(57)【要約】      （修正有）【課題】周囲のシグナルの影響による画像の視認性の低下を軽減することができる演算装置、画像取得方法、プログラム、及びＸ線撮像装置を提供する。【解決手段】演算装置１５は、Ｘ線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか２つの分布が有する値を規格化することで、２つの分布を規格化する手段と、２つの規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段と、を有する。【選択図】図１
2014140632.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか２つの分布が有する値を規格化することで、前記２つの分布を規格化する手段と、
前記２つの規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段と、を有することを特徴とする演算装置。
【請求項２】
前記２つの分布を規格化する手段は、
前記吸収情報の分布と、前記位相情報の分布と、前記散乱情報の部のうち少なくともいずれか２つの分布の、同じ空間座標に対応する値が近づくように前記２つの分布が有する値を規格化することを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項３】
前記吸収情報の分布は、
前記被検体によるＸ線の吸収量の分布、前記吸収量の分布を微分した分布、又は前記吸収量の分布を２方向に微分した値の２乗平均の平方根の分布、又は前記吸収量の分布を
波数空間においてフィルタリングした分布のいずれかであり、
前記位相情報の分布は、
前記被検体による前記Ｘ線の位相シフト量の分布、前記Ｘ線の微分位相シフト量の分布又は前記微分位相シフト量の２乗平均の平方根の分布、又は前記位相シフト量の分布を波数空間においてフィルタリングした分布のいずれかであり、
前記散乱情報の分布は、
前記被検体による前記Ｘ線の散乱強度の分布、又は２方向の散乱強度の分布の２乗平均の平方根の分布であることを特徴とする請求項１又は２に記載の演算装置。
【請求項４】
前記被検体の投影像は周期パターンを持ち、
前記吸収情報の分布と前記位相情報の分布と前記散乱情報の分布とのうち少なくともいずれか２つは前記周期パターンの解析により算出されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の演算装置。
【請求項５】
前記吸収情報の分布と、前記位相情報の分布と、前記散乱情報の分布とのうち少なくともいずれか２つの分布を算出する手段を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の演算装置。
【請求項６】
前記規格化する手段は、
前記吸収情報の分布が有する前記被検体の輪郭に対応する部分の分布と、
前記位相情報の分布が有する前記被検体の輪郭に対応する部分の分布と、
前記散乱情報の分布が有する前記被検体の輪郭に対応する部分の分布とのうち、少なくともいずれか２つの分布が有する値を規格化することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の演算装置。
【請求項７】
前記規格化する手段は、
規格化する分布が有する値の一部を規格化することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の演算装置。
【請求項８】
前記投影像は、干渉計又は微分干渉計により撮像されることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の演算装置。
【請求項９】
前記投影像は、トールボット干渉計により撮像されることを特徴とする請求項８に記載の演算装置。
【請求項１０】
Ｘ線撮像装置と、前記Ｘ線撮像装置により得られる被検体の投影像を用いて前記被検体の情報を算出する演算装置とを備え、
前記演算装置は、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の演算装置であることを特徴とするＸ線撮像システム。
【請求項１１】
前記演算装置による算出結果に基づく情報を表示する画像表示装置を備え、
前記画像表示装置は、前記複合分布に基づく画像を表示することを特徴とする請求項１０に記載のＸ線撮像システム。
【請求項１２】
前記撮像装置はトールボット干渉計であることを特徴とする請求項１０又は１１に記載のＸ線撮像システム。
【請求項１３】
Ｘ線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか２つの分布が有する値を規格化することで前記２つの分布を規格化する工程と、
前記規格化した２つの分布の差又は商を算出して複合分布を取得する工程と、を演算装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
前記複合分布を表示する工程を実行させることを特徴する請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
Ｘ線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか２つの分布が有する値を規格化することで前記２つの分布を規格化する工程と、
