阅读说明：本技术 散射估计方法和图像处理装置 (Scattering estimation method and image processing device ) 是由 山川善之 于 2017-07-25 设计创作，主要内容包括：该散射估计方法包括以下步骤：基于放射性图像(5)的散射线指标值(R)来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核的步骤(S4)；以及使将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布拟合到正电子放射断层摄影测量数据的步骤(S5)。(The scatter estimation method comprises the following steps: a step (S4) for determining a convolution kernel for smoothing the single scatter distribution on the basis of the scattered ray index value (R) of the radioactive image (5); and fitting the smoothed scatter distribution in which the convolution kernel is applied to the single scatter distribution to the positron emission tomography measurement data (S5).)

散射估计方法和图像处理装置

技术领域

本发明涉及一种散射估计方法和图像处理装置，特别是，涉及正电子放射断层摄影装置的测量数据中的散射估计方法和图像处理装置。

背景技术

以往，已知正电子放射断层摄影装置的测量数据中的散射估计方法和图像处理装置。这种散射估计方法例如在专利文献1和非专利文献1中被公开。

一般地，在正电子放射断层摄影装置中，有时在拍摄时在被摄体内放射线被散射，由此得到的图像中包括噪声。因此，像上述专利文献1和上述非专利文献1那样，进行散射估计，从而针对测量数据进行散射校正。作为散射估计，进行假设了放射线在被摄体内散射了仅一次的情况的单次散射分布的估计。另外，在放射线的散射中还包括放射线在被摄体内进行多次散射的多重散射。

在上述非专利文献1中，作为散射估计方法，公开了作为单次散射分布的卷积而进行建模的多重散射分布的估计方法。即，在上述非专利文献1中，对单次散射分布进行卷积(卷积运算)来模拟(Simulate)多重散射分布，由此进行散射校正。

在上述专利文献1中，公开了如下方法：通过最小二乘法对单次散射分布和多重散射分布进行拟合，由此使用使振幅和宽度发生了变动的卷积核来估计多重散射分布。即，在上述专利文献1中，通过直接估计多重散射分布来进行散射校正。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：美国专利第8575554号说明书

非专利文献1：Andrew S.Goggin and John M.Ollinger.“A model for multiplescatters in fully 3D PET.(全3D PET中的多散射模型)”Nuclear Science Symposiumand Medical Imaging Conference,1994.,1994IEEE Conference Record.Vol.4.IEEE,1994.p.1609-1613

发明内容

发明要解决的问题

然而，在上述非专利文献1中公开的卷积函数的参数为凭经验决定的参数。因此，在参数不适当的情况下，在估计结果与实测值之间产生误差。当在估计结果与实测值之间产生误差时，会产生诸如以下问题：无法充分去除散射线的影响从而在得到的图像中产生噪声，或者，过度地进行散射校正从而在所得到的图像中产生空白部分。

另外，在上述专利文献1中公开的散射估计方法中，通过进行卷积核与多重散射分布的拟合来决定卷积核的参数。由于通过上述专利文献1的方法估计多重散射分布，因此存在以下问题点：花费计算成本，与根据单次散射分布来模拟多重散射分布的情况相比，进行散射估计的时间变长。

本发明是为了解决上述那样的问题而完成的，本发明的一个目的在于提供能够缩短散射估计所花费的时间、并且能够抑制由散射校正引起的图像质量的下降的散射估计方法和图像处理装置。

用于解决问题的方案

为了达到上述目的，本申请发明人深入研究的结果，得到以下的见解：在决定用于散射估计的卷积核时，如果使卷积核变化，则散射线指标值发生变化，所得到的图像的图像质量发生变化。基于该见解，本发明的第一方面的散射估计方法包括以下步骤：获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据；根据正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成放射性图像；根据放射性图像和吸收系数数据来估计放射性图像中的放射线的单次散射分布；卷积核决定步骤，基于放射性图像的散射线指标值来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核；以及使将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布拟合到正电子放射断层摄影测量数据。此外，在本说明书中，“卷积核”是指进行卷积处理的滤波器函数，与“卷积滤波器”同义。另外，“放射性图像”是示出被摄体内的放射线源的图像。另外，“吸收系数数据”是指示出被摄体内的构造的图像数据。因而，能够根据放射性图像和吸收系数数据来估计放射线的单次散射分布。

