CN105025796B - X射线计算机断层摄影装置以及校正方法 - Google Patents

X射线计算机断层摄影装置以及校正方法 Download PDF

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Abstract

实施方式的X射线计算机断层摄影装置具备X射线管、X射线检测器、生成部、生成控制部、以及重建部。X射线管产生X射线。X射线检测器检测从上述X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱。生成部根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与上述X射线检测器的死时间相关的参数的参数向量，来生成合成频谱。生成控制部以一边改变上述参数向量一边生成上述合成频谱的方式控制上述生成部，以便由上述X射线检测器输出的测定频谱与由上述生成部生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值。重建部根据上述差异度低于规定的阈值的合成频谱，生成校正了上述堆积事件的校正频谱，并根据生成的校正频谱来重建图像。

Description

X射线计算机断层摄影装置以及校正方法
技术领域
本发明的实施方式涉及X射线计算机断层摄影装置以及校正方法。
背景技术
在最简单的表现中，放射线成像与横穿被检体和检测器的X射线束的每条光线的总衰减有关。衰减由来于存在被检体时和不存在被检体时的相同光线的比较。根据该概念定义，为了恰当地构成图像，需要几个步骤。例如，“X射线产生装置所限定的大小”、“将来自X射线产生装置的非常低的能量的X射线截止的滤波器的特征以及形状”、“检测器的配置(geometry)以及特性的详细的信息”、以及“数据收集系统(data acquisition system)的容量”均是对执行实际的重建的方法产生影响的要素。在图像重建中，摄影对象的被检体的线性衰减系数(LAC：Linear Attenuation Coefficient)的图(map)通过逆Radon变换由LAC的线积分得到。线积分与通过被检体的主要的X射线的强度的对数相关。但是，由检测器测定的X射线强度可能包含散射光子(scattering photon)和主要光子(primary photon)。因此，根据混合有散射X射线的强度重建的图像有时包含几个散射伪影。
第3代的CT系统能够包含稀疏分布的第4代的光子计数检测器。在这样的组合系统中，第4代的检测器通过检测器的扇形角的范围来收集1次束。
大量的临床应用能够从频谱CT技术受益。例如，频谱CT技术能够区分物质以及提高射束硬化校正。并且，基于半导体的光子计数检测器是用于频谱CT的有前途的候补。例如，该检测器与以往的频谱CT技术(例如，二重光源、kVp-转换等)相比较，能够提供更好的频谱信息。
专利文献1：日本特开2013-192951
发明内容
本发明要解决的问题在于，提供一种能够提高堆积(pile up)校正的精度的X射线计算机断层摄影装置以及校正方法。
实施方式的X射线计算机断层摄影装置具备X射线管、X射线检测器、生成部、生成控制部、以及重建部。X射线管产生X射线。X射线检测器检测由上述X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱。生成部根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与上述X射线检测器的死时间相关的参数的参数向量，来生成合成频谱。生成控制部以一边改变上述参数向量一边生成上述合成频谱的方式控制上述生成部，以使由上述X射线检测器输出的测定频谱与由上述生成部生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值。重建部根据上述差异度低于规定的阈值的合成频谱，生成校正了上述堆积事件的校正频谱，并根据所生成的校正频谱来重建图像。根据上述构成的X射线计算机断层摄影装置上，能够提高堆积校正的精度。
附图说明
图1是表示本实施方式所涉及的X射线CT装置的结构的一个例子的图。
图2是表示本实施方式所涉及的检测器堆积模型的处理的步骤的流程图。
图3是表示本实施方式所涉及的模型参数推定设备的处理的步骤的流程图。
图4是表示本实施方式所涉及的检测器堆积模型的组分谱的合计的图。
图5是表示以一定值的检测概率计算出的组分谱的合计的图。
图6是表示本实施方式所涉及的X射线CT装置的图。
图7是表示本实施方式涉及的CT扫描仪系统的图。
具体实施方式
以下，参照附图，详细地说明X射线计算机断层摄影装置以及校正方法的实施方式。本说明书所记载的实施方式、以及其附带的诸优点的大部分如果结合附图来讨论，则通过参照以下的详细说明会进一步加深理解，容易更完全地把握。其中，以下将X射线计算机断层摄影装置记载为X射线CT装置。
