WO2018142780A1 - 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム - Google Patents

放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2018142780A1
WO2018142780A1 PCT/JP2017/044766 JP2017044766W WO2018142780A1 WO 2018142780 A1 WO2018142780 A1 WO 2018142780A1 JP 2017044766 W JP2017044766 W JP 2017044766W WO 2018142780 A1 WO2018142780 A1 WO 2018142780A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
radiation
subject
energy
average energy
measurement information
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/044766
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
潤平 城野
Original Assignee
キヤノン株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by キヤノン株式会社 filed Critical キヤノン株式会社
Publication of WO2018142780A1 publication Critical patent/WO2018142780A1/ja
Priority to US16/524,845 priority Critical patent/US11061148B2/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/36—Measuring spectral distribution of X-rays or of nuclear radiation spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/17—Circuit arrangements not adapted to a particular type of detector
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment

Definitions

  • the present invention relates to a radiation imaging apparatus, a radiation imaging method, and a program.
  • the radiation detection device is a device that renders the internal structure of a subject as a grayscale image by measuring radiation transmitted through the subject with a detector.
  • the radiation is attenuated according to the type (for example, fat, bone, muscle, etc.) and thickness of the part that has passed through.
  • the integrated energy value of the radiation after passing through the subject is measured by the radiation detection unit, and a grayscale image reflecting the structure inside the subject can be obtained by making a grayscale image according to the measured value.
  • Patent Document 1 discloses that the integrated energy value is approximately the same by using the product energy information obtained by performing the measurement a plurality of times in the radiation detection unit and using the average energy of the radiation incident on the radiation detection unit. In this case, a technique for estimating an internal structure that could not be distinguished is disclosed.
  • the energy of radiation incident on the radiation detection unit has an energy distribution, but the average energy obtained by the method of Patent Document 1 has a problem that an error derived from the characteristics of the radiation is mixed.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and provides a technique capable of reducing an error due to radiation characteristics by correction and obtaining average energy with high accuracy.
  • a radiation imaging apparatus includes a detection unit that acquires measurement information based on a detection result of radiation applied to a subject; An acquisition means for acquiring an average energy of the radiation based on measurement information obtained by measuring the radiation a plurality of times; Correction means for correcting the average energy based on the characteristics of the irradiated radiation.
  • the accompanying drawings are included in the specification, constitute a part thereof, show an embodiment of the present invention, and are used to explain the principle of the present invention together with the description.
  • the schematic diagram which shows the structure of the radiography apparatus in 1st Embodiment.
  • amended average energy image The figure which shows the example of the relative error image of the average energy before correction
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the configuration of the radiation detection apparatus according to the first embodiment
  • FIG. 2 is a diagram showing an average energy correction processing flow.
  • the radiation imaging apparatus 100 includes a radiation generation unit 101, a radiation detection unit 104, and an image processing unit 106.
  • the radiation is, for example, X-rays, but may be ⁇ -rays, ⁇ -rays, ⁇ -rays, or heavy particle beams.
  • Reference numeral 103 indicates radiation emitted from the radiation generation unit 101, and the radiation detection unit 104 outputs measurement information that is approximately proportional to the sum of the energy of the radiation 103 that has entered during a certain period of time.
  • the radiation detection unit 104 has a plurality of detection units (detection elements) arranged two-dimensionally.
  • the radiation detection unit 104 As a configuration of the radiation detection unit 104, it is possible to use a configuration such as a line sensor as well as a flat panel detector (Flat Panel Detector (FPD)) formed of a semiconductor material and having a plurality of detection elements arranged in a lattice pattern. is there. Further, the number of detection units (detection elements) may be one.
  • the radiation detection unit 104 acquires measurement information based on the detection result of the irradiated radiation.
  • the measurement control unit 105 operates the radiation generation unit 101 that irradiates radiation and the radiation detection unit 104 in conjunction with each other to control the measurement of radiation energy. Specifically, in the present embodiment, the measurement control unit 105 controls the measurement of the radiation energy multiple times in a state where the subject exists between the radiation generation unit 101 and the radiation detection unit 104. In the present embodiment, an example in which control is performed by a computer is shown. However, as long as the same function is achieved, the configuration of the measurement control unit 105 may be configured by an integrated circuit or the like, and is not limited to the form.
  • the radiation detection unit 104 acquires measurement information based on the detection result of the radiation applied to the subject.
  • the radiation detection unit 104 obtains the intensity (energy) of the radiation output from the radiation generation unit 101 and transmitted through the subject 102 by the detection unit (detection element). Specifically, the radiation detection unit 104 acquires and outputs measurement information approximately proportional to the sum of the energy of radiation incident on one pixel of the detection unit (detection element) for a certain period of time.
