(57)【要約】【課題】多重エネルギ撮像のセグメント分割能力を増強して手術ナビゲーション及び放射線治療の指針とする。【解決手段】データを取得する方法が、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）を用いて対象（２２）を走査して、解剖学的画像を形成するためのデータを取得する工程と、取得されたデータを分解して骨物質を表わす第一の密度画像及び軟組織を表わす第二の密度画像を形成する工程とを含んでいる。この方法はさらに、第一の密度画像及び第二の密度画像の少なくとも一方をセグメント分割する工程と、第二の密度画像をボリューム・レンダリングする工程とを含んでいる。【選択図】        図２
2004174253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の放射線源（１４）と、
１以上の放射線検出器（１８）と、
前記放射線源及び前記放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータ（３６）とを備えた多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）であって、前記コンピュータは、
対象（２２）の走査の第一のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取り、
前記対象の前記走査の第二のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取り、
骨物質を表わす第一の密度画像及び軟組織を表わす第二の密度画像を形成するために前記受け取ったデータを分解し、
前記第一の密度画像内で所定の寸法よりも小さい区域を識別して、
前記第一の密度画像の前記識別された区域に従って、前記第一のエネルギ・スペクトルに関する前記データから前記第二の密度画像へデータを移入するように構成されている、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項２】
前記コンピュータ（３６）は、ＣＴ数差分解、コンプトン及び光電分解、基底物質分解（ＢＭＤ）、並びに対数減算分解（ＬＳＤ）の１以上を実行することにより、前記受け取ったデータを分解するように構成されている、請求項１に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項３】
前記コンピュータ（３６）は、高コントラスト骨領域及び高コントラスト石灰化領域を低コントラスト領域から分離することにより、前記第一の密度画像内で所定の寸法よりも小さい区域を識別するように構成されている、請求項１に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項４】
前記コンピュータ（３６）はさらに、前記第二の密度画像内の構造のコントラストを前記第一のエネルギ・スペクトルに関する前記データ内の対応する構造と整合させるように構成されている、請求項１に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項５】
前記コンピュータ（３６）はさらに、
前記第一のエネルギ・スペクトルに関する前記データから得られる前記識別された区域に関する前記移入されたデータを含む前記第二の密度画像を用いて三次元画像を構築して、
高コントラストでレンダリングされた画像を形成するために前記三次元画像をレンダリングするように構成されている、請求項１に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項６】
１以上の放射線源（１４）と、
１以上の放射線検出器（１８）と、
前記放射線源及び前記放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータ（３６）とを備えた多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）であって、前記コンピュータは、
対象（２２）の画像データを受け取り、
該受け取ったデータを、骨物質を表わす第一の密度画像及び軟組織を表わす第二の密度画像に分解し、
前記第一の密度画像内で所定の寸法よりも小さい区域を識別して、
二値ピクセルの連結を用いるように構成されているアルゴリズムを利用して前記第一の密度画像内の前記識別された区域を抽出するように構成されている、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項７】
前記コンピュータ（３６）はさらに、
骨及び石灰化を表わす第一の二値マスク画像を形成するために前記第一の密度画像を閾値処理して、
石灰化を実質的に表わす第二の二値マスク画像を形成するために前記第一の二値マスクから前記第一の密度画像内の前記識別された区域を抽出するように構成されている、請求項６に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項８】
前記コンピュータ（３６）は、前記第一の密度画像の前記識別された区域に従って、前記受け取った画像データから前記第二の密度画像へデータを移入するように構成されている、請求項７に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項９】
前記コンピュータ（３６）はさらに、コントラスト整合した軟組織画像を形成するために、前記第二の密度画像を前記受け取った画像データとコントラスト整合させるように構成されている、請求項６に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【請求項１０】
前記コンピュータ（３６）は、放射線治療計画及びシミュレーション計算を容易にするために、前記受け取った画像データ、前記第一の密度画像及び前記第二の密度画像を表示器に表示するように構成されている、請求項６に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的には、医療イメージング・システムに関し、さらに具体的には、医療イメージング・システムを用いた軟組織空間の視覚化の方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
走査速度の高速化、多数の検出器横列（row）による撮像範囲の拡張及びスライス幅の細密化等の計算機式断層写真法（ＣＴ）技術の近年の発展にも拘わらず、エネルギ分解は依然として実現されていない。すなわち、Ｘ線源からのＸ線フォトン・エネルギ・スペクトルは幅広く、ＣＴ検出系にはエネルギ分解が欠如しているので、エネルギ識別型ＣＴの発展が妨げられている。
