7900140 Ｘ線ＣＴ装置、データ処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】

(45)【発行日】

(54)【発明の名称】Ｘ線ＣＴ装置、データ処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   

   

   

   

   

【ＦＩ】

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】

(22)【出願日】

(65)【公開番号】

(43)【公開日】

【審査請求日】

【審判番号】

【審判請求日】

(31)【優先権主張番号】16/915,575

(32)【優先日】

(33)【優先権主張国・地域又は機関】

(73)【特許権者】

【識別番号】000001007

【氏名又は名称】キヤノン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】シャオホイ ジャン

(72)【発明者】

【氏名】シャオフォン ニュウ

【合議体】

【審判長】宮澤 浩

【審判官】遠藤 直恵

【審判官】伊藤 幸仙

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１６／０４２９８１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特表２０１９－５３２６９９号公報（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１２８４５６号公報（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－１１２４７５号公報（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１４０１６５号公報（ＪＰ，Ａ）

【文献】Emil Y. Sidky et al., A robust method of x-ray source spectrum estimation from transmission measurements: Demonstrated on, JOURNAL OF APPLIED PHYSICS, 2005年, 発行日, Vol. 97, p. 124701-1 to 124701-11, <検索日：2024.10.7>, <DOI: 10.1063/1.1928312g>, <URL: https://pubs.aip.org/aip/jap/article-abstract/97/12/124701/892883/A-robust-method-of-x-ray-source-spectrum?redirectedFrom=fulltext>

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ６／００－６／５８

Ｇ０１Ｔ １／００－１／１６，１／１６７－７／１２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項】

光子計数検出器（ＰＣＤ）の各画素において、既知の物質及び透過長からなるファントムに対して第１のスキャンを実行するＸ線照射部と、
前記第１のスキャンに係る信号を検出する前記光子計数検出器と、
前記光子計数検出器が検出した各エネルギービンについての計数を取得する取得部と、
前記計数に基づいて、エネルギーに依存するエネルギービン応答関数を推定し、前記エネルギービン応答関数と、前記第１のスキャンの管電流よりも高い管電流を用いた第２のスキャンにより得られたデータとに基づいて、個々のビンのカウント数及び全てのエネルギービンの総カウント数に依存するパイルアップ補正項を推定する推定部と、
前記エネルギービン応答関数および前記パイルアップ補正項に基づいて物質弁別を行う算出部と
を備えるＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記Ｘ線照射部は、初期電流強度及びＸ線管の各管電圧設定で、エアスキャン及び、複数の異なる物質からなる前記ファントムに対するスキャンを実行することにより前記第１のスキャンを実行する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記Ｘ線照射部は、異なる電流強度について複数の前記第２のスキャンを実行し、
前記推定部は、前記異なる電流強度について前記パイルアップ補正項を推定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記Ｘ線照射部は、前記エネルギービン応答関数および前記パイルアップ補正項を使用してファントムスキャンを実行し、
前記推定部は、前記ファントムスキャンにより得られた投影画像の画質を評価し、
前記算出部は、当該投影画像の品質が画像ＣＴ数の精度、均一性、空間分解能、ノイズまたはアーチファクトに基づいて定められる事前に定義された基準を満たす場合には、前記エネルギービン応答関数および前記パイルアップ補正項を、前記物質弁別に用いる、請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記推定部は、期待値最大化（ＥＭ）を使用して前記計数に基づく前記エネルギービン応答関数を推定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記第１のスキャンは、ｎτ＜ｘを満たし、ｘは略０．００５～０．０１であり、ｎは画素計数レートであり、τはＰＣＤ特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の有効デッドタイムである、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記ファントムは、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、及びｋエッジ物質を有する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記エネルギービン応答関数の初期推定値は、検出器応答関数と、各計数ビンの低エネルギー閾値および高エネルギー閾値に基づく、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

前記光子計数検出器の応答のキャリブレーションは画素ごとに実行される、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項】

Ｘ線ＣＴ装置により実行されるデータ処理方法であって、
光子計数検出器（ＰＣＤ）の各画素において、既知の物質及び透過長からなるファントムに対して第１のスキャンを実行し、
前記第１のスキャンに係る信号を検出し、
前記光子計数検出器が検出した各エネルギービンについての計数を取得し、
前記計数に基づいて、エネルギーに依存するエネルギービン応答関数を推定し、前記エネルギービン応答関数と、前記第１のスキャンの管電流よりも高い管電流を用いた第２のスキャンにより得られたデータとに基づいて、個々のビンのカウント数及び全てのエネルギービンの総カウント数に依存するパイルアップ補正項を推定し、
前記エネルギービン応答関数および前記パイルアップ補正項に基づいて物質弁別を行う、
データ処理方法。

【請求項】

光子計数検出器（ＰＣＤ）の各画素において、既知の物質及び透過長からなるファントムに対して実行された第１のスキャンにおいて、前記光子計数検出器が検出した各エネルギービンについての計数に基づいて、エネルギーに依存するエネルギービン応答関数を推定し、前記エネルギービン応答関数と、前記第１のスキャンの管電流よりも高い管電流を用いた第２のスキャンにより得られたデータとに基づいて、個々のビンのカウント数及び全てのエネルギービンの総カウント数に依存するパイルアップ補正項を推定し、
前記エネルギービン応答関数および前記パイルアップ補正項に基づいて物質弁別を行う処理をコンピュータに実行させる、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置、データ処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【】