前記規格化した２つの分布の差又は商を算出して複合分布を取得する工程と、を有する画像取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の投影像を用いて画像の情報を算出する演算装置、画像取得方法、プログラム、及びＸ線撮像システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線撮像システムは医療診断や非破壊検査において多目的に利用される。近年の検出器のデジタル化によりＸ線投影像の情報に処理を加え、画像の視認性を高めることがなされている。特許文献１には、被検体によるＸ線の位相変化を利用したイメージングであるＸ線位相イメージングの分野において、被検体の吸収像と位相像を重ね合わせて表示することが記載されている。これにより、吸収像だけでは不十分だった情報が位相像により補完され、画像の視認性を高めることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許公表２００９−５２５０８４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、上述のように吸収像だけでは不十分だった情報を位相像により補完することで画像の視認性を向上させている。
【０００５】
一方、位相像や吸収像において、シグナルが強い領域の影響により、周囲の領域のシグナルが隠れてしまい、画像の視認性が低い領域が生じる可能性がある。特許文献１が示す方法ではこのシグナルが強い領域の影響を軽減することができないため、画像の視認性が不十分な領域が生じることがある。
【０００６】
そこで、本実施形態では、周囲のシグナルの影響による画像の視認性の低下を軽減することができる演算装置、画像取得方法、プログラム、及びＸ線撮像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】
【０００７】
本発明の一側面としての演算装置は、Ｘ線による被検体の投影像を用いて算出された、前記被検体の吸収情報の分布と、前記被検体の位相情報の分布と、前記被検体の散乱情報の分布とのうち、いずれか２つの分布が有する値を規格化することで、前記２つの分布を規格化する手段と、前記２つの規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明のその他の側面については、以下で説明する実施の形態で明らかにする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、周囲のシグナルの影響による画像の視認性の低下を軽減することができる演算装置、画像取得方法、プログラム、及びＸ線撮像装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る演算装置の機能ブロック図。
【図２】実施形態に係るＸ線撮像システムを説明する模式図。
【図３】実施形態に係るＸ線撮像システムが行う撮像工程及び演算処理工程を示すフローチャート。
【図４】実施例１を説明する模式図。
【図５】実施例３を説明する模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下で、本発明の好ましい実施の形態を添付の図面に基づいてより詳細に説明する。
なお、各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
【００１２】
図１は本実施形態における演算装置の機能を示すブロック図である。本実施形態の演算装置１５は、複合する分布を規格化する手段２２と、規格化した分布の差又は商を算出する手段２４を有する。規格化した分布の差又は商を算出することで複合分布が取得される。複合する分布は、被検体の吸収情報の分布と、被検体の位相情報の分布と、被検体の散乱情報の分布のうちの２つ以上の分布である。尚、これらの分布は、演算装置が有する、Ｘ線による被検体の投影像を用いて被検体の情報の分布を算出する手段２０により算出される。座標毎の吸収情報を吸収情報の分布、座標毎の位相情報を位相情報の分布、座標毎の散乱情報の分布を散乱情報の分布と呼ぶ。尚、算出手段により算出する代わりに、演算装置がこれらの分布を外部の演算装置、記憶装置、記憶媒体等から受け取っても良い。
【００１３】
規格化する手段２２は、これらの分布が持つ値の一部又は全部を規格化することで分布を規格化する。規格化した分布の差又は商を算出する手段２４は、規格化した分布同士を減算又は除算して、分布の差又は商を算出することで分布を複合する。尚、複合分布とは、差又は商を算出する手段２４により算出された分布のことを指す。
【００１４】
尚、３つの分布を複合しても良い。その場合は、２つの分布を減算又は除算して算出された分布と、残りの１つの分布を減算又は除算すればよい。このとき、２つの分布を減算し、算出された分布ともう１つの分布を減算しても良いし、２つの分布を減算し、算出された分布ともう１つの分布を除算しても良い。同様に、２つの分布を除算し、算出された分布ともう１つの分布を減算しても良いし、２つの分布を除算し、算出された分布ともう１つの分布を除算しても良い。
【００１５】
差又は商を算出する手段２４により算出された複合分布の情報は、複合分布の情報を出力する手段２６に送られ、演算装置の外部へ出力される。
【００１６】
上述の機能を有する演算装置は、例えばＣＰＵのような計算機を持つ演算部と、ＲＡＭのような揮発性メモリを持つ主記憶部と、ＨＤＤのような不揮発性メモリを持つ補助記憶部を有するコンピュータで構成することができる。また図１に示した機能は、補助記憶部に格納されたプログラムが主記憶部にロードされ、演算手段により実行されることで実現される。但し、この構成はあくまで一例であり、演算装置の構成はこれに限定されるものではない。例えば、プログラムはネットワーク又は各種記憶媒体を介して演算装置に供給されても良い。
【００１７】
以下、上述の演算装置を備えるＸ線撮像システム１００について説明をする。図２に本実施形態のＸ線撮像システム１００の模式図を示す。Ｘ線撮像システム１００は、Ｘ線撮像装置７と、Ｘ線撮像装置の撮像結果に基づいて被検体の情報を算出する演算装置１５と、演算装置の算出結果に基づく画像を表示する画像表示装置１６とを備える。
【００１８】
Ｘ線撮像装置７は、Ｘ線源部１とＸ線源部からのＸ線で被検体を撮像するトールボット干渉計５とを備える。
【００１９】
