(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022128100
(43)【公開日】2022-09-01
(54)【発明の名称】Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影方法
(51)【国際特許分類】
G01N 23/046 20180101AFI20220825BHJP
A61B 6/03 20060101ALI20220825BHJP
【ＦＩ】
G01N23/046
A61B6/03 373
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021026442
(22)【出願日】2021-02-22
(71)【出願人】
【識別番号】000001993
【氏名又は名称】株式会社島津製作所
(74)【代理人】
【識別番号】100104433
【弁理士】
【氏名又は名称】宮園 博一
(74)【代理人】
【識別番号】100155608
【弁理士】
【氏名又は名称】大日方 崇
(72)【発明者】
【氏名】謝 志敏
(72)【発明者】
【氏名】小桧山 朝華
(72)【発明者】
【氏名】白井 太郎
【テーマコード（参考）】
2G001
4C093
【Ｆターム（参考）】
2G001AA01
2G001BA11
2G001CA01
2G001DA08
2G001EA03
2G001FA08
2G001HA01
2G001HA14
2G001JA08
4C093AA22
4C093CA06
4C093EA07
4C093EB28
4C093FD08
4C093FD09
(57)【要約】
【課題】Ｘ線フォトンを検出してエネルギー範囲画像を取得する場合に、エネルギー範囲画像の画質を向上させることが可能なＸ線撮影装置を提供することである。
【解決手段】このＸ線撮影装置１００は、Ｘ線源１と、Ｘ線源１から照射され、被写体２００を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部２と、データ処理を行う制御部４と、を備える。制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データ５の１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータ６を取得する処理、取得したエネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータ６に基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データ５を取得する処理を行うように構成されている。
【選択図】図３
【解決手段】このＸ線撮影装置１００は、Ｘ線源１と、Ｘ線源１から照射され、被写体２００を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部２と、データ処理を行う制御部４と、を備える。制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データ５の１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータ６を取得する処理、取得したエネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータ６に基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データ５を取得する処理を行うように構成されている。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
Ｘ線源と、
前記Ｘ線源から照射され、被写体を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部と、
データ処理を行う処理部と、を備え、
前記処理部は、
前記Ｘ線検出部により検出された前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得する処理、
取得した前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得する処理を行うように構成されている、Ｘ線撮影装置。
前記Ｘ線源から照射され、被写体を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部と、
データ処理を行う処理部と、を備え、
前記処理部は、
前記Ｘ線検出部により検出された前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得する処理、
取得した前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得する処理を行うように構成されている、Ｘ線撮影装置。
【請求項2】
前記処理部は、前記Ｘ線検出部により検出された前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データを取得するとともに、取得した前記複数のエネルギー範囲画像データに基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データ間の画素のエネルギー分布を表す前記エネルギースペクトルデータを取得するように構成されている、請求項１に記載のＸ線撮影装置。
【請求項3】
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うように構成されている、請求項１または２に記載のＸ線撮影装置。
【請求項4】
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギースペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うように構成されている、請求項３に記載のＸ線撮影装置。
【請求項5】
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータに対して、前記ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理を行うように構成されている、請求項１～４のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