光子計数検出器に基づくＣＴシステム（Photon-Counting-Detector Based CT System：ＰＣＣＴ）は、高空間分解能等、Ｘ線診断において大きな利点を有する。

【】

しかしながら、検出器に入射するＸ線のフラックスが高い場合、検出器にパイルアップが発生し、測定された計数が真の計数から逸脱する可能性がある。従って、検出器応答について、補正処理が行われるのが望ましい。

【先行技術文献】

【特許文献】

【】

【文献】米国特許出願公開第２００７／００７６８４２号明細書

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０２２４２９９号明細書

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０２５２８２２号明細書

【非特許文献】

【】

【文献】Emil idky等、"A robust method of x-ray source spectrum estimation from transmission measurements: Demonstrated on computer simulated, scatter-free transmission data", Jounnal of Applied Physics, 2005年,Vol.97、Issue.12、p124701

【文献】Duan等、"CT scanner x-ray spectrum estimation from transmission mesurements”,Medical Physics,2011年2月、Vol. 38, Issue 2,p993

【文献】Jannis Dickmann等、"A count rate-dependent method for spectral distortion correction in photon counting CT",Proc. SPIE 10573, Medical Imaging 2018: Physics of Medical Imaging, 2018年３月9日、p1057311

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【】

本明細書及び図面の開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、画質を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【】

実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線照射部と、光子計数検出器と、取得部と、推定部と、算出部とを備える。Ｘ線照射部は、光子計数検出器（ＰＣＤ）の各画素において、既知の物質及び透過長からなるファントムに対して低フラックススキャンを実行する。光子計数検出器は、前記低フラックススキャンに係る信号を検出する。取得部は、前記光子計数検出器が検出した各エネルギービンについての計数を取得する。推定部は、前記計数に基づいて、エネルギーに依存する第１のパラメータを推定し、記第１のパラメータに基づいて、全てのエネルギービンの総数に依存する第２のパラメータを推定する。算出部は、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータに基づいて物質弁別を行う。

【図面の簡単な説明】

【】

【図】図１は、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の一例を示した図である。

【図】図２は、光子計数検出器のＰＣＤビン応答関数Ｓ_ｂ（Ｅ）の例を示した図である。

【図】図３は、実施形態に係る物質弁別のキャリブレーションおよび処理の手順を示したフローチャートである。

【図】図４は、種々の物質の正規化された線形減衰係数を示した図である。

【図】図５は、パイルアップ補正テーブルＰ_ｂが生成され、各ｍＡについて個別に使用されるキャリブレーションの概略を示した図である。

【図】図６は、ｍＡ範囲全体についてユニバーサルパイルアップ補正テーブルＰ_ｂが生成される、別のキャリブレーションの概略を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【】

以下、図面を参照しながら、Ｘ線ＣＴ装置、データ処理方法及びプログラムの実施形態について詳細に説明する。

【】

本明細書の全体を通して、「一実施形態」または「実施形態」への言及は、当該実施形態に関連して説明された特定の特徴、構造、物質、または特性が、本願の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味するが、それらが全ての実施形態に存在することを意味するものではない。

【】

したがって、本明細書全体に亘る様々な場所での「一実施形態において」または「実施形態では」という句の出現は、必ずしも本願の同じ実施形態を指しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造、物質、または特性は、１つまたは複数の実施形態において任意の適切な方法で組み合わせてもよい。

【】

はじめに、実施形態に係る背景について述べる。

【】

コンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）システムおよび方法は、通常、医用イメージングおよび診断に使用される。ＣＴシステムは一般に、一連の投影角度で被験者の身体を通る投影画像を作成する。Ｘ線管などの放射線源が被験者の身体を照射し、投影画像が異なる角度で生成される。この投影画像から被験者の身体の画像を再構成することができる。

【】

従来、エネルギー積算検出器（Energy-Integrating Detector：ＥＩＤ）および／または光子計数検出器（Photon-Counting Detector：ＰＣＤ）が、ＣＴ投影データを測定するために使用されてきた。ＰＣＤは、スペクトルＣＴを実行する能力を含む多くの利点を提供し、ここでのＰＣＤは、入射Ｘ線の計数をエネルギービンと呼ばれるスペクトル成分に分解し、このエネルギービンが、集合的にＸ線ビームのエネルギースペクトルの全体に広がるようになっている。非スペクトルＣＴとは異なり、スペクトルＣＴは、異なるＸ線減衰を示す様々な物質に起因した情報を、Ｘ線エネルギーの関数として生じる。これらの相違により、スペクトル分解された投影データの異なる物質成分への分解が可能になり、例えば、物質弁別の２つの物質成分は骨および水であり得る。

【】

ＰＣＤは迅速な応答時間を有しているが、臨床Ｘ線イメージングを示す高いＸ線フラックスレートでは、検出器の時間応答内において単一の検出器上での複数のＸ線検出イベント、すなわち、パイルアップと称する現象が発生し得る。未補正のままにしておくと、パイルアップ効果によってＰＣＤエネルギー応答が歪められ、ＰＣＤからの再構成画像が劣化する可能性がある。これらの影響を補正すれば、スペクトルＣＴは、従来のＣＴよりも多くの利点を有することになる。スペクトルＣＴは、画像化された被検体から完全な組織特徴化情報を抽出するので、多くの臨床応用は、改善された物質識別性を含むスペクトルＣＴ技術の恩恵を受けることができる。

