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【発明の名称】 断層画像形成システム
【発明者】 【氏名】フイ・フー

【氏名】ユン・シェン
【要約】 【課題】スライス・プロファイルの拡大と、ノイズ及びｍＡｓの減少との間の兼ね合いを調節するフィルタ処理アルゴリズムを設けた断層画像形成システムを提供する。

【解決手段】一実施態様では、螺旋ピッチに基づいてＦＷＨＭを調節して、ノイズを定常的に減少させる。ＦＷＨＭの増大百分率は、螺旋ピッチの関数となる。画像を再構成するのに用いられる投影データの量は、固定されており、螺旋ピッチに依存しない。別の実施例では、螺旋ピッチが増大するにつれて、ＦＷＨＭの概ね定常的な増大百分率が維持される一方で、ｍＡｓ又はノイズの減少量は低下する。画像を再構成するのに用いられる投影データの量もまた、螺旋ピッチの関数となる。フィルタにより、様々な螺旋ピッチについて、同じ量のｍＡｓの減少もしくはノイズの減少を維持するか、又はＦＷＨＭの同じ増大百分率を維持する。
【特許請求の範囲】
【請求項１】 螺旋走査において単一の行の検出器から収集されたデータを用いて物体の断層画像を形成するシステムにおいて、螺旋加重ファクタを形成し、該形成された螺旋加重ファクタに基づいて、修正された加重ファクタを形成し、該修正された加重ファクタを前記データに適用するようにプログラムされているプロセッサを含み、前記修正された加重ファクタＷf （β，γ）は、【数１】

であり、ここで、γは検出器角度、βはガントリ角度、Ｗ（β，γ）は螺旋加重係数、Δβはビュー角度方向に沿ったシフト、及びｈ（ｉ）はシフト後のｉ番目の変形に適用される加重であり、実質的に定常的なノイズの減少が提供されると共に、画像の半値幅（ＦＷＨＭ）が螺旋ピッチの関数であること、を特徴とする断層画像形成システム。
【請求項２】 前記修正された加重ファクタは、投影データに対して適用される請求項１に記載の断層画像形成システム。
【請求項３】 前記修正された加重ファクタは、画像データに対して適用される請求項１に記載の断層画像形成システム。
【請求項４】 螺旋走査において単一の行の検出器から収集されたデータを用いて物体の断層画像を形成するシステムにおいて、螺旋加重ファクタを形成し、該形成された螺旋加重ファクタに基づいて、修正された加重ファクタを形成し、該修正された加重ファクタを前記データに適用するようにプログラムされているプロセッサを含み、前記修正された加重ファクタＷf （β，γ）は、【数２】

