医用画像撮像装置及び医用画像撮像方法
【課題】被検体の体動量を高精度に検知すること。
【解決手段】データ収集部１１は、被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集する。処理部１２は、第１の生データの収集時刻と第２の生データの収集時刻との間における被検体の体動量を評価する。処理部１２は、第１の位置と第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を第１の生データを利用して算出し、試験平面での第２の平面積分の微分を第２の生データを利用して算出し、第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して体動量を評価する。
【解決手段】データ収集部１１は、被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集する。処理部１２は、第１の生データの収集時刻と第２の生データの収集時刻との間における被検体の体動量を評価する。処理部１２は、第１の位置と第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を第１の生データを利用して算出し、試験平面での第２の平面積分の微分を第２の生データを利用して算出し、第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して体動量を評価する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像撮像装置及び医用画像撮像方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
典型的には、医用撮像データは、静的な被検体を想定している。すなわち、医用撮像データは、被検体が静止している状態で収集されていると想定されている。被検体の体動は、データ収集中における身体の動作と体内の臓器の動きとを含んでいる。体動を反映したデータに基づいて医用画像が再構成された場合、再構成された医用画像は、体動アーチファクトを含んでしまう。このような医用画像は、医師の誤診断を招きやすい。
【０００３】
画質向上のためのアプローチの一つとして、収集データのうちの最小の体動量の部分を同定する方法がある。同定された部分が最小の体動量を有しているので、最小の体動量を有する収集データから医用画像が再構成された場合、再構成された医用画像は、体動アーチファクトによる影響が少ない。このアプローチは、体動量が最も小さい期間に収集されたデータを同定するために体動インデックスを利用している。
【０００４】
既存の体動インデックスは、Helgason-Ludwigのconsistency condition、相補レイ、及びサイノグラムに基づいている。この技術は、様々な投影データセットがおかれる様々な状況及び不正確さに適用することができない。このように、様々なアプリケーションや投影データセットに対して新規の体動インデックスが望まれ続けている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
実施形態の目的は、被検体の体動量を高精度に検知することが可能な医用画像撮像装置及び医用画像撮像方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る医用画像撮像装置は、被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、前記被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集するデータ収集部と、前記第１の生データの収集時刻と前記第２の生データの収集時刻との間における前記被検体の体動量を評価する処理部であって、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を前記第１の生データを利用して算出し、前記試験平面での第２の平面積分の微分を前記第２の生データを利用して算出し、前記第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して前記体動量を評価する処理部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係るＸ線ＣＴ撮像装置の構成を示す図。
【図２】本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための図。
【図３】本実施形態に係る体動マップを決定するための既定のＸ線管軌道上の３点を示す図。
【図４】本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための他の図。
【図５】本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための他の図。
【図６】本実施形態に係る体動インデックスの正確性と時間分解能とを示すための数値シミュレーションを示す図。
【図７Ａ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、１回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図７Ｂ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、２回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図７Ｃ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、３回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図７Ｄ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、４回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図８】本実施形態に係る１拍動中のＤＰＩの推移を示す図。
【図９】図８に示される選択されたハーフスキャン投影データに応じた再構成画像を示す図。
【図１０】本実施形態に係るＰＥＴ（positron emission tomography）撮像装置１００の構成を示す図。
【図１１】図１０のＰＥＴ撮像装置に含まれる検出器リングを示す図。
【図１２】本実施形態に係るＳＰＥＣＴ（single photon emission computed tomography）撮像装置の構成を示す図。
【図１３】図１２のＳＰＥＣＴ撮像装置に含まれる、被検体Ｓ内の関心領域から放出されるガンマ放射線を直接的に計測するガンマカメラを示す図。
【図１４】本実施形態に係る処理の典型的な流れを示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
画像再構成の質を向上させるアプローチの一つは、体動量が最も小さいデータ部分を同定することである。すなわち、このアプローチは、関心領域において体動が最も小さい期間に収集された投影データの一部分を同定する方法である。同定された投影データ部分が最小の体動量を有しているので、同定された投影データに基づいて再構成された画像は、体動アーチファクト成分をほとんど有していない。換言すれば、本実施形態に係るアプローチは、投影データのコンシステント（consistent）部分を利用する。より詳細には、この再構成アプローチは、コンシステント部分を中心とした所定範囲の投影データを利用する。同定された投影データは、再構成画像上の体動アーチファクト成分を実質的に低減させる。
【０００９】
なお、投影データは、ビュー単位で管理される。ここで、ビュー毎の投影データの集合を投影データセットと呼ぶことにする。投影データの一部分とは、撮像期間において収集された全ての投影データのうちの、所定のビューに関する投影データセットを意味する。本実施形態においてコンシステントとは、異なるビューにおけるＸ線の透過経路上の物質の解剖学的同一性を意味する。換言すれば、コンシステントとは、比較対象となる複数のビューに亘って、被検体の体動に起因する体動インデックス値の変動が比較的小さいことを意味する。コンシステントな投影データは、比較対象となる複数のビューに亘って被検体の体動アーチファクト成分をあまり含んでいない。なお、本実施形態に係る体動インデックスの詳細については後述する。投影データのコンシステント部分とは、全ての投影データのうちの、体動量の変動が比較的小さいビュー範囲に属する投影データセットを意味する。一方、本実施形態において非コンシステント（inconsistent）とは、比較対象となる複数のビューに亘って、被検体の体動に起因する体動インデックス値の変動が比較的大きいことを意味する。投影データの非コンシステント部分とは、全ての投影データのうちの、体動量の変動が比較的大きいビュー範囲に属する投影データセットを意味する。
【００１０】
図１は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ撮像装置の構成を示す図である。本実施形態に係るＸ線ＣＴ撮像装置は、架台１を有している。架台１は、Ｘ線管３と２次元アレイ型のＸ線検出器５とを装備している。Ｘ線管３とＸ線検出器５とは、被検体を挟んで対向するように回転リング２に設けられている。被検体は、天板６に載置されている。回転リング２は、既定の回転軸に沿って既定の速度で移動する間、この回転軸回りに回転する。架台／寝台制御部９は、回転リング２の回転と天板６のスライド移動とを同期制御する。ヘリカルスキャンモードの場合にはＸ線管３が螺旋軌道を移動する間、円軌道スキャンモードの場合にはＸ線管３が円軌道を移動する間、投影データが収集される。
【００１１】
Ｘ線管３は、コーンビームすなわち略コーン形状のＸ線束をＸ線フィルタ４を介して被検体に照射する。Ｘ線制御部８は、高電圧発生器７にトリガ信号を供給する。高電圧発生器７は、トリガ信号を受けて高電圧をＸ線管３に印加する。システム制御部１０は、回転リング２が回転し且つ天板６が移動する間、Ｘ線管３からＸ線が連続的または間欠的に等角度間隔で照射されるようにＸ線制御部８と架台／寝台制御部９とを統括的に制御する。
【００１２】
被検体を透過したＸ線は、Ｘ線検出器５により電気信号として検出される。Ｘ線検出器５において、複数の検出素子が各列に配列される。これら複数の列が２次元アレイを構成するように配列される。例えば、一つの検出素子が一つのチャンネルに対応する。データ収集部１１は、Ｘ線検出器５からの出力をチャンネル毎に増幅し、デジタル信号（投影データ）に変換する。
【００１３】
処理部１２は、データ収集部１１から伝送された投影データに種々の処理を施す。例えば、処理部１２は、データサンプリング、データシフト、フィルタリング、選択、逆投影、及び再構成等の所望の処理を投影データに施す。
【００１４】
処理部１２は、投影データに基づいて逆投影データを算出する。コーンビームＸ線を使用する円軌道スキャンシステムにおいて、撮像領域（実効ＦＯＶ）は、回転軸を中心軸とした半径Ｒを有する円柱形状を有する。処理部１２は、撮像領域における複数のボクセル（３次元ピクセル）を決定し、各ボクセルについて逆投影データを算出する。処理部１２は、逆投影データに基づいて３次元画像データまたは断層画像データを発生する。表示部１４は、３次元画像データに応じた３次元画像または断層画像データに応じた断層画像を表示する。
【００１５】
後述するように、処理部１２は、逆投影及び再構成の前段において投影データの所定部分の選択処理を実行する。例えば、処理部１２は、逆投影及び再構成の前段において、投影データのうちの、既定の体動インデックスに応じた最小の体動を有する一部分または複数部分を選択する。この投影データの選択は、心臓や肺のような非静的な臓器に関する画質を向上させるために重要な処理である。
【００１６】
よく知られているように、被検体すなわち患者は、Ｘ線ビーム（レイ）を減衰する。検出素子ｋにおいて検出された減衰後のＸ線ビームの強度Ｉは、下記の（１）式により規定されている。
【数１】
【００１７】
ここでμ（ｘ）は再構成対象の減弱係数関数である。Ｉｋ０は、Ｘ線フィルタを透過した後のμ（ｘ）により減衰される前のＸ線ビーム強度である。∫Ｌμ（ｘ）ｄｘは、直線Ｌに沿うμ（ｘ）の線積分である。数学的にμ（ｘ）は、複数の直線Ｌにそれぞれ対応する複数の線積分のセットとして再構成される。計測されたＸ線ビーム強度Ｉｋ０は、下記の（２）式に従って線積分に変換される。
【数２】
【００１８】
Ｘ線断層撮像は、データ収集、データ処理、及びデータ再構成の３つの主要ステップを含んでいる。データ収集において、Ｘ線ビーム強度のデータは、架台１の回転中、各ビュー角度βにおいてＸ線検出器５の各検出素子で収集される。Ｘ線検出器５は、エネルギー（電荷）を積分することにより、または、Ｘ線フォトンを計数することにより、入射Ｘ線を検出する。検出された入射Ｘ線は、電気信号に変換される。電気信号は、架台１の回転部から固定部に伝送される。
【００１９】
処理部１２によるデータ処理により、データ処理部１１からの投影データは、Ｘ線強度計測値から（２）式に応じた線積分値に対応する投影データに変換される。また、散乱やビームハードニングのような物理現象による影響を低減したりノイズを低減したりし、各検出素子の非均一応答関数を補償するために、種々の補正処理が施される。
【００２０】
本実施形態において処理部１２は、以下の実施例において例示するようにデータ選択処理を実行する。データ選択は体動のみに関連したものである。体動は、平面積分の微分（（derivative of planar integral、以下、ＤＰＩと称す。）のような所定のインデックスにより決定される。なお、データ選択処理はこれのみに限定されず、種々の方法により任意に実施されても良い。
【００２１】
臨床応用における主要な体動は、心臓の動き（心臓動）と肺の動き（肺動）とである。心臓データは、典型的には、冗長データが同期再構成（gated reconstruction）に十分利用可能なように、比較的低ヘリカルピッチで幾つかの心拍に亘って得られる。データ収集中において、心臓動についての情報として心電図（ＥＣＧ）も収集される。
【００２２】
なお、心臓データとは、心臓を対象とした撮像においてデータ収集部１１により収集された投影データを意味する。心臓撮像における同期再構成とは、典型的には、心電同期再構成である。
【００２３】
体動に基づく投影データ部分を選択することに関して、肺データは、以下のように収集される。典型的には、肺データは、幾つかの冗長データが利用可能なように比較的高ヘリカルピッチで収集されるが、通常、同期再構成においては十分でない。肺データは、高度に制限された同期再構成についてのみ満足される。心臓動についてのＥＣＧとは異なり、肺データに関しては、外的な体動情報は再構成に利用されない。上記の臨床データに加えて、データ収集中に患者が動くことにより体動が生じうる。この患者の動作は、臓器の動きと組み合わされる。
【００２４】
なお、肺データとは、肺を対象とした撮像においてデータ収集部１１により収集された投影データを意味する。肺撮像における同期再構成とは、典型的には、呼吸同期再構成を意味する。
【００２５】
心臓と肺との両方の場合において、利用可能な冗長データは、被検体の体動に基づいて選択される。この根幹的なアイディアは、ＤＰＩのような予め設定された体動インデックスを使用することである。体動インデックスの使用により、例えば、投影データのコンシステント部分を選択することができる。下記の実施例において示すように、処理部１２または処理部１２に等価な装置は、投影データに基づく体動インデックス値の算出処理と、体動インデックス値に基づく投影データのコンシステント部分の選択処理とを実行する。同様に、下記の実施例において示すように、データ処理ステップは、典型的には、上記の決定及び選択機能に関連する複数のステップや複数のサブステップを含む。
【００２６】
本実施形態に係る体動インデックスを理解するために、線積分、平面積分、及びＤＰＩの間の関係式について説明する。画像関数ｆ（・）の３次元コーンビーム投影は、下記の（３）式により表現される。
【数３】
【００２７】
ここで、ｇ（ａ￣（λ），β＾）は投影（線積分）であり、ａ￣（λ）はＸ線管位置である。また、β＾＝ｅ￣（α，γ）は、Ｘ線管位置ａ￣（λ）、コーン角α、及びファン角γまたはβ＾により規定される３次元画像空間における単位ベクトルである。ｒは、Ｘ線管から被検体内の注目点までの距離パラメータである。
