专利名称：计算机x射线断层造影设备和程序的制作方法
技术领域：
本发明涉及计算机X射线断层造影(“CT”)设备，更具体地说，涉及其中X射线源具有螺旋轨迹的锥形光速螺旋CT的图像重构方法。
背景技术：
近年来，在X射线CT领域中，一直在对三维(3D)图像显示的实用性不断进行研究并且以不同的方式提出了基本图像重构算法。例如，在其中X射线源具有螺旋轨迹的所谓“锥形光束螺旋CT”中，提出了大量的近似重构技术。这些技术包括“TCOT(真实锥形光束X射线断层造影重构算法)方法”，螺旋倾斜断面重构方法(也称为“ASSR方法”)等。直到现在，这些重构方法获得近似解(solution)，但是最近已证明在锥形光束螺旋CT中，存在精确的解。
下面按照(1)螺旋CT，(2)基于扇形光束几何学的多切片螺旋CT，(3)根据锥形光束几何学，在3D螺旋CT中获得近似解的方案，和(4)根据锥形光束几何学，在3D螺旋CT中获得精确解的方案的顺序，概述CT的图像重构算法的研究和发展、可行性等。
(1)螺旋CT在螺旋CT中，与X射线源(源)及检测器的旋转同步地移动诊断台，从而使X射线源描述相对于对象或患者的螺旋运动，通常借助线性插值，接连产生和在相邻螺旋之间指定的任意切片位置对应的虚拟投影数据，根据虚拟投影数据，重构对象的图像。但是，实际上，每次旋转实质上只能获得一个切片。例如，如果要为厚度为100毫米的区域产生2毫米切片数据，那么需要旋转50次的拍摄X射线照片操作。
(2)基于扇形光束的多切片螺旋CT作为螺旋CT的扩展，已知的有以沿切片方向以2-4通道的形式构成检测器的方案为基础的多切片螺旋CT。根据多切片螺旋CT，数据采集速率变成普通螺旋CT的2-4倍。
实际应用中，在检测器具有沿切片方向的4个左右的通道的情况下，已证实即使当把不同通道获得的各个投影数据看作平行于切片方向的平行光束，即基于扇形光束几何学的多层二维扇形光束时，在其重构方面，它们也几乎不存在任何问题。这种方案已投入实际应用。
(3)在基于锥形光束几何学的3D螺旋CT中获得近似解的方案当多切片螺旋CT中检测器的通道的数目进一步从2-4增大到8或者16时，不同通道获得的各个投影数据不再可被看作基于扇形光束几何学的平行光束，需要考虑锥形几何学。
这种情况下，基于锥形几何学的第一解决方案是本发明人在JP-A-8-187240中提出的螺旋斜截面重构方法。另外，称为“ASSR方法”的技术(KachelriessMed.Phys.，27，754-772)实质上等同于螺旋斜截面重构方法。
此外，还提出了一种称为“TCOT方法”的方法(参见美国专利No.5825842)，其中把Feldkamp方法应用于螺旋扫描，Feldkamp方法原先是在X射线源具有圆形轨迹情况下的重构方法。
这些技术中的任意一种都是近似技术，人为因素变得比较显著，尤其是在切片方向上通道的数目进一步从8-16增大到32、64、…的情况下更是如此。于是，需要获得更高的精度。
(4)在基于锥形几何学的3D螺旋CT中获得精确解的方案另一方面，近年来已证实，在X射线源具有诸如螺旋轨迹之类轨迹的情况下，即使对于较长、较大的对象，以及即使在平滑的功能系统中，理论上也存在精确的解。例如在Schaller等人的“ExactRadon rebinning algorithm for long object problem in helicalcone-beam CT”(IEEE Trans.Med.Imag.19361-75(2000))中所述，给出了关于精确解的存在的一些证明。
但是，迄今为止提出的关于图像重构算法的发展的方法存在下述问题，尽管涉及精确解，但是计算量较大，因此在采用实际离散数据的情况下，易于发生可归因于插值处理的退化。另外由于获得某一切片图像所需的数据范围较宽，因此存在数据易受对象的外围组织及其温度波动的影响，从而这些方法不能令人满意地供医疗图像诊断设备之用。
于是，需要进一步的改进。特别地，在目前已开始其实际应用的三维CT中，尤其是在基于锥形光束几何学的3D螺旋CT中，需要开发一种新的实用技术，该技术只采用具有更高精度、并且非常必需和充分的数据。但是，实际情况是迄今为止提出的技术得到的近似值的精度难以认为令人满意，仍然存在人为因素。
发明内容
鉴于现有技术的情况，做出了本发明，本发明的目的是提供一种高精度的实用图像重构方法，以及具有图像重构方法的功能的三维CT系统。
本发明在于提出三维(3D)CT中的一种图像重构新算法。当被具体看作是提高现有方法“螺旋斜截面重构方法”(参见JP-A-8-187240)的近似精度的算法时，易于理解该图像重构新方法。即，它是用于螺旋斜截面的一种新的重构方法，组合实际获得的螺旋轨迹的锥形光束数据集，和理论上以精确解的形式存在并且部分产生的平行光束数据。
更具体地说，该重构方法是这样一种方法，除了实际获得的锥形光束数据集之外，还计算理论上存在的光束组的部分或中间数据集，从而组合使用这些数据集。
一般来说，重构方法是这样一种方法，其中当假定某一重构平面时，从这两个数据集选出执行二维重构所需的近似数据集。必需的数据集可完全由平行光束数据组成，或者也可通过组合平行光束数据和扇形光束数据组成必需的数据集。此外，如同作为现有方法的Feldkamp方法或TCOT方法中那样，通过在每个个别点设置认为最佳的光束，可提高重构的精度。
本发明引入了综合多个类数据的新思想，并且在这方面存在新的辅助技术。这些技术之一是具有斜截面重构功能的CT，其中在每个点，使用包括通过重构平面的每个点的光束的扇形光束或平行光束。另一技术是其特征在于通过利用扇形光束数据和平行光束数据，产生二维重构图像的CT。
如上所述，根据本发明，能够提供一种高精度的实用图像重构方法，以及具有图像重构方法的功能的三维CT系统。更具体地说，就具有多行检测器的螺旋CT中的螺旋斜截面重构方法来说，可以比现有方法更高的近似精度获得图像，并且能够在人为因素少于现有方法的情况下，高速获得三维图像。从而，预期会产生的次要优点是提高三维CT图像的分辨率和清晰度，并且CT图像的信号值的失真变小。
下面结合附图，根据本发明的下述实施例，阐明本发明的具体结构和特征。
图1表示了本发明一个实施例中的混合重构的基本概念；图2A是表示根据本发明一个实施例的整个CT设备的示意布局的方框图，而图2B是表示CT设备中混合重构系统的示意布局的方框图；图3表示X射线源的螺旋轨迹，和3D螺旋扫描中二维检测器的排列；图4表示半螺旋轨迹和螺旋斜截面；图5表示连续重构的斜截面组；图6说明产生平行光束的视线方向；图7A-7C说明平行光束产生区，其中图7A表示沿视线方向观看时，X射线源的空间位置和锥形-平行转换区，图7B表示从上观看的X射线源的空间位置，图7C表示从下观察的锥形-平行转换区。
