(57)【要約】【課題】  放射線の特性による誤差を補正により軽減し、精度良く平均エネルギーを取得すること。【解決手段】放射線撮影装置は、被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出部と、放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、放射線の平均エネルギーを取得する取得部と、照射された放射線の特性に基づいて、平均エネルギーを補正する補正部と、を備える。【選択図】  図１
2018121929.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段と、
前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得する取得手段と、
前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
【請求項２】
前記放射線の特性として前記放射線のエネルギー分布の分散を推定する推定手段を更に備え、
前記推定手段は、前記エネルギー分布の分散として、被検体を透過する前の放射線のエネルギー分布の分散を用いることを特徴とする請求項１に記載の放射線撮影装置。
【請求項３】
前記放射線を照射する放射線発生手段と、前記検出手段とを連動して動作させて、前記放射線のエネルギーの測定を制御する測定制御手段を更に備え、
前記測定制御手段は、
前記放射線発生手段と前記検出手段との間に被検体が存在する状態で、前記放射線のエネルギーの複数回の測定を制御することを特徴とする請求項１または２に記載の放射線撮影装置。
【請求項４】
前記測定制御手段は、前記放射線発生手段と前記検出手段との間に被検体が存在しない状態で、前記放射線のエネルギーの測定を制御することを特徴とする請求項３に記載の放射線撮影装置。
【請求項５】
前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギーの測定情報とに基づき、測定情報の比を取得する比算出手段を更に備え、
前記推定手段は、前記測定情報の比に基づいて、前記エネルギー分布の分散を取得することを特徴とする請求項２に記載の放射線撮影装置。
【請求項６】
前記比算出手段は、前記測定情報の比を、前記被検体を構成する物質の情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギー分布とに基づいて取得し、
前記推定手段は、前記測定情報の比に基づいて、前記エネルギー分布の分散を取得することを特徴とする請求項５に記載の放射線撮影装置。
【請求項７】
前記推定手段は、前記被検体を構成する構成物質の厚さを推定する被検体推定手段を有し、
前記被検体推定手段は、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギーの測定情報と、前記被検体を構成する構成物質とに基づいて、前記構成物質の厚さを推定することを特徴とする請求項５または６に記載の放射線撮影装置。
【請求項８】
前記推定手段は、
前記被検体の情報に基づいて、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギー分布を取得する被検体分散推定手段を有し、
前記被検体分散推定手段は、
前記構成物質の減弱係数と、前記構成物質の厚さの情報と、前記被検体が存在しない状態における前記放射線のエネルギー分布とに基づいて、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギー分布を取得することを特徴とする請求項７に記載の放射線撮影装置。
【請求項９】
前記被検体分散推定手段は、前記取得した放射線のエネルギー分布に基づいて、前記被検体が存在する状態における前記放射線のエネルギー分布の分散を推定する
ことを特徴とする請求項８に記載の放射線撮影装置。
【請求項１０】
前記補正手段により補正された平均エネルギーの分布を示す画像と、補正前の平均エネルギーの分布を示す画像と、を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１１】
前記取得手段は、前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１２】
前記補正手段は、前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１３】
被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段を有する放射線撮影装置の放射線撮影方法であって、
前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得する取得工程と、
前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正する補正工程と、
を有することを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の放射線撮影方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
放射線検出装置は、被検体を透過した放射線を検出器で測定することで、被検体の内部構造を濃淡画像として描出する装置である。放射線源から発せらせた放射線は、被検体を通過する際に、通過した部位の種類（例えば、脂肪、骨、筋肉など）や厚さに応じて減弱を受ける。被検体を通過した後の放射線のエネルギー積算値を放射線検出部で測定し、測定値に応じて濃淡画像とすることで、被検体内部の構造を反映した濃淡画像を得ることができる。
【０００３】