  • the subject 102 is a living body, but other than living bodies such as industrial products may be used as the subject.
  • the measurement information measured by the radiation detection unit 104 is sent to the image processing unit 106 and processed.
  • the image processing unit 106 includes an average energy calculation unit 107, an energy distribution variance estimation unit 108, and an average energy correction unit 109 as functional configurations.
  • the processing of the image processing unit 106 is executed by a computer.
  • Each unit of the image processing unit 106 has a function of each unit using, for example, a program read from a CPU, GPU, or memory (not shown). That is, when the computer executes each function of each program corresponding to the functional configuration, each process of the average energy calculation unit 107, the variance estimation unit 108, and the average energy correction unit 109 is realized. If the same function is achieved, the configuration of the image processing unit 106 may be configured by an integrated circuit or the like, and is not limited to the form.
  • the display unit 110 is, for example, a liquid crystal display or a CRT, and may be of any type as long as it can be seen by humans.
  • the display unit 110 displays the results obtained by the radiation detection unit 104 and the image processing unit 106 in the radiation detection apparatus of the present embodiment.
  • the display control unit 111 controls display on the display unit 110.
  • the display control unit 111 can cause the display unit 110 to display an image showing the distribution of average energy corrected by the average energy correction unit 109 and an image showing the distribution of average energy before correction. .
  • step S201 the measurement control unit 105 performs measurement processing a plurality of times.
  • the measurement control unit 105 performs measurement processing a plurality of times by operating the radiation generation unit 101 and the radiation detection unit 104 in conjunction with each other.
  • the multiple measurement process S201 has two steps, S202 and S203.
  • step S202 measurement is performed.
  • the measurement control unit 105 controls the radiation generation unit 101 to emit radiation under a constant tube voltage, and outputs the detection result of the radiation incident on the detection element of the radiation detection unit 104 at regular time intervals.
  • Measurement information measured by the detection element of the radiation detection unit 104 is described as d i .
  • the subscript i indicates the measurement information executed i-th.
  • step S203 the measurement control unit 105 determines whether or not the measurement has been completed a predetermined number of times (m: a natural number of 2 or more). If the predetermined number of times (m times) of measurement has not ended (S203—No), the process returns to step S201, and the measurement is performed again. On the other hand, if it is determined in step S203 that the predetermined number of times (m times) of measurement has been completed (S203—Yes), the process proceeds to step S204.
  • the measurement information for m times is input to the average energy calculation unit 107 by executing the measurement a predetermined number of times (m times).
  • step S204 the average energy calculation unit 107 acquires the average energy of the radiation based on the measurement information obtained by measuring the radiation a plurality of times. Specifically, the average energy calculation unit 107 acquires the average energy E stat before correction based on the product factor of the measurement information obtained by measuring the radiation a plurality of times, using Equation (1).
  • M is a first-order origin moment with respect to d
  • V is a second-order center moment with respect to d, and is specifically calculated as (2).
  • the conversion coefficient between measurement information and energy may be multiplied. Although conversion coefficients may be required in subsequent calculations, they are omitted in this specification for the sake of simplicity. Further, in the calculation of V, there are cases where it is divided not by m-1 but by m (number of measurements).
  • step S ⁇ b> 205 the energy distribution variance estimation unit 108 estimates the variance of the radiation energy distribution as the characteristics of the radiation detected by the radiation detection unit 104.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a state in which the radiation 103 emitted from the radiation generation unit 101 passes through the subject 102 and enters the radiation detection unit 104
  • FIG. 4 illustrates the energy of the radiation incident on the radiation detection unit 104. It is a schematic diagram of distribution.
  • the radiation 103 emitted from the radiation generator 101 has an energy distribution that depends on the tube voltage, the filter, and the like. Let s in (E) be the energy distribution (probability density function) before passing through the subject 102.
  • E is the energy of radiation.
  • the radiation changes energy distribution in the process of passing through the subject 102, and then enters the radiation detection unit 104.
  • the energy distribution (probability density function) of the radiation detected by the radiation detection unit 104 is s (E).
  • the horizontal axis in FIG. 4 represents the energy of radiation, and the curve in the figure represents s (E) that is the energy distribution (probability density function) of the radiation detected by the radiation detection unit 104.
  • the variance ⁇ s 2 of the radiation energy distribution s (E) is estimated.
  • the dispersion ⁇ s 2 of the radiation energy distribution s (E) is expressed by the following equation (3).
  • ⁇ s is the true average energy.
  • FIG. 4 shows the true average energy ⁇ s and the standard deviation ⁇ s .
  • the energy distribution variance estimation unit 108 can use the energy distribution variance of the radiation before passing through the subject as the energy distribution variance.