图8A-8D说明了由锥形光束产生平行光束的锥形-平行转换；
图9表示锥形-平行转换中，在不断改变视线的角度的时候，连续产生平行数据集的情形；图10A是表示混合重构的所有处理步骤的处理流程图，而图10B是表示斜截面混合重构的处理步骤的细节的处理流程图；图11是表示在如图10A中所示的斜截面混合重构过程中不执行扇形-平行转换的情况的处理流程图；图12A标绘了在第一实施例(k＝10.5°，k′＝9.5°)的情况下，沿着从视线方向观察的源轨迹，以5°的间隔移动X射线源的情形，而图12B表示了误差的估计；图13表示了在现有例子(k＝k′＝15.3°)的情况下，按照和图12相同的标度，沿着视线方向观察的X射线源轨迹；图14A表示在第一实施例(k＝10.5°，k′＝9.5°)的情况下，平行光束和近似数据的可产生范围，而图14B表示误差的估计；图15表示在第一实施例(k＝10.5°，k′＝9.5°)的情况下，扇形光束和平行光束的存在范围(可计算范围)；图16表示在分别重构图15中所示的第一实施例(k＝10.5°，k′＝9.5°)中的扇形数据和平行数据的情况下的加权函数的例子；图17A表示在第二实施例(k＝10.5°，k′＝9.5°，k″＝8°)的情况下，平行光束和近似数据的可产生范围，而图17B表示误差的估计；图18表示在第二实施例(k＝10.5°，k′＝9.5°，k″＝8°)的情况下，扇形光束和平行光束的存在范围；图19A和19B说明把等同于TCOT方法的技术共同应用于本发明的情况，其中图19A说明平行光束组，而图19B说明锥形光束组；图20A-20C说明全重构中使用的平行光束数据；图21说明其中把本发明扩展到全重构的例子。
具体实施例方式
现在参考附图，说明根据本发明的计算机X射线断层造影设备的实施例。
这里提出的锥形光束CT中的新重构方法是迄今已知的两种方法的有机结合。于是，在接下来的说明中，根据本发明的锥形CT的重构方法有时应被称为“混合重构方法”。特别地，在接下来的说明中，把“混合重构方法”应用于作为具体化典型例子的螺旋斜截面重构方法的情况有时被称为“螺旋斜截面混合重构方法”。
图1用于说明螺旋斜截面混合重构方法的基本原理。如图1中所示，螺旋斜截面混合重构方法把螺旋斜截面重构方法中近似投影光束(锥形光束、扇形光束)中以部分优良近似精度获得的一组光束，和只在一组平行光束中的必需局部部分计算的多组平行光束用作供其重构之用的初始光束数据，所述一组平行光束可由所述获得的一组光束以精确解的形式获得(后面说明)。下面说明各个细节。
(根据本实施例的CT的设备布局)图2A和2B用于说明采用螺旋斜截面混合重构方法的CT的设备布局。适用于该CT的是，例如和作为前述现有技术例子的多切片螺旋CT类似的CT。切片方向上通道的数目被假定成约为16或者几十，或者稍大的数，例如一百几十。最典型的例子是如图3中所示的具有约16-64通道的多行检测器的螺旋CT，不过这不会是上限。
图2A和2B中所示的CT包括台架1、诊断台2和控制台3，并由例如在主控制器36的全面控制下的R-R方案驱动，主控制器36包含在控制台3中，负责整个设备的控制中心。在图2A中所示的例子中，诊断台2的纵向方向被设置成阵列方向(旋转轴方向或切片方向)，与其垂直的两个方向分别被定义成通道方向和光束照射方向。
以这样的状态把台面放置在诊断台2的上表面上，即使台面被支承，以便能够沿着诊断台的纵向方向滑动，对象或患者P被放在台面的上表面上。通过驱动诊断台驱动器20(由伺服电动机代表)，把台面可退出地插入台架1的诊断通路(未示出)中。从包含在控制台3中的诊断台控制器34向诊断台驱动器20提供驱动信号。此外，诊断台2包括利用电信号检测台面的纵向位置的位置检测器，例如编码器(未示出)，检测信号被送给诊断台控制器34，作为控制诊断台的信号。
台架1在其内部具有基本上呈圆柱形的旋转框架(未示出)，上面提及的诊断通路位于放置框架内，如图2A中所示。此外，X射线管10和作为X射线检测器的多行检测器11被设置在旋转框架中，以便彼此相对，同时把插入位于旋转框架内的诊断通路中的患者P置于其间。此外，高压变压器组件4，前准直器和作为散射辐射消除准直器的后准直器，二维数据采集系统12，以及台架驱动器13被设置在旋转框架的预定位置。
它们之中，用作X射线源的X射线管10具有旋转阳极X射线管的结构，其中使电流持续不断地从高压变压器组件4流经丝状阴极(filament)，从而加热丝状阴极，朝着靶子发射热离子。热离子碰撞靶面，形成有效焦点，导致从靶面的有效焦点的位置，不断地扩散辐射X射线束。
通过低压集电环把来自电源的低供电电压，以及通过光学信号传输系统，把来自高压控制器5的X射线辐射的控制信号供给高压变压器组件4。于是，高压变压器组件4根据送入的低供电电压，产生高压，利用高压产生和控制信号对应的连续管电压，并把管电压送给X射线管10。
前准直器位于X射线管10和患者P之间，而作为后准直器的散射辐射消除准直器位于患者P和多行检测器11之间。前准直器22形成有例如切片形状的开口，所述开口具有沿阵列方向的预定宽度。从而，从X射线管10射出的X射线束的宽度在阵列方向受限，以便形成和多行检测器11中的多个探测元件阵列对应的所需切片宽度的锥形光束。
通过旋转框架的旋转，X射线管10和多行检测器11可在台架1内，绕沿诊断通路轴线方向的旋转轴，按照相反的状态旋转。
此外，多行检测器11是其中沿切片方向排列具有多个探测通道的多个探测元件阵列的检测器(参见图3)。举例来说，每个探测元件的探测部分由固态检测器构成，固态检测器包括闪烁器和立即把输入的X射线转换成光学信号、随后把光学信号转换成电信号的光电二极管。此外，每个探测元件设置电荷积聚部分(取样和保持部分)。于是，多行检测器11具有这样的结构，电荷积聚部分由二维数据采集系统12中的一组开关顺序选择，以便读出电荷，从而检测代表发射的X射线的强度的信号(投影数据)。顺便提及，把输入的X射线直接转换成电信号的那类传感器(例如I.I.)也可用作每个探测元件。
二维数据采集系统12具有所谓的“过滤DAS(数据采集系统)”结构，其中通过转换所述一组开关，从多行检测器11的各个探测元件顺序读出检测信号，以便进行A/D转换(把检测信号转换成电压并对电压取样)。为了具体体现这样的操作，二维数据采集系统12包括数目为N通道的阵列选择部分(考虑到检测器是多行检测器11)，单通道选择部分，单一A/D转换器和控制电路。
