JP2019032211A - 核医学診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】吸収補正・散乱補正・体動補正を正確に行うことができる核医学診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】被検体Ｍ内の放射性薬剤から発生した放射線から同時計数回路はサイノグラムを生成する。一方、3Dスキャナ１２は（核医学診断の対象たる）乳房を光学撮影して当該乳房の３次元像を取得する。3Dスキャナ１２で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定する。それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数サイノグラムを作成する。当該吸収係数サイノグラムを用いてサイノグラムを吸収補正する。3Dスキャナ１２で撮影された３次元像の輪郭の内部においてそれぞれ仮定された吸収係数値の分布を表した吸収係数サイノグラムを用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、吸収補正を正確に行うことができる。【選択図】図１

Description

本発明は、核医学診断装置に係り、特に、主に乳房や頭部などの局所的な部位を撮影対象とする技術に関する。

従来、撮影部位が乳房である乳房専用核医学診断装置として、例えばＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置が用いられる。ＰＥＴを用いたマンモグラム（乳房撮影）では、図２１に示すようなマンモＰＥＴ装置を用いて行われる。図２１は、従来のマンモＰＥＴ装置の概略側面図である。図２１に示すように、被検体Ｍを載置する天板１０１と、開口部１０２ａを有したガントリ１０２と、被検体Ｍの乳房を取り囲むようにしてリング状に配置され、ガントリ１０２内に埋設された検出器１０３と、データを蓄積するコンソール１０４とを備えている。

予め放射性薬剤を投与した被検体Ｍの乳房をガントリ１０２の開口部１０２ａに挿入し、その被検体Ｍの乳房から放射される511KeVの対消滅光子をガントリ１０２内の検出器１０３にて検出する。そして、その光子を検出した時刻を測定し、検出器１０３内での２つの検出素子での検出時刻差が一定時間 (TW: Time Window)内の場合に、それを一対の対消滅光子として計数（同時計数）し、さらに対消滅発生地点を、検出した検出対の直線上と特定する。

このようにして検出されたデータは「エミッションデータ(Emission Data)」と呼ばれ、このデータをコンソール１０４に蓄積する。このエミッションデータから画像再構成を行ってＰＥＴ画像を取得する。特定の病巣に集積しやすい放射性薬剤を被検体Ｍの乳房に投与することで、被検体Ｍの乳房にその病巣がある場合にはその病巣がＰＥＴ画像上に高い画素値となって表れて識別することができる。そして、取得されたＰＥＴ画像をモニタ（図示省略）に表示し、撮影の成否などを確認した後に画像を診断などに用いるために、コンソール１０４からサーバーに転送する。

乳房に限らず、ＰＥＴ画像において被検体内の放射能濃度を定量計測するためには、様々なデータ補正処理が必要である。代表的な補正処理には、感度補正，減弱補正，散乱補正，ランダム補正，減衰補正，デッドタイム補正，吸収補正がある。また、ＰＥＴを用いた検査（撮影）では撮影対象が乳房や頭部などの局所的な部位であっても多大な時間を要する。したがって、体動が必ず生じる。よって、体動補正を行う必要がある。

これらの補正のうち、吸収補正や散乱補正や体動補正では、撮影部位内の定量的なパラメータの分布を表したマップが必要である。従来、上記のようなマップを作成するには、陽電子放出核種の外部線源を照射して得られたトランスミッションデータ(Transmission Data)が必要である。もしくは、トランスミッションデータの替わりにＸ線ＣＴ(Computed Tomography)装置から得られたＣＴデータや磁気共鳴診断(Magnetic Resonance Imaging)装置から得られたＭＲＩデータを用いてもよい。

これらのデータを用いる場合には、ＰＥＴでの撮影と同じ体位（姿勢）で撮影しないと精度が下がるという問題がある。また、トランスミッションデータやＣＴデータでは被曝量が増大するという問題がある。一方、ＭＲＩデータではＭＲＩ検査に多大な時間を要するという問題がある。

そこで、近年では、このようなデータが不要な再構成アルゴリズムがある（例えば、非特許文献１，２参照）。非特許文献１，２では、消滅放射線の検出時間差（「飛行時間差」とも呼ばれる）(TOF: Time Of Flight)情報を計測するＰＥＴの計測データから、吸収係数サイノグラムの分布形状を推定することができる。そして、ＰＥＴ画像および吸収係数サイノグラムを同時に推定することができる。非特許文献１，２における再構成アルゴリズムは、ＰＥＴ画像および吸収係数マップ（例えば吸収係数サイノグラム）を同時に推定することから「同時再構成アルゴリズム」とも呼ばれている。同時再構成アルゴリズムの場合には、ＴＯＦ情報およびエミッションデータのみを用いて吸収補正などのこれらの補正を行うことができる。

なお、乳房をセッティングするために、ＣＣＤ(Charge-Coupled Device)のような光学撮影手段をガントリ１０２（図２１を参照）に搭載したマンモＰＥＴ装置がある（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９−３００３１９号公報

A. Rezaei, M. Defrise and J. Nuyts, "ML-reconstruction for TOF-PET with simultaneous estimation of the Attenuation Factors", IEEE Trans. Med. Imag., 33 (7), 1563-1572, 2014

V. Y. Panin, H. Bal, M. Defrise, C. Hayden and M. E. Casey, "Transmission-less Brain TOF PET Imaging using MLACF", 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, Seoul, Republic of Korea, 2013.

しかしながら、同時再構成アルゴリズムのようにＴＯＦ情報およびエミッションデータのみを用いて補正する場合には、次のような問題がある。
すなわち、薬剤の種類によっては撮影部位全体に分布するとは限らない。例えばFDG（フルオロデオキシグルコース）を用いた場合には全身に分布するが、FLT（フルオロチミジン）やFET（フロロエチルチロシン）を用いた場合には撮影部位全体に分布しない。その結果、正確な輪郭情報が判らないので、これらの補正を正確に行うことができない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、吸収補正・散乱補正・体動補正を正確に行うことができる核医学診断装置を提供することを目的とする。

本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る核医学診断装置は、被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出する検出器と、当該検出器で検出された放射線から検査データを生成する検査データ生成手段と、前記被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する光学撮影手段と、当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定し、それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数マップを作成する吸収係数マップ作成手段と、当該吸収係数マップ作成手段で作成された吸収係数マップを用いて、前記検査データを吸収補正する吸収補正手段とを備えるものである。

［作用・効果］本発明に係る核医学診断装置によれば、被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出器が検出し、当該検出器で検出された放射線から検査データ生成手段は検査データを生成する。一方、光学撮影手段は（核医学診断の対象たる）被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する。当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定する。それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数マップを吸収係数マップ作成手段は作成する。当該吸収係数マップを用いて、吸収補正手段は検査データを吸収補正する。光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭は、放射性薬剤の分布に左右されない。したがって、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段で撮影された３次元像の輪郭の内部においてそれぞれ仮定された吸収係数値の分布を表した吸収係数マップを用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、吸収補正を正確に行うことができる。

また、本発明に係る核医学診断装置は、被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出する検出器と、当該検出器で検出された放射線から検査データを生成する検査データ生成手段と、前記被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する光学撮影手段と、当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいて、前記放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱線の分布を表した散乱投影データを作成する散乱投影データ作成手段と、当該散乱投影データ作成手段で作成された散乱投影データを用いて、前記検査データを散乱補正する散乱補正手段とを備えるものである。

［作用・効果］本発明に係る核医学診断装置によれば、被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出器が検出し、当該検出器で検出された放射線から検査データ生成手段は検査データを生成する。一方、光学撮影手段は（核医学診断の対象たる）被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する。当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーション（例えばモンテカルロシミュレーション）により求める。当該確率から散乱線の分布を表した散乱投影データを散乱投影データ作成手段は作成する。当該散乱投影データを用いて、散乱補正手段は検査データを散乱補正する。吸収補正でも述べたように光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭は、放射性薬剤の分布に左右されない。したがって、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段で撮影された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいてシミュレーションにより求まった（放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である）確率から散乱線の分布を表した散乱投影データを用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、散乱補正を正確に行うことができる。

また、本発明に係る核医学診断装置は、被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出する検出器と、当該検出器で検出された放射線から検査データを生成する検査データ生成手段と、前記被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する光学撮影手段と、当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を算出する変化量算出手段と、当該変化量算出手段で求まった変化量を用いて、前記検査データを体動補正する体動補正手段とを備えるものである。

［作用・効果］本発明に係る核医学診断装置によれば、被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出器が検出し、当該検出器で検出された放射線から検査データ生成手段は検査データを生成する。一方、光学撮影手段は（核医学診断の対象たる）被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する。当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を変化量算出手段は算出する。そして、当該変化量算出手段で求まった変化量を用いて、体動補正手段は検査データを体動補正する。吸収補正や散乱補正でも述べたように光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭は、放射性薬剤の分布に左右されない。さらに、放射性薬剤の分布は時間的に変動するが、光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭は体動を除けば時間的に変動しない。言い換えれば、３次元像の輪郭において変動した場合には、その変動による変化量が体動によるものと見なされる。したがって、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段で撮影された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を算出し、当該変化量を用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、体動補正を正確に行うことができる。

被検体の撮影部位の一例は乳房である。撮影部位が乳房の場合に、輪郭の内部を水だと仮定して、吸収補正や散乱補正や体動補正を行う。特に、吸収補正の場合には、輪郭の内部を水だと仮定して水の吸収係数値で一律に決定し、水の吸収係数値の分布を表したマップを吸収係数マップとして作成する。水の吸収係数値は既知であって、輪郭の内部を水だと仮定して水の吸収係数値で一律に決定することで、簡易に吸収補正することができる。また、散乱補正の場合には、輪郭の内部を水だと仮定したモデルデータにおいて確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱投影データを作成する。

撮影部位については特に限定されない。局所的な部位であるのが好ましく、例えば頭部でもよい。撮影部位が頭部の場合に、予め得られた被検体の顔表層モデルや骨格モデルや歯列モデルなどと輪郭とを組み合わせて、吸収補正や散乱補正を行う。体動補正を頭部に適用してもよい。

特に、吸収補正の場合には、空気の吸収係数値，脳組織の吸収係数値，骨の吸収係数値を組み合わせて決定して、吸収補正する。なお、脳組織の場合には水で近似可能な領域と見なされるので、水の吸収係数値を用いる。具体的には、吸収補正の場合には、予め得られた被検体の顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータから、輪郭の顔表層に相当する顔表層位置，輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定する。そして、当該骨格位置および当該歯列位置に骨の吸収値を割り当て、骨格位置・歯列位置以外の位置および当該顔表層位置に水または空気の吸収係数値を割り当て、各々の位置に割り当てられた骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値の分布を表したマップを吸収係数マップとして作成する。上述したように水の吸収係数値（脳組織の吸収係数値）は既知であって、骨の吸収係数値や空気の吸収係数値も既知であり、予め得られた被検体の顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータを用いて、各々の位置に骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値をそれぞれ割り当てて決定することで、簡易に吸収補正することができる。

また、散乱補正の場合には、予め得られた被検体の顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータから、輪郭の顔表層に相当する顔表層位置，輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定することにより輪郭を模したモデルデータを再構築する。再構築された当該モデルデータにおいて確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱投影データを作成する。

