WO2015020072A1 - Ｘ線ｃｔ装置および補正処理装置 - Google Patents

Ｘ線ｃｔ装置および補正処理装置 Download PDF

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WO2015020072A1
WO2015020072A1 PCT/JP2014/070675 JP2014070675W WO2015020072A1 WO 2015020072 A1 WO2015020072 A1 WO 2015020072A1 JP 2014070675 W JP2014070675 W JP 2014070675W WO 2015020072 A1 WO2015020072 A1 WO 2015020072A1
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WO
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ray
output signal
detection element
value
data
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PCT/JP2014/070675
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高橋　悠
後藤　大雅
廣川　浩一
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株式会社 日立メディコ
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Publication date
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    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
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    • A61B6/542—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving control of exposure
    • A61B6/544—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving control of exposure dependent on patient size

Definitions

  • the present invention relates to an X-ray CT apparatus, and more particularly to a noise reduction technique suitable for an apparatus having an automatic exposure control function for adjusting an X-ray irradiation amount during imaging.
  • the X-ray CT apparatus irradiates X-rays from around the subject and images the X-ray absorption coefficient distribution of the subject from projection data acquired at a plurality of projection angles. As the amount of X-ray irradiation increases, images with less noise can be acquired, and the image quality improves. On the other hand, the influence of the X-ray exposure on the human body has been regarded as a problem in recent years, and techniques for obtaining image quality necessary for a doctor's diagnosis even when the dose of X-rays is suppressed are being actively studied.
  • AEC automatic exposure control
  • tube current time product which is the product of the applied current of the X-ray tube (hereinafter referred to as tube current) and the time that the scanner rotates once (hereinafter referred to as scan time)
  • scan time the time that the scanner rotates once
  • Measured data noise obtained with an X-ray CT apparatus is roughly classified into photon noise, which is statistical fluctuation of X-ray photons, and system noise mixed in the data collection system.
  • the former increases in proportion to the tube current, while the latter is a noise amount inherent in the data acquisition system that does not depend on the tube current. That is, the contributions of system noise and photon noise to measurement noise differ according to the magnitude of the tube current (that is, the magnitude of irradiation dose), and thus the contribution to image noise differs.
  • the ratio of system noise to photon noise is larger in condition 2 than in condition 1, so even if photon noise is the same, the overall noise is larger in image data in condition 2.
  • the former collects a small amount of data with a large signal value
  • the latter collects a large amount of data with a small signal amount, so that only a certain amount of system noise occurs regardless of the magnitude of the signal value.
  • An image created with the latter data mixed into individual data is more affected by system noise than an image created with the former data.
  • the tube current time product is equal, the amount of noise of the image data and the quality of the obtained image are different.
  • Conventional AEC considers only photon noise as the cause of image noise, and controls the irradiation dose using the tube current time product as an index. Under photographing conditions where the influence cannot be ignored, the actually obtained image quality may differ greatly from the desired image quality.
  • An object of the present invention is to provide a technique for reducing system noise from an output signal value (measurement data).
  • the present invention provides an X-ray generator that irradiates a subject with X-rays, an X-ray detector that detects X-rays transmitted through the subject, and an output signal of the X-ray detector.
  • a correction processing unit for correcting and a reconstruction calculation unit for reconstructing an image from the output of the correction processing unit are provided.
  • the correction processing unit maintains the average value of the output signal values of a plurality of predetermined detection elements centered on the target detection element, and outputs the output signal values of the predetermined plurality of detection elements centered on the target detection element. Reduce dispersion.
  • system noise can be reduced from the output signal value (measurement data).
  • the perspective view which shows the general appearance of the X-ray CT apparatus of embodiment Block diagram of the X-ray CT apparatus of the embodiment Block diagram of the correction processing apparatus 42 of the first embodiment 6 is a flowchart showing the operation of the correction processing apparatus according to the first embodiment.
  • Explanatory view showing a positional relationship between the detecting elements of the set M i embodiments 1 Flowchart showing an operation for obtaining a penalty coefficient ⁇ according to the first embodiment.
  • the graph which shows the effect of the data after conversion of Embodiment 1 Flowchart showing the operation for obtaining the dispersion ratio gain ⁇ of the fourth embodiment
  • the present invention provides an X-ray generator (X-ray generator 11) that irradiates a subject with X-rays, and an X-ray detector that detects X-rays transmitted through the subject 30 14, a correction processing unit (correction processing device 42) for correcting the output signal of the X-ray detector, a reconstruction calculation unit (reconstruction calculation device 43) for reconstructing an image from the output of the correction processing unit (42), It is configured with.
  • the X-ray detector 14 includes detection elements arranged in a two-dimensional direction.
  • the correction processing unit (42) outputs the outputs of the predetermined plurality of detection elements centered on the target detection element while maintaining the average value of the output signal values of the predetermined plurality of detection elements centered on the target detection element. Reduce signal value variance. Thereby, system noise can be reduced from measurement data.
  • the correction processing unit (42) obtains the values of the first evaluation function and the second evaluation function using the output signal value after correction of the target detection element as a variable, and the sum is minimized.
  • the corrected output signal value is obtained by sequential processing while changing the corrected output signal value.
  • the first evaluation function a function is used in which the value of the first evaluation function becomes smaller as the difference between the output signal value before correction of the focused detection element and the output signal value after correction is smaller.
  • the second evaluation function a function is used in which the value of the second evaluation function decreases as the difference between the corrected output signal values of the target detection element and the adjacent detection element decreases.
  • the first evaluation function for example, a function that multiplies the square of the difference between the output signal value before correction of the target detection element and the output signal value after correction by a predetermined coefficient T is used.
  • the coefficient T can be determined based on a value obtained by weighted addition of output signal values of a set of the focused detection element i and one or more detection elements j centered on the detection element i.
  • an average value of output signal values of a set of the focused detection element i and one or more detection elements j centered on the detection element i can be used.
  • the coefficient T can be a value obtained by weighting and adding the output signal values of one or more detection elements j according to the spatial distance between the detection elements i and j. .
  • the coefficient T is a value obtained by weighting and adding the output signal values of one or more detection elements j according to the correlation between the output signal value of the detection element i and the output signal value of the detection element j. Can also be used.
  • a value obtained by inputting the weighted value to a predetermined polynomial can be used as the coefficient T.
  • At least one of the one or more detection elements j is adjacent to the detected detection element i in any one of the channel, the column, and the view direction.
  • correction processing unit (42) performs weighted addition using the weighting coefficient ⁇ when calculating the sum of the values of the first evaluation function and the second evaluation function.
  • the weighting coefficient ⁇ described above is a corrected value obtained by the correction processing unit (42) with respect to the output signals of the plurality of detection elements obtained in a state where the X-ray generation unit shields the X-rays irradiated on the subject. It is desirable to use a value at which the variance of the output signal is less than a predetermined value.
  • the correction processing unit (42) can also perform weighted addition using a weighting factor ⁇ determined for each detection element when calculating the sum of the values of the first evaluation function and the second evaluation function. is there.
  • the weighting coefficient ⁇ is desirably a larger value as the output signal value of the detection element is a non-positive number and a larger absolute value.
  • the correction processing section (42) corrects the output signal value by sequentially shifting the focused detection element to a plurality of detection elements constituting the X-ray detector 14.
  • the correction processing unit (42) of the present invention is preferably applied to an X-ray CT apparatus provided with an automatic exposure control arithmetic device that modulates the tube current of the X-ray generation unit during imaging according to information on the subject. It is.
  • FIG. 1 is an external view of the X-ray CT apparatus of the embodiment
  • FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of the X-ray CT apparatus.
  • the X-ray CT apparatus includes a scanner 1 used for imaging, a bed 2 for moving a subject, an input device 3, a computing device 4, and a display device 5.
  • the input device 3 is configured with a mouse, a keyboard, and the like, and accepts input of measurement / reconstruction parameters such as bed movement speed information and a reconstruction position.
  • the arithmetic device 4 processes data obtained from the X-ray detector 14 in the scanner 1.
  • the display device 5 displays a reconstructed image or the like.
  • the input device 3 and the display device 5 together with the storage device 27 constitute an input / output device 26.
  • the input / output device 26 and the arithmetic device 4 constitute an operation unit 6.
  • the scanner 1 includes an X-ray generator 11, a data collection system 25, a collimator 23, and a rotating body 24 that carries these and rotates around the subject 30.
  • the data collection system 25 includes an X-ray detector 14, a preamplifier 21 and an A / D converter 22.
  • the scanner 1 includes a drive device 20 that rotationally drives the rotating body 24, a high voltage generation device 12, an X-ray control device 13, a scanner control device 15, a central control device 16, a bed control device 17, a bed movement measurement device 18, A collimator control device 19 is provided.
  • the input device 3 of the operation unit 6 includes imaging conditions (bed movement speed, tube current, tube voltage, slice position, etc.) and reconstruction parameters (region of interest, reconstruction image size, backprojection phase width, reconstruction filter function, etc.) Etc. are accepted. Based on the accepted imaging conditions, a control signal necessary for imaging is sent from the central control device 16 to the X-ray control device 13, the bed control device 17 and the scanner control device 15, and receives an imaging start signal for imaging. Start operation.
  • imaging conditions bed movement speed, tube current, tube voltage, slice position, etc.
  • reconstruction parameters region of interest, reconstruction image size, backprojection phase width, reconstruction filter function, etc.
