(57)【要約】【課題】対象部位の大きさや形状を考慮した散乱成分の推定が可能な散乱補正方法を提供することを目的とする。【解決手段】直径１５ｃｍ：１５ｃｍφの円筒ファントム（Cylindrical Phantom with the diameter of 15cm）およびNEMA Bodyファントム（NEMA Body Phantom）の２種類を用いて被検体の大きさに関する関数を作成する。当該円筒ファントムからNEMA Bodyファントムまでに関する被検体の大きさについては、当該円筒ファントムでのパラメータα，βとNEMA Bodyファントムでのパラメータα，βとをそれぞれ線形で結ぶ線形関数とする。そして、散乱補正時での被検体（対象部位）の大きさおよび当該関数に基づいて、対象部位の大きさに対応づけられたパラメータα，βを決定して、当該決定されたパラメータα，βを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。【選択図】図３
2017072482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定データにモデル関数を畳み込み積分することによって散乱成分を推定して除去するコンボリューション・サブトラクション法により散乱補正する方法であって、
パラメータを、被検体の大きさに関する関数または被検体の大きさ毎のテーブルとして予め記憶しており、散乱補正時での被検体の大きさおよび前記関数または前記テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体の大きさに対応づけられたパラメータを決定するパラメータ決定工程と、
当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う散乱補正工程と
を備えることを特徴とする散乱補正方法。
【請求項２】
請求項１に記載の散乱補正方法において、
２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて前記関数または前記テーブルを作成することを特徴とする散乱補正方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の散乱補正方法において、
トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積に基づいて、被検体の大きさを検出することを特徴とする散乱補正方法。
【請求項４】
測定データにモデル関数を畳み込み積分することによって散乱成分を推定して除去するコンボリューション・サブトラクション法により散乱補正する方法であって、
パラメータを、被検体の形状毎のテーブルとして予め記憶しており、散乱補正時での被検体の形状および前記テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体の形状に対応づけられたパラメータを決定するパラメータ決定工程と、
当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う散乱補正工程と
を備えることを特徴とする散乱補正方法。
【請求項５】
請求項４に記載の散乱補正方法において、
２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて前記テーブルを作成することを特徴とする散乱補正方法。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の散乱補正方法において、
トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積に基づいて、被検体の形状を検出することを特徴とする散乱補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、散乱成分を推定して除去する散乱補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置のような核医学診断装置では、放射性薬剤が投与された被検体から発生したγ線を測定して得られたエミッションデータには、コンプトン散乱による散乱成分が含まれる。そこで、コンボリューション・サブトラクション法と呼ばれる手法が採用される（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
［コンボリューション・サブトラクション法］
本手法は、通常のエネルギーウィンドウ(SEW: Standard Energy Window)のみでデータ収集を行い、事前にモデル化された散乱応答関数をエミッションデータ（測定データ）に重畳積分することで散乱分布を推定する手法である。ただし、散乱成分は基本的に低周波成分であり、重畳積分はフーリエ空間上の掛け算で表されるので、実際の処理はフーリエ空間での低周波通過フィルタ(LPF: Low Pass Filter) として処理することで散乱成分を推定することができる。コンボリューション・サブトラクション法は実装が容易であり、均一散乱線に対して良好な結果が得られるので、簡易的手法として広く用いられている。
【０００４】
具体的な実装手順の一例は以下になる。
すなわち、サイノグラムの各投影角に対するＸＺ平面（コロナル断面）ｓＴ＋Ｓ（ｘ，ｚ）を、下記（１）式のようにフーリエ変換する。
【０００５】
【数１】
2017072482.tif 000003
【０００６】
ＳＴ＋Ｓ（ｋ，ω）に、下記（２）式のように低周波通過フィルタＨ（ｋ，ω）を作用させる。
【０００７】
【数２】
2017072482.tif 000004
【０００８】
ここで、低周波通過フィルタＨ（ｋ，ω）は下記（３）式で与えられる。
【０００９】
【数３】
2017072482.tif 000005
【００１０】
ここで、ｆ＝√（ｋ２＋ω２）（＝（ｋ２＋ω２）１／２）である。Ｈ（ｋ，ω）は実空間での散乱応答をフーリエ変換したものと等価である。最後に、ＳＳ（ｋ，ω）を、下記（４）式のように逆フーリエ変換することで、実空間での散乱成分を求める。これを全ての投影角について実施することで、サイノグラムの各ピクセルに対応した散乱成分サイノグラムを求める。
