(57)【要約】【課題】被検体に投与される薬剤の特性を容易に評価することができる画像処理装置および画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置１０は、画像再構成部１１、フィルタ処理部１２、評価部１３を含む。画像再構成部１１は、薬剤投与後の被検体について放射線断層撮影装置２により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与後の断層画像を処理対象画像として作成する。フィルタ処理部１２は、薬剤投与前の被検体について放射線断層撮影装置２により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いて、ガイディド・フィルタにより処理対象画像に対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の断層画像を作成する。【選択図】図２
2019113475.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
薬剤が投与された被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を処理する装置であって、
薬剤投与後の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与後の断層画像を処理対象画像として作成する画像再構成部と、
薬剤投与前の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いて、ガイディド・フィルタにより前記処理対象画像に対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の断層画像を作成するフィルタ処理部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記画像再構成部は、前記薬剤の投与の前および後の双方において共通の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を作成し、
前記フィルタ処理部は、前記画像再構成部により作成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いる、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記フィルタ処理部は、
前記処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、
前記処理対象画像および前記ガイダンス画像それぞれを標準画像に変換した後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行う、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記フィルタ処理部は、
前記処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、
前記処理対象画像と前記ガイダンス画像との間で画像位置合わせを行った後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行う、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記フィルタ処理部により作成されたノイズ除去処理後の断層画像と、薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像とを比較して、前記薬剤の特性を評価する評価部を更に備える、
請求項１〜４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
被検体の断層画像を再構成するためのデータ群を収集する放射線断層撮影装置と、
前記放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて、薬剤が投与された被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を処理する請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理装置と、
を備える放射線断層撮影システム。
【請求項７】
薬剤が投与された被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を処理する方法であって、
薬剤投与後の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与後の断層画像を処理対象画像として作成する画像再構成ステップと、
薬剤投与前の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いて、ガイディド・フィルタにより前記処理対象画像に対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の断層画像を作成するフィルタ処理ステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項８】
前記画像再構成ステップは、前記薬剤の投与の前および後の双方において共通の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を作成し、
前記フィルタ処理ステップは、前記画像再構成ステップにより作成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いる、
請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記フィルタ処理ステップは、
前記処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、
