(57)【要約】【課題】２回（または２回以上の）分割投与法を用いる場合に、サブトラクションを行なわずに脳画像再構成を行うことができる画像再構成処理プログラムを提供する。【解決手段】逐次型画像再構成法の計算式の中に脳内残留放射能の影響を組み込むことにより、Ｔｃ−９９ｍＥＣＤ２回分割投与法における負荷画像のＳ／Ｎ比を向上させることができる。具体的には、式１４の分母中に前回までの総カウント数ｙｉ［ｈ−１］を加えることにより脳内残留放射能の影響を組み込んでいる。例えば２回分割投与の場合、式１４の分母中に１回目のカウント数ｙｉ［１］が加えられる。すなわち、２回目のＳＰＥＣＴデータを再構成する際に、式１４の分母に１回目の投与による脳内の残留放射能ｙｉ［１］がベースラインとして存在しているものと考えることにより、サブトラクションを行なわずに脳画像再構成を行うことができる。【選択図】  図１
2004309319.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射性同位元素（Ｒａｄｉｏ  Ｉｓｏｔｏｐｅ  ：  ＲＩ）で標識されたトレーサを所定の組織へＬ（Ｌは２以上）回分割投与し、各分割投与後に単光子放出コンピュータ断層撮影（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ：  ＳＰＥＣＴ）または陽電子放出断層撮影（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ：  ＰＥＴ）測定を行って得られた各ＳＰＥＣＴ測定データまたは各ＰＥＴ測定データに基づいて、各分割投与後の再構成画像を得る処理をコンピュータを用いて実行する画像再構成処理プログラムであって、
ｊ（＝１〜ｍ）を再構成画像上の画素とし、ここでｍは再構成画像上の画素の総数であり、ｉ（＝１〜ｎ）を前記所定の組織に投与されたＲＩから放出された光子が当該光子を検出する検出器へ投影される際の投影データ上の画素とし、ここでｍおよびｎは予め画素数記録部に記録されており、
ｃｉｊを再構成画像上の画素ｊから放出された光子が投影データ上の１画素ｉで検出される確率とし、ここでｃｉｊは予めｊ＝１から前記画素数記録部に記録されたｍまでおよびｉ＝１から前記画素数記録部に記録されたｎまで検出確率記録部に記録されており、
ｈ＝１からＬについて、λｊ０［ｈ］を、第ｈ回目の分割投与について用いられる、０回目の逐次近似における再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度とし、ここでλｊ０［ｈ］は予めｊ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｊの数ｍまで第ｈ回推定ＲＩ濃度初期値記録部に記録されており、
ｈ＝１からＬについて、ｙｉ［ｈ］を、第ｈ回目の分割投与後に、投影データ上の１画素ｉで検出された光子のカウント数とし、ここでｙｉ［ｈ］は測定後にｉ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｉの数ｎまで第ｈ回測定データ記録部に記録されており、コンピュータに、
第１回目の分割投与後の再構成画像を、ｋ回目の逐次近似における再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度λｊｋ［１］を式（１）を用いてｋ＝０から所定の第１収束条件が成立するまで繰返し計算することにより求める第１回再構成画像生成ステップ、
【数１】
2004309319.tif 000022
ここで、λｊ０［１］は前記第１回推定ＲＩ濃度初期値記録部に設定され、ｃｉｊは前記検出確率記録部に記録され、ｙｉ［１］は前記第１回測定データ記録部に記録されたものであり、
ｈ＝２からＬまで、第ｈ回目の分割投与後の再構成画像を、ｋ回目の逐次近似における再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度λｊｋ［ｈ］を式（２）を用いてｋ＝０から所定の第２収束条件が成立するまで繰返し計算することにより求める第ｈ回再構成画像生成ステップ、
【数２】
2004309319.tif 000023
ここで、λｊ０［ｈ］は前記第ｈ回推定ＲＩ濃度初期値記録部に設定され、ｙｉ［ｈ］は前記第ｈ回測定データ記録部に記録されたものであるというステップを実行させるための画像再構成処理プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の画像再構成処理プログラムにおいて、ｈ＝１からＬについて、Ｓｉ［ｈ］を第ｈ回目の分割投与後における投影データ上の１画素ｉにおける散乱補正項とし、ここでＳｉ［ｈ］はｉ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｉの数ｎまで第ｈ回散乱補正項記録部に記録されており、
【数３】
2004309319.tif 000024
前記第１回再構成画像生成ステップにおいて式（１）の替わりに式（３）を用い、前記第ｈ回再構成画像生成ステップにおいて式（２）の替わりに式（４）を用いることを特徴とする画像再構成処理プログラム。
【請求項３】
請求項１記載の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第１収束条件は、式（５）で求められる値が、
【数４】
2004309319.tif 000025
所定の値以下となる条件であることを特徴とする画像再構成処理プログラム。
【請求項４】
請求項１記載の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第２収束条件は、式（６）で求められる値が、
【数５】
2004309319.tif 000026
所定の値以下となる条件であることを特徴とする画像再構成処理プログラム。
【請求項５】
請求項２記載の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第１収束条件は、式（７）で求められる値が、
【数６】
2004309319.tif 000027
所定の値以下となる条件であることを特徴とする画像再構成処理プログラム。
【請求項６】
請求項２記載の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第２収束条件は、式（８）で求められる値が、
【数７】
2004309319.tif 000028
