JP6206501B2

JP6206501B2 - 断層画像処理方法およびそれにおける各工程を実行するための手段を備えた放射線放出型断層撮影装置

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Publication number: JP6206501B2
Application number: JP2015542427A
Authority: JP
Inventors: 哲哉小林
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Current assignee: Shimadzu Corp
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Filing date: 2013-10-15
Publication date: 2017-10-04
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Description

この発明は、放射線放出型の断層画像に関する処理を行う断層画像処理方法およびそれにおける各工程を実行するための手段を備えた放射線放出型断層撮影装置に関する。

放射線放出型断層撮影装置として、ＳＰＥＣＴ装置（Single Photon Emission CT）やＰＥＴ装置(Positron Emission Tomography)がある。ＳＰＥＣＴ装置は、単一の放射線（γ線）を検出して被検体の断層画像を再構成する。ＰＥＴ装置は、陽電子（ポジトロン）の消滅によって発生する複数本の放射線（γ線）を検出して複数個の検出器で放射線（γ線）を同時に検出したときのみ（つまり同時計数したときのみ）被検体の断層画像を再構成する。特に、ＰＥＴ装置は「ポジトロン断層撮影装置」とも呼ばれている。以下では、ＰＥＴ装置（ポジトロン断層撮影装置）を例に採って説明する。

図９の下図に示す投影データはサイノグラム(sinogram)であり、横軸は検出器の配置Ｓを表し、縦軸はγ線の投影角度φである。γ線対を同時計数するので、投影角度φの範囲は０°〜３６０°でなく、その半分の０°〜１８０°となる。

図９（ａ）に示すように円環状に各々の検出器が並べられた、いわゆる「フルリング型」の検出器ユニットを備えたＰＥＴ装置では、検出器ユニットが被検体全体を０°〜１８０°でカバーする。よって、それによって得られた投影データは完全な投影データ（完全投影データ）となる。

一方、一部が開口して構成された検出器ユニットにおいて、例えば図９（ｂ）に示すような検出器の一部に抜けがある、いわゆる「部分リング型」の検出器ユニットを備えたＰＥＴ装置では、その抜けを通過して検出されないγ線が存在する。この場合には、放射性薬剤の体内分布画像を正確に再構成するために必要な最低限のデータ（完全投影データ）を測定することができない。そのように測定されて得られた不完全な投影データ（不完全投影データ）には、図９（ｂ）に示すように欠損領域（図９（ｂ）では符号Ｄで表記）が生じる。したがって、不完全投影データに対して再構成の計算処理を施すと、再構成画像（断層画像）にデータ欠損に由来した偽像（アーティファクト）が生じる。

なお、図９（ｂ）に示す部分リング型以外にも、乳房の断層画像を取得するマンモ用ＰＥＴ装置において用いられるＣ型やコの字型の検出器ユニットや、複数の検出器が互いに対向して平行に配置された検出器ユニット等に例示されるように、一部が開口して構成された検出器ユニットであれば、部分リング型と同様の現象が生じる。すなわち、検出器の一部に抜けがあることによりアーティファクトが生じる。

そこで、アーティファクトを低減させるために、検出時間差(TOF: Time Of Flight)の情報を利用した技術（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）や、投影データを完全化する（すなわち欠損領域データを推定する）技術（例えば、非特許文献２参照）がある。検出時間差（ＴＯＦ）とは、検出されたγ線対の検出時間差である。ポジトロンの対消滅発生地点を、消滅γ線が光速であることを用いて、対消滅発生地点から検出器に到達する時間差を、対消滅発生地点から検出器のシンチレータ素子による光源発生位置までの距離差に換算することで、対消滅発生地点を推定する技術である。なお、非特許文献１は、特許文献１の元となる学術論文である。

特許文献１は、図９（ｂ）に示したような部分リング型ＴＯＦ−ＰＥＴ装置のシステム構成に関する内容である。検出されたγ線対の検出時間差（ＴＯＦ）の情報を再構成の計算処理において利用することで、データ欠損による情報量の低下を補償し、再構成画像（断層画像）のアーティファクトを低減させることを目的としている。

