JP3643432B2 - 核医学診断装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体内に注入されたラジオアイソトープ（以下Ｒｌと略す）から放出されるガンマ線を検出し、ＲＩの体内分布を画像化する核医学診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
核医学診断装置は、シングルフォトン核種を用いてＲＩの崩壊時の一個のガンマ線の検出を行い、この検出データに基づいて２次元的なガンマ線蓄積画像をえることを特徴としたシンチレーションカメラ（ガンマカメラ）と、ポジトロン核種を用いて陽電子が消滅する際に反対方向に一対のガンマ線を放出することを利用し、放出場所を特定することにより２次元的なガンマ線の蓄積画像を得ることを特徴としたポジトロンカメラに分類される。
【０００３】
その内、シンチレーションカメラのガンマ線検出器としてアンガー型カメラが主流を占めているが、近年２検出器が対向するアンガー型のシンチレーションカメラを用い、ポジトロン核種の検出をするポジトロンカメラが台頭してきている。
【０００４】
アンガー型カメラは、ＮａＩに代表されるシンチレータで発生した蛍光を、ライトガイドを介して稠密に配置された複数の光電子像倍管（ＰＭＴ）で検出し、この検出した信号に対して位置計算処理、エネルギー値計算処理を行う。位置計算処理は、１つのガンマ線イベントに対する各光電子増倍管を重み付け加算することにより、ガンマ線の入射位置を求めるものである。エネルギー計算処理は、全光電子増倍管の出力を加算することにより、ガンマ線のエネルギー値を計算するものである。しかしながら、光電子増倍管は、光検出面上の位置による検出感度のバラツキ、感度の経時的な変化、温度によるドリフト等により検出精度が低下するという問題があった。また、この検出精度の低下を防ぐために、さまざまな補正回路を必要としていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、核種の生体分布を高精度で作成することを可能にする核医学診断装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明による核医学診断装置は、ガンマ線を検出するための複数の半導体センサの２次元の配列構造を有するガンマ線検出器と、前記複数の半導体センサ各々の出力に基づいて前記半導体センサ毎にエネルギースペクトラムを収集するエネルギースペクトラム収集手段と、前記収集されたエネルギースペクトラムに対して、所定のフォトピークスペクトラムの波形を曲線近似する推定手段と、前記曲線近似されたフォトピークスペクトラムに基づいて核種の体内分布を作成する画像化手段とを具備する。
【０００７】
１つのガンマ線は１つの半導体センサーに入射する。この１つの半導体センサーの位置がガンマ線の入射位置として直接的に決定される。また、当該半導体センサーの出力は当該入射したガンマ線の全エネルギーを完全にかつ直接的に反映している。従って従来必要だった位置計算の歪補正、場所によるエネルギーの歪補正が不要となり、各半導体の感度のバラツキのみ考慮すれば安定した画像を得ることができる。また、半導体センサーは、アンガー型の検出方式に比べて、格段にエネルギー分解能が優れている。従ってエネルギースペクトラムの中で散乱線や別の核種からのクロストーク成分が少なく、従来より収集カウントが少ない状態で、さらに収集カウントを増やした状態でのエネルギースペクトラムを推定し精度を上げることが可能となり、よって従来のアンガー型のシンチレーションカメラに比較し収集時間を短く、かつコントラスト分解能に優れた画像を得ることができる。またガンマ線毎のエネルギー値そのものを収集することにより、エネルギー毎に入射するガンマ線の計数値を求めるいわゆるエネルギースペクトラムを求めることができる。このエネルギースペクトラムを画素毎に収集記憶する機能を設けることにより収集後に任意の関心ウインドに基づいた画像再構成を行うことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明による核医学診断装置の第１の実施形態を説明する。なお以下の実施例はアンガー型カメラに対応するシンチレーションカメラについて主に説明するが、２次元検出器を対向して配置し、２検出器に同時に入射したことを検出する機能を追加することにより容易にポジトロンカメラに適用することができる。
【０００９】
図１に本実施形態による核医学診断装置の構成を示している。図２に図１のガンマ線検出器２の概略的構造を示す。尚、図２はコリメータを外した図である。核医学診断装置は、システムコントローラ１を制御中枢として、ＲＩからのガンマ線を検出するためのガンマ線検出器２と、ガンマ線検出器２の出力に基づいてＲＩの生体分布を画像化するための信号処理系としての本体とを有している。ガンマ線検出器２は、ガンマ線を検出し電気信号として出力するための複数の半導体センサ３を有する。半導体センサ３には例えばＣｄＺｎＴｅが採用される。複数の半導体センサ３は、矩形または円形の平面内に稠密に２次元的に配列される。複数の半導体センサ３のガンマ線入射側には、ガンマ線入射方向を制限するためのコリメータ(COLLIMATOR)５が設けられる。
【００１０】
１つの半導体センサ３毎にエネルギースペクトラムの収集を可能とするために、複数の半導体センサ３各々の出力にはそれぞれ個々にプリアンプ(PRE-AMP) ７、アナログディジタルコンバータ(ADC) ９、エネルギースペクトラム収集部(ESA) １１が設けられる。
【００１１】
ガンマ線検出器２は、Ｎ個の半導体センサ３、Ｎ個のプリアンプ７、Ｎ個のアナログディジタルコンバータ９、Ｎ個のエネルギースペクトラム収集部１１から構成される。Ｎ個の半導体センサ３は一体に連結して形成される。Ｎ個のプリアンプ７、Ｎ個のアナログディジタルコンバータ９、Ｎ個のエネルギースペクトラム収集部１１は基板上に形成され、半導体センサ３の後方、つまりガンマ線入射側と反対側に配置される。
【００１２】
図３（ａ）に示すように、エネルギースペクトラムとは一定時間内に入射したガンマ線の頻度（入射数に相当する）をエネルギー軸に関して分解した分布として定義される。実用的には、０．５〜２ＫｅＶのエネルギーバンドを１つのチャネルに対応させ、チャネル毎に頻度を計数することが行われている。１つのガンマ線は１つの半導体センサ３に入射する。この１つの半導体センサ３の位置がガンマ線の入射位置として直接的に決定される。当該半導体センサ３の出力は当該入射したガンマ線の全エネルギーを完全に直接的に反映している。図３（ｂ）に示すように、１つの半導体センサ３は、生体分布を表す画像の１つの画素に対応している。図３（ｃ）に示すように、エネルギースペクトラムは、半導体センサ３各々に対応して１つずつ収集される。複数のエネルギースペクトラム収集部１１それぞれは、半導体メモリと、対応する半導体センサ３にガンマ線が入射してアナログディジタルコンバータ９から信号が出力される毎に、そのエネルギーレベルが含まれるエネルギーバンドのチャネルに対応するアドレスの値を順次１アップするように半導体メモリを制御するコントローラとから構成される。
【００１３】
波形処理部１３は、図４（ａ）〜（ｄ）に示すように、エネルギースペクトラム収集部１１各々で収集されたエネルギースペクトラムそれぞれに対して、スペクトラム形状を既知パターンと考えて収集カウント数が有限で有るために発生する統計上のノイズ成分を除去したフォトピークスペクトラムを推定する。尚、フォトピークスペクトラムとは、あるエネルギー値をもつガンマ線からのみ計測されるエネルギースペクトラム（つまり、散乱線成分、クロストーク成分が混在しない単一エネルギーからのスペクトラムのことである。波高分析部１５は、波形処理部１３で推定処理されたエネルギースペクトラムそれぞれに対して、対象核種に対応する関心ウインドウ内の計数値合計を求める。画像処理部１７は、計数値合計それぞれに対して、それらが対応する半導体センサ３の位置情報を与えて、核種の生体内分布を画像データとして再構成すると共に、図５に示すように、画像表示部２３のマトリクスサイズに対応するように画像データを必要に応じて補間する。この画像データは、画像メモリ１９、データ処理部２１を介して画像表示部２３に生体分布内の核種分布として濃淡表示される。なお、画像表示部２３に表示される画像のマトリックスサイズは適宜変更できるようにしても良い。
【００１４】
