JP6748588B2 - 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム - Google Patents
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Description
本発明は放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラムに関するものである。
放射線検出装置は、被検体を透過した放射線を検出器で測定することで、被検体の内部構造を濃淡画像として描出する装置である。放射線源から発せらせた放射線は、被検体を通過する際に、通過した部位の種類(例えば、脂肪、骨、筋肉など)や厚さに応じて減弱を受ける。被検体を通過した後の放射線のエネルギー積算値を放射線検出部で測定し、測定値に応じて濃淡画像とすることで、被検体内部の構造を反映した濃淡画像を得ることができる。
特許文献1には、放射線検出部で測定を複数回実施することにより取得した積率情報を利用して、放射線検出部に入射した放射線の平均エネルギーを利用することにより、エネルギー積算値が同程度の場合には区別できなかった内部構造を推定する技術が開示されている。
一般に放射線検出部に入射する放射線のエネルギーはエネルギー分布を持つが、特許文献1の手法で得られた平均エネルギーには、放射線の特性に由来する誤差が混入するという課題があった。
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、放射線の特性による誤差を補正により軽減し、精度良く平均エネルギーを取得することが可能な技術を提供する。
本発明の一態様による放射線撮影装置は、被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段と、
前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得する取得手段と、
前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得する取得手段と、
前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
本発明によれば、放射線の特性による誤差を補正により軽減し、精度良く平均エネルギーを取得することができる。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
(第1実施形態)
以下、本発明の第1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。図1は第1実施形態における放射線検出装置の構成を示す模式図であり、図2は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。
以下、本発明の第1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。図1は第1実施形態における放射線検出装置の構成を示す模式図であり、図2は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。
図1に示すように、放射線撮影装置100は、放射線発生部101、放射線検出部104、および画像処理部106を有する。本実施形態において、放射線は、例えば、X線とするが、α線、β線、γ線または重粒子線であってもよい。参照番号103は放射線発生部101から発せられる放射線を示し、放射線検出部104は、ある時間のあいだに入射した放射線103のエネルギーを足し合わせたものに、およそ比例する測定情報を出力する。本実施形態では、放射線検出部104は、二次元状に配置された複数の検出部(検出素子)を有している。放射線検出部104の構成としては、半導体材料によって形成され、複数の検出素子が格子状に並んだ平面検出器(Flat Panel Detector(FPD))の他、ラインセンサなどの構成を用いることも可能である。また、検出部(検出素子)は一つでも構わない。放射線検出部104は、照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する。
測定制御部105は、放射線を照射する放射線発生部101と、放射線検出部104とを連動して動作させて、放射線のエネルギーの測定を制御する。具体的には、本実施形態において、測定制御部105は、放射線発生部101と放射線検出部104との間に被検体が存在する状態で、放射線のエネルギーの複数回の測定を制御する。本実施形態ではコンピュータで制御する例を示すが、同様の機能を果たすのであれば、測定制御部105の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
放射線検出部104は被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する。放射線検出部104は、放射線発生部101から出力され、被検体102を透過した放射線の強度(エネルギー)を、検出部(検出素子)により取得する。具体的には、放射線検出部104は、ある時間のあいだに検出部(検出素子)の1画素に入射した放射線のエネルギーを足し合わせたものに、およそ比例する測定情報を取得し出力する。尚、本実施形態では、被検体102を生体とするが、工業製品など生体以外を被検体としても構わない。
放射線検出部104で測定された測定情報は画像処理部106に送られ、処理される。画像処理部106は、機能構成として、平均エネルギー算出部107、エネルギー分布の分散推定部108、平均エネルギー補正部109を有する。本実施形態では、画像処理部106の処理はコンピュータで実行される。画像処理部106の各部は、例えば、不図示のCPU、GPU、メモリから読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。すなわち、コンピュータが、機能構成に対応した各プログラムの各関数を実行することにより、平均エネルギー算出部107、分散推定部108、平均エネルギー補正部109の各処理が実現される。同様の機能を果たすのであれば、画像処理部106の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