Ｘ線源部１はＸ線源２とＸ線源からのＸ線を分割し、空間的可干渉性を向上させる線源格子４とを有する。トールボット干渉計が備える回折格子と遮蔽格子が交差する２方向に周期を有する２次元格子の場合、Ｘ線は２方向に空間的可干渉性を有する必要があるため、線源格子も２次元格子を用いる。一方、回折格子と遮蔽格子が１方向に周期を有する１次元格子の場合、Ｘ線は１方向に空間的可干渉性を有していればよいため、線源格子は１次元格子を用いることができる。尚、２次元格子の代わりに１次元格子を２枚組み合わせて用いても良い。また、本実施形態では、Ｘ線源２のＸ線の発生面積が大きく、回折格子８の位置で回折格子が干渉パターンを形成できるほどの空間的可干渉性をＸ線が有さないため、線源格子４を用いたが、Ｘ線の空間的可干渉性が十分であれば線源格子を用いなくても良い。尚、本明細書においてＸ線とは２ＫｅＶ以上、１００ＫｅＶ以下の電磁波のことを指す。
【００２０】
トールボット干渉計５は、Ｘ線源部１から出射したＸ線を回折する回折格子８と、回折格子８で回折されたＸ線の一部を遮光する遮蔽格子１２と、遮蔽格子１２を経たＸ線を検出する検出器１４とを備える。回折格子８と遮蔽格子１２とは、１次元格子でも良いし、２次元格子でも良い。空間的に微分された情報が得られる撮像装置（例えば、シアリング干渉を用いた撮像装置）を用いる場合、２次元格子を用いると２方向に微分された情報を得ることが容易になる。
【００２１】
Ｘ線源２から出射したＸ線を回折格子８が回折すると、トールボット距離と呼ばれる特定の距離に回折格子８の形状を反映した自己像と呼ばれる干渉パターンが現れる。Ｘ線源２と回折格子８の間、または回折格子８と遮蔽格子１２の間に被検体６を配置すると、被検体６によりＸ線の位相がシフトするため、自己像が被検体６の位相変化の情報を持つようになる。Ｘ線の一部を遮蔽する遮蔽格子１２を自己像が形成される位置、つまり回折格子８からトールボット距離に配置する。自己像と遮蔽格子１２との周期が異なっている場合や、周期方向がずれている場合、自己像と遮蔽格子の組み合わせによりモアレが発生する。尚、このモアレも干渉パターンの一種である。このモアレを被検体の投影像として検出器１４により撮像する。尚、本実施形態では、モアレを撮像する場合を説明したが、自己像のパターンを直接検出できる程度に検出器１４の空間分解能が高ければ、遮蔽格子１２を用いずに自己像を直接撮像してもよい。この場合、Ｘ線源と検出器の間に被検体を配置した時の自己像を被検体の投影像として用いる。モアレの周期は投影像の一辺の長さよりも短くとも良いし、長くてもよい。自己像と遮蔽格子の周期が等しく、周期方向も一致する場合はモアレは生じないが、このとき得られるパターンも、本明細書では周期が無限大のモアレとして扱う。
【００２２】
また、Ｘ線撮像装置は位相シフト法による撮像を行っても良い。位相シフト法は、一般的に広く知られている撮像方法であるため詳細は省略するが、自己像と遮蔽格子を相対移動させることでモアレの位相をシフトさせ、互いに位相がシフトしたモアレを複数撮像する方法である。このように得られた複数のモアレを用い、そのモアレ内の対応する画素の強度を組み合わせて作成する画素毎の周期パターンから被検体の情報を算出することができる。
【００２３】
また、自己像と遮蔽格子の周期と周期方向を一致させ、自己像の明部が遮蔽格子の透過部上に形成されるように自己像と遮蔽格子の位置を調整して明視野像を撮像してもよい。同様に、自己像の暗部が遮蔽格子の透過部上に形成されるように自己像と遮蔽格子の位置を調整して暗視野像を撮像してもよい。明視野像は被検体の吸収情報を多く含み、暗視野像は被検体の散乱情報を多く含むため、演算装置で算出したい被検体の情報に合わせて明視野像や暗視野像を撮像しても良い。
【００２４】
演算装置は、上述のように、被検体の情報の分布を算出する手段２０と、分布を規格化する手段２２と、規格化した分布同士の差又は商を算出する手段２４と、複合分布の情報を出力する手段２６とを有する。
【００２５】
被検体の情報の分布を算出する手段２０は、Ｘ線による被検体の投影像を用いて被検体の情報の分布を算出する。トールボット干渉計により撮像された投影像では、そのモアレを解析することで被検体の情報の分布が算出される。モアレの平均強度から被検体６によるＸ線の吸収量の分布が算出され、モアレの位相から被検体６によるＸ線の位相シフト量の分布が空間的に微分された状態で算出され、モアレのビジビリティ（可視度）から被検体によるＸ線の散乱強度が算出される。このように算出された吸収量の分布、空間的に微分された位相シフト量（微分位相シフト量）の分布、散乱強度の分布を空間的に微分したり、積分したりあるいはフィルタをかけてノイズを軽減する演算を行ったりしても良い。例えば、微分位相シフト量の分布を空間的に積分することで、被検体による位相シフト量の分布を算出することができる。吸収量の分布、微分位相シフト量の分布、散乱強度の分布と、それらの分布に基づいて算出された分布のことを吸収情報の分布、位相情報の分布、散乱情報の分布と呼ぶ。
【００２６】
尚、吸収情報の分布と位相情報の分布と散乱情報の分布の全てを算出する必要はなく、少なくとも２つの分布を算出すればよい。
【００２７】
これらの分布の算出方法は特に問わないが、トールボット干渉計を用いて撮像された投影像から被検体の情報の分布を算出する場合、フーリエ変換を用いる方法や、上述の位相シフト法が一般的に使われている。また、上述の暗視野像から散乱情報の分布を、明視野像から吸収情報の分布を算出しても良い。
【００２８】
分布を規格化する手段２２は、複合する分布の値が有する値を規格化する。これにより、複合する分布に基づく画像の濃淡を規格化することができる。
【００２９】
規格化する手段では複合する際に消去したい部分の画像の濃度が近づくように、規格化する。そのためは、複合する分布同士で、消去したい部分の空間座標に対応する値が近づくように規格化すればよい。規格化は、消去したい部分とその周辺の画像に対応する値に対してのみ行っても良いし、全体に対して行っても良い。尚、消去したい部分は１つでも複数でもよい。尚、本発明及び本明細書では、ある空間座標に対応する値が同じになるように規格化することも、ある空間座標に対応する値が近づくように規格化するという。
【００３０】
