(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置であって、
前記放射線を検出する放射線検出手段と、
その放射線検出手段で放射線が同時に検出されたか否かを判定して、同時に検出された放射線を同時計数データとして出力する同時計数手段と、
その同時計数手段で出力された同時計数データを、前記放射線検出手段への放射線が入射する検出深さを示す情報である検出深さ情報に基づいて、全同時計数データと、所定の深さを有した前記放射線検出手段の検出層が深い放射線同士の同時計数データとに分類する第１同時計数分類手段と、
その第１同時計数分類手段で分類された前記検出層が深い放射線同士の同時計数データに基づいて、全同時計数データの散乱補正を行う散乱補正手段と
を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
【請求項２】
請求項１に記載の核医学診断装置において、
前記同時計数手段で出力された前記同時計数データを、前記放射線のエネルギ情報に基づいて、全同時計数データと、所定値よりも高いエネルギウィンドウを有する同時計数データとに分類する第２同時計数分類手段を備え、
前記散乱補正手段は、前記第２同時計数分類手段で分類された前記高いエネルギウィンドウを有する同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を行うことを特徴とする核医学診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の核医学診断装置において、
前記第２同時計数分類手段は、前記第１同時計数分類手段で分類された前記検出層が深い放射線同士の同時計数データを、検出層が深い放射線同士の全同時計数データと、検出層が深い放射線同士で、かつ前記高いエネルギウィンドウを有する同時計数データとに分類し、
前記散乱補正手段は、前記第２同時計数分類手段で分類された前記検出層が深い放射線同士で、かつ前記高いエネルギウィンドウを有する同時計数データに基づいて、前記検出層が深い放射線同士の同時計数データの散乱補正を行った後に、その散乱補正後の前記検出層が深い放射線同士の同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を行うことを特徴とする核医学診断装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の核医学診断装置において、
前記放射線検出手段を、前記放射線が入射する深さ方向に複数の層で積層して構成し、
入射順に第１層、第２層、…としたときに、第２層以降でともに検出された放射線の同時計数データを、前記第１同時計数分類手段は、前記検出層が深い放射線同士の同時計数データとして分類することを特徴とする核医学診断装置。  
【請求項５】
請求項４に記載の核医学診断装置において、
最も深い層でともに検出された放射線の同時計数データを、前記第１同時計数分類手段は、前記検出層が深い放射線同士の同時計数データとして分類することを特徴とする核医学診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上述した核医学診断装置、すなわちＥＣＴ(Emission Computed Tomography)装置として、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置を例に採って説明する。ＰＥＴ装置は、陽電子（Positron）、すなわちポジトロンの消滅によって発生する複数本のγ線を検出して複数個の検出器でγ線を同時に検出したときのみ被検体の断層画像を再構成するように構成されている。
【０００３】
具体的には、陽電子放出核種を含んだ放射性薬剤を被検体内に投与して、投与された被検体内から放出される511KeVの対消滅γ線を多数の検出素子（例えばシンチレータ）群からなる検出器で検出する。そして、２つの検出器で一定時間内にγ線を検出した場合に同時に検出したとして、それを一対の対消滅γ線として計数し、さらに対消滅発生地点を、検出した検出器対の直線上と特定する。このような同時計数情報を蓄積して再構成処理を行って、陽電子放出核種分布画像（すなわち断層画像）を得る。
【０００４】
γ線を同時に検出（同時計数）するには同時計数回路に各γ線を入力して、入力されたγ線の時間差が所定のタイムウィンドウ内に収まっているか否かで判断される。実際の同時計数回路では、一般的に４ｎｓ〜２０ｎｓ（ｎｓ＝１０−９ｓ）程度の非常に短いタイムウィンドウ内に検出されたγ線を「同時」とみなしている。したがって、互いに異なる２点で発生したγ線のそれぞれ一方を同時計数する可能性が生じてしまう。これを『偶発同時計数（random coincidence）』という。一方、一対のγ線の一方あるいは双方が被検体内でコンプトン散乱を起こした後に同時計数された場合、これを『散乱同時計数（scatter coincidence）』という。また、本来であれば一対のγ線の双方が同時計数された場合、これを『真の同時計数（true coincidence）』という。
【０００５】
核医学診断において画像の定量性を確保するには、上述の散乱同時計数の正確な補正（例えば全同時計数データからの減算処理）が必要である。散乱成分は、実際の放射能分布の周辺に平坦に拡がりをもった形状で検出されるので、測定データ（真の同時計数＋散乱同時計数の画像もしくはサイノグラム）に低域通過フィルタ(LPF: Low Pass Filter)を作用させて散乱成分を求める手法（これを「手法１」と呼ぶ）や、散乱を含む画像と吸収体の分布とを考慮して計測時の散乱をシミュレーションする手法（これを「手法２」と呼ぶ）が一般的に用いられている。
【０００６】
また、複数のエネルギウィンドウが設定可能な装置においては、そのエネルギ情報に基づいて２つ以上の同時計数データを構築し、微小角散乱成分のみを含む同時計数データ（すなわち散乱線の少ない同時計数データ）と統計精度の高い全同時計数データとを構築して、全同時計数データの散乱補正を行う手法（これを「手法３」と呼ぶ）を実施している。これら３つの手法のうち、エネルギ情報を用いた手法３が、最も高い定量性を維持することができる（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）。
