(57)【要約】【課題】  少ない計算量且つ短い計算時間で、精度劣化を抑制しながら散乱線を推定することができる。【解決手段】  本発明に係る放射線撮影装置は、被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する生成手段と、前記放射線の検出位置に対して、前記放射線の散乱線の入射位置を決定する入射位置決定手段と、前記被検体を透過する前記放射線の透過線上に、前記放射線の散乱位置を決定する散乱位置決定手段と、前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する物性値決定手段と、前記物性値に基づいて、前記散乱位置から前記入射位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する推定手段と、前記検出データから前記散乱線を除去する散乱線除去手段とを備える。【選択図】  図１
2017176297.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データに基づいて、前記被検体の画像を生成する生成手段と、
前記放射線の検出位置に対して、前記放射線の散乱線の入射位置を決定する入射位置決定手段と、
前記被検体を透過する前記放射線の透過線上に、前記放射線の散乱位置を決定する散乱位置決定手段と、
前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する物性値決定手段と、
前記物性値に基づいて、前記散乱位置から前記入射位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する推定手段と、
前記検出データから前記散乱線を除去する散乱線除去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】
被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の第１の画像を再構成する第１の再構成手段と、
前記散乱線が除去された前記検出データから前記被検体の第２の画像を再構成する第２の再構成手段と
を備え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】
前記推定手段は、複数の前記散乱位置から前記入射位置に入射する前記散乱線の散乱線量の総和を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の放射線撮影装置。
【請求項４】
前記検出データにおける画素数よりも少ない数で前記透過線を決定する透過線決定手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項５】
前記透過線決定手段は、前記入射位置に近いほど前記透過線の密度が高くなるように、複数の前記透過線の位置を決定することを特徴とする請求項４に記載の放射線撮影装置。
【請求項６】
前記入射位置決定手段は、前記検出データにおける画素数よりも少ない数で前記入射位置を決定することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項７】
前記散乱位置決定手段は、前記検出データにおける画素数よりも少ない数で前記散乱位置を決定することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項８】
前記散乱位置決定手段は、複数の前記透過線上に前記散乱位置を決定することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項９】
前記散乱位置決定手段は、同一の前記透過線上に複数の前記散乱位置を決定することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１０】
前記散乱位置決定手段は、前記放射線の発生源に近いほど前記散乱位置の密度が高くなるように、前記散乱位置を決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１１】
前記散乱位置決定手段は、前記第１の画像又は前記第２の画像における前記透過線上の画素数よりも少ない数で前記散乱位置を決定することを特徴とする請求項９又は１０に記載の放射線撮影装置。
【請求項１２】
前記第１の画像の解像度は、前記第２の画像の解像度よりも低い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１３】
