JP2008267913A - 核医学診断装置およびそれに用いられる診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】散乱補正精度を向上させることができる核医学診断装置およびそれに用いられる診断システムを提供することを目的とする。
【解決手段】トランスミッションデータを用いてバックグラウンド領域を抽出して、そのバックグラウンド領域に関するエミッションデータ（元画像）と散乱成分との差分量が最小になる物理量を求める。重畳積分−減算部１４の各手段を経て導出された物理量は、被検体の撮像環境ごとに求められた値であり、被検体の撮像環境ごとにそれぞれ最適化されている。したがって、このように求められた物理量に基づいて被検体の撮像環境にそれぞれ応じて散乱成分とエミッションデータ（元画像）との差分量を最終的なエミッションデータとしてそれぞれ求めることができ、低域通過型フィルタ（ＬＰＦ）１４ｄと減算器１４ｇとによる散乱補正による散乱補正精度を向上させることができる。
【選択図】図３

Description

この発明は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置およびそれに用いられる診断システムに関する。

上述した核医学診断装置、すなわちＥＣＴ(Emission Computed Tomography)装置として、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置を例に採って説明する。ＰＥＴ装置は、陽電子（Positron）、すなわちポジトロンの消滅によって発生する複数本のγ線を検出して複数個の検出器でγ線を同時に検出したときのみ被検体の断層画像を再構成するように構成されている

このＰＥＴ装置では、放射性薬剤を被検体に投与した後、対象組織における薬剤蓄積の過程を経時的に測定することで、様々な生体機能の定量測定が可能である。したがって、ＰＥＴ装置によって得られる断層画像は機能情報を有する。

具体的には、被検体として人体を例に採って説明すると、被検体の体内にポジトロン（陽電子）放射性の同位元素（例えば１５Ｏ、１８Ｆ、１１Ｃなど）を注入し、これらから放出されるポジトロンが電子と結合する際に発生するγ線を検出する。このγ線の検出を、被検体の長手方向の軸である体軸周りを取り囲むようにしてリング状に配置された多数のγ線検出器からなる検出器列により行う。そして、コンピュータにより通常のＸ線ＣＴ(Computed Tomography)と同様の手法で計算を行って面内で特定し、被検体のイメージを作成する。

通常では、短い時間内に被検体の３次元像を得るために、リング状の検出器列を体軸方向にも多段積み重ねて配設した円筒状の検出器積層体を構成する。このように構成された検出器積層体のγ線検出器では、シンチレータを使用し、これによる検出光をフォトマルチプライヤ（光電子増倍管）などにより増幅させて検出信号を得る。収集では１８０°反対方向に放射する２つのγ線を被検体の周囲に配設された多数のγ線検出器にて同時計数としてデータ（『エミッションデータ』とも呼ばれる）を収集する。

γ線を同時計数するには同時計数回路に各γ線を入力して、入力されたγ線の時間差が所定のタイムウィンドウ内に収まっているか否かで判断される。実際の同時計数回路では、一般的に４ｎｓ〜２０ｎｓ（ｎｓ＝１０^−９ｓ）程度の非常に短いタイムウィンドウ内に検出されたγ線を「同時」とみなしている。したがって、互いに異なる２点で発生したγ線のそれぞれ一方を同時計数する可能性が生じてしまう。これを『偶発同時計数（random coincidence）』という。一方、一対のγ線の一方あるいは双方が被検体内でコンプトン散乱を起こした後に同時計数された場合、これを『散乱同時計数（scatter coincidence）』という。また、本来であれば一対のγ線の双方が同時計数された場合、これを『真の同時計数（true coincidence）』という。

真の同時計数（Ｔ）以外の計数はノイズとなって出現してしまう。そこで、かかる散乱同時計数（Ｓ）の成分（散乱成分）を除去するために散乱線補正が行われる（例えば、特許文献１参照）。散乱線補正としては、別個の実験から点線源の散乱線特性を得て、実測投影データとの逆重畳積分により散乱成分を差し引く方法や、各検出器の波高分布を測定し、光電ピークから散乱ウィンドウの計数値を差し引く方法がある。また、モデルに基づいたシミュレーションから散乱分布を求めて差し引くなどの補正法もある。

なお、かかる散乱線補正では、通常、重畳積分−減算(Convolution-Subtraction)法と呼ばれる手法で行われている。従来の重畳積分−減算法について、図１０を参照して説明する。図１０は、従来の重畳積分−減算法を概略的に示したフローである。図１０に示すように、収集されたエミッションデータ（元画像）Ｘ_０に対してフーリエ変換(Fast Fourier Transform)（図１０では「ＦＦＴ」で表記）を用いて重畳積分を行う。フーリエ変換後の画像Ｘ_１で、散乱成分は低周波成分となって現れる。そこで、フーリエ変換後の画像Ｘ_１に対して低域通過型フィルタ（LPF: Low Pass Filter）（図１０では「ＬＰＦ」で表記）を施すことで散乱成分を抽出する。この散乱成分の画像をＸ_２とする。この散乱成分の画像Ｘ_２に対して逆フーリエ変換（図１０では「逆ＦＦＴ」で表記）を用いて逆重畳積分を行い、逆フーリエ変換後の散乱成分の画像Ｘ_３を求める。逆フーリエ変換後の散乱成分の画像Ｘ_３と元画像Ｘ_０との差分量を導出することで、散乱同時計数（Ｓ）の成分を除去した画像Ｘ_４を得ることができる。
特開平１０−２０６５４５号公報

しかしながら、このような構成を有する従来例の場合には、いずれも近似的方法であり、実際の被検体の撮像環境とは異なるので、正確な補正が難しいという問題がある。

この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、散乱補正精度を向上させることができる核医学診断装置およびそれに用いられる診断システムを提供することを目的とする。

この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、請求項１に記載の発明は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置であって、（Ａ）被検体の外部にある外部線源について、その外部線源から照射されて被検体を透過した放射線に基づいた形態情報を被検体ごとに取得する形態情報取得手段と、（Ｂ）その形態情報取得手段で取得された前記形態情報からバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出する第１領域抽出手段と、（Ｃ）前記核医学データから散乱成分を推定する散乱成分推定手段と、（Ｄ）前記第１領域抽出手段で抽出された前記バックグラウンド領域に基づいて、核医学データに関するバックグラウンド領域および前記散乱成分推定手段で推定された散乱成分に関するバックグラウンド領域をそれぞれ抽出する第２領域抽出手段と、（Ｅ）その第２領域抽出手段でそれぞれ抽出された前記バックグラウンド領域で、核医学データと前記散乱成分との差分量を導出する第１差分量導出手段と、（Ｆ）その第１差分量導出手段で導出された前記差分量が最小になる物理量を導出する物理量導出手段とを備えるとともに、（ａ）その物理量導出手段で導出された物理量に基づいて核医学データから散乱成分を抽出する散乱成分抽出手段と、（ｂ）その散乱成分抽出手段で抽出された散乱成分と核医学用データとの差分量を導出する第２差分量導出手段とを備え、その第２差分量導出手段で導出された前記差分量を、最終的な核医学用データとして求めることを特徴とするものである。