また、上述したこれらの本発明に係る核医学診断装置の一例（前者の例）は、検査データを再構成することにより再構成画像を生成する再構成手段と、当該再構成手段で生成された再構成画像と、光学撮影手段で取得された３次元像とを同じモニタに並べて表示する並列表示制御手段とを備える構成である。

また、上述したこれらの本発明に係る核医学診断装置の他の一例（後者の例）は、検査データを再構成することにより再構成画像を生成する再構成手段と、当該再構成手段で生成された再構成画像と、光学撮影手段で取得された３次元像とを重畳表示する重畳表示制御手段とを備える構成である。また、前者の例および後者の例を組み合わせてもよい。

撮影部位が乳房の場合に、被検体を伏臥位状態で水平面に載置し、乳房を下方に案内して通す開口部を有する天板を備え、当該天板の当該開口部は、左右の乳房がともに挿入可能なサイズで構成され、天板の開口部の下部に検出器を設ける構造が好ましい。乳房を撮影する場合には、被検体を伏臥位状態で天板の水平面に載置し、天板の開口部に左右いずれかの乳房を下方に案内して通す。開口部は、左右の乳房がともに挿入可能なサイズで構成されている。左右いずれか一方の乳房を開口部に下方に案内して通した状態で、開口部の下部に設けられた検出器によって当該一方の乳房を撮影する。当該一方の乳房の撮影が終了したら、他方の乳房を開口部に下方に案内して通した状態で、開口部の下部に設けられた検出器によって当該他方の乳房を撮影する。このように、開口部は、左右両方の乳房を個別に通して、それぞれの撮影が可能である。

本発明に係る核医学診断装置によれば、被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出器が検出し、当該検出器で検出された放射線から検査データ生成手段は検査データを生成する。一方、光学撮影手段は（核医学診断の対象たる）被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する。
吸収補正の場合には、光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定する。それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数マップを吸収係数マップ作成手段は作成する。当該吸収係数マップを用いて、吸収補正手段は検査データを吸収補正する。ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段で撮影された３次元像の輪郭の内部においてそれぞれ仮定された吸収係数値の分布を表した吸収係数マップを用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、吸収補正を正確に行うことができる。
散乱補正の場合には、光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求める。当該確率から散乱線の分布を表した散乱投影データを散乱投影データ作成手段は作成する。当該散乱投影データを用いて、散乱補正手段は検査データを散乱補正する。ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段で撮影された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいてシミュレーションにより求まった（放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である）確率から散乱線の分布を表した散乱投影データを用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、散乱補正を正確に行うことができる。
体動補正の場合には、光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を変化量算出手段は算出する。そして、当該変化量算出手段で求まった変化量を用いて、体動補正手段は検査データを体動補正する。ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段で撮影された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を算出し、当該変化量を用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、体動補正を正確に行うことができる。

（ａ）は実施例１〜３に係るマンモＰＥＴ装置の概略側面図、（ｂ）は（ａ）の乳房検査用ガントリの概略平面図、（ｃ）は（ａ）の3Dスキャナの拡大図である。 実施例１に係るマンモＰＥＴ装置のブロック図である。 実施例１の吸収補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートである。 光学撮影で得られた乳房の３次元像とＰＥＴ画像との並列表示の態様である。 光学撮影で得られた乳房の３次元像とＰＥＴ画像との重畳表示の態様である。 実施例２に係るマンモＰＥＴ装置のブロック図である。 実施例２の散乱補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートである。 モンテカルロシミュレーションを応用し散乱線成分を求めるEffective Source Scatter Estimation(ESSE)法で用いられている散乱線モデルの模式図である。 ESSE法における散乱サイノグラムの作成のフローチャートである。 実施例３に係るマンモＰＥＴ装置のブロック図である。 実施例３の体動補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートである。 （ａ）は平行移動に関する体動前後の各乳房像の模式図、（ｂ）は回転移動に関する体動前後の各乳房像の模式図である。 （ａ）はレールを備えた場合の実施例４，５に係る頭部ＰＥＴ装置の概略側面図、（ｂ）はレールを備えない場合の実施例４，５に係る頭部ＰＥＴ装置の概略側面図である。 実施例４に係る頭部ＰＥＴ装置のブロック図である。 （ａ）は実施例４の吸収補正を含んだ一連の画像処理のフローチャート、（ｂ）は吸収係数サイノグラムの作成に関するフローチャートである。 各々のモデルデータの変形に関する説明に供する模式図である。 実施例５に係る頭部ＰＥＴ装置のブロック図である。 （ａ）は実施例５の散乱補正を含んだ一連の画像処理のフローチャート、（ｂ）は散乱サイノグラムの作成に関するフローチャートである。 実施例１〜３の変形実施に係るマンモＰＥＴ装置の概略側面図である。 輪郭の外部を横切るＬＯＲ(Line Of Response)の説明に供する模式図である。 従来の全身用ＰＥＴ装置の概略側面図である。

以下、図面を参照して本発明の実施例１を説明する。
図１（ａ）は、実施例１〜３に係るマンモＰＥＴ装置の概略側面図であり、図１（ｂ）は、図１（ａ）の乳房検査用ガントリの概略平面図であり、図１（ｃ）は、図１（ａ）の3Dスキャナの拡大図であり、図２は、実施例１に係るマンモＰＥＴ装置のブロック図である。後述する実施例２〜５も含めて、本実施例１では核医学診断装置としてＰＥＴ装置を例に採って説明するとともに、後述する実施例２，３も含めて、本実施例１では撮影部位が乳房である乳房専用核医学診断装置としてマンモＰＥＴ装置を例に採って説明する。また、図１は実施例１〜３とも共通の構成である。

図１（ａ）に示すように、マンモＰＥＴ装置１は、被検体Ｍを伏臥位状態で水平面に載置する天板２を備えている。後述する実施例２，３も含めて、本実施例１では天板２は、乳房を下方に案内して通す開口部２ａを有している。天板２の開口部２ａがともに挿入可能なサイズで構成されている。天板２の下部には、被検体Ｍ内の放射性薬剤から発生した放射線（光子）を検出する検出器３を搭載した乳房検査用ガントリ４を備え、天板２を支持する基台５を備えている。その他に、マンモＰＥＴ装置１は、同時計数回路６（図２を参照）と画像処理部７（図２を参照）とコントローラ８（図２を参照）とメモリ部９（図２を参照）と入力部１０（図２を参照）とモニタ１１（図２も参照）と3Dスキャナ１２（図２も参照）とを備えている。さらに、本実施例１ではマンモＰＥＴ装置１は、吸収係数マップ作成部１５（図２を参照）を備えている。同時計数回路６は、本発明における検査データ生成手段に相当し、本実施例１の画像処理部７は、本発明における吸収補正手段および再構成手段に相当し、コントローラ８は、本発明における並列表示制御手段および重畳表示制御手段に相当し、3Dスキャナ１２は、本発明における光学撮影手段に相当し、吸収係数マップ作成部１５は、本発明における吸収係数マップ作成手段に相当する。

図１（ａ）および図１（ｂ）に示すように、乳房検査用ガントリ４は、乳房の周囲を取り囲むように配置された複数の検出器３を収容するリング状の筐体４ａと、その筐体４ａを上下方向に昇降移動させるように駆動する昇降駆動機構４ｂとを備えている。図１（ｂ）では、簡略化のために、８つの検出器３のみを図示しているが、実際にはそれ以上の数の検出器３を備えていることに留意されたい。

検出器３や筐体４ａとともに乳房検査用ガントリ４が、床面に設置されたレールＲ（図１（ａ）を参照）上のみを移動するようにする。このようにレールＲ上のみを乳房検査用ガントリ４が移動することにより、天板２および乳房検査用ガントリ４は幾何学的に制限を持たす。言い換えれば、例えばキャスタによって乳房検査用ガントリを自在に移動させる場合には、被検体と装置との位置合わせの自由度が高く、衝突防止は操作者に依存している。そこで、例えば開口部２ａの真下にレールＲが位置するように設計し、レールＲ上のみの乳房検査用ガントリ４の移動によって、天板２および乳房検査用ガントリ４が幾何学的に制限を持たすことで、被検体Ｍと装置との位置合わせを適切に行うことができる。

具体的には、先ず、乳房検査用ガントリ４は開口部２ａから離れた位置にあり、開口部２ａに被検体Ｍの乳房が挿入したことを操作者が視覚的に確認した後に、検出器３を収容した筐体４ａの中心と開口部２ａの中心とが一致するように乳房検査用ガントリ４を移動させる。筐体４ａの中心と開口部２ａの中心とが一致した後に、筐体４ａを上昇移動させるように昇降駆動機構４ｂが駆動することにより、検出器３を乳房に近接させる方向（上方向）に移動させることができる。乳房検査用ガントリ４の移動は一方向ずつの移動（レールＲ上の水平移動，筐体４ａの昇降移動）であり、移動距離が決まっている。したがって、図１（ａ）に示すように、被検体Ｍから離れた位置にて入力部１０（図２を参照）の操作パネル１０ａなどから簡便に操作することができる。また、非接触の衝突防止センサ（例えば距離センサ）などを乳房検査用ガントリ４に設置することで、位置合わせを自動的にセッティングすることも可能となる。

なお、本実施例１の3Dスキャナ１２は後述する吸収補正のための光学撮影部（光学カメラ）であるが、3Dスキャナ１２とは別に光学カメラを備えてもよい。光学カメラで得られた光学像をモニタ１１に表示することで、装置近傍では視覚的に確認し難い角度からの乳房の挿入の確認やセッティングの確認を遠方にて行うことができる。

さらに、検査（撮影）終了時に乳房が開口部２ａに挿入されたままの状態で乳房検査用ガントリが移動すると、乳房検査用ガントリと乳房との衝突が起こり得る。そこで、例えば天板２に荷重がかかっていることを検知するセンサや接触センサを天板２に設置したり、光学カメラで得られた光学像を画像処理して、被検体Ｍが開口部２ａから乳房を抜いたことを確認した後のみ乳房検査用ガントリ４を移動させるように制御するのが好ましい。つまり、被検体Ｍが開口部２ａから乳房を抜いたことを確認してからしか、乳房検査用ガントリ４の移動ができないように制御するのが好ましい。

予め放射性薬剤を投与した被検体Ｍを伏臥位状態で天板２に載置し、伏臥位状態の被検体Ｍの乳房を開口部２ａに挿入する。挿入した乳房の撮影を行うために、開口部２ａに被検体Ｍの乳房が挿入したことを操作者が視覚的に確認した後に乳房検査用ガントリ４を移動させる。検出器３を収容した筐体４ａの中心と開口部２ａの中心とが一致した後に、筐体４ａを上昇移動させるように昇降駆動機構４ｂが駆動することにより、検出器３を乳房に近接させる方向（上方向）に移動させる。開口部２ａに挿入した乳房からの光子を検出器３が計数して、同時計数したときのみ同時計数回路６（図２を参照）に送り込む。これによって、開口部２ａに挿入した乳房を撮影する。

