JP6676338B2 - 放射線撮像システム、放射線画像の情報処理装置、放射線画像の情報処理方法、及び、そのプログラム - Google Patents

放射線撮像システム、放射線画像の情報処理装置、放射線画像の情報処理方法、及び、そのプログラム Download PDF

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Description

本発明は、放射線撮像システム、放射線画像の情報処理装置、放射線画像の情報処理方法、及び、そのプログラムに関する。
放射線(X線)による医療画像診断や非破壊検査に用いる撮像装置として、半導体材料によって形成された平面検出器(Flat Panel Detector、以下FPD)を用いた放射線撮像装置が知られている。このような放射線撮像装置は、例えば医療画像診断において、静止画や動画などのデジタル撮像装置として用いられうる。
FPDとしては、例えば、積分型のセンサおよびフォトンカウンティング型のセンサがある。積分型のセンサは、放射線の入射により発生した電荷の総量を計測する。それに対し、フォトンカウンティング型のセンサは、入射した放射線のエネルギー(波長)を識別し、複数のエネルギーレベルの各々について放射線の検出回数をカウントする。即ち、フォトンカウンティング型のセンサは、エネルギー分解能を有するため、物質の弁別や仮想的に単一のエネルギーの放射線で撮影した場合の画像の生成、骨密度の測定などへの応用が期待できる。しかしながら、入射する放射線量子の個数は膨大であるため、これを個別に数えるには高い動作速度が必要となる。このため、大面積のFPDでフォトンカウンティング型のセンサを実現することは困難であった。
そこで、特許文献1では、所定領域ごとに平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて、放射線量子の個数やエネルギーの平均値を推定することにより、エネルギー分解能を有する放射線撮像装置が提案されている。即ち、特許文献1には、所定領域ごとに平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて、放射線量子の個数やエネルギーの平均値を推定し、放射線量子の個数と放射線量子のエネルギーの平均値という2種類の画像情報を取得する情報処理方法が開示されている。特許文献1の方式では、フォトンカウンティング型のセンサと比較して低い動作速度であっても、エネルギー分解能を有するセンサが実現できる。
一方、特許文献2には、エネルギーサブトラクション法という技術が開示されている。このエネルギーサブトラクション法は、2種類のエネルギーの放射線で撮影し、それぞれのエネルギーで撮影された2つの画像を取得し、所望の演算を施した後に2つの画像を差分処理することで、減弱係数の異なる2つの物質を分離した画像を生成できる。これは、放射線が物質中を透過する際に減衰する程度を示す減弱係数が物質ごとに異なり、この減弱係数は放射線のエネルギーに依存するという現象を利用したものである。また、特許文献2では、同様の現象を利用した、骨密度を測定するための技術である、二重エネルギーX線吸収測定法(DEXA法)という技術が開示されている。しかしながら、特許文献2に記載されているエネルギーサブトラクション法やDEXA法では、2種類のエネルギーでの2回の放射線撮影を必要とする。そのため、エネルギーを切り替えている際の被写体の動きによるアーチファクトの発生や、放射線エネルギーの高速切替を要する、といった課題がある。このような課題に対しては、1種類のエネルギーでの1回の放射線撮影で物質の弁別が可能な特許文献1の処理方法の方が優位である。
特開2009−285356号公報 特開2013−236962号公報
しかしながら、特許文献1では、取得された放射線量子の個数と放射線量子のエネルギーの平均値という2種類の画像情報から、放射線画像を構成する2つの物質を分離しうる情報の取得方法は開示されていない。そこで本発明は、放射線のエネルギーを変化させた撮影を行わずとも、被写体の放射線画像を構成する2つの物質を分離しうる情報を取得することが可能な技術を提供することを目的とする。
本発明の放射線撮像システムは、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素を含む検出器と、前記複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いた演算を行うことにより、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理を行う情報処理部と、を有する。本発明の放射線画像の情報処理装置は、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理を行う。本発明の放射線画像の情報処理方法は、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理を行う。本発明の放射線画像の情報処理を実行するプログラムは、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理をコンピュータに行わせる。
本発明により、放射線のエネルギーを変化させた撮影を行わずとも、被写体の放射線画像を構成する2つの物質を分離しうる情報を取得することが可能となる。
放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図 処理フローを示すフローチャート 一例としての骨と脂肪の質量減弱係数 放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図 処理フローを示すフローチャート 放射線撮像システムの模式的ブロック図
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。なお、本明細書では、放射性崩壊によって放出される粒子(光子を含む)の作るビームであるα線、β線、γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えばX線や粒子線、宇宙線なども、放射線に含まれるものとする。
(第1の実施形態)