【】

スペクトルＣＴのために、半導体ベースのＰＣＤをより効果的に使用する１つの挑戦は、頑丈かつ効率的な方法で、投影データの物質弁別を実行することである。例えば、検出プロセスにおけるパイルアップの補正は不完全である可能性があり、これらの不完全性は、物質弁別から生じる物質成分を劣化させる。

【】

光子計数ＣＴシステムにおいて、直接変換を使用する半導体ベースの検出器は、個々の入射光子のエネルギーを分解し、各積分期間について複数のエネルギービン計数の測定値を生成するように設計される。しかしながら、このような半導体物質（ＣｄＴｅ／ＣＺＴなど）の検出物理特性により、検出器のエネルギー応答は、エネルギー蓄積および電荷誘導プロセスにおける電荷共有、ｋエスケープ（k-escape）、および散乱効果、ならびに関連するフロントエンド電子機器の電子ノイズにより大きく劣化／歪みを生じる。上述のように、信号計数時間が有限であるため、計数率の高い条件では、パルスパイルアップによってエネルギー応答も歪められる。

【】

センサ物質の不均一性および統合された検出システムの複雑さにより、物理理論またはシグナル誘導プロセスの特定のモデリングを使用したモンテカルロシミュレーションだけに基づいて、ＰＣＤのそのような検出器応答の正確なモデリングを行うことは不可能であり、このモデリングは各測定のフォワードモデルの精度を決定するものである。また、入射Ｘ線管スペクトルモデリングの不確実性のために、当該モデリングはフォワードモデルに追加のエラーを導入し、これら全ての要因が、最終的にはＰＣＤ測定からの物質弁別精度を、したがって生成されたスペクトル画像を低下させる。

【】

先行技術文献においては、同様の問題を解決するために、キャリブレーション方法が提案されてきた。一般的な考え方は、様々な既知の経路長の複数の透過測定を使用して、キャリブレーション測定と一致するように、フォワードモデルを変更することである。従来のＣＴにおいて、Ｘ線スペクトルの推定には幾つかのアイデアが適用されている。Ｓｉｄｋｙらの「応用物理会誌」（Sidky et al., Journal of Applied Physics 97(12), 124701 (2005)）およびＤｕａｎらの「医学物理学」（Duan et al., Medical Physics 38(2), Feb, 2011）を参照されたい。また、これらのアイデアはその後に、複合スペクトル応答を推定するために光子計数検出器に採用された。Ｄｉｃｋｍａｎｎらの「医学画像の物理学」（Dickmann et al., Proc. SPIE 10573, Medical Imaging 2018: Physics of Medical Imaging, 1057311 (March 9, 2018)）を参照されたい。しかし、特に、これまで未だ実証化または文献化されていない完全な第３世代ＣＴジオメトリにおけるアプリケーションの実現可能性を考慮すると、キャリブレーション方法の詳細設計および実装には多くの変形が存在する可能性がある。

【】

本明細書に提示される実施形態は、物質弁別のためのＰＣＤフォワードモデルについての２段階キャリブレーション方法に関する。この方法は、次の２つの部分からなっているすなわち、１）期待値最大化（Expectation Maximization：ＥＭ）法を使用したフラックス非依存性の重み付きビン応答関数S_wb(E)の推定、２）パイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ,Ｎ_tot）の推定である。各検出画素の各管電圧（ｋＶｐ）設定におけるキャリブレーションからＳ_ｗｂ（Ｅ）が推定されると、システムのソフトウェアキャリブレーションテーブルとして保存される。次いで、これは、より高いフラックススキャンでのパイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ、Ｎ_ｔｏｔ）を推定するための入力として使用される。次に、両方のテーブルを運用スキャンにおける物質弁別に使用して、基礎物質経路長を推定する。キャリブレーションテーブルは、システム／検出器の性能変動に基づいて時々更新される。

【】

続いて、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成について説明する。

【】

図１に示すように、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とを有する。なお、図１は、説明のために架台装置１０を複数方向から描画したものであり、Ｘ線ＣＴ装置１が架台装置１０を１つ有する場合を示す。

【】

架台装置１０は、Ｘ線管１１と、Ｘ線検出器１２と、回転フレーム１３と、Ｘ線高電圧装置１４と、制御装置１５と、ウェッジ１６と、コリメータ１７と、ＤＡＳ（Data Acquisition System）１８とを有する。

【】

Ｘ線管１１は、熱電子を発生する陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突を受けてＸ線を発生する陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１１は、Ｘ線高電圧装置１４からの高電圧の印加により、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することで、被検体Ｐに対し照射するＸ線を発生する。例えば、Ｘ線管１１には、回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。

【】

なお、Ｘ線管１１及び制御装置１５は、Ｘ線照射部の一例である。Ｘ線照射部は、光子計数検出器（ＰＣＤ）の各画素において、既知の物質及び透過長からなるファントムに対して低フラックススキャンを実行する。具体的には、Ｘ線照射部は、初期電流強度及びＸ線管の各管電圧設定で、エアスキャン及び、複数の異なる物質からなるファントムに対するスキャンを実行することにより低フラックススキャンを実行する。

【】

回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向支持し、制御装置１５によってＸ線管１１とＸ線検出器１２とを回転させる円環状のフレームである。例えば、回転フレーム１３は、アルミニウムを材料とした鋳物である。なお、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１及びＸ線検出器１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１４やウェッジ１６、コリメータ１７、ＤＡＳ１８等を更に支持することもできる。更に、回転フレーム１３は、図１において図示しない種々の構成を更に支持することもできる。

