JP2014140632A - 演算装置、画像取得方法、プログラム、及びx線撮像システム - Google Patents
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Abstract
【課題】周囲のシグナルの影響による画像の視認性の低下を軽減することができる演算装置、画像取得方法、プログラム、及びX線撮像装置を提供する。
【解決手段】演算装置15は、X線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか2つの分布が有する値を規格化することで、2つの分布を規格化する手段と、2つの規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段と、を有する。
【選択図】図1
【解決手段】演算装置15は、X線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか2つの分布が有する値を規格化することで、2つの分布を規格化する手段と、2つの規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段と、を有する。
【選択図】図1
Description
本発明は、被検体の投影像を用いて画像の情報を算出する演算装置、画像取得方法、プログラム、及びX線撮像システムに関する。
X線撮像システムは医療診断や非破壊検査において多目的に利用される。近年の検出器のデジタル化によりX線投影像の情報に処理を加え、画像の視認性を高めることがなされている。特許文献1には、被検体によるX線の位相変化を利用したイメージングであるX線位相イメージングの分野において、被検体の吸収像と位相像を重ね合わせて表示することが記載されている。これにより、吸収像だけでは不十分だった情報が位相像により補完され、画像の視認性を高めることができる。
特許文献1では、上述のように吸収像だけでは不十分だった情報を位相像により補完することで画像の視認性を向上させている。
一方、位相像や吸収像において、シグナルが強い領域の影響により、周囲の領域のシグナルが隠れてしまい、画像の視認性が低い領域が生じる可能性がある。特許文献1が示す方法ではこのシグナルが強い領域の影響を軽減することができないため、画像の視認性が不十分な領域が生じることがある。
そこで、本実施形態では、周囲のシグナルの影響による画像の視認性の低下を軽減することができる演算装置、画像取得方法、プログラム、及びX線撮像装置を提供することを目的とする。
本発明の一側面としての演算装置は、X線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか2つの分布が有する値を規格化することで、前記2つの分布を規格化する手段と、前記2つの規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段と、を有することを特徴とする。
本発明のその他の側面については、以下で説明する実施の形態で明らかにする。
本発明によれば、周囲のシグナルの影響による画像の視認性の低下を軽減することができる演算装置、画像取得方法、プログラム、及びX線撮像装置を提供することができる。
以下で、本発明の好ましい実施の形態を添付の図面に基づいてより詳細に説明する。
なお、各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
なお、各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
図1は本実施形態における演算装置の機能を示すブロック図である。本実施形態の演算装置15は、複合する分布を規格化する手段22と、規格化した分布の差又は商を算出する手段24を有する。規格化した分布の差又は商を算出することで複合分布が取得される。複合する分布は、被検体の吸収情報の分布と、被検体の位相情報の分布と、被検体の散乱情報の分布のうちの2つ以上の分布である。尚、これらの分布は、演算装置が有する、X線による被検体の投影像を用いて被検体の情報の分布を算出する手段20により算出される。座標毎の吸収情報を吸収情報の分布、座標毎の位相情報を位相情報の分布、座標毎の散乱情報の分布を散乱情報の分布と呼ぶ。尚、算出手段により算出する代わりに、演算装置がこれらの分布を外部の演算装置、記憶装置、記憶媒体等から受け取っても良い。
規格化する手段22は、これらの分布が持つ値の一部又は全部を規格化することで分布を規格化する。規格化した分布の差又は商を算出する手段24は、規格化した分布同士を減算又は除算して、分布の差又は商を算出することで分布を複合する。尚、複合分布とは、差又は商を算出する手段24により算出された分布のことを指す。
尚、3つの分布を複合しても良い。その場合は、2つの分布を減算又は除算して算出された分布と、残りの1つの分布を減算又は除算すればよい。このとき、2つの分布を減算し、算出された分布ともう1つの分布を減算しても良いし、2つの分布を減算し、算出された分布ともう1つの分布を除算しても良い。同様に、2つの分布を除算し、算出された分布ともう1つの分布を減算しても良いし、2つの分布を除算し、算出された分布ともう1つの分布を除算しても良い。
差又は商を算出する手段24により算出された複合分布の情報は、複合分布の情報を出力する手段26に送られ、演算装置の外部へ出力される。
上述の機能を有する演算装置は、例えばCPUのような計算機を持つ演算部と、RAMのような揮発性メモリを持つ主記憶部と、HDDのような不揮発性メモリを持つ補助記憶部を有するコンピュータで構成することができる。また図1に示した機能は、補助記憶部に格納されたプログラムが主記憶部にロードされ、演算手段により実行されることで実現される。但し、この構成はあくまで一例であり、演算装置の構成はこれに限定されるものではない。例えば、プログラムはネットワーク又は各種記憶媒体を介して演算装置に供給されても良い。
