JP7022543B2 - 乳房撮影装置、乳房撮影装置の制御方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、乳房撮影装置、乳房撮影装置の制御方法及びプログラムに関する。
乳房撮影装置には、放射線被ばく線量の管理のため、乳房の撮影後に平均乳腺線量の実績を出力する機能がある。特許文献１には画素ごとに乳腺含有率を求めて、乳腺含有率５０％からのズレに対する画素ごとの補正係数と、陽極及び線質フィルタの材質に対する補正係数とに基づいて、平均乳腺線量を求める方法が記載されている。特許文献２には乳房断層撮影装置の撮影条件設定手段として、乳房の三次元形状と乳腺含有率とから撮影前に撮影条件を求める方法が記載されている。
しかしながら、従来技術では、乳房の断層撮影時の線量実績を出力する際に、乳房内の乳腺の三次元分布を考慮していないため、正確な乳腺線量を算出する事が困難であった。
本発明は、正確な乳腺線量を算出することを目的とする。
本発明の一態様による乳房撮影装置は、
被写体の乳房の断層画像を撮影する乳房撮影装置であって、
前記断層画像を撮影した際の撮影条件を取得する取得手段と、
前記被写体の乳房について、特定の組織の三次元モデルを含む乳房モデルを作成する作成手段と、
前記撮影条件と前記乳房モデルを用いた放射線撮影のシミュレーションにより、前記特定の組織において吸収される放射線の線量を計算する計算手段と、を備える。
被写体の乳房の断層画像を撮影する乳房撮影装置であって、
前記断層画像を撮影した際の撮影条件を取得する取得手段と、
前記被写体の乳房について、特定の組織の三次元モデルを含む乳房モデルを作成する作成手段と、
前記撮影条件と前記乳房モデルを用いた放射線撮影のシミュレーションにより、前記特定の組織において吸収される放射線の線量を計算する計算手段と、を備える。
乳房用断層撮影装置において乳房内乳腺の分布に基づいた乳腺線量の算出が可能となり、より正確に乳腺線量を算出できる
以下に図面を適宜参照しながら本発明の実施形態を説明する。尚、本実施形態では乳房用ＣＴ装置で取得した断層画像を用いた実施形態を説明するが、本発明は乳房用トモシンセシス装置および他の断層撮影装置にも適用可能である。
＜第１実施形態＞
第１実施形態では、被写体の乳房の断層画像を撮影する乳房撮影装置（以下、乳房断層撮影装置１００）にについて図１から図９、図１７を用いて説明する。
第１実施形態では、被写体の乳房の断層画像を撮影する乳房撮影装置（以下、乳房断層撮影装置１００）にについて図１から図９、図１７を用いて説明する。
まず、本実施形態の乳房断層撮影装置１００の構成を図１７に基づいて説明する。断層撮影装置は乳房用のＣＴ装置であり、撮影制御部１７１１の駆動制御により乳房の放射線撮影を行う。なお、本実施形態ではＣＴを用いるが、トモシンセシスが用いられてもよい。制御装置１７０２は断層撮影装置１７０１を制御し、断層像を再構成する。撮影制御部１７１１は、記憶部１７１０に格納されている撮影条件に基づいて断層撮影装置を駆動制御する。再構成部１７１２は、断層撮影装置１７０１で得られた画像データから断層像を再構成し、記憶部１７１０に格納する。計算部１７１３は、撮影条件と断層像を用いたシミュレーションにより乳腺線量を計算し、表示装置１７０３に表示する。以下、計算部１７１３の構成の詳細および乳腺線量の計算方法について説明する。なお、撮影制御部１７１１、再構成部１７１２、計算部１７１３は、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、それらの一部または全部が専用のハードウエアにより実現されてもよい。
図１（ａ）は、計算部１７１３の機能構成例を示すブロック図である。図１（ａ）に示されるように、計算部１７１３は、断層画像入力部１０１、乳房モデル作成部１０２、撮影条件入力部１０３、シミュレーション条件作成部１０４、乳腺線量計算部１０５、乳腺線量出力部１０６を有する。以下、図１（ｂ）を参照しながら、計算部１７１３を構成する各部の動作を説明する。
ステップＳ１５１にて、断層画像入力部１０１は、被写体乳房の三次元断層画像を入力する。例えば、断層画像入力部１０１は、記憶部１７１０からスライス方向と直行する方向に並ぶ複数の断層画像を取得して三次元断層画像を得る。ステップＳ１５２において、撮影条件入力部１０３は、被写体乳房の断層画像を撮影した際の撮影条件を取得し、計算部１７１３に入力する。撮影条件は、記憶部１７１０に記憶されている。なお撮影条件とは、例えば、管電圧、放射線ターゲット材料、付加フィルタの位置／形状／材質、コーン角、ファン角、コリメータの位置／形状／材質、管電流、照射時間、回転速度、プロジェクション数、放射線焦点から回転中心までの距離、放射線焦点から放射線検出器までの距離、回転中心で測定した空気カーマ等である。
ステップＳ１５３において、乳房モデル作成部１０２は、被写体の乳房について、特定の組織を含む乳房モデルを作成する。本実施形態では、特定の組織とは乳腺である。より具体的には、乳房モデル作成部１０２は、ステップＳ１５１で入力された被写体乳房の断層画像とステップＳ１５２で入力された撮影条件を用いて、乳房内部も含めた三次元乳房モデルを作成する。三次元乳房モデルは少なくとも乳腺と脂肪の三次元のモデル領域を示したものである。なお、乳房モデル作成部１０２による三次元乳房モデルの作成方法の詳細については後述する。また、以下、三次元乳房モデルを単に乳房モデルと称する。
ステップＳ１５４において、シミュレーション条件作成部１０４は、ステップＳ１５３で作成された乳房モデルとステップＳ１５２で入力された撮影条件に基づいて、シミュレーション条件を作成する。なお、シミュレーション条件の作成方法の詳細については後述する。
