JP2010540169A

JP2010540169A - スリットコリメータ散乱補正

Info

Publication number: JP2010540169A
Application number: JP2010528012A
Authority: JP
Inventors: サボル，ジョン・マイケル; ジャブリ，カドリ・ニザール; ボデン，アダム・エリス; ユー，ミーガン・リン
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2007-10-03
Filing date: 2008-07-15
Publication date: 2010-12-24
Anticipated expiration: 2028-07-15
Also published as: US20090092307A1; US8000512B2; WO2009045599A1; JP5156835B2; CN101821751A; CN101821751B; DE112008002640T5

Abstract

【課題】デュアルエネルギーＸ線撮像システムを用いて患者のＢＭＤを確定する。
【解決手段】スリットコリメータを利用して患者内部の関心領域の一連の部分を２種類のエネルギーのＸ線で照射する。画像強度データは、画像強度データのうちの主Ｘ線を含まず散乱線だけから生成される領域を特定することに基づいて散乱に関して補正される。これらの領域を特定するためにはその画像強度データの１次微分係数を使用する。散乱線のみの領域の境界において散乱線の強度を表す値が確定される。散乱線のみ領域の境界の散乱線強度に関するこの値を用いて、画像強度データのうち主Ｘ線並びに散乱線から生成された領域内の散乱線強度を推定する。画像強度データを散乱に関して補正するためには、既知の散乱線強度及び推定された散乱線強度がその画像強度データから差し引かれる。
【選択図】図１

Description

本発明は全般的には医学撮像に関する。本発明は具体的には、フラットパネル式ディジタルＸ線検出器を有するディジタルＸ線医用撮像システムに関する。

骨の骨密度（ｂｏｎｅｍｉｎｅｒａｌｄｅｎｓｉｔｙ：ＢＭＤ）はカルシウム含有量によって表される骨の強さを反映している。ＢＭＤは、グラム毎平方センチメートルを単位とした投影面積の１単位あたりの骨ミネラルの全体質量と定義される。ＢＭＤは幾つかの疾病や症状（骨粗鬆症がその１つ）を診断し治療するために有用なツールである。

骨粗鬆症は、カルシウム及び骨タンパクの減少に起因してＢＭＤが低下するような骨の疾病である。骨粗鬆症になった人は骨折を起こしやすく、またこの骨折は治癒が遅かったり治癒が不十分となることが多い。このことは、高齢者（特に、閉経後の女性）、ステロイド治療中の患者、並びにステロイド系薬剤を服用している人においてよく見られることである。骨粗鬆症を抑制しないと、姿勢の変化、身体的な異常（特に、「老人性円背（ｄｏｗａｇｅｒ’ｓｈｕｍｐ）」という通称で知られる症状）、並びに可動性の低下に繋がる可能性がある。骨粗鬆症に対する治療には、新たな骨成長を促進させるために必要な適当なカルシウムやその他のミネラルを患者の食事に確実に含めること、また閉経後の女性ではエストロゲンや混合ホルモンを補充すること、が含まれる。

デュアルエネルギーＸ線吸光分光分析（Ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙＸ−ｒａｙａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ：ＤＸＡまたはＤＥＸＡ）は、益々重要な骨密度計測技術となっている。実際に世界保健機構（ＷＨＯ）は骨粗鬆症を、ＤＸＡで計測したＢＭＤの値が（性別が同じ２０歳の健康な人の平均値の）ピーク骨質量の２．５標準偏差未満になったものと定義している。ＤＸＡの基本原理は、２種類のエネルギーレベルのＸ線に対する透過度を計測することである。どれだけのＸ線エネルギーが患者を透過するかを計測することによって、患者内で吸収されたＸ線エネルギー量を決定することが可能である。軟部組織と骨とは、この２つのエネルギーレベルのＸ線を異なる度合いで吸収する。その結果、軟部組織によるＸ線吸収を、骨によるＸ線吸収と識別することができる。次いで骨画像データからＢＭＤが決定される。

初期のディジタルＸ線検出器はサイズに限界があったため、股関節部や椎骨など所望の関心領域をカバーするために検出器をＸ線源と連係して移動させることによってＤＸＡを実施するような技法が開発された。このタイプのＤＸＡの例には、ペンシルビームＤＸＡとファンビームＤＸＡがある。ペンシルビームＤＸＡでは、Ｘ線源と検出器によって関心領域の２次元ラスタスキャンが実施される。ファンビームＤＸＡでは、線源と検出器の１回の掃引で関心領域をカバーできるように、スリットコリメータを用いて該関心領域を横断するように拡がった扇形形状のビームを生成している。

Ｘ線が患者の組織や骨と相互作用すると、このＸ線の一部は偏向すなわち方向転換を受ける。これら方向転換されたＸ線は散乱線（ｓｃａｔｔｅｒ）と呼ばれる。散乱線は、ＤＸＡ中に取得される定量的な値にかなりの程度の誤差を生じさせる可能性がある。散乱を受けたＸ線は、方向やエネルギーが異なることを除けば、線源から直に到来した主Ｘ線と識別不可能であると共に、ＢＭＤの導出に使用する画像内に含まれている。したがって、散乱された放射線が検出されるために、検出器の画素位置で受け取られる実際の放射線と比べて軟部組織及び骨を透過したと見られるＸ線の強度がより多く見えることがある。また逆に散乱がないとすると、受け取るであろうＸ線の実際量と比べて軟部組織及び骨を透過したと見られるＸ線の強度がより少なく見えることになる。画像の明瞭性に影響を及ぼすこと以外に、散乱があるとＢＭＤの値も影響を受けることになる。

