JP2022155147A - 核医学診断装置、医用画像処理装置、核医学診断方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】画質を向上させること。【解決手段】実施形態に係る核医学診断装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、推定部と、再構成部とを備える。第１の取得部は、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する。第２の取得部は、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する。推定部は、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定する。再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する。また、前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。【選択図】図１
Description
本明細書及び図面に開示の実施形態は、核医学診断装置、医用画像処理装置、核医学診断方法及びプログラムに関する。
現在のＰＥＴ装置の多くは、被写体内での散乱を経ずに検出器に入射したガンマ線検出事象である直接入射事象を基に、被写体内の放射線分布を推測し画像再構成を行う。一般的に画像再構成のアルゴリズムは散乱線補正機能を有するが、多くの場合、散乱線補正の対象は、一回散乱までの散乱である。しかしながら、散乱線補正の対象が一回散乱までの場合、画質が低下する場合がある。
一方で、多重散乱を経た低エネルギーガンマ線検出事象を除去する散乱線補正を精度行うためには、高発光量のシンチレータと、当該高発光量シンチレータに対応する多数の受光セルが要求される場合がある。
加えて、例えばＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）－ＰＥＴにおいて高時間分解能を得ようとする場合には、シンチレータとしては、短時間発光シンチレータが要求され、また光検出器としては、個々のセルの素早い応答や短時間での回復が要求される場合がある。しかしながら、このような条件を満たすシンチレータは、高価なものになりうる。
本明細書及び図面の開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、画質を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。
実施形態に係る核医学診断装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、推定部と、再構成部とを備える。第１の取得部は、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する。第２の取得部は、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する。推定部は、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定する。再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する。また、前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。
以下、図面を参照しながら、核医学診断装置、医用画像処理装置、核医学診断方法及びプログラムの実施形態について詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、実施形態に係る核医学診断装置としてのＰＥＴ装置１００の構成を示す図である。図１に示すように、実施形態に係るＰＥＴ装置１００は、架台装置１０と、医用画像処理装置としてのコンソール装置２０とを備える。架台装置１０は、検出器１と、タイミング情報取得回路１０２と、天板１０３と、寝台１０４と、寝台駆動部１０６とを備える。
図１は、実施形態に係る核医学診断装置としてのＰＥＴ装置１００の構成を示す図である。図１に示すように、実施形態に係るＰＥＴ装置１００は、架台装置１０と、医用画像処理装置としてのコンソール装置２０とを備える。架台装置１０は、検出器１と、タイミング情報取得回路１０２と、天板１０３と、寝台１０４と、寝台駆動部１０６とを備える。
検出器１は、被写体Ｐの陽電子から放出された消滅ガンマ線が発光体（シンチレータ）と相互作用することにより励起状態となった物質が再び基底状態に遷移する際に再放出される光であるシンチレーション光（蛍光）を検出することにより、放射線を検出する検出器である。検出器１は、被写体Ｐ内の陽電子から放出された消滅ガンマ線の放射線のエネルギー情報を検出する。検出器１は、被写体Ｐの周囲をリング状に取り囲むように複数配置され、例えば複数の検出器ブロックからなる。
検出器１の具体的な構成の一例としては、フォトンカウンティング方式、アンガー型の検出器であり、例えば、シンチレータと、光検出素子と、ライトガイドとを有する。すなわち、検出器１に含まれるピクセルのそれぞれは、シンチレータと、発生したシンチレーション光を検出する光検出素子とを有する。
シンチレータは、被写体Ｐ内の陽電子から放出されて入射した消滅ガンマ線をシンチレーション光（scintillation photons、optical photons）に変換し、出力する。シンチレータは、例えば、ＬａＢｒ３（Lanthanum Bromide）、ＬＹＳＯ（Lutetium Yttrium Oxyorthosilicate）、ＬＳＯ（Lutetium Oxyorthosilicate）、ＬＧＳＯ（Lutetium Gadolinium Oxyorthosilicate）等やＢＧＯ等の、ＴＯＦ計測およびエネルギー計測に適するシンチレータ結晶によって形成され、例えば、２次元に配列される。
光検出素子としては、例えばＳｉＰＭ(Silicon photomultiplier)や、光電子増倍管が用いられる。光電子増倍管は、シンチレーション光を受光して光電子を発生させる光電陰極、発生した光電子を加速する電場を与える多段のダイノード、及び、電子の流れ出し口である陽極を有し、シンチレータから出力されたシンチレーション光を増倍して電気信号に変換する。
また、架台装置１０は、タイミング情報取得回路１０２により、検出器１の出力信号から計数情報を生成し、生成した計数情報を、コンソール装置２０の記憶部１３０に格納する。なお、検出器１は、複数のブロックに区分けされ、タイミング情報取得回路１０２を備える。
タイミング情報取得回路１０２は、検出器１の出力信号をデジタルデータに変換し、計数情報を生成する。この計数情報には、消滅ガンマ線の検出位置、エネルギー値、及び検出時間が含まれる。例えば、タイミング情報取得回路１０２は、シンチレーション光を同じタイミングで電気信号に変換した複数の光検出素子を特定する。そして、タイミング情報取得回路１０２は、消滅ガンマ線が入射したシンチレータの位置を示すシンチレータ番号（Ｐ）を特定する。消滅ガンマ線が入射したシンチレータ位置を特定する手段は、各光検出素子の位置及び電気信号の強度に基づいて重心演算を行うことによって特定してもよい。また、シンチレータと光検出素子の各々の素子サイズが対応している場合には、出力が得られた光検出素子に対応するシンチレータを消滅ガンマ線が入射したシンチレータ位置として特定すればよい。
また、タイミング情報取得回路１０２は、各光検出素子から出力された電気信号の強度を積分計算することで、検出器１に入射した消滅ガンマ線のエネルギー値（Ｅ）を特定する。また、タイミング情報取得回路１０２は、検出器１によって消滅ガンマ線によるシンチレーション光が検出された検出時間（Ｔ）を特定する。なお、検出時間（Ｔ）は、絶対時刻であってもよいし、撮影開始時点からの経過時間であってもよい。このように、タイミング情報取得回路１０２は、シンチレータ番号（Ｐ）、エネルギー値（Ｅ）、及び検出時間（Ｔ）を含む計数情報を生成する。
