JP6694239B2 - 放射線診断装置および医用画像診断装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、放射線診断装置および医用画像診断装置に関する。

最近、医用画像診断装置により生成される画像は、各種の診断用の指標値の算出に用いられるようになってきている。これらの指標値としては、たとえば血流動態を示す脳血流量（ＣＢＦ：Cerebral Blood Flow）や冠血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional Flow Reserve）などが挙げられる。

画像から指標値を求める場合、求められた指標値の信頼性を確認することが重要である。そこで、たとえばパーフュージョン画像における血流動態を示す指標値の信頼性を確認するための技術が開発されている。

特開２０１４−１００５５５号公報

しかし、パーフュージョン画像は、医用画像診断装置の検出器の出力データに対する画像処理前の画素値（画像データ）ではなく、この画素値に対してコントラスト強調や輪郭強調などの画像処理を施して得た画像を、さらに加工してようやく得られる画像である。

パーフュージョン画像における血流動態を示す指標値の信頼性には、画素値に含まれる不確かさが影響するが、上記のような画像処理を経ているためその影響を見積もることは容易ではない。したがって、ユーザは、画素値に含まれる不確かさやその他の不確かさを含めて、十分な信頼性を得るためのＲＯＩ（Region Of Interest）の大きさや形状、線量、造影剤量などを決定するために実証研究を強いられてしまう。

また、実証研究によって指標値の精度が確保されたとしても、この指標値を得るためのＸ線線量や造影剤量などが被検体にとって最低の侵襲度であるという保証はない。しかし、被検体への侵襲度を低下させるためにＸ線線量や造影剤量などを低下させると、診断用画像の画素値や診断用の指標値の不確かさにどの程度影響があるかを直ちに知ることは難しく、ふたたび実証研究を繰り返さなければならず非常に煩雑である。

本発明の一実施形態に係る放射線診断装置は、上述した課題を解決するために、被検体に応じた信号を検出する検出器の出力データに対応する画素値のデータである前記検出器の画像データを取得する画像データ取得部と、前記検出器の前記画像データの不確かさデータを求める不確かさデータ計算部と、を備え、前記画像データ取得部は、前記検出器の前記画像データの不確かさデータを前記検出器の前記画像データの付帯情報に含め、この付帯情報とともに前記検出器の前記画像データを出力するものである。

本発明の一実施形態に係る医用画像診断装置の一構成例を示すブロック図。 主制御部のＣＰＵによる機能実現部の構成例を示す概略的なブロック図。 図１に示す医用画像診断装置のＣＰＵにより、初期画像データの不確かさデータを生成し、初期不確かさデータを初期画像データに付帯させて出力する際の手順の一例を示すフローチャート。 （ａ）は画像データの一例を示す説明図、（ｂ）は不確かさデータの構造の第１例を示す説明図、（ｃ）は不確かさデータの構造の第２例を示す説明図、（ｄ）は不確かさデータの構造の第３例を示す説明図。 （ａ）は画像データにもとづく画像の一例を示す説明図、（ｂ）は画像データにもとづく画像と、不確かさデータに応じた不確かさ提示画像と、を重畳した画像の一例を示す説明図。 画像データにもとづく画像と、指標値を示す画像と、指標不確かさデータに応じた不確かさ提示画像と、を重畳した画像の一例を示す説明図。 （ａ）は不確かさデータの第１の計算方法により不確かさデータを絶対値で求める様子を説明するための図、（ｂ）は不確かさデータの第１の計算方法により不確かさデータを相対値で求める様子を説明するための図。 不確かさデータの第２の計算方法により不確かさデータを求める様子を説明するための図。 （ａ）は不確かさデータの第２の計算方法により初期不確かさデータを絶対値で求める場合の初期不確かさデータ計算部の一構成例を示すブロック図、（ｂ）は不確かさデータの第２の計算方法により初期不確かさデータを相対値で求める場合の初期不確かさデータ計算部の一構成例を示すブロック図。 不確かさデータの第３の計算方法により不確かさデータを求める様子を説明するための図。 （ａ）は、不確かさデータの絶対値が入力された際に主計算に応じた合成不確かさを求める様子の一例を示す説明図、（ｂ）は不確かさデータの相対値が入力された際に主計算に応じた合成不確かさを求める様子の一例を示す説明図。

本発明に係る放射線診断装置および医用画像診断装置の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る医用画像診断装置１０の一構成例を示すブロック図である。

医用画像診断装置１０としては、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、核医学診断装置などの放射線診断装置のほか、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置などのモダリティを用いることができる。

医用画像診断装置１０は、被検体を撮像し画像データを出力する撮像装置１１と、画像データにもとづいて医用画像を生成する画像処理装置１２とを有する。

撮像装置１１は、被検体に応じた信号を検出する検出器１３を少なくとも有する。

検出器１３は、被検体に応じた信号を検出し、検出した信号に応じた医用画像データを出力する。検出器１３が出力する医用画像データは、画素値のデータ（以下、初期画像データという）または初期画像データのもととなる生データである。たとえば、検出器１３が光子計数型の検出器である場合、検出器１３は初期画像データとして、入射した放射線を光子数として計数した計数値を表示画素のそれぞれに割り当てたデータを出力する。

一方、画像処理装置１２は、入力部２１、表示部２２、ネットワーク接続部２３、記憶部２４および主制御部２５を有する。

入力部２１は、たとえばマウス、トラックボール、キーボード、タッチパネル、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を主制御部２５に出力する。

