JP6595154B2 - Ｘ線ｃｔを用いた画像診断装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、放射線画像診断装置に関する。

従来、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Computed Tomography）装置により、２種類の異なる管電圧で撮影を行なって、物質の判別が可能な画像を取得する手法が知られている。かかる手法は、「Dual Energy」と呼ばれる。「Dual Energy」では、異なる２つのエネルギー帯域のＸ線を透過させた際の、各物質でのＸ線吸収度合いの違いを利用して、例えば、骨、造影剤、脂肪、軟部組織等の各物質を判別可能な画像を取得する。

しかし、「Dual Energy」では、撮影に用いる２つのエネルギー帯域が重なっており、また、撮影に用いるエネルギー帯域設定の自由度が低いことから、物質判定の精度が低くなる場合があった。

特開２０１０−２７４１０８号公報

本発明が解決しようとする課題は、物質判定の精度を向上することができる放射線画像診断装置を提供することである。

実施形態のＸ線ＣＴを用いた画像診断装置は、フォトンカウンティング方式の検出器とデータ処理部とを備える。検出器は、入射した放射線の強度を測定可能な信号を出力する。データ処理部は、被検体を透過した放射線が入射することで前記検出器が出力した信号に基づいて収集されたデータ群の中で判別対象となる物質のＸ線吸収スペクトルがそれぞれ略同じとなる２つのエネルギー帯域に該当するデータ群のそれぞれから再構成された２つの画像データ、又は、前記信号に基づいて収集されたデータ群の中で前記判別対象となる物質のＸ線吸収スペクトルが大きく異なる２つのエネルギー帯域に該当するデータ群のそれぞれから再構成された２つの画像データに基づいて、前記判別対象となる物質が存在する領域を判定する処理を行なう。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る検出器の一例を説明するための図である。 図３は、図１に示す収集部が行なうエネルギー測定処理の一例を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態で設定される複数のエネルギー帯域の一例を示す図（１）である。 図５は、第１の実施形態で設定される複数のエネルギー帯域の一例を示す図（２）である。 図６は、図４とは異なる複数のエネルギー帯域の設定例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図８は、第２の実施形態を説明するための図である。 図９は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１０は、第３の実施形態を説明するための図である。 図１１は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、放射線画像診断装置の実施形態を詳細に説明する。以下の実施形態では、放射線としてＸ線を用いて断層像の再構成を行なうＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Computed Tomography）装置を、放射線画像診断装置の一例として説明する。また、以下では、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置を「Ｘ線ＣＴ装置」と記載する。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、架台装置１０と、寝台装置２０と、コンソール装置３０とを有する。

架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出したデータを収集する装置であり、Ｘ線照射制御部１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、収集部１４と、回転フレーム１５と、架台駆動部１６とを有する。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動部１６によって被検体Ｐを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。

Ｘ線管１２ａは、後述するＸ線発生装置１２により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。コリメータ１２ｃは、後述するＸ線照射制御部１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

Ｘ線照射制御部１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御部１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御部１１は、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。また、Ｘ線照射制御部１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。

架台駆動部１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。

検出器１３は、入射した放射線の強度を測定可能な信号を出力する。具体的には、図１に示す検出器１３は、入射したＸ線のエネルギー（エネルギー値）を測定可能な信号を出力する。より具体的には、図１に示す検出器１３は、Ｘ線光子が入射するごとに、当該Ｘ線光子のエネルギー値を測定可能な信号を出力する。すなわち、第１の実施形態に係る検出器１３は、従来の積分型（電流モード計測方式）の検出器ではなく、フォトンカウンティング方式の検出器である。第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、フォトンカウンティング方式の検出器１３を用いて被検体Ｐを透過したＸ線光子を計数するとともに、当該Ｘ線光子のエネルギー値を測定して、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。個々の光子は、異なるエネルギーを有する。光子のエネルギー値の測定を行なうフォトンカウンティングＣＴでは、例えば、１種類の管電圧でＸ線を照射することで収集されたデータを複数のエネルギー帯域に分けて、画像化することができる。

検出器１３は、例えば、Ｘ線管１２ａから照射され被検体Ｐを透過したＸ線光子が入射するごとに、１パルスの電気信号（アナログ信号）を出力する複数の検出素子を有する。電気信号（パルス）の数を計数することで、各検出素子に入射したＸ線光子の数を計数することが可能である。また、この信号に対して、処理の演算処理を行なうことで、当該信号の出力を引き起こしたＸ線光子のエネルギー値を測定することができる。エネルギー値の測定法については、後に詳述する。

上記の検出素子は、例えば、テルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）系の半導体素子である。かかる場合、図１に示す検出器１３は、入射したＸ線光子を、直接、電気信号に変換する直接変換型の検出器となる。なお、上記の検出素子は、例えば、シンチレータと光電子増倍管等の光センサとにより構成される場合でも良い。かかる場合、図１に示す検出器１３は、入射したＸ線光子をシンチレータによりシンチレータ光に変換し、シンチレータ光を光電子増倍管等の光センサにより電気信号に変換する間接変換型の検出器となる。

図２は、第１の実施形態に係る検出器の一例を説明するための図である。例えば、図１に示す検出器１３は、図２に示すように、テルル化カドミウムにより構成される検出素子１３１が、チャンネル方向（図１中のＹ軸方向）にＮ列、体軸方向（図１中のＺ軸方向）にＭ列配置された面検出器である。検出素子１３１は、光子が入射すると、１パルスの電気信号を出力する。検出素子１３１が出力した個々のパルスを弁別することで、検出素子１３１に入射したＸ線光子の数を計数することができる。また、パルスの強度に基づく演算処理を行なうことで、計数したＸ線光子のエネルギー値を測定することができる。

図１に戻って、収集部１４は、被検体Ｐを透過した放射線（Ｘ線）が入射することで検出器１３が出力した信号に基づくデータ群を収集する。具体的には、収集部１４は、検出器１３から出力される個々の信号を弁別して、計数情報を収集する。計数情報は、検出器１３（複数の検出素子１３１）に入射したＸ線光子の計数値とエネルギー値とが対応付けられた情報である。収集部１４は、収集した計数情報をコンソール装置３０に送信する。