特許文献１の元となる学術論文である非特許文献１では、γ線の検出イベント情報（検出器番号、検出時間、γ線のエネルギ等）を時系列で保存した「リストモード」と呼ばれるデータ（「リストモードデータ」または「リストデータ」とも呼ぶ）に対して再構成の計算処理を施している。この再構成方式を「リストモード再構成」という。一方、リストモードデータを検出位置毎にヒストグラム化して得られる投影データに対する再構成方式を「投影データ再構成」という。

非特許文献２は、不完全投影データの欠損部分の投影値を推定するアルゴリズムに関する。このようなアルゴリズムは「投影完全化（projection completion）アルゴリズム」と呼ばれる。

米国特許出願公開第２０１０／０１０８８９６号明細書

S Surti and JS Karp: Design considerations for a limited-angle, dedicated breast, TOF PET scanner. Phys Med Biol, vol. 53, 2911-2921, 2008. J. S. Karp, G. Muehllehner and R. M. Lewitt: Constrained Fourier space method for compensation of missing data in emission computed tomography. IEEE Trans Med Imag, vol. 7, 22-25, 1998.

しかしながら、上述した特許文献１や非特許文献１や非特許文献２の場合には下記のような問題点がある。

特許文献１や非特許文献１で述べられているように、部分リング型ＰＥＴ装置において、ＴＯＦの情報を利用した再構成の計算処理により画像のアーティファクトは低減するが、低減の程度はＴＯＦの情報の精度（検出器の時間分解能）およびデータ欠損量（検出器がない部分の大きさ）に依存する。したがって、ＴＯＦの情報を利用することが、満足のいく画質が得られるということには必ずしもならない。つまり、ＴＯＦの情報を利用することは、部分リング型ＰＥＴ装置の画質低下の問題に対する根本的な解決策とならない。

欠損領域データを推定して投影データを完全化することができれば、理論上、画像にアーティファクトは発生しない。したがって、部分リング型ＰＥＴ装置における画質低下の問題の根本的な解決策は、非特許文献２にあるような投影完全化アルゴリズムを利用して投影データを完全化することである。

しかし、非特許文献２のような投影データ再構成では、以下のような問題点がある。（１）検出器（シンチレータ結晶）の微細化に伴い結晶数が増加し、結晶数の対（ペア）の分だけ投影データのデータ量が指数関数的に増加してしまう。例えば、結晶数が２倍になると結晶数の対（ペア）の組み合わせや投影データのデータ量は４倍（＝２^２倍）となり、結晶数が３倍になると結晶数の対（ペア）の組み合わせや投影データのデータ量は９倍（＝３^２倍）となる。また、（２）リストモードデータを投影データに変換することが再構成画像（断層画像）の空間分解能の劣化要因となってしまう。一方、リストモードデータのデータ量はシンチレータ結晶数に依存せず、γ線の計数（カウント数）に比例する。

以上の理由により、ＰＥＴ画像の再構成方式ではリストモード再構成が主流になりつつある。その場合には、投影データを作成しないので、当然ながら投影完全化アルゴリズムの出番はない。したがって、従来のリストモード再構成ではデータ欠損は補償されない。

この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、アーティファクトを低減させて画質を改善することができる断層画像処理方法およびそれにおける各工程を実行するための手段を備えた放射線放出型断層撮影装置を提供することを目的とする。

この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明の断層画像処理方法は、放射線放出型の断層画像に関する処理を行う断層画像処理方法であって、放射線を検出することにより得られた事象データから生成されたリストモードデータ、および前記リストモードデータから推定した欠損領域投影データの両方を用いて、画像を逐次に近似して更新する逐次近似法を行って前記断層画像を取得する処理を行う取得処理工程を備えることを特徴とするものである。

