前記第1のデータ群の各データに対する重み係数を前記範囲の大きさ及びそのデータのサンプリング位置に基づいて、その各データの不均等ピッチを反映した重み係数となるように決定することを特徴とするX線CT装置。前記重み付け加算は、前記第1のデータ群から第1の重み付け加算により第2のデータ群を得るリサンプリング処理と、第2のデータ群に対して前記所定のフィルタ形状により第2の重み付け加算を行うフィルタ処理とを想定し、前記第2のデータ群をスライス方向に無限小ピッチで並ぶ無数のデータ群として前記重み付け加算の重み係数を計算することを特徴とする請求項1に記載のX線CT装置。前記所定のフィルタ形状は、矩形であることを特徴とする請求項1または請求項2に記載のX線CT装置。本発明は、X線CT装置に係り、特に、ヘリカルスキャンにより得られたデータをスライス方向にフィルタ処理することにより、画像のノイズを減少させることができるX線CT装置に関する。近年、X線CT装置は、扇状のX線ビーム(ファンビーム)を発生するX線焦点と、ファン状あるいは直線状に多数のチャンネル、例えば1000チャンネルの検出素子を1列に並べた検出器とを有するシングルスライスCTが主流である。このX線焦点と検出器とを被検体の周囲に回転させ、被検体を通過したX線強度のデータ(投影データと称する)を収集する。1回転で例えば1000回投影データを収集し、このデータを基に後述の方法で画像再構成する。1回のデータ収集を1ビュー、1ビューにおける1検出素子のデータを1ビーム、1ビューにおける全ビーム(全検出素子のデータ)をまとめて実データと称する。X線CT装置の2つのスキャン方式について説明する。第1のスキャン方式は、コンベンショナルスキャンである。図6(a)に示すように目的とする断面、例えば断面Aの周囲を1回転させるスキャン方式である。複数の断面、例えば断面Aと断面Bの画像を得たい場合は、図6(a)に示すように、まず断面Aの周囲を1回転しながらデータを収集し、その後、被検体を載せた寝台、あるいはX線焦点101と検出器103を移動して断面Bと回転面を合わせる。その後、断面Aと同様に被検体の周囲を1回転しながらデータを収集する。従って、撮影範囲が被検体の体軸方向(Z軸方向)に広い場合、目的とする断面が多い場合には撮影時間が長くなる。第2のスキャン方式は、ヘリカルスキャンである。図6(b)に示すように、X線焦点と検出器を連続的に回転させながらその回転と同期させて寝台を被検体の対軸方向に移動させてデータを収集するスキャン方式である。X線焦点101の軌跡が被検体周囲をらせん状にスキャンする。このスキャン方式によると広範囲を高速にスキャンできる。座標系は図7のように定義する。XY面がコンベンショナルスキャンでスキャンする断面A,Bに相当し、Z軸方向は被検体の対軸方向であり、シングルスライスCTではスライス方向と称される方向である。X線CT装置の画像再構成を簡単に説明する。コンベンショナルスキャンの場合は以下の3ステップから成る。コンベンショナルスキャンでデータ収集する。回転角は、通常360°、180°+ファン角等である。この投影データを検出器103の感度、X線強度等、種々の要因を考慮して補正し、生データを得る。それぞれの角度の生データと再構成関数をコンボリューションする。コンボリューションデータをそのデータを収集したときのX線の通過パス上の全画素(ピクセル)に加算する。この逆投影演算を必要な角度だけ繰り返すと、元の断面の画像が再構成される。図6に示した2つのスキャン方式、コンベンショナルスキャンとヘリカルスキャンの状態を横から見たのが図8である。横軸をスライス(Z軸)方向、横軸を回転位相(角度)とし、各データのサンプリング位置を矢印で結んで表している。以下、このような図をスキャン図と称する。ステップによる画像再構成ができる。これに対して図8(b)のヘリカルスキャンでは、らせん状スキャンであるために目的とするスライス面においては1ビューしか収集されていない。