以下、上述の演算装置を備えるX線撮像システム100について説明をする。図2に本実施形態のX線撮像システム100の模式図を示す。X線撮像システム100は、X線撮像装置7と、X線撮像装置の撮像結果に基づいて被検体の情報を算出する演算装置15と、演算装置の算出結果に基づく画像を表示する画像表示装置16とを備える。
X線撮像装置7は、X線源部1とX線源部からのX線で被検体を撮像するトールボット干渉計5とを備える。
X線源部1はX線源2とX線源からのX線を分割し、空間的可干渉性を向上させる線源格子4とを有する。トールボット干渉計が備える回折格子と遮蔽格子が交差する2方向に周期を有する2次元格子の場合、X線は2方向に空間的可干渉性を有する必要があるため、線源格子も2次元格子を用いる。一方、回折格子と遮蔽格子が1方向に周期を有する1次元格子の場合、X線は1方向に空間的可干渉性を有していればよいため、線源格子は1次元格子を用いることができる。尚、2次元格子の代わりに1次元格子を2枚組み合わせて用いても良い。また、本実施形態では、X線源2のX線の発生面積が大きく、回折格子8の位置で回折格子が干渉パターンを形成できるほどの空間的可干渉性をX線が有さないため、線源格子4を用いたが、X線の空間的可干渉性が十分であれば線源格子を用いなくても良い。尚、本明細書においてX線とは2KeV以上、100KeV以下の電磁波のことを指す。
トールボット干渉計5は、X線源部1から出射したX線を回折する回折格子8と、回折格子8で回折されたX線の一部を遮光する遮蔽格子12と、遮蔽格子12を経たX線を検出する検出器14とを備える。回折格子8と遮蔽格子12とは、1次元格子でも良いし、2次元格子でも良い。空間的に微分された情報が得られる撮像装置(例えば、シアリング干渉を用いた撮像装置)を用いる場合、2次元格子を用いると2方向に微分された情報を得ることが容易になる。
X線源2から出射したX線を回折格子8が回折すると、トールボット距離と呼ばれる特定の距離に回折格子8の形状を反映した自己像と呼ばれる干渉パターンが現れる。X線源2と回折格子8の間、または回折格子8と遮蔽格子12の間に被検体6を配置すると、被検体6によりX線の位相がシフトするため、自己像が被検体6の位相変化の情報を持つようになる。X線の一部を遮蔽する遮蔽格子12を自己像が形成される位置、つまり回折格子8からトールボット距離に配置する。自己像と遮蔽格子12との周期が異なっている場合や、周期方向がずれている場合、自己像と遮蔽格子の組み合わせによりモアレが発生する。尚、このモアレも干渉パターンの一種である。このモアレを被検体の投影像として検出器14により撮像する。尚、本実施形態では、モアレを撮像する場合を説明したが、自己像のパターンを直接検出できる程度に検出器14の空間分解能が高ければ、遮蔽格子12を用いずに自己像を直接撮像してもよい。この場合、X線源と検出器の間に被検体を配置した時の自己像を被検体の投影像として用いる。モアレの周期は投影像の一辺の長さよりも短くとも良いし、長くてもよい。自己像と遮蔽格子の周期が等しく、周期方向も一致する場合はモアレは生じないが、このとき得られるパターンも、本明細書では周期が無限大のモアレとして扱う。
また、X線撮像装置は位相シフト法による撮像を行っても良い。位相シフト法は、一般的に広く知られている撮像方法であるため詳細は省略するが、自己像と遮蔽格子を相対移動させることでモアレの位相をシフトさせ、互いに位相がシフトしたモアレを複数撮像する方法である。このように得られた複数のモアレを用い、そのモアレ内の対応する画素の強度を組み合わせて作成する画素毎の周期パターンから被検体の情報を算出することができる。
また、自己像と遮蔽格子の周期と周期方向を一致させ、自己像の明部が遮蔽格子の透過部上に形成されるように自己像と遮蔽格子の位置を調整して明視野像を撮像してもよい。同様に、自己像の暗部が遮蔽格子の透過部上に形成されるように自己像と遮蔽格子の位置を調整して暗視野像を撮像してもよい。明視野像は被検体の吸収情報を多く含み、暗視野像は被検体の散乱情報を多く含むため、演算装置で算出したい被検体の情報に合わせて明視野像や暗視野像を撮像しても良い。
演算装置は、上述のように、被検体の情報の分布を算出する手段20と、分布を規格化する手段22と、規格化した分布同士の差又は商を算出する手段24と、複合分布の情報を出力する手段26とを有する。
被検体の情報の分布を算出する手段20は、X線による被検体の投影像を用いて被検体の情報の分布を算出する。トールボット干渉計により撮像された投影像では、そのモアレを解析することで被検体の情報の分布が算出される。モアレの平均強度から被検体6によるX線の吸収量の分布が算出され、モアレの位相から被検体6によるX線の位相シフト量の分布が空間的に微分された状態で算出され、モアレのビジビリティ(可視度)から被検体によるX線の散乱強度が算出される。このように算出された吸収量の分布、空間的に微分された位相シフト量(微分位相シフト量)の分布、散乱強度の分布を空間的に微分したり、積分したりあるいはフィルタをかけてノイズを軽減する演算を行ったりしても良い。例えば、微分位相シフト量の分布を空間的に積分することで、被検体による位相シフト量の分布を算出することができる。吸収量の分布、微分位相シフト量の分布、散乱強度の分布と、それらの分布に基づいて算出された分布のことを吸収情報の分布、位相情報の分布、散乱情報の分布と呼ぶ。
尚、吸収情報の分布と位相情報の分布と散乱情報の分布の全てを算出する必要はなく、少なくとも2つの分布を算出すればよい。
これらの分布の算出方法は特に問わないが、トールボット干渉計を用いて撮像された投影像から被検体の情報の分布を算出する場合、フーリエ変換を用いる方法や、上述の位相シフト法が一般的に使われている。また、上述の暗視野像から散乱情報の分布を、明視野像から吸収情報の分布を算出しても良い。
