マイクロCTとは何でしょう？
マイクロCTの各種情報を取り揃えています。以下のような疑問にお答えします：
1.マイクロCTとは？
X 線 CT (コンピューター断層撮影) は、対象物を非破壊で 3D で画像化できる X 線イメージング技術です。 サンプルを切断せずに、果物内の害虫、パッケージ化された電子機器の故障回路、複合材料の空隙や繊維分布などの内部構造を調べることができます。
CTはX線撮影と混同されることがよくありますが、異なるものです。 CT データは 3D観察ですが、X 線写真は 2D 投影です。 以下は、クルミのレントゲン写真の例です。
サイズが大きく、明確に壊れている場合は、2D 投影で見ることができます。 しかし、内部構造の詳細は CT による 3D 画像を取得しないとよくわかりません。 同じクルミの CT 画像は次のとおりです。
2D投影と比較して、CTスキャンが提供できる精細度は高く、情報量が多いことがわかります。 CT 測定は X 線撮影よりも時間がかかり、機器はより高価であるため、簡単なプロセス管理にはオーバースぺックかもしれませんが、科学研究、製品開発、および故障分析には多くの場合、コスト以上のパフォーマンスを発揮します。
さまざまな解像度、サンプル サイズの制限、およびジオメトリを持つさまざまな X 線 CT装置があります。 一般的にミクロン単位の解像度を持つCTスキャナーをマイクロCT装置と呼びます。
2. マイクロ CTの歴史
CT の歴史の中で最もよく知られている部分は、おそらく人間の脳のイメージング用の商用 CT スキャナーの発明です。 1972 年に EMI 研究所のゴッドフリー ハウンズフィールド卿によって開発されました。 彼はこの技術をアラン コーマック博士と共同で発明し、後に 1979 年のノーベル生理学・医学賞を共同で受賞しました。
CT の概念はさらに 55 年前にさかのぼります。 1917 年、ヨハン ラドンは、2D 投影と 3D ボリューム データを数学的に接続するラドン変換を導入しました。 概念上、ラドン変換は、2D 投影のコレクションを使用して 3D ボリューム データを再構築できることを示しました。
Mayo Clinic CT Clinical Innovation Center および X-ray Imaging Core のディレクターである Cynthia McCollough 博士が、このビデオで CT イメージングの歴史について説明しています。
CT は最初に発明されてから医用画像処理に使用されましたが、この技術は何年もの時を経て材料研究や産業検査に移行してきました。 これには主に、さまざまな種類の X 線源と検出器の発明が含まれます。
最近の技術的進歩は計算技術の進歩にあります。 2D 投影を 3D ボリュームに変換するために使用される再構成計算は、より高速かつ高度になり、より高品質の CT 画像を生成することができます。
一般的な計算能力の進歩と人工知能 (AI) ベースの画像分析の台頭により、過去 10 年間で CT 画像により詳細で正確な定量分析が可能になりました。
ニューラル ネットワークの概念は、1940 年代初頭に初めて登場しました。 それから 80 年が経ち、機械学習や深層学習による画像セグメンテーションなどの AI ベースの画像解析は、CT 画像の解析に日常的に使用されるツールになりました。
3. マイクロ CT の仕組み
CT 画像は、密度に密接に関連する物質の吸収率の 3Dマッピングです。しかし直接3Dマッピング測定することはできません。 代わりに、2D 投影を測定して 3Dマッピングを再構築する必要があります。
物体は、X 線のエネルギーを伝達するための材料の吸収率に応じて X 線を吸収します。 同じ X 線エネルギーが与えられた場合、一般に材料の密度が高く、物体が厚いほど、より多くのX線が吸収されます。
物体の片側に X 線源を配置し、反対側に 2D 検出器を配置することで、さまざまなレベルの X 線吸収を示す 2D 投影をキャプチャできます。