特許文献１には、放射線検出部で測定を複数回実施することにより取得した積率情報を利用して、放射線検出部に入射した放射線の平均エネルギーを利用することにより、エネルギー積算値が同程度の場合には区別できなかった内部構造を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９-２８５３５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般に放射線検出部に入射する放射線のエネルギーはエネルギー分布を持つが、特許文献１の手法で得られた平均エネルギーには、放射線の特性に由来する誤差が混入するという課題があった。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、放射線の特性による誤差を補正により軽減し、精度良く平均エネルギーを取得することが可能な技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様による放射線撮影装置は、被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段と、
前記放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、前記放射線の平均エネルギーを取得する取得手段と、
前記照射された放射線の特性に基づいて、前記平均エネルギーを補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、放射線の特性による誤差を補正により軽減し、精度良く平均エネルギーを取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態における放射線撮影装置の構成を示す模式図。
【図２】第１実施形態における平均エネルギーの補正処理フローを示す図。
【図３】放射線が被検体を通過して放射線検出部に入射する状態を示す図。
【図４】放射線検出部に入射した放射線のエネルギー分布の模式図。
【図５】被検体の配置例を示す図。
【図６】放射線検出部により検出された情報に基づく画像を例示する図。
【図７】真の平均エネルギー画像の例を示す図。
【図８】補正前の平均エネルギー画像の例を示す図。
【図９】補正された平均エネルギー画像の例を示す図。
【図１０】補正前の平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。
【図１１】補正された平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。
【図１２】第２実施形態における放射線撮影装置の構成を示す模式図。
【図１３】第２実施形態における平均エネルギーの補正処理フローを示す図。
【図１４】補正された平均エネルギー画像の例を示す図。
【図１５】補正された平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。
【図１６】第３実施形態における放射線撮影装置の構成を示す模式図。
【図１７】第３実施形態における平均エネルギーの補正処理フローを示す図。
【図１８】補正された平均エネルギー画像の例を示す図。
【図１９】補正された平均エネルギーの相対誤差画像の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
【００１１】
（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。図１は第１実施形態における放射線検出装置の構成を示す模式図であり、図２は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。
【００１２】
図１に示すように、放射線撮影装置１００は、放射線発生部１０１、放射線検出部１０４、および画像処理部１０６を有する。本実施形態において、放射線は、例えば、Ｘ線とするが、α線、β線、γ線または重粒子線であってもよい。参照番号１０３は放射線発生部１０１から発せられる放射線を示し、放射線検出部１０４は、ある時間のあいだに入射した放射線１０３のエネルギーを足し合わせたものに、およそ比例する測定情報を出力する。本実施形態では、放射線検出部１０４は、二次元状に配置された複数の検出部（検出素子）を有している。放射線検出部１０４の構成としては、半導体材料によって形成され、複数の検出素子が格子状に並んだ平面検出器（Flat Panel Detector(FPD)）の他、ラインセンサなどの構成を用いることも可能である。また、検出部（検出素子）は一つでも構わない。放射線検出部１０４は、照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する。
【００１３】
測定制御部１０５は、放射線を照射する放射線発生部１０１と、放射線検出部１０４とを連動して動作させて、放射線のエネルギーの測定を制御する。具体的には、本実施形態において、測定制御部１０５は、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４との間に被検体が存在する状態で、放射線のエネルギーの複数回の測定を制御する。本実施形態ではコンピュータで制御する例を示すが、同様の機能を果たすのであれば、測定制御部１０５の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
【００１４】
放射線検出部１０４は被検体に照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する。放射線検出部１０４は、放射線発生部１０１から出力され、被検体１０２を透過した放射線の強度（エネルギー）を、検出部（検出素子）により取得する。具体的には、放射線検出部１０４は、ある時間のあいだに検出部（検出素子）の１画素に入射した放射線のエネルギーを足し合わせたものに、およそ比例する測定情報を取得し出力する。尚、本実施形態では、被検体１０２を生体とするが、工業製品など生体以外を被検体としても構わない。
【００１５】
放射線検出部１０４で測定された測定情報は画像処理部１０６に送られ、処理される。画像処理部１０６は、機能構成として、平均エネルギー算出部１０７、エネルギー分布の分散推定部１０８、平均エネルギー補正部１０９を有する。本実施形態では、画像処理部１０６の処理はコンピュータで実行される。画像処理部１０６の各部は、例えば、不図示のＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリから読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。すなわち、コンピュータが、機能構成に対応した各プログラムの各関数を実行することにより、平均エネルギー算出部１０７、分散推定部１０８、平均エネルギー補正部１０９の各処理が実現される。同様の機能を果たすのであれば、画像処理部１０６の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