【０００７】
従来手法として述べた上述の手法３では、所定のしきい値（例えば500KeV、511KeVあるいは600KeV）よりも高いエネルギウィンドウ(UEW: Upper Energy Window)同士で同時計数された同時計数データ（特許文献１の図４、非特許文献のFig.1を参照）について簡易的なデコンボリューション(deconvolution)法で散乱成分（特許文献１の図５の「散乱線」を参照）を推定して、その散乱成分を減算することで真の同時計数のＵＥＷデータを求める。そして、所定の範囲（例えば下限値は300KeV〜400KeV、上限値は600KeV〜800KeV）において全エネルギ(SEW: Standard Energy Window)で同時計数された全同時計数データ（特許文献１の図４、非特許文献のFig.1を参照）から、真の同時計数のＵＥＷデータを増幅させたデータを減算することで、散乱成分のみのＳＥＷデータを推定する。さらに、ノイズ除去のための平滑化処理(smoothing)を、推定されたＳＥＷデータに適用し、散乱成分のみのＳＥＷデータを最終的に求めた後、全同時計数データから最終的に求められた散乱成分のみのＳＥＷデータを減算することで、散乱成分を含まない真の同時計数データを求めることができる。このようにして、同時計数データの散乱補正を行う（特許文献１の図５、非特許文献のFig.2を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−２１８７６９号公報（第１−８頁、図１，３−５、７）
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】水田哲郎、他：島津製3D PETの散乱補正・吸収補正の定量評価
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、ＵＥＷを設定するエネルギウィンドウのしきい値（上述したように、例えば500KeV、511KeVあるいは600KeV）を光電ピーク付近に設定するので、検出器出力を示す光電ピークチャンネルが少しでも変動すると、ＵＥＷのカウント（計数値）が増減し、画素値の変動を引き起こしてしまう。検出器の出力は、検出器の動作温度や検出素子特性の変化、回路上のバイアスによって変化し得るが、これらを根本的に対策することは困難を要する。
【００１１】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、エネルギ情報に準じた情報を用いて散乱補正を行うことができる核医学診断装置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】
【００１２】
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明に係る核医学診断装置は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置であって、
前記放射線を検出する放射線検出手段と、
その放射線検出手段で放射線が同時に検出されたか否かを判定して、同時に検出された放射線を同時計数データとして出力する同時計数手段と、
その同時計数手段で出力された同時計数データを、前記放射線検出手段への放射線が入射する検出深さを示す情報である検出深さ情報に基づいて、全同時計数データと、所定の深さを有した前記放射線検出手段の検出層が深い放射線同士の同時計数データとに分類する第１同時計数分類手段と、
その第１同時計数分類手段で分類された前記検出層が深い放射線同士の同時計数データに基づいて、全同時計数データの散乱補正を行う散乱補正手段と
を備えることを特徴とするものである。
【００１３】
［作用・効果］放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線が放射線検出手段に入射されたときに、入射エネルギの低い散乱成分は、そのエネルギの低さから浅い検出深さで相互作用を起こしやすい。一方、入射エネルギが高い放射線の方がエネルギの低い放射線よりも透過特性が高いので、検出深さの深い領域で相互作用を起こしやすく、その領域で検出されたデータは高エネルギである確率が高いと予測される。そこで、この発明に係る核医学診断装置によれば、従来のエネルギ情報の代わりに、放射線検出手段への放射線が入射する検出深さを示す情報である検出深さ情報に基づいて、同時計数手段で出力された同時計数データを、全同時計数データと、所定の深さを有した放射線検出手段の検出層が深い放射線同士の同時計数データとに第１同時計数分類手段は分類する。その第１同時計数分類手段で分類された検出層が深い放射線同士の同時計数データに基づいて、全同時計数データの散乱補正を散乱補正手段が行うことで、エネルギ情報に準じた検出深さ情報を用いて散乱補正を行うことができる。また、エネルギ情報における光電ピーク位置の変動による影響を回避することができる。
【００１４】
上述した発明において、検出深さ情報の他にエネルギ情報も用いて散乱補正を行ってもよい。すなわち、同時計数手段で出力された同時計数データを、放射線のエネルギ情報に基づいて、全同時計数データと、所定値よりも高いエネルギウィンドウを有する同時計数データとに分類する第２同時計数分類手段を備え、散乱補正手段は、第２同時計数分類手段で分類された高いエネルギウィンドウを有する同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を行ってもよい。
【００１５】