［作用・効果］請求項１に記載の発明によれば、（ａ）散乱成分抽出手段と（ｂ）第２差分量導出手段とを備えることで、散乱成分抽出手段で抽出された散乱成分と核医学用データとの差分量を導出して、その差分量を、最終的な核医学用データとして求めることになり、例えば、上述した従来の重畳積分−減算法を実現することができる。散乱成分抽出手段によって核医学データから散乱成分を抽出する際に、様々な物理量を用いて抽出が行われるが、物理量は被検体の撮像環境（個々の被検体、被検体の撮像部位）によって異なる。また、個々の被検体、被検体の撮像部位によって、バックグラウンド領域（空気領域）およびそれ以外の領域（実質的な被検体の領域）も異なる。

そこで、被検体の外部にある外部線源から被検体を照射して得られたデータが形態情報を有することから、先ず、（Ａ）形態情報取得手段は、被検体の外部にある外部線源について、その外部線源から照射されて被検体を透過した放射線に基づいた形態情報を被検体ごとに取得する。その形態情報取得手段で取得された形態情報はアドレスなどの情報を有していることから、（Ｂ）第１領域抽出手段は、形態情報からバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出することが可能である。一方、（Ｃ）散乱成分推定手段は、核医学データから散乱成分を推定する。上述した第１領域抽出手段で抽出されたバックグラウンド領域に基づいて、核医学データに関するバックグラウンド領域および上述した散乱成分推定手段で推定された散乱成分に関するバックグラウンド領域を、（Ｄ）第２領域抽出手段がそれぞれ抽出する。その第２領域抽出手段でそれぞれ抽出されたバックグラウンド領域で、（Ｅ）第１差分量導出手段は、核医学データと散乱成分との差分量を導出する。

上述した（ａ）散乱成分抽出手段で散乱成分を抽出するのに用いられる物理量が最適な値であれば、第２領域抽出手段でそれぞれ抽出されたバックグラウンド領域では、核医学データと散乱成分とが等しくなると見なされる。つまり、バックグラウンド領域では、核医学データと散乱成分との差分量がほぼ“０”になると見なされる。そこで、第１差分量導出手段で導出された（核医学データと散乱成分との）差分量が最小になる物理量を、（Ｆ）物理量導出手段が導出する。このように求められた物理量は、被検体の撮像環境ごとに求められた値であり、被検体の撮像環境ごとにそれぞれ最適化されている。したがって、このように求められた物理量に基づいて（ａ）散乱成分抽出手段が核医学データから散乱成分を抽出し、その散乱成分抽出手段で抽出された散乱成分と核医学用データとの差分量を、（ｂ）第２差分量導出手段が導出することで、被検体の撮像環境にそれぞれ応じて差分量を最終的な核医学用データとしてそれぞれ求めることができる。その結果、（ａ）散乱成分抽出手段と（ｂ）第２差分量導出手段とによる散乱補正による散乱補正精度を向上させることができる。

上述したこの発明の一例において、核医学診断装置は、上述した外部線源を備え、外部線源は上述した放射性薬剤と同種の放射線を照射する（請求項２に記載の発明）。この一例の場合、核医学診断装置が外部線源を備え、外部線源が放射性薬剤と同種の放射線を照射して被検体を透過することで、その放射線に基づいて形態情報を求める。そして、この形態情報を利用して第１領域抽出手段はバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出して、（Ｂ）〜（Ｆ）および（ａ）、（ｂ）の各手段による演算を行う。

また、上述した発明に係る核医学診断装置に用いられる診断システムに適用してもよい。すなわち、この診断システムは、核医学診断装置に用いられる診断システムであって、核医学診断装置とＸ線ＣＴ装置とを備えて構成されており、核医学診断装置は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求め、Ｘ線ＣＴ装置は、被検体の外部から照射されて被検体を透過したＸ線に基づいてＸ線ＣＴ用データを求め、核医学診断装置は、（Ａ´）Ｘ線ＣＴ用データを形態情報として被検体ごとに取得する形態情報取得手段と、（Ｂ）その形態情報取得手段で取得された形態情報からバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出する第１領域抽出手段と、（Ｃ）核医学データから散乱成分を推定する散乱成分推定手段と、（Ｄ）第１領域抽出手段で抽出されたバックグラウンド領域に基づいて、核医学データに関するバックグラウンド領域および散乱成分推定手段で推定された散乱成分に関するバックグラウンド領域をそれぞれ抽出する第２領域抽出手段と、（Ｅ）その第２領域抽出手段でそれぞれ抽出されたバックグラウンド領域で、核医学データと散乱成分との差分量を導出する第１差分量導出手段と、（Ｆ）その第１差分量導出手段で導出された差分量が最小になる物理量を導出する物理量導出手段とを備えるとともに、（ａ）その物理量導出手段で導出された物理量に基づいて核医学データから散乱成分を抽出する散乱成分抽出手段と、（ｂ）その散乱成分抽出手段で抽出された散乱成分と核医学用データとの差分量を導出する第２差分量導出手段とを備え、その第２差分量導出手段で導出された差分量を、最終的な核医学用データとして求める（請求項３に記載の発明）。

このシステムの場合、Ｘ線ＣＴ装置において、被検体の外部から照射されて被検体を透過したＸ線に基づいてＸ線ＣＴ用データを求め、そのＸ線ＣＴ用データを形態情報として、（Ａ´）形態情報取得手段は、被検体ごとに取得する。そして、この形態情報を利用して第１領域抽出手段はバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出して、（Ｂ）〜（Ｆ）および（ａ）、（ｂ）の各手段による演算を行う。

この発明に係る核医学診断装置およびそれに用いられる診断システムによれば、（Ａ）〜（Ｆ）（診断システムの場合には、（Ａ´）、（Ｂ）〜（Ｆ））の各手段を経て導出された物理量は、被検体の撮像環境ごとに求められた値であり、被検体の撮像環境ごとにそれぞれ最適化されている。したがって、このように求められた物理量に基づいて被検体の撮像環境にそれぞれ応じて散乱成分と核医学用データとの差分量を最終的な核医学用データとしてそれぞれ求めることができ、（ａ）散乱成分抽出手段と（ｂ）第２差分量導出手段とによる散乱補正による散乱補正精度を向上させることができる。

以下、図面を参照してこの発明の実施例１を説明する。
図１は、実施例１に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図であり、図２は、ＰＥＴ装置内のγ線検出器の配置図である。なお、後述する実施例２も含めて、本実施例１では、核医学診断装置として、ＰＥＴ装置を例に採って説明する。

