JP2015072125A - Image processing method, image reconstruction method, and tomographic imaging apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、放射線検出器で検出されたデータを処理することで得られた画像に対して画像処理を行う画像処理方法、放射線検出器で検出されたデータに基づく画像に対して再構成処理を行う画像再構成処理方法および断層画像撮影装置に係り、特に、画質を改善する技術に関する。 The present invention relates to an image processing method for performing image processing on an image obtained by processing data detected by a radiation detector, and a reconstruction process for an image based on the data detected by the radiation detector. The present invention relates to an image reconstruction processing method and a tomographic imaging apparatus to be performed, and particularly to a technique for improving image quality.
放射線検出器で検出されたデータに基づく画像に対して再構成処理を行うことにより断層画像撮影を行う断層画像撮影装置として、例えば陽電子放射断層撮影装置(PET: Positron Emission Tomography)や単一光子放射断層撮影装置(SPECT: Single Photon Emission CT)やＸ線コンピュータ断層撮影装置(CT: Computed Tomography)などがある。陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ）や単一光子放射断層撮影装置（ＳＰＥＣＴ）やＸ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）などの断層画像撮影装置は、機械的な構成は異なるが、放射線検出器で検出されたデータ（計測データ）から断層画像を復元（再構成）する数学理論や計算アルゴリズムはほぼ同一である。よって、同じような課題に直面することがある。そのひとつが「投影角制限下の画像再構成における画質劣化」である。 For example, a positron emission tomography (PET) or single photon emission as a tomographic imaging device that performs tomographic imaging by performing reconstruction processing on the image based on the data detected by the radiation detector There are a tomography apparatus (SPECT: Single Photon Emission CT) and an X-ray computed tomography apparatus (CT). Tomographic imaging devices such as positron emission tomography (PET), single photon emission tomography (SPECT), and X-ray computed tomography (CT) have different mechanical configurations but are detected by a radiation detector. The mathematical theory and calculation algorithm for restoring (reconstructing) a tomographic image from the obtained data (measurement data) are almost the same. Thus, you may face similar challenges. One of them is “degradation of image quality in image reconstruction under projection angle limitation”.
ここで、投影角制限(Limited Angle)とは、通常は０°〜１８０°の角度範囲で測定される投影データの一部分が、何らかの理由で測定することができずに欠損することを意味する。ＣＴであればＸ線の照射角度範囲を制限した場合に投影角制限となり、ＳＰＥＣＴであれば放射線検出器を回転させずに固定した場合に投影角制限となる。 Here, projection angle limitation (Limited Angle) means that a part of projection data usually measured in an angle range of 0 ° to 180 ° cannot be measured for some reason and is lost. In the case of CT, the projection angle is restricted when the X-ray irradiation angle range is restricted, and in the case of SPECT, the projection angle is restricted when the radiation detector is fixed without rotating.
また、ＰＥＴであれば、図１０（ｂ）に示すように、リング状（図１０（ａ）を参照）に配置された放射線検出器の一部分が存在しない場合に投影角制限となる。従来のＰＥＴ装置は、図１０（ａ）に示すような放射線検出器が測定対象の周囲３６０°を取り囲んだフルリング（Full-Ring）型装置であるが、現在では図１０（ｂ）に示したような部分リング型ＰＥＴ装置（フレキシブルＰＥＴ装置）を開発中である。本装置の利点としては、放射線検出器の数の削減による装置の低コスト化、低重量化および低重量化による人体用可動式ＰＥＴ装置の実現などが想定される。 In the case of PET, as shown in FIG. 10B, the projection angle is limited when there is no part of the radiation detector arranged in a ring shape (see FIG. 10A). A conventional PET apparatus is a full-ring type apparatus in which a radiation detector as shown in FIG. 10A surrounds 360 ° around a measurement object, but is currently shown in FIG. 10B. A partial ring type PET apparatus (flexible PET apparatus) is under development. As an advantage of this apparatus, it is assumed that the cost of the apparatus is reduced by reducing the number of radiation detectors, and that the movable PET apparatus for the human body is realized by reducing the weight and weight.
ただし、部分リング型ＰＥＴ装置の欠点は、図１０（ａ）に示すフルリング型装置と比較して再構成画像（再構成処理後の断層画像）の画質が低下することである。すなわち、部分リング型ＰＥＴ装置では放射線検出器が存在しない開放領域が存在するので、上述したように投影角制限となり、再構成画像の画質が低下する。被検体Ｍの体軸に直交する面（断層面）をｘｙ平面（このうち水平方向をｘ，鉛直方向をｙ）とし、被検体Ｍの体軸をｚ方向とする。定性的には、ｘｙ平面において開放領域を結ぶ直線方向（図１０（ｂ）の符号Ｌを参照）に直交する方向の空間周波数情報が欠損するので、その方向の空間分解能が劣化する。加えて、開放領域を通過して検出されない放射線が存在するので、計測データの統計精度（検出カウント数）が必然的に低下し、再構成画像のノイズ（統計誤差）が増える。そこで、かかる部分リング型ＰＥＴ装置において画質を改善する手法が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。
However, the drawback of the partial ring type PET apparatus is that the image quality of the reconstructed image (tomographic image after the reconstruction process) is lower than that of the full ring type apparatus shown in FIG. That is, in the partial ring type PET apparatus, since there is an open area where no radiation detector exists, the projection angle is limited as described above, and the image quality of the reconstructed image is deteriorated. A plane (tomographic plane) perpendicular to the body axis of the subject M is an xy plane (of which the horizontal direction is x and the vertical direction is y), and the body axis of the subject M is the z direction. Qualitatively, since spatial frequency information in the direction orthogonal to the linear direction connecting the open areas on the xy plane (see the symbol L in FIG. 10B) is lost, the spatial resolution in that direction deteriorates. In addition, since there is radiation that is not detected through the open area, the statistical accuracy (detection count number) of the measurement data is inevitably lowered, and the noise (statistical error) of the reconstructed image is increased. Therefore, a method for improving the image quality in such a partial ring type PET apparatus has been proposed (see, for example,
特許文献１：米国特許出願公開第２０１０／０１０８８９６号明細書は、消滅放射線の検出時間差 (TOF: Time Of Flight)を計測する形式の部分リング型ＰＥＴ装置のシステム構成に関する発明である。当該発明の効果は、ＴＯＦ情報を利用した画像再構成計算により、ＴＯＦ情報がない場合と比較して画質が改善することである。これはＴＯＦ情報が、放射線検出器の欠けによって失われていた空間周波数情報の一部（または全部）を有するためである。 Patent Document 1: US Patent Application Publication No. 2010/0108896 is an invention relating to a system configuration of a partial ring type PET apparatus that measures a time-of-flight (TOF) detection time of annihilation radiation. The effect of the present invention is that the image quality is improved by image reconstruction calculation using the TOF information as compared with the case without the TOF information. This is because the TOF information has part (or all) of the spatial frequency information lost due to the lack of radiation detectors.
しかしながら、部分リング型ＴＯＦ−ＰＥＴ装置（ＴＯＦ情報を利用した部分リング型ＰＥＴ装置）において、フルリング型装置で利用されている従来の画像再構成法（最尤(ML: Maximum Likelihood)推定に基づく手法）を利用した場合、再構成画像の空間分解能の視野内での均一性（以下、「視野均一性」と呼ぶ）とノイズとは強いトレードオフの関係となり、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制の両立が難しい。 However, in a partial ring type TOF-PET apparatus (partial ring type PET apparatus using TOF information), a conventional image reconstruction method (maximum likelihood (ML) estimation) used in a full ring type apparatus is used. Method), the uniformity of the spatial resolution of the reconstructed image within the field of view (hereinafter referred to as “field of view uniformity”) and noise are in a strong trade-off relationship, and the field of view of the spatial resolution is improved. In addition, it is difficult to achieve both noise suppression.
特に、空間分解能の視野均一性を優先すると（すなわち反復計算の回数を増やすと）、指向性を持つスジ状のノイズが再構成画像に生じる。これらのことは、本発明者が実施したシミュレーション実験の結果（図示省略）から確認されている。一方、ノイズ抑制効果（平滑化効果）を有する既存の画像再構成法を利用した場合にはノイズは抑制されるが、空間分解能の視野均一性は逆に劣化する。つまり、空間分解能の非等方性がより顕著に現れる。ここで、非等方な空間分解能とは、図１１（ｂ）に示すように、点拡がり関数の幅に指向性があることを指す。なお、図１１（ａ）は点拡がり関数の幅に指向性がなく等方性を有する。 In particular, when priority is given to the visual field uniformity of spatial resolution (that is, when the number of repeated calculations is increased), streak-like noise having directivity is generated in the reconstructed image. These are confirmed from the results (not shown) of simulation experiments conducted by the present inventors. On the other hand, when an existing image reconstruction method having a noise suppression effect (smoothing effect) is used, noise is suppressed, but the visual field uniformity of spatial resolution deteriorates conversely. That is, the anisotropy of spatial resolution appears more conspicuously. Here, the anisotropic spatial resolution indicates that the width of the point spread function has directivity as shown in FIG. In FIG. 11A, the width of the point spread function has no directivity and is isotropic.
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる画像処理方法、画像再構成処理方法および断層画像撮影装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and is an image processing method, an image reconstruction processing method, and a tomographic imaging that can achieve both improvement in visual field uniformity of spatial resolution and suppression of noise. An object is to provide an apparatus.
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明に係る画像処理方法は、放射線検出器で検出されたデータを処理することで得られた画像に対して画像処理を行う画像処理方法であって、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を備えることを特徴とするものである。
In order to achieve such an object, the present invention has the following configuration.
That is, the image processing method according to the present invention is an image processing method for performing image processing on an image obtained by processing data detected by a radiation detector, and the geometric condition of the tomographic imaging apparatus The method includes a step of performing a smoothing filtering process by using an anisotropic filter using.