この発明の断層画像処理方法によれば、リストモードデータおよび欠損領域投影データの両方を用いて、画像を逐次に近似して更新する逐次近似法を行っている。すなわち、リストモード再構成および投影データ再構成を組み合わせたハイブリッド方式（以下、「ハイブリッド再構成法」と呼ぶ）を用いて逐次近似法を行っている。よって、投影データによりデータ欠損を補償することができ、従来のリストモード再構成と比較すると、アーティファクトを低減させて画質を改善することができる。

具体的には、上述のリストモードデータを投影データに変換する変換処理工程と、その変換処理工程で変換された投影データに基づいて欠損領域データを推定する推定処理工程とを備え、その推定処理工程で推定された上述の欠損領域データを上述の取得処理工程で用いられる上述の欠損領域投影データとして用いる。変換処理工程においてリストモードデータを投影データに変換することにより再構成画像（断層画像）の空間分解能（画質）が劣化するが、ハイブリッド再構成法では補償の対象はリストモードデータであってリストモード再構成が主体である。したがって、一部の欠損領域データのみが投影データの形式をとっているだけなのでデータの質自体は劣化しない。よって、完全化された投影データを用いた投影データ再構成よりも、推定処理工程において推定されて完全化された投影データ（欠損領域データ）を用いたハイブリッド再構成法の方が画質は優れる。

また、この発明の放射線放出型断層撮影装置は、上述したこれらの発明の断層画像処理方法における各工程を実行するための手段を備えた放射線放出型断層撮影装置において、上述のリストモードデータおよび上述の欠損領域投影データの両方を用いて逐次近似法を行って断層画像を取得する処理を行う断層画像処理手段を備えることを特徴とするものである。

この発明の放射線放出型断層撮影装置によれば、断層画像処理手段は上述のハイブリッド再構成法を用いて逐次近似法を行うので、投影データによりデータ欠損を補償することができ、従来のリストモード再構成と比較すると、アーティファクトを低減させて画質を改善することができる。

この発明に係る断層画像処理方法およびそれにおける各工程を実行するための手段を備えた放射線放出型断層撮影装置によれば、（リストモード再構成および投影データ再構成を組み合わせた）ハイブリッド再構成法を用いて逐次近似法を行うので、投影データによりデータ欠損を補償することができ、従来のリストモード再構成と比較すると、アーティファクトを低減させて画質を改善することができる。

実施例に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図である。 γ線検出器の概略斜視図である。部分リング型の検出器ユニットの概略正面図である。部分リング型ＰＥＴ装置における一連の撮影から再構成画像（断層画像）の出力の流れを示すフローチャートである。検出器応答関数（検出確率）の説明に供するγ線検出器での同時計数を示した模式図である。変形例に係るＰＥＴ装置の側面図である。さらなる変形例に係るＰＥＴ装置の側面図およびブロック図である。（ａ）、（ｂ）は、被検体に対して近接させた検出器ユニットの概略正面図である。（ａ）はフルリング型の検出器ユニットの概略正面図およびそのときの投影データ、（ｂ）は部分リング型の検出器ユニットの概略正面図およびそのときの投影データである。

以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。図１は、実施例に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図であり、図２は、γ線検出器の概略斜視図であり、図３は、部分リング型の検出器ユニットの概略正面図である。本実施例では、放射線放出型断層撮影装置として、ＰＥＴ装置（ポジトロン断層撮影装置）を例に採って説明するとともに、一部が開口して構成された検出器ユニットとして、図３（図９（ｂ）も参照）に示す部分リング型の検出器ユニットを例に採って説明する。

本実施例に係るＰＥＴ装置の傍らには、図１に示すように、被検体Ｍを載置する天板１が配置されている。この天板１は、上下に昇降移動、被検体Ｍの体軸Ｚに沿って平行移動するように構成されている。このように構成することで、天板１に載置された被検体Ｍは、後述するガントリ２の開口部２ａを通って、頭部から順に腹部、足部へと走査されて、被検体Ｍの画像を得る。なお、走査される部位や各部位の走査順序については特に限定されない。なお、本実施例に係るＰＥＴ装置は、天板１を構成として含ませていないが、天板１を構成として含ませて備えてもよい。

