Transcript ゲルマニウム半導体テレスコープによる多核種同時

ゲルマニウム半導体テレスコープによる多核種同時ガンマ線イメージング
« 画像再構成の問題 »
本村信治 ・ GREI開発チーム
理化学研究所 加速器利用展開グループ
検出器ワークショップ
平成17年5月11日（水）
目的：マルチトレーサーの非破壊画像化を可能にする
マルチトレーサー法
利点:
• 多種の元素の挙動を1回
の実験で追跡できる。
（量的利点）
• 多種の元素の同一条件下
でのデータが得られる。
（質的利点）
• など...
RIKEN Ring Cyclotron
135 MeV / nucleon
12C, 14N, 16O
金属標的
Ag, Au
照射
解剖
投与
γ
Mn
Co
V
化学処理
Zn
Sr
マルチトレーサー
溶液
Se
Eu
Cs
核破砕反応生成核種
Ge
Fe
Rb
γ線計測
106
Au 由来マルチトレーサーのγ線スペクトル
Counts
105
医学・薬学・生物学・
環境科学・化学などの
さまざまな研究に応用
1991年以降、211報
（2004.04現在）
従来の装置では撮像できないため、マルチトレーサー
の非破壊的な画像化は行われてこなかった
104
103
102
101
100
0
500
1000
Energy [keV]
1500
2000
多核種を同時に非破壊的に画像化できる装置を開発
マルチトレーサーの利点をさらに活用し、
応用範囲を拡大したい
Zn（亜鉛）による脳腫瘍の画像化
亜鉛の脳腫瘍に対する集積性
 PETで使われるFDGよりも高コントラスト
非破壊的に画像化
脳腫瘍をより正確にかつ早期に
発見することが可能になる
A. Takeda et al., CANCER RESEARCH 61, 5065 (2001).
多核種同時線イメージング（GREI）装置
GREI 装置の撮像原理
GREI 装置の試作機
両面ストリップ電極型 Ge 検出器

前段でコンプトン散乱、後段で全吸収の事象を利用

Eg = E1 + E2  核種を識別

E1, E2 および相互作用点の位置
 コンプトン散乱の運動学を 満たす円錐が定まる


多数の事象による円錐の情報  線源の分布を推定


Ge 検出器寸法
Front: 39mm x 39mm x 10mm
Rear: 39mm x 39mm x 20mm
電極ストリップピッチ: 3 mm
(13 strips on each side)
Ge 検出器間距離: 60 mm
画像再構成のモデル

２段階のデータ処理
Step 1
Step 2
測定データ

γ線源分布画像
単純逆投影（SBP）画像
点線源 (1116 keV) のSBP画像
10 events
105 events
SBP画像は、真の線源分布画像に
「ボケ」を重畳して得られると考える。
st    pt, tg tdt.
si   pij g j .
j
st , si : SBP画像
g t, g j : 線源分布画像
pt, t, pij : 「ボケ」（PSF）
解析的な画像再構成
pt, t  p(t  t)
と仮定すると、フーリエ重畳積分定理が使え、
st    pt  tg tdt,
S f   P f G f 
が成り立つ。ここで、
および
⇒
f
は空間周波数、 S
pt  のフーリエ変換。
G f  
離散化すると、
S f 
P f 
pij
gi 
⇒ gt 
が対角化されたことになり、
st    pt, tg tdt.
si
.
pii
実際には、統計ノイズを抑えるため、重み
gi 
 f , G f  および P f  はそれぞれ st , g f 
wi si
.
pii
si   pij g j .
wi
をかけ、
j
st , si : SBP画像
g t, g j : 線源分布画像
pt, t, pij : 「ボケ」（PSF）
点線源のSBP画像のフーリエパワースペクトル
Counts:
Counts:
植物試料の多核種同時γ線イメージング
 137Cs, 59Fe
137Cs
および 65Zn を投与したダイズの測定例
投与（水耕）
59Fe
65Zn
137Cs:
630 kBq
140 kBq
65Zn: 50 kBq
GREI 装置で測定した
γ線スペクトル
59Fe:
GREI 装置で測定した
RI 分布画像
ダイズに投与したトレーサーの解析的 3D 逆重畳画像

GREI 装置で一方位から測定するだけで
3D の画像を得ることができる
Top view
および 65Zn
を投与したダイズ
137Cs, 59Fe
Front view
Side view
3D 線源分布画像 (137Cs)
動物試料の多核種同時γ線イメージング
 65Zn, 59Fe
および 88Yを投与した担癌マウスの測定例
Control
65Zn
59Fe
投与
88Y
＋
６核種
マルチトレーサー
Tumor
65Zn:
60 kBq
30 kBq
88Y: 10 kBq
59Fe:
GREI 装置で測定した
γ線スペクトル
C57BL mouse
GREI 装置で測定した
RI 分布画像
マウスに投与したトレーサーの解析的 3D 逆重畳画像
Control
Tumor
C57BL mouse
PSF
解析的逆重畳画像
位置不変PSF(z = 15 mm) による逆重畳画像
SBP画像（59Fe, マウス）
PSF
解析的逆重畳画像
位置不変PSF(z = 30 mm) による逆重畳画像
位置依存PSFの組込み
pt,t : t, t’ に依存する  フーリエ重畳積分定理はつかえない
位置依存 PSF による反復計算的逆重畳法の実装
短所：計算に時間がかかる

反復計算法： 現在、CT における SIRT と類似の方法を試行中

( 0)
適当な初期画像 g j を与え、次式にしたがって n 番目の計算画像から、
n+1 番目の計算画像を得る：
g
( n1)
j
g
( n)
j


( n)
  si   g j pij  pij
i 
j

ここで、 si は SBP 画像、

pij は位置依存 PSF
位置依存 PSF を組み込み可能な計算コードは実装済み
並進不変 PSF によるテスト計算を行った
反復計算による 2D 画像再構成の実例
Fig. 1. Reconstructed images of 59Fe administered to a soybean
sample. (a),(b): Using the analytical algorithm.
(c),(d): Using the iterative algorithm.
反復計算による 3D 画像再構成の実例
Tumor
Liver
担癌マウスに投与した
65Zn
の分布画像
まとめ

GREI における画像再構成問題の現状とこれからの課題

現状
• SBP画像と真の線源分布画像の関係をモデル化
• PSFの並進不変性を仮定して解析的再構成法を実装
 z方向に広がった分布画像の３D再構成に問題がある
• PSFの位置依存性を組込み可能な反復計算的アルゴリズムを実装
 並進不変PSFでも画質の改善がみられた
 z方向に広がった分布画像の３D再構成に成功

これから
• 位置依存PSFの実装
• 他の反復計算式
• 散乱補正・減弱補正
• SBP画像を介さない画像再構成法？
• 他の座標系で解析的再構成が可能か？