(57)【要約】【課題】ファントムコリメータを用いずに取得された核医学画像に基づいて直線性補正に関する情報を取得すること。【解決手段】  実施形態に係る医用装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、核医学診断装置におけるコリメータを用いずに取得される第１の画像と、光センサの配置に関する情報とを取得する。処理部は、第１の画像と光センサの配置に関する情報とに基づいて直線性補正に関する情報を出力する学習済みモデルに対して、第１の画像と光センサの配置に関する情報とを入力することで直線性補正に関する情報を出力する。【選択図】  図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
核医学診断装置におけるコリメータを用いずに取得される第１の画像と、光センサの配置に関する情報とを取得する取得部と、
前記第１の画像と前記光センサの配置に関する情報とに基づいて直線性補正に関する情報を出力する学習済みモデルに対して、前記第１の画像と前記光センサの配置に関する情報とを入力することで前記直線性補正に関する情報を出力する処理部と、
を備えた医用装置。
【請求項２】
前記学習済みモデルは、
前記光センサの感度および応答関数に関する情報にさらに基づいて前記直線性補正に関する情報を出力し、
前記取得部は、
前記光センサの感度および応答関数に関する情報をさらに取得し、
前記処理部は、
前記学習済みモデルに対して前記第１の画像と前記光センサの配置に関する情報と前記光センサの感度および応答関数に関する情報とを入力することで、前記直線性補正に関する情報を出力する、
請求項１記載の医用装置。
【請求項３】
前記学習済みモデルは、
前記核医学診断装置におけるファントムコリメータを用いて取得されたファントム画像と、前記ファントムコリメータの理想位置情報と、にもとづいて生成された直線性補正に関する情報を教師データとして学習を行う、
請求項１または２に記載の医用装置。
【請求項４】
前記学習済みモデルが出力する前記直線性補正に関する情報は、
前記光センサの前面に設けられた蛍光体の感度の放射線入射位置依存性とエッジ効果との少なくとも一方を考慮した情報である、
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の医用装置。
【請求項５】
前記学習済みモデルは、
前記核医学診断装置におけるファントムコリメータを用いて取得されたファントム画像と、前記ファントムコリメータの理想位置情報と、前記核医学診断装置におけるコリメータを用いずに取得された画像と、にもとづいて生成された、前記蛍光体の感度の放射線入射位置依存性と前記エッジ効果との少なくとも一方を考慮した直線性補正に関する情報を教師データとして学習を行う、
請求項４記載の医用装置。
【請求項６】
核医学診断装置におけるコリメータを用いずに取得された画像と光センサの配置に関する情報とに基づいて直線性補正に関する情報を出力する学習済みモデルの学習用データの取得方法であって、
前記核医学診断装置におけるファントムコリメータを用いて取得されたファントム画像と、前記ファントムコリメータの理想位置情報と、にもとづいて生成された直線性補正に関する情報を前記学習用データの教師データとして取得するステップと、
前記核医学診断装置におけるコリメータを用いずに取得された画像と、光センサの配置に関する情報とを前記学習用データの入力データとして取得するステップと、
を有する学習用データの取得方法。
【請求項７】
前記直線性補正に関する情報を前記教師データとして取得するステップは、
前記ファントム画像と、前記ファントムコリメータの理想位置情報と、前記核医学診断装置におけるコリメータを用いずに取得された画像と、にもとづいて生成された、前記光センサの前面に設けられた蛍光体の感度の放射線入射位置依存性とエッジ効果との少なくとも一方を考慮した直線性補正に関する情報を前記教師データとして取得するステップである、
請求項６記載の学習用データの取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用装置および学習用データ取得方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission computed Tomography）装置などの核医学診断装置は、放射性同位元素（Radio Isotope、以下ＲＩという）を含む薬品（血流マーカ、トレーサ）が生体内の特定組織や臓器に選択的に取り込まれる性質を利用して、生体内に分布したＲＩから放射されるガンマ線を、生体外に配設されたガンマ線検出器を有するガンマカメラで検出する。核医学診断装置は、ガンマ線検出器によって検出したガンマ線の線量分布を画像化した核医学画像を生成することで、体内臓器などの機能画像を提供することができる。