【００１６】
表示部１１０は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴであり、その他、人間が見られるものならいずれの種類であってもよい。表示部１１０は、本実施形態の放射線検出装置における放射線検出部１０４および画像処理部１０６によって得られた結果を表示する。表示制御部１１１は、表示部１１０の表示を制御する。例えば、表示制御部１１１は、平均エネルギー補正部１０９により補正された平均エネルギーの分布を示す画像と、補正前の平均エネルギーの分布を示す画像と、を表示部１１０に表示させることが可能である。
【００１７】
次に、図２のフローチャートを用いて、第１実施形態の放射線撮影装置１００における平均エネルギーの補正処理の流れを説明する。
【００１８】
（複数回測定処理（Ｓ２０１））
まず、ステップＳ２０１において、測定制御部１０５は、複数回測定処理を実行する。測定制御部１０５は、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４とを連動して動作させることにより、複数回測定処理を実行する。複数回測定処理Ｓ２０１はＳ２０２とＳ２０３という二つのステップを有している。ステップＳ２０２では測定が行われる。測定制御部１０５は、一定の管電圧の下に放射線を照射するよう放射線発生部１０１を制御し、放射線検出部１０４の検出素子に入射した放射線の検出結果を一定時間毎に出力させる。放射線検出部１０４の検出素子で測定した測定情報をｄiと記述する。添え字iはi番目に実行された測定情報であることを示す。
【００１９】
ステップＳ２０３で、測定制御部１０５は、所定回数（ｍ：２以上の自然数）の測定が終了したか否かを判定する。所定回数（ｍ回）の測定が終了していない場合（Ｓ２０３−Ｎｏ）、処理はステップＳ２０１に戻され、測定が再度行われる。一方、ステップＳ２０３の判定で、所定回数（ｍ回）の測定が終了している場合（Ｓ２０３−Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２０４に進められる。所定回数（ｍ回）の測定の実行により、ｍ回分の測定情報が平均エネルギー算出部１０７に入力される。
【００２０】
（平均エネルギー算出処理：Ｓ２０４）
ステップＳ２０４において、平均エネルギー算出部１０７は、放射線を複数回測定した測定情報に基づいて、放射線の平均エネルギーを取得する。具体的には、平均エネルギー算出部１０７は、放射線を複数回測定した測定情報の積率に基づいて、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔを（１）式により取得する。
【００２１】
【数１】
2018121929.tif 000003
【００２２】
ここで、Ｍはｄに関する一次の原点積率であり、Ｖはｄに関する二次の中心積率であり、具体的には（２）のように計算される。
【００２３】
【数２】
2018121929.tif 000004
【００２４】
尚、（１）、（２）の計算では、測定情報とエネルギーとの変換係数が乗じられることもある。以降の計算でも変換係数が必要となる場合があるが、本明細書では説明の簡単のため省略する。また、Ｖの計算において、ｍ−１ではなく、ｍ（測定回数）で除する場合もある。
【００２５】
（エネルギー分布の分散推定処理：Ｓ２０５）
次に、ステップＳ２０５において、エネルギー分布の分散推定部１０８は、放射線検出部１０４で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。図３は、放射線発生部１０１から放出された放射線１０３が被検体１０２を通過して放射線検出部１０４に入射する状態を示す図であり、図４は、放射線検出部１０４に入射した放射線のエネルギー分布の模式図である。放射線発生部１０１から発せられた放射線１０３は、管電圧やフィルターなどに依存したエネルギー分布を有する。被検体１０２を透過する前のエネルギー分布（確率密度関数）をｓｉｎ（Ｅ）とする。ここでＥは放射線のエネルギーである。放射線は被検体１０２を透過する過程で、エネルギー分布を変化させ、その後、放射線検出部１０４に入射する。被検体１０２を透過した後のエネルギー分布として、放射線検出部１０４で検出された放射線のエネルギー分布（確率密度関数）をｓ（Ｅ）とする。
【００２６】
図４の横軸は放射線のエネルギーであり、図中の曲線は、放射線検出部１０４で検出された放射線のエネルギー分布（確率密度関数）であるｓ（Ｅ）を示す。本処理で推定するのは、放射線のエネルギー分布ｓ（Ｅ）の分散σｓ２である。放射線のエネルギー分布ｓ（Ｅ）の分散σｓ２は、以下の（３）式により示される。（３）式において、μｓは真の平均エネルギーである。図４には真の平均エネルギーμｓと標準偏差σｓとが示されている。
【００２７】
【数３】
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【００２８】
エネルギー分布の分散推定部１０８は、エネルギー分布の分散として、被検体を透過する前の放射線のエネルギー分布の分散を用いることが可能である。エネルギー分布の分散推定部１０８は、放射線のエネルギー分布ｓ（Ｅ）の分散σｓ２を推定する処理において、σｓ２として、被検体１０２を透過する前の放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓｉｎ（Ｅ）の分散σｓｉｎ２を用いる。ｓｉｎ（Ｅ）は測定条件が定まれば被検体１０２に依存せず決定されるため、被検体なしの状態でスペクトロメーターを用いて測定することができる。また、ｓｉｎ（Ｅ）が既知ならば、エネルギー分布の分散推定部１０８は、（３）式の定義を用いてσｓｉｎ２を取得することができる。
【００２９】
（平均エネルギー補正処理：Ｓ２０６）
次に、ステップＳ２０６において、平均エネルギー補正部１０９は、被検体に照射された放射線の特性に基づいて、平均エネルギーを補正する。具体的には、平均エネルギー補正部１０９は、被検体に照射された放射線のエネルギー分布の分散に基づいて、放射線の平均エネルギーを補正する。ここで、平均エネルギー補正部１０９は、（４）式のように、エネルギー分布の分散推定処理（Ｓ２０５）で推定したσｓ２を用いて、補正された平均エネルギーＥ'ｓｔａｔを求める。