開口部２ａに挿入した乳房の撮影が終了すれば、当該乳房を開口部２ａから抜く。他方の乳房を撮影するために当該他方の乳房を開口部２ａに挿入する。そして、同様に撮影する。なお、特別な事情がない限り、左右の乳房をそれぞれ撮影する。

次に、図２に示すように、同時計数回路６で同時計数された同時計数データをサイノグラムからなる検査データとして収集（生成）する。生成された当該検査データを画像処理部７およびコントローラ８に送り込み、この検査データを蓄積しつつ画像処理部７は再構成することにより再構成画像であるＰＥＴ画像を取得する。本実施例１では、吸収係数マップ作成部１５で作成された吸収係数マップ（例えば吸収係数サイノグラム）を用いて、検査データ（サイノグラム）を再構成して吸収補正する。本実施例１では、吸収係数サイノグラムを画像再構成の計算式（例えば逐次近似式）に組み込んで吸収の影響が排除されたＰＥＴ画像を取得することによって、吸収補正を行う。吸収係数サイノグラムを組み込んだ画像再構成の計算式については公知の手法であるので、その説明を省略する。画像処理部７は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで構成されている。

コントローラ８は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）あるいはプログラムデータに応じて内部の使用するハードウェア回路（例えば論理回路）が変更可能なプログラマブルデバイス（例えばＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)）などで構成されている。なお、本実施例１では、コントローラ８は、並列表示制御の機能および重畳表示制御の機能を備えている。これらの機能については詳しく後述する。

メモリ部９は、ＲＯＭ（Read-only Memory）やＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体で構成されている。後述する実施例２〜５も含めて、本実施例１では、同時計数回路６で収集（生成）された検査データ，画像処理部７で再構成されたＰＥＴ画像，3Dスキャナ１２で取得された３次元像についてはメモリ部９に書き込んで記憶し、必要に応じてメモリ部９から読み出す。また、本実施例１では、吸収係数マップ作成部１５で作成された吸収係数サイノグラムについてもメモリ部９に書き込んで記憶し、必要に応じてＲＡＭから読み出す。

入力部１０は、操作者が入力したデータや命令をコントローラ８に送り込む。入力部１０は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。

モニタ１１は、後述する図４や図５の態様を画面に表示するように構成されている。また、モニタ１１はタッチパネルで構成されていてもよく、モニタ１１が入力部１０の機能を有するように構成してもよい。

3Dスキャナ１２は、被検体Ｍの乳房を光学撮影して当該乳房の３次元像を取得する。3Dスキャナ１２は、乳房検査用ガントリ４（図１を参照）に設けられている。図１（ｃ）に示すように3Dスキャナ１２は、赤外光を照射する光源１２ａと、乳房からの放射光を検出することにより光学撮影する2つのカメラ１２ｂとを備えている。具体的な3Dスキャナ１２の機能については詳しく後述する。

吸収係数マップ作成部１５は、3Dスキャナ１２で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定し、それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数サイノグラムを作成する。吸収係数マップ作成部１５は、コントローラ８と同様のＣＰＵあるいはプログラマブルデバイス、または画像処理部７と同様のＧＰＵなどで構成されている。具体的な吸収係数マップ作成部１５の機能については詳しく後述する。

次に、本実施例１の吸収補正を含んだ一連の画像処理について、図３〜図５を参照して説明する。図３は、実施例１の吸収補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートであり、図４は、光学撮影で得られた乳房の３次元像とＰＥＴ画像との並列表示の態様であり、図５は、光学撮影で得られた乳房の３次元像とＰＥＴ画像との重畳表示の態様である。なお、予め放射性薬剤を投与した被検体Ｍ（図１（ａ）を参照）の乳房は開口部２ａ（図１（ａ）を参照）に既に挿入されており、検出器３（図１を参照）は乳房に既に近接しており、乳房の撮影の準備は既に完了しているとして説明する。

（ステップＳ１）光学撮影
3Dスキャナ１２（図１および図２を参照）の光源１２ａ（図１（ｃ）を参照）から乳房に赤外光を照射する。各々のカメラ１２ｂ（図１（ｃ）を参照）は、乳房からの放射光を検出することにより光学撮影する。そして、三角測量法を用いて乳房の３次元像を取得する。3Dスキャナ１２で取得された乳房の３次元像を、コントローラ８（図２を参照）を介して吸収係数マップ作成部１５（図２を参照）に送り込む。また、乳房の３次元像を、コントローラ８を介してメモリ部９（図２を参照）にも送り込む。

（ステップＳ２）吸収係数サイノグラムの作成
吸収係数マップ作成部１５は、3Dスキャナ１２で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定し、それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数サイノグラムを作成する。閾値処理によって3Dスキャナ１２で取得された乳房の３次元像を二値化処理するのが好ましい。乳房の３次元像を二値化処理することにより、乳房における輪郭および輪郭の内部を“１”，乳房における輪郭の外部を“０”とする。

後述する実施例２，３も含めて、本実施例１では撮影部位が乳房である。したがって、輪郭の内部を水だと仮定して水の吸収係数値で一律に決定し、水の吸収係数値の分布を表したサイノグラムを吸収係数サイノグラムとして作成する。水の吸収係数値は既知であって、水の吸収係数値である0.0096/mmを用いる。吸収係数マップ作成部１５で作成された吸収係数サイノグラムを、コントローラ８を介してメモリ部９に送り込む。そして、吸収係数サイノグラムをメモリ部９に書き込んで記憶する。

（ステップＳ３）検査データの生成
続いて、被検体Ｍの乳房内の放射性薬剤から発生した放射線（光子）を検出器３が検出し、同時計数回路６（図２を参照）で同時計数された同時計数データをサイノグラムからなる検査データとして収集（生成）する。生成された当該検査データを画像処理部７（図２を参照）およびコントローラ８に送り込む。

（ステップＳ４）吸収補正・再構成
画像処理部７は検査データを蓄積しつつ再構成することにより再構成画像であるＰＥＴ画像を取得する。その際に、吸収係数サイノグラムをメモリ部９から読み出して、コントローラ８を介して画像処理部７に送り込み、吸収係数サイノグラムを逐次近似式に組み込んで吸収補正を行う。なお、吸収係数画像から放射線（光子）の透過率を求め、検査データから透過率を除算することで放射線（光子）の吸収の影響が排除されたデータに変換することによって、吸収補正を行ってもよい。すなわち、再構成の前に吸収補正を行ってもよい。吸収補正後のＰＥＴ画像を、コントローラ８を介してメモリ部９に送り込む。そして、吸収補正後のＰＥＴ画像をメモリ部９に書き込んで記憶する。

（ステップＳ５）モニタへの表示
光学撮影で得られた乳房の３次元像および吸収補正後のＰＥＴ画像をメモリ部９から読み出して、コントローラ８を介してモニタ１１（図１，図２，図４および図５を参照）に送り込む。図４では、コントローラ８は、光学撮影で得られた乳房の３次元像Ｐ_１とＰＥＴ画像Ｐ_２とを同じモニタ１１に並べて表示制御（並列表示制御）している。図５では、コントローラ８は、光学撮影で得られた乳房の３次元像Ｐ_１とＰＥＴ画像Ｐ_２とを重ね合わせて表示制御（重畳表示制御）している。図４や図５では、乳房を被検体Ｍの前から後に向かって見るビュー方向である腹背方向（Antero-Posterior）（すなわち正面）で表示しているが、ビュー方向を切り替えてもよい。例えば、頭から足下に向かって見るビュー方向である頭尾方向（CC: Cranio-Caudal）（「Top View」とも呼ばれる），乳房の内側から外側に向かって見るビュー方向である内外側斜位(MLO: Medio-Lateral Oblique)に切り替えてもよい。ただし、撮影部位が乳房であって、図１（ａ）のような方向から光学撮影する場合には、背腹方向（Postero-Anterior）（すなわち背面）のビュー方向については切り替えることができないことに留意されたい。

本実施例１に係るマンモＰＥＴ装置１によれば、被検体Ｍ内の放射性薬剤から発生した放射線を検出器３が検出し、当該検出器３で検出された放射線から同時計数回路６は検査データ（各実施例ではサイノグラム）を生成する。一方、光学撮影手段（各実施例では3Dスキャナ１２）は（核医学診断の対象たる）被検体Ｍ（本実施例１では乳房）を光学撮影して当該乳房の３次元像を取得する。当該光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定する。それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数マップ（本実施例１では吸収係数サイノグラム）を吸収係数マップ作成部１５は作成する。当該吸収係数マップ（吸収係数サイノグラム）を用いて、吸収補正手段（本実施例１では画像処理部７）は検査データ（サイノグラム）を吸収補正する。光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像の輪郭は、放射性薬剤の分布に左右されない。したがって、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で撮影された３次元像の輪郭の内部においてそれぞれ仮定された吸収係数値の分布を表した吸収係数マップ（吸収係数サイノグラム）を用いることで、放射性薬剤が撮影部位（乳房）全体に分布していない場合であっても、吸収補正を正確に行うことができる。

本実施例１では撮影部位が乳房である。撮影部位が乳房の場合に、輪郭の内部を水だと仮定して、吸収補正を行う。輪郭の内部を水だと仮定して水の吸収係数値で一律に決定し、水の吸収係数値の分布を表したマップを吸収係数マップ（吸収係数サイノグラム）として作成する。水の吸収係数値は既知であって、輪郭の内部を水だと仮定して水の吸収係数値で一律に決定することで、簡易に吸収補正することができる。

図４に示すように、再構成手段（画像処理部７）で生成された再構成画像（図４ではＰＥＴ画像Ｐ_２）と、光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像（図４では３次元像Ｐ_１）とを同じモニタ１１に並べて表示（並列表示）している。図５に示すように、再構成手段（画像処理部７）で生成された再構成画像（図５ではＰＥＴ画像Ｐ_２）と、光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像（図５では３次元像Ｐ_１）とを重ね合わせて表示（重畳表示）している。また、図４の態様および図５の態様を組み合わせてもよい。

本実施例１のように撮影部位が乳房の場合に、被検体Ｍを伏臥位状態で水平面に載置し、乳房を下方に案内して通す開口部２ａを有する天板２を備え、当該天板２の当該開口部２ａは、左右の乳房がともに挿入可能なサイズで構成され、天板２の開口部２ａの下部に検出器３を設ける構造が好ましい。乳房を撮影する場合には、被検体Ｍを伏臥位状態で天板２の水平面に載置し、天板２の開口部２ａに左右いずれかの乳房を下方に案内して通す。開口部２ａは、左右の乳房がともに挿入可能なサイズで構成されている。左右いずれか一方の乳房を開口部２ａに下方に案内して通した状態で、開口部２ａの下部に設けられた検出器３によって当該一方の乳房を撮影する。当該一方の乳房の撮影が終了したら、他方の乳房を開口部２ａに下方に案内して通した状態で、開口部２ａの下部に設けられた検出器３によって当該他方の乳房を撮影する。このように、開口部２ａは、左右両方の乳房を個別に通して、それぞれの撮影が可能である。

次に、図面を参照して本発明の実施例２を説明する。
図６は、実施例２に係るマンモＰＥＴ装置のブロック図である。上述した実施例１と共通する構成については、同じ符号を付して、その説明を省略するとともに、図示を省略する。

