WO2015068204A1 - 輪郭画像生成装置および核医学診断装置 - Google Patents

輪郭画像生成装置および核医学診断装置 Download PDF

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善之 山川
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株式会社島津製作所
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    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30068—Mammography; Breast

Definitions

  • the present invention relates to a contour image generating apparatus and nuclear medicine that extract a contour of an imaging target of a subject based on collected data obtained by administering a radiopharmaceutical to the subject and detecting radiation collected from within the subject.
  • the present invention relates to a diagnostic device.
  • PET positron emission tomography
  • the PET apparatus is configured to reconstruct a tomographic image of a subject only when two ⁇ rays (gamma rays) generated by the annihilation of positrons are detected simultaneously by a plurality of detectors.
  • a PET apparatus for mammography that images the breast of a subject as a PET apparatus.
  • a detector is disposed so as to surround the breast of the subject, and the detection sensitivity can be improved by bringing the detector close to the breast of the subject.
  • the ⁇ rays detected by the detector are ⁇ rays released from within the subject to which the radiopharmaceutical has been administered in advance.
  • the released ⁇ rays are absorbed by the tissue in the body of the subject. Therefore, the PET apparatus performs absorption correction considering the influence of ⁇ -ray absorption when generating a PET image (see, for example, Patent Document 1).
  • Absorption correction is generally performed using data captured by an X-ray CT apparatus or using data detected using an external radiation source that emits ⁇ rays.
  • the dynamic contour model is a method of extracting a contour shape by dynamically changing a closed curve set on an image to match the contour of an object.
  • the contour extraction process using the dynamic contour model needs to be repeated many times in order to extract the contour shape of the object, and the accuracy of the obtained contour shape varies depending on the number of processing times.
  • the operator sets the number of times of processing and extracts the contour shape by performing the contour extraction processing for the set number of times of processing, but the operator visually confirms whether or not an accurate contour shape has been obtained. There is a need. If the obtained contour shape is smaller than the object contour, the number of times of processing is reduced. If the obtained contour shape is larger than the object contour, the number of times of processing is increased. In this way, it is possible to acquire an accurate contour shape of the object.
  • Non-Patent Document 1 when contour extraction processing using a dynamic contour model as in Non-Patent Document 1 is applied to extract the contour shape of the subject's breast, a precise contour shape is obtained. There is a problem that cannot be done. That is, since the contour extraction process using the dynamic contour model extracts the contour shape using the gradient information of the two-dimensional reconstructed image, the contour shape should remain where the change in the pixel value of the adjacent pixel is large. That is, if the breast contour of the subject is clear, the contour shape should remain at the breast contour.
  • the contour may remain at a gradient (that is, a noise portion) due to the noise. Therefore, an accurate contour shape cannot be obtained unless the contour extraction process is repeated many times.
  • an object such as a tumor is present in the breast, where the change in the pixel value of the adjacent pixel is larger than the breast contour.
  • the contour extraction process is not completed with an appropriate number of processes, the acquired contour shape enters the inside of the breast contour, and an object contour such as a tumor is extracted as the contour shape, and an unintended contour shape is acquired.
  • the operator can visually confirm the obtained contour shape and repeat the setting of several processing times to perform accurate contour shape. Can be acquired relatively quickly.
  • the contour extraction process is performed on data having a large number of slices such as a nuclear medicine diagnostic apparatus, the appropriate number of processes may be different for each slice. Therefore, when the operator visually confirms the contour shape for each slice, it takes a lot of time, and it is very difficult to perform the contour extraction processing by setting the number of times of processing.
  • An object of the present invention is to provide a contour image generation device and a nuclear medicine diagnosis device.
  • the present invention has the following configuration. That is, the contour image generating apparatus according to the present invention is a first preset which is repeatedly performed by a contour extraction model on a two-dimensional reconstructed image of a subject acquired by detecting radiation emitted from the subject.
  • a contour extraction processing unit that performs one contour extraction processing, and a change area between the first contour shape and the second contour shape are calculated.
  • a change area calculation unit a pixel value total calculation unit that calculates a sum of pixel values of pixels included in the change area; a change rate calculation unit that calculates a change rate that is a ratio of the change area and the total;
  • An end determination unit that determines whether or not the change rate is smaller than a preset threshold value, and the second contour shape when the end determination unit determines that the change rate is greater than the threshold value.
  • the processing of the contour extraction processing unit, the change area calculation unit, the pixel value total calculation unit, the change rate calculation unit, and the end determination unit is executed again, and the change rate is determined by the end determination unit from the threshold value.
  • a control unit that outputs a two-dimensional contour image including the second contour shape when it is determined that the second contour shape is also small.
  • the contour extraction processing unit generates a new second contour shape from the preset first contour shape, which is repeatedly performed on the two-dimensional reconstructed image by the contour extraction model. Of the contour extraction processing to be extracted, one contour extraction processing is performed.
  • the end determination unit determines whether or not the rate of change is smaller than a preset threshold value.
  • the rate of change is calculated as follows.
  • the change area calculation unit calculates the change area between the first contour shape and the second contour shape, and the pixel value total calculation unit calculates the sum of the pixel values of the pixels included in the change area.
  • the change rate calculation unit calculates a change rate that is a ratio of the change area to the total.
  • the repetition control unit sets the second contour shape as the first contour shape when the end determination unit determines that the change rate is greater than the threshold, causes the contour extraction processing unit and the like to execute again, and the end determination unit When it is determined that the change rate is smaller than the threshold value, a two-dimensional contour image including the second contour shape is output.
  • the rate of change which is the ratio of the change area and the sum of the pixel values of the pixels included in the change area, has the property of being settled to the same value every time without depending on the data for each two-dimensional reconstructed image.
  • a threshold value is set in advance using a plurality of sample data acquired in advance.
  • the repetition control unit outputs a two-dimensional contour image including the second contour shape when the end determination unit determines that the change rate is smaller than the threshold value. Accordingly, the contour shape of the subject to be imaged can be automatically extracted accurately with a suitable number of processing times without visual confirmation by the operator.
  • the contour image generation apparatus further includes a processing number determination unit that counts the number of times of the contour extraction processing and determines whether or not the processing number has reached the number of breaks.
  • the unit calculates a rate of change for each number of breaks, which is a ratio of the sum of the change areas to the sum of the totals, and the control unit is configured so that the number of processes does not reach the number of breaks in the process count determination unit. Is determined, the second contour shape is set as the first contour shape, and the processing of the contour extraction processing unit, the change area calculation unit, the pixel value total calculation unit, and the processing number determination unit is performed again.
  • the processing number determination unit determines that the processing number has reached the number of divisions
  • the processing number is reset and the determination by the end determination unit is performed.
  • the end determination unit determines that the rate of change is greater than the threshold
  • the second contour shape is set as the first contour shape, the contour extraction processing unit, the change area calculation unit, and the pixel value total It is preferable that the processes of the calculation unit, the change rate calculation unit, the processing number determination unit, and the end determination unit are executed again.
  • the rate of change for each number of processes may fluctuate up and down due to statistical noise in the two-dimensional reconstructed image.
  • end determination is performed for each processing count, the rate of change once decreases greatly, the rate of change becomes smaller than the threshold value, and the contour extraction process may end before the rate of change settles.
  • a processing number determination unit is not provided and end determination is performed for each processing number, but determination processing is performed for each number of separations, that is, for each of a plurality of processing numbers.
  • the change rate calculation unit calculates a change rate for each number of divisions, which is a ratio of the total change area and the total pixel value.
  • the end determination unit performs determination using the change rate calculated as the average value for each number of breaks. Therefore, it is possible to prevent the contour extraction process from being finished before the change rate is settled due to a change in the change rate for each processing count, and to accurately extract the contour shape with an appropriate number of processing times.
  • an example of the contour image generating apparatus is that the number of divisions is variable. That is, when the number of divisions is reached, the next number of divisions may be set to a number different from the previous number of divisions. For example, a relatively large number of processes is set as the number of delimiters for the number of processes where the difference between the threshold and the change rate is large, and a relatively small number of processes is set as the number of delimiters for the number of processes where the difference between the threshold and the change rate is small. As a result, it is possible to accurately extract the contour shape with an appropriate number of processes while reducing the number of end determinations.
  • the number of divisions is reduced as the number of processes reaches the number of divisions. That is, when the number of divisions is reached, the next number of divisions is set to a number less than the previous number of divisions or the same number as the previous number of divisions. As a result, it is possible to accurately extract the contour shape with an appropriate number of processes while reducing the number of end determinations.
  • an example of the contour image generating apparatus according to the present invention is that the number of divisions is constant. Thereby, the end determination can be simply performed under the same conditions.
  • the two-dimensional reconstructed image is any one of a plurality of two-dimensional reconstructed images constituting a three-dimensional reconstructed image generated by reconstruction. It is preferable that the control unit generates a three-dimensional contour image from the plurality of output two-dimensional contour images.
  • the contour shape can be accurately extracted with an appropriate number of processes for each two-dimensional reconstructed image (slice).
  • a plurality of detectors are arranged in a ring shape, based on a detector unit that detects radiation emitted from a subject, and radiation detected by the detector unit, A data collection unit that collects emission data, a reconstruction processing unit that reconstructs the emission data to obtain a two-dimensional reconstructed image, and is repeatedly performed on the two-dimensional reconstructed image by a contour extraction model in advance.
  • a contour extraction processing unit that performs one contour extraction processing, and the first contour shape and the second contour shape
  • a change area calculation unit that calculates a change area
  • a pixel value total calculation unit that calculates a sum of pixel values of pixels included in the change area
  • a change rate that is a ratio of the change area and the total
  • an end determination unit that determines whether or not the change rate is smaller than a preset threshold
  • the end determination unit that determines that the change rate is greater than the threshold
  • the second contour shape is set as the first contour shape, and the processing of the contour extraction processing unit, the change area calculation unit, the pixel value total calculation unit, the change rate calculation unit, and the end determination unit is executed again.
  • a control unit that outputs a two-dimensional contour image including the second contour shape when the change rate is determined to be smaller than the threshold value by the end determination unit. It is.
  • the contour extraction processing unit obtains a new second contour shape from the preset first contour shape, which is repeatedly performed on the two-dimensional reconstructed image by the contour extraction model. Of the contour extraction processing to be extracted, one contour extraction processing is performed.
  • the end determination unit determines whether or not the rate of change is smaller than a preset threshold value.
  • the rate of change is calculated as follows.
  • the change area calculation unit calculates the change area between the first contour shape and the second contour shape, and the pixel value total calculation unit calculates the sum of the pixel values of the pixels included in the change area.
  • the change rate calculation unit calculates a change rate that is a ratio of the change area to the total.
  • the repetition control unit sets the second contour shape as the first contour shape when the end determination unit determines that the change rate is greater than the threshold, causes the contour extraction processing unit and the like to execute again, and the end determination unit When it is determined that the change rate is smaller than the threshold value, a two-dimensional contour image including the second contour shape is output.
