JP6466119B2 - Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、医用画像処理装置および医用画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、医用画像処理装置および医用画像処理方法における逐次近似再構成処理に関する。

Ｘ線断層撮像は、その最も簡単な表現において、物体を横切るＸ線ビームと、Ｘ線ごとの全般的な減衰に関連する検出器とに関する撮像である。減衰は、物体の存在を伴うＸ線と物体の存在を伴わない同じＸ線との比較から得られる。この概念的定義から、画像を適切に構成／再構成するためにいくつかのステップが必要とされる。例えば、Ｘ線発生器の有限のサイズ、Ｘ線発生器からの非常に低エネルギーのＸ線を遮るフィルタの性質および形状、検出器の幾何学的構成および特性の詳細、およびデータ収集システムの能力は、全て、再構成を実行する方法に影響を及ぼす要素である。

多くの想定し得る幾何学的構成のうちの１つにおいて、図１に示されるグラフは、図１の上端のＸ線源が、物体を横切る扇形または円錐を形成するＸ線ビームを放射していることを示している。幅広い範囲の値が存在し得るが、一般に、距離「Ｃ」が約１００ｃｍであり、「Ｂ」が約６０ｃｍであり、および、「Ａ」が約４０ｃｍ程度である。断層撮影では、少なくとも１８０°の範囲にわたる一群のＸ線は、物体のそれぞれの点を横切ることができる。したがって、Ｘ線発生器および検出器アセンブリの全体は、患者周りに回転することができる。数学的考察は、１８０°＋ファン角のスキャンが実行されるときに断層撮影条件が満たされることを示す。

統計的重み付けは、ＣＴ逐次近似再構成アルゴリズムにおける重要な要素である。従来のシステムでは、統計的重み付けスキームが検出器により記録された計数情報でなければならず、これは例えば計数情報を重みとして直接的に用いるポアソン確率的プロセスにより支配されると一般に考えられている。しかしながら、図２Ａ（フィルタ補正逆投影）および図２Ｂ（逐次近似再構成）に示されるように、強力な計数重み付けに起因して、再構成された画像は、アーチファクトに見舞われ、画質が低い。

特開平０９−２５３０７９号公報 特開２０１３−０８５９６０号公報 特表２００９−５１０４００号公報

目的は、逐次近似再構成における画質を向上可能なＸ線コンピュータ断層撮影装置、医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供することにある。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線を発生するＸ線発生部と、前記Ｘ線発生部から発生され、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、前記Ｘ線検出部からの出力に基づいて、投影データを発生する投影データ発生部と、前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生する分散データ発生部と、前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みを発生する統計的重み発生部と、前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成する再構成部と、を具備し、前記統計的重み発生部は、前記データ範囲の上限値を超えた前記分散データの値を前記上限値に置換し、前記データ範囲の下限値を下回る前記分散データの値を、前記下限値に置換することにより、前記分散データを前記データ範囲に圧縮すること、を特徴とする。

図１は、従来技術に係り、物体を横切る扇形または円錐を形成するＸ線ビームを放射するＸ線源を示す図である。 図２Ａは、従来技術に係るフィルタ補正逆投影法を用いた再構成における画像アーチファクトを示す図である。 図２Ｂは、従来技術に係る逐次近似再構成における画像アーチファクトを示す図である。 図３は、本実施形態に係り、機械的に簡略化されたＣＴ装置の概略図である。 図４は、本実施形態に係り、検出器が縦軸の方向に延びる機械的に簡略化されたＣＴ装置の概略図である。 図５は、本実施形態に係り、例示的なＣＴ再構成プロセスのフローチャートである。 図６は、本実施形態に係り、逐次近似再構成プロセスの一例を示す図である。 図７は、本実施形態に係り、統計的重みを計算するためのプロセスの一例を示す図である。 図８Ａは、従来の逐次近似再構成方法を使用して再構成された画像の一例である。 図８Ｂは、本実施形態に係り、逐次近似再構成方法を使用して再構成された画像の一例を示す図である。 図９は、本実施形態に係り、例示的な処理システムの概略図である。 図１０は、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示す構成図である。

１つの実施形態によれば、コンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＣＴ）逐次近似再構成（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）プロセスのための統計的重みを計算する方法であって、（１）物体のＣＴスキャンから検出器計数データを取得すること、（２）計数データと電子的雑音分散とに基づいて分散データを計算すること、（３）統計的重みデータを得るために計算された分散データを変換すること、および、（４）再構成されたＣＴ画像を得るために統計的重みデータと投影データとを使用してＣＴ逐次近似再構成プロセスを行うことを含む方法が提供される。

１つの実施形態において、計算ステップは、分散データを
として計算することを含み、ここで、ｍは平均計数データであり、σ_eは電子的雑音分散である。

１つの実施形態において、変換ステップは、（１）ローパスフィルタを分散データに適用すること、および、（２）統計的重みデータを得るためにレンジ圧縮関数を分散データに適用することを含む。いくつかの実施形態では、レンジ圧縮関数は、対数関数または平方根関数である。

１つの実施形態において、変換ステップは、（１）閾値データを得るために閾値関数を分散データに適用すること、および、（２）統計的重みデータを得るためにローパスフィルタを閾値データに適用することを含む。１つの実施形態において、閾値関数は、入力値を、第１の所定値と第２の所定値との間の出力範囲へと変換する。

他の実施形態において、変換ステップは、（１）閾値データを得るために閾値関数を分散データに適用すること、（２）フィルタ処理された閾値データを得るためにローパスフィルタを閾値データに適用すること、および、（３）統計的重みデータを得るためにレンジ圧縮関数をフィルタ処理された閾値データに適用することを含む。１つの実施形態では、第２の閾値関数は、入力値を所定の閾値未満の出力範囲へと変換する。

他の実施形態において、取得するステップは、投影データから検出器計数データを得ることを含む。

様々な方法、システム、デバイス、および、コンピュータ可読媒体は、この開示にしたがって、実用化される。

図中、同様の参照数字は、いくつかの図の全体にわたって同一または対応する部分を示す。また、本明細書中で使用される用語「１つ（ａ，ａｎ）」などは、一般に、別段に述べられなければ、「１つ以上」の意味を持つ。