なお、タイミング情報取得回路１０２は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路により実現される。タイミング情報取得回路１０２は、タイミング情報取得部の一例である。
天板１０３は、被写体Ｐが載置されるベッドであり、寝台１０４の上に配置される。寝台駆動部１０６は、処理回路１５０の寝台制御機能１０５ｋによる制御の下、天板１０３を移動させる。例えば、寝台駆動部１０６は、天板１０３を移動させることで、被写体Ｐを架台装置１０の撮影口内に移動させる。
コンソール装置２０は、操作者によるＰＥＴ装置１００の操作を受け付け、ＰＥＴ画像の撮影を制御するとともに、架台装置１０によって収集された計数情報を用いてＰＥＴ画像を再構成する。図１に示すように、コンソール装置２０は、処理回路１５０と、入力装置１１０と、ディスプレイ１２０と、記憶部１３０とを備える。なお、コンソール装置２０が備える各部は、バスを介して接続される。処理回路１５０の詳細については後述する。
入力装置１１０は、ＰＥＴ装置１００の操作者によって各種指示や各種設定の入力に用いられるマウスやキーボード等であり、入力された各種指示や各種設定を、処理回路１５０に転送する。例えば、入力装置１１０は、撮影開始指示の入力に用いられる。
ディスプレイ１２０は、操作者によって参照されるモニター等であり、処理回路１５０による制御の下、被写体の呼吸波形やＰＥＴ画像を表示したり、操作者から各種指示や各種設定を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。
記憶部１３０は、ＰＥＴ装置１００において用いられる各種データを記憶する。記憶部１３０は、例えば、メモリで構成され、一例として、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（flash memory）等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。記憶部１３０は、シンチレータ番号（Ｐ）、エネルギー値（Ｅ）、及び検出時間（Ｔ）が対応づけられた情報である計数情報、同時計数情報の通し番号であるコインシデンスＮｏ．に計数情報の組が対応づけられた同時計数情報、再構成されたＰＥＴ画像等を記憶する。
続いて、実施形態に係る背景について説明する。
現在のＰＥＴ装置の多くは、基本的に被写体内での散乱を経ずに検出器に入射したガンマ線検出事象である直接入射事象を基に、被写体内の放射線分布を推測し画像再構成を行う。一般的に画像再構成のアルゴリズムは散乱線補正機能を有するが、多くの場合、散乱線補正の対象は、一回散乱までの散乱である。しかしながら、散乱線補正の対象が一回散乱までの場合、画質が低下する場合がある。
例えば、図２において、曲線３０は、検出器に入射したガンマ線の信号強度をエネルギーの関数として示した図である。領域３２は、直接入射事象及び単一散乱事象に対応するエネルギー領域である。これに対して、領域３１は、多重散乱に対応するエネルギー領域である。多重散乱に対応するエネルギー領域である領域３１の事象は、直接入射事象及び単一散乱事象に対応するエネルギー領域である領域３２の事象と比較して、信号強度自体が小さく、また複数の種類の事象が重ね合わせられているので、散乱性補正の難易度が高くなる。
多重散乱を経た低エネルギーガンマ線検出事象を除去する散乱線補正を精度行うための一つの方法として、入射エネルギーを精度よく計測するための高発光量のシンチレータと、当該高発光量シンチレータに対応する多数の受光セルを用意する方法が考えられる。この場合、例えば、シンチレーション光子を電気信号に変換する光検出器としてＳｉＰＭを用いる場合、高発光量シンチレーションに対応するため、数千から数万の多数の受光セルが要求される。
加えて、例えばＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）－ＰＥＴにおいて高時間分解能を得ようとする場合、シンチレータとしては、短時間発光シンチレータが要求され、また光検出器としては、個々のセルの素早い応答や短時間での回復が要求される。加えて、光検出器の後段には信号に基づきエネルギーを算出するための電子回路が必要となり、多くの場合、当該装置に適したＡＳＩＣの開発を行う必要が生じる。
このように、ＴＯＦ－ＰＥＴにおいて、多重散乱を含む散乱線補正を行う場合、一つのＰＥＴ装置１００を構成するエネルギー計測系は、複雑なものとなり、また膨大なチャネル数からなるものになる。また、それぞれのチャネルの動作には固有のばらつきがあるため、これらの動作のばらつきを補正して計測精度を得るには、運用時に複雑な手順の構成を実施しなければならない。また、ＴＯＦ－ＰＥＴに要求される高発光量かつ短発光時間という条件を同時に満たすシンチレータは、高価なものになる。
従って、高発光量かつ短発光時間という条件を同時に満たすシンチレータを用いずとも、多重散乱事象を効果的に補正することができれば、エネルギー計測系によるＰＥＴ装置の設計上の制約を大幅に減らすことができる。
実施形態に係る核医学診断装置は、かかる背景に鑑みて、新しい方法でＰＥＴ装置における多重散乱事象を補正するものである。具体的には、実施形態に係る核医学診断装置は、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報を取得し、取得したこれらのデータに基づいて直接入射イベントに対応する第１の確率値及び多重散乱イベントを含む散乱イベントに対応する第２の確率値を推定し、推定したこれらの確率値と同時計数データとに基づいて、ＰＥＴ画像を再構成する。
これにより、画質を向上させることができ、または、ＰＥＴ装置のエネルギー計測系による設計上の制約を大幅に減らすことができる。例えば、現状より廉価なシンチレータを用いてＰＥＴ装置を設計することが可能になり、またＰＥＴ装置の性能を向上することができる。
続いて、図３及び図４を用いて、第１の実施形態に係るＰＥＴ装置１００について詳しく説明する。図３は、第１の実施形態に係るＰＥＴ装置１００の有する処理回路１５０の構成について説明した図である。また、図４は、実施形態に係るＰＥＴ装置１００が行う処理について説明したフローチャートである。
図３に示されるように、第１の実施形態において、処理回路１５０は、検出データ取得機能１５０ａ、同時計数情報データ生成機能１５０ｂ、幾何情報取得機能１５０ｃ、電子密度関数取得機能１５０ｄ、直接入射確率計算機能１５０ｅ、散乱入射確率計算機能１５０ｆ、システム行列生成機能１５０ｇ、初期画像生成機能１５０ｈ、再構成機能１５０ｉ、システム制御機能１５０ｊ、寝台制御機能１５０ｋを有する。なお、システム制御機能１５０ｊ及び寝台制御機能１５０ｋ以外の各機能については、図４を用いて後ほど詳しく説明する。
実施形態では、検出データ取得機能１５０ａ、同時計数情報データ生成機能１５０ｂ、幾何情報取得機能１５０ｃ、電子密度関数取得機能１５０ｄ、直接入射確率計算機能１５０ｅ、散乱入射確率計算機能１５０ｆ、システム行列生成機能１５０ｇ、初期画像生成機能１５０ｈ、再構成機能１５０ｉ、システム制御機能１５０ｊ、寝台制御機能１５０ｋにて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶部１３０へ記憶されている。処理回路１５０はプログラムを記憶部１３０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５０は、図３の処理回路１０５内に示された各機能を有することになる。