  • the rate of change which is the ratio of the change area and the sum of the pixel values of the pixels included in the change area, has the property of being settled to the same value every time without depending on the data for each two-dimensional reconstructed image.
  • a threshold value is set in advance using a plurality of sample data acquired in advance.
  • the repetition control unit outputs a two-dimensional contour image including the second contour shape when the end determination unit determines that the change rate is smaller than the threshold value. Accordingly, the contour shape of the subject to be imaged can be automatically extracted accurately with a suitable number of processing times without visual confirmation by the operator.
  • the contour shape of the subject to be imaged can be automatically and accurately extracted with an appropriate number of processes without visual confirmation by the operator.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a mammography PET apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the structure of the outline image generation part which concerns on Example 1.
  • FIG. It is a figure for demonstrating several 2D reconstruction image which comprises a 3D reconstruction image.
  • 6 is a flowchart illustrating an operation of a contour image generation unit according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of a contour image generation unit according to a second embodiment. 10 is a flowchart illustrating an operation of a contour image generation unit according to the second embodiment. It is a figure which shows the relationship between the frequency
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a mammography PET apparatus according to the first embodiment.
  • the mammography PET apparatus 1 detects emission data E1 based on the detector unit 3 that detects ⁇ rays emitted from the breast B of the subject M to which the radiopharmaceutical is administered, and the ⁇ rays detected by the detector unit 3. And a data collecting unit 5 for collecting.
  • a plurality of ⁇ -ray detectors 7 are arranged in a ring shape so as to surround a breast B that is an imaging target of the subject M.
  • the ⁇ -ray detector 7 corresponds to the detector of the present invention.
  • the ⁇ -ray detector 7 includes a scintillator block, a light guide, and a photomultiplier tube (all not shown).
  • a plurality of scintillator blocks are configured, and a plurality of scintillator blocks are arranged in a matrix (for example, 8 rows ⁇ 8 columns). Further, the plurality of scintillator blocks arranged two-dimensionally have a single layer structure composed of one stage or a laminated structure composed of a plurality of stages (for example, two stages).
  • the data collection unit 5 has a coincidence circuit (not shown).
  • the data collecting unit 5 collects one event determined to be simultaneously counted based on the electrical signal output from the detector unit 3 by detecting ⁇ rays as emission data E1. That is, the data collection unit 5 considers that two ⁇ -rays emitted from the subject M in the opposite direction by 180 ° are simultaneously counted only when the two ⁇ -ray detectors 7 detect the ⁇ -rays within a certain period, Collect that information.
  • the emission data E1 is collected three-dimensionally, but in some cases, two-dimensional collection may be used.
  • a contour image generation unit 9 that generates a three-dimensional contour image Gr that is an image including the contour shape of the breast B of the subject M from the collected emission data E 1, and a contour image generation unit 9
  • An absorption correction unit 11 is provided that generates an absorption coefficient map based on the generated three-dimensional contour image Gr and performs absorption correction on the emission data E1 using the absorption coefficient map.
  • the absorption coefficient map used for absorption correction is obtained by uniformly assigning an absorption coefficient equivalent to the breast B of the subject M within the outline of the breast B of the three-dimensional outline image Gr.
  • the absorption coefficient is set in advance.
  • the absorption correction unit 11 performs absorption correction on the emission data E1, and generates emission data E2 after absorption correction.
  • the contour image generation unit 9 corresponds to the contour image generation device of the present invention.
  • a reconstruction processing unit 13 that reconstructs the emission data E2 after the absorption correction and generates the PET image Gp is provided at the subsequent stage of the absorption correction unit 11.
  • the reconstruction processing by the reconstruction processing unit 13 uses a two-dimensional or three-dimensional reconstruction method.
  • a three-dimensional iterative reconstruction method is used for the reconstruction process.
  • the absorption correction unit 11 may be included in the system model of the reconstruction processing unit 13.
  • the mammography PET apparatus 1 includes a main control unit 15 that comprehensively controls each component of the apparatus 1, a display unit 17 that displays the PET image Gp generated by the reconstruction processing unit 13, and an operator
  • An input unit 19 that performs input settings and various operations and a storage unit 21 that stores a PET image Gp and the like are provided.
  • the main control unit 15 includes a central processing unit (CPU).
  • the display unit 17 includes a liquid crystal monitor or the like.
  • the input unit 19 includes a keyboard, a mouse, and the like.
  • the storage unit 21 includes a storage medium such as a ROM (read-only memory), a RAM (random-access memory), or a hard disk. The storage medium may be removable from the mammography PET apparatus 1.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the contour image generation unit 9 according to the first embodiment. First, an outline of the contour image generation unit 9 will be described.
  • the contour image generation unit 9 reconstructs emission data E1 collected by detecting two ⁇ rays emitted from the breast B of the subject M, and generates a three-dimensional reconstructed image G of the breast B of the subject M.
  • a reconstruction processing unit 31 to be generated and a storage unit 33 to store the generated three-dimensional reconstruction image G are provided.
  • the repetitive control unit 39 to be described later is one of the two-dimensional reconstruction images G1 constituting the three-dimensional reconstruction image G among the three-dimensional reconstruction images G stored in the storage unit 33.
  • the configuration image G1 is read (see FIG. 3).
  • the contour image generation unit 9 determines the contour shape of the breast B of the subject M in the read two-dimensional reconstructed image G1 and outputs the two-dimensional contour image Gr1, and the output 2
  • a contour image collecting unit 37 that collects the three-dimensional contour image Gr1 and outputs a three-dimensional contour image Gr, and a repetitive control unit 39 that comprehensively controls each component of the contour image generating unit 9 are provided.
  • the repetition control unit 39 corresponds to the control unit of the present invention.
  • the contour determination unit 35 includes a contour extraction process for extracting a new second contour shape Wb from a preset first contour shape Wa, which is repeatedly performed by the contour extraction model, in the acquired two-dimensional reconstructed image G1.
  • a contour extraction processing unit 41 that performs one contour extraction processing is provided.
  • the contour determination unit 35 calculates a change area calculation unit 43 that calculates a change area S between the first contour shape Wa and the second contour shape Wb, and calculates a total V of pixel values of pixels included in the change area S.
  • the contour determination unit 35 includes an end determination unit 49 that determines whether the change rate Ra is smaller than a preset threshold value P.
  • the iterative control unit 39 sets the second contour shape Wb as the first contour shape Wa when the end determination unit 49 determines that the change rate Ra is greater than the threshold value P, and calculates the contour extraction processing unit 41 and the change area calculation.
  • the unit 43, the pixel value total calculation unit 45, the change rate calculation unit 47, and the end determination unit 49 are executed again. Further, when the end determination unit 49 determines that the change rate Ra is smaller than the threshold value P, the iterative control unit 39 outputs a two-dimensional contour image Gr1 including the second contour shape Wb.
  • the reconstruction processing unit 31 reconstructs emission data E1 collected by detecting two ⁇ rays emitted from the breast B of the subject M, and generates a three-dimensional reconstruction image G of the breast B of the subject M. Generate.
  • the reconstruction process is performed by a known method such as a two-dimensional reconstruction method or a three-dimensional reconstruction method.
  • the reconstruction processing it is possible to reconstruct the three-dimensionally collected emission data E1, such as a rebinning method, a FORE (Fourier rebinning) method, and an OS-EM (ordered subsets-expectation maximization) method.
  • a combination with a construction method may be used.
  • a list mode three-dimensional DRAMA dynamic RAMRAM
  • the contour extraction processing unit 41 is a part of the contour extraction processing repeatedly performed by the contour extraction model in each of a plurality of two-dimensional reconstruction images G1 constituting the three-dimensional reconstruction image G generated by the reconstruction processing unit 31.
  • One contour extraction process is performed.
  • the one-time contour extraction process based on the contour extraction model is a process of extracting a new second contour shape Wb from a preset first contour shape Wa.
  • a level set method or a snake method is used as the contour extraction model.
  • the level set method has the following effects over the snake method. For example, when the subject M is small, both breasts B may be reflected.
  • the contour method cannot extract individual contour shapes by the snake method, but the contour shape can be individually extracted by the level set method.
  • the contour extraction processing sets an initial contour W (0) so as to largely surround the breast B of the subject M, and repeatedly executes the contour extraction processing.
  • Outline W (1), outline W (2), outline W (3),..., Outline W (n) are obtained in order.
  • the contour extraction process is performed for the first time, the first contour shape Wa becomes the contour W (0), and the new second contour shape Wb becomes the contour W (1).
  • the contour extraction process is performed for the second time, the first contour shape Wa is the contour W (1), and the new second contour shape Wb is the contour W (2).
  • the change rate Ra is used for the end determination.
  • the change rate Ra is a ratio between the change area S of the first contour shape Wa and the second contour shape Wb and the sum V of the pixel values of the pixels included in the change area S.
  • Such a change rate Ra has a relationship as shown in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the number T of contour extraction processes and the rate of change Ra.
  • the horizontal axis indicates the number of times T of contour extraction processing that is repeatedly performed, and the vertical axis indicates the rate of change Ra.
  • the contour W (n) gradually approaches the breast B contour of the subject M as shown in FIG. , Once rising, falling, and tend to settle around a certain value.
  • the contour extraction process is performed with the number of processing times T near a certain value at which the change rate Ra is settled, an accurate contour shape is obtained.
  • the rate of change Ra has a property of being settled to the same value every time without depending on the data for each two-dimensional reconstructed image G1.
  • the contour extraction process searches the two-dimensional reconstructed image G1 for a pixel value gradient that occurs at the boundary between the accumulation amount of RI contained in the radiopharmaceutical in the breast B (skin of the breast B) and the noise of the pixels outside the breast B. Then, the contour shape of the breast B is extracted. Pixel noise in the vicinity of the breast B is caused by scattered radiation from the breast B or body, and the amount of scattered radiation is closely related to the amount of RI accumulated in the breast B.
  • the amount of change S of the contour area in one contour extraction process decreases as the pixel value gradient increases as it approaches the breast B contour.
  • the rate of change Ra in one contour extraction process has a property that it does not depend on the data for each two-dimensional reconstructed image (slice) G1 and settles to the same value every time.
  • a threshold value P is set in advance using a plurality of sample data acquired in advance. The contour extraction process can be automatically performed at an appropriate number of processes T for each two-dimensional reconstructed image G1.
  • some threshold values P are preset in the storage units 21, 33, etc., depending on the imaging conditions such as the conditions of the apparatus 1, the patient's body size, and the administration conditions of the radiopharmaceutical, and the repetitive control unit 39 stores the storage units 21, 33, etc. Read from and use properly. As a result, the contour extraction process can be automatically performed with the appropriate number of processes T for each imaging condition.
  • the change rate Ra is calculated by the change area calculation unit 43, the pixel value total calculation unit 45, and the change rate calculation unit 47 as described above. That is, the change area calculation unit 43 calculates the change area S between the first contour shape Wa and the second contour shape Wb as shown in FIG.