【０００３】
ガンマ線検出器としては、たとえばアンガー型の検出器を用いることができる。アンガー型検出器が出力するガンマ線の入射位置情報は、細密に配置された光電子増倍管（PhotoMultiplier Tube、以下ＰＭＴという）の出力を重み付けした加算することで得られる。しかし、ＰＭＴの感度にはＰＭＴの直下と周辺で差異があること、また、ＰＭＴの感度には製造上のばらつきや経時変化があることなどから、アンガー型検出器が出力する位置情報には歪が多く、直線性が担保できない。このため、一般に、アンガー型検出器の製造時や据付時、保守点検時などに、アンガー型検出器が出力する位置情報の直線性補正に関する情報としてたとえば直線性補正ベクトルなどが作成され、この直線性補正ベクトルを利用して位置情報の直線性補正が行われている。
【０００４】
この種の直線性補正ベクトルを作成するために用いられる画像としては、スリット状あるいはドット状の孔を開けた鉛板（以下、ファントムコリメータという）を検出器の検出面に固定して遠方よりガンマ線を照射することで、ファントムコリメータのガンマ線透過孔の位置に対応するカウントだけが蓄積した画像（以下、ファントム画像という）が利用されている。ファントム画像とファントムコリメータのガンマ線透過孔の理想位置とを比較することで、直線性補正ベクトルを作成することができる。
【０００５】
ところが、ファントムコリメータを用いたファントム画像収集は、精度よく直線性補正ベクトルの作成ができるだけの十分なカウントを蓄積するために、長い収集時間を必要としてしまう。また、収集時間を短縮しようと高い線量の線源を扱う場合、作業者の被ばくのリスクが増大してしまう。また、ファントムコリメータは数ｋｇ〜十数ｋｇの重量物であるため、ファントムコリメータを用いたファントム画像収集には、重量物であるファントムコリメータの着脱作業が必要となり煩雑であるほか、この着脱作業においてシンチレータを破損させてしまうなど他の部材に損傷を与えるリスクがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１３７８１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、ファントムコリメータを用いずに取得された核医学画像に基づいて直線性補正に関する情報を取得することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態に係る医用装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、核医学診断装置におけるコリメータを用いずに取得される第１の画像と、光センサの配置に関する情報とを取得する。処理部は、第１の画像と光センサの配置に関する情報とに基づいて直線性補正に関する情報を出力する学習済みモデルに対して、第１の画像と光センサの配置に関する情報とを入力することで直線性補正に関する情報を出力する。光センサとしては、たとえばＰＭＴを用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る医用装置の一構成例を示すブロック図。
【図２】（ａ）は水平スリットファントムコリメータの一例を示す説明図、（ｂ）は水平スリットファントム画像の一例を示す説明図。
【図３】（ａ）は垂直スリットファントムコリメータの一例を示す説明図、（ｂ）は垂直スリットファントム画像の一例を示す説明図。
【図４】（ａ）はＰＭＴの配置位置情報の一例を示す説明図、（ｂ）は全面照射画像の一例を示す説明図。
【図５】学習用データ生成機能により学習用直線性補正ベクトルが生成される際のデータフローの一例を示す説明図。
【図６】直線性補正ベクトル生成機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図７】直線性補正ベクトル生成機能の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図８】（ａ）はＰＭＴの感度および応答関数に関する情報を入力データとして更に用いる場合の直線性補正ベクトル生成機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図、（ｂ）は運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図９】学習用データ生成機能によりシンチレータの感度の放射線入射位置依存性およびエッジ効果の影響の少なくとも一方の影響を考慮した学習用第２直線性補正ベクトルが生成される際のデータフローの一例を示す説明図。
