JPH03246481A - ガンマー線散乱成分除去装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的コ （産業上の利用分野） 本発明は、生体に投与された放射性物質からγ線を入射
するガンマカメラにより前記生体の診断画像を収集し、
この収集画像から前記生体内での散乱線及び前記ガンマ
カメラ内の散乱線をウィンドウ設定により除去するガン
マ−線散乱成分除去装置に関する。

（従来の技術） 従来より核医学機器システムにおいては、放射性物質を
人体に投与し、この動き、収積をガンマカメラにより画
像化して診断に供している。このシステムにおいては、
人体内でのγ（ガンマ−）線の散乱、ガンマカメラ内部
（例えばコリメータ。

ＮａＩシンチレータ等の内部）での散乱線が発生する。

この散乱線は診断情報に不要であるため、除去されなけ
ればならない。したがって、前記シンチレーションカメ
ラ等で得られた画像から散乱線成分を除去する方法とし
ては、従来より１Ｎｕｃｌ、Ｍｅｄ、１４；　６７〜７
２．　１９７２．　　Ｊ、Ｎｕｃｌ、Ｍｅｄ、　２５４
９０〜４９４．　１９８４．　　Ｊ、Ｎｕｃｌ、Ｍｅｄ
、　　２９・１９５〜２０２１９８８、　　ＩＥＥＥ、
Ｔｒａｎ、Ｎｕｃｌ、５ｃｉｅｎｃｅ、Ｎ５３２．　７
８６〜７９３．　１９８５で既に公知である。これらの
技術内容は、以下の二つの方法である。

まず第１の方法として、第９図に示すようなエネルギー
スペクトラムＥに対する計数値の関係において、光電ピ
ークＰ１にウィンドウａＯを設定する。そしてウィンド
ラミＯ内の画像を収集し同時にまたは次のシーケンスと
してコンプトン散乱成分Ｃｏにウィンドウｂｏを設定す
る。そしてそれぞれのウィンドウａｏ、ｂｏから得られ
る光電ピーク画像Ａ（ｘ、ｙ）、散乱線画像Ｓ　（ｘ、
ｙ）を基に、散乱線の除去法としてＡ　（ｘ、ｙ）−Ｒ
−８（ｘ、ｙ）を行なう。なおＲは光電吸収ピークＰ１
に含まれる散乱線の割合いを推定した定数とする。

また第２の散乱線除去について説明する。散乱線は位置
（ｘ、ｙ）に依存して分布を有するから、これを前述し
た第１の除去方法よりさらに正確に画像を採取する。そ
こで第１０図に示すようなエネルギースペクトラムＥに
対する計数値の関係にンドウをＥｌからピーク点を有す
るＥｐへと△Ｅずつ移動して行く。そして各ステップＥ
１乃至Ｅｐでの画像Ｅ　（ｘ、ｙ）を収集し、ガンマカ
メラの位置に依存したそれぞれのエネルギーの画像とし
、各位置毎に散乱成分を求める。

（発明が解決しようとする課題） 然し乍ら、従来の散乱線除去方法にあっては、次のよう
な問題がある。すなわち前述した第１の方法では、１つ
の推定定数Ｒの値のみで散乱線除去を行っている。しか
し、例えば散乱線の分布が位置により異なると、現実の
物理現象と異なるため、位置に対する適切な散乱線除去
がなされず、画像の正確さに欠けるという問題があった
。

一方、第２の散乱線除去方法にあっては、散乱線除去の
精度を向上させるため、△Ｅを小さくし多くの画像を収
集しなければならない。このため画像の収集処理に必要
以上の時間がかかり過ぎる。

さらには２つ以上の光電ピークＰを有する核種の散乱線
を除去するためには、さらに多くの画像収集を行なわな
ければならず長時間を要するという問題があった。

そこで本発明の目的は、人体内のγ線の散乱線あるいは
ガンマカメラ内部の散乱線がガンマカメラの位置に依存
しても、これらの散乱線を正確且つ簡単に除去し得るガ
ンマ−線散乱成分除去装置を提供することにある。