より具体的には、収集部１４は、検出素子１３１が出力した各パルスを弁別して計数したＸ線光子の入射位置（検出位置）と、当該Ｘ線光子のエネルギー値とを計数情報として、Ｘ線管１２ａの位相（管球位相）ごとに収集する。収集部１４は、例えば、計数に用いたパルス（電気信号）を出力した検出素子１３１の位置を、入射位置とする。また、収集部１４は、電気信号に対して、所定の演算処理を行なうことで、Ｘ線光子のエネルギー値を測定する。図３は、図１に示す収集部が行なうエネルギー測定処理の一例を説明するための図である。

図３の（Ａ）は、検出素子１３１から出力される電気信号の一例を示している。例えば、検出素子１３１から出力される電気信号は、Ｘ線光子の入射に伴って発生する電子が、正電位の集電電極へ向かって走行することで出力される。かかる場合、電気信号は、図３の（Ａ）に示すように、負の電圧値が時間軸に沿って変化するアナログ信号となる。電気信号は、図３の（Ａ）に示すように、Ｘ線光子の入射直後に急激に負方向に向かって立ち上がり、その後、正方向に向かって立ち下がる形状となる。図３の（Ａ）に例示する電気信号は、Ｘ線光子の入射に伴って発生する電子を集めることで出力される信号である。

収集部１４は、図３の（Ａ）に示す電気信号を、所定の設定時間分、時間方向に沿って積分した信号（積分信号）を生成する。図３の（Ｂ）は、図３の（Ａ）に示す電気信号の積分信号を示す。そして、収集部１４は、積分信号がプラトー（plateau）に達する電圧値（以下、収束値）を決定する。そして、収集部１４は、例えば、収束値と、システム固有の応答関数とからエネルギー値を演算する。この応答関数は、検出素子１３１の物理的特性から、予め演算された関数であり、収束値からエネルギー値を求めるための関数である。例えば、収集部１４は、収束値と、当該収束値を応答関数に代入して得られるエネルギー値とが対応付けられたテーブルを保持している。

計数情報は、例えば、『管球位相「α１」では、入射位置「Ｐ１１」の検出素子１３１において、エネルギー「Ｅ１」を有する光子の計数値が「Ｎ１」であり、エネルギー「Ｅ２」を有する光子の計数値が「Ｎ２」である』といった情報となる。或いは、計数情報は、例えば、『管球位相「α１」では、入射位置「Ｐ１１」の検出素子１３１において、エネルギー「Ｅ１」を有する光子の単位時間当たりの計数値が「ｎ１」であり、エネルギー「Ｅ２」を有する光子の単位時間当たりの計数値が「ｎ２」である』といった情報となる。

なお、上記の計数情報おけるエネルギー「Ｅ１」は、例えば、エネルギー弁別域「Ｅ１〜Ｅ２」とされる場合であっても良い。かかる場合、計数情報は、例えば、『管球位相「α１」では、入射位置「Ｐ１１」の検出素子１３１において、エネルギー弁別域「Ｅ１〜Ｅ２」を有する光子の計数値が「ＮＮ１」である』といった情報となる。或いは、計数情報は、例えば、『管球位相「α１」では、入射位置「Ｐ１１」の検出素子１３１において、エネルギー弁別域「Ｅ１〜Ｅ２」を有する光子の単位時間当たりの計数値が「ｎｎ１」である』といった情報となる。上記のエネルギー弁別域は、収集部１４がエネルギーの値を、所定の粒度に弁別して振り分けるための領域となる。エネルギー弁別域を設定するための閾値は、例えば、後述する制御部３８により設定される。

図１に戻って、寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、天板２２と、寝台駆動装置２１とを有する。天板２２は、被検体Ｐが載置される板であり、寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。

架台装置１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台装置１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台装置１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行なうステップアンドシュート方式を実行する。

コンソール装置３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置の操作を受け付けるとともに、架台装置１０によって収集されたデータ群（計数情報）を用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成するデータ処理部として機能する装置である。コンソール装置３０は、図１に示すように、入力装置３１と、表示装置３２と、スキャン制御部３３と、前処理部３４と、投影データ記憶部３５と、画像再構成部３６と、画像記憶部３７と、制御部３８とを有する。

入力装置３１は、Ｘ線ＣＴ装置の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、制御部３８に転送する。例えば、入力装置３１は、操作者から、Ｘ線ＣＴ画像データの撮影条件や、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件や、Ｘ線ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。なお、第１の実施形態に係る入力装置３１が操作者から受け付ける情報については、後に詳述する。

表示装置３２は、操作者によって参照されるモニタであり、制御部３８による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データを操作者に表示したり、入力装置３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。

スキャン制御部３３は、後述する制御部３８の制御のもと、Ｘ線照射制御部１１、架台駆動部１６、収集部１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台装置１０における検出データ群（計数情報）の収集処理を制御する。

前処理部３４は、収集部１４から送信された計数情報に対して、対数変換処理、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正等の補正処理を行なうことで、投影データを生成する。投影データ記憶部３５は、前処理部３４により生成された投影データを記憶する。

画像再構成部３６は、投影データ記憶部３５が記憶する投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成部３６は、逐次近似法を用いて、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成しても良い。また、画像再構成部３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行なうことで、様々な画像データを生成する。画像再構成部３６は、再構成したＸ線ＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを画像記憶部３７に格納する。

ここで、フォトンカウンティングＣＴで得られる計数情報から生成された投影データには、被検体Ｐを透過することで減弱されたＸ線のエネルギーの情報が含まれている。このため、画像再構成部３６は、例えば、特定のエネルギー帯域のＸ線ＣＴ画像データを再構成することができる。また、画像再構成部３６は、例えば、複数のエネルギー帯域それぞれのＸ線ＣＴ画像データを再構成することができる。