次に波形処理部１３によりフォトピークスペクトラムを求める方法について説明する。図６（ａ）は、実際にデータ収集過程を経て収集されたエネルギースペクトラム（以下、計測スペクトラムという）を示している。図６（ｂ）は統計上のノイズ成分を含んでいないフォトピークスペクトラムの形状を表する確率密度関数Ｐ1(X)を示している。確率密度関数Ｐ1(X)は、散乱線成分及びクロストーク成分が無い状態で、データ収集を無限時間継続した時に得られるであろうエネルギースペクトラムの形状を、その積分値が１となるように正規化した関数である。この確率密度関数Ｐ1(X)は、核種毎に固有の関数として得られる。主に対象とされる例えば３６種の核種及びその組み合わせの確率密度関数Ｐ1(X)を予めメモリに記憶しておき、選択的に用いるようにすることが好ましい。なお、Ｘはチャネルに対応している。フォトピークスペクトラムを求めるには、先ず、確率密度関数Ｐ1(X)を計測スペクトラムにフィットさせるためのパラメータを求める。本実施例では、最小２乗法を用いて確率密度関数Ｐ1(X)を計測スペクトラムに近似する相似係数αを求める。
【００１５】
画像化に寄与するのは、核種に固有のエネルギーピークを中心とした関心ウインドウ内の頻度合計であるので、当該処理は図６（ｃ）に示すように、関心ウインドウを少なくとも含むＸL 〜ＸH の区間だけを対象に実施する。
（１）式は、最小２乗法に用いる式を示している。
【００１６】
【数１】
【００１７】
尚、（１）式においてＣOBS1 (X)及びＰ1(X)は以下のように定義されている。
ＣOBS1 (X)：図６（ａ）に示すような各半導体センサーで収集されたエネルギースペクトラムの波形を表現する関数
Ｐ1(X)：図６（ｂ）に示すようなフォトピークペクトラムの形状を表す確率密度関数
本実施の形態では、最小２乗法を用い計測スペクトラムとフォトピークスペクトラムとの間のエネルギー毎の差異の２乗の累積値が最小になるような相似係数αを求める。具体的な求め方は、（１）式の相似係数αを種々変えながら計算結果が最小となる相似係数αを求めても良いし、また、他の数学的な解法を用いて（１）式の計算結果が最小となる相似係数αを求めても良い。このようにして求めた相似係数αを確率密度関数Ｐ1(X)に乗じた関数α・Ｐ1(X)がフォトピークスペクトラムを表している。
【００１８】
次に波高分析部１５の動作について説明する。波高分析部１５は、波形処理部１３で求めたフォトピークスペクトラムに基づいて関心ウインドウ内の計数値合計を求める。（２）式は、関心ウインドウ内の計数値合計を求める式である。
【００１９】
【数２】
【００２０】
つまり、波形処理部１３で求めたフォトピークスペクトラムα・Ｐ1(X)の頻度を関心ウインドウ（ＩL 〜ＩH ）の範囲内で合計することにより計数値合計が求められる。このような計数値合計が、半導体センサ３毎に求められたフォトピークスペクトラムそれぞれについて計算される。この結果、半導体センサ３各々について計数合計値が得られる。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。この再構成された画像は、画像表示部２３に表示される。
【００２１】
上述した第１の実施の形態は、計測スペクトラムに含まれる散乱成分及び２核種間のクロストーク成分が少ない（又は、無い）ものとして、これらクロストーク成分及び散乱線成分の補正を行わずに実施する例である。
【００２２】
次に本願発明の第２の実施の形態について説明する。尚、第１の実施の形態と同様の部分については説明を省略する。
第２の実施の形態は、計測スペクトラムにフィットするフォトピークスペクトラムを求める際、チャネル毎に重み付けを変えるものである。図６（ａ）に示すように、頻度の比較的多いチャネルはノイズ混入率が低く、頻度の比較的少ないチャネルはノイズ混入率が高い。このため、フォトピークスペクトラムの頻度に応じた重み付けをチャネル毎に行うことにより、近似精度を向上することができる。重み付け係数は、頻度が高いほど高く、頻度が低いほど低く調整される。（３）式はこの重み付けを行った式であり、確率密度関数Ｐ2(X)に相似係数αを乗じたものを計測スペクトラムＣOBS2(X) から減じ、この減算結果を２乗した値に重み付け係数として確率密度関数Ｐ2 を乗じ、この結果を区間ＸL 〜ＸH に渡って積算するものである。（３）式は、フォトピークスペクトラムに比例する係数として確率密度関数Ｐ2 を乗じている。
【００２３】
【数３】
【００２４】
この（３）式について最小２乗法を適用し、（３）式の計算結果が最小となる相似係数αを求める。この求めた相似係数αを確率密度関数Ｐ2(X)に乗じた関数α・Ｐ2(X)がフォトピークスペクトラムを表している。上述の処理を繰り返し、半導体センサ３毎にフォトピークスペクトラムを求める。波高分析部１５この求めたフォトピークスペクトラムα・Ｐ2(X)に基づいて関心ウインドウ内の計数値合計を求める。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。
【００２５】
次に本願発明の第３の実施の形態について説明する。尚、第１の実施の形態と同様の部分については説明を省略する。
第３の実施の形態は、理想的エネルギースペクトラムの形状を表す確率密度関数を、フォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ近傍の計測エネルギースペクトラムに基づいて求めるものである。尚、理想的スペクトラムとは、散乱線成分及びクロストーク成分を含んだものであり、ガンマ線の分布状態が変化しないという条件のもとでデータ収集を無限時間継続した時に得られるであろうエネルギースペクトラムのことである。
【００２６】
以下に波形処理部１３でフォトピークスペクトラムを求める方法について記載する。図７（ａ）は、フォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ３の計測スペクトラムＣOBS3(X) を示している。図７（ｂ）は関心領域内の計測スペクトラムを加算したスペクトラムを示している。
【００２７】
先ず、フォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ３近傍に設定された関心領域内の半導体センサ３の計測エネルギースペクトラムから理想的エネルギースペクトラムの確率密度関数Ｐ3(X)を求めために、関心領域内の加算スペクトラムを求める。図８（ａ）は、この関心領域とフォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ３の位置関係を表している。本実施の形態では、図８（ａ）のように理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３を中心とする３×３画素を関心領域としている。この関心領域内の９つの計測スペクトラムを加算し、加算スペクトラムＣADD3(X) を求める。この加算スペクトラムＣADD3(X) にスムージング処理を施し、スペクトラムがなめらかな特性となるようにする。このスムーシング処理を施したスペクトラムをスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) とする。このように複数の画素の計測スペクトラムを加算することにより、収集時間を長くした場合と同等の効果が得られる。つまり、複数の画素の計測スペクトラムを加算することにより、収集時間が短いことにより生じる統計上のノイズを少なくすることができる。
【００２８】
次にスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) 中の散乱線成分及びクロストーク成分を台形近似法により求める。つまり、スムーシングスペクトラムＣSMO3(X) に含まれる散乱線成分及びクロストーク成分が台形形状をしているものと仮定して、散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)を求める。図７（Ｃ）は、この時のスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) と散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)の関係を示す図である。散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)は、スムーシングスペクトラムＣSMO3(X) のフォトピークＰＰ近傍の両端に設定されたウインドウＷ1 、Ｗ2 内の計数値（波高値）に基づいて推定することができる。ウインドウＷ1 とウインドウＷ2 の間のエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 とウインドウＷ2 を両端とする台形部分が散乱線成分及びクロストーク成分であるとし、この台形部分をスペクトラムＧGS3(X)の値とする。ウインドウＷ1 のエネルギーより低いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分をスペクトラムＧGS3(X)の値とする。ウインドウＷ2 のエネルギーより高いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ2 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分をスペクトラムＧGS3(X)の値とする。これによりスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) に含まれる散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)が得られる。
