2017 年度
修士論文

MPPC を用いた低被曝かつ三次元カラー X 線 CT システムの開発

早稲田大学 先進理工学研究科

物理学及応用物理学専攻

学籍番号： 5316A089-3

森田隼人

指導教員： 片岡淳 教授

2018 年 2 月

概要

X 線 CT(Computed Tomography) は医療画像診断装置の一種で、人体を切開することなく内部の状態を知ることができる装置である。CT は現代医療の画像診断の根幹をなす重要技術であるが、その被曝量は無視できなく、複数回撮影時の被ばく量は CT の重大な問題となっている。また従来 CT の検出部はシンチレータ（GOS）とフォトダイオード（PD）で構成されており、生じた電荷を一定時間蓄積した後読出しを行うため、個々のX 線のエネルギー情報が失われてしまう。これは被写体内部の物質情報の正確な取得を困難とする。そこで近年、これらの問題を打開する方法として、フォトンカウンティン
グ CT（PCCT）と呼ばれる技術が注目を浴びており、CdTe や CZT を用いた PCCT が数多く研究開発されている。その高いエネルギー分解能から様々な多色イメージングが期待されるが、CT 撮影時の高計数率環境下では膨大かつ複雑なチャンネルの処理が必要とされ、コストの面を含め臨床応用において、様々な課題を残している。
そこで本研究では、Multi-Pixel Photon Counter(MPPC) と高速シンチレータを用いて、「低被曝」かつ「多色」撮影が可能な新たな CT システムを提案し、装置の開発を行った。MPPC の高い S/N から、従来の PD と比べ低い線量下でも鮮明な画像の取得を可能とし、更にエネルギー情報を用いた多色イメージングを実現する。まず始めに本研究では、その実証のため 1mm 角の単素子 MPPC を用いて、従来と同じ読出し方法（電流モード）と信号をパルスで読み出す方法（パルスモード）の二つを行い、PD,APD で得られた画像と比較した。その結果、MPPC を用いることで低線量下でも PD に比べ、高い CNR
値を有する画像の取得に成功した。またエネルギー情報を用いた多色イメージングの一例として物質同定に試み、その有用性についても検証できた。
次に単素子で得られた知見を元に、より実践的な PCCT を実現させるため、多系統の高速信号処理を実現する大規模集積回路（LSI）を独自に開発し、世界初となる MPPC
ベースのアレイ型 CT システムの開発を行った。まず 16 系統を有する MPPC アレイとYGAG シンチレータアレイを組み合わせた一次元検出器を 1D スキャナーとして使用し、被写体（ライター）のレントゲン撮影を試みた。複数のエネルギー域を組み合わせて、被写体内部を赤・緑・青と色分けすることで、物質を明確に識別することに成功した。更に複数の CT スライスを組み合わせた三次元 CT イメージングを行った。得られた三次元画
像にエネルギー情報を付与することで、被写体から特定の物質のみを立体的に抽出することにも成功した。
本研究で開発した MPPC ベースの新たな PCCT システムは、これまで問題視されていた CT 撮影時の膨大な医療被ばくが 1/100 程度へと大きく低減できることを示唆した。
この結果、これまで使用が強く制限されていた妊婦や小児でも気軽に CT 撮影が可能になると期待できる。更に、エネルギー情報を用いた様々な多色イメージングにも成功し、
この CT システムによって、より正確な医療画像診断が可能になることを示した。またこのシステムは従来型 CT と同様にシンチレータベースのものであるので、放射線耐性にも優れ、装置の移行も比較的簡単に行えることから、臨床応用の面からも優れているといえる。今後は臨床応用を見据えて、更なる検出器の大面積化を行ったうえで、医療用
小動物ファントムを被写体とした CT 撮影を行っていく予定である。

ii

目次
第 1 章 序章
1.1 X 線 CT とは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2 X 線 CT の抱える課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2.1 CT 撮影時の高い医療被ばく . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2.2 エネルギー情報の欠如 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3 本研究のアプローチ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4 本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1
1
2
2
4
7
8

第2章
2.1
2.2
2.3

X 線の物理X 線スペクトル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
X 線と物質の相互作用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
X 線検出器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.1 半導体検出器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.2 シンチレーション検出器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.2.1 シンチレータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.2.2 光検出器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9
9
11
14
14
15
16
17

第 3 章 X 線 CT
3.1 画像再構成アルゴリズム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1 投影データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.2 中央断面定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.3 フィルタ補正逆投影法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 臨床で用いられている X 線 CT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1 多列検出器 CT（Multi-Detector Row CT:MDCT） . . . . . . . .
3.2.2 コーンビーム CT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 多色 X 線 CT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1 デュアルエナジー CT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.2 フォトンカウンティング CT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20
20
20
20
21
22
22
24
26
26
27

第4章
4.1
4.2
4.3

32
32
34
36
36
37
42
46

4.4
4.5

MPPC 単素子での実証実験： 低被ばく化
実験装置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
従来センサーとの S/N の比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
従来センサーとの CT 画像比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1 実験セットアップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.2 各検出器での CNR 比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
高線量下での MPPC の温度影響 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
超低線量下での CT 画像比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

i

第 5 章 MPPC 単素子での実証実験： 多色イメージング
5.1 特定のエネルギー域のみを用いた多色イメージング . . . . . . . . . . . .
5.1.1 低エネルギー域を用いた画像コントラストの向上 . . . . . . . . .
5.1.2 高エネルギー域を用いたビームハードニングの除去 . . . . . . . .
5.1.3 ヨードの K-edge イメージング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2 カラーレントゲン写真 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3 物質同定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

48
48
49
49
50
51
54

第 6 章 LSI を用いたイメージング
6.1 開発した LSI と 1D−MPPC アレイの概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.1 LSI の諸元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.2 アナログ回路の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.3 デジタル部およびレジスタ読出の概要 . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.4 基本性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2 一次元ラインスキャナー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3 三次元 CT イメージング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4 3D−CT + カラーイメージング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57
57
58
59
61
62
65
69
71

第 7 章 まとめと今後の展望

75

第8章
8.1
8.2
8.3

77
77
79
82

さらなる挑戦： EM-CCD での多色 CT 撮影
GOS 増感紙+EM-CCD による CT 画像の取得 . . . . . . . . . . . . . . .
エネルギー弁別手法の提案と実証 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

謝辞

84

参考文献

86

ii

図目次
1.1 全身用 X 線 CT 診断装置 Aquilion One . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2 自然界の放射線と医療放射線の被ばく線量の比較 [3] . . . . . . . . . . . .
1.3 ASiR (GE Healthcare) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4 ビームハードニング効果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.5 ビームハードニング効果によるカッピング現象 . . . . . . . . . . . . . . .

1
2
3
5
6

2.1 W ターゲットから発生する X 線スペクトル（管電圧 100kV 時） . . . . .
2.2 診断用 X 線管からの X 線分布（左）と Ge 検出器による測定例（右） . .
2.3 X 線光子と原子との相互作用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4 電磁放射線と物質との相互作用の優勢領域 . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.5 半導体における電子・正孔対の生成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.6 ガイガーモード APD(MPPC) の動作原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9
10
11
13
14
18

3.1 中央断面定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 一列検出器 CT（左）と多列検出器 CT（右） . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 検出器の概略的構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4 コーンビーム CT の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5 フラットパネル検出器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6 異なる物質の X 線減弱曲線 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.7 2 層式検出器方式のデュアルエナジー CT . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8 MicroDose SI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.9 電子共有による影響 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.10 Philips の小動物用プロトタイプ PCCT . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.11 中性子照射によるエネルギー分布の変化 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.12 中性子の照射量とエネルギー分解能劣化の関係 . . . . . . . . . . . . . . .

21
23
23
24
25
26
27
29
30
30
31
31

実験で使用した X 線発生装置の外形及び性能 . . . . . . . . . . . . . . . .
実験で使用した単素子 PD,APD（左）と MPPC（右） . . . . . . . . . .
「電流読出し」・「パルス読出し」での読出し図 . . . . . . . . . . . . . . .
各検出器での実験配置図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
検出器ごとの電流値の比較：120kV,0.5mA 照射（左）Cu フィルターなし（右）Cu フィルターあり . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.6 CT 撮影の実験セットアップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.7 円柱ファントムの投影データと CT 画像 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.8 使用ファントム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.9 各検出器で取得した水とアルコールの CT 画像とその 1D プロファイル .
4.10 設定した関心領域 ROI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.11 管電流値と CNR の関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.12 管電流値と CNR の関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.13 高線量下における Al ファントム透過前後の電流値の変化（MPPC -50C）

33
33
34
34

4.1
4.2
4.3
4.4
4.5

iii

35
36
37
37
38
39
40
41
42

4.14 MPPC 50µm,10µm ピッチでの線量と電流値の関係（照射直後・照射 1 分後） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.15 MPPC 素子に温度センサを取り付けた様子 . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.16 X 線照射中の電流値と温度変化 [MPPC(-50C)+GOS] . . . . . . . . . . .
4.17 X 線照射中の電流値と温度変化 [MPPC (-50C）+YAP] . . . . . . . . . .
4.18 管電流値 0.1〜3.0mA 下での温度変化まとめ . . . . . . . . . . . . . . . .
4.19 120kV,0.1mA+Al フィルター下での CT 画像 . . . . . . . . . . . . . . . .
4.20 120kV,0.1mA+Cu フィルター下での CT 画像 . . . . . . . . . . . . . . .
4.21 120kV,0.1mA+W フィルター下での CT 画像 . . . . . . . . . . . . . . . .

43
43
44
44
45
46
47
47

5.1 MPPC+YAP で取得したエネルギースペクトル . . . . . . . . . . . . . .
5.2 低エネルギー域を用いた画像コントラストの向上 . . . . . . . . . . . . .
5.3 高エネルギー域を用いたビームハードニングの除去 . . . . . . . . . . . .
5.4 ヨード造影剤を用いた K-edge イメージング . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5 MPPC 単素子を用いたレントゲン撮影図 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.6 MPPC 単素子を用いたライターのレントゲン写真 (10−120keV) . . . . .
5.7 各エネルギー域ごとで取得したレントゲン写真 . . . . . . . . . . . . . . .
5.8 各エネルギー画像の比をとった結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.9 各エネルギー画像を重ねた RGB カラーレントゲン写真 . . . . . . . . . .
5.10 各エネルギー域での CT 画像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.11 各エネルギー域の画像間での比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.12 得られた画像から算出したアルコールの CT 値と理論値との比較 . . . . .
5.13 物質同定後のアルコールの抽出画像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

48
49
50
50
51
51
52
53
53
54
54
55
56

6.1 開発した LSI の外形と内部処理の概要 [60] . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2 一次元 MPPC アレイと YGAG シンチレータアレイ . . . . . . . . . . . .
6.3 MPPC とカレントコンベア . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4 MPPC+YAP からの出力波形 (50Ω 終端) . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5 カレントコンベア回路（AIN:入力信号、AOUT:出力信号） . . . . . . . .
6.6 LSI および MPPC を含む周辺基板 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7 菅電流値とパルスカウントレートの関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8 MPPC アレイと LSI で読み出した 241 Am のスペクトル . . . . . . . . . .
6.9 MPPC アレイを用いた一次元ラインスキャナー . . . . . . . . . . . . . .
6.10 MPPC アレイを用いた一次元ラインスキャンによる画像 . . . . . . . . .
6.11 各エネルギー域ごとで取得したスキャン画像 . . . . . . . . . . . . . . . .
6.12 閾値のずれによるチャンネル間のバラつきへの影響 . . . . . . . . . . . .
6.13 各エネルギー域のみで取得したスキャン画像 (Vth3 のみ使用) . . . . . .
6.14 各エネルギー画像の比をとった結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.15 各エネルギー画像（赤・緑・青）を重ねたカラースキャン画像 . . . . . .
6.16 LSI を用いた CT 実験セットアップ図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.17 飛行機模型の CT スライス（16ch） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57
58
59
60
60
62
63
64
65
65
66
66
67
67
68
69
70

iv

6.18 3D−CT イメージング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
70
6.19 各チャンネルでの CT スライスと 3D−CT 画像 . . . . . . . . . . . . . . .
71
6.20 ライター上部の各エネルギー域ごとの CT スライス画像 . . . . . . . . . .
72
6.21 ライター下部の各エネルギー域ごとの CT スライス画像 . . . . . . . . . .
72
6.22 ライター上部から下部の CT スライス画像まとめ（エネルギー画像間の比） 73
6.23 3D−CT + カラーイメージング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
73
6.24 各カラー画像 RGB に分けた時の 3D−CT イメージング . . . . . . . . . .
74
6.25 RGB および各色での XZ,YZ 平面の断面図 . . . . . . . . . . . . . . . . .
74
8.1 ラインファントムとその実験セットアップ . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2 ラインファントムの取得イメージ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.3 CT スキャン実験のセットアップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.4 飛行機模型の断層画像と 3D イメージング結果 . . . . . . . . . . . . . . .
8.5 提案するエネルギー弁別手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.6 照射 X 線と各シンチレータでのエネルギーデポジットの関係 . . . . . . .
8.7 照射 X 線と各シンチレータの発光割合の関係 (実測) . . . . . . . . . . . .
8.8 各発光色のみで作成したレントゲン写真 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.9 各画像間で比をとった後の画像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.10 各エネルギー画像の合成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

v

78
78
78
79
80
80
81
81
82
82

表目次
2.1
2.2
2.3

検出器として使われる半導体の物理的特性 [17][18][19] . . . . . . . . . . .
代表的な無機シンチレータの特性 [21][22][23] . . . . . . . . . . . . . . . .
代表的な MPPC（増倍率とピクセルピッチの関係） . . . . . . . . . . . .

15
17
19

3.1

現在開発されている代表的なフォトンカウンティング検出器の性能 . . .

29

4.1
4.2

各単素子 PD,APD,MPPC の基本特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
各検出器の画像コントラスト比と CNR . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33
40

5.1

得られた画像から算出した CT 値と理論 CT 値 . . . . . . . . . . . . . . .

55

6.1

MPPC を用いた X 線 CT 用 LSI の諸元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

58

8.1

使用したシンチレータの種類と特徴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

79vi

第 1 章 序章
1.1

X 線 CT とは

X 線 CT（Computed Tomography）は、医療用画像診断装置の一種で、人体にメスを入れることなく、内部の状態を立体的に観察することができる装置である。レントゲン撮影と同様に X 線を用いて透過写真を得るが、レントゲン写真では三次元の被写体が二次元映像として表されるのに対し、CT では多数の向きから X 線撮影を行い、得られた画像をコンピュータ処理して被写体の任意断面の三次元映像を作成し、内部の状態を立体的に表現することが可能である。通常の X 線撮影に比べて被ばく量は多いという短所はあるが、CT でなければ見つからない体内の病変は大変多い。
X 線 CT の歴史は古く、1972 年にイギリスの EMI 社の Sir G．N．Hounsfield によって初めて発明された。CT の登場により、これまでは不可能とされてきた人体の内部構造、特に減弱係数の高い骨に囲まれている頭蓋内部の様子を鮮明に取得することが可能となり、当時の医学界に大きな革命をもたらした。
それから現在に至るまでの間で、半導体技術の進歩によるプロセッサの高速化・メモリの大容量化、X 線捕捉効率の良い固体検出器、検出器の多列化、高速化 X 線発生器の小型化などにより飛躍的な進歩と普及を遂げた。特にスキャン時間では、1980 年代当初の
一回転 20 秒から約 0.3 秒に、画像再構成時間は数分からミリ秒単位までに短縮され、ヘリカルスキャンの開発と相まって検査スループットは飛躍的に向上した。また、空間分
可能・密度分解能などの画質性能、被ばく線量面に関してもさまざまな技術革新がされ
てきた。

図 1.1

全身用 X 線 CT 診断装置

1

Aquilion One[1]X 線 CT は現在の医療画像診断において必要不可欠な存在となっており、急性疾患や怪我など緊急時だけでなく、患者の経過観察としても頻繁に使用されている。特に日本は世界からも見ても CT 撮影回数は多く、人口当たりの CT 設置台数でいえば、その数は 107
台/100 万人（2014 年度）と世界 1 位の多さを誇る [2]。ちなみに日本に次いで 2 番目に設
置台数の多い国はオーストラリアであり、その台数は 100 万人あたり 56 台である。他国と比べても、日本の CT 台数は大きな値を示していることが分かる。

1.2

X 線 CT の抱える課題

1.2.1

CT 撮影時の高い医療被ばく

CT の性能は飛躍的な進歩を続けており、これまで分からなかった腫瘍や病変などをより正確に把握することが可能となった。CT 撮影の適応範囲も拡大し、その撮影件数も年々増加している。これに伴い、医療被ばくに占める CT の割合が増加傾向にあることが指摘されている [2]。現在、医療被ばくの中で CT による被曝がダントツのトップであり、全体の約 70%近くにも及ぶ。二番目に高いのは一般 X 線診断（レントゲン撮影）である。そのため、この X 線 CT による医療被ばくの低減は各医療メーカーにとって、大きな課題となっている。

図 1.2

自然界の放射線と医療放射線の被ばく線量の比較 [3]2図 1.2 は、自然界の放射線と医療放射線の被ばく線量の比較を示している。CT 撮影に
よって患者が受ける被ばく線量は、使用する CT 装置や検査方法、撮影部によって大きく異なるが、1 回で 10mSv にも及ぶ場合がある。これは、日本人 1 人あたりの平均年間自然放射線 2.1mSv に対して、ずっと大きい。CT 撮影にはこのような高い医療被ばくが予想されるため、放射線被曝の影響が大きいとされている妊婦や小児には CT の使用が強く制限されている。また CT 撮影は、患者によって経過観察の目的で年間複数回行われることは多く、その被ばく量が甚大であることがうかがえる。
しかし、医療被ばくは特殊であり、被ばくする本人が直接的に利益を得るために線量限度は適用されない。これには、患者に対し明確な利益があること、放射線従事者が放射線防護および装置管理に十分な知識を持つこと、さらに検査リスクを恒常的に下げる努力をする前提条件がある。
2017 年度の現時点では CT 撮影時の被ばくで発癌したという報告はされていない、というよりも食生活やタバコなどの要因の方が大きいとされており、よく分かっていないのが現状である。しかし被ばく量が増えるにつれ発癌リスクが増加することは既知であるため、現在 CT メーカー各社は X 線照射方法や画像再構成アルゴリズム等を新たに開発することで低被ばく化に向けた対策を行っている。
たとえば GE ヘルスケアでは、「ASiR」なる画像再構成アルゴリズムを開発し、空間分解能に影響を与えることなく、画像ノイズを削減することに成功している [4]。図 1.3
はその ASiR を用いたときの画像比較であり、低コントラスト分解能ファントムにおいて、ASiR によりノイズ成分が低減され、濃度差がある円柱部分では抽出能の向上が確認
できる。

図 1.3

ASiR (GE Healthcare)[4]またシーメンス・ジャパンでは、新開発の X 線管を搭載することで低被曝を実現している [5]。照射 X 線量には式 1.1 のように管電圧と管電流が関係してくる。

P =K ×V2×I ×Z(1.1)

この式において、P は X 線強度、K は定数、V は管電圧 (kV)、I は管電流 (mA)、Z はターゲット物質の原子番号である。式 1.1 から X 線強度は管電圧の二乗に比例すること

3

から、照射 X 線量には管電圧の方がより大きく影響することが分かる。ただし従来の X
線 CT 装置では、管電圧を低減させてしまうと、従来の X 線発生装置の管電流値の上限
ではパワーが足りず、照射 X 線量が不足してしまい、診断に必要な画質が得られなかった。そのため、管電圧は高い状態を保ったまま、管電流値を変えることで X 線量を制御させていた。
そこでシーメンスが新たに開発した X 線管は、従来の〜800mA 程度に対し、最大 1.3Aの管電流の発生を可能にしたことで、管電圧を下げても鮮明な画像が取得できる CT 撮影を実現している。たとえば、通常のルーチン検査では 120kV の管電圧を用いた検査が必要なところ、70-80kV の管電圧で検査が可能となる。これより被ばく線量は「通常の胸部 CT 検査で使用する被ばく量 5-30mSv 程度に対し、一般的な胸部レントゲン検査と同等の 0.1mSv 程度となる」という [5]。
このように、X 線 CT の低被ばく化は現在 CT 業界において最重要な課題であり、それに向け各社研究・開発している背景がある。