本发明的实施方式大概涉及频谱计算机断层摄影(Computed Tomography：CT)系统的光子计数检测器(Photon-counting detector)用的堆积校正，具体而言，本说明书所记载的实施方式以第4代的频谱光子计数CT检测器用的堆积模型化以及校正用的新的X射线CT装置为对象。
根据一个实施方式，X射线CT装置具备X射线管、X射线检测器、生成部、生成控制部、以及重建部。X射线管产生X射线。X射线检测器检测从X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱。生成部根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与X射线检测器的死时间(deadtime)相关的参数的参数向量，来生成合成频谱。生成控制部以一边改变参数向量一边生成合成频谱的方式控制生成部，以使由X射线检测器输出的测定频谱与由生成部生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值。重建部根据差异度低于规定的阈值的合成频谱，来生成校正了堆积事件的校正频谱，并根据所生成的校正频谱来重建图像。
另外，根据一个实施方式，X射线CT装置具备X射线管、X射线检测器、生成部、生成控制部、以及重建部。X射线检测器检测从X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱。生成部根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与X射线检测器的死时间相关的参数的参数向量，来生成合成频谱，其中，上述堆积事件的概率包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子的入射事件的概率。生成控制部控制生成部，以便生成由X射线检测器输出的测定频谱与由生成部生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值的合成频谱。重建部根据差异度低于规定的阈值的合成频谱，来生成校正了堆积事件的校正频谱，并根据所生成的校正频谱来重建图像。
上述的实施方式例如通过决定包含光子计数检测器的检测器堆积模型的多个参数的参数向量的方法来实现。在此，检测器堆积模型被用于频谱计算机断层摄影扫描仪(X射线CT装置)用的堆积校正，上述方法例如包含：(1)设定步骤，设定包含死时间和不同的堆积事件的各个概率的多个参数的值，其中，上述堆积时间的概率包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子入射事件的概率；(2)决定步骤，使用(a)检测器的响应模型、(b)入射频谱、以及(c)参数向量的设定值，来决定与不同的堆积事件的各个概率中之一分别对应的多个组分谱(component spectrum)；(3)生成步骤，对多个组分谱进行合计，生成输出频谱(也称为合成频谱)；(4)计算步骤，根据输出频谱和测定到的测定频谱，来计算成本函数的值；(5)更新步骤，更新参数向量的值中的至少一个；(6)重复步骤，为了能够决定使成本函数最佳化的参数向量，反复进行决定、合计、计算、以及更新的步骤直到满足停止基准。
在一个实施方式中，设定步骤包含根据扫描仪形状(X射线检测器的每个检测元件的特性)来设定死时间参数的步骤。
在另一个实施方式中，计算步骤包含使用下述数式(1)来计算成本函数的值的步骤。
【数学公式1】
ψ2(a)＝∫dE[Sout(E，a)-SM(E)]2…(1)
在此，Ψ(a)表示成本函数，a表示参数向量，Sout(E，a)表示输出频谱(合成频谱)，SM(E)表示测定频谱，E表示能量。
在另一个实施方式中，参数还包含对峰堆积事件和尾堆积事件进行区别的时间阈值，进行决定的步骤包含决定2个光子入射事件的峰堆积组分谱和尾堆积组分谱的步骤。
在另一个实施方式中，重复步骤包含直到成本函数小于规定的阈值，或收敛于规定数量的重复为止，反复进行决定步骤、合计步骤、计算步骤、以及更新步骤的步骤。
在另一个实施方式中，更新步骤包含通过覆盖的检索方法来更新参数向量a的步骤。
在另一个实施方式中，更新步骤包含通过非线性最小二乘法来更新参数向量a的步骤。
在另一个实施方式中，决定步骤包含决定与单一光子入射事件对应的第一组分谱作为多个组分谱中之一的步骤，第一组分谱如下述数式(2)那样来决定。
【数学公式2】
在此，Sin表示入射频谱，n表示入射计数率，μCZT(E)表示线性衰减值，z表示深度，τd表示死时间。
另外，在另一个实施方式中，为频谱计算机断层摄影扫描仪(X射线CT装置)提供一种执行堆积校正的方法。在此，X射线CT装置包含光子计数检测器，方法包含：(1)使用上述的方法，决定包含光子计数检测器的检测器堆积模型的多个参数的参数向量的步骤、(2)使用扫描仪来执行扫描，为光子计数检测器生成测定出的频谱的步骤、以及(3)使用检测器堆积模型和测定出的频谱，为光子计数检测器决定入射频谱的步骤。
