JP2856478B2

JP2856478B2 - ガンマー線散乱成分除去装置

Info

Publication number: JP2856478B2
Application number: JP4359890A
Authority: JP
Inventors: 隆市原
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1990-02-23
Filing date: 1990-02-23
Publication date: 1999-02-10
Anticipated expiration: 2014-02-10
Also published as: JPH03246481A

Description

【発明の詳細な説明】［発明の目的］（産業上の利用分野）本発明は、生体に投与された放射性物質からγ線を入
射するガンマカメラにより前記生体の診断画像を収集
し、この収集画像から前記生体内での散乱線及び前記ガ
ンマカメラ内の散乱線をウィンドウ設定により除去する
ガンマー線散乱成分除去装置に関する。

（従来の技術）従来より核医学機器システムにおいては、放射性物質
を人体に投与し、この動き，収積をガンマカメラにより
画像化して診断に供している。このシステムにおいて
は、人体内でのγ（ガンマー）線の散乱、ガンマカメラ
内部（例えばコリメータ,NaIシンチレータ等の内部）で
の散乱線が発生する。この散乱線は診断情報に不要であ
るため、除子されなければならない。したがって、前記
シンチレーションカメラ等で得られた画像から散乱線成
分を除去する方法としては、従来よりJ.Nucl.Med.14;67
〜72.1972,J.Nucl.Med.25;490〜494.1984,J.Nucl.Med.2
9;195〜202.1988,IEEE.Tran.Nucl.Science.NS32.786〜7
93,1985で既に公知である。これらの技術内容は、以下
の二つの方法である。

まず第１の方法として、第９図に示すようなエネルギ
ースペクトラムＥに対する計数値の関係において、光電
ピークP1にウィンドウa0を設定する。そしてウィンドウ
a0内の画像を収集し同時にまたは次のシーケンスとして
コンプトン散乱成分Coにウィンドウb0を設定する。そし
てそれぞれのウィンドウa0,b0から得られる光電ピーク
画像Ａ（x,y），散乱線画像Ｓ（x,y）を基に、散乱線の
除去法としてＡ（x,y）−Ｒ・Ｓ（x,y）を行なう。なお
Ｒは光電吸収ピークP1に含まれる散乱線の割合いを推定
した定数とする。

また第２の散乱線除去について説明する。散乱線は位
置（x,y）に依存して分布を有するから、これを前述し
た第１の除去方法によりさらに正確に画像を採取する。
そこで第10図に示すようなエネルギースペクトラムＥに
対する計数値の関係において、充分に狭いウンドウ幅Δ
Ｅを有するウィンドウをE1からピーク点を有するEpへと
ΔＥずつ移動して行く。そして各ステップE1乃至Epでの
画像Ｅ（x,y）を収集し、ガンマカメラの位置に依存し
たそれぞれのエネルギーの画像とし、各位置毎に散乱成
分を求める。

（発明が解決しようとする課題）然し乍ら、従来の散乱線除去方法にあっては、次のよ
うな問題がある。すなわち前述した第１の方法では、１
つの推定定数Ｒの値のみで散乱線除去を行っている。し
かし、例えば散乱線の分布が位置により異なると、現実
の物理現象と異なるため、位置に対する適切な散乱線除
去がなされず、画像の正確さに欠けるという問題があっ
た。

一方、第２の散乱線除去方法にあっては、散乱線除去
の精度を向上させるため、ΔＥを小さくし多くの画像を
収集しなければならない。このため画像の収集処理に必
要以上の時間がかかり過ぎる。さらには２つの以上の光
電ピークＰを有する核種の散乱線を除去するためには、
さらに多くの画像収集を行なわなければならず長時間を
要するという問題があった。

そこで本発明の目的は、人体内のγ線の散乱線あるい
はガンマカメラ内部の散乱線がガンマカメラの位置に依
存しても、これらの散乱線を正確且つ簡単に除去し得る
ガンマー線散乱成分除去装置を提供することにある。

［発明の構成］（課題を解決するための手段）本発明は上記の課題を解決し目的を達成する為に次の
ような手段を講じた。すなわち本発明は、生体に投与さ
れた放射性物質からγ線を入射するガンマカメラにより
前記生体の診断画像を収集しこの収集画像から前記生体
内での散乱線及び前記ガンマカメラ内の散乱線をウィン
ドウ設定により除去するガンマー線散乱成分除去装置に
おいて、前記診断画像の収集と同時にまたはこの収集の
間に前記ガンマカメラの各位置に入射するγ線のエネル
ギースペクトラムを前記収集画像の画素に対応して収集
する手段と、前記各位置毎のエネルギースペクトラムか
ら予め設定されたエネルギーウィンドウ幅に基いて前記
散乱線の比率を求める手段と、この比率に基き前記収集
画像の画素毎に散乱線成分を除去する手段とを備えるよ
うにしたものである。