まず、図1、図2を用いて、第1の実施形態の放射線撮像システムに係る構成と処理フローを説明する。図1は、第1の実施形態の放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図である。図2は、第1の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
放射線撮像システムは、放射線撮像装置10、コンピュータ13、放射線制御装置12、及び、放射線発生装置11を含み得る。放射線発生装置101は被写体に放射線を照射する。放射線撮像装置10は、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素を含む検出器を含み、検出器によって被写体を通過して入射した放射線に応じた画素値が得られる。本発明の情報処理部及び/又は情報処理装置である、コンピュータ13は、画素値から検出器に到達した放射線量子のエネルギーの平均値を推定し、被写体を構成する物質の密度と厚さに関する情報の推定を行う。この推定については、後で詳細に説明する。また、コンピュータ13は、コンピュータ13の制御卓(不図示)を介して撮影者(不図示)から入力された撮影情報に基づいて、放射線撮像装置10及び放射線制御装置12に制御信号を与える。放射線制御装置12は、コンピュータ13からの制御信号を受けて、放射線発生装置11の放射線源(不図示)から放射線を出射する動作や照射野絞り機構(不図示)の動作の制御を行う。放射線制御装置12によって制御された放射線発生装置11から出射された放射線に応じて、放射線撮像装置10の検出器は当該放射線に応じた画像信号を出力する。出力された画像信号は、信号処理部105によってオフセット補正等の画像処理がなされた後、コンピュータ13に伝送される。ここで、伝送には、公知の無線通信や有線通信が適用され得る。伝送された画像信号は、制御コンピュータ13によって必要な画像処理がなされた後、コンピュータ13の表示部(不図示)に表示され得る。ここで、画素値は画像信号を構成するものである。
コンピュータ13は、その機能構成として、第1算出部131、第2算出部132、第1推定部133、第2推定部134、第3推定部135を具備する。
S201において、被写体を介して放射線撮像装置に放射線を所定期間照射して複数枚のデジタル画像信号をコンピュータ13が取得する。
次にS202及びS203における演算の原理を説明する。ここで、所定期間に照射される放射線は一定であり、被写体は動きがないものと仮定する。得られたデジタル画像信号のうち、任意の一画素を選択し、選択した画素から得られたデジタル信号(以下、画素値を称する)は、理想的には一定となるはずだが、実際には画素値の時系列にばらつきが生じる。このばらつきには、量子ノイズが含まれる。量子ノイズは、単位時間当たりの放射線量子の量子数(例えばX線フォトンの数)がばらつくことによって生じる。この放射線量指数のばらつきは、離散的な事象に対する単位時間当たりの生起確率として鑑みると、所与の時間間隔で発生する離散的な事象を数える特定の確率変数を持つ離散確率分布であるポアソン分布に従う。ポアソン分布では、定数λ>0に対し、自然数を値にとる確率変数が所望の条件を満たすとき、この確率変数はパラメータλのポアソン分布に従うという。すなわち、画素値の平均値が同じであっても、エネルギーが大きい放射線量子で形成された画像のほうが、画素値の分散が大きくなる。これを利用して、X線フォトン等の放射線量子のエネルギーを推定することができる。
以下に、式を用いて放射線量子のエネルギーを推定する方法を説明する。まず、放射線撮像装置にT(Tは2以上の自然数)回の放射線照射を行い、放射線撮像装置からT枚のデジタル画像信号が取得されたものとする。ここで、t(tは2以上T以下の自然数)枚目のデジタル画像信号のある画素の画素値をI(t)とし、当該画素に到達して吸収された放射線量子の量子数の合計をN個、放射線量子のエネルギーの平均値をEAveとすると、以下の式(1)が成り立つ。
Ave×N=ΣI(t) ・・・(1)
式(1)より、1枚のデジタル画像信号の当該画素に到達して吸収された放射線量子の量子数の相加平均をnAveとすると、以下の式(2)で表される。
Ave=N/T=ΣI(t)/EAve/T ・・・(2)
また、式(1)より、1枚のデジタル画像信号の当該画素に到達して吸収された放射線量子の量子数の標本分散をnVarとすると、以下の式(3)で表される。
Var=Σ[{I(t)/EAve−nAve]/T ・・・(3)
ここで、ポアソン分布では、期待値及び分散がパラメータλに等しい。また、サンプル数が大きくなるほど、相加平均は期待値に近づき、標本分散は分散に近づく。そこで、サンプル数を十分大きく(好ましくは無限大)として、放射線量子の量子数の相加平均nAveと放射線量子の量子数の標本分散をnVarとが等しいものと近似すると、式(2)と式(3)が等しいという仮定により以下の式(4)が導かれる。
Ave=Σ{I(t)}/Σ{I(t)}−Σ{I(t)}/T ・・・(4)
このようにして、任意のt枚目のデジタル画像信号のある画素の画素値I(t)より、当該画素に到達して吸収された放射線量子のエネルギーの平均値EAveを推定して算出することができる。
また、画素値I(t)の相加平均をIAveとすると、画素値I(t)の相加平均IAveは、放射線量子の量子数の相加平均nAveを用いて以下の式(5)で表される。
Ave=nAve×EAve ・・・(5)
また、画素値の標本分散をIVarとすると、画素値の標本分散IVarは放射線量子の量子数の標本分散をnVarより以下の式(6)で表される。
Var=nVar×EAve ・・・(6)
従って、当該画素に到達して吸収された放射線量子のエネルギーの平均値Eは、以下の式(7)でも表される。
Ave=IVar /IAve・・・(7)
S202において、第1算出部131は、下記式(8)より、任意の画素の画素値I(t)を用いて、任意の画素の画素値の標本分散IVarを算出する。なお、ここでは、分散として標本分散を用いたが、不偏分散を用いてもよい。また、画素値の平均として、画素値I(t)の相加平均IAveを用いたが、本発明はそれに限定されるものではない。
Figure 0006676338

