JP3400063B2 - コンピュータ断層撮影装置 - Google Patents
コンピュータ断層撮影装置Info
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- JP3400063B2 JP3400063B2 JP01812094A JP1812094A JP3400063B2 JP 3400063 B2 JP3400063 B2 JP 3400063B2 JP 01812094 A JP01812094 A JP 01812094A JP 1812094 A JP1812094 A JP 1812094A JP 3400063 B2 JP3400063 B2 JP 3400063B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はコンピュータ断層撮影装
置（以下、単にＣＴ装置と略称する）に係り、特に３６
０゜以上の角度の投影データを連続して収集できるＣＴ
装置に関する。
置（以下、単にＣＴ装置と略称する）に係り、特に３６
０゜以上の角度の投影データを連続して収集できるＣＴ
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】Ｘ線診断装置においては、被検体に対し
てＸ線を連続して曝射し、Ｘ線画像をテレビジョンカメ
ラで撮像し、画面上でＸ線画像を連続して観察しながら
検査、治療を行うことがよく行われている。これは、一
般的にＸ線透視と呼ばれる。
てＸ線を連続して曝射し、Ｘ線画像をテレビジョンカメ
ラで撮像し、画面上でＸ線画像を連続して観察しながら
検査、治療を行うことがよく行われている。これは、一
般的にＸ線透視と呼ばれる。
【０００３】近年、ＣＴ装置においても、スリップリン
グの開発によりＸ線管、検出器が被検体の周囲を連続回
転し、同一スライスのスキャン時間が異なる投影データ
を連続的に収集することが可能になってきているので、
ほぼリアルタイムでスキャン時間が異なる断層像を表示
することが望まれている。これを、ＣＴ透視と呼称す
る。
グの開発によりＸ線管、検出器が被検体の周囲を連続回
転し、同一スライスのスキャン時間が異なる投影データ
を連続的に収集することが可能になってきているので、
ほぼリアルタイムでスキャン時間が異なる断層像を表示
することが望まれている。これを、ＣＴ透視と呼称す
る。
【０００４】しかし、ＣＴ透視を実行するには、リアル
タイムで断層像を再構成する必要があり、大量のデータ
を高速で再構成演算するハードウェアの負担が大きいと
いう問題点がある。この問題点を解決するために、３６
０°以上の連続した投影データから断層像を効率良く再
構成するための方法が考えられている。この一例として
は、本願発明者の出願した特公平１−２３１３６号（米
国特許第４，４９５，６４５号）に記載の連続スライス
再構成法がある。この例では、約１秒以下で断層像を再
構成できるので、スキャンとほぼリアルタイムで断層像
を表示できる。
タイムで断層像を再構成する必要があり、大量のデータ
を高速で再構成演算するハードウェアの負担が大きいと
いう問題点がある。この問題点を解決するために、３６
０°以上の連続した投影データから断層像を効率良く再
構成するための方法が考えられている。この一例として
は、本願発明者の出願した特公平１−２３１３６号（米
国特許第４，４９５，６４５号）に記載の連続スライス
再構成法がある。この例では、約１秒以下で断層像を再
構成できるので、スキャンとほぼリアルタイムで断層像
を表示できる。
【０００５】３６０°以上の投影データを連続的に収集
するため、被検体の被曝量が増えるという欠点がある。
この問題点を解決するためには、連続して画像を観察す
るＣＴ透視の際は、線量（ｍＡｓ）を少なくし、重要な
場面では線量を多くしその画像を記憶（撮影）する等の
ことを行なうことが考えられる。このＣＴ透視の際の線
量はできる限り少ないことが望ましいが、線量を少なく
すると画質が悪くなるという問題がある。例えば、観察
できる程度のＣＴ透視画像を得るには５０ｍＡｓ以上の
線量のＸ線を被検体に曝射する必要がある。これ以下で
は、収集した投影データ中のノイズが増えるため、診断
に使用できるＣＴ透視画像を得ることが困難である。し
かしながら、ＣＴ透視の間のトータルの被曝量を考慮す
ると、線量をさらに少なくすることが望まれる。
するため、被検体の被曝量が増えるという欠点がある。
この問題点を解決するためには、連続して画像を観察す
るＣＴ透視の際は、線量（ｍＡｓ）を少なくし、重要な
場面では線量を多くしその画像を記憶（撮影）する等の
ことを行なうことが考えられる。このＣＴ透視の際の線
量はできる限り少ないことが望ましいが、線量を少なく
すると画質が悪くなるという問題がある。例えば、観察
できる程度のＣＴ透視画像を得るには５０ｍＡｓ以上の
線量のＸ線を被検体に曝射する必要がある。これ以下で
は、収集した投影データ中のノイズが増えるため、診断
に使用できるＣＴ透視画像を得ることが困難である。し
かしながら、ＣＴ透視の間のトータルの被曝量を考慮す
ると、線量をさらに少なくすることが望まれる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】このように従来のコン
ピュータ断層撮影装置は、連続的に投影データを収集
し、ほぼリアルタイムで断層像を再構成、表示するいわ
ゆるＣＴ透視を行なう際、画質を低下させないためには
被検体への被曝量を減らすことができなかった。
ピュータ断層撮影装置は、連続的に投影データを収集
し、ほぼリアルタイムで断層像を再構成、表示するいわ
ゆるＣＴ透視を行なう際、画質を低下させないためには
被検体への被曝量を減らすことができなかった。
【０００７】本発明は上述した事情に対処すべくなされ
たもので、その目的は被曝量を増やすことなく断層像の
画質を向上できるコンピュータ断層撮影装置を提供する
ことである。
たもので、その目的は被曝量を増やすことなく断層像の
画質を向上できるコンピュータ断層撮影装置を提供する
ことである。