図３は、光子を検出するための検出器配列を含むことができるＣＴ装置の簡略化された概略構造を示す。この開示の態様は、医用撮像システムとしてのＣＴ装置に限定されない。特に、本明細書中に記載される構造および手順は、他の医用撮像システムに適用することができる。また、ＣＴ装置および光子の検出に関して本明細書中で具体的に与えられる説明は、例示的なものとして見なされるべきである。

本明細書中では、検出器配列、光子検出器、および／または、光子検出器配列が単に検出器と称される場合がある。図３に示されるＣＴ装置は、Ｘ線管１、フィルタおよびコリメータ２、および、検出器３を有する。また、ＣＴ装置は、機械的および電気的な、付加的な構成要素を有する。構成要素は、例えば、ガントリモータ、および後述する回転フレームの回転を制御し、Ｘ線源を制御し、さらに患者ベッドを制御するためのコントローラ４などを有する。また、ＣＴ装置は、また、データ収集システム５、およびデータ収集システム５によって収集された投影データに基づいてＣＴ画像を発生するためのプロセッサ６を有する。プロセッサ６およびデータ収集システム５は、例えば検出器から得られるデータと再構成された画像とを記憶するように構成されるメモリ７を使用してもよい。

Ｘ線管１、フィルタおよびコリメータ２、検出器３、およびコントローラ４は、ボア（ｂｏｒｅ）を有するフレーム８に設けることができる。フレーム８は略円筒形状またはドーナツ形状を有する。図３に示される図において、フレーム８のボアの縦軸は、ボアの中心にあって、ページへと延びるとともにページから抜け出て延びる。すなわち、フレーム８のボアの縦軸は、後述する回転フレームの回転軸および天板の長軸方向に略平行な軸である。領域（撮像視野）９として特定されるボアの内部は、撮像のための標的領域である。患者などの走査されるべき物体は、例えば患者テーブルを有する標的領域内に配置される。そのとき、物体は、Ｘ線管１により、ファン状またはコーン状の放射線１０で照射される。ファン状またはコーン状の放射線１０は、一般的に、実質的に、または事実上、縦軸に対して物体の断面を横切る。データ収集システム５は、検出器３に入射するＸ線光子の強度を取り込む。データ収集システム５は、取り込んだ強度をプロセッサ６へ送信する。データ収集システム５、プロセッサ６、およびメモリ７は、単一の機械もしくは単一のコンピュータ、または、分離された複数の機械もしくは分離された複数のコンピュータとして実装されてもよい。分離された複数の機械または分離された複数のコンピュータは、ネットワークまたは他のデータ通信システムを介して互いに結合される。コントローラ４もまた、ネットワークまたは他のデータ通信システムを介して結合されてもよい。そして、コントローラ４は、分離された機械もしくは分離されたコンピュータ、または、システムの他の機械の一部もしくはシステムの他のコンピュータの一部として実装されてもよい。

図３において、検出器３は、縦軸に対してＸ線管１と共に回転する回転検出器アレイである。後述するように、図３には示されないが、固定検出器アレイが含まれてもよい。例えば、回転検出器アレイと固定検出器アレイとは、共にフレーム８に設けられる。他の検出器が実装されてもよい。

図４は、縦軸の方向に延びる検出器３を有する機械的に簡略化されたＣＴ装置の概略図である。図４は、図３に示されるＣＴ装置の側面図である。側面図は、フレーム８における回転検出器アレイと固定検出器アレイとを共に示している。特に、図３は、縦軸Ｌの観点から見たＣＴ装置の図であり、この場合、この軸は、ページへと延びるとともにページから抜け出て延びる。すなわち、図３は、縦軸Ｌに沿った方向からガントリを見たガントリの断面図である。図４では、縦軸Ｌがページを横切って左右に延びる。

図４は、ページを横切って左右に延びる検出器軸Ｄを有するような回転検出器３を示している。図４に示すように、Ｄは、一般的に、実質的に、または事実上、Ｌと平行である。すなわち、これらの２つの軸間の関係は、２°、１°またはそれよりも小さい差の角度の範囲内で平行である。本明細書中に記載される様々な態様によれば、完全な幾何学的に「平行」または「垂直」な関係は一般に必要ではない。「一般的な、実質的な、または、事実上の」という関係は、２°、１°またはそれよりも小さい角度の差の範囲内で、適切なものとなる。

回転検出器３は、縦軸Ｌを回転中心として、Ｘ線管１と共に回転することができる。一連の固定検出器アレイ３’は、フレーム８の周囲に周期的な様式で、または不規則な様式で設けられてもよい。一連の固定検出器アレイ３’は、縦軸Ｌに沿って見られるときに円形形状を形成することができる。

一連の固定検出器アレイ３’は、ページを横切って左右に延びるそれぞれの検出器軸Ｄ’に沿って設けることができる。図４に示すように、Ｄ’は、一般的に、実質的に、または、事実上、ＬおよびＤと平行である。すなわち、これらの軸（Ｌ、Ｄ）間の関係は、２°、１°またはそれよりも小さい角度の差の範囲内で平行である。本明細書中に記載される様々な態様によれば、完全な幾何学的に「平行」または「垂直」な関係は一般に必要ではなく、２°、１°またはそれよりも小さい角度の差の範囲内で「一般的な、実質的な、または、事実上の」関係が適する。

図４は、フレーム８のボア内へと延びる患者テーブル、および、ファン状またはコーン状の放射線１０を示している。ファン状またはコーン状の放射線１０は、図３の視点において左右寸法の長い方の長さと、図４の視点において左右寸法の短い方の長さとを有する。例示的な実施において、ファン状またはコーン状の放射線１０は、検出器アレイ３’の１つの検出器と検出器アレイ３との両方に衝突することができる。また、図４は、ｚ方向において共通の寸法長さを有するように、検出器アレイ３および検出器アレイ３’を示している。他の実施形態においては、検出器アレイ３と検出器アレイ３’との間で、または検出器アレイ３’間でｚ方向における長さは異なっていてもよい。

