーチファクトが大きい場合）モード１４７が操作者により選択されている場合、図８の大ＦＯＶ重み選択部１５１は、重みＷ（ｉ）として統計値重みを選択し、小ＦＯＶ重み選択部１５４は、重みＷ_ｒ（ｉ）として一定値重みを選択する。これにより、背景画像（大ＦＯＶ像）のストリークアーチファクト、量子ノイズおよび回路ノイズを効果的に低減させることができるとともに、小ＦＯＶ像では、ビームハードニング効果、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差を低減できる。よって、特に大ＦＯＶ像の背景画像に大きなストリークアーチファクトが発生する場合など、大ＦＯＶ像と小ＦＯＶ像に生じる異なる種類の誤差を低減でき、ＣＴ値精度の低下を抑制できる。

　ＣＴ値精度優先（背景および局所領域内のビームハードニング効果が大きい場合）モード１４８が操作者に選択されている場合、大ＦＯＶ重み選択部１５１および小ＦＯＶ重み選択部１５４は、重みＷ（ｉ）およびＷ_ｒ（ｉ）としていずれも一定値重みを選択する。これにより、大ＦＯＶ像および小ＦＯＶ像のビームハードニング効果、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差を低減できる。

　次に、ＣＴ値精度優先（背景のみビームハードニングが大きい場合）モード１４９が操作者に選択されている場合、大ＦＯＶ重み選択部１５１は、重みＷ（ｉ）として一定値重みを選択し、小ＦＯＶ重み選択部１５４は、重みＷ_ｒ（ｉ）として統計値重みを選択する。これにより、背景画像（大ＦＯＶ像）のビームハードニング効果、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差を低減させることができるとともに、小ＦＯＶ像では、ストリークアーチファクト、量子ノイズおよび回路ノイズを効果的に低減できる。よって、特に大ＦＯＶ像の背景画像にビームハードニング効果が発生する場合など、大ＦＯＶ像と小ＦＯＶ像に生じる異なる種類の誤差を低減でき、ＣＴ値精度の低下を抑制できる。

　また重み手動選択モード１２５では、大ＦＯＶ重み選択部１５１は、図３の領域１２６で手動で選択された重みの種類を重みＷ（ｉ）として選択する。小ＦＯＶ重み選択部１５４は、図３の領域１２７で手動で選択された重みの種類を重みＷ_ｒ（ｉ）として選択する。これにより、それぞれの組み合わせにより、上述のモード１４６～１４９の場合と同様の効果が得られる。また、いずれの場合も、修正無しが選択された場合には画像を修正しない。

　拡大再構成技術において、小ＦＯＶ像のＣＴ値精度は、局所測定投影データの精度に依存する。この精度を低下させる要因として、主に大ＦＯＶ像におけるＣＴ値精度の低下が挙げられる。例えば、量子ノイズ、回路ノイズ、ストリークアーチファクト、ビームハードニング効果、不完全再構成による誤差、リファレンス補正の誤差等が挙げられる。不完全再構成の一例として、解析的再構成手法では、ＦＯＶの周辺部で一部の投影角度のデータが計測されない場合、誤差が増加する。背景領域の画像に生じた誤差は、順投影計算した背景投影データを通じて、局所測定投影データの精度を低下させる。これにより、小ＦＯＶ像は低精度の局所測定投影データを用いて修正されるため、ＣＴ値精度が低下する。これに対し、実施形態２では、大ＦＯＶ像、または小ＦＯＶ像の修正に用いる重みＷ（ｉ）、Ｗ_ｒ（ｉ）を大ＦＯＶ像、または小ＦＯＶ像の誤差の種類に応じて、変化させることで小ＦＯＶ像におけるＣＴ値精度の低下を抑制できる。

　実施形態２の有効性を検証するため、量子ノイズを考慮した条件でシミュレーション実験を行った。撮影するファントムは楕円形状の人体腹部を想定して設定した。人体腹部のファントムは、生体組織に近い水のＣＴ値を有する構造を成している。

　大ＦＯＶ２００の原画像を図１１（ａ）に示す。図１１（ａ）の円２１１は、円形内の完全収集領域２４１と、円形外の非完全収集領域２４４の境界を示す。この場合、完全収集領域２４１は、一回転分の投影角度で投影データが収集される領域であり、非完全収集領域２４４は、完全収集領域２４１に対して、一部の投影角度の投影データが収集されない領域である。