表示部２２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成され、主制御部２５の制御に従って医用画像や診断用指標値、画素値や指標値の不確かさを示す画像などの各種画像を表示する。

ネットワーク接続部２３は、ネットワークの形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続部２３は、この各種プロトコルに従って医用画像診断装置１０と他の電気機器とを接続する。ここでネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。

医用画像診断装置１０は、ネットワークを介して接続された図示しない他のモダリティや図示しない画像サーバから医用画像データを受けてもよい。ネットワークを介して受信した画像データもまた、記憶部２４に記憶されてもよい。画像サーバは、たとえばＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System：医用画像保管通信システム）に備えられる画像の長期保管用のサーバであり、ネットワークを介して接続されたＸ線ＣＴ(Computed Tomography)装置、Ｘ線診断装置、核医学診断装置、超音波診断装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置などのモダリティで生成された画像データや再構成画像などを記憶する。

記憶部２４は、画像データ（ボリュームデータ（医用３次元画像データ）を含む）や不確かさデータ、再構成画像データなどを記憶する。

主制御部２５は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、およびＲＯＭをはじめとする記憶媒体などにより構成され、この記憶媒体に記憶されたプログラムに従って医用画像診断装置１０の処理動作を制御する。

主制御部２５のＣＰＵは、ＲＯＭをはじめとする記憶媒体に記憶された不確かさ計算プログラムおよびこのプログラムの実行のために必要なデータをＲＡＭへロードし、このプログラムに従って、画像データの不確かさデータを生成し、不確かさデータを画像データに付帯させて出力する処理を実行する。

主制御部２５のＲＡＭは、ＣＰＵが実行するプログラムおよびデータを一時的に格納するワークエリアを提供する。

主制御部２５のＲＯＭをはじめとする記憶媒体は、医用画像診断装置１０の起動プログラム、不確かさ計算プログラムや、これらのプログラムを実行するために必要な各種データを記憶する。

なお、ＲＯＭをはじめとする記憶媒体は、磁気的もしくは光学的記録媒体または半導体メモリなどの、ＣＰＵにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、これら記憶媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は電子ネットワークを介してダウンロードされるように構成してもよい。

次に、主制御部２５のＣＰＵによる機能実現部の構成について簡単に説明する。

図２は、主制御部２５のＣＰＵによる機能実現部の構成例を示す概略的なブロック図である。なお、これらの機能実現部は、複数のプロセッサが協働することによって実現されてもよいし、ＣＰＵを用いることなく回路などのハードウエアロジックによって実現されてもよい。

図２に示すように、主制御部２５のＣＰＵは、不確かさ計算プログラムによって、少なくとも初期画像データ取得部３１、初期不確かさデータ計算部３２、画像加工部３３、指標処理部３４および表示画像生成部３５として機能する。この各部３１〜３５は、ＲＡＭの所要のワークエリアをデータの一時的な格納場所として利用する。

初期画像データ取得部３１は、被検体に応じた信号を検出する検出器１３の出力データに対応する画素値のデータである検出器１３の画像データ（初期画像データ）を取得する。

初期不確かさデータ計算部３２は、検出器１３の画像データ（初期画像データ）の不確かさデータ（以下、初期不確かさデータという）を求める。

初期画像データ取得部３１は、初期不確かさデータを初期画像データの付帯情報（ヘッダ）に含め、この付帯情報とともに初期画像データを出力する。

図３は、図１に示す医用画像診断装置１０のＣＰＵにより、初期画像データの不確かさデータを生成し、初期不確かさデータを初期画像データに付帯させて出力する際の手順の一例を示すフローチャートである。図３において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。

まず、ステップＳ１において、初期画像データ取得部３１は、検出器１３の画像データ（初期画像データ）を取得する。

次に、ステップＳ２において、初期不確かさデータ計算部３２は、初期画像データの不確かさデータを求める。

次に、ステップＳ３において、初期画像データ取得部３１は、初期不確かさデータを初期画像データの付帯情報に含める。

そして、ステップＳ４において、初期画像データ取得部３１は、この付帯情報とともに初期画像データを出力する。

以上の手順により、初期不確かさデータを生成し、初期不確かさデータを初期画像データに付帯させて出力することができる。初期不確かさデータは、初期画像データの不確かさを示すデータである。このため、医用画像診断装置１０は、検出器１３の出力データに対する画像処理前（コントラストの強調、輪郭強調、画像間差分などの処理前）の初期画像データとともに初期不確かさデータを出力することができる。これらの初期画像データおよび初期不確かさデータは記憶部２４に記憶され、随時利用可能である。

画像加工部３３は、画像加工計算部３６および不確かさデータ計算部３７を有し、初期不確かさデータが付帯された初期画像データが入力される。

画像加工計算部３６は、初期画像データに対してコントラストの強調、輪郭強調、画像間差分などの画像処理を行い、画像処理後の画像データ（以下、加工画像データという）を生成する。

不確かさデータ計算部３７は、初期画像データの付帯情報に含まれた初期不確かさデータに対し、画像処理の工程に応じた演算を行うことにより、画像処理に応じた不確かさデータ（以下、加工不確かさデータという）を計算する。加工不確かさデータの計算処理は、加工画像データの生成処理と並行して実行してもよい。

画像加工部３３は、加工不確かさデータを加工画像データの付帯情報に含めて、この付帯情報とともに加工画像データを出力する。

なお、画像加工部３３は複数設けられてもよい。画像加工部３３が複数設けられる場合、２段目以降の処理を担当する画像加工部３３には、前段の画像加工部３３が出力し、加工不確かさデータが付帯された加工画像データが入力される。