【００１１】
【数４】
2017072482.tif 000006
【００１２】
低周波通過フィルタのパラメータα，βは、予め円筒ファントム（直径１５ｃｍ：１５ｃｍφ）で得られたデータを用いて、散乱プロファイルのテール部分をガウス関数などによりフィッティングして散乱成分を推定するテールフィッティング法によって決定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】B. Bendriem, D.W. Townsend: The theory and practice of 3D PET. Kluwer Academic Publishers 1998.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、このような従来手法の場合には、次のような問題がある。
すなわち、対象部位の大きさや形状がパラメータα，β決定時に使用したファントムの大きさや形状に対して異なる場合には、補正精度が劣化するという問題がある。特に、臨床利用では、従来手法では脳などの補正精度は確保されていたが、体幹部では補正精度が劣化する。また、たとえ大きさが同じでも形状が違えば放射線分布や散乱分布も異なる可能性があり、補正精度が劣化する可能性もある。
【００１５】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、対象部位の大きさや形状を考慮した散乱成分の推定が可能な散乱補正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】
【００１６】
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明に係る散乱補正方法（前者）は、測定データにモデル関数を畳み込み積分することによって散乱成分を推定して除去するコンボリューション・サブトラクション法により散乱補正する方法であって、パラメータを、被検体の大きさに関する関数または被検体の大きさ毎のテーブルとして予め記憶しており、散乱補正時での被検体の大きさおよび前記関数または前記テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体の大きさに対応づけられたパラメータを決定するパラメータ決定工程と、当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う散乱補正工程とを備えることを特徴とするものである。
【００１７】
［作用・効果］この発明に係る散乱補正方法（前者）によれば、パラメータを、被検体の大きさに関する関数または被検体の大きさ毎のテーブルとして予め記憶している。パラメータ決定工程では、散乱補正時での被検体（すなわち対象部位）の大きさおよび（被検体の大きさに関する）関数または（被検体の大きさ毎の）テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体（対象部位）の大きさに対応づけられたパラメータを決定する。そして、散乱補正工程では、当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。その結果、対象部位の大きさを考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００１８】
なお、関数に基づいて対象部位の大きさに対応づけられたパラメータを決定する場合には、任意の大きさに対応したパラメータをフレキシブルに決定することができる。また、テーブルに基づいて対象部位の大きさに対応づけられたパラメータを決定する場合でも、テーブルに記憶された２つ以上の対象部位の大きさに対応づけられたパラメータを用いて補間することによって、テーブルに記憶されていない大きさに対応したパラメータを決定することができる。また、内挿補間でもよいし、外挿でもよい。また、線形補間に限定されず、多項式補間もしくはスプライン補間でもよい。
【００１９】
前者の発明に係る散乱補正方法において、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて（被検体の大きさに関する）関数または（被検体の大きさ毎の）テーブルを作成する。模擬被検体としては、例えばNEMA(National Electrical manufacturers Association) Bodyがある。NEMA Bodyファントムは体幹部の腫瘍を模擬的に表した人体ファントムである。もちろん、１つのファントムまたは模擬被検体を用いて関数やテーブルを作成してもよい。例えば、図９（ａ）に示すような円錐ファントムや図９（ｂ）に示すような段々ファントムを用いれば、１つのファントムでも関数やテーブルを作成することが可能である。
【００２０】
前者の発明に係る散乱補正方法において、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積に基づいて、被検体の大きさを検出してもよい。ＰＥＴ装置のような核医学診断装置の測定データに対して散乱補正を行う場合には、外部から転送された画像としては、例えば磁気共鳴診断装置(MRI: Magnetic Resonance Imaging) で得られたＭＲＩ画像やＸ線ＣＴ(Computed Tomography)装置で得られたＣＴ画像や光学的な手段で得られた光画像などがある。
【００２１】
もちろん、体重と身長との関係から算出される肥満度を表す体格指数であるボディマス指数(BMI: Body Mass Index)などのように被検体の大きさが既知である場合には、必ずしも被検体の大きさを検出する必要はない。なお、本発明手法は、コンボリューション関数を測定系毎に最適化するという手法であるために、核医学診断装置以外でもＸ線装置における散乱などのバックグラウンド成分の除去や、スペクトル解析装置などにおいてバックグラウンド成分の大小が測定系条件の影響を受ける場合のバックグラウンド推定法としても利用可能である。
【００２２】
