(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の異なるエネルギースペクトルを有するＸ線を発生するＸ線発生部と、被写体透過後の前記Ｘ線を検出するＸ線検出部と、前記Ｘ線検出部の検出信号に基づき前記複数種類のＸ線ごとにＸ線吸収率画像を計算する画像計算部と、前記複数種類のＸ線吸収率画像の対応する領域におけるＸ線吸収率の値を、前記複数種類のＸ線吸収率と前記被写体の組成との関係を示す識別マップにあてはめ、前記領域の組成を識別する識別計算部と、前記識別マップを作成する識別マップ作成部と、前記Ｘ線発生部のＸ線照射条件と識別すべき複数の組成との入力を操作者から受け付ける入力部とを有し、
前記識別マップ作成部は、前記入力部に入力された前記Ｘ線照射条件における前記組成の存在確率の変化を示す関数を前記複数種類のＸ線吸収率を変数として前記組成ごとに求め、前記複数種類のＸ線吸収率をそれぞれ座標軸とする識別マップ空間に、前記組成ごとの前記存在確率の変化を示す関数が交差する位置を境界として描くことにより、前記境界によって隔てられた複数の領域が複数の前記組成にそれぞれ対応する前記識別マップを作成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項２】
複数種類の異なるエネルギースペクトルを有するＸ線を発生するＸ線発生部と、被写体透過後の前記Ｘ線を検出するＸ線検出部と、前記Ｘ線検出部の検出信号に基づき前記複数種類のＸ線ごとにＸ線吸収率画像を計算する画像計算部と、前記複数種類のＸ線吸収率画像の対応する領域におけるＸ線吸収率の値を、前記複数種類のＸ線吸収率と前記被写体の組成との関係を示す識別マップにあてはめ、前記領域の組成を識別する識別計算部と、前記識別マップを作成する識別マップ作成部と、前記Ｘ線発生部のＸ線照射条件と識別すべき複数の組成との入力を操作者から受け付ける入力部とを有し、
前記識別マップ作成部は、前記入力部に入力された前記Ｘ線照射条件における前記組成の存在確率の変化を示す関数を前記複数種類のＸ線吸収率を変数として前記組成ごとに求め、前記複数種類のＸ線吸収率をそれぞれ座標軸とする識別マップ空間において、前記存在確率の変化を示す関数に基づき、所定の位置に境界を描くことにより、前記境界によって隔てられた複数の領域が複数の前記組成にそれぞれ対応する前記識別マップを作成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項３】
請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記識別マップ作成部は、前記存在確率の変化を示す関数と、前記境界位置とを用いて、予め定めた数式により、全ての前記組成についての誤答率を求め、該誤答率が最小となる位置を前記境界位置と定めることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記識別マップ作成部は、前記入力部が受け付け可能な複数の組成について、平均Ｘ線吸収率と、Ｘ線吸収率の標準偏差とをＸ線照射条件ごとに予め格納したデータ格納部を含み、前記入力部が操作者から受け付けたＸ線照射条件について対応する平均Ｘ線吸収率と、Ｘ線吸収率の標準偏差を前記データ格納部から読み出し、これらを予め定めた数式に代入することにより前記存在確率を計算により求めることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項５】
請求項４に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記入力部は、前記Ｘ線照射条件として、前記複数種類のＸ線ごとに、管電圧および管電流量の設定を受け付け、
前記データ格納部には、前記入力部が受け付け可能な管電圧ごとの前記平均Ｘ線吸収率と、単位管電流量あたりの前記Ｘ線吸収率の標準偏差とが格納され、
前記識別マップ作成部は、前記単位管電流量あたりのＸ線吸収率の標準偏差と、前記入力部に設定された管電流量と、予め定めた数式とを用いて、前記Ｘ線吸収率の標準偏差を計算により求めることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項６】
請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記識別マップ作成部は、前記境界によって隔てられた二つの前記領域にそれぞれ対応する組成について誤判別が生じる割合を、前記二つの組成の前記存在確率の変化を示す関数と、前記境界位置と、予め定めた数式を用いて計算により求め、前記誤判別が生じる割合が予め定めた閾値より大きい場合には、前記二つの組成に対応する領域を前記識別マップ上で結合させ、一つの組成として識別させることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記入力部は、前記識別マップの作成に必要なＸ線照射条件の一部について設定を受け付け、前記識別マップ作成部は、他のＸ線照射条件についての複数の候補値を作成し、複数の候補値ごとに識別マップを作成し、得られた複数種類の識別マップについてそれぞれ、識別マップ全体で前記組織の誤判別が生じる割合を、前記存在確率の変化を示す関数と、前記境界位置と、予め定めた数式を用いて計算により求め、誤判別が生じる割合が最も小さい識別マップを選択し、該識別マップについての前記候補値を前記Ｘ線照射条件の最適値として選択することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項８】
請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記選択されたＸ線照射条件の前記最適値を、最適なＸ線照射条件として表示することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項９】
請求項７または８に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記Ｘ線発生部は、前記最適値のＸ線条件を用いてＸ線を照射し、Ｘ線吸収画像を取得することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１０】
請求項７ないし９のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記識別マップ作成部は、少なくとも前記Ｘ線発生部の管電流量について、前記複数種類のＸ線ごとに候補値を作成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１１】
請求項７ないし１０のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記入力部は、前記複数種類のＸ線の合計照射線量について設定を受け付け、前記識別マップ作成部は、前記複数種類のＸ線の照射線量の合計が前記合計照射線量を満たすように、前記複数種類のＸ線ごとの照射線量の候補値を作成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１２】
請求項７ないし１０に記載のＸ線ＣＴ装置において、前記入力部は、前記複数種類のＸ線による被曝線量について設定を受け付け、前記識別マップ作成部は、前記複数種類のＸ線の照射を受けた前記被写体の合計被曝量が、前記被曝線量に対応するように、前記複数種類のＸ線ごとに照射線量の候補値を作成することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１３】
複数種類のＸ線吸収率と被写体の組成との関係を示す識別マップを作成する工程と、
複数種類の異なるエネルギースペクトルを有するＸ線を被写体に照射し、前記被写体透過後の前記Ｘ線を検出し、検出した信号に基づき、前記複数種類のＸ線ごとにＸ線吸収率画像を計算する工程と、
前記複数種類のＸ線吸収率画像の対応する領域におけるＸ線吸収率の値を、前記識別マップにあてはめ、前記領域の組成を識別する工程とを有するＸ線画像の組成識別方法であって、
前記識別マップを作成する工程は、