所定の値以下となる条件であることを特徴とする画像再構成処理方法。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の画像再構成処理プログラムにおいて、前記検出確率記録部に記録されたｃｉｊは、再構成画像上の画素ｊの投影方向に投影データ上の画素ｉが存在する場合は１とし、他の場合は０とすることを特徴とする画像再構成処理プログラム。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれかに記載の画像再構成処理プログラムにおいて、前記第１回推定ＲＩ濃度初期値記録部に記録されたλｊ０［ｈ］は、予めｊ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｊの数ｍまで１と記録されていることを特徴とする画像再構成処理プログラム。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、単光子放出コンピュータ断層撮影（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ：  ＳＰＥＣＴ）または陽電子放出断層撮影（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ：  ＰＥＴ）測定を行って得られた各ＳＰＥＣＴ測定データまたは各ＰＥＴ測定データに基づいて、各分割投与後の再構成画像を得る処理をコンピュータを用いて実行する画像再構成処理プログラム等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
【非特許文献１】西村恒彦、改訂版最新脳ＳＰＥＣＴ／ＰＥＴの臨床−脳機能の検査法、第１２頁−第１７頁、第６５頁−第６６頁、株式会社メジカルビュー社
【０００３】
近年、患者等に大きな負担をかけずに身体内の様子を画像として捕らえ正確な診断を行なうための画像診断機は医療の現場において必須のものとなっている。このような画像診断機には、例えばＸ線断層写真撮影機（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ：  ＣＴ）、磁気共鳴映像機（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ：  ＭＲＩ）、超音波診断機および放射線診断機等がある。これらの画像診断機を用いた画像診断は、患者の病気の早期診断、治療法の選択、治療効果の予測および判定などの機能情報を提供するものとして広く用いられている。
【０００４】
核医学の臨床の場においては、例えば非特許文献１に記載されているように患者体内に放射性同位元素（ラジオアイソトープ、Ｒａｄｉｏ  Ｉｓｏｔｏｐｅ  ：  ＲＩ）を導入し、そこから発せられるγ線を利用するＳＰＥＣＴおよびＰＥＴがそれぞれの装置を用いることで利用されている。上述の様な医用画像処理装置においては、収集したデータから画像再構成および画像解析等の様々な画像処理ができるように各種のコンピュータ・プログラムが用意されている。
【０００５】
Ｔｃ（テクネシウム）−９９ｍＥＣＤ（エチル・システイネイト・ダイマ、ｅｔｈｙｌ  ｃｙｓｔｅｉｎａｔｅ  ｄｉｍｅｒ  ）は、脳血流ＳＰＥＣＴ用の放射性医薬品である短半減期トレーサとして良く利用されている。このトレーサの特徴は、化合物の構成元素の一部をＲＩで置き換えて目印をつける標識後の安定性が良いことである。脳組織へこのトレーサが取り込まれた後は数分以内に脳内分布が固定するので、長時間、その分布を保つことが特徴的性質である。この特徴的性質を利用して、２回分割投与法（ｓｐｌｉｔ−ｄｏｓｅ）とａｃｅｔａｚｏｌａｍｉｄｅ（アセタゾラミド、ＡＣＺ）負荷による脳循環予備能を評価するプロトコルとが臨床で使用されている。２回分割投与法とは、非特許文献１に記載されているように、通常１回で使用される投与量のトレーサを２回に分割して投与し、各々条件を変えて連続した２回の脳画像の撮影を行なう方法である。２回目の条件下での局所的脳血流分布の画像は、２回目のＳＰＥＣＴデータ（負荷時）から１回目のＳＰＥＣＴデータ（安静時）をサブトラクション（ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ）することにより得ることができる。
【０００６】
図１９は、２回分割投与法の概念を示す。図１９（Ａ）は１回目のＳＰＥＣＴデータを示し、図１９（Ｂ）は２回目のＳＰＥＣＴデータを示す。図１９（Ａ）において、符号５４は１回目のＳＰＥＣＴデータのプライマリ成分Ｐｉ［１ｓｔ］であり、５２は１回目のＳＰＥＣＴデータの散乱成分Ｓｉ［１ｓｔ］であり、両者を合わせたｙｉ［１ｓｔ］が１回目のＳＰＥＣＴデータである。図１９（Ｂ）において、符号６４は２回目のＳＰＥＣＴデータの真のプライマリ成分Ｐｉ［２ｎｄ  ｔｒｕｅ］であり、６２は２回目のＳＰＥＣＴデータの真の散乱成分Ｓｉ［２ｎｄ  ｔｒｕｅ］であり、両者を合わせたものが２回目の真のＳＰＥＣＴデータである。図１９（Ｂ）に示されるように、２回目のＳＰＥＣＴデータｙｉ［２ｎｄ］には１回目のＥＣＤ投与による脳内残留放射能である１回目のＳＰＥＣＴデータｙｉ［１ｓｔ］がベースラインとして加算されている。このため、２回目のＳＰＥＣＴデータｙｉ［２ｎｄ］は１回目のＳＰＥＣＴデータｙｉ［１ｓｔ］と２回目の真のＳＰＥＣＴデータとを合わせたものとなる。したがって、２回分割投与法における従来の脳画像処理においては、２回目のＳＰＥＣＴデータｙｉ［２ｎｄ］から１回目のＳＰＥＣＴデータｙｉ［１ｓｔ］をサブトラクションすることにより局所的脳血流分布の再構成画像を得ていた。または再構成画像を生成した後にサブトラクションを行なっていた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、２回分割投与法は、２回目のＳＰＥＣＴデータから１回目のＳＰＥＣＴデータをサブトラクションすることによる負荷画像の信号・雑音比（Ｓ／Ｎ比）が悪化するという問題があった。投与量比が１：１の場合、サブトラクションによって２回目の再構成画像の分散が３倍悪化（すなわち標準偏差がルート３倍悪化）すると言われている。理論的には、投与量比が１：２時に１回目および２回目の再構成画像は同じＳ／Ｎ比になると言われている。このような画像の劣化を避けるためには、全体のＥＣＤ投与量を増加させる必要があるが、ＥＣＤ投与量の増加は患者に対する被爆の上昇を招き、検査費用の増加も招くこととなるため好ましいものではない。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、上記問題を解決するためになされたものであり、２回（または２回以上の）分割投与法を用いる場合に、サブトラクションを行なわずに脳画像再構成を行うことができる画像再構成処理プログラムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明の画像再構成処理プログラムは、放射性同位元素（Ｒａｄｉｏ  Ｉｓｏｔｏｐｅ  ：  ＲＩ）で標識されたトレーサを所定の組織へＬ（Ｌは２以上）回分割投与し、各分割投与後に単光子放出コンピュータ断層撮影（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ：  ＳＰＥＣＴ）または陽電子放出断層撮影（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ：  ＰＥＴ）測定を行って得られた各ＳＰＥＣＴ測定データまたは各ＰＥＴ測定データに基づいて、各分割投与後の再構成画像を得る処理をコンピュータを用いて実行する画像再構成処理プログラムであって、
