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
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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
【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)X0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X1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X1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X2とする。この散乱成分の画像X2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X3を求める。逆フーリエ変換後の散乱成分の画像X3と元画像X0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X4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。
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。
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。
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「P0」で表記)として、以下を説明する。
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「P0」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。
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P0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S2でコロナル変換された吸収補正後の元画像P0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「P1」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。
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「P1」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。
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P1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P1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。
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P1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P1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「P2」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P0および逆フーリエ変換後の散乱成分(図5では「P3」で表記)が同じ次元になる。
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「P2」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P0および逆フーリエ変換後の散乱成分(図5では「P3」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P0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P3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。
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P0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P3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P0および散乱成分P3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P0および散乱成分P3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P0および散乱成分P3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)P0と散乱成分P3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)P0と散乱成分P3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。
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。
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P1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P1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。「P2´」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P2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。「P3´」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P3から選択する。
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。「P2´」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P2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。「P3´」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P3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P3´と吸収補正後のエミッションデータ(元画像)P0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。
このように選択された散乱成分P3´と吸収補正後のエミッションデータ(元画像)P0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「P4」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。
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。
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
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)
- 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。
- 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。
- 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。
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- 2007-04-18 JP JP2007109516A patent/JP2008267913A/ja active Pending
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