【０００８】本発明の他の目的は、連続的に投影データ
を収集し、ほぼリアルタイムで断層像を再構成、表示す
るいわゆるＣＴ透視を行なう際、被曝量を増やすことな
く断層像の画質を向上でき、しかも少ない演算量で高速
に再構成演算を行なうことができるコンピュータ断層撮
影装置を提供することである。
を収集し、ほぼリアルタイムで断層像を再構成、表示す
るいわゆるＣＴ透視を行なう際、被曝量を増やすことな
く断層像の画質を向上でき、しかも少ない演算量で高速
に再構成演算を行なうことができるコンピュータ断層撮
影装置を提供することである。
【０００９】本発明の別の目的は、連続的に投影データ
を収集し、ほぼリアルタイムで断層像を再構成、表示す
るいわゆるＣＴ透視を行なう際、効率よく診断をするこ
とができるコンピュータ断層撮影装置を提供することで
ある。
を収集し、ほぼリアルタイムで断層像を再構成、表示す
るいわゆるＣＴ透視を行なう際、効率よく診断をするこ
とができるコンピュータ断層撮影装置を提供することで
ある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明によるコンピュー
タ断層撮影装置は、３６０゜以上の角度の投影データを
連続して収集するコンピュータ断層撮影装置において、
所定のスライスの投影データと該投影データと同一スラ
イス、同一角度のスキャン時間の異なる他の投影データ
とに基づいて再構成用のデータを求めるリカーシィブフ
ィルタ手段と、前記リカーシブフィルタ手段の出力に基
づいて前記所定のスライスの断層像を再構成する手段と
を具備することを特徴とする。
タ断層撮影装置は、３６０゜以上の角度の投影データを
連続して収集するコンピュータ断層撮影装置において、
所定のスライスの投影データと該投影データと同一スラ
イス、同一角度のスキャン時間の異なる他の投影データ
とに基づいて再構成用のデータを求めるリカーシィブフ
ィルタ手段と、前記リカーシブフィルタ手段の出力に基
づいて前記所定のスライスの断層像を再構成する手段と
を具備することを特徴とする。
【００１１】
【００１２】
【００１３】
【作用】本発明によるコンピュータ断層撮影装置によれ
ば、投影データにリカーシィブフィルタを掛け、フィル
タ後のデータから断層像を再構成することにより、少な
い線量でも画質の良好な断層像を再構成することができ
る。
ば、投影データにリカーシィブフィルタを掛け、フィル
タ後のデータから断層像を再構成することにより、少な
い線量でも画質の良好な断層像を再構成することができ
る。
【００１４】
【００１５】
【００１６】
【実施例】以下、図面を参照して本発明によるコンピュ
ータ断層撮影装置の実施例を説明する。図１は第１実施
例に係るコンピュータ断層撮影装置の再構成処理に関す
る部分の構成を示すブロック図である。
ータ断層撮影装置の実施例を説明する。図１は第１実施
例に係るコンピュータ断層撮影装置の再構成処理に関す
る部分の構成を示すブロック図である。
【００１７】寝台２２上に載置された被検体２４に扇状
のＸ線ビームを曝射するＸ線管２６と、円弧状に配列さ
れた検出器アレイからなり被検体２４を透過したＸ線を
検出する検出器２８とを有し、Ｘ線透過率を示す投影デ
ータを収集するデータ取得部２が設けられる。データ取
得部２は３６０゜以上の角度の投影データを連続して収
集することができるように構成されている。すなわち、
図示していないが、Ｘ線管２６と検出器２８とを保持す
る回転部は固定部に対してスリップリングを介して取り
付けられる。
のＸ線ビームを曝射するＸ線管２６と、円弧状に配列さ
れた検出器アレイからなり被検体２４を透過したＸ線を
検出する検出器２８とを有し、Ｘ線透過率を示す投影デ
ータを収集するデータ取得部２が設けられる。データ取
得部２は３６０゜以上の角度の投影データを連続して収
集することができるように構成されている。すなわち、
図示していないが、Ｘ線管２６と検出器２８とを保持す
る回転部は固定部に対してスリップリングを介して取り
付けられる。
【００１８】このような連続回転型のデータ取得部２に
操作部１が接続され、操作部１からデータ取得部２へス
キャン条件の指示等の制御信号が供給される。ここで、
スキャン条件としては管電圧、スライス幅、１回転当た
りの線量（管電流×スキャン時間）（ｍＡｓ）等があ
り、このうち線量は１回転の終了時に限らず、回転途中
で随時変更可能である。これは、ＣＴ透視を行なってい
て、重要な断層像が得られると、線量を増して画質の良
好な断層像を得る場合等に対応するためである。
操作部１が接続され、操作部１からデータ取得部２へス
キャン条件の指示等の制御信号が供給される。ここで、
スキャン条件としては管電圧、スライス幅、１回転当た
りの線量（管電流×スキャン時間）（ｍＡｓ）等があ
り、このうち線量は１回転の終了時に限らず、回転途中
で随時変更可能である。これは、ＣＴ透視を行なってい
て、重要な断層像が得られると、線量を増して画質の良
好な断層像を得る場合等に対応するためである。
【００１９】データ取得部２から出力された全投影デー
タは前処理部３を介して生データ記憶部４に記憶され
る。前処理部３はデータ取得部２において収集された投
影データに対して対数変換、補正等の前処理を行ない、
処理後のデータを生データとして記憶部４に書込む。な
お、生データ記憶部４には生データ以外にも、生データ
を収集した時の線量、投影角度、検出器番号等の属性デ
ータも記憶される。
タは前処理部３を介して生データ記憶部４に記憶され
る。前処理部３はデータ取得部２において収集された投
影データに対して対数変換、補正等の前処理を行ない、
処理後のデータを生データとして記憶部４に書込む。な
お、生データ記憶部４には生データ以外にも、生データ
を収集した時の線量、投影角度、検出器番号等の属性デ
ータも記憶される。
【００２０】生データ記憶部４から読出された生データ
はリカーシィブフィルタ部５に供給される。リカーシブ
フィルタ部５は生データにリカーシブフィルタを掛けて
生データのノイズを低減し、ノイズ低減後のデータを再
構成用生データとして再構成用生データ記憶部６に書込