本実施例１に係るＰＥＴ装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置する天板１を備えている。この天板１は、上下に昇降移動、被検体Ｍの体軸Ｚに沿って平行移動するように構成されている。このように構成することで、天板１に載置された被検体Ｍは、後述するガントリ２の開口部２ａを通って、頭部から順に腹部、足部へと走査されて、被検体Ｍの投影データや断層画像といった診断データを得る。この診断データは、この発明における核医学用データに相当する。

天板１の他に、本実施例１に係るＰＥＴ装置は、開口部２ａを有したガントリ２と、互いに近接配置された複数個のシンチレータブロック（図示省略）と複数個のフォトマルチプライヤ（図示省略）とで構成されるγ線検出器３を備えている。図２に示すように、γ線検出器３は、被検体Ｍの体軸Ｚ周りを取り囲むようにしてリング状に配置されており、ガントリ２内に埋設されている。フォトマルチプライヤは、シンチレータブロックよりも外側に配設されている。シンチレータブロックの具体的な配置としては、例えば、被検体Ｍの体軸Ｚと平行な方向にはシンチレータブロックが２個並び、被検体Ｍの体軸Ｚ周りにはシンチレータブロックが多数個並ぶ形態が挙げられる。γ線検出器３は後述するエミッションデータを収集する。

また、点線源４と後述する吸収補正データ（『トランスミッションデータ』とも呼ばれる）を収集するためのγ線検出器５を備えている。吸収補正データ用のγ線検出器５は、エミッションデータを収集するためのγ線検出器３と同様にシンチレータブロック５ａ（図２を参照）とフォトマルチプライヤ５ｂ（図２を参照）とで構成されている。点線源４は、被検体Ｍに投与する放射性薬剤、すなわち放射性同位元素（ＲＩ）と同種の放射線（本実施例１ではγ線）を照射させる線源であって、被検体Ｍの外部に配設されている。点線源４は、ガントリ２内に埋設されている。点線源４は被検体Ｍの体軸Ｚ周りに回転する。点線源４は、この発明における外部線源に相当する。

トランスミッションデータは、後述する吸収補正を行う他に、バックグラウンド領域（空気領域）ＢＧ（図６を参照）およびそれ以外の領域（実質的な被検体Ｍの領域）Ｒ（図６を参照）を区別して抽出するのに用いられる。トランスミッションデータは、アドレスなどの形態情報を有している。トランスミッションデータは、この発明における形態情報に相当する。

また、後述する実施例２も含めて、本実施例１ではγ線検出器５は、γ線検出器３と同様に、図２に示すように被検体Ｍの体軸Ｚに複数のシンチレータブロック５ａおよびフォトマルチプライヤ５ｂを配設することで構成されている。つまり、リング状に配置された多数のγ線検出器３からなる検出器列が体軸Ｚ方向にも多段積み重ねて配設した円筒状の検出器積層体として構成されている。本実施例１では６列とする。

その他にも、本実施例１に係るＰＥＴ装置は、天板駆動部６とコントローラ７と入力部８と出力部９と同時計数回路１０と投影データ導出部１１と吸収補正データ導出部１２と吸収補正部１３と重畳積分−減算部１４とメモリ部１５とを備えている。天板駆動部６は、天板１の上述した移動を行うように駆動する機構であって、図示を省略するモータなどで構成されている。

コントローラ７は、本実施例１に係るＰＥＴ装置を構成する各部分を統括制御する。コントローラ７は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。

入力部８は、オペレータが入力したデータや命令をコントローラ７に送り込む。入力部８は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。出力部９はモニタなどに代表される表示部やプリンタなどで構成されている。

メモリ部１５は、ＲＯＭ（Read-only Memory）やＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体で構成されている。本実施例１では、投影データ導出部１１で求められた投影データや、吸収補正データ導出部１２で求められた吸収補正データや、吸収補正部１３で吸収補正された投影データや、重畳積分−減算部１４でそれぞれ処理された後述する各種のデータについてはＲＡＭに書き込んで記憶し、必要に応じてＲＡＭから読み出す。ＲＯＭには、各種の核医学診断を行うためのプログラム等を予め記憶しており、そのプログラムをコントローラ７が実行することでそのプログラムに応じた核医学診断をそれぞれ行う。

投影データ導出部１１と吸収補正データ導出部１２と吸収補正部１３と重畳積分−減算部１４とは、例えば上述したメモリ部１５などに代表される記憶媒体のＲＯＭに記憶されたプログラムあるいは入力部８などに代表されるポインティングデバイスで入力された命令をコントローラ７が実行することで実現される。

放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をγ線検出器３のシンチレータブロックが光に変換して、変換されたその光をγ線検出器３のフォトマルチプライヤが光電変換して電気信号に出力する。その電気信号を画像情報（画素）として同時計数回路１０に送り込む。

具体的には、被検体Ｍに放射性薬剤を投与すると、ポジトロン放出型のＲＩのポジトロンが消滅することにより、２本のγ線が発生する。同時計数回路１０は、シンチレータブロックの位置とγ線の入射タイミングとをチェックし、被検体Ｍを挟んで互いに対向位置にある２つのシンチレータブロックでγ線が同時に入射したときのみ、送り込まれた画像情報を適正なデータと判定する。一方のシンチレータブロックのみにγ線が入射したときには、同時計数回路１０は、ポジトロンの消滅により生じたγ線ではなくノイズとして扱い、そのときに送り込まれた画像情報もノイズと判定してそれを棄却する。

実際には、同時計数回路１０でかかる処理を行ったとしてもノイズを除去しきれずに、偶発あるいは散乱同時計数といったノイズ成分（特に散乱同時計数）が残るが、これらのノイズについては真の同時計数とともに投影データ導出部１１に送り込む。投影データ導出部１１は、同時計数回路１０から送り込まれた画像情報を投影データとして求め、その投影データを吸収補正部１３に送り込む。投影データ導出部１１で求められた投影データは、『エミッションデータ』とも呼ばれる。

なお、点線源４が被検体Ｍの体軸Ｚの周りを回転しながら被検体Ｍに向けてγ線を照射し、照射されたγ線を吸収補正データ用のγ線検出器５のシンチレータブロック５ａが光に変換して、変換されたその光をγ線検出器５のフォトマルチプライヤ５ｂが光電変換して電気信号に出力する。その電気信号を画像情報（画素）として吸収補正データ導出部１２および重畳積分−減算部１４に送り込む。

吸収補正データ導出部１２に送り込まれた画像情報に基づいて吸収補正データを求める。吸収補正データ導出部１２は、γ線またはＸ線の吸収係数とエネルギーとの関係を表す演算を利用することで、ＣＴ用の投影データ、すなわちＸ線吸収係数の分布データをγ線吸収係数の分布データに変換して、γ線吸収係数の分布データを吸収補正データとして求める。導出された吸収補正データを吸収補正部１４に送り込む。投影データ導出部１１で求められた投影データに、吸収補正データ導出部１２で求められた吸収補正データを作用させて、被検体Ｍの体内でのγ線の吸収を考慮した投影データに補正する。吸収補正された投影データを重畳積分−減算部１４に送り込む。

