WO2017115554A1 - Ct装置、ct撮影方法及びプログラム - Google Patents

Ct装置、ct撮影方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2017115554A1
WO2017115554A1 PCT/JP2016/082422 JP2016082422W WO2017115554A1 WO 2017115554 A1 WO2017115554 A1 WO 2017115554A1 JP 2016082422 W JP2016082422 W JP 2016082422W WO 2017115554 A1 WO2017115554 A1 WO 2017115554A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
radiation
measurement information
subject
unit
information
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/082422
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
潤平 城野
Original Assignee
キヤノン株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by キヤノン株式会社 filed Critical キヤノン株式会社
Publication of WO2017115554A1 publication Critical patent/WO2017115554A1/ja
Priority to US16/011,933 priority Critical patent/US10980495B2/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • A61B6/032Transmission computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/42Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/4208Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector
    • A61B6/4241Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector using energy resolving detectors, e.g. photon counting
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48Diagnostic techniques
    • A61B6/482Diagnostic techniques involving multiple energy imaging
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48Diagnostic techniques
    • A61B6/481Diagnostic techniques involving the use of contrast agents
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/045Investigating materials by wave or particle radiation combination of at least 2 measurements (transmission and scatter)
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00Image generation
    • G06T2211/40Computed tomography
    • G06T2211/408Dual energy