【請求項6】
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータに対して、自然指数関数による前記カーブフィッティング処理を行うように構成されている、請求項５に記載のＸ線撮影装置。
【請求項7】
前記エネルギー範囲画像データは、サイノグラム画像データ、または、再構成画像データである、請求項１～６のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
【請求項8】
被写体を透過したＸ線フォトンを検出するステップと、
前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得するステップと、
前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行うステップと、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得するステップと、を備える、Ｘ線撮影方法。
前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得するステップと、
前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行うステップと、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得するステップと、を備える、Ｘ線撮影方法。
【請求項9】
前記エネルギースペクトルデータを取得するステップは、前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データを取得するとともに、取得した前記複数のエネルギー範囲画像データに基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データ間の画素のエネルギー分布を表す前記エネルギースペクトルデータを取得するステップを含む、請求項８に記載のＸ線撮影方法。
【請求項10】
前記ノイズ除去処理を行うステップは、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うステップを含む、請求項８または９に記載のＸ線撮影方法。
【請求項11】
前記ノイズ除去処理を行うステップは、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギー部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うステップを含む、請求項１０に記載のＸ線撮影方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影方法に関し、特に、Ｘ線フォトンを検出するＸ線撮影装置およびＸ線撮影方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１に開示されたフォトンカウンティングＣＴ装置は、Ｘ線発生部から発生され、被検体を透過したＸ線フォトンを検出し、検出されたＸ線フォトンの数を表現する計数データを複数のエネルギー範囲について収集するように構成されている。また、このフォトンカウンティングＣＴ装置は、複数のエネルギー範囲のうちの画像化対象のエネルギー範囲に関するフォトンカウンティングＣＴ画像（エネルギー範囲画像）を再構成するように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１５－１３１０２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来のフォトンカウンティングＣＴ装置では、撮影時間、被写体の材料および被写体のサイズなどの撮影条件に起因して、多くのノイズを含むデータが得られる場合がある。そして、多くのノイズを含むデータに基づいて、エネルギー範囲画像を取得する場合、エネルギー範囲画像の画質が低下するという問題点がある。
【0005】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、Ｘ線フォトンを検出してエネルギー範囲画像を取得する場合に、エネルギー範囲画像の画質を向上させることが可能なＸ線撮影装置およびＸ線撮影方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するために、この発明の第１の局面におけるＸ線撮影装置は、Ｘ線源と、Ｘ線源から照射され、被写体を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部と、データ処理を行う処理部と、を備え、処理部は、Ｘ線検出部により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得する処理、取得したエネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データを取得する処理を行うように構成されている。
【0007】
また、上記目的を達成するために、この発明の第２の局面におけるＸ線撮影方法は、被写体を透過したＸ線フォトンを検出するステップと、Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得するステップと、エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行うステップと、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データを取得するステップと、を備える。
【発明の効果】
【0008】
