JP2015017906A - 核医学診断装置および位置推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】閾値法を用いることなく核医学画像の画素値の分布にもとづいてＲＩの位置を的確に推定することができる核医学診断装置および位置推定方法を提供する。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る核医学診断装置１０は、被検体に投与された放射性同位元素から放射されたガンマ線にもとづいて生成された核医学画像の画素値の分布を確率密度の分布に変換する確率密度化部３４と、確率密度の分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより所定の確率密度関数の期待値を推定し、この期待値に応じて放射性同位元素の位置を推定する位置推定部３５と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、核医学診断装置および位置推定方法に関する。

核医学診断装置は、放射性同位元素（Radio Isotope、以下ＲＩという）を含む薬品（血流マーカ、トレーサ）が生体内の特定組織や臓器に選択的に取り込まれる性質を利用して、生体内に分布したＲＩから放射されるガンマ線を、生体外に配設されたガンマ線の検出器で検出するようになっている。

ガンマ線の検出結果は、ガンマ線の線量分布を画像化することによる核医学画像の生成や、体内臓器等の機能の診断などに利用される。このため、核医学画像をより高精度に生成するための種々の技術が開発されている。

特開２０１０−２５６１７６号公報

核医学画像の各画素の画素値は、各画素に対応する位置で発生したガンマ線の線量を反映した値となっている。このため、一般に、核医学画像にもとづいてＲＩが集積している位置や集積の様子を推定する場合には、核医学画像の画素のうち所定の閾値を超えた画素値を有する画素を用いる方法（以下、閾値法という）が利用される。

閾値法では、まず、核医学画像の画素のうち所定の閾値を超えた画素値を有する１または複数の画素が抽出される。そして、この抽出された画素を含む範囲一帯のデータに対してガウスフィッティングなどのカーブフィッティングを行うことにより、ＲＩの集積の中心位置や集積の様子が推定される。

しかし、ＲＩの劣化等により各ＲＩが発生するガンマ線の線量が弱くなると、ＲＩの集積数が十分であっても核医学画像の全ての画素の画素値が所定の閾値を下回る場合がある。この場合、閾値法では、カーブフィッティングを行うべき対象の範囲の見当が全くつかないため、核医学画像にもとづいてＲＩの集積の中心位置を推定することは難しい。

本発明の一実施形態に係る核医学診断装置は、上述した課題を解決するために、被検体に投与された放射性同位元素から放射されたガンマ線にもとづいて生成された核医学画像の画素値の分布を確率密度の分布に変換する確率密度化部と、確率密度の分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより所定の確率密度関数の期待値を推定し、この期待値に応じて放射性同位元素の位置を推定する位置推定部と、を備えたものである。

本発明の一実施形態に係る核医学診断装置の一例を示す概略的なブロック図。 ＲＩサンプルと対消滅点の分布との関係の一例を示す説明図。 従来の閾値法により核医学画像の画素値の分布にもとづいてＲＩの位置を推定する様子の一例を説明するための図。 本実施形態に係る核医学診断装置により核医学画像の画素値の分布にもとづいて確率密度分布をもとめ、この確率密度分布にもとづいてＲＩの位置を推定する様子の一例を説明するための図。 （ａ）は核医学画像の画素値の分布の一例を示す説明図、（ｂ）は（ａ）に示す例において画素値の分布から変換された確率密度の分布の一例を示す説明図。 確率密度分布化された核医学画像（ボリュームデータ）について概念的に示す説明図。 位置推定部により、閾値法を用いることなく、確率密度の分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより所定の確率密度関数の期待値を推定することによって自動的にＲＩの位置（期待値）を推定する際の様子の一例を示す説明図。 図１に示す制御部のＣＰＵにより、閾値法を用いることなく核医学画像の画素値の分布にもとづいてＲＩの位置を的確に推定する際の手順を示すフローチャート。

本発明に係る核医学診断装置および位置推定方法の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。本実施形態に係る核医学診断装置および画像処理方法は、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）やＰＥＴ（Positron Emission Tomography）などのガンマ線検出器により検出されたガンマ線の線量分布にもとづいて画像再構成を行う各種装置に適用することが可能である。

図１は、本発明の一実施形態に係る核医学診断装置１０の一例を示す概略的なブロック図である。

核医学診断装置１０は、ガンマ線検出部１１、データ収集部１２および画像処理装置１３を有する。なお、画像処理装置１３はデータ収集部１２とデータ送受信可能に接続されていればよく、同一の部屋や建屋に設けられずともよい。