む。具体的には、リカーシブフィルタ部５は生データ記
憶部４から読出した生データと、該生データと同一投影
角度の再構成用生データ記憶部６から読出した再構成用
生データとにそれぞれ重み係数を掛けて両者を加算す
る。再構成用生データ記憶部６には１スライスの断層像
の再構成に必要な３６０゜のデータが格納される。
はリカーシィブフィルタ部５に供給される。リカーシブ
フィルタ部５は生データにリカーシブフィルタを掛けて
生データのノイズを低減し、ノイズ低減後のデータを再
構成用生データとして再構成用生データ記憶部６に書込
む。具体的には、リカーシブフィルタ部５は生データ記
憶部４から読出した生データと、該生データと同一投影
角度の再構成用生データ記憶部６から読出した再構成用
生データとにそれぞれ重み係数を掛けて両者を加算す
る。再構成用生データ記憶部６には１スライスの断層像
の再構成に必要な３６０゜のデータが格納される。
【００２１】再構成用生データ記憶部６の出力は前再構
成用生データ記憶部７と再構成部８へ供給される。前再
構成用生データ記憶部７は再構成用生データ記憶部６に
格納されている３６０゜のデータより１投影前の１投影
データを格納する。再構成部８は再構成用生データ記憶
部６から読出された再構成用生データ、および前再構成
用生データ記憶部７から読出された前再構成用生データ
を用いて断層像を再構成する。再構成されたＣＴ画像は
画像記憶部９に格納された後、表示部１０で表示され
る。
成用生データ記憶部７と再構成部８へ供給される。前再
構成用生データ記憶部７は再構成用生データ記憶部６に
格納されている３６０゜のデータより１投影前の１投影
データを格納する。再構成部８は再構成用生データ記憶
部６から読出された再構成用生データ、および前再構成
用生データ記憶部７から読出された前再構成用生データ
を用いて断層像を再構成する。再構成されたＣＴ画像は
画像記憶部９に格納された後、表示部１０で表示され
る。
【００２２】上述した各部の制御は計算機１１により制
御される。以下、第１実施例の動作を説明するが、先ず
本発明の原理を説明する。少ない線量で被検体をスキャ
ンした場合は、投影データにノイズが多く含まれる。ノ
イズを少なくするために、同一スライスを多数回スキャ
ンして、これらの投影データを加算（平均）することが
行われている。しかしながら、この方法では、時間変化
に対する追随性が悪くなる。多数のスライスの断層像を
ほぼリアルタイムで再構成するＣＴ透視において、画像
表示のリアルタイム性が劣化することは好ましくない。
そこで、本発明では、次式に示すように生データＤＰに
非線形のリカーシィブフィルタを掛けて得られた再構成
用生データＤＲに基づいてＣＴ画像を再構成することに
より、ノイズを減少する。
御される。以下、第１実施例の動作を説明するが、先ず
本発明の原理を説明する。少ない線量で被検体をスキャ
ンした場合は、投影データにノイズが多く含まれる。ノ
イズを少なくするために、同一スライスを多数回スキャ
ンして、これらの投影データを加算（平均）することが
行われている。しかしながら、この方法では、時間変化
に対する追随性が悪くなる。多数のスライスの断層像を
ほぼリアルタイムで再構成するＣＴ透視において、画像
表示のリアルタイム性が劣化することは好ましくない。
そこで、本発明では、次式に示すように生データＤＰに
非線形のリカーシィブフィルタを掛けて得られた再構成
用生データＤＲに基づいてＣＴ画像を再構成することに
より、ノイズを減少する。
【００２３】
ＤＲ（ｍ，ｎ）
＝ｋ×ＤＲ（ｍ−Ｍ，ｎ）＋（１−ｋ）×ＤＰ（ｍ，ｎ） （１）
ここで、ｍは投影番号（ｍ＝１，２，…）、ｎはデータ
番号（検出器番号）（ｎ＝１〜Ｎ）、Ｍは１回転（３６
０゜）の投影数、ＤＰ（ｍ，ｎ）は第ｍ投影データの第
ｎ検出器の生データ、ＤＲ（ｍ，ｎ）は第ｍ投影データ
の第ｎ検出器の再構成用生データ、ＤＲ（ｍ−Ｍ，ｎ）
はＤＲ（ｍ，ｎ）より３６０゜前の第（ｍ−Ｍ）投影デ
ータの第ｎ検出器の前再構成用生データ、ｋはリカーシ
ィブフィルタの重み係数（ｋ＝０〜１の任意の数）であ
る。
番号（検出器番号）（ｎ＝１〜Ｎ）、Ｍは１回転（３６
０゜）の投影数、ＤＰ（ｍ，ｎ）は第ｍ投影データの第
ｎ検出器の生データ、ＤＲ（ｍ，ｎ）は第ｍ投影データ
の第ｎ検出器の再構成用生データ、ＤＲ（ｍ−Ｍ，ｎ）
はＤＲ（ｍ，ｎ）より３６０゜前の第（ｍ−Ｍ）投影デ
ータの第ｎ検出器の前再構成用生データ、ｋはリカーシ
ィブフィルタの重み係数（ｋ＝０〜１の任意の数）であ
る。
【００２４】式（１）において明らかなように、ｋを大
きくすると生データの影響が少なくなり、３６０゜前の
再構成用生データの影響が大きくなるため、ノイズを少
なくすることができる。しかし、逆にこのようにフィル
タの効果を強くすると、生データの変化に対する追従性
（リアルタイム性）が悪くなるとともに、実際の断層像
を忠実に再構成できないおそれがある。一方、ｋを小さ
くし生データの影響を大きくすると、フィルタの効果が
弱くなるので、ノイズが増加する。本願発明では、線量
と生データの変化に応じて重み係数ｋ（フィルタの強
さ）を可変している。ｋは次のように決定される。
きくすると生データの影響が少なくなり、３６０゜前の
再構成用生データの影響が大きくなるため、ノイズを少
なくすることができる。しかし、逆にこのようにフィル
タの効果を強くすると、生データの変化に対する追従性
（リアルタイム性）が悪くなるとともに、実際の断層像
を忠実に再構成できないおそれがある。一方、ｋを小さ
くし生データの影響を大きくすると、フィルタの効果が
弱くなるので、ノイズが増加する。本願発明では、線量
と生データの変化に応じて重み係数ｋ（フィルタの強
さ）を可変している。ｋは次のように決定される。
【００２５】先ず、線量の大小を判定する。線量が多い
場合は生データのノイズが少ないので、生データの影響
を大きくする（フィルタの効果を弱くする）ためにｋを
小さくする。すなわち、（１−ｋ）を大きくして生デー
タＤＰ（ｍ，ｎ）の重みを大きくする。例えば、撮影時
等で線量が１００ｍＡｓ以上の場合は、ｋ＝０とし、Ｃ