前記処理対象画像および前記ガイダンス画像それぞれを標準画像に変換した後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行う、
請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記フィルタ処理ステップは、
前記処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、
前記処理対象画像と前記ガイダンス画像との間で画像位置合わせを行った後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行う、
請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記フィルタ処理ステップにより作成されたノイズ除去処理後の断層画像と、薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像とを比較して、前記薬剤の特性を評価する評価ステップを更に備える、
請求項７〜１０の何れか１項に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬剤が投与された被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータに基づいて再構成された断層画像を処理する装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
被検体（生体）の断層画像を取得することができる放射線断層撮影装置として、ＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography）装置およびＳＰＥＣＴ（Single  Photon  Emission  Computed  Tomography）装置が挙げられる。
【０００３】
ＰＥＴ装置は、被検体が置かれる測定空間の周囲に配列された多数の小型の放射線検出器を有する検出部を備えている。ＰＥＴ装置は、陽電子放出アイソトープ（ＲＩ線源）が投入された被検体内における電子・陽電子の対消滅に伴って発生するエネルギ５１１ｋｅＶの光子対を検出部により同時計数法で検出し、この同時計数情報を収集する。そして、この収集した多数の同時計数情報に基づいて、測定空間における光子対の発生頻度の空間分布（すなわち、ＲＩ線源の空間分布）を表す断層画像を再構成することができる。このとき、放射線断層撮影装置により収集された同時計数情報を時系列に並べたリストデータを収集順に複数のフレームに分割し、そのリストデータのうち各フレームに含まれるデータ群を用いて画像再構成処理を行うことで、複数のフレームの断層画像からなる動態ＰＥＴ画像が得られる。このＰＥＴ装置は核医学分野等で重要な役割を果たしており、これを用いて例えば生体機能や脳の高次機能の研究を行うことができる。
【０００４】
このようにして再構成された断層画像は、ノイズを多く含んでいるので、画像フィルタによるノイズ除去処理が必要である。ノイズ除去の為に用いられる画像フィルタとしては、ガウシアン・フィルタ（Gaussian  Filter）およびガイディド・フィルタ（Guided  Filter）が挙げられる。従来からガウシアン・フィルタが用いられている。これに対して、ガイディド・フィルタは、近年になって開発されたものであって、ガウシアン・フィルタと比べると画像中の濃淡の境界をよく保存することができるという特徴がある。
【０００５】
特許文献１および非特許文献１には、ガイディド・フィルタにより動態ＰＥＴ画像のノイズを除去する技術が記載されている。特許文献１および非特許文献１に記載された技術は、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理に際して、複数のフレームの再構成画像からなる動態ＰＥＴ画像を積算して得られる画像をガイダンス画像として用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】中国特許出願公開第１０３９５５８９９号明細書
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Lijun Lu,, et al. "DynamicPET Denoising Incorporating a Composite Image Guided Filter," IEEE NuclearScience Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC), 2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、被検体に投与される薬剤の特性を評価することを目的として、薬剤投与前および薬剤投与後それぞれにおいて、被検体に放射性リガンドを投与して放射線断層撮影装置によりデータを収集し、この収集したデータに基づいて被検体の断層画像を作成する。そして、薬剤投与前の断層画像と薬剤投与後の断層画像とを比較することにより、被検体における薬剤の集積の様子を確認することができる。
【０００９】
しかし、薬剤投与前と比較して薬剤投与後では、放射性リガンドが結合すべきターゲット分子が薬剤により塞がれていることにより、ターゲットに結合する放射性リガンドの量が減少する。その結果、薬剤投与前の場合と比較すると、薬剤投与後に収集されるリストデータのデータ量は少なく、薬剤投与後の断層画像のＳ／Ｎは低い。ノイズ除去処理を行わなければ、薬剤投与前および薬剤投与後それぞれの断層画像を比較しても、薬剤の特性の評価は容易ではない。
【００１０】
薬剤投与後の断層画像に対してノイズ除去処理を行うことで、Ｓ／Ｎが改善された断層画像を得ることができるものの、従来のノイズ除去処理ではＳ／Ｎの改善の程度は十分ではない。したがって、ノイズ除去処理が行われた薬剤投与後の断層画像を薬剤投与前の断層画像と比較しても、薬剤の特性の評価は容易ではなく、薬剤の効果の確認は容易でない。
