(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置であって、前記放射線を検出して前記核医学用データを検出して収集する各々の検出器で構成される検出手段と、その核医学用データについて、体軸方向の各検出器位置であるスライス方向に、各投影位置であるプロジェクション方向、検出器方向であるチャンネル方向にマッピングされた三次元のサイノグラムデータを用いて画像処理を行う画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、(a)前記三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間のうち、２つ以上の二次元空間ごとに各々の前記二次元空間のサイノグラムデータを分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータと、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータとを前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ生成する多重解像度サイノグラム分割手段と、(b)前記低周波サイノグラムデータと前記高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ行うノイズ除去処理手段と、(c)前記ノイズ除去された前記低周波サイノグラムデータおよび前記ノイズ除去された前記高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ合成するサイノグラムデータ合成手段と、(d)前記合成された二次元空間のサイノグラムデータに対して再構成処理を行う再構成処理手段とを備えることを特徴とする核医学診断装置。
【請求項２】
放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づく被検体の核医学用データの画像処理方法であって、その核医学用データについて、体軸方向の各検出器位置であるスライス方向に、各投影位置であるプロジェクション方向、検出器方向であるチャンネル方向にマッピングされた三次元のサイノグラムデータを用いて画像処理を行う際に、（Ａ）前記三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間のうち、２つ以上の二次元空間ごとに各々の前記二次元空間のサイノグラムデータを分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータと、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータとを前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ生成し、（Ｂ）前記低周波サイノグラムデータと前記高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ行い、（Ｃ）前記ノイズ除去された前記低周波サイノグラムデータおよび前記ノイズ除去された前記高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ合成し、（Ｄ）前記合成された二次元空間のサイノグラムデータに対して再構成処理を行うことを特徴とする核医学用データの画像処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の核医学用データの画像処理方法において、ウェーブレット変換によって、前記二次元空間のサイノグラムデータを分解して、前記低周波サイノグラムデータと前記高周波サイノグラムデータとをそれぞれ生成することを特徴とする核医学用データの画像処理方法。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の核医学用データの画像処理方法において、前記ノイズ除去された前記低周波サイノグラムデータおよび前記ノイズ除去された前記高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに前記２つ以上の二次元空間ごとに逆ウェーブレット変換によってそれぞれ合成することを特徴とする核医学用データの画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置および核医学用データの画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
上述した核医学診断装置、すなわちＥＣＴ(Emission Computed Tomography)装置として、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置を例に採って説明する。ＰＥＴ装置は、陽電子（Positron）、すなわちポジトロンの消滅によって発生する複数本のγ線を検出して複数個の検出器でγ線を同時に検出したときのみ被検体の断層画像を再構成するように構成されている。
【０００３】
再構成する前の投影データの画像には、粒子ノイズが混入している。通常、粒子ノイズに含まれる粒子ノイズ信号は高周波成分に含まれると考えられている。原画像を低周波成分と高周波成分とに分けて、高周波成分の値を±しきい値内の範囲では“０”に落とす、いわゆる「コアリング」と呼ばれる技術が示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、それを多重解像度のウェーブレット(Wavelet)変換やラプラシアン・ピラミッド表現への応用に発展させた技術が示されている（例えば、特許文献２，３や非特許文献１〜３参照）。上述した非特許文献１〜３は、ウェーブレット変換係数のハイパス（高周波帯域）成分をしきい値処理ないしは非線形しきい値処理によりコアリングする、いわゆる「ウェーブレット縮退」と呼ばれる技術に相当する。上述した特許文献２，３では、ラプラシアン・ピラミッド表現されたハイパス成分（ガウシアンとラプラシアンとに分解された中のラプラシアン成分）に対して、しきい値近辺をなだらかに扱う非線形しきい値処理によるコアリング技術が開示されている。
【特許文献１】米国特許第４５２３２３０号明細書
【特許文献２】米国特許第５４６７４０４号明細書
【特許文献３】米国特許第５８０５７２１号明細書
【非特許文献１】J. B. Weaver, X. Yansun, D. M. Healy, Jr. and L. D. Cromwell, ” Filtering Noise from Images with Wavelet Transforms”, Magnetic Resonance in Medicine, vol. 21, no. 2, pp.288-295, 1991.
【非特許文献２】R. A. DeVor and B. J. Lucier, “Fast wavelet techniques for near-optimal image processing”, IEEE Military Communications Conf. Rec. San Diego, Oct.11-14, 1992, vol.3, pp.1129-1135.
