JP2022024975A - 撮像装置、撮像方法及び撮像プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適切に減弱補正を行うことのできる撮像装置を提供する。【解決手段】撮像装置は、第１取得部と、第２取得部と、算出部と、再構成部とを備える。第１取得部は、被検体を透過した放射線の強度を表す投影データを取得する５０１。第２取得部は、非電離放射線を用いた２次撮像システムを用いて前記被検体の撮像情報を取得する５０５。算出部は、撮像情報に基づいて、被検体の体積減弱マップを算出する５２０。再構成部は、投影データと体積減弱マップとに基づいて、減弱補正された立体画像を再構成する５３０，５３５。【選択図】図５

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、撮像装置、撮像方法及び撮像プログラムに関する。

例えば、本開示は、取得した被検体の投影データと減弱マップとに基づいて断層画像を再構成する撮像装置に関する。被検体の減弱マップは、撮像装置に備えられた、光学装置、赤外線装置、または測距装置などの、２次撮像システムを介して取得される。

ここで示した背景技術の説明は本開示の背景の概略を示すためのものである。本背景技術の項に記載された本発明者の研究内容は、出願時に別段先行技術とは見なされない明細書の態様と同様に、明示的にも暗示的にも本開示に対する先行技術と見なされるものではない。

放射断層撮影では、スキャンされた被検体の減弱情報を用いて正確かつ定量的に画像を再構成する。減弱マップを用いないと、再構成画像にアーチファクトが現れて再構成の解釈が難しくなる。これまで被検体の減弱情報は、被検体の周囲を回転する放射性同位体を用いた透過スキャン、または最新のスキャナトポロジにおいては被検体のコンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）（または磁気共鳴（Magnetic Resonance：ＭＲ））スキャンから取得されている。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）および磁気共鳴（ＭＲ）のシステム並びに方法は、特に医療用の撮像と診断とに広く用いられている。通常ＣＴシステムでは、被検者の身体を透過した１つ以上の断面スライスの投影像が形成される。Ｘ線源などの放射線源により片側から身体に照射が行われる。通常はＸ線源に近接したコリメータがＸ線ビームの角度範囲を制限し、それにより身体に入射する放射線が、身体の断面スライスを画定する平面領域（すなわち、Ｘ線投影面）に実質的に閉じ込められる。身体の反対側には少なくとも１つの（通常は２つ以上の）検出器が位置して身体を透過した放射線を投影面内で受ける。身体を通過した放射線の減弱が、検出器から受信した電気信号を処理することによって測定される。ある実施態様では、マルチスライス型検出器構成を用いて平面投影像ではなく身体の立体投影像が形成される。

一般にＸ線源は、身体の長軸を中心に回転するガントリに搭載されている。同様に検出器もＸ線源と対向する位置でガントリに搭載されている。身体の断面画像は、一連のガントリ回転角で投影減弱測定を行い、さらに投影データ（サイノグラム）をガントリのロータとステータとの間に配置されたスリップリングを介してプロセッサに送信した後、ＣＴ再構成アルゴリズム（例えば、逆ラドン変換、フィルタ補正逆投影、Ｆｅｌｄｋａｍｐコーンビーム再構成、反復再構成、または他の方法など）を用いて投影データを処理することによって取得される。例えば、再構成画像は、要素（画素）の正方行列であって、各要素が患者の身体の体積要素（体積画素すなわちボクセル）を表す正方行列となるデジタルＣＴ画像である。あるＣＴシステムでは、身体の平行移動と身体に対するガントリの回転との組み合わせによりＸ線源が身体に対する螺旋状の軌跡を辿るようにされる。次いで複数の視野を用いて、前記スライスまたは複数の前記スライスの内部構造を示すＣＴ画像が再構成される。

場合によっては減弱マップの取得が難しいことがある。例えば、ＣＴ（またはＭＲ）システムのインストール、利用、または動作が不可の場合、ＣＴスキャンによって不所望の放射線量が付加される場合、およびＣＴの視野（ＦＯＶ）がスキャン対象の被検体の全体には及んでいなくて、打ち切りアーチファクトが生じる場合などである。このように減弱画像が利用可能でない場合、正確な放射断層撮影再構成が難しくなる。このため、ＣＴシステムに備わる特性を用いてまたはシステムへの単純な機能追加によって減弱マップを作成するための解析手法が望まれている。

米国特許第８６２００５３号明細書

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、適切に減弱補正を行うことである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る撮像装置は、第１取得部と、第２取得部と、算出部と、再構成部とを備える。第１取得部は、被検体を透過した放射線の強度を表す投影データを取得する。第２取得部は、非電離放射線を用いた２次撮像システムを用いて前記被検体の撮像情報を取得する。算出部は、前記撮像情報に基づいて、前記被検体の体積減弱マップを算出する。再構成部は、前記投影データと前記体積減弱マップとに基づいて、減弱補正された立体画像を再構成する。

本開示の種々の例示的実施形態は以下の各図を参照して詳細に説明される。これらの図において同様の部材には同様の参照符号が付される。

図１に被検体の再構成像の例を示す。 図２に本開示の一実施形態に係る撮像装置のブロック図を示す。 図３Ａに、本開示の一実施形態に係る、中実ファントムを輪郭図と共に示す。 図３Ｂに、本開示の一実施形態に係る、透明ファントム３０５を輪郭図と共に示す。 図４に、本開示の一実施形態に係る、ＸＣＡＴにより作成された種々のサイズの人体例を示す。 図５に、本開示の一実施形態に係る、減弱補正された立体画像を作成する方法のフローチャートの非限定的例を示す。 図６Ａに、本開示の一実施形態に係る、ＣＴスキャナのＦＯＶを示す。 図６Ｂに、本開示の一実施形態に係る、ポジトロン放射断層撮影（Positron-Emission Tomography：ＰＥＴ）スキャナのＦＯＶを示す。 図６Ｃに、本開示の一実施形態に係るＰＥＴ／ＣＴスキャナ内の被検体であって、一部がスキャナのＦＯＶからはみ出た被検体を示す。 図７に、本開示の一実施形態に係る、打ち切り３次元（３Ｄ）体積減弱データを用いて減弱補正された立体画像を作成する方法のフローチャートの非限定的例を示す。 図８に、本開示の一実施形態例に係る、ＣＴスキャナの実施態様の模式図を示す。 図９Ａに、本開示の一実施形態に係る、ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）スキャナの透視図を示す。 図９Ｂに、本開示の一実施形態に係る、ＰＥＴスキャナの模式図を示す。