1.2.2

エネルギー情報の欠如

X 線 CT の目的は、X 線入出力データからスキャンされた断面の X 線減弱係数 µ の 2次元分布 µ(x, y) を求め画像化することである。
（詳しくは第 3 章） つまり得られた CT
画像は X 線減弱係数の分布図であり、それは CT 値によって表示されている。CT 値は式1.2 によって定義され、その単位は CT の開発者 Hounsfield 氏の功績をたたえ、Hounsfield
Unit(HU) あるいは Hounsfield Number が用いられる。
CT 値 =µm − µw
× 1000µw(1.2)

ここで、µm は物質の X 線減弱係数、µw は水の X 線減弱係数を表す。またこの減弱係数（線減弱係数）は、各物質の質量減弱係数と密度の積で表される。
物質が水である場合は µm = µw となり、分子が 0 になることから、水の CT 値は 0 になり、物質が空気の場合は、µm = 0 となることから CT 値が-1000 となることが分かる。
これらの関係は、管電圧が異なっても成立することになるが、水とは実効原子番号が大きく異なる骨やヨード系造影剤などの物質では管電圧によって CT 値が影響を受けることになる。
しかし、従来臨床で使用されている X 線 CT は、シンチレータと光検出器であるフォ
トダイオードを用いて、X 線により生じた電荷を一定時間蓄積した後読み出す「エネルギー積分型 CT」であり、こうしたエネルギー情報を得ることが出来ない（詳しくは 3.2.
節）。これにより、従来型 CT には大きく分けて、次に示すような問題点がある。

4

• CT 値が同一である物質の弁別
前述したとおり、CT 値は物質の質量減弱係数と密度の積である線減弱係数により決定される。質量減弱係数は X 線エネルギーと原子番号に依存し、X 線エネル
ギーが一定であれば、物質特有の値であるといえる。よって、物質が異なれば質量減弱係数も異なることになるが、CT 値は物質の密度にも依存するため、密度によっては CT 値が同一になってしまうことがある。
通常の CT では、CT 値が唯一のパラメータであるため、物質の正確な弁別は困難であるといえる。

• ビームハードニング効果
X 線 CT における画像再構成の原理は、使用する X 線のスペクトルが単色であるものとして成り立っている。しかし、実際は広い範囲にエネルギースペクトルをもつ連続 X 線が用いられている。連続 X 線のエネルギーを表す場合、半価層（HalfValue Layer:HVL）などから求めた実効エネルギーが用いられる。ビームハードニ
ング効果とは、連続スペクトルを持つ X 線が吸収体を通過する過程でスペクトルの低エネルギー成分がより多く吸収され、スペクトルが高エネルギー側にシフトする現象であり、その結果として実効エネルギーは高くなる（図 1.4）。吸収体の厚さが厚いほど、吸収体の減弱係数が高いほど実行エネルギーはそれだけ高くなる。

図 1.4

ビームハードニング効果 [6]そのため、均一な物質をスキャンしているにも関わらず、異なった厚さを通過した X 線の実効エネルギーが異なることから測定される投影データに非線形の誤差が生じる。その結果、再構成によって得られた画像の CT 値が不均一となる。この現象は、円形で均一組織の被写体を補正なしで再構成すると、図 1.5 のように中央付
近の CT 値が落ち込むカッピング現象と呼ばれる現象が生じる。

5図 1.5ビームハードニング効果によるカッピング現象 [9]• 造影剤の定量評価
従来 CT では、血管を浮き出される目的としてヨードやガドリニウムなどの造影剤が使用される場合がある（これを造影剤 CT と呼ぶことにする）。造影剤 CT では、血管の流動などを知るために患者に造影剤を投与してから複数回の CT 撮影が行われる。しかし式 1.2 のように従来 CT では水に対してのどのくらい減弱をするかという情報のみしか得ることが出来ず、この情報のみでは、得られた画像上に存在する造影剤の量を定量的に測定することが出来ない。
また造影剤の別の問題として、患者に注入できる造影剤の量には限りがある。高い
コントラストを得るためには造影剤量を多くすればいいのだが、量を増やすことは患者の負担となってしまう。そのため少ない注入量で高いコントラストが得られる
イメージングも望まれている。
これらの問題点を解決する CT として、複数のエネルギーレベルのデータを収集し、画像化する X 線 CT（多色 X 線 CT）が臨床応用され始めている。このような CT では、複数のエネルギーレベルにおいて CT 画像の取得が可能となり、上記の問題が解決されるだ
けではなく、様々なイメージングが可能となる。これらの CT には、高・低 2 つの X 線
エネルギーを照射し、画像化するデュアルエナジー CT と、1 つの混合 X 線を照射して、検出器で複数のエネルギーレベルに弁別するフォトンカウンティング CT がある（詳しくは 3.3 節）。一つ目のデュアルエナジー CT は各医療メーカー様々なタイプが開発されており、既に臨床で用いられている。しかしその名の通り二つのエネルギー域での情報しか得ることが出来ず、正確なイメージングにはまだ不十分であるとも言える。そこで
近年、２つ以上のエネルギー域の情報を一度に取得することが可能となるフォトンカウ
ンティング CT が注目を浴びており、その臨床応用へ向け、各医療メーカーや大学での研究施設が日々研究開発を行っている。[7][8]。

6

1.3

本研究のアプローチ

これまで述べてきたように、X 線 CT は急性疾患などの緊急時のみならず、患者の経過観察としても頻繁に利用されるなど現代の医療画像診断に必要不可欠な装置であるが、その一方で「CT 撮影時の高い医療被ばく」や「エネルギー情報の欠如」といった問題点も挙げられている。
これらの問題を解決する新たな CT システムとして、エネルギー情報の取得を可能とす
るフォトンカウンティング CT が様々な機関で研究開発されている。現在の主流は CdTe
や CdZnTe などの半導体を用いた直接検出型の CT システムであり、その高いエネルギー分解能から正確な物質同定や物質の K 吸収端を利用したイメージングが期待されている。
しかし CdZnTe は電子・正孔対（キャリア）の移動度が低く、CT 撮影時の 108−9 cts/s/mm2といった高線量率環境下では、到来する X 線イベントの重複を防ぐために、素子サイズを小さくしなければいけない。また CdZnTe 自身は信号増幅機能をもたないためノイズに弱く、その読出し回路には低ノイズかつ高速応答性をもつ電荷増幅器が必要とされる。
このような膨大かつ複雑なチャンネルの処理は容易ではなく、技術的障壁の高さが懸念されている。また CdZnTe 素子は非常に高価であり、コストの面を含め臨床応用には様々な課題が残されているといえる。
上記以外にも、様々なフォトンカウンティング検出器が開発されているが、どれも高線量環境下でのエネルギー情報の取得やそれに伴う装置の複雑さが相まって、臨床レベ
ルには未だ到底及ばないのが現状である（詳しくは 3.3 節）。従来の CT は、得られる信号に対して光センサーであるフォトダイオード（PD）の暗電流（ノイズ）の占める割合が大きく、鮮明な画像の取得には十分な照射線量が不可避とされている。そこで我々は素子自体に内部増幅機能を有し、PD に比べ S/N が格段に高い光センサーを利用すれば、装置が簡便でありながら照射線量を抑えた CT システムが構築できるのではないかと考えた。
本論文では、その作業仮説に則り、Multi-Pixeli Photon Counter (MPPC) と高速シンチレータを用いた「低被ばく」かつ「多色」撮影が可能な新たな X 線 CT システムを提案し、上記仮説の原理実証を行った。MPPC は、数 100 万倍といった大きな内部増幅機能を有する半導体光素子で、微弱信号への感度が極めて高い。この大きな内部増幅により、従来型 CT より遥かに低い線量で同等以上の S/N を実現し、一方ではエネルギー情報を用いたカラーイメージングも可能になると期待される。
MPPC の内部増幅がもたらす画像 S/N の改善を調べるため、1mm 角の単素子光セン
サーとシンチレータを用いて CT 実験を行い、従来用いられてきた PD、内部増幅のある
アバランシェ・フォトダイオード (APD)、MPPC の 3 つで取得した各画像の定量評価・比較を行った。さらに MPPC ではエネルギー情報を用いて、物質同定などの多色イメー
ジングに試みた。
次に単素子で得られた知見を元に、より実践的なフォトンカウンティング CT を実現させるため、多系統の高速信号処理を実現する大規模集積回路（LSI）を独自に開発し、世界初となる MPPC ベースのアレイ型 CT システムの開発を行った。まず 16 系統を有す
る MPPC アレイと YGAG シンチレータアレイを組み合わせた一次元検出器を 1D スキャ
ナーとして使用し、被写体（ライター）のレントゲン撮影を試みた。更に複数の CT スラ

7

イスを組み合わせて三次元再構成を行うことで、被写体の「三次元」かつエネルギー情報を付与した「カラーイメージング」に挑戦した。

1.4

本論文の構成本論文では、まず第 1 章で従来の X 線 CT 抱える課題、そして研究背景について述べた。第 2 章で X 線の物理現象について、第 3 章では X 線 CT の原理や種類についてと先行研究を交えて現在研究開発されているフォトンカウンティング CT の現状について述べる。第 4,5 章ではそれぞれ、MPPC 単素子での低被曝 CT および多色 X 線 CT に向けた原理実証の実験概要とその実験結果について述べる。次に、第 6 章では独自開発した LSIと一次元 MPPC アレイを用いたイメージング実験についての概要とその結果を示す。最後に第 7 章にて、まとめと今後の展望について述べたい。
また CT 撮影などの超高線量下でもエネルギー情報の取得を可能とする新たなイメー
ジング手法として、MPPC の他にも CCD カメラを用いた実験も行った。その概要および実験結果についてを第 8 章に記しておく。

8

第2章
2.1

X 線の物理X 線スペクトル

X 線は、原子核内で発生する高エネルギーの電磁波（光子波）である。X 線は、物質に入射した荷電粒子がその原子核のクーロン場でエネルギーを奪われる結果として放出される制動放射線（連続 X 線）と、放射線による電離などにより原子の外殻軌道電子が内殻に遷移した結果として放出される特性 X 線に分類される。
診断用 X 線は、X 線管内で 100keV 程度の高エネルギーに加速した電子をターゲット物質に衝突させ発生させた制動放射線を主に使用している。制動放射線は、加速電子が通過するターゲット物質の原子核からの距離に依存し、エネルギーが奪われる結果として、様々なエネルギーをもった連続 X 線エネルギースペクトル分布を示す。一方、特性 X 線
は、ターゲットの軌道電子の結合エネルギーの差に相当する単一エネルギースペクトルを示す。100kV の高エネルギーに加速した電子をタングステンターゲットに衝突させた際に発生する X 線スペクトルを図 2.1 に示す。一般に診断用 X 線のエネルギーは、そのX 線光子個々のエネルギーではなく、X 線管の管電圧 [kV] で表す。

図 2.1

W ターゲットから発生する X 線スペクトル（管電圧 100kV 時）[9]9また、加速された電子をターゲットにぶつけたときに生じる X 線の発生確率 η は以下の式で概算することが出来る [10]。

X 線エネルギー=C ·Z ·V
(2.1)
電気エネルギー
ここで C は定数でおよそ 1.1×10−9 、Z はターゲット物質の原子番号、V は照射 X 線の管電圧である。例えば、図 2.1 と同様にターゲットをタングステン、管電圧を 100kV とす
れば、この時の X 線発生確率は
η=η = 1.1 × 10−9 · 74 · 100 × 103 ∼= 0.81%(2.2)となる。残りの 99%以上は、すべて熱エネルギーへと変わる。このことから、X 線管内
部では熱対策が重要となることが伺える。主に、臨床で用いられている多くの CT 装置の X 線発生装置は、ターゲットとなる陽極が常に回転しており、X 線と相互作用する場
所が常に変動することで高温となる部分を分散している。
管電圧を 65〜200keV とした時に X 線管から放出される X 線のエネルギー分布を図 2.2（左）に示す。ターゲットから発生直後の X 線スペクトルは、図 2.1 のような形であるが、X 線管から実際に放出される X 線は、低エネルギー X 線光子が X 線管球の X 線取り出
し口、フィルタなどの物質によってカットされるために、図 2.2 のような山形になる。X
線診断用に一般に使用されるタングステンターゲットからは、制動放射線と特性 X 線が同時に放出される。100kV 程度の診断用 X 線では、制動放射線は約 80%、特性 X 線は約20%の強度比である。

図 2.2

診断用 X 線管からの X 線分布（左）と Ge 検出器による測定例（右）[13]X 線管からの X 線エネルギー分布の実測例を同じく図 2.2（右）に示す。現在では、光子数を制限した X 線エネルギー分布は半導体検出器などで測定できる。しかし、制動放射線のエネルギー分布は、その X 線管の諸条件により著しく変化し、半導体検出器などでもあらゆる場合についてのエネルギー分布を求めることは一般に困難である。特に、実際の臨床に使用される大強度の診断用 X 線を測定する方法は未だ確立されていない。放射線診断領域では、使用される制動放射の線質を、一般に X 線管電圧、半価層から求める実効電圧あるいは実効エネルギーなどで表す。

10

2.2

X 線と物質の相互作用

すべての放射線は、物質を構成している原子と直接に相互作用する。すなわち、その原子が作っている化合物などの構造に関係なく、放射線 1 個が原子 1 個と相互作用する。
なお γ 線は原子核内から放出された電磁波であり、X 線との違いは発生の仕方のみで、全く同じ光子線である。
X 線光子および γ 線光子と原子との相互作用には、干渉性散乱、光電効果、コンプト
ン散乱、電子対生成、光核散乱の 5 つがある。これらの相互作用を図 2.3 に示す。

図 2.3

X 線光子と原子と相互作用 [13]干渉性散乱は、入射光子の波長が原子の大きさと同程度の時に起こりやすく、入射光
子のエネルギーすべてが原子に吸収されて、その原子が振動することで再び同じエネル
ギーの電磁波が異なる方向に放出される現象である。原子の大きさは 0.1nm 程度である
ので、この現象は数 keV 程度の光子エネルギーで起こりやすい。
電子対生成は、原子に入射した光子は原子核のクーロン場により消滅して、陽電子と陰電子のペアを放出する現象である。つまり、二つの電子を生成するためには入射電子が電子の静止エネルギーの 2 倍である 1.022MeV 以上のエネルギーをもっていなければならない。
光核反応は、入射光子がその全エネルギーを原子核に与えて消滅し、励起された原子
核から陽子・中性子などを放出する現象である。この反応が起こるエネルギー帯は、物質によっても異なるが、軽元素では 10〜18MeV、重元素では 7〜10MeV 程度に陽子と中性子を放出する反応閾値がある。
以上のように、電子対生成は光子エネルギーが 1.022MeV 以上、光核反応は数 MeV 以
上でないと起こらず、100keV 程度の診断用 X 線ではこれらの相互作用は起こらない。干
渉性散乱に関しても、10〜100keV 程度の X 線診断領域では起こる確率はあまり大きくな
く、X 線診断のエネルギー域においては主に光電効果、コンプトン散乱が支配的になる。
そのため、この二つに関して、以下に詳しく述べていく。

11• 光電効果（光電吸収）
光電効果は、物質に入射した光子のエネルギーがすべての原子の軌道電子に与えられ、その軌道電子を電離する現象である。光電効果は、軌道電子の結合エネルギーを超えたときに起こり始める。このとき、電離により放出された軌道電子を光電子という。入射光子は完全に消滅するために光電吸収ともいう。光電効果が起こるた
めには、入射光子は電離エネルギー以上のエネルギーをもっている必要がある。ここで入射光子のエネルギーを hν 、軌道電子の電離エネルギーを I とすると、放出された光電子が受け取るエネルギー E は

E = hν − I(2.3)

で表される。また光電効果は入射光子のエネルギー hν がさらに上昇すると、急激にその起こる確率が小さくなり、入射光子のエネルギーが大きすぎて軌道電子に完
全に吸収されない場合には起こらない。光電効果が起こる確率は、原子番号の増加
とともに急激に増加し、光子エネルギーの増加とともに急激に減少する。1 個の原
子番号あたりの光電吸収の反応断面積 σphoto は、以下のように近似される。

Z 4〜5
σphoto ∝ 3.5
E

(2.4)

診断用の X 線のエネルギー域である約 10〜100keV では、光電効果は重要な相互作用であり、特に原子番号の差である物質差（例えば、骨と軟部組織）を表示する
診断 X 線画像の形成に重要な役割を果たしている。

• コンプトン散乱
コンプトン散乱は、入射光子のエネルギーの一部を軌道電子に与え、その軌道
電子を電離で反跳電子として放出し、残りのエネルギーを持って散乱光子が飛び出す現象である。コンプトン散乱は、入射光子のエネルギーが軌道電子の結合エネル
ギーと比較して高い場合に起こりやすく、数十 keV〜数 MeV の場合に起こりやすい。すなわち、一般にコンプトン散乱は、軌道電子の結合エネルギーが無視でき、光子と自由電子との相互作用であるともいえる。放出される散乱光子のエネルギーhν ′ は運動量保存則およびエネルギー保存則から次のように記述できる。

hν ′ =hνhν
1+(1 − cosθ)
m0 c2

(2.5)

反跳電子のエネルギー Er は入射光子のエネルギーから散乱光子のエネルギーを引くだけなので、以下のように算出することが出来る。










1
′
Er = hν − hν = hν 1 −
(2.6)


hν





1+
(1 − cosθ)
m0 c2

12

ここで入射光子のエネルギーが電子の静止エネルギーに対してずっと小さい時（hν ≪ m0 c2 = 0.51M eV ）は、式 2.5 と式 2.6 から、散乱光子のエネルギーは hν ′ ≈hν となり、反跳電子のエネルギーは Er ≈ 0 となる。これはトムソン散乱の他ならない。
これに対して、入射光子のエネルギーが静止エネルギーに対してずっと大きい領
m0 c2で表せる。ま域（hν ≫ m0 c2 ）においては、散乱光子のエネルギーは hν ′ ≈ 1−cosθ′◦◦
た式 2.5 より、hν は cosθ = 0 の時最大となり、cosθ = 180 の時最小となることが分かる。このように、散乱線のエネルギーは散乱角によっても変わるので、多数の光子が入射した際には、散乱線のエネルギーは連続スペクトルを呈する。
コンプトン散乱の発生確率及び、散乱光子の角度分布は角度 θ 方向の微小立体角dΩ に対する微分散乱断面積で表すことができ、それはクラインー仁科の式から以下のように示される。
)
(
)2 (
2
2
)
σe
1
α
(1
−
cosθ)
r02 (
=
1 + cos2 θ ·
· 1+
dΩ
2
1 + α (1 − cosθ)(1 + cos2 θ) (1 + α (1 − cosθ))(2.7)
2
ここで、α = hν/m0 c で表され、r0 は古典電子半径である。σe は電子一個当たりのコンプトン散乱の断面積であるので、原子番号を Z とする物質の原子 1 個当たりのコンプトン散乱の反応断面積 σcomp は以下で表される。

σ∝

Z
E

(2.8)

光電効果、コンプトン散乱の反応断面積はそれぞれ E 3.5 、E に反比例することからエネルギーが比較的低い領域では光電効果が支配的で、エネルギーが高くなるにつれてコンプトン散乱が支配的になることが分かる。図 2.4 は、物質内での各相互作用の優勢領域を示したものである。

図 2.4

電磁放射線と物質との相互作用の優勢領域 [11]13

X 線検出器

2.3

前節までで、X 線と物質の相互作用について述べた。ここでは、その相互作用を利用した代表的な X 線の検出方法、特に半導体検出器とシンチレーション検出器について、その特徴・原理について述べる。

2.3.1

半導体検出器

半導体検出器は、高エネルギーの荷電粒子が入射するとそのエネルギーに比例した電子・正孔対を生成し、外部電場によって流動・集計して、外部回路に電荷・電圧などの電気信号を取り出せるようにした検出器である。半導体検出器の特徴としては、その優れたエネルギー分解能が挙げられる。
次により詳細に荷電粒子の検出プロセスについて説明する。