【非特許文献３】D. L. Donoho, “De-noising by soft-thresholding”, IEEE. Trans Inform. Theory, Vol.41, pp. 613-627, 1995.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の多重解像度変換された高周波サブバンドをノイズ除去する方式を実際の再構成後のディジタル画像に適用した場合、突出状のノイズや筋状構造のノイズが残留するという問題がある。かかるノイズは、検出器に依存し、ポアソン分布に依存する粒子ノイズである。
【０００６】
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、検出器依存のノイズやポアソン分布の粒子ノイズを除去することができる核医学診断装置および核医学用データの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】
【０００７】
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、請求項１に記載の発明は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づいて被検体の核医学用データを求める核医学診断装置であって、前記放射線を検出して前記核医学用データを検出して収集する各々の検出器で構成される検出手段と、その核医学用データについて、体軸方向の各検出器位置であるスライス方向に、各投影位置であるプロジェクション方向、検出器方向であるチャンネル方向にマッピングされた三次元のサイノグラムデータを用いて画像処理を行う画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、(a)前記三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間のうち、２つ以上の二次元空間ごとに各々の前記二次元空間のサイノグラムデータを分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータと、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータとを前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ生成する多重解像度サイノグラム分割手段と、(b)前記低周波サイノグラムデータと前記高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ行うノイズ除去処理手段と、(c)前記ノイズ除去された前記低周波サイノグラムデータおよび前記ノイズ除去された前記高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ合成するサイノグラムデータ合成手段と、(d)前記合成された二次元空間のサイノグラムデータに対して再構成処理を行う再構成処理手段とを備えることを特徴とするものである。
また、請求項２に記載の発明は、放射性薬剤が投与された被検体から発生した放射線に基づく被検体の核医学用データの画像処理方法であって、その核医学用データについて、体軸方向の各検出器位置であるスライス方向に、各投影位置であるプロジェクション方向、検出器方向であるチャンネル方向にマッピングされた三次元のサイノグラムデータを用いて画像処理を行う際に、（Ａ）前記三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間のうち、２つ以上の二次元空間ごとに各々の前記二次元空間のサイノグラムデータを分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータと、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータとを前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ生成し、（Ｂ）前記低周波サイノグラムデータと前記高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ行い、（Ｃ）前記ノイズ除去された前記低周波サイノグラムデータおよび前記ノイズ除去された前記高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに前記２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ合成し、（Ｄ）前記合成された二次元空間のサイノグラムデータに対して再構成処理を行うことを特徴とするものである。
【０００８】
［作用・効果］従来のウェーブレット変換などに代表される多重解像度変換では、二次元空間の投影データを分解して多重解像度変換を行って、ノイズ除去処理を行った後にフィルタード・バックプロジェクション（FBP: Filtered Back Projection）を用いて再構成処理を行うので、ノイズはコンボリューション（畳み込み積分）フィルタ特性の影響を受けて、画像データ上の高精度なノイズ除去を困難にしている。そこで、三次元のデータを用いて多重解像度変換を行えば高精度なノイズ除去が行えると考えられる。一方、三次元のデータとして通常のｘｙｚデータを用いる場合には、このｘｙｚデータにノイズが隠れてしまうので、ｘｙｚデータを用いて多重解像度変換を行ってもノイズが除去しきれない。そこで、請求項１に記載の発明によれば、体軸方向の各検出器位置であるスライス方向に、各投影位置であるプロジェクション方向、検出器方向であるチャンネル方向にマッピングされた三次元のサイノグラムデータを三次元のデータとして用いて多重解像度変換を行う。具体的には、(a)多重解像度サイノグラム分割手段は、上述した三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間のうち、２つ以上の二次元空間ごとに各々の二次元空間のサイノグラムデータを分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータと、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータとを２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ生成することで、三次元のサイノグラムデータを用いて２つ以上の二次元空間ごとに多重解像度変換をそれぞれ行う。そして、(b)ノイズ除去処理手段は、上述した低周波サイノグラムデータと高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ行う。さらに、(c)サイノグラムデータ合成手段は、上述したノイズ除去された低周波サイノグラムデータおよび同じくノイズ除去された高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ合成する。そして、(d)再構成処理手段は、合成された二次元空間のサイノグラムデータに対して再構成処理を行うことで、高精度なノイズ除去を行うことができ、検出器依存のノイズとポアソン分布の粒子ノイズを除去することができる。
また、請求項２に記載の発明によれば、（Ａ）〜（Ｄ）のステップを行うことで、検出器依存のノイズとポアソン分布の粒子ノイズを除去することができる。
【０００９】
