JP2013119000A - Substance identification apparatus and substance identification method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、対象物に含まれる物質の種類を同定する物質同定装置及び物質同定方法に係り、とくに、光子計数型（フォトンカウンティング型）と呼ばれるＸ線検出器を用いて収集した対象物のＸ線吸収データに基づいて物質の種類を同定する物質同定装置及び物質同定方法に関する。 The present invention relates to a substance identification apparatus and substance identification method for identifying the type of substance contained in an object, and in particular, X of an object collected using an X-ray detector called a photon counting type (photon counting type). The present invention relates to a substance identification device and a substance identification method for identifying a kind of substance based on linear absorption data.
近年、Ｘ線やガンマ線などの放射線を用いて対象物の内部構造や機能を診断・撮影する装置における技術進歩は目覚しいものがある。この種の装置には放射線を検出する検出器が必須であり、この放射線検出器の性能向上も上述の技術進歩の一翼を担っている。とくに、検出信号をデジタル形式で出力する、いわゆるデジタル化を始め、画素の精細化及び検出面の大形化が進んでいる。 In recent years, there have been remarkable technological advances in apparatuses that diagnose and image the internal structure and function of an object using radiation such as X-rays and gamma rays. A detector for detecting radiation is indispensable for this type of apparatus, and the improvement of the performance of this radiation detector plays a part in the above-mentioned technological progress. In particular, so-called digitization, in which detection signals are output in a digital format, is becoming increasingly finer and the detection surface is becoming larger.
この放射線検出器の検出法についても、従来からの積分法（積分モード）に加え、光子計数法（フォトンカウンティング法）と呼ばれる検出法も注目されている。この光子計数法は、従来では、核医学の分野におけるガンマ線検出器に採用されていたものである（例えば特許文献１：特開平１１−１０９０４０を参照）。一方、近年、画像のエンハンス能の向上、メタルアーチファクトの削減、ビームハードニングの影響を軽減などの効果を得るために、この光子計数法をＸ線検出器に適用する事例も報告されている。 Regarding the detection method of this radiation detector, in addition to the conventional integration method (integration mode), a detection method called a photon counting method (photon counting method) has attracted attention. This photon counting method has been conventionally used in gamma ray detectors in the field of nuclear medicine (for example, see Patent Document 1: Japanese Patent Laid-Open No. 11-109040). On the other hand, in recent years, there have been reports of cases where this photon counting method is applied to an X-ray detector in order to obtain effects such as enhancement of image enhancement capability, reduction of metal artifacts, and reduction of the effects of beam hardening.
この種の事例の１つとして特許文献２：特開２００６−１０１９２６で提案されたものが知られている。つまり、「複数の収集画素のそれぞれに入射した放射線を光子と見做して当該粒子のエネルギに応じた電気信号を出力する光子計数型検出器を備え、この検出器が出力した各収集画素の信号に基づいて放射線のエネルギスペクトル上の複数のエネルギ領域に分類される当該放射線の粒子数の計数データを演算し、この演算された収集画素毎の複数のエネルギ領域それぞれの計数データに当該エネルギ領域別に与えられた重み係数の重み付けを施し、この重み付けされた収集画素毎の複数のエネルギ領域それぞれの計数データを互いに加算し、この加算データを収集画素毎の放射線画像生成用データとして出力する放射線検出装置」である。 One example of this type is known from Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-101926. In other words, “the photon counting type detector that outputs the electric signal corresponding to the energy of the particle by regarding the radiation incident on each of the plurality of collecting pixels as a photon is provided, and each of the collecting pixels output by the detector is output. The count data of the number of particles of the radiation classified into a plurality of energy regions on the energy spectrum of the radiation is calculated based on the signal, and the energy region is calculated as the count data of each of the calculated energy regions for each collected pixel. Radiation detection which performs weighting of a separately given weighting coefficient, adds the count data of each of the plurality of weighted energy regions for each collected pixel to each other, and outputs the added data as radiation image generation data for each collected pixel Device ".
このように、光子計数型のＸ線検出器の場合、入射するＸ線光子のそれぞれが持つエネルギを弁別する閾値が１個以上（好適には複数個）、用意される。この閾値によりエネルギの範囲が規定されるので、各Ｘ線光子のエネルギがどのエネルギ範囲に属するかを判定することができる。この判定の結果、それぞれのエネルギ範囲に弁別されたＸ線光子数が計測される。この計測数の情報が画像の画素値として反映される。 Thus, in the case of a photon counting X-ray detector, one or more (preferably a plurality of) thresholds for discriminating the energy of each incident X-ray photon are prepared. Since the energy range is defined by this threshold value, it is possible to determine to which energy range the energy of each X-ray photon belongs. As a result of this determination, the number of X-ray photons discriminated into the respective energy ranges is measured. Information on the number of measurements is reflected as a pixel value of the image.
一方、近年、Ｘ線装置を用いて測定対象に含まれる物質の種類を同定（又は識別、特定）しようとする試みもなされている。この同定の試みとして、上述ように、エネルギ帯に分けたエネルギ情報が出力できる光子計数型Ｘ線平面検出器を用いるものがある（例えば、論文「Material separation in x-ray CT with energy resolved photon-counting detectors Xiaolan Wang et al. Med. Phys. 38 (3), March 2011」や「MicroCT with energy-resolved photon-counting detectors Xiaolan Wang et al. PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY 56 (2011)」を参照）。具体的には、この光子計数型Ｘ線平面検出器をＣＴスキャナに搭載し、検出したエネルギ情報を用いて物質の同定（識別）を行うものである。この同定法の場合、研究レベルでは興味深い結果が出ている。しかし、本技術は研究レベルに留まり、性能面のバランスの悪さと生産性の点で実用化には至っていない。 On the other hand, in recent years, attempts have been made to identify (or identify or identify) the types of substances contained in a measurement object using an X-ray apparatus. As an attempt of this identification, as described above, there is one using a photon counting X-ray flat panel detector capable of outputting energy information divided into energy bands (for example, the paper “Material separation in x-ray CT with energy resolved photon-”). 38 (3), March 2011 ”and“ MicroCT with energy-resolved photon-counting detectors Xiaolan Wang et al. PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY 56 (2011) ”. Specifically, this photon counting X-ray flat panel detector is mounted on a CT scanner, and the substance is identified (identified) using the detected energy information. In the case of this identification method, interesting results have been obtained at the research level. However, this technology remains at the research level and has not yet been put into practical use in terms of poor performance balance and productivity.
また、ＣＴスキャナを用いて物質同定を行う手法も知られている。この場合には、別々の管電圧を供給するＸ線管と、これらのＸ線管とそれぞれ対を成す２つの検出器とが搭載される。そこで、２つの検出器で検出されるＸ線エネルギの相違を利用して、物質の識別を行う。また、Ｘ線管と検出器の対は必ずしも複数である必要はなく、１対のＸ線管と検出器でもよい。この構成の場合、Ｘ線管に供給する管電圧を例えば２つの間で、収集のスピードよりも速いスピードで高速に切り換え、２つの管電圧の元で収集される２種類の画像を切り分けて取り出し、物質同定を行うこともできる。 In addition, a method for performing substance identification using a CT scanner is also known. In this case, an X-ray tube for supplying separate tube voltages and two detectors each paired with these X-ray tubes are mounted. Therefore, the substance is identified using the difference in X-ray energy detected by the two detectors. The number of X-ray tube / detector pairs is not necessarily plural, and a pair of X-ray tubes and detectors may be used. In this configuration, for example, the tube voltage supplied to the X-ray tube is switched between two at high speed at a speed faster than the acquisition speed, and two types of images collected under the two tube voltages are separated and extracted. Substance identification can also be performed.
このようなＣＴスキャナを用いた物質同定の背景には、ＣＴスキャナがいわゆるＣＴ値を求める装置であることがある。つまり、物質の種類が異なれば、ＣＴ値は異なり、また、同じ物質であっても、与えるＸ線エネルギ（管電圧）が異なれば、ＣＴ値が異なるので、この違いを利用して物質を特定しようというものである。 In the background of substance identification using such a CT scanner, there is a case where the CT scanner is a device for obtaining a so-called CT value. In other words, the CT value differs if the type of substance is different, and even if the substance is the same, the CT value will differ if the X-ray energy (tube voltage) applied is different. It is to try.
しかしながら、異なる２つの管電圧を印加する２つのＸ線管を搭載する手法の場合、既に製品化されているが、精度の高い物質同定には限界がある。そのために比較的識別の容易なＣＴ値の差の大きな識別に応用されているのが現状で微妙な物質の差を同定するには精度が不十分である。その理由は、Ｘ線が連続スペクトラムであるため、２つのＸ線エネルギ帯にオ−バーラップが存在してエネルギ帯の情報が正しく取り出せない。このため同定精度の限界があるからである。 However, in the case of a method in which two X-ray tubes that apply two different tube voltages are mounted, the method has already been commercialized, but there is a limit to accurate substance identification. For this reason, it is applied to identification with a large difference in CT values that is relatively easy to identify, and the accuracy is insufficient to identify subtle differences in substances. The reason is that since X-rays have a continuous spectrum, there is an overlap between the two X-ray energy bands, and information on the energy bands cannot be correctly extracted. This is because the identification accuracy is limited.
また、３つ以上の管電圧を切り替えようと思えば、管球を一個追加するか、さらに高速に管電圧を切り替える必要がある。一方、Ｓ／Ｎ比を保とうと思えば、Ｘ線量が増え、Ｘ線被曝の点で好ましくない、もちろんこのような手法の場合、ＣＴスキャナの場合はある程度実現できたとしても、平面画像の場合、現状では、物質のＸ線透過パスの厚みが不明なために物質同定が根本的に無理である。 If it is desired to switch between three or more tube voltages, it is necessary to add one tube or switch the tube voltage at a higher speed. On the other hand, if the S / N ratio is to be maintained, the X-ray dose increases, which is not preferable in terms of X-ray exposure. Of course, in the case of such a method, even if it can be realized to some extent in the case of a CT scanner, At present, material identification is fundamentally impossible because the thickness of the X-ray transmission path of the material is unknown.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、ＣＴスキャナはもちろんのこと、トモシンセシス法を採用する断層装置や、Ｘ線スキャナシステムから得られる画像を使って、精度良く且つ簡便に対象物に含まれる物質の種類を同定（又は識別、特定）可能な物質同定装置又は物質同定方法を提供することを、その目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is possible to accurately and easily target an object using not only a CT scanner but also a tomography apparatus employing a tomosynthesis method or an image obtained from an X-ray scanner system. It is an object of the present invention to provide a substance identification apparatus or substance identification method that can identify (or identify or identify) the type of substance contained.
最初に、本発明に係る物質同定の趣旨、及び、本発明者等が目指している物質同定の位置づけを説明する。 First, the purpose of substance identification according to the present invention and the positioning of substance identification aimed by the present inventors will be described.
本発明において「物質を同定（識別、特定）する」とは、対象とする物質の種類を同定することを意味し、その対象となる物質の厚さ（相対的、絶対的な厚さ）を知ることも含まれる概念である。この物質の同定には、Ｘ線を粒子、すなわち光子として捉え、そのＸ線光子をそのエネルギ領域の毎に計数した計数値に基づくＸ線透過情報と、Ｘ線粒子が呈するビームハードニングと呼ばれる線質硬化の情報とを用いる。ビームハードニングとは、Ｘ線の高エネルギ成分の方がその低エネルギ成分の方より相対的に大きくなり、線質が固くなる現象を言うが、この線質硬化の現象は、通常、物質の厚さが大きいほど、また物質の密度が高いほど強く（大きく）なる。 In the present invention, “identifying (identifying and identifying) a substance” means identifying the type of the target substance, and the thickness (relative and absolute thickness) of the target substance is determined. It is a concept that includes knowing. This material identification is called X-ray transmission information based on a count value obtained by capturing X-rays as particles, that is, photons, and counting the X-ray photons for each energy region, and beam hardening exhibited by the X-ray particles. And information on curing of wire quality. Beam hardening is a phenomenon in which the high energy component of X-rays becomes relatively larger than the low energy component, and the quality of the wire becomes harder. The greater the thickness and the higher the material density, the stronger (larger).
また、Ｘ線吸収データを用いて観察部位の物質の種類や状態を様々な手法で同定可能である。その一つの手法に係る物質同定の前提条件は、対象における物質同定のスポットが実質的に同定したい物質のみから構成され且つその厚みが位置に応じて変化していること、又は、そのような同定したい物質と少なくとも厚さのほぼ均一な物質あるいは均一と見なせる物質が互いに重畳されていること、である。この場合、２種類以上の物質が互いに重畳して成る物質であって、それぞれの物質が位置毎に異なる厚さを呈する物質は対象ではない。この前提条件を元に物質同定を行う場合には、撮像時に、後述するコンパートメントモデルという概念を念頭に置くことが便利である。 In addition, the type and state of the substance at the observation site can be identified by various methods using the X-ray absorption data. The prerequisite for substance identification according to the one method is that the spot of substance identification in the target is substantially composed only of the substance to be identified and its thickness varies depending on the position, or such identification. The desired material and at least a substantially uniform material or a material that can be regarded as uniform are superimposed on each other. In this case, a substance in which two or more kinds of substances are overlapped with each other and each substance has a different thickness at each position is not a target. When material identification is performed based on this precondition, it is convenient to keep in mind the concept of a compartment model described later during imaging.
なお、均一と見なせる物質の事例として、Ｘ線パノラマ撮像装置により再構成される画像には、トモシンセシス法の原理上、歯列に沿った目的の断面の画像の中に各種のぼけや障害陰影も写り込むのような事例で、これらの障害陰影を含む背景物質は、トモシンセシス法による再構成の都合上、局所領域では厚さのほぼ均一な物質と看做すことできる場合が多い。 As an example of a substance that can be regarded as uniform, an image reconstructed by an X-ray panoramic imaging device includes various blurs and obstruction shadows in the image of the target cross section along the dentition due to the principle of tomosynthesis. In cases such as reflection, the background material including these obstacle shadows can often be regarded as a material having a substantially uniform thickness in the local region for the convenience of reconstruction by the tomosynthesis method.
なお、本発明において実施可能な物質同定は必ずしも上述した１つの前提条件に拘束される訳ではなく、後述する１次元、２次元、３次元といった散布図を用いるものであればよい。例えば歯周病の検出などでは前述した前提条件は不要である。上述した前提条件がなくても、散布図化することで、半定量的な物質同定として、応用できる事例は多くある。後述する実施形態においてはその幾つかを例示する。 It should be noted that substance identification that can be performed in the present invention is not necessarily limited to the above-mentioned one precondition, and any scatter diagram such as one-dimensional, two-dimensional, and three-dimensional, which will be described later, may be used. For example, in the detection of periodontal disease, the above-mentioned preconditions are not necessary. There are many cases that can be applied as semi-quantitative substance identification by making a scatter diagram without the above-mentioned preconditions. Some of them will be exemplified in the embodiments described later.
また、物質同定にトモシンセシス法を用いる場合において、距離計測を三次元的に把握することを事前に行うような手法が提案されている（ＰＣＴ/ＪＰ２０１１/６０７３１：放射線撮像装置及び同装置に用いるファントム）。これを用い予め定められた複数の仮想断層面を想定し、各キャリブレーションと計算で求められた想定面の吸収体とそれ以外の仮想断層面の吸収体の影響度を理論的あるいはキャリブレーションで割り当てることで、各仮想断層面の吸収値を計算で解くことも可能である。このような場合、ＣＴスキャナで得られるような３次元空間上の断層面での吸収値を近似的に求めるようなことも出来る。この場合には、トモシンセシス法でありながら、より正確な物質同定を行える可能性がある。この点は今後の開発に期待するものである。それは、精度の如何にもよるが、後述するコンパートメントモデルで表す条件すら不要にし、応用分野は格段に拡大するものと期待される。 Further, in the case of using the tomosynthesis method for substance identification, a method has been proposed in which distance measurement is grasped three-dimensionally in advance (PCT / JP2011 / 60731: radiation imaging apparatus and phantom used in the apparatus) ). Assuming a plurality of predetermined virtual fault planes using this, the influence of the absorber of the hypothetical plane obtained by each calibration and calculation and the absorber of other virtual fault planes can be theoretically or calibrated. By assigning it, it is also possible to solve the absorption value of each virtual fault plane by calculation. In such a case, the absorption value on the tomographic plane in the three-dimensional space as obtained with a CT scanner can be approximately obtained. In this case, there is a possibility that more accurate substance identification can be performed while using the tomosynthesis method. This point is expected for future development. Although it depends on the accuracy, even the conditions expressed by the compartment model, which will be described later, are unnecessary, and the application field is expected to expand dramatically.
勿論、本発明に係る物質同定装置及び物質同定方法をＣＴスキャナに適用する場合、それぞれの物質の厚みが正確に分かるので、コンパートメントモデルで表される条件すら不要であると同時に精度の高い同定が可能になる。 Of course, when the substance identification apparatus and the substance identification method according to the present invention are applied to a CT scanner, the thickness of each substance can be accurately determined, so that even the conditions represented by the compartment model are not necessary and at the same time identification with high accuracy is possible. It becomes possible.
このような状況にあって、本発明の具体的な構成は以下のようである。 Under such circumstances, the specific configuration of the present invention is as follows.
前述した目的を達成するために、本発明は、その１つの態様として、１次元又は２次元の配列の複数の画素を形成し且つ当該画素のそれぞれにＸ線源から入射したＸ線を光子と見做して検出し当該光子のエネルギに応じた電気量のパルス信号を出力する複数の検出素子を有する光子計数型の検出器と、前記複数の検出素子の出力側に配列され且つ当該複数の検出素子それぞれからの前記パルス信号の計数値を２つ以上のエネルギ領域の夫々について収集する複数のデータ収集回路と、前記Ｘ線により被検体を撮像して前記パルス信号の前記計数値に基づいて前記Ｘ線の吸収情報からなる被検体画像を作成する被検体画像作成手段と、を備えた撮像システムにより作成された前記被検体画像を用いる装置が提供される。この装置は、前記検出器及び前記複数のデータ収集回路を介して、厚さ及び密度の均一な物質を撮像して前記パルス信号の前記計数値に基づいた参照画像を作成する参照画像作成手段と、前記参照画像の画素値で前記被検体画像の画素値を画素毎に除算して当該被検体画像の画素値を規格化する規格化手段と、この規格化手段により規格化された画素値から、前記吸収情報を与えた軸と、前記Ｘ線のビームハードニング情報を与えた１つ以上の軸からなる散布図を作成する散布図作成手段と、この散布図作成手段により作成された前記散布図から、前記被検体の撮像された部分に在る物質の種類を同定するための同定情報を取得する同定情報取得手段と、を備えたことを特徴とする。 In order to achieve the above-described object, according to one aspect of the present invention, a plurality of pixels in a one-dimensional or two-dimensional array are formed, and X-rays incident on each of the pixels from an X-ray source are photons. A photon counting detector having a plurality of detection elements that detect and detect and output a pulse signal having an electric quantity corresponding to the energy of the photons, and arranged on the output side of the plurality of detection elements, and the plurality of the detection elements A plurality of data acquisition circuits that collect the count value of the pulse signal from each of the detection elements for each of two or more energy regions, and the subject is imaged by the X-ray and based on the count value of the pulse signal There is provided an apparatus using the subject image created by an imaging system comprising subject image creation means for creating a subject image comprising the X-ray absorption information. The apparatus includes a reference image creating unit configured to image a substance having a uniform thickness and density through the detector and the plurality of data collection circuits to create a reference image based on the count value of the pulse signal. A normalization unit that normalizes the pixel value of the subject image by dividing the pixel value of the subject image by the pixel value of the reference image for each pixel, and a pixel value normalized by the normalization unit A scatter diagram creating means for creating a scatter diagram comprising an axis to which the absorption information is given and one or more axes to which the X-ray beam hardening information is given, and the scatter created by the scatter diagram creation means From the figure, there is provided identification information acquisition means for acquiring identification information for identifying the type of substance present in the imaged portion of the subject.