分布を規格化する手段22は、複合する分布の値が有する値を規格化する。これにより、複合する分布に基づく画像の濃淡を規格化することができる。
規格化する手段では複合する際に消去したい部分の画像の濃度が近づくように、規格化する。そのためは、複合する分布同士で、消去したい部分の空間座標に対応する値が近づくように規格化すればよい。規格化は、消去したい部分とその周辺の画像に対応する値に対してのみ行っても良いし、全体に対して行っても良い。尚、消去したい部分は1つでも複数でもよい。尚、本発明及び本明細書では、ある空間座標に対応する値が同じになるように規格化することも、ある空間座標に対応する値が近づくように規格化するという。
このように規格化すると、規格化した分布の差又は商を算出した際に、規格化した共通部分のシグナルの相対的な差を削除、又は小さくすることができる。尚、本発明及び本明細書では、シグナルの相対的な差を削除、又は小さくして、濃度を小さくすることを消去するという。
このように、消去したい部分の空間座標に対応する値が近づくように規格化すると、複合分布に基づく画像においても消去したい部分の濃度を小さくできるため、画像の視認性を高めることができる。
分布が持つ値を規格化するとは、分布が持つ値をある規則に基づいて変化させることを指す。変化のさせ方は分布が有する値に対してある値を加算しても良いし、乗算しても良い。また、分布が有する値に対して、加算または乗算する値を変化させても良い。分布が持つ値を規格化することにより、その分布に基づく画像の濃淡も変化する。尚、ある座標の値が同じになるように分布が有する値の全部を規格化するとは、複合する分布同士の全ての座標の値が同じになるように分布が有する値を変化させることではない。例えば、ある座標の値が同じになるように分布が有する値の全部に所定値又は関数を乗算することを、ある座標の値が同じになるように分布が有する値の全部を規格化すると呼ぶ。
規格化した分布の差又は商を算出する手段24は、規格化した分布同士の差又は商を算出して、複合分布を算出する。
複合分布の情報を出力する手段26は、演算装置の補助記憶部又は画像表示装置16に複合分布の情報を出力する。複合分布の情報が演算装置の補助記憶部に出力されると、補助記憶部は複合分布の情報を記憶する。
複合する分布、つまり、規格化する手段22により少なくとも一部が規格化され、差又は商を算出して複合分布を取得する手段に用いられる分布のうち、一つは散乱情報画像を用いてもよい。散乱情報の分布を用いることで、被検体6の微細な内部構造に関する情報を表示することが可能となる。
散乱情報の分布を複合する分布の一方として用いる場合、もう一方の分布として、位相情報の分布を用いてもよい。トールボット干渉計のような微分干渉計を用いた場合、被検体によるX線の位相シフト量の分布は、空間的に微分された状態(微分位相シフト量の分布)で得られる。微分位相シフト量は、概ね被検体6の輪郭で大きな値をとる。尚、被検体の輪郭とは、被検体を構成する構成要件それぞれの輪郭のことを指す。又、輪郭を消去する場合、規格化を行う周辺画像とは、輪郭が属する構成要件を含まない周辺の画像を意味する。一方、散乱量も、被検体6の内部と被検体6の輪郭で大きな値をとる。よって、散乱情報分布と位相情報分布のうち、被検体の輪郭に対応する部分の値を規格化し、差又は商を算出することで、散乱情報分布と位相情報分布とに含まれる被検体6の輪郭の情報を効果的に、消去することができる。結果として、複合分布は被検体6の微細な内部構造に関する情報を多く有する。そのため、被検体6の微細な内部構造に関する情報を、効果的に複合分布に基づく画像に描出できる。微分干渉計でない干渉計を用いる場合などは、周期パターンの解析により(微分でない)位相シフト量の分布が算出されるが、得られた位相シフト量の分布を微分して微分位相シフト量の分布を算出しても良い。また、微分干渉計により得られた微分位相シフト量の分布を積分することで得られた(微分でない)位相シフト量の分布や、微分干渉計でない干渉計により得られた(微分でない)位相シフト量の分布を位相情報の分布として散乱情報の分布と複合しても良い。また、微分位相シフト量の2乗平均の平方根の分布を位相情報の分布として散乱情報の分布と複合しても良い。または、波数空間において(微分でない)位相情報の分布にフィルター処理をした分布(フィルタリングされた吸収情報の分布)を位相情報の分布として散乱情報として複合しても良い。但し、散乱情報の分布に含まれる被検体6の輪郭の情報を効果的に消去するためには、(微分でない)位相シフト量の分布よりも、微分位相シフト量の分布を用いた方が好ましい。
散乱情報の分布を複合する分布の一方として用いる場合、もう一方の分布として、吸収情報の分布を用いてもよい。散乱情報の分布において値が著しく高い領域は、周期パターンのビジビリティが著しく低い領域に対応する領域である。ビジビリティが著しく低い領域においては、周期パターンの解析が難しいため、位相情報の算出が難しくなり、位相情報の分布に生じる誤差が大きくなる場合がある。一方、吸収情報は、周期パターンのビジビリティの影響を受けにくい。そのため、散乱情報の分布と吸収情報の分布を複合することで、周期パターンのビジビリティが低い領域においても被検体6の輪郭の情報を得ることができる。尚、散乱情報の分布から、被検体の構成要素の端部の情報を効果的に消去するためには、微分吸収量の分布またはフィルタリングされた吸収情報の分布と、散乱情報の分布との差または商を算出することが好ましい。微分吸収量の分布とは、被検体によるX線吸収量を空間的に微分した分布であり、フィルタリングされた吸収情報の分布とは、波数空間において吸収情報の分布にフィルター処理をした分布である。散乱情報分布と吸収情報分布のうち、被検体の輪郭に対応する部分の値を規格化し、差又は商を算出することで、散乱情報分布と吸収情報分布とに含まれる被検体6の輪郭の情報を効果的に消去することができる。結果として、複合分布は被検体6の微細な内部構造に関する情報を多く有する。そのため、被検体6の微細な内部構造に関する情報を、効果的に複合分布に基づく画像に描出できる。