シングルスライスCTにおける代表的な補間方法は下記(a),(b)の2種類である。360°補間法とは、図9(a)のように、目的のスライス位置を挟み、かつ最も近い同位相の2ビューの実データをスライス面とサンプリング位置との距離の逆比で線形補間する方法である。すると、このスライス位置で収集されたデータは位相0°における1ビューだけである。距離(Z座標)の逆比で線形補間し、補間データを得る。これを必要な全位相分繰り返す。仮想的なデータである対向ビームを使う方法である。図9(c)のように焦点が黒丸の位置にあるときに収集した実データの各々の検出素子へのビームは実線矢印のようになっている。このとき、左側のビーム1と、X線焦点が白丸の位置にあるときの点線のビームは、同じパスを通過するビームである。この白丸からのビームを対向ビームと称する。同様にビーム2と薄灰色からの点線のビーム、ビーム3と濃灰色からの点線のビームは同じパスを通過するビーム、対向ビームである。このように、黒丸における全てのビームは対向するビームをもっている。焦点位置のデータから抜き出して仮想的なデータ(対向データと称する)を形成し、この実データと対向データで線形補間する方法が対向ビーム補間法である。ヘリカルスキャンの場合には、対向データのサンプリング位置は図9(d)のように、ビーム毎(チャンネル毎)に異なるが、以下では中心チャンネルのサンプリング位置で代表させ、図9(b)のように点線で表示する。ヘリカルスキャンの補間方法には、この他にも補間に非線形な関数を用いたもの等、幾つか提案されている。図9に示すように、補間に使う2つのデータのサンプリング位置の距離を補間間隔と称するが、補間間隔は、360°補間法ではヘリカルピッチ相当、対向ビーム補間法ではヘリカルピッチの1/2になり、対向ビーム補間法の方が狭くなっている。ヘリカルスキャンにおける実効スライス厚は、補間間隔が狭いほど薄くなるので、対向ビーム補間法の方が薄くなる。高精細に広範囲を高速に撮影したいという要求から、検出器列を2列、4列、8列というように複数列備えるマルチスライスCTが提案されている。図7(b)は4列マルチスライスCTをZ軸に垂直な方向からZ軸を含めて観察したもので、X線焦点から検出器素子へ入射するX線が回転中心を通過するときの(X線焦点から距離FCDの)Z軸方向のビームの厚みを基本スライス厚Tとする。(7)マルチスライスCTにおけるヘリカルスキャンマルチスライスCTにおけるヘリカルスキャンについては、特開平4−224736号公報に記載されている。マルチスライスCTにおけるヘリカルピッチHPは、前述のシングルスライスCTにおける基本ピッチの概念を拡張し、検出器列数Nと基本スライス厚Tとの積、HP=N×T、即ち、回転中心におけるトータルスライス厚と同じとされている。以下、ヘリカルピッチを基本スライス厚で割った値でヘリカルピッチを表現する。4列マルチスライスの場合は、ピッチ4のヘリカルスキャンとなる。1回転当たりの寝台送りの量を回転中心におけるトータルスライス厚より小さくし、かつ先立つスキャンにおける検出器の軌跡と、新たなスキャンにおける検出器の軌跡とが互いに重ならないように、高密度なスキャンを行うこともできる。このようなスキャンは、オーバーサンプリングスキャンと呼ばれている。次に、第3世代マルチスライスX線CT装置における従来のフィルタ補間法について説明する。基本スライス厚Tを定義する。ヘリカルピッチHP、ピッチPは、図6(b)に示した定義を使用する。すると、サンプリング位置zr,ztは下式で表される。従って、実データのスライス位置は、チャンネル角に依存しない。なっており、対向データのサンプリング位置は、チャンネル角γの関数になっている。図10は、あるビュー角βのサンプリングの様子を示す図であり、横軸にチャンネル角γ、縦軸にスライス位置(Z座標)を表したものである。あるスライス位置Z=Z0のデータを補間するには、スライス位置Z=Z0近傍の2つのデータを使って距離の逆比で内挿補間する。