【００２８】
平面積分は、下記の（４）式により規定される。
【数４】
【００２９】
ここで、ｎ＾は平面の法線であり、ｌは平面の原点からの距離である。
【００３０】
グランギート（Grangeat）の公式を導出するため、下記の（５）式について考察する。
【数５】
【００３１】
（３）式の右辺を（５）式のｇ（ａ￣（λ），β＾）に代入することにより、（５）式の右辺が算出される。さらにｘ￣＝ａ￣＋ｒβ＾は下記の（６）式であると仮定される。
【数６】
【００３２】
（４）式を利用してｒを消去することにより、下記の（７）式が得られる。
【数７】
【００３３】
一方、（４）式を微分することにより、下記の（８）式がＤＰＩとして算出される。
【数８】
【００３４】
条件ａ￣（λ）・ｎ＾＝ｌが真であるという仮定のもとに（７）式と（８）式とを比較することにより、グランギートの公式として下記の（９）式が導出される。（５）式を参照すればわかるように、ＤＰＩは、グランギートの公式によりコーンビーム投影データに関連付けられる。
【数９】
【００３５】
ここで、ｇ（ａ￣（λ），β＾）は投影（線積分）であり、ａ￣（λ）はＸ線管位置である。また、β＾＝ｅ￣（α，γ）は、Ｘ線管位置ａ￣（λ）、コーン角α、及びファン角γまたはβ＾により規定される３次元画像空間における単位ベクトルである。
【００３６】
このように、（９）式は下記の（１０）式のように書き換えることができる。
【数１０】
【００３７】
（１０）式に示すように、ＤＰＩはビュー毎に投影データに基づいて算出される。算出されたＤＰＩ値は、投影データがコンシステントの場合、同一となる。これは、平面積分が画像関数ｆ（ｘ￣）のみに依存することに起因する。ＤＰＩもこの性質を有している。ＣＴ撮像では、撮像中、被検体が静的であり、画像関数が不変であると仮定されている。従ってＤＰＩは、特定の画像関数（被検体）について、単一の平面上において均一である。換言すれば、ＤＰＩは、その取得方法及び取得位置（すなわち、異なる位置の異なる線積分）に依存しない。同一平面上における異なるＸ線管位置（すなわち、Ｘ線管位置の移動）に関するＤＰＩの差分は、撮像中における画像関数の変化を必然的に示している。換言すれば、体動が無い場合、ＤＰＩ値は同一となる。
【００３８】
すなわち、比較対象となる複数のビューに亘って投影データがコンシステントである場合、複数のビューに関する複数のＤＰＩは、理論的には同一となる。換言すれば、試験平面上でのコーンビームＸ線の透過経路上の減弱合計が複数のビューで一致している場合、複数のビューに亘って投影データがコンシステントであるといえる。
【００３９】
上述の議論から分かるように、ＤＰＩは、試験平面に垂直な体動成分により変動する。例えば、２つのビューに亘って試験平面に交差する方向に体動が発生した場合、２つのビューに関する２つのＤＰＩの差分は、理想的には非ゼロとなる。一方、２つのビューに亘って試験平面に平行する方向のみに体動が発生した場合、２つのビューに関する２つのＤＰＩの差分は、理想的には略ゼロとなる。すなわち、ある試験平面に関するＤＰＩは、体動の検出に関して、その試験平面の向きに応じた方向依存性を有している。
【００４０】
本実施形態は、ＤＰＩに関する上記の性質を体動インデックスとして利用する。隣接する２つのビューに関する２つのＤＰＩ値は、体動インデックスとして利用され、コンシステント性（consistency）を検証するために比較される。時間分解能は、２つのビューの収集時間により決定される。しかしながら、エイリアシングとノイズとにより、隣接する２つのビューの比較についての信頼性が低い。このため、エイリアシング誤差とノイズとに由来する悪影響を低減することを目的として、例えば、連続的な６３のビュー等の既定数のビューに亘るＤＰＩの移動平均が体動量を評価する際に使用されても良い。
【００４１】
ＤＰＩが体動インデックスとして使用された場合、瞬間的あるいは急速な体動の検出に関する時間分解能が実質的に向上する。他の体動インデックス（例えば、相補的なビュー）においては、略１８０度間隔で収集された二つの投影データセットが要求される。Ｘ線管が１８０度移動する間、心臓等の被検体は、細かな反復運動を行う。換言すれば、Ｘ線管が１８０度移動している間、被検体の一部は、他の位置に移動し、そして元の位置に戻る。このように、二つの投影データセットの収集時のタイムラグにより、高速で移動する被検体の体動を検知する際に欠陥が生じる。
【００４２】
図２は、本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための示す図である。体動インデックスは、投影データのコンシステント部分を選択するために利用される。典型的には、コーンビームＸ線は、既定のＸ線管軌道ＳＴに沿って移動するＸ線管３から放出される。ｘ軸に関する投影角度β毎に、コーン角αとファン角γとを有するＸ線が放出され、撮像領域（ＳＦＶ：scanned field of view）中の被検体を透過する。そして、投影データは、上述のようにデータ収集部１１により収集される。
【００４３】
図２に示すように、平面Ｐ−１は、試験平面（test plane）であり、点２−３を含んでいる。試験平面Ｐ−１は、単位ベクトルｎ＾に垂直である。単位ベクトルｎ＾は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の原点から距離ｌだけ離れた位置で試験平面Ｐ−１に交差する。平面Ｐ−２は、Ｘ軸及びＺ軸により規定される平面である。３次元Ｘ線管軌跡ＳＴ上の点２−１、及び点２−２が試験平面Ｐ−１上に位置するとする。点２−１のビューに関する投影データセットと点２−２のビューに関する投影データセットとが収集される。一つの試験平面Ｐ−１について、点２−１及び点２−２の各々のコーンビーム投影データからＤＰＩが算出される。点２−１及び点２−２に関する投影データがコンシステント（すなわち、体動無し）の場合、点２−１に関するＤＰＩは、点２−２に関するＤＰＩに等しい。２つのＤＰＩの差分は、２つのビューに関する２つの投影データセットの非コンシステント性（inconsistency）を表現している。非コンシステント性が主として体動により生じると仮定した場合、２つのＤＰＩの差分は、体動量を規定し、体動インデックスとして用いられる。
【００４４】
換言すれば、撮像期間中、データ収集部１１は、点２−１に関する投影データセットと点２−１に関する投影データセットとを収集する。処理部１２は、点２−１と点２−２とを含む試験平面Ｐ−１を設定し、点２−１に関する試験平面Ｐ−１でのＤＰＩを点２−１に関する投影データセットを利用して算出し、点２−２に関する試験平面Ｐ−１でのＤＰＩを点２−２に関する投影データセットを利用して算出する。ＤＰＩは、例えば、投影データセットから（１０）式に従って算出される。より詳細には、処理部１２は、まず、点２−１に関する試験平面Ｐ−１での平面積分を点２−１に関する投影データセットに基づいて算出し、点２−２に関する試験平面Ｐ−１での平面積分を点２−２に関する投影データセットに基づいて算出する。ここで、点２−１に関する平面積分の積分平面と点２−２に関する平面積分の積分平面とは、同一の平面、すなわち、試験平面Ｐ−１である。平面積分は、例えば、試験平面Ｐ−１に交差するＸ線検出器５上の検出素子列に沿って、この検出素子列に含まれる複数の検出素子からの線積分値を線積分することにより算出される。次に処理部１２は、点２−１に関する平面積分を利用して点２−１に関するＤＰＩを算出し、点２−２に関する平面積分を利用して点２−２に関するＤＰＩを算出する。そして、処理部１２は、点２−１に関するＤＰＩと点２−２に関するＤＰＩとの差分を算出する。算出された差分は、被検体の体動量を評価するための体動インデックスとして利用される。
【００４５】
なお、図２において点２−１と点２−２とは、１８０度だけ離間している。点２−１がＸ線管軌道ＳＴに沿って点２−２まで架台略半回転に亘って移動しなければならないので、点２−１に関する投影データセットと点２−２に関する投影データセットとの収集時刻差は、点２−１と点２−２との角度間隔が１８０度未満の場合に比して、相対的に長い時間間隔を有している。換言すれば、２点２−１及び２−２に関する投影データセットは、適切な時間分解能を有していない。
【００４６】
上述においては、２点間の体動を評価するためのＤＰＩの利用方法について説明した。本実施形態に係る体動の評価方法は、２点のみに限定されず、３点以上の如何なる点についても適用可能である。次に、３点以上の体動の評価方法の一例として、３点間の体動を評価するためのＤＰＩの利用方法について説明する。この場合、３点以上間の体動の評価には、例えば、体動マップが利用されると良い。
【００４７】
図３は、本実施形態に係る体動マップを算出するための、Ｘ線管軌道上の３点を示す図である。３次元Ｘ線管軌道ＳＴ、３次元Ｘ線管軌道ＳＴ上の点３−１、点３−２、及び点３−３が試験平面を規定すると仮定する。既に記載したように、（３）式から（１１）式を参照すれば分かるように、ＤＰＩは、グランギートの公式により線積分に関連づけられている。試験平面上の３点３−１、３−２、及び３−３の各々についてＤＰＩが決定される。典型的には、３点３−１、３−２、及び３−３の投影データセットがコンシステントであれば、３つのＤＰＩ値は同一となる。一方、３点３−１、３−２、及び３−３の投影データセットがコンシステントでなければ、これら３つのＤＰＩ値間の差分は、投影データの非コンシステント、すなわち体動量を表している。
【００４８】
換言すれば、撮像期間中、データ収集部１１は、３点３−１、３−２、及び３−３の各々に関する投影データセットを収集する。処理部１２は、３点３−１、３−２、及び３−３を含む試験平面を設定し、上述の方法により、点３−１に関する試験平面でのＤＰＩを点３−１に関する投影データセットを利用して算出し、点３−２に関する試験平面でのＤＰＩを点３−２に関する投影データセットを利用して算出し、点３−３に関する試験平面でのＤＰＩを点３−３に関する投影データセットを利用して算出する。そして、処理部１２は、点３−１に関するＤＰＩ、点３−２に関するＤＰＩ、及び点３−３に関するＤＰＩに基づいて体動マップを算出する。
【００４９】
投影データの非コンシステント性が体動に起因すると仮定した場合、本実施形態に係る体動マップＭは、下記の（１１）式のように規定される。
【数１１】
【００５０】
ここで、Ｍ（λ１，λ３）は、３点３−１、３−２、及び３−３のＤＰＩ間の差分を示している。すなわち、２点３−１及び３−３間のＤＰＩの差分は、２点３−１及び３−２間のＤＰＩの差分と２点３−２及び３−３間のＤＰＩの差分との総和に基づいている。二つのＤＰＩの差分の各々がゼロの場合、二つのＤＰＩ差分の総和もゼロになる。この場合、投影データがコンシステントであることを示している。一方、二つのＤＰＩ差分の少なくとも一方がゼロでない場合、二つのＤＰＩ差分の総和は非ゼロとなる。この場合、投影データが非コンシステントであることを示している。
【００５１】
上述の２点間の体動を評価するためのＤＰＩの利用方法についての説明においては、２点間は１８０度だけ離間しているとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。２点間は、１８０未満であっても良い。次に、１８０度未満だけ離間した２点間の体動の評価方法について説明する。
【００５２】
図４は、本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を示す他の図である。体動インデックスは、投影データのコンシステント部分を選択するために利用される。典型的には、コーンビームＸ線は、既定のＸ線管軌道ＳＴに沿って移動するＸ線管３から放出される。投影角度毎にコーン角αとファン角γとを有するＸ線が放出され、撮像領域（ＳＦＶ：scanned field of view）中の被検体を透過する。そして、投影データは、上述のようにデータ収集部１１により収集される。
【００５３】
図４に示すように、平面Ｐ−４は、試験平面であり、点４−１を含んでいる。試験平面Ｐ−４は、単位ベクトルｎ＾に垂直である。単位ベクトルｎ＾は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の原点から角度φ及びθの方向に距離ｌだけ離れた位置で試験平面Ｐ−４に交差する。平面Ｐ−５は、Ｘ軸及びＺ軸で規定される平面である。３次元Ｘ線管軌跡ＳＴ上の点Ａ及び点Ｂは、試験平面Ｐ−４上に位置するとする。複数の２点セットは、試験平面として用いられる複数の平面の集合（ファミリー：family）を規定する。なお２点セットは、３次元Ｘ線管軌跡ＳＴ上にある任意の２点Ａ及びＢの組合せである。図４においては、単一の試験平面Ｐ−４のみ示しているが、実際には複数の試験平面からなるファミリーが存在する。換言すれば、試験平面毎にＤＰＩは、点Ａに関するコーンビーム投影データと点Ｂに関するコーンビーム投影データとからそれぞれ算出される。点Ａ及び点Ｂからの投影データがコンシステント（すなわち、体動無し）の場合、点Ａに関するＤＰＩは、点Ｂに関するＤＰＩに等しい。２つのＤＰＩの差分は、２つのビューに関する２つの投影データセットの非コンシステント性を表現している。非コンシステント性が主として体動に起因すると仮定した場合、２つのＤＰＩの差分は、体動量を表し、体動インデックスとして用いられる。
【００５４】
図４において点Ａと点Ｂとは、１８０度よりも狭い角度範囲だけ離間しており、十分に接近している。点ＡがＸ線管軌道ＳＴに沿って短距離にある点Ｂまで移動するので、点Ａに関する投影データセットと点Ｂに関する投影データセットとの収集時刻差は、点Ａと点Ｂとの角度間隔が１８０度の場合に比して短い。換言すれば、点Ａに関する投影データセットと点Ｂに関する投影データセットとは、十分に適切な時間分解能を有しているといえる。
【００５５】
上記の説明において試験平面は、比較対象の２点を含むこと以外に特に制約が設けられていなかった。換言すれば、上記の試験平面は、投影中心線から試験平面への角度（コーン角）は任意であった。次に、試験平面として中間平面（middle plane）を利用したＤＰＩの算出について説明する。中間平面とは、比較対象の２点を含み、且つ、コーン角α＝０度の傾き角度を有する平面である。
【００５６】
図５は、本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を示す他の図である。体動インデックスは、投影データのコンシステント部分を選択するために利用される。典型的には、コーンビームＸ線は、Ｘ線管軌道ＳＴに沿って移動するＸ線管３から放出される。図４に示したように、投影角度毎に、コーン角αとファン角γとを有するＸ線が放出され、被検体Ｏを透過する。図５においてコーン角αとファン角γとは示されていない。投影データは、上記の方法によりデータ収集部１１により収集される。
【００５７】
図５に示すように、平面Ｐ−４は中間平面である。中間平面は、点Ａ及びＢを通過する円周状のＸ線管軌道ＳＴを含んでいる。円軌道によるコーンビームスキャンを想定した場合、中間平面は、他の平面のファミリーから試験平面として採用される。中間平面でのＤＰＩは、中間平面に空間的に近い投影データから得られる。微分を計算するため、ビュー毎に少なくとも２つの投影データセットが必要である。各ビューに関するＤＰＩは、投影データセットがコンシステントの場合、同一である。一方、投影データセットが非コンシステントの場合、ＤＰＩの変動はゼロではない。如何なる場合においても、瞬時または微細な体動に対する時間分解能は、膨大な計算をすること無く、ＤＰＩを利用して正確に検出される。これは、Ｘ線管３の２つの回転位置間の角度間隔によらず、２つのＤＰＩの差分を算出することができるからである。すなわち、Δｔ（Ｘ線管３が第１の位置から第２の位置へ移動する時間）を、隣接する２つのＸ線管３の角度間隔と同程度にすることができる。それに加え、試験平面は、柔軟に選択することができる。（１０）式から、円周状軌道についての中間平面でのＤＰＩは、下記の（１２）式により決定される。これは、中間平面においてコーン角αが０であると仮定したことによる。
【数１２】
【００５８】