　図１１（ｂ）は、小ＦＯＶ２１２について、従来の解析的再構成法であるＦＢＰ法で得た画像である。

　図１１の（ｃ）～（ｅ）は、図１１（ａ）の大ＦＯＶ（＝５５０［ｍｍ］）２００について再構成した大ＦＯＶ像に拡大再構成技術を適用し、小ＦＯＶ（＝２５０［ｍｍ］）２１２の小ＦＯＶ像を逐次近似再構成のシミュレーションにより得た結果である。図１１（ｃ）～（ｅ）の逐次近似再構成の初期画像λ_ｒ ^ｋ＝０（ｊ）は、図１１（ｂ）に示した画像である。図１１（ｃ）は、大ＦＯＶ像の修正無（画像を修正しない）、小ＦＯＶ像の修正の重みＷ_ｒ（ｉ）として統計値重みを用いた場合である。図１１（ｄ）は、大ＦＯＶ像および小ＦＯＶ像の修正の重みＷ（ｉ）およびＷ_ｒ（ｉ）にいずれも統計値重みを用いた場合である。図１１（ｅ）は、大ＦＯＶ像の修正の重みＷ（ｉ）に一定値重みを用い、小ＦＯＶ像の修正の重みＷ_ｒ（ｉ）に統計値重みを用いた場合である。図１１（ｂ）～（ｅ）は、ウィンドウレベル（以下、ＷＬ）＝－１５［ＨＵ］、ウィンドウ幅（以下、ＷＷとする）＝２００［ＨＵ］である。なお、図１１（ｃ）～（ｅ）の逐次近似再構成には、公知であるサブセット法を用いたＯＳ－ＳＰＳを用い、大ＦＯＶ像の更新回数を５０回とし、小ＦＯＶ像の更新回数を２０回、サブセット数＝２４としてシミュレーションした。

　図１１（ｆ）～（ｈ）は、図１１（ｃ）～（ｅ）に示す逐次近似再構成手法の結果から、図１１（ｂ）に示す従来の解析的再構成法であるＦＢＰ法の結果との差分をとった画像である。図１１（ｆ）～（ｈ）は、ＷＬ＝０［ＨＵ］、ＷＷ＝１００［ＨＵ］である。

　図１１（ｃ）～（ｈ）の画像を評価すると、大ＦＯＶ像の修正無（画像を修正しない）、小ＦＯＶ像の修正の重みＷ_ｒ（ｉ）として統計値重みを用いた図１１（ｃ）の画像は、矢印の箇所でＣＴ値精度の低下が見られる。また、大ＦＯＶ像および小ＦＯＶ像の修正の重みＷ（ｉ）およびＷ_ｒ（ｉ）にいずれも統計値重みを用いた図１１（ｄ）の画像と図１１（ｂ）のＦＢＰ法の画像との差分をとった図１１（ｇ）の画像は、矢印の箇所でわずかなＣＴ値精度の低下が見られる。これらに対して、大ＦＯＶ像の修正の重みＷ（ｉ）に一定値重みを用い、小ＦＯＶ像の修正の重みＷ_ｒ（ｉ）に統計値重みを用いた図１１（ｅ）の画像では、ＣＴ値の精度低下は見られない。この図１１（ｅ）の画像と図１１（ｂ）の画像との差分をとった図１１（ｈ）の画像でも、ＣＴ値精度の低下は見られない。

　一方、図１１（ｉ）は、図１１（ｆ）～（ｈ）の画像を評価するための円形の関心領域（以下、ＲＯＩとする）の位置を示す説明図である。図１１（ｉ）のように画像の上段にＲＯＩ２１３、中段にＲＯＩ２１４、下段にＲＯＩ２１５をそれぞれ設定される。

　図１１（ｊ）のグラフは、図１１（ｉ）に示すＲＯＩ２１３～２１５内のＣＴ値を定量的に計測した結果である。縦軸の差分ＣＴ値は、図１１（ｂ）のＦＢＰ法との差分後のＣＴ値を表しており、０に近づくほど拡大再構成技術によるＣＴ値精度の低下を抑制できたことを示す。図１１（ｊ）より、図１１（ｈ）の画像が、最も差分ＣＴ値が小さいことがわかる。これにより、原図に不完全再構成による誤差がある場合、大ＦＯＶ像の修正に一定値重みを用い、小ＦＯＶ像の修正に統計値重みを用いる方法が有効であることが示された。

　＜実施形態３＞
　次に実施形態３として、実施形態１、２の一部を変更した、逐次近似再構成ソフトウェアを搭載するＸ線ＣＴ装置について説明する。

　実施形態３のＸ線ＣＴ装置では、大ＦＯＶ像、または小ＦＯＶ像に対して用いる重みの種類を逐次近似再構成の途中で変化させる点が実施形態１または２と異なる。以下、実施形態３のＸ線ＣＴ装置の要部について説明する。その他の構成は実施形態１、または実施形態２で説明したＸ線ＣＴ装置の構成および動作と同様であるので、ここでは説明を省略する。

　図１２に、実施形態３においてモニタ１２３に表示される撮影条件受付画面１４１を示す。図１２のように、再構成条件設定領域１４４において、操作者が重み自動決定モード１２４を選択する場合、高精度モードと短時間モードのうちのいずれかを選択する高精度／短時間モード２１６が設けられている。他の構成は、図３と同様である。

　高精度／短時間モード２１６のうち短時間モードを操作者が選択した場合には、実施形態２と同様に重み自動決定モード１２４および重み手動選択モード１２５における操作者の選択に応じて、大ＦＯＶ重み選択部１５１および小ＦＯＶ重み選択部１５４が重みの種類を選択する。