物性値決定手段は、前記被検体における前記放射線の線減弱係数分布の情報が前記第１の画像に含まれている場合、前記線減弱係数分布の値に応じて物質の種類を特定し、前記物質の種類に応じて前記物性値の空間分布を決定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１４】
前記物性値は、前記放射線の線減弱係数及び散乱割合であることを特徴とする請求項１乃至１３の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１５】
前記散乱位置決定手段は、所定の閾値以上の前記散乱割合を有する位置に前記散乱位置を決定することを特徴とする請求項１４に記載の放射線撮影装置。
【請求項１６】
被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する生成手段と、
前記放射線の検出位置に対して、前記放射線の散乱線の入射位置を決定する入射位置決定手段と、
前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する物性値決定手段と、
前記物性値に基づいて、前記入射位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する推定手段と、
前記検出データから前記散乱線を除去する散乱線除去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１７】
被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する生成手段と、
前記被検体を透過する前記放射線の透過線上に、前記放射線の散乱位置を決定する散乱位置決定手段と、
前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する物性値決定手段と、
前記物性値に基づいて、前記散乱位置から前記放射線の検出位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する推定手段と、
前記検出データから前記散乱線を除去する散乱線除去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１８】
被検体に放射線を照射する放射線発生手段と、
前記被検体を挟んで前記放射線発生手段と対向配置され、前記放射線発生手段からの放射線を検出する検出手段と、
前記放射線発生手段及び前記検出手段を前記被検体の周囲で回転させる回転手段と、
複数の回転角度で前記被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する生成手段と、
前記放射線の検出位置に対して、前記放射線の散乱線の入射位置を決定する入射位置決定手段と、
前記被検体を透過する前記放射線の透過線上に、前記放射線の散乱位置を決定する散乱位置決定手段と、
前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する物性値決定手段と、
前記物性値に基づいて、前記散乱位置から前記入射位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する推定手段と、
前記検出データから前記散乱線を除去する散乱線除去手段と
を備えることを特徴とする放射線撮影システム。
【請求項１９】
被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する工程と、
前記放射線の検出位置に対して、前記放射線の散乱線の入射位置を決定する工程と、
前記被検体を透過する前記放射線の透過線上に、前記放射線の散乱位置を決定する工程と、
前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する物性値決定手段と、
前記物性値に基づいて、前記散乱位置から前記入射位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する工程と、
前記検出データから前記散乱線を除去する工程と
を備えることを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項２０】
被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する工程と、
前記放射線の検出位置に対して、前記放射線の散乱線の入射位置を決定する工程と、
前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する工程と、
前記物性値に基づいて、前記入射位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する工程と、