図５に関連して、他の複数の平面からなるファミリーは、複数の平面からなるファミリーに関連するＤＰＩに基づいて複雑な体動を分析することに利用される。例えば、心臓動は、全方向に亘って不均一である。複数の平面が不均一な心臓動についての試験平面として使用された場合、複数の平面からなる第１のファミリーに関連する複数のＤＰＩのセットは、ある方向における体動を示しうり、一方、複数の平面からなる第２のファミリーに関連する同一の複数のＤＰＩは、他の如何なる方向の体動をも示すことができない。
【００５９】
図６は、ＤＰＩの精度と時間分解能とを示すための数値シミュレーションを示す図である。数値シミュレーションにおいては、心臓を直径３０ｍｍの外壁と直径２５ｍｍの内壁とを有する中空の楕円体とみなした。また、数値シミュレーションにおいて心臓は、楕円体の中心が固定のＺ位置に配置された状態で楕円体がｘ及びｚ方向に沿って伸縮するものとした。心臓動に対するＤＰＩ体動インデックスの効果を確認するために、シミュレーションおいて心臓は、種々の周期及び振幅で不規則に伸縮するものとした。図６に示すように、ＤＰＩは実線で示され、心臓のＺ方向の変位は点線で示される。Ｚ方向の変位として示される心臓動の位相は、各拍動においてＤＰＩ曲線に略一致する。換言すれば、ＤＰＩは、心臓動の種々の動作パターンを実質的に反映している。
【００６０】
図７Ａ、７Ｂ、７Ｃ、及び７Ｄは、心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合のＤＰＩの推移を示す。各回転において、ＤＰＩは、６３、１２７、及び１５９の３つの幅に平均化される。９０度及び３００度の近傍において、ビームハードニングに起因する２つのピークが出現する。これは、心臓動として誤って解釈されてしまう可能性がある。この偽ピークは、回転とデータセットとの組合せによっては他の回転とデータセットとの組合せに比してより顕著になりうる。
【００６１】
より詳細には、図７Ａ、７Ｂ、７Ｃ、及び７Ｄの実線（Ｄ２Ｓ６３）は、ＤＰＩの移動平均の項数が６３であることを示し、点線（Ｄ２Ｄ１５９）は、ＤＰＩの移動平均の項数が１５９であることを示し、一点鎖線（Ｄ２Ｓ１２７）は、ＤＰＩの移動平均の項数が１２７であることを示している。すなわち、実線（Ｄ２Ｓ６３）の各点の値は、その点を中心とする６３のビューのＤＰＩの平均値であり、点線（Ｄ２Ｄ１５９）の各点の値は、その点を中心とする１５９のビューのＤＰＩの平均値であり、一点鎖線（Ｄ２Ｓ１２７）の各点の値は、その点を中心とする１２７のビューのＤＰＩの平均値である。
【００６２】
図８は、１拍動中のＤＰＩの推移を示す図である。また、図７において既に説明したビームハードニング効果についても同様の周期的特徴が出現するが、ＤＰＩ値は、心臓動に応じて迅速に変化する。図８に示すようにデータ収集範囲は、Ｘ軸に規定され、約６００回転角度分の範囲をカバーしている。各回転角におけるＤＰＩ値はＹ軸にプロットされている。図８のグラフには、３つのＤＰＩ推移曲線が示されている。さらに、図８のグラフは、３種類の水平線を含んでいる。各水平線は、ハーフスキャンのビュー範囲を示している。各ハーフスキャンのビュー範囲は、前のビュー範囲から１００ビューだけシフトされている。二重点線は相対的に小さい心臓動量を含むビュー範囲を表し、実線や太点線は相対的に大きい心臓動量を含むビュー範囲を表す。例えば、約５００度から約８００度に亘る範囲に属する複数の投影データセットは、小さい心臓動量を含んでいる。この範囲に属する投影データセットは、約２００度から約４００度に亘る範囲に属するシングルハーフスキャンビュー範囲から除外されている。太点線で示されるように、シングルハーフスキャンビューは、大きな体動量を含んでいるが、このシングルハーフスキャンビューに属する投影データセットに基づく再構成画像が体動アーチファクト成分をあまり含まない理由は明らかではない。
【００６３】
このように、処理部１２は、ＤＰＩを利用して、撮像期間中に収集された投影データの中から、体動量が比較的小さいビュー範囲に属する投影データを選択することができる。例えば、処理部１２は、上記の方法により、任意の再構成範囲（例えば、ハーフスキャンビュー範囲、フルスキャンビュー範囲など）に属する複数の投影データセットに基づいて複数のＤＰＩをそれぞれ算出する。処理部１２は、複数のＤＰＩに基づいて体動マップを算出する。そして処理部１２は、体動マップが予め設定された閾値以下の場合、この再構成範囲に属する投影データを選択し、選択された投影データに基づいて画像を再構成する。再構成された画像は、体動アーチファクト成分をあまり含まない。一方、体動マップが予め設定された閾値より大きい場合、この再構成範囲に属する投影データは非コンシステントである。従って、この再構成範囲に属する投影データに基づいて再構成された画像は、体動アーチファクトを比較的多く含む。
【００６４】
図９は、図８に示されるハーフスキャン投影データに基づく再構成画像を示す図である。二重点線で標識された再構成画像は、図８の二重点線のハーフスキャンビュー範囲に属する投影データから再構成されたものである。二重点線で標識されたハーフスキャン再構成画像は、図９の上段左端の画像中の白い円により示される動脈の近傍に体動アーチファクトを含んでいない。明らかに、動脈近傍の体動アーチファクトは、心臓動が生じている期間に収集された投影データにより発生する。点線で標識された画像は、その例外である。点線で標識された画像は、図８の点線で示された単一のハーフスキャンビュー範囲に属する投影データから再構成されたものである。点線で標識された再構成画像は、上段左端の画像中の白い円により示される動脈と同一の動脈の近傍においてほとんど体動アーチファクトを含んでいない。この画像は、図８のＤＰＩ曲線に応じた体動による悪影響を受けているように思えるが、体動アーチファクトに無関係である。
【００６５】
上述の説明において医用画像撮像装置は、Ｘ線ＣＴ撮像装置であるとした。しかしながら、本実施形態に係る医用画像撮像装置は、これに限定されず、ＰＥＴ（positron emission tomography）撮像装置にも、ＳＰＥＣＴ（single photon emission computed tomography）撮像装置にも適用可能である。以下、本実施形態に係るＰＥＴ撮像装置とＳＰＥＣＴ撮像装置とを順番に説明する。
【００６６】
図１０は、本実施形態に係るＰＥＴ撮像装置１００の構成を示す図である。ＰＥＴ撮像装置１００は、ＰＥＴ検出部１０５を含んでいる。ＰＥＴ検出部１０５は、２次元アレイ型の複数のガンマ線検出器１１０を収容している。ガンマ線検出器１１０は、被検体Ｓを取り囲む検出器リング１１０Ｒに設けられている。被検体Ｓは、天板１２０に載置されている。寝台制御部１２０Ａは、複数のガンマ線検出器１１０により既定される平面の法線方向に沿う天板１２０のスライド移動を制御する。既定の速度で検出器リング１１０Ｒの中心軸に沿って天板１２０が移動している間、検出器リング１１０Ｒは静的である。すなわち、検出器リング１１０Ｒは、データ収集期間に亘って静的である。
【００６７】
データ収集部１４０は、複数のガンマ線検出器１１０を制御し、複数のガンマ線検出器１１０により検出されたガンマ線フォトンデータを受信する。Ｘ線ＣＴ撮像装置とは異なり、ＰＥＴ撮像装置１００は、放出データ（emission data）を収集する。すなわち、ＰＥＴ撮像は、被検体の関心領域内のトレーサーアイソトープから放出されるガンマ線フォトンに基づいて行われる。前処理部１４５は、放出データから投影データに変換することによる再構成の前段において、放出データに前処理を施す。さらに、前処理部１４５は、本実施形態に係るＤＰＩを利用して投影データ毎に体動インデックス値を決定する。さらに前処理部１４５は、体動インデックス値に基づいて、データ収集期間における最小の体動量を反映する投影データを選択する。再構成部１５０は、選択された投影データに基づいて複数の画像を再構成する。表示部１６０は、最小量の体動アーチファクトを有する複数の画像を表示する。システム制御部１３０は、寝台制御部１２０Ａとデータ収集部１４０とを順番に制御する。本実施形態において、放出データは、天板１２０が移動している間、上述の方法により収集される。
【００６８】
ＰＥＴ撮像装置１００は、ＰＥＴ撮像がトレーサーアイソトープの濃度分布に基づくような態様で動作する。この点に関し、ＰＥＴスキャンの前段において、トレーサーアイソトープは、ＦＤＧ（fluorodeoxyglucose）のような生物学的活性分子の中に化学的に包含される。活性化分子が関心組織に集積させるまでの待機期間の後、ＰＥＴ撮像装置１００は、トレーサーアイソトープが崩壊するに従って患者から生データを収集する。より詳細には、陽電子放出崩壊中、トレーサーアイソトープは、陽電子を放出する。陽電子は、電子と相互作用するまで、運動エネルギーを消失しながら組織内の微小距離を伝播する。結果的に、陽電子は電子と対消滅し、５１１ｋｅＶのエネルギーを有する２つのガンマ線フォトンを略１８０度の間隔を空けて正反対方向に放出する。そして、２つのガンマ線フォトンは、ガンマ線検出器１１０により略同時に検出される。
【００６９】
図１１は、ＰＥＴ撮像装置１００に含まれる検出器リング１１０Ｒを示す図である。ＰＥＴ検出部１０５は、人間のような長体の被検体をカバーするように複数の検出器リング１１０Ｒから構成される。各検出器リング１１０Ｒは、光電子増倍管やアバランシェ・フォトダイオード（ＳｉＡＰＤ）等の複数のガンマ線検出器１１０から構成される。生データは、対のガンマ線検出器１１０により収集され、対消滅フォトンの略同時検出を一覧で表現する同時計数イベント（コインシデンスイベント）のリストを記憶する。同時計数イベントにより、二つのガンマ線検出器１１０を結び直線が規定される。この直線は、対消滅点を通過する空間上の直線である。例えば、被検体Ｓ内の点Ａから一方のフォトンがγ１方向に沿ってガンマ線検出器１１０Ａに向けて放出され、もう一方のフォトンがγ２方向に沿ってガンマ線検出器１１０Ｆに向けて放出される。これら２つのフォトンは、二つの矢印で示すように、約１８０度間隔を空けて正反対方向に伝播する。図１１においては、上記と同様の態様でフォトンが放出される、同一の被検体内の他の対消滅点も示している。すなわち、１１０Ａ／１１０Ｃ、１１０Ａ／１１０Ｄ、１１０Ａ／１１０Ｅ、１１０Ａ／１１０Ｇ、及び１１０Ａ／１１０Ｈのような他のガンマ線検出器対も対消滅フォトンを略同時に時系列で検出する。放出データは、再構成処理の前段において前処理される。
【００７０】
本実施形態に係る前処理部１４５において、同時計数イベントは、ビュー角及びチルト角に基づくサイノグラムのような投影画像に分類される。換言すれば、サイノグラム画像は、ＣＴスキャンにより収集された投影に類似する。サイノグラム画像はＣＴと同様の方法により再構成されるが、標準的なＰＥＴデータセットがデータ収集全体で数百万カウント有しているが、ＣＴデータセットが数１０兆カウントに達するので、ＰＥＴデータは、ＣＴデータに比して散乱及びランダムイベントのようなアーチファクトによる影響を劇的に受ける。上述の理由により、多大な前処理量がＰＥＴデータに要求され、ランダム同時計数に対する補正、散乱フォトンの推定及び減算に対する補正、検出器不感時間補正、及び検出感度補正が前処理に含まれる。
【００７１】
それに加え、前処理部１４５は、投影データのうちの最小体動部分を選択する。積分された同時計数信号は、下記の（１３）式により表される。
【数１３】
【００７２】
ここで（ｚ，φ）及び（ｚ´，φ´）は二つの検出器の位置を示している。ａ（ｘ￣）はトレーサーアイソトープ濃度であり、μ（ｘ￣）は減弱係数マップである。積分は、２つの検出器により決定される直線に沿って行われる。
【００７３】
減弱係数マップが既知である場合、補正されたデータは下記の（１４）式のように表される。
【数１４】
【００７４】
一検出部に固定した場合、補正されたデータは、トレーサーアイソトープ濃度ａ（ｘ￣）のコーンビーム投影である。ａ（ｘ￣）の平面積分の微分（ＤＰＩ）は、補正されたデータｇｃ（ｚ，φ；ｚ´，φ´）から算出される。ＤＰＩに基づいて、前処理部１４５は、投影の最小体動量部分を選択する。
【００７５】
図１２は、本実施形態に係るＳＰＥＣＴ撮像装置２００の構成を示す図である。ＳＰＥＣＴ撮像装置２００は、少なくとも一つのガンマ線検出部（ガンマカメラ）２０５を有している。ガンマ線検出部２０５は、２次元アレイ型のガンマ線検出器２１０を装備している。ガンマカメラ２０５は、被検体Ｓを覆うように設けられる。被検体Ｓは、天板２２０に載置される。回転制御部２１５は、点線で示すように、ガンマカメラ２０５を被検体Ｓ回りに回転させる。寝台制御部２２０Ａは、天板２２０の移動を制御する。ガンマカメラ２０５は、天板２２０がデータ収集時において回転の中心軸に沿って既定の速度で移動している間、被検体Ｓの周りを回転する。
【００７６】
データ収集部２４０は、ガンマ線検出器２１０を制御し、ガンマ線検出器２１０により検出された放出データを受信する。Ｘ線ＣＴ撮像装置とは異なり、ＳＰＥＣＴ撮像システム２００は、ガンマ線フォトンデータを収集する。すなわち、ＳＰＥＣＴ撮像は、被検体の関心領域内のトレーサーアイソトープから放出されるガンマ線フォトンに基づいて行われる。前処理部２４５は、放出データ（emission data）を投影データに変換することによる再構成の前段において、放出データに前処理を施す。さらに、前処理部２４５は、本実施形態に係る平面積分の微分（ＤＰＩ）を利用して投影データ毎に体動インデックス値を決定する。前処理部２４５は、体動インデックス値に基づいて、データ収集期間における最小の体動量を反映する投影データを選択する。再構成部２５０は、選択された投影データに基づいて複数の画像を再構成する。表示部２６０は、最小量の体動アーチファクトを有する複数の画像を表示する。システム制御部２３０は、寝台制御部２２０Ａとデータ収集部２４０とを順番に制御する。本実施形態において、放出データは、天板２２０が移動している間、上述の方法により収集される。
【００７７】
ＳＰＥＣＴ撮像装置２００は、ＳＰＥＣＴ撮像がトレーサーアイソトープの濃度分布に基づくような態様で動作する。この点に関し、ＳＰＥＣＴスキャンの前段において、ガンマ放射線を放出するトレーサーアイソトープが患者体内に注入される。ＳＰＥＣＴ用のトレーサーアイソトープは、標準的には、ＰＥＴ用のトレーサーアイソトープに比して、半減期が長く且つ容易に入手可能なアイソトープである。放射性を有するトレーサーアイソトープは、特定の組織に特異的に結合する化学的性質を有する特別な放射性リガンドに結合される。ＳＰＥＣＴ撮像装置２００は、トレーサーアイソトープがガンマ放射線を放出するに従って、患者から生データを収集する。
【００７８】
図１３は、被検体Ｓ内の関心領域から放出されるガンマ放射線を直接的に計測するガンマカメラ２０５を示す図である。例示された関心領域において、矢印で示されるように、４つの位置Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤからガンマ線が放出される。ガンマカメラ２０５が点線で示される回転軌道ＲＰ上のある位置に位置している場合、２次元アレイ型検出器２１０は、ピンホール２２５を通過するガンマ線の生データを収集する。すなわち、選択されたガンマ線が検出され、対応する生データが収集される。例えば、被検体Ｓ内の点Ａから複数のガンマ線が異なる方向に放出されるが、矢印で示されるようなピンホール２２５を通過したガンマ線が記録される。図１３に示すように、同一の被検体内の他の点からもガンマ線が放出され、ガンマカメラ２０５が既定の回転軌道ＲＰに沿って回転している間、放出されたガンマ線は略同一の態様で記録される。これら放出データは、再構成処理の前段において前処理される。
【００７９】
本実施形態に係る前処理部２４５において、ガンマ線イベントは、ビュー角及びチルト角に基づくサイノグラムのような投影画像に分類される。換言すれば、サイノグラム画像は、ＣＴスキャンにより収集された投影に類似する。ＰＥＴの場合と同様、多大な前処理量がＰＥＴデータに要求され、ランダム同時計数に対する補正、散乱フォトンの推定及び減算に対する補正、検出器不感時間補正、及び検出感度補正が前処理に含まれる。
【００８０】
ピンホールＳＰＥＣＴ撮像装置２００において、２次元アレイ型検出器上で計測された信号は、下記の（１５）式のように表現される。
【数１５】
【００８１】
ここでｘ０￣はピンホール位置を示し、（ｕ，ｖ）は２次元検出器上の位置、ａ（・）はトレーサー濃度を示し、μ（・）は減弱係数マップを示している。単位ベクトルｅ＾は、ピンホール位置ｘ０￣と検出器位置（ｕ，ｖ）とに基づいて決定される。近似により減弱係数を無視する場合、ＳＰＥＣＴスキャンにおける投影データは、下記の（１６）式のように表現される。