ステップＳ１５５において、乳腺線量計算部１０５は、撮影条件と乳房モデルを用いた放射線撮影のシミュレーションにより、特定の組織（乳腺）において吸収される放射線の線量を計算する。より具体的には、乳腺線量計算部１０５は、ステップＳ１５４で作成されたシミュレーション条件に基づいてシミュレーションを行い、乳腺で吸収された放射線量である乳腺線量を計算する。乳腺線量の計算方法の詳細については後述する。次に、ステップＳ１５６において、乳腺線量出力部１０６は、乳腺線量を出力する。乳腺線量の出力としては、表示装置１７０３へ表示する、データとして記憶部１７１０へ保存する、画像データと共に記憶部１７１０へ保存する、等が考えられる。
以上のようにステップＳ１５１からＳ１５６の処理を行い、被写体の断層画像から乳房の三次元モデルを作成し、シミュレーションを用いて乳腺に吸収された放射線量を計算し出力する事により、乳腺の正確な被ばく線量管理を行う事が可能となる。
次に、乳房モデル作成部１０２における被写体乳房モデルの作成方法を図２～図４を用いて説明する。乳房モデル作成部１０２は、断層画像に基づく三次元断層像を構成するボクセルのうちの、ボクセル値に基づいて乳腺に分類されたボクセルにより、特定の組織（乳腺）の三次元モデルを作成し、これを含む乳房モデルを作成する。図２（ａ）は、乳房モデル作成部１０２の構成を示すブロック図、図２（ｂ）は乳房モデル作成部１０２の動作を示すフローチャートである。図２（ａ）に示されるように、乳房モデル作成部１０２は、物質情報変換部２０３と三次元モデル出力部２０４を有し、断層画像２０１と撮影条件２０２（放射線のエネルギー）に基づいて乳房モデル５０２を生成する。
図２（ｂ）に従い、乳房モデル作成部１０２が実行する処理の流れを詳細に説明する。ステップＳ２５１において、物質情報変換部２０３は、断層画像入力部１０１により入力された乳房の三次元断層画像である断層画像２０１を取得する。尚、断層画像２０１の各画素の値は被写体の線減弱係数に基づいた値となっている。一般的に断層撮影装置では空気を－１０００、水を０としたＣＴ値という値に線減弱係数に基づいた値を線形変換するが、本実施形態では説明を簡単にするため線減弱係数そのものの分布を三次元断層画像とする。
図３は断層画像の例を示した図である。図３（ａ）は冠状面、図３（ｂ）は横断面、図３（ｃ）は矢状面を示している。線３０１は乳房の皮膚面を示しており、その内部は乳腺と脂肪で満たされている。斜線で塗りつぶされた領域３０２は乳腺の線減弱係数に近い値を示しており、それ以外の箇所は脂肪の線減弱係数に近い値を示しているとする。実際の断層画像では量子ノイズの影響等で画素値に幅を持つ。
ステップＳ２５２において、物質情報変換部２０３は、撮影条件入力部１０３により入力された撮影条件２０２を取得する。ここでは、線減弱係数に関係する放射線のエネルギー情報が取得される。ステップＳ２５３において、物質情報変換部２０３は断層画像２０１の画素値および撮影条件２０２の放射線のエネルギー情報に基づいて、各断層画像の画素（以下、ボクセル）を対象の物質に変換する。ここでは、乳房を乳腺と脂肪の二つに分離する例を示す。
図４は乳腺と脂肪の線減弱係数を示した図である。グラフの横軸は放射線のエネルギーであり、縦軸は線減弱係数である。曲線４０１は乳腺の線減弱係数であり、曲線４０２は脂肪の線減弱係数を示している。物質情報変換部２０３は、撮影時の放射線のエネルギーに基づいて乳腺の線減弱係数と脂肪の線減弱係数を求め、断層画像内のボクセルの線減弱係数がどちらの物質に近いかでそのボクセルが乳腺であるか脂肪であるかを決定する。尚、断層画像で乳房の外側は空気である。本実施形態では説明を簡単にするため空気の部分は説明を省略するが、乳房以外の部分は空気で満たされているとする。尚、実際に照射される放射線のエネルギーは単一ではない場合が一般的である。この場合、予め水等の線減弱係数が既知の物質を管電圧、ターゲット、付加フィルタの組み合わせごとに撮影し、その線減弱係数から撮影条件に合った放射線のエネルギーを求めておけばよい。
以上のように、三次元断層像の乳房内の各ボクセルをそのボクセル値に基づいて乳腺と脂肪のいずれかに分けることで乳房の三次元モデル（乳房モデルという）が生成される。ステップＳ２５４において、三次元モデル出力部２０４は生成された三次元モデル（乳房モデル５０２）を出力する。以上、ステップＳ２５１からＳ２５４の処理を行う事により、被写体の乳房の断層画像から乳房の三次元モデルである乳房モデル５０２を作成する事が可能となる。
尚、上記実施形態では乳房を乳腺と脂肪の二つに分離する例を示したが、乳腺、脂肪、皮膚、インプラント、石灰化等に分離してもよい。このように分離する組み合わせを増やすことによってより正確な三次元の乳房モデルを作成することができ、かつ様々な被写体に対応する事が可能となる。また、皮膚をモデルに導入する事によって皮膚の線量測定を行う事も可能である。
次にシミュレーション条件作成部１０４におけるシミュレーション条件の作成方法を図５～図７を参照して説明する。図５（ａ）はシミュレーション条件作成部１０４の機能構成例を示すブロック図である。図５（ａ）に示されるように、シミュレーション条件作成部１０４は、幾何配置設定部５０３と照射条件設定部５０４を有し、撮影条件５０１と乳房モデル５０２を用いてシミュレーション条件８０１を設定する。
次に図５（ｂ）のフローチャートを参照してシミュレーション条件作成部１０４が実行する処理の流れを詳細に説明する。ステップＳ５５１において、幾何配置設定部５０３は、撮影条件入力部１０３により入力された撮影条件５０１を取得する。ここで取得される撮影条件５０１は、例えば、管電圧、放射線ターゲット材料、付加フィルタ位置／形状／材質、コーン角、ファン角、コリメータ位置／形状／材質、管電流、照射時間、回転速度、プロジェクション数、放射線焦点から回転中心までの距離、放射線焦点から放射線検出器までの距離を含む。
ステップＳ５５２において、幾何配置設定部５０３は、乳房モデル作成部１０２で作成した乳房モデル５０２を取得する。上述したように乳房モデル５０２は各ボクセルが乳房もしくは脂肪のいずれかに判別されている。尚、この乳房モデルの中心座標は回転中心と一致している。
