JP6143533B2 - 核医学画像再構成装置、核医学画像再構成方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、陽電子放出型断層撮像（以下、「ＰＥＴ」と称す）画像及び単光子放出型断層撮像（以下、「ＳＰＥＣＴ」と称す）画像を再構成する技術に関する。

ＰＥＴ画像およびＳＰＥＣＴ画像に代表される核医学画像は、心臓疾患や癌をはじめとする種々の疾患の診断に有効である。これらの画像は、特定の放射性同位元素でラベルされた薬剤（以下、「放射性医薬品」と称す）を投与し、該薬剤より直接的または間接的に放出されたγ線を専用のカメラによって検出し、再構築することによって得られる。核医学画像は、疾患に対する特異度や感度が高いという優れた性質を有しているばかりでなく、病変部の機能に関する情報を得ることができるという他の診断画像にはない特徴を有している。

核医学画像は被験者に投与された放射性医薬品から直接的または間接的に放出されたγ線を検出することにより得られる。γ線は生体内において減弱を受けるので、検出されたγ線のカウントは体表からの深さに応じて減弱されたものとなる。従って、検出されたγ線カウントを用いて核医学画像を正確に再構築するためには、生体におけるγ線の減弱を考慮した減弱補正を行う必要がある。

減弱補正には、減弱係数マップを用いることが好ましい。これまでに、種々の減弱係数マップの作成法が考案され、減弱補正に用いられている（非特許文献１）。従来の減弱補正の方法の一つにＸ線ＣＴ画像を用いた方法がある。この方法は、短時間でノイズのない減弱補正データ収集が行えるだけでなく、形態画像も同時に得られるという点で最も有効な方法であると評価されている。

四月朔日聖一 著、「ＰＥＴとＰＥＴ／ＣＴにおける減弱補正法の基礎と有用性」 日本放射線技術学会雑誌 第６２巻 第６号 ７９７−８０３頁

上述のとおり、生体においてＳＰＥＣＴの場合にはγ線、ＰＥＴの場合には消滅放射線（光子）の減弱を考慮した減弱補正を行う必要性が知られており、減弱補正が行われてきたが、その減弱補正方法は、Ｘ線ＣＴ画像の各画素のＣＴ値を線減弱係数の理論値に変換して減弱補正マップを作成するのが一般的である。しかしながら、実際には、理論値に準じて作成した減弱係数マップが必ずしも適切であるとは限らず、場合によっては、Ｘ線ＣＴ画像から生成された減弱係数マップをそのまま用いると、過度に補正が行われることがあった。

本発明は、上記背景に鑑み、Ｘ線ＣＴ画像を用いた減弱補正を適切に行うことができる核医学画像再構成装置を提供することを目的とする。

本発明の核医学画像再構成装置は、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴで撮像した患者の撮像画像、及び、その患者のＸ線ＣＴ画像を取得する撮像画像取得部と、前記Ｘ線ＣＴ画像のＣＴ値を線減弱係数に変換して減弱係数マップを生成する減弱係数マップ生成部であって、その変換率を変えて複数の減弱係数マップを生成する減弱係数マップ生成部と、前記複数の減弱係数マップを用いて前記撮像画像を減弱補正して複数の減弱補正画像を生成する減弱補正画像生成部と、健常者について複数の減弱補正マップにより生成した減弱補正画像を、それぞれの減弱補正画像の生成に用いた減弱係数マップの変換率に関連付けて記憶したコントロールデータベースと、前記コントロールデータベースから、前記患者の複数の減弱補正画像の生成に用いた変換率と同じ変換率の健常者の複数の減弱補正画像を読み出し、同じ変換率の前記患者の減弱補正画像と前記健常者の減弱補正画像とを比較し、画素値の差が所定の閾値より大きい乖離部の大きさが最大となる患者の減弱補正画像を最適な減弱補正画像として求める最適減弱補正画像決定部と、前記最適な減弱補正画像を出力する画像出力部とを備える。ここで、乖離部は画素数の差が大きい部分なので、例えば脳血流ＳＰＥＣＴや心筋血流ＳＰＥＣＴにおいては欠損部、ＰＥＴの場合には陽性検出部ということになる。