図５は、データ収集５０１、前処理５０２、処理５０３、再構成５０４、画像処理５０５、および、画像表示５０６を有するＣＴ画像再構成における基本的なステップを示す。データ収集５０１は、固定された領域内の検出器からデータを取得することを含む。前処理５０２は、データ復号化、オフセット補正、正規化、較正、および、対数変換を含む。前処理されたデータは、処理ステップ５０３の前にメモリ７に記憶される。処理ステップ５０３は、不良チャネル補正、散乱補正、および、適応ノイズ低減を含むことができる。データに対する他の較正および補正は、図５において示される前処理ステップ５０２と処理ステップ５０３とにおいて、実行されてもよい。また、実行される特定のステップの順序は変化してもよい。更に、前述した複数のステップのいくつかは、随意的であってもよい。処理５０３から出力される投影データは、図６においても示される再構成ステップ５０４で用いられる。再構成ステップ５０４により出力される画像は、画像処理ステップ５０５で更に処理され、ステップ５０６で表示されてもよい。

この開示の態様は、逐次近似再構成においてすなわちステップ５０４において使用される重み係数を変更するために、計数情報を変換する新規な方法に関する。この変換に基づいて、不正確な計数情報に起因するアーチファクトは、最終的な再構成画像中で軽減される。

いくつかの新たなタイプの検出器、すなわち、光子計数検出器は、光子計数情報を直接的に取り込む。この場合、計数情報は、検出器により直接的に供給される。計数情報は、データ収集システム５によりプロセッサ６へ送信される。光子計数データの統計は、ポアソン分布によって厳密に記述されることが知られている。診断ＣＴにおけるより一般的なタイプの検出器は、エネルギー積分型の検出器である。エネルギー積分型の検出器は、入射Ｘ線ビームの測定強度を取り込む。測定強度は、測定期間中に検出素子に衝突する全ての光子のエネルギーの合計である。すなわち、信号は、光子エネルギーにより重み付けられた光子計数に比例する。データ収集の間、信号が離散化されて、測定値の離散値がプロセッサ６へ送られる。簡単にするため、我々はこの離散信号を「計数」と呼ぶ。この離散信号は、複合ポアソン分布に従うことが知られる。ここで、我々は、入力信号を、それが光子計数検出器により得られたかまたはエネルギー積分検出器により得られたかどうかにかかわらず、“計数”と呼ぶ。

図６は、逐次近似再構成プロセスの一例におけるデータフローを示す。要素６０１において、差ｄ_ｉは、ｉ＝投影データの（ビュー、横列、縦列）組み合わせとして、それぞれのｉに対してｄ_ｉ＝（ｒ_ｉ−ｐ_ｉ）／ｖ_ｉとして得られる。ここで、ｒ_ｉは、要素６００において行われる処理から得られる投影データである。ｐ_ｉは、システムモデル（順投影６０２）から得られる。ｖ_ｉは、雑音モデルから得られる統計的重みである。再構成、例えば逆投影が要素６０３で実行される。要素６０４において、前の画像推定に基づいて画像が更新される。このプロセスは、繰り返しに関する事前設定された数の間、または画質に基づく停止基準が満たされるまで、継続する。

それぞれの統計的重みｖ_ｉは、複数のステップから得られる。これらの複数のステップは、新規な雑音モデルにより実行される。これらの複数のステップは、図７に示される。

ステップ７０１では、計数情報ｃ_ｉは、投影データｒ_ｉから得られる。この処理は、例えば、対数処理ステップおよび較正処理ステップを逆にすることを有する。すなわち、ステップ７０１は、ｃ_ｉ＝ｅｘｐ（Ｒ_ｉ−Ｃ_ｉ−ｒ_ｉ）を有する。ここで、Ｒ_ｉは基準（正規化）値であり、また、Ｃ_ｉは較正値である。Ｒ_ｉは、例えば、検出器３に入射するＸ線の線量である。計数情報ｃ_ｉが、図５に示される前処理ステップ５０２の後に記憶される場合、このステップにおいて逆演算される必要はない。

ステップ７０２では、ｍ_ｉ（平均計数データ）を得るために、ローパスフィルタ（低域通過フィルタ）が計数情報に適用される。このステップでは、３×３ウィンドウまたは５×７ウィンドウ（または、これらの組み合わせ）が使用される。他のサイズのウィンドウおよび様々な境界条件が、フィルタリングを実行するために用いられてもよい。

ステップ７０３では、ｍ_ｉから
として分散ｖ^１ _ｉが計算される。ここで、σ_eは、ガウス雑音分布をとる電子雑音分散である。なお、σ_eは、電子的雑音分散（回路ノイズの分散）に加えて、フォトンノイズを有していてもよい。フォトンノイズとは、例えば、Ｘ線フォトン数に依存するノイズである。

ステップ７０３の後、ｖ^１ _ｉからいくつかの異なる方法でｖ_ｉを計算することができる。図７に示されるように、ステップ７０３の後、ステップ７０４，７０５，７０６のうちの１つが行われる。

例えば、ステップ７０４では、低閾値関数がｖ^１ _ｉに適用された後、ｖ_ｉを得るためにローパスフィルタ（例えば、５×７）が適用される。低閾値関数における複数の限界は、ある実施形態では、０．１および１０００である。例えば、０．１を下回るｖ^１ _ｉの値は０．１に設定され、一方、１０００を上回るｖ^１ _ｉの値は１０００に設定される。他の閾値も可能である。例えば、２番目の閾値は、１００と１００００との間で変化してもよい。

あるいは、ステップ７０５では、ローパスフィルタがｖ^１ _ｉに適用された後、その結果に対して範囲圧縮関数が適用される。適用される範囲圧縮関数の好ましい例は、対数関数および平方根関数である。

あるいは、ステップ７０６では、ひとつの高閾値がｖ^１ _ｉに適用されて、ローパスフィルタが適用された後、範囲圧縮関数（例えば、対数関数および平方根関数）が適用されてもよい。高閾値関数におけるひとつの限界は、ある実施形態では、１０００〜１００００である。例えば、閾値を上回るｖ^１ _ｉの値は閾値に設定される。他の閾値も想定し得る。

本明細書中に開示される新規な方法の結果例が図８Ａおよび図８Ｂに示される。図８Ａは、従来の逐次近似再構成アルゴリズムを使用して得られる再構成画像を示す。一方、図８Ｂは、前述した再構成アルゴリズムのうちの１つを使用して得られる再構成画像を示している。この場合、本実施形態に係る図８Ｂは、従来の図８Ａと比べて画像アーチファクトが軽減される。