上記第１の局面におけるＸ線撮影装置および上記第２の局面によるＸ線撮影方法では、Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得し、取得したエネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データを取得する。これにより、１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルが、エネルギーに対する線減弱係数（Ｘ線フォトンが物質を透過する際にどれくらい減弱するかを表す係数）の変化曲線に対応することに着目して、１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータに対してノイズ除去処理を行うことにより、ノイズの影響により本来の値でない外れの値を含むエネルギースペクトルを線減弱係数の変化曲線に対応する本来のエネルギースペクトルに整形することができる。その結果、本来のエネルギースペクトルに基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データを取得することができるので、Ｘ線フォトンを検出してエネルギー範囲画像を取得する場合に、エネルギー範囲画像の画質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】一実施形態によるＸ線撮影装置の構成を示した模式図である。
【図2】エネルギーに対する樹脂の線減弱係数の変化およびエネルギーに対する金属の線減弱係数の変化を示した模式的なグラフである。
【図3】一実施形態によるＸ線撮影装置によるエネルギースペクトルデータに対するノイズ除去処理を説明するための模式図である。
【図4】一実施形態によるＸ線撮影装置によるエネルギースペクトルデータに対するノイズ除去処理を説明するための模式図である。
【図5】一実施形態によるＸ線撮影装置によるＸ線撮影処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明を具体化した一実施形態を図面に基づいて説明する。
【0011】
【0012】
図１に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、被写体２００を透過したＸ線フォトンを利用して、被写体２００の内部の画像を生成するフォトンカウンティング型のＸ線撮影装置である。具体的には、Ｘ線撮影装置１００は、ＰＣＣＴ（Ｐｈｏｔｏｎ Ｃｏｕｎｔｉｎｇ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：フォトンカウンティングコンピュータ断層撮影）装置である。また、Ｘ線撮影装置１００は、被写体２００を透過したＸ線フォトンのエネルギー値の特性が物質ごとに異なることを利用して、物質弁別を行うことが可能なように構成されている。
【0013】
Ｘ線撮影装置１００は、Ｘ線源１と、Ｘ線検出部２と、回転ステージ３と、制御部４とを備えている。なお、制御部４は、特許請求の範囲の「処理部」の一例である。
【0014】
Ｘ線源１は、被写体２００にＸ線を照射するように構成されている。Ｘ線源１は、Ｘ線管を含み、高電圧が印加されることにより、Ｘ線を発生させるとともに、発生されたＸ線をＸ線検出部２に向かって照射するように構成されている。
【0015】
Ｘ線検出部２は、フォトンカウント型のＸ線検出部である。Ｘ線検出部２は、Ｘ線源１から照射され、被写体２００を透過したＸ線フォトンを検出するように構成されている。また、Ｘ線検出部２は、検出されたＸ線フォトンを電気信号に変換し、変換された電気信号を出力するように構成されている。具体的には、Ｘ線検出部２は、エネルギー値ごとのＸ線フォトンの数を計数することが可能なように、Ｘ線フォトンに対応する電気信号を出力するように構成されている。これにより、エネルギー範囲ごとのＸ線フォトンの数を計数（カウント）することが可能である。
【0016】
エネルギー範囲は、特に限られないが、たとえば、１１～２０ｋｅＶ、２１～３０ｋｅＶ、３１～４０ｋｅＶ、４１～５０ｋｅＶ、および、５１～６０ｋｅＶなどの複数のエネルギー範囲の各々のＸ線フォトンの数を計数（カウント）することが可能である。
【0017】
また、Ｘ線検出部２は、Ｘ線フォトンを電気信号に変換する複数の検出素子を含んでいる。検出素子としては、たとえば、Ｘ線フォトンを直接的に電気信号に変換する直接変換型の半導体素子を採用することができる。このような半導体素子としては、たとえば、カドウミウムテルル系の半導体素子を挙げることができる。また、検出素子としては、たとえば、Ｘ線フォトンを光に変換するシンチレータと、光を電気信号に変換するフォトダイオードとを含み、Ｘ線フォトンを間接的に電気信号に変換する間接変換型の検出素子を採用してもよい。
【0018】
回転ステージ３は、被写体２００を回転させるように構成されている。回転ステージ３は、被写体２００を載置するための載置台と、載置台を回転駆動させるモータなどの駆動部とを含んでいる。回転ステージ３により被写体２００を回転させることにより、被写体２００をＸ線源１とＸ線検出部２とを含む撮影系に対して回転させることができる。これにより、被写体２００に対するＸ線の照射位置を変更しながら、Ｘ線撮影を行うことができる。
【0019】
制御部４は、Ｘ線撮影装置１００の各部を制御するように構成されている。制御部４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサと、メモリとを含んでいる。また、制御部４は、画像に関するデータ処理を行う画像処理部として機能する。具体的には、制御部４は、Ｘ線検出部２によるＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲に対応する複数のエネルギー範囲画像データ５（図３参照）を取得するように構成されている。
【0020】
より具体的には、制御部４は、複数のエネルギー範囲の各々のＸ線フォトンのカウント数に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５の各々を取得するように構成されている。たとえば、制御部４は、１１～２０ｋｅＶのエネルギー範囲のＸ線フォトンのカウント数に基づいて、１１～２０ｋｅＶのエネルギー範囲画像データ５を取得する。また、たとえば、制御部４は、２１～３０ｋｅＶのエネルギー範囲のＸ線フォトンのカウント数に基づいて、２１～３０ｋｅＶのエネルギー範囲画像データ５を取得する。
【0021】
また、本実施形態では、エネルギー範囲画像データ５は、サイノグラム画像データである。サイノグラム画像データは、Ｘ線検出部２によるＸ線フォトンの検出結果を、検出素子の番号（検出器番号）と、回転角度とにより、２次元的に配置した画像データである。サイノグラム画像データは、被写体２００に対応する被写体領域と、被写体２００外に対応する被写体外領域（被写体外の空気領域）とを含んでいる。
【0022】