指標処理部３４は、指標計算部３８および不確かさデータ計算部３９を有し、加工不確かさデータが付帯された加工画像データが入力される。

指標計算部３８は、加工画像データを用いて所定の診断用の指標値を計算する。この種の指標としては、たとえば冠血流予備量比（ＦＦＲ）、脳血流量（ＣＢＦ）、脳血流量（ＣＢＶ：Cerebral Blood Volume）、平均通過時間（ＭＴＴ：Mean Transit Time）、ピーク到達時間（ＴＴＰ：Time To Peak）、プラーク心筋信号強度比（ＰＭＲ：Plaque to Muscle Ratio）、血流のＴＤＣ（Time Density Curve）などが挙げられる。

不確かさデータ計算部３９は、加工画像データの付帯情報に含まれた加工不確かさデータに対し、指標計算部３８が求める所定の指標の計算工程に応じた演算を行うことにより、所定の指標の計算に応じた不確かさデータ（以下、指標不確かさデータという）を計算する。指標不確かさデータの計算処理は、指標値の計算処理と並行して実行してもよい。

指標処理部３４は、指標不確かさデータを所定の指標値の付帯情報に含めるなどして指標不確かさデータと指標値とを関連付けて、指標値を出力する。

なお、指標処理部３４は複数設けられ、各指標処理部３４が互いに異なる指標値および指標不確かさデータを出力してもよい。この場合、各指標処理部３４の前段には当該指標処理部３４が求める指標値に必要な指標値を出力する他の指標処理部３４が設けられてもよいし、指標処理部３４が求める指標値に適した画像データを出力する画像加工部３３が設けられてもよい。

なお、初期不確かさデータ計算部３２、不確かさデータ計算部３７および３９は、不確かさデータを絶対値で求めてもよいし、不確かさデータに対応する画素値（画像データ）に対する相対値として求めてもよい。

表示画像生成部３５は、初期画像データにもとづく画像と、初期不確かさデータに応じた不確かさ提示画像と、を重畳した画像を生成して表示部２２に表示させる。また、表示画像生成部３５は、加工画像データにもとづく画像と、加工不確かさデータに応じた不確かさ提示画像と、を重畳した画像を生成して表示部２２に表示させる。また、表示画像生成部３５は、指標値を示す画像と、指標不確かさデータに応じた不確かさ提示画像と、を重畳した画像を生成して表示部２２に表示させる。
次に、不確かさデータの構造について説明する。

図４（ａ）は画像データの一例を示す説明図、（ｂ）は不確かさデータの構造の第１例を示す説明図、（ｃ）は不確かさデータの構造の第２例を示す説明図、および（ｄ）は不確かさデータの構造の第３例を示す説明図である。図４（ａ）において、Ｐｉｊは画素ｉｊの画素値を表す。図４（ａ）には、画像データが６×６のマトリクスである場合の例について示した。また、図４（ｂ）において、Ｕｉｊは画素ｉｊの画素値の不確かさを表す。

画素値をＮビットで表現し、不確かさをＭビットで表現するとき、データ量削減の観点から、ＭはＮ以下であることが好ましい（Ｍ≦Ｎ、ただしＮ、Ｍは正整数を表す）。

初期不確かさデータ計算部３２、不確かさデータ計算部３７および３９は、不確かさＵを画素ごとに求めてもよい（図４（ｂ）参照）。また、初期不確かさデータ計算部３２、不確かさデータ計算部３７および３９は、画像領域を複数の領域に分割し、分割領域ごとに、各分割領域に関連付けられた所定の画素数に１つの不確かさデータを求めてもよい。図４（ｃ）には、各分割領域が同一のサイズを有する場合の例を示した。また、図４（ｄ）には、各分割領域が異なるサイズを有する場合の例を示した。

画素値の不確かさは検出器１３の出力信号の強度に依存し、位置が近い画素どうしは画素値が近い値を有することが多い。そこで、複数の画素を１つのグループとして１つの不確かさを対応させてもよい（図４（ｃ）、（ｄ）参照）。この場合、保持すべき不確かさデータのサイズを削減することができる。また、画像内の注目すべき箇所の近傍は密に不確かさを求める一方、注目すべき箇所ではない領域は粗く不確かさを求めてもよい（図４（ｄ）参照）。たとえば、パーフュージョン画像の場合、注目する血管の画像近傍の画素は細かく領域分割する一方で、背景の画像については粗く領域分割してもよい。この場合、データ量削減と不確かさデータの精度向上とを両立させることができる。

不確かさデータＵｉｊは、絶対値であってもよいし、不確かさデータに対応する画素値（画像データ）に対する相対値であってもよい。たとえば画像データの画素値Ｐｉｊが１００００カウントであり、不確かさデータの絶対値が１００カウントである場合、対応する不確かさデータはＵｉｊ（絶対値）＝１００またはＵｉｊ（相対値）＝０．０１として保持される。

したがって、画像データの付帯情報には、不確かさデータの有無を示すフラグ、不確かさデータが絶対値であるか相対値であるかを示す情報、および不確かさデータの値が含まれる。また、不確かさデータが相対値であり、不確かさデータがＭビットで表現される場合には、画像データの付帯情報にはさらに、Ｍビット表現における最大値２^Ｍ−１に対応する相対値がいくつであるか（たとえば０．３なのか０．１なのか）を示す情報が含まれる。