ガンマ線検出部１１は、画像処理装置１３に制御されて被検体の所定の撮像領域の放射性同位元素から放射されたガンマ線を検出する。

核医学診断装置１０としてＳＰＥＣＴ装置を用いる場合、ガンマ線検出部１１は被検体に薬品に含まれて投与されたテクネシウムなどの放射性同位元素から放射されるガンマ線を検出する検出器である。ガンマ線検出部１１としては、シンチレータ型検出器を用いてもよいし、半導体型検出器を用いてもよい。

シンチレータ型検出器を用いてガンマ線検出部１１を構成する場合は、ガンマ線検出部１１は、ガンマ線の入射角度を規定するためのコリメータ、コリメートされたガンマ線が入射すると瞬間的な閃光を発するシンチレータ、ライトガイド、シンチレータから射出された光を検出するための２次元に配列された複数の光電子増倍管、およびシンチレータ用電子回路などを有する。シンチレータは、たとえばタリウム活性化ヨウ化ナトリウムＮａＩ（Ｔｌ）により構成される。

シンチレータ用電子回路は、ガンマ線が入射する事象（イベント）が発生するごとに、複数の光電子増倍管の出力にもとづいて複数の光電子増倍管により構成される検出面内におけるガンマ線の入射位置情報（位置情報）および強度情報を生成しデータ収集部１２に出力する。この位置情報は、検出面内の２次元座標の情報であってもよいし、あらかじめ検出面を複数の分割領域（以下、１次セルという）に仮想的に分割しておき（たとえば１０２４×１０２４個に分割しておき）、どの１次セルに入射があったかを示す情報であってもよい。

一方、半導体型検出器を用いてガンマ線検出部１１を構成する場合は、ガンマ線検出部１１は、コリメータ、コリメートされたガンマ線を検出するための２次元に配列された複数のガンマ線検出用半導体素子（以下、半導体素子という）および半導体用電子回路などを有する。半導体素子は、たとえばＣｄＴｅやＣｄＺｎＴｅ（ＣＺＴ）により構成される。

半導体用電子回路は、ガンマ線が入射する事象（イベント）が発生するごとに、半導体素子の出力にもとづいて位置情報および強度情報を生成しデータ収集部１２に出力する。この位置情報は、複数の半導体素子（たとえば１０２４×１０２４個）のうちのどの半導体素子に入射したかを示す情報である。

また、核医学診断装置１０としてＰＥＴ装置を用いる場合、ガンマ線検出部１１はＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）などの薬品に含まれて被検体に投与された放射性同位元素から放射されるガンマ線を検出する検出器である。この場合も、ガンマ線検出部１１としては、シンチレータ型検出器を用いてもよいし、半導体型検出器を用いてもよく、シンチレータ型検出器および半導体型検出器の構成は核医学診断装置１０としてＳＰＥＣＴ装置を用いる場合と同様である。

核医学診断装置１０としてＰＥＴ装置を用いる場合、ガンマ線検出部１１を構成する複数の検出素子は、たとえば被検体の周囲を囲むように、六角形または円形に検出器カバー内に配置される。なお、複数の検出素子の配置態様はリング配列型に限られず、たとえば平板上に配列された複数の検出素子が２つ被検体を挟んで対向配置されつつ被検体の周りに回転可能に保持される２検出器対向型に配置されてもよい。また、複数の検出素子は多層のリングに配列されて隣接する層間の画像を取得可能に構成されてもよい。

すなわち、ガンマ線検出部１１は、画像処理装置１３に制御されて被検体の所定の撮像領域の放射性同位元素から放射されたガンマ線を検出し、イベントごとに位置情報および強度情報を出力する。また、位置情報は、１次セルのどの位置にガンマ線が入射したかを示す情報および検出面内の２次元座標の情報の少なくとも一方である。以下の説明では、ガンマ線検出部１１が位置情報として検出面内のどの位置にガンマ線が入射したかを示す情報を出力する場合の例について示す。

データ収集部１２は、ガンマ線検出部１１の出力をたとえばリストモードで収集する。リストモードでは、ガンマ線の検出位置情報、強度情報、ガンマ線検出部１１と被検体との相対位置を示す情報（ガンマ線検出部１１の位置や角度など）、およびガンマ線の検出時刻がガンマ線の入射イベントごとに収集される。