  • a control signal is sent from the X-ray controller 13 to the high voltage generator 12, and the high voltage generator 12 applies a high voltage to the X-ray generator 11.
  • the subject 30 is irradiated with X-rays from the X-ray generator 11.
  • a control signal is sent from the scanner control device 15 to the drive device 20, and the rotating body 24 on which the X-ray generation device 11, the X-ray detector 14, the preamplifier 21, and the like are mounted circulates around the subject 30.
  • the bed control device 17 moves the bed 2 on which the subject is placed stationary or in the body axis direction.
  • the X-ray emitted from the X-ray generator 11 is irradiated to the subject 30 with the irradiation area limited by the collimator 23, and passes through the subject 30 while being absorbed (attenuated) by each tissue in the subject 30. It is detected by the X-ray detector 14.
  • the X-ray detector 14 includes a plurality of detection elements arranged in a two-dimensional direction (a channel direction and a column direction orthogonal thereto). Signal detection by the X-ray detector 14 is performed at discrete positions (views) of the rotating body 24 in the circulation direction.
  • the detection signal of the X-ray detector 14 is converted into a current, amplified by the preamplifier 21, converted into a digital signal by the A / D converter 22, and output to the arithmetic unit 4.
  • the computing device 4 includes an AEC computing device 41, a correction processing device 42, a reconstruction computing device 43, and an image processing device 44.
  • the output signal from the data collection system 25 is subjected to logarithmic conversion and various corrections by the correction processing device 42 in the arithmetic device 4, and is stored in the storage device 27 in the input / output device 26 as projection data.
  • the reconstruction calculation device 43 in the calculation device 4 uses the stored projection data to perform a image reconstruction process to generate a reconstructed image.
  • the reconstructed image is stored in the storage device 27 in the input / output device 26 and displayed on the display device 5 as a CT image.
  • the operation of the AEC arithmetic unit 41 performing automatic exposure control will be briefly described. If the operator inputs an intention to execute AEC and an image quality index via the input device 3 when setting the shooting conditions, the AEC computing device 41 performs an operation for automatic exposure control.
  • the image quality index any known index represented by image noise can be used.
  • the AEC computing device 41 appropriately uses the image quality index, the fluoroscopic image of the subject at an arbitrary imaging angle acquired in advance, imaging conditions, and the like, and calculates tube current control information in imaging.
  • the control information is transmitted to the X-ray control device 13 via the central control device 16, and X-ray irradiation based on the control information is executed.
  • the X-ray dose is adjusted (automatic exposure control) in accordance with information such as the size of the subject and the imaging region and the image quality desired by the operator, and imaging is performed.
  • the correction processing device 42 maintains the local average value of the output signals of the predetermined plurality of detection elements centered on the target detection element for the output signal from the data collection system 25, while the predetermined plurality of detection elements The processing corresponding to the amount of system noise included in the output signal is reduced.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a detailed configuration of the correction processing device 42
  • FIG. 4 is an operation flow of the correction processing device 42.
  • the correction processing device 42 includes a pre-processor 131, a noise reduction processor 132, a positive number converter 133, a correction processor 134, an evaluation function parameter setting unit 136, and a threshold setting unit 135.
  • the These can be configured with hardware that combines circuit elements, etc., or can be configured with a CPU and memory, and can be configured to operate when the CPU reads the program in the memory and executes it. is there.
  • i 1,..., I ⁇ .
  • i 1,..., I ⁇ , and outputs a plurality of predetermined elements centered on the element of interest. While maintaining the local average value of the signal, processing is performed to reduce the variance corresponding to the amount of system noise included in the output signals of the predetermined plurality of detection elements (second step 402).
  • i 1,..., I ⁇ .
  • the noise reduction processor 132 uses the Penalized Weighted Least Square (PWLS) function L (s) represented by Equation (1), and the converted data s that minimizes the evaluation function L (s) Ask for. Thereby, dispersion corresponding to the amount of system noise is reduced while maintaining a local average value of the output signal.
  • PWLS Penalized Weighted Least Square
  • the first term is an evaluation function that represents the strength of the constraint by the measurement data using the converted data s i as a variable.
  • the difference between the measurement data d i and the converted data s i (d i ⁇ s i ).
  • This first term is called the data fidelity term. Focusing only on the data fidelity term, the smaller the difference between the converted data s i and the measured data d i , the smaller the function value (evaluation value) of the first term. (As an extreme example, the value of the data fidelity term is minimized when the converted data s i matches the measurement data d i ).
  • f (T i ) multiplied by the square of the difference (d i ⁇ s i ) in the data fidelity term is expressed by the following equation (2).
  • T i in the data fidelity term is a value obtained by weighting and adding the measurement data d i of the target detection element i and the measurement data d j of one or more detection elements j located in the vicinity thereof by a weighting coefficient ⁇ ij decide.
  • a T i determined by the following equation (3).
  • the set M i is a set for determining the detector element j to weighted addition of the measured data d j, as exemplified in FIG. 5, the target detecting element i itself, in the vicinity of the detector element i It is composed of one or more detection elements j located. At this time, at least one of the detection elements j is set to be adjacent to the target element i in any one of the channel, the column, and the view direction.
  • Set M i is stored predetermined evaluation function parameter setting unit 136.
  • the weighting coefficient ⁇ ij may be a constant, but it is also possible to use a value determined by the correlation between the positions of the detection elements i and j.
  • first to fourth examples of the method for determining the value of the weighting coefficient ⁇ ij will be described. Which of the first to fourth examples is used may be determined in advance, or the noise reduction processor 132 may accept a selection from the user via the input device 3.
  • the weighting coefficient ⁇ ij is a predetermined constant
  • the value of the weighting coefficient ⁇ ij is stored in advance in the evaluation function parameter setting unit 136, and the noise reduction processor 132 reads and uses this value.
  • the noise reduction processor 132 obtains the weighting coefficient ⁇ ij by calculation based on the correlation between the positions of the detection elements i and j.
  • the weighting coefficient ⁇ ij is calculated from the spatial distance between the detection element i and the detection element j according to the equation (4).
  • the weighting coefficient ⁇ ij determined by the equation (4) becomes larger as the detection element j is closer to the target detection element i.
  • p i and p j are coordinate vectors of the detection elements i and j, respectively, and are coordinate vectors having the same origin in the three-dimensional Euclidean space. Therefore, (p i ⁇ p j ) represents the spatial distance between the detection element i and the detection element j.
  • ⁇ d is an arbitrary parameter that defines the correlation between the spatial distances of the detection elements i and j, and is stored in advance in the evaluation function parameter setting unit 136 as a constant.
  • the third example is a method of determining the weighting coefficient ⁇ ij from the correlation between the measurement data d i and d j according to equation (5).
  • the weighting coefficient ⁇ ij determined by the equation (5) is larger as the detection element j of the measurement data d j is closer to the measurement data d i of the target detection element i.
  • ⁇ r is an arbitrary parameter that defines the correlation between d i and d j of the measurement data of the detection elements i and j, and is stored in advance in the evaluation function parameter setting unit 136 as a constant.
  • the weighting coefficient ⁇ ij is determined by the correlation between the positions of the detection elements i and j and the correlation between the measurement data d i and d j according to Equation (6).
  • Expression (6) is a bilateral filter, and the weighting coefficient ⁇ ij determined by Expression (6) is close to the target detection element i and is close to the value of the measurement data d i of the target detection element i.
  • the detection element j of data d j has a larger value.
  • N i is a set that defines one or more detection elements j used for evaluation, and the target detection element i itself and one or more detection elements j located in the vicinity of the detection element i Consists of. At this time, at least one of the detection elements j is set to be adjacent to the target element i in any one of the channel, the column, and the view direction.
  • the set Ni is determined in advance and stored in the evaluation function parameter setting unit 136.
  • w ij is a weighting coefficient for weighting the difference (s i ⁇ s j ) of the converted data.
  • the weighting coefficients w ij such that the sum of the weighting coefficients w ij for each detector element j belonging to the set N i is 1, respectively predetermined values of w ij ing.
  • the value of w ij is stored in advance in the evaluation function parameter setting unit 136.
  • ⁇ in equation (1) is a parameter that determines the balance between the first term data fidelity term and the second term penalty term, and is called a penalty coefficient.
  • Evaluation value data fidelity term and penalty term are inversely related, data fidelity term, whereas the converted data s i becomes smaller is a value close to the measured data d i, penalty term, converted The smaller the difference (s i ⁇ s j ) between the data s i and s j, the smaller. Therefore, the relationship between the two is adjusted by the penalty coefficient ⁇ .
  • the penalty coefficient ⁇ is 0, the converted data is determined only by the data fidelity term, and when the penalty coefficient ⁇ is ⁇ , the converted data is determined only by the penalty term.
  • the noise reduction processor 132 obtains an optimal penalty coefficient ⁇ in advance for each photographing condition and stores it in the evaluation function parameter setter 136.
  • the noise reduction processor 132 reads the penalty coefficient ⁇ corresponding to the imaging condition from the evaluation function parameter setter 136 and uses it for the calculation of the function L (s) of the equation (1).
  • the noise reduction processor 132 instructs the central controller 16 to completely close the opening of the collimator 23 in FIG. 2 to shield X-rays for each imaging condition, and perform predetermined imaging in that state. Instruct.
  • the output signal obtained by the data collection system 25 by this imaging includes only system noise.
  • the obtained output signal is subjected to pre-processing (bit number restoration, offset correction) similar to step 401 described above, and converted into measurement data (step 601).