Definitions

  • the present invention relates to a CT apparatus, a CT imaging method, and a program.
  • the CT apparatus measures the X-ray transmitted through the subject at various angles while rotating the X-ray source and the detection unit around the subject, and reconstructs the obtained information to reconstruct the subject. It is an apparatus that can obtain a spatial distribution such as a linear attenuation coefficient.
  • the linear attenuation coefficient is acquired as, for example, a pixel value in units of Hounsfield unit in which water is 0 and air is ⁇ 1000, that is, a CT value.
  • Dual Energy CT devices performs two measurements with different X-ray spectral distributions, and separates substances by utilizing the energy dependence of the mass attenuation coefficient depending on the substance.
  • Non-Patent Document 1 water and iodine are assumed as substances constituting an object, and a low tube voltage and a high tube voltage are measured, and a reconstruction process is performed to obtain the density of water and iodine. An approach that can be done is disclosed.
  • Non-Patent Document 1 when measuring by changing several tube voltages, motion artifacts due to the movement of the subject occur while switching the tube voltage, and the measurement accuracy is reduced. There was a problem.
  • the present invention can reconstruct information on a constituent material of a subject with high accuracy without being affected by a decrease in measurement accuracy without performing measurement that changes the tube voltage.
  • a CT apparatus includes a detection unit that acquires measurement information based on a detection result of radiation irradiated based on a constant tube voltage; Based on the moment of measurement information obtained by detecting the radiation a plurality of times, the moment utilization means for acquiring the second measurement information of the radiation, A classification means for classifying the subject into a plurality of constituent substances; Reconstructing means for reconstructing information of the plurality of constituent substances in the subject based on the second measurement information.
  • the present invention it is possible to reconstruct the information of the constituent material of the subject with high accuracy without being affected by a decrease in measurement accuracy without performing measurement by changing the tube voltage.
  • the density and volume ratio of the substance constituting the subject can be increased with high accuracy without being affected by a decrease in measurement accuracy without performing measurement for changing the tube voltage. Can be acquired.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a CT apparatus 100 according to the embodiment.
  • a CT apparatus 100 includes a radiation generating apparatus 101, a radiation detecting apparatus 104, a rotary exposure unit 105 that rotates and drives the radiation generating apparatus 101 and the radiation detecting apparatus 104 facing each other, and an information processing apparatus. 116.
  • This configuration is also called a CT imaging system.
  • the information processing device 116 includes a radiation generation device 101 that irradiates radiation, a control unit 106 that controls operations of the radiation detection device 104 and the rotary exposure unit 105, and a data processing unit that processes data detected by the radiation detection device 104. 107.
  • a display device 111 configured by, for example, a liquid crystal display or a CRT is connected to the information processing device 116, and the display device 111 displays a processing result of the data processing unit 107.
  • the control unit 106 also functions as a display control unit that controls the display of the display device 111.
  • the rotary exposure unit 105 is a drive unit that is driven to rotate around the subject 102 after synchronizing the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104 based on the control of the control unit 106.
  • Arrow 112 indicates the direction of rotation. Note that the center of rotation does not necessarily have to be centered on the subject 102, but it is necessary to rotate in a state where the subject 102 is opposed to the radiation generator 101 and the radiation detection device 104.
  • the arrow 112 indicating the rotation direction is the rotation direction around the slice cross section with respect to the subject 102, but is not limited to this example. For example, the direction is perpendicular to the paper surface of FIG. Further, the radiation generator 101 and the radiation detector 104 may rotate to scan the subject 102.
  • the control unit 106 functions as an irradiation control unit, and causes the radiation generating apparatus 101 to emit radiation based on a certain tube voltage. That is, the control unit 106 controls the radiation generating apparatus 101 so as to apply a set predetermined tube voltage, and controls radiation irradiation by the radiation generating apparatus 101.
  • the radiation generation apparatus 101 outputs radiation based on the control of the control unit 106.
  • Reference numeral 103 schematically shows radiation emitted from the radiation generation apparatus 101.
  • the radiation includes, for example, X-rays, ⁇ rays, ⁇ rays, or ⁇ rays.
  • the control unit 106 functions as an imaging control unit, controls the rotary exposure unit 105, and rotates the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104 by a predetermined angle based on a certain tube voltage. Radiation is emitted from the generation device 101, the radiation detection device 104 is controlled, and the detection result of the radiation incident on the radiation detection device 104 is output at regular intervals. For example, the control unit 106 controls the radiation generation apparatus 101 to irradiate radiation under a constant tube voltage, and the detection result of radiation incident on the detection unit of the radiation detection apparatus 104 is constant as detection data (measurement information). It is possible to output every hour.
  • the detection unit of the radiation detection apparatus 104 outputs measurement information that is proportional to the sum of the energy of radiation incident during a certain time (for example, a certain time (one frame)).
  • the radiation detection apparatus 104 can acquire measurement information based on the detection result of radiation irradiated based on a certain tube voltage.
  • the radiation detection apparatus 104 includes a detection unit (detection element) that detects radiation irradiated based on a constant tube voltage, and the detection unit is provided at certain time intervals (one frame).
  • the total energy (integrated value) of the radiation incident on the detection unit is output as detection data (measurement information).
  • the radiation detection apparatus 104 has a plurality of detection units (detection elements) arranged two-dimensionally.
  • the configuration of the radiation detection device 104 it is possible to use a configuration such as a line sensor in addition to a flat panel detector (Flat Panel Detector (FPD)) formed of a semiconductor material and having a plurality of detection elements arranged in a lattice pattern. is there. Further, the number of detection units (detection elements) may be one.
  • FPD Flat Panel Detector
  • the radiation detection apparatus 104 detects the intensity (energy) of the radiation output from the radiation generation apparatus 101 and transmitted through the subject 102 by a detection unit (detection element).
  • the subject 102 is a living body, but an object other than a living body such as an industrial product may be the subject.
  • the detection units (detection elements) are two-dimensionally arranged so as to form a plurality of rows and a plurality of columns, for example.
  • the radiation detection apparatus 104 has a drive unit that drives a plurality of detection units in units of rows or columns, and the control unit 106 controls the drive unit to enter from a plurality of detection units (detection elements). Detection data (measurement information) corresponding to the total energy (integrated value) of radiation is sequentially output.
  • the information detected by the detection unit of the radiation detection apparatus 104 is sent to the data processing unit 107 (image processing unit) of the information processing apparatus 116 and processed.
  • the data processing unit 107 (image processing unit) includes a product rate utilization unit 108, a classification unit 109, and a reconstruction unit 110.
  • Each unit of the control unit 106 and the data processing unit 107 has a function of each unit using, for example, a program read from a CPU, GPU, or memory (not shown).
  • the configurations of the control unit 106 and the data processing unit 107 may be configured by an integrated circuit or the like as long as the same function is achieved.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the flow of processing by the CT apparatus 100. With reference to FIG. 2, the operation of each unit of the control unit 106 and the data processing unit 107 in FIG. 1 to calculate the density and volume ratio of the substance (constituent substance) constituting the subject will be described.
  • step S201 the control unit 106 executes a rotation measurement process.
  • the rotation measurement process has four steps (S202, S203, S206, S207).
  • step S ⁇ b> 202 the control unit 106 controls the rotary exposure unit 105 to rotate the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104 around the subject 102 to a predetermined rotation angle, and from the radiation generation apparatus 101. Expose radiation.
  • step S203 the control unit 106 performs measurement processing a plurality of times.
  • the control unit 106 performs measurement processing a plurality of times by operating the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104 in conjunction with each other.
  • the multiple measurement process has two steps (S204, S205).
  • measurement is performed in step S204.