次に、S203において、第2算出部132は、式(7)より算出された下記式(9)より、任意の画素の画素値の標本分散IVarを用いて、任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値EAveを算出する。ここで、αは、画素値とエネルギーの単位を変換する任意の定数である。なお、ここでは、分散として標本分散を用いたが、不偏分散を用いてもよい。
Figure 0006676338

以降のステップでは、S202及びS203で算出された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値EAveと、任意の画素の画素値と、を用いた演算を行う。この演算を行うことによって、被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する。なお、ここでは説明を簡略化するために、被写体の例としての人体を構成する物質の中で骨(第1構成物質)以外の物質を脂肪(第2構成物質)としている。なお、第1構成物質と第2構成物質は互いに異なるものである。これは、骨以外の物質とは、脂肪、筋肉、臓器、水分などであるが、これらは骨と比較して近い質量減弱係数を持つと考えられるためである。図3に、一例として、骨と脂肪の質量減弱係数を示す。なお、以下では骨と脂肪の質量減弱係数を用いて説明を行うが、診断用途や被写体の構成物質に応じて、任意の2つの質量減弱係数を用い得る。ここで、放射線のエネルギーがE[kev]の際の骨の質量減弱係数をμ(E)、骨の厚さをd、骨の密度をρとする。また、放射線のエネルギーがE[kev]の際の脂肪の質量減弱係数をμ(E)、脂肪の厚さをd、脂肪の密度をρ、被写体を通過する前の放射線の各エネルギーの放射線量子の量子数の割合(エネルギースペクトル)をn(E)とする。S204では、第1推定部133は、以下の式(10)を用いた演算を行うにより任意の画素の画素値の相加平均iAveを推定する。なお、ここで、βはエネルギーを画素値に変換するための任意の係数である。なお、画素値の平均として、画素値I(t)の相加平均iAveを推定したが、本発明はそれに限定されるものではない。
Figure 0006676338

なお、n(E)は市販のスペクトロメーター等を用いて予め測定しておけば良い。また、簡略的にエネルギースペクトルを導出できる簡易式が公表されているため、それを用いれば放射線を照射する際の管電圧や付加フィルター等の条件に基づいてエネルギースペクトルを算出することも可能である。また、βは、例えば放射線撮像装置に用いられるシンチレータの特性やシステムゲインなどの特性に基づいて決定すればよい。
次に、S205では、第2推定部134は、S204で推定された任意の画素の画素値の相加平均iAveを用いて、以下の式(11)を用いた演算を行うにより任意の画素の任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値eAveを推定する。
Figure 0006676338