本発明によれば、Ｘ線のエネルギを複数のエネルギ領域に弁別して光子計数した計数値及びその計数値で再構成した被検体画像を用いて、被検体の中の注目部位に在る物質が同定される。この装置では、厚さ及び密度の均一な物質を撮像した計数値に基づく参照画像の画素値で被検体画像の画素値が規格化され、この規格化された画素値を持つ画像とエネルギ領域毎の光子計数値とから２次元散布図が作成される。散布図は、一方の軸に画素毎のＸ線吸収情報を持ち、他方の軸にビームハードニング情報を持つ。何れの情報も、厚さ及び密度の均一な物質からのデータ収集及び被検体の対象部位からのデータ収集を１回ずつ行って、その後処理を行えばよい。これにより、本発明者等が見出した、吸収情報とビームハードニング情報との組み合わせが成す特徴を利用した物質同定が可能になる。これにより、従来の様々な物質同定機能を有する装置に比べて、精度良く簡便に、注目部位に在る物質の種類を同定（識別、判別）できる。 According to the present invention, using a count value obtained by photon counting by discriminating X-ray energy into a plurality of energy regions, and a subject image reconstructed with the count value, a substance present at a target site in the subject is detected. Identified. In this apparatus, the pixel value of the subject image is standardized by the pixel value of the reference image based on the count value obtained by imaging the substance having a uniform thickness and density, and the image having the normalized pixel value and each energy region are normalized. A two-dimensional scatter diagram is created from the photon count values. The scatter diagram has X-ray absorption information for each pixel on one axis and beam hardening information on the other axis. Any information may be processed after data collection from a substance having a uniform thickness and density and data collection from a target region of the subject are performed once. This makes it possible to identify a substance by using the feature of the combination of absorption information and beam hardening information found by the present inventors. Thereby, compared with the conventional apparatus which has various substance identification functions, the kind of substance in an attention site | part can be identified (identification, discrimination | determination) accurately and simply.
添付図面において、
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
（第１の実施形態）
図１〜図２１を参照して、本発明の第１の実施形態に係る物質同定装置及び物質同定方法を説明する。
(First embodiment)
With reference to FIGS. 1-21, the substance identification apparatus and the substance identification method which concern on the 1st Embodiment of this invention are demonstrated.
本実施形態では、物質同定装置及び物質同定方法は一つ以上のエネルギ領域に分割したＸ線光子数を出力できる光子計数型（フォトンカウンティング）のＸ線検出器を搭載した、トモシンセシス法の下に画像再構成するＸ線パノラマ撮像装置（以下、パノラマ撮像装置と呼ぶ）として実施されている。しかしながら、本発明に係る物質同定装置及び物質同定方法は、パノラマ撮像装置で実施する形態に限られるものではない。光子計数型のＸ線検出器を用いて被検体のＸ線透過データを２次元的に収集できる装置であれば、その収集データを本発明に基づいて処理するスタンドアロン方式のコンピュータであってもよい。勿論、このコンピュータは、そのデータ収集と並行して稼動させてもよいし、ポストプロセッサとして稼動させてもよい。つまり、収集後に記憶装置に一旦格納させたデータを後から呼び出して処理するプロセッサであってもよい。 In this embodiment, the substance identification apparatus and the substance identification method are based on the tomosynthesis method equipped with a photon counting type (photon counting) X-ray detector capable of outputting the number of X-ray photons divided into one or more energy regions. It is implemented as an X-ray panoramic imaging device (hereinafter referred to as a panoramic imaging device) for image reconstruction. However, the substance identification device and the substance identification method according to the present invention are not limited to the embodiment implemented by the panoramic imaging apparatus. A stand-alone computer that processes the collected data according to the present invention may be used as long as it is a device that can two-dimensionally collect X-ray transmission data of a subject using a photon counting X-ray detector. . Of course, this computer may be operated in parallel with the data collection, or may be operated as a post processor. That is, it may be a processor that recalls and processes data once stored in the storage device after collection.
また、本実施形態に係るパノラマ撮像装置は歯科用の医療装置であり、その撮像対象は被検体の顎部である。このため、この顎部を形成している種々の物質の種類を同定（又は識別、特定）することが、本発明に係る物質同定に対応している。 Moreover, the panoramic imaging device according to the present embodiment is a dental medical device, and the imaging target is the jaw of the subject. For this reason, identifying (or identifying or specifying) the types of various substances forming the jaw corresponds to the substance identification according to the present invention.
本発明者等は、物質のＸ線吸収とビームハードニングとの関係に着目し、これをトモシンセシス法により再構成された画像に適用し、歯列のみならず頸椎などの顎部の画像において、その画像中の所望の位置に在る物質の種類、厚みを同定することを試みた。そのような物質の同定には、時系列的に変化する過程の物質の種類の同定も含まれる。発明者等の研究によれば、エネルギ範囲毎計測したＸ線光子数に基づく画像から得たＸ線吸収とビームハードニングとの関係から、上記前提条件に合致する限り、物質の少なくとも種類や特性を特定できることが判明した。これをパノラマ撮像装置として実施した実施形態を以下に詳細に説明する。 The inventors focused on the relationship between X-ray absorption of materials and beam hardening, and applied this to images reconstructed by the tomosynthesis method. In images of jaws such as cervical vertebrae as well as dentitions, An attempt was made to identify the type and thickness of the substance at the desired position in the image. The identification of such a substance includes the identification of the type of the substance that changes in time series. According to the inventors' research, from the relationship between X-ray absorption obtained from an image based on the number of X-ray photons measured for each energy range and beam hardening, as long as the above preconditions are met, at least the type and characteristics of the substance It was found that can be identified. An embodiment in which this is implemented as a panoramic imaging apparatus will be described in detail below.
図１に、パノラマ撮像装置１の概要を示す。このパノラマ撮像装置１は、被検体Ｐからデータを収集するガントリ（データ収集装置）２と、収集したデータを処理して画像などを作成するとともにガントリ２の動作を制御するコンソール３とを備える。 FIG. 1 shows an outline of the panoramic imaging device 1. The panorama imaging apparatus 1 includes a gantry (data collection apparatus) 2 that collects data from a subject P, and a console 3 that processes the collected data to create an image and the like and controls the operation of the gantry 2.
ガントリ２は、支柱１１を備える。この支柱が伸びる長手方向を縦方向（又は上下方向：Ｚ軸方向）と呼び、この縦方向に直交する方向を横方向（ＸＹ面に沿った方向）と呼ぶ。支柱１１には、略コ字状を成す上下動アームユニット１２が縦方向に移動可能に備えられる。上下動アームユニット１２は、支柱１１に沿って移動可能な縦アーム１２Ａと、この縦アーム１２Ａの上下端のそれぞれから横方向に延びる上側横アーム１２Ｂ及び下側横アーム１２Ｃを備える。上側横アーム１２Ｂの所定位置には、支柱１１に直交する横方向の平面内で回動可能な状態で、回動アームユニット１３が取り付けられている。下側横アーム１２Ｃの先端部は被験者Ｐの顎を載せるチンレスト１４として構成されている。このため、撮像時には、被験者Ｐが図中の仮想線のように顎を載せて撮像に臨む。上下動アームユニット１２の縦方向の位置は、図示しない駆動機構により、被験者Ｐの背丈などに応じて調整される。 The gantry 2 includes a support 11. The longitudinal direction in which the column extends is called a vertical direction (or vertical direction: Z-axis direction), and a direction orthogonal to the vertical direction is called a horizontal direction (direction along the XY plane). The support 11 is provided with a vertically moving arm unit 12 having a substantially U-shape so as to be movable in the vertical direction. The vertically moving arm unit 12 includes a vertical arm 12A that can move along the column 11, and an upper horizontal arm 12B and a lower horizontal arm 12C that extend laterally from the upper and lower ends of the vertical arm 12A. A pivot arm unit 13 is attached to a predetermined position of the upper lateral arm 12B so as to be pivotable within a lateral plane orthogonal to the column 11. The tip of the lower lateral arm 12C is configured as a chin rest 14 on which the subject P's chin is placed. For this reason, at the time of imaging, the subject P faces the imaging with his chin placed like a virtual line in the figure. The vertical position of the vertically moving arm unit 12 is adjusted according to the height of the subject P by a drive mechanism (not shown).
回動アームユニット１３は、下向きで略コ字状を成す横アーム１３Ａと、この横アーム１３Ａの両端のそれぞれから下向きに伸びる線源側縦アーム１３Ｂ及び検出側縦アーム１３Ｃとを備える。横アーム１３Ａが回転軸１３Ｄにより垂下され、図示しない電動モータなどの駆動機構により回転軸１３Ｄを中心に回動（回転）する。線源側アーム１３Ｂの下端部にはＸ線管２１が設置され、このＸ線管２１から例えばパルスＸ線として曝射されたＸ線は、同下端部に設けられたコリメータ（図示せず）でコリメートされた後、被験者Ｐの顎部を透過して検出側縦アーム１３Ｃに伝播する（仮想線を参照）。検出側縦アーム１３Ｃの下端部には、Ｘ線入射窓Ｗ（例えば、横５．０ｍｍ×縦１４５ｍｍ）を有したＸ線検出器２２（以下、検出器と呼ぶ）が設置される。なお、検出器２２の検出面のサイズは、例えば横６．４ｍｍ×縦１５０ｍｍ）である。 The rotating arm unit 13 includes a horizontal arm 13A that is downward and substantially U-shaped, and a source-side vertical arm 13B and a detection-side vertical arm 13C that extend downward from both ends of the horizontal arm 13A. The horizontal arm 13A is suspended by the rotation shaft 13D, and is rotated (rotated) about the rotation shaft 13D by a drive mechanism such as an electric motor (not shown). An X-ray tube 21 is installed at the lower end of the radiation source side arm 13B, and X-rays exposed as, for example, pulse X-rays from the X-ray tube 21 are collimators (not shown) provided at the lower end. After being collimated, the light passes through the jaw of the subject P and propagates to the detection-side vertical arm 13C (see the phantom line). An X-ray detector 22 (hereinafter referred to as a detector) having an X-ray incident window W (for example, 5.0 mm wide × 145 mm long) is installed at the lower end of the detection-side vertical arm 13C. The size of the detection surface of the detector 22 is, for example, horizontal 6.4 mm × vertical 150 mm.
この検出器２２は、図２に示すように、Ｘ線撮像素子を２次元に配列した複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｎを有し、この複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｎの全体で検出部分が構成される。複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｍは互いに独立したブロックとして作成され、それらを基板（図示せず）上に所定形状（例えば矩形状）に実装して検出器２２の全体が作成される。個々の検出モジュールＢ１（〜Ｂｍ）はＸ線を直接、電気パルス信号に変換する半導体材料で作成される。このため、検出器２２は、半導体による直接変換方式の光子計数型Ｘ線検出器である。 As shown in FIG. 2, the detector 22 has a plurality of detection modules B1 to Bn in which X-ray imaging elements are two-dimensionally arranged, and a detection portion is configured by the plurality of detection modules B1 to Bn as a whole. The The plurality of detection modules B1 to Bm are created as blocks independent of each other, and are mounted in a predetermined shape (for example, rectangular shape) on a substrate (not shown), so that the entire detector 22 is created. Each detection module B1 (~ Bm) is made of a semiconductor material that converts X-rays directly into electrical pulse signals. For this reason, the detector 22 is a photon counting X-ray detector of a direct conversion method using a semiconductor.
この検出器２２は、上述したように、複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｍの集合体として形成され、その全体として、２次元に配列された収集画素Ｓｎ（ｎ＝１〜Ｎ：画素数Ｎは例えば５０ｘ１４５０画素）を有する（図２参照）。各収集画素Ｓｎのサイズは、例えば２００μｍ×２００μｍである。 As described above, the detector 22 is formed as an assembly of a plurality of detection modules B1 to Bm, and as a whole, the collected pixels Sn (n = 1 to N: the number of pixels N is two-dimensionally arranged) 50 × 1450 pixels) (see FIG. 2). The size of each collection pixel Sn is, for example, 200 μm × 200 μm.
このため、検出器２２は、入射Ｘ線に応じた光子（フォトン）を、検出器２２の検出面を構成する画素（収集画素）Ｓｎ（ｎ＝１〜Ｎ）毎に計数して、その計数値を反映させた電気量のデータを例えば３００ｆｐｓの高いフレームレートで出力する。このデータはフレームデータとも呼ばれる。 For this reason, the detector 22 counts photons (photons) corresponding to the incident X-rays for each pixel (collection pixel) Sn (n = 1 to N) constituting the detection surface of the detector 22 and calculates the total. Data on the amount of electricity reflecting the numerical value is output at a high frame rate of, for example, 300 fps. This data is also called frame data.
この複数の収集画素Ｓｎそれぞれは、テルル化カドミウム半導体（ＣｄＴｅ半導体）、カドミュームジンクテルライド半導体（ＣｄＺｎＴｅ半導体）、シリコン半導体（Ｓｉ半導体）、臭化タリューム、ヨウ化水銀を含む、直接変換型の半導体を用いた半導体セル（センサ）Ｃにより構成される。これに代えて、ＣｓＩなどのシンチレータ素材に光電変換器を組み合わせたセル（センサ）Ｃで構成してもよい。 Each of the plurality of collecting pixels Sn is a direct conversion type including cadmium telluride semiconductor (CdTe semiconductor), cadmium zinc telluride semiconductor (CdZnTe semiconductor), silicon semiconductor (Si semiconductor), thallium bromide, and mercury iodide. A semiconductor cell (sensor) C using a semiconductor is used. Alternatively, a cell (sensor) C in which a scintillator material such as CsI is combined with a photoelectric converter may be used.
この半導体セルＣは、それぞれ、入射するＸ線を検出して、そのエネルギ値に応じたパルス電気信号を出力する。つまり、検出器２２は、半導体セルＣの複数が２次元に配列されたセル群を備え、その半導体セルＣのそれぞれ、すなわち、２次元配列の複数の収集画素Ｓｎそれぞれの出力側にデータ収集回路５１ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）が備えられている。ここで、収集画素Ｓｎのそれぞれ、すなわち半導体セルＣのそれぞれから各データ収集回路５１１（〜５１Ｎ）に至る経路を必要に応じて、収集チャンネルＣＮｎ（ｎ＝１〜Ｎ）と呼ぶ。 Each of the semiconductor cells C detects incident X-rays and outputs a pulse electric signal corresponding to the energy value. That is, the detector 22 includes a cell group in which a plurality of semiconductor cells C are two-dimensionally arranged, and a data collection circuit is provided on the output side of each of the semiconductor cells C, that is, the plurality of collection pixels Sn in the two-dimensional arrangement. 51n (n = 1 to N) are provided. Here, each of the collected pixels Sn, i.e. optionally the path to the data acquisition circuit 51 1 from each (to 51 N) of the semiconductor cell C, referred to as acquisition channels CNn (n = 1~N).
なお、この半導体セルＳの群の構造は、特開２０００−６９３６９号公報、特開２００４−３２５１８３号公報、特開２００６−１０１９２６号公報によっても知られている。 The structure of this group of semiconductor cells S is also known from Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 2000-69369, 2004-325183, and 2006-101926.
ところで、前述した各収集画素Ｓｎのサイズ（２００μｍ×２００μｍ）は、Ｘ線を光子（粒子）として検出することが可能な十分小さい値になっている。本実施形態において、Ｘ線をその粒子として検出可能なサイズとは、「放射線（例えばＸ線）粒子が同一位置又はその近傍に複数個連続して入射したときの各入射に応答した電気パルス信号間の重畳現象（パイルアップとも呼ばれる）の発生を実質的に無視可能な又はその量が予測可能なサイズ」であると定義される。この重畳現象が発生すると、Ｘ線粒子の「入射数対実際の計測数」の特性にＸ線粒子の数え落とし（パイルアップカウントロスとも呼ばれる）が発生する。このため、Ｘ線検出器１２に形成する収集画素Ｓｎのサイズは、この数え落としが発生しない又は実質的に発生しないとみなせる大きさに、又は、数え落し量が推定できる程度に設定されている。 By the way, the size (200 μm × 200 μm) of each of the collection pixels Sn described above is a sufficiently small value that can detect X-rays as photons (particles). In the present embodiment, the size capable of detecting X-rays as the particles means “an electric pulse signal in response to each incident when a plurality of radiation (for example, X-ray) particles are successively incident at or near the same position. The occurrence of a superposition phenomenon (also called pile-up) is defined as “a size that can be substantially ignored or whose amount is predictable”. When this superposition phenomenon occurs, X-ray particle count-down (also called pile-up count loss) occurs in the characteristic of “number of incidents versus actual number of measurements” of X-ray particles. For this reason, the size of the collection pixel Sn formed in the X-ray detector 12 is set to such a size that the counting-off can be regarded as not occurring or substantially not occurring, or to the extent that the counting-down amount can be estimated. .
続いて、図３を用いて、検出器２２に電気的に繋がる回路を説明する。複数のデータ収集回路５１ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）のそれぞれは、各半導体セルＣから出力されたアナログ量の電気信号を受けるチャージアンプ５２を有し、このチャージアンプ５２の後段に、波形整形回路５３、多段の比較器５４１〜５４ｉ（ここではｉ＝４）、エネルギ領域振分け回路５５、多段のカウンタ５６１〜５６ｉ（ここではｉ＝４）、多段のＤ／Ａ変換器５７１〜５７ｉ（ここではｉ＝４）、ラッチ回路５８、及びシリアル変換器５９を備える。 Next, a circuit electrically connected to the detector 22 will be described with reference to FIG. Each of the plurality of data collection circuits 51n (n = 1 to N) includes a charge amplifier 52 that receives an electrical signal of an analog amount output from each semiconductor cell C, and a waveform shaping circuit is provided at the subsequent stage of the charge amplifier 52. 53, multi-stage comparators 54 1 to 54 i (here i = 4), energy region distribution circuit 55, multi-stage counters 56 1 to 56 i (here i = 4), multi-stage D / A converter 57 1 to 57 i (where i = 4), comprises a latch circuit 58 and the serial converter 59,.