【数１６】
【００８２】
（１６）式は、トレーサー濃度のコーンビーム変換である。このようにグランギートの公式は、上記のＳＰＥＣＴデータについてａ（・）に関するＤＰＩを得るために利用される。前処理部２４５は、ＤＰＩを利用して投影データのうちの最小体動量部分を選択する。
【００８３】
図１４は、本実施形態に係る、略最小体動量を有する画像を再構成するための投影データのコンシステント部分の選択をする処理の典型的な流れを示す図である。本実施形態に係る処理は、まずステップＳ１０において、被検体内の関心領域に関する投影データを収集する。例えば、投影データは、Ｘ線ＣＴスキャナにより直接的に収集される。また、投影データは、ＰＥＴスキャナにより放出データに基づいて間接的に収集されても良い。ステップＳ２０において、投影データからＤＰＩが算出される。ＣＴにおいて、ＤＰＩは投影データから（１０）式に従って決定される。ＰＥＴにおいて、ａ（ｘ￣）のＤＰＩは補正されたデータから（１４）式に従って算出される。ＳＰＥＣＴにおいて、（１６）式に示すように、ＳＰＥＣＴデータからａ（・）に関するＤＰＩを得るために、グランギートの公式が利用される。ステップＳ３０において、ＤＰＩが比較され、異なるＤＰＩ間の差分に基づいて関心領域における体動量が決定される。すなわち、差分が小さければ、関心領域の体動量が小さい。ステップＳ４０において、最終的に処理部１２が略最小の体動アーチファクトを有する画像を再構成するように、ステップＳ３０の比較結果に基づいて投影データの一部分が選択される。
【００８４】
上記の説明により、本実施形態に係る医用画像撮像装置は、少なくともデータ収集部１１，１４０，２４０と処理部１２，１４５，２４５とを有している。データ収集部１１，１４０，２４０は、被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、第２の位置に関する第２の生データを収集する。例えば、Ｘ線ＣＴ撮像装置の場合、「位置」はＸ線管の位置であり、「生データ」は投影データである。処理部１２，１４５，２４５は、第１の生データの収集時刻と第２の生データの収集時刻との間における被検体の体動量を評価する。具体的には、処理部１２，１４５，２４５は、第１の位置と第２の位置とを含む試験平面での第１のＤＰＩを第１の生データを利用して算出し、この試験平面での第２のＤＰＩを第２の生データを利用して算出する。そして処理部１２，１４５，２４５は、第１のＤＰＩと第２のＤＰＩとの差分を利用して体動量を評価する。
【００８５】
より詳細には、処理部１２，１４５，２４５は、第１の生データに基づいて第１の位置に関する第１の複数の積分値のセットを算出し、第２の生データに基づいて第２の位置に関する第２の複数の積分値のセットを算出する。次に処理部１２，１４５，２４５は、第１の複数の積分値のセットに基づいて第１の平面積分を算出し、第２の複数の積分値のセットに基づいて第２の平面積分を算出する。そして処理部１２，１４５，２４５は、第１の平面積分を利用して第１のＤＰＩを算出し、第２の平面積分を利用して第２のＤＰＩを算出し、第１のＤＰＩと第２のＤＰＩとの差分を算出する。
【００８６】
ＤＰＩ及びＤＰＩの差分は、新規の体動インデックスとして利用される。この新規の体動インデックスは、グランギートの公式に基づいており、数学的に厳密に体動を検知することできる。本実施形態に係る体動インデックスは、例えば、投影データのうちのコンシステント部分を同定するために利用される。上記の同定されたコンシステント部分に基づいて処理部により画像が再構成される。再構成された画像は、体動アーチファクトをあまり含まない。このように画質が改善された画像は、医師による不正確な診断を防止する。また、本実施形態に係る体動インデックスは、被検体の位置決め等に用いられても良い。本実施形態に係る体動インデックスを利用することにより高時間分解能で体動を検知できるので、高精度に被検体の位置決めを行うこともできる。この他、本実施形態に係る体動インデックスは、体動の評価に関する様々な局面で利用可能である。
【００８７】
かくして本実施形態によれば、被検体の体動量を高精度に検知することが可能な医用画像撮像装置及び医用画像撮像方法を提供することが可能となる。
【００８８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８９】
１…架台、２…回転リング、３…Ｘ線管、４…Ｘ線フィルタ、５…Ｘ線検出器、６…天板、７…高電圧発生器、８…Ｘ線制御部、９…架台／寝台制御部、１０…システム制御部、１１…データ収集部、１２…処理部、１４…表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像撮像装置及び医用画像撮像方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
典型的には、医用撮像データは、静的な被検体を想定している。すなわち、医用撮像データは、被検体が静止している状態で収集されていると想定されている。被検体の体動は、データ収集中における身体の動作と体内の臓器の動きとを含んでいる。体動を反映したデータに基づいて医用画像が再構成された場合、再構成された医用画像は、体動アーチファクトを含んでしまう。このような医用画像は、医師の誤診断を招きやすい。
【０００３】
画質向上のためのアプローチの一つとして、収集データのうちの最小の体動量の部分を同定する方法がある。同定された部分が最小の体動量を有しているので、最小の体動量を有する収集データから医用画像が再構成された場合、再構成された医用画像は、体動アーチファクトによる影響が少ない。このアプローチは、体動量が最も小さい期間に収集されたデータを同定するために体動インデックスを利用している。
【０００４】
既存の体動インデックスは、Helgason-Ludwigのconsistency condition、相補レイ、及びサイノグラムに基づいている。この技術は、様々な投影データセットがおかれる様々な状況及び不正確さに適用することができない。このように、様々なアプリケーションや投影データセットに対して新規の体動インデックスが望まれ続けている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
実施形態の目的は、被検体の体動量を高精度に検知することが可能な医用画像撮像装置及び医用画像撮像方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る医用画像撮像装置は、被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、前記被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集するデータ収集部と、前記第１の生データの収集時刻と前記第２の生データの収集時刻との間における前記被検体の体動量を評価する処理部であって、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を前記第１の生データを利用して算出し、前記試験平面での第２の平面積分の微分を前記第２の生データを利用して算出し、前記第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して前記体動量を評価する処理部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係るＸ線ＣＴ撮像装置の構成を示す図。
【図２】本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための図。
【図３】本実施形態に係る体動マップを決定するための既定のＸ線管軌道上の３点を示す図。
【図４】本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための他の図。
【図５】本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための他の図。
【図６】本実施形態に係る体動インデックスの正確性と時間分解能とを示すための数値シミュレーションを示す図。
【図７Ａ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、１回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図７Ｂ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、２回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図７Ｃ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、３回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図７Ｄ】本実施形態に係る心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合における、４回転目の平面積分の微分（ＤＰＩ）の推移を示す図。
【図８】本実施形態に係る１拍動中のＤＰＩの推移を示す図。
【図９】図８に示される選択されたハーフスキャン投影データに応じた再構成画像を示す図。
【図１０】本実施形態に係るＰＥＴ（positron emission tomography）撮像装置１００の構成を示す図。
【図１１】図１０のＰＥＴ撮像装置に含まれる検出器リングを示す図。
【図１２】本実施形態に係るＳＰＥＣＴ（single photon emission computed tomography）撮像装置の構成を示す図。
【図１３】図１２のＳＰＥＣＴ撮像装置に含まれる、被検体Ｓ内の関心領域から放出されるガンマ放射線を直接的に計測するガンマカメラを示す図。
【図１４】本実施形態に係る処理の典型的な流れを示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
画像再構成の質を向上させるアプローチの一つは、体動量が最も小さいデータ部分を同定することである。すなわち、このアプローチは、関心領域において体動が最も小さい期間に収集された投影データの一部分を同定する方法である。同定された投影データ部分が最小の体動量を有しているので、同定された投影データに基づいて再構成された画像は、体動アーチファクト成分をほとんど有していない。換言すれば、本実施形態に係るアプローチは、投影データのコンシステント（consistent）部分を利用する。より詳細には、この再構成アプローチは、コンシステント部分を中心とした所定範囲の投影データを利用する。同定された投影データは、再構成画像上の体動アーチファクト成分を実質的に低減させる。
【０００９】
なお、投影データは、ビュー単位で管理される。ここで、ビュー毎の投影データの集合を投影データセットと呼ぶことにする。投影データの一部分とは、撮像期間において収集された全ての投影データのうちの、所定のビューに関する投影データセットを意味する。本実施形態においてコンシステントとは、異なるビューにおけるＸ線の透過経路上の物質の解剖学的同一性を意味する。換言すれば、コンシステントとは、比較対象となる複数のビューに亘って、被検体の体動に起因する体動インデックス値の変動が比較的小さいことを意味する。コンシステントな投影データは、比較対象となる複数のビューに亘って被検体の体動アーチファクト成分をあまり含んでいない。なお、本実施形態に係る体動インデックスの詳細については後述する。投影データのコンシステント部分とは、全ての投影データのうちの、体動量の変動が比較的小さいビュー範囲に属する投影データセットを意味する。一方、本実施形態において非コンシステント（inconsistent）とは、比較対象となる複数のビューに亘って、被検体の体動に起因する体動インデックス値の変動が比較的大きいことを意味する。投影データの非コンシステント部分とは、全ての投影データのうちの、体動量の変動が比較的大きいビュー範囲に属する投影データセットを意味する。
【００１０】
図１は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ撮像装置の構成を示す図である。本実施形態に係るＸ線ＣＴ撮像装置は、架台１を有している。架台１は、Ｘ線管３と２次元アレイ型のＸ線検出器５とを装備している。Ｘ線管３とＸ線検出器５とは、被検体を挟んで対向するように回転リング２に設けられている。被検体は、天板６に載置されている。回転リング２は、既定の回転軸に沿って既定の速度で移動する間、この回転軸回りに回転する。架台／寝台制御部９は、回転リング２の回転と天板６のスライド移動とを同期制御する。ヘリカルスキャンモードの場合にはＸ線管３が螺旋軌道を移動する間、円軌道スキャンモードの場合にはＸ線管３が円軌道を移動する間、投影データが収集される。
【００１１】
Ｘ線管３は、コーンビームすなわち略コーン形状のＸ線束をＸ線フィルタ４を介して被検体に照射する。Ｘ線制御部８は、高電圧発生器７にトリガ信号を供給する。高電圧発生器７は、トリガ信号を受けて高電圧をＸ線管３に印加する。システム制御部１０は、回転リング２が回転し且つ天板６が移動する間、Ｘ線管３からＸ線が連続的または間欠的に等角度間隔で照射されるようにＸ線制御部８と架台／寝台制御部９とを統括的に制御する。
【００１２】
被検体を透過したＸ線は、Ｘ線検出器５により電気信号として検出される。Ｘ線検出器５において、複数の検出素子が各列に配列される。これら複数の列が２次元アレイを構成するように配列される。例えば、一つの検出素子が一つのチャンネルに対応する。データ収集部１１は、Ｘ線検出器５からの出力をチャンネル毎に増幅し、デジタル信号（投影データ）に変換する。
【００１３】
処理部１２は、データ収集部１１から伝送された投影データに種々の処理を施す。例えば、処理部１２は、データサンプリング、データシフト、フィルタリング、選択、逆投影、及び再構成等の所望の処理を投影データに施す。
【００１４】
処理部１２は、投影データに基づいて逆投影データを算出する。コーンビームＸ線を使用する円軌道スキャンシステムにおいて、撮像領域（実効ＦＯＶ）は、回転軸を中心軸とした半径Ｒを有する円柱形状を有する。処理部１２は、撮像領域における複数のボクセル（３次元ピクセル）を決定し、各ボクセルについて逆投影データを算出する。処理部１２は、逆投影データに基づいて３次元画像データまたは断層画像データを発生する。表示部１４は、３次元画像データに応じた３次元画像または断層画像データに応じた断層画像を表示する。
【００１５】
後述するように、処理部１２は、逆投影及び再構成の前段において投影データの所定部分の選択処理を実行する。例えば、処理部１２は、逆投影及び再構成の前段において、投影データのうちの、既定の体動インデックスに応じた最小の体動を有する一部分または複数部分を選択する。この投影データの選択は、心臓や肺のような非静的な臓器に関する画質を向上させるために重要な処理である。
【００１６】
よく知られているように、被検体すなわち患者は、Ｘ線ビーム（レイ）を減衰する。検出素子ｋにおいて検出された減衰後のＸ線ビームの強度Ｉは、下記の（１）式により規定されている。
【数１】
【００１７】
ここでμ（ｘ）は再構成対象の減弱係数関数である。Ｉｋ０は、Ｘ線フィルタを透過した後のμ（ｘ）により減衰される前のＸ線ビーム強度である。∫Ｌμ（ｘ）ｄｘは、直線Ｌに沿うμ（ｘ）の線積分である。数学的にμ（ｘ）は、複数の直線Ｌにそれぞれ対応する複数の線積分のセットとして再構成される。計測されたＸ線ビーム強度Ｉｋ０は、下記の（２）式に従って線積分に変換される。
【数２】
【００１８】
Ｘ線断層撮像は、データ収集、データ処理、及びデータ再構成の３つの主要ステップを含んでいる。データ収集において、Ｘ線ビーム強度のデータは、架台１の回転中、各ビュー角度βにおいてＸ線検出器５の各検出素子で収集される。Ｘ線検出器５は、エネルギー（電荷）を積分することにより、または、Ｘ線フォトンを計数することにより、入射Ｘ線を検出する。検出された入射Ｘ線は、電気信号に変換される。電気信号は、架台１の回転部から固定部に伝送される。
【００１９】
処理部１２によるデータ処理により、データ処理部１１からの投影データは、Ｘ線強度計測値から（２）式に応じた線積分値に対応する投影データに変換される。また、散乱やビームハードニングのような物理現象による影響を低減したりノイズを低減したりし、各検出素子の非均一応答関数を補償するために、種々の補正処理が施される。