以上により、取得された画素値I(t)に基づく放射線量子のエネルギーの平均値EAveと、取得された画素値I(t)に基づく画素値の相加平均IAveと、が得られる。また、以上により、推定された画素値の相加平均iAveと、推定された放射線量子のエネルギーの平均値eAveと、が得られる。そして、S206で、第3推定部135は、S205までに得られた各値に基づいて、第1構成物質(骨)の厚さと密度に関する第1情報ρ、及び、第2構成物質(脂肪)の厚さと密度に関する第2情報ρを推定する。ここでは、第3推定部135は、取得された各値と推定された各値とを近似計算することにより、第1情報ρ、及び、第2情報ρを推定する。すなわち、第3推定部135は、下記式(12)の非線形連立方程式を解く演算を行うことで、第1情報ρ、及び、第2情報ρを推定する。ここで、第1情報は、第1構成物質(骨)の厚さと密度を乗算した値であり、第2情報は、第2構成物質(脂肪)の厚さと密度を乗算した値である。なお、第1情報ρの値の単位はg/cmとなる。これは、1cmあたりの骨量、つまり、骨密度として利用することが可能である。
Figure 0006676338

なお、式(12)に示す方程式系は非線形のため、代数的解法で解くことは困難である。そこで、本実施形態では、第3推定部135がニュートン法等の反復法による数値的解法を用いて解く方法を示す。
まず、第3推定部135は、第1情報ρの初期値、及び、第2情報ρの初期値を定める。ここで、それぞれの物質の厚さと密度がおおよそわかっている場合には、その値を初期値にすると反復は早く収束するが、それぞれの物質の厚さと密度がわからない場合には、0等の適当な値を入れても演算は可能である。ニュートン法にて反復m回目の第1情報をρ 、反復m回目の第2情報をρ 、とすると、下記式(13)を用いた演算を行うにより反復して求めていくことができる。
Figure 0006676338

なお、ここで、iAve は、反復m回目の推定された画素値の相加平均iAveで、eAve は、反復m回目の推定された放射線量子のエネルギーの平均値であり、式(10)及び式(11)によりそれぞれ、以下の式(14)及び式(15)で示される。
Figure 0006676338
Figure 0006676338