数据传输部分(未示出)连接台架1内旋转端和固定端的信号通路，作为示例，这里使用以非接触方式传输信号的光学传输系统。顺便提及，集电环结构也可用作数据传输部分。通过数据传输部分得到的数字量的投影数据被发送给包含在控制器3中的混合图像重构系统31(后面说明)。
另外，台架驱动器13包括绕其轴旋转台架1中的所有旋转端元件、以及旋转框架的电动机，台架驱动器13还包括齿轮机构等。从台架控制器33向台架驱动器13供给驱动信号。
在信号方面，高压控制器5、诊断台控制器34和台架控制器33被置于台架1和诊断台2及控制器3之间，并且它们响应来自主控制器36的控制信号，驱动负责的负载元件。
除了控制整个系统的主控制器36之外，控制台3包括通过总线与主控制器36连接的台架控制器33、诊断台控制器34、混合图像重构系统31、图像数据存储装置35和图像显示装置37。此外，还包括未示出的校正单元、输入单元等。
按照来自主控制器36的处理命令，校正单元(未示出)对从二维数据采集系统12发送的数字量投影数据进行各种校正处理，例如偏移校正和校准校正。按照来自主控制器36的写入命令，立即把校正处理后获得的数据保存在图像数据存储装置35中。按照主控制器36在所需时刻发出的读取命令，从图像数据存储装置35读取保存的数据，随后将其传送给混合图像重构系统31。
如图2B中所示，混合图像重构系统31在功能上包括辅助中间光束数据集计算单元31a，斜截面混合重构单元31b和平行截面组产生单元31c。在已传送获得的重构用数据的阶段，系统31在主控制器36的控制下，通过各个单元31a-31c的处理，执行基于三维重构算法的重构过程(后面描述)，所述三维重构算法是本发明的原理。从而，系统31产生三维区域的图像数据。在主控制器36的控制下，图像数据被保存在图像数据存储装置35中，并根据需要被发送给图像显示装置37。
图像显示装置37对图像数据进行必要的处理，例如着色处理和对注释数据或扫描信息的叠加处理，并对得到的图像数据进行D/A转换，以便作为CT图像显示所述图像数据。
输入单元(未示出)被用于向主控制器36提供关于扫描条件(包括要扫描的部分和位置，切片的厚度，X射线管的电压和电流，扫描患者的方向等)，图像显示条件等的指令。
顺便提及，本实施例中的X射线管10、多行检测器11和二维数据采集系统12构成根据本发明的数据采集装置，混合图像重构系统31构成图像重构装置。
这里，将结合图4-11说明形成本实施例的基干的混合图像重构方法的原理。
(图像重构)图4用于说明现有技术的方法“helical oblique sectionreconstruction method”(参见JP-A-8-187240)的基本原理。如图4中所示，在注意到X射线源(源)的螺旋轨迹的大约半周旋转包含在一个平面内的事实的情况下，选出并收集倾斜平面“螺旋斜截面”附近的投影数据(光束数据)，以便执行普通的二维半重构。称为“ASSR方法”的方法(KachelriessMed.Phys.，27，754-772)也是一种基本等同于图4中所示方法的现有技术。
本发明中，在接触斜截面的部分，直接采用获得的数据进行重构，但是，在近似度变坏的斜截面的两端部分(参见图1)，采用Schaller等人已在IEEE Trans.Med.Imag.19 361-75(2000)中证明其产生能力的平行光束。
虽然平行光束的产生将在后面说明，不过理论上可以平滑功能系统的精确解的形式，获得平行光束数据。本发明中，获得的数据和平行光束数据被有效合成，从而产生高精度的斜截面图像。此外，在要获得三维体数据(volume data)的情况下，根据和现有的斜截面重构方法相同的原理，在沿着X射线源的螺旋慢慢移动斜截面的同时，可连续进行重构操作，如图5中所示。从而，获得彼此不平行的一系列螺旋斜截面图像组，并且它们可整体变成体数据。上面概述了图像重构。
(术语的定义概念的阐明)这里，将定义本说明书中使用的术语。在下面的说明中，将区别考虑四个概念(1)获得的锥形光束数据，(2)转换后的平行光束数据，(3)虚拟数据，和(4)近似数据。它们分别被如下定义(1)获得的锥形光束数据本说明书中，将在实际数据采集获得的实际存在的投影光束/投影数据的意义上使用术语“获得的锥形光束数据”。获得的锥形光束数据将简称为“投影光束/投影数据”，或者当为阐明区别，在不缩短该表述的情况下，将其称为例如“实际获得的投影数据”。该组数据是每次观察的锥形光束数据。当取出包含在二维平面中的部分集合时，它们变成扇形光束数据。
(2)转换后的平行光束数据本说明书中，将在根据获得的数据的部分集合，计算产生的部分平行光束数据集的意义上使用术语“转换后的平行光束数据”。从理论上来说，转换后的平行光束数据是平滑功能系统中的精确解(solution)。由于该产生也可认为是根据锥形光束数据产生平行光束数据的转换，因此这里它会被称为“锥形-平行转换”或者简称为“CP转换”。
(3)虚拟数据本说明书中，术语“虚拟数据”将被用作虚拟假定的项，例如用于图像产生的假定的平面，类似于前面说明的螺旋斜截面，或者包含在平面中的光束，以及对应于光束的投影数据。通过按照这种方式添加前缀“虚拟”，平面将被称为“虚拟平面”，平直表面被称为“虚拟平直表面”，光束被称为“虚拟光束”，投影数据被称为“虚拟投影数据”等等。
举例来说，表述“虚拟投影数据”表示重构重构平面(这里定义为斜截面)的图像所需的理想投影数据，即它位于包含在重构平面中的X射线通路(称为“虚拟通路”)上。在螺旋扫描中，除非有例外，否则实际不存在这样的虚拟投影数据。
(4)近似数据虚拟数据(3)实际上不存在(在多数情况下)。本说明书中，借助插值等，由获得的数据(1)和产生的数据(2)产生替代虚拟数据的近似数据。所产生的数据应被称为，例如“近似投影光束/数据”。
举例来说，表述“近似投影数据”表示位于X射线束FX中最接近虚拟通路的X射线通路(近似通路)上的投影数据。顺便提及，在一些情况下，近似投影数据可以实际存在的投影数据的形式实际存在，在其它情况下，它们可能不实际存在。当近似投影数据实际不存在时，借助插值(距离插值)，根据近似通路附近的实际存在的投影数据，产生近似投影数据。关于X射线源10的每个旋转角度，沿来自X射线源10的X射线的每个辐射方向(定义为扇形内的角度)产生每个近似投影数据。