（作用）このような手段を講じたことにより、次のような作用
を呈する。位置（x,y）に依存したエネルギースペクト
ラムＥを画像収集と同時に、または引続き収集すること
により、位置に依存したスペクトラム全体像を正確に処
理し、このスペクトラムから散乱線の比率を求め、比率
を収集画像に乗算する。その結果、カメラ位置毎の散乱
線が正確に且つ簡単に除去できるので、処理速度が早く
なり、収集画像の分解能が向上する。また例えば２つ以
上のエネルギーのγ線を放出する核種またはエネルギー
の異なる核種を２種類以上同時にそれぞれの画像を収集
し散乱線を除去する場合には、特に正確に簡便に行なう
ことができる。

（実施例）第１図は本発明に係るガンマー線散乱成分除去装置の
一実施例を示す概略ブロックである。同図において、シ
ンチレーションカメラ本体１（ガンマカメラとも言う）
は、シンチレータと複数の光電子増倍菅を備えたもので
ある。A/D変換器２は、前記シンチレーションカメラ本
体１からの位置信号x,y及びエネルギー信号Ｚをディジ
タル信号に変換するものである。ウィンドウ回路５は、
前記A/D変換器２であるから入力するエネルギー信号Ｅ
がメインCPU9により設定された所定のウィンドウの上限
WUと下限WLの幅に入るとき、イメージメモリコントロー
ラ３に書込み命令s1を出力するものである。xyアドレス
選択器６は、前記A/D変換器２から入力する位置信号x,y
に基きxyアドレスを選択するものである。制御手段とし
てのイメージメモリコントローラ３は、前記ウインドウ
回路５から書込み命令s1を入力したとき、前記xyアドレ
ス選択器６からのアドレス信号により画像データメモリ
４上のxyに対応したメモリアドレスの内容に１加算して
画像データを記録させるものである。またウィンドウ回
路５に入力したエネルギー信号Ｚはxyアドレス選択器６
により位置（x,y）により識別される。さらに波高分別
器７によりＺの波高値が識別されスペクトルデータメモ
リ８の位置（x,y）に対応したスペクトルのＺの大きさ
に対応したチャンネルに相当するメモリの内容に１加算
して、画像の収集と同時に位置に対応したエネルギース
ペクトラム（x,y,e）を収集する。すなわちデータメモ
リ８にはシンチレーションカメラの位置（x,y）のエネ
ルギースペクトラムＺがエネルギースペクトラム（x,y,
e）の組合せで記憶される。また前記ウィンドウ回路５
は、メインCPU9からの制御信号により光電ピークのエネ
ルギーに対して20乃至30％程度のウィンドウ幅を設定す
る。第１のメモリとしての画像メモリ４は、ウィンドウ
回路５で設定されたウィンドウ幅に入力するエネルギー
のガンマカメラ座標（x,y）のγ線分布画像Ｐ（x,y）を
記憶するものである。第２のメモリとしてのスペクトル
データメモリ８は、ガンマカメラの視野上の位置（x,
y）毎のエネルギースペクトラムを記憶するものであ
り、前記画像メモリ４に記憶される光電ピーク内のγ線
のうち、散乱成分比を推定するために充分に広いウィン
ドウ幅で収集したスペクトラムＥ（x,y,e）を記憶す
る。

第３図（ａ）に収集されたγ線分布画像（以下収集画
像またＰ（x,y）と称する。）を示す。また第３図
（ｂ），（ｃ），（ｄ）に第３図（ａ）内の各収集画像
b1,c1,d1の各画素位置（ｉ−1,j），（i,j），（ｉ＋1,
j）に対応して収集されたエネルギースペクトラム（以
下エネルギースペクトラムまたはＥ（x,y,e）と呼
ぶ。）の関係を示す。

