JP7161212B2 - X線検査におけるデータ処理装置及びデータ処理方法、並びに、その装置を搭載したx線検査装置 - Google Patents
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Description
なお、本発明における用語の定義は以下の通りである。
まず、図1~図19を参照し、本発明の一態様に係るX線検査用のデータ処理装置及びデータ処理方法の1つの実施形態を説明する。
以下、データ処理装置12の構成及びその動作を、本発明の特徴の一つである物質の固有情報の取得法と共に詳述する。
次に、X線管21から照射されたX線(ファン状のビームX線)が被検体OBを透過し、その透過X線が光子計数(フォトンカウンティング)法の下で検出器24により収集されるときの物質モデル毎のデータ収集の概念を図3~5を用いて説明する。
この単一物質モデルの場合、図4(A)に示すように、第1~第3のエネルギー領域Bin1~Bin3それぞれを代表する線減弱係数μ1、μ2、μ3(cm-1)とおける。この線減弱係数は、物質のX線に対する固有の透過特性を示す指標である。
Co1=Cl1×e-μ1t
Co2=Cl2×e-μ2t
Co3=Cl3×e-μ3t
… (1)
と表すことができる。
Coi=Cli×e-μit
(i=1~3)
… (2)
と表すことができる。
この複数物質モデルの場合、そのX線吸収の観点からみると、図5(B)に示すように、物質は厚さta且つ線減弱係数μiaの層、厚さtb且つ線減弱係数μibの層、…、厚さtn且つ線減弱係数μinの層が積層された層構造であると言える。そこで、図5(A)に示すように、第1~第3のエネルギー領域Bin1~Bin3それぞれを代表する線減弱係数μ1a、…、μ1n;μ2a、…、μ2n;μ3a、…、μ3n(cm-1)と書ける。このエネルギー領域Bin毎に異なる線減弱係数μ1a、…、μ1n;μ2a、…、μ2n;μ3a、…、μ3nを層状に持ち且つ層厚さta,…,tn(cm)の物質にX線が入射するときのモデルは、図示の如く表される。つまり、入射するX線量(光子数)Cl1,Cl2,Cl3がそれぞれ線減弱係数μ1a、…、μ1n;μ2a、…、μ2n;μ3a、…、μ3n且つそれぞれ厚さta,…,tnに依存する減弱を受けて、その出力するX線量(光子数)は
Co1=Cl1×e-μ1ata× … ×e-μ1ntn
Co2=Cl2×e-μ2ata× … ×e-μ2ntn
Co3=Cl3×e-μ3ata× … ×e-μ3ntn
… (3)
と表すことができる。
Co1=Cl1×e-μiata× … ×e-μintn
(i=1~3)
… (4)
と表すことができる。
上述した物質モデルによる光子計測と線減弱値μtとの関係を前提にして、データ処理装置12により実行される物質同定の処理を説明する。データ処理装置12では、そのデータプロセッサ35が所定のプログラムを実行することにより、図6に示す手順に沿って物質同定を行う。
まず、データプロセッサ35は、例えばユーザとの間でインターラクティブに又は自動的に画像取得を行うか否かを判断し(ステップS1)、画像取得のタイミングまで待機する。画像取得が判断された場合(ステップS1,YES)、バッファメモリ32に既に保存されているフレームデータを例えばRAM34に呼び出す(ステップS2)。このフレームデータは、図7に模式的に示す如く、3つのエネルギー領域Bin1、Bin2,Bin3それぞれに属するエネルギーを持つX線光子の計数値のフレームデータFD1,FD2,FD3と、全エネルギー領域Bin_all(Bin1+Bin2+Bin3)のX線光子の計数値のフレームデータFDallとから成る。
ステップS3において物質同定を行うと判断された場合(ステップS3,YES)、データプロセッサ35はユーザとの間でインターラクティブに、又は、自動的に、例えば、検査対象OBと交差する断面を指定する(ステップS5)。
