注目のトピック。画像の裏側

重点テーマ。 FXE 、 FYNE 、 Xplorer画像の裏側

2025年8月29日

X線イメージングはしばしば「解像度」という一言で評価されます。しかし、鮮明で詳細な画像を得るには、単一のコンポーネントやパラメータだけでは不十分で、イメージングチェーン全体が連携して機能する必要があります。焦点スポットのサイズからピクセルピッチ、倍率に至るまで、あらゆる要素が構造の鮮明さに影響を与えます。本稿では、産業用X線システムにおける解像度を決定づける主要な要素を探り、解像度を常にシステムレベルの特性として捉えるべき理由を解説します。

導入

私たちは、例えば医療現場で骨のひび割れや骨折を検査する際に、X線が微細な構造を画像化し、欠陥を発見する力を持っていることを直感的に理解しています。非破壊検査産業分野におけるX線を用いた非破壊検査（NDT）。充電式電池の不要な汚染物質の検出から、高度なコンピュータチップの電気接続部の品質管理まで、X線で得られる画像は重要かつ実用的な情報を提供します。しかし、特に「解像度」が重要なテーマとなる場合、X線画像を生成するために必要な関連要素は何でしょうか？

画像を生成するには、光源、被写体、検出器が必要であり、これらが一体となって「イメージングチェーン」を構成します。所望の解像度を実現できる画像を生成するには、イメージングチェーンのすべての構成要素が適切に設計されている必要があります。実際、「解像度」はシステム全体の概念であり、検出器や光源といったイメージングチェーンの個々の構成要素のみに起因するものではありません。

ここでは、イメージングチェーンにおける主要な概念と、それらがX線画像の生成にどのように寄与するかを概説し、特にマイクロスケールおよびナノスケールのイメージングに焦点を当てます。さらに、解像度に関する重要な概念についても明確にします。

イメージングチェーン

焦点スポットサイズ

X線イメージングの場合、光源はX線発生管であり、その中で電子は高電圧によって加速され、ターゲット材質電子がターゲットと衝突すると、X線管の焦点スポットサイズと呼ばれる相互作用領域内でX線が発生します。焦点スポットサイズは、X線が放出される横方向の領域、つまりX線源のサイズを決定するため、イメージングチェーンの重要な要素の1つです。

電子エネルギー、材料の種類、相互作用体積はすべてスポットサイズに影響します。焦点スポットサイズがなぜそれほど重要なのでしょうか？小さな光源は、この記事の残りの部分で説明する他の要因と相まって、大きな光源に比べて画像のエッジをより鮮明にし、解像度を高めることができます。これは、焦点スポットが小さいほど、画像に寄与する光源位置の範囲が狭くなるためです。

図1にその様子を示します。焦点スポットが大きい場合、光源の異なる領域からのX線がピンホール像の端に異なる強度レベルで寄与するため、端が広がったり、ぼやけたりします。このような場合、達成可能な最大解像度は低下します。光源が小さい場合は、光源の位置の変動が少ないため、端の強度の変動も少なくなり、その逆になります。ただし、焦点スポットはシステム全体の解像度を決定する重要な要素の一つにすぎません。

検出器のピクセルピッチ

X線源と検査対象物がある場合、問題はどのようにして画像を撮影するかです。人間の目は電磁スペクトルの可視光線に敏感ですが、X線はエネルギーがはるかに高いため、直接感知することはできません。つまり、X線検出器が必要になるということです。

市場には、検出方式や仕様が異なる様々な検出器が販売されています。ご自身の要件に合った検出器を選ぶことが重要です。ここでは、X線が検出器のピクセルに電流を発生させ、その電流が各ピクセルのX線強度に比例する直接変換型フラットパネル検出器（FPD）に焦点を当てます。この画像はデジタル画像であるため、ピクセル間に情報は保存されません。

したがって、検出器の重要なパラメータは、隣接する2つのピクセル間の距離、すなわちピクセルピッチです。物体から放出されるX線強度の分布は連続的ですが、検出器上のピクセルは離散的です。ピクセルは、実際の物体をデジタル的に表現する方法であり、ピクセルピッチは、実際の物体をどれだけ細かくサンプリングできるか、つまり、元の物体の画像をどれだけ正確に再現できるかを反映しています。