上述した実施例１では光学撮影された３次元像を用いた吸収補正であった。これに対して、本実施例２では光学撮影された３次元像を用いた散乱補正を行う。

マンモＰＥＴ装置１（図１を参照）は、上述した実施例１と同様の天板２（図１を参照）と検出器３（図１を参照）と乳房検査用ガントリ４（図１を参照）と基台５（図１を参照）とを備えている。マンモＰＥＴ装置１は、図６に示すように、上述した実施例１と同様の同時計数回路６と画像処理部７とコントローラ８とメモリ部９と入力部１０とモニタ１１と3Dスキャナ１２とを備えている。さらに、本実施例２ではマンモＰＥＴ装置１は、散乱投影データ作成部２５を備えている。同時計数回路６は、本発明における検査データ生成手段に相当し、本実施例２の画像処理部７は、本発明における散乱補正手段および再構成手段に相当し、コントローラ８は、本発明における並列表示制御手段および重畳表示制御手段に相当し、3Dスキャナ１２は、本発明における光学撮影手段に相当し、散乱投影データ作成部２５は、本発明における散乱投影データ作成手段に相当する。

本実施例２では、散乱投影データ作成部２５で作成された散乱投影データ（例えば散乱サイノグラム）を用いて、検査データ（サイノグラム）を再構成して散乱補正する。本実施例２では、散乱サイノグラムを画像再構成の計算式（例えば逐次近似式）に組み込んで散乱線の影響が排除されたＰＥＴ画像を取得することによって、散乱補正を行う。散乱サイノグラムを組み込んだ画像再構成の計算式については公知の手法であるので、その説明を省略する。

散乱投影データ作成部２５は、3Dスキャナ１２で取得された３次元像の輪郭を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱線の分布を表した散乱サイノグラムを作成する。散乱投影データ作成部２５は、コントローラ８と同様のＣＰＵあるいはプログラマブルデバイス、または画像処理部７と同様のＧＰＵなどで構成されている。具体的な散乱投影データ作成部２５の機能については詳しく後述する。

次に、本実施例２の散乱補正を含んだ一連の画像処理について、図７〜図９を参照して説明する。図７は、実施例２の散乱補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートであり、図８は、モンテカルロシミュレーションを応用し散乱線成分を求めるEffective Source Scatter Estimation(ESSE)法で用いられている散乱線モデルの模式図であり、図９は、ESSE法における散乱サイノグラムの作成のフローチャートである。上述した実施例１と同様に乳房の撮影の準備は既に完了しているとして説明する。

（ステップＳ１１）光学撮影
図７のステップＳ１１は、上述した実施例１のステップＳ１と同じであるので、その説明については省略する。本実施例２では、3Dスキャナ１２（図１および図６を参照）で取得された乳房の３次元像を、コントローラ８（図６を参照）を介して散乱投影データ作成部２５（図６を参照）に送り込む。また、乳房の３次元像を、コントローラ８を介してメモリ部９（図６を参照）にも送り込む。

（ステップＳ１２）散乱サイノグラムの作成
散乱投影データ作成部２５は、3Dスキャナ１２で取得された３次元像の輪郭を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱線の分布を表した散乱サイノグラムを作成する。上述した実施例１と同様に、閾値処理によって3Dスキャナ１２で取得された乳房の３次元像を二値化処理することにより、乳房における輪郭および輪郭の内部を“１”，乳房における輪郭の外部を“０”とするのが好ましい。

上述した実施例１，後述する実施例３も含めて、本実施例２では撮影部位が乳房である。したがって、輪郭の内部を水だと仮定したモデルデータにおいて確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱サイノグラムを作成する。例えばモンテカルロシミュレーションを応用し散乱線成分を求めるEffective Source Scatter Estimation（以下、「ESSE」と略記する）法で用いられている散乱線モデル（図８を参照）を、3Dスキャナ１２で取得された乳房の３次元像における輪郭の内部を水だと仮定したモデルデータに置き換える。

そして、Three-Dimensional Ordered Subsets Expectation Maximization (3D-OSEM)法に散乱補正を組み込んだ画像再構成法であるAstonish法によって後述するステップＳ１４で散乱補正・再構成する。ESSE法の具体的な手法については、参考文献１，２を参照されたい（参考文献１：“フィリップス社製エミッションCT装置「BRIGHTVIEW X」のご紹介”、[online] 、日立製作所、インターネット< URL : http://www.innervision.co.jp/ad/suite/hitachi/technical_notes/151265>）。また、ESSE法を用いて投影データ中の散乱成分を推定する具体的な手法については、参考文献２を参照されたい（参考文献２：冨口 静二、“SPECT/CT時代の新しい3次元画像再構成法（Astonish）”、[online] 、インターネット< URL : http://www.hitachi.co.jp/products/healthcare/products-support/contents/medix/pdf/vol48/P25-30.pdf>）。

3Dスキャナ１２で取得された乳房の３次元像における輪郭の内部を水だと仮定したモデルデータを、図８に示すようにESSE法で用いられている散乱線モデル（水の吸収体）とする。図８中の符号Ａは光子の発生源かつ散乱線の原因となる線源で、図８中の符号ＢはＡ点の線源から発生した散乱線が最終的に検出器３（図１も参照）に垂直に向かう点である。また、図８中の符号Ａ（Ｘ）はＡ点の線源であり、図８中の符号τ（Ｘ´）はＢ点から乳房の輪郭（体表）までの距離であり、図８中の符号Ａｓ（Ｘ´）はＢ点で発生した散乱線が体表までの距離τ（Ｘ´）で減弱を受け検出器３で検出される散乱線の線源である。

図８のモデルでは、下記のような確率Ｐ１〜Ｐ４がそれぞれ定義されている。Ｐ１はＡ点から発生した散乱線がＢ点に向かう確率であり、Ｐ２はＢ点から発生した散乱線が検出器３に向かう確率であり、Ｐ３はこの散乱線が検出器３で減弱せずに入射する確率であり、Ｐ４はこの散乱線が減弱されるが検出器３で検出される確率である。ESSE法では図８のモデルを利用し、Ｂ点で発生した散乱線が体表までの距離τ（Ｘ´）で減弱を受け、検出器３で検出されて計測されるＡｓ（Ｘ´）として求められ、これより投影データ中の散乱成分（すなわち散乱投影データ）を推定している。

より具体的に説明すると、先ず、モンテカルロシミュレーションを用いて、モデルから確率Ｐ１〜Ｐ４を考慮した散乱線の線源カーネル(Scatter Source Kernel)ｋ（図９を参照）が計算される。また、最後に発生した散乱線の減弱係数（μ_Ｓ）から水の減弱係数（μ_０）を減算した相対的散乱線減弱係数カーネル(Relative Scatter Source Attenuation Coefficient Kernel)Δμ_Ｓ（＝μ_Ｓ−μ_０）（図９を参照）もシミュレーションにより算出される。次に、これらのカーネルｋ，Δμ_Ｓから３つのカーネルｋ，ｋ×Δμ_Ｓ，ｋ×（Δμ_Ｓ）^２を作成する。

次に、図９に示すように、これら３つのカーネルｋ，ｋ×Δμ_Ｓ，ｋ×（Δμ_Ｓ）^２をＡ点の線源(Source)の放射能分布に畳み込み（コンボリューションし）、３つの像をそれぞれ作成する。これに、それぞれ係数１，−τ，１／２τ^２を掛け、総和して一つの像にする。この像が下記（１）式中の括弧内に相当する像である。ここで、上述したようにτはＢ点から乳房の輪郭（体表）までの距離である。

この像に電子密度の分布(Electron Density)（ρ_Ｓ）を掛けたものが実効散乱線の線源Ａ_Ｓ（図９では「Effective Scatter Source」で表記）となる（上記（１）式を参照）。Ａ_Ｓを順投影(Forward Projection)することで、ある収集角度での投影データに含まれる散乱線成分が推定される。なお、順投影する場合には、Collimator Distance Response（CDR）によるボケを考慮して散乱線成分は計算される（図９では「FP with CDR blur」で表記）。これにより、投影データ中の散乱成分（図９では「Scatter Estimation」で表記）を推定することができる。

このように推定された投影データ中の散乱成分を散乱サイノグラムとして作成する。散乱投影データ作成部２５で作成された散乱サイノグラムを、コントローラ８を介してメモリ部９に送り込む。そして、散乱サイノグラムをメモリ部９に書き込んで記憶する。

（ステップＳ１３）検査データの生成
図７のステップＳ１３は、上述した実施例１のステップＳ３と同じであるので、その説明については省略する。

（ステップＳ１４）散乱補正・再構成
画像処理部７（図６を参照）は検査データを蓄積しつつ再構成することにより再構成画像であるＰＥＴ画像を取得する。その際に、散乱サイノグラムをメモリ部９から読み出して、コントローラ８を介して画像処理部７に送り込み、散乱サイノグラムを逐次近似式（本実施例２では3D-OSEM法の逐次近似式）に組み込んで散乱補正を行う。なお、推定した散乱線の分布を検査データから差分して散乱線の影響（バイアス）が排除されたデータに変換することによって、散乱補正を行ってもよい。すなわち、再構成の前に散乱補正を行ってもよい。散乱補正後のＰＥＴ画像を、コントローラ８を介してメモリ部９に送り込む。そして、散乱補正後のＰＥＴ画像をメモリ部９に書き込んで記憶する。

（ステップＳ１５）モニタへの表示
図７のステップＳ１５は、上述した実施例１のステップＳ５と同じであるので、その説明については省略する。

本実施例２に係るマンモＰＥＴ装置１によれば、被検体Ｍ内の放射性薬剤から発生した放射線を検出器３が検出し、当該検出器３で検出された放射線から同時計数回路６は検査データ（各実施例ではサイノグラム）を生成する。一方、光学撮影手段（各実施例では3Dスキャナ１２）は（核医学診断の対象たる）被検体Ｍ（本実施例２では乳房）を光学撮影して当該乳房の３次元像を取得する。当該光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーション（例えば本実施例２ではモンテカルロシミュレーション）により求める。当該確率から散乱線の分布を表した散乱投影データ（本実施例２では散乱サイノグラム）を散乱投影データ作成部２５は作成する。当該散乱投影データ（散乱サイノグラム）を用いて、散乱補正手段（本実施例２では画像処理部７）は検査データ（サイノグラム）を散乱補正する。上述した実施例１の吸収補正でも述べたように光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像の輪郭は、放射性薬剤の分布に左右されない。したがって、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で撮影された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいてシミュレーション（モンテカルロシミュレーション）により求まった（放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である）確率から散乱線の分布を表した散乱投影データ（散乱サイノグラム）を用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、散乱補正を正確に行うことができる。

上述した実施例１と同様に本実施例２では撮影部位が乳房である。撮影部位が乳房の場合に、輪郭の内部を水だと仮定したモデルデータにおいて確率をシミュレーション（モンテカルロシミュレーション）により求め、当該確率から散乱投影データ（散乱サイノグラム）を作成する。

本実施例２の並列表示や重畳表示については、上述した実施例１と同じであるので、その説明については省略する。また、本実施例２の開口部２ａ（図１（ａ）を参照）の作用・効果についても、上述した実施例１と同じであるので、その説明については省略する。