【非特許文献１】Will Shroeder、Ken Martin及びBill Lorensen著、“The Visualization Toolkit, An Object-Orientated Approach to 3D Graphics”、Prentice-Hall刊（１９９６年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
所与の対象を介したＸ線の減弱は一定でない。寧ろ、Ｘ線減弱はＸ線フォトン・エネルギに大きく依存している。この物理的現象は、非一様性、陰影（shading）及び縞（streak）のようなビーム・ハードニング・アーティファクトとして画像内に現われる。容易に補正することのできるビーム・ハードニング・アーティファクトもあるが、補正が比較的困難なものもある。一般的に、ビーム・ハードニング・アーティファクトを補正する公知の方法として水較正及び繰り返し式骨補正があり、水較正は水に類似した物質によるビーム・ハードニングを除去するように各々のＣＴ機械を較正することを含んでおり、繰り返し式骨補正では、一回目の画像で骨を分離した後に、二回目で骨によるビーム・ハードニングを補正する。しかしながら、水及び骨以外の物質によるビーム・ハードニング、例えば金属及び造影剤によるビーム・ハードニングは補正が難しい場合がある。加えて、上述の補正方法を用いても、従来のＣＴは定量的な画像値を与えない。寧ろ、異なる位置に位置する同じ物質が異なるＣＴ数をしばしば呈する。
【０００４】
従来のＣＴのもう一つの欠点は、物質特徴評価（キャラクタリゼーション）が欠如していることである。例えば、低密度の高減弱性物質が、画像上では高密度の低減弱性物質と同じＣＴ数を生じ得る。このため、ＣＴ数のみに基づいていたのでは走査対象の物質組成に関する情報は殆ど或いは全く得られない。
【０００５】
加えて、従来のＸ線法と同様に、少なくとも幾つかの公知の軟組織空間の視覚化方法では対象を通して射線を投影する。しかしながら、骨を対象内の他の物質からセグメント分割して除去しなければ、微小でしかも診断上重要であり得る構造の視覚化が困難な場合がある。従来、ＣＴ画像の骨セグメント分割は、画像特性及びハンスフィールド（hounsfield）数に基づいている。二重エネルギ分解は、軟組織と骨との分離によく適している。しかしながら、後述の方法及びシステムはまた、ＣＴにおける診断情報を含んでいる石灰化を除去する可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一観点では、データを取得する方法を提供する。この方法は、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムを用いて対象を走査して、解剖学的画像を形成するためのデータを取得する工程と、取得されたデータを分解して骨物質を表わす第一の密度画像及び軟組織を表わす第二の密度画像を形成する工程とを含んでいる。この方法はさらに、第一の密度画像及び第二の密度画像の少なくとも一方をセグメント分割する工程と、第二の密度画像をボリューム・レンダリング（立体描画）する工程とを含んでいる。
【０００７】
他の観点では、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムを提供する。このＭＥＣＴは、１以上の放射線源と、１以上の放射線検出器と、放射線源及び放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータとを含んでいる。コンピュータは、対象の走査の第一のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取り、対象の走査の第二のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取り、受け取ったデータを分解して骨物質を表わす第一の密度画像及び軟組織を表わす第二の密度画像を形成し、第一の密度画像内で所定の寸法よりも小さい区域を識別して、第一の密度画像の識別された区域に従って第一のエネルギ・スペクトルに関するデータから第二の密度画像内にデータを移入するように構成されている。
【０００８】
もう一つの観点では、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムを提供する。このＣＴシステムは、１以上の放射線源と、１以上の放射線検出器と、放射線源及び放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータとを含んでいる。コンピュータは、対象の画像データを受け取り、受け取った画像データを分解して骨物質を表わす第一の密度画像及び軟組織を表わす第二の密度画像を形成し、第一の密度画像内で所定の寸法よりも小さい区域を識別して、二値ピクセルの連結を用いるように構成されているアルゴリズムを用いて第一の密度画像内の識別された区域を抽出するように構成されている。
【０００９】
加えてもう一つの観点では、プログラムを埋め込んだコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。このコンピュータ読み取り可能な媒体は、対象の走査の第一のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取り、対象の走査の第二のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取り、受け取ったデータを分解して骨物質を表わす第一の密度画像及び軟組織を表わす第二の密度画像を生成し、第一の密度画像を閾値処理して骨及び石灰化を表わす第一の二値マスク画像を形成し、第一の二値マスク画像から所定の寸法よりも小さいと識別された区域を抽出して石灰化を実質的に表わす第二の二値マスク画像を形成し、第一の二値マスク画像の抽出された区域に従って、受け取ったデータから第二の密度画像内へデータを移入すべくコンピュータに命令するように構成されている。
【００１０】
さらにもう一つの観点では、データを取得する方法を提供する。この方法は、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムを用いて対象を走査して、解剖学的画像を形成するためのデータを取得する工程と、取得したデータを分解して第一の密度画像及び第二の密度画像を形成する工程と、第一及び第二の密度画像の少なくとも一方をボリューム・レンダリングする工程とを含んでいる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本書に記載する方法及び装置は、画像に基づくセグメント分割の方法によって、多重エネルギ撮像のセグメント分割能力を増強することを容易にする。本書に記載する方法及びシステムは、実時間での軟組織空間の構築及び視覚化を容易にする。さらに明確に述べると、本書に記載する方法及びシステムは、画像内の石灰化を保存しつつ画像から骨物質をセグメント分割することを容易にし、多重エネルギ撮像のセグメント分割能力を増強することを容易にして、手術ナビゲーション及び放射線治療の指針とする。
