(57)【要約】【課題】被検体中の被検査部位の血流量（の絶対値）を精度よく算出することを可能とする。【解決手段】血流量測定装置１０において、コンピュータ５０内のデータ処理手段１３０は、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化（に応じたＣＴ画像データのＣＴ値ΔＣＴ）から被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λの３つのパラメータを決定し、決定した被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いて血流量ｆを求める。【選択図】図１４
2010115419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体にキセノンガスを供給するガス供給装置と、
前記被検体の被検査部位のキセノン濃度（以下、被検査部位キセノン濃度という。）Ｃ（ｔ）（ｔ：時間であり変数）を得るために前記被検査部位のＣＴ画像データを取得するＸ線ＣＴ装置本体と、
前記ＣＴ画像データに基づいて前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）を求めると共に、該被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）に基づいて前記被検査部位の血流量ｆを求めるデータ処理装置と、
を備えたキセノンＣＴ装置において、
前記データ処理装置は、
前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化から前記被検体の動脈中の血流のキセノン濃度（以下、動脈キセノン濃度という。）Ｃａ（ｔ）の速度定数（以下、動脈血速度定数という。）Ｋａを決定する場合に、前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化に応じた前記ＣＴ画像データの値（以下、ＣＴ値という。）ΔＣＴと、該ＣＴ値ΔＣＴの近似曲線との誤差ｄの自乗ｄ2の平均（以下、自乗誤差平均という。）が最小となるときの前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の速度定数（以下、被検査部位速度定数という。）Ｋ、前記動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求めるパラメータ決定手段と、
前記パラメータ決定手段で求めた前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記被検査部位の血流量ｆを求める血流量算出手段と、
を有する
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置において、
前記データ処理装置は、前記Ｘ線ＣＴ装置本体が撮影した前記被検体の断層画像中、前記ＣＴ画像データの前記ＣＴ値ΔＣＴを抽出し、抽出した前記ＣＴ値ΔＣＴを前記パラメータ決定手段に出力するデータ抽出手段をさらに有する
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項３】
請求項２記載の装置において、
前記パラメータ決定手段は、前記ＣＴ画像データに含まれる画素毎に、前記自乗誤差平均が最小となるときの前記被検査部位速度定数Ｋ、前記動脈血速度定数Ｋａ及び前記キセノン分配係数λを求め、
前記血流量算出手段は、前記画素毎に、前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記血流量ｆを求める
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項４】
請求項３記載の装置において、
前記動脈血速度定数Ｋａ及び／又は前記血流量ｆの分布図を表示する表示装置をさらに有する
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項５】
請求項４記載の装置において、
前記パラメータ決定手段は、
前記画素毎に、前記動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）が飽和状態になったときの値（以下、飽和キセノン濃度という。）Ａａと、前記ＣＴ値ΔＣＴに基づき求めた前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とをＫｅｔｙ−Ｓｃｈｍｉｄｔ式に代入して、前記自乗誤差平均が最小となるときの前記動脈血速度定数Ｋａを求め、
求めた前記画素毎の前記動脈血速度定数Ｋａの平均値（以下、Ｋａ代表値という。）を算出し、
前記画素毎に、前記Ｋａ代表値と、前記飽和キセノン濃度Ａａと、前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とを前記Ｋｅｔｙ−Ｓｃｈｍｉｄｔ式に代入して、前記自乗誤差平均が最小となるときの前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを求める
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項６】
請求項５記載の装置において、
前記パラメータ決定手段は、前記動脈血速度定数Ｋａを求めたときの被検査部位速度定数Ｋと前記動脈血速度定数Ｋａとの差の絶対値が０．０１ｍｉｎ-1以下、且つ、前記自乗誤差平均が１未満である画素の動脈血速度定数Ｋａを用いて前記Ｋａ代表値を算出する
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項７】
請求項６記載の装置において、
前記パラメータ決定手段は、前記絶対値が０．０１ｍｉｎ-1以下且つ前記自乗誤差平均が１未満である画素を、前記動脈血速度定数Ｋａの分布図の作成が可能な有効画素と判定し、前記有効画素の数が所定数を下回る場合に、該分布図の表示を禁止するための禁止情報を生成する
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項８】
請求項７記載の装置において、
前記パラメータ決定手段は、前記禁止情報を生成した際に、前記Ｋａ代表値の算出処理と、前記自乗誤差平均が最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを求める処理とを休止し、
前記血流量算出手段は、前記禁止情報に基づいて、前記血流量ｆを求める処理を休止し、
前記表示装置は、前記禁止情報に基づいて、前記分布図の表示を休止する
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の装置において、
前記被検査部位は、前記被検体内の組織のうち、肝臓以外の組織である
ことを特徴とするキセノンＣＴ装置。
【請求項１０】
被検体の被検査部位のＣＴ画像データを取得し、取得した前記ＣＴ画像データに基づいて前記被検査部位のキセノン濃度（以下、被検査部位キセノン濃度という。）Ｃ（ｔ）（ｔ：時間であり変数）を求め、求めた前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化から前記被検体の動脈中の血流のキセノン濃度（以下、動脈キセノン濃度という。）Ｃａ（ｔ）の速度定数（以下、動脈血速度定数という。）Ｋａを決定する場合に、
前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化に応じた前記ＣＴ画像データの値（以下、ＣＴ値という。）ΔＣＴと、該ＣＴ値ΔＣＴの近似曲線との誤差ｄの自乗ｄ2の平均が最小となるときの前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の速度定数（以下、被検査部位速度定数という。）Ｋ、前記動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求めることにより、該動脈血速度定数Ｋａを決定する
ことを特徴とする動脈血速度定数決定方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法により求めた前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記被検査部位の血流量ｆを求める
