(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第１のＸ線による第１の投影データおよび該第１のＸ線とはエネルギーが異なる第２のＸ線による第２の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、
前記第１および第２の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効Ｘ線エネルギーを有するＸ線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、
前記所定の画像における各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する取得手段と、
前記各画像領域のうち、前記取得手段により取得された関係が、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係と類似する画像領域を特定する特定手段とを備えている画像処理装置。
【請求項２】
前記複数の実効Ｘ線エネルギーは、３つ以上の実効Ｘ線エネルギーである請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第１のＸ線による第１の投影データおよび該第１のＸ線とはエネルギーが異なる第２のＸ線による第２の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、
前記第１および第２の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効Ｘ線エネルギーを有するＸ線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、
前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、
前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第１の取得手段と、
実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係を、１または複数の物質について記憶する記憶手段と、
前記記憶されている関係の中で、前記取得された関係と類似する関係を検出する検出手段と、
前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第２の取得手段と、
前記各画像領域のうち、前記第２の取得手段により取得された関係が前記検出された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、
前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置。
【請求項４】
前記複数の実効Ｘ線エネルギーは、３つ以上の実効Ｘ線エネルギーである請求項３に記載の画像表示装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記第２の取得手段により取得された関係と前記記憶されている関係とにおける少なくとも１つの実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する関係を検出する請求項３または請求項４に記載の画像表示装置。
【請求項６】
前記検出手段は、複数の実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する関係を検出する請求項５に記載の画像表示装置。
【請求項７】
前記表示手段は、前記特定された画像領域を着色して表示する請求項３から請求項６に記載の画像表示装置。
【請求項８】
前記着色する色は、前記検出された関係と対応付けられている色である請求項７に記載の画像表示装置。
【請求項９】
前記１または複数の物質は、ヨウ素、カルシウム、脂肪、水、またはこれらのうち少なくとも１つを含む混合物質を含んでいる請求項３から請求項８のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項１０】
撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第１のＸ線による第１の投影データおよび該第１のＸ線とはエネルギーが異なる第２のＸ線による第２の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、
前記第１および第２の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効Ｘ線エネルギーを有するＸ線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、
前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、
前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第１の取得手段と、
前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第２の取得手段と、
前記各画像領域のうち、前記第２の取得手段により取得された関係が前記第１の取得手段により取得された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、
前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置。
【請求項１１】
前記複数の実効Ｘ線エネルギーは、３つ以上の実効Ｘ線エネルギーである請求項１０に記載の画像表示装置。
【請求項１２】
前記特定手段は、前記第１の取得手段により取得された関係と第２の取得手段により取得された関係とにおける少なくとも１つの実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する画像領域を特定する請求項１０または請求項１１に記載の画像表示装置。
【請求項１３】
前記特定手段は、複数の実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する画像領域を特定する請求項１２に記載の画像表示装置。
【請求項１４】
前記表示手段は、前記特定された画像領域を着色して表示する請求項１０から請求項１３のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項１５】
前記表示手段は、前記特定された画像領域に対して取得された関係に基づいて求められる該画像領域の物質密度の大きさに応じて、該特定された画像領域を着色する色の濃さを変える請求項７、請求項８または請求項１４に記載の画像表示装置。
【請求項１６】
前記関心領域は、複数画素の領域であり、
前記関心領域の代表的な画素値は、該複数画素の画素値の平均値または加重平均値である請求項３から請求項１５のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項１７】
前記各画像領域は、単一画素の領域であり、
前記画像領域の代表的な画素値は、該画像領域に対応する単一画素の画素値である請求項３から請求項１６のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項１８】
前記各画像領域は、複数画素の領域であり、
前記画像領域の代表的な画素値は、該画像領域に対応する複数画素の画素値の平均値または加重平均値である請求項３から請求項１６のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項１９】
コンピュータを、請求項１から請求項１８のいずれか一項に記載の装置として機能させるためのプログラム。
【請求項２０】
前記デュアルエネルギー撮影を行う撮影手段と、請求項１から請求項１８のいずれか一項に記載の装置とを備えているＸ線ＣＴ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デュアルエネルギー（dual energy）撮影により得られた投影データを基に画像を処理する画像処理装置、当該投影データを基に画像を表示する画像表示装置、およびそれらのためのプログラム（program）、並びにそれらの装置を備えているＸ線ＣＴ（Computed