本開示は、処理回路を備えた撮像装置であって、該処理回路は、被検体の投影データであって被検体を透過した複数の光線に沿って検出された放射線の強度を表す投影データを取得し、非電離放射線を用いた２次撮像システムを介して被検体の輪郭を取得し、その輪郭に基づいて被検体のモデルとモデルパラメータとを決定し、そのモデルとモデルパラメータとに基づいて被検体の体積減弱マップを算出し、かつ上記投影データと体積減弱マップとに基づいて減弱補正された立体画像を再構成するように構成されている。

さらに本開示は撮像方法であって、被検体の投影データであって被検体を透過した複数の光線に沿って検出された放射線の強度を表す投影データを取得することと、非電離放射線を用いた２次撮像システムを介して被検体の輪郭を取得することと、その輪郭に基づいて被検体のモデルとモデルパラメータとを決定することと、そのモデルとモデルパラメータとに基づいて被検体の体積減弱マップを算出することと、上記投影データと体積減弱マップとに基づいて減弱補正された立体画像を再構成することと、を含む方法に関する。

なお、この要約の項は本開示または請求項に係る発明の実施形態および／または付加される新規態様のいずれをも特定するものではない。本要約は種々の実施形態と対応する新規性の要点との予備的な説明に過ぎない。本発明および実施形態のさらなる詳細および／または考え得る視点については、以下の本開示の詳細な説明の項と対応する図面とを参照されたい。

以下の開示に本記載の主題の種々の特徴を具現する種々の実施形態または実施例を示す。本開示の簡明を図るために構成要素と配置との具体例を以下に述べる。言うまでもなくこれらの具体例は例示に過ぎず限定するものではない。例えば、以下の説明における第２形態上の第１形態の形成には、第１、第２の形態が直接接触した状態で形成される実施形態と、第１、第２の形態が直接接触しないようにさらなる形態が第１、第２の形態間に形成される実施形態とが含まれる。また、本開示では種々の実施例において参照数字および／または符号が繰り返し用いられる。この繰り返しは簡潔明瞭を図るためのものであり、それ自体は本記載の種々の実施形態および／または構成間の関係を示すものではない。また、本明細書においては、「上」、「下」、「真下」、「下」、「下方」、「上」、「上方」などの空間的関係を示す用語は、図に示したある構成要素または形態の他の構成要素または形態に対する関係の説明を容易にするために用いられる。これらの空間的関係を示す用語は、図に示した方位に加えて使用時または動作時の装置の種々の方位をも含むものである。装置の向きは図示以外の向き（９０度回転させた向きまたはその他の向き）でもよく、本明細書で用いる空間的関係を示す記述子の意味内容はそれに応じて相応に解釈される。

本明細書で述べる種々のステップの記載順は理解を容易にするためのものである。通常、これらのステップは任意の好適な順で実行される。さらに、本明細書では種々の特徴、技術、構成等をそれぞれ本開示における様々な箇所で記述するが、それらの概念は互いに独立してまたは組み合わせて実施されるものとする。したがって、本発明は様々な形で具現されかつ様々な角度から考察され得る。

ある撮像方法では、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）や磁気共鳴（ＭＲ）における診断品質データセットなどの、３次元（３Ｄ）体積データセットを用いて減弱データが作成される。本記載の方法では、２次元（２Ｄ）画像（例えば、ＲＧＢ画像，ＩＲ画像など）や３Ｄ表面スキャン（タイムオブフライト法（Time Of Flight：ＴｏＦ）、レーダ、超音波など）像を処理することによって得られたデータを用いて３Ｄ体積スキャン像を拡張する（打ち切りの場合）、または３Ｄ体積スキャン像を該データと置換する（打ち切りのない場合）。

本記載の方法は、様々な角度から撮像対象の被検体の２Ｄ画像（例えば、ＲＧＢ画像やＩＲ画像など）を形成する１つ以上の可視化撮像カメラ（ＲＧＢ画像やＩＲ画像用カメラなど）を含む。ある実施形態では、カメラ自体がスキャナ撮像システム（例えば、患者のモニタ用のシステム）の一部として組み込まれており、この場合は機器を付加する必要はない。２Ｄ画像を処理することで当該被検体の表面の位置が決定される。ある実施形態では、本記載の方法が、被検体の３Ｄ表面スキャン情報を直接提供するカメラシステム（（タイムオブフライト法、レーダ、構造化光など）を用いて実施される。

図１に、被検体１００の再構成画像の例を示す。前述のように、減弱マップを用いないと、再構成画像にアーチファクトが現れて再構成の解釈が難しくなる。被検体１００は、例えば、ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）システムによってスキャンされる。被検体１００が２次元の円として単純化される例では、円形の被検体１００が均一に減弱していても、被検体１００の端部で発生するガンマ線が減弱媒体を通って検出器まで移動する距離は、被検体１００の中心で発生するガンマ線に比べて短い。被検体１００の中心で発生するガンマ線は、検出器に向かって進む前に被検体１００の半径を１つ通過する必要がある。被検体１００の端部またはその近傍で発生するガンマ線は、いくらか減弱の少ない検出器への経路を利用できるため相対的に高い強度を示す（相対的に高エネルギになる）。このため、減弱補正のない被検体１００の第１再構成像１０５は不均一で、端部の周囲の不均一性などのアーチファクトを示す。適正な減弱補正を施した被検体１００の第２再構成像１１０は均一でアーチファクトを有していない。第１再構成像１０５はＰＥＴスキャンに基づく再構成であり、減弱を補正するための追加スキャンは行われていない。第２再構成像１１０の減弱の補正に用いた追加スキャンは、例えば、体積ＣＴスキャンにより行われる。ＰＥＴデータは被検体１００内のトレーサ分布の機能情報を与えるが、一般に解像度が低く、被検体１００（すなわち患者）の全体的な解剖的情報は得られない。このため、ＣＴスキャンシステムによって減弱データから高解像度の解剖的情報を与える。解析時にこれら２種類のスキャンを併用すると、ＣＴ（解剖学的減弱）スキャンとＰＥＴ（トレーサ分布）スキャンとの組み合わせによる情報の増加により診断の精度が高まる。

ただし、前述したように、撮像装置が、ＣＴスキャナシステムなどの、体積スキャンにより被検体１００内の減弱を判定するための２次体積スキャンシステムを含まないこともある。例えば、撮像装置が別の２次撮像システムを用いて体積スキャンシステムを拡張または置換することもある。ＣＴスキャナシステムの場合は、患者への放射線量を減らすことが望ましいため、非イオン化撮像システムが使用される。非イオン化撮像システムでは、患者への浸透やイオン化による組織障害を与えることのない、約４００ｎｍ－数ｍｍの範囲の電磁放射線の波長が使用される。