【００２０】
本実施形態において処理部１２は、以下の実施例において例示するようにデータ選択処理を実行する。データ選択は体動のみに関連したものである。体動は、平面積分の微分（（derivative of planar integral、以下、ＤＰＩと称す。）のような所定のインデックスにより決定される。なお、データ選択処理はこれのみに限定されず、種々の方法により任意に実施されても良い。
【００２１】
臨床応用における主要な体動は、心臓の動き（心臓動）と肺の動き（肺動）とである。心臓データは、典型的には、冗長データが同期再構成（gated reconstruction）に十分利用可能なように、比較的低ヘリカルピッチで幾つかの心拍に亘って得られる。データ収集中において、心臓動についての情報として心電図（ＥＣＧ）も収集される。
【００２２】
なお、心臓データとは、心臓を対象とした撮像においてデータ収集部１１により収集された投影データを意味する。心臓撮像における同期再構成とは、典型的には、心電同期再構成である。
【００２３】
体動に基づく投影データ部分を選択することに関して、肺データは、以下のように収集される。典型的には、肺データは、幾つかの冗長データが利用可能なように比較的高ヘリカルピッチで収集されるが、通常、同期再構成においては十分でない。肺データは、高度に制限された同期再構成についてのみ満足される。心臓動についてのＥＣＧとは異なり、肺データに関しては、外的な体動情報は再構成に利用されない。上記の臨床データに加えて、データ収集中に患者が動くことにより体動が生じうる。この患者の動作は、臓器の動きと組み合わされる。
【００２４】
なお、肺データとは、肺を対象とした撮像においてデータ収集部１１により収集された投影データを意味する。肺撮像における同期再構成とは、典型的には、呼吸同期再構成を意味する。
【００２５】
心臓と肺との両方の場合において、利用可能な冗長データは、被検体の体動に基づいて選択される。この根幹的なアイディアは、ＤＰＩのような予め設定された体動インデックスを使用することである。体動インデックスの使用により、例えば、投影データのコンシステント部分を選択することができる。下記の実施例において示すように、処理部１２または処理部１２に等価な装置は、投影データに基づく体動インデックス値の算出処理と、体動インデックス値に基づく投影データのコンシステント部分の選択処理とを実行する。同様に、下記の実施例において示すように、データ処理ステップは、典型的には、上記の決定及び選択機能に関連する複数のステップや複数のサブステップを含む。
【００２６】
本実施形態に係る体動インデックスを理解するために、線積分、平面積分、及びＤＰＩの間の関係式について説明する。画像関数ｆ（・）の３次元コーンビーム投影は、下記の（３）式により表現される。
【数３】
【００２７】
ここで、ｇ（ａ￣（λ），β＾）は投影（線積分）であり、ａ￣（λ）はＸ線管位置である。また、β＾＝ｅ￣（α，γ）は、Ｘ線管位置ａ￣（λ）、コーン角α、及びファン角γまたはβ＾により規定される３次元画像空間における単位ベクトルである。ｒは、Ｘ線管から被検体内の注目点までの距離パラメータである。
【００２８】
平面積分は、下記の（４）式により規定される。
【数４】
【００２９】
ここで、ｎ＾は平面の法線であり、ｌは平面の原点からの距離である。
【００３０】
グランギート（Grangeat）の公式を導出するため、下記の（５）式について考察する。
【数５】
【００３１】
（３）式の右辺を（５）式のｇ（ａ￣（λ），β＾）に代入することにより、（５）式の右辺が算出される。さらにｘ￣＝ａ￣＋ｒβ＾は下記の（６）式であると仮定される。
【数６】
【００３２】
（４）式を利用してｒを消去することにより、下記の（７）式が得られる。
【数７】
【００３３】
一方、（４）式を微分することにより、下記の（８）式がＤＰＩとして算出される。
【数８】
【００３４】
条件ａ￣（λ）・ｎ＾＝ｌが真であるという仮定のもとに（７）式と（８）式とを比較することにより、グランギートの公式として下記の（９）式が導出される。（５）式を参照すればわかるように、ＤＰＩは、グランギートの公式によりコーンビーム投影データに関連付けられる。
【数９】
【００３５】
ここで、ｇ（ａ￣（λ），β＾）は投影（線積分）であり、ａ￣（λ）はＸ線管位置である。また、β＾＝ｅ￣（α，γ）は、Ｘ線管位置ａ￣（λ）、コーン角α、及びファン角γまたはβ＾により規定される３次元画像空間における単位ベクトルである。
【００３６】
このように、（９）式は下記の（１０）式のように書き換えることができる。
【数１０】
【００３７】
（１０）式に示すように、ＤＰＩはビュー毎に投影データに基づいて算出される。算出されたＤＰＩ値は、投影データがコンシステントの場合、同一となる。これは、平面積分が画像関数ｆ（ｘ￣）のみに依存することに起因する。ＤＰＩもこの性質を有している。ＣＴ撮像では、撮像中、被検体が静的であり、画像関数が不変であると仮定されている。従ってＤＰＩは、特定の画像関数（被検体）について、単一の平面上において均一である。換言すれば、ＤＰＩは、その取得方法及び取得位置（すなわち、異なる位置の異なる線積分）に依存しない。同一平面上における異なるＸ線管位置（すなわち、Ｘ線管位置の移動）に関するＤＰＩの差分は、撮像中における画像関数の変化を必然的に示している。換言すれば、体動が無い場合、ＤＰＩ値は同一となる。
【００３８】
すなわち、比較対象となる複数のビューに亘って投影データがコンシステントである場合、複数のビューに関する複数のＤＰＩは、理論的には同一となる。換言すれば、試験平面上でのコーンビームＸ線の透過経路上の減弱合計が複数のビューで一致している場合、複数のビューに亘って投影データがコンシステントであるといえる。
【００３９】
上述の議論から分かるように、ＤＰＩは、試験平面に垂直な体動成分により変動する。例えば、２つのビューに亘って試験平面に交差する方向に体動が発生した場合、２つのビューに関する２つのＤＰＩの差分は、理想的には非ゼロとなる。一方、２つのビューに亘って試験平面に平行する方向のみに体動が発生した場合、２つのビューに関する２つのＤＰＩの差分は、理想的には略ゼロとなる。すなわち、ある試験平面に関するＤＰＩは、体動の検出に関して、その試験平面の向きに応じた方向依存性を有している。
【００４０】
本実施形態は、ＤＰＩに関する上記の性質を体動インデックスとして利用する。隣接する２つのビューに関する２つのＤＰＩ値は、体動インデックスとして利用され、コンシステント性（consistency）を検証するために比較される。時間分解能は、２つのビューの収集時間により決定される。しかしながら、エイリアシングとノイズとにより、隣接する２つのビューの比較についての信頼性が低い。このため、エイリアシング誤差とノイズとに由来する悪影響を低減することを目的として、例えば、連続的な６３のビュー等の既定数のビューに亘るＤＰＩの移動平均が体動量を評価する際に使用されても良い。
【００４１】
ＤＰＩが体動インデックスとして使用された場合、瞬間的あるいは急速な体動の検出に関する時間分解能が実質的に向上する。他の体動インデックス（例えば、相補的なビュー）においては、略１８０度間隔で収集された二つの投影データセットが要求される。Ｘ線管が１８０度移動する間、心臓等の被検体は、細かな反復運動を行う。換言すれば、Ｘ線管が１８０度移動している間、被検体の一部は、他の位置に移動し、そして元の位置に戻る。このように、二つの投影データセットの収集時のタイムラグにより、高速で移動する被検体の体動を検知する際に欠陥が生じる。
【００４２】
図２は、本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を説明するための示す図である。体動インデックスは、投影データのコンシステント部分を選択するために利用される。典型的には、コーンビームＸ線は、既定のＸ線管軌道ＳＴに沿って移動するＸ線管３から放出される。ｘ軸に関する投影角度β毎に、コーン角αとファン角γとを有するＸ線が放出され、撮像領域（ＳＦＶ：scanned field of view）中の被検体を透過する。そして、投影データは、上述のようにデータ収集部１１により収集される。
【００４３】
図２に示すように、平面Ｐ−１は、試験平面（test plane）であり、点２−３を含んでいる。試験平面Ｐ−１は、単位ベクトルｎ＾に垂直である。単位ベクトルｎ＾は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の原点から距離ｌだけ離れた位置で試験平面Ｐ−１に交差する。平面Ｐ−２は、Ｘ軸及びＺ軸により規定される平面である。３次元Ｘ線管軌跡ＳＴ上の点２−１、及び点２−２が試験平面Ｐ−１上に位置するとする。点２−１のビューに関する投影データセットと点２−２のビューに関する投影データセットとが収集される。一つの試験平面Ｐ−１について、点２−１及び点２−２の各々のコーンビーム投影データからＤＰＩが算出される。点２−１及び点２−２に関する投影データがコンシステント（すなわち、体動無し）の場合、点２−１に関するＤＰＩは、点２−２に関するＤＰＩに等しい。２つのＤＰＩの差分は、２つのビューに関する２つの投影データセットの非コンシステント性（inconsistency）を表現している。非コンシステント性が主として体動により生じると仮定した場合、２つのＤＰＩの差分は、体動量を規定し、体動インデックスとして用いられる。
【００４４】
換言すれば、撮像期間中、データ収集部１１は、点２−１に関する投影データセットと点２−１に関する投影データセットとを収集する。処理部１２は、点２−１と点２−２とを含む試験平面Ｐ−１を設定し、点２−１に関する試験平面Ｐ−１でのＤＰＩを点２−１に関する投影データセットを利用して算出し、点２−２に関する試験平面Ｐ−１でのＤＰＩを点２−２に関する投影データセットを利用して算出する。ＤＰＩは、例えば、投影データセットから（１０）式に従って算出される。より詳細には、処理部１２は、まず、点２−１に関する試験平面Ｐ−１での平面積分を点２−１に関する投影データセットに基づいて算出し、点２−２に関する試験平面Ｐ−１での平面積分を点２−２に関する投影データセットに基づいて算出する。ここで、点２−１に関する平面積分の積分平面と点２−２に関する平面積分の積分平面とは、同一の平面、すなわち、試験平面Ｐ−１である。平面積分は、例えば、試験平面Ｐ−１に交差するＸ線検出器５上の検出素子列に沿って、この検出素子列に含まれる複数の検出素子からの線積分値を線積分することにより算出される。次に処理部１２は、点２−１に関する平面積分を利用して点２−１に関するＤＰＩを算出し、点２−２に関する平面積分を利用して点２−２に関するＤＰＩを算出する。そして、処理部１２は、点２−１に関するＤＰＩと点２−２に関するＤＰＩとの差分を算出する。算出された差分は、被検体の体動量を評価するための体動インデックスとして利用される。
【００４５】
なお、図２において点２−１と点２−２とは、１８０度だけ離間している。点２−１がＸ線管軌道ＳＴに沿って点２−２まで架台略半回転に亘って移動しなければならないので、点２−１に関する投影データセットと点２−２に関する投影データセットとの収集時刻差は、点２−１と点２−２との角度間隔が１８０度未満の場合に比して、相対的に長い時間間隔を有している。換言すれば、２点２−１及び２−２に関する投影データセットは、適切な時間分解能を有していない。
【００４６】
上述においては、２点間の体動を評価するためのＤＰＩの利用方法について説明した。本実施形態に係る体動の評価方法は、２点のみに限定されず、３点以上の如何なる点についても適用可能である。次に、３点以上の体動の評価方法の一例として、３点間の体動を評価するためのＤＰＩの利用方法について説明する。この場合、３点以上間の体動の評価には、例えば、体動マップが利用されると良い。
【００４７】
図３は、本実施形態に係る体動マップを算出するための、Ｘ線管軌道上の３点を示す図である。３次元Ｘ線管軌道ＳＴ、３次元Ｘ線管軌道ＳＴ上の点３−１、点３−２、及び点３−３が試験平面を規定すると仮定する。既に記載したように、（３）式から（１１）式を参照すれば分かるように、ＤＰＩは、グランギートの公式により線積分に関連づけられている。試験平面上の３点３−１、３−２、及び３−３の各々についてＤＰＩが決定される。典型的には、３点３−１、３−２、及び３−３の投影データセットがコンシステントであれば、３つのＤＰＩ値は同一となる。一方、３点３−１、３−２、及び３−３の投影データセットがコンシステントでなければ、これら３つのＤＰＩ値間の差分は、投影データの非コンシステント、すなわち体動量を表している。
【００４８】
換言すれば、撮像期間中、データ収集部１１は、３点３−１、３−２、及び３−３の各々に関する投影データセットを収集する。処理部１２は、３点３−１、３−２、及び３−３を含む試験平面を設定し、上述の方法により、点３−１に関する試験平面でのＤＰＩを点３−１に関する投影データセットを利用して算出し、点３−２に関する試験平面でのＤＰＩを点３−２に関する投影データセットを利用して算出し、点３−３に関する試験平面でのＤＰＩを点３−３に関する投影データセットを利用して算出する。そして、処理部１２は、点３−１に関するＤＰＩ、点３−２に関するＤＰＩ、及び点３−３に関するＤＰＩに基づいて体動マップを算出する。
【００４９】
投影データの非コンシステント性が体動に起因すると仮定した場合、本実施形態に係る体動マップＭは、下記の（１１）式のように規定される。
【数１１】
【００５０】
ここで、Ｍ（λ１，λ３）は、３点３−１、３−２、及び３−３のＤＰＩ間の差分を示している。すなわち、２点３−１及び３−３間のＤＰＩの差分は、２点３−１及び３−２間のＤＰＩの差分と２点３−２及び３−３間のＤＰＩの差分との総和に基づいている。二つのＤＰＩの差分の各々がゼロの場合、二つのＤＰＩ差分の総和もゼロになる。この場合、投影データがコンシステントであることを示している。一方、二つのＤＰＩ差分の少なくとも一方がゼロでない場合、二つのＤＰＩ差分の総和は非ゼロとなる。この場合、投影データが非コンシステントであることを示している。
【００５１】
上述の２点間の体動を評価するためのＤＰＩの利用方法についての説明においては、２点間は１８０度だけ離間しているとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。２点間は、１８０未満であっても良い。次に、１８０度未満だけ離間した２点間の体動の評価方法について説明する。
【００５２】
図４は、本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を示す他の図である。体動インデックスは、投影データのコンシステント部分を選択するために利用される。典型的には、コーンビームＸ線は、既定のＸ線管軌道ＳＴに沿って移動するＸ線管３から放出される。投影角度毎にコーン角αとファン角γとを有するＸ線が放出され、撮像領域（ＳＦＶ：scanned field of view）中の被検体を透過する。そして、投影データは、上述のようにデータ収集部１１により収集される。
【００５３】
図４に示すように、平面Ｐ−４は、試験平面であり、点４−１を含んでいる。試験平面Ｐ−４は、単位ベクトルｎ＾に垂直である。単位ベクトルｎ＾は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の原点から角度φ及びθの方向に距離ｌだけ離れた位置で試験平面Ｐ−４に交差する。平面Ｐ−５は、Ｘ軸及びＺ軸で規定される平面である。３次元Ｘ線管軌跡ＳＴ上の点Ａ及び点Ｂは、試験平面Ｐ−４上に位置するとする。複数の２点セットは、試験平面として用いられる複数の平面の集合（ファミリー：family）を規定する。なお２点セットは、３次元Ｘ線管軌跡ＳＴ上にある任意の２点Ａ及びＢの組合せである。図４においては、単一の試験平面Ｐ−４のみ示しているが、実際には複数の試験平面からなるファミリーが存在する。換言すれば、試験平面毎にＤＰＩは、点Ａに関するコーンビーム投影データと点Ｂに関するコーンビーム投影データとからそれぞれ算出される。点Ａ及び点Ｂからの投影データがコンシステント（すなわち、体動無し）の場合、点Ａに関するＤＰＩは、点Ｂに関するＤＰＩに等しい。２つのＤＰＩの差分は、２つのビューに関する２つの投影データセットの非コンシステント性を表現している。非コンシステント性が主として体動に起因すると仮定した場合、２つのＤＰＩの差分は、体動量を表し、体動インデックスとして用いられる。