ステップＳ５５３において、幾何配置設定部５０３は撮影条件および乳房モデルに基づいて初期幾何配置を設定する。図６は幾何配置設定部５０３によって設定された初期幾何配置を示した図である。図６（ａ）は幾何配置を被写体左右方向から見た図であり、図６（ｂ）は幾何配置を被写体胸壁乳頭方向から見た図である。
図６において、６０１は放射線照射部を、６０２は付加フィルタを、６０３は放射線検出器を、６０４は乳房モデル５０２の配置を示す。６０５は、放射線照射部６０１の焦点から放射線検出器６０３の検出面までの距離を示す。６０６は、放射線照射部６０１の焦点から回転中心までの距離を示す。６０７は付加フィルタ６０２の厚さを、６０８は放射線のコーン角を、６０９は放射線のファン角を示す。さらに、６１０は放射線検出器６０３の高さを、６１１は放射線検出器６０３の幅を示す。このように、幾何配置設定部５０３は、撮影条件５０１と乳房モデル５０２を用いて、シミュレーション条件８０１としての幾何配置を設定する。
次に、ステップＳ５５４において、照射条件設定部５０４は、撮影条件５０１に基づいてシミュレーション条件８０１としての照射条件を設定する。ここで設定される照射条件は、照射する放射線のスペクトル、光子数、プロジェクション数である。図７は放射線のスペクトルの一例を示した図である。グラフの横軸は放射線光子のエネルギー、縦軸は光子数の比率である。尚、本スペクトルは管電圧、管電流、照射時間、に応じて事前にスペクトロメーター等の計測器によって事前に実測したものを用いてもよい。また、管電圧、ターゲット等の条件から求める場合には、クラマースの式やバーチ・マーシャルの式等を用いて放射線のスペクトルを求めればよい。
光子数は要求精度、要求計算時間に応じて設定すればよく、光子数が多いほど計算結果の精度が高く、計算時間が長くなる。尚、本光子数は上記放射線スペクトルに応じてエネルギーごとに配分される。尚、本第１実施形態では光子数の設定方法を要求精度、要求計算時間に応じて設定するとしたが、光子数が予めわかっている場合には実際の撮影時と同じ光子数を設定してもよい。
プロジェクション数は、断層画像を撮影した際と同じ数に設定すればよい。尚、本第１実施形態では断層画像を撮影した際と同じ数にプロジェクション数を設定するとしたが、乳房の断層撮影時のプロジェクション数よりも少ないプロジェクション数でシミュレーションをするようにしてもよい。すなわち、必要な精度や計算時間等に応じてプロジェクション数を間引いてもよい。例えばプロジェクション数を１／２に間引く場合であれば、撮影時のプロジェクション数が３６０でありプロジェクション間の角度が１度刻みの時、設定されるプロジェクション数は１８０であり、プロジェクション間の角度は２度刻みとなる。このように撮影時のプロジェクション数よりも設定するプロジェクション数を少なくすることによって、後述する線量計算の所要時間を短くする事が可能となる。
以上、ステップＳ５５１からＳ５５４の処理を行う事によって、シミュレーション条件作成部１０４は、シミュレーション条件８０１を設定する。
次に、乳腺線量計算部１０５による乳腺線量（平均乳腺線量）の計算方法を図８、図９を参照して説明する。図８（ａ）は、乳腺線量計算部１０５の構成例を示すブロック図である。図８（ａ）に示されるように、乳腺線量計算部１０５は、乳腺吸収エネルギー計算部８０２、空気カーマ計算部８０３、乳腺線量係数計算部８０４、平均乳腺線量計算部８０５を有し、シミュレーション条件８０１を用いて乳腺線量を計算する。
次に、図８（ｂ）を参照して、乳腺線量計算部１０５が実行する処理の流れを詳細に説明する。
ステップＳ８５１において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２と空気カーマ計算部８０３は、上述のシミュレーション条件作成部１０４にて設定されたシミュレーション条件８０１を取得する。ステップＳ８５２において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、乳腺内に吸収されたエネルギーを計算する。乳腺内に吸収されたエネルギーの単位は[mGy]となる。尚、乳腺吸収エネルギー計算部８０２による計算方法の詳細については後述する。
ステップＳ８５３において、空気カーマ計算部８０３は、シミュレーション条件８０１で照射された放射線の回転中心位置でのシミュレーション時の空気カーマを計算する。尚、ここで計算される空気カーマは断層画像を撮影した際に照射された放射線と異なってもよく、また上述した乳腺吸収線量計算時と異なってもよい。本実施形態では説明を簡単にするため、乳腺吸収エネルギー計算部８０２と同じ光子数で計算されるものとする。この時、空気カーマの単位は[mGy]となる。
ステップＳ８５４において、乳腺線量係数計算部８０４は、空気カーマを平均乳腺線量に変換するための乳腺線量係数を計算する。乳腺線量係数は下記の［数１］を用いて計算する事ができる。
ここでDgNCTは乳腺線量係数、Dgsimは上述のシミュレーションで求めた乳腺線量、Dairsimは上述のシミュレーション時の空気カーマである。
ステップＳ８５５において、平均乳腺線量計算部８０５は乳腺線量係数および撮影条件を用いて平均乳腺線量を計算する。平均乳腺線量は下記の［数２］を用いて計算される。
ここでDgは乳腺線量、DgNCTは乳腺線量係数、Dairは空気カーマである。空気カーマは断層画像の撮影時と同じ条件での回転中心で測定された空気カーマである。空気カーマは事前に取得しておけばよい。
尚、空気カーマは回転中心での測定結果としたが、これに限られるものではなく、たとえば放射線照射部近辺に配置された面積線量計からの測定結果が用いられてもよい。すなわち、平均乳腺線量計算部８０５は、乳腺線量係数と面積線量計で得られた線量値から平均乳腺線量を計算するようにしてもよい。この場合、ステップＳ８５３で計算する空気カーマも同様の配置にする。また、面積線量計等で取得した線量を用いる場合は、ステップＳ８５２のシミュレーション時に線量の変動比を計算に組み込むことが可能となる。