在本发明的第一方面的散射估计方法中，如上所述，包括以下步骤：获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据；生成放射性图像；估计放射性图像中的放射线的单次散射分布；基于放射性图像的散射线指标值来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核；以及使将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布拟合到正电子放射断层摄影测量数据。由此，能够不直接估计多重散射分布，而使用单次散射分布来模拟多重散射分布。另外，能够不使用凭经验决定的参数，而根据放射性图像的散射线指标值来决定对单次散射分布进行平滑化时使用的卷积核。因而，能够在放射性图像中使用适当的卷积核来根据单次散射分布模拟多重散射分布，因此能够抑制在估计结果与实测值之间产生误差。其结果，能够缩短散射估计所花费的时间，并且能够抑制由散射校正引起的图像质量的下降。

在上述第一方面的散射估计方法中，优选的是，散射线指标值为散射分数，在卷积核决定步骤中，基于使用表征卷积核的多个参数进行平滑化后的放射性图像的各个散射分数的比较结果来决定卷积核。在此，本申请发明人得到了以下见解：在使卷积核的参数变化时的图像的变化基于散射分数的变化。另外，本申请发明人得到以下见解：通过将散射分数进行比较，能够容易地决定卷积核的适当的参数。因而，根据上述那样的结构，通过对放射性图像的各个散射分数进行比较，能够容易地决定卷积核，该放射性图像是使卷积核的参数变动并进行平滑化后的放射性图像。

在该情况下，优选的是，在卷积核决定步骤中，基于伴随多个参数的变化而产生的散射分数的变化的大小来决定卷积核。在此，本申请发明人得到了以下见解：在伴随卷积核的参数的变化而产生的散射分数的变化大的情况下，所得到的图像中的噪声被降低。因而，根据上述那样的结构，能够更加容易地决定卷积核。

在上述第一方面的散射估计方法中，优选的是，在根据放射性图像和吸收系数数据来估计单次散射分布的步骤中，通过单次散射模拟法来估计单次散射分布。根据这样的结构，能够根据放射性图像和吸收系数数据来容易地估计放射线的单次散射分布。此外，单次散射模拟法是指根据放射性图像和吸收系数数据来估计被摄体内的散射分布的方法。

在上述第一方面的散射估计方法中，优选的是，在根据放射性图像和吸收系数数据来估计单次散射分布的步骤中，通过蒙特卡洛模拟法来估计单次散射分布。即使这样构成，也能够与使用单次散射模拟法来估计单次散射分布的情况同样地，容易地估计放射线的单次散射分布。此外，蒙特卡洛模拟是指通过重复进行使用了随机数的模拟来得到近似解的方法。

在上述第一方面的散射估计方法中，优选的是，卷积核对由与色散有关的参数来确定的加权分布进行规定，通过使用了卷积核的加权平均滤波器来进行单次散射分布的平滑化。根据这样的结构，能够使用通过与色散有关的参数使加权分布发生了变化的卷积核，根据放射线的单次散射分布来模拟放射线的多重散射分布。其结果，与直接估计多重散射分布的情况相比，能够缩短处理时间。另外，由于使用实际测定出的数据来决定卷积核的参数，因此与凭经验决定参数的方法相比，能够使用适当的卷积核来模拟多重散射分布。其结果，能够提高散射校正的精度。

本发明的第二方面的图像处理装置具备控制部和图像数据获取部，该图像数据获取部获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据，控制部构成为：根据正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成放射性图像，根据放射性图像和吸收系数数据来估计单次散射分布，基于放射性图像的散射线指标值来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核，使将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布拟合到正电子放射断层摄影测量数据。

在本发明的第二方面的图像处理装置中，如上所述，具备控制部和图像数据获取部，控制部构成为：根据正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成放射性图像，根据放射性图像和吸收系数数据来估计单次散射分布，基于放射性图像的散射线指标值来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核，使将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布拟合到正电子放射断层摄影测量数据。由此，能够不直接估计多重散射分布，而使用单次散射分布来模拟多重散射分布。另外，能够不使用凭经验决定的参数，而根据放射性图像的散射线指标值来决定对单次散射分布进行平滑化时使用的卷积核。因而，能够在放射性图像中使用适当的卷积核来根据单次散射分布模拟多重散射分布，因此能够抑制在估计结果与实测值之间产生误差。其结果，能够缩短散射估计所花费的时间，并且能够抑制由散射校正引起的图像质量的下降。