【００５４】
図４において点Ａと点Ｂとは、１８０度よりも狭い角度範囲だけ離間しており、十分に接近している。点ＡがＸ線管軌道ＳＴに沿って短距離にある点Ｂまで移動するので、点Ａに関する投影データセットと点Ｂに関する投影データセットとの収集時刻差は、点Ａと点Ｂとの角度間隔が１８０度の場合に比して短い。換言すれば、点Ａに関する投影データセットと点Ｂに関する投影データセットとは、十分に適切な時間分解能を有しているといえる。
【００５５】
上記の説明において試験平面は、比較対象の２点を含むこと以外に特に制約が設けられていなかった。換言すれば、上記の試験平面は、投影中心線から試験平面への角度（コーン角）は任意であった。次に、試験平面として中間平面（middle plane）を利用したＤＰＩの算出について説明する。中間平面とは、比較対象の２点を含み、且つ、コーン角α＝０度の傾き角度を有する平面である。
【００５６】
図５は、本実施形態に係る体動インデックスの決定方法を示す他の図である。体動インデックスは、投影データのコンシステント部分を選択するために利用される。典型的には、コーンビームＸ線は、Ｘ線管軌道ＳＴに沿って移動するＸ線管３から放出される。図４に示したように、投影角度毎に、コーン角αとファン角γとを有するＸ線が放出され、被検体Ｏを透過する。図５においてコーン角αとファン角γとは示されていない。投影データは、上記の方法によりデータ収集部１１により収集される。
【００５７】
図５に示すように、平面Ｐ−４は中間平面である。中間平面は、点Ａ及びＢを通過する円周状のＸ線管軌道ＳＴを含んでいる。円軌道によるコーンビームスキャンを想定した場合、中間平面は、他の平面のファミリーから試験平面として採用される。中間平面でのＤＰＩは、中間平面に空間的に近い投影データから得られる。微分を計算するため、ビュー毎に少なくとも２つの投影データセットが必要である。各ビューに関するＤＰＩは、投影データセットがコンシステントの場合、同一である。一方、投影データセットが非コンシステントの場合、ＤＰＩの変動はゼロではない。如何なる場合においても、瞬時または微細な体動に対する時間分解能は、膨大な計算をすること無く、ＤＰＩを利用して正確に検出される。これは、Ｘ線管３の２つの回転位置間の角度間隔によらず、２つのＤＰＩの差分を算出することができるからである。すなわち、Δｔ（Ｘ線管３が第１の位置から第２の位置へ移動する時間）を、隣接する２つのＸ線管３の角度間隔と同程度にすることができる。それに加え、試験平面は、柔軟に選択することができる。（１０）式から、円周状軌道についての中間平面でのＤＰＩは、下記の（１２）式により決定される。これは、中間平面においてコーン角αが０であると仮定したことによる。
【数１２】
【００５８】
図５に関連して、他の複数の平面からなるファミリーは、複数の平面からなるファミリーに関連するＤＰＩに基づいて複雑な体動を分析することに利用される。例えば、心臓動は、全方向に亘って不均一である。複数の平面が不均一な心臓動についての試験平面として使用された場合、複数の平面からなる第１のファミリーに関連する複数のＤＰＩのセットは、ある方向における体動を示しうり、一方、複数の平面からなる第２のファミリーに関連する同一の複数のＤＰＩは、他の如何なる方向の体動をも示すことができない。
【００５９】
図６は、ＤＰＩの精度と時間分解能とを示すための数値シミュレーションを示す図である。数値シミュレーションにおいては、心臓を直径３０ｍｍの外壁と直径２５ｍｍの内壁とを有する中空の楕円体とみなした。また、数値シミュレーションにおいて心臓は、楕円体の中心が固定のＺ位置に配置された状態で楕円体がｘ及びｚ方向に沿って伸縮するものとした。心臓動に対するＤＰＩ体動インデックスの効果を確認するために、シミュレーションおいて心臓は、種々の周期及び振幅で不規則に伸縮するものとした。図６に示すように、ＤＰＩは実線で示され、心臓のＺ方向の変位は点線で示される。Ｚ方向の変位として示される心臓動の位相は、各拍動においてＤＰＩ曲線に略一致する。換言すれば、ＤＰＩは、心臓動の種々の動作パターンを実質的に反映している。
【００６０】
図７Ａ、７Ｂ、７Ｃ、及び７Ｄは、心臓スキャンにおいて円軌道を連続的に４回転する場合のＤＰＩの推移を示す。各回転において、ＤＰＩは、６３、１２７、及び１５９の３つの幅に平均化される。９０度及び３００度の近傍において、ビームハードニングに起因する２つのピークが出現する。これは、心臓動として誤って解釈されてしまう可能性がある。この偽ピークは、回転とデータセットとの組合せによっては他の回転とデータセットとの組合せに比してより顕著になりうる。
【００６１】
より詳細には、図７Ａ、７Ｂ、７Ｃ、及び７Ｄの実線（Ｄ２Ｓ６３）は、ＤＰＩの移動平均の項数が６３であることを示し、点線（Ｄ２Ｄ１５９）は、ＤＰＩの移動平均の項数が１５９であることを示し、一点鎖線（Ｄ２Ｓ１２７）は、ＤＰＩの移動平均の項数が１２７であることを示している。すなわち、実線（Ｄ２Ｓ６３）の各点の値は、その点を中心とする６３のビューのＤＰＩの平均値であり、点線（Ｄ２Ｄ１５９）の各点の値は、その点を中心とする１５９のビューのＤＰＩの平均値であり、一点鎖線（Ｄ２Ｓ１２７）の各点の値は、その点を中心とする１２７のビューのＤＰＩの平均値である。
【００６２】
図８は、１拍動中のＤＰＩの推移を示す図である。また、図７において既に説明したビームハードニング効果についても同様の周期的特徴が出現するが、ＤＰＩ値は、心臓動に応じて迅速に変化する。図８に示すようにデータ収集範囲は、Ｘ軸に規定され、約６００回転角度分の範囲をカバーしている。各回転角におけるＤＰＩ値はＹ軸にプロットされている。図８のグラフには、３つのＤＰＩ推移曲線が示されている。さらに、図８のグラフは、３種類の水平線を含んでいる。各水平線は、ハーフスキャンのビュー範囲を示している。各ハーフスキャンのビュー範囲は、前のビュー範囲から１００ビューだけシフトされている。二重点線は相対的に小さい心臓動量を含むビュー範囲を表し、実線や太点線は相対的に大きい心臓動量を含むビュー範囲を表す。例えば、約５００度から約８００度に亘る範囲に属する複数の投影データセットは、小さい心臓動量を含んでいる。この範囲に属する投影データセットは、約２００度から約４００度に亘る範囲に属するシングルハーフスキャンビュー範囲から除外されている。太点線で示されるように、シングルハーフスキャンビューは、大きな体動量を含んでいるが、このシングルハーフスキャンビューに属する投影データセットに基づく再構成画像が体動アーチファクト成分をあまり含まない理由は明らかではない。
【００６３】
このように、処理部１２は、ＤＰＩを利用して、撮像期間中に収集された投影データの中から、体動量が比較的小さいビュー範囲に属する投影データを選択することができる。例えば、処理部１２は、上記の方法により、任意の再構成範囲（例えば、ハーフスキャンビュー範囲、フルスキャンビュー範囲など）に属する複数の投影データセットに基づいて複数のＤＰＩをそれぞれ算出する。処理部１２は、複数のＤＰＩに基づいて体動マップを算出する。そして処理部１２は、体動マップが予め設定された閾値以下の場合、この再構成範囲に属する投影データを選択し、選択された投影データに基づいて画像を再構成する。再構成された画像は、体動アーチファクト成分をあまり含まない。一方、体動マップが予め設定された閾値より大きい場合、この再構成範囲に属する投影データは非コンシステントである。従って、この再構成範囲に属する投影データに基づいて再構成された画像は、体動アーチファクトを比較的多く含む。
【００６４】
図９は、図８に示されるハーフスキャン投影データに基づく再構成画像を示す図である。二重点線で標識された再構成画像は、図８の二重点線のハーフスキャンビュー範囲に属する投影データから再構成されたものである。二重点線で標識されたハーフスキャン再構成画像は、図９の上段左端の画像中の白い円により示される動脈の近傍に体動アーチファクトを含んでいない。明らかに、動脈近傍の体動アーチファクトは、心臓動が生じている期間に収集された投影データにより発生する。点線で標識された画像は、その例外である。点線で標識された画像は、図８の点線で示された単一のハーフスキャンビュー範囲に属する投影データから再構成されたものである。点線で標識された再構成画像は、上段左端の画像中の白い円により示される動脈と同一の動脈の近傍においてほとんど体動アーチファクトを含んでいない。この画像は、図８のＤＰＩ曲線に応じた体動による悪影響を受けているように思えるが、体動アーチファクトに無関係である。
【００６５】
上述の説明において医用画像撮像装置は、Ｘ線ＣＴ撮像装置であるとした。しかしながら、本実施形態に係る医用画像撮像装置は、これに限定されず、ＰＥＴ（positron emission tomography）撮像装置にも、ＳＰＥＣＴ（single photon emission computed tomography）撮像装置にも適用可能である。以下、本実施形態に係るＰＥＴ撮像装置とＳＰＥＣＴ撮像装置とを順番に説明する。
【００６６】
図１０は、本実施形態に係るＰＥＴ撮像装置１００の構成を示す図である。ＰＥＴ撮像装置１００は、ＰＥＴ検出部１０５を含んでいる。ＰＥＴ検出部１０５は、２次元アレイ型の複数のガンマ線検出器１１０を収容している。ガンマ線検出器１１０は、被検体Ｓを取り囲む検出器リング１１０Ｒに設けられている。被検体Ｓは、天板１２０に載置されている。寝台制御部１２０Ａは、複数のガンマ線検出器１１０により既定される平面の法線方向に沿う天板１２０のスライド移動を制御する。既定の速度で検出器リング１１０Ｒの中心軸に沿って天板１２０が移動している間、検出器リング１１０Ｒは静的である。すなわち、検出器リング１１０Ｒは、データ収集期間に亘って静的である。
【００６７】
データ収集部１４０は、複数のガンマ線検出器１１０を制御し、複数のガンマ線検出器１１０により検出されたガンマ線フォトンデータを受信する。Ｘ線ＣＴ撮像装置とは異なり、ＰＥＴ撮像装置１００は、放出データ（emission data）を収集する。すなわち、ＰＥＴ撮像は、被検体の関心領域内のトレーサーアイソトープから放出されるガンマ線フォトンに基づいて行われる。前処理部１４５は、放出データから投影データに変換することによる再構成の前段において、放出データに前処理を施す。さらに、前処理部１４５は、本実施形態に係るＤＰＩを利用して投影データ毎に体動インデックス値を決定する。さらに前処理部１４５は、体動インデックス値に基づいて、データ収集期間における最小の体動量を反映する投影データを選択する。再構成部１５０は、選択された投影データに基づいて複数の画像を再構成する。表示部１６０は、最小量の体動アーチファクトを有する複数の画像を表示する。システム制御部１３０は、寝台制御部１２０Ａとデータ収集部１４０とを順番に制御する。本実施形態において、放出データは、天板１２０が移動している間、上述の方法により収集される。
【００６８】
ＰＥＴ撮像装置１００は、ＰＥＴ撮像がトレーサーアイソトープの濃度分布に基づくような態様で動作する。この点に関し、ＰＥＴスキャンの前段において、トレーサーアイソトープは、ＦＤＧ（fluorodeoxyglucose）のような生物学的活性分子の中に化学的に包含される。活性化分子が関心組織に集積させるまでの待機期間の後、ＰＥＴ撮像装置１００は、トレーサーアイソトープが崩壊するに従って患者から生データを収集する。より詳細には、陽電子放出崩壊中、トレーサーアイソトープは、陽電子を放出する。陽電子は、電子と相互作用するまで、運動エネルギーを消失しながら組織内の微小距離を伝播する。結果的に、陽電子は電子と対消滅し、５１１ｋｅＶのエネルギーを有する２つのガンマ線フォトンを略１８０度の間隔を空けて正反対方向に放出する。そして、２つのガンマ線フォトンは、ガンマ線検出器１１０により略同時に検出される。
【００６９】
図１１は、ＰＥＴ撮像装置１００に含まれる検出器リング１１０Ｒを示す図である。ＰＥＴ検出部１０５は、人間のような長体の被検体をカバーするように複数の検出器リング１１０Ｒから構成される。各検出器リング１１０Ｒは、光電子増倍管やアバランシェ・フォトダイオード（ＳｉＡＰＤ）等の複数のガンマ線検出器１１０から構成される。生データは、対のガンマ線検出器１１０により収集され、対消滅フォトンの略同時検出を一覧で表現する同時計数イベント（コインシデンスイベント）のリストを記憶する。同時計数イベントにより、二つのガンマ線検出器１１０を結び直線が規定される。この直線は、対消滅点を通過する空間上の直線である。例えば、被検体Ｓ内の点Ａから一方のフォトンがγ１方向に沿ってガンマ線検出器１１０Ａに向けて放出され、もう一方のフォトンがγ２方向に沿ってガンマ線検出器１１０Ｆに向けて放出される。これら２つのフォトンは、二つの矢印で示すように、約１８０度間隔を空けて正反対方向に伝播する。図１１においては、上記と同様の態様でフォトンが放出される、同一の被検体内の他の対消滅点も示している。すなわち、１１０Ａ／１１０Ｃ、１１０Ａ／１１０Ｄ、１１０Ａ／１１０Ｅ、１１０Ａ／１１０Ｇ、及び１１０Ａ／１１０Ｈのような他のガンマ線検出器対も対消滅フォトンを略同時に時系列で検出する。放出データは、再構成処理の前段において前処理される。
【００７０】
本実施形態に係る前処理部１４５において、同時計数イベントは、ビュー角及びチルト角に基づくサイノグラムのような投影画像に分類される。換言すれば、サイノグラム画像は、ＣＴスキャンにより収集された投影に類似する。サイノグラム画像はＣＴと同様の方法により再構成されるが、標準的なＰＥＴデータセットがデータ収集全体で数百万カウント有しているが、ＣＴデータセットが数１０兆カウントに達するので、ＰＥＴデータは、ＣＴデータに比して散乱及びランダムイベントのようなアーチファクトによる影響を劇的に受ける。上述の理由により、多大な前処理量がＰＥＴデータに要求され、ランダム同時計数に対する補正、散乱フォトンの推定及び減算に対する補正、検出器不感時間補正、及び検出感度補正が前処理に含まれる。
【００７１】
それに加え、前処理部１４５は、投影データのうちの最小体動部分を選択する。積分された同時計数信号は、下記の（１３）式により表される。
【数１３】
【００７２】
ここで（ｚ，φ）及び（ｚ´，φ´）は二つの検出器の位置を示している。ａ（ｘ￣）はトレーサーアイソトープ濃度であり、μ（ｘ￣）は減弱係数マップである。積分は、２つの検出器により決定される直線に沿って行われる。
【００７３】
減弱係数マップが既知である場合、補正されたデータは下記の（１４）式のように表される。
【数１４】
【００７４】
一検出部に固定した場合、補正されたデータは、トレーサーアイソトープ濃度ａ（ｘ￣）のコーンビーム投影である。ａ（ｘ￣）の平面積分の微分（ＤＰＩ）は、補正されたデータｇｃ（ｚ，φ；ｚ´，φ´）から算出される。ＤＰＩに基づいて、前処理部１４５は、投影の最小体動量部分を選択する。
【００７５】
図１２は、本実施形態に係るＳＰＥＣＴ撮像装置２００の構成を示す図である。ＳＰＥＣＴ撮像装置２００は、少なくとも一つのガンマ線検出部（ガンマカメラ）２０５を有している。ガンマ線検出部２０５は、２次元アレイ型のガンマ線検出器２１０を装備している。ガンマカメラ２０５は、被検体Ｓを覆うように設けられる。被検体Ｓは、天板２２０に載置される。回転制御部２１５は、点線で示すように、ガンマカメラ２０５を被検体Ｓ回りに回転させる。寝台制御部２２０Ａは、天板２２０の移動を制御する。ガンマカメラ２０５は、天板２２０がデータ収集時において回転の中心軸に沿って既定の速度で移動している間、被検体Ｓの周りを回転する。
【００７６】
データ収集部２４０は、ガンマ線検出器２１０を制御し、ガンマ線検出器２１０により検出された放出データを受信する。Ｘ線ＣＴ撮像装置とは異なり、ＳＰＥＣＴ撮像システム２００は、ガンマ線フォトンデータを収集する。すなわち、ＳＰＥＣＴ撮像は、被検体の関心領域内のトレーサーアイソトープから放出されるガンマ線フォトンに基づいて行われる。前処理部２４５は、放出データ（emission data）を投影データに変換することによる再構成の前段において、放出データに前処理を施す。さらに、前処理部２４５は、本実施形態に係る平面積分の微分（ＤＰＩ）を利用して投影データ毎に体動インデックス値を決定する。前処理部２４５は、体動インデックス値に基づいて、データ収集期間における最小の体動量を反映する投影データを選択する。再構成部２５０は、選択された投影データに基づいて複数の画像を再構成する。表示部２６０は、最小量の体動アーチファクトを有する複数の画像を表示する。システム制御部２３０は、寝台制御部２２０Ａとデータ収集部２４０とを順番に制御する。本実施形態において、放出データは、天板２２０が移動している間、上述の方法により収集される。