Ｘ線照射条件における組成の存在確率の変化を示す関数を複数種類のＸ線吸収率を変数として前記組成ごとに求め、前記複数種類のＸ線吸収率をそれぞれ座標軸とする識別マップ空間に、前記組成ごとの前記存在確率の変化を示す関数が交差する位置を境界として描くことにより、前記境界によって隔てられた複数の領域が複数の前記組成にそれぞれ対応する識別マップを作成する工程であることを特徴とするＸ線画像の組成識別方法。
【請求項１４】
複数種類のＸ線吸収率と被写体の組成との関係を示す識別マップを作成する工程と、
複数種類の異なるエネルギースペクトルを有するＸ線を被写体に照射し、前記被写体透過後の前記Ｘ線を検出し、検出した信号に基づき、前記複数種類のＸ線ごとにＸ線吸収率画像を計算する工程と、
前記複数種類のＸ線吸収率画像の対応する領域におけるＸ線吸収率の値を、前記識別マップにあてはめ、前記領域の組成を識別する工程とを有するＸ線画像の組成識別方法であって、
前記識別マップを作成する工程は、
Ｘ線照射条件における組成の存在確率の変化を示す関数を前記複数種類のＸ線吸収率を変数として前記組成ごとに求め、前記複数種類のＸ線吸収率をそれぞれ座標軸とする識別マップ空間において、前記存在確率の変化を示す関数に基づき、所定の位置に境界を描くことにより、前記境界によって隔てられた複数の領域が複数の前記組成にそれぞれ対応する識別マップを作成する工程であることをＸ線画像の組成識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線ＣＴ装置に関し、被写体の組成における識別の高精度化ならびに線量の低減技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ装置は、被写体の断層画像（以下，ＣＴ画像という）を計測する装置であり、画像上の濃度はＸ線吸収率（以下，吸収率とする）を表す。近年の技術革新により、大量のＣＴ画像が取得できるようになっている。その結果、大量のＣＴ画像を効率良く利用するため、コンピュータによる被写体組成の自動識別機能の重要性が増している。しかし、例えば生体組織の骨、臓器、血管等のように、Ｘ線吸収率が近接している組成（組織）については、自動識別が困難な場合がある。
【０００３】
この問題を解決するための技術として、デュアルエネルギー撮影法（以下、ＤＥ法という）が提案されている。ＤＥ法で撮像を行うデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置は、異なるエネルギースペクトルを有するＸ線を２種類以上被写体に照射し、２種類以上のＸ線ごとにＣＴ画像を取得する。得られた２以上のＣＴ画像は、対応する領域において、Ｘ線吸収率が異なる値を示す。これは、各組成のＸ線吸収率は、照射するＸ線のエネルギースペクトルに依存するためである。よって、予め求めておいた、２種類以上のＸ線についての被写体領域のＸ線吸収率と、組成とを対応づけた識別マップを用いることにより、当該被写体領域の組成（組織）を識別した画像を取得することができる。このように、１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線によるＸ線吸収率では困難であった組成の識別が、２種類以上のエネルギースペクトルを有するＸ線を用いることで可能となる。識別マップは、実験またはシミュレーションにより予め作成することができる。
【０００４】
ＤＥ法は、例えば空港や税関等に設置されている爆発物検査用のＸ線ＣＴ装置に搭載され、原子番号や密度情報を用いて組成の特定に使用されている。また、特許文献１や特許文献２には、医療現場で利用される生体用Ｘ線ＣＴ装置において、２種類のエネルギースペクトルを有するＸ線の撮影データを用いて、血管内の石灰化と骨、血液と軟質プラーク等の識別を行うことが開示されている。非特許文献１の技術では、実験またはシミュレーションにより識別マップを作成し、カルシウムと造影剤の識別を行っている。
【特許文献１】特開2004-174253号公報
【特許文献２】特開2004-065975号公報
【非特許文献１】Raz Carmi、 et al., “MaterialSeparation with Dual-Layer CT”、 in Proc. Conf. Rec.IEEE Nuclear Science Symp., M03-367、 2005
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置では、識別マップ等の識別基準やＸ線条件（Ｘ線エネルギーの組合せ、およびＸ線出力量）が、撮影部位（以下、識別対象部位という）に応じて必ずしも最適化されていなかった。このため、識別精度の低下や線量増加が生じるという課題があった。
【０００６】
識別マップは、識別対象部位やＸ線条件等の撮影条件の組み合わせごとに異なる内容になるため、精度良く識別を行うためには、撮像条件の組み合わせに対応した最適な識別マップを用いる必要がある。しかし、識別対象部位やＸ線条件等の撮像条件は、膨大な数の組み合わせが存在し、従来のように実験や計算に基づき予め作成した識別マップを用いる方法では、膨大な数の識別マップを作成しておく必要があり、実現するのは容易ではない。そのため数種類の代表的な識別マップのみを予め用意し、他の撮像条件の場合も、これで代用しているのが現状である。このため、適切な識別マップを選択できず識別精度が低下する。
【０００７】
Ｘ線条件に関しては、操作者の指定に応じて自動的に最適化できることが望ましいが、実際には操作者が経験に基づいて設定している。そのため最適なＸ線条件で照射を行えず線量の増加に繋がっている。
【０００８】
本発明の目的は、デュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置において識別マップを最適化することで識別の高精度化を実現することにある。また、本技術を用いることで、従来と同等の識別精度をより少ない線量で実現できるため、線量の低減が可能になる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明によれば、以下のようなＸ線ＣＴ装置が提供される。
すなわち、本発明の第１の態様のＸ線ＣＴ装置は、複数種類の異なるエネルギースペクトルを有するＸ線を発生するＸ線発生部と、被写体透過後の前記Ｘ線を検出するＸ線検出部と、Ｘ線検出部の検出信号に基づき複数種類のＸ線ごとにＸ線吸収率画像を計算する画像計算部と、複数種類のＸ線吸収率画像の対応する領域におけるＸ線吸収率の値を、各Ｘ線吸収率と被写体の組成との関係を示す識別マップにあてはめ、領域の組成を識別する識別計算部と、識別マップを作成する識別マップ作成部と、Ｘ線発生部のＸ線照射条件と識別すべき複数の組成との入力を操作者から受け付ける入力部とを有する。ここで、識別マップ作成部は、入力部に入力されたＸ線照射条件における複数組成の存在確率を、複数種類のＸ線吸収率値の組み合わせごとに算出し、存在確率が最も大きい組成を、Ｘ線吸収率値の組み合わせに対応する組成と決定することにより、識別マップを作成する。このように、第１の態様のＸ線ＣＴ装置は、入力部に入力されたＸ線照射条件に応じて、識別マップを作成することができるため、最適な識別マップを用いて高精度に組成の識別を行うことができる。
【００１０】
本発明の第２の態様によるＸ線ＣＴ装置では、識別マップ作成部は、入力部に入力されたＸ線照射条件における組成の存在確率の変化を示す関数を複数種類のＸ線吸収率を変数として組成ごとに求め、複数種類のＸ線吸収率をそれぞれ座標軸とする識別マップ空間に、組成ごとの存在確率の変化を示す関数が交差する位置を境界として描くことにより、境界によって隔てられた複数の領域が複数の組成にそれぞれ対応する識別マップを作成する。このように、第２の態様のＸ線ＣＴ装置は、入力部に入力されたＸ線照射条件に応じて、識別マップを作成することができるため、最適な識別マップを用いて高精度に組成の識別を行うことができる。
【００１１】
本発明の第３の態様によるＸ線ＣＴ装置では、識別マップ作成部は、入力部に入力されたＸ線照射条件における組成の存在確率の変化を示す関数を複数種類のＸ線吸収率を変数として組成ごとに求め、複数種類のＸ線吸収率をそれぞれ座標軸とする識別マップ空間において、存在確率の変化を示す関数に基づき、所定の位置に境界を描くことにより、境界によって隔てられた複数の領域が複数の組成にそれぞれ対応する識別マップを作成する。このように、第３の態様のＸ線ＣＴ装置は、入力部に入力されたＸ線照射条件に応じて、識別マップを作成することができるため、最適な識別マップを用いて高精度に組成の識別を行うことができる。