［発明の構成コ （課題を解決するための手段） 本発明は上記の課題を解決し目的を達成する為に次のよ
うな手段を講じた。すなわち本発明は、生体に投与され
た放射性物質からγ線を入射するガンマカメラにより前
記生体の診断画像を収集しこの収集画像から前記生体内
での散乱線及び前記ガンマカメラ内の散乱線をウィンド
ウ設定により除去するガンマ−線散乱成分除去装置にお
いて、前記診断画像の収集と同時にまたはこの収集の間
に前記ガンマカメラの各位置に入射するγ線のエネルギ
ースペクトラムを前記収集画像の画素に対応して収集す
る手段と、前記各位置毎のエネルギースペクトラムから
予め設定されたエネルギーウィンドウ幅に基いて前記散
乱線の比率を求める手段と、この比率に基き前記収集画
像の画素毎に散乱線成分を除去する手段とを備えるよう
にしたものである。

（作　用） このような手段を講じたことにより、次のような作用を
呈する。位置（ｘ、　　ｙ）に依存したエネルギースペ
クトラムＥを画像収集と同時に、または引続き収集する
ことにより、位置に依存したスペクトラム全体像を正確
に処理し、このスペクトラムから散乱線の比率を求め、
この比率を収集画像に乗算する。その結果、カメラ位置
毎の散乱線が正確に且つ簡単に除去できるので、処理速
度が早くなり、収集画像の分解能が向上する。また例え
ば２つ以上のエネルギーのγ線を放出する核種またはエ
ネルギーの異なる核種を２種類以上同時にそれぞれの画
像を収集して散乱線を除去する場合には、特に正確に簡
便に行なうことができる。

（実施例） 第１図は本発明に係るガンマ−線散乱成分除去装置の一
実施例を示す概略ブロックである。同図において、シン
チレーションカメラ本体１（ガンマカメラとも言う）は
、シンチレータと複数の光電子増倍管を備えたものであ
る。Ａ／Ｄ変換器２は、前記シンチレーションカメラ本
体１からの位置信号ｘ、　　ｙ及びエネルギー信号Ｚを
ディジタル信号に変換するものである。ウィンドウ回路
５は、前記Ａ／Ｄ変換器２から入力するエネルギー信号
ＥがメインＣＰＵ９により設定された所定のウィンドウ
の上限ＷＵと下限ＷＬの幅に入るとき、イメージメモリ
コントローラ３に書込み命令Ｓ１を出力するものである
。ｘｙアドレス選択器６は、前記Ａ／Ｄ変換器２から入
力する位置信号ｘ、　　ｙに基きｘｙアドレスを選択す
るものである。制御手段としてのイメージメモ・リコン
トローラ３は、前記ウィンドウ回路５から書込み命令Ｓ
１を入力したとき、前記ｘｙアドレス選択器６からのア
ドレス信号により画像データメモリ４上のｘｙに対応し
たメモリアドレスの内容に１加算して画像データを記録
させるものである。またウィンドウ回路５に入力したエ
ネルギー信号Ｚはｘｙアドレス選択器６により位置（ｘ
、　　ｙ）により識別される。

さらに波高分別器７によりＺの波高値が識別されスペク
トルデータメモリ８の位置（ｘ、ｙ）に対応したスペク
トルの２の大きさに対応したチャンネルに相当するメモ
リの内容に１加算して、画像の収集と同時に位置に対応
したエネルギースペクトラム（ｘ、ｙ、ｅ）を収集する
。すなわちデータメモリ８にはシンチレーションカメラ
の位置（ｘ、ｙ）のエネルギースペクトラム２がエネル
ギースペクトラム（ｘ、ｙ、ｅ）の組合せで記憶される
。また前記ウィンドウ回路５は、メインＣＰＵ９からの
制御信号により光電ピークのエネルギーに対して２０乃
至３０％程度のウィンドウ幅を設定する。第１のメモリ
としての画像メモリ４は、ウィンドウ回路５で設定され
たウィンドウ幅に入力するエネルギーのガンマカメラ座
標（Ｘ。

ｙ）のγ線分右画像Ｐ　（ｘ、　　ｙ）を記憶するもの
である。第２のメモリとしてのスペクトルデータメモリ
８は、ガンマカメラの視野上の位置（Ｘ。

ｙ）毎のエネルギースペクトラムを記憶するものであり
、前記画像メモリ４に記憶される光電ピーク内のγ線の
うち、散乱成分比を推定するために充分に広いウィンド
ウ幅で収集したスペクトラムＥ　（ｘ、　　ｙ、　　ｅ
）を記憶する。

第３図（ａ）に、収集されたγ線分布画像（以下収集画
像またはＰ　（ｘ、ｙ）と称する。）を示す。また第３
図（ｂ）、　　（ｃ）、　　（ｄ）に第３図（ａ）内の
各収集画像ｂｌ、ｃｌ、ｄｉの各画素位置（ｉ−１，ｊ
）、　　（Ｌ　　ｊ）、　　（ｉ＋１．ｊ）に対応して
収集されたエネルギースペクトラム（以下エネルギース
ペクトラムまたはＥ　（ｘ、　　ｙ。