また、画像再構成部３６は、例えば、各エネルギー帯域のＸ線ＣＴ画像データの各画素にエネルギー帯域に応じた色調を割り当てて、エネルギー帯域に応じて色分けされた複数のＸ線ＣＴ画像データを生成することができる。更に、画像再構成部３６は、これら複数のＸ線ＣＴ画像データを重畳した画像データを生成することができる。

また、画像再構成部３６は、各エネルギー帯域のＸ線ＣＴ画像データから、単色Ｘ線画像データや密度画像データ、実効原子番号画像データ等を生成することができる。フォトンカウンティングＣＴでは、２種類の異なる管電圧で撮影を行なう「Dual Energy」で生成される各種画像データを、１種類の管電圧を用いた撮影により生成することができる。

制御部３８は、架台装置１０、寝台装置２０及びコンソール装置３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置の全体制御を行う。具体的には、制御部３８は、スキャン制御部３３を制御することで、架台装置１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、制御部３８は、前処理部３４や、画像再構成部３６を制御することで、コンソール装置３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、制御部３８は、画像記憶部３７が記憶する各種画像データを、表示装置３２に表示するように制御する。

以上、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、フォトンカウンティングＣＴにより、検出器１３に入射した個々のＸ線光子のエネルギーを測定することで、Ｘ線ＣＴ画像データの再構成を行なう。

ここで、従来の積分型の検出器を用いた「Dual Energy」では、異なる２つのエネルギー帯域のＸ線を透過させた際の、各物質のＸ線減弱係数の値の違いを利用して、例えば、骨、造影剤、脂肪、軟部組織等の各物質を判別可能な画像データを取得している。しかし、Ｘ線管１２ａから照射されるＸ線は、単色Ｘ線ではなく、広帯域なエネルギー分布となる。このため、例えば、８０ｋＶの管電圧で発生したＸ線のエネルギー帯域と、１４０ｋＶの管電圧で発生したＸ線のエネルギー帯域とは、重なっている。また、Ｘ線管１２ａに供給可能な管電圧は、ハードウェアによる制限があり、撮影に用いるエネルギー帯域設定の自由度は、低い。このことから、「Dual Energy」では、物質判定の精度が低くなる場合があった。

そこで、第１の実施形態では、物質判定の精度を向上するために、上述したように、エネルギー弁別が可能な検出器１３を有するＸ線ＣＴ装置を用いる。そして、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置のデータ処理部としてのコンソール装置３０は、物質の判別が容易となる帯域に限定して処理を行なう。

すなわち、データ処理部としてのコンソール装置３０は、検出器１３が出力した信号に基づいて収集されたデータ群（計数情報）の中で、判別対象となる物質が存在する領域の判別に利用可能な複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群を対象として処理を行なう。複数のエネルギー帯域は、判別対象となる物質の放射線（Ｘ線）に対する吸収特性に応じて設定される。

ここで、判別対象となる物質が複数である場合、データ処理部としてのコンソール装置３０は、複数の物質それぞれが存在する領域の判別に利用可能な複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群を対象として処理を行なう。かかる場合、複数のエネルギー帯域は、複数の物質それぞれの吸収特性に応じて設定される。

そして、データ処理部としてのコンソール装置３０は、帯域データ群から生成した複数の画像データを比較して、判別対象となる物質が存在する領域の判別処理を行なう。本実施形態では、上記の帯域データ群は、設定された複数のエネルギー帯域それぞれに対応する投影データ（計数情報）により構成される。

上記の処理を行なうための制御は、例えば、図１に示す制御部３８により行なわれる。以下、第１の実施形態に係るデータ処理部としてのコンソール装置３０が行なう処理の一例について、詳細に説明する。

まず、操作者は、判別対象となる複数の物質の指定を、入力装置３１を用いて行なう。例えば、操作者は、骨、組織（軟部組織）、ヨード系造影剤の３つを、判別対象として入力する。なお、軟部組織とは、骨を除く結合組織（線維組織、脂肪組織、血管、筋組織等）の総称である。制御部３８は、判別対象となる複数の物質が指定されると、例えば、各物質のＸ線吸収スペクトルに基づいて、複数のエネルギー帯域を設定する。図４及び図５は、第１の実施形態で設定される複数のエネルギー帯域の一例を示す図である。

図４は、骨、組織、脂肪及びヨードそれぞれのＸ線吸収スペクトルを示している。なお、図４の横軸は、Ｘ線のエネルギー（単位：ｋｅＶ）であり、図４の縦軸は、Ｘ線に対する各物質による吸収度合いを示す。以下では、図４の縦軸が線減弱係数（単位：ｃｍ^−１）であるとして説明する。

ここで、図４に示す「組織」は、「脂肪以外の軟部組織」を示している。図４では、軟部組織のＸ線吸収スペクトルとして、「脂肪以外の軟部組織」のＸ線吸収スペクトルと「脂肪」のＸ線吸収スペクトルとを示している。脂肪以外の軟部組織のＸ線吸収スペクトルと脂肪のＸ線吸収スペクトルとは、図４に示すように、略同じパターンとなり、Ｘ線のエネルギー値が大きくなるにつれて減弱係数が減少する。ただし、脂肪以外の軟部組織の減弱係数は、図４に示すように、低エネルギーの帯域で、脂肪の減弱係数より若干高い値となる。また、骨のＸ線吸収スペクトルは、図４に示すように、Ｘ線のエネルギー値が大きくなるにつれて減弱係数が減少する。骨の減弱係数は、図４に示すように、全てのエネルギー領域において、軟部組織の減弱係数より大きい値となる。

また、ヨードのＸ線吸収スペクトルは、図４に示すように、Ｘ線のエネルギー値が大きくなるにつれて減弱係数が減少し、Ｋ吸収端の前後で減弱係数が急激に上昇し、その後、Ｘ線のエネルギー値が大きくなるにつれて減弱係数が減少する。Ｋ吸収端のエネルギー値は、吸収原子と励起される内殻電子の量子数及び価電子帯の電子配置によって決まり、物質固有の値となる。