上述した核医学用データの画像処理方法の一例は、ウェーブレット変換によって、上述の二次元空間のサイノグラムデータを分解して、上述の低周波サイノグラムデータと上述の高周波サイノグラムデータとをそれぞれ生成することである（請求項３に記載の発明）。また、上述した核医学用データの画像処理方法の一例は、上述のノイズ除去された上述の低周波サイノグラムデータおよび上述のノイズ除去された上述の高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに上述の２つ以上の二次元空間ごとに逆ウェーブレット変換によってそれぞれ合成することである（請求項４に記載の発明）。
【発明の効果】
【００１０】
この発明に係る核医学診断装置によれば、(a)〜(d)の各手段を備えることで、検出器依存のノイズとポアソン分布の粒子ノイズを除去することができる。
また、この発明に係る核医学用データの画像処理方法によれば、（Ａ）〜（Ｄ）のステップを行うことで、検出器依存のノイズとポアソン分布の粒子ノイズを除去することができる。
【実施例１】
【００１１】
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。なお、後述する実施例２も含めて、本実施例１では、核医学診断装置として、ＰＥＴ装置を例に採って説明する。
【００１２】
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の投影データや断層画像といった診断データを得る。この診断データは、この発明における核医学用データに相当する。
【００１３】
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、互いに近接配置された複数個のシンチレータブロック（図示省略）と複数個のフォトマルチプライヤ（図示省略）とで構成されるγ線検出器３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。フォトマルチプライヤは、シンチレータブロックよりも外側に配設されている。シンチレータブロックの具体的な配置としては、例えば、被検体Ｍの体軸Ｚと平行な方向にはシンチレータブロックが２個並び、被検体Ｍの体軸Ｚ周りにはシンチレータブロックが多数個並ぶ形態が挙げられる。γ線検出器３は後述するエミッションデータを収集する。γ線検出器３は、この発明における検出手段に相当する。
【００１４】
また、点線源４と後述する吸収補正データ（『トランスミッションデータ』とも呼ばれる）を収集するためのγ線検出器５を備えている。吸収補正データ用のγ線検出器５は、エミッションデータを収集するためのγ線検出器３と同様にシンチレータブロック（図示省略）とフォトマルチプライヤ（図示省略）とで構成されている。点線源４は、被検体Ｍに投与する放射性薬剤、すなわち放射性同位元素（ＲＩ）と同種の放射線（本実施例１ではγ線）を照射させる線源であって、被検体Ｍの外部に配設されている。点線源４は、ガントリ２内に埋設されている。点線源４は被検体Ｍの体軸Ｚ周りに回転する。
【００１５】
その他にも、本実施例１に係るＰＥＴ装置は、天板駆動部６とコントローラ７と入力部８と出力部９と投影データ導出部１０と吸収補正データ導出部１１と吸収補正部１２と画像処理部１３とメモリ部１４とを備えている。天板駆動部６は、天板１の上述した移動を行うように駆動する機構であって、図示を省略するモータなどで構成されている。
【００１６】
コントローラ７は、本実施例１に係るＰＥＴ装置を構成する各部分を統括制御する。コントローラ７は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。
【００１７】
入力部８は、オペレータが入力したデータや命令をコントローラ７に送り込む。入力部８は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。出力部９はモニタなどに代表される表示部やプリンタなどで構成されている。
【００１８】
メモリ部１４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。本実施例１では、投影データ導出部１０や画像処理部１３で処理された診断データや、吸収補正データ導出部１１で求められた吸収補正データについてはＲＡＭに書き込んで記憶し、必要に応じてＲＡＭから読み出す。ＲＯＭには、各種の核医学診断を行うためのプログラム等を予め記憶しており、そのプログラムをコントローラ７が実行することでそのプログラムに応じた核医学診断をそれぞれ行う。
【００１９】
投影データ導出部１０と吸収補正データ導出部１１と吸収補正部１２と画像処理部１３とは、例えば上述したメモリ部１４などに代表される記憶媒体のＲＯＭに記憶されたプログラムあるいは入力部８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コントローラ７が実行することで実現される。
【００２０】
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が光に変換して、変換されたその光をγ線検出器３のフォトマルチプライヤが光電変換して電気信号に出力する。その電気信号を画像情報（画素）として投影データ導出部１０に送り込む。
【００２１】
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。投影データ導出部１０は、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を挟んで互いに対向位置にある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、投影データ導出部１０は、ポジトロンの消滅により生じたγ線ではなくノイズとして扱い、そのときに送り込まれた画像情報もノイズと判定してそれを棄却する。
【００２２】
投影データ導出部１０に送り込まれた画像情報を投影データ（『エミッションデータ』とも呼ばれる）として、吸収補正部１２に送り込む。吸収補正部１２に送り込まれた投影データに、吸収補正データ導出部１１から吸収補正部１２に送り込まれた吸収補正データ（トランスミッションデータ）を作用させて、被検体Ｍの体内でのγ線の吸収を考慮した投影データに補正する。
【００２３】
なお、点線源４が被検体Ｍの体軸Ｚの周りを回転しながら被検体Ｍに向けてγ線を照射し、照射されたγ線を吸収補正データ用のγ線検出器５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５のフォトマルチプライヤ（図示省略）が光電変換して電気信号に出力する。その電気信号を画像情報（画素）として吸収補正データ導出部１１に送り込む。
【００２４】
吸収補正データ導出部１１に送り込まれた画像情報に基づいて吸収補正データを求める。吸収補正データ導出部１１は、γ線またはＸ線の吸収係数とエネルギーとの関係を表す演算を利用することで、ＣＴ用の投影データ、すなわちＸ線吸収係数の分布データをγ線吸収係数の分布データに変換して、γ線吸収係数の分布データを吸収補正データとして求める。導出された吸収補正データは上述した吸収補正部１２に送られる。
【００２５】
補正後の投影データを画像処理部１３に送り込む。画像処理部１３がその投影データを再構成して、被検体Ｍの体内でのγ線の吸収を考慮した断層画像を求める。このように、吸収補正部１２、画像処理部１３を備えることで、吸収補正データに基づいて投影データを補正するとともに、断層画像を補正する。補正された断層画像を、コントローラ７を介して出力部９やメモリ部１４などに送り込む。画像処理部１３は、この発明における画像処理手段に相当する。