【００３０】
【数４】
2018121929.tif 000006
【００３１】
ステップＳ２０４の平均エネルギー算出処理において、（１）式により取得した補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔと、真の平均エネルギーμｓとは一致しないため、平均エネルギー補正部１０９は、平均エネルギーＥｓｔａｔの補正処理を行う。一般に放射線がスペクトル分布を持つ時、図４に示すように、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔは真の平均エネルギーμｓからσｓ２／μｓだけずれる。つまり（５）のようになる。
【００３２】
【数５】
2018121929.tif 000007
【００３３】
ここで、最終的に求めるのは真の平均エネルギーμｓである。（５）式はＥｓｔａｔ、μｓとσｓ２の方程式であるから、Ｅｓｔａｔとσｓ２が求まれば、平均エネルギー補正部１０９は、真の平均エネルギーμｓを求めることができる。ここで、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔは（１）式により取得することが可能であり、放射線のエネルギー分布の分散σｓ２はエネルギー分布の分散推定処理Ｓ２０５により取得することが可能である。平均エネルギー補正部１０９は、平均エネルギーＥｓｔａｔと放射線のエネルギー分布の分散σｓ２とを用いて、方程式を数値解析することにより、真の平均エネルギーμｓを、補正後の平均エネルギーとして取得することができる。
【００３４】
以上の処理により、平均エネルギーの補正処理が終了する。また、必要に応じて表示部１１０によって、平均エネルギー、放射線のエネルギー分布の分散、真の平均エネルギー（補正後の平均エネルギー）などを表示し、補正の効果を確認したり、診断に利用したりすることができる。
【００３５】
次に、上記の手順により平均エネルギーを補正した実施例を説明する。以下の実施例では、数値計算により仮想的な撮影実験を行って測定データを作成し、得られた測定データから、上記手順に従い平均エネルギーの補正処理を実行した。
【００３６】
平均エネルギーの補正処理で使用する数値計算用のソフトウエアとして、素粒子が物質中で起こす複雑な振る舞いや反応をシミュレーションするソフトウエア：Ｇｅａｎｔ４（http://geant4.cern.ch/）を使用している。図５は、実施例における被検体の配置例を示す図である。被検体は生体を模しており、参照番号５０１が体幹であり、参照番号５０２が骨であり、参照番号５０３が肺である。図５の配置例において、放射線発生部１０１からは、管電圧８０ｋＶ相当のエネルギー分布で放射線を発生させている。放射線発生部１０１から放射線１０３が照射され、放射線検出部１０４により放射線１０３が検出されるように配置されている。
【００３７】
図６は、放射線検出部１０４により検出された情報に基づく画像を例示する図である。放射線検出部１０４全体は体幹の影に隠れており、ｘ軸方向中心で体幹は厚く、ｘ軸方向端部へ行くほど体幹は薄い。撮影画像にもそのようなグラデーションが描画されている。また、ｘ軸方向中心においてｙ軸方向に沿って、骨の影が映っているのがわかる。また、ｙ軸方向中心においてｘ軸方向両端側に略球形の肺の影が映っているのがわかる。
【００３８】
図７は、真の平均エネルギーであるμｓの画像を示し、図７に示すような画像が求めるべき正解画像である。図７の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。図８および図９においても同様であり、画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。
【００３９】
図８は、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔの画像を示す。図８の平均エネルギーＥｓｔａｔの画像と図７の真の平均エネルギーの画像とを比較すると、図８の平均エネルギーＥｓｔａｔの画像は、図７の真の平均エネルギーの画像と比較して全体に白くなっており、真の平均エネルギーμｓよりも値が高く誤差を含んでいることがわかる。
【００４０】
図９は、図２で説明した処理手順に基づいて補正した平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの画像を示す。図９の補正した平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの画像と図８の平均エネルギーＥｓｔａｔの画像とを比較すると、図９の補正した平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの画像は、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔの画像（図８）と比較して全体に黒くなっており、真の平均エネルギーμｓに値が近くなっていることがわかる。
【００４１】
更に比較を容易にするために、図１０に補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔと真の平均エネルギーμｓとの相対誤差の画像を示し、図１１に補正した平均エネルギーＥ'ｓｔａｔと真の平均エネルギーμｓとの相対誤差の画像を示す。図１０および図１１の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡と相対誤差のエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。相対誤差が大きいと、画像の濃度は淡くなり（白くなり）、相対誤差が小さいと、画像の濃度は濃くなる（黒くなる）。図１０および図１１における相対誤差の画像を比較すると、図１０の平均エネルギーＥｓｔａｔの相対誤差の画像に比べて図１１の補正した平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの相対誤差の画像は、全体に黒くなっており、真の平均エネルギーμｓに値が近くなっており、相対誤差が減少していることがわかる。