前記検出データから前記散乱線を除去する工程とを備えることを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項２１】
被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する工程と、
前記被検体を透過する前記放射線の透過線上に、前記放射線の散乱位置を決定する工程と、
前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する工程と、
前記物性値に基づいて、前記散乱位置から前記放射線の検出位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する工程と、
前記検出データから前記散乱線を除去する工程とを備えることを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項２２】
コンピュータを請求項１乃至１７の何れか１項に記載の放射線撮影装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
１９７０年代に開発されたＸ線ＣＴ装置は、その後、普及と進歩を遂げてきた。Ｘ線ＣＴ装置では、Ｘ線源（放射線発生部）と、被検体を挟んでＸ線源に対向配置される検出部とを備え、被検体を中心にＸ線源及び検出部が回転しながらＸ線を測定することで、被検体を透過したＸ線を様々な角度で測定する。そして、測定の結果から得られた情報を基に、Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＦＢＰ）法などの方法を用いて、被検体の画像を再構成することで、被検体の線減弱係数の空間分布を得ることができる。
【０００３】
ＣＴ装置では、放射線源（放射線発生部）から照射された放射線が、被検体内を直進する間にどの程度減弱したかを測定することで、被検体の線減弱係数の空間分布を得る。この場合、被検体で散乱した放射線が混入した状態で測定されるため、線減弱係数の空間分布の再構成について精度が低下する。そこで、混入する散乱線を推定し、測定量から取り除く必要がある。
【０００４】
例えば、特許文献１には、散乱回数が１回だけである散乱線を推定し、散乱線を取り除く方法が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−８２６１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１で開示されている方法では、あらゆる場所を通過する透過線について散乱線を推定する必要があり、多くの計算時間がかかるという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る放射線撮影装置は、被検体に照射された放射線の検出データに基づいて、前記被検体の画像を生成する生成手段と、前記放射線の検出位置に対して、前記放射線の散乱線の入射位置を決定する入射位置決定手段と、前記被検体を透過する前記放射線の透過線上に、前記放射線の散乱位置を決定する散乱位置決定手段と、前記放射線の減弱及び散乱に関する前記被検体の物性値を決定する物性値決定手段と、前記物性値に基づいて、前記散乱位置から前記入射位置に入射する前記放射線の散乱線量を推定する推定手段と、前記検出データから前記散乱線を除去する散乱線除去手段とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る放射線撮影装置によれば、短い計算時間で、精度劣化を抑制しながら散乱線を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図
【図２】本発明の実施形態に係る放射線撮影装置の処理フローの一例を示す図である。
【図３】入射位置決定工程の一例を説明する図である。
【図４】透過線決定工程の一例を説明する図である。
【図５】散乱位置決定工程の一例を説明する図である。
【図６】散乱線量推定工程の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。図１は、本実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図であり、図２は、本実施形態に係る放射線撮影装置の処理フローの一例を示す図である。
【００１１】
まず、図１の各構成を説明する。本実施形態に係る放射線撮影システムは、放射線発生部（放射線発生源）１０１、検出部（検出器）１０４、及び回転部１０５を備える。放射線発生部１０１は、放射線発生源であり、被検体１０２に放射線１０３を照射する。なお、本実施形態では、放射線はＸ線であるが、α線、β線、重粒子線、又はγ線であってもよい。