【００２９】
次に以下の（４）式を用いて、加算スペクトラムＣADD3(X) にフィットする理想的スペクトラム（ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)）を求める。（４）式は、フォトピークスペクトラムの確率密度関数Ｐ3(X)に相似係数αを乗じたものをスペクトラムＧGS3(X)に加算し、これを加算スペクトラムＣADD3(X) から減じ、この減算結果を２乗した値を区間ＸL 〜ＸH に渡って積算するものである。
【００３０】
【数４】
【００３１】
この（４）式において、Ｐ3 は、フォトピークスペクトラムの形状を表する確率密度関数であり、予め装置内に記憶されている。また、ＸL 〜ＸH は、画像化に寄与する関心ウインドウ内を含むように設定されている。この（４）式を用いて最小２乗法を行い、この（４）式の計算値が最小となる相似係数αを求める。このとき、ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)が理想的エネルギースペクトラムの形状を示している。この理想的スペクトラム（ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)）を正規化して、理想的エネルギースペクトラムの確率密度関数ＰI3(X) を求める。尚、（４）式は、チャネル毎に重み付けを変えない場合について述べたが、（５）式のように（ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)）を重み付けの係数として用い、チャネル毎に重み付け係数を変えて相似係数αを求めるようにしても良い。
【００３２】
【数５】
【００３３】
次にフォトピークスペクトラムを求める半導体センサについて、理想的エネルギースペクトラムを求める。そのためには、以下の（６）式を用いて、計測スペクトラムＣOBS3(X) に確率密度関数ＰI3(X) をフィットさせる相似係数βを求める。（６）式は各チャネル毎に重み付けを行った式であり、確率密度関数ＰI3(X) に相似係数βを乗じたものを計測スペクトラムＣOBS3(X) から減じ、この減算結果を２乗した値に重み付け係数として確率密度関数ＰI3を乗じ、この結果を区間ＸL 〜ＸH に渡って積算するものである。（６）式は、理想的エネルギースペクトラムに比例する係数として確率密度関数ＰI3を乗じている。
【００３４】
【数６】
【００３５】
この（６）式に最小２乗法を適用し、（６）式の計算結果が最小となる相似係数βを求める。この求めた相似係数βを確率密度関数ＰI3(X) に乗じた関数β・ＰI3(X) が理想的エネルギースペクトラムを表している。
【００３６】
次に、この理想的エネルギースペクトラムβ・ＰI3(X) から散乱線成分及びクロストーク成分を除去してフォトピークスペクトラムを求める。理想的スペクトラムβ・ＰI4(X) 中の散乱線成分及びクロストーク成分を台形近似法により求めることができる。つまり、理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) 中の散乱線成分及びクロストーク成分が台形形状をしているものと仮定して、この散乱線成分及びクロストーク成分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から減じることによりフォトピークスペクトラムを求めることができる。図９は、この時の理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) と散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムの関係を示す図である。散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムは、理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) のフォトピークＰＰ近傍の両端に設定されたウインドウＷ1 、Ｗ2 内の計数値（波高値）に基づいて推定することができる。ウインドウＷ1 とウインドウＷ2 の間のエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 とウインドウＷ2 を両端とする台形部分が散乱線成分及びクロストーク成分であるとし、この台形部分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から除去（減じる）することによりフォトピークスペクトラムが得られる。ウインドウＷ1 のエネルギーより低いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から除去することによりフォトピークスペクトラムが得られる。ウインドウＷ2 のエネルギーより高いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ2 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分をこの部分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から除去することによりフォトピークスペクトラムが得られる。このように理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から散乱線成分及びクロストーク成分を除去したものが、フォトピークスペクトラムＧPP3(X)となる。
【００３７】
上述の処理を繰り返し、半導体センサ３毎にフォトピークスペクトラムＧPP3(X)を求める。波高分析部１５この求めたフォトピークスペクトラムＧPP3(X)に基づいて関心ウインドウ内の計数値合計を求める。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。
【００３８】
上記実施の形態３は、理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が関心領域の中心となるようにした場合について説明したが、図８（ｂ）のように理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が関心領域の中心以外の位置となるようにしても良い。理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が関心領域の中心以外の位置になっても良い場合は、理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が必ず関心領域の中心となるようにした場合に比べて推定の精度がやや低下するが、確率密度関数を求めるための演算量を少なくすることができる。また、上記の実施の形態３は、散乱線成分及びクロストーク成分を除去する場合について説明したが、このような散乱線成分及びクロストーク成分の除去処理を省略して実施しても良い。
【００３９】
次に本願発明の第４の実施の形態について説明する。
第４の実施の形態は、計測スペクトラムのフォトピークより高いエネルギーの計測値に基づいてフォトピークスペクトラムを求めるものである。以下に波形処理部１３によりフォトピークスペクトラムを求める方法について説明する。図１０（ａ）は、実際にデータ収集過程を経て収集されたエネルギースペクトラムを示している。図１０（ｂ）はフォトピークスペクトラム（理想的エネルギースペクトラムからクロストーク成分及び散乱線成分を除去したエネルギースペクトラム）の形状を表現する確率密度関数Ｐ4(X)を示している。確率密度関数Ｐ4(X)は、フォトピークスペクトラムの形状を、その積分値が１となるように正規化した関数である。この確率密度関数Ｐ4(X)は、核種毎に固有の関数として得られるものであり、予めメモリに記憶しておいて選択的に用いるようにすれば良い。第４の実施の形態では、核種に固有のエネルギーピーク（フォトピークＰＰ）より高いエネルギーの部分に関心ウインドウＸL 〜ＸH を設定する。図１０（ｃ）は、関心ウインドウの位置を示している。次にこの関心ウインドウＸL 〜ＸH について、確率密度関数Ｐ4(X)を計測スペクトラムＣOBS4(X) にフィットさせる相似計数αを最小乗法を用いて求める。尚、最小２乗法を行う際は、（１）式と同様の式を用いる。この求めたαを確率密度関数Ｐ4(X)に乗じることにより、フォトピークスペクトラムを表す関数α・Ｐ4(X)が得られる。次に波高分析部１５は、関心ウインドウ（ＩL 〜ＩH ）の範囲内のフォトピークスペクトラムＧGP4(X)の頻度を加算することにより計数値合計を求める。このような計数値合計が、半導体センサ３毎に求められたフォトピークスペクトラムＧGP4(X)それぞれについて計算される。この結果、半導体センサ３各々について計数合計値が得られる。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。この再構成された画像は、画像表示部２３に表示される。