【００１２】
上記第３の態様において、識別マップ作成部は、例えば、存在確率の変化を示す関数と、境界位置とを用いて、予め定めた数式により、全ての前記組成についての誤答率を求め、誤答率が最小となる位置を境界位置と定める構成とする。
【００１３】
上記第１〜第３の態様において、識別マップ作成部は、例えば、入力部が受け付け可能な複数の組成について、平均Ｘ線吸収率と、Ｘ線吸収率の標準偏差とをＸ線照射条件ごとに予め格納したデータ格納部を含み、入力部が操作者から受け付けたＸ線照射条件について対応する平均Ｘ線吸収率と、Ｘ線吸収率の標準偏差をデータ格納部から読み出し、これらを予め定めた数式に代入することにより存在確率を計算により求める。
【００１４】
このとき、入力部は、Ｘ線照射条件として、例えば、複数種類のＸ線ごとに管電圧および管電流量の設定を受け付ける。データ格納部には、入力部が受け付け可能な管電圧ごとの平均Ｘ線吸収率と、単位管電流量あたりのＸ線吸収率の標準偏差とが格納されている。識別マップ作成部は、単位管電流量あたりのＸ線吸収率の標準偏差と、入力部に設定された管電流量と、予め定めた数式とを用いて、Ｘ線吸収率の標準偏差を計算により求める。
【００１５】
上記第２の態様において、識別マップ作成部は、例えば、境界によって隔てられた二つの領域にそれぞれ対応する組成について誤判別が生じる割合を、二つの組成の前記存在確率の変化を示す関数と、境界位置と、予め定めた数式を用いて計算により求め、誤判別が生じる割合が予め定めた閾値より大きい場合には、二つの組成に対応する領域を識別マップ上で結合させ、一つの組成として識別させてもよい。これにより、識別精度が低い組成同士を同一の組成とみなすことができ、識別精度を向上できる。
【００１６】
第１〜第３の態様において、入力部は、例えば、識別マップの作成に必要なＸ線照射条件の一部のみについて設定を受け付けてもよい。この場合、識別マップ作成部は、他のＸ線照射条件についての複数の候補値を作成し、複数の候補値ごとに識別マップを作成し、得られた複数種類の識別マップについてそれぞれ、識別マップ全体で組織の誤判別が生じる割合を、存在確率の変化を示す関数と、境界位置と、予め定めた数式を用いて計算により求めることにより、誤判別が生じる割合が最も小さい識別マップを選択することができる。これにより、選択した識別マップについての候補値をＸ線照射条件の最適値として選択することができ、Ｘ線照射条件の最適化を図ることができる。
【００１７】
選択したＸ線照射条件の最適値は、最適なＸ線照射条件として操作者に対して表示することを可能である。また、Ｘ線発生部が、自動で、最適値のＸ線条件を用いてＸ線を照射し、Ｘ線吸収画像を取得するようにしてもよい。
【００１８】
上述の候補値としては、例えば、Ｘ線発生部の管電流量について挙げることができ、これにより管電流量の最適化を図ることができる。
【００１９】
入力部は、例えば、Ｘ線照射条件として、複数種類のＸ線の合計照射線量について設定を受け付けるようにする。この場合、識別マップ作成部は、複数種類のＸ線の照射線量の合計が、設定された合計照射線量を満たすように、複数種類のＸ線ごとの照射線量の候補値を作成する。また例えば、入力部は、複数種類のＸ線による被曝線量について設定を受け付け、識別マップ作成部は、複数種類のＸ線の照射を受けた被写体の合計被曝量が、被曝線量に対応するように、複数種類のＸ線ごとに照射線量の候補値を作成してもよい。これらにより、操作者は、合計照射線量や被曝量により、容易にＸ線条件を設定可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施の形態を図面を参照にして詳細に説明する。なお、全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
【００２１】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態のデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置について説明する。このＸ線ＣＴ装置は、概略構成を図１に示したように、入力手段１０１と、撮影手段１０２と、画像生成手段１０３とを有している。入力手段１０１は、撮影条件入力部１１０、識別マップ作成部１１１および組織パラメータ保存部１１２を含んでいる。撮影手段１０２は、撮影制御部１１３、Ｘ線発生部１、Ｘ線検出部２、ガントリー５および被写体搭載用テーブル７を含んでいる。画像生成手段１０３は、信号収集部１１４、再構成処理部１１５、識別処理部１１６および画像表示部１１７を含んでいる。なお、入力手段１０１および画像生成手段１０３は、必ずしもＸ線ＣＴ装置と一体である必要はなく、例えばネットワークを介して接続された別の装置によって、その動作を実現させてもよい。
【００２２】
図１のデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置を実現するハードウエア構成の一例を図２を用いて説明する。入力手段１０１の撮影条件入力部１１０は、図２のように、キーボード１２０、マウス１２１、ペンタブレット、タッチパネル等により構成する。識別マップ作成部１１１は、中央処理装置１２２およびメモリ１２３等により構成する。中央処理装置１２２は、メモリ１２３に予め格納しておいた所定のプログラムを展開・起動することで識別マップ作成のための処理を行う。組織パラメータ保存部１１２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）装置１２４等により構成する。なお前記各構成要素は、データバス１１０１によって接続されている。
【００２３】
撮影手段１０２のＸ線発生部１は、Ｘ線管３を含む。Ｘ線検出部２は、Ｘ線検出器４を含む。ガントリー５の中央には被写体８およびテーブル７を配置するための円形の開口部９が設けられている。ガントリー５内には、Ｘ線管３およびＸ線検出器４を搭載する回転板６と、回転板６を回転させるための不図示の駆動機構とを備えている。テーブル７には、ガントリー５に対する被写体位置を調整するための不図示の駆動機構が備えられている。撮影制御部１１３は、Ｘ線管３を制御するＸ線制御器１２６、ガントリー制御器１２５およびテーブル制御器１２７を含んでいる。ガントリー制御器１２５は、回転板６の回転駆動を制御する。テーブル制御器１２７は、テーブル７の駆動を制御する。
【００２４】
Ｘ線管３のＸ線発生点とＸ線検出器４のＸ線入力面との距離は、代表例として１０００ｍｍに設定することができる。ガントリー５の開口部９の直径は、代表例として７００ｍｍに設定することができる。回転板６の回転の所要時間は、代表例として１．０ｓ／回に設定することができる。Ｘ線検出器４は、シンチレータ、およびフォトダイオード等から構成される公知のＸ線検出器を使用することができる。Ｘ線検出器４は、Ｘ線管３から等距離に多数の検出素子を円弧状に配列した構成であり、その素子数（チャネル数）は、例えば９５０個である。各検出素子のチャンネル方向のサイズは、例えば１ｍｍである。撮影手段１０２の１回転における撮影回数は、９００回であり、回転板６が０．４度回転する毎に１回の撮影が行われる。なお前記各仕様はこれらの値に限定されるものはなく、Ｘ線ＣＴ装置の構成に応じて種々変更可能である。
【００２５】
画像生成手段１０３の信号収集部１１４は、データ収集システム（ＤＡＳ；Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）１２８を含んでいる。ＤＡＳ１２８は、Ｘ線検出器４の検出結果をディジタル信号に変換する。再構成処理部１１５と識別処理部１１６は、中央処理装置１２２、メモリ１２３およびＨＤＤ装置１２４を含む。中央処理装置１２２およびメモリ１２３において、所定のプログラムを展開・起動することで画像の再構成処理や識別処理等の各種の処理を行う。ＨＤＤ装置１２４等は、データの保存や入出力を行う。画像表示部１１７は、液晶ディスプレイやＣＲＴ等のモニタ１２９により構成される。なお、各構成要素はデータバス１１０３によって接続されている。
