JP2013003145A - 核画像におけるアーティファクト除去 - Google Patents

Abstract

【課題】核画像内のアーティファクトを除去する。
【解決手段】本発明は、エミッション型断層撮影法の用途において、視野外の放射線源の影響を除去又は低減するための手法に関する。特定の実施形態では、関心のある器官又は領域について複数の測定されたビューを取得する。前記複数の測定されたビューは再構成することにより画像を形成することができ、該画像はクリーニング又は補正処理で用いて、視野外の線源の影響に起因するアーティファクトを低減又は除去した最終画像を生成させることができる。
【選択図】図１

Description

本書に開示される内容は、一般的に云えば、核イメージングに関し、より詳しく云えば、単一光子エミッション型コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）又は他のエミッション型断層撮影法のような核イメージング(nuclear imaging) 技術における視野外(out-of-field)の線源によって惹起されるアーティファクトの補正に関するものである。

様々なイメージング技術が知られていて、医学診断用などのために現在使用されている。このような技術の内のＳＰＥＣＴのような或る特定の技術は、関心のある特定の組織によって担持し、場合によっては特定の組織に結合することのできる放射性医薬品の形態で通常投与される放射性同位体（又は、放射性核種）の放射性崩壊中に生じるγ（ガンマ）線の放出を利用している。このような核イメージング技術では、該放出を適当なγ線検出器により検出している。詳しく述べると、適当なγ線検出器は、入射放射線に応答して、検出器内の個別の領域に衝突する放射線の量に比例した画像データを生成する複数のコンポーネントで構成することができる。これらの検出器コンポーネントによって生成された画像データは、次いで、被検体の内部構造の画像を生成するように再構成することができる。

このようなシステムは、充分な診断価値を持つ高品質の画像を提供するのに非常に有用であると証明しているが、更なる改良が可能である。例えば、場合によっては、患者の解剖学的構造の特定の部分が臨床医学者にとって関心のある部分であることがある。このような場合、臨床医学者は関心のある器官に関する画像データを得ようとすることがある。しかしながら、（典型的には、患者の周りの多数のビュー又は角度から）データを収集するやり方に起因して、収集されたデータの或るものは、臨床医学者に取って関心のある領域だけではなく、関心のないことがある他の患者内解剖学的構造部分を表しているデータを含むことがある。例えば、患者の他の器官又は領域は放射性医薬品の崩壊に関与することがあり、従って、他のやり方では観察される背景レベルを超えるγ線を放出することがある。これらの他の器官又は領域が、或る特定のビューで収集された画像データに現れる限り、実際の関心のある領域について生成された画像の品質に影響を与えることがある。この作用は、イメージング検出器のサイズが制限されている小さい視野のカメラにおいて存在し、また特に検出器の照準を関心のある領域に合わせたカメラの場合に存在することがある。同様に、完全な円形ではない検出器を用いたＰＥＴ（ポジトロン・エミッション型断層撮影法）においても問題が存在することがある。

本書に開示の発明は、（ＳＰＥＣＴデータ・セット又は他のエミッション型イメージング・モダリティのデータ・セットのような）取得された核イメージング・データ・セットの内の、患者の解剖学的構造の内の関心のある領域以外の部分（すなわち、視野外の線源）からの寄与分に関係する部分を、低減又は除去する手法に関する。或る特定の実施形態では、逐次近似再構成法のような再構成法を用いることができ、該手法では、モデル化した又は予測した画像データを用いて、予測してない又は不所望な線源からのデータ寄与分を低減又は除去することができる。この態様では、（心臓のような）患者の関心のある領域から取得されたデータに対応する画像を生成しながら、データ取得処理中に不注意に撮像されることのある他の領域に関連したデータの影響を低減又は除去することができる。

本書に開示の発明の一面によれば、画像分析システムが提供される。この画像分析システムは、一般に関心のある器官又は領域を包含する測定されたビュー(view)を受け取るように構成された１つ以上の処理コンポーネントを含む。これらの測定されたビューの内の少なくとも幾分かは、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分を含む。１つ以上の処理コンポーネントはまた、メモリに格納された１つ以上の実行可能なルーチンを実行するように構成されている。これらの格納されたルーチンは、実行されたとき、複数の測定されたビューを再構成して最初の画像を生成し、該最初の画像を用いて各々の測定されたビューについて対応する推定ビューを生成し、各々の測定されたビューを推定ビューと比較して、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分が各々の測定されたビューに存在する場合、そのことの表示を導き出し、そして、該表示を使用して、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分を低減又は除去した最終画像を再構成する。画像分析システムはまた、該画像分析システムに対するユーザーの対話型作用を可能にするように構成されたインターフェース回路を含む。

別の面によれば、複数のルーチンを符号化した１つ以上の機械読取り可能な媒体が提供される。これらのルーチンは、プロセッサによって実行されたとき、複数の異なる測定されたビューを入手する行為を含む複数の行為を遂行させる。複数の測定されたビューは、関心のある器官又は領域からの放射線の寄与分を描写する。複数の測定されたビューの内の１つ以上はまた、関心のある器官又は領域の外側からの二次的放射線寄与分を含む。前記遂行される複数の行為にはまた、複数の測定されたビューを用いて最初の画像を再構成する行為、最初の画像内の関心のある器官又は領域を区分けして、マスクを形成する行為、並びに、マスクを用いて最初の画像を再投影して、マスクによって画成された区域の外側にあるピクセルを調節値に設定した複数のクリーニングしたビューを生成する行為が含まれる。複数のクリーニングしたビューに少なくとも部分的に基づいて最終画像が再構成される。

更に別の面によれば、画像再構成方法が提供される。この方法によれば、異なる位置から見た場合のように、一般に関心のある器官又は領域によって放出された放射線を表す複数の測定されたビューが取得される。複数の測定されたビューの内の１つ以上は、残りの複数の測定されたビューの内の少なくとも幾つかのビューの視野に対して視野外の線源によって放出された放射線を含む。各々の測定されたビューについて対応する推定ビューが生成される。各々の測定されたビュー及び対応する推定ビューは、視野外の線源によって放出された放射線による寄与分を含む１つ以上の測定されたビュー内の１つ以上の被影響（すなわち、影響を受けた）領域を識別するために比較される。識別された被影響領域の寄与分を低減又は除去した最終画像が生成される。

本発明のこれらの及び他の特徴、面及び利点は、添付図面を参照して以下の詳しい説明を読むことによってより良く理解されよう。図面では、全図を通じて同様な要素を同様な参照符号で表している