図４に例示する各物質のＸ線吸収スペクトルは、複数の物質それぞれのＸ線吸収スペクトルに関する情報を記憶するデータベースから取得可能である。制御部３８は、例えば、外部の分析化学データベースから、操作者が指定した複数の物質それぞれのＸ線吸収スペクトルを取得する。或いは、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、分析化学データベースを内蔵しても良い。或いは、第１の実施形態は、操作者が複数の物質それぞれのＸ線吸収スペクトルをＸ線ＣＴ装置に入力しても良い。

そして、制御部３８は、図４に例示するように、ヨードのＫ吸収端直前のエネルギー範囲に「帯域１」を設定する。また、制御部３８は、図４に例示するように、ヨードのＫ吸収端より高いエネルギー範囲に「帯域２」及び「帯域３」を設定する。

「帯域１」及び「帯域２」は、ヨード系の造影剤が存在する領域を判定するために設定される。「帯域１」及び「帯域２」では、エネルギー値が大きくなるにつれて減弱係数が減少するが、図４及び図５に示すように、「帯域１」におけるヨードの減弱係数の減少パターンと、「帯域２」におけるヨードの減弱係数の減少パターンとは、略同じとなる。これは、ヨード系の造影剤に由来する計数値の中で、「帯域１」の計数値と、「帯域２」の計数値とは、略同じとなることを示している。ここで、Ｘ線ＣＴ画像データの各画素の画素値は、当該画素に対応する位置に存在する物質のＸ線減弱係数を反映した値である。

従って、「帯域１」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データと、「帯域２」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データとで、画素値が略同じ値となる画素は、ヨード系の造影剤が存在する領域であると判定することができる。

また、「帯域１」及び「帯域２」は、骨が存在する領域を判定するためも利用可能である。「帯域１」及び「帯域２」では、エネルギー値が大きくなるにつれて減弱係数が減少するが、図４及び図５に示すように、「帯域１」における骨の減弱係数は、「帯域２」における骨の減弱係数より、大幅に大きい。これは、骨に由来する計数値の中で、「帯域１」の計数値は、「帯域２」の計数値より、大幅に小さくなることを示している。一方、図４及び図５に示すように、「帯域１」における軟部組織の減弱係数は、「帯域２」における軟部組織の減弱係数より、大きいが、骨と比較すると差が小さい。

従って、「帯域１」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データと、「帯域２」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データとで、画素値が大きく異なる画素は、骨が存在する領域が存在する領域であると判定することができる。

また、「帯域２」及び「帯域３」は、軟部組織が存在する領域を判定するために設定される。「帯域２」及び「帯域３」では、図４及び図５に示すように、「脂肪以外の軟部組織」の減弱係数及び脂肪の減弱係数が、略一定の値となる。これは、軟部組織に由来する計数値の中で、「帯域２」の計数値と、「帯域３」の計数値とは、略同じとなることを示している。

従って、「帯域２」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データと、「帯域３」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データとで、画素値が略同じ値となる画素は、組織（軟部組織）が存在する領域であると判定することができる。

このように、制御部３８は、ある物質を判別するための２つのエネルギー帯域を設定する際、当該物質のＸ線吸収スペクトルがそれぞれ略同じとなる２つのエネルギー帯域、又は、当該物質のＸ線吸収スペクトルが大きく異なる２つのエネルギー帯域を設定する。

なお、上記では、複数の物質それぞれを判別可能な複数のエネルギー帯域を、各物質のＸ線吸収特性に応じて制御部３８が自動設定する場合について説明した。しかし、第１の実施形態は、複数の物質それぞれを判別可能な複数のエネルギー帯域を、各物質のＸ線吸収特性に応じて操作者が設定する場合であっても良い。或いは、第１の実施形態は、例えば、複数の物質それぞれを判別可能な複数のエネルギー帯域が予め設定されたテーブルがコンソール装置３０に格納されている場合であっても良い。

ここで、設定された複数のエネルギー帯域に限定した判定処理を行なうために、第１の実施形態に係る制御部３８は、例えば、以下に説明する３つの制御方法のいずれかを行なう。

第１制御方法は、設定された複数のエネルギー帯域に限定した判定処理を行なうために、収集部１４を制御する方法である。例えば、制御部３８の制御により、収集部１４は、「帯域１」の範囲にあるエネルギー値が対応付けられた計数情報を「計数情報（帯域１）」としてまとめて収集する。また、例えば、収集部１４は、「帯域２」の範囲にあるエネルギー値が対応付けられた計数情報を「計数情報（帯域２）」としてまとめて収集する。また、例えば、収集部１４は、「帯域３」の範囲にあるエネルギー値が対応付けられた計数情報を「計数情報（帯域３）」としてまとめて収集する。また、例えば、収集部１４は、帯域１、帯域２及び帯域３以外のエネルギー帯域のエネルギー値となる計数情報を廃棄する。

そして、前処理部３４は、「計数情報（帯域１）」から「投影データ（帯域１）」を生成し、「計数情報（帯域２）」から「投影データ（帯域２）」を生成し、「計数情報（帯域３）」から「投影データ（帯域３）」を生成する。そして、前処理部３４は、「投影データ（帯域１）」、「投影データ（帯域２）」及び「投影データ（帯域３）」を投影データ記憶部３５に格納する。これにより、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データ、帯域２のＸ線ＣＴ画像データ及び帯域３のＸ線ＣＴ画像データを再構成する。

第２制御方法は、設定された複数のエネルギー帯域に限定した判定処理を行なうために、前処理部３４を制御する方法である。制御部３８の制御により、収集部１４は、全てのエネルギー領域の計数情報を収集し、コンソール装置３０に送信する。前処理部３４は、全てのエネルギー領域の計数情報から、「計数情報（帯域１）」、「計数情報（帯域２）」及び「計数情報（帯域３）」を選択し、他のエネルギー帯域の計数情報を廃棄する。そして、前処理部３４は、「投影データ（帯域１）」、「投影データ（帯域２）」及び「投影データ（帯域３）」を生成し、投影データ記憶部３５に格納する。これにより、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データ、帯域２のＸ線ＣＴ画像データ及び帯域３のＸ線ＣＴ画像データを再構成する。