画素ピッチが小さいほどサンプリングレートが高くなり、実物をより詳細に表現できるようになります。しかし、画素ピッチが小さいだけでは高解像度が保証されるわけではないことを覚えておく必要があります。細かい部分を解像するには、画像全体、あるいは詳細に表示したい部分を、できるだけ多くの画素に分割する必要があります。

画像拡大

これは、イメージングチェーンにおけるもう一つの重要な要素、すなわち画像拡大の重要性を浮き彫りにします。検出器を光源に非常に近づけて、たった1つのピクセルだけが照らされた状態を想像してみてください。これでは、対象物の適切な画像を得ることはできません。実際、検出器上には明るい点が1つだけしか現れません。したがって、画像をデジタル的に取得するには、複数のピクセルに画像を広げる必要があります。言い換えれば、画像を拡大する必要があるのです。

X線イメージングシステムの倍率（集束要素がない場合）は、焦点から被写体までの距離（FOD）と焦点から検出器までの距離（FDD）の比で表されます。倍率Mは、 M=FDD/FODで与えられます。

この関係は直感的に理解できます。まず、FDD （フルダイナミックレンジ）について考えてみましょう。検出器を線源から遠ざけると、画像は線源に非常に近い場合よりも多くのピクセルに広がります（図2）。その結果、画像の倍率が高くなります。FDDが大きいほど、倍率も高くなります。もちろん、検出器を線源から遠ざけることには欠点もあります。逆二乗法則によれば、線源から遠ざかるほど検出器に到達する信号は少なくなります。さらに、画像情報がより多くのピクセルに広がるため、個々のピクセルが受ける信号は少なくなり、測定時間が長くなります。したがって、検出器への線量を適切な範囲に抑えつつ、目的の特徴を可視化できるようなバランスを見つける必要があります。

次にFODについて考えてみましょう。物体とX線源との距離を短くすると（図3） 、物体と検出器の間の領域に広がる空間が増えるため、検出器上の画像の投影はより多くのピクセルに広がります。したがって、FODを短くすることで倍率を上げることができます。FODを短くすると、FDDを一定に保つことができるため、検出器に到達する信号が減少することなく倍率を上げることができるという利点があります。

制約としては、X線源に無限に近づくことはできないという点が挙げられます。X線管にどれだけ近づけるかは、X線検査システムの設計（例えば、マニピュレータトレイや生産ラインベルトの可動範囲）とX線管の設計によって決まります。実際には、FOD（前方検出距離）とFDD（前方検出距離）は、特定の画像処理タスクに応じて適切に選択する必要があります。最適なFODとFDDを見つけるには、管とシステムの形状、および特定の特徴を可視化するために必要な倍率の両方を考慮する必要があります。

最小倍率の決定

上記の議論を踏まえると、倍率とピクセルピッチの間には関係があるはずです。特徴を鮮明に解像するには、その特徴を一定数のピクセルにわたって拡大する必要があります。そのためには、最低限どのくらいの倍率が必要でしょうか？それは、特徴のサイズとピクセルピッチによって異なります。特定の特徴が何ピクセルを覆うべきかを仮定することで、必要な倍率を計算できます。これを数式で表すと次のようになります（参照）。式1）ここでFは、特定の機能に必要な最小ピクセル面積（例：3x3ピクセルまたは5x5ピクセル）に応じて決まる係数です。この値が分かれば、適切なFDD/FOD比を選択できます。

倍率に関する2つの関係式は、「特定の特徴を識別するために必要な倍率は何か？」という問いに対する単一の答えは存在しないことを示している。ピクセルサイズ、FDD、FOD、そして目的の特徴のサイズはすべて影響を及ぼし、総合的に考慮する必要がある。