ｊ（＝１〜ｍ）を再構成画像上の画素とし、ここでｍは再構成画像上の画素の総数であり、ｉ（＝１〜ｎ）を前記所定の組織に投与されたＲＩから放出された光子が当該光子を検出する検出器へ投影される際の投影データ上の画素とし、ここでｍおよびｎは予め画素数記録部に記録されており、
ｃｉｊを再構成画像上の画素ｊから放出された光子が投影データ上の１画素ｉで検出される確率とし、ここでｃｉｊは予めｊ＝１から前記画素数記録部に記録されたｍまでおよびｉ＝１から前記画素数記録部に記録されたｎまで検出確率記録部に記録されており、
ｈ＝１からＬについて、λｊ０［ｈ］を、第ｈ回目の分割投与について用いられる、０回目の逐次近似における再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度とし、ここでλｊ０［ｈ］は予めｊ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｊの数ｍまで第ｈ回推定ＲＩ濃度初期値記録部に記録されており、
ｈ＝１からＬについて、ｙｉ［ｈ］を、第ｈ回目の分割投与後に、投影データ上の１画素ｉで検出された光子のカウント数とし、ここでｙｉ［ｈ］は測定後にｉ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｉの数ｎまで第ｈ回測定データ記録部に記録されており、コンピュータに、
第１回目の分割投与後の再構成画像を、ｋ回目の逐次近似における再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度λｊｋ［１］を式（１）を用いてｋ＝０から所定の第１収束条件が成立するまで繰返し計算することにより求める第１回再構成画像生成ステップ、
【数８】
2004309319.tif 000003
ここで、λｊ０［１］は前記第１回推定ＲＩ濃度初期値記録部に設定され、ｃｉｊは前記検出確率記録部に記録され、ｙｉ［１］は前記第１回測定データ記録部に記録されたものであり、
ｈ＝２からＬまで、第ｈ回目の分割投与後の再構成画像を、ｋ回目の逐次近似における再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度λｊｋ［ｈ］を式（２）を用いてｋ＝０から所定の第２収束条件が成立するまで繰返し計算することにより求める第ｈ回再構成画像生成ステップ、
【数９】
2004309319.tif 000004
ここで、λｊ０［ｈ］は前記第ｈ回推定ＲＩ濃度初期値記録部に設定され、ｙｉ［ｈ］は前記第ｈ回測定データ記録部に記録されたものであるというステップを実行させるための画像再構成処理プログラムである。
【００１０】
ここで、この発明の画像再構成処理プログラムにおいて、ｈ＝１からＬについて、Ｓｉ［ｈ］を第ｈ回目の分割投与後における投影データ上の１画素ｉにおける散乱補正項とし、ここでＳｉ［ｈ］はｉ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｉの数ｎまで第ｈ回散乱補正項記録部に記録されており、
【数１０】
2004309319.tif 000005
前記第１回再構成画像生成ステップにおいて式（１）の替わりに式（３）を用い、前記第ｈ回再構成画像生成ステップにおいて式（２）の替わりに式（４）を用いることができる。
【００１１】
ここで、この発明の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第１収束条件は、式（５）で求められる値が、
【数１１】
2004309319.tif 000006
所定の値以下となる条件とすることができる。
【００１２】
ここで、この発明の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第２収束条件は、式（６）で求められる値が、
【数１２】
2004309319.tif 000007
所定の値以下となる条件とすることができる。
【００１３】
ここで、この発明の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第１収束条件は、式（７）で求められる値が、
【数１３】
2004309319.tif 000008
所定の値以下となる条件とすることができる。
【００１４】
ここで、この発明の画像再構成処理プログラムにおいて、前記所定の第２収束条件は、式（８）で求められる値が、
【数１４】
2004309319.tif 000009
所定の値以下となる条件とすることができる。
【００１５】
ここで、この発明のいずれかの画像再構成処理プログラムにおいて、前記検出確率記録部に記録されたｃｉｊは、再構成画像上の画素ｊの投影方向に投影データ上の画素ｉが存在する場合は１とし、他の場合は０とすることができる。
【００１６】
ここで、この発明のいずれかの画像再構成処理プログラムにおいて、前記第１回推定ＲＩ濃度初期値記録部に記録されたλｊ０［ｈ］は、予めｊ＝１から前記画素数記録部に記録された画素ｊの数ｍまで１と記録しておくことができる。
【００１７】
この発明の記録媒体は、本発明のいずれかの画像再構成処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
実施の形態１．
本発明の画像再構成処理プログラムは、逐次近似型画像再構成法に前回（例えば１回）までのＥＣＤ投与によるベースラインの影響を予め組み込んだアルゴリズムを用いることが特徴である。そこで、まず逐次近似型画像再構成法について説明する。
【００２０】
未知数である体内のＲＩ分布を、収集された投影データから統計的手法により最も可能性の高いケースとして推定する方法として、最尤推定−期待値最大化（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  −  Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ：  ＭＬ−ＥＭ）再構成法がある。このＭＬ−ＥＭ法は最尤推定法と期待値最大化法とを組合せた方法である。ＭＬ−ＥＭ法は、推定した体内のＲＩ分布から計算した投影データを実際に収集した投影データにできるだけ近づけるように、逐次近似法を用いて体内のＲＩ分布を繰返し修正していく方法である。
【００２１】
図１は、最尤推定法の画像再構成への適用を説明するものである。図１において、符号１０は脳画像の断層画像、３は断層画像１０のマトリクスにおけるＲＩ濃度がλ（ＭＢｑ）の１画素、３０は検出器であり投影データ２０上の１画素を示す。ｃは画素３０で光子が検出される検出確率を示し、ｘは投影データ２０上の１画素３０（または画素を検出器と考えて、１検出器３０）における画素３からの光子の計数を示す。ＲＩ濃度がλ（ＭＢｑ）のＲＩ（画素３）から放出された光子を検出器３０（画素３０）でｎ回測定した場合、各測定毎の計数をｘｉとすると、計数ｘの最尤推定値は式９で与えられる。
【００２２】
【数１５】