【００１１】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、被検体に投与される薬剤の特性を容易に評価することができる画像処理装置および画像処理方法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】
本発明の画像処理装置は、薬剤が投与された被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を処理する装置であって、(1) 薬剤投与後の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与後の断層画像を処理対象画像として作成する画像再構成部と、(2) 薬剤投与前の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いて、ガイディド・フィルタにより処理対象画像に対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の断層画像を作成するフィルタ処理部と、を備える。
【００１３】
本発明の画像処理装置において、画像再構成部は、薬剤の投与の前および後の双方において共通の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を作成し、フィルタ処理部は、画像再構成部により作成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いるのが好適である。
【００１４】
本発明の画像処理装置において、フィルタ処理部は、処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、処理対象画像およびガイダンス画像それぞれを標準画像に変換した後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行うのが好適である。
【００１５】
本発明の画像処理装置において、フィルタ処理部は、処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、処理対象画像とガイダンス画像との間で画像位置合わせを行った後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行うのが好適である。
【００１６】
本発明の画像処理装置は、フィルタ処理部により作成されたノイズ除去処理後の断層画像と、薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像とを比較して、薬剤の特性を評価する評価部を更に備えるのが好適である。
【００１７】
本発明の放射線断層撮影システムは、(1) 被検体の断層画像を再構成するためのデータ群を収集する放射線断層撮影装置と、(2) 放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて、薬剤が投与された被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を処理する上記の本発明の画像処理装置と、を備える。
【００１８】
本発明の画像処理方法は、薬剤が投与された被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を処理する方法であって、(1) 薬剤投与後の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与後の断層画像を処理対象画像として作成する画像再構成ステップと、(2) 薬剤投与前の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いて、ガイディド・フィルタにより処理対象画像に対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の断層画像を作成するフィルタ処理ステップと、を備える。
【００１９】
本発明の画像処理方法において、画像再構成ステップは、薬剤の投与の前および後の双方において共通の被検体について放射線断層撮影装置により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を作成し、フィルタ処理ステップは、画像再構成ステップにより作成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いるのが好適である。
【００２０】
本発明の画像処理方法において、フィルタ処理ステップは、処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、処理対象画像およびガイダンス画像それぞれを標準画像に変換した後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行うのが好適である。
【００２１】
本発明の画像処理方法において、フィルタ処理ステップは、処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用い、処理対象画像とガイダンス画像との間で画像位置合わせを行った後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行うのが好適である。
【００２２】
本発明の画像処理方法は、フィルタ処理ステップにより作成されたノイズ除去処理後の断層画像と、薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像とを比較して、薬剤の特性を評価する評価ステップを更に備えるのが好適である。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、被検体に投与される薬剤の特性を容易に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、ＲＩ線源が投入された被検体における同時計数情報の取得頻度の時間変化を示すグラフである。