本実施例に係るＰＥＴ装置は、開口部２ａを有したガントリ２と、γ線検出器３とを備えている。γ線検出器３は、被検体Ｍの体軸Ｚ周りを取り囲むようにして部分リング状に配置されており、ガントリ２内に埋設されている。本実施例では、図３に示すように一部が開口して構成された部分リング型の検出器ユニット３０となるように、各々のγ線検出器３が並べられている。γ線検出器３を構成する検出器ユニット３０は、この発明における検出器ユニットに相当する。

その他にも、本実施例に係るＰＥＴ装置は、天板駆動部４とコントローラ５と入力部６と出力部７とメモリ部８と同時計数回路９とＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０とを備えている。天板駆動部６は、天板１の上述した移動を行うように駆動する機構であって、図示を省略するモータなどで構成されている。ＧＰＵ１０は、この発明における断層画像処理手段に相当する。

コントローラ５は、本実施例に係るＰＥＴ装置を構成する各部分を統括制御する。コントローラ５は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。

入力部６は、オペレータが入力したデータや命令をコントローラ５に送り込む。入力部６は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。出力部７はモニタなどに代表される表示部やプリンタなどで構成されている。

メモリ部８は、ＲＯＭ（Read-only Memory）やＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体で構成されている。本実施例では、同時計数回路９で同時計数された計数値（カウント）や同時計数した２つのγ線検出器３からなる検出器対やＬＯＲといった同時計数に関するデータや、ＧＰＵ１０で演算処理された各種のデータなどについてはＲＡＭに書き込んで記憶し、必要に応じてＲＡＭから読み出す。ＲＯＭには、各種の制御処理（例えば天板１の駆動制御）や画像処理（例えば断層画像処理）を行うためのプログラム等を予め記憶しており、そのプログラムをコントローラ５およびＧＰＵ１０が実行することでそのプログラムに応じた制御処理や画像処理をそれぞれ行う。特に、本実施例では、後述する逐次近似法を行って断層画像を取得する処理を行う取得処理，リストモードデータを投影データに変換する変換処理，変換された投影データに基づいて欠損領域データを推定する推定処理に関するプログラムをＲＯＭに予め記憶しており、それらの取得処理や変換処理や推定処理に関するプログラムをＧＰＵ１０が実行することで後述するステップＳ１〜Ｓ４の処理を実行する。

放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をγ線検出器３のシンチレータブロック３１（図２を参照）が光に変換して、変換されたその光をγ線検出器３の光電子増倍管(PMT: Photo Multiplier Tube)３３（図２を参照）は増倍させて電気信号に変換する。その電気信号をイベントとして同時計数回路９に送り込む。

具体的には、被検体Ｍに放射性薬剤を投与すると、ポジトロン放出型のＲＩのポジトロンが消滅することにより、２本のγ線が発生する。同時計数回路９は、シンチレータブロック３１（図２を参照）の位置とγ線の入射タイミングとをチェックし、被検体Ｍの両側にある２つのシンチレータブロック３１でγ線が同時に入射したときのみ、送り込まれたイベントを適正なデータと判定する。一方のシンチレータブロック３１のみにγ線が入射したときには、同時計数回路９は棄却する。つまり、同時計数回路９は、上述した電気信号に基づいて、２つのγ線検出器３においてγ線が同時観測されたことを検出する。

同時計数回路９に送り込まれたイベントを、ＧＰＵ１０に送り込む。ＧＰＵ１０は取得処理や変換処理や推定処理による画像再構成を行って、被検体Ｍの断層画像を求める。断層画像を、コントローラ５を介して出力部７に送り込む。このようにして、ＧＰＵ１０で得られた断層画像に基づいて断層撮影を行う。ＧＰＵ１０の具体的な機能については後述する。