また、検出深さ情報の他にエネルギ情報も用いて散乱補正を行う場合には、以下のように分類および散乱補正を行うのが好ましい。すなわち、第２同時計数分類手段は、第１同時計数分類手段で分類された検出層が深い放射線同士の同時計数データを、検出層が深い放射線同士の全同時計数データと、検出層が深い放射線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データとに分類し、散乱補正手段は、第２同時計数分類手段で分類された検出層が深い放射線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データに基づいて、検出層が深い放射線同士の同時計数データの散乱補正を行った後に、その散乱補正後の検出層が深い放射線同士の同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を行うのが好ましい。
【００１６】
上述したこれらの発明において、放射線検出手段を、放射線が入射する深さ方向に複数の層で積層して構成し、入射順に第１層、第２層、…としたときに、第２層以降でともに検出された放射線の同時計数データを、第１同時計数分類手段は、検出層が深い放射線同士の同時計数データとして分類するのが好ましい。
【００１７】
放射線が放射線検出手段に入射されたときに、入射エネルギの低い散乱成分は、浅い第１層で相互作用を起こしやすく、入射エネルギが高い放射線の方は、第２層以降の深い領域で相互作用を起こしやすい。したがって、第２層以降でともに検出された放射線の同時計数データを、検出層が深い放射線同士の同時計数データとして分類する。このように分類することで、検出層が深い放射線同士の同時計数データが高エネルギである確率が高くなる。
【００１８】
検出層が深い放射線同士の同時計数データが高エネルギである確率をより向上させるためには、最も深い層でともに検出された放射線の同時計数データを、第１同時計数分類手段は、検出層が深い放射線同士の同時計数データとして分類するのがより好ましい。
【発明の効果】
【００１９】
この発明に係る核医学診断装置によれば、放射線検出手段への放射線が入射する検出深さを示す情報である検出深さ情報に基づいて、同時計数手段で出力された同時計数データを、全同時計数データと、所定の深さを有した放射線検出手段の検出層が深い放射線同士の同時計数データとに第１同時計数分類手段は分類する。その第１同時計数分類手段で分類された検出層が深い放射線同士の同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を散乱補正手段が行うことで、エネルギ情報に準じた検出深さ情報を用いて散乱補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】各実施例に係るＰＥＴ装置の側面図である。
【図２】実施例１に係るＰＥＴ装置のブロック図である。
【図３】γ線検出器の具体的構成の概略図である。
【図４】実施例１に係る検出深さ情報弁別部での弁別・分類を模式的に示した図である。
【図５】実施例１に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】実施例１に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施例１に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施例２に係るＰＥＴ装置のブロック図である。
【図９】（ａ）はエネルギに対するγ線の計数値を表したエネルギスペクトル、（ｂ）は同時計数の対象となる各γ線のエネルギ分布である。
【図１０】実施例２に係る検出深さ情報弁別部・エネルギ弁別部での弁別・分類を模式的に示した図である。
【図１１】実施例２に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施例２に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】実施例２に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【実施例１】
【００２１】
以下、図面を参照してこの発明の実施例１を説明する。
図１は、実施例１に係るＰＥＴ装置の側面図であり、図２は、実施例１に係るＰＥＴ装置のブロック図である。後述する実施例２も含めて、本実施例１では、核医学診断装置として、ＰＥＴ (Positron Emission Tomography) 装置を例に採って説明する。
【００２２】
後述する実施例２も含めて、図１に示すように、本実施例１に係るＰＥＴ装置１は、水平姿勢の被検体Ｍを載置する天板２を備えている。この天板２は、上下に昇降移動、被検体Ｍの体軸に沿って平行移動するように構成されている。ＰＥＴ装置１は、天板２に載置された被検体Ｍを診断するＰＥＴ検出部３を備えている。ＰＥＴ装置１は、この発明における核医学診断装置に相当する。
【００２３】
ＰＥＴ検出部３は、開口部３１ａを有したガントリ３１と被検体Ｍから発生したγ線を検出するγ線検出器３２とを備えている。γ線検出器３２は、被検体Ｍの体軸周りを取り囲むようにしてリング状に配置されており、ガントリ３１内に埋設されている。γ線検出器３２は、シンチレータブロック３２ａとライトガイド３２ｂと光電子増倍管（ＰＭＴ）３２ｃ（図３を参照）とを備えている。シンチレータブロック３２ａは、複数個のシンチレータからなる。放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をシンチレータブロック３２ａが光に変換して、変換されたその光をライトガイド３２ｂが案内して、光電子増倍管３２ｃが光電変換して電気信号に出力する。γ線検出器３２は、この発明における放射線検出手段に相当する。γ線検出器３２の具体的な構成については、図３で後述する。
【００２４】
続いて、ＰＥＴ装置１のブロック図について説明する。図２に示すように、ＰＥＴ装置１は、上述した天板２やＰＥＴ検出部３の他に、コンソール４を備えている。ＰＥＴ検出部３は、上述したガントリ３１やγ線検出器３２の他に、増幅器３３とＡＤ変換器３４と同時計数回路３５とを備えている。同時計数回路３５は、この発明における同時計数手段に相当する。
【００２５】
コンソール４は、検出深さ情報弁別部４１と散乱補正部４３と画像再構成部４４とメモリ部４５と入力部４６と出力部４７とコントローラ４８とを備えている。検出深さ情報弁別部４１は、この発明における第１同時計数分類手段に相当し、散乱補正部４３は、この発明における散乱補正手段に相当する。