そして、S207で、第3推定部135は、反復m回目の第1情報ρ 、及び、反復m回目の第2情報をρ が収束しているか否かを判定する収束判定を行う。収束していないと判定された場合には、S204に戻り、S204〜S206の各ステップを反復する。収束していると判定された場合には、第3推定部135は、反復m回目の第1情報ρ 、及び、反復m回目の第2情報ρ を出力し、処理が終了される。なお、収束判定に際して、反復m回目の第1情報ρ と反復m−1回目の第1情報ρ m−1の差分を予め定めた閾値と比較することによって判定してもよい。また、反復m回目の第2情報ρ と反復m−1回目の第2情報ρ m−1の差分を予め定めた閾値と比較することによって判定してもよい。また、予め定めた回数の反復がなされた時点で処理終了としてもよく、閾値を用いた判定と反復の回数とを用いた判定との組み合わせを用いてもよい。
以上のステップS201からS207までの処理を行うことにより、被写体を構成する2つの物質の厚さと密度に関する情報である、第1情報及び第2情報を推定することが可能となる。
本実施形態によれば、放射線のエネルギーを変化させた撮影を用いなくても被写体を構成する互いに異なる2つの物質のうちの少なくとも1つの物質の厚さと密度に関する情報を推定することが可能となる。そのため、一般撮影や透視撮影において、複雑な放射線撮影システムにも適用可能な、放射線画像を構成する2つの物質を分離しうる情報が取得できる。
なお、本実施形態では、被写体として人体を用い、人体における骨と脂肪についての情報を推定する方法を例としたが、本発明ではこれに限定されない。例えば、造影剤と人体についての情報を推定し、造影剤の分布の可視性を向上させ、造影剤使用量を低減する事が可能となる。また、ガイドワイヤーと人体についての情報を推定する事により、ガイドワイヤーの可視性を向上させ、手術中の患者の安全や医師の負担を低減する事が可能となる。このように、本発明は物質の種類に限定されることなく、任意の互いに異なる二種類の物質のうちの少なくとも一種類の物質についての厚さと密度に関する情報を得る事が可能となる。
また、本実施形態では、骨と脂肪のそれぞれの密度と厚さに関する情報を取得するとしたが、骨および脂肪の密度が別の方法で入手もしくは推定できる場合は、それぞれの厚さであるd、dを求める方法としてもよい。この場合、質量減弱係数は密度を乗算する事によって、線減弱係数となる。つまり、本実施形態で用いた式の質量減弱係数μを線減弱係数ρとして、演算を行えばよく、本発明は、減弱係数を用いることで行い得る。
また、本実施形態では、時系列の複数の画素値を用いて標本分散と相加平均を算出し放射線量子のエネルギーの平均値を推定したが、本発明ではこれに限定されない。例えば、X軸を列数、Y軸を行数とした2次元空間の配列位置を用いて2次元に配列された複数の画素のうちの任意の画素の画素値に対して、周辺の複数の画素の画素値を用いて任意の画素の画素値の標本分散と相加平均を算出し放射線量子のエネルギーの平均値を推定してもよい。このようにする事で、一枚の静止画像からエネルギー画像を算出する事が可能である。
また、本実施形態の画素値の放射線量子のエネルギーの平均値EAveは、任意の画素の画素値から算出された相加平均と標本分散を用いたが、本発明はそれに限定されるものではない。以下に説明するように、任意の画素の画素値に基づいて放射線量子のエネルギーの平均値が算出されればよく、例えば、任意の画素の画素値の時間的及び/或いは空間的な変化量を用いて算出してもよい。
実際の放射線撮影においては、複数枚の画像を撮影(放射線撮像装置によってデジタル画像信号を複数回取得)している間に、被写体が動いてしまうことがある。例えば、心臓などの動く臓器を撮影する場合や、手術中に透視撮影を行う場合などである。被写体に動きがあると、放射線撮像装置が複数枚の画像データを出力する間に、ある画素に到達する放射線量子の量子数の例であるX線フォトンの数が変化することとなる。すなわち、ポアソン分布のパラメータλが変化してしまうこととなる。そのため、エネルギーの平均値を用いて生成した画像にアーチファクトが発生することとなり、診断性能を低下させてしまう。
そこで、任意の画素における放射線量子のエネルギーの平均値を推定するに際して、当該任意の画素の画素値の時間的及び/或いは空間的な変化量を用いて、任意の画素における放射線量子のエネルギーを推定することが望ましい。ここでいう時間的な画素値の変化量とは、前記任意の画素を特定したフレームと異なるフレームにおける前記任意の画素に対応した画素(同一位置或いはその近接位置の画素)の画素値と前記任意の画素の画素値の差分を意味する。また、空間的な画素値の変化量とは、前記任意の画素を特定したフレーム内において前記任意の画素に隣接或いは近接に位置した画素の画素値と前記任意の画素の画素値との差分を意味する。時間的及び空間的な変化量とは上記の混在を意味する。なお、前記任意の画素の画素値或いはそれと差分を取る画素の画素値は単一の場合、複数の場合の両方を含む。複数の画素の場合は、その画素値はそれらの画素の代表値(例えば、任意の画素値に対してリカーシブフィルタ処理された値や平均化処理等)とする。なお、時間的な変化量を求める際に用いる前記異なるフレームは、時間軸上に隣接するフレームであることが好ましいが、効果を損なわない程度に離れたものであってもよい。また、空間的な変化量における、任意の画素と異なる画素とは、隣接していることが好ましいが、効果を損なわない程度に互いに離れていても良い。このように、離れていても効果を損なわない範囲を、信号処理に用いられる全画素値のうちの一部である任意の範囲とする。この変化量を用いることにより、前記任意の画素のエネルギーの平均値の推定における誤差が抑制され得る。
より具体的に説明すれば、本発明においては、画素値の標本分散を任意の画素値の時間的及び/又は空間的な変化量の二乗の1/2倍とみなして任意の画素における放射線量子のエネルギーを近似する、という概念に基づいている。代表的には、任意の画素の画素値と、前記任意の画素を特定したフレームとは異なるフレーム内における前記任意の画素値と同一位置の画素の画素値の差分の二乗の1/2倍、とみなして、近似する、という概念に基づいている。そして、近似された任意の画素における放射線量子のエネルギーを用いて平均化し、任意の画素における放射線量子のエネルギーの平均値を算出する。任意の画素における放射線量子のエネルギーは、ポアソン分布のパラメータλと等しい期待値が変化した瞬間にしか、大きな誤差を生じない。従って、上記アーチファクトを抑制することが可能となる。
また、例えば、フォトンカウンティング型のセンサを検出器として用い、複数のエネルギーレベルの各々について任意の画素毎に検出回数をカウントすることによって得られた放射線量子のエネルギーから、放射線量子のエネルギーの平均値を推定してもよい。その場合、本発明の任意の画素の画素値は、フォトンカウンティング型のセンサの任意の画素の画素値も含み得る。
(第2の実施形態)
本実施形態では、第1の実施形態で取得した被写体を構成する2つの物質の厚さと密度に関する情報を用いて、2つの物質ごとの画素値の生成方法を説明する。以下に図4及び図5を用いて、一例として人体の骨(第1構成物質)とそれ以外の第2構成物質に分離した画像の生成方法を説明する。図4は、第2の実施形態の放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図である。図5は、第2の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。なお、第1の実施形態と同じ機能構成及び処理ステップについては同じ番号を付与し、詳細な説明は省略する。
図4の画素値生成部14は、被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報(第1情報及び第2情報の少なくとも一方)に基づいて、それぞれの物質毎の物質画素値(第1画素値及び第2画素値を生成する。画素値生成部14は、第1画素値生成部141と、第2画素値生成部142を有する。第1画素値生成部141では、骨の密度と厚さに関する情報(第1情報)に基づいて骨の画素値(第1画素値)を生成する。また、第2画素値生成部142は、脂肪の密度と厚さに関する情報(第2情報)に基づいて脂肪の画素値(第2画素値)を生成する。なお、ここでは説明を簡略化するために、第1の実施形態と同様に、被写体を構成する物質の中で骨以外の物質を可視化した画像を脂肪画像としている。これは、骨以外の物質とは、脂肪、筋肉、臓器、水分などであるが、これらは骨と比較して近い質量減弱係数を持つと考えられるためである。
図5のステップS208では、ステップS201からS207までの処理で得られた第1情報に基づいて、以下の式(16)を用いた演算を行うことにより、骨の画素値(第1画素値)Iを算出する。
Figure 0006676338