=dz1(−γm)+(2γ+γm)/(2π)×HPとなって、チャンネル角の関数となる。dz2(β)=Z0−zr(β)となって、チャンネル角に依存しない。w(β,γ)=dz2(β)/dz1(β,γ)となる。従って、対向データと実データとの2点補間では、チャンネルごとにdz1を計算する必要がある。トータルスライス厚よりヘリカルピッチを小さくしたオーバーサンプリング・スキャン法によるヘリカルスキャンでは、スライス方向のデータサンプリング・ピッチが不均等になっている。4列マルチスライスCTでピッチ2.5のヘリカルスキャンを行ったときの、中心チャンネルのサンプリングを示すスキャン図は図11のようになっている。このとき図10と同様に、あるビュー角βのサンプリングの様子を表すと、図12のように複数の検出器列のデータが複雑に組み合わさった状態が繰り返されていることが判る。そのため、データのサンプリングの状態はチャンネル角γのみならず目的のスライス位置とビュー角βにも対応して変化することになる。次に、フィルタ補間法の概念を図13を参照して説明する。ヘリカルスキャンのスキャン図である。近傍に想定したある範囲のデータd(1),d(2),...を抜き出し、サンプリング位置通りに示したものである。リサンプリング点数NはここではN=10とする。近傍の一定の範囲にN個のリサンプリング点を考え、各リサンプリング点におけるリサンプリングデータV−date(i)を、対向ビーム補間法を用いて各リサンプリング点を挟む2つのデータd(j)とd(j+1)の線形内挿補間で得る。おける位相θのデータdate(θ)を決定する。この方法では、リサンプリングデータを求めるための補間計算の回数が多くなる代わりに、目的とするスライス位置とリサンプリングデータのサンプリング位置の相対的位置が固定化されているので、予め重み係数を正規化することが可能である。図13下図のような用いるフィルタ形状を変えることによりスライス方向の空間分解能を自由に変えることができる。このようなスライス方向のフィルタ補間処理方法について、3つの方式について説明する。あるビュー角βのあるチャンネル角γのデータをフィルタ処理する場合について説明する。以下の説明では簡単のため実データと対向データとを区別せず、スライス方向にd(1),d(2),d(3),...,d(k),...,d(n)というn個のサンプリングデータが,z(1),z(2),z(3),...,z(k),...,z(n)というスライス位置(Z座標)で得られている。これをオリジナルデータと称する。この方法は、オリジナルデータから2点補間法により複数(例えば10点程度)の等間隔のリサンプリングデータを得て、このリサンプリングデータに対して所定のフィルタによる重み付け加算を行う方法である。いう2点補間式で得られ、このリサンプリング点データを下式によって重み付け加算することによって、目的とするフィルタ処理の結果が得られる。以上説明したリサンプリング法におけるオリジナルデータのZ座標z(k)とリサンプリング点のZ座標zr2(j)との関係を図14に示す。この方法は、フィルタの範囲内のオリジナルデータを直接フィルタの重み係数で重み付け加算する。計算は簡単であるが、(a)のリサンプリング法と数学的に一致せず、フィルタ効果がオリジナルデータのZ座標:z(k)に依存することとなる。オリジナルデータを直接重み係数wcにより重み付け加算するが、このwcは、計算結果が(a)のリサンプリング法と数学的に等価となるように、ODのZ座標分布に合わせてフィルタの形であるwaに変形を施して得る。オリジナルデータd(k)およびd(k−1)に基づく2点補間により得られるリサンプリングデータを第m1から第m2のリサンプリングデータとし、また、オリジナルデータd(k+1)およびd(k)に基づく2点補間により得られるリサンプリングデータを第n1から第n2のリサンプリングデータとした場合、それぞれのリサンプリングデータは以下に示すようになる。