γ線検出器３は、図２に示すようにシンチレータブロック３１と、そのシンチレータブロック３１に対して光学的に結合されたライトガイド３２と、そのライトガイド３２に対して光学的に結合された光電子増倍管（以下、単に「ＰＭＴ」と略記する）３３とを備えている。シンチレータブロック３１を構成する各シンチレータ素子は、γ線の入射に伴って発光することでγ線から光に変換する。この変換によってシンチレータ素子はγ線を検出する。シンチレータ素子において発光した光がシンチレータブロック３１で十分に拡散されて、ライトガイド３２を介してＰＭＴ３３に入力される。ＰＭＴ３３は、シンチレータブロック３１で変換された光を増倍させて電気信号に変換する。その電気信号は、上述したようにイベントとして同時計数回路９（図１を参照）に送り込まれる。

また、図２に示すγ線検出器３は、各々のシンチレータブロック３１をγ線の深さ方向に積層（図２では４層に積層）して構成されたＤＯＩ検出器である。つまり、ＤＯＩ検出器は、各々のシンチレータブロック３１をγ線の深さ方向に積層して構成されたものであり、相互作用を起こした深さ方向と横方向（入射面に平行な方向）との座標情報を重心演算により求める。これにより、相互作用を起こした深さ方向の光源位置(DOI: Depth of Interaction)を弁別することができる。

図９（ｂ）でも述べたように、図３に示す部分リング型の検出器ユニット３０では、γ線検出器３の一部に抜けがあり、その抜けを通過して検出されないγ線が存在する。したがって、完全投影データを測定することができず、部分リング型の検出器ユニット３０で得られたリストモードデータを投影データに変換すると、欠損領域が生じた不完全投影データが得られる。

次に、ＧＰＵ１０の具体的な機能について、図４〜図５を参照して説明する。図４は、部分リング型ＰＥＴ装置における一連の撮影から再構成画像（断層画像）の出力の流れを示すフローチャートであり、図５は、検出器応答関数（検出確率）の説明に供するγ線検出器での同時計数を示した模式図である。図４ではγ線検出器３として、シンチレータブロック３１のみを図示して、ライトガイド３２やＰＭＴ３３については図示を省略する。

（ステップＳ１）（リストモードデータの）取得処理
図３に示す部分リング型の検出器ユニット３０を備えたＰＥＴ装置（部分リング型ＰＥＴ装置）により被検体Ｍ（図１を参照）の撮影を行う。検出器ユニット３０のγ線検出器３はγ線を同時計数したときのみ、シンチレータブロック３１（図２を参照）の位置とγ線の入射タイミングとを有したイベントデータを同時計数回路９（図１を参照）に送り込み、検出器番号や検出時間やγ線のエネルギ等からなるγ線の検出イベント情報を時系列で保存する。これにより、γ線を検出することにより得られた事象データから生成されたリストモードデータを取得する。

（ステップＳ２）変換処理
ステップＳ１で得られたリストモードデータを投影データに変換する。上述したように、部分リング型の検出器ユニット３０（図３を参照）で得られるリストモードデータから変換された投影データは不完全投影データである。このステップＳ２は、この発明における変換処理工程に相当する。

（ステップＳ３）推定処理
ステップＳ２で変換された投影データに基づいて欠損領域データを推定する。そして、投影データを完全化する。欠損領域データを推定して投影データを完全化する投影完全化アルゴリズムの手法については、特に限定されない。

例えば、非特許文献２にあるような投影完全化アルゴリズムを利用して投影データを完全化する（非特許文献２のFig.4を参照）。非特許文献２において、不完全投影データをフーリエ変換すると、投影データが完全であれば振幅の小さい信号しか観測されない空間周波数領域に、投影データが不完全であることに起因して振幅の大きい信号が現れる。これを“０”に設定して逆フーリエ変換を行い、欠損領域データを推定する。この演算を繰り返し行うことで、欠損領域データの推定値の精度を向上させる。このステップＳ３は、この発明における推定処理工程に相当する。