【００２６】
次に、画像処理部１３の具体的な機能について、図２を参照して説明する。図２は、画像処理部１３およびその周辺部のブロック図である。画像処理部１３は、ウェーブレット変換部１３ａとノイズ除去処理部１３ｂと逆ウェーブレット変換部１３ｃと再構成処理部１３ｄとを備えている。
【００２７】
ウェーブレット変換部１３ａは、各々の二次元空間のサイノグラムデータ（本実施例１ではアキシャル像、コロナル像）に対してウェーブレット変換を行う。具体的には、吸収補正部１２によって吸収補正された各々の投影データについて、体軸Ｚ方向の各検出器位置であるスライス方向ｚ（すなわち体軸Ｚとスライス方向ｚとは同じ）（図６を参照）に、各投影位置であるプロジェクション方向ｓ（図６を参照）、検出器方向であるチャンネル方向ｒ（図６を参照）にマッピングされた三次元のサイノグラムデータとしてまとめる。その三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間（アキシャル、コロナル、サジタル）のうち、ウェーブレット変換部１３ａは、２つ以上の二次元空間（本実施例１ではアキシャル、コロナル）ごとに各々の二次元空間のサイノグラムデータに対してウェーブレット変換をそれぞれ行う。
【００２８】
ノイズ除去処理部１３ｂは、ウェーブレット変換部１３ａでウェーブレット変換された低周波サイノグラムデータと高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を上述した２つ以上の二次元空間（本実施例１ではアキシャル、コロナル）ごとにそれぞれ行う。逆ウェーブレット変換部１３ｃは、ノイズ除去された低周波サイノグラムデータおよび同じくノイズ除去された高周波サイノグラムデータに対して逆ウェーブレット変換を行う。再構成処理部１３ｄは、逆ウェーブレット変換された二次元空間のサイノグラムデータに対して再構成処理を行う。
【００２９】
ウェーブレット変換部１３ａは、この発明における多重解像度サイノグラム分割手段に相当し、ノイズ除去処理部１３ｂは、この発明におけるノイズ除去処理手段に相当し、逆ウェーブレット変換部１３ｃは、この発明におけるサイノグラムデータ合成手段に相当し、再構成処理部１３ｄは、この発明における再構成処理手段に相当する。
【００３０】
続いて、画像処理部１３による具体的な画像処理について、図３〜図１３を参照して説明する。図３は、実施例１に係る一連の画像処理の流れを示すフローチャートであり、図４は、実施例１に係る一連のアキシャル像での画像処理の流れを示すフローチャートであり、図５は、実施例１に係る一連のコロナル像での画像処理での流れを示すフローチャートであり、図６は、アキシャル像およびコロナル像での画像処理の流れを模式的に示した図であり、図７は、ハール(Haar)のスケーリング関数およびハールのウェーブレット関数であり、図８は、Daubechie数列を示した図であり、図９は、一次元空間におけるウェーブレット変換の模式的なイメージであり、図１０は、二次元空間におけるウェーブレット変換の模式的なイメージであり、図１１は、二次元空間におけるウェーブレット変換を実施例１に適用したときのウェーブレット変換での各画像を模式的に示した図であり、図１２は、“ＬＬ”、“ＨＨ”、“ＬＨ”の説明に供する模式図であり、図１３は、しきい値処理によるノイズ除去処理の説明に供する模式図である。
【００３１】
（ステップＳ１）アキシャル像での画像処理
吸収補正部１２によって吸収補正された各々の投影データは、投影面フォーマットからサイノグラムフォーマットへ変換するフーリエ・リビニング処理により、三次元のデータセットに変換される。この三次元のデータセットでは、プロジェクション方向ｓ（図６を参照）、チャンネル方向ｒ（図６を参照）にマッピングされた二次元のサイノグラムデータがスライス方向ｚ（すなわち体軸Ｚ）に複数枚分に収集されることになる。
【００３２】
本明細書では、図６（ａ）に示すように、プロジェクション方向ｓ、チャンネル方向ｒで構成される二次元空間をアキシャル(Axial)（ｒｓ平面）とし、そのプロジェクション方向ｓ、チャンネル方向ｒにマッピングされた二次元のサイノグラムデータをアキシャル像とする。したがって、吸収補正部１２によって吸収補正された各々の投影データは、アキシャル像がスライス方向ｚに複数枚分に収集される。この吸収補正されたアキシャル像を用いて画像処理部１３で各種の画像処理を行う。このステップＳ１は、下記のステップＴ１〜Ｔ４からなる。
【００３３】
また、本明細書では、図６（ｂ）に示すように、スライス方向ｚ（すなわち体軸Ｚ）、チャンネル方向ｒで構成される二次元空間をコロナル(coronal)（ｒｚ平面）とし、そのスライス方向ｚ、チャンネル方向ｒにマッピングされた二次元のサイノグラムデータをコロナル像とする。なお、本実施例１では用いないが、スライス方向ｚ（すなわち体軸Ｚ）、プロジェクション方向ｓで構成される二次元空間をサジタル(sagittal)（ｓｚ平面）とし、そのスライス方向ｚ、プロジェクション方向ｓにマッピングされた二次元のサイノグラムデータをサジタル像とする。
【００３４】
（ステップＴ１）ウェーブレット変換
ウェーブレット変換部１３ａは、各々のスライス方向ごとに吸収補正後のアキシャル像に対してウェーブレット変換をそれぞれ行う。具体的には、１つのスライス方向におけるアキシャル像を分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータ（ステップＳ１ではアキシャル像）と、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータ（ステップＳ１ではアキシャル像）とを生成する。
【００３５】
後述するコロナル像に対してウェーブレット変換を行う場合も含めて、ウェーブレット変換では、多重解像度変換が適用される〔例えば C MAGAZINE、“第４０回  画像処理を極める  アルゴリズムラボ  ウェーブレット変換による圧縮処理(1)  ウェーブレット変換の基礎”、[online]、新潟大学医学部保健学科、インターネット< URL : http://www.clg.niigata-u.ac.jp/~tsai/home-page/lecture/Wavelet-Comp1.pdf>（非特許文献）を参照〕。この多重解像度変換は、以下の通りである。なお、連続ウェーブレット変換については説明を省略する。
【００３６】
［多重解像度分析］
先ず、ウェーブレット変換を説明する前に多重解像度分析について説明する。多重解像度解析とは関数をスケーリング関数φ（ｔ）の総和で表すものである。ここでは、もっとも簡単なスケーリング関数として、図７（ａ）に示すように、下記（１）式のように定義されるハール(Haar)のスケーリング関数φ（ｔ）がある。
【００３７】
【数１】
0004910979.tif 000002
【００３８】
このハールのスケーリング関数φ（ｔ）は、矩形のパルス波となり、このスケーリング関数φ（ｔ）を用いると任意の関数ｆ（ｔ）をｆｊ（ｔ）のように近似することができる。このようなハールのスケーリング関数φ（ｔ）をｔ軸上で平行移動、縮小／拡大したものは、下記（２）式のように表される。
【００３９】
【数２】
0004910979.tif 000003
【００４０】