(混合重构方法的过程的流程)X射线源的轨迹的半径为，例如约600毫米，对于1毫米切片和64阵列来说，其螺距可被认为约为40-50毫米，不过这还取决于阵列的数目。对于2毫米切片和64阵列来说，螺距也加倍。由于这样的数量按照设置而变化，因此在下面的说明中，将采用按照使X射线源的轨迹的半径和螺距都被简化和归一化为“1”的方式计算的数值(尽管螺距过大，在本发明的说明中也不会引起任何问题)。
I.虚拟平面的设置在现有的“螺旋斜截面重构”方法中，设置一个虚拟平面，以致源于和180°+半重构所需的扇形角(由2A表示，一般约为50°)的观察数据对应的X射线源的螺旋轨迹的部分集合(“半螺旋”)的误差整体变得尽可能地小。在归一化定义下，斜截面的倾斜角为，例如15.3°。本发明采用类似的方法，但是由于转换后的平行光束数据的添加，会使虚拟平面更接近于源轨迹的切线方向。
作为设置虚拟平面的一个例子，下面参考图6说明使斜截面与切线一致的例子。斜截面角k为k＝arctan(1/2π)，约为9.04°。如后所述，斜截面的设置不是有利于实现的例子，但是为了方便起见，将首先说明斜截面的设置。在彻底描述处理之后，将说明有利于实现的例子。
II.转换后的平行光束数据的产生图7A表示了沿着从在图6中虚拟平面的设置中沿其确定切线的方向旋转90°的方向，即沿着图6中的视线方向的X射线源的轨迹。作为参考，图7B中表示了从上方观看的X射线源的轨迹。
在图7A中，轨迹呈侧躺倒的希腊字母γ的形状。这个时候，阴影区，即由X射线源的轨迹围绕的二维伪封闭区D是可进行锥形-平行转换(CP转换)的区域(Schaller等，IEEE Trans.Med.Imag.19361-75(2000))。在图7A中所示的封闭区D内，可(精确)计算与绘图纸垂直的各个光束的投影数据。
图7C表示了通过改变视线，从下方观察的CP转换区。在图7C中，用D′表示通过沿正交方向延伸伪封闭区D获得的三维区域。
和在CP转换中使用的数据对应的源轨迹的空间位置是和在该处确定斜截面的源位置So对称的部分，并且整体对应于“180°+扇形角”的旋转(参见图7B)。在CP转换中，还反映来自位置So周围的信息内容，但是主要使用只对应于相对光束的部分的信息内容。
总之，认识到在从于该处确定斜截面的位置(相应的方向被规定为θ＝0°)旋转90°的方向(θ＝90°)上，通过CP转换，可获得与斜截面图像重构必需的虚拟光束一致的平行光束的信息。
这里，将补充锥形-平行转换(CP转换)。
由于CP转换是已知技术(例如Schaller等，IEEE Trans.Med.Imag.19 361-75(2000))，因此不对其进行详细说明，只如下对其进行概述。
(1)首先，包含在三维伪封闭区D′中的FOV(X射线照相区)和垂直于二维伪封闭区D的平面H之间的公共部分被表述成来自有限数目的源的扇区光束的和集U。图8A中表示了该例子。三维伪封闭区D′和平面H按照几种模式相交，在图8B-8D中表示了相应的模式。
(2)随后，沿着和光束最初所属的锥体内的平面H垂直的方向，对和集U中的各个光束求微分，对整个集合U求所得到的微分值的积分(积分值用σ表示)。集合并排列与二维伪封闭区D垂直的这种平面H中的平行平面，接连获得集分值σ，从而得到 的面积分量。
(3)此外，根据关于与二维伪封闭区D垂直的所有平面H得到的面积分量，进行BP(背投影)计算，从而获得关于区域D的图像(区域D中患者的荧光图像，换句话说，区域D′内平行光束的积分值)。虽然该方法是现有技术，但是沿这样的倾斜方向应用该方法，以及重构处理本身包括产生一系列的数据而灵活地改变转换的要旨，以及进行混合重构等等是相当新的思想，并且首次由本发明提出。
III.混合重构同时，在沿θ方向不断改变斜截面的设置位置的同时，接连计算基于这种CP转换的平行数据。图9中表示了这种情况。通过改变角度产生的伪封闭区D′在彼此重叠时应当改变方向，但是为了便于理解，在图9中减小了重叠。
这样，除了采用多行检测器11最初采集获得的锥形光束数据集之外，还可使CP转换获得的平行数据集成为供图像重构之用的候选数据。迄今为止描述的处理，主要由包含在混合图像重构系统31中的用于附加中间光束数据集的计算单元31执行。
图10A、10B和图11中表示了采用这两个数据集的图像重构的流程。图1中表示了一般概念，图1是本发明的代表性附图。
图10A是表示整个混合重构处理的处理步骤的流程图。根据图10A中所示的步骤，首先，在开始CT扫描时，设置扫描条件(步骤St1)，设置诸如后面将说明的k和k′及加权函数wf和wp之类的混合参数(步骤St2)，并保存数据采集/重构参数D1。
随后，根据数据采集/重构参数D1进行CT扫描，以便获得锥形光束数据(步骤St3)，并保存获得的锥形光束数据D2。根据锥形光束数据D2，通过锥形-平行转换计算平行光束数据集(步骤St4)，并保存计算的平行光束数据D3。
此外，根据保存的获得的锥形光束数据D2和计算的平行光束数据D3，主要在包含在混合图像重构系统31中的斜截面用混合重构单元31b中，进行斜截面的混合重构过程(步骤St5)，并保存这样重构的斜截面三维数据(非平行组)D4。另外，产生平行截面组(步骤St6)，并保存正交截面三维数据(平行组)D5。
图10B表示图10A中所示的混合重构过程(步骤St5)的细节。参见图10A和10B，在设置斜截面(步骤St51)之后，根据获得的锥形光束数据集和计算的平行光束数据集，分别计算近似数据(步骤St52、St53)，利用这两个近似数据，产生近似平行光束数据(步骤St54)，并在正确排列平行数据的情况下，进行关于斜截面的图像重构(步骤St55)。
图11表示了图10A中所示的混合重构过程(步骤St5)的另一处理例子(步骤St5a)。设置斜截面(步骤St51a)，根据获得的锥形光束数据D2，产生扇形光束数据作为近似数据(步骤St52a)，根据CP转换获得的计算平行光束数据D3，计算近似数据(步骤St53a)，彼此独立地按照适当的加权重构重构平面(步骤St54a、St55a)，最后合成所得到的两个图像(步骤St56a)。这种情况下，在CT的图像重构已进行对数变换之后，处理本质上是线性计算，因此，合成处理本质上是加法处理。
上面描述了处理的流程。但是，如开始时所述，由于下述原因，其中使用作虚拟平面的斜截面与轨迹的切线保持一致的斜截面角k＝arctan(1/π)≈9.04°的说明例子并不适合于实际应用(1)只有邻近沿其设置斜截面的源方向(假定为θ＝0)，直接获得的数据的近似值才是良好的，在稍远的各点，直接获得数据的近似值大大变差。
(2)计算的平行光束在θ＝90°的方向上具有精确解，但是在任意其它部分，其近似值大大变差。