2004309319.tif 000010
【００２３】
ＲＩ濃度λの最尤推定値は式１０で与えられる。
【００２４】
【数１６】
2004309319.tif 000011
【００２５】
次に、ＲＩをｎ方向の検出器で測定した場合について説明する。図２は、ＲＩをｎ方向の検出器で測定した場合における最尤推定法の画像再構成への適用を説明するものである。図２で図１と同じ符号を付した箇所は同じ要素を示すため説明は省略する。図２において、符号５は断層画像１０のマトリクスにおけるＲＩ濃度がλｊ（ＭＢｑ）の１画素ｊ（ｊ＝１〜断層画像１０のマトリクスにおける画素の総数ｍ）を示す。符号３１ないし３３は検出器であり各々投影データ２０等上の１画素を示す。検出器はｎ個あるが図面の都合上３個のみ示されている。ｃｉｊ（ｉ＝１〜検出器の数ｎまたは投影データ上の各画素の数ｎ、ｊ＝１〜ｍ）は画素ｊ（５）から放出された光子が画素ｉ（または検出器ｉ）で検出される検出確率を示し、ｘｉｊは画素ｊ（５）から放出され画素ｉ（または検出器ｉ）で検出される光子数を示す。以上の条件の場合、画素ｊ（５）の濃度λｊの最尤推定値は式１１で与えられる。
【００２６】
【数１７】
2004309319.tif 000012
【００２７】
実際には画素ｊ（５）の周辺にもＲＩが存在するため、光子数ｘｉｊは直接測定することはできない。図３は、画素ｊ（５）の周辺のＲＩを考慮した場合における最尤推定法の画像再構成への適用を説明するものである。図３で図２と同じ符号を付した箇所は同じ要素を示すため説明は省略する。図３において、ｙｉは検出器ｉにおける各画素ｊ（５）等からの計測値の総和（投影カウント）を示す。総和ｙｉから光子数ｘｉｊを推定する必要がある。ここでは最大事後確率推定（ＭＡＰ推定）を用いると、光子数ｘｉｊのＭＡＰ推定値は式１２で与えられる。
【００２８】
【数１８】
2004309319.tif 000013
【００２９】
つまり、最尤推定法により求めたい未知数である画素ｊ（５）のＲＩ濃度λｊを検出確率ｃｉｊと光子数ｘｉｊとから推定する場合、光子数ｘｉｊは直接測定できないため、光子数ｘｉｊのＭＡＰ推定値により求めることになる。そこで、式１１の右辺の光子数ｘｉｊに式１２の光子数ｘｉｊのＭＡＰ推定値を代入すると式１１の２を得ることができる。
【００３０】
【数１９】
2004309319.tif 000014
【００３１】
式１１の２は右辺にもＲＩ濃度λｊがあるためλｊについて解けない。このためＥＭ法により逐次式を作成する。λｊｋをｋ回目の逐次近似における推定値とすると、式１１の２より式１３を得ることができる。
【００３２】
【数２０】
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【００３３】
図４は、式１３を用いてＲＩ濃度λｊを推定する計算例を示す。図４に示されるように、まず投影方向数ｎ＝２とし、断層画像のマトリクスサイズを３×３（ｍ＝３×３＝９）とし、各検出確率ｃｉｊは投影方向にのみ１とし他の方向へは０と仮定する（ステップＳ１０）。つまり投影方向以外の画素ｊ（５）からは計測されないものと仮定する。図４のステップＳ１２に示されるように、真の値をｍ＝１から９へかけて１ないし９とすると、各投影方向への投影カウント数ｙｉは投影方向の画素ｊの値の総和となる。例えばｍ＝１、４および７の方向では画素ｊの値は各々１、４、７であるため投影カウント数ｙｉ＝１＋４＋７＝１２となる。他の投影カウント数ｙｉについても同様であるため、説明は省略する。推定値についてはステップＳ１２に示されるように、ｍ＝１から９へかけてλ１ないしλ９となる。次に、ｋ＝０のすべてのλｊ０を１と仮定して式１３により推定計算を行なう（ステップＳ１４）。詳細はステップＳ１６に示されるようになる。例えばλ１１については、λ１０＝１．０であり、ｃ１１λ１０からｃ１９λ９０までの総和に関してはｃ１１、ｃ１４、ｃ１７だけが１であって他は０であり、ｙ１ｃ１１＝１２×１、ｙ２ｃ２１＝６×１であり、ｃ１１＋ｃ２１＝２であるため、λ１１＝３．０となる。
【００３４】
１回目の推定値としてステップＳ１８に示されるように、ｍ＝１ないし９にかけて、λ１１＝３．０、λ２１＝３．５、λ３１＝４．０、λ４１＝４．５、λ５１＝５．０、λ６１＝５．５、λ７１＝６．０、λ８１＝６．５、λ９１＝７．０と求められる。
次に、今求められたλｊ１を用いて式１３により同様にλｊ２を求める（ステップＳ２０）。２回目の推定値としてステップＳ２２に示されるように、ｍ＝１ないし９にかけて、λ１２＝２．２、λ２２＝２．８、λ３２＝３．３、λ４２＝４．３、λ５２＝５．０、λ６２＝５．８、λ７２＝６．４、λ８２＝７．３、λ９２＝８．１と求められる。以上の計算を指定した回数だけ繰り返す（ステップＳ２４）。具体的には所望の収束条件により繰返しの終了判定を行なう。結果として真の値（または近似値）を求めることができる（ステップＳ２６）。
【００３５】
本願発明の画像再構成処理プログラムは、上述した逐次近似型画像再構成法を用いるものである。図５および図６は、本願発明の画像再構成処理プログラムの一連のフローチャートを示す。本フローチャートでは説明の便宜上、分割投与の回数ｈを２回とする。図５は第１回目（ｈ＝１）の分割投与後の再構成画像の生成のフローチャート（第１回再構成画像生成ステップ）であり、図６は図５中のステップＳ４０ａから先の処理、すなわち第２回目（ｈ＝２）の分割投与後の再構成画像の生成のフローチャート（第２回再構成画像生成ステップ）である。図５に示されるように、まず再構成画像上の画素の総数ｍと、投影データ上の画素の総数ｎとを画素数記録部４０（後述。図１８参照）から読み出す（ステップＳ３０ａ）。再構成画像上の画素ｊ＝１とし（ステップＳ３２ａ）、上述の繰返しの回数ｋ＝０とする（ステップＳ３４ａ）。再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度λｊｋ［１］＝を第１回（ｈ＝１）推定ＲＩ濃度初期値記録部５０−１（後述。図１８参照）から読み出す（ステップＳ３６ａ）。投影データ上の画素ｉ＝１からｎについて、検出確率ｃｉｊを検出確率記録部４２（後述。図１８参照）から適宜読み出し、投影データ上の画素ｉで検出された光子のカウント数ｙｉ［１］を第１（ｈ＝１）回測定データ記録部６０−１（後述。図１８参照）から適宜読み出して、上述の例のように式１３を計算する（ステップＳ３８ａ）。ただし、分割投与の回数ｈ＝１を考慮して式１３は式１３の２のようになっている。式１３の２で［１］はｈ＝１を意味する。
【００３６】
【数２１】
2004309319.tif 000016
【００３７】
所望の収束条件（第１収束条件）が成立したかどうかを判断し（ステップＳ４０ａ）、成立していない場合は、繰返しの回数ｋを１増加し、式１３で求められたλｊ１［１］を用いてステップＳ３８ａと同様に新たなｋにつき式１３を計算する。ステップＳ４０ａで収束条件が成立した場合は、第１回目（ｈ＝１）の分割投与後の再構成画像の生成は終了し、次にＡへ進む。
【００３８】