  • the obtained measurement data is referred to as noise measurement data.
  • i 1,..., I ⁇ that minimizes the function L (s) is obtained by sequential processing (step 602). At this time, the provisional penalty coefficient ⁇ is a sufficiently small positive number.
  • the converted data s is calculated using the Gauss-Seidel method.
  • the post-conversion data s is calculated using the update formula of the following formula (8) derived by applying the Gauss-Seidel method to the formula (1).
  • s i (p) is a converted data s i obtained by sequential treatment of p-th.
  • the set N i is the same as the set N i that defines the formula (1).
  • T i and w ij are determined by the above formulas (3) and (7).
  • step 701 the noise measurement data d i of the detecting elements i, each parameter and inputs the predetermined keep the initial data s i (0) in Equation (8), after conversion of the first updated Data s i (1) is calculated.
  • the determination of the convergence condition in step 702 is performed by determining whether or not the difference (s i (p) ⁇ s i (p ⁇ 1) ) of the converted data between the updates is below a preset threshold value. If the difference (s i (p) ⁇ s i (p ⁇ 1) ) in the converted data s i (p) between the updates is equal to or less than a preset threshold value, it is determined that the data has converged.
  • step 704 a method is used in which the number of updates is counted and the update is terminated when the preset number is reached.
  • the sequential processing of FIG. 7 is performed for all the detecting elements, obtaining the respective converted data s i.
  • the order of the detection elements for obtaining the converted data may be arbitrary.
  • post-conversion data s ⁇ s i
  • i 1,..., I ⁇ is obtained.
  • the obtained dispersion value is noise included in the converted data of the noise measurement data. It is determined whether the obtained noise value is smaller than a predetermined desired noise value (step 604). As the desired noise value, 0 or an arbitrary positive value close to 0 is used.
  • the provisional penalty coefficient ⁇ is assumed to be the optimum value of ⁇ , and the process is terminated (step 605).
  • step 606 Using the corrected ⁇ as the provisional penalty coefficient ⁇ , the processing returns to step 602 and the processing of steps 602 to 604 is repeated.
  • the penalty coefficient ⁇ is gradually increased from a positive number close to 0, and when noise smaller than the desired noise is obtained for the first time, ⁇ at that time is changed to the optimal penalty coefficient ⁇
  • the present invention is not limited to this, and other methods such as a method of gradually reducing ⁇ can be used.
  • the noise reduction processing unit 132 obtains an optimal penalty coefficient ⁇ for each photographing condition in advance and stores it in the evaluation function parameter setting unit 136.
  • i 1,..., I ⁇ from the preprocessor 131 in step 401 of FIG.
  • the addition coefficient ⁇ ij , set M i , coefficients ⁇ d and ⁇ r are read out as necessary, and T i in equation (3) is obtained by calculation.
  • the method of calculating the converted data s i is the same as the process described with reference to equation (8) and 7, carried out by a sequential process. Thereby, post-conversion data s i is obtained for all detection elements i.
  • the obtained post-conversion data s ⁇ s i
  • i 1,..., I ⁇ maintains the average value of the measurement data of the detection element j in a predetermined range centered on the target detection element i, and The variance corresponding to the amount of system noise is removed data.
  • I 1,..., I ⁇ is acquired (third step 403 in FIG. 4). This is processing for enabling logarithmic conversion performed by the correction processor 134 in the next fourth step 404.
  • the i-th converted data s i is a non-positive number
  • a method of replacing it with the average value of the converted data in the vicinity thereof, or an arbitrary threshold value preset in the threshold setting unit 135 is read, and after the conversion from the threshold
  • the non-positive number converted data s i is converted to a positive number by using a method of replacing with a threshold value.
  • i 1,..., I ⁇ (fourth step 404).
  • the projection data z is stored in the storage device 27 in the input / output device.
  • the reconstruction calculation device 43 in the calculation device 4 performs image reconstruction processing using the stored projection data and generates a reconstructed image.
  • Comparative Example 1 measurement data obtained by performing only the processing of Step 401 on the output signal of the data collection system 25 was obtained. The average value and the dispersion value of the obtained data were calculated and plotted on the graph of FIG. 8 after every 7 shootings.
  • the output signal of the data collection system 25 is subjected to processing by the Penalized Least Square function, which is a general noise reduction process, after step 401, and then step 403 is performed to obtain positive number data. Got.
  • the average value and the dispersion value of the obtained positive number data were calculated and plotted on the graph of FIG. 8 after every seven photographings.
  • the noise reduction processor 132 of the present embodiment by performing the processing by the noise reduction processor 132 of the present embodiment, it is possible to remove the variance corresponding to the system noise from the measurement data regardless of the tube current, and therefore, the tube current time product set by the operator. If they are equal, equivalent image quality can be realized. Therefore, if the tube current time products are equal, the image quality obtained does not vary greatly even under shooting conditions where the influence of system noise on photon noise cannot be ignored. Can be provided. Therefore, it is possible for the operator to easily assume the image quality in advance. In addition, when AEC is used, it is possible to achieve a desired image quality with high accuracy according to the present invention even in the case where the influence of system noise cannot be avoided.
  • the correction processing device 42 performs processing for obtaining a desired noise reduction effect more strictly even when the average of measurement data of the detection element j in the vicinity of the target detection element i is very small. Do.
  • Equation (9) is the PWLS function Q (s).
  • alpha i is a penalty factor, rather than the equivalent coefficient throughout the data, determined for each detector element i, the more the measurement data d i is a large value of the non-positive and the absolute value alpha i Is set to be large.
  • ⁇ i is determined according to the measurement data d i for each detection element i according to the following equation (10).
  • ⁇ is the same parameter as ⁇ in the first embodiment.
  • correction is performed by setting the penalty coefficient ⁇ i for each detection element i so that ⁇ i increases as the measurement data d i is a non-positive number and has a larger absolute value.
  • the processing device 42 can more strictly reduce the system noise even when the average of the measurement data of the detection element j near the target detection element i is very small.
  • the correction processing device 42 considers the influence of the X-ray beam hardening effect detected by the X-ray detector 14 and performs processing for realizing a desired noise reduction effect more strictly. .
  • Equation (11) is the PWLS function R (s).
  • Equation (12) B is the degree of the polynomial, and ⁇ b is the coefficient of the b-order term.
  • the degree and coefficient of the polynomial in equation (12) are determined from the relationship between the average value and the variance of data measured using, for example, a plurality of water phantoms having different diameters.
  • X-rays are irradiated to water phantoms with different diameters, and the output signal of the data collection system 25 is acquired.
  • Each output signal obtained is subjected to the processing of step 401 in FIG. 4 to obtain measurement data.
  • an average value and a variance are calculated.
  • ⁇ 0 is the variance when T i is 0, that is, the variance corresponding to the system noise. Since the processing desired in step 402 of FIG. 4 is to reduce the variance corresponding to the system noise, the value obtained by subtracting ⁇ 0 from the polynomial is set to f (T i ) as shown in equation (12). Also, the coefficients and the degree of the polynomial are stored in advance in the evaluation function parameter setter 136 in FIG. 3, and are read out and used by the noise reduction processor 132 in the same manner as the parameters such as the penalty coefficient ⁇ . Furthermore, since the system noise changes depending on the rotation speed and the tube voltage as described above, the coefficient and order of the polynomial are determined for each photographing condition, and stored and used.
  • the influence of the beam hardening effect is considered using a water phantom.
  • the shape and material of the phantom are limited to this if the polynomial can be approximated from the relationship between the average value and dispersion of the measurement data. It is not a thing.
  • the influence of the X-ray beam hardening effect detected by the X-ray detector 14 is taken into account by determining the data fidelity term based on the relationship between the average value of measured data and the variance.
  • the desired noise reduction effect can be realized more strictly.
  • the correction processing device 42 obtains a desired noise reduction effect more strictly even when the average of the measurement data of the detection element j in the vicinity of the target detection element i in the third embodiment is very small. Process.
  • Equation (13) is f (T i ) multiplied by the data fidelity term of the fourth embodiment.
  • the noise reduction processor 132 determines the dispersion ratio gain ⁇ in the same manner as ⁇ described above.
  • the operation in which the noise reduction processor 132 determines the dispersion ratio gain ⁇ will be described according to the flow shown in FIG.
  • noise measurement data is acquired for the number of types of phantom diameters photographed (step 901). In order to distinguish the noise measurement data having different phantom diameters, they are hereinafter referred to as noise measurement data A, B,.
  • step 902 using the noise measurement data A, B,... Obtained in step 901, the provisional dispersion ratio gain ⁇ determined in advance, and the other parameters described above, the function R of Equation (11) The value of (s) is calculated, and converted data that minimizes the function R (s) is obtained by sequential processing (step 902). Step 902 is performed independently for noise measurement data A, B,.
  • the provisional dispersion ratio gain ⁇ is a sufficiently small positive number.
  • step 902 The operation for obtaining the converted data by sequential processing in step 902 is the same as the operation described in step 602 of FIG. From step 902, converted data corresponding to the provisional dispersion ratio gain ⁇ is obtained for the noise measurement data A, B,.
  • step 903 in FIG. 9 the process proceeds to step 903 in FIG. 9 to perform noise measurement of the converted data. Also in this step, post-conversion data corresponding to noise measurement data A, B,... Is processed independently. For simplicity of explanation, attention is paid to the noise measurement data A here. From the converted data of the noise measurement data A, an average value and variance are obtained. Further, an error between the obtained variance and the reference value is calculated.