发明的效果

根据本发明，如上所述，能够提供能够缩短散射估计所花费的时间、并且能够抑制由散射校正引起的图像质量的下降的散射估计方法和图像处理装置。

附图说明

图1是示出了包括本发明的一个实施方式的图像处理装置的正电子放射断层摄影系统的整体结构的框图。

图2是示出了本发明的一个实施方式的图像处理装置的整体结构的框图。

图3是本发明的一个实施方式的正电子放射断层摄影装置的框图。

图4是用于说明由本发明的一个实施方式的检测器检测出的放射线的分布的示意图。

图5是用于说明本发明的一个实施方式的散射估计方法的流程图。

图6是用于说明本发明的一个实施方式的决定卷积核的方法的图(A)～图(C)。

图7是用于说明本发明的一个实施方式的决定卷积核的方法的图(D)和图(E)。

图8是示出用于说明本发明的一个实施方式的第一实施例的散射估计方法的腹部的图像的图(A)、示出腹部图像的散射分数的图(B)以及示出腹部图像的散射分数的差值的图(C)。

图9是示出用于说明本发明的一个实施方式的第二实施例的散射估计方法的骨盆部的图像的图(A)、示出骨盆部图像的散射分数的图(B)以及示出骨盆部图像的散射分数的差值的图(C)。

图10是用于说明本发明的一个实施方式的第一变形例的散射估计方法的流程图。

图11是用于说明本发明的一个实施方式的第二变形例的散射估计方法的流程图。

具体实施方式

下面，基于附图来说明将本发明具体化的实施方式。

(图像处理装置的结构)

首先，参照图1～图3来说明包括本实施方式的图像处理装置2的正电子放射断层摄影系统100的结构。

如图1所示，正电子放射断层摄影系统100包括正电子放射断层摄影装置1、图像处理装置2以及显示部3。

正电子放射断层摄影装置1设置有摄影单元10。另外，摄影单元10包括壳体部11。

另外，正电子放射断层摄影装置1具备有多个检测器12。具体地说，多个检测器12配置在壳体10内部。另外，多个检测器12配置为围绕被摄体O。各检测器12检测从被摄体O发射出的放射线。另外，各检测器12构成为：将检测到的放射线变换为电信号，将该电信号发送给控制部20。此外，在本实施方式中，预先向被摄体O投放放射性标识试剂，各检测器12检测从被摄体O发射出的放射线。放射性标识试剂例如为18F-FDG(氟代脱氧葡萄糖)等。

图2是示出图像处理装置2的整体结构的框图。如图2所示，图像处理装置2具备控制部20、图像数据获取部21以及存储部22，该图像数据获取部21获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据。

控制部20构成为根据由图像数据获取部2获取到的正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成放射性图像5(参照图8)。另外，控制部20构成为根据所生成的放射性图像5和吸收系数数据来估计单次散射分布。另外，控制部20构成为根据估计出的单次散射分布来模拟多重散射分布。控制部20包括CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)和GPU(Graphics Processing Unit：图形处理单元)等。此外，稍后描述控制部20进行散射估计的结构。

图像数据获取部21构成为获取由正电子放射断层摄影装置1获取到的正电子放射断层摄影测量数据和从由断层摄影装置(CT装置)等获取到的被摄体O的形态数据变换而来的吸收系数数据。此外，吸收系数数据也可以使用从由核磁共振图像摄影装置(MRI装置)获取到的数据变换而来的数据。

存储部22构成为存储由控制部20进行放射线的散射估计时所使用的程序等。存储部22包括HDD(硬盘驱动器)等。

显示部3构成为显示由控制部20生成的放射性图像5。显示部3包括液晶监视器等。

图3是沿着图1中的正电子放射断层摄影装置1的壳体部11的200-200线的截面图。如图3所示，检测器12在壳体部11的内部配置为圆周状。通过夹着放射源且相向地配置的一对检测器12来检测从被摄体O的放射源沿相互朝向相反的方向发射出的一对放射线。此外，在图3中，为了便于说明，将配置有检测器12的虚拟圆的中心作为中心4进行了图示。另外，在图3中，将虚拟圆的半径作为d进行了图示。另外，在图3中，将中心4与检测器12的角度作为α进行了图示。