【００４０】
図１０（Ｃ）は、クロストーク成分を含まない場合（例えば、単一エネルギーの核種のみを用いた場合）の計測スペクトラム、フォトピークスペクトラム、散乱線成分の分布を示す図である。図１０（Ｃ）に示されるように、散乱線成分は、フォトピークＰＰより高いエネルギーの部分で非常に少なくなっている。第４の実施の形態では、この散乱線成分が少ない部分のデータに基づいてフィッティング処理を行っているので、散乱線の影響を受けずに精度良くフォトピークスペクトラムを求めることができる。
【００４１】
このように本実施形態によると次のような効果が得られる。
（１）半導体センサ各々の位置はピクセルの位置にそのまま対応しているので、従来のような位置計算は不要であり、したがって、半導体センサ出力に対して波高分析（エネルギー弁別）を行うのみで、対象核種の分布像を得ることができる。また、従来のアンガー型カメラでは不可欠とされていた位置歪み補正処理及びエネルギー補正処理が不要になる。したがって、構成が簡素化されるほか、アンガー型カメラ特有の多核種収集画像の画像歪みがなくなる。
【００４２】
（２）基本的に半導体センサ毎に独立に収集が可能であるため、コリメータを通した入射ガンマ線の処理能力、つまり計数率特性が格段に向上する。
（３）例えばＣｄＺｎＴｅの半導体センサは従来のＮａｌの単結晶と比較し格段にエネルギー分解能に優れ、かつ各センサのエネルギー分解能に差が少ないため、従来の複数の光電子増倍管を用いエネルギー分解能を測定する方法に比較し、２次元検出器の場所に依存したエネルギー分解能の差が少なく、より散乱線の混入が少なく、コントラスト分解能に優れる計数が可能となる。
【００４３】
（４）従来では関心ウインドウ内のガンマ線のみをカウントしていたが、各半導体センサにアナログディジタル変換器およびエネルギースペクトラム収集部を設けて、関心ウインドウだけでなく全域のエネルギースペクトラムを半導体センサ毎に収集することにより、収集後、関心ウインドウの変更等の処理が可能であり、また従来のアンガー型カメラでは得られない定量的測定が収集後あるいは収集中の処理で任意に得られる。
【００４４】
（５）エネルギー分解能が優れているので、収集時間を短くしても、それから得られるエネルギースペクトラムから、比較的長い収集時間をかけて得られるであろうＳＮの高いエネルギースペクトラムを高精度で推定することができ、従来より短い収集時間（少ないカウント数）で同等以上の画像を得ることが可能で、従来からシンチレーションカメラの欠点であった収集時間が長いことが大幅に解消され患者の負担が軽減されると共に、分解能のロスがなく収集カウントを増やしたのと同等の画像が得られるため、ＳＰＥＣＴ画質（マトリクスサイズの縮小なく統計的ノイズの軽減が図れるため）あるいはその他の画質を大幅に改善することが可能となる。また、各画素単体センター毎の散乱線成分の補正も可能である。
【００４５】
（６）実測エネルギースペクトラムから推定エネルギースペクトラムを高精度で推定することができるので、従来のような大視野の二次元検出器（例えば５５ｃｍ×４０ｃｍ）を構成しなくてもより小さな検出器でＳＰＥＣＴ、ホールボディー収集画像を得ることができる。
【００４６】
（７）実測エネルギースペクトラムから推定エネルギースペクトラムを高精度で推定することができるので、コリメータと半導体センサとが位置的にずれていることに起因する画像のモアレ縞を予め収集しておき、画像処理部で統計的なロスが少なく補正することができ、コリメータと半導体センサを位置的に整合して設置することの製造上の難易性を解消可能なばかりか、任意の分解能、感度を持つコリメータと組み合わせることが可能となる。
【００４７】
（８）各半導体センサの単位、つまりピクセルより細かい補間計算は、従来のシンチレーションカメラでは、一定のＳＮが得られるまで十分時間をかけてカウント数を増やすしか、分解能を損なわず行う方法はなかったが、画像処理部の補間計算機能により、さらにきめの細かい画像が分解能を損なうことなく、かつ短い収集時間で得ることが可能となる。
【００４８】
（９）半導体センサが例えばＣｄＺｎＴｅでは厚みが約１０ｍｍで５１１ＫｅＶのＰＥＴ核種にも対応可能で、従来のアンガー型カメラと比較し、薄型のガンマ線検出器が実現でき、患者の圧迫感が大幅に解消できる他、心臓ＳＰＥＣＴなどで患者に無理な姿勢を強いていたのを比較的無理のない姿勢で行うことが可能である。
【００４９】
以上のように本発明によれば、従来のアンガー型カメラに比較し、より短い収集時間で、格段に優れたエネルギー分解能、コントラスト分解能、計数率特性でもって高精度のガンマ線分布を得ることができる。また、より理想的な散乱線補正、吸収補正にも対応可能である。また、エネルギースペクトラムの収集機能により、収集後に、２核種収集における核種間の分離や合成、ウインドウの幅の変更、散乱線の除去等の処理を行い得る。本発明は上述した実施の形態に限定されることなる、種々変形して実施可能である。
【００５０】
【発明の効果】
本発明による核医学診断装置は、ガンマ線を検出するための複数の半導体センサの２次元の配列構造を有するガンマ線検出器と、前記複数の半導体センサ各々の出力に基づいて前記半導体センサ毎にエネルギースペクトラムを収集するエネルギースペクトラム収集手段と、前記収集されたエネルギースペクトラムに対して、所定のフォトピークスペクトラムの波形を曲線近似する推定手段と、前記曲線近似されたフォトピークスペクトラムに基づいて核種の体内分布を作成する画像化手段とを具備する。
【００５１】
１つのガンマ線は１つの半導体センサに入射する。この１つの半導体センサの位置がガンマ線の入射位置として直接的に決定される。また、当該半導体センサの出力は当該入射したガンマ線の全エネルギーを完全に且つ直接的に反映している。したがって、従来不可欠とされていた位置計算処理、エネルギー計算処理、歪み補正処理等の信号処理が不要とされる。また、半導体センサは、アンガー型の検出方式に比べて、格段にエネルギー分解能に優れている。したがってエネルギースペクトラムを半導体センサ毎に高精度で収集することができる。この高精度のエネルギースペクトラムに基づいて散乱線成分や２核種間のクロストーク成分を高精度で除去することができ、したがってＲＩの生体分布を高精度で画像化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態による核医学診断装置の構成図。
【図２】図１のガンマ線検出器の概略的構造図。
【図３】図１のエネルギースペクトラム収集部によるエネルギースペクトラムの説明図。
【図４】図１の波高分析部による画素値計算の説明図。
【図５】図１の画像処理部による補間説明図。
【図６】第１の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【図７】第３の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【図８】第３の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【図９】第３の実施の形態における関心領域と理想的エネルギースペクトラムを求める半導体センサの位置を示す図。
【図１０】第４の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【符号の説明】
１…システムコントローラ、
２…ガンマ線検出器、
３…半導体センサ、
５…コリメータ、
７…プリアンプ、
９…アナログディジタルコンバータ、
１１…エネルギースペクトラム収集部、
１３…波形処理部、
１５…波高分析部、
１７…画像処理部、
１９…画像メモリ、
２１…データ処理部、
２３…画像表示部。
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体内に注入されたラジオアイソトープ（以下Ｒｌと略す）から放出されるガンマ線を検出し、ＲＩの体内分布を画像化する核医学診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
核医学診断装置は、シングルフォトン核種を用いてＲＩの崩壊時の一個のガンマ線の検出を行い、この検出データに基づいて２次元的なガンマ線蓄積画像をえることを特徴としたシンチレーションカメラ（ガンマカメラ）と、ポジトロン核種を用いて陽電子が消滅する際に反対方向に一対のガンマ線を放出することを利用し、放出場所を特定することにより２次元的なガンマ線の蓄積画像を得ることを特徴としたポジトロンカメラに分類される。