図１は、本発明に従って使用するのに適したＳＰＥＣＴイメージング・システムの一実施形態の略図である。 図２は、本発明の様々な面に従った、複数のピンホール・カメラ型ガンマ検出器を用いて様々なビューにおいて行ったＳＰＥＣＴ画像取得の一例を示す略図である。 図３は、図２に示された画像取得構成によって第１のビューで取得された画像を示す略図である。 図４は、図２に示された画像取得構成によって第２のビューで取得された画像を示す略図である。 図５は、図２に示された画像取得構成によって第３のビューで取得された画像を示す略図である。 図６は、図２に示された画像取得構成によって第４のビューで取得された画像を示す略図である。 図７は、本発明の様々な面に従った、コリメート型ガンマ検出器を用いて様々なビューにおいて行ったＳＰＥＣＴ画像取得の一例を示す略図である。 図８は、図７に示された画像取得構成によって第１のビューで取得された画像を示す略図である。 図９は、図７に示された画像取得構成によって第２のビューで取得された画像を示す略図である。 図１０は、図７に示された画像取得構成によって第３のビューで取得された画像を示す略図である。 図１１は、図７に示された画像取得構成によって第４のビューで取得された画像を示す略図である。 図１２は、本発明の様々な面に従った、視野外の線源に起因する画像アーティファクトに対処するためのプロセッサ実行可能な論理の第１の流れ図である。 図１３は、本発明の様々な面に従った、ビュー内の識別された被影響領域の適当な拡張を描写するビューの一例を示す略図である。 図１４は、本発明の様々な面に従った、視野外の線源に起因する画像アーティファクトに対処するためのプロセッサ実行可能な論理の第２の流れ図である。

本書で説明されるように、本発明は、視野外の線源の影響を低減又は除去した、ＳＰＥＣＴ又は他のエミッション型断層撮影再構成のような核医学画像の生成に関する。例えば、一実施形態では、逐次近似再構成法のような再構成法を用いることができ、その手法では、関心のある実際の器官又は生理学的部分に関する予測される又はモデル化したビューが、測定された画像データの内の視野内の線源に起因する部分に関する実際の測定されたビューと比較される。視野外の線源によって影響された画像データの部分は、再構成プロセスの一部として、拒絶し、置換し、補正し、下向き重み付けする処理を行うことができる。この態様では、患者の関心のある領域の画像は、このような視野外の線源の影響を低減し又は除去するように再構成することができる。この影響は、イメージング検出器のサイズが制限されている小さい視野のカメラで存在し、また特に検出器の照準を関心のある器官に合わせたカメラの場合に存在することがある。イメージング対象物体の断面全体が全ての各々のビュー（「投影」と呼ばれることもある）内にある大きな視野のＳＰＥＣＴカメラでは問題は殆ど生じない。しかしながら、小さい視野の検出器を使用することは、不可欠な場合があり、又は費用有効性を向上させることができ、また、特に照準を関心のある器官に合わせた検出器では、感度を高くし、分解能を改善し、患者への照射線量を低減し、スループットを改善し、及び／又は取得時間の減少により患者の不快さを和らげることができる。

前記の説明を念頭において、本手法を使用するのに適したＳＰＥＣＴイメージング・システムの一例の略図を図１に示す。当然のことながら、本書に述べる様々な手法はまた、他のエミッション型断層撮影モダリティに使用するのに適していることがある。図１のシステム１０は、以下に詳しく述べるように（半導体又はシンチレーション検出器を持つピンホール型ガンマ・カメラ又はコリメート型ガンマ・カメラのような）適当な検出器コンポーネントを用いて被検体１４の有用な画像を生成するように設計される。被検体はスキャナ１６内に位置決めされ、スキャナ１６内には患者支持体１８が位置決めされている。支持体は、被検体内の関心のある異なる組織又は解剖学的構造２０をイメージングすることができるようにスキャナ内を移動可能にすることができる。画像データ収集の前に、放射性医薬品物質（「放射性トレーサ」とも呼ばれる）のような放射性同位体が患者に投与され、これは特定の組織又は器官２０に結合し又は取り込むことができる。典型的な放射性同位体としては、様々な放射性形態の元素が挙げられるが、ＳＰＥＣＴイメージングの多くは、崩壊中にγ線を放出するテクネチウムの同位体（^99m Ｔｃ）に基づくものである。このような放射性同位体に様々な追加の物質を選択的に組み合わせて、身体の特定の区域又は組織２０をターゲットとすることができる。

放射性同位体によって放出されたγ線は、ディジタル検出器又はガンマ・カメラのような検出器コンポーネント２２によって検出される。図には説明を簡単にするために患者の上方に配置した平面状の装置として示されているが、実際には、検出器構造（１つ又は複数）２２は、患者の周りに配置、例えば、患者の周りに円弧状に又はリング状に配置することができ、或いは、該検出器構造（１つ又は複数）２２がデータ取得中に患者の周りに円弧状に又は患者の周りの軌道に沿って移動し、或いはデータ取得中に患者に対して配向を変えることができるようにする位置決め装置（例えば、Ｃ字形アーム、ガントリイ、又は他の移動可能なアーム）に取り付けることができる。一般に、検出器構造（１つ又は複数）２２は、典型的には、γ線を検知することができ、さもなければこのような放射線に応答して検出可能な信号を生成することのできる１つ以上のコンポーネント又は素子を含む。図示の実施形態では、検出器構造は、１つ以上のコリメータ及び１つのシンチレータ（これらをまとめて参照数字２４で表す）を有する。コリメータは、γ線を、シンチレータに衝突するように或る特定の方向（典型的には、シンチレータに垂直な方向）にのみ放出させることができる。シンチレータは、典型的には、ヨウ化ナトリウム（ＮａＩ）のような結晶質材料で製造されるが、シンチレータは、受け取ったγ線を相対的にエネルギの低い（例えば、紫外線領域内の）光エネルギへ変換する。次いで、光電子増倍管２６がこの光を受け取って、特定の個別の画素（ピクセル）領域に衝突する光子に対応する画像データを生成する。他の実施形態では、検出器構造２２がコリメーションを行うことはできないが、代わりに、他のγ線検知技術、例えば、本書で説明するような１つ以上のピンホール型ガンマ・カメラを使用することができる。

図示の実施形態では、検出器構造（１つ又は複数）２２はシステム制御及び処理回路２８に結合される。この回路は、協働して画像データの収集及び処理を行って所望の画像を生成することのできる多数の物理的及び／又はソフトウエア・コンポーネントを含むことができる。例えば、この回路は、最初は検出器構造（１つ又は複数）２２からデータを受け取り、次いで様々なフィルタリング、値調節などを遂行することのできる生データ処理回路３０を含むことができる。処理回路３２が、イメージング・システムの全体の制御を可能にし、また画像の操作及び／又は再構成を可能にする。処理回路３２はまた、データについての較正機能、補正機能などを遂行することができる。処理回路３２はまた、既知のアルゴリズムに基づくような画像再構成機能（例えば、逆投影、逐次近似再構成など）を遂行することができる。このような機能はまた、現場の又は遠隔の機器での後処理で遂行することができる。当然のことであるが、本書で述べる様々な画像再構成及びアーティファクト補正アルゴリズムは、生データ処理回路３０及び／又は処理回路３２の一方又は両方を用いて部分的に又は全体を具現化することができる。