各チャージアンプ５２は、各半導体セルＳの各集電電極に接続され、Ｘ線粒子の入射に応答して集電される電荷をチャージアップして電気量のパルス信号として出力する。このチャージアンプ５２の出力端は、ゲイン及びオフセットが調整可能な波形整形回路５３に接続されており、検知したパルス信号の波形を、予め調整されているゲイン及びオフセットで処理して波形整形する。この波形整形回路５３のゲイン及びオフセットは、半導体セルＣから成る収集画素Ｓｎ毎の電荷チャージ特性に対する不均一性と各回路特性のバラツキを考慮して、キャリブレーションされる。これにより、不均一性を排除した波形整形信号の出力とそれに対する相対的な閾値の設定精度とを上げることができる。この結果、各収集画素Ｓｎに対応した、即ち、各収集チャンネルＣＮｎの波形整形回路５３から出力された波形整形済みのパルス信号は実質的に入射するＸ線粒子のエネルギ値を反映した特性を有する。したがって、収集チャンネルＣＮｎ間のばらつきは大幅に改善される。 Each charge amplifier 52 is connected to each current collecting electrode of each semiconductor cell S, charges up the current collected in response to the incidence of X-ray particles, and outputs it as a pulse signal of electric quantity. The output terminal of the charge amplifier 52 is connected to a waveform shaping circuit 53 whose gain and offset can be adjusted. The waveform of the detected pulse signal is processed with the previously adjusted gain and offset to shape the waveform. The gain and offset of the waveform shaping circuit 53 are calibrated in consideration of non-uniformity with respect to the charge-charge characteristic for each collection pixel Sn made of the semiconductor cell C and variations in each circuit characteristic. As a result, it is possible to increase the output of the waveform shaping signal from which non-uniformity has been eliminated, and the relative threshold setting accuracy. As a result, the waveform shaped pulse signal corresponding to each collection pixel Sn, that is, output from the waveform shaping circuit 53 of each collection channel CNn has a characteristic that substantially reflects the energy value of the incident X-ray particles. . Therefore, the variation between the collection channels CNn is greatly improved.
この波形整形回路５３の出力端は、複数の比較器５４１〜５４４の比較入力端にそれぞれ接続されている。この複数の比較器５４１〜５４４それぞれの基準入力端には、図４に示す如くそれぞれ値が異なるアナログ量の閾値ｔｈｉ（ここではｉ＝１〜４）が印加されている。これにより、１つのパルス信号を異なるアナログ量閾値ｔｈ１〜ｔｈ４に各別に比較することができる。この比較の理由は、入射したＸ線粒子のエネルギ値が、事前に複数に分けて設定したエネルギ領域のうちのどの領域に入るのか（弁別）について調べるためである。パルス信号の波高値（つまり、入射するＸ線粒子のエネルギ値を表す）がアナログ量閾値ｔｈ１〜ｔｈ４のどの値を超えているかについて判断される。これにより、弁別されるエネルギ領域が異なる。なお、最も低いアナログ量閾値ｔｈ１は、通常、外乱や、半導体セルＳ、チャージアンプ４２などの回路に起因するノイズ、或いは、画像化に必要のない低エネルギの放射線を検出しないようにするための閾値として設定される。また、閾値の数、すなわち比較器の数は、必ずしも４個に限定されず、上記アナログ量閾値ｔｈ１の分を含めて１個であってもよいし、２個以上の何個であってもよい。 The output terminal of the waveform shaping circuit 53 is connected to the comparison input terminals of the plurality of comparators 54 1 to 54 4 . Analog reference thresholds th i (here, i = 1 to 4) having different values are applied to the reference input terminals of the plurality of comparators 54 1 to 54 4 as shown in FIG. Thereby, one pulse signal can be compared with different analog amount thresholds th 1 to th 4 separately. The reason for this comparison is to examine which region (discrimination) the energy value of the incident X-ray particle enters among the energy regions set in advance divided into a plurality. It is determined which value of the analog signal threshold th 1 to th 4 exceeds the peak value of the pulse signal (that is, the energy value of the incident X-ray particle). Thereby, the energy area | region discriminated differs. Note that the lowest analog amount threshold th 1 is normally set so as not to detect disturbances, noise caused by circuits such as the semiconductor cell S and the charge amplifier 42, or low-energy radiation that is not necessary for imaging. Is set as the threshold value. The number of thresholds, that is, the number of comparators is not necessarily limited to four, and may be one including the analog amount threshold th 1 or any number of two or more. Also good.
上述したアナログ量閾値ｔｈ１〜ｔｈ３は、具体的には、コンソール３のキャリブレーション演算器３８からインターフェース３２を介してデジタル値で収集画素Ｓｎ毎、即ち収集チャンネル毎に与えられる。このため、比較器５４１〜５３それぞれの基準入力端は４つのＤ／Ａ変換器５７１〜５７３の出力端にそれぞれ接続されている。このＤ／Ａ変換器５７１〜５７３はラッチ回路５８を介して閾値受信端Ｔ１（〜ＴＮ）に接続され、この閾値受信端Ｔ１（〜ＴＮ）がコンソール３のインターフェース３２に接続されている。 Specifically, the analog amount threshold values th 1 to th 3 described above are given as digital values from the calibration calculator 38 of the console 3 via the interface 32 for each collection pixel Sn, that is, for each collection channel. Therefore, comparator 54 1-5 3 respective reference inputs are connected to the four D / A converters 57 1 to 57 3 output end. The D / A converter 57 1-57 3 is connected to the threshold receiving end T 1 via the latch circuit 58 (~T N), the threshold receiving end T 1 (~T N) is the interface 32 of the console 3 It is connected.
ラッチ回路５８は、撮像時に、閾値付与器４０からインターフェース３１及び閾値受信端Ｔ１（〜ＴＮ）を介して与えられたデジタル量の閾値ｔｈ１´〜ｔｈ３´をラッチし、対応するＤ／Ａ変換器Ｄ／Ａ変換器５７１〜５７３にそれぞれ出力される。このため、Ｄ／Ａ変換器５７１〜５７３は指令されたアナログ量の閾値ｔｈ１〜ｔｈ３を電圧量として比較器５４１〜５４３それぞれに与えることができる。各収集チャンネルＣＮｎは、Ｄ／Ａ変換器５７ｉ（ｉ＝１〜３）から比較器５４ｉ（ｉ＝１〜３）を介してカウンタ５５ｉ（ｉ＝１〜３）に至る１つ又は複数の回路系につながっている。この回路系を「弁別回路」ＤＳｉ（ｉ＝１〜３）と呼ぶ。 The latch circuit 58 latches the thresholds th 1 ′ to th 3 ′ of digital quantities given from the threshold applier 40 via the interface 31 and the threshold receiving end T 1 (˜T N ) at the time of imaging, and the corresponding D / are output to the a converter D / a converter 57 1-57 3. Therefore, the D / A converters 57 1 to 57 3 can supply the commanded analog amount thresholds th 1 to th 3 as voltage amounts to the comparators 54 1 to 54 3, respectively. Each acquisition channel CNn includes one or more circuits from the D / A converter 57i (i = 1 to 3) to the counter 55i (i = 1 to 3) via the comparator 54i (i = 1 to 3). It is connected to the system. This circuit system is called “discrimination circuit” DS i (i = 1 to 3).
図５に、このアナログ量閾値ｔｈｉ（ｉ＝１〜３）に相当するエネルギ閾値ＴＨｉ（ｉ＝１〜４）の設定例を示す。このエネルギ閾値ＴＨｉ（ｉ＝１〜３）は勿論、離散的に設定されるとともに、ユーザが任意に設定可能な弁別値である。 FIG. 5 shows a setting example of the energy threshold TH i (i = 1 to 4) corresponding to the analog amount threshold th i (i = 1 to 3). This energy threshold TH i (i = 1 to 3) is, of course, a discriminating value that can be set discretely and arbitrarily set by the user.
アナログ量閾値ｔｈｉは、各弁別回路ＤＳｉにおいて比較器５４ｉに与えるアナログ電圧であり、エネルギ閾値ＴＨｉはエネルギスペクトラムのＸ線エネルギ（keV）を弁別するアナログ値である。図５に示す波形は、通常に使用されているＸ線管球から曝射されるＸ線のエネルギの連続スペクトルを示す。なお、縦軸の計数値（カウント）は横軸のエネルギ値に相当するフォトンの発生頻度に比例する量であり、横軸のエネルギ値はＸ線管２１の管電圧に依存する量である。このスペクトルに対して、第１のアナログ量閾値ｔｈ１を、Ｘ線粒子数を計数不要領域（計測に意味のあるＸ線情報がなく、かつ回路ノイズが混在する領域）、と低目のエネルギ領域１と弁別可能なエネルギ閾値ＴＨ１に対応して設定する。また、第２及び第３のアナログ量閾値ｔｈ２、ｔｈ３を、第１のエネルギ閾値ＴＨ１より高い値となる、第２、第３のエネルギ閾値ＴＨ２，ＴＨ３を順に供するように設定している。これにより、エネルギのスペクトル波形の特性や設計値に基づいた適宜な弁別点が規定され、エネルギ領域ＥＲ１〜ＥＲ３が設定される。 The analog amount threshold th i is an analog voltage applied to the comparator 54 i in each discrimination circuit DS i , and the energy threshold TH i is an analog value for discriminating the X-ray energy (keV) of the energy spectrum. The waveform shown in FIG. 5 shows a continuous spectrum of the energy of X-rays emitted from a commonly used X-ray tube. The count value (count) on the vertical axis is an amount proportional to the photon generation frequency corresponding to the energy value on the horizontal axis, and the energy value on the horizontal axis is an amount depending on the tube voltage of the X-ray tube 21. With respect to this spectrum, the first analog amount threshold th 1 is set to an area where counting of the number of X-ray particles is not necessary (area where there is no X-ray information meaningful for measurement and circuit noise is mixed), and lower energy. It is set corresponding to the energy threshold TH1 that can be distinguished from the region 1. Further, the second and third analog amount threshold values th 2 and th 3 are set so as to sequentially provide the second and third energy threshold values TH 2 and TH 3 which are higher than the first energy threshold value TH 1. doing. As a result, appropriate discrimination points based on the characteristics and design values of the spectrum spectrum of energy are defined, and the energy regions ER1 to ER3 are set.
また、これらのエネルギ閾値ＴＨｉは、基準となる一つ以上の被写体を想定し、エネルギ領域毎の所定時間の計数値が概略一定になるように決定される。 These energy thresholds TH i are determined so that one or more subjects as a reference are assumed and the count value for a predetermined time for each energy region is substantially constant.
このため、比較器５４１〜５４３の出力端は、図３に示すように、エネルギ領域振分け回路５５に接続されている。このエネルギ領域振分け回路５５は、複数の比較器５４１〜５４３の出力、すなわち、検出したＸ線粒子のエネルギ値に相当するパルス電圧とアナログ量閾値ｔｈ１（〜ｔｈ３）との比較結果を解読し、そのエネルギ値がどのエネルギ領域ＥＲ１〜ＥＲ３に分類されるかという振分けを行う。例えば、１つの比較器５４１の出力がオン（検出値³閾値）であり、残りの２つの比較器５４２，５４３の出力がオフ（検出値＜閾値）であれば、エネルギ値は低い方のエネルギ領域ＥＲ１に弁別される。また、２つの比較器５４１、５４２の出力がオンであり、残りの１つの比較器５４３の出力がオフであれば、エネルギ値は中程度のエネルギ領域ＥＲ２に弁別される。３つの比較器５４１〜５４３の出力が共にオンであれば、エネルギ値は高い方のエネルギ領域ＥＲ３に弁別される。エネルギ領域振分け回路５５は、カウンタ５６１〜５６３の何れかに弁別結果に応じたパルス信号を送る。例えば、エネルギ領域ＥＲ１に弁別される事象があれば、１段目のカウンタ５６１にパルス信号を送る。エネルギ領域ＥＲ２に弁別される事象があれば、２段目のカウンタ５６２にパルス信号を送る。エネルギ領域ＥＲ３についても同様である。 Therefore, the output of the comparator 54 1-54 3, as shown in FIG. 3, is connected to the energy region distribution circuit 55. The energy region distribution circuit 55 compares the output of the plurality of comparators 54 1 to 54 3 , that is, the pulse voltage corresponding to the detected energy value of the X-ray particles and the analog amount threshold th 1 (to th 3 ). And the energy range ER 1 to ER 3 is classified. For example, the output of one comparator 54 1-one; a (detected value & SUP3 threshold), if the remaining two comparators 54 2, 54 3 of the output is turned off (detected value <threshold), the energy value Discriminated into the lower energy region ER1. Further, 1 the two comparators 54, 54 second output is on, the output of the remaining one comparator 543 is off, the energy value is discriminated to moderate energy area ER2. If the outputs of the three comparators 54 1 to 54 3 are both on, the energy value is discriminated into the higher energy region ER3. Energy region distribution circuit 55 sends a pulse signal corresponding to the discrimination result to any of the counter 56 1-56 3. For example, if there is an event to be discriminated in the energy region ER1, it sends a pulse signal to the counter 56 1 in the first stage. If there is an event to be discriminated in the energy region ER2, it sends a pulse signal to the second-stage counter 56 2. The same applies to the energy region ER3.
このため、カウンタ５６１〜５６３のそれぞれは、エネルギ領域振分け回路５５からパルス信号が入力される度にカウントアップする。これにより、担当するエネルギ領域に弁別されるエネルギ値のＸ線粒子数を一定時間毎の累積値として計測することができる。なお、カウンタ５６１〜５６３にはコンソール３のコントローラ３３からスタート・ストップ端子Ｔ２を介して起動及び停止の信号が与えられる。一定時間の計測は、カウンタ自身が有するリセット回路を使って外部から管理される。 Therefore, each of the counters 56 1 to 56 3, and counts up every time the pulse signal is input from the energy region distribution circuit 55. Thereby, the X-ray particle number of the energy value discriminated in the energy region in charge can be measured as a cumulative value for every fixed time. Incidentally, the counter 56 1-56 3 start and stop signals is supplied via a start-stop terminal T2 from the controller 33 of the console 3. The measurement for a certain time is managed from the outside using a reset circuit included in the counter itself.
このようにして、リセットされるまでの一定時間の間に、複数のカウンタ５６１〜５６３により、検出器１２に入射したＸ線の粒子数Ｗ（又は、Ｕと表記）が、収集画素Ｓｎ毎に且つエネルギ領域毎に計測される。このＸ線粒子数Ｗの計数値は、カウンタ５６１〜５６３のそれぞれからデジタル量の計数データとして並列に出力された後、シリアル変換器５９によりシリアルフォーマットに変換される。このシリアル変換器５９１は残り全ての収集チャンネルのシリアル変換器５９２〜５９Ｎとシリアルに接続されている。このため、全てのデジタル量の計数データは、最後のチャンネルのシリアル変換器５９Ｎからシリアルに出力され、送信端Ｔ３を介してコンソール３に送られる。コンソール３では、インターフェース３１がそれらの計数データを受信して第１の記憶部３４に格納する。 Thus, during a certain period of time until reset by a plurality of counters 56 1 to 56 3, the detector 12 to the incident X-ray of the number of particles W (or, U hereinafter) is collected pixel Sn It is measured every time and every energy region. The count value of the X-ray particle number W, after being output from the respective counters 56 1 to 56 3 in parallel as a digital value of the count data is converted into serial format by serial converter 59. The serial converter 59 1 is connected to the serial and the remaining serial converter 59 2-59 all acquisition channels N. Therefore, the count data of all digital content is output from the last channel of the serial converter 59 N serially sent to the console 3 via the transmitting end T3. In the console 3, the interface 31 receives the count data and stores it in the first storage unit 34.
そこで、データプロセッサ３５は、入力器３７からの操作者の指令に応じて、第１の記憶部３４に格納されている計数データを読み出し、この計数データを用いて画像、例えば歯列に沿ったある断面のＸ線透過画像（パノラマ画像）を例えばトモシンセシス法の元で再構成する。各収集画素Ｓｎから複数のエネルギ領域ＥＲ１〜ＥＲ３の計数データが得られている。このため、このパノラマ画像の再構成において、データプロセッサ３５は、エネルギ領域毎の計数データに適度な高い重み付けを施し、これを相互に加算する。これにより、収集画素Ｓｎ毎に、収集されたデータが作成される。これにより、全収集画素Ｓｎから収集したＸ線スキャンに伴うデータが揃うので、これらの収集データをトモシンセシス法で処理してパノラマ画像を再構成する。このパノラマ画像は例えば表示器３６で表示される。勿論、重み付けを施さずにパノラマ画像を再構成してもよい。 Therefore, the data processor 35 reads the count data stored in the first storage unit 34 in response to an operator command from the input device 37, and uses the count data to follow an image, for example, a dentition. An X-ray transmission image (panoramic image) of a certain cross section is reconstructed under, for example, the tomosynthesis method. Count data of a plurality of energy regions ER1 to ER3 is obtained from each collected pixel Sn. For this reason, in the reconstruction of the panoramic image, the data processor 35 applies moderately high weighting to the count data for each energy region and adds them to each other. Thereby, the collected data is created for each collected pixel Sn. As a result, data associated with the X-ray scan collected from all the collected pixels Sn is prepared, and these collected data are processed by the tomosynthesis method to reconstruct a panoramic image. This panoramic image is displayed on the display 36, for example. Of course, the panoramic image may be reconstructed without weighting.
なお、本実施例では、上述したＮ個の収集画素Ｓｎに対応した半導体セルＳ及びデータ収集回路５１ｎはＡＳＩＣによりＣＭＯＳで一体に構成されている。勿論、このデータ収集回路５１ｎは、半導体セルＳの群とは互いに別体の回路又はデバイスとして構成してもよい。 In this embodiment, the semiconductor cell S and the data collection circuit 51n corresponding to the N collection pixels Sn described above are integrally formed of CMOS by ASIC. Of course, the data collection circuit 51n may be configured as a circuit or device separate from the group of semiconductor cells S.
コンソール３は、図６に示すように、信号の入出力を担うインターフェース（Ｉ／Ｆ）３１を備え、このインターフェース３１にバス３２を介して通信可能に接続されたコントローラ３３、第１の記憶部３４、データプロセッサ３５、表示器３６、入力器３７、キャリブレーション演算器３８、第２の記憶部３９、ＲＯＭ４０、及び閾値付与器４１を備えている。 As shown in FIG. 6, the console 3 includes an interface (I / F) 31 that performs input and output of signals, a controller 33 that is communicably connected to the interface 31 via a bus 32, and a first storage unit 34, a data processor 35, a display 36, an input device 37, a calibration calculator 38, a second storage unit 39, a ROM 40, and a threshold value assigner 41.
コントローラ３３は、ＲＯＭ４０に予め与えられたプログラムに沿ってガントリ２の駆動を制御する。この制御には、Ｘ線管２１に高電圧を供給する高電圧発生装置４２への指令値の送出、及び、キャリブレーション演算器３８への駆動指令も含まれる。第１の記憶部３４は、ガントリ２からインターフェース３１を介して送られてきた収集データであるフレームデータ、及び、後述する参照画像のデータを保管する。また、この第１の記憶部３４には、後述する物質同定のためのデータベースＤＢも格納されている。 The controller 33 controls driving of the gantry 2 in accordance with a program given in advance to the ROM 40. This control includes sending a command value to the high voltage generator 42 that supplies a high voltage to the X-ray tube 21 and a drive command to the calibration calculator 38. The first storage unit 34 stores frame data, which is collected data sent from the gantry 2 via the interface 31, and reference image data to be described later. The first storage unit 34 also stores a database DB for substance identification described later.
