(57)【要約】  複数の異なるエネルギースペクトルのX線を被検体に照射可能な少なくとも1以上のX線源と、X線源に対向配置され前記被検体の透過X線データを検出する検出器とを、X線を照射しながら前記被検体の周囲を回転移動させるスキャナ部と、  前記スキャナ部によって2つ以上の異なるエネルギースペクトルの前記被検体の透過X線データを得て前記被検体の断層像を再構成する再構成手段と、  前記再構成された断層像を表示する表示手段とを備えたX線CT装置において、    前記断層像上より、識別すべき前記被検体の識別組織及び前記識別組織と分離したい分離組織に関する情報を入力する入力手段と、  前記断層像より前記識別組織を識別するための撮像条件を決定する撮像条件決定手段を備えた。これにより、マルチエネルギー型X線CT装置において最適な撮像条件を決定することが可能となった。
2008075595.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の異なるエネルギースペクトルのX線を被検体に照射可能な少なくとも1以上のX線源と、X線源に対向配置され前記被検体の透過X線データを検出する検出器とを、X線を照射しながら前記被検体の周囲を回転移動させるスキャナ部と、
前記スキャナ部によって2つ以上の異なるエネルギースペクトルの前記被検体の透過X線データを得て前記被検体の断層像を再構成する再構成手段と、
前記再構成された断層像を表示する表示手段とを備えたX線CT装置において、  
前記断層像上より、識別すべき前記被検体の識別組織及び前記識別組織と分離したい分離組織に関する情報を入力する入力手段と、
前記断層像より前記識別組織を識別するための撮像条件を決定する撮像条件決定手段を備えたことを特徴とするX線CT装置。
【請求項２】
請求項1記載のX線CT装置において、
前記撮像条件決定手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルより任意の2つ以上を選択する選択する照射X線スペクトル選択手段であることを特徴とするX線CT装置。
【請求項３】
請求項2記載のX線CT装置において、
前記照射X線スペクトル選択手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルの管電圧を選択することを特徴とするX線CT装置。
【請求項４】
請求項3記載のX線CT装置において、
前記撮像条件決定手段は、任意の2つ以上の選択された複数のエネルギースペクトルで透過X線データ得て画像再構成した断層像上で、前記識別組織を識別する正確性に関する指標を算出する算出手段を備えたことを特徴とするX線CT装置。
【請求項５】
請求項4記載のX線CT装置において、
前記算出手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルの複数の管電圧の組み合わせについて、前記指標を算出することを特徴とするX線CT装置。
【請求項６】
請求項5記載のX線CT装置において、
前記照射X線スペクトル選択手段は、前記指標より、正確性の高い指標を持つ管電圧の組み合わせを選択することを特徴とするX線CT装置。
【請求項７】
請求項5記載のX線CT装置において、
前記表示手段は、前記指標を、前記複数の管電圧の組み合わせについてテーブル状に表示することを特徴とするX線CT装置。
【請求項８】
請求項4記載のX線CT装置において、
前記撮像条件決定手段は、複数の異なるエネルギースペクトル及び前記被検体のいくつかの組織のX線減弱係数を記憶する記憶手段と、前記いくつかの組織より所望の識別組織と、前記識別組織と分離したい分離組織を選択する組織選択手段を備え、
前記算出手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルと前記識別組織と分離組織のX線減弱係数を用いて、模擬画像を生成する模擬画像生成手段と、前記模擬画像生成手段より前記識別組織と分離組織の画素分布を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記識別組織と分離組織の前記ヒストグラムでの重なり具合より、前記指標を算出する指標算出手段を備えたことを特徴とするX線CT装置。
【請求項９】
請求項8記載のX線CT装置において、
前記模擬画像生成手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルそれぞれの実効エネルギーを算出する実効エネルギー算出手段と、該算出された実効エネルギーでのX線減弱係数を用いて前記識別組織と分離組織のCT値を算出するCT値算出手段と、管電流値に基づいて算出された前記断層像上でのノイズ量を算出する断層像上ノイズ算出手段と、前記CT値と、前記断層像上でのノイズ量を基に、模擬画像を生成する手段を備えたことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１０】
請求項9記載のX線CT装置において、