  • the reference value uses the value obtained by substituting the calculated average value into equation (12). Further, as an error, for example, an absolute error of dispersion with respect to a reference value is used. By applying this process to the noise measurement data A, B,..., Errors in the converted data corresponding to the noise measurement data A, B,.
  • the reference value in step 903 corresponds to the variance not including system noise calculated from the average value of the data. Therefore, when the calculated variance is close to the reference value for all diameter phantoms, that is, when the error in step 903 is small, the data has been subjected to a desired noise reduction process.
  • the sum of errors corresponding to the noise measurement data A, B,... Calculated in step 903 is taken to determine whether the predetermined sum of errors is within a predetermined range (step 904).
  • the predetermined error range in step 904 may be an empirically set value, for example, set to 0.1.
  • step 905 If the total sum of the obtained errors is smaller than the predetermined range, the process is terminated assuming that the temporary dispersion ratio gain ⁇ is the optimum value of ⁇ (step 905).
  • step 906 Using the corrected ⁇ as the provisional dispersion ratio gain ⁇ , the process returns to step 902 and the processing of steps 902 to 904 is repeated.
  • the dispersion ratio gain ⁇ is gradually increased from a positive number close to 0, and when the sum of errors becomes smaller than a predetermined range for the first time, the ⁇ at that time is optimized.
  • This is a method of determining the dispersion ratio gain ⁇ , but the present invention is not limited to this, and other methods such as a method of gradually reducing ⁇ can be used.
  • step 402 of FIG. 4 is executed in the above-described step 902, but step 403 of FIG. 4 is also processed, and the obtained non-positive number converted data may be used instead of the converted data. good.
  • the dispersion ratio gain ⁇ is determined through the noise reduction processor 132 and the positive number converter 133.
  • the noise reduction processing unit 132 obtains an optimal dispersion ratio gain ⁇ for each photographing condition in advance and stores it in the evaluation function parameter setting unit 136. .

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Abstract

　出力信号値(計測データ)からシステムノイズを低減する技術を提供するために、X線を被検体に照射するX線発生部と、被検体を透過したX線を検出するX線検出器と、前記X線検出器の出力信号を補正する補正処理部と、前記補正処理部の出力から画像を再構成する再構成演算部とを有するX線CT装置であって、前記X線検出器は、配列された検出素子を含み、前記補正処理部は、前記検出素子のうち注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の平均値を維持しながら、前記注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の分散を低減する。

Description

Ｘ線ＣＴ装置および補正処理装置
　本発明は、X線CT装置に関し、特に、撮影中にX線の照射量を調節する自動露光制御機能を備える装置に適したノイズ低減技術に関する。
　X線CT装置は、被検体の周囲からX線を照射し、複数の投影角度において取得される投影データから被検体のX線吸収係数の分布を画像化する。X線の照射量が多いほどにノイズが少ない画像を取得でき、画質が向上する。一方、X線被ばくによる人体への影響が近年問題視されており、X線の照射量を抑えた場合においても医師の診断に必要な画質を得るための技術が盛んに検討されている。その一つとして、被検体のサイズや撮影部位等の情報と操作者が所望する画質に応じて、撮影中にX線の照射量を調節する自動露光制御(Automatic Exposure Control：AEC)が広く知られている(特許文献1)。AECで制御するX線照射量の指標として、X線管の印加電流(以降、管電流)とスキャナが1回転する時間(以降、スキャン時間)との積である管電流時間積が一般的に用いられる。
特許第4920256号公報
　X線CT装置で得られる計測データのノイズ(計測ノイズ)は、X線フォトンの統計揺らぎであるフォトンノイズと、データ収集系において混入するシステムノイズとに大別される。前者は、管電流に比例して増加するが、後者は、管電流に依存しないデータ収集系固有のノイズ量である。すなわち、管電流の大きさ(すなわち照射線量の大きさ)に応じて計測ノイズへのシステムノイズとフォトンノイズの寄与が異なり、延いては画像ノイズへの寄与が異なる。
　例として、管電流mA1かつスキャン時間t1の条件1と、管電流mA2かつスキャン時間t2の条件2における撮影について、両者の管電流時間積が等しく(mA1×t1＝mA2×t2)、なおかつmA1＞mA2である場合を考える。このとき、フォトンノイズだけに注目すると、照射されるX線フォトンの総量は両者で等しくなるので、画像ノイズは同等となる。言い換えると、前者は短い時間にたくさんのX線フォトンを照射するのに対し、後者は時間をかけて少量ずつフォトンを照射することで、撮影時で照射される量は、同等になる。
　フォトンノイズに対するシステムノイズの比は、条件1より条件2の方が大きくなるため、フォトンノイズが同等でも、条件2における画像データの方が全体のノイズが大きくなる。言い換えると、前者では大きな信号値を持つ少量のデータを収集するのに対し、後者では小さな信号量を持つたくさんのデータを収集するため、信号値の大きさに因らずシステムノイズが一定量だけ個々のデータに混入した後者のデータで作成した画像は、前者のデータで作成した画像よりもシステムノイズの影響が大きくなる。
　従って、管電流時間積が等しくても画像データのノイズ量、延いては得られる画像の画質が異なる。従来のAECでは、画像ノイズの要因としてフォトンノイズのみを考慮し、管電流時間積を指標として照射線量を制御しているため、管電流時間積が等しい場合でも、フォトンノイズに対してシステムノイズの影響が無視できない撮影条件では、実際に得られる画質が所望している画質と大きく異なることがある。
　本発明の目的は、出力信号値(計測データ)からシステムノイズを低減する技術を提供することにある。
　上記目的を達成するために、本発明は、X線を被検体に照射するX線発生部と、被検体を透過したX線を検出するX線検出器と、X線検出器の出力信号を補正する補正処理部と、補正処理部の出力から画像を再構成する再構成演算部とを備える。補正処理部は、注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の平均値を維持しながら、注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の分散を低減する。
　本発明により、出力信号値(計測データ)からシステムノイズを低減することができる。
実施形態のX線CT装置の全体の概観を示す斜視図 実施形態のX線CT装置のブロック図 実施形態1の補正処理装置42のブロック図 実施形態1の補正処理装置の動作を示すフローチャート 実施形態1の集合Miの検出素子の位置関係を示す説明図 実施形態1のペナルティ係数βを求める動作を示すフローチャート 実施形態1の変換後データを求める動作を示すフローチャート 実施形態1の変換後データの効果を示すグラフ 実施形態4の分散比ゲインζを求める動作を示すフローチャート
　以下に、添付の図を用い、本発明の実施の形態について具体的に説明する。