データプロセッサ３５は、コントローラ３３の管理の下に、ＲＯＭ４０に予め与えられたプログラムに基づいて、第１の記憶部３４に保管されたフレームデータを公知のシフト・アンド・アッド（shift and add）と呼ばれる演算法に基づくトモシンセシス法で処理し、被験者Ｐの口腔部の歯列のＸ線透過像（断層像を作成する。表示器３６は、作成される透過像の表示や、ガントリ２の動作状況を示す情報及び入力器３７を介して与えられるオペレータの操作情報の表示を担う。入力器３７は、オペレータが撮像に必要な情報をシステムに与えるために使用される。 Under the control of the controller 33, the data processor 35 converts the frame data stored in the first storage unit 34 into a known shift and add based on a program given in advance to the ROM 40. It is processed by a tomosynthesis method based on a so-called calculation method, and an X-ray transmission image (a tomographic image is created of the dentition of the oral cavity of the subject P. The display 36 displays the generated transmission image and the operation status of the gantry 2. And the operator's operation information given via the input device 37. The input device 37 is used for the operator to give information necessary for imaging to the system.
また、キャリブレーション演算器３８は、コントローラ３３の管理の下に、ＲＯＭ４０に予め内蔵されているプログラムの下で動作し、後述するデータ収集回路で収集画素Ｓｎ毎のエネルギ弁別回路毎に与える、エネルギ弁別のためのデジタル量の閾値をキャリブレーションする。 The calibration calculator 38 operates under the control of the controller 33 under a program previously stored in the ROM 40, and is provided for each energy discriminating circuit for each collected pixel Sn by a data collecting circuit described later. Calibrate the digital quantity threshold for discrimination.
閾値付与器４１は、コントローラ３３の制御の下で、撮像時に第２の記憶部３９に格納されているデジタル量の閾値を収集画素毎に且つ弁別回路毎に呼び出して、その閾値を指令値としてインターフェース３１を介して検出器２２に送信する。この処理を実行するため、閾値付与器４１はＲＯＭ４０に予め格納されたプログラムを実行する。 Under the control of the controller 33, the threshold value assigner 41 calls the digital amount threshold value stored in the second storage unit 39 at the time of imaging for each collection pixel and for each discrimination circuit, and uses the threshold value as a command value. It transmits to the detector 22 via the interface 31. In order to execute this process, the threshold value assigner 41 executes a program stored in the ROM 40 in advance.
コントローラ３３、データプロセッサ３５、キャリブレーション演算器３８、閾値付与器４１は共に、与えられたプログラムで稼動するＣＰＵ（中央処理装置）を備えている。それらのプログラムは、ＲＯＭ４０に事前に格納されている。 The controller 33, the data processor 35, the calibration calculator 38, and the threshold value assigner 41 are all provided with a CPU (central processing unit) that operates according to a given program. Those programs are stored in the ROM 40 in advance.
次に、本実施形態において、例えばコントローラ３３の制御下において、データプロセッサ３５により実行される物質同定の処理を説明する。 Next, in the present embodiment, for example, a substance identification process executed by the data processor 35 under the control of the controller 33 will be described.
データプロセッサ３５は、図７に示す物質同定のための処理を行う。この図７に示す処理は、パノラマ撮像装置を用いて被検体の顎部を撮像し、その結果得られたパノラマ画像から顎部の中の所望の部位の物質の種類を同定するために実行される。 The data processor 35 performs processing for substance identification shown in FIG. The processing shown in FIG. 7 is executed to image the jaw of the subject using the panoramic imaging device and identify the type of substance at a desired site in the jaw from the panoramic image obtained as a result. The
図７に示す処理は、以下の手順で実行される。 The process shown in FIG. 7 is executed in the following procedure.
ステップＳ１： オペレータは、顎部の組織に非常に近い物理的性質を有する参照部材ＲＭ（図１参照）を撮像空間の撮影位置に設置する。コントローラ３３は、パノラマ撮像装置を駆動させ、この参照部材ＲＭの複数のフレームデータを検出器２２により前述したように高速で収集する。このフレームデータの夫々を成す画素の値は参照部材ＲＭを透過したＸ線の透過量を示すデータである。この透過データはエネルギ領域ＥＲ１、ＥＲ２，ＥＲ３（図４参照）の夫々における光子計数値（以下、単に計数値）Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３を示す。 Step S1: The operator installs a reference member RM (see FIG. 1) having physical properties very close to the jaw tissue at the imaging position in the imaging space. The controller 33 drives the panoramic imaging device and collects a plurality of frame data of the reference member RM at a high speed as described above by the detector 22. The value of the pixel constituting each of the frame data is data indicating the amount of X-ray transmitted through the reference member RM. This transmission data indicates photon count values (hereinafter simply referred to as count values) U1, U2, U3 in the energy regions ER1, ER2, ER3 (see FIG. 4).
参照部材ＲＭは、一定厚さで一定密度をなし、そのＣＴ値が顎部のＣＴ値に調整された素材で、例えば、株式会社京都科学製のタフボーンファントム７ｃｍ相当などの部材が使用される。収集された画素毎の光子計数値Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３は、検出器２２の検出素子同士の検出特性上のバラツキを減らすために使用する参照データとして第１の記憶部３４に格納される。 The reference member RM is a material having a constant thickness and a constant density, and the CT value of which is adjusted to the CT value of the jaw. For example, a member such as a 7-cm tough bone phantom made by Kyoto Kagaku Co., Ltd. is used. . The collected photon count values U1, U2, and U3 for each pixel are stored in the first storage unit 34 as reference data used to reduce variations in detection characteristics between the detection elements of the detector 22.
この参照データの収集は、物質同定を行う度に、又は、適宜なタイミングで定期的に又は不定期に行うようにすればよい。 The collection of the reference data may be performed every time substance identification is performed, or regularly or irregularly at an appropriate timing.
ステップＳ２： 次いで、参照部材ＲＭを用いて収集した複数のフレームデータを用いてトモシンセシス法に依る参照画像を再構成し、その画像データを得る。具体的には、かかる複数のフレームデータのそれぞれについて、画素毎の計数値Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３を相互に加算し、その加算値（＝Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３）を画素値とする複数のフレームデータに変換する。この変換した複数のフレームデータにトモシンセシス法を実施して、顎部の所望の断面のパノラマ画像を再構成する。これにより、各画素の画素値＝Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３となるフレームデータにシフト＆アッド法（つまりトモシンセシス法）を実施した参照画像のデータが、後述する規格化処理のために得られる。この参照画像のデータは、参照部材ＲＭを撮像したときの計数値の加算値＝Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３を反映した画素値（この画素値を便宜的に「Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３」と表記する）を画素毎に有している。この参照画像データは第１の記憶部３４に保管される。 Step S2: Next, a reference image according to the tomosynthesis method is reconstructed using a plurality of frame data collected using the reference member RM, and the image data is obtained. Specifically, for each of the plurality of frame data, the count values U1, U2, U3 for each pixel are added to each other, and converted into a plurality of frame data having the added value (= U1 + U2 + U3) as a pixel value. A tomosynthesis method is performed on the converted plurality of frame data to reconstruct a panoramic image of a desired section of the jaw. As a result, reference image data obtained by performing the shift & add method (that is, the tomosynthesis method) on the frame data in which the pixel value of each pixel = U1 + U2 + U3 is obtained for the normalization process described later. This reference image data has a pixel value reflecting the added value of the count value when the reference member RM is imaged = U1 + U2 + U3 (this pixel value is expressed as “U1 + U2 + U3” for convenience) for each pixel. . This reference image data is stored in the first storage unit 34.
上述した所望断面は、図８に示すように、顎部の歯列ＴＨに沿った断面Ｄ１でもよいし、また前歯に障害陰影として映る頸椎ＫＴなどの歯列以外の部位を通る断面Ｄ２であって頸椎に焦点を合わせた画像であってもよい。また頸椎はパノラマ画像の左右両側面にも映像化されるので、Ｄ３のように前歯と頸椎を結ぶ中心線に沿った焦点断層面を選択してもよい。この場合、左右両側面の頸椎を鮮明に且つ安定して映し出して解析することができる。 The desired cross section described above may be a cross section D1 along the dentition TH of the jaw as shown in FIG. 8, or a cross section D2 passing through a part other than the dentition such as the cervical vertebra KT reflected as an obstruction shadow on the front teeth. The image may be focused on the cervical spine. Since the cervical vertebra is also visualized on both the left and right sides of the panoramic image, a focal tomographic plane along the center line connecting the anterior teeth and the cervical vertebra may be selected as in D3. In this case, the cervical vertebrae on the left and right sides can be clearly and stably projected and analyzed.
この所望断面は、オペレータとコントローラ３３との間でインターラクティブに設定することもできる。例えばデフォルト値として設定されている断面に沿って再構成したパノラマ画像を一度、表示器３６に表示させる。その上で、オペレータがコントローラ３３との間でインターラクティブに断面を選択することができる。トモシンセシス法によれば、周知のように、フレームデータを重ねて加算するときのシフト＆アッド量を変えることで、再構成する断面の位置を変えることができる。 This desired cross section can also be set interactively between the operator and the controller 33. For example, a panoramic image reconstructed along a cross section set as a default value is once displayed on the display 36. In addition, the operator can interactively select a section with the controller 33. According to the tomosynthesis method, as is well known, the position of the cross-section to be reconfigured can be changed by changing the shift & add amount when the frame data is added in an overlapping manner.
ステップＳ３： 次に、被検体Ｐの顎部を実際に撮像する。オペレータは、被検体Ｐの顎部をチンレスト１４に置き且つ顎の角度など極力緻密な位置決めを行う。次いで、オペレータからの指令に呼応して、パノラマ撮像装置は、Ｘ線管２１及び検出器２２の対を顎部の周りに回転させる。Ｘ線管２１から曝射されたＸ線は顎部を透過し、その透過Ｘ線が検出器２２により検出される。この検出は、かかる回転の間に高速レート（例えば３００ｆｐｓ）で実行され、検出器２２により検出されるＸ線透過データが２次元のフレームデータとして高速に収集される。この透過データも、画素毎の、エネルギ領域ＥＲ１、ＥＲ２，ＥＲ３の夫々における計数値Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３として収集される。収集された画素毎の透過データ（光子計数値Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３から成る）も例えば第１の記憶部３４に一時的に保管される。 Step S3: Next, the jaw of the subject P is actually imaged. The operator places the jaw portion of the subject P on the chin rest 14 and performs positioning as close as possible to the angle of the jaw. Next, in response to a command from the operator, the panorama imaging apparatus rotates the pair of the X-ray tube 21 and the detector 22 around the jaw. The X-rays exposed from the X-ray tube 21 pass through the jaw, and the transmitted X-rays are detected by the detector 22. This detection is performed at a high rate (for example, 300 fps) during such rotation, and X-ray transmission data detected by the detector 22 is collected at high speed as two-dimensional frame data. This transmission data is also collected as count values W1, W2, and W3 in the energy regions ER1, ER2, and ER3 for each pixel. The collected transmission data for each pixel (consisting of photon count values W1, W2, and W3) is also temporarily stored in, for example, the first storage unit 34.
ステップＳ４： 次いで、ステップＳ２と同様に、被検体Ｐの顎部に対して収集した複数のフレームデータを用いてトモシンセシス法に依る実際の画像を再構成し、その画像データを得る。 Step S4: Next, as in step S2, an actual image based on the tomosynthesis method is reconstructed using a plurality of frame data collected for the jaw of the subject P, and the image data is obtained.
つまり、参照画像データの取得と同様に、複数のフレームデータのそれぞれについて、画素毎の計数値Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を相互に加算し、その加算値（＝Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）を画素値とする複数のフレームデータに変換する。この変換した複数のフレームデータにトモシンセシス法を実施して、参照画像を撮影したときの所望断面と同一の断面のパノラマ画像を再構成する。これにより、各画素の画素値＝Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３となるフレームデータにシフト＆アッド法を施した実際の画像のデータが得られる。この画像データは、計数値の加算値＝Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３を反映した画素値（この画素値を便宜的に「Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３」と表記する）を画素毎に有する。この画像データも、画素毎の生の計数値Ｗ１〜Ｗ３を示すデータと共に、第１の記憶部３４に保管される。 That is, similarly to the acquisition of the reference image data, for each of the plurality of frame data, the count values W1, W2, and W3 for each pixel are added to each other, and a plurality of frames having the added value (= W1 + W2 + W3) as the pixel value. Convert to data. A tomosynthesis method is performed on the plurality of converted frame data to reconstruct a panoramic image having the same cross section as the desired cross section when the reference image is captured. Thereby, actual image data obtained by performing the shift and add method on the frame data in which the pixel value of each pixel = W1 + W2 + W3 is obtained. This image data has a pixel value reflecting the added value of the count value = W1 + W2 + W3 (this pixel value is expressed as “W1 + W2 + W3” for convenience) for each pixel. This image data is also stored in the first storage unit 34 together with data indicating the raw count values W1 to W3 for each pixel.
なお、被検体Ｐの実際の再構成に付す断面は、上述したように、参照画像データを収集したときの断面と同一であるか又は近い位置であることが望ましたい。 It should be noted that, as described above, it is desirable that the cross section attached to the actual reconstruction of the subject P be the same as or close to the cross section when the reference image data is collected.
ステップＳ５： 次に、検出器２２における半導体セルＳ１〜ＳＮから処理回路５１１〜５１Ｎ、すなわち検出素子群同士の検出特性のばらつきを抑えるための処理（以下、規格化（又は正規化）処理と呼ぶ）が行われる。これは、顎部の実際のパノラマ画像の各画素値を参照画像の各画素値で除算をすることで、規格化された顎部のパノラマ画像が得られる。 Step S5: Then, the detector semiconductor cells in 22 S 1 to S N from the processing circuit 51 1 to 51 N, i.e., processing for suppressing variation in the detection characteristics between the detection element group (hereinafter, normalized (or normalized ) Process). This is achieved by dividing each pixel value of the actual panoramic image of the jaw by each pixel value of the reference image, thereby obtaining a standardized panoramic image of the jaw.
この規格化処理は、具体的には、
（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）／（Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３）
の除算が画素毎に実行される。これにより、規格化されたパノラマ画像データが作成される。
Specifically, this standardization process is
(W1 + W2 + W3) / (U1 + U2 + U3)
Is divided for each pixel. As a result, standardized panoramic image data is created.
なお、この規格化処理については、
Ｗ１／Ｕ１＋Ｗ２／Ｕ２＋Ｗ３／Ｕ３
の除算を行うようにしてもよい。
In addition, about this standardization processing,
W1 / U1 + W2 / U2 + W3 / U3
The division may be performed.
この規格化されたパノラマ画像のデータも第１の記憶部３４に保管される。 The standardized panoramic image data is also stored in the first storage unit 34.
ステップＳ６： このように規格化されたパノラマ画像が表示器３６に表示される（図９参照）。なお、本実施形態において図９に示すパノラマ画像の絵は実際に撮影した画像を示すものではなく、単に白黒の濃淡を付して顎部の一断層面の画像を模式的に表したものである（以下の説明においても同様である）。 Step S6: The panoramic image thus standardized is displayed on the display 36 (see FIG. 9). In the present embodiment, the panoramic image shown in FIG. 9 does not represent an actually photographed image, but simply represents a tomographic image of a jaw section with black and white shading. (The same applies to the following description).
ステップＳ７： さらに、規格化された顎部のパノラマ画像の統計的なノイズを減らす処理（以下、ノイズ低減処理と呼ぶ）が実行される。本実施形態では、後述するように、ビームハードニングの程度を示す情報を求めるための除算が行われる。このため、フォトンノイズを含む統計的変動要素が助長されると、この除算値の精度が下がる。そこで、ここでは、そのような統計的変動要素を低減させるノイズ低減処理が行われる。このノイズ低減処理としては、複数の画素を一つの画素に束ねる処理、多点スムージング処理、ガウシアンフィルタリング処理などの公知の処理である。特に、画素を束ねる処理は、例えば隣接する４つの画素値（Ｘ線透過データ）を束ねて（つまり相互に加算・平均して）、その束ねた画素値を持つ１つの画素で置換する処理である。 Step S7: Further, a process for reducing statistical noise of the standardized jaw panoramic image (hereinafter referred to as noise reduction process) is executed. In the present embodiment, as will be described later, division for obtaining information indicating the degree of beam hardening is performed. For this reason, the accuracy of the division value is reduced when a statistical variable element including photon noise is promoted. Therefore, here, noise reduction processing for reducing such a statistical variation factor is performed. This noise reduction process is a known process such as a process of bundling a plurality of pixels into one pixel, a multi-point smoothing process, a Gaussian filtering process, or the like. In particular, the process of bundling pixels is, for example, a process of bundling four adjacent pixel values (X-ray transmission data) (that is, adding and averaging each other) and replacing with one pixel having the bundled pixel value. is there.
上記ステップＳ６及びＳ７の処理を経ると、表示器３６に表示されている顎部のパノラマ画像は絶対値化されて画素間の検出特性のばらつきの影響が排除されるともに、その統計的なノイズも低減される。 After the processes of steps S6 and S7, the panoramic image of the jaw displayed on the display unit 36 is converted into an absolute value so as to eliminate the influence of variations in detection characteristics between pixels, and its statistical noise. Is also reduced.
ステップＳ８： 次いで、コントローラ３３は、オペレータとの間でインターラクティブに、パノラマ画像（被検体画像）上の所望位置に所望のサイズ及び形状のＲＯＩ（第１の関心領域）を１つ又は複数、設定する（図１０参照）。このＲＯＩの形状及び位置の採り方は重要である。その理由は、後述するコンパートメントモデルとして、本発明を好適に適用可能なようにすることが重要であることに因る。このＲＯＩは、オペレータが入力器３７を操作して指令する指令信号に応じて手動で行ってもよいし、半自動で行ってもよい。 Step S8: Next, the controller 33 sets one or more ROIs (first regions of interest) having a desired size and shape at desired positions on the panoramic image (subject image) interactively with the operator. (See FIG. 10). The method of taking the shape and position of this ROI is important. The reason is because it is important to make the present invention suitably applicable as a compartment model described later. This ROI may be performed manually or semi-automatically according to a command signal that is commanded by the operator operating the input device 37.
ステップＳ９： 次いで、オペレータの指示に応じて、コントローラ３３は、ビームハードニング情報を演算するためのパラメータの情報を受け付ける。このパラメータとしては、図４に示すエネルギ領域ＥＲ１、エネルギ領域ＥＲ２、及びエネルギ領域ＥＲ３それぞれの範囲において計数されるＸ線光子の数、すなわち計数値Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３に対する、Ｗ２／Ｗ１，Ｗ３／Ｗ１，Ｗ３／Ｗ２のうちの少なくとも１つである。このパラメータは例えばＷ３／Ｗ１など、１つであってもよい。この場合は、後述するように、Ｘ線吸収情報を縦軸とし、且つ、ビームハードニング情報を例えばＷ３／Ｗ１として表す１つの横軸からなる２次元散布図となる。これに代えて、後述するように、２つ又はそれ以上のパラメータを指定することもできる。 Step S9: Next, in response to an instruction from the operator, the controller 33 accepts parameter information for calculating beam hardening information. As this parameter, the number of X-ray photons counted in each of the energy region ER1, energy region ER2, and energy region ER3 shown in FIG. 4, that is, W2 / W1, W3 / At least one of W1, W3 / W2. This parameter may be one such as W3 / W1, for example. In this case, as will be described later, the X-ray absorption information is a two-dimensional scatter diagram having one horizontal axis representing the vertical axis and the beam hardening information being W3 / W1, for example. Alternatively, two or more parameters can be specified as described below.