例として、図4にComet FXE -160ナノチューブを用いて分解した0.9 mmのJIMAマスクの2つの画像を示します。異なる画素ピッチ（それぞれ127 μmと55 μm）の検出器を使用し、それに応じて倍率を変更することで、0.9 mmの特徴が良好に分解されていることがわかります。

解決の概念

画像処理チェーンに関する上記の議論から、X線画像で良好な解像度を得るには、多くのシステムレベルの要因が関係していることが明らかです。しかし、「解像度」とは一体何を意味するのでしょうか？また、それが「良好」であるかどうかをどのように判断すればよいのでしょうか？

空間解像度

空間分解能は、イメージングシステムの評価に用いられる一般的なパラメータです。簡単に言うと、近接して配置された2つの非常に小さな物体を区別するイメージングシステムの能力を表します。これはシステムレベルの特性であり、適切なイメージングチェーンが必要です。標準的な分解能測定のよく知られた例として、JIMAマスク測定があります。JIMAマスクは、シリコン基板上にエッチングされた金のライン群で構成されており、各ライン群は一定の間隔で配置されています（図5参照）。金はシリコンよりもX線をはるかに吸収しやすいため、ラインと背景（通常は非常に均一）との間に大きなコントラストが得られます。特定のシステムで分解できる距離が小さいほど、システムの分解能は高くなります。JIMAマスクやその他の類似マスクの利点は、標準化されたサンプルであり、すべてのX線システムで同じように動作すると予想されるため、空間分解能の観点からあるシステムと別のシステムの性能を比較できることです。補足として、空間分解能は「高コントラスト分解能」と呼ばれることもあることに注意してください。

コントラストとMTF

この解決の定義は、何かが解決されたかどうかを示していないため、依然として不十分です。私たちの目は、2つの物体が近接しているか、1つしかないかを判断できることが多いのですが、2つの線はどの時点で「解決」されるのでしょうか？

この問題を解決する一般的な方法は、2つの物体間の領域で得られるコントラストを参照することです。例として、標準マスクの2本の金線を物体とします。この場合、コントラストとは、金線からのX線信号とシリコン基板の領域との間の強度レベルの差を指します。理想的なシステムでは、基板はすべてのX線を透過させ、100%の透過率を提供します。透過型。

対照的に、金はX線を100%吸収し、0%の透過型理想的には、シリコン基板のおかげで、ある金の線から次の金の線へと100%のコントラスト変化が得られます。しかし、金の線がどんどん近づいていき、最終的に接触するまでを想像してみてください。

これで金色の線同士のコントラストが100%ではなくなり、視覚的に区別するのが難しくなります。コントラストが0%だと、2本の線は1本の線としてしか見えません。では、これは解像度の問題解決にどのように役立つのでしょうか？答えは簡単です。画像内で2本の線の間に一定の最小コントラストがあれば、2本の線は分離されているとみなします。

選択される正確な値は普遍的に合意されているわけではありませんが、通常、可能な限り最大の解像度を得るために、コントラストが10%～20%の範囲で定義されます。図6には、 Comet Xplorer 130 Cubeを使用して取得した、異なるコントラストでのさまざまなライン測定の例が示されています。

隣接するライン間のコントラストは、多くのラインが画像化される場合、強度の連続的な増減によって正弦曲線が生成されるため、「変調」と呼ばれることがあります（図 6 のラインカットを参照）。これは、解像度について議論する際によく使用されるもう 1 つの用語である変調伝達関数 (MTF) を説明するのに役立ちます。これは、イメージングシステム全体の応答を捉える方法です。基本的に、任意のラインペア間隔でどれだけのコントラストが利用可能か、つまり、任意の解像度レベルでどれだけのコントラストが利用可能かを示します。たとえば、150 mm のライン間隔では 100% のコントラストが得られるかもしれませんが、2 mm のライン間隔では 5% のコントラストしか得られないかもしれません。どちらも技術的には解像されていますが、コントラストが低いほど、2 つのラインの鮮明な画像を生成するのに時間がかかります。MTF の概略図を図 7 に示します。

