連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置
【課題】 高価な測定装置を使用することなく、連続Ｘ線発生源の軟線と硬線の割合を算出する方法及び装置を提供することを目的とする。
【解決手段】 均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを用いて、連続Ｘ線を単色Ｘ線の重ね合わせでモデル化して、軟線と硬線の割合を算出する。
【解決手段】 均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを用いて、連続Ｘ線を単色Ｘ線の重ね合わせでモデル化して、軟線と硬線の割合を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はエネルギー周波数分析方法および装置に関するものであり、特に、Ｘ線エネルギー周波数分析方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線源より放射されるＸ線は、高エネルギーから低エネルギーまでを含んでいる、いわゆる多色Ｘ線である。この各エネルギーのＸ線のうち、低エネルギーのものは被写体で大きく減衰し、高エネルギーのものは減衰率が低いと云う特性がある。従って、Ｘ線透過経路の被写体厚が厚い場合、透過後のＸ線は、低エネルギーのＸ線は大きく減衰するため、高エネルギーのＸ線だけが残ることになる。これを一般に線質硬化と云う。
【０００３】
Ｘ線を被写体に照射して、Ｘ線撮影画像を取得する撮影技師は、より良い撮影を実現するために、照射エネルギーの何割が低エネルギーであり、また何割が高エネルギーなのかを知ることが、肝要である。高エネルギーだけならば、被写体を透過しても減衰しないため、Ｘ線撮影画像から被写体に関する情報が得られない。しかし、低エネルギーだけならば、被写体で大きく減衰するため、Ｘ線撮影画像から被写体に関する情報が多いが、その減衰分は、被写体がＸ線を吸収してしまうということであり、被写体にとって好ましくない。より良い撮影を実現するためには、適切な低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線が必要である。
【０００４】
そのため、撮影技師は、Ｘ線照射装置を購入する際に付随する、代表的ないくつかの撮影条件に関するＸ線エネルギー周波数分布データを分析しながら、自らが決定した撮影条件で、どの程度の低エネルギーと高エネルギーが含まれるのかを予測しながら撮影していた。低エネルギーのＸ線とは、Ｘ線エネルギー周波数が低いＸ線であり、高エネルギーのＸ線とは、Ｘ線エネルギー周波数が高いＸ線である。
【０００５】
あるいは、Ｘ線エネルギー周波数分析器を使用して、撮影技師が決定した撮影条件におけるＸ線エネルギー周波数分布を解析していた。Ｘ線エネルギー周波数分析器の例としては、たとえば、ＴＭメディカル（株）のＸ線出力アナライザーなどがある。
【０００６】
Ｘ線源とＸ線照射装置とＸ線発生装置とは、同一意味として使用している。
【０００７】
従来例としては、例えば特許文献１をあげることが出来る。
【特許文献１】特公平０３−０２７０４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、代表的ないくつかの撮影条件に関するＸ線エネルギー周波数データを分析する方法では、撮影技師が自ら決定した撮影条件が、前記代表的ないくつかの撮影条件から大きく外れている場合、予測が困難であり、満足できるものではない。
【０００９】
さらに、Ｘ線エネルギー周波数分析器を使用する方法は、分析器が高価であり、かつ、大雑把なＸ線のエネルギー周波数分布、たとえば、軟線と硬線との割合など、エネルギー周波数分解能が低い情報を取得する場合であっても、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無く、不便である。ここで、軟線とは低エネルギーのＸ線であり、硬線とは高エネルギーのＸ線である。
【００１０】
どの撮影条件が良いかどうかを決定するために、市販されているＸ線エネルギー周波数分析器が持つ高い周波数分解能は不要であり、低い周波数分解能で、安価な装置および方法で十分である。
【００１１】
本発明は、上述した従来技術の問題に鑑みてなされたもので、高価な測定装置を使用することなく、連続Ｘ線発生源の軟線と硬線の割合を算出する方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明では、上記課題に対し、このような課題を解決するための手段をとる。
【００１３】
すなわち、均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを入力する透過厚特性データ入力部と、
連続Ｘ線をＮ種類（Ｎ＞＝１）の離散Ｘ線エネルギー周波数で近似する近似モデル式を作成する近似モデル式作成部と、
前記透過厚特性データと、近似モデル式と、を用いて、前記連続Ｘ線に含まれるＮ種類のＸ線エネルギー周波数の強度比と、前記Ｎ種類のＸ線エネルギー周波数の減弱係数と、を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出部と、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した複数の算出データのうち、少なくとも強度比を含む算出データを出力するＸ線パラメータ出力部と、
を有することを特徴とし、
前記近似モデル式は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００１４】
【数１】
であること、を特徴とする。
【００１５】
（効果）
Ｘ線撮影におけるＸ線管電圧、付加フィルタの選択は、照射されるＸ線エネルギーの周波数フィルタ設計であり、画像のコントラスト、被曝線量、Ｘ線管の負荷に影響を与える。Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で、照射されるＸ線のエネルギー周波数分布を知ることは非常に有用である。従来は、Ｘ線のエネルギー周波数分布を知るためには、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無かった。大雑把なＸ線のエネルギー周波数分布、たとえば、軟線と硬線との割合など、周波数分解能が低い情報を取得する場合であっても、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無かった。本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置によれば、周波数分解能は低いが、Ｘ線のエネルギー周波数分布を安価にかつ簡便に取得することが可能になる。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に記載の発明によれば、従来は、照射されるＸ線のエネルギー周波数分布を取得するためには、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無かったが、周波数分解能は低いけれどもＸ線のエネルギー周波数分布を安価にかつ簡便に取得することが可能になる。たとえば、軟線と硬線の割合を調べたいときは、Ｎ＝２として、本発明を実施することにより、軟線と硬線のＸ線エネルギー周波数の強度比が取得できる。Ｘ線撮影におけるＸ線管電圧、付加フィルタの選択は、照射されるＸ線エネルギーの周波数フィルタ設計であり、画像のコントラスト、被曝線量、Ｘ線管の負荷に影響を与えるため、照射されるＸ線のエネルギー周波数分布を安価にかつ簡便に 取得できるようになる本発明は、Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で非常に有用である。
【００１７】
請求項２に記載の発明によれば、連続Ｘ線をどのような離散代表周波数で近似したのかを取得することが可能となる。請求項１に記載の発明では、Ｎ＝２は、軟線と硬線という情報しか得られないが、たとえば１Ｍ［Ｈｚ］と２Ｍ［Ｈｚ］という具体的な周波数という情報として取得することが可能になり、さらに、Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で有用となる。なお、周波数＊波長＝光の速度という関係式があるため、周波数を波長に換算することも可能である。
【００１８】
請求項３に記載の発明によれば、連続Ｘ線の軟線と硬線のＸ線エネルギー周波数の強度比が取得できる。Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で一番知りたい情報は、軟線と硬線の割合であり、Ｎ＝２として、本発明を実施することにより、Ｎ＞＝３に必要な機能を排除して装置を最適化し、簡便かつ高速かつ安価な連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置を提供できる、
請求項４に記載の発明によれば、近似モデル式が連続Ｘ線をよく近似しているかを測るための尺度として、最小２乗誤差を採用する。最小２乗誤差を最小化するアルゴリズムは、応用範囲が広いため、各分野でよく研究されており、実用化されている各種の高速かつ精度が高い、未知パラメータ推定アルゴリズムを適用することができ、本発明を、高速かつ高精度な装置または方法として実施することが可能になる。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、水で作られたファントムや容器は、ＣＴのキャリブレーション用の器具として広く普及しているため、本発明をさらに安価にかつ簡便に実施することが可能となる。
【００２０】
請求項６に記載の発明によれば、アクリルで作られたファントムや容器は、ＣＴのキャリブレーション用の器具として広く普及しているため、本発明をさらに安価にかつ簡便に実施することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
（第１実施の形態）
図１は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す本実施例の機能ブロック図である。図６は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。以下に、各ブロックの機能についてフローチャート順に説明する。
【００２２】
図６における各ステップは、図４におけるコンピュータＰＣのハードディスクＨＤまたは光磁気ディスクＭＯまたはＲＡＭまたはＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、コンピュータＰＣのＣＰＵが、各ステップを格納されている領域から読み出してフローチャート順に実行することにより、以下に記述するようなアクションが実行される。
【００２３】
図４においてコンピュータＰＣはネットワークＮを介して１つ或いは複数の透過厚特性データ生成装置ＭＤに接続されている。透過厚特性データ生成装置は、後述する透過厚特性データ生成部を有し、透過厚特性データを生成する。または、不図示の透過厚特性データ生成装置により生成された透過厚特性データが、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを透過厚特性データ生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００２４】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３はコンピュータＰＣおよびそれに内蔵された周辺機器により実現することができる。一例として、本発明による心胸郭比計測部２および心胸郭比表示部３は表示装置ＭＯＮおよびハードディスクＨＤに格納されたプログラムとして実現することができる。この場合、不図示のユーザ入力によりハードディスクＨＤに保存されたプログラムがＲＡＭに読み出され、前述したようにＣＰＵがＲＡＭ内のプログラムを順次実行して前述した機能を実現し、処理の結果得られた画像が表示装置ＭＯＮに表示される。ここで、表示装置ＭＯＮは例えば、ＣＲＴモニタ、液晶ディスプレイ等を用いることができる。
【００２５】
また、本発明を実施するプログラムはハードディスクＨＤに保存されることに限定される必要はなく、外部記憶装置としてコンピュータＰＣに接続された光磁気ディスクＭＯ、あるいはネットワークを介して接続されるファイルサーバＦＳに記憶されるようにしてもよい。あるいは、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３は、部分あるいは全てをコンピュータＰＣに装着された専用のハードウェアＡＣＣとして実現するようにしてもよい。
【００２６】
図６において、「はじめ」のトリガーは、図１における連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２の透過厚特性データ入力部２１０が透過厚特性データＥをＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０に入力したことが合図となる。透過厚特性データＥは、図１における透過厚特性データ生成部１が透過厚特性データＥを出力して、透過厚特性データ入力部２１０に入力することにより、取得する。ここで透過厚特性データＥとは、均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す特性データであり、図９の（ａ）のような特性データである。この特性データは、たとえば均一な物質が水である場合、図９の（ｂ）のように、連続Ｘ線源と、透過厚が既知の容器と、Ｘ線の強度を測定するＸ線センサーとを用いて、Ｘ線の入力強度とＸ線の出力強度を測定することにより、得られる。具体的には，透過厚が短い容器から長い容器まで様々な場合に関して、それぞれ、入力強度と出力強度の比を求めることにより、透過強度比を求めて、プロットすることにより、図９の（ａ）のような透過厚特性データを得る。入力強度は、透過厚が０の場合における出力強度である。または、図９の（ｃ）のようにあらかじめ透過厚が様々な容器をひとまとめにしておいて、連続Ｘ線源と、デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）などのＸ線センサー配列を用いて測定すれば、図９の（ａ）の場合に比較して、手間がかからず、また短時間で測定が可能である。このような均一な物質における透過厚特性データを調べるための容器は、市販されており、安価である。また、ＣＴ（コンピュータトモグラフィ）が置いてある施設の場合は、このＣＴのキャリブレーションをするための容器が備品として所持している場合が多く、このような場合は、このキャリブレーションをするための容器を透過厚特性データを取得するための容器として兼用することが可能である。均一な物質とは、本実施例では、水であるが、他の物質、たとえばアクリルであってもよいし、混合物質でもよい。均一な密度で構成されていて、透過厚に対して減衰することが観測できるような物質であればよい。たとえば、空気のように、透過厚に対して、ほとんど減衰しないような物質は、適さない。