図３に示される構造に関連して、例示的な処理システムが図９に示される。この例示的な処理システムは、１つ以上のマイクロプロセッサまたは同等のもの、例えば中央処理ユニット（ＣＰＵ）および／または少なくとも１つの特定用途向けプロセッサＡＳＰなどを使用して実施され得る。マイクロプロセッサは、この開示のプロセスおよびシステムを実行するおよび／または制御するためにマイクロプロセッサを制御するように構成されるコンピュータ可読記憶媒体、例えばメモリ回路（例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、スタティックメモリ、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、および、それらの等価物）などを利用するハードウェア回路である。他の記憶媒体は、ハードディスクドライブまたは光ディスクドライブを制御できるディスコントローラなどのコントローラを介して制御され得る。

マイクロプロセッサまたはその態様は、代わりの実施では、この開示を増強するもしくは十分に実施するための論理デバイスを含むまたは排他的に含むことができる。そのような論理デバイスとしては、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、汎用論理配列（ＧＡＬ）、および、それらの等価物が挙げられるが、これらに限定されない。マイクロプロセッサは、別個のデバイスまたは単一の処理機構であってもよい。また、この開示は、計算効率の向上を達成するためにマルチコアＣＰＵおよびグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）の並列処理能力の利益を享受できる。メモリに含まれる一連の命令を実行するために多重処理構成において１つ以上のプロセッサが使用されてもよい。あるいは、ソフトウェア命令の代わりにまたはソフトウェア命令と組み合わせてハードワイヤード回路が使用されてもよい。したがって、本明細書中で論じられる例示的な実施は、ハードウェア回路およびソフトウェアの任意の特定の組み合わせに限定されない。

他の態様では、この開示にしたがった処理の結果をディスプレイコントローラを介してモニタに表示できる。ディスプレイコントローラは、計算効率を向上させるために複数のグラフィック処理コアにより与えられ得る少なくとも１つのグラフィック処理ユニットを含むことが好ましい。また、Ｉ／Ｏ（入力／出力）インターフェースが設けられ、このＩ／Ｏインターフェースは、Ｉ／Ｏインターフェースに周辺機器として接続され得るマイクロホン、スピーカ、カメラ、マウス、キーボード、接触型ディスプレイ、または、パッドインターフェースなどからの信号および／またはデータを入力するためのものである。例えば、この開示の様々なプロセスまたはアルゴリズムのパラメータを制御するためのキーボードまたはポインティングデバイスをＩ／Ｏインターフェースに接続して、更なる機能および構成オプションを与えることができ、または、表示特性を制御できる。また、モニタには、コマンド／命令インタ−フェースを与えるための接触感知式インターフェースを設けることができる。

前述した構成要素は、制御可能パラメータを含むデータの送信または受信のためのネットワークインターフェースを介して、インターネットまたはローカルインターネットなどのネットワークに結合され得る。前述したハードウェアコンポーネントを互いに接続するために中央ＢＵＳが設けられ、この中央ＢＵＳは、前記ハードウェアコンポーネント間でのデジタル通信のための少なくとも１つの経路を与える。

図３のデータ取得システム５、プロセッサ６、および、メモリ７は、図９に示される例示的な実施に係る１つ以上の処理システムを利用して実施され得る。特に、図９に示されるデバイスのうちの１つ以上と一致する１つ以上の回路またはコンピュータハードウェアユニットは、データ取得システム５、プロセッサ６、および、メモリ７の機能をもたらすことができる。本明細書中に記載される機能的処理は、前述した処理を実行するための回路を含む１つ以上の特殊な回路において実施することもできる。そのような回路は、他のシステムに相互接続されるコンピュータ処理システムまたは別個のデバイスの一部となり得る。この開示に係るプロセッサは、本明細書中に記載される機能的処理をコンピュータコード要素により実行するようにプログラミングするまたは構成することもできる。

また、処理システムは、１つの実施では、ネットワークまたは他のデータ通信接続によって互いに接続され得る。処理システムのうちの１つ以上は、ガントリ、Ｘ線管、および／または、患者ベッドを作動させて動きを制御するために対応するアクチュエータに接続される。

メモリおよび記憶デバイスを含む処理システムのコンピュータ可読媒体に適切なソフトウェアを明確に記憶できる。コンピュータ可読媒体の他の例は、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、または、任意の他の磁気媒体、コンパクトディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、または、コンピュータが読み取れる他の媒体である。ソフトウェアは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、開発ツール、アプリケーションソフトウェア、および／または、グラフィカルユーザインターフェースを含んでもよいが、これらに限定されない。

前述した媒体のコンピュータコード要素は、スクリプト、解釈可能プログラム、ダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ）、ジャバクラス、および、完全実行可能プログラムを含むがこれらに限定されない任意の解釈可能または実行可能なコード機構であってもよい。また、この開示の態様の処理の一部は、より良い性能、信頼性、および／または、コストのために分配されてもよい。

処理システムのデータ入力部は、検出器または検出器配列から例えばそれぞれの配線接続によって入力信号を受け入れる。複数のＡＳＩＣまたは他のデータ処理コンポーネントが、データ入力部を形成するように、または、入力をデータ入力部に与えるように設けられ得る。ＡＳＩＣは、別個の検出器配列またはそのセグメント（別個の部分）からそれぞれ信号を受けることができる。検出器からの出力信号がアナログ信号であるときには、データ記録・処理用途のためのアナログ・デジタル変換器とともに、フィルタ回路を設けることができる。フィルタ処理は、アナログ信号用の別個のフィルタ回路を伴わずに、デジタルフィルタリングにより行うこともできる。あるいは、検出器がデジタル信号を出力するときには、検出器の出力から直接にデジタルフィルタリングおよび／またはデータ処理を行うことができる。

特定の実施について説明してきたが、これらの実施は、単なる一例として与えられており、この開示の範囲を限定しようとするものではない。本明細書中に記載される新規なデバイス、システム、および、方法は様々な他の形態で具現化されてもよく、また、この開示の思想から逸脱することなく、本明細書中に記載されるデバイス、システム、および、方法の形態において様々な省略、置換、および、変更がなされてもよい。添付の特許請求の範囲およびそれらの等価物は、そのような形態および改変をこの開示の範囲内および思想内に入るように網羅しようとするものである。