【００７７】
ＳＰＥＣＴ撮像装置２００は、ＳＰＥＣＴ撮像がトレーサーアイソトープの濃度分布に基づくような態様で動作する。この点に関し、ＳＰＥＣＴスキャンの前段において、ガンマ放射線を放出するトレーサーアイソトープが患者体内に注入される。ＳＰＥＣＴ用のトレーサーアイソトープは、標準的には、ＰＥＴ用のトレーサーアイソトープに比して、半減期が長く且つ容易に入手可能なアイソトープである。放射性を有するトレーサーアイソトープは、特定の組織に特異的に結合する化学的性質を有する特別な放射性リガンドに結合される。ＳＰＥＣＴ撮像装置２００は、トレーサーアイソトープがガンマ放射線を放出するに従って、患者から生データを収集する。
【００７８】
図１３は、被検体Ｓ内の関心領域から放出されるガンマ放射線を直接的に計測するガンマカメラ２０５を示す図である。例示された関心領域において、矢印で示されるように、４つの位置Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤからガンマ線が放出される。ガンマカメラ２０５が点線で示される回転軌道ＲＰ上のある位置に位置している場合、２次元アレイ型検出器２１０は、ピンホール２２５を通過するガンマ線の生データを収集する。すなわち、選択されたガンマ線が検出され、対応する生データが収集される。例えば、被検体Ｓ内の点Ａから複数のガンマ線が異なる方向に放出されるが、矢印で示されるようなピンホール２２５を通過したガンマ線が記録される。図１３に示すように、同一の被検体内の他の点からもガンマ線が放出され、ガンマカメラ２０５が既定の回転軌道ＲＰに沿って回転している間、放出されたガンマ線は略同一の態様で記録される。これら放出データは、再構成処理の前段において前処理される。
【００７９】
本実施形態に係る前処理部２４５において、ガンマ線イベントは、ビュー角及びチルト角に基づくサイノグラムのような投影画像に分類される。換言すれば、サイノグラム画像は、ＣＴスキャンにより収集された投影に類似する。ＰＥＴの場合と同様、多大な前処理量がＰＥＴデータに要求され、ランダム同時計数に対する補正、散乱フォトンの推定及び減算に対する補正、検出器不感時間補正、及び検出感度補正が前処理に含まれる。
【００８０】
ピンホールＳＰＥＣＴ撮像装置２００において、２次元アレイ型検出器上で計測された信号は、下記の（１５）式のように表現される。
【数１５】
【００８１】
ここでｘ０￣はピンホール位置を示し、（ｕ，ｖ）は２次元検出器上の位置、ａ（・）はトレーサー濃度を示し、μ（・）は減弱係数マップを示している。単位ベクトルｅ＾は、ピンホール位置ｘ０￣と検出器位置（ｕ，ｖ）とに基づいて決定される。近似により減弱係数を無視する場合、ＳＰＥＣＴスキャンにおける投影データは、下記の（１６）式のように表現される。
【数１６】
【００８２】
（１６）式は、トレーサー濃度のコーンビーム変換である。このようにグランギートの公式は、上記のＳＰＥＣＴデータについてａ（・）に関するＤＰＩを得るために利用される。前処理部２４５は、ＤＰＩを利用して投影データのうちの最小体動量部分を選択する。
【００８３】
図１４は、本実施形態に係る、略最小体動量を有する画像を再構成するための投影データのコンシステント部分の選択をする処理の典型的な流れを示す図である。本実施形態に係る処理は、まずステップＳ１０において、被検体内の関心領域に関する投影データを収集する。例えば、投影データは、Ｘ線ＣＴスキャナにより直接的に収集される。また、投影データは、ＰＥＴスキャナにより放出データに基づいて間接的に収集されても良い。ステップＳ２０において、投影データからＤＰＩが算出される。ＣＴにおいて、ＤＰＩは投影データから（１０）式に従って決定される。ＰＥＴにおいて、ａ（ｘ￣）のＤＰＩは補正されたデータから（１４）式に従って算出される。ＳＰＥＣＴにおいて、（１６）式に示すように、ＳＰＥＣＴデータからａ（・）に関するＤＰＩを得るために、グランギートの公式が利用される。ステップＳ３０において、ＤＰＩが比較され、異なるＤＰＩ間の差分に基づいて関心領域における体動量が決定される。すなわち、差分が小さければ、関心領域の体動量が小さい。ステップＳ４０において、最終的に処理部１２が略最小の体動アーチファクトを有する画像を再構成するように、ステップＳ３０の比較結果に基づいて投影データの一部分が選択される。
【００８４】
上記の説明により、本実施形態に係る医用画像撮像装置は、少なくともデータ収集部１１，１４０，２４０と処理部１２，１４５，２４５とを有している。データ収集部１１，１４０，２４０は、被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、第２の位置に関する第２の生データを収集する。例えば、Ｘ線ＣＴ撮像装置の場合、「位置」はＸ線管の位置であり、「生データ」は投影データである。処理部１２，１４５，２４５は、第１の生データの収集時刻と第２の生データの収集時刻との間における被検体の体動量を評価する。具体的には、処理部１２，１４５，２４５は、第１の位置と第２の位置とを含む試験平面での第１のＤＰＩを第１の生データを利用して算出し、この試験平面での第２のＤＰＩを第２の生データを利用して算出する。そして処理部１２，１４５，２４５は、第１のＤＰＩと第２のＤＰＩとの差分を利用して体動量を評価する。
【００８５】
より詳細には、処理部１２，１４５，２４５は、第１の生データに基づいて第１の位置に関する第１の複数の積分値のセットを算出し、第２の生データに基づいて第２の位置に関する第２の複数の積分値のセットを算出する。次に処理部１２，１４５，２４５は、第１の複数の積分値のセットに基づいて第１の平面積分を算出し、第２の複数の積分値のセットに基づいて第２の平面積分を算出する。そして処理部１２，１４５，２４５は、第１の平面積分を利用して第１のＤＰＩを算出し、第２の平面積分を利用して第２のＤＰＩを算出し、第１のＤＰＩと第２のＤＰＩとの差分を算出する。
【００８６】
ＤＰＩ及びＤＰＩの差分は、新規の体動インデックスとして利用される。この新規の体動インデックスは、グランギートの公式に基づいており、数学的に厳密に体動を検知することできる。本実施形態に係る体動インデックスは、例えば、投影データのうちのコンシステント部分を同定するために利用される。上記の同定されたコンシステント部分に基づいて処理部により画像が再構成される。再構成された画像は、体動アーチファクトをあまり含まない。このように画質が改善された画像は、医師による不正確な診断を防止する。また、本実施形態に係る体動インデックスは、被検体の位置決め等に用いられても良い。本実施形態に係る体動インデックスを利用することにより高時間分解能で体動を検知できるので、高精度に被検体の位置決めを行うこともできる。この他、本実施形態に係る体動インデックスは、体動の評価に関する様々な局面で利用可能である。
【００８７】
かくして本実施形態によれば、被検体の体動量を高精度に検知することが可能な医用画像撮像装置及び医用画像撮像方法を提供することが可能となる。
【００８８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８９】
１…架台、２…回転リング、３…Ｘ線管、４…Ｘ線フィルタ、５…Ｘ線検出器、６…天板、７…高電圧発生器、８…Ｘ線制御部、９…架台／寝台制御部、１０…システム制御部、１１…データ収集部、１２…処理部、１４…表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、前記被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集するデータ収集部と、
前記第１の生データの収集時刻と前記第２の生データの収集時刻との間における前記被検体の体動量を評価する処理部であって、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を前記第１の生データを利用して算出し、前記試験平面での第２の平面積分の微分を前記第２の生データを利用して算出し、前記第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して前記体動量を評価する処理部と、
を具備する医用画像撮像装置。
【請求項２】
前記被検体にＸ線を照射し、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管と、
前記Ｘ線管に対向して配置され、前記Ｘ線管から照射され前記被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、をさらに備え、
前記データ収集部は、前記Ｘ線管が前記第１の位置から照射したＸ線に由来する前記第１の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、前記Ｘ線管が前記第２の位置から照射したＸ線に由来する前記第２の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集する、
請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項３】
前記Ｘ線管は、コーンビームＸ線を放出する、請求項２記載の医用画像撮像装置。
【請求項４】
前記試験平面は、予め設定された前記コーンビームのコーン角に応じて決定される、請求項３記載の医用画像撮像装置。
【請求項５】
前記コーン角はゼロである、請求項４記載の医用画像撮像装置。
【請求項６】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上の任意の角度に配置される、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項７】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上において１８０度以下だけ離間している、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項８】
前記既定の軌道は円形状を有する、請求項２記載の医用画像撮像装置。
【請求項９】
前記既定の軌道は螺旋形状を有する、請求項２記載の医用画像撮像装置。
【請求項１０】
前記処理部は、前記第１の生データに基づいて前記第１の位置に関する第１の複数の線積分を算出し、前記第２の生データに基づいて前記第２の位置に関する第２の複数の線積分を算出し、前記第１の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第１の平面積分を算出し、前記第２の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第２の平面積分を算出し、
前記第１の複数の線積分と前記第２の複数の線積分との各々は空間的に連続する既定数のビューを含んでいる、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１１】
複数の平面積分の微分は複数の平面についての方向依存性体動を分析するために用いられる、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１２】
前記被検体にＸ線を照射し、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管と、
前記Ｘ線管に対向して配置され、前記Ｘ線管から照射され前記被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、をさらに備え、
前記データ収集部は、前記Ｘ線管が前記第１の位置から照射したＸ線に由来する前記第３の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、前記Ｘ線管が前記第２の位置から照射したＸ線に由来する前記第４の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、
前記処理部は、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第３の平面積分の微分を前記第３の生データを利用して算出し、前記試験平面での第４の平面積分の微分を前記第４の生データを利用して算出し、前記第３の平面積分の微分と前記第４の平面積分の微分との差分を利用して前記第３の生データの収集時刻と前記第４の生データの収集時刻との間における前記被検体の第２の体動量を評価する、
請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１３】
前記平面積分の微分は、前記被検体の体動について方向依存性を有する、請求項１２記載の医用画像撮像装置。
【請求項１４】
前記被検体の体動は最小量が選択される、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１５】
前記第１の移動量は既定値と比較される、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１６】
前記データ収集部は、前記生データとしてガンマフォトンデータを収集し、前記被検体の既定位置からの第１のガンマフォトンデータを前記第１の位置にて収集し、前記被検体の既定位置からの第２のガンマフォトンデータを前記第２の位置にて収集することであって、前記第２の位置は前記第１の位置から略１８０度だけ離間している、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１７】
前記データ収集部は、前記生データとしてガンマ線データを収集し、前記被検体から第１のガンマ線データを前記第１の位置にて収集し、前記被検体から第２のガンマ線データを前記第２の位置にて収集する、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１８】
ＣＴスキャナ、ＰＥＴスキャナ、またはＳＰＥＣＴスキャナを利用して、前記被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、
前記ＣＴスキャナ、前記ＰＥＴスキャナ、または前記ＳＰＥＣＴスキャナを利用して、前記被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集し、
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を前記第１の生データを利用して算出し、
前記試験平面での第２の平面積分の微分を前記第２の生データを利用して算出し、
前記第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して前記第１の生データの収集時刻と前記第２の生データの収集時刻との間における前記被検体の体動量を評価する、
ことを具備する医用画像撮像方法。
【請求項１９】
前記ＣＴスキャナを使用し、
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管から前記被検体にＸ線を照射する、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２０】
前記Ｘ線管は、コーンビームＸ線を放出する、請求項１９記載の医用画像撮像方法。
【請求項２１】
前記試験平面は、予め設定された前記コーンビームのコーン角に応じて決定される、請求項２０記載の医用画像撮像方法。
【請求項２２】
前記コーン角はゼロである、請求項２１記載の医用画像撮像方法。
【請求項２３】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上の任意の角度に配置される、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２４】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上において１８０度以下だけ離間している、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２５】
前記既定の軌道は円形状を有する、請求項１９記載の医用画像撮像方法。
【請求項２６】