［作用・効果］この発明に係る画像処理方法によれば、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を備えることで、放射線検出器で検出されたデータを処理することで得られた画像に対して、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを組み込んだフィルタリング処理を行う。ここでの画像は、「放射線検出器で検出されたデータを処理することで得られた画像」であれば特に限定されず、例えば（通常の方法で）再構成された画像にフィルタリング処理を行うことで当該画像に適用することもできる。このように、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込むことで、ノイズを抑制することができる。また、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込んでいるので、指向性を持つスジ状のノイズを特に抑制することができる。また、通常の方法で再構成された画像の場合には空間分解能が向上した画像にも適用することができるので、空間分解能の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。 [Operation / Effect] According to the image processing method of the present invention, a smoothing filtering process is performed by an anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus, so that it is detected by the radiation detector. The image obtained by processing the obtained data is subjected to a filtering process incorporating an anisotropic filter in consideration of the geometric condition of the tomographic imaging apparatus. The image here is not particularly limited as long as it is an “image obtained by processing data detected by a radiation detector”. For example, a filtering process is performed on a reconstructed image (by a normal method). It can also be applied to the image. In this way, noise can be suppressed by incorporating an anisotropic filter that takes into account the geometric conditions of the tomographic imaging apparatus into the smoothing filtering process. Further, since the anisotropic filter considering the geometric condition of the tomographic imaging apparatus is incorporated in the smoothing filtering process, it is possible to particularly suppress streak-like noise having directivity. In addition, since an image reconstructed by a normal method can be applied to an image with improved spatial resolution, both improvement of spatial resolution and suppression of noise can be achieved at the same time.
この発明に係る画像再構成処理方法は、放射線検出器で検出されたデータに基づく画像に対して再構成処理を行う画像再構成処理方法であって、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することを特徴とするものである。 An image reconstruction processing method according to the present invention is an image reconstruction processing method for performing reconstruction processing on an image based on data detected by a radiation detector, and uses a geometric condition of a tomographic imaging apparatus. The step of performing the smoothing filtering process by the anisotropic filter is repeated.
［作用・効果］この発明に係る画像再構成処理方法によれば、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復する。このように、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込むことで、ノイズを抑制することができる。また、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込んでいるので、指向性を持つスジ状のノイズを特に抑制することができる。また、平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復しているので、空間分解能の視野均一性が向上する。その結果、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。 [Operation / Effect] According to the image reconstruction processing method of the present invention, the step of performing the smoothing filtering process by the anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus is repeated. In this way, noise can be suppressed by incorporating an anisotropic filter that takes into account the geometric conditions of the tomographic imaging apparatus into the smoothing filtering process. Further, since the anisotropic filter considering the geometric condition of the tomographic imaging apparatus is incorporated in the smoothing filtering process, it is possible to particularly suppress streak-like noise having directivity. In addition, since the process of performing the smoothing filtering process is repeated, the visual field uniformity of the spatial resolution is improved. As a result, it is possible to achieve both improvement in visual field uniformity of spatial resolution and suppression of noise.
この発明に係る画像再構成処理方法において、上述した平滑化フィルタリング処理は、実空間，周波数空間またはウェーブレット空間のいずれかの信号空間において、信号の位置に依存した線形演算または非線形演算を行うのが好ましい。信号の位置に応じて非等方フィルタによる平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定し、線形演算または非線形演算により平滑化フィルタリング処理を行うことで、空間分解能の視野不均一性や非等方性を抑制することができる。 In the image reconstruction processing method according to the present invention, the smoothing filtering process described above performs a linear operation or a non-linear operation depending on a signal position in a signal space of real space, frequency space, or wavelet space. preferable. By determining the filter characteristics of the smoothing filtering process using an anisotropic filter according to the position of the signal and performing the smoothing filtering process using a linear operation or a non-linear operation, the spatial resolution field of view non-uniformity and anisotropy can be reduced. Can be suppressed.
これらの発明に係る画像再構成処理方法において、断層画像撮影装置の幾何的条件は、放射線検出器がカバーする範囲であるカバー角度範囲であって、当該カバー角度範囲を用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定する。例えば、放射線検出器がリング状に配置されずに一部分が開放した部分リング型装置のように投影角制限となる場合において、カバー角度範囲を用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定することに適用するのは有用である。 In the image reconstruction processing methods according to these inventions, the geometric condition of the tomographic imaging apparatus is a cover angle range that is a range covered by the radiation detector, and the smoothing filtering process is performed using the cover angle range. Determine the filter characteristics. For example, in the case where the projection angle is limited as in the case of the partial ring type device in which the radiation detectors are not arranged in a ring shape and are partially opened, the filter characteristics of the smoothing filtering process are determined using the cover angle range. It is useful to apply.
この発明に係る画像処理方法も含めて、これらの発明に係る画像再構成処理方法において、断層画像撮影装置の性能的条件をも用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定するのがより好ましい。断層画像撮影装置の幾何的条件とは断層画像撮影装置の構造的な条件に特化したものであり、断層画像撮影装置の性能的条件とは、幾何的条件を除く断層画像撮影装置の性能に特化したものである。よって、後述する放射線検出器の時間分解能や、放射線検出器のエネルギ分解能や、相互作用を起こした深さ方向の位置(DOI: Depth of Interaction)を弁別することができるＤＯＩ検出器の層の数などが性能的条件の例として挙げられる。 In the image reconstruction processing methods according to these inventions, including the image processing method according to the present invention, it is more preferable to determine the filter characteristics of the smoothing filtering process also using the performance conditions of the tomographic imaging apparatus. The geometric conditions of the tomographic imaging apparatus are specific to the structural conditions of the tomographic imaging apparatus, and the performance conditions of the tomographic imaging apparatus are the performance of the tomographic imaging apparatus excluding the geometric conditions. It is specialized. Therefore, the number of DOI detector layers capable of discriminating the temporal resolution of the radiation detector, the energy resolution of the radiation detector, and the position in the depth direction (DOI: Depth of Interaction) that caused the interaction. Etc. are examples of performance conditions.
なお、上述した断層画像撮影装置の一例は陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ装置）であるとともに、当該陽電子放射断層撮影装置の性能的条件の一例は、同時計数する放射線検出器の時間分解能であって、当該時間分解能を用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定する。つまり、消滅放射線の検出時間差（ＴＯＦ情報）をも利用して、平滑化フィルタリング処理を行うことで、ノイズをより一層抑制することができるとともに、空間分解能の視野均一性をより一層向上させることができる。 An example of the tomographic imaging apparatus described above is a positron emission tomography apparatus (PET apparatus), and an example of the performance condition of the positron emission tomography apparatus is the time resolution of the radiation detector for simultaneous counting. The filter characteristic of the smoothing filtering process is determined using the time resolution. In other words, by performing the smoothing filtering process using the difference in detection time (TOF information) of annihilation radiation, noise can be further suppressed and the visual field uniformity of spatial resolution can be further improved. it can.
また、この発明に係る断層画像撮影装置は、放射線検出器で検出されたデータに基づく画像に対して再構成処理を行うことにより断層画像撮影を行う断層画像撮影装置であって、当該断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することにより再構成処理を行う演算手段を備えることを特徴とするものである。 The tomographic imaging apparatus according to the present invention is a tomographic imaging apparatus that performs tomographic imaging by performing reconstruction processing on an image based on data detected by a radiation detector, and the tomographic imaging apparatus An arithmetic means for performing reconstruction processing by repeating a process of performing smoothing filtering processing by an anisotropic filter using the geometric condition of the apparatus is provided.
［作用・効果］この発明に係る断層画像撮影装置によれば、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することにより再構成処理を行う演算手段を備えることで、ノイズを抑制しつつ空間分解能の視野均一性が向上する。その結果、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。 [Operation / Effect] According to the tomographic imaging apparatus of the present invention, the reconstruction process is performed by repeating the step of performing the smoothing filtering process by the anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus. By providing the calculation means, the visual field uniformity of the spatial resolution is improved while suppressing noise. As a result, it is possible to achieve both improvement in visual field uniformity of spatial resolution and suppression of noise.
この発明に係る断層画像撮影装置の一例は、陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ装置）である。その他の一例は、単一光子放射断層撮影装置（ＳＰＥＣＴ装置）である。さらに、その他の一例は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ装置）である。 An example of the tomographic imaging apparatus according to the present invention is a positron emission tomographic apparatus (PET apparatus). Another example is a single photon emission tomography apparatus (SPECT apparatus). Furthermore, another example is an X-ray computed tomography apparatus (CT apparatus).
この発明に係る画像処理方法によれば、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を備えることにより、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。
また、この発明に係る画像再構成処理方法によれば、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することにより、ノイズを抑制しつつ空間分解能の視野均一性が向上する。その結果、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。
また、この発明に係る断層画像撮影装置によれば、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することにより再構成処理を行う演算手段を備えることで、ノイズを抑制しつつ空間分解能の視野均一性が向上する。その結果、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。
According to the image processing method of the present invention, by including the step of performing the smoothing filtering process by the anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus, it is possible to improve the visual field uniformity of the spatial resolution and reduce the noise. Both suppression can be achieved.
Further, according to the image reconstruction processing method according to the present invention, it is possible to suppress the noise while repeating the step of performing the smoothing filtering process by the anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus, while suppressing the noise. The visual field uniformity of resolution is improved. As a result, it is possible to achieve both improvement in visual field uniformity of spatial resolution and suppression of noise.
Further, according to the tomographic imaging apparatus according to the present invention, the computing means for performing the reconstruction process by repeating the process of performing the smoothing filtering process with the anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus. By providing, the visual field uniformity of spatial resolution improves while suppressing noise. As a result, it is possible to achieve both improvement in visual field uniformity of spatial resolution and suppression of noise.