图4是示出由检测器12检测到的放射线的计数数量(放射线的强度)的曲线图PD、曲线图SD以及曲线图T。图4的曲线图的横轴为从放射线源起的距离，纵轴为放射线的计数数量。曲线图PD是示出由检测器12检测到的放射线的计数数量与从放射线源起的距离之间的关系的曲线图。曲线图SD是示出在由检测器12检测到的放射线中的、来自散射线的放射线的计数数量与从放射线源起的距离之间的关系的曲线图。曲线图T是从曲线图PD中去除了曲线图SD的曲线图。即，曲线图T是示出在由检测器12检测到的放射线中的、去除了散射线的放射线的计数数量与从放射线源起的距离之间的关系的曲线图。

放射线在通过被摄体O的内部时由于被摄体O的内部的组织等而散射，因此实际上由检测器12检测到的放射线的分布为将曲线图T与曲线图SD合成所得到的曲线图PD所示那样的分布。因而，为了得到从被摄体O发射出的放射线，需要进行从由检测器12检测到的信号中去除如曲线图SD所示那样的散射线的散射校正。

在散射线中包括在被摄体O的内部的组织等中发生了一次散射所得到的单次散射线，以及在被摄体O的内部发生了多次散射所得到的多重散射线。在本实施方式中，控制部20通过单次散射模拟法来根据放射性图像5和吸收系数数据估计单次散射分布。之后，控制部20构成为通过根据估计出的单次散射分布进行考虑了多重散射分布的散射分布(曲线图SD)的估计来进行散射校正。此外，单次散射模拟法是指根据放射性图像5和吸收系数数据来估计被摄体O的内部的散射分布(曲线图SD)的方法。

(进行散射估计的方法)

接下来，参照图5～图9来说明本实施方式中的散射估计方法。

首先，参照图5来说明本实施方式中的散射估计方法的流程。

在步骤S1中，图像数据获取部21获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据。所获取的数据形式有列表数据形式、正弦图形式等，但也可以是任意形式的数据。另外，所使用的数据也可以是二维数据和三维数据中的任一个的数据。

接下来，在步骤S2中，控制部20根据正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成放射性图像5。放射性图像5的生成方法也可以使用任意方法，例如，控制部20构成为使用重构算法(FBP)、逐次近似重构算法(OSEM、MLEM)等来生成放射性图像5。另外，控制部20构成为在生成放射性图像5时，至少应用灵敏度校正、偶然符合计数校正、吸收校正。偶然符合计数校正是使用延迟符合计数法、基于单个计数的估计法等公知技术来进行的。另外，控制部20构成为在生成放射性图像5时进行降噪处理。作为降噪处理，例如，可以应用高斯滤波器、Non-Local Means Filter(非局部均值滤波器)。另外，降噪处理可以在应用于投影数据的预处理、重构期间内的处理以及重构后的后处理中的任意定时进行。接下来，前进至步骤S3。

在步骤S3中，控制部20根据所生成的放射性图像5和获取到的吸收系数数据来估计单次散射分布。接下来，在步骤S4中，基于放射性图像5的散射线指标值SF来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核。此外，放射性图像5的散射线指标值SF是指由检测器12检测到的所有放射线中的、来自散射线的放射线的比率，具体地说，是散射分数RF。

接下来，在步骤S5中，缩放将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布(曲线图SD)，来使该散射分布拟合到正电子放射断层摄影测量数据的下底部分。此外，缩放的方法为：针对根据吸收系数数据(吸收系数图像)生成的吸收系数正弦图进行阈值处理，决定物体内外的区域。之后，在物体外区域设定关注区域(ROI)，ROI中的计数数量决定为与测量数据一致。另外，缩放按切片来进行，但也可以不按切片进行。

接下来，在步骤S6中，从正电子放射断层摄影数据中去除进行了拟合的散射分布(曲线图SD)，重构放射性图像5。

(决定卷积核的方法)

接下来，参照图6和图7来说明控制部20决定卷积核的方法。

如图6的(A)所示，在本实施方式中，控制部20根据正电子放射断层摄影数据和吸收系数数据来生成放射性图像5。另外，控制部20构成为通过单次散射模拟法根据所生成的放射性图像5来估计放射性图像5的单次散射。

具体地说，控制部20构成为使用通过下面的式(1)建模所得到的散射分布(曲线图SD)来进行散射校正。

[数式1]