  • the pixel value total calculation unit 45 calculates the total V of the pixel values of the pixels included in the change area S.
  • the end determination unit 49 determines whether or not the change rate Ra is smaller than a preset threshold value P.
  • the repetition control unit 39 sets the second contour shape Wb as the first contour shape Wa when the end determination unit 49 determines that the change rate Ra is larger than the threshold value P. For example, when the second contour shape Wb is the contour W (1) in FIG. 4, the first contour shape Wa is set as the contour W (1) in FIG. Then, the repetition control unit 39 causes the contour extraction processing unit 41, the change area calculation unit 43, the pixel value total calculation unit 45, the change rate calculation unit 47, and the end determination unit 49 to execute again. When the end determination unit 45 determines that the change rate Ra is smaller than the threshold value P, the iterative control unit 39 outputs a two-dimensional contour image Gr1 including the second contour shape Wb.
  • a contour image collection unit 37 that collects the two-dimensional contour image Gr1 and outputs the three-dimensional contour image Gr is provided at the subsequent stage of the contour determination unit 35.
  • the iterative control unit 39 sequentially reads a plurality of two-dimensional reconstructed images G1 constituting the three-dimensional reconstructed image G, generates a two-dimensional contour image Gr1 from the two-dimensional reconstructed image G1, and generates a plurality of 2
  • a three-dimensional contour image Gr is generated from the three-dimensional contour image Gr1.
  • the end determination unit 49 may output a two-dimensional contour image Gr1 including the second contour shape Wb, the contour extraction processing unit 41, and the like. The above process may be executed again.
  • the operation of the mammography PET apparatus 1 will be described. First, the overall operation of the mammography PET apparatus 1 will be described, and then the operation of the contour image generation unit 9 of the mammography PET apparatus 1 will be described.
  • the operation of the mammography PET apparatus 1 will be described.
  • a radiopharmaceutical is administered to the subject M, and the subject M is placed in the mammography PET apparatus 1.
  • the breast B that is the imaging target of the subject M is housed between the plurality of ⁇ -ray detectors 7 arranged in a ring shape of the detector unit 3.
  • Gamma rays are emitted from the breast B of the subject M.
  • Two ⁇ rays are emitted in the opposite directions of 180 °.
  • the two ⁇ rays are detected by the detector unit 3.
  • the data collection unit 5 collects, as emission data E1, an event indicating that two ⁇ -ray detectors 7 have detected two ⁇ -rays within a certain period.
  • the emission data E1 collected by the data collection unit 5 is subjected to absorption correction by the absorption correction unit 11.
  • Absorption correction is performed using the three-dimensional contour image Gr generated by the contour image generator 9. That is, the absorption correction unit 11 performs absorption correction on the emission data E1 using an absorption map in which a preset absorption coefficient is uniformly assigned in the outline of the three-dimensional outline image Gr. Thereby, emission data E2 after absorption correction is obtained.
  • the emission data E2 after the absorption correction is reconstructed into a three-dimensional PET image Gp by the reconstruction processing unit 13.
  • the reconstructed three-dimensional PET image Gp is displayed on the display unit 17 and stored in the storage unit 21.
  • the image displayed on the display unit 17 may be an arbitrary cross section in the three-dimensional PET image Gp, for example.
  • the reconstruction processing unit 13 performs image reconstruction and absorption correction on the emission data E1 to generate a three-dimensional PET image Gp. .
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating the operation of the contour image generation unit 9 according to the first embodiment.
  • the reconstruction processing unit 31 reconstructs the emission data E1 collected by the data collection unit 5, and generates a three-dimensional reconstruction image G of the breast B of the subject M.
  • the generated three-dimensional reconstructed image G is stored in the storage unit 33.
  • the repetitive control unit 39 is a plurality of two-dimensional reconstructed images G1 constituting the three-dimensional reconstructed image G stored in the storage unit 33 (see FIG. 3).
  • One sheet of the two-dimensional reconstructed image G1 is read and sent to the contour extraction processing unit 41.
  • the repetition control unit 39 sends the initial contour W (0) to the contour extraction processing unit 41 from the storage units 21 and 33 that store information such as the initial contour W (0) and the threshold P, and ends the threshold P.
  • the data is sent to the determination unit 49.
  • Step ST02 Contour Extraction Processing
  • the contour extraction processing unit 41 starts a new one from the preset first contour shape Wa, which is repeatedly performed by the contour extraction model (for example, level setting method) in the acquired two-dimensional reconstructed image G1.
  • the contour extraction model for example, level setting method
  • one contour extraction processing is performed.
  • the initial contour W (0) is set in the first contour shape Wa, and a new contour extraction process results in a new contour extraction process.
  • a contour W (1) is obtained as the second contour shape Wb.
  • Step ST03 Calculation of Change Area
  • the change area calculation unit 43 calculates a change area S between the first contour shape Wa and the second contour shape Wb.
  • the change area S is obtained from the difference between the second contour shape Wb and the first contour shape Wa.
  • the change area S is a region indicated by diagonal lines.
  • Step ST04 Calculation of Total Pixel Value
  • the pixel value total calculation unit 45 calculates the total V of the pixel values of the pixels included in the change area S. That is, the pixel value total calculation unit 45 calculates the sum (total) V of the pixel values of the pixels included in the change area S as shown in FIG.
  • Step ST05 Calculation of Change Rate
  • Step ST10 End determination (change rate ⁇ threshold)
  • the end determination unit 49 determines whether or not the change rate Ra is smaller than a preset threshold value P.
  • the repetition control unit 39 first sets the second contour shape Wb as the first contour shape Wa.
  • the repetition control unit 39 sets the contour W (1) as the first contour shape Wa.
  • the repetition control unit 39 causes the contour extraction processing unit 41, the change area calculation unit 43, the pixel value total calculation unit 45, the change rate calculation unit 47, and the end determination unit 49 to be executed again. That is, the repetition control unit 39 executes the above-described steps ST02 to ST10 again.
  • Step ST11 Output of two-dimensional contour image
  • the end determination unit 49 determines that the repetition control unit 39 is smaller than the threshold value P (see FIG. 5)
  • the iterative control unit 39 performs the process on all or necessary two-dimensional reconstructed images G1 constituting the three-dimensional reconstructed image G, and outputs a plurality of two-dimensional contour images Gr1. Since each two-dimensional contour image Gr1 is determined based on the threshold value P, the contour extraction process is automatically performed with an appropriate number of processes, and the accuracy is high.
  • the contour image collection unit 37 collects each output two-dimensional contour image Gr1 and outputs a three-dimensional contour image Gr. Each two-dimensional contour image Gr1 has a contour shape extracted with high accuracy. Therefore, the output three-dimensional contour image Gr also has a precise contour shape.
  • the contour extraction processing unit 41 starts a new one from the preset first contour shape Wa, which is repeatedly performed on the two-dimensional reconstructed image G1 by the contour extraction model.
  • the contour extraction processing for extracting the second contour shape Wb one contour extraction processing is performed.
  • the end determination unit 49 determines whether or not the change rate Ra is smaller than a preset threshold value P.
  • the change rate Ra is calculated as follows.
  • the change area calculation unit 43 calculates the change area S between the first contour shape Wa and the second contour shape Wb, and the pixel value total calculation unit 45 calculates the total V of the pixel values of the pixels included in the change area S. To do.
  • the change rate calculation unit 47 calculates a change rate Ra that is a ratio of the change area S to the total V.
  • the repetition control unit 39 sets the second contour shape Wb as the first contour shape Wa when the end determination unit 49 determines that the change rate Ra is greater than the threshold value P, and performs processing such as the contour extraction processing unit 41 and the like.
  • the end determination unit 49 determines that the change rate Ra is smaller than the threshold value P, the two-dimensional contour image Gr1 including the second contour shape Wb is output.
  • the rate of change Ra which is the ratio of the changed area S and the total pixel value V of the pixels included in the changed area S, has the same value every time without depending on the data for each two-dimensional reconstructed image G1. It has a calming nature.
  • a threshold value P is set in advance using a plurality of sample data acquired in advance.
  • the iterative control unit 39 outputs a two-dimensional contour image Gr1 including the second contour shape Wb.
  • the two-dimensional reconstructed image G1 is one of a plurality of two-dimensional reconstructed images G1 constituting the three-dimensional reconstructed image G generated by reconstruction (see FIG. 3), and the repetitive control unit 39. Generates a three-dimensional contour image Gr from the plurality of output two-dimensional contour images Gr1. For example, when the contour extraction processing is performed with the processing count T fixed, even if the processing count T is appropriate for a certain image, the processing count T is high or low for other images.
  • the two-dimensional contour image Gr1 can be generated with an appropriate number of processing times T for each two-dimensional reconstructed image (slice) G1.
  • the two-dimensional reconstructed image G1 at both ends of the code H has a lower statistical accuracy because the sensitivity is lower than the two-dimensional reconstructed image G1 at the center of the code C due to the configuration of the detector unit 3. . Therefore, if the contour extraction process is performed with the same number of processes T as the two-dimensional reconstructed image G1 at the center of the code C, the accuracy of the contour shape to be acquired is deteriorated.
  • the rate of change Ra is calculated for each two-dimensional reconstructed image (slice) G1, and the end determination is performed based on the threshold value P. Therefore, only the two-dimensional reconstructed image G1 at the center of the code C is used.
  • the contour shape can be accurately extracted even in the two-dimensional reconstructed image G1 at the end of the symbol H.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration of the contour image generation unit 9 according to the second embodiment. Note that description of the same components as those in the first embodiment is omitted.
  • Example 1 in the contour image generation unit 9, the determination by the end determination unit 49 is performed for each contour extraction process.
  • the determination by the end determination unit 49 is performed for each of a plurality of contour extraction processes.
  • the contour image generation unit 9 of the present embodiment further counts the number of times T of the contour extraction process, and determines the number of times of processing to determine whether the number of times T has reached the number of breaks K.
  • a determination unit 51 is provided. For example, when the number of breaks K is set to 5, the processing count determination unit 51 counts the number of times T of the contour extraction processing in the contour extraction processing unit 41, and the contour extraction processing unit 41, the change area calculation unit 43, The determination is performed so that the processes of the pixel value total calculation unit 45 and the change rate calculation unit 47 are repeated five times.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating the operation of the contour image generation unit 9 according to the second embodiment.
  • the description which overlaps with Example 1 shall be abbreviate
  • Step ST01 Reading of two-dimensional reconstructed image
  • the repetitive control unit 39 among the plurality of two-dimensional reconstructed images G1 constituting the three-dimensional reconstructed image G stored in the storage unit 33 (see FIG. 3), 1
  • the two two-dimensional reconstructed images G1 are read out and sent to the contour extraction processing unit 41.
  • the repetition control unit 39 reads the initial contour W (0) from the storage units 21 and 33 that store information such as the initial contour W (0), the threshold value P, and the number of breaks K, and the like to the contour extraction processing unit 41.