図２に本開示の一実施形態に係る撮像装置２００のブロック図を示す。一実施形態において、この撮像装置は、１次撮像システム２０５と、２次可視化撮像システム２１０（本明細書では「可視化撮像システム２１０」と呼ぶ）と、体積撮像システム２１５とを有する。ある実施形態では、体積撮像システム２１５は可視化撮像システム２１０に置き換えられる。１次撮像システム２０５は、例えば、前述のＰＥＴスキャナである。体積撮像システム２１５は、例えば、前述のＣＴスキャナシステムである。可視化撮像システム２１０は、例えば、ＲＧＢビジョンカメラ、立体カメラ、赤外線（ＩＲ）カメラ、または構造化光カメラであってある所定のパターン（行列に類似したパターン）の光を被検体に投影するように構成された構造光カメラである。反射画像上の当該パターンの歪や広がりによって奥行き知覚や輪郭を得る。可視化撮像システム２１０は、例えば、レーダ、レーザ、ライダ、および超音波などの測距カメラ、またはこれらの装置の任意の組み合わせからなる。例えば、可視化撮像システム２１０は、撮像装置２００内の種々の位置に配置された複数のＲＧＢビジョンカメラを備えて種々の角度で患者を撮像するようになっている。例えば、可視化撮像システム２１０は、ＩＲ、レーダ、およびライダと組み合わせたＲＧＢビジョンカメラなどの、複数種類の撮像装置を有している。一般に、可視化撮像システム２１０は、約４００ｎｍ－数ｍｍの範囲内の電磁放射線の波長を用いて被検体を撮像するように構成された撮像装置を備えている。可視化撮像システム２１０は、例えば患者のモニタ用の撮像装置２００に一体化された構成部品である。したがって、この例では、撮像装置２００に新たな装置を追加する必要はない。１次撮像システム２０５および体積撮像システム２１５の他の種々の形態を当業者であれば予想し得る。

例えば、１次撮像システム２０５は、第１取得部の一例である。また、可視化撮像システム２１０及び体積撮像システム２１５は、第２取得部の一例である。また、２次撮像システムは、少なくとも１つの光学撮影装置を含む。また、２次撮像システムは、少なくとも１つの赤外線撮影装置を含む。また、２次撮像システムは、少なくとも１つの測距装置を含む。

可視化撮像システム２１０により被検体すなわち患者の２Ｄ可視化画像が作成される。複数のカメラが設けられている場合は、様々な角度から２Ｄ可視化画像が作成される。これらの２Ｄ可視化画像を処理して当該被検体の表面の位置を決定することにより被検体の輪郭を形成する。次いで、本記載のとおり、この被検体の輪郭（撮像情報）を用いて、例えば、被検体のサイズを解析し、材料特性を被検体の種々の部位に割り当てて、被検体にモデルを当てはめる。あるいは、本提案の解決法は、タイムオブフライト法（ＴｏＦ）、レーダカメラ、ライダカメラ、および構造化光カメラなどの、３Ｄ表面情報を直接与えるカメラシステムを用いて実現される。例えば、レーダカメラにより、生成された３Ｄ点群に基づく被検体の輪郭が与えられる。また、構造化光カメラにより、既知のマトリクス状の投影ＩＲ光に基づく被検体の輪郭が与えられる。このカメラシステムは、体積撮像システム２１５が撮像装置２００内で使用できない場合もしくは使用を推奨されない場合に特に有効である。例えば、体積撮像システム２１５は、体積撮像システム２１５を未だ有していないプロトタイプのＰＥＴシステムには搭載されていない。その他の例として、ＣＴ（またはＭＲ）システムが非搭載、利用不可、または動作しない場合、ＣＴスキャンによって望ましくない放射線量が付加される場合、およびＣＴの視野（ＦＯＶ）がスキャン対象の被検体全体には及んでいない場合がある。なお、撮像情報は、被検体の輪郭を含む。

また、撮像装置２００は、処理回路を備える。処理回路は、算出機能と、再構成機能とを備える。算出機能は、算出部の一例である。再構成機能は、再構成部の一例である。

図３Ａに、本開示の一実施形態に係る、中実ファントム３００を輪郭図と共に示す。一実施形態において、可視化撮像システム２１０は中実ファントム３００の２Ｄ可視化画像（左図）を形成して中実ファントム３００の第１輪郭３００ａを推定する。次いで、中実ファントム３００をプラスチックで作製して、対応する減弱値を第１輪郭３００ａに割り当て可能との判定がなされる。

図３Ｂに、本開示の一実施形態に係る、透明ファントム３０５を輪郭図と共に示す。一実施形態において、複数の被検体および／または材料が検出されて、減弱値を割り当てられる。図示のとおり、透明ファントム３０５の一部に、例えば水などの液体が充填されている。透明ファントム３０５自体はプラスチックで作製されるが、液体が充填されていない部分は空気からなっている。このため、可視化撮像システム２１０は透明ファントム３０５の２Ｄ可視化画像（左図）を形成して、第２輪郭３０５ａを推定する。第２輪郭３０５ａは２種類の被検体、すなわちプラスチックシェルと水とに分解される。第２輪郭３０５ａを２つの領域に分割し、透明ファントム３０５の形状と材料特性とを用いて減弱マップを作成する。

言い換えると、例えば、可視化撮像システム２１０は、非電離放射線を用いた２次撮像システムを用いて被検体の撮像情報を取得する。また、可視化撮像システム２１０は、２次撮像システムを用いて、被検体の少なくとも１つの２次元画像を取得し、２次元画像に基づいて、被検体の撮像情報を取得する。また、可視化撮像システム２１０は、２次撮像システムを用いて、被検体の少なくとも１つの３次元画像を取得し、３次元画像に基づいて、被検体の撮像情報を取得する。

より広義には、被検体の画像および／またはスキャン像は、好適には種々の角度から取得され、可視化撮像システム２１０からの２Ｄ画像または３Ｄ表面スキャン像を処理して被検体の表面の位置と幾何学的広がりとを取得する。カメラを既知の基準により補正して幾何学的広がりとスケールとを取得する。このためにオープンシーヴィ（OpenCV）などの既存のライブラリが使用される。所定の基準マーカをスキャナに適用して画素値を実単位に変換する。次いで被検体の３Ｄ形状を２Ｄ画像または３Ｄ表面スキャン像内の被検体を分割することにより評価して、関連する特徴を識別および抽出する。例えば、被検体を、色合いと彩度との値（Hue Saturation Value：ＨＳＶ）に基づいて分割する。別の例では、機械学習アルゴリズムを用いて被検体の３Ｄ形状を評価する。これらの位置と幾何学的広がりとの情報を被検体のモデルと組み合わせて用いて被検体の減弱マップを作成する。例えば、スケーリング、平行移動、および回転などの、２Ｄ可視画像または３Ｄ表面スキャン情報から得た自由パラメータがモデル用に決定される。次いで、３Ｄ体積減弱マップがモデルに基づいて算出され、放射断層撮影データがその３Ｄ体積減弱マップに基づく減弱補正により再構成されて減弱補正された３Ｄ立体画像が作成される。この場合、モデルとして複数の種類のモデルがある。なお、ＨＳＶは、画素値の一例である。ＨＳＶは、ＲＧＢにも変換可能である。