図示の実施形態では、処理回路３２は、スキャナ及びそのコンポーネント（患者支持体、カメラなどを含む）の制御を可能にする制御回路／インターフェース３４と相互作用する。その上、処理回路３２は、画像データ、較正又は補正値、処理回路によって遂行される（本書で述べるアーティファクト補正アルゴリズムのような）ルーチン等を格納するために使用することのできるメモリ回路３６などのような、様々な回路によって支援される。一実施形態では、処理回路は、本書で述べるような視野外の線源の影響を低減又は除去するための手法を利用することのできる１つ以上の逐次近似再構成アルゴリズムを実行する。このような逐次近似再構成法は、一般に、予測される又はモデル化した画像と観察された又は測定された画像データとの間の比較を繰り返し利用して、イメージング・システムの幾何学的構成、視野外の線源の影響、減衰、散乱などに関連した因子のような非生理学的因子に起因するアーティファクト又は不規則さを低減することができる。このような逐次近似再構成法では、収斂処理又はループを、指定された反復回数だけ、又は費用関数の最小化のような何らかの完了判断基準が満たされるまで、繰り返し又は反復させることができる。

最後に、処理回路は、オペレータ・インターフェース４０を支援するように設計されたインターフェース回路３８と相互作用することができる。オペレータ・インターフェースは、イメージング・シーケンスを指令し、スキャナ及びシステムの設定値を見て調節すること等を可能にする。例示の実施形態では、オペレータ・インターフェースは、再構成された画像１２を表示することのできるモニタ４２を含む。

施設環境では、イメージング・システム１０は、イメージング・システムへの及び該システムからのシステム・データの転送を可能にすると共に、画像データ及び処理後の画像の伝送及び格納を可能にする１つ以上のネットワークに結合することができる。例えば、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、無線ネットワーク等は、放射線医学部情報システム及び／又は病院情報システムでの画像データの格納を可能にすることができる。このようなネットワーク接続は更に、遠隔の後処理システム、診療所などへの画像データの伝送を可能にする。

一実施形態では、図１のＳＰＥＣＴイメージング・システムのような核イメージング・システムは、関心のある特定の器官のような患者の身体の目標とする又は限定された領域をイメージングするように構成することができる。例えば、このようなシステムによっては、心臓のイメージング用に構成することができ、また小さい又は限られた視野を持つ複数のピンホール型又は専用の心臓カメラを含むことができる。このような実施例では、再構成容積(volume)は、典型的には、カメラの視野内の患者の部分よりも小さく、また関心のある器官又は領域（例えば、心臓又は他の器官）よりもほんの僅か大きくすることができる。

典型的な実施例では、画像データは、患者に関して様々な異なるビューについて取得することができる。これらの異なるビューの結果として、或る特定のビューは、他のビューに関連した視野の外側にあり且つ再構成すべき容積（すなわち、再構成容積）に対応する領域の外側にある放出されたγ線を検出することがある。視野外の線源からのこのような画像データが存在するとき、視野外の線源からのデータを再構成容積の中へ再構成することができないので、画像再構成プロセスは数学的に整合性がない。このような数学的非整合性は、再構成画像容積内にアーティファクトとして明白に現れることがある。

例えば、心臓カメラの実施例では、肝臓が１つ以上の角度方向のビューに対応するデータの中には見られるが、他のビューには存在しないことがある。例えば、図２〜図６を参照すると、複数のピンホール型カメラ６０を有する構成が示されており、該構成では、これらのピンホール型カメラ６０が患者１４の周りに様々なビュー角度（ラベル「Ａ」〜「Ｄ」を付している）に配置され又はそれらの間を動かされる。各々のピンホール型カメラ６０は所与のビュー角度からの関連した視野６２（それぞれ破線で示されている）を持ち、該視野は、その角度でピンホール型カメラ６０によって画像データを取得しようとする患者１４の部分に対応する。理解されるように、図示されているようなピンホール型カメラ６０は、一般に、それぞれのカメラ６０からの視野６２の反転画像に対応する円錐形投影像を取得する。

図示の例では、心臓イメージングの実施例が示されており、各々の視野６２は患者１４の心臓６４を包含する（すなわち、心臓６４が関心のある領域又は器官を構成する）。複数の視野６２の組み合わせにより、再構成容積６６が画成され、この再構成容積６６は、それについて各ビューにより画像データを取得しようとする領域であって、且つ一般に関心のある領域又は器官（本例では、心臓）を包含する領域に対応する。ここで、図面を簡明にするために、図２は一平面内に４つのピンホール型ガンマ・カメラを示していることに留意されたい。実際のカメラ・システムの幾何学的構成では、より多数の同様なカメラを３次元に配列することができ、例えば、全てのビューを同じ平面内にする必要はない。

再構成容積６６の外側に１つ以上の他の器官又は構造が存在することがあり、それらはまた、それらの器官によって遂行される排出又は循環機能などに起因して、γ線を放出することのできる場所として作用し得る。図示の例では、このような器官の１つが肝臓７０であり、肝臓７０は、それぞれの複数のピンホール型カメラ６０の視野６２の全てではなく、幾つかの視野内で、視覚可能である。例えば、図３〜図６を参照して説明すると、それぞれのビューＡ〜Ｄにおいてそれぞれのピンホール型ガンマ・カメラ６０によって取得された画像データに対応する様々な画像７２，７４，７６，７８が示されている。

例えば、図３には、図２のＳＰＥＣＴシステム構成によって取得された心臓画像７２の定型化された例を示す。この例では、図３の画像７２は、図２のビュー位置Ａでピンホール型カメラ６０によって取得される。ビュー位置Ａからの、それぞれのピンホール型カメラ６０の視野６２は、関心のある領域又は器官（本例では、心臓６４）を包含し、他の線源からの寄与分はない。

次に図４には、ビュー位置Ｂで図２のＳＰＥＣＴシステム構成によって取得された画像に対応する別の心臓画像７４の定型化された例を示す。ビュー位置Ａで取得されたそれぞれの画像７２の場合と同様に、ビュー位置Ｂでのそれぞれのピンホール型カメラ６０の視野６２は、関心のある領域又は器官、例えば、心臓６４（異なる透視方向から見たもの）を包含し、他の線源からの寄与分はない。しかしながら、ビューＡで取得された画像７２とビューＢで取得された画像７４とは、関心のある領域（例えば、心臓６４）を相異なる視方向から撮像し、従って、相異なるそれぞれのビュー角度から関心のある領域を描写しているので、相異なる。