このように規格化すると、規格化した分布の差又は商を算出した際に、規格化した共通部分のシグナルの相対的な差を削除、又は小さくすることができる。尚、本発明及び本明細書では、シグナルの相対的な差を削除、又は小さくして、濃度を小さくすることを消去するという。
【００３１】
このように、消去したい部分の空間座標に対応する値が近づくように規格化すると、複合分布に基づく画像においても消去したい部分の濃度を小さくできるため、画像の視認性を高めることができる。
【００３２】
分布が持つ値を規格化するとは、分布が持つ値をある規則に基づいて変化させることを指す。変化のさせ方は分布が有する値に対してある値を加算しても良いし、乗算しても良い。また、分布が有する値に対して、加算または乗算する値を変化させても良い。分布が持つ値を規格化することにより、その分布に基づく画像の濃淡も変化する。尚、ある座標の値が同じになるように分布が有する値の全部を規格化するとは、複合する分布同士の全ての座標の値が同じになるように分布が有する値を変化させることではない。例えば、ある座標の値が同じになるように分布が有する値の全部に所定値又は関数を乗算することを、ある座標の値が同じになるように分布が有する値の全部を規格化すると呼ぶ。
【００３３】
規格化した分布の差又は商を算出する手段２４は、規格化した分布同士の差又は商を算出して、複合分布を算出する。
【００３４】
複合分布の情報を出力する手段２６は、演算装置の補助記憶部又は画像表示装置１６に複合分布の情報を出力する。複合分布の情報が演算装置の補助記憶部に出力されると、補助記憶部は複合分布の情報を記憶する。
【００３５】
複合する分布、つまり、規格化する手段２２により少なくとも一部が規格化され、差又は商を算出して複合分布を取得する手段に用いられる分布のうち、一つは散乱情報画像を用いてもよい。散乱情報の分布を用いることで、被検体６の微細な内部構造に関する情報を表示することが可能となる。
【００３６】
散乱情報の分布を複合する分布の一方として用いる場合、もう一方の分布として、位相情報の分布を用いてもよい。トールボット干渉計のような微分干渉計を用いた場合、被検体によるＸ線の位相シフト量の分布は、空間的に微分された状態（微分位相シフト量の分布）で得られる。微分位相シフト量は、概ね被検体６の輪郭で大きな値をとる。尚、被検体の輪郭とは、被検体を構成する構成要件それぞれの輪郭のことを指す。又、輪郭を消去する場合、規格化を行う周辺画像とは、輪郭が属する構成要件を含まない周辺の画像を意味する。一方、散乱量も、被検体６の内部と被検体６の輪郭で大きな値をとる。よって、散乱情報分布と位相情報分布のうち、被検体の輪郭に対応する部分の値を規格化し、差又は商を算出することで、散乱情報分布と位相情報分布とに含まれる被検体６の輪郭の情報を効果的に、消去することができる。結果として、複合分布は被検体６の微細な内部構造に関する情報を多く有する。そのため、被検体６の微細な内部構造に関する情報を、効果的に複合分布に基づく画像に描出できる。微分干渉計でない干渉計を用いる場合などは、周期パターンの解析により（微分でない）位相シフト量の分布が算出されるが、得られた位相シフト量の分布を微分して微分位相シフト量の分布を算出しても良い。また、微分干渉計により得られた微分位相シフト量の分布を積分することで得られた（微分でない）位相シフト量の分布や、微分干渉計でない干渉計により得られた（微分でない）位相シフト量の分布を位相情報の分布として散乱情報の分布と複合しても良い。また、微分位相シフト量の２乗平均の平方根の分布を位相情報の分布として散乱情報の分布と複合しても良い。または、波数空間において（微分でない）位相情報の分布にフィルター処理をした分布（フィルタリングされた吸収情報の分布）を位相情報の分布として散乱情報として複合しても良い。但し、散乱情報の分布に含まれる被検体６の輪郭の情報を効果的に消去するためには、（微分でない）位相シフト量の分布よりも、微分位相シフト量の分布を用いた方が好ましい。
【００３７】
散乱情報の分布を複合する分布の一方として用いる場合、もう一方の分布として、吸収情報の分布を用いてもよい。散乱情報の分布において値が著しく高い領域は、周期パターンのビジビリティが著しく低い領域に対応する領域である。ビジビリティが著しく低い領域においては、周期パターンの解析が難しいため、位相情報の算出が難しくなり、位相情報の分布に生じる誤差が大きくなる場合がある。一方、吸収情報は、周期パターンのビジビリティの影響を受けにくい。そのため、散乱情報の分布と吸収情報の分布を複合することで、周期パターンのビジビリティが低い領域においても被検体６の輪郭の情報を得ることができる。尚、散乱情報の分布から、被検体の構成要素の端部の情報を効果的に消去するためには、微分吸収量の分布またはフィルタリングされた吸収情報の分布と、散乱情報の分布との差または商を算出することが好ましい。微分吸収量の分布とは、被検体によるＸ線吸収量を空間的に微分した分布であり、フィルタリングされた吸収情報の分布とは、波数空間において吸収情報の分布にフィルター処理をした分布である。散乱情報分布と吸収情報分布のうち、被検体の輪郭に対応する部分の値を規格化し、差又は商を算出することで、散乱情報分布と吸収情報分布とに含まれる被検体６の輪郭の情報を効果的に消去することができる。結果として、複合分布は被検体６の微細な内部構造に関する情報を多く有する。そのため、被検体６の微細な内部構造に関する情報を、効果的に複合分布に基づく画像に描出できる。
【００３８】
散乱情報の分布を複合する分布の一方として用いず、位相情報の分布と吸収情報の分布とを複合しても良い。位相情報の分布から被検体６の構成要素の端部の情報を効果的に消去するためには、散乱情報の分布から端部の情報を効果的に消去する際と同様に、被検体によるＸ線吸収量を、空間的に微分した分布（微分吸収量の分布）を用いることが好ましい。また、吸収情報の分布と複合することで、位相情報の分布から被検体６の構成要素の端部の内側の情報を、消去することもできる。これらにより、被検体６の位相シフトに関する情報を効果的に複合分布に基づく画像に描出できる。