次に第１図及び第４図のフロー図を参照してγ線の散
乱線除去を行なう作用について説明する。

まずガンマカメラ１からのγ線散乱線を含む診断画像
すなわち位置信号x,y及びエネルギー信号Ｚは、A/D変換
器２によりディジタル信号に変換される。そして位置信
号x,yはイメージメモリコントローラ３及びxyアドレス
選択器６に入力し、エネルギー信号Ｚはウィンドウ回路
５及び波高分別器７に入力する。そしてメインCPU9から
の指令を入力したウィンドウ回路５は、あるウィンドウ
幅例えば光電ピークエネルギーに対して20乃至30％幅で
画像Ｐ（x,y）を収集する。また同時にウィンドウ回路
５によりウィンドウ幅を全開にした状態で、前記画像上
の位置に対応したエネルギースペクトラムＥ（x,y,e）
を収集する（ステップＡ）。次に収集されたエネルギー
スペクトラムの計数値が多いか否か判定する（ステップ
Ｂ）。そして前記計数値が多い場合には、Ｅ（x,y,e）
について光電ピーク位置を検出する（ステップＣ）。さ
らにＰ（x,y）を収集するときに設定されたウィンドウ
位置（上限位置WU,下限位置WL）に対してWL≦ｅ≦WU内
の光電ピークの面積NPA（Net Peak Area）を求めるＢ（x,y）＝｛Ｅ（x,y,WU）＋Ｅ（x,y,w1）｝ ×（WU−WL）/2 つまり光電ピーク面積NPA（x,y）及び散乱成分Ｂ（x,
y）を求める（ステップＤ）。そして診断画像Ｐ（x,y）
に散乱線の比率を乗算する。すなわちＰ（x,y）×NPA（x,y）／｛NPA（x,y）＋Ｂ（x,y）｝により散乱線を除去し散乱線除去画像Ｐ′を得る（ステ
ップＥ）。

一方、前記ステップＢにおいて、エネルギースペクト
ラムの計数値が所定値よりも小さい場合には、イメージ
コントローラ３によりフィルタリング係数a1 を用いて以下の数式によりフィルタ処理を行ない、計数
値の統計ノイズを減少させる。

そして位置情報をぼかして、より正確なエネルギース
ペクトラムを得た（ステップＦ）後、ステップＣ以降の
処理を行なう。

したがって、処理画像Ｐ（x,y）は画像の定量性を損
う原因となっている散乱成分を除去した画像Ｐ′（x,
y）に置換えられる。このように本実施例によれば、位
置（x,y）に依存したエネルギースペクトラムＥを画像
収集と同時に位置に依存したスペクトラム全体像を正確
に処理し、このスペクトラムから散乱線の比率を求め、
この比率を収集画像Ｐ（x,y）に乗算する。その結果、
散乱線が正確に且つ簡単に除去できるので、処理速度が
早くなり、診断画像の分解能が向上する。また例えば２
つ以上のエネルギーのγ線を放出する核種またはエネル
ギーの異なる核種を２種類以上同時にそれぞれの画像を
収集して散乱線を除去する場合には、特に正確に簡便に
行なえる。

また第４図に示す収集画像の散乱線除去ステップＣ〜
Ｅの処理においては、エネルギースペクトラムのうち、
散乱成分は、第３図でのエネルギースペクトラムＥ（ｉ
−1,j,k）の斜線部分、すなわちエネルギースペクトラ
ムのベースバックグランドのみであるとして散乱線除去
を行なった。

しかしながら、臨床検査においては、生体に分布した
RI（ラジオアイソトープ）より放射されるγ線は、生体
内部でも散乱するために光電ピークの形は、生体の散乱
がない場合と比較し、これをＳ（x,y）とすると、より
正確なNPAとして NPA′（x,y）＝NPA（x,y）−Ｓ（x,y）により求める。

この処理方法を第５図で具体的に説明する。Ｅ（x,y,
e）を臨床におけるエネルギースペクトラム，また散乱
体がない空気中の場合のエネルギースペクトラム，シン
チレーションカメラの応答関数をEinair（x,y,e）とす
ると、ただしEinairは、Pc＜ｅ＜WUにおいて、例えばピーク及
びカーブの肩が最も一致するように実数倍し、がminとなるようなA1（実数）を求める。

次に本実施例によって前記のような光電ピークの面積
NPAを求めるさらに詳細なアルゴリズムについて、第６
図を参照して説明する。第６図で横軸はエネルギースペ
クトラムＥを示し、Ｋはメインピークエネルギーであ
る。第１図の波高分別器７はウィンドウ回路５で設定さ
れたエネルギーウィンドウ幅と同一のエネルギー範囲以
内のエネルギースペクトラムを収集するように構成され
ている。このときウィンドウ回路５にはメインピークエ
ネルギーＫに対して、Ｋ±（Ws＋We）/2のウィンドウが
設定される。Wsは予め設定されたエネルギーウィンドウ
幅,WeはこのWsの端部と一部がオーバラップされるよう
に設定された任意のエネルギー幅である。