なお、上述したビームハードニング情報の与え方を一般化して表現すると、複数のエネルギ領域それぞれにおけるパルス信号の計数値をＷi（ｉは前記複数のエネルギ領域のうちの、撮像に使用可能な最も低いエネルギ領域からの順番を示す（ｉはi≧１で正の整数））としたときに、ビームハードニング情報として、Ｗ（ｊ）/Ｗ（ｉ）（ｊ＞ｉ：ｊは正の整数）の何れか１つ又は複数として与えられる。 In addition, when the way of giving the beam hardening information described above is generalized, the count value of the pulse signal in each of the plurality of energy regions is represented by Wi (i is the lowest usable in imaging among the plurality of energy regions). W (j) / W (i) (j> i: j is a positive integer) as beam hardening information when the order from the energy region is indicated (i is a positive integer with i ≧ 1)) Are given as one or more of these.
ステップＳ１０： いま表示されているパノラマ画像上で指定した１つ又は複数のＲＯＩ内の、上記２次元散布図のデータを作成する。この散布図データは、上述したように、エネルギ領域毎に計数された計数値Ｗ１〜Ｗ３に基づくＸ線吸収情報（Ｘ線透過情報でもある）を縦軸にとり、指定したパラメータに応じたビームハードニングを示す情報（ビームハードニング情報）を横軸にとった２次元散布図である。ビームハードニング情報は例えばＷ３／Ｗ２、又は/及び、Ｗ２／Ｗ１である。 Step S10: The data of the two-dimensional scatter diagram in one or a plurality of ROIs designated on the panorama image currently displayed is created. As described above, the scatter diagram data has X-ray absorption information (also X-ray transmission information) based on the count values W1 to W3 counted for each energy region on the vertical axis, and beam hardware corresponding to the designated parameter. It is the two-dimensional scatter diagram which took the information (beam hardening information) which shows ning on the horizontal axis. The beam hardening information is, for example, W3 / W2 or / and W2 / W1.
この散布図データの作成を詳述する。データプロセッサ３５は、いま表示されているパノラマ画像上の各ＲＯＩを構成する複数の画素夫々の画素値：（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）／（Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３）を第１の記憶部３４から読み出す（図１１のステップＳ１０１）。次いで、この読み出した画素値の自然対数を演算する（同図、ステップＳ１０２）。つまり、Ｌｎ｛（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）／（Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３）｝が画素毎に演算される。 The creation of the scatter diagram data will be described in detail. The data processor 35 reads out the pixel values: (W1 + W2 + W3) / (U1 + U2 + U3) of each of the plurality of pixels constituting each ROI on the currently displayed panoramic image from the first storage unit 34 (step S101 in FIG. 11). . Next, the natural logarithm of the read pixel value is calculated (step S102 in the figure). That is, Ln {(W1 + W2 + W3) / (U1 + U2 + U3)} is calculated for each pixel.
さらに、第１の記憶部３４に格納されている計数値Ｗ１〜Ｗ３に基づいてビームハードニング情報としてのパラメータＷ３／Ｗ２の値を、各ＲＯＩを構成する複数の画素それぞれに対して演算し（ステップＳ１０３）、その自然対数Ｌｎ（Ｗ３／Ｗ２）を同様に画素毎に演算する（ステップＳ１０４）。これにより、２次元散布図のデータが作成されたことになる。 Furthermore, the value of the parameter W3 / W2 as beam hardening information is calculated for each of a plurality of pixels constituting each ROI based on the count values W1 to W3 stored in the first storage unit 34 ( In step S103), the natural logarithm Ln (W3 / W2) is similarly calculated for each pixel (step S104). Thereby, data of a two-dimensional scatter diagram is created.
ステップＳ１１：そこで、作成した散布図データを使って表示器３６に２次元散布図を表示する。図１２に、その一例を模式的に示す。この２次元散布図の横軸はビームハードニング情報Ｌｎ（Ｗ３／Ｗ２）の値であり、その縦軸はＸ線吸収情報｛Ｌｎ（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）／（Ｕ１＋Ｕ２＋Ｕ３）｝の値である。このため、２次元散布図には、ＲＯＩを構成する複数の画素それぞれが有するＸ線吸収情報が、横軸、すなわちビームハードニング情報Ｌｎ（Ｗ３／Ｗ２）に応じてマッピングされている。 Step S11: Therefore, a two-dimensional scatter diagram is displayed on the display 36 using the created scatter diagram data. FIG. 12 schematically shows an example thereof. The horizontal axis of this two-dimensional scatter diagram is the value of beam hardening information Ln (W3 / W2), and the vertical axis is the value of X-ray absorption information {Ln (W1 + W2 + W3) / (U1 + U2 + U3)}. For this reason, in the two-dimensional scatter diagram, the X-ray absorption information of each of the plurality of pixels constituting the ROI is mapped according to the horizontal axis, that is, the beam hardening information Ln (W3 / W2).
この２次元散布図において、その横軸の右側に進むほど、ビームハードニングが強くなることを示している。つまり、ビームハードニング情報（Ｗ３／Ｗ２）の値が大きくなる。これは物質を厚くするほど、そこを通るＸ線に対する吸収はより大きくなる。つまり、ビームハードニングがより強くなる。さらに、物質の厚さは同じでも、その密度が高いほど、そこを通るＸ線のビームハードニングがより強くなる。 In this two-dimensional scatter diagram, it is shown that the beam hardening becomes stronger as it goes to the right side of the horizontal axis. That is, the value of beam hardening information (W3 / W2) becomes large. The thicker the material, the greater the absorption for X-rays that pass through it. That is, beam hardening becomes stronger. Furthermore, even if the thickness of the material is the same, the higher the density, the stronger the beam hardening of the X-rays passing therethrough.
ステップＳ１２：次いで、表示されている２次元散布図のマップされた点を通る近似直線を設定し、その近似直線を２次元散布図に重畳表示する。この近似直線は、Ｘ線吸収情報及びビームハードニング情報を示すマップ点の分布の、散布図上の位置を代表するもので、その分布の特徴量を表している。この近似直線は、例えば最小二乗法で設定される。縦軸及び横軸とも自然対数目盛で表示しているので、ビームハードニングの程度の違い応じて散布しているマップ点は直線で近似できる。この重畳表示の様子を図１３に模式的に示す。 Step S12: Next, an approximate straight line passing through the mapped points of the displayed two-dimensional scatter diagram is set, and the approximate straight line is superimposed and displayed on the two-dimensional scatter diagram. This approximate straight line represents the position on the scatter diagram of the distribution of map points indicating X-ray absorption information and beam hardening information, and represents the feature amount of the distribution. This approximate straight line is set by, for example, the least square method. Since both the vertical axis and the horizontal axis are displayed on a natural logarithmic scale, the map points scattered according to the difference in the degree of beam hardening can be approximated by a straight line. FIG. 13 schematically shows the superimposed display.
なお、上記分布の重心位置を演算し、その重心位置をその分布の特徴量として用いるようにしてもよい。 Note that the centroid position of the distribution may be calculated, and the centroid position may be used as a feature amount of the distribution.
ステップＳ１３： 設定した傾きの値を予め用意してあるデータベースＤＢに参照させる。この参照により、上記設定した直線の傾きが同一の傾きを持つ物質の種類が同定される。データベースは例えば第１の記憶部３４に置かれており、ユーザが予め物質の種類毎に２次元散布図から決まる直線の傾きを示すデータが参照用として格納されている。このデータベースＤＢを、複数種類の物質Ａ〜Ｅについて図１４に模式的に例示する。 Step S13: The set inclination value is referred to a database DB prepared in advance. By this reference, the types of substances having the same inclination of the set straight line are identified. The database is placed in, for example, the first storage unit 34, and data indicating the slope of a straight line determined from a two-dimensional scatter diagram for each type of substance by the user is stored for reference. This database DB is schematically illustrated in FIG. 14 for a plurality of types of substances A to E.
この直線の傾きが物質毎に異なるという事実は、本発明者等の研究により知見されたものである。この事実は、Ｘ線パノラマ撮像装置による物質同定の場合、後述する最適条件のコンパートモデルが成立する状況にあれば、確実に、その傾きで物質の種類を同定することができる。 The fact that the slope of this straight line differs from substance to substance has been found by research by the present inventors. In fact, in the case of substance identification by an X-ray panoramic imaging apparatus, the type of substance can be reliably identified by the inclination if a compartment model with an optimum condition described later is established.
ステップＳ１４： この参照の結果、判明した物質の種類を表示器３６に表示せる。これにより、ＲＯＩにより指定された部位に存在する物質の種類が同定され、その同定結果がユーザに提供される。例えば、ＲＯＩで指定した部位は、エナメル質である、などの情報が提供される。 Step S14: As a result of this reference, the type of substance found is displayed on the display 36. Thereby, the kind of the substance which exists in the site | part designated by ROI is identified, and the identification result is provided to a user. For example, information indicating that the region specified by the ROI is enamel is provided.
［Ｘ線吸収とビームハードニングとの関係について］
図１５に、本発明者等が行ったＸ線吸収とビームハードニングの関係を示す。同図は、ＢＥ−Ｎ（顎部の内骨の物性に相当するタフボーン®）、ＢＥ−Ｈ（顎部の緻密骨の物性に相当するタフボーン®）、及び、アルミニウムの３種類の材料それぞれの厚さを変えて、Ｘ線の吸収とそのビームハードニングの関係をグラフ化したものである。縦軸及び横軸は、前述した図１２，１３と同様の次元を採っている。この結果、それぞれにプロット点は直線になることが分かった。つまり、直線の傾き自体が物質固有のものであることが分かった。なお、グラフにおける直線の位置は、観察対象の物質に重畳する一定厚さ及び一定密度の他の物質によって移動（オフセット）する。このため、直線がグラフ上のどこに現れても直線の傾きを求めれば物質は同定可能である。
[Relationship between X-ray absorption and beam hardening]
FIG. 15 shows the relationship between X-ray absorption and beam hardening performed by the present inventors. The figure shows three types of materials: BE-N (tough bones corresponding to the physical properties of the inner bone of the jaw), BE-H (tough bones corresponding to the physical properties of the dense bone of the jaw), and aluminum. The graph shows the relationship between X-ray absorption and its beam hardening by changing the thickness. The vertical axis and the horizontal axis have the same dimensions as those shown in FIGS. As a result, the plot points were found to be straight lines. In other words, it was found that the slope of the straight line itself is unique to the substance. Note that the position of the straight line in the graph is moved (offset) by another substance having a constant thickness and a constant density superimposed on the substance to be observed. For this reason, a substance can be identified by determining the slope of a straight line wherever a straight line appears.
このことから、本実施形態に係るＸ線パノラマ撮像装置で撮像される画像の性質を理解して、この画像を物質同定に利用すればよい。つまり、Ｘ線でスキャンしたときにボケた一定厚と見なせる障害陰影と最適焦点化した断面の位置に存在する、同定したい物質とが重畳しているという被写体側の条件を近似的でも満たすときに、物質同定が可能なる。この条件下であれば、Ｘ線を物質に照射してエネルギ領域毎の光子計数値（Ｗ１〜Ｗ３）に基づく画像から、物質を同定することができる。本実施形態で得られるパノラマ画像の場合、例えば顎部については下記のような部位が上記条件を満たす。 From this, it is only necessary to understand the nature of the image captured by the X-ray panoramic imaging apparatus according to the present embodiment and use this image for substance identification. In other words, when the object-side condition that the obstacle shadow that can be regarded as a constant thickness blurred when scanned with X-rays and the material to be identified that exists at the position of the optimally focused cross-section overlaps even approximately, , Substance identification becomes possible. Under this condition, the substance can be identified from an image based on the photon count values (W1 to W3) for each energy region by irradiating the substance with X-rays. In the case of the panoramic image obtained in the present embodiment, for example, the following parts satisfy the above conditions for the jaw.
（１）パノラマ画像の左右両側面に写る図８の断面Ｄ３で再構成した頸椎部（この場合、障害陰影は皮膚・筋肉）、
（２）金属充填物も含む歯列部とその周辺の歯根膜、歯槽骨（この場合、障害陰影は口腔部筋肉、舌、皮膚、空気層、反対側の顎骨など）、
（３）下顎部（この場合、障害陰影は皮膚、筋肉、反対側の顎骨）、
（４）頸動脈が石灰化を起こしている場合（この場合、障害陰影は皮膚、筋肉）、
などである。
(1) The cervical vertebra part reconstructed by the cross section D3 in FIG. 8 shown on the left and right sides of the panoramic image (in this case, the obstacle shadow is skin / muscle),
(2) The dentition, including the metal filling, the periodontal ligament, and the alveolar bone in the surrounding area (in this case, the obstruction shadow is the oral muscle, tongue, skin, air layer, opposite jaw bone, etc.),
(3) Mandible (in this case, the shadows of the skin are skin, muscle, and opposite jawbone),
(4) When the carotid artery has undergone calcification (in this case, the obstacle shadow is skin, muscle)
Etc.
上記のような部位では、画像内には様々な物質が複雑に重なって写り込むので、上記被写体側の条件が成立するようにＲＯＩを設定し、そのＲＯＩ内の注目物質を同定することが望まれる。逆に言えば、そのような被写体側の条件が成立する部位については、本発明に基づく物質同定の手法は非常に有効である。 In such a part, since various substances are reflected in the image in a complicated manner, it is desirable to set the ROI so that the condition on the subject side is satisfied and identify the target substance in the ROI. It is. In other words, the substance identification method based on the present invention is very effective for a site where such a subject-side condition is satisfied.
このため、対象となる物質がどのような内部状態にあるときに、上述した被写体側の条件を満足させることができるという事実をモデル化することは重要である。そこで、そのことを、本発明者等はコンパートメントモデルということでまとめたので、これを以下に記す。但し、このコンパートメントモデルの考えは、トモシンセシス法に依るパノラマ撮像のときに有効であり、本発明に必須という訳ではないことは前述した通りである。 For this reason, it is important to model the fact that the above-mentioned conditions on the subject side can be satisfied when the target substance is in any internal state. Then, since the present inventors summarized it as a compartment model, this is described below. However, the idea of the compartment model is effective when panoramic imaging is performed by the tomosynthesis method, and is not essential for the present invention as described above.
［コンパートメントモデルについて］
ここで、本発明者等が知見し実証した物質同定のためのコンパートメントモデルについて説明する。
[Compartment model]
Here, a compartment model for substance identification, which the present inventors have found and verified, will be described.
最適条件のコンパートメントモデルは、図１６に示す物質Ａ又は物質Ｂが単独に存在するモデル１である。このコンパートメントモデル１は、パノラマ画像の場合には、そのトモシンセシス法の原理から、障害陰影がない場合に相当するが、パノラマ画像では実際には、このような状況はあまりない。しかし、この場合には、その物質Ａ（又は物質Ｂ）の厚さ又は密度がその部位の位置（例えば図１６中の横方向の位置）により変化していることが殆どである。このような変化があれば、喩え、その厚さが未知であっても、図１７に示すように、前述した２次元散布図にマッピングすると、一定の直線ＡＬ，ＢＬによる近似が可能であることが分かった。しかも、それらの直線ＡＬ，ＢＬの傾きθＡ，θＢは物質Ａ，Ｂに固有のものであることが実験などにより判明した。 The compartment model of the optimum condition is model 1 in which substance A or substance B shown in FIG. 16 exists alone. In the case of a panoramic image, the compartment model 1 corresponds to a case where there is no obstacle shadow due to the principle of the tomosynthesis method. However, in the panoramic image, such a situation is not so much. However, in this case, in most cases, the thickness or density of the substance A (or substance B) changes depending on the position of the part (for example, the position in the horizontal direction in FIG. 16). If there is such a change, even if the thickness is unknown, as shown in FIG. 17, if it is mapped to the above-described two-dimensional scatter diagram, it can be approximated by certain straight lines AL and BL. I understood. In addition, the inclinations θA and θB of the straight lines AL and BL were found to be unique to the substances A and B through experiments and the like.
最適条件に適うコンパートメントモデル２は、図１８に示すように、２種類の物質Ａ，Ｂ（のみ）が互いに重なって存在しているモデルである。つまり、厚さそのものの値は未知だが厚さ及び密度が一定な物質Ａに、厚さ及び密度の少なくとも一方が部位に因り変化する物質Ｂが重なっているか（ケース１）、その反対の状況で、物質Ｂに物質Ａが重なっている場合である（ケース２）。このコンパートメントモデル２の場合、背景に障害陰影があるパノラマ画像に喩えることができ、上記（１）〜（４）のような部位がコンパートメントモデル２で説明できる。ケース１で言えば、例えば、歯列が物質Ｂであり、口腔部筋肉、皮膚、空気層などが物質Ａである。この場合、背景は小さな領域を考えればトモシンセシス法の性質（所望断面以外はぼかす（焦点を当てない））からほぼ厚さ及び密度が一定な物質の写り込みであると想定可能である。つまり、顎部のパノラマ画像の場合、このコンパートメントモデル２をベースに、その顎部に存在する所望部位の物質（セメント質、骨部、骨部に存在する別物質など）を同定できる。 Compartment model 2 suitable for the optimum condition is a model in which two kinds of substances A and B (only) overlap each other as shown in FIG. That is, the value of the thickness itself is unknown, but the substance A whose thickness and density are constant is overlapped with the substance B whose thickness and density change depending on the part (case 1), or vice versa. This is a case where the substance A overlaps the substance B (case 2). In the case of this compartment model 2, it can be compared to a panoramic image with obstacle shadows in the background, and the parts such as (1) to (4) above can be explained by the compartment model 2. In case 1, for example, the dentition is the substance B, and the oral muscles, the skin, the air layer, and the like are the substance A. In this case, it can be assumed that the background is a reflection of a substance having a substantially constant thickness and density because of the nature of the tomosynthesis method (blurs other than the desired cross section (does not focus)). That is, in the case of a panoramic image of the jaw, based on the compartment model 2, a substance at a desired site existing in the jaw (such as cementum, bone, or another substance present in the bone) can be identified.
このコンパートメントモデル２の場合、図１９に示すように、２次元散布図上で設定される直線は、ケース１の場合には物質Ｂを示す直線ＢＬであり、ケース２の場合には物質Ａを示す直線ＡＬである。つまり、厚さ及び密度の少なくとも一方が部位に因り変化する物質Ｂ（ケース１）、物質Ａ（ケース２）の直線が重なった物質を代表する。しかしながら、厚さ及び密度が一定な物質Ａ（ケース１）及びＢ（ケース２）がビームハードニングに全く関与しない訳ではない。図１９から分かるように、ケース１の場合、厚さ及び密度が一定な物質Ａの関与がオフセット分として表れるので、その重なり物質全体の直線はＡＬ´となる。一方、ケース２の場合も、厚さ及び密度が一定な物質Ｂの関与がオフセット分となり、その重なり全体の直線はＢＬ´となる。このため、このコンパートメントモデル２では、直線ＡＬ´又はＢＬ´の傾きを求めれば、物質Ｂ（ケース１の場合）又は物質Ａ（ケース２の場合）の種類を同定することができる。 In the case of this compartment model 2, as shown in FIG. 19, the straight line set on the two-dimensional scatter diagram is the straight line BL indicating the substance B in the case 1, and the substance A in the case 2 It is a straight line AL shown. That is, it represents a substance in which straight lines of the substance B (case 1) and the substance A (case 2) in which at least one of thickness and density changes depending on the part overlap. However, the substances A (Case 1) and B (Case 2) of constant thickness and density are not completely involved in beam hardening. As can be seen from FIG. 19, in case 1, the involvement of the substance A having a constant thickness and density appears as an offset, so the entire straight line of the overlapping substance is AL ′. On the other hand, in the case 2 as well, the involvement of the substance B having a constant thickness and density becomes an offset, and the entire overlap line is BL ′. For this reason, in the compartment model 2, the type of the substance B (case 1) or the substance A (case 2) can be identified by obtaining the slope of the straight line AL ′ or BL ′.