次に、図面を参照して本発明の実施例３を説明する。
図１０は、実施例３に係るマンモＰＥＴ装置のブロック図である。上述した実施例１，２と共通する構成については、同じ符号を付して、その説明を省略するとともに、図示を省略する。

上述した実施例１では光学撮影された３次元像を用いた吸収補正であって、上述した実施例２では光学撮影された３次元像を用いた散乱補正であった。これに対して、本実施例３では光学撮影された３次元像を用いた体動補正を行う。

マンモＰＥＴ装置１（図１を参照）は、上述した実施例１，２と同様の天板２（図１を参照）と検出器３（図１を参照）と乳房検査用ガントリ４（図１を参照）と基台５（図１を参照）とを備えている。マンモＰＥＴ装置１は、図１０に示すように、上述した実施例１，２と同様の同時計数回路６と画像処理部７とコントローラ８とメモリ部９と入力部１０とモニタ１１と3Dスキャナ１２とを備えている。さらに、本実施例３ではマンモＰＥＴ装置１は、変化量算出部３５と体動補正部３６とを備えている。同時計数回路６は、本発明における検査データ生成手段に相当し、本実施例３の画像処理部７は、本発明における再構成手段に相当し、コントローラ８は、本発明における並列表示制御手段および重畳表示制御手段に相当し、3Dスキャナ１２は、本発明における光学撮影手段に相当し、変化量算出部３５は、本発明における変化量算出手段に相当し、体動補正部３６は、本発明における体動補正手段に相当する。

変化量算出部３５は、3Dスキャナ１２で取得された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を算出する。体動補正部３６は、変化量算出部３５で求まった変化量を用いて、検査データ（サイノグラム）を体動補正する。変化量算出部３５および体動補正部３６は、コントローラ８と同様のＣＰＵあるいはプログラマブルデバイス、または画像処理部７と同様のＧＰＵなどで構成されている。具体的な変化量算出部３５および体動補正部３６の機能については詳しく後述する。

次に、本実施例３の体動補正を含んだ一連の画像処理について、図１１および図１２を参照して説明する。図１１は、実施例３の体動補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートであり、図１２（ａ）は、平行移動に関する体動前後の各乳房像の模式図であり、図１２（ｂ）は、回転移動に関する体動前後の各乳房像の模式図である。上述した実施例１，２と同様に乳房の撮影の準備は既に完了しているとして説明する。

（ステップＳ２１）光学撮影
図１１のステップＳ２１は、上述した実施例１のステップＳ１，上述した実施例２のステップＳ１１と同じであるので、その説明については省略する。ただし、上述した実施例１，２と相違して、本実施例３では後述するステップＳ２３での再構成が完了するまでは、3Dスキャナ１２（図１および図２を参照）による光学撮影を継続して行い、体動に伴う時間的な変化が生じたか否かをコントローラ８（図１０を参照）が確認する。本実施例３では、3Dスキャナ１２で取得された乳房の３次元像を、コントローラ８を介して変化量算出部３５（図１０を参照）に送り込む。また、乳房の３次元像を、コントローラ８を介してメモリ部９（図１０を参照）にも送り込む。

（ステップＳ２２）検査データの生成
図１１のステップＳ２２は、上述した実施例１のステップＳ３，上述した実施例２のステップＳ１３と同じであるので、その説明については省略する。

（ステップＳ２３）再構成
画像処理部７（図１０を参照）は検査データを蓄積しつつ再構成することにより再構成画像であるＰＥＴ画像を取得する。上述した実施例１，２と相違して、本実施例３では後述するステップＳ２６で再構成が完了したとコントローラ８が判断するまでは、画像処理部７による再構成を継続して行う。

（ステップＳ２４）体動？
被検体Ｍ（図１（ａ）を参照）の乳房において体動が生じたか否かをコントローラ８が判断する。体動が生じていないとコントローラ８が判断した場合にはステップＳ２６に進み、体動が生じたとコントローラ８が判断した場合にはステップＳ２５に進む。体動は、開口部２ａ（図１（ａ）を参照）である程度の制限があるので、ここでは説明の便宜上、平行移動，回転移動，あるいはこれらの組み合わせによるものとして説明する。

（ステップＳ２５）体動補正
ステップＳ２４で体動が生じたとコントローラ８が判断した場合には、変化量算出部３５は、3Dスキャナ１２で取得された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を算出する。上述した実施例１，２と同様に、閾値処理によって3Dスキャナ１２で取得された乳房の３次元像を二値化処理することにより、乳房における輪郭および輪郭の内部を“１”，乳房における輪郭の外部を“０”とするのが好ましい。

二値化処理後の乳房の３次元像を用いて、ある断層面における乳房像を取得する。体動によって、図１２（ａ）に示すように、ある断層面における体動前の乳房像Ｐ_１１に対して平行移動した当該断層面における体動後の乳房像Ｐ_１２が出力されたとする。平行移動による写像変換をｆ_１とすると、変化量算出部３５は写像変換ｆ_１を求める。変化量算出部３５で求まった写像変換ｆ_１を、コントローラ８を介して体動補正部３６（図１０を参照）に送り込む。当該断層面を直交するＬＯＲの検査データに逆写像変換ｆ_１ ^−１を施すことで、体動補正部３６は当該断層面を直交するＬＯＲの検査データを体動補正する。ここで、ＬＯＲ(Line Of Response)は、同時計数する２つの検出器を結ぶ仮想上の直線である。

同様に、体動によって、図１２（ｂ）に示すように、ある断層面における体動前の乳房像Ｐ_１３に対して回転移動した当該断層面における体動後の乳房像Ｐ_１４が出力されたとする。回転移動による写像変換をｆ_２とすると、変化量算出部３５は写像変換ｆ_２を求める。変化量算出部３５で求まった写像変換ｆ_２を、コントローラ８を介して体動補正部３６に送り込む。当該断層面を直交するＬＯＲの検査データに逆写像変換ｆ_２ ^−１を施すことで、体動補正部３６は当該断層面を直交するＬＯＲの検査データを体動補正する。なお、より正確に体動補正するために複数の互いに異なる断層面における写像変換をそれぞれ求めて、該当する断層面を直交するＬＯＲの検査データに逆写像変換をそれぞれ施すのが好ましい。体動補正後の検査データを画像処理部７およびコントローラ８に送り込む。そして、ステップＳ２６に進む。

（ステップＳ２６）再構成が完了？
ステップＳ２４で体動が生じたとコントローラ８が判断した場合には、体動補正部３６による体動補正後の検査データを画像処理部７が再構成する。ステップＳ２４で体動が生じていないとコントローラ８が判断した場合には、体動補正前の検査データを画像処理部７が再構成する。この画像処理部７による再構成が完了したか否かをコントローラ８が判断する。再構成が完了していないとコントローラ８が判断した場合にはステップＳ２３に戻って、再構成が完了したとコントローラ８が判断するまでステップＳ２３〜Ｓ２６をループして繰り返す。再構成が完了したとコントローラ８が判断した場合にはステップＳ２７に進む。ＰＥＴ画像を、コントローラ８を介してメモリ部９に送り込む。そして、ＰＥＴ画像をメモリ部９に書き込んで記憶する。

（ステップＳ２７）モニタへの表示
図１１のステップＳ２７は、上述した実施例１のステップＳ５，上述した実施例２のステップＳ１５と同じであるので、その説明については省略する。ただし、光学撮影で得られた乳房の３次元像を表示する際には、体動前の乳房の３次元像、または体動補正後の乳房像を再構成した３次元像を用いる。

本実施例３に係るマンモＰＥＴ装置１によれば、被検体Ｍ内の放射性薬剤から発生した放射線を検出器３が検出し、当該検出器３で検出された放射線から同時計数回路６は検査データ（各実施例ではサイノグラム）を生成する。一方、光学撮影手段（各実施例では3Dスキャナ１２）は（核医学診断の対象たる）被検体Ｍ（本実施例３では乳房）を光学撮影して当該乳房の３次元像を取得する。当該光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量（本実施例３では写像変換）を変化量算出部３５は算出する。そして、当該変化量算出部３５で求まった変化量（写像変換）を用いて、体動補正部３６は検査データ（サイノグラム）を体動補正する。上述した実施例１の吸収補正や上述した実施例２の散乱補正でも述べたように光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像の輪郭は、放射性薬剤の分布に左右されない。さらに、放射性薬剤の分布は時間的に変動するが、光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で取得された３次元像の輪郭は体動を除けば時間的に変動しない。言い換えれば、３次元像の輪郭において変動した場合には、その変動による変化量が体動によるものと見なされる。したがって、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いずに、光学撮影手段（3Dスキャナ１２）で撮影された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量（写像変換）を算出し、当該変化量（写像変換）を用いることで、放射性薬剤が撮影部位全体に分布していない場合であっても、体動補正を正確に行うことができる。

上述した実施例１，２と同様に本実施例３では撮影部位が乳房である。本実施例３の並列表示や重畳表示については、上述した実施例１，２と同じであるので、その説明については省略する。また、本実施例３の開口部２ａ（図１（ａ）を参照）の作用・効果についても、上述した実施例１，２と同じであるので、その説明については省略する。

次に、図面を参照して本発明の実施例４を説明する。
図１３（ａ）は、レールを備えた場合の実施例４，５に係る頭部ＰＥＴ装置の概略側面図であり、図１３（ｂ）は、レールを備えない場合の実施例４，５に係る頭部ＰＥＴ装置の概略側面図であり、図１４は、実施例４に係る頭部ＰＥＴ装置のブロック図である。後述する実施例５も含めて、本実施例４では撮影部位が頭部である専用核医学診断装置として頭部ＰＥＴ装置を例に採って説明する。また、図１３は実施例４，５とも共通の構成である。

図１３（ａ）に示すように、頭部ＰＥＴ装置４１は、被検体Ｍを仰臥位状態で水平面に載置する天板４２と、被検体Ｍ内の放射性薬剤から発生した放射線（光子）を検出する検出器３を搭載した頭部検査用ガントリ４４とを備え、天板４２を支持する基台４５を備えている。その他に、頭部ＰＥＴ装置４１は、上述した実施例１〜３と同様の同時計数回路６（図１４を参照）と画像処理部７（図１４を参照）とコントローラ８（図１４を参照）とメモリ部９（図１４を参照）と入力部１０（図１４を参照）とモニタ１１（図１４も参照）と光学撮影ガントリ４６（図１４も参照）とを備えている。さらに、本実施例４では頭部ＰＥＴ装置４１は、吸収係数マップ作成部４７（図１４を参照）を備えている。同時計数回路６は、本発明における検査データ生成手段に相当し、本実施例４の画像処理部７は、本発明における吸収補正手段および再構成手段に相当し、コントローラ８は、本発明における並列表示制御手段および重畳表示制御手段に相当し、光学撮影ガントリ４６は、本発明における光学撮影手段に相当し、吸収係数マップ作成部４７は、本発明における吸収係数マップ作成手段に相当する。