【００２６】
つぎに、第１の実施の形態のＸ線ＣＴ装置の動作を説明する。
このＸ線ＣＴ装置は、ＤＥ法による撮影を行う機能と一般的な撮影機能とを有している。ＤＥ法による撮影は、入力モードと本撮影モードを順に行う。入力モードは、操作者が識別対象部位や管電圧等の撮影条件を入力し、これに基づき最適な識別マップを計算により求めるモードである。本撮影モードは、入力モードで入力した撮影条件に基づきＸ線を照射しＣＴ画像を生成した後、入力モードで求めた最適な識別マップを用いて、ＣＴ画像の組織（被写体８が生体ではない場合は組成）を識別するモードである。モードの選択は、操作者がマウス１２１やキーボード１２０等を通して行う。本実施の形態では、撮影モードで用いる撮影条件について、入力モードで識別マップを作成するため、識別マップの最適化を図ることができ、識別の高精度化および線量の低減を実現できる。以下、両モードにおける動作を説明する。
【００２７】
入力モードは、（１）撮影条件設定、（２）識別マップ作成の順で行う。入力モードは、図１の入力手段１０１の撮影条件入力部１１０、識別マップ作成部１１１および組織パラメータ保存部１１２により実行される。
【００２８】
（１）撮影条件設定
撮影条件入力部１１０は、図３に示すような入力画面をモニタ１２９もしくは別のモニタに表示する。操作者が、この画面を見ながら、撮影条件入力部１１０を構成するマウス１２１やキーボード１２０等を操作することにより、識別対象部位、識別対象部位に含まれる識別すべき複数の組織の種類、低エネルギーＸ線照射時の管電圧ＥＬおよび管電流量ＩＬ、高エネルギーＸ線照射時の管電圧ＥＨおよび管電流量ＩＨを設定する。
【００２９】
図３の入力画面には、識別対象部位を選択するための識別部位選択リスト１３０と、識別すべき組織を選択するための識別組織選択リスト１３１と、低エネルギーおよび高エネルギーのＸ線出力量に対応する管電圧および管電流量を設定するためのＸ線条件入力領域１３２が含まれている。操作者は、図３の画面の識別部位選択リスト１３０において、識別対象部位を選択する。例えば部位は胸部、腹部、頭部、頚部、脊椎、股関節、四股等を選択できる。識別部位選択リスト１３０は、部位に限らず心臓、脂肪、血管等のように、部位を構成する組織を選択する構成にすることもできる。
【００３０】
また、操作者は、識別組織選択リスト１３１において、造影剤、プラーク各種、石灰化、腫瘍、穿刺器具、カテーテル等の検査用途に応じた組織や、骨、血管、各種臓器等の組織を選択する。このとき、造影剤濃度等の数値表記の可能な組織は、識別組織選択リスト１３１の数値入力欄において、数値を入力する。Ｘ線条件入力領域１３２では、高エネルギーＸ線照射時の管電圧ＥＨおよび管電流量ＩＨ、低エネルギーＸ線照射時の管電圧ＥＬおよび管電流量ＩＬをそれぞれ入力する。
【００３１】
なお、撮影条件入力のための画面は、図３の画面構成に限られるものではなく、識別対象部位、組織、管電圧および管電流量が設定できる画面構成であれば制限はない。また、事前に撮影条件を保存した場合、それを読み出して用いることができる。この場合、撮影の都度、操作者が入力しなくてもよい。また、図３の画面例では、高低２種類のエネルギースペクトルを有するＸ線条件を設定するが、３種類以上のＸ線を用いてＤＥ法で撮影を行うことも可能であり、この場合の管電圧および管電流量の項目を操作者が追加し、設定する構成にすることができる。
【００３２】
（２）識別マップ作成
識別マップ作成部１１１は、図４にその処理手順を示したように、撮影条件入力部１１０に入力された識別対象部位、管電圧および管電流量等の撮影条件に応じて、各組織におけるＸ線吸収率の存在確率（以下、Ｘ線吸収率分布という）から最適な識別マップを計算により求める（ステップ２０１〜２０４）。この計算は、組織パラメータ保存部１１２に予め格納されている、撮影条件毎の各組織のＸ線吸収率およびＸ線吸収率の標準偏差を用いて行う。
【００３３】
ここで作成する識別マップとは、図５に示したように、低エネルギーＸ線吸収率μＬの値と高エネルギーＸ線吸収率μＨの値をそれぞれｘ軸ｙ軸にとった２次元マップであり、境界５０によって領域５１，５２，５３に分割されたものである。領域５１，５２，５３は、骨、臓器、造影血管等の異なる組織（組成）に対応している。よって、本撮影モードで撮影した低エネルギーＸ線吸収率画像および高エネルギーＸ線吸収率画像の対応する画素について、それぞれ画像の示す低エネルギーＸ線吸収率μＬの値と高エネルギーＸ線吸収率μＨの値とを求め、識別マップ上でこれら値によって特定される点が含まれる領域５１、５２、５３を求めることにより、その領域に対応する組織が、Ｘ線吸収率画像の、その画素の組織であると識別することができる。識別マップは、撮影条件（管電圧Ｅ、管電流量Ｉ）の組み合わせごとに、領域５１，５２，５３の境界が異なる形状を示すため、本実施の形態では、入力された撮影条件について、識別マップを計算により作成する（ステップ２０１〜２０４）。
【００３４】
図４に示したように、識別マップ作成部１１１は、操作者が入力した識別対象部位、識別すべき組織の種類（Ｎ個）、低エネルギーと高エネルギーに対応するＸ線管３の管電圧ＥＬ、ＥＨのデータを撮影条件入力部１１０から取り込んだ後、組織パラメータ保存部１１２にアクセスすることにより、識別マップの計算に必要なパラメータ（管電圧ＥＬ、ＥＨに対応する平均吸収率μａｖｅ、単位管電流量あたりのＸ線吸収率の標準偏差σ０）の値であって、取り込んだ撮影条件に対応する値を読み出す（ステップ２０１）。これにより、管電圧ＥＬ、ＥＨに対応する平均吸収率μａｖｅＬ、μａｖｅＨ、および各組織の単位管電流量あたりのノイズの標準偏差σ０Ｌ、σ０Ｈを取得することができる。
【００３５】
なお、組織パラメータ保存部１１２には、図６に示すように、組織ごとに事前に実験またはシミュレーションより求めた、管電圧に対応する平均吸収率μａｖｅ、および、管電圧に対応する、単位管電流量あたりのＸ線吸収率の標準偏差σ０を示す組織テーブル１４０がデータベースとして予め格納されている。図６では、組織パラメータ保存部１１２に保存されている組織テーブル１４０の一例として、骨のテーブル１４１および造影血管のテーブル１４２を示している。データベースの構成は、図６の構成に限らず、組織ごとの管電圧、平均吸収率、および、単位管電流量あたりのノイズの標準偏差を保存した構成であればどのような構成でもよい。
【００３６】
つぎに、撮影条件入力部１１０から操作者が入力した管電流量ＩＬ、ＩＨを取り込み、式σＬ＝σ０Ｌ／（√ＩＬ）、σＨ＝σ０Ｈ／（√ＩＨ）によりＸ線吸収率の標準偏差σＬ、σＨを求める（ステップ２０２）。ステップ２０１、２０２で求めた平均吸収率μａｖｅＬ、μａｖｅＨおよび標準偏差σＬ、σＨから、予め定めておいた演算式を用いて２次元Ｘ線吸収率分布μ（ｘ，ｙ）を求める（ステップ２０３）。ここでは、下記の[数１]に示す２次元ガウス分布から平均吸収率μａｖｅＬ、μａｖｅＨを中心とする２次元Ｘ線吸収率分布μ（ｘ，ｙ）を近似的に求める（ステップ２０３）。２次元Ｘ線吸収率分布μ（ｘ，ｙ）は、ｘｙ平面における、その組織の存在確率の変化を示す関数である。
【数１】
0005105589.tif 000002
【００３７】
ただし、ｘおよびｙは、図５の識別マップの座標軸ｘ、ｙの値であり、ｘは低エネルギーＸ線吸収率μＬ、ｙは、高エネルギーＸ線吸収率μＨに対応している。また、[数１]の２次元ガウス分布の演算式に限らず、多項式、指数関数、ローレンツ関数等、種々の関数を用いたＸ線吸収率分布演算式を用いることが可能である。
【００３８】
２次元Ｘ線吸収率分布μ（ｘ，ｙ）は、操作者が撮影条件入力部１０１に入力した組織ごとに求める。組織がＮ個ある場合、ｋ番目（但し、ｋ＝１、２・・・Ｎ）の組織のＸ線吸収率分布を以下μｋ（ｘ，ｙ）で表す。
【００３９】
つぎに、識別マップの２次元空間を予め定めた微小サイズの画素に分割し、座標（ｘ，ｙ）の画素において、Ｎ個の組織のＸ線吸収率分布μｋ（ｘ，ｙ）（但し、ｋ＝１、２・・・Ｎ）の値（頻度）を比較し、最も大きいＸ線吸収率分布μｋ（ｘ，ｙ）の組織を当該画素の組織として決定する。識別マップ内のすべての画素について組織を決定することにより、識別マップを作成することができる（ステップ２０４）。
【００４０】