以上、ステップＳ８５１からＳ８５５の計算を行う事により、乳房の３次元モデルから乳腺線量の計算が可能となる。このように乳腺の三次元的な配置を使用したシミュレーションを用いる事で、より正確に乳腺の吸収線量の実績を算出する事が可能となる。
図９は乳腺吸収エネルギー計算部８０２による乳腺吸収エネルギーの計算方法（ステップＳ８５２）を示したフローチャートである。まず、ステップＳ９０１において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、シミュレーション条件８０１に従って初期の幾何配置での放射線撮影のシミュレーションを行う。この時の計算は非特許文献（Medical Physics31(2), February 2004 P226-235）に記載のようなモンテカルロシミュレーションを用いた手法を用いればよい。乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、この時照射された光子の内、乳房モデル内の乳腺に吸収されたエネルギーごとに光子の数をカウントする。
次に、ステップＳ９０２において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、プロジェクション数分のシミュレーションを行ったか否かを確認する。プロジェクション数分のシミュレーションが行われた場合、処理はステップＳ９０４へ進み、行われていない場合、処理はステップＳ９０３へ進む。ステップＳ９０３において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、シミュレーション条件にしたがって幾何配置の更新を行う。ここで幾何配置の更新はプロジェクション間の角度にしたがって、回転中心を中心に放射線照射部、付加フィルタ、放射線検出部の配置を変更する。ステップＳ９０３終了後、処理はステップＳ９０１に戻り、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、変更された幾何配置で放射線撮影のシミュレーションを行う。
ステップＳ９０４では、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、カウントされた光子の数およびそのエネルギーを用いて乳腺に吸収されたエネルギーの総和を下記の［数３］に基づいて計算する。
ここでFgsimは乳腺に吸収された放射線のエネルギーの合計、Eは光子のエネルギー、N(E)はエネルギーごとの乳腺に吸収された光子の数である。
ステップＳ９０５では、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、乳腺に吸収された放射線のエネルギーの総和から下記の［数４］に基づいて乳腺線量を計算する。
ここでFgsimは乳腺に吸収された放射線のエネルギーの合計、Mgsimは乳腺の質量である。乳腺の質量は乳腺とカウントされたボクセルの体積合計に乳腺の密度[g/cm3]を乗算すればよい。尚、乳腺の密度[g/cm3]は、例えばNIST（https://www.nist.gov/）等に公開されている値を用いればよい。また、αは単位を[mGy]に変換するための係数であり、例えばFgsimの単位が[keV]でMgsimの単位が[kg]であった場合のαは1.60218×10-13となる。
以上、ステップＳ９０１からＳ９０４の処理を行う事によって、乳腺の三次元モデルから乳腺線量を求める事が可能となる。このように、本実施形態によれば、乳腺の三次元モデル、すなわち乳腺の三次元分布に基づいて乳腺線量が計算されるため、より高精度な平均乳腺線量を計算することができる。
［変形例１－１］
第１実施形態では、ステップＳ１５６にて、乳腺線量出力部１０６は、乳腺線量をディスプレイに表示、データとして保存、画像データと共に保存等としたが、これに限られるものではない。例えば、乳腺線量計算部１０５により計算された乳腺線量（乳腺に吸収されたエネルギー）の分布を断層画像に重畳して表示するようにしてもよい。図１１（ａ）は冠状面に対して、変形例１－１を適用した例を示す。図１１（ａ）では、乳腺の領域のうち、黒色が濃い所ほど乳腺に吸収されたエネルギー量が多い事を示している。このように表示する事で、乳腺領域内の箇所ごとに乳腺線量の大小を確認する事が可能となる。なお、この表示を行うためには、乳腺に分類されたボクセルごとに、または乳腺の領域を分割した部分領域ごとに吸収線量を計算する必要がある。
第１実施形態では、ステップＳ１５６にて、乳腺線量出力部１０６は、乳腺線量をディスプレイに表示、データとして保存、画像データと共に保存等としたが、これに限られるものではない。例えば、乳腺線量計算部１０５により計算された乳腺線量（乳腺に吸収されたエネルギー）の分布を断層画像に重畳して表示するようにしてもよい。図１１（ａ）は冠状面に対して、変形例１－１を適用した例を示す。図１１（ａ）では、乳腺の領域のうち、黒色が濃い所ほど乳腺に吸収されたエネルギー量が多い事を示している。このように表示する事で、乳腺領域内の箇所ごとに乳腺線量の大小を確認する事が可能となる。なお、この表示を行うためには、乳腺に分類されたボクセルごとに、または乳腺の領域を分割した部分領域ごとに吸収線量を計算する必要がある。
［変形例１－２］
第１実施形態では、乳房全体の領域から乳腺線量を算出したが、これに限られるものではなく、被写体乳房の一部の領域から乳腺線量を算出するようにしてもよい。図１０（ａ）は変形例１－２を適用した乳腺線量計算部１０５の構成図である。上記実施形態と異なり、除外領域指定部１００６が追加されている。乳腺線量計算部１０５は、乳房モデルから除外領域指定部１００６により指定された部分を除外して乳腺線量を計算する。