【００２６】
増幅器３３は、γ線検出器３２で検出されて出力された電気信号を増幅させる。ＡＤ変換器３４は、増幅器３３で増幅された電気信号のアナログ値をディジタル値に変換してディジタル出力する。
【００２７】
同時計数回路３４は、γ線がγ線検出器３２で同時に検出（すなわち同時計数）されたか否かを判定する。同時計数回路５１で同時計数された同時計数データ（エミッションデータ）をコンソール４の検出深さ情報弁別部４１に送り込む。
【００２８】
検出深さ情報弁別部４１は、同時計数データ（本実施例１ではサイノグラムのコロナル断面）を検出深さ情報に基づいて各データ（本明細書では「Ｄｅｐｔｈデータ」、「Ａｌｌデータ」と呼ぶことにする、図４、図５〜図７の「Ｄｅｐｔｈ」、「Ａｌｌ」を参照）を弁別して分類する。ここで、検出深さ情報とは、γ線検出器３２へのγ線が入射する検出深さ（図３中のｒを参照）を示す情報であり、後述する実施例２も含めて、本実施例１では、γ線検出器３２のシンチレータブロック３２ａ（図３を参照）の層毎の情報である。
【００２９】
散乱補正部４３は、検出深さ情報弁別部４１で分類されたγ線検出器３２の検出層が深いγ線同士の同時計数データ（ここではサイノグラムのコロナル断面）に基づいて、同時計数データの散乱補正を行う。散乱補正部４３は、散乱補正後の同時計数データを画像再構成部４４に送り込む。画像再構成部４４は、散乱補正後の同時計数データを再構成して断層画像を生成する。
【００３０】
メモリ部４５は、コントローラ４８を介して、ＰＥＴ検出部３で得られた各々のデータや検出深さ情報弁別部４１で分類されたデータや散乱補正部４３で散乱補正が行われたデータや画像再構成部４４で再構成された断層画像などのデータを書き込んで記憶し、適宜必要に応じて読み出して、コントローラ４８を介して、各々のデータを出力部４７に送り込んで出力する。メモリ部４５は、ＲＯＭ（Read-only Memory）やＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体で構成されている。
【００３１】
後述する実施例２も含めて、本実施例１では、メモリ部４５は、散乱補正部４３での一連の散乱補正処理において後述するＤｅｐｔｈデータを増幅させるための増幅率を予め記憶する増幅率メモリ部を備えている。散乱補正部４３で増幅率を用いてＤｅｐｔｈデータを増幅させるときには、増幅率メモリ部に記憶された増幅率を読み出して行う。
【００３２】
入力部４６は、オペレータが入力したデータや命令をコントローラ４８に送り込む。入力部４６は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。出力部４７は、モニタなどに代表される表示部やプリンタなどで構成されている。
【００３３】
コントローラ４８は、後述する実施例２も含めて、本実施例１に係るＰＥＴ装置１を構成する各部分を統括制御する。コントローラ４８は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。ＰＥＴ検出部３で得られた各々のデータや検出深さ情報弁別部４１で分類されたデータや散乱補正部４３で散乱補正が行われたデータや画像再構成部４４で再構成された断層画像などのデータを、コントローラ４８を介して、メモリ部４５に書き込んで記憶、あるいは出力部４７に送り込んで出力する。出力部４７が表示部の場合には出力表示し、出力部４７がプリンタの場合には出力印刷する。
【００３４】
放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をγ線検出器３２のうち該当するγ線検出器３２のシンチレータブロック３２ａ（図３を参照）が光に変換して、変換されたその光をγ線検出器３２の光電子増倍管３２ｃ（図３を参照）が光電変換して電気信号に出力する。その電気信号を画像情報（画素値）として同時計数回路３５とともに増幅器３３に送り込む。
【００３５】
具体的には、被検体Ｍに放射性薬剤を投与すると、ポジトロン放出型のＲＩのポジトロンが消滅することにより、２本のγ線が発生する。同時計数回路３５は、γ線検出器３２のシンチレータブロック３２ａ（図３を参照）の位置とγ線の入射タイミングとをチェックし、被検体Ｍを挟んで互いに対向位置にある２つのシンチレータブロック３２ａでγ線が同時に入射したとき（すなわち同時計数したとき）のみ、送り込まれた画像情報を適正なデータと判定する。一方のシンチレータブロック３２ａのみにγ線が入射したときには、同時計数回路３５は、ポジトロンの消滅により生じたγ線ではなくノイズとして扱い、そのときに送り込まれた画像情報もノイズと判定してそれを棄却する。
【００３６】
同時計数回路３５に送り込まれた画像情報を同時計数データ（エミッションデータ）として、検出深さ情報弁別部４１に送り込む。検出深さ情報弁別部４１は、検出深さ情報に基づいて、同時計数データを、全同時計数データであるＡｌｌデータと、所定の深さ（本実施例１では２層目）を有した検出層が深いγ線同士の同時計数データであるＤｅｐｔｈデータとに分類して、散乱補正部４２に送り込む。散乱補正部４２は、検出深さ情報弁別部４１で分類されたＤｅｐｔｈデータに基づいて、同時計数データの散乱補正を行い、散乱補正後の同時計数データを画像再構成部４４に送り込み、送り込まれた散乱補正後の同時計数データを画像再構成部４４は再構成して断層画像を生成する。
【００３７】
次に、本実施例１に係るγ線検出器３２の具体的な構成について、図３を参照して説明する。図３は、γ線検出器の具体的構成の概略図である。
【００３８】
γ線検出器３２は、深さ方向に減衰時間が互いに異なる検出素子であるシンチレータを複数組み合わせて構成されたシンチレータブロック３２ａと、シンチレータブロック３２ａに光学的に結合されたライトガイド３２ｂと、ライトガイド３２ｂに光学的に結合された光電子増倍管３２ｃとを備えて構成されている。シンチレータブロック３２ａ中の各シンチレータは、入射されたγ線によって発光して光に変換することでγ線を検出する。なお、シンチレータブロック３２ａについては、必ずしも深さ方向（図３ではｒ）に減衰時間が互いに異なるシンチレータを組み合わせる必要はない。また、深さ方向に２層のシンチレータを組み合わせたが、単層のシンチレータでシンチレータブロック３２ａを構成してもよい。