測定対象物を回転させて、複数の 2D 投影を取得できます。 または、X 線源と検出器をオブジェクトの周りで回転させることもできます。 前者は、特に高解像度が求められる産業用マイクロ CT では一般的な構造です。 後者は、患者を回転させられないために医療用 CT で一般的な構造です。
下の図は、頭部 CT スキャンの例を示しています。 スキャンが完了したら、取得した 2D 投影を再構成プログラムに入れて、3D 画像を「再構成」できます。
4. マイクロCTの種類
マイクロ CT装置を分類するには、いくつかの方法があります。
装置サイズ
マイクロ CT装置にはさまざまなサイズがありますが、卓上サイズモデルと据置型大型モデルに分類できます。卓上サイズモデルは安価で、メンテナンスが少なくて済み、使いやすいです。 ただし、ほとんどの場合、X 線エネルギーは 130 kV に制限されます。 測定可能なサンプルサイズにも限りがあります。
多くの据置型大型モデルは、160 kV または 225 kV の X 線源が使われていることが多く、より大きなサンプルや高密度なサンプルに対応します。 これらはより高価になる傾向があり、より多くのメンテナンスと専門知識が必要です。
ジオメトリ
ほとんどのマイクロ CT スキャナーは、X 線源と検出器が固定されており、サンプルを回転させて、すべてを水平直線上に配置します。
ただし、サンプルを固定したまま、X 線源と検出器をサンプルの周りで回転させるものもあります。 これはガントリー システムと呼ばれ、生きている動物の生体スキャンによく使用されます。いくつかの CT装置は、水平ガントリー システムを使用しています。 このジオメトリでは、サンプルは静止したままで、X 線源と検出器はサンプルの周りを水平に回転します。 このタイプの CT装置はより高価になる傾向がありますが、これは高速 4D (時間分解) CT 実験や in-situ CT、特に流体が関係する場合に理想的なジオメトリです。
倍率機構
ほとんどのマイクロ CT スキャナーは、画像の拡大にコーン ビーム ジオメトリを使用します。 コーン ビーム ジオメトリは、X 線ビームと X 線源、サンプル、および検出器の距離の発散を使用して、投影画像を拡大します。 シンプルで安価な方法です。
一部のマイクロ CT スキャナーは、拡大のために光学レンズを使用します。 この方法は、平行ビームジオメトリと呼ばれます。 この場合、X 線の発散はコリメータによって制限され、ビームが疑似平行になります。 透過したX線はシンチレータによって可視光に変換されます。 次にその可視光は、検出器に当たる前にレンズによって拡大されます。
コーンビームと光学倍率を組み合わせることもできます。 この方法の利点は、サンプルが大きい場合でも高解像度を実現できることです。 これは、コーン ビームおよび平行ビームの単独方式では困難です。
X線エネルギー
ほとんどのマイクロ CT スキャナーは、80 kV から 160 kV の X 線源を使用します。 一部の大型スキャナーは、225 kV 以上の出力に達することがあります。 より高い励起電圧は、より大きく高密度のサンプルをイメージングするのに役立ちますが、小さくて軽いサンプルを適切にイメージングする際には、コストが高くなり、制限が多くなることも意味します。
いくつかのマイクロCTおよびサブミクロン CT装置は、疑似単色である特性X線を使用します。 この場合、X 線ターゲット材料は、励起電圧ではなく X 線エネルギーを定義します。 一般的に使用されるターゲット材料には、5.4 keV のクロム(Cr)、8 keV の銅(Cu)、および 17 keV のモリブデン(Mo)が含まれます。
コントラスト法
ほとんどのマイクロ CT スキャナーは、吸収コントラスト イメージングを使用します。 一部の CT スキャナーは位相コントラストを使用できますが、通常よりも高額になります。 位相コントラスト イメージングは、動物や植物の組織など、吸収が非常に少ない物質のコントラストを強調することができます。
5. マイクロCTを利用したアプリケーション