【００１２】
幾つかの公知のＣＴイメージング・システム構成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを投射し、このビームは、デカルト座標系のＸＹ平面であって、一般に「イメージング（撮像）平面」と呼ばれる平面内に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは患者等の撮像対象を透過する。ビームは対象によって減弱された後に放射線検出器のアレイに入射する。検出器アレイで受光される減弱した放射線ビームの強度は、対象によるＸ線ビームの減弱量に依存している。アレイ内の各々の検出器素子が、検出器の位置でのビーム強度の測定値である別個の電気信号を発生する。全ての検出器からの減弱測定値を別個に取得して透過プロファイル（断面）を形成する。
【００１３】
第三世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが撮像対象と交差する角度が定常的に変化するように撮像平面内で撮像対象の周りをガントリと共に回転する。一つのガントリ角度での検出器アレイからの一群のＸ線減弱測定値すなわち投影データを「ビュー」と呼ぶ。対象の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源及び検出器が一回転する間に様々なガントリ角度すなわちビュー角度において形成される一組のビューを含んでいる。
【００１４】
アキシャル・スキャン（軸方向走査）では、投影データを処理して、対象を通して得られる二次元スライスに対応する画像を構築する。一組の投影データから画像を再構成する一方法に、当業界でフィルタ補正逆投影法と呼ばれるものがある。この方法は、走査からの減弱測定値を「ＣＴ数」または「ハンスフィールド単位」（ＨＵ）と呼ばれる整数へ変換し、これらの整数を用いて陰極線管表示器上の対応するピクセルの輝度を制御する。
【００１５】
全走査時間を短縮するために、所定の数のスライスのデータを取得しながら患者を移動させる「ヘリカル」・スキャン（螺旋走査）を行なうこともできる。かかるシステムは、一回のファン・ビーム・ヘリカル・スキャンから単一の螺旋を生成する。ファン・ビームによって悉く写像された螺旋から投影データが得られ、投影データから各々の所定のスライスにおける画像を再構成することができる。
【００１６】
ヘリカル・スキャンのための再構成アルゴリズムは典型的には、収集したデータにビュー角度及び検出器チャネル番号の関数として加重する螺旋加重アルゴリズムを用いる。明確に述べると、フィルタ補正逆投影法の前に、ガントリ角度及び検出器角度の両方の関数である螺旋加重ファクタに従ってデータに加重する。次いで、加重したデータを処理してＣＴ数を生成すると共に、対象を通して得られる二次元スライスに対応する画像を構築する。
【００１７】
全取得時間をさらに短縮するために、マルチ・スライスＣＴが導入されている。マルチ・スライスＣＴでは、あらゆる時間的瞬間に、多数の横列を成す投影データを同時に取得する。ヘリカル・スキャン・モードと併用すると、システムは単一の螺旋分のコーン・ビーム投影データを生成する。シングル・スライス螺旋加重方式の場合と同様に、フィルタ補正逆投影アルゴリズムの前に投影データに加重を乗算する方法を導き出すことができる。
【００１８】
本書で用いる場合には、単数形で記載されており単数不定冠詞を冠した要素又は工程という用語は、排除を明記していない限りかかる要素又は工程を複数備えることを排除しないものと理解されたい。さらに、所載の方法及びシステムの「一実施形態」に対する参照は、所載の特徴を同様に組み入れている他の実施形態の存在を排除しないものと解釈されたい。
【００１９】
また、本書で用いられる「画像を再構成する」という表現は、画像を表わすデータが生成されるが可視画像は形成されないような所載の方法及びシステムの実施形態を排除するものではない。但し、多くの実施形態は１以上の可視画像を形成する（か又は形成するように構成されている）。
【００２０】
本書では、エネルギ識別型（多重エネルギ型としても公知）計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムを用いた組織特徴評価及び軟組織空間の視覚化の方法及び装置について説明する。最初にＭＥＣＴシステム１０について説明し、続いてＭＥＣＴシステム１０を用いた応用について説明する。
【００２１】
図１及び図２には、多重エネルギ型走査イメージング・システム、例えば多重エネルギ型マルチ・スライス計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）イメージング・システム１０が、「第三世代」ＣＴイメージング・システムに典型的なガントリ１２を含むものとして示されている。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源１４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の反対側に設けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。検出器アレイ１８は、複数の検出器素子２０を含む複数の検出器横列（図示されていない）によって形成されており、検出器素子２０は一括で、患者２２のような対象を透過した投射Ｘ線ビームを感知する。各々の検出器素子２０は、入射Ｘ線ビームの強度を表わし従って対象又は患者２２を透過する際のビームの減弱を推定するのに用いることのできる電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得するための一回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成部品は回転中心２４の周りを回転する。図２は、検出器素子２０の単一の横列（すなわち検出器横列一列）のみを示している。しかしながら、マルチ・スライス検出器アレイ１８は、一回の走査中に複数の準平行スライス又は平行スライスに対応する投影データが同時に取得され得るように検出器素子２０の複数の平行な検出器横列を含んでいる。
【００２２】