S(r，θ，z)＝∫S_s(r-u，θ，z)k(r)du…(1)

在此，S为考虑了多重散射的散射分布(曲线图SD)。另外，S_s为单次散射分布。另外，r为表示检测器12在半径方向上的顺序的数字。另外，θ为表示检测器12被配置的角度方向上的顺序的数字。另外，z为表示在切片方向上的顺序的数字。即，z为表示在被摄体O的体轴方向上步进时的顺序的数字。另外，k为卷积核。

另外，在本实施方式中，卷积核用于规定由与色散有关的参数P(参照图7的(E))确定的加权分布。通过使用了卷积核的加权平均滤波器来进行单次散射分布的平滑化。即，在本实施方式中，控制部20构成为：使用加权平均滤波器对单次散射分布进行平滑化，求出考虑了多重散射分布的散射分布(曲线图SD)来作为卷积核。加权平均滤波器例如是高斯函数(高斯滤波器)，由下面的式(2)来示出。

[数式2]

在此，σ为高斯函数的标准偏差。

在本实施方式中，控制部20基于使用表征卷积核的多个参数P进行平滑化后的放射性图像5的各个散射分数RF的比较结果来决定卷积核。具体地说，控制部20基于伴随多个参数P的变化而产生的散射分数RF的变化的大小来决定卷积核。在本实施方式中，表特卷积核的参数P是指上述式(2)中的σ。另外，参数P为图7的(E)示出的曲线图SD的标准偏差(σ)。

另外，控制部20构成为通过在单次散射分布中应用使参数P变化后的卷积核来重构多个放射性图像5。具体地说，如图6的(B)所示，控制部20使用应用了参数P₁～P₅的卷积核来重构多个放射性图像5。在本实施方式中，参数P₁～P₅设定为以规定值的间隔进行增加。另外，已知多重散射分布在比单次散射分布广的范围内分布，因此参数P₁优选设定为比不进行平滑化的情况下的卷积核的参数P大的值。

另外，控制部20构成为根据邻接的放射性图像5来求出散射分数RF。此外，散射分数RF是指表示由检测器12检测到的所有放射线中的、来自散射线的放射线的比率的值，能够通过下面的式(3)来求出。

[数式3]

在此，i为表示平滑化参数P的顺序的数字。另外，S_i为估计出的散射符合计数。另外，P_c为测量到的瞬时符合计数数据，RD为随机计数数据。

图6的(C)是标绘了将参数P设定为P₁～P₅并进行了重构所得到的放射性图像5的散射分数的曲线图6。曲线图6的横轴为参数的值(bin值)，纵轴为散射分数。如图6的(C)所示，控制部20构成为生成标绘了各散射分数RF₁～RF₅的曲线图6。图6的(C)中的散射分数RF₁～RF₅分别是用参数P₁～P₅进行重构所得到的放射性图像5的散射分数RF的值。如图6的(C)所示，可知随着参数P变大，散射分数RF减少。此外，bin的长度约为8mm。

另外，控制部20构成为取各散射分数RF的差值Q来制作图7的(D)示出的曲线图7。此外，散射分数RF的差值Q是取邻接的散射分数RF中的、表示参数P的顺序的数字(上述式(1)的i)小的散射分数RF与该数字大的散射分数RF之差的值，能够通过下面的式(4)来求出。

[数式4]

dSF_i＝SF_i-1-SF_i…(4)

在此，dSF_i为散射分数RF的差值Q。

如图7的(D)的曲线图7所示，散射分数RF的差值Q为具有朝上方凸的形状的曲线图。控制部20构成为将散射分数RF的差值Q成为最大(极大)时的参数P设为应用于卷积核的参数P(σ)。此外，如果参数P的数量过多，则各散射分数RF的差值Q的差变小，从而有可能由于噪声等而难以选择适当的参数P。另外，如果参数P的数量过少，则有可能实际上不包括散射分数RF的差值Q为最大的范围从而无法选择适当的参数P。因而，参数P的个数根据被摄体O的大小而略有改变，优选设定为大致五个左右。

如图7的(E)所示，控制部20构成为：缩放将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布(曲线图SD)，并拟合到正电子放射断层摄影测量数据的下底部分。具体地说，控制部20针对测量数据进行阈值处理，决定物体内外的区域。之后，控制部20构成为：在物体外区域设定关注区域(ROI)，以使ROI中的计数数量与测量数据一致的方式对散射分布(曲线图SD)进行缩放，并拟合到正电子放射断层摄影测量数据的下底部分。