例えば、可視化撮像システム２１０は、２次元画像における領域を分割することで、被検体の表面の位置と方向とを認識し、被検体の表面の位置と方向とに基づいて、被検体の撮像情報（輪郭）を決定する。また、可視化撮像システム２１０は、２次元画像における画素値に基づいて、領域を分割する。

また、例えば、可視化撮像システム２１０は、３次元画像における領域を分割することで、被検体の表面の位置と方向とを認識し、被検体の表面の位置と方向とに基づいて、被検体の撮像情報を決定する。また、可視化撮像システム２１０は、３次元画像における画素値に基づいて、領域を分割する。

一実施形態において、（既知の減弱特性を有する既知の材料を含む）被検体の３Ｄコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルが使用される。このモデルでは自由パラメータが位置と方位とを含む。このモデルは剛体ファントムの撮像に最も適している。拡張形態（後述）として、他のパラメータが充填レベル（複数の充填容積が存在する場合は複数の充填レベル）を記述する部分充填ファントム（透明ファントム３０５）がある。

一実施形態において、事前スキャンされたＣＴまたはＭＲの３Ｄボリュームのライブラリが用いられる。自由パラメータには位置と、方位と、倍率とが含まれる（すなわち、モデルを３Ｄ表面スキャン像の２Ｄ画像から導出した位置情報に整合させるように、平行移動と、回転と、スケーリングとのパラメータを決定する）。このモデルはファントムすなわち患者に最も適している。ライブラリの打ち切りを避けるために、ライブラリのボリュームは「大口径」スキャナを用いて取得される。治療台の減弱データが含まれることもある。

図４に、本開示の一実施形態に係る、ＸＣＡＴで作成された種々のサイズの人体の例を示す。一実施形態において、非一様有理Bスプライン（Non-Uniform Rational B-Splines：ＮＵＲＢＳ）ベースのモデルなどの、３Ｄデジタルヒューマンモデルが使用される。ＮＵＲＢＳベースのモデルの例として、特にはＸＣＡＴとＭＣＡＴとがある。平行移動と回転とに加えて、自由パラメータには、身体部位の外寸（例えば、患者の身長、肩幅、腕の長さなど）と関節の角度とが含まれる。可視的な身体部位のパラメータから、隠れている部位や内部器官（例えば、骨、肝臓、肺など）の位置とサイズとが、母集団調査からの最確値に基づいて決定される。

一実施形態において、十分なトレーニングにより、減弱マップが機械学習アルゴリズムによって作成される。入力データとして２Ｄ画像または３Ｄ表面スキャン像があり、出力データとして３Ｄ体積減弱マップなどがある。例えば、トレーニングデータとして、数千対の２Ｄカメラ画像と３Ｄ体積減弱マップとのセットがある。

言い換えると、例えば、学習済みモデルとしての機械学習アルゴリズムは、２次撮像システムを用いて取得される２次元画像又は３次元画像の入力によって体積減弱マップを出力するように学習される。算出機能は、学習済みモデルに対して、２次撮像システムを用いて被検体が撮影された２次元画像又は３次元画像を入力することで、学習済みモデルから被検体の体積減弱マップを取得する。

図５に、本開示の一実施形態に係る、減弱補正された立体画像を作成する方法５００のフローチャートの非限定的例を示す。ステップ５０１とステップ５０５とは同時に行われ得る。ステップ５０１で、放射断層撮影データが１次撮像システム２０５を介して取得される。例えば、撮像装置２００が、被検体を透過した複数の光線に沿って検出された放射線の強度を表す投影データを取得する。つまり、１次撮像システム２０５は、被検体を透過した放射線の強度を表す投影データを取得する。ステップ５０５で、２Ｄ可視画像または３Ｄ表面スキャン情報が可視化撮像システム２１０を介して取得される。ステップ５１０で、関連する表面位置と方位とが認識される。ステップ５１５で、モデルとモデルパラメータとが、２Ｄ可視画像または３Ｄ表面スキャン情報からの輪郭と、関連の表面位置と、関連の表面方位とに基づいて決定される。つまり、算出機能は、撮像情報に基づいて、被検体のモデル及びモデルパラメータを決定する。ステップ５２０で、３Ｄ体積減弱マップが上記モデルに基づいて算出される。つまり、算出機能は、撮像情報に基づいて、被検体の体積減弱マップを算出する。具体的には、算出機能は、モデル及びモデルパラメータに基づいて、体積減弱マップを算出する。ステップ５３０で、放射断層撮影データを３Ｄ体積減弱マップに基づく減弱補正を用いて再構成し、減弱補正された３Ｄ立体画像５３５を作成する。つまり、再構成機能は、投影データと体積減弱マップとに基づいて、減弱補正された立体画像を再構成する。

一実施形態において、スキャンされた被検体はファントムであり、可視化撮像システム２１０はＲＧＢビジョンカメラを備え、方法５００は本記載のとおりに進行する。ファントムの撮像においては、ビジョンカメラは公知の基準マーカとスケールとを用いて較正される。複数の写真とＣＴ減弱データとを含むライブラリが作成される。ＣＴ減弱データは、状況に応じてＰＥＴ用ライブラリの５１１ＫｅＶの減弱に変換される。充填式のファントムの場合は、減弱データ内の充填可能領域が認識され、減弱マップにおいて開始時に充填可能な領域が未充填状態に設定される。撮像装置２００がＰＥＴスキャナである場合は、ＰＥＴデータとビジョンカメラ画像（すなわち、写真）とが取得される。ビジョンカメラ画像から、ライブラリからの最尤ファントムが認識される。一例において、機械学習を用いてライブラリからの最尤ファントムが選択される。ＣＴ減弱は、ビジョンカメラ画像内のファントムに整合するように平行移動および回転を行った後に登録され、減弱マップが作成される。状況により、ファントムが充填式のファントムである場合、画像解析を用いて充填式ファントム内の材料の充填レベルを認識した後、充填可能な減弱を減弱マップに付加する。放射断層撮影データ（例えば、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴデータ）が、作成された減弱補正用の減弱マップを用いて再構成される。当然のことながら、可視化撮像システム２１０用として記述した他の種類のカメラをＲＧＢビジョンカメラの代わりに用いてファントムを撮像することも可能である。

