WO2023243364A1 - 放射線計測装置、放射線計測方法、放射線計測プログラム、体内組織移動方法及び非一時的記録媒体 - Google Patents

放射線計測装置、放射線計測方法、放射線計測プログラム、体内組織移動方法及び非一時的記録媒体 Download PDF

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source
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泰賀 山谷
遼太郎 大橋
美和子 高橋
繁記 伊藤
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国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構
未来イメージング株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/29—Measurement performed on radiation beams, e.g. position or section of the beam; Measurement of spatial distribution of radiation

Definitions

  • the present invention relates to a radiation measurement device, a radiation measurement method, a radiation measurement program, a body tissue movement method, and a non-temporary recording medium.
  • PET test drugs include FDG ( 18F -FluoroDeoxyGlucose) and PSMA (Prostate Specific Membrane Antigen).
  • FDG 18F -FluoroDeoxyGlucose
  • PSMA Prostate Specific Membrane Antigen
  • Non-Patent Document 1 discloses measuring the radioactivity concentration of lymph nodes using a forceps-type coincidence counting device that can be inserted into the body. According to this, background gamma rays can be eliminated by a forceps-shaped coincidence device equipped with two radiation detection elements that can sandwich lymph nodes, making it possible to detect metastasis to individual lymph nodes. is listed. Further, Non-Patent Document 2 discloses a forceps-type coincidence device equipped with a pair of small scintillation type detectors at the tip, which is intended to be used under speculum.
  • Non-Patent Document 3 discloses a radiation measurement device that has a probe-type radiation detection section in which the detector is divided into a plurality of parts, that is, a plurality of detection elements are arranged, and is miniaturized for the purpose of being inserted into the body. There is. This allows a simple distribution of radiation sources to be measured.
  • Non-Patent Document 3 is a device that measures only single photons, not coincidence, and only measures radiation incident from one direction, and can obtain a simple distribution of radiation sources. Quantitative estimates of radioactivity cannot be made.
  • the techniques disclosed in Non-Patent Documents 1 and 2 are coincidence counting devices in which two detection elements are arranged facing each other, the radiation detection sensitivity differs depending on the position of the radiation source. Therefore, if measured values are used as they are, there is a risk that radioactivity may not be estimated accurately.
  • one aspect of the present invention aims to provide a technique for acquiring measurement values for accurately estimating radioactivity when a coincidence type radiation detection section is used. .
  • a radiation measurement device is a forceps-type radiation measurement device that measures radiation from internal tissue, and includes a pair of radiation measurement devices each including a plurality of radiation detection elements.
  • the position of the radiation source is estimated from the detection data obtained by the radiation detection unit and the pair of radiation detection units, and the detection sensitivity of the pair of radiation detection units with respect to the radiation is determined based on the estimated position of the radiation source. and a correction section that corrects.
  • a radiation measurement method is a radiation measurement method that measures radiation from internal tissue
  • the radiation measurement method is a radiation measurement method that measures radiation from internal tissue, and in which radiation is acquired by a pair of radiation detection units including a plurality of radiation detection elements.
  • the method includes the steps of estimating the position of the radiation source from detected data, and correcting the detection sensitivity of the pair of radiation detection units for the radiation based on the estimated position of the radiation source.
  • a radiation measurement program that allows a computer to implement the correction section of the radiation measurement device described above, and a computer-readable recording medium on which it is recorded also fall within the scope of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a radiation measurement device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • 1 is a flow diagram showing the flow of a radiation measurement method according to Embodiment 1 of the present invention. It is a schematic diagram showing the principle of measuring radiation from a PET test drug.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing that detection sensitivity varies depending on the arrangement of a pair of radiation detection sections and a radiation source.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing another example in which detection sensitivity differs depending on the arrangement of a pair of radiation detection units and a radiation source.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing differences in sensitivity parameters of a detection element due to differences in the opening/closing method of the radiation detection section.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a case where a pair of radiation detection sections are each divided into four elements, and a diagram showing a combination of elements in which radiation is counted simultaneously.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing another example of the number of divisions of elements of the radiation detection section. It is a graph showing changes in the measurement rate of radiation depending on the position of the radiation source.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing another example of dividing positions of elements of the radiation detection section.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing that the number of measurements for each combination of detection elements differs depending on the position of the radiation source.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram showing the configuration of a position estimation model.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing the position of a radiation source output by a position estimation model.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing the concept of correction performed by a correction section.
  • FIG. 2 is a flow diagram showing the flow of an intracorporeal tissue movement method.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing detection data of a radiation detection unit and the concept of correction thereof. It is a graph showing learning results of a position estimation model. It is a graph showing the accuracy of simultaneous clock numerical value estimation in each axis direction for all data of the position estimation model. This is a histogram of radioactivity estimates before and after sensitivity correction.
  • the detection sensitivity differs depending on which part of the radiation detection unit detects radiation, that is, the position of the radiation source (hereinafter also simply referred to as "ray source"), due to its principle. Therefore, interpreting measurements assuming that detection sensitivity is constant may increase false negatives.
  • the radiation measurement device corrects the sensitivity of the radiation detection unit depending on the position of the radiation source.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a radiation measurement device 1 according to the first embodiment.
  • the radiation measurement device 1 is a forceps-type radiation measurement device that measures radiation from internal tissues.
  • the term "forceps type” refers to a measuring device that has the shape of medical grasping forceps and has a radiation detection element disposed in a gripping section at the tip thereof. More specifically, the radiation measuring device 1 is a radiation measuring device in which a radiation detecting section 10 is provided at each of two openable and closable ends of medical grasping forceps.
  • a radiation measuring device 1 can be used by being inserted into the abdominal cavity, the thoracic cavity, etc. via a trocar or the like. In that case, the radiation measurement device 1 is configured to have a small diameter so that it can be inserted into the trocar.
  • the internal tissue is, for example, a lymph node.
  • FDG FDG
  • cancer cells that have metastasized to lymph nodes and the like generally tend to accumulate FDG. Therefore, by measuring the radiation emitted from FDG, it is possible to measure how many cancer cells are contained in a lymph node or the like.
  • the body tissue may be any organ in which a source of annihilation gamma rays such as FDG accumulates, and is not limited to lymph nodes.
  • the radiation measurement device 1 includes a radiation detection section 10 and a correction section 20.
  • the radiation detection section 10 is composed of a pair (radiation detection sections indicated by reference numerals 10A and 10B), and each of the pair of radiation detection sections 10A and 10B includes a plurality of radiation detection elements. The reason why they are configured as a pair is to measure annihilation gamma rays, as will be described later.
