JP2015099150A - ソース位置の推定方法およびソース位置の推定方法を備える核医学診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】外部機器を使用することなく、ソース位置を高い精度で推定することができる核医学診断装置およびソース位置の推定方法を提供すること。【解決手段】本実施形態による核医学診断装置は、ソースに関するプロンプトデータを取得するスキャナ１と、プロンプトデータからサイノグラムを発生するサイノグラムユニット１０と、サイノグラムに基づいて、ソースの中心位置を推定する中心推定処理ユニット１４と、を具備することを特徴とする。【選択図】 図１

Description

本実施形態は、ソース位置の推定方法及びソース位置の推定方法を備える核医学診断装置に関する。

ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ポジトロン放出断層撮影）装置をはじめとする核医学診断装置により得られる画像の品質は、校正の改善や画質を保証する新技術の導入により、近年改善されている。核医学診断装置の校正では、シリンダソースが広く使用される。しかしながら、校正時において、シリンダソースの配置が重要となる。例えば、スキャナのＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ：有効視野）で別々の位置にシリンダソースが配置された場合、結晶効率校正および画質に関して、その位置付けの影響を受けやすい。これらの問題に対処するための１つの手法は、ＦＯＶ内のある特定の場所においてシリンダソースの位置を決定することである。その位置を決定するための技法は、レーザなどの外部機械機器であるか、または位置を決定するためにＣＴまたはＰＥＴ復元などの撮像技術を使用することによるものである。

しかしながら、外部機器を使用する場合は、追加コストがかかり、追加の校正手順が必要になる。また、ＣＴ画像を使用する場合は、ＰＥＴスキャナとＣＴスキャナ間の位置合わせの精度が、シリンダソースの位置付け精度に影響を及ぼす可能性がある。最後に、ＰＥＴ復元画像を使用する場合には、それに伴ういくつかの問題がある。例えば、システムが完全または適正に校正されていない場合には、復元画像に復元アーチファクトが現れやすい。例としては、固有結晶効率およびブロック形態効果補正が適用されない場合、復元画像にはリングアーチファクトは発生する可能性がある。以下、表記を簡単にするため、「結晶効率」は、「固有結晶効率およびブロック形態効果」に相当するものとする。また、ＰＥＴ復元処理は反復処理であるため時間がかかり、また散乱推定などの、計算の処理リソースがかかる物理的補正を要することである。

目的は、外部機器を使用することなく、ソース位置を高い精度で推定することができる核医学診断装置およびソース位置の推定方法を提供することにある。これにより、核医学診断装置の校正および画質保証を高い精度で行うことができる。

一実施形態に係る核医学診断装置は、ソースに関するプロンプトデータを取得するスキャナと、前記プロンプトデータからサイノグラムを発生するサイノグラムユニットと、前記サイノグラムに基づいて、前記ソースの中心位置を推定する中心推定処理ユニットと、を具備する。

本実施形態に係るＰＥＴ装置のブロック構成の一例を示す図。 本実施形態に係る核医学診断装置を用いたソース位置の推定手順の一例を示すフローチャート。 図２Ａに対応し、各手順で発生されるデータを示す図。 本実施形態の中心推定処理ユニットによる処理の詳細を示したフローチャート。 、結晶効率正規化補正ステップが実行される前後の第１のファントムに関するサイノグラムの一例を示す図。 結晶効率正規化補正ステップが実行される前後の第２のファントムに関するサイノグラムの一例を示す図。 結晶効率正規化補正ステップが実行される前後の第３のファントムに関するサイノグラムの一例を示す図。 図４Ａに対応し、閾値処理とモルフォロジー画像処理が実行された後の第１のファントムに対応する２値化画像の一例を示す図。 図４Ｂに対応し、閾値処理とモルフォロジー画像処理が実行された後の第２のファントムに対応する２値化画像の一例を示す図。 図４Ｃに対応し、閾値処理とモルフォロジー画像処理が実行された後の第３のファントムに対応する２値化画像の一例を示す図。 図５Ａに対応し、エッジ検出処理の実行結果の一例を示す図。 図５Ｂに対応し、エッジ検出処理の実行結果の一例を示す図。 図５Ｃに対応し、エッジ検出処理の実行結果の一例を示す図。 シリンダソースにおけるスライス面の一例を示す図。 一実施形態による計算デバイスを示すブロック図。

本明細書で開示される実施形態では、シリンダソースの空間位置の推定方法を有する核医学診断装置を提供する。シリンダソースの空間位置の推定方法は、核医学診断装置のスキャナからプロンプトデータおよび遅延データを取得するステップと、プロンプトデータからサイノグラムを生成するステップと、得られた遅延データに基づく正規化校正を実行することによって結晶効率補正係数を生成するステップと、生成されたサイノグラムに対し結晶効率補正係数に基づく正規化補正を実行して補正サイノグラムを生成するステップと、補正されたサイノグラムをリビニングして複数の２次元サイノグラムスライスを生成するステップと、複数の２次元サイノグラムスライスのそれぞれについて中心推定処理を使用して中心軸の位置を決定するステップと、を含む。

他の実施形態によれば、この方法にはさらに、複数の２次元サイノグラムスライス各々の中心軸の位置に基づいて軸傾斜角および横断シフトを導出するステップが含まれる。

他の実施形態によれば、複数の２次元サイノグラムスライスのそれぞれについて中心軸を決定するステップはさらに、複数の２次元サイノグラムスライスのそれぞれに閾値化処理を実行してそれぞれのスライスを２値化画像に変換して、複数の２値化画像を生成すること、それぞれの２値化画像に対しモルフォロジー画像処理を実行して、処理された２値化画像を生成すること、それぞれの処理された２値化画像内で左エッジおよび右エッジを検出すること、複数の処理された２値化画像内の、各モジュールの横断エッジにある結晶に対応するエッジ異常値を除外すること、左エッジと右エッジの平均曲線を決定すること、およびサイノグラム内の中心軸を決定するために、左エッジと右エッジの平均曲線にシヌソイド関数曲線当てはめを適用することを含む。