×wa(n1))のようにしてwc(k)を全てのオリジナルデータd(k)について求め、下式で直接重み付け加算すればよい。この計算式は、フィルタの形状(関数wa)に従って複雑な計算式になる。フィルタの形状を単純な矩形としても、有限のリサンプリング点を想定すると、そのリサンプリング点の位置に依存して各々の重み係数w1が変動するので、依然として複雑な計算式には変わりがない。以上説明したように、従来のリサンプリング法では、計算量が多くなり、所望のフィルタを施した画像を得るまでに長時間を要するという問題点があった。このリサンプリング法では、2点補間の分母である実データと対向データとの距離は、チャンネルとビューとに依存して変化するので、重み係数w1の計算時にわり算を毎回実行する必要が生じることも計算時間を長くする要因である。直接フィルタ法では、計算量が少なく、高速に計算を行うことができるが、オリジナルデータの位置とフィルタ後の求めるデータの位置との相対的な位置関係によってフィルタ効果が全く異なり、数学的に正しくないフィルタリングとなるという問題点があった。図15に示すように、オリジナルデータが収集されたサンプリングピッチが不均等であり、領域Aにおいてサンプリング数が多くなっているケースでは、フィルタ結果に対する領域Aのデータの比重が大きくなってしまう。リサンプリング法に基づく直接フィルタ法は、数学的に正しいフィルタリング結果が比較的高速に得ることができるが、重み係数w1の計算式が非常に複雑となるという問題点があった。スライス方向のサンプリング情報を失わないためにリサンプリング点を増加させると、さらにその計算が複雑になってしまう。以上の問題点に鑑み本発明の目的は、数学的に正しいフィルタ補間を単純な計算式で実行でき、スライス方向のサンプリング情報を失わないフィルタ処理を、高速に実行することが可能なX線CT装置を提供することである。上記目的を達成するために本発明は、被検体に向けてX線ビームを曝射するX線ビーム発生源と、このX線ビーム発生源から曝射されたX線ビームを検出する複数の検出器列を有するX線検出手段と、前記被検体が載置される寝台をこの被検体の体軸方向に移動させる寝台移動手段と、を備えて成り、前記X線ビーム発生源を被検体の回りに回転させながらX線ビームを曝射させるとともに、被検体を体軸方向に移動させて、被検体を螺旋状にスキャンするX線CT装置において、前記螺旋状スキャンにより得られた複数のデータのうち、スライス方向のある範囲に含まれる第1のデータ群に対して所定のフィルタ形状に従って重み付け加算を行う際に、前記第1のデータ群の各データに対する重み係数を前記範囲の大きさ及びそのデータのサンプリング位置に基づいて、その各データの不均等ピッチを反映した重み係数となるように決定することを要旨とするX線CT装置である。本発明においては、前記重み付け加算は、前記第1のデータ群から第1の重み付け加算により第2のデータ群を得るリサンプリング処理と、第2のデータ群に対して前記所定のフィルタ形状により第2の重み付け加算を行うフィルタ処理とを想定し、前記第2のデータ群をスライス方向に無限小ピッチで並ぶ無数のデータ群として前記重み付け加算の重み係数を計算することができる。本発明においては、前記所定のフィルタ形状は、矩形とすることができる。以上説明したように本発明によれば、実データおよびまたは対向データからなるオリジナルデータについて、スライス方向に所定の形状のフィルタを作用させるフィルタ補間処理を行う際に、スライス方向のある範囲に含まれる第1のデータ群の各データに対する重み係数を前記範囲の大きさ及びそのデータのサンプリング位置に基づいて決定することにより、数学的に正しいフィルタ処理を高速に実行することができ、データ収集から再構成画像を表示するまでの時間を大幅に短縮するという効果を奏する。