表示部110は、例えば、液晶ディスプレイやCRTであり、その他、人間が見られるものならいずれの種類であってもよい。表示部110は、本実施形態の放射線検出装置における放射線検出部104および画像処理部106によって得られた結果を表示する。表示制御部111は、表示部110の表示を制御する。例えば、表示制御部111は、平均エネルギー補正部109により補正された平均エネルギーの分布を示す画像と、補正前の平均エネルギーの分布を示す画像と、を表示部110に表示させることが可能である。
次に、図2のフローチャートを用いて、第1実施形態の放射線撮影装置100における平均エネルギーの補正処理の流れを説明する。
(複数回測定処理(S201))
まず、ステップS201において、測定制御部105は、複数回測定処理を実行する。測定制御部105は、放射線発生部101と放射線検出部104とを連動して動作させることにより、複数回測定処理を実行する。複数回測定処理S201はS202とS203という二つのステップを有している。ステップS202では測定が行われる。測定制御部105は、一定の管電圧の下に放射線を照射するよう放射線発生部101を制御し、放射線検出部104の検出素子に入射した放射線の検出結果を一定時間毎に出力させる。放射線検出部104の検出素子で測定した測定情報をdiと記述する。添え字iはi番目に実行された測定情報であることを示す。
まず、ステップS201において、測定制御部105は、複数回測定処理を実行する。測定制御部105は、放射線発生部101と放射線検出部104とを連動して動作させることにより、複数回測定処理を実行する。複数回測定処理S201はS202とS203という二つのステップを有している。ステップS202では測定が行われる。測定制御部105は、一定の管電圧の下に放射線を照射するよう放射線発生部101を制御し、放射線検出部104の検出素子に入射した放射線の検出結果を一定時間毎に出力させる。放射線検出部104の検出素子で測定した測定情報をdiと記述する。添え字iはi番目に実行された測定情報であることを示す。
ステップS203で、測定制御部105は、所定回数(m:2以上の自然数)の測定が終了したか否かを判定する。所定回数(m回)の測定が終了していない場合(S203−No)、処理はステップS201に戻され、測定が再度行われる。一方、ステップS203の判定で、所定回数(m回)の測定が終了している場合(S203−Yes)、処理はステップS204に進められる。所定回数(m回)の測定の実行により、m回分の測定情報が平均エネルギー算出部107に入力される。
(平均エネルギー算出処理:S204)
ステップS204において、平均エネルギー算出部107は、放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、放射線の平均エネルギーを取得する。具体的には、平均エネルギー算出部107は、放射線を複数回測定した測定情報の積率に基づいて、補正前の平均エネルギーEstatを(1)式により取得する。
ステップS204において、平均エネルギー算出部107は、放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、放射線の平均エネルギーを取得する。具体的には、平均エネルギー算出部107は、放射線を複数回測定した測定情報の積率に基づいて、補正前の平均エネルギーEstatを(1)式により取得する。
ここで、Mはdに関する一次の原点積率であり、Vはdに関する二次の中心積率であり、具体的には(2)のように計算される。
尚、(1)、(2)の計算では、測定情報とエネルギーとの変換係数が乗じられることもある。以降の計算でも変換係数が必要となる場合があるが、本明細書では説明の簡単のため省略する。また、Vの計算において、m−1ではなく、m(測定回数)で除する場合もある。
(エネルギー分布の分散推定処理:S205)
次に、ステップS205において、エネルギー分布の分散推定部108は、放射線検出部104で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。図3は、放射線発生部101から放出された放射線103が被検体102を通過して放射線検出部104に入射する状態を示す図であり、図4は、放射線検出部104に入射した放射線のエネルギー分布の模式図である。放射線発生部101から発せられた放射線103は、管電圧やフィルターなどに依存したエネルギー分布を有する。被検体102を透過する前のエネルギー分布(確率密度関数)をsin(E)とする。ここでEは放射線のエネルギーである。放射線は被検体102を透過する過程で、エネルギー分布を変化させ、その後、放射線検出部104に入射する。被検体102を透過した後のエネルギー分布として、放射線検出部104で検出された放射線のエネルギー分布(確率密度関数)をs(E)とする。
次に、ステップS205において、エネルギー分布の分散推定部108は、放射線検出部104で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。図3は、放射線発生部101から放出された放射線103が被検体102を通過して放射線検出部104に入射する状態を示す図であり、図4は、放射線検出部104に入射した放射線のエネルギー分布の模式図である。放射線発生部101から発せられた放射線103は、管電圧やフィルターなどに依存したエネルギー分布を有する。被検体102を透過する前のエネルギー分布(確率密度関数)をsin(E)とする。ここでEは放射線のエネルギーである。放射線は被検体102を透過する過程で、エネルギー分布を変化させ、その後、放射線検出部104に入射する。被検体102を透過した後のエネルギー分布として、放射線検出部104で検出された放射線のエネルギー分布(確率密度関数)をs(E)とする。
図4の横軸は放射線のエネルギーであり、図中の曲線は、放射線検出部104で検出された放射線のエネルギー分布(確率密度関数)であるs(E)を示す。本処理で推定するのは、放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2である。放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2は、以下の(3)式により示される。(3)式において、μsは真の平均エネルギーである。図4には真の平均エネルギーμsと標準偏差σsとが示されている。