作成した識別マップは、識別マップ作成部１１１から識別処理部１１６に受け渡され、識別処理部１１６の構成要素であるＨＤＤ装置１２４等に格納される。
【００４１】
つぎに、本撮影モードにおけるＸ線ＣＴ装置の動作について説明する。
本撮影モードでは、操作者が、マウス１２１やキーボード１２０等を通して撮影位置を指定した後、撮影開始を指示すると、入力モードで操作者が撮影条件入力部１０１に設定した識別対象部位、高低２種類の管電圧、管電圧ごとの管電流量の条件で撮影を行う。具体的には、テーブル制御器１２７の制御により、テーブル７は被写体８を回転板６に対して略垂直な方向に移動させ、回転板６の撮影位置が指定された撮影位置と一致した時点で移動を停止する。これにより、被写体８の配置が完了する。一方、ガントリー制御器１２５は、撮影開始が指示されると同時に駆動モーターを動作させ、回転板６の回転を開始させる。回転板６の回転が定速状態に入り、かつ被写体８の配置が終了した時点で、ガントリー制御器１２５は、Ｘ線管３のＸ線照射タイミングおよびＸ線検出器４の撮影タイミングを指示し、撮影を開始する。
【００４２】
撮影は、回転板６が２回転する期間中に行われ、前半の１回転ではＸ線管３の管電圧が高管電圧ＥＨに、また後半の１回転ではＸ線管３の管電圧が低管電圧ＥＬに設定される。そのため、Ｘ線制御器１２６は、前半の１回転が終了すると同時にＸ線管３の管電圧を、高管電圧ＥＨから低管電圧ＥＬに切り替える。代表的な管電圧値としては、１４０ｋＶ（高管電圧ＥＨ）および８０ｋＶ（低管電圧ＥＬ）を設定することができる。
【００４３】
Ｘ線検出器４の出力信号は、信号収集部１１４のＤＡＳ１２８によってディジタル信号に変換され、その信号に対して公知のエアキャリブレーション処理が施される。求められたＸ線吸収率の情報はメモリ１２３に保存される。中央処理装置１２２は、公知のＣＴ画像再構成プログラムを実行することにより、再構成処理部１１５として動作し、被写体のＸ線吸収率を表すＣＴ画像を生成する。
【００４４】
中央処理装置１２２は、公知の識別プログラムを実行することにより識別処理部１１６として動作し、生成したＣＴ画像について、入力モードで求めておいた識別マップを適用して、画像の各部位のＸ線吸収率に対応する組織を識別し、識別画像を求める。中央処理装置１２２は、計算した識別画像をモニタ１２９に表示させるとともに、操作者の指示に応じて、識別画像中の組織に対して着色等の強調表示処理を行い、操作者に組織に関する情報を提供する。また、ネットワークアダプタを用いて、ローカルエリアネットワーク、電話回線、インターネット等のネットワークを介して外部の端末と画像生成手段１０３を接続し、端末との間でＣＴ画像や識別画像を送受信することも可能である。
【００４５】
上述の撮影方法では、１回転毎に管電圧を高速に切り替えて２種類以上のエネルギースペクトルを有するＸ線の撮影データを取得しているが、上記したものとは異なる装置構成や撮影手順によってＤＥ法を行うことも可能である。例えば、ガントリー５内に２組のＸ線管３とＸ線検出器４を有し、それぞれのＸ線管３に異なる管電圧を設定する方法や、Ｘ線管３の前またはＸ線検出器４の前にフィルターを配置し、フィルターの有無によってエネルギースペクトルを変化させる方法や、Ｘ線検出器４の検出面の略垂直方向に２層以上のＸ線検出器４を重ね合わせて構成することでＸ線検出器４の層毎に異なるエネルギースペクトルによる撮影データを得る方法や、回転板６の所定の回転角度毎に管電圧を高速に切り替える方法等を用いることができる。
【００４６】
本実施の形態のＣＴ装置は、撮影条件入力部１１０に操作者が入力した撮影条件に応じて、識別マップ作成部１１１が最適な識別マップを作成するため、識別処理部１１６は、最適な識別マップを用いて識別を行うことができる。よって、識別精度を向上させることができ、組織の自動識別処理による読影医の負担軽減を図ることができる。
【００４７】
なお、上述した説明では、Ｎ個の組織のＸ線吸収率分布μｋ（ｘ，ｙ）から識別マップを作成するために、図４のステップ２０４において識別マップの画素ごとにＸ線吸収率分布μ（ｘ，ｙ）の値が最も大きな組織を選択する手法について説明した。しかしながら、本発明はこの手法に限定されるものではない。これを以下説明する。
【００４８】
例えば、３つの組織６１，６２，６３について識別マップを求める場合、それらについてＸ線吸収率分布μ１（ｘ，ｙ）、μ２（ｘ，ｙ）、μ３（ｘ，ｙ）を求め、それをｘｙ平面に配置すると、図７（ａ）のようになる。Ｘ線吸収率分布μ１（ｘ，ｙ）、μ２（ｘ，ｙ）、μ３（ｘ，ｙ）は存在確率の変化を示す関数であるため、例えば、ｘｙ平面内の直線６４における組織６１，６２のＸ線吸収率の頻度は、図７（ｂ）のようにＸ線吸収率分布μ１（ｘ，ｙ）とμ２（ｘ，ｙ）が一部重なりあったグラフで表される。よって、組織６１に対応する領域５１と組織６２に対応する領域５２との境界６５をどの位置に配置するかによって、組織６１と組織６２とを誤って識別する確率（誤答率）が求められる。したがって、全ての組織について誤答率が最も低くなる位置に境界６５を引くことにより、最適な識別マップを作成することができる。
【００４９】
Ｘ線吸収率分布から誤答率を演算する原理を説明する。図８（ａ）は、組織ｋのＸ線吸収率分布μｋ（ｘ，ｙ）２２０をｘｙ平面上に示したものであり、図８（ｂ）は、図８（ａ）の直線７１上のμｋ（ｘ，ｙ）２２０の頻度を示したものである。境界線２２１を図８（ａ）、（ｂ）のように設定した場合、組織ｋの正答率は、平均吸収率（μｋａｖｅＬ，μｋａｖｅＨ）２２２を含む領域Ｓｋ７２に含まれるＸ線吸収率分布μｋ（ｘ，ｙ）の総和、すなわちμｋ（ｘ，ｙ）の領域７２内の体積２２３によって表される。一方、組織ｋの誤答率は、領域Ｓｋ以外の領域７３に含まれるＸ線吸収率分布μｋ（ｘ，ｙ）の総和、すなわちμｋ（ｘ，ｙ）の領域７３内の体積２２４で表される。よって、誤答率は下記[数２]で表される。
【数２】
0005105589.tif 000003
【００５０】
識別マップに含まれる全ての組織に対する識別精度を評価するための全体誤答率Ｉは、各組織における誤答率の二乗和を組織数で規格化した下記[数３]で定義することができる。
【数３】
0005105589.tif 000004
上記[数３]で示される全体誤答率Ｉを最小化するように各組織の境界を定め、領域を求めることにより最適な識別マップを計算できる。
【００５１】
全体誤答率Ｉを最小化するための境界を定める方法としては、種々の方法を用いることができる。例えば、第１の方法として、上述のステップ２０４（図４）で説明したように、識別マップのｘｙ平面を微小領域（例えば画素）に分割し、微小領域（画素）の座標（ｘ，ｙ）における、各組織のＸ線吸収率分布μ１（ｘ，ｙ）、μ２（ｘ，ｙ）、μ３（ｘ，ｙ）・・・の頻度を比較し、最も頻度の大きいＸ線吸収率分布を選択し、選択したＸ線吸収率分布の組織（組成）を当該微小領域（画素）の組織（組成）として決定する方法を用いることができる。全ての微小領域（画素）について対応する組織を決定していくことにより、識別マップを生成することができる。この方法は、微小領域ごとに対応する組織を決定していくため、境界位置を決定するという計算を行う必要はなく、結果的に境界が定まる。このため、境界位置を定め、その位置による全体誤答率Ｉを計算しなくても、全体誤答率Ｉが最小になる識別マップを決定でき、計算量が少なくなるという利点がある。
【００５２】
第２の方法としては、識別マップ上の各組織のＸ線吸収率分布μ１（ｘ，ｙ）、μ２（ｘ，ｙ）、μ３（ｘ，ｙ）・・を２つずつ組み合わせ、それら相互に交差する位置、すなわち頻度が等しくなる位置に境界を描くことにより、識別マップを生成する方法を用いることができる。この方法も、全体誤答率Ｉを計算しなくても、全体誤答率Ｉが最小になる識別マップを決定できる。この方法は、後述する第２の実施の形態で、識別マップを決定する際に用いている。
【００５３】
第３の方法としては、任意の位置に境界を定め、その都度、全体誤答率Ｉを求め、全体誤答率Ｉが最小になる境界位置を試行錯誤的に定める方法を用いることも可能である。
【００５４】