一実施形態において、スキャンされた被検体はヒト患者である。ヒト患者では、ＲＧＢビジョンカメラによる撮像時に患者の衣服によってエラーが生じるので、別の因子が加わることが考えられる。すなわち、患者がゆったりした衣服や毛布を纏っている場合、患者の輪郭を判定することが難しくなる。このような場合、レーダやミリ波スキャナなどの、半透過性画像診断法が使用される。ヒト患者の場合、光学像における「無着衣」領域と「ぴったり着衣した」領域とが識別される。例えば、「ぴったり着衣した」領域には患者の胃や胸部の周りで張り詰めたシャツが含まれる。ある例では、機械学習を用いてそれらの領域が識別される。別の例では、ヒトユーザがグラフィカルユーザインタフェース（Graphical User Interface：ＧＵＩ）を用いて上記各領域を「クリックして」識別した後、画像解析によって「クリックされた」領域を拡大して当該領域全体が包含されるようにする。ヒトモデルのパラメータは、識別された「無着衣」領域と「ぴったり着衣した」領域とに基づいて生成される。例えば、ヒトモデルのパラメータとして、身体部位の寸法と関節肢の角度とがある。次いで、減弱マップが、例えば、図４のＸＣＡＴデジタルファントムを用いて、ヒトモデルに基づき作成される。

図６Ａに、本開示の一実施形態に係る、ＣＴスキャナのＦＯＶを示す。図６Ｂに、本開示の一実施形態に係る、ＰＥＴスキャナのＦＯＶを示す。一実施形態において、多くの場合ＰＥＴ／ＣＴシステムにおけるＰＥＴスキャナのＦＯＶはＣＴスキャナのＦＯＶより大きい。被検体の範囲がＣＴのＦＯＶを超えている場合は、ＣＴ打ち切り（truncation）アーチファクトが生じる。それに伴い、このＣＴ打ち切りアーチファクトによってＰＥＴ減弱補正アーチファクトが生じる。

図６Ｃに、本開示の一実施形態に係るＰＥＴ／ＣＴスキャナ内の被検体であって、一部がスキャナのＦＯＶからはみ出た被検体を示す。ある実施形態では、被検体（例えば、患者の腕）の範囲がＣＴのＦＯＶ外に及んでいる場合、可視化撮像システム２１０のカメラからの画像を用いて欠落した情報が補填される。例えば、該カメラ画像を用いてヒトモデルのパラメータ（例えば、身体部位の寸法、関節肢の角度など）を生成する。ＣＴのＦＯＶ内では（正確な）ＣＴ画像を用いてＰＥＴ減弱補正が行われ、ＣＴのＦＯＶ外ではカメラからの拡張減弱マップが用いられる。

図７に、本開示の一実施形態に係る、打ち切り３Ｄ体積減弱データを用いて減弱補正された立体画像を作成する方法７００のフローチャートの非限定的例を示す。方法７００は、図示した２つのオプションのパスとステップ７２７、７２９とを含んでいる以外は方法５００に類似した方法である。前述同様、ステップ７０１とステップ７０５とは同時に行われる。ステップ７０１で、放射断層撮影データが１次撮像システム２０５を介して取得される。ステップ７０５で、２Ｄ可視画像または３Ｄ表面スキャン情報が可視化撮像システム２１０を介して取得される。ステップ７１０で、関連する表面位置と方位とが認識される。ステップ７１５で、モデルとモデルパラメータとが、２Ｄ可視画像または３Ｄ表面スキャン情報からの輪郭と、関連の表面位置と、関連の表面方位とに基づいて決定される。ステップ７２０も若干変更されている。ステップ７２０では、打ち切り領域（truncated regions）のための３Ｄ体積減弱マップがモデルに基づいて算出される。ステップ７２７で、打ち切り３Ｄ体積減弱データが体積撮像システム２１５を介して取得される。例えば、体積撮像システム２１５はＣＴスキャナまたはＭＲスキャナからなっている。言い換えると、体積撮像システム２１５は、２次撮像システムを用いて、一部の領域が打ち切られた打ち切り３次元体積減弱データを取得する。一方のオプションのパスがステップ７２７とステップ７１０とを接続し、これによって打ち切り３Ｄ体積減弱データが２Ｄ画像並びに３Ｄ表面スキャン像と結合されて、関連する特徴を正確に識別する機能が向上する。他方のオプションのパスがステップ７２７とステップ７１５とを接続し、これによって打ち切り３Ｄ体積減弱データがモデルパラメータと結合されてモデルパラメータがより良好に推定されるようになる。例えば、モデルパラメータが関節の角度を含む場合、患者が分厚い毛布に包まれていると、打ち切り３Ｄ体積減弱データにより、２Ｄ画像や３Ｄ表面スキャン像では容易に認識できない（非打ち切り領域内の）肢の角度を認識できるようになる。角度情報が良好に推定されることにより打ち切り領域での減弱が良好に推定される。言い換えると、算出機能は、打ち切り３次元体積減弱データと、打ち切られた領域を含む撮像情報に対応するモデルパラメータとを結合する。ステップ７２９で、取得された打ち切り３Ｄ体積減弱データと打ち切り領域の算出データとが統合される。ステップ７３０で、放射断層撮影データが、（打ち切り領域のための算出データを伴う）３Ｄ体積減弱マップに基づく減弱補正を用いて再構成されて減弱補正された３Ｄ立体画像７３５が生成される。言い換えると、再構成機能は、打ち切り３次元体積減弱データと、打ち切られた領域を含む撮像情報とを統合して、立体画像を再構成する。

方法５００と７００とは、患者の画像の再構成時のアーチファクトを低減する減弱補正を行う方法である。これらの方法により得られるメリットとして、（１）可視画像（ＲＧＢ光学画像、ＩＲ画像、３Ｄ表面輪郭像）の高速形成、（２）（回転線源またはＣＴ画像による）時間とコストとがかかる透過スキャンの大幅な削減または完全な省略、（３）ヒト患者の減弱マップを取得する際の放射線量の低減、および（４）ＣＴまたはＭＲスキャナの打ち切りＦＯＶに起因するスキャンされた被検体の欠損や打ち切り部位の補充がある。以下にＣＴスキャナとＰＥＴスキャナとを別々に詳術するが、これら２種のスキャナは本記載の実施形態に係る単一の画像形成装置に統合できることは明らかである。

図８に、本開示の一実施形態例に係る、ＣＴスキャナの実施態様の模式図を示す。図８には、Ｘ線管８０１と、環状フレーム８０２と、多列または２次元アレイ方式Ｘ線検出器８０３とを備えた、ラジオグラフィガントリ８００が側面視で示されている。Ｘ線管８０１とＸ線検出器８０３とは、回転軸ＲＡの周囲で回転可能に支持された、環状フレーム８０２上の被検体ＯＢＪを挟んで反対位置に搭載されている。被検体ＯＢＪが軸ＲＡに沿って（図示の頁に対して垂直方向に）移動させられる間に、回転ユニット８０７が環状フレーム８０２を０．４秒／回転といった高速で回転させる。