在另一个实施方式中，提供一种决定包含光子计数检测器的检测器堆积模型的多个参数的参数向量的设备。在此，检测器堆积模型被用于X射线CT装置用的堆积校正，设备例如包含构成为进行以下处理的处理装置，所述处理是指：(1)设定包含死时间和不同的堆积事件的各个的概率的多个参数的值，其中，上述堆积事件的概率包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子入射事件的概率，(2)使用(a)检测器的响应模型、(b)入射频谱、以及(c)参数向量的设定值，来决定与不同的堆积事件的各个的概率中之一分别对应的多个组分谱，(3)对多个组分谱进行合计，生成输出频谱(也称为合成频谱)，(4)根据输出频谱和测定出的频谱，计算成本函数的值，(5)更新参数向量的值中的至少1个，(6)为了能够决定使成本函数最佳的参数向量，反复进行决定、合计、计算、以及更新直到满足停止基准。
根据另一个实施方式，提供一种根据包含光子计数检测器的检测器堆积模型的多个参数的参数向量来决定输出频谱的方法。在此，检测器堆积模型被用于X射线CT装置用的堆积校正，方法包含：(1)设定包含死时间和不同的堆积事件的各个的概率的多个参数值的步骤，其中，上述堆积事件的概率包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子入射事件的概率，(2)使用(a)检测器的响应模型、(b)入射频谱、以及(c)参数向量的设定值，来决定多个组分谱的步骤。在此，各组分谱与不同的堆积事件的各个的概率中之一分别对应，进行决定的步骤包含为了单一光子入射事件决定第一组分谱作为多个组分谱中之一的步骤，第一组分谱如下述数式(3)那样决定。
【数学公式3】
在此，S0(E)由检测到的能量E来决定，能量E如下述数式(4)那样定义。
【数学公式4】
在此，在数式(3)以及数式(4)中，Sin表示入射频谱，E0表示入射能量，z0表示干涉点，n表示入射计数率，μCZT(E)表示线性衰减值，τd表示死时间，νP表示前置放大器的输出电压，以及χ0表示单一光子入射事件的概率。而且，上述方法还包含(3)对多个组分谱进行合计，来生成输出频谱的步骤。
以下，使用图1～图7，针对上述的实施方式的一个例子详细地进行说明。如上述那样，本发明所涉及的X射线CT装置构成为能够提高堆积校正的精度。X射线CT装置所具备的光子计数检测器(Photon-counting detector)通过对X射线光子一个一个进行计数而具有高灵敏度和定量性。然而，光子计数检测器在针对一个光子的处理中，存在不能进行针对其他光子的处理的死时间(dead time)，在该期间即使其他光子进入检测器也不能准确进行处理。针对这样的堆积，在以往技术中，进行使用了固定的死时间的校正。然而，上述的死时间根据检测器的材料、检测元件在制造工序中的偏差或检测元件的大小等而发生变化。
例如，死时间(～100ns)由作为检测元件的材料的半导体的种类(例如，CZT或CdTe)、厚度、读出电路来决定，高X射线流量(～108cps/mm2)中的堆积可能非常严重，结果，测定到的频谱信号可能失真。而且，失真了的频谱信号会使重建图像产生伪影。即使根据检测器单元内的脉冲(电子-空穴对)形成的位置，这样的死时间相对于所提供的读出电路也不是一定的。鉴于此，本实施方式所涉及的X射线CT装置通过生成根据检测元件中的各种特性来校正堆积的影响的检测器模型，并校正测定出的频谱，从而提高堆积校正的精度，改善图像质量。
以下，参照附图进行说明。图1是表示本实施方式所涉及的X射线CT装置的结构的一个例子的图。在此，在图1中，示出接收入射频谱Sin(E)、计数率、以及参数向量a的检测器堆积模型10。其中，检测器堆积模型10也被记作生成部。检测器堆积模型10根据接收到的值，生成通过模拟而测定到的输出频谱(也称为合成频谱)Sout(E；a)。具体而言，检测器堆积模型10根据作为入射至X射线检测器的X射线的频谱的入射频谱、针对X射线检测器的X射线的响应模型、以及参数向量，来生成合成频谱。以下，更详细地说明决定通过模拟而测定出的输出频谱Sout(E；a)的工序。
如图1所示，模型参数推定设备20将通过模拟而测定到的输出频谱Sout(E；a)和实际测定到的测定频谱SM(E)进行比较，以能够使规定的成本函数为最小的方式来更新参数向量a。更新后的参数向量a向检测器堆积模型10反馈，检测器堆积模型10重新生成通过模拟而测定到的输出频谱Sout(E；a)。该工序被持续进行规定数量的重复次数或持续进行到参数向量a的变化小于规定的阈值为止。在此，如后述那样，模型参数推定设备20例如能够应用为了参数向量a的在规定的范围内的覆盖检索、或为了发现最佳的参数向量a的非线性最小二乘法。针对各光子计数检测器分别发现各自的最佳的参数向量a。其中，模型参数推定设备20也被记作生成控制部。