既存のＤＸＡシステムは、これらのシステムが散乱の影響を最小化できるように狭いコリメーションと小さい視野を有する。しかしディジタルＸ線検出器技術は現在、大型フラットパネル式ディジタルＸ線検出器を有意のサイズの臨床関心領域をカバーするほどに十分大きくするところまで進歩してきた。その結果ディジタルＸ線検出器を、患者に対して静止状態に保つことができる。さらに、散乱の影響が既存のＤＸＡシステムと比べてかなり大きい。散乱を低減するために、散乱線除去グリッドやエアギャップなど収集中に散乱線を低減するための技法が使用されることがある。しかしこれらの技法はＸ線を減衰させており、また散乱の影響が完全には除去されない。このため、所望の結果を得るために患者に対してより多くの量のＸ線を照射しなければならない。

米国特許第６７１７１７４（Ｂ２）号

したがって、大型のフラットパネル式ディジタル検出器を使用する際に散乱の影響を低減させるような技法が望まれている。詳細には、Ｘ線に対する患者の被曝を低減させつつ（または、少なくとも増加させずに）散乱の影響を低減させるような技法が望まれている。

デュアルエネルギーＸ線撮像システムを用いて患者のＢＭＤを確定するための技法を提示する。本技法ではデュアルエネルギーＸ線撮像システムは、スリットコリメータを利用して患者内部の関心領域の一連の部分を２種類のエネルギーのＸ線で照射する。フラットパネル式ディジタルＸ線検出器は、患者の関心領域を通過したＸ線を検出し、検出器に到達したＸ線の強度を表すデータを生成する。画像強度データを散乱に関して補正した後、患者の関心領域の各部分の画像強度データを合成し、その関心領域に関する１枚または複数枚の画像を形成することができる。散乱補正済み画像強度データから同様にＢＭＤも確定される。

本散乱補正技法は、散乱線からのＸ線検出だけを反映しており主Ｘ線からのものは全く反映していない画像強度データの領域を特定することに基づく。これらの領域を特定するためにはその画像強度データの１次微分係数を使用する。散乱線のみの領域の境界において散乱線の強度を表す値が確定される。散乱線のみ領域の境界の散乱線強度に関するこの値を用いて、画像強度データのうち主Ｘ線と散乱線の両方から生成された領域内の散乱線強度を推定する。本技法の一実施形態では、散乱線のみ領域の境界における散乱線強度の値に散乱補正係数を乗算し、画像強度データのうち主Ｘ線並びに散乱線から生成された領域の中心で散乱線強度が推定される。この領域の残りの部分における散乱線は、領域内部の１つの点での推定強度を用いて補間される。画像強度データを散乱に関して補正するためには、既知の散乱線強度及び推定された散乱線強度がその画像強度データから差し引かれる。

本発明に関するこれらの特徴、態様及び利点、並びにその他の特徴、態様及び利点については、同じ参照符号が図面全体を通じて同じ部分を表している添付の図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことによってより理解が深まるであろう。

本技法の例示的な一実施形態による大型のフラットパネル式ディジタルＸ線検出器を有しておりかつデュアルエネルギーＸ線吸光分光分析（ＤＸＡ）を実施するように動作可能なデュアルエネルギーＸ線医用撮像システムの概略図である。本技法の例示的な一実施形態による図１のＸ線源、スリットコリメータ及び大型のフラットパネル式ディジタルＸ線検出器を表した模式図である。本技法の例示的な一実施形態による図２のＸ線源及びスリットコリメータの３次元像である。本技法の例示的な一実施形態による図２のＸ線源及びスリットコリメータの３次元像である。本技法の例示的な一実施形態によるデュアルエネルギー撮像システムを用いて患者のＢＭＤを確定するための処理のブロック図である。本技法の例示的な一実施形態による様々な組織密度を模した均一サンプルの収集画像に関する画像強度と画像強度の１次微分係数をプロットした図である。本技法の例示的な一実施形態による図６のサンプルの画像強度データに対する図５の散乱補正技法の適用をグラフで表した図である。本技法の例示的な一実施形態による第１の試験ファントームの立面図である。本技法の例示的な一実施形態による図８の第１の試験ファントームの画像に関する画像強度、推定散乱線及び散乱補正済み画像強度のｘ軸プロットである。本技法の例示的な一実施形態による図８の第１の試験ファントームの画像に関する画像強度、推定散乱線及び散乱補正済み画像強度のｙ軸プロットである。本技法の例示的な一実施形態による第２の試験ファントームの立面図である。本技法の例示的な一実施形態による図１１の第２の試験ファントームの画像に関する画像強度、推定散乱線及び散乱補正済み画像強度のｘ軸プロットである。本技法の例示的な一実施形態による図１１の第２の試験ファントームの画像に関する画像強度、推定散乱線及び散乱補正済み画像強度のｙ軸プロットである。

ここで図１を参照しながら本発明について、例示的な撮像システム（このケースでは、その全体を参照番号２０で示すデュアルエネルギーＸ線撮像システム）と連係して適用したものとして説明することにする。この実施形態ではデュアルエネルギーＸ線撮像システム２０はデュアルエネルギーＸ線吸光分光分析（ＤＸＡ）を実施するように動作可能である。しかし一般的には、本技法が適当な任意の撮像様式と共に使用できることに留意されたい。具体的には、この技法は大型のフラットパネル式ディジタル検出器を用いる任意の撮像システムに適用可能である。