つぎに、本実施の形態において図４のステップ２０１〜２０４で作成された識別マップが最適化されたものであることを検証するために図９の構造のファントムを用いて撮影実験を行った。ファントムは、人体腹部を想定して、断面が楕円形状を有し、生体組織に近い吸収率を有するウレタン１５１で構成されている。ファントムの中央、および上方には、それぞれ骨１５２、造影血管１５０を模擬した円筒体を配置した。造影血管１５０は、水に造影剤を混ぜたものが充填されている。ここでは１０種類の濃度のものを用意した。
【００５５】
撮影実験では、入力モードにおいて、設定された撮影条件により識別マップを生成した。つぎに、本撮影モードにおいて、２種類のエネルギーのＸ線を照射して、Ｘ線吸収率画像を撮影し、入力モードで生成した識別マップを用いて組織の識別を行った。撮影条件の管電圧ＥＬ、ＥＨは、それぞれ８０ｋＶ、１４０ｋＶに設定した。
【００５６】
撮影実験の入力モードにおいて、撮影条件より計算した識別マップ１５６を図１０に示す。図１０の識別マップ１５６は、ｘ軸が低エネルギーＸ線吸収率、ｙ軸が高エネルギーＸ線吸収率を表し、境界２２１によってウレタン１５４、骨１５５、造影血管１５３の領域に分割されていることがわかる。この識別マップ１５６を適用し、本撮影モードで撮影した実際の撮影データをウレタン１５１、骨１５２、造影血管１５０を識別し、下記[数４]を用いてウレタン１５１、骨１５２、造影血管１５０の３つ組織の全体誤答率Ｉｒｅｓを評価した。その結果を図１１に示す。
【数４】
0005105589.tif 000005
【数５】
0005105589.tif 000006
【００５７】
なお、上記[数４]の評価用全体誤答率Ｉｒｅｓは、一つの組織ｋにおける評価用誤答率である上記[数５]の二乗和を組織数で規格化したものであり、Ｉｒｅｓが小さいほど識別精度が高いことを示す。[数４]および[数５]においてｐｋ、ｃｋは、それぞれ識別画像における組織ｋの全画素数および正答した画素数である。
【００５８】
図１１に示したように、本実施の形態により最適な識別マップ１５６を適用した場合は、従来法の識別マップを適用した場合と比較して評価用全体誤答率Ｉｒｅｓが低く、識別精度が向上することがわかる。なお、撮影実験は、実際に撮影した画像を用いる方法の他、シミュレーションで擬似的に作成した画像で行うことも可能である。
【００５９】
上述した第１の実施の形態では、操作者が入力する度に識別マップの作成を行っているが、予め用意した撮影条件の組合せに対して識別マップを生成しておき、生成した識別マップを組織パラメータ保存部１１２に格納しておく構成にすることもできる。これにより、識別マップ計算部１１１は、組織パラメータ保存部１１２を参照するだけで識別マップを取得できるため、演算を高速化できる利点がある。
【００６０】
なお、第１の実施の形態では、Ｘ線ＣＴ装置の構成の一例として、生体用のＸ線ＣＴ装置を示したが、爆発物検査や製品の非破壊検査等の用途を目的としたＸ線ＣＴ装置に本発明を適用可能であることは言うまでもない。また本実施の形態では、一例として公知の第３世代のマルチスライスＸ線ＣＴ装置の構成を示したが、公知の第１、第２、第４世代のＸ線ＣＴ装置にも適用でき、公知のシングルスライスＸ線ＣＴ装置やエレクトロンビームＣＴにも適用できる。
【００６１】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態のデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置について説明する。第２の実施の形態のＸ線ＣＴ装置の構成は、第１の実施の形態のＸ線ＣＴ装置と同じであるが、識別マップ作成部１１１の識別マップ生成時の動作が第１の実施の形態とは異なっている。
【００６２】
第１の実施の形態では、操作者が、撮影条件入力部１０１に識別すべき領域としてＮ個の組織を指定した場合には、識別マップ作成部１１１は、Ｎ個の組織に対応するＮ個の領域に分割された識別マップ（例えば図５）を作成する構成であった。しかしながら、組織のＸ線吸収率分布μ（ｘ，ｙ）が似ている組織がある場合等には、生成された識別マップを用いても、２つの組織間を識別する精度が低いことが生じ得る。このような場合に、生成した識別マップを用いても、識別精度を向上させることができない。
【００６３】
そこで、本実施の形態では、２つの組織間を識別する精度が閾値よりも低い場合、２つの組織は同じ組織として、識別マップ上の２つの組織に対応する領域を結合させるクラスタ化を行う。これにより、識別精度を向上させる。
【００６４】
例えば、図１２のように、組織Ａに対応する領域１６０と、組織Ｂに対応する領域１６１と、組織Ｃに対応する領域１６２が設定される識別マップにおいて、組織Ａと組織Ｂとの識別精度が閾値よりも低い場合、両者をクラスタ化する情報１６４を生成し、組織Ａ１６０と組織Ｂ１６１を組織ＡＢ１６３としてクラスタ化し、これにより識別マップ２３１を生成する。
【００６５】
以下、第２の実施の形態の識別マップ作成部１１１のマップ生成手順について、図１３のフローチャートのステップ２４０〜２４４を用いて説明する。まず、第１の実施の形態の図４のステップ２０１〜２０３を行い、操作者が入力したＮ個の組織についてＸ線吸収率μ（ｘ，ｙ）をそれぞれ求める。
【００６６】
つぎに、識別マップ上の各組織の境界を決定する。ここでは、各組織のＸ線吸収率分布μ１（ｘ，ｙ）、μ２（ｘ，ｙ）、μ３（ｘ，ｙ）・・を２つずつ組み合わせ、それら相互に交差する位置、すなわち頻度が等しくなる位置に境界を描く手法を用いる。具体的には、識別対象部位の組織ｋを選択し、組織ｋ以外の組織ｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ；ｋ≠ｉ）とのペアをそれぞれ作成し、各ペアごとに両者のＸ線吸収率分布が等しくなる位置に、識別マップ上に境界線を描く。（ステップ２４０）。例えば、図１４（ａ）に示すように、組織ｋ２６０と組織Ａ２６１をペアとし、図１４（ｄ）に示すように２つの組織のＸ線吸収率分布μ（ｘ，ｙ）が交差する谷の位置を探索し、この位置に境界線２６３を描く。このとき、このペア以外他の組織のＸ線吸収率分布を考慮しない。
【００６７】
つぎに、上述の[数３]により、ペアにした２つ組織ｋおよびＡについて全体誤答率Ｉを計算し（ステップ２４１）、予め定めた閾値と比較する（ステップ２４２）。計算した全体誤答率Ｉが閾値以上であれば、組織ｋ、Ａの識別精度が低いことを意味するので、後でクラスタ化する必要があると判断して、この組織ペアをメモリ１２３等に保存する（ステップ１６４）。
【００６８】
同様に、図１４（ｂ）のように、組織ｋ２６０と別の組織Ｂ２６２のペアについても、境界線２６３を決定する（ステップ２４０）。組織ｋ２６０と組織Ｂ２６２のペアについて全体誤答率Ｉを計算し、クラスタ化が必要かどうか判断し、必要であればメモリ１２３等に保存する（ステップ２４１、２４２、１６４）。これらの処理を、組織ｋと他の全ての組織との組合せについて行う。
【００６９】
つぎに、図１４（ｃ）のように、組織ｋ２６０と他の組織（組織Ａ２６１および組織Ｂ２６２）の境界線２６３の積集合（ＡＮＤ）をとり、これを組織ｋ２６０の最適な境界線２６３として決定する（ステップ２４３）。図１４（ｃ）では、ＡＮＤ処理により決定した境界線を実線２６４で示し、除外した境界線を破線２６５で示す。これにより、組織ｋの周囲の境界線２６４が決定できる。このように、組織ごとに境界線２６４を決定していく方法は、組織数を増加しても、生体組織の任意の組み合わせに対して境界を高速に計算できる。
【００７０】
上記ステップ２４０〜２４３、１６４を全組織について順次行うことにより、各組織の周囲の境界線が決定され、識別マップが生成される。
【００７１】
生成された識別マップの各組織の境界から、ステップ１６４において、メモリ１２３等にクラスタペアとして保存された組織ペア間の境界を図１２のように消去し、両組織ペアを一つの組織とする（ステップ２４４）。これにより、識別精度の低い組織のクラスタ化を行うことができ、識別精度が向上された識別マップを生成することができる。
【００７２】
第２の実施の形態では、識別精度の低い２つの組織を１組織としてクラスタ化した識別マップを生成するため、この識別マップを用いて本撮影モードで組織の識別を行うことにより、全体誤答率Ｉを低下させることができ、識別精度が向上する。
【００７３】