であり、ここで、γは検出器角度、βはガントリ角度、Ｗ（β，γ）は螺旋加重係数、Δβはビュー角度方向に沿ったシフト、及びｈ（ｉ）はシフト後のｉ番目の変形に適用される加重であり、螺旋ピッチが増大するにつれて、定常的な画像の半値幅（ＦＷＨＭ）の増大百分率が維持されると共にノイズ減少の量が低下すること、を特徴とする断層画像形成システム。
【請求項５】 画像を再構成するのに用いられる投影データの量が、螺旋ピッチの関数である請求項４に記載の断層画像形成システム。
【請求項６】 定常的な半値幅（ＦＷＨＭ）の増大百分率は、フィルタを螺旋ピッチの関数として調節することにより維持されており、該関数は、Δβ＝２π（ａ0＋ａ1 ｐ＋ａ2 ｐ2 ＋ａ3 ｐ3 ＋ａ4 ｐ4 ＋ａ5 ｐ5 ）
と表され、ここで、Δβは角度シフトであり、ｐは螺旋ピッチであり、ａはカーブ・フィッティングから得られる１組の係数である請求項４に記載の断層画像形成システム。
【請求項７】 前記修正された加重ファクタは、投影データに対して適用される請求項４に記載の断層画像形成システム。
【請求項８】 前記修正された加重ファクタは、画像データに対して適用される請求項４に記載の断層画像形成システム。
【発明の詳細な説明】【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般的にはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージングに関し、より具体的には、シングル・スライス螺旋走査においてＣＴシステムによって収集されるデータを用いた画像の再構成に関する。
【０００２】
【従来の技術】少なくとも１つの公知のシングル・スライスＣＴシステム構成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを投射し、このビームは、一般的に「イメージング（作像）平面」と呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ平面内に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは患者等のイメージング対象物体を通過する。ビームは、物体によって減衰された後に、１行（ｒｏｗ）の放射線検出器の配列（ａｒｒａｙ）に入射する。検出器配列の所で受け取られる減衰したビーム放射線の強度は、物体によるＸ線ビームの減衰量に依存している。配列内の各々の検出器素子は、検出器の位置におけるビーム減衰の測定値である個別の電気信号を発生する。すべての検出器からの減衰測定値が個別に収集されて、透過プロファイルを形成する。
【０００３】公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器配列は、Ｘ線ビームが物体と交差する角度が定常的に変化するように、イメージング平面内でイメージング対象物体の周りをガントリと共に回転する。１つのガントリ角度における検出器配列からの一群のＸ線減衰測定値、即ち投影データは「ビュー」と呼ばれる。物体の「走査」は、Ｘ線源及び検出器が１回転する間に様々なガントリ角度で形成される一組のビューで構成される。
【０００４】軸方向（アキシャル）走査の場合には、投影データを処理して、物体から切り取られた２次元スライスに対応する画像を構成する。一組の投影データから画像を再構成する１つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投影（ｆｉｌｔｅｒｅｄｂａｃｋ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法と呼ばれている。この処理は、１回の走査からの減衰測定値を、「ＣＴ数」又は「ハンスフィールド（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ）単位」と呼ばれる整数に変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示装置上の対応するピクセルの輝度を制御するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】全走査時間を短縮するために、「螺旋（ヘリカル）」走査を実行することができる。「螺旋」走査を実行するためには、患者を移動させながら、所定の空間範囲についてのデータを収集す。このようなシステムは、１回のファン・ビーム螺旋走査から単一の螺旋を形成する。ファン・ビームによって精密に撮像された螺旋から投影データが得られ、投影データから各々の所定のスライスにおける画像を再構成することができる。
【０００６】螺旋走査のための再構成アルゴリズムは典型的には、収集されたデータにビュー角度及び検出器チャンネル・インデクスの関数として加重（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）する螺旋加重アルゴリズムを用いている。明確に述べると、フィルタ補正逆投影を行う前に、ガントリ角度及び検出器角度の両者の関数である螺旋加重ファクタに従ってデータに加重する。公知のアルゴリズムは、コンパクトなスライス・プロファイルを形成するが、再構成された画像にはいくつかの顕著なアーティファクトが形成されることがある。更に、これらのアルゴリズムは、患者に対する放射線の全照射量及び／又は再構成された画像におけるノイズを増大させる。
【０００７】従って、コンパクトなスライス・プロファイルを得ることと、アーティファクト、ノイズ及び患者への照射量を減少させることとの間の兼ね合いを選択可能にする方法を提供することが望ましい。更に、様々な螺旋ピッチについて、同じ量のｍＡｓ（管電流）の減少もしくはノイズの減少を維持するか、又は画像の半値幅（ＦＷＨＭ）の同じ増大百分率を維持するかのいずれかを行う柔軟性のあるアルゴリズムを提供することが望ましい。又、これらの課題を、処理時間を大幅に増大させずに実行することを容易にするアルゴリズムを提供することが望ましい。
【０００８】
【課題を解決するための手段】これらの目的及びその他の目的は、シングル・スライス螺旋走査を実行するように構成されており、修正された加重ファクタを形成する投影領域ｚフィルタ処理アルゴリズムを含んでいるＣＴシステムにおいて達成され得る。より具体的には、修正された加重ファクタを形成することに関して、螺旋再構成アルゴリズムの加重ファクタが、ビュー角度方向にシフトされると共に平均されて、修正された加重ファクタを形成する。螺旋走査において取得されるデータから画像を再構成するのに利用することのできる画像再構成アルゴリズムの実例が、Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．誌、第１７巻、第６号、第９６７頁〜第９８２頁（１９９０年）に所載のクロウフォード及びキングによる論文「患者の並進を同時に行うコンピュータ断層撮影による走査」に記載されている。
【０００９】一実施の態様では、螺旋加重ファクタは、ガントリ角度（β）、検出器角度（γ）及びフィルタ・カーネル（ｈ（ｉ））に応じて、以下の式に従って修正される。
【００１０】
【数３】