【図２】図２は、放射線断層撮影システム１の構成を示す図である。
【図３】図３は、画像処理方法を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、リストデータ、フレームおよび処理対象画像Ｐｍを説明する図である。
【図５】図５は、シミュレーション方法を説明する図である。図５（ａ）は数値ファントムを示す。図５（ｂ）はサイノグラムを示す。図５（ｃ）はノイズ付加サイノグラムを示す。図５（ｄ）は再構成画像を示す。
【図６】図６は、シミュレーションにおいて用いた腫瘍部（Tumor）、白質部（ＷＭ）および灰白質部（ＧＭ）それぞれのアクティビティの時間変化のモデルを示すグラフである。
【図７】図７は、シミュレーションにおいて得られた薬剤投与後の再構成画像を示す図である。
【図８】図８は、図７の再構成画像に対して比較例のノイズ除去処理をして得られた画像を示す図である。
【図９】図９は、図７の再構成画像に対して本実施形態のノイズ除去処理をして得られた画像を示す図である。
【図１０】図１０は、シミュレーションにおいて得られた比較例および本実施形態それぞれの場合の薬剤投与後の再構成画像のＭＳＥの時間変化を示すグラフである。
【図１１】図１１は、シミュレーションにおいて得られた比較例および本実施形態それぞれの場合の薬剤投与後の再構成画像のＰＳＮＲの時間変化を示すグラフである。
【図１２】図１２は、シミュレーションにおいて得られた比較例および本実施形態それぞれの場合の薬剤投与後の再構成画像のＳＳＩＭの時間変化を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。本発明は、これらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【００２６】
初めに、ガイディド・フィルタの概要について説明する。ガイディド・フィルタは、下記（１）式で表される線形変換モデルを仮定して、入力画像Ｐおよびガイダンス画像Ｉを用いてノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の出力画像Ｑを作成する。Ｑｉは、出力画像Ｑにおける画素ｉの画素値である。Ｉｉは、ガイダンス画像Ｉにおける画素ｉの画素値である。ωｋは、入力画像Ｐにおいて画素ｋを中心とする複数の画素からなる小領域（パッチ領域）を表す。ａｋ，ｂｋは係数である。
【００２７】
【数１】
2019113475.tif 000003
【００２８】
誤差関数Ｅ（ａｋ，ｂｋ）は下記（２）式で表される。この誤差関数Ｅ（ａｋ，ｂｋ）を最小化する係数ａｋ，ｂｋを求める。εは、ａｋをペナルティとする正則化パラメータであり、下記（３）式で表される。σは、入力画像Ｐの全体におけるノイズの推定標準偏差である。αは定数である。
【００２９】
【数２】
2019113475.tif 000004
【００３０】
【数３】
2019113475.tif 000005
【００３１】
この（２）式を正則化最小二乗法（線形リッジ回帰）により解くと、下記（４）式および（５）式が得られる。<Ｐｋ> は、入力画像Ｐの小領域ωｋ内の平均画素値である。μｋは、ガイダンス画像Ｉの小領域ωｋ内の平均画素値である。σｋは、ガイダンス画像Ｉの小領域ωｋ内の画素値の分散値である。|ωｋ|は、小領域ωｋ内の画素数である。
【００３２】
【数４】
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【００３３】
【数５】
2019113475.tif 000007
【００３４】
ノイズの影響を低減する為に、下記（６）式および（７）式で表されるように、小領域ωｉ内で係数ａｋ，ｂｋの平均値<ａｋ>，<ｂｋ> を求める。そして、この <ａｋ>，<ｂｋ> を用いて、下記（８）式により、ノイズ除去処理後の出力画像Ｑを得ることができる。
【００３５】
【数６】
2019113475.tif 000008
【００３６】
【数７】
2019113475.tif 000009
【００３７】
【数８】
2019113475.tif 000010
【００３８】
一般に、ガイディド・フィルタでは、ガイダンス画像Ｉは入力画像Ｐと同じであってもよい。すなわち、動態ＰＥＴ画像がＭ個のフレームの断層画像からなるとして、これらＭ個のフレームのうち第ｍフレームの断層画像を入力画像Ｐｍおよびガイダンス画像Ｉｍの双方として用いて、ガイディド・フィルタにより、第ｍフレームのノイズ除去処理後の出力画像Ｑｍを作成してもよい。
【００３９】
特許文献１および非特許文献１に記載されたガイディド・フィルタによる動態ＰＥＴ画像に対するノイズ除去処理技術は、動態ＰＥＴ画像のＭ個のフレームの断層画像（入力画像Ｐｍ）の総和をガイダンス画像Ｉとして用いる（下記（９）式）。このガイダンス画像Ｉは、各入力画像Ｐｍよりノイズが低減されたものとなる。したがって、特許文献１および非特許文献１では、このガイダンス画像Ｉを用いることで、各入力画像Ｐｍに対して、より高性能のノイズ除去処理が可能であるとされている。
【００４０】
【数９】
2019113475.tif 000011
【００４１】
一般に、ＲＩ線源が投入された被検体内における電子・陽電子の対消滅の頻度（同時計数情報の取得頻度）は、図１に示されるように、ＲＩ線源投入直後から時間の経過とともに次第に高くなっていき、やがて或る時刻Ｔｐでピークに達し、そのピークの後は緩やかに次第に低くなっていく。図１は、ＲＩ線源が投入された被検体における同時計数情報の取得頻度の時間変化を示すグラフである。
【００４２】
このことから、ＲＩ線源投入直後から同時計数情報の取得の頻度が高い期間においては各フレームの期間は相対的に短く設定され、その後の同時計数情報の取得の頻度が緩やかに低くなっていく期間においては各フレームの期間は相対的に長く設定される。また、ＲＩ線源投入直後から同時計数情報の取得の頻度がピークに達するまでの期間（時刻Ｔｐ以前）と、そのピークの後の期間（時刻Ｔｐ以降）とでは、断層画像が大きく相違している。