図示した実施形態では、システム２０は大型のフラットパネル式ディジタルＸ線検出器２２と、Ｘ線源２６を覆うように配置されたスリットコリメータ２４と、を有する。デュアルエネルギーＸ線撮像システム２０は、異なるエネルギーのＸ線を用いて像を撮ることによって骨及び軟部組織の画像を作成する機能を有する。具体的にはシステム２０は、第１のエネルギーレベルを有するＸ線を用いて関心領域の画像を作成し、次いで第２のエネルギーレベルを有するＸ線を用いて関心領域の画像を作成する機能を有する。この実施形態では、第１のエネルギーレベルで発生させるＸ線は第２のエネルギーレベルで発生させるＸ線と比べてエネルギーがより低い。これら２つの画像は、組織の識別、組織の質の評価、その他を行うためにディジタル的に合成または解析されることがある。軟部組織及び骨は低エネルギーＸ線と高エネルギーＸ線を吸収する程度が異なっており、このためシステム２０は軟部組織によるＸ線の吸収及び減衰と骨による吸収及び減衰とを識別することができる。

図示した実施形態では、フラットパネル式ディジタルＸ線検出器２２は２つの画像を素速く続けて収集する能力を有するアモルファスシリコン製フラットパネルである。この画像収集速度が、大きいエネルギー差（最大で９０ｋＶｐ）をもつ高エネルギーと低エネルギーの画像を改良型の画像サブトラクションに変換することを可能とする。この実施形態では、デュアルエネルギーＸ線撮像システム２０の検出器２２及びＸ線源２６は傾斜壁面スタンド２８上に装着されている。検出器２２の表面積の全体を同時に照射するのではなく、スリットコリメータ２４を用いて検出器２２のより小さい部分を用いて画像ストリップを撮影する（これについては以下で詳細に検討することにする）。傾斜壁面スタンド２８は、システムが後でそれらをディジタル的に合成してより大きな画像を形成できるような一連の画像ストリップを撮影できるようにＸ線源２６及びスリットコリメータ２４をピボット動作させるように適合させている。システム２０はさらに、撮像手順中に患者をその上に寝かせられるような移動式ストレッチャーまたはテーブル３０を利用している。別法としてこのシステムは、フラットパネル式ディジタルＸ線検出器２２及びＸ線源２６を異なる支持体に対して確保させるように構成されることがある。例えばフラットパネル式ディジタルＸ線検出器２２は検出器２２を垂直方向に向かせることを可能にするスタンドに対して確保される一方、Ｘ線源２６は単独の支持体を用いて天井から懸吊させることがある。さらに、システム２０の図示した実施形態は、コンピュータ３４を用いてシステム２０を制御しかつ画像を処理するオペレータステーション３２を有する。オペレータステーション３２は、２つのモニタ３６、キーボード３８、またこの実施形態ではシステム２０とユーザの間の対話を容易にするためのマウス４０（あるいは、別のインタフェース構成要素）を含む。

図２の全体を見ると、スリットコリメータ２４は、患者及び検出器２２からの遊離Ｘ線をろ過することによって患者に関するより正確な画像を作成するために使用される。検出器２２に当たったＸ線だけが、Ｘ線源２６から患者を通過した直接経路で検出器２２まで伝播するＸ線であるのが理想的である。この所望の経路で伝播するＸ線を「主（ｐｒｉｍａｒｙ）」Ｘ線４２と呼んでいる。主Ｘ線４２はスリットコリメータ２４内のスリット４４を通過することが可能である。スリットコリメータ２４はＸ線源２６が発生させた遊離Ｘ線が患者に当たるのを阻止している。しかし、検出器２２の検出した別のＸ線はこの直接経路に従っていない。これらのＸ線のことを散乱線４６と呼ぶ。散乱線４６は主に、患者の組織と相互作用し、その元の経路から偏向すなわち方向転換を受けたＸ線である。

散乱線は、対象内部におけるＸ線の吸収及び減衰の検出結果を歪める影響を有する。検出器２２は主Ｘ線４２と散乱線４６の両方を検出する画素を有する。Ｘ線の元の経路と一直線上にある検出器２２の画素にとっては、散乱されたＸ線がすでに吸収済みであるように見えることになる。他方、散乱されたＸ線を検出する検出器２２の画素にとっては、散乱Ｘ線が患者を正常に直接通過したように見えることになる。このケースのそれぞれにおいて、画像強度データに対して、またしたがって医用画像に対して散乱線によって誤差が誘導されている。この誤差は、画像のコントラストを低下させており、また画像内にあいまいさとして出現することがあり、さらに、この画像データに基づいて実施される解析に悪影響を与えることがある。

検出器２２により検出されたその全体を参照番号４８で示す画像強度データの代表的なプロットを、検出器２２上でグラフで表している。画像強度データ４８は、アルミニウム及び樹脂を均一な厚さとしたものを介するなど組織密度を模した材料からなる試験ファントームに関するものである（これについては以下で詳細に検討することにする）。アルミニウムが骨の代わりであり、また樹脂が軟部組織の代わりである。画像強度データ４８内部の最大強度は、検出器２２のうちのスリット４４の直ぐ相対する位置にある領域で生じている。画像強度データ４８のこの領域（その全体を参照番号５０で示す）は、検出器２２による主Ｘ線４２と散乱Ｘ線４６の両方の検出に由来する。画像強度データ４８のうちその全体を参照番号５２で示す傾斜した強度は散乱Ｘ線だけの検出を表している。画像強度データ４８のこれら「散乱線のみ」領域５２は、スリットコリメータ２４が主Ｘ線４２の検出器２２の対応する部分への到達を阻止するため主Ｘ線４２の検出を全く示さない。