ことを特徴とする血流量算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、被検体中の被検査部位の血流量を精度よく算出することが可能となるキセノンＣＴ装置と、前記被検査部位のキセノン濃度の経時変化から前記被検体の動脈中の血流のキセノン濃度の速度定数を決定する動脈血速度定数決定方法と、該動脈血速度定数決定方法を利用して前記被検査部位の血流量を算出する血流量算出方法とに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ装置により被検体としての、例えば、患者の頭部の断層画像を得ながら、ガス吸入装置から送出されるキセノンガスと酸素ガスとの混合ガスを呼吸用マスクを通じて前記患者に一定時間吸入させた後、通常の空気を呼吸させたときの前記断層画像を解析して患者の頭部の血流を測定する方法が知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
この方法によれば、前記混合ガスが、患者の肺から肺静脈中に吸収され心臓を経由して動脈血流として頭部の組織に流れ込み、その頭部組織を経由し静脈血流を通じて心臓に戻され、該心臓を経由して肺動脈に戻される。このときの、前記頭部の組織中におけるキセノン濃度の時間的変化をＸ線ＣＴ装置により観察し、組織が正常である頭部のキセノン濃度の時間的変化と比較することで、前記患者の頭部診断を行うことができるようになっている。
【０００４】
この方法を用いて脳の血流量を得るためには、脳の組織中におけるキセノン濃度と共に、動脈中の血流のキセノン濃度が必要となるが、上記の方法では、この動脈中の血流のキセノン濃度として、非侵襲的な方法で検出が可能な終末呼気中のキセノン濃度を代用している。
【０００５】
【特許文献１】特許第３６８１６１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、図７に示すように、動脈中の血流のキセノン濃度（以下、動脈キセノン濃度という。）Ｃａ（ｔ）（ｔ：時間であり変数）の経時変化と、終末呼気中のキセノン濃度（以下、呼気キセノン濃度という。）Ｃｅ（ｔ）の経時変化とを比較した場合に、Ｃａ（ｔ）とＣｅ（ｔ）との間に誤差が存在するので、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）をそのまま呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）に代用すると、前記誤差に起因して血流量（の絶対値）を精度よく算出することができない。
【０００７】
この発明は、このような課題を考慮してなされたものであり、被検体中の被検査部位の血流量（の絶対値）を精度よく算出することが可能となるキセノンＣＴ装置を提供することを目的とする。
【０００８】
また、この発明は、被検体中の被検査部位の血流量（の絶対値）を精度よく算出するために、被検査部位のキセノン濃度の経時変化から被検体の動脈中の血流のキセノン濃度の速度定数を決定するための動脈血速度定数決定方法と、この方法を利用して前記被検査部位の血流量を算出する血流量算出方法とを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係るキセノンＣＴ装置は、
被検体にキセノンガスを供給するガス供給装置と、前記被検体の被検査部位のキセノン濃度（以下、被検査部位キセノン濃度という。）Ｃ（ｔ）を得るために前記被検査部位のＣＴ画像データを取得するＸ線ＣＴ装置本体と、前記ＣＴ画像データに基づいて前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）を求めると共に、該被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）に基づいて前記被検査部位の血流量ｆを求めるデータ処理装置とを備えたキセノンＣＴ装置において、
前記データ処理装置は、
前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化から前記被検体の動脈中の血流のキセノン濃度（動脈キセノン濃度）Ｃａ（ｔ）の速度定数（以下、動脈血速度定数という。）Ｋａを決定する場合に、前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化に応じた前記ＣＴ画像データの値（以下、ＣＴ値という。）ΔＣＴと、該ＣＴ値ΔＣＴの近似曲線との誤差ｄの自乗ｄ2の平均（以下、自乗誤差平均という。）が最小となるときの前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の速度定数（以下、被検査部位速度定数という。）Ｋ、前記動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求めるパラメータ決定手段と、
前記パラメータ決定手段で求めた前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記被検査部位の血流量ｆを求める血流量算出手段と、
を有することを特徴としている。
【００１０】
また、この発明に係る動脈血速度定数決定方法は、
被検体の被検査部位のＣＴ画像データを取得し、取得した前記ＣＴ画像データに基づいて前記被検査部位のキセノン濃度（被検査部位キセノン濃度）Ｃ（ｔ）を求め、求めた前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化から前記被検体の動脈中の血流のキセノン濃度（動脈キセノン濃度）Ｃａ（ｔ）の速度定数（動脈血速度定数）Ｋａを決定する場合に、
前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化に応じた前記ＣＴ画像データの値（ＣＴ値）ΔＣＴと、該ＣＴ値ΔＣＴの近似曲線との誤差ｄの自乗ｄ2の平均が最小となるときの前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の速度定数（被検査部位速度定数）Ｋ、前記動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求めることにより、該動脈血速度定数Ｋａを決定することを特徴としている。
【００１１】
さらに、この発明に係る血流量算出方法は、上記の動脈血速度定数決定方法により求めた前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記被検査部位の血流量ｆを求めることを特徴としている。
【００１２】
これらの発明によれば、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化（に応じたＣＴ画像データのＣＴ値ΔＣＴ）から動脈血速度定数Ｋａを決定し、さらに、自乗誤差平均が最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求めることで、求めた前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記血流量ｆが求めることができる。
【００１３】
従って、これらの発明では、呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）を用いることなく前記血流量ｆを算出することができるので、特許文献１の技術と比較して、該血流量ｆ（の絶対値）を精度よく算出することが可能となる。
【００１４】
ここで、前記データ処理装置は、前記Ｘ線ＣＴ装置本体が撮影した前記被検体の断層画像中、前記ＣＴ画像データの前記ＣＴ値ΔＣＴを抽出し、抽出した前記ＣＴ値ΔＣＴを前記パラメータ決定手段に出力するデータ抽出手段をさらに有する。
【００１５】
これにより、前記被検査部位における前記ＣＴ値ΔＣＴのみが抽出されて前記パラメータ決定手段に供給されるので、前記パラメータ決定手段における前記被検査部位速度定数Ｋ、前記動脈血速度定数Ｋａ及び前記キセノン分配係数λの各パラメータの決定処理を正確に行うことができる。
【００１６】
この場合、前記パラメータ決定手段は、前記ＣＴ画像データに含まれる画素毎に、前記自乗誤差平均が最小となるときの前記被検査部位速度定数Ｋ、前記動脈血速度定数Ｋａ及び前記キセノン分配係数λを求め、前記血流量算出手段は、前記画素毎に、前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記血流量ｆを求める。
【００１７】
これにより、前記画素毎に前記各パラメータの決定処理が行われると共に、前記血流量ｆの算出処理が行われるので、前記画素毎に前記血流量ｆをより正確に求めることができる。
【００１８】
また、前記動脈血速度定数Ｋａ及び／又は前記血流量ｆの分布図を表示する表示装置をさらに有すると、前記被検査部位に対する診断が容易となる。
【００１９】
さらに、上述したパラメータ決定手段は、より具体的な処理として、
前記画素毎に、前記動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）が飽和状態になったときの値（以下、飽和キセノン濃度という。）Ａａと、前記ＣＴ値ΔＣＴに基づき求めた前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とをＫｅｔｙ−Ｓｃｈｍｉｄｔ式に代入して、前記自乗誤差平均が最小となるときの前記動脈血速度定数Ｋａを求め、