　高精度／短時間モード２１６のうち高精度モードを操作者が選択した場合、大ＦＯＶ重み選択部１５１は、大ＦＯＶ像の修正に用いる重みＷ（ｉ）として、まず統計値重みを選択して、予め定めた十分な更新回数であるｋ_１回（図６のステップ１８２）逐次近似再構成を繰り返した後、修正に用いる重みＷ（ｉ）を一定値重みに変更して、ｋ_１回よりも少ない更新回数であるｋ_２回逐次近似再構成を繰り返し実行させる。

　これにより、大ＦＯＶ像の背景画像の量子ノイズ、回路ノイズ、ストリークアーチファクトを低減できるとともに、背景画像のビームハードニング効果、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差も低減できる。これにより、大ＦＯＶ像に生じる異なる種類の誤差に対して、統計値重みと一定値重みの長所を利用することでいずれも低減できる。

　このとき、重みとして、最初に統計値重みを、その後一定値重みを用い、かつ、更新回数ｋ_１、ｋ_２は、ｋ_１＞ｋ_２と設定する理由は、以下の通りである。

　逐次近似再構成手法においては、重みの種類が統計値重みか一定値重みかに関わらず、更新回数の小さい前半時点では、ＣＴ画像の低周波成分が主に修正される。低周波成分は、画像のＣＴ値が緩やかに変化する特徴を持ち、ＲＯＩ内におけるＣＴ値の平均値が大きく変動する。低周波成分の代表例として、ビームハードニング効果、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差が挙げられる。一方、更新回数の大きい修正の後半時点では、高周波成分が主に修正される。高周波成分の代表例としては、構造物のエッジ部分の修正や、量子ノイズ、ストリークアーチファクトの強調等のＣＴ値が急峻に変化する特徴を持つ誤差があげられる。

　画像の修正において、低周波成分および高周波成分の変化は、低周波成分や高周波成分のノイズや誤差が画像に含まれている場合には、それを低減する方向に作用するが、ノイズや誤差が画像に含まれていない場合には、逆に低周波成分や高周波成分のノイズや誤差を生じさせてしまう方向に作用する。

　このため、まず統計値重みを用いて、小さい更新回数を設定した場合、高周波成分の量子ノイズ、ストリークアーチファクトは低下しないが、統計値重みを用いて、十分大きい更新回数を設定した場合、高周波成分である量子ノイズ、ストリークアーチファクトを低下させることができる。このように統計値重みを用いた修正の後に、一定値重みを用いて小さい更新回数を設定した場合、低周波成分であるビームハードニング効果、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差によるＣＴ値精度の低下を抑制できる。しかし、一定値重みを用いて、十分大きい更新回数まで更新を継続した場合、統計値重みによる修正で一旦低減されていた高周波成分に変化を生じさせてしまい、高周波成分である量子ノイズ、回路ノイズ、ストリークアーチファクトを増加させることがある。

　また、最初に一定値重みを用いて、小さい更新回数を設定した場合、低周波成分であるビームハードニング効果を低減させることができるが、一定値重みを用いて、十分大きい更新回数を設定しても、ストリークアーチファクトを十分低下させることは難しい。このように一定値重みを用いた修正の後に、統計値重みを用いて小さい更新回数を設定した場合、一旦低減されていた低周波成分に逆に変化を生じさせ、ビームハードニング効果を逆に強調して増加させてしまう方向に働く。このため、統計値重みで十分大きい更新回数まで更新した場合、高周波成分のストリークアーチファクトを低減できても、増加した低周波のビームハードニング効果は低減できない。

　このため、実施形態３では、最初に統計値重みを用いて大きな更新回数ｋ_１で逐次近似再構成を行い、その後一定値重みを用い、小さい更新回数ｋ_２で逐次近似再構成を行う。これにより、大ＦＯＶ像に生じる異なる種類の誤差に対して、統計値重みと一定値重みの長所を利用することができ、ストリークアーチファクトとビームハードニング効果を低減することができる。

　また、小ＦＯＶについても、同様に最初に、小ＦＯＶ重み選択部１５４が、まず、統計値重みで大きな更新回数ｋ_３で逐次近似再構成を行い、その後一定値重みを用い、小さい更新回数ｋ_４で逐次近似再構成を行う。これにより、ストリークアーチファクトとビームハードニング効果をさらに低減することができる。

　本実施形態３では、大ＦＯＶ像、および小ＦＯＶ像のどちらに対しても、逐次近似再構成の途中で重みの種類を変更することについて説明したが、大ＦＯＶ像、または小ＦＯＶ像のどちらか一方のみについて、逐次近似再構成の途中で重みの種類を変更し、他方は、統計値重みまたは一定値重みの一方の重みを用いる構成にすることも可能である。