【００２７】
ステップＳ１１０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、透過厚特性データＥを用いて、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃを求める。ここで、減弱係数とは、単位長さあたりにＸ線が減衰する程度を示す係数であり、物質に固有の係数である。また、Ｘ線エネルギー周波数に依存する。同一物質ならば、減弱係数は、一般に周波数が高い場合より周波数が低いの方が、大きい値になる。すなわち、図３のような連続Ｘ線エネルギー周波数分布である場合、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと、最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃは、Ｕｃ＜Ｕａという関係にある。減弱係数Ｕａと減弱係数Ｕｃは、透過厚特性データの透過厚強度を自然対数に変換した、図１０のような片対数透過厚特性データを用いて、それぞれ、最大傾斜、最小傾斜を求めることにより、算出する。図９のような透過厚特性データにおける透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度比をＩ（ｘ）とすると、
Ｕａ＝ｍａｘ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
Ｕｂ＝ｍｉｎ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
である。
【００２８】
次に、ステップＳ１２０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、減弱係数Ｕｃと減弱係数Ｕａとの間をＭ分割する。分割方法は、等間隔で分割しても良いし、不等間隔で分割してもよい。たとえば、Ｍ＝５で等間隔に分割する場合には、刻み幅をｄＵ、分割した減弱係数を小さい方からＵ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
ｄＵ＝（Ｕａ−Ｕｃ）／４；
Ｕ１＝Ｕｃ
Ｕ２＝Ｕｃ＋ｄＵ
Ｕ３＝Ｕｃ＋ｄＵ＊２
Ｕ４＝Ｕｃ＋ｄＵ＊３
Ｕ５＝Ｕｃ＋ｄＵ＊４＝Ｕａ
となる。このＭが大きいほど、エネルギー周波数分解能が高くなるが、後述するステップＳ１４０におけるＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０の計算量が大きくなるため、計算時間が長くなる。Ｍはエネルギー周波数分解能と計算時間とを勘案して決定する。Ｍは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００２９】
次に、ステップＳ１３０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、Ｍ分割した減弱係数からＮ個取り出して、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を作成する。ここでＮは、連続Ｘ線をいくつの離散エネルギー周波数で近似するのかを決定する近似モデル次数である。本発明では、連続Ｘ線を、次のように近似モデル化する。
【００３０】
透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比を Ｆｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００３１】
【数２】
一方、連続Ｘ線は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＩ（ｘ）、周波数をｖ、周波数ｖに対応する強度比をＦ（ｖ）、周波数ｖに対応する減弱係数をＵ（ｖ）としたとき、
Ｉ（ｘ）＝∫Ｆ（ｖ）ｅｘｐ（−Ｕ（ｖ）ｘ）ｄｖ
であるため、近似モデル式は、連続Ｘ線を、Ｎ個の代表する離散エネルギー周波数で近似することに相当する。このＮは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００３２】
Ｍ＝ｍであり、Ｎ−ｎである場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、全部でｍＣｎ個である。ここでｍＣｎは、
ｍＣｎ＝ｍ！／｛（ｍ−ｎ）！・ｎ！｝
である。たとえば、Ｍ＝５であり、Ｎ＝２である場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、１０個である。分割した減弱係数をＵ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
｛Ｕ１，Ｕ２｝、
｛Ｕ１，Ｕ３｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
｛Ｕ２，Ｕ２｝、
｛Ｕ２，Ｕ３｝、
｛Ｕ２，Ｕ４｝、
｛Ｕ２，Ｕ５｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
という１０個のパラメータセットを作成する。
【００３３】
次に、ステップＳ１４０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、すべての減弱係数パラメータセットに関して、誤差量ｅを最小にする強度比｛Ｆｎ｝と、その誤差量ｅを求める。図７は、ステップＳ１４０におけるフローチャートを詳細に表現した図である。図７における各ステップは、すべて、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が実行する。まず、ステップＳ１４１で、近似モデル式を作成する。近似モデル式は、前述のＳ１３０で説明したように、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００３４】
【数３】
である。次に、ステップＳ１４５で、減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝から１つの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択して、ステップＳ１４６で誤差量ｅ を最小にする強度比｛Ｆｎ｝を算出する。誤差量ｅは、連続Ｘ線と近似モデル式との誤差量である。 本実施例では、最小２乗誤差を採用する。Ｉ（ｘ）を透過厚特性データから導かれる、連続Ｘ線の透過厚ｘに対応する透過強度とすると、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝
である。ここでＪ（ｘ）は、ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
Ｊ（ｘ）＝Ｆ１ｅｘｐ（−Ｕ１ｘ）＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｕ４ｘ）
である。
【００３５】
透過厚特性データは、離散データであることが多いし、また、連続関数データであっても、コンピュータで計算するときには離散データとして計算しなければならない。そのため、透過厚ｘをＬ個の離散的な透過厚で表現し、Ｌ個のうちｉ番目の透過厚をｘｉとすると、上式の誤差量ｅは、
【００３６】
【数４】
となる。この誤差量ｅの未知パラメータは、Ｎ個の強度比Ｆｎ（ｎ＝１，２，．．．，Ｎ−１，Ｎ）である。このＦｎは、最小２乗法で求めることが可能である。最小２乗法は、途中で逆行列を計算する必要があるが、この逆行列の状態が不安定だったり、透過厚特性データに含まれる雑音が過大である場合、Ｆｎを正しく求めることができない場合がある。透過厚特性データに含まれる雑音が過大であることがあらかじめ分かっている場合は、Ｊａｃｏｂｉ法や、最急降下法や、共役勾配法などの反復法を使用することにより、雑音の影響を避けて、Ｆｎを求めることが可能であるため、これらの反復法を使用してもよい。
【００３７】
本実施例では、最小２乗誤差を採用したが、最小２乗平均誤差や、他の誤差規範を採用してもよい。さらに、本実施例は、減弱係数Ｕｎは、誤差量ｅの未知パラメータではないが、未知パラメータとして取り扱ってもよい。すなわち、本実施例におけるステップＳ１２０とステップＳ１３０を実行しないで、Ｓ１４０において、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を非線形最適化手法を用いて、求めてもよい。非線形最適化手法は、たとえば最小２乗誤差を採用する場合、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法や、Ｄａｖｉｄｏｎ Ｆｌｅｔｃｈｅｒ Ｐｏｗｅｌｌ法やシンプレックス法やニューラルネットワークを用いた反復法などを用いることになる。
【００３８】
次にステップＳ１４７では、ステップＳ１４６で求めた強度比｛Ｆｎ｝と、誤差量ｅと、選択した減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を関連データとして記憶する。ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
［誤差量ｅ，｛Ｆ１，Ｆ２｝，｛Ｕ１，Ｕ４｝］
を一連の関連があるデータとして記憶する。本実施例では、誤差量ｅに、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝と減弱係数｛Ｕ１，Ｕ４｝を関連付けるように記憶する。
【００３９】
次にステップＳ１４８では、ステップＳ１３０で作成したすべての減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝に関して、ステップＳ１４５、ステップＳ１４６、ステップＳ１４７を実行したかどうかを判断する。もし、実行していないと判断すると、ステップＳ１４５に戻り、まだ選択していない減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択することになる。もし、実行したと判断すると、図７のフローチャートを終了して、ステップＳ１５０へ進む。
【００４０】
次にステップＳ１５０では、まず、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、ステップＳ１４７で記憶した誤差量ｅの中で、一番小さい誤差量ｅを求めて、その誤差量ｅに関連付けられた強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を見つけて、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を算出データとして出力する。次に、算出データは、Ｘ線パラメータ出力部２３０が入力として受信する。Ｘ線パラメータ出力部２３０は、算出データの中から、少なくとも強度比｛Ｆｎ｝をＸ線パラメータとして選択する。この際、強度比｛Ｆｎ｝の順番は、エネルギー周波数が小さい順番、または、大きい順番のどちらかで整列するように処理する。なお、Ｘ線パラメータは、強度比｛Ｆｎ｝に対応する減弱係数｛Ｕｎ｝をＸ線パラメータに加えてもよい。減弱係数｛Ｕｎ｝の順番は、強度比｛Ｆｎ｝の順番に対応するよう処理する。Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを選択し終えたら、Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力して、図６におけるフローチャートを終了する。
【００４１】
本発明を使用すれば、たとえば、軟線と硬線の割合を調べたいときは、Ｎ＝２として、図６におけるステップを実行して、 エネルギー周波数が小さい順に、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝を出力すれば、軟線と硬線の割合は、Ｆ１：Ｆ２として求めることができる。
【００４２】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力されたＸ線パラメータは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３へ入力して、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３が前述した図４における表示装置ＭＯＮに表示する。
【００４３】
以上説明した機能を実施するためには、例えば図４に示すような形態を用いることができる。同図においてコンピュータＰＣがネットワークＮを介して１つ或いは複数の画像生成装置ＭＤに接続されている。この画像生成装置としては前述した各種撮影装置が該当する。または、不図示の撮影装置により撮影された画像が、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを画像生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００４４】