从而，虽然在θ＝0°和θ＝±90°的两端，得到精确的解，但是不能实现产生斜截面的图像所需的全部光束的初始意图或获得产生斜截面的图像所需的全部光束。于是，必须设定光束的平衡条件，并且在这种的条件下，上面简要说明的处理流程应当成立。下面将说明实施例。
IV.补充现在，假定只确定了一个如上所述的斜截面，并且已获得沿图8B中所示θ＝90°的方向的平行数据(理论上，它是一个精确解)，我们来考虑当把视线的方向从θ＝0转到θ＝90°的时候，通过调整关于各个方向的条件，进行CP转换操作的情况。观察斜截面的角度根据θ而变化，其正切由(tan k×sinθ)给出。于是，当和角度相一致地连续进行CP转换操作时，接连获得精确的平行光束。
但是，存在这样的问题(1)当θ变小时，视线方向的角度也变小，从而伪封闭区D变大，(2)如上所述，每次确定斜截面时，通过改变条件执行的CP转换计算需要庞大的计算。如果计算机的速度进一步急剧提高，并且如果算法被重新调整，变得更简洁，即使这样的处理也是可能的。但是目前，不能认为该途径是可行的。
I.必要条件为了通过采用获得的锥形光束数据和转换的平行光束数据，完成图像产生所需的光束，必须仔细设定虚拟斜截面的角度k，平行光束的视线方向的角度k′。前述例子对应于设置k＝k′＝9.04°的情况。要满足的条件如下所示。
(1)即使在沿其设置斜截面的源方向(θ＝0)附近之外，当获得的锥形光束数据保持恰当的近似精度时，覆盖一定宽度的范围。
(2)即使在除θ＝90°的方向之外的其它方向上，当计算的转换平行光束保持恰当的近似精度时，覆盖一定宽度的范围。
(3)当组合锥形光束和平行光束时，可获得产生斜截面的图像所需的全部光束。
II.公式化表示为了估计近似数据相对于虚拟数据的近似精度，用公式表示源轨迹、虚拟平面、各种近似数据等。
在公式表示中，斜截面的倾角用k表示，其正切用τ表示，而进行CP转换的方向(平行光束的视线方向)用k′表示(参见图19A)，其正切用τ′表示。当角度k被确定时，源轨迹的形状被确定，并且伪封闭区D的形状被确定。该区域变成计算转换的平行光束的区域。视线的方向被设置成从和确定斜截面的一点(θ＝0°)正交的方向旋转角度δ的方向(参见图7B)。
现在说明各个细节。这里，计算将被用作近似数据的数据。
(1)斜截面利用参数θ表示具有螺旋函数的源轨迹。
现在，源轨迹的半径被归一化为“1”，螺距被归一化为“1”。
源的空间位置被定义成如下 这种时候，Sθ的微分S′θ用作确定斜截面的一个参考S′θ＝(-sinθ，cosθ，1/2π)
还包括除1/2π之外的角度的一般表达式变成kθ＝(-sinθ，cosθ，tan k) (2)这里，如上所述tank＝τ成立。
由Rθ和kθ确定的斜截面(虚拟平面)的法向矢量(x，y，z)由下式表示-xsinθ+ycosθ+τz＝0(3)xcosθ+ysinθ＝0 (4)当求解这些等式时，得到下述等式(x，y，z)＝(sinθ，-cosθ，1/τ) (4)′该等式被如下归一化(x0,y0,z0)=ττ2+1(sinθ,-cosθ,1τ)------(5)]]>由于源的Z坐标为Z＝θ/2π，因此斜截面和原点之间的距离d变成d=θ/(2πτ2+1)---(5)]]>因此，根据上面的等式(3)，虚拟平面由下式给出xsinθ-ycosθ+1τz=θ2πτ--(6)]]>(2)近似平行光束数据如上所述，斜截面已被定义为位于空间位置Sθ的切平面或者近似切平面。现在，将特别考虑由θ＝0确定的斜截面。从而即使在后面的讨论中也不会失去一般性。这种情况下的虚拟平面由T0表示。
沿其进行CP转换的方向的倾角(视线方向的倾角)用τ′＝tan k′表示。此外，假定θ＝δ。利用下述步骤确定这些平行光束组(平行矢量组)中，最接近于虚拟平面T0的一个平行光束组。
通过把θ＝δ代入上面的等式(2)中，可计算δ方向的投影矢量(视线方向的矢量)。就k′δ来说，得到下式k′δ＝(-sinδ，cosδ，tan k′)(7)鉴于上面的等式(6)，位于θ＝0的虚拟平面T0被表示成z＝τy (8)假定V(＝(x，y，z))表示与虚拟平面T0内的k′δ正交的矢量，那么下式成立
-xsinδ+ycosδ+τ′z＝0当把上面的等式(8)代入其中并整理，得到下式x=cosδ+ττ′sinδy---(9)]]>因此，矢量V的x分量和y分量的量值具有下述关系x2+y2=|y||sinδ|1+2ττ′cosδ+τ2τ′2]]>由于考虑到上面的等式(8)，矢量V的z分量的量值为z＝τy，因此矢量V相对于(x，y)平面定义的倾角φ由下式给出φ=|τsinδ|/1+2ττ′cosδ+τ2τ′2---(10)]]>最初，参考δ/2π (11)获得沿δ方向的切线方向，于是通过利用等式(11)作为截距，确定等式(10)的倾角。从而，平行光束数据可用作近似数据。
(3)误差的估计假定上面章节(2)中的数据以可计算数据的形式实际存在，那么估计这种情况下的近似误差。这种情况下，误差是通过按照δ的量改变视线，观察倾角为k的虚拟平面T0而获得的倾角τ′和倾角τcosθ之间的差值。如下给出的差值的正切被定义为误差指数ee＝tan(tan-1(τ′)-tan-1(τcosδ)) (12)此外，依据上面的等式(10)和(11)给出从计算的平行光束组内选出并被用作近似数据的是哪一数据。下面说明估计了误差的实际例子。
III.实施例的细节假如通过组合获得的锥形光束数据和转换的平行光束数据，能够获得产生斜截面的图像所需的所有光束，并且根据上面的公式，关于参数k和k′的几个数值，研究了这种情况下的误差有多大。
所得到的一个例子是k＝10.5°，k′＝9.5°。
顺便说说，已在源的旋转半径为600毫米，并且以50°的扇形角把检测器安排在绕源描绘的，半径为1100毫米的圆弧上的条件下，获得了下面举例说明的图表。
因此，已在FOV被设置在600×sin25°＝253毫米×2≈500毫米的条件下进行计算。
图12A表示沿视线方向观看的源轨迹的情形。这里，横坐标轴代表与视线方向以及源的旋转轴垂直的轴向(θ＝0的方向)，而纵坐标轴代表与θ＝0的方向及视线方向垂直的方向。通过关于k′＝9.5°的情况，每隔5°的X射线源旋转的计算，获得和图7A对应的图形，在其上标绘计算值，描绘了图12。可看出在不进行CP转换，即可直接使用获得的锥形光束数据的部分，获得的锥形光束数据与斜截面非常近似。