【００３９】
また、造影剤を用いて被検体を撮像した結果から散乱情報の分布、位相情報の分布、吸収情報の分布を算出しても良い。例として、被検体が動物の場合について説明をする。
【００４０】
被検体が動物の場合、一般的に骨を除く臓器では、被検体の情報の分布において、構成要素による濃淡の傾向の差異が大きくない。そのため、被検体の情報の分布同士で差又は商を算出することで、残したい構成要素の情報も失われる恐れがある。また、撮像部位によっては、被検体がＸ線との相互作用が小さい材料から構成されている可能性もある。Ｘ線との相互作用が小さいと、被検体の情報の分布中における値の差が小さいため、被検体の情報の基づく画像の濃淡の差が小さく、そのままでは視認性が低い場合もある。造影剤を投与することで、吸収情報の分布と位相情報の分布と散乱情報の分布のうちの少なくともいずれか２つで濃淡の傾向を変えることができる。これにより、複合分布において値の差を大きくできるため、複合分布に基づく画像におけるコントラストが大きくなり、視認性を高めることができる。例えば、Ｘ線撮像システムで用いるＸ線のエネルギーが吸収端に相当する物質を含む造影剤を用いた場合、造影剤は位相情報の分布に比べて吸収情報の分布内で大きな値の差を発生させる。これらの複合分布に基づく画像は、造影剤を用いずに撮像した周期パターンから算出した位相情報の分布と吸収情報の分布を用いて算出した複合分布に基づく画像よりもコントラストが大きいため、視認性が高い。
【００４１】
また、造影剤として、マイクロバブルを含む造影剤を用いてもよい。マイクロバブルとは、直径が数マイクロメートルから数百マイクロメートルの気体を内包した球状材料である。マイクロバブルは、Ｘ線の散乱を増加させるため、周期パターンのビジビリティを低下させる。結果として、マイクロバブルは散乱情報分布に基づく画像におけるコントラストを大きくする。マイクロバブルはＸ線の吸収が少なく、例えば、吸収情報分布と散乱情報分布を用いて複合分布を算出すると、その複合分布に基づく画像は、マイクロバブルの濃度勾配により生じるＸ線散乱量の分布が強調された画像となる。
【００４２】
画像表示装置１６は、演算装置の算出結果に基づいて複合分布に基づく画像を表示する。尚、本明細書及び本発明において、複合分布に基づく画像とは、複合分布の情報を座標に従って並べた像のことである。尚、複合分布に基づく画像に対してコントラストを調整したり、ノイズを除去したり、アノテーション情報を付加したりした画像も、複合分布に基づく画像とみなす。
【００４３】
画像表示装置は、その他の情報を表示しても良い。例えば、撮像条件を表示しても良いし、吸収情報画像、位相情報画像、散乱情報画像をそれぞれ表示しても良い。
【００４４】
図３は本実施形態のＸ線撮像システムが行う撮像工程及び演算処理工程を示すフローチャートである。
【００４５】
撮像システムはまず、Ｘ線撮像装置７により、被検体の撮像（Ｓ２００）を行う。撮像で得られたＸ線の検出結果の情報は演算装置に伝送され、演算装置において各種演算処理に供される。演算装置は、演算装置の被検体の情報の分布を算出する手段において、伝送された情報を用いて被検体の情報の分布を算出し（Ｓ２２０）、分布を規格化する手段において被検体の情報の分布の少なくとも一部を規格化する（Ｓ２４０）。規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段により、規格化された分布同士を減算又は除算することで複合分布を算出し（Ｓ２６０）、複合分布を出力する手段により、算出された複合分布を画像表示装置や補助記憶部に出力する（Ｓ２８０）。
【００４６】
Ｘ線撮像装置７は被検体の投影像を撮像する。投影像は、被検体の有無にかかわらず周期パターンを有してもよい。周期パターンがあることで被検体の情報の分布の算出が容易になる。それは、被検体の有無で周期パターンの位相と強度とが変化するため、その周期パターンを解析することにより被検体の情報の分布が算出できるためである。
【００４７】
周期パターンの周期は、投影像の一辺の長さよりも短くても良いし、長くても良い。周期パターンの周期の長さに関わらず、複数の投影像を合成して周期パターンを構成することもできる。周期パターンの周期が投影像の一辺の長さよりも十分に短く、画素の一辺の長さの三倍よりも長い場合、一枚の投影像から被検体の情報の分布を算出することができる。一枚の投影像から、複合する被検体の情報の分布を両方とも算出すると、検出器１４から演算装置へのデータ転送フレームレートと同じフレームレートで被検体の情報の分布を算出することとができ、動きの滑らかな動画像を作成することもできる。
【００４８】
周期パターンを有する投影像を撮像する方法として、トールボット干渉法を用いても良く、マルチピンホールやマルチスリットを用いた方法を用いても良く、結晶干渉法を用いても良い。トールボット干渉法を用いると、多色のＸ線でも周期パターンを発生させることができ、かつ被検体の位相情報への感度も高いため、コントラストが高く、位相感度が良い被検体の情報を算出することができる。また、被検体の情報のうち、吸収情報と、散乱情報と、位相情報を分離しやすい。マルチピンホールやマルチスリットは一般的にピンホール又はスリットの周期がトールボット干渉計で用いる回折格子の周期よりも長いため、光学素子の作成が容易であり、多色のＸ線でも周期パターンを発生させることができる。結晶干渉法は被検体の位相情報に対して感度が高い。マルチピンホールやマルチスリットを用いた方法は、被検体にＸ線の照射されない部分が発生する場合がある。Ｘ線が照射されない部分の情報は欠落するが、被検体とＸ線撮像装置が変化するように、一方を他方に対して走査することで補完することができる。
【００４９】
以下、実施形態のより具体的な実施例について説明する。
【００５０】
（実施例１）
実施例１では、実施形態のより具体的な実施例について図２と図４とを用いて説明する。
【００５１】