以下、本Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置ともいう）の実施形態について、図１０を参照しながら，より詳細に説明する。図１０は、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置に係る構成を示す構成図である。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。

なお、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置には、Ｘ線管とＸ線検出器とが一体として被検体の周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ−Ｔｙｐｅ、リング状にアレイされた多数のＸ線検出素子が固定され、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ−Ｔｙｐｅ等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本実施形態へ適用可能である。

また、入射Ｘ線を電荷に変化するメカニズムは、シンチレータ等の蛍光体でＸ線を光に変換し更にその光をフォトダイオード等の光電変換素子で電荷に変換する間接変換形と、Ｘ線によるセレン等の半導体内での電子正孔対の生成及びその電極への移動すなわち光導電現象を利用した直接変換形とが主流である。Ｘ線検出素子としては、それらのいずれの方式を採用してもよい。

また、Ｘ線検出素子は、低エネルギーＸ線を検出する前面検出部分と、前面検出器の背面に設けられ、高エネルギーＸ線を検出する背面検出部分とを有する２層検出素子であってもよい。ここでは、説明を簡単にするため、Ｘ線検出器は、１層のＸ線検出素子であるものとする。なお、Ｘ線検出素子は、光子エネルギー積分型の検出器であってもよいし、光子計数型の検出器であってもよい。

さらに、近年では、Ｘ線管とＸ線検出器との複数のペアを回転フレームに搭載したいわゆる多管球型のＸ線コンピュータ断層撮影装置の製品化が進み、その周辺技術の開発が進んでいる。本実施形態においては、従来からの一管球型のＸ線コンピュータ断層撮影装置であっても、多管球型のＸ線コンピュータ断層撮影装置であってもいずれも適用可能である。多管球型である場合、複数の管球にそれぞれ印加される複数の管電圧は、それぞれ異なる（多管球方式）。ここでは、一管球型として説明する。

本Ｘ線コンピュータ断層撮影装置１００は、ガントリ２００、図示していない寝台、投影データ発生部３００、分散データ発生部４００、統計的重み発生部５００、再構成部７００、記憶部８００、表示部９００、入力部１０００、制御部１１００（図３のコントローラ４）を有する。なお、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置１００は、図示していないインターフェース（以下、Ｉ／Ｆと呼ぶ）を有していてもよい。Ｉ／Ｆは、本Ｘ線コンピュータ断層撮影装置１００を電子的通信回線（以下、ネットワークと呼ぶ）と接続する。ネットワークには、図示していない放射線部門情報管理システム、病院情報システム、他の医用画像診断装置などが接続される。

ガントリ２００には、図示していない回転支持機構が収容される。回転支持機構は、回転フレーム１０１と、回転軸Ｚを中心として回転自在に回転フレーム１０１を支持するフレーム支持機構（図３にフレーム８に相当）と、回転フレーム１０１の回転を駆動する図示していない回転駆動部（電動機）１０３とを有する。

回転フレーム１０１には、Ｘ線発生部１０５と２次元アレイ型または多列型とも称されるＸ線検出部（図３の検出器３に相当）３と、データ収集回路（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：以下、ＤＡＳと呼ぶ。図３のデータ収集システム５に相当）５と、非接触データ伝送部１２３と、図示していない冷却装置及びガントリ制御装置などが搭載される。Ｘ線発生部１０５は、Ｘ線を発生する。Ｘ線発生部１０５は、高電圧発生部１０７と、Ｘ線管１と、コリメータユニット２（図３におけるコリメータ）とを有する。

高電圧発生部１０７は、後述する制御部（図３のプロセッサ６および図９におけるＣＰＵに相当）１１００による制御の下で、スリップリング１１１を介して供給された電力を用いて、Ｘ線管１に印加する管電圧と、Ｘ線管１に供給する管電流とを発生する。

Ｘ線管１は、高電圧発生部１０７からの管電圧の印加および管電流の供給を受けて、Ｘ線の焦点からＸ線を放射する。

コリメータユニット２は、Ｘ線管１の前面のＸ線放射窓に取り付けられる。コリメータユニット２は、複数のコリメータ板を有する。複数のコリメータ板は、Ｘ線の焦点から放射されたＸ線を、例えばコーンビーム形（角錐形）に整形する。具体的には、複数のコリメータ板は、予め設定されたスライス厚の実測の投影データを得るためのコーン角を得るために、制御部１１００により駆動される。さらに、複数のコリメータ板のうち少なくとも２枚のコリメータ板（以下、コーン角コリメータと呼ぶ）は、コーン角に関する開口幅を、制御部１１００による制御のもとで独立に駆動される。

Ｘ線の放射範囲は、図３の点線１０、および図１０において点線１０で示されている。Ｘ軸は、回転軸Ｚと直交し、鉛直方向下向きの直線である。Ｙ軸は、Ｘ軸および回転軸Ｚと直交する直線である。

Ｘ線検出部３（図３の検出器）は、被検体を透過したＸ線を検出する。Ｘ線検出部３は、回転軸Ｚを挟んでＸ線管１に対向する位置およびアングルで取り付けられる。Ｘ線検出部３は、複数のＸ線検出素子を有する。ここでは、単一のＸ線検出素子が単一のチャンネルを構成しているものとして説明する。複数のチャンネルは、回転軸Ｚに直交し、かつ放射されるＸ線の焦点を中心として、この中心から１チャンネル分のＸ線検出素子の受光部中心までの距離を半径とする円弧方向（チャンネル方向）とスライス方向との２方向に関して２次元状に配列される。２次元状の配列は、上記チャンネル方向に沿って一次元状に配列された複数のチャンネルを、スライス方向に関して複数列並べて構成される。

このような２次元状のＸ線検出素子配列を有するＸ線検出部３は、略円弧方向に１次元状に配列される複数の上記モジュールをスライス方向に関して複数列並べて構成してもよい。また、Ｘ線検出部３は、複数のＸ線検出素子を１列に配列した複数のモジュールで構成されてもよい。このとき、モジュール各々は、上記チャンネル方向に沿って略円弧方向に１次元状に配列される。以下、スライス方向に並ぶＸ線検出素子の数を列数と呼ぶ。