以上説明した機能を実施するためには、図４に示すようなネットワークを介した接続に限定されるものではなく、図５に示すような構成によることもできる。本構成においては、コンピュータＰＣは透過厚特性データ生成部１と直接接続されており、直接透過厚特性データを受信する。また、透過厚特性データ生成部１がコンピュータＰＣを備えている場合は、本発明を透過厚特性データ生成装置の中に実現することも可能である。
【００４５】
（第２実施の形態）
図２は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す本実施例の機能ブロック図である。図８は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。以下に、各ブロックの機能についてフローチャート順に説明する。
【００４６】
図８における各ステップは、図４におけるコンピュータＰＣのハードディスクＨＤまたは光磁気ディスクＭＯまたはＲＡＭまたはＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、コンピュータＰＣのＣＰＵが、各ステップを格納されている領域から読み出してフローチャート順に実行することにより、以下に記述するようなアクションが実行される。
【００４７】
図４においてコンピュータＰＣはネットワークＮを介して１つ或いは複数の透過厚特性データ生成装置ＭＤに接続されている。透過厚特性データ生成装置は、後述する透過厚特性データ生成部を有し、透過厚特性データを生成する。または、不図示の透過厚特性データ生成装置により生成された透過厚特性データが、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを透過厚特性データ生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００４８】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３はコンピュータＰＣおよびそれに内蔵された周辺機器により実現することができる。一例として、本発明による心胸郭比計測部２および心胸郭比表示部３は表示装置ＭＯＮおよびハードディスクＨＤに格納されたプログラムとして実現することができる。この場合、不図示のユーザ入力によりハードディスクＨＤに保存されたプログラムがＲＡＭに読み出され、前述したようにＣＰＵがＲＡＭ内のプログラムを順次実行して前述した機能を実現し、処理の結果得られた画像が表示装置ＭＯＮに表示される。ここで、表示装置ＭＯＮは例えば、ＣＲＴモニタ、液晶ディスプレイ等を用いることができる。
【００４９】
また、本発明を実施するプログラムはハードディスクＨＤに保存されることに限定される必要はなく、外部記憶装置としてコンピュータＰＣに接続された光磁気ディスクＭＯ、あるいはネットワークを介して接続されるファイルサーバＦＳに記憶されるようにしてもよい。あるいは、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３は、部分あるいは全てをコンピュータＰＣに装着された専用のハードウェアＡＣＣとして実現するようにしてもよい。
【００５０】
図８において、「はじめ」のトリガーは、図２における連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２の透過厚特性データ入力部２１０が透過厚特性データＥをＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０に入力したことが合図となる。透過厚特性データＥは、図１における透過厚特性データ生成部１が透過厚特性データＥを出力して、透過厚特性データ入力部２１０に入力することにより、取得する。ここで透過厚特性データＥとは、均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す特性データであり、図９の（ａ）のような特性データである。この特性データは、たとえば均一な物質が水である場合、図９の（ｂ）のように、連続Ｘ線源と、透過厚が既知の容器と、Ｘ線の強度を測定するＸ線センサーとを用いて、Ｘ線の入力強度とＸ線の出力強度を測定することにより、得られる。具体的には，透過厚が短い容器から長い容器まで様々な場合に関して、それぞれ、入力強度と出力強度の比を求めることにより、透過強度比を求めて、プロットすることにより、図９の（ａ）のような透過厚特性データを得る。入力強度は、透過厚が０の場合における出力強度である。または、図９の（ｃ）のようにあらかじめ透過厚が様々な容器をひとまとめにしておいて、連続Ｘ線源と、デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）などのＸ線センサー配列を用いて測定すれば、図９の（ａ）の場合に比較して、手間がかからず、また短時間で測定が可能である。このような均一な物質における透過厚特性データを調べるための容器は、市販されており、安価である。また、ＣＴ（コンピュータ トモグラフィ）が置いてある施設の場合は、このＣＴのキャリブレーションをするための容器が備品として所持している場合が多く、このような場合は、このキャリブレーションをするための容器を透過厚特性データを取得するための容器として兼用することが可能である。均一な物質とは、本実施例では、水であるが、他の物質、たとえばアクリルであってもよいし、混合物質でもよい。均一な密度で構成されていて、透過厚に対して減衰することが観測できるような物質であればよい。たとえば、空気のように、透過厚に対して、ほとんど減衰しないような物質は、適さない。
【００５１】
ステップＳ１１０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、透過厚特性データＥを用いて、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃを求める。ここで、減弱係数とは、単位長さあたりにＸ線が減衰する程度を示す係数であり、物質に固有の係数である。また、Ｘ線エネルギー周波数に依存する。同一物質ならば、減弱係数は、一般に周波数が高い場合より周波数が低いの方が、大きい値になる。すなわち、図３のような連続Ｘ線エネルギー周波数分布である場合、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと、最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃは、Ｕｃ＜Ｕａという関係にある。減弱係数Ｕａと減弱係数Ｕｃは、透過厚特性データの透過厚強度を自然対数に変換した、図１０のような片対数透過厚特性データを用いて、それぞれ、最大傾斜、最小傾斜を求めることにより、算出する。図９のような透過厚特性データにおける透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度比をＩ（ｘ）とすると、
Ｕａ＝ｍａｘ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
Ｕｂ＝ｍｉｎ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
である。
【００５２】
次に、ステップＳ１２０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、減弱係数Ｕｃと減弱係数Ｕａとの間をＭ分割する。分割方法は、等間隔で分割しても良いし、不等間隔で分割してもよい。たとえば、Ｍ＝５で等間隔に分割する場合には、刻み幅をｄＵ、分割した減弱係数を小さい方からＵ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
ｄＵ＝（Ｕａ−Ｕｃ）／４；
Ｕ１＝Ｕｃ
Ｕ２＝Ｕｃ＋ｄＵ
Ｕ３＝Ｕｃ＋ｄＵ＊２
Ｕ４＝Ｕｃ＋ｄＵ＊３
Ｕ５＝Ｕｃ＋ｄＵ＊４＝Ｕａ
となる。このＭが大きいほど、エネルギー周波数分解能が高くなるが、後述するステップＳ１４０におけるＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０の計算量が大きくなるため、計算時間が長くなる。Ｍはエネルギー周波数分解能と計算時間とを勘案して決定する。Ｍは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００５３】
次に、ステップＳ１３０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、Ｍ分割した減弱係数からＮ個取り出して、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を作成する。ここでＮは、連続Ｘ線をいくつの離散エネルギー周波数で近似するのかを決定する近似モデル次数である。本発明では、連続Ｘ線を、次のように近似モデル化する。
【００５４】
透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比を Ｆｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００５５】
【数５】
一方、連続Ｘ線は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＩ（ｘ）、周波数をｖ、周波数ｖに対応する強度比をＦ（ｖ）、周波数ｖに対応する減弱係数をＵ（ｖ）としたとき、
Ｉ（ｘ）＝∫Ｆ（ｖ）ｅｘｐ（−Ｕ（ｖ）ｘ）ｄｖ
であるため、近似モデル式は、連続Ｘ線を、Ｎ個の代表する離散エネルギー周波数で近似することに相当する。たとえば、Ｎ＝１のときは、図１１の（ａ）のように、連続Ｘ線エネルギー周波数分布を代表周波数１で近似することに相当し、また、Ｎ＝２のときは、図１１の（ｂ）のように、代表周波数１と代表周波数２で近似することに相当する。同様に、Ｎ＝３のときは、図１１の（ｃ）のように代表周波数１と代表周波数２と代表周波数３で近似することに相当する。後述のステップは、Ｎを決定したとき、一番よく近似している代表周波数をＮ個算出するためのステップである。このＮは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００５６】
Ｍ＝ｍであり、Ｎ−ｎである場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、全部でｍＣｎ個である。ここでｍＣｎは、
ｍＣｎ＝ｍ！／｛（ｍ−ｎ）！・ｎ！｝
である。たとえば、Ｍ＝５であり、Ｎ＝２である場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、１０個である。分割した減弱係数をＵ１，Ｕ２， Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
｛Ｕ１，Ｕ２｝、
｛Ｕ１，Ｕ３｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
｛Ｕ２，Ｕ２｝、
｛Ｕ２，Ｕ３｝、
｛Ｕ２，Ｕ４｝、
｛Ｕ２，Ｕ５｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
という１０個のパラメータセットを作成する。
【００５７】
次に、ステップＳ１４０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、すべての減弱係数パラメータセットに関して、誤差量ｅを最小にする強度比｛Ｆｎ｝と、その誤差量ｅを求める。図７は、ステップＳ１４０におけるフローチャートを詳細に表現した図である。図７における各ステップは、すべて、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が実行する。まず、ステップＳ１４１で、近似モデル式を作成する。近似モデル式は、前述のＳ１３０で説明したように、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００５８】
【数６】
である。次に、ステップＳ１４５で、減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝から１つの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択して、ステップＳ１４６で誤差量ｅを最小にする強度比｛Ｆｎ｝を算出する。誤差量ｅは、連続Ｘ線と近似モデル式との誤差量である。本実施例では、最小２乗誤差を採用する。Ｉ（ｘ）を透過厚特性データから導かれる、連続Ｘ線の透過厚ｘに対応する透過強度とすると、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝
である。ここでＪ（ｘ）は、ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
Ｊ（ｘ）＝Ｆ１ｅｘｐ（−Ｕ１ｘ）＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｕ４ｘ）
である。
【００５９】
透過厚特性データは、離散データであることが多いし、また、連続関数データであっても、コンピュータで計算するときには離散データとして計算しなければならない。そのため、透過厚ｘをＬ個の離散的な透過厚で表現し、Ｌ個のうちｉ番目の透過厚をｘｉとすると、上式の誤差量ｅは、
【００６０】
【数７】
となる。この誤差量ｅの未知パラメータは、Ｎ個の強度比Ｆｎ（ｎ＝１，２，．．．，Ｎ−１，Ｎ）である。このＦｎは、最小２乗法で求めることが可能である。最小２乗法は、途中で逆行列を計算する必要があるが、この逆行列の状態が不安定だったり、透過厚特性データに含まれる雑音が過大である場合、Ｆｎを正しく求めることができない場合がある。透過厚特性データに含まれる雑音が過大であることがあらかじめ分かっている場合は、Ｊａｃｏｂｉ法や、最急降下法や、共役勾配法などの反復法を使用することにより、雑音の影響を避けて、Ｆｎを求めることが可能であるため、これらの反復法を使用してもよい。
【００６１】