【００１２】
本実施形態では、被検体１０２は生体であるが、工業製品などの生体以外を被検体としてもよい。検出部１０４は、被検体１０２を挟んで放射線発生部１０１と対向配置され、放射線発生部１０１からの放射線１０３を検出する。
【００１３】
本実施形態では、検出部１０４は、半導体材料によって形成され、多くの検出素子が格子状に並んだ平面検出器（Ｆｌａｔ  Ｐａｎｅｌ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ（ＦＰＤ））を用いるが、ラインセンサなどを用いてもよい。ＦＰＤでは、検出素子が２次元状に並んでおり、測定情報を画像のように可視化できるため、検出部１０４の測定情報（検出データ）を「測定画像」と呼ぶこととする。これは説明のための便宜的な呼称であり、ラインセンサなどの測定情報も「測定画像」と呼ぶこととする。
【００１４】
回転部１０５は、放射線発生部１０１及び検出部１０４を被検体１０２の周囲で回転させる回転測定手段である。本実施形態では、放射線発生部１０１と検出部１０４が、同調した上で、被検体１０２を中心に回転方向１１６へ回転し、放射線発生部１０１から被検体１０２に放射線１０３が曝射され、検出部１０４の測定により、回転角が異なる複数の測定画像が取得される。
【００１５】
ＣＴ装置であれば、回転部１０５が回転方向１１６へ３６０°回転することで、回転角が異なる複数の測定画像が取得されてもよい。また、Ｃ−ａｒｍの装置であれば、３６０°未満の回転で、回転角が異なる複数の測定画像が取得される。また、トモシンセシス装置であれば、検出部１０４は回転せずに、放射線発生部１０１が回転して複数の測定画像が取得される。なお、ＣＴ装置、トモシンセシス装置以外の再構成処理の必要がない放射線撮影装置にも、本発明は適用可能である。
【００１６】
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、第１の再構成部１０７、物性値決定部１０８、入射位置決定部１０９、透過線決定部１１０、散乱位置決定部１１１、散乱線量推定部（推定部）１１２、散乱線除去部１１３、及び第２の再構成部１１４を備える。なお、第１の再構成部１０７と第２の再構成部１１４の代替として、被検体１０２に照射された放射線の検出データに基づいて、被検体の画像を生成する画像生成部（図示しない）を備えてもよい。
【００１７】
本実施形態では、画像処理部１０６はコンピュータである。また、第１の再構成部１０７、物性値決定部１０８、入射位置決定部１０９、透過線決定部１１０、散乱位置決定部１１１、散乱線量推定部（推定部）１１２、散乱線除去部１１３、及び第２の再構成部１１４はコンピュータで実行される各プログラムにより機能する関数である。同様の機能を果たすのであれば、関数の形態である必要もなく、集積回路などの形態であってもよい。
【００１８】
表示部１１５は、本実施形態の各構成によって得られた結果を表示する。表示部１１５は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴなどである。その他、表示部１１５は、人間が視認できるものであればよい。
【００１９】
次に、図２のフローチャートを用いて、図１の構成がどのような動作を行い、散乱線を推定するかを説明する。
【００２０】
まず、ステップＳ２０５において、回転測定工程が実行される。この工程では、回転部１０５が回転することにより、回転角が異なる測定画像が複数枚得られる。つまり、放射線発生部１０１と検出部１０４とが回転して、放射線発生部１０１から放射線１０３が曝射され、検出部１０４によって測定画像Ａが得られる。そして、放射線発生部１０１と検出部１０４とがさらに回転して、回転角を進め、放射線発生部１０１から放射線１０３が曝射され、測定画像Ａが得られる。
【００２１】
このように、回転角が異なる測定画像が複数枚取得される。なお、回転中心は必ずしも被検体１０２である必要はなく、放射線発生部１０１及び検出部１０４が被検体１０２の周囲で回転すればよい。また、回転方向１１６の例では、所定のスライス断面の周りの回転となっているが、これに加えて、スライス断面の垂線方向で被検体１０２がスキャンされてもよい。
【００２２】
また、本実施形態では、回転部１０５が所定の回転角まで回転して停止した後に、放射線１０３が曝射されて検出部１０４が測定情報を測定するが、回転部１０５が停止することなく、放射線１０３が曝射されて検出部１０４が測定情報を測定してもよい。
【００２３】