以下、図面を参照してこの発明の実施例１を説明する。
図１は、各実施例に係る部分リング型ＰＥＴ装置のγ線検出器配置の一実施態様を示す概略斜視図およびブロック図であり、図２は、γ線検出器の概略斜視図である。後述する実施例２〜５も含めて本実施例１では、断層画像撮影装置として、陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ装置）を例に採って説明する。また、図１および図２は各実施例とも共通の構成である。
FIG. 1 is a schematic perspective view and a block diagram showing an embodiment of a gamma ray detector arrangement of a partial ring type PET apparatus according to each example, and FIG. 2 is a schematic perspective view of the gamma ray detector. In the
図１に示すように、部分リング型ＰＥＴ装置１は、検出器ユニット２Ａ，２Ｂを備えている。検出器ユニット２Ａ，２Ｂ内には複数のγ線検出器３が埋設されている。部分リング型ＰＥＴ装置１は、この発明における断層画像撮影装置に相当し、この発明における陽電子放射断層撮影装置にも相当する。また、γ線検出器３は、この発明における放射線検出器に相当する。
As shown in FIG. 1, the partial ring
また、検出器ユニット２Ａ，２Ｂ間には、γ線検出器３が存在しない開放領域４が存在する。開放領域４を結ぶ直線をＬとする。図１の場合には、開放領域４はｙｚ平面（図４〜図６および図８を参照）に沿って存在しているので、開放領域４を結ぶ直線Ｌはｘ方向（図４〜図６および図８を参照）になる。もちろん、開放領域４はｙｚ平面方向に限定されず、ｘｚ平面方向に沿って開放領域４が存在するようにγ線検出器３を配置してもよい。また、ｙｚ平面，ｘｚ平面以外の平面に沿って開放領域４が存在するようにγ線検出器３を配置してもよい。
Further, an
その他にも、部分リング型ＰＥＴ装置１は、同時計数回路５と演算回路６とを備えている。図１では、γ線検出器３から同時計数回路５への結線を２つのみ図示しているが、実際には、γ線検出器３の光電子増倍管(PMT: Photo Multiplier Tube)３３（図２を参照）の総チャンネル数分、同時計数回路５に接続されている。演算回路６は、この発明における演算手段に相当する。
In addition, the partial ring
放射性薬剤が投与された被検体Ｍ（図４を参照）から発生したγ線をγ線検出器３のシンチレータブロック３１（図２を参照）が光に変換して、変換されたその光をγ線検出器３の光電子増倍管（ＰＭＴ）３３（図２を参照）は増倍させて電気信号に変換する。その電気信号を画像情報（画素値、すなわちγ線検出器３で同時計数されたカウント値）として同時計数回路５に送り込む。
The γ-rays generated from the subject M (see FIG. 4) to which the radiopharmaceutical is administered are converted into light by the scintillator block 31 (see FIG. 2) of the γ-
具体的には、被検体Ｍ（図４を参照）に放射性薬剤を投与すると、ポジトロン放出型のＲＩのポジトロンが消滅することにより、２本のγ線が発生する。同時計数回路５は、シンチレータブロック３１（図２を参照）の位置とγ線の入射タイミングとをチェックし、被検体Ｍの両側にある２つのシンチレータブロック３１でγ線が同時に入射したときのみ、送り込まれた画像情報を適正なデータと判定する。一方のシンチレータブロック３１のみにγ線が入射したときには、同時計数回路５は棄却する。つまり、同時計数回路５は、上述した電気信号に基づいて、２つのγ線検出器３においてγ線が同時観測（すなわち同時計数）されたことを検出する。
Specifically, when a radiopharmaceutical is administered to the subject M (see FIG. 4), the positron emission RI positron disappears and two γ rays are generated. The
同時計数回路５に送り込まれた画像情報を、演算回路６に送り込む。演算回路６は、後述するステップＳ１およびステップＳ２（図３を参照）を行って、被検体Ｍ（図４を参照）の再構成画像（再構成処理後の断層画像）を求める。演算回路６での再構成処理については、ＭＬ（Maximum Likelihood）再構成法などの逐次近似法アルゴリズムに平滑化フィルタリング処理を組み込んだ方法を適用する。演算回路６の具体的な機能については後述する。このように、γ線検出器３で検出された計測データ（カウント値）に基づく画像に対して再構成処理を演算回路６が行うことにより断層画像撮影を行う。
The image information sent to the
γ線検出器３は、図２に示すようにシンチレータブロック３１と、そのシンチレータブロック３１に対して光学的に結合されたライトガイド３２と、そのライトガイド３２に対して光学的に結合された光電子増倍管（以下、単に「ＰＭＴ」と略記する）３３とを備えている。シンチレータブロック３１を構成する各シンチレータ素子は、γ線の入射に伴って発光することでγ線から光に変換する。この変換によってシンチレータ素子はγ線を検出する。シンチレータ素子において発光した光がシンチレータブロック３１で十分に拡散されて、ライトガイド３２を介してＰＭＴ３３に入力される。ＰＭＴ３３は、シンチレータブロック３１で変換された光を増倍させて電気信号に変換する。その電気信号は、上述したように画像情報（画素値）として同時計数回路５（図１を参照）に送り込まれる。
As shown in FIG. 2, the γ-
また、γ線検出器３は、図２に示すように、３次元的に配置されたシンチレータ素子からなり、深さ方向に複数の層からなるＤＯＩ検出器である。図２では、４層のＤＯＩ検出器を図示しているが、層の数については、複数であれば特に限定されない。
Further, as shown in FIG. 2, the γ-
ここで、ＤＯＩ検出器は、各々のシンチレータ素子を放射線の深さ方向に積層して構成されたものであり、相互作用を起こした深さ(DOI: Depth of Interaction)方向と横方向（入射面に平行な方向）との座標情報を重心演算により求める。ＤＯＩ検出器を用いることにより深さ方向の空間分解能をより一層向上させることができる。よって、ＤＯＩ検出器の層の数は、深さ方向に積層されたシンチレータ素子の層の数である。 Here, the DOI detector is configured by laminating each scintillator element in the depth direction of radiation, and the depth of interaction (DOI: Depth of Interaction) and the lateral direction (incident surface). Coordinate information with a direction parallel to the center of gravity). By using the DOI detector, the spatial resolution in the depth direction can be further improved. Therefore, the number of DOI detector layers is the number of scintillator element layers stacked in the depth direction.
次に、演算回路６の具体的な機能について、図３〜図８を参照して説明する。図３は、画像再構成処理を含む一連の処理の流れを示すフローチャートであり、図４，図５は、カバー角度範囲の定義に関する説明に供する概略図であり、図６は、空間分解能が劣化しやすい方向の説明に供する概略図であり、図７は、カバー角度範囲の情報に基づいて（点拡がり関数の幅の）比の値を規定する非減少関数の例であり、図８は、空間分解能特性と３次元ガウス関数との分布形状の関係を表した模式図である。 Next, specific functions of the arithmetic circuit 6 will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is a flowchart showing a flow of a series of processes including an image reconstruction process, FIGS. 4 and 5 are schematic diagrams for explaining the definition of the cover angle range, and FIG. 6 shows a deterioration in spatial resolution. FIG. 7 is an example of a non-decreasing function that defines the value of the ratio (of the width of the point spread function) based on the information on the cover angle range, and FIG. It is the model showing the relationship of the distribution shape of a spatial resolution characteristic and a three-dimensional Gaussian function.
演算回路６（図１を参照）による計算処理は、図３に示すように、非等方な平滑化フィルタ特性を規定するステップ（ステップＳ１）、当該平滑化フィルタ特性を利用して画像再構成処理を行うステップ（ステップＳ２）に大別される。ステップＳ１は、視野（画像化対象の３次元空間）の各点に関して、装置の幾何的条件に基づいてカバー角度範囲を計算するステップ（ステップＳ１１），当該カバー角度範囲および装置の他の条件に基づいて空間分解能特性を推定するステップ（ステップＳ１２）および当該空間分解能特性に基づいて平滑化フィルタ特性（フィルタ係数）を規定するステップ（ステップＳ１３）で構成される。 As shown in FIG. 3, the calculation processing by the arithmetic circuit 6 (see FIG. 1) is a step of defining anisotropic smoothing filter characteristics (step S1), and image reconstruction using the smoothing filter characteristics. It is roughly divided into steps (step S2) for processing. Step S1 calculates a cover angle range for each point in the field of view (a three-dimensional space to be imaged) based on the geometric conditions of the apparatus (step S11), the cover angle range and other conditions of the apparatus And a step of estimating a spatial resolution characteristic (step S12) and a step of defining a smoothing filter characteristic (filter coefficient) based on the spatial resolution characteristic (step S13).
（ステップＳ１）非等方な平滑化フィルタ特性の規定
（ステップＳ１１）カバー角度範囲の計算
視野内の点Ｐ（図４〜図６および図８を参照）におけるカバー角度範囲を、図４に示すように定義する。具体的には、３次元的に配置されたγ線検出器３（図４（ａ）を参照）によって点Ｐがカバーされる立体角Ωを、検出器リングの中心軸（被検体Ｍの体軸ｚに平行）に直交する平面（図４（ｂ）の太枠のｘｙ平面を参照）に投影したときの角度範囲［θｍｉｎ：θｍａｘ］として定義する。なお、点Ｐは、対消滅光子の発生地点（ポジトロンが消滅することにより２本のγ線が発生する地点）である。
(Step S1) Anisotropic smoothing filter characteristic definition (Step S11) Cover angle range calculation The cover angle range at a point P in the field of view (see FIGS. 4 to 6 and 8) is shown in FIG. Define as follows. Specifically, the solid angle Ω covered by the point P by the three-dimensionally arranged γ-ray detector 3 (see FIG. 4A) is represented by the center axis of the detector ring (the body of the subject M). This is defined as an angle range [θ min : θ max ] when projected onto a plane orthogonal to the axis z) (see the thick xy plane in FIG. 4B). Point P is a point where a pair annihilation photon is generated (a point where two γ rays are generated when the positron disappears).