ガントリ１２上の構成要素の回転及びＸ線源１４の動作は、ＭＥＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６はＸ線制御器２８とガントリ・モータ制御器３０とを含んでおり、Ｘ線制御器２８はＸ線源１４に電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御器３０はガントリ１２上の構成要素の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングして、後続の処理のためにこのデータをディジタル信号へ変換する。画像再構成器３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って高速画像再構成を実行する。再構成された画像はコンピュータ３６への入力として印加され、コンピュータ３６は大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。画像再構成器３４は、特殊化したハードウェアであってもよいし、コンピュータ３６上で実行されるコンピュータ・プログラムであってもよい。
【００２３】
コンピュータ３６はまた、キーボードを有するコンソール４０を介して操作者から指令及び走査用パラメータを受け取る。付設されている陰極線管表示器４２によって、操作者は、再構成された画像及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。操作者が供給した指令及びパラメータはコンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２８及びガントリ・モータ制御器３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６は、モータ式テーブル４６を制御するテーブル・モータ制御器４４を動作させて、患者２２をガントリ１２内で配置する。具体的には、テーブル４６は患者２２の各部分をガントリ開口４８を通して移動させる。
【００２４】
一実施形態では、コンピュータ３６は、フレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、又はネットワーク若しくはインターネットのような他のディジタル・ソース等のコンピュータ読み取り可能な媒体５２からの命令及び／又はデータを読み取る装置５０、例えばフレキシブル・ディスク・ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、光磁気ディスク（ＭＯＤ）装置、又はイーサネット（商標）装置等のネットワーク接続装置を含めたその他任意のディジタル装置、並びに開発中のディジタル装置を含んでいる。他の実施形態では、コンピュータ３６はファームウェア（図示されていない）に記憶されている命令を実行する。コンピュータ３６は、本書に記載する作用を実行するようにプログラムされており、本書で用いられるコンピュータという用語は当技術分野でコンピュータと呼ばれている集積回路のみに限らず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、特定応用向け集積回路、及び他のプログラム可能な回路を広範に指しており、これらの用語は本書では互換的に用いられている。ＣＴイメージング・システム１０は、異なるＸ線スペクトルに応答するように構成されているという点でエネルギ識別型（多重エネルギ型としても公知）である計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムである。このことは、従来の第三世代ＣＴシステムで異なるＸ線管ポテンシャルで相次いで投影を取得することにより達成することができる。例えば管を８０ｋＶｐポテンシャル及び１６０ｋＶｐポテンシャルで動作させて、例えば二種類の走査を連続して又はインタリーブ方式のいずれかで取得する。代替的には、異なる検出器横列が異なるＸ線エネルギ・スペクトルの投影を収集するようにＸ線源と検出器との間に特殊なフィルタを設ける。代替的には、連続して又はインタリーブ方式のいずれかで取得される二種類の走査毎にＸ線スペクトルを成形する特殊な複数のフィルタを用いることができる。さらにもう一つの実施形態は、検出器に到達する各々のＸ線フォトンがそのフォトン・エネルギで記録されるようにエネルギ感受性検出器を用いるものである。以上に述べた特定の実施形態は第三世代ＣＴシステムを参照しているが、本書に記載する方法は第四世代ＣＴシステム（静止型検出器−回転式Ｘ線源）にも第五世代ＣＴシステム（静止型検出器及び静止型Ｘ線源）にも同等に適用可能である。
【００２５】
多重エネルギ測定値を得るためには様々な方法があり、すなわち（１）異なる二種類のエネルギ・スペクトルで走査する方法、（２）検出器でのエネルギ累積に応じてフォトン・エネルギを検出する方法、及び（３）フォトン計数方法がある。フォトン計数は、フォトン統計を均衡させるための明確なスペクトル分離及び調節可能なエネルギ分離点を提供する。
【００２６】
ＭＥＣＴは、従来のＣＴに付随する複数の問題点、限定しないが例えばエネルギ識別及び物質特徴評価の欠如等を軽減し又は解消することを容易にする。対象散乱が存在しない場合には、フォトン・エネルギ・スペクトルの二つの領域すなわち入射したＸ線スペクトルの低エネルギ部分及び高エネルギ部分を別個に検出するシステム１０があればよい。その他任意のエネルギでの挙動は、これら二つのエネルギ領域からの信号に基づいて導き出すことができる。この現象は、医療ＣＴが関心を持つエネルギ領域では、二つの物理的過程すなわち（１）コンプトン散乱及び（２）光電効果がＸ線減弱を支配するという基本的事実によって生じている。このため、二つのエネルギ領域から検出される信号は、被撮像物質のエネルギ依存性を解明するのに十分な情報を提供する。さらに、二つのエネルギ領域から検出される信号は、二種類の物質で構成されている対象の相対的な組成を決定するのに十分な情報を提供する。
【００２７】
実施形態の一例では、ＭＥＣＴは、ＣＴ数差分解、コンプトン及び光電分解、基底物質分解（ＢＭＤ）又は対数減算分解（ＬＳＤ）等の分解法を用いて高エネルギ画像と低エネルギ画像とを分解する。
【００２８】