  • the control unit 106 controls the radiation generation apparatus 101 to emit radiation under a constant tube voltage, and outputs the detection result of the radiation incident on the detection unit (detection element) of the radiation detection apparatus 104 at regular time intervals. .
  • the measurement information measured by the detection unit (detection element) of the radiation detection apparatus 104 is described as d pi ( ⁇ ).
  • step S205 the control unit 106 determines whether or not the measurement has been completed a predetermined number of times (m: a natural number of 2 or more). If the predetermined number of times (m times) of measurement has not ended (S205—No), the process returns to step S204, and the measurement is performed again. On the other hand, if it is determined in step S205 that the predetermined number of times (m times) of measurement has been completed (S205—Yes), the process proceeds to step S206. By executing the measurement a predetermined number of times (m times), measurement information for m times is input to the product factor utilization unit 108.
  • step S ⁇ b> 206 the product rate utilization unit 108 acquires second measurement information of radiation based on the product rate of measurement information obtained by detecting radiation a plurality of times. That is, factor utilization unit 108, based on the factor of the measurement information measured by the multiple measuring process d pi (xi]), to obtain a second measurement information of the radiation.
  • the second measurement information includes, for example, information acquired by the following Equation 1 and Equation 2.
  • the product rate utilization unit 108 determines the number of photons incident on the detection unit ( ⁇ n>: average number of photons) based on the product rate of the measurement information d pi ( ⁇ ) obtained by detecting radiation a plurality of times. Obtained as measurement information.
  • the product factor utilization unit 108 acquires the average photon number ⁇ n p ( ⁇ )> as the second measurement information by using Equation (1).
  • is a conversion coefficient between measurement information and average energy
  • E mean p ( ⁇ ) is average energy
  • the conversion coefficient ⁇ is determined as follows. Based on the control of the control unit 106, first, radiation emitted from a radiation source (radiation generator) having a known spectral distribution is reduced by reducing the intensity of the radiation in the absence of the subject. Measurement is performed so that only photons are incident on the detection unit (detection element). The conversion coefficient ⁇ can be obtained by performing this measurement a plurality of times and dividing the average of the measurement information by the average energy of the spectrum distribution.
  • ⁇ D p ( ⁇ )> is a first-order origin moment
  • ⁇ (d p ( ⁇ ) ⁇ ⁇ d p ( ⁇ )>) 2 > is a second-order center moment.
  • the product moment utilization unit 108 calculates the primary origin product rate (d p ( ⁇ )) and the secondary central product rate ⁇ (d p ( ⁇ ) ⁇ ⁇ d p ( ⁇ )>) 2 > can be acquired.
  • n pi ( ⁇ ) is the number of photons.
  • the photon number n pi ( ⁇ ) generally has fluctuations according to the Poisson distribution, and it is known that the first-order origin moment and the second-order center moment are equal in the Poisson distribution. That is, using the photon number n pi ( ⁇ ), the relationship between the primary origin product factor and the secondary central product factor is expressed by the following equation (4).
  • Equation 4 Multiplying both sides of Equation 4 by the square of ⁇ E mean p ( ⁇ ) and rearranging using Equation 3, Equation 1 and Equation 2 are obtained, and the average photon number is obtained by Equation 1 and Equation 2. It can be understood that ⁇ n p ( ⁇ )> is obtained. It should be noted that the product factor utilization unit 108 may determine the unbiased variance by dividing by m ⁇ 1 instead of m (number of measurements) when obtaining the secondary central product factor.
  • step S207 the control unit 106 determines whether or not the measurement for each predetermined angle is finished. If the measurement for each predetermined angle is not completed (S207-No), the process returns to step S202, and the rotary exposure process is executed.
  • the control unit 106 controls the rotary exposure unit 105 to rotate the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104 from the current rotation angle to a predetermined rotation angle, and to expose the radiation from the radiation generation apparatus 101. .
  • step S207 determines whether the measurement for each predetermined angle has been completed (S207-Yes).
  • the process proceeds to step S208.
  • the rotation angle at which shooting is performed can be set arbitrarily. For example, it is possible to set an angle obtained by equally dividing 360 degrees around as a predetermined angle.
  • the measurement processing is performed a plurality of times after maintaining the rotation angles of the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104 in a state of being rotated to a certain rotation angle. It is not limited to this example. For example, while rotating the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104, the radiation detection apparatus 104 performs a plurality of measurements, and then outputs measurement information measured at close rotation angles in a lump to use the product rate. You may use the method of performing a process.
  • step S208 the classification unit 109 classifies the subject into a plurality of constituent substances.
  • the classification unit 109 executes a classification process to classify substances constituting the subject into at least two types of constituent substances.
  • the classification unit 109 sets the constituent substances to be classified according to which constituent substance basic distribution is desired to be obtained in the subject.
  • the classification unit 109 performs classification into a plurality of types of constituent substances such as iodine as a contrast agent and soft tissue, and soft tissue and bone.
  • a constituent material having a different energy dependence with respect to the energy of the radiation is selected.
  • the constituent substances constituting the subject are classified into iodine and soft tissue.
  • the classification of the constituent substances by the classifying unit 109 is performed by operating the input unit and configuring a plurality of specimens based on imaging conditions or imaging parts set from a plurality of constituent substances stored in the memory in advance. It is possible to classify into substances.
  • step S209 the reconfiguration unit 110 executes a reconfiguration process.
  • the basic distribution (distribution of each constituent material) of the subject is reconstructed.
  • the reconstruction unit 110 reconstructs information on a plurality of constituent substances in the subject based on the second measurement information. Further, the reconstruction unit 110 reconstructs the distribution of constituent substances in the subject based on the second measurement information.
  • the second measurement information is information acquired by Equation 1 and Equation 2 in the case of the present embodiment.
  • the reconstruction unit 110 is based on the measurement information, the measurement information predicted based on the radiation spectrum distribution and the constituent material, the second measurement information, the radiation spectrum distribution and the constituent material.
  • the distribution of the constituent substances is reconstructed based on the analysis of the function having the second measurement information predicted in this manner.
  • This function (objective function f) is expressed by the following equation (5).
  • measurement information is information corresponding to ⁇ d p >
  • measurement information predicted based on the spectrum distribution of radiation and constituent materials is information corresponding to ⁇ d p ′>
  • the second The measurement information is information corresponding to ⁇ n p >
  • the second measurement information predicted based on the spectrum distribution of radiation and constituent materials is information corresponding to ⁇ n p ′>.
  • the function of Equation 5 is a difference between the measurement information and the predicted measurement information (first difference) and the difference between the second measurement information and the predicted second measurement information ( Second difference).
  • the reconstructing unit 110 acquires information on the constituent substances that makes the first difference and the second difference as small as possible by analyzing the function.
  • the first difference corresponds to a term including ( ⁇ d p > ⁇ ⁇ d p ′>) in Formula 5
  • the second difference is ( ⁇ n p > ⁇ in Formula 5).
  • the reconstruction unit 110 can acquire the density or volume ratio of the constituent material corresponding to the position in the subject as the constituent material information.
  • the density of the constituent materials is used as the basic distribution of the constituent materials, and the basic distribution of the constituent materials is reconstructed by solving the optimization problem using the density as a variable.
  • the reconstruction unit 110 acquires a density that minimizes the objective function f using the density as a variable. Based on the result of the reconstruction process performed by the reconstruction unit 110, it is possible to estimate the density distribution of each constituent material constituting the subject.
  • the reconstructing unit 110 reconstructs the distribution of the constituent substances based on the analysis of the function expressed by Equation 5.
  • Equation (5) the second measurement information ⁇ n ′ p ( ⁇ )> predicted based on the radiation spectrum distribution and constituent materials is defined by equation (6).
  • the measurement information ⁇ d ′ p ( ⁇ )> predicted based on the above is defined by Equation 7.
  • Equation 6 and Equation 7 ⁇ s p ( ⁇ , E)> is the spectral distribution of the radiation source. That is, it is an average value with respect to time of the number of photons irradiated to the ⁇ -th detection element at the p-th rotation angle and having energy E.