ｅ）と呼ぶ。）の関係を示す。

次に第１図及び第４図のフロー図を参照してγ線の散乱
線除去を行なう作用について説明する。

まずガンマカメラ１からのγ線散乱線を含む診断画像す
なわち位置信号ｘ、　　ｙ及びエネルギー信号Ｚは、Ａ
／Ｄ変換器２によりディジタル信号に変換される。そし
て位置信号Ｘ、ｙはイメージメモリコントローラ３及び
ｘｙアドレス選択器６に入力し、エネルギー信号Ｚはウ
ィンドウ回路５及び波高分別器７に入力する。そしてメ
インＣＰＵ９からの指令を入力したウィンドウ回路５は
、あるウィンドウ幅例えば光電ピークエネルギーに対し
て２０乃至３０％幅で画像Ｐ　（ｘ、　　ｙ）を収集す
る。また同時にウィンドウ回路５によりウィンドウ幅を
全開にした状態で、前記画像上の位置に対応したエネル
ギースペクトラムＥ　（ｘ、　　ｙ、　　６）を収集す
る（ステップＡ）。次に収集されたエネルギースペクト
ラムの計数値が多いか否か判定する（ステップＢ）。そ
して前記計数値が多い場合には、Ｅ　（ｘ、ｙ、ｅ）に
ついて光電ピーク位置を検出する（ステップＣ）。さら
にＰ　（ｘ、ｙ）を収集するときに設定されたウィンド
ウ位置（上限位置ＷＵ、下限位置ＷＬ）に対してＷＬ≦
ｅ≦ＷＵ内の光電ピークの面積ＮＰＡ（Ｎｅｔ　Ｐｅａ
ｋ　Ａｒｅａ）を求めるＮＰＡ　（ｘ、　ｙ） ＝ｆｗＬＥ　（ｘ、　ｙ、　ｅ）　ｄｅ−Ｂ　（ｘ、　
ｙ）Ｂ　　（ｘ、ｙ） ＝　（Ｅ　（ｘ、　ｙ、　ＷＵ）　十Ｅ　（ｘ、　ｙ、
　ｗｌ）　）Ｘ　　（ＷＵ−ＷＬ）／２ つまり光電ピーク面積ＮＰ＾（ｘ、ｙ）及び散乱成分Ｂ
・（ｘ、　　ｙ）を求める（ステップＤ）。そして診断
画像Ｐ　（ｘ、ｙ）に散乱線の比率を乗算する。すなわ
ち Ｐ　（ｘ、、ｙ）ｘＮＰＡ　（ｘ、ｙ）／（ＮＰＡ　（
ｘ、ｙ）＋Ｂ　（ｘ、ｙ））により散乱線を除去し散乱
線除去画像Ｐ′を得る（ステップＥ）。

一方、前記ステップＢにおいて、エネルギースペクトラ
ムの計数値が所定値よりも小さい場合には、イメージコ
ントローラ３によりフィルタリング係数ａ１ ａｌ＝ａｌｌ・・・　　　　・・・ａ２１＋１．１ａ１
．２ｍ＋１・・・　ａ２１＋１．２ｍ＋１を用いて以下
の数式によりフィルタ処理を行ない、計数値の統計ノイ
ズを減少させる。

Ｅ’　　（ｉ、　　ｊ、　　ｋ） ｍ−１ｊｌ！−１ １、ｊ　−（Ｍ＋１）ｍ、ｋ）） そして位置情報をぼかして、より正確なエネルギースペ
クトラムを得た（ステップＦ）後、ステップＣ以降の処
理を行なう。

したがって、処理画像Ｐ　（ｘ、　　ｙ）は画像の定量
性を損う原因となっている散乱成分を除去した画像Ｐ’
　　（ｘ、ｙ）に置換えられる。このように本実施例に
よれば、位置（ｘ、　　ｙ）に依存したエネルギースペ
クトラムＥを画像収集と同時に位置に依存したスペクト
ラム全体像を正確に処理し、このスペクトラムから散乱
線の比率を求め、この比率を収集画像Ｐ　（ｘ、　　ｙ
）に乗算する。その結果、散乱線が正確に且つ簡単に除
去できるので、処理速度が早くなり、診断画像の分解能
が向上する。また例えば２つ以上のエネルギーのγ線を
放出する核種またはエネルギーの異なる核種を２種類以
上同時にそれぞれの画像を収集して散乱線を除去する場
合には、特に正確に簡便に行なえる。