　なお、本実施形態３では、大ＦＯＶ像と小ＦＯＶ像の重みの変更について個別に説明したが、大ＦＯＶ像の修正は、局所測定投影データの精度低下を抑制する作用があり、小ＦＯＶ像の修正は、ＣＴ値の精度低下を抑制する効果が得られる。このように、大ＦＯＶ像と小ＦＯＶ像によって重みの変更の作用・効果が異なる。

　実施形態３の有効性を検証するため実験を行った。撮影するファントムは、骨盤を模擬した人体ファントムを用いた。使用した人体ファントムは、生体組織に近いＣＴ値を有する構造を成している。

　再構成した結果を図１３（ａ）、（ｂ）に示す。図１３（ａ）の画像は、大ＦＯＶ像の修正に一定値重みを用い、更新回数１０回で逐次近似再構成を行い、小ＦＯＶ像の修正に統計値重みを更新回数２０回で逐次近似再構成を行ったものである。一方、図１３（ｂ）の画像は、大ＦＯＶ像の修正に一定値重みを用い、更新回数１０回で逐次近似再構成を行い、小ＦＯＶ像の修正に統計値重みを用いて、更新回数２０回で逐次近似再構成を行った後、重みを一定値重みに変更して、更新回数１回で逐次近似再構成を行った結果である。逐次近似再構成は、公知であるサブセット法を用いたＯＳ－ＳＰＳによって行い、サブセット数＝２４である。図１３（ａ）、（ｂ）は、ＷＬ＝０［ＨＵ］、ＷＷ＝４００［ＨＵ］である。大ＦＯＶ＝５５０［ｍｍ］、小ＦＯＶ＝２５０［ｍｍ］、小ＦＯＶ像の再構成中心は、回転中心からＸ方向に８０［ｍｍ］、Ｙ方向に１３０［ｍｍ］の位置に設定している。

　図１３（ｃ）、（ｄ）の画像は、図１３（ａ）、（ｂ）の画像から、従来の解析的再構成法であるＦＢＰ法の結果との差分をとった画像である。図１３（ｃ）、（ｄ）は、ＷＬ＝０［ＨＵ］、ＷＷ＝１００［ＨＵ］である。

　図１３（ａ）、（ｃ）に示す点線２２１は、完全収集領域と非完全収集領域２２２の境界である。完全収集領域と非完全収集領域２２２の説明は、実施形態２で説明した通りである。

　本実施形態では、非完全収集領域２２２のＣＴ値精度については評価せず、完全収集領域のＣＴ値精度のみ評価する。

　評価の結果、図１３（ａ）（ｂ）の違いは明らかではないが、図１３（ｃ）に示す画像では、矢印の箇所で低周波成分を主とするＣＴ値精度の低下が見られる。これに対し、図１３（ｄ）に示す画像では、低周波成分を主とするＣＴ値精度の低下を抑制できており、ビームハードニング効果、不完全再構成による誤差、リファレンス補正の誤差を低減できたことがわかる。これにより、小ＦＯＶ像の修正に用いる重みを統計値重み、一定値重みで変更する本実施形態３の方法が有効であることが示された。

　本実施形態では、更新回数の大小による説明を行ったが、更新回数毎の修正速度が早い場合、より小さい更新回数で済むことは言うまでもない。

　＜実施形態４＞
　次に実施形態４として、実施形態１の一部を変更した、逐次近似再構成ソフトウェアを搭載するＸ線ＣＴ装置について説明する。

　実施形態４のＸ線ＣＴ装置では、大ＦＯＶ像を逐次近似再構成によって修正する必要が有るか無いかを判定する修正要否判定部２３１を備える点が実施形態１～３とは異なっている。これにより、大ＦＯＶ像に修正の必要が無い場合、逐次近似再構成を行って計算量を増加させることがなく、かつ、小ＦＯＶ像のＣＴ値精度の低下を抑制できる。以下、実施形態４のＸ線ＣＴ装置の要部について説明する。その他の構成は、実施形態１～３で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので、ここでは説明を省略する。

　図１４に、実施形態４においてモニタ１２３に表示される撮影条件受付画面１４１を示す。図１４のように、再構成条件設定領域１４４において、操作者は重み自動決定モード１２４を選択する場合、大ＦＯＶ更新の自動決定モード２１７を自動決定モード１２４に加えて選択することが可能である。このとき、大ＦＯＶ更新の自動決定モード２１７のＯＦＦを操作者が選択した場合の動作は、実施形態１～３に示す通りである。以下、大ＦＯＶ更新の自動決定モード２１７で操作者がＯＮを選択した場合について、詳細を説明する。

　図１５に、実施形態４の第１逐次近似再構成部１５２の構成を示す。第１逐次近似再構成部１５２は、修正要否判定部２３１を備えている。他の機能ブロックは、図５と同様である。修正要否判定部２３１は、大ＦＯＶ解析的再構成部１６１が再構成した大ＦＯＶ像について、図１６の非完全収集領域２４４を探索し、非完全収集領域２４４に空気以外の構造物やストリークアーチファクトがあるかどうかを判定する。図１６において、完全収集領域２４１は、一回転分の投影角度で投影データが収集される円２１１内の領域であり、非完全収集領域２４４は、完全収集領域２４１の外側の領域であり、一部の投影角度では投影データが収集されない領域である。