次いで、データプロセッサ35は全画素合焦画像IMall上で、ユーザとの間でインターラクティブに又は自動的に関心領域ROIを設定する(ステップS10)。この関心領域ROIは、例えば、検査対象OBを成す物質の種類を同定する場合には、合焦画像IMallに写り込んでいる検査対象OBの中の同一物質で構成されていると想定される部分(厚さは変わってもよい)を囲む適宜なサイズの関心領域ROIが設定される。異物検出や病変部特定の場合には、異物の疑いがある箇所又は病理学に疑わしい箇所を囲むように適宜なサイズの関心領域ROIが設定される(図7参照)。
次いで、データプロセッサ35は合焦画像IMall上で関心領域ROIにおける背景となる画素成分(背景成分)を推定する(ステップS11)。この背景成分は、前述したように、求めたい同定情報が何かということによって決まる。物質の種類や性状を同定又は特定する場合、多くは、ベルト等の搬送手段及び空気を含む既知成分である。異物の種類や病変部の状態を同定(推定)する場合には、それらの既知成分に、検査対象OB自体の成分が異物又は病変部の背景成分として加わる。この背景成分の情報は既知である場合には、それを固定値として、エネルギー領域別の3つの合焦画像IM1,IM2,IM3それぞれの関心領域ROIから差分される(ステップS12)。
上述のように前処理が終わると、データプロセッサ35は物質同定のためのメインの処理を行う(ステップS13)。このメインの処理は、図8に示すように行われる。
まず、データプロセッサ35は、3つの合焦画像IM1,IM2,IM3それぞれにおいて関心領域ROIで囲まれ且つ背景成分が削除された画素値を用いて線減弱値μtの演算をする(図8、ステップS131)。ここで、μは物質の線減弱係数(単に、減弱係数とも呼ばれる)であり、tは物質のX線照射方向に沿った厚さ(X線パス)である。
μit=lnCli-lnCoi
(i=1~3:単一物質モデルの場合)
… (5)
(i=1~3、j=a~n:複数物質モデルの場合)
… (6)
ここで、lnは自然対数を採ることを意味している。
(μ1m、μ2m、μ3m)
=(μ1t、μ2t、μ3t)/((μ1t)2+(μ2t)2+(μ3t)2)1/2
=(μ1、μ2、μ3)/(μ1 2+μ2 2+μ3 2)1/2 …(7)
点)の分布(集合)を「3次元散布図」とも呼んでいる。つまり、物質が変われば、3次元質量減弱ベクトル(μ1m、μ2m、μ3m)の傾きが変わり、その先端が指し示す3次元位置(散布点の位置)も変わるからであり、その3次元位置の情報がX線フォトンのエネルギーの分布を反映している。
((μ1t)2+(μ2t)2+(μ3t)2)1/2 …(8)
として演算する。この式(8)で表される量は、X線が透過した物質において透過しなかったX線の吸収量(減弱値)に対応するもので、物質中のX線ビームそれぞれの透過パスの長さ(X線パスの点からは物質の厚さと言える)に依存した量である。しかし、この吸収量は、線源弱係数μの要素を含んでいるので、スカラー量として生成された上記(8)式で演算された値が偶然一致しない限り、物質の種類や性状を表すことができる。この点から、この吸収量は、固有情報に付随しつつ、かつ物質の種類や性状を表す要素を含んだ情報である。このため、画素毎に上記(8)式で演算される吸収量は、固有情報に付随(又は補完)する情報であり、依然として、殆どの検査、診断において、物質の種類や性状を表し得る。この吸収量を画素値とする画像は、さらに、従来の吸収画像の代替画像としても使用できる。
この物質の固有情報の表示及び解析の処理は、例えば前述したステップS15の一環として実行される。データプロセッサ35は、例えばユーザから指示に応えて、上述した固有情報を表示する。具体的には、正規化された線減弱係数μ1、μ2、μ3を3軸とする3次元座標空間に半径=1の球表面を設定する(図10、ステップS31)。