例えば（Ws/K）×100＝20％程度に、またWe≒２乃至4
KeV程度に設定される。また次式のような各係数を計算
する。

次に各係数を用いて診断画像Ｐ（x,y）に対して次式
のように散乱線の比率を乗算して、NPA（x,y）を推定す
る。

続いてこれに基き散乱線除去Ｐ′を得る。

第７図は以上のような手法によって前記Ｐ′を求める
フロー図を示すものである。先ず前記のようにＫ±（Ws
＋We）/2のウィンドウ幅を設定する（ステップａ）。次
に診断画像Ｐ（x,y）及びエネルギースペクトラムＥ
（x,y,e）を計算する（ステップｂ）。続いて各係数Ct
（x,y）,Ch（x,y）,Ce（x,y）を計算する（ステップ
ｃ）。最後に前記（４）式に基いてNPA（x,y）を計算し
た後、これに基いて散乱線成分を除去して散乱線除去画
像Ｐ′を得る（ステップｄ）。

このような手法によってNPAを求めるようにすれば、
計数値が少ない場合でも各係数Ct,Ch,Ceを確定すること
により、散乱線成分Ｂ（x,y）を正確に推定することが
できるので、散乱成分を正確に除去することができしか
も収集時間を短縮することができる。すなわち、正確に
散乱線成分Ｂ（x,y）を求めることは困難なので、前記
式（４）において（Ch＋Ce）Ws/2Weは第６図に示すよう
に、Ｂ（x,y）≒（Ch＋Ce）Ws/2WeとなるためＢ（x,y）
を安定に決定することができる。但し、エネルギー分解
能は半値幅で10乃至15％のシステムに対して適用可能と
なる。

次に本発明の第２の実施例を説明する。

まず前述したシンチレーションカメラにおける収集画
像をＰ（x,y）とする。ガンマカメラは被検体の回り360
゜または180゜を回転し、ｎ度毎の投影像を収集して投
影像Ｐ（x,y,θ）を得る。例えばｎ＝６゜とすると、そ
のエネルギースペクトラムを前記投影像毎に収集し、Ｅ
（x,y,e,θ）を得る。ここでθは収集した角度を表す。
これにより角度θ毎の散乱除去を角度θの投影像Ｐ（x,
y,θ）に対して前述した第４図の手順で処理を行なう。
このような断層像等を用いた装置においても、上述した
のと同様な効果が得られる。

またエネルギースペクトラムの計数値が不足し、この
ため充分な精度が得られない場合には、散乱線の分布の
変化は投影像ほどに角度依存がないと仮定し、２・ｎあ
るいは３・ｎの角度毎のエネルギースペクトラムを平均
的な値として用いても良い。

次に第３の実施例について第２図を参照して説明す
る。なお第１図と同一部分は同一符号を付してその詳細
は省略する。スプリット回路15は、A/D変換された位置
信号に対して特定の範囲;x0＜ｘ＜x1,y0＜Ｙ＜y1なる位
置信号x,yのみ次のウインドウ回路５に出力する。した
がって、特定範囲の位置信号x,yは、イメージメモリコ
ントローラによりある条件で画像データメモリ４の対応
するx,yアドレスに画像データを記憶し、他の条件では
スプリット回路15で設定した（x,y）の範囲；（以下ス
プリットと呼ぶ）内に入射したγ線のエネルギースペク
トラムＥ（x,y,e）はメインCPU7により収集される。

この装置において、シンチグラム画像及びエネルギー
スペクトラムの収集を第８図に示すフロー図を参照して
説明する。まず０＜x,y＜xmax,ymaxとする。CPU7により
スプリット回路15を０＜ｘ＜xmax,0＜ｙ＜ymaxの範囲で
全開する（ステップａ）。そしてウィンドウ回路５へCP
U7が必要なウィンドウ幅例えばメインピークに対し20％
幅を設定し（ステップｂ）、画像Ｐ（x,y）を収集する
（ステップｃ）。そしてm,nを初期化し（ステップ
ｄ）、メインCPU・メモリ17によりウィンドウ回路15を
全開に設定する（ステップｅ）。さらにｍ・Δｘ≦ｘ＜
（ｍ＋１）・Δx,m・Δｙ≦ｙ＜（ｍ＋１）・Δｙに対
してスプリット回路15を設定する（ステップｆ）。そし
てメインCPU・メモリ17にエネルギースペクトラムＥ
（x,y,e）を収集して記憶する（ステップｇ）。メインC
PU17により次のm,nを設定する（ステップｈ）。ここで
次のm,nが設定されると、既に収集した画像Ｐ（x,y）に
おいて、ある一体の計数値を超える位置のみの範囲のm,
nを設定する（ステップｋ）。また次のm,nが設定されな
いときには、シーケンスが終了する（ステップｊ）。