  • the threshold value P is read and sent to the end determination unit 49
  • the number of breaks K is read and sent to the processing number determination unit 51. Note that before the processing, the processing count T is “0”.
  • the contour extraction processing unit 41 performs one contour extraction processing using a contour extraction model (for example, a level set method) on the acquired two-dimensional reconstructed image G1. That is, the contour extraction processing unit 41 extracts the contour W (1) that is the second contour shape Wb from the initial contour W (0) that is the first contour shape Wa.
  • a contour extraction model for example, a level set method
  • Step ST03 Calculation of Change Area
  • the change area calculation unit 43 calculates the change area S between the first contour shape Wa and the second contour shape Wb for each processing count T. For example, if the number of breaks K is 5, the change area S is calculated for each processing number T, and the change areas S1 to S5 for 5 times are calculated.
  • the total pixel value calculation unit 45 calculates the total pixel value V of the pixels included in the change area S for each processing count T. For example, if the number of divisions K is 5, the total V of pixel values is calculated for each processing number T, and the total V1 to V5 for 5 times is calculated.
  • the change rate calculation unit 47 calculates the change rate Ra for each delimiter count K, which is the ratio of the sum of the change areas S and the sum of the total Vs. For example, as described above, when the number of breaks K is 5, there are 5 change areas S1 to S5 and 5 times total V1 to V5.
  • Step ST06 Determination of number of processes (number of processes ⁇ number of breaks)
  • the repetition control unit 39 sets the second contour shape Wb as the first contour shape Wa. Then, the repetition control unit 39 causes the contour extraction processing unit 41, the change area calculation unit 43, the pixel value total calculation unit 45, the change rate calculation unit 47, and the processing number determination unit 51 to be executed again. That is, the repetition control unit 39 performs the above-described steps ST02 to ST06 again.
  • Step ST10 End Determination
  • the end determination unit 49 determines whether or not the rate of change Ra is smaller than a preset threshold value P.
  • the repetition control unit 39 first sets the second contour shape Wb as the first contour shape Wa.
  • the repetition control unit 39 sets the contour W (5) as the first contour shape Wa.
  • the iterative control unit 39 causes the contour extraction processing unit 41, the change area calculation unit 43, the pixel value total calculation unit 45, the change rate calculation unit 47, and the end determination unit 49 to be executed again. That is, the repetition control unit 39 executes the above-described steps ST02 to ST10 again.
  • Step ST11 Output of a two-dimensional contour image
  • the repeat control unit 39 outputs a two-dimensional contour image Gr1 including the second contour shape Wb when the end determination unit 49 determines that the threshold value P is smaller than the threshold value P.
  • steps ST01 to ST11 in FIG. 9 are performed on all or a plurality of necessary two-dimensional reconstructed images G1 constituting the three-dimensional reconstructed image G, and a plurality of two-dimensional contour images Gr1 are output. .
  • the processing number determination unit 51 is not provided and the end determination is performed for each processing number T, but the determination processing is performed for each number of separations K, that is, for each of a plurality of processing times T. Is going.
  • the change rate calculation unit 47 calculates a change rate Ra for each delimiter count K, which is a ratio of the sum of the change areas S and the sum of the pixel value sums V. Therefore, the end determination unit 49 performs determination using the rate of change Ra calculated as the average value for each number of breaks K. As a result, it is possible to prevent the contour extraction process from being finished before the change rate Ra is settled due to a change in the change rate Ra for each processing count, and to generate the two-dimensional contour image Gr1 with the appropriate processing count T. it can.
  • the change rate Ra is calculated by the change rate calculation unit 47 for each processing count T.
  • the change amount calculation unit 47 is provided between the processing count determination unit 51 and the end determination unit 49.
  • the processing number determination unit 51 determines that the processing number T has reached the delimiter number K, the change rate Ra may be calculated.
  • the processing number determination unit 51 is not limited to the position of FIG. 8 as long as the change rate Ra for each number of divisions K can be calculated.
  • the present invention is not limited to the above embodiment, and can be modified as follows.
  • the number of breaks K in the second embodiment described above may be variable. That is, when the number of divisions K is reached, the next number of divisions K may be set to a number different from the previous number of divisions K.
  • the processing number T in which the difference between the change rate Ra and the threshold value P is large a relatively large number of processing times T is set as the separation number K
  • a small processing count T is set as the delimiter count K.
  • the number of breaks K may be decreased as the number of processes T reaches the number of breaks K. That is, when the number of breaks K is reached, the next number of breaks K is set to a number less than the previous number of breaks K or the same number as the previous number of breaks K. As a result, it is possible to accurately extract the contour shape with an appropriate number of processing times T, while reducing the number of end determinations.
  • the contour image generation unit 9 generates a three-dimensional contour image Gr from the three-dimensional reconstructed image G.
  • the contour image generation unit 9 may generate the two-dimensional contour image Gr1 from the two-dimensional reconstruction image G1.
  • the mammography PET apparatus 1 has been described as an example of a nuclear medicine diagnostic apparatus, but is not limited thereto.
  • the nuclear medicine diagnostic apparatus may be a modality such as a head PET apparatus that images the head of the subject M, a head PET / CT apparatus, or a head PET / SPECT apparatus. That is, the present invention can be applied to a nuclear medicine diagnostic apparatus that images an object that can be regarded as a relatively single absorber.