ＣＴ数差アルゴリズムは、異なる管ポテンシャルで得られる二つの画像の間のＣＴ数又はハンスフィールド数の差の値を算出することを含んでいる。一実施形態では、差の値はピクセル毎に算出される。もう一つの実施形態では、関心領域全体での平均ＣＴ数差を算出する。コンプトン及び光電分解は、ＭＥＣＴ１０を用いて一対の画像を取得し、コンプトン過程及び光電過程からの減弱を別個に表わすことを含んでいる。ＢＭＤは、各々基底物質の一つの等価密度を表わす二つのＣＴ画像を取得することを含んでいる。物質密度はＸ線フォトン・エネルギに独立であるので、これらの画像にはビーム・ハードニング・アーティファクトが略存在しない。加えて、操作者は何らかの関心のある物質を目標として基底物質を選択し、これにより画像コントラストを強調することができる。利用について述べると、ＢＭＤアルゴリズムは、所与の任意の物質のＸ線減弱（医療ＣＴのエネルギ領域での）が他の二種類の所与の物質の固有密度の混合によって表わされ得るとの概念に基づいており、従って、これら二種類の物質を基底物質と呼ぶ。また、一実施形態では、ＬＳＤを用いて、準単一エネルギＸ線スペクトルで画像を取得して、二種類の物質の各々の実効減弱係数によって撮像対象を特徴評価することができ、従って、ＬＳＤはビーム・ハードニング補正を組み入れない。加えて、ＬＳＤは、較正はされず、各回の照射の平均エネルギでの所与の物質の実効減弱係数の比である組織相殺パラメータの決定を用いる。実施形態の一例では、組織相殺パラメータは、画像を取得するのに用いられるスペクトルと、一対の理想的な単一エネルギ照射に期待される信号強度から測定信号強度を変化させる任意の追加ファクタとに主に依存している。
【００２９】
尚、多重エネルギ型ＣＴシステムを最適化するためには、スペクトル分離が大きいほど画質が良好になる。また、これらの二つのエネルギ領域でのフォトン統計は相似でなければならず、さもないと相対的に不良な統計学的領域が画像雑音を支配することになる。
【００３０】
本書に記載する方法及びシステムは、上述の原理を組織特徴評価ならびに軟組織空間の視覚化に適用する。明確に述べると、ＭＥＣＴシステム１０を用いて本書に記載するようにしてＣＴ画像を形成する。組織特徴評価を行なうためにＭＥＣＴシステム１０と共に用いることのできる手法は、再構成前解析、再構成後解析及びスカウト画像解析の三手法である。
【００３１】
図３は、再構成５８の前に分解５６を行なう再構成前解析５４を表わす流れ図である。コンピュータ３６は、回転するガントリ１２（図１に示す）の不連続な角度位置で検出器アレイ１８（図１に示す）によって生成される取得投影データを収集し、これらの信号をプリプロセッサ６０へ渡す。プリプロセッサ６０は、コンピュータ３６から受け取った投影データを、後に行なわれる数学的な処理のために並び方を最適化するように再ソートする。プリプロセッサ６０はまた、検出器温度、一次ビームの強度、ゲイン及びオフセット、並びに他の決定的な誤差要因についてコンピュータ３６からの投影データを補正する。次いで、プリプロセッサ６０は、高エネルギ・ビュー６２に対応するデータを抽出して高エネルギ・チャネル経路６４に送り、低エネルギ・ビュー６６に対応するデータを低エネルギ経路６８に送る。高エネルギ・データ及び低エネルギ・データを用いて、分解アルゴリズムを利用して二つの投影データ・ストリームを生成した後に再構成して、異なる二種類の物質に関連する二つの個別画像を得る。
【００３２】
図４は、再構成５８の後に分解５６を行なう再構成後解析を表わす流れ図である。コンピュータ３６は、回転するガントリ１２（図１に示す）の不連続な角度位置で検出器アレイ１８（図１に示す）によって生成される取得投影データを収集し、高エネルギ・ビュー６２に対応するデータを高エネルギ経路６４に送り、低エネルギ・ビュー６６に対応するデータを低エネルギ経路６８に送る。高エネルギ系列の投影６２に対応する第一のＣＴ画像７０及び低エネルギ系列の投影６６に対応する第二のＣＴ画像７２が再構成される（ブロック５８）。次いで、分解５６を実行し、異なる二種類の物質にそれぞれ関連する二つの個別画像を得る。スカウト画像解析でも、信号の流れは図３又は図４に類似したものとしてよい。但し、回転しないガントリに対して相対的にテーブルを移動させてデータを取得する。
【００３３】
投影Ｘ線撮像での二重エネルギ手法の利用は、骨粗鬆症の診断及び監視、並びに平均多脂肪（fat）組織対少脂肪（lean）組織比（多脂肪／少脂肪比）の決定を容易にすることができる。二重エネルギ手法はまた、人間の被検体での骨粗鬆症検出のための断面型又は断層型Ｘ線撮像を容易にすることもできるし、例えば爆発物及び／又は密輸品検出等の非破壊試験応用を容易にすることもできる。
【００３４】
本書に記載する方法及びシステムは、多重エネルギ型撮像を空間の視覚化に適用する。三次元データの視覚化を可能にする手法は、ボリューム・レンダリングと呼ばれる。さらに明確に述べると、ボリューム・レンダリングとは、半透明空間の二次元投影を計算することにより、三つの空間的次元を有するサンプリングされた関数を視覚化するために用いられる手法である。ボリューム・レンダリングを医療撮像に適用する場合には、空間データをＸ線ＣＴスキャナから入手することができる。ＣＴスキャナは、Ｘ線吸収係数の配列から各々成っている平行な複数の平面画像すなわちスライスの三次元積層体（stack）を形成する。典型的なＸ線ＣＴ画像は５１２×５１２×１２ビットの分解能を有し、一つの積層体に５００枚までのスライスを含んでいる。二次元領域では一度に１枚ずつスライスを観察することができる。従来のＸ線画像に対するＣＴ画像の利点は、各々のスライスが１枚の平面の情報のみを含むことである。一方、従来のＸ線画像は全ての平面からの情報を含んでおり、結果として、Ｘ線を吸収するあらゆる物質例えば組織、骨及び器官等の密度の関数である陰影を集積したものとなる。ＣＴスキャナによって形成される平行なデータの積層体の形成が入手可能となったことから、データを個々のスライスとしてではなく三次元視野として観察するための手法の発展が促された。従って、ＣＴ画像データは現在では任意の視点から観察することが可能になっている。
【００３５】
ＣＴ画像データを三次元視野として観察するために、例えば二分割空間（binary partitioned space）でのボクセルのレンダリング、マーチング・キューブ法及びレイ・キャスティング法を含めた多くの異なる方法が用いられる。二分割空間でボクセルをレンダリングする場合には、ボクセル全体について選択が行なわれる。すると、「濃淡ムラのある（blocky）」画像が形成される場合がある。加えて、二分割空間でボクセルをレンダリングすると、算出された表面法線においてダイナミック・レンジ不足が生じて、これにより比較的陰影に乏しい画像が形成される場合がある。
【００３６】
ＣＴ画像データを三次元視野で観察するためにマーチング・キューブ法を用いると、二分割空間でのボクセルのレンダリングに付随する問題点の幾つかが解決する。しかしながら、マーチング・キューブ法を用いるためには、抽出されてレンダリングされる中間表面の位置に関して二肢判定を行なう必要がある。さらに、中間構造を抽出することにより、偽陽性（存在しないアーティファクト）及び偽陰性（小さな又は不明確な特徴が切り捨てられること）を生ずる場合がある。
【００３７】