次に、ステップＳ２０７において、被検体再構成工程が第１の再構成部１０７によって実行され、第１の再構成部１０７が、被検体１０２に照射された放射線１０３の検出データに基づいて、被検体１０２の再構成像（第１の画像）α１を再構成する。
【００２４】
本工程では、ステップＳ２０５で得られた測定画像Ａを用いて、被検体１０２の再構成像（第１の画像）α１が取得される。第１の再構成部１０７は、複数の回転角度で被検体１０２に照射された放射線１０３の検出データに基づいて、被検体１０２の再構成像（第１の画像）α１を再構成する。例えば、第１の再構成部１０７は、回転角の異なる複数枚の測定画像Ａを用いて、ＦＢＰ法を実行し、線減弱係数の空間分布を求め、それを再構成像α１とすればよい。
【００２５】
なお、線減弱係数の値が所定の閾値を超えたかどうかで、被検体１０２の存在が判別されればよい。また、特許文献１に示すように、被検体１０２を楕円体に模した上で、測定画像Ａから長径と短径とを求めることで、再構成像α１が生成されてもよい。この場合、再構成像α１は、楕円体として表現されることとなる。
【００２６】
次に、ステップＳ２０８において、物性値決定工程が物性値決定部１０８によって実行される。本工程では、物性値決定部１０８は、再構成像α１に基づいて、被検体１０２における放射線１０３の減弱及び散乱に関する物性値を決定する。本実施形態では、減弱及び散乱に関する物性値が、放射線１０３の線減弱係数及び散乱割合である例を示す。
【００２７】
例えば、物性値決定部１０８は、被検体１０２における放射線１０３の線減弱係数分布の情報が第１の画像α１に含まれている場合、線減弱係数分布の値に応じて物質の種類を特定し、物質の種類に応じて物性値の空間分布を決定する。
【００２８】
なお、減弱に関する物性値として、質量減弱係数と質量密度を用いてもよい。散乱割合は、散乱位置（散乱点）に到達した放射線量に対して、それぞれの散乱角で散乱する散乱線量の割合を示す。また、散乱に関する物性値として、散乱体の数密度と微分断面積もしくは散乱係数と散乱角についての確率分布などが用いてもよい。また、レイリー散乱とコンプトン散乱など散乱の種類によって複数の確率分布が用いられてもよい。
【００２９】
線減弱係数及び散乱割合を定める方法は、以下のような方法が考えられる。例えば、被検体１０２を均一の物質により構成されるものとして取り扱い、被検体１０２の再構成像α１の全体が一定の線減弱係数及び一定の散乱割合を持つ物質であると定め、予め入力された線減弱係数及び散乱割合の値が用いられればよい。
【００３０】
また、被検体１０２を硬組織（骨など）と軟組織の２種類の物質により構成されるものとして取り扱う場合には、再構成像α１の値（線減弱係数など）が所定の閾値以上である領域を硬組織、所定の閾値未満である領域を軟組織であると定めればよい。その上で、硬組織ならば硬組織の線減弱係数及び散乱割合を持つ物質、軟部組織ならば軟組織の線減弱係数及び散乱割合を持つ物質であると定め、予め入力された線減弱係数及び散乱割合の値が用いられればよい。また、被検体１０２が３種類以上の物質により構成されるものとして取り扱う場合も、同様に線減弱係数及び散乱割合が定められればよい。
【００３１】
次に、ステップＳ２０９において、入射位置決定工程が入射位置決定部１０９によって実行される。本工程では、散乱線が検出部１０４に入射する位置に関してサンプリングし、散乱線の入射位置Ｑが決定される。入射位置決定部１０９は、検出部１０４により測定された測定画像Ａ（検出データ）における放射線１０３の検出位置に、放射線１０３の散乱線の入射位置Ｑを決定する。
【００３２】
放射線発生部１０１から曝射され、散乱せずに被検体１０２を透過して検出部１０４に到達した放射線１０３を透過線と呼ぶこととする。ＣＴ装置などでは、透過線を測定することを意図しているため、検出部１０４の解像度は、透過線の空間分布を捉えるように設計されている。一般に、散乱線の空間分布は、透過線の空間分布よりも緩やかな（滑らかな）分布となるため、透過線より低い解像度でも十分な精度で表現することができる。
【００３３】
本工程で定められる入射位置Ｑは、後述するように、散乱線の空間分布を推定するために選択された位置であるため、本実施形態では、測定画像Ａの画素数よりも少ないサンプリング数で、入射位置Ｑが決定される。入射位置決定部１０９は、測定画像Ａ（検出データ）における画素数よりも少ない数で入射位置Ｑを決定する。また、入射位置決定部１０９は、所定の閾値よりも少ない数で入射位置Ｑを決定してもよい。
【００３４】