第３制御方法は、設定された複数のエネルギー帯域に限定した判定処理を行なうために、画像再構成部３６を制御する方法である。制御部３８の制御により、収集部１４は、全てのエネルギー領域の計数情報を収集し、前処理部３４は、全てのエネルギー領域の投影データを生成する。そして、制御部３８の制御により、画像再構成部３６は、例えば、「帯域１」の範囲にあるエネルギー値が対応付けられた投影データを「投影データ（帯域１）」として選択する。また、画像再構成部３６は、例えば、「帯域２」の範囲にあるエネルギー値が対応付けられた投影データを「投影データ（帯域２）」として選択する。また、画像再構成部３６は、例えば、「帯域３」の範囲にあるエネルギー値が対応付けられた投影データを「投影データ（帯域３）」として選択する。そして、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データ、帯域２のＸ線ＣＴ画像データ及び帯域３のＸ線ＣＴ画像データを再構成する。

第１の実施形態では、収集部１４、前処理部３４及び画像再構成部３６の処理能力と、投影データ記憶部３５の記憶容量とに応じて、第１制御方法、第２制御方法及び第３制御方法のいずれかが設定される。

上記の制御により生成された複数の画像データを用いて、画像再構成部３６は、制御部３８の制御により、判定処理を行なう。例えば、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データと帯域２のＸ線ＣＴ画像データとで対応する２つの画素の画素値の差の絶対値が、予め設定された下限閾値（ＴＨ_Ｉ）以下である場合、当該画素を、ヨード系の造影剤が存在する領域であると判定する。

また、例えば、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データと帯域２のＸ線ＣＴ画像データとで対応する２つの画素の画素値の差の絶対値が、予め設定された上限閾値（ＴＨ_Ｂ）以上である場合、当該画素を、骨が存在する領域であると判定する。また、例えば、画像再構成部３６は、帯域２のＸ線ＣＴ画像データと帯域３のＸ線ＣＴ画像データとで対応する２つの画素の画素値の差の絶対値が、予め設定された下限閾値（ＴＨ_Ｔ）以下である場合、当該画素を、組織（軟部組織）が存在する領域であると判定する。なお、上記の下限閾値及び上限閾値は、例えば、操作者により任意の値に設定可能である。

そして、画像再構成部３６は、各物質が存在する領域を、例えば、帯域１のＸ線ＣＴ画像データにマッピングした画像データを生成する。一例を挙げると、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データにおいて、ヨード系の造影剤が存在する領域に赤系色の色調を割り当て、骨が存在する領域に青系色の色調を割り当て、組織（軟部組織）が存在する領域にグレースケールの色調を割り当てた画像データを生成する。

そして、表示装置３２は、制御部３８の制御により、各物質が存在する領域がマッピングされた画像データを表示する。なお、マッピングの対象となる画像データは、帯域２のＸ線ＣＴ画像データであっても、帯域３のＸ線ＣＴ画像データであっても良い。或いは、マッピングの対象となる画像データは、「帯域１＋帯域２＋帯域３」のＸ線ＣＴ画像データであっても良い。

ここで、ヨード系の造影剤が存在する領域を判定する場合に設定されるエネルギー帯域は、図４に例示する帯域１及び帯域２に限定されるものではない。図６は、図４とは異なる複数のエネルギー帯域の設定例を示す図である。

例えば、制御部３８は、図６に例示するように、ヨードのＫ吸収端直前のエネルギー範囲に「帯域１」を設定し、ヨードのＫ吸収端直後のエネルギー範囲に「帯域２’」を設定する。「帯域１」及び「帯域２’」では、エネルギー値が大きくなるにつれて減弱係数が減少するが、図６に例示するように、「帯域１」におけるヨードの減弱係数は、「帯域２’」におけるヨードの減弱係数より、大幅に大きい。これは、ヨード系の造影剤に由来する計数値の中で、「帯域１」の計数値は、「帯域２’」の計数値より、大幅に小さくなることを示している。従って、「帯域１」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データと、「帯域２’」の計数情報から生成された投影データを用いて再構成されたＸ線ＣＴ画像データとで、画素値が大きく異なる画素は、ヨード系の造影剤が存在する領域が存在する領域であると判定することができる。

図６に例示するエネルギー帯域が設定された場合、制御部３８の制御により、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データと帯域２’のＸ線ＣＴ画像データとで対応する２つの画素の画素値の差の絶対値が、予め設定された上限閾値（ＴＨ_Ｉ＃）以上である場合、当該画素を、ヨード系の造影剤が存在する領域であると判定する。図６は、Ｋ吸収端の前後で減弱係数が急激に上昇することを利用したエネルギー帯域の設定例である。

なお、上記では、各物質が存在する領域の判定処理が画像再構成部３６により行なわれる場合について説明したが、第１の実施形態は、判定処理が制御部３８や、別途設置された判定部により行なわれる場合であっても良い。また、上記では、判別対象の物質が複数設定される場合について説明したが、第１の実施形態は、判別対象の物質が１つ設定される場合であっても良い。

次に、図７を用いて、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理について説明する。図７は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートでは、判別対象の物質が複数設定され、各物質の判別処理が可能となる複数のエネルギー帯域が、制御部３８により設定される場合の処理を例示する。

図７に例示するように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の制御部３８は、操作者から判別対象の複数の物質が指定されたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。ここで、指定を受け付けない場合（ステップＳ１０１否定）、制御部３８は、複数の物質の指定を受け付けるまで待機する。

一方、判別対象の複数の物質が指定された場合（ステップＳ１０１肯定）、制御部３８は、各物質のＸ線吸収特性に応じて、複数のエネルギー帯域を設定する（ステップＳ１０２）。そして、画像再構成部３６は、複数のエネルギー帯域それぞれの投影データから、複数のＸ線ＣＴ画像データを再構成する（ステップＳ１０３）。