他の実施形態によれば、ソースはシリンダである。

他の実施形態によれば、ソースの断面形状は楕円である。

他の実施形態によれば、閾値化処理は、平滑化ヒストグラムの特性要素が使用されて２値化画像が得られる、ヒストグラム形状に基づく処理と、グレーレベルサンプルが背景領域および前景領域内でクラスタ化され、またはガウス分布の混合物としてモデル化される、クラスタ化に基づく処理と、前景領域および背景領域のエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、または原画像と２値化画像の間のクロスエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、エントロピー処理と、グレーレベル画像と２値化画像の間の類似点を探索する、物体属性に基づく処理であり、類似点に、あいまいな形状類似およびエッジ一致が含まれる処理と、画素間の相関を考慮に入れる高次確率分布を利用する空間処理と、局所画像特性に基づいてある閾値を各画素に適用する局所処理とのうちの１つである。

他の実施形態によれば、閾値化処理はヒストグラム形状に基づく処理であり、ヒストグラム形状に基づく処理は、背景領域および物体領域を表わす２つのピークを有するヒストグラムを生成すること、および２つのピーク間の最小値を決定することを含む。

他の実施形態によれば、モルフォロジー画像処理は、膨張および収縮の少なくとも一方を含む。

他の実施形態によれば、除外するステップはさらに、各モジュールの横断エッジにある応答線を結晶と共に、検出されたエッジから除外することをさらに含む。

本明細書で開示される実施形態では、撮像システムを校正するためのデバイスを提供する。このデバイスは、核医学診断装置の撮影スキャナからプロンプトデータおよび遅延データを取得し、プロンプトデータに対してヒストグラム分析を利用してサイノグラムを生成し、得られた遅延データに基づく正規化校正を実行することによって結晶効率補正係数を生成し、生成されたサイノグラムに対し結晶効率補正係数に基づく正規化補正を実行して補正サイノグラムを生成し、補正されたサイノグラムをリビニングして複数の２次元サイノグラムスライスを生成し、複数の２次元サイノグラムスライスのそれぞれについて中心推定処理を使用して中心軸を決定するように構成された処理回路を含む。

他の実施形態によれば、処理回路はさらに、複数の２次元サイノグラムスライスのそれぞれについて、それぞれの決定された中心軸に基づいて軸傾斜角および横断シフトを導出するように構成される。

他の実施形態によれば、処理回路はさらに、複数の２次元サイノグラムスライスのそれぞれに閾値化処理を実行してそれぞれのスライスを２値化画像に変換して、複数の２値化画像を生成し、それぞれの２値化画像に対しモルフォロジー画像処理を実行して、処理された２値化画像を生成し、それぞれの処理された２値化画像内で左エッジおよび右エッジを検出し、複数の処理された２値化画像内の、各モジュールの横断エッジにある結晶に対応するエッジ異常値を除外し、左エッジと右エッジの平均曲線を決定し、サイノグラム内の中心軸を決定するために、左エッジと右エッジの平均曲線にシヌソイド関数曲線当てはめを適用するように構成されることによって、複数の２次元サイノグラムスライスのそれぞれについて中心軸を決定するように構成される。

他の実施形態によれば、ソースはシリンダである。

他の実施形態によれば、ソースの断面形状は楕円である。

他の実施形態によれば、閾値化処理は、平滑化ヒストグラムの特性要素が使用されて２値化画像が得られる、ヒストグラム形状に基づく処理と、グレーレベルサンプルが背景領域および前景領域内でクラスタ化され、またはガウス分布の混合物としてモデル化される、クラスタ化に基づく処理と、前景領域および背景領域のエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、または原画像と２値化画像の間のクロスエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、エントロピー処理と、グレーレベル画像と２値化画像の間の類似点を探索する、物体属性に基づく処理であって、類似点に、あいまいな形状類似およびエッジ一致が含まれる、処理と、画素間の相関を考慮に入れる高次確率分布を利用する空間処理と、局所画像特性に基づいてある閾値を各画素に適用する局所処理とのうちの１つである。

他の実施形態によれば、閾値化処理はヒストグラム形状に基づく処理であり、このヒストグラム形状に基づく処理は、背景領域および物体領域を表わす２つのピークを有するヒストグラムを生成すること、および２つのピーク間の最小値を決定することを含む。

他の実施形態によれば、モルフォロジー画像処理は、膨張および収縮の少なくとも一方を含む。

他の実施形態によれば、処理回路はさらに、各モジュールの横断エッジにある応答線を結晶と共に、検出されたエッジから除外するように構成されることによって、エッジ異常値を除外するように構成される。

本実施形態では、サイノグラム領域からシリンダなどのソースの空間位置を推定するための技法を提供する。具体的には、サイノグラムとは生データの可視表示である。この技法には、ＰＥＴ遅延リストモードデータを使用する計数率適応結晶効率正規化校正法が含まれる。さらに、シリンダの横断中心は、正弦曲線当てはめが後に続く、サイノグラムの左エッジと右エッジの平均曲線から推定される。さらに、異常値除外基準が、モジュールをベースとするＰＥＴスキャナからのデータを使用して実施される。異常値除外基準により、モジュールのエッジにおける異常値を除去することが可能になる。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係る核医学診断装置を説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。以下、説明を簡単にするため、核医学診断装置としてＰＥＴ装置を例に実施形態を説明する。しかしながら、本実施形態は、他の核医学診断装置、例えば、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：単一光子放射断面撮影）装置に対しても適用が可能である。また、本実施形態では、説明を簡単にするために、本実施形態に係る核医学診断装置のソース位置の推定方法で使用する対象の校正用のソースを、校正で一般的に広く用いられているシリンダソースとする。しかしながら、本実施形態で説明するソースの位置の推定方法は、他のソースを対象とすることができる。例えば、ソースの断面形状が楕円等であってもよい。