求めた前記画素毎の前記動脈血速度定数Ｋａの平均値（以下、Ｋａ代表値という。）を算出し、
前記画素毎に、前記Ｋａ代表値と、前記飽和キセノン濃度Ａａと、前記被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とを前記Ｋｅｔｙ−Ｓｃｈｍｉｄｔ式に代入して、前記自乗誤差平均が最小となるときの前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを求める処理を行う。
【００２０】
これにより、Ｋａ代表値が、被検体の動脈中の動脈血速度定数Ｋａ（Ｋａ真値）に近似した値となるので、動脈血速度定数Ｋａ、被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを一層正確に求めることができると共に、血流量ｆを精度よく算出することができる。
【００２１】
この場合、前記パラメータ決定手段は、前記動脈血速度定数Ｋａを求めたときの被検査部位速度定数Ｋと前記動脈血速度定数Ｋａとの差の絶対値が０．０１ｍｉｎ-1以下、且つ、前記自乗誤差平均が１未満である画素の動脈血速度定数Ｋａを用いて前記Ｋａ代表値を算出する処理を行ってもよい。
【００２２】
これにより、前記絶対値が０．０１ｍｉｎ-1よりも大きくなる画素、及び／又は、前記自乗誤差平均が１以上となった画素の動脈血速度定数Ｋａは、前記Ｋａ代表値の算出処理に用いられる動脈血速度定数Ｋａから除外されるので、前記Ｋａ代表値を精度よく算出することができる。
【００２３】
さらに、前記パラメータ決定手段は、前記絶対値が０．０１ｍｉｎ-1以下且つ前記自乗誤差平均が１未満である画素を、前記動脈血速度定数Ｋａの分布図の作成が可能な有効画素と判定し、前記有効画素の数が所定数を下回る場合に、該分布図の表示を禁止するための禁止情報を生成してもよい。
【００２４】
この場合、前記パラメータ決定手段は、前記禁止情報を生成した際に、前記Ｋａ代表値の算出処理と、前記自乗誤差平均が最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを求める処理とを休止し、前記血流量算出手段は、前記禁止情報に基づいて、前記血流量ｆを求める処理を休止し、前記表示装置は、前記禁止情報に基づいて、前記分布図の表示を休止する。
【００２５】
これにより、前記分布図の表示が行われないので、医師等のオペレータは、前記被検体の診断にとり不適切な結果が得られたことを速やかに知ることができる。
【００２６】
上記の各発明において、前記被検査部位は、前記被検体内の組織のうち、肝臓以外の組織である。すなわち、前記肝臓以外の組織は、動脈血のみの供給を受けているので、前記動脈血速度定数Ｋａを確実に決定することができる。
【発明の効果】
【００２７】
この発明によれば、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化（に応じたＣＴ画像データのＣＴ値ΔＣＴ）から動脈血速度定数Ｋａを決定し、さらに、自乗誤差平均が最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求めることで、求めた前記被検査部位速度定数Ｋ及び前記キセノン分配係数λを用いて前記血流量ｆが求めることができる。
【００２８】
従って、この発明では、呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）を用いることなく前記血流量ｆを算出することができるので、特許文献１の技術と比較して、該血流量ｆ（の絶対値）を精度よく算出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、この発明に係るキセノンＣＴ装置について、動脈血速度定数決定方法及び血流量算出方法との関係で好適な実施形態を、図１〜図１７Ｃを参照しながら説明する。
【００３０】
図１は、この実施形態に係る血流量測定装置１０の全体的構成を示し、図２は、該血流量測定装置１０の概略ブロック図を示す。
【００３１】
血流量測定装置１０は、図１及び図２に示すように、人等の被検体１２に対するキセノンＣＴ検査を行うためのキセノンＣＴ装置であり、基本的には、被検体１２の断層映像（キセノンＣＴ画像）を得るＸ線ＣＴ装置１４と、被検体１２にキセノン（Ｘｅ）及び酸素（Ｏ2）の混合ガスを供給する混合ガス供給装置１６とから構成される。
【００３２】
Ｘ線ＣＴ装置１４は、Ｘ線ＣＴ装置本体１８と、該Ｘ線ＣＴ装置本体１８を制御すると共に混合ガス供給装置１６を制御する制御装置２０とから構成される。制御装置２０は、Ｘ線ＣＴ装置本体１８により得られた画像データ｛被検体１２中の組織（被検体部位）のＣＴ画像データを含む断層画像のデータ｝等を処理するデータ処理装置としても機能する。なお、制御装置２０を、Ｘ線ＣＴ装置本体１８を制御する制御装置と、混合ガス供給装置１６を制御する制御装置とに物理的に分離して構成することもできる。
【００３３】
図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置本体１８には、被検体１２を載せた状態で矢印ＡＢ方向に移動される移動テーブル２２が上面に配置された被検体載せ台２４と、円筒状の開口２６が形成されたガントリ３２とが備えられている。ガントリ３２には、その円筒状の開口２６の回りを、例えば、矢印ａ方向に旋回するように構成されたＸ線管２８（図２参照）と、前記開口２６の回りの円周上に配置された複数の検出器からなる検出器３０（図２参照）とが配されている。
【００３４】
一方、混合ガス供給装置１６は、キセノンガスボンベ３６及び酸素ガスボンベ３８と、これらからのキセノンガス及び酸素ガスを内部のコンピュータ４０の制御の下に混合する吸入装置本体４２と、この吸入装置本体４２に一端側が接続され、且つ他端側が呼吸用マスク４４に接続される導管４６とを有している。
【００３５】
この場合、導管４６は、吸気管４６ａと呼気管４６ｂ及び呼吸用マスク導管４６ｃとから構成されている。そして、呼吸用マスク４４にはキセノン濃度測定センサ４８が取り付けられ、該キセノン濃度測定センサ４８の検出信号がコンピュータ４０に供給され、コンピュータ４０により呼気中のキセノン濃度が計算されるようになっている。
【００３６】
混合ガス供給装置１６の全体動作を制御するコンピュータ４０は、制御装置２０と電気的に接続され、相互に通信を行うように構成されている。
【００３７】
Ｘ線ＣＴ装置１４の制御装置２０は、図２に示すように、制御装置及び処理装置として機能するコンピュータ５０を有し、このコンピュータ５０によりＸ線ＣＴ装置本体１８及び混合ガス供給装置１６の動作を制御すると共に、ガントリ３２内の検出器３０により検出された、被検体１２の被検査部位の断層画像（例えば、脳５４のＣＴ画像データ）を構成する画素データを処理し、該断層画像等を作成する。
【００３８】
なお、血流量測定装置１０は、被検体１２中の肝臓以外の被検査部位（組織）の断層画像の撮影（ＣＴ画像データの取得）や血流量の測定を行うことが可能であるが、以下の説明では、主として、被検査部位が脳５４（脳組織）又は脾臓１０８（図５参照）であり、該脳５４又は脾臓１０８の断層画像の撮影と、血流量の測定とを行う場合について説明する。また、肝臓以外の組織としたのは、該組織は、動脈血のみの供給を受けているので、動脈中の血流のキセノン濃度（動脈キセノン濃度）Ｃａ（ｔ）（ｔ：時間であり変数）の速度定数（動脈血速度定数）Ｋａを確実に決定することができるためである。
【００３９】
コンピュータ５０には、さらに、マウス５１（図１参照）やキーボードを有する操作コンソール５２と、光磁気ディスク装置や磁気ディスク装置等の外部記憶装置５５と、カラーＣＲＴ等の表示装置５６とが接続されている。
【００４０】
図１及び図２の血流量測定装置１０において、実際上、操作コンソール５２は、表示装置５６の画面上に表示され、マウス５１により操作されるマウスポインタにより画面上の該当表示をクリックすることにより該当表示が示す処理の実行を指示する。
【００４１】
表示装置５６上には、後述するように、コンピュータ５０による処理を通じて、Ｘ線ＣＴ装置本体１８により得られたＣＴ画素データにより表される脳５４又は脾臓１０８の断層画像（いわゆるＣＴ画像）等がカラーあるいはモノクロームで表示されると共に、血流量の分布の画像（脳５４の場合はＣＢＦマップ）や該画像に対応する動脈血速度定数Ｋａの分布の画像（以下、Ｋａマップともいう。）が表示される。また、表示装置５６の画面上に表示された画像は、制御装置２０に内蔵されたプリンタによりプリントアウトし、カラー又はモノクロームのハードコピー５７（図１参照）として出力することができるようになっている。