したがって、点Ｐの位置に応じてカバー角度範囲［θｍｉｎ：θｍａｘ］を場合分けして定義する。図５に示すように、点Ｐが検出器ユニット２Ａ，２Ｂのなす円弧の内側に位置する場合（図５では点Ｐが検出器ユニット２Ａのなす円弧の内側に位置する場合）、対向する検出器ユニット２Ａ，２Ｂ（図５では検出器ユニット２Ａに対向する検出器ユニット２Ｂ）間でのカバー角度範囲を［θ１ ｍｉｎ：θ１ ｍａｘ］とする。同一の検出器ユニット２Ａ，２Ｂ（図５では同一の検出器ユニット２Ａ）内でのカバー角度範囲を［θ２ ｍｉｎ：θ２ ｍａｘ］とする。よって、点Ｐが検出器ユニット２Ａ，２Ｂのなす円弧の内側に位置する場合、対向する検出器ユニット２Ａ，２Ｂ間でのカバー角度範囲［θ１ ｍｉｎ：θ１ ｍａｘ］に加えて、同一の検出器ユニット２Ａ，２Ｂ内でのカバー角度範囲［θ２ ｍｉｎ：θ２ ｍａｘ］も存在する。
Therefore, the cover angle range [θ min : θ max ] is defined for each case according to the position of the point P. As shown in FIG. 5, when the point P is located inside the arc formed by the
（ステップＳ１２）空間分解能特性の推定
ステップＳ１１で得られたカバー角度範囲および装置の他の条件に基づいて点Ｐにおける空間分解能特性を推定する。ここで、「点Ｐにおける空間分解能特性を推定する」とは、ｘｙ平面において、図６に示すように空間分解能が劣化しやすい方向をＤＬとして当該方向ＤＬを推定し、当該方向ＤＬに直交する方向をＤＨ（図８を参照）として当該方向ＤＨの点拡がり関数の幅の比をｒとして当該比ｒ（０＜ｒ≦１）を推定することである。
(Step S12) Estimation of Spatial Resolution Characteristic The spatial resolution characteristic at the point P is estimated based on the cover angle range obtained in step S11 and other conditions of the apparatus. Here, “estimating the spatial resolution characteristic at the point P” means that the direction D L is estimated on the xy plane, where D L is the direction in which the spatial resolution is likely to deteriorate as shown in FIG. 6, and the direction D L The direction r is assumed to be D H (see FIG. 8), and the ratio r (0 <r ≦ 1) is estimated with the ratio of the width of the point spread function in the direction D H as r.
また、本実施例１では、カバー角度範囲（装置の幾何的条件）のみに基づいて点Ｐにおける空間分解能特性を推定する。後述する実施例２では、装置の他の条件として装置の性能的条件を採用するとともに、性能的条件としてγ線検出器３の時間分解能を採用することで、カバー角度範囲およびγ線検出器３の時間分解能に基づいて点Ｐにおける空間分解能特性を推定する。
In the first embodiment, the spatial resolution characteristic at the point P is estimated based only on the cover angle range (geometric condition of the apparatus). In Example 2 described later, the performance condition of the apparatus is adopted as another condition of the apparatus, and the time resolution of the γ-
本実施例１の説明に戻る。図６（ａ）に示すように、点Ｐが検出器ユニット２Ａ，２Ｂのなす円弧の外側に位置する場合には、対向する検出器ユニット２Ａ，２Ｂによってカバーされる視野領域にある。したがって、対向する検出器ユニット２Ａ，２Ｂ間でのカバー角度範囲［θ１ ｍｉｎ：θ１ ｍａｘ］（図５を参照）の中心角度方向（図６（ａ）の実線矢印の方向）が（空間分解能が劣化しやすい）方向ＤＬとなる。そして、比ｒを下記（１）式によって規定する。なお、図６（ａ）では、点Ｐが中心位置の場合を図示しているので、π［ｒａｄ］−θ１ ｍｉｎ＝θ１ ｍａｘの式が成立し、当該式を方向ＤＬの角度θ１ ａｖｅの関係式（θ１ ａｖｅ＝（θ１ ｍｉｎ＋θ１ ｍａｘ）／２）に代入すると、方向ＤＬの角度θ１ ａｖｅ＝π／２［ｒａｄ］となり、方向ＤＬはｘ方向に直交したｙ方向となる。
Returning to the description of the first embodiment. As shown in FIG. 6A, when the point P is located outside the arc formed by the
一方、図５や図６（ｂ）に示すように、点Ｐが検出器ユニット２Ａ，２Ｂのなす円弧の内側に位置する場合には、対向する検出器ユニット２Ａ，２Ｂおよび同一の検出器ユニット２Ａ，２Ｂによってカバーされる視野領域にある。したがって、対向する検出器ユニット２Ａ，２Ｂ間でのカバー角度範囲［θ１ ｍｉｎ：θ１ ｍａｘ］（図５を参照），同一の検出器ユニット２Ａ，２Ｂ内でのカバー角度範囲［θ２ ｍｉｎ：θ２ ｍａｘ］（図５を参照）の各々の中心角度θ１ ａｖｅ，θ２ ａｖｅ方向のさらなる中心角度方向（図６（ｂ）の実線矢印の方向）が（空間分解能が劣化しやすい）方向ＤＬとなる。そして、比ｒを下記（２）式によって規定する。なお、角度θ２ ａｖｅは（θ２ ｍｉｎ＋θ２ ｍａｘ）／２によって表される。
On the other hand, when the point P is located inside the arc formed by the
カバー角度範囲の情報に基づいて、点拡がり関数の幅の比ｒを、下記（１）式および下記（２）式により決定する。 Based on the information on the cover angle range, the ratio r of the width of the point spread function is determined by the following formula (1) and the following formula (2).
ここで、一変数関数ｇ（・），ｈ（・）は、カバー角度範囲の情報に基づいて比ｒの値を規定する任意の非減少関数である。図７（ａ）は、ｇ（ｔ）＝ｈ（ｔ）＝｜ｔ｜である。変数関数ｇ（・），ｈ（・）は非減少関数であれば、特に限定されない。ここで「非減少関数」とは、ｔの値が大きくなるにしたがって関数の値が減少しなければよいので、一部のｔでの領域において関数の値が一定であってもよい。よって、例えば、図７（ｂ）のようにｔが閾値Ｔａ以下の領域では値が“０”の定数の関数であって、ｔが当該閾値Ｔａよりも高い領域では値が“１” の定数の関数となる二値関数であってもよい。その他に、ｇ（ｔ），ｈ（ｔ）は非減少関数であれば、図７（ａ）や図７（ｂ）のような直線である必要はなく、曲線で滑らかに増加してもよいし、一部のｔでの領域において関数の値が一定であって、他の領域において関数の値が滑らかに増加してもよい。 Here, the univariate functions g (•) and h (•) are arbitrary non-decreasing functions that define the value of the ratio r based on the information on the cover angle range. FIG. 7A shows g (t) = h (t) = | t |. The variable functions g (•) and h (•) are not particularly limited as long as they are non-decreasing functions. Here, the “non-decreasing function” does not have to decrease as the value of t increases, so the function value may be constant in a part of the region at t. Thus, for example, the value at t is the threshold T a following areas as shown in FIG. 7 (b) is a function of constants "0", t is a value in a region higher than the threshold value T a "1" It may be a binary function that is a function of the constants. In addition, if g (t) and h (t) are non-decreasing functions, they do not have to be straight lines as shown in FIGS. 7A and 7B, and may increase smoothly with a curve. However, the value of the function may be constant in a part of the region at t, and the value of the function may increase smoothly in other regions.
上記（１）式および上記（２）式において、ｇ（ｔ），ｈ（ｔ）を規定する変数ｔは必ず正の実数である（上記（１）式では（｜θ１ ｍａｘ−θ１ ｍｉｎ｜）／（２π−｜θ１ ｍａｘ−θ１ ｍｉｎ｜），上記（２）式では（｜θ１ ａｖｅ−θ２ ａｖｅ｜）／（２π−｜θ１ ａｖｅ−θ２ ａｖｅ｜））ので、図７（ａ）のようにｇ（ｔ）＝ｈ（ｔ）＝｜ｔ｜であっても、正の実数の領域しか採用せず、負の実数の領域は採用しない。よって、図７（ａ）のようにｇ（ｔ）＝ｈ（ｔ）＝｜ｔ｜であっても、正の実数の領域においてｇ（ｔ），ｈ（ｔ）は非減少関数である。また、ｇ（ｔ），ｈ（ｔ）は必ずしも同じ関数である必要はなく（ｇ（ｔ）≠ｈ（ｔ））、互いに異なっていてもよい。 In the above equations (1) and (2), the variable t defining g (t) and h (t) is always a positive real number (in the above equation (1), (| θ 1 max −θ 1 min |) / (2π− | θ 1 max −θ 1 min |), and in the above equation (2), (| θ 1 ave −θ 2 ave |) / (2π− | θ 1 ave −θ 2 ave |)) As shown in FIG. 7A, even if g (t) = h (t) = | t |, only a positive real number region is used, and a negative real number region is not used. Therefore, even if g (t) = h (t) = | t | as shown in FIG. 7A, g (t) and h (t) are non-decreasing functions in the positive real number region. Further, g (t) and h (t) are not necessarily the same function (g (t) ≠ h (t)) and may be different from each other.