なお、図３においては単一の処理回路１５０にて、検出データ取得機能１５０ａ、同時計数情報データ生成機能１５０ｂ、幾何情報取得機能１５０ｃ、電子密度関数取得機能１５０ｄ、直接入射確率計算機能１５０ｅ、散乱入射確率計算機能１５０ｆ、システム行列生成機能１５０ｇ、初期画像生成機能１５０ｈ、再構成機能１５０ｉ、システム制御機能１５０ｊ、寝台制御機能１５０ｋにて行われる処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１５０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。換言すると、上述のそれぞれの機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路１５０が各プログラムを実行する場合であってもよい。別の例として、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶部１３０に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
なお、図３の処理回路１５０に限られず、後述する図５、図７、図９の処理回路１５０についても、同様の実装が可能である。
なお、図３において、検出データ取得機能１５０ａ、同時計数情報データ生成機能１５０ｂ及び初期画像生成機能１５０ｈは、第１の取得部の一例である。また、幾何情報取得機能１５０ｃ、電子密度関数取得機能１５０ｄは、第２の取得部の一例である。直接入射確率計算機能１５０ｅ、散乱入射確率計算機能１５０ｆ、システム行列生成機能１５０ｇは、推定部の一例である。再構成機能１５０ｉは、再構成部の一例である。システム制御機能１５０ｊ及び寝台制御機能１５０ｋは、制御部の一例である。
処理回路１０５は、システム制御機能１０５ｃにより、架台装置１０及びコンソール装置２０を制御することによって、ＰＥＴ装置１００の全体制御を行う。例えば、処理回路１０５は、システム制御部１０５ｃにより、ＰＥＴ装置１００における撮影を制御する。
処理回路１０５は、寝台制御機能１０５ｋにより、寝台駆動部１０５を制御する。
続いて、図４を用いて、処理回路１５０が有する各機能を説明しながら、第１の実施形態に係るＰＥＴ装置１００が実行する処理の流れについて説明する。ステップＳ１００において、処理回路１５０は、電子密度関数取得機能１５０ｄにより、被写体の電子密度関数を取得する。一例として、処理回路１５０は、電子密度関数取得機能１５０ｄにより、被写体のＣＴ画像を、電子密度関数として取得する。一例として、処理回路１５０は、電子密度関数取得機能１５０ｄにより、図示しないＣＴ装置により被写体を撮影した結果得られた被写体のＣＴ画像を被写体の電子密度関数として取得する。また、別の例として、実施形態に係る核医学診断装置は、ＣＴ装置としての機能を有するＰＥＴ－ＣＴ装置であり、当該ＰＥＴ－ＣＴ装置によるＣＴ撮影により被写体を撮影した結果得られた被写体のＣＴ画像を、処理回路１５０は、電子密度関数取得機能１５０ｄにより取得してもよい。
なお、被写体の電子密度関数を表すデータは、ＣＴ撮像により得られたデータに限られない。一例として、被写体の電子密度関数を表すデータは、磁気共鳴画像であってもよい。例えば、処理回路１５０は、電子密度関数取得機能１５０ｄにより、図示しないＭＲＩ装置により被写体を撮影し、例えばセグメンテーション処理を行った磁気共鳴画像を、被写体の電子密度関数として取得する。
このように、実施形態に係るＰＥＴ装置１００は、電子密度関数取得機能１５０ｄにより、ステップＳ１００において、被写体の電子密度関数を、ＰＥＴ撮像により得られたデータとは別に取得する。これにより、処理回路１５０は、ガンマ線の多重散乱を推定するための基礎となる情報を取得することができ、既存の方法と比較して、以降のステップにおける多重散乱の推定の精度が向上する。
続いて、ステップＳ１１０において、処理回路１５０は、幾何情報取得機能１５０ｃにより、ガンマ線検出器である検出器１の幾何情報を取得する。ここで、検出器１の幾何情報とは、検出器１のそれぞれの相対的位置関係の情報及び、検出器１と被写体Ｐとの位置関係の情報を指す。一例として、処理回路１５０は、幾何情報取得機能１５０ｃにより、記憶部１３０にあらかじめ記憶されている検出器１のそれぞれの相対的位置関係の情報を、記憶部１３０から取得することにより、検出器１のそれぞれの相対的位置関係の情報を取得する。また、処理回路１５０は、幾何情報取得機能１５０ｃにより、寝台駆動部１０６を通じて被写体Ｐの位置を取得することにより、検出器１と被写体Ｐとの位置関係の情報を取得する。なお、例えばステップＳ１１０の処理と、ステップＳ１００の処理とは、実行の順序は逆でもよい。また、後述の図１０においても、同様に、ステップＳ１１０の処理と、ステップＳ１００の処理とは、実行の順序は逆でもよい。
続いて、ステップＳ１２０において、処理回路１５０は、ステップＳ１００で電子密度関数取得機能１５０ｄにより取得した被写体の電子密度と、ステップＳ１１０で幾何情報取得機能１５０ｃにより取得した検出器１の幾何情報とに基づいて、直接入射確率計算機能１５０ｅにより、ガンマ線が検出器１に直接入射する確率である第１の確率値を計算する。ここで、ガンマ線が検出器１に直接入射するとは、生成されたガンマ線の対が検出器１に到達するまでに途中で散乱された散乱回数が０回であることを意味する。
なお、ステップＳ１２０においては、処理回路１５０は、検出器視野内に設定した各ボクセルから、単位放射能が放射されたと仮定して計算を行う。なお、各ボクセルに対する実際の放射能の量は、ステップＳ１５０において推定される。
処理回路１５０は、直接入射確率計算機能１５０ｅにより、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報の少なくとも一方に基づいて、検出器視野内のボクセルに単位放射能があると仮定した場合の被写体における直接入射イベントに対応する第１の確率値を推定する。一例として、処理回路１５０は、直接入射確率計算機能１５０ｅにより、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報の少なくとも一方に基づいて、検出器視野内のボクセルに単位放射能があると仮定した場合の検出器１のそれぞれへの直接入射確率である第１の確率値を、例えば放射輸送方程式、モンテカルロシミュレーション、ニューラルネットワーク等により、算出する。
また、処理回路１５０は、ステップＳ１００で電子密度関数取得機能１５０ｄにより取得した被写体の電子密度と、ステップＳ１１０で幾何情報取得機能１５０ｃにより取得した検出器１の幾何情報とに基づいて、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより、ガンマ線が散乱を経て検出器１に入射する確率を計算する。ここで、散乱を経るとは、単一散乱及び多重散乱を経た入射の両方を含む。
換言すると、処理回路１５０は、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報の少なくとも一方に基づいて、検出器視野内のボクセルに単位放射能があると仮定した場合の、被写体での、多重散乱イベントを含む散乱イベントに対応する第２の確率値を推定する。具体的には、処理回路１５０は、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより、検出器視野内のボクセルに単位放射能があると仮定した場合の検出器１の散乱入射確率を、例えば放射輸送方程式、モンテカルロシミュレーション、ニューラルネットワーク等により、算出する。
続いて、処理回路１５０は、システム行列生成機能１５０ｇにより、直接入射確率計算機能１５０ｅにより算出された直接入射確率と、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより算出された散乱入射確率とに基づいて、システム行列Ｈを生成する。ここで、システム行列Ｈは、ｉをｉ番目のＬＯＲ（Ｌｉｎｅ Ｏｆ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）とし、ｊをｊ番目のボクセルとしたときに、その要素がＨｉｊで表される行列である。