【００１１】ここで、γは検出器角度、βはガントリ角度、Ｗ（β，γ）は螺旋再構成アルゴリズムによって形成された元の加重係数、Δβはビュー角度方向に沿ったシフト、及びｈ（ｉ）はシフト後のｉ番目の変形（ｖｅｒｓｉｏｎ）に適用される加重である。フィルタ・カーネル（ｈ（ｉ））は、後述するように、画像の平滑化を行うように、即ち、ノイズ及び画像アーティファクトを減少させるように選択することもできるし、又は画像の「鮮鋭度（ｓｈａｒｐｎｅｓｓ）」を増大させるように選択することもできる。このように、修正された加重ファクタは、元の加重ファクタがシフトされ加重平均された変形となる。
【００１２】螺旋ピッチに基づいて画像の半値幅（ＦＷＨＭ）を調節して、ノイズを定常的に減少させることができる。ＦＷＨＭの増大百分率は、後に詳述するように、螺旋ピッチの関数となる。画像を再構成するのに用いられる投影データの量は、固定されており、螺旋ピッチに依存しない。代替的には、螺旋ピッチが増大するにつれて、ＦＷＨＭの概ね定常的な増大百分率が維持される一方で、ｍＡｓ又はノイズの減少量は低下する。この代替法によれば、画像を再構成するのに用いられる投影データの量もまた螺旋ピッチの関数となる。
【００１３】上述のフィルタは、様々な螺旋ピッチについて、同じ量のｍＡｓの減少もしくはノイズの減少を維持するか、又はＦＷＨＭの同じ増大百分率を維持するものとなっている。これらのようなフィルタはまた、アーティファクトの減少を容易にするが、処理時間を大幅に増大させることはない。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１及び図２を参照すると、シングル・スライスのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて典型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されている。ガントリ１２は、Ｘ線源１４を有しており、Ｘ線源１４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の対向する側に設けられている検出器配列１８に向かって投射する。検出器配列１８は、１行の検出器素子２０によって形成されており、これらの検出器素子２０は一括で、患者２２を通過する投射されたＸ線を感知する。各々の検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度を表す、従って患者２２を通過する間でのビームの減衰を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影データを収集するための１回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着された構成部品は、回転中心２４の周りを回転する。
【００１５】ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御されている。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８とガントリ・モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置２８はＸ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御装置３０はガントリ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ収集システム（ＤＡＳ）３２が、検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングし、後続の処理のためにこのデータをディジタル信号に変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像は、コンピュータ３６への入力として印加され、コンピュータ３６は、大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００１６】コンピュータ３６はまた、キーボードを有しているコンソール４０を介して、オペレータからの命令（コマンド）及び走査パラメータを受け取る。付設された表示装置４２によって、オペレータは、再構成された画像、及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。オペレータが供給した命令及びパラメータは、コンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６はテーブル・モータ制御装置４４を動作させ、テーブル・モータ制御装置４４は、モータ式テーブル４６を制御して、ガントリ１２内で患者２２を位置決めする。具体的には、テーブル４６は、患者２２の部分をガントリ開口４８を通して移動させる。
【００１７】公知の螺旋再構成アルゴリズムは一般的には、螺旋補外（ＨＥ）アルゴリズムか、又は螺旋補間（ＨＩ）アルゴリズムかに分類することができる。これらのアルゴリズムは典型的には、画像を再構成するために投影データに対して加重ファクタを適用する。この加重ファクタは一般的には、ファン角度及びビュー角度の両方に基づいている。
【００１８】螺旋再構成アルゴリズムによって形成される各々の画像は、前述したように、患者２２から切り取られた２次元スライスに対応している。各々の画像は典型的には、ガントリ１２のただ１回の回転中に収集された投影データ、即ち、２π分のデータを含んでいる。前で説明したように、これらのような形成された画像は、特に回転の開始時と終了時、即ち、β＝０又はβ＝２πの所にアーティファクト及びノイズを有している可能性がある。
【００１９】フィルタ処理アルゴリズム及び画質についての以下の議論では、投影データを特定的に引用することがある。しかしながら、これらのフィルタ処理アルゴリズムは、このような投影データと組み合わせて実行することに限定されておらず、画像データと共に用いることもできる。更に、これらのアルゴリズムは、何らかの特定の螺旋画像再構成アルゴリズムに向けられたものではない。寧ろ、これらのフィルタ処理アルゴリズムは、多くの異なる形式の螺旋再構成アルゴリズムと共に用いることができる。更に、一実施例では、フィルタ処理は、コンピュータ３６において実現されており、コンピュータ３６は、例えば、大容量記憶装置３８に記憶されているデータを処理する。しかしながら、他の多くの代替的な実現方法が可能であることは言うまでもない。
【００２０】１つの特定例について述べると、１行の検出器を備えたシングル・スライス・システムにおいて、再構成中に投影データに対して適用されるべき螺旋再構成アルゴリズムは、各々のガントリ角度（β）及び検出器角度（γ）に従う加重ファクタＷ（β，γ）を含んでいる。本発明によれば、修正された加重ファクタＷf（β，γ）は、以下の通りである。
【００２１】
【数４】