Ｔ透視時等で線量が５０ｍＡｓ以下の場合は、生データ
の変化に応じてｋを決定する。
場合は生データのノイズが少ないので、生データの影響
を大きくする（フィルタの効果を弱くする）ためにｋを
小さくする。すなわち、（１−ｋ）を大きくして生デー
タＤＰ（ｍ，ｎ）の重みを大きくする。例えば、撮影時
等で線量が１００ｍＡｓ以上の場合は、ｋ＝０とし、Ｃ
Ｔ透視時等で線量が５０ｍＡｓ以下の場合は、生データ
の変化に応じてｋを決定する。
【００２６】生データの変化は、たとえば次のように、
現在の生データＤＰ（ｍ，ｎ）と前再構成用生データＤ
Ｒ（ｍ−Ｍ，ｎ）の差の２乗和Ｅで定義される。 変化量Ｅが大きい場合は、データの変化が大きかったこ
とを示すので、生データの影響を大きくするためにｋを
小さく、すなわち（１−ｋ）を大きくし、生データＤＰ
（ｍ，ｎ）の重み（１−ｋ）を大きくする。反対に、変
化量Ｅが小さい場合は、変化が少なかったことを示すの
で、生データの影響を大きくする必要よりはノイズを抑
える必要の方が大きいので、ｋを大きくし、生データＤ
Ｐ（ｍ，ｎ）の重み（１−ｋ）を小さくし、フィルタの
効果を強くする。
現在の生データＤＰ（ｍ，ｎ）と前再構成用生データＤ
Ｒ（ｍ−Ｍ，ｎ）の差の２乗和Ｅで定義される。 変化量Ｅが大きい場合は、データの変化が大きかったこ
とを示すので、生データの影響を大きくするためにｋを
小さく、すなわち（１−ｋ）を大きくし、生データＤＰ
（ｍ，ｎ）の重み（１−ｋ）を大きくする。反対に、変
化量Ｅが小さい場合は、変化が少なかったことを示すの
で、生データの影響を大きくする必要よりはノイズを抑
える必要の方が大きいので、ｋを大きくし、生データＤ
Ｐ（ｍ，ｎ）の重み（１−ｋ）を小さくし、フィルタの
効果を強くする。
【００２７】なお、ｋを決めるための変化量の定義は種
々可能であり、例えば現在の生データと３６０゜前の生
データの比較を行ない、その差に応じてｋを決定する等
の方法も可能である。
々可能であり、例えば現在の生データと３６０゜前の生
データの比較を行ない、その差に応じてｋを決定する等
の方法も可能である。
【００２８】このように構成された第１実施例の動作
を、図２に示したフローチャート図を参照して説明す
る。動作開始されると、ステップＳ１で初期処理が行な
われる。初期処理の詳細を図３に示す。
を、図２に示したフローチャート図を参照して説明す
る。動作開始されると、ステップＳ１で初期処理が行な
われる。初期処理の詳細を図３に示す。
【００２９】図３に示すように、初期処理においては、
ステップＳ１５で最初の３６０゜のスキャン（データ収
集、生データ記憶部４への書込み）が完了するまで待
つ。完了すると、ステップＳ１６で投影番号ｍの初期値
を１とする。
ステップＳ１５で最初の３６０゜のスキャン（データ収
集、生データ記憶部４への書込み）が完了するまで待
つ。完了すると、ステップＳ１６で投影番号ｍの初期値
を１とする。
【００３０】ステップＳ１７で生データ記憶部４から第
ｍ投影の生データＤＰ（ｍ，ｎ）を読出し、ステップＳ
１８でこれらの生データＤＰ（ｍ，ｎ）を再構成用生デ
ータ記憶部６に第ｍ投影の再構成用生データＤＲ（ｍ，
ｎ）として書込む。ここで、ｎ＝１〜Ｎである。
ｍ投影の生データＤＰ（ｍ，ｎ）を読出し、ステップＳ
１８でこれらの生データＤＰ（ｍ，ｎ）を再構成用生デ
ータ記憶部６に第ｍ投影の再構成用生データＤＲ（ｍ，
ｎ）として書込む。ここで、ｎ＝１〜Ｎである。
【００３１】ステップＳ１９でｍをインクリメント（１
だけ増加）し、ステップＳ２０でｍ＞Ｍか否か判定す
る。ｍ＞Ｍでない場合は、ステップＳ１７に戻り、生デ
ータ記憶部４から次の投影の生データを読出し、再構成
用生データ記憶部６に書込む。ｍ＞Ｍの場合は、ステッ
プＳ２１に進む。このようにして、最初に収集された３
６０゜の生データＤＰが再構成用生データＤＲとして再
構成用生データ記憶部６に記憶される。
だけ増加）し、ステップＳ２０でｍ＞Ｍか否か判定す
る。ｍ＞Ｍでない場合は、ステップＳ１７に戻り、生デ
ータ記憶部４から次の投影の生データを読出し、再構成
用生データ記憶部６に書込む。ｍ＞Ｍの場合は、ステッ
プＳ２１に進む。このようにして、最初に収集された３
６０゜の生データＤＰが再構成用生データＤＲとして再
構成用生データ記憶部６に記憶される。
【００３２】ステップＳ２１では前再構成用生データ記
憶部７のデータを０とする（初期化する）。ステップＳ
２２で再構成部８を起動し、ステップＳ２３で１枚目の
スライスの断層像を再構成する。ステップＳ２３の再構
成においては、再構成用生データ記憶部６から読出した
３６０゜のデータのみに基づいて通常通りコンボリュー
ション演算、バックプロジェクション演算が行なわれ
る。断層像は記憶部９に格納されるとともに、表示部１
０で表示される。これで、初期処理を終了する。
憶部７のデータを０とする（初期化する）。ステップＳ
２２で再構成部８を起動し、ステップＳ２３で１枚目の
スライスの断層像を再構成する。ステップＳ２３の再構
成においては、再構成用生データ記憶部６から読出した
３６０゜のデータのみに基づいて通常通りコンボリュー
ション演算、バックプロジェクション演算が行なわれ
る。断層像は記憶部９に格納されるとともに、表示部１
０で表示される。これで、初期処理を終了する。
【００３３】図３に示した初期処理が終了すると、図２
のフローチャートに戻り、ステップＳ２でｍ＝Ｍ＋１と
され、ステップＳ３でｍｓ＝１とされる。以下の処理は
スキャンが終了するまで繰返し実行されるが、ここで
は、説明の便宜上、第１回目の処理を例にして説明す
る。
のフローチャートに戻り、ステップＳ２でｍ＝Ｍ＋１と
され、ステップＳ３でｍｓ＝１とされる。以下の処理は
スキャンが終了するまで繰返し実行されるが、ここで
は、説明の便宜上、第１回目の処理を例にして説明す
る。
【００３４】ステップＳ４で生データ記憶部４から第ｍ
投影の生データＤＰ（ｍ，ｎ）を読出す（ｎ＝１〜
Ｎ）。ここでは、ｍ＝Ｍ＋１であるから、３６０゜の
次、すなわち第２回転目の第１投影デ−タを読出す。
投影の生データＤＰ（ｍ，ｎ）を読出す（ｎ＝１〜