エネルギー分布の分散推定部108は、エネルギー分布の分散として、被検体を透過する前の放射線のエネルギー分布の分散を用いることが可能である。エネルギー分布の分散推定部108は、放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2を推定する処理において、σs 2として、被検体102を透過する前の放射線のエネルギー分布(確率密度関数)sin(E)の分散σsin 2を用いる。sin(E)は測定条件が定まれば被検体102に依存せず決定されるため、被検体なしの状態でスペクトロメーターを用いて測定することができる。また、sin(E)が既知ならば、エネルギー分布の分散推定部108は、(3)式の定義を用いてσsin 2を取得することができる。
(平均エネルギー補正処理:S206)
次に、ステップS206において、平均エネルギー補正部109は、被検体に照射された放射線の特性に基づいて、平均エネルギーを補正する。具体的には、平均エネルギー補正部109は、被検体に照射された放射線のエネルギー分布の分散に基づいて、放射線の平均エネルギーを補正する。ここで、平均エネルギー補正部109は、(4)式のように、エネルギー分布の分散推定処理(S205)で推定したσs 2を用いて、補正された平均エネルギーE'statを求める。
次に、ステップS206において、平均エネルギー補正部109は、被検体に照射された放射線の特性に基づいて、平均エネルギーを補正する。具体的には、平均エネルギー補正部109は、被検体に照射された放射線のエネルギー分布の分散に基づいて、放射線の平均エネルギーを補正する。ここで、平均エネルギー補正部109は、(4)式のように、エネルギー分布の分散推定処理(S205)で推定したσs 2を用いて、補正された平均エネルギーE'statを求める。
ステップS204の平均エネルギー算出処理において、(1)式により取得した補正前の平均エネルギーEstatと、真の平均エネルギーμsとは一致しないため、平均エネルギー補正部109は、平均エネルギーEstatの補正処理を行う。一般に放射線がスペクトル分布を持つ時、図4に示すように、補正前の平均エネルギーEstatは真の平均エネルギーμsからσs 2/μsだけずれる。つまり(5)のようになる。
ここで、最終的に求めるのは真の平均エネルギーμsである。(5)式はEstat、μsとσs 2の方程式であるから、Estatとσs 2が求まれば、平均エネルギー補正部109は、真の平均エネルギーμsを求めることができる。ここで、補正前の平均エネルギーEstatは(1)式により取得することが可能であり、放射線のエネルギー分布の分散σs 2はエネルギー分布の分散推定処理S205により取得することが可能である。平均エネルギー補正部109は、平均エネルギーEstatと放射線のエネルギー分布の分散σs 2とを用いて、方程式を数値解析することにより、真の平均エネルギーμsを、補正後の平均エネルギーとして取得することができる。
以上の処理により、平均エネルギーの補正処理が終了する。また、必要に応じて表示部110によって、平均エネルギー、放射線のエネルギー分布の分散、真の平均エネルギー(補正後の平均エネルギー)などを表示し、補正の効果を確認したり、診断に利用したりすることができる。
次に、上記の手順により平均エネルギーを補正した実施例を説明する。以下の実施例では、数値計算により仮想的な撮影実験を行って測定データを作成し、得られた測定データから、上記手順に従い平均エネルギーの補正処理を実行した。
平均エネルギーの補正処理で使用する数値計算用のソフトウエアとして、素粒子が物質中で起こす複雑な振る舞いや反応をシミュレーションするソフトウエア:Geant4(http://geant4.cern.ch/)を使用している。図5は、実施例における被検体の配置例を示す図である。被検体は生体を模しており、参照番号501が体幹であり、参照番号502が骨であり、参照番号503が肺である。図5の配置例において、放射線発生部101からは、管電圧80kV相当のエネルギー分布で放射線を発生させている。放射線発生部101から放射線103が照射され、放射線検出部104により放射線103が検出されるように配置されている。
図6は、放射線検出部104により検出された情報に基づく画像を例示する図である。放射線検出部104全体は体幹の影に隠れており、x軸方向中心で体幹は厚く、x軸方向端部へ行くほど体幹は薄い。撮影画像にもそのようなグラデーションが描画されている。また、x軸方向中心においてy軸方向に沿って、骨の影が映っているのがわかる。また、y軸方向中心においてx軸方向両端側に略球形の肺の影が映っているのがわかる。
図7は、真の平均エネルギーであるμsの画像を示し、図7に示すような画像が求めるべき正解画像である。図7の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。図8および図9においても同様であり、画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。
図8は、補正前の平均エネルギーEstatの画像を示す。図8の平均エネルギーEstatの画像と図7の真の平均エネルギーの画像とを比較すると、図8の平均エネルギーEstatの画像は、図7の真の平均エネルギーの画像と比較して全体に白くなっており、真の平均エネルギーμsよりも値が高く誤差を含んでいることがわかる。
図9は、図2で説明した処理手順に基づいて補正した平均エネルギーE'statの画像を示す。図9の補正した平均エネルギーE'statの画像と図8の平均エネルギーEstatの画像とを比較すると、図9の補正した平均エネルギーE'statの画像は、補正前の平均エネルギーEstatの画像(図8)と比較して全体に黒くなっており、真の平均エネルギーμsに値が近くなっていることがわかる。
更に比較を容易にするために、図10に補正前の平均エネルギーEstatと真の平均エネルギーμsとの相対誤差の画像を示し、図11に補正した平均エネルギーE'statと真の平均エネルギーμsとの相対誤差の画像を示す。図10および図11の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡と相対誤差のエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。相対誤差が大きいと、画像の濃度は淡くなり(白くなり)、相対誤差が小さいと、画像の濃度は濃くなる(黒くなる)。図10および図11における相対誤差の画像を比較すると、図10の平均エネルギーEstatの相対誤差の画像に比べて図11の補正した平均エネルギーE'statの相対誤差の画像は、全体に黒くなっており、真の平均エネルギーμsに値が近くなっており、相対誤差が減少していることがわかる。