本実施例では、最小２乗誤差を採用したが、最小２乗平均誤差や、他の誤差規範を採用してもよい。さらに、本実施例は、減弱係数Ｕｎは、誤差量ｅの未知パラメータではないが、未知パラメータとして取り扱ってもよい。すなわち、本実施例におけるステップＳ１２０とステップＳ１３０を実行しないで、Ｓ１４０において、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を非線形最適化手法を用いて、求めてもよい。非線形最適化手法は、たとえば最小２乗誤差を採用する場合、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法や、Ｄａｖｉｄｏｎ Ｆｌｅｔｃｈｅｒ Ｐｏｗｅｌｌ法やシンプレックス法やニューラルネットワークを用いた反復法などを用いることになる。
【００６２】
次にステップＳ１４７では、ステップＳ１４６で求めた強度比｛Ｆｎ｝と、誤差量ｅと、選択した減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を関連データとして記憶する。ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
［誤差量ｅ，｛Ｆ１，Ｆ２｝，｛Ｕ１，Ｕ４｝］
を一連の関連があるデータとして記憶する。本実施例では、誤差量ｅに、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝と減弱係数｛Ｕ１，４｝を関連付けるように記憶する。
【００６３】
次にステップＳ１４８では、ステップＳ１３０で作成したすべての減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝に関して、ステップＳ１４５、ステップＳ１４６、ステップＳ１４７を実行したかどうかを判断する。もし、実行していないと判断すると、ステップＳ１４５に戻り、まだ選択していない減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択することになる。もし、実行したと判断すると、図７のフローチャートを終了して、ステップＳ１５０へ進む。
【００６４】
次にステップＳ１５０では、まず、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、ステップＳ１４７で記憶した誤差量ｅの中で、一番小さい誤差量ｅを求めて、その誤差量ｅに関連付けられた強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を見つけて、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を算出データとして出力する。次に、算出データは、Ｘ線パラメータ出力部２３０が入力として受信する。Ｘ線パラメータ出力部２３０は、算出データの中から、少なくとも強度比｛Ｆｎ｝をＸ線パラメータとして選択する。この際、強度比｛Ｆｎ｝の順番は、エネルギー周波数が小さい順番、または、大きい順番のどちらかで整列するように処理する。なお、Ｘ線パラメータは、強度比｛Ｆｎ｝に対応する減弱係数｛Ｕｎ｝をＸ線パラメータに加えてもよい。減弱係数｛Ｕｎ｝の順番は、強度比｛Ｆｎ｝の順番に対応するよう処理する。Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを選択し終えたら、Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力する。
【００６５】
次に、ステップＳ１６０では、減弱係数テーブル格納部２５０に格納されている減弱係数データと、ステップＳ１５０で出力した減弱係数｛Ｕｎ｝とを使用して、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、減弱係数｛Ｕｎ｝に対応するＸ線エネルギー周波数｛Ｖｎ｝を算出する。ここで減弱係数テーブル格納部２５０には、透過厚特性データを測定するときに使用した、均一な物質に関する減弱係数が格納されている。この減弱係数は、Ｘ線エネルギー周波数に関連付けられており、これを利用して、減弱係数に対応するＸ線エネルギー周波数を求める。求めたＸ線エネルギー周波数｛Ｖｎ｝を出力すると、図８におけるフローチャートを終了する。エネルギー周波数｛Ｖｎ｝の順番は、強度比｛Ｆｎ｝の順番に対応するよう処理する。
【００６６】
本発明を使用すれば、たとえば、軟線と硬線の割合を調べたいときは、Ｎ＝２として、図６におけるステップを実行して、ネルギー周波数が小さい順に、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝を出力すれば、軟線と硬線の割合は、Ｆ１：Ｆ２として求めることができる。さらに、どのエネルギー周波数を軟線と硬線に代表周波数として割り当てたかを、エネルギー周波数｛Ｖ１，Ｖ２｝により取得することも可能である。
【００６７】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力されたＸ線パラメータは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３へ入力して、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３が前述した図４における表示装置ＭＯＮに表示する。
【００６８】
以上説明した機能を実施するためには、例えば図４に示すような形態を用いることができる。同図においてコンピュータＰＣがネットワークＮを介して１つ或いは複数の画像生成装置ＭＤに接続されている。この画像生成装置としては前述した各種撮影装置が該当する。または、不図示の撮影装置により撮影された画像が、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを画像生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００６９】
以上説明した機能を実施するためには、図４に示すようなネットワークを介した接続に限定されるものではなく、図５に示すような構成によることもできる。本構成においては、コンピュータＰＣは透過厚特性データ生成部１と直接接続されており、直接透過厚特性データを受信する。また、透過厚特性データ生成部１がコンピュータＰＣを備えている場合は、本発明を透過厚特性データ生成装置の中に実現することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】第１実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】第２実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】連続Ｘ線エネルギー周波数分布と、最低周波数、最高周波数との関係を表した図である。
【図４】実施形態における機器構成の１例を示すブロック図である。
【図５】実施形態における機器構成の１例を示すブロック図である。
【図６】第１実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。
【図７】フローチャートのステップＳ１４０に関するサブフローチャートである。
【図８】第２実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。
【図９】透過厚特性データに関する説明図である。
【図１０】最低周波数に対応する減弱係数と最高周波数に対応する減弱係数を求める方法に関する説明図である。
【図１１】連続Ｘ線エネルギー周波数分布と、離散代表周波数との関係を表した図である。
【符号の説明】
【００７１】
１ 透過厚特性データ生成部
２ 連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部
３ 連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部
２１０ 透過厚特性データ入力部
２２０ Ｘ線エネルギー周波数分布算出部
２３０ Ｘ線パラメータ出力部
２４０ 近似モデル式作成部
２５０ 減弱係数テーブル格納部
Ｅ 透過厚特性データ
Ｆ 算出データ
Ｇ Ｘ線パラメータ
Ｋ 近似モデル式
Ｈ 減弱係数データ
【技術分野】
【０００１】
本発明はエネルギー周波数分析方法および装置に関するものであり、特に、Ｘ線エネルギー周波数分析方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線源より放射されるＸ線は、高エネルギーから低エネルギーまでを含んでいる、いわゆる多色Ｘ線である。この各エネルギーのＸ線のうち、低エネルギーのものは被写体で大きく減衰し、高エネルギーのものは減衰率が低いと云う特性がある。従って、Ｘ線透過経路の被写体厚が厚い場合、透過後のＸ線は、低エネルギーのＸ線は大きく減衰するため、高エネルギーのＸ線だけが残ることになる。これを一般に線質硬化と云う。
【０００３】
Ｘ線を被写体に照射して、Ｘ線撮影画像を取得する撮影技師は、より良い撮影を実現するために、照射エネルギーの何割が低エネルギーであり、また何割が高エネルギーなのかを知ることが、肝要である。高エネルギーだけならば、被写体を透過しても減衰しないため、Ｘ線撮影画像から被写体に関する情報が得られない。しかし、低エネルギーだけならば、被写体で大きく減衰するため、Ｘ線撮影画像から被写体に関する情報が多いが、その減衰分は、被写体がＸ線を吸収してしまうということであり、被写体にとって好ましくない。より良い撮影を実現するためには、適切な低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線が必要である。
【０００４】
そのため、撮影技師は、Ｘ線照射装置を購入する際に付随する、代表的ないくつかの撮影条件に関するＸ線エネルギー周波数分布データを分析しながら、自らが決定した撮影条件で、どの程度の低エネルギーと高エネルギーが含まれるのかを予測しながら撮影していた。低エネルギーのＸ線とは、Ｘ線エネルギー周波数が低いＸ線であり、高エネルギーのＸ線とは、Ｘ線エネルギー周波数が高いＸ線である。
【０００５】
あるいは、Ｘ線エネルギー周波数分析器を使用して、撮影技師が決定した撮影条件におけるＸ線エネルギー周波数分布を解析していた。Ｘ線エネルギー周波数分析器の例としては、たとえば、ＴＭメディカル（株）のＸ線出力アナライザーなどがある。
【０００６】
Ｘ線源とＸ線照射装置とＸ線発生装置とは、同一意味として使用している。
【０００７】
従来例としては、例えば特許文献１をあげることが出来る。
【特許文献１】特公平０３−０２７０４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、代表的ないくつかの撮影条件に関するＸ線エネルギー周波数データを分析する方法では、撮影技師が自ら決定した撮影条件が、前記代表的ないくつかの撮影条件から大きく外れている場合、予測が困難であり、満足できるものではない。
【０００９】
さらに、Ｘ線エネルギー周波数分析器を使用する方法は、分析器が高価であり、かつ、大雑把なＸ線のエネルギー周波数分布、たとえば、軟線と硬線との割合など、エネルギー周波数分解能が低い情報を取得する場合であっても、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無く、不便である。ここで、軟線とは低エネルギーのＸ線であり、硬線とは高エネルギーのＸ線である。
【００１０】
どの撮影条件が良いかどうかを決定するために、市販されているＸ線エネルギー周波数分析器が持つ高い周波数分解能は不要であり、低い周波数分解能で、安価な装置および方法で十分である。
【００１１】
本発明は、上述した従来技術の問題に鑑みてなされたもので、高価な測定装置を使用することなく、連続Ｘ線発生源の軟線と硬線の割合を算出する方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明では、上記課題に対し、このような課題を解決するための手段をとる。
【００１３】
すなわち、均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを入力する透過厚特性データ入力部と、
連続Ｘ線をＮ種類（Ｎ＞＝１）の離散Ｘ線エネルギー周波数で近似する近似モデル式を作成する近似モデル式作成部と、
前記透過厚特性データと、近似モデル式と、を用いて、前記連続Ｘ線に含まれるＮ種類のＸ線エネルギー周波数の強度比と、前記Ｎ種類のＸ線エネルギー周波数の減弱係数と、を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出部と、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した複数の算出データのうち、少なくとも強度比を含む算出データを出力するＸ線パラメータ出力部と、
を有することを特徴とし、
前記近似モデル式は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００１４】
【数１】
であること、を特徴とする。
【００１５】
（効果）
Ｘ線撮影におけるＸ線管電圧、付加フィルタの選択は、照射されるＸ線エネルギーの周波数フィルタ設計であり、画像のコントラスト、被曝線量、Ｘ線管の負荷に影響を与える。Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で、照射されるＸ線のエネルギー周波数分布を知ることは非常に有用である。従来は、Ｘ線のエネルギー周波数分布を知るためには、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無かった。大雑把なＸ線のエネルギー周波数分布、たとえば、軟線と硬線との割合など、周波数分解能が低い情報を取得する場合であっても、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無かった。本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置によれば、周波数分解能は低いが、Ｘ線のエネルギー周波数分布を安価にかつ簡便に取得することが可能になる。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に記載の発明によれば、従来は、照射されるＸ線のエネルギー周波数分布を取得するためには、高価なＸ線エネルギー周波数分析器を使用するしか方法が無かったが、周波数分解能は低いけれどもＸ線のエネルギー周波数分布を安価にかつ簡便に取得することが可能になる。たとえば、軟線と硬線の割合を調べたいときは、Ｎ＝２として、本発明を実施することにより、軟線と硬線のＸ線エネルギー周波数の強度比が取得できる。Ｘ線撮影におけるＸ線管電圧、付加フィルタの選択は、照射されるＸ線エネルギーの周波数フィルタ設計であり、画像のコントラスト、被曝線量、Ｘ線管の負荷に影響を与えるため、照射されるＸ線のエネルギー周波数分布を安価にかつ簡便に 取得できるようになる本発明は、Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で非常に有用である。