また、前者とは別の発明に係る散乱補正方法（後者）は、測定データにモデル関数を畳み込み積分することによって散乱成分を推定して除去するコンボリューション・サブトラクション法により散乱補正する方法であって、パラメータを、被検体の形状毎のテーブルとして予め記憶しており、散乱補正時での被検体の形状および前記テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体の形状に対応づけられたパラメータを決定するパラメータ決定工程と、当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う散乱補正工程とを備えることを特徴とするものである。
【００２３】
［作用・効果］この発明に係る散乱補正方法（後者）によれば、パラメータを、被検体の形状毎のテーブルとして予め記憶している。パラメータ決定工程では、散乱補正時での被検体（すなわち対象部位）の形状および（被検体の形状毎の）テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体（対象部位）の形状に対応づけられたパラメータを決定する。そして、散乱補正工程では、当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。その結果、対象部位の形状を考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００２４】
「発明が解決しようとする課題」の欄でも述べたように、たとえ大きさが同じでも形状が違えば放射線分布や散乱分布も異なる可能性があり、補正精度が劣化する可能性もある。そこで、かかる課題を解決するために、後者の発明に係る散乱補正方法によって、散乱補正時での被検体（対象部位）の形状が違う場合においても、対象部位の大きさに関わらず対象部位の形状を考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００２５】
後者の発明の散乱補正方法において、前者の発明の散乱補正方法と同様に、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて（被検体の形状毎の）テーブルを作成する。前者の発明の散乱補正方法でも述べたように、後者の発明の散乱補正方法においても、１つのファントムまたは模擬被検体を用いてテーブルを作成してもよい。例えば、人体を模擬的に一体的に表したファントム（模擬被検体）を用いれば、１つのファントムでもテーブルを作成することが可能である。
【００２６】
後者の発明の散乱補正方法において、前者の発明の散乱補正方法と同様に、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積に基づいて、被検体の形状を検出してもよい。前者の発明の散乱補正方法でも述べたように、後者の発明の散乱補正方法においても、ＰＥＴ装置のような核医学診断装置の測定データに対して散乱補正を行う場合には、外部から転送された画像としては、例えばＭＲＩ画像やＣＴ画像や光画像などがある。なお、後者の発明の散乱補正方法においても、核医学診断装置以外でもＸ線装置における散乱などのバックグラウンド成分の除去や、スペクトル解析装置などにおいてバックグラウンド成分の大小が測定系条件の影響を受ける場合のバックグラウンド推定法としても利用可能である。
【発明の効果】
【００２７】
この発明に係る散乱補正方法（前者）によれば、パラメータ決定工程では、散乱補正時での被検体（すなわち対象部位）の大きさおよび（被検体の大きさに関する）関数または（被検体の大きさ毎の）テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体（対象部位）の大きさに対応づけられたパラメータを決定する。そして、散乱補正工程では、当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。その結果、対象部位の大きさを考慮した散乱成分の推定が可能となる。
この発明に係る散乱補正方法（後者）によれば、パラメータ決定工程では、散乱補正時での被検体（すなわち対象部位）の形状および（被検体の形状毎の）テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体（対象部位）の形状に対応づけられたパラメータを決定する。そして、散乱補正工程では、当該決定されたパラメータを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。その結果、対象部位の形状を考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】実施例１に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図である。
【図２】各実施例に係る散乱補正方法のフローチャートである。
【図３】実施例１に係る被検体の大きさに関するパラメータの関数の一例およびパラメータの補間例である。
【図４】実施例１に係る被検体の大きさ毎のテーブルの一例である。
【図５】実施例２に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図である。
【図６】実施例２に係る被検体の形状毎のテーブルの一例である。
【図７】円筒ファントム（Cylindrical Phantom with the diameter of 15cm）を用いたときの散乱成分最適化結果である。
【図８】NEMA Bodyファントム（NEMA Body Phantom）を用いたときの散乱成分最適化結果である。
【図９】（ａ）は円錐ファントムの模式図、（ｂ）は段々ファントムの模式図である。
【実施例１】
【００２９】
以下、図面を参照してこの発明の実施例１を説明する。
図１は、実施例１に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図である。後述する実施例２も含めて、本実施例１では、核医学診断装置の測定データに対して散乱補正を行う場合について説明するとともに、核医学診断装置として、ＰＥＴ装置を例に採って説明する。
【００３０】