本発明によれば、健常者の撮像画像と比較して乖離部の大きさが最大となる減弱補正画像を生成することにより、適切な減弱補正を行った核医学画像を得られる。

第１の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置の概要を示す図である。 第１の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置の構成を示す図である。 ＣＴ値を線減弱係数に変換する方法のうちの一例を示す図である。 第１の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置のハードウェアを示す図である。 第１の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置の動作を示す図である。 第１の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置により最適な減弱補正画像を決定する動作を示す図である。 第２の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置により最適な減弱補正画像を再構成する動作を示す図である。 本発明により求めた減弱補正画像により冠動脈狭窄の症例を検出するＲＯＣ曲線を、減弱補正を行わない画像及び理論値による減弱補正画像（従来）を用いた場合と比較して示す図である。

以下、本発明の実施の形態の核医学画像再構成装置について、図面を参照して説明する。以下の説明では、負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像を再構成する例について説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置による処理の概略について説明するための図である。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置は、ガンマカメラとマルチスライスＣＴが一体になったＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置に接続されている。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置は、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置から、患者のＳＰＥＣＴ撮像画像とＸ線ＣＴ画像を取得する（Ｐ１）。図１では、適切な減弱補正が行われる前のＳＰＥＣＴ画像という意味で「（元）」と記載している。

まず、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置は、Ｘ線ＣＴ画像を用いて、減弱係数マップを生成する。本実施の形態では、線減弱係数の理論値からなる公知の減弱係数マップの他に、ＣＴ値から線減弱係数への変換率を変えた複数の減弱係数マップを生成する（Ｐ２）。ここで、変換率は、０〜１００％の任意の数値を用いることができる。０％は減弱補正なし、１００％は理論値による減弱補正である。図１では、説明の便宜上、任意の変換率として１００％、８０％、６０％、４０％を用いた場合を例として記載しているが、もちろん変換率はこれらの数値に限定されるものではない。なお、線減弱係数への変換率が低くなるほど、減弱補正の割合が小さくなる。

次に、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置は、任意の変換率で生成した複数の減弱係数マップを用いて、患者のＳＰＥＣＴ画像を減弱補正し（Ｐ３）、それぞれに対応する減弱補正画像（Ｐ４）を再構成する。

次に、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置は、再構成した患者の減弱補正画像（Ｐ４）と、同じ変換率で作成した減弱係数マップ（この減弱係数マップは、健常者の減弱係数マップである）を用いて補正を行った健常者の減弱補正画像（Ｐ５）とを比較する（Ｐ６）。図１に示す一例では、１００％、８０％、６０％、４０％の変換率で作成した減弱係数マップを用いて生成した４枚の減弱補正画像を比較している。ここでの比較は、患者の減弱補正画像及び健常者の減弱補正画像を共にポーラーマップ上に表示し、対応する画素の画素値を比べる。患者の減弱補正画像と健常者の減弱補正画像とで、画素値が所定の閾値以上の差がある場合には、乖離部（虚血性疾患部）であると判断する。それぞれの変換率の減弱補正画像において、乖離部の大きさ（乖離部の画素数）を求め、乖離部の大きさが最大となる減弱補正画像が最適の減弱補正画像であると判断する。図１に示す例では、８０％の減弱係数マップで減弱補正された減弱補正画像が最適であると判断される。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置は、このようにして求められた減弱補正画像（図１に示す例では、８０％減弱係数マップによる減弱補正画像）を、減弱補正を行ったＳＰＥＣＴ画像（Ｐ７）として出力する。

図２は、本実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０の構成を示す図である。前述したとおり、核医学画像は、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置１７に接続されている。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置１７からＳＰＥＣＴ画像及びＸ線ＣＴ画像を取得する撮像画像取得部１１を有している。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置１７から、負荷心筋ＳＰＥＣＴの撮像画像を取得する。本実施の形態では、撮像画像取得部１１は、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置１７から直接に撮像画像を取得する例を挙げて説明しているが、撮像画像取得部１１は、ＳＰＥＣＴ撮像画像及びＸ線ＣＴ画像を記憶した記憶媒体から、撮像画像を取得することとしてもよい。

ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、Ｘ線ＣＴ画像に基づいて複数通りの減弱係数マップを生成する減弱係数マップ生成部１２と、患者のＳＰＥＣＴ撮像画像を複数通りに減弱補正した減弱補正画像を再構成する減弱補正画像再構成部１３と、複数の減弱補正画像のうち最適な減弱補正画像を求める最適減弱補正画像決定部１４とを有している。

減弱補正マップ生成部は、Ｘ線ＣＴ画像から得られるＣＴ値（単位はHounsfield Unit）を元に画素ごとに線減弱係数を算出して減弱係数マップを生成する。ここで生成される減弱補正マップは、Ｘ線ＣＴ画像から生成される減弱係数マップとして理論的に最適であると考えられていたもので、従来は、このようにして生成された減弱係数マップをそのまま用いて減弱補正を行っていた。本実施の形態の減弱係数マップ生成部１２は、ＣＴ値を線減弱係数に変換する際の理論的な変換の場合を１００％の減弱係数マップとした場合に、０〜１００％の任意の変換率にて線減弱係数に変換した複数の減弱補正マップを生成する。

一般的にＣＴ値と線減弱係数との関係は、ＣＴ値「０ＨＵ」を境に２つの一次関数で示されるが、この２つの一次関数の傾きをそれぞれ変更することで、理論上は無数の減弱補正マップが得られることになる。図３は、１００％、８０％、６０％、４０％の変換率を一例として、減弱補正マップを生成するＣＴ値を線減弱係数に変換する例を示す図である。図３に示すとおり、−１０００ＨＵ（空気）から０ＨＵ（水）までの一次関数の傾き、ならびに０ＨＵ（水）から１０００ＨＵ（骨）までの一次関数の傾きを変更している。例えば、８０％の変換率で減弱係数マップを生成する場合には、ｘをＣＴ値、ｙを線減弱係数として、ＣＴ値が０以下の範囲ではｙ＝１１．１×１０^-5ｘ＋０．１２３、ＣＴ値が０より大きい範囲では、ｙ＝７．０８×１０^-5ｘ＋０．１１９という変換率により変換を行う。なお、ＣＴ値が０ＨＵ以下の領域と０ＨＵより大きい領域において異なる変換率を採用してもよく、これにより、使用目的に適合した減弱係数マップの作成が可能になる。繰り返しになるが、図３は、任意の変換率での変換方法を示す一例であり、本実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０が生成する複数の減弱補正画像の変換率がこれらに限定されるものではない。

減弱補正画像再構成部１３は、複数の減弱係数マップを用いて患者のＳＰＥＣＴ撮像画像の減弱補正を行って、複数の減弱補正画像を再構成する機能を有する。

最適減弱補正画像決定部１４は、複数の減弱補正画像のうち、どの減弱補正画像が最適であるかを決定する機能を有する。負荷心筋ＳＰＥＣＴにおいては、虚血部分をコールドスポットとして描出することから、乖離部は、欠損部として確認される。欠損部が最大となる画像は、実態を最も反映していると考えられるから、欠損部が最大となる減弱補正画像が最適な減弱補正画像ということになる。最適減弱補正画像決定部１４は、健常者の負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像を記憶したコントロールデータベース１５（図２では「ＣＤＢ」と表記）と接続されている。コントロールデータベース１５には、健常者の負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像が、変換率の異なる複数の減弱係数マップで減弱補正された複数の減弱補正画像が記憶されている。コントロールデータベース１５には、複数の健常者のデータが記憶されており、減弱補正画像はポーラーマップに変換されている。つまり、コントロールデータベース１５には、健常者の負荷心筋ＳＰＥＣＴのポーラーマップ上における各画素の平均値や標準偏差などのデータを記憶している。