  • a scintillation detection element, a semiconductor detection element, or the like can be used as the radiation detection element.
  • a CsI (Tl) scintillator, a NaI (Tl) scintillator, etc. can be used as the scintillation detection element.
  • the semiconductor detection element a CdTe (CZT) semiconductor detection element, a Si semiconductor detection element, a Ge semiconductor detection element, etc. can be used.
  • the radiation detection element will also be simply referred to as a "detection element.”
  • the correction unit 20 estimates the position of the radiation source from the detection data acquired by the pair of radiation detection units 10, and corrects the detection sensitivity of the pair of radiation detection units for radiation based on the estimated position of the radiation source. do.
  • the correction unit 20 may include a position estimation model 21.
  • the position estimation model 21 is a learned model that has been subjected to machine learning so as to estimate the source position of the radiation detected by the radiation detection unit 10, as will be described later.
  • FIG. 1 shows the radiation detection unit 10, correction unit 20, and position estimation model 21 as being included in one housing
  • the configuration of the radiation measurement device 1 is not limited to this.
  • the correction unit 20 and/or the position estimation model 21 may be placed in a location different from the radiation detection unit 10 so as to be able to communicate information. Then, the detection data of the radiation detection unit 10 may be transmitted to the correction unit 20, and further data may be transmitted from the correction unit 20 to the position estimation model 21.
  • the correction unit 20 and/or the position estimation model 21 may be placed on the cloud. Then, the corrected detection data may be transmitted to an output unit provided in the radiation measurement device 1 or a display device provided outside the radiation measurement device 1.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing the principle of measuring radiation from FDG.
  • 18 F contained in FDG emits positrons, decays, and changes to 18 O.
  • the emitted positrons quickly combine with electrons and cause pair annihilation.
  • the energy generated is emitted and measured as two annihilation gamma rays.
  • annihilation gamma rays are generated simultaneously in approximately 180° directions according to the law of conservation of momentum, they can be detected using a pair of radiation detection units 10A and 10B and a coincidence circuit. Specifically, radiation detected almost simultaneously (within a predetermined time) by the radiation detection units 10A and 10B is counted as annihilation gamma rays.
  • annihilation gamma rays Although the number of annihilation gamma rays is proportional to the amount (radioactivity) of the radiation source, the radiation detection units 10A and 10B cannot detect all annihilation gamma rays. That is the reason for the occurrence of detection sensitivity.
  • annihilation gamma rays will also be simply referred to as "radiation.”
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing that detection sensitivity varies depending on the arrangement of a pair of radiation detection units (for example, scintillators) 10A and 10B and a radiation source.
  • FIG. 4 shows an example of parallel opening and closing in which the pair of radiation detection units 10A and 10B are opened and closed while remaining parallel.
  • the radiation detection unit 10 can detect radiation using a coincidence circuit only when there is a radiation source between the radiation detection units 10A and 10B.
  • the detection efficiency varies depending on the position of the radiation source. Specifically, as shown in FIG.
  • the solid angle at which radiation can be counted simultaneously is large. In other words, there is a wide range in which radiation from the source can be counted simultaneously.
  • the solid angle at which radiation can be counted simultaneously is small. In other words, the range in which radiation from the source can be counted simultaneously is narrow. Therefore, in the sensitivity distribution, as shown in FIG. 4C, the closer the radiation source position is to the center, the higher the sensitivity, and the closer the radiation source position is to the edges, the lower the sensitivity.
  • FIG. 7(b) shows a configuration in which both of the radiation detection units 10A and 10B are divided into two in the front-rear direction and the side (left-right) direction, and a total of four elements are arranged, in which the radiation is counted simultaneously. It is a figure showing a combination.
  • “Side” refers to a view seen from the lateral direction orthogonal to the front-rear direction.
  • each of the radiation detection units 10A and 10B By configuring each of the radiation detection units 10A and 10B with a plurality of detection elements, the accuracy of estimating the position of the radiation source is improved. However, while it is preferable for the size (volume) of a single detection element to be large, it is preferable that the overall size of the radiation detection sections 10A, 10B be small, considering the case where they are inserted into the abdominal cavity etc. via a trocar etc. . The number of divided elements of the radiation detection sections 10A and 10B is determined in consideration of such constraints.
  • the correction unit 20 may estimate the position of the radiation source from the detection data using the position estimation model 21 learned in advance by machine learning.
  • the position estimation model 21 is, for example, a regression model using a neural network, and is a position estimation model that inputs detection data for each combination of detection elements and outputs the position of the radiation source.
  • the parameters include the distance D in the case of parallel opening/closing, and the angle ⁇ in the case of axial opening/closing.
  • the distance D or angle ⁇ between the radiation detection units 10A and 10B can be measured by installing a sensor or the like in the opening/closing mechanism of the radiation detection units 10A and 10B.
  • the correction unit 20 can output a more accurate estimation result by inputting the measured parameters to the position estimation model 21.
  • FIG. 13 is a schematic diagram showing the position of the radiation source output by the position estimation model 21.
  • FIG. 13(a) is a side view of the shaft opening/closing type radiation detection units 10A and 10B. As shown in FIG. 13A, it is assumed that there is an xy plane between the radiation detection units 10A and 10B, and the front-rear direction is the x-axis, and the left-right direction is the y-axis.
  • FIG. 13(b) is a side view of the shaft opening/closing type radiation detection units 10A and 10B. As shown in FIG. 13A, it is assumed that there is an xy plane between the radiation detection units 10A and 10B, and the front-
  • the correction unit 20 estimates the position of the radiation source from the coincidence count value Ci and the angle value ⁇ . Then, in addition to the estimated radiation source position, the correction unit 20 generates a sensitivity correction table that is the reciprocal of a value normalized so that the radiation source intensity is uniform based on the detection sensitivity distribution based on the radiation source position obtained in advance. , and the angle value ⁇ (parameter representing the spatial arrangement of the pair of radiation detection units) to determine the detection sensitivity correction coefficient ⁇ . A method for determining the correction coefficient ⁇ will be described later.
  • the radiation measuring device 1 As described above, according to the radiation measuring device 1 according to the present embodiment, it is possible to obtain measurement values for estimating radioactivity with high accuracy when a coincidence type radiation detection section is used. Therefore, measurement data measured during surgery using the radiation measuring device 1 can be used as is for diagnosing the presence or absence of cancerous tissue.