【００３９】
次に、検出深さ情報弁別部４１での弁別・分類および散乱補正部４３での散乱補正について、図４〜図７を参照して説明する。図４は、実施例１に係る検出深さ情報弁別部での弁別・分類を模式的に示した図であり、図５〜図７は、実施例１に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
図３に示すように、γ線検出器３２を、γ線が入射する深さ方向（図３ではｒ）に複数の層（図３、図４では２層）で積層して構成する。入射順から第１層、第２層、…としたときに、図４に示すように、第２層以降でともに検出されたγ線の同時計数データを、検出深さ情報弁別部４１は、検出層が深いγ線同士の同時計数データとして弁別して分類する。より好ましくは、最も深い層でともに検出されたγ線の同時計数データを、検出深さ情報弁別部４１は、検出層が深いγ線同士の同時計数データとして弁別して分類する。
【００４１】
後述する実施例２も含めて、本実施例１では、図３、図４に示すように、γ線検出器３２は、深さ方向に２層のシンチレータブロック３２ａ（図３を参照）を組み合わせて構成されており、図４の点線に示すように、第２層でともに検出されたγ線の同時計数データを、検出層が深いγ線同士の同時計数データであるＤｅｐｔｈデータに分類する。なお、図４の実線は、少なくとも第１層で検出されたγ線の同時計数データである。図４の点線や図４の実線も含めて、全同時計数データをＡｌｌデータとする。
【００４２】
本実施例１では、深さ方向に減衰時間が互いに異なるシンチレータを複数組み合わせてγ線検出器３２を構成することで深さ方向を弁別したが、これに限定されない。γ線検出器３２毎に個別に読み出しが行えるのであれば、各γ線検出器３２を深さ方向に組み立ててもよい。また、深さ方向に同じ物質で形成されたシンチレータを複数組み合わせてγ線検出器３２を構成してもよい。また、γ線検出器３２の反射材の入れ方を工夫することで重心演算された２次元ポジションマップ上の位置で深さ方向を弁別してもよい。
【００４３】
図４〜図７に示すように、同時計数データとしてサイノグラムのコロナル断面を例に採って説明する。なお、サイノグラムに限定されないし、コロナル断面以外の断面（例えばアキシャル断面、サジタル断面）であってもよい。
【００４４】
後述する実施例２も含めて、本実施例１では、偶発同時計数については既に除去されているものとして以下を説明する。偶発同時計数を除去するためには、時間差をつけて同時計数する遅延同時計数や、検出器ブロックもしくは検出素子ごとに用意されたカウンタで計数されたシングル計数から推定された同時計数を用いて偶発同時計数を除去する補正を行えばよい。偶発同時計数の除去後は、各同時計数データは、真の同時計数、散乱同時計数の２つの成分となるので、全同時計数データＡｌｌを、図６に示すように「Ａｌｌ（Ｔ＋Ｓ）」とも表し、検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈを、図５に示すように「Ｄｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ）」とも表すことにする。各データ中の括弧内のＴは真の同時計数の成分を表し、Ｓは散乱同時計数の成分（すなわち散乱成分）を表す。
【００４５】
散乱補正部４３は、検出深さ情報弁別部４１で分類されたＤｅｐｔｈデータに基づいて、図５のステップＳ１〜Ｓ３、図６のステップＳ４〜Ｓ６の散乱補正を行い、図７に示すように、散乱補正後の同時計数データＡｌｌ（Ｔ）を出力する。
【００４６】
先ず、検出深さ情報弁別部４１で分類された検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈ（＝Ｄｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ））についてデコンボリューション(deconvolution)法により散乱成分を求めて除去する（図５中のステップＳ１の「deconvolution」を参照）。具体的には、２次元フーリエ変換、低域通過フィルタ（ＬＰＦ）および２次元逆フーリエ変換によるデコンボリューションフィルタを適用することで散乱成分Ｄｅｐｔｈ（Ｓ）を推定する。サイノグラムのコロナル断面に対して２次元フーリエ変換を行うことで空間周波数領域に展開する。散乱成分は低周波領域で現れるので、２次元フーリエ変換後のデータに対して低域通過フィルタ（ＬＰＦ）を作用させることで、低周波領域である散乱成分のみを通過させる。２次元逆フーリエ変換を行うことで、元のコロナル断面に戻して、元の同時計数データＤｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ）の他に、散乱成分Ｄｅｐｔｈ（Ｓ）を求めて推定する。
【００４７】
次に、推定された散乱成分Ｄｅｐｔｈ（Ｓ）を元の同時計数データＤｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ）から減算する（図５中のステップＳ２の「Ｄｅｐｔｈ（Ｔ）＝Ｄｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ）−Ｄｅｐｔｈ（Ｓ）」を参照）ことで、散乱成分Ｄｅｐｔｈ（Ｓ）が除去されたＤｅｐｔｈ（Ｔ）を求める。この散乱成分Ｄｅｐｔｈ（Ｓ）が除去されたＤｅｐｔｈ（Ｔ）に対して増幅率ｆを適用して、Ａｌｌ（Ｔ）と同じ感度に増幅されたｆ×Ｄｅｐｔｈ（Ｔ）を作成する（図５中のステップＳ３の「ｆ＊Ｄｅｐｔｈ（Ｔ）」を参照）。
【００４８】