Ｎ）。ここでは、ｍ＝Ｍ＋１であるから、３６０゜の
次、すなわち第２回転目の第１投影デ−タを読出す。
【００３５】ステップＳ５で再構成用生データ記憶部６
から第ｍｓ投影の再構成用生データＤＲ（ｍｓ，ｎ）を
読出し、ステップＳ６でこれらの再構成用生データＤＲ
（ｍｓ，ｎ）を前再構成用生データ記憶部７に第ｍｓ投
影の前再構成用生データとして書込む。ここでは、ｍｓ
＝１であるから第１投影デ−タを読出す。
から第ｍｓ投影の再構成用生データＤＲ（ｍｓ，ｎ）を
読出し、ステップＳ６でこれらの再構成用生データＤＲ
（ｍｓ，ｎ）を前再構成用生データ記憶部７に第ｍｓ投
影の前再構成用生データとして書込む。ここでは、ｍｓ
＝１であるから第１投影デ−タを読出す。
【００３６】ステップＳ７でリカーシィブフィルタの重
み係数ｋを決定する。この重み係数決定処理の詳細を図
４に示す。ステップＳ２４で現在の生データＤＰ（ｍ，
ｎ）を得たときの線量（ｍＡｓ）が撮影用の線量である
か否かを判定する。本実施例は連続してＣＴ画像を観察
するＣＴ透視の際は線量（ｍＡｓ）を少なくし（例え
ば、５０ｍＡｓ）、重要な場面ではその画像を記憶（撮
影）するために線量を多くする（例えば、１００ｍＡｓ
以上）ようにスキャン条件を随時変更できるので、各デ
ータ毎に透視用か撮影用の線量で収集されたものか判断
する。この判断は生データ記憶部４に生データとともに
格納されている属性データの中の線量データに基づいて
行なわれる。１００ｍＡｓ以上の撮影用の線量で生デー
タが収集された場合は、生データのノイズは少ないの
で、ステップＳ２５でｋ＝０とする。これにより、実質
的にフィルタをかけない状態となり、再構成用生データ
は現在の生データに等しくなり、リアルタイム性が向上
し、時間分解能が向上する。なお、撮影用の線量であっ
ても、２００ｍＡｓ以上の場合にはｋ＝０，１００ｍＡ
ｓ程度の場合にはｋ＝０．１等、線量に応じてｋを可変
してもよい。
み係数ｋを決定する。この重み係数決定処理の詳細を図
４に示す。ステップＳ２４で現在の生データＤＰ（ｍ，
ｎ）を得たときの線量（ｍＡｓ）が撮影用の線量である
か否かを判定する。本実施例は連続してＣＴ画像を観察
するＣＴ透視の際は線量（ｍＡｓ）を少なくし（例え
ば、５０ｍＡｓ）、重要な場面ではその画像を記憶（撮
影）するために線量を多くする（例えば、１００ｍＡｓ
以上）ようにスキャン条件を随時変更できるので、各デ
ータ毎に透視用か撮影用の線量で収集されたものか判断
する。この判断は生データ記憶部４に生データとともに
格納されている属性データの中の線量データに基づいて
行なわれる。１００ｍＡｓ以上の撮影用の線量で生デー
タが収集された場合は、生データのノイズは少ないの
で、ステップＳ２５でｋ＝０とする。これにより、実質
的にフィルタをかけない状態となり、再構成用生データ
は現在の生データに等しくなり、リアルタイム性が向上
し、時間分解能が向上する。なお、撮影用の線量であっ
ても、２００ｍＡｓ以上の場合にはｋ＝０，１００ｍＡ
ｓ程度の場合にはｋ＝０．１等、線量に応じてｋを可変
してもよい。
【００３７】生データの収集が撮影用の線量で行なわれ
なかった場合、例えば５０ｍＡｓ以下の透視用の線量で
撮影が行なわれた場合は、ステップＳ２６で（２）式に
従ってデータの変化量Ｅを計算する。ステップＳ２７で
変化量Ｅに応じて非線形関数ｆを用いてｋを決定する。
ここで、ｋを決定するための非線形関数ｆは、基本的に
は変化量Ｅが小さくなるとｋが大きく（フィルタの効果
が強く）なり、変化量Ｅが大きくなるとｋが小さくなる
関係により決定されるが、撮影部位、線量、投影データ
数、スキャン時間、撮影目的等をも考慮して実験的に設
定される。
なかった場合、例えば５０ｍＡｓ以下の透視用の線量で
撮影が行なわれた場合は、ステップＳ２６で（２）式に
従ってデータの変化量Ｅを計算する。ステップＳ２７で
変化量Ｅに応じて非線形関数ｆを用いてｋを決定する。
ここで、ｋを決定するための非線形関数ｆは、基本的に
は変化量Ｅが小さくなるとｋが大きく（フィルタの効果
が強く）なり、変化量Ｅが大きくなるとｋが小さくなる
関係により決定されるが、撮影部位、線量、投影データ
数、スキャン時間、撮影目的等をも考慮して実験的に設
定される。
【００３８】図４に示したｋの決定処理が終了すると、
図２のフローチャートに戻り、ステップＳ８で式（１）
に従ってリカーシィブフィルタ処理を行ない、再構成用
生データを求める。ここで、式（１）のＤＲ（ｍ−Ｍ，
ｎ）は図２のフローチャートではＤＲ（ｍｓ，ｎ）であ
り、式（１）のＤＲ（ｍ，ｎ）は図２のフローチャート
では新しいＤＲ（ｍｓ，ｎ）であるから、ステップＳ８
では以下の式に従ってリカーシブフィルタ処理が行なわ
れる。
図２のフローチャートに戻り、ステップＳ８で式（１）
に従ってリカーシィブフィルタ処理を行ない、再構成用
生データを求める。ここで、式（１）のＤＲ（ｍ−Ｍ，
ｎ）は図２のフローチャートではＤＲ（ｍｓ，ｎ）であ
り、式（１）のＤＲ（ｍ，ｎ）は図２のフローチャート
では新しいＤＲ（ｍｓ，ｎ）であるから、ステップＳ８
では以下の式に従ってリカーシブフィルタ処理が行なわ
れる。
【００３９】
ＤＲ（ｍｓ，ｎ）←ｋ×ＤＲ（ｍｓ，ｎ）＋（１−ｋ）×ＤＰ（ｍ，ｎ）
（３）
さらに、ステップＳ８では新しいＤＲ（ｍｓ，ｎ）を第
ｍｓ投影の再構成用生データとして再構成用生データ記
憶部６に書込む。そのため、第２回転目の第１投影の再
構成用生データが得られる。
ｍｓ投影の再構成用生データとして再構成用生データ記
憶部６に書込む。そのため、第２回転目の第１投影の再
構成用生データが得られる。
【００４０】ステップＳ９で再構成部８を起動し、ステ
ップＳ１０で再構成処理が行なわれる。ステップＳ１０
の再構成においては、第１回転目の第２投影データ〜第
２回転目の第１投影データの３６０゜の再構成用生デー
タを用いて断層像が再構成される。ただし、ここでは、
上述した特公平１−２３１３６号に記載されている連続
再構成方式を用いて再構成するので、実際には第２回転
目の第１投影データと、前再構成用生デ−タ記憶部７に