図１は、本実施形態に係るＰＥＴ装置のブロック構成の一例を示す図である。図１に示すように、ＰＥＴ装置は、ＰＥＴスキャナ１、処理回路２及び校正回路２０を有する。ＰＥＴスキャナ１は、ＰＥＴ装置における構成要素の呼び名であり、核医学診断装置のスキャナをまとめてスキャナ１と呼ぶ。

ＰＥＴスキャナ１は、ＰＥＴプロンプトリストモードデータ１０１およびＰＥＴ遅延リストモードデータ１０３を発生する。ＰＥＴプロンプトリストモードデータ１０１は、ＰＥＴスキャナにより集められた、一致時間窓基準を満たしたすべての真の事象、散乱事象、およびランダム事象を含む。ＰＥＴ遅延リストモードデータ１０３は、遅延窓対事象（ランダム事象）のみを含む。ＰＥＴスキャナ１は、発生されたこれらのデータを、処理回路２に対して出力する。

処理回路２は、サイノグラムユニット１０、正規化校正ユニット１１、正規化補正ユニット１２、３次元リビニングユニット１３、中心推定処理ユニット１４、及び傾斜角および横断シフトユニット１５を有する。

サイノグラムユニット１０は、ＰＥＴプロンプトリストモードデータ１０１に対してヒストグラミングを実施し、ＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０２を発生する。なお、ＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０２は、ヒストグラムとして識別されるサイノグラムであれば、他のデータであってもよい。サイノグラムユニット１０による処理は後述のステップＳ１０で実施される。

正規化校正ユニット１１は、ＰＥＴ遅延リストモードデータ１０３を使用することによって、正規化校正処理を実施する。そして、正規化校正ユニット１１は、結晶効率補正係数１０４を発生する。ＰＥＴ遅延リストモードデータ１０３は、ランダム事象のみを含む。ランダム事象には、スキャナ形状の効果、ファントム形状の効果、またはファントムによる減衰の効果が含まれない。したがって、ランダム事象のみを使用することによって、応答線（Ｌｉｎｅ Ｏｆ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＬＯＲ）位置と無関係になる結晶効率係数１０３を得ることができる。これにより、スキャナの軸縁部の結晶に対し、ノイズが少ない推定が保証される。正規化補正に使用されるＰＥＴ遅延リストモードデータ１０３、およびＰＥＴプロンプトリストモードデータ１０１は、同じ患者やファントムからのものであるので、不一致なシステム計数率の影響があったとしても最小限になる。この処理の結果として、結晶効率補正係数１０４が発生される。結晶効率補正係数１０４は、固有結晶効率補正（Ｎｅ）およびブロック形態効果係数（Ｎｂ）１０４とも表される。正規化校正ユニット１１による処理は後述のステップＳ１２で実施される。

正規化補正ユニット１２は、ＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０２に対して、結晶効率補正係数１０４を使用した正規化補正処理を実施する。そして、正規化補正ユニット１２は、結晶効率補正されたＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５を発生する。なお、正規化補正ユニット１２は、結晶効率補正係数１０４とＰＥＴプロンプトヒストグラムデータ１０２を使用して正規化補正処理を行うことで、結晶効率補正されたＰＥＴサイノグラムヒストグラムデータ１０５を発生してもよい。正規化補正処理により、各個別応答線（ＬＯＲ）が、ＬＯＲを形成する結晶の対応する結晶効率に基づいて補正される。各結晶の効率は、その固有結晶効率とそのブロック形態効果との乗算としてモデル化される。結果として得られるＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５は、３次元のサイノグラムデータである。

３次元リビニングユニット１３は、ＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５に対して、３次元リビニング法を実施する。これにより、３次元のＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５が２次元のサイノグラムスタックデータ１０６に変換される。言い換えると、３次元のサイノグラムデータが複数の２次元のサイノグラムデータに変換される。したがって、２次元のサイノグラムスタックデータ１０６は、３次元のＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５における複数のスライスデータである。３次元リビニング法には、シングルスライスリビニング（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｌｉｃｅ Ｒｅｂｉｎｎｉｎｇ：ＳＳＲＢ）アルゴリズムまたはフーリエリビニング（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｒｅｂｉｎｎｉｎｇ：ＦＯＲＥ）アルゴリズムなどが適用可能である。なお、軸ＦＯＶの両端のエッジに対応するスライスデータは、計数統計情報が限定されているために除外される。

中心推定処理ユニット１４は、２次元のサイノグラムスタックデータ１０６に対して中心推定処理を実施する。具体的には、中心推定処理ユニット１４は、２次元のサイノグラムスタックデータ１０６を構成する複数のスライス（スライス方向をｚ方向とする）データ毎にシリンダの横断（軸）中心位置（ｘ、ｙ）のデータ１０７を推定する。中心推定処理ユニット１４の詳細は後述する。

傾斜角および横断シフトユニット１５は、中心推定処理ユニット１４によって決定されたスライスデータ毎の軸中心（ｘ、ｙ）に基づいて、シリンダ軸傾斜角および横断シフトのデータ１０８を発生する。