なお、第１の実施形態及び第２の実施形態では、散乱の効果は、散乱行列として、システム行列に取り込まれた形で表現されるが、第３の実施形態では、散乱の効果は、例えばＳｈｉｆｔｅｄ Ｐｏｉｓｓｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ等を用いて、システム行列とは別個の散乱項として表現されるという違いがある。
ステップＳ１３０において、処理回路１５０は、タイミング情報取得回路１０２から、計数情報を取得する。具体的には、処理回路１５０は、検出データ取得機能１５０ａにより、タイミング情報取得回路１０２から、ガンマ線の検出データを取得する。ここで、処理回路１５０が検出データ取得機能１５０ａによりタイミング情報取得回路１０２から取得するガンマ線の検出データは、例えば、シンチレータ番号（Ｐ）、エネルギー値（Ｅ）、及び検出時間（Ｔ）を含む計数情報である。かかる計数情報には、直接入射によるデータおよび散乱入射によるデータの両方が含まれる。
続いて、処理回路１５０は、同時計数情報データ生成機能１５０ｂにより、検出データ取得機能１５０ａにより取得した計数情報に基づいて、同時計数情報データを生成する。
すなわち、ステップＳ１３０において、処理回路１５０は、検出データ取得機能１５０ａ及び同時計数情報データ生成機能１５０ｂにより、ガンマ線検出器１への直接入射イベントと被写体Ｐでの散乱イベントとを含む同時計数データを取得する。
続いて、ステップＳ１４０において、処理回路１５０は、初期画像生成機能１５０ｈにより、被写体放射能分布の初期分布を設定する。一例として、処理回路１５０は、初期画像生成機能１５０ｂにより、複数の被写体のＰＥＴ画像に対して平均操作を行って平均的な放射能分布を作成し、当該平均的な放射能分布を、初期分布として設定する。また、別の例として、処理回路１５０は、初期画像生成機能１５０ｈより、ステップＳ１００で取得した被写体のＣＴ画像において、電子密度が一定の閾値以上である場所について、一定の放射能が分布し、その他の場所について、放射能が分布しないとする初期分布を設定する。また、別の例として、処理回路１５０は、初期画像生成機能１５０ｈより、ステップＳ１００で取得した被写体のＣＴ画像から算出した電子密度分布を、被写体放射能分布の初期分布とする。
続いて、ステップＳ１５０において、処理回路１５０は、画像再構成機能１５０ｉにより、ステップＳ１４０で設定した被写体放射能の初期分布と、ステップＳ１２０で生成したシステム行列と、ステップＳ１３０で取得した同時計数データとに基づいて、被写体の放射能分布を推定し、ＰＥＴ画像を再構成し再構成画像を生成する。換言すると、処理回路１５０は、画像再構成機能１５０ｉにより、ステップＳ１４０で設定した被写体放射能の初期分布と、ステップＳ１２０で推定された第１の確率値と第２の確率値と、ステップＳ１３０で取得した同時計数データとに基づいてＰＥＴ画像を再構成する。一例として、処理回路１５０は、画像再構成機能１５０ｉにより、ステップＳ１４０で設定した被写体放射能の初期分布と、ステップＳ１２０で推定された第１の確率値と第２の確率値とに基づくシステム行列と、ステップＳ１３０で取得した同時計数データとに基づいてＰＥＴ画像を再構成する。一例として、処理回路１５０は、画像再構成機能１５０ｉにより、ステップＳ１４０で設定した被写体放射能の初期分布と、ステップＳ１２０で生成したシステム行列とに基づいて、ステップＳ１３０で取得した同時計数情報を再現する被写体の放射能分布を、最尤法、ニューラルネットワーク等を用いて推定し、再構成画像を生成する。
続いて、ステップＳ１６０において、処理回路１５０は、システム制御機能１５０ｊより、ステップＳ１５０で生成した再構成画像を、ディスプレイ１２０に表示させる。
以上のように、第１の実施形態では、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報を取得し、取得したこれらのデータに基づいて直接入射イベントに対応する第１の確率値及び多重散乱イベントを含む散乱イベントに対応する第２の確率値を推定し、推定したこれらの確率値と同時計数データとに基づいて、ＰＥＴ画像を再構成する。第１の実施形態によると、散乱線が有する被写体情報を生かした撮像・再構成を行うＰＥＴ装置を構成することができる。また、被写体の電子密度関数やガンマ線検出器の幾何情報があることで、検出ガンマ線のエネルギーを計測するためにＰＥＴに実装させる高価なエネルギー計測回路が必須でなくなり、設計上の自由度が広がる。
一例として、従来と比較して廉価なシンチレータを用いて高画質なＰＥＴ画像を得ることができる核医学診断装置を製作することが可能となる。また、別の例として、発光量は少ないが、ガンマ線入射に対する応答が非常に速い、などのＴＯＦ機能に有利な特性を持つシンチレータを、実施形態に係る方法では採用することが可能となり、シンチレータの選択の幅が広がる。
加えて、第１の実施形態に係る方法では、生成されたシステム行列が、散乱過程と減弱過程を整合的に扱うため、例えば従来法のように、散乱過程と減弱過程との間の相対的な強度を手作業でチューニングする操作が不要になる。また、第１の実施形態に係る方法では、多重散乱を含めた全事象を対象とした画像再構成であるので、統計ノイズを抑制した画像を得ることができる。加えて、第１の実施形態に係る方法では、放射性薬剤の低投与量化による低被ばく撮像も期待できる。
（第２の実施形態）
続いて、図５及び図６を用いて、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報を取得し、取得したこれらのデータに基づいてシステム行列を推定し、推定したシステム行列に基づいて、ＰＥＴ画像を再構成する場合を説明した。第２の実施形態も、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報を取得し、取得したこれらのデータに基づいてシステム行列を求める点では共通するが、詳細において、第１の実施形態と異なる手続きでシステム行列を求める。すなわち、システム行列のうち、直接入射の寄与部分は、被写体の電子密度関数の形状によらない部分であるので、システム行列のうち、直接入射の寄与部分に関しては、処理回路は、別途あらかじめ計算を行っておき、散乱入射の寄与部分を後ほど加算することでシステム行列を生成する。これにより、システム行列の計算を簡略化することができる。
続いて、図５及び図６を用いて、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報を取得し、取得したこれらのデータに基づいてシステム行列を推定し、推定したシステム行列に基づいて、ＰＥＴ画像を再構成する場合を説明した。第２の実施形態も、被写体の電子密度関数及びガンマ線検出器の幾何情報を取得し、取得したこれらのデータに基づいてシステム行列を求める点では共通するが、詳細において、第１の実施形態と異なる手続きでシステム行列を求める。すなわち、システム行列のうち、直接入射の寄与部分は、被写体の電子密度関数の形状によらない部分であるので、システム行列のうち、直接入射の寄与部分に関しては、処理回路は、別途あらかじめ計算を行っておき、散乱入射の寄与部分を後ほど加算することでシステム行列を生成する。これにより、システム行列の計算を簡略化することができる。
図５に、第２の実施形態における処理回路１５０の構成が示されている。図５において、直接入射確率計算機能１５０ｅ以外の機能については、第１の実施形態と同様であるので詳しい説明は省略する。直接入射確率計算機能１５０ｅについて、第１の実施形態においては、処理回路１５０は、検出器の幾何情報と被写体の電子密度関数の両方を用いて直接入射確率を推定したが、第２の実施形態では、処理回路１５０は、検出器の幾何情報のみを用いて直接入射確率を推定する。