そして、画像再構成部３６は、画素値比較により、複数の物質それぞれが存在する領域を判定し（ステップＳ１０４）、複数の物質それぞれの存在領域をマッピングしたマップ画像データを生成する（ステップＳ１０５）。そして、表示装置３２は、制御部３８の制御により、マップ画像データを表示し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

上述したように、第１の実施形態では、判別対象となる物質に固有のＸ線吸収特性に応じて、当該物質が存在する領域の判定が容易に行なうことができるエネルギー帯域が設定される。そして、第１の実施形態では、設定されたエネルギー帯域に限定して、画像再構成処理及び領域判定処理等を行なう。これにより、第１の実施形態では、物質判定の精度を向上することができる。更に、第１の実施形態では、処理対象となるデータを、全エネルギー領域でなく、設定されたエネルギー帯域に限定するので、処理時間を短く抑えたまま、物質判定の精度を向上することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、物質判定の誤差を大きくするエネルギー帯域を除外する場合について説明する。

なお、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、図１を用いて説明した第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置と同様に構成される。第２の実施形態に係るコンソール装置３０は、第１の実施形態と同様に、検出器１３が出力した信号に基づいて収集されたデータ群（計数情報）の中で、複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群（各エネルギー帯域の計数情報）を対象として処理を行なう。

ただし、第２の実施形態に係るデータ処理部としてのコンソール装置３０は、更に、帯域データ群（各エネルギー帯域の計数情報）の中で、被検体Ｐに照射された放射線（Ｘ線）の特性に応じて定まるエネルギー帯域以外のエネルギー帯域に該当する帯域データ群を対象として処理を行なう。放射線（Ｘ線）の特性に応じて定まるエネルギー帯域は、物質判別の障害となるエネルギー帯域である。

そして、データ処理部としてのコンソール装置３０は、上記の処理対象の帯域データ群の中で、判別対象となる物質が存在する領域の判別に利用可能な複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群を対象として処理を行なう。複数のエネルギー帯域は、判別対象となる物質の放射線（Ｘ線）に対する吸収特性に応じて設定される。

また、判別対象となる物質が複数である場合、データ処理部としてのコンソール装置３０は、上記の処理対象の帯域データ群の中で、複数の物質それぞれが存在する領域の判別に利用可能な複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群を対象として処理を行なう。かかる場合、複数のエネルギー帯域は、複数の物質それぞれの吸収特性に応じて設定される。

そして、データ処理部としてのコンソール装置３０は、帯域データ群から生成した複数の画像データを比較して、判別対象となる物質が存在する領域の判別処理を行なう。本実施形態においては、上記の帯域データ群は、設定された複数のエネルギー帯域それぞれに対応する投影データ（計数情報）から、物質判別の障害となるエネルギー帯域対応する投影データ（計数情報）が除外された投影データ（計数情報）により構成される。

図８は、第２の実施形態を説明するための図である。図８は、ある管電圧によりＸ線管１２ａから照射されるＸ線のエネルギー分布特性（Ｘ線スペクトル）の一例である。なお、図８の横軸は、Ｘ線の波長（単位：ｐｍ）であり、図８の縦軸は、Ｘ線光子の強度を示す。Ｘ線の波長とＸ線のエネルギーとは反比例の関係となる。

Ｘ線管１２ａで発生するＸ線には、特性Ｘ線と連続Ｘ線とがある。特性Ｘ線は、Ｘ線管１２ａの陽極ターゲット物質に固有の縦スペクトルであり、連続Ｘ線は、管電圧のピーク電圧に相当するエネルギーまで連続的に現れるスペクトルである。図８では、２つの特性Ｘ線に対応する波長の帯域４及び波長の帯域５を示している。

検出器１３で検出されるデータは、物質のＸ線吸収スペクトルとＸ線管１２ａから照射されるＸ線のＸ線スペクトルとの比を反映したデータであり、特性Ｘ線に対応するエネルギー帯域は、演算誤差が大きくなる要因となる。

そこで、例えば、制御部３８は、Ｘ線管１２ａの情報やＸ線管１２ａに供給される管電圧の情報に基づいて、Ｘ線管１２ａで発生するＸ線の特性Ｘ線の帯域を取得する。そして、例えば、制御部３８は、波長の帯域４及び波長の帯域５に対応するエネルギーの帯域４’及びエネルギーの帯域５’を設定する。なお、帯域４’及び帯域５’の設定は、操作者により設定されても良い。

かかる設定を行なった後、データ処理部としてのコンソール装置３０は、例えば、第１の実施形態で説明した帯域１、帯域２及び帯域３の計数情報（投影データ）から、帯域４’及び帯域５’の計数情報（投影データ）を除外した計数情報（投影データ）を用いて処理を行なう。

仮に、帯域２に帯域５’が含まれ、帯域３に帯域４’が含まれているとする。かかる場合、画像再構成部３６は、帯域１の投影データに基づくＸ線ＣＴ画像データと、帯域２から帯域５’を除外した投影データに基づくＸ線ＣＴ画像データと、帯域３から帯域４’を除外した投影データに基づくＸ線ＣＴ画像データとを再構成する。そして、画像再構成部３６は、第１の実施形態で説明した方法により、ヨード系造影剤、骨及び軟部組織それぞれが存在する領域の判定を行なう。

なお、第１の実施形態で説明した内容は、物質判別の障害となるエネルギー帯域を除外した処理が行なわれる点以外、第２の実施形態でも適用可能である。

次に、図９を用いて、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理について説明する。図７は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図９に示すフローチャートでは、判別対象の物質が複数設定され、各物質の判別処理が可能となる複数のエネルギー帯域と物質判別の障害となるエネルギー帯域とが、制御部３８により設定される場合の処理を例示する。

図９に例示するように、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の制御部３８は、操作者から判別対象の複数の物質が指定されたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。ここで、指定を受け付けない場合（ステップＳ２０１否定）、制御部３８は、複数の物質の指定を受け付けるまで待機する。