頭部検査用ガントリ４４は、被検体Ｍの体軸周りを取り囲むように配置された複数の検出器３を収容するリング状の筐体４４ａを備えている。光学撮影ガントリ４６は、被検体Ｍの頭部を光学撮影して当該頭部の３次元像を取得する。光学撮影ガントリ４６は、赤外光を照射する光源４６ａと、頭部からの放射光を検出することにより光学撮影するカメラ４６ｂとを備えている。光源４６ａおよびカメラ４６ｂは、被検体Ｍの体軸周りを回転移動するように構成されており、光源４６ａおよびカメラ４６ｂが回転移動しながら光学撮影することにより頭部の３次元像を取得する。検出器３を収容した筐体４４ａの中心と光源４６ａおよびカメラ４６ｂの回転軌道の中心とが一致するように、頭部検査用ガントリ４４および光学撮影ガントリ４６は設けられている。具体的な光学撮影ガントリ４６の機能については詳しく後述する。

後述する実施例５も含めて、本実施例４では基台４５は、天板４２を上下方向に昇降移動させるように構成されており、天板４２に載置された被検体Ｍの頭部が、頭部検査用ガントリ４４の筐体４４ａの中心に一致し、かつ光学撮影ガントリ４６の光源４６ａおよびカメラ４６ｂの回転軌道の中心に一致するように、天板４２を上下方向に昇降移動させる。

図１３（ａ）に示すように、検出器３や筐体４４ａとともに頭部検査用ガントリ４４が、床面に設置されたレールＲ上のみを移動するようにする。また、光源４６ａやカメラ４６ｂとともに光学撮影ガントリ４６が当該レールＲ上のみを移動するようにする。なお、光学撮影ガントリ４６による光学撮影の後に頭部検査用ガントリ４４による撮影を行うので、被検体Ｍの手前に光学撮影ガントリ４６が配置され、被検体Ｍの奥に頭部検査用ガントリ４４が光学撮影ガントリ４６に隣接して配置される。被検体Ｍの体軸に沿った天板４２の中心軸の真下にレールＲが位置するように設計し、上述した実施例１でも述べたように、レールＲ上のみの頭部検査用ガントリ４４および光学撮影ガントリ４６の移動によって、天板４２および頭部検査用ガントリ４４・光学撮影ガントリ４６が幾何学的に制限を持たすことで、被検体Ｍと装置との位置合わせを適切に行うことができる。

具体的には、先ず、頭部検査用ガントリ４４および光学撮影ガントリ４６は被検体Ｍから離れた位置にあり、天板４２に被検体Ｍを仰臥位状態で載置したことを操作者が視覚的に確認した後に、被検体Ｍの頭部が、頭部検査用ガントリ４４の筐体４４ａの中心に一致し、かつ光学撮影ガントリ４６の光源４６ａおよびカメラ４６ｂの回転軌道の中心に一致するように天板４２を上下方向に昇降移動させる。そして、各ガントリ４４，４６を被検体Ｍの頭部に近接させるようにレールＲ上に移動させる。各ガントリ４４，４６の移動は一方向ずつの移動（レールＲ上の水平移動）であり、移動距離が決まっている。したがって、図１３（ａ）に示すように、被検体Ｍから離れた位置にて入力部１０（図１４を参照）の操作パネル１０ａなどから簡便に操作することができる。

なお、図１３（ａ）ではレールＲを備えた場合であったが、図１３（ｂ）のようにレールを備えない場合であって、基台４５に対して天板４２が被検体Ｍの体軸に沿って水平移動してもよい。つまり、図１３（ａ）では天板４２を固定した状態で各ガントリ４４，４６のみを移動させて位置合わせを行ったが、図１３（ｂ）では各ガントリ４４，４６を固定した状態で天板４２のみを移動させて位置合わせを行う。図１３（ｂ）の場合には、図１３（ａ）と同様に、天板４２に被検体Ｍを仰臥位状態で載置したことを操作者が視覚的に確認した後に、被検体Ｍの頭部が、頭部検査用ガントリ４４の筐体４４ａの中心に一致し、かつ光学撮影ガントリ４６の光源４６ａおよびカメラ４６ｂの回転軌道の中心に一致するように天板４２を上下方向に昇降移動させる。そして、被検体Ｍの頭部を各ガントリ４４，４６に近接させるように基台４５に対して天板４２を被検体Ｍの体軸に沿って水平移動させる。

また、図１３（ａ）の構成と図１３（ｂ）の構成とを組み合わせてもよい。さらに、上述した実施例１でも述べたように、天板４２に荷重がかかっていることを検知するセンサや接触センサを天板４２に設置したり、光学カメラで得られた光学像を画像処理してもよい。被検体Ｍが天板４２に載置されている時のみ、各ガントリ４４，４６、あるいは天板４２を移動させるように制御するのが好ましい。

予め放射性薬剤を投与した被検体Ｍを仰臥位状態で天板４２に載置する。被検体Ｍの頭部の撮影を行うために、天板４２に被検体Ｍを仰臥位状態で載置したことを操作者が視覚的に確認した後に天板４２を上下方向に昇降移動させる。被検体Ｍの頭部が頭部検査用ガントリ４４の光学撮影ガントリ４６の筐体４４ａの中心かつ光源４６ａおよびカメラ４６ｂの回転軌道の中心に一致した後に、図１３（ａ）のように天板４２を固定した状態で各ガントリ４４，４６のみを移動させる、あるいは図１３（ｂ）のように各ガントリ４４，４６を固定した状態で天板４２のみを移動させる。光学撮影ガントリ４６に頭部が位置するようにセッティングして光学撮影ガントリ４６による光学撮影を行う。

光学撮影が完了した後に頭部検査用ガントリ４４に頭部が位置するようにセッティングして頭部検査用ガントリ４４による撮影を行う。具体的には、頭部検査用ガントリ４４にセッティングされた頭部からの光子を検出器３が計数して、同時計数したときのみ同時計数回路６（図１４を参照）に送り込む。これによって、頭部検査用ガントリ４４にセッティングされた頭部を撮影する。

次に、図１４に示すように、上述した実施例１と同様に同時計数回路６で同時計数された同時計数データをサイノグラムからなる検査データとして収集（生成）する。生成された当該検査データを画像処理部７およびコントローラ８に送り込み、この検査データを蓄積しつつ画像処理部７は再構成することにより再構成画像であるＰＥＴ画像を取得する。本実施例４では、上述した実施例１と同様に吸収係数マップ作成部４７で作成された吸収係数マップ（例えば吸収係数サイノグラム）を用いて、検査データ（サイノグラム）を再構成して吸収補正する。

吸収係数マップ作成部４７は、光学撮影ガントリ４６で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定し、それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数サイノグラムを作成する。吸収係数マップ作成部４７は、コントローラ８と同様のＣＰＵあるいはプログラマブルデバイス、または画像処理部７と同様のＧＰＵなどで構成されている。具体的な吸収係数マップ作成部４７の機能については詳しく後述する。

次に、本実施例４の吸収補正を含んだ一連の画像処理について、図１５および図１６を参照して説明する。図１５（ａ）は、実施例４の吸収補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートであり、図１５（ｂ）は、吸収係数サイノグラムの作成に関するフローチャートであり、図１６は、各々のモデルデータの変形に関する説明に供する模式図である。なお、予め放射性薬剤を投与した被検体Ｍ（図１３を参照）の頭部は光学撮影ガントリ４６（図１３および図１４を参照）に既にセッティングされており、頭部の撮影の準備は既に完了しているとして説明する。

（ステップＳ３１）光学撮影
光学撮影ガントリ４６の光源４６ａ（図１３を参照）は被検体Ｍの体軸周りを回転移動しながら、光源４６ａから頭部に赤外光を照射する。光源４６ａの体軸周りの回転移動に同期して光学撮影ガントリ４６のカメラ４６ｂは体軸周りを回転移動しながら、頭部からの放射光を検出することにより光学撮影する。そして、体軸周りの回転移動に伴う光学撮影によって頭部の３次元像を取得する。光学撮影ガントリ４６で取得された頭部の３次元像を、コントローラ８（図１４を参照）を介して吸収係数マップ作成部４７（図１４を参照）に送り込む。また、頭部の３次元像を、コントローラ８を介してメモリ部９（図１４を参照）にも送り込む。

（ステップＳ３２）吸収係数サイノグラムの作成
吸収係数マップ作成部４７は、光学撮影ガントリ４６で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定し、それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数サイノグラムを作成する。上述した実施例１〜３と同様に、閾値処理によって光学撮影ガントリ４６で取得された頭部の３次元像を二値化処理することにより、頭部における輪郭および輪郭の内部を“１”，頭部における輪郭の外部を“０”とするのが好ましい。図１５（ａ）のステップＳ３２（吸収係数サイノグラムの作成）をより具体化したのが図１５（ｂ）である。以下、図１５（ｂ）を参照して説明する。

上述した実施例１〜３では被検体の撮影部位は乳房であったが、後述する実施例５も含めて、本実施例４では被検体の撮影部位は頭部である。なお、実施例１〜３のように撮影部位が乳房の場合には、輪郭の内部を水だと仮定して水の吸収係数値で一律に決定したが、本実施例４のように撮影部位が頭部の場合には、空気の吸収係数値，脳組織の吸収係数値，骨の吸収係数値を組み合わせて決定する。

輪郭情報のみでは、頭部の内部におけるどの部分が、空気，脳組織または骨のいずれに相当するのかが判らない。そこで、頭部の内部を特定するために、予め得られた被検体の顔表層モデルや骨格モデルや歯列モデルなどと輪郭情報とを組み合わせる。このときには、年齢や性別や人種毎に各々のモデルをそれぞれ用意するのが好ましい。撮影の対象の被検体から、年齢や性別や人種に該当するモデル（顔表層モデルや骨格モデルや歯列モデルなど）を選択する。

（ステップＳ３３）選択された顔表層モデルに頭部の輪郭が一致？
選択された顔表層モデルに頭部の輪郭が一致するか否かをコントローラ８が判断する。選択された顔表層モデルに頭部の輪郭が一致するとコントローラ８が判断した場合にはステップＳ３４に進み、選択された顔表層モデルに頭部の輪郭が一致しないとコントローラ８が判断した場合にはステップＳ３６に進む。

（ステップＳ３４）各位置の決定
ステップＳ３３で、選択された顔表層モデルに頭部の輪郭が一致するとコントローラ８が判断した場合には、そのときの骨格モデルや歯列モデルなどを選択することにより、輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定する。

（ステップＳ３５）各吸収値の割り当て
そして、当該骨格位置および当該歯列位置に骨の吸収値を割り当て、骨格位置・歯列位置以外の位置および当該顔表層位置に水または空気の吸収係数値を割り当て、各々の位置に割り当てられた骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値の分布を表したマップを吸収係数サイノグラムとして作成する。予め得られた被検体の顔表層モデルや骨格モデルや歯列モデルなどと輪郭情報とを組み合わせて、輪郭の内部構造を特定する手法については、参考文献３〜６を参照されたい（参考文献３：特表２００４−５１２９１９、参考文献４：特開２００３−０４４８７３号公報、参考文献５：小島 潔、外３名、「ＭＲＩイメージからの骨格抽出と高忠実な骨格および関節のモーションキャプチャリング」、社団法人 情報処理学会 研究報告、2005/3/4、2005-CV IM-148 (13)、p. 101-108、参考文献６：辛 貞殷、「三次元人体スキャンデータからの特徴点抽出とその応用」、慶応義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻 2008年度、p.21-25）。吸収係数マップ作成部４７で作成された吸収係数サイノグラムを、コントローラ８を介してメモリ部９に送り込む。そして、吸収係数サイノグラムをメモリ部９に書き込んで記憶する。