また第４図に示す収集画像の散乱線除去ステップＣ−Ｈ
の処理においては、エネルギースペクトラムのうち、散
乱成分は、第３図でのエネルギースペクトラムＥ　（ｉ
−１，ｊ、ｋ）の斜線部分、すなわちエネルギースペク
トラムのベースバックグランドのみであるとして散乱線
除去を行なった。

しかしながら、臨床検査においては、生体に分布したＲ
Ｉ（ラジオアイソトープ）より放射されるγ線は、生体
内部でも散乱するために光電ピークの形は、生体の散乱
体がない場合と比較し、これをＳ　（ｘ、ｙ）とすると
、より正確なＮＰＡとして ＮＰＡ’　　（ｘ、ｙ） ＝ＮＰＡ　（ｘ、ｙ）−８（ｘ、ｙ） により求める。

この処理方法を第５図で具体的に説明する。Ｅ（ｘ、　
　ｙ、　　ｅ）を臨床におけるエネルギースペクトラム
、また散乱体がない空気中の場合のエネルギースペクト
ラム、シンチレーションカメラの応答関数をＥｉｎａｉ
ｒ　　（ｘ、　　ｙ、　　ｅ）とすると、Ｓ　（ｘ、ｙ
） ＝　ｆ　：γ［Ｅ　（ｘ、　ｙ、　　ｅ）　−Ｅｉｎａ
ｉｒ　　（ｘ、　　ｙ、　　ｅ）　］　ｄｅただしＥ　
１ｎａｉｒは、Ｐｃ＜ｅ＜ＷＵにおいて、例えばピーク
及びカーブの肩が最も一致するように実数倍し、 ’：Ｌ　［Ｅ（Ｘ、ｙ、　　ｅ）　　Ａ　１　＠Ｅｉｎ
ａｉｔ　　　（ｘ、　　　ｙ、　　　ｅ）　　コ　ｄｅ
がｍ　ｉ　ｎとなるようなＡｌ（実数）を求める。

次に本実施例によって前記のように光電ピークの面積Ｎ
ＰＡを求めるさらに詳細なアルゴリズムについて、第６
図を参照して説明する。第６図で横軸はエネルギースペ
クトラムＥを示し、Ｋはメインピークエネルギーである
。第１図の波高分別器７はウィンドウ回路５で設定され
たエネルギーウィンドウ幅と同一のエネルギー範囲以内
のエネルギースペクトラムを収集するように構成されて
いる。このときウィンドウ回路５にはメインピークエネ
ルギーＫに対して、Ｋ±（Ｗｓ＋Ｗｅ）／２のウィンド
ウが設定される。Ｗｓは予め設定されたエネルギーウィ
ンドウ幅、ＷｅはこのＷｓの端部と一部がオーバラップ
されるように設定された任意のエネルギー幅である。

例えば（Ｗｓ／Ｋ）ｘｌｏｏ＝２０％程度に、またＷｅ
Ｌ、２乃至４ＫｅＶ程度に設定される。また次式のよう
な各係数を計算する。

次に各係数を用いて診断画像Ｐ　（ｘ、ｙ）に対して次
式のように散乱線の比率を乗算して、ＮＰＡ　（ｘ、ｙ
）を推定する。

続いてこれに基き散乱線除去Ｐ′を得る。

第７図は以上のような手法によって前記Ｐ′を求めるフ
ロー図を示すものである。先ず前記のようにに±（Ｗｓ
＋Ｗｅ）／２のウィンドウ幅を設定する（ステップａ）
。次に診断画像Ｐ　（ｘ、　　ｙ）及びエネルギースペ
クトラムＥ　（ｘ、　　ｙ、　　ｅ）を計算する（ステ
ップｂ）。続いて各係数Ｃｔ（ｘ。

ｙ）、Ｃｈ　（ｘ、ｙ）、Ｃｅ　（ｘ、Ｙ）を計算する
（ステップＣ）。最後に前記（４）式に基いてＮＰＡ　
（ｘ、ｙ）を計算した後、これに基いて散乱線成分を除
去して散乱線除去画像Ｐ′を得る（ステップｄ）。