システム２０の図示した実施形態は散乱補正技法を利用して、画像強度データ４８の散乱線４６のみの生成に相当する領域５２を特定し、次いでこれらの領域内の散乱線強度を用いて画像強度データ４８の主Ｘ線４２と散乱線４６の両方の生成に相当する領域５０内において散乱線４６の強度を推定することによって、システム２０が形成した画像に対する散乱線の影響を低減している（これについては以下で詳細に検討することにする）。さらに、画像強度データ４８のうち画像の形成に使用される領域は唯一、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱Ｘ線４６の両方の生成に相当する領域５０である。本技法のこの実施形態では画像強度データ４８は、画像強度データ４８から散乱線強度を差し引き、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２の生成に相当するところだけを残すことによって補正される。

図３及び４の全般を見ると、図示した実施形態のＸ線源２６とスリットコリメータ２４が組み合わされて、矩形の画像照射エリア（その全体を参照番号５４で示す）を形成している。しかし、Ｘ線源２６及びスリットコリメータ２４は別の形状及びサイズを有する照射エリアを作成するように適合させることがある。さらにシステム２０のこの実施形態では、スリット４４は幅が概ね２．５ｃｍである。

この実施形態では傾斜壁面スタンド２８は、矩形の照射エリア５４を図３の第１位置から図４の第２位置まで移動させるためにＸ線源２６及びスリットコリメータ２４をピボット動作させるように適合させている。この方式では、関心領域の画像（複数の画像のこともある）の全体を形成するようにディジタル的に合成される一連の画像のシステム２０による撮影を可能とさせるために検出器２２の表面を全体にわたって矩形の照射エリア５４を移動させている。ある照射と次の照射で検出器２２の一部同士でその幾らかを重ね合わせることがある。さらに本システムは、ある位置までピボット移動させて高エネルギーレベル画像と低エネルギーレベル画像の両方を撮影するように構成されることがあり、あるいはシステム２０を一方のエネルギーレベルのＸ線で画像の全体シーケンスを完遂させ次いでもう一方のエネルギーレベルのＸ線でそのシーケンスを繰り返すことがある。

図５の全般を見ると、デュアルエネルギーＸ線撮像システム２０を用いて患者のＢＭＤを確定するための技法のブロック図（その全体を参照番号５６で示す）を表している。この実施形態ではシステム２０を使用して患者の関心領域の一連の部分を２種類のエネルギーのＸ線で照射しその関心領域に関する画像強度データ４８を取得しており、これを用いて次いで１枚の画像が作成されている。散乱に関して画像強度データを補正した後、これらの照射により収集した画像は次いで、関心領域に関する１枚または複数枚の画像を形成するために合成することができる。次いで補正済み画像データを処理することによってＢＭＤを決定することができる。ここで本技法についてさらに詳細に検討することにする。

スリットコリメータ２４及びＸ線源２６を使用して、患者の第１の部分及びフラットパネル式ディジタルＸ線検出器の対応する部分が第１のエネルギーレベルを有するＸ線で照射される（この全体をブロック５８で示す）。上述のようにスリットコリメータ２４は、矩形のＸ線ストリップが形成されるようにシステム２０が発生させたＸ線ビームをコリメートさせる。本技法のこの実施形態では、システム２０はこの後、第２のエネルギーレベルのＸ線を用いて画像を作成する。さらにこの実施形態では、第１のエネルギーレベルは第２のエネルギーレベルと比べてエネルギーがより低い。

フラットパネル式ディジタル検出器２２は患者を通過したＸ線を収集しＸ線検出器２２により検出された強度を表す画像強度データを生成する（この全体をブロック６０で示す）。システム２０は次いで、その画像強度データの１次微分係数を決定する（この全体をブロック６２で示す）。その画像強度データの１次微分係数によって強度画像データのうちの散乱のみの検出に由来する部分の特定が可能となる。

図６の全般を見ると、画像強度データ４８の代表的なプロットのチャート（この全体を参照番号６４で示す）を、その画像強度データの１次微分係数４８のプロット（その全体を参照番号６６で示す）と共に示している。図２に関連して上で指摘したように、図示した実施形態では、画像強度データの代表的プロットの対象は、骨と軟部組織のそれぞれを表したアルミニウムと樹脂の一連の均一ストリップである。

図示した実施形態では、画像強度データの散乱線のみ領域５２は、画像強度データのうち主Ｘ線４２と散乱線４６の結果に相当する領域５０の両側にある２つの画像強度データ領域５２からなる。上で指摘したように、画像強度データのうち主Ｘ線４２と散乱線４６の結果に相当する領域５０は、検出器２２のうちスリットコリメータ２４内のスリット４４の直ぐ相対する位置にある部分上に見出される。

しかしながら、画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２を主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域５０から分離するための明瞭な識別標識は存在しない。しかし、画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２を特定する特徴は、これらの領域内の画像強度データ４８の強度が画像強度データ４８が主Ｘ線４２の検出を反映し始める点に到達するまで緩やかに上昇することである。したがって、画像強度データ４８の１次微分係数６６は一般に、画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２内である画素が次の画素になっても大幅に変化することがない。しかし、散乱線４６がスリット４４の反対側に集中しているため、画像強度データ４８のうちのスリット４４の辺縁に対応する領域に近づくに連れて散乱線の量はより急激に増加する。このことは、散乱Ｘ線４６の受ける偏向は大きな角度ではなく若干の角度である可能性が高いこと、並びに散乱線を発生させる主Ｘ線４３はその位置に集中しているという理由による。したがって１次微分係数はスリット４４の辺縁が近づくに連れてより急激に増加することになる。実際に主Ｘ線のうちの一部は、スリット４４の辺縁を通過して検出器２２による検出を受けることが可能である。この点で、画像強度データ４８は著しく増加して画像強度データ４８に第１の変曲点６８を生成することになり、また１次微分係数６６は急峻な変化を示すことになる。