另外，控制部20构成为：从正电子放射断层摄影数据中去除进行了拟合的散射分布(曲线图SD)，重构放射性图像5。

下面，说明得到与本实施方式中的用于决定卷积核的最佳的参数P的方法有关的见解的实施例。

[第一实施例]

参照图8来说明第一实施例的决定表征卷积核的参数P的实验。

在第一实施例中，针对拍摄到腹部的放射性图像5，改变参数P来进行散射校正，重构多个放射性图像5，将多个放射性图像5进行比较，由此决定出最佳的卷积核。

图8的(A)是示出改变在拍摄腹部时的卷积核的参数来进行散射校正并且进行重构所得到的放射性图像5的图。图8的(A)中的(D)行所示的图像为腹部的轴向(体轴截面)图像，(E)行所示的图像为腹部的冠状(冠状截面)图像。图8的(B)是示出在使卷积核的参数发生了变化时的放射性图像5中的散射分数的变化的曲线图6。在图8的(B)中，横轴为卷积核的参数，纵轴为散射分数。图8的(C)是示出在使卷积核的参数P发生了变化时的散射分数的差值的曲线图7。在图8的(C)中，横轴为卷积核的参数，纵轴为散射分数的差值。

在第一实施例中，如图8的(A)所示，将参数P设定为无平滑化、5.0bin、7.5bin、10bin、15bin以及20bin来对放射性图像5进行了重构。另外，无平滑化是指将参数P设定为1.5bin来进行散射校正。

在图8的(A)示出的例子中，关于将参数P设定为无平滑化、5.0bin以及7.5bin来进行重构所得到的放射性图像5，其散射校正过度，从而图像的轮廓模糊，或者在图像中能够看到空白部分。另外，关于将参数P设定为15bin和20bin来进行重构所得到的放射性图像5，其散射校正不充分，从而在图像中产生了噪声。

另外，在根据每一个放射性图像5来求出散射分数RF时，能够得到如图8的(B)所示那样的关系。另外，取各散射分数RF的差值Q，制作出图8的(C)所示那样的曲线图7。

当基于图8的(C)示出的曲线图7和图8的(A)的放射性图像5来将各放射性图像5进行比较时，可知随着散射分数RF的差值Q变大，放射性图像5的图像质量变好，散射分数RF的差值Q成为最大时的图像的图像质量最佳。

此外，在第一实施例中，如图8所示，在将参数P设定为10bin的情况下，清晰地显示出图像的轮廓，并且看不到空白部分，另外，能够得到噪声少的结果。即，在第一实施例中，得出了在将参数P设定为10bin的情况下图像质量最好的结果。

[第二实施例]

接下来，参照图9来说明第二实施例的用于决定表征卷积核的参数P的实验。

在第二实施例中，通过与第一实施例同样的方法，根据骨盆部的放射性图像50求出了最佳的表征卷积核的参数P。

图9的(A)是示出改变拍摄骨盆部时的卷积核的参数P来进行散射校正、并进行重构所得到的放射性图像50的图。图9的(A)中的(D)行所示的图像为骨盆部的轴向(体轴截面)图像，(E)行所示的图像为骨盆部的冠状(冠状截面)图像。图9的(B)是示出了在使卷积核的参数发生了变化时的放射性图像50中的散射分数的变化的曲线图60。在图9的(B)中，横轴为卷积核的参数，纵轴为散射分数。图9的(C)是示出在使卷积核的参数发生了变化时的散射分数的差值的曲线图70。在图9的(C)中，横轴为卷积核的参数，纵轴为散射分数的差值。

在第二实施例中，如图9的(A)所示，将参数P设定为无平滑化(1.5bin)、5.0bin、7.5bin、10bin、15bin以及20bin，来对放射性图像50进行了重构。

在第二实施例中，如图9所示，关于将参数P设定为无平滑化(1.5bin)、5.0bin、7.5bin以及10bin来进行重构所得到的放射性图像50，其散射校正过度，从而在图像中能够看到空白部分。另外，关于将参数P设定为20bin来进行重构所得到的放射性图像50，其散射校正不充分，从而在图像中产生了噪声。在图9示出的例子中，在将参数P设定为15bin的情况下，看不到空白部分，另外，能够得到噪声少的结果。即，在第二实施例中，得出了在将参数P设定为15bin的情况下图像质量最好的结果。