ステップS209では、ステップS201からS207までの処理で得られた第2情報に基づいて、以下の式(17)を用いた演算を行うことにより、脂肪の画素値(第2画素値)Iを算出する。
Figure 0006676338

以上の処理を行うことにより、被写体を構成する2つの物質ごとの物質画素値を生成することが可能となる。
なお、本実施形態では、被写体として人体を用い、人体における骨と脂肪についての画素値を生成する方法を例としたが、本発明ではこれに限定されない。例えば、造影剤と人体についての情報を推定し、造影剤の分布の可視性を向上させ、造影剤使用量を低減する事が可能となる。また、造影剤の画素値を作成すれば、デジタルサブトラクションアンギオグラフィーの画像と同等の画像が造影剤注入前の画像の撮影を行う事なく作成する事ができるため、造影中の被写体と放射線撮像装置の相対的な位置変化などにも対応可能である。また、ガイドワイヤーと人体についての情報を推定する事により、ガイドワイヤーの可視性を向上させ、手術中の患者の安全や医師の負担を低減する事が可能となる。このように、本発明は物質の種類に限定されることなく、任意の二種類の物質についての画素値を生成する事が可能となる。また、二種類の画素値が必要でなく、骨の画素値のみ、また、造影剤の画素値のみを要求する場合では、ステップS208及びステップS209の一方を省略する事が可能である。なお、式(16)及び式(17)で得られた画素値は、放射線撮像装置で仮想的に骨のみ、又は、脂肪のみを撮影した画素値に相当する。
また、各画素値の生成は、照射放射線のエネルギースペクトルの平均(実効エネルギー)Eeffを用いて、以下の式(18)及び式(19)を用いた演算を行うことによって算出してもよい。
Figure 0006676338
Figure 0006676338

このように、照射放射線の実効エネルギーを用いることにより、計算を簡略化することが可能となる。
また、任意の単色放射線エネルギーEmonoを設定することで、以下の式(20)を用いた演算を行うことにより、仮想的に任意のスペクトルを持ったエネルギーの画素値を生成することができる。
Figure 0006676338

例えば、μをヨード造影剤の質量減弱係数、μを人体の質量減弱係数、ρをヨード造影剤の密度と厚さの積、ρを人体の密度と厚さの積、とすると、ヨード造影剤とそれ以外の物質のコントラストを向上させたい場合を鑑みる。この場合、ヨード造影剤は33.2keVにK吸収端を持っているため、Emonoを33.2keVに設定して計算を行うとよい。
また、照射放射線の実効エネルギーを用い、取得された画素値I(t)に基づく画素値の相加平均IAveを用いて、以下の式(21)及び式(22)を用いた演算を行うことにより、各画素値の生成を行ってもよい。
Figure 0006676338
Figure 0006676338