【０００３】
その内、シンチレーションカメラのガンマ線検出器としてアンガー型カメラが主流を占めているが、近年２検出器が対向するアンガー型のシンチレーションカメラを用い、ポジトロン核種の検出をするポジトロンカメラが台頭してきている。
【０００４】
アンガー型カメラは、ＮａＩに代表されるシンチレータで発生した蛍光を、ライトガイドを介して稠密に配置された複数の光電子像倍管（ＰＭＴ）で検出し、この検出した信号に対して位置計算処理、エネルギー値計算処理を行う。位置計算処理は、１つのガンマ線イベントに対する各光電子増倍管を重み付け加算することにより、ガンマ線の入射位置を求めるものである。エネルギー計算処理は、全光電子増倍管の出力を加算することにより、ガンマ線のエネルギー値を計算するものである。しかしながら、光電子増倍管は、光検出面上の位置による検出感度のバラツキ、感度の経時的な変化、温度によるドリフト等により検出精度が低下するという問題があった。また、この検出精度の低下を防ぐために、さまざまな補正回路を必要としていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、核種の生体分布を高精度で作成することを可能にする核医学診断装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明による核医学診断装置は、ガンマ線を検出するための複数の半導体センサの２次元の配列構造を有するガンマ線検出器と、前記複数の半導体センサ各々の出力に基づいて前記半導体センサ毎にエネルギースペクトラムを収集するエネルギースペクトラム収集手段と、前記収集されたエネルギースペクトラムに対して、所定のフォトピークスペクトラムの波形を曲線近似する推定手段と、前記曲線近似されたフォトピークスペクトラムに基づいて核種の体内分布を作成する画像化手段とを具備する。
【０００７】
１つのガンマ線は１つの半導体センサーに入射する。この１つの半導体センサーの位置がガンマ線の入射位置として直接的に決定される。また、当該半導体センサーの出力は当該入射したガンマ線の全エネルギーを完全にかつ直接的に反映している。従って従来必要だった位置計算の歪補正、場所によるエネルギーの歪補正が不要となり、各半導体の感度のバラツキのみ考慮すれば安定した画像を得ることができる。また、半導体センサーは、アンガー型の検出方式に比べて、格段にエネルギー分解能が優れている。従ってエネルギースペクトラムの中で散乱線や別の核種からのクロストーク成分が少なく、従来より収集カウントが少ない状態で、さらに収集カウントを増やした状態でのエネルギースペクトラムを推定し精度を上げることが可能となり、よって従来のアンガー型のシンチレーションカメラに比較し収集時間を短く、かつコントラスト分解能に優れた画像を得ることができる。またガンマ線毎のエネルギー値そのものを収集することにより、エネルギー毎に入射するガンマ線の計数値を求めるいわゆるエネルギースペクトラムを求めることができる。このエネルギースペクトラムを画素毎に収集記憶する機能を設けることにより収集後に任意の関心ウインドに基づいた画像再構成を行うことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明による核医学診断装置の第１の実施形態を説明する。なお以下の実施例はアンガー型カメラに対応するシンチレーションカメラについて主に説明するが、２次元検出器を対向して配置し、２検出器に同時に入射したことを検出する機能を追加することにより容易にポジトロンカメラに適用することができる。
【０００９】
図１に本実施形態による核医学診断装置の構成を示している。図２に図１のガンマ線検出器２の概略的構造を示す。尚、図２はコリメータを外した図である。核医学診断装置は、システムコントローラ１を制御中枢として、ＲＩからのガンマ線を検出するためのガンマ線検出器２と、ガンマ線検出器２の出力に基づいてＲＩの生体分布を画像化するための信号処理系としての本体とを有している。ガンマ線検出器２は、ガンマ線を検出し電気信号として出力するための複数の半導体センサ３を有する。半導体センサ３には例えばＣｄＺｎＴｅが採用される。複数の半導体センサ３は、矩形または円形の平面内に稠密に２次元的に配列される。複数の半導体センサ３のガンマ線入射側には、ガンマ線入射方向を制限するためのコリメータ(COLLIMATOR)５が設けられる。
【００１０】
１つの半導体センサ３毎にエネルギースペクトラムの収集を可能とするために、複数の半導体センサ３各々の出力にはそれぞれ個々にプリアンプ(PRE-AMP) ７、アナログディジタルコンバータ(ADC) ９、エネルギースペクトラム収集部(ESA) １１が設けられる。
【００１１】
ガンマ線検出器２は、Ｎ個の半導体センサ３、Ｎ個のプリアンプ７、Ｎ個のアナログディジタルコンバータ９、Ｎ個のエネルギースペクトラム収集部１１から構成される。Ｎ個の半導体センサ３は一体に連結して形成される。Ｎ個のプリアンプ７、Ｎ個のアナログディジタルコンバータ９、Ｎ個のエネルギースペクトラム収集部１１は基板上に形成され、半導体センサ３の後方、つまりガンマ線入射側と反対側に配置される。
【００１２】
図３（ａ）に示すように、エネルギースペクトラムとは一定時間内に入射したガンマ線の頻度（入射数に相当する）をエネルギー軸に関して分解した分布として定義される。実用的には、０．５〜２ＫｅＶのエネルギーバンドを１つのチャネルに対応させ、チャネル毎に頻度を計数することが行われている。１つのガンマ線は１つの半導体センサ３に入射する。この１つの半導体センサ３の位置がガンマ線の入射位置として直接的に決定される。当該半導体センサ３の出力は当該入射したガンマ線の全エネルギーを完全に直接的に反映している。図３（ｂ）に示すように、１つの半導体センサ３は、生体分布を表す画像の１つの画素に対応している。図３（ｃ）に示すように、エネルギースペクトラムは、半導体センサ３各々に対応して１つずつ収集される。複数のエネルギースペクトラム収集部１１それぞれは、半導体メモリと、対応する半導体センサ３にガンマ線が入射してアナログディジタルコンバータ９から信号が出力される毎に、そのエネルギーレベルが含まれるエネルギーバンドのチャネルに対応するアドレスの値を順次１アップするように半導体メモリを制御するコントローラとから構成される。
【００１３】
波形処理部１３は、図４（ａ）〜（ｄ）に示すように、エネルギースペクトラム収集部１１各々で収集されたエネルギースペクトラムそれぞれに対して、スペクトラム形状を既知パターンと考えて収集カウント数が有限で有るために発生する統計上のノイズ成分を除去したフォトピークスペクトラムを推定する。尚、フォトピークスペクトラムとは、あるエネルギー値をもつガンマ線からのみ計測されるエネルギースペクトラム（つまり、散乱線成分、クロストーク成分が混在しない単一エネルギーからのスペクトラムのことである。波高分析部１５は、波形処理部１３で推定処理されたエネルギースペクトラムそれぞれに対して、対象核種に対応する関心ウインドウ内の計数値合計を求める。画像処理部１７は、計数値合計それぞれに対して、それらが対応する半導体センサ３の位置情報を与えて、核種の生体内分布を画像データとして再構成すると共に、図５に示すように、画像表示部２３のマトリクスサイズに対応するように画像データを必要に応じて補間する。この画像データは、画像メモリ１９、データ処理部２１を介して画像表示部２３に生体分布内の核種分布として濃淡表示される。なお、画像表示部２３に表示される画像のマトリックスサイズは適宜変更できるようにしても良い。
【００１４】
次に波形処理部１３によりフォトピークスペクトラムを求める方法について説明する。図６（ａ）は、実際にデータ収集過程を経て収集されたエネルギースペクトラム（以下、計測スペクトラムという）を示している。図６（ｂ）は統計上のノイズ成分を含んでいないフォトピークスペクトラムの形状を表する確率密度関数Ｐ1(X)を示している。確率密度関数Ｐ1(X)は、散乱線成分及びクロストーク成分が無い状態で、データ収集を無限時間継続した時に得られるであろうエネルギースペクトラムの形状を、その積分値が１となるように正規化した関数である。この確率密度関数Ｐ1(X)は、核種毎に固有の関数として得られる。主に対象とされる例えば３６種の核種及びその組み合わせの確率密度関数Ｐ1(X)を予めメモリに記憶しておき、選択的に用いるようにすることが好ましい。なお、Ｘはチャネルに対応している。フォトピークスペクトラムを求めるには、先ず、確率密度関数Ｐ1(X)を計測スペクトラムにフィットさせるためのパラメータを求める。本実施例では、最小２乗法を用いて確率密度関数Ｐ1(X)を計測スペクトラムに近似する相似係数αを求める。
【００１５】
画像化に寄与するのは、核種に固有のエネルギーピークを中心とした関心ウインドウ内の頻度合計であるので、当該処理は図６（ｃ）に示すように、関心ウインドウを少なくとも含むＸL 〜ＸH の区間だけを対象に実施する。