一方、判別対象の複数の物質が指定された場合（ステップＳ２０１肯定）、制御部３８は、特性Ｘ線に応じて除外エネルギー帯域を設定し、各物質のＸ線吸収特性に応じて、複数のエネルギー帯域を設定する（ステップＳ２０２）。そして、画像再構成部３６は、除外エネルギー帯域が排除された複数のエネルギー帯域それぞれの投影データから、複数のＸ線ＣＴ画像データを再構成する（ステップＳ２０３）。

そして、画像再構成部３６は、画素値比較により、複数の物質それぞれが存在する領域を判定し（ステップＳ２０４）、複数の物質それぞれの存在領域をマッピングしたマップ画像データを生成する（ステップＳ２０５）。そして、表示装置３２は、制御部３８の制御により、マップ画像データを表示し（ステップＳ２０６）、処理を終了する。

上述したように、第２の実施形態では、物質判定で行なわれる演算処理の結果に誤差が生じる要因となるエネルギー帯域（除外エネルギー帯域）を、特性Ｘ線に応じて設定する。そして、第２の実施形態では、除外エネルギー帯域以外のエネルギー帯域に限定して、画像再構成処理及び領域判定処理等を行なう。これにより、第２の実施形態では、処理時間を短く抑えたまま、物質判定の精度を更に向上することができる。

なお、第２の実施形態は、全領域の計数情報から、物質判別の障害となるエネルギー帯域の計数情報を除外した計数情報を用いて、物質判定処理を行なう場合であっても良い。かかる場合でも、処理時間を短くしたうえで、物質判定の精度を向上することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、第１の実施形態又は第２の実施形態で説明した内容を、Ｘ線ＣＴ装置による造影撮影に適用する場合について説明する。

Ｘ線ＣＴ装置による造影剤撮影では、被検体Ｐに投与した造影剤（例えば、ヨード系の造影剤）が撮影部位に流入した時点で、Ｘ線ＣＴ画像データを撮影するためのスキャン（以下、メインスキャン）を開始することが重要である。このため、従来、メインスキャンの前に、予備のスキャン（以下、予備スキャン）を行なって造影剤が撮影部位に到達したか否かを判定して、メインスキャンを自動的に開始することが行なわれている。なお、予備スキャンでは、メインスキャンよりも低線量のＸ線が被検体Ｐに照射される。

上述したように、第１の実施形態又は第２の実施形態で説明した処理により、造影剤が存在する領域は、短時間で、精度良く判定することができる。

そこで、第３の実施形態に係るデータ処理部としてのコンソール装置３０は、以下の処理を、略リアルタイムで行なう。すなわち、第３の実施形態では、データ処理部としてのコンソール装置３０は、判別対象となる物質として指定された造影剤の吸収特性に応じて設定された複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群（各エネルギー帯域の計数情報）から生成した複数の画像データを用いて、当該造影剤が撮影部位に到達したか否かを判定する。

図１０は、第３の実施形態を説明するための図である。例えば、操作者は、図１０の（Ａ）に示すように、造影剤投与前に撮影されたＸ線ＣＴ画像データにおいて、ヨード系の造影剤が到達したか否かを判定するための関心領域（ＲＯＩ：Region Of Interest）を設定する。その後、操作者は、入力装置３１を用いて、被検体Ｐに投与する造影剤がヨード系の造影剤であり、この造影剤が判別対象の物質であると入力する。また、操作者は、必要に応じて、予備スキャンからメインスキャンへ移行するための判断基準となる移行条件を入力する。

そして、制御部３８は、例えば、図４に示す帯域１及び帯域２を設定し、スキャン制御部３３を制御して、予備スキャンを開始する。そして、１フレーム分のデータ収集が行なわれるごとに、画像再構成部３６は、帯域１の投影データから帯域１のＸ線ＣＴ画像データを再構成し、帯域２の投影データから帯域２のＸ線ＣＴ画像データを再構成する。

そして、画像再構成部３６は、例えば、帯域１のＸ線ＣＴ画像データと帯域２のＸ線ＣＴ画像データとで、ＲＯＩ内において、略同じ画素値となる画素を特定する。第１の実施形態で説明したように、帯域１のＸ線ＣＴ画像データと帯域２のＸ線ＣＴ画像データとで、ＲＯＩ内において、略同じ画素値となる画素は、ヨード系の造影剤が存在する領域であると判定することができる。そして、画像再構成部３６は、特定した画素の画素値の統計値を算出する。そして、制御部３８は、統計値と、移行条件として設定された閾値「Ｘ０」とを比較する。ここで、閾値「ｔ０」より統計値が小さい場合、制御部３８は、予備スキャンを継続する。ここで、上記の統計値は、特定した画素の画素値全ての平均値（平均画素値）や、特定した画素の画素値の最大値、特定した画素の画素値の中央値、或いは、特定した画素の画素値の上位Ｍ％（Ｍは、予め設定された値）の平均値等である。以下では、統計値として、平均画素値を用いる場合について説明する。

一方、平均画素値が閾値「Ｘ０」となった場合、制御部３８は、図１０の（Ｂ）に示すように、予備スキャンからメインスキャンに移行する。なお、予備スキャン中、制御部３８の制御により、表示装置３２は、図１０の（Ｂ）に例示する平均画素値のタイムカーブを表示したり、造影剤が存在する領域がマッピングされたマップ画像データを表示したりする。

移行条件である閾値「Ｘ０」は、予めシステムに登録されている場合であっても、造影撮影前に操作者が設定する場合であっても良い。また、第３の実施形態は、図６に例示した帯域１及び帯域２’を用いて、造影剤の到達を判定する場合であっても良い。また、第３の実施形態は、特性Ｘ線に対応するエネルギー帯域を除外したうえで、実行される場合であっても良い。すなわち、上記の処理を第２の実施形態に適用する場合、除外エネルギー帯域以外のエネルギー帯域の帯域データ群が処理対象となる。

次に、図１１を用いて、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理について説明する。図１１は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図１１に示すフローチャートでは、ヨード系の造影剤が判別対象の物質として指定されたことで、制御部３８が帯域１及び帯域２を設定した場合の処理を例示する。