能够针对扫描仪的各光子计数检测器(Photon-Counting Detector：PCD)，根据计算(全部的制造供给源具有用于计算来自本公司的X射线管的输出的模型)、或测定值(使用了最佳基准的分光器检测器，例如高纯度锗(germanium)分光仪的测定值)来决定入射频谱Sin(E)。测定频谱SM是来自与各入射频谱对应的各PCD的输出频谱。
参数向量a包含死时间值τd、例如决定2个光子入射事件是峰堆积事件还是尾堆积事件的时间阈值T(尽管是阈值，但该时间阈值T可应用于决定峰或尾的堆积事件是否按照任意的堆积顺序产生)、以及不同的数量的入射光子χ0、χ1 p、χ1 t、χ2 p、χ2 t等各个的概率。在此，峰堆积事件是在2个光子入射事件中，以相对于一个频谱中的峰，另一个频谱重叠的方式入射了2个光子的事件(第一2个光子入射事件)，尾堆积事件是在2个光子入射事件中，以相对于一个频谱中的峰以后，另一个频谱重叠的方式入射了2个光子的事件(第二2个光子入射事件)。另外，例如χ0是单一光子入射事件的概率，χ1 p是峰2个光子入射堆积事件的概率，χ1 t是尾2个光子入射堆积事件的概率，χ2 p是3个光子入射峰堆积事件的概率等。其中，由于实际上高次频谱的贡献随着次数的增加而急剧降低，所以在大部分的实施方式中，当计算合计的频谱时能够忽视这些频谱。其中，各个概率的合计等于1或者小于1。
检测器堆积模型10通过图2所示的方法，根据Sin(E)以及参数a来计算Sout(E)。图2是表示本实施方式所涉及的检测器堆积模型10的处理的步骤的流程图。
如图2所示，首先，检测器堆积模型10接收或设定包含上限死时间τd和不同的数量的入射光子χ的各个的概率的参数向量a以及入射频谱Sin(E)(步骤S200)。
接着，检测器堆积模型10使用Sin(E)以及参数向量a来计算与遵照泊松分布的单一光子入射事件对应的第一组分谱S0(E)(步骤S210)。在此，如果以泊松分布来推定单一光子入射事件，则像素的权重势(pixel weighting potential)、作用深度(depth ofinteraction)、弹道亏损(ballistic deficit)、以及空间电荷(space charge)的影响将包含在S1(E)的计算中。其中，如果使用泊松分布，则会反映在后述的组分谱方程式(S0、S1、S2等)所包含的项e-nτd、ne-nτd、1/2n2e-nτd等中。以下，说明第一组分谱的计算的一个例子。
首先，上述的权重势如下述数式(5)那样定义。
【数学公式5】
在此，在数式(5)中，z表示CZT的点与阴极之间的距离，z0表示将X射线光子变换为电子空穴对的点，tTOF表示所生成的电子从干涉点z0向检测器的阳极浮游的时间。另外，α表示阐明检测器的权重势分布的模型参数，L表示检测器的厚度，νe表示光子计数检测器内的电子载流子的浮游速度。
另外，针对上述的弹道亏损的基本方程式由下述数式(6)表示。
【数学公式6】
在此，在数式(6)中，E表示入射能量，K表示前端增益(所提供的读出结构用的常数)，τp表示前置放大器的时间常数，νp(t)表示前置放大器的输出电压。
其中，当0≤t≤tTOF时，根据基本方程式，前置放大器输出能够如下述数式(7)那样表示。
【数学公式7】
其中，ν0根据下述数式(8)所示的初始条件来决定。
【数学公式8】
vp(0)＝0…(8)
而且，通过将数式(5)所示的权重势方程式插入到上述的数式(7)方程式，来得到下述数式(9)。
【数学公式9】
而且，通过计算数式(9)的积分，来得到下述数式(10)。
【数学公式10】
并且，如果应用上述的初始条件，则常数ν0能够如下述数式(11)那样表示。
【数学公式11】
其中，数式(11)是下述数式(12)。
【数学公式12】
在此，当满足下述数式(13)时，所生成的电子到达检测器的阳极，前置放大器输出达到最大限度。
【数学公式13】
即，成为下述数式(14)。
【数学公式14】
其中，如果不能忽视空间电荷，则tTOF不同。
在此，当t＞tTOF时，在tTOF之后，信号收集结束，输出振幅按照前端电路时间常数τp以指数方式衰减。即，变为下述数式(15)那样。
【数学公式15】
如上述那样，νp(t)的公式化依存于干涉点z0和入射能量E0。从而，发明人们如下述数式(16)那样来表示该情况。其中，在下述为了简化显示，省略νp(t)内的E0。另外，在下述为了分别定义事件j的飞行时间以及作用深度，还应用下述数式(17)。
【数学公式16】
vp(t)＝vp(t；z0，E0)…(16)
【数学公式17】
以下，针对第一组分谱的计算进行说明。当不存在堆积时，检测器堆积模型10如以下那样来计算第一组分谱。在此，被检测的能量E如下述数式(18)那样定义，第一组分谱如下述数式(19)那样表示。
【数学公式18】
【数学公式19】
其中，数式(19)中的积分根据能量状态而涵盖容积整体。另外，当灵活的死时间接近于真正的死时间时，检测概率成为χ0 ～1。在上述的方程式中，n是入射计数率，μCZT(E)是能量E中的CZT的线性衰减。