【００１７】
請求項２に記載の発明によれば、連続Ｘ線をどのような離散代表周波数で近似したのかを取得することが可能となる。請求項１に記載の発明では、Ｎ＝２は、軟線と硬線という情報しか得られないが、たとえば１Ｍ［Ｈｚ］と２Ｍ［Ｈｚ］という具体的な周波数という情報として取得することが可能になり、さらに、Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で有用となる。なお、周波数＊波長＝光の速度という関係式があるため、周波数を波長に換算することも可能である。
【００１８】
請求項３に記載の発明によれば、連続Ｘ線の軟線と硬線のＸ線エネルギー周波数の強度比が取得できる。Ｘ線エネルギーの周波数フィルタを設計する上で一番知りたい情報は、軟線と硬線の割合であり、Ｎ＝２として、本発明を実施することにより、Ｎ＞＝３に必要な機能を排除して装置を最適化し、簡便かつ高速かつ安価な連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置を提供できる、
請求項４に記載の発明によれば、近似モデル式が連続Ｘ線をよく近似しているかを測るための尺度として、最小２乗誤差を採用する。最小２乗誤差を最小化するアルゴリズムは、応用範囲が広いため、各分野でよく研究されており、実用化されている各種の高速かつ精度が高い、未知パラメータ推定アルゴリズムを適用することができ、本発明を、高速かつ高精度な装置または方法として実施することが可能になる。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、水で作られたファントムや容器は、ＣＴのキャリブレーション用の器具として広く普及しているため、本発明をさらに安価にかつ簡便に実施することが可能となる。
【００２０】
請求項６に記載の発明によれば、アクリルで作られたファントムや容器は、ＣＴのキャリブレーション用の器具として広く普及しているため、本発明をさらに安価にかつ簡便に実施することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
（第１実施の形態）
図１は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す本実施例の機能ブロック図である。図６は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。以下に、各ブロックの機能についてフローチャート順に説明する。
【００２２】
図６における各ステップは、図４におけるコンピュータＰＣのハードディスクＨＤまたは光磁気ディスクＭＯまたはＲＡＭまたはＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、コンピュータＰＣのＣＰＵが、各ステップを格納されている領域から読み出してフローチャート順に実行することにより、以下に記述するようなアクションが実行される。
【００２３】
図４においてコンピュータＰＣはネットワークＮを介して１つ或いは複数の透過厚特性データ生成装置ＭＤに接続されている。透過厚特性データ生成装置は、後述する透過厚特性データ生成部を有し、透過厚特性データを生成する。または、不図示の透過厚特性データ生成装置により生成された透過厚特性データが、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを透過厚特性データ生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００２４】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３はコンピュータＰＣおよびそれに内蔵された周辺機器により実現することができる。一例として、本発明による心胸郭比計測部２および心胸郭比表示部３は表示装置ＭＯＮおよびハードディスクＨＤに格納されたプログラムとして実現することができる。この場合、不図示のユーザ入力によりハードディスクＨＤに保存されたプログラムがＲＡＭに読み出され、前述したようにＣＰＵがＲＡＭ内のプログラムを順次実行して前述した機能を実現し、処理の結果得られた画像が表示装置ＭＯＮに表示される。ここで、表示装置ＭＯＮは例えば、ＣＲＴモニタ、液晶ディスプレイ等を用いることができる。
【００２５】
また、本発明を実施するプログラムはハードディスクＨＤに保存されることに限定される必要はなく、外部記憶装置としてコンピュータＰＣに接続された光磁気ディスクＭＯ、あるいはネットワークを介して接続されるファイルサーバＦＳに記憶されるようにしてもよい。あるいは、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３は、部分あるいは全てをコンピュータＰＣに装着された専用のハードウェアＡＣＣとして実現するようにしてもよい。
【００２６】
図６において、「はじめ」のトリガーは、図１における連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２の透過厚特性データ入力部２１０が透過厚特性データＥをＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０に入力したことが合図となる。透過厚特性データＥは、図１における透過厚特性データ生成部１が透過厚特性データＥを出力して、透過厚特性データ入力部２１０に入力することにより、取得する。ここで透過厚特性データＥとは、均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す特性データであり、図９の（ａ）のような特性データである。この特性データは、たとえば均一な物質が水である場合、図９の（ｂ）のように、連続Ｘ線源と、透過厚が既知の容器と、Ｘ線の強度を測定するＸ線センサーとを用いて、Ｘ線の入力強度とＸ線の出力強度を測定することにより、得られる。具体的には，透過厚が短い容器から長い容器まで様々な場合に関して、それぞれ、入力強度と出力強度の比を求めることにより、透過強度比を求めて、プロットすることにより、図９の（ａ）のような透過厚特性データを得る。入力強度は、透過厚が０の場合における出力強度である。または、図９の（ｃ）のようにあらかじめ透過厚が様々な容器をひとまとめにしておいて、連続Ｘ線源と、デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）などのＸ線センサー配列を用いて測定すれば、図９の（ａ）の場合に比較して、手間がかからず、また短時間で測定が可能である。このような均一な物質における透過厚特性データを調べるための容器は、市販されており、安価である。また、ＣＴ（コンピュータトモグラフィ）が置いてある施設の場合は、このＣＴのキャリブレーションをするための容器が備品として所持している場合が多く、このような場合は、このキャリブレーションをするための容器を透過厚特性データを取得するための容器として兼用することが可能である。均一な物質とは、本実施例では、水であるが、他の物質、たとえばアクリルであってもよいし、混合物質でもよい。均一な密度で構成されていて、透過厚に対して減衰することが観測できるような物質であればよい。たとえば、空気のように、透過厚に対して、ほとんど減衰しないような物質は、適さない。
【００２７】
ステップＳ１１０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、透過厚特性データＥを用いて、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃを求める。ここで、減弱係数とは、単位長さあたりにＸ線が減衰する程度を示す係数であり、物質に固有の係数である。また、Ｘ線エネルギー周波数に依存する。同一物質ならば、減弱係数は、一般に周波数が高い場合より周波数が低いの方が、大きい値になる。すなわち、図３のような連続Ｘ線エネルギー周波数分布である場合、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと、最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃは、Ｕｃ＜Ｕａという関係にある。減弱係数Ｕａと減弱係数Ｕｃは、透過厚特性データの透過厚強度を自然対数に変換した、図１０のような片対数透過厚特性データを用いて、それぞれ、最大傾斜、最小傾斜を求めることにより、算出する。図９のような透過厚特性データにおける透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度比をＩ（ｘ）とすると、
Ｕａ＝ｍａｘ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
Ｕｂ＝ｍｉｎ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
である。
【００２８】
次に、ステップＳ１２０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、減弱係数Ｕｃと減弱係数Ｕａとの間をＭ分割する。分割方法は、等間隔で分割しても良いし、不等間隔で分割してもよい。たとえば、Ｍ＝５で等間隔に分割する場合には、刻み幅をｄＵ、分割した減弱係数を小さい方からＵ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
ｄＵ＝（Ｕａ−Ｕｃ）／４；
Ｕ１＝Ｕｃ
Ｕ２＝Ｕｃ＋ｄＵ
Ｕ３＝Ｕｃ＋ｄＵ＊２
Ｕ４＝Ｕｃ＋ｄＵ＊３
Ｕ５＝Ｕｃ＋ｄＵ＊４＝Ｕａ
となる。このＭが大きいほど、エネルギー周波数分解能が高くなるが、後述するステップＳ１４０におけるＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０の計算量が大きくなるため、計算時間が長くなる。Ｍはエネルギー周波数分解能と計算時間とを勘案して決定する。Ｍは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００２９】
次に、ステップＳ１３０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、Ｍ分割した減弱係数からＮ個取り出して、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を作成する。ここでＮは、連続Ｘ線をいくつの離散エネルギー周波数で近似するのかを決定する近似モデル次数である。本発明では、連続Ｘ線を、次のように近似モデル化する。
【００３０】
透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比を Ｆｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００３１】
【数２】
一方、連続Ｘ線は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＩ（ｘ）、周波数をｖ、周波数ｖに対応する強度比をＦ（ｖ）、周波数ｖに対応する減弱係数をＵ（ｖ）としたとき、
Ｉ（ｘ）＝∫Ｆ（ｖ）ｅｘｐ（−Ｕ（ｖ）ｘ）ｄｖ
であるため、近似モデル式は、連続Ｘ線を、Ｎ個の代表する離散エネルギー周波数で近似することに相当する。このＮは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００３２】
Ｍ＝ｍであり、Ｎ−ｎである場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、全部でｍＣｎ個である。ここでｍＣｎは、
ｍＣｎ＝ｍ！／｛（ｍ−ｎ）！・ｎ！｝
である。たとえば、Ｍ＝５であり、Ｎ＝２である場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、１０個である。分割した減弱係数をＵ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
｛Ｕ１，Ｕ２｝、
｛Ｕ１，Ｕ３｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
｛Ｕ２，Ｕ２｝、
｛Ｕ２，Ｕ３｝、
｛Ｕ２，Ｕ４｝、
｛Ｕ２，Ｕ５｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
という１０個のパラメータセットを作成する。
【００３３】
次に、ステップＳ１４０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、すべての減弱係数パラメータセットに関して、誤差量ｅを最小にする強度比｛Ｆｎ｝と、その誤差量ｅを求める。図７は、ステップＳ１４０におけるフローチャートを詳細に表現した図である。図７における各ステップは、すべて、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が実行する。まず、ステップＳ１４１で、近似モデル式を作成する。近似モデル式は、前述のＳ１３０で説明したように、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００３４】
【数３】