後述する実施例２も含めて、本実施例１に係るＰＥＴ装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置する天板１を備えている。この天板１は、上下に昇降移動、被検体Ｍの体軸Ｚに沿って平行移動するように構成されている。このように構成することで、天板１に載置された被検体Ｍは、後述するガントリ２の開口部２ａを通って、頭部から順に腹部、足部へと走査されて、被検体Ｍの画像を得る。なお、走査される部位や各部位の走査順序については特に限定されない。
【００３１】
天板１の他に、本実施例１に係るＰＥＴ装置は、開口部２ａを有したガントリ２と、γ線検出器３とを備えている。γ線検出器３は、被検体Ｍの体軸Ｚ周りを取り囲むようにしてリング状に配置されており、ガントリ２内に埋設されている。
【００３２】
その他にも、本実施例１に係るＰＥＴ装置は、同時計数回路４とフーリエ変換部５とサイズメモリ部６と関数プログラム７とテーブル８とパラメータ設定部９と低周波通過フィルタ１０と逆フーリエ変換部１１と減算器１２と再構成部１３とを備えている。図１では、関数プログラム７およびテーブル８を両方備えているが、関数プログラム７またはテーブル８のいずれか一方を備えてもよい。また、関数プログラム７またはテーブル８のいずれか１つに切り替えて選択してもよい。
【００３３】
フーリエ変換部５，パラメータ設定部９，逆フーリエ変換部１１および再構成部１３は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。
【００３４】
サイズメモリ部６およびテーブル８は、ＲＯＭ（Read-only Memory）やＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体で構成されている。特に、本実施例１では、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積を、被検体Ｍの大きさとしてサイズメモリ部６に書き込んで記憶し、散乱補正時にサイズメモリ部６から被検体Ｍの大きさを読み出してパラメータ設定部９に送り込んで、パラメータ設定部９によるパラメータの決定を行う。その他に、パラメータを、被検体Ｍの大きさ毎のテーブルとしてテーブル８に書き込んで記憶し、散乱補正時にテーブル８を参照して、パラメータ設定部９によるパラメータの決定を行う。パラメータの決定については詳しく後述する。
【００３５】
また、ＲＯＭには、各種の核医学診断による演算処理を行うためのプログラム等を予め記憶しており、そのプログラムをＣＰＵが実行することでそのプログラムに応じた核医学診断による演算処理をそれぞれ行う。また、本実施例１では、ＲＯＭには関数プログラム７を予め記憶しており、その関数プログラム７に応じたパラメータ設定部９によるパラメータの決定を行う。
【００３６】
フーリエ変換部５，パラメータ設定部９，逆フーリエ変換部１１および再構成部１３は、例えば上述した記憶媒体のＲＯＭに記憶されたプログラムあるいは入力部（図示省略）などに代表されるポインティングデバイスで入力された命令をＣＰＵが実行することで実現される。
【００３７】
放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をγ線検出器３のシンチレータブロック（図示省略）が光に変換して、変換されたその光をγ線検出器３の光センサ（図示省略）は増倍させて電気信号に変換する。その電気信号を画像情報（画素値）として同時計数回路４に送り込む。
【００３８】
具体的には、被検体Ｍに放射性薬剤を投与すると、ポジトロン放出型のＲＩのポジトロンが消滅することにより、２本のγ線が発生する。同時計数回路４は、γ線検出器３のシンチレータブロックの位置とγ線の入射タイミングとをチェックし、被検体Ｍの両側にある２つのシンチレータブロックでγ線が同時に入射したとき（すなわち同時計数したとき）のみ、送り込まれた画像情報を適正なデータと判定する。一方のシンチレータブロックのみにγ線が入射したときには、同時計数回路４は棄却する。
【００３９】
同時計数回路４に送り込まれた画像情報を同時計数データ（エミッションデータ）として、フーリエ変換部５に送り込むとともに減算器１２にも送り込む。フーリエ変換部５は、エミッションデータ（測定データ）をフーリエ変換して、フーリエ変換後の周波数空間データを低周波通過フィルタ１０に送り込む。フーリエ変換後の周波数空間データに低周波通過フィルタを作用させることによって、周波数空間での散乱成分を求めて逆フーリエ変換部１１に送り込む。
【００４０】
逆フーリエ変換部１１は、周波数空間での散乱成分を逆フーリエ変換することによって、実空間での散乱成分を求めて減算器１２に送り込む。減算器１２は、同時計数回路４から送り込まれたエミッションデータ（測定データ）から、逆フーリエ変換部１１から送り込まれた実空間での散乱成分を減算することによって、散乱成分を除去したエミッションデータを投影データとして、再構成部１３に送り込む。再構成部１３は、その投影データを再構成して被検体Ｍの画像を求める。このようにして、再構成部１３で得られた画像に基づいて核医学診断を行う。
【００４１】
次に、本実施例１に係る具体的な散乱補正方法について、図２〜図４を参照して説明する。図２は、各実施例に係る散乱補正方法のフローチャートであり、図３は、実施例１に係る被検体の大きさに関するパラメータの関数の一例およびパラメータの補間例であり、図４は、実施例１に係る被検体の大きさ毎のテーブルの一例である。図２において、後述する実施例２に係る散乱補正方法のフローチャートは本実施例１と共通する。
【００４２】
パラメータを、被検体Ｍ（図１を参照）の大きさに関する関数として記憶する場合には、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いてパラメータをそれぞれ求める。これらのパラメータを被検体Ｍの対象部位の大きさに依存して変化する関数として関数プログラム７（図１を参照）に記憶する。
【００４３】