  • Energy variance estimation unit 108 of the distribution is in the process of estimating the variance sigma s 2 of the radiation energy distribution s (E), as sigma s 2, the energy distribution of the radiation before passing through the object 102 (a probability density function)
  • the variance ⁇ sin 2 of s in (E) is used. Since s in (E) is determined without depending on the subject 102 when the measurement condition is determined, it can be measured using a spectrometer without the subject. Also, if s in (E) is known, the energy distribution variance estimation unit 108 can obtain ⁇ sin 2 using the definition of equation (3).
  • step S206 the average energy correction unit 109 corrects the average energy based on the characteristics of the radiation irradiated to the subject. Specifically, the average energy correction unit 109 corrects the average energy of the radiation based on the dispersion of the energy distribution of the radiation irradiated to the subject.
  • the average energy correction unit 109 obtains the corrected average energy E ′ stat using ⁇ s 2 estimated in the energy distribution variance estimation process (S205) as shown in equation (4).
  • the average energy E stat before correction obtained by the equation (1) does not match the true average energy ⁇ s , so the average energy correction unit 109 corrects the average energy E stat .
  • the average energy E stat before correction is shifted from the true average energy ⁇ s by ⁇ s 2 / ⁇ s as shown in FIG. That is, as shown in (5).
  • the true average energy ⁇ s is finally obtained. Since the equation (5) is an equation of E stat , ⁇ s and ⁇ s 2 , if E stat and ⁇ s 2 are obtained, the average energy correcting unit 109 can obtain the true average energy ⁇ s .
  • the average energy E stat before correction can be obtained by the equation (1)
  • the dispersion ⁇ s 2 of the radiation energy distribution can be obtained by the energy distribution dispersion estimation process S205.
  • the average energy correction unit 109 acquires the true average energy ⁇ s as the corrected average energy by numerically analyzing the equation using the average energy E stat and the dispersion ⁇ s 2 of the radiation energy distribution. be able to.
  • the display unit 110 displays the average energy, the distribution of the energy distribution of radiation, the true average energy (average energy after correction), and the like as necessary to check the effect of the correction or use it for diagnosis. can do.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an arrangement example of the subject in the embodiment.
  • the subject imitates a living body
  • reference number 501 is the trunk
  • reference number 502 is bone
  • reference number 503 is lung.
  • radiation is generated from the radiation generation unit 101 with an energy distribution equivalent to a tube voltage of 80 kV. It arrange
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an image based on the information detected by the radiation detection unit 104.
  • the entire radiation detection unit 104 is hidden by the shadow of the trunk, the trunk is thick at the center in the x-axis direction, and the trunk is thinner toward the end in the x-axis direction.
  • Such gradation is also drawn on the photographed image.
  • a bone shadow is reflected along the y-axis direction at the center in the x-axis direction.
  • a substantially spherical shadow of the lung is reflected on both ends of the x-axis direction at the center in the y-axis direction.
  • FIG. 7 shows an image of ⁇ s that is the true average energy, and an image as shown in FIG. 7 is a correct image to be obtained.
  • the scale shown in the upper part of the image in FIG. 7 indicates the correspondence between the density of the image and the energy level.
  • FIG. 8 and FIG. 9 the scale shown at the top of the image indicates the correspondence between the shade of the image and the energy level.
  • FIG. 8 shows an image of the average energy E stat before correction. Comparing the image of the true average energy of an image and FIG. 7 of the average energy E stat in FIG. 8, the image of the average energy E stat in Figure 8, the whole as compared with the image of the true average energy of 7 It turns white and it is understood that the value is higher than the true average energy ⁇ s and includes an error.
  • FIG. 9 shows an image of the average energy E ′ stat corrected based on the processing procedure described in FIG. 'A comparison of average energy E stat image of stat image in FIG. 8, the corrected average energy E of FIG. 9' average energy E corrected in FIG stat images are uncorrected average energy E stat image Compared with (FIG. 8), it turns black as a whole, and it turns out that the value is close to true average energy ⁇ s .
  • FIG. 10 shows an image of the relative error between the average energy E stat before correction and the true average energy ⁇ s
  • FIG. 11 shows the corrected average energy E ′ stat and the true average energy.
  • An image of relative error with ⁇ s is shown.
  • the scales shown in the upper part of the images in FIGS. 10 and 11 indicate the correspondence between the density of the image and the energy level of the relative error.
  • the corrected average energy E ′ stat relative error image in FIG. 11 becomes black as a whole compared to the relative error image in average energy E stat in FIG. 10. It can be seen that the value is close to the true average energy ⁇ s and the relative error is reduced.
  • the average energy can be calculated with high accuracy by the average energy correction process. As a result, it becomes possible to accurately distinguish the internal structure that could not be distinguished by the integrated energy value.
  • the dispersion of the radiation energy distribution is used as the radiation characteristic.
  • other than the dispersion of the radiation energy distribution may be used.
  • any value indicating variation (dispersion degree) such as standard deviation or average deviation of the energy distribution of radiation can be substituted.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration of the radiation imaging apparatus 200 of the second embodiment