　非完全収集領域２４４に構造物やストリークアーチファクトが存在しない場合には、逐次近似再構成を行わなくても、大ＦＯＶ像の計算投影データは測定投影データとよく一致する。非完全収集領域２４４に構造物やストリークアーチファクトが存在する場合には、第１逐次近似再構成部１５２が逐次近似再構成を行って、測定投影データと大ＦＯＶ像の計算投影データとの一致度を高めることが望ましい。

　よって、修正要否判定部２３１は、非完全収集領域２４４に構造物やストリークアーチファクトが無い場合、修正不要と判定し、逐次近似再構成を行わず、大ＦＯＶ解析的再構成部１６１が生成した大ＦＯＶ像をそのまま背景画像作成部１６７に受け渡す。これにより、逐次近似再構成に用いる計算量を低減できる。一方、非完全収集領域２４４に構造物やストリークアーチファクトがある場合、修正要否判定部２３１は、大ＦＯＶ順投影部１６２に大ＦＯＶ像を受け渡し、逐次近似再構成を実行させる。

　このため、修正要否判定部２３１は、大ＦＯＶ像から構造物やストリークアーチファクト等の対象を判定する必要がある。例えば、大ＦＯＶ像の非完全収集領域２４４は空気で満たされると仮定し、空気と空気以外の領域を判定する方法である。判定にあたり、公知である閾値判定や領域拡張法等の画像処理技術を利用する。例えば、手動または自動でＣＴ値データの閾値ＴＨ＝－９５０［ＨＵ］を設定し、ＣＴ値データがＴＨ未満の領域を空気の領域、ＴＨ以上の領域を空気以外の領域として判定する。図１６のように、大ＦＯＶ２００内の大ＦＯＶ像において、非完全収集領域２４４を閾値判定した結果、非完全収集領域２４４に寝台２４３の一部が存在している場合には、修正要否判定部２３１が大ＦＯＶ像の修正を必要有として判定する。

　ＣＴ値の閾値を用いる他に、予め取り込んでおいた寝台２４３等の処理対象の形状情報、位置情報等の情報と領域拡張法を組み合わす方法を用いることも可能である。本実施形態では、一例として寝台２４３を処理対象としたが、本実施形態に限ることなく、ストリークアーチファクトや被写体等を処理対象として判定することもある。

　以上より、大ＦＯＶ像の修正を必要としない場合は、余分な計算量を増加させることなく、小ＦＯＶ像のＣＴ値精度の低下を抑制できる。

　＜実施形態５＞
　次に実施形態５として、実施形態４の一部を変更した、逐次近似再構成ソフトウェアを搭載するＸ線ＣＴ装置について説明する。

　実施形態５のＸ線ＣＴ装置では、修正要否判定部２３１が、チャネル方向におけるＸ線検出器２の端部の検出素子の測定投影データを探索することにより、非完全収集領域２４４内における構造物の存在有無を判定する点が実施形態４と異なっている。以下、実施形態５のＸ線ＣＴ装置の要部について説明する。その他の構成は実施形態１～４で説明したＸ線ＣＴ装置の構成と同様であるので、ここでは説明を省略する。

　修正要否判定部２３１は、図１７に示すように、補正処理部１３５が出力する測定投影データ２５１を探索し、チャネル方向におけるＸ線検出器２の端部領域２５２の出力値（ＣＴ値データの積分値）が閾値以上である場合には、非完全収集領域２４４に構造物またはストリークアーチファクトが存在すると判定する。測定投影データ２５１のＸ線検出器２の端部領域２５２の出力値が閾値以下である場合には、非完全収集領域２４４には構造物やストリークアーチファクトがないと判定する。閾値としては、例えばＴＨ＝５０［ＨＵ］を設定することができ、ＴＨ未満を空気と判定し、ＴＨ以上を空気以外の構造物として判定する。

　なお、図１７に示す測定投影データ２５１は、横軸がチャネル方向の投影データ、縦軸が投影角度であり、本実施形態では投影角度０度から３６０度の範囲である。図１７に示す測定投影データ２５１は、構造物等によって測定投影データの値（Ｘ線検出器２の出力値）が大きいほど白く表示され、測定投影データの値が小さいほどグレーで表されている。

　Ｘ線検出器２の端部領域２５２は、例えば、片側それぞれ検出素子５個ずつとする。それぞれ片側５個の検出素子の出力値を平均処理したデータを用いて、端部領域２５２の出力値が閾値以上かどうか判定することも可能である。これにより、ランダム成分であるノイズの影響を低減でき、誤判定を防止できる。