【図１０】第２の実施形態に係る医用装置を含むＳＰＥＣＴ装置の一構成例を示すブロック図。
【図１１】第２実施形態に係る処理回路のプロセッサによる実現機能例を示す概略的なブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、医用装置および学習用データ取得方法の実施形態について詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用装置１０の一構成例を示すブロック図である。医用装置１０は、少なくとも記憶回路１３および処理回路１５を有する。図１には、医用装置１０がさらに、入力インターフェース１１、ディスプレイ１２、ネットワーク接続回路１４を備える場合の例を示した。医用装置１０は、たとえば可搬型のパーソナルコンピュータなどにより構成することができる。また、医用装置１０はＳＰＥＣＴ装置のコンソール装置に組み込まれてもよい。
【００１２】
入力インターフェース１１は、たとえばトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を処理回路１５に出力する。ディスプレイ１２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成される。
【００１３】
記憶回路１３は、たとえば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、処理回路１５が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。なお、記憶回路１３の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、ネットワーク１００を介した通信によりダウンロードされてもよいし、光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して記憶回路１３に与えられてもよい。
【００１４】
ネットワーク接続回路１４は、ネットワーク１００の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続回路１４は、この各種プロトコルに従ってネットワーク１００を介して他の電気機器と接続する。ネットワーク１００は、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。
【００１５】
医用装置１０は、核医学診断装置１０１および画像サーバ１０２とネットワーク１００を介して互いにデータ送受信可能に接続される。核医学診断装置１０１は、たとえばアンガー型検出器を備えたＳＰＥＣＴ装置である。
【００１６】
処理回路１５は、医用装置１０を統括制御する機能を実現する。また、処理回路１５は、記憶回路１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、ファントムコリメータを用いずに取得された核医学画像に基づいて直線性補正に関する情報を出力するための処理を実行するプロセッサである。
【００１７】
図１に示すように、処理回路１５のプロセッサは、学習用データ生成機能２１、取得機能２２、および直線性補正ベクトル生成機能２３を実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路１３に記憶されている。
【００１８】
学習用データ生成機能２１は、ファントムコリメータを用いて取得されたファントム画像と、ファントムコリメータの理想位置情報と、にもとづいて、直線性補正に関する情報を生成する。以下の説明では、直線性補正に関する情報が直線性補正ベクトルである場合の例について示す。
【００１９】
学習用データ生成機能２１が生成した直線性補正ベクトルは、本実施形態に係る学習済みモデルの学習時に教師データとして利用される。
【００２０】
取得機能２２は、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器で、コリメータを用いずにシンチレータの全面にガンマ線を遠方より照射して取得された画像（以下、全面照射画像という）を取得する。全面照射画像は、核医学診断装置１０１または画像サーバ１０２から取得される。取得機能２２は、取得部の一例である。
【００２１】