本実施例のＸ線撮像システムの構成は図２に示した通りである。Ｘ線源２は、エネルギー１７．５ｋｅＶの特性Ｘ線が発生可能なモリブデンターゲットを備える。タルボ干渉法に用いるＸ線は、特性Ｘ線のようにスペクトルが先鋭な単色に近いＸ線でもよいし、制動Ｘ線のようなスペクトルの広い多色のＸ線でもよい。線源格子４は、網目状の構造をしており、網目の縦横ピッチ２２μｍ、開口の直径８μｍを用いる。回折格子８は、位相変調差がπある二つの領域がチェッカーボード状に配列した位相格子を用いる。縦横方向の周期は１２μｍとする。遮蔽格子１２は、網目状の構造を有し、開口部と遮光部の幅が１：１とする。縦横方向の周期は８．２３μｍとする。Ｘ線源２から出射するＸ線の上流側から、線源格子４、回折格子８、遮蔽格子１２の順に設置する。線源格子４と回折格子８の距離は９３６ｍｍ、回折格子８と遮蔽格子１２との距離は３４８ｍｍとする。この配置により、線源格子４の各開口からのＸ線によってできる干渉パターンの明部同士はＸ線強度を強めあう。また、干渉パターンに遮蔽格子１２を重ね、遮蔽格子１２を面内方向に回転することで明るい点が格子状に配列したモアレパターンを発生する。検出器１４は、遮蔽格子１２の下流に設置する。検出器１４と遮蔽格子１２との距離はできるだけ近いことが望ましい。干渉パターンの強度は、回折格子との距離がタルボ長の位置で最も大きいため、回折格子８と検出器１４との距離はタルボ長により近いほうが好ましい。また、検出器１４と各格子（線源格子、回折格子、遮蔽格子）の基板面は、Ｘ線源２からのＸ線の光軸に垂直であることが望ましい。尚、本明細書におけるＸ線の光軸とは、Ｘ線源の中心と検出器のＸ線照射範囲の中心とを結んだ軸である。遮蔽格子の回転角度を調整し、検出器１４上に検出器が有する画素の４画素分の周期を有するモアレパターンを発生する。このモアレパターンを周期パターンとして、演算処理工程において複合分布を算出し、複合分布に基づく画像を作成する。
【００５２】
本実施例のＸ線撮像システムが行う撮像工程及び演算処理工程について説明をする。
【００５３】
尚、本実施例では、被検体として分岐した血管とその周囲の組織を用い、散乱情報の分布に基づく画像から輪郭周辺の情報を消去することで、散乱情報が有する微細な内部構造に関する情報の視認性を高める。そのために、散乱情報の分布と輪郭の情報を示す分布との差を算出することで複合分布を算出する。本実施例では、吸収量の分布から被検体の輪郭の情報を示す分布を算出する。
【００５４】
Ｘ線撮像システムはまず、Ｘ線撮像装置７により、撮像工程を行う。初めにまず、被検体６のない状態におけるモアレパターンを検出器で検出する。次に、線源格子４と回折格子８との間、かつ、回折格子８に近い場所に、マイクロバブル含有造影剤を投与した被検体６を配置し、被検体による変調を受けたＸ線により形成されるモアレの検出を行う。このとき検出された検出結果を、被検体の投影像の情報として用いる。尚、被検体を配置しないときに検出したモアレの検出結果は、被検体なしの投影像の情報として用いる。また、被検体の投影像の情報と被検体なしの投影像の情報は、検出器から演算装置内の主記憶部に伝送される。
【００５５】
被検体の情報を算出する手段は、主記憶部に伝送されたモアレの検出結果の情報を用いて、被検体の情報の分布の算出を行う。本実施例では、被検体の情報の分布として、散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する。散乱情報の分布と吸収情報の分布は、フーリエ変換法を用いて算出する。フーリエ変換法を用いて散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する方法について説明をする。
【００５６】
まず、被検体の投影像の情報と被検体のない投影像の情報のそれぞれにフーリエ変換を施すことで、モアレパターンの波数空間スペクトルを算出する。算出した波数空間スペクトルのうち、０次ピークの強度から吸収強度の分布を算出し、０次ピークに対する１次ピークの強度比から散乱強度の分布を算出する。次に、被検体のない投影像の情報から算出した被検体の情報の分布と、被検体の投影像の情報から算出した被検体の情報の分布との相対分布を算出する。このように、被検体がない投影像を用いると、回折格子８の厚さムラやＸ線の照度ムラの影響等を除去することができる。
【００５７】
本実施例のように２次元の格子を用いると、散乱強度の分布は直交する２方向について算出される。これら２方向についての分布の２乗平均の平方根を算出して得られる分布を図４（ａ）に示した。本実施例では、この分布を散乱情報の分布として用いる。又、図４（ａ）における、直線Ａ−Ｂ上での信号強度分布を図４（ｅ）に示した。輪郭情報と造影剤情報が重畳した分布を有する。
【００５８】
また、本実施例では、散乱情報の分布から輪郭の情報を効果的に消去するために、吸収量分布を直交する２方向に微分し、算出された２方向についての分布の２乗平均の平方根を算出して得られる分布を、本実施例では吸収情報の分布として用いる。吸収量分布を図４（ｂ）、吸収量分布を微分し、２乗平均の平方根を算出して得られる分布を図４（ｃ）に示す。又、図４（ｂ）における直線Ａ−Ｂ上での信号強度分布を図４（ｆ）、図４（ｃ）における直線Ａ−Ｂ上での信号強度分布を図４（ｇ）に示す。吸収情報においては、造影剤情報の濃度に分布が少ないため、２乗平均の平方根を算出して得られる分布は輪郭情報が支配的となる。
【００５９】
尚、本実施例では用いないため算出しないが、上述の波数空間スペクトルのうち、１次ピークの位相から空間的に微分された位相シフト量の分布が算出できる。本実施例のように２次元格子を用いると、微分された位相シフト量の分布も直交する２方向について算出される。微分位相シフト量の分布中のある１点を基準に、微分された位相シフト量の分布を直交する２方向に積分をすることで、被検体の（微分でない）位相シフト量を描出した分布が算出される。このように算出された（微分でない）位相シフト量の分布を位相情報の分布として用いても良いし、微分位相シフト量の分布を位相情報の分布として用いても良い。どちらの分布を位相情報の分布として用いるかは、被検体の何を観察するかによって適宜決めることができる。