このような手法によってＮＰＡを求めるようにすれば、
計数値が少ない場合でも各係数Ｃｔ。

Ｃｈ、Ｃｅを確定することにより、散乱線成分Ｂ（ｘ、
ｙ）を正確に推定することができるので、散乱成分を正
確に除去することができしかも収集時間を短縮すること
ができる。すなわち、正確に散乱線成分Ｂ　（ｘ、ｙ）
を求めることは困難なので、前記式（４）において（Ｃ
ｈ＋Ｃｅ）Ｗｓ／２Ｗｅは第６図に示すように、Ｂ　（
ｘ、　　ｙ）Ｌ：（Ｃｈ＋Ｃｅ）Ｗｓ／２Ｗｅとなるた
めＢ　（ｘ、　　ｙ）を安定に決定することができる。

但し、エネルギー分解能は判値幅で１０乃至１５％のシ
ステムに対して適用可能となる。

次に本発明の第２の実施例を説明する。

まず前述したシンチレーションカメラにおける収集画像
をＰ　（ｘ、ｙ）とする。ガンマカメラは被検体の回り
３６０°または１８０°を回転し、ｎ度毎の投影像を収
集して投影像Ｐ　（ｘ、　　ｙ、　　θ）を得る。例え
ばｎ＝６°とすると、そのエネルギースペクトラムを前
記投影像毎に収集し、Ｅ　（ｘ。

ｙ、ｅ、　　θ）を得る。ここでθは収集した角度を表
す。これにより角度θ毎の散乱除去を角度θの投影像Ｐ
　（ｘ、　　ｙ、　　θ）に対して前述した第４図の手
順で処理を行なう。このような断層像等を用いた装置に
おいても、上述したのと同様な効果が得られる。

またエネルギースペクトラムの計数値が不足し、このた
め充分な精度が得られない場合には、散乱線の分布の変
化は投影像はどに角度依存がないと仮定し、２・ｎある
いは３・ｎの角度毎のエネルギースペクトラムを平均的
な値として用いても良い。

次に第３の実施例について第２図を参照して説明する。

なお第１図と同一部分は同一符号を付してその詳細は省
略する。スプリット回路１５は、Ａ／Ｄ変換された位置
信号に対して特定の範囲；ＸＯ＜Ｘ＜Ｘｉ、ｙＯ＜Ｙ＜
ｙｌなる位置信号Ｘ。

ｙのみ次のウィンドウ回路５に出力する。したがって、
特定範囲の位置信号ｘ、　　ｙは、イメージメモリコン
トローラ３によりある条件で画像データメモリ４の対応
するｘ、ｙアドレスに画像データを記憶し、他の条件で
はスプリット回路１５で設定した（ｘ、ｙ）の範囲；　
（以下スプリットと呼ぶ）内に入射したγ線のエネルギ
ースペクトラムＥ　（ｘ、　　ｙ、　　ｅ）はメインＣ
ＰＵ７により収集される。

この装置において、シンチグラム画像及びエネルギース
ペクトラムの収集を第８図に示すフロー図を参照して説
明する。まず０くｘ。

ｙ＜ｘｍａｘ、ｙｍａｘとする。ＣＰＵ７によりスプリ
ット回路１５をＯ＜ｘ＜ｘｍａｘ。

Ｑ＜ｙ＜ｙｍａｘの範囲で全開する（ステップａ）。そ
してウィンドウ回路５へＣＰＵ７が必要なウィンドウ幅
例えばメインピークに対し２０％幅を設定しくステップ
ｂ）、画像Ｐ　（ｘ、ｙ）を収集する（ステップＣ）。

そしてｍ、ｎを初期化しくステップｄ）、メインＣＰＵ
・メモリ１７によりウィンドウ回路１５を全開に設定す
る（ステップｅ）。さらにｍ・△Ｘ≦ｘ＜（ｍ＋１）△
ｘ、　ｍ・△ｙ≦ｙ＜（ｍ＋１）　・△ｙに対してスプ
リット回路１５を設定する（ステップｆ）。

そしてメインＣＰＵ・メモリ１７にエネルギースペクト
ラムＥ　（ｘ、ｙ、ｅ）を収集して記憶する（ステップ
ｇ）。メインＣＰＵ１７により次のｍ。

ｎを設定する（ステップｈ）。ここで次のｍ、ｎが設定
されると、既に収集した画像Ｐ　（ｘ、ｙ）において、
ある一体の計数値を越える位置のみの範囲のｍ、ｎを設
定する（ステップｋ）。また次のｍ、ｎが設定されない
ときには、シーケンスが終了する（ステップｊ）。