【００２２】ここで、γは検出器角度、βはガントリ角度、Ｗ（β，γ）は螺旋再構成アルゴリズムに適用される又は従った加重係数、Δβはビュー角度方向に沿ったシフト、及びｈ（ｉ）はシフト後のｉ番目の変形に適用される加重である。この修正された加重ファクタＷf （β，γ）は、螺旋加重関数がシフトされ加重平均された変形である。カーネルの長さは、２ｎ＋１項である。殆どの場合、ｎ＝１、即ち３項で十分である。修正された加重ファクタＷf （β，γ）は、投影データに適用されて、ｚ平均されたスライスを形成する。ｚ平均されたスライスを形成するためには、１回転分よりも多い、即ち２π分よりも多いデータを用いる。１回転分よりも多いデータを利用することにより、スライス幅を大幅に増大させずに不連続性を「平滑化」することができる。
【００２３】公知のシングル・スライス螺旋再構成では、再構成された画像のスライス・プロファイル及び画像ノイズは主として、Ｘ線コリメーション、患者送り速度、Ｘ線管出力及び加重関数Ｗ（β，γ）によって決定されている。本発明では、以上に加えて、フィルタ・カーネルｈ（ｉ）もまた、スライス・プロファイル及び画像ノイズに影響を与える。具体的には、フィルタ・カーネルｈ（ｉ）が（１，１，１）であるならば、画像アーティファクト及びノイズが減少する、即ち画像が「平滑化」される。従って、フィルタ・カーネルｈ（ｉ）を選択することにより、スライス・プロファイルと画像ノイズとの間の兼ね合いを調節することができる。
【００２４】結果として得られるｚ平均されたスライスのプロファイル幅は、本来のスライス・プロファイル、即ちｚフィルタ処理を行わない状態での元のスライス・プロファイル、及びフィルタ・カーネルの両方に関連している。フィルタ・カーネルの領域は、２ｎΔβと表される。結果として得られるスライスのプロファイルの細部の形状もまた、カーネルｈ（ｉ）によって影響を受ける。これにより、公知のアルゴリズムとは対照的に、結果として得られるスライス・プロファイル幅を本来のスライス・プロファイル幅よりも広くすることができる。従って、画像ノイズが減少する。加えて、満足のいく画像形成を行うのに要求されるＸ線管出力を減少させることができるものと考えられる。
【００２５】本発明の一実施例では、螺旋ピッチに基づいてＦＷＨＭを調節して、定常的にノイズを減少させる。明確に述べると、ＦＷＨＭの増大百分率は、以下の表Ｉに示すように、螺旋ピッチの関数となる。画像を再構成するのに用いられる投影データの量は、固定されており、螺旋ピッチに依存しない。
【００２６】
【表１】