第１実施形態では、乳房全体の領域から乳腺線量を算出したが、これに限られるものではなく、被写体乳房の一部の領域から乳腺線量を算出するようにしてもよい。図１０（ａ）は変形例１－２を適用した乳腺線量計算部１０５の構成図である。上記実施形態と異なり、除外領域指定部１００６が追加されている。乳腺線量計算部１０５は、乳房モデルから除外領域指定部１００６により指定された部分を除外して乳腺線量を計算する。
図１０（ｂ）は変形例１－２における乳腺線量の計算方法の流れを示した図である。ステップＳ８５１で、空気カーマ計算部８０３と乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、シミュレーション条件８０１を取得する。ステップＳ１０５１において、除外領域指定部１００６は除外領域を指定する。図１１（ｂ）は除外領域の指定例である。図１１（ｂ）は、断層画像データから作成された三次元画像を表しており、除外領域１１０１が指定されている。このように除外領域指定部１００６は三次元画像から除外領域を指定する事が可能である。次に、ステップＳ１０５２において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は除外領域を除いた箇所の乳腺内に吸収されたエネルギーを計算する。
以降のステップＳ８５３、Ｓ８５４、Ｓ８５５に関しては、第１実施形態（図８（ｂ））で上述したとおりである。以上のような、図１０（ｂ）の処理を行う事により、除外領域を除いた乳腺線量の計算が可能となる。このように除外領域を指定する事で、外科手術等で切除する部分を除外して乳腺線量を管理する事が可能となる。
＜第２実施形態＞
第２実施形態における乳房断層撮影装置の構成、基本的な動作は第１実施形態と同様である。以下、第２実施形態による乳房モデルの作成方法および、それを用いた乳腺線量の算出方法について、主として第１実施形態と異なる点について述べる。第２実施形態では、乳房モデル作成部１０２は、断層画像を縮小してボクセル数が小ない乳房モデルを作成する。また、乳房モデル作成部１０２は、ボクセル値に基づいて乳腺と脂肪の混合物に分類されたボクセルを用いて乳腺の三次元モデルを作成する。例えば、第２実施形態では、乳房モデル作成部１０２は、乳房全体を乳腺と脂肪の混合物として扱い、ボクセルごとに乳腺密度（たとえば、乳腺と脂肪の比率により算出される）を算出し、乳腺と脂肪の混合物として乳房モデルを作成する。乳腺線量計算部１０５は、作成した乳房モデルに基づいて第１実施形態と同様のシミュレーションを行い、乳腺密度に基づいた計算を行う事で乳腺線量を算出する。すなわち、乳房モデルを構成するボクセルにおける放射線の吸収線量と、ボクセル値に基づいて決定される乳腺と脂肪の比率である乳腺密度とに基づいて、ボクセルごとの乳腺の吸収線量を計算する。第２実施形態では、乳房モデルを縮小する事でシミュレーションにかかる計算時間を短縮する事が可能となる。
第２実施形態における乳房断層撮影装置の構成、基本的な動作は第１実施形態と同様である。以下、第２実施形態による乳房モデルの作成方法および、それを用いた乳腺線量の算出方法について、主として第１実施形態と異なる点について述べる。第２実施形態では、乳房モデル作成部１０２は、断層画像を縮小してボクセル数が小ない乳房モデルを作成する。また、乳房モデル作成部１０２は、ボクセル値に基づいて乳腺と脂肪の混合物に分類されたボクセルを用いて乳腺の三次元モデルを作成する。例えば、第２実施形態では、乳房モデル作成部１０２は、乳房全体を乳腺と脂肪の混合物として扱い、ボクセルごとに乳腺密度（たとえば、乳腺と脂肪の比率により算出される）を算出し、乳腺と脂肪の混合物として乳房モデルを作成する。乳腺線量計算部１０５は、作成した乳房モデルに基づいて第１実施形態と同様のシミュレーションを行い、乳腺密度に基づいた計算を行う事で乳腺線量を算出する。すなわち、乳房モデルを構成するボクセルにおける放射線の吸収線量と、ボクセル値に基づいて決定される乳腺と脂肪の比率である乳腺密度とに基づいて、ボクセルごとの乳腺の吸収線量を計算する。第２実施形態では、乳房モデルを縮小する事でシミュレーションにかかる計算時間を短縮する事が可能となる。
第２実施形態の乳房モデル作成部１０２の構成と、乳房モデルの作成方法について、図１２、図１３を参照して説明する。図１２（ａ）は、乳房モデル作成部１０２の構成を示すブロック図である。図１２（ａ）に示す通り、乳房モデル作成部１０２は、断層画像縮小部１２０１、物質情報変換部２０３、三次元モデル出力部２０４を有し、断層画像２０１と撮影条件２０２に基づいて乳房モデル５０２を作成する。
次に、図１２（ｂ）のフローチャートを参照して、乳房モデル作成部１０２が実行する処理を説明する。ステップＳ２５１では、断層画像縮小部１２０１が、断層画像入力部１０１により入力された断層画像２０１を取得する。ステップＳ２５２では、物質情報変換部２０３が、撮影条件入力部１０３により入力された撮影条件２０２を取得する。
ステップＳ１２５１において、断層画像縮小部１２０１は断層画像２０１のボクセル数を縮小する。ここではボクセル数を１／８に縮小した場合を例として述べる。図１３は８つのボクセルを１つにする場合の説明図である。図１３（ａ）は元のボクセルであり、図１３（ｂ）は縮小後のボクセルである。８つのボクセルを１つにするため、縮小後のボクセルの値は、元の８つのボクセルの値をそれぞれ１／８にして合計したもの（平均値）となる。尚、第２実施形態では縮小後のボクセルの値を元のボクセルの値の平均値としたが、これに限られるものではなく、ボクセルの値の中間値や重みづけ平均値等を用いてもよい。作成は、断層画像を縮小した後のボクセルの値に基づいて、乳腺と脂肪の混合物を含む乳房モデルを作成する。