上記（３）式で低周波通過フィルタのパラメータα，βを求める場合には、図３に示すように、直径１５ｃｍ：１５ｃｍφの円筒ファントム（図３では「Cylindrical Phantom with the diameter of 15cm」で表記）および模擬被検体としてNEMA Bodyファントム（図３では「NEMA Body Phantom」で表記）の２種類を用いて被検体Ｍの大きさに関する関数を作成する。NEMA Bodyファントムの長軸の直径を、例えば３０ｃｍあるいは被検体Ｍの胴周りに合わせて４５ｃｍ〜５０ｃｍとして、短軸の直径を、例えば２０ｃｍあるいは被検体Ｍの胴周りに合わせて２０ｃｍ〜３０ｃｍとする。
【００４４】
図３では、円筒ファントム（Cylindrical Phantom with the diameter of 15cm）からNEMA Bodyファントム（NEMA Body Phantom）までに関する被検体Ｍの大きさ（ここでは被検体Ｍの面積）については、当該円筒ファントムでのパラメータα，βとNEMA Bodyファントムでのパラメータα，βとをそれぞれ線形で結ぶ線形関数とする。被検体Ｍの大きさが当該円筒ファントムよりも小さい場合やNEMA Bodyファントムよりも大きい場合には、当該円筒ファントムからNEMA Bodyファントムまでに関する被検体Ｍの大きさでの線形関数と同じ傾きの線形関数を用いると過補正や補正不足が生じる可能性がある。
【００４５】
そこで、図３に示すように、被検体Ｍの大きさが当該円筒ファントムよりも小さい場合やNEMA Bodyファントムよりも大きい場合には、当該円筒ファントムからNEMA Bodyファントムまでに関する被検体Ｍの大きさでの線形関数よりも小さい傾きの線形関数を用いる。被検体Ｍの大きさが当該円筒ファントムよりも小さい場合やNEMA Bodyファントムよりも大きい場合には、パラメータαをほぼ一定として、パラメータβに関する線形関数として当該円筒ファントムからNEMA Bodyファントムまでに関する被検体Ｍの大きさでの線形関数よりも小さい傾きの線形関数を用いる。
【００４６】
なお、被検体Ｍの大きさが当該円筒ファントムよりも小さい場合には、当該円筒ファントムよりも小さいファントムを用意して、被検体Ｍの大きさに関する関数を作成してもよい。また、被検体Ｍの大きさがNEMA Bodyファントムよりも大きい場合には、NEMA Bodyファントムよりも大きいファントムを用意して、被検体Ｍの大きさに関する関数を作成してもよい。また、NEMA Bodyファントムの替わりに、直径１５ｃｍ：１５ｃｍφの円筒ファントムと同じ形状、かつ当該円筒ファントムよりも大きい円筒ファントムを用意してもよい。
【００４７】
図３では、被検体Ｍの大きさに関するパラメータの関数を作成して関数プログラム７に記憶したが、図４に示すように被検体Ｍの大きさ毎のテーブルをテーブル８（図１を参照）に書き込んで記憶してもよい。
【００４８】
上記（３）式で低周波通過フィルタのパラメータα，βを求める場合には、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて被検体Ｍの大きさ毎のテーブルを作成する。例えば、図４に示すように、被検体Ｍの大きさとしてＳ１，Ｓ２，…のファントムまたは模擬被検体を用いて、大きさＳ１のファントムまたは模擬被検体を用いたときのパラメータα１，β１を求めて大きさＳ１に対応づける。以下、同様に大きさＳ２のファントムまたは模擬被検体を用いたときのパラメータα２，β２を求めて大きさＳ２に対応づける。
【００４９】
次に、実際の被検体Ｍに放射性薬剤を投与して、同時計数データ（エミッションデータ）を収集して、図２に示す散乱補正を含む核医学診断を行う。
【００５０】
もし、被検体Ｍの大きさが未知である場合には、先ず被検体Ｍの対象部位の大きさを求める。対象部位の大きさを求めるためには、散乱補正時（利用時）での同一の被検体Ｍに対する、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積を用いる。そして、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積から対象部位の大きさを求める。
【００５１】
トランスミッション画像を用いる場合には、放射性薬剤と同じ核種の線源を用いてトランスミッション画像を求めて、サイズメモリ部６（図１を参照）に書き込んで記憶する。
【００５２】
エミッション画像を用いる場合には、同時計数データ（エミッションデータ）の収集時に当該エミッションデータを再構成部１３（図１を参照）に送り込んで、再構成部１３は当該エミッションデータを再構成してエミッション画像を求めて、サイズメモリ部６に書き込んで記憶する。このエミッション画像には散乱補正が考慮されていないが、対象部位の大きさを求める場合には影響がない。さらに、エミッション画像を用いる場合には、エミッションデータをそのまま利用することができる。よって、測定時間を短縮することができるという効果をも奏する。
【００５３】
外部から転送された画像や数値化された断面積を用いる場合には、外部装置（例えばＭＲＩやＸ線ＣＴ装置や光学的な手段を備えた装置）で得られた画像や数値化された断面積を、サイズメモリ部６に書き込んで記憶する。
【００５４】
被検体Ｍの全身のデータを得る場合においては、推定対象付近（例えば体軸方向±１０ｃｍ程度）のみの大きさを、上述したようにトランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積から求める。求められた推定対象付近の大きさおよび図３に示す関数または図４に示すテーブルに基づいて、当該対象部位付近の大きさに対応づけられたパラメータα，βを決定する（図２のステップＳ１を参照）。そして、決定されたパラメータα，βを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う（図２のステップＳ２を参照）。一連の散乱補正を含む核医学診断を体軸方向の位置で実行することで、１つのデータ内でも大きさの変化を考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００５５】
（ステップＳ１）パラメータ決定