  • Internal tissue movement method With reference to the position of the radiation source estimated by the correction unit 20 in the first embodiment, it is possible to move the tissue in the body that includes the radiation source. Specifically, in a surgery using a medical robot, the position of the body tissue (i.e., the radiation source) is estimated from the results of measuring radiation in the body tissue, and if the body tissue is not near the center of the radiation detection unit 10, This is a method of moving the radiation source near the center of the radiation detection section 10.
  • the internal tissue movement method S2 will be described below.
  • step S22 determines that the position of the body tissue is not at a position where the detection sensitivity of the radiation detection unit 10 is relatively high (step S: NO)
  • the process moves to step S23, and the body tissue is detected by radiation detection. move it to a position where its detection sensitivity is relatively high.
  • the correction unit 20 controls the medical robot to move the internal tissue to a position where detection sensitivity is relatively high.
  • the correction unit 20 measures the radiation again and corrects the measured radiation.
  • FIG. 16 is a schematic diagram showing the detection data of the radiation detection units 10A and 10B and the concept of correction thereof.
  • FIG. 16(a) shows the coordinates of the radiation source with respect to the radiation detection units 10A and 10B.
  • R is the distance from the detector center O to the radiation source (x, y, z).
  • FIG. 16(b) is an example of a detected value measured at the position R of the radiation source. As shown in FIG. 16(b), as a general tendency, the detected value becomes smaller as the distance R from the center O of the radiation detection units 10A, 10B to the radiation source increases. Therefore, it is necessary to correct the detected value so that it becomes the same value regardless of the position of the radiation source.
  • the position estimation model 21 is a machine learning model that inputs the coincidence counts of 16 combinations of detection elements and outputs the center position coordinates (x, y, z) of the source distribution.
  • the network structure of the position estimation model 21 is a neural network structure including an input layer, three hidden layers (the number of neurons is 128, 128, and 64, respectively), and an output layer.
  • the loss function is the mean square error and is optimized by the RMSprop optimizer.
  • FIG. 17 is a graph showing the learning results of the position estimation model 21 trained under the above conditions.
  • the graph shows the relationship between the number of learnings (epochs) on the horizontal axis and the loss on the vertical axis, and the loss decreased to a sufficiently small value around 20 epochs in both the training and validation stages. , it can be seen that learning is progressing.
  • FIG. 18 is a graph showing the accuracy of simultaneous clock value estimation in each axis direction for all data of the position estimation model 21.
  • 18(a) is a histogram showing the frequency of errors from the true value of the estimated value in the x-axis direction, FIG. 18(b) in the y-axis direction, and FIG. 18(c) in the z-axis direction.
  • the curve in the figure is an approximate curve of a normal frequency distribution.
  • the right side of the graph shows the average value and standard deviation calculated by fitting a normal distribution approximate curve. For each axis, highly accurate estimates are obtained, with an average error value of -0.03 to -0.06 mm and a standard deviation of 0.24 to 0.39 mm.
  • Aspect 10 estimating the position of the body tissue from detection data of radiation from the body tissue detected by a pair of radiation detection units including a plurality of radiation detection elements; A method for moving tissue within a body, the method comprising: moving the tissue to a higher position.

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Abstract

放射線計測装置（１）は、体内組織からの放射線を計測する鉗子型の放射線計測装置（１）であって、それぞれが複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部（１０）と、一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定し、推定された当該放射線源の位置に基づいて、放射線に対する一対の放射線検出部の検出感度を補正する補正部（２０）と、を備える。

Description

放射線計測装置、放射線計測方法、放射線計測プログラム、体内組織移動方法及び非一時的記録媒体
　本発明は放射線計測装置、放射線計測方法、放射線計測プログラム、体内組織移動方法及び非一時的記録媒体に関する。
　従来技術として、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）検査薬を使ったがんのリンパ節等への転移診断方法が知られている。ＰＥＴ検査薬として、ＦＤＧ（18F-FluoroDeoxyGlucose）やＰＳＭＡ（Prostate Specific Membrane Antigen）などがある。そして、この方法を用いてリンパ節への転移の有無を確認するための体内挿入型の放射線検出部が開発されている。手術中に体内に挿入してリンパ節等への転移を診断する装置は、人体に与える負荷を小さくする、いわゆる低侵襲化のために、例えば、トロッカー等を介して体内に挿入可能であることが好ましい。
　例えば、非特許文献１には、体内挿入可能な鉗子型の同時計数装置を用いてリンパ節の放射能濃度を測定することが開示されている。これによれば、リンパ節を挟むことが可能な２つの放射線検出素子を配置した鉗子型の同時計数装置により背景ガンマ線を排除することができ、個々のリンパ節への転移を検出可能であることが記載されている。また、非特許文献２には、鏡視下で使用することを想定した、先端に１対の小型のシンチレーション式検出器を搭載した鉗子型の同時計数装置が開示されている。
　また、非特許文献３には、検出器を複数に分割した、つまり複数の検出素子を配置したプローブ型放射線検出部で、体内に挿入することを目的として小型化した放射線計測装置が開示されている。これにより、放射線源の簡単な分布を測定することができる。
高橋美和子,"術中リンパ節核医学診断" 次世代PET研究報告書 2020, pp. 83-90(2021). 大橋遼太郎, "鉗子型ミニPET の感度分布のシミュレーション"次世代PET研究報告書 2021, pp. 81-84(2022). Abolaban, F., Alhawsawi, A. "Intraoperative Gamma Probe for Locating Cancerous Lymph Nodes", Arab J Sci Eng 46, 713-719 (2021).