また、得られた情報μρもしくはρを骨の画素値(第1画素値)として、μρもしくはρを脂肪の画素値(第2画素値)としてもよい。μρdを表示する事で、それぞれの物質による放射線の減弱の度合いを可視化できる。また、ρdを表示する事でそれぞれの物質の面密度を可視化できる。例えばρは骨密度の分布を可視化する事ができる。さらに、骨および脂肪の密度が別の方法で入手もしくは推定できる場合は、それぞれの厚さであるd、dをそれぞれ骨の画素値(第1画素値)、脂肪の画素値(第2画素値)としてもよい。このようにすることで、各物質の厚さの二次元分布を可視化する事が可能となる。
以下に、本発明に使用する画素値を取得するのに好適な放射線撮像装置及び放射線撮像システムについて説明する。
まず、図6を用いて放射線撮像システムを説明する。図6は、放射線撮像システムの模式的ブロック図である。なお、図1及び図4で説明した構成と同じ構成については同じ番号を付与し、詳細な説明は省略する。
検出器101は、放射線又は光を電気信号に変換する画素を2次元行列状に複数備えた画素アレイ102と、画素アレイ102を駆動する駆動回路103と、駆動された画素アレイ102からの電気信号を画像信号として出力する出力回路104と、を含み得る。画素アレイ102は、入射された放射線に応じた画素値を取得するために放射線に応じた電気信号を出力する複数の画素が配列されており、好ましくは2次元行列状に複数の画素が配列されている。複数の画素はそれぞれ、光電変換素子と、画素回路部と、を含み得る。光電変換素子は、放射線を光に変換するシンチレータで変換された光を電荷に変換する素子であり、本実施形態では、光電変換素子として、シリコン基板等の半導体基板に設けられたフォトダイオードが用いられている。ただし、本発明はそれに限定するものではない。例えば、ガラス基板などの絶縁基板上に配置されたアモルファスシリコンの光電変換素子や、シンチレータを用いずに放射線を直接電荷に変換する変換素子を用いてよい。放射線撮像装置10の制御部107は、制御コンピュータ13からの制御信号を受けて、放射線撮像装置10の各部の制御を行う。放射線制御装置12によって制御された放射線発生装置11から出射された放射線に応じて、放射線撮像装置10の検出器101は当該放射線に応じた画像信号を出力する。出力された画像信号は、信号処理部105によってオフセット補正等の画像処理がなされた後、コンピュータ13に伝送される。ここで、伝送には、公知の無線通信や有線通信が適用され得る。伝送された画像信号は、コンピュータ13によって必要な画像処理がなされた後、コンピュータ13の表示部(不図示)に表示され得る。
なお、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様を採ることもできる。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。また、上述した処理は、好適にはプログラムを用いて処理されることが望ましいが、処理の全て、あるいは一部を、回路を用いて実施してもよい。また、コンピュータ13ではなく、信号処理部105によって行われてもよく、信号処理部105とコンピュータ13の両方を活用して行ってもよい。すなわち、本発明の情報処理部及び/又は情報処理装置は、信号処理部105、コンピュータ13、及び、信号処理部105及びコンピュータ13、の少なくとも1つが相当する。
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、上述した実施形態の機能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(又はCPUやMPU、GPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
101 検出器
105 信号処理部
13 コンピュータ

Claims (18)

  1. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素を含む検出器と、
    前記複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いた演算を行うことにより、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理を行う情報処理部と、
    を有する放射線撮像システム。
  2. 前記情報処理部は、推定された前記物質の厚みと密度に関する情報に基づいて、前記物質の画素値を生成する画素値生成部を更に有することを特徴とする請求項1に記載の放射線撮像システム。
  3. 前記情報処理部は、
    前記複数の画素のうちの任意の画素の画素値から前記任意の画素の画素値の平均を算出する第1算出部と、
    前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散と、前記第1算出部によって算出された前記任意の画素の画素値の平均と、に基づいて、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値を算出する第2算出部と、
    前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数を用いた演算を行うことにより、前記任意の画素の画素値の平均を推定する第1推定部と、
    前記2つの物質の減弱係数を用いた演算を行うことにより、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値を推定する第2推定部と、
    前記第1推定部で推定された前記任意の画素の画素値の平均と、前記第2推定部で推定された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、を用いた演算を行うことにより、前記被写体を構成する互いに異なる2つの物質のうち少なくとも一方の厚みと密度に関する情報を推定する第3推定部と、
    を有することを特徴とする請求項2に記載の放射線撮像システム。
  4. 前記第3推定部は、前記算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記第1推定部で推定された前記任意の画素の画素値の平均とを近似計算し、且つ、前記算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記第2推定部で推定された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値とを近似計算することにより、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定することを特徴とする請求項3に記載の放射線撮像システム。
  5. 前記第3推定部は、反復法による数値的解法を用いて前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定することを特徴とする請求項4に記載の放射線撮像システム。
  6. 前記第1推定部は、前記2つの物質のうちの第1構成物質の厚さをd、前記第1構成物質の密度をρ、前記放射線のエネルギーがE[kev]の際の前記第1構成物質の質量減弱係数をμ(E)、前記2つの物質のうちの第2構成物質の厚さをd、前記第2構成物質の密度をρ、前記放射線のエネルギーがE[kev]の際の前記第2構成物質の質量減弱係数をμ(E)、エネルギーを画素値に変換するための任意の係数をβ、とすると、前記任意の画素の画素値の平均iAveを、
    Figure 0006676338