Tomography）装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ装置を用いたデュアルエネルギー撮影により得られた投影データ（data）に基づいて、任意の実効Ｘ線エネルギーの単色Ｘ線を用いて撮影された画像に相当するモノクロマチック（monochromatic）画像を再構成する手法が知られている（例えば、特許文献１，要約、特許文献２，図４〜５等参照）。この手法によれば、所望の実効Ｘ線エネルギーの画像を、撮影対象に対する追加被曝なしで、必要な分だけ、短時間に得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】ＵＳ２００９／００５２６１２Ａ１
【特許文献２】特開２００９−１５３８２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記手法の特徴を活かして、例えば、次に示すような、画像診断の支援が可能な画像表示装置を考えることができる。
【０００５】
まず、撮影対象をデュアルエネルギー撮影して収集された投影データを受け取り、この投影データを基に所定の画像を再構成して、モニタ（monitor）に表示する。次に操作者が、表示された所定の画像上にて関心のある所定の画像領域を指定し、その画像領域を関心領域として設定する。関心領域のモノクロマチック画像を、複数の実効Ｘ線エネルギーについて求める。そして、実効Ｘ線エネルギーの値とその実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における関心領域の代表的な画素値との関係、すなわち関心領域のＸ線エネルギーに対するＸ線吸収特性を画像化して表示する。
【０００６】
物質のＸ線吸収特性は、その物質の種類に応じて異なるので、このＸ線吸収特性を基に関心領域の物質の組成を特定することができる。したがって、操作者は、この画像表示装置において、表示された所定の画像上で腫瘍などの病変部と疑われる部位の画像領域を関心領域に指定すれば、その部位のＸ線吸収特性を知ることができ、その部位が真の病変部であるか否かを判別することができる。
【０００７】
しかしながら、このような画像表示装置では、上記所定の画像上で病変部と疑われる画像領域が複数存在する場合には、そのような画像領域を１つずつ関心領域に指定して、Ｘ線吸収特性を確認しなければならない。そのため、特に多発性腫瘍の検出やプラーク（plaque）解析には不向きであり、病変部を見落とす可能性も考えられる。
【０００８】
このような事情により、撮影対象のＣＴ画像上において、所望の物質、例えば設定された関心領域の物質と同一または類似の物質に相当する画像領域を抽出することができる画像処理装置、画像表示装置、およびそれらのためのプログラム、並びにそれらの装置を備えているＸ線ＣＴ装置が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の観点の発明は、撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第１のＸ線による第１の投影データおよび該第１のＸ線とはエネルギーが異なる第２のＸ線による第２の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、前記第１および第２の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効Ｘ線エネルギーを有するＸ線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、前記所定の画像における各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する取得手段と、前記各画像領域のうち、前記取得手段により取得された関係が、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係と類似する画像領域を特定する特定手段とを備えている画像処理装置を提供する。
【００１０】
第２の観点の発明は、前記複数の実効Ｘ線エネルギーが、３つ以上の実効Ｘ線エネルギーである上記第１の観点の画像処理装置を提供する。
【００１１】
第３の観点の発明は、撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第１のＸ線による第１の投影データおよび該第１のＸ線とはエネルギーが異なる第２のＸ線による第２の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、前記第１および第２の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効Ｘ線エネルギーを有するＸ線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第１の取得手段と、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係を、１または複数の物質について記憶する記憶手段と、前記記憶されている関係の中で、前記取得された関係と類似する関係を検出する検出手段と、前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第２の取得手段と、前記各画像領域のうち、前記第２の取得手段により取得された関係が前記検出された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置を提供する。
【００１２】
第４の観点の発明は、前記複数の実効Ｘ線エネルギーが、３つ以上の実効Ｘ線エネルギーである上記第３の観点の画像表示装置を提供する。
【００１３】
第５の観点の発明は、前記検出手段が、前記第２の取得手段により取得された関係と前記記憶されている関係とにおける少なくとも１つの実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する関係を検出する上記第３の観点または第４の観点の画像表示装置を提供する。
【００１４】
第６の観点の発明は、前記検出手段が、複数の実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する関係を検出する上記第５の観点の画像表示装置を提供する。
【００１５】
第７の観点の発明は、前記表示手段が、前記特定された画像領域を着色して表示する上記第３の観点から第６の観点の画像表示装置を提供する。
【００１６】
第８の観点の発明は、前記着色する色が、前記検出された関係と対応付けられている色である上記第７の観点の画像表示装置を提供する。
【００１７】
第９の観点の発明は、前記１または複数の物質が、ヨウ素、カルシウム（calcium）、脂肪、水、またはこれらのうち少なくとも１つを含む混合物質を含んでいる上記第３の観点から第８の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。
【００１８】
第１０の観点の発明は、撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第１のＸ線による第１の投影データおよび該第１のＸ線とはエネルギーが異なる第２のＸ線による第２の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、前記第１および第２の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効Ｘ線エネルギーを有するＸ線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第１の取得手段と、前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効Ｘ線エネルギーと該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第２の取得手段と、前記各画像領域のうち、前記第２の取得手段により取得された関係が前記第１の取得手段により取得された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置を提供する。
【００１９】
第１１の観点の発明は、前記複数の実効Ｘ線エネルギーが、３つ以上の実効Ｘ線エネルギーである上記第１０の観点の画像表示装置を提供する。
【００２０】
第１２の観点の発明は、前記特定手段が、前記第１の取得手段により取得された関係と第２の取得手段により取得された関係とにおける少なくとも１つの実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する画像領域を特定する上記第１０の観点または第１１の観点の画像表示装置を提供する。
【００２１】
第１３の観点の発明は、前記特定手段が、複数の実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する画像領域を特定する上記第１２の観点の画像表示装置を提供する。