記憶されている第１回転目の第１投影データとの差を１
つ前の断層像に重ねてコンボルーション、バックプロジ
ェクションするだけである。
ップＳ１０で再構成処理が行なわれる。ステップＳ１０
の再構成においては、第１回転目の第２投影データ〜第
２回転目の第１投影データの３６０゜の再構成用生デー
タを用いて断層像が再構成される。ただし、ここでは、
上述した特公平１−２３１３６号に記載されている連続
再構成方式を用いて再構成するので、実際には第２回転
目の第１投影データと、前再構成用生デ−タ記憶部７に
記憶されている第１回転目の第１投影データとの差を１
つ前の断層像に重ねてコンボルーション、バックプロジ
ェクションするだけである。
【００４１】再構成された断層像は表示部１０で表示さ
れる。１枚の断層像の再構成が終了すると、ステップＳ
１１でｍｓ，ｍをそれぞれインクリメント（１だけ増
加）し、ステップＳ１２でｍｓ＞Ｍか否か判定する。ｍ
ｓ＞Ｍの場合はステップＳ１３でｍｓ＝１とし、ｍｓ＞
Ｍでない場合はｍｓはそのままとする。ステップＳ１４
で全撮影範囲の再構成が終了したか否かを判定する。投
影番号ｍが所定数に達していれば、再構成終了と判断
し、動作を終了する。再構成が終了していない場合は、
ステップＳ４からの処理を繰り返す。
れる。１枚の断層像の再構成が終了すると、ステップＳ
１１でｍｓ，ｍをそれぞれインクリメント（１だけ増
加）し、ステップＳ１２でｍｓ＞Ｍか否か判定する。ｍ
ｓ＞Ｍの場合はステップＳ１３でｍｓ＝１とし、ｍｓ＞
Ｍでない場合はｍｓはそのままとする。ステップＳ１４
で全撮影範囲の再構成が終了したか否かを判定する。投
影番号ｍが所定数に達していれば、再構成終了と判断
し、動作を終了する。再構成が終了していない場合は、
ステップＳ４からの処理を繰り返す。
【００４２】以上説明したように本実施例によれば、連
続再構成方式を採用しているので、連続回転により得ら
れた投影データに基づいてリアルタイムで断層像が連続
的に再構成される。このため、表示部１０では断層像が
リアルタイムで表示され、ＣＴ透視が行なわれる。この
ＣＴ透視の際には線量を少なくしてスキャンを行なう
が、リカーシブフィルタ部５においてノイズを低減した
再構成用生データを得ることができるので、線量が少な
くても画質の良好な断層像を再構成することができる。
そして、重要な断層像が得られると、線量を増して画質
の良好な断層像を得ることができる。
続再構成方式を採用しているので、連続回転により得ら
れた投影データに基づいてリアルタイムで断層像が連続
的に再構成される。このため、表示部１０では断層像が
リアルタイムで表示され、ＣＴ透視が行なわれる。この
ＣＴ透視の際には線量を少なくしてスキャンを行なう
が、リカーシブフィルタ部５においてノイズを低減した
再構成用生データを得ることができるので、線量が少な
くても画質の良好な断層像を再構成することができる。
そして、重要な断層像が得られると、線量を増して画質
の良好な断層像を得ることができる。
【００４３】次に、本発明の第２実施例を説明する。第
２実施例の構成は図１に示した第１実施例と同様である
ので、詳細な説明は省略する。第２実施例の全体的な動
作は図２に示した第１実施例の動作と同様であるが、ス
テップＳ７の重み係数ｋの決定処理が第１実施例とは異
なる。第１実施例では生データ変化量Ｅと線量の大小と
に応じて重み係数ｋを決定していたが、第２実施例では
単に生データＤＰ（ｍ，ｎ）を収集した時の線量のみに
より決定する。例えば、図５に示すように、線量（ｍＡ
ｓ）に応じて係数ｋを決定する。ここで、ｋを決定する
ための非線形関数ｆは、基本的には線量が小さくなると
ｋが大きくなり、線量が大きくなるとｋが小さくなる関
係により決定されるが、撮影部位、線量、投影データ
数、スキャン時間、撮影目的等をも考慮して実験的に設
定される。なお、線量と係数ｋとの関係は図５に例示さ
れる関係に限定されないことは言うまでもない。
２実施例の構成は図１に示した第１実施例と同様である
ので、詳細な説明は省略する。第２実施例の全体的な動
作は図２に示した第１実施例の動作と同様であるが、ス
テップＳ７の重み係数ｋの決定処理が第１実施例とは異
なる。第１実施例では生データ変化量Ｅと線量の大小と
に応じて重み係数ｋを決定していたが、第２実施例では
単に生データＤＰ（ｍ，ｎ）を収集した時の線量のみに
より決定する。例えば、図５に示すように、線量（ｍＡ
ｓ）に応じて係数ｋを決定する。ここで、ｋを決定する
ための非線形関数ｆは、基本的には線量が小さくなると
ｋが大きくなり、線量が大きくなるとｋが小さくなる関
係により決定されるが、撮影部位、線量、投影データ
数、スキャン時間、撮影目的等をも考慮して実験的に設
定される。なお、線量と係数ｋとの関係は図５に例示さ
れる関係に限定されないことは言うまでもない。
【００４４】このように第２実施例は、第１実施例に比
べて重み係数ｋの決定の仕方が簡単である。次に、本発
明の第３実施例を説明する。第３実施例の構成は図１に
示した第１実施例と同様であるので、詳細な説明は省略
する。
べて重み係数ｋの決定の仕方が簡単である。次に、本発
明の第３実施例を説明する。第３実施例の構成は図１に
示した第１実施例と同様であるので、詳細な説明は省略
する。
【００４５】第３実施例の全体的な動作は図２に示した
第１実施例の動作と同様であるが、表示の態様が第１実
施例とは異なる。第１実施例では単にリアルタイム断層
像を連続して表示しているが、本実施例においては、図
６に示すように、ある特定のタイミングのフリーズ画像
と、リアルタイム断層像のカレント画像の両方を１画面
の左右に並べて、あるいは左右に並設された２画面にそ
れぞれ表示する。フリーズタイミングは操作部１で指定
する。これによれば、比較診断が容易であり、診断能力
が向上する。なお、１組のフリーズ画像とカレント画像
だけでなく、図７に示すように、複数枚の撮影画像（線
量を多くして撮影した）を時系列に配列して表示し、さ
らに、フリーズ画像をも並べて表示するようにしてもよ
い。これらの画像表示は全て計算機１１で制御する。
第１実施例の動作と同様であるが、表示の態様が第１実