【００４２】
次に、この実施形態に係る血流量測定装置１０の動作について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、フローチャートの制御主体はコンピュータ５０である。ここでは、脳５４の断層画像を撮影する場合について説明するが、他の組織の断層画像を撮影する場合も同様である。また、ステップＳ１〜Ｓ１１の各ステップは、特許文献１のＸ線ＣＴ装置の動作と略同様である。
【００４３】
先ず、ステップＳ１において、医師等のオペレータが操作コンソール５２を操作し、図４に示すように、被検体載せ台２４上に被検体１２を載せた状態で移動テーブル２２を矢印Ｂ方向に移動させ、被検体１２の脳５４の断層画像が撮影できる位置で停止させる。次のステップＳ２では、呼吸用マスク４４が被検体１２の口及び鼻部を覆うように取り付けられる。
【００４４】
ステップＳ３では、図４の測定可能状態において、操作コンソール５２が操作されることで、制御装置２０のコンピュータ５０からの測定開始指令が混合ガス供給装置１６のコンピュータ４０及びＸ線ＣＴ装置本体１８にそれぞれ送られる。これにより、ステップＳ４において、Ｘ線ＣＴ装置本体１８による脳５４の断層画像、いわゆるベースラインＣＴ画像が撮影されて外部記憶装置５５に取り込まれる。
【００４５】
次に、混合ガス供給装置１６のコンピュータ４０による制御の下に、キセノンガスボンベ３６及び酸素ガスボンベ３８からそれぞれ送出されるキセノンガス及び酸素ガスが吸入装置本体４２によりキセノンガス３０％及び酸素７０％の割合で混合され、吸気管４６ａ、呼吸用マスク導管４６ｃ及び呼吸用マスク４４を通じて被検体１２の肺に供給され、且つ被検体１２の肺を通じて排出される呼気ガスが呼吸用マスク４４、呼吸用マスク導管４６ｃ及び呼気管４６ｂを通じて吸入装置本体４２に戻される。
【００４６】
このとき、ステップＳ５において、被検体１２に対する混合ガスの供給開始時点から、混合ガス中のキセノン濃度が所定値（この場合、３０％）となるようにコンピュータ４０により混合ガス供給装置１６が制御されて測定が開始されることで、吸入過程、いわゆるＷａｓｈ−ｉｎ（図７参照）が開始される。なお、呼気中のキセノン濃度の測定は、測定開始時点から、例えば、４０ｍｓ毎に行われる。
【００４７】
次に、ステップＳ６において、被検体１２に対する混合ガスの吸気開始時点から、後述する飽和判断、洗い出し過程、いわゆるＷａｓｈ−ｏｕｔ過程（図７参照）への切り替え等の処理を行いながら、約６０ｓ毎にガントリ３２中のＸ線管２８からＸ線が被検体１２に対して放射され、被検体１２を通過したＸ線が検出器３０により検出されることで脳５４の断層映像が約６０ｓ毎に撮像され、ＣＴ画素データとしてコンピュータ５０に取り込まれる。
【００４８】
次いで、ステップＳ７において、このＣＴ画素データからＣＴ値（すなわち、ハウンスフィールドユニット［ＨＵ］）ΔＣＴが各画素毎に抽出され、さらに、このＣＴ値ΔＣＴに基づき脳組織中のキセノン濃度が各画素毎に計算される。なお、この実施の形態において画素の大きさは約０．５ｍｍ角としているが、適当な大きさに変更することが可能である。
【００４９】
この場合、各画素のキセノン濃度は、移動平均法を用いて計算される。具体的には、複数個（７×７個、９×９個、１１×１１個等であり、好ましくは、９×９個）の画素で構成された測定領域から各画素毎にキセノン濃度を求め、さらに、測定領域全体におけるこれらキセノン濃度の平均値を、測定領域の例えば中心に位置する画素のキセノン濃度として算出する。そして、測定領域を１画素単位又は複数の画素単位（例えば、測定領域単位である９画素単位）の幅で移動させながら、各画素のキセノン濃度（脳キセノン濃度）を算出する。
【００５０】
次いで、ステップＳ８において、この脳キセノン濃度の増加の割合が、予め定めてある所定値より小さくなった場合には、飽和状態になったものと判断し、続くステップＳ９において、洗い出し過程が済んでいるかどうかの判断をした後、ステップＳ１０において、混合ガスの供給を中止し、混合ガスの代わりに通常の空気を送る、いわゆる洗い出しを行う。
【００５１】
さらに、ステップＳ６の処理を約１ｍｉｎ（６０ｓ）毎、ステップＳ７の処理を４０ｍｓ毎に行いながら、洗い出し過程が終了した後には（ステップＳ９の判断が肯定的になった後には）、ステップＳ１１において、脳キセノン濃度が所定値以下になったことが確認されるまで、同様に約１ｍｉｎ毎にステップＳ６、４０ｍｓ毎にステップＳ７の処理を行う。そして、脳キセノン濃度が所定値以下になったとき（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１２において、以下に説明するように、ＣＴ画像のデータ（ＣＴ画像データ）に基づいて得られた、脳キセノン濃度の経時変化から、動脈（例えば、腹部大動脈）中の血流のキセノン濃度（動脈キセノン濃度）Ｃａ（ｔ）の速度定数（動脈血速度定数）Ｋａを決定し、決定した動脈血速度定数Ｋａに基づいて、脳血流量（血流量ｆ）を算出する。
【００５２】
そして、続くステップＳ１３においては、算出結果等に基づき表示装置５６に後述するＫａマップやＣＢＦマップ等の各種の表示を行う。
【００５３】
次に、被検体１２の被検査部位の血流量ｆ（脳５４の脳血流量）を算出するためのステップＳ１２及び各種マップ｛Ｋａマップ、血流量のマップ（ＣＢＦマップ）｝を表示するためのステップＳ１３の各処理、並びに、ステップＳ１２、Ｓ１３の処理に適用される血流量ｆを算出するためのアルゴリズムについて説明する。
【００５４】
このアルゴリズムは、概略的に説明すれば、被検体１２中の被検査部位（被検体１２中、肝臓以外の組織であり、例えば、脳組織）のキセノン濃度（組織キセノン濃度、被検査部位キセノン濃度）Ｃ（ｔ）の経時変化から動脈血速度定数Ｋａを決定する場合に、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化に応じた断層画像のＣＴ値（ＣＴ画像データの実測値）ΔＣＴと、該ＣＴ値ΔＣＴの近似曲線との誤差ｄの自乗ｄ2の平均（自乗誤差平均）ＥＭＳ（図８参照）が最小となるときの被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の速度定数（被検査部位速度定数）Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及び組織と血液との間のキセノン分配係数λを求める（決定する）。次に、決定した被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いて被検査部位（組織）の血流量ｆ（脳組織であれば脳血流量）を求める。
【００５５】
従って、ここでは、最初に、このアルゴリズムが妥当なものであり、且つ、特許文献１における脳血流量の算出方法と比較して、血流量ｆ（脳血流量）の絶対値を精度よく算出することができることを説明する。次に、このアルゴリズムを実行するためのコンピュータ５０（データ処理装置）の機能及び動作について説明する。最後に、このアルゴリズムを脳血流量の算出（ステップＳ１２、Ｓ１３の処理）に適用した場合について説明する。
【００５６】
先ず、このアルゴリズムの妥当性について、図５〜図１３を参照しながら説明する。
【００５７】
図５は、任意の測定時点ｔにおける、被検体１２の腹部の断層画像（ＣＴ画像）を示す。図５は、上述したステップＳ１〜Ｓ１３と同様の方法により得られたものであるが、腹部の断層画像において吸入過程（Ｗａｓｈ−ｉｎ）の期間では、キセノンガス２５％及び酸素７５％の割合で混合ガスが構成されている点で脳５４の断層撮影とは異なり、以下同様とする。なお、図５において、表示装置５６の画面１００上に表示される被検体１２の腹部の断層画像１０２中、腹部大動脈１０４を関心領域１０６とする。また、断層画像１０２には、腹部大動脈１０４に近接して脾臓１０８が表示されている。
【００５８】
図６は、図５の腹部大動脈１０４の動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）の経時変化を示すグラフである。図６において、時点ｔ＝０〜ｗ（ｗ＝４ｍｉｎ）の期間は、吸入過程（Ｗａｓｈ−ｉｎ）の期間であり、時点ｔ＝ｗ〜９の期間は、洗い出し過程（Ｗａｓｈ−ｏｕｔ）の期間である。この場合、丸印は、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）の実測値であり、関心領域１０６のＣＴ画像データに含まれる各画素のＣＴ値ΔＣＴに基づいて求められる。また、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）の実測値は、最小自乗法により、Ｗａｓｈ−ｉｎ期間及びＷａｓｈ−ｏｕｔ期間では、例えば、次の（１）式の一次指数関数で近似することができる。