図５には、ビュー位置Ｃで図２のＳＰＥＣＴシステム構成によって取得された画像に対応する別の心臓画像７６の定型化された例を示す。それぞれのビュー位置Ａ及びＢで取得された画像７２及び７４と異なり、ビュー位置Ｃにおけるそれぞれのピンホール型カメラ６０の視野６２は、関心のある領域又は器官（例えば、心臓６４）ばかりでなく、関心のある領域の外側にあるγ線源（本例では、肝臓７０、すなわち、視野外のγ線源）をも包含する。実際に、図示の例では、心臓６４及び肝臓７０が、ビュー位置Ｃにおけるピンホール型カメラ６０の透視方向にオーバーラップしている。このように、ビューＣでピンホール型カメラ６０によって取得された画像データ７６は、視野外の線源（例えば、肝臓７０）からの寄与分を含み、その結果、心臓６４を包含する関心のある容積を再構成したときにアーティファクトが生じることがある。

同様に、図６は、ビュー位置Ｄで図２のＳＰＥＣＴシステム構成によって取得された画像に対応する心臓画像７８の定型化された最後の例を示す。画像７６の場合と同様に、ビュー位置Ｄにおけるそれぞれのピンホール型カメラ６０の視野６２は、関心のある領域又は器官（例えば、心臓６４）、並びに視野外の線源（例えば、肝臓７０）の両方を含む。しかしながら、画像７６と異なり、心臓画像７８においては、心臓６４及び肝臓７０は視野内でオーバーラップしていないが、肝臓７０に関連したγ線データが依然として、関心のある領域（例えば、心臓６４）を含む再構成容積６６内にアーティファクトを生じさせることがある。しかしながら、この例で肝臓７０及び心臓６４がオーバーラップしていなくても、肝臓から放射線が、放射線の散乱効果などに起因して、このビューにおける心臓の画像の再構成に悪影響を与えることがある。

上記の例は、ピンホール型カメラ６０を用いた画像取得構成の一例を述べたものであり、ピンホール型カメラ６０は、前に述べたように、一般に、カメラ６０からの視野６２の反転画像に対応する円錐形投影像を取得する。他の実施形態では、図７に示すように、コリメート型検出器集成体９０すなわちコリメート型カメラを用いることができ、これは、集成体内にコリメータ及びパネル形検出器の両方を用いる。このような集成体９０内のコリメータは、検出器パネルに入射するγ線の角度範囲を制限するように作用し、これによって、γ線放出を局在化するのに役立つ。このような画像取得構成では、コリメート型検出器集成体９０は、ピンホール型カメラ構成と異なり、距離につれて拡大しない制限された非反転視野６２を持つ。図２〜図６に関して説明したピンホール型カメラ画像取得の場合と同様に、図示のコリメート型検出器集成体を用いて様々なビューＡ〜Ｄで取得された画像は、再構成容積６６の外側から（例えば、肝臓７０から）の画像データを含むことができる。

図８には、図７のＳＰＥＣＴシステム構成によって取得された心臓画像９６の定型化された例を示す。この例では、画像９６は、図７のビュー位置Ａでコリメート型検出器集成体９０を用いて取得される。ビュー位置Ａからのコリメート型検出器集成体９０の視野６２は、関心のある領域又は器官（本例では、心臓６４）を包含し、他の線源からの寄与分はない。同様に、図９の心臓画像９８は、図７のビュー位置Ｂでコリメート型検出器集成体９０によって取得することのできるような代表的な定型化された画像を示し、従って、異なるビュー角度からの関心のある領域（例えば、心臓６４）を示す。

同様に、図１０及び図１１は、それぞれのビュー位置Ｃ及びＤで図７のコリメート型検出器集成体９０を用いて取得することのできる画像１００及び１０２をそれぞれ示す。画像１００及び１０２に示されているように、γ線を放出する視野外の線源（本例では、肝臓７０で表されている）が、特定のビュー位置に関連した視野６２内に存在することがある。その結果、視野外の線源は、それらのビュー位置で取得された画像データに対して、関心のある領域又は器官（例えば、心臓６４）とは別々に（図１１の画像１０２参照）、或いは関心のある領域又は器官にオーバーラップした（図１０の画像１００参照）寄与分を生じることがある。以前の例で述べたように、このような視野外の線源からの寄与分を含む画像データを用いて再構成された容積は、アーティファクト又は他の不規則さを含むことがある。

以上のことを考慮すると、図示のＳＰＥＣＴイメージング・システムによって測定されたデータが、一般的に関心のある器官又は領域から放出された放射線によって主に形成される一組の測定されたビューで構成されることに気付かれよう。この一組の測定されたビューは、関心のある領域又は器官を含んでいる関心のある容積を生成するように再構成することのできるデータを構成する。

視野外の線源からの放射線が存在し得る限り、このような放射線は、典型的には複数の測定されたビューの内の限られた数のビューに寄与し（影響を与え）、従って、複数の測定されたビューの間で一定又は一様ではない。このような視野外の線源の放射線は、存在するとき、連続した又は一様な領域として現れることがあり、また、場合によっては、視野外の線源の放射線は、対象とする器官、システムの幾何学的構成などに依存して、パターンを形成することがある。更に、このような視野外の線源の放射線は、問題にしている測定されたビューに依存して、関心のある器官又は領域にオーバーラップしたりしなかったりすることがある。

視野外の線源の放射線は、存在するとき、観測された背景放射線よりも大きく、且つ影響を受けた測定されたビューの中の関心のある器官又は領域に関連したカウント密度に匹敵するか又はそれより大きいカウント密度を生じさせることがある。その結果、視野外の線源に関連した測定されたカウント・データは、関心のある器官又は領域に関連した測定されたカウント・データから識別するのが望ましいと考えられる。視野外の線源に関連したデータをこのように識別することは、このデータを、影響を受けた測定されたビューから分離させると共に、関心のある器官又は領域に関連した信号をそのまま残すことができる。

以上のことを念頭において、図１２について説明すると、プロセッサ利用のシステムで実行可能である画像処理制御論理として具現化することのできるアルゴリズムの一例を示している。この例では、Ｎ個の測定されたビュー１２２（Ｖ_MEASURED）を、患者の関心のある器官又は領域の周りの様々な位置でＳＰＥＣＴシステムによって取得する（ブロック１２０）。各々の測定されたビュー１２２は２次元画像であり、それらの幾分か又は全てが患者内の関心のある器官又は領域の少なくとも一部分を包含する。一例では、複数の測定されたビュー１２２の内の幾分かがまた、１つ以上の視野外の線源によって放出された放射線に応答して生成された画像データを含む。