以下に、この第1の実施形態における独特の画像表示処理を説明する。
この画像表示処理は、本発明者が「散布図の等高線表示」と読んでいる画像処理法である。この処理法を図13~図19を参照して説明する。
この第2の実施形態は、上述した「散布図の等高線表示」の画像処理法をサブトラクション法まで展開した手法に関する。
この第3の実施形態は、上述した「散布図の等高線表示」の画像処理法を重心比較法まで展開した手法に関する。これを、図27~図29を参照して、同様に、カップ麺の異物検査を例に挙げて説明する。
る(ステップS74)。この判断は、差分により例えば、正常であれば見つかる筈のない異物の分布Dinの重心Ginが許容範囲を超えて検出される場合(図29参照)、異物有りと判断される。
この第4の実施形態は、上述した「散布図の等高線表示」の画像処理法を重心比較法まで展開した手法に関するもので、前述した第3の実施形態に係る重心比較法を一層簡素化したものである。これを、図30~図31を参照し、かつ、第3実施形態の構成説明を流用して説明する。
これによっても、前述した実施形態と同様の作用効果が得られる。
第5の実施形態は、前述した第4の実施形態において説明した重心比較法を変形した例に関する。
第6の実施形態は、サブトラクション法を前述した散布図の等高線表示に適用したもので、特に、物質の同定としては物質の性状を見極める例である。具体的な例として、人体(動物でも同じ)の骨折の治癒過程(状態の変遷)を追跡でき、その追跡情報を治療やリハビリテーションに役立てようとするものである。
第7の実施形態は、本発明者がカテゴライズ(分類、分境)線法と呼んでいる、散布図上で2つの物質を分類するときの解析法に関し、この解析において、前述した2次元の偏角データ(θ、φ)の散布図像が利用される(例えば図22参照)。
第8の実施形態は、検査対象物の画像上の位置と散布図上の位置とを相互に連携させてカラー表示する例であり、3次元質量減弱ベクトル(μ1m、μ2m、μ3m)又は3次元線減弱ベクトル(μ1t、μ2t、μ3t)の応用の一つである。
<変形例1>
本発明は、DEXA法(Dual Energy X-ray Absorptiometry)と呼ばれる、エネルギーの異なる2種類のエックス線を照射し、骨と軟部組織の吸収率の差で骨密度を測定する方法に適用することもできる。
上記実施形態に係る物質同定の手法は、必ずしも3次元座標空間で実施されることに限定されない。例えば、図3に示す頻度スペクトラムにおいて、第1及び第2のエネルギー領域Bin1、Bin2:Bin2、Bin3、又は、Bin1,Bin3の2つを使って前述したと同様の処理を行えば、2次元の散布図及び吸収ベクトル長画像を得ることができる。これによっても、2次元に簡便化された質量減弱ベクトルの傾き(物質固有情報)及び長さ(吸収値)によって、簡便に、前述したと同様の物質同定を行うことができる。
また、前述した吸収ベクトル長画像を作成するための演算式(8)は以下のように一般化してもよい。
(a×(μ1t)2+b×(μ2t)2+c×(μ3t)2)1/2 …(8’)
また、別の変形例として、モニタ上のデフォルト表示とその回転&シフトによる表示状態の変更の例が挙げられる。
ところで、本発明者等は、検査対象として、比較的大形の魚類である生のブリを対象に、本発明に係るX線検査を行い、物質同定の機能として異物検出及び性状判定が可能か否か実験をし、かつ、その応用を考えた。この生のブリには異物としての寄生虫が入っているもの3尾を標本として用意し、寄生虫を捉えることができるか否か、実験した。実験であるので、寄生虫が入っている位置は予め知らされていた。また、ブリの良し悪しは、脂ののり具合が商品価値を上げる一つの指標になるので、物質(脂肪)の性状(脂肪の乗り具合)を調べることを目的とした。