（１）式は、最小２乗法に用いる式を示している。
【００１６】
【数１】
尚、（１）式においてＣOBS1 (X)及びＰ1(X)は以下のように定義されている。
ＣOBS1 (X)：図６（ａ）に示すような各半導体センサーで収集されたエネルギースペクトラムの波形を表現する関数
Ｐ1(X)：図６（ｂ）に示すようなフォトピークペクトラムの形状を表す確率密度関数
本実施の形態では、最小２乗法を用い計測スペクトラムとフォトピークスペクトラムとの間のエネルギー毎の差異の２乗の累積値が最小になるような相似係数αを求める。具体的な求め方は、（１）式の相似係数αを種々変えながら計算結果が最小となる相似係数αを求めても良いし、また、他の数学的な解法を用いて（１）式の計算結果が最小となる相似係数αを求めても良い。このようにして求めた相似係数αを確率密度関数Ｐ1(X)に乗じた関数α・Ｐ1(X)がフォトピークスペクトラムを表している。
【００１８】
次に波高分析部１５の動作について説明する。波高分析部１５は、波形処理部１３で求めたフォトピークスペクトラムに基づいて関心ウインドウ内の計数値合計を求める。（２）式は、関心ウインドウ内の計数値合計を求める式である。
【００１９】
【数２】
つまり、波形処理部１３で求めたフォトピークスペクトラムα・Ｐ1(X)の頻度を関心ウインドウ（ＩL 〜ＩH ）の範囲内で合計することにより計数値合計が求められる。このような計数値合計が、半導体センサ３毎に求められたフォトピークスペクトラムそれぞれについて計算される。この結果、半導体センサ３各々について計数合計値が得られる。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。この再構成された画像は、画像表示部２３に表示される。
【００２１】
上述した第１の実施の形態は、計測スペクトラムに含まれる散乱成分及び２核種間のクロストーク成分が少ない（又は、無い）ものとして、これらクロストーク成分及び散乱線成分の補正を行わずに実施する例である。
【００２２】
次に本願発明の第２の実施の形態について説明する。尚、第１の実施の形態と同様の部分については説明を省略する。
第２の実施の形態は、計測スペクトラムにフィットするフォトピークスペクトラムを求める際、チャネル毎に重み付けを変えるものである。図６（ａ）に示すように、頻度の比較的多いチャネルはノイズ混入率が低く、頻度の比較的少ないチャネルはノイズ混入率が高い。このため、フォトピークスペクトラムの頻度に応じた重み付けをチャネル毎に行うことにより、近似精度を向上することができる。重み付け係数は、頻度が高いほど高く、頻度が低いほど低く調整される。（３）式はこの重み付けを行った式であり、確率密度関数Ｐ2(X)に相似係数αを乗じたものを計測スペクトラムＣOBS2(X) から減じ、この減算結果を２乗した値に重み付け係数として確率密度関数Ｐ2 を乗じ、この結果を区間ＸL 〜ＸH に渡って積算するものである。（３）式は、フォトピークスペクトラムに比例する係数として確率密度関数Ｐ2 を乗じている。
【００２３】
【数３】
この（３）式について最小２乗法を適用し、（３）式の計算結果が最小となる相似係数αを求める。この求めた相似係数αを確率密度関数Ｐ2(X)に乗じた関数α・Ｐ2(X)がフォトピークスペクトラムを表している。上述の処理を繰り返し、半導体センサ３毎にフォトピークスペクトラムを求める。波高分析部１５この求めたフォトピークスペクトラムα・Ｐ2(X)に基づいて関心ウインドウ内の計数値合計を求める。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。
【００２５】
次に本願発明の第３の実施の形態について説明する。尚、第１の実施の形態と同様の部分については説明を省略する。
第３の実施の形態は、理想的エネルギースペクトラムの形状を表す確率密度関数を、フォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ近傍の計測エネルギースペクトラムに基づいて求めるものである。尚、理想的スペクトラムとは、散乱線成分及びクロストーク成分を含んだものであり、ガンマ線の分布状態が変化しないという条件のもとでデータ収集を無限時間継続した時に得られるであろうエネルギースペクトラムのことである。
【００２６】
以下に波形処理部１３でフォトピークスペクトラムを求める方法について記載する。図７（ａ）は、フォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ３の計測スペクトラムＣOBS3(X) を示している。図７（ｂ）は関心領域内の計測スペクトラムを加算したスペクトラムを示している。
【００２７】
先ず、フォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ３近傍に設定された関心領域内の半導体センサ３の計測エネルギースペクトラムから理想的エネルギースペクトラムの確率密度関数Ｐ3(X)を求めために、関心領域内の加算スペクトラムを求める。図８（ａ）は、この関心領域とフォトピークスペクトラムを推定する半導体センサ３の位置関係を表している。本実施の形態では、図８（ａ）のように理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３を中心とする３×３画素を関心領域としている。この関心領域内の９つの計測スペクトラムを加算し、加算スペクトラムＣADD3(X) を求める。この加算スペクトラムＣADD3(X) にスムージング処理を施し、スペクトラムがなめらかな特性となるようにする。このスムーシング処理を施したスペクトラムをスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) とする。このように複数の画素の計測スペクトラムを加算することにより、収集時間を長くした場合と同等の効果が得られる。つまり、複数の画素の計測スペクトラムを加算することにより、収集時間が短いことにより生じる統計上のノイズを少なくすることができる。
【００２８】
次にスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) 中の散乱線成分及びクロストーク成分を台形近似法により求める。つまり、スムーシングスペクトラムＣSMO3(X) に含まれる散乱線成分及びクロストーク成分が台形形状をしているものと仮定して、散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)を求める。図７（Ｃ）は、この時のスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) と散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)の関係を示す図である。散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)は、スムーシングスペクトラムＣSMO3(X) のフォトピークＰＰ近傍の両端に設定されたウインドウＷ1 、Ｗ2 内の計数値（波高値）に基づいて推定することができる。ウインドウＷ1 とウインドウＷ2 の間のエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 とウインドウＷ2 を両端とする台形部分が散乱線成分及びクロストーク成分であるとし、この台形部分をスペクトラムＧGS3(X)の値とする。ウインドウＷ1 のエネルギーより低いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分をスペクトラムＧGS3(X)の値とする。ウインドウＷ2 のエネルギーより高いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ2 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分をスペクトラムＧGS3(X)の値とする。これによりスムーシングスペクトラムＣSMO3(X) に含まれる散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムＧGS3(X)が得られる。
【００２９】
次に以下の（４）式を用いて、加算スペクトラムＣADD3(X) にフィットする理想的スペクトラム（ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)）を求める。（４）式は、フォトピークスペクトラムの確率密度関数Ｐ3(X)に相似係数αを乗じたものをスペクトラムＧGS3(X)に加算し、これを加算スペクトラムＣADD3(X) から減じ、この減算結果を２乗した値を区間ＸL 〜ＸH に渡って積算するものである。
【００３０】
【数４】