図３は、本工程で決定される入射位置Ｑの一例を示す図である。この例では、Ｎ個の入射位置Ｑ（Ｑ１，Ｑ２，・・・，ＱＮ）が決定される。図３のように、等間隔で入射位置Ｑが決定されてもよいし、散乱線分布の変化が所定の閾値以上になる検出位置（例えば、被検体の端部が投影される検出位置）に集中するように（所定の密度以上になるように）、入射位置Ｑが決定されてもよい。
【００３５】
次に、ステップＳ２１０において、透過線決定工程が透過線決定部１１０によって実行される。本工程では、それぞれの入射位置Ｑに対して、測定画像Ａの画素数よりも少ないサンプリング数で、散乱線の発生元となる透過線がサンプリングされ、透過線ＴＱの配置が決定される。
【００３６】
図４は、透過線決定部１１０により決定された透過線ＴＱ２の一例を示す図である。図４では、透過線決定部１１０が、図３の入射位置Ｑ２に対する透過線ＴＱ２（Ｔ１Ｑ２，Ｔ２Ｑ２，Ｔ３Ｑ２）を決定する。図４の破線は透過線を示し、図４の一点鎖線は散乱線を示す。
【００３７】
散乱位置４１１は、被検体１０２を透過する透過線上の散乱点を示している。つまり、放射線発生部１０１から曝射された放射線１０３が、破線の経路を経て、散乱位置４１１の散乱点に到達して散乱し、方向を変えることで、一点鎖線の経路を経て、入射位置Ｑ２に到達する。
【００３８】
なお、放射線１０３の減弱及び散乱に関する物性値は、物性値決定部１０８により決定される。
【００３９】
図４に示すように、入射位置Ｑ２に到達する散乱線には、透過線上の複数の散乱位置４１１から散乱した散乱線が含まれる。本実施形態では、透過線ＴＱ２のサンプリング数が測定画像Ａの画素数よりも少なくなるように、透過線ＴＱ２が決定される。透過線決定部１１０は、測定画像Ａ（検出データ）における画素数よりも少ない数で透過線ＴＱを決定する。また、透過線決定部１１０は、所定の閾値よりも少ない数で透過線ＴＱを決定してもよい。
【００４０】
上述したように、散乱線の空間分布は、透過線の空間分布よりも緩やかな分布となるため、測定画像Ａの画素数より少ないサンプリング数でも、十分な精度を確保することができる。
【００４１】
透過線決定部１１０は、複数の透過線上ＴＱ２を決定する。例えば、図４では、３つの透過線Ｔ１Ｑ２，Ｔ２Ｑ２，Ｔ３Ｑ２からなる透過線ＴＱ２が決定される。同様の透過線決定処理が、それぞれの入射位置Ｑに対して行われ、それぞれの入射位置Ｑに対する透過線ＴＱが決定される。
【００４２】
それぞれの入射位置Ｑに対して、透過線ＴＱが決定されるため、透過線ＴＱの選び方は、それぞれの入射位置Ｑで異なってもよいし、同じでもよい。また、サンプリングされた透過線ＴＱの間隔は、等間隔でもよいし、不等間隔でもよい。
【００４３】
散乱線量は、散乱前及び散乱後に通過する被検体１０２の長さに応じて減弱されるため、被検体１０２を通過する放射線１０３又は散乱線の長さが短いほど多くの透過線ＴＱが配置されるように（透過線ＴＱの密度が高くなるように）、透過線ＴＱが決定されてもよい。但し、被検体１０２を通過する放射線１０３又は散乱線の長さは被検体形状や後述の散乱点ＰＴＱにも依存するため、透過線ＴＱの最適な配置はそれらを考慮した上で決定されてもよい。
【００４４】
なお、被検体形状を考慮しない場合、入射位置Ｑに近い方が放射線１０３の経路が短いため、入射位置Ｑに近いほど透過線ＴＱの配置密度が高くなるように、透過線ＴＱが決定されてもよい。透過線決定部１１０は、入射位置Ｑに近いほど透過線ＴＱの密度が高くなるように、複数の透過線ＴＱの位置を決定する。
【００４５】
次に、ステップＳ２１１において、散乱位置決定工程が散乱位置決定部１１１によって実行される。本工程では、それぞれの透過線ＴＱに対して、被検体内で散乱が発生する位置である散乱位置がサンプリングされ、散乱点ＰＴＱが決定される。散乱位置決定部１１１は、被検体１０２を透過する放射線１０３の透過線上ＴＱに、放射線１０３の散乱位置（散乱点ＰＴＱ）を決定する。
【００４６】
図５は、散乱位置決定部１１１により決定された散乱位置（散乱点ＰＴＱ）の一例を示す図である。図５では、図４の透過線Ｔ２Ｑ２上に散乱点ＰＴ２Ｑ２が決定される。図５の破線は透過線を示し、一点鎖線は散乱線を示す。つまり、放射線発生部１０１から曝射された放射線１０３が、破線の経路を経て、散乱点Ｐ１Ｔ２Ｑ２，Ｐ２Ｔ２Ｑ２，又はＰ３Ｔ２Ｑ２で散乱し、方向を変えることで、それぞれの散乱点から一点鎖線の経路を経て、入射位置Ｑ２に到達する。
【００４７】
このように、透過線Ｔ２Ｑ２から発生して入射位置Ｑ２に到達する散乱線は、様々な散乱点から散乱した散乱線が含まれる。本実施形態では、散乱点のサンプリング数が測定画像Ａの画素数より少なくなるように、散乱点Ｐ１Ｔ２Ｑ２，Ｐ２Ｔ２Ｑ２，Ｐ３Ｔ２Ｑ２が決定される。
【００４８】