【００６０】
次に、分布を規格化する手段により、散乱情報の分布が有する値と吸収情報の分布が有する値とを規格化する。この規格化は、散乱情報の分布の境界散乱部６２と背景のコントラストの差が、吸収情報の分布の吸収輪郭部６６と背景のコントラストの差と同じになり、且つ、境界散乱部６２の値と吸収輪郭部６６の値が同じ値になるように行う。尚、散乱情報の分布における境界散乱部は、輪郭に相当する。
【００６１】
尚、散乱情報の分布が有する値に合わせて吸収情報の分布の値を調整することで規格化した場合、散乱情報の分布は被検体の情報の分布を算出する手段により算出された分布のままである。しかし、散乱情報の分布は、吸収情報の分布の値を調整するための基準になったとみなし、本明細書では、散乱情報の分布が有する値も、吸収情報の分布が有する値も、規格化されているものとする。
【００６２】
次に、規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得する手段により、規格化した散乱情報の分布と、規格化した吸収情報の分布の差を算出する。分布同士の差は、各座標毎に、規格化した散乱情報の分布が有する値と、規格化した吸収情報の分布が有する値との差をとることで算出する。これにより、散乱情報の分布から輪郭情報が消去され、造影剤による散乱が支配的な複合分布が算出される。この複合分布に基づく画像を図４（ｄ）に示す。又、図４（ｄ）の直線Ａ−Ｂ上での信号強度分布を図４（ｈ）に示す。この複合分布では、微細な内部構造６０の視認性が、散乱情報の分布（図４（ａ）、（ｅ））よりも向上している。
【００６３】
そして、複合分布を出力する手段により、複合分布の情報が画像表示装置に伝送され、これに基づいた画像が表示装置に表示される。また、複合分布を出力する手段は、演算装置の補助記憶部にも複合分布の情報を伝送し、補助記憶部は受け取った情報を格納する。
【００６４】
尚、本実施例では、１回の検出で得られたモアレパターンから、複数の被検体の情報の分布を算出し、その分布同士を減算することで複合分布を算出している。そのため、複合分布の算出において、時間差に起因するアーチファクトの発生を抑制することができる。尚、時間差に起因するアーチファクトとは、検出を行うタイミングが異なる検出結果に由来する被検体情報の分布同士を複合することで生じるアーチファクトのことを指す。
【００６５】
尚、被検体なしの投影像の情報を得るための検出は、被検体の撮像毎に行う必要はない。例えば、予め被検体なしの投影像の情報を得るための検出を行っておき、その検出結果を補助記憶部等に格納しておいても良い。この場合、被検体なしの投影像の情報を得るための検出と被検体の投影像の情報を得るための検出との間に、トールボット干渉計の回折格子が移動するなどしてモアレパターンが併進移動をした場合でも、その移動量を分布から逆算し、補正することが可能である。１回の検出から１つの複合分布が算出できるため、検出器１４として、例えば３０フレーム毎秒のフラットパネルディテクタを用いた場合、３０フレーム毎秒の速さで複合分布を作成することができる。複合分布を出力する手段が、連続するフレームの複合分布を画像表示装置に伝送し、それを受け取った画像表示装置がその画像を表示することで、複合分布に基づく画像は動画像として表示することができる。
【００６６】
尚、本実施例では、規格化した分布同士の差を算出することで、散乱情報の分布に基づく画像から輪郭周辺の情報を消去したが、規格化した分布同士の商を算出しても良い。本実施例で、規格化した分布同士で減算を行う代わりに、吸収量分布を微分し、２乗平均の平方根を算出して得られる分布（図４（ｃ））で散乱情報の分布（図４（ａ））を除する場合について簡単に説明をする。吸収量分布を微分し、２乗平均の平方根を算出して得られる分布（微分吸収量分布の一種）と散乱情報の分布（図４（ａ））を規格化し、除算すると、輪郭に対応する領域の値は小さくなり（１になり）、他の領域の値は大きくなる。よって、輪郭に対応する領域の値を相対的に小さくできるため、微細な内部構造６０の視認性が、散乱情報の分布（図４（ａ））よりも向上する。
【００６７】
（実施例２）
実施例２では、実施形態のより具体的な他の実施例について説明する。
【００６８】
実施例２は、モアレパターンの周期が投影像の一辺の長さよりも長い点で実施例１と異なる。それに伴い、位相シフト法を行うため、撮像工程と演算処理工程の被検体の情報の分布を算出する手段が異なる。その他は実施例１と同様なので説明は省略する。
【００６９】
位相シフト法は、Ｘ線の位相をシフトさせて周期パターンを複数回検出し、その検出結果から被検体によるＸ線の位相変化を算出する。Ｘ線の位相をシフトさせるために、Ｘ線トールボット干渉計では自己像と遮蔽格子の相対位置を変化させてモアレの位相をシフトさせる方法が用いられている。
【００７０】
本実施例が行う撮像工程について説明をする。
【００７１】
本実施例はまず、被検体６をＸ線源と検出器との間に配置せずに、位相をシフトさせて１６回Ｘ線を検出し、１６回分の参照データを取得する。位相シフトは、検出毎に線源格子４の位置を５．５μｍずつ網目の周期方向（２方向）に移動させることで生じさせた。例えば、第１の周期方向に５．５μｍずつ移動させて４回検出した後、第２の周期方向に５．５μｍ移動させて検出し、再び第１の周期方向に５．５μｍずつずらして３回検出を行う。これで８回の検出が行える。残り８回も同様に線源格子の移動と検出を行うことで、１６回の検出を行うことができる。このように、２つの周期方向に対して５．５μｍずつの移動を４回行うことで、４×４のマトリクス状に線源格子を移動させて検出した、１６回分の参照データを取得する。次に、線源格子４と回折格子８との間、かつ、回折格子８に近い場所に、マイクロバブル含有造影剤を投与した被検体６を設置し、被検体６を配置しない場合と同様の方法で１６回分の投影像のデータを取得する。取得した参照データと投影像のデータは、演算装置内の補助記憶部に保存する。