図示していない寝台は、天板１１９と、天板１１９を駆動する図示していない駆動部とを有する。駆動部は、操作者の指示による入力に応じて、寝台を上下動させる。

被検体に対するＸ線ＣＴスキャンに際しては、被検体は天板（図４における患者テーブルに相当）１１９に載置される。次いで、被検体が載置された天板１１９は、Ｘ線管１とＸ線検出部３との間の円筒形の撮影領域内に、ガントリ２００の前面側（ガントリ２００に対して寝台が配置された側）から挿入される。

Ｘ線検出部３の出力側には、データ収集回路（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：以下、ＤＡＳと呼ぶ、図３におけるデータ収集システム）５が接続される。ＤＡＳ１２１には、Ｘ線検出部３の各チャンネルの電流信号を電圧に変換するＩ−Ｖ変換器と、この電圧信号をＸ線の曝射周期に同期して周期的に積分する積分器と、この積分器の出力信号を増幅するアンプと、このアンプの出力信号をディジタル信号変換するアナログ・ディジタル・コンバータとが、チャンネルごとに取り付けられている。ＤＡＳ５は、制御部１１００による制御のもとで、積分器における積分間隔をスキャンに応じて変更する。ＤＡＳ５から出力されるデータ（純生データ（ｐｕｒｅ ｒａｗ ｄａｔａ））は、磁気送受信又は光送受信を用いた非接触データ伝送部１２３を経由して、投影データ発生部３００に伝送される。

投影データ発生部３００は、Ｘ線検出部３からの出力に基づいて、投影データを発生する。具体的には、投影データ発生部３００は、ＤＡＳ５から出力された純生データに対して前処理を施す。前処理には、例えばチャンネル間の感度不均一補正処理、Ｘ線強吸収体、主に金属部による極端な信号強度の低下または、信号脱落を補正する処理等が含まれる。投影データ発生部３００から出力された再構成処理直前のデータ（生データ（ｒａｗ ｄａｔａ）または、投影データと称される、ここでは投影データと呼ぶ）は、データ収集したときのビュー角と関連付けられて、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリを備えた記憶部（図３におけるメモリ７、図９におけるメモリに相当）８００に記憶される。

投影データ発生部３００は、ワンショットで略同時に収集および補間したビュー角が同一であって、コーン角により規定される複数のチャンネルわたる一揃いの投影データを、発生する。ビュー角は、Ｘ線管１が回転軸Ｚを中心として周回する円軌道の各位置を、回転軸Ｚから鉛直上向きにおける円軌道の最上部を０°として３６０°の範囲の角度で表したものである。なお、各チャンネルに対する投影データは、ビュー角、コーン角、チャンネル番号によって識別される。ビュー角、コーン角、チャンネル番号は、上述したｉ＝投影データの（ビュー、横列、縦列）に対応する。

投影データ発生部３００は、投影データｒ_ｉに基づいて、計数情報ｃ_ｉ（元データ）を発生する。計数情報ｃ_ｉは、例えば、Ｘ線検出部３から出力されたデータに対応する。なお、Ｘ線検出部３から出力されたデータが記憶部８００に記憶されている場合、投影データ発生部３００において、計数情報ｃ_ｉの発生は不要となる。Ｘ線検出部３が光子計数検出器である場合、計数情報ｃ_ｉは、例えば、Ｘ線のフォトン数を示す計数データである。投影データ発生部３００は、発生した計数情報ｃ_ｉを、分散データ発生部４００に出力する。

分散データ発生部４００は、投影データと所定のノイズに関するノイズデータσ_ｅとに基づいて、分散データｖ^１ _ｉを発生する。具体的には、分散データ発生部４００は、計数情報ｃ_ｉに対して所定のフィルタリング処理を適用することにより、平均計数データｍ_ｉを発生する。所定のフィルタリング処理とは、例えば、低域通過フィルタを用いたフィルタリング処理である。この低域通過フィルタのウィンドウは、例えば、３×３ウィンドウまたは５×７ウィンドウ（またはこれらのウィンドウの組み合わせ）である。低域通過フィルタの適用により、係数情報ｃ_ｉにおける高周波成分に対応するノイズが低減される。なお、他のサイズのウィンドウおよび様々な境界条件が、フィルタリングを実行するために用いられてもよい。

具体的には、分散データ発生部４００は、以下の式、
を用いて、分散データｖ^１ _ｉを発生する。ここで、ノイズデータσ_ｅは、例えば、Ｘ線検出部３、ＤＡＳ５等に関する電子的雑音と、Ｘ線管１により発生されたＸ線に関するフォトンノイズとに関する分散データである。分散データ発生部４００は、発生した分散データｖ^１ _ｉを、統計的重み発生部５００に出力する。すなわち、分散データ発生部４００は、元データｃ_ｉをフィルタリングしたフィルタリングデータｍ_ｉとノイズデータσｅとの和を、フィルタリングデータｍ_ｉの２乗で除算することにより、分散データｖ^１ _ｉを発生する。

統計的重み発生部５００は、分散データｖ^１ _ｉを所定のデータ範囲に圧縮すること（分散データのダイナミックレンジの圧縮）により、統計的重みｖ_ｉを発生する。具体的には、統計的重み発生部５００は、所定のデータ範囲を、記憶部８００から読み出す。統計的重み発生部５００は、所定のデータ範囲の上限値を超えた分散データｖ^１ _ｉの値を、上限値に置換する。加えて、分統計的重み発生部５００は、データ範囲の下限値を下回る分散データｖ^１ _ｉの値を、下限値に置換する。これらの置換により、統計的重み発生部５００は、分散データｖ^１ _ｉを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みｖ_ｉを発生する。統計的重み発生部５００は、発生した統計的重みを、再構成部７００に出力する。

上限値は、例えば、１０００である。また、下限値は、例えば、０．１である。なお、所定のデータ範囲は、入力部１０００を介して、操作者により適宜設定されてもよい。例えば、上限値は、１００乃至１００００の間で、適宜変更されてもよい。また、所定のデータ範囲への分散データｖ^１ _ｉの圧縮は、閾値関数または閾値処理により実行されてもよい。

なお、統計的重み発生部５００は、以下のようにして、統計的重みｖ_ｉを発生してもよい。統計的重み発生部５００は、分散データｖ^１ _ｉに対して低域通過フィルタを適用する。低域通過フィルタの適用により、分散データｖ^１ _ｉにおける高周波成分に対応するノイズが低減される。次いで、統計的重み発生部５００は、低域通過フィルタから出力された分散データを、所定の圧縮関数（レンジ圧縮関数）を用いて圧縮することにより、統計的重みｖ_ｉを発生する。所定の圧縮関数とは、例えば、対数関数、平方根関数などである。