前記断層像上ノイズ算出手段は、前記管電流値に基づいて、投影データ上でのノイズ量を計算する手段と、前記投影データ上でのノイズ量を、投影データ上でのノイズ量に換算する換算手段を備えたことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１１】
X線CT装置における撮像条件決定方法において、
(1)前記X線CT装置で得られた断層像上で、識別すべき前記被検体の識別組織及び前記識別組織と分離したい分離組織に関する情報を入力する工程と、
(2)前記断層像より前記識別組織を識別するための撮像条件を決定する工程を備えたことを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１２】
請求項11記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(2)は、前記複数の異なるエネルギースペクトルより任意の2つ以上を選択する選択する工程であることを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１３】
請求項12記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(2)は、前記複数の異なるエネルギースペクトルの管電圧を選択する工程であることを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１４】
請求項13記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(2)は、
(3)任意の2つ以上の選択された複数のエネルギースペクトルで透過X線データ得て画像再構成した断層像上で、前記識別組織を識別する正確性に関する指標を算出する工程を含むことを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１５】
請求項14記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(3)は、
前記複数の異なるエネルギースペクトルの複数の管電圧の組み合わせについて、前記指標を算出することを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１６】
請求項15記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(2)は、前記指標より、正確性の高い指標を持つ管電圧の組み合わせを選択することを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１７】
請求項15記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(2)は、前記指標を、前記複数の管電圧の組み合わせについてテーブル状に表示する工程を含むことを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１８】
請求項14記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(2)は、
(4)複数の異なるエネルギースペクトル及び前記被検体のいくつかの組織のX線減弱係数を記憶する工程と、
(5)前記いくつかの組織より所望の識別組織と、前記識別組織と分離したい分離組織を選択する工程を備え、
前記工程(3)は、
(6)前記複数の異なるエネルギースペクトルと前記識別組織と分離組織のX線減弱係数を用いて、模擬画像を生成する工程と、
(7)前記工程(6)で得られた前記模擬画像より前記識別組織と分離組織の画素分布を表すヒストグラムを生成する工程と、
(8)前記識別組織と分離組織の前記ヒストグラムでの重なり具合より、前記指標を算出する工程を含むことを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法。
【請求項１９】
請求項18記載のX線CT装置における撮像条件決定方法において、
前記工程(6)は、
(9)前記複数の異なるエネルギースペクトルそれぞれの実効エネルギーを算出する工程と、
(10)該算出された実効エネルギーでのX線減弱係数を用いて前記識別組織と分離組織のCT値を算出する工程と、
(11)管電流値に基づいて算出された前記断層像上でのノイズ量を算出する工程と、
(12)断層像上ノイズ算出手段と、前記CT値と、前記断層像上でのノイズ量を基に、模擬画像を生成する工程を備えたことを特徴とするX線CT装置。
【請求項２０】
請求項19記載のX線CT装置において、
前記工程(11)は、
(13)前記管電流値に基づいて、投影データ上でのノイズ量を計算する工程と、
(14)前記投影データ上でのノイズ量を、画像データ上でのノイズ量に換算する工程
を含むことを特徴とするX線CT装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、X線CT装置及びその撮像条件決定方法に関し、特に、マルチエネルギー型X線CT装置における最適な撮像条件決定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