Ｃａ（ｔ）＝Ａａ×［ｅｘｐ｛−Ｋａ×（ｔ−τ）｝
−ｅｘｐ（−Ｋａ×ｔ）］                        （１）
【００５９】
なお、（１）式において、０≦ｔ≦ｗのときτ＝ｔであり、一方で、ｔ＞ｗのときτ＝ｗであり、図６において（１）式を示す近似曲線は、実線で表示している。
【００６０】
図７は、キセノン濃度測定センサ４８により測定されたキセノン濃度（呼気キセノン濃度）Ｃｅ（ｔ）の経時変化と、図６に示す動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）の経時変化とを比較したグラフである。
【００６１】
なお、図７は、ｗ＝４ｍｉｎにおける呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）及び動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）｛飽和状態におけるＣｅ（ｔ）及びＣａ（ｔ）｝を１として、Ｃｅ（ｔ）及びＣａ（ｔ）を規格化したものである。
【００６２】
すなわち、図７中、一点鎖線のグラフは、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）の経時変化を示すグラフであり、破線のグラフは、呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）の経時変化を示すグラフであり、丸印は、終末呼気の呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）であり、実線のグラフは、終末呼気の呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）（丸印）について、最小自乗法により一次指数関数で近似した近似曲線である。
【００６３】
背景技術の項目でも説明したように、脳血流量を得るためには、脳組織中におけるキセノン濃度（脳キセノン濃度）Ｃ（ｔ）と共に、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）が必要となる。特許文献１の技術では、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）を呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）（の近似曲線）に代用している。
【００６４】
しかしながら、図７に示すように、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）の経時変化と、呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）（の近似曲線）の経時変化とを比較した場合に、Ｃａ（ｔ）とＣｅ（ｔ）との間に誤差が存在するので、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）をそのまま呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）（の近似曲線）に代用すると、前記誤差に起因して血流量ｆ（脳血流量）の絶対値を精度よく算出することができないおそれがある。
【００６５】
そこで、この実施形態では、血流量ｆ（脳組織では脳血流量）を求める際に、特許文献１の技術のように、呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）（の近似曲線）に基づき脳血流量（血流量ｆ）を求めるのではなく、被検体１２中の肝臓以外の組織（被検査部位）における被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化から動脈の動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）の速度係数（動脈血速度定数Ｋａ）を決定し、決定した動脈血速度定数Ｋａに基づいて血流量ｆ（脳血流量）を算出する新たなアルゴリズムを適用して該血流量ｆを求めるものである。
【００６６】
具体的に、この新たなアルゴリズムにおいて、血流量ｆを求めるために用いられるＫｅｔｙ−Ｓｃｈｍｉｄｔ式は、次の（２）式で表わされる。
Ｃ（ｔ）＝Ｋ×λ×∫Ｃａ（ｘ）×ｅｘｐ｛−Ｋ×（ｔ−ｘ）｝ｄｘ
（２）
【００６７】
ここで、右辺の定積分の変域はｘ＝［０、ｔ］であり、血流量ｆは、ｆ＝Ｋ×λである。
【００６８】
また、（１）式を（２）式に代入すると、Ｋｅｔｙ−Ｓｃｈｍｉｄｔ式は、次の（３）式のように表わされる。
Ｃ（ｔ）＝Ａａ×Ｋ×λ×∫［ｅｘｐ｛−Ｋａ×（ｘ−τ）｝
−ｅｘｐ（−Ｋａ×ｔ）］×ｅｘｐ｛−Ｋ×（ｔ−ｘ）｝ｄｘ
（３）
【００６９】
図８は、所定画素における、ＣＴ値ΔＣＴの経時変化を示すグラフであり、丸印は、実測値としてのＣＴ値ΔＣＴであり、実線は、最小自乗法により得られたＣＴ値ΔＣＴの近似曲線であり、ｄ１〜ｄ９は、図８中のＣＴ値ΔＣＴと前記近似曲線との誤差を示す。なお、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）は、ＣＴ値ΔＣＴに基づいて求めることができる。
【００７０】
ここで、誤差ｄの自乗ｄ2の平均（自乗誤差平均）ＥＭＳは、次の（４）式で表わされる。
ＥＭＳ＝Σｄｉ2／ｎ                                        （４）
【００７１】
なお、記号Σの範囲は、ｉ＝１〜ｎである（図８の場合、ｎ＝９）。
【００７２】
ところで、上記（３）式に関し、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）は、次の（５）式のように、被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λをパラメータとし、時点ｔを変数とする関数Ｆで記述することができる。
Ｃ（ｔ）＝Ｆ（Ｋ、λ、Ｋａ；ｔ）                            （５）
【００７３】
すなわち、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）は、任意の時点ｔにおいて、被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λの３つをパラメータとする関数である。
【００７４】
そこで、先ず、各画素毎に、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）が飽和状態になったときの値｛図６及び図７において、ｗ＝４ｍｉｎの飽和状態でのキセノン濃度（飽和キセノン濃度）｝Ａａと、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とを（３）式に代入して、被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λの３つのパラメータを変化させながら、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるような動脈血速度定数Ｋａ（１つのパラメータ）を見つける（決定する）。次に、決定した各画素毎の動脈血速度定数Ｋａについて、その平均値（Ｋａ計算値、Ｋａ代表値）を算出する。次に、算出したＫａ計算値と、飽和キセノン濃度Ａａと、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とを（３）式に代入して、各画素毎に、被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを変化させながら、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるような２つのパラメータ（被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λ）を見つける（決定する）。最後に、決定した最適な被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いて、各画素における、血流量ｆ（ｆ＝Ｋ×λ）の絶対値を算出する。これが新たなアルゴリズムである。
【００７５】
図９及び図１０は、一例として、被検査部位速度定数Ｋ及び動脈血速度定数Ｋａを変化させた際の、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ及び動脈血速度定数Ｋａの決定処理を説明するための図である。
【００７６】
図９及び図１０中、丸印の横の数値は、被検査部位速度定数Ｋを示す。
【００７７】