除了上述实施例以外，进行了总计20例左右的实验。在任一实验中都得到了在散射分数RF的差值Q成为最大的参数P下得到的放射性图像5的图像质量最好的结果。

(实施方式的效果)

在本发明的实施方式中，能够得到以下那样的效果。

在本实施方式中，如上所述，散射估计方法包括以下步骤：获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据；根据正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成放射性图像5(放射性图像50)；根据放射性图像5(放射性图像50)和吸收系数数据来估计放射性图像5(放射性图像50)中的放射线的单次散射分布；卷积核决定步骤，基于放射性图像5(放射性图像50)的散射线指标值SF来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核；以及使将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布(曲线图SD)拟合到正电子放射断层摄影测量数据。由此，能够不直接估计多重散射分布，而使用单次散射分布来模拟多重散射分布。另外，能够不使用凭经验决定的参数P，而根据放射性图像5(放射性图像50)的散射线指标值SF来决定在对单次散射分布进行平滑化时使用的卷积核。因而，能够在放射性图像5(放射性图像50)中使用适当的卷积核来根据单次散射分布模拟多重散射分布。其结果，能够缩短散射估计所花费的时间，并且能够抑制由散射校正引起的图像质量的下降。

另外，在本实施方式中，如上所述，散射线指标值SF为散射分数RF，在卷积核决定步骤中，基于使用表征卷积核的多个参数P进行平滑化后的放射性图像5(放射性图像50)的各个散射分数RF的比较结果来决定卷积核。由此，通过对使卷积核的参数P变动并进行平滑化后的放射性图像5(放射性图像50)的各个散射分数RF进行比较，能够容易地决定卷积核。

另外，在本实施方式中，如上所述，基于伴随多个参数P的变化而产生的散射分数RF的变化的大小来决定卷积核。由此，能够更加容易地决定卷积核。

另外，在本实施方式中，如上所述，在根据放射性图像5(放射性图像50)和吸收系数数据来估计单次散射分布的步骤中，通过单次散射模拟法来估计单次散射分布。由此，能够根据放射性图像5(放射性图像50)和吸收系数数据来容易地估计放射线的单次散射分布。

另外，在本实施方式中，如上所述，卷积核规定由与色散有关的参数P确定的加权分布，通过使用了卷积核的加权平均滤波器来进行单次散射分布的平滑化。由此，能够使用通过与色散有关的参数P使加权分布发生了变化的卷积核，根据放射线的单次散射分布模拟放射线的多重散射分布。其结果，与直接估计多重散射分布的情况相比，能够缩短处理时间。另外，由于使用实际测定出的数据来决定卷积核的参数P，因此与凭经验决定参数P的方法相比，能够使用适当的卷积核来模拟多重散射分布。其结果，能够提高散射校正的精度。

另外，在本实施方式中，如上所述，图像处理装置2具备控制部20和图像数据获取部21，该图像数据获取部21获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据，控制部20构成为：根据正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成放射性图像5(放射性图像50)，根据放射性图像5(放射性图像50)和吸收系数数据来估计单次散射分布，基于放射性图像5(放射性图像50)的散射线指标值SF来决定用于对单次散射分布进行平滑化的卷积核，使将卷积核应用于单次散射分布来进行平滑化后的散射分布(曲线图SD)拟合到正电子放射断层摄影测量数据。由此，能够不直接估计多重散射分布，而使用单次散射分布来模拟多重散射分布。另外，能够不使用凭经验决定的参数P，而根据放射性图像5(放射性图像50)的散射线指标值SF来决定对单次散射分布进行平滑化时使用的卷积核。因而，能够在放射性图像5(放射性图像50)中使用适当的卷积核来根据单次散射分布模拟多重散射分布。其结果，能够缩短散射估计所花费的时间，并且能够抑制由散射校正引起的图像质量的下降。

(变形例)

此外，应当认为本次公开的实施方式和实施例在任意方面都是示例而不是限制性的内容。本发明的范围由权利要求书的范围表示，并非由上述实施方式和实施例的说明表示，而且包括与权利要求书的范围属于同等的意思以及范围内的全部的变更(变形例)。