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a correction processing flow of average energy.
  • the configuration and processing flow of the radiation imaging apparatus 200 of the second embodiment will be described using these.
  • Only parts different from the configuration of the first embodiment will be described. It is assumed that the same functions and processes are performed for the portions denoted by the same reference numerals.
  • the radiation imaging apparatus 200 includes a second measurement control unit 1201.
  • the second measurement control unit 1201 operates the radiation generation unit 101 and the radiation detection unit 104 in conjunction with each other so that the radiation energy is obtained in the state where the subject 102 does not exist between the radiation generation unit 101 and the radiation detection unit 104.
  • Control the measurement of In FIG. 12, for convenience of explanation, different functional configurations are used for the presence of the subject and the absence of the subject.
  • the radiation generation unit It is also possible to control the measurement so that the measurement is performed in a state where the subject 102 exists between the 101 and the radiation detection unit 104 and the measurement is performed in a state where the subject 102 does not exist.
  • the second measurement control unit 1201 or the measurement control unit 105 controls the measurement of radiation energy in a state where there is no subject between the radiation generation unit 101 and the radiation detection unit 104.
  • the image processing unit 106 includes a ratio calculation unit 1202 and a variance estimation unit 1203 using measurement information.
  • the ratio calculation unit 1202 calculates the ratio of measurement information. Specifically, the ratio calculation unit 1202 calculates the ratio of the measurement information based on the measurement information of the radiation energy multiple times when the subject exists and the measurement information of the radiation energy when the subject does not exist. To get. That is, the ratio calculation unit 1202 performs a plurality of times of measurement information measured with the subject 102 by the measurement control of the measurement control unit 105 and the measurement control of the second measurement control unit 1201 (or the measurement control unit 105). To calculate the ratio with the measurement information measured without the subject 102. The ratio calculation unit 1202 calculates the ratio of measurement information, information on the substances constituting the subject (for example, information such as attenuation coefficient and thickness and length of constituent substances), and radiation energy distribution in the absence of the subject. It is possible to obtain based on.
  • the variance estimation unit 108 can acquire the variance of the radiation energy distribution based on the ratio of measurement information.
  • the dispersion estimation unit 1203 using the measurement information estimates the dispersion of the radiation energy based on the measurement information acquired by the measurement control of the measurement control unit 105 and the second measurement control unit 1201.
  • the variance of the radiation energy is estimated using a variance estimation unit 1203 using measurement information.
  • the functions of the respective units of the second measurement control unit 1201, the ratio calculation unit 1202, and the variance estimation unit 1203 are configured using, for example, a program read from a CPU, GPU, or memory (not shown). That is, the processing of the second measurement control unit 1201, the ratio calculation unit 1202, and the variance estimation unit 1203 is realized when the computer executes each function of each program corresponding to the functional configuration. If the same function is achieved, the configuration of the image processing unit 106 may be configured by an integrated circuit or the like, and is not limited to the form.
  • step S1301 the second measurement control unit 1201 (or the measurement control unit 105) operates the radiation generation unit 101 and the radiation detection unit 104 in conjunction with each other, The measurement of the energy of the radiation is controlled in a state where the subject 102 does not exist during this period, and measurement information without the subject is acquired.
  • step S1301 it is desirable to align measurement conditions with the multiple measurement processing (S201) described in FIG. 2 except that the subject 102 does not exist between the radiation generation unit 101 and the radiation detection unit 104.
  • steps S201 to S203 a measurement process is executed a plurality of times, and in step S204, an average energy calculation process is executed.
  • the measurement control unit 105 and the second measurement control unit 1201 control the radiation generation unit 101 so that the amount of radiation emitted from the radiation generation unit 101 is approximately the same. To do.
  • step S ⁇ b> 1302 the ratio calculation unit 1202 performs measurement information (S 201) measured a plurality of times with the subject 102 by the measurement control of the measurement control unit 105 and the second measurement control unit 1201 (measurement control unit).
  • the ratio r with the measurement information (S1301) measured without the subject 102 is calculated by the measurement control of 105).
  • the ratio calculation unit 1202 calculates the ratio r by the following equation (6).
  • the denominator on the right side is measurement information measured without the subject 102 in step S1301. Further, the molecule on the right side is measurement information of a plurality of times measured in the state with the subject 102 in step S201.
  • step S1303 the variance estimation unit 1203 estimates the variance of the energy of the radiation using the measurement information.
  • the radiation detection unit 104 uses a plurality of measurement information measured in the state with the subject 102 in step S201 and the measurement information measured in the state without the subject 102 in step S1031.