である。次に、ステップＳ１４５で、減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝から１つの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択して、ステップＳ１４６で誤差量ｅ を最小にする強度比｛Ｆｎ｝を算出する。誤差量ｅは、連続Ｘ線と近似モデル式との誤差量である。 本実施例では、最小２乗誤差を採用する。Ｉ（ｘ）を透過厚特性データから導かれる、連続Ｘ線の透過厚ｘに対応する透過強度とすると、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝
である。ここでＪ（ｘ）は、ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
Ｊ（ｘ）＝Ｆ１ｅｘｐ（−Ｕ１ｘ）＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｕ４ｘ）
である。
【００３５】
透過厚特性データは、離散データであることが多いし、また、連続関数データであっても、コンピュータで計算するときには離散データとして計算しなければならない。そのため、透過厚ｘをＬ個の離散的な透過厚で表現し、Ｌ個のうちｉ番目の透過厚をｘｉとすると、上式の誤差量ｅは、
【００３６】
【数４】
となる。この誤差量ｅの未知パラメータは、Ｎ個の強度比Ｆｎ（ｎ＝１，２，．．．，Ｎ−１，Ｎ）である。このＦｎは、最小２乗法で求めることが可能である。最小２乗法は、途中で逆行列を計算する必要があるが、この逆行列の状態が不安定だったり、透過厚特性データに含まれる雑音が過大である場合、Ｆｎを正しく求めることができない場合がある。透過厚特性データに含まれる雑音が過大であることがあらかじめ分かっている場合は、Ｊａｃｏｂｉ法や、最急降下法や、共役勾配法などの反復法を使用することにより、雑音の影響を避けて、Ｆｎを求めることが可能であるため、これらの反復法を使用してもよい。
【００３７】
本実施例では、最小２乗誤差を採用したが、最小２乗平均誤差や、他の誤差規範を採用してもよい。さらに、本実施例は、減弱係数Ｕｎは、誤差量ｅの未知パラメータではないが、未知パラメータとして取り扱ってもよい。すなわち、本実施例におけるステップＳ１２０とステップＳ１３０を実行しないで、Ｓ１４０において、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を非線形最適化手法を用いて、求めてもよい。非線形最適化手法は、たとえば最小２乗誤差を採用する場合、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法や、Ｄａｖｉｄｏｎ Ｆｌｅｔｃｈｅｒ Ｐｏｗｅｌｌ法やシンプレックス法やニューラルネットワークを用いた反復法などを用いることになる。
【００３８】
次にステップＳ１４７では、ステップＳ１４６で求めた強度比｛Ｆｎ｝と、誤差量ｅと、選択した減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を関連データとして記憶する。ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
［誤差量ｅ，｛Ｆ１，Ｆ２｝，｛Ｕ１，Ｕ４｝］
を一連の関連があるデータとして記憶する。本実施例では、誤差量ｅに、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝と減弱係数｛Ｕ１，Ｕ４｝を関連付けるように記憶する。
【００３９】
次にステップＳ１４８では、ステップＳ１３０で作成したすべての減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝に関して、ステップＳ１４５、ステップＳ１４６、ステップＳ１４７を実行したかどうかを判断する。もし、実行していないと判断すると、ステップＳ１４５に戻り、まだ選択していない減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択することになる。もし、実行したと判断すると、図７のフローチャートを終了して、ステップＳ１５０へ進む。
【００４０】
次にステップＳ１５０では、まず、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、ステップＳ１４７で記憶した誤差量ｅの中で、一番小さい誤差量ｅを求めて、その誤差量ｅに関連付けられた強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を見つけて、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を算出データとして出力する。次に、算出データは、Ｘ線パラメータ出力部２３０が入力として受信する。Ｘ線パラメータ出力部２３０は、算出データの中から、少なくとも強度比｛Ｆｎ｝をＸ線パラメータとして選択する。この際、強度比｛Ｆｎ｝の順番は、エネルギー周波数が小さい順番、または、大きい順番のどちらかで整列するように処理する。なお、Ｘ線パラメータは、強度比｛Ｆｎ｝に対応する減弱係数｛Ｕｎ｝をＸ線パラメータに加えてもよい。減弱係数｛Ｕｎ｝の順番は、強度比｛Ｆｎ｝の順番に対応するよう処理する。Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを選択し終えたら、Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力して、図６におけるフローチャートを終了する。
【００４１】
本発明を使用すれば、たとえば、軟線と硬線の割合を調べたいときは、Ｎ＝２として、図６におけるステップを実行して、 エネルギー周波数が小さい順に、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝を出力すれば、軟線と硬線の割合は、Ｆ１：Ｆ２として求めることができる。
【００４２】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力されたＸ線パラメータは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３へ入力して、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３が前述した図４における表示装置ＭＯＮに表示する。
【００４３】
以上説明した機能を実施するためには、例えば図４に示すような形態を用いることができる。同図においてコンピュータＰＣがネットワークＮを介して１つ或いは複数の画像生成装置ＭＤに接続されている。この画像生成装置としては前述した各種撮影装置が該当する。または、不図示の撮影装置により撮影された画像が、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを画像生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００４４】
以上説明した機能を実施するためには、図４に示すようなネットワークを介した接続に限定されるものではなく、図５に示すような構成によることもできる。本構成においては、コンピュータＰＣは透過厚特性データ生成部１と直接接続されており、直接透過厚特性データを受信する。また、透過厚特性データ生成部１がコンピュータＰＣを備えている場合は、本発明を透過厚特性データ生成装置の中に実現することも可能である。
【００４５】
（第２実施の形態）
図２は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す本実施例の機能ブロック図である。図８は、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。以下に、各ブロックの機能についてフローチャート順に説明する。
【００４６】
図８における各ステップは、図４におけるコンピュータＰＣのハードディスクＨＤまたは光磁気ディスクＭＯまたはＲＡＭまたはＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、コンピュータＰＣのＣＰＵが、各ステップを格納されている領域から読み出してフローチャート順に実行することにより、以下に記述するようなアクションが実行される。
【００４７】
図４においてコンピュータＰＣはネットワークＮを介して１つ或いは複数の透過厚特性データ生成装置ＭＤに接続されている。透過厚特性データ生成装置は、後述する透過厚特性データ生成部を有し、透過厚特性データを生成する。または、不図示の透過厚特性データ生成装置により生成された透過厚特性データが、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを透過厚特性データ生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００４８】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３はコンピュータＰＣおよびそれに内蔵された周辺機器により実現することができる。一例として、本発明による心胸郭比計測部２および心胸郭比表示部３は表示装置ＭＯＮおよびハードディスクＨＤに格納されたプログラムとして実現することができる。この場合、不図示のユーザ入力によりハードディスクＨＤに保存されたプログラムがＲＡＭに読み出され、前述したようにＣＰＵがＲＡＭ内のプログラムを順次実行して前述した機能を実現し、処理の結果得られた画像が表示装置ＭＯＮに表示される。ここで、表示装置ＭＯＮは例えば、ＣＲＴモニタ、液晶ディスプレイ等を用いることができる。
【００４９】
また、本発明を実施するプログラムはハードディスクＨＤに保存されることに限定される必要はなく、外部記憶装置としてコンピュータＰＣに接続された光磁気ディスクＭＯ、あるいはネットワークを介して接続されるファイルサーバＦＳに記憶されるようにしてもよい。あるいは、本発明による連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２および連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３は、部分あるいは全てをコンピュータＰＣに装着された専用のハードウェアＡＣＣとして実現するようにしてもよい。
【００５０】
図８において、「はじめ」のトリガーは、図２における連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２の透過厚特性データ入力部２１０が透過厚特性データＥをＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０に入力したことが合図となる。透過厚特性データＥは、図１における透過厚特性データ生成部１が透過厚特性データＥを出力して、透過厚特性データ入力部２１０に入力することにより、取得する。ここで透過厚特性データＥとは、均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す特性データであり、図９の（ａ）のような特性データである。この特性データは、たとえば均一な物質が水である場合、図９の（ｂ）のように、連続Ｘ線源と、透過厚が既知の容器と、Ｘ線の強度を測定するＸ線センサーとを用いて、Ｘ線の入力強度とＸ線の出力強度を測定することにより、得られる。具体的には，透過厚が短い容器から長い容器まで様々な場合に関して、それぞれ、入力強度と出力強度の比を求めることにより、透過強度比を求めて、プロットすることにより、図９の（ａ）のような透過厚特性データを得る。入力強度は、透過厚が０の場合における出力強度である。または、図９の（ｃ）のようにあらかじめ透過厚が様々な容器をひとまとめにしておいて、連続Ｘ線源と、デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）などのＸ線センサー配列を用いて測定すれば、図９の（ａ）の場合に比較して、手間がかからず、また短時間で測定が可能である。このような均一な物質における透過厚特性データを調べるための容器は、市販されており、安価である。また、ＣＴ（コンピュータ トモグラフィ）が置いてある施設の場合は、このＣＴのキャリブレーションをするための容器が備品として所持している場合が多く、このような場合は、このキャリブレーションをするための容器を透過厚特性データを取得するための容器として兼用することが可能である。均一な物質とは、本実施例では、水であるが、他の物質、たとえばアクリルであってもよいし、混合物質でもよい。均一な密度で構成されていて、透過厚に対して減衰することが観測できるような物質であればよい。たとえば、空気のように、透過厚に対して、ほとんど減衰しないような物質は、適さない。
【００５１】
ステップＳ１１０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、透過厚特性データＥを用いて、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃを求める。ここで、減弱係数とは、単位長さあたりにＸ線が減衰する程度を示す係数であり、物質に固有の係数である。また、Ｘ線エネルギー周波数に依存する。同一物質ならば、減弱係数は、一般に周波数が高い場合より周波数が低いの方が、大きい値になる。すなわち、図３のような連続Ｘ線エネルギー周波数分布である場合、最低周波数に対応する減弱係数Ｕａと、最高周波数に対応する減弱係数Ｕｃは、Ｕｃ＜Ｕａという関係にある。減弱係数Ｕａと減弱係数Ｕｃは、透過厚特性データの透過厚強度を自然対数に変換した、図１０のような片対数透過厚特性データを用いて、それぞれ、最大傾斜、最小傾斜を求めることにより、算出する。図９のような透過厚特性データにおける透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度比をＩ（ｘ）とすると、
Ｕａ＝ｍａｘ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
Ｕｂ＝ｍｉｎ｛−ｄｌｏｇ（Ｉ（ｘ））／ｄｘ｝
である。
【００５２】