補正された投影データおよびγ線検出器５で検出された画像情報に基づいて重畳積分−減算部１４は、後述する各種の処理をそれぞれ行う。重畳積分−減算部１４における各種の処理を経て得られた断層画像を、コントローラ７を介して出力部９に送り込む。吸収補正データ導出部１２で求められた吸収補正データや、重畳積分−減算部１４に送り込まれた画像情報は、『トランスミッションデータ』とも呼ばれる。

次に、重畳積分−減算部１４の具体的な機能について、図３を参照して説明する。図３は、重畳積分−減算部１４およびその周辺部のブロック図である。重畳積分−減算部１４は、トランスミッション取得部１４ａと第１アドレッシング部１４ｂとフーリエ変換部１４ｃと低域通過型フィルタ１４ｄ（図３では「ＬＰＦ」で表記）と逆フーリエ変換部１４ｅと第２アドレッシング部１４ｆと減算器１４ｇとパラメータ導出部１４ｈとを備えている。

トランスミッション取得部１４ａは、γ線検出器５から送り込まれた形態情報に相当するトランスミッションデータ（画像情報）を被検体Ｍごとに取得する。第１アドレッシング部１４ｂは、トランスミッション取得部１４ａで取得されたトランスミッションデータからバックグラウンド領域（空気領域）およびそれ以外の領域（実質的な被検体Ｍの領域）を区別して抽出する。

一方、フーリエ変換部１４ｃは、吸収補正部１３から送り込まれた吸収補正後のエミッションデータ（投影データ）に対してフーリエ変換を用いた重畳積分を行う。低域通過型フィルタ１４ｄは、フーリエ変換部１４ｃによるフーリエ変換後のエミッションデータに対して、低周波成分となって現れる散乱成分を通過させて推定あるいは抽出する。逆フーリエ変換部１４ｅは、低域通過型フィルタ１４ｄで推定あるいは抽出された散乱成分に対して逆フーリエ変換を用いた逆重畳積分を行う。第２アドレッシング部１４ｆは、第１アドレッシング部１４ｂで抽出されたバックグラウンド領域に基づいて、吸収補正部１３から送り込まれた吸収補正後のエミッションデータである元画像に関するバッググラウンド領域および低域通過型フィルタ１４ｄで推定された逆フーリエ変換後の散乱成分に関するバックグラウンド領域をそれぞれ抽出する。

減算器１４ｇは、第２アドレッシング部１４ｆでそれぞれ抽出されたバックグラウンド領域で、吸収補正後のエミッションデータ（元画像）と散乱成分との差分量を導出する。また、減算器１４ｇは、低域通過型フィルタ１４ｄで抽出された散乱成分と吸収補正後のエミッションデータ（元画像）との差分量を導出する。パラメータ導出部１４ｈは、減算器１４ｇで導出された（バックグラウンド領域に関する）差分量が最小になるパラメータを導出する。パラメータは、この発明における物理量に相当する。また、減算器１４ｇで導出された差分量を最終的なエミッションデータとして、コントローラ７を介して出力部９に送り込む。

トランスミッション取得部１４ａは、この発明における形態情報取得手段に相当し、第１アドレッシング部１４ｂは、この発明における第１領域抽出手段に相当し、低域通過型フィルタ１４ｄは、この発明における散乱成分推定手段および散乱成分抽出手段に相当し、第２アドレッシング部１４ｆは、この発明における第２領域抽出手段に相当し、減算器１４ｇは、この発明における第１差分量導出手段および第２差分量導出手段に相当し、パラメータ導出部１４ｆは、この発明における物理量導出手段に相当する。また、本実施例１では、低域通過型フィルタ１４ｄは、この発明における散乱成分推定手段および散乱成分抽出手段を兼用し、減算器１４ｇは、この発明における第１差分量導出手段および第２差分量導出手段を兼用する。

続いて、重畳積分−減算部１４による一連の重畳積分−減算法の具体的な処理について、図４〜図８を参照して説明する。図４は、実施例１に係る一連の重畳積分−減算法のフローチャートであり、図５は、実施例１に係る重畳積分−減算法を概略的に示したフローであり、図６は、トランスミッションデータからの各領域の抽出を模式的に表した説明図であり、図７は、パラメータの説明に供する低域通過型フィルタの模式図であり、図８は、パラメータの範囲設定を模式的に表した説明図である。

（ステップＳ１）サイノグラム作成
被検体Ｍごとにエミッション用のγ線検出器３がエミッションデータを収集するとともに、トランスミッション用のγ線検出器５がトランスミッションデータを収集する。

具体的には、放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をシンチレータブロックが光に変換して、変換されたその光をフォトマルチプライヤが光電変換して電気信号に出力することで、γ線検出器３がγ線を検出する。その電気信号を画像情報（画素）として同時計数回路１０に送り込んで、偶発同時計数および散乱同時計数も含めて、被検体Ｍを挟んで互いに対向位置にある２つのシンチレータブロックでγ線が同時に入射したときのみ、送り込まれた画像情報を適正なデータと同時計数回路１０は判定する。これらの画像情報を投影データ導出部１１に送り込む。

また、点線源４から照射されて被検体Ｍを透過したγ線を、シンチレータブロック５ａが光に変換して、変換されたその光をフォトマルチプライヤ５ｂが光電変換して電気信号に出力することで、γ線検出器５がγ線を検出する。その電気信号を画像情報（画素）として吸収補正データ導出部１２に送り込むとともに、重畳積分−減算部１４のトランスミッション取得部１４ａにも送り込む。

投影データ導出部１１に送り込まれた画像情報に基づいて、縦軸をγ線の照射方向θとし、横軸を被検体Ｍの体軸Ｚに直交する面方向としたサイノグラムを作成する。同様に、トランスミッション取得部１４ａに送り込まれた画像情報に基づいて、縦軸をγ線の照射方向θとし、横軸を被検体Ｍの体軸Ｚに直交する面方向としたサイノグラムを作成する。

（ステップＳ２）コロナル方向へ変換
ステップＳ１で作成されたサイノグラムを、コロナル方向の断面（以下、「コロナル断面」と呼ぶ）へ変換する。ここで、コロナル断面とは天板１（図１を参照）に対して平行な水平面である。したがって、コロナル断面は体軸Ｚに平行となり、断層面（スライス面）とは直交する。サイノグラムからコロナル変換された画像のうち、投影データ導出部１１に送り込まれたエミッションデータ（投影データ）をトランスミッションデータによって吸収補正部１３にて吸収補正し、その吸収補正後のエミッションデータ（投影データ）を元画像（図５では「Ｐ_０」で表記）として、以下を説明する。