最適減弱補正画像決定部１４は、健常者の負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像を記憶したコントロールデータベース１５から、患者と同じ変換率の減弱係数マップで減弱補正を行った減弱補正画像を読み出す。そして、最適減弱補正画像決定部１４は、患者の減弱補正画像と健常者の減弱補正画像とをポーラーマップ上で画素毎に比較し、画素値の差が所定の閾値以上である画素数をカウントする。本実施の形態では、所定の閾値として、例えば、健常者の血流量（画素値）の（平均−２ＳＤ（Standard Deviation））を用いる。つまり、健常者の血流量（画素値）の（平均−２ＳＤ）より下回っている画素を乖離部としてカウントする。もちろん、閾値が（平均−２ＳＤ）に限られないことは言うまでもなく、症例や診断目的等にあわせて適宜変更可能である。例えば、乖離部が陽性検出部として検出されるＰＥＴの場合には（平均＋２ＳＤ）となる。最適減弱補正画像決定部１４は、この比較の処理を、変換率の同じ減弱補正画像毎に行い、乖離部の大きさが最も大きかった減弱補正画像を最適な減弱補正画像であると決定する。

出力部１６は、最適減弱補正画像決定部１４にて決定された最適な減弱補正画像を出力する。出力の方法としては、例えば、画面上に表示してもよいし、他の装置へ送信することとしてもよい。

図４は、上記に説明したＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０１のハードウェア構成を示す図である。ＳＰＥＣＴ画像装置１は、ＣＰＵ２０、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、キーボード２４、マウス２５、ディスプレイ２６、スピーカ２７、ハードディスク２８、通信部２９がデータバス３０によって接続されたコンピュータによって構成される。通信部２９は、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置１７と接続され、ＳＰＥＣＴ撮像画像やＸ線ＣＴ画像を取り込む。ＣＰＵ２０が、ＲＯＭ２２に書き込まれたプログラム２３に従って演算処理を実行することにより、上記したＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０の機能が実現される。このようなプログラム２３は、本発明の範囲に含まれる。

図５は、本実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０の動作を示す図である。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、まず、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置１７から、患者の負荷心筋ＳＰＥＣＴ撮像画像と、Ｘ線ＣＴ画像を取得する（Ｓ１０）。次に、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、Ｘ線ＣＴ画像の各画素のＣＴ値を対応する線減弱係数に変換することにより、減弱係数マップを生成する（Ｓ１１）。上述したとおり、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、ＣＴ値から線減弱係数への変換率を変えることにより、複数の減弱係数マップを生成する。

続いて、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、複数の減弱係数マップを用いて患者のＳＰＥＣＴ撮像画像を減弱補正し、複数の減弱補正画像を再構成する（Ｓ１２）。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、コントロールデータベース１５に記憶された健常者の減弱補正画像と比較することにより、患者の複数の減弱補正画像の中から最適な減弱補正画像を決定する（Ｓ１３）。この処理については図６を参照して後述する。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、最適な減弱補正画像を決定すると、その減弱補正画像をディスプレイに表示する等して出力する（Ｓ１４）。

図６は、最適な減弱補正画像を決定する動作を示す図である。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、コントロールデータベース１５に記憶された減弱補正画像と比較を行えるように、患者の減弱補正画像をポーラーマップに変換して標準化する（Ｓ２０）。

次に、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、患者の複数の減弱補正画像のうちの１つを選び、その減弱補正画像と同じ変換率の健常者の減弱補正画像を読み出し（Ｓ２１）、患者の減弱補正画像と健常者の減弱補正画像とを画素毎に比較して、異常画素数をカウントする（Ｓ２２）。次に、全ての減弱補正画像について、健常者の減弱補正画像との比較を行ったか否かを判定し（Ｓ２３）、全減弱補正画像についての比較が終了していないと判定された場合には（Ｓ２３でＮＯ）、患者の複数の減弱補正画像の中から別の減弱補正画像を選んで、その減弱補正画像について上記と同様の比較を行う（Ｓ２１，Ｓ２２）。