【００４２】
以上説明したように、本実施形態によれば、平均エネルギーの補正処理により、精度良く平均エネルギーを算出することができる。これにより、エネルギー積算値では区別できなかった内部構造を精度良く区別することが可能になる。なお、本実施形態では、放射線の特性として、放射線のエネルギー分布の分散を利用したが、放射線のエネルギー分布の分散以外であってもよい。例えば、放射線のエネルギー分布の標準偏差や平均偏差等、ばらつき（散布度）を示す値なら代替可能である。
【００４３】
（第２実施形態）
次に本発明の第２実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。図１２は第２実施形態の放射線撮影装置２００の構成を示す図であり、図１３は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。これらを用いて第２実施形態の放射線撮影装置２００の構成と処理フローを説明する。説明の重複を避けるため、第１実施形態の構成と相違する部分について説明を行う。同一の参照番号を付する部分については、同様の機能、処理が行われるものとする。
【００４４】
放射線撮影装置２００は、第２測定制御部１２０１を有する。第２測定制御部１２０１は、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４とを連動して動作させて、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４との間に被検体１０２が存在しない状態で放射線のエネルギーの測定を制御する。尚、図１２では説明の都合上、被検体ありと被検体なしとで、別々の機能構成を用いているが、例えば、第１実施形態で説明した測定制御部１０５を用いて、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４との間に被検体１０２が存在する状態で測定し、更に、被検体１０２が存在しない状態で測定を行うように測定を制御することも可能である。第２測定制御部１２０１または測定制御部１０５は、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４との間に被検体が存在しない状態で、放射線のエネルギーの測定を制御する。
【００４５】
画像処理部１０６の機能構成として、画像処理部１０６は比算出部１２０２と、測定情報を用いた分散推定部１２０３とを有する。
【００４６】
比算出部１２０２は測定情報の比を算出する。具体的には、比算出部１２０２は、被検体が存在する状態における放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギーの測定情報とに基づき、測定情報の比を取得する。すなわち、比算出部１２０２は、測定制御部１０５の測定制御により被検体１０２有りの状態で測定された複数回の測定情報と、第２測定制御部１２０１（または、測定制御部１０５）の測定制御により被検体１０２無しの状態で測定された測定情報との比を算出する。比算出部１２０２は、測定情報の比を、被検体を構成する物質の情報（例えば、減弱係数や構成物質の厚さや長さなどの情報）と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギー分布とに基づいて取得することが可能である。分散推定部１０８は、測定情報の比に基づいて、放射線のエネルギー分布の分散を取得することが可能である。
【００４７】
測定情報を用いた分散推定部１２０３は、測定制御部１０５および第２測定制御部１２０１の測定制御により取得された測定情報に基づいて放射線のエネルギーの分散を推定する。本実施形態ではエネルギー分布の分散推定部１０８における構成として、測定情報を用いた分散推定部１２０３を利用して、放射線エネルギーの分散を推定する。
【００４８】
第２測定制御部１２０１、比算出部１２０２、分散推定部１２０３の各部は、例えば、不図示のＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリから読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。すなわち、コンピュータが、機能構成に対応した各プログラムの各関数を実行することにより、第２測定制御部１２０１、比算出部１２０２、分散推定部１２０３の各処理が実現される。同様の機能を果たすのであれば、画像処理部１０６の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
【００４９】
次に、図１３のフローチャートを用いて、第２実施形態の放射線撮影装置２００における平均エネルギーの補正処理の流れを説明する。図２のフローチャートと説明が重複する部分は説明を省き、差分となる処理について説明する。
【００５０】
（被検体なし測定処理：Ｓ１３０１）
まず、ステップＳ１３０１において、第２測定制御部１２０１（または、測定制御部１０５）は、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４とを連動して動作させて、放射線発生部１０１と放射線検出部１０４との間に被検体１０２が存在しない状態で放射線のエネルギーの測定を制御して、被検体なしの測定情報を取得する。ステップＳ１３０１における測定では、被検体１０２が放射線発生部１０１と放射線検出部１０４との間に存在しないこと以外は、図２で説明した複数回測定処理（Ｓ２０１）と測定条件を揃える方が望ましい。
【００５１】
ステップＳ２０１〜Ｓ２０３において、複数回測定処理が実行され、ステップＳ２０４において、平均エネルギー算出処理が実行される。ステップＳ１３０１およびステップＳ２０１〜Ｓ２０３において、測定制御部１０５および第２測定制御部１２０１は、放射線発生部１０１から照射する放射線の量が同程度となるように放射線発生部１０１を制御しているものとする。
【００５２】
（測定情報の比算出処理：Ｓ１３０２）
そして、ステップＳ１３０２において、比算出部１２０２は、測定制御部１０５の測定制御により被検体１０２有りの状態で測定された複数回の測定情報（Ｓ２０１）と、第２測定制御部１２０１（測定制御部１０５）の測定制御により被検体１０２無しの状態で測定された測定情報（Ｓ１３０１）との比ｒを算出する。比算出部１２０２は、以下の（６）式により比ｒを算出する。