　しかしながら、非特許文献３に開示された装置は、同時計数ではなくシングルフォトンを測定対象とし一方向からの放射線の入射のみを計測する装置であり、放射線源の簡単な分布を得ることができるが放射能の定量的な推定は行うことができない。また、非特許文献１及び２に開示された技術は、２つの検出素子を向かい合わせて配置した同時計数装置であるため、放射線源の位置によって放射線の検出感度が異なる。そのため、計測値をそのまま使用すると放射能を精度良く推定できない虞がある。
　本発明の一態様は、上記の課題に鑑みて、同時計数型の放射線検出部を用いた場合において、放射能を精度良く推定するための計測値を取得する技術を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る放射線計測装置は、体内組織からの放射線を計測する鉗子型の放射線計測装置であって、それぞれが複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部と、前記一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定し、推定された当該放射線源の位置に基づいて、前記放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正する補正部と、を備える。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る放射線計測方法は、体内組織からの放射線を計測する放射線計測方法であって、複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定するステップと、推定された当該放射線源の位置に基づいて、前記放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正するステップと、を含む。
　また、上記の放射線計測装置の補正部をコンピュータにて実現させる放射線計測プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
　本発明の一態様によれば、同時計数型の放射線検出部を用いた場合において、放射能を精度良く推定するための計測値を取得することができる。
本発明の実施形態１に係る放射線計測装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る放射線計測方法の流れを示すフロー図である。 ＰＥＴ検査薬からの放射線を測定する原理を示す模式図である。 一対の放射線検出部と線源との配置により検出感度が異なることを示す模式図である。 一対の放射線検出部と線源との配置により検出感度が異なる他の例を示す模式図である。 放射線検出部の開閉方式の違いによる検出素子の感度のパラメータの違いを示す模式図である。 一対の放射線検出部をそれぞれ４つの素子に分割した場合の模式図と、放射線が同時計数される素子の組み合わせを示す図である。 放射線検出部の素子の分割数の他の例を示す模式図である。 線源の位置による放射線の計測率の変化を示すグラフである。 放射線検出部の素子の分割位置の他の例を示す模式図である。 線源の位置によって、検出素子の各組み合わせにおける計測数が異なることを示す模式図である。 位置推定モデルの構成を示す概念図である。 位置推定モデルが出力する線源の位置を示す模式図である。 補正部が行う補正の考え方を示す模式図である。 体内組織移動方法の流れを示すフロー図である。 放射線検出部の検出データとその補正の考え方を示す模式図である。 位置推定モデルの学習結果を示すグラフである。 位置推定モデルの全データにおける各軸方向の同時計数値推定精度を示したグラフである。 感度補正前と感度補正後の放射能推定値のヒストグラムである。
　〔実施形態１〕
　以下、本発明の一実施形態に係る放射線計測装置について詳細に説明するが、その前に本実施形態に係る放射線計測装置の必要性について説明する。
　がんの転移を診断する場合には、偽陰性（実際は陽性であるが、誤って陰性であると診断されること）となることは極力避けなければならない。しかし、体内組織へのがん転移は、不規則に分布するため、ＰＥＴ検査薬が蓄積される箇所（患部）も不規則となる。そして、同時計数技術を用いる場合、その原理から、放射線検出部のどの部分で検出されるかによって、つまり放射線源（以下、単に「線源」とも称する。）の位置によって検出感度が異なる。そのため、検出感度が一定であるとみなして測定値を解釈すると、偽陰性を増加させる可能性がある。本実施形態に係る放射線計測装置は、線源の位置によって放射線検出部の感度を補正する。
　（放射線計測装置１）
　図１は、実施形態１に係る放射線計測装置１の構成を示すブロック図である。放射線計測装置１は、体内組織からの放射線を計測する鉗子型の放射線計測装置である。鉗子型とは、医療用の把持用鉗子の形状を有し、放射線検出素子がその先端の把持部に配置された計測装置を意味する。より具体的には、放射線計測装置１は、医療用の把持用鉗子の開閉可能な２つの端部のそれぞれに放射線検出部１０を設けた放射線計測装置である。このような放射線計測装置１は、腹腔内、胸腔内などにトロッカー等を介して挿入して用いることができる。その場合、放射線計測装置１はトロッカーに挿入できる程度に径を小さく構成する。
　体内組織とは、本実施形態においては、一例として、リンパ節である。ＰＥＴ検査薬としてＦＤＧを利用した場合、一般的に、リンパ節等に転移したがん細胞はＦＤＧを蓄積しやすい。そこで、ＦＤＧから放出される放射線を計測することにより、どの程度のがん細胞がリンパ節等に含まれているかを測定することができる。ただし体内組織とは、ＦＤＧ等の消滅ガンマ線の線源が蓄積する臓器であればよく、リンパ節に限定されない。
　図１に示すように、放射線計測装置１は、放射線検出部１０と、補正部２０と、を備える。放射線検出部１０は、一対（符号１０Ａと１０Ｂで示す放射線検出部）で構成されており、一対の放射線検出部１０Ａと１０Ｂのそれぞれが複数の放射線検出素子を備える。一対で構成されるのは、後述するように、消滅ガンマ線を測定するためである。放射線検出素子は、一例として、シンチレーション検出素子又は半導体検出素子等を用いることができる。シンチレーション検出素子としては、ＣｓＩ（Ｔｌ）シンチレータ、ＮａＩ（Ｔｌ）シンチレータ等を用いることができる。また、半導体検出素子としては、ＣｄＴｅ（ＣＺＴ）半導体検出素子、Ｓｉ半導体検出素子、Ｇｅ半導体検出素子等を用いることができる。以下では、放射線検出素子を単に「検出素子」とも称する。
　補正部２０は、一対の放射線検出部１０により取得される検出データから放射線源の位置を推定し、推定された当該放射線源の位置に基づいて、放射線に対する一対の放射線検出部の検出感度を補正する。図示するように、補正部２０は、位置推定モデル２１を含んでもよい。位置推定モデル２１は、後述するように、放射線検出部１０が検出した放射線の線源位置を推定するように機械学習された学習済みモデルである。
　なお、図１では、放射線検出部１０、補正部２０、及び位置推定モデル２１が１つの筐体に含まれているように記載しているが、放射線計測装置１の構成はこれに限られない。例えば、補正部２０及び／又は位置推定モデル２１が放射線検出部１０とは別の場所に情報通信可能に配置されていてもよい。そして、放射線検出部１０の検出データが補正部２０に送信され、さらに補正部２０から位置推定モデル２１にデータが送信されてもよい。また、補正部２０及び／又は位置推定モデル２１がクラウド上に配置されていてもよい。そして、補正された検出データが放射線計測装置１に設けられた出力部、あるいは放射線計測装置１の外部に設けられた表示装置等に送信されてもよい。