なお、図５において、図３と同様に、検出データ取得機能１５０ａ、同時計数情報データ生成機能１５０ｂ及び初期画像生成機能１５０ｈは、第１の取得部の一例である。また、幾何情報取得機能１５０ｃ、電子密度関数取得機能１５０ｄは、第２の取得部の一例である。直接入射確率計算機能１５０ｅ、散乱入射確率計算機能１５０ｆ、システム行列生成機能１５０ｇは、推定部の一例である。再構成機能１５０ｉは、再構成部の一例である。システム制御機能１５０ｊ及び寝台制御機能１５０ｋは、制御部の一例である。
図６に、第２の実施形態に係るＰＥＴ装置１００が実行する処理の流れが示されている。ここで、ステップＳ７０、ステップＳ９０及びステップＳ１２０以外の処理については、処理の内容は第１の実施形態と共通であるから、繰り返しての説明は省略する。
はじめに、ステップＳ７０において、処理回路１５０は、幾何情報取得機能１５０ｃにより、検出器幾何情報を取得する。ステップＳ７０の処理は、第１の実施形態におけるステップＳ１１０と同様の処理であるが、第２の実施形態においては、このタイミングで処理が行われる。
続いて、ステップＳ９０において、処理回路１５０は、直接入射確率計算機能１５０ｅにより、ステップＳ７０において幾何情報取得機能１５０ｃにより取得された検出器幾何情報に基づいて、第１の確率値である直接入射確率を算出する。この際、処理回路１５０は、直接入射確率計算機能１５０ｅにより、被写体の電子密度関数を用いずに第１の確率値である直接入射確率を算出する。続いて、ステップＳ９０において、処理回路１５０は、システム行列生成機能１５０ｇにより、算出した第１の確率値に基づいて、システム行列のうち、第１の確率値である直接入射確率に対応する寄与を算出する。すなわち、処理回路１５０は、システム行列生成機能１５０ｇにより、検出器幾何情報に基づいて、直接入射確率のシステム行列を生成する。
続いて、ステップＳ１００及びステップＳ１１０において、第１の実施形態と同様の処理を行い、処理回路１５０は、電子密度関数取得機能１５０ｄにより、被写体の電子密度関数を取得する。
続いて、ステップＳ１２０において、処理回路１５０は、散乱入射確率計算機能１５０ｅにより、第１の実施形態と同様の処理を行い、第２の確率値である散乱入射確率を計算する。続いて、処理回路１５０は、システム行列生成機能１５０ｇにより、ステップＳ９０であらかじめ算出された第１の確率値である直接入射確率と、第１の実施形態と同様にステップＳ１２０で算出された第２の確率値である散乱入射確率とに基づいて、システム行列を生成する。その後、ステップＳ１３０からステップＳ１６０において、第１の実施形態と同様の処理を行う。
このように、第２の実施形態では、処理回路１５０は、再構成機能１５０ｉにより、被写体の電子密度関数の取得に先立ってあらかじめ算出された第１の確率値に基づくシステム行列に基づいてＰＥＴ画像を再構成する。これにより、被写体ごとにシステム行列のうち直接入射確率を算出する必要がなくなり、システム行列の計算を簡略化することができる。これにより、再構成処理における計算負荷を軽減することができる。
（第３の実施形態）
第１及び第２の実施形態では、散乱の効果が、散乱行列として、システム行列の値に組み込まれて表現される場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られない。第３の実施形態では、例えばＳｈｉｆｔｅｄＰｏｉｓｓｏｎＭｏｄｅｌ等が採用され、散乱の効果が、システム行列に対する補正項である散乱項として表現される場合について説明する。
第１及び第２の実施形態では、散乱の効果が、散乱行列として、システム行列の値に組み込まれて表現される場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られない。第３の実施形態では、例えばＳｈｉｆｔｅｄＰｏｉｓｓｏｎＭｏｄｅｌ等が採用され、散乱の効果が、システム行列に対する補正項である散乱項として表現される場合について説明する。
図７に、第３の実施形態における処理回路１５０の構成が示されている。図７において、散乱項計算機能１５０ｌ以外の機能については、第２の実施形態と同様であるので詳しい説明は省略する。
ここで、ｊをｊ番目のＬＯＲを示す添え字として、処理回路１５０が散乱項計算機能１５０ｌにより計算する散乱項Ｓｊは、例えば以下の式（１）で与えられる。
ここで、ｉ及びｍはそれぞれｉ番目、ｍ番目のボクセルを表す添え字であり、ｋは、画像再構成において、ｋ番目のイタレーションを表す添え字であり、λｉ
ｋはｋ番目のイタレーションにおけるｉ番目のボクセルにおける放射能の値の推定値を表し、Ｈｉｊはｉ番目のボクセルとｊ番目のＬＯＲとの間のシステム行列であり、ｇｊは、ｊ番目のＬＯＲにおける検出器が検出するイベント数である。すなわち、処理回路１５０が散乱項計算機能１５０ｌにより計算する散乱項Ｓｊは、散乱線に関するパラメータであって、ＰＥＴ画像の再構成時に、各ＬＯＲごとに導入されるシステム行列に対する補正項である。
なお、図７において、検出データ取得機能１５０ａ、同時計数情報データ生成機能１５０ｂ及び初期画像生成機能１５０ｈは、第１の取得部の一例である。また、幾何情報取得機能１５０ｃ、電子密度関数取得機能１５０ｄは、第２の取得部の一例である。直接入射確率計算機能１５０ｅ、散乱入射確率計算機能１５０ｆ、システム行列生成機能１５０ｇは、推定部の一例である。散乱項計算機能１５０ｉは、同定部の一例である。再構成機能１５０ｉは、再構成部の一例である。システム制御機能１５０ｊ及び寝台制御機能１５０ｋは、制御部の一例である。
図８に、第３の実施形態に係るＰＥＴ装置１００が実行する処理の流れが示されている。ここで、ステップＳ９０、ステップＳ１２５及びステップＳ１５０以外の処理については、処理の内容は第２の実施形態と共通であるから、繰り返しての説明は省略する。
第２の実施形態と同様、ステップＳ９０において、処理回路１５０は、直接入射確率計算機能１５０ｅにより、ステップＳ７０において幾何情報取得機能１５０ｃにより取得された検出器幾何情報に基づいて、第１の確率値である直接入射確率を推定し、システム行列生成機能１５０ｇにより、検出器幾何情報に基づいて、システム行列を生成する。
ここで、第３の実施形態では、散乱がシステム行列の成分に組み込まれた第２の実施形態とは異なり、散乱の効果は、システム行列に対する補正項である散乱項として表現されるので、システム行列の成分とはならない。従って、ステップＳ９０において、処理回路１５０は、システム行列生成機能１５０ｇにより、すでにシステム行列を生成する。
ステップＳ１２５において、処理回路１５０は、ステップＳ１００で電子密度関数取得機能１５０ｄにより取得した被写体の電子密度と、ステップＳ７０で幾何情報取得機能１５０ｃにより取得した検出器１の幾何情報とに基づいて、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより、ガンマ線が単一散乱または多重散乱を経て検出器に入射する確率である第２の確率を計算する。
換言すると、処理回路１５０は、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより、被写体の電子密度関数とガンマ線検出器の幾何情報とに基づいて、被写体での、多重散乱イベントを含む散乱イベントに対応する第２の確率値を推定する。具体的には、処理回路１５０は、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより、多重散乱イベントを含む散乱イベントによる散乱入射確率を、例えば放射輸送方程式、モンテカルロシミュレーション、ニューラルネットワーク等により、算出する。続いて、処理回路１５０は、散乱項計算機能１５０ｌにより、ステップＳ７０で取得した検出器幾何情報と、ステップＳ９０で推定された第１の確率値である直接入射確率と、ステップＳ１００で取得した被写体の電子密度関数と、被写体の放射能分布の初期推定値とに基づいて散乱計算を行い、散乱線に関するパラメータである散乱項を同定する。ここで、散乱項に関するパラメータである散乱項は、多重散乱項を含む。