（ステップＳ４）（断層画像の）取得処理
ステップＳ３で推定された欠損領域データおよびステップＳ１で得られたリストモードデータの両方を用いて、画像を逐次に近似して更新する逐次近似法を行って断層画像を取得する。ここでは、逐次近似法として、ＭＬ−ＥＭ法(Maximum Likelihood Expectation Maximization)を採用する。もちろん、逐次近似法としては、ＭＬ−ＥＭ法に限定されず、ＤＲＡＭＡ法(Dynamic Row-Action Maximum Likelihood Algorithm)でもよいし、スタティックな（つまり静的な）ＲＡＭＬＡ法(Row-Action Maximum Likelihood Algorithm)でもよいし、ＯＳＥＭ法(Ordered Subset ML-EM)でもよい。

ＭＬ−ＥＭ法の更新式は、後述する下記（３）式で表される。つまり、最適化問題（評価関数の最小化問題）の解を再構成画像（断層画像）の画素値として求めている。従来のリストモード再構成の評価関数をＬ（ｘ）とすると、評価関数Ｌ（ｘ）は、下記（１）式で定義される。

一方、ハイブリッド再構成法の評価関数をＦ（ｘ）とすると、評価関数Ｆ（ｘ）は、下記（２）式で定義される。また、評価関数Ｆ（ｘ）を構成する評価関数Ｌ（ｘ）については、上記（１）式で定義された評価関数Ｌ（ｘ）を用いている。

上記（２）式で定義されたハイブリッド再構成法の評価関数Ｆ（ｘ）は、上記（１）式で定義されたリストモード再構成の評価関数Ｌ（ｘ）に、投影完全化アルゴリズムで推定した欠損領域データｐ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ_ｅｓｔ）に関する項（上記（２）式の右辺の第２項）を追加したものである。

このように、ステップＳ３で推定された欠損領域データｐ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ_ｅｓｔ）およびステップＳ１で得られたリストモードデータの両方を用いて、下記（３）式で表されるＭＬ−ＥＭ法の解を再構成画像（断層画像）の画素値として求める。

なお、上記（３）式中のｋ（ｋ＝１，２，…）は逐次近似回数、ｘ_ｊ ^（ｋ）は画素（ｊ＝１，２，…）の画素値である。図５に示すように、検出器応答関数ａ_ｉｊは画素ｊから放出されたγ線フォトンがＬＯＲ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ_ｅｓｔ）に検出される確率（検出確率）である。ここで、ＬＯＲ(Line Of Response)とは、同時計数する２つのγ線検出器３を結ぶ仮想上の直線である。よって、検出器応答関数ａ_ｉｊは、ｉ番目の結晶ペアで検出される確率となる。また、検出器応答関数ｂ_ｉｊは、ｉ番目の仮想的なＬＯＲで検出される確率となる。

先ず、初期画像であるｘ_ｊ ^（１）を適宜に設定する。初期画像ｘ_ｊ ^（１）については、例えば一様な画素値を有する画像であればよく、ｘ_ｊ ^（１）＞０とする。設定された初期画像ｘ_ｊ ^（１）を用いて、上記（３）式に繰り返し代入することで、ｘ_ｊ ^（１），ｘ_ｊ ^（２），…，ｘ_ｊ ^（ｋ）が逐次に求められ、ｘ_ｊを順に繰り上げる。反復を表すｋの回数については特に限定されず、適宜に設定すればよい。このように最終的に求められたｘ_ｊをそれに対応する画素ｊごとに並べることで、画像再構成を行い、被検体Ｍの再構成画像（断層画像）を求める。このステップＳ４は、この発明における取得処理工程に相当する。

図４のステップＳ１〜Ｓ４の処理を、上述したようにＧＰＵ１０（図１を参照）が実行する。ＧＰＵ１０で取得された断層画像を、コントローラ５（図１を参照）を介して出力部７（図１を参照）に送り込む。その際に、ＧＰＵ１０で取得された断層画像を、コントローラ５を介してメモリ部８（図１を参照）に書き込んで記憶し、必要に応じてメモリ部８から読み出してもよい。