この（４）式において、Ｐ3 は、フォトピークスペクトラムの形状を表する確率密度関数であり、予め装置内に記憶されている。また、ＸL 〜ＸH は、画像化に寄与する関心ウインドウ内を含むように設定されている。この（４）式を用いて最小２乗法を行い、この（４）式の計算値が最小となる相似係数αを求める。このとき、ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)が理想的エネルギースペクトラムの形状を示している。この理想的スペクトラム（ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)）を正規化して、理想的エネルギースペクトラムの確率密度関数ＰI3(X) を求める。尚、（４）式は、チャネル毎に重み付けを変えない場合について述べたが、（５）式のように（ＧGS3(X)＋α・Ｐ3(X)）を重み付けの係数として用い、チャネル毎に重み付け係数を変えて相似係数αを求めるようにしても良い。
【００３２】
【数５】
次にフォトピークスペクトラムを求める半導体センサについて、理想的エネルギースペクトラムを求める。そのためには、以下の（６）式を用いて、計測スペクトラムＣOBS3(X) に確率密度関数ＰI3(X) をフィットさせる相似係数βを求める。（６）式は各チャネル毎に重み付けを行った式であり、確率密度関数ＰI3(X) に相似係数βを乗じたものを計測スペクトラムＣOBS3(X) から減じ、この減算結果を２乗した値に重み付け係数として確率密度関数ＰI3を乗じ、この結果を区間ＸL 〜ＸH に渡って積算するものである。（６）式は、理想的エネルギースペクトラムに比例する係数として確率密度関数ＰI3を乗じている。
【００３４】
【数６】
この（６）式に最小２乗法を適用し、（６）式の計算結果が最小となる相似係数βを求める。この求めた相似係数βを確率密度関数ＰI3(X) に乗じた関数β・ＰI3(X) が理想的エネルギースペクトラムを表している。
【００３６】
次に、この理想的エネルギースペクトラムβ・ＰI3(X) から散乱線成分及びクロストーク成分を除去してフォトピークスペクトラムを求める。理想的スペクトラムβ・ＰI4(X) 中の散乱線成分及びクロストーク成分を台形近似法により求めることができる。つまり、理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) 中の散乱線成分及びクロストーク成分が台形形状をしているものと仮定して、この散乱線成分及びクロストーク成分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から減じることによりフォトピークスペクトラムを求めることができる。図９は、この時の理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) と散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムの関係を示す図である。散乱線成分及びクロストーク成分のスペクトラムは、理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) のフォトピークＰＰ近傍の両端に設定されたウインドウＷ1 、Ｗ2 内の計数値（波高値）に基づいて推定することができる。ウインドウＷ1 とウインドウＷ2 の間のエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 とウインドウＷ2 を両端とする台形部分が散乱線成分及びクロストーク成分であるとし、この台形部分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から除去（減じる）することによりフォトピークスペクトラムが得られる。ウインドウＷ1 のエネルギーより低いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ1 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から除去することによりフォトピークスペクトラムが得られる。ウインドウＷ2 のエネルギーより高いエネルギーに対応する部分については、このウインドウＷ2 の波高値を散乱線成分及びクロストーク成分とし、この部分をこの部分を理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から除去することによりフォトピークスペクトラムが得られる。このように理想的スペクトラムβ・ＰI3(X) から散乱線成分及びクロストーク成分を除去したものが、フォトピークスペクトラムＧPP3(X)となる。
【００３７】
上述の処理を繰り返し、半導体センサ３毎にフォトピークスペクトラムＧPP3(X)を求める。波高分析部１５この求めたフォトピークスペクトラムＧPP3(X)に基づいて関心ウインドウ内の計数値合計を求める。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。
【００３８】
上記実施の形態３は、理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が関心領域の中心となるようにした場合について説明したが、図８（ｂ）のように理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が関心領域の中心以外の位置となるようにしても良い。理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が関心領域の中心以外の位置になっても良い場合は、理想的エネルギースペクトラムを推定する半導体センサ３が必ず関心領域の中心となるようにした場合に比べて推定の精度がやや低下するが、確率密度関数を求めるための演算量を少なくすることができる。また、上記の実施の形態３は、散乱線成分及びクロストーク成分を除去する場合について説明したが、このような散乱線成分及びクロストーク成分の除去処理を省略して実施しても良い。
【００３９】
次に本願発明の第４の実施の形態について説明する。
第４の実施の形態は、計測スペクトラムのフォトピークより高いエネルギーの計測値に基づいてフォトピークスペクトラムを求めるものである。以下に波形処理部１３によりフォトピークスペクトラムを求める方法について説明する。図１０（ａ）は、実際にデータ収集過程を経て収集されたエネルギースペクトラムを示している。図１０（ｂ）はフォトピークスペクトラム（理想的エネルギースペクトラムからクロストーク成分及び散乱線成分を除去したエネルギースペクトラム）の形状を表現する確率密度関数Ｐ4(X)を示している。確率密度関数Ｐ4(X)は、フォトピークスペクトラムの形状を、その積分値が１となるように正規化した関数である。この確率密度関数Ｐ4(X)は、核種毎に固有の関数として得られるものであり、予めメモリに記憶しておいて選択的に用いるようにすれば良い。第４の実施の形態では、核種に固有のエネルギーピーク（フォトピークＰＰ）より高いエネルギーの部分に関心ウインドウＸL 〜ＸH を設定する。図１０（ｃ）は、関心ウインドウの位置を示している。次にこの関心ウインドウＸL 〜ＸH について、確率密度関数Ｐ4(X)を計測スペクトラムＣOBS4(X) にフィットさせる相似計数αを最小乗法を用いて求める。尚、最小２乗法を行う際は、（１）式と同様の式を用いる。この求めたαを確率密度関数Ｐ4(X)に乗じることにより、フォトピークスペクトラムを表す関数α・Ｐ4(X)が得られる。次に波高分析部１５は、関心ウインドウ（ＩL 〜ＩH ）の範囲内のフォトピークスペクトラムＧGP4(X)の頻度を加算することにより計数値合計を求める。このような計数値合計が、半導体センサ３毎に求められたフォトピークスペクトラムＧGP4(X)それぞれについて計算される。この結果、半導体センサ３各々について計数合計値が得られる。画像処理部１７は、このようにして得られた半導体センサ３毎の計数値合計及びその位置情報に基づいて生体内の核種分布画像を再構成する。この再構成された画像は、画像表示部２３に表示される。
【００４０】
図１０（Ｃ）は、クロストーク成分を含まない場合（例えば、単一エネルギーの核種のみを用いた場合）の計測スペクトラム、フォトピークスペクトラム、散乱線成分の分布を示す図である。図１０（Ｃ）に示されるように、散乱線成分は、フォトピークＰＰより高いエネルギーの部分で非常に少なくなっている。第４の実施の形態では、この散乱線成分が少ない部分のデータに基づいてフィッティング処理を行っているので、散乱線の影響を受けずに精度良くフォトピークスペクトラムを求めることができる。
【００４１】
このように本実施形態によると次のような効果が得られる。
（１）半導体センサ各々の位置はピクセルの位置にそのまま対応しているので、従来のような位置計算は不要であり、したがって、半導体センサ出力に対して波高分析（エネルギー弁別）を行うのみで、対象核種の分布像を得ることができる。また、従来のアンガー型カメラでは不可欠とされていた位置歪み補正処理及びエネルギー補正処理が不要になる。したがって、構成が簡素化されるほか、アンガー型カメラ特有の多核種収集画像の画像歪みがなくなる。