したがって、エネルギーススペクトラムＥ（x,y,e）
と、収集画像Ｐ（x,y）との収集は、動態検査のうち早
いものを除けば、同時に収集できなくても、最終的に得
られた情報から同時に収集したものと同様に散乱線を除
去できる。

実際の臨床あるいはSPECT収集においては、前記第２
の実施例のようにエネルギースペクトラムＥ（x,y,e）
でθを収集角度ｎよりも大きくすることにより、時間を
短縮することもできる。しかしながら、画像すべての範
囲のエネルギースペクトラムを収集すると、非常に長い
時間の収集となる。そこでエネルギースペクトラムの収
集に先だって収集された画像Ｐ（x,y,θ）において、計
数値がある程度以上の位置だけ関心領域（以下ROIと称
する）に設定し、ROI内だけのエネルギースペクトラム
の収集をするように書込み命令s1を働かせても良い。ま
た前記式（１）乃至（４）で示した手法を本実施例に適
用しても同様な効果を得ることができる。

なお本発明は上述した実施例に限定されるものではな
く、このほか本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形
実施可能であるのは勿論である。

［発明の効果］本発明によれば、位置（x,y）に依存したエネルギー
スペクトラムＥを画像収集と同時に、または引続き収集
することにより、位置に依存したスペクトラム全体像を
正確に処理し、このスペクトラムから散乱線の比率を求
め、この比率を収集画像に乗算することにより、散乱線
が正確に且つ簡単に除去できるので、処理速度が速くな
り、診断画像の分解能が向上する。さらに予め設定され
たウィンドウ値に一部オーバラップされるような微小幅
のエネルギーを設定して、散乱成分を決定することによ
りさらに正確な散乱線除去を行なうことができる。また
例えば２つ以上のエネルギーのγ線を放出する核種また
はエネルギーの異なる核種を２種類以上同時にそれぞれ
の画像を収集して散乱線を除去する場合には、特に正確
に簡便に行なえるγ線の散乱線除去画像収集方法及びガ
ンマカメラを提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るガンマー線散乱成分除去装置の第
１の実施例を示す概略ブロック図、第２図は本発明の第
３の実施例を示す概略ブロック図、第３図（ａ）乃至
（ｄ）は収集画像及び各位置におけるエネルギースペク
トラムを示す概略図、第４図は前記第１図に示す実施例
における散乱線除去方法を示すフロー図、第５図は本発
明に係るエネルギーとチャンネル当りの計数値との関係
を示す概略図、第６図は第１の実施例における他の手法
に基く散乱線除去方法を説明する概略図、第７図は第６
図における散乱線除去方法を示すフロー図、第８図は前
記第２図に示す実施例における散乱線除去方法を示すフ
ロー図、第９図及び第10図は従来のγ線の散乱線除去画
像収集方法を示す概略図である。１……ガンマカメラ、２……A/D変換器、３……イメージメモリコントローラ、４……画像データメモリ、５……ウィンドウ回路、６……xyアドレス選択器、７……波高分別器、８……スペクトルデータメモリ、９……メインCPU、15……スプリット回路、Ｐ（x,y）……収集画像、Ｅ（x,y,e）……エネルギースペクトラム、 P1……光電ピーク。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】生体に投与された放射性物質からγ線を入
射するガンマカメラにより前記生体の診断画像を収集し
この収集画像から前記生体内での散乱線及び前記ガンマ
カメラ内の散乱線をウィンドウ設定により除去するガン
マー線散乱成分除去装置において、前記診断画像の収集
と同時にまたはこの収集の間に前記ガンマカメラの各位
置に入射するγ線のエネルギースペクトラムを前記収集
画像の画素に対応して収集する手段と、前記各位置毎の
エネルギースペクトラムから予め設定されたエネルギー
ウィンドウ幅に基いて前記散乱線の比率を求める手段
と、この比率に基き前記収集画像の画素毎に散乱線成分
を除去する手段とを備えたことを特徴とするガンマー線
散乱成分除去装置。