  • the reconstruction unit 110 performs a linear path from the radiation function 101 to the ⁇ -th detection unit (detection element) when the integral operation in the exponential functions of Formula 6 and Formula 7 is performed at the p-th rotation angle. Run on.
  • ⁇ (r, E) is a linear attenuation coefficient at the position r in the subject corresponding to the energy E, and is defined by Equation 8 below.
  • the position r in the subject is indicated by three-dimensional position information (three-dimensional coordinates).
  • k indicates the k-th constituent material constituting the subject
  • ⁇ k is the mass attenuation coefficient of the k-th constituent material
  • ⁇ k (r) is the k-th constituent material.
  • the density at position r since the classifying unit 109 classifies the subject into iodine and soft tissue in the previous step S208, Expression 8 is rewritten by the following Expression 9.
  • the reconfiguration unit 110 analyzes the optimization problem of Formula 5 using the relationship of Formula 6, Formula 7 and Formula 9.
  • the reconstruction unit 110 can perform numerical analysis using, for example, the Gauss-Newton method as a solution to the optimization problem.
  • the function of Equation 5 includes the difference between the measurement information and the predicted measurement information and the difference between the second measurement information and the predicted second measurement information, and the reconstruction unit 110 performs analysis. Based on this information, information on the constituent substances is obtained so that each difference becomes small.
  • the setting of the target function f to be analyzed by the reconfiguration unit 110 is not limited to the equation 5 equation.
  • it is solved by adding a priori knowledge about the regularization term and the density distribution as necessary.
  • a regularization term such as Tikhonov regularization or TV regularization is added to the objective function f to solve.
  • a function that decreases the value of the objective function is added to the objective function f when the difference from the density in the vicinity is small.
  • the target function f can be set.
  • the density is used as a variable as the basic distribution constituting the subject.
  • the reconstruction unit 110 is expressed by Formula 5.
  • An optimization problem that minimizes the objective function f can be analyzed using the volume ratio as a variable.
  • the definition of the linear attenuation coefficient is not the formula 8 but the following formula 10 is used.
  • ⁇ k (E) is a linear attenuation coefficient at the energy E of the k-th constituent material
  • c k (r) is a volume ratio at the position r of the k-th constituent material.
  • ⁇ k (E) can be determined using the mass attenuation coefficient of the constituent material and the general density.
  • the reconfiguration unit 110 analyzes the optimization problem of Formula 5 using the relationship of Formula 6, Formula 7 and Formula 10.
  • the reconstruction unit 110 acquires a volume ratio that minimizes the objective function f using the volume ratio as a variable. Based on the result of the reconstruction process by the reconstruction unit 110, it is possible to estimate the distribution of the volume ratio of each constituent material constituting the subject.
  • the control unit 106 functions as a display control unit and causes the display device 111 to display the analysis result of the reconstruction unit 110.
  • the control unit 106 can display the information on the constituent substances and the cross-sectional image of the subject on the display device 111 in combination.
  • the control unit 106 can display the density distribution of the constituent substances or the volume ratio distribution of the constituent substances on the display device 111 as the constituent substance information. That is, the control unit 106 causes the display device 111 to display the basic distribution (for example, the distribution of density and volume ratio) of each substance constituting the subject acquired by the reconstruction process of the reconstruction unit 110 as a diagnostic image. .
  • FIG. 3A and 3B are diagrams illustrating the results of imaging by the CT apparatus 100.
  • FIG. 3A shows an arbitrary cross-sectional image of the reconstructed subject 301, and the difference in shading shows the difference in linear attenuation coefficient. Yes.
  • a region 302 indicates a region having a large linear attenuation coefficient among the reconstructed subjects.
  • FIG. 3B shows a density distribution in a region on a straight line indicated by a straight line 303 in FIG. 3A.
  • the density distribution of the soft tissue as shown by the solid line 305 in FIG. 3B and the density of iodine as shown by the broken line 304
  • the distribution of density and volume ratio can be displayed in the image.
  • the present embodiment it is possible to acquire information on the constituent substances constituting the subject with high accuracy without being affected by a decrease in measurement accuracy. That is, it is possible to calculate the density and volume ratio of a plurality of constituent substances constituting the subject by using the energy of radiation irradiated under a predetermined tube voltage without performing measurement with changing the tube voltage. This is because, in addition to the measurement information ⁇ d p ( ⁇ )> of the radiation energy, the second measurement information is obtained by the product factor utilization unit, so that the amount of information available for estimation increases.
  • ⁇ n p ( ⁇ )> and ⁇ d p ( ⁇ )> are defined by being divided by m for the sake of explanation, but a value that is not divided by m, that is, a sum rather than an average is used. Also good.
  • an example of processing for each detection unit (detection element) has been shown, but measurement of a plurality of detection units (detection elements) that can be expected to have the same average energy and average number of photons. It is also possible to process information collectively.
  • a detection unit (detection element) that can be expected to have the same average energy and average number of photons is, for example, a detection unit arranged in the vicinity of a plurality of detection units (detection elements) arranged in a two-dimensional manner. It is.
  • the control unit 106 compares the measurement information of the attention detection unit of interest and a plurality of surrounding detection units located around the attention detection unit, and the comparison result is within a predetermined threshold.
  • the configuration of the present embodiment can be used in combination with a configuration for performing dual energy imaging of a subject using two types of radiation having different energies. It is possible to further increase the energy number (average energy number) of radiation.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the CT apparatus 200 according to the second embodiment.
  • the CT apparatus 200 includes a radiation generation apparatus 101, a radiation detection apparatus 104, a rotation exposure unit 105 that rotates and drives the radiation generation apparatus 101 and the radiation detection apparatus 104 facing each other, and an information processing apparatus. 116.
  • the basic configuration is the same as that of the CT apparatus 100 of FIG. 1, but in the present embodiment, the configuration of the data processing unit 107 of the information processing apparatus 116 includes a subject separation unit 210 (separation unit). 1 is different from the functional configuration of the CT apparatus 100 described in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the flow of processing by the CT apparatus 200.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the flow of processing by the CT apparatus 200.
  • steps S201 to S207, steps S208 and S209 are the same as the processes in the respective steps in FIG. FIG. 5 is different in that a subject separation process (S210) by the subject separation unit 210 is added as a process between step S207 and step S208.
  • the function of the object separation unit 210 is realized by using a program read from a CPU, GPU, or memory (not shown), for example.
  • the configuration of the subject separation unit 210 may be configured by an integrated circuit or the like as long as it performs the same function.
  • the subject separation unit 210 separates the subject and the space around the subject.
  • the subject separation unit 210 can separate the subject and the space around the subject based on the comparison between the parameter acquired based on the reconstruction process and the threshold value.
  • the parameters acquired based on the reconstruction process include, for example, a linear attenuation coefficient.
  • the object separation unit 210 performs, for example, a successive approximation reconstruction method or a filtered back projection (FBP) method based on measurement information ⁇ d p ( ⁇ )> measured by the detection unit (detection element). Is used to reconstruct the attenuation coefficient of the space to be reconstructed.
  • the attenuation coefficient differs between the living body as the subject and the air (space) around the subject.
  • the subject separation unit 210 separates the subject 102 and the space around the subject based on the comparison between the attenuation coefficient acquired by the reconstruction process and the threshold value. By this process, the subject 102 can be separated from the space to be reconstructed.
  • the subject separation unit 210 performs the classification process in step S208 on the subject 102 separated from the space to be reconstructed.
  • the subject when a space other than the subject is included in the space to be reconstructed, the subject is separated from the space to be reconstructed, and then the classification process is executed. Is possible.
  • the present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program This process can be realized. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
  • a circuit for example, ASIC