上述したように、散乱線の空間分布は、透過線の空間分布より緩やかな分布となるため、測定画像Ａの画素数より少ないサンプリング数でも十分な精度を確保できる。
【００４９】
例えば、被検体１０２の再構成像（第１の画像）α１における透過線ＴＱの経路の画素数より少ないサンプリング数で、散乱位置が決定される。また、第１の画像α１が楕円体のような連続的な物体として表現されている場合、第２の再構成部１１４により再構成される被検体１０２の再構成像（第２の画像）α２における透過線ＴＱの経路の画素数より少ないサンプリング数で、散乱位置が決定されてもよい。
【００５０】
このように、散乱位置決定部１１１は、第１の画像α１又は第２の画像α２における透過線ＴＱ上の画素数よりも少ない数で散乱位置を決定してもよい。また、散乱位置決定部１１１は、所定の閾値よりも少ない数で散乱位置を決定してもよい。
【００５１】
図５では、３つの散乱点Ｐ１Ｔ２Ｑ２，Ｐ２Ｔ２Ｑ２，Ｐ３Ｔ２Ｑ２からなる散乱点ＰＴ２Ｑ２が透過線Ｔ２Ｑ２上に決定される。同様の処理が、それぞれの透過線ＴＱに対して行われ、それぞれの透過線ＴＱに散乱点ＰＴＱが決定される。散乱位置決定部１１１は、同一の透過線ＴＱ上に複数の散乱点（散乱位置）ＰＴＱを決定する
【００５２】
それぞれの透過線ＴＱに対して散乱点ＰＴＱが決定されるため、散乱点ＰＴＱの選び方は、それぞれの透過線ＴＱで異なってもよいし、同じでもよい。また、サンプリングされた散乱点ＰＴＱの間隔は、等間隔でもよいし、不等間隔でもよい。
【００５３】
透過線ＴＱの選び方と同様、被検体１０２を通過する放射線１０３又は散乱線の長さが短いほど多くの散乱点ＰＴＱが配置されるように（散乱点ＰＴＱの密度が高くなるように）、散乱点ＰＴＱが決定されてもよい。
【００５４】
なお、被検体形状を考慮しない場合、散乱点ＰＴＱが放射線発生源に近いほど散乱点ＰＴＱまでの放射線１０３の経路が短いため、放射線発生源に近いほど散乱点ＰＴＱの密度が高くなるように、散乱点ＰＴＱが決定されてもよい。散乱位置決定部１１１は、放射線１０３の発生源（放射線発生部１０１）に近いほど散乱点（散乱位置）ＰＴＱの密度が高くなるように、散乱点（散乱位置）ＰＴＱを決定する。
【００５５】
また、散乱線量は散乱割合に応じて変化するため、散乱割合を考慮して散乱点（散乱位置）ＰＴＱが決められてもよい。例えば、散乱位置決定部１１１は、所定の閾値以上の散乱割合を有する位置に散乱位置を決定してもよい。
【００５６】
次に、ステップＳ２１２において、散乱線量決定工程が散乱線量推定部（推定部）１１２によって実行される。散乱線量推定部（推定部）１１２は、物性値に基づいて、散乱点（散乱位置）ＰＴＱから入射位置Ｑに入射する放射線１０３の散乱線量を推定する。
【００５７】
本工程では、ステップＳ２０８で決定された被検体１０２の線減弱係数及び散乱割合を用いて、それぞれの入射位置Ｑに入射する散乱線量を、それぞれの入射位置Ｑに対応する散乱点ＰＴＱで散乱して入射位置Ｑに入射する散乱線の和が求められる。散乱線量推定部（推定部）１１２は、複数の散乱点（散乱位置）ＰＴＱから入射位置Ｑに入射する散乱線の散乱線量の総和を算出する。
【００５８】
図６は、入射位置Ｑ２に入射する散乱線の散乱線量の推定を説明する図である。図６の散乱点６０２は、図５の散乱点ＰＴ２Ｑ２と同様、透過線Ｔ２Ｑ２における散乱点である。散乱点６０１は、透過線Ｔ１Ｑ２における散乱点である。散乱点６０３は、透過線Ｔ３Ｑ２における散乱点である。散乱点６０１，６０２，６０３が入射位置Ｑ２に対応する散乱点であり、それぞれの散乱点で散乱して入射位置Ｑ２に入射する散乱線量の和が求められる。なお、図６では、複雑さを避けるため、散乱線を示す一点鎖線は省略されている。
【００５９】
散乱点６０１，６０２，６０３で散乱して入射する散乱線量を求める方法は、被検体１０２が均一の物質である場合、特許文献１に開示されている方法が用いられればよい。被検体１０２を通過するパス長Ｌと、被検体１０２の線減弱係数μと、被検体１０２の散乱割合φを用いて、式（１）のように散乱線量が算出される。
【００６０】
【数１】
2017176297.tif 000003
【００６１】
ここで、ＮＳは入射する散乱線量であり、Ｉ０は放射線源（放射線発生部１０１）が発生する放射線量（Ｘ線量）であり、θは散乱角である。また、被検体１０２が複数の物質で構成されている場合、式（２）のように散乱線量が算出される。
【００６２】
【数２】
2017176297.tif 000004
【００６３】
ここで、ｉは各物質の種類を示す添え字であり、Ｌｉは物質ごとに求められた被検体１０２を通過するパス長であり、μｉは各物質の線減弱係数である。また、ｊは散乱点における物質の種類を示す添え字であり、散乱点ごとにその散乱点における物質の散乱割合が用いられる。