【】

ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から照射されたＸ線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から被検体Ｐへ照射されるＸ線の分布が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１１から照射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１６は、ウェッジフィルタ（wedge filter）やボウタイフィルタ（bow-tie filter）であり、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウム等を加工したフィルタである。

【】

コリメータ１７は、ウェッジ１６を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組み合わせによってスリットを形成する。なお、コリメータ１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。また、図１においては、Ｘ線管１１とコリメータ１７との間にウェッジ１６が配置される場合を示すが、Ｘ線管１１とウェッジ１６との間にコリメータ１７が配置される場合であってもよい。この場合、ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から照射され、コリメータ１７により照射範囲が制限されたＸ線を透過して減衰させる。

【】

Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１が発生するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であってもよい。なお、Ｘ線高電圧装置１４は、回転フレーム１３に設けられてもよいし、図示しない固定フレームに設けられても構わない。

【】

制御装置１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。制御装置１５は、入力インターフェース４３からの入力信号を受けて、架台装置１０及び寝台装置３０の動作制御を行う。例えば、制御装置１５は、回転フレーム１３の回転や架台装置１０のチルト、寝台装置３０及び天板３３の動作等について制御を行う。なお、制御装置１５は架台装置１０に設けられてもよいし、コンソール装置４０に設けられてもよい。

【】

Ｘ線検出器１２は、光子計数型検出器であり、Ｘ線管１１から照射されて被検体Ｐを透過したＸ線に由来する光子であるＸ線光子が入射するごとに、当該Ｘ線光子のエネルギー値を計測可能な信号を出力する。Ｘ線光子は、例えば、Ｘ線管１１から照射され被検体Ｐを透過したＸ線の光子である。Ｘ線検出器１２は、Ｘ線光子が入射するごとに、１パルスの電気信号（アナログ信号）を出力する複数のＸ線検出素子を有する。電気信号（パルス）の数を計数することで、各Ｘ線検出素子に入射したＸ線光子の数を計数することが可能である。また、この信号に対して、所定の演算処理を行なうことで、当該信号の出力を引き起こしたＸ線光子のエネルギー値を計測することができる。例えば、Ｘ線検出器１２は、Ｘ線検出素子が、チャネル方向にＮ列、スライス方向にＭ列配置された面検出器である。なお、例えば、チャネル方向とは、Ｘ線管１１を中心とする円周方向である。また、例えば、スライス方向とは、上述したＺ軸方向に沿う方向、すなわち、Ｚ軸方向と平行な方向である。スライス方向は、列方向又はｒｏｗ方向とも称される。

【】

Ｘ線検出素子は、例えば、例えば、ＣｄＴｅ（テルル化カドミウム：cadmium telluride）やＣｄＺｎＴｅ（テルル化カドミウム亜鉛：cadmium Zinc telluride）などの半導体素子（半導体検出素子）にアノード電極及びカソード電極が配置されたものである。

【】

Ｘ線検出器１２は、Ｘ線検出素子と、Ｘ線検出素子に接続されて、Ｘ線検出素子が検出したＸ線光子を計数する読み出し回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）とを複数有する。ＡＳＩＣは、Ｘ線検出素子が出力した個々の電荷を弁別することで、検出素子に入射したＸ線光子の数を計数する。また、ＡＳＩＣは、個々の電荷の大きさに基づく演算処理を行なうことで、計数したＸ線光子のエネルギーを計測する。さらに、ＡＳＩＣは、Ｘ線光子の計数結果をデジタルデータとしてＤＡＳ１８に出力する。

【】

Ｘ線検出器１２は、Ｘ線照射部が実行する低フラックススキャンに係る信号を検出する。

【】

ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２から入力された計数処理の結果に基づいて検出データを生成する。検出データは、例えば、サイノグラムである。サイノグラムは、Ｘ線管１１の各位置において各Ｘ線検出素子に入射した計数処理の結果を並べたデータである。サイノグラムは、ビュー方向及びチャネル方向を軸とする２次元直交座標系に、計数処理の結果を並べたデータである。ＤＡＳ１８は、例えば、Ｘ線検出器１２におけるスライス方向の列単位で、サイノグラムを生成する。ここで、計数処理の結果は、エネルギービンごとのＸ線の光子数を割り当てたデータである。ＤＡＳ１８は、生成した検出データをコンソール装置４０へ転送する。ＤＡＳ１８は、例えば、プロセッサにより実現される。

【】

ＤＡＳ１８が生成したデータは、回転フレーム１３に設けられた発光ダイオード（Light Emitting Diode: ＬＥＤ）を有する送信機から、光通信によって、架台装置１０の非回転部分（例えば、固定フレーム等。図１での図示は省略している）に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、コンソール装置４０へと転送される。ここで、非回転部分とは、例えば、回転フレーム１３を回転可能に支持する固定フレーム等である。なお、回転フレーム１３から架台装置１０の非回転部分へのデータの送信方法は、光通信に限らず、非接触型の如何なるデータ伝送方式を採用してもよいし、接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。

【】

寝台装置３０は、撮影対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、支持フレーム３４とを有する。基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置３２は、被検体Ｐが載置された天板３３を、天板３３の長軸方向に移動する駆動機構であり、モータ及びアクチュエータ等を含む。支持フレーム３４の上面に設けられた天板３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置３２は、天板３３に加え、支持フレーム３４を天板３３の長軸方向に移動してもよい。