画像処理装置１３は、図１に示すように、入力部２１、表示部２２、記憶部２３および制御部２４を有する。

入力部２１は、少なくともポインティングデバイスを含み、たとえばマウス、トラックボール、キーボード、タッチパネル、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を制御部２４に出力する。

表示部２２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成され、制御部２４の制御に従って医用画像やＲＩ位置情報画像などの各種画像を表示する。

記憶部２３は、磁気的もしくは光学的記録媒体または半導体メモリなどの、ＣＰＵにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、これら記憶媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は電子ネットワークを介してダウンロードされるように構成してもよい。記憶部２３は、制御部２４により制御されて表示画素ごとの計数値や、計数値と色や輝度などの画素値とを関連付ける複数種類のルックアップテーブル（ＬＵＴ）を記憶する。ここで、ネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮなどの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。

制御部２４は、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭをはじめとする記憶媒体などにより構成され、この記憶媒体に記憶されたプログラムに従って画像処理装置１３の動作を制御する。

制御部２４のＣＰＵは、ＲＯＭをはじめとする記憶媒体に記憶された位置推定プログラムおよびこのプログラムの実行のために必要なデータをＲＡＭへロードし、このプログラムに従って閾値法（核医学画像の画素のうち所定の閾値を超えた画素値を有する画素を用いてＲＩの集積位置を推定する方法）を用いることなく核医学画像の画素値の分布にもとづいてＲＩの位置を的確に推定するための処理を実行する。

制御部２４のＲＡＭは、ＣＰＵが実行するプログラムおよびデータを一時的に格納するワークエリアを提供する。制御部２４のＲＯＭをはじめとする記憶媒体は、画像処理装置１３の起動プログラム、位置推定プログラムや、これらのプログラムを実行するために必要な各種データを記憶する。なお、ＲＯＭをはじめとする記憶媒体は、磁気的もしくは光学的記録媒体または半導体メモリなどの、ＣＰＵにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、これら記憶媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は電子ネットワークを介してダウンロードされるように構成してもよい。

図１に示すように、制御部２４のＣＰＵは、位置推定プログラムによって、少なくともスキャン制御部３１、計数分配部３２、画像生成部３３、確率密度化部３４および位置推定部３５として機能する。この各部３１〜３５は、ＲＡＭの所要のワークエリアをデータの一時的な格納場所として利用する。なお、これらの機能実現部は、ＣＰＵを用いることなく回路などのハードウエアロジックによって構成してもよい。

スキャン制御部３１は、ユーザから入力部２１を介してスキャン計画の実行指示を受けて、スキャン計画にもとづいてスキャンを実行する。この結果、被検体から放出されたガンマ線の情報がガンマ線検出部１１からデータ収集部１２を介して計数分配部３２に与えられる。

計数分配部３２は、ガンマ線の入射位置情報をガンマ線検出部１１から受ける。そして、この入射位置と表示部２２の表示画素とを対応させ、入射位置情報にもとづいて表示画素のそれぞれについて入射ガンマ線を光子数として計数した計数値（カウント数）を割り当てる（分配する）。

より具体的には、核医学診断装置１０としてＳＰＥＣＴ装置を用いる場合、計数分配部３２は、データ収集部１２から少なくとも位置情報および強度情報を取得し、波高弁別を用いて所定のエネルギーウインドウ内のエネルギーを有するイベントのみを抽出する。そして、抽出したイベントの位置情報にもとづいて表示画素のそれぞれに対して計数値を割り当てる。

また、核医学診断装置１０としてＰＥＴ装置を用いる場合、計数分配部３２は、ガンマ線の入射時間差（対消滅ガンマ線の検出時間の差）が所定の時間ウインドウ幅（たとえば１ｎｓ以内など）にあり、かつ対消滅ガンマ線２つのそれぞれの入射エネルギーがともに所定のエネルギーウインドウ幅内にある組み合わせを抽出する。計数分配部３２は、この抽出した組み合わせのリストモードデータ（同時計数情報）にもとづいて、表示画素のそれぞれに対して計数値を割り当てる。

画像生成部３３は、計数分配部３２から表示画素のそれぞれの計数値の情報を受ける。画像生成部３３は、この計数値を用いて記憶部２３に記憶されたＬＵＴの１つ（たとえば特にユーザ指示がない場合に用いられるようデフォルト設定されたＬＵＴ）にもとづいて各表示画素の色や輝度などの画素値を求めることにより核医学画像を生成し、表示部２２に表示させる。