例如，在上述实施方式中，在根据放射性图像5(放射性图像50)和吸收系数数据来估计单次散射分布的步骤中，通过单次散射模拟法来估计单次散射分布，但本发明并不限于此。例如，也可以构成为在根据放射性图像5(放射性图像50)和吸收系数数据来估计单次散射分布的步骤中，通过蒙特卡洛模拟法来估计单次散射分布。即使这样构成，也能够与使用单次散射模拟法来估计单次散射分布的情况同样地，容易地估计放射线的单次散射分布。此外，蒙特卡洛模拟是指通过重复进行使用了随机数的模拟来得到近似解的方法。另外，只要能够估计出单次散射分布，则可以使用任何方法。

另外，在上述实施方式中，示出了基于散射分数RF的差值Q来决定卷积核的参数P的例子，但本发明并不限于此。例如，也可以构成为基于散射分数RF的微分值来决定卷积核的参数P。

另外，在上述实施方式中，在散射分数RF的差值Q的曲线图7(曲线图70)中示出了使用成为最大值(极大值)的参数P来决定卷积核的例子，但本发明并不限于此。也可以使用最大值(极大值)附近的参数P来决定卷积核。另外，也可以使用标绘散射分数RF的差值Q的倒数而得到的曲线图的最小值(极小值)、或最小值(极小值)附近的参数P来决定卷积核。

另外，在本实施方式中，示出了通过进行步骤S2～步骤S5的处理来决定参数P的例子，但本发明并不限于此。例如，如图10所示，也可以构成为重复进行步骤S2～步骤S5的处理。即，在步骤S7中，判定卷积核的优化是否进行了规定次数。在卷积核的优化没有进行规定次数的情况下，前进至步骤S2。在卷积核的优化进行了规定次数的情况下，向步骤S6前进。此外，规定次数是指在卷积核的优化中不再能够观察到变化的次数，例如，为三次或四次。如果这样构成，则能够提高散射校正的精度。

另外，在本实施方式中，示出了通过进行步骤S2～步骤S5的处理来决定参数P的例子，但本发明并不限于此。例如，可以如图11所示，在最初的重复中决定参数P，在之后的重复中省略决定参数P的步骤。如果这样构成，则能够缩短处理时间，并且提高散射校正的精度。

另外，在上述实施方式中，示出了获取正电子放射断层摄影测量数据和吸收系数数据来生成(放射性图像50)的例子，但本发明并不限于此。例如，也可以构成为：获取预先生成的放射性图像5(放射性图像50)和在放射性图像5(放射性图像50)的生成中使用的吸收系数数据，使用这些数据来进行散射估计。

另外，在上述实施方式中，假设了在进行了正电子放射断层摄影之后获取数据并在重构图像时进行散射估计的情况，但本发明并不限于此。例如，可以一边用正电子放射断层摄影装置1进行拍摄一边实时进行散射估计。

另外，在上述实施方式中，示出了获取将被摄体O的形态数据进行变换所得到的数据来作为吸收系数数据的例子，但本发明并不限于此。例如，图像数据获取部21可以构成为：获取被摄体O的形态数据，由控制部20变换为吸收系数数据。

另外，在上述实施方式中，示出了制作标绘了散射分数RF的曲线图6(曲线图60)和标绘了散射分数RF的差值Q的曲线图7(曲线图70)的例子，但本发明并不限于此。也可以构成为：不制作曲线图6(曲线图60)和曲线图7(曲线图70)，而决定散射分数RF的差值Q为最大值(极大值)的参数P。

另外，在上述第一实施例和第二实施例中，将参数P的范围设定为5.0bin～20bin的值来使参数P变动，但本发明并不限于此。也可以构成为参数P的范围设定在与被摄体O的大小相匹配的范围内。

另外，在本实施方式中，使用了高斯函数的标准偏差(σ)来作为卷积核的参数P，但本发明并不限于此。例如，也可以使用高斯函数的半值全宽(FWHM)。另外，也可以使用高斯函数的半值半宽(HWHM)来作为参数P。另外，也可以使用高斯函数的1/10值宽(FWTM)来作为参数P。

附图标记说明

1：正电子放射断层摄影装置；2：图像处理装置；3：显示部；5、50：放射性图像；6、60：散射分数的曲线图；7、70：散射分数的差值的曲线图；20：控制部；21：图像数据获取部；22：存储部；P：参数；Q：散射分数的差值；SF：散射线指标值；RF：散射分数。