上記（２）式において２ｊは拡大／縮小を表すスケールパラメータであり、ｋは平行移動を表すシフトパラメータである。このφｊ，ｋを用いたレベルｊの近似をｓｋ（ｊ）を用いて、下記（３）式のように定義する。このとき、ｓｋ（ｊ）を「スケーリング係数」と呼ぶ。
【００４１】
【数３】
0004910979.tif 000004
【００４２】
上記（３）式において、レベル数であるｊが大きくなるとスケーリング関数の幅が大きくなるので、レベル数が大きいほど近似が粗くなり元の関数ｆ（ｔ）からかけ離れたものとなる。すなわち、ｆｊ（ｔ）はｆｊ−１（ｔ）に比べて情報が欠落している。この欠落分をｇｊ（ｔ）とすると、下記（４）式が成立する。
【００４３】
【数４】
0004910979.tif 000005
【００４４】
このｇｊ（ｔ）を「レベルｊのウェーブレット成分」と呼ぶ。このｇｊ（ｔ）は、正負対称に振動する矩形となり、その構成要素を、ハールのスケーリング関数φ（ｔ）と同じような関数で表すことができる。この関数は、「ハールのウェーブレット関数」と呼ばれ、図７（ｂ）に示すように、下記（５）式のように表される。
【００４５】
【数５】
0004910979.tif 000006
【００４６】
このハールのウェーブレット関数ψ（ｔ）も、正負対称に振動する矩形のパルス波となり、このハールのウェーブレット関数ψ（ｔ）をｔ軸上で平行移動、縮小／拡大したものは、下記（６）式のように表される。
【００４７】
【数６】
0004910979.tif 000007
【００４８】
φｊ，ｋと同様に、上記（６）式において２ｊは拡大／縮小を表すスケールパラメータであり、ｋは平行移動を表すシフトパラメータである。このψｊ，ｋを用いると、上述したｇｊ（ｔ）は、下記（７）式のように表される。このとき、ωｋ（ｊ）を「レベルｊのウェーブレット展開係数」と呼ぶ。
【００４９】
【数７】
0004910979.tif 000008
【００５０】
上記（３）、（４）、（７）式をまとめると、下記（８）式のようになる。
【００５１】
【数８】
0004910979.tif 000009
【００５２】
上記（８）式から、レベル（ｊ−１）の近似関数ｆｊ−１（ｔ）はレベルｊの近似関数ｆｊ（ｔ）とレベルｊのウェーブレット展開係数で表現される関数ｇｊ（ｔ）（すなわちレベルｊのウェーブレット成分）とに分解される。これを繰り返し利用すると、レベル“０”の近似関数ｆ０（ｔ）は、レベル１，２，…，Ｊの近似関数を用いて、下記（９）式のように表される。
【００５３】
【数９】
0004910979.tif 000010
【００５４】
このように、関数ｆ０（ｔ）を、幅の異なる（つまり解像度の異なる）ウェーブレット成分の和で表現できる。このような解析方法を「多重解像度分析」と呼ぶ。
【００５５】
［ツースケール関係］
実際には関数の形が単純で非連続であることもあり、ハールの関数を用いた処理は実用的でない。実際には、実用されるスケーリング関数となるためには、下記（１０）式のような関係式を満たす必要がある。
【００５６】
【数１０】
0004910979.tif 000011
【００５７】
上記（１０）式は、あるレベルのスケーリング関数が、それよりレベル数の小さいスケーリング関数が導けることを示している。この関係を「ツースケール関係」という。ハールのスケーリング関数におけるツースケール関係を下記（１１）式に示す。
【００５８】
【数１１】
0004910979.tif 000012
【００５９】
ただし、上記（１１）式のような関係を満たすためには、ハールのスケーリング関数だけでなく、ハールのウェーブレットもそれよりもレベル数の低いスケーリング関係から導ける必要がある。つまり、ハールのウェーブレットの場合にも、上記（１０）式のような関係が成立する必要がある。ハールのウェーブレットにおけるツースケール関係を下記（１２）式に示す。
【００６０】
【数１２】
0004910979.tif 000013
【００６１】
［Daubechieのウェーブレット］
上記（１２）式のような関係を満たし、多重解像度分析に用いられる関数としては、Daubechieのウェーブレットがある。Daubechieのウェーブレット，スケーリング関数は、概観は三角波のような形状であるが、非常に複雑で既知の関数で表現することができない。Daubechieのウェーブレットを用いる場合には、図８に示すようなツースケール関係の数列ｐｎ，ｑｎを用いて計算を行う。図８では、Ｎ＝２〜４のものを示しているが、Ｎの値については特に限定されない。
【００６２】
［離散ウェーブレット展開係数］
図８の数列ｐｎ，ｑｎを用いてスケーリング係数ｓｋ（ｊ）やウェーブレット展開係数ωｋ（ｊ）を求める。スケーリング係数ｓｋ（ｊ）は上記（３）式によって求められるが、この式を、ツースケール関係を用いて変形すると、下記（１３）式のように表される。
【００６３】
【数１３】
0004910979.tif 000014
【００６４】
上記（１３）式を用いれば、レベル数の小さい（すなわち解像度の高い）スケーリング係数から、レベル数の大きい（すなわち解像度の低い）スケーリング係数を求めることができる。同様に、ウェーブレット展開係数を求める導出式は、下記（１４）式のようになる。
【００６５】
【数１４】
0004910979.tif 000015
【００６６】
これとは逆にレベル数の大きいスケーリング係数から、レベル数の小さいスケーリング係数を求めるには、下記（１５）式を用いる。これは逆ウェーブレット変換になる。
【００６７】
【数１５】
0004910979.tif 000016
【００６８】
［高速ウェーブレット変換］
レベル数の大きいウェーブレット変換を行う場合、定義の式にしたがって計算する方法がもっとも単純である。一方、レベル数の小さいウェーブレット変換の結果を利用する方法もある。この場合、レベル数の小さいウェーブレット変換のうち、ｓの部分のみをウェーブレット変換して、レベル数の大きいウェーブレットの結果を得る。さらに、レベル数を上げるには、この変換を繰り返す。この処理のイメージを図９に示す。逆ウェーブレット変換の場合には、図９中の矢印とは逆方向に処理が行われる。この処理を行うためには処理結果が２等分できる必要があり、基本的にデータの大きさが２のＮ乗である必要がある。この条件を満たす場合に限り、定義の式にしたがって計算するよりも少ない計算量でウェーブレット変換を行うことができるので、この処理を「高速ウェーブレット変換」という。
【００６９】
［離散ウェーブレット変換の二次元への拡張］
画像データ（本実施例１ではアキシャル像や後述するコロナル像）は二次元空間の拡がりを持つので、これを分析するためには、上記（１３）、（１４）式に示したウェーブレット変換の式を二次元に拡張する必要がある。すなわち、一方向に対してウェーブレット変換を行い、その結果を別方向から再度変換することで、二次元の離散ウェーブレット変換を完成させる。このイメージを図１０に示す。先ず、一方向に対してウェーブレット変換を行った結果は、図１０（ｂ）のようになる。これを別方向から、ウェーブレット変換を行うと図１０（ｃ）のようになる。図１０（ｃ）の左上が低周波成分、左下が水平成分の高周波成分、右上が垂直成分の高周波成分、右下が対角成分の高周波成分を示す。
【００７０】