返回到图2，接着，检测器堆积模型10使用Sin(E)和参数向量a来计算与包含峰堆积事件和尾堆积事件的2个光子入射事件对应的第二组分谱S1(E)(步骤S220)。在此，在2个光子入射事件的情况下，当入射事件间的时间间隔小于阈值T时，决定为发生了峰堆积事件，当时间间隔大于阈值T时，决定为发生了尾堆积事件。阈值T包含于参数向量a。
首先，在峰堆积事件的情况下，能量如下述数式(20)那样定义。
【数学公式20】
而且，峰组分谱如下述数式(21)那样表示。
【数学公式21】
其中，当灵活的死时间接近于真正的死时间时，检测概率成为下述数式(22)。
【数学公式22】
接着，在尾堆积事件的情况下，第一峰能量如下述数式(23)那样定义。
【数学公式23】
而且，组分谱如下述数式(24)那样表示。
【数学公式24】
并且，第二峰能量如下述数式(25)那样定义。
【数学公式25】
而且，组分谱如下述数式(26)那样表示。
【数学公式26】
其中，当灵活的死时间接近于真正的死时间时，检测概率成为下述数式(27)。而且，检测器堆积模型10将峰以及尾的堆积组分谱与式S1(E)相加。
【数学公式27】
返回到图2，接着，检测器堆积模型10使用Sin(E)和参数向量a来计算针对包含峰堆积事件以及尾堆积事件的多个(至少3个光子以上)光子入射事件的第3组分谱S2(E)(步骤S230)。
在此，在3个光子的堆积的情况下，相对于峰堆积，能量如下述数式(28)那样定义。
【数学公式28】
而且，峰组分谱如下述数式(29)那样表示。
【数学公式29】
其中，当灵活的死时间接近于真正的死时间时，检测概率成为数式(30)。而且，作为近似式，是下述数式(31)。
【数学公式30】
【数学公式31】
其中，在数式(31)中，满足下述数式(32)，N表示标准化因子。
【数学公式32】
接着，在尾堆积的情况下或在混合有尾以及峰的混合堆积的情况下，计算与2个光子的堆积的计算类似，但可考虑更多的组合。例如，在第一组合(0-1-2)的情况下，能量如下述数式(33)那样定义。
【数学公式33】
另外，在第二组合((01)-2)的情况下，能量如下述数式(34)那样定义。
【数学公式34】
其中，((02)-1)以及((12)-0)等其他的组合与上述第二组合类似。
在此，在尾堆积的情况下或在混合有尾以及峰的混合堆积的情况下，对应的公式通过将对2个光子的堆积使用的公式一般化，能够容易地得到。在一个实施方式中，例如使用峰堆积用的近似式而忽视尾堆积。
另外，在另一个实施方式中，将3个光子事件作为(1)2个光子事件(1次堆积)与单一光子事件(不存在堆积)之间的2个光子事件进行处理。此时，根据2个光子事件的组分谱与不存在堆积的组分谱来计算组分谱。将一个组分谱代入上述的2个光子事件方程式S1(E)的一项Sin(E)，同时将另一个组分谱代入相同的方程式的另一Sin(E)。该技术能够扩大到高次堆积事件。
返回到图2，接着，检测器堆积模型10对计算出的组分谱Si(E)、i＝0，1，2等进行合计，生成Sout(E；a)(步骤S240)。图4是表示本实施方式所涉及的检测器堆积模型的组分谱的合计的图。在此，P0表示与单一光子入射事件对应的第一组分谱S0(E)，P1表示第一以及第二组分谱S0(E)+S1(E)的合计。另外，P2相当于Sout(E；a)，表示第一、第二、以及第三组分谱的合计。
图5是表示按一定值的检测概率计算出的组分谱的合计的图。如图5所示，当使用了一定的检测概率时，堆积的影响被过大地评估。然而，如图4所示，由检测器堆积模型10计算出的频谱成为考虑了各堆积的概率的频谱。
返回到图1，模型参数推定设备20将模拟而测定到的输出频谱Sout(E；a)与实际测定到的测定频谱进行比较，以能够使规定的成本函数为最小的方式来更新参数向量a。图3是表示本实施方式所涉及的模型参数推定设备20的处理的步骤的流程图。
例如，如图3所示，模型参数推定设备20定义参数向量a的参数的各个用的合适的范围，例如将成本函数Ψ(a)如下述数式(35)那样定义(步骤S300)。
【数学公式35】
ψ2(a)＝∫dE[Sout(E，a)-SM(E)]2…(35)
即，模型参数推定设备20使用表示输出频谱Sout(E；a)与测定频谱SM(E)的差异度的成本函数。此外，成本函数并不限定于数式(35)，也可以使用其他的合适的成本函数。
然后，模型参数推定设备20根据Sout(E，a)接收到的值和测定到的频谱SM(E)来计算成本函数的值(步骤S310)。并且，模型参数推定设备20将成本函数Ψ(a)的值与当前的参数向量a建立对应来保存。
之后，模型参数推定设备20判定是否满足了停止基准(步骤S320)。例如，模型参数推定设备20在参数向量a的变化被决定，参数向量a的变化小于规定的阈值时，结束处理。另一方面，如果不满足停止基准，则向步骤S330继续。或者，当参数向量a的更新的重复的次数超过规定次数时，结束处理。此外，也可以使用当重复的次数超过规定次数时，或者当参数向量a的变化小于规定的阈值时进行停止等的停止基准的其他组合。