【００７２】
次に、本実施例の被検体の情報を算出する手段について説明をする。
【００７３】
参照データと投影像データのそれぞれにおいて、検出器の画素毎に１６点の強度データが得られる。この画素毎の１６点の強度データを、線源格子の相対位置に対応させてマトリクス状に配列したものを画素毎の周期パターンとする。つまり、１回目の検出後、第１の周期方向に３回移動させ、その移動毎に検出を行った場合、周期パターンにおいても１回目〜４回目の検出結果を第１の周期方向に配列する。このように算出された画素毎の周期パターンを二次元フーリエ変換することにより周期パターンの周波数スペクトルが算出される。算出された周波数スペクトルを用いて、０次ピークの強度から吸収量を算出し、０次ピークに対する１次ピークの強度比から散乱強度を算出することができる。吸収強度と散乱強度の算出を画素毎に行うことで、吸収量の分布と散乱強度の分布を算出することができる。実施例１と同様に、被検体のない投影像の情報から算出した被検体の情報の分布と、被検体の投影像の情報から算出した被検体の情報の分布との相対分布を算出することで、回折格子の厚さムラやＸ線の照度ムラの影響を軽減する。本実施例でも、実施例１のように吸収量分布を微分し、２乗平均の平方根を算出して得られる分布を吸収情報の分布、散乱強度の分布から散乱強度の分布の２乗平均の平方根を算出して得られる分布を散乱情報の分布として用いる。尚、位相シフト法を行う場合も、１次ピークの位相から空間的に微分された位相シフト量を算出できる。
【００７４】
算出した被検体の情報の分布を用い、実施例１と同様に規格化した分布の差又は商を算出して複合分布を取得を算出する手段により、規格化した散乱情報の分布と、規格化した吸収情報の分布の差を算出する。これにより、散乱情報の分布から輪郭情報が消去され、造影剤による散乱が支配的な複合分布が算出される。
【００７５】
本実施例ではモアレパターンの周期が投影像の一辺の長さよりも長い場合の方法として説明を行ったが、モアレパターンの周期が投影像の一辺の長さよりも短い場合にも同様の方法を用いることができる。検出器１４のモジュレーショントランスファーファンクションが低い場合には、モアレパターンの周期が大きい方が好ましい。検出器１４のデータ転送フレームレートに対して複合分布のフレームレートは１６分の１に低下するが、検出器１４のデータ転送フレームレートが十分に高い場合には、動画像の作成も可能である。  尚、本実施例も、実施例１と同様に、複合する分布同士で減算を行う代わりに、複合する分布同士で除算を行っても良い。
【００７６】
実施例３では、実施形態のより具体的な他の実施例について図５を用いて説明する。
実施例３は、周期パターンを有する投影像を撮像する方法として、マルチスリットを用いる方法である点で実施例１と異なる。それに伴い、被検体とマルチスリットの相対位置を走査する撮像工程と演算処理工程の被検体の情報の分布を算出する手段が異なる。その他は実施例１と同様なので説明は省略する。
【００７７】
Ｘ線源２は、エネルギー１７．５ｋｅＶの特性Ｘ線が発生可能なモリブデンターゲットを備える。Ｘ線は、特性Ｘ線のようにスペクトルが先鋭な単色に近いＸ線でもよいし、制動Ｘ線のようなスペクトルの広い多色のＸ線でもよい。焦点の大きさは１００μｍである。分割素子１０４は、スリット状の構造をしており、複数のスリットが周期的に配列している。スリットの周期を１０３μｍ、開口の幅３４μｍを用いる。検出器の画素ピッチは４８μｍとする。Ｘ線源２から出射するＸ線の上流側から、分割素子１０４、検出器１４の順に設置する。被検体は６は分割素子１０４の下流に設置する。分割素子１０４を通過したＸ線は、分割素子１０４の開口幅とほぼ同じ幅のシート状に成形される。Ｘ線源２と分割素子１０４の距離を８００ｍｍ、分割素子１０４と検出器１４の距離を６９０ｍｍとすると、Ｘ線ビームは検出器１４上で、１９６μｍピッチで縞状のパターンを形成する。すなわち、検出器１４上に検出器が有する画素の４画素分の周期を有する縞パターンが発生する。被検体の情報を算出する手段は、主記憶部に伝送された縞状のパターンの検出結果の情報を用いて、被検体の情報の分布の算出を行う。本実施例では、被検体の情報の分布として、散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する。散乱情報の分布と吸収情報の分布は、フーリエ変換法を用いて算出する。フーリエ変換法を用いて散乱情報の分布と吸収情報の分布を算出する方法については、実施例１と同様である。分割素子１０４は開口率で１／３である。そのため、一回の撮像で得られる被検体の情報は、全体の１／３である。そこで、分割素子を３４．３μｍ移動させて撮像することを３回繰り返すことで、被検体の全領域の情報を取得することができる。これらの情報を被検体の位置情報と矛盾ないように空間的に再配列し、被検体の情報の分布を算出する。
【００７８】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、まず、上述した実施形態の演算装置の演算方法を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。尚、上述の実施形態の演算装置の演算方法を用いると、複合分布に基づく画が取得される。よって、上述の実施形態の演算装置の演算方法は、画像取得方法の一種である。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。
【符号の説明】
【００７９】
２０  被検体の情報の分布を算出する手段
２２  分布を規格化する手段
２４  規格化した分布の値の差又は商を算出する手段
２６  複合分布を出力する手段
【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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