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

管電圧を変化させる測定を行わなくても、被検体の構成物質の情報を、測定精度の低下の影響を受けることなく高精度に再構成する。CT装置は、一定の管電圧に基づいて照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出部と、放射線を複数回検出した測定情報の積率に基づいて、放射線の第二の測定情報を取得する積率利用部と、被検体を複数の構成物質に分類する分類部と、被検体における複数の構成物質の情報を第二の測定情報に基づいて再構成する再構部と、を備える。

Description

CT装置、CT撮影方法及びプログラム
 本発明はCT装置、CT撮影方法及びプログラムに関するものである。
 CT装置は、X線源と検出部とを、被検体を中心として回転させながら被検体を透過したX線をさまざまな角度で測定し、得られた情報を再構成することで、被検体の線減弱係数等の空間分布を得ることができる装置である。CT装置では、線減弱係数は、例えば、水を0、空気を-1000とするHounsfield unit単位の画素値、即ちCT値として取得される。
 しかしCT値だけでは、被検体を構成する物質が骨なのか、軟部組織なのかなど、物質の分離ができない場合が生じ得る。このような背景の下で、近年Dual Energy CT装置が開発されている。Dual Energy CT装置では、X線のスペクトル分布を変えて2回の測定を行い、物質によって質量減弱係数のエネルギー依存性が異なることを利用して物質の分離が行われる。
 例えば、非特許文献1には被検体を構成する物質として水とヨウ素を想定し、低い管電圧と高い管電圧との測定を行い、再構成処理を行うことで、水とヨウ素の密度を求めることができる手法が開示されている。
Ruoqiao Zhang, Jean-Baptiste Thibault, Charles A. Bouman, et al."Model-Based Iterative Reconstruction for Dual-Energy X-Ray CT Using a Joint Quadratic Likelihood Model",IEEE Trans. on Medical Imaging 33 (2014) 117-134.
 しかしながら非特許文献1に示されるように管電圧をいくつか変化させて測定する場合には、管電圧を切り替えている間に被検体が動くことによるモーションアーティファクトが発生し、測定精度が低下するという課題があった。
 本発明は、上記の課題に鑑み、管電圧を変化させる測定を行わなくても、被検体の構成物質の情報を、測定精度の低下の影響を受けることなく高精度に再構成することが可能なCT撮影技術を提供する。
 本発明の一つの態様に係るCT装置は、一定の管電圧に基づいて照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段と、
 前記放射線を複数回検出した測定情報の積率に基づいて、前記放射線の第二の測定情報を取得する積率利用手段と、
 被検体を複数の構成物質に分類する分類手段と、
 前記被検体における前記複数の構成物質の情報を前記第二の測定情報に基づいて再構成する再構成手段と、を備えることを特徴とする。
 本発明によれば、管電圧を変化させる測定を行わなくても、被検体の構成物質の情報を、測定精度の低下の影響を受けることなく高精度に再構成することが可能になる。例えば、本発明に係るCT装置によれば、管電圧を変化させる測定を行わなくても、被検体を構成する物質の密度や体積比率を、測定精度の低下の影響を受けることなく高精度に取得することができる。
実施形態に係るCT装置の構成例を示す図。 実施形態に係るCT装置における処理フローを説明する図。 撮影結果を例示する図。 撮影結果を例示する図。 第2実施形態に係るCT装置の構成例を示す図。 第2実施形態に係るCT装置における処理フローを説明する図。
 以下、図1~図5を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
 図1は、実施形態におけるCT装置100の構成例を示す図である。図1に示すように、CT装置100は、放射線発生装置101、放射線検出装置104、放射線発生装置101および放射線検出装置104を対向させた状態で回転駆動する回転曝射部105、および情報処理装置116を有する。尚、この構成をCT撮影システムともいう。情報処理装置116は、放射線を照射する放射線発生装置101および放射線検出装置104および回転曝射部105の動作を制御する制御部106と、放射線検出装置104で検出されたデータを処理するデータ処理部107とを有する。また、情報処理装置116には、例えば、例えば、液晶ディスプレイやCRTなどで構成される表示装置111が接続されており、表示装置111は、データ処理部107の処理結果を表示する。制御部106は、表示装置111の表示を制御する表示制御部としても機能する。
 回転曝射部105は、制御部106の制御に基づいて、放射線発生装置101と放射線検出装置104とを同調させた上で、被検体102を中心として回転駆動させる駆動部である。矢印112は回転方向を示している。尚、回転中心は必ずしも被検体102を中心としなくてもよいが、放射線発生装置101と放射線検出装置104とで被検体102を挟むように対向した状態で回転する必要がある。図1では、回転方向を示す矢印112は、被検体102に対してスライス断面の周りの回転方向となっているが、この例に限定されず、例えば、図1の紙面に対して垂直な方向に放射線発生装置101と放射線検出装置104とが回転して被検体102をスキャンしてもよい。
 制御部106は、照射制御部として機能して、一定の管電圧に基づいて放射線発生装置101から放射線を照射させる。すなわち、制御部106は、放射線発生装置101に対し、設定された所定の管電圧を印加するように制御を行い、放射線発生装置101による放射線の照射を制御する。放射線発生装置101は、制御部106の制御に基づき放射線を出力する。参照番号103は放射線発生装置101から発せられる放射線を模式的に示している。放射線には、例えば、X線やα線、β線またはγ線が含まれる。
 制御部106は、撮影制御部として機能して、回転曝射部105を制御して、放射線発生装置101および放射線検出装置104を所定の角度回転させた状態で、一定の管電圧に基づいて放射線発生装置101から放射線を照射させ、放射線検出装置104を制御して、放射線検出装置104に入射した放射線の検出結果を一定時間毎に出力させる。例えば、制御部106は、一定の管電圧の下に放射線を照射するよう放射線発生装置101を制御し、放射線検出装置104の検出部に入射した放射線の検出結果を検出データ(測定情報)として一定時間毎に出力させることが可能である。
 放射線検出装置104の検出部は、ある時間の間(例えば、一定時間(1フレーム))に入射した放射線のエネルギーを足し合わせたものに比例する測定情報を出力する。放射線検出装置104は、一定の管電圧に基づいて照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得することが可能である。具体的には、放射線検出装置104は、一定の管電圧に基づいて照射された放射線を検出する検出部(検出素子)を有しており、検出部は、ある一定時間(1フレーム)毎に検出部に入射した放射線の総エネルギー(積算値)を検出データ(測定情報)として出力する。例えば、放射線検出装置104は、二次元状に配置された複数の検出部(検出素子)を有している。放射線検出装置104の構成としては、半導体材料によって形成され、複数の検出素子が格子状に並んだ平面検出器(Flat Panel Detector(FPD))の他、ラインセンサなどの構成を用いることも可能である。また、検出部(検出素子)は一つでも構わない。
 放射線検出装置104は、放射線発生装置101から出力され、被検体102を透過した放射線の強度(エネルギー)を、検出部(検出素子)により検出する。本実施形態では、被検体102を生体とするが、工業製品など生体以外を被検体としても構わない。放射線検出装置104が平面検出器の構成を有する場合、検出部(検出素子)は、例えば、複数の行および複数の列を形成するように二次元に配列されている。放射線検出装置104は、複数の検出部を行単位または列単位で駆動する駆動部を有しており、制御部106は駆動部を制御することにより、複数の検出部(検出素子)から入射した放射線の総エネルギー(積算値)に対応する検出データ(測定情報)を順次出力させる。
 放射線検出装置104の検出部で検出された情報は、情報処理装置116のデータ処理部107(画像処理部)に送られ、処理される。データ処理部107(画像処理部)は、積率利用部108、分類部109、および再構成部110を有している。制御部106およびデータ処理部107の各部は、例えば、不図示のCPU、GPU、メモリから読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。制御部106およびデータ処理部107の各部の構成は、同様の機能を果たすのであれば、それらは集積回路などで構成してもよい。
 図2はCT装置100による処理の流れを説明する図である。図2を用いて、図1の制御部106およびデータ処理部107の各部がどのような動作を行い、被検体を構成する物質(構成物質)の密度や体積比率を算出するかを説明する。
 (回転測定処理:S201)
 まず、ステップS201において、制御部106は、回転測定処理を実行する。回転測定処理は四つのステップを有している(S202、S203、S206、S207)。