この例ではその急峻な変化は上向きスパイク７０である。しかしこの急峻な変化は必ずしも、画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２から散乱線及び主Ｘ線の領域５０への遷移を指示するスパイクほどに顕著である必要はない。

１次微分係数６６の急峻な変化によって、画像強度データ４８のうち主Ｘ線並びに散乱線４６に由来する領域５０と散乱線のみに由来する領域５２の間の境界が規定される。例えば、１次微分係数の急峻な変化は、１次微分係数の最大値に対する１次微分係数の所与の比として規定されることがある。この例に従うと、１次微分係数内の１次微分係数の最大値に対する所与の比に対応する値を有する点（複数の点のこともある）を用いて次いで、画像強度データ４８のうちの主Ｘ線及び散乱線４６に由来する領域５０と散乱線のみに由来する領域５２との間の境界が規定される。この実施形態では、１次微分係数６６の第１の上向きスパイク７０が画像強度データ４８のうちの画像強度データ４８の左側にある散乱線のみ領域５２の端部のマークとなっている。画像強度データ４８内のこの点は、スリット４４の内側辺縁に沿って通過する主Ｘ線４２に対応している。同様に、スリット４４の内側辺縁に対応する領域から若干内方に動かすと、検出器２２は実際上その全体が主Ｘ線４２に曝露されることになる。さらに若干内方では、画像強度データ４８の強度の上昇はあまり顕著でなくなり始める。そのために画像強度データ４８の増加率が低くなって画像強度データ４８内に別の変曲点７２を生じさせることになり、また画像強度データの１次微分係数６６は下向きスパイク７４を示すことになる。スリット４４の反対側の内側辺縁上ではこの反対の効果が生じる。主Ｘ線４２の線束数が減少し始めて、画像強度データ４８内に別の変曲点７６を生じさせ、また１次微分係数には負の下向きスパイク７８を生じさせることになる。実際に、主Ｘ線４２がすべてスリットコリメータ２４により阻止されると共に、画像強度データ４８の強度は散乱線だけに由来するようになる。強度の変化率が低下すると共に、画像強度データ４８に別の変曲点８０が生じることになる。強度が低下する度合いが著しく低下するに連れて１次微分係数の上向きスパイク８２も生じる。これが画像強度データ４８の右側の散乱線のみ領域５２の開始点のマークとなる。さらに右に進むと、画像強度データ４８の強度は散乱線４６のみに由来することになる。

再度図５を参照すると、スリット４４の辺縁に対応する散乱線４６の強度は画像強度データ４８の１次微分係数６６に基づいて確定される（この全体を参照番号８４で示す）。上で指摘したように、第１の上向きスパイク７０及び第２の上向きスパイク８２によって画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２の境界を規定している。これらはさらに、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２並びに散乱線４６に由来する領域５０の境界を規定している。この実施形態では具体的に、第１の上向きスパイク７０と第２の上向きスパイク８２の位置における散乱線４６の強度の平均をとり、スリット４４の辺縁に対応する散乱線４６の強度を確定している。しかし、スリット４４の辺縁に対応する散乱線４６の強度を確定する別の方法を使用することもできる。例えば、第１の上向きスパイク７０と第２の上向きスパイク８２の位置における散乱線強度のうちの一方だけを使用することがある。さらに、上向きスパイクの開始点と上向きスパイクの終了点の間に明瞭な位置の差が存在する場合、この実施形態では、画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２の近傍の点に対応する強度を使用している。

画像強度データ４８の主Ｘ線４２並びに散乱線４６に由来する領域５０の中心位置における散乱線４６の強度は、スリット４４の辺縁位置における散乱線４６の強度及び実験データから導出した散乱補正比に基づいて推定される（この全体をブロック８６で示す）。画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域の中心は、検出器２２のうちスリット４４の中心と直ぐ相対する位置にある領域に対応する。具体的にこの実施形態では、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域５０の中心に対応する推定散乱は、スリット４４の辺縁位置における散乱線強度に散乱補正比を乗算することによって確定される。

辺縁散乱線強度に対する中心散乱線強度の比は、様々な厚さを有する均一な樹脂及びアルミニウム製試験ファントームに対する一連のスリット像を撮影することによって見出されている。この実施形態ではその散乱補正比は、アルミニウム及び樹脂の所与の厚さ範囲にわたってその散乱比の平均をとることによって計算される。さらにこの実施形態では、使用する２つのＸ線エネルギーレベルのそれぞれごとに１つの割合で２つの散乱補正比が確定されている。この散乱補正比は、体重、体脂肪百分率、身長、胸囲、腰回り、ボディマス指数（ｂｏｄｙｍａｓｓｉｎｄｅｘ）、関心領域、その他などの患者に関する特性に基づいて、撮像中に選択されることがある。例えば、体脂肪百分率が高い人では骨と比べて軟部組織の百分率がより大きくなり、発生する散乱線の量に影響を及ぼす可能性がある。同様に、患者身体のうちの撮像中の部分に応じて、予測される散乱線がより多いことやより少ないことがある。この患者の特性はオペレータが手作業で入力することがある。別法として、その内部に患者特性が保存されている電子式記録から患者情報が自動的に取り出されることがある。