ここで、ＲＩの位置の推定方法について簡単に説明する。なお、以下の説明では核医学画像としてＰＥＴ画像を用いる場合の例について示す。

図２は、ＲＩサンプル４０と対消滅点の分布との関係の一例を示す説明図である。

たとえばＰＥＴ−ＣＴ装置では、ＰＥＴ装置によって再構成された核医学画像とＸ線ＣＴ装置によって再構成されたＸ線ＣＴ画像とを被検体の同一断面において取得できるようになっている。この種のＰＥＴ−ＣＴ装置やＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置などの核医学診断装置を含む２つのモダリティを結合した装置では、両モダリティの位置精度を合わせることが重要である。

両モダリティの位置を合わせる方法の１つに、ソフトウエアによる補正方法がある。このソフトウエアによる補正方法は、両装置で画像化が可能なＲＩサンプル４０を両装置で撮像し、核医学画像およびＸ線ＣＴ画像に含まれるＲＩサンプル４０の画像の位置をソフトウエア的に画像処理により合わせることにより位置ずれを最小化する方法である。

ＲＩサンプル４０は、たとえばＲＩが埋め込まれたポイントソース４１をゲルマニウムなどの金属材料などＸ線吸収材で構成された枠体４２で覆ったものなどを用いることができる。ＲＩサンプル４０のポイントソース４１のＲＩに由来する対消滅ガンマ線の発生位置（対消滅点）４３は、図２に示すように、ポイントソース４１の位置を中心として所定の範囲に分布して観測される。この分布は、カウント数の大小によらず、ガウス分布に従うことが知られている。

図３は、従来の閾値法により核医学画像の画素値の分布にもとづいてＲＩの位置を推定する様子の一例を説明するための図である。

いま、ポイントソース４１のＲＩが新しいＲＩであって十分にガンマ線を発生することができるものである場合を考える。

対消滅点４３は、ポイントソース４１の位置を中心とした分布を有する。このため、閾値法では、まず所定の画素値閾値５１を設定する。そして、対消滅点４３の分布が反映された核医学画像の各画素の画素値（新しいＲＩに由来する画素値）５２のうち、閾値５１を超える値を有するものを抽出する。この抽出された画素は、ポイントソース４１の位置の近傍に対応することが予想される。このため、閾値法では、対消滅点４３がこの抽出された画素の範囲に期待値を有するガウス分布で分布していると仮定して、画素値５２の分布に対してカーブフィッティングを行い、期待値を得る。この期待値はポイントソース４１の位置を示すため、期待値に応じてポイントソース４１の位置が推定できる。

ところが、ポイントソース４１のＲＩが古いＲＩであって十分にガンマ線を発生することができない場合、図３に示すように、この古いＲＩに由来する対消滅点４３の分布に対応する画素値（古いＲＩに由来する画素値）５３が閾値５１を下回ってしまうことがある。この場合、閾値法では、ガウス分布でカーブフィッティングするための期待値の初期値が与えられないため、カーブフィッティングを実行することができない。

一方、対消滅点４３の分布は、カウント数の大小によらず、ガウス分布に従うことが知られている。そこで、本実施形態に係る核医学診断装置１０は、閾値法を用いることなく核医学画像の画素値の分布にもとづいて確率密度分布をもとめ、この確率密度分布にもとづいて所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより対消滅点４３の分布を推定する。

図４は、本実施形態に係る核医学診断装置１０により核医学画像の画素値の分布にもとづいて確率密度分布をもとめ、この確率密度分布にもとづいてＲＩの位置を推定する様子の一例を説明するための図である。

図４に示すように、核医学診断装置１０の確率密度化部３４は、核医学画像の画素値の分布を確率密度６１の分布に変換する。そして、位置推定部３５は、この確率密度６１の分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより所定の確率密度関数の期待値６２および分散６３を推定し、この期待値６２に応じてＲＩの位置を推定する。

図５（ａ）は核医学画像の画素値の分布の一例を示す説明図であり、（ｂ）は（ａ）に示す例において画素値の分布から変換された確率密度６１の分布の一例を示す説明図である。