また、統計的重み発生部５００は、以下のようにして、統計的重みｖ_ｉを発生してもよい。統計的重み発生部５００は、分散データｖ^１ _ｉに対して、所定の閾値を用いた閾値処理を実行する。統計的重み発生部５００は、分散データｖ^１ _ｉに対する閾値処理により、所定の閾値を超えた分散データｖ^１ _ｉの値を、所定の閾値に置換する。所定の閾値とは、例えば、１０００乃至１００００の間の値である。所定の閾値は、入力部１０００を介した操作者の指示により、適宜変更可能である。

次いで、統計的重み発生部５００は、閾値処理された分散データｖ^１ _ｉに対して、低域通過フィルタを適用する。低域通過フィルタの適用により、閾値処理された分散データｖ^１ _ｉにおける高周波成分に対応するノイズが低減される。さらに、統計的重み発生部５００は、低域通過フィルタによりフィルタリングされた分散データｖ^１ _ｉに対して所定の圧縮関数を適用することにより、統計的重みｖ_ｉを発生する。

再構成部７００は、投影データｒ_ｉと統計的重みｖ_ｉとに基づいて、逐次近似再構成処理により、ボリュームデータを再構成する。具体的には、再構成部７００は、例えば、以下のようにして、逐次近似再構成を実行する。

再構成部７００は、図６に示すデータ領域において、データフィデリティ（ｄａｔａ ｆｉｄｅｌｉｔｙ）に関する以下の処理を実行する。再構成部７００は、初期のボリュームデータを複数のビュー毎に順投影することにより、順投影データｐ_ｉを発生する。再構成部７００は、投影データｒ_ｉと順投影データｐ_ｉとの差を統計的重みで除算した差分データｄ_ｉを計算する。例えば、再構成部７００は、（ｒ_ｉ−ｐ_ｉ）／ｖ_ｉとして差分データｄ_ｉを計算する。再構成部７００は、ビューアングルが３６０°又は１８０°＋ファン角の範囲内の差分データｄ_ｉを用いて、逆投影により、逆投影データを再構成する。再構成部７００は、初期のボリュームデータに逆投影データを合成すること（画像更新）により、新たなボリュームデータを発生する。

再構成部７００は、図６に示す画像領域において、新たなボリュームデータに対して、一般的なレギュラリゼーション（正規化）を実行する。再構成部７００は、正規化した新たなボリュームデータが、所定の画質に基づく逐次近似の停止基準または、所定の繰り返し回数に到達しているか否かを判定する。停止基準とは、例えば、投影データｒ_ｉと順投影データｐ_ｉとの差が所定の値に到達することである。また、所定の繰り返し回数とは、例えば、画像更新の回数である。正規化した新たなボリュームデータが、逐次近似の停止基準または所定の繰り返し回数に到達していない場合、再構成部７００は、正規化した新たなボリュームデータを初期のボリュームデータとして上記手順を繰り返す。正規化した新たなボリュームデータが、逐次近似の停止基準または所定の繰り返し回数に到達している場合、再構成部７００は、逐次近似再構成に係る処理を停止し、正規化した新たなボリュームデータを、記憶部８００に出力する。

記憶部８００は、再構成部７００で再構成されたボリュームデータ、投影データｒ_ｉ、計数情報ｃ_ｉ（元データ）、ノイズデータ、分散データ、閾値関数、所定のデータ範囲、上限値、下限値、所定の閾値、圧縮関数、停止基準、所定の繰り返し回数等を記憶する。また、記憶部８００は、分散データおよび統計的重みの発生に関するプログラム、閾値処理に関するプログラム、逐次近似再構成処理に関するプログラム等の各種プログラムを記憶する。記憶部８００は、入力部１０００により入力された操作者の指示、画像処理の条件、撮影条件などの情報を記憶する。記憶部８００は、Ｘ線コンピュータ断層撮影のために、ガントリ２００などを制御する制御プログラムを記憶する。

表示部９００は、再構成部７００で再構成されたボリュームデータに関する医用画像、Ｘ線コンピュータ断層撮影のために設定されるスキャン条件および再構成処理に関する再構成条件などを入力するための入力画面などを表示する。

入力部１０００は、操作者からの各種指示・命令・情報・選択・設定を本Ｘ線コンピュータ断層撮影装置１００に取り込む。取り込まれた各種指示・命令・情報・選択・設定は、制御部１１００などに出力される。入力部１０００は、図示しないが、関心領域（ＲＯＩ）の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等を有する。入力部１０００は、表示画面上に表示されるカーソルの座標を検出し、検出した座標を制御部１１００に出力する。なお、入力部１０００は、表示画面を覆うように設けられたタッチパネルでもよい。この場合、入力部１０００は、電磁誘導式、電磁歪式、感圧式等の座標読み取り原理でタッチ指示された座標を検出し、検出した座標を制御部１１００に出力する。

制御部１１００は、本Ｘ線コンピュータ断層撮影装置１００の中枢として機能する。制御部１１００は、図示しないＣＰＵとメモリとを備える。制御部１１００は、図示していないメモリに制御プログラムに基づいて、被検体に対するＸ線コンピュータ断層撮影のために高電圧発生部１０７、他の構成要素などを制御する。具体的には、制御部１１００は、入力部１０００などから送られてくる操作者の指示などを、一時的に図示していないメモリに記憶する。制御部１１００は、メモリに一時的に記憶された情報に基づいて、高電圧発生部１０７、および他の構成要素などを制御する。制御部１１００は、分散データおよび統計的重みの発生に関するプログラム、閾値処理に関するプログラム、逐次近似再構成処理に関するプログラム、所定の画像発生・表示等を実行するための制御プログラムを、記憶部８００から読み出して自身が有するメモリ上に展開し、各種処理に関する演算・処理等を実行する。