次に図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図1は、本発明に係るX線CT装置の概略構成を示すシステム構成図である。13と、寝台移動部15と、X線制御装置17と、高電圧発生装置19と、X線ビーム発生源21と、検出器23と、回転架台25と、データ収集部27と、収集データ記憶装置29と、画像再構成部31と、表示部41とを有している。して架台・寝台制御部13に対して出力する。システム制御部11は、X線ビーム発生を制御するX線ビーム発生制御信号をX線制御装置17に対して出力する。システム制御部11は、X線ビームの検出のタイミングを示す検出制御信号をデータ収集部27に対して出力する。システム制御部11は、データ収集のためのデータ収集制御信号をデータ収集部27に対して出力する。システム制御部11は、補間方法やフィルタ形状等を示す制御信号を画像再構成部31に対して出力する。基に回転架台25を回転させると共に、寝台移動信号を寝台移動部15に対して出力する。13により出力された寝台移動信号を基に、回転架台25の1回転当たりの寝台15aの移動量を求め、この移動量で寝台15aを移動させる。X線制御装置17は、システム制御部11により出力されたX線ビーム発生制御信号を基に、高電圧発生装置19による高電圧発生のタイミングを制御する。高電圧発生装置19は、X線ビームを曝射させるための高電圧をX線制御部17からの制御信号に従ってX線ビーム発生源21に供給する。X線ビーム発生源21は、高電圧発生装置19から供給された高電圧によってX線ビームを曝射する。検出器23は、X線ビーム発生源21から曝射され、被検体を透過したX線ビームを検出する。回転架台25は、X線ビーム発生源21と検出器23とを保持する。回転架台25は、図示しない架台回転機構により、X線ビーム発生源21と検出器23との中間点を通る回転軸を中心にして回転される。データ収集部27は、検出器23により検出されたX線ビーム(実際には検出信号)を、システム制御部11により出力されたデータ収集制御信号に対応させて収集する。収集データ記憶装置29は、データ収集部27によって収集されたX線ビーム検出信号を記憶し、必要に応じて画像再構成部31へ供給する。画像再構成部31は、収集データ記憶装置29に記憶されたデータに基づいて所望のスライス位置のデータを補間により計算し、この補間結果を使用して画像を再構成するものである。このため、画像再構成部31は、対向ビーム補間などの補間処理および所望のスライス位置近傍のデータにフィルタ処理を施して所望のスライス位置のデータを得る補間処理部33と、所望のスライス位置のデータをフィルタ補正逆投影法により画像再構成するフィルタ補正逆投影部35と、補間処理部33およびフィルタ補正逆投影部35に共通に使用されるメモリ37と、パラメータ等を記憶する情報記憶部39とを備えている。表示部41は、画像再構成部31により再構成された画像を図示しないモニタ上に表示する。次に、X線CT装置10におけるフィルタ補間処理動作の第1の実施形態を説明する。第1の実施形態において、フィルタの形状は、フィルタ幅FWに含まれる区間の重み係数が一様でかつフィルタ幅FWに含まれない区間の重み係数が0である矩形フィルタとする。オリジナルデータに対し無限小のサンプリングピッチによる無数のリサンプリング点を想定し、重み付け加算(Σ)を積分(∫)に変換して計算する。データ収集後、ヘリカル補間と画像再構成は、次の(1)から(5)に記載する手順により行われる。(1)補間処理部33は、システム制御部11から目的とするスライス位置Zc、フィルタ処理に用いられるフィルタ形状(矩形)、フィルタ幅(FW)などの情報を入力する。(2)補間処理部33は、目的とするスライス位置Zcにおいて、フィルタ幅FWのフィルタ処理を行うために必要な複数のオリジナルデータ、d1、d2、...、d9のサンプリング位置(Z座標)情報、z1、z2、...