  • the variance of the energy distribution of the radiation is estimated as the characteristic of the radiation detected in step 1.
  • a process of using the measurement information ratio r obtained by the equation (6) for estimation of the dispersion of the radiation energy distribution will be described as an example, assuming the constituent substances of the subject 102.
  • the ratio r of measurement information can be written as in equation (7).
  • ⁇ is an attenuation coefficient and is a function of energy and position L.
  • the integral with respect to the position L is obtained on a line segment connecting the radiation generation unit 101 and the measurement element of the radiation detection unit 104.
  • the radiation energy distribution (probability density function) s (E) can be written as equation (8).
  • the constituent material of the subject 102 is Polymethyl methacrylate (PMMA)
  • the attenuation coefficient is ⁇ 1
  • the length (thickness) of the subject 102 is L 1 . That is, it is approximated by equation (9).
  • the radiation energy distribution (probability density function) (8) is as shown in the following (11).
  • the energy distribution (probability density function) s in (E) before passing through the subject 102 can be measured using a spectrometer without the subject, and the attenuation coefficient ⁇ 1 of PMMA is also measured by a separate experiment. can do.
  • the ratio r of the measurement information and the energy distribution (probability density function) s (E) of the radiation after passing through the subject can be calculated if the length (thickness) L 1 is determined. Further, if the energy distribution (probability density function) s (E) of the radiation after passing through the subject 102 is determined, the variance ⁇ s 2 can also be calculated.
  • the measurement information ratio r and variance ⁇ s 2 are calculated in advance for various lengths (thicknesses) L 1 , the correspondence between the measurement information ratio r and variance ⁇ s 2 can be known.
  • the variance ⁇ s 2 can be obtained from the value of the measurement information ratio r.
  • the equation (10) can be expressed by, for example, the Newton-Raphson method without using the correspondence between the measurement information ratio r and the variance ⁇ s 2 in advance.
  • the variance ⁇ s 2 may be calculated.
  • the variance ⁇ s 2 can also be estimated without obtaining the value of the ratio r of measurement information.
  • MLEM method statistical image reconstruction method
  • the energy distribution (probability density function) s ( E) is acquired, and based on the acquired s (E), the variance ⁇ s 2 can be calculated by the equation (3).
  • the dispersion estimation unit 1203 executes the dispersion estimation process using the measurement information, whereby the radiation energy dispersion ⁇ s 2 can be estimated.
  • the average energy correction unit 109 uses the radiation energy variance ⁇ s 2 estimated in the variance estimation process (S1303) using the measurement information to calculate the average.
  • the energy E stat is corrected.
  • the average energy correction unit 109 calculates the corrected average energy E ′ stat as shown in (4).
  • the display unit 110 displays the average energy, the distribution of the energy distribution of radiation, the true average energy (average energy after correction), and the like as necessary to check the effect of the correction or use it for diagnosis. can do.
  • FIG. 14 shows an image of average energy E ′ stat corrected based on the processing procedure in the present embodiment.
  • the scale shown in the upper part of the image in FIG. 14 indicates the correspondence between the shade of the image and the energy level. Compared to the image of the average energy E stat before correction (FIG. 8), the image is entirely black, and it can be seen that the corrected average energy E ′ stat is close to the value of the true average energy ⁇ s. .
  • FIG. 15 shows an image of the relative error between the corrected average energy E ′ stat and the true average energy ⁇ s .
  • the scale shown in the upper part of the image in FIG. 15 shows the correspondence between the density of the image and the energy level of the relative error. When the relative error is large, the image density becomes light (white), and when the relative error is small, the image density becomes dark (black).
  • the average energy E ′ after correction compared to the image of the relative error of the average energy E stat before correction.
  • the image of the stat relative error is black as a whole, and it can be seen that the relative error is reduced.
  • the average energy can be calculated with high accuracy by the average energy correction process. As a result, it becomes possible to accurately distinguish the internal structure that could not be distinguished by the integrated energy value.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration of a radiation imaging apparatus 300 according to the third embodiment
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a correction processing flow of average energy.
  • the configuration and processing flow of the radiation imaging apparatus 300 of the third embodiment will be described using these.
  • only parts different from the configuration of the second embodiment will be described. It is assumed that the same functions and processes are performed for the portions denoted by the same reference numerals.
  • the energy distribution variance estimation unit 108 of the image processing unit 106 includes a subject estimation unit 1602 that estimates subject information and a subject variance estimation unit 1603 that uses the subject information as functional configurations.
  • the units of the subject estimation unit 1602 and the subject variance estimation unit 1603 are configured by using, for example, a program read from a CPU, GPU, or memory (not shown). That is, when the computer executes each function of each program corresponding to the functional configuration, each process of the subject estimation unit 1602 and the subject variance estimation unit 1603 is realized. If the same function is achieved, the configuration of the image processing unit 106 may be configured by an integrated circuit or the like, and is not limited to the form.