（ステップＳ１３）平滑化フィルタ特性の規定
ステップＳ１２で得られた空間分解能特性に基づいて点Ｐにおける平滑化フィルタ特性（すなわちフィルタ係数）を規定する。ここで、「点Ｐにおける平滑化フィルタ特性を規定する」とは、ステップＳ１２で推定された空間分解能特性（方向ＤＬ，比ｒ）に基づいて、後述するステップＳ２の画像再構成処理に組み込む平滑化フィルタリング処理のパラメータ（フィルタ特性）を規定することである。
(Step S13) Definition of Smoothing Filter Characteristic The smoothing filter characteristic (that is, the filter coefficient) at the point P is specified based on the spatial resolution characteristic obtained in step S12. Here, “specify the smoothing filter characteristic at the point P” is incorporated into the image reconstruction process in step S2 described later based on the spatial resolution characteristic (direction D L , ratio r) estimated in step S12. The parameter (filter characteristic) of the smoothing filtering process is defined.
ただし、平滑化フィルタリング処理の実装方法によって、パラメータの形式は異なる。本実施例１では、３次元ガウシアンフィルタによる線形平滑化処理（実空間における線形演算による平滑化処理）を再構成計算（画像再構成処理）に組み込む場合を例に採って説明するとともに、下記（３）式で表される３次元ガウス関数Ｇの共分散行列Ｓを規定する方法について説明する。 However, the parameter format differs depending on the method of implementing the smoothing filtering process. In the first embodiment, a case where linear smoothing processing by a three-dimensional Gaussian filter (smoothing processing by linear calculation in real space) is incorporated in reconstruction calculation (image reconstruction processing) will be described as an example, and the following ( A method for defining the covariance matrix S of the three-dimensional Gaussian function G expressed by the equation 3) will be described.
ただし、σ＞０はｘｙ平面において空間分解能が高い方向ＤＨの標準偏差（任意の値）である。ステップＳ１２で推定された空間分解能特性（方向ＤＬ，比ｒ）に基づき、共分散行列Ｓの要素を下記（４）式によって規定する。 However, σ> 0 is the standard deviation (arbitrary value) in the direction DH where the spatial resolution is high on the xy plane. Based on the spatial resolution characteristics (direction D L , ratio r) estimated in step S12, the elements of the covariance matrix S are defined by the following equation (4).
ただし、θＬはステップＳ１２で推定された空間分解能が劣化しやすい方向ＤＬ（図６を参照）のｘｙ平面での角度、ｄは３次元ガウス関数Ｇのｚ方向（図４を参照）の標準偏差のスケーリング関数（任意の値）である。 However, θ L is an angle on the xy plane of the direction D L (see FIG. 6) in which the spatial resolution estimated in step S12 is likely to deteriorate, and d is the z direction (see FIG. 4) of the three-dimensional Gaussian function G. Standard deviation scaling function (arbitrary value).
図８に示すように、上記（４）式にしたがって３次元ガウス関数の分布形状（すなわち共分散行列）を規定すると、空間分解能が劣化しやすい方向ＤＬの標準偏差はそれに直交する方向のＤＨの標準偏差よりも小さく設定される。これにより、点拡がり関数の幅の方向的なバランスが改善され、結果的に空間分解能の不均一や非等方性が抑制されると考えられる。以上で、ステップＳ１が完了する。 As shown in FIG. 8, when defining the (4) distribution shape (i.e. covariance matrix) of the three-dimensional Gaussian function according to expression, the standard deviation of the spatial resolution perishable direction D L is in the direction orthogonal thereto D It is set smaller than the standard deviation of H. Thereby, the directional balance of the width of the point spread function is improved, and as a result, it is considered that the spatial resolution non-uniformity and anisotropy are suppressed. Thus, step S1 is completed.
（ステップＳ２）画像再構成処理
次にステップＳ２の画像再構成処理について説明する。ステップＳ２では、ステップＳ１で規定された非等方な平滑化フィルタ特性を利用して画像再構成処理（画像再構成計算）を行う。画像再構成計算に平滑化フィルタリング処理を組み込む方法はいくつかあるが、以下では、反復フィルタリング(IIF: Inter-Iteration Filtering)を用いたＭＬ再構成法に平滑化フィルタリング処理を組み込む場合の計算手順を示す。このステップＳ２は、この発明における断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程に相当する。
(Step S2) Image Reconstruction Processing Next, the image reconstruction processing in step S2 will be described. In step S2, image reconstruction processing (image reconstruction calculation) is performed using the anisotropic smoothing filter characteristic defined in step S1. There are several methods for incorporating the smoothing filtering process into the image reconstruction calculation. In the following, the calculation procedure for incorporating the smoothing filtering process into the ML reconstruction method using iterative filtering (IIF: Inter-Iteration Filtering) will be described. Show. This step S2 corresponds to the step of performing the smoothing filtering process by the anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus in the present invention.
（ステップＳ２１）任意パラメータα（０＜α≦１），Ｎｉｔｅｒ（＞０）の値を設定する。Ｎｉｔｅｒは反復回数であり、任意の値（回数）に設定することができる。 (Step S21) The values of the optional parameters α (0 <α ≦ 1) and N iter (> 0) are set. N iter is the number of iterations and can be set to an arbitrary value (number of times).
（ステップＳ２２）初期画像λ（０）を設定する。このとき、反復回数のカウンタｋを０とする。初期画像λ（０）については、例えば一様な画素値を有する画像であればよく、初期画像λ（０）＞０とする。 (Step S22) An initial image λ (0) is set. At this time, the iteration count counter k is set to zero. The initial image λ (0) may be an image having a uniform pixel value, for example, and the initial image λ (0) > 0.
（ステップＳ２３）ＭＬ再構成法の反復計算式（下記（５）式）にしたがい、現在の推定画像λ（ｋ）を１回更新する。更新された画像をλｕ （ｋ）とする。 (Step S23) The current estimated image λ (k) is updated once according to the iterative calculation formula (the following formula (5)) of the ML reconstruction method. Let the updated image be λ u (k) .
ただし、ａｉｊは画像および計測データの関係を表すシステム行列Ａの（ｉ，ｊ）要素であり「吸収確率」または「検出確率」とも呼ばれている既知の値、ｙｉはｉ番目のデータ点の放射線検出カウント数、Ｉはデータ点の総数、Ｊは再構成画像の画素数を表す。 Where a ij is a (i, j) element of the system matrix A representing the relationship between the image and the measurement data, and is a known value also called “absorption probability” or “detection probability”, and y i is the i-th data The point radiation detection count, I is the total number of data points, and J is the number of pixels in the reconstructed image.
（ステップＳ２４）ステップＳ１において各画素に対して規定された共分散行列Ｓｊ（ｊ＝１，２，…，Ｊ）によって特徴付けられる３次元ガウス関数を用いて、ステップＳ２３で求められたλｕ （ｋ）を下記（６）式にしたがってフィルタリング処理することで平滑化する。フィルタリング処理後の画像をλｕ＋ｆ （ｋ）とする。 (Step S24) The λ obtained in Step S23 using a three-dimensional Gaussian function characterized by the covariance matrix S j (j = 1, 2,..., J) defined for each pixel in Step S1. u (k) is smoothed by filtering according to the following equation (6). Let λ u + f (k) be the image after the filtering process.
ただし、（ｘｊ，ｙｊ，ｚｊ）はｊ番目の画素の３次元座標を表す。 However, (x j , y j , z j ) represents the three-dimensional coordinates of the j-th pixel.
（ステップＳ２５）下記（８）式にしたがって（ｋ＋１）回目の更新解λｕ （ｋ＋１）を計算する。 (Step S25) The (k + 1) -th updated solution λ u (k + 1) is calculated according to the following equation (8).
（ステップＳ２６）反復回数のカウンタｋをインクリメント（＋１）する。ｋが規定の反復回数Ｎｉｔｅｒに達していたら一連の計算を終了する。達していない場合にはステップＳ２３に戻る。 (Step S26) The iteration number counter k is incremented (+1). When k reaches the specified number of iterations N iter , the series of calculations is terminated. If not, the process returns to step S23.
ステップＳ２１〜ステップＳ２６を反復して更新されたλｊ （ｋ）を、それに対応する画素ｊごとに並べることで再構成画像（再構成処理後の断層画像）が得られる。また、幾何的条件（ここではカバー角度範囲）を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することで、ステップＳ２を行う。このように、再構成アルゴリズムに組み込む方向（空間分解能が劣化しやすい方向）ＤＬの平滑化処理を、当該方向ＤＬに直交する方向ＤＨの平滑化処理よりも弱めることで、なお、（空間分解能が劣化しやすい）方向ＤＬの標準偏差を小さく設定することで当該方向ＤＬの平滑化処理を弱める。ここで、ＤＬのＬはＬｏｗ，ＤＨのＨはＨｉｇｈの頭文字を取っている。 A reconstructed image (a tomographic image after reconstruction processing) is obtained by arranging λ j (k) updated by repeating steps S21 to S26 for each pixel j corresponding thereto. Further, step S2 is performed by repeating the process of performing the smoothing filtering process with the anisotropic filter using the geometric condition (here, the cover angle range). Thus, the smoothing processing of the reconstruction direction incorporated into the algorithm (direction spatial resolution tends to deteriorate) D L, by weakening than smoothing process direction D H perpendicular to the direction D L, Note, ( weaken the smoothing processing of the direction D L by setting a small spatial resolution tends to deteriorate) direction D L standard deviation. Here, L of DL is Low and H of DH is an acronym for High.