（ステップＳ３）バックグラウンド領域の抽出
一方、ステップＳ２でサイノグラムからコロナル変換された画像のうち、トランスミッション取得部１４ａに送り込まれたトランスミッションデータを被検体Ｍごとに取得し、そのトランスミッションデータから第１アドレッシング部１４ｂはバックグラウンド領域（空気領域）およびそれ以外の領域（実質的な被検体Ｍの領域）を区別して抽出する。

具体的には、トランスミッションデータは、被検体Ｍの外部にある点線源４から被検体Ｍを照射して得られたデータであって、アドレスなどの情報を有している。そこで、図６に示すように、バックグラウンド領域ＢＧおよびそれ以外の領域Ｒを区別して抽出することが可能である。バックグラウンド領域ＢＧは空気領域でもあるので、点線源４から照射されたγ線がほとんど吸収されることなくトランスミッション用のγ線検出器５で検出される。したがって、空気領域に相当するアドレス（画素）での画素値は高い。一方、それ以外の領域Ｒは、実質的な被検体Ｍの領域でもあるので、点線源４から照射されたγ線がある程度は吸収されてトランスミッション用のγ線検出器５で検出される。したがって、実質的な被検体Ｍの領域に相当するアドレス（画素）での画素値は低い。そこで、所定のしきい値を設けて、そのしきい値よりも高い画素値での画素を、バックグラウンド領域ＢＧとして当てはめるとともに、そのしきい値よりも低い画素値での画素を、それ以外の領域Ｒとして当てはめることで、図６に示すように各領域を抽出することができる。

（ステップＳ４）フーリエ変換
ステップＳ２でコロナル変換された吸収補正後の元画像Ｐ_０に対してフーリエ変換（図５では「ＦＦＴ」で表記）を用いた重畳積分をフーリエ変換部１４ｃは行う。

（ステップＳ５）α、βの範囲設定
そのフーリエ変換後のエミッションデータの画像（図５では「Ｐ_１」で表記）に対して、低域通過型フィルタ１４ｄは散乱成分を通過させて推定あるいは抽出する。この低域通過型フィルタ１４ｄでは、フーリエ変換後の周波数領域において、下記（１）式で表されるカーネルｚ（ｘ）を用いる。

ｚ（ｘ）＝１．０／［１．０＋α×ｅｘｐ（β×ｆ×ｆ）］ …（１）
ただし、ｆは（周波数領域における）オフセット周波数、αは振幅(amplitude)の制御パラメータ、βは帯域制御パラメータ、ｅｘｐは指数関数である。制御パラメータα、帯域制御パラメータβは、図７に示すように、低域通過型フィルタで設定される。これらのパラメータα、βの設定によって低域通過型フィルタ１４ｄの特性を変えて、低域通過型フィルタ１４ｄによって推定あるいは抽出される散乱成分を調整する。

そのために、パラメータα、βの範囲を図８に示すように設定する。パラメータαの範囲の個数をｍ個とするとともに、パラメータβの範囲の個数をｎ個とすると、後述するステップＳ６〜Ｓ１０をｍ×ｎ回分だけ繰り返してループすることになる。

（ステップＳ６）ＬＰＦ処理
図８に示す範囲内におけるあるパラメータα、βの条件の下で、上記（１）式で表されるカーネルｚ（ｘ）を用いて、低域通過型フィルタ１４ｄによる低域通過処理（ＬＰＦ処理）（図５では「ＬＰＦ」で表記）を、フーリエ変換後のエミッションデータの画像Ｐ_１に対して行う。すなわち、フーリエ変換後のエミッションデータの画像Ｐ_１中の各画素に対して、あるパラメータα、βを設定したカーネルｚ（ｘ）を適用することで、低域通過処理を行う。

なお、パラメータα、βを逐次に設定して、ステップ６〜Ｓ１０を繰り返すことで低域通過処理を行う場合には、パラメータα、βが確実に決定されてない。このときのステップＳ６での低域通過型フィルタ１４ｄによる処理を「散乱成分の推定」と定義する。一方、後述するステップＳ１１（差分量が最小になるパラメータの導出）でバックグラウンド領域に関する差分量が最小になるパラメータα、βが決定された場合には、その差分量が最小になるパラメータα、βの条件の下でのステップＳ６での低域通過型フィルタ１４ｄによる処理を「散乱成分の抽出」と定義する。

つまり、パラメータα、βを逐次に設定して、ステップ６〜Ｓ１０を繰り返すことで低域通過処理を行う場合には、ステップＳ６での低域通過型フィルタ１４ｄは、この発明における散乱成分推定手段の機能を果たし、ステップＳ１１（差分量が最小になるパラメータの導出）でバックグラウンド領域に関する差分量が最小になるパラメータα、βが決定された場合におけるパラメータα、βの条件の下でのステップＳ６での低域通過型フィルタ１４ｄは、この発明における散乱成分抽出手段の機能を果たす。

（ステップＳ７）逆フーリエ変換
ステップＳ６で低域通過型フィルタ１４ｄにて推定された散乱成分（図５では「Ｐ_２」で表記）に対して逆フーリエ変換（図５では「逆ＦＦＴ」で表記）を用いた逆重畳積分を逆フーリエ変換部１４ｅは行う。この逆フーリエ変換によって、次のステップＳ８およびＳ９で、第２アドレッシング部１４ｆによる抽出および減算器１４ｇによる減算の対象となる吸収補正後の元画像Ｐ_０および逆フーリエ変換後の散乱成分（図５では「Ｐ_３」で表記）が同じ次元になる。

（ステップＳ８）バックグラウンド領域の抽出
ステップＳ３で第１アドレッシング部１４ｂにて抽出されたバックグラウンド領域ＢＧに基づいて、ステップＳ２でコロナル変換された吸収補正後の元画像Ｐ_０に関するバックグラウンド領域ＢＧ、およびステップＳ６で低域通過型フィルタ１４ｄにて推定されたステップＳ７での逆フーリエ変換部１４ｅによる逆フーリエ変換後の散乱成分Ｐ_３に関するバックグラウンド領域ＢＧを第２アドレッシング部１４ｆがそれぞれ抽出する。

具体的には、トランスミッションデータで抽出されたバックグラウンド領域ＢＧ（図６を参照）およびそれ以外の領域Ｒ（図６を参照）のアドレス（画素）を、元画像Ｐ_０および散乱成分Ｐ_３にそれぞれ適用してアドレッシングを行う。そして、トランスミッションデータでバックグラウンド領域ＢＧ（図６を参照）で認定された領域が、元画像Ｐ_０および散乱成分Ｐ_３においてもバックグラウンド領域ＢＧ（図５を参照）として抽出され、それ以外の領域Ｒ（図６を参照）で認定された領域が、元画像Ｐ_０および散乱成分Ｐ_３においてもそれ以外の領域（図５を参照）として抽出される。