図６に示されるように、まず再構成画像上の画素の総数ｍと、投影データ上の画素の総数ｎとを画素数記録部４０（後述。図１８参照）から読み出す（ステップＳ３０ｂ）。このステップＳ３０ｂはステップＳ３０ａと同様であるため省略してもよい。再構成画像上の画素ｊ＝１とし（ステップＳ３２ｂ）、上述の繰返しの回数ｋ＝０とする（ステップＳ３４ｂ）。再構成画像上の画素ｊの推定ＲＩ濃度λｊｋ［２］＝を第２回（ｈ＝２）推定ＲＩ濃度初期値記録部５０−２（後述。図１８参照）から読み出す（ステップＳ３６ｂ）。投影データ上の画素ｉ＝１からｎについて、検出確率ｃｉｊを検出確率記録部４２（後述。図１８参照）から適宜読み出し、投影データ上の画素ｉで検出された光子のカウント数ｙｉ［２］を第２（ｈ＝２）回測定データ記録部６０−２（後述。図１８参照）から適宜読み出して、以下の式１４を計算する（ステップＳ３８ｂ）。
【００３９】
【数２２】
2004309319.tif 000017
【００４０】
本願発明の画像再構成処理プログラムの特徴は、式１４の分母中に前回までの総カウント数ｙｉ［ｈ−１］を加えている点にある。したがって２回分割投与の場合、ｈ＝１〜２となるため、式１４の分母中に１回目のカウント数ｙｉ［１］が加えられる。すなわち、２回目のＳＰＥＣＴデータを再構成する際に、式１４の分母に１回目の投与による脳内の残留放射能ｙｉ［１］がベースラインとして存在しているものと考える。３回の分割投与を行なう場合はｈ＝１〜３となるため、式１４の分母中に２回目のカウント数ｙｉ［２］が加えられる。ｈ回の分割投与を行なう場合は、分母中にｈ−１回目の総カウント数ｙｉ［ｈ−１］が加えられる。
【００４１】
次に、所望の収束条件（第２収束条件）が成立したかどうかを判断し（ステップＳ４０ｂ）、成立していない場合は、繰返しの回数ｋを１増加し、式１４で求められたλｊｋ［ｈ］を用いてステップＳ３８ｂと同様に新たなｋにつき式１４を計算する。ステップＳ４０ｂで収束条件が成立した場合は、第２回目（ｈ＝２）の分割投与後の再構成画像の生成は終了する。
【００４２】
上述の第１収束条件として、式１３の２の分子から分母を引いた差の２乗和（２乗誤差：χ２）を用いることができる。例えば第１の収束条件として式１５を計算し、式１５のχ２の値が所定の値以下になった時（理想的には０になった時）に、繰返し計算を終了させることができる。
【００４３】
【数２３】
2004309319.tif 000018
【００４４】
上述の第２収束条件として、式１４の分子から分母を引いた差の２乗和（２乗誤差：χ２）を用いることができる。例えば第２の収束条件として式１６を計算し、式１６のχ２値が所定の値以下になった時（理想的には０になった時）に、繰返し計算を終了させることができる。
【００４５】
【数２４】
2004309319.tif 000019
【００４６】
検証．
本願発明の画像再構成処理プログラムの有用性を検証するため、モンテカルロシミュレーションを用いた。モンテカルロシミュレーションでは、（１）「シミュレーション体系の定義」として、楕円球、円柱または楕円柱等の幾何形状を組み合わせることにより人体の体系の区画を定義する。人体形状は数値ファントム化されている場合が多い。（２）「物質データの定義」として所定の元素または水等の分子等を用い、物質に固有の線減弱係数μを仮定する。（３）「線源の定義」として光子、電子等を定義する。（４）「計測体系の定義」として所望の計測体系を定義する。ＳＰＥＣＴではγ線の入射方向を制限するために検出器の前面にコリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）を装着している。これらの装置もモンテカルロシミュレーションの中に組み込まれる。
【００４７】
モンテカルロシミュレーションでは、１４０ＫｅＶの光子発生に対して、吸収・散乱、コリメータによる分解能の劣化、および統計ノイズをシミュレートした。コリメータは低エネルギーコリメータ（例えばＬＥＨＲコリメータ）を想定した。マトリクスサイズは１２８×１２８（ｍ＝１６３８４）とし、投影方向数ｎ＝１２０とした。ピクセルサイズは３．１２５ｍｍである。光電ピークを収集するためのメインウィンドウは１４０ＫｅＶを中心とした２０％とし、メインウィンドウの下に設定するサブウィンドウは１２４ＫｅＶを中心とした５％とした。数値ファントムは単純な円柱ファントム（１８ｃｍφ）を使用し、一様吸収体（μ＝０．１５ｃｍ−１）と仮定した。
【００４８】
投影データは、総カウント数が２倍毎に増加するように８種類（１．３６、２．７０、５．４０、１０．８、２１．６、４３．３、８６．５Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅ）作成し、半減期による減衰はないものとした。本シミュレーションでは１回目と２回目との投与量が１：１になるように、２倍毎に増加したデータをペアにしてできる７組の投影データを用いて、上述の式１３の２、式１４により画像再構成を行った。繰返し回数ｋは３回、ｓｕｂｓｅｔ＝２０とした。前処理フィルターはＢｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈフィルターを用い、カットオフ周波数ｆｃを０．３６［ｃｙｃｌｅｓ／ｐｉｘｅｌ］、次数を８とした。吸収補正は仮定したμマップ（線減弱係数μを２次元の画像にしたもの）を用いて検出確率に組み込んだ。散乱成分はＴｒｉｐｌｅ
Ｅｎｅｒｇｙ  Ｗｉｎｄｏｗ  （ＴＥＷ）法を用いて推定した。
【００４９】
従来の方法（Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法という）と本願発明の画像再構成処理プログラム用いられている方法（Ａｄｄｉｔｉｏｎ法という）との比較は、視認検査（Ｖｉｓｕａｌ  ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）による評価に加え、円柱ファントムでは中心に設定したＲＯＩ（５ｃｍφ）内の％ＣＯＶ（＝標準偏差／ＲＯＩ値  ×１００％）を計算することによって行った。
【００５０】
最適投与量比の評価．
上述した円柱ファントムシミュレーションによって、％ＣＯＶが１回目と２回目とで同一になる最適投与量比をＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法とＡｄｄｉｔｉｏｎ法との両方で決定した。２回目と１回目との投与量比を０．５、１．０、１．５、２．０、２．５、３．０、３．５、４．０の８種類とし、投与量の総量が常に一定になるようにした。今回の場合、２回目の投影データはどの場合でも５．４０Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅとした。再構成条件、および、データ処理は上記と全く同じである。
【００５１】
求められた最適投与量比の条件下で、ディジタル化されたＨｏｆｆｍａｎファントムの１スライスを用いてモンテカルロシミュレーションを行い、Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法とＡｄｄｉｔｉｏｎ法とで再構成した。灰白質と白質の放射能濃度比を４：１と仮定し、一様吸収体（μ＝０．１５ｃｍ−１）を仮定した。