直線性補正ベクトル生成機能２３は、全面照射画像と光センサの配置に関する情報とに基づいて直線性補正に関する情報を出力する学習済みモデルに対して、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器で取得された全面照射画像と直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器の光センサの配置に関する情報とを入力することで、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器の直線性補正に関する情報を出力する。直線性補正ベクトル生成機能２３は処理部の一例である。以下の説明では、アンガー型検出器が、光センサとしてＰＭＴのアレイを有するとともに、光センサの前面に設けられる蛍光体としてシンチレータを有する場合の例を示す。
次に、直線性補正について説明する。
【００２２】
図２（ａ）は水平スリットファントムコリメータ３１の一例を示す説明図であり、（ｂ）は水平スリットファントム画像３２の一例を示す説明図である。水平スリットファントム画像３２は、水平スリットファントムコリメータ３１を用いて取得される。また、図３（ａ）は垂直スリットファントムコリメータ３３の一例を示す説明図であり、（ｂ）は垂直スリットファントム画像３４の一例を示す説明図である。垂直スリットファントム画像３４は、垂直スリットファントムコリメータ３３を用いて取得される。また、図４（ａ）はＰＭＴ３５ａの配置位置情報３５の一例を示す説明図であり、（ｂ）は全面照射画像３６の一例を示す説明図である。
【００２３】
アンガー型検出器は、ヨウ化ナトリウム（ＮａＩ）等から形成される単結晶シンチレータを有する。ガンマ線がシンチレータに入射すると、ＰＭＴのアレイがシンチレータの発光を検出して信号を出力する。アンガー型検出器は、この信号にもとづいてガンマ線の入射位置を検出する。しかし、ＰＭＴの出力信号は、ＰＭＴの配置位置（図４（ａ）参照）の影響により、直線歪みを有する。このため、検出される入射位置は、実際の位置とは異なってしまう。
【００２４】
たとえば、図２（ｂ）および図３（ｂ）に示すように、水平スリットファントム画像３２および垂直スリットファントム画像３４において描出されるスリット像は直線ではなく歪みを含む。歪みが大きくスリットどうしの間隔が狭い場所は、スリットどうしの間隔が広い場所よりもカウント量の密度が高くなる。
【００２５】
従来、水平スリットファントム画像３２および垂直スリットファントム画像３４と、対応する水平スリットファントムコリメータ３１および垂直スリットファントムコリメータ３３の理想位置情報（実際にスリットの位置情報）とを比較することで、あるいはドット状のファントムコリメータを用いた画像とドットファントムコリメータの理想位置情報とを比較することで、直線性補正ベクトルを作成する方法が知られている。しかし、ファントムコリメータを用いて直線性補正ベクトルを用いる方法には、上述の通り、画像収集時間、作業者の被ばくリスク、重量物の煩雑な着脱作業、部材へ損傷を与えるリスクなどがある。
【００２６】
一方、図４（ｂ）に示すように、全面照射画像（コリメータを用いずにシンチレータの全面にガンマ線を遠方より照射して取得される画像）３５は、各ＰＭＴ３５ａの中心から外側に向けての感度差とＰＭＴ３５ａの配置位置情報３５を反映した凸凹が描出された画像であるとともに、当然ながら直線歪みに係る情報を含んだ画像である。そこで、本実施形態に係る処理回路１５は、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器で取得された全面照射画像と、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器の光センサの配置に関する情報とにもとづいて、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器の直線性補正に関する情報を生成する。
【００２７】
つづいて、学習用データ生成機能２１の動作について説明する。
【００２８】
図５は、学習用データ生成機能２１により学習用直線性補正ベクトル４３が生成される際のデータフローの一例を示す説明図である。
【００２９】
学習用データ生成機能２１は、ファントム画像４１とファントムコリメータの理想位置情報４２とにもとづいて、学習用直線性補正ベクトル４３を生成する。ファントム画像にもとづく直線性補正ベクトルの生成処理方法としては従来各種のものが知られており、学習用データ生成機能２１はこれらのうち任意のものを使用することが可能である。
【００３０】
つづいて、直線性補正ベクトル生成機能２３の動作について説明する。
【００３１】