次いで、2次元偏角データ散布図の表示に関する別の例を説明する。この変形例は、上述したブリについて行った実験例で得られた、図49(A)の偏角データ散布図を使用して説明する。
この第1の分割表示モードでは、図52に模式的に示すように、表示器38に偏角データ散布図(θ、φ)を表示し、それら散布点を囲う定形又は不定形のROI(関心領域):ROIJKを設定する。
この第2の分割表示モードは、図53に模式的に示すように、各分割領域の重心位置の表示を示すものである。これを行うため、この第2の分割表示モードでは、上述と同様に、表示器38に偏角データ散布図(θ、φ)が表示され、それら散布点を囲う定形又は不定形のROI(関心領域):ROIJKが設定される。
この第3の分割表示モードは、前述した第1及び第2の分割表示モードを融合したもので、これにより、図53に模式的に示すようにカラー表示のもとで分割領域毎にその重心位置GJKが表示される。この重心位置GJKの表示により、各分割領域の散布点が散らばっていても、その中心となる組成の実効原子番号Zeffを見当付けやすくなる。
12 データ処理装置(コンピュータシステム)
21 X線管
24 検出器
25 データ収集回路
26 検出ユニット
12 データ処理装置
32 バッファメモリ(記憶手段)
33 ROM
34 RAM
35 データプロセッサ(CPU)
36 画像メモリ(記憶手段)
37 入力器
38 表示器
111 再構成部
112 データ処理装置
118 X線検査装置としての医用のリュウマチ検査装置
119 X線検査装置としての異物検出用の非破壊検査装置
138 表示モニタ
OB 検査対象(対象物)
Claims (25)
- X線発生装置により照射されて対象物を透過し且つ光子計数型の検出器により検出されたX線のn個(nは2以上の正の整数)のエネルギー領域の各別に又は当該n個よりも少ない複数のエネルギー領域の各別に、かつ画素毎に、当該X線の光子の計数値を取得する計数値取得手段と、
この計数値取得手段により取得された前記計数値に基づいて、前記X線が前記対象物を透過の状態を示す画像データを演算する画像データ演算手段と、
この画像データ演算手段により演算された前記画像データに基づき、前記X線の前記n個のエネルギー領域の各別に又は前記n個よりも少ない複数のエネルギー領域の各別に、且つ、前記画素毎に又は当該画素を複数纏めた画素領域毎に、i)前記n個のエネルギー領域の数と同じn次元数の座標上のベクトル量として表わされ且つ前記対象物の種類又は性状に固有的に依存する固有情報と、ii)当該固有情報に付随し且つ前記X線が当該対象物を通過するパスの長さに依存する付随情報とを含む、前記X線が前記対象物を透過したときに受ける当該X線の減弱を示す減弱情報を演算する減弱情報演算手段と、
この減弱情報演算手段により演算された前記減弱情報から、前記付随情報に依存しない前記固有情報のみを生成する固有情報生成手段と、
この固有情報生成手段により生成された前記固有情報に応じた散布点を、前記n次元の座標上、又は当該n次元よりも少ない次元数の座標上にマッピングする散布点を演算する散布点演算手段と、
前記散布点演算手段により演算された散布図を成す1つ又は複数の偏角の情報に基づいて付加情報を演算する付加情報演算手段と、
この付加情報演算手段により演算された前記付加情報を前記散布図に加えた、当該散布図よりも1つ次元の多い座標系のデータを演算する座標データ演算手段と、を
備えたことを特徴とするデータ処理装置。 - 前記画像データ演算手段は、前記計数値に基づいて、前記対象物の画像データを前記エネルギー領域毎に且つ前記画素毎に演算するように構成されている請求項1に記載のデータ処理装置。