【００５２】
ノイズを含んだベースラインの影響の評価．
上述したように、Ａｄｄｉｔｉｏｎ法（式１３の２または１４）の分母において、ノイズを含んだベースラインが存在する場合は、ＭＬ法による収束性は保証されない。よって、どの程度の誤差を持つのかを検討するために、ディジタル化されたＨｏｆｆｍａｎファントムを用いて、モンテカルロシミュレーションを行った。１回目（ベースライン）および２回目の総光子数は、投与量比を１：１とし、それぞれの総カウントを６．８４Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅ、１３．７Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅとした。式１３の２または１４による再構成を行なう時のベースラインとして、ノイズフリーの理想的なベースラインを用いた場合と比較するために、３２倍の光子数の投影データを作成し規格化して用いた。
【００５３】
臨床データ．
３例の臨床データで評価を行った。ＳＰＥＣＴ測定は東芝ＧＣＡ−７２００で、コリメータはＬＥＧＰコリメータを用いた。マトリクスサイズは６４×６４（ｍ＝４０９６）とし、投影方向数ｎ＝６０とした。ピクセルサイズは４．３ｍｍである。メインウィンドウは１４０ＫｅＶを中心とした２０％とし、メインウィンドウの下に設定するサブウィンドウは１２２ＫｅＶを中心とした８％とした。１回目のＥＣＤ投与（３３３ＭＢｑ）から、５分後に７．５分間のＳＰＥＣＴ測定を行った。１回目のＳＰＥＣＴ測定直後に２回目のＥＣＤ投与（２２２ＭＢｑ）を行い、最初の投与から１２．５分後から２回目のＳＰＥＣＴ測定を同一条件で行った。ＡＣＺ
（１０００ｍｇ）の負荷は、１回目のＳＰＥＣＴ直前に行った。収集条件・プロトコルの詳細な情報は省略する。
【００５４】
データ処理はＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法とＡｄｄｉｔｉｏｎ法とで画像再構成を行った。繰返し回数ｋは３回、ｓｕｂｓｅｔ＝１５とした。前処理フィルターはＢｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈフィルター（カットオフ周波数ｆｃ＝０．２４ｃｙｃｌｅｓ／ｐｉｘｅｌ、次＝８）を用いた。吸収補正は、閾値による輪郭抽出を行って一様なμ値（０．１４ｃｍ−１）を仮定し、検出確率に組み込んで行った。散乱成分の推定は、シミュレーションと同様にＴＥＷ法によって行った。ＲＯＩ解析によりＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法とＡｄｄｉｔｉｏｎ法との比較を行った。
【００５５】
結果．
図７（Ａ）、（Ｂ）は、円柱ファントムシミュレーション（総カウント：１．３６Ｍ  ｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅ）による収束特性を示すグラフである。図７（Ａ）、（Ｂ）において、横軸は繰返し回数ｋ、縦軸は上述の２乗誤差（χ２：１回目は式１５、２回目は式１６による）である。Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法でもＡｄｄｉｔｉｏｎ法でも最終的な誤差の絶対値はほぼ同じであったが、収束特性には明らかな違いが見られた。すなわち、Ａｄｄｉｔｉｏｎ法では、２回目のＳＰＥＣＴデータの収束速度がやや遅くなることが明らかになった。しかし、ｓｕｂｓｅｔと繰返し回数ｋの積が２０以上では、両者はほぼ同じであり、今回用いた再構成条件では特性の違いはないものと考えられた。
【００５６】
図８は、投与量比が１：１の場合の円柱ファントムシミュレーション（２．７０Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅ）による再構成画像の比較である。Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法（図８で左側）では、２回目（２ｎｄ）の再構成画像のＳ／Ｎ比が悪いが、一方Ａｄｄｉｔｉｏｎ法（図８で右側）では著しく改善され、その結果として１回目（１ｓｔ）とほぼ同じ画質になっている。
【００５７】
図９（Ａ）、（Ｂ）は、投与量比が１：１の場合の総カウント数に対する％ＣＯＶの変化を示したグラフである。図９（Ａ）、（Ｂ）において、横軸はスライス（ｓｌｉｃｅ）当たりの総カウント数、縦軸は％ＣＯＶである。図９（Ａ）に示されるＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法の％ＣＯＶは、１回目に比べ２回目が明らかに悪く（総カウント２．７０Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅの時、１回目で５０．４％、２回目で８０．５％）、明らかにサブトラクションによる影響がみられる。一方、図９（Ｂ）に示されるＡｄｄｉｔｉｏｎ法では、１回目と２回目の＆￥％ＣＯＶはほぼ同じであり（総カウント２．７０Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅの時、１回目で４３．１％、２回目で４１．４％）、本発明のＡｄｄｉｔｉｏｎ法の有用性が裏付けられた。Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法の１回目とＡｄｄｉｔｉｏｎ法の１回目とは、散乱補正が施されていない場合は全く一致するが、本シミュレーションでは散乱補正をしているためにＡｄｄｉｔｉｏｎ法の方が若干良くなっている。
【００５８】
一方、図１０は横軸をスライス（ｓｌｉｃｅ）当たりの総カウント数、縦軸をＲＯＩ値の２回目／１回目の比に取った場合の総カウント数に対する変化を示したグラフである。本シミュレーションでは、この比は１．０になるはずであるが、Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法でもＡｄｄｉｔｉｏｎ法でも、ほぼ仮定した値になった。
【００５９】
図１１（Ａ）、（Ｂ）は横軸を投与量比（２回目／１回目）（実際には発生光子数比）、縦軸を％ＣＯＶとした場合のＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法とＡｄｄｉｔｉｏｎ法との比較を示す。図１１（Ａ）に示されるようにＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法において、１回目および２回目の％ＣＯＶが同一になったのは投与量比が約２．０である。一方、図１１（Ｂ）に示されるようにＡｄｄｉｔｉｏｎ法において、１回目および２回目の％ＣＯＶが同一になったのは投与量比が約１．０である。最適投与量における％ＣＯＶの絶対値は、Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法で約５４％、Ａｄｄｉｔｉｏｎ法では約４３％であった。最適投与量比においても、Ａｄｄｉｔｉｏｎ法の方がＳ／Ｎ比が良いという結果が得られた。これは、全体の投与量（シミュレーションでは発生光子数）を同一に保っているために、Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法の１回目の投与量はＡｄｄｉｔｉｏｎ法の投与量の２／３になるためである。