ステップＳ２５３において、物質情報変換部２０３は縮小された断層画像のボクセル値および撮影条件２０２（放射線のエネルギー情報）に基づいて、各断層画像のボクセルを対象の物質に変換する。ここでは第１実施形態と異なり、線減弱係数に応じて対象の物質を乳腺と脂肪およびそれらの混合物とする。例えば、線減弱係数が乳腺と脂肪の中間の値であった場合は、乳腺密度が５０％（０．５）の混合物に変換する。ステップＳ２５４において、三次元モデル出力部２０４は、上述のようにして算出された三次元モデル、乳房モデル５０２として出力する。
次に、乳腺線量計算部１０５における乳腺線量の計算方法を図９のフローチャートと、図１４を用いて説明する。尚、乳腺線量計算部１０５の構成は第１実施形態（図８（ａ））と同様である。また、第２実施形態における乳腺線量計算部１０５の基本的な処理の内容は第１実施形態（図８（ｂ）と同様である。ここでは、主として、第１実施形態と異なる乳腺吸収エネルギーの計算方法と、平均乳腺線量の計算方法について述べる。
第２実施形態の乳腺吸収エネルギー計算部８０２による乳腺吸収エネルギーの計算方法を、図９に示したフローチャートを流用して説明する。まず、ステップＳ９０１において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、シミュレーション条件に従って初期の幾何配置での放射線撮影のシミュレーションを行う。この計算には、例えば、第１実施形態と同様にモンテカルロシミュレーションを用いた手法を用いることができる。この時、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、照射された光子の内、乳房モデル内に吸収された光子の数を各ボクセル、各光子のエネルギーごとにカウントする。図１４のテーブル１４０１はこのカウント結果の例を示す。テーブル１４０１において、行が光子のエネルギー、列がボクセルの座標を示している。第２実施形態では１０ｋｅＶ刻みでエネルギーをカウントした例を示しているが、必要な精度に応じたエネルギーごとにカウントする事が望ましく、例えば１ｋｅＶごとにカウントを行ってもよい。また、テーブル１４０１では、ボクセル数が８個の結果を示しているが、実際には乳房モデルで設定したボクセル数分の結果が出力される。
次に、ステップＳ９０２において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、プロジェクション数分のシミュレーションを行ったか否かを確認する。プロジェクション数分のシミュレーションを行っている場合には処理はステップＳ９０４へ進み、行っていない場合には処理はステップＳ９０３へ進む。ステップＳ９０３では、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、シミュレーション条件８０１にしたがって幾何配置の更新を行う。この処理は第１実施形態と同様である。
ステップＳ９０４において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、カウントされた光子の数およびそのエネルギーを用いて乳腺に吸収されたエネルギーの合計を下記の［数５］に基づいて計算する。なお、図１４のテーブル１４０１のように光子のエネルギーに幅がある場合（図１４の例では１０ｋｅＶ）は、例えば、その幅の中央（０～９ｋｅＶの場合は４．５ｋｅＶ）を行使のエネルギーとして用いる。
ここでFgsimは乳腺に吸収された放射線のエネルギーの合計、Eは光子のエネルギー、Iはボクセル位置、N(E,I)はエネルギーごとのボクセルに吸収された光子の数である。また、R(E,I)はボクセルの乳腺密度に応じた係数であり、下記の［数６］に基づいて計算される。
ここでEは光子のエネルギー、Iはボクセル位置、μbreast(E)はエネルギーごとの乳腺の線減弱係数、μadipose(E)はエネルギーごとの脂肪の線減弱係数、rbreast(I)は対象ボクセルの乳腺密度である。
ステップＳ９０５において、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、乳腺に吸収された放射線のエネルギーの合計から下記の［数７］に基づいて乳腺線量Dgsimを計算する。
ここでFgsimは乳腺に吸収された放射線のエネルギーの合計、Mgsimは乳腺の質量である。また、αは単位を[mGy]に変換するための係数であり、例えばFgsimの単位が[keV]でMgsimの単位が[kg]であった場合のαは1.60218×10-13となる。乳腺の質量Mgsimはボクセルごとに乳腺密度（乳腺と脂肪の比率）を乗じて、全体の乳腺の体積を求めて、乳腺の密度[g/cm3]を乗算すればよい。
以上、ステップＳ９０１からＳ９０７の処理を行う事によって、断層画像を縮小して乳腺の三次元モデルを算出し、乳腺線量を求める事が可能となる。このように断層画像よりも乳房モデルを縮小する事によって乳腺線量計算の高速化を図ることができる。
［変形例２－１］
第２実施形態では物質情報変換部２０３で計算する乳腺密度の刻み幅に制限を設けていなかったが、刻み幅を設定する事も可能である。変形例２－１では乳腺密度の刻み幅を１０％（０．１）に設定した場合を説明する。物質情報変換部２０３は放射線のエネルギーおよび画素値に応じて乳腺密度を決定する。乳腺密度は１０％刻みであるため対象ボクセルの画素値がどの乳腺密度の値に最も近いかで乳腺密度を決定する。このように乳腺密度を予め定められた刻み幅を用いて設定しておくと、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、乳腺密度ごとに乳腺に吸収されたエネルギーをカウントし、乳腺密度ごとに集計する事が可能となる。図１５はカウントされた結果の例を示す図である。図１５では、光子のエネルギーが１０ｋｅＶ刻みで、乳腺密度が１０％刻みの場合のカウント結果の例が示されている。