　本発明は、図1および図2に示すように、X線を被検体に照射するX線発生部(X線発生装置11)と、被検体30を透過したX線を検出するX線検出器14と、X線検出器の出力信号を補正する補正処理部(補正処理装置42)と、補正処理部(42)の出力から画像を再構成する再構成演算部(再構成演算装置43)とを備えて構成される。X線検出器14は、2次元方向に配列された検出素子を含む。補正処理部(42)は、注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の平均値を維持しながら、注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の分散を低減する。これにより、計測データからシステムノイズを低減することができる。
　具体的には、補正処理部(42)は、注目した検出素子の補正後の出力信号値を変数とする第1の評価関数および第2の評価関数の値をそれぞれ求め、その和が最小になる補正後の出力信号値を、補正後の出力信号値を変更しながら逐次処理により求める構成とする。このとき、第1の評価関数は、注目した検出素子の補正前の出力信号値と、その補正後の出力信号値との差が小さいほど、第1の評価関数の値が小さくなる関数を用いる。第2の評価関数は、注目した検出素子とそれに近接する検出素子の補正後の出力信号値の差が小さいほど、前記第2の評価関数の値が小さくなる関数を用いる。
　上述の第1の評価関数としては、例えば、注目した検出素子の補正前の出力信号値とその補正後の出力信号値との差の2乗に所定の係数Tを掛けるものを用いる。この係数Tは、注目した検出素子iと、それを中心とした1以上の検出素子jとの集合の出力信号値を加重加算した値に基づき決定することができる。具体的には例えば、係数Tは、注目した検出素子iと、それを中心とした1以上の検出素子jとの集合のそれぞれの出力信号値の平均値を用いることができる。別の例としては、係数Tは、検出素子iと検出素子jとの空間的な距離に応じて、1以上の検出素子jの出力信号値をそれぞれ重み付けして加算した値を用いることができる。さらに別の例としては、係数Tは、検出素子iの出力信号値と検出素子jの出力信号値との相関性により、1以上の検出素子jの出力信号値をそれぞれ重み付けして加算した値を用いることもできる。また、それらの重み付け加算した値を所定の多項式に入力して得られる値を係数Tとして用いることもできる。
　なお、1以上の検出素子jの少なくとも一つは、チャネル、列、および、ビュー方向のいずれかにおいて、注目した検出素子iと隣接している。
　補正処理部(42)は、第1の評価関数および第2の評価関数の値の和を求める際に、加重係数βを用いて加重加算することが好ましい。
　また、上述の加重係数βは、X線発生部が被検体に照射するX線を遮蔽した状態で得た複数の前記検出素子の出力信号に対して補正処理部(42)が求めた補正後の出力信号の分散が、予め定めた値以下となる値を用いることが望ましい。
　また、補正処理部(42)は、第1の評価関数および第2の評価関数の値の和を求める際に、検出素子ごとに定められた加重係数αを用いて加重加算することも可能である。加重係数αは、検出素子の出力信号値が非正数かつ絶対値の大きな値であるほど大きい値であることが望ましい。
　補正処理部(42)は、注目した検出素子を、X線検出器14を構成する複数の検出素子に順次ずらして、出力信号値の補正を行うことが好ましい。
　本発明の補正処理部(42)は、被検体に関する情報に応じて撮影中に前記X線発生部の管電流を変調させる自動露光制御演算装置を備えたX線CT装置に適用することが好適である。
　以下、本発明の実施形態のX線CT装置についてさらに具体的に説明する。
　図1は、実施形態のX線CT装置の外観であり、図2は、X線CT装置の内部構成を示すブロック図である。X線CT装置は、撮影に用いるスキャナ1と、被検体を載せて移動するための寝台2と、入力装置3と、演算装置4と、表示装置5とを備えている。入力装置3は、マウスやキーボードなどで構成され、寝台移動速度情報や再構成位置など計測・再構成パラメータの入力を受け付ける。演算装置4は、スキャナ1内のX線検出器14から得られたデータを処理する。表示装置5は、再構成画像等を表示する。入力装置3、表示装置5は、記憶装置27とともに、入出力装置26を構成している。入出力装置26および演算装置4は、操作ユニット6を構成している。
　スキャナ1は、X線発生装置11と、データ収集系25と、コリメータ23と、これらを搭載して被検体30の回りで回転させる回転体24とを備えている。データ収集系25は、X線検出器14、プリアンプ21およびA／Dコンバータ22を含む。さらに、スキャナ1は、回転体24を回転駆動する駆動装置20、高電圧発生装置12、X線制御装置13、スキャナ制御装置15、中央制御装置16、寝台制御装置17、寝台移動計測装置18、コリメータ制御装置19等を備えて構成される。
　操作ユニット6の入力装置3は、撮影条件(寝台移動速度、管電流、管電圧、スライス位置など)や再構成パラメータ(関心領域、再構成画像サイズ、逆投影位相幅、再構成フィルタ関数など)などの入力を受け付ける。受け付けた撮影条件に基づいて、撮影に必要な制御信号が中央制御装置16から、X線制御装置13、寝台制御装置17およびスキャナ制御装置15に送られ、撮影開始信号を受けて撮影のための動作を開始する。
　具体的には、X線制御装置13から高電圧発生装置12に制御信号が送られ、高電圧発生装置12は、高電圧をX線発生装置11に印加する。これにより、X線発生装置11からX線が被検体30へ照射される。同時に、スキャナ制御装置15から駆動装置20に制御信号が送られ、X線発生装置11、X線検出器14およびプリアンプ21等を搭載した回転体24を被検体30の周りで周回させる。一方、寝台制御装置17は、被検体を乗せた寝台2を静止、または、体軸方向に移動させる。
　X線発生装置11から出射されたX線は、コリメータ23により照射領域を制限され、被検体30に照射され、被検体30内の各組織で吸収(減衰)されながら被検体30を通過し、X線検出器14で検出される。なお、X線検出器14は2次元方向(チャネル方向およびこれに直交する列方向)に配列された複数の検出素子を含む。X線検出器14における信号の検出は、回転体24の周回方向の離散的な位置(ビュー)において行われる。
　X線検出器14の検出信号は、電流に変換され、プリアンプ21で増幅され、A／Dコンバータ22でデジタル信号に変換され演算装置4に出力される。
　演算装置4は、AEC演算装置41、補正処理装置42、再構成演算装置43および画像処理装置44を備えている。データ収集系25からの出力信号は、演算装置4内の補正処理装置42によって対数変換および各種の補正が行われ、投影データとして入出力装置26内の記憶装置27に保存される。保存された投影データを用いて、演算装置4内の再構成演算装置43は画像再構成処理を行い、再構成画像を生成する。再構成画像は、入出力装置26内の記憶装置27に保存されるとともに、表示装置5にCT画像として表示される。
　AEC演算装置41が自動露光制御を行う動作について簡単に説明する。撮影条件の設定時に、操作者が入力装置3を介してAECの実行意思と画質指標を入力すると、AEC演算装置41は、自動露光制御のための動作を行う。画質指標としては、画像ノイズに代表される公知のあらゆる指標のうち何れかを使用することができる。AEC演算装置41は、画質指標と、事前に取得した任意の撮影角度における被検体の透視像と、撮影条件等を適宜使用し、撮影における管電流の制御情報を算出する。制御情報は、中央制御装置16を介してX線制御装置13に伝達され、制御情報に基づいたX線照射が実行される。これにより、被検体のサイズや撮影部位等の情報と操作者が所望する画質に応じて、X線の照射量が調節され(自動露光制御)、撮影が行われる。
　補正処理装置42によるシステムノイズの低減処理について以下説明する。
　＜実施形態1＞
　補正処理装置42は、データ収集系25からの出力信号について、着目検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号の局所的な平均値を維持しながら、上記所定の複数の検出素子の出力信号に含まれるシステムノイズ量に相当する分散を低減する処理を行う。
　図3は、補正処理装置42の詳しい構成を示すブロック図であり、図4は、補正処理装置42の動作フローである。図3のように、補正処理装置42は、前処理器131、ノイズ低減処理器132、正数変換器133、補正処理器134、評価関数パラメータ設定器136および閾値設定器135を備えて構成される。これらは、回路素子等を組み合わせたハードウエアで構成することも可能であるし、CPUとメモリで構成し、メモリ内のプログラムを読み込んでCPUが実行することにより動作する構成にすることも可能である。
　なお、以下の説明では、X線検出器14の複数の検出素子の出力信号を区別するために、1回の撮影において取得された出力信号に対して、前述のチャネル、列およびビューの3方向を通して番号(1，・・・，i，・・・，I)を付与する。
　まず、前処理器131は、データ収集系25から出力信号を受け取って前処理を行う(図4の第一のステップ401)。具体的には、データ収集系25からの伝送時に信号が圧縮されている場合、出力信号を元のビット数に復元する。さらに、X線を曝射していない状態で取得した出力信号(オフセット)を各出力信号から差し引き、オフセット補正を行う。その結果として得られるi番目の出力信号の信号値を計測データdiと呼ぶ。また、1回の撮影で全てのチャネル、列およびビュー方向について取得した計測データの集合をd＝｛di｜i＝1，・・・，I｝と表す。
　次に、ノイズ低減処理器132は、計測データd＝｛di｜i＝1，・・・，I｝に対し、逐次近似処理を行い、着目素子を中心とした所定の複数の素子の出力信号の局所的な平均値を維持しながら、上記所定の複数の検出素子の出力信号に含まれるシステムノイズ量に相当する分散を低減する処理を行う(第二のステップ402)。補正後のデータ(以下、変換後データと呼ぶ)の集合をs＝｛si｜i＝1，・・・，I｝で表す。
　本実施形態では、ノイズ低減処理器132は、式(1)で表されるPenalized Weighted Least Square(PWLS)関数L(s)を用いて、評価関数L(s)が最小となる変換後データsを求める。これにより、出力信号の局所的な平均値を維持しながら、システムノイズ量に相当する分散を低減する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式(1)において、第一項は、変換後データsiを変数とし、計測データによる制約の強さを表す評価関数であり、計測データdiと変換後データsiの差(di－si)に依存する。この第一項は、データフィデリティ項と呼ばれる。データフィデリティ項だけに注目すると、変換後データsiと、計測データdiとの差が小さいほど、第一項の関数の値(評価値)は、小さくなる。(極端な例として、変換後データsiが計測データdiに一致する場合にデータフィデリティ項の値が最小となる)。