具体的には、中心推定処理ユニット１４により、２次元のサイノグラムスタックデータ１０６において、スライス位置ｚ１とスライス位置ｚ２とにそれぞれ対応する軸中心（ｘ１、ｙ１）と軸中心（ｘ２、ｙ２）とを推定する。傾斜角および横断シフトユニット１５は、スライス位置ｚ１とスライス位置ｚ２との間の軸傾斜角Θのｘ方向成分Θｘを、Θｘ＝ａｒｃｔａｎ［（ｘ２−ｘ１）／（ｚ２−ｚ１）］として、また、ｙ方向成分Θｙを、Θｙ＝ａｒｃｔａｎ［（ｙ２−ｙ１）／（ｚ２−ｚ１）］として導出することができる。傾斜角および横断シフトユニット１５は、決定した傾斜角および横断シフトのデータ１０８を、校正回路２０に対して出力する。

校正回路２０は、傾斜角および横断シフトのデータ１０８を用いることにより、ＰＥＴスキャナ１を校正する。

次に、本実施形態に係る核医学診断装置を使用した場合の、ソース位置の推定手順について図２Ａ及び図２Ｂを参照して説明する。なお、説明を簡単にするためソースは、シリンダソースとする。

図２Ａは、本実施形態に係る核医学診断装置を用いたソース位置の推定手順の一例を示すフローチャートである。

図２Ｂは、図２Ａに対応し、各手順で発生されるデータを示す図である。

（ステップＳ１０）
ＰＥＴプロンプトリストモードデータ１０１に対してヒストグラミングが実施され、ＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０２が発生される。

（ステップＳ１２）
ＰＥＴ遅延リストモードデータ１０３を使用することによって、正規化校正処理が実行される。そして、結晶効率補正係数１０４が発生される。

（ステップＳ１４）
結晶効率補正係数１０４が使用され、ＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０２に対して、正規化補正処理が実施される。そして、結晶効率補正されたＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５またはＰＥＴプロンプトヒストグラム１０５が発生される。

図４Ａ、４Ｂ及び４Ｃは、それぞれ結晶効率正規化補正ステップＳ１４が実行される前後の第１、第２及び第３のファントムに関するサイノグラムの例を示す。

図４Ａは、中心に配置されている第１のファントムに対応するサイノグラムのシングルスライスを示す図である。図４Ａは、正規化補正前のサイノグラム４１Ａと正規化補正後のサイノグラム４３Ａとを表す。
図４Ｂは、中心から外れて配置されている第２のファントムに対応するサイノグラムのシングルスライスを示す図である。図４Ｂは、正規化補正前のサイノグラム４１Ｂと正規化補正後のサイノグラム４３Ｂとを表す。
図４Ｃは、中心から外れて配置されている第３のファントムに対応するサイノグラムのシングルスライスを示す図である。図４Ｃは、正規化補正前のサイノグラム４１Ｃと正規化補正後のサイノグラム４３Ｃとを表す。
図４Ａ、４Ｂ及び４Ｃは、結晶効率正規化補正が画像に施された後にサイノグラムがどのように見えるかを示す。

（ステップＳ１６）
ＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５に対して、３次元リビニング法が実施される。そして、３次元のＰＥＴプロンプトサイノグラムデータ１０５が２次元のサイノグラムスタックデータ１０６に変換される。

（ステップＳ１８）
２次元のサイノグラムスタックデータ１０６に対して中心推定処理が実施される。そして、複数のスライス（スライス方向をｚ方向とする）データ各々のシリンダの横断中心位置（ｘ、ｙ）のデータ１０７が推定される。

（ステップＳ２０）
中心推定処理ユニット１４によって決定されたスライスデータ毎の横断中心位置（ｘ、ｙ）に基づいて、シリンダ軸傾斜角および横断シフトのデータ１０８が発生される。

次に、中心推定処理ユニット１４によるステップＳ１８で示した、シリンダの横断中心位置（ｘ、ｙ）を推定する処理の詳細について図３を参照して説明する。

図３は、本実施形態の中心推定処理ユニット１４による処理の詳細を示したフローチャートである。図２Ａ及び図２Ｂで説明したように、ステップＳ１８で、２次元のサイノグラムスタックデータ１０６が中心推定処理ユニット１４に対して入力されているものとする。２次元のサイノグラムスタックデータ１０６は、複数のスライスにそれぞれ対応する複数の２次元のサイノグラム画像のデータが含まれる。

（ステップＳ１０１）
中心推定処理ユニット１４により、サイノグラム画像に対して自動閾値化処理が実行され、サイノグラム画像が２値化画像に変換される。サイノグラム画像を閾値処理するには、いくつか異なる方法がある。例えば、平滑化ヒストグラムの特性要素が使用されて２値化画像が得られる、ヒストグラム形状に基づく方法を使用することができる。また、グレーレベルサンプルが背景領域および前景領域内でクラスタ化され、またはガウス分布の混合物としてモデル化される、クラスタ化に基づく方法を使用することもできる。また、前景領域および背景領域のエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、または原画像と２値化画像の間のクロスエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、エントロピー法を使用することもできる。また、グレーレベル画像と２値化画像の間の類似点を探索する、物体属性に基づく方法を使用することもでき、この類似点には、あいまいな形状類似、エッジ一致、または他の同様な方法が含まれる。また、画素間の相関を考慮に入れる高次確率分布（higher-order probability distribution）を利用する空間法を使用すること、および局所画像特性に基づいてある閾値を各画素に適用する局所法を使用することも可能である。ヒストグラム形状に基づく方法は、Ｓ１４での正規化補正の操作後に十分な精度で使用することができる。結果として得られるヒストグラムは、背景領域および物体領域を表わす２つのピークを有することになる。２つのピーク間の最小値を見つけることによって、閾値処理手順は自動的に行うことができる。