、z9を決定し、そのデータが収集データ記憶装置29に記憶されているデータアドレスadr1,adr2,...,adr9を発生させる。このサンプリング位置情報は、テーブルのような情報記憶部39から入力してもよい。データ数は、9として説明したが、これに限定されない。(3)補間処理部33は、データアドレスadr1,adr2,...,adr9に従って、データを読み込む。対向データの生成が必要な場合には、必要な実データを読み込んで、所定の重み付け加算によって対向データを生成する。(4)補間処理部33は、後述する計算式に従う補間処理により補間データdata(Zc)を得て、フィルタ補正逆投影部35に補間データを渡す。(5)フィルタ補正逆投影部35は、フィルタ補正逆投影法によって画像再構成を行い、表示部41に出力する。次に、(4)の補間処理の詳細を説明する。スライス方向に図2に示すようなサンプリングが得られているものとする。データd1〜d9を分類し、フィルタ幅FWの両端の外側のデータd1およびd9と、フィルタ幅FWの内側でかつ境界に最も近いデータd2およびd8と、その内側のデータd3〜d7と、それぞれの場合について説明する。第3番目のデータd3に対する重み係数w3は、仮想的なリサンプリング点がZ2とZ3との間にあるcase−Aと、Z3とZ4との間にあるcase−Bの2つの場合に分けられる。case−Bのときは[1−s/(Z4−Z3)]で表される。従って、各々を該当する区間だけ積分し、この積分結果をフィルタ幅FWで割って正規化すればw3が求められる。これを式(1)に示す。同様に、d4〜d7までのデータに対する重み係数w4〜w7は、変数tとsの基準点(ゼロ点)をずらして考えればよいので、式(2)となる。上と同様に、データが関連する範囲だけ積分して、式(3)が得られる。上と同様に、データが関連する範囲だけ積分して、式(4)が得られる。ここで得られた重み係数w1,w2,...,w9は、既に正規化してあるので、その総和は、次の式(5)に示すように1となる。式(1)〜式(4)で得られた重み係数を用いて、フィルタ形状が矩形の場合のフィルタ処理で、スライス位置Z=Zcにおける補間データd(Zc)は、次の式(6)によって得られる。これを必要なビュー角(例えば、360°あるいは、180°+2γm)の範囲について繰り返して補間データを得る。これらの補間データを使用してフィルタ補正逆投影部35は、フィルタ補正逆投影法によって画像再構成を行い、表示部41に出力する。以上の補間データの計算に際して、本発明では、無限小のピッチで並ぶ無数のリサンプリング点を想定し、積分式によって直接フィルタ処理の重み係数を決定したので、数学的に正しくフィルタ形状を反映した補間を高速に行うことができ、短時間で高画質な再構成画像を得ることができる。上記第1の実施形態では、リサンプリング法は2点補間法を想定したが、これに限定されず、非線形補間でもよいし、3点以上の線形あるいは非線形の補間でもよい。X線ビームを検出する検出器列数も4列に限らず、1列でも何列でもよい。第4世代のX線CT装置や第5世代のX線CT装置にも本発明を適用できることは明らかである。次に、図3に示すようにフィルタ幅FWに含まれるデータ数が少ない場合の重み係数について説明する。図3(a)は、フィルタ幅FWに2つのデータd2およびd3のZ座標しか含まれない場合を示す。このときには、d1とd4を(b)の場合として式(3)に従って重み係数を計算し、d2とd3を(c)の場合として式(4)に従って計算すればよい。図3(b)は、フィルタ幅FWに唯1つのデータd2のZ座標しか含まれない場合を示す。このときには、d1とd3を(b)の場合として式(3)に従い、d2は次の式(7)による。図3(c)は、フィルタ幅FWに1つのデータのZ座標も含まれない場合を示す。言い換えれば、2つのデータd1とd2との間にフィルタ幅FWが入る場合である。このときには、単なる2点補間と同じになり、式(8)および(9)で示される。