マルチエネルギー型X線CT装置は、1以上のX線源と、X線源に対向して配置される1以上のX線検出器とをX線を照射して回転移動させながらX線源とX線検出器との間に配置された被検体を、2つ以上の異なるエネルギースペクトルで撮影し、得られた被検体透過データを用いて、断層像(画像)を生成するものである。(より具体的には特許文献1参照。)
マルチエネルギー型X線CT装置では、2つ以上の異なるエネルギースペクトルで撮影して差分演算等をすることにより、前記断層像上で識別したい識別組織と、前記識別組織の背景にある分離組織とを、それらのX線減弱特性のエネルギー依存性を考慮に入れて、よりコントラスト良く表示可能とするもので、識別組織を識別しやすい(識別能が高い、読影者が所望の識別組織を発見しやすい)利点があると考えられている。【０００３】
【特許文献１】特開2004−174253号公報。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献1記載の従来技術では、マルチエネルギー型X線CT装置における最適な撮像条件の決定方法について考慮されていない。
本発明の目的は、マルチエネルギー型X線CT装置において最適な撮像条件を決定することが可能なX線CT装置及びその撮像条件決定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によれば、複数の異なるエネルギースペクトルのX線を被検体に照射可能な少なくとも1以上のX線源と、X線源に対向配置され前記被検体の透過X線データを検出するX線検出器とを、X線を照射しながら前記被検体の周囲を回転移動させるスキャナ部と、
前記スキャナ部によって2つ以上の異なるエネルギースペクトルの前記被検体の透過X線データを得て前記被検体の断層像を再構成する再構成手段と、
前記再構成された断層像を表示する表示手段とを備えたX線CT装置において、  
前記断層像上より、識別すべき前記被検体の識別組織及び前記識別組織と分離したい分離組織に関する情報を入力する入力手段と、
前記断層像より前記識別組織を識別するための撮像条件を決定する撮像条件決定手段を備えたことを特徴とするX線CT装置が提供される。
また、X線CT装置における撮像条件決定方法において、【０００６】
(1)前記X線CT装置で得られた断層像上で、識別すべき前記被検体の識別組織及び前記識別組織と分離したい分離組織に関する情報を入力する工程と、
(2)前記断層像より前記識別組織を識別するための撮像条件を決定する工程を備えたことを特徴とするX線CT装置における撮像条件決定方法が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、マルチエネルギー型X線CT装置において最適な撮像条件を決定することが可能なX線CT装置及びその撮像条件決定方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】マルチエネルギー型X線CT装置の概要構成図。
【図２】画像処理装置10を含む画像処理システムの概要構成図。
【図３】マルチエネルギー撮影において操作者の所望の識別組織を最も良く分離組織に対して識別する撮影条件(より具体的には2つの管電圧の組み合わせ)を選定する工程、及びそれによるマルチエネルギー撮影の工程の処理を示す一例のフローチャート。
【図４】識別組織を指定する画像処理装置9による画像表示装置18の画面例を示す図。
【図５】図4で指定した識別すべき組織と分離すべき分離組織を選択するための選択リスト。
【図６】組織テーブルを示す図。
【図７】2つの管電圧を組み合わせて撮影を行って得られた2枚の差分画像より識別組織を識別する識別率のテーブル。
【図８】X線源から発生され対向するX線検出器12で検出されるX線の実効スペクトル、実効エネルギーおよびその減弱を説明するための図。
【図９】管電圧80kV、100kV、140kVの時に得られる照射X線実効スペクトルの分布をそれぞれ、一点鎖線、実線、点線で表したグラフ。
【図１０】作成した差分画像上で各組織についてヒストグラムを求めた図。
【図１１】ヒストグラム上で、識別能を求める識別組織以外の他の組織(分離組織)の成分が、識別組織の分布と重なる割合が、所定割合以下になるような閾値を求める図。
【図１２】閾値以上(あるいは以下)の識別組織の面積S1(画素数)を求める図。
【図１３】識別組織の総面積S2(画素数)を求める図。
【図１４】高エネルギー条件(High-kV)、低エネルギー条件(Low−kV)の組み合わせ毎に求めた識別率のグラフ。
【図１５】識別組織A、B、C、D…に対して、差分処理とか、加算処理とか、比例配分処理とかの処理例をデータとして記憶することを示す図。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、添付図面に従って本発明に係るX線CT装置の好ましい実施形態について説明する。