【００２２】
第１４の観点の発明は、前記表示手段が、前記特定された画像領域を着色して表示する上記第１０の観点から第１３の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。
【００２３】
第１５の観点の発明は、前記表示手段が、前記特定された画像領域に対して取得された関係に基づいて求められる該画像領域の物質密度の大きさに応じて、該特定された画像領域を着色する色の濃さを変える上記第７の観点、第８の観点または第１４の観点の画像表示装置を提供する。
【００２４】
第１６の観点の発明は、前記関心領域が、複数画素の領域であり、前記関心領域の代表的な画素値が、該複数画素の画素値の平均値または加重平均値である上記第３の観点から第１５の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。
【００２５】
第１７の観点の発明は、前記各画像領域が、単一画素の領域であり、前記画像領域の代表的な画素値が、該画像領域に対応する単一画素の画素値である上記第３の観点から第１６の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。
【００２６】
第１８の観点の発明は、前記各画像領域が、複数画素の領域であり、前記画像領域の代表的な画素値が、該画像領域に対応する複数画素の画素値の平均値または加重平均値である上記第３の観点から第１６の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。
【００２７】
第１９の観点の発明は、コンピュータ（computer）を、上記第１の観点から第１８の観点のいずれか一つの観点の装置として機能させるためのプログラムを提供する。
【００２８】
第２０の観点の発明は、前記デュアルエネルギー撮影を行う撮影手段と、上記第１の観点から第１８の観点のいずれか一つの観点の装置とを備えているＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００２９】
なお、上記観点の発明において、「所定の画像」としては、例えば、管電圧画像、物質密度画像、モノクロマチック画像等を考えることができる。「撮影対象」は、人体、物体を含んでいる。
【００３０】
また、上記観点の発明は、医療用に限定されず、産業用等にも適用できる。
【発明の効果】
【００３１】
上記観点の発明によれば、上記構成により、撮影対象の所定の画像における各画像領域について、実効Ｘ線エネルギーと当該実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における画素値との関係をそれぞれ取得し、上記各画像領域のうちその関係が所定の物質に係る関係と類似する画像領域を特定することができ、撮影対象のＣＴ画像上において、所望の物質、例えば設定された関心領域の物質と同一または類似の物質に相当する画像領域を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】第一実施形態によるＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。
【図２】第一実施形態のＸ線ＣＴ装置の画像表示に関る部分の機構ブロック（block）図である。
【図３】管電圧画像、物質密度画像、モノクロマチック画像を段階的に再構成する工程を概略的に示す図である。
【図４】表示される参照画像の一例を示す図である。
【図５】関心領域が設定された参照画像の一例を示す図である。
【図６】スペクトラルＨＵカーブ（spectralHU curve）取得処理を概念的に示す図である。
【図７】関心領域のスペクトラルＨＵカーブの一例を示す図である。
【図８】各物質のスペクトラルＨＵカーブの一例を示す図である。
【図９】類似カーブ検出処理の流れを示すフロー図である。
【図１０】類似カーブ検出処理を概念的に示す図である。
【図１１】スペクトラルＨＵカーブが関心領域に類似する類似領域が特定された参照画像の一例を示す図である。
【図１２】関心領域および類似領域が着色表示された参照画像の一例を示す図である。
【図１３】第一実施形態のＸ線ＣＴ装置における処理の流れを示すフロー（flow）図である。
【図１４】第二実施形態のＸ線ＣＴ装置の画像表示に関る部分の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、発明の実施形態について説明する。
【００３４】
（第一実施形態）
図１は、第一実施形態のＸ線ＣＴ装置の構成を概略的に示す図である。
【００３５】
Ｘ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（console）１と、撮影テーブル（table）（撮影手段）１０と、走査ガントリ（gantry）（撮影手段）２０とを具備している。
【００３６】
操作コンソール１は、操作者からの入力を受け付ける入力装置２と、被検体（撮影対象）４０をスキャン（scan）するための各部の制御や各種演算などを行う中央処理装置３と、走査ガントリ２０で取得したデータを収集するデータ収集バッファ（buffer）５と、画像を表示するモニタ６と、プログラムやデータなどを記憶する記憶装置７とを具備している。
【００３７】
撮影テーブル１０は、被検体４０を載せて走査ガントリ２０の開口部Ｂに搬入・搬出するクレードル（cradle）１２を具備している。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内蔵するモータ（motor）で昇降および水平直線移動される。なお、ここでは、被検体４０の体軸方向すなわちクレードル１２の水平直線移動方向をｚ方向、鉛直方向をｙ方向、ｚ方向およびｙ方向に垂直な水平方向をｘ方向とする。
【００３８】
走査ガントリ２０は、回転部１５と、回転部１５を回転可能に支持する支持部１６とを有する。回転部１５には、Ｘ線管２１と、Ｘ線管２１を制御するＸ線コントローラ（controller）２２と、Ｘ線管２１から発生したＸ線８１をコリメート（collimate）するコリメータ（collimator）２３と、Ｘ線管２１から照射され、被検体４０を透過したＸ線８１を検出するＸ線検出器２４と、Ｘ線検出器２４の出力を投影データに変換して収集するデータ収集装置（ＤＡＳ；Data Acquisition System）２５と、Ｘ線コントローラ２２，コリメータ２３，ＤＡＳ２５の制御を行う回転部コントローラ２６とが搭載される。Ｘ線検出器２４は、検出器列がｚ方向に例えば２５６列配列された多列検出器である。支持部１６は、制御信号などを操作コンソール１や撮影テーブル１０と通信する制御コントローラ２９を具備する。回転部１５と支持部１６とは、スリップリング（slip ring）３０を介して電気的に接続されている。
【００３９】
図２は、第一実施形態のＸ線ＣＴ装置における画像表示に関る部分の機能ブロック図である。
【００４０】
Ｘ線ＣＴ装置１００は、デュアルエネルギー撮影制御部５１（撮影手段）、画像再構成部（再構成手段および算出手段）５２、表示制御部（表示手段）５３、関心領域設定部（設定手段）５４、スペクトラルＨＵカーブ取得部（第１および第２の取得手段）５５、スペクトラルＨＵカーブ記憶部（記憶手段）５６、類似カーブ検出部（検出手段）５７、および類似領域特定部（特定手段）５８を備えている。
【００４１】
デュアルエネルギー撮影制御部５１は、撮影テーブル１０および走査ガントリ２０を制御して、被検体４０に対してデュアルエネルギー撮影を行い、投影データを収集する。例えば、Ｘ線管電圧を相対的に高い第１の管電圧ＨＶと相対的に低い第２の管電圧ＬＶとに１ビュー（view）または数ビュー単位で交互に切り換えながらスキャンを行って、所定ビュー角度分の投影データを収集する。あるいは、Ｘ線管電圧を第１の管電圧ＨＶにしてスキャンを行って、所定ビュー角度分の投影データを収集し、Ｘ線管電圧を第２の管電圧ＬＶに切り換えてスキャンを行って、所定ビュー角度分の投影データを収集する。これにより、第１の管電圧ＨＶのＸ線による第１の投影データＰHVと、第２の管電圧ＬＶのＸ線による第２の投影データＰLVとを収集する。
【００４２】
なお、本例では、第１および第２の管電圧ＨＶ，ＬＶを、それぞれ１４０〔ｋＶ〕と８０〔ｋＶ〕とする。また、所定ビュー角度分を、π＋Ｘ線ビーム（beam）のファン（fan）角α〔ｒａｄ〕分または２π〔ｒａｄ〕分とする。
【００４３】
画像再構成部５２は、第１および第２の投影データＰHV，ＰLVに基づいて、管電圧画像、物質密度画像、およびモノクロマチック画像を再構成する。
【００４４】