以上説明したように、本実施形態によれば、平均エネルギーの補正処理により、精度良く平均エネルギーを算出することができる。これにより、エネルギー積算値では区別できなかった内部構造を精度良く区別することが可能になる。なお、本実施形態では、放射線の特性として、放射線のエネルギー分布の分散を利用したが、放射線のエネルギー分布の分散以外であってもよい。例えば、放射線のエネルギー分布の標準偏差や平均偏差等、ばらつき(散布度)を示す値なら代替可能である。
(第2実施形態)
次に本発明の第2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。図12は第2実施形態の放射線撮影装置200の構成を示す図であり、図13は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。これらを用いて第2実施形態の放射線撮影装置200の構成と処理フローを説明する。説明の重複を避けるため、第1実施形態の構成と相違する部分について説明を行う。同一の参照番号を付する部分については、同様の機能、処理が行われるものとする。
次に本発明の第2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。図12は第2実施形態の放射線撮影装置200の構成を示す図であり、図13は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。これらを用いて第2実施形態の放射線撮影装置200の構成と処理フローを説明する。説明の重複を避けるため、第1実施形態の構成と相違する部分について説明を行う。同一の参照番号を付する部分については、同様の機能、処理が行われるものとする。
放射線撮影装置200は、第2測定制御部1201を有する。第2測定制御部1201は、放射線発生部101と放射線検出部104とを連動して動作させて、放射線発生部101と放射線検出部104との間に被検体102が存在しない状態で放射線のエネルギーの測定を制御する。尚、図12では説明の都合上、被検体ありと被検体なしとで、別々の機能構成を用いているが、例えば、第1実施形態で説明した測定制御部105を用いて、放射線発生部101と放射線検出部104との間に被検体102が存在する状態で測定し、更に、被検体102が存在しない状態で測定を行うように測定を制御することも可能である。第2測定制御部1201または測定制御部105は、放射線発生部101と放射線検出部104との間に被検体が存在しない状態で、放射線のエネルギーの測定を制御する。
画像処理部106の機能構成として、画像処理部106は比算出部1202と、測定情報を用いた分散推定部1203とを有する。
比算出部1202は測定情報の比を算出する。具体的には、比算出部1202は、被検体が存在する状態における放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギーの測定情報とに基づき、測定情報の比を取得する。すなわち、比算出部1202は、測定制御部105の測定制御により被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報と、第2測定制御部1201(または、測定制御部105)の測定制御により被検体102無しの状態で測定された測定情報との比を算出する。比算出部1202は、測定情報の比を、被検体を構成する物質の情報(例えば、減弱係数や構成物質の厚さや長さなどの情報)と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギー分布とに基づいて取得することが可能である。分散推定部108は、測定情報の比に基づいて、放射線のエネルギー分布の分散を取得することが可能である。
測定情報を用いた分散推定部1203は、測定制御部105および第2測定制御部1201の測定制御により取得された測定情報に基づいて放射線のエネルギーの分散を推定する。本実施形態ではエネルギー分布の分散推定部108における構成として、測定情報を用いた分散推定部1203を利用して、放射線エネルギーの分散を推定する。
第2測定制御部1201、比算出部1202、分散推定部1203の各部は、例えば、不図示のCPU、GPU、メモリから読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。すなわち、コンピュータが、機能構成に対応した各プログラムの各関数を実行することにより、第2測定制御部1201、比算出部1202、分散推定部1203の各処理が実現される。同様の機能を果たすのであれば、画像処理部106の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
次に、図13のフローチャートを用いて、第2実施形態の放射線撮影装置200における平均エネルギーの補正処理の流れを説明する。図2のフローチャートと説明が重複する部分は説明を省き、差分となる処理について説明する。
(被検体なし測定処理:S1301)
まず、ステップS1301において、第2測定制御部1201(または、測定制御部105)は、放射線発生部101と放射線検出部104とを連動して動作させて、放射線発生部101と放射線検出部104との間に被検体102が存在しない状態で放射線のエネルギーの測定を制御して、被検体なしの測定情報を取得する。ステップS1301における測定では、被検体102が放射線発生部101と放射線検出部104との間に存在しないこと以外は、図2で説明した複数回測定処理(S201)と測定条件を揃える方が望ましい。
まず、ステップS1301において、第2測定制御部1201(または、測定制御部105)は、放射線発生部101と放射線検出部104とを連動して動作させて、放射線発生部101と放射線検出部104との間に被検体102が存在しない状態で放射線のエネルギーの測定を制御して、被検体なしの測定情報を取得する。ステップS1301における測定では、被検体102が放射線発生部101と放射線検出部104との間に存在しないこと以外は、図2で説明した複数回測定処理(S201)と測定条件を揃える方が望ましい。