（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０１で発生された２値化画像に対して、１つまたは複数のモルフォロジー画像処理が実行される。これにより、分離されたエッジ画素が２値化画像から除去され、２値化画像中の穴が埋められる。モルフォロジー画像処理の基本機能は、簡単な既定の形状を用いて画像を探索することである。これにより、既定の形状が２値化画像内の諸形状と適合するかそれとも合わないかが決定される。モルフォロジー画像処理の例としては、膨張および収縮がある。拡張は、入力画像に含まれる諸形状を探索し拡張する。拡張は、シフト不変（平行移動不変）の画像処理であり、入力画像内の諸領域の境界を段階的に拡大する。収縮もまた平行移動不変であり、入力画像内の領域の境界を収縮する。これにより、ノイズの影響等により発生した入力画像内の穴またはヒゲのような突起部分を除去することができる。

図５は、図４に示した正規化補正処理後のサイノグラム画像に対して、ステップＳ１０１の閾値処理とステップＳ１０２のモルフォロジー画像処理が実行された後のファントムのサイノグラムのシングルスライスを示す図である。
図５Ａは、図４Ａに対応し、閾値処理及びモルフォロジー画像処理が実行された後の第１のファントムのサイノグラムのシングルスライスを示す図である。
図５Ｂは、図４Ｂに対応し、閾値処理及びモルフォロジー画像処理が実行された後の第２のファントムのサイノグラムのシングルスライスを示す図である。
図５Ｃは、図４Ｃに対応し、閾値処理及びモルフォロジー画像処理が実行された後の第３のファントムのサイノグラムのシングルスライスを示す図である。

図５に示す図から、モルフォロジー画像処理等により、図４で示した結晶効率正規化補正後のサイノグラム画像のファントムを表す領域の画素値が同一（白または黒等）にすることができていることが分かる。

（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０２で処理された２値化画像に対しエッジ処理が実行される。これにより、２値化画像のエッジが検出される。

図６は、図５に示した２値化画像に対して、ステップＳ１０３のエッジ処理が実行された後のファントムのサイノグラムのシングルスライスを示す図である。
図６Ａは、図５Ａの２値化画像に対するエッジ処理の実行結果を示す図である。
図６Ｂは、図５Ｂの２値化画像に対するエッジ処理の実行結果を示す図である。
図６Ｃは、図５Ｃの２値化画像に対するエッジ処理の実行結果を示す図である。

図６Ａ、図６Ｂ及び図６Ｃは、それぞれ第１、第２及び第３のファントムに対応する。図６Ａ、図６Ｂ及び図６Ｃに示すように、エッジ処理が実行された結果、第１、第２、および第３のファントムについて、それぞれ左エッジと右エッジとが検出される。

図７は、１つのシリンダファントムの一例を示す図である。図７に示すように、シリンダファントムの３つのスライス（＃１、＃２および＃３）が示されており、後述の表１と対応している。

（ステップＳ１０４）
ステップＳ１０３が実行された２値化画像が集められる。そして、複数のスライス各々の２値化画像からエッジ異常値を有する部分が除外される。具体的には、モジュールをベースとするＰＥＴスキャナでは、各モジュールの横断エッジにあるＬＯＲが結晶と共に、検出されたエッジから除外される。また、各モジュールの横断エッジにある結晶に対応するエッジ異常値が除外されてもよい。例えば、ステップＳ１６での３次元リビニング後では、各スライスは同一のＬＯＲ分布を有する。

（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０４で異常値が除外された２値化画像において、エッジ処理が実施され、左エッジと右エッジとが抽出される。そして、左エッジと右エッジの平均曲線が計算される。そして、計算された平均曲線が、サイノグラム領域内のシリンダの中心を表わすように指定される。

（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０５で発生された平均曲線にシヌソイド関数曲線当てはめが実行される。このステップで、ステップＳ１０５で生成された平均曲線に最も適合するシヌソイド関数が特定される。これにより、複数のスライス各々の中心位置（ｘ、ｙ）を推定することができる。それは、シヌソイド関数と中心位置（ｘ、ｙ）との間に対応関係があるためである。このステップにより、例えば、断面形状が円または楕円を有するシリンダの特定のスライスに軸中心を推定することができる。

表１は、図７で示したシリンダファントムの３つのスライス毎の推定中心位置（ｘ、ｙ）を示す。軸スパン、またはｚ方向にわたる平均を使用して統計誤差を低減することができる。

本実施形態に係る核医学診断装置によれば、以下の効果を得ることが出来る。
本実施形態に係る核医学診断装置が備えるソース位置の推定方法は、外部機器を使用する必要がないため、最小限の追加コストで導入することができる。さらに、本実施形態のソース位置の推定方法によれば、高速で堅牢かつ正確に、ソースの位置を推定することができる。これは、計数率適応的な遅延窓結晶効率の正規化、中心推定に使用されるサイノグラムの左右エッジの平均曲線、および、モジュールをベースとするＰＥＴスキャナ設計を使用することによって適用される異常値除外等により提供される。これにより、本実施形態に係るソース位置の推定方法を備える核医学診断装置は、従来の装置に比べて上記の大きな利点が得られる。

加えて、本実施形態は、シリンダの軸がスキャナのｚ軸と位置が合わなくなる場合に、楕円（非円）の形状に適用することができる。さらに、軸スパン、またはｚ方向にわたる平均を、別々のスライスにおける基準（ｘ、ｙ）に使用することができる。結果として、シリンダの中心軸は、ファントムに対し、いくつかのｚ位置における推定中心を用いて決定することができる。