管電圧画像とは、Ｘ線管電圧が所定の管電圧であるときのＸ線を用いて被検体４０をＸ線ＣＴ撮影した場合に得られる断層像であり、例えば投影データをフィルタ（filter）逆投影処理することにより得られる。物質密度画像とは、被検体４０における所定の物質の密度分布を表す断層像であり、例えば２種類の管電圧画像を加重減算処理することにより得られる。モノクロマチック画像とは、所定の実効Ｘ線エネルギーを有する単色Ｘ線により撮影された画像に相当する画像であり、例えば２種類の物質密度画像を加重加算処理することにより得られる。
【００４５】
なお、これらの画像は、例えば２５６×２５６画素の解像度を有する画像として再構成する。また、本例では、管電圧画像として、第１の管電圧ＨＶによる管電圧画像と、第２の管電圧ＬＶによる管電圧画像とを再構成する。また、物質密度画像として、水密度画像Ｇwとヨウ素密度画像Ｇioとを再構成する。
【００４６】
画像再構成部５２による再構成処理の一例を以下に示す。
【００４７】
図３は、管電圧画像、物質密度画像、モノクロマチック画像を段階的に再構成する工程を概略的に示す図である。
【００４８】
図３に示すように、画像再構成部５２は、第１および第２の投影データＰHV，ＰLVを用いて、第１の管電圧ＨＶにより撮影された被検体４０を表す第１の管電圧画像ＧHVと、第２の管電圧ＬＶにより撮影された被検体４０を表す第２の管電圧画像ＧLVとを再構成する。具体的には、まず、第１および第２の投影データＰHV，ＰLVに対して、対数変換、線質硬化補正、Ｘ線検出器の感度補正等を含む所定の前処理を行う。次に、前処理された第１および第２の投影データＰHV，ＰLVに所定の再構成関数を重畳する。再構成関数が重畳された第１および第２の投影データＰHV，ＰLVをそれぞれ逆投影処理して、第１および第２の管電圧画像ＧHV，ＧLVを得る。
【００４９】
次に、画像再構成部５２は、第１の管電圧画像ＧHVと第２の管電圧画像ＧLVとを加重減算処理して、被検体４０における第１の物質の密度分布を強く表す第１の物質密度画像と、被検体４０における第２の物質の密度分布を強く表す第２の物質密度画像とを得る。ここでは、一例として、第１の物質を水、第２の物質をヨウ素とし、水の密度分布を表す水密度画像Ｇwと、ヨウ素の密度分布を表すヨウ素密度画像Ｇioとを得る。
【００５０】
被検体の投影データまたはこれを基に再構成される画像は、互いに異なる２種類の物質の密度分布およびそのＸ線吸収係数により近似的に表現できる。この近似モデルに基づき、第１および第２の物質密度画像を求めることができる。つまり、第１の管電圧画像ＧHVと第２の管電圧画像ＧLVとを、第１の物質である水に対応する画素の画素値が零になるよう加重減算処理することにより、第１の物質である水の成分が抑制され、第２の物質であるヨウ素の密度分布を強く表すヨウ素密度画像Ｇioが、第２の物質密度画像として得られる。同様に、第１の管電圧画像ＧHVと第２の管電圧画像ＧLVとを、第２の物質であるヨウ素に対応する画素の画素値が零になるよう加重減算処理することにより、第２の物質であるヨウ素の成分が抑制され、第１の物質である水の密度分布を強く表す水密度画像Ｇwが、第１の物質密度画像として得られる。
【００５１】
なお、第１および第２の管電圧画像ＧHV，ＧLVのそれぞれにおける第１および第２の物質に対応する画素値は、デュアルエネルギー撮影の撮影条件により推定することができる。したがって、上記の加重減算処理に用いるべき重み付けは、これら推定される画素値の比から特定することができる。
【００５２】
水密度画像Ｇwおよびヨウ素密度画像Ｇioは、例えば次の数式に従って加重減算処理を行うことにより求めることができる。
【００５３】
【数１】
0005442530.tif 000002
【００５４】
ここで、ｋwは水密度画像の画素値Ｇw（x,y）を水の密度〔ｍｇ／ｍｌ〕で表すための変換係数、ｋioはヨウ素密度画像の画素値Ｇio（x,y）をヨウ素の密度〔ｍｇ／ｍｌ〕で表すための変換係数、ｒioは第１の管電圧ＨＶと第２の管電圧ＬＶとにおけるヨウ素のデュアルエネルギー比、ｒwは第１の管電圧ＨＶと第２の管電圧ＬＶとにおける水のデュアルエネルギー比である。
【００５５】
水密度画像Ｇwを求めるための加重減算処理を表す数式１において、第２の管電圧画像の画素値ＧLV（x,y）に乗算する重み係数はｋwであり、第１の管電圧画像の画素値ＧHV（x,y）に乗算する重み係数はｋw・ｒioである。また、ヨウ素密度画像Ｇioを求めるための加重減算処理を表す数式２において、第２の管電圧画像の画素値ＧLV（x,y）に乗算する重み係数はｋioであり、第１の管電圧画像ＧHV（x,y）の画素値に乗算する重み係数はｋio・ｒwである。
【００５６】
デュアルエネルギー比ｒioは、第２の管電圧ＬＶによるＸ線を用いて撮影した場合に得られる画像ＧＣLV（x,y）上のヨウ素に対応する画素値（ＣＴ値）ＧＣio,LV（x,y）を、第１の管電圧ＨＶによるＸ線を用いて撮影した場合に得られる画像ＧＣHV（x,y）上のヨウ素に対応する画素値ＧＣio,HVで除算してなる値（ＣＴ値比）である。また、デュアルエネルギー比ｒwは、画像ＧＣLV（x,y）上の水に対応する画素値ＧＣw,LV（x,y）を、画像ＧＣHV（x,y）上の水に対応する画素値ＧＣw,HV（x,y）で除算してなる値である。
【００５７】
次に、図３に示すように、水密度画像Ｇwとヨウ素密度画像Ｇioとを加重加算処理して、所定の実効Ｘ線エネルギーの単色Ｘ線を用いて撮影された画像に相当するモノクロマチック画像Ｇmを得る。
【００５８】
モノクロマチック画像Ｇmは、例えば次の数式に従って加重加算処理を行うことにより求めることができる。
【００５９】
【数２】
0005442530.tif 000003
【００６０】
ここで、Ｅ１は実効Ｘ線エネルギー、μw（Ｅ１）は実効Ｘ線エネルギーＥ１のＸ線に対する水のＸ線吸収係数、μio（Ｅ１）は実効Ｘ線エネルギーＥ１のＸ線に対するヨウ素のＸ線吸収係数、ｋｃは画素値をＣＴ値に変換するための変換係数である。なお、ＣＴ値は、周知の通り、物質のＸ線吸収の程度を示す値であり、空気のＣＴ値は−１０００〔ＨＵ〕、水のＣＴ値は０〔ＨＵ〕で表される。
【００６１】
モノクロマチック画像Ｇmを求めるための加重加算処理を表す数式５において、水密度画像Ｇwに乗算する重み係数はｋｃ・μw（Ｅ１）であり、ヨウ素密度画像Ｇioに乗算する重み係数はｋｃ・μio（Ｅ１）である。
【００６２】
ちなみに、上記の手法では、第１および第２の投影データをそれぞれ画像再構成処理して２種類の画像を得、これら２種類の画像を互いに異なる第１および第２の重み付けにより加重減算処理して、第１および第２の物質密度画像を得ている。しかし、第１および第２の投影データを、互いに異なる第１および第２の重み付けにより加重減算処理して２種類の投影データを得、これら２種類の投影データをそれぞれ画像再構成処理して、第１および第２の物質密度画像を得ることもできる。
【００６３】
また、上記の加重減算処理や加重加算処理としては、一次線形加重減算処理や一次線形加重加算処理に限らず、高次線形加重減算処理や高次線形加重加算処理などを用いることもできる。
【００６４】
画像再構成部５２は、第１および第２の物質密度画像の加重加算処理における重み付けを調整することにより、所望の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像を再構成することができる。また、画像再構成部５２は、例えば第１の物質密度画像における所望の画素の画素値と第２の物質密度画像における同画素の画素値とを、所定の重み付けで加重加算処理することで、所望の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における所望の画素の画素値のみを算出することができる。
【００６５】
なお、モノクロマチック画像Ｇmの再構成処理の詳細については、例えば米国特許文献ＵＳ２００９／００５２６１２Ａ１を参照されたい。
【００６６】
表示制御部５３は、画像再構成部５２により再構成された所定の画像、すなわち管電圧画像、物質密度画像、またはモノクロマチック画像を、所定の参照画像Ｇrとして表示するようモニタ６を制御する。本例では、所定の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像を参照画像Ｇrとして表示する。図４は、表示される参照画像Ｇrの一例を示す図である。
【００６７】
関心領域設定部５４は、操作者の操作に応じて、モニタ６に表示された参照画像Ｇr上にて関心領域ＲＯＩを設定する。関心領域ＲＯＩは、円形状、矩形状などを考えることができるが、本例では円形状とする。図５は、関心領域ＲＯＩが設定された参照画像Ｇrの一例を示す図である。
【００６８】