散乱情報の分布を複合する分布の一方として用いず、位相情報の分布と吸収情報の分布とを複合しても良い。位相情報の分布から被検体6の構成要素の端部の情報を効果的に消去するためには、散乱情報の分布から端部の情報を効果的に消去する際と同様に、被検体によるX線吸収量を、空間的に微分した分布(微分吸収量の分布)を用いることが好ましい。また、吸収情報の分布と複合することで、位相情報の分布から被検体6の構成要素の端部の内側の情報を、消去することもできる。これらにより、被検体6の位相シフトに関する情報を効果的に複合分布に基づく画像に描出できる。
また、造影剤を用いて被検体を撮像した結果から散乱情報の分布、位相情報の分布、吸収情報の分布を算出しても良い。例として、被検体が動物の場合について説明をする。
被検体が動物の場合、一般的に骨を除く臓器では、被検体の情報の分布において、構成要素による濃淡の傾向の差異が大きくない。そのため、被検体の情報の分布同士で差又は商を算出することで、残したい構成要素の情報も失われる恐れがある。また、撮像部位によっては、被検体がX線との相互作用が小さい材料から構成されている可能性もある。X線との相互作用が小さいと、被検体の情報の分布中における値の差が小さいため、被検体の情報の基づく画像の濃淡の差が小さく、そのままでは視認性が低い場合もある。造影剤を投与することで、吸収情報の分布と位相情報の分布と散乱情報の分布のうちの少なくともいずれか2つで濃淡の傾向を変えることができる。これにより、複合分布において値の差を大きくできるため、複合分布に基づく画像におけるコントラストが大きくなり、視認性を高めることができる。例えば、X線撮像システムで用いるX線のエネルギーが吸収端に相当する物質を含む造影剤を用いた場合、造影剤は位相情報の分布に比べて吸収情報の分布内で大きな値の差を発生させる。これらの複合分布に基づく画像は、造影剤を用いずに撮像した周期パターンから算出した位相情報の分布と吸収情報の分布を用いて算出した複合分布に基づく画像よりもコントラストが大きいため、視認性が高い。
また、造影剤として、マイクロバブルを含む造影剤を用いてもよい。マイクロバブルとは、直径が数マイクロメートルから数百マイクロメートルの気体を内包した球状材料である。マイクロバブルは、X線の散乱を増加させるため、周期パターンのビジビリティを低下させる。結果として、マイクロバブルは散乱情報分布に基づく画像におけるコントラストを大きくする。マイクロバブルはX線の吸収が少なく、例えば、吸収情報分布と散乱情報分布を用いて複合分布を算出すると、その複合分布に基づく画像は、マイクロバブルの濃度勾配により生じるX線散乱量の分布が強調された画像となる。
画像表示装置16は、演算装置の算出結果に基づいて複合分布に基づく画像を表示する。尚、本明細書及び本発明において、複合分布に基づく画像とは、複合分布の情報を座標に従って並べた像のことである。尚、複合分布に基づく画像に対してコントラストを調整したり、ノイズを除去したり、アノテーション情報を付加したりした画像も、複合分布に基づく画像とみなす。
画像表示装置は、その他の情報を表示しても良い。例えば、撮像条件を表示しても良いし、吸収情報画像、位相情報画像、散乱情報画像をそれぞれ表示しても良い。
図3は本実施形態のX線撮像システムが行う撮像工程及び演算処理工程を示すフローチャートである。
撮像システムはまず、X線撮像装置7により、被検体の撮像(S200)を行う。撮像で得られたX線の検出結果の情報は演算装置に伝送され、演算装置において各種演算処理に供される。演算装置は、演算装置の被検体の情報の分布を算出する手段において、伝送された情報を用いて被検体の情報の分布を算出し(S220)、分布を規格化する手段において被検体の情報の分布の少なくとも一部を規格化する(S240)。規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段により、規格化された分布同士を減算又は除算することで複合分布を算出し(S260)、複合分布を出力する手段により、算出された複合分布を画像表示装置や補助記憶部に出力する(S280)。
X線撮像装置7は被検体の投影像を撮像する。投影像は、被検体の有無にかかわらず周期パターンを有してもよい。周期パターンがあることで被検体の情報の分布の算出が容易になる。それは、被検体の有無で周期パターンの位相と強度とが変化するため、その周期パターンを解析することにより被検体の情報の分布が算出できるためである。
周期パターンの周期は、投影像の一辺の長さよりも短くても良いし、長くても良い。周期パターンの周期の長さに関わらず、複数の投影像を合成して周期パターンを構成することもできる。周期パターンの周期が投影像の一辺の長さよりも十分に短く、画素の一辺の長さの三倍よりも長い場合、一枚の投影像から被検体の情報の分布を算出することができる。一枚の投影像から、複合する被検体の情報の分布を両方とも算出すると、検出器14から演算装置へのデータ転送フレームレートと同じフレームレートで被検体の情報の分布を算出することとができ、動きの滑らかな動画像を作成することもできる。
周期パターンを有する投影像を撮像する方法として、トールボット干渉法を用いても良く、マルチピンホールやマルチスリットを用いた方法を用いても良く、結晶干渉法を用いても良い。トールボット干渉法を用いると、多色のX線でも周期パターンを発生させることができ、かつ被検体の位相情報への感度も高いため、コントラストが高く、位相感度が良い被検体の情報を算出することができる。また、被検体の情報のうち、吸収情報と、散乱情報と、位相情報を分離しやすい。マルチピンホールやマルチスリットは一般的にピンホール又はスリットの周期がトールボット干渉計で用いる回折格子の周期よりも長いため、光学素子の作成が容易であり、多色のX線でも周期パターンを発生させることができる。結晶干渉法は被検体の位相情報に対して感度が高い。マルチピンホールやマルチスリットを用いた方法は、被検体にX線の照射されない部分が発生する場合がある。X線が照射されない部分の情報は欠落するが、被検体とX線撮像装置が変化するように、一方を他方に対して走査することで補完することができる。