（ステップＳ９）バックグラウンド領域に関する差分量の導出
ステップＳ８で第２アドレッシング部１４ｆにてそれぞれ抽出されたバックグラウンド領域ＢＧで、吸収補正後のエミッションデータ（元画像）Ｐ_０と散乱成分Ｐ_３との差分量（すなわち、バックグラウンド領域に関する差分量）を減算器１４ｇは導出する。バックグラウンド領域に関する差分量を求める際には、同じアドレス（画素）同士で画素値の差分（サブトラクション）を行う。

（ステップＳ１０）ループ回数？
パラメータα、βを逐次に設定変更して、ステップＳ６〜Ｓ１０を繰り返しループして、ｍ×ｎ回のループ回数に達したか否かを判定する。もし、ｍ×ｎ回のループ回数に達していなければ、図８に示す範囲内で設定していないパラメータα、βの組み合わせが存在するとして、パラメータα、βの組み合わせを新たに設定して、ステップＳ６に戻る。そして、ステップＳ６（ＬＰＦ処理）、ステップＳ７（逆フーリエ変換）、ステップＳ８（バックグラウンド領域の抽出）、ステップＳ９（バックグラウンド領域に関する差分量の導出）、ステップＳ１０（ループ回数？）を繰り返し行う。もし、ｍ×ｎ回のループ回数に達していれば、図８に示す範囲内のパラメータα、βの組み合わせを全て設定し終えたとして、次のステップＳ１１に進む。

（ステップＳ１１）差分量が最小になるパラメータの導出
ステップＳ９で減算器１４ｇにて導出されたバックグラウンド領域に関する差分量が最小になるパラメータα、β（の組み合わせ）をパラメータ導出部１４ｈが導出する。具体的には、ステップ６〜Ｓ１０を繰り返すたびにステップＳ９で得られたパラメータα、βの組み合わせごとのバックグラウンド領域に関する差分量をそれぞれ比較して、存在する組み合わせのｍ×ｎ回分の差分量の中で最小となるパラメータα、β（図５では「最適α、β」で表記）をパラメータ導出部１４ｈが判定して導出する。

このようにパラメータα、βが決定された条件の下で、上記（１）式で表されるカーネルｚ（ｘ）を用いて、低域通過型フィルタ１４ｄによる低域通過処理（ＬＰＦ処理）（図５では「ＬＰＦ」で表記）を、フーリエ変換後のエミッションデータの画像Ｐ_１に対して行う。すなわち、フーリエ変換後のエミッションデータの画像Ｐ_１中の各画素に対して、（バックグラウンド領域に関する）差分量が最小になるパラメータα、βを設定したカーネルｚ（ｘ）を適用することで、低域通過処理を行う。

（ステップＳ１２）Ｓ６、Ｓ７から選択
実際には、差分量が最小になるパラメータα、βの条件の下で、ステップＳ６（ＬＰＦ処理）、ステップＳ７（逆フーリエ変換）が既に行われているので、差分量が最小になるパラメータα、βの条件の下で、ステップＳ６で低域通過型フィルタ１４ｄにて抽出された散乱成分（図５では。「Ｐ_２´」で表記）を、ステップＳ６で低域通過型フィルタ１４ｄにて推定されたｍ×ｎ回分の散乱成分Ｐ_２から選択する。そして、差分量が最小になるパラメータα、βの条件の下で、ステップＳ７での逆フーリエ変換部１４ｅによる逆フーリエ変換後の散乱成分（図５では。「Ｐ_３´」で表記）を、ステップＳ７で逆フーリエ変換部１４ｅにて逆フーリエ変換されたｍ×ｎ回分の散乱成分Ｐ_３から選択する。

（ステップＳ１３）差分量の導出
このように選択された散乱成分Ｐ_３´と吸収補正後のエミッションデータ（元画像）Ｐ_０との差分量を減算器１４ｇは導出する。なお、このときには、ステップＳ８のようにバックグラウンド領域を抽出せずに、またステップＳ９のように、バックグラウンド領域のみで行わず、バックグラウンド領域およびそれ以外の領域も含めた全領域で差分量を減算器１４ｇは求める。

このステップＳ１３で減算器１４ｇにて導出された差分量を最終的なエミッションデータ（図５では「Ｐ_４」で表記）として、コントローラ７を介して出力部９に送り込む。なお、このエミッションデータに関する投影データから再構成して断層画像を得る際には、フーリエ変換後の画像を除いて、ステップＳ２以降ではコロナル断面で行われているので、一旦サイノグラムに戻してから再構成を行う。この断層画像についても、コントローラ７を介して出力部９に送り込む。

上述の構成を備えた本実施例１に係るＰＥＴ装置によれば、低域通過型フィルタ１４ｄと減算器１４ｇとを備えることで、低域通過型フィルタ１４ｄで抽出された散乱成分とエミッションデータ（元画像）との差分量を導出して、その差分量を、最終的なエミッションデータとして求めることになり、例えば、上述した従来の重畳積分−減算法を実現することができる。低域通過型フィルタ１４ｄによってエミッションデータ（元画像）から散乱成分を抽出する際に、様々な物理量（本実施例１ではパラメータα、β）を用いて抽出が行われるが、物理量（パラメータα、β）は被検体Ｍの撮像環境（個々の被検体Ｍ、被検体Ｍの撮像部位）によって異なる。また、個々の被検体Ｍ、被検体Ｍの撮像部位によって、バックグラウンド領域（空気領域）およびそれ以外の領域（実質的な被検体の領域）も異なる。

そこで、被検体Ｍの外部にある点線源４から被検体Ｍを照射して得られたトランスミッションデータが形態情報を有することから、先ず、トランスミッション取得部１４ａは、被検体Ｍの外部にある点線源４について、その点線源４から照射されて被検体Ｍを透過したγ線に基づいたトランスミッションデータ（形態情報）を被検体Ｍごとに取得する。そのトランスミッション取得部１４ａで取得されたトランスミッションデータはアドレスなどの情報を有していることから、第１アドレッシング部１４ｂは、トランスミッションデータからバックグラウンド領域ＢＧ（図６を参照）およびそれ以外の領域Ｒ（図６を参照）を区別して抽出することが可能である。一方、低域通過型フィルタ１４ｄは、エミッションデータ（元画像）から散乱成分を推定する。上述した第１アドレッシング部１４ｂで抽出されたバックグラウンド領域ＢＧに基づいて、エミッションデータに関するバックグラウンド領域ＢＧ（図５を参照）および上述した低域通過型フィルタ１４ｄで推定された散乱成分に関するバックグラウンド領域ＢＧ（図５を参照）を、第２アドレッシング部１４ｆがそれぞれ抽出する。その第２アドレッシング部１４ｆでそれぞれ抽出されたバックグラウンド領域ＢＧ（図５を参照）で、減算器１４ｇは、エミッションデータ（元画像）と散乱成分との差分量を導出する。