なお、コンパートメントモデル３を考えることができる。このモデル３は、図２０に示すように、物質Ａ，Ｂが互いに重なっているのであるが、物質Ａ，Ｂの最厚部の厚さもトータルの厚さも未知である。つまり、厚さが不定の多重構造の物質は、図２１に示すように、ビームハードニング情報を示す直線が一意に定まらないので、同定は困難である。 A compartment model 3 can be considered. In this model 3, as shown in FIG. 20, the substances A and B overlap each other, but the thickness of the thickest part and the total thickness of the substances A and B are unknown. That is, as shown in FIG. 21, since the straight line indicating the beam hardening information is not uniquely determined as shown in FIG.
以上のことから、パノラマ画像の場合、顎部に存在する様々な物質（材料）の厚さは未知であるので、上述したコンパートメントモデル１〜３のうち、コンパートメントモデル１，２に置換し又は近似させて物質同定可能な部分、領域は多い。つまり、顎部には頸椎や顎骨などの大きな部位があるが、それらはトモシンセシス法に依る断層効果でボケるため、パノラマ画像上で局所の領域（特に、横長の領域）に限定して考えると、それらの部位は厚さ一定の障害陰影であると近似できる。逆に、パノラマ画像には、そのように厚さ一定の領域でると近似できる部分は多いので、その領域を適切に選択すれば、そのような厚さ一定の障害陰影に重なっている物質を同定できるのである。 From the above, in the case of a panoramic image, since the thicknesses of various substances (materials) existing in the jaw are unknown, it is replaced or approximated with the compartment models 1 and 2 among the above-described compartment models 1 to 3. There are many parts and regions that can be identified. In other words, there are large parts such as cervical vertebrae and jawbone in the jaw, but they are blurred by the tomographic effect based on the tomosynthesis method, so if you consider it limited to a local area (especially a horizontally long area) on the panoramic image These parts can be approximated as obstacle shadows having a constant thickness. Conversely, there are many parts of panoramic images that can be approximated by such a constant thickness region, so if you select that region appropriately, you can identify substances that overlap such a constant thickness shadow. It can be done.
なお、オペレータが本実施形態に係るＸ線パノラマ撮像装置を利用して物質同定を行うときには、上述したコンパートメントモデル１，２を念頭において同定部位を選択すると便利である。そこで、コンパートメントモデル１，２に適した顎部の同定部位をまとめてみると以下のようになる。 In addition, when an operator performs substance identification using the X-ray panoramic imaging apparatus according to the present embodiment, it is convenient to select an identification site in consideration of the compartment models 1 and 2 described above. Therefore, the identification parts of the jaw suitable for the compartment models 1 and 2 are summarized as follows.
（１１）コンパートメントモデル１に基づいた下顎左右辺縁上の顎骨から骨質と骨量測定。 (11) Bone quality and bone mass measurement from the jawbone on the left and right margins of the lower jaw based on the compartment model 1.
（１２）コンパートメントモデル２に基づいた歯に詰めた詰め物の材料名の特定。 (12) Identification of the material name of the filling stuffed into the tooth based on the compartment model 2.
（１３）コンパートメントモデル２に基づいた歯の治療充填材の材料名の特定。 (13) Identification of the material name of the dental treatment filler based on the compartment model 2.
（１４）コンパートメントモデル２に基づいた上顎洞炎の検出。 (14) Detection of maxillary sinusitis based on compartment model 2.
（１５）コンパートメントモデル２に基づいたエナメル質の強度測定。 (15) Enamel strength measurement based on compartment model 2.
（１６）コンパートメントモデル２に基づいた上顎洞内も含めた骨質と骨の構造の画像化。 (16) Imaging of bone quality and bone structure including the maxillary sinus based on the compartment model 2.
（１７）コンパートメントモデル２に基づいた歯の質とその構造の画像化。 (17) Imaging of tooth quality and structure based on compartment model 2.
（１８）コンパートメントモデル２に基づいた頸椎の骨質の解析と骨粗鬆症のレベルの判定。 (18) Analysis of bone quality of cervical spine based on compartment model 2 and determination of the level of osteoporosis.
（１９）コンパートメントモデル２に基づいた歯周病などにおける顎骨の質変化の判定。 (19) Judgment of quality change of jawbone in periodontal disease based on compartment model 2.
（２０）コンパートメントモデル２に基づいた頸動脈石灰化の有無の判定。 (20) Determination of the presence or absence of carotid artery calcification based on the compartment model 2.
このように本実施形態によれば、パノラマ撮像装置を使って、予め定めた複数のエネルギ領域ＥＲ１〜ＥＲ３それぞれに飛び込むエネルギを有するＸ線の光子が計数される。この計数値Ｗ１〜Ｗ３に基づいて再構成される、規格化された、即ち、画素間の検出特性の均一化が図られたパノラマ画像のデータが得られる。この規格化されたパノラマ画像のデータを使って、同パノラマ画像の注目部位、つまり、ＲＯＩで指定した部位の画素毎の吸収情報及びビームハードニング情報が２次元散布図として作成される。 As described above, according to the present embodiment, X-ray photons having energy jumping into each of the plurality of predetermined energy regions ER1 to ER3 are counted using the panoramic imaging apparatus. Data of a panoramic image that is reconfigured based on the count values W1 to W3 and that is normalized, that is, with uniform detection characteristics between pixels is obtained. Using the normalized panoramic image data, absorption information and beam hardening information for each pixel of the region of interest of the panoramic image, that is, the region specified by the ROI, are created as a two-dimensional scatter diagram.
この散布図から、画素毎の吸収情報及びビームハードニング情報が成す特徴量が抽出される。つまり、２次元散布図の縦横の軸は対数（例えば自然対数）を採った量で表現されているので、その散布特性の特徴は直線で近似できる。このように特徴量が直線で表されるので、参照用のデータベース管理や同定処理が簡単化される。 From this scatter diagram, the feature quantity formed by the absorption information and beam hardening information for each pixel is extracted. In other words, since the vertical and horizontal axes of the two-dimensional scatter diagram are expressed by the logarithm (for example, natural logarithm), the characteristics of the scatter characteristics can be approximated by a straight line. Since the feature amount is represented by a straight line in this way, reference database management and identification processing are simplified.
このことは、近似した直線の傾きは物質独特のものであるという、本発明者等の知見及び検証の結果に基づくものである。このため、本実施形態の場合には、前述したコンパートメントモデル１，２が成立する部位である限り、注目部位（ＲＯＩの位置）に存在する物質の種類や性質を同定できる。この同定処理は、従来からも使用されている、エネルギ弁別方式を採用した光子計数型のパノラマ撮像装置で収集したデータを用いて行うことができる。これにより、上述した各種の応用を可能にするなど、精度良く且つ簡便に対象物に含まれる物質の種類を同定（又は識別、特定）できるので、かかるＸ線パノラマ撮像装置の有効性は一段と高まる。 This is based on the findings of the present inventors and the result of verification that the approximate slope of the straight line is unique to the substance. For this reason, in the case of this embodiment, as long as the above-described compartment models 1 and 2 are established, it is possible to identify the type and nature of the substance present in the site of interest (ROI position). This identification process can be performed using data collected by a photon counting panoramic imaging apparatus employing an energy discrimination method that has been used conventionally. As a result, the types of substances contained in the object can be identified (or identified and specified) accurately and easily, such as enabling various applications described above, and the effectiveness of such an X-ray panoramic imaging device is further enhanced. .
また、本実施形態では、予め物質の厚さ（又は密度）を変えた複数種類の物質を表す直線近似値（傾き）に関するデータベースＤＢを参照データとして保有している（図１４参照）。このため、２次元散布図上で画像が近似される直線の傾きから簡単な処理で物質の種類が特定される。なお、直線近似が済めば、オペレータはその直線の傾きを画面上で観察できるので、視覚的に直感で物質の種類を推定することも可能である。 In the present embodiment, a database DB relating to linear approximation values (inclinations) representing a plurality of types of substances whose thickness (or density) is changed in advance is held as reference data (see FIG. 14). For this reason, the kind of substance is specified by simple processing from the inclination of the straight line that approximates the image on the two-dimensional scatter diagram. When the straight line approximation is completed, the operator can observe the inclination of the straight line on the screen, so that the type of the substance can be estimated visually and intuitively.
また、この二次元散布図をベースにして、画像表示方法を工夫することで、様々な物質を画像で分かり易く表示できるようにすることもできる。 In addition, by devising an image display method based on this two-dimensional scatter diagram, various substances can be displayed in an easy-to-understand manner with images.
さらに言えば、平面像の場合、従来では吸収量の差は求められても、違う物質でも厚みが違えば、吸収量が同じに見える状況があり、吸収量だけでは物質の種類の特定が困難であった。しかし、本実施形態の場合、吸収量の情報とビームハードニングの情報とを組み合わせ、事前のデータベース化した近似直線の傾きデータを参照するだけで、パノラマ画像、すなわち平面像から簡単に物質の種類を同定できる。 Furthermore, in the case of a planar image, even if a difference in absorption amount is conventionally required, even if different materials have different thicknesses, there is a situation where the absorption amount looks the same, and it is difficult to specify the type of the substance only with the absorption amount. Met. However, in the case of the present embodiment, it is possible to simply combine the information on the amount of absorption and the information on the beam hardening, and simply refer to the inclination data of the approximate straight line created in the database in advance, and from the panoramic image, ie, the planar image, the type of the substance Can be identified.
但し、本発明の場合、適用可能なコンパートメントモデルは前述した如く限定されており、全く内部構造が想像できない対象（物質の組合せ、重なり具合、Ｘ線を透過しない物質があるなど）の内部の物質を同定することは未だ難しい。 However, in the case of the present invention, the applicable compartment model is limited as described above, and the substance inside the object (the combination of substances, the degree of overlap, the substance that does not transmit X-rays, etc.) whose internal structure cannot be imagined at all. Is still difficult to identify.
しかし、多くの医療用途や、非破壊検査においては、組合せの微妙な違いや、その中に混じる異物を検査するなど、検査がある程度標準化されデータベース化可能な検査が多い。このような対象には本発明の物質同定の手法は非常に有効であり、ＣＴスキャナを用いた方法より簡便で、Ｘ線の線量が少なく、処理時間も短いので、その応用範囲は広い。 However, in many medical applications and non-destructive inspections, there are many inspections that can be standardized to some extent and databased, such as subtle differences in combinations and inspection of foreign substances mixed in them. For such objects, the substance identification method of the present invention is very effective, is simpler than the method using a CT scanner, has a small X-ray dose, and has a short processing time, so its application range is wide.
特に、本装置の利点が発揮できる応用例は多数ある。例えば、整形、審美整形などの骨の解析ができる画像装置、骨塩定量＋画像化装置、歯科用パノラマ撮影装置、歯科用Ｘ線透視装置、歯科用セファログラム撮影装置、歯科用口内撮影装置、マンモグラフィーや肺がん検診用のスキャナ（所望の断層面以外はボカすことが可能なトモシンセシス型の装置が特に適用範囲が広い）、動物用のスキャナ、動物実験用スキャナ、工業用製品のスキャナ（トモシンセシス型の装置が特に適用範囲が広い）などが挙げられる。 In particular, there are many applications where the advantages of this device can be demonstrated. For example, imaging devices that can analyze bones such as shaping and aesthetic shaping, bone mineral quantification + imaging device, dental panoramic imaging device, dental X-ray fluoroscopy device, dental cephalogram imaging device, dental intraoral imaging device, Scanner for mammography and lung cancer screening (a tomosynthesis type device that can defocus other than the desired tomographic surface is particularly applicable), animal scanner, animal experiment scanner, industrial product scanner (tomosynthesis type) The above-mentioned apparatus has a particularly wide application range).
本実施形態の特徴及び利点を箇条書きにすれば以下のようになる。 The features and advantages of this embodiment are listed as follows.
（３１）従来の積分型検出器では実現できなかった平面検出器（ライン検出器も含む）で物質の簡易的な同定が実現できる。これは物質の厚みが分からなくても物質を特定できる利点をもたらす。 (31) Simple identification of a substance can be realized by a flat detector (including a line detector) that cannot be realized by a conventional integrating detector. This provides the advantage that the material can be identified without knowing the thickness of the material.
（３２）ＣＴスキャナに比べて、圧倒的にＸ線線量が少なくても物質の識別が可能である。 (32) Substances can be identified even when the X-ray dose is overwhelmingly smaller than that of a CT scanner.
（３３）機構部が簡素でデータ収集部も簡素化できるためにコストが安価で実現できる。 (33) Since the mechanism unit is simple and the data collection unit can be simplified, the cost can be reduced.
（３４）演算が複雑でなく、データベース化が可能なために、特徴抽出までの時間が短く高速でスループットが高い。 (34) Since the calculation is not complicated and a database can be created, the time until feature extraction is short and the throughput is high.
（３５）ＣＴスキャナと違い、小型で検査でき、検査機器の設置場所の自由度が高い。 (35) Unlike a CT scanner, it can be inspected in a small size and has a high degree of freedom in the installation location of inspection equipment.
（３６）物質の同定のみでなく、高分解能の画像も同時に得られるという画期的な利点が得られる。従来イメージング機能を有し、かつ骨量、脂肪量などの物質同定が可能な装置はあるが、分解能が悪く、形態的な精査には耐えられないが、本装置では形態的な診断も併せて出来る。 (36) An epoch-making advantage that not only substance identification but also high-resolution images can be obtained simultaneously is obtained. Although there are devices that have an imaging function and can identify substances such as bone mass and fat mass, they have poor resolution and cannot withstand morphological examination. I can do it.
また、本装置をトモシンセシス法の原理を応用した歯科用パノラマ装置に適用した場合には下記のような応用及び利点がある。 Further, when this apparatus is applied to a dental panorama apparatus applying the principle of the tomosynthesis method, there are the following applications and advantages.
（４１）歯のエナメル質、歯根膜、歯槽骨をクラスター解析により、歯周病の程度や部位をパノラマ画像にマッピングして表示することができる。 (41) Tooth enamel, periodontal ligament, and alveolar bone can be displayed by mapping the degree and part of periodontal disease on a panoramic image by cluster analysis.
（４２）パノラマ画像の左右両脇に投影される頸椎や、パノラマ画像の前歯に障害陰影として重畳する頸椎に本解析を施すことで、頸椎の骨密度の推定が可能である。またトモシンセシスの原理にて、頸椎側に焦点断層面を移動することで、頸椎の骨密度解析を行ったりもできる。 (42) It is possible to estimate the bone density of the cervical vertebra by performing this analysis on the cervical vertebra projected on the left and right sides of the panoramic image and the cervical vertebra superimposed on the front teeth of the panoramic image as an obstacle shadow. Also, the bone density analysis of the cervical spine can be performed by moving the focal tomographic plane to the cervical spine side by the principle of tomosynthesis.
（４３）歯の治療に用いる金属埋設物がどのような金属、セラミックス、ファイバー素材の同定することができる。 (43) It is possible to identify what kind of metal, ceramics, or fiber material is used in the treatment of teeth.
（４４）顎骨の強度（骨密度）の推定、皮質骨と海綿骨の割合や、厚みを（４２）と合わせて行うことで推定できる。 (44) It can be estimated by performing estimation of the strength (bone density) of the jawbone, the ratio of cortical bone and cancellous bone, and thickness together with (42).
（４５）上顎洞炎などの推定を左右差の比較と、膿のエネルギ情報の特徴を把握することで可能になる。 (45) Estimates of maxillary sinusitis and the like can be made by comparing the left and right differences and grasping the characteristics of the energy information of pus.
（４６）歯のエネメル質の強度の推定。 (46) Estimation of tooth enamel strength.
（４７）ウ蝕（虫歯）部の推定。 (47) Estimation of caries (cavities) part.
（４８）歯石が付着している部分を推定し、色分けして表示。 (48) Estimate the part where tartar is attached, and display it in different colors.
（４９）頸動脈の石灰化を図８のＤ３に沿った軌道上での再構成で特定する。 (49) The calcification of the carotid artery is specified by reconstruction on the trajectory along D3 in FIG.
（５０）パノラマ画像全体の全体の散布図の形と値ならびに部位別の特性から、統計的な手法を用いて複数の病変、例えば、歯周病と頸動脈石灰化の傾向を解析。 (50) Analyzing trends of multiple lesions, for example, periodontal disease and carotid artery calcification, using statistical methods from the shape and value of the entire scatter diagram of the entire panoramic image and the characteristics of each region.
また、前述したもの以外にも、本発明に係る物質同定装置及び物質同定方法を以下のものに応用してもよい。 In addition to the above, the substance identification apparatus and substance identification method according to the present invention may be applied to the following.
（６１）トモシンセシスを採用したマンモグラフィー装置（カルシウム、腫瘤の同定）。 (61) A mammography device employing tomosynthesis (identification of calcium and mass).
（６２）トモシンセシスを採用した骨スキャナ（骨密度、腫瘍、金属種別の同定）。 (62) Bone scanner employing tomosynthesis (identification of bone density, tumor, and metal type).
（６３）各種スキャナ型のインライン検査装置（異物の種別、実装物、内容物の妥当性判定）。 (63) Various scanner-type in-line inspection devices (type of foreign matter, implementation, validity of contents).
（６４）空港などのセキュリティーやテロ対策用の危険物同定用のスキャナ（トモシンセシス断層撮影も含む）（液体爆弾、金属物などの同定）。 (64) Scanners for identifying dangerous objects for security and anti-terrorism in airports (including tomosynthesis tomography) (identification of liquid bombs, metal objects, etc.).
（６５）ペット検査用のスキャナ（トモシンセシス断層撮影も含む）（体脂肪量、骨密度測定）。 (65) Scanner for pet examination (including tomosynthesis tomography) (body fat mass and bone density measurement).
（６６）競走馬の足の検査用スキャナ（骨密度、疲労骨折の可能性測定）。 (66) A scanner for examining racehorse feet (measurement of bone density and possibility of fatigue fracture).
また本発明は、通常の連続スペクトラムを有するＸ線管のみならず、複数の単色Ｘ線を用いた場合は、複数のエネルギを持つガンマ線源でも同じような効果を得ることが可能である。 In the present invention, not only an X-ray tube having a normal continuous spectrum but also a gamma ray source having a plurality of energies can obtain the same effect when a plurality of monochromatic X-rays are used.