ＣＴ画像データを三次元視野で観察するためにレイ・キャスティング法を用いると、三次元データを如何なる幾何学的構造にも当てはめようとせずに三次元データを利用することが容易になる。レイ・キャスティング法は表面抽出法の最も重要な制限の一つ、すなわち表面抽出法が取得空間内で薄い外殻の投影を表示する方法を解決する。さらに明確に述べると、特に医療撮像においては、データが、部分的に透明であってそのようにモデリングされるべき体液その他の物質に由来している可能性があり、このことが表面抽出法では考慮されていない。しかしながら、レイ・キャスティング法は、データが体液その他の物質に由来している可能性があることを考慮しており、部分的に透明な物質をモデル化することができる。
【００３８】
図５は、ＭＥＣＴシステム１０（図１及び図２に示す）を用いた軟組織空間の視覚化の方法８０の概略図である。方法８０は、物理的原理に基づくセグメント分割（多重エネルギ分解データ）と画像に基づくセグメント分割とを併用した三次元視覚化を記述している。さらに明確に述べると、方法８０は、対象（図示されていない）のＭＥＣＴ解剖学的画像データを取得する工程８２を含んでおり、ここで解剖学的画像データは高エネルギ画像（Ｈ）と低エネルギ画像（Ｌ）とを含んでいる。次いで、解剖学的画像データを分解して（ブロック８４）、対象内の軟組織を表わす密度画像及び対象内の骨物質を表わす密度画像を得る。次いで、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像及び骨物質密度画像を、画像に基づくセグメント分割を用いてセグメント分割して（ブロック８６）、対象内の関心領域を決定する。一実施形態では、画像に基づくセグメント分割を用いて、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像及び骨物質密度画像を個々にセグメント分割する（ブロック８６）。他の実施形態では、画像に基づくセグメント分割を用いて、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像及び骨物質密度画像を組み合わせてセグメント分割する（ブロック８６）。
【００３９】
画像に基づくセグメント分割によって対象内の関心領域を決定するために、幾つかのセグメント分割手法を利用することができ、かかる手法としては、限定しないが例えばハンスフィールド数又はＣＴ数（閾値）手法、繰り返し式閾値処理、ｋ平均セグメント分割、エッジ検出、エッジ結合、曲線フィッティング、曲線平滑化、２Ｄ／３Ｄモルフォロジー・フィルタ処理、領域成長、ファジー・クラスタリング、画像／容積測定、ヒューリスティクス、知識ベース・ルール、意思決定枝分かれ図（デシジョン・トリー）、及びニューラル・ネットワークがある。関心領域のセグメント分割は、手動で且つ／又は自動で実行することができる。一実施形態では、データを表示し、ユーザが、マウス又はその他任意の適当なインタフェイス、例えばタッチ・スクリーン、視線追尾及び／又は音声命令を用いて関心領域を画定することにより、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像及び骨物質密度画像を手動でセグメント分割して対象内の関心領域を決定する。加えて、一実施形態では、腫瘤の形状及び寸法のような事前知識を利用して関心区域を自動画定するアルゴリズムを用いることにより、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像及び骨物質密度画像を自動的にセグメント分割して対象内の関心領域を決定する。さらにもう一つの実施形態では、手動セグメント分割と自動セグメント分割とを組み合わせることにより、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像及び骨物質密度画像を半自動的にセグメント分割して対象内の関心領域を決定する。
【００４０】
次いで、画像に基づくセグメント分割を施した高エネルギ解剖学的画像データと、画像に基づくセグメント分割を施した軟組織密度画像と、画像に基づくセグメント分割を施した骨物質画像とを用いて（参照番号８８）、対象内の関心領域について、骨物質を含む軟組織画像を取得する。次いで、骨物質を含む軟組織画像を用いて三次元画像を構成し、次にこの三次元画像をレンダリングに用いて（ブロック９０）、高コントラストでレンダリングされた画像を形成する。代替的な実施形態では、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像、及び骨物質密度画像に対するセグメント分割（ブロック８６）を行なわずに、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織密度画像、及び骨物質密度画像の１以上を用いて三次元画像を構成し、この三次元画像をレンダリングに用いて（ブロック９０）、高コントラストでレンダリングされた画像を形成する。レンダリング９０は、例えばWill Shroeder、Ken Martin及びBill Lorensen著、“The Visualization Toolkit, An Object-Orientated Approach to 3D Graphics”、Prentice-Hall刊（１９９６年）に記載されている手法のような従来のレンダリング手法を用いて実行される。一実施形態では、ボリューム・レンダリングを用いて高コントラストでレンダリングされた画像を形成する。他の実施形態では、サーフェス・レンダリングを用いて高コントラストでレンダリングされた画像を形成する。
【００４１】
図６は、ＭＥＣＴシステム１０（図１及び２に示す）を用いた軟組織空間の視覚化の方法１００の概略図である。さらに明確に述べると、方法１００は、方法８０の一実施形態の特定的な一例である。利用について述べると、方法１００は、対象（図示されていない）内の関心領域又は代替的には対象全体についてＭＥＣＴ解剖学的画像データを取得する工程（ブロック１０２）を含んでおり、ここで解剖学的データは高エネルギ画像と低エネルギ画像とを含んでいる。次いで、解剖学的画像データを分解して（ブロック１０４）、関心領域内の軟組織を表わす密度画像（Ｉs）及び関心領域内の骨物質を表わす密度画像（Ｉb）を得る。一実施形態では、軟組織を表わす密度画像は次の分解式を用いて得られる。
【００４２】
【数１】
2004174253.tif 000003
【００４３】
ここで、０＜ｗs＜ｗb＜１である。加えて、一実施形態では、骨物質を表わす密度画像は次の分解式を用いて得られる。
【００４４】
【数２】
2004174253.tif 000004
【００４５】
ここで、０＜ｗs＜ｗb＜１である。
【００４６】