【００６４】
特許文献１では、専ら被検体１０２が楕円体で表現されている例について述べられているが、被検体１０２が３次元画像である場合や２次元画像で表現されている場合も、同様に散乱線量が求められる。
【００６５】
上述のように、それぞれの散乱点６０１，６０２，６０３で散乱して入射位置Ｑ２に入射する散乱線量が求められる。そして、これらの放射線量の和を算出することによって、入射位置Ｑ２に入射する散乱線量が求められる。同様の処理がそれぞれの入射位置Ｑについて行われ、それぞれの入射位置Ｑにおける散乱線量が求められる。
【００６６】
次に、ステップＳ２１３において、散乱線除去工程が散乱線除去部１１３によって実行される。本工程では、散乱線推定工程（ステップＳ２１２）において求められたそれぞれの入射位置Ｑの散乱線量を用いて、散乱線除去部１１３は、測定画像Ａから散乱線を除去し、散乱線補正画像Ｂを求める。
【００６７】
例えば、散乱線除去部１１３は、測定画像Ａの各画素に混入する散乱線量を入射位置Ｑの散乱線量から求める。各画素に混入する散乱線量は、各画素の位置に応じて、入射位置Ｑの散乱線量から位置について補間することにより求められる。補間によって求められた散乱線量を、測定画像Ａの画素値から差し引くことで、散乱線補正画像Ｂの画素値が定められる。
【００６８】
次に、ステップＳ２１４において、第２の被検体再構成工程が第２の再構成部１１４によって実行される。第２の再構成部１１４は、散乱線が除去された測定画像Ａ（検出データ）から被検体１０２の第２の画像α２を再構成する。本工程では、散乱線除去工程（ステップＳ２１３）で求められた散乱線補正画像Ｂから被検体１０２の第２の画像α２が取得される。
【００６９】
例えば、第２の再構成部１１４は、散乱線補正画像Ｂを用いて、ＦＢＰ法を実行し、被検体１０２の線減弱係数分布を求め、被検体１０２の第２の画像α２の画素値とすればよい。また、必要に応じて、表示部１１５が、本実施形態の各構成によって得られた様々な情報を表示することで、様々な情報を確認や診断に供することができる。
【００７０】
本実施形態によれば、放射線撮影装置によれば、少ない計算量且つ短い計算時間で、精度劣化を抑制しながら散乱線を推定することができる。特に、特許文献１に開示される散乱線推定方法に比べて、少ない計算量且つ短い計算時間で、精度劣化を抑制しながら散乱線を推定することができる。散乱線の空間分布は透過線の空間分布より緩やかな（滑らかな）分布となるため、少ないサンプリング数でも、十分な精度を確保することができるからである。
【００７１】
また、散乱線の空間分布は透過線の空間分布より緩やかな（滑らかな）分布となるため、第１の画像α１の解像度は、第２の画像α２の解像度よりも低く設定することができる。第１の被検体再構成工程（ステップＳ２０７）で得られる被検体１０２の第１の画像α１は、第２の被検体再構成工程（ステップＳ２１４）で得られる被検体１０２の第２の画像α２より粗い解像度で求められもよい。これによっても、少ない計算量且つ短い計算時間で、精度劣化を抑制しながら散乱線を推定することができる。
【００７２】
以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限らず、特許請求の範囲を逸脱しない限りにおいて、種々の変形例、応用例を包含するものである。
【００７３】
本発明は、上記の実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、システム又は装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを読み出すことにより実行されてもよい。また、本発明は、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り、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】
【００７４】
１０１  放射線発生部
１０２  被検体
１０４  検出部
１０５  回転部
１０６  画像処理部
１０７  第１の再構成部
１０８  物性値決定部
１０９  入射位置決定部
１１０  透過線決定部
１１１  散乱位置決定部
１１３  散乱線除去部
１１４  第２の再構成部
１１５  表示部
【図１】
2017176297.tif 000005
【図２】
2017176297.tif 000006
【図３】
2017176297.tif 000007
【図４】
2017176297.tif 000008
【図５】
2017176297.tif 000009
【図６】
2017176297.tif 000010