　図３は、ＦＤＧからの放射線を測定する原理を示す模式図である。ＦＤＧに含まれる１８Ｆは、陽電子を放出して崩壊し、１８Ｏに変化する。放出された陽電子は速やかに電子と結合して対消滅を起こす。この際、発生するエネルギーが２つの消滅ガンマ線として放出され計測される。消滅ガンマ線は運動量保存則によりほぼ１８０°の方向に同時に発生するため、一対の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂと同時計数回路とを用いて検出することができる。具体的には、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂでほぼ同時（所定の時間内）に検出された放射線を消滅ガンマ線とみなして計数する。消滅ガンマ線の数は線源の量（放射能）に比例するが、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂがすべての消滅ガンマ線を検出できるわけではない。それが検出感度の発生理由である。以下では、「消滅ガンマ線」を単に「放射線」とも称する。
　次に、補正部２０が行う検出感度の補正について説明する。図４は、一対の放射線検出部（例えばシンチレータ）１０Ａ，１０Ｂと線源との配置により検出感度が異なることを示す模式図である。図４は、一対の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂが平行のまま開閉される平行開閉の例を示している。放射線検出部１０は、放射線検出部１０Ａと１０Ｂとの間に放射線の線源がある場合にのみ、同時計数回路によって放射線を検出できる。ただし、その検出原理により、線源の位置によって検出効率が異なる。具体的には、図４（ａ）に示すように、線源が放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの中央付近にある場合は、放射線を同時計数できる立体角が大きい。言い換えれば、線源からの放射線を同時計数できる範囲が広い。逆に、図４（ｂ）に示すように、線源が放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの中央から離れた位置にある場合は、放射線を同時計数できる立体角が小さい。言い換えれば、線源からの放射線を同時計数できる範囲が狭い。そのため、感度分布は、図４（ｃ）に示すように、線源位置が中央付近にあるほど感度が高く、線源位置が端にいくほど感度が低くなる。
　図５は、一対の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂと線源との配置により検出感度が異なる他の例を示す模式図である。図５（ａ）に示すように、比較的開度が小さい（Ｄ１）場合は、線源からの放射線を同時計数できる立体角が大きい。逆に、図５（ｂ）に示すように、比較的開度が大きい（Ｄ２）場合は、線源からの放射線を同時計数できる立体角が小さい。そのため、感度分布は、図５（ｃ）に示すように、開度が大きいほど感度は小さくなる。
　図６は、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの開閉方式の違いによる検出素子の感度のパラメータの違いを示す模式図である。図６（ａ）は、図５に示したように、放射線検出部１０Ａと１０Ｂとが平行の状態で距離Ｄが変わる平行開閉方式である。この場合、感度のパラメータは距離Ｄと線源位置である。図６（ｂ）は、放射線検出部１０Ａと１０Ｂとがハサミのように軸開閉する方式である。この場合、開度は開閉角度θにより変わるため、感度のパラメータは開閉角度θと線源位置である。
　図７は、放射線検出部１０Ａ，１０ＢをそれぞれＡ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１と、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２に４つの検出素子に分割した場合の模式図である。図７（ａ）は、放射線計測装置１のハンドル（把手）側を「後部」、放射線計測装置１の先端側を「前部」として、斜め側方から見た図である。
　図７（ｂ）は、各放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの両方を前後方向と側面（左右）方向にそれぞれ２分割して合計４つの素子を配置した構成において、放射線が同時計数される検出素子の組み合わせを示す図である。「側面」とは前後方向に直交する横方向から見た図を示す。放射線検出部１０Ａ、Ｂが縦２つ横２つの合計４つの素子で構成されている場合は、検出素子Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１の４素子と、検出素子Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２の４素子との組み合わせで合計１６通りの組み合わせがある。
　放射線検出部１０Ａ，１０Ｂをそれぞれ複数の検出素子で構成することにより、線源の位置の推定精度が向上する。しかし、検出素子１個の大きさ（容積）は大きいほうが好ましい一方で、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの全体の大きさは、腹腔内などにトロッカー等を介して挿入する場合を考えると小さいほうが好ましい。このような制約を考慮して放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの分割素子数が決定される。
　図８は、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂのそれぞれを６個の素子に分割する例を示している。そして、前部をより細かく分割している。図７（ａ）に示す例のように前部の検出素子と後部の検出素子の体積を等しくすることに限らず検出素子の大きさを変えてもよい。例えば、鉗子を実際に用いる場合、鉗子の前部で患部を挟むことが多いが、前部を細かく分割することで、患部を挟む頻度が高い前部における線源の位置の弁別能力を向上させることができる。
　図９は、図７（ａ）に示す放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの場合の、線源の位置による放射線の計測率の変化を示すグラフである。ただし、４つの検出素子の大きさは均等であるとする。横軸は線源の位置であり、数が大きいほど前側であることを示す。縦軸は計測された同時計数カウントの比である。図中の「前－前」の線は、Ａ１－Ａ２、Ａ１－Ｂ２などのように、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの前部にある素子同士で計測された放射線のカウント比である。「後－後」の線は、Ｃ１－Ｃ２、Ｃ１－Ｄ２などのように、後部にある素子同士で計測された放射線のカウント比である。「前－後」の線は、Ａ１－Ｃ２、Ａ１－Ｄ２などのように、前部にある素子と後部にある素子とで計測された放射線のカウント比である。線源の位置が両端部にある場合を除き、前部にある素子と後部にある素子とで計測された放射線のカウント比が平均して高い。また、素子の分割位置あたりに線源がある場合は、カウント数が検出素子の１６の組み合わせに広く分散するため、推定精度が高くなる。
　図１０は、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの検出素子の側面から見た分割位置の違い例を示す模式図である。図１０（ａ）は検出素子の分割を前部と後部で等しくした例であり、図１０（ｂ）は検出素子の分割を前に近づけた例である。つまり、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの前部の検出素子が小さく、後部の検出素子が大きい体積となる。この分割位置により、前述の分割位置付近において線源位置の推定精度が高くなる特性により、組織を把持する機会が多い前部の位置弁別能力を高めることができる。
　図１１は、線源の位置によって、検出素子の各組み合わせにおける計測数が異なることを示す模式図である。図１１の上下のハッチングを付した検出素子で検出される放射線の割合Ｐｋは、下記式（１）で表される。
　Ｐｋ＝Ωｋ／Ωall…（１）
ここで、Ωｋは、線源から図１１のハッチングを付した上下の検出素子を見込む立体角、Ωallは、線源から上下の検出素子を見込む全立体角である。Ｐｋは、検出素子の組み合わせごとに設定される。つまり、ｋ＝１～１６である。線源の位置によってΩｋの割合が変わるため、Ｐｋを用いることにより位置を推定できる。