以下、実施形態のより具体的な実施例について説明する。
(実施例1)
実施例1では、実施形態のより具体的な実施例について図2と図4とを用いて説明する。
実施例1では、実施形態のより具体的な実施例について図2と図4とを用いて説明する。
本実施例のX線撮像システムの構成は図2に示した通りである。X線源2は、エネルギー17.5keVの特性X線が発生可能なモリブデンターゲットを備える。タルボ干渉法に用いるX線は、特性X線のようにスペクトルが先鋭な単色に近いX線でもよいし、制動X線のようなスペクトルの広い多色のX線でもよい。線源格子4は、網目状の構造をしており、網目の縦横ピッチ22μm、開口の直径8μmを用いる。回折格子8は、位相変調差がπある二つの領域がチェッカーボード状に配列した位相格子を用いる。縦横方向の周期は12μmとする。遮蔽格子12は、網目状の構造を有し、開口部と遮光部の幅が1:1とする。縦横方向の周期は8.23μmとする。X線源2から出射するX線の上流側から、線源格子4、回折格子8、遮蔽格子12の順に設置する。線源格子4と回折格子8の距離は936mm、回折格子8と遮蔽格子12との距離は348mmとする。この配置により、線源格子4の各開口からのX線によってできる干渉パターンの明部同士はX線強度を強めあう。また、干渉パターンに遮蔽格子12を重ね、遮蔽格子12を面内方向に回転することで明るい点が格子状に配列したモアレパターンを発生する。検出器14は、遮蔽格子12の下流に設置する。検出器14と遮蔽格子12との距離はできるだけ近いことが望ましい。干渉パターンの強度は、回折格子との距離がタルボ長の位置で最も大きいため、回折格子8と検出器14との距離はタルボ長により近いほうが好ましい。また、検出器14と各格子(線源格子、回折格子、遮蔽格子)の基板面は、X線源2からのX線の光軸に垂直であることが望ましい。尚、本明細書におけるX線の光軸とは、X線源の中心と検出器のX線照射範囲の中心とを結んだ軸である。遮蔽格子の回転角度を調整し、検出器14上に検出器が有する画素の4画素分の周期を有するモアレパターンを発生する。このモアレパターンを周期パターンとして、演算処理工程において複合分布を算出し、複合分布に基づく画像を作成する。
本実施例のX線撮像システムが行う撮像工程及び演算処理工程について説明をする。
尚、本実施例では、被検体として分岐した血管とその周囲の組織を用い、散乱情報の分布に基づく画像から輪郭周辺の情報を消去することで、散乱情報が有する微細な内部構造に関する情報の視認性を高める。そのために、散乱情報の分布と輪郭の情報を示す分布との差を算出することで複合分布を算出する。本実施例では、吸収量の分布から被検体の輪郭の情報を示す分布を算出する。
X線撮像システムはまず、X線撮像装置7により、撮像工程を行う。初めにまず、被検体6のない状態におけるモアレパターンを検出器で検出する。次に、線源格子4と回折格子8との間、かつ、回折格子8に近い場所に、マイクロバブル含有造影剤を投与した被検体6を配置し、被検体による変調を受けたX線により形成されるモアレの検出を行う。このとき検出された検出結果を、被検体の投影像の情報として用いる。尚、被検体を配置しないときに検出したモアレの検出結果は、被検体なしの投影像の情報として用いる。また、被検体の投影像の情報と被検体なしの投影像の情報は、検出器から演算装置内の主記憶部に伝送される。
被検体の情報を算出する手段は、主記憶部に伝送されたモアレの検出結果の情報を用いて、被検体の情報の分布の算出を行う。本実施例では、被検体の情報の分布として、散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する。散乱情報の分布と吸収情報の分布は、フーリエ変換法を用いて算出する。フーリエ変換法を用いて散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する方法について説明をする。
まず、被検体の投影像の情報と被検体のない投影像の情報のそれぞれにフーリエ変換を施すことで、モアレパターンの波数空間スペクトルを算出する。算出した波数空間スペクトルのうち、0次ピークの強度から吸収強度の分布を算出し、0次ピークに対する1次ピークの強度比から散乱強度の分布を算出する。次に、被検体のない投影像の情報から算出した被検体の情報の分布と、被検体の投影像の情報から算出した被検体の情報の分布との相対分布を算出する。このように、被検体がない投影像を用いると、回折格子8の厚さムラやX線の照度ムラの影響等を除去することができる。
本実施例のように2次元の格子を用いると、散乱強度の分布は直交する2方向について算出される。これら2方向についての分布の2乗平均の平方根を算出して得られる分布を図4(a)に示した。本実施例では、この分布を散乱情報の分布として用いる。又、図4(a)における、直線A−B上での信号強度分布を図4(e)に示した。輪郭情報と造影剤情報が重畳した分布を有する。
また、本実施例では、散乱情報の分布から輪郭の情報を効果的に消去するために、吸収量分布を直交する2方向に微分し、算出された2方向についての分布の2乗平均の平方根を算出して得られる分布を、本実施例では吸収情報の分布として用いる。吸収量分布を図4(b)、吸収量分布を微分し、2乗平均の平方根を算出して得られる分布を図4(c)に示す。又、図4(b)における直線A−B上での信号強度分布を図4(f)、図4(c)における直線A−B上での信号強度分布を図4(g)に示す。吸収情報においては、造影剤情報の濃度に分布が少ないため、2乗平均の平方根を算出して得られる分布は輪郭情報が支配的となる。