以上が、一般的なウェーブレット変換の説明である。このウェーブレット変換を本実施例１のアキシャル像に対して適用すると、図１０のイメージは図１１のようになる。すなわち、アキシャル像の一方向（例えばプロジェクション方向ｓ、チャンネル方向ｒまたはｒｓ平面内の任意の一方向）に対してウェーブレット変換を行い、その結果を別方向（例えばプロジェクション方向ｓに直交したチャンネル方向ｒ、チャンネル方向ｒに直交したプロジェクション方向ｓまたはｒｓ平面内の任意の一方向に直交した方向）から再度変換することで、図１１（ａ）に示すアキシャル像を分解して、図１１（ｂ）に示す１つの低周波サイノグラムデータと、３つの高周波サイノグラムデータとを生成する。
【００７１】
図１１（ｂ）および図１１（ｃ）では、水平方向を、図１２に示すようにＬとするとともに、垂直方向を、図１２に示すようにＨとする。また、図１１（ｂ）、図１１（ｃ）および図１２では、ウェーブレット変換を行う方向をハッチングで示す。水平方向Ｌに関するウェーブレット変換後の画像を“ＬＬ”とし、垂直方向Ｈに関するウェーブレット変換後の“ＨＨ”とする。また、対角方向に関するウェーブレット変換後の画像を“ＬＨ”とする。すると、１回目のウェーブレット変換後の各画像は、図１１（ｂ）に示すように、１つの低周波サイノグラムデータ（図１１（ｂ）ではハッチングなし）と、高周波サイノグラムデータＬＬ，ＨＨ，ＬＨとを生成する。
【００７２】
図１１（ａ）に示すアキシャル像に対するウェーブレット変換と同様に、図１１（ｂ）に示すこの低周波サイノグラムデータの一方向に対してウェーブレット変換を行い、その結果を別方向から再度変換することで、図１１（ｂ）に示す低周波サイノグラムデータを分解して、図１１（ｃ）に示す１つの低周波サイノグラムデータと、３つの高周波サイノグラムデータとを生成する。図１１（ｂ）と同様に、２回目のウェーブレット変換後の各画像も、図１１（ｃ）に示すように、１つの低周波サイノグラムデータ（図１１（ｃ）ではハッチングなし）と、高周波サイノグラムデータＬＬ，ＨＨ，ＬＨとを生成する。
【００７３】
このように、ウェーブレット変換を複数回繰り返すことで、アキシャル像を分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータと、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータとを生成する。
【００７４】
（ステップＴ２）ノイズ除去処理
ノイズ除去処理部１３ｂは、ステップＴ１でウェーブレット変換された低周波サイノグラムデータと高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を行う。具体的には、ウェーブレット変換係数（スケーリング係数）のハイパス成分（高周波成分）をしきい値処理ないしは非線形しきい値処理によりコアリングするウェーブレット縮退法を用いる。例えば、高周波サイノグラムデータＬＬに対してノイズ除去処理を行う場合には、図１２に示すＬＬ空間を、図１３に示すように一次元に展開して、ハイパス成分がしきい値より大きければ“０”に落とすことでノイズ除去処理を行う。高周波サイノグラムデータＨＨや高周波サイノグラムデータＬＨについても同様である。なお、対角方向（斜め方向）のノイズを低減させる目的で、ＬＨ空間でのしきい値の重みを大きく与えて、ＬＨ空間でのしきい値を設定する。
【００７５】
（ステップＴ３）逆ウェーブレット変換
逆ウェーブレット変換部１３ｃは、ステップＴ２でノイズ除去された低周波サイノグラムデータおよび同じくノイズ除去された高周波サイノグラムデータに対して逆ウェーブレット変換を行う。具体的には、上記（１５）式に代入することで１つのアキシャル像に合成することで逆ウェーブレット変換を行う。
【００７６】
（ステップＴ４）全スライス？
このようにステップＴ１〜Ｔ３の処理を行うことで、１つのスライス方向におけるアキシャル像に対するウェーブレット変換、ノイズ除去処理および逆ウェーブレット変換が行われる。そして、これらのステップＴ１〜Ｔ３による処理が全スライスで行われたか否かを判定する。もし、全スライスで行われた場合には、各々のスライス方向ごとにアキシャル像に対するウェーブレット変換、ノイズ除去処理および逆ウェーブレット変換が全て行われたとして、ステップＴ１〜Ｔ４からなるステップＳ１を終了して、次のステップＳ２に進む。もし、全スライスで行われなかった場合には、次のスライス方向におけるアキシャル像に対するウェーブレット変換、ノイズ除去処理および逆ウェーブレット変換を行うために、ステップＴ１に戻ってステップＴ１〜Ｔ３による処理を行う。
【００７７】
このようにステップＴ４で全スライスで行われたと判定した場合には、ノイズ除去処理されたアキシャル像が得られる。なお、図６（ａ）は、ノイズ除去処理前のアキシャル像であり、ステップＳ１（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４）の処理を経ることで、図６（ｂ）に示すように、ノイズ除去処理後のアキシャル像が得られる。このノイズ除去処理後のアキシャル像を次のステップＳ２でのコロナル像での画像処理のために用いる。したがって、図６（ｂ）は、ノイズ除去処理後のアキシャル像を用いたノイズ除去処理前のコロナル像である。
【００７８】
（ステップＳ２）コロナル像での画像処理
ステップＳ１で画像処理されたノイズ除去処理後のスライス方向ｚごとのアキシャル像を、プロジェクション方向ｓごとのコロナル像にして、このコロナル画像を用いて画像処理部１３で各種の画像処理を行う。このステップＳ２は、下記のステップＵ１〜Ｕ４からなる。
【００７９】
（ステップＵ１）ウェーブレット変換
ウェーブレット変換部１３ａは、各々のプロジェクション方向ｓごとにコロナル像に対してウェーブレット変換をそれぞれ行う。具体的には、１つのプロジェクション方向におけるコロナル像を分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータ（ステップＳ２ではコロナル像）と、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータ（ステップＳ２ではコロナル像）とを生成する。具体的なウェーブレット変換については、ステップＴ１でも述べたのでその説明を省略する。
【００８０】
（ステップＵ２）ノイズ除去処理
ノイズ除去処理部１３ｂは、ステップＵ１でウェーブレット変換された低周波サイノグラムデータと高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を行う。具体的なノイズ除去処理については、ステップＴ２でも述べたのでその説明を省略する。
【００８１】
（ステップＵ３）逆ウェーブレット変換
逆ウェーブレット変換部１３ｃは、ステップＵ２でノイズ除去された低周波サイノグラムデータおよび同じくノイズ除去された高周波サイノグラムデータに対して逆ウェーブレット変換を行う。具体的な逆ウェーブレット変換については、ステップＴ３でも述べたのでその説明を省略する。
【００８２】
（ステップＵ４）全プロジェクション？
このようにステップＵ１〜Ｕ３の処理を行うことで、１つのプロジェクション方向におけるコロナル像に対するウェーブレット変換、ノイズ除去処理および逆ウェーブレット変換が行われる。そして、これらのステップＵ１〜Ｕ３による処理が全プロジェクションで行われたか否かを判定する。もし、全プロジェクションで行われた場合には、各々のプロジェクションごとにコロナル像に対するウェーブレット変換、ノイズ除去処理および逆ウェーブレット変換が全て行われたとして、ステップＵ１〜Ｕ４からなるステップＳ２を終了して、次のステップＳ３に進む。もし、全プロジェクションで行われなかった場合には、次のプロジェクション方向におけるコロナル像に対するウェーブレット変換、ノイズ除去処理および逆ウェーブレット変換を行うために、ステップＵ１に戻ってステップＵ１〜Ｕ３による処理を行う。