1. 放射線が半導体に入射すると、その飛跡にそって電子が価電子帯から伝導帯へと遷移し、電子・正孔対が生成される（図 2.5）。生成される電子・正孔対の数 N0 は入射荷電粒子のエネルギーに比例し、式 2.9 のように求められる。
N0 =

E0
ε

(2.9)

ここで ε は、一つの電子・正孔対を生成するのに必要な平均エネルギーであり、半導体の物資ごとに異なる値をもつ。

図 2.5

半導体における電子・正孔対の生成

2. 粒子の軌跡にそって生成された電子や正孔は拡散により広がるが、印加されている
逆バイアスによって生じる電場 E にそって、電子は n 側電極へ、正孔は p 側電極へそれぞれ移動する。この時の電子の移動速度 υe および正孔の移動速度 υh は、式2.10 から算出できる。ここで υe ,υh はそれぞれ電子と正孔の移動度である。
υe [cm/s] = µe [cm2 /V s] × E[V /cm]

(2.10)

υh [cm/s] = µh [cm2 /V s] × E[V /cm]

(2.11)

14

3. 最後に集計された N 個の電子・正孔対の電荷 Q[C] = 1.602 × 10−19 · N 分の電気信号が出力される。
以上が、半導体検出の検出原理であり、基本的には物質が変わるだけでガス検出器など他の検出器の原理と同じである。しかし、半導体検出器は他の検出器と比べ ε が小さい。その結果、一つの荷電粒子の入射に対し、多くの電子・正孔対を生成することが出来るため、優れたエネルギー分解能を有することが出来る。現在、主として検出器に使用される半導体（Si,Ge,CdTe）の物理的特性を表 2.1 に示す。
表 2.1

検出器として使われる半導体の物理的特性 [17][18][19]

半導体（温度 [K]） Si(300)
原子番号
14
3
密度 [g/cm ]2.33
Eg [eV ]1.12
ϵ[eV ]
3.61
2
移動度 µe [cm /V s]
15002
移動度 µp [cm /V s]
480
寿命 τe
3.0×10−3
寿命 τp
3.0×10−3

Ge(77)
32
5.32
0.665
2.97
3.6×104
4.2×104
1.0×10−3
1.0×10−3

CdTe(300)
48,52
5.85
1.5
4.43
1000
80
1.0×10−6
1.0×10−6

臨床現場において、一般的には CdTe などの化合物半導体が使用されることが多い。エ
ネルギー分解能をみれば、一度に多くの電子・正孔対が生成される Si や Ge のほうが優れているが、Si は原子番号が小さく 100keV 以上の X 線にはほとんど感度がない。また Geはエネルギーギャップ Eg が小さいため冷却装置が必須となってしまう。そのため常温でも使用でき、診断領域で使用される 100keV 以上の X 線にも十分感度のある CdTe などの化合物半導体が好まれている。
前述したとおり、半導体検出器は優れたエネルギー分解能を有するといったメリットをもつ一方で、内部増幅をもたないために後段の読み出し回路ノイズの影響を受けやすい、有感領域が空乏層によって決まるために検出器の大面積化が難しい、移動度が小さ
く電子・正孔対の収集に時間がかかるためシンチレーション検出器に比べて不感時間が長くなるといった欠点も存在する。特に、正孔の移動度は小さく、寿命も短いため、正確にそのキャリアを取集するには、大きな電圧をかける必要がある。

2.3.2

シンチレーション検出器

シンチレーション検出器は、光検出器と X 線・γ線、荷電粒子等の放射線が入射すると蛍光を発生する発光体であるシンチレータよって構成されている。一度シンチレータ
で可視光に変換してから、光検出器で読み出しを行うため、前節で述べた半導体に対し、シンチレーション検出器を間接変換型、半導体検出器を直接変換型とよぶこともある。

15

シンチレータ、光検出器ともにその種類は多岐にわたり、組み合わせ次第で様々なシンチレーション検出器を構成することが出来る。本節では、各シンチレータと臨床の X 線 CTで用いられているフォトダイオード (PD)、またアバランシェフォトダイオード (APD)、
そして近年注目を集めている Multi-pixel photon counter(MPPC) について説明していく。

2.3.2.1

シンチレータシンチレータは放射線のエネルギーを吸収して、ただちに光に変換する蛍光物質であり、大別して有機シンチレータと無機シンチレータがある。理想的なシンチレータの性能として、放射線のエネルギーを蛍光に変換する高いシンチレーション効率、高い計数率を得るための短い時定数や、発生した光の波長に対して透明であり、集光性に優れているものほど望ましいとされる。しかし、すべての性能を完全に満たしたシンチレータはないため、目的とする検出器特性に応じたシンチレータの選択が必要となる。
有機シンチレータは、アントラセン等の純粋有機結晶や液体シンチレータ、プラスチッ
クシンチレータなどに分類される。有機シンチレータに共通する利点としては、低コストであること、大面積化が容易であること、また時定数が短く、時間応答性に優れていることなどが挙げられる。一方、有機シンチレータは密度が小さいため、ある程度のエネルギーをもった X 線・γ線に対する反応断面積が極めて小さい、そのため 100keV を超えるような X 線・γ線検出には不向きであり、主に荷電粒子や中性子の検出に用いられることが多い。
無機シンチレータは、有機シンチレータに比べて原子番号の値が大きいことから、高エネルギーの X 線・γ線にも十分な感度がある。以下に、無機シンチレータの発光原理、求められる特性について述べていく。
無機結晶のバンド構造モデルでは、すべての電子は価電子帯とよばれるエネルギー準位にある。かつ価電子帯と伝導体の間には電子の存在できない領域（禁止帯）がある。無機結晶ではこの禁止帯（5〜10eV 程度）が大きいので、常温では電子は伝導体に励起されない。
そこで放射線が入射すると放射線のエネルギーを吸収し、結晶原子が励起され、電子と正孔が生成される。伝導体に励起された電子が、その寿命に応じて基底準位に遷移するときに、光子（可視光）が放出される。
以上が、放射線を可視光変換する過程である。つぎにシンチレータに求められる性能について述べる。

• 蛍光への変換効率が良い
これは前節の半導体検出器でも述べたが、X 線・γ線測定の場合は Z が大きいほど相互作用（特に光電効果）の確率が高くなるため、検出効率が良くなる。また同一サイズなら、密度が高いほうが検出効率が高い。
• 減衰時定数が短い
シンチレーションによる発光は、時間に関して指数関数的に減衰する。また減衰時定数は検出器全体の不感時間に直結する。減衰時定数が長いシンチレータを用い

16ると、その間新たに光子が入射しても、数え落としが生じたり、波形が重なること
で正しくエネルギー情報を取得できなくなるなど、正確な測定が困難となる。そのため特に波形の重なりが生じやすい高計数率環境下では、時定数の短いシンチレー
タが必要となる。

• 最大発光波長が光検出器の感受波長分布と一致する
シンチレータで生成された光量子は、効率よくシンチレータを脱出し、次の光センサに伝達され電気信号に変換されなければいけない。これには、シンチレータの最大発光波長と光センサの感受波長分布が一致していることは重要である。
表 2.2 に、代表的な無機シンチレータの特性をまとめておく。
表 2.2

代表的な無機シンチレータの特性 [21][22][23]NaI(TI)
原子番号533
密度 [g/cm ]3.67
発光量 [ph/MeV] 41,000時定数 τ [ns]230
発光波長 [nm]
415
潮解性
あり

2.3.2.2

CsI(TI)54
4.51
66,000
1,000
565
なし

YAP(Ce) Ce:GAGG Ce:Gd2 O2 S(GOS)
39
64(Gd)
64(Gd)
5.55
6.63
7.34
10,00046,00050,00025
88, 258
3,000
347
520
545
なし
なし
なし

光検出器

上述のシンチレータにて、X 線を可視光に変換し、可視光を電気信号に変換するために光検出器が必要になる。光検出器には様々な種類が存在するが、本論文では実験に用いたフォトダイオード（Photodiode : PD）、アバランシェフォトダイオード (Avalanche
Photodiode : APD)、MPPC(Multu-Pixel Photon Counter) について説明する。

• Photodiode : PD
PD の可視光から電気信号への変換原理は先ほど述べた半導体検出器と同じである。また従来放射線検出に用いられてきた光電子増倍管と比べると、構造が単純で小型化が容易であり、量子効率も高くフォトン統計による揺らぎが小さいといった特徴がある。また印加電圧が小さく消費電力が小さいという利点もある、その一方で、増幅機能がないために信号をパルスで読み出すことは困難であり、回路等のノイズに弱いことが最大の欠点として挙げられる。しかし、実際の医療現場用いられている検出器は、シンチレータとフォトダイオードを組み合わせたものがほとんどであり、フォトダイオードからの信号をパルスモードではなく、電流モードで読み出すことで、診断画像を取得している。（3.2 節参照）

17• Avalanche Photodiode : APD
APD は、光電流の発生機構はフォトダイオードと同じだが、内部増幅機能をもつ半導体光検出器である。高電界中では、結晶格子と衝突したキャリアは新たな電子・正孔対を生成（イオン化）し、この電子・正孔対がさらにイオン化を起こすことで雪崩増倍的に増幅を繰り返した現象を応用している。その増倍率は〜100 倍程度である。この検出器内部での増幅により、回路ノイズの影響を相対的に小さくすることが出来るため、内部増幅を持たない通常のフォトダイオードと比べ、優れた
S/N 比を得ることが出来る。
一方で APD には、温度依存性が存在し、一定の逆バイアスが印加されていても温度が変動すると増幅率は変化する。具体的には、高温になるにつれ、結晶の格子振動が活発化し、電子・正孔対が 2 次キャリアを生成するのに十分な加速を得る前に結晶と衝突して速度を失ってしまうため、増幅率が下がる。したがって、一定の増幅率を得るには、電場強度と温度依存性を考慮した安定した逆バイアスの制御が要求される。
• Multi-Pixel Photon Counter : MPPCMPPC は、浜松ホトニクスが開発した Si-PM(Sillicon Photon-multiplier) 検出器である [24]。MPPC は図 2.6（左）に示すように、ガイガーモード APD とクエンチ
ング抵抗が直列に接続されたものを 1unit として、これを並列に接続することで 2次元配列を構成している。

図 2.6

ガイガーモード APD(MPPC) の動作原理 [24]通常の APD は前述したように、入射された光量に比例した出力電荷を出力する
リニアモードで動作している。しかし、MPPC で使用されるガイガーモード APD
はこれとは異なり、ある特定の電圧以上が印加された状態で使用される。このリニ
アモードとガイガーモードの境界を決める特定の電圧のことをブレイクダウン電圧（降伏電圧）という。APD がガイガーモードで使用されると、素子内部に非常に高い逆バイアスが印加される。この状態で光子が入射されると、生成された電子・正孔対が強く加速され、それが新たな電子正孔対を生成し、結果的に指数関数的に多18数のキャリアが生成される。この時の増倍率は 105 〜106 程度であり、リニアモード時の〜100 倍といった値に比べてずっと大きい。その結果、ガイガーモード APD
は、数フォトンといった微弱な信号に対しても放電現象を起こすことが出来る。
ガイガーモード時に出力される電荷 Q は、入射光量に関わらず一定であり、以下の式で表される。
Q = C × (Vop − VBR )(2.12)
ここでは、C がガイガーモード APD の容量、Vop は印加電圧、VBR は降伏電圧をそれぞれ示している。並列接続された各ピクセルからの電荷 Q が統合されて、全体のMPPC の信号となる。式 2.12 で示すように、各ピクセルからの出力は一定である
ため、その出力自体には入射光子のエネルギー情報は含んでいない。しかし、入射
光子のエネルギーが高いほど、つまり光量が多いほど応対ピクセル数が増加するため、最終的な MPPC からの出力は入射光子のエネルギーを反映したものになる。
次により詳しく MPPC の動作原理、放電サイクルについて説明する（図 2.6(右)）。
前述したとおり MPPC に光子が入射すると APD でガイガー放電が起こる。その結果クエンチング抵抗に電流が流れ、そこで電圧降下が生じて放電が止まる。その後再び APD に電圧が印加されて初期状態に戻るといったサイクルが動作の基本となっている。このサイクルからも分かるように APD ピクセルには不感時間が生じ、一般的にその不感時間は数 10ns とされている [25]。
また式 2.12 からも分かる通り、ガイガーモード APD の容量 C が大きいほど、増幅率は大きくなり、流れる電荷も増倍する。しかし、その分ピクセルピッチは大きくなってしまうので、単位面積当たりのピクセル数は減少する。また高計数率環境下であれば、光子の重なりを防ぐためピクセルピッチの細かい MPPC の方が望ましい。表 2.3 に、浜松ホトニクスより発売されている代表的な MPPC を示す。
表 2.3

代表的な MPPC（増倍率とピクセルピッチの関係）[24]項目
有効受光面サイズ
ピクセルピッチ
ピクセル数
有感部の開口率
増倍率
降伏電圧

-10C
10
10,00033
1.35 × 105

S12571 シリーズ
-25C
-50C
1.0 × 1.0
25
50
1,600
400
65
62
5
5.15 × 10 1.25 × 106
60±10

19

-100C
100
100
78
2.80 × 106

単位

[mm]
[µm]
[%]
[V]

第3章

X 線 CT

X 線 CT について、そして X 線 CT の抱える課題については、第 1 章すでに述べた。この章では、X 線 CT の原理、臨床で使用されている CT の種類、先行研究を交えて CT 画
像のカラー化を目指した多色 X 線 CT について述べていく。

3.1

画像再構成アルゴリズム

3.1.1

投影データ

被写体のある断面画像を被写体の投影から得ることを、画像の再構成という。CT 画像、
つまり X 線減弱係数の空間的な分布を f (x, y) とし、この断面に入射した初期 X 線ビー
ムの強度を I0 、被写体を透過して検出された X 線ビームの強度を I とすると、両者は次のような関係になる。

)( ∫I = I0 exp − f (x, y) ds

(3.1)

L

ここで、簡単のため X 線は単一エネルギーとした。一方、被写体の投影とは、ある方向の直線に沿った被写体の線積分値であり、それは各直線での X 線の入射強度と透過強度から得ることが出来る。図 3.1 のように x 軸から角度θだけ回転した t 軸を考えると、
直線 L (θ, t) に沿った被写体の投影データ p (θ, t) は、∫I
p (θ, t) = − log =f (x, y) ds(3.2)
I0
L(θ,t)
で得られる。

3.1.2

中央断面定理投影データ p (θ, t) から被写体 f (x, y) を解析的に計算する方法はいくつかあり、その根幹をなすのは、両差を関連づける、以下に示す中央断面定理である（図 3.1）。

∫ ∞−∞p (θ, t) exp (−2πitω)ds = F (ωcosθ, ωsinθ) = Fpolar (θ, ω)(3.3)

ここで、F (u, v) および Fpolar (θ, ω) は、被写体 f (x, y) の 2 次元フーリエ変換をそれぞれ直交座標系、極座標系であらわしたものである。上式は次のように解釈できる。被写体

20

図 3.1

中央断面定理 [9]f (x, y) の平行投影データ p (θ, t) の 1 次元フーリエ変換は、被写体 f (x, y) の 2 次元フーリエ変換 F (u, v) を角度θで定義される ω 軸に沿って切断したデータ Fpolar (θ, ω) に等しい。したがって、180 の° 方向から投影データを測定してそのフーリエ変換を計算すれば、被写体の 2 次元フーリエ変換データが求められる。そして、2 次元逆フーリエ変換を行う
ことで、被写体を再構成することが出来る。

3.1.3

フィルタ補正逆投影法

フィルタ補正逆投影法は、現在ほぼすべての CT 装置で標準的な画像再構成法として使用されている。以下、中央断面定理を用いてフィルタ補正逆投影法の理論を導出する。
まず、被写体 f を 2 次元フーリエ変換スペクトラム F の逆フーリエ変換として表現し、さらに F を極座標に変換する。

∫ ∞∫ ∞f (x, y) =F (u, v) exp (2πi (xu + yv))dudv−∞ −∞∫ 2π ∫ ∞Fpolar (θ, ω) exp (2πiω (xcosθ + ysinθ))ωdωdθ

=
0

(3.4)

0

ここで、u = ω cos θ, dudv = ωdωdθ である。右辺の積分範囲を 2 分割して、F (θ, ω) =F (θ + π, −ω) を用いて、積分範囲を変更する。

∫ π∫ ∞f (x, y) =0

Fpolar (θ, ω) exp (2πiω (xcosθ + ysinθ))ωdωdθ
0∫ 2π ∫ ∞Fpolar (θ, ω) exp (2πiω (xcosθ + ysinθ))ωdωdθ
+∫ π π∫ ∞ 0=
Fpolar (θ, ω) exp (2πiω (xcosθ + ysinθ))|ω|dωdθ
0

−∞

21

(3.5)

ここで Fpolar (θ, ω) に中央断面定理の式 3.3 を用いると、下式が得られる。

∫ π [∫ ∞ {∫ ∞f (x, y) =
∫0 π

−∞

−∞

}
]
p (θ, t) exp (−2πitω)dt |ω| exp 2πiω (xcosθ + ysinθ)dω dθ

pF (θ.t) dθ

=

(3.6)

0

この式は以下のように解釈できる。
まず、平行投影データ p を半径方向 t に 1 次元フーリエ変換する。次に、そのフーリエ
スペクトラムに、周波数の絶対値に比例した周波数特性をもつ ramp フィルタ |ω| を作用させる（フィルタリングする）。次に、1 次元フーリエ変換し、フィルタ補正されたデータ pF (θ.t) を得る。そして、0〜180 °の範囲の角度 θ において、逆投影演算を施すと、被写体 f (x, y) を得ることが出来る。投影データを ramp フィルタで補正した後で逆投影することで、画像を再構成するので、この方法をフィルタ逆投影法（filter backprojection :FBP）という。
現在臨床で使用されている CT は基本的に、このフィルタ逆投影法がベースのものである。しかし、フィルタ一つとっても様々であり、当然各メーカーごとに異なるし、対象となる被写体にも依存する場合がある。このフィルタの関数によっては、序章で述べたようなビームハードニングの効果を抑えることが出来たり、ノイズを抑えることが可能となったりする。また新しい画像再構成法として逐次近似法なるものもある。これはこのフィルタ逆投影法とは大きく異なり、一つのイベントごとに正解との近似を行うので膨大な計算が必要となる。しかし、ノイズを削減することが可能となり、それは被曝量の低減へとつながる [4]。

3.2臨床で用いられている X 線 CT

現在、臨床で用いられている CT は多々あるが、大きく分けると「多列検出器 CT:MDCT」と「コーンビーム CT」の 2 つに大別される。どちらもエネルギー情報を得ることが不可能であるエネルギー積分型の CT であるが、用いられる検出器のサイズ・形状などが少し異なり、それにより診断部位も異なる。
本節では、この二つの CT の特徴と用いられている検出器について述べる。

3.2.1

多列検出器 CT（Multi-Detector Row CT:MDCT）

多列検出器 CT（Multi-Detector Row CT:MDCT) は、1998 年以降に開発されたもの
で、その名の通り、検出器が複数配列されており、同時に複数のスライス位置の投影データを収集できる CT 装置である。これにより、撮影時間が大幅に減少し、ボリュームをスキャンする時間と体軸方向の実運用上の空間分解能が飛躍的に向上した。図 3.2 は、それまでの一列検出器 CT と多列検出器 CT の概要図である。

22

図 3.2一列検出器 CT（左）と多列検出器 CT（右）[9]全身、特に動きを止めにくい胸部などは、より高速で撮影する必要があるため、この
MDCT が使用されている。最新 CT では、一回転わずか 0.35 秒で心臓全体を撮影可能であり、0.5mm スライス幅の画像を一度に 360 枚取得することができる（360 列検出器)[1]。
次に、使用される検出器の種類、形状について述べる。

• 多列検出器（シンチレータ＋ PD）
現在、すべての全身用 CT 装置はシンチレータとフォトダイオードを用いた間接変換方式で X 線を検出してデータを収集する（図 3.3）。

図 3.3

検出器の概略的構造 [9]まず、上部にあるシンチレータで物質の相互作用（光電効果やコンプトン散乱）を起こして X 線光子を吸収して可視光に変換し、下部にあるフォトダイオードがその可視光を電荷に変換する。そしてデータ収集ユニット（Data Acquision System :DAS）が電荷量をデジタルデータに変換する。