第２実施形態では物質情報変換部２０３で計算する乳腺密度の刻み幅に制限を設けていなかったが、刻み幅を設定する事も可能である。変形例２－１では乳腺密度の刻み幅を１０％（０．１）に設定した場合を説明する。物質情報変換部２０３は放射線のエネルギーおよび画素値に応じて乳腺密度を決定する。乳腺密度は１０％刻みであるため対象ボクセルの画素値がどの乳腺密度の値に最も近いかで乳腺密度を決定する。このように乳腺密度を予め定められた刻み幅を用いて設定しておくと、乳腺吸収エネルギー計算部８０２は、乳腺密度ごとに乳腺に吸収されたエネルギーをカウントし、乳腺密度ごとに集計する事が可能となる。図１５はカウントされた結果の例を示す図である。図１５では、光子のエネルギーが１０ｋｅＶ刻みで、乳腺密度が１０％刻みの場合のカウント結果の例が示されている。
以上のように乳腺密度ごとに集計する事によって、ボクセルごとに結果を保持する必要がなくなる。また、この場合乳腺に吸収されたエネルギーの合計は下記の［数８］で算出する事ができる。
ここでFgsimは乳腺に吸収された放射線のエネルギーの合計、Eは光子のエネルギー、rは乳腺密度、N(E,r)はエネルギーごと、乳腺密度ごとに吸収された光子の数、R(E,r)は乳腺密度に応じた係数である。係数R(E,r)は、以下の［数９］に基づいて計算される。
ここでEは光子のエネルギー、rは乳腺密度、μbreast(E)はエネルギーごとの乳腺の線減弱係数、μadipose(E)はエネルギーごとの脂肪の線減弱係数である。
このように乳腺密度ごとに集計する事によって、吸収エネルギーの計算を乳腺密度ごとに行う事が可能となり、計算の高速化を図ることが可能となる。
［変形例２－２］
第２実施形態では乳房モデルを作成する際にボクセルを縮小させる方法を用いたが、領域ごとに区分する事も可能である。変形例２－２では、乳房モデル作成部１０２は、乳房モデルを複数の部分領域に分割し、複数の部分領域のそれぞれのボクセル値の平均値に基づいて、乳腺密度（例えば乳腺と脂肪の比率）を決定する。そして、乳腺線量計算部１０５は、部分領域ごとの放射線の吸収線量と、部分領域ごとの乳腺密度とに基づいて、部分領域ごとの乳腺の吸収線量を計算する。図１６（ａ）は乳房モデルを７つの部分領域に分割した例であり、図１６（ｂ）は乳房モデルを乳頭から胸壁方向に４つの部分領域に分割した例である。図１６（ａ）の例では、まず乳頭胸壁方向の長さを３等分して３つの領域を作り、そのうち胸壁側の二つの領域をそれぞれ頭尾方向に２分割することで、部分領域１６０１～１６０７を生成している。また、図１６（ｂ）の例では、乳頭胸壁方向の長さを４等分することで、部分領域１６１１～１６１４の４つの領域に分割している。
第２実施形態では乳房モデルを作成する際にボクセルを縮小させる方法を用いたが、領域ごとに区分する事も可能である。変形例２－２では、乳房モデル作成部１０２は、乳房モデルを複数の部分領域に分割し、複数の部分領域のそれぞれのボクセル値の平均値に基づいて、乳腺密度（例えば乳腺と脂肪の比率）を決定する。そして、乳腺線量計算部１０５は、部分領域ごとの放射線の吸収線量と、部分領域ごとの乳腺密度とに基づいて、部分領域ごとの乳腺の吸収線量を計算する。図１６（ａ）は乳房モデルを７つの部分領域に分割した例であり、図１６（ｂ）は乳房モデルを乳頭から胸壁方向に４つの部分領域に分割した例である。図１６（ａ）の例では、まず乳頭胸壁方向の長さを３等分して３つの領域を作り、そのうち胸壁側の二つの領域をそれぞれ頭尾方向に２分割することで、部分領域１６０１～１６０７を生成している。また、図１６（ｂ）の例では、乳頭胸壁方向の長さを４等分することで、部分領域１６１１～１６１４の４つの領域に分割している。
変形例２－２では、これらの領域ごとの平均画素値に基づいて乳腺密度を計算し、乳腺に吸収されたエネルギーを計算する。このようにモデルを分割する事によって計算を高速化する事が可能となる。また、第２実施形態では乳腺線量として、全体乳房の平均を出力したが、複数の部分領域の領域ごとの乳腺線量を出力する事も可能である。このように領域ごとに乳腺線量を出力する事によって、どの領域が最も乳腺線量が高かったか等を確認する事が可能となる。尚、部分領域ごとの乳腺密度を算出する事によって、部分領域ごとの乳腺密度（例えば、乳腺と脂肪の比率）に応じて乳腺構成の分類を行うことも可能である。例えば、乳腺の構成が脂肪性、乳腺散在、不均一高濃度、高濃度等に分類しその結果を出力する事も可能である。
［変形例２－３］
本第２実施形態では縮小した断層画像に対して乳腺密度を計算したが、縮小していない断層画像に対しても画素値から乳腺密度を計算して乳房モデルを作成する事も可能である。
本第２実施形態では縮小した断層画像に対して乳腺密度を計算したが、縮小していない断層画像に対しても画素値から乳腺密度を計算して乳房モデルを作成する事も可能である。
［その他の変形例１］
上記の第１、第２実施形態では、乳腺の線量を計算し出力したが、同様のシミュレーションを用いて、他の組織における吸収線量、例えば入射皮膚線量を計算し出力する事も可能である。この場合、乳房モデル作成部は、特定の組織の領域の三次元モデルとして皮膚の領域の三次元モデルを含む乳房モデルを作成する。そして、三次元モデルと撮影条件に基づいて放射線撮影のシミュレーションを行う。このシミュレーションにより、皮膚に吸収されたエネルギーをカウントする事によって、空気カーマに対してどの程度の放射線が皮膚に吸収されるかを示した皮膚吸収線量係数を計算する。こうして得られた皮膚吸収線量係数を実測した空気カーマに乗じる事によって皮膚線量が計算され得る。
上記の第１、第２実施形態では、乳腺の線量を計算し出力したが、同様のシミュレーションを用いて、他の組織における吸収線量、例えば入射皮膚線量を計算し出力する事も可能である。この場合、乳房モデル作成部は、特定の組織の領域の三次元モデルとして皮膚の領域の三次元モデルを含む乳房モデルを作成する。そして、三次元モデルと撮影条件に基づいて放射線撮影のシミュレーションを行う。このシミュレーションにより、皮膚に吸収されたエネルギーをカウントする事によって、空気カーマに対してどの程度の放射線が皮膚に吸収されるかを示した皮膚吸収線量係数を計算する。こうして得られた皮膚吸収線量係数を実測した空気カーマに乗じる事によって皮膚線量が計算され得る。