増幅率ｆについては、放射性薬剤を内部に注入した試験用の円筒形ファントムを用意して、事前に求める。先ず、被検体Ｍと同様に、円筒形ファントムについて、全同時計数データＡｌｌ（＝Ａｌｌ（Ｔ＋Ｓ））のサイノグラムと検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈ（＝Ｄｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ））のサイノグラムとにそれぞれ分類する。増幅率ｆを変化させながら、Ａｌｌ（Ｔ＋Ｓ）−ｆ×Ｄｅｐｔｈ（Ｔ）で与えられる擬似散乱成分サイノグラムを求める。この擬似散乱成分サイノグラムに高域通過フィルタ(HPF: High Pass Filter)を作用させて、パワースペクトルを最小とする増幅率ｆを最適な増幅率とする処理を行う。この処理は、散乱成分が低周波成分のみからなり、高周波成分を含まないという先見情報に基づいている。このような処理で求められた増幅率ｆを、メモリ部４５の増幅率メモリ部に予め書き込んで記憶し、散乱補正部４３で増幅率を用いてＤｅｐｔｈ（Ｔ）を増幅させるときには、増幅率メモリ部に記憶された増幅率を読み出して行う。
【００４９】
Ａｌｌ（Ｔ）と同じ感度に増幅されたｆ×Ｄｅｐｔｈ（Ｔ）を全同時計数データＡｌｌ（Ｔ＋Ｓ）から減算する（図６中のステップＳ４の「Ａｌｌ（Ｓ‘）＝Ａｌｌ（Ｔ＋Ｓ）−ｆ×Ｄｅｐｔｈ（Ｔ）」を参照）ことで、Ａｌｌ（Ｔ）と同じ感度に増幅されたｆ×Ｄｅｐｔｈ（Ｔ）が除去されたＡｌｌ（Ｓ‘）を求める。ノイズ除去処理のために、Ａｌｌ（Ｓ‘）に対して平滑化処理(smoothing)を行って（図６中のステップＳ５の「smoothing」を参照）、平滑化処理後のＡｌｌ（Ｓ）を求める。
【００５０】
そして、Ａｌｌ（Ｓ）を最終散乱成分として、全同時計数データＡｌｌ（Ｔ＋Ｓ）から減算する（図６中のステップＳ６中の「Ａｌｌ（Ｔ）＝Ａｌｌ（Ｔ＋Ｓ）−Ａｌｌ（Ｓ）」を参照）ことで、最終散乱成分としてＡｌｌ（Ｓ）が除去された同時計数データＡｌｌ（Ｔ）、すなわち最終的な散乱補正後の同時計数データＡｌｌ（Ｔ）を、図７に示すように求める。このようにして、散乱成分を含まない真の同時計数データＡｌｌ（Ｔ）が求まる。散乱補正後の同時計数データＡｌｌ（Ｔ）を画像再構成部４４に送り込み、送り込まれた散乱補正後の同時計数データを画像再構成部４４は再構成して断層画像を生成する。
【００５１】
放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線がγ線検出器３２に入射されたときに、入射エネルギの低い散乱成分は、そのエネルギの低さから浅い検出深さで相互作用を起こしやすい。一方、入射エネルギが高いγ線の方がエネルギの低いγ線よりも透過特性が高いので、検出深さの深い領域で相互作用を起こしやすく、その領域で検出されたデータは高エネルギである確率が高いと予測される。そこで、上述の構成を備えた本実施例１に係るＰＥＴ装置１によれば、従来のエネルギ情報の代わりに、γ線検出器３２へのγ線が入射する検出深さを示す情報である検出深さ情報に基づいて、同時計数回路３５で出力された同時計数データを、全同時計数データと、所定の深さを有したγ線検出器３２の検出層が深いγ線同士の同時計数データとに検出深さ情報弁別部４１は分類する。その検出深さ情報弁別部４１で分類された検出層が深いγ線同士の同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を散乱補正部４３が行うことで、エネルギ情報に準じた検出深さ情報を用いて散乱補正を行うことができる。また、エネルギ情報における光電ピーク位置の変動による影響を回避することができる。
【００５２】
本実施例１では、γ線検出器３２を、γ線が入射する深さ方向（図３ではｒ）に複数の層（図３、図４では２層）で積層して構成し、入射順に第１層、第２層、…としたときに、好ましくは、第２層以降でともに検出されたγ線の同時計数データを、検出深さ情報弁別部４１は、検出層が深いγ線同士の同時計数データとして弁別して分類する。
【００５３】
γ線がγ線検出器３２に入射されたときに、入射エネルギの低い散乱成分は、浅い第１層で相互作用を起こしやすく、入射エネルギが高い放射線の方は、第２層以降の深い領域で相互作用を起こしやすい。したがって、第２層以降でともに検出されたγ線の同時計数データを、検出層が深いγ線同士の同時計数データとして分類する。このように分類することで、検出層が深いγ線同士の同時計数データが高エネルギである確率が高くなる。
【００５４】
検出層が深いγ線同士の同時計数データが高エネルギである確率をより向上させるためには、より好ましくは、最も深い層でともに検出されたγ線の同時計数データを、検出深さ情報弁別部４１は、検出層が深いγ線同士の同時計数データとして弁別して分類する。
【実施例２】
【００５５】
次に、図面を参照してこの発明の実施例２を説明する。
図８は、実施例２に係るＰＥＴ装置のブロック図である。なお、ＰＥＴ装置１の概略については、実施例１の図１と同様の構成である。上述の実施例１と共通する箇所については同じ符号を付して、その箇所の説明については省略する。
【００５６】
本実施例２に係るＰＥＴ装置１では、図８に示すように、コンソール４は、実施例１と同様に検出深さ情報弁別部４１と散乱補正部４３と画像再構成部４４とメモリ部４５と入力部４６と出力部４７とコントローラ４８とを備えている他に、エネルギ弁別部４２を備えている。エネルギ弁別部４２は、この発明における第２同時計数分類手段に相当する。
【００５７】
エネルギ弁別部４２は、同時計数データ（本実施例２でもサイノグラムのコロナル断面）をγ線のエネルギ情報に基づいて各データ（本実施例２ではＵＥＷデータ、ＳＥＷデータ）を弁別して分類する。ここで、全同時計数データをＳＥＷデータ、所定値（図９ではＵｆｒｏｍ）よりも高いエネルギウィンドウを有する同時計数データをＵＥＷデータとする。
【００５８】
散乱補正部４３は、エネルギ弁別部４２で分類された高いエネルギウィンドウを有する同時計数データであるＵＥＷデータに基づいて、同時計数データの散乱補正を行う。実施例１と同様に、散乱補正部４３は、散乱補正後の同時計数データを画像再構成部４４に送り込む。画像再構成部４４は、散乱補正後の同時計数データを再構成して断層画像を生成する。
【００５９】