上述した低域通過型フィルタ１４ｄで散乱成分を抽出するのに用いられる物理量（パラメータα、β）が最適な値であれば、２アドレッシング部１４ｆでそれぞれ抽出されたバックグラウンド領域ＢＧでは、エミッションデータ（元画像）と散乱成分とが等しくなると見なされる。つまり、バックグラウンド領域ＢＧでは、エミッションデータ（元画像）と散乱成分との差分量がほぼ“０”になると見なされる。そこで、減算器１４ｇで導出された（元画像と散乱成分との）差分量が最小になる物理量（パラメータα、β）を、パラメータ導出部１４ｈが導出する。このように求められた物理量（パラメータα、β）は、被検体Ｍの撮像環境ごとに求められた値であり、被検体Ｍの撮像環境ごとにそれぞれ最適化されている。したがって、このように求められた物理量（パラメータα、β）に基づいて低域通過型フィルタ１４ｄがエミッションデータ（元画像）から散乱成分を抽出し、その低域通過型フィルタ１４ｄで抽出された散乱成分とエミッションデータ（元画像）との差分量を、減算器１４ｇが導出することで、被検体Ｍの撮像環境にそれぞれ応じて差分量を最終的なエミッションデータとしてそれぞれ求めることができる。その結果、低域通過型フィルタ１４ｄと減算器１４ｇとによる散乱補正による散乱補正精度を向上させることができる。

本実施例１では、ＰＥＴ装置は、点線源４を備え、点線源４は放射性薬剤と同種のγ線を照射している。本実施例１の場合、ＰＥＴ装置が点線源４を備え、点線源が放射性薬剤と同種のγ線を照射して被検体Ｍを透過することで、そのγ線に基づいてトランスミッションデータ（形態情報）を求める。そして、このトランスミッションデータ（形態情報）を利用して第１アドレッシング部１４ａはバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出して、重畳積分−減算部１４の各手段による演算を行う。

次に、図面を参照してこの発明の実施例２を説明する。
図９は、実施例２に係るＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とを備えたＰＥＴ−ＣＴ装置の側面図およびブロック図である。ＰＥＴ−ＣＴ装置は、この発明における診断システムに相当する。

上述した実施例１では、ＰＥＴ装置が点線源４を備え、点線源４が放射性薬剤と同じγ線を照射して被検体Ｍを透過して、γ線検出器５がそのγ線を検出することで、その放射線に基づいて形態情報としてトランスミッションデータを収集したが、本実施例２では、Ｘ線ＣＴ装置から得られたＣＴ用の投影データを形態情報として用いている。ＣＴ用の投影データは、この発明における形態情報に相当し、Ｘ線ＣＴ用データにも相当する。

Ｘ線ＣＴ装置は、開口部３１ａを有したガントリ３１とＸ線管３２とＸ線検出器３３とを備えている。Ｘ線管３２およびＸ線検出器３３は、被検体Ｍを挟んで互いに対向配置されており、ガントリ３１内に埋設されている。Ｘ線検出器３３を構成する多数個の検出素子は被検体Ｍの体軸Ｚ周りに扇状に並ぶ。

その他にもＸ線ＣＴ装置は、ガントリ駆動部３４と高電圧発生部３５とコリメータ駆動部３６とＣＴ用再構成部３７とを備えて構成されている。ＣＴ用再構成部３７は、例えば上述したメモリ部１５などに代表される記憶媒体のＲＯＭに記憶されたプログラムあるいは入力部８で入力された命令をコントローラ７が実行することで実現される。なお、後述するＣＴ用の投影データやＣＴ用再構成部３７で処理されたＣＴ用の断層画像も、上述した実施例１と同様にメモリ部１５のＲＡＭに書き込んで記憶し、必要に応じてＲＡＭから読み出す。

ガントリ駆動部３４は、互いに対向関係を維持させたままＸ線管３２とＸ線管検出器３３とをガントリ３１内で被検体Ｍの体軸Ｚ周りに回転させるように駆動する機構であって、図示を省略するモータなどで構成されている。

高電圧発生部３５は、Ｘ線管３２の管電圧や管電流を発生させる。コリメータ駆動部３６は、Ｘ線の照視野を設定し、Ｘ線管３２に近接されたコリメータ（図示省略）について水平方向の移動を行うように駆動する機構であって、図示を省略するモータなどで構成されている。

間接変換型のＸ線検出器３３の場合には、Ｘ線管３２から照射されて被検体Ｍを透過したＸ線を、Ｘ線検出器３３内のシンチレータ（図示省略）が光に変換するとともに、変換された光を光感応膜（図示省略）が光電変換して電気信号に出力する。直接変換型のＸ線検出器３３の場合には、Ｘ線を放射線感応膜（図示省略）が電気信号に直接的に変換して出力する。その電気信号を画像情報（画素）として、ＣＴ用再構成部３７に送り込む。ＣＴ用再構成部３７に送り込まれる画像情報はＣＴ用の投影データとして伝送される。

ＣＴ用の投影データは、実施例１で述べたトランスミッションデータと同じように形態情報を有しており、本実施例２では、ＣＴ用の投影データをトランスミッションデータとして用いるために吸収補正データ導出部１２や重畳積分−減算部１４のトランスミッション取得部１４ａ（図９では図示省略、図３を参照）に送りこむとともに、ＣＴ用再構成部３７にも送り込む。

ＣＴ用再構成部３７に送り込まれた画像情報（ＣＴ用の投影データ）を再構成して、ＣＴ用の断層画像を求める。このＣＴ用の断層画像を、コントローラ７を介して出力部９に送り込む。

吸収補正データ導出部１２や重畳積分−減算部１４を含むＰＥＴ装置の後段の処理部（吸収補正部１３）の各機能については、実施例１と同様なので、その説明を省略する。なお、重畳積分−減算部１４を経て再構成されたＰＥＴ用の断層画像と、ＣＴ用再構成部３７で再構成されたＣＴ用の断層画像とを出力部９で重ね合わせて重畳出力してもよい。

ただし、実施例１では、重畳積分−減算部１４のトランスミッション取得部１４ａが、点線源４から照射されて被検体Ｍを透過したγ線に基づいたトランスミッションを形態情報として被検体Ｍごとに取得するのに対して、本実施例２では、Ｘ線ＣＴ用データを形態情報として被検体Ｍごとに取得する。

このように、本実施例２では、Ｘ線ＣＴ装置のＸ線検出器３３で検出されて得られたＣＴ用の投影データをＣＴ用再構成部３７に送り込むとともに、吸収補正データ導出部１２や重畳積分−減算部１４のトランスミッション取得部１４ａに送り込み、ＣＴ用の投影データを形態情報として用いている。

上述の構成を備えた本実施例２に係るＰＥＴ−ＣＴ装置の診断システムによれば、実施例１と同様に、重畳積分−減算部１４の各手段を経て導出された物理量（パラメータα、β）は、被検体Ｍの撮像環境ごとに求められた値であり、被検体Ｍの撮像環境ごとにそれぞれ最適化されている。したがって、このように求められた物理量（パラメータα、β）に基づいて被検体Ｍの撮像環境にそれぞれ応じて散乱成分とエミッションデータ（元画像）との差分量を最終的なエミッションデータとしてそれぞれ求めることができ、低域通過型フィルタ１４ｄと減算器１４ｇとによる散乱補正による散乱補正精度を向上させることができる。