（ステップＳ３６）選択されたモデルの変形
ステップＳ３３で、選択された顔表層モデルに頭部の輪郭が一致しないとコントローラ８が判断した場合には、図１６に示すように、選択された顔表層モデルＳ_１０を頭部の輪郭形状Ｓ_０に合わせて変形させる。変形による写像変換をｆ_３とすると、顔表層モデルＳ_１０に写像変換ｆ_３を施すことで、頭部の輪郭形状Ｓ_０に合わせて顔表層モデルＳ_１０をＳ_２０に変形させる。同様に、そのときの骨格モデルＳ_１１や歯列モデルＳ_１２も頭部の輪郭形状Ｓ_０に合わせて変形させる。骨格モデルＳ_１１や歯列モデルＳ_１２に写像変換ｆ_３をそれぞれ施すことで、頭部の輪郭形状Ｓ_０に合わせて骨格モデルＳ_１１や歯列モデルＳ_１２をＳ_２１，Ｓ_２２に変形させる。そして、ステップＳ３４に戻る。

なお、ステップＳ３６で変形を行った後にステップＳ３４，Ｓ３５を行う場合には、変形した骨格モデルＳ_２１に該当する骨格位置および変形した歯列モデルＳ_２２に該当する歯列位置をそれぞれ決定する。そして、当該骨格位置および当該歯列位置に骨の吸収値を割り当て、骨格位置・歯列位置以外の位置および当該顔表層位置に水または空気の吸収係数値を割り当て、各々の位置に割り当てられた骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値の分布を表したマップを吸収係数サイノグラムとして作成する。以下、図１５（ａ）に戻って説明する。

（ステップＳ３７）検査データの生成
続いて、被検体Ｍの頭部内の放射性薬剤から発生した放射線（光子）を検出器３が検出し、同時計数回路６（図１４を参照）で同時計数された同時計数データをサイノグラムからなる検査データとして収集（生成）する。生成された当該検査データを画像処理部７（図１４を参照）およびコントローラ８に送り込む。

（ステップＳ３８）吸収補正・再構成
図１５（ａ）のステップＳ３８は、上述した実施例１のステップＳ４と同じであるので、その説明については省略する。

（ステップＳ３９）モニタへの表示
図１５（ａ）のステップＳ３９は、上述した実施例１のステップＳ５と同じであるので、その説明については省略する。ただし、上述した実施例１〜３では被検体の撮影部位が乳房であったのに対して、後述する実施例５も含めて、本実施例４では被検体の撮影部位は頭部である。したがって、光学撮影で得られた頭部の３次元像とＰＥＴ画像とを同じモニタ１１（図１３および図１４を参照）に並べて表示制御（並列表示制御）する、あるいは光学撮影で得られた頭部の３次元像とＰＥＴ画像とを重ね合わせて表示制御（重畳表示制御）する。

上述した実施例１では被検体の撮影部位が乳房であったのに対して、本実施例４では被検体の撮影部位は頭部であるのを除けば、本実施例４に係る頭部ＰＥＴ装置４１の吸収補正に関する作用・効果については、上述した実施例１と同じであるので、その説明については省略する。

本実施例４では撮影部位が頭部である。本実施例４のように撮影部位が頭部の場合には、空気の吸収係数値，脳組織の吸収係数値，骨の吸収係数値を組み合わせて吸収補正を行う。なお、脳組織の場合には水で近似可能な領域と見なされるので、水の吸収係数値を用いる。具体的には、予め得られた被検体Ｍの顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータから、輪郭の顔表層に相当する顔表層位置，輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定する。そして、当該骨格位置および当該歯列位置に骨の吸収値を割り当て、骨格位置・歯列位置以外の位置および当該顔表層位置に水または空気の吸収係数値を割り当て、各々の位置に割り当てられた骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値の分布を表したマップを吸収係数マップ（本実施例４では吸収係数サイノグラム）として作成する。上述したように水の吸収係数値（脳組織の吸収係数値）は既知であって、骨の吸収係数値や空気の吸収係数値も既知であり、予め得られた被検体Ｍの顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータを用いて、各々の位置に骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値をそれぞれ割り当てて決定することで、簡易に吸収補正することができる。

本実施例４の並列表示や重畳表示については、上述した実施例１〜３と同じであるので、その説明については省略する。

次に、図面を参照して本発明の実施例５を説明する。
図１７は、実施例５に係る頭部ＰＥＴ装置のブロック図である。上述した実施例４と共通する構成については、同じ符号を付して、その説明を省略するとともに、図示を省略する。

上述した実施例４では光学撮影された３次元像を用いた吸収補正であった。これに対して、本実施例５では光学撮影された３次元像を用いた散乱補正を行う。

頭部ＰＥＴ装置４１（図１３を参照）は、上述した実施例４と同様の天板４２（図１３を参照）と検出器３（図１３を参照）と頭部検査用ガントリ４４（図１３を参照）と基台４５（図１３を参照）とを備えている。頭部ＰＥＴ装置４１は、図１７に示すように、上述した実施例４と同様の同時計数回路６と画像処理部７とコントローラ８とメモリ部９と入力部１０とモニタ１１と光学撮影ガントリ４６とを備えている。さらに、本実施例５では頭部ＰＥＴ装置４１は、散乱投影データ作成部５１を備えている。同時計数回路６は、本発明における検査データ生成手段に相当し、本実施例５の画像処理部７は、本発明における散乱補正手段および再構成手段に相当し、コントローラ８は、本発明における並列表示制御手段および重畳表示制御手段に相当し、光学撮影ガントリ４６は、本発明における光学撮影手段に相当し、散乱投影データ作成部５１は、本発明における散乱投影データ作成手段に相当する。

本実施例５では、上述した実施例２と同様に散乱投影データ作成部５１で作成された散乱投影データ（例えば散乱サイノグラム）を用いて、検査データ（サイノグラム）を再構成して散乱補正する。

散乱投影データ作成部５１は、光学撮影ガントリ４６で取得された３次元像の輪郭を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱線の分布を表した散乱サイノグラムを作成する。散乱投影データ作成部５１は、コントローラ８と同様のＣＰＵあるいはプログラマブルデバイス、または画像処理部７と同様のＧＰＵなどで構成されている。具体的な散乱投影データ作成部５１の機能については詳しく後述する。

次に、本実施例５の散乱補正を含んだ一連の画像処理について、図１８を参照して説明する。図１８（ａ）は、本実施例５の散乱補正を含んだ一連の画像処理のフローチャートであり、図１８（ｂ）は、散乱サイノグラムの作成に関するフローチャートである。上述した実施例４と同様に頭部の撮影の準備は既に完了しているとして説明する。

（ステップＳ４１）光学撮影
図１８（ａ）のステップＳ４１は、上述した実施例４のステップＳ３１と同じであるので、その説明については省略する。本実施例５では、光学撮影ガントリ４６（図１３および図１７を参照）で取得された頭部の３次元像を、コントローラ８（図１７を参照）を介して散乱投影データ作成部５１（図１７を参照）に送り込む。また、頭部の３次元像を、コントローラ８を介してメモリ部９（図１７を参照）にも送り込む。

（ステップＳ４２）散乱サイノグラムの作成
散乱投影データ作成部５１は、光学撮影ガントリ４６で取得された３次元像の輪郭を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱線の分布を表した散乱サイノグラムを作成する。上述した実施例１〜４と同様に、閾値処理によって光学撮影ガントリ４６で取得された頭部の３次元像を二値化処理することにより、頭部における輪郭および輪郭の内部を“１”，頭部における輪郭の外部を“０”とするのが好ましい。図１８（ａ）のステップＳ４２（散乱サイノグラムの作成）をより具体化したのが図１８（ｂ）である。以下、図１８（ｂ）を参照して説明する。

上述した実施例１〜３では被検体の撮影部位は乳房であったが、上述した実施例４と同様に本実施例５では被検体の撮影部位は頭部である。したがって、実施例２のように撮影部位が乳房であって散乱補正を行う場合には、輪郭の内部を水だと仮定したモデルデータにおいて確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱サイノグラムを作成した。これに対して、本実施例５のように撮影部位が頭部であって散乱補正を行う場合には、実施例４と同様に予め得られた被検体の顔表層モデルや骨格モデルや歯列モデルなどと輪郭情報とを組み合わせることにより頭部の内部を特定する。

具体的には、予め得られた被検体の顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータから、輪郭の顔表層に相当する顔表層位置，輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定することにより輪郭を模したモデルデータを再構築する。そのためには、上述した実施例４でも述べたように、撮影の対象の被検体から、年齢や性別や人種に該当するモデル（顔表層モデルや骨格モデルや歯列モデルなど）を選択する。

（ステップＳ４３）選択された顔表層モデルに頭部の輪郭が一致？
図１８（ｂ）のステップＳ４３は、上述した実施例４のステップＳ３３と同じであるので、その説明については省略する。

（ステップＳ４４）各位置の決定
図１８（ｂ）のステップＳ４４は、上述した実施例４のステップＳ３４と同じであるので、その説明については省略する。

（ステップＳ４５）各吸収値の割り当て
そして、当該骨格位置および当該歯列位置に骨の吸収値を割り当て、骨格位置・歯列位置以外の位置および当該顔表層位置に水または空気の吸収係数値を割り当て、各々の位置に割り当てられた骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値の分布を表したマップを、再構築されたモデルデータとする。再構築された当該モデルデータにおいて確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱サイノグラムを作成する。上述した実施例２でも述べたように、例えばモンテカルロシミュレーションを応用し散乱線成分を求めるESSE法で用いられている散乱線モデル（図８を参照）を、再構築されたモデルデータに置き換える。

再構築されたモデルデータにおいてESSE法によって確率を求める手法については、実施例２の水の吸収体が、再構築されたモデルデータに置き換わっただけなので、その説明を省略する。ESSE法によって推定された投影データ中の散乱成分を散乱サイノグラムとして作成する。散乱投影データ作成部５１で作成された散乱サイノグラムを、コントローラ８を介してメモリ部９に送り込む。そして、散乱サイノグラムをメモリ部９に書き込んで記憶する。

（ステップＳ４６）選択されたモデルの変形
図１８（ｂ）のステップＳ４６は、上述した実施例４のステップＳ３６と同じであるので、その説明については省略する。以下、図１８（ａ）に戻って説明する。

（ステップＳ４７）検査データの生成
図１８（ａ）のステップＳ４７は、上述した実施例４のステップＳ３７と同じであるので、その説明については省略する。

（ステップＳ４８）散乱補正・再構成
図１８（ａ）のステップＳ４８は、上述した実施例２のステップＳ１４と同じであるので、その説明については省略する。

（ステップＳ４９）モニタへの表示
図１８（ａ）のステップＳ４９は、上述した実施例４のステップＳ３９と同じであるので、その説明については省略する。

上述した実施例２では被検体の撮影部位が乳房であったのに対して、本実施例５では被検体の撮影部位は頭部であるのを除けば、本実施例５に係る頭部ＰＥＴ装置４１の散乱補正に関する作用・効果については、上述した実施例２と同じであるので、その説明については省略する。