コンパートメントモデルの条件下での物質同定を記したが、トモシンセシス法においては、歯科用パノラマ装置で距離計測を三次元的に把握することを事前に行うような手法が提案されている（ＰＣＴ/ＪＰ２０１１/６０７３１：放射線撮像装置及び同装置に用いるファントム）が、これを用い予め定められた複数の仮想断層面を想定し、各キャリブレーションと計算で求められた想定面の吸収体とそれ以外の仮想断層面の吸収体の影響度を理論的あるいはキャリブレーションで割り当てることで、各仮想断層面の吸収値を計算で解くことも可能である。このような場合、ＣＴスキャナで得られるような３次元空間上の断層面での吸収値を近似的に求めるようなことも出来る。このような場合はトモシンセシスでありながら、より正確な物質同定を行える可能性があり、精度の如何にもよるが、コンパートメントモデルで表す条件すら不要になるという画期的な効能をもたらし、応用範囲が格段に増える。本手法のメリットとしては下記が考えられる。 Although the substance identification under the condition of the compartment model was described, in the tomosynthesis method, a method has been proposed in which distance measurement is grasped three-dimensionally by a dental panorama apparatus (PCT / JP2011). / 60731: a radiation imaging apparatus and a phantom used in the apparatus) assuming a plurality of predetermined virtual tomographic planes using this, an absorber of an assumed plane obtained by each calibration and calculation, and other virtual sections By assigning the influence degree of the absorber on the fault plane theoretically or by calibration, it is also possible to solve the absorption value of each virtual fault plane by calculation. In such a case, the absorption value on the tomographic plane in the three-dimensional space as obtained with a CT scanner can be approximately obtained. In such a case, although it is tomosynthesis, there is a possibility that more accurate substance identification can be performed, and although it depends on the accuracy, it has an epoch-making effect that even the conditions expressed by the compartment model are not required, and the application range Will increase dramatically. The following can be considered as merits of this method.
まず、ＣＴスキャナではなく、トモシンセシスで３次元的な吸収値とビームハードニング情報を得ることができるために、検査に必要なＸ線量を大幅に減らせる。 First, since a three-dimensional absorption value and beam hardening information can be obtained by tomosynthesis instead of a CT scanner, the X-ray dose required for the examination can be greatly reduced.
また、ＣＴスキャナのように回転構造体に同定対象物を入れる必要もなく、スキャナ構造を採用できるので、検査の自由度が高い。 Further, there is no need to put an identification object in the rotating structure unlike a CT scanner, and the scanner structure can be adopted, so that the degree of freedom of inspection is high.
さらに、ＣＴスキャナでは金属が混在するような場合は、画像上においてメタルアーチファクトが金属物を中心に四方に現れるために、同定精度が得られない領域が大きいが、トモシンセシスでは金属を通過する領域に限定される。 Furthermore, when metal is mixed in a CT scanner, metal artifacts appear in all directions on the image, and the identification accuracy cannot be obtained in large areas. However, in tomosynthesis, the metal passes through the metal. Limited.
（変形例）
上述した実施形態に係る構成は更に様々な形態に変形可能である。
(Modification)
The configuration according to the above-described embodiment can be further modified into various forms.
（変形例１）
前述した実施形態では、図９に示す被検体画像、すなわち、再構成されたパノラマ画像の上に設定するＲＯＩ（第１の関心領域）は１個として説明したが（図１０参照）、必ずしも、これに限定する必要はない。このＲＯＩは２個以上であってもよい。この変形例を図２２に示す。同図２２は、パノラマ画像上で顎部に注目する２つの部位の２つのＲＯＩ：ＲＯＩ１，ＲＯＩ２を設定するものである。この場合には、前述した図７及び図１１の同定処理が、この２つのＲＯＩ１，ＲＯＩ２のそれぞれに対して実行される。この結果、図２２に模式的に示すように２次元散布図が生成され、ＲＯＩの相対的な位置関係に応じて物質の特性が同定される。なお、ＲＯＩの数は３個以上であってもよい。
(Modification 1)
In the embodiment described above, the ROI (first region of interest) set on the subject image shown in FIG. 9, that is, the reconstructed panoramic image is described as one (see FIG. 10). It is not necessary to limit to this. There may be two or more ROIs. This modification is shown in FIG. In FIG. 22, two ROIs: ROI1 and ROI2 are set for two parts of which attention is paid to the jaw on the panoramic image. In this case, the identification processing shown in FIGS. 7 and 11 is executed for each of the two ROIs 1 and ROI2. As a result, a two-dimensional scatter diagram is generated as schematically shown in FIG. 22, and the characteristics of the substance are identified according to the relative positional relationship of the ROI. Note that the number of ROIs may be three or more.
（変形例２）
また、例えば図２３（Ａ）のように、表示器３６に表示された２次元散布図上で線状の関心領域（ＲＯＩ：第２の関心領域）を設定するようにしてもよい。この場合、この線状の関心領域に相当する、被検体画像、すなわち例えば図２３（Ｃ）に示すパノラマ画像上の画素の位置を特定し、この特定された画素から成る領域をカラー及び／又は輝度で変調し、この変調された画素の領域をパノラマ画像に重畳して表示してもよい。これにより、例えば図２３（Ａ）の線ＲＯＩに相当する部分が、同図（Ｃ）の画像部分Ｉ１，Ｉ２として表示される。図２３（Ｂ）はデータプロセッサ３５により実行される処理を示す。なお、第２の関心領域は複数個、設定し、各関心領域について上述した重畳表示を行ってもよい。これにより、２次元散布図上で興味ある吸収情報及びビームハードニング情報の領域が被検体の撮像部位のどこに相当するのか、フィードバックさせて確認させることもできる。
(Modification 2)
For example, as shown in FIG. 23A, a linear region of interest (ROI: second region of interest) may be set on the two-dimensional scatter diagram displayed on the display 36. In this case, the position of the pixel on the subject image corresponding to the linear region of interest, that is, for example, the panoramic image shown in FIG. 23C is specified, and the region composed of the specified pixel is set in color and / or It may be modulated by luminance, and the modulated pixel area may be displayed superimposed on the panoramic image. Thereby, for example, portions corresponding to the line ROI in FIG. 23A are displayed as image portions I1 and I2 in FIG. FIG. 23B shows processing executed by the data processor 35. Note that a plurality of second regions of interest may be set, and the above-described superimposed display may be performed for each region of interest. This makes it possible to feedback and confirm where the region of absorption information and beam hardening information of interest on the two-dimensional scatter diagram corresponds to the imaging region of the subject.
（変形例３）
さらに、図２４（Ａ）に示すように表示された散布図上で、当該散布図が描出する画像の階調を決める直線又は曲線を基準線Ｒ１として設定し、この基準線Ｒ１を散布図上で当該基準線Ｒ１に対して平行にシフトしてラインＬ１〜Ｌ４を設定する。ライン同士の間には同一諧調を割り当てる。例えばラインＬ１−Ｌ２間には諧調９０（相対値）を、ラインＬ２−Ｒ１間には諧調１００を、ラインＲ１−Ｌ３間には諧調１１０を。ラインＬ３−Ｌ４間には諧調１２０をいった具合である。これらの諧調は色相であっても輝度であてもよい。次いで、同一の諧調が割り当てられた散布領域の位置を特定し、その特定した散布領域に相当する被検体画像上の複数の画素の位置を特定する。特定された画素毎に設定されている諧調で表示する。この結果、図２４（Ｃ）の画像部分Ｉ３〜Ｉ６として被検体画像に重畳された状態で表示される。これにより、散布情報に階調変化を与えた画像を表示でき、この場合も、散布図から被検体画像に情報をフィードバックして被検体部位を確認できる。図２４（Ｂ）は、データプロセッサ３５により実行される処理を示す。
(Modification 3)
Furthermore, on the scatter diagram displayed as shown in FIG. 24A, a straight line or a curve that determines the gradation of the image drawn by the scatter diagram is set as the reference line R1, and this reference line R1 is set on the scatter diagram. The lines L1 to L4 are set by shifting in parallel with the reference line R1. The same tone is assigned between the lines. For example, a gradation 90 (relative value) is set between the lines L1 and L2, a gradation 100 is set between the lines L2 and R1, and a gradation 110 is set between the lines R1 and L3. Between the lines L3 and L4, a tone 120 is set. These gradations may be hue or luminance. Next, the position of the scattering region to which the same gradation is assigned is specified, and the positions of a plurality of pixels on the subject image corresponding to the specified scattering region are specified. Display in gradation set for each specified pixel. As a result, the image portions I3 to I6 in FIG. 24C are displayed in a state of being superimposed on the subject image. As a result, it is possible to display an image in which gradation change is given to the scatter information, and in this case as well, it is possible to confirm the subject site by feeding back information from the scatter diagram to the subject image. FIG. 24B shows processing executed by the data processor 35.
この場合、基準線は、予め厚みを様々に変化させて取得した前記物質の傾きを表すデータから推定して設定するようにしてもよい。また、予め決められた直線、曲線、又は直線の組み合わせにしたがって最小二乗法の下で基準線を推定するようにしてもよい。 In this case, the reference line may be estimated and set from data representing the inclination of the substance obtained by varying the thickness in advance. Further, the reference line may be estimated under the least square method according to a predetermined straight line, a curve, or a combination of straight lines.
（変形例４）
図２５に変形例４を示す。この変形例は、複数の患者の同一箇所における物質の状態の個人差を比較できるようにしたものである。例えば同図（Ａ）に示す被検体画像の全体又は一部について同図（Ｂ）に示すように散布図を作成する。これには例えば顎骨の骨密度に関する物質状態などが好適であり、例えば同図（Ａ）に示すＲＯＩの部分が選択される。このように複数の患者Ａ〜Ｄの同一部位の散布図が用意される。この後、各散布図上で分散の絶対的な最大及び最小の座標値を決定し、その決定値を、Ｘ軸（ビームハードニング情報）及びＹ軸（吸収情報）の２次元グラフ上に表示する（この処理は例えばデータプロセッサ３５により行われる：図２５（Ｃ）参照）。この結果、図２５（Ｄ）に示すように、統計値として予め決めてある基準領域と共に、患者Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの同一部位の物質の状態を比較しながら表示できる。
(Modification 4)
FIG. 25 shows a fourth modification. In this modification, individual differences in the state of substances at the same location of a plurality of patients can be compared. For example, a scatter diagram is created for the whole or a part of the subject image shown in FIG. For example, a material state relating to the bone density of the jaw bone is suitable, and for example, the ROI portion shown in FIG. Thus, a scatter diagram of the same part of a plurality of patients A to D is prepared. After this, the absolute maximum and minimum coordinate values of the variance are determined on each scatter diagram, and the determined values are displayed on a two-dimensional graph on the X axis (beam hardening information) and Y axis (absorption information). (This processing is performed by, for example, the data processor 35: see FIG. 25C). As a result, as shown in FIG. 25 (D), it can be displayed while comparing the states of the substances in the same part of the patients A, B, C, and D together with the reference region that is predetermined as the statistical value.
（変形例５）
次に、コンパートメントモデルに依らない物質状態の認識（同定）の手法として、歯周病の判断に供する同定情報を提供する例を説明する。
(Modification 5)
Next, an example of providing identification information for determination of periodontal disease will be described as a method for recognizing (identifying) a substance state independent of the compartment model.
この場合、データプロセッサ３５はオペレータとの間でインターラクティブに操作情報を受け付けながら、図２６に示す処理を行う。最初に、データプロセッサ３５は、図２７（Ａ）に示すように、被検体画像上で注目する歯の一部において、３つの細長い矩形状のＲＯＩ：ＲＯＩＡＢ、ＲＯＰＤＬ，ＲＯＩＴＲを歯槽骨、歯根膜、及び歯（セメント質）にそれぞれ設定する（ステップＳ３１）。これら３つのＲＯＩ：ＲＯＩＡＢ、ＲＯＰＤＬ，ＲＯＩＴＲで画定される３つの領域について前述したと同様に散布図を作成する（ステップＳ３２:図２７（Ｂ）参照）。次いで、散布図上で、３つのＲＯＩ：ＲＯＩＡＢ、ＲＯＰＤＬ，ＲＯＩＴＲに対応するデータ分散の重心位置ＧＡＢ、ＧＰＤＬ，ＧＴＲを演算して表示する（ステップＳ３３：図２７（Ｂ）または図２７（Ｃ）参照）。次いで、２つの重心位置の間の距離ＤＡＢ−ＰＤＬ及びＤＰＤL-ＴＲを演算する（ステップＳ３４）。すなわち、１つ目の距離ＤＡＢ−ＰＤＬは、歯槽骨と歯根膜との重心位置ＧＡＢ、ＧＰＤＬの相互間の距離であり、２つ目の距離ＤＰＤL-ＴＲは歯根膜と歯（セメント質）との重心位置ＧＰＤＬ，ＧＴＲの相互間の距離である。次いで、この２つの距離情報のうち、１つの距離ＤＡＢ−ＰＤＬが予め基準値α（例えば０．８）よりも小さいか又は等しいか否かを判断する（ステップＳ３５）。この判断でＹＥＳとなる、つまり、ＤＡＢ−ＰＤＬ£αとなるときには、歯周病の疑いがあると判断し、その旨の情報を表示する（ステップＳ３６）。反対に、ＤＡＢ−ＰＤＬ＞αとなるときはそのような懸念は今のところ無いとの情報を出力する（ステップＳ３７）。なお、この閾値αは統計的に決定できる。 In this case, the data processor 35 performs the processing shown in FIG. 26 while receiving operation information interactively with the operator. First, as shown in FIG. 27A, the data processor 35 converts three elongated rectangular ROIs: ROI AB , RO PDL , and ROI TR into the alveolar bone in a part of the tooth of interest on the subject image. , Periodontal ligament and teeth (cement) are set respectively (step S31). A scatter diagram is created in the same manner as described above for the three regions defined by these three ROIs: ROI AB , RO PDL , and ROI TR (see step S32: FIG. 27B). Then, in a scatter diagram, three ROI: ROI AB, RO PDL, the center of gravity of the data distribution corresponding to ROI TR G AB, G PDL, and displays the calculation of G TR (step S33: FIG. 27 (B) Or refer to FIG. Next, distances D AB-PDL and D PDL-TR between the two barycentric positions are calculated (step S34). That is, the first distance D AB-PDL is the distance between the center of gravity G AB and G PDL between the alveolar bone and the periodontal ligament, and the second distance D PDL-TR is the periodontal and tooth ( It is the distance between the center of gravity positions G PDL and G TR with respect to (cement). Next, it is determined whether one distance D AB-PDL is smaller than or equal to a reference value α (for example, 0.8) in advance among the two distance information (step S35). If this determination is YES, that is, DAB-PDL £ α, it is determined that there is a suspicion of periodontal disease, and information to that effect is displayed (step S36). On the other hand, when D AB-PDL > α, information indicating that there is no such concern is output (step S37). The threshold value α can be determined statistically.
このように処理することで、歯周病の疑いがある場合、分散図上では、歯槽骨と歯根膜の分散が互いに十分に離間しておらず、少なくとも一部重なって表示される（図２７（Ｂ）参照）。つまり、距離ＤＡＢ−ＰＤＬが予め基準値α以下である場合、歯槽骨と歯根膜が全体に又は部分的に近い性質を持つ物質として検出されることを意味する。 By processing in this way, when there is a suspicion of periodontal disease, the dispersion of the alveolar bone and periodontal ligament is not sufficiently separated from each other on the dispersion diagram, and is displayed at least partially overlapping (FIG. 27). (See (B)). That is, when the distance D AB-PDL is equal to or smaller than the reference value α in advance, it means that the alveolar bone and the periodontal ligament are detected as a substance having a property close to the whole or a part.
反対に、距離ＤＡＢ−ＰＤＬが予め基準値αを上回る場合、分散図上で歯槽骨と歯根膜の分散が分離している（図２７（Ｃ）参照）。この場合、現時点では歯周病の懸念はないか又は少ない。これは、歯槽骨と歯根膜を互いに異なる物質として同定していることになる。なお、歯周病の懸念が無いとの判断に、歯根膜の方の吸収が歯槽骨のそれよりも多いかどうかという情報を加えるとよい。 On the other hand, when the distance D AB-PDL exceeds the reference value α in advance, the alveolar bone and the periodontal ligament are separated on the dispersion diagram (see FIG. 27C). In this case, there is currently little or no concern about periodontal disease. This identifies the alveolar bone and the periodontal ligament as different substances. It should be noted that information indicating whether or not the periodontal ligament absorbs more than that of the alveolar bone may be added to the determination that there is no concern about periodontal disease.
なお、このように、コンパートメントモデルを用いずに物質の同定や識別、変化などを同定する手法は種々考えることができる。 As described above, various methods for identifying, identifying, and changing a substance without using a compartment model can be considered.
（変形例６）
前述した実施例では、ビームハードニング情報を示すパラメータを１つ設定する場合を中心に説明した。しかし、これに代えて、後述するように、２つ又はそれ以上のパラメータを指定することもできる。この場合、縦軸がＸ線吸収情報を示す、第１の横軸が例えばＷ３／Ｗ１からなる第１のビームハードニング情報を示し、且つ、第２の横軸（第１の横軸に直交）が例えばＷ２／Ｗ１からなる第２のビームハードニング情報を示す３次元散布図となる。この３次元散布図の概念を図２８に示す。このようにビームハードニングを示す横軸を複数設けることで、３次元散布図は立体的な図として表される。
(Modification 6)
In the above-described embodiment, the case where one parameter indicating beam hardening information is set has been mainly described. However, instead of this, two or more parameters can be specified as will be described later. In this case, the vertical axis indicates X-ray absorption information, the first horizontal axis indicates first beam hardening information composed of, for example, W3 / W1, and the second horizontal axis (perpendicular to the first horizontal axis). ) Is a three-dimensional scatter diagram showing second beam hardening information composed of W2 / W1, for example. The concept of this three-dimensional scatter diagram is shown in FIG. By providing a plurality of horizontal axes indicating beam hardening in this way, the three-dimensional scatter diagram is represented as a three-dimensional diagram.
図２８において、分布１及び分布２は共に、吸収情報Ｌｎ（A）と第１、第２の２つのビームハードニング情報Ｌｎ（Ｗ３／Ｗ１）、Ｌｎ（Ｗ２/Ｗ１）との３次元空間（Ｌｎ（Ａ）：Ｌｎ（Ｗ３／Ｗ１）：Ｌｎ（Ｗ２/Ｗ１）と表記）における散布図を示す。ここで、値Ａは、前述のように参照部材で正規化された吸収値を示し、詳細には、前述した図１２〜図１５などにおいて占示した値である。 In FIG. 28, distribution 1 and distribution 2 are both a three-dimensional space of absorption information Ln (A) and first and second two beam hardening information Ln (W3 / W1) and Ln (W2 / W1) ( Ln (A): Ln (W3 / W1): Ln (W2 / W1))) is a scatter diagram. Here, the value A indicates the absorption value normalized by the reference member as described above, and is specifically the value indicated in the above-described FIGS.