【００２７】ＦＷＨＭの増大百分率（対応するピッチのＨＥ再構成のＦＷＨＭに対する）は、表１の第３列に掲げられており、図３に螺旋ピッチの関数としてプロットされている。ＦＷＨＭの増大百分率は、図３及び表１に示すように、対応する螺旋ピッチ及びコリメーションにおいてＨＥ再構成のＦＷＨＭに呼応している。例えば、５ｍｍのコリメーション及び１：１ピッチの螺旋ＣＴの場合には、ＦＷＨＭの１０％の拡大（５ｍｍから５．５ｍｍへ）によって、ｍＡｓの３７％の減少が達成される。しかしながら、１．５：１ピッチの螺旋ＣＴについては、同じ量のｍＡｓの減少は、ＦＷＨＭの３３％の拡大（５．４５ｍｍから７．２５ｍｍへ）によって達成される。この例では、１．６回転分の投影データを用いて画像を再構成しており、これは螺旋ピッチには依存しない。
【００２８】もう１つの実施例では、螺旋ピッチが増大するにつれて、ＦＷＨＭの概ね定常的な増大百分率が維持される一方で、ｍＡｓ又はノイズの減少の量は低下する。画像を再構成するのに用いられる投影データの量もまた、螺旋ピッチの関数となる。例えば、１から３までの螺旋ピッチについて概ね１０％のＦＷＨＭの増大を維持するフィルタについて、ｍＡｓの減少が、表２の第４列に掲げられており、図４に螺旋ピッチの関数としてプロットされている。ＦＷＨＭの変動及び画像を再構成するのに要求される投影データの量も又、表IIのそれぞれ第３列及び第５列に掲げられている。
【００２９】
【表２】

【００３０】このフィルタは、螺旋ピッチの関数であり、１組の所定の点をカーブ・フィッティングすることにより近似され得る。これらの点が表３に掲げられており、この関数は、以下の通りである。
Δβ＝２π（ａ0＋ａ1 ｐ＋ａ2 ｐ2 ＋ａ3 ｐ3 ＋ａ4 ｐ4 ＋ａ5 ｐ5 ）
ここで、Δβは角度シフトであり、ｐは螺旋ピッチであり、ａはカーブ・フィッティングから得られる１組の係数である。ａについての値が表４に掲げられている。カーブ・フィッティングには、単純３点カーネル（ｈ＝［１，１，１］）で十分である。画像を再構成するのに用いられる投影データの量は、１＋２＊Δβ／２π回転として算出することができ、これもまた、螺旋ピッチの関数となる。
【００３１】
【表３】

【００３２】
【表４】表 ４ａ0 ０．２４９２２ａ1 ０．９０７９２ａ2 −１．６３９１３ａ3 １．０３４６６５ａ4 −０．２８４６７ａ5 ０．０２９０３９上述のフィルタは、様々な螺旋ピッチについて、同じ量のｍＡｓの減少若しくはノイズの減少を維持するか、又は画像のＦＷＨＭの同じ増大百分率を維持するものとなっている。これらのようなフィルタは、処理時間を大幅に増大させずに実現することができる。
【００３３】本発明の様々な実施例に関する以上の記述から、本発明の目的が達成されたことは明らかである。本発明を詳細にわたって記述すると共に図解したが、これらは説明及び例示のみを意図したものであるのであって、限定のためのものであると解釈してはならないことを明瞭に理解されたい。従って、本発明の要旨は、特許請求の範囲によって限定されるものとする。
【出願人】 【識別番号】３９００４１５４２
【氏名又は名称】ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ
【氏名又は名称原語表記】ＧＥＮＥＲＡＬ ＥＬＥＣＴＲＩＣ ＣＯＭＰＡＮＹ
【出願日】 平成１０年（１９９８）１１月１９日
【代理人】 【弁理士】
【氏名又は名称】生沼 徳二
【公開番号】 特開平１１−２２６００３
【公開日】 平成１１年（１９９９）８月２４日
【出願番号】 特願平１０−３２８９４１