図１１に例示するように、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の制御部３８は、操作者から関心領域及び移行条件を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３０１）。ここで、関心領域及び移行条件を受け付けない場合（ステップＳ３０１否定）、制御部３８は、受け付けるまで待機する。

一方、関心領域及び移行条件を受け付けた場合（ステップＳ３０１肯定）、制御部３８は、予備スキャンを開始する（ステップＳ３０２）。そして、画像再構成部３６は、帯域１のＸ線ＣＴ画像データと帯域２のＸ線ＣＴ画像データとを再構成する（ステップＳ３０３）。なお、ステップＳ３０３の処理は、１フレーム分の計数情報が収集された後に行なわれる。

そして、画像再構成部３６は、関心領域において、帯域１のＸ線ＣＴ画像データと帯域２のＸ線ＣＴ画像データとで画素値が略同一の全画素を特定する（ステップＳ３０４）。そして、画像再構成部３６は、平均画素値を算出し（ステップＳ３０５）、制御部３８は、平均画素値と閾値「Ｘ０」とを比較して、移行条件となったか否かを判定する（ステップＳ３０６）。ここで、移行条件を満たさない場合（ステップＳ３０６否定）、ステップＳ３０３に戻って、画像再構成部３６は、制御部３８の制御により、画像再構成処理を行なう。

一方、移行条件となった場合（ステップＳ３０６肯定）、制御部３８は、メインスキャンに移行するように制御し（ステップＳ３０７）、メインスキャンの終了要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３０８）。ここで、メインスキャンの終了要求を受け付けない場合（ステップＳ３０８否定）、制御部３８は、メインスキャンを継続するように制御して、メインスキャンの終了要求を受け付けるまで待機する。

一方、メインスキャンの終了要求を受け付けた場合（ステップＳ３０８肯定）、制御部３８は、メインスキャンを停止して、処理を終了する。

上述したように、第３の実施形態では、造影剤の撮影部位への到達を、造影剤に固有のＸ線吸収特性に応じて設定した複数のエネルギー帯域を用いて行なう。従って、第３の実施形態では、造影剤の撮影部位への到達を精度良く判定することができる。

なお、上記の第１の実施形態〜第３の実施形態で説明した内容は、フォトンカウンティング方式の検出器１３を有するＸ線ＣＴ装置だけでなく、エネルギー弁別が可能な検出器を有するＸ線ＣＴ装置全てに適用可能である。例えば、エネルギー弁別が可能な検出器としては、相互作用する光子のエネルギー範囲が各シンチレータで異なる複数のシンチレータが積層された多層式の検出器が挙げられる。

また、上記の第１の実施形態〜第３の実施形態で説明した内容は、フォトンカウンティング方式の検出器や多層式の検出器等、エネルギー弁別が可能な検出器を有するＸ線診断装置にも適用可能である。また、上記の第１の実施形態〜第３の実施形態で説明した内容は、Ｘ線以外の放射線のエネルギー弁別が可能な検出器を有し、Ｘ線以外の放射線を照射して医用画像を撮影する放射線画像診断装置全般に適用可能である。

また、上記の実施形態の説明において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、データ処理部としてのコンソール装置３０が行なう処理の全て又は一部は、コンソール装置３０とは独立に設置された計算機ユニットで行なわれる場合であっても良い。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

以上、説明したとおり、第１の実施形態〜第３の実施形態によれば、物質判定の精度を向上することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１３ 検出器
３０ コンソール装置

Claims (6)

1. 入射した放射線の強度を測定可能な信号を出力するフォトンカウンティング方式の検出器と、
   被検体を透過した放射線が入射することで前記検出器が出力した信号に基づいて収集されたデータ群の中で判別対象となる物質のＸ線吸収スペクトルがそれぞれ略同じとなる２つのエネルギー帯域に該当するデータ群のそれぞれから再構成された２つの画像データ、又は、前記信号に基づいて収集されたデータ群の中で前記判別対象となる物質のＸ線吸収スペクトルが大きく異なる２つのエネルギー帯域に該当するデータ群のそれぞれから再構成された２つの画像データに基づいて、前記判別対象となる物質が存在する領域を判定する処理を行なうデータ処理部と、
   を備えたことを特徴とするＸ線ＣＴを用いた画像診断装置。
2. 前記データ処理部は、前記判別対象となる物質が複数である場合、複数の物質それぞれの吸収特性に応じて設定された複数のエネルギー帯域であり、当該複数の物質それぞれが存在する領域の判別に利用可能な複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群のそれぞれから再構成された複数の画像データに基づいて、複数の前記判別対象となる物質それぞれが存在する領域を判定する処理を行なうことを特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴを用いた画像診断装置。
3. 前記データ処理部は、前記帯域データ群のそれぞれから再構成された複数の画像データの画素値を比較して、前記判別対象となる物質が存在する領域を判定する処理を行なうことを特徴とする請求項２に記載のＸ線ＣＴを用いた画像診断装置。
4. 前記データ処理部は、前記判別対象となる物質として指定された造影剤の吸収特性に応じて設定された複数のエネルギー帯域それぞれに該当する帯域データ群のそれぞれから再構成された複数の画像データを用いて、当該造影剤が撮影部位に到達したか否かを判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴを用いた画像診断装置。
5. 前記データ処理部は、更に、前記帯域データ群の中で、前記被検体に照射された放射線の特性に応じて定まるエネルギー帯域であり、物質判別の障害となる特性Ｘ線以外のエネルギー帯域に該当するデータ群を対象として、前記判別対象となる物質が存在する領域を判定する処理を行なうことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載のＸ線ＣＴを用いた画像診断装置。
6. 前記特性Ｘ線のエネルギー帯域は、Ｘ線管の陽極ターゲット物質の種類及びＸ線管に供給される管電圧の情報に基づいて、取得されることを特徴とする請求項５に記載のＸ線ＣＴを用いた画像診断装置。

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