制御部４は、サイノグラム画像データに対して、ＦＢＰ（Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）などの再構成処理を行うことにより、再構成画像データを取得するように構成されている。なお、再構成画像データは、サイノグラム画像データごとに取得することが可能である。すなわち、複数のサイノグラム画像データに基づいて、複数の再構成画像データを取得することが可能である。また、制御部４は、複数の再構成画像データに基づいて、被写体２００の物質弁別を行うように構成されている。
【0023】
（エネルギーに対する線減弱係数の変化）
次に、図２を参照して、エネルギーに対する線減弱係数の変化について説明する。なお、線減弱係数とは、Ｘ線フォトンが物質を透過する際にどれくらい減弱するかを表す係数である。
次に、図２を参照して、エネルギーに対する線減弱係数の変化について説明する。なお、線減弱係数とは、Ｘ線フォトンが物質を透過する際にどれくらい減弱するかを表す係数である。
【0024】
図２では、エネルギーに対する樹脂の線減弱係数の変化を示すグラフと、エネルギーに対する金属の線減弱係数の変化を示すグラフとを示している。また、図２に示す２つのグラフでは、縦軸は線減弱係数を示し、横軸はＸ線フォトンのエネルギーを示している。図２に示すように、樹脂の線減弱係数は、Ｘ線フォトンのエネルギーが小さいほど大きく、Ｘ線フォトンのエネルギーが大きいほど小さくなる変化傾向を有している。すなわち、樹脂は、Ｘ線フォトンのエネルギーが小さいほど、吸収が大きく、Ｘ線フォトンのエネルギーが大きいほど、吸収が小さくなるという性質を有している。このような樹脂としては、たとえば、ＡＢＳ、ＰＭＭＡおよびＰＥＴなどが挙げられる。
【0025】
また、金属の線減弱係数は、Ｋ吸収端以外の範囲では、樹脂と同様に、Ｘ線フォトンのエネルギーが小さいほど大きく、Ｘ線フォトンのエネルギーが大きいほど小さくなる変化傾向を有している。すなわち、金属は、Ｋ吸収端以外の範囲では、樹脂と同様に、Ｘ線フォトンのエネルギーが小さいほど、吸収が大きく、Ｘ線フォトンのエネルギーが大きいほど、吸収が小さくなるという性質を有している。また、金属の線減弱係数は、Ｋ吸収端の部分では、急激に増加し、不連続になる傾向を有している。なお、Ｋ吸収端とは、Ｋ殻に存在する電子が外側の電子軌道に移るエネルギーを吸収することに対応している。このような樹脂としては、たとえば、Ｆｅ、Ａｌ、ＣｕおよびＺｎなどが挙げられる。
【0026】
なお、詳細な説明は省略するが、線減弱係数を密度で除した質量減弱係数も、線減弱係数と同様の傾向がある。
【0027】
ここで、複数のエネルギー範囲画像データ５の画素に着目したエネルギースペクトルデータ６（図３および図４参照）を見ると、エネルギーに対する線減弱係数（または質量減弱係数）の変化曲線と同様の傾向を示す。すなわち、被写体２００が樹脂を含む場合、樹脂に対応する部分では、複数のエネルギー範囲画像データ５のエネルギースペクトルデータ６（図３参照）は、図２に示す樹脂の線減弱係数の変化曲線と同様の傾向を示す。また、被写体２００が金属を含む場合、金属に対応する部分では、複数のエネルギー範囲画像データ５のエネルギースペクトルデータ６（図４参照）は、図２に示す金属の線減弱係数の変化曲線と同様の傾向を示す。なお、エネルギースペクトルデータ６は、複数のエネルギー範囲画像データ５間の画素のエネルギー分布を表すものであり、図３および図４では、吸収係数を縦軸とし、Ｘ線フォトンのエネルギーを横軸として表されている。
【0028】
また、複数のエネルギー範囲画像データ５のエネルギースペクトルデータ６は、エネルギーに対する線減弱係数の変化曲線と同様の傾向を示すが、ノイズの影響により本来の値でない外れの値を含んでいる。
【0029】
（ノイズ除去処理）
そこで、本実施形態では、図３に示すように、制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データ５の１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータ６を取得する処理、取得したエネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータ６に基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データ５を取得する処理を行うように構成されている。この際、制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５を取得するとともに、取得した複数のエネルギー範囲画像データ５に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５間の画素のエネルギー分布を表すエネルギースペクトルデータ６を取得するように構成されている。なお、エネルギー範囲画像データ５の数は、正確なスペクトルを得る観点から、３つ以上が好ましい。
そこで、本実施形態では、図３に示すように、制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データ５の１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータ６を取得する処理、取得したエネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータ６に基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データ５を取得する処理を行うように構成されている。この際、制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５を取得するとともに、取得した複数のエネルギー範囲画像データ５に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５間の画素のエネルギー分布を表すエネルギースペクトルデータ６を取得するように構成されている。なお、エネルギー範囲画像データ５の数は、正確なスペクトルを得る観点から、３つ以上が好ましい。
【0030】
また、本実施形態では、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理を行うように構成されている。具体的には、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６に対して、自然指数関数によるカーブフィッティング処理を行うように構成されている。なお、自然指数関数とは、ネイピア数（ｅ）を底とする指数関数を意味している。