尚、本実施例では用いないため算出しないが、上述の波数空間スペクトルのうち、1次ピークの位相から空間的に微分された位相シフト量の分布が算出できる。本実施例のように2次元格子を用いると、微分された位相シフト量の分布も直交する2方向について算出される。微分位相シフト量の分布中のある1点を基準に、微分された位相シフト量の分布を直交する2方向に積分をすることで、被検体の(微分でない)位相シフト量を描出した分布が算出される。このように算出された(微分でない)位相シフト量の分布を位相情報の分布として用いても良いし、微分位相シフト量の分布を位相情報の分布として用いても良い。どちらの分布を位相情報の分布として用いるかは、被検体の何を観察するかによって適宜決めることができる。
次に、分布を規格化する手段により、散乱情報の分布が有する値と吸収情報の分布が有する値とを規格化する。この規格化は、散乱情報の分布の境界散乱部62と背景のコントラストの差が、吸収情報の分布の吸収輪郭部66と背景のコントラストの差と同じになり、且つ、境界散乱部62の値と吸収輪郭部66の値が同じ値になるように行う。尚、散乱情報の分布における境界散乱部は、輪郭に相当する。
尚、散乱情報の分布が有する値に合わせて吸収情報の分布の値を調整することで規格化した場合、散乱情報の分布は被検体の情報の分布を算出する手段により算出された分布のままである。しかし、散乱情報の分布は、吸収情報の分布の値を調整するための基準になったとみなし、本明細書では、散乱情報の分布が有する値も、吸収情報の分布が有する値も、規格化されているものとする。
次に、規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段により、規格化した散乱情報の分布と、規格化した吸収情報の分布の差を算出する。分布同士の差は、各座標毎に、規格化した散乱情報の分布が有する値と、規格化した吸収情報の分布が有する値との差をとることで算出する。これにより、散乱情報の分布から輪郭情報が消去され、造影剤による散乱が支配的な複合分布が算出される。この複合分布に基づく画像を図4(d)に示す。又、図4(d)の直線A−B上での信号強度分布を図4(h)に示す。この複合分布では、微細な内部構造60の視認性が、散乱情報の分布(図4(a)、(e))よりも向上している。
そして、複合分布を出力する手段により、複合分布の情報が画像表示装置に伝送され、これに基づいた画像が表示装置に表示される。また、複合分布を出力する手段は、演算装置の補助記憶部にも複合分布の情報を伝送し、補助記憶部は受け取った情報を格納する。
尚、本実施例では、1回の検出で得られたモアレパターンから、複数の被検体の情報の分布を算出し、その分布同士を減算することで複合分布を算出している。そのため、複合分布の算出において、時間差に起因するアーチファクトの発生を抑制することができる。尚、時間差に起因するアーチファクトとは、検出を行うタイミングが異なる検出結果に由来する被検体情報の分布同士を複合することで生じるアーチファクトのことを指す。
尚、被検体なしの投影像の情報を得るための検出は、被検体の撮像毎に行う必要はない。例えば、予め被検体なしの投影像の情報を得るための検出を行っておき、その検出結果を補助記憶部等に格納しておいても良い。この場合、被検体なしの投影像の情報を得るための検出と被検体の投影像の情報を得るための検出との間に、トールボット干渉計の回折格子が移動するなどしてモアレパターンが併進移動をした場合でも、その移動量を分布から逆算し、補正することが可能である。1回の検出から1つの複合分布が算出できるため、検出器14として、例えば30フレーム毎秒のフラットパネルディテクタを用いた場合、30フレーム毎秒の速さで複合分布を作成することができる。複合分布を出力する手段が、連続するフレームの複合分布を画像表示装置に伝送し、それを受け取った画像表示装置がその画像を表示することで、複合分布に基づく画像は動画像として表示することができる。
尚、本実施例では、規格化した分布同士の差を算出することで、散乱情報の分布に基づく画像から輪郭周辺の情報を消去したが、規格化した分布同士の商を算出しても良い。本実施例で、規格化した分布同士で減算を行う代わりに、吸収量分布を微分し、2乗平均の平方根を算出して得られる分布(図4(c))で散乱情報の分布(図4(a))を除する場合について簡単に説明をする。吸収量分布を微分し、2乗平均の平方根を算出して得られる分布(微分吸収量分布の一種)と散乱情報の分布(図4(a))を規格化し、除算すると、輪郭に対応する領域の値は小さくなり(1になり)、他の領域の値は大きくなる。よって、輪郭に対応する領域の値を相対的に小さくできるため、微細な内部構造60の視認性が、散乱情報の分布(図4(a))よりも向上する。
(実施例2)
実施例2では、実施形態のより具体的な他の実施例について説明する。
実施例2では、実施形態のより具体的な他の実施例について説明する。
実施例2は、モアレパターンの周期が投影像の一辺の長さよりも長い点で実施例1と異なる。それに伴い、位相シフト法を行うため、撮像工程と演算処理工程の被検体の情報の分布を算出する手段が異なる。その他は実施例1と同様なので説明は省略する。
位相シフト法は、X線の位相をシフトさせて周期パターンを複数回検出し、その検出結果から被検体によるX線の位相変化を算出する。X線の位相をシフトさせるために、X線トールボット干渉計では自己像と遮蔽格子の相対位置を変化させてモアレの位相をシフトさせる方法が用いられている。
本実施例が行う撮像工程について説明をする。