求められた推定対象付近の大きさおよび図３に示す関数または図４に示すテーブルに基づいて、パラメータ設定部９（図１を参照）は当該対象部位付近の大きさに対応づけられたパラメータα，βを決定する。具体的には、図３に示す関数に基づいてパラメータα，βを決定する場合には、求められた散乱補正時での被検体Ｍの大きさを図３に示す関数に代入して関数プログラム７を実行することで、パラメータα，βを求める。
【００５６】
また、図４に示すテーブルに基づいてパラメータα，βを決定する場合には、テーブル８を参照して、求められた散乱補正時での被検体Ｍの大きさに対応づけられたパラメータα，βを求める。求められた散乱補正時での被検体Ｍの大きさに対応づけられたパラメータα，βがテーブル８に存在しない場合には、テーブル８に記憶された２つ以上のパラメータを用いて補間することによって、テーブル８に記憶されていないパラメータα，βを決定することができる。このステップＳ１は、この発明におけるパラメータ決定工程に相当する。
【００５７】
（ステップＳ２）散乱補正
ステップＳ１でパラメータ設定部９によって決定されたパラメータα，βを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。具体的には、被検体Ｍの全身に関する同時計数データ（エミッションデータ）をフーリエ変換部５（図１を参照）に送り込んで、フーリエ変換部５は、当該エミッションデータ、すなわち測定データをフーリエ変換する。
【００５８】
本実施例１では、測定データとしてサイノグラムのＸＺ平面（コロナル断面）ｓＴ＋Ｓ（ｘ，ｚ）を、上記（１）式のようにフーリエ変換してフーリエ変換後の周波数空間データＳＴ＋Ｓ（ｋ，ω）を求めるが、これに限定されない。コロナル断面以外の断面（例えばアキシャル断面、サジタル断面）をフーリエ変換してもよいし、互いに異なる複数の断面をそれぞれフーリエ変換したものを利用してもよい。
【００５９】
本実施例１では、ステップＳ１でパラメータ設定部９によって決定されたパラメータα，βを上記（３）式に代入して、低周波通過フィルタＨ（ｋ，ω）を求める。低周波通過フィルタの数式は、上記（３）式に限定されない。
【００６０】
フーリエ変換後の周波数空間データＳＴ＋Ｓ（ｋ，ω）を低周波通過フィルタ１０（図１を参照）に送り込んで、低周波通過フィルタ１０は、フーリエ変換後の周波数空間データに上記（２）式のように低周波通過フィルタＨ（ｋ，ω）を作用させることによって、周波数空間での散乱成分ＳＳ（ｋ，ω）を求める。
【００６１】
周波数空間での散乱成分ＳＳ（ｋ，ω）を逆フーリエ変換部１１（図１を参照）に送り込んで、逆フーリエ変換部１１は、周波数空間での散乱成分ＳＳ（ｋ，ω）を上記（４）式のように逆フーリエ変換することで、実空間での散乱成分ｓＳ（ｘ，ｚ）を求める。
【００６２】
サイノグラムのＸＺ平面（コロナル断面）ｓＴ＋Ｓ（ｘ，ｚ）および実空間での散乱成分ｓＳ（ｘ，ｚ）を減算器１２（図１を参照）に送り込んで、減算器１２は、サイノグラムのＸＺ平面（コロナル断面）ｓＴ＋Ｓ（ｘ，ｚ）から、実空間での散乱成分ｓＳ（ｘ，ｚ）を減算することによって、散乱成分を除去したエミッションデータを投影データとして求める。
【００６３】
その投影データを再構成部１３に送り込んで、再構成部１３は、投影データを再構成して被検体Ｍの画像を求める。このステップＳ２は、この発明における散乱補正工程に相当する。
【００６４】
本実施例１に係る散乱補正方法によれば、パラメータα，βを、被検体Ｍの大きさに関する関数（図３を参照）または被検体Ｍの大きさ毎のテーブル（図４を参照）として予め記憶している。パラメータ決定工程（図２ではステップＳ１）では、散乱補正時での被検体Ｍ（すなわち対象部位）の大きさおよび（被検体Ｍの大きさに関する）関数または（被検体Ｍの大きさ毎の）テーブルに基づいて、散乱補正時での被検体Ｍ（対象部位）の大きさに対応づけられたパラメータα，βを決定する。そして、散乱補正工程（図２ではステップＳ２）では、当該決定されたパラメータα，βを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。その結果、対象部位の大きさを考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００６５】
また、臨床利用において、後述する実施例２も含んだ本実施例１に係る散乱補正方法により、同一データに含まれる脳・体幹部とも補正精度が確保されるという効果をも奏する。
【００６６】
図３に示す関数に基づいて対象部位の大きさに対応づけられたパラメータを決定する場合には、任意の大きさに対応したパラメータをフレキシブルに決定することができる。また、図４に示すテーブルに基づいて対象部位の大きさに対応づけられたパラメータを決定する場合でも、テーブルに記憶された２つ以上の対象部位の大きさに対応づけられたパラメータを用いて補間することによって、テーブルに記憶されていない大きさに対応したパラメータを決定することができる。また、内挿補間でもよいし、外挿でもよい。また、線形補間に限定されず、多項式補間もしくはスプライン補間でもよい。
【００６７】
本実施例１において、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて（被検体Ｍの大きさに関する）関数または（被検体Ｍの大きさ毎の）テーブルを作成する。図３や図４では、直径１５ｃｍ：１５ｃｍφの円筒ファントム（Cylindrical Phantom with the diameter of 15cm）およびNEMA Bodyファントム（NEMA Body Phantom）の２種類を用いて当該関数または当該テーブルを作成する。
【００６８】
後述する実施例２も含めて、本実施例１では、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積に基づいて、被検体Ｍの大きさを検出している。後述する実施例２も含んだ本実施例１において、ＰＥＴ装置のような核医学診断装置の測定データに対して散乱補正を行う場合には、外部から転送された画像としては、例えばＭＲＩで得られたＭＲＩ画像やＸ線ＣＴ装置で得られたＣＴ画像や光学的な手段で得られた光画像などがある。
【実施例２】