次いで、軟組織を表わす密度画像を関心領域の標準的なＣＴ画像とコントラスト整合させる（ブロック１０６）。例えば、実施形態の一例では、軟組織密度画像内の構造のコントラストを高エネルギ解剖学的画像データＨ内の対応する構造と整合させる。一実施形態では、上の分解式をＨについて解いてＩs、Ｉb、ｗb及びｗsで表わし、次式の関係を得ることにより、軟組織密度画像を高エネルギ密度画像Ｈとコントラスト整合させる（ブロック１０６）。
【００４７】
【数３】
2004174253.tif 000005
【００４８】
上式の対数を微分することにより、次のコントラスト式が導かれる。
【００４９】
【数４】
2004174253.tif 000006
【００５０】
ここで、Ｃ（．）は画像のコントラストを表わす。上のＣ（Ｈ）の式から、軟組織密度画像のコントラストと高エネルギ解剖学的画像データの対応する構造のコントラストとを整合させているときには、骨物質密度画像から生ずるコントラスト［Ｃ（Ｉb）］を抑制する必要があり得ることは明らかであろう。一実施形態では、スケーリングを保存しながら細部コントラストを低下させるために、骨物質密度画像を、全ての構造情報が除去されるように低域通過フィルタで処理する。これにより、次の式から、コントラストを整合させた軟組織画像（ＩHS）が得られる。
【００５１】
【数５】
2004174253.tif 000007
【００５２】
ここで、関数ＬＰＦ（．）は骨物質密度画像の低域通過フィルタ処理を実行する。一実施形態では、所与の近傍の平均によって画像を平滑化する箱形（boxcar）フィルタをＬＰＦ（．）として用いて画像の低域通過フィルタ処理を実行する。箱形フィルタ処理を用いると、画像の各々の点は、カーネル寸法を問わず４回の算術演算しか必要としない。加えて、一実施形態では、分離性カーネルの長さを可変にする。代替的な実施形態では、骨画像をセグメント分割することにより骨マスクを導き出す。骨マスクを反転させると軟組織マスクが得られる。反転させた骨マスクを軟組織画像に重ね合わせ表示して、軟組織領域を標準画像の軟組織領域とコントラスト整合させる。マスクの境界では、骨と軟組織との移行領域による問題点を軽減するよう特に注意する。一実施形態では、境界領域を順位（rank-order）フィルタ処理することもでき、例えばメジアン規準を用いて三次元で高強度移行リングを抑制する。得られる画像は、コントラスト整合させた軟組織画像となる。
【００５３】
次いで、骨物質密度画像を閾値処理して（ブロック１０８）、骨及び石灰化を含む第一の二値マスク画像を形成する。さらに明確に述べると、骨物質密度画像はカルシウム及び骨の両方を含むので、骨物質密度画像を閾値処理して（ブロック１０８）、低コントラスト領域から高コントラストの骨領域及び高コントラストの石灰化領域を分離する。次いで、所定の寸法よりも小さい島（island、小領域）を第一の二値マスク画像から抽出して（ブロック１１０）、石灰化に実質的に対応する第二の二値マスク画像を形成する。一実施形態では、二値ピクセルの連結を利用したアルゴリズムを用いて、第一の二値マスクから小さい島を抽出して（ブロック１１０）、第二の二値マスク画像を形成する。例えば、一実施形態では、四連結を用いて、連結された各構成要素の寸法を決定し、所定の限度よりも小さい島を抽出して（ブロック１１０）、第二の二値マスク画像を形成する。他の実施形態では、八連結を用いて、連結された各構成要素の寸法を決定し、所定の限度よりも小さい島を抽出して（ブロック１１０）、第二の二値マスク画像を形成する。
【００５４】
次いで、第二の二値マスク画像に対応する高エネルギ解剖学的画像データからの元のピクセル値を、コントラスト整合した軟組織画像と合成して（ブロック１１２）、石灰化を含む軟組織画像を得る。さらに明確に述べると、第二の二値マスク画像に対応する高エネルギ解剖学的画像データ内の領域を高エネルギ解剖学的画像から抽出し、コントラスト整合した軟組織画像と合成して、石灰化を含む軟組織画像を形成する。次いで、石灰化を含む軟組織画像を用いて三次元画像を構成し、次にこの三次元画像を用いてレンダリングすることにより（ブロック１１４）、高コントラストでレンダリングされた画像を形成する。レンダリング１１４は、例えばWill Shroeder、Ken Martin及びBill Lorensen著、“The Visualization Toolkit, An Object-Orientated Approach to 3D Graphics”、Prentice-Hall刊（１９９６年）に記載されている手法のような従来のレンダリング手法を用いて実行される。一実施形態では、ボリューム・レンダリングを用いて高コントラストでレンダリングされた画像を形成する。他の実施形態では、サーフェス・レンダリングを用いて高コントラストでレンダリングされた画像を形成する。視覚化にあたって石灰化の識別が望まれないような代替的な実施形態では、正規化した軟組織画像データを用いて軟組織の三次元レンダリングを形成する。
【００５５】
図７は、公知の手術ナビゲーション・システム１３０の概略図である。システム１３０は、手術患者１３２、患者１３２の画像データ１３４、患者１３２の外部にある基準座標系に参照点を有する参照手段１３６、患者１３２に結合されており患者１３２の位置及び配向を決定する位置及び配向決定手段１３８、手術器具１４０、器具１４０に結合されており手術器具１４０の位置を決定する手術器具位置決定手段１４２、並びにコンピュータ１４６に結合されている表示器１４４を含んでいる。コンピュータ１４６は、表示器１４４での表示のために患者表示データを客体的表示データに変換し、器具の位置及び配向データを変換し、また患者１３２と参照点との間の既知の関係を供給する。コンピュータ１４６は、患者画像データ１３４及び器具１４０を実質的に同時に表示器１４４に表示する。
【００５６】
図８は、手術ナヴィゲーション・システム１５０の概略図であって、手術ナヴィゲーション・システム１５０は、方法８０（図５に示す）と共に用いられて同時に二つの空間について手術器具のマッピングを行ない、微小な軟組織構造の識別、及び軟組織構造の骨に対する空間的関係の識別を支援する。システム１５０は、手術患者１５２、多重エネルギ型ＣＴデータを含む患者１５２の画像データ１５４、患者１５２の外部にある基準座標系に参照点を有する参照手段１５６、患者１５２に結合されており患者１５２の位置及び配向を決定する位置及び配向決定手段１５８、手術器具１６０、器具１６０に結合されており手術器具１６０の位置を決定する手術器具位置決定手段１６２、並びにコンピュータ１６６に結合されている表示器１６４を含んでいる。コンピュータ１６６は、表示器１６４での表示のために患者表示データを客体的表示データに変換し、器具位置及び配向データを変換し、また患者１５２と参照点との間の既知の関係を供給する。コンピュータ１６６は、患者画像データ１５４及び器具１６０を実質的に同時に表示器１６４に表示する。加えて、コンピュータ１６６は、患者画像データ１５４の標準画像を表示器１６４に表示し、患者画像データ１５４の軟組織のみの画像を表示器１６４に表示し、且つ患者画像データ１５４の骨のみの画像を表示器１６４に表示する。一実施形態では、コンピュータ１６６は標準画像、軟組織のみの画像、及び骨のみの画像を実質的に同時に表示する。他の実施形態では、コンピュータ１６６は、表示器１６４上で標準画像と軟組織のみの画像と骨のみの画像との間で表示を切り替えるトグル能力を含んでいる。