上述の処理またはアルゴリズムを実施する、例えばサイノグラムユニット、正規化校正ユニット、正規化補正ユニット、３次元リビニングユニット、中心推定処理ユニット、ならびに傾斜角および横断シフトユニットである、上述の処理の少なくともいくつかの部分またはすべては、１つまたは複数のマイクロプロセッサを有する何らかの形のコンピュータを使用することによって、または処理回路もしくは専門／専用回路（１つまたは複数）を使用することによって実施または支援することができる。当業者には理解されるように、コンピュータプロセッサは、個別論理ゲートとして、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくは他の複合型プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）として実施することができる。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実施は、ＶＨＤＬ、ベリログまたは他のハードウェア記述言語でコーディングすることができ、そのコードは、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤにじかに入っている、または別個の電子メモリとしての電子メモリに格納することができる。さらに電子メモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはＦＬＡＳＨメモリなどの不揮発性としてよい。電子メモリはまた、スタティックＲＡＭまたはダイナミックＲＡＭなどの揮発性でもよく、またマイクロコントローラまたはマイクロプロセッサなどのプロセッサが、電子メモリを管理するため、ならびにＦＰＧＡまたはＣＰＬＤと電子メモリの間の対話を管理するために用意されてよい。

別法として、コンピュータプロセッサは、上記の持続性電子メモリおよび／またはハードディスクドライブ、ＣＤ（登録商標）、ＤＶＤ（登録商標）、ＦＬＡＳＨドライブ、もしくは他の任意の既知の記憶媒体のいずれかに格納されているプログラムである、本明細書に記載の機能を実行するコンピュータ可読命令のセットを含むコンピュータプログラムを実行することもできる。さらに、コンピュータ可読命令は、米国のＩｎｔｅｌのＸｅｎｏｎ（登録商標）プロセッサまたは米国のＡＭＤのＯｐｔｅｒｏｎ（登録商標）プロセッサなどのプロセッサと組み合わせて、またＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ＶＩＳＴＡ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＡｐｐｌｅのＭＡＣ−ＯＳＸ（登録商標）、および当業者に知られている他のオペレーティングシステムと組み合わせて実行される、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、もしくはオペレーティングシステムの構成要素、またはこれらの組合せとして用意することができる。

加えて、諸実施形態のいくつかの特徴は、コンピュータベースのシステム（図１５）を使用して実施することもできる。コンピュータ１０００は、情報を伝達するためのバスＢまたは他の伝達機構と、情報を処理するための、バスＢと結合されたプロセッサ／ＣＰＵ１００４とを含む。コンピュータ１０００はまた、情報、およびプロセッサ／ＣＰＵ１００４によって実行されるべき命令を格納するための、バスＢに結合されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他のダイナミック記憶デバイス（例えば、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、およびシンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ））などの主メモリ／メモリユニット１００３を含む。加えて、メモリユニット１００３は、ＣＰＵ１００４による命令の実行中に一時的数値変数または他の中間情報を格納するために使用することができる。コンピュータ１０００はまた、ＣＰＵ１００４用の静的情報および命令を格納するための、バスＢに結合された読出し専用メモリ（ＲＯＭ）または他のスタティック記憶デバイス（例えば、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、および電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ））をさらに含むこともできる。

コンピュータ１０００はまた、情報および命令を格納するための１つまたは複数の記憶デバイスを制御するために、バスＢに結合された大容量記憶装置１００２およびドライブデバイス１００６（例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、読出し専用コンパクトディスクドライブ、リード／ライトコンパクトディスクドライブ、コンパクトディスクジュークボックス、テープドライブ、および着脱可能光磁気ドライブ）などのディスクコントローラを含むこともできる。記憶デバイスは、適切なデバイスインターフェース（例えば、小型コンピュータシステムインターフェース（ＳＣＳＩ）、統合デバイスエレクトロニクス（ＩＤＥ）、拡張ＩＤＥ（ＥＩＤＥ）、ダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ）、またはウルトラＤＭＡ）を使用してコンピュータ１０００に付加することができる。

コンピュータ１０００はまた、特定目的論理デバイス（例えば、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ））または構成可能論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ）、複合型プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））を含むこともできる。

コンピュータ１０００はまた、コンピュータユーザに対し情報を表示するための陰極線管（ＣＲＴ）などの表示装置を制御するために、バスＢに結合された表示装置コントローラを含むこともできる。コンピュータシステムは、コンピュータユーザと対話するための、またプロセッサに情報を与えるための、キーボードおよびポインティングデバイスなどの入力デバイスを含む。ポインティングデバイスは、例えば、方向情報およびコマンド選択をプロセッサへ伝達するための、また表示装置上のカーソル移動を制御するためのマウス、トラックボール、またはポインティングスティックでよい。加えて、プリンタにより、コンピュータシステムによって格納および／または生成されたデータの印刷されたリストを得ることができる。

コンピュータ１０００は、メモリユニット１００３などのメモリに収容された１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスを実行するＣＰＵ（主処理ユニット）１００４に応答して、本発明の処理ステップの少なくとも一部分を実行する。このような命令は、大容量記憶装置１００２または着脱可能な記憶媒体などの他のコンピュータ可読媒体から、メモリユニットに読み込むことができる。多重処理構成においての１つまたは複数のプロセッサはまた、メモリユニット１００３に収容された命令のシーケンスを実行するために使用することもできる。代替実施形態では、ハードワイヤード回路をソフトウェア命令の代わりに、またはそれと組み合わせて使用することができる。したがって、諸実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアのいかなる特定の組合せにも限定されない。