次に、フィルタ形状を矩形以外の一般的な形状を対称とした第2の実施形態を説明する。第1の実施形態と異なるのは、補間再構成の処理(4)だけであるので、重複する説明は省略する。第2の実施形態において、一例としてフィルタ形状が図4に示す二等辺三角形である場合、そのフィルタ形状は、フィルタの中心Z座標(Zc)に対する変位をdzとしたとき、次の式(10)により表現される。このフィルタを正規化して、その面積を1とすると、フィルタ幅FWとフィルタの高さAとは次の式(11)の関係を満たす。ここでAをフィルタ幅FWで表現した値を代入すると、式(10)は式(12)となる。(a)d3、d4、d5の場合、次に示す式(13)ないし(15)となる。詳しい式変形は省略するが、式(14)に示したように積分を計算した形で重み係数を記憶しておけば、高速なフィルタ補間処理を行うことができる。djに対する重み係数wjを示す一般式(15)も同様に、各データのサンプリング位置の関数となる。正規化されて定義されている場合、一般的には、次に示す式(16)ないし(20)によって重み係数を求めればよい。9個のオリジナルデータがフィルタ処理に関係する場合、次に示すようになる。以上の各式により重み係数を得た後の処理は、第1の実施形態と同様である。【0106】すなわち、必要なビュー角(例えば、360°あるいは、180°+2γm)の範囲について繰り返して補間データを得て、これらの補間データを使用してフィルタ補正逆投影部35は、フィルタ補正逆投影法によって画像再構成を行い、表示部41に出力する。図5は、従来のリサンプリング法と本発明のX線CT装置によるフィルタ補間法とを概念的に対比した図である。リサンプリング法で用いる固定した形状Wtを持つフィルタを、本発明では、原データの不均等ピッチを反映したW(N)という変動フィルタに変換して、重み付け加算を行っている。【図面の簡単な説明】【0108】【図1】本発明に係るX線CT装置の構成を示すシステム構成図である。【図2】フィルタ幅FWのフィルタと複数のデータd1d9のZ軸上の位置関係を説明するとともに、パラメータa,b,s,t,uを説明する図である。【図3】フィルタ幅FWに含まれるデータ数が少ない場合を説明する図である。【図4】フィルタ形状が三角フィルタの場合の実施の形態を説明する図である。【図5】リサンプリング法と本発明のX線CT装置によるフィルタ補間法とを対比した図である。【図6】コンベンショナルスキャン(a)およびヘリカルスキャン(b)のそれぞれのデータ収集法を説明する図である。【図7】第3世代マルチスライスX線CT装置のジオメトリを示す図である。【図8】コンベンショナルスキャン(a)およびヘリカルスキャン(b)のそれぞれのデータ収集と再構成目的のスライス位置との関係を説明する図である。【図9】360°補間法と対向ビーム補間法を説明する図である。【図10】あるビュー角βのサンプリングの様子を、横軸にチャンネル角γ、縦軸にスライス位置Zをとったサイノグラム上に示した図である。【図11】4列マルチスライスX線CT装置によるピッチ2.5の高密度サンプリングの様子を示す図である。【図12】4列マルチスライスX線CT装置によるピッチ2.5の高密度サンプリングにおけるビュー角βのサンプリングの様子を示す図である。【図13】データ・重み付け処理によるフィルタ補間法の概念を説明する図である。【図14】ビュー角β、チャンネル角γにおけるスライス方向(Z軸方向)のデータサンプリングを説明する図である。【図15】サンプリングピッチが不均等の場合の問題点を説明する図である。15...寝台移動部、17...X線制御装置、19...高電圧発生装置、21...X線ビーム発生源、23...検出器、25...回転架台、27...データ収集部27、29...収集データ記憶装置、31...画像再構成部、33...補間処理部、35...フィルタ補正逆投影部、37...メモリ、39...情報記憶部、41...表示部。