図９では、Ｋａ＝Ｋ＝１ｍｉｎ-1の場合に自乗誤差平均ＥＭＳが最小となり、従って、Ｋａ＝Ｋ＝１ｍｉｎ-1が最適な被検査部位速度定数Ｋ及び動脈血速度定数Ｋａであることが容易に理解できる。
【００７８】
これに対して、図１０では、Ｋａ＝１ｍｉｎ-1及びＫ＝０．１３ｍｉｎ-1の場合と、Ｋａ＝０．１ｍｉｎ-1及びＫ＝１．００ｍｉｎ-1の場合とで、それぞれ自乗誤差平均ＥＭＳが最小となっている。この場合、最適な被検査部位速度定数Ｋ及び動脈血速度定数Ｋａの解の候補が２つとなる。従って、図１０の場合には、最適な被検査部位速度定数Ｋ及び動脈血速度定数Ｋａを１つの解に特定することができない。
【００７９】
ところで、前述したように、Ｘ線ＣＴ装置本体１８によりＣＴ画素データが得られ、得られたＣＴ画素データからＣＴ値ΔＣＴが各画素毎に抽出されるので、上述した新しいアルゴリズムは、各画素毎の血流量ｆの算出に適用される。
【００８０】
従って、前記アルゴリズムでは、任意の時点ｔで、各画素毎に、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるような３つのパラメータ（被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λ）を決定し、次に、決定した被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いて各画素の血流量ｆを算出することになる。
【００８１】
次に、上述したアルゴリズムが妥当であるか否かについて検証を行ったので、その検証方法と検証結果とについて、以下に説明する。
【００８２】
この検証方法では、図５の腹部大動脈１０４（関心領域１０６）中の各画素毎に、動脈キセノン濃度Ｃａ（ｔ）を（１）式に代入して動脈血速度定数Ｋａを求め、求めた各画素の動脈血速度定数Ｋａの平均値をＫａの真値（以下、Ｋａ真値ともいう。）とみなし、一方で、上記の新しいアルゴリズムを適用して、脾臓１０８中の各画素毎に、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）から（３）式を用いて動脈血速度定数Ｋａを算出し、算出した各画素の動脈血速度定数Ｋａの平均値（Ｋａ計算値）と前記Ｋａ計算値とが互いに近似していれば、前記アルゴリズムが妥当なものであると判断した。
【００８３】
なお、この検証方法では、１７名の被検体１２（１７例）に対して腹部の断層画像（ＣＴ画像）の撮影を行い、その撮影結果に基づいて、前記アルゴリズムが妥当なものであるか否かを判断した。
【００８４】
次に、検証結果について、図１１Ａ〜図１３を参照しながら説明する。
【００８５】
図１１Ａ〜図１２Ｃは、代表的に、任意の測定時点ｔにおける、２名の被検体１２（２例）の腹部の断層画像１１０、１２０（図１１Ａ及び図１２Ａ参照）と、腹部大動脈１１２、１２２のＣＴ画像データ（のＣＴ値ΔＣＴ）より得られた動脈血速度定数Ｋａの分布を示す画像（Ｋａマップ）１１６、１２６（図１１Ｂ及び図１２Ｂ参照）と、脾臓１１４、１２４のＣＴ画像データ｛のＣＴ値ΔＣＴに基づく被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）｝より得られたＫａマップ１１８、１２８（図１１Ｃ及び図１２Ｃ参照）とを、それぞれ示す。
【００８６】
従って、図１１Ｂ及び図１２ＢのＫａマップ１１６、１２６について、その動脈血速度定数Ｋａの平均値は、それぞれＫａ真値であり、一方で、図１１Ｃ及び図１２ＣのＫａマップ１１８、１２８について、その動脈血速度定数Ｋａの平均値は、それぞれＫａ計算値である。
【００８７】
なお、図１１Ｂ、図１１Ｃ、図１２Ｂ及び図１２Ｃ中、モノクロームで表示されたＫａマップ１１６、１１８、１２６、１２８近傍の各棒グラフにおける０．１〜２．０の表示は、動脈血速度定数Ｋａの値（０．１ｍｉｎ-1〜２．０ｍｉｎ-1）を示し、以下同様とする。
【００８８】
ここで、図１１ＢのＫａマップ１１６についてＫａ真値は１．４９ｍｉｎ-1であり、一方で、図１１ＣのＫａマップ１１８についてＫａ計算値は１．４４ｍｉｎ-1である。また、図１２ＢのＫａマップ１２６についてＫａ真値は０．７４ｍｉｎ-1であり、一方で、図１２ＣのＫａマップ１２８についてＫａ計算値は０．８３ｍｉｎ-1である。従って、これらの２例について言えば、Ｋａ真値とＫａ計算値とは互いに近似している。
【００８９】
図１３は、上記１７例について、Ｋａ真値（Ｋａ測定値）とＫａ計算値との関係を表わしたグラフである。図１３に示すように、前記１７例について、Ｋａ真値とＫａ計算値との間では明らかな相関関係があり、且つ、Ｋａ真値とＫａ計算値とが互いに近似していることが容易に理解できる。
【００９０】
また、上記１７例について、Ｋａ計算値の平均値及び偏差は、１．２０±０．３０ｍｉｎ-1であり、一方で、Ｋａ真値の平均値及び偏差は、１．１９±０．３１ｍｉｎ-1であった。さらに、これらの平均値及び偏差について有意差Ｐを調べたところ、Ｐ＝０．５６９であった。これに対して、前記１７例の終末呼気速度定数Ｋｅの平均値及び偏差は、２．４６±０．５４ｍｉｎ-1であり、該終末呼気速度定数ＫｅとＫａ真値との有意差Ｐ´は、Ｐ´＜０．０００１であった。このことから、Ｋａ計算値とＫａ真値とは、終末呼気速度定数Ｋｅ及びＫａ真値の関係と比較して、有意差があり、従って、Ｋａ真値を、該Ｋａ真値に近いＫａ計算値に代用可能とみなすことができる。
【００９１】
このように、被検査部位（組織）のＫａマップを生成し、その平均値（Ｋａ計算値）を求めることにより、該Ｋａ計算値がＫａ真値に近い値となることが証明されたので、新しいアルゴリズムは、血流量ｆの算出にとって妥当なアルゴリズムであると言える。
【００９２】
次に、コンピュータ４０におけるステップＳ１２、Ｓ１３の処理について、前記アルゴリズムを実行するための機能及び動作について、図１４及び図１５を参照しながら説明する。
【００９３】
図１４は、コンピュータ４０内のデータ処理手段１３０の概略的な構成を示す機能ブロック図であり、図１５は、図１４のパラメータ決定手段１３４における上記３つのパラメータ（被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ、キセノン分配係数λ）の決定処理を説明するためのフローチャートである。
【００９４】
データ処理手段１３０は、ＲＯＩデータ抽出手段１３２、パラメータ決定手段１３４、パラメータ記憶手段１３６、血流量算出手段１３８及び出力処理手段１４０を有する。
【００９５】
ＲＯＩデータ抽出手段１３２は、オペレータが、表示装置５６の画面１００上に表示された断層画像から、特定の領域（前述した脾臓１０８や脳５４）を円等の閉曲線で囲む操作によって、関心領域ＲＯＩ（Ｋａマップ及び血流量ｆのマップを生成したい組織）の設定作業を行うと、前記関心領域に含まれる画素を特定し、次に、Ｘ線ＣＴ装置本体１８の検出器３０（図２参照）で所定の時間間隔（約６０ｓ）の測定時点ｔ毎に検出され、且つ、外部記憶装置５５に記憶されているＣＴ値ΔＣＴから、関心領域ＲＯＩに含まれる画素に対応するＣＴ値ΔＣＴを抽出し（読み出し）、抽出した各画素のＣＴ値ΔＣＴをパラメータ決定手段１３４に出力する。従って、データ処理手段１３０は、ステップＳ１２、Ｓ１３の処理を実行することにより、測定時点ｔにおける３つのパラメータを決定すると共に、測定時点ｔでの血流量ｆを算出して、Ｋａマップ及び血流量ｆのマップを生成することが可能である。すなわち、データ処理手段１３０は、測定時点ｔ毎のＫａマップ及び血流量ｆのマップを生成可能である。
【００９６】
パラメータ決定手段１３４は、図１５のフローチャートに従って、前記関心領域ＲＯＩの各画素毎に、測定時点ｔにおける、ＣＴ値ΔＣＴの自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるような３つのパラメータ（被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λ）を見つける（決定する）。
【００９７】
すなわち、ステップＳ２０において、パラメータ決定手段１３４は、各画素毎に、外部記憶装置５５から読み出した飽和キセノン濃度Ａａと、ＣＴ値ΔＣＴに基づいて求めた被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とを（３）式に代入して、被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λの３つのパラメータを変化させながら、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるような１つのパラメータとしての動脈血速度定数Ｋａを求める（決定する）。
【００９８】