23

64 列や 320 列検出器 CT では、検出素子 1 つに DAS 回路が 1 つ接続されており、一列検出器 CT と比べて体軸方向に 64 倍あるいは 320 倍のデータが同時収集できる。検出器素子サイズが体軸方向の空間分解能そのものであり、その同時収集の列数倍が撮影範囲になる。
主にその検出器素子つまりシンチレータ素子の間隔は 1mm × 1mm で、回転中心に投影されるサンプル間隔が大体 0.5mm × 0.5mm になるよう設計されている（X
線焦点〜検出器間距離と X 線焦点〜回転中心間距離の比はおよそ 2:1 である）。またその各シンチレータの間には、散乱 X 線の除去を目的としたコリメータが設置されている（図 3.3）。
この多列検出器の開発により登場したマルチスライス CT は一度の回転で複数のCT スキャンをとることが可能となり、心臓程度の大きさであれば、現在１スキャ
ンの CT 撮影で十分となっている [1]。しかし、そこには画像再構成時での歪み補正が必要不可欠とされる [40]。

3.2.2

コーンビーム CT

コーンビーム CT とは、広義には照射する X 線の形状が円錐（コーン）状の CT のことをいう。一方、検出器の形状から見ると、コーン状のビームを用いるもののうち、面状の検出器を用いるものをコーンビーム CT とよび、先ほどの多列検出器 CT（マルチス
ライス CT）と区別する。
図 3.4 に、コーンビーム CT の概要を示す。投影データを取得する原理としては、前述
した多列検出 CT と全く同じであるが、その検出器の外形が大きく異なっている。

図 3.4

コーンビーム CT の概要 [9]特徴は、サイズの大きい面上の検出器を用いる点である。この結果、被写体周りに X
線管及び検出器を一回転または半回転させるだけでも、CT 画像を取得するには十分な投影データを取得することが出来る。しかし、検出器サイズが大きくなるため、高速で回転させることが出来ないというデメリットがある [14]。

24これらの特徴に適した撮影対象として、歯や頭部などが挙げられる。これらの部位は比較的固定することが容易であり、高速の撮影が求められない。またコーンビーム CT は
高速回転には欠かせないガントリが不要であることから、放射線治療の位置決めやモニタリングにも使用されている [15][16]。
このコーンビーム CT の検出器として用いられているのは、X 線イメージインテンシ
ファイアと CCD カメラを組み合わせた検出器と、フラットパネル検出器である。しかし、現在臨床で用いられているものは後者である。フラットパネル検出器の概要を以下に示す。

• フラットパネル検出器
フラットパネル検出器はイメージインテンシファイア検出器に比べ、奥行方向に薄く、軽量であり、1 素子を小さくすることができるため、大視野と高空間分解能を両立できる利点をもつ。ただし、素子を小さくすると 1 素子に入射する X 線量子
数が減少し、ノイズが増大するため、高空間分解能と低ノイズの両立は難しい。
フラットパネル検出器には、大別すると、間接型と直接型がある。間接型では、たとえば X 線は CsI(Cesium Iodide) シンチレータによる膜で光信号に変換され、次にフォトダイオードで電気信号に変換され、最後に a-Si TFT スイッチングアレイ
で読み出される。直接型は光信号を介さないため、間接型に比較してボケが少なく、高い空間分解能の画像が得られる。一方、間接型は光信号変換時にボケを生じるが、高速な読出しが可能である。

図 3.5

フラットパネル検出器 [9]これらの面状検出器は、多列検出器 CT（マルチスライス CT）に使用されるライン状検出器と比べて、検出素子を小さくできるので空間分可能に優れているといえる。例えば、マルチスライス検出器の素子が約 0.5mm であるのに対し、フラットパネル検出器では、約 0.1mm 角の素子が可能である。しかし、素子サイズが小さすぎるがゆえに散乱線除去のためのコリメータを用意することが出来ず、散乱線の影響を強く受けてしまう。また大量のデータを一度に読み出すために、ADC（Analog Digital Converter）のビット数が制限されることが多く、読出し機構のノイズも大きくなる傾向がある。また検出器の1 素子の面積が小さいことから、1 素子に入射する X 線量子数が減少し、ノイズが増大し
て見える。

25

3.3

多色 X 線 CT

前節までで述べた X 線 CT はどちらも、エネルギー積分型 CT でありエネルギー情報は取得できない。このため 1.2 節で述べたような問題が生じる。そこで、複数のエネル
ギーレベルのデータを取集して画像化する X 線 CT(多色 X 線 CT) が臨床応用され始めている。主に多色 X 線 CT は高・低 2 つのエネルギー情報を取得する「デュアルエナジー
CT」と、照射 X 線の各フォトンをパルス読出しを行うことで、複数のエネルギーレベルの画像を一度に取得する「フォトンカウンティング CT」とに大別される。フォトンカウ
ンティング CT はスペクトラル CT と呼ばれることもある。

3.3.1

デュアルエナジー CT

デュアルエナジー CT は高・低 2 つのエネルギー情報を取得することで、この 2 つのエネルギーレベルにおける物質の線減弱係数すなわち CT 値が取得可能になる。これより、取得されたエネルギー間の CT 値の差、つまり組織間の違いが得られるようになるため、従来のエネルギー積分型 CT では、CT 値が同一のなってしまっていた物質が弁別可能になる（図 3.6)。このようなデュアルエナジー CT は既に臨床で用いられており、ビー
ムハードニング効果の補正などで非常に有効である。

図 3.6

異なる物質の X 線減弱曲線 [28]デュアルエナジー CT には、主に X 線管で高・低の 2 種類の X 線を照射して 2 つの情報を取得する方法と、一度の混合 X 線照射で検出器側で 2 つに弁別する方法とがある。さらに高・低 2 種類の X 線を用いる方法は以下 3 つの方式に分けられる。

(1) 2 回転方式 ：1 回転毎に管電圧を変えて撮影する方法(2) 2 管球方式 ：2 つの設置角度の異なる管球から同時に撮影する方法(3) 1 管球高速スイッチング方式 ；1 つの管球の高速管電圧切り替えによる方法

26

メーカーによってどの方式を用いるかは様々であり、東芝メディカル（キャノン）のAquillion ONE が 2 回転方式、Siemens の SOMATOM が 2 管球方式、GE healthcare のDiscovery CT750 HD が１管球スイッチング方式である [1][7]。どの方式も一長一短であるが、総じて 2 度の X 線照射が必要になるため、被曝量が増えてしまうといった欠点がある。
それに対し、検出器側で 2 つに弁別する方法「2 層式検出器方式」では、1 度の照射で済むため被曝量は低減し、モーションアーチファクトも少なくなる（図 3.7）。この方式とっているのは Philips Healthcare の IQon Spectral CT である [29]。検出器は Yttrium を用いた低エネルギーのデータを取得する層と、GOS を用いた高エネルギーを取得する層の 2 層構造となっており、これによりエネルギーを弁別している。しかし、X 線が上層の検出器を通過する際、大量の散乱線が生じ、下層の検出器より得られるデータに影響を及ぼすなどの欠点もある。

図 3.7

3.3.2

2 層式検出器方式のデュアルエナジー CT[6]フォトンカウンティング CT

フォトンカウンティング CT は、上述したデュアルエナジー CT とは異なり、幅広いエ
ネルギースペクトルからなる X 線をいくつかのエネルギー帯域に分けてカウントすることにより、一度の X 線照射で複数の単色 X 線等価画像が得られる。設定する閾値の数がそのまま得らえるエネルギー領域の数になる。またデュアルエナジー CT とは異なって、
特定のエネルギー領域のみを抽出でき、これが様々な多色イメージングを可能とする。
しかし、そのためには検出器からの信号を電流モードではなく、パルスモードで読み出す必要がある。入射 X 線を構成するフォトンをそれぞれ 1 つのフォトンとしてカウントし、各フォトンのエネルギーを計測する。1 つのフォトンに対する処理時間内に複数のフォトンが検出器に入射した場合、それらのフォトンのエネルギーはカウントされず、カウントミスが生じてしまう。X 線透視装置や CT 装置では、画像化の速度と画質を担保する必要があるため、高い計数効率を有する検出器が必要とされ、これがフォトンカウン
ティング CT の臨床応用を制限している。
それでも様々なエネルギーレベルで画像を取得できるメリットは大きく、第 1 章で述べた問題「CT 値が同一となる物質の弁別」、「ビームハードニングアーチファクトの除27

去」、「造影剤の定量評価」が可能になるだけではなく、物質による減弱係数の違いを利用して、マルチパラメータを自由に用いることにより、より詳細な物質の同定も可能となる。その代表的な例が「K-edge イメージング」である。

• K-edge イメージング
一般的にフォトンエネルギーの増加に伴い、各物質の質量減弱係数は低下する。
しかし、フォトンエネルギーが一定レベルに達すると、質量減弱係数が急激に増加する。この質量減弱係数が急激に増加するフォトンエネルギーレベルをその物質のK 吸収端 (K-edge) という。対象物質の K 吸収端の両側に計測閾値を設定し、それぞれのフォトンエネルギーレベルにおいて、データを収集し画像化を行うことで、対象物質の K 吸収端の違いを利用した物質の同定が可能となる。
例えば、造影剤としてよく用いられているヨードの K 吸収端は 33.2keV である。
この K 吸収端の両側のエネルギーを利用して画像化を行うと、ヨードの分布を特異的に示すことが出来る。また K-edge 前後のエネルギーの画像を比較することで血管や組織などの明確な画像化が可能となる。
ただこの K-edge イメージングをより明確に行うためには、フォトンカウンティ
ング CT 用の新たな造影剤の開発が必要との声もある [41]。現在臨床で用いられている造影剤のほとんどはヨードであるが、ヨードの K-edge は 33.2keV と低エネル
ギー側である。このエネルギーだと被写体を透過する X 線フォトンの数は少なく、
K-edge の前後という限られたエネルギーだけで画像再構成を行うには、統計が不十分となってしまうことが危惧されている。
現在、実際に臨床で使用されているフォトンカウンティング CT は未だないが、この技術はマンモグラフィーや骨密度測定装置としては使用されつつある [42]。例えば、Philipsから発売されている MicroDose SI というマンモグラフィーでは、このフォトンカウンティ
ング技術を用いることで、従来のデジタルマンモグラフィと比較して大幅な被曝量の低減を可能にした [45]。更に乳房透過後のスペクトラル情報を取得することで、脂肪組織から乳房を弁別し、乳房量や乳腺密度を自動算出することが可能となった。
マンモグラフィや骨密度測定でフォトンカウンティング技術が使われているのに、CT
で未だ使用できない理由としては、やはり高線量環境下では使用が難しいこと、また検出器が大面積化出来ていないことが挙げられる。次に先行研究の紹介としてフォトンカ
ウンティング CT の開発現状について述べる。
現在開発されているフォトンカウンティング検出器のほとんどは CdTe や CZT などの半導体を用いた直接検出型である。2.3 節でも述べたように半導体検出器は他の検出器と比べ、1 個の電子・正孔対を生成するのに必要となる平均エネルギー ϵ 値が小さく、吸収されたエネルギーあたり多くの電子・正孔対が生成される。これにより高いエネルギー分解能が得られるので、これまで述べたようなエネルギー情報を用いるイメージングに
とっては大きな効果をもたらす。しかし、その移動度は小さく電子・正孔対の収集には時間がかかってしまう。
そこでこの半導体検出器において、X 線 CT 環境下での高いレートに耐えるために幾つかの方法が研究開発されている。代表的なものは以下の二つの方法であり、その代表的なフォトンカウンティング検出器の性能を表 3.1 に示す [42]。

28図 3.8MicroDose SI[45](1) ピクセルサイズの小型化
1pixel あたりの受光面を小さくすることで、波形の重なり（パイルアップ）を防ぐことが出来る (表 3.1 の 1,2,3,4)。更にピクセルサイズを小さくすることで、空間分解能の向上にもつながる。しかし厚さ 2-3mm の検出器に対し、そのサイズを ≪0.5mmにしてしまうと隣のピクセル同士で信号を共有してしまう可能性も出てくる（電子共有）。
(2) 検出器の多層化
厚さ方向に対して、複数の層を設けそれぞれで信号をカウントすることで、パイルアップを防ぐことが可能になる (表 3.1 の 5,6)。しかし構造が複雑でコストがかかるのと、正しく実装できないと浮遊容量が大きくなり、ノイズの影響を受けやすくなるといった欠点もある。
表 3.1

現在開発されている代表的なフォトンカウンティング検出器の性能

1. DXMCT-1[46]2. DXMCT-2[47]3. Siemens 2010[48]4. ChromAIX[49]5. MicroDose SI[45][50]
6. KTH Silicon Strip[51]ピクセルサイズ(µm×µm)1000×1000
500×500
225×225300×300
50×50
400×500

最大カウントレート(Mcps/pixel) (Mcps/mm2 )
5.5
5.5
5.5
22
13.5
150
0.056
2.5
200

閾値の数
(/pixel)24222
8 (8 層)以上のようにピクセルサイズを小さくすることで、100Mcps を超える高レート時でもパイルアップをせずにデータの取得が可能となることが分かる。しかしピクセルサイズ

29

を小さくしすぎることは不可能である。なぜなら小さくしすぎると一つの X 線光子により生じた電子正孔対が隣り合ったピクセルと共有してしまう電子共有といった現象が生じてしまうからである。これにより正しいエネルギー情報が得られなくなる（図 3.9）。

図 3.9電子共有による影響

しかし、この電子共有に対しソフトウェア上で隣合ったピクセルの信号を比較し、補正を加えることで、その影響を限りなく小さくすることも可能となっている (Anti-charge
sharing scheme)。低エネルギーの検出が困難にもなるがこれを用いることでピクセルサ
イズを 55µm と小さくしても、補正なしの 165µm と同じ結果が得られたとの研究報告もある [52][53]。
先ほど臨床ではまだこのフォトンカウンティング技術が CT として臨床に出ていないと述べたが、サイズの小さい小動物用 CT としては Philips よりすでにプロトタイプが開発されている (図 3.10)[54]。
パラメータ
管電圧
管電流
最短測定時間FOV
空間分解能
エネルギー範囲
図 3.10性能
80,100,120 kVp
10-100 mA
0.75 sec/rot
168 mm>20 lp/cm, <0.25 mm
40-100 keVPhilips の小動物用プロトタイプ PCCT[54]

この装置を用いて、実験的に様々な多色イメージングが行われており、「ガドリニウムや金ナノ粒子などの造影剤を使った K-edge イメージングによるコントラストの向上」や「ピクセルサイズが小さくなったことによる空間分解能の向上」といった結果が報告されている [41]。
これを人体に応用するためには、より高いカウントレート性能、また大面積化が検出器に求められる。これまで述べてきたように、CdTe や CdZnTe などの半導体検出器は高い

30

エネルギー分解能を有するが CT 環境下のような高いレートではピクセルサイズを小型化する必要がある。これにより空間分解能の向上といったメリットもあるが、結果として従来 CT と比べ膨大なチャンネルの処理が必要とされる。また単にピクセルサイズを細かくしていいかというとそうではなく、小さくしすぎると先述したように隣のピクセル間で干渉しあう電子共有などの現象が生じてくる。現実的なピクセルサイズは 0.5mm×0.5mm
程度といった報告もされている [42]。さらに CdTe 自身は信号増幅機能を持たないためノイズに弱く、電荷増幅器を用いた信号読出しがピクセルごとに必須となる。このような複雑で膨大なチャンネルの処理は容易ではない。
また CdTe などの半導体検出器は、CT 環境下では放射線損傷による経年劣化も危惧されている [44]。半導体は大量の放射線を浴びると、結晶内部に格子欠損が生じて検出器の性能が劣化する。図 3.11 は、Ge(Li) 検出器に 5.75MeV の中性子を照射した前後の 60 Coの γ 線の波高分布を示したものであり、中性子照射による検出器性能の劣化を表している。6.7 × 1010 n/cm2 の中性子照射によって、各ピークの半値幅は約 2.5 倍増加し、そのピーク位置は約 0.7%の減少を示した。図 3.12 は、これらの測定結果を中性子の照射量とエネルギー分解能の劣化の関係としてまとめたものである。照射線量の増加に伴い、エネルギー分解能が劣化していることが確認できる。この結果は中性子によるものであるが、荷電粒子の照射による測定でも同様の結果が得られたという報告もある [43]。

図 3.11

中性子照射によるエネルギー分布の変化 [44]

図 3.12中性子の照射量とエネルギー分解
能劣化の関係 [44]また CT の幅広い普及のためには、その装置価格が重要であるが、CdTe 素子を用いた
場合その価格が高くなることが予想され、コストの面の点を含め、臨床応用にはまだい
くつかの懸念がある。

31

第4章

MPPC 単素子での実証実験：
低被ばく化

前章までで述べたように、従来の X 線 CT には「高い医療被ばく」や「エネルギー情報の欠如」といった問題があり、その解決のため CdTe や CZT を用いたフォトンカウン
ティング CT が長らく研究開発されているが、技術障壁やコストの面を含めても未だ臨床レベルには至っていない。
そこで、本研究では MPPC と高速シンチレータを使用した世界初となる新たなフォト
ンカウンティング CT システムを提案する。MPPC は従来型 CT の光検出部である PD に比べて、微弱信号に対する感度が極めて高い。そのため、従来型 CT に比べ遥かに低い
線量下でも、同等以上の画像 S/N が達成でき、一方ではその高いフォトンカウンティン
グ能力からエネルギー情報を使用した様々なイメージングも期待できる。更に従来型 CTと同様にシンチレータベースでもあるので、装置の移行も比較的簡単に行え、長期的な使用を考えた際の放射線耐性やコストの面を含めても臨床応用に優れているといえる。
まずその最初の実証実験として MPPC 単素子を用いて、従来型 CT で使用されている
フォトダイオード (PD)、また 100 倍程度の内部増幅をもつアバランシェフォトダイオー
ド (APD) との比較を行った。本章では、実験に用いた検出器についてとその比較結果を示す。次に MPPC を CT 環境下で使用した時の温度の依存性や異なるピクセルピッチのMPPC 同士の比較を行った。

4.1

実験装置

内部増幅機能による S/N の改善を調べるために、光検出器 PD,APD,MPPC の前に被写体を置き、X 線を照射した時としてない時の信号を比較した。実験で使用した X 線発生装置 (TORECK,TRIX-150LE) の外形及び仕様を図 4.1 に、検出器の概要と基本特性を
図 4.2 と表 4.1 に示す。
X 線管の管電流値の出力上限値は最大 8mA であるが、設定した管電圧に依存してその値は制限される。その上限値は電力が 450W の範囲内で設定できる。例えば、管電圧が30kV の時に設定できる管電流値の上限値は 8mA であるが、管電圧を 150kV に設定した場合は 3mA が上限となる。
また検出器は図 4.2 と表 4.1 に示すように、基本性能を同じにするため PD と APD は同
じ素子を用い、印加電圧を変えることで PD ではゲイン 1、APD ではゲイン 50 を再現している。また PD,APD の信号の読出し方法は従来型 CT と同等の「電流モード」を行っている。この電流モードとは、一定間隔で電荷を全て積分し、電流値を信号して読み出32

す方法である。具体的には HV 装置かつ電流計の役割として Keithley237 を用い、検出器
からの電流値を一定間隔で読み出すことで信号を取得した。

管電圧
管電流

X 線管

図 4.1

図 4.2

項目
(1) 出力範囲(2) 安定度(1) 出力範囲(2) 安定度(1) 使用管球(2) 固有フィルタ(3) 照射角度

規定値または機能
30 〜150 kV
2%以下（100kV,3mA 時）
0.1 〜 8.0mA (450W 以内)
3%以下（100kV,3mA 時）
H-7131（日立製）
1.75mm Be
35◦ 円錐状実験で使用した X 線発生装置の外形及び性能実験で使用した単素子 PD,APD（左）と MPPC（右）表 4.1

各単素子 PD,APD,MPPC の基本特性 [26][27]PD,APD
型番
S8664-11
受光面
1mm×1mm
50 (M=1)
動作電圧 VR [V] (at 25 ℃)
394.1 (M=50)
PD : 1
ゲイン
APD : 50最大感度波長 [nm]
420