【００５７】
図９は、公知の放射線システム１８０の概略図である。システム１８０は、放射線治療患者１８２、患者１８２の画像データ１８４、患者１８２の外部にある基準座標系に参照点を有する参照手段１８６、患者１８２に結合されており患者１８２の位置及び配向を決定する位置及び配向決定手段１８８、放射線治療サブシステム１９０、経路及び投与線量を計画するためのシミュレーション及びモデリング手段１９２、並びにコンピュータ１９６に結合されている表示器１９４を含んでいる。コンピュータ１４６は、表示器１９４での表示のために患者表示データを客体的表示データに変換し、放射線局在位置を変換し、また患者１８２と参照点との間の既知の関係を供給する。コンピュータ１９６は、患者画像データ１８４及び放射線局在位置を実質的に同時に表示器１９４に表示する。
【００５８】
図１０は、方法８０（図５に示す）と共に用いられて放射線治療計画及びシミュレーション計算を行なう放射線システム２１０の概略図である。システム２１０は、放射線治療患者２１２、多重エネルギ型ＣＴ画像データを含む患者２１２の画像データ２１４、患者２１２の外部にある基準座標系に参照点を有する参照手段２１６、患者２１２に結合されており患者２１２の位置及び配向を決定する位置及び配向決定手段２１８、放射線治療サブシステム２２０、経路及び投与線量を計画するためのシミュレーション及びモデリング手段２２２、並びにコンピュータ２２６に結合されている表示器２２４を含んでいる。コンピュータ２２６は、表示器２２４での表示のために患者表示データを客体的表示データに変換し、放射線局在位置を変換し、患者２１２と参照点との間の既知の関係を供給する。コンピュータ２２６は、患者画像データ１８４及び放射線局在位置を実質的に同時に表示器１９４に表示する。加えて、コンピュータ２２６は、患者画像データ２１４の標準画像を表示器２２４に表示し、患者画像データ２１４の軟組織のみの画像を表示器２２４に表示し、且つ患者画像データ２１４の骨のみの画像を表示器２２４に表示する。一実施形態では、コンピュータ２２６は、標準画像、軟組織のみの画像、骨のみの画像を実質的に同時に表示する。他の実施形態では、コンピュータ２２６は、表示器２２４上で、標準画像と軟組織のみの画像と骨のみの画像との間で表示を切り替えるトグル能力を含んでいる。
【００５９】
以上に述べた方法及びシステムは、画像に基づくセグメント分割の方法によって、多重エネルギ撮像のセグメント分割能力を増強することを容易にすると共に、実時間での軟組織空間の構築及び視覚化を容易にすることができる。さらに明確に述べると、上述の方法及びシステムは、画像内の石灰化を保持しつつ画像から骨物質をセグメント分割することを容易にし、従来の手術器具マッピングを同時に二つの空間について行なうことを容易にし、微小な軟組織構造及びこれら軟組織構造の骨に対する空間的関係の識別を容易にし、放射線治療の投与線量及び経路のコンピュータ・シミュレーションを容易にし、且つ放射線治療計画及びシミュレーション計算の改善を容易にする。
【００６０】
以上、ＭＥＣＴ方法及びシステムの例示的な実施形態について詳細に説明した。これらの方法及びシステムは所載の特定の実施形態に限定されている訳ではなく、各々の方法及びシステムの構成要素を本書に記載するその他の構成要素とは独立且つ別個に利用してよい。加えて、各々の方法及びシステムの構成要素を本書に記載するその他の構成要素と共に用いてもよい。
【００６１】
本発明を様々な特定の実施形態について記載したが、当業者であれば、特許請求の範囲の要旨及び範囲内にある改変を施して本発明を実施し得ることが理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】ＭＥＣＴイメージング・システムの見取り図である。
【図２】図１に示すシステムのブロック模式図である。
【図３】再構成前解析を表わす流れ図である。
【図４】再構成後解析を表わす流れ図である。
【図５】図１及び図２に示されているＭＥＣＴイメージング・システムを用いた空間の視覚化の方法の概略図である。
【図６】図１及び図２に示されているＭＥＣＴイメージング・システムを用いた軟組織空間の視覚化の方法の概略図である。
【図７】公知の手術ナヴィゲーション・システムの概略図である。
【図８】図５に示されている方法と共に用いられる手術ナヴィゲーション・システムの概略図である。
【図９】公知の放射線治療システムの概略図である。
【図１０】図５に示されている方法と共に用いられる放射線治療システムの概略図である。
【符号の説明】
【００６３】
１０  ＣＴシステム
１２  ガントリ
１４  放射線源
１６  Ｘ線ビーム
１８  検出器アレイ
２０  検出器素子
２２  患者
２４  回転中心
２６  制御機構
４２  表示器
４６  モータ式テーブル
４８  ガントリ開口
５０  媒体読み取り装置
５２  媒体
５４  再構成前解析
５６  分解
５８  再構成
６０  プリプロセッサ
６２  高エネルギ・ビュー
６４  高エネルギ・チャネル経路
６６  低エネルギ・ビュー
６８  低エネルギ・チャネル経路
７０  第一のＣＴ画像（高エネルギ）
７２  第二のＣＴ画像（低エネルギ）
８０、１００  軟組織空間の視覚化の方法
１３０  公知の手術ナヴィゲーション・システム
１５０  本発明による手術ナヴィゲーション・システム
１８０  公知の放射線システム
２１０  本発明による放射線システム
【図１】
2004174253.tif 000008
【図２】
2004174253.tif 000009
【図３】
2004174253.tif 000010
【図４】
2004174253.tif 000011
【図５】
2004174253.tif 000012
【図６】
2004174253.tif 000013
【図７】
2004174253.tif 000014
【図８】
2004174253.tif 000015
【図９】
2004174253.tif 000016
【図１０】
2004174253.tif 000017
【外国語明細書】
2004174253000001.pdf