ステップS201〜S203において、複数回測定処理が実行され、ステップS204において、平均エネルギー算出処理が実行される。ステップS1301およびステップS201〜S203において、測定制御部105および第2測定制御部1201は、放射線発生部101から照射する放射線の量が同程度となるように放射線発生部101を制御しているものとする。
(測定情報の比算出処理:S1302)
そして、ステップS1302において、比算出部1202は、測定制御部105の測定制御により被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報(S201)と、第2測定制御部1201(測定制御部105)の測定制御により被検体102無しの状態で測定された測定情報(S1301)との比rを算出する。比算出部1202は、以下の(6)式により比rを算出する。
そして、ステップS1302において、比算出部1202は、測定制御部105の測定制御により被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報(S201)と、第2測定制御部1201(測定制御部105)の測定制御により被検体102無しの状態で測定された測定情報(S1301)との比rを算出する。比算出部1202は、以下の(6)式により比rを算出する。
(6)式において、右辺の分母は、ステップS1301において、被検体102無しの状態で測定された測定情報である。また、右辺の分子は、ステップS201において、被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報である。
(測定情報を用いた分散推定処理:S1303)
次に、ステップS1303において、分散推定部1203は、測定情報を用いた放射線のエネルギーの分散を推定する。本処理では、ステップS201において、被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報と、ステップS1031において、被検体102無しの状態で測定された測定情報とを用いて、放射線検出部104で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。本実施形態では、被検体102の構成物質を仮定した上で、(6)式により取得された測定情報の比rを、放射線のエネルギー分布の分散推定に用いる処理を例示的に説明する。測定情報の比rは(7)式のように書くことができる。
次に、ステップS1303において、分散推定部1203は、測定情報を用いた放射線のエネルギーの分散を推定する。本処理では、ステップS201において、被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報と、ステップS1031において、被検体102無しの状態で測定された測定情報とを用いて、放射線検出部104で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。本実施形態では、被検体102の構成物質を仮定した上で、(6)式により取得された測定情報の比rを、放射線のエネルギー分布の分散推定に用いる処理を例示的に説明する。測定情報の比rは(7)式のように書くことができる。
ここで、μは減弱係数であり、エネルギーと位置Lの関数である。位置Lに関する積分は放射線発生部101と放射線検出部104の測定素子とを結ぶ線分上で求められる。(7)式において、放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)は(8)式のように書くことができる。
本実施形態では被検体102の構成物質をPolymethyl methacrylate(PMMA)に仮定し、その減弱係数をμ1、被検体102の長さ(厚さ)をL1とする。即ち(9)式と近似する。
(9)式のように近似すると、(7)式における測定情報の比rは、以下の(10)式のようになる。
また、放射線のエネルギー分布(確率密度関数)(8)式は、以下の(11)式のようになる。
被検体102を透過する前のエネルギー分布(確率密度関数)sin(E)は、被検体なしの状態でスペクトロメーターを用いて測定することができ、PMMAの減弱係数μ1も別途実験によって測定することができる。また、測定情報の比r及び、被検体を透過した後の放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)は長さ(厚さ)L1を定めれば計算することができる。また、被検体102を透過した後の放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)が定まれば分散σs 2も計算することができる。よって、あらかじめ様々な長さ(厚さ)L1に対し、測定情報の比rと分散σs 2を計算しておけば、測定情報の比rと分散σs 2との対応関係が分かるため、測定情報の比rの値から分散σs 2を求めることができる。
本実施形態では上述の方法を用いたが、予め測定情報の比rと分散σs 2との対応関係を求めなくとも、(10)式の方程式を、例えば、Newton−Raphson法などで、長さ(厚さ)L1について解析した後に、(11)式によって、放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)を取得し、取得したs(E)に基づいて、(3)式により分散σs 2を計算してもよい。
CT装置の場合には、測定情報の比rの値を求めることなく分散σs 2を推定することもできる。CT装置で撮影を行う場合、まず、被検体を様々な投影角から撮影する。次に、被検体有りの状態で複数回測定した測定情報と被検体なしの状態で測定した測定情報とを利用して、統計学的画像再構成法(MLEM法)を実施し、被検体の三次元減弱係数分布を求める。そして、減弱係数の値から被検体の構成物質の三次元分布を推定する。最後に、構成物質の三次元分布の情報を使って、統計学的画像再構成法(MLEM法)の一部である投影計算を実施することにより、放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)を取得し、取得したs(E)に基づいて、(3)式により分散σs 2を計算することができる。