　修正要否判定部２３１は、非完全収集領域２４４に構造物等がないと判定した場合には、逐次近似再構成処理を実施せず、背景画像作成部１６７に大ＦＯＶ像を受け渡す。以上より、大ＦＯＶ像の修正を省略することができ、余分な計算量を増加させることなく、小ＦＯＶ像のＣＴ値精度の低下を抑制できる。

　本実施形態において、修正要否判定部２３１は、大ＦＯＶ解析的再構成部１６１の後に構成されているが、大ＦＯＶ解析的再構成部１６１の前に配置することも可能である。

　＜実施形態６＞
　次に実施形態６として、拡大再構成技術を用いない通常の逐次近似再構成手法において、実施形態３のように、重みの種類を逐次近似再構成の途中で変更する構成のＸ線ＣＴ装置について説明する。

　このＸ線ＣＴ装置は、第１の実施形態の図１および図２と同様の構成であるが、図２の再構成処理部１３６は、通常の逐次近似再構成のために図１８の構成である。すなわち、再構成処理部１３６は、ＦＯＶ像の逐次近似再構成する際の重みＷ（ｉ）を選択するＦＯＶ重み選択部２８５と、ＦＯＶ解析的再構成部２８０、ＦＯＶ順投影部２８１、差分部（データ比較部）２８２、ＦＯＶ逆投影処理部２８３、および、ＦＯＶ画像更新部２８４を含む。これらの機能および動作は、図９の大ＦＯＶ重み選択部１５１、大ＦＯＶ解析的再構成部１６１、大ＦＯＶ順投影部１６２、差分部１６３、大ＦＯＶ逆投影処理部１６４、および、大ＦＯＶ画像更新部１６５にそれぞれ対応しており、ＦＯＶ像に対して、逐次近似再構成を行う。

　このとき、図１８のＦＯＶ重み選択部２８５は、実施形態３の大ＦＯＶ重み選択部１５１と同様に、ＦＯＶ像（大ＦＯＶ像）の修正に用いる重みＷ（ｉ）として、まず統計値重みを選択して、予め定めた十分な更新回数であるｋ_１回において逐次近似再構成を繰り返した後、修正に用いる重みＷ（ｉ）を一定値重みに変更して、ｋ_１回よりも少ない更新回数であるｋ_２回で逐次近似再構成を繰り返し実行させる。

　これにより、ＦＯＶ像の量子ノイズ、回路ノイズ、ストリークアーチファクトを低減できるとともに、ＦＯＶ像のビームハードニング効果、不完全再構成の誤差、リファレンス補正の誤差も低減できる。これにより、ＦＯＶ像に生じる異なる種類の誤差に対して、統計値重みと一定値重みの長所を利用することでいずれも低減できる。この詳細は、実施形態３で述べた通りである。

　なお、本実施形態の逐次近似再構成を行う機能ブロックを第３逐次近似再構成部として、実施形態１～５のＸ線ＣＴ装置にさらに備える構成にすることも可能である。この場合、実施形態１～５の第１及び第２逐次近似再構成部１５２、１５５と、実施形態６の第３逐次近似再構成部を操作者の指示に応じて選択的に用いることが可能になる。

　本実施形態の有効性を検証するため実験を行った。撮影するファントムは、骨盤を模擬した人体ファントムに加えて、外側にポリエチレン素材のファントムを巻いた。使用した人体ファントムは、生体組織に近いＣＴ値を有する構造を成している。

　再構成した結果を図１９（ａ）、（ｂ）に示す。図１９（ａ）は、修正に統計値重みを用い、更新回数は１００回に設定してＦＯＶ像を逐次近似再構成したものである。一方、図１９（ｂ）は、統計値重みを用いて更新回数１００回で逐次近似再構成を行った後、重みを一定値重みに変更し、更新回数３回で逐次近似再構成を行ったものである。図１９の（ａ）、（ｂ）の画像再構成は、公知であるサブセット法を用いたＯＳ－ＳＰＳを用い、サブセット数＝２４とした。図１９（ａ）、（ｂ）は、ＷＬ＝０［ＨＵ］、ＷＷ＝４００［ＨＵ］、ＦＯＶ＝５５０［ｍｍ］である。

　図１９（ｃ）、（ｄ）は、図１９（ａ）（ｂ）に示す逐次近似再構成手法の結果から、従来の解析的再構成法であるＦＢＰ法の結果との差分をとった画像である。図１９（ｃ）、（ｄ）は、ＷＬ＝０［ＨＵ］、ＷＷ＝１００［ＨＵ］である。

　図１９（ａ）、（ｃ）に示す点線２６１は、完全収集領域と非完全収集領域の境界である。完全収集領域と非完全収集領域は、実施形態２および実施形態４と同様である。

　本実施形態では、非完全収集領域のＣＴ値精度については言及せず、完全収集領域のＣＴ値精度のみ評価を行うこととする。

　評価の結果、図１９（ａ）、（ｂ）の違いは明らかではないが、図１９（ｃ）の画像では、矢印の箇所で低周波成分を主とするＣＴ値精度の低下が見られる。しかし、図１９（ｄ）に示す画像では、低周波成分を主とするＣＴ値の低下を抑制できており、ビームハードニング効果、不完全再構成による誤差、リファレンス補正の誤差を低減できたことがわかる。これにより、本実施形態６のように、通常の逐次近似再構成においても、重みを統計値重み、一定値重みで変更することにより、誤差低減に有効であることが示された。