図1はマルチエネルギー型X線CT装置の概要構成図である。マルチエネルギー型X線CT装置は、ガントリ(スキャナ)1と、それに搭載されたX線源2、X線検出器3、テーブル4と、X線源2の照射を制御するX線制御器5と、ガントリを制御するガントリ制御器6と、テーブル4を制御するテーブル制御器7と、X線検出器3に入射されたX線の強度を電気信号に変換するデータ解析システム(DAS)8と、DAS8で変換した電気信号を入力し再構成演算を行う再構成演算器9と画像処理装置10から構成される。X線源2は、被検体Oをはさんで対向配置されるX線検出器3に向かってX線を照射し、X線検出器3が被検体を透過したX線を検出し、その強度に従った電気信号を発生する。X線源2とX線検出器3は1回の走査の間に被検体Oの周りを回転する。【００１０】
X線源2及びガントリ1の動作はX線制御器5とガントリ制御器6によって制御される。X線制御器5はX線源2に電力信号及びX線発生タイミング信号を供給し、ガントリ制御器6はガントリ1上の構成要素の回転速度及び位置を制御する。テーブル4はテーブル制御器7によって制御され、テーブル4の移動速度及び位置を制御する。【００１１】
X線検出器3に入射されたX線はDAS8によってディジタル信号に変換され、再構成演算器9はディジタル変換されたX線データを受け取って画像再構成を実行し、被検体Oの断層像(画像データ)を生成する。再構成された画像データは画像処理装置10に入力され、後述するデータ記録装置に記録される。【００１２】
図2は画像処理装置10を含む画像処理システムの概要構成図である。画像処理装置10は主として各構成要素の動作を制御する中央処理装置(CPU)11と、画像処理装置の制御プログラムが格納された主メモリ12と、画像データを格納するデータ記録装置13と、ネットワークとの接続インターフェースであるネットワークアダプタ14と、被検体の画像データを一時記憶する表示メモリ15と、マウス17につながるコントローラ16とを備える。【００１３】
また、画像システムには、表示メモリ15からの画像データに基づいて画像を表示する画像表示装置18と、画像表示装置上のソフトスイッチを操作するためのマウス17(ポインティングデバイスを含む)と、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード等の外部入力装置21とがさらに接続されている。ネットワークアダプタ14は画像処理装置10をローカルエリアネットワーク、電話回線、インターネット等のネットワークに接続する手段である。データ記録装置13は、磁気ディスク等の記憶装置や、取り出し可能な外部メディアに対してデータの書込みや読み出しを行う装置でもよい。画像処理装置10はネットワークアダプタ14及びネットワーク19を介して外部の画像データベース20と接続して、それらとの間で画像データを送受信する。【００１４】
(実施例1)
次に本発明の実施例1について説明する。
図3(a)及び図3(b)は以上のように構成された画像処理装置によって、マルチエネルギー撮影において操作者の所望の識別組織を最も良く分離組織に対して識別する撮影条件(より具体的には2つの管電圧の組み合わせ)を選定する工程、及びそれによるマルチエネルギー撮影の工程の処理を示す一例のフローチャートである。【００１５】
以下、図3(a)及び図3(b)に示すフローチャートの手段(ステップ1〜ステップ5)に従って処理の詳細を説明する。
(ステップ1)識別組織指定
本ステップでは識別の対象とする識別組織及び前記識別組織の背景にある分離組織を指定する。
マウスなどのポインティングデバイスを用いて識別組織を指定する。図4は識別組織を指定する画像処理装置10に接続された画像表示装置18の画面例を示す図である。本画面には識別したい組織を選択するための選択リスト(例えば、下肢造影血管、頭部造影血管、石灰化プラーク、海綿骨、…)を表示する。操作者は選択リストに表示されている組織の中からマルチエネルギー撮影によって識別したい組織を選択する。【００１６】
また図5は図4で指定した識別すべき組織と分離すべき分離組織を選択するための選択リストを表示する。図5の例においても、分離組織を下肢造影血管、頭部造影血管、石灰化プラーク、海綿骨等の中から選択する。図5では、識別組織として下肢造影血管、分離組織として海綿骨を選択する表示例を示した。その他、脂肪と軟組織、脳の白質と灰白質、等が選択すべき組織として考えられる。また、肺野における造影ガスと吸気との識別も、識別が必要な例である。
なお本処理における組織指定のための画面は図4及び図5に限られるものではなく、識別組織及び分離組織が設定できる画面構成であれば何れでも良い。【００１７】
(ステップ2)撮影条件選択
本ステップでは識別組織指定処理によって設定された識別組織を最も良く識別するためのマルチエネルギー撮影条件、より具体的には2つの管電圧の組み合わせを求める。