【００４３】
本実施形態の画像処理装置は、ガイディド・フィルタにより、薬剤投与後の断層画像に対してノイズ除去処理を行う。図２は、放射線断層撮影システム１の構成を示す図である。放射線断層撮影システム１は、放射線断層撮影装置２および画像処理装置１０を備える。画像処理装置１０は、画像再構成部１１、フィルタ処理部１２、評価部１３および記憶部１４を含む。
【００４４】
放射線断層撮影装置２は、被検体の断層画像を再構成するためのリストデータを収集する装置である。放射線断層撮影装置２として、ＰＥＴ装置およびＳＰＥＣＴ装置が挙げられる。以下では、放射線断層撮影装置２がＰＥＴ装置であるとして説明をする。
【００４５】
放射線断層撮影装置２は、被検体が置かれる測定空間の周囲に配列された多数の小型の放射線検出器を有する検出部を備えている。放射線断層撮影装置２は、陽電子放出アイソトープ（ＲＩ線源）が投入された被検体内における電子・陽電子の対消滅に伴って発生するエネルギ５１１ｋｅＶの光子対を検出部により同時計数法で検出し、この同時計数情報を蓄積する。そして、放射線断層撮影装置２は、この蓄積した多数の同時計数情報を時系列に並べたものをリストデータとして画像処理装置１０へ出力する。
【００４６】
リストデータは、光子対を同時計数した１対の放射線検出器の識別情報および検出時刻情報を含む。リストデータは、さらに、各放射線検出器が検出した光子のエネルギ情報、および、１対の放射線検出器の検出時間差情報をも含んでいてもよい。
【００４７】
画像処理装置１０は、リストデータに基づいて断層画像を再構成する。リストデータに基づいて断層画像を再構成する技術としては、ＭＬ-ＥＭ（maximum likelihood expectationmaximization）法、および、これを改良したブロック反復法による逐次近似的画像再構成技術が知られている。また、ブロック反復法による逐次近似的画像再構成技術としては、ＯＳＥＭ（ordered subset ＭＬ-ＥＭ）法、ＲＡＭＬＡ（row-action maximum likelihood algorithm）法およびＤＲＡＭＡ（dynamic ＲＡＭＬＡ）法などが知られている。また、画像処理装置１０は、ガイディド・フィルタによりノイズ除去処理を行って、ノイズ除去処理後の断層画像を作成する。
【００４８】
画像再構成部１１は、リストデータを収集順に複数のフレームに分割し、そのリストデータのうち各フレームに含まれるデータ群に基づいて断層画像を再構成して、第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍを作成する。被検体に投与される薬剤の特性を評価するために、放射線断層撮影装置２は、薬剤投与前および薬剤投与後それぞれにおいて、被検体に放射性リガンドを投与してリストデータを収集する。そして、画像再構成部１１は、薬剤投与前および薬剤投与後それぞれについて、この収集したリストデータに基づいて被検体の断層画像を作成する。
【００４９】
フィルタ処理部１２は、ガイディド・フィルタにより、薬剤投与後の各フレームの処理対象画像Ｐｍに対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の断層画像を作成する。フィルタ処理部１２は、このノイズ除去処理に際して、薬剤投与前の断層画像をガイダンス画像として用いる。ガイダンス画像としての薬剤投与前の断層画像は、ノイズ除去処理の前および後の何れであってもよい。このガイダンス画像に対するノイズ除去処理は、任意でよいが、ガイディド・フィルタによる処理であるのが好適である。
【００５０】
第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍに対応するガイダンス画像Ｉｍは、薬剤投与後の第ｍフレームのデータ群より多い（好適には２倍以上の）データ数の薬剤投与後のデータ群を用いて作成される。第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍに対応するガイダンス画像Ｉｍは、薬剤投与前の第ｍフレームのデータ群を用いて作成されてもよいし、薬剤投与前の第ｍフレームのデータ群を含むデータ群を用いて作成されてもよいし、薬剤投与前の第ｍフレームのデータ群の前後のデータ群を用いて作成されてもよい。第ｍフレームが図１において時刻Ｔｐ以前（血流依存領域）である場合には、第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍに対応するガイダンス画像Ｉｍは、薬剤投与前のリストデータのうち時刻Ｔｐ以前のデータ群を用いて作成されるのが好適である。第ｍフレームが図１において時刻Ｔｐ以降（ＰＥＴリガンド動態依存領域）である場合には、第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍに対応するガイダンス画像Ｉｍは、薬剤投与前のリストデータのうち時刻Ｔｐ以降のデータ群を用いて作成されるのが好適である。第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍに対応するガイダンス画像Ｉｍは、薬剤投与前のリストデータの全体を用いて作成されてもよい。
【００５１】
また、第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍに対応するガイダンス画像Ｉｍは、ガイダンス画像Ｉｍの最大画素値が処理対象画像Ｐｍの最大画素値と等しくなるよう正規化を行って作成されるのが好適である。すなわち、下記（１０）式で表される正規化ガイダンス画像Ｉ'ｍを用いるのが好適である。MaxＰｍは、第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍの最大画素値である。MaxＩｍは、第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍに対応するガイダンス画像Ｉｍの最大画素値である。