また、ステップＳ１５０では、処理回路１５０は、再構成機能１５０ｉにより、例えば式（１）の右辺を評価することにより、式（１）の左辺の値を推定し、ステップＳ１４０で設定された被写体の放射能分布の初期推定値と、ステップ９０で生成されたシステム行列と、ステップＳ１２５で生成された散乱線に関するパラメータである散乱項とに基づいて、被写体の放射能分布を推定し、ＰＥＴ画像を再構成する。
なお、例えばステップＳ１００において、処理回路１５０が電子密度関数１５０ｄにより取得するデータは、ＣＴ画像に限られず、例えば磁気共鳴画像であってもよい。一例として、処理回路１５０は、図示しないセグメンテーション機能により、磁気共鳴画像に対してセグメンテーション処理を行って部位の自動抽出／判定を行う。続いて、処理回路１５０は、当該磁気共鳴画像について、抽出／判定された部位ごとに、磁気共鳴信号値からＣＴ値への換算を行い、ＣＴ画像に類似する信号値を有する磁気共鳴画像を生成する。処理回路１５０は、電子密度関数１５０ｄにより、当該磁気共鳴画像を、被写体の電子密度を示す画像として取得する。
また、処理回路１５０は、システム行列生成機能１５０ｇにより、ステップＳ１００で取得された被写体のＣＴ画像に対して、例えばセマンティックセグメーション処理を行って、散乱領域を特定し、特定した散乱領域に基づいて第２の確率値を推定してもよい。これにより、画像再構成に伴う計算負荷を軽減することができる。
以上述べたように、第３の実施形態においては、処理回路１５０は、散乱項計算機能１５０ｉにより、検出器幾何情報と電子密度関数とに基づいて散乱線に関するパラメータである散乱項を、多重散乱を含めて算出し、別途算出されたシステム行列と散乱項とを用いて、ＰＥＴ画像を再構成する。このように、多重散乱を含む項を散乱項としてシステム行列と別に算出し再構成を行うことで、多重散乱を含む散乱を含んだデータに対して、精度よくＰＥＴ再構成を行うことが可能となる。
（第４の実施形態）
続いて、第４の実施形態について説明する。同時計数データを生成する際、ガンマ線検出器からの出力結果に対してローパスフィルタや波高値弁別器（ディスクリメータ）を用いてノイズ除去して同時計数データを生成する場合がある。ここで、例えば波高値弁別器が波高値カットオフに用いたパラメータの値は、検出器ごとに異なる場合がある。第４の実施形態では、検出器ごとに波高値カットオフに用いたパラメータの値を用いて画像再構成を行うことで、再構成されるＰＥＴ画像のさらなる画質を向上させることができる。
続いて、第４の実施形態について説明する。同時計数データを生成する際、ガンマ線検出器からの出力結果に対してローパスフィルタや波高値弁別器（ディスクリメータ）を用いてノイズ除去して同時計数データを生成する場合がある。ここで、例えば波高値弁別器が波高値カットオフに用いたパラメータの値は、検出器ごとに異なる場合がある。第４の実施形態では、検出器ごとに波高値カットオフに用いたパラメータの値を用いて画像再構成を行うことで、再構成されるＰＥＴ画像のさらなる画質を向上させることができる。
図９に、第４の実施形態における処理回路１５０の構成が示されている。図９において、カットオフ処理機能１５０ｎ及びカットオフパラメータ設定機能１５０ｍ以外の機能については、第１の実施形態と同様であるので詳しい説明は省略する。
カットオフ処理機能１５０ｎは、検出器データ取得機能１５０ａにより得られた計数データに対して、ローパスフィルタまたは波高弁別器（ディスクリミネータ）によりノイズカット処理を行う機能である。一例として、処理回路１５０は、カットオフ処理機能１５０ｎにより、例えばガンマ線検出器データ取得機能１５０ａにより得られた計数データに対して、定められた波高値カットオフパラメータ未満の計数データを除去する。例えば、検出器データ取得機能１５０ａにより得られた計数データが定められた波高値カットオフパラメータ未満であった場合、出力される計数データは０となる。
また、処理回路１５０は、カットオフパラメータ設定機能１５０ｍにより、かかるカットオフパラメータの値を設定する。
なお、図９において、検出データ取得機能１５０ａ、同時計数情報データ生成機能１５０ｂ、カットオフパラメータ設定機能１５０ｍ、カットオフ処理機能１５０ｎ及び初期画像生成機能１５０ｈは、第１の取得部の一例である。また、幾何情報取得機能１５０ｃ、電子密度関数取得機能１５０ｄは、第２の取得部の一例である。直接入射確率計算機能１５０ｅ、散乱入射確率計算機能１５０ｆ、システム行列生成機能１５０ｇは、推定部の一例である。再構成機能１５０ｉは、再構成部の一例である。システム制御機能１５０ｊ及び寝台制御機能１５０ｋは、制御部の一例である。
図１０に、第４の実施形態に係るＰＥＴ装置１００が実行する処理の流れが示されている。ここで、ステップＳ８０、ステップＳ８５、ステップＳ１２０、ステップＳ１３０及びステップＳ１５０以外の処理については、処理の内容は第１の実施形態と共通であるから、繰り返しての説明は省略する。
ステップＳ８０において、処理回路１５０は、カットオフパラメータ設定機能１５０ｍにより、波高値カットオフパラメータを設定する。また、ステップＳ１３０において、処理回路１５０は、第１の実施形態と同様に、検出データ取得機能１５０ａにより、タイミング情報取得回路１０２から、ガンマ線の検出データを計数情報として取得する。続いて、処理回路１５０は、同時計数情報データ生成機能１５０ｂにより、ガンマ線検出データ取得機能１５０ａにより取得した計数情報と、ステップＳ８０で設定された波高値パラメータとに基づいて、同時計数情報データを生成する。すなわち、処理回路１５０は、同時計数情報データ生成機能１５０ｂにより、ガンマ線検出器からの出力結果に対して波高値カットオフを適用して同時計数データを生成する。
一方、ステップＳ８５において、処理回路１５０は、ステップＳ８０で設定された波高値カットオフパラメータを、直接入射確率計算機能１５０ｅ及び散乱入射確率計算機能１５０ｆなどの散乱入射計算ユニットに通知する。
また、ステップＳ１２０において、処理回路１５０が直接入射確率計算機能１５０ｅにより直接入射確率を算出し、散乱入射確率計算機能１５０ｆに基づいて、散乱入射確率を算出するが、処理回路１５０は、直接入射確率計算機能１５０ｅにより、ステップＳ８５で通知された波高値パラメータの値に基づいて、直接入射確率を第１の確率値として推定する。また、処理回路１５０は、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより、ステップＳ８５で通知された波高値パラメータの値に基づいて、散乱入射確率を第２の確率値として推定する。
また、処理回路１５０は、システム行列生成機能１５０ｇにより、直接入射確率計算機能１５０ｅにより算出された直接入射確率と、散乱入射確率計算機能１５０ｆにより算出された散乱入射確率とに基づいて、システム行列を生成するが、この際、ステップＳ８５で通知された波高値パラメータの値に基づいてシステム行列を生成する。すなわち、処理回路１５０は、検出器毎のカットオフパラメータの差異を、ステップＳ１２０において生成するシステム行列に反映させる。
また、ステップＳ１５０において、処理回路１５０は、画像再構成機能１５０ｉにより、ステップＳ１４０で設定した被写体放射能の初期分布と、ステップＳ１２０で生成したシステム行列と、ステップＳ１３０で取得した同時計数データと、カットオフパラメータ設定機能により設定された波高値パラメータとに基づいて、被写体の放射能分布を推定し、ＰＥＴ画像を再構成し再構成画像を生成する。
以上のように、第４の実施形態では、検出器ごとに波高値カットオフに用いたパラメータの値を用いて散乱の評価及び画像再構成を行うことで、再構成されるＰＥＴ画像のさらなる画質を向上させることができる。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、画質を向上させることができる。