撮影条件算出処理では、図6の組織テーブル30を利用する。このテーブル30は、予めステップ1で指定した組織の組み合わせ(例えば図6の場合には、識別組織が図4で示した4つの組織のいずれかであり、分離組織が図4で示した4つの組織以外のいずれかである組み合わせ)毎に撮影条件(具体的には2つの管電圧の組み合わせ)で撮影を行って生成した差分画像上での識別組織の識別率(識別組織を識別する正確性に関する指標)を求めたテーブルであり、テーブル31〜42の中から先ずステップ1で指定した2つの組織(識別組織と分離組織)のテーブルを検索する。各テーブルは、図7のようなものであり、2つの管電圧を組み合わせて撮影を行って得られた2枚の画像の差分画像等より識別組織を識別する際の識別率をテーブル状で表示したものである。次にその組織の組み合わせのテーブル(例えば31)から識別率が最も高い撮影条件(より具体的には2つの異なる管電圧)を検索して最適な撮影条件(2つの異なる管電圧の組み合わせ)を求める。【００１８】
識別率は事前に求めておく値であり、組織を識別する正確さを示す指標として定義し、その値が高いほど組織を正確に識別できることを意味する値である。例えば、識別率が90％である場合には、該当する撮影条件(2つの管電圧の組み合わせ)でマルチエネルギーの撮像を行って識別組織を識別する場合、90％の確率で画像上より識別組織を発見できることを意味する。
以下、本ステップで用いられる各撮影条件(2つの管電圧の組み合わせ)での識別率の算出方法の一例を図3(b)に示す。【００１９】
(ステップ2−1)照射X線実効スペクトル及びX線実効エネルギーの算出
対象とするX線CT装置が持つ印加可能な複数の管電圧(例えば、低エネルギー側では、50kV、60kV、70kV、80kV、90kV、100kV等、高エネルギー側では100kV、110kV、120kV、130kV、140kV、150kV)のそれぞれの各組み合わせについて、(ステップ1)において各管電圧のX線が照射され、X線検出器で検出される照射X線実効スペクトル及びX線実効エネルギーを算出する。なお、管電圧毎の照射X線実効スペクトルおよびそれぞれのX線実効エネルギーの算出は事前に行い、前もってその結果をデータ記録装置13の中にデータベースとして格納しておいてもよい。【００２０】
図8は、X線源から発生され対向するX線検出器3で検出されるX線の実効スペクトル、実効エネルギーおよびその減弱を説明するための図である。ステップ2−1では、X線CT装置自体の固有特性、識別率を計算したい撮影条件を基に、式1から制動X線のスペクトル、式2から特性X線のスペクトルを推定し、これらを組み合わせて照射X線のスペクトルを推定する。
IE＝Nρ／A∫ET0(1+T/(m0c2)Q(dT/dl)-1exp(-μ(E)ltcotα)dT    ・・・(1)
Ich∝(T0／TK,L)1.63    ・・・(2)
ただし、IEはフォトンエネルギーＥ(＝hν)を持つ制動放射X線のエネルギー強度、Ichは特性X線のエネルギー強度、Nはアボガドロ数、ρ、Aはそれぞれターゲットの密度および原子量、m0は電子の質量、cは光速、T0は入射電子のエネルギー、Qは1つの電子から放射されるX線のエネルギー強度で、フォトンエネルギーEと電子エネルギーTの比E/Tで近似的に決まる値、dT/dlはBethe等による阻止能に関する理論式、ltは電子の入射距離、TK,LはK、L電子軌道から電子を除去するのに必要なエネルギーである。なお、X線スペクトルの算出には、既知である他の方法を使用しても構わない。【００２１】
図8に示すように、陰極(フィラメント)81ａからターゲット角度αをもつ陽極(ターゲット)81ｂに対して熱電子が照射され、ターゲット81ｂで生成されたフォトンは、熱電子の入射角度に対してほぼ垂直な角度で発生する。フォトンは、X線管の固有ろ過アルミ当量81ｃ、補償フィルタ(ボウタイフィルタ)81ｄ、銅フィルタ81ｅを透過し、被検体の対象組織および背景組織を含む検査部位に照射される。X線の実効スペクトルはこのようなX線の照射経路を考慮して算出され、撮影計画段階の初めに撮られたスキャノグラムから擬似被検体として生成された水換算の楕円体82などの、X線吸収体を透過し、シンチレータ82ａに入射し、光に変換される。その光はフォトダイオード82bによって検出される。算出された照射X線実効スペクトルから全スペクトルに対するエネルギー毎の比率を寄与率として算出し、算出した寄与率に基づいて実効エネルギーを算出する。
図9のグラフ90は、例えば、管電圧80kV、100kV、140kVの時に得られる照射X線実効スペクトルの分布をそれぞれ、一点鎖線、実線、点線で表したグラフである。各管電圧の照射X線実効スペクトルの分布を用いて公知の平均化処理を行うことにより、管電圧毎の実効エネルギー91、92、93(それぞれ80kV、100kV、140kVに相当)と算出される。【００２２】
(ステップ2−2)識別組織と分離組織のCT値算出
当該X線CT装置で印加可能な管電圧(例えば、低エネルギー側では、50kV、60kV、70kV、80kV、90kV、100kV等、高エネルギー側では100kV、110kV、120kV、130kV、140kV、150kV)においてマルチエネルギーの撮像を行った場合の識別組織(A)とそれに対応する分離組織(B)のCT値PVA、PVBを、その減弱係数μA、μB、識別組織Aとそれに対応する分離組織Bの密度(DA、DB)、同一条件下における水の減弱係数μＷを用いて、以下の式3−1、3−2により算出する。
PVA＝(DAμA-μw)・1000／μw   ・・・(3−1)