【】

コンソール装置４０は、メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４とを有する。なお、コンソール装置４０は架台装置１０とは別体として説明するが、架台装置１０にコンソール装置４０又はコンソール装置４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。

【】

メモリ４１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。メモリ４１は、例えば、投影データやＣＴ画像データを記憶する。また、例えば、メモリ４１は、Ｘ線ＣＴ装置１に含まれる回路が各種の機能を実現するためのプログラムを記憶する。メモリ４１は、Ｘ線ＣＴ装置１とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。

【】

ディスプレイ４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ４２は、処理回路４４によって生成された各種の画像を表示したり、操作者から各種の操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。例えば、ディスプレイ４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。ディスプレイ４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、ディスプレイ４２は、表示部の一例である。

【】

入力インターフェース４３は、操作者から各種の入力操作を受け付けて、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４４に出力する。また、例えば、入力インターフェース４３は、スキャン条件や、ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像データから後処理画像を生成する際の画像処理条件等の入力操作を操作者から受け付ける。

【】

例えば、入力インターフェース４３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース４３は、架台装置１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース４３は、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース４３は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、コンソール装置４０とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路４４へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース４３の例に含まれる。

【】

処理回路４４は、Ｘ線ＣＴ装置１全体の動作を制御する。例えば、処理回路４４は、制御機能４４ａ、前処理機能４４ｂ、再構成処理機能４４ｃ、画像処理機能４４ｄ、取得機能４４ｅ、推定機能４４ｆ及び算出機能４４ｇを実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路４４の構成要素である制御機能４４ａ、前処理機能４４ｂ、再構成処理機能４４ｃ、画像処理機能４４ｄ、取得機能４４ｅ、推定機能４４ｆ及び算出機能４４ｇが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ４１内に記録されている。処理回路４４は、例えば、プロセッサであり、メモリ４１から各プログラムを読み出し、実行することで読み出した各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路４４は、図１の処理回路４４内に示された各機能を有することとなる。

【】

制御機能４４ａ、前処理機能４４ｂ、再構成処理機能４４ｃ、画像処理機能４４ｃ、取得機能４４ｅ、推定機能４４ｆ、算出機能４４ｇは、それぞれ、制御部、前処理部、再構成部、処理部、取得部、推定部、算出部の一例である。

【】

なお、図１においては、制御機能４４ａ、前処理機能４４ｂ、再構成処理機能４４ｃ、画像処理機能４４ｄ、取得機能４４ｅ、推定機能４４ｆ及び算出機能４４ｇの各処理機能が単一の処理回路４４によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路４４は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路４４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

【】

制御機能４４ａは、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、各種処理を制御する。具体的には、制御機能４４ａは、架台装置１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。例えば、制御機能４４ａは、Ｘ線高電圧装置１４、Ｘ線検出器１２、制御装置１５、ＤＡＳ１８及び寝台駆動装置３２の動作を制御することで、架台装置１０における計数結果の収集処理を制御する。一例を挙げると、制御機能４４ａは、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する位置決めスキャン及び診断に用いる画像を収集する撮影（本スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。

【】

また、制御機能４４ａは、メモリ４１が記憶する各種画像データに基づく画像などをディスプレイ４２に表示させる。

【】

前処理機能４４２は、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正、散乱線補正、ダークカウント補正等の前処理を施すことにより投影データを生成する。

【】

再構成処理機能４４ｃは、前処理機能４４ｂにて生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等を用いた再構成処理を行ってＣＴ画像データを生成する。再構成処理機能４４ｃは、再構成したＣＴ画像データをメモリ４１に格納する。

【】

ここで、フォトンカウンティングＣＴで得られる計数結果から生成された投影データには、被検体Ｐを透過することで減弱されたＸ線のエネルギーの情報が含まれている。このため、再構成処理機能４４ｃは、例えば、特定のエネルギー成分のＣＴ画像データを再構成することができる。また、再構成処理機能４４ｃは、例えば、複数のエネルギー成分それぞれのＣＴ画像データを再構成することができる。

【】

また、再構成処理機能４４ｃは、例えば、各エネルギー成分のＣＴ画像データの各画素にエネルギー成分に応じた色調を割り当て、エネルギー成分に応じて色分けされた複数のＣＴ画像データを重畳した画像データを生成することができる。

【】

画像処理機能４４ｄは、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、再構成処理機能４４ｃによって生成されたＣＴ画像データを公知の方法により、任意断面の断層像やレンダリング処理による３次元画像等の画像データに変換する。画像処理機能４４ｅは、変換した画像データをメモリ４１に格納する。

【】

処理回路４４は、取得機能４４ｅにより、光子計数検出器であるＸ線検出器１２が検出した各エネルギービンについての計数を取得する。

【】

なお、推定機能４４ｆ及び算出機能４４ｇの処理については後述する。

【】

続いて、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１が行うキャリブレーション処理について説明する。

【】

光子計数エネルギー分解検出器（ＰＣＤ）を使用した透過測定において、フォワードモデルは以下の式（１）のように定式化できる。

【】

【数】

【】

ここで、Ｎ_０はエアスキャンからの全フラックスであり、μ_ｍおよびｌ_ｍはｍ番目の基底物質の線形減衰係数および経路長である。ｗ（Ｅ）は、正規化された入射Ｘ線スペクトルである。また、Ｓ_ｂ（Ｅ）は、以下の式（２）で定義されるビン応答関数である。