　図４から図６で説明したように、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの開閉方式の違いと線源の位置によって検出効率が変わる。そこで、補正部２０は、放射線の検出データから放射線源の位置を推定し、さらに検出感度を補正する。この際、補正部２０は、線源と放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの空間的位置を変えて得られた実測値に基づいて位置を推定してもよい。
　しかし、実測したデータをもとに線源の位置を推定するには、大量の実測データが必要となり、現実的に難しい場合がある。そこで、補正部２０は、機械学習により予め学習された位置推定モデル２１を用いて、検出データから放射線源の位置を推定してもよい。位置推定モデル２１は、例えばニューラルネットワークを用いた回帰モデルであり、検出素子の組み合わせごとの検出データを入力とし、線源の位置を出力とする位置推定モデルである。
　図１２は、位置推定モデル２１の構成を示す概念図である。一例として、図１０に示す放射線検出部１０Ａ，１０Ｂを用いる場合、位置推定モデル２１は、一例として、入力Ｘとして検出素子の組み合わせごとの１６個の検出データが入力される入力層Ｉ、複数の隠れ層Ｗ、出力層Ｓを備える。そして、位置推定モデル２１は、一例として、出力としてｘｙ平面上の２４区画での線源の存在確率（尤度）を出力する。なお、位置推定モデル２１は、検出データに加えて、一対の放射線検出部１０の空間配置を表すパラメータを入力とするモデルであってもよい。放射線検出部１０の空間配置とは、図６で説明したように、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂが平行開閉する配置、軸開閉する配置などである。また、パラメータとは、平行開閉の場合は距離Ｄ、軸開閉の場合は角度θなどである。放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの距離Ｄ、又は角度θは、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの開閉機構にセンサ等を設置して測定することができる。補正部２０は、測定したパラメータを位置推定モデル２１に入力することにより、より精度の良い推定結果を出力させることができる。
　図１３は、位置推定モデル２１が出力する線源の位置を示す模式図である。図１３（ａ）は、軸開閉式の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂを側面から見た図である。図１３（ａ）に示すように、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの中間にｘｙ平面があると仮定し、前後方向がｘ軸、左右方向がｙ軸とする。図１３（ｂ）は、ｘｙ平面をｚ軸方向から見た図である。図１３（ｂ）に示すように、ｘｙ平面を４×６＝２４の区画に分けて、それぞれの区画における線源の存在確率を位置推定モデル２１が推定してもよい。図１３（ｂ）では、位置推定モデル２１が推定した各区画における線源の存在確率を濃度で示している。さらに、図示するように、位置推定モデル２１は、線源の存在確率から、体内組織の放射線源の中心位置（ｘ，ｙ，ｚ）を推定してもよく、体内組織の放射線源の位置の分布（領域）を推定してもよい。あるいは、補正部２０が、位置推定モデル２１が推定した線源の存在確率から、体内組織の放射線源の中心位置（ｘ，ｙ，ｚ）、又は放射線源の位置の分布（領域）を推定してもよい。中心位置とは、放射線源が１つの球形であればその中心位置であり、球形以外では放射線源の分布の重心位置といってもよい。位置推定モデル２１を学習させる方法については後述する。
　図１４は、補正部２０が行う補正の考え方を示す模式図である。補正部２０は、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの検出データである同時計数カウント値Ｃｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と、角度値θを取得する。上述の例ではＮ＝１６である。同時計数カウント値Ｃｉは、検出素子の組み合わせごとに取得される。角度値θは、一対の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの空間配置を表すパラメータの一例である。
　補正部２０は、同時計数カウント値Ｃｉと角度値θから、線源の位置を推定する。そして、補正部２０は、推定された線源の位置に加えて、予め取得した放射線源の位置による検出感度分布から放射線源強度が均一になるように規格化した値の逆数である感度補正テーブル、及び角度値θ（一対の放射線検出部の空間配置を表すパラメータ）を用いて検出感度の補正係数αを決定する。補正係数αを決定する方法については後述する。
　さらに補正部２０は、同時計数カウント値Ｃｉの合計値（ΣＣｉ）に補正係数αを乗じて感度補正した同時計数カウント値を導出する。放射線計測装置１は、導出した同時計数カウント値を出力する出力部を備えていてもよい。放射線計測装置１の操作者は、出力された同時計数カウント値を参照することにより、測定対象の体内組織中の線源の量、つまり集積しているＰＥＴ検査薬の量を過少評価することなく、精度よく推定することができる。ＦＤＧやＰＳＭＡなどは多くのがん組織に集積することが知られており、この集積の量はがん組織の有無の診断に用いることが出来る。
　以上のように、本実施形態に係る放射線計測装置１によれば、同時計数型の放射線検出部を用いた場合において、放射能を精度良く推定するための計測値を取得することができる。そのため、放射線計測装置１を用いて手術中で測定した計測データをそのままがん組織の有無の診断に用いることができる。
　（放射線計測方法）
　次に、本実施形態に係る放射線計測方法Ｓ１について説明する。図２は、放射線計測方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。図示するように、放射線計測方法Ｓ１は、体内組織からの放射線を計測する放射線計測方法であって、ステップＳ１１とステップＳ１２とを含む。ステップＳ１１において、補正部２０は、複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂにより取得される検出データから放射線源の位置を推定する。次に、ステップＳ１２において、補正部２０は、推定された当該放射線源の位置に基づいて、放射線に対する一対の放射線検出部の検出感度を補正する。
　放射線計測方法Ｓ１は、プログラムによって実行されてもよい。例えば、このプログラムは、コンピュータに、複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定するステップと、推定された当該放射線源の位置に基づいて、放射線に対する一対の放射線検出部の検出感度を補正するステップと、を実行させるためのプログラムである。
　以上の放射線計測方法Ｓ１によれば、放射線計測装置１の効果と同様に、同時計数型の放射線検出部を用いた場合において、放射能を精度良く推定するための計測値を取得することができる。
　〔実施形態２〕
　本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　（体内組織移動方法）
　実施形態１における補正部２０が推定した線源の位置を参照して、その線源が含まれる体内組織を移動することができる。具体的には、医療用ロボットを用いる手術において、体内組織の放射線を計測した結果から体内組織（即ち線源）の位置を推定し、体内組織が放射線検出部１０の中央付近にない場合は、線源を放射線検出部１０の中央付近へ移動させる方法である。以下に、体内組織移動方法Ｓ２について説明する。