PVB＝(DBμB-μw)・1000／μw   ・・・(3−2)【００２３】
(ステップ2−3)識別組織Aと分離組織Bのコントラスト算出
(ステップ2−2)により得られた2つの式(3−1)、(3−2)を用いて、被検体の識別組織Aおよびその分離組織B間のコントラストC(CT値差)を算出する。
C＝(DAμA-DBμB)・1000／μw   ・・・(4)【００２４】
(ステップ2−4)2種類の管電圧について模擬画像を生成
管電流値が所定の場合において、X線源2から照射されるX線の照射線量を規定する管電流時間積mAsに基づいて投影データ上でのノイズ量が計算する。次に、投影データ上でのノイズ量を画像データ上におけるものに変換して模擬画像を高エネルギー側の管電圧のものと低エネルギー側の管電圧のもの2つについて作成する。模擬画像は、識別組織が分離組織上で、ステップ(2−3)で得られたコントラスト及び本ステップで計算したノイズ量を持つように画像生成される。当該模擬画像は、2種類の管電圧である場合それぞれについて求める。【００２５】
(ステップ2−5)差分画像を作成
低エネルギー条件(Low−kV)で撮影した模擬画像と高エネルギー条件(High-kV)で撮影した模擬画像の差分画像を作成する。【００２６】
(ステップ2−6)ヒストグラムを作成
作成した差分画像上で各組織について図10に示すようなヒストグラムを求める。図10で横軸がCT値、縦軸が画素頻度である。図は識別率を求める識別組織Aと分離組織(識別組織に対して分離させたい組織で識別組織の背景に位置している組織)Bとのヒストグラムを示してある。これを各組織、例えば図6で示された4つの組織間の組み合わせについて求める。【００２７】
(ステップ2−7)閾値CT値を導出
図11に示すようにヒストグラムで、識別能を求める識別組織以外の他の組織(分離組織)の成分が、識別組織の分布と重なる割合が、所定割合以下になるような閾値を求める。これは、図11の斜線で示す面積S0(一定割合以下)となるべきCT値を、閾値CTｒとして求めるものである。【００２８】
(ステップ2−8)閾値以上の識別組織の面積を導出
図12に示すように閾値以上(あるいは以下)の識別組織の面積S1(画素数)を求める。これは、図8で選択した閾値CTｒ以上のCT値(即ちCTｒ以下のものをカットした残りのもの)を有する、識別組織Aの面積S1を求めるものである。【００２９】
(ステップ2−9)識別組織の総面積を導出
図13に示すように識別組織の総面積S2(画素数)を求める。これは、CTｒでカットしない前の識別組織Aの面積S2を求めるものである。【００３０】
(ステップ2−10)識別率Kを導出
閾値以上の識別組織Aの面積S1と識別組織の総面積S2との比S1／S2を識別率Ｋとする。なお算出方法については組織を識別する割合を算出する方法であればよく、この一例に限らない。
この算出方法にしたがって識別率を高エネルギー条件(High-kV)、低エネルギー条件(Low−kV)の組み合わせ毎に求める。図14は上記算出方法によって求めた識別率のグラフである。【００３１】
図14は、ある識別組織A(例えば下肢造影血管)にたいする具体例であって、横軸を高エネルギー(High-kV)の電圧値(90kV〜160kV)、縦軸が識別率Ｋを示し、パラメータとして低エネルギーV1〜V6(50、60、70、80、90、100kV)を採用した例である。この図から、低エネルギー側の管電圧の中でも低い側のエネルギー(50〜70kV)では識別率Ｋは大きく、低エネルギー側の管電圧の中で高い側のエネルギーに近づく程(80kV〜100kV)に識別率が低下していることがわかる。また高エネルギー側の管電圧では、低エネルギー側(100、110kV)で識別率が比較的低いことがわかる。【００３２】
図14のようなグラフは、識別組織と分離組織の組み合わせ毎に求めておく。そしてそれをテーブル上にデータとして記録させておく。図7は、図14のデータをテーブルとして記憶した例である。【００３３】
ステップ2では撮影条件の決定と共に、そのように識別のための画像処理態様を求める。識別のための画像処理態様とは、上記算出した撮影条件によって、高エネルギー撮影画像と低エネルギー撮影画像が得られるが、これから識別組織を識別するための実施する画像処理のことである。この際、識別率を求めたときの画像処理を記憶させておき、この記憶した画像処理によって、高エネルギー撮影画像と低エネルギー撮影画像との間での処理を行って、識別したい組織が明確になる画像を得る。
かかる記憶データ例を図15に示す。識別組織A、B、C、D…に対して、差分処理とか、加算処理とか、比例配分処理とかの処理例をデータとして記憶してある。【００３４】
また識別能を上記のようにテーブルとして保持せずとも、その都度過去の類似画像を検索して識別率を算出する方法や、計算機で擬似的に作成した画像を用いて算出することも考えられる。【００３５】
ここで、最適識別条件の抽出について述べる。
図14や図7の事例では、識別能の最も高い値は100％である、高エネルギーと低エネルギーとの組合せは下記となる。
(H)130kV−(L)60kV、(H)140kV−(L)60kV、(H)150kV−(L)60kV