直線性補正ベクトル生成機能２３の処理は、機械学習を用いて行われるとよい。以下の説明では、直線性補正ベクトル生成機能２３がニューラルネットワーク２３１を含み、深層学習を用いて全面照射画像に基づいて直線性補正ベクトルを出力する場合の例を示す。
【００３２】
図６は、直線性補正ベクトル生成機能２３の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
【００３３】
直線性補正ベクトル生成機能２３は、トレーニングデータを多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータ２３２を逐次的に更新する。
【００３４】
トレーニングデータは、トレーニング入力データ群５１を構成する全面照射画像（図４（ｂ）参照）とＰＭＴ配置位置情報（図４（ａ）参照）の組み５１１、５１２、５１３、・・・、と、この組みに対応する学習用直線性補正ベクトル６１１、６１２、６１３、・・・、により構成された教師データ群６１と、の組みからなる。
【００３５】
学習用直線性補正ベクトル６１１、６１２、６１３、・・・、は、学習用データ生成機能２１により生成される。たとえば、学習用直線性補正ベクトル６１１として図５に示した学習用直線性補正ベクトル４３を用いる場合、全面照射画像とＰＭＴ配置位置情報の組み５１１における全面照射画像は、ファントム画像４１を取得する際に用いたアンガー型検出器に対してコリメータを用いずにシンチレータの全面にガンマ線を遠方より照射して取得された画像であり、ＰＭＴ配置位置情報は当該アンガー型検出器の情報である。
【００３６】
直線性補正ベクトル生成機能２３は、トレーニングデータが与えられるごとに、全面照射画像とＰＭＴ配置位置情報の組み５１１、５１２、５１３、・・・、をニューラルネットワーク２３１で処理した結果が学習用直線性補正ベクトル６１１、６１２、６１３、・・・、に近づくようにパラメータデータ２３２を更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータ２３２の変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータ２３２を特に学習済みパラメータデータ２３２ｔという。
【００３７】
図７は、直線性補正ベクトル生成機能２３の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。運用時には、直線性補正ベクトル生成機能２３は、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器で取得された全面照射画像７１と直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器のＰＭＴ配置位置情報７２とを入力され、学習済みモデル２３０を用いて直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器の直線性補正ベクトル８１を出力する。
【００３８】
なお、ニューラルネットワーク２３１と学習済みパラメータデータ２３２ｔは、学習済みモデル２３０を構成する。ニューラルネットワーク２３１は、プログラムの形態で記憶回路１３に記憶される。学習済みパラメータデータ２３２ｔは、医用装置１０の記憶回路１３に記憶されてもよいし、ネットワーク１００を介して医用装置１０と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。学習済みモデル２３０（ニューラルネットワーク２３１と学習済みパラメータデータ２３２ｔ）が医用装置１０の記憶回路１３に記憶される場合、処理回路１５のプロセッサにより実現される、処理部の一例としての直線性補正ベクトル生成機能２３は、医用装置１０の記憶回路１３から学習済みモデル２３０を読み出して実行することで、全面照射画像７１とＰＭＴ配置位置情報７２とに基づいて直線性補正ベクトル８１を出力する。
【００３９】
また、学習済みモデル２３０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路によって構築されてもよい。
【００４０】
医用装置１０は、アンガー型検出器の直線性補正に関する情報を生成するとき、当該アンガー型検出器の全面照射画像７１を取得すればよく、ファントムコリメータを着脱する必要はない。全面照射画像７１は、シンチレータの全面にガンマ線を遠方より照射して取得された画像であるため、ファントム画像に比べてガンマ線の収集効率が極めて高く、画像収集に要する時間を大幅に短縮することができる。
【００４１】