【0031】
図３では、特定の画素７に対して、ノイズ除去処理（カーブフィッティング処理）を行う例を示している。この例では、図３（ａ）に示すように、まず、制御部４は、複数のエネルギー範囲画像データ５の各々の画素７の吸収係数値を取得する。画素７の吸収係数値は、Ｘ線フォトンのカウント数に基づいて、取得することが可能である。図３（ａ）では、複数のエネルギー範囲画像データ５の各々の画素７の吸収係数値が、棒グラフとして図示されている。
【0032】
そして、制御部４は、複数のエネルギー範囲画像データ５の各々の画素７の吸収係数値に基づいて、連続スペクトル６ａ（破線により示す）を含むエネルギースペクトルデータ６を取得する。そして、図３（ｂ）に示すように、制御部４は、連続スペクトル６ａを含むエネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理を行う。すなわち、制御部４は、連続スペクトル６ａに最もよく当てはまる自然指数関数の変化曲線をノイズ除去された連続スペクトル６ｂ（実線により示す）として取得する。そして、図３（ｃ）に示すように、制御部４は、連続スペクトル６ｂを含むエネルギースペクトルデータ６に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５の各々の画素７の吸収係数値（ノイズ除去された吸収係数値）を取得（復元）する。
【0033】
制御部４は、このようなノイズ除去処理を、エネルギー範囲画像データ５の被写体領域および被写体外領域の両方を含む全画素に対して行う。そして、制御部４は、ノイズ除去された吸収係数値に基づいて、ノイズ除去されたエネルギー範囲画像データ５を取得（復元）する。なお、ノイズ除去処理は、１画素単位で行われてもよいし、複数の画素を含む画素ブロック単位で行われてもよい。
【0034】
また、本実施形態では、図４に示すように、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６のＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行うように構成されている。具体的には、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６のＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギースペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行うように構成されている。たとえば、制御部４は、被写体２００が金属を含む場合、エネルギースペクトルデータ６のＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行うように構成されている。
【0035】
たとえば、エネルギースペクトルデータ６に基づいて、Ｋ吸収端を識別することが可能な場合には、制御部４は、Ｋ吸収端の識別結果に基づいて、エネルギースペクトルデータ６のＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行う。また、Ｋ吸収端が現れるエネルギー範囲が予め分かっており、ユーザがノイズ除去処理を行うエネルギー範囲を予め指定することが可能な場合には、制御部４は、ユーザの指定に基づいて、エネルギースペクトルデータ６のＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行う。
【0036】
（Ｘ線撮影処理）
次に、図５を参照して、本実施形態のＸ線撮影装置１００によるＸ線撮影処理をフローチャートに基づいて説明する。なお、フローチャートの各処理は、制御部４により行われる。
次に、図５を参照して、本実施形態のＸ線撮影装置１００によるＸ線撮影処理をフローチャートに基づいて説明する。なお、フローチャートの各処理は、制御部４により行われる。
【0037】
図５に示すように、まず、ステップ１０１において、被写体２００に対するスキャン撮像が行われる。ステップ１０１では、回転ステージ３により被写体２００を回転させながら、Ｘ線源１とＸ線検出部２とを含む撮影系によるＸ線撮影が行われる。
【0038】
そして、ステップ１０２において、スキャン撮影におけるＸ線検出部２によるＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のサイノグラム画像データ（エネルギー範囲画像データ５）が作成される。
【0039】
そして、ステップ１０３において、複数のエネルギー範囲画像データ５に基づいて、エネルギースペクトルデータ６が作成される。
【0040】
そして、ステップ１０４において、エネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理（フィッティング処理）が行われる。
【0041】
そして、ステップ１０５において、ノイズ除去処理が行われたエネルギースペクトルデータ６に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５の各々の数値（吸収係数値）が取得される。
【0042】
なお、ステップ１０３～１０５の処理は、エネルギー範囲画像データ５の全画素に対して行われる。
【0043】
そして、ステップ１０６において、ノイズ除去された吸収係数値に基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データ５（サイノグラム画像データ）が取得される。すなわち、ステップ１０６では、複数のエネルギー範囲画像データ５（サイノグラム画像データ）が、ノイズ除去された状態で復元される。
【0044】
そして、ステップ１０７において、ノイズ除去されたエネルギー範囲画像データ５（サイノグラム画像データ）に基づいて、画像再構成が行われる。その後、Ｘ線撮影処理が終了される。
【0045】
（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【0046】