再度図６を参照すると、推定される中心散乱線強度８８と２つの辺縁での散乱線とが、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域５０内の散乱線をモデル化するためのアンカー点となる。図示した実施形態では、領域５０の残りの部分内における散乱線は、画像強度データ４８のこれら３つの点間での補間によって推定される。しかし、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域５０内における散乱線４６の強度を推定するために、補間以外の技法が使用されることがある。さらに、中心散乱線強度以外の点が推定されることがある。さらに、複数の点が推定されることがある。

再度図５及び６を参照すると、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱線の両方に由来する領域５０内での散乱線を補間するために曲線当てはめプログラムが使用される（これをブロック９０で示す）。曲線９２は、２つの辺縁にある２つの散乱線強度を、主Ｘ線及び散乱線に由来するＸ線を受ける領域５０の中心における推定散乱線強度と連結している。図示した実施形態では、散乱の補間のために３次スプライン補間スキームを用いている。しかし、別の補間スキームを使用することもできる。

図５及び７の全般を見ると、画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２内の散乱線４６の強度、並びに主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する画像強度データ４８の領域５０内の散乱線に関する推定強度に基づいて、画像強度データ４８を散乱に関して補正している（これをブロック９４で示す）。図７では、散乱補正技法をグラフで表している。一番左は、画像強度データ４８の元のプロット６４と画像強度データ４８の１次微分係数６６とを示している。真ん中は、元の未補正画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２と、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域内部の散乱線４６の強度に関する推定値の曲線９２と、からなるプロット９６である。散乱に関して画像強度データ４８を補正するために、元の画像強度データ４８の散乱線のみ領域５２並びに主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域５０内部の散乱線の強度の推定値の曲線９２が、元の未補正画像強度データ４８から差し引かれる。得られた散乱補正画像強度データ（その全体を参照番号９８で示す）を一番右に表示している。散乱補正画像強度データ９８は、均一な厚さを有する試験ファントームに対する無散乱線画像に対応する予測される形状を有することに留意すべきである。

別法として、別の散乱補正技法使用することもできる。例えば、スリット４４の辺縁に対応する主Ｘ線４２は、第１の変曲点６８における強度を第２の変曲点７２における強度から差し引くことによって確定されることがある。対象が均一な厚さを有する場合、画像強度データ４８のうち主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域全体にわたって主Ｘ線４２が均一であると仮定することができる。したがって、辺縁位置における主Ｘ線４２は領域５０全体にわたる主Ｘ線４２を表している。データ４８のうちの主Ｘ線４２と散乱線４６の両方に由来する領域５０内の散乱線４６を決定するためには、辺縁位置で確定した主Ｘ線４２の強度が、領域５０全体にわたって画像強度データ４６から差し引かれる。これが既知となれば、次いで散乱線４６を領域５０内の画像強度データ４８から差し引くことが可能である。

再度図５を参照すると図示した実施形態では、デュアルエネルギー撮像システム２０は第２のエネルギーレベルのＸ線を患者に照射（この全体をブロック１００で示す）した後、関心領域の次の部分の画像を撮影するように位置決めし直している。画像強度データの収集及び補正に関する上述の技法はさらに、第２のエネルギーレベルのＸ線で取得した画像強度データに関して反復される。異なるエネルギーレベルにおける画像データの作成に関して実際には様々な方法を使用できることは当業者であれば理解されよう。例えば、システムを各位置として両方のエネルギーレベルの画像データが収集されることや、あるいは一方のエネルギーレベルで画像データを収集するために様々な位置まで横動させた後、第２のエネルギーレベルで画像データを収集するために同じ位置を反復することがある。また別法では、そのシステムが２種類のエネルギーレベルで同時に画像データを収集する機能を有する２重エネルギー検出器を含んでいれば、これらのエネルギーレベルにおける収集の合成が実施されることがある。

次いで、Ｘ線源２６及びスリットコリメータ２４が位置決めし直され、患者の第２の部分からデータを取得する（この全体をブロック１０２で示す）。図示した実施形態では、患者の第２の部分を照射するために、Ｘ線源２６及びスリットコリメータ２４を横方向に変位させるのではなくピボット移動させている。この処理は関心領域の一連の画像が完了するまで必要に応じて反復させる。患者の関心領域に関する一連画像中の画像間には重複が存在することがある。別法としてシステム２０は、関心領域の所望の画像のすべてを第１のエネルギーレベルのＸ線で収集した後で、第２のエネルギーレベルのＸ線で任意の画像を収集することがある。

患者の関心領域に関する画像強度データ４８を収集し終えた後、散乱補正済み画像強度データを用いて患者の１枚または複数枚の画像が作成される（この全体をブロック１０４で示す）。この画像は、骨及び／または軟部組織に関するデュアルサブトラクション画像とすることがある。

この実施形態では、散乱未補正の画像強度データではなく散乱補正済み画像強度データを用いてＢＭＤを確定している（この全体をブロック１０６で示す）。ＢＭＤは、ブロック１０４で示すように画像を形成させずに確定されることもある。図示した実施形態ではその散乱補正済み画像強度データは、患者内部でのＸ線吸収に対応するような等価厚としたアルミニウム及びルサイトの確定に使用される。次いでこの等価厚がＢＭＤ値に変換される。しかし、散乱補正済み画像強度データからのＢＭＤの確定には別の方法を使用することもできる。

図８の全般を見ると、試験ファントーム１０８の立面図を表している。このファントームは不均一な厚さのアルミニウム及びルサイトからなる。この実施形態では、ファントーム１０８は側面が次に移るに従って高くなってゆく一連の段差１１０を有する。