【】

【数】

【】

また、ここでのＲ（Ｅ，Ｅ'）は検出器の応答関数であり、ＥｂＬおよびＥｂＨは各計数ビンの低エネルギー閾値および高エネルギー閾値である。図２は、ＰＣＤの一般的なＳ_ｂ（Ｅ）関数のモデル例を示している。ここで、エネルギーウィンドウの上の長いテールは、電荷共有、ｋエスケープ、および散乱効果によって誘導される。低エネルギーのテールは、主に関連の電子ノイズによる有限のエネルギー分解能によるものである。実際には、ｗ（Ｅ）およびＳ_ｂ（Ｅ）の両方が正確に分かっているわけではなく、それらを１つの項Ｓ_ｗｂ（Ｅ）＝ｗ（Ｅ）Ｓ_ｂ（Ｅ）として組み合わせることができ、これを以下、重み付きビン応答関数と称する。測定によってＳ_ｗｂ（Ｅ）をキャリブレーションできれば、低フラックス条件での分解問題を十分に解決できる。

【】

高フラックススキャン条件（例えば、パルスパイルアップの数パーセント）の場合、パルスパイルアップは、測定に追加のスペクトル歪みをもたらす。パイルアップ効果を補正する１つの方法は、追加の補正項を導入することである（例えば、測定された計数レートを入力として使用する上記の文献Ｄｉｃｋｍａｎｎを参照されたい）。また、このタイプの追加のキャリブレーションは、フラックス非依存性の重み付きビン応答Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の正確な推定に基づいている。フルサイズの第３世代ＣＴシステムでＳ_ｗｂ（Ｅ）を推定する方法は、本願で解決される第１の問題である。

【】

一般的なＣＴ臨床スキャン条件では、幾つかの測定について数パーセント以上のパルスパイルアップに遭遇することが普通である。結果として生じる物質弁別への影響は、測定されるスペクトルおよびフラックスに依存する。実際の検出器の応答を知らなければ、フォワードモデルを調整するために限られた数の透過測定しか行えない。臨床環境における完全なＣＴシステムの場合、実行可能なキャリブレーション手順を有することが重要である。したがって、モデルを効率的にパラメータ化し、キャリブレーション手順を最適化する方法が、本願で解決される第２の問題である。

【】

フルサイズのＣＴシステムにおいて、このような２ステップキャリブレーションを実行する場合の追加の実用的な課題には次のことが含まれ、これらは、主に小規模なベンチトップシステムを対象とする従来技術では、対処または解決されていないものである。すなわち、これらの課題は、ビームのプレフィルタ（ボウタイフィルタなど）による扇形角依存の重み付きスペクトル応答と、Ｘ線管の動作仕様および固定されたシステムジオメトリに起因して制限される最小フラックスと、画素全体に亘る様々な検出器応答を備えた完全な検出器リングキャリブレーションと、インシステムキャリブレーションファントム位置決め用の限られたスペースと、散乱防止グリッドを備えた回転システム上でのキャリブレーション時の複雑さと、キャリブレーションの系統誤差および関連の機械設計公差と、エネルギー分解能、計数およびエネルギー閾値設定のドリフトの均一性の問題を伴った非理想的な検出器などである。

【】

光子計数ＣＴが、システムのダウンタイムを大幅に増加させない同様のキャリブレーション手順／ワークフローを維持しながら、はるかに単純な検出器応答モデリングおよび関連のキャリブレーションを有する従来のエネルギー積分検出器（Energy Integrating Detector：ＥＩＤ）ベースのシステムに匹敵する画質に到達するためには、上記の非理想的要因の全てを考慮する必要がある。

【】

非限定的な一実施形態では、物質弁別のためのＰＣＤフォワードモデルの２ステップキャリブレーション方法が適用される。この方法は２つの部分で構成される。すなわち、１）期待値最大化（Expectation Maximization：ＥＭ）法を用いたフラックス非依存性の重み付きビン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の推定、２）パイルアップ補正項、である。

【】

キャリブレーションされたフォワードモデルは、以下の式（３）のように表すことができる。

【】

【数】

【】

ここで、Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ、Ｎ_ｔｏｔ）は、エネルギー（Ｅ）および測定されたビン数（Ｎ_ｂ、Ｎ_ｔｏｔ）の関数であって、ここでＮ_ｂは個々のビン数、Ｎ_ｔｏｔは全てのエネルギービンの合計数である。

【】

ここでは、従来技術（例えば、文献Ｄｉｃｋｍａｎｎを参照されたい）のように２つの物質のみを使用する代わりに、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、ｋエッジ物質などの２～５の異なる物質を使用して、重み付けされたビン応答関数S_wb (E)を、低フラックスにおいてキャリブレーションする。換言すると、Ｘ線照射部が実行する低フラックススキャンに係るファントムは、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、及びｋエッジ物質を有する。より選択性の高い物質をキャリブレーションにおいて使用すると総経路長の数が減少し、同等またはより良い結果を達成する。

【】

ステップ１：入射スペクトルの特性ピークを捕捉する適切なチューブスペクトルモデリング、および光子計数検出器のスペクトル応答をシミュレートする物理モデルによって、Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の初期推定を生成することができる。ＥＭ法（文献Ｓｉｄｋｙを参照されたい）を使用することにより、Ｓ_ｗｂ（Ｅ）を、幾つかの透過測定に基づいて、この非常な悪条件での問題について確実に推定できる。すなわち、処理回路４４は、推定機能４４ｆにより、期待値最大化（ＥＭ）を使用して計数に基づく第１のパラメータＳ_ｗｂ（Ｅ）を推定する。第１のパラメータＳ_ｗｂ（Ｅ）はビン応答関数Ｓ_ｂ（Ｅ）に依存する。