複数の測定されたビュー１２２について最初の再構成を遂行して（ブロック１２４）、最初の再構成画像（Ｒ_INITIAL ）１２６を生成する、例えば、関心のある領域又は器官を包含する再構成容積を生成する。通常のコリメート型カメラを使用して複数の測定されたビュー１２２を取得する実施例では、最初の再構成は、フィルタ補正逆投影又は逐次近似再構成アルゴリズムを用いて遂行することができる。複数のピンホール型カメラを使用して複数の測定されたビュー１２２を取得する他の実施例では、最初の再構成は、逐次近似再構成アルゴリズム又は他の適当な再構成アルゴリズムを用いて遂行することができる。最初の再構成（ブロック１２４）では、様々な検出器素子における応答を視野内のボクセルに関係付ける再構成においてカメラ・システム・マトリクス（ＣＳＭ）１２８を用いることができる。実施形態によっては、最初の画像１２６を再構成することに関連して追加の補正又は処理を遂行することができる。例えば、最初の画像１２６を再構成する際の一部として又は再構成の後に、減衰補正及び／又は散乱補正を遂行することができる。随意選択により、最初の画像１２６の再構成には、複数の測定されたビュー１２２の内の一部のみを利用する。例えば、視野外の線源からの寄与分を含む確率が相対的に高いと知られている位置からのビューは、除外することができる。

最初の画像１２６は、典型的には、関心のある器官又は領域によって占められているが、１つ以上の視野外の線源からの放射線の寄与分に起因することのあるアーティファクト又は不規則さを含むことがある。一実施形態では、最初の画像１２６において、高いボクセル値（例えば、特定の閾値以上のボクセル値）を持つ連続した区域（１つ又は複数）を識別することに基づいて、関心のある領域又は器官を区分けすることができる。このような実施形態では、また、拡張処理を遂行することにより、隣接の又は近隣のピクセルを含むように区分けされた領域を、隣接の又は近隣のピクセルを含むように僅かに拡張して、関心のある領域又は器官が確実に該区分けされた領域によって包含されるようにすることができる。実施形態によっては、再構成された最初の画像内の器官を識別するために、既知の身体内器官アトラス（地図）を用いることができる。このようなアトラスは当該技術分野で知られていて、様々なタイプの患者及び状態の様々な器官について用意されている。アトラス内の器官を（例えば、画像移動、回転、拡縮及び／又は他の変形によって）最初の画像に整合させることができる。次いで、最初の画像を該整合したアトラス器官と置き換えることができる。この方法では、（生理学的に機能していない部分が失われていることがある）最初の画像内の欠陥のある器官を、整合したフルサイズの器官に置き換えることができる。

関心のある器官又は領域が最初の画像１２６において識別及び／又は区分けされた場合、この区分けに基づいて様々な随意選択による行為を行うことができる。例えば、一実施形態では、関心のある領域のボクセルに対応するセグメント（区分）内にあるものとして識別されていなかったボクセル（例えば、関心のある器官以外のボクセル）は、これらのボクセルの値をゼロに設定することによって、最初の画像１２６から効果的に除去することができる。別の実施例では、関心のある器官以外のボクセルの値は、関心のある器官又は領域のセグメントに割り当てられなかったボクセルについての平均ボクセル値のような、平均背景値に対応する値に設定することができる。他の実施形態では、関心のある器官以外のボクセルの値は平滑化することができ、及び／又は、必要な場合、正のボクセル値に強制的に拘束することができる。他の実施形態では、これらの行為のいずれも遂行しなくてもよい。

一実施形態では、最初の画像１２６はモデル又は先験的予測１３４に基づいて再投影されて（ブロック１３０）、Ｎ個の推定ビュー（Ｖ_ESTIMATED ）１３２を生成する。典型的には、再投影処理１３０に用いられるモデル１３４は、イメージング・システムの既知のパラメータに基づいて定められ、またその既知の構造に基づいて又は該システムで遂行される（例えば、既知の線源又はファントムを用いた）実験的測定の結果に基づいて定めることができる。モデル又は他の予測１３４は、典型的には、系統的に試験して再構成画像中の偏位及び／又はアーティファクトに対処するために逐次近似再構成アルゴリズムにおいて用いられるモデル又は予測に対応させることができる。このような再投影では、カメラ・システム・マトリクス１２８を再投影に用いることにより、カメラ又は検出器集成体の物理的及び幾何学的効果を適切にモデル化することができる。同様に、減衰及び／又は散乱補正が以前に用いられている限り、適切な減衰及び／又は散乱補正モデルを再投影処理に用いることもできる。

測定されたビュー１２２と推定ビュー１３２とを比較することにより、視野外の線源による影響を受けた可能性のあるビュー又はビュー内の領域を識別することができる（ブロック１４０）。一実施形態では、被影響（すなわち、影響を受けた）ビュー又は領域は、測定されたビュー１２２と推定ビュー１３２とにおいて差異のある領域又はピクセルを識別すること（すなわち、差データ１４２）によって識別することができる。統計的尺度を用いることにより、被影響ビュー又はビュー部分を決定することができる。例えば、測定されたデータと投影されたデータとの間の差が閾値以上であるピクセルは、影響を受けたと見なされる。閾値は、測定され他又は投影された値の予め設定された分数値とすることができ、或いは ビュー又は該ビューの部分について推定された（値の標準偏差のような）ノイズに関係付けることができる。一実施形態では、被影響ビュー又は領域は、視野外の線源による影響を受けていない領域又はビューとは差別的に取り扱い（例えば、処理し）、これによって、視野外の放射線による寄与分に起因することのある最終画像１５６中のアーティファクトを低減又は除去する。更に、実施形態によっては、識別された被影響領域を拡張することにより、視野外の線源による影響を受けたと考えられる領域に隣接したピクセル又は領域もまた差別的に取り扱うように、すなわち、被影響領域の一部であると見なされるようにすることができる。すなわち、影響を受けたとして識別された領域に隣接する又は近接する領域もまた、視野外の線源の影響に対処するように差別的に処理することができる。

一実施形態では、被影響領域又はビューは、データ・セット内で除去し又は重みを小さくする（すなわち、ペナルティを科す）ことにより、視野外の放射線源の影響を低減することができる。例えば、一実施形態では、補正（ブロック１４６）を遂行して、推定値又は視野外の線源の寄与分（例えば、差データ１４２）を、対応する測定されたビュー１２２から減算することによって、補正されたビュー１４８を生成することができる。次いで、これらの補正されたビュー１４８を再構成して（ブロック１５０）、最終画像１５６を生成することができる。他の実施形態では、被影響領域又はビューは、それぞれのカメラ・システム・マトリクス１２８の修正又は調節によって、被影響領域又はビューの中にあると決定されなたかったピクセルとは差別的に処理することができる。従って、最終画像の再構成は、図示のように、当初のカメラ・システム・マトリクス１２８に基づいて、或いは更新された又は修正されたカメラ・システム・マトリクスに基づいて行うことができる。このような更新されたシステム・マトリクスの一例は、投影データを、該投影データ中の影響を受けたピクセルＰ_i について或る係数（例えば、ｆ＜１）だけ低減するマトリクスであり、ピクセルＰ_i とボクセルＶ_j （Ｍ_ij）との間の関係を表すシステム・マトリクス係数は、ｆ＊Ｍ_ijと置き換えられる。係数ｆは、最も影響を受けたピクセルについて最小であり（すなわち、最も影響を受けたピクセルは最も大きいペナルティを科され又は最も大きい下向き重みが付けられる）、そして影響を受けた区域からの距離が増すにつれて及び／又は影響を受けていない区域に入るにつれて、１．０まで次第に増大させることができる。