次に、ステップＳ２１において、パラメータ決定手段１３４は、ステップＳ２０で動脈血速度定数Ｋａを求めたときの被検査部位速度定数Ｋと、該動脈血速度定数Ｋａとの差の絶対値が０．０１ｍｉｎ-1以下（｜Ｋ−Ｋａ｜≦０．０１ｍｉｎ-1）であるか否かを判断する。｜Ｋ−Ｋａ｜≦０．０１ｍｉｎ-1であれば、ステップＳ２２において、自乗誤差平均ＥＭＳが１未満（ＥＭＳ＜１）か否かを判定する。自乗誤差平均ＥＭＳが１未満（ＥＭＳ＜１）であれば、次のステップＳ２３において、関心領域ＲＯＩ中の全ての画素に対して上記の動脈血速度定数Ｋａについての決定処理を行ったか否かを判定する。全ての画素に対する動脈血速度定数Ｋａの決定処理が完了していなければ、ステップＳ２０の処理に戻って、関心領域ＲＯＩ中の他の画素に対して前記決定処理を実行する。
【００９９】
一方、ステップＳ２３において、全ての画素に対する動脈血速度定数Ｋａの決定処理が完了していれば、次のステップＳ２４において、｜Ｋ−Ｋａ｜≦０．０１ｍｉｎ-1且つ前記自乗誤差平均ＥＭＳが１未満である画素（有効画素）が所定数以上であるか否かを判定する。有効画素の数（有効画素数）が所定数以上であれば、関心領域についてのＫａマップの生成が可能と判断する（ステップＳ２４：ＹＥＳ）。
【０１００】
なお、ステップＳ２１において、｜Ｋ−Ｋａ｜＞０．０１ｍｉｎ-1であって、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となる解が２つ以上存在する場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、あるいは、ステップＳ２２において、自乗誤差平均ＥＭＳが１以上（ＥＭＳ≧１）である場合（ステップＳ２２：ＮＯ）に、パラメータ決定手段１３４は、このような結果が得られる画素において正確な動脈血速度定数Ｋａが得られなかったと判断し、該画素の動脈血速度定数Ｋａを、後述するステップＳ２７でのＫａ計算値の算出処理に用いられる動脈血速度定数Ｋａから除外し（ステップＳ２５）、ステップＳ２０に戻って、関心領域ＲＯＩ中の他の画素に対する前記決定処理を実行する。
【０１０１】
ステップＳ２４において、有効画素数が所定数未満であり、ステップＳ２５の処理によって除外された画素が多い場合に（ステップＳ２４：ＮＯ）、パラメータ決定手段１３４は、関心領域ＲＯＩ中の有効画素が少ないために、Ｋａマップを生成することができないと判断し、Ｋａマップの生成を禁止するためのＫａマップ作成禁止情報を生成する（ステップＳ２６）。
【０１０２】
ステップＳ２４で有効画素数が所定数以上であると判断した場合に（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、パラメータ決定手段１３４は、ステップＳ２７において、各有効画素の動脈血速度定数Ｋａの平均値（Ｋａ計算値）を算出する。
【０１０３】
次のステップＳ２８において、パラメータ決定手段１３４は、関心領域ＲＯＩ中の全ての画素について、各画素毎に、Ｋａ計算値と、飽和キセノン濃度Ａａと、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とを（３）式に代入して、被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを変化させながら、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるような２つのパラメータ（被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λ）を求める（決定する）。
【０１０４】
次のステップＳ２９において、パラメータ決定手段１３４は、関心領域ＲＯＩ中の全ての画素に対して上記の被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λについての決定処理を行ったか否かを判定する。全ての画素に対する被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λの決定処理が完了していなければ、ステップＳ２８の処理に戻って、関心領域ＲＯＩ中の他の画素に対して該決定処理を実行する。
【０１０５】
そして、パラメータ決定手段１３４は、図１５のフローチャートに示す処理が完了した後に、各画素毎に決定処理を行って求めた３つのパラメータ（被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λ）や、各画素毎の自乗誤差平均ＥＭＳをパラメータ記憶手段１３６に記憶する。
【０１０６】
また、パラメータ決定手段１３４は、Ｋａマップ作成禁止情報を生成した場合には、該Ｋａマップ作成禁止情報のみパラメータ記憶手段１３６に記憶する。すなわち、パラメータ決定手段１３４は、Ｋａマップ作成禁止情報を生成した場合には、図１５のステップＳ２７〜Ｓ２９の処理を行わず、パラメータ記憶手段１３６に対する前記３つのパラメータ及び自乗誤差平均ＥＭＳの出力を停止するためである。
【０１０７】
血流量算出手段１３８は、パラメータ記憶手段１３６に記憶された被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを読み出し、各画素毎に、被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いて血流量ｆを算出し、算出した血流量ｆを出力処理手段１４０に出力する。また、血流量算出手段１３８は、Ｋａマップ作成禁止情報を読み出した場合には、血流量ｆの算出処理を休止する。
【０１０８】
出力処理手段１４０は、血流量算出手段１３８からの血流量ｆに基づいて、表示装置５６に表示させるための、又は、プリンタ５８からハードコピー５７として出力させるための血流量ｆのマップを作成すると共に、パラメータ記憶手段１３６に記憶された動脈血速度定数Ｋａを読み出して、Ｋａマップを作成する。また、出力処理手段１４０は、Ｋａマップ作成禁止情報を読み出した場合には、これらのマップの作成処理を休止する。前述したように、被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いる（乗算する）ことにより血流量ｆが算出されるので、血流量ｆのマップは、被検査部位速度定数Ｋとキセノン分配係数λとを反映したマップであるとも言える。
【０１０９】
なお、パラメータ記憶手段１３６には、被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ、キセノン分配係数λ及び自乗誤差平均ＥＭＳが記憶されているので、出力処理手段１４０は、Ｋａマップ及び血流量ｆのマップ以外にも、被検査部位速度定数Ｋ、キセノン分配係数λ及び／又は自乗誤差平均ＥＭＳのマップ（分布図）を表示装置５６に表示させ、あるいは、プリンタ５８からハードコピー５７として出力させることも可能である。
【０１１０】
次に、データ処理手段１３０によるステップＳ１２、Ｓ１３の処理（アルゴリズムの実行）により得られた脳組織のＫａマップ及び血流量ｆのマップ（ここではＣＢＦマップ）について、図１６Ａ〜図１７Ｃを参照しながら説明する。
【０１１１】
図１６Ａ〜図１７Ｃは、表示装置５６の画面１００を示している。
【０１１２】
すなわち、図１６Ａ〜図１７Ｃは、任意の測定時点ｔにおける、１名の被検体１２について、異なる年齢（図１６Ａ〜図１６Ｃでは２８歳、図１７Ａ〜図１７Ｃでは３２歳）での、脳５４の断層画像１５０、１５６（図１６Ａ及び図１７Ａ参照）と、断層画像１５０、１５６のＣＴ画像データ（のＣＴ値ΔＣＴ）より得られた動脈血速度定数Ｋａの分布を示す画像（Ｋａマップ）１５２、１５８（図１６Ｂ及び図１７Ｂ参照）と、脳血流量の分布を示す画像（ＣＢＦマップ）１５４、１６０（図１６Ｃ及び図１７Ｃ参照）とを、それぞれ示す。
【０１１３】
なお、図１６ＢのＫａマップ１５２においてＫａ計算値は１．０７ｍｉｎ-1であり、一方で、図１７ＢのＫａマップ１５８においてＫａ計算値は０．８５ｍｉｎ-1である。また、図１６ＣのＣＢＦマップ１５４において脳血流量の平均値（各画素での脳血流量の平均）は４７．３ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎであり、一方で、図１７ＣのＣＢＦマップ１６０において脳血流量ｆの平均値は４９．７ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎであった。さらに、図１６Ｃ及び図１７Ｃ中、モノクロームで表示されたＣＢＦマップ１５４、１６０近傍の各棒グラフにおける０．１〜８０の表示は、脳血流量ｆの値（０．１ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ〜８０ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）を示す。
【０１１４】