- 前記固有情報生成手段は、前記固有情報として、前記減弱情報演算手段により演算された前記情報から前記ベクトル量の長さ成分を正規化した情報を生成し、
前記散布点演算手段は、前記正規化された前記固有情報を前記n次元の座標上にマッピングした散布点を演算する、ことを特徴とする請求項1に記載のデータ処理装置。 - 前記固有情報生成手段は、前記固有情報として、前記減弱情報演算手段により演算された前記情報から、前記ベクトル量の長さ成分のファクタを排除した情報を生成し、
前記散布点演算手段は、前記長さ成分のファクタが排除された前記固有情報を前記n次元よりも少ない次元数の座標上にマッピングした散布点を演算する、ことを特徴とする請求項3に記載のデータ処理装置。 - 前記固有情報生成手段は、前記固有情報として、前記減弱情報演算手段により演算された前記情報から、前記ベクトル量の長さ成分のファクタを排除した極座標に基づく情報を演算する、ことを特徴とする請求項4に記載のデータ処理装置。
- 前記散布点演算手段は、前記長さ成分のファクタが排除された前記固有情報を前記極座標で表したときの、当該極座標のデータのうちの1つ又は複数の偏角の情報をそれぞれ座標軸に割り当てた散布図を演算するように構成されている請求項5に記載のデータ処理装置。
- 前記座標データ演算手段により演算された前記座標系のデータをモニタに表示させる付加情報表示手段、を備えたことを特徴とする請求項1に記載のデータ処理装置。
- 前記1つ又は複数の偏角の情報は、2つの偏角の情報でなり、
前記付加情報演算手段は、前記2つの偏角の情報をそれぞれ座標軸に割り当てた2次元の座標上の前記散布図から、当該2次元座標の所定面積当たりの散布点の数を演算する散布点数演算手段を備えたことを特徴とする請求項7に記載のデータ処理装置。 - 前記付加情報表示手段は、前記付加情報を第3の軸に割り当てた1次元を前記2次元座標に加えた3次元座標のデータとして表示する手段である請求項8に記載のデータ処理装置。
- 前記付加情報演算手段は、前記第3の軸に対する同一値を高さ情報として捉えた等高線データを演算する等高線データ演算手段を備え、
前記付加情報表示手段は、前記等高線データを示すラインと共に前記3次元座標のデータを表示するように構成されている請求項9に記載のデータ処理装置。 - 前記付加情報演算手段は、前記第3の軸に対する値に応じて白黒の輝度を変えて表示する濃度表示のデータを演算する構成を有していて、
前記付加情報表示手段は、前記濃度表示のデータとともに前記3次元座標のデータを表示するように構成される請求項10に記載のデータ処理装置。 - 前記付加情報演算手段は、前記第3の軸に対する値に応じて色の濃度を変えて表示する色濃度勾配表示のデータまたは前記第3の軸に対する値に応じて色相を変えて表示する色相勾配表示のデータを演算する構成を有していて、
前記付加情報表示手段は、前記色濃度勾配表示のデータまたは前記色相勾配表示のデータとともに前記3次元座標のデータを表示するように構成される請求項10に記載のデータ処理装置。 - 前記座標データ演算手段は、2回以上の撮影における個々の撮影に拠る前記計数値の取得に対する前記座標系のデータの相互の差分を採る差分手段と、この差分情報に応じた当該座標系のデータを演算して出力する差分出力手段とを備える請求項1に記載のデータ処理装置。
- 前記散布点演算手段により演算された前記散布点の散布状況に基づいて当該散布点の固まりを検出してその固まりの重心位置を演算する重心演算手段と、
前記散布点の固まりの前記座標上の重心位置の情報を提供する重心位置情報提供手段とを備える請求項9に記載のデータ処理装置。 - 前記座標上の重心位置の情報に基づき、当該重心位置の前記座標上の違いから前記対象物に含まれる或いは付着した異物、又は、前記対象物の異常な状態を同定する同定手段を備える請求項14に記載のデータ処理装置。