本実施例１に係る画像再構成処理方法によれば、断層画像撮影装置（各実施例ではＰＥＴ装置）の幾何的条件（各実施例ではカバー角度範囲）を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程（ステップＳ２）を反復する。このように、断層画像撮影装置（ＰＥＴ装置）の幾何的条件（カバー角度範囲）を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込むことで、ノイズを抑制することができる。また、断層画像撮影装置（ＰＥＴ装置）の幾何的条件（カバー角度範囲）を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込んでいるので、指向性を持つスジ状のノイズを特に抑制することができる。また、平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復しているので、空間分解能の視野均一性が向上する。その結果、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。 According to the image reconstruction processing method according to the first embodiment, smoothing is performed by an anisotropic filter using the geometric condition (cover angle range in each embodiment) of the tomographic imaging apparatus (PET apparatus in each embodiment). The process of performing the filtering process (step S2) is repeated. Thus, noise can be suppressed by incorporating an anisotropic filter in consideration of the geometric condition (cover angle range) of the tomographic imaging apparatus (PET apparatus) in the smoothing filtering process. In addition, since an anisotropic filter that takes into account the geometric condition (cover angle range) of the tomographic imaging apparatus (PET apparatus) is incorporated in the smoothing filtering process, streak-like noise with directivity is particularly suppressed. Can do. In addition, since the process of performing the smoothing filtering process is repeated, the visual field uniformity of the spatial resolution is improved. As a result, it is possible to achieve both improvement in visual field uniformity of spatial resolution and suppression of noise.
本実施例１では、上述した平滑化フィルタリング処理は、実空間の信号空間において、信号（方向ＤＬ，ＤＨ）の位置に依存した線形演算を行っている。信号の位置に応じて非等方フィルタによる平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定し、線形演算により平滑化フィルタリング処理を行うことで、空間分解能の視野不均一性や非等方性を抑制することができる。 In the first embodiment, the smoothing filtering process described above performs a linear operation depending on the position of the signal (directions D L , D H ) in the signal space of the real space. By determining the filter characteristics of the smoothing filtering process by the anisotropic filter according to the signal position and performing the smoothing filtering process by linear calculation, the spatial resolution visual field non-uniformity and anisotropy are suppressed. Can do.
後述する実施例２〜５も含めて、本実施例１では、断層画像撮影装置（各実施例ではＰＥＴ装置）の幾何的条件は、放射線検出器（各実施例ではγ線検出器３）がカバーする範囲であるカバー角度範囲であって、当該カバー角度範囲を用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定する。例えば、放射線検出器（γ線検出器３）がリング状に配置されずに一部分が開放した部分リング型装置のように投影角制限となる場合（図１を参照）において、カバー角度範囲を用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定することに適用するのは有用である。
In the
また、上述の構成を備えた本実施例１に係る断層画像撮影装置（各実施例ではＰＥＴ装置）によれば、断層画像撮影装置（ＰＥＴ装置）の幾何的条件（各実施例ではカバー角度範囲）を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程（ステップＳ２）を反復することにより再構成処理を行う演算手段（図１では演算回路６）を備えることで、ノイズを抑制しつつ空間分解能の視野均一性が向上する。その結果、空間分解能の視野均一性の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。 Further, according to the tomographic imaging apparatus (PET apparatus in each embodiment) according to the first embodiment having the above-described configuration, the geometric condition (the cover angle range in each embodiment) of the tomographic imaging apparatus (PET apparatus). ) With an anisotropic filter using an anisotropic filter (step S2) to repeat the process (step S2) to perform reconstruction processing (operation circuit 6 in FIG. 1) while suppressing noise. The visual field uniformity of the spatial resolution is improved. As a result, it is possible to achieve both improvement in visual field uniformity of spatial resolution and suppression of noise.
［ＴＯＦ−ＰＥＴ装置の場合の空間分解能特性（比ｒ）の推定］
次に、この発明の実施例２を説明する。上述した実施例１ではカバー角度範囲（装置の幾何的条件）のみに基づいて空間分解能特性を推定したが、本実施例２では装置の性能的条件をも利用して空間分解能特性を推定し、性能的条件としてγ線検出器３（図１、図２および図４〜図６を参照）の時間分解能を採用する。
[Estimation of spatial resolution characteristics (ratio r) in the case of TOF-PET apparatus]
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the above-described first embodiment, the spatial resolution characteristic is estimated based only on the cover angle range (geometric condition of the apparatus), but in the second embodiment, the spatial resolution characteristic is estimated using the performance condition of the apparatus, The time resolution of the γ-ray detector 3 (see FIGS. 1, 2 and 4 to 6) is adopted as a performance condition.
すなわち、この発明が適用する装置がＴＯＦ−ＰＥＴ装置である場合には、カバー角度範囲の情報に加えて、放射線検出器（ここではγ線検出器３）の時間分解能（検出時間差の測定誤差分布の半値全幅τ[ns]）の情報も利用して、（点拡がり関数の幅の）比ｒの値を規定することも可能である。具体的には、時間分解能が良い（すなわちτの値が小さい）ほど、比ｒが１に近づくように上記（１）式の関数ｇ（・），上記（２）式の関数ｈ（・）を調整する。このように、カバー角度範囲およびγ線検出器３の時間分解能に基づいて比ｒを推定することで点Ｐ（図４〜図６および図８を参照）における空間分解能特性を推定し、さらに平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定する。
That is, when the apparatus to which the present invention is applied is a TOF-PET apparatus, in addition to the information on the cover angle range, the time resolution (measurement error distribution of the detection time difference) of the radiation detector (here, the γ-ray detector 3). It is also possible to define the value of the ratio r (of the width of the point spread function) using information on the full width at half maximum τ [ns]). Specifically, the function g (•) in the above equation (1) and the function h (•) in the above equation (2) are set so that the ratio r approaches 1 as the time resolution is good (that is, the value of τ is small). Adjust. Thus, by estimating the ratio r based on the cover angle range and the time resolution of the γ-
したがって、本実施例２では放射線検出器（各実施例ではγ線検出器３）の時間分解能を代表とする断層画像撮影装置（各実施例ではＰＥＴ装置）の性能的条件をも用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定している。断層画像撮影装置の幾何的条件とは断層画像撮影装置の構造的な条件に特化したものであり、断層画像撮影装置の性能的条件とは、幾何的条件を除く断層画像撮影装置の性能に特化したものである。よって、性能的条件は、本実施例２のような放射線検出器（γ線検出器３）の時間分解能や、後述する変形例（７）のような放射線検出器のエネルギ分解能や、相互作用を起こした深さ方向の位置を弁別することができるＤＯＩ検出器の層の数などである。
Therefore, in the second embodiment, smoothing is performed also using the performance condition of the tomographic imaging apparatus (PET apparatus in each embodiment) typified by the time resolution of the radiation detector (
各実施例では、断層画像撮影装置は陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ装置）であるとともに、本実施例２では陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ装置）の性能的条件は、同時計数する放射線検出器（各実施例ではγ線検出器３）の時間分解能であって、当該時間分解能を用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定している。つまり、消滅放射線の検出時間差（ＴＯＦ情報）をも利用して、平滑化フィルタリング処理を行うことで、ノイズをより一層抑制することができるとともに、空間分解能をより一層向上させることができる。 In each embodiment, the tomographic imaging apparatus is a positron emission tomography apparatus (PET apparatus). In the second embodiment, the performance condition of the positron emission tomography apparatus (PET apparatus) is a radiation detector that simultaneously counts ( In each embodiment, the time resolution of the γ-ray detector 3) is determined, and the filter characteristic of the smoothing filtering process is determined using the time resolution. That is, by performing the smoothing filtering process also using the difference in detection time (TOF information) of annihilation radiation, noise can be further suppressed and the spatial resolution can be further improved.
［平滑化ペナルティ関数を用いたＭＡＰ再構成法への適用］
次に、この発明の実施例３を説明する。上述した実施例１では非等方な平滑化フィルタリング処理を、反復フィルタリング（ＩＩＦ）を用いたＭＬ再構成法に組み込んだが、本実施例３では平滑化ペナルティを用いたＭＡＰ(Maximum a Posterior)再構成法（「最大事後確率法」とも呼ばれる）に非等方な平滑化フィルタリング処理を組み込む方法について説明する。
[Application to MAP reconstruction method using smoothing penalty function]
Next, a third embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment described above, the anisotropic smoothing filtering process is incorporated into the ML reconstruction method using iterative filtering (IIF). However, in this third embodiment, MAP (Maximum a Posterior) reconstruction using the smoothing penalty is used. A method of incorporating an anisotropic smoothing filtering process into the construction method (also called “maximum posterior probability method”) will be described.
平滑化ペナルティを用いたＭＡＰ再構成法とは、実測されたデータおよび数学モデルから予測されたデータの類似度を測る距離関数Ｌ（λ）と、「平滑化ペナルティ」と呼ばれる関数Ｕ（λ）との和Ｆ（λ）（＝Ｌ（λ）＋Ｕ（λ））を最適化計算の目的関数とする画像再構成法を指す。平滑化ペナルティ関数Ｕ（λ）としては、以下に示す形の関数（下記（９）式）が一般的である。 The MAP reconstruction method using a smoothing penalty includes a distance function L (λ) that measures the similarity between measured data and data predicted from a mathematical model, and a function U (λ) called a “smoothing penalty”. An image reconstruction method using the sum F (λ) (= L (λ) + U (λ)) as an objective function for optimization calculation. As the smoothing penalty function U (λ), a function having the following form (the following equation (9)) is generally used.
ただし、λｊはｊ番目の画素値、Ｊは再構成画像の画素数、Ｎｊはｊ番目の近傍画素集合、ｗｊｋはｊ番目およびｋ番目の画素値λｊ，λｋをどの程度接近させるかを調整する係数（「クリーク係数」とも呼ばれる）、φ（ｒ）はクリークポテンシャル関数（絶対値｜ｒ｜に関する非減少関数）、βは画像全体の平滑度（滑らかさ）を制御するパラメータである。 Where λ j is the j-th pixel value, J is the number of pixels in the reconstructed image, N j is the j-th neighboring pixel set, and w jk is how close the j-th and k-th pixel values λ j and λ k are. A coefficient for adjusting whether to perform (also referred to as “clique coefficient”), φ (r) is a clique potential function (non-decreasing function with respect to absolute value | r |), and β is a parameter for controlling smoothness (smoothness) of the entire image It is.