分散推定部1203が測定情報を用いた分散推定処理を実行することにより、放射線のエネルギーの分散σs 2を推定することができる。後は、第1実施形態と同様に、ステップS206において、平均エネルギー補正部109は、測定情報を用いた分散推定処理(S1303)で推定した、放射線のエネルギーの分散σs 2を用いて、平均エネルギーEstatを補正する。具体的には、平均エネルギー補正部109は、(4)のように、補正された平均エネルギーE'statを求める。
以上の処理により、平均エネルギーの補正処理が終了する。また、必要に応じて表示部110によって、平均エネルギー、放射線のエネルギー分布の分散、真の平均エネルギー(補正後の平均エネルギー)などを表示し、補正の効果を確認したり、診断に利用したりすることができる。
図5における被検体の配置例に基づいて撮影を行った場合において、本実施形態で説明した平均エネルギーの補正処理により、平均エネルギーを補正した実施例を、図14および図15の参照により説明する。被検体の配置および数値計算の計算条件は第1実施形態と同様であるため平均エネルギーの補正処理の結果のみを示す。
図14は、本実施形態における処理手順に基づいて補正された平均エネルギーE'statの画像を示す。図14の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。補正前の平均エネルギーEstatの画像(図8)と比較して、全体に黒くなっており、補正された平均エネルギーE'statが真の平均エネルギーμsの値に近くなっていることが伺える。更に比較を容易にするために、図15に補正した平均エネルギーE'statと真の平均エネルギーμsとの相対誤差の画像を示す。図15の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡と相対誤差のエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。相対誤差が大きいと、画像の濃度は淡くなり(白くなり)、相対誤差が小さいと、画像の濃度は濃くなる(黒くなる)。
補正前の平均エネルギーEstatと真の平均エネルギーμsとの相対誤差の画像(図10)と比較すると、補正前の平均エネルギーEstatの相対誤差の画像に比べて補正後の平均エネルギーE'statの相対誤差の画像は、全体に黒くなっており、相対誤差が減少していることがわかる。本実施形態によれば、平均エネルギーの補正処理により、精度良く平均エネルギーを算出することができる。これにより、エネルギー積算値では区別できなかった内部構造を精度良く区別することが可能になる。
(第3実施形態)
次に本発明の第3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。図16は第3実施形態の放射線撮影装置300の構成を示す図であり、図17は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。これらを用いて第3実施形態の放射線撮影装置300の構成と処理フローを説明する。説明の重複を避けるため、第2実施形態の構成と相違する部分について説明を行う。同一の参照番号を付する部分については、同様の機能、処理が行われるものとする。
次に本発明の第3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。図16は第3実施形態の放射線撮影装置300の構成を示す図であり、図17は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。これらを用いて第3実施形態の放射線撮影装置300の構成と処理フローを説明する。説明の重複を避けるため、第2実施形態の構成と相違する部分について説明を行う。同一の参照番号を付する部分については、同様の機能、処理が行われるものとする。
画像処理部106のエネルギー分布の分散推定部108は、機能構成として、被検体情報を推定する被検体推定部1602と、被検体情報を用いた被検体分散推定部1603とを有する。被検体推定部1602、被検体分散推定部1603の各部は、例えば、不図示のCPU、GPU、メモリから読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。すなわち、コンピュータが、機能構成に対応した各プログラムの各関数を実行することにより、被検体推定部1602、被検体分散推定部1603の各処理が実現される。同様の機能を果たすのであれば、画像処理部106の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
次に、図17のフローチャートを用いて、第3実施形態の放射線撮影装置300における平均エネルギーの補正処理の流れを説明する。図2および図13のフローチャートと説明が重複する部分は説明を省き、差分となる処理について説明する。まず、ステップS1301により、被検体なしの状態で測定した測定情報が取得され、ステップS201により、被検体有りの状態で複数回測定した測定情報が取得される。そして、ステップS204で、放射線の平均エネルギーが取得される。
(被検体推定処理:S1701)
次に、ステップS1701において、被検体推定部1602は、被検体が存在する状態における放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギーの測定情報と、被検体を構成する構成物質とに基づいて、構成物質の厚さを推定する。被検体推定部1602は、ステップS201において、被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報と、ステップS1301において、被検体102無しの状態で測定された測定情報と、ステップS204で取得された平均エネルギーとを用いて、被検体102を構成する物質を仮定した上で、構成物質の厚さを推定する。
次に、ステップS1701において、被検体推定部1602は、被検体が存在する状態における放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギーの測定情報と、被検体を構成する構成物質とに基づいて、構成物質の厚さを推定する。被検体推定部1602は、ステップS201において、被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報と、ステップS1301において、被検体102無しの状態で測定された測定情報と、ステップS204で取得された平均エネルギーとを用いて、被検体102を構成する物質を仮定した上で、構成物質の厚さを推定する。