　なお、本実施形態において、データフィデリティ項において差(di－si)の2乗に乗算されるf(Ti)は次式(2)のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　データフィデリティ項におけるTiは、注目検出素子iの計測データdiとその近傍に位置する所定の1以上の検出素子jの計測データdjとを加重係数νijで重み付けして加算した値により決定する。例えば次式(3)により求めたTiを用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式(3)において、集合Miは、計測データdjを加重加算する検出素子jを定める集合であり、一例を図5に示すように、注目検出素子i自身と、検出素子iの近傍に位置する1以上の検出素子jで構成される。このとき、検出素子jの少なくとも一つは、前記チャネル、列、および、ビュー方向のいずれかにおいて、注目素子iと隣接するように設定される。集合Miは、予め定められ、評価関数パラメータ設定器136に格納されている。加重係数νijは、定数であってもよいが、検出素子iとjの位置の相関性により定めた値を用いることも可能である。
　加重係数νijの値を定める方法について、以下、第1～第4の例を説明する。第1～第4の例のいずれを用いるかは、予め定めておいてもよいし、ノイズ低減処理器132が入力装置3を介してユーザから選択を受け付ける構成にすることも可能である。
　第1の例は、加重係数νijを予め定めた定数とする方法である。例えば、νij＝1とおいた場合、Tiは、注目検出素子iとその近傍に位置する検出素子群(集合Miに属する検出素子群)の計測データdの平均値となる。加重係数νijを予め定めた定数とする場合には、評価関数パラメータ設定器136に予め加重係数νijの値を格納しておき、ノイズ低減処理器132がこの値を読み出して用いる。
　第2～第4の例として、ノイズ低減処理器132が、検出素子iとjの位置の相関性により加重係数νijを計算により求める方法を説明する。第2の例は、式(4)により、検出素子iと検出素子jの空間的な距離によって加重係数νijを算出する。式(4)により定められる加重係数νijは、注目検出素子iに近い検出素子jほど大きな値になる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　式(4)において、piおよびpjは、それぞれ検出素子iおよびjの座標ベクトルであり、3次元ユークリッド空間において原点を同じくする座標ベクトルである。よって、(pi－pj)は、検出素子iと検出素子jとの空間的な距離を表す。γdは、検出素子iとjの空間的な距離の相関を規定する任意のパラメータであり、定数として評価関数パラメータ設定器136に予め格納されている。
　第3の例は、式(5)により、計測データdiとdjの相関性により、加重係数νijを定める方法である。式(5)により定められる加重係数νijは、注目検出素子iの計測データdiの値に近い計測データdjの検出素子jほど大きな値になる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　式(5)においてγrは、検出素子iとjの計測データのdi，djの相関を規定する任意のパラメータであり、定数として評価関数パラメータ設定器136に予め格納されている。
　第4の例は、式(6)により、検出素子iとjの位置の相関性および計測データdiとdjの相関性により、加重係数νijを定める。式(6)は、バイラテラルフィルタであり、式(6)により定められる加重係数νijは、注目検出素子iに位置が近く、かつ、注目検出素子iの計測データdiの値に近い計測データdjの検出素子jほど大きな値になる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　次に、式(1)の第二項について説明する。第二項は、変換後データsiを変数とし、注目検出素子iとその近接する検出素子jの変換後データsi、sjの相関を表す評価関数であり、ペナルティ項と呼ばれる。ペナルティ項の値(評価値)が小さいほど、注目検出素子iの変換後データsiとその近傍の検出素子jの変換後データsj間で信号値の相関性が高いことを示す。すなわち、第二項は、変換後データsiと変換後データsjの値の差(si－sj)が小さいほど、第二項の値が小さくなる。具体的には、(si－sj)に加重係数wijで重み付けして加算し、さらに注目検出素子iの位置を変えて、加算していく。極端な例として、全ての検出素子の変換後データsが同一の値をとるとき、ペナルティ項の評価値が最小となる。
　式(1)の第二項において、Niは、評価に用いる1以上の検出素子jを定める集合であり、注目検出素子i自身と、検出素子iの近傍に位置する1以上の検出素子jで構成される。このとき、検出素子jの少なくとも一つは、前記チャネル、列、および、ビュー方向のいずれかにおいて、注目素子iと隣接するように設定される。集合Niは、予め定められ、評価関数パラメータ設定器136に格納されている。一方、wijは、変換後データの差(si－sj)を重み付けする加重係数である。
　本実施形態では、加重係数wijを次式(7)のように、集合Niに属する検出素子jごとの加重係数wijの和が1になるように、wijの値をそれぞれ予め定めている。wijの値は、評価関数パラメータ設定器136に予め格納されている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　また、式(1)のβは、第一項のデータフィデリティ項と第二項のペナルティ項のバランスを決定するパラメータであり、ペナルティ係数と呼ぶ。データフィデリティ項とペナルティ項の評価値は、相反する関係にあり、データフィデリティ項は、変換後データsiは計測データdiに近い値であるほど小さくなるのに対し、ペナルティ項は、変換後データsi、sjの差(si－sj)が小さいほど小さくなる。そのため、両者の関係をペナルティ係数βで調整している。極端な例として、ペナルティ係数βが0の場合には、データフィデリティ項のみで変換後データが決定し、ペナルティ係数βが∞の場合にはペナルティ項のみで変換後データが決定する。
　ノイズ低減処理器132は、撮影条件ごとに予め最適なペナルティ係数βを求め、評価関数パラメータ設定器136に格納している。ノイズ低減処理器132は、評価関数パラメータ設定器136から、撮影条件に対応するペナルティ係数βを読み出して、式(1)の関数L(s)の演算に用いる。
　ここで、ノイズ低減処理器132が、ペナルティ係数βを求める動作について図6に示すフローに従って説明する。
　まず、ノイズ低減処理器132は、撮影条件ごとに中央制御装置16に図2のコリメータ23の開口を完全に閉じてX線を遮蔽するように指示し、その状態で所定の撮影を行うように指示する。この撮影によりデータ収集系25で得られる出力信号は、システムノイズのみを含む。得られた出力信号に、上述のステップ401と同様の前処理(ビット数復元、オフセット補正)を施し、計測データに変換する(ステップ601)。ここでは、得られた計測データをノイズ計測用データと呼ぶ。
　次に、ステップ601で求めたノイズ計測用データと、および、予め定めておいた暫定のペナルティ係数β、および、上述した他のパラメータを用いて、式(1)の関数L(s)の値を算出し、関数L(s)が最小になる変換後データs＝｛si｜i＝1，・・・，I｝を逐次処理によって求める(ステップ602)。このとき、暫定のペナルティ係数βは、十分に小さい正数とする。
　ステップ602において逐次処理によって変換後データsを求める方法としては、公知のあらゆる数値解析法を適用することができるが、ここでは一例としてGauss－Seidel法を用いて変換後データsを算出する。具体的には、(1)式にGauss－Seidel法を適用することで導かれる次式(8)の更新式を用いて、変換後データsを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　式(8)において、si (p)は、p回目の逐次処理により得られる変換後データsiである。また、集合Niは、式(1)で定めた集合Niと同じである。Ti、wijは、上述の式(3)、式(7)により定められる。
　図7のフローを用いて、式(8)を用いた逐次処理により変換後データsiを求める手順を説明する。まず、ステップ701において、検出素子iのノイズ計測用データdi、各パラメータおよび、予め定めておいた初期データsi (0)を式(8)に入力し、1回目の更新後の変換後データsi (1)を算出する。
　次に、ステップ702において、更新後の変換後データsi (1)があらかじめ定めた収束条件を満たすかどうか判定し、収束条件を満たさない場合には、ステップ704において更新回数をp＋1(＝2)に更新し、ステップ701に戻り、2回目の逐次処理によりsi (2)を算出する。収束条件を満たす場合には、ステップ703に進んで変換後データsi (1)を変換後データsiとして出力する。この動作を、収束条件を満たす変換後データsi (p)が得られるまで繰り返すことにより、変換後データsiを求めることができる。
　ステップ702の収束条件の判定は、更新間の変換後データの差(si (p)－si (p－1))があらかじめ設定した閾値以下になっているかどうかを判定することにより行う。更新間の変換後データsi (p)の差(si (p)－si (p－1))があらかじめ設定した閾値以下の場合には、収束したと判定する。
　また、この方法に限らず、別の収束条件を用いることも可能である。例えば、ステップ704において、更新回数をカウントし、あらかじめ設定した回数に達したならば更新を終了する方法を用いる。
　図7の逐次処理を、全ての検出素子について行い、それぞれ変換後データsiを求める。なお、変換後データを求める検出素子の順序は、任意で良い。
　以上の処理により、暫定のペナルティ係数βに対応する変換後データs＝｛si｜i＝1，・・・，I｝が得られる。次に、図6のステップ603に進み、変換後データs＝｛si｜i＝1，・・・，I｝の分散を求める。求めた分散値は、ノイズ計測用データの変換後データに含まれるノイズである。求めたノイズ値が、予め定めた所望ノイズ値より小さいかを判定する(ステップ604)。所望ノイズ値としては、0もしくは0に近い任意の正値を使用する。
　求めたノイズ値が所望ノイズより小さい場合には、暫定のペナルティ係数βがβの最適値であるとして、処理を終了する(ステップ605)。
　一方、求めたノイズ値が所望ノイズより大きい場合、暫定のペナルティ係数βに任意の正値を加算し、βを修正する(ステップ606)。修正後のβを暫定のペナルティ係数βとして用いて、ステップ602に戻り、ステップ602～604の処理を繰り返す。
　上述のステップ602～604の処理は、ペナルティ係数βを0に近い正数から徐々に増加させていき、初めて所望ノイズより小さなノイズが得られた時点で、そのときのβを最適なペナルティ係数βとして決定する方法であるが、本発明はこれに限られるものではなく、βを徐々に小さくしていく方法等他の方法を用いることも可能である。
　また、システムノイズは、回転速度や管電圧に依存して変化するため、ノイズ低減処理器132は、予め撮影条件毎に、最適なペナルティ係数βを求め、評価関数パラメータ設定器136に格納する。