　本実施形態では、更新回数の大小による説明を行ったが、更新回数毎の修正速度が早い場合、小さい更新回数で済むことは言うまでもない。

１…Ｘ線管、２…Ｘ線検出器、３…ガントリー、４…回転板、５…寝台、６…撮影対象、７…円形の開口部、１０１…入力部、１０２…撮影部、１０３…画像生成部、１１１…キーボード、１１２…マウス、１１３…メモリ、１１４…中央処理装置、１１５…ＨＤＤ装置、１１６…ガントリー制御器、１１７…Ｘ線制御部、１１８…寝台制御器、１１９…ＤＡＳ、１２０…メモリ、１２１…中央処理装置、１２２…ＨＤＤ装置、１２３…モニタ、１３１…撮影条件入力部、１３２…撮影制御部、１３３…撮影部、１３４…信号収集部、１３５…補正処理部、１３６…再構成処理部、１３７…画像表示部、１４１…撮影条件受付画面、１４２…Ｘ線条件設定領域、１４３…再構成範囲設定領域、１４４…再構成条件設定領域、１４５…撮影部位設定領域、１５１…大ＦＯＶ重み選択部、１５２…第１逐次近似再構成部、１５３…局所測定投影データ抽出部、１５４…小ＦＯＶ重み選択部、１５５…第２逐次近似再構成部、１６１…大ＦＯＶ解析的再構成部、１６２…大ＦＯＶ順投影部、１６３…差分部（データ比較部）、１６４…大ＦＯＶ逆投影処理部、１６５…大ＦＯＶ画像更新部、１６７…背景画像作成部、１６８…背景画像順投影部、１６９…差分部（データ比較部）、１７０…小ＦＯＶ解析的再構成部、１７１…小ＦＯＶ順投影部、１７２…差分部（データ比較部）、１７３…小ＦＯＶ逆投影処理部、１７４…小ＦＯＶ画像更新部、２１１…完全収集領域と非完全収集領域の境界、２１２…小ＦＯＶ、２１３…上段の関心領域、２１４…中段の関心領域、２１５…下段の関心領域、２３１…大ＦＯＶ重み選択部、２４１…完全収集領域、２４４…非完全収集領域、２４３…寝台、２５１…測定投影データ、２５２…端部領域