图12B是其中横坐标轴代表源的角度(°)，而纵坐标轴代表源与虚拟斜截面的偏离的图表，从图12可看出，在60°的源角度内，误差约为0.01。为了比较近似值的误差，与图12A相一致，图13表示了现有技术例子中，沿视线方向观看的源轨迹。现有技术的例子对应于这样的情况，在只利用从锥形光束抽取的扇形光束数据提供半重构所需的全部数据的现有斜截面方法中，参数k′等于参数k，为15.3°，作为使所需范围的光束数据中的误差降至最小的一个条件。采用该方案情况下的误差约为0.07。当比较图12A和图13时，可看出显著改进了误差。
图14A中，对于k＝10.5°和k′＝9.5°，获得了平行光束的存在范围或者可计算范围(即，伪封闭区D的形状)，以及在上面的章节“公式化表示”中找到的近似平行数据的位置(由“公式化表示”章节中等式(10)和(11)给出的直线)。这里，横坐标轴和纵坐标轴与图12A中的相同。图12A中-0.423～0.423(0.423≈cos25°，25°＝扇形角/2)范围中的图形的上部对应于图14A中的“CP数据”。在位于直线之下的部分中，平行光束是可计算的。
图14B表示了误差指数e(上面章节“公式化表示”中的等式(12))。
现在，在图15中示意表示了两类数据扇形光束和平行光束的存在范围。每个扇形光束是±25°范围内正弦曲线的一部分(不过它看起来好象是直线)。扇形光束存在于较宽的范围中，其误差逐渐放大，如图12A和12B中所示。平行光束由伪封闭区D的形状确定。根据所谓的“反向光束组”计算平行光束数据，图15中左右“梯形区域”内的平行光束数据代表相同的平行光束数据。
本发明中，在这两个数据集中都采用误差较小的光束数据，以便产生图像，或者这两个数据集被赋予较大的加权，以便产生图像。
下面说明图15中所示的数据加权函数的例子。图16中表示了该情况。如下面的等式所示，稀疏的阴影线部分对应于wf＝1和wp＝0，而密集的阴影线部分对应于wp＝1和wf＝0。此外，这些部分之间的中间区域是权重线性变化的部分。加权函数呈这样的形式，在每180°相对于光束到原点的距离d被反转的同时，加权函数重复它们自己。
加权函数的例子(-90≤θ°≤90)(1)扇形光束的加权函数wf(θ°，d)；对于d≥0；如果θ°≤10×d-65，那么wf(θ°，d)＝0如果10×d-65≤θ°≤10×d-60，那么wf(θ°，d)＝(θ°-(10×d-65))/5如果10×d-60≤θ°≤25×d+60，那么wf(θ°，d)＝1如果25×d+60≤θ°≤25×d+65，那么wf(θ°，d)＝(θ°-(25×d+60))/5如果θ°≤25×d+65，那么wf(θ°，d)＝0对于d＜0；如果θ°≤25×d-65，那么wf(θ°，d)＝0如果25×d-65≤θ°≤25×d-60，那么wf(θ°，d)＝(θ°-(25×d-65))/5如果25×d-60≤θ°≤10×d+60，那么wf(θ°，d)＝1如果10×d+60≤θ°≤10×d+65，那么wf(θ°，d)＝(θ°-(10×d+60))/5如果θ°≤10×d+65，那么wf(θ°，d)＝0(2)平行光束的加权函数wp(θ°，d)wp(θ°，d)＝1-wf(θ°，d)加权函数最初取决于诸如τ和τ′之类的参数。虽然这里举例说明了包括“平台”和“斜坡”的梯形形状，不过加权函数应刻可被优化，以适应实际对象或患者的图像的特性，以及适应其使用目的。
图中，用θ表示光束角的方向，用d表示光束到原点的距离。由于源半径为1，扇形角为±25°因此距离d为±0.423。当被归一化为±1时，距离d被假定为d′。从而d′＝d/sin25°成立。最初认为加权函数与沿着扇形光束的正弦曲线延伸的几何形状，或者诸如CP转换区(不呈梯形，但是当倾斜观看螺旋时，被部分曲线围绕的区域)的形状之类几何形状相符。但是，为了简洁起见，这里利用近似直线或线段确定加权函数的域。当然，加权函数也可以是和这里指出的线性函数不同的任何平滑函数。
利用加权函数，包含在混合图像重构系统31中的平行截面组用产生单元31c执行如下所述的图像重构。作为图像重构的一种方法，按照把扇形光束数据转换成平行光束(扇形光束-平行光束转换)，对所得到的平行光束加权，并与扇形光束进行加权求和的方式，执行基于平行光束的卷积背投影重构(CBP重构)或过滤背投影重构(FBP重构)。沿着图10A和10B中所示的流程图进行该方法。
数据采集、CP转换处理、加权函数的计算等与第一实施例相同。在第二实施例中，最后的图像重构部分不同。在用第一实施例中指出的权重wf乘以扇形光束数据之后，利用扇形光束进行普通重构。另一方面，用加权函数wp乘以CP转换后的平行光束，并进行平行光束重构。对于完全不存在数据的方向，可省略背投影计算。依据不同的计算方法进行涉及这两类数据的重构，不过这两种算法都提供相同的计算。因此，在某种意义上，即使当产生相应各类数据的中间图像，并且之后把中间图像加起来时，也可获得正确的图像。本实施例中的处理流程如图11中所示。
该方法可认为是迄今为止未见报道的新思想或新方法，因为从未存在根据这两类原始数据重构图像的概念。
更一般地说，可认为这里指出的方法的特征在于在{光束的倾角}×{光束到原点的距离}的光束集或者与之等同的光束集的空间上，用两个加权函数分别去乘扇形光束数据和平行光束数据，所述两个加权函数是通过分割恒等地为1的函数“1”形成的分量(division)，分别进行扇形光束重构处理和平行光束重构处理，综合这样获得的重构图像，从而形成最终的重构图像。
如同在第一实施例之前的概述的最后部分评论的那样，当根据视线方向，改变平行光束的倾角时，获得近似值更好的解。
虽然在第一和第二实施例中，典型地使用了单一倾角，不过这里将说明采用两个倾角的方法。更具体地说，将说明k＝10.5°和k′＝9.5°的例子及k＝10.5°和k2′＝8°的例子。在k＝10.5°和k′＝9.5°情况下计算的平行光束对应于第一实施例，在k＝10.5°和k2′＝8°情况下计算的数据形成添加于其上的基本元素。换句话说，该方法的原理在于后一数据被用于补偿难以用前一数据覆盖的区域，或者误差较大的区域。
图17A和17B分别表示了在k＝10.5°和k2′＝8°情况下，平行光束的可产生范围，以及近似数据，和误差的估计。此外，图18表示了在对应于图16的形状中，根据上面的思想，使用扇形光束和两个平行光束组的范围(加权函数)。本实施例中，用k＝10.5°和k2′＝8°的数据，覆盖在k＝10.5°和k′＝9.5°条件下难以计算平行光束和直接近似的扇形光束数据具有较大误差的区域。
同样在这种情况下，可采用和第一实施例一样，把扇形光束都转换成平行光束的方法，或者和第二实施例一样，分别对扇形光束和平行光束进行加权图像重构，之后综合各个图像的方法。