【００５３】
【数６】
2018121929.tif 000008
【００５４】
（６）式において、右辺の分母は、ステップＳ１３０１において、被検体１０２無しの状態で測定された測定情報である。また、右辺の分子は、ステップＳ２０１において、被検体１０２有りの状態で測定された複数回の測定情報である。
【００５５】
（測定情報を用いた分散推定処理：Ｓ１３０３）
次に、ステップＳ１３０３において、分散推定部１２０３は、測定情報を用いた放射線のエネルギーの分散を推定する。本処理では、ステップＳ２０１において、被検体１０２有りの状態で測定された複数回の測定情報と、ステップＳ１０３１において、被検体１０２無しの状態で測定された測定情報とを用いて、放射線検出部１０４で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。本実施形態では、被検体１０２の構成物質を仮定した上で、（６）式により取得された測定情報の比ｒを、放射線のエネルギー分布の分散推定に用いる処理を例示的に説明する。測定情報の比ｒは（７）式のように書くことができる。
【００５６】
【数７】
2018121929.tif 000009
【００５７】
ここで、μは減弱係数であり、エネルギーと位置Ｌの関数である。位置Ｌに関する積分は放射線発生部１０１と放射線検出部１０４の測定素子とを結ぶ線分上で求められる。（７）式において、放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）は（８）式のように書くことができる。
【００５８】
【数８】
2018121929.tif 000010
【００５９】
本実施形態では被検体１０２の構成物質をPolymethyl methacrylate（ＰＭＭＡ）に仮定し、その減弱係数をμ１、被検体１０２の長さ（厚さ）をＬ１とする。即ち（９）式と近似する。
【００６０】
【数９】
2018121929.tif 000011
【００６１】
（９）式のように近似すると、（７）式における測定情報の比ｒは、以下の（１０）式のようになる。
【００６２】
【数１０】
2018121929.tif 000012
【００６３】
また、放射線のエネルギー分布（確率密度関数）（８）式は、以下の（１１）式のようになる。
【００６４】
【数１１】
2018121929.tif 000013
【００６５】
被検体１０２を透過する前のエネルギー分布（確率密度関数）ｓｉｎ（Ｅ）は、被検体なしの状態でスペクトロメーターを用いて測定することができ、ＰＭＭＡの減弱係数μ１も別途実験によって測定することができる。また、測定情報の比ｒ及び、被検体を透過した後の放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）は長さ（厚さ）Ｌ１を定めれば計算することができる。また、被検体１０２を透過した後の放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）が定まれば分散σｓ２も計算することができる。よって、あらかじめ様々な長さ（厚さ）Ｌ１に対し、測定情報の比ｒと分散σｓ２を計算しておけば、測定情報の比ｒと分散σｓ２との対応関係が分かるため、測定情報の比ｒの値から分散σｓ２を求めることができる。
【００６６】
本実施形態では上述の方法を用いたが、予め測定情報の比ｒと分散σｓ２との対応関係を求めなくとも、（１０）式の方程式を、例えば、Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ法などで、長さ（厚さ）Ｌ１について解析した後に、（１１）式によって、放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）を取得し、取得したｓ（Ｅ）に基づいて、（３）式により分散σｓ２を計算してもよい。
【００６７】
ＣＴ装置の場合には、測定情報の比ｒの値を求めることなく分散σｓ２を推定することもできる。ＣＴ装置で撮影を行う場合、まず、被検体を様々な投影角から撮影する。次に、被検体有りの状態で複数回測定した測定情報と被検体なしの状態で測定した測定情報とを利用して、統計学的画像再構成法（ＭＬＥＭ法）を実施し、被検体の三次元減弱係数分布を求める。そして、減弱係数の値から被検体の構成物質の三次元分布を推定する。最後に、構成物質の三次元分布の情報を使って、統計学的画像再構成法（ＭＬＥＭ法）の一部である投影計算を実施することにより、放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）を取得し、取得したｓ（Ｅ）に基づいて、（３）式により分散σｓ２を計算することができる。
【００６８】
分散推定部１２０３が測定情報を用いた分散推定処理を実行することにより、放射線のエネルギーの分散σｓ２を推定することができる。後は、第１実施形態と同様に、ステップＳ２０６において、平均エネルギー補正部１０９は、測定情報を用いた分散推定処理（Ｓ１３０３）で推定した、放射線のエネルギーの分散σｓ２を用いて、平均エネルギーＥｓｔａｔを補正する。具体的には、平均エネルギー補正部１０９は、（４）のように、補正された平均エネルギーＥ'ｓｔａｔを求める。
【００６９】
以上の処理により、平均エネルギーの補正処理が終了する。また、必要に応じて表示部１１０によって、平均エネルギー、放射線のエネルギー分布の分散、真の平均エネルギー（補正後の平均エネルギー）などを表示し、補正の効果を確認したり、診断に利用したりすることができる。
【００７０】
図５における被検体の配置例に基づいて撮影を行った場合において、本実施形態で説明した平均エネルギーの補正処理により、平均エネルギーを補正した実施例を、図１４および図１５の参照により説明する。被検体の配置および数値計算の計算条件は第１実施形態と同様であるため平均エネルギーの補正処理の結果のみを示す。
【００７１】