また、全面照射画像７１の画像収集時は、コリメータを用いないためにガンマ線の収集効率が高く、低線量の線源を用いることができるため、作業者の被ばくリスクを大幅に低減することができる。なお、線源は、アンガー型検出器に対向する所定位置に設置される。線源としては、たとえば直径、長さともに数ｃｍのガラスやプラスチックのケースにＴｃ−９９ｍなどのＲＩの溶液を数ｃｃ程度入れたものを用いることができる。
【００４２】
また、重量物であるファントムコリメータの着脱作業が一切不要となるため、この着脱作業において他の部材に損傷を与えるリスクを未然に防ぐことができる。
【００４３】
図８（ａ）はＰＭＴの感度および応答関数に関する情報を入力データとして更に用いる場合の直線性補正ベクトル生成機能２３の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図であり、（ｂ）は運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
【００４４】
入力データとしてＰＭＴの感度および応答関数に関する情報を用いる場合、学習時には、トレーニング入力データとしての全面照射画像と、ＰＭＴ配置位置情報と、ＰＭＴの感度および応答関数に関する情報との組み５２１、５２２、５２３、・・・、をトレーニング入力データ群５２としてニューラルネットワーク２３１に入力する（図８（ａ）参照）。教師データ群６１は図６に示す例と同一のものを用いることができる。
【００４５】
また、運用時には、直線性補正ベクトル生成機能２３は、記憶回路１３から読み出した学習済みモデル２３０に対して、全面照射画像７１とＰＭＴ配置位置情報７２ととともに、直線性補正に関する情報を生成したいアンガー型検出器のＰＭＴの感度および応答関数に関する情報７３を入力することで、当該アンガー型検出器の直線性補正ベクトル８１を出力する（図８（ｂ）参照）。
【００４６】
直線性補正ベクトル生成機能２３は、入力データとしてＰＭＴの感度および応答関数をさらに用いることで、全面照射画像７１とＰＭＴ配置位置情報７２のみを入力データとする場合に比べて、より推定精度の高い直線性補正ベクトル８１を出力することができる。
【００４７】
ところで、シンチレータは、所定の面積を有するものであり、全ての放射線入射位置において放射線の感度を均一とすることは難しい。全面照射画像には、シンチレータの感度の放射線入射位置依存性の影響が含まれている。また、全面照射画像には、エッジ効果の影響もまた含まれている。エッジ効果は、検出器の周辺部において、シンチレータの端面によるシンチレーション光の反射や、検出器周辺で構造上ＰＭＴの周期性が失われてしまうことが原因となり、直線性が詰まったようになる現象をいう（図２（ｂ）、図３（ｂ）参照）。
【００４８】
そこで、学習用データの教師データとして用いる直線性補正ベクトルは、シンチレータの感度の放射線入射位置依存性およびエッジ効果の影響の少なくとも一方の影響を考慮した直線性補正ベクトル（以下、学習用第２直線性補正ベクトル４３ａという）ものとするとよい。
【００４９】
図９は、学習用データ生成機能２１によりシンチレータの感度の放射線入射位置依存性およびエッジ効果の影響の少なくとも一方の影響を考慮した学習用第２直線性補正ベクトル４３ａが生成される際のデータフローの一例を示す説明図である。
【００５０】
この場合、学習用データ生成機能２１は、ファントムコリメータを用いて取得されたファントム画像４１と、ファントムコリメータの理想位置情報４２に加えて、さらに、シンチレータの全面にガンマ線を遠方より照射して取得された全面照射画像５１１ａにもとづいて直線性第２補正ベクトルを生成する。全面照射画像には、シンチレータの感度の放射線入射位置依存性とエッジ効果との少なくとも一方の影響が含まれている。このため、全面照射画像を用いて生成された学習用第２直線性補正ベクトル４３ａは、シンチレータの感度の放射線入射位置依存性とエッジ効果との少なくとも一方の影響が考慮されたものとすることができる。
【００５１】
図６または図８（ａ）に示す学習時において、こうして生成した学習用第２直線性補正ベクトル４３ａを教師データとして用いることで、学習済みモデル２３０の運用時において、直線性補正ベクトル生成機能２３は、シンチレータの感度の放射線入射位置依存性とエッジ効果との少なくとも一方の影響を考慮した直線性補正ベクトル８１を出力することができる。
【００５２】
（第２の実施形態）
図１０は、第２の実施形態に係る医用装置を含むＳＰＥＣＴ装置３０１の一構成例を示すブロック図である。また、図１１は、第２実施形態に係る処理回路３３５のプロセッサによる実現機能例を示す概略的なブロック図である。
【００５３】