本実施例２では、エネルギ弁別部４２は、検出深さ情報弁別部４１で分類された検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈを、検出層が深いγ線同士の全同時計数データＳＥＷと、検出層が深いγ線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷとに分類する。そして、散乱補正部４３は、エネルギ弁別部４２で分類された検出層が深いγ線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷに基づいて、検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈの散乱補正を行った後に、その散乱補正後の検出層が深いγ線同士の同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を行う。
【００６０】
次に、エネルギ弁別部４２での弁別・分類および散乱補正部４３での散乱補正について、図９〜図１３を参照して説明する。図９（ａ）は、エネルギに対するγ線の計数値を表したエネルギスペクトルであり、図９（ｂ）は、同時計数の対象となる各γ線のエネルギ分布であり、図１０は、実施例２に係る検出深さ情報弁別部・エネルギ弁別部での弁別・分類を模式的に示した図であり、図１１〜図１３は、実施例２に係る散乱補正部での散乱補正に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【００６１】
図９（ａ）に示すように、横軸をエネルギ、縦軸をγ線の計数値とすると、エネルギに対するγ線の計数値を表したエネルギスペクトルとなる。また、図９（ｂ）に示すように、同時計数の対象となる各γ線のエネルギのうち、横軸を一方のγ線のエネルギ（図９（ｂ）では「Energy of photon 1」で表記）、縦軸を他方のγ線のエネルギ（図９（ｂ）では「Energy of photon 2」で表記）とすると、同時計数の対象となる各γ線のエネルギ分布となる。
【００６２】
図９（ａ）に示すように、511keVのγ線のエネルギをピークとした分布をしている。ＳｆｒｏｍからＳｔｏまでの全体のエネルギウィンドウ（図９ではＳＥＷ）と、所定のしきい値（図９ではＵｆｒｏｍ）からＳｔｏまでのエネルギウィンドウ（図９ではＵＥＷ）を設定すると、図９（ｂ）のようになる。下限値となるＳｆｒｏｍでは300KeV〜400KeVに設定され、上限値となるＳｔｏでは600KeV〜800KeVに設定され、Ｕｆｒｏｍとなる所定のしきい値としては、ピークの近傍となる500KeV、511KeVあるいは好ましくはピークよりも高いエネルギ600KeV（図９（ｂ）では550KeV）に設定される。所定のしきい値よりも高いエネルギウィンドウとして、ピーク近傍あるいはピークよりも高いエネルギを設定することで、図９（ａ）のエネルギスペクトルからも明らかなように、γ線の散乱成分がある程度少なくなるエネルギウィンドウを選択することができる。
【００６３】
このようなエネルギウィンドウに基づいて、エネルギ弁別部４２は、全同時計数データＳＥＷと、高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷとに分類する。上述したように、本実施例２では、図１０に示すように、全同時計数データＡｌｌを、検出深さ情報弁別部４１は、全同時計数データＡｌｌと検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈとに分類し、検出深さ情報弁別部４１で分類された検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈを、検出層が深いγ線同士の全同時計数データＳＥＷと、検出層が深いγ線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷとに分類する。
【００６４】
本実施例２でも、上述した実施例１と同様に、偶発同時計数については既に除去されているものとして以下を説明する。上述した実施例１と同様に、全同時計数データＡｌｌを、「Ａｌｌ（Ｔ＋Ｓ）」とも表し、検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈを、「Ｄｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ）」とも表すことにする。さらに、検出層が深いγ線同士の全同時計数データＳＥＷを、「ＳＥＷ（Ｔ＋Ｓ）」とも表し、検出層が深いγ線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷを、「ＵＥＷ（Ｔ＋Ｓ）」とも表すことにする。各データ中の括弧内のＴは真の同時計数の成分を表し、Ｓは散乱同時計数の成分（すなわち散乱成分）を表す。また、本実施例２では、特に断りがない限り、検出層が深いγ線同士の全同時計数データＳＥＷを、「全同時計数データＳＥＷ」と略し、検出層が深いγ線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷを、「高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷ」と略して、以下を説明する。
【００６５】
散乱補正部４３は、高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷに基づいて、図１１のステップＴ１〜Ｔ３、図１２のステップＴ４〜Ｔ６の同時計数データＤｅｐｔｈの散乱補正を行った後に、その散乱補正後の検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈに基づいて、図１３のステップＳ１〜Ｓ６の同時計数データの散乱補正を行い、図１３に示すように、散乱補正後の同時計数データＡｌｌ（Ｔ）を出力する。
【００６６】