本実施例５では撮影部位が頭部である。本実施例５のように撮影部位が頭部の場合には、予め得られた被検体の顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータから、輪郭の顔表層に相当する顔表層位置，輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定することにより輪郭を模したモデルデータを再構築する。再構築された当該モデルデータにおいて確率をシミュレーション（モンテカルロシミュレーション）により求め、当該確率から散乱投影データ（散乱サイノグラム）を作成する。

本実施例５の並列表示や重畳表示については、上述した実施例１〜４と同じであるので、その説明については省略する。

本発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。

（１）上述した各実施例では、核医学診断装置としてＰＥＴ装置を例に採って説明したが、本発明は、単一の放射線を検出するＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission CT）装置などにも適用することができる。

（２）上述した各実施例では、データ形式がサイノグラムのときであったが、サイノグラムに限定されない。投影データであれば、例えばデータ形式がヒストグラムであってもよい。したがって、上述した実施例１，４では、吸収係数マップは吸収係数サイノグラムであったが、吸収係数マップは吸収係数ヒストグラムであってもよい。また、上述した実施例２，５では、散乱投影データは散乱サイノグラムであったが、散乱投影データは散乱ヒストグラムであってもよい。

（３）上述した実施例１〜３では被検体の撮影部位が乳房であって、上述した実施例４，５では被検体の撮影部位が頭部であったが、「課題を解決するための手段」の欄でも述べたように、撮影部位については特に限定されない。ただし、撮影対象は乳房や頭部などの局所的な部位であるのが好ましい。上述した実施例４，５のように撮影部位が頭部の場合に、予め得られた被検体の顔表層モデルや骨格モデルや歯列モデルなどと輪郭とを組み合わせて、実施例４の吸収補正や実施例５の散乱補正を行う。実施例３の体動補正を頭部に適用してもよい。

（４）上述した実施例１〜３では、図１（ａ）および図１（ｂ）に示すように、乳房の周囲を取り囲むようにリング状の筐体４ａに複数の検出器３を収容し、上述した実施例４，５では、図１３に示すように、被検体Ｍの体軸周りを取り囲むようにリング状の筐体４４ａに複数の検出器３を収容したが、検出器の構成については特に限定されない。例えば、検出器を内蔵した平板で乳房を挟んで圧迫してマンモグラムを行う圧迫のタイプであってもよい。

（５）上述した各実施例では、光学撮影手段は、赤外光を照射する3Dスキャナあるいは赤外線を照射する光源を備えた光学撮影ガントリであったが、光学撮影手段の光の種類については特に限定されない。例えば可視光であってもよい。ただし、可視光を照射する場合には、外部からの光を誤って検出する可能性があるので、外部を遮蔽するように周囲の機器を構成するのが好ましい。特に、上述した実施例１〜３のように被検体の撮影部位が乳房である場合には、外部を遮蔽する筐体（ガントリ）を床面に備え、当該筐体（ガントリ）に図１（ａ）の天板２を搭載する。これにより、乳房を外部から遮断して見えにくくするという効果をも奏する。

（６）上述した実施例１〜３では、伏臥位状態で被検体の乳房を撮影し、上述した実施例４，５では、仰臥位状態で被検体の頭部を撮影したが、核医学診断装置の構造としては、被検体を臥位状態で水平面に載置する天板を必ずしも備える必要はない。例えば、変形例（４）のように検出器を内蔵した平板で乳房を挟んで圧迫して乳房を撮影する場合には座位状態で行う。

（７）上述した実施例１〜３では、光学撮影手段として3Dスキャナ１２（図１および図２を参照）を用いて、撮影部位である乳房に赤外光を照射し、乳房からの放射光を検出して、三角測量法を用いて乳房の３次元像を取得したが、乳房を光学撮影するのに3Dスキャナに限定されない。例えば、上述した実施例４，５のように撮影部位である頭部を中心にして、被検体の体軸周りを回転移動する光源４６ａおよびカメラ４６ｂ（いずれも図１３を参照）を乳房に適用してもよい。具体的には、図１９に示すように、乳房の周りを回転移動する光源４６ａおよびカメラ４６ｂをマンモＰＥＴ装置１が備えてもよい。

（８）上述した実施例１〜３では、左右の乳房をそれぞれ撮影したが、特別な事情があれば、片方の乳房のみを撮影してもよい。また、１つの開口部２ａ（図１（ａ）を参照）で左右の乳房をそれぞれ下方に案内して通して撮影したが、右の乳房を下方に案内して通す開口部，左の乳房を下方に案内して通す開口部を２つ有してもよい。

（９）上述した実施例２，５の散乱補正では、シミュレーションはモンテカルロシミュレーションであったが、モンテカルロシミュレーションに限定されない。例えば単一散乱シミュレーション(SSS: Single Scatter Simulation)法であってもよい。

（１０）上述した実施例２，５の散乱補正では、光学撮影手段（実施例２では3Dスキャナ１２、実施例５では光学撮影ガントリ４６）で取得された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいて、放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱線の分布を表した散乱投影データを作成したが、さらに、図２０に示すように輪郭の外部を横切るＬＯＲ（図２０の二点鎖線を参照）は、撮影部位の内部における散乱によるものとして、輪郭の外部を横切るＬＯＲを除外してもよい。

（１１）上述した各実施例の吸収補正や散乱補正や体動補正を互いに組み合わせてもよい。吸収補正，散乱補正，体動補正を全て組み合わせてもよいし、吸収補正，散乱補正を組み合わせてもよいし、散乱補正，体動補正を組み合わせてもよいし、吸収補正，散乱補正を組み合わせてもよい。

以上のように、本発明は、乳房専用核医学診断装置や頭部専用核医学診断装置などの局所的な部位を撮影対象とした核医学診断装置に適している。

１ … マンモＰＥＴ装置
２ … 天板
２ａ … 開口部
３ … 検出器
６ … 同時計数回路
７ … 再構成手段
８ … コントローラ
１２ … 3Dスキャナ
１５、４７ … 吸収係数マップ作成部
２５、５１ … 散乱投影データ作成部
３５ … 変化量算出部
３６ … 体動補正部
４１ … 頭部ＰＥＴ装置
４６ … 光学撮影ガントリ
Ｐ_１ … （光学撮影で得られた）乳房の３次元像
Ｐ_２ … ＰＥＴ画像
Ｍ … 被検体

Claims (10)

1. 核医学診断装置であって、
   被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出する検出器と、
   当該検出器で検出された放射線から検査データを生成する検査データ生成手段と、
   前記被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する光学撮影手段と、
   当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部において吸収係数値をそれぞれ仮定し、それぞれ仮定された当該吸収係数値の分布を表した吸収係数マップを作成する吸収係数マップ作成手段と、
   当該吸収係数マップ作成手段で作成された吸収係数マップを用いて、前記検査データを吸収補正する吸収補正手段と
   を備える、
   核医学診断装置。
2. 核医学診断装置であって、
   被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出する検出器と、
   当該検出器で検出された放射線から検査データを生成する検査データ生成手段と、
   前記被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する光学撮影手段と、
   当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭の内部を模したモデルデータにおいて、前記放射線の総イベント数に対する、散乱線による放射線の検出数の比率である確率をシミュレーションにより求め、当該確率から散乱線の分布を表した散乱投影データを作成する散乱投影データ作成手段と、
   当該散乱投影データ作成手段で作成された散乱投影データを用いて、前記検査データを散乱補正する散乱補正手段と
   を備える、
   核医学診断装置。
3. 核医学診断装置であって、
   被検体内の放射性薬剤から発生した放射線を検出する検出器と、
   当該検出器で検出された放射線から検査データを生成する検査データ生成手段と、
   前記被検体を光学撮影して当該被検体の３次元像を取得する光学撮影手段と、
   当該光学撮影手段で取得された３次元像の輪郭を用いて、体動に伴う時間的な変化量を算出する変化量算出手段と、
   当該変化量算出手段で求まった変化量を用いて、前記検査データを体動補正する体動補正手段と
   を備える、
   核医学診断装置。
4. 請求項１に記載の核医学診断装置において、
   前記被検体の撮影部位が乳房である場合に、前記輪郭の内部を水だと仮定して水の吸収係数値で一律に決定し、水の吸収係数値の分布を表したマップを前記吸収係数マップ作成手段は前記吸収係数マップとして作成する、
   核医学診断装置。
5. 請求項１に記載の核医学診断装置において、
   前記被検体の撮影部位が頭部である場合に、予め得られた前記被検体の顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータから、前記輪郭の顔表層に相当する顔表層位置，前記輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および前記輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定し、当該骨格位置および当該歯列位置に骨の吸収値を割り当て、骨格位置・歯列位置以外の位置および当該顔表層位置に水または空気の吸収係数値を割り当て、各々の位置に割り当てられた骨の吸収係数値および水または空気の吸収係数値の分布を表したマップを前記吸収係数マップ作成手段は前記吸収係数マップとして作成する、
   核医学診断装置。
6. 請求項２に記載の核医学診断装置において、
   前記被検体の撮影部位が乳房である場合に、前記輪郭の内部を水だと仮定した前記モデルデータにおいて前記確率をシミュレーションにより求め、当該確率から前記散乱投影データを前記散乱投影データ作成手段は作成する、
   核医学診断装置。
7. 請求項２に記載の核医学診断装置において、
   前記被検体の撮影部位が頭部である場合に、予め得られた前記被検体の顔表層モデル，骨格モデルおよび歯列モデルからなるモデルデータから、前記輪郭の顔表層に相当する顔表層位置，前記輪郭の内部における骨格に相当する骨格位置および前記輪郭の内部における歯列に相当する歯列位置をそれぞれ決定することにより前記輪郭を模した前記モデルデータを再構築し、再構築された当該モデルデータにおいて前記確率をシミュレーションにより求め、当該確率から前記散乱投影データを前記散乱投影データ作成手段は作成する、
   核医学診断装置。
8. 請求項１から請求項７のいずれかに記載の核医学診断装置において、
   前記検査データを再構成することにより再構成画像を生成する再構成手段と、
   当該再構成手段で生成された再構成画像と、前記光学撮影手段で取得された３次元像とを同じモニタに並べて表示する並列表示制御手段と
   を備える、
   核医学診断装置。
9. 請求項１から請求項８のいずれかに記載の核医学診断装置において、
   前記検査データを再構成することにより再構成画像を生成する再構成手段と、
   当該再構成手段で生成された再構成画像と、前記光学撮影手段で取得された３次元像とを重畳表示する重畳表示制御手段と
   を備える、
   核医学診断装置。
10. 請求項１から請求項９のいずれかに記載の核医学診断装置において、
    前記被検体の撮影部位が乳房である場合に、
    前記被検体を伏臥位状態で水平面に載置し、乳房を下方に案内して通す開口部を有する天板を備え、
    当該天板の当該開口部は、左右の乳房がともに挿入可能なサイズで構成され、
    前記天板の開口部の下部に前記検出器を設ける、
    核医学診断装置。

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