ＳＰＥＣＴ装置３０１は、スキャナ装置３０２と、医用装置１０の一例としてのコンソール３０３とを備える。この第２実施形態に示すＳＰＥＣＴ装置３０１は、自身で収集した全面照射画像７１を利用可能な点で第１実施形態に示す医用装置１０と異なる。他の構成および作用については図１に示す医用装置１０と同様である。
【００５４】
図１０には、ＳＰＥＣＴ装置３０１として２検出器型のガンマ線検出器回転型のＳＰＥＣＴ装置を用いる場合の一例について示した。なお、ガンマ線検出器回転型ＳＰＥＣＴ装置としては、ガンマ線検出器が１つまたは３以上のものであってもよい。
【００５５】
スキャナ装置３０２は、ガンマ線検出器３１１および３１２と、ガンマ線検出器３１１および３１２のそれぞれに着脱自在に設けられた２つのコリメータ３１３および３１４と、回転架台３１５と、固定架台３１６と、回転駆動装置３２１と、データ収集回路３２２と、寝台装置３２３とを有する。
【００５６】
ガンマ線検出器３１１および３１２は、回転架台３１５に保持される。回転架台３１５が回転駆動装置３２１を介して所定の回転軸ｒの周り（ｚ軸（体軸）周り）に回転することにより、２つのガンマ線検出器３１１および３１２は一体として回転軸ｒの周りを回転する。回転架台３１５は、固定架台３１６に対して回転可能に支持された回転板を有する。ガンマ線検出器３１１および３１２は、この回転架台３１５の回転板に保持される。固定架台３１６は、土台に固定された筐体で構成される。回転架台３１５および固定架台３１６は、たとえば架台カバーにより覆われる。回転架台３１５、固定架台３１６、およびこれらを覆う架台カバーの中央部分には、撮像領域を内包する開口が設けられる。
【００５７】
ガンマ線検出器３１１は、アンガー型検出器であり、被検体（たとえば患者）Ｐに投与されたＴｌ−２０１やＴｃ−９９ｍなどのＲＩ（放射性同位元素）から放射されるガンマ線を検出する。なお、ガンマ線検出器３１２はガンマ線検出器３１１と同様の構成および作用を有するため、説明を省略する。
【００５８】
ガンマ線検出器３１１は、ガンマ線の入射角度を規定するためのコリメータ３１３と、コリメータ３１３によってコリメートされたガンマ線が入射すると瞬間的な閃光を発するシンチレータと、ライトガイドと、シンチレータから射出された光を検出する２次元に配列された複数のＰＭＴ（光電子増倍管）と、シンチレータ用電子回路などを有する。
【００５９】
コリメータ３１３は、全面照射画像７１の収集時には、取り外される。
【００６０】
シンチレータは、たとえばタリウム活性化ヨウ化ナトリウムＮａＩ（Ｔｌ）により構成される。シンチレータ用電子回路は、ガンマ線が入射する事象（イベント）が発生するごとに、複数のＰＭＴの出力にもとづいて複数のＰＭＴにより構成される検出面内におけるガンマ線の入射位置情報、入射強度情報および入射時刻情報を生成しコンソール３０３の処理回路３３５に出力する。この位置情報は、検出面内の２次元座標の情報であってもよいし、あらかじめ検出面を複数の分割領域（１次セル）に仮想的に分割しておき（たとえば１２８×１２８個に分割しておき）、どの１次セルに入射があったかを示す情報であってもよい。
【００６１】
回転駆動装置３２１は、回転架台３１５を所定の回転軸ｒの周りに高速回転させるためのモータなどの回転手段、回転手段の回転を制御するための電子部品、および回転手段の回転を回転架台３１５に伝達するローラなどの伝達手段などを有する。回転駆動装置３２１は、データ収集回路３２２を介して処理回路３３５に制御されて、回転架台３１５を所定の回転軸ｒの周りに回転させる。たとえば、処理回路３３５は、回転架台３１５を介してガンマ線検出器３１１および３１２を被検体Ｐの周りに連続にあるいはステップ的に回転させることにより複数方向からの被検体のＳＰＥＣＴ投影データを収集することができる。
【００６２】
データ収集回路３２２は、たとえばプリント回路基板により構成され、処理回路３３５により制御されて、ガンマ線検出器３１１および３１２、回転駆動装置３２１および天板駆動装置３２５を制御することにより、被検体Ｐの撮像を実行する。
【００６３】
データ収集回路３２２は、ガンマ線検出器３１１および３１２のそれぞれの出力をたとえばリストモードで収集し、収集した投影データをコンソール３０３に出力する。リストモードでは、ガンマ線の検出位置情報、強度情報、ガンマ線検出器３１１および３１２と被検体Ｐとの相対位置を示す情報（ガンマ線検出器３１１および３１２の位置や角度など）、およびガンマ線の検出時刻がガンマ線の入射イベントごとに収集される。
【００６４】