施例とは異なる。第１実施例では単にリアルタイム断層
像を連続して表示しているが、本実施例においては、図
６に示すように、ある特定のタイミングのフリーズ画像
と、リアルタイム断層像のカレント画像の両方を１画面
の左右に並べて、あるいは左右に並設された２画面にそ
れぞれ表示する。フリーズタイミングは操作部１で指定
する。これによれば、比較診断が容易であり、診断能力
が向上する。なお、１組のフリーズ画像とカレント画像
だけでなく、図７に示すように、複数枚の撮影画像（線
量を多くして撮影した）を時系列に配列して表示し、さ
らに、フリーズ画像をも並べて表示するようにしてもよ
い。これらの画像表示は全て計算機１１で制御する。
【００４６】本発明は上述した実施例に限定されず、種
々変形して実施可能である。例えば、シングルスライス
スキャンの場合についてのみ説明したが、複数の検出器
によるマルチスライススキャン、スライス位置を交互に
移動するシャトルスキャン、ヘリカルスキャンを繰り返
す方式の場合でも、１回転前の同一位置の投影データを
用いてリカーシィブフィルタ処理を行なうことにより、
本発明を同様に実施することができる。
々変形して実施可能である。例えば、シングルスライス
スキャンの場合についてのみ説明したが、複数の検出器
によるマルチスライススキャン、スライス位置を交互に
移動するシャトルスキャン、ヘリカルスキャンを繰り返
す方式の場合でも、１回転前の同一位置の投影データを
用いてリカーシィブフィルタ処理を行なうことにより、
本発明を同様に実施することができる。
【００４７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、３
６０°以上の角度の投影データを連続して収集するコン
ピュータ断層撮影装置において、収集された生データを
リカーシィブフィルタ処理してから再構成を行ない、こ
のリカーシブフィルタの重み係数を線量、または生デー
タの変化に応じて決定する。これにより、線量が多いと
きはフィルタの影響を弱くし、生データの影響が大きい
断層像を再構成することができ、線量が少ないときはデ
ータの変化量を調べ、変化量の多いときにはやはりフィ
ルタの影響を弱くし、生データの変化に対する時間的な
追従性を向上させ、変化量の少ないときにはフィルタの
影響を強くしノイズを抑えるようにする。このため、た
とえ少ない線量であっても比較的画質の良好な断層像を
再構成することができる。また、同一の画質の場合に
は、線量を少なくして被曝量を少なくすることができ
る。
６０°以上の角度の投影データを連続して収集するコン
ピュータ断層撮影装置において、収集された生データを
リカーシィブフィルタ処理してから再構成を行ない、こ
のリカーシブフィルタの重み係数を線量、または生デー
タの変化に応じて決定する。これにより、線量が多いと
きはフィルタの影響を弱くし、生データの影響が大きい
断層像を再構成することができ、線量が少ないときはデ
ータの変化量を調べ、変化量の多いときにはやはりフィ
ルタの影響を弱くし、生データの変化に対する時間的な
追従性を向上させ、変化量の少ないときにはフィルタの
影響を強くしノイズを抑えるようにする。このため、た
とえ少ない線量であっても比較的画質の良好な断層像を
再構成することができる。また、同一の画質の場合に
は、線量を少なくして被曝量を少なくすることができ
る。
【図１】本発明によるコンピュータ断層撮影装置の第１
実施例のブロック図。
実施例のブロック図。
【図２】第１実施例の動作を説明するフローチャート
図。
図。
【図３】図２に示した初期処理の詳細を示すフローチャ
ート図。
ート図。
【図４】図２に示した重み係数決定処理の詳細を示すフ
ローチャート図。
ローチャート図。
【図５】本発明によるコンピュータ断層撮影装置の第２
実施例における重み係数と線量との関係を示す図。
実施例における重み係数と線量との関係を示す図。
【図６】本発明によるコンピュータ断層撮影装置の第３
実施例における表示の一例を示す図。
実施例における表示の一例を示す図。
【図７】第３実施例における表示の他の例を示す図。
１…操作部、２…データ取得部、３…前処理部、４…生
データ記憶部、５…リカーシィブフィルタ部、６…再構
成用生データ記憶部、７…前再構成用生データ記憶部、
８…再構成部、９…画像記憶部、１０…表示部、１１…
計算機。
データ記憶部、５…リカーシィブフィルタ部、６…再構
成用生データ記憶部、７…前再構成用生データ記憶部、
８…再構成部、９…画像記憶部、１０…表示部、１１…
計算機。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平３−85683（ＪＰ，Ａ)
特開 昭57−134142（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−246688（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
A61B 6/00 - 6/14
Claims (5)
- 【請求項１】 ３６０゜以上の角度の投影データを連続
して収集するコンピュータ断層撮影装置において、 所定のスライスの投影データと該投影データと同一スラ
イス、同一角度のスキャン時間の異なる他の投影データ
とに基づいて再構成用のデータを求めるリカーシィブフ
ィルタ手段と、 前記リカーシブフィルタ手段の出力に基づいて前記所定
のスライスの断層像を再構成する手段とを具備すること
を特徴とするコンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項２】 前記リカーシィブフィルタ手段は前記所
定のスライスの投影データの線量に応じて重みを決定す
る手段を具備することを特徴とする請求項１記載のコン
ピュータ断層撮影装置。 - 【請求項３】 前記リカーシィブフィルタ手段は前記所
定のスライスの投影データの変化量、線量に応じて重み
を決定する手段を具備することを特徴とする請求項１記
載のコンピュータ断層撮影装置。 - 【請求項４】 前記再構成手段は１スライスの断層像を