スペクトラルＨＵカーブ取得部５５は、関心領域設定部５４により設定された関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIを取得する。スペクトラルＨＵカーブとは、実効Ｘ線エネルギーの値とその実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質または所定の画像領域の代表的な画素値（ＣＴ値）との関係をグラフで表したものである。なお、スペクトラルＨＵカーブの取得とは、実際のカーブを表示することまで求めるものではなく、そのカーブを特定できる情報を取得することを含む。
【００６９】
スペクトラルＨＵカーブ取得部５５によるスペクトラルＨＵカーブ取得処理の一例を以下に示す。
【００７０】
図６は、スペクトラルＨＵカーブ取得処理を概念的に示す図である。
【００７１】
まず、画像再構成部５２を用いて、水密度画像Ｇwの関心領域ＲＯＩに対応する部分とヨウ素密度画像Ｇioの関心領域ＲＯＩに対応する部分とを、所定の重み付けにより加重加算処理し、所定の実効Ｘ線エネルギーＥ１での関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像Ｇm,ROI,E1を生成する。
【００７２】
次に、生成された関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像Ｇm,ROI,E1における代表的な画素値ｇROI,E1を算出する。この代表的な画素値は、関心領域ＲＯＩに対応する複数画素の画素値の平均値、中間値、中央値、画素位置に応じて重みを変えた加重平均値などを考えることができるが、本例では、この代表的な画素値として平均値を算出する。
【００７３】
次に、画像再構成部５２を用いて、上記の加重加算処理に用いる重み付けを変更して、実効Ｘ線エネルギーＥ２の関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像Ｇm,ROI,E2を生成する。生成された関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像Ｇm,ROI,E2における代表的な画素値ｇROI,E2を算出する。
【００７４】
このような処理を繰り返し行うことにより、各実効Ｘ線エネルギーの関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像Ｇm,ROI,E1，Ｇm,ROI,E2，・・・，Ｇm,ROI,Enのそれぞれにおける代表的な画素値ｇROI,E1，ｇROI,E2，・・・，ｇROI,Enを算出する。
【００７５】
これにより、実効Ｘ線エネルギーとその実効Ｘ線エネルギーの関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像における代表的な画素値との関係を求めることができる。つまり、実効Ｘ線エネルギーの値のある変化に対して、モノクロマチック画像における画素値がどのように変化するかを把握することができる関係を求めることができる。この関係をグラフ（graph）で表したものが関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIである。
【００７６】
なお、実効Ｘ線エネルギーの数（種類）ｎが大きいほど、つまり、多くの実効Ｘ線エネルギーについて上記「代表的な画素値」を算出するほど、スペクトラルＨＵカーブはより正確に求めることができる。したがって、通常は３つ以上、好ましくは５つ以上、さらに好ましくは１０以上の実効Ｘ線エネルギーについて、上記「代表的な画素値」を算出するとよい。もちろん、これは、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに限定される話ではなく、すべてのスペクトラルＨＵカーブを求める際に共通する。
【００７７】
図７は、関心領域のスペクトラルＨＵカーブの一例を示す図である。横軸は、関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像の実効Ｘ線エネルギーＥ〔ｋｅＶ〕、縦軸は、関心領域ＲＯＩのモノクロマチック画像における代表的な画素値ｇROI,E〔ＨＵ〕である。
【００７８】
本例では、図７に示すように、４０〔ｋｅＶ〕〜１４０〔ｋｅＶ〕の範囲の実効Ｘ線エネルギーについて、５〔ｋｅＶ〕刻みで代表的な画素値ｇROI,Eを求め、各点をプロット（plot）して、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIを取得する。
【００７９】
スペクトラルＨＵカーブ取得部５５は、また、参照画像Ｇrにおける関心領域ＲＯＩ以外の各画像領域Ｒ1，Ｒ2，・・・，ＲmのスペクトラルＨＵカーブＣR1，ＣR2，・・・，ＣRmを、関心領域ＲＯＩの場合と同様の処理を実行して取得する。各画像領域Ｒ1，Ｒ2，・・・，Ｒmは、２×２画素など複数画素の領域（解像度を落とした参照画像Ｇr′における単一画素の領域）とし、その領域の代表的な画素値は、その領域の複数画素の画素値の平均値や加重平均値とすることもできる。しかし、本例では、これらの画像領域を参照画像Ｇrにおける単一画素の領域とし、その領域における代表的な画素値をその領域の単一画素の画素値そのものとする。
【００８０】
スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６は、物質のスペクトラルＨＵカーブを、被検体に含まれる主要な物質について複数記憶している。物質のスペクトラルＨＵカーブは、実効Ｘ線エネルギーとその実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像におけるその物質に対応する画素値との関係を表すカーブである。被検体に含まれる主要な物質としては、例えば、ヨウ素（造影剤）、カルシウム（骨）、脂肪、血液、水、これらのうち少なくとも１つを含む混合物質などを考えることができる。
【００８１】
なお、カルシウムや脂肪は、高密度のものから低密度のものまでを段階的に分ける。混合物質としては、例えば血液とヨウ素との混合物質、脂肪とカルシウムとの混合物質などを考えることができる。血液とヨウ素との混合物質は、例えば、造影剤濃度が１％の血液から造影剤濃度が１０％の血液までを造影剤濃度１％刻みで段階的に分ける。
【００８２】
スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６は、また、物質の種類に応じて割り当てられた色を、その物質のスペクトラルＨＵカーブと対応付けて記憶している。例えば、ヨウ素に対しては緑色、カルシウムに対しては赤色、脂肪に対しては黄色、水に対しては青色が、それぞれ割り当てられる。詳細は後述するが、この割り当てられた色は、類似領域特定部５８により特定された参照画像Ｇr上の画像領域を着色して表示する際に用いられる。
【００８３】
図８は、各物質のスペクトラルＨＵカーブの一例を示す図である。この図において、Ｃio+b1は造影剤濃度が１％の血液、Ｃio+b5は造影剤濃度が５％の血液、Ｃio+b10は造影剤濃度が１０％の血液、Ｃca1は低濃度のカルシウム、Ｃca2は中濃度のカルシウム、Ｃca3
は高濃度のカルシウム、Ｃfat1は低濃度の脂肪、Ｃfat2は中濃度の脂肪、Ｃfat3は高濃度の脂肪、Ｃwは水のカーブをそれぞれ示している。
【００８４】
図８に示すように、各物質のスペクトラルＨＵカーブの形状と絶対値は、その物質の種類と密度によって異なるため、スペクトラルＨＵカーブの形状や絶対値から、そのカーブが得られた画像領域の物質の種類と密度を特定することができる。
【００８５】
類似カーブ検出部５７は、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶されている各物質のスペクトラルＨＵカーブの中で、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIと形状が類似するカーブを検出する。類似カーブ検出部５７による類似カーブ検出処理の一例を以下に示す。
【００８６】
図９は、類似カーブ検出処理の流れを示すフロー図である。また、図１０は、この類似カーブ検出処理を概念的に示す図である。
【００８７】
ステップ（step）Ｔ１では、図１０に示すように、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIを、実効Ｘ線エネルギーの軸方向に第１の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ１、例えば２０〜５０〔ｋｅＶ〕の幅で複数の領域Ｑ11，Ｑ12，・・・，Ｑ1nに区分する。なお図１０は、ΔＥ１＝２０〔ｋｅＶ〕とし、実効Ｘ線エネルギーＥ＝４０〜１４０〔ｋｅＶ〕を５つに区分した場合の例である。