この分布１及び分布２を一方の２次元空間（縦軸をＬｎ（A）とし、横軸をＬｎ（Ｗ３/Ｗ１）とする面）で見ると、同じに角度の直線で近似される分布３であるが、他方の２次元空間（縦軸をＬｎ（A）とし、横軸をＬｎ（Ｗ２/Ｗ１）とする面）で見ると、互いに違う形状で分布しているものとする。この場合、一方の２次元空間（Ｌｎ（A）：Ｌｎ（Ｗ３/Ｗ１）で見ると分布１及び分布２は共に分布３のように同じ形状で表示されて差異は分からない。しかし、他方の２次元面（Ｌｎ（A）：Ｌｎ（Ｗ２/Ｗ１）で観察すると、と互いに異なった形状で表示される。つまり、ビームハードニング情報に関して、分布１及び分布２は互いに異なる物質情報を有している。このため、第２の横軸Ｌｎ（Ｗ２/Ｗ１）を追加することで、ビームハードニング情報をより緻密に知ることができる。したがって、ビームハードニング情報から得られる物質の種類に関する情報を豊富化できる。 When the distribution 1 and the distribution 2 are viewed in one two-dimensional space (a plane in which the vertical axis is Ln (A) and the horizontal axis is Ln (W3 / W1)), the distribution 3 is similarly approximated by a straight line of angles. However, when viewed in the other two-dimensional space (a plane in which the vertical axis is Ln (A) and the horizontal axis is Ln (W2 / W1)), it is assumed that they are distributed in different shapes. In this case, when viewed in one two-dimensional space (Ln (A): Ln (W3 / W1)), the distribution 1 and the distribution 2 are both displayed in the same shape as the distribution 3, and the difference is not known. When viewed on a two-dimensional surface (Ln (A): Ln (W2 / W1)), the shapes are displayed differently from each other, that is, regarding beam hardening information, distribution 1 and distribution 2 have different material information. Therefore, by adding the second horizontal axis Ln (W2 / W1), it is possible to know the beam hardening information more precisely, and thus information on the type of material obtained from the beam hardening information. Can be enriched.
勿論、ノイズとの関係にも依るが、ビームハードニング情報を示す軸を３つ以上に増やした多次元空間での観察も可能である。 Of course, depending on the relationship with noise, observation in a multidimensional space in which the number of axes indicating beam hardening information is increased to three or more is also possible.
（変形例７）
なお、散布図は前述した２次元及び３次元のものに限らず、図２９に示すように、１次元、つまりＸ線吸収情報だけでも物質を判断することができる。Ｘ線吸収情報を示す軸上での分布がどこにあるかに応じて、物質の種類や状態を判断するものである。これは、光子計数型のＸ線撮影である必要がないことを意味するが、本来、光子計数型はＸ線量に応じてより線形な出力特性を示すためにより積分型のＸ線検出器よりも定量的な評価が可能である。
(Modification 7)
Note that the scatter diagram is not limited to the above-described two-dimensional and three-dimensional ones, and as shown in FIG. 29, a substance can be determined based on only one dimension, that is, X-ray absorption information. The type and state of the substance are determined according to where the distribution on the axis indicating the X-ray absorption information is. This means that it is not necessary to perform photon counting X-ray imaging, but the photon counting type inherently exhibits a more linear output characteristic depending on the X-ray dose, and thus more than the integral type X-ray detector. Quantitative evaluation is possible.
（その他の変形例）
第１の関心領域、すなわち、再構成されたパノラマ画像上に設定するＲＯＩは、そのパノラマ画像上で、特定部位を別手段の画像処理で自動又は半自動で特定領域を決定し、この特定領域をＲＯＩとして設定するようにしてもよい。
(Other variations)
The ROI set on the first region of interest, that is, the reconstructed panoramic image, determines a specific region on the panoramic image automatically or semi-automatically by image processing of another means, and this specific region is determined. You may make it set as ROI.
また、２次元散布図上に設定する第２の関心領域（ＲＯＩ）については、その散布図の画像上で２次元散布の類似グループを自動検出するクラスター技術を用いて自動または半自動で特定領域を決定し、この特定領域をその第２の関心領域として設定するようにしてもよい。 In addition, for the second region of interest (ROI) set on the two-dimensional scatter diagram, a specific region is automatically or semi-automatically using cluster technology that automatically detects similar groups of two-dimensional scatter on the image of the scatter diagram. The specific region may be determined and set as the second region of interest.
第１の関心領域は、被検体画像上で、特定部位を別手段の画像処理で自動又は半自動で特定領域を決定し、この特定領域を第１の関心領域として設定するようにしてもよい。 The first region of interest may be determined as a first region of interest by automatically or semi-automatically determining a specific region of a specific region on the subject image by image processing of another means.
また、前述した実施形態は、物質同定の機能をパノラマ撮像装置に搭載して、この装置が物質同定装置及び物質同定機能を発揮するものとして説明した。しかし、本発明に係る物質同定装置及び物質同定方法は、Ｘ線ＣＴスキャナ、トモシンセシス法を採用した各種の断層撮影装置、更には、Ｘ線スキャナと呼ばれるシステムで得られた画像を使って実施する装置及び方法であってもよい。図７に示すステップを、それらのＸ線ＣＴスキャナ、各種の断層撮影装置、Ｘ線スキャナシステムの中で処理するように構成し、機能的に一体型の装置を提供することができる。 In the above-described embodiment, the function of substance identification is mounted on the panoramic imaging apparatus, and this apparatus has been described as exhibiting the substance identification apparatus and the substance identification function. However, the substance identification apparatus and the substance identification method according to the present invention are implemented using an X-ray CT scanner, various tomography apparatuses employing the tomosynthesis method, and images obtained by a system called an X-ray scanner. It may be an apparatus and a method. The steps shown in FIG. 7 can be configured to be processed in these X-ray CT scanners, various tomography apparatuses, and X-ray scanner systems, thereby providing a functionally integrated apparatus.
また、それらのＸ線ＣＴスキャナ、各種の断層撮影装置、Ｘ線スキャナシステムによりデータ収集を行う場合、図７に示すステップを実行可能なコンピュータ装置を物質同定装置として採用することもできる。このコンピュータ装置は画像収集側の装置と通信可能に接続された別体であり、収集データをオンラインで受信することがよい。勿論、収集データを可搬型の記録媒体に収めて、スタンドアロン式のコンピュータ装置で処理するようにしてもよい。 In addition, when data collection is performed using these X-ray CT scanners, various tomography apparatuses, and X-ray scanner systems, a computer apparatus capable of executing the steps shown in FIG. 7 can be employed as the substance identification apparatus. This computer device is a separate body communicably connected to the image collecting device, and it is preferable to receive the collected data online. Of course, the collected data may be stored in a portable recording medium and processed by a stand-alone computer device.
１ 歯科用のパノラマ撮像装置（物質同定装置を機能的に含む装置）
２１ Ｘ線管（放射線源）
２２ 検出器
３３ コントローラ
３４ 第１の記憶部
３５ データプロセッサ
３６ 表示器
３７ 入力器
４０ ＲＯＭ
５１ データ収集回路
５４ 比較器
５５ エネルギ領域振分回路
５６ カウンタ
５７ Ｄ／Ａ変換器
５８ ラッチ回路
５９ シリアル変換器
Ｃ 半導体セル（画素）
Ｓｎ 収集画素
ＤＳｉ 弁別回路
ＣＮｎ 収集チャンネル
1 Dental panoramic imaging device (device functionally including a substance identification device)
21 X-ray tube (radiation source)
22 detector 33 controller 34 first storage unit 35 data processor 36 display 37 input device 40 ROM
51 Data Collection Circuit 54 Comparator 55 Energy Domain Distribution Circuit 56 Counter 57 D / A Converter 58 Latch Circuit 59 Serial Converter C Semiconductor Cell (Pixel)
Sn collection pixel DSi discrimination circuit CNn collection channel
Claims (21)
前記複数の検出素子それぞれからの前記パルス信号の計数値を２つ以上のエネルギ領域の夫々について収集する複数のデータ収集回路と、
被検体を撮像したときの前記パルス信号の前記計数値に基づいて前記Ｘ線の吸収情報に応じた被検体画像を作成する被検体画像作成手段と、
を備えた撮像システムにより作成された前記被検体画像を用いる装置であって、
前記Ｘ線により厚さ及び密度の均一な物質を撮像して前記パルス信号の前記計数値に基づいた参照画像を作成する参照画像作成手段と、
前記参照画像の画素値で前記被検体画像の画素値を画素毎に除算して当該被検体画像の画素値を規格化する規格化手段と、
この規格化手段により規格化された画素値から、前記吸収情報を与えた軸と、前記Ｘ線のビームハードニング情報を与えた１つ以上の軸とからなる散布図を作成する散布図作成手段と、
この散布図作成手段により作成された前記散布図から、前記被検体の撮像された部分に在る物質の種類を同定するための同定情報を取得する同定情報取得手段と、を備えたことを特徴とする物質同定装置。 A plurality of pixels in a one-dimensional or two-dimensional array are formed, and X-rays incident from each of the X-ray sources are regarded as photons and detected, and a pulse signal having an electric quantity corresponding to the energy of the photons is detected. A photon counting detector having a plurality of detection elements to output;
A plurality of data collection circuits for collecting the count value of the pulse signal from each of the plurality of detection elements for each of two or more energy regions;
Subject image creation means for creating a subject image according to the X-ray absorption information based on the count value of the pulse signal when the subject is imaged;
A device that uses the subject image created by an imaging system comprising:
A reference image creating means for imaging a substance having a uniform thickness and density by the X-ray and creating a reference image based on the count value of the pulse signal;
Normalization means for normalizing the pixel value of the subject image by dividing the pixel value of the subject image by the pixel value of the reference image for each pixel;
Scatter chart creating means for creating a scatter chart composed of an axis giving the absorption information and one or more axes giving the beam hardening information of the X-rays from the pixel values normalized by the normalization means When,
An identification information acquisition unit that acquires identification information for identifying the type of a substance in the imaged portion of the subject from the scatter diagram created by the scatter diagram creation unit. Substance identification device.
前記散布図作成手段は、前記２つの軸が示す前記吸収情報及び前記ビームハードニング情報それぞれを示す値の自然対数を演算する手段を含み、前記吸収情報及び前記ビームハードニング情報それぞれの自然対数値で前記散布図を作成するようにしたことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の物質同定装置。 The scatter diagram creating means is a means for creating a two-dimensional scatter diagram composed of one axis giving the absorption information and another axis giving the X-ray beam hardening information.
The scatter diagram creating means includes means for calculating a natural logarithm of a value indicating each of the absorption information and the beam hardening information indicated by the two axes, and a natural logarithm value of each of the absorption information and the beam hardening information. The substance identification apparatus according to claim 1, wherein the scatter diagram is created.
この被検体画像表示手段により表示された前記被検体画像に第１の関心領域を設定する第１の関心領域設定手段と、
前記被検体画像に前記第１の関心領域を重畳して表示する第１の関心領域表示手段と、
前記散布図作成手段は、前記第１の関心領域内のみに対応する前記散布図を作成するようにしたことを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の物質同定装置。 Subject image display means for displaying the subject image created by the subject image creation means;
First region of interest setting means for setting a first region of interest in the subject image displayed by the subject image display means;
First region-of-interest display means for displaying the first region of interest superimposed on the subject image;
7. The substance identification apparatus according to claim 1, wherein the scatter diagram creating means creates the scatter diagram corresponding only to the first region of interest.
前記散布図を表示する散布図表示手段と、
この散布図表示手段により表示された前記散布図上に第２の関心領域を設定する第２の関心領域設定手段と、
前記被検体画像上に前記第２の関心領域のみに相当する画素を演算する画素演算手段と、
この画素演算手段により演算された画素から成る部分を変調して前記被検体画像に重畳表示する重畳表示手段と、を備えた請求項１〜８の何れか一項に記載の物質同定装置。 The scatter diagram creating means includes:
A scatter diagram display means for displaying the scatter diagram;
Second region of interest setting means for setting a second region of interest on the scatter diagram displayed by the scatter diagram display means;
Pixel computing means for computing pixels corresponding to only the second region of interest on the subject image;
The substance identification apparatus according to claim 1, further comprising: a superimposed display unit that modulates a portion composed of pixels calculated by the pixel calculation unit and displays the portion superimposed on the subject image.
前記散布図表示手段により表示された前記散布図に、当該散布図が描出する画像の階調を決める直線又は曲線を基準線として設定する基準線設定手段と、
この基準線設定手段により設定された基準線を、前記散布図上で、当該基準線に対して平行にシフトして階調変化を与えた画像を表示する階調変化画像表示手段と、を備え、
前記同定情報取得手段は、前記階調変化画像表示手段により表示された前記画像に基づいて前記同定情報を取得するように構成したことをと特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の物質同定装置。 The scatter diagram creating means includes:
Reference line setting means for setting, as a reference line, a straight line or a curve that determines the gradation of an image drawn by the scatter chart, in the scatter chart displayed by the scatter chart display means;
Gradation changing image display means for displaying an image in which the reference line set by the reference line setting means is shifted in parallel to the reference line on the scatter diagram to give a gradation change. ,
The said identification information acquisition means was comprised so that the said identification information might be acquired based on the said image displayed by the said gradation change image display means, It is any one of Claims 1-10 characterized by the above-mentioned. The substance identification apparatus described.
前記撮像システムは、この検出器を用いてトモシンセシス法で前記被検体の断層撮影を行うＸ線撮像装置であり、
前記物質同定装置は前記Ｘ線撮像装置に機能的に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項１〜１３の何れか一項に記載の物質同定装置。 The detector is a detector formed with a plurality of pixels of the two-dimensional array,
The imaging system is an X-ray imaging apparatus that performs tomography of the subject by a tomosynthesis method using the detector,
The substance identification apparatus according to claim 1, wherein the substance identification apparatus is functionally integrated with the X-ray imaging apparatus.
前記撮像システムは、この検出器を用いたスキャナ型のＸ線撮像装置であり、
前記物質同定装置は前記Ｘ線撮像装置に機能的に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項１〜１５の何れか一項に記載の物質同定装置。 The detector is a detector formed with a plurality of pixels of the one-dimensional array,
The imaging system is a scanner type X-ray imaging apparatus using the detector,
The substance identification apparatus according to claim 1, wherein the substance identification apparatus is functionally integrated with the X-ray imaging apparatus.
前記物質同定装置は前記Ｘ線撮像装置に機能的に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項１〜１６の何れか一項に記載の物質同定装置。 The imaging system is an X-ray CT scanner,
The substance identification apparatus according to any one of claims 1 to 16, wherein the substance identification apparatus is functionally and integrally incorporated in the X-ray imaging apparatus.
前記撮像システムは、この検出器を用いたＸ線静止画あるいは動画の撮影装置であり、
前記物質同定装置は前記撮影装置に機能的に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項１〜１６の何れか一項に記載の物質同定装置。 The detector is a detector formed with a plurality of pixels of the two-dimensional array,
The imaging system is an X-ray still image or video imaging device using the detector,
The substance identification device according to any one of claims 1 to 16, wherein the substance identification device is functionally integrated into the imaging device.
前記複数の検出素子の出力側に配列され且つ当該複数の検出素子それぞれからの前記パルス信号の計数値を２つ以上のエネルギ領域の夫々について収集する複数のデータ収集回路と、
前記検出器及び前記複数のデータ収集回路を介して、被検体を撮像して前記パルス信号の前記計数値に基づいて前記Ｘ線の吸収情報からなる被検体画像を作成する被検体画像作成手段と、
前記Ｘ線により厚さ及び密度の均一な物質を撮像して前記パルス信号の前記計数値に基づいた参照画像を作成する参照画像作成手段と、
前記参照画像の画素値で前記被検体画像の画素値を画素毎に除算して当該被検体画像の画素値を規格化する規格化手段と、
この規格化手段により規格化された画素値から、前記吸収情報を与えた軸と、前記Ｘ線のビームハードニング情報を与えた１つ以上の軸からなる散布図を作成する散布図作成手段と、
この散布図作成手段により作成された前記散布図から、前記被検体の撮像された部分に在る物質の種類を同定するための同定情報を取得する同定情報取得手段と、を備えたことを特徴とするＸ線撮像装置。 A plurality of pixels in a one-dimensional or two-dimensional array are formed, and X-rays incident from each of the X-ray sources are regarded as photons and detected, and a pulse signal having an electric quantity corresponding to the energy of the photons is detected. A photon counting detector having a plurality of detection elements to output;
A plurality of data collection circuits arranged on the output side of the plurality of detection elements and collecting the count value of the pulse signal from each of the plurality of detection elements for each of two or more energy regions;
Subject image creation means for imaging a subject through the detector and the plurality of data acquisition circuits and creating a subject image composed of the X-ray absorption information based on the count value of the pulse signal; ,
A reference image creating means for imaging a substance having a uniform thickness and density by the X-ray and creating a reference image based on the count value of the pulse signal;
Normalization means for normalizing the pixel value of the subject image by dividing the pixel value of the subject image by the pixel value of the reference image for each pixel;
A scatter diagram creating means for creating a scatter diagram comprising an axis giving the absorption information and one or more axes giving the X-ray beam hardening information from the pixel values normalized by the normalization means; ,
An identification information acquisition unit that acquires identification information for identifying the type of a substance in the imaged portion of the subject from the scatter diagram created by the scatter diagram creation unit. X-ray imaging apparatus.
前記複数の検出素子の出力側に配列され且つ当該複数の検出素子それぞれからの前記パルス信号の計数値を２つ以上のエネルギ領域の夫々について収集する複数のデータ収集回路と、
前記検出器及び前記複数のデータ収集回路を介して、被検体を撮像して前記パルス信号の前記計数値に基づいて前記Ｘ線の吸収情報からなる被検体画像を作成する被検体画像作成手段と、
を備えた撮像システムにより作成された前記被検体画像から前記被検体の撮像された部分に在る物質の種類を同定する物質同定方法において、
前記Ｘ線により厚さ及び密度の均一な物質を撮像して前記パルス信号の前記計数値に基づいた参照画像を作成し、
前記参照画像の画素値で前記被検体画像の画素値を画素毎に除算して当該被検体画像の画素値を規格化し、
この規格化された画素値から、前記吸収情報を与えた軸と、前記Ｘ線のビームハードニング情報を与えた１つ以上の軸からなる散布図を作成し、
この作成された前記散布図から、前記被検体の撮像された部分に在る物質の種類を同定するための同定情報を取得する、ことを特徴とする物質同定方法。 A plurality of pixels in a one-dimensional or two-dimensional array are formed, and X-rays incident from each of the X-ray sources are regarded as photons and detected, and a pulse signal having an electric quantity corresponding to the energy of the photons is detected. A photon counting detector having a plurality of detection elements to output;
A plurality of data collection circuits arranged on the output side of the plurality of detection elements and collecting the count value of the pulse signal from each of the plurality of detection elements for each of two or more energy regions;
Subject image creation means for imaging a subject through the detector and the plurality of data acquisition circuits and creating a subject image composed of the X-ray absorption information based on the count value of the pulse signal; ,
In the substance identification method for identifying the type of substance present in the imaged portion of the subject from the subject image created by the imaging system comprising:
A reference image based on the count value of the pulse signal is created by imaging a substance having a uniform thickness and density with the X-ray,
Divide the pixel value of the subject image by the pixel value of the reference image for each pixel to normalize the pixel value of the subject image,
From this normalized pixel value, create a scatter diagram consisting of an axis giving the absorption information and one or more axes giving the beam hardening information of the X-ray,
A substance identification method characterized in that identification information for identifying the type of substance present in the imaged portion of the subject is obtained from the created scatter diagram.
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