次に、ステップＳ１２０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、減弱係数Ｕｃと減弱係数Ｕａとの間をＭ分割する。分割方法は、等間隔で分割しても良いし、不等間隔で分割してもよい。たとえば、Ｍ＝５で等間隔に分割する場合には、刻み幅をｄＵ、分割した減弱係数を小さい方からＵ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
ｄＵ＝（Ｕａ−Ｕｃ）／４；
Ｕ１＝Ｕｃ
Ｕ２＝Ｕｃ＋ｄＵ
Ｕ３＝Ｕｃ＋ｄＵ＊２
Ｕ４＝Ｕｃ＋ｄＵ＊３
Ｕ５＝Ｕｃ＋ｄＵ＊４＝Ｕａ
となる。このＭが大きいほど、エネルギー周波数分解能が高くなるが、後述するステップＳ１４０におけるＸ線エネルギー周波数分布算出部２２０の計算量が大きくなるため、計算時間が長くなる。Ｍはエネルギー周波数分解能と計算時間とを勘案して決定する。Ｍは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００５３】
次に、ステップＳ１３０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、Ｍ分割した減弱係数からＮ個取り出して、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を作成する。ここでＮは、連続Ｘ線をいくつの離散エネルギー周波数で近似するのかを決定する近似モデル次数である。本発明では、連続Ｘ線を、次のように近似モデル化する。
【００５４】
透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比を Ｆｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００５５】
【数５】
一方、連続Ｘ線は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＩ（ｘ）、周波数をｖ、周波数ｖに対応する強度比をＦ（ｖ）、周波数ｖに対応する減弱係数をＵ（ｖ）としたとき、
Ｉ（ｘ）＝∫Ｆ（ｖ）ｅｘｐ（−Ｕ（ｖ）ｘ）ｄｖ
であるため、近似モデル式は、連続Ｘ線を、Ｎ個の代表する離散エネルギー周波数で近似することに相当する。たとえば、Ｎ＝１のときは、図１１の（ａ）のように、連続Ｘ線エネルギー周波数分布を代表周波数１で近似することに相当し、また、Ｎ＝２のときは、図１１の（ｂ）のように、代表周波数１と代表周波数２で近似することに相当する。同様に、Ｎ＝３のときは、図１１の（ｃ）のように代表周波数１と代表周波数２と代表周波数３で近似することに相当する。後述のステップは、Ｎを決定したとき、一番よく近似している代表周波数をＮ個算出するためのステップである。このＮは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置に固定定数としてあらかじめ決定して組み込んでも良いし、本装置が動作するときに、変数として外部から与えてもよい。
【００５６】
Ｍ＝ｍであり、Ｎ−ｎである場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、全部でｍＣｎ個である。ここでｍＣｎは、
ｍＣｎ＝ｍ！／｛（ｍ−ｎ）！・ｎ！｝
である。たとえば、Ｍ＝５であり、Ｎ＝２である場合の、重複なしの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝の数は、１０個である。分割した減弱係数をＵ１，Ｕ２， Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５とすると、
｛Ｕ１，Ｕ２｝、
｛Ｕ１，Ｕ３｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
｛Ｕ２，Ｕ２｝、
｛Ｕ２，Ｕ３｝、
｛Ｕ２，Ｕ４｝、
｛Ｕ２，Ｕ５｝、
｛Ｕ１，Ｕ４｝、
｛Ｕ１，Ｕ５｝、
という１０個のパラメータセットを作成する。
【００５７】
次に、ステップＳ１４０では、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、すべての減弱係数パラメータセットに関して、誤差量ｅを最小にする強度比｛Ｆｎ｝と、その誤差量ｅを求める。図７は、ステップＳ１４０におけるフローチャートを詳細に表現した図である。図７における各ステップは、すべて、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が実行する。まず、ステップＳ１４１で、近似モデル式を作成する。近似モデル式は、前述のＳ１３０で説明したように、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【００５８】
【数６】
である。次に、ステップＳ１４５で、減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝から１つの減弱係数パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択して、ステップＳ１４６で誤差量ｅを最小にする強度比｛Ｆｎ｝を算出する。誤差量ｅは、連続Ｘ線と近似モデル式との誤差量である。本実施例では、最小２乗誤差を採用する。Ｉ（ｘ）を透過厚特性データから導かれる、連続Ｘ線の透過厚ｘに対応する透過強度とすると、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝
である。ここでＪ（ｘ）は、ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
Ｊ（ｘ）＝Ｆ１ｅｘｐ（−Ｕ１ｘ）＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｕ４ｘ）
である。
【００５９】
透過厚特性データは、離散データであることが多いし、また、連続関数データであっても、コンピュータで計算するときには離散データとして計算しなければならない。そのため、透過厚ｘをＬ個の離散的な透過厚で表現し、Ｌ個のうちｉ番目の透過厚をｘｉとすると、上式の誤差量ｅは、
【００６０】
【数７】
となる。この誤差量ｅの未知パラメータは、Ｎ個の強度比Ｆｎ（ｎ＝１，２，．．．，Ｎ−１，Ｎ）である。このＦｎは、最小２乗法で求めることが可能である。最小２乗法は、途中で逆行列を計算する必要があるが、この逆行列の状態が不安定だったり、透過厚特性データに含まれる雑音が過大である場合、Ｆｎを正しく求めることができない場合がある。透過厚特性データに含まれる雑音が過大であることがあらかじめ分かっている場合は、Ｊａｃｏｂｉ法や、最急降下法や、共役勾配法などの反復法を使用することにより、雑音の影響を避けて、Ｆｎを求めることが可能であるため、これらの反復法を使用してもよい。
【００６１】
本実施例では、最小２乗誤差を採用したが、最小２乗平均誤差や、他の誤差規範を採用してもよい。さらに、本実施例は、減弱係数Ｕｎは、誤差量ｅの未知パラメータではないが、未知パラメータとして取り扱ってもよい。すなわち、本実施例におけるステップＳ１２０とステップＳ１３０を実行しないで、Ｓ１４０において、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を非線形最適化手法を用いて、求めてもよい。非線形最適化手法は、たとえば最小２乗誤差を採用する場合、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法や、Ｄａｖｉｄｏｎ Ｆｌｅｔｃｈｅｒ Ｐｏｗｅｌｌ法やシンプレックス法やニューラルネットワークを用いた反復法などを用いることになる。
【００６２】
次にステップＳ１４７では、ステップＳ１４６で求めた強度比｛Ｆｎ｝と、誤差量ｅと、選択した減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を関連データとして記憶する。ステップＳ１３０で説明したようなＭ＝５であり、Ｎ＝２である場合のパラメータセットにおいて、｛Ｕ１，Ｕ４｝を選択した場合は、
［誤差量ｅ，｛Ｆ１，Ｆ２｝，｛Ｕ１，Ｕ４｝］
を一連の関連があるデータとして記憶する。本実施例では、誤差量ｅに、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝と減弱係数｛Ｕ１，４｝を関連付けるように記憶する。
【００６３】
次にステップＳ１４８では、ステップＳ１３０で作成したすべての減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝に関して、ステップＳ１４５、ステップＳ１４６、ステップＳ１４７を実行したかどうかを判断する。もし、実行していないと判断すると、ステップＳ１４５に戻り、まだ選択していない減弱パラメータセット｛Ｕｎ｝を選択することになる。もし、実行したと判断すると、図７のフローチャートを終了して、ステップＳ１５０へ進む。
【００６４】
次にステップＳ１５０では、まず、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、ステップＳ１４７で記憶した誤差量ｅの中で、一番小さい誤差量ｅを求めて、その誤差量ｅに関連付けられた強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を見つけて、強度比｛Ｆｎ｝と減弱係数｛Ｕｎ｝を算出データとして出力する。次に、算出データは、Ｘ線パラメータ出力部２３０が入力として受信する。Ｘ線パラメータ出力部２３０は、算出データの中から、少なくとも強度比｛Ｆｎ｝をＸ線パラメータとして選択する。この際、強度比｛Ｆｎ｝の順番は、エネルギー周波数が小さい順番、または、大きい順番のどちらかで整列するように処理する。なお、Ｘ線パラメータは、強度比｛Ｆｎ｝に対応する減弱係数｛Ｕｎ｝をＸ線パラメータに加えてもよい。減弱係数｛Ｕｎ｝の順番は、強度比｛Ｆｎ｝の順番に対応するよう処理する。Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを選択し終えたら、Ｘ線パラメータ出力部２３０がＸ線パラメータを連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力する。
【００６５】
次に、ステップＳ１６０では、減弱係数テーブル格納部２５０に格納されている減弱係数データと、ステップＳ１５０で出力した減弱係数｛Ｕｎ｝とを使用して、Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２２０が、減弱係数｛Ｕｎ｝に対応するＸ線エネルギー周波数｛Ｖｎ｝を算出する。ここで減弱係数テーブル格納部２５０には、透過厚特性データを測定するときに使用した、均一な物質に関する減弱係数が格納されている。この減弱係数は、Ｘ線エネルギー周波数に関連付けられており、これを利用して、減弱係数に対応するＸ線エネルギー周波数を求める。求めたＸ線エネルギー周波数｛Ｖｎ｝を出力すると、図８におけるフローチャートを終了する。エネルギー周波数｛Ｖｎ｝の順番は、強度比｛Ｆｎ｝の順番に対応するよう処理する。
【００６６】
本発明を使用すれば、たとえば、軟線と硬線の割合を調べたいときは、Ｎ＝２として、図６におけるステップを実行して、ネルギー周波数が小さい順に、強度比｛Ｆ１，Ｆ２｝を出力すれば、軟線と硬線の割合は、Ｆ１：Ｆ２として求めることができる。さらに、どのエネルギー周波数を軟線と硬線に代表周波数として割り当てたかを、エネルギー周波数｛Ｖ１，Ｖ２｝により取得することも可能である。
【００６７】
連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部２から出力されたＸ線パラメータは、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３へ入力して、連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部３が前述した図４における表示装置ＭＯＮに表示する。
【００６８】
以上説明した機能を実施するためには、例えば図４に示すような形態を用いることができる。同図においてコンピュータＰＣがネットワークＮを介して１つ或いは複数の画像生成装置ＭＤに接続されている。この画像生成装置としては前述した各種撮影装置が該当する。または、不図示の撮影装置により撮影された画像が、予めファイルサーバＦＳに保存されており、それを画像生成装置と同等に扱えるようにしても、本発明を全く同じように適用することができる。
【００６９】
以上説明した機能を実施するためには、図４に示すようなネットワークを介した接続に限定されるものではなく、図５に示すような構成によることもできる。本構成においては、コンピュータＰＣは透過厚特性データ生成部１と直接接続されており、直接透過厚特性データを受信する。また、透過厚特性データ生成部１がコンピュータＰＣを備えている場合は、本発明を透過厚特性データ生成装置の中に実現することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】第１実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】第２実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】連続Ｘ線エネルギー周波数分布と、最低周波数、最高周波数との関係を表した図である。
【図４】実施形態における機器構成の１例を示すブロック図である。
【図５】実施形態における機器構成の１例を示すブロック図である。
【図６】第１実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。
【図７】フローチャートのステップＳ１４０に関するサブフローチャートである。
【図８】第２実施の形態における本発明の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法および装置の動作を示すフローチャート図である。
【図９】透過厚特性データに関する説明図である。
【図１０】最低周波数に対応する減弱係数と最高周波数に対応する減弱係数を求める方法に関する説明図である。
【図１１】連続Ｘ線エネルギー周波数分布と、離散代表周波数との関係を表した図である。
【符号の説明】
【００７１】