図４のステップＳ１〜Ｓ４の処理に関する断層画像処理方法によれば、リストモードデータおよび投影データの両方を用いて、画像を逐次に近似して更新する逐次近似法を行っている。すなわち、リストモード再構成および投影データ再構成を組み合わせたハイブリッド方式（ハイブリッド再構成法）を用いて逐次近似法を行っている。よって、投影データによりデータ欠損を補償することができ、従来のリストモード再構成と比較すると、アーティファクトを低減させて画質を改善することができる。

具体的には、上述のリストモードデータを投影データに変換する変換処理工程（図４のステップＳ２）と、その変換処理工程（ステップＳ２）で変換された投影データに基づいて欠損領域データを推定する推定処理工程（図４のステップＳ３）とを備え、その推定処理工程（ステップＳ３）で推定された上述の欠損領域データを取得処理工程（図４のステップＳ４）で用いられる投影データとして用いる。変換処理工程（ステップＳ２）においてリストモードデータを投影データに変換することにより再構成画像（断層画像）の空間分解能（画質）が劣化するが、ハイブリッド再構成法では補償の対象はリストモードデータであってリストモード再構成が主体である。したがって、一部の欠損領域データのみが投影データの形式をとっているだけなのでデータの質自体は劣化しない。よって、完全化された投影データを用いた投影データ再構成よりも、推定処理工程（ステップＳ３）において推定されて完全化された投影データ（欠損領域データ）を用いたハイブリッド再構成法の方が画質は優れる。

上述の構成を備えた本実施例に係るＰＥＴ装置によれば、断層画像処理手段（本実施例ではＧＰＵ１０）は上述のハイブリッド再構成法を用いて逐次近似法を行うので、投影データによりデータ欠損を補償することができ、従来のリストモード再構成と比較すると、アーティファクトを低減させて画質を改善することができる。

本実施例では、放射線放出型断層撮影装置において、陽電子（ポジトロン）の消滅によって発生する複数本の放射線（γ線）を検出して複数個の検出器で放射線（γ線）を同時に検出したときのみ（つまり同時計数したときのみ）被検体Ｍの断層画像を再構成する装置（ＰＥＴ装置）に限定している。また、一部が開口して構成された検出器ユニット３０を備えているので、検出器（本実施例ではγ線検出器３）の一部に抜けがあることにより欠損領域が生じたデータ（リストモードデータおよび投影データ）が得られる。

この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。

（１）上述した実施例では、放射線放出型断層撮影装置として、ＰＥＴ装置（ポジトロン断層撮影装置）を例に採って説明したが、この発明は、単一の放射線を検出して被検体の断層画像を再構成するＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission CT）装置などにも適用することができる。また、ＰＥＴ装置とＣＴ装置とを組み合わせたＰＥＴ−ＣＴ装置にも適用することができる。

（２）上述した実施例では、被検体の全身の断層画像を取得する放射線放出型断層撮影装置（実施例ではＰＥＴ装置）について説明したが、撮影対象については全身に限定されない。被検体の頭部の断層画像を取得する頭部用ＰＥＴ装置や被検体の乳房の断層画像を取得するマンモ用ＰＥＴ装置などに適用してもよい。

（３）上述した実施例では、３次元に配置された複数のシンチレータ素子からなるＤＯＩ検出器であったが、２次元あるいは３次元に配置された複数のシンチレータ素子からなる放射線検出器にも適用することができる。