【００８３】
このようにステップＵ４で全スライスで行われたと判定した場合には、ノイズ除去処理されたコロナル像が得られる。なお、図６（ｃ）は、ノイズ除去処理後のコロナル像を用いたノイズ除去処理後のアキシャル像（図６（ｃ）の「Denoized sinogram」を参照）であり、ステップＳ２（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４）の処理を経ることで、図６（ｃ）に示すように、ノイズ除去処理後のコロナル像が得られる。
【００８４】
（ステップＳ３）再構成処理
ステップＳ２で画像処理されたノイズ除去処理後のプロジェクション方向ｓごとのコロナル像を三次元空間に束ねて、再構成処理部１３ｄは再構成処理を行って断層画像を得る。再構成処理については、周知のフィルタード・バックプロジェクション（FBP: Filtered Back Projection）（「フィルタ補正逆投影法」とも呼ばれる）を用いて行えばよい。
【００８５】
従来のウェーブレット変換などに代表される多重解像度変換では、二次元空間の投影データを分解して多重解像度変換を行って、ノイズ除去処理を行った後にフィルタード・バックプロジェクションを用いて再構成処理を行うので、ノイズはコンボリューション（畳み込み積分）フィルタ特性の影響を受けて、画像データ上の高精度なノイズ除去を困難にしている。そこで、三次元のデータを用いて多重解像度変換を行えば高精度なノイズ除去が行えると考えられる。一方、三次元のデータとして通常のｘｙｚデータを用いる場合には、このｘｙｚデータにノイズが隠れてしまうので、ｘｙｚデータを用いて多重解像度変換を行ってもノイズが除去しきれない。
【００８６】
そこで、上述の構成を備えた本実施例１に係るＰＥＴ装置によれば、体軸Ｚ方向の各検出器位置であるスライス方向ｚに、各投影位置であるプロジェクション方向ｓ、検出器方向であるチャンネル方向ｒにマッピングされた三次元のサイノグラムデータを三次元のデータとして用いて多重解像度変換を行う。
【００８７】
具体的には、(a) 多重解像度サイノグラム分割手段（本実施例１ではウェーブレット変換部１３ａ）は、上述した三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間（アキシャル、コロナル、サジタル）のうち、２つ以上の二次元空間（本実施例１ではアキシャル、コロナル）ごとに各々の二次元空間のサイノグラムデータを分解して、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波サイノグラムデータと、各分解ごとに比較して逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波サイノグラムデータとを２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ生成することで、三次元のサイノグラムデータを用いて２つ以上の二次元空間ごとに多重解像度変換をそれぞれ行う。
【００８８】
そして、(b)ノイズ除去処理部１３ｂは、上述した低周波サイノグラムデータと高周波サイノグラムデータとの各々に対してノイズ除去処理を２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ行う。さらに、(c)サイノグラムデータ合成手段（本実施例１では逆ウェーブレット変換部１３ｃ）は、上述したノイズ除去された低周波サイノグラムデータおよび同じくノイズ除去された高周波サイノグラムデータに基づいて、ノイズ除去されたサイノグラムデータに２つ以上の二次元空間ごとにそれぞれ合成する。そして、(d)再構成処理部１３ｄは、合成された二次元空間のサイノグラムデータに対して再構成処理を行うことで、高精度なノイズ除去を行うことができ、検出器依存のノイズとポアソン分布の粒子ノイズを除去することができる。
【００８９】
本実施例１では、この発明における多重解像度サイノグラム分割手段は、ウェーブレット変換であり、この発明におけるサイノグラムデータ合成手段は、逆ウェーブレット変換である。
【実施例２】
【００９０】
次に、図面を参照してこの発明の実施例２を説明する。
図１４は、実施例２に係るＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とを備えたＰＥＴ−ＣＴ装置の側面図およびブロック図である。
【００９１】
上述した実施例１では、ＰＥＴ装置が点線源４を備え、点線源４が放射性薬剤と同じγ線を照射して被検体Ｍを透過して、γ線検出器５がそのγ線を検出することで、その放射線に基づいて形態情報としてトランスミッションデータを収集したが、本実施例２では、Ｘ線ＣＴ装置から得られたＣＴ用の投影データを形態情報として用いている。Ｘ線ＣＴ装置は、開口部３１ａを有したガントリ３１とＸ線管３２とＸ線検出器３３とを備えている。Ｘ線管３２およびＸ線検出器３３は、被検体Ｍを挟んで互いに対向配置されており、ガントリ３１内に埋設されている。Ｘ線検出器３３を構成する多数個の検出素子は被検体Ｍの体軸Ｚ周りに扇状に並ぶ。
【００９２】
その他にもＸ線ＣＴ装置は、ガントリ駆動部３４と高電圧発生部３５とコリメータ駆動部３６とＣＴ用再構成部３７とを備えて構成されている。ＣＴ用再構成部３７は、例えば上述したメモリ部１４などに代表される記憶媒体のＲＯＭに記憶されたプログラムあるいは入力部８で入力された命令をコントローラ７が実行することで実現される。なお、後述するＣＴ用の投影データやＣＴ用再構成部３７で処理されたＣＴ用の断層画像も、上述した実施例１と同様にメモリ部１４ガントリ駆動部３４は、互いに対向関係を維持させたままＸ線管３２とＸ線管検出器３３とをガントリ３１内で被検体Ｍの体軸Ｚ周りに回転させるように駆動する機構であって、図示を省略するモータなどで構成されている。
【００９３】
高電圧発生部３５は、Ｘ線管３２の管電圧や管電流を発生させる。コリメータ駆動部３６は、Ｘ線の照視野を設定し、Ｘ線管３２に近接されたコリメータ（図示省略）について水平方向の移動を行うように駆動する機構であって、図示を省略するモータなどで構成されている。
【００９４】
間接変換型のＸ線検出器３３の場合には、Ｘ線管３２から照射されて被検体Ｍを透過したＸ線を、Ｘ線検出器３３内のシンチレータ（図示省略）が光に変換するとともに、変換された光を光感応膜（図示省略）が光電変換して電気信号に出力する。直接変換型のＸ線検出器３３の場合には、Ｘ線を放射線感応膜（図示省略）が電気信号に直接的に変換して出力する。その電気信号を画像情報（画素）として、ＣＴ用再構成部３７に送り込む。ＣＴ用再構成部３７に送り込まれる画像情報はＣＴ用の投影データとして伝送される。
【００９５】
ＣＴ用の投影データは、実施例１で述べたトランスミッションデータと同じように形態情報を有しており、本実施例２では、ＣＴ用の投影データをトランスミッションデータとして用いるために吸収補正データ導出部１１に送りこむとともに、ＣＴ用再構成部３７にも送り込む。
【００９６】
ＣＴ用再構成部３７に送り込まれた画像情報（ＣＴ用の投影データ）を再構成して、ＣＴ用の断層画像を求める。このＣＴ用の断層画像を、コントローラ７を介して出力部９に送り込む。
【００９７】