そして、上記（９）式のクリークｗｊｋとして、上記（７）式の非等方なガウシアンフィルタｃｊｋを利用するだけで非常に単純な手法である。この方法でも、空間分解能の視野不均一性および非等方性の双方を抑制することができると考えられる。 The clique w jk in the equation (9) is a very simple method simply by using the anisotropic Gaussian filter c jk in the equation (7). Even with this method, it is considered that both the non-uniformity and the anisotropy of the visual field of spatial resolution can be suppressed.
［実空間以外の空間でのフィルタリング］
次に、この発明の実施例４を説明する。上述した実施例１では実空間の信号空間において信号の位置に応じて非等方フィルタによる平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定したが、本実施例４のように実空間以外の信号空間において信号の位置に応じて非等方フィルタによる平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定してもよい。具体的には、実施例１の画像再構成処理（ステップＳ２のステップＳ２４）では、λｕ （ｋ）を実空間（３次元座標系の空間）で直接的にフィルタリングしたが、本実施例４のように周波数空間やウェーブレット空間でフィルタリングすることも可能である。
[Filtering in non-real space]
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment described above, the filter characteristic of the smoothing filtering process by the anisotropic filter is determined according to the signal position in the signal space in the real space. However, as in the fourth embodiment, the signal in the signal space other than the real space is determined. The filter characteristic of the smoothing filtering process using the anisotropic filter may be determined according to the position of the filter. Specifically, in the image reconstruction process of the first embodiment (step S24 of step S2), λ u (k) is directly filtered in the real space (the space of the three-dimensional coordinate system). It is also possible to filter in the frequency space or wavelet space.
上記（７）式のガウシアンフィルタ（フィルタ係数）ｃｊｋを（ｊ，ｋ）要素とするＪ×Ｊ型のフィルタ行列Ｃを考えると、画像ベクトルλのフィルタリング演算は、行列Ｃとベクトルλとの積Ｃλとして表すことができる。 Considering a J × J type filter matrix C in which the Gaussian filter (filter coefficient) c jk in the above equation (7) is an element (j, k), the filtering operation of the image vector λ is performed between the matrix C and the vector λ. It can be expressed as the product Cλ.
このとき、フィルタリング演算Ｃλは周波数空間でも表現することができる。具体的には、３次元フーリエ変換の演算子行列をＦとすると、下記（１０）式のように表すことができる。行列ＱＣはフィルタ行列Ｃのフーリエ変換に相当する。 At this time, the filtering operation Cλ can also be expressed in the frequency space. Specifically, when the operator matrix of the three-dimensional Fourier transform is F, it can be expressed as the following equation (10). Matrix Q C is equivalent to the Fourier transform of the filter matrix C.
また、フィルタリング演算Ｃλはウェーブレット空間でも表現することができる。具体的には、３次元ウェーブレット変換の演算子行列をＷとすると、下記（１１）式のように表すことができる。行列ＲＣはフィルタ行列Ｃのウェーブレット変換に相当する。 Further, the filtering operation Cλ can be expressed in a wavelet space. Specifically, if the operator matrix of the three-dimensional wavelet transform is W, it can be expressed as the following equation (11). The matrix RC corresponds to the wavelet transform of the filter matrix C.
このように、実施例１では実空間で行っていたフィルタリングを、実空間以外の信号空間で行うことも可能である。すなわち、本実施例４では、周波数空間またはウェーブレット空間のいずれかの信号空間において、信号の位置に応じて非等方フィルタによる平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定し、平滑化フィルタリング処理を行うことで、空間分解能の視野不均一性や非等方性を抑制することができる。 As described above, the filtering performed in the real space in the first embodiment can be performed in the signal space other than the real space. That is, in the fourth embodiment, in the signal space of either the frequency space or the wavelet space, the filter characteristic of the smoothing filtering process by the anisotropic filter is determined according to the signal position, and the smoothing filtering process is performed. Thus, it is possible to suppress the non-uniformity and anisotropy of the visual field of the spatial resolution.
［非線形演算による平滑化処理］
次に、この発明の実施例５を説明する。上述した実施例１では実空間の信号空間において、信号の位置に依存した線形演算を行ったが、本実施例５のように実空間，周波数空間またはウェーブレット空間のいずれかの信号空間において、信号の位置に依存した非線形演算を行ってもよい。具体的には、実施例１の画像再構成処理（ステップＳ２のステップＳ２４）では、画素値とフィルタ係数との重畳積分（コンボリューション）による線形なフィルタリング処理を行ったが、このフィルタリング処理の部分を本実施例５のように非線形なフィルタリング処理に置き換えることも可能である。
[Smoothing by non-linear calculation]
Next, a fifth embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment described above, linear calculation depending on the position of the signal is performed in the signal space of the real space. However, in the signal space of the real space, the frequency space, or the wavelet space as in the fifth embodiment, the signal A non-linear calculation depending on the position may be performed. Specifically, in the image reconstruction processing (step S24 of step S2) of the first embodiment, linear filtering processing by convolution (convolution) of pixel values and filter coefficients was performed. Can be replaced with a non-linear filtering process as in the fifth embodiment.
例えば、上記（７）式のガウシアンフィルタ（フィルタ係数）ｃｊｋを重み係数とした重み付きメディアンフィルタや、重み付き全変動(Total Variation)フィルタが考えられる。この場合は、実空間の信号空間における非線形演算であるが、周波数空間やウェーブレット空間における非線形演算においても同様にすればよい。 For example, a weighted median filter using the Gaussian filter (filter coefficient) c jk of the above equation (7) as a weight coefficient, or a weighted total variation filter can be considered. In this case, the non-linear calculation is performed in the signal space in the real space, but the same may be applied to the non-linear calculation in the frequency space or wavelet space.
このように、本実施例５では、信号の位置に応じて非等方フィルタによる平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定し、非線形演算により平滑化フィルタリング処理を行うことで、空間分解能の視野不均一性や非等方性を抑制することができる。 As described above, in the fifth embodiment, the filter characteristics of the smoothing filtering process using the anisotropic filter are determined according to the position of the signal, and the smoothing filtering process is performed using the non-linear operation. And anisotropy can be suppressed.
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be modified as follows.
（１）上述した各実施例では、断層画像撮影装置として、陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ装置）を例に採って説明したが、放射線検出器で検出されたデータに基づく画像に対して再構成処理を行うことにより断層画像撮影を行う断層画像撮影装置であれば、特に限定されない。単一光子放射断層撮影装置（ＳＰＥＣＴ装置）やＸ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ装置）などに適用してもよい。なお、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置では、被検体の長手方向である体軸方向の軸心周りにＸ線管およびＸ線検出器が相対的に回転移動する場合のみならず、「トモシンセシス(Tomosynthesis)」と呼ばれるように、被検体の長手方向である体軸方向に沿ってＸ線管が被検体やＸ線検出器に対して相対的に移動する場合も含まれる。 (1) In each of the above-described embodiments, a positron emission tomography apparatus (PET apparatus) has been described as an example of a tomography apparatus. However, an image based on data detected by a radiation detector is reconstructed. Any tomographic imaging apparatus that performs tomographic imaging by performing processing is not particularly limited. You may apply to a single photon emission tomography apparatus (SPECT apparatus), an X-ray computed tomography apparatus (CT apparatus), etc. In the X-ray computed tomography apparatus, not only when the X-ray tube and the X-ray detector relatively rotate around the axis of the body axis which is the longitudinal direction of the subject, but also “Tomosynthesis” The case where the X-ray tube moves relative to the subject and the X-ray detector along the body axis direction which is the longitudinal direction of the subject is also included.
（２）上述した各実施例では、放射線はγ線であったが、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置に用いられるＸ線であってもよいし、α線やβ線などの放射線であってもよい。 (2) In each of the above-described embodiments, the radiation is γ-rays. However, X-rays used in an X-ray computed tomography apparatus may be used, and radiations such as α-rays and β-rays may be used. .
（３）上述した各実施例では、ＰＥＴ装置単体であったが、ＰＥＴ装置とＸ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ装置）とを組み合わせたＰＥＴ−ＣＴ装置に例示されるように、互いに異なる複数の断層画像撮影装置を組み合わせた装置にも適用することができる。 (3) In each of the embodiments described above, the PET apparatus is a single unit. However, as exemplified by a PET-CT apparatus in which a PET apparatus and an X-ray computed tomography apparatus (CT apparatus) are combined, a plurality of different PET apparatuses are used. The present invention can also be applied to an apparatus combined with a tomographic imaging apparatus.
（４）上述した各実施例では、図１のような部分リング型ＰＥＴ装置１であったが、人体の乳房を撮影するマンモグラフィ装置のように、放射線検出器を対向配置した装置にも適用してもよい。図１の検出器ユニット２Ａ，２Ｂが、図９に示すように、乳房検査部２Ｃに置き換わるのを除けば、図１と同じ構成を有する。なお、図９の場合には、乳房検査部２Ｃは切り欠きとなっており、この切り欠きに脇で挟むことで乳房を検査する。また、γ線検出器３（図９では図示省略）は、この切り欠きに合わせて乳房検査部２Ｃ内に複数に並設されている。
(4) In each of the above-described embodiments, the partial ring
（５）上述した各実施例では、ＤＯＩ検出器であったが、深さ方向を弁別しない放射線検出器に適用してもよい。 (5) In each of the above-described embodiments, the DOI detector is used. However, the DOI detector may be applied to a radiation detector that does not distinguish the depth direction.