【００８８】
ステップＴ２では、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIについて、区分領域ごとにおける、その第１の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ１に対する画素値の変化量ΔｇROI,Q11，ΔｇROI,Q12，・・・，ΔｇROI,Q1nを求める。
【００８９】
ステップＴ３では、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶されている各物質のスペクトラルＨＵカーブの中から、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIの比較対象として、所定のスペクトラルＨＵカーブＣBを選択する。
【００９０】
ステップＴ４では、関心領域ＲＯＩの場合と同様、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBを、実効Ｘ線エネルギーの軸方向に第１の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ１で複数の領域Ｑ11，Ｑ12，・・・，Ｑ1nに区分する。
【００９１】
ステップＴ５では、物質ＢのスペクトラルＨＵカーブＣBについて、区分領域ごとにおける、その第１の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ１に対する画素値の変化量ΔｇB,Q11，ΔｇB,Q12，・・・，ΔｇB,Q1nを求める。
【００９２】
ステップＴ６では、区分領域ごとに、互いに対応する区分領域の画素値の変化量同士でずれ量を求め、これらのずれ量に基づいてスペクトラルＨＵカーブの類否判定を行う。
【００９３】
例えば、変化量ΔｇB,Q11に対する変化量ΔｇROI,Q11の比ｒQ11、変化量ΔｇB,Q12に対する変化量ΔｇROI,Q12の比ｒQ12、・・・、変化量ΔｇB,Q1nに対するΔｇROI,Q1nの比ｒQ1nを順次算出してゆく。そして、それらの比ｒQ11，ｒQ12，・・・，ｒQ1nがすべて１に近い所定範囲内、例えば、０．９〜１．１の範囲内であれば、比較対象として選択されているスペクトラルＨＵカーブＣBを、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブであると判定し、検出処理を終える。なお、この所定範囲は、操作者の操作に応じて調整可能にするとよい。
【００９４】
一方、それらの比ｒQ11，ｒQ12，・・・，ｒQ1nのうち１つでも所定範囲外であれば、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBは、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブではないと判定し、ステップＴ７に進む。
【００９５】
ステップＴ７では、選択されているスペクトラルＨＵカーブが、比較対象として最後のカーブであるか否かを判定する。最後のカーブであれば、ステップＴ８に進み、最後のカーブでなければ、ステップＴ３に戻り、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIの比較対象として、未だ比較していない別のスペクトラルＨＵカーブを選択し直し、検出処理を続ける。
【００９６】
ステップＴ８では、図１０に示すように、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIを、第１の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ１より小さい第２の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ２、例えば５〜１０〔ｋｅＶ〕の幅で複数の領域Ｑ21，Ｑ22，・・・，Ｑ2nに区分する。なお図１０は、ΔＥ２＝１０〔ｋｅＶ〕とした場合の例である。
【００９７】
ステップＴ９では、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIについて、区分領域ごとにおける、その第２の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ２に対する画素値の変化量ΔｇROI,Q21，ΔｇROI,Q22，・・・，ΔｇROI,Q2nを求める。
【００９８】
ステップＴ１０では、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶されている各スペクトラルＨＵカーブの中から、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIの比較対象として、所定のスペクトラルＨＵカーブＣBを選択する。
【００９９】
ステップＴ１１では、関心領域ＲＯＩの場合と同様、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBを、実効Ｘ線エネルギーの軸方向に第２の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ２で複数の領域Ｑ21，Ｑ22，・・・，Ｑ2nに区分する。
【０１００】
ステップＴ１２では、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBについて、区分領域ごとにおける、その第２の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ２に対する画素値の変化量ΔｇB,Q21，ΔｇB,Q22，・・・，ΔｇB,Q2nを求める。
【０１０１】
ステップＴ１３では、区分領域ごとに、互いに対応する区分領域の画素値の変化量同士でずれ量を求め、これらのずれ量に基づいてスペクトラルＨＵカーブの類否判定を行う。
【０１０２】
例えば、変化量ΔｇB,Q21に対する変化量ΔｇROI,Q21の比ｒQ21、変化量ΔｇB,Q22に対する変化量ΔｇROI,Q22の比ｒQ22、・・・、変化量ΔｇB,Q2nに対するΔｇROI,Q2nの比ｒQ2nを順次算出してゆく。そして、それらの比ｒQ21，ｒQ22，・・・，ｒQ2nがすべて１に近い所定範囲内、例えば、０．９〜１．１の範囲内であれば、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBを、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブであると判定し、検出処理を終える。なお、このとき、上記所定範囲をより広げ、例えば０．８５〜１．１５の範囲などとして、類否判定の条件を緩和してもよい。また、この所定範囲は、操作者の操作に応じて調整可能とし、さらには、区分領域ごとに調整を可能にするとよい。
【０１０３】
一方、それらの比ｒQ21，ｒQ22，・・・，ｒQ2nのうち１つでも所定範囲外であれば、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBは、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブではないと判定し、ステップＴ１４に進む。
【０１０４】
ステップＴ１４では、選択されているスペクトラルＨＵカーブが、比較対象として最後のカーブであるか否かを判定する。最後のカーブであれば、検出処理を終了し、最後のカーブでなければ、ステップＴ１０に戻り、区分する実効Ｘ線エネルギー幅を第２の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ２としてから、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIの比較対象として、未だ比較していない別のスペクトラルＨＵカーブを選択し直し、検出処理を続ける。
【０１０５】
このように、スペクトラルＨＵカーブを区分する実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥを、大から小へと段階的に切り換えることで、検出処理に要する時間を効率よく低減することができる。被検体に含まれる物質は、被検体の種類が分かっていれば、かなり限定的に特定することが可能である。したがって、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIは、通常、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶されているいずれかの物質のスペクトラルＨＵカーブと比較的高い類似度で類似すると考えられる。そのため、まずは、計算量の少ない比較的粗い類否判定を行い、検出処理に時間を掛けないようにする。そして、仮に、その粗い類否判定で検出漏れが発生しても、その後の比較的細かい類否判定で検出漏れを防ぐようにする。