以上の実施形態に関し、発明の一側面および選択的な特徴として以下の付記を開示する。
(付記１)
本発明の一つの側面において提供される核医学診断装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、推定部と、再構成部とを備える。第１の取得部は、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する。第２の取得部は、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する。推定部は、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定する。再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてＰＥＴ画像を再構成する。前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。
本発明の一つの側面において提供される核医学診断装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、推定部と、再構成部とを備える。第１の取得部は、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する。第２の取得部は、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する。推定部は、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定する。再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてＰＥＴ画像を再構成する。前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。
（付記２）
前記推定部は、放射輸送方程式、モンテカルロシミュレーションまたはニューラルネットワークを用いて、前記第１の確率値を推定してもよい。
前記推定部は、放射輸送方程式、モンテカルロシミュレーションまたはニューラルネットワークを用いて、前記第１の確率値を推定してもよい。
（付記３）
前記推定部は、放射輸送方程式、モンテカルロシミュレーションまたはニューラルネットワークを用いて、前記第２の確率値を推定してもよい。
前記推定部は、放射輸送方程式、モンテカルロシミュレーションまたはニューラルネットワークを用いて、前記第２の確率値を推定してもよい。
（付記４）
再構成部は、前記第１の確率値に基づくシステム行列に基づいて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
再構成部は、前記第１の確率値に基づくシステム行列に基づいて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
（付記５）
再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値とに基づくシステム行列に基づいて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値とに基づくシステム行列に基づいて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
（付記６）
推定部は、前記幾何情報に基づいて前記第１の確率値を推定し、前記幾何情報と前記電子密度関数とに基づいて第２の確率値を推定してもよい。
推定部は、前記幾何情報に基づいて前記第１の確率値を推定し、前記幾何情報と前記電子密度関数とに基づいて第２の確率値を推定してもよい。
（付記７）
前記幾何情報と前記電子密度関数とに基づいて散乱線に関するパラメータを同定する同定部を更に備え、
再構成部は、前記パラメータに基づいて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
前記幾何情報と前記電子密度関数とに基づいて散乱線に関するパラメータを同定する同定部を更に備え、
再構成部は、前記パラメータに基づいて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
（付記８）
前記再構成部は、Shifted Poisson Modelを用いて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
前記再構成部は、Shifted Poisson Modelを用いて前記ＰＥＴ画像を再構成してもよい。
（付記９）
第１の取得部は、前記ガンマ線検出器からの出力結果に対して波高値カットオフを適用して前記同時計数データを生成し、
推定部は、前記波高値カットオフに用いたパラメータに基づいて、前記第１の確率値及び前記第２の確率値を推定してもよい。
第１の取得部は、前記ガンマ線検出器からの出力結果に対して波高値カットオフを適用して前記同時計数データを生成し、
推定部は、前記波高値カットオフに用いたパラメータに基づいて、前記第１の確率値及び前記第２の確率値を推定してもよい。
（付記１０）
推定部は、セグメンテーション処理を行って散乱領域を特定し、特定した散乱領域に基づいて前記第２の確率値を推定してもよい。セグメンテーション処理は、セマンティックセグメンテーション処理であってもよい。
推定部は、セグメンテーション処理を行って散乱領域を特定し、特定した散乱領域に基づいて前記第２の確率値を推定してもよい。セグメンテーション処理は、セマンティックセグメンテーション処理であってもよい。
（付記１１）
電子密度関数は、ＣＴ画像であってもよい。
電子密度関数は、ＣＴ画像であってもよい。
（付記１２）
電子密度関数は、磁気共鳴画像をもとに生成したものであってもよい。
電子密度関数は、磁気共鳴画像をもとに生成したものであってもよい。
（付記１３）
本発明の一つの側面において提供される医用画像処理装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、推定部と、再構成部とを備える。第１の取得部は、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する。第２の取得部は、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する。推定部は、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定する。再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する。前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。
本発明の一つの側面において提供される医用画像処理装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、推定部と、再構成部とを備える。第１の取得部は、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する。第２の取得部は、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する。推定部は、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定する。再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する。前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。
（付記１４）