MPPC
S12571-050C
1mm×1mm
66.58
1.25 × 106
450

一方 MPPC では従来の電流読出しだけでなく、X 線の光子一つ一つを信号として認識する「パルスモード」も行った。これにより X 線光子一つ一つのエネルギー情報の取得が可能となる。パルスモードでは浜松ホトニクスの読出し基盤（Hamamatsu,C11204-01）を使用しており、まず検出器からの信号（波形）を整形アンプに入れ、その後多段コンパレータ

33

（4 段）により信号をエネルギーごとに分岐する。それをカウンタ（Contec,CNT3204MT）
にて信号の数を数えることで、エネルギー情報を失わずに信号を取得できる。図 4.3 に「電流モード」と「パルスモード」での読出し図を示す。
またシンチレータとして、電流モードでは従来型 CT で広く用いられている GOS シン
チレータを、パルスモードではパイルアップの影響を抑えるために時定数が〜25ns と短
い Ce:YAP シンチレータを使用した。

図 4.3

4.2

「電流読出し」・「パルス読出し」での読出し図

従来センサーとの S/N の比較

まず始めに内部増幅機能による S/N の改善を調べるために、光検出器 PD,APD,MPPCの前に被写体を置いた時の信号を比較した。その実験配置を図 4.4 に示す。

図 4.4

各検出器での実験配置図

34

被写体として、直径 20mm のアクリル容器にアルコールと水を用意した。被写体を置いた時に透過した X 線での電流値と被写体がないときの電流値、そして何も照射していない時の電流値（暗電流）をそれぞれの検出器で比較した。この時の照射 X 線の管電圧
は 120kV、管電流は 0.5mA である。読出し方法はすべて電流モードであり、これは単純に光検出器を変えただけの比較である。照射 5 分間で得られた電流値の比較結果と、厚さ 1mm の Cu フィルターを入れて、更に線量を下げたときの電流値の比較結果をそれぞれ図 4.5 に示す。

図 4.5

検出器ごとの電流値の比較：120kV,0.5mA 照射（左）Cu フィルターなし（右）Cu フィルターあり

35

Cu フィルターありとなしの左右のヒストグラムを比較すると、低線量下ではスペクト
ルの幅が広がっていることが確認できる。被写体なしでの MPPC の電流値が Cu フィル
ターなしの時で約 0.3mA で、Cu フィルターありの時が 0.075mA であることから、フィルターを入れたことで線量が約 1/4 になっていることが分かる。
次に PD,APD,MPPC の各検出器同士で比較してみると、内部増幅のある APD や MPPC
では PD に比べて、スペクトルの幅が小さくなり、明確にアルコールや水を弁別出来ていることが分かる。特に Cu フィルターを入れた低線量下では、それが顕著であり、PD では信号に対して暗電流の影響が大きく、水とアルコールが全く弁別できていないの対し、
MPPC では明確に二つを分けることが出来ている。

4.3

従来センサーとの CT 画像比較

4.3.1

実験セットアップ

これまでは被写体を動かさず、単純に被写体透過後の電流値を取得していただけであるが、次は各検出器で CT 画像の取得に試みた。被写体を回転ステージと X 軸移動ステー
ジの上に乗せ、制御ステージ（Sigma Koki,SHOT-302GS）と検出器の読出しを同期させることで CT 画像の取得が可能となる。具体的な実験セットアップを図 4.6 に示す。

図 4.6

CT 撮影の実験セットアップ

被写体が固定された検出器の前を一回通過することで、一つの投影データを取得することが出来る。実際に円柱アクリルファントムが検出器前を横切った時に取得できる一次元
投影データと複数回通過した時に取得できるサイノグラム、および FBP 法 (Filter Back
Projection) を用いた画像再構成により得られた CT 画像結果を図 4.7 に示す。このとき用36

いたフィルターは最も基本的な ramp filter である。検出器サイズが 1mm×1mm であるため、再構成時のピクセルサイズは同じく 1mm×1mm とした。

図 4.7

円柱ファントムの投影データと CT 画像

また上記の CT 画像を取得した際の回転ステップ数は 45step/180◦ である。ここでいう
回転ステップ数は一般的に View 数とも呼ばれ、1 回転で何方向から投影データを取得するかを示した値である。View 数が多いほど多数の方向から投影データを取得できるので、高い空間分解能を有する画像の取得が可能となる。

4.3.2

各検出器での CNR 比較

各検出器 (PD,APD,MPPC) で CT 画像を取得し、得られた画像の定量評価・比較を行った。ファントムには図 4.8 のような水とアルコールを含んだアクリル容器を使用し、二つの物質が弁別可能か否かを調べた。

図 4.8

使用ファントム

照射 X 線の管電圧を 120kV、管電流を 0.2mA とした時の PD、APD、MPPC（50µmピッチ）で得られた CT 画像結果を図 4.9 に示す。MPPC は電流モードとパルスモードの二つの方法で測定している。またこの時、ビームハードニングの影響を抑えるため厚さ1mm の Al フィルターを X 線発生装置の照射口に付与している。

37

[1] PD[2] APD[3] MPPC -50C （電流読出し）[4] MPPC -50C （パルス読出し）

図 4.9

各検出器で取得した水とアルコールの CT 画像とその 1D プロファイル

38

CT 画像の 1D プロファイルからも分かるが、APD や MPPC を用いることでノイズが減少され、より明確にアルコールと水を弁別できていることが確認できる。
次に、これらの画像の定量評価を行った。定量値として、コントラストノイズ比（Contrast Noise Ratio : CNR）を用いた。CNR とは、CT 画像において低コントラスト分解能の定量値として用いられるもので、式 4.1 のように表される。ここでいう低コントラス
ト分解能とは、ある組織とその周辺組織との X 線吸収差が小さい時、画像上でその組織を識別できる最小の大きさをいう。本実験では、径を一定にした場合の各検出器で取得した画像の水とアルコールに対する CNR を求め、比較した。CNR の算出式は、これまでにいくつか提案されているが、Gupta らが提案した式 4.1 が推奨されているため、次式を用いた [9]。
|ROIM − ROIB |CN R =(4.1)
SDB
ここで ROI(Region of Interest) の内訳は、ROIM が低コントラスト物体内部の平均値、ROIB がバックグラウンドの平均値、SDB がバックグラウンドの標準偏差を示している。
つまりノイズが小さく、2 つのコントラスト差が大きい画像ほど、その CNR は大きくなる。今回の実験で設定した具体的な ROI を図 4.10 に示す。

図 4.10

設定した関心領域 ROI各検出器 (PD,APD,MPPC) で得られた CT 画像（図 4.9）の CNR 値及びアルコールに対する水の画像コントラスト比を表 4.2 に示す。
図 4.9 からも明らかであったが、実際に CNR 値を比較しても従来型 CT の PD に比べて、内部増幅機能のある APD や MPPC では高い CNR 値を有する鮮明な画像が取得できた。これは素子の内部増幅機能により、微弱な信号でも暗電流などのノイズに埋まらず検出できるためである。
特に MPPC のパルスモードでは、PD に比べ 10 倍以上も高い CNR 値が得られた。これは信号をパルスで読み出すことで、ベース電流のグラつきや微弱なノイズをカットすることが出来るためである。つまり MPPC のパルスモード時では、素子の「内部増幅機
能」および「フォトンカウンティング能力」によって、従来型 CT の PD に比べ格段にノイズの影響を抑えることが出来たと考えられる。

39

表 4.2

各検出器の画像コントラスト比と CNR

MPPC -50C
MPPC -50C（電流読出し）（パルス読出し）

PD

APD

CNR
(式 4.1 より算出)

1.42

4.41

4.66

17.9

画像コントラスト比(ROIB /ROIM )

1.41

1.43

1.45

1.54

次に、管電圧を 120kV と固定して管電流値が 0.1mA〜1.0mA の範囲で CT 画像を取得し、その CNR 値を求めた。その結果を図 4.11 に示す。

図 4.11

管電流値と CNR の関係

管電流値を増やすことで、照射線量が増加するため CNR 値は増加していくことが分かる。式 4.1 より、CNR はノイズに反比例し、このノイズは線量の 2 乗に比例することから、CNR は線量の 2 乗に反比例する。実際、各検出器はその曲線を描いているが、MPPCの電流モードだけ、線量に対して CNR の向上が乏しい。MPPC の方がゲインが高いのにも関わらず、線量が上がるにつれ APD の方が高い CNR 値が得られていることが分かる。これは照射線量だけでなく、また別のパラメータが関与し、ノイズが生じていることと考えられる。

40

その調査として、まず MPPC のピクセルピッチを 50µm から 10µm と細かいものに変え、同様の実験を行った。その結果を図 4.12 に示す。

図 4.12管電流値と CNR の関係

10µm ピッチの MPPC を使用したことで、CNR の向上が確認できた。つまり MPPCのピクセルピッチサイズに起因するゲインの差異などにより、線量を増やした時に CT 画
像が変化したと考えられる。次節では、これを更に詳しく調査する。

41

4.4

高線量下での MPPC の温度影響

前節では、従来 CT で使用されている PD と APD、MPPC で CT 画像を取得し、得られた画像の定量評価を行った。その結果、MPPC を用いることで低線量下でも PD に対し鮮明な画像の取得に成功した。しかし高い線量下では、50µm ピッチの MPPC（電流モード）にて CNR の向上があまり見られなかった。本節では、その原因・対策について言及する。
図 4.13 は、管電流 3mA の高線量下において Al 円柱ファントムを MPPC（50µm）の前で通過させたときの電流値の変化、つまり投影データの 1step 分である。ファントムが透過中は電流値が下がるので正しい投影データなのだが、ファントム透過前と透過後で電流値が変わってしまっている。通常であれば、左右の部分は同じく直接 X 線が照射されている部分なので同じになるはずである。当然、このデータを投影データとして画像再構成を行ってしまうと、それは画像の歪みやノイズの原因となる。

図 4.13

高線量下における Al ファントム透過前後の電流値の変化（MPPC -50C）

次にこの原因について探求するために、照射線量を上げたときの電流値を 50µm ピッ
チ・10µm ピッチの MPPC で改めて比較した。管電圧を 120kV に固定し、管電流を 0.5〜
3.7mA に変えた際の電流値の変化を図 4.14 に示す。それぞれ照射直後、照射 1 分後の電流値をプロットしている。
50µm ピッチだと照射 1 分後で、照射直後の値よりも電流値が下がってしまっていることが分かる。これは X 線照射中にゲインが下がったこと、そして線量が高いときほどその効果が大きいことを意味している。それに対し、10µm ピッチの MPPC では、その変化が見られない。MPPC のゲインが下がった要因としては、温度の上昇が考えられる。そのため、実際に温度センサを MPPC 素子の裏に直接つけ、X 線照射中の温度変化の測定を試みた。この時の実験概要図を図 4.15 に示す。

42

図 4.14MPPC 50µm,10µm ピッチでの線量と電流値の関係（照射直後・照射 1 分後）

図 4.15MPPC 素子に温度センサを取り付けた様子

管電圧を 120kV、管電流を 0.1mA,3.0mA とし、X 線を直接 3 分間照射した。照射 3 分
間と照射する前の 1 分間、照射後の 3 分間の電流値と温度の関係を図 4.16 に示す。
高い線量下では、温度上昇が起きていることが確認できる。MPPC 素子の外から温度を測定しているにも関わらず、管電流を 3mA にした時 3 分間の X 線照射で 4 ℃の温度上昇が見られた。つまり素子内部はもっと激しい温度上昇がおきていると予想される。
MPPC を 10µm ピッチにした時は、温度上昇が抑えられるのでゲインが変わらず、図4.14 のように照射中も一定の電流値が得られたと考えられる。つまり小さいピクセルピッ
チの MPPC を用いることで、高い線量下でも温度上昇の影響を抑えられ、図 4.12 のように 50µm ピッチのものに比べ、高い CNR を獲得することが可能となる。
また同じピクセルサイズ 50µm の MPPC を用いても、パルスモードでは温度上昇によるゲイン変化の影響が現れなかったのは、シンチレータが GOS ではなく、YAP シンチ
レータであったためだと考えられる。YAP は発光量が GOS に対し、1/5 程度であるため得られる電流値が低くなり、温度が上昇しにくいと考えられる。
これを検証するために、シンチレータを YAP にして同様の温度測定実験を行った。その結果を図 4.17 に示す。

43

[1] 管電流値 : 0.1mA
図 4.16[2] 管電流値 : 3.0mA

X 線照射中の電流値と温度変化 [MPPC(-50C)+GOS][1] 管電流値 : 0.1mA
図 4.17[2] 管電流値 : 3.0mA

X 線照射中の電流値と温度変化 [MPPC (-50C）+YAP]

44

実際に温度を測定してみると、シンチレータが YAP の時は GOS の時に比べて温度上昇が小さいことが確認できた。しかしそれでも、管電流値が 3.0mA という高線量下では少なからず温度上昇があり、ゲイン低下が起きてしまっている。図 4.18 に、シンチレー
タが GOS の場合と YAP の場合で管電流値を 0.1m〜3.0mA まで変えたときの温度の変化の様子をまとめて示す。

[1] MPPC(-50C) + GOS
図 4.18[2] MPPC(-50C) + YAP

管電流値 0.1〜3.0mA 下での温度変化まとめ

ここで測定された温度は素子の外から測ったものなので、実際の素子内部の温度はこれ以上にあがっていることに留意する必要がある。しかし YAP をシンチレータに使用す
れば、50µm ピッチの MPPC でも管電流値が 0.5mA との低線量環境下では、温度影響を無視してもよいといえる。また YAP を使ってパルスモードで読み出す場合、更にその温度影響は小さくなると考えられる。電流モードではすべての電荷を積分したものが信号となるため、微弱なゲイン揺らぎがそのまま信号の揺らぎとなるが、パルスモードでは設定された閾値を跨がない限り得られるカウント値は変化しないからである。そのため
パルスモードは電流モードに比べ、ゲイン揺らぎに対し耐性があるといえる。

45

4.5

超低線量下での CT 画像比較

前節では、高線量下における MPPC の挙動についての検証を行った。その結果、MPPC
は高線量下になると温度上昇に伴うゲイン揺らぎが発生し、画像ノイズに繋がることが分かった。その対策として、MPPC を高線量下で使用する場合は電流値が小さい 10µm ピッチなどピクセルサイズが細かい MPPC を用いる必要がある。ただ発光量が少ない YAPなどのシンチレータを使用し、低線量下においてパルスモードで読み出す場合はそこまで温度上昇を考慮する必要はないと考えらえる。
本節では、逆に超低線量環境下において、PD や APD に対して MPPC の高い内部増幅がどのように CT 画像に作用するかを検証した。
実験で使用している X 線管（TORECK,TRIX-150LE）での管電流値の下限は 0.1mAである。そのため、これより低い線量にする場合は、重金属のフィルターを照射口に付与することで実現した。ファントムには先ほど CNR の比較で用いた水とアルコールのファントムを同じく用いた。まず図 4.19 に、120kV,0.1mA 環境下（Al フィルター付与）において PD・APD・MPPC で得られた CT 画像と CNR 値を示す。この時の読出しはすべて
電流モードで、用いたシンチレータは GOS である。

[1] PD図 4.19[2] APD[3] MPPC(-10C)

120kV,0.1mA+Al フィルター下での CT 画像

この環境下では、すべての検出器で画像再構成により CT 画像を作成することが出来た。PD では信号が暗電流などのノイズに埋もれ、得られた CT 画像もノイズが目立つ
が、APD や MPPC ではこの低線量環境下でも十分な画像を取得できた。次により低線量環境を実現するために Al フィルターを同じく厚さ 1mm の Cu フィルターにして、同様の測定を行った。結果を図 4.20 に示す。Al フィルター使用時、ファントムがないときのMPPC(-10C) の電流値は約 1700nA で、Cu フィルター使用時は 460nA であったため、線量は 1/4 程度になったと考えられる。
フィルターを Cu にすると、PD では信号がノイズに埋もれてしまい CT 画像を取得することが出来なかった。図 4.19 では APD,MPPC の間でさほど差がなかったが、更に線量を減らすと APD でもアルコールと水を弁別するのは難しく、その CNR 値も 1 以下となっている。式 4.1 により、CNR 値が 1 以下ということはアルコールと水の差が水のノ

46

[1] PD
図 4.20[2] APD[3] MPPC(-10C)

120kV,0.1mA+Cu フィルター下での CT 画像

イズ（標準偏差）の範囲以下であることを意味しており、弁別は出来ていない。それに対し、MPPC ではノイズは多いが二つを弁別することに成功している。
ここでフィルターを厚さ 0.5mm のタングステン (W) にして、更に線量を下げた状態でCT 画像を取得した。この時 MPPC の電流値は 80nA であったので、Al フィルター付与時の図 4.19 時に比べ、その線量は 1/20 程度まで低減している。その結果を図 4.21 に示す。

[1] PD
図 4.21[2] APD[3] MPPC(-10C)

120kV,0.1mA+W フィルター下での CT 画像

この超低線量下では、PD や APD では CT 画像の取得が困難であったのに対し MPPC
ではその CNR 値は低いながらも CT 画像を取得することができた。つまり MPPC の高
い内部増幅機能により、シンチレータや読出し方法は同じで、単純に従来の PD から素子
を MPPC に変えただけでも低被ばく化が可能となることを意味している。更に、MPPC
は電流モードではなくパルスモードで読み出すことで微弱なノイズをカットすることができ、図 4.12 で示した通り、このような超低線量下でもより鮮明な画像の取得が可能と
なる。

47

第5章

MPPC 単素子での実証実験：
多色イメージング

前章では、MPPC を PD や APD と比較することで内部増幅のもたらす画像 S/N の向上を確認した。また高線量下での MPPC の挙動や超低線量下での CT 画像結果について検証し、MPPC を用いた低被ばく CT の実証実験とした。さらに MPPC はパルスで信号を読み出すことで、X 線光子一つ一つのエネルギー情報を取得することが出来る。本章
では、同じく MPPC 単素子を用いて様々な多色イメージングを行った結果を示す。

5.1

特定のエネルギー域のみを用いた多色イメージング

エネルギー情報が取得できるようになることで、フォトンカウンティング CT は従来
CT と異なり、特定のエネルギー域ごとで画像の取得が可能となる。MPPC(S12572-050C)と YAP(1mm 角) で取得した、ガンマ線源と X 線のスペクトルを図 5.1 に示す。この時のエネルギー分解能は 122keV で 13.4%(FWHM)、59.5keV で 20.4%(FWHM) であった。

X 線照射

ガンマ線源
図 5.1

MPPC+YAP で取得したエネルギースペクトル

特定のエネルギー域を指定し、そこだけでイメージングを行うことで様々な恩恵を受けることが出来る。その例として、我々はこれまで MPPC の単素子（S12573-050C）+YAP
シンチレータ (1mm 角) を用いて、様々なイメージングを行ってきた [55][56][57]。その結果を本節でまとめて紹介する。

48

5.1.1

低エネルギー域を用いた画像コントラストの向上

一般的に低エネルギー側では物質同士の減弱度合の差が大きく、その低エネルギーのみを用いて CT 画像を取得することで、より鮮明に物質を弁別することができ、画像のコントラストが向上する。そこでファントムに水とアルコールを用いて、これを検証した。管電圧を 120kV, 管電流を 0.2mA、閾値を 20,40,60,80keV として、画像を取得した。
図 5.2 に、低エネルギー域（20-40keV）のみを用いた画像と比較として全エネルギーから取得した画像の二つを示す。
画像を比較すると、低エネルギー域のみを用いた右側の CT 画像の方がよりアルコール部分が黒くなり、コントラストが向上していることが分かる。実際、アルコールに対する
水のコントラスト比は全エネルギー域で再構成した画像は 1.58 だったのに対し、低エネ
ルギー域のみを用いて再構成した画像では 1.79 となり、コントラストが 13%向上した。