本実施例はまず、被検体6をX線源と検出器との間に配置せずに、位相をシフトさせて16回X線を検出し、16回分の参照データを取得する。位相シフトは、検出毎に線源格子4の位置を5.5μmずつ網目の周期方向(2方向)に移動させることで生じさせた。例えば、第1の周期方向に5.5μmずつ移動させて4回検出した後、第2の周期方向に5.5μm移動させて検出し、再び第1の周期方向に5.5μmずつずらして3回検出を行う。これで8回の検出が行える。残り8回も同様に線源格子の移動と検出を行うことで、16回の検出を行うことができる。このように、2つの周期方向に対して5.5μmずつの移動を4回行うことで、4×4のマトリクス状に線源格子を移動させて検出した、16回分の参照データを取得する。次に、線源格子4と回折格子8との間、かつ、回折格子8に近い場所に、マイクロバブル含有造影剤を投与した被検体6を設置し、被検体6を配置しない場合と同様の方法で16回分の投影像のデータを取得する。取得した参照データと投影像のデータは、演算装置内の補助記憶部に保存する。
次に、本実施例の被検体の情報を算出する手段について説明をする。
参照データと投影像データのそれぞれにおいて、検出器の画素毎に16点の強度データが得られる。この画素毎の16点の強度データを、線源格子の相対位置に対応させてマトリクス状に配列したものを画素毎の周期パターンとする。つまり、1回目の検出後、第1の周期方向に3回移動させ、その移動毎に検出を行った場合、周期パターンにおいても1回目〜4回目の検出結果を第1の周期方向に配列する。このように算出された画素毎の周期パターンを二次元フーリエ変換することにより周期パターンの周波数スペクトルが算出される。算出された周波数スペクトルを用いて、0次ピークの強度から吸収量を算出し、0次ピークに対する1次ピークの強度比から散乱強度を算出することができる。吸収強度と散乱強度の算出を画素毎に行うことで、吸収量の分布と散乱強度の分布を算出することができる。実施例1と同様に、被検体のない投影像の情報から算出した被検体の情報の分布と、被検体の投影像の情報から算出した被検体の情報の分布との相対分布を算出することで、回折格子の厚さムラやX線の照度ムラの影響を軽減する。本実施例でも、実施例1のように吸収量分布を微分し、2乗平均の平方根を算出して得られる分布を吸収情報の分布、散乱強度の分布から散乱強度の分布の2乗平均の平方根を算出して得られる分布を散乱情報の分布として用いる。尚、位相シフト法を行う場合も、1次ピークの位相から空間的に微分された位相シフト量を算出できる。
算出した被検体の情報の分布を用い、実施例1と同様に規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得を算出する手段により、規格化した散乱情報の分布と、規格化した吸収情報の分布の差を算出する。これにより、散乱情報の分布から輪郭情報が消去され、造影剤による散乱が支配的な複合分布が算出される。
本実施例ではモアレパターンの周期が投影像の一辺の長さよりも長い場合の方法として説明を行ったが、モアレパターンの周期が投影像の一辺の長さよりも短い場合にも同様の方法を用いることができる。検出器14のモジュレーショントランスファーファンクションが低い場合には、モアレパターンの周期が大きい方が好ましい。検出器14のデータ転送フレームレートに対して複合分布のフレームレートは16分の1に低下するが、検出器14のデータ転送フレームレートが十分に高い場合には、動画像の作成も可能である。 尚、本実施例も、実施例1と同様に、複合する分布同士で減算を行う代わりに、複合する分布同士で除算を行っても良い。
実施例3では、実施形態のより具体的な他の実施例について図5を用いて説明する。
実施例3は、周期パターンを有する投影像を撮像する方法として、マルチスリットを用いる方法である点で実施例1と異なる。それに伴い、被検体とマルチスリットの相対位置を走査する撮像工程と演算処理工程の被検体の情報の分布を算出する手段が異なる。その他は実施例1と同様なので説明は省略する。
実施例3は、周期パターンを有する投影像を撮像する方法として、マルチスリットを用いる方法である点で実施例1と異なる。それに伴い、被検体とマルチスリットの相対位置を走査する撮像工程と演算処理工程の被検体の情報の分布を算出する手段が異なる。その他は実施例1と同様なので説明は省略する。
X線源2は、エネルギー17.5keVの特性X線が発生可能なモリブデンターゲットを備える。X線は、特性X線のようにスペクトルが先鋭な単色に近いX線でもよいし、制動X線のようなスペクトルの広い多色のX線でもよい。焦点の大きさは100μmである。分割素子104は、スリット状の構造をしており、複数のスリットが周期的に配列している。スリットの周期を103μm、開口の幅34μmを用いる。検出器の画素ピッチは48μmとする。X線源2から出射するX線の上流側から、分割素子104、検出器14の順に設置する。被検体は6は分割素子104の下流に設置する。分割素子104を通過したX線は、分割素子104の開口幅とほぼ同じ幅のシート状に成形される。X線源2と分割素子104の距離を800mm、分割素子104と検出器14の距離を690mmとすると、X線ビームは検出器14上で、196μmピッチで縞状のパターンを形成する。すなわち、検出器14上に検出器が有する画素の4画素分の周期を有する縞パターンが発生する。被検体の情報を算出する手段は、主記憶部に伝送された縞状のパターンの検出結果の情報を用いて、被検体の情報の分布の算出を行う。本実施例では、被検体の情報の分布として、散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する。散乱情報の分布と吸収情報の分布は、フーリエ変換法を用いて算出する。フーリエ変換法を用いて散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する方法については、実施例1と同様である。分割素子104は開口率で1/3である。そのため、一回の撮像で得られる被検体の情報は、全体の1/3である。そこで、分割素子を34.3μm移動させて撮像することを3回繰り返すことで、被検体の全領域の情報を取得することができる。これらの情報を被検体の位置情報と矛盾ないように空間的に再配列し、被検体の情報の分布を算出する。
(その他の実施形態)