本実施形態では、被検体の構成物質を軟部組織と骨で構成されると仮定した場合の例を説明する。被検体を構成する物質は、(12)式により近似できる。
ここでμ1は軟部組織の減弱係数であり、L1は軟部組織の長さ(厚さ)である。μ2は、軟部組織よりも硬い構成物質、例えば、骨の減弱係数であり、L2は骨の長さ(厚さ)である。すると、測定情報の比rを示す(7)式は(13)式のようになり、放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)を示す(8)式は(14)式のようになる。
被検体102を透過する前のエネルギー分布(確率密度関数)sin(E)は被検体なしの状態でスペクトロメーターを用いて測定することができ、減弱係数μ1、μ2も別途実験によって測定することができる。被検体102有りの状態で測定された複数回の測定情報と、被検体102無しの状態で測定された測定情報とを用いて、(6)式により測定情報の比rも取得することができる。
また、本ステップでは、分散σs 2を無視して、補正前の平均エネルギーEstatが真の平均エネルギーμsと等しいと近似する。(14)式の放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)を(3)式に代入して、補正前の平均エネルギーが(15)式により取得される。
補正前の平均エネルギーEstatは、ステップS204で取得されているので、(13)式、および(15)式において、未知変数は、被検体102を構成する物質の長さ(厚さ)L1、L2である。この連立非線形方程式を解けば、被検体102を構成する物質の長さ(厚さ)L1、L2を取得することができる。本実施形態では、連立非線形方程式を解析する手法として、Newton−Raphson法を用いて数値的に解析している。以上のような処理により、被検体推定部1602は、被検体の長さ(厚さ)L1、L2を取得することができる。
本実施形態では、補正前の平均エネルギーEstatと真の平均エネルギーμsとが等しいと近似したが、この例に限定されるものではなく、予め第1実施形態や第2実施形態に示した方法で、平均エネルギーEstatを補正して、補正された平均エネルギーE'statを求め、このように求めたE'statがμsと等しいと近似して本処理を実施してもよい。
(被検体情報を用いた分散推定処理:S1702)
次にステップS1702において、被検体分散推定部1603は、被検体を構成する構成物質の減弱係数と、構成物質の厚さの情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギー分布とに基づいて、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布を取得し、取得した放射線のエネルギー分布に基づいて、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2を推定する。被検体分散推定部1603は、ステップS1701で得られた、被検体102を構成する物質の長さ(厚さ)の情報を用いて、放射線検出部104で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。具体的には、被検体分散推定部1603は、(14)式の放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)を(3)式に代入して、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2を取得する。
次にステップS1702において、被検体分散推定部1603は、被検体を構成する構成物質の減弱係数と、構成物質の厚さの情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギー分布とに基づいて、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布を取得し、取得した放射線のエネルギー分布に基づいて、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2を推定する。被検体分散推定部1603は、ステップS1701で得られた、被検体102を構成する物質の長さ(厚さ)の情報を用いて、放射線検出部104で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。具体的には、被検体分散推定部1603は、(14)式の放射線のエネルギー分布(確率密度関数)s(E)を(3)式に代入して、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2を取得する。
ステップS1702によって、放射線のエネルギー分布s(E)の分散σs 2を推定することができたので、後は、第1実施形態と同様にS206における平均エネルギー補正処理を実行することにより、平均エネルギー補正部109は、エネルギー分布の分散推定処理(S1702)で推定した分散σs 2を用いて、ステップS204で取得した平均エネルギーEstatを補正する。
以上の処理により、平均エネルギーの補正処理が終了する。また、必要に応じて表示部110によって、平均エネルギー、放射線のエネルギー分布の分散、真の平均エネルギー(補正後の平均エネルギー)などを表示し、補正の効果を確認したり、診断に利用したりすることができる。
図5における被検体の配置例に基づいて撮影を行った場合において、本実施形態で説明した平均エネルギーの補正処理により、平均エネルギーを補正した実施例を、図18および図19の参照により説明する。被検体の配置および数値計算の計算条件は第1実施形態とほぼ同様であるため平均エネルギーの補正処理の結果のみを示す。
図18は、本実施形態における処理手順に基づいて補正された平均エネルギーE'statの画像を示す。図18の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。補正前の平均エネルギーEstatの画像(図8)と比較して、全体に黒くなっており、補正された平均エネルギーE'statが真の平均エネルギーμsの値に近くなっていることが伺える。更に比較を容易にするために、図19に補正した平均エネルギーE'statと真の平均エネルギーμsとの相対誤差の画像を示す。図19の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡と相対誤差のエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。相対誤差が大きいと、画像の濃度は淡くなり(白くなり)、相対誤差が小さいと、画像の濃度は濃くなる(黒くなる)。