図１４は、本実施形態における処理手順に基づいて補正された平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの画像を示す。図１４の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔの画像（図８）と比較して、全体に黒くなっており、補正された平均エネルギーＥ'ｓｔａｔが真の平均エネルギーμｓの値に近くなっていることが伺える。更に比較を容易にするために、図１５に補正した平均エネルギーＥ'ｓｔａｔと真の平均エネルギーμｓとの相対誤差の画像を示す。図１５の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡と相対誤差のエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。相対誤差が大きいと、画像の濃度は淡くなり（白くなり）、相対誤差が小さいと、画像の濃度は濃くなる（黒くなる）。
【００７２】
補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔと真の平均エネルギーμｓとの相対誤差の画像（図１０）と比較すると、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔの相対誤差の画像に比べて補正後の平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの相対誤差の画像は、全体に黒くなっており、相対誤差が減少していることがわかる。本実施形態によれば、平均エネルギーの補正処理により、精度良く平均エネルギーを算出することができる。これにより、エネルギー積算値では区別できなかった内部構造を精度良く区別することが可能になる。
【００７３】
（第３実施形態）
次に本発明の第３実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。図１６は第３実施形態の放射線撮影装置３００の構成を示す図であり、図１７は平均エネルギーの補正処理フローを示す図である。これらを用いて第３実施形態の放射線撮影装置３００の構成と処理フローを説明する。説明の重複を避けるため、第２実施形態の構成と相違する部分について説明を行う。同一の参照番号を付する部分については、同様の機能、処理が行われるものとする。
【００７４】
画像処理部１０６のエネルギー分布の分散推定部１０８は、機能構成として、被検体情報を推定する被検体推定部１６０２と、被検体情報を用いた被検体分散推定部１６０３とを有する。被検体推定部１６０２、被検体分散推定部１６０３の各部は、例えば、不図示のＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリから読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。すなわち、コンピュータが、機能構成に対応した各プログラムの各関数を実行することにより、被検体推定部１６０２、被検体分散推定部１６０３の各処理が実現される。同様の機能を果たすのであれば、画像処理部１０６の構成を集積回路などで構成してもよく、形態に捉われない。
【００７５】
次に、図１７のフローチャートを用いて、第３実施形態の放射線撮影装置３００における平均エネルギーの補正処理の流れを説明する。図２および図１３のフローチャートと説明が重複する部分は説明を省き、差分となる処理について説明する。まず、ステップＳ１３０１により、被検体なしの状態で測定した測定情報が取得され、ステップＳ２０１により、被検体有りの状態で複数回測定した測定情報が取得される。そして、ステップＳ２０４で、放射線の平均エネルギーが取得される。
【００７６】
（被検体推定処理：Ｓ１７０１）
次に、ステップＳ１７０１において、被検体推定部１６０２は、被検体が存在する状態における放射線のエネルギーの複数回の測定情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギーの測定情報と、被検体を構成する構成物質とに基づいて、構成物質の厚さを推定する。被検体推定部１６０２は、ステップＳ２０１において、被検体１０２有りの状態で測定された複数回の測定情報と、ステップＳ１３０１において、被検体１０２無しの状態で測定された測定情報と、ステップＳ２０４で取得された平均エネルギーとを用いて、被検体１０２を構成する物質を仮定した上で、構成物質の厚さを推定する。
【００７７】
本実施形態では、被検体の構成物質を軟部組織と骨で構成されると仮定した場合の例を説明する。被検体を構成する物質は、（１２）式により近似できる。
【００７８】
【数１２】
2018121929.tif 000014
【００７９】
ここでμ１は軟部組織の減弱係数であり、Ｌ１は軟部組織の長さ（厚さ）である。μ２は、軟部組織よりも硬い構成物質、例えば、骨の減弱係数であり、Ｌ２は骨の長さ（厚さ）である。すると、測定情報の比ｒを示す（７）式は（１３）式のようになり、放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）を示す（８）式は（１４）式のようになる。
【００８０】
【数１３】
2018121929.tif 000015
【００８１】
【数１４】
2018121929.tif 000016
【００８２】
被検体１０２を透過する前のエネルギー分布（確率密度関数）ｓｉｎ（Ｅ）は被検体なしの状態でスペクトロメーターを用いて測定することができ、減弱係数μ１、μ２も別途実験によって測定することができる。被検体１０２有りの状態で測定された複数回の測定情報と、被検体１０２無しの状態で測定された測定情報とを用いて、（６）式により測定情報の比ｒも取得することができる。
【００８３】
また、本ステップでは、分散σｓ２を無視して、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔが真の平均エネルギーμｓと等しいと近似する。（１４）式の放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）を（３）式に代入して、補正前の平均エネルギーが（１５）式により取得される。
【００８４】
【数１５】
2018121929.tif 000017
【００８５】