これらの結果より、同じ被検体１２について、２８歳のときのＫａ計算値（１．０７ｍｉｎ-1）と３２歳のときのＫａ計算値（０．８５ｍｉｎ-1）とが近似し、且つ、２８歳のときの脳血流量の平均値（４７．３ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）と３２歳のときの脳血流量の平均値（４９．７ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ）とが近似しているので、２８歳のときの被検体１２の脳５４に異常が発生していなかった場合には、それから４年経過した３２歳のときにおいても、該被検体１２の脳５４に何らの異常が発生していないことが容易に判断できる。
【０１１５】
以上説明したように、この実施形態によれば、被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）の経時変化（に応じたＣＴ画像データのＣＴ値ΔＣＴ）から動脈血速度定数Ｋａを決定し、さらに、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求めることで、求めた被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いて血流量ｆが求めることができる。
【０１１６】
従って、この実施形態によれば、呼気キセノン濃度Ｃｅ（ｔ）を用いることなく血流量ｆを算出することができるので、特許文献１の技術と比較して、該血流量ｆ（の絶対値）を精度よく算出することが可能となる。
【０１１７】
また、ＲＯＩデータ抽出手段１３２では、被検査部位（組織）におけるＣＴ値ΔＣＴのみ抽出してパラメータ決定手段１３４に供給するので、パラメータ決定手段１３４における被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λの各パラメータの決定処理を正確に行うことができる。
【０１１８】
さらに、パラメータ決定手段１３４は、ＣＴ画像データに含まれる画素毎に、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ、動脈血速度定数Ｋａ及びキセノン分配係数λを求め、血流量算出手段１３８は、画素毎に、被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを用いて血流量ｆを求めるので、画素毎に血流量ｆをより正確に求めることができる。
【０１１９】
また、表示装置５６により動脈血速度定数Ｋａ及び／又は血流量ｆの分布図｛Ｋａマップ、血流量ｆのマップ（ＣＢＦマップ）｝を表示し、あるいは、プリンタ５８によりＫａマップ及び／又は血流量ｆのマップをプリントアウトするので、被検査部位に対する診断が容易となる。
【０１２０】
さらに、パラメータ決定手段１３４は、各画素毎に、飽和キセノン濃度Ａａと被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）とをＫｅｔｙ−Ｓｃｈｍｉｄｔ式｛（３）式｝に代入して、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるときの動脈血速度定数Ｋａを求め、次に、求めた各画素毎の動脈血速度定数Ｋａの平均値（Ｋａ計算値）を算出する。その後、各画素毎に、Ｋａ計算値、飽和キセノン濃度Ａａ及び被検査部位キセノン濃度Ｃ（ｔ）を（３）式に代入して、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを求める。
【０１２１】
これにより、Ｋａ計算値が、被検体１２の動脈中の動脈血速度定数Ｋａ（Ｋａ真値）に近似した値となるので、動脈血速度定数Ｋａ、被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを一層正確に求めることができると共に、血流量ｆを精度よく算出することができる。
【０１２２】
この場合、パラメータ決定手段１３４は、動脈血速度定数Ｋａを求めたときの被検査部位速度定数Ｋと動脈血速度定数Ｋａとの差の絶対値が０．０１ｍｉｎ-1以下（｜Ｋ−Ｋａ｜≦０．０１ｍｉｎ-1）、且つ、自乗誤差平均ＥＭＳが１未満（ＥＭＳ＜１）である画素の動脈血速度定数Ｋａを用いてＫａ計算値を算出する処理を行ってもよい。
【０１２３】
これにより、｜Ｋ−Ｋａ｜＞０．０１ｍｉｎ-1及び／又は自乗誤差平均ＥＭＳが１以上となった画素の動脈血速度定数Ｋａは、Ｋａ計算値の算出処理に用いられる動脈血速度定数Ｋａから除外されるので、Ｋａ計算値を精度よく算出することができる。
【０１２４】
また、パラメータ決定手段１３４は、｜Ｋ−Ｋａ｜≦０．０１ｍｉｎ-1且つ自乗誤差平均ＥＭＳが１未満である画素を、Ｋａマップの作成が可能な有効画素と判定し、有効画素の数が所定数を下回る場合に、Ｋａマップ作成禁止情報を生成する。
【０１２５】
この場合、パラメータ決定手段１３４は、Ｋａマップ作成禁止情報を生成した際に、Ｋａ計算値の算出処理（ステップＳ２７）と、自乗誤差平均ＥＭＳが最小となるときの被検査部位速度定数Ｋ及びキセノン分配係数λを求める処理（ステップＳ２８、Ｓ２９）とを休止し、血流量算出手段１３８は、Ｋａマップ作成禁止情報に基づいて、血流量ｆを求める処理を休止し、出力処理手段１４０は、Ｋａマップ作成禁止情報に基づいて、各マップの作成を休止する。
【０１２６】
これにより、表示装置５６及びプリンタ５８における各マップの出力が行われないので、医師等のオペレータは、被検体１２の診断にとり不適切な結果が得られたことを速やかに知ることができる。
【０１２７】
また、肝臓以外の組織は、動脈血のみの供給を受けているので、被検体１２内の組織のうち、肝臓以外の組織を被検査部位とすれば、動脈血速度定数Ｋａを確実に決定することができる。
【０１２８】
なお、この発明は、上述の実施形態に限らず、この発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】この実施形態に係る血流量測定装置の全体的構成を示す斜視図である。
【図２】図１の血流量測定装置の概略ブロック図である。
【図３】この実施形態の動作説明に供されるフローチャートである。
【図４】キセノンガスが供給されている被検体である患者の脳をＸ線ＣＴ装置により撮影している状態を示す側面視的模式図である。
【図５】被検体の腹部の断層画像を示す図である。
【図６】図５の腹部大動脈の動脈キセノン濃度の経時変化を示すグラフである。
【図７】呼気キセノン濃度の経時変化と、図６の動脈キセノン濃度の経時変化とを比較したグラフである。
【図８】図８は、ＣＴ値の経時変化を示すグラフである。
【図９】自乗誤差平均が最小となるときの被検査部位速度定数及び動脈血速度定数の決定処理を説明するための図である。
【図１０】自乗誤差平均が最小となるときの被検査部位速度定数及び動脈血速度定数の決定処理を説明するための図である。
【図１１】図１１Ａは、被検体の腹部の断層画像の図であり、図１１Ｂは、腹部大動脈のＫａマップの図であり、図１１Ｃは、脾臓のＫａマップの図である。
【図１２】図１２Ａは、被検体の腹部の断層画像の図であり、図１２Ｂは、腹部大動脈のＫａマップの図であり、図１２Ｃは、脾臓のＫａマップの図である。
【図１３】Ｋａ真値（Ｋａ測定値）とＫａ計算値との関係を表わしたグラフである。
【図１４】データ処理手段の概略的な構成を示す機能ブロック図である。
【図１５】図１４のパラメータ決定手段におけるパラメータの決定処理を説明するためのフローチャートである。
【図１６】図１６Ａは、被検体の脳の断層画像の図であり、図１６Ｂは、Ｋａマップの図であり、図１６Ｃは、ＣＢＦマップの図である。
【図１７】図１７Ａは、被検体の脳の断層画像の図であり、図１７Ｂは、Ｋａマップの図であり、図１７Ｃは、ＣＢＦマップの図である。
【符号の説明】
【０１３０】
１０…血流量測定装置                   １２…被検体
１４…Ｘ線ＣＴ装置                     １６…混合ガス供給装置
１８…Ｘ線ＣＴ装置本体                 ２０…制御装置
２８…Ｘ線管                           ３０…検出器
４８…キセノン濃度測定センサ           ５０…コンピュータ
５２…操作コンソール                   ５４…脳
５６…表示装置                         １３０…データ処理手段
１３２…ＲＯＩデータ抽出手段           １３４パラメータ決定手段
１３６…パラメータ記憶手段             １３８…血流量算出手段
１４０…出力処理手段
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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