核医学画像の画素値は、各画素の計数値に応じた値となっている。そこで、確率密度化部３４は、画素値の分布を陽電子の対消滅点４３の確率密度分布としてあつかうため、各画素の画素値を、図５（ｂ）に示すような確率密度分布に変換する。

図６は、確率密度分布化された核医学画像（ボリュームデータ）について概念的に示す説明図である。

確率密度化部３４が画素値の分布を確率密度分布に変換することにより、位置推定部３５は、閾値法を用いることなく、確率密度分布（図５（ｂ）参照）を入力としたシミュレーション（カーブフィッティング）によって自動的にＲＩの位置（期待値）を推定することができる。なお、シミュレーション（カーブフィッティング）に必要な情報は確率密度分布の情報、すなわち座標情報と各座標の存在確率を示す数とが対応した情報のみであって、実際にこの図６に示す画像が生成されるわけではなく、図６はあくまで説明の便宜上提示したイメージ図にすぎないことに注意されたい。

図７は、位置推定部３５により、閾値法を用いることなく、確率密度の分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより所定の確率密度関数の期待値を推定することによって自動的にＲＩの位置（期待値）を推定する際の様子の一例を示す説明図である。

図７に示すように、位置推定部３５は、閾値法を用いることなく、確率密度分布（図５（ｂ）参照）を入力とした所定の確率密度関数にもとづくシミュレーション（カーブフィッティング）によって自動的にＲＩの位置（期待値）を推定する。より具体的には、位置推定部３５は、たとえばガウス混合モデルにもとづくＥＭアルゴリズムや変分ベイズなどの最尤法やＫ平均法などの「繰り返しの推定方法」により確率密度６１の分布を自動的にクラスタリングして期待値６２を推定する。

また、位置推定部３５は、さらに分散６３を推定し、この分散６３の値が所定の範囲外の場合には、この分散６３に対応する期待値６２はＲＩの位置を示すものではないとしてＲＩの位置の推定候補から除外してもよい。これは、ＲＩに由来する分布はガウス分布に従い、その分散６３の値は所定の範囲内に収まることが知られているためである。期待値６２が推定された分布（クラスタ）が誤検出である場合には、その分散６３の値は所定の範囲を超えて異常に小さくなるまたは異常に大きくなる。したがって、位置推定部３５は、分散６３の値が所定の範囲内となる期待値６２のみからＲＩの位置を推定することにより、誤検出にもとづいてＲＩの位置を誤って推定してしまう弊害を未然に防ぐことができる。

また、画像生成部３３は、位置推定部３５により推定されたＲＩの位置を示す画像（ＲＩ位置情報画像）として期待値６２の情報を少なくとも含む画像を生成し、このＲＩ位置情報画像を核医学画像に重畳させて表示部２２に表示させてもよい。

なお、確率密度化部３４によりあつかわれる核医学画像は、ＳＵＶ（Standard Uptake Value）処理により正規化された核医学画像であってもよい。

次に、本実施形態に係る核医学診断装置および位置推定方法の動作の一例について説明する。

図８は、図１に示す制御部２４のＣＰＵにより、閾値法を用いることなく核医学画像の画素値の分布にもとづいてＲＩの位置を的確に推定する際の手順を示すフローチャートである。図８において、Ｓに数字を付した符号は、フローチャートの各ステップを示す。

まず、ステップＳ１において、スキャン制御部３１は、ユーザから入力部２１を介してスキャン計画の実行指示を受けてスキャンを実行する。そして、データ収集部１２は、被検体から放出されたガンマ線の情報を計数分配部３２に与える。

次に、ステップＳ２において、計数分配部３２は、ガンマ線の入射位置情報と表示部２２の表示画素とを対応させ、入射位置情報にもとづいて表示画素のそれぞれについて入射ガンマ線を光子数として計数した計数値（カウント数）を分配し、この分配情報を記憶部２３に記憶させる。

次に、ステップＳ３において、画像生成部３３は、各表示画素の計数値にもとづいて各画素の画素値を求めることにより核医学画像を生成する。なお、このとき、画像生成部３３は、さらにＳＵＶ処理を行うことにより正規化した核医学画像を生成してもよい。

次に、ステップＳ４において、画像生成部３３は、生成した核医学画像を表示部２２に表示させる。

次に、ステップＳ５において、確率密度化部３４は、画像生成部３３により生成された核医学画像の画素値の分布を確率密度６１の分布に変換する。

次に、ステップＳ６において、位置推定部３５は、たとえばガウス混合モデルにもとづくＥＭアルゴリズムや変分ベイズなどの最尤法やＫ平均法などにより確率密度６１の分布を自動的にクラスタリングして期待値６２および分散６３を推定する。