補正前の平均エネルギーEstatの相対誤差の画像(図10)と比較すると、補正前の平均エネルギーEstatの相対誤差の画像に比べて補正後の平均エネルギーE'statの相対誤差の画像は、全体に黒くなっており、相対誤差が減少していることがわかる。本実施形態によれば、平均エネルギーの補正処理により、精度良く平均エネルギーを算出することができる。これにより、エネルギー積算値では区別できなかった内部構造を精度良く区別することが可能になる。
(その他の実施形態)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
101:放射線発生部、102:被検体、104:放射線検出部、
105:測定制御部、106:画像処理部
107:平均エネルギー算出部、108:エネルギー分布の分散推定部
109:平均エネルギー補正部、110:表示部、111:表示制御部
105:測定制御部、106:画像処理部
107:平均エネルギー算出部、108:エネルギー分布の分散推定部
109:平均エネルギー補正部、110:表示部、111:表示制御部
Claims (14)
- 被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段と、
前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得する取得手段と、
前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする放射線撮影装置。 - 前記放射線の特性として前記放射線のエネルギー分布の分散を推定する推定手段を更に備え、
前記推定手段は、前記エネルギー分布の分散として、被検体を透過する前の放射線のエネルギー分布の分散を用いることを特徴とする請求項1に記載の放射線撮影装置。 - 前記放射線を照射する放射線発生手段と、前記検出手段とを連動して動作させて、前記放射線のエネルギーの測定を制御する測定制御手段を更に備え、
前記測定制御手段は、
前記放射線発生手段と前記検出手段との間に被検体が存在する状態で、前記放射線のエネルギーの複数回の測定を制御することを特徴とする請求項1または2に記載の放射線撮影装置。 - 前記測定制御手段は、前記放射線発生手段と前記検出手段との間に被検体が存在しない状態で、前記放射線のエネルギーの測定を制御することを特徴とする請求項3に記載の放射線撮影装置。
- 前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギーの測定情報とに基づき、測定情報の比を取得する比算出手段を更に備え、
前記推定手段は、前記測定情報の比に基づいて、前記エネルギー分布の分散を取得することを特徴とする請求項2に記載の放射線撮影装置。 - 前記比算出手段は、前記測定情報の比を、前記被検体を構成する物質の情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギー分布とに基づいて取得し、
前記推定手段は、前記測定情報の比に基づいて、前記エネルギー分布の分散を取得することを特徴とする請求項5に記載の放射線撮影装置。 - 前記推定手段は、前記被検体を構成する構成物質の厚さを推定する被検体推定手段を有し、
前記被検体推定手段は、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギーの測定情報と、前記被検体を構成する構成物質とに基づいて、前記構成物質の厚さを推定することを特徴とする請求項5または6に記載の放射線撮影装置。 - 前記推定手段は、
前記被検体の情報に基づいて、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギー分布を取得する被検体分散推定手段を有し、
前記被検体分散推定手段は、
前記構成物質の減弱係数と、前記構成物質の厚さの情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギー分布とに基づいて、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギー分布を取得することを特徴とする請求項7に記載の放射線撮影装置。 - 前記被検体分散推定手段は、前記取得した放射線のエネルギー分布に基づいて、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギー分布の分散を推定する
ことを特徴とする請求項8に記載の放射線撮影装置。 - 前記補正手段により補正された平均エネルギーの分布を示す画像と、補正前の平均エネルギーの分布を示す画像と、を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の放射線撮影装置。
- 前記取得手段は、前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の放射線撮影装置。
- 前記補正手段は、前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正することを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の放射線撮影装置。
- 被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段を有する放射線撮影装置の放射線撮影方法であって、
前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得する取得工程と、
前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正する補正工程と、
を有することを特徴とする放射線撮影方法。 - 請求項13に記載の放射線撮影方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。
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