不確かさデータ計算部３７および３９は、画像データが入力されると、付帯情報に応じて計算方法を切り替える。たとえば、付帯情報に不確かさデータが含まれていない場合は、不確かさデータ計算部３７および３９は、不確かさデータの計算処理を行わなくてもよい。また、不確かさデータが相対値として含まれている場合は、不確かさデータ計算部３７および３９は、不確かさデータを絶対値に変換してから不確かさデータの計算を行い、求めた不確かさデータを絶対値として、または必要に応じて求めた不確かさデータを相対値に変換してから、出力する。

また、画像データの付帯情報に不確かさデータが含まれていない場合であっても、不確かさデータが別途入力された場合は、不確かさデータ計算部３７および３９は、この別途入力された不確かさデータにもとづいて不確かさを計算してもよい。別途入力される不確かさデータとしては、たとえばユーザから入力部２１を介して入力される造影剤注入量や患者の体動を防止する麻酔の効果の情報などが挙げられる。また、医用画像診断装置１０がインジェクタを制御可能に構成される場合や患者の体動の情報を自動検出可能に構成される場合は、検出器１３の画像データとともに造影剤注入量や患者の体動の情報を自動的に取得してもよい。
次に、不確かさ提示画像の表示例について説明する。

図５（ａ）は画像データにもとづく画像の一例を示す説明図、（ｂ）は画像データにもとづく画像と、不確かさデータに応じた不確かさ提示画像と、を重畳した画像の一例を示す説明図である。

図５には、画像データ（初期画像データまたは加工画像データ）にもとづく画像の一例として血管の画像を示した。また、不確かさ提示画像の一例として、血管画像の近傍領域では不確かさデータが密に求められる一方、背景領域では不確かさデータが粗く求められる場合の例を示した（図４（ｄ）参照）。

図５（ｂ）に示すように、不確かさに応じて画像の表示態様を変化させることにより、ユーザは不確かさの大小を直感的に把握することができる。ここで、不確かさ提示画像は、不確かさに応じて画像の表示態様が変化する画像であればよく、たとえば不確かさが大きい画素ほどハッチングを濃くした画像（図５（ｂ）参照）や、不確かさが大きくなるにつれて青色から赤色に変化させた画像などとするとよい。

また、画像データにもとづく画像が白黒で階調表示される場合、表示画像生成部３５は、たとえばユーザの入力部２１を介した指示に応じて、不確かさ提示画像として不確かさに応じて色味が強くなるような画像を生成してもよい。たとえば階調表示された画素ｉｊの画素値Ｐｉｊをカラー表現（ＲＰｉｊ、ＧＰｉｊ、ＢＰｉｊ）する場合、ＲＰｉｊ＝ＧＰｉｊ＝ＢＰｉｊ＝Ｐｉｊと書ける。

不確かさＵｉｊ（相対値）を赤で表すとし、画素値の最大値Ｐｍａｘに対応する不確かさ（相対値）をＵｍａｘとすると、ＲＰｉｊ＝Ｐｉｊ＋Ｐｍａｘ＊Ｕｉｊ／ＵｍａｘかつＧＰｉｊ＝ＢＰｉｊ＝Ｐｉｊとすれば、不確かさが大きい画素ほど赤色が強く表示され、不確かさが小さい画素ほどグレーに表示される。なお、Ｕｍａｘはあらかじめ設定された値であってもよいしユーザにより入力部２１を介して入力された値であってもよい。

図６は、画像データにもとづく画像と、指標値を示す画像と、指標不確かさデータに応じた不確かさ提示画像と、を重畳した画像の一例を示す説明図である。

指標値を示す画像（図６の０．５８参照）に対して指標不確かさデータに応じた不確かさ提示画像（図６の±０．０２参照）を重畳することにより、ユーザは容易に指標値の不確かさを把握することができる。また、不確かさ提示画像として図６に示すように直接に不確かさを示す数値を提示することに加え、または数値を直接提示することなく、不確かさが大きくなるに連れて指標値（および不確かさを示す数値）の表示態様を変化させてもよい。この表示態様の変化方法としては、たとえば、不確かさが大きくなるにつれて、指標値（および不確かさを示す数値）の色を青色から赤色に変化させ、および／またはサイズを変化させ、および／または輝度を変化させる方法などが考えられる。
次に、不確かさデータの計算方法について説明する。

図７（ａ）は不確かさデータの第１の計算方法により不確かさデータを絶対値で求める様子を説明するための図、（ｂ）は不確かさデータの第１の計算方法により不確かさデータを相対値で求める様子を説明するための図である。

図７に示す第１の計算方法は、医用画像診断装置１０が放射線診断装置であって、検出器１３が光子計数型の放射線検出器である場合に適用される方法である。第１の計算方法が適用可能な放射線診断装置としては、たとえば光子計数型のＸ線診断装置、光子計数型のＸ線ＣＴ装置のほか、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）やＰＥＴ（Positron Emission Tomography）などの核医学診断装置が挙げられる。

検出器１３が光子計数型の放射線検出器である場合、検出器１３が出力する画像データは検出器に検出された光子数Ｎｉｊである。検出器１３で検出される光子数の分布はポアソン分布に従うため、量子ノイズが発生する。この量子ノイズは、分散が光子数に等しく、標準偏差が光子数の二乗根に等しいことが知られている。一方、光子計数型の放射線検出器を用いる装置では回路ノイズは無視できるように設計される。このため、初期画像データの不確かさとしては、量子ノイズだけを考えればよい。

したがって、第１の計算方法では、初期不確かさデータ計算部３２は、光子数の二乗根を求めることにより、初期不確かさデータの絶対値または相対値を得ることができる。なお、光子数の二乗根は、計算により求めてもよいし、ルックアップテーブルを参照することにより求めてもよい。

図８は、不確かさデータの第２の計算方法により不確かさデータを求める様子を説明するための図である。

図８に示す第２の計算方法は、医用画像診断装置１０が放射線診断装置であって、検出器１３がエネルギー積分型の放射線検出器である場合に適用される方法である。第２の計算方法が適用可能な放射線診断装置としては、エネルギー積分型のＸ診断装置、エネルギー積分型のＸ線ＣＴ装置などが挙げられる。

撮像装置１１は、検出器１３のほか、たとえばシステム制御部４１、Ｘ線制御部４２、Ｘ線制御部４２に制御されてＸ線を発生するＸ線管４３、Ｘ線管４３により照射されるＸ線を撮影に適した線質に調整するために必要な材質、厚さや形状を有するビームフィルタ４４、および検出器１３を制御する検出器制御部４５を有する。システム制御部４１は、Ｘ線制御部４２、ビームフィルタ４４、検出器制御部４５の動作を統括制御する。

検出器１３がエネルギー積分型の放射線検出器である場合には、検出器１３が出力する初期画像データに含まれる回路ノイズは量子ノイズに対して無視できない。このため、回路ノイズおよび量子ノイズの両者を考慮して不確かさを求める。

図９（ａ）は、不確かさデータの第２の計算方法により初期不確かさデータを絶対値で求める場合の初期不確かさデータ計算部３２の一構成例を示すブロック図、（ｂ）は、不確かさデータの第２の計算方法により初期不確かさデータを相対値で求める場合の初期不確かさデータ計算部３２の一構成例を示すブロック図である。

不確かさデータの第２の計算方法により初期不確かさデータを絶対値で求める場合、図９（ａ）に示すように、初期不確かさデータ計算部３２は回路ノイズ除去部５１、実効光子数算出部５２、量子ノイズ計算部５３およびノイズ加算部５４を有する。

回路ノイズ除去部５１は、初期画像データに対して局所的な平均などを行うことにより、初期画像データから前処理としてノイズを大まかに除去するとよい。なお、回路ノイズ除去部５１は設けられずともよい。

実効光子数算出部５２は、Ｘ線の線質情報（管電圧およびビームフィルタの情報）を用いて、初期画像データから検出器に検出された実効光子数を求める。

量子ノイズ計算部５３は、実効光子数の二乗根を求めて初期不確かさデータのうち量子ノイズを求める。なお、実効光子数の二乗根は、計算により求めてもよいしルックアップテーブルを参照することにより求めてもよい。

ノイズ加算部５４は、量子ノイズと、システム制御部４１から取得した回路ノイズとを加算して初期不確かさデータの絶対値を求める。ここで「加算」するとは、和を求めることであってもよいし、平方和の平方根を求めることであってもよいし、重み付け加算を行うことであってもよい。

また、初期不確かさデータを相対値で求める場合、図９（ｂ）に示すように、初期不確かさデータ計算部３２はさらに絶対値／相対値変換部５５を有する。絶対値／相対値変換部５５は、ノイズ加算部５４の出力した不確かさデータの絶対値を実効光子数で除すことにより、初期不確かさデータの相対値を求める。

検出器１３がエネルギー積分型の放射線検出器である場合には、検出器１３が出力する初期画像データには量子ノイズと回路ノイズが含まれる。光子数は被検体の厚みに応じて変化するため、量子ノイズもまた被検体の厚みに応じて変化する。一方、回路ノイズは画像全域にわたって一定である。このため、量子ノイズおよび回路ノイズは、被検体の厚みがほぼ一定であるようなある領域で平均するとゼロになる。したがって、量子ノイズ及び回路ノイズを含んだ画像データは、ある領域で平均すると、量子ノイズ及び回路ノイズがゼロとなり光子により生成された信号量に等しくなりこの信号量を実効光子数として表現することができる。この場合、不確かさデータの絶対値を実効光子数に対する相対値として求めた不確かさデータの相対値は、画像データに対する相対値でもある。

ここで、実効光子数算出部５２による実効光子数の算出方法について説明する。
検出器１３の出力信号の生成過程は次のとおりである。

まずＸ線管からＸ線光子がビームフィルタを通して被検体に向けて照射される。この過程では、信号生成パラメータとして、管電圧、ビームフィルタのＸ線透過特性、管電流・照射時間積が影響する。

次に、Ｘ線光子が被検体を透過し検出器１３に入射し吸収される。この過程では、信号生成パラメータとして、Ｘ線管焦点-検出器間距離、Ｘ線光子のエネルギーＥとその光子数、および変換膜の吸収特性が影響する。

次に、検出器１３に吸収されたエネルギーに比例した電荷が発生する。この過程では、信号生成パラメータとして変換膜の特性が影響する。

次に、電荷を画素電極へ収集し、読出回路を介して読みだす。

次に、電荷を電圧に変換する。この過程では、信号生成パラメータとして回路ゲインが影響する。

そして、電圧をＡ／Ｄ変換して画素値（初期画像データ）を得る。この過程では、信号生成パラメータとして量子化幅が影響する。

このため、初期画像データに対し、信号生成パラメータを用いてこの生成過程を逆算することにより、検出器に検出された実効光子数を求めることができる。回路ノイズを含む信号生成パラメータは、システム制御部４１から初期不確かさデータ計算部３２に与えられる。Ｘ線診断装置では、一般に連続なスペクトルをもつＸ線が使用される。このため、上記の生成過程のうち最初の過程は、『「エネルギーＥのＸ線光子が検出器１３に入射し吸収されたもの」を全エネルギーで積分したもの』と言い換えられる。

Ｘ線光子のエネルギーＥの範囲と各エネルギーＥの光子数分布は、Ｘ線の線質に依存する。この線質は、Ｘ線管４３に印加された管電圧と、Ｘ線管４３から放射されたＸ線の線質を調整するビームフィルタ４４および被検体によるＸ線の吸収によって決定される。

したがって、Ｘ線管４３の管電圧、ビームフィルタおよび被検体によるＸ線吸収の情報を取得できれば、Ｘ線の線質を知ることができる。

被検体によるＸ線吸収は次のようにして近似的に知ることができる。

被検体は撮像される範囲内の場所により厚さ（体厚）が異なっている。なお、被検体を構成する物質は一様ではないが、ここでは構成物質が一様であると仮定する。

被検体がない場合に一画素に入射し検出される光子数の期待値は、管電圧、ビームフィルタのＸ線透過特性、管電流・照射時間積、Ｘ線管-検出器間距離、画素サイズ、変換膜の吸収特性から求めることができる。

上述の信号生成パラメータを用いて被検体がない場合に一画素に入射し検出される光子数の期待値から信号値Ａを求め、実際に被検体がある状態で得られた信号値Ｂとの比（＝Ｂ／Ａ）を求めれば、これが被検体による減衰である。一様であると仮定した被検体の構成物質のＸ線減衰特性を用いて被検体の厚さを求めることができる。

このようにして、被検体の厚さと構成物質が決定されるので、被検体によるＸ線吸収を知ることができる。

線質を知ることができればＸ線光子のエネルギーＥの範囲と各エネルギーＥの光子数分布を知ることができるため、上記の生成過程のうち最初の過程をさらに、『実効エネルギーＥｅｆｆのＸ線光子が検出器１３に入射し吸収されたもの』と言い換えるような実効エネルギーＥｅｆｆを求めることができる。したがって、検出器１３で吸収されたエネルギーＥｅｆｆのＸ線の実効的な光子数を求めることができる。

また、システム制御部４１は、撮像装置１１（画像データ収集システム）の設計パラメータ値およびその不確かさの情報を初期画像データの付帯情報に含ませてもよい。この場合、初期不確かさデータ計算部３２は、この設計パラメータ値およびその不確かさの情報をさらに用いて不確かさデータを求めてもよい。設計パラメータ値およびその不確かさとしては、たとえば、Ｘ線管４３のＸ線焦点サイズとその不確かさ、散乱線除去グリッドの特性（一次線透過率、散乱線透過率、焦点距離など）とその不確かさ、Ｘ線焦点−検出器１３間の距離とその不確かさ、線質（アルミ半価層）とその不確かさなどが挙げられる。また、回転撮影の場合は、回転中心座標とその不確かさが含まれてもよい。

図１０は、不確かさデータの第３の計算方法により不確かさデータを求める様子を説明するための図である。

図１０に示す第３の計算方法は、医用画像診断装置１０が放射線診断装置ではなく、被検体に応じた信号を検出する検出器１３として、信号源となるエネルギー源に対応した受信センサが用いられる場合に適用される方法である。この種の医用画像診断装置１０としては、たとえば超音波診断装置やＭＲＩ装置などがあげられる。

この場合、図１０に示すように、撮像装置１１は、検出器１３のほか、たとえばシステム制御部６１、エネルギー源制御部６２、エネルギー源制御部６２に制御されるエネルギー源６３、および検出器１３（受信センサ）を制御する検出器制御部６４を有する。システム制御部６１は、エネルギー源制御部６２、検出器制御部６４の動作を統括制御する。

検出器１３に用いられる受信センサは、エネルギー源６３から発生した送信信号に応じて被検体で生成された信号を検出し、生データとして出力する。初期画像データ取得部３１は、生データにもとづいて初期画像データを生成する。

第３の計算方法においても、第２の計算方法と同様に、システム制御部６１から出力される撮像装置１１に固有の信号生成パラメータを用いて、初期不確かさデータを求めることができる。第３の計算方法が適用される医用画像診断装置１０において、信号生成パラメータとしては、たとえば信号の取得モード、エネルギー源６３のゆらぎ情報、受信センサの回路ゲイン、回路ノイズ情報が挙げられる。また、システム制御部６１は、システム制御部４１と同様に、撮像装置１１（画像データ収集システム）の設計パラメータ値およびその不確かさの情報を初期画像データの付帯情報に含ませてもよい。
次に、不確かさデータの計算方法について説明する。

図１１（ａ）は、不確かさデータの絶対値が入力された際に主計算に応じた合成不確かさを求める様子の一例を示す説明図、（ｂ）は不確かさデータの相対値が入力された際に主計算に応じた合成不確かさを求める様子の一例を示す説明図である。なお、主計算とは、画像加工計算部３６による画像処理計算および指標計算部３８による指標値計算処理を総称したものとする。

画像データに対して主計算処理を行うことにより得られる結果の不確かさは、次のように求めることができる。

ｘ１、ｘ２、ｘ３、・・・、ｘＮを用いて主計算ｆを行ってｙ＝ｆ（ｘ１、ｘ２、ｘ３、・・・、ｘＮ）を求める場合を考える。この場合、ｘｉの不確かさの二乗ｕ^２（ｘｉ）とｆの偏微分係数を用いて、ｙの不確かさの二乗ｕ^２ _ｃ（ｙ）は、ｘｉが全て「独立」なとき、次のように表せる。

検出器１３に入射するＸ線光子については、空間的、時間的に独立と考えられるが、空間方向の解像度特性に「ボケ」がある場合や時間方向に「残像」がある場合がある。この場合は、初期不確かさデータ計算部３２は、関数ｆを「ボケ」や「残像」の特性を表す関数とし、式（１）を用いて不確かさデータを求めるとよい。

一方、画像加工計算部３６、指標計算部３８に対して入力される画像データは、ｘｉが全て「独立」とはいえない。これは、検出器１３の空間方向や時間方向のボケや、画像加工計算部において行われる空間フィルタ演算や時間フィルタ演算に起因する。

このように、画素値が全て「独立」とはいえず同時確率分布をもつといえる場合には、空間的または時間的な相関特性を事前に知ることができる。この場合、式（１）にかえて、この相関係数を用いた次の式（２）を用いて不確かさデータを求めるとよい。

いずれの式を用いる場合であっても、図１１に示すように、画像データに対して主計算処理を行う際に、並行して不確かさデータに対して計算を行い、合成不確かさを求めることができる。

本実施形態に係る医用画像診断装置１０は、初期画像データの不確かさデータ（初期不確かさデータ）を生成し、初期不確かさデータを初期画像データに付帯させて出力することができる。このため、放射線診断装置であればＸ線線量や造影剤量など、画像生成の各種条件を変更した場合にも、初期画像データおよび初期不確かさデータを速やかに出力することができる。また、指標値を求める場合にも、初期画像データおよび初期不確かさデータから、順に後段の処理に渡された画像データおよび不確かさデータにもとづいて、指標値およびこの指標値の正確な不確かさデータを容易に求めて出力することができる。このため、ユーザは、指標値の信頼性を容易に把握できる。

また、医用画像診断装置１０によれば、ユーザは、画像生成条件を変更した場合、診断用画像の画素値や指標値の不確かさがどのように変化するかを極めて容易に把握することができる。このため、実証研究を繰り返すことなく、低侵襲に精度の高い画素値、指標値を得るための画像生成条件を知ることができる。もちろん、適切な指標値を得るためのＲＯＩの設定を最適化する目的で利用することもできる。

また、（初期）不確かさデータを（初期）画像データに付帯させて出力することができるため、後段の演算処理部でこれらのデータを容易に用いることができるのみならず、医用画像診断装置１０の外部の装置でもこれらのデータを容易に用いることができる。

さらに、装置の知り得ない麻酔の効き具合などの情報は、入力部２１を介してユーザから入力されると、不確かさデータの計算に利用することができる。このため、医用画像診断装置１０は、画像データのノイズにかぎらず、検査全体を含めた不確かさを考慮することができる。

また、初期画像データの段階から不確かさデータを生成することができる。このため、ノイズが重複することなく適正な不確かさを見積もることができる。

また、ＲＯＩの設定などユーザによる設定を受けることなく、不確かさデータ（ノイズ）を自動的に求めることができる。このため、ユーザの作業効率を向上させることができるとともに不確かさデータの生成過程に再現性を持たせることができ、より信頼性の高い不確かさデータを生成することができる。

また、医用画像診断装置１０の設計パラメータ値およびその不確かさは、初期画像データに付帯させることができる。このため、これらの設計パラメータ値および不確かさは、後段の処理でも容易に用いることができる。

また、医用画像診断装置１０の不確かさデータの生成処理は、特定の臨床応用分野に限らず、あらゆる画像処理、数値計算に適用することができる。

また、医用画像診断装置１０は、画像サーバなどの外部の装置から画像データを取得してもよい。この場合、画像データに不確かさデータが付帯されていなくても、光子数データがあれば第１の計算方法により不確かさデータを生成できる。また、画像データに対して画像生成条件が付帯されていれば、第２の計算方法により不確かさデータを求めることができる。また、画像データが初期画像データではなく複数回の画像処理を経て得られた画像データであっても、どのような画像処理が行われたかの情報が関連付けられていれば、処理をさかのぼって初期不確かさデータを求めることができる。

なお、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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１０ 医用画像診断装置
１３ 検出器
２１ 入力部
２２ 表示部
３２ データ計算部
３３ 画像加工部
３４ 指標処理部
３５ 表示画像生成部
３６ 画像加工計算部
３７ データ計算部
３８ 指標計算部
３９ データ計算部
５３ 量子ノイズ計算部
５４ ノイズ加算部
６３ エネルギー源
Ｎｉｊ 光子数
Ｐｉｊ 画素値
Ｕｉｊ 不確かさデータ

Claims (12)

1. 被検体に応じた信号を検出する検出器の出力データを取得する検出器出力データ取得部と、
   前記検出器の前記出力データに基づいて、前記検出器の前記出力データの不確かさデータを画素ごとに求める不確かさデータ計算部と、
   を備え、
   前記検出器出力データ取得部は、
   前記検出器の前記出力データの画素ごとの不確かさデータを前記検出器の前記出力データの付帯情報に含め、この付帯情報を付帯させて前記検出器の前記出力データを出力する、
   放射線診断装置。
2. 前記出力データにもとづく画像と、前記出力データに付帯された画素ごとの不確かさデータの値の大小に応じた画素値をマッピングした不確かさ提示画像と、を重畳した画像を生成して表示部に表示させる表示画像生成部、
   をさらに備えた請求項１記載の放射線診断装置。
3. 前記検出器の前記出力データを入力されてこの出力データに対する画像処理を行う画像加工部、
   をさらに備え、
   前記画像加工部は、
   前記検出器の前記出力データに対して画像処理を行う画像加工計算部と、
   前記検出器の前記出力データの前記付帯情報に含まれた不確かさデータに対し、前記画像処理の工程に応じた演算を行うことにより、前記画像処理に応じた不確かさデータを計算する不確かさデータ計算部と、
   を有し、前記画像処理に応じた不確かさデータを前記画像処理後の前記出力データの付帯情報に含めて、この付帯情報を付帯させて前記画像処理後の前記出力データを出力する、
   請求項１または２に記載の放射線診断装置。
4. 前記画像処理後の前記出力データを入力されてこの出力データを用いて所定の指標を求める指標処理部、
   をさらに備え、
   前記指標処理部は、
   前記画像処理後の前記出力データを用いて前記所定の指標を計算する指標計算部と、
   前記画像処理後の前記出力データの前記付帯情報に含まれた前記画像処理に応じた不確かさデータに対し、前記所定の指標の計算工程に応じた演算を行うことにより、前記所定の指標の計算に応じた不確かさデータを計算する不確かさデータ計算部と、
   を有し、前記所定の指標の計算に応じた不確かさデータを前記所定の指標の付帯情報に含めて、この付帯情報を付帯させて前記所定の指標を出力する、
   請求項３記載の放射線診断装置。
5. 前記検出器は、光子計数型の放射線検出器であり、
   前記検出器の前記出力データは、前記被検体に応じた画素ごとの光子数のデータであり、
   前記検出器の前記出力データの不確かさデータを求める不確かさデータ計算部は、
   前記検出器の前記出力データの不確かさデータの絶対値として前記光子数の平方根を求める、または前記検出器の前記出力データの不確かさデータの相対値として前記光子数の平方根を前記光子数で除した値を求める、
   請求項１ないし４のいずれか１項に記載の放射線診断装置。
6. 前記検出器は、エネルギー積分型の放射線検出器であり、
   前記検出器の前記出力データの不確かさデータを求める不確かさデータ計算部は、
   放射線の線質情報を用いて前記検出器の前記出力データから実効光子数を求める実効光子数計算部と、
   前記検出器の前記出力データの量子ノイズとして前記実効光子数の平方根を求める量子ノイズ計算部と、
   前記検出器の制御システムから回路ノイズを取得し、前記検出器の前記出力データの不確かさデータの絶対値として、この回路ノイズと前記量子ノイズの和もしくは平方和の平方根もしくは重み付け加算値を求める、または前記検出器の前記出力データの不確かさデータの相対値として前記絶対値を前記実効光子数で除した値を求めるノイズ加算部と、
   を有する、
   請求項１ないし４のいずれか１項に記載の放射線診断装置。
7. 前記不確かさデータ計算部は、
   画像領域を複数の領域に分割し、所定の分割領域については前記不確かさデータを画素ごとに求め、他の分割領域については各分割領域に関連付けられた所定の画素数に１つの不確かさデータを求める、
   請求項１ないし６のいずれか１項に記載の放射線診断装置。
8. 前記不確かさデータ計算部は、
   ユーザから入力部を介して不確かさデータを受けると、この不確かさデータをさらに用いて不確かさデータを求める、
   請求項１ないし７のいずれか１項に記載の放射線診断装置。
9. 前記不確かさデータ計算部は、
   画像データ収集システムの設計パラメータ値およびその不確かさの情報を取得し、この不確かさの情報をさらに用いて不確かさデータを求める、
   請求項１ないし８のいずれか１項に記載の放射線診断装置。
10. 被検体に応じた信号を検出する検出器の出力データを取得する検出器出力データ取得部と、
    前記検出器の前記出力データに基づいて、前記検出器の前記出力データの不確かさデータを画素ごとに求める不確かさデータ計算部と、
    を備え、
    前記検出器出力データ取得部は、
    前記検出器の前記出力データの画素ごとの不確かさデータを前記検出器の前記出力データの付帯情報に含め、この付帯情報を付帯させて前記検出器の前記出力データを出力する、
    医用画像診断装置。
11. 前記検出器は、エネルギー源から発生した送信信号に応じて被検体で生成された信号を検出して生データとして出力し、
    前記検出器出力データ取得部は、
    前記生データに対応する画像データを生成し、
    前記不確かさデータ計算部は、
    少なくとも前記エネルギー源のゆらぎ情報、前記検出器の回路ゲインの情報および前記検出器の回路ノイズの情報を用いて前記生データに対応する前記画像データの不確かさデータを画素ごとに求め、
    前記検出器出力データ取得部は、
    前記生データに対応する前記画像データの画素ごとの不確かさデータを前記生データに対応する前記画像データの付帯情報に含め、この付帯情報を付帯させて前記生データに対応する前記画像データを出力する、
    請求項１０記載の医用画像診断装置。
12. 前記生データに対応する前記画像データにもとづく画像と、前記生データに対応する前記画像データに付帯された画素ごとの不確かさデータの値の大小に応じた画素値をマッピングした不確かさ提示画像と、を重畳した画像を生成して表示部に表示させる表示画像生成部、
    をさらに備えた請求項１１に記載の医用画像診断装置。