【００６０】
図１２は最適投与量比におけるＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法、およびＡｄｄｉｔｉｏｎ法でのＨｏｆｆｍａｎファントムの再構成画像を示す。図１２に示されるように、円柱ファントムシミュレーションの結果と同様に、Ａｄｄｉｔｉｏｎ法（図１２の右側）の方がＳ／Ｎ比が良いことがわかる。
【００６１】
図１３は、図１２に示した画像の１回目と２回目との各画素値の散布図を示す。図１３（Ａ）、（Ｂ）で横軸は１回目ＳＰＥＣＴカウントであり、縦軸は２回目ＳＰＥＣＴカウントである。図１３（Ａ）に示されるように相関係数はＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法でｒ＝０．７６２となり、図１３（Ｂ）に示されるようにＡｄｄｉｔｉｏｎ法でｒ＝０．８１３となり、Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法のばらつきが大きかった。
【００６２】
図１４はＡｄｄｉｔｉｏｎ法の２回目再構成において、１回目の脳内残留放射能のベースラインに、１）ノイズを含んだベースラインの場合（図１４の左側）、２）ノイズフリーの理想的なベースラインを用いた場合（図１４の右側）の２種類の再構成画像を示す。視覚的評価ではほぼ両者は一致している。
【００６３】
図１５は、図１４の両者の画素値を比較した散布図を示す。図１５において横軸は図１４のノイズフリーの理想的なベースライン、縦軸は図１４のノイズを含んだベースラインである。両者に系統的な誤差は認められなかった。
【００６４】
図１６は、臨床データに適用した負荷（２回目）の再構成画像での比較を示す。図１６で左側はＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法の場合を示し、右側はＡｄｄｉｔｉｏｎ法の場合を示している。
【００６５】
図１７は３例の再構成画像にとったＲＯＩ（１５５４ＲＯＩｓ）における、２つの方法の比較を示す。図１７（Ａ）は１回目（安静時）、図１７（Ｂ）は２回目（ＡＣＺ負荷時）である。図１７（Ａ）、（Ｂ）において横軸はＲＯＩカウント（Ａｄｄｉｔｉｏｎ法）、縦軸はＲＯＩカウント（Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法）である。視覚的に評価するとＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法はノイジーな画像であったが、ＲＯＩ値の比較では、やや２回目のばらつきが存在するものの、大きな違いは見られなかった。
【００６６】
以上説明したように、本発明の実施の形態１によれば、逐次型画像再構成法の計算式の中に脳内残留放射能の影響を組み込むことにより、Ｔｃ−９９ｍＥＣＤ２回分割投与法における負荷画像のＳ／Ｎ比を向上させることができる。具体的には、式１４の分母中に前回までの総和カウント数ｙｉ［ｈ−１］を加えることにより脳内残留放射能の影響を組み込んでいる。例えば２回分割投与の場合、式１４の分母中に１回目のカウント数ｙｉ［１］が加えられる。すなわち、２回目のＳＰＥＣＴデータを再構成する際に、式１４の分母に１回目の投与による脳内の残留放射能ｙｉ［１］がベースラインとして存在しているものと考える。本発明の画像再構成処理プログラムによる方法をシミュレーションデータと臨床データとに適用して評価した。その結果、投与量比が１：１の場合でも、１回目と２回目との再構成データのＳ／Ｎ比はほぼ同一となり、従来のＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法に比べＳ／Ｎ比の向上を確認することができた。上述のシミュレーション結果によれば、理想的な投影データをベースラインとした場合と、ノイズを含んだ投影データをベースラインとして用いた場合とで、定量的には差がなかった。以上より、２回（または２回以上の）分割投与法を用いる場合に、サブトラクションを行なわずに脳画像再構成を行うことができる画像再構成処理プログラムを提供することができる。
【００６７】
実施の形態２．
上述の実施の形態１における式１３の２および式１４において、散乱補正を行なうこともできる。分割投与の回数ｈ＝１からＬについて、Ｓｉ［ｈ］を第ｈ回目の分割投与後における投影データ上の１画素ｉにおける散乱補正項とする。ここでＳｉ［ｈ］はｉ＝１から画素数記録部１０に記録された画素ｉの数ｎまで第ｈ回散乱補正項記録部に記録されているものとする。この場合、式１３の２の替りに式１７を用い、式１４の替りに式１８を用いればよい。
【００６８】
【数２５】
2004309319.tif 000020
【００６９】
式１７および１８を用いた場合、散乱補正を考慮した第１収束条件は式１９のようになり、第２収束条件は式２０のようになる。
【００７０】
【数２６】
2004309319.tif 000021
【００７１】
実施の形態３．
図１８は、上述した実施の形態を実現するための本発明のコンピュータ・プログラムを実行するコンピュータの内部回路７０を示すブロック図である。図１８に示されるように、ＣＰＵ７２、ＲＯＭ７４、ＲＡＭ７６、画像制御部７８、コントローラ８６、入力制御部９０および外部インタフェース（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ：  Ｉ／Ｆ）部９２はバス８２に接続されている。図１８において、上述の本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ７４、ディスク８４ａまたはＣＤ−ＲＯＭ８４ｎ等の記録媒体（脱着可能な記録媒体を含む）に記録されている。ディスク８４ａ等には、画素数記録部４０、検出確率記録部４２、第ｈ回推定ＲＩ濃度記録部５０−ｈ、第ｈ回測定データ記録部６０−ｈ等が記録されている。本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ７４からバス８２を介し、またはディスク８４ａ若しくはＣＤ−ＲＯＭ８４ｎ等の記録媒体からコントローラ８６を経由してバス８２を介しＲＡＭ７６へロードされる。画像制御部７８は脳画像データをＶＲＡＭ８０へ送出し、ディスプレイ等の表示装置である表示部４５はＶＲＡＭ８０から送出された脳画像データに基づいて脳画像を表示する。ＶＲＡＭ８０は表示部４５の一画面分のデータ容量に相当する容量を有している画像メモリである。入力操作部８８は画像処理装置４４に入力を行うためのマウス、テンキー等の入力装置であり、入力制御部９０は入力操作部８８と接続され入力制御等を行う。外部Ｉ／Ｆ部９２は、例えばインターネット等の外部の通信網（不図示）と接続する際のインタフェース機能を有している。