特定の実施形態では、最終画像１５６は、最初の再構成画像１２６と共に、例えば、横に並べた表示配列で、提供することができる。このような配列は、検討者が、追加の処理を行うか否かに関係なく、画像を観察して比較することを可能にする。同様に、他の実施形態では、検討者が、測定されたビューを、識別された被影響領域と共に、例えば、被影響領域をビューの上に重畳した状態で、観察できるようにすることができる。

以上のことを念頭において、視野外の線源の影響を如何にして識別し及び／又は対処することができるかを説明するために、様々な実施形態及び実施例の内の特定の例について以下により詳しく考察する。例えば、一実施形態では、比較１４０を、それぞれの測定されたビュー（ＭＶ）１２２と対応する推定ビュー（ＥＶ）１３２とのピクセル毎の減算の形態で行うことができ、これによって１つ以上の差分ビュー（ＤＶ；difference view ）が生成される。すなわち、
ＤＶ（ｋ，ｘ，ｙ）＝ＭＶ（ｋ，ｘ，ｙ）−ＥＶ（ｋ，ｘ，ｙ） （１）。

このような手法では、差分ビューは、視野外の線源の放射線によって主に形成されることがある。その結果、差分ビューにおける統計的に高いピクセル値は、被影響領域の表示とすることができる。すなわち、差分ビューにおいて指定された閾値よりも高い（又は低い）値を持つピクセルは、対応する測定されたビューの被影響領域に対応するものとして識別することができる。この代わりに、被影響領域の平滑化及び／又は正値強制を利用することにより、差分ビュー内の被影響領域を識別することができる。

他の実施形態では、被影響領域として分類されるピクセル、領域又はビューを識別するために、１つ以上の閾値を用いることができる。例えば、一実施形態では、差分ビューにおける平均ピクセル値を、全ての入手可能なピクセル値を用いて、或いは正のピクセル値のみを用いて計算することができる。同様に、関連したピクセル・サンプルについて統計的標準偏差を計算することができる。次いで、差分ビューについての適当な閾値は、当該差分ビューについての平均ピクセル値に基づいて且つ関連した標準偏差に基づいて、下式
Ｔ_AR＝（ａ）（ＡＰＶ）＋（ｂ）（ＳＤ） （２）
に従って計算することができる。この式で、「Ｔ_AR」は、ピクセルが被影響領域内にあるとして分類されるか否かを定めるピクセル閾値であり、また「ＡＰＶ」は所与の差分ビュー内の複数のピクセルの幾分か又は全てについての平均ピクセル値であり、また「ａ」はＡＰＶに適用される重み係数であり、また「ＳＤ」はＡＰＶを計算するために用いられた複数のピクセルについての統計的標準偏差であり、また「ｂ」はＳＤに適用される重み係数である。例えば、一実施形態では、次式
Ｔ_AR＝（３）（ＡＰＶ） （３）
になるように、「ａ」は３に設定することができ、また「ｂ」は０に設定することができる。

別の実施形態では、次式
Ｔ_AR＝（１．５）（ＡＰＶ）＋（２）（ＳＤ） （４）
になるように、「ａ」は１．５に設定することができ、また「ｂ」は２に設定することができる。

決定された閾値よりも大きい値を持つ差分ビュー内のピクセルは、被影響（すなわち、影響を受けた）ピクセルであるとして、マークを付け、又はタグを付け、又はその他の方法で識別することができる。

特定の実施形態では、被影響ピクセルとして識別されたピクセルは、各々の差分画像内のより大きな被影響領域を識別するために用いることができる。例えば、ビュー内の被影響ピクセルが指定された数又は百分率よりも大きい場合、当該ビューは、被影響領域又はビューであるとして定義することができる。同様に、ビュー内の被影響ピクセルの数又は百分率が指定された値よりも大きく、該ビューについてクリーニング・マスク（後で説明する）が生成されている場合、当該ビューは、被影響領域又はビューであるとして定義することができる。

より一般的に述べると、各ビュー内の被影響ピクセルは区分け処理を行うことができ、該区分け処理は、ピクセル強度、他の被影響ピクセルに対する隣接性又は近接性、連続した領域などを考慮して、それぞれのビュー内に被影響領域又はセグメントを定める論理を用いることができる。このような実施例では、被影響領域は、一杯であり、平滑化された縁を持ち、連続であり、単一の被影響領域であること等であるように、識別又は決定することができる。

被影響領域は、定義し又は区分けした後では、全ての被影響ピクセルが該被影響領域の中に確実に包含されるように、拡張する（すなわち、拡張処理を受ける）ことができる。特定の実施形態では、拡張された被影響領域は関心のある器官又は領域の投影と部分的にオーバーラップすることができる。このようなオーバーラップは、関心のある器官の投影によって包含される領域内のカウントが、統計的閾値によって被影響ピクセルを区別する必要がないほど非常に高いとき、望ましいことがある。すなわち、視野外の線源の影響を、関心のある器官に関連した画像データによってマスクし又は隠すことができる。

前記概念の一例として、図１３を参照して説明すると、関心のある器官（本例では、心臓６４）及び視野外の放射線源の両方を描写しているビュー１８０が示されている。視野外の放射線源は、最初は、該視野外の線源によって影響を受けた領域（すなわち、被影響領域）の周りに全体的に拡がっている多数の被影響ピクセル１８２を識別することによって、区別することができる。閾値作用、ノイズ、及び一般的な測定変動性に起因して、それらの被影響ピクセルは、特に被影響領域及び関心のある器官がオーバーラップしている場合、連続した又は滑らかな区域と記述することはできない。従って、被影響ピクセル１８２は区分け処理のためのベースとして用いることができ、区分け処理によって、区分けされた被影響領域１８４が最初に決定される。区分けされた被影響領域１８４は連続させることができ且つ区分け処理の一部として行った仮定に基づいて縁を平滑化することができる。更に、図示の例では、区分けされた被影響領域１８４は拡張を行って、区分けされた被影響領域１８４の近隣の又は隣接のピクセルを包含する第１の拡張した被影響領域１８６を生成することができる。この態様では、全ての被影響ピクセルが第１の拡張した被影響領域１８６内に包含される可能性が高くなる。

図示の例では、また、被影響領域と関心のある器官との間のオーバーラップ区域において第２の拡張を遂行して、第２の拡張した被影響領域１９０を生成することができる。詳しく述べると、関心のある器官と被影響領域との間のオーバーラップに起因して、関心のある器官に関連した強力な信号により、関心のある器官の近辺における視野外の線源の影響の存在についての不確かさ（曖昧さ）がより大きくなることがある。第２の拡張では、被影響領域と関心のある器官との間のオーバーラップを考慮して、全ての被影響ピクセルが視野外の線源による影響を受けたと見なされる領域によって包含される確実性を増大させる。例えば、拡張１９０は、被影響領域が、凸状であること、又は制限された曲率を持つこと、又は既知のアトラスからの器官の投影に整合することを必要とすることに基づいて定めることができる。次いで、被影響領域の影響は、関心のある器官又は領域とオーバーラップする区域においてさえも、本書で述べるように対処することができる。