  • contour S (S1, S2, S3-Sn) ... Change area V (V1, V2, V3 to Vn) ... Sum of pixel values of pixels included in change area Ra ... Change rate P ... Threshold Gr1 ... Two-dimensional contour image Gr ... Three-dimensional wheel Guo image K ... Number of breaks T ... Number of processes

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Abstract

　輪郭画像生成装置９において、輪郭抽出処理部４１は、２次元再構成画像Ｇ１に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、第１輪郭形状Ｗａから第２輪郭形状Ｗｂを抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う。終了判定部４９は、変化率Ｒａが閾値Ｐよりも小さいか否かを判定する。変化率Ｒａは、第１輪郭形状Ｗａと第２輪郭形状Ｗｂとの変化面積Ｓと、変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖとの比である。繰り返し制御部３９は、変化率Ｒａが大きい場合に、輪郭抽出処理部４１等の処理を再度実行させ、変化率Ｒａが小さい場合に、第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。

Description

輪郭画像生成装置および核医学診断装置
　本発明は、被検体に放射性薬剤を投与し、被検体内から放出された放射線を検出して収集した収集データに基づいて、被検体の撮像対象の輪郭を抽出する輪郭画像生成装置および核医学診断装置に関する。
　従来、核医学診断装置としてＰＥＴ（positron emission tomography）装置がある。ＰＥＴ装置は、陽電子（positron）の消滅によって発生する２本のγ線（ガンマ線）を、複数個の検出器で同時に検出したときのみ、被検体の断層画像を再構成するように構成されている。また、ＰＥＴ装置として被検体の乳房を撮像するマンモグラフィ用ＰＥＴ装置がある。マンモグラフィ用ＰＥＴ装置は、被検体の乳房を取り囲むように検出器が配置されており、被検体の乳房に検出器を近接させることで、検出感度の向上させることができる。
　検出器で検出するγ線は、放射性薬剤が予め投与された被検体内から放出されたγ線である。放出されたγ線は、被検体の体内の組織で吸収される。そのため、ＰＥＴ装置は、ＰＥＴ画像を生成する際にγ線の吸収の影響を考慮した吸収補正を行う（例えば特許文献１参照）。吸収補正は、一般的に、Ｘ線ＣＴ装置で撮像したデータを用いたり、γ線を放出する外部線源を用いて検出したデータを用いたりして行われる。しかしながら、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置は、Ｘ線ＣＴ装置や外部線源を設けるのが難しい。そのため、被検体の乳房を単一の吸収体として仮定した吸収補正を行っている。この方法では、乳房の輪郭を抽出し、抽出した輪郭内に乳房と等価の吸収係数を割り当てて、吸収係数マップを生成する。そして、生成された吸収係数マップに基づき吸収補正を行っている。
　また、被検体などの物体の輪郭形状を抽出する方法として、レベルセット（level set）法などの動的輪郭モデルがある（例えば非特許文献１参照）。動的輪郭モデルとは、画像上に設定した閉曲線を動的に変化させて物体の輪郭と一致させることにより、輪郭形状を抽出する方法である。
特開２００３－２９４８４３号公報
C. Li, C. Xu, C. Gui, and M. D. Fox, "Level Set Evolution Without Re-initialization: A New Variational Formulation", CVPR 2005
　動的輪郭モデルによる輪郭抽出処理は、物体の輪郭形状を抽出するために、多数回の処理回数を繰り返す必要があり、処理回数によって、得られる輪郭形状の精度が変わってくる。操作者は、処理回数を設定し、設定した処理回数の輪郭抽出処理を行うことで、輪郭形状を抽出するが、精度よい輪郭形状が得られたか否かは、操作者が視覚的に確認する必要がある。そして、得られた輪郭形状が物体輪郭よりも小さければ、処理回数を減らし、また、得られた輪郭形状が物体輪郭よりも大きければ、処理回数を増やす。このようにして、精度よい物体の輪郭形状を取得できる。
　しかしながら、従来のマンモグラフィ用ＰＥＴ装置において、被検体の乳房の輪郭形状を抽出するために、非特許文献１のような動的輪郭モデルによる輪郭抽出処理を適用させた場合、精度よい輪郭形状を取得できない問題がある。すなわち、動的輪郭モデルによる輪郭抽出処理は、２次元再構成画像の勾配情報を利用して輪郭形状を抽出するので、隣り合う画素の画素値の変化が大きいところで輪郭形状が留まるはずである。つまり、被検体の乳房輪郭がはっきりしていれば、輪郭形状は、乳房輪郭で留まるはずである。
　しかしながら、統計ノイズが多い再構成画像の場合は、そのノイズによる勾配（すなわち、ノイズ部分）で輪郭が留まってしまうことがある。そのため、多数回の輪郭抽出処理を繰り返し行わないと、精度よい輪郭形状が取得できない。また、乳房輪郭よりも隣り合う画素の画素値の変化が大きい、例えば腫瘍などの物体が乳房内に存在する場合がある。この場合、輪郭抽出処理を適切な処理回数で終了させないと、取得される輪郭形状が乳房輪郭の内側に入り込み、腫瘍などの物体輪郭を輪郭形状として抽出してしまい、意図しない輪郭形状が取得される。
　また、輪郭抽出処理の対象が１枚の画像であれば、得られた輪郭形状を操作者が視覚的に確認して、いくつかの処理回数の設定を繰り返して処理すれば、精度よい輪郭形状を比較的早く取得できる。しかしながら、核医学診断装置のようなスライス枚数の多いデータに対して輪郭抽出処理を行う場合、スライスごとに適切な処理回数が異なる場合がある。そのため、スライスごとに輪郭形状を操作者が視覚的に確認する場合、多大な時間がかかり、また、何度も処理回数を設定して輪郭抽出処理を行うことはとても難しい。
　本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる輪郭画像生成装置および核医学診断装置を提供することを目的とする。
　本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
　すなわち、本発明に係る輪郭画像生成装置は、被検体から放出された放射線を検出して取得した被検体の２次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状から新たな第２輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、前記第１輪郭形状と前記第２輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とするものである。
　本発明に係る輪郭画像生成装置によれば、輪郭抽出処理部は、２次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状から新たな第２輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う。終了判定部は、変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する。変化率は、次のように算出される。変化面積算出部は、第１輪郭形状と第２輪郭形状との変化面積を算出し、画素値合計算出部は、変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する。変化率算出部は、変化面積と合計との比である変化率を算出する。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも大きいと判定された場合に第２輪郭形状を第１輪郭形状として設定し、輪郭抽出処理部等の処理を再度実行させ、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する。
　すなわち、変化面積と、変化面積に含まれる画素の画素値の合計との比である変化率は、２次元再構成画像ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値を設定しておく。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する。これにより、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる。
　また、本発明に係る輪郭画像生成装置において、前記輪郭抽出処理の処理回数をカウントし、前記処理回数が区切り回数に達したか否かを判定する処理回数判定部を更に備え、前記変化率算出部は、前記変化面積の総和と前記合計の総和との比である区切り回数ごとの変化率を算出し、前記制御部は、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達していないと判定した場合には、前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部および前記処理回数判定部の処理を再度実行させ、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達したと判定した場合には、前記処理回数をリセットすると共に前記終了判定部による判定を行い、前記制御部は、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部、前記処理回数判定部および前記終了判定部の処理を再度実行させることが好ましい。
　輪郭抽出処理の処理回数と変化率の関係において、２次元再構成画像内の統計ノイズが原因で１回の処理回数ごとの変化率が上下に揺れ動く場合がある。この場合、１回の処理回数ごとに終了判定を行うと、変化率が一旦大きく下がって変化率が閾値よりも小さくなり、変化率が落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことがある。この点、本発明では、処理回数判定部を設けて、１回の処理回数ごとに終了判定を行うのではなく、区切り回数ごと、すなわち、複数の処理回数ごとに判定処理を行っている。また、変化率算出部は、変化面積の総和と、画素値合計の総和との比である区切り回数ごとの変化率を算出する。そのため、終了判定部は、区切り回数ごとの平均値として算出された変化率を用いて判定を行う。これにより、１回の処理回数ごとの変化率の変動によって、変化率が落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことを防止し、適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
　また、本発明に係る輪郭画像生成装置の一例は、前記区切り回数は、可変であることである。すなわち、区切り回数に達すると、次の区切り回数を、前の区切り回数と異なる回数に設定してもよいというものである。例えば、閾値と変化率の差が大きい処理回数では、比較的多い処理回数を区切り回数として設定し、閾値と変化率の差が小さい処理回数では、比較的少ない処理回数を区切り回数として設定する。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
　また、本発明に係る輪郭画像生成装置において、前記区切り回数は、前記処理回数が前記区切り回数に達するほど少なくすることが好ましい。すなわち、区切り回数に達すると、次の区切り回数を、前の区切り回数よりも少ない回数、あるいは前の区切り回数と同じ回数に設定するというものである。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
　また、本発明に係る輪郭画像生成装置の一例は、前記区切り回数は、一定であることである。これにより、終了判定を同じ条件でシンプルに行うことができる。
　また、本発明に係る輪郭画像生成装置において、前記２次元再構成画像は、再構成して生成された３次元再構成画像を構成する複数枚の２次元再構成画像のいずれかであり、前記制御部は、出力された複数枚の前記２次元輪郭画像から３次元輪郭画像を生成することが好ましい。例えば、処理回数を固定して輪郭抽出処理を行う場合は、ある画像では適切な処理回数であっても、他の画像で処理回数が多かったり、少なかったりする。この点、本発明によれば、２次元再構成画像（スライス）ごとに適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
　また、本発明に係る核医学診断装置は、複数の検出器がリング状に配置し、被検体から放出された放射線を検出する検出器ユニットと、前記検出器ユニットで検出された放射線に基づき、エミッションデータを収集するデータ収集部と、前記エミッションデータを再構成して２次元再構成画像を取得する再構成処理部と、前記２次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状から新たな第２輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、前記第１輪郭形状と前記第２輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とするものである。
　本発明に係る核医学診断装置によれば、輪郭抽出処理部は、２次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状から新たな第２輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う。終了判定部は、変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する。変化率は、次のように算出される。変化面積算出部は、第１輪郭形状と第２輪郭形状との変化面積を算出し、画素値合計算出部は、変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する。変化率算出部は、変化面積と合計との比である変化率を算出する。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも大きいと判定された場合に第２輪郭形状を第１輪郭形状として設定し、輪郭抽出処理部等の処理を再度実行させ、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する。