 (回転曝射処理:S202)
 ステップS202において、制御部106は、回転曝射部105を制御して、被検体102を中心として、所定の回転角まで放射線発生装置101と放射線検出装置104とを回転させ、放射線発生装置101から放射線を曝射させる。
 (複数回測定処理:S203)
 次にステップS203において、制御部106は、複数回測定処理を実行する。制御部106は、放射線発生装置101と放射線検出装置104とを連動して動作させることにより、複数回測定処理を実行する。複数回測定処理は二つのステップを有している(S204、S205)。まず、ステップS204で測定が行われる。制御部106は、一定の管電圧の下に放射線を照射するよう放射線発生装置101を制御し、放射線検出装置104の検出部(検出素子)に入射した放射線の検出結果を一定時間毎に出力させる。放射線検出装置104の検出部(検出素子)で測定した測定情報をdpi(ξ)と記述する。添え字pは、回転測定処理の中でp番目の回転角で測定された情報を示し、添え字iはi番目に実行された測定情報であることを示す。ξは、検出部(検出素子)の番号を示す。次に、ステップS205で、制御部106は、所定回数(m:2以上の自然数)の測定が終了したか否かを判定する。所定回数(m回)の測定が終了していない場合(S205-No)、処理はステップS204に戻され、測定が再度行われる。一方、ステップS205の判定で、所定回数(m回)の測定が終了している場合(S205-Yes)、処理はステップS206に進められる。所定回数(m回)の測定の実行により、m回分の測定情報が積率利用部108に入力される。
 (積率利用処理:S206)
 ステップS206において、積率利用部108は、放射線を複数回検出した測定情報の積率に基づいて、放射線の第二の測定情報を取得する。すなわち、積率利用部108は、複数回測定処理で測定された測定情報dpi(ξ)の積率に基づいて、放射線の第二の測定情報を取得する。第二の測定情報には、例えば、以下の数1式、数2式で取得される情報が含まれる。例えば、積率利用部108は、放射線を複数回検出した測定情報dpi(ξ)の積率に基づいて、検出部に入射した放射線の光子数(<n>:平均光子数)を第二の測定情報として取得する。積率利用部108は、第二の測定情報として平均光子数<n(ξ)>を、数1式を用いて取得する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 ここでαは測定情報と平均エネルギーとの変換係数であり、Emean p(ξ)は平均エネルギーである。変換係数αの決定方法としては、例えば、次のように行う。制御部106の制御に基づいて、まず、既知のスペクトル分布を持つ放射線源(放射線発生装置)から発せられた放射線を、被検体なしの状態で、放射線の強度を弱くすることで、1個の光子のみが検出部(検出素子)に入射するように測定する。この測定を複数回数実施し、測定情報の平均をスペクトル分布の平均エネルギーで除することによって、変換係数αを取得することができる。
 <d(ξ)>は一次の原点積率であり、<(d(ξ)-<d(ξ)>)2>は二次の中心積率である。積率利用部108は、以下の数2式を用いた演算により、一次の原点積率(d(ξ))および二次の中心積率<(d(ξ)-<d(ξ)>)2>を取得することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 何故、これらの式により平均光子数<n(ξ)>が得られるかを以下に詳述する。一般に検出部に入射する光子はスペクトル分布を有する。スペクトル分布を平均エネルギーEmean p(ξ)によって近似できるものとすると各測定情報dpi(ξ)は数3式のように書くことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 数3式において、npi(ξ)は光子数である。光子数npi(ξ)は、一般にポアソン分布に従う揺らぎを持ち、ポアソン分布において、一次の原点積率と二次の中心積率とが等しいことが知られている。即ち、光子数npi(ξ)を用いて、一次の原点積率と二次の中心積率との関係を示すと、以下の数4式のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 数4式の両辺にαEmean p(ξ)の二乗を乗じ、数3式を利用して整理すれば、数1式と数2式が得られ、数1式と数2式によって平均光子数<n(ξ)>が得られることが理解できる。尚、積率利用部108は、二次の中心積率を求める際には、m(測定回数)ではなく、m-1で割る、即ち不偏分散を求めても良い。
 次に、ステップS207において、制御部106は、所定の角度ごとの測定が終了したか否かを判定する。所定の角度ごとの測定が終了していない場合(S207-No)、処理はステップS202に戻され、回転曝射処理が実行される。制御部106は、回転曝射部105を制御して、現在の回転角度から更に所定の回転角まで放射線発生装置101と放射線検出装置104とを回転させ、放射線発生装置101から放射線を曝射させる。
 一方、ステップS207の判定で、所定の角度ごとの測定が終了している場合(S207-Yes)、処理はステップS208に進められる。尚、撮影を実行する回転角度は任意に設定可能である。例えば、一周360°を等分割した角度を、所定の角度として設定することが可能である。また本実施形態では、ある回転角まで回転させた状態で、放射線発生装置101および放射線検出装置104の回転角度を保持した後に、複数回測定処理を実行しているが、本発明の趣旨は、この例に限定されるものではない。例えば、放射線発生装置101および放射線検出装置104を回転させつつ、放射線検出装置104で複数回の測定を行い、その後、近接する回転角で測定された測定情報をまとめて出力して、積率利用処理を実行するという方法を用いてもよい。
 (分類処理:S208)
 ステップS208において、分類部109は、被検体を複数の構成物質に分類する。分類部109は分類処理を実行して、被検体を構成する物質を少なくとも2種類の構成物質に分類する。分類部109は、被検体内の、どの構成物質の基礎分布を得たいのかに応じて分類する構成物質の設定を行う。分類部109は、例えば、造影剤であるヨウ素や軟部組織であったり、軟部組織と骨であったりなど、複数種類の構成物質に分類する。それぞれの構成物質で線減弱係数もしくは質量減弱係数のエネルギー依存性が異なることを利用するため、放射線のエネルギーに対して、エネルギー依存性が異なる構成物質を選択する。本実施形態では、被検体を構成する構成物質として、ヨウ素と軟部組織とに分類する例を説明する。分類部109による構成物質の分類は、入力部を介した操作入力や、予めメモリに記憶されている複数の構成物質の中から設定された撮影条件または撮影部位に基づいて被検体を複数の構成物質に分類することが可能である。
 (再構成処理:S209)
 ステップS209において、再構成部110は再構成処理を実行する。再構成処理の実行により、被検体の基礎分布(各構成物質の分布)が再構成される。再構成部110は、被検体における複数の構成物質の情報を第二の測定情報に基づいて再構成する。また、再構成部110は、被検体における構成物質の分布を第二の測定情報に基づいて再構成する。ここで、第二の測定情報は、本実施形態の場合には数1式、数2式で取得される情報である。
 本実施形態では、再構成部110は、測定情報と、放射線のスペクトル分布と構成物質とに基づいて予測される測定情報と、第二の測定情報と、放射線のスペクトル分布と構成物質とに基づいて予測される第二の測定情報と、を有する関数の解析に基づいて、構成物質の分布を再構成する。この関数(目的関数f)は、以下の数5式で示される。数5式において、測定情報は<d>に対応する情報であり、放射線のスペクトル分布と構成物質とに基づいて予測される測定情報は<d'>に対応する情報であり、第二の測定情報は<n>に対応する情報であり、放射線のスペクトル分布と構成物質とに基づいて予測される第二の測定情報は<n'>に対応する情報である。
 また本実施形態では、数5式の関数は、測定情報と予測される測定情報との差分(第1の差分)と、第二の測定情報と予測される第二の測定情報との差分(第2の差分)と、を含む。再構成部110は、関数の解析により、第1の差分及び第2の差分をなるべく小さくするような構成物質の情報を取得する。ここで、第1の差分は、数5式において、(<d>-<d'>)を含む項に対応し、第2の差分は、数5式において、(<n>-<n'>)を含む項に対応する。