- 異物が無い或いは付着していない正常な対象物、又は正常な状態を維持している対象物である基準対象物に対する前記重心位置の前記座標上の位置情報を基準情報として予め保有している基準情報保有手段を備え、
前記同定手段は、実際に前記対象物を撮影した時に得られる重心位置の前記座標上の位置情報を前記基準情報に照らして前記異物を同定するように構成されている請求項15に記載のデータ処理装置。 - 請求項1~16の何れか一項に記載のデータ処理装置を備え、
前記対象物の種類及び性状の少なくとも何れか一方を、前記固有情報生成手段により演算された前記固有情報に基づいて解析する解析手段を備えたことを特徴とするX線検査装置。 - 請求項1~16の何れか一項に記載のデータ処理装置を備え、
前記対象物の種類及び性状の少なくとも何れか一方を、前記散布点演算手段により演算された前記散布点のデータに基づいて解析する解析手段を備えたことを特徴とするX線検査装置。 - X線発生装置により照射されて対象物を透過し且つ光子計数型の検出器により検出されたX線のn個(nは2以上の正の整数)のエネルギー領域の各別に又は当該n個よりも少ない複数のエネルギー領域の各別に、かつ画素毎に、当該X線の光子の計数値を取得し、
前記計数値に基づいて、前記X線が前記対象物を透過の状態を示す画像データを演算し、
前記画像データに基づき、前記X線の前記n個のエネルギー領域の各別に又は前記n個よりも少ない複数のエネルギー領域の各別に、且つ、前記画素毎に又は当該画素を複数纏めた画素領域毎に、i)前記n個のエネルギー領域の数と同じn次元数の座標上のベクトル量として表わされ且つ前記対象物の種類又は性状に固有的に依存する固有情報と、ii)当該固有情報に付随し且つ前記X線が当該対象物を通過するパスの長さに依存する付随情報とを含む、前記X線が前記対象物を透過したときに受ける当該X線の減弱を示す減弱情報を演算し、
前記減弱情報から、前記付随情報に依存しない前記固有情報のみを生成し、
前記固有情報に応じた散布点を、前記n次元の座標上、又は当該n次元よりも少ない次元数の座標上にマッピングする散布点を演算し、
演算された散布図を成す1つ又は複数の偏角の情報に基づいて付加情報を演算し、
この演算された前記付加情報を前記散布図に加えた、当該散布図よりも1つ次元の多い座標系のデータを演算する、
ことを特徴とするデータ処理方法。 - 前記散布図よりも1つ次元の多い座標系のデータをモニタに表示させる請求項19に記載のデータ処理方法。
- 前記1つ又は複数の偏角情報は、2つの偏角情報であり、
前記2つの偏角の情報をそれぞれの座標軸に割り当てた2次元の座標上の前記散布図から、当該2次元座標の所定面積当たりの散布点の数を前記付加情報として演算する請求項20に記載のデータ処理方法。 - 前記付加情報を第3の軸に割り当てた1次元を前記2次元座標に加えた3次元座標のデータとして前記モニタに表示する請求項21に記載のデータ処理方法。
- 前記第3の軸に対する同一値を高さ情報として捉えた等高線データを演算して、前記等高線データを示すラインと共に前記3次元座標のデータを前記モニタに表示する請求項22に記載のデータ処理方法。
- 前記第3の軸に対する値に応じて白黒の輝度を変えて表示する濃度表示のデータを演算して、前記濃度表示のデータとともに前記3次元座標のデータを前記モニタに表示する請求項23に記載のデータ処理方法。
- 前記第3の軸に対する値に応じて色の濃度を変えて表示する色濃度勾配表示のデータまたは前記第3の軸に対する値に応じて色相を変えて表示する色相勾配表示のデータを演算して、前記色濃度勾配表示のデータまたは色相勾配表示のデータとともに前記3次元座標のデータを前記モニタに表示する請求項23に記載のデータ処理方法。
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