次に、ステップＳ７において、位置推定部３５は、分散６３の値が所定の範囲外である分散６３に対応する期待値６２をＲＩの位置の推定候補から除外し、残った期待値６２およびこの残った期待値６２に対応する分散６３の情報を画像生成部３３に与える。

次に、ステップＳ８において、画像生成部３３は、期待値６２および分散６３の情報を含むＲＩ位置情報画像を生成する。

そして、ステップＳ９において、画像生成部３３は、このＲＩ位置情報画像を核医学画像に重畳させて表示部２２に表示させ、一連の手順は終了となる。

以上の手順により、閾値法を用いることなく核医学画像の画素値の分布にもとづいて対消滅点４３の分布およびＲＩの位置を的確に推定することができる。

本実施形態に係る核医学診断装置１０は、核医学画像の画素値の分布を確率密度分布化し、この確率密度分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより自動的に期待値を推定することができる。よって、画素値、すなわちカウント数の大小によらず、期待値を推定することができる。このため、閾値法において閾値を超える画素値が存在しない核医学画像であっても、容易かつ的確に対消滅点の分布の期待値（中心位置）および分散を自動的に推定することができる。

したがって、たとえばＲＩが古くなるなどして十分にガンマ線を発生することができない場合であっても、核医学画像の画素値の分布にもとづいて容易かつ的確に対消滅点の分布の期待値（中心位置）および分散を自動的に推定することができる。このため、たとえばＰＥＴ−ＣＴ装置の位置合わせに用いられるＲＩサンプルを長期間にわたって継続して使用することができる。

なお、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。

また、本発明の実施形態では、フローチャートの各ステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理の例を示したが、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別実行される処理をも含むものである。

１０ 核医学診断装置
１１ ガンマ線検出部
１３ 画像処理装置
２２ 表示部
２４ 制御部
３３ 画像生成部
３４ 確率密度化部
３５ 位置推定部
４３ 対消滅点
６１ 確率密度
６２ 期待値
６３ 分散

Claims (7)

1. 被検体に投与された放射性同位元素から放射されたガンマ線にもとづいて生成された核医学画像の画素値の分布を確率密度の分布に変換する確率密度化部と、
   前記確率密度の分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより前記所定の確率密度関数の期待値を推定し、この期待値に応じて前記放射性同位元素の位置を推定する位置推定部と、
   を備えた核医学診断装置。
2. 前記位置推定部は、
   前記確率密度の分布に対して前記所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより前記所定の確率密度関数の分散をさらに推定し、この分散の値が所定の範囲外であると、この分散に対応する前記期待値を前記放射性同位元素の位置の推定候補から除外する、
   請求項１記載の核医学診断装置。
3. 前記位置推定部は、
   前記確率密度の分布に対してガウス分布にもとづくカーブフィッティングを行うことにより前記期待値を推定し、この期待値に応じて前記放射性同位元素の位置を推定する、
   請求項１または２に記載の核医学診断装置。
4. 前記位置推定部は、
   前記確率密度の分布に対してガウス混合モデルにもとづく繰り返しの推定方法により前記期待値を推定し、この期待値に応じて前記放射性同位元素の位置を推定する、
   請求項１ないし３のいずれか１項に記載の核医学診断装置。
5. 前記放射性同位元素の位置を示すＲＩ位置情報画像を前記核医学画像に対して重畳して表示部に表示させる画像生成部、
   をさらに備えた請求項１ないし４のいずれか１項に記載の核医学診断装置。
6. 前記確率密度化部は、
   ＳＵＶ（Standard Uptake Value）処理により正規化された核医学画像の画素値の分布を確率密度の分布に変換する、
   請求項１ないし５のいずれか１項に記載の核医学診断装置。
7. 被検体に投与された放射性同位元素から放射されたガンマ線にもとづいて生成された核医学画像の画素値の分布を確率密度の分布に変換するステップと、
   前記確率密度の分布に対して所定の確率密度関数にもとづくカーブフィッティングを行うことにより前記所定の確率密度関数の期待値を推定するステップと、
   この期待値に応じて前記放射性同位元素の位置を推定するステップと、
   を有する位置推定方法。