  • step S1301 measurement information measured with no subject is acquired, and in step S201, measurement information measured multiple times with a subject is acquired.
  • step S204 the average energy of radiation is acquired.
  • step S ⁇ b> 1701 the subject estimation unit 1602 obtains a plurality of measurement information of radiation energy when the subject exists, measurement information of radiation energy when the subject does not exist, and the subject.
  • the thickness of the constituent material is estimated based on the constituent material to be configured.
  • the subject estimation unit 1602 obtains the measurement information measured a plurality of times with the subject 102 in step S201, the measurement information measured without the subject 102 in step S1301, and the measurement information obtained in step S204. Using the average energy thus obtained, the material constituting the subject 102 is assumed, and the thickness of the constituent material is estimated.
  • ⁇ 1 is an attenuation coefficient of the soft tissue
  • L 1 is a length (thickness) of the soft tissue
  • ⁇ 2 is a constituent material harder than soft tissue, for example, an attenuation coefficient of bone
  • L 2 is a length (thickness) of bone.
  • the energy distribution (probability density function) s in (E) before passing through the subject 102 can be measured using a spectrometer without the subject, and the attenuation coefficients ⁇ 1 and ⁇ 2 are also measured separately by experiment. can do.
  • the measurement information ratio r can also be obtained by the equation (6) using the measurement information measured a plurality of times with the subject 102 and the measurement information measured with the subject 102 absent. .
  • the unknown variable in the equations (13) and (15) is the length (thickness) L 1 of the substance constituting the object 102. , it is L 2.
  • the lengths (thicknesses) L 1 and L 2 of the substances constituting the object 102 can be obtained.
  • numerical analysis is performed using a Newton-Raphson method as a method for analyzing simultaneous nonlinear equations.
  • the subject estimation unit 1602 can acquire the lengths (thicknesses) L 1 and L 2 of the subject.
  • the approximation is made that the average energy E stat before correction is equal to the true average energy ⁇ s , but the present embodiment is not limited to this example, and is shown in the first embodiment and the second embodiment in advance. in the method, by correcting the average energy E stat, it corrected average energy E 'seek stat, thus obtained E' stat may be performed and the present processing is approximated to be equal to mu s.
  • step S1702 the subject dispersion estimation unit 1603 is based on the attenuation coefficient of the constituent material constituting the subject, information on the thickness of the constituent material, and the radiation energy distribution in the absence of the subject.
  • the radiation energy distribution in the state where the subject exists is acquired, and the variance ⁇ s 2 of the radiation energy distribution s (E) in the state where the subject exists is estimated based on the acquired radiation energy distribution.
  • the subject dispersion estimation unit 1603 uses the information on the length (thickness) of the substance constituting the subject 102 obtained in step S1701, and the radiation energy is detected as the characteristic of the radiation detected by the radiation detection unit 104. Estimate the variance of the distribution.
  • the subject variance estimation unit 1603 substitutes the radiation energy distribution (probability density function) s (E) in Equation (14) into Equation (3), so that the radiation distribution in the state in which the subject exists exists. Obtain the variance ⁇ s 2 of the energy distribution s (E).
  • the average energy correction processing in step S206 is executed thereafter to perform the average energy correction as in the first embodiment.
  • the correction unit 109 corrects the average energy E stat acquired in step S204 using the variance ⁇ s 2 estimated in the energy distribution variance estimation process (S1702).
  • the display unit 110 displays the average energy, the distribution of the energy distribution of radiation, the true average energy (average energy after correction), and the like as necessary to check the effect of the correction or use it for diagnosis. can do.
  • FIG. 18 shows an image of average energy E ′ stat corrected based on the processing procedure in the present embodiment.
  • the scale shown in the upper part of the image in FIG. 18 indicates the correspondence between the density of the image and the energy level. Compared to the image of the average energy E stat before correction (FIG. 8), the image is entirely black, and it can be seen that the corrected average energy E ′ stat is close to the value of the true average energy ⁇ s. .
  • FIG. 19 shows an image of the relative error between the corrected average energy E ′ stat and the true average energy ⁇ s .
  • the scale shown in the upper part of the image in FIG. 19 shows the correspondence between the density of the image and the energy level of the relative error. When the relative error is large, the image density becomes light (white), and when the relative error is small, the image density becomes dark (black).
  • the image of the relative error of the average energy E ′ stat after the correction is compared with the image of the relative error of the average energy E stat before the correction. It turns black as a whole, and it can be seen that the relative error is reduced.
  • the average energy can be calculated with high accuracy by the average energy correction process. As a result, it becomes possible to accurately distinguish the internal structure that could not be distinguished by the integrated energy value.
  • the present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program This process can be realized. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
  • a circuit for example, ASIC