Ｘ線ＣＴ装置として様々な種類の装置があり、例えば、回転／回転型装置であって、Ｘ線管とＸ線検出器とが検査対象の被検体の周囲を同時に回転する装置、および固定／回転型装置であって、多数の検出素子がリング状または平面状に並んで、Ｘ線管だけが検査対象の被検体の周囲を回転する装置がある。本開示はいずれの種類にも適用可能である。簡明のために回転／回転型を例として用いる。

このマルチスライス型Ｘ線ＣＴ装置はさらに高電圧発生器８０９であって、Ｘ線管８０１がＸ線を発生するようにスリップリング８０８を通じてＸ線管８０１に印加される管電圧を発生する高電圧発生器８０９を備えている。発生されたＸ線は、被検体ＯＢＪ（断面領域を円で表す）に向けて放出される。例えば、Ｘ線管８０１が第１スキャンの間に有する平均Ｘ線エネルギは第２スキャンの間に有する平均Ｘ線エネルギより小さい。したがって、異なるＸ線エネルギに対応する２つ以上のスキャン像が得られる。Ｘ線検出器８０３は被検体ＯＢＪを挟んでＸ線管８０１の反対側に位置して被検体ＯＢＪを透過した放出Ｘ線を検出する。Ｘ線検出器８０３はさらに個別の検出器素子または検出器ユニットを備えている。

この他に該ＣＴ装置はＸ線検出器８０３からの検出信号を処理する装置を備えている。データ取得回路またはデータ取得システム（Data Acquisition System：ＤＡＳ）８０４がチャネル毎にＸ線検出器８０３から出力された信号を電圧信号に変換し、その電圧信号を増幅し、さらに増幅された信号をデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器８０３とＤＡＳ８０４とは、所定の１回転当たりの投影総数（ＴＰＰＲ）を処理するように構成される。

前述のデータは非接触式データ送信機８０５を介して前処理装置（事前処理装置）８０６に送られる。前処理装置８０６はラジオグラフィガントリ８００の外部のコンソールに収容されており、感度補正などの所定の補正を生データに施す。メモリ８１２に得られたデータが保存される。このデータは、再構成処理の直前の段階では投影データとも呼ばれる。メモリ８１２は、再構成装置８１４、入力装置８１５、およびディスプレイ８１６と共に、データおよび／または制御バス８１１を介してシステムコントローラ８１０に接続されている。システムコントローラ８１０は電流調整器８１３を制御して、電流のレベルがＣＴシステムを駆動し得る程度に制限されるようにする。

検出器は、様々な世代のＣＴスキャナシステムにおいて患者に対して回転および／または固定されてきた。一実施態様において、前述のＣＴシステムは、第３世代形状システムと第４世代形状システムとを組み合わせたシステムの一例となっている。第３世代システムでは、Ｘ線管８０１とＸ線検出器８０３とは環状フレーム８０２上の反対位置に搭載され、環状フレーム８０２が回転軸ＲＡの周囲を回転するのに伴い被検体ＯＢＪの周囲を回転するようになっている。第４世代システムでは、検出器は患者の周囲に固定され、Ｘ線管が患者の周囲で回転する。別の実施形態では、ジオグラフィガントリ８００が、Ｃアームとスタンドとに支えられた環状フレーム８０２上に配列された複数の検出器を備えている。

メモリ（記憶装置）８１２は、Ｘ線検出器ユニット８０３の位置のＸ線の放射強度を表す測定値を保存する。さらに、メモリ８１２は、例えば、ニューラルネットワークのトレーニングとイメージングアーチファクトの低減とを行う方法１１０、１５０、２００、３００の種々のステップを実行する専用プログラムを保存する。

再構成装置８１４は方法１１０、１５０、２００、３００の種々のステップを実行する。さらに、再構成装置８１４は、ボリュームレンダリング処理および必要に応じて画像差分処理などの、事前再構成処理画像処理を実行する。

前処理装置８０６によって行われた投影データの事前再構成処理には、例えば、検出器のキャリブレーションと、検出器の非直線性と、極性効果とを補正することが含まれている。

再構成装置８１４によって行われた再構成後処理には、画像のフィルタリングおよびスムージングと、ボリュームレンダリング処理と、必要に応じて画像差分処理とが含まれている。画像再構成プロセスでは、種々のＣＴ画像再構成方法に加えて方法１１０、１５０、２００、３００の種々のステップが実行される。再構成装置８１４は上記メモリを用いて、例えば、投影データと、再構成画像と、キャリブレーションデータ並びにパラメータと、コンピュータプログラムとを保存する。

再構成装置８１４は、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）、または他の結合プログラム可能論理回路（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）となる、ディスクリートのロジックゲートとして実現されるＣＰＵ（処理回路）を含む。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装はＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、または任意の他のハードウェア記述言語でコード化され、そのコードはＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ内の電子メモリまたは別体の電子メモリに保存される。さらに、メモリ８１２は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリなどの不揮発性メモリであってもよい。メモリ８１２はスタティックＲＡＭまたはダイナミックＲＡＭなどの揮発性メモリでもよい。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を設けて電子メモリの制御並びにＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとメモリとの相互作用の制御を行ってもよい。

あるいは、再構成装置８１４内のＣＰＵが、本記載の機能を実行する、一組のコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムであって、前述の非一時的電子メモリのいずれか、および／またはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブ、または任意の他の公知の記憶媒体に保存されたプログラムを実行してもよい。さらに、上記コンピュータ可読命令は、米国インテル社製のＸｅｎｏｎプロセッサまたは米国ＡＭＤ社製のＯｐｔｅｒｏｎプロセッサなどのプロセッサ、およびマイクロソフトＶＩＳＴＡ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ、Ａｐｐｌｅ、ＭＡＣ－ＯＳ、およびその他の当業者に公知のオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムと連動して機能する、ユーティリティアプリケーション、バッググラウンドデーモン、オペレーティングシステムのコンポーネント、またはそれらの組み合わせとして与えられてもよい。さらに、ＣＰＵは、並列に連動して命令を実行する複数のプロセッサとして実現され得る。

一実施態様において、再構成画像はディスプレイ８１６に表示される。ディスプレイ８１６は、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤ、または当業者に周知の任意の他のディスプレイである。

メモリ８１２は、ハードディスクドライブ、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当業者に周知の任意の他の電子記憶装置である。例えば、記憶部としてのメモリ８１２は、モデル及びモデルパラメータを記憶する。