　体内組織移動方法Ｓ２は、複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により検出した体内組織からの放射線の検出データから体内組織の位置を推定するステップと、体内組織を放射線検出部の検出感度が相対的に高い位置に移動させるステップと、を含む。以下に、より詳細な体内組織移動方法について図面を参照して説明する。
　図１５は、体内組織移動方法Ｓ２の詳細な流れを示すフロー図である。図示するように、体内組織移動方法Ｓ２はステップＳ２１からステップＳ２４を含む。ステップＳ２１において、補正部２０が、複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により検出した体内組織からの放射線の検出データから体内組織の位置を推定する。放射線検出部１０は、実施形態１で説明したように、一対の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂを備える。
　ステップＳ２２において、補正部２０は、体内組織の位置が放射線検出部１０の検出感度が相対的に高い位置にあるか否かを判定する。検出感度が相対的に高い位置とは、放射線検出部の中心付近である。ステップＳ２２において、体内組織の位置が放射線検出部１０の検出感度が相対的に高い位置にあると判定された場合（ステップＳ：ＹＥＳ）は、ステップＳ２４に移行し、補正部２０は計測した放射線を補正する。
　一方、ステップＳ２２において、体内組織の位置が放射線検出部１０の検出感度が相対的に高い位置にないと判定された場合（ステップＳ：ＮＯ）は、ステップＳ２３に移行し、体内組織を放射線検出部の検出感度が相対的に高い位置に移動させる。具体的には、補正部２０は、医療用ロボットを制御して、体内組織を検出感度が相対的に高い位置に移動させる。そしてステップＳ２４に移行して、補正部２０は、改めて放射線を計測して計測した放射線を補正する。
　この方法により、推定した体内組織（線源）の位置の情報を用いて体内組織を移動させることができ、より検出感度が高い位置に体内組織を移動させることができる。そして改めて放射線計測を行うことにより、精度の高い放射線計測を行うことができる。なお、体内組織を移動させる代わりに、検出感度が相対的に高い位置に体内組織が配置されるように、放射線検出部を移動させてもよい。
　〔実施形態３〕
　本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　（位置推定モデル２１の学習方法）
　本実施形態では、実施形態１で説明した位置推定モデル２１の学習方法について説明する。本実施形態では、実施形態１で説明した、それぞれが４つの検出素子に分割された一対の放射線検出部１０Ａ，１０Ｂによって測定された検出データから線源の位置を推定する位置推定モデル２１の学習方法の一例について説明する。
　図１６は、放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの検出データとその補正の考え方を示す模式図である。図１６（ａ）は放射線検出部１０Ａ，１０Ｂに対する線源の座標を示す。Ｒは検出器中心Ｏから放射線源（ｘ，ｙ，ｚ）までの距離である。図１６（ｂ）は、線源の位置Ｒにて測定される検出値の一例である。図１６（ｂ）に示すように、一般的な傾向として線源が放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの中心Ｏから放射線源までの距離Ｒが大きくなるほどその検出値は小さくなる。そのため、線源の位置によらず同じ値となるように検出値を補正する必要がある。望ましい測定値が２００である場合、補正値が２００となるように補正係数を設定する。例えば、Ｒ＝５の検出データに補正係数Ｃ５を、Ｒ＝６の検出データに補正係数Ｃ６、Ｒ＝７の検出データに補正係数Ｃ７を乗じると２００となる。この補正係数を全ての線源位置について設定することによって、補正係数αが得られる。本実施例では、簡単のため放射線源（３次元方向座標）情報の次元数を減らした距離Ｒを補正ファクタとして用いたが、ｘ，ｙ，ｚ方向それぞれについて検出値特性を調査して、３つ（あるいは距離Ｄ・開閉角度θを含める場合は４つ）の独立させた補正ファクタとしても良い。
　位置推定モデル２１を学習させるための学習データは、コンピュータシミュレーションによって作成する。つまり、コンピュータを用いて、１８Ｆの半減期に従ってランダムに放射線（消滅ガンマ線）を発生させ、放射線が検出素子を通過した場合はその放射線が検出素子に検出されたと評価する。シミュレーション条件は、一例として、以下のとおりである。まず、体内組織としてのリンパ節の形状を球状とし、組成は水とする。球の大きさは直径５ｍｍとする。このリンパ節を放射線検出部の最奥部より７．５ｍｍから１２．５ｍｍまでの間にランダムに配置する。直径５ｍｍのリンパ節の位置によって、このリンパ節を挟む放射線検出部１０Ａ，１０Ｂの開度θが規定される。
　リンパ節内部に分布する線源として、放射能が６００Ｂｑの１８Ｆが含まれる球状線源とする。球の大きさは直径０．２ｍｍから４．８ｍｍの範囲でランダムに設定する。球状線源の位置は、リンパ節内部のランダムな位置とする。ただし、球がリンパ節よりはみ出ることはないように設定する。
　放射線検出部１０による計測時間を３０秒とする。同時計数タイムウィンドウ（この時間内に相対する検出素子で放射線が検出された場合に同時計数として１カウントする）を１２ｎｓ、同時計数エネルギーウィンドウ（２つの放射線がこの範囲の放射線エネルギーの場合に消滅ガンマ線と評価する）を４００ｋｅＶ－６００ｋｅＶ、不感時間（一度放射線を検出した検出素子はその後この不感時間の間は次の検出ができないとする）を２５６ｎｓとする。
　上記のシミュレーション条件で、さまざまな線源条件と位置条件による計測データセットを１５０００セット生成する。生成したデータセットのうち、３０００セットを位置推定モデル２１の訓練データとして用い、３０００個の（Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐ１６）→（ｘ，ｙ，ｚ）に適合する最適な変換関数Ｆ（Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐ１６）＝（ｘ，ｙ，ｚ）を学習させる。なお、Ｐ１～Ｐ１６は、図１１で説明したＰｋである。残りのデータセットのうち、３０００セットを検証データとして用い、９０００セットをテストデータ（評価データ）とする。まず、訓練データを用いて位置推定モデル２１を学習させ、パラメータを取得する。学習段階における位置推定モデルの評価として検証データを使用する（学習済みモデルの汎化性能が検証できる）。学習の際、検証データに対して３０エポックの間、損失値が改善されない場合、学習を停止する。次に、テストデータを用いて、位置推定モデル２１の位置推定精度及び同時計数値推定精度を評価する。
　位置推定モデル２１は、１６通りの検出素子の組み合わせの同時計数カウント数を入力とし、線源分布の中心位置座標（ｘ，ｙ，ｚ）を出力とする機械学習モデルである。位置推定モデル２１のネットワーク構造は、入力層、３層の隠れ層（ニューロン数はそれぞれ１２８，１２８、６４とした）、及び出力層を含むニューラルネットワーク構造である。損失関数は平均二乗誤差とし、ＲＭＳｐｒｏｐオプティマイザにより最適化する。
　位置推定モデル２１の位置推定精度の評価は、線源分布の中心位置座標の真値（シミュレーション条件）と位置推定モデル２１の推定値との誤差を用いる。具体的には、真値をｗｔｌ＝［ｘｔｌ，ｙｔｌ，ｚｔｌ］、推定値をｗｐｌ＝［ｘｐｌ，ｙｐｌ，ｚｐｌ］とし、誤差εｌ＝ｗｐｌ－ｗｔｌ＝［ｘｐｌ－ｘｔｌ，ｙｐｌ－ｙｔｌ，ｚｐｌ－ｚｔｌ］
　を算出する。また、感度補正の評価は、感度補正の前後における放射能値の平均値と標準偏差を評価指標とする。この際、位置推定モデル２１の評価と同様に、指定範囲ごとに区切って算出した放射能値の平均値と標準偏差を評価指標とする。
　図１７は、上述の条件で学習させた位置推定モデル２１の学習結果を示すグラフである。グラフは、横軸の学習数（エポック）と縦軸の損失との関係を示し、訓練段階（training）及び検証段階（validation）のいずれにおいても、２０エポックあたりで十分小さい損失まで低下しており、学習が進んでいることがわかる。