コントラスト分解能とコントラスト対ノイズ比

もう一つよく使われる用語は「コントラスト分解能」です。これは、画像システムが画像強度の差を区別する能力を指します。検出器で測定される強度は、検査対象の材料のX線減衰特性と、X線ビームが透過する材料の量によって決まります。X線が厚い材料を通過する場合、または材料の密度が高い場合、検出器に到達するX線信号は少なくなります。ピクセルで構成されるデジタル検出器を使用しているため、強度情報はデジタル情報に変換され、ビット単位で保存する必要があります。各ピクセルは、情報を保存するために使用できるビット数を持っています。ピクセルのビット数が多いほど、グレースケール値と呼ばれる可能な強度値の数が多くなります（図8参照）。可能な値の数が多いほど、あるピクセルの強度値を隣接するピクセルの強度値から区別しやすくなります。したがって、デジタル画像の固有のコントラスト分解能は、可能なピクセルのグレースケール値の数によって決まり、ピクセルあたりのビット数として定義されます。

画像のコントラスト解像度に影響を与える要因には、以下のようなものがあります。

被写体のコントラスト ― 撮影対象物の自然なコントラストは、コントラスト分解能のレベルに影響を与えます。被写体に固有のコントラストの変化がない場合、コントラストは生じません。
散乱線低減 - X線ビームをコリメートまたはフィルタリングすることで散乱強度を低減し、コントラスト分解能を向上させます。
画像再構成 – 再構成アルゴリズムは、コントラスト解像度の向上に役立ちます。
ノイズ ― 画像中のノイズレベルは、コントラスト解像度に直接影響します。画像のノイズを低減すると、コントラスト解像度が向上します。ノイズを増加させると、コントラスト解像度は低下します。

「コントラスト分解能」という用語は、一般的に医療放射線学の分野で用いられます。一方、産業用非破壊検査（NDT）の分野では、「コントラスト対ノイズ比」（CNR）という用語を用いる方が一般的です。この方法の利点は、画像ノイズがコントラストに与える影響、つまり、特定のノイズレベルにおいてどの程度の微妙な輝度差が検出可能かを考慮できる点にあります。

結論

X線イメージングシステムの解像度には多くの要因が影響し、これらはまとめてイメージングチェーンと呼ばれます。特定の特徴を解像できる画像を生成するには、イメージングチェーン全体を適切に考慮したシステムレベルのアプローチが必要です。コンポーネントメーカーとして、 Comet X線は、イメージングチェーンの特定の領域、すなわちX線源に深く関わっています。そのため、最も効果的に制御できるのは焦点スポットサイズです。これはイメージングチェーンの非常に重要な部分であり、システムで達成可能な最終的な解像度を決定しますが、イメージングシステムの真の最大解像度を決定する要素の一つにすぎません。

画像品質はやや主観的であり、必要な信号対雑音比や総取得時間などの要因にも依存することに留意すべきである。0.5秒で取得した画像は、8分かけて取得した画像とは認識できないほど異なる場合がある。これはもちろん、FDDとピクセルあたりの強度を考慮する必要がある。X線管の出力を上げることも可能だが、これは焦点スポットサイズとのバランスを取る必要がある。高出力では、損傷を避けるために焦点スポットサイズが制限される可能性がある。ターゲット材質画像処理ソフトウェアは、例えば訓練済みのAIアルゴリズムを用いることで、ノイズの多いデータの中からも特徴を認識する上で大きな役割を果たすことができる。しかし、そのようなアルゴリズムを機能させるには、既に適切な画像処理システムが構築されている必要がある。

最後に、マイクロおよびナノスケールのイメージングにおいては、機械的および熱的安定性がイメージングシステム全体の安定性、ひいては空間分解能に重要な役割を果たすことを忘れてはならない。

高品質なX線画像は、単一の仕様だけで得られるものではありません。画像処理チェーン全体が連携して機能することで初めて実現します。解像度は、光源から検出器に至るまで、設計と応用における慎重な選択の結果です。より鮮明な画像と信頼性の高い結果を得たいとお考えでしたら、お客様の目標達成をどのようにサポートできるか、ぜひご相談ください。