 数5式を解析することにより、再構成部110は、構成物質の情報として、被検体内の位置に対応した構成物質の密度または体積比率を取得することができる。本実施形態では、まず、構成物質の基礎分布として構成物質の密度を用い、密度を変数とした最適化問題を解くことによって構成物質の基礎分布を再構成する。数5式で示される関数fを目的関数として、再構成部110は、密度を変数として、目的関数fを最小とするような密度を取得する。再構成部110による再構成処理の結果により、被検体を構成する各構成物質の密度の分布を推定することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 再構成部110は、数5式で示される関数の解析に基づいて、構成物質の分布を再構成する。数5式において、放射線のスペクトル分布と構成物質とに基づいて予測される第二の測定情報<n'p(ξ)>は数6式で定義され、放射線のスペクトル分布と構成物質とに基とに基づいて予測される測定情報<d'p(ξ)>は数7式で定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 数6式および数7式において、<sp(ξ,E)>は放射線源のスペクトル分布である。即ち、p番目の回転角の時にξ番目の検出素子に向けて照射され、エネルギーEを持つ光子数の時間に関する平均値である。再構成部110は、数6式および数7式の指数関数の中の積分演算を、放射線発生装置101からp番目の回転角の時にξ番目の検出部(検出素子)に向けた直線の経路上で実行する。また、数6式および数7式において、μ(r,E)はエネルギーEに対応する、被検体内の位置rにおける線減弱係数であり、以下の数8式で定義される。ここで、被検体内の位置rは3次元の位置情報(3次元座標)により示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 数8式において、kは被検体を構成するk番目の構成物質であることを示し、φkはk番目の構成物質の質量減弱係数であり、ρk(r)はk番目の構成物質の位置rの密度である。本実施形態では、先のステップS208において、分類部109は被検体をヨウ素と軟部組織とに分類することとしたため、数8式は、以下の数9式により書きかえられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 よって本実施形態の場合に、再構成部110は、数5式の最適化問題を数6式、数7式及び数9式の関係を用いて解析する。再構成部110は、最適化問題の解法として、例えば、Gauss-Newton法を用いて数値解析を行うことが可能である。数5式の関数は、測定情報と予測される測定情報との差分と、第二の測定情報と予測される第二の測定情報との差分と、を含み、再構成部110は、解析に基づいて、それぞれの差分が小さくなるような構成物質の情報を取得する。
 再構成部110の解析対象となる目標関数fの設定は、数5式によるものに限定されるものではない。例えば、目標関数fの設定において、必要に応じて正則化項や密度分布に関する先見的な知識を加えて解く。例えば、Tikhonov正則化やTV正則化などの正則化項を目的関数fに加えて解く。また他の例としては被検体内の密度分布が局所で大きく変動するとは考えにくいので、近傍位置の密度との差が小さい時には目的関数の値を小さくするような関数を目的関数fに加えることにより、目標関数fを設定することも可能である。
 また、数5式の目的関数fでは、被検体を構成している基礎分布として密度を変数としているが、基礎分布として体積比率を用いる場合に、再構成部110は、数5式で示される目的関数fを最小とする最適化問題を、体積比率を変数として解析することが可能である。この時、線減弱係数の定義は、数8式ではなく、以下の数10式を用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 数10式において、μk(E)はk番目の構成物質のエネルギーEにおける線減弱係数であり、ck(r)はk番目の構成物質の位置rにおける体積比率である。μk(E)の決定には構成物質の質量減弱係数と一般的な密度を用いて設定することができる。この場合、再構成部110は、数5式の最適化問題を数6式、数7式および数10式の関係を用いて解析する。再構成部110は、体積比率を変数として、目的関数fを最小とするような体積比率を取得する。再構成部110による再構成処理の結果により、被検体を構成する各構成物質の体積比率の分布を推定することができる。
 制御部106は、表示制御部として機能して、再構成部110の解析結果を表示装置111に表示させる。制御部106は、構成物質の情報と被検体の断面画像とを組み合せて表示装置111に表示させることができる。制御部106は、構成物質の情報として、構成物質の密度の分布または構成物質の体積比率の分布を表示装置111に表示させることが可能である。すなわち、制御部106は、再構成部110の再構成処理により取得された被検体を構成する各物質の基礎分布(例えば、密度や体積比率の分布)を診断用画像として表示装置111に表示させる。
 図3A、図3Bは、CT装置100による撮影結果を例示する図であり、図3Aは再構成された被検体301の任意の断面画像を示し、濃淡の差は線減弱係数の違いを示している。領域302は、再構成された被検体のうち線減弱係数の大きい領域を示している。図3Bは、図3Aの直線303で示される直線上の領域における密度分布を示す。本発明の実施形態によれば、被検体を構成する構成物質の密度が求まるため、図3Bの実線305で示されるような軟部組織の密度の分布や、破線304で示されるようなヨウ素の密度の分布が求まり、画像において密度や体積比率の分布を表示することができる。
 本実施形態によれば、被検体を構成する構成物質の情報を、測定精度の低下の影響を受けることなく高精度に取得することが可能になる。すなわち、管電圧を変化させた測定を行わず、所定の管電圧の下に照射された放射線のエネルギーを用いて、被検体を構成する複数の構成物質の密度や体積比率を算出できる。これは放射線のエネルギーの測定情報<dp(ξ)>に加えて、積率利用部によって第二の測定情報が得られるため、推定に利用できる情報量が増えるためである。
 また本実施形態では、説明のため<np(ξ)>及び<dp(ξ)>はmで割って定義したが、mで割らない値、即ち、平均ではなく和を用いることにしてもよい。また本実施形態の積率利用処理では、検出部(検出素子)ごとに処理する例を示したが、同程度の平均エネルギー及び平均光子数が期待されうる複数の検出部(検出素子)の測定情報を、まとめて処理することも可能である。つまり数2式で和を取る対象として、同程度の平均エネルギー及び平均光子数が期待されうる複数の検出素子の測定情報もまとめて和を取る処理を行うことも可能である。同程度の平均エネルギー及び平均光子数が期待されうる検出部(検出素子)は、例えば、二次元状に配置された、複数の検出部(検出素子)のうち、近傍に配置されている検出部である。それには、例えば、制御部106は、注目する注目検出部と、注目検出部の周辺に位置する複数の周辺検出部との測定情報を比較して、比較の結果が所定の閾値以内となる測定情報を出力する複数の周辺検出部の処理を注目検出部の処理とを数2式においてまとめて和を取ることで可能である。尚、本実施形態の構成は、エネルギーが異なる2種類の放射線を用いて、被写体をデュアルエネルギー撮影(Dual Energy Imaging)する構成と併用することも可能であり、デュアルエネルギー撮影する構成と併用することによりさらに放射線のエネルギー数(平均エネルギー数)を増やすことが可能である。
 (第2実施形態)
 第2実施形態では、再構成処理の対象となる空間を、被検体と被検体の周囲の空間とに分離する被検体分離部の処理について説明する。再構成処理の対象となる空間は被検体102の他に、被検体102の周囲に空気が存在する場合がある。本発明の第1実施形態では、分類部109の処理において(S208)、被検体を少なくとも2種類の構成物質に分類することを説明したが、このような場合には、分類処理の前に被検体と被検体の周囲の空間とを分離(区別)する必要がある。
 図4は、第2実施形態におけるCT装置200の構成例を示す図である。図4に示すように、CT装置200は、放射線発生装置101、放射線検出装置104、放射線発生装置101および放射線検出装置104を対向させた状態で回転駆動する回転曝射部105、および情報処理装置116を有する。基本的な構成は図1のCT装置100と同様であるが、本実施形態では、情報処理装置116のデータ処理部107の構成において、被検体分離部210(分離部)を有する点で、図1で説明したCT装置100の機能構成と相違する。図5は、CT装置200による処理の流れを説明する図である。図5において、ステップS201~S207、ステップS208およびS209の処理は図2の各ステップの処理と同様である。図5では、ステップS207とステップS208との間の処理として、被検体分離部210による被検体分離処理(S210)が追加されている点で相違する。被検体分離部210(分離部)は、例えば、不図示のCPU、GPU、メモリから読み込んだプログラムを用いて機能が実現される。被検体分離部210の構成は、同様の機能を果たすのであれば、集積回路などで構成してもよい。
 被検体分離部210(分離部)は、被検体と被検体の周囲の空間とを分離する。被検体分離部210は、再構成処理に基づいて取得したパラメータと閾値との比較に基づいて被検体と被検体の周囲の空間とを分離することが可能である。再構成処理に基づいて取得したパラメータとしては、例えば、線減弱係数が含まれる。具体的には、被検体分離部210は、検出部(検出素子)により測定された測定情報<dp(ξ)>に基づいて、例えば、逐次近似再構成法やフィルタードバックプロジェクション(FBP)法などを用いて再構成対象となる空間の減弱係数を再構成する。被検体である生体と、被検体の周囲の空気(空間)とでは減弱係数が異なる。このため、被検体分離部210は、再構成処理により取得された減弱係数と閾値との比較に基づいて、被検体102と被検体の周囲の空間とを分離する。この処理により、再構成処理の対象となる空間から被検体102を分離することができる。本実施形態においては、ステップS210において、被検体分離部210により、再構成処理の対象となる空間から分離された被検体102に対して、ステップS208の分類処理が実行されることになる。
 本実施形態によれば、再構成処理の対象となる空間に被検体以外のものが含まれている場合、再構成処理の対象となる空間から被検体を分離したのち、分類処理を実行することが可能になる。
 (その他の実施形態)
 本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。