なお、ステップ２４４では、閾値を用いてクラスタ化の必要性について判断する構成について説明したが、操作者が任意の組織間のクラスタ化を希望する場合、それをステップ２０１で受け付け、ステップ２４４においてクラスタペアとして保存することにより、クラスタ化することも可能である。
【００７４】
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態のデュアルエネルギーＣＴ装置では、最適なＸ線条件での撮像を可能にする。
第３の実施の形態のＣＴ装置では、操作者が識別対象部位、組織、線量等の撮影条件をすべて入力する必要はなく、一部のみについて入力する。操作者が指定していない撮影条件については、Ｘ線ＣＴ装置が、複数種類に条件の異なる複数の候補値を作成し、それらの候補値ごとに識別マップを作成し、識別精度を求める。これにより、操作者が所望する撮影条件を満たしながら、識別精度が最も高い最適なＸ線条件を算出することができる。本撮影モードでは、算出した最適なＸ線条件で撮影を行うことができる。
【００７５】
第３の実施の形態のデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置の構造は、第１の実施の形態の図１の装置と同様の構成であるが、図１５に示したように、入力手段１０１には、最適なＸ線条件を算出および表示するため、Ｘ線条件算出部１７０およびＸ線条件表示部１７１を備えている点が図１の装置とは異なっている。Ｘ線条件算出部１７０には、管電流量パラメータ保存部１７２が配置されている。他の構成は、図１と同じであるので説明を省略する。これらを実現するハードウエア構成としては、第１の実施の形態の図２の中央処理装置１２２によりメモリ１２３に予め格納しておいた所定のＸ線条件算出処理動作プログラムを展開・起動することによりＸ線条件算出部１７０を実現することができる。管電流量パラメータ保存部１７２は、メモリ１２３により構成することができる。Ｘ線条件表示部１７１は、画像生成手段１０３のモニタ１２９により兼用できる。
【００７６】
以下、第３の実施の形態のデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置の動作を説明する。本Ｘ線ＣＴ装置は、第１の実施の形態と同様に、入力モードと本撮影モードが用意されている。入力モードについて図１６のフローチャートを用いて以下説明する。
【００７７】
（１）撮影条件設定
Ｘ線条件算出部１７０は、図１７に示すような撮影条件入力のための画面をモニタ１２９に表示させる。この画面は、撮影条件として、識別対象部位選択リスト１３０、識別組織選択リスト１３１、線量モード１８０の３つについて設定を受け付ける画面である。操作者はマウス１２１やキーボード１２０等を用いて、これら撮影条件を設定する（図１６のステップ２７０）。
【００７８】
本実施の形態では、特に、Ｘ線条件を、管電圧および管電流量ではなく線量で設定することを可能にするため、線量モード１８０での設定を可能にしている。識別対象部位選択リスト１３０、識別組織選択リスト１３１における設定は、第１の実施の形態と同じであるので説明を省略する。線量モード１８０では、低被曝モードと高画質モードの２つのうち一方の選択を操作者から受け付ける。低被曝モードは、ＤＥ法ではない１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線による撮影を行う通常撮影と同等の線量で、ＤＥ法を行うためのモードである。一方、高画質モードは、通常撮影より多い線量を用いてＤＥ法を行うことにより、高ＳＮ画像を取得するためのモードである。これら低被曝モードおよび高画質モードには、それぞれ予め定められた線量値Ｒｔｏｔａｌが割り当てられている。よって、操作者は、線量の値を数値として入力することなく、線量を選択することができる。
【００７９】
なお、線量モード１８０の設定方法は、この設定方法に限られるものではなく、数値入力欄を画面に表示し、操作者が線量を数値として入力する構成にすることも可能である。ここでいう線量とは、照射線量、被曝線量等を含むものとする。図１７に示した画面は、識別対象部位、組織および線量の３つが、少なくとも設定できる構成であればよく、他の構成にすることも可能である。また、事前に撮影条件を保存した場合、毎回操作者が入力しなくてもよい。
【００８０】
（２）最適Ｘ線条件の算出
次に、Ｘ線条件算出部１７０は、ステップ２７０で入力された識別対象部位、組織、線量モード１８０の撮影条件に基づき、この撮影条件を満たすＸ線条件（高エネルギーＸ線と低エネルギーＸ線の線量比、そのときの管電圧、管電流量）の複数の組合せ（候補値）を求める（図１６のステップ２７１〜２７３）。
【００８１】
まず、線量の分割を行い、線量の候補値を複数求める（ステップ２７１）。撮影条件入力部１１０が操作者から入力を受け付けた低被曝モードまたは高画質モードには、予め定めた数値の線量Ｒｔｏｔａｌが対応している。線量Ｒｔｏｔａｌは、低エネルギーＸ線および高エネルギーＸ線の線量の和であるので、Ｘ線条件算出部１７０は、選択されたモードの線量Ｒｔｏｔａｌを、低エネルギーＸ線と高エネルギーＸ線に対応するＸ線の線量ＲＬ、ＲＨに分割する。分割方法としては、例えば予め定めておいた複数種類の分割比に線量Ｒｔｏｔａｌを掛ける方法を用いることができる。
【００８２】
次に低エネルギーＸ線照射時と高エネルギーＸ線照射時の管電圧ＥＬ、ＥＨの候補値を複数設定する（ステップ２７２）。例えば、予め定めた最低電圧から予め定めた電圧値ずつ電圧値を増加させることにより、管電圧ＥＬ、ＥＨを設定する方法や、予め定めた複数種類の管電圧を順次選択することにより、管電圧ＥＬ、ＥＨを設定する方法を用いることができる。また、操作者が、撮影条件入力部１１０から複数種類の管電圧ＥＬ、ＥＨの組み合わせを入力する構成にすることもできる。
【００８３】
次に管電流量ＩＬ、ＩＨの候補値を複数設定する（ステップ２７３）。Ｘ線条件算出部１７０内の管電流量パラメータ保存部１７２には、予め求めておいた、線量と管電圧の組み合わせに対応する管電流量が、テーブルとして格納されている。Ｘ線条件算出部１７０は、管電流量パラメータ保存部１７２にアクセスすることにより、ステップ２７０で入力された複数種類の管電圧ＥＬ、ＥＨの候補値および複数種類の線量ＲＬ、ＲＨの候補値の組み合わせ（ＥＬ、ＲＬ）、（ＥＨ、ＲＨ）に対応する管電流量ＩＬ、ＩＨを、それぞれ読み出す。これにより、管電流量の候補値を複数設定する。
【００８４】
識別マップ作成部１１１は、これら複数の候補値の組み合わせごとに識別マップを計算する（ステップ２７４）。識別マップの計算工程は、第１の実施の形態の図４のステップ２０１〜２０４と同様である。作成した識別マップごとに、第１の実施の形態で示した[数３]を用いて、マップ用全体誤答率Ｉを計算する（ステップ２７５）。計算したマップ用全体誤答率Ｉのうち最小のＩ値が得られた識別マップを選択し、その識別マップの計算に用いた候補値の組み合わせ（ＥＬ、ＲＬ、ＩＬ）、（ＥＨ、ＲＨ、ＩＨ）を、最適なＸ線条件として決定する（ステップ２７６）。以上より、操作者による任意の設定に対して、常に最適な識別マップおよび最適なＸ線条件を算出できる。
【００８５】
Ｘ線条件算出部、上述のステップ２７６で決定した最適なＸ線条件（ＥＬ、ＲＬ、ＩＬ）、（ＥＨ、ＲＨ、ＩＨ）と全体誤答率Ｉを、Ｘ線条件表示部１７１に表示する。操作者がこのＸ線条件での撮影を行うことを指示した場合には、この最適なＸ線条件での撮影が、本撮影モードで開始される。また、ステップ２７６で決定した最適なＸ線条件の全体誤答率Ｉが、操作者が予め定めておいた閾値以下である場合には、操作者からの指示を待つことなく、自動で本撮影モードを開始し、撮影を行う構成にすることも可能である。全体誤答率Ｉが上記閾値を超えている場合、例えば、Ｘ線条件表示部１７１にＸ線の照射不可を表示してもよい。
【００８６】
撮影によって生成されたＣＴ画像は、全体誤答率Ｉが最小な識別マップを用いて組織の識別画像を作成することができる。
【００８７】
このように、第３の実施の形態のＣＴ装置は、操作者がすべてのＸ線条件のパラメータを入力する必要はなく、高エネルギーＸ線と低エネルギーＸ線の線量比、および、それぞれの管電圧、管電流量については、操作者が入力した撮影条件を満たす候補値の中から、識別マップの全体誤答率Ｉが最小となる最適値を計算によって、求め、操作者に提示することができる。よって、全体誤答率Ｉが最小となるＸ線条件で撮影を行うことができ、全体誤答率Ｉが最小の識別マップで組織の識別を行うことができる。これにより、識別の高精度化、および線量の低減を実現できる。