【００７２】
上述のようにＣＰＵ７２が本発明のコンピュータ・プログラムを実行することにより、本発明の目的を達成することができる。当該コンピュータ・プログラムは上述のようにＣＤ−ＲＯＭ８４ｎ等の記録媒体の形態でコンピュータＣＰＵ７２に供給することができ、当該コンピュータ・プログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ８４ｎ等の記録媒体も同様に本発明を構成することになる。当該コンピュータ・プログラムを記録した記録媒体としては上述された記録媒体の他に、例えばメモリ・カード、メモリ・スティック、ＤＶＤ、光ディスク、ＦＤ等を用いることができる。
【００７３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の画像再構成処理プログラムによれば、逐次型画像再構成法の計算式の中に脳内残留放射能の影響を組み込むことにより、Ｔｃ−９９ｍＥＣＤ２回分割投与法における負荷画像のＳ／Ｎ比を向上させることができる。具体的には、式１４の分母中に前回までの総カウント数ｙｉ［ｈ−１］を加えることにより脳内残留放射能の影響を組み込んでいる。例えば２回分割投与の場合、式１４の分母中に１回目のカウント数ｙｉ［１］が加えられる。すなわち、２回目のＳＰＥＣＴデータを再構成する際に、式１４の分母に１回目の投与による脳内の残留放射能ｙｉ［１］がベースラインとして存在しているものと考える。本発明の画像再構成処理プログラムによる方法をシミュレーションデータと臨床データとに適用して評価した結果、投与量比が１：１の場合でも、１回目と２回目との再構成データのＳ／Ｎ比はほぼ同一となり、従来のＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法に比べＳ／Ｎ比の向上を確認することができた。上述のシミュレーション結果によれば、理想的な投影データをベースラインとした場合と、ノイズを含んだ投影データをベースラインとして用いた場合とで、定量的には差がなかった。以上より、２回（または２回以上の）分割投与法を用いる場合に、サブトラクションを行なわずに脳画像再構成を行うことができる画像再構成処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】最尤推定法の画像再構成への適用を説明する図である。
【図２】ＲＩをｎ方向の検出器で測定した場合における最尤推定法の画像再構成への適用を説明する図である。
【図３】画素ｊ（５）の周辺のＲＩを考慮した場合における最尤推定法の画像再構成への適用を説明する図である。
【図４】式１３を用いてＲＩ濃度λｊを推定する計算例を示す図である。
【図５】第１回目（ｈ＝１）の分割投与後の再構成画像の生成の流れを示すフローチャートである。
【図６】第２回目（ｈ＝２）の分割投与後の再構成画像の生成の流れを示すフローチャートである。
【図７】円柱ファントムシミュレーション（総カウント：１．３６Ｍ  ｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅ）による収束特性を示すグラフである。
【図８】投与量比が１：１の場合の円柱ファントムシミュレーション（２．７０Ｍｃｏｕｎｔｓ／ｓｌｉｃｅ）による再構成画像の比較を示す図である。
【図９】投与量比が１：１の場合の総カウント数に対する％ＣＯＶの変化を示すグラフである。
【図１０】横軸をスライス（ｓｌｉｃｅ）当たりの総カウント数、縦軸をＲＯＩ値の２回目／１回目の比に取った場合の総カウント数に対する変化を示すグラフである。
【図１１】横軸を投与量比（２回目／１回目）（実際には発生光子数比）、縦軸を％ＣＯＶとした場合のＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法とＡｄｄｉｔｉｏｎ法との比較を示す図である。
【図１２】最適投与量比におけるＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法、およびＡｄｄｉｔｉｏｎ法でのＨｏｆｆｍａｎファントムの再構成画像を示す図である。
【図１３】図１２に示した画像の１回目と２回目との各画素値の散布図である。
【図１４】Ａｄｄｉｔｉｏｎ法の２回目再構成において、１回目の脳内残留放射能のベースラインに、ノイズを含んだベースラインの場合とノイズフリーの理想的なベースラインを用いた場合の２種類の再構成画像を示す図である。
【図１５】図１４の両者の画素値を比較した散布図である。
【図１６】臨床データに適用した負荷（２回目）の再構成画像での比較を示す図である。
【図１７】３例の再構成画像にとったＲＯＩ（１５５４ＲＯＩｓ）における、２つの方法の比較を示す図である。
【図１８】本発明のコンピュータ・プログラムを実行する画像処理装置４４等のコンピュータの内部回路７０を示すブロック図である。
【図１９】２回分割投与法の概念を示す図である。
【符号の説明】
３，５  画素、  １０  断層画像、  ２０  投影データ、  ３０，３１，３２，３３  検出器、  ４０  画素数記録部、  ４２  検出確率記録部、  ５０−ｈ第ｈ回推定ＲＩ濃度初期値記録部、  ５２，６２  散乱成分、  ５４，６４  プライマリ成分、  ６０−ｈ  第ｈ回測定データ記録部、  ７０  内部回路、  ７２  ＣＰＵ、  ７４  ＲＯＭ、  ７６  ＲＡＭ、  ７８  ＶＲＡＭ、  ８０  画像制御部、  ８２  バス、  ８４ａ  ディスク、  ８４ｎ  ＣＤ−ＲＯＭ、  ８６  コントローラ、  ８８  入力操作部、  ９０  入力制御部、  ９２  外部Ｉ／Ｆ部。
【図１】
2004309319.tif 000029
【図２】
2004309319.tif 000030
【図３】
2004309319.tif 000031
【図４】
2004309319.tif 000032
【図５】
2004309319.tif 000033
【図６】
2004309319.tif 000034
【図７】
2004309319.tif 000035
【図８】
2004309319.tif 000036
【図９】
2004309319.tif 000037
【図１０】
2004309319.tif 000038
【図１１】
2004309319.tif 000039
【図１２】
2004309319.tif 000040
【図１３】
2004309319.tif 000041
【図１４】
2004309319.tif 000042
【図１５】
2004309319.tif 000043
【図１６】
2004309319.tif 000044
【図１７】
2004309319.tif 000045
【図１８】
2004309319.tif 000046
【図１９】
2004309319.tif 000047