（４）上述した実施例では、固定式の放射線放出型断層撮影装置（実施例ではＰＥＴ装置）について説明したが、他のモダリティ（modality）装置（例えばＣＴ装置）（図示省略）に隣接して設置するために、図６に示すように移動可能な放射線放出型断層撮影装置（ここではＰＥＴ装置）に適用してもよい。図６に示すように、検出器ユニット３０を埋設した筐体は支持アーム３１であり、円弧状にＣ型で形成されている。アーム保持部３２は支持アーム３１を保持し、台車３３に支持されている。台車３３の底部には、後輪３４と前輪３５とを取り付けており、これらを床上で動かすことで、台車３３は搬送可能に構成されている。なお、前輪３５にはモータ（図示省略）が駆動軸（図示省略）を介して連結されており、モータの駆動により前輪３５を駆動させて、術者が台車３３の後ろから任意の方向に押し引きして後輪３４を転がすことで、台車３３を床面上に任意の方向に動かすことができる。

（５）上述した実施例では、一部が開口して構成された検出器ユニットとして、図３に示す部分リング型の検出器ユニットを例に採って説明したが、図３に示す部分リング型の検出器ユニットに限定されない。上述した図６に示すＣ型の支持アーム３１に埋設されたＣ型の検出器ユニット３０や、マンモ用ＰＥＴ装置において用いられるＣ型やコの字型の検出器ユニットや、複数の検出器が互いに対向して平行に配置された検出器ユニットであってもよい。その他に、マンモ用ＰＥＴ装置において、図７に示すように両脇でそれぞれ挟む検出器ユニット３０に適用してもよい。検出器ユニット３０を埋設した検出板４１は切り欠きとなっており、この切り欠きに脇で挟むことで乳房を検査する。また、γ線検出器３（図７では図示省略）は、この切り欠きに合わせて検出板４１内に複数に並設されている。

（６）上述した実施例では、図１や図３に示すように被検体Ｍと検出器ユニット３０との距離を変更しなかったが、図８に示すように被検体Ｍと検出器ユニット３０との距離を変更して、検出器ユニット３０を被検体Ｍに近接させてもよい。図８（ａ）は、複数の検出器（実施例ではγ線検出器３）が互いに対向して平行に配置された検出器ユニット３０の構造である。図８（ｂ）は、図３と同様の部分リング型の検出器ユニット３０の構造である。図８（ａ）、図８（ｂ）のいずれの構造であっても、検出器ユニット３０の一部が開口して構成され、かつ各々の検出器ユニット３０が互いに独立して分離されているので、被検体Ｍに検出器ユニット３０を近接させることができる。また、近接させることで放射線の検出効率（感度）が高くなるという効果をも奏する。

（７）上述した実施例では、断層画像処理手段としてＧＰＵで構成したが、ＧＰＵに限定されない。中央演算処理装置（ＣＰＵ）や、プログラムデータに応じて内部の使用するハードウェア回路（例えば論理回路）が変更可能なプログラマブルデバイス（例えばＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)）で断層画像処理手段を構成してもよい。

１０ … ＧＰＵ
３０ … 検出器ユニット
Ｓ２ … 変換処理
Ｓ３ … 推定処理
Ｓ４ … （断層画像の）取得処理
Ｍ … 被検体

Claims

放射線放出型の断層画像に関する処理を行う断層画像処理方法であって、
放射線を検出することにより得られた事象データから生成されたリストモードデータ、および前記リストモードデータから推定した欠損領域投影データの両方を用いて、画像を逐次に近似して更新する逐次近似法を行って前記断層画像を取得する処理を行う取得処理工程を備えることを特徴とする断層画像処理方法。
請求項１に記載の断層画像処理方法において、
前記リストモードデータを投影データに変換する変換処理工程と、
その変換処理工程で変換された前記投影データに基づいて欠損領域データを推定する推定処理工程と
を備え、
その推定処理工程で推定された前記欠損領域データを前記取得処理工程で用いられる前記欠損領域投影データとして用いることを特徴とする断層画像処理方法。
請求項１または請求項２に記載の断層画像処理方法における各工程を実行するための手段を備えた放射線放出型断層撮影装置において、
前記リストモードデータおよび前記欠損領域投影データの両方を用いて前記逐次近似法を行って前記断層画像を取得する処理を行う断層画像処理手段を備えることを特徴とする放射線放出型断層撮影装置。