図９の全般を見ると、上述の技法を用いて試験ファントーム１０８の画像を作成した結果を表している。この結果は、未補正画像強度対検出器２２のｘ軸に沿った位置を表したプロット（その全体を参照番号１１２で示す）を含む。プロット１１２はファントーム１０８の形状と著しく異なることに留意されたい。プロット１１２はファントーム１０８の平坦な段と比べるとかなり鋸歯状の形状を示している。画像強度データのうちスリット４４と相対する部分の推定散乱線強度のプロット（これを参照番号１１４で示す）も示している。上述のように、未補正画像強度データ１１２は、参照番号１１６で示す散乱線のみ領域の画像強度及び推定散乱線強度１１４を未補正画像強度データ１１２から差し引くことによって散乱に関して補正を受ける。その全体を参照番号１１８で示す散乱補正済み画像強度データのプロットは、未補正画像強度プロット１１２の鋸歯状断面ではなくファントーム１０８の階段状断面を有することに留意すべきである。

図１０の全般を見ると、図８の試験ファントームの画像に関する検出器２２のｙ軸に沿った画像強度、推定散乱線及び散乱補正済み画像強度のプロットを表している。図示した実施形態では、未補正画像強度対検出器２２のｙ軸に沿った位置のプロット（その全体を参照番号１２０で示す）は、ファントーム１０８の予測される平坦な形状ではなく半円形の頂部を有している。画像強度データのうちスリット４４と相対する部分の推定散乱線強度のプロット（これを参照番号１２２で示す）も示している。未補正画像強度データ１２０は、参照番号１２４で示す散乱線のみ領域の画像強度及び推定散乱線強度１２２を未補正画像強度データ１２０から差し引くことによって散乱に関して補正を受ける。その全体を参照番号１２６で示す散乱補正済み画像強度データのプロットは、未補正画像強度プロット１２０の半円形頂部断面ではなくファントーム１０８の予測される平坦頂部断面を有することに留意すべきである。

図１１の全般を見ると、第２の試験ファントーム１２８の立面図を表している。このファントームは、不均一な厚さとしたアルミニウム及び樹脂からなる。この実施形態ではファントーム１２８は一連のプラトー１３０を有する。

図１２の全般を見ると、図１１の試験ファントームの画像に関する検出器２２のｘ軸に沿った画像強度、推定散乱線及び散乱補正済み画像強度のプロットを表している。図示した実施形態では、未補正画像強度対検出器２２のｘ軸に沿った位置のプロット（その全体を参照番号１３２で示す）は、ファントーム１２８の平坦なプラトー１３０と比べてより大きな曲率を有する。画像強度データのうちスリット４４と相対する領域内の散乱線の推定強度が上述の技法を用いて確定される。画像強度データのうちスリット４４と相対する部分の推定散乱線強度のプロット（これを参照番号１３４で示す）も示している。上述のように、未補正画像強度データ１３２は、参照番号１３６で示す散乱線のみ領域の画像強度及び推定散乱線強度１３４を未補正画像強度データ１３２から差し引くことによって散乱に関して補正を受ける。その全体を参照番号１３８で示す散乱補正済み画像強度データのプロットは、未補正画像強度プロット１３２の曲率ではなくファントーム１２８の平坦なプラトーを有することに留意されたい。

図１３の全般を見ると、図８の試験ファントームの画像に関する検出器２２のｙ軸に沿った画像強度、推定散乱線及び散乱補正済み画像強度のプロットを表している。図示した実施形態では、未補正画像強度対検出器２２のｙ軸に沿った位置のプロット（その全体を参照番号１４０で示す）は、ファントーム１２８の予測される平坦な形状ではなく半円形の頂部を有している。画像強度データのうちスリット４４と相対する部分の推定散乱線強度のプロット（これを参照番号１４２で示す）も示している。未補正画像強度データ１４０は、参照番号１４４で示す散乱線のみ領域の画像強度及び推定散乱線強度１４２を未補正画像強度データ１４０から差し引くことによって散乱に関して補正を受ける。その全体を参照番号１４６で示す散乱補正済み画像強度データのプロットは、未補正画像強度プロット１４０の半円形頂部断面ではなくファントーム１２８の予測される平坦頂部断面を有することに留意されたい。

本技法の技術的効果は、散乱に関して画像強度データを補正することである。本発明のある種の特徴についてのみ本明細書において図示し説明してきたが、当業者によって多くの修正や変更がなされるであろう。したがって添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神の範囲に属するこうした修正や変更のすべてを包含させるように意図したものであることを理解されたい。

２０デュアルエネルギーＸ線撮像システム
２２フラットパネル式ディジタルＸ線検出器
２４スリットコリメータ
２６Ｘ線源
２８傾斜壁面スタンド
３０移動式ストレッチャー、テーブル
３２オペレータステーション
３６モニタ
３８キーボード
４０マウス
４２主Ｘ線
４４スリット
４６散乱線