本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置１００は、Ｘ線源１と、Ｘ線源１から照射され、被写体２００を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部２と、データ処理を行う制御部４と、を備え、制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データ５の１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータ６を取得し、取得したエネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理を行ったエネルギースペクトルデータ６に基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データ５を取得するように構成されている。
【0047】
これにより、1つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルがエネルギーに対する線減弱係数（または質量減弱係数）の変化曲線に対応することに着目して、１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータ６に対してノイズ除去処理を行うことにより、ノイズの影響により本来の値でない外れの値を含むエネルギースペクトルを線減弱係数の変化曲線に対応する本来のエネルギースペクトルに整形することができる。その結果、本来のエネルギースペクトルに基づいて、ノイズ除去された複数のエネルギー範囲画像データ５を取得することができるので、Ｘ線フォトンを検出してエネルギー範囲画像を取得する場合に、エネルギー範囲画像の画質を向上させることができる。
【0048】
また、上記実施形態では、以下のように構成したことによって、下記のような更なる効果が得られる。
【0049】
すなわち、本実施形態では、上記のように、制御部４は、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５を取得するとともに、取得した複数のエネルギー範囲画像データ５に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５間の画素のエネルギー分布を表すエネルギースペクトルデータ６を取得するように構成されている。これにより、複数のエネルギー範囲画像データ５に基づいて、複数のエネルギー範囲画像データ５間の画素のエネルギー分布を表すエネルギースペクトルデータ６を容易に取得することができる。
【0050】
また、本実施形態では、上記のように、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６のＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行うように構成されている。これにより、検出されるエネルギースペクトル範囲内にＫ吸収端を含む材料（たとえば、金属材料）を被写体２００が含む場合に、Ｋ吸収端に対応するスペクトル部分がノイズ除去処理に起因して消去されることを抑制することができる。その結果、ノイズ除去処理を行ったとしても、物質弁別などに利用されるＫ吸収端の情報が消去されることを抑制することができる。これにより、物質弁別などに利用される有用なＫ吸収端の情報を残しつつ、エネルギー範囲画像の画質を向上させることができる。
【0051】
また、本実施形態では、上記のように、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６のＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギースペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行うように構成されている。これにより、Ｋ吸収端に対応するスペクトルが比較的低エネルギー側に現れることを利用して、Ｋ吸収端の情報を残しつつ、Ｋ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギースペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を効果的に行うことができる。
【0052】
また、本実施形態では、上記のように、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６に対して、ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理を行うように構成されている。これにより、エネルギースペクトルデータ６に対してノイズ除去効果の高いカーブフィッティング処理を行うことができるので、ノイズを含むエネルギースペクトルを線減弱係数の変化曲線（カーブ）に対応する本来のエネルギースペクトルに容易に整形することができる。
【0053】
また、本実施形態では、上記のように、制御部４は、エネルギースペクトルデータ６に対して、自然指数関数によるカーブフィッティング処理を行うように構成されている。なお、自然指数関数とは、ネイピア数を底とする指数関数を意味している。これにより、線減弱係数の変化曲線が自然指数関数により表せることから、線減弱係数の変化曲線に対応する本来のエネルギースペクトルが自然指数関数により表せることを利用して、自然指数関数によるカーブフィッティング処理により、ノイズを含むエネルギースペクトルを線減弱係数の変化曲線に対応する本来のエネルギースペクトルに精度よく整形することができる。その結果、エネルギー範囲画像の画質を大幅に向上させることができる。また、ノイズを含むエネルギースペクトルを線減弱係数の変化曲線に対応する本来のエネルギースペクトルに精度よく整形することができるので、エネルギー範囲画像の画素の値の定量性（正確さ）を大幅に向上させることができる。その結果、エネルギー範囲画像の画素の値に基づいて、定量性を必要とする物質の密度および実効原子番号などの定量情報を正確に取得することができる。
【0054】
また、本実施形態では、上記のように、エネルギー範囲画像データ５は、サイノグラム画像データである。これにより、エネルギー範囲画像としての、サイノグラム画像の画質を向上させることができる。
【0055】
［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
【0056】
たとえば、上記実施形態では、ＣＴ装置としてのＸ線撮影装置に、本発明を適用する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明は、ＣＴ装置以外のＸ線撮影装置に適用されてもよい。たとえば、本発明は、透視撮影を行うＸ線撮影装置に適用されてもよいし