　ノイズ低減処理器132は、図4のステップ401において前処理器131から計測データd＝｛di｜i＝1，・・・，I｝を受けとったならば、評価関数パラメータ設定器136から、定数である場合の加算係数νij、集合Mi、係数γdおよびγr等を必要に応じて読み出して、式(3)のTiを演算により求める。さらに、求めたTiと、評価関数パラメータ設定器136から読み出したペナルティ係数β、加算係数wij、集合Ni等と、ステップ401で得た計測データdとを式(1)に入力して、式(1)の関数L(s)の値を最小にする変換後データsiを求める。変換後データsiの算出方法は、式(8)および図7を用いて説明した処理と同様であり、逐次処理によって行う。これにより、全ての検出素子iについて、変換後データsiを求める。求められた変換後データs＝｛si｜i＝1，・・・，I｝は、注目検出素子iを中心とした所定範囲の検出素子jの計測データの平均値を維持し、かつ、システムノイズ量に相当する分散は除去されたデータになっている。
　次に、図3の正数変換器133は、第二のステップで算出した変換後データsについて、非正数の変換後データsiを正数に変換し、正数データy＝｛yi｜i＝1，・・・，I｝を取得する(図4の第三のステップ403)。これは、次の第四のステップ404で補正処理器134が行う対数変換を可能にするための処理である。例えば、i番目の変換後データsiが非正数の場合、その近傍の変換後データの平均値に置き換える方法や、閾値設定器135に予め設定した任意の閾値をよみだし、閾値より変換後データsiが小さい場合には、閾値に置き換える方法を用いることにより、非正数の変換後データsiを正数に変換する。
　最後に、図3の補正処理器134は、正数変換器133が変換した正数データyに対し、対数変換処理およびリファレンス用検出器の値によるリファレンス補正、被検体なしで撮影したデータによるエアー補正、ビームハードニング効果の影響を抑制するためのファントム補正等を行い、投影データz＝｛zi｜i＝1，・・・，I｝を得る(第四のステップ404)。投影データzは入出力装置内の記憶装置27に保存される。
　演算装置4内の再構成演算装置43は、保存された投影データを用いて画像再構成処理を行い、再構成画像を生成する。
　本実施形態の効果を図8のグラフを用いて説明する。まず、管電流を変化させながらX線を同一の物体に照射する撮影を複数回(ここでは、7回)繰り返し、データ収集系25の出力信号を取得した。この複数回の撮影の出力信号にそれぞれ図4のステップ401～ステップ403までを施して、本実施形態のノイズ低減処理後の正数データを得た。得られた正数データの平均値および分散値を算出し、7回の撮影ごとに図8のグラフにプロットした。図8のグラフは、横軸がデータの平均値、縦軸がノイズの分散値を示す。
　また、比較例1として、データ収集系25の出力信号に対して、ステップ401の処理のみを施した計測データを得た。得られデータの平均値および分散値を算出し、7回の撮影ごとに図8のグラフにプロットした。
　また、比較例2として、データ収集系25の出力信号に対して、ステップ401の後、一般的なノイズ低減処理であるPenalized　Least　Square関数による処理を行った後、ステップ403を行って正数データを得た。得られた正数データの平均値および分散値を算出し、7回の撮影ごとに図8のグラフにプロットした。
　図8のグラフの本実施形態および比較例1，2のグラフの7点のプロットは、それぞれ7種類の管電流の撮影に対応する。
　図8のグラフから管電流とデータの平均値は、ほぼ比例関係にあり、本実施形態および比較例1，2のいずれにおいても、データの平均値の大小関係は管電流の大小関係と対応していることがわかる。
　比較例1のグラフと本実施形態のグラフを比較した場合、対応する管電流の撮影で得たプロットは、データの平均値がほぼ同値をとっていることから、処理により平均値が変化していないことがわかる。次に、比較例1のノイズの分散に注目すると、データの平均値がほぼ0となるときにも分散は、ある程度の大きさの値を持っており、この分散値は、システムノイズのみに起因すると考えられる。比較例2の一般的なノイズ低減処理においてノイズを低減した場合、データの平均値(すなわち管電流)に因らず分散はほぼ0となっていることがわかる。このことは、比較例2のノイズ低減処理は、管電流が大きくなった場合、システムノイズ以上のデータの分散を計測データから低減していることを意味する。これに対し、本実施形態のグラフは、比較例1のグラフをほぼ平行移動したものとなっており、管電流に因らずシステムノイズ相当の分散を低減できていることがわかる。
　このように、本実施形態のノイズ低減処理器132による処理を施すことにより、管電流に係らずシステムノイズ相当の分散を計測データから除去することができるため、操作者が設定した管電流時間積が等しければ、同等の画質を実現することができる。よって、管電流時間積が等しい場合であれば、フォトンノイズに対してシステムノイズの影響が無視できない撮影条件であっても、得られる画質が大きくばらつくことがなく、一定の画質の再構成画像を提供することができる。従って、操作者が前もって画質を容易に想定することが可能である。また、AECを使用した場合、従来であればシステムノイズの影響を免れ得なかったような場合でも、本発明により所望の画質を精度良く達成することが可能となる。
　＜実施形態2＞
　実施形態2では、補正処理装置42は、注目検出素子iの近傍の検出素子jの計測データの平均が非常に小さい場合であっても、より厳密に所望のノイズ低減効果を得るための処理を行う。
　実施形態2の補正処理装置42の構成は、実施形態1の図3と同様であり、補正処理装置42の処理フローは、図4に示すものと同様であるが、実施形態2では、図4のステップ402において、式(1)に替えて式(9)を用いる。式(9)は、PWLS関数Q(s)である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　式(9)において、式(1)と共通する記号は、実施形態1と同様のパラメータを示している。式(9)において、αiはペナルティ係数であり、データ全体に等価な係数ではなく、検出素子iごとに定められ、計測データdiが非正数かつ絶対値の大きな値であるほどαiが大きくなるように設定される。本実施形態では次式(10)に従って、検出素子iごとに計測データdiに応じてαiを決定する。式(10)において、βは、実施形態1のβと同じパラメータである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　このように、実施形態2では、計測データdiが非正数かつ絶対値の大きな値であるほどαiが大きくなるように、検出素子iごとにペナルティ係数αiを設定することにより、補正処理装置42は、注目検出素子iの近傍の検出素子jの計測データの平均が非常に小さい場合であっても、より厳密にシステムノイズを低減することができる。
　他の構成および処理動作は、実施形態1と同様であるので説明を省略する。
　＜実施形態3＞
　被検体のX線吸収係数がX線の持つエネルギに依存しない場合、図8における比較例1のように、データの平均値と分散の関係は直線で表せる。それに対し、X線吸収係数のエネルギ依存の度合いが顕著な場合、両者の関係は直線とならない(ビームハードニング効果と呼ばれる)。そこで、実施形態3では、補正処理装置42は、X線検出器14で検出するX線のビームハードニング効果による影響を考慮し、より厳密に所望のノイズ低減効果を実現するための処理を行う。
　実施形態3の補正処理装置42の構成は、実施形態1の図3と同様であり、また、補正処理装置42の処理フローは、図4に示すものと同様であるが、実施形態3では、図4のステップ402において、式(1)に替えて式(11)を用いる。式(11)は、PWLS関数R(s)である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　式(11)において、式(1)と共通する記号は、実施形態1と同様のパラメータを示している。式(11)において、データフィデリティ項において(di－si)2に乗算されるf(Ti)は、前述のビームハードニング効果を考慮して決定される多項式であり、次式(12)のように算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　式(12)において、Bは多項式の次数であり、θbはb次の項の係数である。式(12)の多項式の次数および係数は、例えば複数の直径が異なる水ファントムを用いて計測したデータの平均値および分散の関係から決定する。
　まず、直径の異なる水ファントムにX線を照射し、データ収集系25の出力信号を取得する。得られた各々の出力信号に対し、図4のステップ401の処理を施して計測データを得る。得られたデータについて、それぞれ平均値および分散を算出する。
　算出した平均値と分散の関係は、ちょうど図8の比較例1のようにプロットされる。よって、例えば最小二乗法等を用いてグラフのプロットと多項式の誤差が小さくなるように、前述の多項式の次数および係数を決定する。このとき、次数が大きくなるほどに式(11)に基づく計算量が増加するため、経験的に8以下とする。但し、前述の誤差が十分小さい場合には、なるべく小さな次数を選択する。
　このようにして決定した多項式の係数のうち、θ0はTiが0のときの分散であり、すなわちシステムノイズ相当の分散を表している。図4のステップ402で所望される処理は、システムノイズ相当の分散を低減することであるから、式(12)のように多項式からθ0を差分した値をf(Ti)とする。また、多項式の係数および次数は、あらかじめ図3における評価関数パラメータ設定器136に格納しておき、例えばペナルティ係数βなどのパラメータと同様にノイズ低減処理器132が読み出して使用する。さらに、前述のようにシステムノイズは回転速度や管電圧に依存して変化するため、撮影条件毎に多項式の係数および次数は決定され、格納および使用される。
　上述の多項式の決定方法では、水ファントムを用いてビームハードニング効果の影響を考慮したが、計測データの平均値と分散の関係から多項式を近似できれば、ファントムの形状および材質はこれに限定されるものではない。
　このように、実施形態3では、実測したデータの平均値と分散の関係に基づきデータフィデリティ項を決定することで、X線検出器14で検出するX線のビームハードニング効果による影響を考慮し、より厳密に所望のノイズ低減効果を実現できる。
　他の構成および処理動作は、実施形態1と同様であるので説明を省略する。
　＜実施形態4＞
　実施形態4では、補正処理装置42は、実施形態3において注目検出素子iの近傍の検出素子jの計測データの平均が非常に小さい場合であっても、より厳密に所望のノイズ低減効果を得るための処理を行う。