上述のように、コンピュータ１０００は、本発明の教示によりプログラムされた命令を保持するための、およびデータ構造、表、記録、または本明細書に記載の他のデータを収容するための、少なくとも１つのコンピュータ可読媒体（記憶媒体）１００１またはメモリを含む。コンピュータ可読媒体の例としては、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、もしくは他の任意の磁気ディスク、コンパクトディスク（登録商標）（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、またはコンピュータが読み出すことができる他の任意の媒体がある。

本発明は、ＣＰＵ（主処理ユニット）１００４を制御するための、また本発明を実施するデバイス（１つまたは複数）を駆動するための、またＣＰＵ（主処理ユニット）１００４が人間のユーザと対話できるようにするための、コンピュータ可読媒体のどれか１つまたは合わせたものに格納されたソフトウェアを含む。このようなソフトウェアには、それだけには限らないが、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、開発ツール、およびアプリケーションソフトウェアが含まれてよい。このようなコンピュータ可読媒体はさらに、本発明を実施する際に実行される処理のすべて、または一部分（処理が分散されている場合）を実行するための、本発明のコンピュータプログラム製品を含む。

本発明の媒体上のコンピュータコード要素は、それだけには限らないが、スクリプト、解釈可能プログラム、ダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ）、Ｊａｖａ（登録商標）クラスおよび完全な実行可能プログラムを含む、任意の解釈可能または実行可能なコード機構とすることができる。さらに、本発明の処理の一部分は、性能、信頼性および／またはコストをより良くするために分散させることもできる。

「コンピュータ可読媒体」という用語は、本明細書では、命令を実行のためにＣＰＵ１００４に与えることに関与する任意の媒体を指す。コンピュータ可読媒体は、それだけには限らないが、不揮発性媒体および揮発性媒体を含む多くの形を取り得る。不揮発性媒体には、例えば、大容量記憶装置１００２または着脱可能な記憶媒体などの光ディスク、磁気ディスク、および光磁気ディスクが含まれる。揮発性媒体には、メモリユニット１００３などのダイナミックメモリが含まれる。

様々な形のコンピュータ可読媒体が、１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスを実行のためにＣＰＵ１００４まで搬出することに関わり得る。例えば、命令は最初に、遠隔のコンピュータの磁気ディスクによって搬送することができる。バスＢに結合された入力部でそのデータを受け取り、このデータをバスＢ上に置くことができる。バスＢはデータをメモリユニット１００３まで搬送し、ＣＰＵ１００４はメモリユニット１００３から命令を受け取り実行する。メモリユニット１００３で受け取られた命令は、ＣＰＵ１００４による実行の前または後に、大容量記憶装置１００２に任意選択で格納することができる。

コンピュータ１０００はまた、バスＢに結合された通信インターフェース（インターフェースデバイス）１００５を含む。通信インターフェース１００５は、例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）に、またはインターフェースなどの他の通信ネットワークに接続されているネットワークに結合する２方向データ通信を可能にする。例えば、通信インターフェース１００５は、あらゆるパケット交換ＬＡＮに付属するようにネットワークインターフェースカードとすることができる。他の例として、通信インターフェース１００５は、対応するタイプの通信ラインとのデータ通信接続を行うために、非対称型加入者線デジタル伝送方式（ＡＤＳＬ）カード、統合サービスデジタル網（ＩＳＤＮ）カードまたはモデムとすることができる。無線リンクもまた実施することができる。任意のこのような実施態様において、通信インターフェース１００５は、様々なタイプの情報であるデジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁信号または光信号を送信および受信する。

ネットワークは一般に、１つまたは複数のネットワークを介して他のデータデバイスに至るデータ通信を可能にする。例えば、ネットワークは、ローカルネットワーク（例えば、ＬＡＮ）を介して、または通信ネットワークを介して通信サービスを提供するサービスプロバイダによって作動される機器を介して、他のコンピュータとの接続を行うことができる。ローカルネットワークおよび通信ネットワークでは、例えば、デジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁信号または光信号と、その関連づけられた物理層（例えば、ＣＡＴ５ケーブル、同軸ケーブル、光ファイバなど）とを使用する。さらに、ネットワークは、携帯情報端末（ＰＤＡ）ラップトップコンピュータ、またはセルラー電話などのモバイルデバイスとの接続を行うことができる。

上の説明において、流れ図中のどのプロセス、説明またはブロックも、プロセス内で特定の論理機能またはステップを実施するための１つまたは複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの一部分を表わすものとして理解されるべきであり、また代替の実施形態が、当業者には理解されるように、関係する機能性に応じて、実質的に同時または逆の順序を含めて、図示または議論された順序とは不同に諸機能を実行することができる、本提案の例示的な実施形態の範囲内に含まれる。

いくつかの実施形態が説明されたが、これらの実施形態は単なる例示として提示されており、本発明の範囲を限定するものではない。実際、本明細書に記載された新規の方法、装置およびシステムは、他の多様な形で具体化することができ、さらに、本明細書に記載の方法、装置およびシステムの形の様々な省略、置換および変更を、本発明の趣旨から逸脱することなく加えることができる。添付の特許請求の範囲およびその等価物は、このような形または修正を、それが本発明の範囲および趣旨に入るとして包含するものである。

１…ＰＥＴスキャナ、２…処理回路、２０…校正回路、１０…サイノグラムユニット、１１…正規化校正ユニット、１２…正規化補正ユニット、１３…３次元リビニングユニット、１４…中心推定処理ユニット、１５…傾斜角および横断シフトユニット

Claims (17)