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、まず、上述した実施形態の演算装置の演算方法を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。尚、上述の実施形態の演算装置の演算方法を用いると、複合分布に基づく画が取得される。よって、上述の実施形態の演算装置の演算方法は、画像取得方法の一種である。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、まず、上述した実施形態の演算装置の演算方法を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。尚、上述の実施形態の演算装置の演算方法を用いると、複合分布に基づく画が取得される。よって、上述の実施形態の演算装置の演算方法は、画像取得方法の一種である。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。
20 被検体の情報の分布を算出する手段
22 分布を規格化する手段
24 規格化した分布の値の差又は商を算出する手段
26 複合分布を出力する手段
22 分布を規格化する手段
24 規格化した分布の値の差又は商を算出する手段
26 複合分布を出力する手段
Claims (15)
- X線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか2つの分布が有する値を規格化することで、前記2つの分布を規格化する手段と、
前記2つの規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段と、を有することを特徴とする演算装置。 - 前記2つの分布を規格化する手段は、
前記吸収情報の分布と、前記位相情報の分布と、前記散乱情報の部のうち少なくともいずれか2つの分布の、同じ空間座標に対応する値が近づくように前記2つの分布が有する値を規格化することを特徴とする請求項1に記載の演算装置。 - 前記吸収情報の分布は、
前記被検体によるX線の吸収量の分布、前記吸収量の分布を微分した分布、又は前記吸収量の分布を2方向に微分した値の2乗平均の平方根の分布、又は前記吸収量の分布を
波数空間においてフィルタリングした分布のいずれかであり、
前記位相情報の分布は、
前記被検体による前記X線の位相シフト量の分布、前記X線の微分位相シフト量の分布又は前記微分位相シフト量の2乗平均の平方根の分布、又は前記位相シフト量の分布を波数空間においてフィルタリングした分布のいずれかであり、
前記散乱情報の分布は、
前記被検体による前記X線の散乱強度の分布、又は2方向の散乱強度の分布の2乗平均の平方根の分布であることを特徴とする請求項1又は2に記載の演算装置。 - 前記被検体の投影像は周期パターンを持ち、
前記吸収情報の分布と前記位相情報の分布と前記散乱情報の分布とのうち少なくともいずれか2つは前記周期パターンの解析により算出されることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の演算装置。 - 前記吸収情報の分布と、前記位相情報の分布と、前記散乱情報の分布とのうち少なくともいずれか2つの分布を算出する手段を有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の演算装置。
- 前記規格化する手段は、
前記吸収情報の分布が有する前記被検体の輪郭に対応する部分の分布と、
前記位相情報の分布が有する前記被検体の輪郭に対応する部分の分布と、
前記散乱情報の分布が有する前記被検体の輪郭に対応する部分の分布とのうち、少なくともいずれか2つの分布が有する値を規格化することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の演算装置。 - 前記規格化する手段は、
規格化する分布が有する値の一部を規格化することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の演算装置。 - 前記投影像は、干渉計又は微分干渉計により撮像されることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の演算装置。
- 前記投影像は、トールボット干渉計により撮像されることを特徴とする請求項8に記載の演算装置。
- X線撮像装置と、前記X線撮像装置により得られる被検体の投影像を用いて前記被検体の情報を算出する演算装置とを備え、
前記演算装置は、請求項1乃至9のいずれか1項に記載の演算装置であることを特徴とするX線撮像システム。 - 前記演算装置による算出結果に基づく情報を表示する画像表示装置を備え、
前記画像表示装置は、前記複合分布に基づく画像を表示することを特徴とする請求項10に記載のX線撮像システム。 - 前記撮像装置はトールボット干渉計であることを特徴とする請求項10又は11に記載のX線撮像システム。
- X線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか2つの分布が有する値を規格化することで前記2つの分布を規格化する工程と、
前記規格化した2つの分布の差又は商を算出して複合分布を取得する工程と、を演算装置に実行させることを特徴とするプログラム。 - 前記複合分布を表示する工程を実行させることを特徴する請求項13に記載のプログラム。
- X線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか2つの分布が有する値を規格化することで前記2つの分布を規格化する工程と、
前記規格化した2つの分布の差又は商を算出して複合分布を取得する工程と、を有する画像取得方法。
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