特定の実施形態では、前に述べたように最初の画像１２６内の関心のある器官又は領域を区分けした後に、関心のある器官又は領域に基づいて導き出した１つ以上のマスクを取り入れるクリーニング操作を遂行することができる。例えば、１つのこのような実施形態では、関心のある器官又は領域は、統計的に相対的に高いピクセル値を持っているので、予測したビュー１３２において明瞭に観察することができる。各ビュー上での関心のある器官又は領域の投影はマスクとして用いることができ、また各ビュー内のマスク領域の外側にあるピクセルはゼロ又は背景レベルに設定することができる。特定の実施例では、関心のある器官又は領域に関連したピクセル又は領域は、関係のあるピクセルのいずれも誤ってマスク処理により消去されないようにするために、各ビュー内にマスク領域を決定する前に拡張を行うことができる。

随意選択により、関心のある器官又は領域によって占められると推定される容積内のボクセルを除いて、全てのボクセルをゼロに設定した３次元画像を構成することによって、合成物体を生成することができる。当然のことであるが、この容積は、確実に関心のある器官又は領域を含むようにするために隣接の又は他の近接のボクセルを含むように拡張することができる。合成物体は再投影して、各々の所望のビューについてマスクを作成することができる。このようにして生成されたマスクは、前に述べたように利用して、それぞれのビューをクリーニング（明瞭化）することができる。当然のことであるが、特定の実施形態において（マスクを利用するクリーニング操作のような）クリーニング操作を遂行することができるが、他の実施形態では、このようなクリーニング操作は何ら遂行されないことがある。

被影響領域内のピクセル値の補正及び／又はこのようなピクセルの差別的処理(differential processing) に関して、様々な手法を用いることができる。一実施例では、被影響領域内のピクセル値は、推定ビュー１３２又は適当なモデルを用いて導き出された値のような他の値と置き換えることができる。特定のこのような実施形態では、被影響領域を包含するビュー全体を、対応する推定ビュー１３２と置き換えることができる。他の実施形態では、被影響領域内のピクセル値は、被影響ピクセルの値が次式
被影響ピクセルの値＝（ａ）（ＭＶ）＋（１−ａ）（ＥＶ） （５）
に従って設定されている場合のような対応する測定されたビュー１２２及び推定ビュー１３２の重み付き平均値と置き換えることができる。この式で、０＜ａ＜１であって、「ａ」は適当な重みであり、また「ＭＶ」は対応する測定されたビュー内の対応するピクセル値であり、また「ＥＶ」は対応する推定ビュー内の対応するピクセル値である。他の実施形態では、差分ビュー内の被影響領域のピクセル値に平滑化操作を行うことができ、その後、これらのピクセル値は対応する測定されたビュー内の対応するピクセル値から減算することができる。同様に、別の実施例では、差分ビュー全体に平滑化操作を行うことができ、次いで、被影響領域を含有する対応する測定されたビューから減算することができる。

更に、一実施例では、被影響ピクセル及び対応するシステム・マトリクス値は、抑制係数（例えば、下向き重み付け値又はペナルティ値）で置換又は変更することができる。例えば、ピクセル値は、「推定視野内」カウントと「推定視野外」カウントとの比に相当する係数で減少させることができる。次いで、システム・マトリクス要素を同じ比で拡縮して、正しい重み付けを維持することができる。このような手法は、これらのビューを完全に捨て去ることなく、また実際のデータを推定値と置換することなく、これらのビューの影響を低減すると思われる。

被影響領域内のピクセル値を背景値に設定して補正されたビュー１４８を生成するような、測定されたビューの補正を行った実施形態では、最終的な再構成１５０は、フィルタ補正逆投影又は適当な逐次近似再構成アルゴリズムに基づくような標準的な再構成手法とすることができる。

図１４に示されているような他の実施形態では、識別された被影響領域の差別的処理を遂行することができる。例えば、一実施形態では、識別された被影響領域はカメラ・システム・マトリクス１２８内の値を調節する（例えば、減じる）ことによって差別的に処理して（ブロック２００）、最終的な再構成１５０に用いられる補正されたカメラ・システム・マトリクス２０２を生成することができる。一例として、被影響ピクセルに対応するカメラ・システム・マトリクスの値は、次のように、すなわち、
補正されたＣＳＭ値＝（ａ）（最初のＣＳＭ値） （６）
になるように置き換えることができる。ここで、０＜ａ＜１である。理解されるように、「ａ」は、システム・マトリクスに関連した関係ピクセル値を調節するための係数に対応するように選ぶことができる。すなわち、「ａ」は、視野外の線源からの識別された寄与分に起因して対応するピクセル（１つ又は複数）にペナルティを科す倍率又は重みに対応させることができる。この態様では、検出器応答と観察されたボクセル強度との間のシステム・マトリクス内での関係は、視野外の放射線の寄与分を考慮しながら、維持することができる。

本発明の技術的効果には、視野外の線源からの放出の影響を低減又は除去した再構成容積の生成が含まれる。技術的効果としてはまた、測定されたビューと推定ビューとを比較して、アーティファクトを生じさせる虞のある視野外の放射線の放出を表しているビュー間の差についての情報を生成することを挙げることができる。測定されたビューと推定ビューとの差についてのこの識別に基づいて、アーティファクトの無い又はアーティファクトを低減した最終画像を生成することができる。実施形態によっては、識別された差に基づいて補正されたビューを生成することができる。他の実施形態では、上記の差に基づいて識別された被影響ビュー領域と他のビュー領域とについて差別的処理を遂行することができる。

本明細書は、最良の実施形態を含めて、本発明を開示するために、また当業者が任意の装置又はシステムを作成し使用し、任意の採用した方法を遂行すること含めて、本発明を実施することができるようにするために、様々な例を使用した。本発明の特許可能な範囲は「特許請求の範囲」の記載に定めており、また当業者に考えられる他の例を含み得る。このような他の例は、それらが特許請求の範囲の文字通りの記載から実質的に差異のない構造的要素を持つ場合、或いはそれらが「特許請求の範囲」の文字通りの記載から実質的に差異のない等価な構造的要素を含む場合、特許請求の範囲内にあるものとする。