然后，模型参数推定设备20通过规定的最佳化方法，来更新参数向量a(步骤S330)。例如，模型参数推定设备20通过覆盖性的检索算法来更新参数向量a。此时，参数向量a在按每个参数而定义的范围内通过规定的体系方法被更新。或者，模型参数推定设备20能够使用Levenberg-Marquardt法等非线性最小二乘拟合法。此时，推定成本函数的梯度。此外，在成本函数的最小化中，也能够使用其他的最佳化方法。
然后，模型参数推定设备20将更新后的参数向量a反馈给检测器堆积模型(步骤S340)。检测器堆积模型使用更新后的参数向量a来计算新的Sout(E、a)，并返回到步骤S310。在此，在步骤S310中，接收新的Sout(E、a)值，使用成本函数相同的测定到的频谱SM(E)来重新计算。
在另一个实施方式中，能够从检测器的配置以及读出电子设备的结构中直接导出死时间τd等参数值中的一个或多个。并且，在另一个实施方式中，执行直接计算方法与通过图1～3在以上叙述的经验方法的组合。例如，参数的值中的几个能够直接计算，其余的值能够根据经验来决定。或者，参数的值的初始推定值能够直接计算，在降低计算负荷的上述的经验方法中能够作为初始值来使用。
一旦如以上所示那样决定了检测器堆积模型的最佳参数，则能够使用利用了模型的频谱校正用的各种算法。即，能够根据测定频谱求出入射频谱的值。例如，可举出(1)用于使成本函数最小的基于倾斜的方法、(2)为了能够使成本函数最小而找出规定的检索区域内的入射频谱的基于检索的方法、以及(3)基于响应函数的重复方法等。
例如，在基于响应函数的方法中，在没有堆积的线性例的情况下，如下述数式(36)那样对检测器堆积模型(输出频谱)进行定义或模型化。
【数学公式36】
Sout(E)≈dE′R(E，E′)Sin(E′)…(36)
在此，在数式(36)中，R(E，E’)表示检测器模型的响应矩阵，包含所决定的参数向量a。根据没有堆积时的组分谱的式子，能够如下述数式(37)那样来定义响应矩阵。
【数学公式37】
而且，入射频谱Sin(E)通过重复地求解下述数式(38)来得到。
【数学公式38】
接着，在有堆积的非线性例的情况下，如下述数式(39)那样对检测器堆积模型(输出频谱)进行定义或模型化。
【数学公式39】
Sout(E)≈∫dE′R(E，E′)Sin(E′)+∫∫dE′dE″R2(E，E′，E″)Sin(E′)Sin(E″)+……(39)
在此，在数式(39)中，R2(E，E’，E”)是检测器模型的2个光子的响应矩阵，使用参数向量a来决定。通过针对2个光子的峰堆积的组分谱式，能够将响应矩阵如下述数式(40)那样定义。
【数学公式40】
同样，将针对尾堆积的2个光子响应矩阵如下述数式(41)那样定义。而且，将综合的2个光子响应矩阵如下述数式(42)那样定义。
【数学公式41】
【数学公式42】
而且，入射频谱Sin(E)通过重复求解下述数式(43)来得到。
【数学公式43】
其中，由于这两个方程式包含表示高次的堆积的多个(3个以上的)光子响应矩阵，因此能够容易地展开。
在用于决定检测器堆积模型的上述的实施方式中，包含以往的针对堆积校正方法的多个优点。例如，上述的实施方式与灵活的死时间对应，能够与光子计数检测器内发生变动的实际的死时间、和灵活的脉冲形状对应。并且，上述的实施方式能够代替在以往的方法中使用的一定的检测概率而包含针对不同的数量的入射光子的各个检测概率。
上述的模型方程式基于特定的权重势和弹道亏损方程式。例如，权重势以及弹道亏损方程式被用于表示νp(t)的计算具有闭型的唯一的例子。也能够使用其他的方程式，组分谱也同样能够计算(概率方法尚且有效)，但还伴随着不能够具有闭型解的不同的νp(t)函数。
另外，脉冲形状被编入权重势以及弹道亏损方程式。因此，不同的脉冲形状带来不同的方程式。
并且，所公开的实施方式对现实的像素的权重势、作用深度、弹道亏损、以及空间电荷进行模型化。上述的实施方式表示权重势以及弹道亏损模型的一个例子。然而，在其他实施方式中，能够将由检测器结构决定的信号感应以及检测器的响应的其他模型编入本方法。
图6是表示本实施方式所涉及的X射线CT装置的图。图6的X射线CT装置包含X射线管1、滤波器以及准直仪2、和检测器3。例如，如图7的黑色的矩形所示，X射线CT装置还包含以与第3代检测器的半径不同的半径来配置的稀疏的固定能量识别(例如，光子计数)检测器。X射线CT装置还包含扫描架电动机(gantry motor)以及控制器4等机械式以及电气式的构成要素，能够控制扫描架的旋转、控制X射线源、或者控制被检体的床。X射线CT装置还包含数据取得系统5以及处理装置6，能够根据由数据取得系统取得的投影(视野)数据来生成CT图像。例如，处理装置6为了重建频谱CT图像而包含重建处理装置。即，处理装置所包含的重建处理装置根据成本函数低于规定的阈值的合成频谱，来生成校正了堆积事件的校正频谱，根据所生成的校正频谱来重建图像。
在此，处理装置为了如上述那样决定检测器堆积模型的参数，并且执行用于按每个光子计数检测器来执行堆积校正的方法，进行编程。并且，处理装置以及数据取得系统利用存储部7。存储部7例如构成为保存计算机程序、从检测器得到的数据、检测器堆积模型、以及重建的图像。