【００８８】
本実施の形態において、最適なＸ線条件が決定されているかどうかを検証するために撮影実験を行った。撮影実験には、第１の実施の形態における図９と同様のファントムを用いた。また、ステップ２７２において管電圧ＥＬ、ＥＨの候補値の設定方法としては、予め定めた３種類の管電圧（８０ｋＶ、１２０ｋＶ、１４０ｋＶ）の中から２種類の管電圧をＥＬ、ＥＨとして選択することにより設定した。なお、管電圧の候補値は、これらの値に限られるものではない。
【００８９】
ステップ２７０で設定される線量モード１８０は、低被曝モードを選択した。これにより、ＤＥ法ではない１種類のエネルギースペクトルを有するＸ線による通常撮影と同等の線量にＲｔｏｔａｌを設定した。ステップ２７１で設定する低エネルギーＸ線と高エネルギーＸ線の線量比は、図１８の横軸に示したように、合計線量Ｒｔｏｔａｌにおける低管電圧の線量比を０から１の間で変化させた。これにより、複数の識別マップを計算し、計算した識別マップに対して、上述の[数４]の評価用全体誤答率Ｉｒｅｓを計算した。
【００９０】
線量比（合計線量における低管電圧の線量）を変化させたときの全体誤答率Ｉｒｅｓの変化を示すグラフを図１８に示す。図１８のように、各管電圧の組み合わせとも、線量比を変化させた場合の全体誤答率Ｉの変化を示すグラフが極小値を示し、図１８の例では、管電圧ＥＬ８０ｋＶおよびＥＨ１４０ｋＶで線量比（合計線量における低管電圧の線量）が０．４５のプロット２８０において評価用全体誤答率Ｉｒｅｓが最小となった。これにより、プロット２８０の線量比、管電圧を最適なＸ線条件として算出できることが確認できた。
【００９１】
なお、図１８にグラフをプロットする場合、任意のサンプリング間隔の線量比について評価用全体誤答率Ｉｒｅｓをそれぞれ求めてプロットし、近似曲線を用いてプロット間を補間することでＩｒｅｓの最小値を高速に算出することも可能である。
【００９２】
上述してきたように、第３の実施の形態のデュアルエネルギーＸ線ＣＴ装置は、操作者が指定した線量に応じて、全体誤答率が最小になるＸ線条件を算出し、その条件で本撮影を行うことができるため、線量を低減したＸ線条件で、高精度な識別画像をＤＥ法により取得できる。また、操作者に最適なＸ線条件を表示し、操作者が所望する条件で撮影を行うことも可能である。
【００９３】
ここでは、照射線量を操作者が設定する構成について説明したが、照射線量に限らず、被写体の合計被曝量を設定する構成にすることも可能である。
【００９４】
上述の第３の実施の形態では、識別対象部位および合計線量を入力し、最適なＸ線条件（管電圧および管電流量）を算出したが、操作者から管電圧の入力を受け付けることにより、最適な管電流量のみを算出できることはいうまでもない。
【００９５】
なお、モンテカルロシミュレーションまたはエネルギースペクトルのデータベースを用いることにより、最適な管電圧および管電流量からエネルギースペクトルおよび合計フォトン数を計算できる。そのため最適な管電圧および管電流量の算出の代わりに、エネルギースペクトルおよび合計フォトン数を算出することも可能である。
【００９６】
第３の実施の形態では、操作者が入力する度に、Ｘ線条件の候補値を求め、識別マップの計算を行っているが、予め用意した撮影条件の組合せに対して識別マップを作成し、組織パラメータ保存部１１２に格納しておいても良い。これにより、識別マップ作成部１１１において組織パラメータ保存部１１２を参照するだけで識別マップを取得できるため、演算を高速化できる利点がある。
【００９７】
第３の実施の形態では、一例として生体用のＸ線ＣＴ装置を示したが、爆発物検査や製品の非破壊検査等の用途を目的としたＸ線ＣＴ装置に本発明を適用しても良いことは言うまでもない。また本実施例は一例として公知の第３世代のマルチスライスＸ線ＣＴ装置を示したが、公知の第１、第２、第４世代のＸ線ＣＴ装置にも適用でき、公知のシングルスライスＸ線ＣＴ装置やエレクトロンビームＣＴにも適用できる。
【００９８】
本発明では、第１および第２の実施の形態のように、識別対象部位、管電圧等の撮影条件に基づき、最適な識別マップを作成することができる。よって、最適な識別マップを適用することで識別の高精度化を図ることができる。また、第３の実施の形態のように、最適なＸ線条件を算出することも可能であるため、線量の低減を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】第１の実施の形態のＸ線ＣＴ装置の概要を説明するためのブロック図。
【図２】図１のＸ線ＣＴ装置を実現するハードウエア構成を示すブロック図。
【図３】第１の実施の形態のＸ線ＣＴ装置の撮影条件入力部１１０が表示する画面例を示す説明図。
【図４】第１の実施の形態のＸ線ＣＴ装置の識別マップ作成部１１１の動作を示すフローチャート。
【図５】第１の実施の形態のＸ線ＣＴ装置で作成する識別マップの一例を示す説明図。
【図６】第１の実施の形態のＸ線ＸＴ装置において、組織パラメータ保存部１１２に格納されているテーブル内の情報を示す説明図。
【図７】（ａ）および（ｂ）図５の識別マップの境界を存在確率（Ｘ線吸収率分布）から決定することを示す説明図。
【図８】（ａ）および（ｂ）図５の識別マップにおいてＸ線吸収率分布と、設定される境界２２１との関係を示す説明図。
【図９】第１の実施の形態の確認実験に使用したファントムの断面図。
【図１０】第１の実施の形態の確認実験で作成した識別マップを示す説明図。
【図１１】第１の実施の形態の確認実験で作成した識別マップの評価用全体誤答率Ｉｒｅｓを示すグラフ。
【図１２】第２の実施の形態のＸ線ＣＴ装置において、識別マップの領域をクラスタ化することを説明するための説明図。
【図１３】第２の実施の形態のＸ線ＣＴ装置の動作を示すフローチャート。
【図１４】（ａ）および（ｂ）第２の実施の形態において、識別マップ上の組織ペアとその境界を示す説明図、（ｃ）組織ペアの境界線の積集合（ＡＮＤ）から組織２６０の境界を決定することを示す説明図、（ｄ）２つの組織のＸ線吸収率分布の谷を境界位置に決定することを示す説明図。
【図１５】第３の実施の形態のＸ線ＣＴ装置の入力手段１０１の構成を示すブロック図。
【図１６】第３の実施の形態のＸ線ＣＴ装置のＸ線条件算出部１７０の動作を示すフローチャート。
【図１７】第３の実施の形態のＸ線ＣＴ装置のＸ線条件入力部１１０が表示する画面例を示す説明図。
【図１８】第３の実施の形態の確認実験で求めた線量比と評価用全体誤答率Ｉｒｅｓとの関係を、管電圧の組み合わせごとに示すグラフ。
【符号の説明】
【０１００】
１…Ｘ線発生部、２…Ｘ線検出部、３…Ｘ線管、４…Ｘ線検出器、５…ガントリー、６…回転板、７…テーブル、８…被写体、９…円形の開口部、１０１…入力手段、１０２…撮影手段、１０３…画像生成手段、１１０…撮影条件入力部、１１１…識別マップ作成部、１１２…組織パラメータ保存部、１１３…撮影制御部、１１４…信号収集部、１１５…再構成処理部、１１６…識別処理部、１１７…画像表示部、１２０…キーボード、１２１…マウス、１２２…中央処理装置、１２３…メモリ、１２４…ＨＤＤ装置、１２５…ガントリー制御部、１２６…Ｘ線制御部、１２７…テーブル制御器、１２８…ＤＡＳ、１２９…モニタ、１３０…識別部位選択リスト、１３１…識別組織選択リスト、１３２…Ｘ線条件入力領域、１４０…組織テーブル、１４１…組織テーブル（骨組織）、１４２…組織テーブル（造影血管組織）、１５０…造影血管、１５１…ウレタン、１５２…骨、１５３…造影血管領域、１５４…ウレタン領域、１５５…骨領域、１５６…識別マップ、１６０…組織Ａの領域、１６１…組織Ｂの領域、１６２…組織Ｃの領域、１６３…組織ＡＢ、１６４…クラスタペア保存部、１７０…Ｘ線条件算出部、１７１…Ｘ線条件表示部、１７２…管電流量パラメータ保存部、１８０…線量モード
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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