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Measurement Of Radiation (AREA)

Abstract

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部と、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取得部と、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補正部と、を備える。

Description

放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム
　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。
特開２００９-２８５３５６号公報
　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。
　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。
　本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。
　添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
第１実施形態における放射線撮影装置の構成を示す模式図。 第１実施形態における平均エネルギーの補正処理フローを示す図。 放射線が被検体を通過して放射線検出部に入射する状態を示す図。 放射線検出部に入射した放射線のエネルギー分布の模式図。 被検体の配置例を示す図。 放射線検出部により検出された情報に基づく画像を例示する図。 真の平均エネルギー画像の例を示す図。 補正前の平均エネルギー画像の例を示す図。 補正された平均エネルギー画像の例を示す図。 補正前の平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。 補正された平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。 第２実施形態における放射線撮影装置の構成を示す模式図。 第２実施形態における平均エネルギーの補正処理フローを示す図。 補正された平均エネルギー画像の例を示す図。 補正された平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。 第３実施形態における放射線撮影装置の構成を示す模式図。 第３実施形態における平均エネルギーの補正処理フローを示す図。 補正された平均エネルギー画像の例を示す図。 補正された平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。
　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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　（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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　（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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　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。
　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。
　本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。
　本願は、２０１７年２月１日提出の日本国特許出願特願２０１７－０１６９７６を基礎として優先権を主張するものであり、その記載内容の全てを、ここに援用する。
　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

Claims (14)

  1. 　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。
  2. 　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。
  3. 　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。
  4. 　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。
  5. 　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。
  6. 　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。
  7. 　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。
  8. 　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。
  9. 　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。
  10. 　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。
  11. 　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。
  12. 　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。
  13. 　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。
  14. 　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。
PCT/JP2017/044766 2017-02-01 2017-12-13 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム WO2018142780A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/524,845 US11061148B2 (en) 2017-02-01 2019-07-29 Radiation imaging apparatus, radiation imaging method, and storage medium

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-016976 2017-02-01
JP2017016976A JP6748588B2 (ja) 2017-02-01 2017-02-01 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US16/524,845 Continuation US11061148B2 (en) 2017-02-01 2019-07-29 Radiation imaging apparatus, radiation imaging method, and storage medium

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018142780A1 true WO2018142780A1 (ja) 2018-08-09