在一个实施方式中，处理装置构成为进行以下步骤：(1)设定步骤，设定包含死时间和不同的堆积事件的各个的概率的多个参数的值，其中，上述堆积事件的概率包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子入射事件的概率；(2)决定步骤，使用(a)检测器的响应模型、(b)入射频谱、以及(c)参数向量的设定值，来决定与不同的堆积事件的各个的概率中之一分别对应的多个组分谱；(3)生成步骤，对多个组分谱进行合计，生成输出频谱(也称为合成频谱)；(4)计算步骤，根据输出频谱和测定出的测定频谱，计算成本函数的值；(5)更新步骤，更新参数向量的值中的至少一个；(6)重复步骤，为了能够决定使成本函数最佳化的参数向量，直到满足停止基准为止，反复进行决定、合计、计算、以及更新的步骤。
对于本领域的技术人员而言不言而喻，处理装置6包含特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit：ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array：FPGA)、或其他的复杂可编程逻辑控制器件(ComplexProgrammable Logic Device：CPLD)那样的能够作为个别逻辑门而安装的CPU。FPGA或CPLD的安装可以通过VHDL(VHSIC(Very High Speed Integrated Circuit)HardwareDescription Language：超高速集成电路硬件描述语言)、Verilog(Verilog)、或其他的任意硬件描述语言进行编码。代码可被直接保存在FPGA或CPLD内，或者作为独立的电子存储器保存在电子存储器中。另外，存储器可以是ROM(Read Only Memory：只读存储器)、EPROM(Electrically Programmable Read Only Memory：电可编程序只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory：电可擦只读存储器)或闪存(FLASH)存储器等非易失性。存储器还可以是静态RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)或动态RAM等易失性。可以为了管理电子存储器、以及FPGA或CPLD与存储器之间的相互作用而设置微控制器或微处理器等处理装置。
或者，重建处理装置的CPU能够执行包含执行本说明书所记载的功能的计算机可读的一组指令的计算机程序，在此，程序被保存在上述的非暂时性电子存储器以及硬盘装置的双方或一方、CD(Compact Disc：压缩盘)、DVD(Digital Versatile Disc：数字化通用磁盘)、闪存盘或其他所有的已知存储介质中的任一个中。并且，计算机可读指令可作为与来自美国的Intel(英特尔)公司的Xeon(至强)处理器或来自美国的AMD(Advanced MicroDevices：超微半导体)公司的Opteron(皓龙)处理器、以及微软VISTA、UNIX(注册商标)、Solaris、LINUX(注册商标)、Apple、MAC-OS等操作系统、以及本领域的技术人员所周知的其他操作系统等处理装置一起执行的应用程序、背景程式、或操作系统的构成要素、或它们的组合来提供。
一旦事先被重建处理装置进行处理，则被处理后的信号通知给构成为生成CT图像的重建处理装置。图像进行保存到存储器中、以及显示于显示部的双方或一方。对于本领域的技术人员而言不言而喻，存储器可以是硬盘驱动器、CD-ROM驱动器、DVD驱动器、闪存盘、RAM、ROM、或在技术上周知的任意的其他的电子保存部。显示部可以作为LCD(LiquidCrystal Display：液晶显示)显示装置、CRT(Cathode Ray Tube：阴极射线管)显示装置、等离子显示装置、OLED(Organic Light Emitting Display：有机发光显示装置)、LED(LightEmitting Display：发光显示装置)、或技术上周知的任意的其他显示装置来安装。这样，本说明书所提供的存储部以及显示部的说明仅仅是例子，绝不限定本进步的范围。
以上，如说明的那样，根据本实施方式，能够提高堆积校正的精度。
虽然说明了本发明的几个实施方式,但这些实施方式是作为例子而提示的,并不意图限定本发明的范围。这些实施方式能够以其他的各种方式进行实施，在不脱离发明主旨的范围内，能够进行各种省略、置换、变更。这些实施方式或其变形与包含于发明的范围或主旨中一样，包含于权利要求书记载的发明及其等同的范围中。

Claims (10)

1.一种X射线计算机断层摄影装置，具备：
X射线管，产生X射线；
X射线检测器，检测由上述X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱；