本実施形態におけるＸ線コンピュータ断層撮影装置１の技術的思想を、医用画像処理装置で実現する場合には、例えば図１０の構成図において、破線１２００内に含まれる構成要素を有するものとなる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…Ｘ線管、２…コリメータ／コリメータユニット、３…検出器／Ｘ線検出部、４…コントローラ、５…データ収集システム／データ収集回路、６…プロセッサ、７…メモリ、８…フレーム、９…領域（撮像視野）、１０…ファン状またはコーン状の放射線／Ｘ線の放射範囲、１００…Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、１０１…回転フレーム、１０３…回転駆動部、１０５…Ｘ線発生部、１０７…高電圧発生部、１１１…スリップリング、１１９…天板、１２３…非接触データ伝送部、２００…ガントリ、３００…投影データ発生部、４００…分散データ発生部、５００…統計的重み発生部、７００…再構成部、８００…記憶部、９００…表示部、１０００…入力部、１１００…制御部、１２００…医用画像処理装置。

Claims (14)

1. Ｘ線を発生するＸ線発生部と、
   前記Ｘ線発生部から発生され、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、
   前記Ｘ線検出部からの出力に基づいて、投影データを発生する投影データ発生部と、
   前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生する分散データ発生部と、
   前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みを発生する統計的重み発生部と、
   前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成する再構成部と、
   を具備し、
   前記統計的重み発生部は、
   前記データ範囲の上限値を超えた前記分散データの値を前記上限値に置換し、前記データ範囲の下限値を下回る前記分散データの値を、前記下限値に置換することにより、前記分散データを前記データ範囲に圧縮すること、
   を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
2. Ｘ線を発生するＸ線発生部と、
   前記Ｘ線発生部から発生され、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、
   前記Ｘ線検出部からの出力に基づいて、投影データを発生する投影データ発生部と、
   前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生する分散データ発生部と、
   前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みを発生する統計的重み発生部と、
   前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成する再構成部と、
   を具備し、
   前記統計的重み発生部は、
   前記分散データに対して低域通過フィルタを適用し、前記低域通過フィルタからの出力を所定の圧縮関数で圧縮することにより、前記統計的重みを発生すること、
   を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
3. 前記圧縮関数は、対数関数であること、
   を特徴とする請求項２に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
4. 前記圧縮関数は、平方根関数であること、
   を特徴とする請求項２に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
5. Ｘ線を発生するＸ線発生部と、
   前記Ｘ線発生部から発生され、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出部と、
   前記Ｘ線検出部からの出力に基づいて、投影データを発生する投影データ発生部と、
   前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生する分散データ発生部と、
   前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みを発生する統計的重み発生部と、
   前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成する再構成部と、
   を具備し、
   前記統計的重み発生部は、
   前記分散データに対して所定の閾値による閾値処理を適用し、前記閾値処理の出力に対して低域通過フィルタを適用し、前記低域通過フィルタの出力を所定の圧縮関数で圧縮することにより、前記統計的重みを発生すること、
   を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
6. 前記統計的重み発生部は、
   前記閾値処理により、前記閾値を超えた前記分散データを前記閾値へ変換すること、
   を特徴とする請求項５に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
7. 前記分散データ発生部は、
   前記投影データのもとになる元データに対する所定のフィルタリング処理によりフィルタリングデータを発生し、
   前記フィルタリングデータと前記ノイズデータとの和を前記フィルタリングデータの平方で除することにより、前記分散データを発生すること、
   を特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
8. 前記投影データは、前記Ｘ線のフォトン数を示す計数データであること、
   を特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
9. 被検体を透過したＸ線に基づいて発生された投影データを記憶する記憶部と、
   前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生する分散データ発生部と、
   前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みを発生する統計的重み発生部と、
   前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成する再構成部と、
   を具備し、
   前記統計的重み発生部は、
   前記データ範囲の上限値を超えた前記分散データの値を前記上限値に置換し、前記データ範囲の下限値を下回る前記分散データの値を、前記下限値に置換することにより、前記分散データを前記データ範囲に圧縮すること、
   を特徴とする医用画像処理装置。
10. 被検体を透過したＸ線に基づいて発生された投影データを記憶する記憶部と、
    前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生する分散データ発生部と、
    前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みを発生する統計的重み発生部と、
    前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成する再構成部と、
    を具備し、
    前記統計的重み発生部は、
    前記分散データに対して低域通過フィルタを適用し、前記低域通過フィルタからの出力を所定の圧縮関数で圧縮することにより、前記統計的重みを発生すること、
    を特徴とする医用画像処理装置。
11. 被検体を透過したＸ線に基づいて発生された投影データを記憶する記憶部と、
    前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生する分散データ発生部と、
    前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することにより、統計的重みを発生する統計的重み発生部と、
    前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成する再構成部と、
    を具備し、
    前記統計的重み発生部は、
    前記分散データに対して所定の閾値による閾値処理を適用し、前記閾値処理の出力に対して低域通過フィルタを適用し、前記低域通過フィルタの出力を所定の圧縮関数で圧縮することにより、前記統計的重みを発生すること、
    を特徴とする医用画像処理装置。
12. 被検体を透過したＸ線に基づいて投影データを発生し、
    前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生し、
    所定のデータ範囲の上限値を超えた前記分散データの値を前記上限値に置換し、前記データ範囲の下限値を下回る前記分散データの値を前記下限値に置換することにより、前記分散データを前記データ範囲に圧縮することで統計的重みを発生し、
    前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成すること、
    を具備することを特徴とする医用画像処理方法。
13. 被検体を透過したＸ線に基づいて投影データを発生し、
    前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生し、
    前記分散データに対して低域通過フィルタを適用し、前記低域通過フィルタからの出力を所定の圧縮関数で圧縮することにより、前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することで統計的重みを発生し、
    前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成すること、
    を具備することを特徴とする医用画像処理方法。
14. 被検体を透過したＸ線に基づいて投影データを発生し、
    前記投影データと所定のノイズに関するノイズデータとに基づいて、分散データを発生し、
    前記分散データに対して所定の閾値による閾値処理を適用し、前記閾値処理の出力に対して低域通過フィルタを適用し、前記低域通過フィルタの出力を所定の圧縮関数で圧縮することにより、前記分散データを所定のデータ範囲に圧縮することで統計的重みを発生し、
    前記投影データと前記統計的重みとに基づいて、逐次近似再構成処理によりボリュームデータを再構成すること、
    を具備することを特徴とする医用画像処理方法。