1. ソースに関するプロンプトデータを取得するスキャナと、
   前記プロンプトデータからサイノグラムを発生するサイノグラムユニットと、
   前記サイノグラムに基づいて、前記ソースの中心位置を推定する中心推定処理ユニットと、
   を具備することを特徴とする核医学診断装置。
2. 前記スキャナは、遅延データを取得し、
   前記遅延データに対して正規化校正を実行することによって、結晶効率補正係数を発生する正規化校正ユニットと、
   前記結晶効率補正係数を用いて前記サイノグラムを正規化補正した補正サイノグラムを発生する正規化補正ユニットと、
   をさらに具備し、
   前記中心推定処理ユニットは、前記補正サイノグラムに基づいて、前記ソースの中心位置を推定すること、
   を特徴とする請求項１記載の核医学診断装置。
3. 前記補正サイノグラムをリビニングして複数の２次元サイノグラムスライスを発生する３次元リビニングユニットをさらに具備し、
   前記中心推定処理ユニットは、前記複数の２次元サイノグラムスライス各々において、前記ソースの中心位置を推定すること、
   を特徴とする請求項２記載の核医学診断装置。
4. 前記複数の２次元サイノグラムスライス各々の前記ソースの中心位置に基づいて前記ソースの軸傾斜角および横断シフトを計算する傾斜角および横断シフトユニットをさらに具備すること、
   を特徴とする請求項３記載の核医学診断装置。
5. 前記中心推定処理ユニットは、
   前記複数の２次元サイノグラムスライス各々から前記ソースの左エッジと右エッジとを検出し、前記検出した前記左エッジと右エッジとの間の平均曲線を特定し、
   前記平均曲線に対応するシヌソイド関数を特定することにより、前記複数の２次元サイノグラムスライス各々において、前記ソースの中心位置を推定すること、
   を特徴とする請求項３に記載の核医学診断装置。
6. 前記中心推定処理ユニットは、前記複数の２次元サイノグラムスライス各々に対して閾値化処理を実行することにより、前記複数の２次元サイノグラムスライスにそれぞれ対応する複数の２値化画像を発生し、
   前記複数の２値化画像から前記ソースの左エッジと右エッジとを検出し、前記検出した前記左エッジと右エッジとの間の平均曲線を特定し、
   前記平均曲線に対応するシヌソイド関数を特定することにより、前記複数の２次元サイノグラムスライス各々において、前記ソースの中心位置を推定すること、
   を特徴とする請求項５に記載の核医学診断装置。
7. 前記中心推定処理ユニットは、
   前記複数の２値化画像各々に対してモルフォロジー画像処理を実行することにより、前記画像処理後の複数の２値化画像を発生し、
   前記画像処理後の複数の２値化画像から前記ソースの左エッジと右エッジとを検出し、前記検出した前記左エッジと右エッジとの間の平均曲線を特定し、
   前記平均曲線に対応するシヌソイド関数を特定することにより、前記複数の２次元サイノグラムスライス各々において、前記ソースの中心位置を推定すること、
   を特徴とする請求項５に記載の核医学診断装置。
8. 前記中心推定処理ユニットは、
   前記画像処理後の複数の２値化画像内の、前記スキャナを構成するモジュールの横断エッジにある結晶に対応するエッジ異常値を除外すること、
   を特徴とする請求項７記載の核医学診断装置。
9. 前記ソースがシリンダであること、
   を特徴とする請求項１に記載の核医学診断装置。
10. 前記ソースの断面形状が楕円であること、
    を特徴とする請求項１に記載の核医学診断装置。
11. 前記閾値化処理が、
    平滑化ヒストグラムの特性要素が使用されて２値化画像が得られる、ヒストグラム形状に基づく処理と、
    グレーレベルサンプルが背景領域および前景領域内でクラスタ化され、またはガウス分布の混合物としてモデル化される、クラスタ化に基づく処理と、
    前景領域および背景領域のエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、または原画像と２値化画像の間のクロスエントロピーを使用するアルゴリズムを実施する、エントロピー処理と、
    グレーレベル画像と２値化画像の間の類似点を探索する、物体属性に基づく処理であって、前記類似点に、あいまいな形状類似およびエッジ一致が含まれる、処理と、
    画素間の相関を考慮に入れる高次確率分布を利用する空間処理と、
    局所画像特性に基づいてある閾値を各画素に適用する局所処理と、
    のうちの１つであること、
    を特徴とする請求項６に記載の核医学診断装置。
12. 前記閾値化処理がヒストグラム形状に基づく処理であり、
    前記ヒストグラム形状に基づく処理が、背景領域および物体領域を表わす２つのピークを有するヒストグラムを生成すること、および前記２つのピーク間の最小値を決定することを含むこと、
    を特徴とする請求項６に記載の核医学診断装置。
13. 前記モルフォロジー画像処理が膨張および収縮の少なくとも一方を含むこと、
    を特徴とする請求項７記載の核医学診断装置。
14. 前記中心推定処理ユニットによる、前記画像処理後の複数の２値化画像内の、前記スキャナを構成するモジュールの横断エッジにある結晶に対応するエッジ異常値を除外する処理は、各モジュールの横断エッジにある応答線を結晶と共に、前記検出されたエッジから除外することをさらに含むこと、
    を特徴とする請求項８記載の核医学診断装置。
15. ソースに関するプロンプトデータからサイノグラムを発生するサイノグラムユニットと、
    前記サイノグラムに基づいて、前記ソースの中心位置を推定する中心推定処理ユニットと、
    を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
16. ソースに関するプロンプトデータからサイノグラムを発生し、
    前記サイノグラムに基づいて、前記ソースの中心位置を推定すること、
    を特徴とするソース位置推定方法。
17. コンピュータに、
    ソースに関するプロンプトデータからサイノグラムを発生する手順と、
    前記サイノグラムに基づいて、前記ソースの中心位置を推定する手順と、
    を実行させるためのプログラム。