生成部，根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与上述X射线检测器的死时间相关的参数的参数向量，来生成合成频谱；
生成控制部，以一边改变上述与堆积事件的概率相关的参数一边生成上述合成频谱的方式控制上述生成部，以使由上述X射线检测器输出的测定频谱与由上述生成部生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值；以及
重建部，根据上述差异度低于规定的阈值的合成频谱，生成校正了上述堆积事件的校正频谱，并根据所生成的校正频谱来重建图像。
2.根据权利要求1所述的X射线计算机断层摄影装置，其中，
上述生成部根据作为入射至上述X射线检测器的X射线的频谱的入射频谱、针对上述X射线检测器的X射线的响应模型、以及上述参数向量，来生成上述合成频谱。
3.根据权利要求1或2所述的X射线计算机断层摄影装置，其中，
与上述堆积事件的概率相关的参数包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子的入射事件的概率。
4.根据权利要求1所述的X射线计算机断层摄影装置，其中，
与上述死时间相关的参数根据上述X射线检测器的每个检测元件的特性来设定。
5.根据权利要求3所述的X射线计算机断层摄影装置，其中，
上述与堆积事件的概率相关的参数还包含时间阈值，该时间阈值对在上述2个光子入射事件中以另一个频谱相对于一个频谱中的峰重叠的方式入射了2个光子的第一2个光子入射事件、和以另一个频谱相对于一个频谱中的峰以后重叠的方式入射了2个光子的第二2个光子入射事件进行区别，
上述生成部生成在上述2个光子入射事件中包含上述第一2个光子入射事件和上述第二2个光子入射事件的合成频谱。
6.根据权利要求1所述的X射线计算机断层摄影装置，其中，
上述生成控制部进行控制，以便到上述差异度达到小于规定的阈值，或上述生成部生成合成频谱的生成次数达到规定的次数为止生成上述合成频谱。
7.根据权利要求1所述的X射线计算机断层摄影装置，其中，
上述参数向量通过非线性最小二乘法来更新。
8.一种X射线计算机断层摄影装置，具备：
X射线管，产生X射线；
X射线检测器，检测由上述X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱；
生成部，根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与上述X射线检测器的死时间相关的参数的参数向量来生成合成频谱，其中，上述堆积事件的概率包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子的入射事件的概率；
生成控制部，控制上述与堆积事件的概率相关的参数的改变，以便生成由上述X射线检测器输出的测定频谱与由上述生成部生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值的合成频谱；以及
重建部，根据上述差异度低于规定的阈值的合成频谱，生成校正了上述堆积事件的校正频谱，根据所生成的校正频谱来重建图像。
9.一种堆积校正方法，该方法由X射线计算机断层摄影装置来执行，上述X射线计算机断层摄影装置具备产生X射线的X射线管和检测由上述X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱的X射线检测器，该堆积校正方法包含：
根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与上述X射线检测器的死时间相关的参数的参数向量，来生成合成频谱；
以一边改变上述与堆积事件的概率相关的参数一边生成上述合成频谱的方式进行控制，以使由上述X射线检测器输出的测定频谱与上述生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值；以及
根据上述差异度低于规定的阈值的合成频谱，生成校正了上述堆积事件的校正频谱，并根据所生成的校正频谱来重建图像。
10.一种堆积校正方法，该方法由X射线计算机断层摄影装置来执行，上述X射线计算机断层摄影装置具备产生X射线的X射线管和检测由上述X射线管产生的X射线光子并输出测定频谱的X射线检测器，该堆积校正方法包含：
根据包含与堆积事件的概率相关的参数和与上述X射线检测器的死时间相关的参数的参数向量，来生成合成频谱，其中，上述堆积事件的概率包含单一光子入射事件的概率、2个光子入射事件的概率、以及至少3个光子的入射事件的概率；
控制上述与堆积事件的概率相关的参数的改变，以便生成由上述X射线检测器输出的测定频谱与上述生成的合成频谱的差异度低于规定的阈值的合成频谱；以及
根据上述差异度低于规定的阈值的合成频谱，生成校正了上述堆积事件的校正频谱，并根据所生成的校正频谱来重建图像。
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