　実施形態4の補正処理装置42の構成及び処理フローは、実施形態3と同様であるが、式(12)に替えて式(13)を用いる。式(13)は、実施形態4のデータフィデリティ項にて乗算されるf(Ti)である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　式(13)において、式(12)と共通する記号は、実施形態3と同様のパラメータを示している。式(13)の第一項は式(12)と等しく、第二項は多項式のシステムノイズを含まない分散と、システムノイズを含む分散の比に分散比ゲインζを乗算したものである。第一項ではデータに含まれるシステムノイズを考慮していないため、注目検出素子iの近傍の検出素子jの計測データの平均が非常に小さい場合に所望のノイズ低減効果が得られなくなる場合がある。そこで、第二項によってシステムノイズの影響を考慮することで、式(12)を補正する。
　式(13)における、分散比ゲインζは上述のβと同様にノイズ低減処理器132が決定する。ここで、ノイズ低減処理器132が分散比ゲインζを決定する動作について図9に示すフローに従って説明する。
　まず、実施形態3において多項式の係数および次数を決定する場合と同様に、直径の異なるファントムをそれぞれ撮影し、データ収集系25の出力信号を取得する。得られた各々の出力信号に対し、図4のステップ401の処理を行い、計測データを得る。これらの手順により、撮影したファントム直径の種類の分だけノイズ計測用データを取得する(ステップ901)。ファントム直径の異なるノイズ計測用データを区別するために、以降ではノイズ計測用データA、B、・・・と呼ぶ。
　次に、ステップ901で求めたノイズ計測用データA、B、・・・、予め定めておいた暫定の分散比ゲインζ、および、上述した他のパラメータを用いて、式(11)の関数R(s)の値を算出し、関数R(s)が最小になる変換後データを逐次処理によって求める(ステップ902)。ステップ902はノイズ計測用データA、B、・・・について独立に行われる。また、暫定の分散比ゲインζは、十分に小さい正数とする。
　ステップ902において逐次処理によって変換後データを求める動作は、図6のステップ602で説明した動作と同様であるため省略する。ステップ902より、ノイズ計測用データA、B、・・・について、暫定の分散比ゲインζに対応するそれぞれの変換後データが得られる。
　次に、図9のステップ903に進み、変換後データのノイズ計測を行う。本ステップでも、ノイズ計測用データA、B、・・・に対応する変換後データは独立に処理される。説明の簡単のため、ここではノイズ計測用データAに注目する。ノイズ計測用データAの変換後データから、平均値および分散を求める。さらに、求めた分散と基準値との誤差を算出する。
　基準値は、算出した平均値を式(12)に代入して得られた値を使用する。また、誤差として、例えば基準値に対する分散の絶対誤差を用いる。この処理を、ノイズ計測用データA、B、・・・に適用することで、ノイズ計測用データA、B、・・・に対応する変換後データの誤差がそれぞれ算出される。
　ステップ903の基準値は、データの平均値から算出されるシステムノイズを含まない分散に相当する。よって、すべての直径のファントムについて、算出される分散が基準値に近い値をとる場合、すなわち、ステップ903の誤差が小さい場合、データは所望のノイズ低減処理を施されたことになる。
　ステップ903で算出したノイズ計測用データA、B、・・・に対応する誤差の総和をとり、予め定めた誤差の総和が所定の範囲かを判定する(ステップ904)。ステップ904における所定の誤差範囲は、経験的に設定される値を用いれば良く、例えば0．1と設定する。
　求めた誤差の総和が所定の範囲より小さい場合には、暫定の分散比ゲインζがζの最適値であるとして、処理を終了する(ステップ905)。
　一方、求めた誤差の総和が所定の範囲より大きい場合、暫定の分散比ゲインζに任意の正値を加算し、ζを修正する(ステップ906)。修正後のζを暫定の分散比ゲインζとして用いて、ステップ902に戻り、ステップ902～904の処理を繰り返す。
　上述のステップ902～904の処理は、分散比ゲインζを0に近い正数から徐々に増加させていき、誤差の総和が初めて所定の範囲より小さくなった時点で、そのときのζを最適な分散比ゲインζとして決定する方法であるが、本発明はこれに限られるものではなく、ζを徐々に小さくしていく方法等他の方法を用いることも可能である。
　また、上述のステップ902において図4のステップ402のみを実行したが、図4のステップ403も併せて処理し、得られた非正数の変換後データを変換後データの代わりに使用しても良い。この場合、分散比ゲインζはノイズ低減処理器132および正数変換器133を通して決定される。
　また、システムノイズは、回転速度や管電圧に依存して変化するため、ノイズ低減処理器132は、予め撮影条件毎に、最適な分散比ゲインζを求め、評価関数パラメータ設定器136に格納する。
　他の構成および処理動作は、実施形態3と同様であるので説明を省略する。
　上述してきた実施形態では、本発明を詳細にわたって記述すると共に図示したが、これらは説明及び例示のみを意図したものであって、本発明は実施形態の内容に限定されるものではない。
　1　スキャナ、2　寝台、3　入力装置、4　演算装置、5　表示装置、11　X線発生装置、14　X線検出器、23　コリメータ、41　AEC演算装置、42　補正処理装置、43　再構成演算装置、44　画像処理装置、131　前処理器、132　ノイズ低減処理器、133　正数変換器、134　補正処理器、135　閾値設定器、136　評価関数パラメータ設定器

Claims (16)

  1. 　X線を被検体に照射するX線発生部と、被検体を透過したX線を検出するX線検出器と、前記X線検出器の出力信号を補正する補正処理部と、前記補正処理部の出力から画像を再構成する再構成演算部とを有し、
    　前記X線検出器は、配列された検出素子を含み、
    　前記補正処理部は、前記検出素子のうち注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の平均値を維持しながら、前記注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の分散を低減することを特徴とするX線CT装置。
  2. 　請求項1に記載のX線CT装置において、前記補正処理部は、前記注目した検出素子の補正後の出力信号値を変数とする第1の評価関数および第2の評価関数の値をそれぞれ求め、その和が最小になる前記補正後の出力信号値を、前記補正後の出力信号値を変更しながら逐次処理により求めるものであり、
    　前記第1の評価関数は、前記注目した検出素子の補正前の出力信号値と、その補正後の出力信号値との差が小さいほど、前記第1の評価関数の値が小さくなる関数であり、
    　前記第2の評価関数は、前記注目した検出素子とそれに近接する検出素子の補正後の出力信号値の差が小さいほど、前記第2の評価関数の値が小さくなる関数であることを特徴とするX線CT装置。
  3. 　請求項2に記載のX線CT装置において、前記第1の評価関数は、前記注目した検出素子の補正前の出力信号値とその補正後の出力信号値との差の2乗に所定の係数Tを掛けるものであることを特徴とするX線CT装置。
  4. 　請求項3に記載のX線CT装置において、前記係数Tは、前記注目した検出素子iと、それを中心とした1以上の検出素子jとの集合の出力信号値を加重加算することにより求められた値であることを特徴とするX線CT装置。
  5. 　請求項4に記載のX線CT装置において、前記係数Tは、前記検出素子iと、前記検出素子jとの集合のそれぞれの出力信号値の平均値であることを特徴とするX線CT装置。
  6. 　請求項4に記載のX線CT装置において、前記係数Tは、前記検出素子iと前記検出素子jとの空間的な距離に応じて、1以上の前記検出素子jの出力信号値をそれぞれ重み付けして加算した値であることを特徴とするX線CT装置。
  7. 　請求項4に記載のX線CT装置において、前記係数Tは、前記検出素子iの出力信号値と前記検出素子jの出力信号値との相関性により、1以上の前記検出素子jの出力信号値をそれぞれ重み付けして加算した値であることを特徴とするX線CT装置。
  8. 　請求項2に記載のX線CT装置において、前記補正処理部は、前記第1の評価関数および第2の評価関数の値の和を求める際に、加重係数βを用いて加重加算することを特徴とするX線CT装置。
  9. 　請求項8に記載のX線CT装置において、前記加重係数βは、前記X線発生部が被検体に照射するX線を遮蔽した状態で得た複数の前記検出素子の出力信号に対して前記補正処理部が求めた前記補正後の出力信号の分散が、予め定めた値以下となる値であることを特徴とするX線CT装置。
  10. 　請求項2に記載のX線CT装置において、前記補正処理部は、前記第1の評価関数および第2の評価関数の値の和を求める際に、加重係数αを用いて加重加算し、前記加重係数αは、前記検出素子ごとに定められることを特徴とするX線CT装置。
  11. 　請求項10に記載のX線CT装置において、前記加重係数αは、前記検出素子の出力信号値が非正数かつ絶対値の大きな値であるほど大きいことを特徴とするX線CT装置。
  12. 　請求項1に記載のX線CT装置において、前記X線検出器の前記検出素子は、チャネル方向および列方向の2次元方向に配列され、
    　前記X線発生部と前記X線検出器は、前記被検体の周りを回りながら複数の位置(ビュー)において、前記被検体を透過したX線を検出し、
    　前記所定の複数の検出素子のうちの少なくとも一つは、前記チャネル、列、および、ビューのいずれかの方向において、前記注目した検出素子と隣接していることを特徴とするX線CT装置。
  13. 　請求項1に記載のX線CT装置において、被検体に関する情報に応じて撮影中に前記X線発生部の管電流を変調させる自動露光制御演算装置をさらに備えることを特徴とするX線CT装置。
  14. 　請求項3に記載のX線CT装置において、前記係数Tは、前記注目した検出素子iと、それを中心とした1以上の検出素子jとの集合の出力信号値を加重加算することにより求められた値を、実験的に求めた信号値の平均と分散の関係を近似した多項式を含む変換関数により変換して得られた値であることを特徴とするX線CT装置。
  15. 　請求項14に記載のX線CT装置において、前記変換関数は、前記多項式から実験的に求めたシステムノイズに相当する分散を差分して得られる差分多項式を含むことを特徴とするX線CT装置。
  16. 　X線CT装置の2次元方向に配列された検出素子の出力信号を補正する補正処理装置であって、
    　前記検出素子のうち注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の平均値を維持しながら、前記注目した検出素子を中心とした所定の複数の検出素子の出力信号値の分散を低減することを特徴とする補正処理装置。
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