【００５２】
【数１０】
2019113475.tif 000012
【００５３】
評価部１３は、フィルタ処理部１２により作成された薬剤投与後のノイズ除去処理後の断層画像を、薬剤投与前の断層画像と比較して、薬剤の特性を評価する。比較対象としての薬剤投与前の断層画像は、ノイズ除去処理前のものであってもよいが、ノイズ除去処理後のものであるのが好適である。
【００５４】
記憶部１４は、リストデータを記憶し、各フレームの処理対象画像Ｐｍおよびガイダンス画像を記憶する。また、記憶部１４は、各フレームのノイズ除去処理後の断層画像を記憶する。
【００５５】
図３は、画像処理方法を説明するフローチャートである。画像処理方法は、薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１と、薬剤投与ステップＳ１２と、薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３と、画像再構成部１１が行う画像再構成ステップＳ１４と、フィルタ処理部１２が行うフィルタ処理ステップＳ１５と、評価部１３が行う評価ステップＳ１６と、を備える。
【００５６】
薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１では、放射線断層撮影装置２は、薬剤投与前の被検体に放射性リガンドを投与してリストデータを収集する。薬剤投与ステップＳ１２では、被検体に薬剤が投与される。そして、薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３では、放射線断層撮影装置２は、薬剤投与後の被検体に放射性リガンドを投与してリストデータを収集する。
【００５７】
画像再構成ステップＳ１４では、画像再構成部１１は、薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１において収集されたリストデータに基づいて画像再構成を行って、薬剤投与前の断層画像を作成する。また、画像再構成部１１は、薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３において収集されたリストデータに基づいて画像再構成を行って、薬剤投与後の各フレームの処理対象画像Ｐｍを作成する。
【００５８】
フィルタ処理ステップＳ１５では、フィルタ処理部１２は、薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いて、ガイディド・フィルタにより、薬剤投与後の各フレームの処理対象画像Ｐｍに対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の断層画像を作成する。
【００５９】
評価ステップＳ１６では、評価部１３は、フィルタ処理ステップＳ１５において作成された薬剤投与後のノイズ除去処理後の断層画像を、薬剤投与前の断層画像と比較して、薬剤の特性を評価する。
【００６０】
画像再構成部１１は、薬剤投与前および薬剤投与後の双方において共通の被検体について放射線断層撮影装置２により収集されたデータ群に基づいて再構成された断層画像を作成してもよい。すなわち、薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１および薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３は、共通の被検体について行われてもよい。薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１および薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３は、同日に行われるのが好適であり、両ステップの間の期間が短いのが好適である。薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１は、薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３の前に行われるのが好適である。フィルタ処理部１２は、画像再構成部１１により作成された薬剤投与後の断層画像を処理対象画像とし、画像再構成部１１により作成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像をガイダンス画像として用いる。
【００６１】
フィルタ処理部１２は、処理対象画像を作成する際の被検体とは別の被検体について再構成された薬剤投与前の断層画像またはノイズ除去処理された断層画像を、ガイダンス画像として用いてもよい。すなわち、薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１および薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３は、互いに別個の被検体について行われてもよい。この場合、フィルタ処理部１２は、処理対象画像およびガイダンス画像それぞれを標準画像に変換した後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行う。或いは、フィルタ処理部１２は、処理対象画像とガイダンス画像との間で画像位置合わせを行った後に、ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理を行う。
【００６２】
薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１および薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３それぞれにおいて用いる放射線断層撮影装置は、共通のものであってもよいし、別個のものであってもよい。薬剤投与前ＰＥＴ測定ステップＳ１１は、被検体に投与される薬剤に依存しない断層画像が得られるから、薬剤投与後ＰＥＴ測定ステップＳ１３を行う度に行う必要はない。