記憶する手段と、前記記憶手段に記憶されている断層像
に対応するスキャン時間が異なる他の断層像を再構成す
るのに必要な投影データと該１スライスの断層像を再構
成するのに必要な投影データとの差を再構成演算し、演
算結果と前記記憶手段に記憶されている断層像とを合成
することにより該他の断層像を求める手段とを具備する
ことを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影
装置。 - 【請求項５】 前記再構成手段により現在収集している
投影データに基づいて再構成されたリアルタイム断層像
と、時間的に前に収集された投影データに基づいて再構
成された断層像とを並べて表示する手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１記載のコンピュータ断層撮影
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP01812094A JP3400063B2 (ja) | 1994-02-15 | 1994-02-15 | コンピュータ断層撮影装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP01812094A JP3400063B2 (ja) | 1994-02-15 | 1994-02-15 | コンピュータ断層撮影装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07222741A JPH07222741A (ja) | 1995-08-22 |
| JP3400063B2 true JP3400063B2 (ja) | 2003-04-28 |
Family
ID=11962749
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP01812094A Expired - Fee Related JP3400063B2 (ja) | 1994-02-15 | 1994-02-15 | コンピュータ断層撮影装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3400063B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015068631A1 (ja) * | 2013-11-08 | 2015-05-14 | キヤノン株式会社 | 制御装置、制御方法及びプログラム |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6038278A (en) * | 1998-07-01 | 2000-03-14 | Hsieh; Jiang | Method and apparatus for helical multi-frame image reconstruction in a computed tomography fluoro system |
| US6298112B1 (en) * | 1998-07-01 | 2001-10-02 | Ge Medical Systems Global Technology Co. Llc | Methods and apparatus for helical multi-frame image reconstruction in a computed tomography fluoro system including data communications over a network |
| JP4363834B2 (ja) | 2002-02-19 | 2009-11-11 | 株式会社東芝 | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置 |
| WO2013125325A1 (ja) * | 2012-02-23 | 2013-08-29 | 富士フイルム株式会社 | 放射線画像撮影装置、放射線画像撮影システム、放射線画像撮影装置の制御方法、及び放射線画像撮影装置の制御プログラム |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57134142A (en) * | 1981-02-12 | 1982-08-19 | Tokyo Shibaura Electric Co | Computed tomography apparatus |
| JP2792133B2 (ja) * | 1989-08-30 | 1998-08-27 | 株式会社島津製作所 | 画像処理装置 |
| JP3135900B2 (ja) * | 1990-02-24 | 2001-02-19 | ジーイー横河メディカルシステム株式会社 | 画像診断装置 |
-
1994
- 1994-02-15 JP JP01812094A patent/JP3400063B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015068631A1 (ja) * | 2013-11-08 | 2015-05-14 | キヤノン株式会社 | 制御装置、制御方法及びプログラム |
| JP2015092913A (ja) * | 2013-11-08 | 2015-05-18 | キヤノン株式会社 | 制御装置、制御方法及びプログラム |
| US10736591B2 (en) | 2013-11-08 | 2020-08-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Control device, control method, and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07222741A (ja) | 1995-08-22 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |