JP6853046B2 - Ｘ線ｃｔ装置、情報処理装置、および情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置、情報処理装置、および情報処理方法に関する。

Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）の応用として、被検体に含まれる物質の種類、原子番号、密度等を推定する技術がある。これを、物質弁別と言う。物質弁別では、Ｘ線と物質との相互作用がＸ線のエネルギー毎に異なる事を利用する。

物質弁別を行う技術としては、被検体を介して検出器に到達した光子の各々のエネルギーを計測することで得られるスペクトルを用いる技術が知られている。例えば、物質の平均吸収係数と、複数種類のエネルギーの放射線を被検体に対して照射して得た画像と、から、物質の存在量を算出する技術が開示されている。

特開平５−１６１６３３号公報

しかし、従来技術において、物質弁別に用いていたスペクトルや画像は、被検体を透過した実際のスペクトルや該スペクトルから得られる画像とは異なる場合がある。このため、このようなスペクトルや画像から物質弁別を行う従来技術では、精度良く物質弁別を行うことは困難であった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、精度よく物質弁別を行うことができる、Ｘ線ＣＴ装置、情報処理装置、および情報処理方法を提供することを目的とする。

実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線発生器と、Ｘ線検出器と、演算部と、特定部とを備える。Ｘ線発生器は、被検体に対してＸ線を照射する。Ｘ線検出器は、前記被検体を透過したＸ線を検出する。演算部は、前記Ｘ線のエネルギー毎の光子カウント数の分布を示すスペクトルの内、前記被検体に到達するまでのスペクトルである照射スペクトルと、弁別対象の物質のＸ線透過距離の推定値を示す推定距離と、前記被検体を透過したＸ線の経路において生じるスペクトルの歪みを示す情報とに基づいて、前記Ｘ線が前記被検体を透過した後のスペクトルとして推定される推定スペクトルを演算する。特定部は、前記推定スペクトルと、前記Ｘ線検出部で検出された、前記被検体を透過した後のスペクトルである検出スペクトルと、に基づいて、前記弁別対象の物質のＸ線透過距離を特定する。

本実施の形態に係るＸ線ＣＴ装置の一例を示す図。 スペクトルの一例の説明図。 処理回路が行う処理の概要の説明図。 弁別処理の手順の一例を示すフローチャート。 ハードウェア構成図。

以下に、図面を参照しながら、本実施の形態に係るＸ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、情報処理装置、および情報処理方法を詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作を行うものとし、重複する説明を適宜省略する。

図１は、本実施の形態に係るＸ線ＣＴ装置１の一例を示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１は、放射線の一例であるＸ線を被検体Ｐに照射する。Ｘ線ＣＴ装置１は、例えば、被検体Ｐの断面画像を得るスペクトラルＣＴ装置や、フォトンカウンティングＣＴ装置などである。

Ｘ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置２０と、情報処理装置３０と、を備える。架台装置１０および寝台装置２０は、情報処理装置３０にデータや信号授受可能に接続されている。

架台装置１０は、被検体Ｐに対してＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線のスペクトル情報を収集する。架台装置１０は、照射制御回路１１と、Ｘ線発生器１２と、回転フレーム１５と、検出器１３と、収集回路１４と、を備える。

Ｘ線発生器１２は、Ｘ線を発生し、被検体Ｐへ照射する。Ｘ線発生器１２は、Ｘ線管１２Ａと、ウェッジ１２Ｂと、コリメータ１２Ｃと、を備える。

Ｘ線管１２Ａは、照射制御回路１１から供給される電圧によって、Ｘ線を発生する真空管である。そして、Ｘ線管１２Ａは、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する。例えば、Ｘ線管１２Ａは、円錐状または角錐状の広がりを有するビーム状のＸ線を発生させる。

ウェッジ１２Ｂは、Ｘ線管１２Ａから照射されたＸ線のＸ線量を調節するフィルターである。コリメータ１２Ｃは、ウェッジ１２ＢによってＸ線量の調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むスリットである。

このため、Ｘ線発生器１２から被検体Ｐへ照射されるＸ線のスペクトルは、Ｘ線管１２Ａに供給される高電圧、電流、線源に用いるターゲット（例えば、タングステン等）の種類、ターゲットアングル、フィルターの種類（たとえば、ベリリウム等）や厚み、および、ウェッジ１２Ｂの種類や厚みなどによって定まる。

回転フレーム１５は、リング状の支持部材である。回転フレーム１５は、Ｘ線発生器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する。なお、回転フレーム１５の円中心には、被検体Ｐが位置する。回転フレーム１５は、被検体Ｐを回転中心として回転可能に設けられている。このため、Ｘ線発生器１２および検出器１３は、対向配置された状態を維持したまま、被検体Ｐを回転中心として、回転可能に配置されている。

検出器１３は、Ｘ線管１２Ａから照射され被検体Ｐを透過したＸ線のスペクトルを検出する。言い換えると、検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線の、エネルギーごとの光子カウント数を示すスペクトルを検出する。

なお、本実施の形態では、検出器１３で検出されたスペクトルを、検出スペクトルと称して説明する。検出スペクトルの詳細は後述する。

検出器１３は、回転フレーム１５に沿って周方向に回転しながら、Ｘ線発生器１２の位置ごとに、検出スペクトルを検出する。Ｘ線発生器１２の位置とは、被検体Ｐに対するＸ線発生器１２（詳細にはＸ線管１２Ａ）の相対位置を示す。Ｘ線発生器１２の位置は、「ビュー」と称される場合がある。例えば、Ｘ線発生器１２の位置は、回転フレーム１５の周方向の１周３６０°における、予め定めた基準位置を０°としたときの角度で表す。例えば、架台装置１０が０．５°ごとに検出スペクトルを検出すると仮定する。この場合、Ｘ線発生器１２の位置は、０．５°ごとの角度で表すことができる。
検出器１３は、複数の検出素子１６を備える。検出素子１６は、入射したＸ線に応じた信号を出力する。検出素子１６は、例えば、テルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）系の半導体素子である。

本実施の形態では、検出器１３は、Ｘ線発生器１２に対向する対向面における、回転フレーム１５の周方向（図１中、矢印Ｑ方向参照）、および、該周方向に直交する直交方向（図１中、矢印Ｚ方向参照）に沿って、二次元配列されている。

本実施の形態では、検出素子１６は、Ｘ線の光子が１つ入射するごとに、入射した光子のエネルギーおよび光子数の計測が可能なパルス状の信号を、収集回路１４へ出力する。
なお、検出器１３は、直接変換型、および、間接変換型の何れであってもよい。直接変換型の検出器１３とは、検出素子１６に入射した光子を、直接、電気的な信号に変換する検出器１３である。間接変換型の検出器１３とは、検出素子１６のＸ線入射側に、シンチレータを配置した構成である。

照射制御回路１１は、Ｘ線発生器１２および回転フレーム１５の動作を制御する。照射制御回路１１は、高電圧発生機能１１Ａと、調整機能１１Ｂと、架台駆動機能１１Ｃと、を備える。

高電圧発生機能１１Ａ、調整機能１１Ｂ、架台駆動機能１１Ｃによって行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路へ記憶されている。照射制御回路１１は、記憶回路から該各プログラムを読出し、実行することで、該各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、該各プログラムを読み出した状態の照射制御回路１１は、図１の照射制御回路１１内に示された各機能を有することとなる。

なお、図１には、単一の照射制御回路１１によって、高電圧発生機能１１Ａ、調整機能１１Ｂ、および架台駆動機能１１Ｃで行われる処理機能が実現されるものとして説明する。しかし、複数の独立したプロセッサを組み合わせて照射制御回路１１を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしてもよい。

高電圧発生機能１１Ａは、高電圧を発生し、発生した高電圧をＸ線管１２Ａへ供給する。調整機能１１Ｂは、コリメータ１２Ｃの開口度および位置を調整する。コリメータ１２Ｃの開口度および位置の調整によって、Ｘ線管１２Ａから被検体Ｐに照射されるＸ線の照射範囲が調整される。例えば、調整機能１１Ｂは、コリメータ１２Ｃの開口度を調整することによって、Ｘ線の照射範囲、すなわち、Ｘ線のファン角およびコーン角を調整する。

架台駆動機能１１Ｃは、回転フレーム１５を回転駆動するように制御する。架台駆動機能１１Ｃによる制御によって、回転フレーム１５は、被検体Ｐを中心とした円軌道に沿って回転する。このため、Ｘ線発生器１２および検出器１３は、回転フレーム１５によって、被検体Ｐを挟んで対向する位置関係を維持された状態で、回転フレーム１５の回転に伴って被検体Ｐの周囲を回転する。

なお、架台装置１０は、Ｘ線発生器１２および検出器１３を回転させる構成に限定されない。

例えば、架台装置１０は、Ｘ線発生器１２のみを回転させる構成であってもよい。この場合、検出器１３を、回転フレーム１５の周方向の１周分に渡って検出素子１６を配列した構成とすればよい。また、回転フレーム１５は、Ｘ線発生器１２を支持する構成とすればよい。

収集回路１４は、検出器１３に設けられた複数の検出素子１６の各々から受信した信号を用いて、検出素子１６の各々に入射したＸ線の光子の数をカウントする。また、収集回路１４は、複数の検出素子１６の各々から受信した信号の示すパルス状の信号波形に基づいた演算処理を行う。この演算処理により、収集回路１４は、複数の検出素子１６の各々について、信号の出力を引き起こした光子のエネルギーを計測する。

これらの処理により、収集回路１４は、Ｘ線のエネルギーに対する光子カウント数を示す検出スペクトルを、検出素子１６の各々ごとに収集し、情報処理装置３０へ出力する。このため、検出器１３で検出した検出スペクトルとは、詳細には、検出素子１６から出力された信号を収集回路１４で収集することによって得られるスペクトルである。

ここで、上述したように、Ｘ線発生器１２は、被検体Ｐの周囲を回転し、被検体Ｐに対する異なる複数の位置からＸ線を照射する。このため、本実施の形態では、収集回路１４は、Ｘ線発生器１２の位置ごとに、検出器１３に設けられた複数の検出素子１６の各々から信号を受信する。

収集回路１４は、Ｘ線発生器１２の位置および検出素子１６ごとに、Ｘ線のエネルギーに対する光子カウント数を収集する。そして、収集回路１４は、Ｘ線発生器１２の位置および検出素子１６ごとに、Ｘ線のエネルギーに対する光子カウント数を示す検出スペクトルを、情報処理装置３０へ出力する。このとき、収集回路１４は、Ｘ線発生器１２の位置と、検出素子１６の識別情報と、対応する検出スペクトルと、を含む収集情報を、情報処理装置３０へ出力する。

なお、本実施の形態では、検出素子１６の識別情報として、検出器１３における検出素子１６の位置を用いる場合を一例として説明する。このため、以下では、検出素子１６の識別情報を、検出素子１６の位置、と称して説明する場合がある。

寝台装置２０は、被検体Ｐを載置する。寝台装置２０は、寝台駆動装置２１と、天板２２とを、備える。

天板２２は、被検体Ｐが載置されるベッド等の寝台である。天板２２は、天板２２に載置された被検体Ｐの体軸方向（図１中、矢印Ｚ方向参照）に沿って移動可能に設けられている。寝台駆動装置２１は、情報処理装置３０の制御によって、天板２２を被検体Ｐの体軸方向に沿って移動させる。なお、本実施の形態では、被検体Ｐの体軸方向と、回転フレーム１５の回転軸方向と、が一致するものとして説明する。このため、天板２２が被検体Ｐの体軸方向に沿って移動することで、天板２２に載置された被検体Ｐは、回転フレーム１５の内側に進入または該回転フレーム１５の内側から外側へ搬送されることとなる。
情報処理装置３０は、架台装置１０および寝台装置２０を制御する。
情報処理装置３０は、インターフェース回路３１と、ディスプレイ３２と、入力回路３３と、記憶回路３４と、処理回路３５と、を備える。

インターフェース回路３１は、架台装置１０および寝台装置２０の各々と通信する。

入力回路３３は、ユーザによる各種の操作指示を受付ける。入力回路３３は、受付けた操作指示に応じた指示信号を、処理回路３５へ出力する。入力回路３３は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、トラックボール、またはジョイスティックなどである。

ディスプレイ３２は、各種画像を表示する。ディスプレイ３２は、例えば、表示画像（詳細後述）や、ＣＴ画像（詳細後述）などを表示する。ディスプレイ３２は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ：液晶ディスプレイ）、有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）などである。

記憶回路３４は、各種のデータを記憶する。記憶回路３４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、光ディスクなどである。

処理回路３５は、架台装置１０および寝台装置２０の制御や、架台装置１０から取得した各種データを用いた情報処理を行う。

処理回路３５は、スキャン制御機能３５Ａと、取得機能３５Ｂと、演算機能３５Ｃと、算出機能３５Ｄと、更新機能３５Ｅと、特定機能３５Ｆと、生成機能３５Ｇと、再構成機能３５Ｈと、表示制御機能３５Ｉと、受付機能３５Ｊと、を備える。

スキャン制御機能３５Ａ、取得機能３５Ｂ、演算機能３５Ｃ、算出機能３５Ｄ、更新機能３５Ｅ、特定機能３５Ｆ、生成機能３５Ｇ、再構成機能３５Ｈ、表示制御機能３５Ｉ、および受付機能３５Ｊの一部またはすべては、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの電子回路にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよい。

例えば、スキャン制御機能３５Ａ、取得機能３５Ｂ、演算機能３５Ｃ、算出機能３５Ｄ、更新機能３５Ｅ、特定機能３５Ｆ、生成機能３５Ｇ、再構成機能３５Ｈ、表示制御機能３５Ｉ、および受付機能３５Ｊによって行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３４へ記憶されている。

情報処理装置３０は、記憶回路３４から該各プログラムを読出し、実行することで、該各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、該各プログラムを読み出した状態の処理回路３５は、図１の処理回路３５内に示された各機能を有することとなる。

なお、図１には、単一の処理回路３５によって、スキャン制御機能３５Ａ、取得機能３５Ｂ、演算機能３５Ｃ、算出機能３５Ｄ、更新機能３５Ｅ、特定機能３５Ｆ、生成機能３５Ｇ、再構成機能３５Ｈ、表示制御機能３５Ｉ、および受付機能３５Ｊで行われる処理機能が実現されるものとして説明する。しかし、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路３５を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしてもよい。

また、スキャン制御機能３５Ａ、取得機能３５Ｂ、演算機能３５Ｃ、算出機能３５Ｄ、更新機能３５Ｅ、特定機能３５Ｆ、生成機能３５Ｇ、再構成機能３５Ｈ、表示制御機能３５Ｉ、および受付機能３５Ｊの一部またはすべては、ハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。

該ハードウェアにより実現する場合、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などの電子回路で実現すればよい。

スキャン制御機能３５Ａは、照射制御回路１１、収集回路１４、および、寝台駆動装置２１を制御する。具体的には、スキャン制御機能３５Ａは、照射制御回路１１を制御することによって、回転フレーム１５を回転させ、Ｘ線管１２ＡからＸ線を被検体Ｐへ照射させ、コリメータ１２Ｃの開口度及び位置の調整を行う。この制御によって、架台装置１０は、回転フレーム１５を回転させながら、Ｘ線発生器１２からＸ線を連続的または間欠的に被検体Ｐへ照射する。

例えば、スキャン制御機能３５Ａは、ヘリカルスキャン、または、ノンヘリカルスキャンを実行するように、架台装置１０を制御する。

また、スキャン制御機能３５Ａは、収集回路１４から収集情報を受付け、記憶回路３４へ記憶する。上述したように、収集情報は、Ｘ線発生器１２の位置と、検出素子１６の位置と、対応する検出スペクトルと、を含む。

ここで、スペクトルについて説明する。図２（Ａ）〜（Ｄ）は、スペクトルの一例の説明図である。

Ｘ線発生器１２から照射されたＸ線は、被検体Ｐを透過して検出器１３へ到り、検出器１３で検出される。

以下では、Ｘ線管１２Ａから照射され、被検体Ｐへ到るまでのＸ線のスペクトルを、照射スペクトル５０と称する。例えば、図２（Ａ）に示すように、Ｘ線発生器１２から検出素子１６へＸ線ａ１が照射されたとする。この場合、Ｘ線ａ１における、領域ＸＡのＸ線のスペクトルが、照射スペクトル５０に相当する（図２（Ｂ）参照）。なお、領域ＸＡ上は空気領域であり、Ｘ線の減衰は無視できるものとする。

照射スペクトル５０は、Ｘ線管１２Ａに供給される高電圧、電流、線源に用いるターゲット（例えば、タングステン等）の種類、および、ウェッジ１２Ｂの種類や厚みなどによって定まる。このため、照射スペクトル５０は、精密な実計測や、高精度なシミュレーションにより得られる。このため、本実施の形態では、記憶回路３４が、予め照射スペクトル５０を記憶する。

また、本実施の形態では、被検体Ｐを透過してから検出素子１６へ到るまでのＸ線のスペクトルを、透過スペクトル５２と称する。例えば、図２（Ａ）に示すように、Ｘ線発生器１２から検出素子１６へ照射されたＸ線ａ１における、領域ＸＢのＸ線のスペクトルが、透過スペクトル５２に相当する（図２（Ｃ）参照）。

Ｘ線管１２Ａから被検体Ｐへ照射された照射スペクトル５０は、被検体Ｐを透過することによって減衰する。この減衰は、被検体Ｐに含まれる物質に依存する。このため、被検体Ｐを透過したＸ線のスペクトルである透過スペクトル５２は、被検体Ｐに含まれる物質に応じて減衰したスペクトル形状となる。すなわち、透過スペクトル５２は、Ｘ線が被検体Ｐを透過した経路に存在する物質の組成と、被検体Ｐに照射された照射スペクトル５０と、によって定まる。

また、本実施の形態では、検出器１３で検出されたＸ線のスペクトルを、検出スペクトル５４と称する。具体的には、検出器１３で検出されたＸ線のスペクトルが、検出スペクトル５４に相当する（図２（Ｄ）参照）。

ここで、理想的には、透過スペクトル５２と、検出スペクトル５４とは等しくなるはずであるが、実施に測定される検出スペクトル５４は、現実の検出器１３の検出器応答等を考慮すると、検出器１３に入射される直前の透過スペクトル５２とは、一般には異なったものになる。

なお、図２（Ｂ）〜図２（Ｄ）に示すスペクトル（照射スペクトル５０、透過スペクトル５２、検出スペクトル５４）の形状は、一例であり、これらの形状に限定されない。
ここで、照射スペクトル５０および検出スペクトル５４の各々を、下記式（式（１）、式（２））の各々で定義する。

本実施の形態では、照射スペクトル５０を、上記式（１）で定義する。式（１）中、ｃは、検出素子１６の位置を示す。ｅは、Ｘ線のエネルギー（ｋｅＶ）を示す。

式（１）中、Ｓ_０（ｃ，ｅ）は、照射スペクトル５０を示す。具体的には、Ｓ_０（ｃ，ｅ）は、位置ｃの検出素子１６に照射されたＸ線の、エネルギーｅの各々に対応する光子カウント数の群である。より具体的には、Ｓ_０（ｃ，ｅ）は、被検体Ｐがなかったと仮定した場合に、位置ｃの検出素子１６に、エネルギーｅで照射されると考えられるＸ線の光子カウント数の推定値の群である。換言すると、照射スペクトル５０は、例えば、最終的に位置ｃの検出素子１６において検出される、Ｘ線のエネルギーｅ毎の光子カウント数の分布を示すＸ線スペクトルであって、Ｘ線発生器１２と位置ｃの検出素子１６とを結ぶ経路において、Ｘ線発生器１２から照射されたＸ線が被検体Ｐに到達するまでのＸ線スペクトルである。なお、照射スペクトル５０は、Ｘ線発生器１２の位置に拘らず一定であることから、式（１）には、Ｘ線発生器１２の位置を示すパラメータは含まれていない。但し、式（１）は、Ｘ線発生器１２の位置を示すパラメータを更に含んだものであってもよい。なお、照射スペクトル５０の例としては、上述の例に限られず、Ｓ_０（ｅ）のように、照射スペクトル５０は、検出素子１６の位置ｃを引数として持たなくてもよい。また、照射スペクトル５０の例としては、Ｓ_０のように、Ｘ線のエネルギーｅについて積分された照射スペクトル５０が用いられても良い。

また、本実施の形態では、検出スペクトル５４を、上記式（２）で定義する。式（２）中、ｃは、検出素子１６の位置を示す。ｅは、Ｘ線のエネルギー（ｋｅＶ）を示す。式（２）中、ｖは、Ｘ線発生器１２の位置を示す。Ｓ_１（ｃ，ｖ，ｅ）は、検出スペクトル５４を示す。詳細には、Ｓ_１（ｃ，ｖ，ｅ）は、Ｘ線発生器１２が位置ｖにあるときに位置ｃの検出素子１６で検出されたＸ線の、エネルギーｅの各々に対応する光子カウント数の群である。

式（１）および式（２）中の、ｅについて具体的に説明する。本実施の形態では、照射スペクトル５０および検出スペクトル５４は、各々、予め定めたエネルギー幅のエネルギー帯（以下、単に、エネルギーと称する場合もある）ごとの光子カウント数を示す。

検出スペクトル５４によって示される、光子カウント数の各々に対応するエネルギー帯のエネルギー幅を、第１のエネルギー幅Ｅ１と称する（図２（Ｄ）参照）。

また、照射スペクトル５０によって示される、光子カウント数の各々に対応するエネルギー帯のエネルギー幅を、第２のエネルギー幅Ｅ２と称する（図２（Ｂ）参照）。

本実施の形態では、第２のエネルギー幅Ｅ２は、第１のエネルギー幅Ｅ１以下である。

すなわち、検出スペクトル５４は、０ｋｅＶから最大エネルギーに向かって、第１のエネルギー幅Ｅ１ごとのエネルギー帯の各々の光子カウント数を表したものである。なお、該最大エネルギーには、例えば、検出器１３で検出可能な光子のエネルギーの最大値などを定めればよい。

また、照射スペクトル５０は、０ｋｅＶから上記最大エネルギーに向かって、第２のエネルギー幅Ｅ２ごとのエネルギー帯の各々の光子カウント数を表したものである。

なお、各エネルギー帯は、少なくとも一部が互いに重複していてもよいし、重複していなくてもよい。

第１のエネルギー幅Ｅ１および第２のエネルギー幅Ｅ２の値は限定されないが、２０ｋｅＶ未満であることが好ましく、１ｋｅＶ以下であることが更に好ましい。

本実施の形態では、一例として、第１のエネルギー幅Ｅ１および第２のエネルギー幅Ｅ２が、１ｋｅＶであるものとして説明する。

すなわち、本実施の形態では、照射スペクトル５０および照射スペクトル５０の各々は、１ｋｅＶのエネルギー幅ごとに、各エネルギー幅のエネルギー帯に対応する光子カウント数を示す。

また、本実施の形態では、式（１）および式（２）中、ｅは、対応するエネルギー幅のエネルギー帯によって示されるエネルギーの上限値を示すものとして説明する。このため、本実施の形態では、ｅ＝１は、０ｋｅＶ以上１ｋｅＶ未満のエネルギー帯を示す。また、ｅ＝２は、１ｋｅＶ以上２ｋｅＶ以下のエネルギー帯を示す。同様に、ｅ＝１００は、９９ｋｅＶ以上１００ｋｅＶ以下のエネルギー帯を示すものとして説明する。

次に、被検体Ｐを透過したＸ線の経路において生じるスペクトルの歪みや減衰について説明する。ここで、スペクトルの歪みとは、現実に検出される検出スペクトル５４の、系が理想的である場合に期待されるスペクトルからのずれを意味する。ここで、系が理想的である場合に期待されるスペクトルとは、例えば照射スペクトル５０と、被検体Ｐに含まれる物質の情報から、ランベルト・ベールの法則など単純な計算を用い、かつ検出器１３の応答が理想的であると仮定した場合に期待されるスペクトルである。

スペクトルの歪みの第１の原因として、Ｘ線発生器１２の特性に起因する照射スペクトル５０の歪みが挙げられる。例えば、Ｘ線発生器１２のＸ線管１２ａから照射されるＸ線の照射スペクトル５０が、Ｘ線照射の焦点移動や、Ｘ線管１２ａ側に設けられたコリメータの特性に起因して、歪む。

また、スペクトルの歪みの第２の原因として、Ｘ線発生器１２から被検体Ｐまでの経路における照射スペクトル５０の歪みが挙げられる。例えば、Ｘ線発生器１２のＸ線管１２ａから照射されるＸ線の照射スペクトル５０が、その照射経路において、例えばウェッジの、均一な照射スペクトル５０を生成するためのＣｕフィルタのメカ精度のばらつきなどに起因して、歪む。

また、スペクトルの歪みの第３の原因として、Ｘ線が被検体Ｐを透過する際におけるビームハードニングに起因する透過スペクトル５２の歪みが挙げられる。ここで、ビームハードニングとは、Ｘ線が物質を透過する際、物質のＸ線吸収率はエネルギー依存性があることから、波長の長くエネルギーの低いＸ線が、エネルギーの高いＸ線と比較して多く吸収されることから、Ｘ線の線質が変化し、その結果、物質質量減弱係数に線形性が失われることを言う。ビームハードニングにより、単純な方法を用いて算出されれたスペクトルからのずれが、透過スペクトル５２に表れる。このようにして、被検体透過によるＸ線の減衰により、被検体Ｐを透過したＸ線の経路において、スペクトルの歪が生じる。かかる場合、被検体透過によるＸ線の減衰により、スペクトルの歪みが生じる。なお、ビームハードニングがエネルギースペクトル歪として精密に測定あるいは推定できれば、そのビームハードニングの程度（あるいはビームハードニングのみによるスペクトル歪）は、被検体のその透過経路の物質の組成を表すと言える。

また、スペクトルの歪みの第４の原因として、Ｘ線が被検体Ｐを透過する際における散乱に起因する透過スペクトル５２の歪みが挙げられる。通常、Ｘ線管１２Ａから被検体Ｐへ照射されたＸ線は、照射された進行方向の検出器１３において検出される。しかしながら、散乱が生じる場合、Ｘ線管１２Ａから被検体Ｐへ照射されたＸ線は、被検体Ｐ上で進行方向が変化し、当初照射された進行方向とは異なる角度に位置する検出器１３において検出される。この結果、透過スペクトルに歪みが生じる。

また、スペクトルの歪みの第５の原因として、検出器１３側のコリメータ（e.g. post-patient filter）等による透過スペクトル５２の歪みが挙げられる。

また、スペクトルの歪みの第６の原因として、検出器１３の応答特性が挙げられる。すなわち、検出器１３で実際に検出される検出スペクトル５４は、透過スペクトル５２を更に歪ませた形となる。ここで、検出器１３の応答特性とは、詳細には、検出器１３に設けられた検出素子１６の各々の応答特性である。検出素子１６の応答特性とは、検出素子１６に入射したＸ線の透過スペクトル５２（あるいは検出スペクトル５４）に歪みを生じさせる要因である。検出素子１６の応答特性は、例えば、検出素子１６に入射したＸ線のエネルギーごとの、エスケープ、蛍光、クロストーク、および散乱の発生確率や検出されるエネルギーのばらつき、などである。この場合、Ｘ線検出器１３の応答特性により、被検体Ｐを透過したＸ線の経路においてスペクトルの歪みが生じる。

図１に戻り、そこで、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１では、情報処理装置３０の処理回路３５が、特有の機能を備える。以下、各機能について詳細を説明する。

以下、全体の処理の流れの概略を説明したのち、各処理の詳細について説明を行う。ここで、処理回路３５が行う一連の処理の目的は、Ｘ線が被検体Ｐに含まれる弁別対象の物質を透過した距離（Ｘ線透過距離）を正確に算出することであるが、かかるＸ線透過距離の算出を検出スペクトル５４から直接解法により求めるのは、前述のスペクトルの歪みが問題となり難しい場合もある。

そこで、実施形態においては、処理回路３５は、演算機能３５Ｃにより、Ｘ線が被検体Ｐに含まれる弁別対象の物質のＸ線透過距離の暫定的な推定値を示す推定距離と、被検体Ｐを透過したＸ線の経路において生じるスペクトルの歪みを示す情報とに基づいて所定のシミュレーションを行って、Ｘ線が被検体Ｐを透過した後のスペクトルとして推定される推定スペクトルを計算する。続いて、処理回路３５は、算出機能３５Ｄにより、検出スペクトル５４の理論値である推定スペクトルを、検出器１３で検出された、被検体を透過した後のスペクトルである検出スペクトル５４の実測値と比較する。具体的には、処理回路３５は、算出機能３５Ｄにより、推定スペクトルと、検出スペクトル５４との誤差を算出する。

ここで、処理回路３５は、典型的には、例えば、２以上の推定距離の候補に対して、それぞれ推定スペクトルを算出し、算出された推定スペクトルを基に、検出スペクトル５４との誤差を算出する。続いて、処理回路３５は、特定機能３５Ｆにより、算出された誤差に基づいて、最も真の値に近いと考えられるＸ線透過距離を特定する。例えば、処理回路３５は、特定機能３５Ｆにより、２以上の推定距離の候補に対して算出された誤差の中から、誤差が最小となるような推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定する。

続いて、処理回路３５は、更新機能３５Ｅにより、特定したＸ線透過距離を基に、推定距離の値を更新し、次のイテレーションにおける引数とする。

このように、処理回路３５は、特定機能３５により、推定距離の更新、更新後の推定距離に基づいて推定スペクトルの演算を演算機能３５Ｃに行わせる処理、誤差の算出を算出機能３５Ｄにより行わせる処理、及びＸ線透過距離の特定の一連の処理を、所定の条件が満たされるまで繰り返す。かかるのち、処理回路３５は、特定機能３５Ｆにより、所定の条件が満たされた時の推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定する。このようにして得られた物質のＸ線透過距離が、最終的に求めたい物質のＸ線透過距離となる。

なお、処理回路３５は、例えば軟組織と造影剤等、２種類以上の物質に対して、上述の処理を行っても良い。かかる場合、処理回路３５は、当該２種類以上の物質それぞれに対して、複数の推定距離の候補に対して推定スペクトルを算出し、算出した推定スペクトルを基に、誤差が最小となるような推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定する。

次に、処理回路３５の有する各機能及び、処理回路３５が行う処理の手順について、より詳細に説明する。

受付機能３５Ｊは、ユーザによる各種操作指示を入力回路３３から受け付ける。

取得機能３５Ｂは、検出スペクトル５４と、推定距離の初期値と、を取得する。

検出スペクトル５４は、上述したように、検出器１３で検出されたスペクトルである。取得機能３５Ｂは、スキャン制御機能３５Ａによって記憶回路３４に記憶された収集情報を読取る。これによって、取得機能３５Ｂは、Ｘ線発生器１２の位置の各々において、複数の検出素子１６の各々で検出された検出スペクトル５４を取得する。

推定距離は、Ｘ線が被検体Ｐに含まれる弁別対象の物質を透過した距離（有効距離）の推定値を示す。具体的には、推定距離とは、Ｘ線発生器１２から照射され被検体Ｐを透過して検出器１３に入射したＸ線が、該Ｘ線の光路において、弁別対象の物質を透過した距離の合計値を推定した値である。

ここで、推定距離は、後述する更新機能３５Ｅによって更新される。取得機能３５Ｂが取得する推定距離の初期値は、更新機能３５Ｅによって更新された推定距離ではなく、別途取得した推定距離である。

なお、弁別対象の物質が複数種類である場合、取得機能３５Ｂは、複数種類の物質の各々の、推定距離の初期値を取得する。

取得機能３５Ｂは、例えば、入力回路３３から、弁別対象の物質の推定距離の初期値を取得する。なお、本実施の形態では、弁別対象の物質が複数種類である場合を説明する。このため、取得機能３５Ｂは、入力回路３３から、複数の物質の各々の推定距離の初期値を、入力回路３３から取得する。

記憶回路３４は、複数の物質の各々の種類を示す種類情報と、推定距離の初期値と、を対応づけて予め記憶してもよい。この場合、例えば、ユーザは、入力回路３３を操作することで、弁別対象の物質の種類を入力する。受付機能３５Ｊは、入力回路３３から、弁別対象の物質の種類を示す種類情報の入力を受け付ける。そして、取得機能３５Ｂは、受付けた種類情報に対応する推定距離の初期値を記憶回路３４から読取る。これにより、取得機能３５Ｂは、弁別対象の物質の各々の、推定距離の初期値を取得してもよい。

弁別対象の物質は、該物質を透過することでスペクトルの減衰が生じる物質であればよい。弁別対象の物質は、原子や分子であってもよいし、人体の特定の部位や組成（骨、筋、など）であってもよい。弁別対象の物質は、例えば、水、ヨード、カルシウム、ガドリニウム、筋肉、脂肪などである。

弁別対象の物質は、１種類であってもよいし、複数種類であってもよい。本実施の形態では、弁別対象の物質は、複数種類である場合を説明する。また、本実施の形態では、弁別対象の物質が、水、ヨード、カルシウム、の３種類である場合を一例として説明する。

弁別対象の物質の種類は、例えば、ユーザによる入力回路３３の操作によって入力される。なお、記憶回路３４に複数種類の物質の各々を示す種類情報を予め記憶してもよい。そして、ユーザによる入力回路３３の操作指示により、該種類情報の中からユーザ所望の種類情報の物質を、弁別対象として選択させてもよい。また、取得機能３５Ｂが、カルテや過去の検査情報、検査依頼情報、検査部位などの事前情報を記憶回路３４などから取得し、該事前情報から弁別対象の物質を自動設定してもよい。

なお、詳細は後述するが、推定距離は、更新機能３５Ｅによって、より最適な値となるように更新されていく。このため、推定距離の初期値は、被検体Ｐに含まれる物質の実際のＸ線透過距離により近い値であることが好ましい。このため、取得機能３５Ｂは、弁別対象の物質の推定距離の初期値を、算出することによって取得することが好ましい。

取得機能３５Ｂが初期値を算出することによって、後述する一連の処理の繰り返し数の削減や、後述する特定機能３５Ｆが特定する物質のＸ線透過距離の精度向上や安定性の向上を図ることができる。

例えば、取得機能３５Ｂは、公知の方法を用いて、弁別対象の物質の推定距離の初期値を算出することで、該初期値を取得してもよい。例えば、取得機能３５Ｂは、検出スペクトル５４と、弁別対象の物質の各々の平均吸収係数と、を用いて、特開平５−１６１６３３号公報に開示された方法を用いて、物質の厚さを算出してもよい。そして、取得機能３５Ｂは、算出した物質の厚さを、弁別対象の物質の推定距離の初期値として用いてもよい。

なお、取得機能３５Ｂは、例えば、照射スペクトル５０および検出スペクトル５４からＸ線ＣＴ画像を生成し、生成したＸ線ＣＴ画像から簡易的に初期値を算出してもよい。例えば、取得機能３５Ｂは、照射スペクトル５０および検出スペクトル５４のそれぞれの、合計光子カウント数または実効エネルギーから、Ｘ線ＣＴ画像を生成する。このとき、照射スペクトル５０および検出スペクトル５４の各々の全エネルギー帯を利用して、Ｘ線ＣＴ画像を生成することが好ましい。これにより、検出器１３の応答特性の影響がキャンセルされたり、高いＳＮ比の情報を利用することができる。そして、取得機能３５Ｂは、該Ｘ線の光路におけるＣＴ値（線減弱係数）の総和を、水の平均線減弱係数で除した値を、弁別対象物質の一つである水の初期値とする。そして、取得機能３５Ｂは、残りの弁別対象物質の初期値を、ゼロとする。このことにより、被検体が全て水だと仮定した場合に、簡易的に推定した初期値を得ることができる。

また、取得機能３５Ｂは、Ｘ線ＣＴ画像におけるＣＴ値を閾値処理することで、骨や造影剤などの高輝度領域のみを抽出してもよい。そして、取得機能３５Ｂは、抽出した領域の該Ｘ線の光路におけるＣＴ値の総和を、ヨードやカルシウムに割り当てることで簡易的に推定した、初期値を用いてもよい。なお、Ｘ線ＣＴ画像では、固定の閾値を用いた場合であっても、比較的高精度に空気領域、脂肪領域、筋肉・血液領域、骨・造影剤領域の４領域に分類できる。また、ＣＴ値ヒストグラム情報を利用して、動的に閾値を決定する方法なども多数提案されている。

なお、取得機能３５Ｂが、特開平５−１６１６３３号公報に開示された方法を用いて、推定距離の初期値を算出する場合には、Ｘ線発生器１２の複数の位置と、複数の検出素子１６の位置と、を複数のグループに分類し、グループごとに、算出を行うことが好ましい。グループごとに算出を行うことにより、ＳＮ比の向上による安定性の向上や、算出数の削減による算出時間の短縮を図ることができる。

演算機能３５Ｃは、推定スペクトルを演算する。推定スペクトルは、被検体Ｐを透過したＸ線の、検出器１３により検出されるスペクトルを推定したものである。

演算機能３５Ｃは、照射スペクトル５０と、推定距離と、応答情報と、に基づいて、推定スペクトルを演算する。

応答情報は、検出器１３の応答特性等によって生じるスペクトルの歪みを示す情報である。応答特性については、上述したため、ここでは説明を省略する。応答情報は、予め記憶回路３４に記憶すればよい。例えば、記憶回路３４は、検出素子１６の識別情報と、応答情報と、を対応付けて予め記憶する。

照射スペクトル５０は、予め記憶回路３４に記憶すればよい。例えば、記憶回路３４は、Ｘ線発生器１２の位置および検出素子１６の位置、に対応する照射スペクトル５０を予め記憶する。なお、照射スペクトル５０は、Ｘ線発生器１２の位置に拘らず、一定である。このため、記憶回路３４は、検出素子１６の位置に対応する種類の照射スペクトル５０のみを予め記憶してもよい。

演算機能３５Ｃは、Ｘ線発生器１２の位置の各々について、複数の検出素子１６の各々ごとに、推定距離と、応答情報と、照射スペクトル５０と、を用いて、推定スペクトルを演算する。

図３は、処理回路３５が行う処理の概要の説明図である。

例えば、演算機能３５Ｃが、図３（Ａ）に示す照射スペクトル５０を演算に用いたと仮定する。また、照射スペクトル５０によって示されるＸ線が被検体Ｐを透過した透過スペクトル５２が、図３（Ｂ）に示すスペクトルであったと仮定する。そして、検出素子１６で実際に検出された検出スペクトル５４が、図３（Ｃ）に示すスペクトルであったと仮定する。

この場合、演算機能３５Ｃは、照射スペクトル５０と、推定距離と、応答情報と、に基づいて、推定スペクトル５６を演算する（図３（Ｄ）参照）。

詳細には、演算機能３５Ｃは、照射スペクトル５０を、弁別対象の物質の線減弱係数および推定距離に応じて減衰させ、且つ、応答情報によって示される歪みに応じて歪ませることによって、推定スペクトル５６を演算する。

物質の線減弱係数とは、弁別対象の物質の、Ｘ線のエネルギーに対する線減弱係数を示す。Ｘ線エネルギーごとの物質の線減弱係数は、予め、記憶回路３４に記憶すればよい。例えば、記憶回路３４は、物質の種類を示す種類情報と、Ｘ線エネルギーと、線減弱係数と、を対応づけて予め記憶する。演算機能３５Ｃは、推定スペクトル５６の演算時に、記憶回路３４から、弁別対象の物質の種類情報に対応する線減弱係数を読取ることで、推定スペクトル５６の演算を行えばよい。

まず、スペクトルの歪みが生じる原因が、前述の第６の原因である場合、すなわち、検出器１３の応答特性に基づくスペクトルの歪みを考慮した推定スペクトル５６を演算する場合について簡単に説明する。かかる場合、処理回路３５は、演算機能３５Ｃにより、スペクトルの歪みを表す情報である検出器１３の応答特性と、推定距離に基づいて、推定スペクトル５６を演算する。

具体的には、演算機能３５Ｃは、下記式（３）により、推定スペクトル５６を演算する。

式（３）中、ｃは、式（１）および式（２）と同様である。また、式（３）中、ｅは、式（１）と同様である。また、式（３）中、ｖは、式（２）と同様である。

また、式（３）中、ｍは、弁別対象の物質に種類ごとに通し番号を付与したときの該通し番号を示す。Ｎ_Ｍは、弁別対象の物質の数（種類数）を示す。上述したように、本実施の形態では、弁別対象の物質が、水、ヨード、カルシウム、の３種類である場合を一例として説明する。このため、ｍ＝１が水、ｍ＝２がヨード、ｍ＝３がカルシウムをそれぞれ表し、Ｎ_Ｍ＝３であるものとして説明する。

式（３）中、μ_ｍは、弁別対象の物質ｍの線減弱係数である。ｌ_ｍは、弁別対象の物質ｍの推定距離を示す。Ｆ_ｃ，ｅは、検出器１３の応答情報である。詳細には、Ｆ_ｃ，ｅは、位置ｃの検出素子１６の、Ｘ線のエネルギーｅに対応する応答情報を示す。

Ｓ_２（ｃ，ｖ，ｅ）は、推定スペクトル５６を示す。詳細には、Ｓ_２（ｃ，ｖ，ｅ）は、Ｘ線発生器１２が位置ｖにあるときに位置ｃの検出素子１６で検出されたＸ線の、エネルギーｅに対応する光子カウント数の推定値の群である。

すなわち、式（３）の右辺における、Ｆ_ｃ，ｅ以外の部分が、Ｓ_ｏ（ｃ，ｅ）によって表される照射スペクトル５０を、弁別対象の物質の各々の推定距離ｌ_ｍおよび線減弱係数により減衰させたスペクトルを示す。そして、このスペクトルを応答情報Ｆ_ｃ，ｅによって示される歪みに応じて歪ませることによって、Ｓ_２（ｃ，ｖ，ｅ）によって示される推定スペクトル５６が算出される。

ここで、上述したように、式（３）中、ｅは、式（１）と同様である。すなわち、推定スペクトル５６の演算時に用いる、エネルギーｅのエネルギー幅は、照射スペクトル５０の上記第２のエネルギー幅Ｅ２（図２（Ｂ）参照）と一致する。

このため、上述したように、本実施の形態では、式（３）におけるｅ＝１は、０ｋｅＶ以上１ｋｅＶ未満のエネルギー帯を示す。また、ｅ＝２は、１ｋｅＶ以上２ｋｅＶ以下のエネルギー帯を示す。同様に、ｅ＝１００は、９９ｋｅＶ以上１００ｋｅＶ以下のエネルギー帯を示すものとして説明する。

なお、演算機能３５Ｃは、線減弱係数を記憶回路３４から読取り、上記演算に用いればよい。このため、記憶回路３４は、推定スペクトル５６における各光子カウント数に対応するエネルギー帯の各々の、線減弱係数を予め記憶すればよい。例えば、記憶回路３４は、各エネルギー帯の上限値と下限値との中央値の各々に対応する線減弱係数を、弁別対象の物質ごとに予め記憶すればよい。エネルギー帯の上限値と下限値との中央値は、例えば、エネルギー帯が９９ｋｅＶ以上１００ｋｅＶ以下の範囲である場合、９９．５ｋｅＶである。

なお、上述したように、本実施の形態では、第１のエネルギー幅Ｅ１および第２のエネルギー幅Ｅ２が同じエネルギー幅であるものとして説明している。このため、本実施の形態では、演算機能３５Ｃは、上記式（３）により、推定スペクトル５６を演算する場合を説明する。しかし、第１のエネルギー幅Ｅ１が第２のエネルギー幅Ｅ２より大きい場合、上記式（３）の右辺について、第１のエネルギー幅Ｅ１に対応するように、エネルギー帯の正規化（平均操作）を行えばよい。なお、この正規化には、公知の方法を用いればよい。

なお、応答情報は、単位時間あたりに検出器１３に入射する光子の数によって変化する場合がある。例えば、光子が連続して検出器１３に入射した場合、検出器１３の反応が不十分になり、見かけ上、実際より低エネルギー（または高エネルギー）の光子の数としてカウントされる場合がある。このため、演算機能３５Ｃは、検出スペクトル５４によって示される光子カウント数に応じた応答情報を用いて、推定スペクトル５６を演算してもよい。

この場合、記憶回路３４は、検出素子１６の位置と、光子カウント数と、の各々に対応する応答情報を予め記憶すればよい。

次に、スペクトルの歪みが生じる原因が、前述の第１〜第５の原因である場合に、スペクトルの歪みを考慮した推定スペクトル５６を演算する場合について簡単に説明する。
スペクトルの歪みが生じる原因が、前述の第１の原因（Ｘ線照射の焦点移動、管球側のコリメータの特性等）または第２の原因（ウェッジ等）など、管球側の原因である場合には、処理回路３５は、式（３）において、ｓ_０（ｃ，ｅ）を、Ｆ_１（ｓ_Ｏ（ｃ，ｅ））に置き換えた式を用いて、式（３）の右辺を評価することにより、演算機能３５Ｃにより、推定スペクトル５６を演算する。ここで、Ｆ_１は、前述の第１の原因または第２の原因により生じる照射スペクトル５０の歪みを表す関数である。かかる関数の具体的な表式は、例えば所定のテーブルの形で、記憶回路３４に保持される。なお、前述の第６の原因による補正を行わない場合は、Ｆ_ｃ，ｅ＝１である。

また、スペクトルの歪みが生じる原因が、前述の第５の原因（検出器側のコリメータ等）、すなわち検出器側の原因である場合には、処理回路３５は、式（３）におけるＦ_ｃ，ｅの表式の中に、これらの効果をとりこみ、式（３）の右辺を評価することにより、演算機能３５Ｃにより、推定スペクトル５６を演算する。かかる関数の具体的な表式は、例えば所定のテーブルの形で、記憶回路３４に保持される。

また、スペクトルの歪みが生じる原因が、前述の第３の原因（ビームハードニング）である場合には、処理回路３５は、例えばモンテカルロシミレーションを用いて、ビームハードニングによるスペクトル変化を示すテーブルを生成することができる。かかるテーブルにより、被検体の物質組成に起因する、Ｘ線減弱のエネルギー依存を知ることができ、これを基に、物質組成の推定が可能になる。処理回路３５は、生成したテーブルを記憶回路３４に保存する。処理回路３５は、演算機能３５Ｃにより、被検体Ｐの撮影に係る処理の際、記憶回路３４に保存されたかかるテーブルと、推定距離に基づいて、推定スペクトル５６を演算する。かかる場合、前述のテーブル（被検体透過によるＸ線の減衰を表す情報）が、スペクトルの歪みを表す情報の例となる。なお、かかる場合、実施形態は、モンテカルロシミュレーションをすることを要せず、より簡便な方法でかかるテーブルを作成してもよい。

また、スペクトルの歪みが生じる原因が、前述の第４の原因（散乱）である場合には、Ｘ線管１２Ａは、例えばファントムなどの既知の物質に対して、既知の照射スペクトル５０のＸ線を照射する。検出器１３は、検出スペクトル５４を検出する。かかる検出スペクトル５４には、散乱の効果が含まれているので、処理回路３５は、ファントムを構成する物質の情報と、照射スペクトル５０と、検出スペクトル５４とに基づいて、散乱の効果を表す散乱情報テーブルを生成することができる。処理回路３５は、生成した散乱情報テーブルを記憶回路３４に保存する。処理回路３５は、演算機能３５Ｃにより、被検体Ｐの撮影に係る処理の際、記憶回路３４に保存されたかかる散乱情報テーブルと、推定距離に基づいて、推定スペクトル５６を演算する。かかる場合、前述の散乱情報テーブル（Ｘ線の散乱特性）が、スペクトルの歪みを表す情報の例となる。

次に、算出機能３５Ｄについて説明する。算出機能３５Ｄは、推定スペクトル５６と検出スペクトル５４との誤差を算出する。

具体的には、算出機能３５Ｄは、Ｘ線管１２Ａの各位置の各々について、推定スペクトル５６と検出スペクトル５４との誤差を、検出素子１６の各々ごとに算出する。算出機能３５Ｄは、Ｘ線発生器１２の位置および検出素子１６の位置が同じ推定スペクトル５６と検出スペクトル５４との組合せごとに、誤差を算出する。

なお、後述する更新機能３５Ｅによる推定距離の更新と、演算機能３５Ｃによる推定スペクトル５６の演算と、算出機能３５Ｄによる誤差の算出と、の一連の処理は、後述する特定機能３５Ｆの制御によって繰り返し実行される（詳細後述）。

このため、算出機能３５Ｄは、演算機能３５Ｃで直前に演算された推定スペクトル５６を、誤差の算出対象として用いる。すなわち、算出機能３５Ｄは、演算機能３５Ｃで新たに推定スペクトル５６が演算される度に、新たに演算された推定スペクトル５６を用いて、検出スペクトル５４との誤差を算出する。

例えば、算出機能３５Ｄは、検出スペクトル５４と推定スペクトル５６との、エネルギーの各々に対する光子カウント数の差に基づいて、誤差を算出する。より具体的には、算出機能３５Ｄは、検出スペクトル５４と推定スペクトル５６との、エネルギーの各々に対する光子カウント数の差の積算値（例えば二乗平均）を、誤差として算出する。

詳細には、算出機能３５Ｄは、検出スペクトル５４と推定スペクトル５６との、第２のエネルギー幅Ｅ２のエネルギー帯の各々に対応する、光子カウント数の差の積算値を、誤差として算出する。

具体的には、例えば、算出機能３５Ｄは、下記式（４）を用いて、誤差を算出する。

式（４）中、ｄは、誤差を示す。また、式（４）中、Ｓ_１（ｃ，ｖ，ｅ）は、上記式（２）と同様である。式（４）中、Ｓ_２（ｃ，ｖ，ｅ）は、上記式（３）と同様である。また、式（４）中、ｃ、ｅ、ｖの各々は、式（３）と同様である。

また、式（４）中、Ｎ_Ｅは、エネルギーｅの上限値である。本実施の形態では、一例として、Ｎ_Ｅ＝１２０であるものとして説明する。

なお、算出機能３５Ｄは、下記式（５）を用いて、誤差を算出してもよい。

式（５）中、ｄ、Ｓ_１（ｃ，ｖ，ｅ）、Ｓ_２（ｃ，ｖ，ｅ）、ｃ、ｅ、および、ｖの各々は、式（４）と同様である。式（５）中、Ｅ_ｍｉｎは、検出器１３で検出可能な光子のエネルギーの最小値より大きい値を示す。Ｅ_ｍａｘは、検出器１３で検出可能な光子のエネルギーの最大値より小さい値を示す。

すなわち、式（５）に示すように、算出機能３５Ｄは、誤差の算出時に用いるエネルギーの範囲を、Ｅ_ｍｉｎ以上Ｅ_ｍａｘ以下の任意のエネルギー範囲に限定してもよい。
また、算出機能３５Ｄは、下記式（６）、式（７）、および式（８）の何れかを用いて、誤差を算出してもよい。

式（６）〜式（８）中、ｄ、Ｓ_１（ｃ，ｖ，ｅ）、Ｓ_２（ｃ，ｖ，ｅ）、ｃ、ｅ、ｖ、Ｅ_ｍｉｎ、および、Ｅ_ｍａｘの各々は、上記式（５）と同様である。また、関数ｇはフィルタ関数として用いる所定の関数であり、演算子"*"は畳み込み演算を表す。

式（６）中、ａ（ｅ）は、エネルギーｅに対応する重み付け係数を示す。重み付け係数には、エネルギー毎に任意の値を予め定めればよい。

換言すると、算出機能３５Ｄは、検出スペクトル５４と推定スペクトル５６との、エネルギーの各々に対する光子カウント数の差と、弁別対象の物質の特性に基づいたエネルギーに応じた重み付け係数とに基づいて、推定スペクトルと、検出スペクトルとの誤差を算出する。一例として、式（６）のように、算出機能３５Ｄは、検出スペクトル５４と推定スペクトル５６との、エネルギーの各々に対する光子カウント数の差の二乗と、弁別対象の物質の特性に基づいたエネルギーに応じた重み係数との線形和に基づいて、推定スペクトルと、検出スペクトルとの誤差を算出する。

例えば、誤差の算出に重要と想定されるエネルギー帯を予め設定する。そして、算出機能３５Ｄは、該エネルギー帯のエネルギーに、該エネルギー帯以外のエネルギーに比べて高い重み付け係数を予め設定すればよい。

一例として、算出機能３５Ｄは、所定のエネルギーとのエネルギー差が第１の閾値以下のエネルギーにおける重み付け係数が、その他のエネルギーにおける重み付け係数より小さな重み付け係数となるような重み付け係数に基づいて、誤差を算出する。ここで、例えば所定のエネルギーとは、Ｋ吸収端に対応するエネルギーである。かかる重み付け係数を採用する理由は、例えば、以下の通りである。すなわち、Ｋ吸収端に近いエネルギー領域においては、検出スペクトル５４に誤差が生じやすいので、これらのエネルギー領域の重み付け係数を小さくするのが望ましい。従って、算出機能３５Ｄは、Ｋ吸収端付近のエネルギー領域の重み付け係数を小さくする。

また、別の例として、算出機能３５Ｄは、所定のエネルギーとのエネルギー差が第１の閾値より大きく第２の閾値以下のエネルギーにおける重み付け係数が、その他のエネルギーにおける重み付け係数より大きな重み付け係数となるような重み付け係数に基づいて、誤差を算出する。ここで、例えば所定のエネルギーとは、Ｋ吸収端に対応するエネルギーである。かかる重み係数を採用する理由は、例えば、以下の通りである。すなわち、前述のＫ吸収端に近いエネルギー領域を除外するとすれば、Ｋ吸収端に近いエネルギーほど、Ｘ線透過距離の推定を精度よく行うことができる。従って、算出機能３５Ｄは、Ｋ吸収端とのエネルギー差が、第１の閾値より大きく、かつ第１の閾値より大きい第２の閾値以下のエネルギーとなるようなエネルギー領域の重み付け係数を大きくする。換言すると、Ｋエッジ近傍のスペクトル情報は、物質弁別に有効なので大きな重み付け係数を採用することが望ましいが、Ｋエッジ最近傍（Ｋエッジとのエネルギー差が第１の閾値以下）においては、誤差が大きくなる可能性があるため、小さな重み付け係数を採用する。

また、第１の閾値は、「０」であってもよい。かかる場合、算出機能３５Ｄは、所定のエネルギーとのエネルギー差が第２の閾値以下のエネルギーにおける重み係数が、その他のエネルギーにおける重み付け係数より大きな重み付け係数となるような重み付け係数に基づいて、誤差を算出する。

また、重み付け係数には、弁別対象の物質の特性に基づいたエネルギーに応じた値を定めてもよい。弁別対象の物質の特性は、例えば、物質のＸ線に対する減衰特性、および、Ｋ吸収端のエネルギー、の少なくとも１つを含む。

例えば、算出機能３５Ｄは、弁別対象の複数種類の物質の内、少なくとも１種類の物質のＸ線に対する減衰特性によって示される、減衰率が閾値以上または閾値未満のエネルギー帯の領域を予め設定する。この閾値には、任意の値を設定すればよい。また、この閾値は、ユーザによる入力回路３３の操作によって、適宜更新可能としてもよい。そして、算出機能３５Ｄは、該エネルギー帯のエネルギーに、該エネルギー帯以外のエネルギーに比べて高い重み付け係数を予め設定すればよい。

また、例えば、弁別対象の物質のＫ吸収端（例えば、ヨードの場合、３３ｋｅＶ付近）を含むエネルギー帯に、該エネルギー帯以外のエネルギーに比べて高い重み付け係数を設定してもよい。

すなわち、算出機能３５Ｄは、検出スペクトル５４と推定スペクトル５６との、エネルギーの各々に対する光子カウント数の差の各々に、物質の特性に基づいたエネルギーに応じた重み付け係数を付与した後の積算値を、誤差として算出してもよい。
また、式（７）に示すように、算出機能３５Ｄは、検出スペクトル５４に含まれるノイズの影響などを考慮するため、関数ｇを更に用いた畳み込み演算を行うことで、誤差を算出してもよい。

なお、関数ｇは、例えば、平均値フィルターやガウシアンフィルターなどの線形フィルターや、εフィルターなどの非線形フィルターである。各フィルターのフィルタサイズ（範囲）やεなどのフィルタパラメータは、例えば、ヨードのｋ吸収端である３３ｋｅＶ付近のエネルギーをぼかさないようにするなど、エネルギーによって切り替えるとより好適である。

すなわち、算出機能３５Ｄは、式（７）における関数ｇを用いて、誤差算出対象の検出スペクトル５４と推定スペクトル５６における、３３ｋｅＶ付近のスペクトルがぼけないように、フィルター範囲を調整しても良い。

式（８）中、ｂは、連続するエネルギーｅを予め定めた数（２以上）ごとの複数の群に分類したときの、各群の通し番号である。各群の通し番号とは、例えば、各群をエネルギーｅの小さい方から大きくなる方向へ向かって、昇順に数値を割当てたものを用いればよい。また、式（８）中、Ｎ_Ｂは、該群の数を示す。

また、式（８）中、Ｅ_０およびＥ_１は、各々、群ｂに属するエネルギーｅの下限値および上限値の各々を示す。例えば、Ｅ_０（１）＝１、Ｅ_１（１）＝２０、Ｅ_０（２）＝２１、Ｅ_１（２）＝４０、・・・であり、Ｎ_Ｂ＝６である。

すなわち、式（８）に示すように、算出機能３５Ｄは、推定スペクトル５６および検出スペクトル５４の各々における、任意のエネルギー範囲（Ｅ_０（ｂ）以上Ｅ_１（ｂ）以下の範囲）の光子カウント数の総和の差を、誤差として算出してもよい。

更新機能３５Ｅは、推定距離を更新する。詳細には、更新機能３５Ｅは、算出機能３５Ｄが前回の誤差算出時に用いた推定スペクトル５６に対応する推定距離を、更新する。前回の誤差算出時に用いた推定スペクトル５６に対応する推定距離とは、該推定スペクトル５６の演算時に演算機能３５Ｃで用いた推定距離である。なお、以下では、前回の誤差算出時に用いた推定スペクトル５６に対応する推定距離を、前回用いた推定距離、と称して説明する場合がある。

更新機能３５Ｅによる、前回用いた推定距離の更新方法については、後述する。

なお、更新機能３５Ｅによる更新とは、記憶回路３４に既に記憶されている推定距離を残したまま、該推定距離の値を変更した後の推定距離を更に記憶回路３４へ記憶することを意味する。このため、更新機能３５Ｅが推定距離を更新する度に、更新後の新たな推定距離が記憶回路３４へ順次記憶されることとなる。

特定機能３５Ｆは、算出機能３５Ｄで算出された誤差に基づいて、物質のＸ線透過距離を特定する。

例えば、特定機能３５Ｆは、算出機能３５Ｄで算出された誤差が閾値以下となる推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定する。

本実施の形態では、特定機能３５Ｆは、推定距離の更新、更新後の推定距離に基づいた推定スペクトル５６の演算、および誤差の算出、の一連の処理を繰り返すように、更新機能３５Ｅ、演算機能３５Ｃ、および算出機能３５Ｄを制御する。

図３に示すように、特定機能３５Ｆによる制御によって、上記一連の処理毎に、推定距離が更新される（図３（Ｅ）参照）。なお、図３（Ｅ）中、Ｌ１は、弁別対象の物質である水の推定距離の一例を示し、Ｌ２はヨードの推定距離の一例を示し、Ｌ３は、カルシウムの推定距離の一例を示す。

すなわち、特定機能３５Ｆは、推定距離（図３（Ｅ）参照）の更新、照射スペクトル５０（図３（Ａ）参照）と更新後の推定距離とに基づいた推定スペクトル５６（図３（Ｄ）参照）の演算、および、推定スペクトル５６と検出スペクトル５４（図３（Ｃ）参照）との誤差の算出、の一連の処理を、繰返し実行する。

図１に戻り、そして、特定機能３５Ｆは、閾値以下の誤差の算出された一連の処理で用いた推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定する。

すなわち、特定機能３５Ｆは、該閾値以下の誤差が算出されるまで、推定距離の更新、更新後の推定距離に基づいた推定スペクトル５６の演算、および誤差の算出、の一連の処理を繰り返すように、更新機能３５Ｅ、演算機能３５Ｃ、および算出機能３５Ｄを制御する。

なお、特定機能３５Ｆが用いる該閾値には、誤差や推定距離が最適化されたか否かの判別に用いることの可能な値を定めればよい。例えば、特定機能３５Ｆが用いる該閾値には、一連の処理毎に算出された誤差の内の最小値を定めればよい。この場合、特定機能３５Ｆは、一連の処理毎に算出された誤差の内の最小値を、閾値以下の誤差として特定する。そして、特定機能３５Ｆは、該閾値以下の誤差の算出された一連の処理で用いた推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定すればよい。すなわち、特定機能３５Ｆは、誤差が最小となる推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定してもよい。

なお、更新機能３５Ｅは、上記一連の処理毎に、前回算出された誤差より小さい誤差が算出されるように、前回用いた推定距離を更新することが好ましい。更新機能３５Ｅによる推定距離の更新方法には、例えば、貪欲法、最急降下法、および共役勾配法などの、公知の最適化方法を用いればよい。

なお、最適化を行うにあたって、典型的には、処理回路３５は、算出機能３５Ｄにより、２以上の推定距離の候補に対して誤差を算出する。

かかる場合、処理回路３５は、特定機能３５Ｆにより、例えば貪欲法を用いる場合、前述の２以上の推定距離の候補に対して計算された誤差のうち、誤差が最小値になるような推定距離の候補が、次のイタレーションステップにおける推定距離となる。

また、最急降下法など、イタレーションステップの更新に、微分係数の算出が必要となる場合、処理回路３５は、特定機能３５Ｆにより、前述の２以上の推定距離の候補に対して計算された誤差に対して例えば差分法を用いて微分係数を算出し、算出した微分係数を用いて、次のイタレーションステップにおける推定距離を算出する。

このように、特定機能３５Ｆによる制御によって、上記一連の処理毎に、推定距離が更新される。このため、算出機能３５Ｄは、誤差の算出時に用いる重み付け係数（上記式（６）および式（７）におけるａ（ｅ）参照）やエネルギー範囲であるＥｍｉｎ、Ｅｍａｘ、Ｅ０（ｂ）、Ｅ１（ｂ）、フィルタ関数ｇを、更新された推定距離に応じて、上記一連の処理毎に変更してもよい。

例えば、弁別対象の物質の各々の更新後の推定距離の内、ヨードの推定距離が最も大きかったとする。この場合、検出スペクトル５４と次回の一連の処理時に演算される推定スペクトル５６における、ヨードのｋ吸収端である３３ｋｅＶ付近の光子カウント数の差が、今回の一連の処理時より小さくなることが好ましい。

そこで、この場合、算出機能３５Ｄは、上記式（６）〜式（７）の各々に示される重み付け係数ａ（ｅ）について、３３ｋｅＶ付近のエネルギー帯に対応する重み付け係数ａ（ｅ）を、該エネルギー帯以外のエネルギーに比べて大きくすることが好ましい。

また、算出機能３５Ｄは、上記式（５）でＥ_ｍｉｎとＥ_ｍａｘによって示される任意のエネルギー範囲を、３３ｋｅＶ付近に限定してもよい。

このように、算出機能３５Ｄは、更新された推定距離に応じて重み付け係数を更新することで、例えば、３３ｋｅＶ付近の光子カウント数の差が誤差に与える影響を大きくすることができる。

また、算出機能３５Ｄは、式（８）における、Ｅ_０およびＥ_１によって表される、群ｂに属するエネルギーｅの下限値および上限値によって規定されるエネルギー帯内に、３３ｋｅＶが含まれるように、設計することが好ましい。

一方、弁別対象の物質の各々の更新後の推定距離の内、ヨードの推定距離が最も小さかったと仮定する。この場合、算出機能３５Ｄは、上記式（６）〜式（７）の各々に示される重み付け係数ａ（ｅ）について、３３ｋｅＶ付近のエネルギー帯に対応する重み付け係数ａ（ｅ）を、該エネルギー帯以外のエネルギーに比べて小さくすることが好ましい。

この場合、算出機能３５Ｄは、更新された推定距離に応じて重み付け係数を変更することで、例えば、３３ｋｅＶ付近の光子カウント数の差が誤差に与える影響を小さくすることができる。よって、この場合、透過する光子の数が少なく、ノイズの影響を受けやすい３３ｋｅＶ付近の光子カウント数の差が、次回算出される誤差に与える影響を小さくすることができる。すなわち、この場合、ノイズの影響による、誤差算出精度の低下を抑制することができる。

次に、再構成機能３５Ｈについて説明する。再構成機能３５Ｈは、取得機能３５Ｂで取得した、Ｘ線発生器１２の位置ごとに、検出素子１６の各々で検出された検出スペクトル５４を用いて、公知の再構成方法により、ＣＴ画像を再構成する。再構成方法は、例えば、逆投影処理である。また、逆投影処理は、例えば、ＦＢＰ（Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法である。

生成機能３５Ｇは、特定機能３５Ｆで特定されたＸ線透過距離に応じた表示画像を生成する。

表示画像は、特定機能３５Ｆで特定された、弁別対象の物質の各々のＸ線透過距離、該Ｘ線透過距離から算出した物質の密度、弁別対象の物質の種類、および、弁別対象の物質の原子番号の少なくとも１つを更に含む画像である。

例えば、生成機能３５Ｇは、Ｘ線発生器１２の位置の各々に対応する、検出器１３に設けられた検出素子１６ごとに特定された、弁別対象の物質（例えば、水、ヨード、カルシウム）の各々のＸ線透過距離を用いて、被検体Ｐに含まれる、弁別対象の物質の各々の、被検体Ｐにおける密度分布を算出する。密度分布の算出には、公知の方法を用いればよい。

そして、生成機能３５Ｇは、例えば、水の密度分布をＧチャネル、ヨードの密度分布をＲチャネル、カルシウムの密度分布をＢチャネルに割り当てたカラー画像を、表示画像として生成する。

また、生成機能３５Ｇは、弁別対象の物質の各々の被検体Ｐにおける密度を、密度の高さに応じた色および濃度で示すカラー画像を、表示画像として生成してもよい。

また、生成機能３５Ｇは、被検体Ｐにおける物質の密度を示す画像から、単色Ｘ線のＣＴ画像や高エネルギー帯のみのＸ線ＣＴ画像を生成し、表示画像としてもよい。

また、生成機能３５Ｇは、上記カラー画像と、再構成機能３５Ｈで生成されたＣＴ画像と、を合成した合成画像を、表示画像として生成してもよい。この場合、生成機能３５Ｇは、ＣＴ画像と、カラー画像と、をαブレンディングすることによって、合成画像（表示画像）を生成すればよい。

表示制御機能３５Ｉは、各種画像をディスプレイ３２へ表示する制御を行う。本実施の形態では、表示制御機能３５Ｉは、生成機能３５Ｇで生成された表示画像や、再構成機能３５Ｈで生成されたＣＴ画像を、ディスプレイ３２へ表示する制御を行う。

次に、処理回路３５で実行する弁別処理の手順を説明する。図４は、処理回路３５で実行する弁別処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、取得機能３５Ｂが、検出スペクトル５４と、推定距離の初期値と、を取得する（ステップＳ１００）。

次に、演算機能３５Ｃが、照射スペクトル５０と、ステップＳ１００で取得した推定距離の初期値と、応答情報と、に基づいて、推定スペクトル５６を演算する（ステップＳ１０２）。

次に、算出機能３５Ｄが、ステップＳ１０２で算出された推定スペクトル５６と、ステップＳ１００で取得した検出スペクトル５４と、の誤差を算出する（ステップＳ１０４）。そして、算出機能３５Ｄは、ステップＳ１０４で算出した誤差を、ステップＳ１００で取得した推定距離に対応づけて、記憶回路３４へ記憶する（ステップＳ１０６）。

次に、更新機能３５Ｅが、推定距離を更新する（ステップＳ１０８）。更新機能３５Ｅは、記憶回路３４に記憶されている最新の推定距離を更新する。そして、更新機能３５Ｅは、更新後の推定距離を、記憶回路３４へ新たに記憶する（ステップＳ１１０）。

次に、演算機能３５Ｃが、照射スペクトル５０と、ステップＳ１０８で更新された更新後の推定距離と、応答情報と、に基づいて、推定スペクトル５６を演算する（ステップＳ１１２）。

次に、算出機能３５Ｄが、ステップＳ１１２で算出された推定スペクトル５６と、ステップＳ１００で取得した検出スペクトル５４と、の誤差を算出する（ステップＳ１１４）。そして、算出機能３５Ｄは、ステップＳ１１４で算出した誤差を、ステップＳ１０８で更新した推定距離に対応づけて、記憶回路３４へ記憶する（ステップＳ１１６）。

このため、記憶回路３４には、ステップＳ１０８〜ステップＳ１１６の一連の処理ごとに、検出スペクトル５４と推定スペクトル５６との誤差と、弁別対象の物質の各々の推定距離と、が対応づけて順次記憶されていく。

次に、特定機能３５Ｆが、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１１８）。特定機能３５Ｆは、例えば、ステップＳ１０８〜ステップＳ１１６の一連の処理を、予め定めた回数繰り返したか否かを判別することで、ステップＳ１１８の判断を行う。

なお、特定機能３５Ｆは、処理終了を示す指示信号を入力回路３３から受付機能３５Ｊで受け付けたか否かを判別することで、ステップＳ１１８の判断を行ってもよい。また、特定機能３５Ｆは、ステップＳ１１４で算出された誤差が、特定機能３５Ｆが用いる上述した閾値以下の値であるか否かを判別することで、ステップＳ１１８の判断を行ってもよい。

また、特定機能３５Ｆは、ステップＳ１１４で算出された誤差の、前回算出した誤差からの変動が予め定めた変動値以下となったか否かを判別することで、ステップＳ１１８の判断を行ってもよい。

ステップＳ１１８で否定判断すると（ステップＳ１１８：Ｎｏ）、ステップＳ１０８へ戻る。すなわち、特定機能３５Ｆは、ステップＳ１０８〜ステップＳ１１８：Ｎｏの処理を繰り返すように制御する。すなわち、特定機能３５Ｆは、推定距離の更新、更新後の推定距離に基づいた推定スペクトル５６の演算、および、該推定スペクトル５６を用いた誤差の算出、の一連の処理を繰り返すように、更新機能３５Ｅ、演算機能３５Ｃ、および算出機能３５Ｄを制御する。

一方、ステップＳ１１８で肯定判断すると（ステップＳ１１８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２０へ進む。

ステップＳ１２０では、特定機能３５Ｆが、物質のＸ線透過距離を特定する（ステップＳ１２０）。

例えば、特定機能３５Ｆは、記憶回路３４に記憶されている、上記ステップＳ１０８〜ステップＳ１１６の一連の処理毎に算出された誤差の内、最小の誤差を記憶回路３４から特定する。そして、特定機能３５Ｆは、特定した最小の誤差に対応する推定距離を、記憶回路３４から読取る。これによって、特定機能３５Ｆは、最小の誤差に対応する推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定する。すなわち、特定機能３５Ｆは、弁別対象の物質の各々の、Ｘ線透過距離を特定する。

なお、特定機能３５Ｆは、記憶回路３４に記憶されている、上記ステップＳ１０８〜ステップＳ１１６の一連の処理毎に算出された誤差の内、ステップＳ１１８の判断において上記一連の処理を予め定めた回数繰り返したと判別したときに算出した誤差を、記憶回路３４から特定してもよい、そして、特定機能３５Ｆは、特定した最小の誤差に対応する推定距離を、記憶回路３４から読取る。これによって、特定機能３５Ｆは、上記一連の処理を予め定めた回数繰り返したときの推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定してもよい。

また、上記ステップＳ１１８の判断において、特定機能３５Ｆが、前回算出した誤差からの変動が予め定めた変動値以下となったか否かを判別することで、ステップＳ１１８の判断を行ったと仮定する。この場合、特定機能３５Ｆは、ステップＳ１１８で肯定判断したときに算出した誤差に対応する推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定してもよい。このように、特定機能３５Ｆは、算出した誤差の変動が予め定めた変動値以下となる推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定してもよい。

そして、特定機能３５Ｆは、特定したＸ線透過距離を、対応する物質の種類を示す種類情報に対応付けて、記憶回路３４へ記憶する。

次に、生成機能３５Ｇが、ステップＳ１２０で記憶回路３４へ記憶された、物質の各々のＸ線透過距離に応じた表示画像を生成する（ステップＳ１２２）。次に、表示制御機能３５Ｉが、ステップＳ１２２で生成された表示画像を、ディスプレイ３２へ表示する（ステップＳ１２４）。そして、本ルーチンを終了する。

なお、ステップＳ１２２およびステップＳ１２４の処理は、ユーザによる入力回路３３の操作指示によって表示画像の表示が指示されたときに、実行してもよい。

以上説明したように、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１は、演算機能３５Ｃと、算出機能３５Ｄと、特定機能３５Ｆと、を備える。演算機能３５Ｃは、Ｘ線発生器１２から被検体Ｐに照射するＸ線の照射スペクトル５０と、弁別対象の物質のＸ線透過距離の推定値を示す推定距離と、Ｘ線を検出する検出器１３の応答特性によって生じるスペクトルの歪みを示す応答情報と、に基づいて、被検体Ｐを透過したＸ線の検出器１３により検出される推定スペクトル５６を演算する。算出機能３５Ｄは、推定スペクトル５６と、検出器１３で検出された、被検体Ｐを透過したＸ線の検出スペクトル５４と、の誤差を算出する。特定機能３５Ｆは、誤差に基づいて、物質のＸ線透過距離を特定する。

このように、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１では、照射スペクトル５０から推定距離と応答情報に基づいて演算した推定スペクトル５６と、実際に検出されたスペクトルである検出スペクトル５４と、の誤差を算出する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１では、誤差に基づいて、物質のＸ線透過距離を特定する。

このため、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１では、検出スペクトル５４から推定スペクトル５６を推定する場合などに比べて、推定誤差の影響を抑制することができる。

従って、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１では、高精度の物質弁別を行うことができる。
また、特定機能３５Ｆは、誤差が閾値以下となる推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定することができる。また、特定機能３５Ｆは、誤差が最小となる推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定してもよい。

また、特定機能３５Ｆは、算出した誤差の変動が予め定めた変動値以下となる推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定してもよい。また、特定機能３５Ｆは、推定距離の更新、更新後の推定距離に基づいた推定スペクトル５６の演算、および誤差の算出、の一連の処理を予め定めた回数繰り返したときの推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定してもよい。

ここで、演算機能３５Ｃが推定スペクトル５６の演算時に最初に用いる推定距離の初期値には、ビームハードニング効果や、検出素子１６の応答特性などの影響が含まれている。しかし、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１では、誤差が閾値以下となる推定距離、誤差が最小となる推定距離、誤差の変動が予め定めた変更値以下の推定距離、または、上記一連の処理を予め定めた回数繰り返した時の推定距離を、物質のＸ線透過距離として特定する。このため、Ｘ線ＣＴ装置１は、高精度に物質弁別を行うことができる。

また、本実施の形態では、情報処理装置３０が用いる検出スペクトル５４によって示される、光子カウント数の各々に対応するエネルギー帯のエネルギー幅は、第１のエネルギー幅Ｅ１である（図２（Ｄ）参照）。また、照射スペクトル５０によって示される、光子カウント数の各々に対応するエネルギー帯のエネルギー幅は、第２のエネルギー幅Ｅ２である（図２（Ｂ）参照）。そして、本実施の形態では、第２のエネルギー幅Ｅ２は、第１のエネルギー幅Ｅ１以下である。

また、第１のエネルギー幅Ｅ１および第２のエネルギー幅Ｅ２は、２０ｋｅＶ未満や、１ｋｅＶ以下、といった、狭い幅である。

このため、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１では、エネルギー帯内の光子の割合が物質透過中に変化するビームハードニング効果の影響の抑制されたスペクトルを用いて、弁別対象の物質のＸ線透過距離を特定することができる。

このため、本実施の形態のＸ線ＣＴ装置１では、上記効果に加えて、ビームハードニング効果の影響を低減した、精度の高い物質弁別を行うことができる。

次に、本実施の形態の情報処理装置３０のハードウェア構成の一例を説明する。図５は、本実施の形態の情報処理装置３０のハードウェア構成図の一例である。情報処理装置３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）７０などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）７２やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）７４などの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ７６と、各部を接続するバス７８とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。なお、ＣＰＵ７０、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７４、およびＩ／Ｆ７６は、バス７８を介して互いに接続されている。

上記実施の形態の情報処理装置３０では、ＣＰＵ７０が、ＲＯＭ７２からプログラムをＲＡＭ７４上に読み出して実行することにより、上記各機能がコンピュータ上で実現される。

なお、上記実施の形態の情報処理装置３０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、Ｉ／Ｆ７６を介して接続されたハードディスクに記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置３０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ７２に予め組み込まれて提供されていてもよい。

また、上記実施の形態の情報処理装置３０で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置３０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置３０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

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。

１ Ｘ線ＣＴ装置
１２ Ｘ線発生器
３０ 情報処理装置
３５Ｂ 取得機能
３５Ｃ 演算機能
３５Ｄ 算出機能
３５Ｅ 更新機能
３５Ｆ 特定機能
３５Ｇ 生成機能
３５Ｉ 表示制御機能
３５Ｊ 受付機能

Claims (19)

1. 被検体に対してＸ線を照射するＸ線発生器と、
   前記被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
   照射した前記Ｘ線のエネルギー毎の光子カウント数の分布を示すスペクトルの内、前記被検体に到達するまでのスペクトルである照射スペクトルと、弁別対象の物質のＸ線透過距離の推定値を示す推定距離と、前記被検体を透過したＸ線の経路において生じるスペクトルの歪みを示す情報とに基づいて、前記Ｘ線が前記被検体を透過した後のスペクトルとして推定される推定スペクトルを演算する演算部と、
   前記推定スペクトルと、前記Ｘ線検出器で検出された、前記被検体を透過した後のスペクトルである検出スペクトルと、に基づいて、前記弁別対象の物質のＸ線透過距離を特定する特定部と、
   を備えるＸ線ＣＴ装置。
2. 前記被検体を透過したＸ線の経路において生じるスペクトルの歪みは、前記Ｘ線検出器の応答特性及び被検体透過によるＸ線の減衰の少なくとも一方によって生じる、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
3. 前記推定スペクトルと、前記検出スペクトルとの誤差を算出する算出部を更に備え、
   前記特定部は、前記誤差が閾値以下となる前記推定距離を、前記物質のＸ線透過距離として特定する、請求項１又は２に記載のＸ線ＣＴ装置。
4. 前記推定スペクトルと、前記検出スペクトルとの誤差を算出する算出部を更に備え、
   前記特定部は、前記誤差が最小となる前記推定距離を、前記物質のＸ線透過距離として特定する、請求項１又は２に記載のＸ線ＣＴ装置。
5. 前記推定スペクトルと、前記検出スペクトルとの誤差を算出する算出部を更に備え、
   前記特定部は、算出した誤差に基づいて、前記Ｘ線透過距離を特定し、特定した前記Ｘ線透過距離を基に、前記推定距離を更新し、
   前記特定部は、前記推定距離の更新、更新後の前記推定距離に基づいた前記推定スペクトルの演算を前記演算部に行わせる処理、前記誤差の算出を前記算出部に行わせる処理、及び前記Ｘ線透過距離の特定の一連の処理を、所定の条件が満たされるまで繰り返し、
   前記特定部は、前記所定の条件が満たされた時の前記推定距離を、前記物質のＸ線透過距離として特定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
6. 前記所定の条件は、算出した前記誤差の、前回算出された前記誤差からの変動が予め定めた変動値以下となることである、請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置。
7. 前記所定の条件は、前記一連の処理が、予め定めた回数繰り返されたことである、請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置。
8. 前記演算部は、前記照射スペクトルを、前記物質の線減弱係数および前記推定距離に応じて減衰させ、且つ、前記情報によって示される歪みに応じて歪ませた、前記推定スペクトルを演算する、請求項３に記載のＸ線ＣＴ装置。
9. 前記算出部は、前記検出スペクトルと前記推定スペクトルとの、エネルギーの各々に対する光子カウント数の差に基づいて、前記誤差を算出する、請求項３に記載のＸ線ＣＴ装置。
10. 前記検出スペクトルと前記推定スペクトルとの、エネルギーの各々に対する光子カウント数の差と、前記物質の特性に基づいたエネルギーに応じた重み付け係数とに基づいて、前記推定スペクトルと、前記検出スペクトルとの誤差を算出する算出部を更に備え、
    前記特定部は、算出した前記誤差に基づいて、前記物質のＸ線透過距離を特定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
11. 前記算出部は、所定のエネルギーとのエネルギー差が第１の閾値以下のエネルギーにおける重み付け係数が、その他のエネルギーにおける重み付け係数より小さな重み付け係数となるような前記重み付け係数に基づいて、前記誤差を算出する、請求項１０に記載のＸ線ＣＴ装置。
12. 前記算出部は、所定のエネルギーとのエネルギー差が第１の閾値より大きく第２の閾値以下のエネルギーにおける重み付け係数が、その他のエネルギーにおける重み付け係数より大きな重み付け係数となるような前記重み付け係数に基づいて、前記誤差を算出する、請求項１０に記載のＸ線ＣＴ装置。
13. 前記所定のエネルギーは、Ｋ吸収端に対応するエネルギーである、請求項１１又は１２に記載のＸ線ＣＴ装置。
14. 前記検出スペクトルは、第１のエネルギー幅のエネルギー帯ごとの光子カウント数を示し、
    前記照射スペクトルは、前記第１のエネルギー幅以下の第２のエネルギー幅のエネルギー帯ごとの光子カウント数を示す、請求項１〜１２のいずれか一つに記載のＸ線ＣＴ装置。
15. 前記検出スペクトル及び前記照射スペクトルは、１ｋｅＶのエネルギー幅ごとの光子カウント数を示す、請求項１〜１４のいずれか一つに記載のＸ線ＣＴ装置。
16. 前記Ｘ線透過距離に応じた表示画像を生成する生成部を備えた、請求項１〜１３のいずれか一つに記載のＸ線ＣＴ装置。
17. 弁別対象の前記物質の種類を示す種類情報の入力を受け付ける受付部を備え、
    前記演算部は、前記照射スペクトルと、前記種類情報によって示される前記物質の前記推定距離と、前記情報と、に基づいて、前記推定スペクトルを演算する、請求項１〜１４のいずれか一つに記載のＸ線ＣＴ装置。
18. Ｘ線発生器から被検体に対して照射されたＸ線のエネルギー毎の光子カウント数の分布を示すスペクトルの内、前記被検体に到達するまでのスペクトルである照射スペクトルと、弁別対象の物質のＸ線透過距離の推定値を示す推定距離と、前記被検体を通過したＸ線の経路において生じるスペクトルの歪みを示す情報とに基づいて、前記Ｘ線が前記被検体を通過した後のスペクトルとして推定される推定スペクトルを演算する演算部と、
    前記推定スペクトルと、前記被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器で検出されたＸ線の検出スペクトルとに基づいて、前記弁別対象の物質のＸ線透過距離を特定する特定部とを備える情報処理装置。
19. 処理回路により実行される情報処理方法であって、
    Ｘ線発生器から被検体に対して照射されたＸ線のエネルギー毎の光子カウント数の分布を示すスペクトルの内、前記被検体に到達するまでのスペクトルである照射スペクトルと、弁別対象の物質のＸ線透過距離の推定値を示す推定距離と、前記被検体を通過したＸ線の経路において生じるスペクトルの歪みを示す情報とに基づいて、前記Ｘ線が前記被検体を通過した後のスペクトルとして推定される推定スペクトルを演算し、
    前記推定スペクトルと、前記被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器で検出されたＸ線の検出スペクトルとに基づいて、前記弁別対象の物質のＸ線透過距離を特定する、
    情報処理方法。

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