ＰＣＤには、テルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）、テルル化カドミウム亜鉛（ＣＺＴ）、ケイ素（Ｓｉ）、ヨー化水銀（ＨｇＩ_２）、およびガリウムヒ素（ＧａＡｓ）などの半導体ベースの直接型Ｘ線放射検出器が用いられる。半導体ベースの直接型Ｘ線検出器は、一般にシンチレータ検出器などの間接型検出器よりも遥かに高速の時間応答性を有する。この直接型検出器の高速時間応答性により個々のＸ線検出事象の解像が可能になる。しかし、臨床のＸ線応用において一般的な高Ｘ線線束においては、検出事象のパイルアップが起こり得る。検出されたＸ線のエネルギは直接型検出器が発生する信号に比例しており、検出事象はスペクトルＣＴ用にスペクトル分解されたＸ線データを生成する複数のエネルギビン内に配列される。

図９Ａ、９Ｂに、方法１００および２００を実行する、ＰＥＴスキャナ９００の非限定的例を示す。ＰＥＴスキャナ９００は、それぞれが矩形の検出器モジュールとして構成された、複数のガンマ線検出器（ＧＲＤ）（例えば、ＧＲＤ１、ＧＲＤ２、・・・・、ＧＲＤＮ）を含む。ある実施態様では、検出器リングは４０個のＧＲＤを備えている。別の実施態様では、４８個のＧＲＤが備えられ、さらに多数のＧＲＤを用いてＰＥＴスキャナ９００用の大口径が形成される。

各ＧＲＤは、ガンマ放射線を吸収してシンチレーションフォトンを放出する、個別の検出器結晶の２次元アレイを備えている。シンチレーションフォトンは、同様にＧＲＤ内に配列された光電子増倍管（Photomultiplier Tube：ＰＭＴ）の２次元アレイにより検出される。ライトガイドが検出器結晶の２次元アレイとＰＭＴとの間に配置される。

あるいは、シンチレーションフォトンはシリコン光電子増倍管（Silicon Photomultiplier ：ＳｉＰＭ）のアレイにより検出され、各検出器結晶がＳｉＰＭを備えている。

各光検出器（例えば、ＰＭＴまたはＳｉＰＭ）は、シンチレーション事象の発生時期を示すと共に、検出事象をもたらすガンマ線のエネルギを示すアナログ信号を生成する。また、１つの検出器結晶から放出されたフォトンは２つ以上の光検出器により検出され、各光検出器で生成されたアナログ信号に基づいて、検出事象に対応する検出器結晶が例えばアンガーロジックと結晶デコーディングとを用いて決定される。

図９Ｂに、被検体ＯＢＪから放出されたガンマ線を検出するように配置されたガンマ線フォトン計数検出器（ＧＲＤ）を有する、ＰＥＴスキャナシステムの模式図を示す。ＧＲＤは、各ガンマ線検出に対応するタイミングと、位置と、エネルギとを測定する。一実施態様において、図９Ａ、９Ｂに示すように、ガンマ線検出器がリング状に配列されている。検出器結晶は、２次元アレイ状に配列された個別のシンチレータ素子を有するシンチレータ結晶からなり、シンチレータ素子は任意の公知のシンチレーション材料からなる。ＰＭＴは各シンチレータ素子からの光が複数のＰＭＴに検出されるように配列され、これによりシンチレーション事象のアンガー算術と結晶デコーディングとが可能になっている。

また、図９ＢはＰＥＴスキャナ９００の配列の一例を示している。この例では、撮像される被検体ＯＢＪはテーブル９１６上に静置しており、ＧＲＤモジュールＧＲＤ１－ＧＲＤＮが被検体ＯＢＪとテーブル９１６との周囲で円周方向に配列されている。これらＧＲＤは、ガントリ９４０に固定接続された環状部材９２０に固定接続されている。ガントリ９４０にはＰＥＴ撮像装置の多数の部品が収容される。ＰＥＴ撮像装置のガントリ９４０はさらに被検体ＯＢＪとテーブル９１６とが通過する開口を有し、消滅事象に起因して被検体ＯＢＪから反対方向に放出されたガンマ線がＧＲＤにより検出され、タイミング情報とエネルギ情報とを用いてガンマ線対の一致の当否が判定される。

図９Ｂはさらに、ガンマ線検出データを取得、保存、処理、および配信する回路並びにハードウェアを示している。この回路並びにハードウェアは、プロセッサ９７０と、ネットワークコントローラ９７４と、メモリ９７８と、データ取得システム（ＤＡＳ）９７６とを有している。さらにＰＥＴ撮像装置は、検出測定結果をＧＲＤからＤＡＳ９７６と、プロセッサ９７０と、メモリ９７８と、ネットワークコントローラ９７４とに送るデータチャネルを有している。ＤＡＳ９７６は、検出器からの検出データの取得と、デジタル処理と、伝送とを制御する。一実施態様において、ＤＡＳ９７６はベッド９１６の動きを制御する。プロセッサ９７０は、本記載の、検出データからの画像の再構成と、検出データの事前再構成処理と、画像データの事後再構成処理などの機能を実行する。

プロセッサ９７０は、本記載の方法１００および／または２００の種々のステップとその変形とを実行するように構成される。プロセッサ９７０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）、または他の結合プログラム可能論理回路（ＣＰＬＤ）となる、ディスクリートのロジックゲートとして実現されるＣＰＵを含む。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装はＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、または任意の他のハードウェア記述言語でコード化され、そのコードはＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ内の電子メモリまたは別体の電子メモリに保存される。さらに、上記メモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリなどの不揮発性メモリであってもよい。このメモリはスタティックＲＡＭまたはダイナミックＲＡＭなどの揮発性メモリでもよい。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を設けて該電子メモリの制御並びにＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとメモリとの相互作用の制御を行ってもよい。

あるいは、プロセッサ９７０内のＣＰＵが、方法１００および／または方法２００の種々のステップを実行する、一組のコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムであって、前述の非一時的電子メモリのいずれか、および／またはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブ、または任意の他の公知の記憶媒体に保存されたプログラムを実行してもよい。さらに、上記コンピュータ可読命令は、米国インテル社製のＸｅｎｏｎプロセッサまたは米国ＡＭＤ社製のＯｐｔｅｒｏｎプロセッサなどのプロセッサ、およびマイクロソフトＶＩＳＴＡ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ、Ａｐｐｌｅ、ＭＡＣ－ＯＳ、およびその他の当業者に公知のオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムと連動して機能する、ユーティリティアプリケーション、バッググラウンドデーモン、オペレーティングシステムのコンポーネント、またはそれらの組み合わせとして与えられてもよい。さらに、ＣＰＵは、並列に連動して命令を実行する複数のプロセッサとして実現されてもよい。

メモリ９７８は、ハードディスクドライブ、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当業者に周知の任意の他の電子記憶装置である。