Claims (13)

  1.  一定の管電圧に基づいて照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する検出手段と、
     前記放射線を複数回検出した測定情報の積率に基づいて、前記放射線の第二の測定情報を取得する積率利用手段と、
     被検体を複数の構成物質に分類する分類手段と、
     前記被検体における前記構成物質の情報を前記第二の測定情報に基づいて再構成する再構成手段と、
     を備えることを特徴とするCT装置。
  2.  前記積率利用手段は、前記測定情報の積率に基づいて、前記検出手段に入射した前記放射線の光子数を前記第二の測定情報として取得することを特徴とする請求項1に記載のCT装置。
  3.  前記再構成手段は、前記被検体における前記構成物質の分布を前記第二の測定情報に基づいて再構成することを特徴とする請求項1または2に記載のCT装置。
  4.  前記再構成手段は、前記測定情報と、前記放射線のスペクトル分布と前記構成物質とに基づいて予測される測定情報と、前記第二の測定情報と、前記放射線のスペクトル分布と前記構成物質とに基づいて予測される第二の測定情報と、を有する関数の解析に基づいて、前記構成物質の分布を再構成することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載のCT装置。
  5.  前記関数は、前記測定情報と前記予測される測定情報との差分と、前記第二の測定情報と前記予測される第二の測定情報との差分と、を含み、前記再構成手段は、前記解析に基づいて、それぞれの差分が小さくなるような前記構成物質の情報を取得することを特徴とする請求項4に記載のCT装置。
  6.  前記再構成手段は、前記構成物質の情報として、被検体内の位置に対応した前記構成物質の密度または体積比率を取得することを特徴とする請求項5に記載のCT装置。
  7.  前記再構成手段の解析結果を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備え、
     前記表示制御手段は、前記構成物質の情報と被検体の断面画像とを組み合せて前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のCT装置。
  8.  前記表示制御手段は、前記構成物質の情報として、前記構成物質の密度の分布または前記構成物質の体積比率の分布を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項7に記載のCT装置。
  9.  放射線を照射する放射線発生手段および前記検出手段を対向させた状態で回転駆動する回転曝射手段と、
     前記放射線発生手段および前記検出手段および前記回転曝射手段の動作を制御する撮影制御手段と、を更に備え、
     前記撮影制御手段は、
     前記回転曝射手段を制御して、前記放射線発生手段および前記検出手段を所定の角度回転させた状態で、
     一定の管電圧に基づいて前記放射線発生手段から前記放射線を照射させ、
     前記検出手段を制御して、前記検出手段に入射した前記放射線の検出結果を一定時間毎に出力させる
     ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載のCT装置。
  10.  被検体と前記被検体の周囲の空間とを分離する分離手段を更に備え、
     前記分離手段は、再構成処理に基づいて取得したパラメータと閾値との比較に基づいて前記被検体と前記被検体の周囲の空間とを分離することを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載のCT装置。
  11.  前記分類手段は、設定された撮影条件または撮影部位に基づいて前記被検体を複数の構成物質に分類することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載のCT装置。
  12.  一定の管電圧に基づいて照射された放射線の検出結果に基づく測定情報を取得する工程と、
     前記放射線を複数回検出した測定情報の積率に基づいて、前記放射線の第二の測定情報を取得す工程と、
     被検体を複数の構成物質に分類する工程と、
     前記被検体における前記構成物質の情報を前記第二の測定情報に基づいて再構成する工程と、
     を有することを特徴とするCT撮影方法。
  13.  コンピュータに、請求項12に記載のCT撮影方法の各工程を実行させるためのプログラム。
PCT/JP2016/082422 2015-12-28 2016-11-01 Ct装置、ct撮影方法及びプログラム WO2017115554A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/011,933 US10980495B2 (en) 2015-12-28 2018-06-19 CT apparatus, CT imaging method, and storage medium

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015257326A JP6595910B2 (ja) 2015-12-28 2015-12-28 Ct装置、ct撮影方法及びプログラム
JP2015-257326 2015-12-28

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US16/011,933 Continuation US10980495B2 (en) 2015-12-28 2018-06-19 CT apparatus, CT imaging method, and storage medium

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017115554A1 true WO2017115554A1 (ja) 2017-07-06

Family

ID=59224775

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2016/082422 WO2017115554A1 (ja) 2015-12-28 2016-11-01 Ct装置、ct撮影方法及びプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10980495B2 (ja)
JP (1) JP6595910B2 (ja)
WO (1) WO2017115554A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6748588B2 (ja) 2017-02-01 2020-09-02 キヤノン株式会社 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム
US11172904B2 (en) 2018-10-12 2021-11-16 Canon Medical Systems Corporation X-ray CT apparatus and imaging planning apparatus

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009131109A1 (ja) * 2008-04-22 2009-10-29 株式会社 日立メディコ 医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム
JP2014239840A (ja) * 2013-06-12 2014-12-25 株式会社東芝 放射線画像診断装置
WO2015046668A1 (ko) * 2013-09-26 2015-04-02 한국건설기술연구원 복합매질로 이루어진 시편에 대한 X-ray CT 영상의 최소 단위에 존재하는 각 순수매질의 부피비 측정방법

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4170767B2 (ja) * 2001-04-19 2008-10-22 株式会社東芝 画像処理装置
RU2437118C2 (ru) * 2006-08-09 2011-12-20 Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. Устройство и способ для спектральной компьютерной томографии
JP4946677B2 (ja) * 2007-07-06 2012-06-06 コニカミノルタホールディングス株式会社 透過像撮影システム、および透過像撮影方法
JPWO2013062049A1 (ja) * 2011-10-25 2015-04-02 株式会社東芝 X線コンピュータ断層撮影装置
JP6273241B2 (ja) * 2015-09-24 2018-01-31 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 放射線断層撮影方法及び装置並びにプログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009131109A1 (ja) * 2008-04-22 2009-10-29 株式会社 日立メディコ 医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム
JP2014239840A (ja) * 2013-06-12 2014-12-25 株式会社東芝 放射線画像診断装置
WO2015046668A1 (ko) * 2013-09-26 2015-04-02 한국건설기술연구원 복합매질로 이루어진 시편에 대한 X-ray CT 영상의 최소 단위에 존재하는 각 순수매질의 부피비 측정방법

Also Published As

Publication number Publication date
JP6595910B2 (ja) 2019-10-23
US10980495B2 (en) 2021-04-20
US20180296170A1 (en) 2018-10-18
JP2017119002A (ja) 2017-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10274439B2 (en) System and method for spectral x-ray imaging
JP7073134B2 (ja) 医用画像生成装置
JP7432356B2 (ja) 医用装置及びプログラム
CN106462985B (zh) 利用锐度驱动的正则化参数的迭代图像重建
JP6984010B2 (ja) 深層学習ベースの散乱補正
JP6564254B2 (ja) X線ct装置及びその制御方法
EP3716214A1 (en) Medical image processing apparatus and method for acquiring training images
Nuyts et al. Modelling the physics in the iterative reconstruction for transmission computed tomography
JP6513431B2 (ja) X線ct装置及びその制御方法
JP6793469B2 (ja) データ処理装置、x線ct装置及びデータ処理方法
KR102424145B1 (ko) 시공간적으로 오버랩하는 x선들로부터 3d 영상을 재구성하는 방법과 장치
US10339675B2 (en) Tomography apparatus and method for reconstructing tomography image thereof
JP2016147062A (ja) X線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理装置
EP3684257A1 (en) System and method for low-dose multi-spectral x-ray tomography
JP6595910B2 (ja) Ct装置、ct撮影方法及びプログラム
JP6462397B2 (ja) X線コンピュータ断層撮影装置及び画像再構成方法
KR20110121536A (ko) 양전자 단층 촬영 영상에서 워블 동작과 psf을 이용한 초해상도 촬영 장치 및 방법
JP6711619B2 (ja) 放射線撮影装置、放射線撮影方法、ct装置及びプログラム
JP2015198833A (ja) 表示装置および表示方法
EP4167187A1 (en) X-ray diagnostic apparatus and a medical information processing method
JP6748588B2 (ja) 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム
CN117355865A (zh) 确定用于计算机断层扫描中的深度学习图像重建的置信度指示
JP6643019B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16881534

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16881534

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1