Claims

　Ｘ線を発生するＸ線発生部と、
　被写体を透過後の前記Ｘ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、
　前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部とを搭載して前記被写体の周囲を回転する回転板と、
　前記Ｘ線検出部が得た測定投影データから、前記被写体の第１の再構成範囲についての第１のＣＴ画像を再構成し、前記第１のＣＴ画像を用いて、前記第１の再構成範囲内の第２の再構成範囲に対応する局所測定投影データを前記測定投影データから抽出する局所測定投影データ抽出部と、
　前記局所測定投影データから前記第２の再構成範囲についての第２のＣＴ画像を再構成し、前記第２のＣＴ画像を計算により順投影して求めた局所計算投影データと、前記局所測定投影データ抽出部が抽出した前記局所測定投影データとが等しくなるように前記第２のＣＴ画像を逐次修正する第２逐次近似再構成部とを有し、
　前記局所測定投影データ抽出部は、前記第１のＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、前記Ｘ線検出部が検出した測定投影データとが等しくなるように、前記第１のＣＴ画像を逐次修正する第１逐次近似再構成部を備え、逐次修正された前記第１のＣＴ画像を用いて、前記第２の再構成範囲に対応する前記局所測定投影データを抽出することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記局所測定投影データ抽出部は、前記第１のＣＴ画像の逐次修正に用いる重みを選択する第１の重み選択部を有し、第２の逐次近似再構成部は、前記第２のＣＴ画像の逐次修正に用いる重みを選択する第２の重み選択部を有し、
　前記第１および第２の重み選択部は、前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の出力の大きさに応じて前記複数の検出素子の出力データに付与する重みを異ならせる統計値重み、および、前記複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与する一定値重みのうちの一方を選択して設定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記局所測定投影データ抽出部は、前記第１逐次近似再構成部が逐次修正した前記第１のＣＴ画像から前記第２の再構成範囲の画素を除いた背景画像を生成する背景画像作成部と、前記背景画像を計算により順投影して背景投影データを求める背景画像順投影部と、前記Ｘ線検出部が検出した測定投影データから前記背景投影データを差し引いて前記局所測定投影データを求める差分部とを有することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、操作者から重みの指定を受け付ける入力部をさらに有し、
　前記第１および第２の重み選択部は、前記入力部が受け付けた指定に応じて、前記統計値重みおよび前記一定値重みのうちの一方を選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項４に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記第１および第２の重み選択部は、ストリークアーチファクトを優先的に低減する指示を操作者から前記入力部が受け付けた場合には、前記統計値重みを選択し、ＣＴ値精度を優先する指示を操作者から前記入力部が受け付けた場合には、前記一定値重みを選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記第１および第２の重み選択部は、一方が統計値重みを、他方が一定値重みを選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記第１および第２逐次近似再構成部のうち少なくとも一方は、重みの種類を変更して２回の逐次修正を行う構成であり、１回目の逐次修正は統計値重みを用い、２回目の逐次修正には一定値重みを用い、かつ、前記１回目の逐次修正の更新回数は、前記２回目の逐次修正の更新回数よりも大きいことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項４に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記入力部は、操作者から重みの種類を変更して逐次修正を行う指定を受け付け可能であり、
前記重みの種類を変更して逐次修正を行う指定を前記入力部が受け付けた場合に、前記第１および第２逐次近似再構成部のうち少なくとも一方は、重みの種類を変更して２回の逐次修正を行う構成であり、１回目の逐次修正は、統計値重みを用い、２回目の逐次修正には一定値重みを用い、かつ、前記１回目の逐次修正の更新回数は、前記２回目の逐次修正の更新回数よりも大きいことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記局所測定投影データ抽出部は、前記Ｘ線検出部が得た測定投影データから再構成した前記第１のＣＴ画像から逐次修正の要否を判定する修正要否判定部をさらに有し、前記修正要否判定部が逐次修正が必要と判定した場合に、前記第１逐次近似再構成部が前記第１のＣＴ画像の逐次修正を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記修正要否判定部は、Ｘ線検出部が得た測定投影データから再構成した前記第１のＣＴ画像の完全収集領域の外の非完全収集領域に構造物があるかどうかを探索し、探索結果によって修正有無を判定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記修正要否判定部は、前記Ｘ線検出部の端部のＸ線検出素子の出力値によって、修正有無を判定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記Ｘ線検出部が得た測定投影データから前記被写体の第１の再構成範囲についての第１のＣＴ画像を再構成し、前記第１のＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、前記Ｘ線検出部が検出した測定投影データとが等しくなるように、前記第１のＣＴ画像を逐次修正する第３逐次近似再構成部をさらに有し、
　前記第３逐次近似再構成部は、重みの種類を変更して２回の逐次修正を行う構成であり、１回目の逐次修正には、前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の出力の大きさに応じて前記複数の検出素子の出力データに付与する重みを異ならせる統計値重みを用い、２回目の逐次修正には、前記複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与する一定値重みを用い、かつ、前記１回目の逐次修正の更新回数は、前記２回目の逐次修正の更新回数よりも大きいことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　Ｘ線を発生するＸ線発生部と、
　被写体を透過後の前記Ｘ線を検出し、測定投影データを得るＸ線検出部と、
　前記Ｘ線発生部と前記Ｘ線検出部とを搭載して前記被写体の周囲を回転する回転板と、
　前記Ｘ線検出部が得た測定投影データから前記被写体の所定の再構成範囲についてのＣＴ画像を再構成し、前記ＣＴ画像を計算により順投影して求めた計算投影データと、前記Ｘ線検出部が検出した測定投影データとが等しくなるように、前記ＣＴ画像を逐次修正する逐次近似再構成部とを有し、
　前記逐次近似再構成部は、重みの種類を変更して２回の逐次修正を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　請求項１３に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記逐次近似再構成部は、前記２回の逐次修正のうち１回目の逐次修正に、前記Ｘ線検出部を構成する複数の検出素子の出力の大きさに応じて前記複数の検出素子の出力データに付与する重みを異ならせる統計値重みを用い、２回目の逐次修正には、前記複数の検出素子の出力データに同じ重みを付与する一定値重みを用い、かつ、前記１回目の逐次修正の更新回数は、前記２回目の逐次修正の更新回数よりも大きいことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
　Ｘ線ＣＴ装置のＸ線検出部が検出した被写体の投影データから第１の再構成範囲の第１のＣＴ画像を再構成し、前記第１のＣＴ画像を用いて前記第１の再構成範囲内の第２の再構成範囲に対応する局所測定投影データを前記測定投影データから抽出し、前記局所測定投影データから前記第２の再構成範囲について第２のＣＴ画像を生成するＸ線ＣＴ画像の処理方法であって、
　前記第１のＣＴ画像から投影計算により求めた第１の計算投影データと、前記被写体の投影データとが等しくなるように逐次的に前記第１のＣＴ画像を修正し、
　逐次修正された前記第１のＣＴ画像を用いて、前記第２の再構成範囲に対応する前記局所測定投影データを抽出し、
　抽出した前記局所測定投影データと前記第２のＣＴ画像から投影計算により求めた第２の計算投影データが等しくなるように逐次的に前記第２のＣＴ画像を修正することを特徴とするＸ線ＣＴ画像の処理方法。