図 5.2

5.1.2

低エネルギー域を用いた画像コントラストの向上

高エネルギー域を用いたビームハードニングの除去

第 1 章でも述べたが、X 線 CT における画像再構成の原理は使用する X 線を単色としているが、実際は連続 X 線を用いてる。そのため連続スペクトルをもつ X 線が被写体を通過する時、低エネルギー成分が多く吸収され、スペクトルが高エネルギー側にシフトしてしまい、その結果画像上にアーチファクトが生じる。これをビームハードニングアー
チファクトという。これはシフトの少ない高エネルギー域のみを用いることで、除去することが可能である [59]。そこで実際に、高エネルギー域のみを用いてイメージングを行った（図 5.3）。管電圧を 150kV, 管電流を 0.1mA、閾値を 30,60,90,120keV とした。
全エネルギーを用いた時は、減弱の高いアルミニウムの円柱の間にビームハードニン
グ効果が生じて画像が暗くなっている。それに対し、高いエネルギー域のみを用いることでそのアーチファクトが除去出来ていることが確認できる。

49

図 5.3

5.1.3

高エネルギー域を用いたビームハードニングの除去

ヨードの K-edge イメージング

3.3.2 節でも述べたように、患者にヨードなどの造影剤を投与し、造影剤の K 吸収端の前後のエネルギー域を用いることで投与した血管や組織のより明確な画像化が可能になる。その実証としてファントムにヨードを用いて、その前後 15keV の範囲で画像化を行った（図 5.4）。エネルギー範囲は狭い方がより K-edge の影響を強めることが出来るが、狭くしすぎると統計が足りずノイズが目立つため 15keV とした。そして K-edge 前後のエネ
ルギーの差とることで、ヨードの K 吸収端のみが際立ち、ヨードの強調画像を取得することが出来る。

図 5.4

ヨード造影剤を用いた K-edge イメージング

50

5.2

カラーレントゲン写真

これまでは特定のエネルギー域のみを用いたイメージングを行ってきたが、次は複数のエネルギー域を組み合わせて、物質の弁別を目的としたカラー画像の取得に試みた。
まず CT 画像を取得する前に、MPPC 単素子でレントゲン写真の取得を行った。その実験概要図を図 5.5 に示す。X 軸 Z 軸ステージによって MPPC(S12572-050C) と 1mm 角の YAP シンチレータを組み合わせたピクセルサイズが 1mm×1mm の検出器をスキャンさせて、レントゲン撮像を行った。被写体にはライターを使用し、照射 X 線の管電圧は120kV, 管電流は 0.1mA、照射時間は 1 秒/mm2 とした。

図 5.5

MPPC 単素子を用いたレントゲン撮影図

この時得られたレントゲン写真を図 5.6 に示す。エネルギー閾値を 10,20,40,70keV と設定し、この画像は 10keV 以上のエネルギー域（全エネルギー情報）から取得したもので
ある。

被写体
図 5.6

1pixel : 1.0mm×1.0mm

1pixel : 0.5mm×0.5mm

MPPC 単素子を用いたライターのレントゲン写真 (10−120keV)

51図 5.6 の中央図は画像のピクセルサイズを検出器サイズと同じ 1.0mm×1.0mm とした時のもので、右図は MPPC 単素子をゆっくり移動させ、画像のピクセルサイズを 0.5mm×0.5mmとした時のものである（ピクセル間の線形補間はどちらも行っている）。つまり右図の方が左図よりも 4 倍の情報がある。検出器をコリメートして検出器サイズ = 画像ピクセル
サイズにした方が分解能も当然良くなるが、この方法でも十分画像は向上している。そのためこれ以降はすべて、1pixel を 0.5mm×0.5mm とした右の画像を使っていくこととする。次にそれぞれのエネルギー域のみで取得したレントゲン写真を図 5.7 に示す。

(a) 10−20 keV(b) 20−40 keV(c) 40−70 keV(d) 70−120 keV

図 5.7

各エネルギー域ごとで取得したレントゲン写真

低エネルギー側では、減弱の弱いプラスチックなどでも X 線が比較的止まるため、全体的にライターの外形を確認することが出来ている。そして高エネルギーになるにつれて減弱の大きい金属部のみが描画できていることが分かる。また同じ物質でもエネルギーごとにその減弱係数は異なる。当然低エネルギー側のほうが、X 線が止まるためその減弱係数は大きくなる。実際に各画像のパラメータを比較しても、図 5.7(a) が最も大きく、高エネルギーの画像になるにつれて小さくなっていくことが確認できる。
次に各エネルギー画像の比をとって、減弱の度合が似たものだけを抽出した。図 5.8 にその結果を示す。左図は図 5.6 の (a)10-20keV/(c)40-70keV で比をとった時の画像で、右
図は (c)40-70keV/(d)70-120keV での画像である。

52

(c)40-70keV/(d)70-120keV による画像(a)10-20keV/(c)40-70keV による画像
図 5.8

各エネルギー画像の比をとった結果

図 5.8（左）のように、低エネルギー側で比をとった画像では、低いエネルギー帯で減弱の差の大きいプラスチックなどの比較的減弱係数の小さい物質のみを抽出出来ている。
また図 5.8（右）では、高エネルギー側でも減弱の差がある金属部などの比較的減弱係数が大きい物質が描画出来ていることが分かる。プラスチックなどの減弱係数の小さい物
質では、高エネルギー域になると減弱の差がほとんどなくなるため、比をとると描画されなくなる。
最後にこれらの画像を重ねて、カラーレントゲン写真の取得に試みた。図 5.8 の二つの画像と図 5.7(d) をそれぞれ赤・緑・青と色を付けて重ねた結果を図 5.9 に示す。
大まかにプラスチック部（赤）・軽金属部（緑）・圧電素子などの重金属部（青）と識別することが出来ていることが確認できる。このように、フォトンカウンティング検出器
では複数のエネルギー域を用いたイメージングが可能となり、物質弁別に大きな効果をもたらすことが分かる。

図 5.9

各エネルギー画像を重ねた RGB カラーレントゲン写真

53

5.3

物質同定

次に複数のエネルギー域を用いて、CT 画像上での物質同定を行った。物質の減弱係数
はエネルギーごとに異なるが、フォトンカウンティング CT では物質の理論曲線と CT 撮影から取得した各エネルギー域ごとの CT 値を比較することで物質を同定することが可能になる。今回はその実証として、ファントムにアルコールを用いて、その同定実験を行った。管電圧を 120kV, 管電流を 0.2mA、エネルギー閾値を 20,40,60,80keV とした時のCT 画像を図 5.10 に示す。

(a) 20−40 keV(b) 40−60 keV
図 5.10(c) 60−80 keV(d) 80−120 keV

各エネルギー域での CT 画像

前節と同様、各エネルギー域の画像間での比を求めた。その時の結果を図 5.11 に示す。
(a)20-40keV/(b)40-60keV、(c)60-80keV/(d)80-120keV でそれぞれ比を算出した。図のグ
ラフは NIST から算出した水のアルコールの減弱係数の理論値である。

図 5.11

各エネルギー域の画像間での比54

低エネルギー帯では、水やアルコールも減弱係数の差（赤帯/黄帯）が激しいので、比をとると水とアルコールを識別することが出来ていることが分かる。しかし高エネルギー帯（緑帯/青帯）ではどちらも変化が乏しいため、二つを分けることが出来ないことが分かった。
ここの段階では低エネルギー域の情報を用いることで、水とアルコールを分けることは出来るが、その物質がアルコールであるという物質同定は出来ていない。次に各エネ
ルギー域の画像を CT 値に変化し、NIST から算出したアルコールの理論値と比較した。
その結果を表 5.1 と図 5.12 に示す。
表 5.1

得られた画像から算出した CT 値と理論 CT 値

30.1 keV
48.1 keV(20−40keV)(40−60keV)
実測 CT 値
-366.9±39.04 -297.98±41.83
理論 CT 値 [39]-352.19-263.63

図 5.1267.4 keV(60−80keV)-231.04±52.35-231.96

94.77 keV
(80−120keV)-205.09±61.70
217.75

得られた画像から算出したアルコールの CT 値と理論値との比較

各エネルギー域での基準エネルギーは、図 5.1 の測定した X 線スペクトルからエネル
ギーの重心をとることで算出し、それを比較基準とした。全てのエネルギ域においてエラーの範囲内で実測と理論値が一致していることが確認できる。つまり理論値をデータ

55

ベースとして持っておくことで、得られた CT 画像から画像上の物質を同定することが可能となる。
次に、物質同定により得られた情報からアルコールのみを画像から抽出した。物質同定に用いたエネルギー域が 2 つ、3 つ、4 つの場合でそれぞれどのように抽出画像が変わるか示した結果を図 5.13 に示す。

図 5.13

物質同定後のアルコールの抽出画像抽出したアルコール画像を比較してみると、物質同定の際に多くのエネルギー域を使用した場合の方がより正確にアルコール部のみを抽出出来ていることが分かる。この結果は、現在臨床で用いられているデュアルエナジー CT よりも複数のエネルギー域の使用を可能とするフォトンカウンティング CT の方がより正確な物質同定を可能とすることを示唆している。

56

第6章

LSI を用いたイメージング

前章までで示してきたレントゲン写真や CT 画像は、1mm 角の MPPC 単素子を用いたもので MPPC によるフォトンカウンティング CT の実証実験に重きを置いたものであった。しかし、実際の CT 装置は第 3 章でも紹介した通り、たくさんの素子が並んだ検出器
アレイを 1 ブロックとして、それを組み合わせる形で構成されている。そのため、臨床を見据えた次のステップとして我々は複数の素子に対する読出しを可能と大規模集積回路（Large-scale integrated circuit : LSI）を独自に開発し、世界初となる MPPC ベースのアレイ型 CT システムの開発を行った。本章では、その実験概要および結果を示す。

6.1

開発した LSI と 1D−MPPC アレイの概要

図 6.1 に開発した LSI の外形及び、内部処理の概要を示す [60][61]。MPPC からの信号をカレントコンベアを通し、早い時定数を保ったまま信号を増幅させる。その後、閾値の異なる 4 つのコンパレータを介し、それぞれのパルスの数をカウントすることで、一度の X 線照射で最大 4 つのエネルギー域で X 線のエネルギー情報を取得することが可能となる。このような処理が LSI 内部に 16 チャンネル分並列されている。開発した LSI の詳細な内部設計および性能については次節の 6.1.1 節以降で詳しく述べることとする。

図 6.1

開発した LSI の外形と内部処理の概要 [60]57

この開発した LSI により、同時に 16ch 分 (=16pixel) のデータを一度に取得することが可能となる。図 6.2 に使用した一次元 MPPC アレイ（Hamamatsu Photonics）および YGAG
シンチレータアレイ（Hitachi Metals, Ltd）を示す。MPPC アレイは 16 個の 1mm×1mmの MPPC 単素子で構成されている。また 25µm のピクセルピッチをもつ MPPC を使用している。シンチレータには早い時定数を持つ YGAG（decay time :〜70ns, density :5.4g/cm3 ）を使用している。１ピクセルごとのシンチレータサイズは 1×1×1mm である。
ピクセル間には反射材が巻かれており、その厚みは 0.2mm となっている。そのため検出器のピクセルピッチは 1.2mm である。

図 6.2

6.1.1

一次元 MPPC アレイと YGAG シンチレータアレイ [60]

LSI の諸元開発した LSI の諸元を表 6.1 にまとめる。本 LSI は、16 系統のアナログおよびデジタ
ル信号処理機能を有しており、TSMC 社の 0.35µm の CMOS プロセスを用いて製造が行われた。LSI の設計・機能概要については次節にて述べていく。
表 6.1

MPPC を用いた X 線 CT 用 LSI の諸元

項目
信号系統数
電源系統
消費電力

数値
16
+1.65V, -1.65V〜230mV
0〜4 mV
ダイナミックレンジ（エネルギーにして 0〜150keV に対応）
非線形性 (Integral non-linearity)〜1.7%
Countable range〜10MHz/pixel

58

6.1.2

アナログ回路の概要

本 LSI のアナログ回路部で要求される機能は、「非常に高いカウントレート（ 数 MHz）
で到来する個々のパルスを捉え、かつそのエネルギー情報を取得すること」である。
そのためには、MPPC からの高速の電荷パルス波形を損なうことなく、信号を LSI 内部に取り込む必要がある。ただ一方で MPPC はその検出器容量が非常に高いため（例
えば、1×1mm2 で〜200pF）、入力インピーダンスの大きいアンプでその信号を受けてしまうと、入力インピーダンス (Zin ) と検出器容量が結合して時定数の長い積分回路を形成してしまう（図 6.3）。たとえば、入力インピーダンスが 1kΩ 程度のアンプの場合、
τ = RC ≈ 1kΩ × 200pF ≈ 200ns となる。

図 6.3

MPPC とカレントコンベア

ここで単素子の MPPC と YAP シンチレータを組み合わせた X 線 (60keV 相当) の波形を図 6.4 に示す。立ち上がりが〜10ns で立ち上がっており、この波形を保持したまま LSI
内部に取り込むためには低い入力インピーダンスで信号を受ける必要がある。
そこで本研究では、カレントコンベアと呼ばれる回路（図 6.5）を採用した。カレン
トコンベア回路の入力部は、いわゆるゲート接地回路になっており、低インピーダンスを実現する。ただし、単体のカレントコンベア回路では、低インピーダンスといえども
1kΩ 程度の値を持ってしまうため、本 LSI では、並列にその回路群を 100 個並べることで 1kΩ/100≈10Ω のインピーダンスを達成した。またカレントコンベアの出力部では、いわゆるカレントミラー回路の構成としている。これにより入力部から高速に入力して来た電荷をそのままコピーし、後段回路へ出力する。そして後段には抵抗 (1kΩ) が置かれており、この抵抗を介して電荷パルスが電圧に変換される。ここで後段の抵抗に信号を損失なく送るためには、出力インピーダンスが後段の抵抗よりも十分大きくなければならない。そこでカレントミラー回路の出力部は、定電流としてみなすことができるため、十分に高い出力インピーダンス (〜10kΩ) を実現している。

59

図 6.4

図 6.5

MPPC+YAP からの出力波形 (50Ω 終端)

カレントコンベア回路（AIN:入力信号、AOUT:出力信号）60このようにカレントコンベア回路を設けることで、電荷 (電流) を電圧に変換する後段の抵抗部から見ると、MPPC の検出器容量が見えないため、本来の波形を保ったまま電圧に変換することができる。
またカレントコンベアの出力部は PMOS と NMOS トランジスタで構成されているが、製造誤差に基づくドレイン電流のアンバランスによりオフセット電圧が生じる可能性がある。そこで本 LSI では可変電流を後段部に設け（内部レジスタ設定で 16 段階の調整可能）、オフセット補償を行う仕組みを設けている。

6.1.3

デジタル部およびレジスタ読出の概要

アナログ部の最終段にて出力されたアナログ電圧波形を、4 つのエネルギーバンド（3種類の window comparator と 1 つの comparator）で波高値を弁別することで、各々の光子のエネルギー弁別を行う（図 6.1）。各 comparator の後段には 16 bit のカウンターが設けられており、このカウンター値は各チャンネルのシフトレジスタ内に格納されている。
この格納されたレジスタ信号を LSI 外部に読み出す際は、典型的な X 線の照射時間が１
スキャンあたり 0.5 sec 程度であるため、それよりも十分小さい時間で信号を読み出す必要がある。
そこで、本システムでは FPGA (Field Programmable Gate Array) を用いた高速読み出しを行う。加えて、読み出しのみならず、オフセットの補正などを行うために LSI 内部にレジスタ設定を書き込む必要がある。これらを限られた開発期間で効率的に実施するために本システムでは、LabVIEW FPGA を導入した。LabVIEW 自身はブロックダイ
アグラムにて直感的にさまざまな処理を記述することができ、Verilog/VHDL を用いた論
理コーディングといったものを行わずに短期間で FPGA を実装できる。
これに加え、実際の CT 撮影の際には、繰り返し撮影動作を実施させるために、CPUもしくはマイコンが FPGA の動作を制御し、CT 撮影を行う必要がある。これについても、LabVIEW 自身が FPGA のマイコンともいうべき役割を背負って、その詳細な動作を容易に記述できる。このように、LabVIEW を用いた一元的な読み出しシステムを構築
し、X 線スペクトルや CT イメージの取得を行なった。
図 6.6 は、LSI が搭載された開発基板である。MPPC アレイからの高速電荷信号が LSIの内部で、エネルギー情報を持ったカウント情報に変換され、LabVIEW および LabVIEWFPGA を用いることで高速読み出しされる。FPGA の動作に加え、CPU 処理を含む LabVIEW システムを用いた読み出し時間はおおよそ 10 ミリ秒であり、本実験での典型的なX 線照射（数 100 ミリ秒/スキャン）に比べ十分短い時間で読み出しを行うことに成功し
ている。

61

図 6.6

6.1.4

LSI および MPPC を含む周辺基板

基本性能

フォトンカウンティング CT に使用される LSI に求められる性能は、主に「高速に MPPCからの電荷を取得すること」、「個々の検出した X 線パルスのエネルギー情報を取得する
こと」が挙げられる。本節では、その 2 点において性能評価を行った。
【高速パルス応答】
X 線 CT 撮影を実現するためには高速で到来する X 線を MHz のオーダーで検出することが要求される。そこで LSI 内部で取得した X 線パルスの時間応答を定量的に評価する必要がある。一方で、本研究で開発した LSI では、カレントコンベアの出力波形を外部からモニターできるものの、出力バッファの高周波帯域での利得が小さいため、正し
い LSI 内部でのパルスの波形を知ることができない。そこで高速パルスの応答を調べる
ために、入射する X 線の照射量に対して得られたカウントレートの分布を調べることで、そのパルスの幅を定量的に見積もる方法を行なった。この場合 X 線パルスの時間幅がおおむねデッドタイムに対応するはずであり、間接的にパルスの高速応答を測定することができる。
図 6.2 で示した MPPC アレイと本 LSI を使用して、X 線を照射した際の X 線パルス数をカウントした。X 線照射量（∝ 菅電流）に対し、得られたカウントレートの関係を図6.7 に示す。

62

図 6.7

菅電流値とパルスカウントレートの関係

無限に短いパルス幅であれば理想的な直線になることが期待されるが、実際には有限のパルス幅であるため得られるカウントレートが頭打ちになっていることがわかる。これを非拡張型デッドタイムモデル関数を使ってフィットを行なったところ、デッドタイム
として〜150 ns が得られた。YGAG のシンチレータの時定数および MPPC の時間応答を考えると実効的なパルス幅は、おおよそ 100ns 程度と見積もられ、得られたデッドタイ
ムの値と概ね一致する結果を得ることができた。これは、X 線 CT 撮影を行う際に要求される MHz オーダーの検出を達成できていることを示すものである。

【エネルギー分解能】
多色 X 線 CT を実現する上で、個々の X 線パルスのエネルギー情報の取得は必須である。また X 線 CT 撮影時には、多色イメージングを行う際に最適なエネルギーバンド数
は 4 バンド程度とされている [62]。そのため、本 LSI でもそのエネルギーバンド数は 4 つになるように設計した。これよりも帯域の数を増やした場合、各帯域での光子統計が不足する傾向になるため、統計ノイズが増大する可能性が高い。またエネルギー帯域数を減らしすぎた場合、エネルギー毎の線減弱係数のデータ点が減ることになり、物質同定を行う際に不利となる。
また臨床で使用される X 線 CT は、その管電圧が一般的に 120kV で設定されることが多く、0〜120 keV の範囲で X 線が照射されている。これを 4 バンドで有意にエネルギー
弁別する場合、各バンドのエネルギー幅は △E〜30 keV となる。よって要求される最低限のエネルギー分解能は、これを上回る性能を持つ必要がある。
図 6.2 で示した MPPC アレイと LSI を組み合わせた際の、エネルギー分解能の測定を行った。この時に得られたエネルギースペクトルを図 6.8 に示す。

63

図 6.8MPPC アレイと LSI で読み出した 241 Am のスペクトル

Am を線源とした時のエネルギー分解能はおよそ 32%（60keV FWHM）であった。この結果は、△E〜19 keV に対応する。エネルギー分解能はおおむね光子統計によって決まるため、エネルギー帯域によって多少 △E は変わるものの（エネルギー分解能 ∝ E−0.5 ）、
この実験結果から要求となる △E 〜 30 keV よりも、良い精度でエネルギー決定をできていることがわかった。
241