    を用いた演算を行うことにより推定することを特徴とする請求項5に記載の放射線撮像システム。
  7. 前記第2推定部は、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値eAveを、
    Figure 0006676338

    を用いた演算を行うことにより推定することを特徴とする請求項6に記載の放射線撮像システム。
  8. 前記第3推定部は、前記第1構成物質の厚みと密度に関する情報を第1情報、前記第2構成物質の厚みと密度に関する情報を第2情報、ニュートン法にて反復n回目の第1情報をρ 、反復n回目の第2情報をρ 、とすると、
    Figure 0006676338

    Figure 0006676338

    Figure 0006676338

    を用いた演算を行うことにより、反復して前記第1情報及び前記第2情報を推定することを特徴とする請求項7に記載の放射線撮像システム。
  9. 前記第3推定部は、反復m回目の第1情報ρ 、及び、反復m回目の第2情報をρ が収束しているか否かを判定する収束判定を行うことを特徴とする請求項8に記載の放射線撮像システム。
  10. 前記画素値生成部は、前記第1構成物質の厚みと密度に関する情報である第1情報に基づいて前記第1構成物質の画素値である第1画素値を生成する第1画素値生成部と、前記第2構成物質の厚みと密度に関する情報である第2情報に基づいて前記第2構成物質の画素値である第2画素値を生成する第2画素値生成部と、有することを特徴とする請求項9に記載の放射線撮像システム。
  11. 前記画素値生成部は、前記第1画素値をI、前記第2画素値をIとすると、
    Figure 0006676338

    及び
    Figure 0006676338

    の少なくとも一方を用いた演算を行うことにより、前記物質の画素値を生成することを特徴とする請求項10に記載の放射線撮像システム。
  12. 前記画素値生成部は、前記第1画素値をI、前記第2画素値をI、前記放射線の実効エネルギーをEeff、とすると、
    Figure 0006676338

    及び
    Figure 0006676338

    の少なくとも一方を用いた演算を行うことにより、前記物質の画素値を生成することを特徴とする請求項10に記載の放射線撮像システム。
  13. 前記画素値生成部は、任意の単色放射線エネルギーをEmono、任意のスペクトルを持ったエネルギーの画素値をI(Emono)と設定し、
    Figure 0006676338

    を用いた演算を行うことにより、前記任意のスペクトルを持ったエネルギーの画素値を生成することを特徴とする請求項10に記載の放射線撮像システム。
  14. 前記画素値生成部は、前記第1画素値をI、前記第2画素値をI、前記放射線の実効エネルギーをEeff、前記算出された前記任意の画素の画素値の平均をIAve、とすると、
    Figure 0006676338

    及び
    Figure 0006676338

    の少なくとも一方を用いた演算を行うことにより、前記物質の画素値を生成することを特徴とする請求項10に記載の放射線撮像システム。
  15. 前記算出された放射線量子のエネルギーの平均値は、前記任意の画素の画素値の時間的及び/或いは空間的な変化量を用いて算出されることを特徴とする請求項1から14のいずれか1項に記載の放射線撮像システム。
  16. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理を行う、ことを特徴とする放射線画像の情報処理装置。
  17. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理を行う、ことを特徴とする放射線画像の情報処理方法。
  18. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散とに基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる2つの物質の減弱係数と、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定する処理をコンピュータに行わせる、ことを特徴とする放射線画像の情報処理を実行するプログラム。
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