トモシンセシス撮影を行うＸ線撮影装置に適用されてもよい。
トモシンセシス撮影を行うＸ線撮影装置に適用されてもよい。
【0057】
また、上記実施形態では、被写体をＸ線源とＸ線検出部とを含む撮影系に対して回転させる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、Ｘ線源とＸ線検出部とを含む撮影系を被写体に対して回転させることによって、被写体に対するＸ線の照射位置を変更しながら、Ｘ線撮影を行ってもよい。
【0058】
また、上記実施形態では、制御部が、画像処理部として機能する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、制御部とは別個に独立して、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサを含む画像処理部が設けられていてもよい。この場合、画像処理部が本発明の「処理部」として機能してもよい。
【0059】
また、上記実施形態では、エネルギー範囲画像データが、サイノグラム画像データである例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、エネルギー範囲画像データが、再構成画像データであってもよい。この場合、エネルギー範囲画像としての再構成画像の画質を向上させることが可能である。
【0060】
また、上記実施形態では、被写体が金属を含む場合、エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、ノイズ除去処理を行う例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、Ｋ吸収端に対応するスペクトル部分の特徴を残しつつ、ノイズ除去処理を行うことが可能であれば、被写体が金属を含む場合にも、エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を含む全スペクトルに対して、ノイズ除去処理を行ってもよい。
【0061】
また、上記実施形態では、エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理を行う例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理以外の処理を行ってもよい。たとえば、ノイズ除去処理として、エネルギースペクトルのノイズに起因する凹凸をならすような処理を行ってもよい。
【0062】
また、上記実施形態では、エネルギースペクトルデータに対して、自然指数関数によるカーブフィッティング処理を行う例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、実用上問題ない程度にノイズ除去可能であれば、エネルギースペクトルデータに対して、自然指数関数以外の指数関数によるカーブフィッティング処理を行ってもよいし、指数関数以外の関数によるカーブフィッティング処理を行ってもよい。
【0063】
また、上記実施形態では、ノイズ除去処理を、エネルギー範囲画像データの被写体領域および被写体外領域の両方を含む全画素に対して行う例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、ノイズ除去処理を、エネルギー範囲画像データの被写体領域の画素に対してのみ行ってもよい。
【0064】
［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
【0065】
（項目１）
Ｘ線源と、
前記Ｘ線源から照射され、被写体を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部と、
データ処理を行う処理部と、を備え、
前記処理部は、
前記Ｘ線検出部により検出された前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得する処理、
取得した前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得する処理を行うように構成されている、Ｘ線撮影装置。
Ｘ線源と、
前記Ｘ線源から照射され、被写体を透過したＸ線フォトンを検出するＸ線検出部と、
データ処理を行う処理部と、を備え、
前記処理部は、
前記Ｘ線検出部により検出された前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得する処理、
取得した前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行う処理、及び、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得する処理を行うように構成されている、Ｘ線撮影装置。
【0066】
（項目２）
前記処理部は、前記Ｘ線検出部により検出された前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データを取得するとともに、取得した前記複数のエネルギー範囲画像データに基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データ間の画素のエネルギー分布を表す前記エネルギースペクトルデータを取得するように構成されている、項目１に記載のＸ線撮影装置。
前記処理部は、前記Ｘ線検出部により検出された前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データを取得するとともに、取得した前記複数のエネルギー範囲画像データに基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データ間の画素のエネルギー分布を表す前記エネルギースペクトルデータを取得するように構成されている、項目１に記載のＸ線撮影装置。
【0067】
（項目３）
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うように構成されている、項目１または２に記載のＸ線撮影装置。
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うように構成されている、項目１または２に記載のＸ線撮影装置。