本実施例２の場合、Ｘ線ＣＴ装置において、被検体Ｍの外部から照射されて被検体Ｍを透過したＸ線に基づいてＸ線ＣＴ用データを求め、そのＸ線ＣＴ用データを形態情報として、重畳積分−減算部１４のトランスミッション取得部１４ａは、被検体Ｍごとに取得する。そして、この形態情報を利用して第１アドレッシング部１４ｂ（図９では図示省略、図３を参照）はバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出して、重畳積分−減算部１４の各手段による演算を行う。

なお、本実施例２では、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とを１つの診断システムに統合したが、Ｘ線ＣＴ装置をＰＥＴ装置の外部装置として構成し、ＰＥＴ装置にＸ線ＣＴ装置から得られた形態情報（本実施例２では形態情報として用いられたＣＴ用の投影データ）を転送するようにしてもよい。この場合には、Ｘ線ＣＴ装置は、ＰＥＴ装置から見れば外部装置となる。

この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。

（１）上述した各実施例では、ＰＥＴ装置を例に採って説明したが、この発明は、単一のγ線を検出して被検体の断層画像を再構成するＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission CT）装置などにも適用することができる。

（２）上述した各実施例では、トランスミッション用のγ線検出器５が静止したままでγ線を検出する静止型であったが、γ線検出器５が被検体Ｍの周りを回転しながらγ線を検出する回転型でもよい。

（３）上述した各実施例では、形態情報（実施例１ではトランスミッションデータ、実施例２ではＸ線ＣＴ用データ）は、吸収補正にも用いられていたが、必ずしも吸収補正を行う必要はない。また、吸収補正後のミッションデータを元画像として、散乱成分の減算処理の対象として用いたが、吸収補正を行わないエミッションデータを元画像として、散乱成分の減算処理の対象として用いてもよい。

（４）上述した各実施例では、低域通過型フィルタ１４ｄは、この発明における散乱成分推定手段および散乱成分抽出手段を兼用し、減算器１４ｇは、この発明における第１差分量導出手段および第２差分量導出手段を兼用したが、散乱成分推定手段に相当する低域通過型フィルタと散乱成分抽出手段に相当する低域通過型フィルタとを個別に備えてもよいし、第１差分量導出手段に相当する減算器と第２差分量導出手段に相当する減算器とを個別に備えてもよい。

実施例１に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図である。 ＰＥＴ装置内のγ線検出器の配置図である。 重畳積分−減算部およびその周辺部のブロック図である。 実施例１に係る一連の重畳積分−減算法のフローチャートである。 実施例１に係る重畳積分−減算法を概略的に示したフローである。 トランスミッションデータからの各領域の抽出を模式的に表した説明図である。 パラメータの説明に供する低域通過型フィルタの模式図である。 パラメータの範囲設定を模式的に表した説明図である。 実施例２に係るＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とを備えたＰＥＴ−ＣＴ装置の側面図およびブロック図である。 従来の重畳積分−減算法を概略的に示したフローである。

符号の説明

４ … 点線源
１４ａ … トランスミッション取得部
１４ｂ … 第１アドレッシング部
１４ｄ … 低域通過型フィルタ（ＬＰＦ）
１４ｆ … 第２アドレッシング部
１４ｇ … 減算器
１４ｈ … パラメータ導出部
ＢＧ … バックグラウンド領域
α、β … パラメータ
Ｍ … 被検体

Claims (3)

1. 放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置であって、（Ａ）被検体の外部にある外部線源について、その外部線源から照射されて被検体を透過した放射線に基づいた形態情報を被検体ごとに取得する形態情報取得手段と、（Ｂ）その形態情報取得手段で取得された前記形態情報からバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出する第１領域抽出手段と、（Ｃ）前記核医学データから散乱成分を推定する散乱成分推定手段と、（Ｄ）前記第１領域抽出手段で抽出された前記バックグラウンド領域に基づいて、核医学データに関するバックグラウンド領域および前記散乱成分推定手段で推定された散乱成分に関するバックグラウンド領域をそれぞれ抽出する第２領域抽出手段と、（Ｅ）その第２領域抽出手段でそれぞれ抽出された前記バックグラウンド領域で、核医学データと前記散乱成分との差分量を導出する第１差分量導出手段と、（Ｆ）その第１差分量導出手段で導出された前記差分量が最小になる物理量を導出する物理量導出手段とを備えるとともに、（ａ）その物理量導出手段で導出された物理量に基づいて核医学データから散乱成分を抽出する散乱成分抽出手段と、（ｂ）その散乱成分抽出手段で抽出された散乱成分と核医学用データとの差分量を導出する第２差分量導出手段とを備え、その第２差分量導出手段で導出された前記差分量を、最終的な核医学用データとして求めることを特徴とする核医学診断装置。
2. 請求項１に記載の核医学診断装置において、前記外部線源を備え、その外部線源は前記放射性薬剤と同種の放射線を照射することを特徴とする核医学診断装置。
3. 核医学診断装置に用いられる診断システムであって、核医学診断装置とＸ線ＣＴ装置とを備えて構成されており、核医学診断装置は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求め、前記Ｘ線ＣＴ装置は、被検体の外部から照射されて被検体を透過したＸ線に基づいてＸ線ＣＴ用データを求め、前記核医学診断装置は、（Ａ´）前記Ｘ線ＣＴ用データを形態情報として被検体ごとに取得する形態情報取得手段と、（Ｂ）その形態情報取得手段で取得された前記形態情報からバックグラウンド領域およびそれ以外の領域を区別して抽出する第１領域抽出手段と、（Ｃ）前記核医学データから散乱成分を推定する散乱成分推定手段と、（Ｄ）前記第１領域抽出手段で抽出された前記バックグラウンド領域に基づいて、核医学データに関するバックグラウンド領域および前記散乱成分推定手段で推定された散乱成分に関するバックグラウンド領域をそれぞれ抽出する第２領域抽出手段と、（Ｅ）その第２領域抽出手段でそれぞれ抽出された前記バックグラウンド領域で、核医学データと前記散乱成分との差分量を導出する第１差分量導出手段と、（Ｆ）その第１差分量導出手段で導出された前記差分量が最小になる物理量を導出する物理量導出手段とを備えるとともに、（ａ）その物理量導出手段で導出された物理量に基づいて核医学データから散乱成分を抽出する散乱成分抽出手段と、（ｂ）その散乱成分抽出手段で抽出された散乱成分と核医学用データとの差分量を導出する第２差分量導出手段とを備え、その第２差分量導出手段で導出された前記差分量を、最終的な核医学用データとして求めることを特徴とする診断システム。

Images