　すなわち、変化面積と、変化面積に含まれる画素の画素値の合計との比である変化率は、２次元再構成画像ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値を設定しておく。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する。これにより、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる。
　本発明に係る輪郭画像生成装置および核医学診断装置によれば、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる。
実施例１に係るマンモグラフィ用ＰＥＴ装置の概略構成を示す図である。 実施例１に係る輪郭画像生成部の構成を示す図である。 ３次元再構成画像を構成する複数枚の２次元再構成画像を説明するための図である。 動的輪郭モデルを説明するための図である。 輪郭抽出処理の処理回数と変化率の関係を示す図である。 変化面積と画素値合計の算出方法を説明するための図である。 実施例１に係る輪郭画像生成部の動作を示すフローチャートである。 実施例２に係る輪郭画像生成部の構成を示す図である。 実施例２に係る輪郭画像生成部の動作を示すフローチャートである。 輪郭抽出処理の処理回数と変化率の関係を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施例１を説明する。実施例１では、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置を核医学診断装置の一例として説明する。図１は、実施例１に係るマンモグラフィ用ＰＥＴ装置の概略構成を示す図である。
　図１を参照する。マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１は、放射性薬剤が投与された被検体Ｍの乳房Ｂから放出されたγ線を検出する検出器ユニット３と、検出器ユニット３で検出したγ線に基づき、エミッションデータＥ１を収集するデータ収集部５とを備えている。
　検出器ユニット３は、被検体Ｍの撮像対象である乳房Ｂを取り囲むように、複数のγ線検出器７がリング状に配置されている。なお、γ線検出器７は、本発明の検出器に相当する。
　γ線検出器７は、シンチレータブロックとライトガイドと光電子増倍管とを備えている（いずれも図示省略）。シンチレータブロックは、複数個で構成され、複数個のシンチレータブロックが行列状（例えば８行×８列）に配列されている。さらに、２次元状に配置された複数のシンチレータブロックは、１段で構成された単層構造、または複数段（例えば２段）で構成された積層構造となっている。シンチレータブロックにγ線が入射すると、γ線が光に変換される。変換された光は、ライトガイドを通じてシンチレータブロックから光電子増倍管に送られる。送られた光は、光電子増倍管により電気信号に変換される。
　データ収集部５は、図示しない同時計数回路を備えている。データ収集部５は、γ線を検出して検出器ユニット３から出力される電気信号に基づき、同時計数されたと判定した１事象をエミッションデータＥ１として収集する。すなわち、データ収集部５は、被検体Ｍ内から１８０°反対方向に放出された２本のγ線を２つのγ線検出器７で一定期間内に検出したときのみに同時計数されたとみなし、その情報を収集する。なお、エミッションデータＥ１は、３次元収集されるが、場合によっては２次元収集でもよい。
　データ収集部５の後段には、収集したエミッションデータＥ１から被検体Ｍの乳房Ｂの輪郭形状を含む画像である３次元輪郭画像Ｇｒを生成する輪郭画像生成部９と、輪郭画像生成部９で生成された３次元輪郭画像Ｇｒに基づいて吸収係数マップを生成し、この吸収係数マップを用いて、エミッションデータＥ１に対して吸収補正を行う吸収補正部１１とが設けられている。
　吸収補正に用いられる吸収係数マップは、３次元輪郭画像Ｇｒの乳房Ｂの輪郭内に、被検体Ｍの乳房Ｂと等価な吸収係数を一様に割り当てたものである。なお、吸収係数は、予め設定されている。吸収補正部１１は、エミッションデータＥ１に対して吸収補正を行い、吸収補正後のエミッションデータＥ２を生成する。なお、輪郭画像生成部９は、本発明の輪郭画像生成装置に相当する。
　更に、吸収補正部１１の後段には、吸収補正後のエミッションデータＥ２を再構成してＰＥＴ画像Ｇｐを生成する再構成処理部１３が設けられている。再構成処理部１３による再構成処理は、２次元または３次元再構成法が用いられる。例えば、再構成処理には、３次元逐次近似再構成法が用いられる。また、吸収補正部１１は、再構成処理部１３のシステムモデルに含まれていても構わない。
　また、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１は、この装置１の各構成を統括的に制御する主制御部１５と、再構成処理部１３で生成されたＰＥＴ画像Ｇｐを表示する表示部１７と、操作者が入力設定や各種操作を行う入力部１９と、ＰＥＴ画像Ｇｐなどを記憶する記憶部２１とを備えている。主制御部１５は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成される。表示部１７は、液晶モニタ等で構成される。入力部１９は、キーボードやマウス等で構成される。記憶部２１は、ＲＯＭ（read-only memory）、ＲＡＭ（random-access memory）またはハードディスク等の記憶媒体で構成される。なお、その記憶媒体は、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１に対し、着脱自在なものであってもよい。
　〔輪郭画像生成部〕
　次に、本発明の特徴部分である輪郭画像生成部９の構成を具体的に説明する。図２は、実施例１に係る輪郭画像生成部９の構成を示す図である。まず、輪郭画像生成部９の概要を説明する。
　輪郭画像生成部９は、被検体Ｍの乳房Ｂから放出された２本のγ線を検出して収集したエミッションデータＥ１を再構成し、被検体Ｍの乳房Ｂの３次元再構成画像Ｇを生成する再構成処理部３１と、生成された３次元再構成画像Ｇを記憶する記憶部３３とを備えている。後述する繰り返し制御部３９は、記憶部３３に記憶された３次元再構成画像Ｇのうち、３次元再構成画像Ｇを構成する複数の２次元再構成画像Ｇ１のいずれか１枚の２次元再構成画像Ｇ１を読み出す（図３参照）。また、輪郭画像生成部９は、読み出した２次元再構成画像Ｇ１において、被検体Ｍの乳房Ｂの輪郭形状を決定して２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する輪郭決定部３５と、出力された２次元輪郭画像Ｇｒ１を収集し、３次元輪郭画像Ｇｒを出力する輪郭画像収集部３７と、この輪郭画像生成部９の各構成を統括的に制御する繰り返し制御部３９とを備えている。繰り返し制御部３９は、本発明の制御部に相当する。
　輪郭決定部３５は、取得した２次元再構成画像Ｇ１において、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状Ｗａから新たな第２輪郭形状Ｗｂを抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部４１を備えている。また、輪郭決定部３５は、第１輪郭形状Ｗａと第２輪郭形状Ｗｂとの変化面積Ｓを算出する変化面積算出部４３と、その変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖを算出する画素値合計算出部４５と、変化面積Ｓと合計Ｖとの比である変化率Ｒａ（＝Ｓ／Ｖ）を算出する変化率算出部４７とを備えている。
　また、輪郭決定部３５は、変化率Ｒａが予め設定された閾値Ｐよりも小さいか否かを判定する終了判定部４９を備えている。繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも大きいと判定された場合に第２輪郭形状Ｗｂを第１輪郭形状Ｗａとして設定し、輪郭抽出処理部４１、変化面積算出部４３、画素値合計算出部４５、変化率算出部４７および終了判定部４９を再度実行させる。また、繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも小さいと判定された場合に第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力するようになっている。
　次に、これらの構成について順番にその詳細を説明する。再構成処理部３１は、被検体Ｍの乳房Ｂから放出された２本のγ線を検出して収集したエミッションデータＥ１を再構成し、被検体Ｍの乳房Ｂの３次元再構成画像Ｇを生成する。再構成処理は、２次元再構成法や３次元再構成法などの公知の方法で行われる。例えば、再構成処理として、３次元収集されたエミッションデータＥ１に対し、リビニング（rebinning）法やＦＯＲＥ（Fourier rebinning）法等と、ＯＳ－ＥＭ（ordered subsets - expectation maximization）法等の逐次近似画像再構成法とを組み合わせたものを用いてもよい。また、再構成処理として、リストモード３次元ＤＲＡＭＡ（dynamic RAMLA）法を用いてもよい。
　輪郭抽出処理部４１は、再構成処理部３１で生成された３次元再構成画像Ｇを構成する複数枚の２次元再構成画像Ｇ１の各々において、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う。輪郭抽出モデルによる１回の輪郭抽出処理は、予め設定された第１輪郭形状Ｗａから新たな第２輪郭形状Ｗｂを抽出する処理である。輪郭抽出モデルには、例えば、レベルセット（level set）法やスネーク（snake）法などが用いられる。レベルセット法は、スネーク法に対し、次のような効果がある。例えば、被検体Ｍが小柄である場合、両方の乳房Ｂが映り込んでしまうことがある。このように、画像内に複数の物体が存在する場合、スネーク法では、処理の構造上、個別の輪郭形状を抽出できないが、レベルセット法では、個別に輪郭形状を抽出できる。
　輪郭抽出処理は、図４のように、２次元再構成画像Ｇ１において、被検体Ｍの乳房Ｂを大きく囲むように初期輪郭Ｗ（０）を設定し、輪郭抽出処理を繰り返し実行することで、輪郭Ｗ（１）、輪郭Ｗ（２）、輪郭Ｗ（３）、…、輪郭Ｗ（ｎ）が順番に得られる。輪郭抽出処理が１回目の場合、第１輪郭形状Ｗａは輪郭Ｗ（０）となり、新たな第２輪郭形状Ｗｂは輪郭Ｗ（１）となる。なお、輪郭抽出処理が２回目の場合、第１輪郭形状Ｗａは輪郭Ｗ（１）であり、新たな第２輪郭形状Ｗｂは輪郭Ｗ（２）となる。
　ここで、輪郭抽出処理部４１で生成した新たな第２輪郭形状Ｗｂが適切な輪郭形状であるか否かを判定する終了判定について説明する。本実施例では、１回の輪郭抽出処理ごとに、終了判定を行っている。終了判定には、変化率Ｒａが用いられる。変化率Ｒａは、第１輪郭形状Ｗａと第２輪郭形状Ｗｂとの変化面積Ｓと、その変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖと比である。このような変化率Ｒａは、図５に示すような関係にある。
　図５は、輪郭抽出処理の処理回数Ｔと変化率Ｒａの関係を示す図である。図５において、横軸は、繰り返し行われる輪郭抽出処理の処理回数Ｔを示し、縦軸は、変化率Ｒａを示す。輪郭抽出処理を繰り返す（すなわち、処理回数を重ねる）と、図４のように、輪郭Ｗ（ｎ）が被検体Ｍの乳房Ｂ輪郭に徐々に近づく、これに伴い、図５の変化率Ｒａは、一旦上昇して下降し、ある値付近で落ち着く傾向にある。変化率Ｒａが落ち着くある値付近の処理回数Ｔで輪郭抽出処理を行うと、精度よい輪郭形状が得られる。
　ここで、変化率Ｒａが２次元再構成画像Ｇ１ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質があることについて、さらに説明する。輪郭抽出処理は、２次元再構成画像Ｇ１において、放射性薬剤に含まれるＲＩの乳房Ｂ（乳房Ｂの皮膚）への集積量と乳房Ｂ外の画素のノイズとの境界に生じる画素値勾配を探索して、乳房Ｂの輪郭形状を抽出する。乳房Ｂ近傍の画素のノイズは、乳房Ｂまたは体躯からの散乱線が原因であり、その散乱線の量は、ＲＩの乳房Ｂへの集積量と密接に関係している。また、１回の輪郭抽出処理における輪郭面積の変化量Ｓは、乳房Ｂ輪郭に近づくと画素値勾配が大きくなるので、小さくなる。これらにより、１回の輪郭抽出処理における変化率Ｒａは、２次元再構成画像（スライス）Ｇ１ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値Ｐを設定しておく。２次元再構成画像Ｇ１ごとに適切な処理回数Ｔで輪郭抽出処理を自動的に行うことができる。
　また、装置１の条件や患者体躯サイズ、放射性薬剤の投与条件など撮像条件によって、いくつかの閾値Ｐを記憶部２１，３３等に予め設定し、繰り返し制御部３９は、記憶部２１，３３等から読み出して使い分ける。これにより、撮像条件別に適切な処理回数Ｔで輪郭抽出処理を自動的に行うことができる。
　変化率Ｒａは、上述の通り、変化面積算出部４３、画素値合計算出部４５および変化率算出部４７により算出される。すなわち、変化面積算出部４３は、図６のように、第１輪郭形状Ｗａと第２輪郭形状Ｗｂとの変化面積Ｓを算出する。画素値合計算出部４５は、その変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖを算出する。変化率算出部４７は、変化面積Ｓと合計Ｖとの比である変化率Ｒａ（＝Ｓ／Ｖ）を算出する。
　終了判定部４９は、変化率Ｒａが予め設定された閾値Ｐよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも大きいと判定された場合に、第２輪郭形状Ｗｂを第１輪郭形状Ｗａとして設定する。例えば、第２輪郭形状Ｗｂが図４の輪郭Ｗ（１）の場合は、第１輪郭形状Ｗａを図４の輪郭Ｗ（１）と設定する。そして、繰り返し制御部３９は、輪郭抽出処理部４１、変化面積算出部４３、画素値合計算出部４５、変化率算出部４７および終了判定部４９の処理を再度実行させる。また、繰り返し制御部３９は、終了判定部４５で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。
　輪郭決定部３５の後段には、２次元輪郭画像Ｇｒ１を収集して、３次元輪郭画像Ｇｒを出力する輪郭画像収集部３７が設けられている。繰り返し制御部３９は、３次元再構成画像Ｇを構成する複数枚の２次元再構成画像Ｇ１を順番に読み出して、２次元再構成画像Ｇ１から２次元輪郭画像Ｇｒ１を生成させ、複数枚の２次元輪郭画像Ｇｒ１から３次元輪郭画像Ｇｒを生成する。
　なお、図４の初期輪郭Ｗ（０）や閾値Ｐは、操作者が入力１９で入力する等により予め設定される。また、終了判定部４９において、変化率Ｒａと閾値Ｐとが同じ場合（Ｒａ＝Ｐ）、第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力してもよいし、輪郭抽出処理部４１等の処理を再度実行させてもよい。