Family

ID=63039551

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/044766 WO2018142780A1 (ja) 2017-02-01 2017-12-13 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11061148B2 (ja)
JP (1) JP6748588B2 (ja)
WO (1) WO2018142780A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009285356A (ja) * 2008-05-30 2009-12-10 Institute Of National Colleges Of Technology Japan 医療用撮影システム、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US20130022170A1 (en) * 2011-07-20 2013-01-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Dual-energy x-ray imaging system and control method for the same
JP2017083408A (ja) * 2015-10-30 2017-05-18 キヤノン株式会社 放射線撮像システム、信号処理装置、及び、放射線画像の信号処理方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4442489A (en) * 1979-06-16 1984-04-10 U.S. Philips Corporation Device for computed tomography
JP3958069B2 (ja) * 2001-03-28 2007-08-15 株式会社東芝 放射線測定装置
JP5224898B2 (ja) * 2008-05-09 2013-07-03 キヤノン株式会社 放射線画像撮影装置及びその駆動方法
CN102066977B (zh) * 2008-08-22 2013-03-20 柯尼卡美能达医疗印刷器材株式会社 放射线图像检测器
CN102934423B (zh) * 2010-06-03 2016-04-06 柯尼卡美能达医疗印刷器材株式会社 放射线图像拍摄装置
JP6104004B2 (ja) * 2013-03-21 2017-03-29 キヤノン株式会社 放射線撮像システム、コンピュータ及びプログラム
JP6516320B2 (ja) * 2015-01-20 2019-05-22 株式会社日立ハイテクサイエンス 放射線分析装置
US10054689B2 (en) * 2015-04-28 2018-08-21 Mitsubishi Electric Corporation Dose rate monitoring device
JP6711619B2 (ja) 2015-12-28 2020-06-17 キヤノン株式会社 放射線撮影装置、放射線撮影方法、ｃｔ装置及びプログラム
JP6595910B2 (ja) 2015-12-28 2019-10-23 キヤノン株式会社 Ｃｔ装置、ｃｔ撮影方法及びプログラム
JP6730827B2 (ja) 2016-03-29 2020-07-29 キヤノン株式会社 放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラム
CN109843178B (zh) * 2016-10-14 2023-07-28 佳能株式会社 放射线摄像***、摄像装置、控制装置、控制方法和介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009285356A (ja) * 2008-05-30 2009-12-10 Institute Of National Colleges Of Technology Japan 医療用撮影システム、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US20130022170A1 (en) * 2011-07-20 2013-01-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Dual-energy x-ray imaging system and control method for the same
JP2017083408A (ja) * 2015-10-30 2017-05-18 キヤノン株式会社 放射線撮像システム、信号処理装置、及び、放射線画像の信号処理方法

Also Published As

Publication number Publication date
US11061148B2 (en) 2021-07-13
JP2018121929A (ja) 2018-08-09
US20190346573A1 (en) 2019-11-14
JP6748588B2 (ja) 2020-09-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10716527B2 (en) Combined sinogram- and image-domain material decomposition for spectral computed tomography (CT)
JP5384521B2 (ja) 放射線撮像装置
JP6925868B2 (ja) Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び医用画像処理装置
US7801264B2 (en) Method for calibrating a dual -spectral computed tomography (CT) system
US11116470B2 (en) Beam hardening correction in x-ray dark-field imaging
US10314556B2 (en) Optimal energy weighting of dark field signal in differential phase contrast X-ray imaging
KR102424145B1 (ko) 시공간적으로 오버랩하는 x선들로부터 3ｄ 영상을 재구성하는 방법과 장치
JP7042806B2 (ja) スペクトルコンピュータ断層撮影法（ｃｔ）のスペクトル較正
JP5853123B2 (ja) 光子計数検出装置のための不完全性の動的モデリング
US7519143B2 (en) Method and system for generating a scatter corrected X-ray image
JP2009285356A (ja) 医療用撮影システム、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US20080073567A1 (en) Radiological image capturing system and radiological image capturing method
JP2019209011A (ja) 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム
US7385200B2 (en) Re-binning method for nuclear medicine imaging devices
EP3258251B1 (en) Image reconstruction method for x-ray measurement device, method for manufacturing structure, image reconstruction program for x-ray measurement device, and x-ray measurement device
JP6184925B2 (ja) 放射線画像解析装置、方法、及びプログラム
US9330456B2 (en) Systems and methods for regularized Fourier analysis in x-ray phase contrast imaging
EP2584532A1 (en) Empirical cupping correction for CT scanners with primary modulation
CN108065950A (zh) 一种放射成像方法及其***
WO2018142780A1 (ja) 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム
JP6744749B2 (ja) 放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラム
WO2017115533A1 (ja) 放射線撮影装置、放射線撮影方法、ｃｔ装置及びプログラム
JP2017113526A (ja) スペクトルを修正するための方法
JP6803768B2 (ja) 材料分析装置、材料分析方法及びｘ線ｃｔ装置
WO2018066570A1 (ja) 放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17895374

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17895374

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1