【００６９】
次に、図面を参照してこの発明の実施例２を説明する。
図５は、実施例２に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図であり、図６は、実施例２に係る被検体の形状毎のテーブルの一例である。上述した実施例１と共通する箇所については同じ符号を付して、その箇所の説明については省略する。
【００７０】
本実施例２に係るＰＥＴ装置は、図５に示すように、実施例１と同様に天板１とガントリ２とγ線検出器３と同時計数回路４とフーリエ変換部５と低周波通過フィルタ１０と逆フーリエ変換部１１と減算器１２と再構成部１３とを備えている。ただし、本実施例２でもテーブル１８とパラメータ設定部１９とを備えているが、実施例１での機能と相違する。その他にも、本実施例２に係るＰＥＴ装置は形状メモリ部１６を備えている。
【００７１】
形状メモリ部１６およびテーブル１８は、実施例１と同様にＲＯＭやＲＡＭなどに代表される記憶媒体で構成されている。特に、本実施例２では、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積を、被検体Ｍの形状として形状メモリ部１６に書き込んで記憶し、散乱補正時に形状メモリ部１６から被検体Ｍの形状を読み出してパラメータ設定部１９に送り込んで、パラメータ設定部１９によるパラメータの決定を行う。その他に、パラメータを、被検体Ｍの形状毎のテーブルとしてテーブル１８に書き込んで記憶し、散乱補正時にテーブル１８を参照して、パラメータ設定部１９によるパラメータの決定を行う。パラメータの決定については詳しく後述する。
【００７２】
パラメータ設定部１９は、実施例１と同様にＣＰＵなどで構成されている。パラメータ設定部１９は、実施例１と同様に上述した記憶媒体のＲＯＭに記憶されたプログラムあるいは入力部（図示省略）などに代表されるポインティングデバイスで入力された命令をＣＰＵが実行することで実現される。
【００７３】
次に、本実施例２に係る具体的な散乱補正方法について、図２とともに図６を参照して説明する。図６は、実施例２に係る被検体の形状毎のテーブルの一例である。上述したように、図２において、本実施例２に係る散乱補正方法のフローチャートは実施例１と共通する。
【００７４】
被検体Ｍ（図５を参照）の形状毎のテーブルとしてテーブル１８（図５を参照）に書き込んで記憶する場合には、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いてパラメータをそれぞれ求める。
【００７５】
上記（３）式で低周波通過フィルタのパラメータα，βを求める場合には、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて被検体Ｍの形状毎のテーブルを作成する。例えば、図６に示すように、被検体Ｍの形状として頭部を模した球ファントム，肩を模した直方体ファントム，腹部を模した楕円柱ファントム，…などを用いて、球ファントムを用いたときのパラメータα１，β１を求めて球ファントムに対応づける。以下、同様に直方体ファントムを用いたときのパラメータα２，β２を求めて直方体ファントムに対応づけ、楕円柱ファントムを用いたときのパラメータα３，β３を求めて楕円柱ファントムに対応づける。
【００７６】
次に、実施例１と同様に実際の被検体Ｍに放射性薬剤を投与して、同時計数データ（エミッションデータ）を収集して、図２に示す散乱補正を含む核医学診断を行う。
【００７７】
被検体Ｍの全身のデータを得る場合においては、推定対象付近（例えば体軸方向±１０ｃｍ程度）のみの形状を、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積から求める。求められた推定対象付近の形状および図６に示すテーブルに基づいて、当該対象部位付近の形状に対応づけられたパラメータα，βを決定する（図２のステップＳ１を参照）。そして、決定されたパラメータα，βを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う（図２のステップＳ２を参照）。一連の散乱補正を含む核医学診断を体軸方向の位置で実行することで、１つのデータ内でも形状を考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００７８】
（ステップＳ１）パラメータ決定
求められた推定対象付近の形状および図６に示すテーブルに基づいて、パラメータ設定部１９（図５を参照）は当該対象部位付近の形状に対応づけられたパラメータα，βを決定する。具体的には、図６に示すテーブルに基づいてパラメータα，βを決定する場合には、テーブル１８を参照して、求められた散乱補正時での被検体Ｍの形状に対応づけられたパラメータα，βを求める。このステップＳ１は、この発明におけるパラメータ決定工程に相当する。
【００７９】
（ステップＳ２）散乱補正
ステップＳ１でパラメータ設定部１９によって決定されたパラメータα，βを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。具体的な散乱補正の説明については、実施例１と同じであるので省略する。このステップＳ２は、この発明における散乱補正工程に相当する。
【００８０】
本実施例２に係る散乱補正方法によれば、パラメータα，βを、被検体Ｍの形状毎のテーブルとして予め記憶している。パラメータ決定工程（図２ではステップＳ１）では、散乱補正時での被検体Ｍ（すなわち対象部位）の形状および（被検体Ｍの形状毎の）テーブル（図６を参照）に基づいて、散乱補正時での被検体Ｍ（対象部位）の形状に対応づけられたパラメータα，βを決定する。そして、散乱補正工程（図２ではステップＳ２）では、当該決定されたパラメータα，βを用いてコンボリューション・サブトラクション法による散乱補正を行う。その結果、対象部位の形状を考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００８１】