　次に、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１の動作を説明する。まず、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１の全体の動作を説明し、次に、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１の輪郭画像生成部９の動作を説明する。
　［マンモグラフィ用ＰＥＴ装置の全体の動作］
　マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１の動作を説明する。被検体Ｍに放射性薬剤を投与し、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１に被検体Ｍを配置する。このとき、被検体Ｍの撮像対象である乳房Ｂは、検出器ユニット３のリング状に配置した複数のγ線検出器７の間に収められる。被検体Ｍの乳房Ｂからγ線が放出される。放出するγ線は、１８０°反対方向に２本される。この２本のγ線を検出器ユニット３で検出する。データ収集部５は、一定期間内に２つのγ線検出器７で２本のγ線を検出したことを示す事象をエミッションデータＥ１として収集する。
　データ収集部５で収集されたエミッションデータＥ１は、吸収補正部１１により吸収補正が行われる。吸収補正は、輪郭画像生成部９で生成された３次元輪郭画像Ｇｒを用いて行われる。すなわち、吸収補正部１１は、３次元輪郭画像Ｇｒの輪郭内に予め設定された吸収係数を一様に割り当てた吸収マップを用いて、エミッションデータＥ１に対して吸収補正を行う。これにより、吸収補正後のエミッションデータＥ２が得られる。
　吸収補正後のエミッションデータＥ２は、再構成処理部１３により３次元のＰＥＴ画像Ｇｐに再構成される。再構成された３次元のＰＥＴ画像Ｇｐは、表示部１７に表示され、また、記憶部２１に記憶される。また、表示部１７に表示される画像は、例えば、３次元ＰＥＴ画像Ｇｐにおける任意の断面であってもよい。なお、吸収補正部１１が再構成処理部１３のシステムモデルに含まれる場合、再構成処理部１３は、エミッションデータＥ１に対し、画像再構成および吸収補正を行って３次元ＰＥＴ画像Ｇｐを生成する。
　［マンモグラフィ用ＰＥＴ装置の輪郭画像生成部の動作］
　次に、本発明の特徴部分である輪郭画像生成部９の動作を説明する。図７は、実施例１に係る輪郭画像生成部９の動作を示すフローチャートである。輪郭画像生成部９において、再構成処理部３１は、データ収集部５で収集したエミッションデータＥ１を再構成し、被検体Ｍの乳房Ｂの３次元再構成画像Ｇを生成する。生成された３次元再構成画像Ｇは、記憶部３３に記憶される。
　〔ステップＳＴ０１〕２次元再構成画像等の読み出し
　繰り返し制御部３９は、記憶部３３に記憶された３次元再構成画像Ｇを構成する複数の２次元再構成画像Ｇ１のうち（図３参照）、１枚の２次元再構成画像Ｇ１を読み出し、輪郭抽出処理部４１に送る。また、繰り返し制御部３９は、初期輪郭Ｗ（０）および閾値Ｐなどの情報を記憶する記憶部２１，３３等から、初期輪郭Ｗ（０）を輪郭抽出処理部４１に送り、閾値Ｐを終了判定部４９に送る。
　〔ステップＳＴ０２〕輪郭抽出処理
　輪郭抽出処理部４１は、取得した２次元再構成画像Ｇ１において、輪郭抽出モデル（例えばレベルセット法）により繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状Ｗａから新たな第２輪郭形状Ｗｂを抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う。図４の２次元再構成画像Ｇ１において、例えば、輪郭抽出処理が１回目の場合、第１輪郭形状Ｗａには、初期輪郭Ｗ（０）が設定され、１回の輪郭抽出処理により、新たな第２輪郭形状Ｗｂとして輪郭Ｗ（１）が得られる。
　〔ステップＳＴ０３〕変化面積の算出
　変化面積算出部４３は、第１輪郭形状Ｗａと第２輪郭形状Ｗｂとの変化面積Ｓを算出する。変化面積Ｓは、第２輪郭形状Ｗｂと第１輪郭形状Ｗａとの差分により求められる。図６において、変化面積Ｓは、斜線で示される領域である。
　〔ステップＳＴ０４〕画素値合計の算出
　変化面積算出部４３で変化面積Ｓが算出された後、画素値合計算出部４５は、その変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖを算出する。すなわち、画素値合計算出部４５は、図６のような変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計（総和）Ｖを算出する。
　〔ステップＳＴ０５〕変化率の算出
　変化率算出部４７は、変化面積Ｓと合計Ｖとの比である変化率Ｒａ（＝Ｓ／Ｖ）を算出する。
　〔ステップＳＴ１０〕終了判定（変化率＜閾値）
　終了判定部４９は、変化率Ｒａが予め設定された閾値Ｐよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも大きいと判定された場合に、まず、第２輪郭形状Ｗｂを第１輪郭形状Ｗａとして設定する。例えば、第２輪郭形状Ｗｂが輪郭Ｗ（１）の場合、繰り返し制御部３９は、輪郭Ｗ（１）を第１輪郭形状Ｗａとして設定する。そして、繰り返し制御部３９は、輪郭抽出処理部４１、変化面積算出部４３、画素値合計算出部４５、変化率算出部４７および終了判定部４９を再度実行させる。すなわち、繰り返し制御部３９は、上述のステップＳＴ０２～ステップＳＴ１０を再度実行する。
　〔ステップＳＴ１１〕２次元輪郭画像の出力
　繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で閾値Ｐよりも小さいと判定された場合に（図５参照）、第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。
　図７のステップＳＴ０１～ステップＳＴ１１の処理は、１枚の２次元再構成画像Ｇ１から輪郭形状を抽出し、２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力するまでの処理である。繰り返し制御部３９は、その処理を、３次元再構成画像Ｇを構成する全てまたは必要な複数枚の２次元再構成画像Ｇ１に対して行い、複数枚の２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。各々の２次元輪郭画像Ｇｒ１は、閾値Ｐを基準に判定されるので、適切な処理回数で自動的に輪郭抽出処理が行われており精度がよい。そして、輪郭画像収集部３７は、出力された各々の２次元輪郭画像Ｇｒ１を収集し、３次元輪郭画像Ｇｒを出力するが、各々の２次元輪郭画像Ｇｒ１は精度よく輪郭形状が抽出されたものであるので、出力される３次元輪郭画像Ｇｒも精度よい輪郭形状を有する。
　本実施例によれば、輪郭画像生成装置９において、輪郭抽出処理部４１は、２次元再構成画像Ｇ１に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状Ｗａから新たな第２輪郭形状Ｗｂを抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う。終了判定部４９は、変化率Ｒａが予め設定された閾値Ｐよりも小さいか否かを判定する。変化率Ｒａは、次のように算出される。変化面積算出部４３は、第１輪郭形状Ｗａと第２輪郭形状Ｗｂとの変化面積Ｓを算出し、画素値合計算出部４５は、変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖを算出する。変化率算出部４７は、変化面積Ｓと合計Ｖとの比である変化率Ｒａを算出する。繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも大きいと判定された場合に第２輪郭形状Ｗｂを第１輪郭形状Ｗａとして設定し、輪郭抽出処理部４１等の処理を再度実行させ、終了判定部４９で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。
　すなわち、変化面積Ｓと、変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖとの比である変化率Ｒａは、２次元再構成画像Ｇ１ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値Ｐを設定しておく。繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で変化率Ｒａが閾値Ｐよりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。これにより、操作者が視覚的に確認することなく、被検体Ｍの乳房Ｂの輪郭形状を適切な処理回数Ｔで精度よく自動的に抽出できる。
　また、２次元再構成画像Ｇ１は、再構成して生成された３次元再構成画像Ｇを構成する複数枚の２次元再構成画像Ｇ１のいずれかであり（図３参照）、繰り返し制御部３９は、出力された複数枚の２次元輪郭画像Ｇｒ１から３次元輪郭画像Ｇｒを生成する。例えば、処理回数Ｔを固定して輪郭抽出処理を行う場合は、ある画像では適切な処理回数Ｔであっても、他の画像で処理回数Ｔが多かったり、少なかったりする。この点、本実施例によれば、２次元再構成画像（スライス）Ｇ１ごとに適切な処理回数Ｔで２次元輪郭画像Ｇｒ１を生成することができる。
　図３において、特に、符号Ｈの両端の２次元再構成画像Ｇ１では、検出器ユニット３の構成上、符号Ｃの中心の２次元再構成画像Ｇ１に比べ感度が低下するので、統計精度が低い。そのため、符号Ｃの中心の２次元再構成画像Ｇ１と同じ処理回数Ｔで輪郭抽出処理を行っていたのでは、取得する輪郭形状の精度が悪くなる。本実施例によれば、２次元再構成画像（スライス）Ｇ１ごとに変化率Ｒａを算出し、閾値Ｐを基準に終了判定を行っているので、符号Ｃの中心の２次元再構成画像Ｇ１だけでなく、符号Ｈの端の２次元再構成画像Ｇ１であっても輪郭形状を精度よく抽出できる。
　次に、図面を参照して本発明の実施例２を説明する。図８は、実施例２に係る輪郭画像生成部９の構成を示す図である。なお、上述した実施例１と重複する構成については、その説明を省略する。
　実施例１では、輪郭画像生成部９において、終了判定部４９による判定は、１回の輪郭抽出処理ごとに行われていた。この点、実施例２では、終了判定部４９による判定は、複数回の輪郭抽出処理ごとに行う。
　本実施例の輪郭画像生成部９は、実施例１の構成に加え、更に、輪郭抽出処理の処理回数Ｔをカウントし、処理回数Ｔが区切り回数Ｋに達したか否かを判定する処理回数判定部５１を備えている。例えば、区切り回数Ｋを５回と設定した場合、処理回数判定部５１は、輪郭抽出処理部４１での輪郭抽出処理の処理回数Ｔをカウントし、輪郭抽出処理部４１、変化面積算出部４３、画素値合計算出部４５および変化率算出部４７の処理が５回繰り返されるように判定を行う。
　［マンモグラフィ用ＰＥＴ装置の輪郭画像生成部の動作］
　次に、本実施例の輪郭画像生成部９の動作を説明する。図９は、実施例２に係る輪郭画像生成部９の動作を示すフローチャートである。なお、実施例１と重複する説明は、適宜省略するものとする。
　〔ステップＳＴ０１〕２次元再構成画像の読み出し
　繰り返し制御部３９は、記憶部３３に記憶された３次元再構成画像Ｇを構成する複数の２次元再構成画像Ｇ１のうち（図３参照）、１枚の２次元再構成画像Ｇ１を読み出して、輪郭抽出処理部４１に送る。また、繰り返し制御部３９は、初期輪郭Ｗ（０）、閾値Ｐおよび区切り回数Ｋなどの情報を記憶する記憶部２１，３３等から、初期輪郭Ｗ（０）を読み出して輪郭抽出処理部４１に送り、閾値Ｐを読み出して終了判定部４９に送り、そして、区切り回数Ｋを読み出して処理回数判定部５１に送る。なお、処理前は、処理回数Ｔは“０”である。
　〔ステップＳＴ０２〕輪郭抽出処理
　輪郭抽出処理部４１は、取得した２次元再構成画像Ｇ１において、輪郭抽出モデル（例えばレベルセット法）による１回の輪郭抽出処理を行う。すなわち、輪郭抽出処理部４１は、第１輪郭形状Ｗａである初期輪郭Ｗ（０）から第２輪郭形状Ｗｂである輪郭Ｗ（１）を抽出する。
　〔ステップＳＴ０３〕変化面積の算出
　変化面積算出部４３は、処理回数Ｔごとに第１輪郭形状Ｗａと第２輪郭形状Ｗｂとの変化面積Ｓを算出する。例えば、区切り回数Ｋが５回であれば、処理回数Ｔごとに変化面積Ｓを算出し、５回分の変化面積Ｓ１～Ｓ５が算出される。
　〔ステップＳＴ０４〕画素値合計の算出
　画素値合計算出部４５は、処理回数Ｔごとに変化面積Ｓに含まれる画素の画素値の合計Ｖを算出する。例えば、区切り回数Ｋが５回であれば、処理回数Ｔごとに画素値の合計Ｖを算出し、５回分の合計Ｖ１～Ｖ５が算出される。
　〔ステップＳＴ０５〕変化率の算出
　変化率算出部４７は、変化面積Ｓの総和と合計Ｖの総和との比である区切り回数Ｋごとの変化率Ｒａを算出する。例えば、上述のように、区切り回数Ｋが５回の場合、５回分の変化面積Ｓ１～Ｓ５と５回分の合計Ｖ１～Ｖ５とが存在する。変化率Ｒａは、Ｒａ＝（Ｓ１＋Ｓ２＋Ｓ３＋Ｓ４＋Ｓ５）／（Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３＋Ｖ４＋Ｖ５）で算出される。
　〔ステップＳＴ０６〕処理回数判定（処理回数≧区切り回数）
　処理回数判定部５１は、輪郭抽出処理の処理回数Ｔをカウントし、処理回数Ｔが区切り回数Ｋに達したか否かを判定する。例えば、処理回数判定部５１は、処理回数Ｔが１回（Ｔ＝１）の場合は、処理回数Ｔが区切り回数Ｋに達していないと判定する。繰り返し制御部３９は、処理回数判定部５１で処理回数Ｔが区切り回数Ｋに達していないと判定した場合には、第２輪郭形状Ｗｂを第１輪郭形状Ｗａとして設定する。そして、繰り返し制御部３９は、輪郭抽出処理部４１、変化面積算出部４３、画素値合計算出部４５、変化率算出部４７および処理回数判定部５１を再度実行させる。すなわち、繰り返し制御部３９は、上述のステップＳＴ０２～ステップＳＴ０６を再度実行する。
　〔ステップＳＴ０７〕処理回数のリセット
　繰り返し制御部３９は、処理回数判定部５１で処理回数Ｔが区切り回数Ｋに達した（Ｔ≧Ｋ）と判定した場合には、処理回数Ｔをリセットする（Ｔ＝０）。そして、繰り返し制御部３９は、ステップＳＴ１０の終了判定部４９による判定を行う。
　〔ステップＳＴ１０〕終了判定
　終了判定部４９は、変化率Ｒａが予め設定された閾値Ｐよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部３９は、終了判定部４１で閾値Ｐよりも大きいと判定された場合に、まず、第２輪郭形状Ｗｂを第１輪郭形状Ｗａとして設定する。繰り返し制御部３９は、例えば、第２輪郭形状Ｗｂが輪郭Ｗ（５）の場合、輪郭Ｗ（５）を第１輪郭形状Ｗａとして設定する。そして、繰り返し制御部３９は、輪郭抽出処理部４１、変化面積算出部４３、画素値合計算出部４５、変化率算出部４７および終了判定部４９を再度実行させるようになっている。すなわち、繰り返し制御部３９は、上述のステップＳＴ０２～ステップＳＴ１０を再度実行する。