以上から、本論文で設計・開発した LSI の「高速パルス応答」および「エネルギー分
解能」はフォトンカウンティング CT を実現させる上で十分な性能であることを確認できた。またアナログ信号処理に伴う LSI ノイズも〜1 mV (RMS) であり、60 keV の X 線
信号が 〜340 mV があることを考慮すれば、信号に対して LSI 内部のノイズは全く寄与
しないことが分かる。次に図 6.2 で示した MPPC アレイとこの LSI を組み合わせて、実際にイメージングを行った。次節よりその実験概要および結果について示していく。

64

6.2

一次元ラインスキャナー

まず MPPC アレイと LSI を一次元ラインスキャナーとして用いて、5.2 節で MPPC 単素子で行ったカラーレントゲン写真撮影と同様の実験を行った。図 6.9 に、この時の実験
セットアップを示す。被写体も 5.2 節と同様にライターを用いている。照射 X 線の管電圧
は 150kV, 管電流は 0.1mA、照射時間は 1 秒/mm2 とした。

図 6.9

MPPC アレイを用いた一次元ラインスキャナー

この時得られたスキャン画像を図 6.10 に示す。左図は MPPC アレイをそのまま横に移動させたときに得られた画像で、ピクセルサイズは 1mm×1mm である。それに対し、右図は MPPC アレイを下に 0.4mm ずつ 2 回ずらし、計 3 回のスキャンを行い、一枚に重ねた結果である。つまり右図は縦方向に 48ch 分のデータが詰まっている。レントゲン撮影時で使用される FPD 等では、ピクセルサイズは ≪1mm であるので、本実験でも被写体の構造を明確にするため、より細かい内部構造まで確認できる右図の方法を採用した。

1pixel : 1.0mm×1.0mm
図 6.101pixel : 0.4mm×0.5mm

MPPC アレイを用いた一次元ラインスキャンによる画像

65

エネルギー閾値を 10,20,40,80keV と設定し、各エネルギー域でスキャン画像を作成した。その結果を図 6.11 に示す。低エネルギー側では、横方向に所々アーチファクトが見られる。これは 16ch の素子間でのエネルギー閾値のバラつきが原因であると考えられる。
LSI 外部から閾値を各チャンネル間で等しく設定したとしても、LSI 内部の半導体素子のバラつきにより、少なからず設定される閾値にはバラつきが生じる。そのバラつきはエネルギーになおすと、およそ〜3keV 程度である。

(b) 20−40 keV(a) 10−20 keV
図 6.11(c) 40−80 keV(d) 80−150 keV

各エネルギー域ごとで取得したスキャン画像

低エネルギー域では照射される X 線が多いので、この影響が顕著になり、少しの閾値のバラつきでも大きな誤差につながると考えられる。実際、高エネルギー域になるにつれてチャンネル間のバラつきは減少されていることが確認できる。また開発した LSI は
図 6.1 に示したように、二つのコンパレータを必要とする Window comparator によって、閾値が設定されているため、二つのコンパレータの影響を受けてしまう。
次に、この影響を抑えるために図 6.1 の最後のコンパレータ（Vth3）のみを用いて、同様の実験を行った（図 6.12）。Vth3 の閾値をスキャンごとに 10,20,40,80keV と設定して、一次元スキャンを 4 回繰り返し行った。その結果を図 6.13 に示す。

図 6.12閾値のずれによるチャンネル間のバラつきへの影響

66

(b) 20−40 keV(a) 10−20 keV
図 6.13(c) 40−80 keV(d) 80−150 keV

各エネルギー域のみで取得したスキャン画像 (Vth3 のみ使用)

図 6.11 と図 6.13 を比べると、Vth3 のみを用いた図 6.13 の方が、チャンネル間のバラつきがなくなっていることが確認できる。しかし、図 6.11 と図 6.13 の両方とも、(a)10-20
keV の画像が正しくデータを得られていないと考えられる。なぜなら減弱係数は K 吸収端など特別な場合を除き、低エネルギー側になるほど大きくなるのだが、各図の (a) の画
像の縦軸のパラメータを見ると、(b)(c)(d) の画像のパラメータに対して、小さくなっているからである。この原因としては 10keV と低いエネルギー域に閾値を設定したことで、ノイズを含んでしまったためだと考えられる。
次に、5.2 節の MPPC 単素子での実験と同様に、各エネルギー間で比をとって、減弱の度合が似たものだけを抽出した。図 6.14 に、その結果を示す。図 ( i ) は図 6.13 の (a)1020keV/(b)20-40keV で比をとった画像で、図 (ii) は (b)20-40kev/(c)40-80keV、図 (iii) は(c)40-80keV/(d)80-150keV で比をとったものである。

( i )10-20keV/20-40keV
図 6.14(ii)20-40kev/40-80keV(iii)40-80keV/80-150keV

各エネルギー画像の比をとった結果( i ) の画像は、横方向の一部分が強調されてしまっている。これは前述したチャンネル
間のバラつきの影響である。しかしそれを除けば、低エネルギー側の比では減弱の小さい物質が、高エネルギー側では金属部など減弱の高い物質が顕著に表れていることが確認できる。これらの結果は 5.2 節の図 5.8 と同じである。

67

最後にこれらの画像を重ねて、カラースキャン画像の取得を試みた。チャンネル間のバラつきによるアーチファクトの見られない図 6.14 の ( ii ) と (iii) と図 6.13(d) をそれぞれ赤・緑・青として重ねた結果を図 6.15 に示す。

図 6.15

各エネルギー画像（赤・緑・青）を重ねたカラースキャン画像

プラスチック部が赤、軽金属部が緑、圧電素子などの重金属部が青といったように、正
しく減弱の度合を色で表していることが分かる。このようなエネルギー情報を用いたカ
ラーイメージングは、図 6.10 のような従来のスキャン画像に比べて、格段と物質情報を反映していることが分かり、本実験からもフォトンカウンティング検出器によるカラー
イメージングの有用性を確認することが出来た。

68

6.3

三次元 CT イメージング

多チャンネルの MPPC アレイを用いることで、一度の X 線照射で最大 16 枚のスライス画像を取得することができ、それらの CT 画像を組み合わせることで、三次元上でのイメージングが可能となる。本節では、実際に Z 軸方向で異なる被写体に対し、一度のX 線照射で複数の CT 画像を取得し、ImageJ 上で三次元再構成を行った結果を示す。Ｉ
mageJ は、画像解析ソフトであり、Plugins ツールを用いることで様々なイメージングを行うことが出来る。主に用いた Plugins ツールは、「3D Viewer」と「Volume Viewer」である。
まず図 6.16 に本実験の実験セットアップを示す。被写体には全長 89mm、高さ 18mmの飛行機の模型を使用した。

図 6.16

LSI を用いた CT 実験セットアップ図

照射 X 線の管電圧を 120kV, 管電流を 0.1mA、LSI での信号の測定時間 0.3 sec/mm2 とした。この時得られた 16 スライスの CT 画像を図 6.17 に示す。これらの図は閾値 20keV 以上のエネルギーを使用している。またより鮮明な画像を取得するため、これまで 45step/180◦としていた回転ステップ数を 60step/180◦ とした。

69

図 6.17

飛行機模型の CT スライス（16ch）

更にこれらの画像を ImadeJ 上で再構成を行い、3 次元 CT 画像を取得した（図 6.18）。
実際に 3D 再構成に使用したスライスは検出器のチャンネル数分である 16 スライスであるが、各スライス間で線形補正 (Smoothing) を行うことで、鮮明に被写体の立体画像を取得することが出来る。
三次元イメージングを行うことのメリットとして、より詳細な内部構造の把握が可能になることが挙げられる。1 スライスのみの CT 画像では被写体の XY 平面のみの断面画
像しか取得できないが、複数の画像を重ねて 3 次元再構成を行うことで、XZ,YZ 平面な
ど様々な方向での断面画像を取得することが可能となる。

図 6.183D−CT イメージング

70

6.4

3D−CT + カラーイメージング

これまでの内容を組み合わせることで、三次元かつカラーイメージングを実現することが可能になる。ファントムには 6.2 節と同様、減弱が小さい物質から金属のような大きく減弱する物質まで混在しているポケットライターを用いた。しかし 6.2 節で用いたものとは全く同じではなく、少しサイズの大きいものを用いている。ライターの全長は 82mm、その幅は 2.4mm である。
ライターを立てた状態で CT 撮影を行った。MPPC アレイを用いることで、一回の X線照射で 16pixel 分、長さにして 19.2mm（=16ch×1.2mm/pitch）の範囲を一度に測定することが出来る。しかしそれではライターの上部のみしか測定できず、三次元再構成をす
るには不十分なので、検出器の位置を Z 軸方向にずらし、追加で 2 回 CT 撮影を行った。
照射 X 線の管電圧を 150kV, 管電流を 0.1mA、LSI の測定時間を 0.8sec/mm2 ,、閾値を
20,30,60,90keV と設定した。この時得られた各チャンネルごとの CT スライス画像と三次元再構成より作成した 3D-CT 画像を図 6.19 に示す。画像は 20keV 以上のエネルギー域を全て使用したものである。またこの時の 3D-CT 画像の Voxel 値のスケールは Log スケー
ルで描画している。普通の線形のスケールで画像を描画すると、重金属部の値に対し、プラスチック部の値が小さすぎて、プラスチック部がほとんど描画することが出来ないためである。

図 6.19

各チャンネルでの CT スライスと 3D−CT 画像

次に、各エネルギー域ごとで再構成した CT スライス画像を図 6.20 と図 6.21 に示す。
図 6.20 は各エネルギー域で取得したライターの上部の CT スライス画像である。またこれまでと同様に各画像間で比をとったものも同時に示している。各エネルギー画像を比
べても、あまり画像としては変化が見られないが、比をとってみると低エネルギー側では比が 1 付近と変化がないのに対して、高エネルギー側になると、その比をとった値は金属部になると 2 を超えており、その変化が顕著に分かる。
また図 6.21 はライター下部にあたるプラスチック部の CT スライス画像である。こちらも、各エネルギー画像間では変化がないが、比をとると低エネルギー側と高エネルギー71図 6.20

ライター上部の各エネルギー域ごとの CT スライス画像側で変化が確認できる。図 6.20 と異なり、プラスチック部は低エネルギー側の方が比が大きいことが分かる。

図 6.21

ライター下部の各エネルギー域ごとの CT スライス画像

ライター上部から下部にかけて 48 ピクセル分の CT スライス画像の比を低エネルギー側（20-30keV/30-60keV）と高エネルギー側（60-90keV/90-150keV）をそれぞれ図 6.22 にまとめて示す。全体的に低エネルギー側ではライターの下部が、高エネルギー側では上部の方が強調されていることが確認できる。

72

20-30keV/30-60keV
図 6.2260-90keV/90-150keV

ライター上部から下部の CT スライス画像まとめ（エネルギー画像間の比）

次に、図 6.22 の二つの CT スライスとエネルギー域が 90-150keV の CT スライスをそれぞれ、赤・緑・青として組み合わせた時の CT スライスと三次元再構成結果を図 6.23 に示す。3D-CT 画像は各 CT スライス間で線形補正（Smoothing）を行ってから、三次元再構成を行っている。

48ch の CT スライス画像
図 6.23三次元再構成3D−CT + カラーイメージング

73またこれらを「赤・緑・青」に分けて、それぞれのみで三次元再構成を行ったものを図6.24 に示す。図 6.19 の全エネルギー域を用いた白黒スケールの画像に比べて、図 6.23 や
図 6.24 のようなカラーイメージングを行うことで、より明確に物質を弁別することが可能になる。

（緑）軽金属部（赤）プラスチック部
図 6.24（青）重金属部

各カラー画像 RGB に分けた時の 3D−CT イメージング

前節でも述べたように、三次元イメージングを行うことで、XY 平面のみならず様々な平面での断面画像を取得することが出来るようになる。図 6.25 に RGB 混合画像及び赤・緑・青それぞれでの XZ,YZ 平面における断面画像を示す。

赤

RGB 混合図 6.25緑

RGB および各色での XZ,YZ 平面の断面図

74

青第 7 章 まとめと今後の展望
本研究では、MPPC と高速シンチレータを組み合わせて、「低被曝」かつ「多色」撮影が可能な X 線 CT システムを提案し、装置の開発を行った。
まず第 4 章では、「低被曝化」の実証実験として 1mm×1mm の MPPC 単素子を用いて、従来型 CT で使用されている PD や〜100 倍といった増幅率を有する APD と S/N を比較した。MPPC では従来型 CT と同様な読出し方法である電流モードだけでなく、信号をパルスとして読出し、その個数をカウントするパルスモードでの読出しも行った。
ファントムにアルコールと水が入ったアクリル容器を用いて、PD,APD,MPPC(電流モード),MPPC(パルスモード) でそれぞれ CT 画像を取得し、得られた画像の CNR を比較した。その結果、従来型 CT の PD に比べ、10 倍以上も高い CNR 値をもつ画像の取得に成功し、MPPC の圧倒的な内部増幅機能がもたらす高い S/N を確認することが出来た。
CNR は線量の二乗に反比例するため、この結果は MPPC を使用することで従来型 CT の
線量を 1/100 程度まで低減できる可能性があることを示唆している。
また同様に、X 線発生装置の照射口に Cu などの金属のフィルターを付与した際の超低線量下においては、PD や APD では信号が暗電流値に埋もれてしまい画像化出来なかったのに対し、MPPC では画像の取得に成功した。しかし、高線量環境下においては、内部増幅の小さい APD の方が MPPC の電流モードに比べ CNR が高いという結果が得られた。これは、MPPC 素子内部の温度上昇によるゲイン変動の影響であり、これを抑えるためにはピクセルサイズが細かい 10,15µm ピッチの MPPC を使う必要があることが分かった。一方、MPPC のパルスモードでは、使用するシンチレータが電流モード時のGOS に比べ、発光量の小さい YAP を使用しているため、温度上昇の影響は受けにくいこと、またパルスモード時では多少のゲイン変動があっても閾値を跨がない限り得られるデータ変わらないことが分かっているので、パルスモードでは電流モードに比べ、ゲ
イン揺らぎに対し耐性があるといえる。
続いて第 5 章では、同じく 1mm 角の MPPC 単素子を用いて CT 画像の「多色化」の実証実験を行った。まず、これまで行ってきた特定のエネルギー域を用いたイメージング（コントラストの上昇、ビームハードニングの除去、K-edge イメージング）をまとめ、次に複数のエネルギー域を用いた物質同定を行った。その一例として、ライターのレント
ゲン写真を取得し、減弱の度合に応じて赤・緑・青と色分けしてから重ねるカラー画像を取得した。その結果、従来のモノクロ画像に比べ格段に物質ごとの差を明確に表すことが出来た。また NIST から得たアルコールの理論値と、実験で取得した各エネルギー域での CT 画像から算出した CT 値を比較することで、CT 画像上の物質をアルコールの同定

75

することに成功した。用いるエネルギー域が多いほど高い精度での同定が可能となったため、デュアルエナジー CT に対し、フォトンカウンティング CT の有用性を確認することが出来た。
次に臨床を見据えた第一のステップとして、複数の素子に対する読出しを可能とする
大規模集積回路（Large-scale integrated circuit : LSI）を独自に開発し、世界初となるMPPC ベースのアレイ型 CT システムの開発を行った（第 6 章）。まず始めに、MPPC ア
レイを 16 チャンネルの一次元ラインスキャナーとして使用し、ライターのスキャンを行
い、カラーイメージングを行った。またファントムの Z 軸方向に対して、平行に MPPC
アレイを設置することで一度の X 線照射で複数の CT スライス画像を取得することが出来る。それらのスライス画像を ImageJ にて三次元再構成を行うことで、飛行機の模型とライターの三次元 CT 画像を作成した。またこれまで同様にエネルギー情報を用いて物
質ごとの色付けを行うことで、三次元かつカラー画像の取得に成功した。その結果、様々な角度からのスキャン画像をカラーで取得することが可能となり、従来型 CT のモノクロ画像に比べ、格段に物質の差を識別しやすくなった。
今後の展望として、更なる検出器の大面積化が考えられる。またその際には、MPPCのピクセルサイズの最適化やチャンネル間でのバラつきの補正等が必要になる。またエ
ネルギー分解能を優先するか、高いカウントレート性能を優先するかなどシンチレータの最適化も求められる。最終的には臨床応用を見据え小動物ファントムなどを使用し、小動物用フォトンカウンティング CT の開発を進めていきたい。
今後の医療業界において、フォトンカウンテング CT は最も進歩が期待される医療診断技術の一つである。従来型 CT の検出原理では、物質同定や K-edge イメージングなどは難しく、現在以上に詳細な診断を望む以上、フォトンカウンティング CT の開発は不可避である。そこで 3.3 節でも述べたように、様々な研究機関がその研究開発を行っている。
世界的には CdTe や CZT などの半導体を用いた直接検出のものが大きな主流となっており、すでに小動物用 CT など臨床に近いものまで登場している。しかし、そこから更に人体への応用を考えた際には、より高い線量下での使用が求められ、それに伴う装置の複雑さや開発コストの増大、長期利用を考えた際の半導体素子の放射線損傷など様々な技
術障壁が存在しており、未だ臨床レベルには至っていない。
それに対し、我々が本論文で提案した新たなフォトンカウンティング CT システムは、
従来型 CT と同様にシンチレータベースのものであるので、放射線耐性にも優れ、従来の CT 装置からの移行も比較的簡単に行えることから臨床応用の面からも優れているといえる。またコスト面も含め幅広い普及を考えれば、簡便でありながら十分高い性能を実現できるシンチレータベースの CT 開発は必須であり、本研究の低被曝かつ多色撮影が可能な新たなフォトンカウンティング CT がもたらす医療業界への影響はことさら大き
いといえる。半導体を用いた直接変換方式と切磋琢磨し、本研究の MPPC ベースの間接変換方式が将来のフォトンカウンティング CT に向けた一石となることを願っている。

76

第 8 章 さらなる挑戦： EM-CCD での多色 CT 撮影MPPC を用いたこれまでの実験で、素子の増幅機能が低線量化に大きなメリットがあることが分かった。それならば、内部増幅を有する CCD でも同様な新しい CT システムを構築できるのではないかと考え、ここでは補足的に検証してみた。本章では、その実
験概要および結果について記す。シンチレータの発光を CCD で撮影する小型かつ簡便なシステムでありながら、「高解像度の画像」や「エネルギー情報」の取得を可能になると期待できる。まず本実験で使用した実験装置を以下に示す。
• Gd2 O2 S(GOS) 増感紙
セラミックシンチレータの一種であり、蛍光体である Gd2O2S:Tb を塗布したシート。増感紙中の蛍光体に放射線が照射された場合、蛍光体は放射線のエネルギーを吸収し光に変換する。一般には、レントゲン撮影の際に感光効率を高める目的で用いられている。発光量に優れ、大型化や加工が容易、安価などの利点を持つ。
• Electron multiplying charge coupled device (EM-CCD)
CCD とは画素数分のフォトダイオードによって構成される光検出器である。フォトダイオードに光が入射することで光電効果により電子が発生し、垂直および平行方向に転送される。その後 CCD の出力段において電子量を電圧に変換することで画素毎の画像出力を得ることができる。その中でも EM-CCD は電子増倍機能を持った CCD であり、読み出しノイズを増やすことなく信号を大幅に増倍し高感度を実
現する。

8.1

GOS 増感紙+EM-CCD による CT 画像の取得

まず最初に EM-CCD の解像度を評価するために、異なる幅のスリットをもつ二つのラインファントムを GOS 増感紙の前に置き、その上から管電圧 150kV、管電流 3mAの X 線を照射した (図 8.1)。二つのファントムの材質はタングステンで、その大きさは26mm×26mm×2mmt、スリット幅は 0.3〜1.2mm である。露光時間を 0.001 秒とした時に得られたレントゲン結果を図 8.2 に示す。
画像から分かるように、最も細かい 0.3mm ピッチのスリットでも明確にスリットが弁別できていることが分かる。EM-CCD と GOS 増感紙間の距離に依存するが、この時のカメラのピクセルサイズは約 0.08mm×0.08mm であり、従来 CT のピクセルサイズ 1mm×1mm
に対し、ずっと細かい。以上から EM-CCD の高い解像度が確認できたので、次は実際に77