【】

ここで、Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）はステップ１において一定であると仮定される。従って、キャリブレーションされたフォワードモデルは、下記の式（４）で表させる線形方程式のシステムに簡略化できる。

【】

【数】

【】

通常、データ測定の数（Ｍ）は、未知事項の数（Ｅ_ｍａｘ）よりもはるかに少ない。データ取得のポアソン分布の仮定により、反復ＥＭアルゴリズムを導出して、以下で説明するように、未知のエネルギービン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の最適な推定値を見つけることができる。

【】

低フラックスデータ取得を使用してビン応答関数を推定する場合、パイルアップ効果補正Ｐ_ｂは既知の項（例：定数）であると想定される。したがって、モデルは以下の式（５）のように簡略化される。

【】

【数】

【】

ここで、以下の式（６）で表されるＡ_ｊ（Ｅ）が、ｊ番目の測定の減衰経路長を表すとする。

【】

【数】

【】

かかる場合、各測定値ｊについて、以下の式（７）が得られる。

【】

【数】

【】

Ｍ回の測定では、データ収集を以下の式（８）で表される行列形式で書くことができる。

【】

【数】

【】

別の言い方をすると、以下が成り立つ。A・S_wb=N_b

【】

ＥＭ反復アルゴリズムを適用することにより、S_wbは以下の式（９）のように推定できる。

【】

【数】

【】

すなわち、処理回路４４は、推定機能４４ｆにより、取得機能４４ｅにより取得された各エネルギービンについての計数に基づいて、エネルギーＥに依存する第１のパラメータＳ_wb(Ｅ)を推定する。

【】

Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の更新式は以下の式（１０）によって与えられる。

【】

【数】

【】

ステップ２：各検出画素の各管電圧（ｋＶｐ）設定でのキャリブレーションからＳ_ｗｂ（Ｅ）が推定されると、システムのソフトウェアキャリブレーションテーブルとして保存される。これは、より高いフラックススキャンでのパイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ、Ｎ_ｂ、Ｎ_ｔｏｔ）をさらに推定するための入力として使用される。すなわち、処理回路４４は、推定機能４４ｆにより、ステップ１で推定された第１のパラメータＳ_ｗｂ（Ｅ）に基づいて、全てのエネルギービンの総数に依存する第２のパラメータＰ_ｂを推定する。第２のパラメータＰ_ｂは、パイルアップ補正項に関連する。

【】

次に、両方のテーブルを被検体／患者スキャンの物質弁別に使用して、基本物質のパス長を推定する。すなわち、処理回路４４は、算出機能４４ｇにより、第１のパラメータＳ_ｗｂ（Ｅ）及び第２のパラメータＰ_ｂに基づいて物質弁別を行う。

【】

キャリブレーションテーブルは、システム／検出器の性能変動に基づいて時々更新される。これは、反復手順として設計することもできる。品質チェックファントムで画像の品質が十分でない場合は、最後の反復から更新されたキャリブレーションテーブルを初期推定として、このキャリブレーションプロセスが繰り返される。

【】

上記プロセスの高レベルのワークフローを図３に示す。ステップ１）～４）はキャリブレーションワークフローを表し、ステップ５）～８）は、患者／被検体の運用スキャンにおいてスペクトル画像を生成するために、キャリブレーションテーブルがどのように使用されるかを示す。

【】

最初に、様々な物質のスラブの一連の低フラックススキャンが、Ｘ線管に適用されるピーク電位である、各管のｋＶｐ設定で収集される。一般的なＣＴシステムは、７０～１４０ｋＶｐの幾つかのｋＶｐ設定に対応しており、これらの設定は、異なるスキャンプロトコルのためにＸ線管から異なるエネルギースペクトルを生成する。ＣＴスキャンの場合、管の電源を入れる前に、ｍＡおよびｋＶｐの両方を事前に選択する必要がある。次に、低フラックス重み付きビン応答関数Ｓ_ｗｂが推定され、この推定されたＳ_ｗｂと共に高フラックススラブスキャンが使用されて、パイルアップ補正項の追加パラメータを推定する。各検出画素についてのＳ_ｗｂおよびＰ_ｂの推定キャリブレーションテーブルを用いて、キャリブレーションの品質が、品質ファントム（例えば均一な水ファントム、または均一な既知の物質を持つ複数のインサートを備えたファントム）についてチェックされる。画質は事前に定義された基準で評価され、合格した場合には、現在のキャリブレーションテーブルが保存され、次の患者／被検体スキャンデータ処理に使用される。そうでなければ、当該手順は、最初の推定としてＳ_ｗｂおよびＰ_ｂの最後の反復を使用して、最初の３つのステップを再度実行する。ここで、一般的に検討されている基準は、画像ＣＴ数の精度、均一性、空間分解能、ノイズ、アーチファクトである。このキャリブレーションの品質を確認するためには、これらの評価基準を全て確認する必要がある。特に、精度ならびに画像におけるリングおよびバンドのようなアーチファクトを確認する必要があり、これらはキャリブレーションが不十分であることを示す。