寝台装置３２３は、天板３２４と、天板駆動装置３２５とを有する。被検体Ｐは、天板３２４に載置される。天板駆動装置３２５は、データ収集回路３２２を介して処理回路３３５に制御されて、天板３２４を移動させる。具体的には、天板駆動装置３２５は、天板３２４をｚ軸方向やｙ軸方向に沿って移動させる駆動源としてのモータ、およびこのモータを制御するための電子部品などを有する。また、天板駆動装置３２５は、天板３２４を昇降させる駆動源としてのモータ、およびこのモータを制御するための電子部品などを有する。
【００６５】
一方、医用装置１０の一例としてのコンソール３０３は、たとえば一般的なパーソナルコンピュータやワークステーションなどにより構成され、入力インターフェース３３１、ディスプレイ３３２、記憶回路３３３、ネットワーク接続回路３３４および処理回路３３５を有する。なお、コンソール３０３は独立して設けられずともよく、たとえばコンソール３０３の構成３３１−３３５の一部が固定架台３１６に分散して設けられてもよい。
【００６６】
入力インターフェース３３１、ディスプレイ３３２、記憶回路３３３、およびネットワーク接続回路３３４は、第１実施形態に係る医用装置１０の入力インターフェース１１、ディスプレイ１２、記憶回路１３、およびネットワーク接続回路１４と同様の構成および作用を有するため、説明を省略する。
【００６７】
医用装置１０の一例としてのコンソール３０３の処理回路３３５のプロセッサは、図１１に示すように、取得機能３５１および直線性補正ベクトル生成機能３５２を実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路３３３に記憶されている。
【００６８】
以下、ガンマ線検出器３１１および３１２のうち、ガンマ線検出器３１１の直線性補正ベクトルを生成する場合を例に説明する。
【００６９】
この場合、取得機能３５１は、ガンマ線検出器３１１のコリメータ３１３が取り外された状態で、ガンマ線検出器３１１で取得された全面照射画像７１を取得する。取得機能３５１は、取得部の一例である。
【００７０】
直線性補正ベクトル生成機能３５２は、全面照射画像７１とガンマ線検出器３１１のＰＭＴ配置位置情報７２とを入力され、学習済みモデル２３０を用いてガンマ線検出器３１１の直線性補正ベクトル８１を出力する。直線性補正ベクトル生成機能３５２は、処理部の一例である。
【００７１】
第３実施形態に係るＳＰＥＣＴ装置３０１によっても、第１実施形態に係る医用装置１０と同様に、直線性補正ベクトルの生成時に改めてファントム画像を収集する必要はなく、全面照射画像７１とＰＭＴ配置位置情報７２とを学習済みモデル２３０に入力することで直線性補正ベクトル８１を出力することができる。
【００７２】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、ファントムコリメータを用いずに取得された核医学画像に基づいて直線性補正に関する情報を取得することができる。
【００７３】
なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（たとえば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、およびＦＰＧＡ）等の回路を意味するものとする。プロセッサは、記憶媒体に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。
【００７４】
また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。
【００７５】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７６】
１０  医用装置
１５  処理回路
２１  学習用データ生成機能
２２  取得機能
２３  直線性補正ベクトル生成機能
３１  水平スリットファントムコリメータ
３２  水平スリットファントム画像
３３  垂直スリットファントムコリメータ
３４  垂直スリットファントム画像
３６  全面照射画像
４１  ファントム画像
４２  ファントム理想位置情報
４３  学習用直線性補正ベクトル
４３ａ  学習用第２直線性補正ベクトル
６１  教師データ群
７１  全面照射画像
７２  ＰＭＴ配置位置情報
７３  ＰＭＴの感度および応答関数に関する情報
８１  直線性補正ベクトル
１０１  核医学診断装置
２３０  学習済みモデル
３０１  ＳＰＥＣＴ装置
３０３  コンソール
３１１、３１２  ガンマ線検出器
３３５  処理回路
３５１  取得機能
３５２  直線性補正ベクトル生成機能
５１１ａ  全面照射画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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