吸収補正データ導出部１１を含むＰＥＴ装置の後段の処理部（吸収補正部１２や画像処理部１３）の各機能については、実施例１と同様なので、その説明を省略する。なお、再構成されたＰＥＴ用の断層画像と、ＣＴ用再構成部３７で再構成されたＣＴ用の断層画像とを出力部９で重ね合わせて重畳出力してもよい。
【００９８】
このように、本実施例２では、Ｘ線ＣＴ装置のＸ線検出器３３で検出されて得られたＣＴ用の投影データをＣＴ用再構成部３７に送り込むとともに、吸収補正データ導出部１１に送り込み、ＣＴ用の投影データを吸収補正データとして用いている。
【００９９】
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。
【０１００】
（１）上述した各実施例では、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。
【０１０１】
（２）上述した各実施例では、トランスミッション用のγ線検出器５が静止したままでγ線を検出する静止型であったが、γ線検出器５が被検体Ｍの周りを回転しながらγ線を検出する回転型でもよい。
【０１０２】
（３）上述した各実施例では、形態情報（実施例１ではトランスミッションデータ、実施例２ではＸ線ＣＴ用データ）は、吸収補正にも用いられていたが、必ずしも吸収補正を行う必要はない。したがって、吸収補正前の投影データについて、スライス方向ｚに、プロジェクション方向ｓ、チャンネル方向ｒにマッピングされた三次元のサイノグラムデータとしてまとめてもよい。
【０１０３】
（４）上述した各実施例では、アキシャル像での画像処理を行った後に、その画像処理でノイズ除去処理されたアキシャル像を用いて、コロナル像での画像処理を行って、その画像処理でノイズ除去されたコロナル像を得たが、逆に、コロナル像での画像処理を行った後に、その画像処理でノイズ除去処理されたコロナル像を用いて、アキシャル像での画像処理を行って、その画像処理でノイズ除去されたアキシャル像を得てもよい。したがって、各二次元空間での(a)〜(c)での画像処理の順番については特に限定されない。
【０１０４】
（５）上述した各実施例では、アキシャル像およびコロナル像を例に採って説明したが、アキシャル像およびサジタル像、またはコロナル像およびサジタル像に適用してもよい。すなわち、アキシャル像での画像処理を行った後に、その画像処理でノイズ除去処理されたアキシャル像を用いて、サジタル像での画像処理を行って、その画像処理でノイズ除去処理されたサジタル像を得てもよいし、コロナル像での画像処理を行った後に、その画像処理でノイズ除去処理されたコロナル像を用いて、サジタル像での画像処理を行って、その画像処理でノイズ除去処理されたサジタル像を得てもよい。逆に、サジタル像での画像処理を行った後に、その画像処理でノイズ除去処理されたサジタル像を用いて、アキシャル像での画像処理を行って、その画像処理でノイズ除去されたアキシャル像を得てもよいし、サジタル像での画像処理を行った後に、その画像処理でノイズ除去処理されたサジタル像を用いて、コロナル像での画像処理を行って、その画像処理でノイズ除去されたコロナル像を得てもよい。この変形例（５）においても、各二次元空間での(a)〜(c)での画像処理の順番については特に限定されない。
【０１０５】
（６）上述した各実施例では、三次元のサイノグラムデータの３つの二次元空間（アキシャル、コロナル、サジタル）のうち、２つ二次元空間（実施例１ではアキシャル、コロナル）ごとに(a)〜(c)での画像処理をそれぞれ行ったが、３つの二次元空間を全て用いてアキシャル、コロナル、サジタルごとに(a)〜(c)での画像処理をそれぞれ行ってもよい。したがって、２つ以上の二次元空間ごとに(a)〜(c)での画像処理をそれぞれ行うのであれば、二次元空間の組み合わせについては特に限定されない。この変形例（６）においても、各二次元空間での(a)〜(c)での画像処理の順番については特に限定されない。
【０１０６】
（７）上述した各実施例では、この発明における多重解像度サイノグラム分割手段として、ウェーブレット変換を例に採るとともに、この発明におけるサイノグラムデータ合成手段として、逆ウェーブレット変換を例に採って説明したが、通常において用いられる多重解像度サイノグラム分割手段であれば、ウェーブレット変換に限定されないし、通常において用いられるサイノグラムデータ合成手段であれば、逆ウェーブレット変換に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【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】画像処理部およびその周辺部のブロック図である。
【図３】実施例１に係る一連の画像処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施例１に係る一連のアキシャル像での画像処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施例１に係る一連のコロナル像での画像処理での流れを示すフローチャートである。
【図６】アキシャル像およびコロナル像での画像処理の流れを模式的に示した図であり、（ａ）はノイズ除去処理前のアキシャル像、（ｂ）は、ノイズ除去処理後のアキシャル像を用いたノイズ除去処理前のコロナル像、（ｃ）は、ノイズ除去処理後のコロナル像を用いたノイズ除去処理後のアキシャル像である。
【図７】（ａ）は、ハール(Haar)のスケーリング関数、（ｂ）は、ハールのウェーブレット関数である。
【図８】Daubechie数列を示した図である。
【図９】一次元空間におけるウェーブレット変換の模式的なイメージである。
【図１０】（ａ）〜（ｃ）は、二次元空間におけるウェーブレット変換の模式的なイメージである。
【図１１】（ａ）〜（ｃ）は、二次元空間におけるウェーブレット変換を実施例１に適用したときのウェーブレット変換での各画像を模式的に示した図である。
【図１２】“ＬＬ”、“ＨＨ”、“ＬＨ”の説明に供する模式図である。
【図１３】しきい値処理によるノイズ除去処理の説明に供する模式図である。
【図１４】実施例２に係るＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とを備えたＰＥＴ−ＣＴ装置の側面図およびブロック図である。
【符号の説明】
【０１０８】
３  …  γ線検出器
１３  …  画像処理部
１３ａ  …  ウェーブレット変換部
１３ｂ  …  ノイズ除去処理部
１３ｃ  …  逆ウェーブレット変換部
１３ｄ  …  再構成処理部
ｚ  …  スライス方向
ｓ  …  プロジェクション方向
ｒ  …  チャンネル方向
Ｍ  …  被検体
【図１】
0004910979.tif 000017
【図２】
0004910979.tif 000018
【図３】
0004910979.tif 000019
【図４】
0004910979.tif 000020
【図５】
0004910979.tif 000021
【図６】
0004910979.tif 000022
【図７】
0004910979.tif 000023
【図８】
0004910979.tif 000024
【図９】
0004910979.tif 000025
【図１０】
0004910979.tif 000026
【図１１】
0004910979.tif 000027
【図１２】
0004910979.tif 000028
【図１３】
0004910979.tif 000029
【図１４】
0004910979.tif 000030