患者の全ての減弱補正画像について、コントロールデータとの比較が終了し（Ｓ２３でＹＥＳ）、それぞれの減弱補正画像について異常画素数のカウントが終了した場合には、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、複数の減弱補正画像のうち、異常画素数が最大であった減弱補正画像を最適な減弱補正画像として決定する（Ｓ２４）。

以上、本実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０の構成、及び動作について説明した。本実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、Ｘ線ＣＴ画像から求められる理論的な減弱係数マップだけでなく、ＣＴ値から線減弱係数への変換率を変えた複数の減弱係数マップによって減弱補正画像を再構成し、コントロールデータベース１５と比較して最適な減弱補正画像を再構成するので、減弱係数マップによる過補正等の問題を解決して、実態をよく表したＳＰＥＣＴ画像を得ることができる。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置について説明する。第２の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同じであるが、第２の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置は、心臓のポーラーマップのセグメントごとに最適な減弱補正画像を再構成する点が異なる。

心臓のポーラーマップは１７のセグメントに分類される。第２の実施の形態のＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、セグメント毎にコントロールデータとの比較を行って異常画素数をカウントし、最適な減弱補正画像を再構成する。

図７は、第２の実施の形態において、最適な減弱補正画像を再構成する動作を示す図である。ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、コントロールデータベース１５に記憶された減弱補正画像と比較を行えるように、患者の減弱補正画像をポーラーマップに変換して標準化する（Ｓ３０）。

次に、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、患者の複数の減弱補正画像のうちの１つを選び、その減弱補正画像と同じ変換率の健常者の減弱補正画像を読み出し（Ｓ３１）、セグメントごとに、患者の減弱補正画像と健常者の減弱補正画像とを画素毎に比較して、異常画素数をカウントする（Ｓ３２）。次に、全ての減弱補正画像について、健常者の減弱補正画像との比較を行ったか否かを判定し（Ｓ３３）、全減弱補正画像についての比較が終了していないと判定された場合には（Ｓ３３でＮＯ）、患者の複数の減弱補正画像の中から別の減弱補正画像を選んで、その減弱補正画像について上記と同様の比較を行う（Ｓ３１，Ｓ３２）。

患者の全ての減弱補正画像について、コントロールデータとの比較が終了し（Ｓ３３でＹＥＳ）、それぞれの減弱補正画像について異常画素数のカウントが終了した場合には、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、複数の減弱補正画像のうち異常画素数が最大であった減弱補正画像をセグメント毎に決定する（Ｓ３４）。続いて、ＳＰＥＣＴ画像再構成装置１０は、セグメント毎に決定された最適減弱補正画像を組み合わせて、最適な減弱補正画像を合成する（Ｓ３５）。

本発明者らは、ＣＴ減弱補正のレベルを段階的に変化させることにより、ＣＴ減弱補正の影響を受けるセグメントが変化することを見出した。この知見に基づき、各セグメントについて、最適な減弱補正画像を組み合わせることにより、全てのセグメントで最適な減弱補正を行ったＳＰＥＣＴ画像が得られる。

なお、本実施の形態では、心臓のポーラーマップのセグメントごとに求めた最適な減弱補正画像を組み合わせる例を挙げたが、撮像対象物の分割の仕方は、ポーラーマップのセグメントに限定されるものではなく、撮像対象物を機能的あるいは形態的に分類した部位毎でもよい。例えば、脳血流画像の場合には、アトラスのセグメント毎に最適な減弱補正画像を求めて、組み合わせてもよい。