【００４２】
（２）基本的に半導体センサ毎に独立に収集が可能であるため、コリメータを通した入射ガンマ線の処理能力、つまり計数率特性が格段に向上する。
（３）例えばＣｄＺｎＴｅの半導体センサは従来のＮａｌの単結晶と比較し格段にエネルギー分解能に優れ、かつ各センサのエネルギー分解能に差が少ないため、従来の複数の光電子増倍管を用いエネルギー分解能を測定する方法に比較し、２次元検出器の場所に依存したエネルギー分解能の差が少なく、より散乱線の混入が少なく、コントラスト分解能に優れる計数が可能となる。
【００４３】
（４）従来では関心ウインドウ内のガンマ線のみをカウントしていたが、各半導体センサにアナログディジタル変換器およびエネルギースペクトラム収集部を設けて、関心ウインドウだけでなく全域のエネルギースペクトラムを半導体センサ毎に収集することにより、収集後、関心ウインドウの変更等の処理が可能であり、また従来のアンガー型カメラでは得られない定量的測定が収集後あるいは収集中の処理で任意に得られる。
【００４４】
（５）エネルギー分解能が優れているので、収集時間を短くしても、それから得られるエネルギースペクトラムから、比較的長い収集時間をかけて得られるであろうＳＮの高いエネルギースペクトラムを高精度で推定することができ、従来より短い収集時間（少ないカウント数）で同等以上の画像を得ることが可能で、従来からシンチレーションカメラの欠点であった収集時間が長いことが大幅に解消され患者の負担が軽減されると共に、分解能のロスがなく収集カウントを増やしたのと同等の画像が得られるため、ＳＰＥＣＴ画質（マトリクスサイズの縮小なく統計的ノイズの軽減が図れるため）あるいはその他の画質を大幅に改善することが可能となる。また、各画素単体センター毎の散乱線成分の補正も可能である。
【００４５】
（６）実測エネルギースペクトラムから推定エネルギースペクトラムを高精度で推定することができるので、従来のような大視野の二次元検出器（例えば５５ｃｍ×４０ｃｍ）を構成しなくてもより小さな検出器でＳＰＥＣＴ、ホールボディー収集画像を得ることができる。
【００４６】
（７）実測エネルギースペクトラムから推定エネルギースペクトラムを高精度で推定することができるので、コリメータと半導体センサとが位置的にずれていることに起因する画像のモアレ縞を予め収集しておき、画像処理部で統計的なロスが少なく補正することができ、コリメータと半導体センサを位置的に整合して設置することの製造上の難易性を解消可能なばかりか、任意の分解能、感度を持つコリメータと組み合わせることが可能となる。
【００４７】
（８）各半導体センサの単位、つまりピクセルより細かい補間計算は、従来のシンチレーションカメラでは、一定のＳＮが得られるまで十分時間をかけてカウント数を増やすしか、分解能を損なわず行う方法はなかったが、画像処理部の補間計算機能により、さらにきめの細かい画像が分解能を損なうことなく、かつ短い収集時間で得ることが可能となる。
【００４８】
（９）半導体センサが例えばＣｄＺｎＴｅでは厚みが約１０ｍｍで５１１ＫｅＶのＰＥＴ核種にも対応可能で、従来のアンガー型カメラと比較し、薄型のガンマ線検出器が実現でき、患者の圧迫感が大幅に解消できる他、心臓ＳＰＥＣＴなどで患者に無理な姿勢を強いていたのを比較的無理のない姿勢で行うことが可能である。
【００４９】
以上のように本発明によれば、従来のアンガー型カメラに比較し、より短い収集時間で、格段に優れたエネルギー分解能、コントラスト分解能、計数率特性でもって高精度のガンマ線分布を得ることができる。また、より理想的な散乱線補正、吸収補正にも対応可能である。また、エネルギースペクトラムの収集機能により、収集後に、２核種収集における核種間の分離や合成、ウインドウの幅の変更、散乱線の除去等の処理を行い得る。本発明は上述した実施の形態に限定されることなる、種々変形して実施可能である。
【００５０】
【発明の効果】
本発明による核医学診断装置は、ガンマ線を検出するための複数の半導体センサの２次元の配列構造を有するガンマ線検出器と、前記複数の半導体センサ各々の出力に基づいて前記半導体センサ毎にエネルギースペクトラムを収集するエネルギースペクトラム収集手段と、前記収集されたエネルギースペクトラムに対して、所定のフォトピークスペクトラムの波形を曲線近似する推定手段と、前記曲線近似されたフォトピークスペクトラムに基づいて核種の体内分布を作成する画像化手段とを具備する。
【００５１】
１つのガンマ線は１つの半導体センサに入射する。この１つの半導体センサの位置がガンマ線の入射位置として直接的に決定される。また、当該半導体センサの出力は当該入射したガンマ線の全エネルギーを完全に且つ直接的に反映している。したがって、従来不可欠とされていた位置計算処理、エネルギー計算処理、歪み補正処理等の信号処理が不要とされる。また、半導体センサは、アンガー型の検出方式に比べて、格段にエネルギー分解能に優れている。したがってエネルギースペクトラムを半導体センサ毎に高精度で収集することができる。この高精度のエネルギースペクトラムに基づいて散乱線成分や２核種間のクロストーク成分を高精度で除去することができ、したがってＲＩの生体分布を高精度で画像化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態による核医学診断装置の構成図。
【図２】図１のガンマ線検出器の概略的構造図。
【図３】図１のエネルギースペクトラム収集部によるエネルギースペクトラムの説明図。
【図４】図１の波高分析部による画素値計算の説明図。
【図５】図１の画像処理部による補間説明図。
【図６】第１の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【図７】第３の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【図８】第３の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【図９】第３の実施の形態における関心領域と理想的エネルギースペクトラムを求める半導体センサの位置を示す図。
【図１０】第４の実施の形態における波形処理部によるエネルギースペクトラムの波形補正の説明図。
【符号の説明】
１…システムコントローラ、
２…ガンマ線検出器、
３…半導体センサ、
５…コリメータ、
７…プリアンプ、
９…アナログディジタルコンバータ、
１１…エネルギースペクトラム収集部、
１３…波形処理部、
１５…波高分析部、
１７…画像処理部、
１９…画像メモリ、
２１…データ処理部、
２３…画像表示部。
Claims (8)
- ガンマ線を検出するための複数の半導体センサの２次元の配列構造を有するガンマ線検出器と、
前記複数の半導体センサ各々の出力に基づいて前記半導体センサ毎にエネルギースペクトラムを収集するエネルギースペクトラム収集手段と、
前記収集されたエネルギースペクトラムに対して所定の確率密度関数を曲線近似することによりフォトピークスペクトラムを生成するフォトピークスペクトラム生成手段と、
前記生成されたフォトピークスペクトラムに基づいて核種の体内分布を作成する画像化手段とを具備することを特徴とする核医学診断装置。 - 前記半導体センサにＣｄＺｎＴｅが採用されることを特徴とする請求項１記載の核医学診断装置。
- 前記フォトピークスペクトラム生成手段は、前記収集されたエネルギースペクトラムと前記所定のフ確率密度関数との間のエネルギー毎の差異の累積値が最小になるように最小二乗法にしたがって前記確率密度関数を前記収集されたエネルギースペクトラムに曲線近似することを特徴とする請求項１記載の核医学診断装置。
- 前記フォトピークスペクトラム生成手段は、前記差異を重み付け加算することを特徴とする請求項３記載の核医学診断装置。
- 前記フォトピークスペクトラム生成手段は、近接する複数の半導体センサに対応する収集された複数のエネルギースペクトラムを加算又は加算平均することにより前記確率密度関数を求めることを特徴とする請求項１記載の核医学診断装置。
- 前記フォトピークスペクトラム生成手段は、前記生成されたフォトピークスペクトラムからクロストーク成分及び散乱線成分を除去することを特徴とする請求項１記載の核医学診断装置。
- 前記フォトピークスペクトラム生成手段は、前記収集されたエネルギースペクトラム内でフォトピークより高いエネルギーに対応する計数値に基づいて、前記確率密度関数を求めることを特徴とする請求項１記載の核医学診断装置。
- 前記フォトピークスペクトラム生成手段は、前記所定の確率密度分布のデータを複数の放射線同位体各々について記憶する手段を有することを特徴とする請求項１項記載の核医学診断装置。
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