代表的な例をいくつか挙げます。
各材料の体積分率解析
試料内の材料が異なると吸収率が異なるため、CT 画像で異なるグレー レベルが表示されることがよくあります。 これにより、各材料の体積分率を解析し、定量的な評価が可能です。
これは、マルチビタミン タブレットの体積分率分析の例です。
この分析は、複合材料、地質サンプル、食品、またはさまざまな材料の混合物にも適用できます。 空隙率の計算は、最も一般的なアプリケーションの 1 つにすぎません。 以下は、はんだ接合のボイド解析の例です。
粒子、細孔、および繊維の解析
CT画像から粒子、細孔、繊維を切り離し、その性質を調べることができます。 たとえば、医薬品錠剤の粒子サイズ分布、貯留岩の細孔ネットワーク、フォームの細孔サイズ分布、または複合材料の繊維の配向を分析できます。
以下は、CFRP（炭素繊維強化ポリマー）における炭素繊維の配向解析例です。
コーティングと肉厚の解析
密閉された物体の内部を含むコーティングや壁は、CT を使用して画像化できます。 それらはセグメンテーションでき、厚さの分布と不連続性または層間剥離を特定できます。
以下は、2 つのグレードのゴルフボールの肉厚分布の解析結果です。
計測と寸法計測
部品の寸法計測には、CMM（三次元測定機）や光学スキャナーがよく使われます。 これらの技術は内部構造まで測定することはできませんが、CT は部品のボリューム全体を画像化し、内部の寸法計測を可能にします。
以下は、3D プリントされたプラスチック部品の実際の (CT スキャン) と設計値 (CAD) の寸法比較の例です。
ウェビナー 専門家に聞く – ボクセルからメッシュデータへの変換、そしてシミュレーションへまで – CTを計測をシミュレーションにどのように使用するか
三次元寸法を正確に計測し、その結果をシミュレーションに利用するには。
内部構造の3D非破壊解析
上記の例で見たように、CT 画像はセグメンテーションが可能なため、関心のある特性と寸法を定量的に分析することができます。3D 画像を調べると多くのことがわかります。 CT は考古学などのさまざまな分野で使用されており、非破壊のままにしておく必要がある希少または貴重なサンプルの内部構造を確認したい時に重宝されます。
以下は、CT スキャンによって明らかになったアンモナイト化石の内部構造の例です。
アプリケーション ブランド品とジェネリック品 アトルバスタチン錠剤の比較
アプリケーション メイク用スポンジの摩耗と劣化
12. マイクロCTデータの解析方法
マテリアル研究では、CTデータの解析方法が次元解析とは異なります。
マテリアル研究では、例えばポリマーや空孔、炭素繊維などの個々のボクセルにラベルを付けることで、CT画像をセグメント化します。一方、次元解析では、オブジェクトの表面位置を特定するために、ボクセル解像度を超える解像度でISO-50サーフェス決定と呼ばれる手法を使用する必要があります。
マテリアル研究の解析プロセスでは、まず画像のセグメンテーションが重要です。CT画像を異なる相に分割するために、しきい値処理を用いることができます。しかし、ノイズや低コントラストなどによりしきい値処理が失敗する場合、機械学習やディープラーニングを用いたセグメンテーションが有効です。
画像をセグメント化した後、体積分率を計算することができます。
その後、繊維などの個々のオブジェクトを分離してから、繊維の方向や粒子のサイズ分布などの特性を解析する必要があります。
3次元で解析するためには、以下の概要に示されているISO-50メソッドを使用した表面決定から始めます。
表面が決定されると、部品を測定座標軸に整列させることができます。その後、寸法を測定したり、幾何学的許容度を評価したり（GD&T解析：幾何学的寸法と許容度解析）、実際の（CT）寸法と理論的な（CAD）寸法を比較したりすることができます。
多くの商用ソフトウェアパッケージが利用可能です。次のセクションでそれらを詳しく見ていきます。
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