「発明が解決しようとする課題」の欄でも述べたように、たとえ大きさが同じでも形状が違えば放射線分布や散乱分布も異なる可能性があり、補正精度が劣化する可能性もある。そこで、かかる課題を解決するために、本実施例２に係る散乱補正方法によって、散乱補正時での被検体Ｍ（対象部位）の形状が違う場合においても、対象部位の大きさに関わらず対象部位の形状を考慮した散乱成分の推定が可能となる。
【００８２】
本実施例２において、実施例１と同様に、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて（被検体Ｍの形状毎の）テーブルを作成する。図６では、２種類以上の球ファントム，直方体ファントム，楕円柱ファントム，…などを用いて当該テーブルを作成する。また、腹部を模した楕円柱ファントムの替わりに、実施例１と同様にNEMA Bodyファントムを用意してもよい。
【００８３】
本実施例２において、実施例１と同様に、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積に基づいて、被検体Ｍの形状を検出している。実施例１でも述べたように、本実施例２においても、ＰＥＴ装置のような核医学診断装置の測定データに対して散乱補正を行う場合には、外部から転送された画像としては、例えばＭＲＩ画像やＣＴ画像や光画像などがある。
【００８４】
［散乱成分最適化結果］
散乱成分最適化結果について、図７および図８を参照して説明する。図７は、円筒ファントム（Cylindrical Phantom with the diameter of 15cm）を用いたときの散乱成分最適化結果であり、図８は、NEMA Bodyファントム（NEMA Body Phantom）を用いたときの散乱成分最適化結果である。図７および図８の点線は、同時計数された全同時計数データであり、図７および図８の一点鎖線は、従来手法による散乱成分であり、図７および図８の実線は、本発明手法による散乱成分である。
【００８５】
円筒ファントムでは、図７に示すように、従来手法による散乱成分および本発明手法による散乱成分は重なっており、従来手法・本発明手法とも同程度の推定精度となる。一方、NEMA Bodyファントムでは、図８に示すように、従来手法では過小評価推定となっているものが、本発明により妥当な推定となる。
【００８６】
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
【００８７】
（１）上述した各実施例では、核医学診断装置の測定データに対して散乱補正を行う場合について説明したが、本発明手法は、コンボリューション関数を測定系毎に最適化するという手法であるために、核医学診断装置以外でもＸ線装置における散乱などのバックグラウンド成分の除去や、スペクトル解析装置などにおいてバックグラウンド成分の大小が測定系条件の影響を受ける場合のバックグラウンド推定法としても利用可能である。
【００８８】
（２）上述した各実施例では、核医学診断装置として、ＰＥＴ装置を例に採って説明したが、この発明は、単一のγ線を検出して被検体の断層画像を再構成するＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission CT）装置などにも適用することができる。また、ＰＥＴ装置とＣＴ装置とを組み合わせたＰＥＴ−ＣＴ装置にも適用することができる。また、γ以外の放射線（例えばα線やβ線など）にも適用することができる。
【００８９】
（３）上述した各実施例では、周波数空間上のコンボリューション・サブトラクション法について説明したが、測定データにモデル関数を畳み込み積分することによって散乱成分を推定して除去するのであれば、この発明は、実空間上のコンボリューション・サブトラクション法にも適用可能である。例えば、モデル関数としてガウス関数を用いて、ガウス関数における半値幅などのパラメータを決定して、散乱プロファイルをガウス関数によりフィッティングして散乱成分を推定してもよい。
【００９０】
（４）上述した実施例１では、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて（被検体の大きさに関する）関数または（被検体の大きさ毎の）テーブルを作成したが、１つのファントムまたは模擬被検体を用いて関数やテーブルを作成してもよい。例えば、図９（ａ）に示すような円錐ファントムや図９（ｂ）に示すような段々ファントムを用いれば、１つのファントムでも関数やテーブルを作成することが可能である。
【００９１】
（５）上述した実施例２では、上述した実施例１と同様に、２種類以上のファントムまたは模擬被検体を用いて（被検体の形状毎の）テーブルを作成したが、１つのファントムまたは模擬被検体を用いてテーブルを作成してもよい。例えば、人体を模擬的に一体的に表したファントム（模擬被検体）を用いれば、１つのファントムでもテーブルを作成することが可能である。
【００９２】
（６）上述した実施例１では、トランスミッション画像，エミッション画像，外部から転送された画像または数値化された断面積に基づいて、被検体の大きさを検出したが、ボディマス指数（ＢＭＩ）などのように被検体の大きさが既知である場合には、必ずしも被検体の大きさを検出する必要はない。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
以上のように、この発明は、核医学診断装置やＸ線装置やスペクトル解析装置などの装置に適している。
【符号の説明】
【００９４】
６  …  サイズメモリ部
７  …  関数プログラム
８，１８  …  テーブル
９，１９  …  パラメータ設定部
１６  …  形状メモリ部
α，β  …  低周波通過フィルタのパラメータ
Ｍ  …  被検体
【図１】
2017072482.tif 000007
【図２】
2017072482.tif 000008
【図３】
2017072482.tif 000009
【図４】
2017072482.tif 000010
【図５】
2017072482.tif 000011
【図６】
2017072482.tif 000012
【図７】
2017072482.tif 000013
【図８】
2017072482.tif 000014
【図９】
2017072482.tif 000015