１ 透過厚特性データ生成部
２ 連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出部
３ 連続Ｘ線エネルギー周波数分布表示部
２１０ 透過厚特性データ入力部
２２０ Ｘ線エネルギー周波数分布算出部
２３０ Ｘ線パラメータ出力部
２４０ 近似モデル式作成部
２５０ 減弱係数テーブル格納部
Ｅ 透過厚特性データ
Ｆ 算出データ
Ｇ Ｘ線パラメータ
Ｋ 近似モデル式
Ｈ 減弱係数データ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを入力する透過厚特性データ入力部と、
連続Ｘ線をＮ種類（Ｎ＞＝１）の離散Ｘ線エネルギー周波数で近似する近似モデル式を作成する近似モデル式作成部と、
前記透過厚特性データと、近似モデル式と、を用いて、前記連続Ｘ線に含まれるＮ種類のＸ線エネルギー周波数の強度比と、前記Ｎ種類のＸ線エネルギー周波数の減弱係数と、を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出部と、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した複数の算出データのうち、少なくとも強度比を含む算出データを出力するＸ線パラメータ出力部と、
を有することを特徴とし、
前記近似モデル式は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【数１】
であること、
を特徴とする連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項２】
前記均一な物質に関する減弱係数テーブルを格納する減弱係数テーブル格納部と、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した減弱係数と、前記減弱係数テーブル格納部に格納されている減弱係数テーブルとを用いて、算出した減弱係数に対応するＸ線エネルギー周波数を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出部と、
を有することを特徴とする、請求項１記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項３】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部において、Ｎ＝２として軟線の割合と硬線の割合の２種類を算出すること、
を特徴とする、請求項１、２、記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項４】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部において、透過厚特性データの透過厚をｘ、透過強度をＩ（ｘ）とした場合に、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝2ｄｘ
という誤差量ｅを最小にする強度比Ｆｎと減弱係数Ｕｎを算出すること、
を特徴とする、請求項１、２、３記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項５】
前記均一な物質とは、水であることを特徴とする請求項１、２、３、４記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項６】
前記均一な物質とは、アクリルであることを特徴とする請求項１、２、３、４記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項７】
均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを入力する透過厚特性データ入力ステップと、
連続Ｘ線をＮ種類（Ｎ＞＝１）の離散Ｘ線エネルギー周波数で近似する近似モデル式を作成する近似モデル式作成ステップと、
前記透過厚特性データと、近似モデル式と、を用いて、前記連続Ｘ線に含まれるＮ種類のＸ線エネルギー周波数の強度比と、前記Ｎ種類のＸ線エネルギー周波数の減弱係数と、を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出ステップと、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した複数の算出データのうち、少なくとも強度比を含む算出データを出力するＸ線パラメータ出力ステップと、
を有することを特徴とし、
前記近似モデル式は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【数２】
であること、
を特徴とする連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項８】
前記均一な物質に関する減弱係数テーブルを格納する減弱係数テーブル格納ステップと、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した減弱係数と、前記減弱係数テーブル格納部に格納されている減弱係数テーブルとを用いて、算出した減弱係数に対応するＸ線エネルギー周波数を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出ステップと、
を有することを特徴とする、請求項７記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項９】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出ステップにおいて、Ｎ＝２として軟線の割合と硬線の割合の２種類を算出すること、
を特徴とする、請求項７、８、記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項１０】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出ステップにおいて、透過厚特性データの透過厚をｘ、透過強度をＩ（ｘ）とした場合に、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝2ｄｘ
という誤差量ｅを最小にする強度比Ｆｎと減弱係数Ｕｎを算出すること、
を特徴とする、請求項７、８、９記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項１１】
前記均一な物質とは、水であることを特徴とする請求項７、８、９、１０記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項１２】
前記均一な物質とは、アクリルであることを特徴とする請求項７、８、９、１０記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項１】
均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを入力する透過厚特性データ入力部と、
連続Ｘ線をＮ種類（Ｎ＞＝１）の離散Ｘ線エネルギー周波数で近似する近似モデル式を作成する近似モデル式作成部と、
前記透過厚特性データと、近似モデル式と、を用いて、前記連続Ｘ線に含まれるＮ種類のＸ線エネルギー周波数の強度比と、前記Ｎ種類のＸ線エネルギー周波数の減弱係数と、を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出部と、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した複数の算出データのうち、少なくとも強度比を含む算出データを出力するＸ線パラメータ出力部と、
を有することを特徴とし、
前記近似モデル式は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【数１】
であること、
を特徴とする連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項２】
前記均一な物質に関する減弱係数テーブルを格納する減弱係数テーブル格納部と、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した減弱係数と、前記減弱係数テーブル格納部に格納されている減弱係数テーブルとを用いて、算出した減弱係数に対応するＸ線エネルギー周波数を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出部と、
を有することを特徴とする、請求項１記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項３】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部において、Ｎ＝２として軟線の割合と硬線の割合の２種類を算出すること、
を特徴とする、請求項１、２、記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項４】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部において、透過厚特性データの透過厚をｘ、透過強度をＩ（ｘ）とした場合に、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝2ｄｘ
という誤差量ｅを最小にする強度比Ｆｎと減弱係数Ｕｎを算出すること、
を特徴とする、請求項１、２、３記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項５】
前記均一な物質とは、水であることを特徴とする請求項１、２、３、４記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項６】
前記均一な物質とは、アクリルであることを特徴とする請求項１、２、３、４記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出装置。
【請求項７】
均一な物質に連続Ｘ線を照射して得られる透過厚と透過強度との関係を示す透過厚特性データを入力する透過厚特性データ入力ステップと、
連続Ｘ線をＮ種類（Ｎ＞＝１）の離散Ｘ線エネルギー周波数で近似する近似モデル式を作成する近似モデル式作成ステップと、
前記透過厚特性データと、近似モデル式と、を用いて、前記連続Ｘ線に含まれるＮ種類のＸ線エネルギー周波数の強度比と、前記Ｎ種類のＸ線エネルギー周波数の減弱係数と、を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出ステップと、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した複数の算出データのうち、少なくとも強度比を含む算出データを出力するＸ線パラメータ出力ステップと、
を有することを特徴とし、
前記近似モデル式は、透過厚をｘ、透過厚ｘに対応する透過強度をＪ（ｘ）、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の強度比をＦｎ、ｎ番目のＸ線エネルギー周波数の減弱係数をＵｎとした場合に、
【数２】
であること、
を特徴とする連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項８】
前記均一な物質に関する減弱係数テーブルを格納する減弱係数テーブル格納ステップと、
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出部で算出した減弱係数と、前記減弱係数テーブル格納部に格納されている減弱係数テーブルとを用いて、算出した減弱係数に対応するＸ線エネルギー周波数を算出するＸ線エネルギー周波数分布算出ステップと、
を有することを特徴とする、請求項７記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項９】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出ステップにおいて、Ｎ＝２として軟線の割合と硬線の割合の２種類を算出すること、
を特徴とする、請求項７、８、記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項１０】
前記Ｘ線エネルギー周波数分布算出ステップにおいて、透過厚特性データの透過厚をｘ、透過強度をＩ（ｘ）とした場合に、
ｅ＝∫｛Ｉ（ｘ）−Ｊ（ｘ）｝2ｄｘ
という誤差量ｅを最小にする強度比Ｆｎと減弱係数Ｕｎを算出すること、
を特徴とする、請求項７、８、９記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項１１】
前記均一な物質とは、水であることを特徴とする請求項７、８、９、１０記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【請求項１２】
前記均一な物質とは、アクリルであることを特徴とする請求項７、８、９、１０記載の連続Ｘ線エネルギー周波数分布算出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２００７−６８７１１（Ｐ２００７−６８７１１Ａ）
【公開日】平成１９年３月２２日（２００７．３．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２５８０１１（Ｐ２００５−２５８０１１）
【出願日】平成１７年９月６日（２００５．９．６）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年３月２２日（２００７．３．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年９月６日（２００５．９．６）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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