　〔ステップＳＴ１１〕２次元輪郭画像の出力
　繰り返し制御部３９は、終了判定部４９で閾値Ｐよりも小さいと判定された場合に、第２輪郭形状Ｗｂを含む２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。
　図９のステップＳＴ０１～ステップＳＴ１１の処理を、３次元再構成画像Ｇを構成する全てまたは必要な複数枚の２次元再構成画像Ｇ１に対して行い、複数枚の２次元輪郭画像Ｇｒ１を出力する。
　本実施例によれば、図１０のように、輪郭抽出処理の処理回数Ｔと変化率Ｒａの関係において、２次元再構成画像Ｇ１内の統計ノイズが原因で１回の処理回数Ｔごとの変化率Ｒａが上下に揺れ動く場合がある。この場合、１回の処理回数Ｔごとに終了判定を行うと、変化率Ｒａが一旦大きく下がって変化率Ｒａが閾値Ｐよりも小さくなり、変化率Ｒａが落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことがある。この点、本実施例では、処理回数判定部５１を設けて、１回の処理回数Ｔごとに終了判定を行うのではなく、区切り回数Ｋごと、すなわち、複数の処理回数Ｔごとに判定処理を行っている。また、変化率算出部４７は、変化面積Ｓの総和と、画素値合計Ｖの総和との比である区切り回数Ｋごとの変化率Ｒａを算出する。そのため、終了判定部４９は、区切り回数Ｋごとの平均値として算出された変化率Ｒａを用いて判定を行う。これにより、１回の処理回数ごとの変化率Ｒａの変動によって、変化率Ｒａが落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことを防止し、適切な処理回数Ｔで２次元輪郭画像Ｇｒ１を生成できる。
　なお、本実施例では、処理回数Ｔごとに変化率算出部４７によって変化率Ｒａを算出していたが、変化量算出部４７は、処理回数判定部５１と終了判定部４９との間に設けて、処理回数判定部５１で処理回数Ｔが区切り回数Ｋに達したと判定した場合に、変化率Ｒａを算出してもよい。また、処理回数判定部５１は、区切り回数Ｋごとの変化率Ｒａを算出できれば、図８の位置に限定されない。
　本発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
　（１）上述した実施例２の区切り回数Ｋは、可変であってもよい。すなわち、区切り回数Ｋに達すると、次の区切り回数Ｋを、前の区切り回数Ｋと異なる回数に設定してもよいというものである。例えば、変化率Ｒａと閾値Ｐとの差が大きい処理回数Ｔでは、比較的多い処理回数Ｔを区切り回数Ｋとして設定し、変化率Ｒａと閾値Ｐとの差が小さい処理回数Ｔでは、比較的少ない処理回数Ｔを区切り回数Ｋとして設定する。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数Ｔで精度よく輪郭形状を抽出できる。
　また、区切り回数Ｋは、処理回数Ｔが区切り回数Ｋに達するほど少なくするようにしてもよい。すなわち、区切り回数Ｋに達すると、次の区切り回数Ｋを、前の区切り回数Ｋよりも少ない回数、あるいは前の区切り回数Ｋと同じ回数に設定するというものである。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数Ｔで精度よく輪郭形状を抽出できる。
　（２）上述した実施例２の区切り回数Ｋは、一定であってもよい。これにより、終了判定を同じ条件でシンプルに行うことができる。
　（３）上述した各実施例および各変形例では、輪郭画像生成部９は、３次元再構成画像Ｇから３次元輪郭画像Ｇｒを生成していた。しかし、輪郭画像生成部９は、２次元再構成画像Ｇ１から２次元輪郭画像Ｇｒ１を生成してもよい。
　（４）上述した各実施例および各変形例では、核医学診断装置の一例として、マンモグラフィ用ＰＥＴ装置１を説明したが、これに限定されない。例えば、核医学診断装置は、被検体Ｍの頭部を撮像する頭部用ＰＥＴ装置や、頭部用ＰＥＴ／ＣＴ装置、頭部用ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ装置などのモダリティであってもよい。すなわち、本発明は、比較的単一吸収体とみなせる物体を撮像する核医学診断装置に適用できる。
　１　　　…　マンモグラフィ用ＰＥＴ装置
　３　　　…　検出器ユニット
　５　　　…　データ収集部
　７　　　…　γ線検出器
　９　　　…　輪郭画像生成部
　１５　　…　主制御部
　３１　　…　再構成処理部
　３９　　…　繰り返し制御部
　４１　　…　輪郭抽出処理部
　４３　　…　変化面積算出部
　４５　　…　画素値合計算出部
　４７　　…　変化率算出部
　４９　　…　終了判定部
　５１　　…　処理回数判定部
　Ｍ　　　…　被検体
　Ｂ　　　…　乳房
　Ｅ１　　…　エミッションデータ
　Ｇ　　　…　３次元再構成画像
　Ｇ１　　…　２次元再構成画像
　Ｗａ　　…　第１輪郭形状
　Ｗｂ　　…　第２輪郭形状
　Ｗ（０），Ｗ（１），Ｗ（２），…，Ｗ（ｎ）…　輪郭
　Ｓ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３～Ｓｎ）…　変化面積
　Ｖ（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３～Ｖｎ）…　変化面積に含まれる画素の画素値の合計
　Ｒａ　　…　変化率
　Ｐ　　　…　閾値
　Ｇｒ１　…　２次元輪郭画像
　Ｇｒ　　…　３次元輪郭画像
　Ｋ　　　…　区切り回数
　Ｔ　　　…　処理回数
 

Claims (7)

  1. 　被検体から放出された放射線を検出して取得した被検体の２次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状から新たな第２輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、
    　前記第１輪郭形状と前記第２輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、
    　前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、
    　前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、
    　前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、
    　前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とする輪郭画像生成装置。
  2. 　請求項１に記載の輪郭画像生成装置において、
    　前記輪郭抽出処理の処理回数をカウントし、前記処理回数が区切り回数に達したか否かを判定する処理回数判定部を更に備え、
    　前記変化率算出部は、前記変化面積の総和と前記合計の総和との比である区切り回数ごとの変化率を算出し、
    　前記制御部は、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達していないと判定した場合には、前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部および前記処理回数判定部の処理を再度実行させ、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達したと判定した場合には、前記処理回数をリセットすると共に前記終了判定部による判定を行い、
    　前記制御部は、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部、前記処理回数判定部および前記終了判定部の処理を再度実行させることを特徴とする輪郭画像生成装置。
  3. 　請求項２に記載の輪郭画像生成装置において、
    　前記区切り回数は、可変であることを特徴とする輪郭画像生成装置。
  4. 　請求項３に記載の輪郭画像生成装置において、
    　前記区切り回数は、前記処理回数が前記区切り回数に達するほど少なくすることを特徴とする輪郭画像生成装置。
  5. 　請求項２に記載の輪郭画像生成装置において、
    　前記区切り回数は、一定であることを特徴とする輪郭画像生成装置。
  6. 　請求項１から５のいずれかに記載の輪郭画像生成装置において、
    　前記２次元再構成画像は、再構成して生成された３次元再構成画像を構成する複数枚の２次元再構成画像のいずれかであり、
    　前記制御部は、出力された複数枚の前記２次元輪郭画像から３次元輪郭画像を生成することを特徴とする輪郭画像生成装置。
  7. 　複数の検出器がリング状に配置し、被検体から放出された放射線を検出する検出器ユニットと、
    　前記検出器ユニットで検出された放射線に基づき、エミッションデータを収集するデータ収集部と、
    　前記エミッションデータを再構成して２次元再構成画像を取得する再構成処理部と、
    　前記２次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第１輪郭形状から新たな第２輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、１回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、
    　前記第１輪郭形状と前記第２輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、
    　前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、
    　前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、
    　前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、
    　前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第２輪郭形状を前記第１輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第２輪郭形状を含む２次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とする核医学診断装置。
     
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2018220686A1 (ja) * 2017-05-29 2019-11-07 株式会社島津製作所 吸収係数画像推定方法、吸収係数画像推定プログラム並びにそれを搭載したポジトロンｃｔ装置

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106156782B (zh) * 2016-07-27 2019-05-07 合肥高晶光电科技有限公司 一种基于ccd传感器的色选机特定颗粒识别方法
CN110495900B (zh) * 2019-08-19 2023-05-26 武汉联影医疗科技有限公司 影像显示方法、装置、设备和存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003294843A (ja) 2002-04-04 2003-10-15 Shimadzu Corp 核医学イメージング装置
JP2007265331A (ja) * 2006-03-30 2007-10-11 Hitachi Medical Corp 画像認識装置

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE0201894D0 (sv) * 2002-06-19 2002-06-19 Ludesi Ab Method for digital image processing
US7349573B2 (en) * 2004-03-26 2008-03-25 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Image segmentation by base point selection and wavefront propagation
US20100278405A1 (en) * 2005-11-11 2010-11-04 Kakadiaris Ioannis A Scoring Method for Imaging-Based Detection of Vulnerable Patients
US7706610B2 (en) * 2005-11-29 2010-04-27 Microsoft Corporation Segmentation of objects by minimizing global-local variational energy
JP4855868B2 (ja) * 2006-08-24 2012-01-18 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 医療用画像処理装置
JP5335280B2 (ja) * 2008-05-13 2013-11-06 キヤノン株式会社 位置合わせ処理装置、位置合わせ方法、プログラム、及び記憶媒体
JP5546230B2 (ja) * 2009-12-10 2014-07-09 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
WO2012153539A1 (ja) * 2011-05-11 2012-11-15 株式会社 東芝 医用画像処理装置とその方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003294843A (ja) 2002-04-04 2003-10-15 Shimadzu Corp 核医学イメージング装置
JP2007265331A (ja) * 2006-03-30 2007-10-11 Hitachi Medical Corp 画像認識装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
C. LI; C. XU; C. GUI; M. D. FOX: "Level Set Evolution Without Re-initialization: A New Variational Formulation", CVPR, 2005
See also references of EP3067716A4 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2018220686A1 (ja) * 2017-05-29 2019-11-07 株式会社島津製作所 吸収係数画像推定方法、吸収係数画像推定プログラム並びにそれを搭載したポジトロンｃｔ装置

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