１０ ＳＰＥＣＴイメージング・システム
１４ 被検体
１６ スキャナ
１８ 患者支持体
２０ 関心のある組織又は解剖学的構造
２２ 検出器構造
２４ コリメータ及びシンチレータ
２６ 光電子増倍管
２８ システム制御及び処理回路
６０ ピンホール型カメラ
６２ 視野
６４ 心臓
６６ 再構成容積
７０ 肝臓
７２、７４、７６、７８ 心臓画像
９０ コリメート型検出器集成体
９６、９８、１００、１０２ 心臓画像
１８０ ビュー
１８２ 被影響ピクセル
１８４ 区分けされた被影響領域
１８６ 第１の拡張した被影響領域
１９０ 第２の拡張した被影響領域

Claims (20)

1. 一般に関心のある器官又は領域を包含する複数の測定されたビューを受け取るように構成された１つ以上の処理コンポーネントであって、前記複数の測定されたビューの内の少なくとも幾つかビューが前記関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分を含んでおり、当該１つ以上の処理コンポーネントはまた、メモリに格納された１つ以上の実行可能なルーチンを実行するように構成されている、１つ以上の処理コンポーネントと、
   １つ以上の実行可能なルーチンを格納するメモリであって、前記格納されたルーチンが、実行されたとき、複数の測定されたビューを再構成して最初の画像を生成し、該最初の画像を用いて各々の測定されたビューについて対応する推定ビューを生成し、各々の測定されたビューを推定ビューと比較して、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分が各々の測定されたビューに存在する場合、その表示を導き出し、そして、該表示を使用して、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分を低減又は除去した最終画像を再構成するようにした、当該メモリと、
   画像分析システムに対するユーザーの対話型作用を可能にするように構成されたインターフェース回路と、
   を有する画像分析システム。
2. 前記画像分析システムは、患者から放出された放射線を検出するのに適した１つ以上の検出器集成体と、前記１つ以上の検出器集成体からの信号を取得するように構成されたデータ取得回路とを有し、前記測定された画像ビューが前記取得した信号であるか又はそれから導き出したものである、請求項１記載の画像分析システム。
3. 前記１つ以上の検出器集成体は、γ線を測定するのに適したピンホール型ガンマ・カメラ又はコリメート型検出器集成体を有している、請求項２記載の画像分析システム。
4. 患者に対して前記１つ以上の検出器集成体を動かすことのできる位置決め装置を有している請求項２記載の画像分析システム。
5. 前記導き出された表示は、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分によって影響を受けた１つ以上のピクセル、領域又はビューの識別表示を有している、請求項１記載の画像分析システム。
6. 前記最終画像を再構成する段階は、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分の表示がある区域とこのような表示のない区域とを差別的に処理することを有している、請求項１記載の画像分析システム。
7. 前記最終画像を再構成する段階は、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分の識別された表示に基づいて修正されたカメラ・システム・マトリクスを利用することを有している、請求項１記載の画像分析システム。
8. 前記最終画像を再構成する段階は、関心のある器官又は領域の外側からの放射線の寄与分の表示がある区域に下向き重み付け又はその他のペナルティを科すことを有している、請求項１記載の画像分析システム。
9. 複数のルーチンを符号化した１つ以上の機械読取り可能な媒体であって、該ルーチンが、プロセッサによって実行されたとき、以下の行為、すなわち、
   複数の測定されたビューが関心のある器官又は領域からの放射線の寄与分を表しており、また複数の測定されたビューの内の１つ以上が関心のある器官又は領域の外側からの二次的放射線寄与分を含んでいる場合に、これらの複数の異なる測定されたビューを入手する行為と、
   前記複数の測定されたビューを用いて最初の画像を再構成する行為と、
   前記最初の画像内の関心のある器官又は領域を区分けして、マスクを形成する行為と、 前記マスクを用いて前記最初の画像を再投影して、前記マスクによって画成された区域の外側にあるピクセルを調節値に設定した複数のクリーニングされたビューを生成する行為と、
   前記複数のクリーニングされたビューに少なくとも部分的に基づいて最終画像を再構成する行為と、を遂行させること、
   を特徴とする１つ以上の機械読取り可能な媒体、
10. 前記調節値は、ゼロ、背景値又は平均値を含んでいる、請求項９記載の１つ以上の機械読取り可能な媒体。
11. 前記マスクは、前記区分けされた関心のある器官又は領域と前記区分けされた関心のある器官又は領域に近接した拡張区域とを有している、請求項９記載の１つ以上の機械読取り可能な媒体。
12. 前記関心のある器官又は領域を区分けする行為が、ボクセル値と閾値との比較及び連続した区域の識別の１つ以上に基づいて行われる、請求項９記載の１つ以上の機械読取り可能な媒体。
13. 異なる位置から見た場合のように、一般に関心のある器官又は領域によって放出された放射線を表す複数の測定されたビューが取得する行為であって、該複数の測定されたビューの内の１つ以上が、その残りの複数の測定されたビューの内の少なくとも幾つかのビューの視野に対して視野外の線源によって放出された放射線を含んでいる、行為と、
    前記測定されたビューの内の少なくとも幾つかのビューについて対応する推定ビューを生成する行為と、
    各々の測定されたビューをその対応する推定ビューと比較して、視野外の線源によって放出された放射線を含む１つ以上の測定されたビュー内の１つ以上の被影響領域を識別する行為と、
    前記識別された被影響領域の寄与分を低減又は除去した最終画像を生成する行為と、
    有する画像再構成方法。
14. 前記識別された被影響領域の寄与分を低減又は除去した最終画像を生成する前記行為は、前記１つ以上の被影響領域と前記視野外の線源によって放出された放射線による影響を受けなかった領域とを差別的に処理する行為を有している、請求項１３記載の画像再構成方法。
15. 各々の測定されたビューをその対応する推定ビューと比較して、視野外の線源によって放出された放射線を含む１つ以上の測定されたビュー内の１つ以上の被影響領域を識別する前記行為は、前記測定されたビューを前記対応する推定ビューからピクセル毎に減算して、それぞれの差分ビューを生成する行為を有している、請求項１３記載の画像再構成方法。
16. 前記１つ以上の被影響領域は、被影響ピクセル、又は識別された被影響ピクセルに基づいて導き出された被影響区域、又は所望の限界より高い値の被影響ピクセルを含むように決定された被影響ビューの内の１つ以上を有している、請求項１３記載の画像再構成方法。
17. 前記識別された被影響領域の寄与分を低減又は除去した最終画像を生成する前記行為は、１つ以上の被影響領域の識別に基づいて、再構成処理に用いられるカメラ・システム・マトリクスを修正する行為を有している、請求項１３記載の画像再構成方法。
18. 近接のピクセル又は領域を含むように１つ以上の被影響領域を拡張する行為を有している請求項１３記載の画像再構成方法。
19. 前記識別された被影響領域の寄与分を低減又は除去した最終画像を生成する前記行為は、最終画像の再構成において被影響領域のピクセルを除去し、又は下向き重み付けし、又はその他のペナルティを科す行為を有している、請求項１３記載の画像再構成方法。
20. 前記１つ以上の被影響領域は閾値に基づいて識別される、請求項１３記載の画像再構成方法。