したがって、エネルギーススペクトラムＥ　（ｘ。

ｙ、　　ｅ）と、収集画像Ｐ　（ｘ、　ｙ）との収集は
、動態検査のうち早いものを除けば、同時に収集できな
くても、最終的に得られた情報から同時に収集したもの
と同様に散乱線を除去できる。

実際の臨床あるいは５ＰＥＣＴ収集においては、前記第
２の実施例のようにエネルギースペクトラムＥ　（ｘ、
ｙ、ｅ）でθを収集角度ｎよりも大きくすることにより
、時間を短縮することもできる。

しかしながら、画像すべての範囲のエネルギースペクト
ラムを収集すると、非常に長い時間の収集となる。そこ
でエネルギースペクトラムの収集に先だって収集された
画像Ｐ　（ｘ、　　ｙ、　　θ）において、計数値があ
る程度以上の位置だけ関心領域（以下ＲＯＩと称する）
に設定し、ＲＯＩ内だけのエネルギースペクトラムの収
集をするように書込み命令Ｓ１を働かせても良い。また
前記式（１）乃至（４）で示した手法を本実施例に適用
しても同様な効果を得ることができる。

なお本発明は上述した実施例に限定されるものではなく
、このほか本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実
施可能であるのは勿論である。

［発明の効果コ 本発明によれば、位置（ｘ、ｙ）に依存したエネルギー
スペクトラムＥを画像収集と同時に、または引続き収集
することにより、位置に依存したスペクトラム全体像を
正確に処理し、このスペクトラムから散乱線の比率を求
め、この比率を収集画像に乗算することにより、散乱線
が正確に且つ簡単に除去できるので、処理速度が速くな
り、診断画像の分解能が向上する。さらに予め設定され
たウィンドウ値に一部オーバラツプされるような微小幅
のエネルギー幅を設定して、散乱成分を決定することに
よりさらに正確な散乱線除去を行なうことができる。ま
た例えば２つ以上のエネルギーのγ線を放出する核種ま
たはエネルギーの異なる核種を２種類以上同時にそれぞ
れの画像を収集して散乱線を除去する場合には、特に正
確に簡便に行なえるγ線の散乱線除去画像収集方法及び
ガンマカメラを提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るガンマ−線散乱成分除去装置の第
１の実施例を示す概略ブロック図、第２図は本発明の第
３の実施例を示す概略ブロック図、第３図（ａ）乃至（
ｄ）は収集画像及び各位置におけるエネルギースペクト
ラムを示す概略図、第４図は前記第１図に示す実施例に
おける散乱線除去方法を示すフロー図、第５図は本発明
に係るエネルギーとチャンネル当りの計数値との関係を
示す概略図、第６図は第１の実施例における他の手法に
基く散乱線除去方法を説明する概略図、第７図は第６図
における散乱線除去方法を示すフロー図、第８図は前記
第２図に示す実施例における散乱線除去方法を示すフロ
ー図、第９図及び第１０図は従来のγ線の散乱線除去画
像収集方法を示す概略図である。 １・・・ガンマカメラ、２・・・Ａ／Ｄ変換器、３・・
・イメージメモリコントローラ、４・・・画像データメ
モリ、５・・・ウィンドウ回路、６・・・ｘｙアドレス
選択器、７・・・波高分別器、８・・・スペクトルデー
タメモリ、 ９・・・メインＣＰＵ、１５・・・スプリット回路、Ｐ
　（ｘ、　　ｙ）・・・収集画像、 Ｅ（ｘ、ｙ、ｅ）・・・エネルギースペクトラム、Ｐｌ
・・・光電ピーク。 第 図 ７ 第 図 （ｂ） （０） （ｄ） （Ｑ） 工オルベ゛゛−ズヘ゛クトル１りと（ヒ・−７）（

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 生体に投与された放射性物質からγ線を入射するガンマ
   カメラにより前記生体の診断画像を収集しこの収集画像
   から前記生体内での散乱線及び前記ガンマカメラ内の散
   乱線をウィンドウ設定により除去するガンマー線散乱成
   分除去装置において、前記診断画像の収集と同時にまた
   はこの収集の間に前記ガンマカメラの各位置に入射する
   γ線のエネルギースペクトラムを前記収集画像の画素に
   対応して収集する手段と、前記各位置毎のエネルギース
   ペクトラムから予め設定されたエネルギーウィンドウ幅
   に基いて前記散乱線の比率を求める手段と、この比率に
   基き前記収集画像の画素毎に散乱線成分を除去する手段
   とを備えたことを特徴とするガンマー線散乱成分除去装
   置。