【0068】
（項目４）
前記処理部は、前記被写体が金属を含む場合、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギースペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うように構成されている、項目３に記載のＸ線撮影装置。
前記処理部は、前記被写体が金属を含む場合、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギースペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うように構成されている、項目３に記載のＸ線撮影装置。
【0069】
（項目５）
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータに対して、前記ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理を行うように構成されている、項目１～４のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータに対して、前記ノイズ除去処理としてカーブフィッティング処理を行うように構成されている、項目１～４のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
【0070】
（項目６）
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータに対して、自然指数関数による前記カーブフィッティング処理を行うように構成されている、項目５に記載のＸ線撮影装置。
前記処理部は、前記エネルギースペクトルデータに対して、自然指数関数による前記カーブフィッティング処理を行うように構成されている、項目５に記載のＸ線撮影装置。
【0071】
（項目７）
前記エネルギー範囲画像データは、サイノグラム画像データ、または、再構成画像データである、項目１～６のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
前記エネルギー範囲画像データは、サイノグラム画像データ、または、再構成画像データである、項目１～６のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
【0072】
（項目８）
被写体を透過したＸ線フォトンを検出するステップと、
前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得するステップと、
前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行うステップと、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得するステップと、を備える、Ｘ線撮影方法。
被写体を透過したＸ線フォトンを検出するステップと、
前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、複数のエネルギー範囲にそれぞれ対応するエネルギー範囲画像データの１つ以上の画素を単位とするエネルギースペクトルデータを取得するステップと、
前記エネルギースペクトルデータに対して、ノイズ除去処理を行うステップと、
前記ノイズ除去処理を行った前記エネルギースペクトルデータに基づいて、ノイズ除去された複数の前記エネルギー範囲画像データを取得するステップと、を備える、Ｘ線撮影方法。
【0073】
（項目９）
前記エネルギースペクトルデータを取得するステップは、前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データを取得するとともに、取得した前記複数のエネルギー範囲画像データに基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データ間の画素のエネルギー分布を表す前記エネルギースペクトルデータを取得するステップを含む、項目８に記載のＸ線撮影方法。
前記エネルギースペクトルデータを取得するステップは、前記Ｘ線フォトンの検出結果に基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データを取得するとともに、取得した前記複数のエネルギー範囲画像データに基づいて、前記複数のエネルギー範囲画像データ間の画素のエネルギー分布を表す前記エネルギースペクトルデータを取得するステップを含む、項目８に記載のＸ線撮影方法。
【0074】
（項目１０）
前記ノイズ除去処理を行うステップは、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うステップを含む、項目８または９に記載のＸ線撮影方法。
前記ノイズ除去処理を行うステップは、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応するスペクトル部分を除いたスペクトル部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うステップを含む、項目８または９に記載のＸ線撮影方法。
【0075】
（項目１１）
前記ノイズ除去処理を行うステップは、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギー部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うステップを含む、項目１０に記載のＸ線撮影方法。
前記ノイズ除去処理を行うステップは、前記エネルギースペクトルデータのＫ吸収端に対応する低エネルギースペクトル部分を除いた高エネルギー部分に対して、前記ノイズ除去処理を行うステップを含む、項目１０に記載のＸ線撮影方法。
【符号の説明】
【0076】
１ Ｘ線源
２ Ｘ線検出部
４ 制御部（処理部）
５ エネルギー範囲画像データ
６ エネルギースペクトルデータ
１００ Ｘ線撮影装置
２００ 被写体
２ Ｘ線検出部
４ 制御部（処理部）
５ エネルギー範囲画像データ
６ エネルギースペクトルデータ
１００ Ｘ線撮影装置
２００ 被写体
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】