（６）上述した各実施例では、断層画像撮影装置（各実施例ではＰＥＴ装置）の幾何的条件は、放射線検出器（各実施例ではγ線検出器３）がカバーする範囲であるカバー角度範囲であり、幾何的条件を極座標系で表したが、上述した変形例（４）のように放射線検出器を互いに対向配置した場合には、幾何的条件を直交座標系（３次元座標系）で表してもよい。
(6) In each of the above-described embodiments, the geometric condition of the tomographic imaging apparatus (PET apparatus in each embodiment) is a cover angle that is a range covered by the radiation detector (γ-
（７）上述した実施例２のように、断層画像撮影装置（各実施例ではＰＥＴ装置）の幾何的条件（各実施例ではカバー角度範囲）のみならず、断層画像撮影装置（ＰＥＴ装置）の性能的条件（実施例２では時間分解能）をも用いて平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定するのがより好ましい。また、性能的条件は、時間分解能のみに限定されず、放射線検出器のエネルギ分解能や、相互作用を起こした深さ方向の位置を弁別することができるＤＯＩ検出器の層の数などであってもよい。 (7) As in the second embodiment described above, not only the geometric conditions (cover angle range in each embodiment) of the tomographic imaging apparatus (PET apparatus in each embodiment) but also the tomographic imaging apparatus (PET apparatus). It is more preferable to determine the filter characteristics of the smoothing filtering process also using performance conditions (time resolution in the second embodiment). The performance condition is not limited only to the time resolution, but includes the energy resolution of the radiation detector, the number of DOI detector layers capable of discriminating the position in the depth direction where the interaction has occurred, and the like. Also good.
（８）平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復するアルゴリズムとして、上述した実施例１ではＭＬ再構成法を適用し、上述した実施例３ではＭＡＰ再構成法を適用したが、これらに限定されない。ＤＲＡＭＡ(Dynamic Row-Action Maximum Likelihood Algorithm)再構成法やＲＡＭＬＡ(Row-Action Maximum Likelihood Algorithm)再構成法やＯＳＥＭ(Ordered Subset ML-EM)再構成法などを用いてもよい。 (8) As an algorithm for repeating the process of performing the smoothing filtering process, the ML reconstruction method is applied in the above-described first embodiment, and the MAP reconstruction method is applied in the above-described third embodiment. However, the present invention is not limited thereto. DRAMA (Dynamic Row-Action Maximum Likelihood Algorithm) reconstruction method, RAMLA (Row-Action Maximum Likelihood Algorithm) reconstruction method, OSEM (Ordered Subset ML-EM) reconstruction method, or the like may be used.
（９）上述した各実施例では、画像再構成処理において非等方フィルタを組み込んだフィルタリング処理を反復したが、単なる画像処理方法にも適用することができる。つまり、断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を備えることで、放射線検出器で検出されたデータを処理することで得られた画像に対して、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを組み込んだフィルタリング処理を行ってもよい。「課題を解決するための手段」の欄でも述べたように、ここでの画像は、「放射線検出器で検出されたデータを処理することで得られた画像」であれば特に限定されず、例えば（通常の方法で）再構成された画像にフィルタリング処理を行うことで当該画像に適用することもできる。例えば、（通常の方法で）再構成された画像に対して、平滑化フィルタ（上記（７）式のガウシアンフィルタ（フィルタ係数）ｃｊｋ）を乗算する（掛ける）ことも可能である。このように、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込むことで、ノイズを抑制することができる。また、断層画像撮影装置の幾何的条件を考慮した非等方フィルタを平滑化フィルタリング処理に組み込んでいるので、指向性を持つスジ状のノイズを特に抑制することができる。また、通常の方法で再構成された画像の場合には空間分解能が向上した画像にも適用することができるので、空間分解能の向上およびノイズの抑制をともに両立することができる。 (9) In each of the above-described embodiments, the filtering process in which the anisotropic filter is incorporated in the image reconstruction process is repeated, but the present invention can also be applied to a simple image processing method. In other words, for the image obtained by processing the data detected by the radiation detector by including a step of performing the smoothing filtering process by the anisotropic filter using the geometric condition of the tomographic imaging apparatus A filtering process incorporating an anisotropic filter taking into account the geometric conditions of the tomographic imaging apparatus may be performed. As described in the section of “Means for Solving the Problems”, the image here is not particularly limited as long as it is an “image obtained by processing data detected by a radiation detector”. For example, it can be applied to a reconstructed image (by a normal method) by performing a filtering process on the reconstructed image. For example, it is possible to multiply (multiply) a reconstructed image (by a normal method) by a smoothing filter (Gaussian filter (filter coefficient) c jk in the above equation (7)). In this way, noise can be suppressed by incorporating an anisotropic filter that takes into account the geometric conditions of the tomographic imaging apparatus into the smoothing filtering process. Further, since the anisotropic filter considering the geometric condition of the tomographic imaging apparatus is incorporated in the smoothing filtering process, it is possible to particularly suppress streak-like noise having directivity. In addition, since an image reconstructed by a normal method can be applied to an image with improved spatial resolution, both improvement of spatial resolution and suppression of noise can be achieved at the same time.
以上のように、この発明は、陽電子放射断層撮影装置（ＰＥＴ装置）や単一光子放射断層撮影装置（ＳＰＥＣＴ装置）やＸ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ装置）などに適している。 As described above, the present invention is suitable for a positron emission tomography apparatus (PET apparatus), a single photon emission tomography apparatus (SPECT apparatus), an X-ray computed tomography apparatus (CT apparatus), and the like.
１ … 部分リング型ＰＥＴ装置
３ … γ線検出器
６ … 演算回路
［θｍｉｎ：θｍａｘ］，［θ１ ｍｉｎ：θ１ ｍａｘ］，［θ２ ｍｉｎ：θ２ ｍａｘ］ … カバー角度範囲
ＤＬ … 空間分解能が劣化しやすい方向
ＤＨ … 空間分解能が劣化しやすい方向に直交する方向
ｒ … 点拡がり関数の幅の比
Ｎｉｔｅｒ … 反復回数
1 ... partial ring
Claims (11)
断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を備えることを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for performing image processing on an image obtained by processing data detected by a radiation detector,
An image processing method comprising a step of performing a smoothing filtering process using an anisotropic filter using a geometric condition of a tomographic imaging apparatus.
前記断層画像撮影装置の性能的条件をも用いて前記平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定することを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to claim 1,
An image processing method comprising: determining a filter characteristic of the smoothing filtering process also using a performance condition of the tomographic imaging apparatus.
断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することを特徴とする画像再構成処理方法。 An image reconstruction processing method for performing reconstruction processing on an image based on data detected by a radiation detector,
An image reconstruction processing method characterized by repeating a smoothing filtering process using an anisotropic filter using a geometric condition of a tomographic imaging apparatus.
前記平滑化フィルタリング処理は、実空間，周波数空間またはウェーブレット空間のいずれかの信号空間において、信号の位置に依存した線形演算または非線形演算を行うことを特徴とする画像再構成処理方法。 The image reconstruction processing method according to claim 3,
The smoothing filtering process is an image reconstruction processing method characterized by performing a linear operation or a non-linear operation depending on a signal position in a signal space of real space, frequency space, or wavelet space.
前記断層画像撮影装置の幾何的条件は、前記放射線検出器がカバーする範囲であるカバー角度範囲であって、
当該カバー角度範囲を用いて前記平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定することを特徴とする画像再構成処理方法。 In the image reconstruction processing method according to claim 3 or 4,
The geometric condition of the tomographic imaging apparatus is a cover angle range that is a range covered by the radiation detector,
An image reconstruction processing method comprising: determining a filter characteristic of the smoothing filtering process using the cover angle range.
前記断層画像撮影装置の性能的条件をも用いて前記平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定することを特徴とする画像再構成処理方法。 In the image reconstruction processing method according to any one of claims 3 to 5,
An image reconstruction processing method comprising: determining a filter characteristic of the smoothing filtering process also using performance conditions of the tomographic imaging apparatus.
前記断層画像撮影装置は陽電子放射断層撮影装置であるとともに、
当該陽電子放射断層撮影装置の前記性能的条件は、同時計数する前記放射線検出器の時間分解能であって、
当該時間分解能を用いて前記平滑化フィルタリング処理のフィルタ特性を決定することを特徴とする画像再構成処理方法。 The image reconstruction processing method according to claim 6,
The tomographic imaging apparatus is a positron emission tomography apparatus,
The performance condition of the positron emission tomography apparatus is the time resolution of the radiation detector for simultaneous counting,
An image reconstruction processing method characterized by determining a filter characteristic of the smoothing filtering process using the time resolution.
当該断層画像撮影装置の幾何的条件を用いた非等方フィルタにより平滑化フィルタリング処理を行う工程を反復することにより再構成処理を行う演算手段を備えることを特徴とする断層画像撮影装置。 A tomographic imaging apparatus that performs tomographic imaging by performing reconstruction processing on an image based on data detected by a radiation detector,
A tomographic imaging apparatus comprising: an arithmetic unit that performs reconstruction processing by repeating a step of performing a smoothing filtering process with an anisotropic filter using a geometric condition of the tomographic imaging apparatus.
前記断層画像撮影装置は、陽電子放射断層撮影装置であることを特徴とする断層画像撮影装置。 The tomographic imaging apparatus according to claim 8,
The tomographic imaging apparatus is a positron emission tomographic apparatus.
前記断層画像撮影装置は、単一光子放射断層撮影装置であることを特徴とする断層画像撮影装置。 The tomographic imaging apparatus according to claim 8,
The tomographic imaging apparatus is a single photon emission tomographic apparatus.
前記断層画像撮影装置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置であることを特徴とする断層画像撮影装置。 The tomographic imaging apparatus according to claim 8,
The tomographic imaging apparatus is an X-ray computed tomographic apparatus.
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2013
- 2013-10-01 JP JP2013206616A patent/JP2015072125A/en active Pending
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