【０１０６】
ちなみに、スペクトラルＨＵカーブの類否判定は、少なくとも１つの実効Ｘ線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量を基に行うことができるが、１つの区分領域に対する画素値の変化量を基に行うより、複数の区分領域に対する画素値の変化量を基に行う方が判定精度はよくなる。したがって、通常であれば複数の区分領域、好ましくは３つ以上の区分領域、さらに好ましくは５つ以上の区分領域に対する画素値の変化量を基に行うようにする。
【０１０７】
なお、このような検出処理を行っても、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブが検出されなかった場合には、このスペクトラルＨＵカーブＣROIを、新規の物質のスペクトラルＨＵカーブとして登録し、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶させる。また、色も新規で割り当て、このスペクトラルＨＵカーブＣROIに対応付けて記憶させる。そして、このスペクトラルＨＵカーブＣROI自身を、検出されたスペクトラルＨＵカーブＣdとして扱う。
【０１０８】
なお、比較対象となる各スペクトラルＨＵカーブＣBの変化量ΔｇB,Q11，ΔｇB,Q12，・・・，ΔｇB,Q1nは、想定される各実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥ１，ΔＥ２，・・・について先に求めておき、それらをスペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に予め記憶させておいてもよい。これにより、検出処理に要する時間をさらに短縮することができる。
【０１０９】
また、本例では、各区分領域における所定の実効Ｘ線エネルギー幅に対する画素値の変化量のずれ量がすべて所定範囲内である場合に、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBは、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブであると判定している。しかし、例えば、それら変化量のずれ量のうち１または複数の所定の一部がすべて所定範囲内である場合に、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣBは、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブであると判定してもよい。この所定の一部は、カーブの形状の特徴が現れやすい、実効Ｘ線エネルギーが相対的に低い側の区分領域におけるずれ量にするとよい。
【０１１０】
また、本例では、スペクトラルＨＵカーブの類否判定において、各区分領域における所定の実効Ｘ線エネルギー幅に対する画素値の変化量のずれ量を基に行っているが、さらに、スペクトラルＨＵカーブにおける画素値を基に行ってもよい。
【０１１１】
類似領域特定部５８は、参照画像Ｇrにおける関心領域ＲＯＩ以外の各画像領域Ｒ1，Ｒ2，・・・，Ｒmのうち、スペクトラルＨＵカーブ取得部５５により取得されたスペクトラルＨＵカーブが、類似カーブ検出部５７により検出されたスペクトラルＨＵカーブＣdと類似する領域を特定する。この際、検出されたスペクトラルＨＵカーブＣdと同じ物質シリーズのスペクトラルＨＵカーブ、すなわちスペクトラルＨＵカーブＣdと物質の種類が同じで濃度が異なるスペクトラルＨＵカーブがある場合には、そのカーブと類似する領域も特定する。類否判定は、類似カーブ検出部５７による類否判定と同様な処理により行う。
【０１１２】
例えば、各画像領域Ｒ1，Ｒ2，・・・，Ｒmのうち１つの画像領域を選択し、その選択された画像領域ＲiにおけるスペクトラルＨＵカーブＣRiを取得する。検出されたスペクトラルＨＵカーブＣdおよび同じ物質シリーズのスペクトラルＨＵカーブの中から１つのスペクトラルＨＵカーブを、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣdiとして選択する。画像領域ＲiにおけるスペクトラルＨＵカーブＣRiと、比較対象のスペクトラルＨＵカーブＣdiとを、実効Ｘ線エネルギーの軸方向に所定の実効Ｘ線エネルギー幅ΔＥで複数の領域にそれぞれ区分する。区分領域ごとに同じ区分領域の画素値の変化量同士でずれ量を求め、これらのずれ量に基づいてスペクトラルＨＵカーブの類否判定を行う。ここで、両カーブが互いに類似していないと判定された場合、比較対象のスペクトラルＨＵカーブを変えて、同様の類否判定を行う。このような類否判定処理を、各画像領域Ｒ1，Ｒ2，・・・，Ｒmについて順次行う。
【０１１３】
取得されたスペクトラルＨＵカーブが、類似カーブ検出部５７により検出されたスペクトラルＨＵカーブまたは同じ物質シリーズのスペクトラルＨＵカーブに類似していると判定された画像領域を、関心領域ＲＯＩとエネルギー特性が類似する類似領域として特定する。このとき、類似していると判定されたスペクトラルＨＵカーブから、その類似領域の物質密度が特定される。
【０１１４】
図１１は、スペクトラルＨＵカーブが関心領域ＲＯＩに類似する類似領域ＲＲが特定された参照画像Ｇrの一例を示す図である。
【０１１５】
表示制御部５３は、類似領域特定部５８により類似領域が特定されると、その類似領域が強調された参照画像Ｇｒを表示する。強調表示の方法としては、類似領域に網掛けなどの所定のパターンやテクスチャを半透明にして重ねて表示したり、類似領域の輪郭を太線で描いて強調したりするなど、種々の方法が考えられるが、本例では、類似カーブ検出部５７により検出されたスペクトラルＨＵカーブＣdと対応付けて記憶されている色で、類似領域を半透明に着色して表示する。この際、類似領域の物質密度の大きさに応じて色の濃さを変える。例えば、物質密度が大きいときは色を濃くし、小さいときは色を薄くする。
【０１１６】
なお、本例では、このような着色表示を、関心領域ＲＯＩに対しても同様に行う。
【０１１７】
図１２は、関心領域ＲＯＩおよび類似領域ＲＲが着色表示された参照画像Ｇrの一例を示す図である。
【０１１８】
これより、第一実施形態のＸ線ＣＴ装置における処理の流れについて説明する。
【０１１９】
図１３は、第一実施形態のＸ線ＣＴ装置における処理の流れを示すフロー図である。なおこの図において、「ＳＨＵカーブ」は、スペクトラルＨＵカーブの略称である。
【０１２０】
ステップ（step）Ｓ１では、デュアルエネルギー撮影制御部５１が、撮影テーブル１０および走査ガントリ２０を制御してデュアルエネルギー撮影を行い、第１および第２の投影データＰHV，ＰLVを収集する。
【０１２１】
ステップＳ２では、画像再構成部５２が、ステップＳ１で収集された第１および第２の投影データＰHV，ＰLVを基に、第１および第２の管電圧画像ＧHV，ＧLVを再構成する。そして、さらに、第１および第２の管電圧画像ＧHV，ＧLVを、互いに異なる２種類の重み付けにより加重減算処理して、水密度画像Ｇwおよびヨウ素密度画像Ｇioを再構成する。
【０１２２】
ステップＳ３では、画像再構成部５２が、ステップＳ２で再構成された水密度画像Ｇwおよびヨウ素密度画像Ｇioを、所定の重み付けにより加重加算処理して、所定の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像Ｇmを再構成する。
【０１２３】
ステップＳ４では、表示制御部５３が、ステップＳ３で再構成されたモノクロマチック画像Ｇmを参照画像Ｇｒとしてモニタ６に表示する。
【０１２４】
ステップＳ５では、関心領域設定部５４が、モニタ６に表示された参照画像Ｇr上において、操作者の操作に応じて関心領域ＲＯＩを設定する。
【０１２５】
ステップＳ６では、スペクトラルＨＵカーブ取得部５５が、画像再構成部５２を用いて、関心領域ＲＯＩに対する複数の実効Ｘ線エネルギーのモノクロマチック画像を求め、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIを取得する。
【０１２６】
ステップＳ７では、類似カーブ検出部５７が、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶されている各物質のスペクトラルＨＵカーブの中で、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するスペクトラルＨＵカーブを検出する。
【０１２７】