米国インテル社製インテルイーサネットＰＲＯネットワークインタフェースカードなどの、ネットワークコントローラ９７４によりＰＥＴ撮像装置の種々の部品間がインタフェースで接続される。さらに、ネットワークコントローラ９７４は外部ネットワークともインタフェースで接続している。外部ネットワークとして、インターネットなどの公衆網、ＬＡＮまたはＷＡＮネットワークなどの私設網、またはそれらの任意の組み合わせがあり、さらにＰＳＴＮまたはＩＳＤＮサブネットワークも含まれることは明らかである。さらに外部ネットワークとして、イーサネットネットワークなどの有線網、またはＥＤＧＥ、３Ｇ、４Ｇ、および５Ｇ無線セルラシステムなどのセルラネットワーク等の無線網がある。無線網は、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、または任意の他の公知の無線通信方式でもよい。

前述の説明では、処理システムの特定の形状並びに該システムで用いた様々な構成要素およびプロセスの説明などの、具体的詳細について記述した。しかし、本記載の技術は上記具体的詳細を逸脱した他の実施形態でも実施可能であり、上記具体的詳細は偏に説明のためのものであって限定するものではないことは明らかである。本開示の実施形態について添付図面を参照して説明した。同様に、説明のために、特定の数、材料、および構成の記述を行って十分な理解が得られるようにした。ただし、各実施形態はそれらの具体的詳細を含まずに実施してもよい。なお、実質的に同一の機能構成を有する構成要素には同一の参照符号を付して、冗長な記述を省略している。

種々の実施形態の円滑な理解を図るために種々の技術を複数の離散操作として説明した。説明の順はそれらの操作が必ずしも順序依存性であることを意味するものではない。実際にはこれらの操作を本記載の順通りに実行しなくてもよい。また、本記載の操作は前述の実施形態とは異なる順で実行されてもよい。様々な追加操作、または追加の実施形態における本記載の操作の省略、またはその両方が実施可能である。

本発明の目的を達成しつつ以上説明した本技術の運用に多くの変形をなし得ることは当業者に明らかである。それらの変形も本開示の範囲に含まれるものとする。したがって、前述の本発明の実施形態の説明は限定的なものではない。本発明の実施形態の範囲は全て以下に示す請求項によって示される。

Claims (18)

1. 被検体を透過した放射線の強度を表す投影データを取得する第１取得部と、
   非電離放射線を用いた２次撮像システムを用いて前記被検体の撮像情報を取得する第２取得部と、
   前記撮像情報に基づいて、前記被検体の体積減弱マップを算出する算出部と、
   前記投影データと前記体積減弱マップとに基づいて、減弱補正された立体画像を再構成する再構成部と
   を備える、撮像装置。
2. 前記撮像情報は、前記被検体の輪郭を含む、
   請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記算出部は、
   前記撮像情報に基づいて、前記被検体のモデル及びモデルパラメータを決定し、
   前記モデル及び前記モデルパラメータに基づいて、前記体積減弱マップを算出する、
   請求項１又は２に記載の撮像装置。
4. 前記第２取得部は、
   前記２次撮像システムを用いて、前記被検体の少なくとも１つの２次元画像を取得し、
   前記２次元画像に基づいて、前記被検体の前記撮像情報を取得する、
   請求項１～３のいずれか一つに記載の撮像装置。
5. 前記第２取得部は、
   前記２次元画像における領域を分割することで、前記被検体の表面の位置と方向とを認識し、
   前記被検体の表面の位置と方向とに基づいて、前記被検体の前記撮像情報を決定する、
   請求項４に記載の撮像装置。
6. 前記第２取得部は、前記２次元画像における画素値に基づいて、前記領域を分割する、
   請求項５に記載の撮像装置。
7. 前記２次撮像システムは、少なくとも１つの光学撮影装置を含む、
   請求項４～６のいずれか一つに記載の撮像装置。
8. 前記２次撮像システムは、少なくとも１つの赤外線撮影装置を含む、
   請求項４～６のいずれか一つに記載の撮像装置。
9. 前記第２取得部は、
   前記２次撮像システムを用いて、前記被検体の少なくとも１つの３次元画像を取得し、
   前記３次元画像に基づいて、前記被検体の前記撮像情報を取得する、
   請求項１～８のいずれか一つに記載の撮像装置。
10. 前記第２取得部は、
    前記３次元画像における領域を分割することで、前記被検体の表面の位置と方向とを認識し、
    前記被検体の表面の位置と方向とに基づいて、前記被検体の前記撮像情報を決定する、
    請求項９に記載の撮像装置。
11. 前記第２取得部は、前記３次元画像における画素値に基づいて、前記領域を分割する、
    請求項１０に記載の撮像装置。
12. 前記２次撮像システムは、少なくとも１つの測距装置を含む、
    請求項９～１１のいずれか一つに記載の撮像装置。
13. 前記モデル及び前記モデルパラメータを記憶する記憶部を更に備える、
    請求項３に記載の撮像装置。
14. 前記算出部は、２次撮像システムを用いて取得される２次元画像又は３次元画像の入力によって体積減弱マップを出力する学習済みモデルに対して、前記２次撮像システムを用いて前記被検体が撮影された２次元画像又は３次元画像を入力することで、前記学習済みモデルから前記被検体の体積減弱マップを取得する、
    請求項１～１３のいずれか一つに記載の撮像装置。
15. 前記第２取得部は、２次撮像システムを用いて、一部の領域が打ち切られた打ち切り３次元体積減弱データを取得し、
    前記再構成部は、前記打ち切り３次元体積減弱データと、打ち切られた領域を含む前記撮像情報とを統合して、前記立体画像を再構成する、
    請求項１～１４のいずれか一つに記載の撮像装置。
16. 前記算出部は、前記打ち切り３次元体積減弱データと、前記打ち切られた領域を含む前記撮像情報に対応するモデルパラメータとを結合する、
    請求項１５に記載の撮像装置。
17. 被検体を透過した放射線の強度を表す投影データを取得し、
    非電離放射線を用いた２次撮像システムを用いて前記被検体の撮像情報を取得し、
    前記撮像情報に基づいて、前記被検体の体積減弱マップを算出し、
    前記投影データと前記体積減弱マップとに基づいて、減弱補正された立体画像を再構成する
    ことを含む、撮像方法。
18. 被検体を透過した放射線の強度を表す投影データを取得し、
    非電離放射線を用いた２次撮像システムを用いて前記被検体の撮像情報を取得し、
    前記撮像情報に基づいて、前記被検体の体積減弱マップを算出し、
    前記投影データと前記体積減弱マップとに基づいて、減弱補正された立体画像を再構成する
    各処理をコンピュータに実行させる、撮像プログラム。

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