【】

換言すると、Ｘ線照射部は、第１のパラメータS_wbおよび第２のパラメータP_bを使用してファントムスキャンを実行し、処理回路４０は、推定機能４４ｆにより、ファントムスキャンにより得られた投影画像の画質を評価する。また、当該投影画像の品質が事前に定義された基準を満たす場合には、処理回路４０は、算出機能４４ｇにより、第１のパラメータＳ_ｗｂおよび第２のパラメータＰ_ｂを、物質弁別に用いる。

【】

このキャリブレーションに最適な物質および経路長を選択するためには、正規化された線形減衰係数ｖｓ．エネルギー曲線（図４）を使用して互いに異なる物質を選択でき、例えば、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタンは、人体に存在する広範囲の一般的な物質をカバーするような、キャリブレーションのための良好な１群の組み合わせであり得る。

【】

フロー図のステップ１において、パイルアップ効果を最小化するためのキャリブレーション測定を通して低フラックス条件を満たすためには、低フラックススキャンは、ｎτ＜ｘを満たし、ここでのｘは略０．００５～０．０１であり、ｎは最低の画素計数レートでの管フラックス設定であり（すなわちｎは画素係数レートであり）、τはＰＣＤ特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の有効デッドタイムである。この条件を満たすことにより、選択した各キャリブレーション物質の最短経路長を計算でき、また残りの経路長は、経路長における等間隔または結果として得られる測定計数レートの何れかによって選択できる。

【】

ステップ３におけるパイルアップ補正項のキャリブレーションでは、同じスラブ物質および経路長が、高ｍＡ設定でのスキャンについて使用される。このキャリブレーションデータはｍＡごとにグループ化され、ｍＡ設定ごとに異なる補正テーブルを生成するか（図５）、または連続的なｍＡ設定のためのユニバーサル補正テーブル（図６）を生成するために、全てのフラックス範囲（低ｍＡから高ｍＡまで、高ｍＡから低ｍＡまで、または第１には最も頻繁に使用される値）での測定を含めることができる。すなわち、Ｘ線照射部は、異なる電流強度について複数のスキャンを実行し、処理回路４０は、推定機能４４ｆにより、当該異なる電流強度について実行された複数のスキャンに基づいて第２のパラメータＰ_ｂを推定してもよい。

【】

キャリブレーション測定は、統計的バラツキの影響を最小限に抑えるために十分な統計を用いて行うべきである。１つの非限定的な例は、キャリブレーションデータセットの一般的な積分期間として１０００倍超の統計を使用して、キャリブレーションで転送される統計誤差を最小限に抑えることである。キャリブレーション測定の各エネルギービンｂは、対応するＳ_ｗｂ（Ｅ）およびＰ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）を更新するために使用される。

【】

幾つかのエネルギービンでは限られた数の測定しか実行できないため、推定には非常な悪条件が課される。この場合、それはＥＭ法に追加の制約を与えるので、正確な推定には適切な初期推定が不可欠である。非理想的な検出器に対応するための設計のバリエーションの１つは、特にＡＳＩＣの実際のエネルギー閾値設定にわずかな変動を伴う場合に、初期推定値S_bの各ビンについて、より柔軟なエネルギーウィンドウを許容することである。低閾値x ｋｅＶを低く設定し、高閾値ｙｋｅＶを高く設定することにより、初期Ｓ_ｂは以下の式（１１）のようになる。

【】

【数】

【】

ここで、ｘ、ｙは５～１０ｋｅＶの間で選択でき、ＥＭ問題に追加の制約を与えながら、ＡＳＩＣパフォーマンスにおける一定の変動を可能にする。

【】

すなわち、第１のパラメータの初期推定値は、検出器応答関数Ｒと、各計数ビンの低エネルギー閾値及び高エネルギー閾値に基づく。

【】

ボウタイフィルタ後のファンビーム全体のスペクトル変動、および異なる検出画素全体の検出器応答変動を捕捉するために、このキャリブレーションプロセスは、各ボウタイ／フィルタ構成を用いて画素ごとに行われる。すなわち、光子計数検出器の応答のキャリブレーションは画素ごとに実行される。

【】

本出願に記載されている設計は、キャリブレーションにおいて３つ以上の物質を採用しており、これにより、光子計数検出器の重み付きビン応答関数推定問題を制約するための感度が向上する。

【】

加えて、この方法は、高フラックスパイルアップ補正項Ｐ_ｂのために異なるパラメータ化を利用しており、これはＥ、Ｎ_ｂおよびＮ_ｔｏｔの関数である。合計計数項Ｎ_ｔｏｔは、真のパイルアップ現象をより適切に近似するために導入されたものであり、より少ないパラメータで、より高いフラックス条件でのモデル性能を大幅に改善できる。

【】

さらに、キャリブレーションの精度および効率が向上するために、種々のキャリブレーション経路長範囲が様々なファン角度において使用される。フォワードモデルキャリブレーションに使用されるスラブスキャンは、イメージングタスクに基づいて選択することができ、最高の画像品質を生成する。

【】

最後に、非理想的な検出器／ＡＳＩＣの性能に対応するために、エネルギー閾値ウィンドウを拡大して、重み付きビン応答関数の初期推定を計算するための別のスキームが提示される。

【】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、画質を向上させることができる。

【】

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、実施形態同士の組み合わせ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同様に、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ものである。

【符号の説明】

【】

４４ 処理回路
４４ａ 制御機能
４４ｂ 前処理機能
４４ｃ 再構成処理機能
４４ｄ 画像処理機能
４４ｅ 取得機能
４４ｆ 推定機能
４４ｇ 算出機能

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

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