この中から1つを最適識別条件として選ぶやり方がある。【００３６】
一方、識別率が100％ではなくても90％以上である組合せの中から1つを選択する方法がある。図7の事例では、16通りであり、この中から、例えば高エネルギーの電圧として例えば120kVとし、低エネルギーの中で高エネルギー側が120kVである場合との組合せで最も高い識別率の電圧を選ぶ。【００３７】
図7の例では、最も識別率の高い組み合わせは低エネルギー側が60kVとなる。逆に低エネルギーを70kVというように固定して、最適な高エネルギーの電圧を選ぶ。図7の例では150kVとなる。
また最も高い識別率ではなく、50％程度の識別率でも判別するのに十分であると操作者が判断すれば、(H)130kV−(L)90kVのような組合せを選択する例もある。【００３８】
またハードウェアとして、電圧が制限されていたり、X線照射量を少なくしたいとか、消費電力に制限のあるような事例にあっては、そのような各種の制限の中で、最適と操作者が判断する例もある。【００３９】
更に、識別したい識別組織が2つ以上あってこれらを併存して画像中で識別したい場合がある。そのような場合には、この2つ以上の識別組織のそれぞれの識別率の平均値等を利用してその値が高くなるようなものを選択可能になるようにすれば良い。【００４０】
以上より、最適な管電圧を選択する場合には、識別率の高い組み合わせを選んでも良いし、その他の事情(例えば高エネルギー側の電圧を予め定めた値にしたい、低エネルギー側の電圧を予め定めた値にしたい、識別組織の判別のために必要な識別率はこの程度である等)を考慮して、選定すれば良い。【００４１】
(ステップ3)撮影条件提示
本ステップでは撮影条件算出処理で、テーブル30から求めた識別組織の撮影条件とその条件での識別率を表示する。【００４２】
(ステップ4)マルチエネルギー撮影
本ステップでは2ステップ2で得られた撮影条件により、マルチエネルギー撮影により同一被検体の2つ以上の異なるエネルギースペクトルで撮影された透過データを得る。マルチエネルギー撮影には様々な方法があり、例えばガントリ内に2つのX線源とX線検出器を有し、それぞれのX線源から異なる管電圧を付加することにより2つの異なるエネルギースペクトルを持つ透過データを得る方法や、X線源の前にフィルターを付加し、フィルターの有無によって異なるエネルギーを発生させる方法などが知られている。【００４３】
本発明で用いるマルチエネルギー撮影の方法は2つ以上の異なるエネルギースペクトルを有する被検体透過データが得られる方法であれば何れでもよい。
(ステップ5)組織識別画像作成
本処理工程では、マルチエネルギー撮影で得た2つ以上の異なるエネルギースペクトルを有する被検体透過データを用いて識別組織指定で指定した組織を最も良く識別するための画像を作成する。識別組織指定で指定した組織を最も良く識別する画像は、撮影条件算出処理の識別率算出で用いた画像であるので、その画像を作成するための画像処理を用いる。【００４４】
この画像処理は図15にても説明したが、上記撮影条件算出処理の識別率算出方法の一例で示した差分処理の他にHigh-kV画像、Low−kV画像の加算平均処理や重みつき差分または加算平均処理、コンプトン／光電分解処理など様々な画像処理がある。【００４５】
尚、撮影条件として、電圧を示したが、電流を付加することもありうる。またスライス幅の指定の事例もありうる。【００４６】
本発明の実施例に係るX線CT装置は、上記図3(b)で示されたようなフローチャートを実行するためのプログラムを、X線CT装置で得られた断層像より識別組織を識別するための撮像条件を決定するための撮像条件設定手段として図3(a)のステップ2を実行するために備えている。プログラム等として備えられる撮像条件設定手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルより任意の2つ以上を選択する選択する照射X線スペクトル選択手段であっても良く、該照射X線スペクトル選択手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルの管電圧を選択するようになっていても良い。【００４７】
より具体的に例えば、前記撮像条件決定手段は、任意の2つ以上の選択された複数のエネルギースペクトルで透過X線データ得て画像再構成した断層像上で、前記識別組織を識別する正確性に関する指標を算出する算出手段を備えるようになっていても良い。また、前記算出手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルの複数の管電圧の組み合わせについて、前記指標を算出するようになっていても良い。【００４８】
また、前記照射X線スペクトル選択手段は、前記指標より、正確性の高い指標を持つ管電圧の組み合わせを選択するようになっていても良い。また、前記表示手段は、前記指標を、前記複数の管電圧の組み合わせについてテーブル状に表示するようになっていても良い。【００４９】