　図１８は、位置推定モデル２１の全データにおける各軸方向の同時計数値推定精度を示したグラフである。図１８（ａ）はｘ軸方向、図１８（ｂ）はｙ軸方向、図１８（ｃ）はｚ軸方向における推定値の真値からの誤差についての頻度（frequency）を示すヒストグラムである。図中の曲線は、頻度の正規分布の近似曲線である。グラフの右側には、正規分布の近似曲線をフィッティングすることにより算出した平均値と標準偏差を記載している。各軸とも、誤差の平均値は－０・０３～－０．０６ｍｍ、標準偏差は０．２４～０．３９ｍｍと精度よい推定値が得られている。
　図１９は、感度補正前と感度補正後の放射能推定値のヒストグラムを示している（縦軸は頻度）。理想値は６００Ｂｑである。補正前の推定値は３３０±１３２［Ｂｑ］であったのに対し、補正後は５７１±１４３［Ｂｑ］と、放射能のばらつき・過小評価ともに改善されたことがわかる。
　本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
　〔まとめ〕
　（態様１）
　体内組織からの放射線を計測する鉗子型の放射線計測装置であって、それぞれが複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部と、前記一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定し、推定された当該放射線源の位置に基づいて、前記放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正する補正部と、を備える放射線計測装置。
　（態様２）
　前記補正部は、機械学習により予め学習された位置推定モデルを用いて、前記検出データから前記放射線源の位置を推定する、態様１に記載の放射線計測装置。
　（態様３）
　前記位置推定モデルは、前記検出データに加えて、前記一対の放射線検出部の空間配置を表すパラメータを入力とするモデルである、態様２に記載の放射線計測装置。
　（態様４）
　前記補正部は、推定された前記放射線源の位置に加えて、予め取得した前記放射線源の位置による検出感度分布から放射線源強度が均一になるように規格化した値の逆数である感度補正テーブル、及び前記一対の放射線検出部の空間配置を表すパラメータを用いて前記検出感度の補正係数を決定する、態様３に記載の放射線計測装置。
　（態様５）
　前記補正部は、前記体内組織の前記放射線源の中心位置を推定する、態様１から４のいずれか一項に記載の放射線計測装置。
　（態様６）
　前記補正部は、前記体内組織の前記放射線源の位置の分布を推定する、態様１から４のいずれか一項に記載の放射線計測装置。
　（態様７）
　前記一対の放射線検出部は、前部における前記放射線検出素子の体積が、後部における前記放射線検出素子の体積よりも小さい、態様１から６のいずれか一項に記載の放射線計測装置。
　（態様８）
　体内組織からの放射線を計測する放射線計測方法であって、複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定するステップと、推定された当該放射線源の位置に基づいて、前記放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正するステップと、を含む放射線計測方法。
　（態様９）
　コンピュータに、複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定するステップと、推定された当該放射線源の位置に基づいて、放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正するステップと、を実行させるための放射線計測プログラム。
　（態様１０）
　複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により検出した体内組織からの放射線の検出データから前記体内組織の位置を推定するステップと、前記体内組織を前記放射線検出部の検出感度が相対的に高い位置に移動させるステップと、を含む体内組織移動方法。
　（態様１１）
　態様９に記載の放射線計測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体。
　１…放射線計測装置
　１０…放射線検出部
　２０…補正部
　２１…位置推定モデル

Claims (11)

  1. 　体内組織からの放射線を計測する鉗子型の放射線計測装置であって、
    　それぞれが複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部と、
    　前記一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定し、推定された当該放射線源の位置に基づいて、前記放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正する補正部と、
    を備える放射線計測装置。
  2. 　前記補正部は、機械学習により予め学習された位置推定モデルを用いて、前記検出データから前記放射線源の位置を推定する、請求項１に記載の放射線計測装置。
  3. 　前記位置推定モデルは、前記検出データに加えて、前記一対の放射線検出部の空間配置を表すパラメータを入力とするモデルである、請求項２に記載の放射線計測装置。
  4. 　前記補正部は、推定された前記放射線源の位置に加えて、予め取得した前記放射線源の位置による検出感度分布から放射線源強度が均一になるように規格化した値の逆数である感度補正テーブル、及び前記一対の放射線検出部の空間配置を表すパラメータを用いて前記検出感度の補正係数を決定する、請求項３に記載の放射線計測装置。
  5. 　前記補正部は、前記体内組織の前記放射線源の中心位置を推定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の放射線計測装置。
  6. 　前記補正部は、前記体内組織の前記放射線源の位置の分布を推定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の放射線計測装置。
  7. 　前記一対の放射線検出部は、前部における前記放射線検出素子の体積が、後部における前記放射線検出素子の体積よりも小さい、請求項１から４のいずれか一項に記載の放射線計測装置。
  8. 　体内組織からの放射線を計測する放射線計測方法であって、
    　複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定するステップと、
    　推定された当該放射線源の位置に基づいて、前記放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正するステップと、
    を含む放射線計測方法。
  9. 　コンピュータに、
    　複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により取得される検出データから放射線源の位置を推定するステップと、
    　推定された当該放射線源の位置に基づいて、放射線に対する前記一対の放射線検出部の検出感度を補正するステップと、
    を実行させるための放射線計測プログラム。
  10. 　複数の放射線検出素子を備える一対の放射線検出部により検出した体内組織からの放射線の検出データから前記体内組織の位置を推定するステップと、
    　前記体内組織を前記放射線検出部の検出感度が相対的に高い位置に移動させるステップと、
    を含む体内組織移動方法。
  11. 　請求項９に記載の放射線計測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体。
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