前記既定の軌道は螺旋形状を有する、請求項１９記載の医用画像撮像方法。
【請求項２７】
前記第１の生データに基づいて前記第１の位置に関する第１の複数の線積分を算出し、
前記第２の生データに基づいて前記第２の位置に関する第２の複数の線積分を算出し、
前記第１の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第１の平面積分を算出し、
前記第２の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第２の平面積分を算出する、ことをさらに備え、
前記第１の複数の線積分と前記第２の複数の線積分との各々は空間的に連続する既定数のビューを含んでいる、
請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２８】
複数の平面積分の微分は複数の平面についての方向依存性体動を分析するために用いられる、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２９】
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管から前記被検体にＸ線を照射し、
前記Ｘ線管から照射され前記被検体を透過したＸ線をＸ線検出器により検出し、
前記Ｘ線管が前記第１の位置から照射したＸ線に由来する前記第３の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、
前記Ｘ線管が前記第２の位置から照射したＸ線に由来する前記第４の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第３の平面積分の微分を前記第３の生データを利用して算出し、
前記試験平面での第４の平面積分の微分を前記第４の生データを利用して算出し、
前記第３の平面積分の微分と前記第４の平面積分の微分との差分を利用して前記第３の生データの収集時刻と前記第４の生データの収集時刻との間における前記被検体の第２の体動量を評価する、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項３０】
前記平面積分の微分は、前記被検体の体動について方向依存性を有する、請求項２９記載の医用画像撮像方法。
【請求項３１】
前記被検体の体動は、最小量が選択される、請求項３０記載の医用画像撮像方法。
【請求項３２】
前記第１の移動量は既定値と比較される、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項３３】
ＰＥＴスキャナを用いて前記生データとしてガンマフォトンデータを収集し、
前記被検体の既定位置からの第１のガンマフォトンデータを前記第１の位置にて収集し、
前記被検体の既定位置からの第２のガンマフォトンデータを前記第２の位置にて収集することであって、前記第２の位置は前記第１の位置から略１８０度だけ離間している、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項３４】
ＳＰＥＣＴスキャナを用いて前記生データとしてガンマ線データを収集し、
前記被検体から第１のガンマ線データを前記第１の位置にて収集し、
前記被検体から第２のガンマ線データを前記第２の位置にて収集する、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項１】
被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、前記被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集するデータ収集部と、
前記第１の生データの収集時刻と前記第２の生データの収集時刻との間における前記被検体の体動量を評価する処理部であって、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を前記第１の生データを利用して算出し、前記試験平面での第２の平面積分の微分を前記第２の生データを利用して算出し、前記第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して前記体動量を評価する処理部と、
を具備する医用画像撮像装置。
【請求項２】
前記被検体にＸ線を照射し、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管と、
前記Ｘ線管に対向して配置され、前記Ｘ線管から照射され前記被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、をさらに備え、
前記データ収集部は、前記Ｘ線管が前記第１の位置から照射したＸ線に由来する前記第１の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、前記Ｘ線管が前記第２の位置から照射したＸ線に由来する前記第２の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集する、
請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項３】
前記Ｘ線管は、コーンビームＸ線を放出する、請求項２記載の医用画像撮像装置。
【請求項４】
前記試験平面は、予め設定された前記コーンビームのコーン角に応じて決定される、請求項３記載の医用画像撮像装置。
【請求項５】
前記コーン角はゼロである、請求項４記載の医用画像撮像装置。
【請求項６】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上の任意の角度に配置される、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項７】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上において１８０度以下だけ離間している、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項８】
前記既定の軌道は円形状を有する、請求項２記載の医用画像撮像装置。
【請求項９】
前記既定の軌道は螺旋形状を有する、請求項２記載の医用画像撮像装置。
【請求項１０】
前記処理部は、前記第１の生データに基づいて前記第１の位置に関する第１の複数の線積分を算出し、前記第２の生データに基づいて前記第２の位置に関する第２の複数の線積分を算出し、前記第１の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第１の平面積分を算出し、前記第２の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第２の平面積分を算出し、
前記第１の複数の線積分と前記第２の複数の線積分との各々は空間的に連続する既定数のビューを含んでいる、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１１】
複数の平面積分の微分は複数の平面についての方向依存性体動を分析するために用いられる、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１２】
前記被検体にＸ線を照射し、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管と、
前記Ｘ線管に対向して配置され、前記Ｘ線管から照射され前記被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、をさらに備え、
前記データ収集部は、前記Ｘ線管が前記第１の位置から照射したＸ線に由来する前記第３の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、前記Ｘ線管が前記第２の位置から照射したＸ線に由来する前記第４の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、
前記処理部は、前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第３の平面積分の微分を前記第３の生データを利用して算出し、前記試験平面での第４の平面積分の微分を前記第４の生データを利用して算出し、前記第３の平面積分の微分と前記第４の平面積分の微分との差分を利用して前記第３の生データの収集時刻と前記第４の生データの収集時刻との間における前記被検体の第２の体動量を評価する、
請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１３】
前記平面積分の微分は、前記被検体の体動について方向依存性を有する、請求項１２記載の医用画像撮像装置。
【請求項１４】
前記被検体の体動は最小量が選択される、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１５】
前記第１の移動量は既定値と比較される、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１６】
前記データ収集部は、前記生データとしてガンマフォトンデータを収集し、前記被検体の既定位置からの第１のガンマフォトンデータを前記第１の位置にて収集し、前記被検体の既定位置からの第２のガンマフォトンデータを前記第２の位置にて収集することであって、前記第２の位置は前記第１の位置から略１８０度だけ離間している、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１７】
前記データ収集部は、前記生データとしてガンマ線データを収集し、前記被検体から第１のガンマ線データを前記第１の位置にて収集し、前記被検体から第２のガンマ線データを前記第２の位置にて収集する、請求項１記載の医用画像撮像装置。
【請求項１８】
ＣＴスキャナ、ＰＥＴスキャナ、またはＳＰＥＣＴスキャナを利用して、前記被検体を対象とした第１の位置に関する第１の生データを収集し、
前記ＣＴスキャナ、前記ＰＥＴスキャナ、または前記ＳＰＥＣＴスキャナを利用して、前記被検体を対象とした第２の位置に関する第２の生データを収集し、
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第１の平面積分の微分を前記第１の生データを利用して算出し、
前記試験平面での第２の平面積分の微分を前記第２の生データを利用して算出し、
前記第１の平面積分の微分と前記第２の平面積分の微分との差分を利用して前記第１の生データの収集時刻と前記第２の生データの収集時刻との間における前記被検体の体動量を評価する、
ことを具備する医用画像撮像方法。
【請求項１９】
前記ＣＴスキャナを使用し、
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管から前記被検体にＸ線を照射する、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２０】
前記Ｘ線管は、コーンビームＸ線を放出する、請求項１９記載の医用画像撮像方法。
【請求項２１】
前記試験平面は、予め設定された前記コーンビームのコーン角に応じて決定される、請求項２０記載の医用画像撮像方法。
【請求項２２】
前記コーン角はゼロである、請求項２１記載の医用画像撮像方法。
【請求項２３】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上の任意の角度に配置される、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２４】
前記第１の位置と前記第２の位置とは、前記既定の軌道上において１８０度以下だけ離間している、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２５】
前記既定の軌道は円形状を有する、請求項１９記載の医用画像撮像方法。
【請求項２６】
前記既定の軌道は螺旋形状を有する、請求項１９記載の医用画像撮像方法。
【請求項２７】
前記第１の生データに基づいて前記第１の位置に関する第１の複数の線積分を算出し、
前記第２の生データに基づいて前記第２の位置に関する第２の複数の線積分を算出し、
前記第１の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第１の平面積分を算出し、
前記第２の複数の線積分に基づいて前記試験平面での第２の平面積分を算出する、ことをさらに備え、
前記第１の複数の線積分と前記第２の複数の線積分との各々は空間的に連続する既定数のビューを含んでいる、
請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２８】
複数の平面積分の微分は複数の平面についての方向依存性体動を分析するために用いられる、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項２９】
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む既定の軌道を移動するＸ線管から前記被検体にＸ線を照射し、
前記Ｘ線管から照射され前記被検体を透過したＸ線をＸ線検出器により検出し、
前記Ｘ線管が前記第１の位置から照射したＸ線に由来する前記第３の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、
前記Ｘ線管が前記第２の位置から照射したＸ線に由来する前記第４の生データを前記Ｘ線検出器を介して収集し、
前記第１の位置と前記第２の位置とを含む試験平面での第３の平面積分の微分を前記第３の生データを利用して算出し、
前記試験平面での第４の平面積分の微分を前記第４の生データを利用して算出し、
前記第３の平面積分の微分と前記第４の平面積分の微分との差分を利用して前記第３の生データの収集時刻と前記第４の生データの収集時刻との間における前記被検体の第２の体動量を評価する、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項３０】
前記平面積分の微分は、前記被検体の体動について方向依存性を有する、請求項２９記載の医用画像撮像方法。
【請求項３１】
前記被検体の体動は、最小量が選択される、請求項３０記載の医用画像撮像方法。
【請求項３２】
前記第１の移動量は既定値と比較される、請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項３３】
ＰＥＴスキャナを用いて前記生データとしてガンマフォトンデータを収集し、
前記被検体の既定位置からの第１のガンマフォトンデータを前記第１の位置にて収集し、
前記被検体の既定位置からの第２のガンマフォトンデータを前記第２の位置にて収集することであって、前記第２の位置は前記第１の位置から略１８０度だけ離間している、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【請求項３４】
ＳＰＥＣＴスキャナを用いて前記生データとしてガンマ線データを収集し、
前記被検体から第１のガンマ線データを前記第１の位置にて収集し、
前記被検体から第２のガンマ線データを前記第２の位置にて収集する、
ことをさらに具備する請求項１８記載の医用画像撮像方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図７Ｃ】
【図７Ｄ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図７Ｃ】
【図７Ｄ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１２−１７０８２４（Ｐ２０１２−１７０８２４Ａ）
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−３１８５５（Ｐ２０１２−３１８５５）
【出願日】平成２４年２月１６日（２０１２．２．１６）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年２月１６日（２０１２．２．１６）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Ｆターム（参考）】
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