また、前記撮像条件決定手段は、複数の異なるエネルギースペクトル及び前記被検体のいくつかの組織のX線減弱係数を記憶する記憶手段と、前記いくつかの組織より所望の識別組織と、前記識別組織と分離したい分離組織を選択する組織選択手段を備え、前記算出手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルと前記識別組織と分離組織のX線減弱係数を用いて、模擬画像を生成する模擬画像生成手段と、前記模擬画像生成手段より前記識別組織と分離組織の画素分布を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記識別組織と分離組織の前記ヒストグラムでの重なり具合より、前記指標を算出する指標算出手段を備えるようになっていても良い。また、該模擬画像生成手段は、前記複数の異なるエネルギースペクトルそれぞれの実効エネルギーを算出する実効エネルギー算出手段と、該算出された実効エネルギーでのX線減弱係数を用いて前記識別組織と分離組織のCT値を算出するCT値算出手段と、管電流値に基づいて算出された前記断層像上でのノイズ量を算出する断層像上ノイズ算出手段と、前記CT値と、前記断層像上でのノイズ量を基に、模擬画像を生成する手段を備えるようになっていても良い。また、前記断層像上ノイズ算出手段は、前記管電流値に基づいて、投影データ上でのノイズ量を計算する手段と、前記投影データ上でのノイズ量を、投影データ上でのノイズ量に換算する換算手段を備えるようになっていれば良い。【００５０】
また、本発明に係るX線CT装置における撮像条件決定方法は、)前記X線CT装置で得られた断層像上で、識別すべき前記被検体の識別組織及び前記識別組織と分離したい分離組織に関する情報を入力する工程(1)と、前記断層像より前記識別組織を識別するための撮像条件を決定する工程(2)を備えている。例えば、前記工程(2)は、前記複数の異なるエネルギースペクトルより任意の2つ以上を選択する選択する工程であっても良い。【００５１】
例えば、前記工程(2)は、前記複数の異なるエネルギースペクトルの管電圧を選択する工程であっても良い。【００５２】
例えば、前記工程(2)は、任意の2つ以上の選択された複数のエネルギースペクトルで透過X線データ得て画像再構成した断層像上で、前記識別組織を識別する正確性に関する指標を算出する工程(3)を含んでいても良い。【００５３】
例えば、前記工程(3)は、前記複数の異なるエネルギースペクトルの複数の管電圧の組み合わせについて、前記指標を算出するようになっていても良い。【００５４】
例えば、前記工程(2)は、前記指標より、正確性の高い指標を持つ管電圧の組み合わせを選択するようになっていても良い。【００５５】
例えば、前記工程(2)は、前記指標を、前記複数の管電圧の組み合わせについてテーブル状に表示する工程を含んでいても良い。【００５６】
例えば、前記工程(2)は、複数の異なるエネルギースペクトル及び前記被検体のいくつかの組織のX線減弱係数を記憶する工程(4)と、前記いくつかの組織より所望の識別組織と、前記識別組織と分離したい分離組織を選択する工程(5)を備え、前記工程(3)は、)前記複数の異なるエネルギースペクトルと前記識別組織と分離組織のX線減弱係数を用いて、模擬画像を生成する工程(6)と、前記工程(6)で得られた前記模擬画像より前記識別組織と分離組織の画素分布を表すヒストグラムを生成する工程(7)と、前記識別組織と分離組織の前記ヒストグラムでの重なり具合より、前記指標を算出する工程(8)を含んでいても良い。【００５７】
また、例えば前記工程(6)、前記複数の異なるエネルギースペクトルそれぞれの実効エネルギーを算出する工程(9)と、該算出された実効エネルギーでのX線減弱係数を用いて前記識別組織と分離組織のCT値を算出する工程(10)と、管電流値に基づいて算出された前記断層像上でのノイズ量を算出する工程(11)と、断層像上ノイズ算出手段と、前記CT値と、前記断層像上でのノイズ量を基に、模擬画像を生成する工程(12)を備えていても良い。【００５８】
また、例えば前記工程(11)は、前記管電流値に基づいて、投影データ上でのノイズ量を計算する工程(13)と、前記投影データ上でのノイズ量を、画像データ上でのノイズ量に換算する工程(14)を含んでいても良い。【００５９】
また、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施できる。例えば、2つの照射X線を管電圧で選ぶようにしても良いが、同じ管電圧でも照射X線エネルギースペクトルが異なることがあるので、エネルギースペクトルで選ぶようにしても良い。また識別の正確性に関する指標として識別率を用いたが、ＲOC解析におけるTPＦ(True Positive Fraction)を各撮像条件において予めデータとして求めて記憶しておいて、そのデータを参照することができるようにしても良いことは言うまでもない。
【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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【国際調査報告】
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