图19A和19B表示了一个实施例，其中本发明的方案包含了按照和作为现有方法的TOCT方法相同的方式，沿着X射线束穿过重构平面的各个点的方向，产生投影的思想。
图19A说明了平行光束组(实际上，每个光束具有也存在垂直于绘图纸面方向上的二维扩展)，而图19B说明了锥形光束组。虽然上面主要描述了基于通过观察的X射线照相场的中心的一维平行光束或扇形光束的近似法，不过在本实施例中，选择和各个点对应的光束。举例来说，关于点A和B，分别选择图19A中穿过点A和B的光束a和b。由于初始的平行光束或锥形光束也存在于与绘图纸面垂直的方向上，因此所说明的光束表示多个一维排列的平行光束或扇形光束，而不是单一光束。
该思想可直接应用于现有技术的螺旋斜截面重构方法或者称为“ASSR方法”的已知技术。即，在螺旋斜截面重构方法或ASSR方法中，在各个点选择对应的光束。这种情况下，图19A的情况不存在，实际上只存在图19B的情况。
下面参考图20A-20C说明一种把迄今为止详述的半重构扩展成全重构的技术。图20表示供“全重构”之用的平行光束数据。该技术是一种把两个反向光束用于图像生成的方法，所述两个反向光束对应于和与斜截面平放接触的扇形光束相对的光束。
实际上，借助如图8A-图9中所示的相同方法，通过利用来自轨迹上从A点到B点的所有源位置的光束，可在图20A中的“产生平行光束的区域”部分，计算与绘图纸面垂直的平行光束组。图20B和20C中示意表示了图20A的情形。
参见图21，虚线内的部分是上面在第三实施例中及之前详述的“半”重构部分。图21中最下面圆圈内的图案表示当确定斜截面时，在源的切线附近使用的扇形光束。在相差大约±90°的方向范围内使用“反向光束”。另外，在该部分中对称地使用数据。实际上，图21中3点钟和9点钟方向上的两个数据代表相同的数据。如上所述，图21中虚线所封闭的部分对应于半重构。在进一步旋转X射线源的方向上，依据图20A-20C中所示的方法产生平行光束。这样，可获得360°的数据，可把半重构扩展到全重构。
在实际设备中，使用过程中，可沿着把诊断台插入CT台架中的方向，以及从CT台架退出诊断台的方向移动诊断台。此外，就X射线源的旋转方向本身来说，考虑包括反向在内的两个方向。这种情况下，源相对于对象或患者的相对螺旋运动呈镜象对称，上述数据处理(包括近似投影数据的产生，反向投影计算的坐标等)整个呈镜象对称。自然必须解决镜象对称。
此外，即使在台面进行往复运动的情况下，也可应用本发明的方法。当通过例如动态扫描，对患者反复进行X射线照相时，在螺距逐渐降低，从而在台面运动的转向阶段一度变成停顿，随后沿相反方向移动台面的情况下，进行和上述实施例中的移动不同的移动。但是，可类似地应用在沿着轨迹切线的平面上产生扇形光束和反向光束，并利用这两种光束中的任一或者同时利用这两种光束重构图像的思想。
此外，通过结合采用本发明的方法和移动机制，可提高空间分辨率。举例来说，假定把源的旋转半径从前一例子中600毫米“移动”到为其2/3的400毫米。本方法中，在与所述移动联锁的情况下，每次X射线源旋转，诊断台的移动量值从15毫米变成为其2/3的10毫米，切片的厚度变成2/3。虽然联锁并不总是必需的，不过它是提高包括切片方向在内整个图像中的分辨率的最有效方法。
(其它实施例)(1)体数据的图像重构和计算/数据处理在现有方法“螺旋斜截面重构方法”中，可关于垂直于Z方向的重构坐标系统的x轴和y轴进行重构。当重构平面稍微倾斜时，获得在沿z方向观察重构平面情况下的图像。另外在本发明中，当仔细设置用于计算平行光束的坐标时，可省却再次获得虚拟平面内的二维坐标。
至此，说明了单一切片的获得。为了产生连续的“相邻平面”，可慢慢地移动近似“半螺旋”的位置。举例来说，在X射线源的每次旋转要获得8个切片的情况下，可在每360°/8＝45°移动近似螺旋的位置的同时，设置虚拟平面的条件下，连续获得图像。可类似于现有的螺旋斜截面重构方法执行这样的处理。
由于获得的一系列图像不平行，必须抽取任意两个二维图像，例如彼此平行的截面，或者包括弯曲截面转换图像的截面转换图像。可类似于现有方法执行这样的数据处理。
(2)本说明书中的几何学由于，在本说明书的说明中，通过把源的旋转半径和源的螺距都设为“1”，进行各种计算，因此这些计算与实际条件下的计算稍有不同。举例来说，在最多16阵列或32阵列的螺距远远小于X射线源的旋转半径的情况下，计算值不同于前面的计算值。但是，可按照相似的过程应用本发明的方案。
(3)理论中间数据就数据处理而言，认为计算理论精确解的算法在未来将进一步改进或重新整理。但是，如同在本发明的方法中认识到的那样，沿着源轨迹的切线的重构平面具有这样的特征，即切线附近的投影束数据是很好的近似数据。本发明的方法中最大限度地利用了该特征，并且认为该方法在其对象是移动活体的医疗图像诊断设备中非常有用。
此外，除了本说明书中指出的几何类型之外，还存在数学上等同的各种精确解。虽然本说明书中举例说明了基于Schaller等人的方案的中间数据，不过也可通过未来的理论发展，用不同的表达式来描述中间数据。因此，就应用本发明的方法来说，可考虑各种改进技术。但是最终本发明的主题在于通过组合获得的锥形光束数据和不同的中间计算数据，进行图像重构。
至此，就目前已开始其实际应用的三维CT而论，尤其是就基于锥形光束几何学的3D螺旋CT而论，提出了一种只采用非常需要和充分的精度更高的数据的实用技术。
顺便提及，本发明并不局限于前面举例说明的典型实施例和修改，相反，根据后附权利要求中描述的内容，在不脱离本发明的主题的范围内，本领域的技术人员可对它们做出各种修改和改变。这样的改变和修改应属于本发明要求保护的范围之内。
权利要求
1.一种计算机X射线断层造影设备，包括利用多行检测器，获得对象内X射线照相区的投影数据的数据采集单元；和根据投影数据和由投影数据计算的辅助数据，重构X射线照相区的图像的图像重构单元。
2.一种计算机X射线断层造影设备，包括利用多行检测器，获得对象内X射线照相区的投影数据的数据采集单元；和根据从所述数据采集单元获得的投影数据抽取的二维投影数据，和从三维数据抽取的二维数据，重构X射线照相区的图像的图像重构单元，所述三维数据是根据从所述数据采集单元获得的投影数据抽取的三维局部数据计算的。
3.按照权利要求1所述的计算机X射线断层造影设备，其中辅助数据是平行投影数据。
4.按照权利要求1所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述图像重构单元根据从锥形光束数据获得的扇形光束数据作为投影数据和从三维平行光束数据获得的二维平行光束数据作为辅助数据，重构X射线照相区的图像。