【００６３】
図４は、リストデータ、フレームおよび処理対象画像Ｐｍを説明する図である。この図において横軸はリストデータを収集した時間を表し、その時間軸が複数のフレームに分割されている。第ｍフレームの処理対象画像Ｐｍは、リストデータのうち第ｍフレームに含まれるデータ群を用いて再構成された断層画像である。
【００６４】
次に、シミュレーション結果について説明する。図５は、シミュレーション方法を説明する図である。先ず数値ファントム（図５（ａ））を用意した。この数値ファントムは、18Ｆ-ＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）を投入したサルの脳の断層画像を模擬したものである。この数値ファントムには、脳の白質部（white  matter、ＷＭ）および灰白質部（gray  matter、ＧＭ）が含まれる他、腫瘍部（Tumor）も含まれている。図６は、シミュレーションにおいて用いた腫瘍部（Tumor）、白質部（ＷＭ）および灰白質部（ＧＭ）それぞれのアクティビティの時間変化のモデルを示すグラフである。アクティビティの時間変化（Time-Activity  Curve、ＴＡＣ）は、一般に、ＲＩ線源投入直後から時間の経過とともに次第に高くなっていき、やがて或る時刻でピークに達し、そのピークの後は緩やかに次第に低くなっていく。薬剤投与後ＰＥＴ測定における総カウント数（同時計数情報の数）を、薬剤投与前ＰＥＴ測定における総カウント数の０.４倍とした。薬剤投与前ＰＥＴ測定における総カウント数を３０００万とした。薬剤投与後ＰＥＴ測定における総カウント数を１２００万とした。
【００６５】
この数値ファントムに基づいて各フレームのサイノグラム（図５（ｂ））を作成した。サイノグラムは、放射線断層撮影装置２の放射線検出器の対ごとに同時計数情報をヒストグラム化したものである。第１〜第４のフレームの各期間を２０秒（小計８０秒）とし、第５〜第８のフレームの各期間を４０秒（小計１６０秒）とし、第９〜第１２のフレームの各期間を６０秒（小計２４０秒）とし、第１３〜第１６のフレームの各期間を１８０秒（小計７２０秒）とし、第１７〜第３０のフレームの各期間を３００秒（小計４２００秒）として、全体のリストデータの収集時間を５４００秒とした。
【００６６】
各フレームのサイノグラムに対して、該フレームのカウント数に応じたポアソンノイズを与えて、ノイズ付加サイノグラム（図５（ｃ））を作成した。このノイズ付加サイノグラムに基づいてＭＬ-ＥＭ法により再構成画像（図５（ｄ））を作成した。ＭＬ-ＥＭ法における反復回数は４０回であった。このようにして、薬剤投与前の断層画像および薬剤投与後の断層画像を作成した。
【００６７】
図７は、シミュレーションにおいて得られた薬剤投与後の再構成画像を示す図である。この再構成画像は、ノイズ除去処理前の第２６フレーム（３９００〜４２００秒の期間）の断層画像を示す。図８は、図７の再構成画像に対して比較例のノイズ除去処理をして得られた画像を示す図である。比較例のノイズ除去処理は、ガウシアン・フィルタによる処理である。図９は、図７の再構成画像に対して本実施形態のノイズ除去処理をして得られた画像を示す図である。ここで用いたガイダンス画像は、薬剤投与前のリストデータの全体を用いて再構成された断層画像である。これらの図の対比から分かるように、比較例のノイズ除去処理と比べて、本実施形態のノイズ除去処理では、画像中の濃淡の境界がよく保存された上で、ノイズがよく除去されている。
【００６８】
図１０は、シミュレーションにおいて得られた比較例および本実施形態それぞれの場合の薬剤投与後の再構成画像のＭＳＥの時間変化を示すグラフである。ＭＳＥ（Mean  Square  Error）は、真の画像（ここでは図５（ａ）の数値ファントム画像）との誤差を表しており、値が低いほど真の画像に近いことを意味する。図１１は、シミュレーションにおいて得られた比較例および本実施形態それぞれの場合の薬剤投与後の再構成画像のＰＳＮＲの時間変化を示すグラフである。ＰＳＮＲ（Peak  Signal  to  Noise  Ratio）は、画像の品質をデシベル（ｄＢ）で表したものであり、値が高いほど良好な画質であることを意味する。図１２は、シミュレーションにおいて得られた比較例および本実施形態それぞれの場合の薬剤投与後の再構成画像のＳＳＩＭの時間変化を示すグラフである。ＳＳＩＭ（Structural  Similarity  Index）は、画像の輝度およびコントラストならびに構造の変化を定量化する指標であり、値が高いほど良好な画質であることを意味する。ＭＳＥ、ＰＳＮＲおよびＳＳＩＭの何れの指標も、比較例のノイズ除去処理と比べて本実施形態のノイズ除去処理の場合の方が性能が優れていることを示している。
【００６９】
以上のように、本実施形態では、処理対象画像である薬剤投与後の断層画像に対してガイディド・フィルタによりノイズ除去処理を行う際に、薬剤投与前の断層画像をガイダンス画像として用いる。ガイディド・フィルタによるノイズ除去処理において、データ量が多いリストデータに基づいて作成されてＳ／Ｎが高い薬剤投与前の断層画像をガイダンス画像として用いることにより、薬剤投与後の断層画像のＳ／Ｎは十分に改善される。したがって、薬剤投与前および薬剤投与後それぞれの断層画像を比較することで、被検体に投与される薬剤の特性を容易に評価することができる。
【００７０】
なお、放射線断層撮影装置２は、上記の実施形態ではＰＥＴ装置であるとしたが、ＳＰＥＣＴ装置であってもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１…放射線断層撮影システム、２…放射線断層撮影装置、１０…画像処理装置、１１…画像再構成部、１２…フィルタ処理部、１３…評価部、１４…記憶部。
【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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