本発明の一つの側面において提供される核医学診断方法は、核医学診断装置により実行される核医学診断方法であって、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得し、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得し、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定し、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成することを含み、前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。
本発明の一つの側面において提供される核医学診断方法は、核医学診断装置により実行される核医学診断方法であって、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得し、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得し、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定し、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成することを含み、前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む。
（付記１５）
本発明の一つの側面において提供されるプログラムは、コンピュータに、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での多重散乱イベントを含む散乱イベントとを含む同時計数データを取得し、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得し、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定し、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する処理を実行させる。
本発明の一つの側面において提供されるプログラムは、コンピュータに、ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での多重散乱イベントを含む散乱イベントとを含む同時計数データを取得し、前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得し、前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントとに対応する第２の確率値とを推定し、前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する処理を実行させる。
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１５０ 処理回路
１５０ａ 検出データ取得機能
１５０ｂ 同時計数情報生成機能
１５０ｃ 幾何情報取得機能
１５０ｄ 電子密度関数取得機能
１５０ｅ 直接入射確率計算機能
１５０ｆ 散乱入射確率計算機能
１５０ｇ システム行列生成機能
１５０ｈ 初期画像生成機能
１５０ｉ 再構成機能
１５０ｋ 寝台制御機能
１５０ａ 検出データ取得機能
１５０ｂ 同時計数情報生成機能
１５０ｃ 幾何情報取得機能
１５０ｄ 電子密度関数取得機能
１５０ｅ 直接入射確率計算機能
１５０ｆ 散乱入射確率計算機能
１５０ｇ システム行列生成機能
１５０ｈ 初期画像生成機能
１５０ｉ 再構成機能
１５０ｋ 寝台制御機能
Claims (10)
- ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する第１の取得部と、
前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する第２の取得部と、
前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントに対応する第２の確率値とを推定する推定部と、
前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する再構成部とを備え
前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む、核医学診断装置。 - 前記再構成部は、前記第１の確率値に基づくシステム行列に基づいて前記PET画像を再構成する、請求項１に記載の核医学診断装置。
- 前記再構成部は、前記第１の確率値と前記第２の確率値とに基づくシステム行列に基づいて前記PET画像を再構成する、請求項１に記載の核医学診断装置。
- 前記推定部は、前記幾何情報に基づいて前記第１の確率値を推定し、前記幾何情報と前記電子密度関数とに基づいて第２の確率値を推定する、請求項１乃至３のいずれか１つに記載の核医学診断装置。
- 前記幾何情報と前記電子密度関数とに基づいて散乱線に関するパラメータを同定する同定部を更に備え、
前記再構成部は、前記パラメータに基づいて前記PET画像を再構成する、請求項２に記載の核医学診断装置。 - 前記第１の取得部は、前記ガンマ線検出器からの出力結果に対して波高値カットオフを適用して前記同時計数データを生成し、
前記推定部は、前記波高値カットオフに用いたパラメータに基づいて、前記第１の確率値及び前記第２の確率値を推定する、請求項１に記載の核医学診断装置。 - 前記推定部は、セグメンテーション処理を行って散乱領域を特定し、特定した散乱領域に基づいて前記第２の確率値を推定する、請求項１に記載の核医学診断装置。
- ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得する第１の取得部と、
前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得する第２の取得部と、
前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントに対応する第２の確率値とを推定する推定部と、
前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する再構成部と、を備え
前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む、
医用画像処理装置。 - 核医学診断装置により実行される核医学診断方法であって、
ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での散乱イベントとを含む同時計数データを取得し、
前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得し、
前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントに対応する第２の確率値とを推定し、
前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成することを含み、
前記散乱イベントは多重散乱イベントを含む、核医学診断方法。 - コンピュータに、
ガンマ線検出器への直接入射イベントと被写体での多重散乱イベントを含む散乱イベントとを含む同時計数データを取得し、
前記被写体の電子密度関数及び前記ガンマ線検出器の幾何情報を取得し、
前記電子密度関数及び前記幾何情報の少なくとも一方に基づいて前記被写体における前記直接入射イベントに対応する第１の確率値と前記散乱イベントに対応する第２の確率値とを推定し、
前記第１の確率値と前記第２の確率値と、前記同時計数データとに基づいてPET画像を再構成する処理を実行させるプログラム。
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