5.按照权利要求1所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述数据采集单元通过螺旋扫描获得投影数据；和所述图像重构单元从投影数据和辅助数据抽取和设置的重构平面接近的近似投影数据和近似辅助数据，并根据相应的近似投影数据重构图像。
6.按照权利要求5所述的计算机X射线断层造影设备，其中重构平面被设置成相对于螺旋扫描的中心轴倾斜的斜截面。
7.按照权利要求5所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述图像重构单元设置空间连续的多个重构平面，并在相应的重构平面上重构图像，从而获得体数据。
8.按照权利要求5所述的计算机X射线断层造影设备，其中以相对于对象在螺旋轨迹上移动X射线源的方式进行螺旋扫描；当X射线源旋转约180°时，重构平面被设置成和用多个X射线通路描绘的弯曲平面近似的平面。
9.按照权利要求5所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述图像重构单元连续产生平行光束数据集，以便近似沿着螺旋轨迹的多个重构平面集的光束数据，从产生的平行光束数据集抽取近似于预定重构平面的光束数据集，根据光束数据集，对预定重构平面的投影数据集进行插值处理，根据插值处理产生的投影数据集重构图像。
10.按照权利要求5所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述图像重构单元在介于螺旋轨迹的相对源轨迹部分之间的伪封闭区中产生平行光束投影数据，根据平行光束投影数据和获得的扇形光束投影数据，产生用于重构平面的半重构的近似数据，并根据近似数据重构图像。
11.按照权利要求5所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述图像重构单元在介于螺旋轨迹的相对源轨迹部分之间的伪封闭区中产生平行光束投影数据，还在介于和确定倾斜平面的螺旋轨迹最近的两个相对轨迹部分之间伪封闭区中产生平行光束投影数据，根据平行光束投影数据和获得的扇形光束投影数据，产生用于重构平面的全重构的近似数据，并根据近似数据重构图像。
12.一种计算机X射线断层造影设备，包括利用多行检测器，获得对象内X射线照相区的投影数据的数据采集单元；和从投影数据抽取近似于并不总是垂直于多行检测器的旋转中心轴的重构平面的X射线通路的近似投影数据，并根据近似投影数据，重构X射线照相区的图像的图像重构单元；其中所述图像重构单元选择重构平面每个点的近似扇形光束或近似平行光束，并利用近似光束，重构X射线照相区的图像。
13.按照权利要求12所述的计算机X射线断层造影设备，其中在重构平面的每个点使用的近似扇形光束或近似平行光束包括包含该点的光束。
14.按照权利要求12所述的计算机X射线断层造影设备，其中在重构平面的每个点使用的光束组由近似扇形光束组成。
15.按照权利要求1所述的计算机X射线断层造影设备，其中在重构平面的每个点使用扇形光束或平行光束，并且它们包括接近该点的光束。
16.按照权利要求14所述的计算机X射线断层造影设备，其中在重构平面的每个点使用的近似扇形光束或近似平行光束包括包含该点的光束。
17.一种计算机X射线断层造影设备，包括获得对象内X射线照相区的投影数据的数据采集单元；和根据扇形光束数据和由扇形光束数据计算得到的平行光束数据，重构X射线照相区的二维重构图像的图像重构单元，所述扇形光束数据是所述数据采集单元获得的投影数据。
18.按照权利要求17所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述图像重构单元根据进行平行转换的扇形光束数据和平行光束数据，产生对产生诊断部分的重构图像来说必不可少的平行光束数据集，并根据该数据集，重构X射线照相区的图像。
19.按照权利要求17所述的计算机X射线断层造影设备，其中所述图像重构单元分别执行利用扇形光束数据的重构过程，和利用平行光束数据的重构过程，并通过把相应过程获得的重构图像进行合成，重构最终的图像。
20.按照权利要求19所述的计算机X射线断层造影设备，其中在由光束的倾角和光束到原点的距离确定的空间上，或者在作为与首先提及的空间等同的光束集的空间上，所述图像重构单元用两个加权函数分别去乘扇形光束数据和平行光束数据，所述两个加权函数是“1”的分量，之后分别进行利用扇形光束数据的重构过程和利用平行光束数据的重构过程，通过把相应过程获得的重构图像进行合成，重构最终的图像。
21.一种使安装在计算机X射线断层造影设备上的计算机执行下述步骤的程序根据利用多行检测器获得的对象内X射线照相区的投影数据，计算辅助数据的步骤；和根据投影数据和辅助数据，重构X射线照相区的图像的步骤。
22.一种使安装在计算机X射线断层造影设备上的计算机执行下述步骤的程序从利用多行检测器获得的对象内的X射线照相区的投影数据抽取二维投影数据的步骤；根据从获得的投影数据抽取的三维局部数据，抽取三维数据的步骤；从三维数据抽取二维数据的步骤；和根据二维投影数据和二维抽取数据，重构X射线照相区的图像的步骤。
23.一种使安装在计算机X射线断层造影设备上的计算机执行下述步骤的程序从利用多行检测器获得的对象内X射线照相区的投影数据，抽取近似于并不总是垂直于多行检测器的旋转中心轴的重构平面的X射线通路的近似投影数据的步骤；和根据近似投影数据，重构X射线照相区的图像的步骤。
24.一种使安装在计算机X射线断层造影设备上的计算机执行下述步骤的程序根据扇形光束数据计算平行光束数据的步骤，所述扇形光束数据是对象内X射线照相区的投影数据；和根据扇形光束数据和平行光束数据，重构X射线照相区的二维图像的步骤。
全文摘要
计算机X射线断层造影设备包括利用多行检测器，获得对象内X射线照相区的投影数据的二维数据采集系统，和根据投影数据和由投影数据计算的辅助数据，重构X射线照相区的图像的混合图像重构系统。功能上，混合图像重构系统包括计算辅助中间光束数据集的单元，执行斜截面的混合重构的单元，和产生平行截面组的单元。由于该结构，提供了一种高精度的实用图像重构方法，和具有图像重构方法的功能的三维CT系统。
文档编号G06T11/00GK1488318SQ0315913
公开日2004年4月14日 申请日期2003年9月9日 优先权日2002年9月9日
发明者町田好男 申请人:株式会社东芝