先ず、検出深さ情報弁別部４１で分類された同時計数データＤｅｐｔｈ（＝Ｄｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ））を、検出層が深いγ線同士の全同時計数データＳＥＷ（＝ＳＥＷ（Ｔ＋Ｓ））とする。さらに、その全同時計数データＳＥＷからエネルギ弁別部４２で分類された高いエネルギウィンドウを有する同時計数データＵＥＷ（＝ＵＥＷ（Ｔ＋Ｓ））についてデコンボリューション(deconvolution)法により散乱成分を求めて除去する（図１１中のステップＴ１の「deconvolution」を参照）。デコンボリューション法については、実施例１と同様であるので、その説明を省略する。デコンボリューション法によって、元の同時計数データＵＥＷ（Ｔ＋Ｓ）の他に、散乱成分ＵＥＷ（Ｓ）を求めて推定する。
【００６７】
次に、推定された散乱成分ＵＥＷ（Ｓ）を元の同時計数データＵＥＷ（Ｔ＋Ｓ）から減算する（図１１中のステップＴ２の「ＵＥＷ（Ｔ）＝ＵＥＷ（Ｔ＋Ｓ）−ＵＥＷ（Ｓ）」を参照）ことで、散乱成分ＵＥＷ（Ｓ）が除去されたＵＥＷ（Ｔ）を求める。この散乱成分ＵＥＷ（Ｓ）が除去されたＵＥＷ（Ｔ）に対して増幅率ｆを適用して、ＳＥＷ（Ｔ）と同じ感度に増幅されたｆ×ＵＥＷ（Ｔ）を作成する（図１１中のステップＴ３の「ｆ＊ＵＥＷ（Ｔ）」を参照）。
【００６８】
ＳＥＷ（Ｔ）と同じ感度に増幅されたｆ×ＵＥＷ（Ｔ）を全同時計数データＳＥＷ（Ｔ＋Ｓ）から減算する（図１２中のステップＴ４の「ＳＥＷ（Ｓ‘）＝ＳＥＷ（Ｔ＋Ｓ）−ｆ×ＵＥＷ（Ｔ）」を参照）ことで、ＳＥＷ（Ｔ）と同じ感度に増幅されたｆ×ＵＥＷ（Ｔ）が除去されたＳＥＷ（Ｓ‘）を求める。ノイズ除去処理のために、ＳＥＷ（Ｓ‘）に対して平滑化処理(smoothing)を行って（図１２中のステップＴ５の「smoothing」を参照）、平滑化処理後のＳＥＷ（Ｓ）を求める。
【００６９】
そして、ＳＥＷ（Ｓ）を散乱成分として、全同時計数データＳＥＷ（Ｔ＋Ｓ）から減算する（図１２中のステップＴ６中の「ＳＥＷ（Ｔ）＝ＳＥＷ（Ｔ＋Ｓ）−ＳＥＷ（Ｓ）」を参照）ことで、散乱成分としてＳＥＷ（Ｓ）が除去された同時計数データＳＥＷ（Ｔ）、すなわち散乱補正後の同時計数データＳＥＷ（Ｔ）を、図１３に示すように求める。本実施例２の図１１、図１２のフローまでは、実施例１の図５、図６のフローにおけるＡｌｌを本実施例２でＳＥＷに置き換えて、Ｄｅｐｔｈを本実施例２でＵＥＷに置き換えた内容となっているのは明らかである。
【００７０】
次に、この同時計数データＳＥＷ（Ｔ）は、検出層が深いγ線同士の同時計数データであるので、検出層が深いγ線同士の同時計数データＤｅｐｔｈ（＝Ｄｅｐｔｈ（Ｔ＋Ｓ））として、実施例１と同様の処理（ステップＳ１〜Ｓ６）を行う。ステップＳ１〜Ｓ６は、図５、図６のステップＳ１〜Ｓ６と同様であるので、その説明を省略する。そして、最終的に散乱成分を含まない真の同時計数データＡｌｌ（Ｔ）が求まる。散乱補正後の同時計数データＡｌｌ（Ｔ）を画像再構成部４４に送り込み、送り込まれた散乱補正後の同時計数データを画像再構成部４４は再構成して断層画像を生成する。
【００７１】
このように、本実施例２では、検出深さ情報の他にエネルギ情報も用いて散乱補正を行っている。すなわち、同時計数回路３５で出力された同時計数データを、γ線のエネルギ情報に基づいて、全同時計数データと、所定値よりも高いエネルギウィンドウを有する同時計数データとに分類するエネルギ弁別部４２を備え、散乱補正部４３は、エネルギ弁別部４２で分類された高いエネルギウィンドウを有する同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を行っている。
【００７２】
また、本実施例２のように検出深さ情報の他にエネルギ情報も用いて散乱補正を行う場合には、上述のように分類および散乱補正を行っている。すなわち、エネルギ弁別部４２は、検出深さ情報弁別部４１で分類された検出層が深いγ線同士の同時計数データを、検出層が深いγ線同士の全同時計数データと、検出層が深いγ線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データとに分類している。そして、散乱補正部４３は、エネルギ弁別部４２で分類された検出層が深いγ線同士で、かつ高いエネルギウィンドウを有する同時計数データに基づいて、検出層が深いγ線同士の同時計数データの散乱補正を行った後に、その散乱補正後の検出層が深いγ線同士の同時計数データに基づいて、同時計数データの散乱補正を行っている。
【００７３】
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
【００７４】
（１）上述した各実施例では、ＰＥＴ装置単体を例に採って説明したが、ＰＥＴ装置とトランスミッション装置とを組み合わせた装置や、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とを組み合わせた装置や、ＰＥＴ装置とＭＲ装置とを組み合わせた装置などに例示されるように、ＰＥＴ装置と他の装置を組み合わせた組み合わせ型ＰＥＴ装置に適用してもよい。
【００７５】
（２）上述した各実施例では、放射線としてγ線を例に採って説明したが、γ線以外（α線やβ線）の放射線を用いた核医学診断に用いることもできる。
【００７６】
（３）上述した各実施例では、散乱補正として、デコンボリューション法や増幅率ｆでの増幅や平滑化処理法を組み合わせたが、これに限定されない。
【符号の説明】
【００７７】
１  …  ＰＥＴ装置
３２  …  γ線検出器
３５  …  同時計数回路
４１  …  検出深さ情報弁別部
４２  …  エネルギ弁別部
４３  …  散乱補正部
Ｍ  …  被検体
【図１】
0005423433.tif 000002
【図２】
0005423433.tif 000003
【図３】
0005423433.tif 000004
【図４】
0005423433.tif 000005
【図５】
0005423433.tif 000006
【図６】
0005423433.tif 000007
【図７】
0005423433.tif 000008
【図８】
0005423433.tif 000009
【図９】
0005423433.tif 000010
【図１０】
0005423433.tif 000011
【図１１】
0005423433.tif 000012
【図１２】
0005423433.tif 000013
【図１３】
0005423433.tif 000014