図 8.1

ラインファントムとその実験セットアップ

図 8.2

ラインファントムの取得イメージ

CT 画像の取得を試みた。その時の実験セットアップを図 8.3 に示す。ファントムが一定
スピードで回転することで投影データが取得される。使用した GOS 増感紙のサイズは160mm×210mm であり、カメラ一つで広範囲の投影データを一度で簡単に取得できるのも、このイメージング手法の特徴である。ファントムには、6.3 節でも使用した全長約90mm の飛行機の模型を同じく用いた。

図 8.3

CT スキャン実験のセットアップ

78

X 線管の管電圧は 150kV、管電流値は 3mA とし、得られた投影データからフィルタ逆投影法を用いた画像再構成を行い、CT 画像を取得した。この時の投影データ数は 90step/180°で、露光時間は全体で 9 秒とした。得られた CT 画像結果を図 4.5 に示す。EM-CCD は
その広い視野により、一度に高さ方向の CT 画像も取得可能とするため、図 4.5 には全部で 150 枚の CT 画像が並んでいる。またこれら画像を一つにまとめることで、立体的な
3D イメージングが可能になる。

図 8.4

8.2

飛行機模型の断層画像と 3D イメージング結果

エネルギー弁別手法の提案と実証

次に、照射 X 線のエネルギー情報の取得を試みた。しかし、これまでの方法では従来の CT 同様、エネルギー情報は取得できない。そこで、複数のシンチレータを重ね、その発光波長の違いからエネルギー情報の取得を試みた。具体的には、特定の発光波長を出す密度の異なるシンチレータを複数枚重ね、EM-CCD によって特定の発光のみを測定するというものである。例えば、密度が異なるシンチレータ A,B,C(密度：A<B<C) を用意し、その順番で重ねる (図 8.5)。それぞれが異なる波長で発光することにより、その特定の波長の光がもつエネルギー情報を取得することが出来る。
それを踏まえ、実際のシンチレータにはルミラス R7、Ce:YAG、Ce:LYSO の 3 つを採用
した (表 8.1)。それぞれの発光効率から、シンチレータの厚さはルミラスが 2mm、Ce;YAG
が 0.5mm、Ce:LYSO が 1mm とした。
表 8.1

シンチレータ A
シンチレータ B
シンチレータ C

使用したシンチレータの種類と特徴

シンチレータルミラス R7
Ce:YAG
Ce:LYSO密度 [g/cm3 ]
3.77
4.57
7.40

発光波長 [nm]610 (赤)550 (緑)420 (青)エネルギー情報
低中高

まずこれらのシンチレータを重ねた状態で、照射 X 線管のエネルギーを変えたときの各
シンチレータのエネルギー損失をシミュレーションで求め、その変化を確認した (図 8.6)。

79

図 8.5

提案するエネルギー弁別手法

設定した照射 X 線のエネルギーは管電圧 50kV(低エネルギー)、管電圧 150kV(中エネル
ギー)、管電圧 150kV 時に Cu フィルタ (1mm 厚) を付加させて低エネルギーを除去した状態 (高エネルギー) の 3 つである。

図 8.6

照射 X 線と各シンチレータでのエネルギーデポジットの関係

照射 X 線の実効エネルギーの増加に伴い、各シンチレータでのエネルギー損失の割合が変化しており、特に管電圧 50kV の低エネルギー環境ではルミラスの発光が支配的で、
管電圧 150kV の高エネルギーになるにつれ青色の LYSO の割合が増加していることが分かる。つまり特定の発光波長のみを測定することで、特定のエネルギー域のみの情報を取得することが可能であるといえる。次に実際のシンチレータを用い、同様の実験を試みた。図 8.7 は照射 X 線の変化に対する各シンチレータの発光の割合の変化を示したもの80である。実験からも低エネルギー側ではルミラス (赤) が、高エネルギー側では YAG(緑)と LYSO(青) が増加してくることが確認できたので、それぞれの波長の光が照射 X 線のエネルギー情報を所持していることが分かる。

図 8.7

照射 X 線と各シンチレータの発光割合の関係 (実測)

次に 6,2 節同様、実際にライターを被写体にしてエネルギー情報を用いたレントゲン写真を行った。図 8.8 に各発光色のみで作成したレントゲン写真を示す。

（赤）ルミラス
図 8.8（緑）Ce:YAG（青）Ce:LYSO

各発光色のみで作成したレントゲン写真

よくみると、右側の画像になるにつれ、つまり高エネルギー側になるにつれ、圧電素
子周りの重金属部分のみが描画されていくことが確認できる。このことからも、ルミラ
ス・Ce:YAG・Ce:LYSO の発光色はエネルギー情報を有していることが分かる。次に、これまでの 6.2 節同様、各画像間で比を取ったものを図 8.9 に示す。
比をとることで、そのエネルギー域間で最も減弱係数の変化が大きい物質のみが抽出されるが、MPPC の単素子や一次元アレイで行った時（5.2 節,6.2 節）と比べ、二つの画像間であまり差が見られない結果となった。これは、図 8.6 からも分かるように、各発光
色のエネルギー域が重なりあってしまっているため、このような結果になったと考えられる。それに対し、MPPC では設定されたエネルギー閾値で完全にエネルギー域が二つに分かれるため、正しく特定のエネルギー情報を取得することが可能となる。

81

ルミラス/YAG
図 8.9

YAG/LYSO
各画像間で比をとった後の画像

図 8.9 の二つと、図 8.8 の高エネルギー画像（LYSO）の画像をそれぞれ赤・緑・青と色分けして重ねたもの 8.10（左）に示す。赤と緑の画像に差がないため、同じ領域を描画してしまっていることが分かる。図 8.10（右）に、赤と青のみを重ねたものを示す。CCD
カメラと多層シンチレータを用いた簡便な装置でも、大まかに二つのエネルギー域での画像は取得できることが確認できた。

赤・緑・青
図 8.108.3

赤・青のみ
各エネルギー画像の合成

まとめ

本章では、
「GOS 増感紙＋ EM-CCD」を用いて、小型かつ簡便でありながら、「高解像度の画像」や「エネルギー情報」の取得を可能とする CT システムの開発も試み、その概要および実験結果を示した。CCD カメラの細かいピクセルサイズのおかげで高い空間分解能が得られ、複雑な被写体でも細部まで詳細に再構成することが出来た。
また密度の異なるシンチレータ（ルミラス・YAG・LYSO）を重ね、蛍光フィルターを用いて、特定の発光のみを抽出することで、どんなに高い線量下でもエネルギー情報

82

の取得が可能となることを示した。しかし、各シンチレータの適するエネルギー域が重なっているため、MPPC の時ほど正確にはエネルギー情報が取得出来ていないことも確認した。現在のシンチレータの組み合わせでは、大まかに二つのエネルギー域での描画となると考えられる。また図 8.10 のカラー画像を取得した際の X 線発生装置の管電流値
は 3.0mA であったのに対し、第 6 章でも述べた MPPC によるカラーレントゲン写真の取得の際の管電流値は 0.1mA であった。これらの結果から、改めて MPPC がもたらす「低被曝化」および「多色イメージング」に向けた新たなフォトンカウンティング CT システ
ムの可能性はことさら大きいといえる。
しかし、CCD は素子サイズが極めて細かく、空間分解能においては素子サイズが 1mm×1mmの MPPC に比べ圧倒的に優れており、高分解能が必要な CT 撮影には適しているといえる。またこのシンチレータとカメラのみで CT 撮影が可能となるこの簡便なシステムでも、デュアルエナジー CT として使用できる可能性があることは魅力である。今回は最初のトライであったが、シンチレータを更に最適化していけば、2 色以上のエネルギー域で画像を取得できる可能性もあると考えている。

83

謝辞
本研究活動及び本修士論文執筆にあたり、たくさんの方々に大変お世話になりました。
たくさんの方々のご協力により、研究室に配属してから 3 年間の集大成として修士論文の形にまとめられましたことを、この場をかりて心より御礼を申し上げたいと思います。
振り返るとちょうど 3 年前に研究室見学で片岡研究室に訪れ、先生や先輩のお話しを聞いた時は正直あまり理解できなかった内容も多かったですが、今や自分がラボリーダーとして学部 3 年生に研究室についてまた研究内容について話しているのは正直自分でも驚いております（3 年生に出来るだけ分かりやすく伝えようと努力しておりましたが、正しく伝わっているかどうかは分かりません（笑））。自分の研究テーマにつきましても研究室配属当初は右も左も分からず、先輩の見よう見まねで MPPC 単素子の読出し回路を組み、その上に様々なシンチレータを乗せ、波形を比べるところから始まりましたが、今は本論文でまとめたように、16 系統の MPPC アレイを用いて三次元での CT イメージン
グやカラー化まで行えるようになりました。改めてたくさんの方に御教授やご支援を頂き、密度の濃い研究生活をおくることが出来ていたと考えております。
まず第一に、指導教官の片岡先生には 3 年間を通して物事の考え方や研究の進め方など様々なことを丁寧かつ熱心に御指導を頂きました。当時学部 4 年だった自分にも、このような世界最先端の研究の機会を与えて頂けたこと心から感謝しております。わずか 3 年の間ではありましたが、自らの研究内容で論文を執筆し、国内や海外問わず多くの学会に登壇させていただけたのはこれまでの人生の中で非常に貴重な経験となりました。またフランス学会のベルサイユ宮殿での出来事は一生の思い出です。また現状に満足せず、常に数年先を見据えて視野を広げ、研究に取り組む姿勢は今後の自分の人生において模範とさせていただきたく思います。片岡研の 3 年間で学んだ、何事も受け身ではなく自らが考え行動する姿勢の大切さは今後の社会人生活において非常に役立つことと考えております。3 年間、大変お世話になりました。誠に有難うございました。
そして、講師の有元さんにも研究を進めていく上で大変お世話になりました。解析部
屋の方にも多々相談しに行かせていただきましたが、間違いなく有元さんが片岡研に来てくださらなければ、自分の研究はここまで進めることが出来ませんでした。去年の 9 月
ごろ、数日間 8 階の実験室に丸橋君と藤枝君とこもって実験セットアップに取り組んだ結果、CT 撮影が無事に取得出来たときの感動は未だ鮮明に覚えております。また有元さんが開発された CT 撮影用の LSI は今後の CT グループの発展のとても重要な部分になっていくものかと思います。一緒に同行しましたフランス/アトランタの 2 度の国際学会も、非常に楽しく参加させていただきました。有元さんが金沢大学の方に行かれてしまうのは悲しいですが、また戻ってこられた時にでも念願の叙々苑に行きましょう。

84

また秘書の中野さんと望月さんにも、学会参加費用や研究費の工面など様々なかたちで大変お世話になりました。時々ご迷惑をおかけしたこともあったかと思いますが、3 年
間誠に有難うございました。
同期のメンバーにも、この 3 年間大変お世話になりました。とても個性的で優秀な動機に恵まれ、研究の垣根を超えて様々な議論が出来たことはいい刺激になりました。後
輩の丸橋君や藤枝君もこの一年、お世話になりました。二人が実験を手伝ってくれたおかげで、新たな考えや刺激を自分ももらうことが出来ました。二人とも非常に優秀なので、来年以降の CT グループの発展が非常に楽しみです。
上記の研究室以外では、日立金属（株）の新田様には実験を進めていくにあたり、シンチレータの提供など様々な場所でお世話になりました。そのご協力の下で研究を進めることが出来たことに厚く御礼申し上げます。
最後に、大学生活を過ごす上で様々な支援をいただいた両親に深く感謝しております。
小中の義務教育を除いても、高校・大学・大学院と 9 年間私立校に通わせてもらいました。おかげで充実した学生生活を過ごすことが出来ました。誠に有難うございました。
たくさんの方々のご協力により、このような形で修士論文をまとめられたこと大変う
れしく思います。改めて今一度、御礼を申し上げさせていただきます。誠に有難うござ
いました。

85

参考文献
[1] 東 芝 メ ディカ ル シ ス テ ム ズ 株 式 会 社
medical.co.jp/tmd/products/ct/．

Aquilion One，

http://www.toshiba-[2] OECD health care activities 2017 OECD Health Statistic， http://www.oecd.org/
els/health-systems/health-data.htm[3] NIRS Medical Exposure Research Project 自然界の放射線と医療放射線の被ばく
線量の比較， http://www.nirs.go.jp/rd/structure/merp/medicalexposure.html．
[4] GE Healthcare ASiR GE Healthcare， https://gecommunity.on.arena.ne.jp/
ct750hd/modules/page/index.php/content id=23．
[5] Simens
SOMATOM Force，siemens ct somatomforce．

http://www.innervision.co.jp/expo/products/[6] 上野 恵子 他 スペクトラル CT
2013．

基本原理と臨床応用， 学研メディカル秀潤社,[7] GE Healthcare Discovery CT750 HD， http://www.innervision.co.jp/expo/
products/ge ct ct750hd．
[8] Philips MicroDose mammography SI， http://www.innervision.co.jp/products/
release/20131217[9] 石田 隆行 他 医用画像ハンドブック， オーム社, 2010．
[10] Hitachi X 線入門:X 線の発生確率，http://www.hitachi.co.jp/products/healthcare/products-support/contents/xraybeginner/contents05.html[11] R.D.Evans The Atomic Nucleus 1955.
[12] Johon HE, Cunningham The physics of radiology. 3rd ed， Charles C Thomas
Publisher, 1969．
[13] 西臺 武弘 放射線医学物理学， 文光堂, 2011．
[14] 遠藤 真広 他コーンビーム CT[15] 中川 恵一

開発の現状とその将来，

FPD による放射線治療の高精度化，

86

映像 Medical, 1998．

日放技学誌, 2009．

[16] 小玉 卓志 他 放射線における FPD の役割，

日放技学誌, 2009．

[17] W.Bencivelli et al., Evaluation of elemental and compound semiconductors for
X-ray digital radiography， Nucl. Instr. and Meth., A310, p. 210, 1991．
[18] 高橋忠幸, テルル化カドミウム (CdTe,CdZnTe) を用いた宇宙硬 X 線ガンマ線検出器， Vol.1, No.2, pp. 97-115, 1999．
[19] C.M. Stahle, CdZnTe and CdTe detector array for hard X-ray and gamma-ray
astronomy， Nucl. Instr. and Meth., A436, pp. 138-145, 1999
[20] SCT202005 Schottky type CdTe detector,
CP clear-pulse，
www.clearpulse.co.jp/eng/product/plist A/plistA1.html.

http://[21] 放射線利用技術試験研究データベース, http://www.rada.or.jp.
[22] 佐藤 乙丸, 放射線応用技術ハンドブック. 朝倉書店, 1990.
[23] Van Metter RL et al, Handbook of medical imaging. Volume 1, Physics andPsychophysics. SPIE Press 2000.
[24] MPPC (Multi-Pixel Photon Counter),www.hamamatsu.com/jp/ja/4004.html.

浜 松 ホ ト ニ ク ス,

http://[25] T. Miura et al., JINST, Vol.7, C02036, 2012.
[26] 浜松ホトニクス, Si APD S8664, http://www.hamamatsu.com/jp/ja/product/category/3100/4003/4110/S8664-10K/index.html.
[27] 浜松ホトニクス, MPPC S12571-050C, http://www.hamamatsu.com/jp/ja/S12571050C.html.
[28] GE,
Gemstone Spectral Imaging Dual Energy Scanning,https://
gecommunity.on.arena.ne.jp/ct750hd/modules/page/index.php/contentid=7.
[29] Philips Healthcare, IQon Spectral CT, http://www.innervision.co.jp/report/rsna/
2014/products/philipsct.
[30] KEITHLEY, keithley237, http://www.tek.com/sites/tek.com/files/media/media/
resources/237.pdf.
[31] SGTERM, シグマ光機. https://www.global-optosigma.com/jp/[32] 速水 昭雄 他, X 線 CT 装置性能評価に関する基準（案）, 日放技学誌, 1991.
[33] 竹中 栄一 他, X 線 CT 装置性能評価に関する基準（第１次勧告）, 日本医師会誌, 1979.

87

[34] T. Sato, K. Niita, N. Matsuda, S. Hashimoto, Y. Iwamoto, S. Noda, T. Ogawa, H.
Iwase, H. Nakashima, T. Fukahori, K. Okumura, T. Kai, S. Chiba, T, Furuta and
L. Sihver, Particle and Heavy Ion Transport Code System PHITS, Version 2.52, J.
Nucl. Sci. Technol. 50:9, 913-923 (2013).
[35] 竹中 栄一 他, X 線 CT 装置性能評価に関する基準（第１次勧告）, 日本医師会誌, 1979.
[36] 市川 勝弘 他, 標準

X 線 CT 画像計測, オーム社, 2009.

[37] 水野 吉将 他, X 線 CT における低コントラスト分解能の評価について, 日放技学誌, 2000.
[38] 市川 勝弘 他, CT における信号雑音比による低コントラスト分解能の評価, 医用画像情報会誌, 2007.
[39] XCOM:Photon Cross Sections Database, http://www.nist.gov/pml/data/xcom/.
[40] 田口 克行, ヘリカル CT における画像再構成, Medical imaging technology Vol.19
No.6, November 2001.
[41] Salim Si-Monhamed et al., Review of an initial experience with an experimental
spectral photon-counting computed tomography system, Nucl. Instr. and Meth.,
2017．
[42] K. Taguchi et al., Single photon counting x-ray detectors in medical imaging,
Medical Physics 40 (10), 2013．
[43] H.W.Kraner, C.Chasman, K.W.Jones,

Nucl. Instr. and Meth 62 (1968)173.

[44] 道家 忠義, 半導体検出器の放射線損傷, Radioisotopes Vol.22, No1, 1973.
[45] Philips Healthcare, MicroDose SI, http://www.innervision.co.jp/expo/products/
philips.mmg.microdose.
[46] J. S. Iwanczyk et al., Photon counting energy disperive detector arrays for x-ray
imaging,
IEEE TNS 56 535-542, 2009．
[47] W. C. Barber et al., High flux x-ray imaging with CdZnTe arrays,
MIC , 2012．

IEEE NSS-[48] S. Kappler et al., First results from a hybrid phototype CT scanner for exploring
benefits of quantum-counting in clinical CT,
Proc.SPIE 8313, 2012．
[49] R. Steadman et al., ChtomAIX: A high rate energy-resolving photon-counting ASIC
for spectral computed tomography,
Proc.SPIE 7622, 2010．

88

[50] E. Fredenberg et al., Energy resolution of photon counting silicon strip detector,
NIM-A 613 156-162, 2010．
[51] C. Xu et al., Preliminary evaluation of a silicon strip detector for photon-counting
spectral CT,
NIM-A 677 45-51, 2012.
[52] R. Ballabriga et al., The medipix3 prototype, a pixel readout chip working in single
photon counting mode with improved spectrometric performance, IEEE TNS 54
1824-1829, 2007.
[53] T. Koenig et al., Charge summing in spectroscopic x-ray detectors with high-Z
sensors,
IEEE TNS 60 4713-4718, 2013.
[54] France Life imaging,Spectral photon counting CT,
http://
www.francelifeimaging.fr/2016/04/01/spectral-photon-counting-ct-cermep-lyon.
[55] 大島 翼, MPPC を用いた革新的スペクトラル CT の開発, 修士論文, 2017.
[56] H. Morita et al., Novel photon-counting low-dose computed tomography using a
multi-pixel photon counter,
NIM-A 857 58-65, 2017.
[57] M.Arimoto and J.Kataoka, [解説] 増幅型光センサー MPPC を用いた低被ばく・多色 CT への挑戦 Isotope News, 2017.
[58] Polad M Shikhaliev et al., Beam hardening artifacts in comuted tomography withphoton counting, charge integrateing and energy weighting detectors: a simulation
study,
Phys. Meds. Biol, 50 5813-5827, 2005.
[59] Polad M Shikhaliev et al., Beam hardening artifacts in comuted tomography withphoton counting, charge integrateing and energy weighting detectors: a simulation
study,
Phys. Meds. Biol, 50 5813-5827, 2005.
[60] Makoto Arimoto et al., Development of LSI for a new kind of photon-counting
computed tomography using multipixel photon counters,
NIM-A, in press 2017.
[61] 丸橋 拓也, マルチチャンネル MPPC を用いた X 線 CT の構築と評価,
2018.

卒業論文

[62] Y. Lee et al., Comparison of spectral CT imaging methods based a photon-counting
detector : Experimental study,
NIM-A, 2016.

89