補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔは、ステップＳ２０４で取得されているので、（１３）式、および（１５）式において、未知変数は、被検体１０２を構成する物質の長さ（厚さ）Ｌ１、Ｌ２である。この連立非線形方程式を解けば、被検体１０２を構成する物質の長さ（厚さ）Ｌ１、Ｌ２を取得することができる。本実施形態では、連立非線形方程式を解析する手法として、Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ法を用いて数値的に解析している。以上のような処理により、被検体推定部１６０２は、被検体の長さ（厚さ）Ｌ１、Ｌ２を取得することができる。
【００８６】
本実施形態では、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔと真の平均エネルギーμｓとが等しいと近似したが、この例に限定されるものではなく、予め第１実施形態や第２実施形態に示した方法で、平均エネルギーＥｓｔａｔを補正して、補正された平均エネルギーＥ'ｓｔａｔを求め、このように求めたＥ'ｓｔａｔがμｓと等しいと近似して本処理を実施してもよい。
【００８７】
（被検体情報を用いた分散推定処理：Ｓ１７０２）
次にステップＳ１７０２において、被検体分散推定部１６０３は、被検体を構成する構成物質の減弱係数と、構成物質の厚さの情報と、被検体が存在しない状態における放射線のエネルギー分布とに基づいて、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布を取得し、取得した放射線のエネルギー分布に基づいて、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布ｓ（Ｅ）の分散σｓ２を推定する。被検体分散推定部１６０３は、ステップＳ１７０１で得られた、被検体１０２を構成する物質の長さ（厚さ）の情報を用いて、放射線検出部１０４で検出された放射線の特性として放射線のエネルギー分布の分散を推定する。具体的には、被検体分散推定部１６０３は、（１４）式の放射線のエネルギー分布（確率密度関数）ｓ（Ｅ）を（３）式に代入して、被検体が存在する状態における放射線のエネルギー分布ｓ（Ｅ）の分散σｓ２を取得する。
【００８８】
ステップＳ１７０２によって、放射線のエネルギー分布ｓ（Ｅ）の分散σｓ２を推定することができたので、後は、第１実施形態と同様にＳ２０６における平均エネルギー補正処理を実行することにより、平均エネルギー補正部１０９は、エネルギー分布の分散推定処理（Ｓ１７０２）で推定した分散σｓ２を用いて、ステップＳ２０４で取得した平均エネルギーＥｓｔａｔを補正する。
【００８９】
以上の処理により、平均エネルギーの補正処理が終了する。また、必要に応じて表示部１１０によって、平均エネルギー、放射線のエネルギー分布の分散、真の平均エネルギー（補正後の平均エネルギー）などを表示し、補正の効果を確認したり、診断に利用したりすることができる。
【００９０】
図５における被検体の配置例に基づいて撮影を行った場合において、本実施形態で説明した平均エネルギーの補正処理により、平均エネルギーを補正した実施例を、図１８および図１９の参照により説明する。被検体の配置および数値計算の計算条件は第１実施形態とほぼ同様であるため平均エネルギーの補正処理の結果のみを示す。
【００９１】
図１８は、本実施形態における処理手順に基づいて補正された平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの画像を示す。図１８の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡とエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔの画像（図８）と比較して、全体に黒くなっており、補正された平均エネルギーＥ'ｓｔａｔが真の平均エネルギーμｓの値に近くなっていることが伺える。更に比較を容易にするために、図１９に補正した平均エネルギーＥ'ｓｔａｔと真の平均エネルギーμｓとの相対誤差の画像を示す。図１９の画像の上部に示すスケールは、画像の濃淡と相対誤差のエネルギーレベルとの対応関係を示すものである。相対誤差が大きいと、画像の濃度は淡くなり（白くなり）、相対誤差が小さいと、画像の濃度は濃くなる（黒くなる）。
【００９２】
補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔの相対誤差の画像（図１０）と比較すると、補正前の平均エネルギーＥｓｔａｔの相対誤差の画像に比べて補正後の平均エネルギーＥ'ｓｔａｔの相対誤差の画像は、全体に黒くなっており、相対誤差が減少していることがわかる。本実施形態によれば、平均エネルギーの補正処理により、精度良く平均エネルギーを算出することができる。これにより、エネルギー積算値では区別できなかった内部構造を精度良く区別することが可能になる。
【００９３】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００９４】
１０１：放射線発生部、１０２：被検体、１０４：放射線検出部、
１０５：測定制御部、１０６：画像処理部
１０７：平均エネルギー算出部、１０８：エネルギー分布の分散推定部
１０９：平均エネルギー補正部、１１０：表示部、１１１：表示制御部
【図１】
2018121929.tif 000018
【図２】
2018121929.tif 000019
【図３】
2018121929.tif 000020
【図４】
2018121929.tif 000021
【図５】
2018121929.tif 000022
【図６】
2018121929.tif 000023
【図７】
2018121929.tif 000024
【図８】
2018121929.tif 000025
【図９】
2018121929.tif 000026
【図１０】
2018121929.tif 000027
【図１１】
2018121929.tif 000028
【図１２】
2018121929.tif 000029
【図１３】
2018121929.tif 000030
【図１４】
2018121929.tif 000031
【図１５】
2018121929.tif 000032
【図１６】
2018121929.tif 000033
【図１７】
2018121929.tif 000034
【図１８】
2018121929.tif 000035
【図１９】
2018121929.tif 000036