図８は、冠動脈造影検査を施行した１５６症例（冠動脈疾患群９８例、非冠動脈疾患群５８例）を対象として、本発明により求めた減弱補正画像（MaxS TPD goup）、減弱補正を行わない画像（CT-AC 0% group）、理論値による減弱補正画像（CT-AC 100% group）のそれぞれについて冠動脈造影検査によりＱＣＡ（Quantitive Coronary Analysis：定量的冠動脈解析）にて冠動脈狭窄度＞５０％を認める症例を病気あり、冠動脈狭窄度＜５０％の症例を病気なし、としてＲＯＣ（Receiver Operating Characteristic）曲線を作成したものである。最適な減弱補正画像（MaxS TPD goup）を用いた場合が最もＡＵＣ（Area Under Curve）が高く、また他のグループを包含していた。すなわち、診断能力が高いことを示している。また、各々のグループ同士間のκ統計量を計算したところ、MaxS TPD goup 対 CT-AC 0% group、及び、MaxS TPD goup 対 CT-AC 100% groupはいずれもκ統計量＜０．４と異なる検査種と判定できることが明らかとなった。

以上、本発明の核医学画像再構成装置について実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。

上記した実施の形態においては、一例として負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像を例に説明を行ったが、本発明の核医学画像再構成装置による減弱補正は、ＳＰＥＣＴ画像に限らず、ＰＥＴ画像にも適用することができる。また、負荷心筋の画像にも限られず、脳血流画像等にも適用することができる。

上記した実施の形態では、理論的な減弱係数マップを１００％として、それより小さい変換率の減弱係数マップを用いる例について説明したが、本発明は、１１０％や１２０％等のように、理論的な減弱係数マップより大きい変換率の減弱係数マップを用いてもよい。特に、乖離部が陽性検出部として検出されるＰＥＴの場合には１００％より大きい値でも適用できる可能性がある。

以上説明したように、本発明によれば、健常者の撮像画像と比較して乖離部の大きさが最大となる減弱補正画像を再構成することにより、適切な減弱補正を行った核医学画像を再構成することができ、ＳＰＥＣＴやＰＥＴでの撮像画像を適切に処理して診断能力の高い画像を再構成する装置として有用である。

１０ ＳＰＥＣＴ画像再構成装置
１１ 撮像画像取得部
１２ 減弱係数マップ生成部
１３ 減弱補正画像再構成部
１４ 最適減弱補正画像決定部
１５ コントロールデータベース
１６ 出力部
１７ ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置
２０ ＣＰＵ
２１ ＲＡＭ
２２ ＲＯＭ
２３ プログラム
２４ キーボード
２５ マウス
２６ ディスプレイ
２７ スピーカ
２８ ハードディスク
２９ 通信部
３０ データバス

Claims (12)

1. ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴで撮像した患者の撮像画像、及び、その患者のＸ線ＣＴ画像を取得する撮像画像取得部と、
   前記Ｘ線ＣＴ画像のＣＴ値を線減弱係数に変換して減弱係数マップを生成する減弱係数マップ生成部であって、ＣＴ値から線減弱係数への変換率を変えて複数の減弱係数マップを生成する減弱係数マップ生成部と、
   前記複数の減弱係数マップを用いて前記撮像画像を減弱補正して複数の減弱補正画像を再構成する減弱補正画像再構成部と、
   健常者について複数の減弱補正マップにより再構成した減弱補正画像を、それぞれの減弱補正画像の再構成に用いた減弱係数マップの変換率に関連付けて記憶したコントロールデータベースと、
   前記コントロールデータベースから、前記患者の複数の減弱補正画像の再構成に用いた変換率と同じ変換率の健常者の複数の減弱補正画像を読み出し、同じ変換率の前記患者の減弱補正画像と前記健常者の減弱補正画像とを比較し、画素値の差が所定の閾値より大きい乖離部の大きさが最大となる患者の減弱補正画像を最適な減弱補正画像として求める最適減弱補正画像決定部と、
   前記最適な減弱補正画像を出力する画像出力部と、
   を備える核医学画像再構成装置。
2. 前記患者の撮像画像は前記患者について撮像された負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像であり、前記健常者について複数の減弱補正マップにより再構成した減弱補正画像は、健常者について撮像された負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像を用いて作成された減弱補正画像である請求項１に記載の核医学画像再構成装置。
3. 前記減弱補正マップを生成するための変換率を表す一次関数の傾きを、Ｘ線ＣＴ画像のＨＵ値が０より大きい領域と小さい領域において、変更して設定する請求項１または２に記載の核医学画像再構成装置。
4. 撮像対象物を機能的あるいは形態的に分類した部位毎に前記最適な減弱補正画像を求める請求項１ないし３のいずれかに記載の核医学画像再構成装置。
5. ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴで撮像した患者の撮像画像、及び、その患者のＸ線ＣＴ画像を取得するステップと、
   前記Ｘ線ＣＴ画像のＣＴ値を線減弱係数に変換して減弱係数マップを生成するステップであって、ＣＴ値から線減弱係数への変換率を変えて複数の減弱係数マップを生成するステップと、
   前記複数の減弱係数マップを用いて前記撮像画像を減弱補正して複数の減弱補正画像を再構成するステップと、
   健常者について複数の減弱補正マップにより再構成した減弱補正画像を、それぞれの減弱補正画像の再構成に用いた減弱係数マップの変換率に関連付けて記憶したコントロールデータベースから、前記患者の複数の減弱補正画像の再構成に用いた変換率と同じ変換率の健常者の複数の減弱補正画像を読み出し、同じ変換率の前記患者の減弱補正画像と前記健常者の減弱補正画像とを比較し、画素値の差が所定の閾値より大きい乖離部の大きさが最大となる患者の減弱補正画像を最適な減弱補正画像として求めるステップと、
   前記最適な減弱補正画像を出力するステップと、
   を備える核医学画像再構成方法。
6. 前記患者の撮像画像は前記患者について撮像された負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像であり、前記健常者について複数の減弱補正マップにより再構成した減弱補正画像は、健常者について撮像された負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像を用いて作成された減弱補正画像である請求項５に記載の核医学画像再構成方法。
7. 前記減弱補正マップを生成するための変換率を表す一次関数の傾きを、Ｘ線ＣＴ画像のＨＵ値が０より大きい領域と小さい領域において、変更して設定する請求項５または６に記載の核医学画像再構成方法。
8. 撮像対象物を機能的あるいは形態的に分類した部位毎に前記最適な減弱補正画像を求める請求項５ないし７のいずれかに記載の核医学画像再構成方法。
9. ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴで撮像した患者の撮像画像に減弱補正を行って核医学画像を再構成するためのプログラムであって、コンピュータに、
   前記患者の撮像画像、及び、その患者のＸ線ＣＴ画像を取得するステップと、
   前記Ｘ線ＣＴ画像のＣＴ値を線減弱係数に変換して減弱係数マップを生成するステップであって、ＣＴ値から線減弱係数への変換率を変えて複数の減弱係数マップを生成するステップと、
   前記複数の減弱係数マップを用いて前記撮像画像を減弱補正して複数の減弱補正画像を再構成するステップと、
   健常者について複数の減弱補正マップにより再構成した減弱補正画像を、それぞれの減弱補正画像の再構成に用いた減弱係数マップの変換率に関連付けて記憶したコントロールデータベースから、前記患者の複数の減弱補正画像の再構成に用いた変換率と同じ変換率の健常者の複数の減弱補正画像を読み出し、同じ変換率の前記患者の減弱補正画像と前記健常者の減弱補正画像とを比較し、画素値の差が所定の閾値より大きい乖離部の大きさが最大となる患者の減弱補正画像を最適な減弱補正画像として求めるステップと、
   前記最適な減弱補正画像を出力するステップと、
   を実行させるプログラム。
10. 前記患者の撮像画像は前記患者について撮像された負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像であり、前記健常者について複数の減弱補正マップにより再構成した減弱補正画像は、健常者について撮像された負荷心筋ＳＰＥＣＴ画像を用いて作成された減弱補正画像である請求項９に記載のプログラム。
11. 前記減弱補正マップを生成するための変換率を表す一次関数の傾きを、Ｘ線ＣＴ画像のＨＵ値が０より大きい領域と小さい領域において、変更して設定する請求項９または１０に記載のプログラム。
12. 撮像対象物を機能的あるいは形態的に分類した部位毎に前記最適な減弱補正画像を求める請求項９ないし１１のいずれかに記載のプログラム。