［その他の変形例２］
また、第１、第２実施形態では乳房撮影装置を説明したがこれに限られるものではない。被写体の所定の部位における特定の組織の吸収線量を計算する線量計算装置（例えば、乳房断層撮影装置に組み込まれて、乳腺線量または皮膚線量を計算する装置）として提供されてもよい。この場合、線量計算装置は、被写体の断層画像と、断層画像を撮影した際の撮影条件を記憶部１７１０から取得する。線量計算装置は、断層画像に基づいて被写体の特定の組織の三次元領域と特定の組織以外の三次元領域とが区別された三次元モデルを作成する。線量計算装置は、取得した撮影条件と作成した三次元モデルに基づいて、特定の組織に吸収される放射線の線量を算出する。
また、第１、第２実施形態では乳房撮影装置を説明したがこれに限られるものではない。被写体の所定の部位における特定の組織の吸収線量を計算する線量計算装置（例えば、乳房断層撮影装置に組み込まれて、乳腺線量または皮膚線量を計算する装置）として提供されてもよい。この場合、線量計算装置は、被写体の断層画像と、断層画像を撮影した際の撮影条件を記憶部１７１０から取得する。線量計算装置は、断層画像に基づいて被写体の特定の組織の三次元領域と特定の組織以外の三次元領域とが区別された三次元モデルを作成する。線量計算装置は、取得した撮影条件と作成した三次元モデルに基づいて、特定の組織に吸収される放射線の線量を算出する。
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
１００：乳房断層撮影装置、１０１：断層画像入力部、１０２：乳房モデル作成部、１０３：撮影条件入力部、１０４：シミュレーション条件作成部、１０５：乳腺線量計算部、１０６：乳腺線量出力部
Claims (13)
- 被写体の乳房の断層画像を撮影する乳房撮影装置であって、
前記断層画像を撮影した際の撮影条件を取得する取得手段と、
前記被写体の乳房について、特定の組織の三次元モデルを含む乳房モデルを作成する作成手段と、
前記撮影条件と前記乳房モデルを用いた放射線撮影のシミュレーションにより、前記特定の組織において吸収される放射線の線量を計算する計算手段と、を備えることを特徴とする乳房撮影装置。 - 前記特定の組織は乳腺であり、前記計算手段は、乳腺において吸収される放射線の線量を計算することを特徴とする請求項１に記載の乳房撮影装置。
- 前記作成手段は、前記断層画像に基づく三次元断層像を構成するボクセルのうちの、ボクセル値に基づいて乳腺に分類されたボクセルにより、前記特定の組織の三次元モデルを作成することを特徴とする請求項２に記載の乳房撮影装置。
- 前記作成手段は、乳房内のボクセルをボクセル値に基づいて乳腺と脂肪のいずれかに分類することを特徴とする請求項３に記載の乳房撮影装置。
- 前記作成手段は、ボクセルを乳腺、脂肪、皮膚、インプラント、石灰化のいずれかに分類することを特徴とする請求項３に記載の乳房撮影装置。
- 前記作成手段は、前記断層画像を縮小した後のボクセルの値に基づいて、乳腺と脂肪の混合物を含む乳房モデルを作成することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の乳房撮影装置。
- 前記計算手段により計算された前記乳腺において吸収される放射線の線量の分布を前記断層画像に重畳して表示する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載の乳房撮影装置。
- 前記計算手段は、乳房モデルから指定された部分を除外して前記乳腺において吸収される放射線の線量を計算することを特徴とする請求項２乃至７のいずれか１項に記載の乳房撮影装置。
- 前記特定の組織は皮膚であることを特徴とする請求項１に記載の乳房撮影装置。
- 前記計算手段は、前記乳房モデルと前記撮影条件に基づいて放射線撮影のシミュレーションを行うことにより、空気カーマに対して皮膚に吸収される放射線量の率を示す皮膚吸収線量係数を算出することを特徴とする請求項９に記載の乳房撮影装置。
- 前記計算手段は、乳房の断層撮影時のプロジェクション数よりも少ないプロジェクション数でシミュレーションをすることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の乳房撮影装置。
- 被写体の乳房の断層画像を撮影する乳房撮影装置の制御方法であって、
前記断層画像を撮影した際の撮影条件を取得する取得工程と、
前記被写体の乳房について、特定の組織の三次元モデルを含む乳房モデルを作成する作成工程と、
前記撮影条件と前記乳房モデルを用いた放射線撮影のシミュレーションにより、前記特定の組織において吸収される放射線の線量を計算する計算工程と、を備えることを特徴とする乳房撮影装置の制御方法。 - 請求項１２に記載された乳房撮影装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (2)
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| 小山 修司，"第１８回計測分科会討論会抄録／平均乳腺線量と皮膚近傍の吸収線量との比較検討"，計測分科会誌，2002年，第１０巻 第１号，ｐ．６１－６６ |
| 根本 道子，"第４３回計測分科会 討論会／日本における平均乳腺線量の標準化を考える／トモシンセシスにおける平均乳腺線量の求め方""第４３回計測分科会 討論会／日本における平均乳腺線量の標準化を考える／トモシンセシスにおける平均乳腺線量の求め方"，計測分科会誌，2014年，第２２巻 第１号，ｐ．８－９ |
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