ステップＳ８では、類似カーブ検出部５７が、類似のスペクトラルＨＵカーブが検出されたか否かを判定する。検出されなかった場合にはステップＳ９に進み、検出された場合にはステップＳ１０に進む。
【０１２８】
ステップＳ９では、類似カーブ検出部５７が、関心領域ＲＯＩに対応する物質を新規の物質として登録する。すなわち、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIを、新規のスペクトラルＨＵカーブとしてスペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶させるとともに、関心領域ＲＯＩに対応する物質に対して新規の色を割り当て、このカーブと対応付けて記憶させる。
【０１２９】
ステップＳ１０では、表示制御部５３が、ステップＳ７で検出された類似のスペクトラルＨＵカーブ、またはステップＳ９で登録された新規のスペクトラルＨＵカーブと対応付けて記憶されている色を、関心領域ＲＯＩおよび類似領域の着色に用いる色すなわちマッピング色ＭＣとして決定する。
【０１３０】
ステップＳ１１では、表示制御部５３が、ステップＳ７で検出された類似のスペクトラルＨＵカーブから、関心領域ＲＯＩの物質密度を特定する。なお、ステップＳ９で新規のスペクトラルＨＵカーブが登録された場合には、その新規のスペクトラルＨＵカーブは標準的な物質密度のカーブであると想定し、関心領域ＲＯＩの物質密度を標準的な所定の物質密度として特定する。
【０１３１】
ステップＳ１２では、表示制御部５３が、参照画像Ｇｒにおける関心領域ＲＯＩを、ステップＳ１０で決定されたマッピング色ＭＣで半透明に着色する。この際、ステップＳ１１で特定された関心領域ＲＯＩの物質密度に応じた濃さで着色する。
【０１３２】
ステップＳ１３では、スペクトラルＨＵカーブ取得部５５が、関心領域ＲＯＩ以外の各画像領域Ｒ1，Ｒ2，・・・，ＲmのうちスペクトラルＨＵカーブを未だ生成・取得していないものを１つ選択する。
【０１３３】
ステップＳ１４では、スペクトラルＨＵカーブ取得部５５が、選択された画像領域（以下、選択領域という）のスペクトラルＨＵカーブを生成して取得する。
【０１３４】
ステップＳ１５では、類似領域特定部５８が、ステップＳ１４で取得された選択領域のスペクトラルＨＵカーブが、上記の類似または新規のスペクトラルＨＵカーブに類似しているか否かを判定する。類似している場合にはステップＳ１６に進み、類似していない場合にはステップＳ１８に進む。
【０１３５】
ステップＳ１６では、表示制御部５３が、選択領域のスペクトラルＨＵカーブにおける画素値の大きさから、選択領域の物質濃度を特定する。
【０１３６】
ステップＳ１７では、表示制御部５３が、参照画像Ｇｒにおける選択領域を、関心領域ＲＯＩの類似領域としてマッピング色ＭＣで半透明に着色する。この際、選択領域の物質密度に応じた濃さで着色する。
【０１３７】
ステップＳ１８では、スペクトラルＨＵカーブ取得部５５が、現在の選択領域は最後の画像領域か否かを判定する。最後であれば処理を終了し、最後でなければステップＳ１４に戻り、処理を続行する。
【０１３８】
以上、第一実施形態によれば、参照画像Ｇｒ上において、関心領域ＲＯＩと、スペクトラルＨＵカーブすなわちＸ線吸収特性が関心領域ＲＯＩに類似する画像領域とを、同じ色で着色表示（レイヤー表示）することができ、関心領域ＲＯＩと同一または類似の物質に相当する画像領域を抽出することができる。
【０１３９】
また、着色する色すなわちマッピング色ＭＣは、物質の種類に応じて決められているので、その色から物質の種類を認識することもできる。
【０１４０】
また、着色される画像領域は、その画像領域の物質密度に応じた濃さで色付けされるので、色の濃さでその物質密度を認識することができる。
【０１４１】
また、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６に記憶されている各物質のスペクトラルＨＵカーブの中から、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似するカーブを検出できない場合には、その関心領域ＲＯＩに対応する物質を新規の物質として登録し、そのスペクトラルＨＵカーブＣROIを新たに記憶させる。そのため、次回以降に、その新規の物質と同じようなスペクトラルＨＵカーブの画像領域を関心領域ＲＯＩとして設定した場合には、既に登録されている物質として認識することができ、一種の学習機能を持たせることができる。
【０１４２】
（第二実施形態）
図１４は、第二実施形態のＸ線ＣＴ装置の画像表示に関る部分の機能ブロック図である。
【０１４３】
第二実施形態のＸ線ＣＴ装置１００ａは、第一実施形態をベースに、スペクトラルＨＵカーブ記憶部５６および類似カーブ検出部５７を省いた構成である。
【０１４４】
第一実施形態では、予め記憶させてある各物質のスペクトラルＨＵカーブの中から、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIと類似するカーブを検出し、関心領域ＲＯＩ以外の各画像領域のうち、スペクトラルＨＵカーブがその検出されたカーブに類似する画像領域を特定し強調して表示する。
【０１４５】
一方、第二実施形態では、関心領域ＲＯＩ以外の各画像領域Ｒ1，Ｒ2，・・・，Ｒmのうち、取得されたスペクトラルＨＵカーブが関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIに類似する画像領域を特定し強調して表示する。その以外は第一実施形態と同様である。
【０１４６】
以上、発明の実施形態について説明したが、発明の実施形態は上記の実施形態に限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の変形や追加が可能である。
【０１４７】
例えば、上記の実施形態において、スペクトラルＨＵカーブの類否判定は、比較する２つのスペクトラルＨＵカーブのそれぞれにおいて、所定の実効Ｘ線エネルギーでの画素値と、他の所定の実効Ｘ線エネルギーでの画素値との比（ＣＴ値比）を１または複数求め、互いに対応する比のずれ量の大小を基に行ってもよい。あるいは、スペクトラルＨＵカーブ同士をフィッティング（fitting）して、そのカーブにおける画素値の分散または標準偏差を求め、その分散または標準偏差の大小を基に行ってもよい。
【０１４８】
また例えば、上記の実施形態において、類似領域の物質密度は、その領域のスペクトラルＨＵカーブにおける画素値の大きさから特定してもよい。スペクトラルＨＵカーブは、物質の種類が同じでその密度が少しだけ異なる場合、そのカーブの形状は類似しており、そのカーブにおける画素値の大きさはその物質密度の違いに応じた量だけ相対的にシフトする。したがって、そのスペクトラルＨＵカーブにおける画素値の大きさから物質密度を求めることも可能である。
【０１４９】
また例えば、上記の実施形態において、表示制御部５３は、関心領域ＲＯＩのスペクトラルＨＵカーブＣROIや検出された類似のスペクトラルＨＵカーブを、参照画像Ｇrの表示画面上に表示してもよい。
【０１５０】
また例えば、上記の実施形態は、撮影テーブル１０、走査ガントリ２０、デュアルエネルギー撮影制御部５１などで構成される撮影手段を備えているＸ線ＣＴ装置であるが、このような撮影手段を備えていない画像処理装置や画像表示装置も、発明の実施形態の一例である。また、コンピュータをこのような画像処理装置や画像表示装置として機能させるためのプログラムも発明の実施形態の一例である。
【符号の説明】
【０１５１】
１  操作コンソール
２  入力装置
３  中央処理装置
５  データ収集バッファ
６  モニタ
７  記憶装置
１０  撮影テーブル（撮影手段）
１２  クレードル
１５  回転部
１６  支持部
２０  走査ガントリ（撮影手段）
２１  Ｘ線管
２２  Ｘ線管コントローラ
２３  コリメータ
２４  Ｘ線検出器
２５  データ収集装置
２６  回転部コントローラ
２９  制御コントローラ
３０  スリップリング
４０  被検体（撮影対象）
５１  デュアルエネルギー撮影制御部（撮影手段）
５２  画像再構成部（再構成手段および算出手段）
５３  表示制御部（表示手段）
５４  関心領域設定部（設定手段）
５５  スペクトラルＨＵカーブ取得部（第１および第２の取得手段）
５６  スペクトラルＨＵカーブ記憶部（記憶手段）
５７  類似カーブ検出部（検出手段）
５８  類似領域特定部（特定手段）
８１  Ｘ線
１００  Ｘ線ＣＴ装置
【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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