Claims

画像データを処理するためのコンピュータ実現による方法であって、
ディジタル撮像検出器により取得した画像強度データにアクセスする工程であって、該画像強度データは主Ｘ線及び散乱線により生成される第１の領域と散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域とを含むアクセス工程と、
画像強度データの内部において主Ｘ線及び散乱線により生成される第１の領域と散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域とを特定する工程と、
画像強度データのうちの散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域内で散乱線強度を確定する工程と、
画像強度データの少なくとも１つの第２の領域内の散乱線強度に基づいて画像強度データの第１の領域内の散乱線強度を推定する工程と、
散乱補正済み画像強度データを確定するために第１の領域内の推定散乱線強度に基づいて画像強度データの第１の領域を散乱に関して補正する工程と、
を含む方法。
散乱補正済み画像強度データに基づいて患者の一部分の内部の骨密度を確定する工程を含む請求項１に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像強度データの第１の領域を散乱に関して補正する前記工程は、前記推定した散乱線強度を画像強度データから差し引く工程を含む、請求項１に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
少なくとも１つの第２の領域を画像強度データから差し引くことによって画像強度データの少なくとも１つの第２の領域を散乱に関して補正する工程を含む請求項３に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像強度データの内部において主Ｘ線及び散乱線により生成される第１の領域と散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域とを特定する前記工程は、画像強度データの微分係数に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像強度データの微分係数の少なくとも１つの急峻な変化を特定する工程を含むと共に、前記画像強度データの少なくとも１つの第２の領域が該画像強度データの微分係数の少なくとも１つの急峻な変化によって規定されている、請求項５に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像強度データの第１の領域内の推定散乱線強度を確定する工程は、画像強度データの第１の領域のある点における散乱線強度を推定するために散乱線強度に補正係数を乗算する工程を含む、請求項１に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像強度データの微分係数の少なくとも１つの急峻な変化を特定する工程を含むと共に、前記補正係数が乗算された散乱線強度は該画像強度データの微分係数の少なくとも１つの急峻な変化に対応する少なくとも１つの散乱線強度に基づく、請求項７に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
推定散乱線強度を確定する前記工程は、画像強度データの第１の領域の１つの点における推定散乱線強度に基づいて画像強度データの第１の領域内部の散乱線強度を補間する工程を含む、請求項７に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
前記補正係数は患者の特性に基づく、請求項７に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
前記患者特性は手作業で入力される、請求項１０に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
前記患者特性は電子式記録から自動で取り出される、請求項１０に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
前記患者特性は患者の相対的なサイズである、請求項１０に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
ディジタル撮像検出器により取得した画像強度データにアクセスする前記工程は、Ｘ線源が発生させたスリットコリメータを通過したＸ線からフラットパネル式ディジタルＸ線検出器により取得した画像強度データにアクセスする工程を含む、請求項１に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
ディジタル撮像検出器により取得した画像強度データにアクセスする前記工程は、デュアルエネルギーディジタルＸ線撮像システムにより取得した強度データにアクセスする工程を含む、請求項１に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像データを処理するためのコンピュータ向けのシステムであって、
ディジタル撮像検出器により取得した画像強度データにアクセスするための手段であって、該画像強度データは主Ｘ線及び散乱線により生成される第１の領域と散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域とを含むアクセス手段と、
画像強度データの内部において主Ｘ線及び散乱線により生成される第１の領域と散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域とを特定するための手段と、
散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域内の散乱線強度を確定するための手段と、
画像強度データの少なくとも１つの第２の領域内の散乱線強度に基づいて画像強度データの第１の領域内の散乱線強度を推定するための手段と、
散乱補正済み画像強度データを確定するために第１の領域内の推定散乱線強度に基づいて画像強度データの第１の領域を散乱に関して補正するための手段と、
を備えるシステム。
医用画像データを処理するためのマシン読み取り可能な媒体であって、
ディジタル撮像検出器により取得した画像強度データにアクセスするように動作可能なコードであって、該画像強度データは主Ｘ線及び散乱線により生成される第１の領域と散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域とを含むアクセス動作可能なコードと、
画像強度データ内部において、主Ｘ線及び散乱線により生成される第１の領域と散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域とを特定するように動作可能なコードと、
散乱線のみにより生成される少なくとも１つの第２の領域内で散乱線強度を確定するように動作可能なコードと、
画像強度データの少なくとも１つの第２の領域内の散乱線強度に基づいて画像強度データの第１の領域内の散乱線強度を推定するように動作可能なコードと、
散乱補正済み画像強度データを確定するために第１の領域内の推定散乱線強度に基づいて画像強度データの第１の領域を散乱に関して補正するように動作可能なコードと、
を備えるマシン読み取り可能媒体。
画像強度データを処理するためのコンピュータ実現による方法であって、
画像強度データ内部の画像強度の変化率に基づいて、画像強度データ内部の散乱線のみにより生成される第１の領域を特定する工程と、
画像強度データのうち主Ｘ線及び散乱線から生成される第２の領域内の推定散乱線強度を、画像強度データの第２の領域の近傍にある画像強度データの第１の領域内の１つの点における散乱線強度に基づいて確定する工程と、
第２の領域内の推定散乱線強度に基づいて、画像強度データの第２の領域を散乱に関して補正する工程と、
を含む方法。
散乱補正済み画像強度データに基づいて患者の一部分の内部の骨密度を確定する工程を含む請求項１８に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
Ｘ線源が発生させたスリットコリメータを介したＸ線からフラットパネル式ディジタル撮像検出器により取得した画像強度データにアクセスする工程を含む請求項１８に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
Ｘ線源が発生させたスリットコリメータを介したＸ線からフラットパネル式ディジタル撮像検出器により取得した画像強度データにアクセスする前記工程は、デュアルエネルギーディジタルＸ線撮像システムが生成した強度データにアクセスする工程を含む、請求項２０に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像強度データ内部の画像強度の変化率に基づいて画像強度データ内部の散乱線のみにより生成される第１の領域を特定する前記工程は、画像強度データの微分係数を確定する工程と、画像強度データの急峻な変化に基づいて第１の領域を特定する工程と、を含む、請求項１８に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
画像強度データの第２の領域の近傍にある画像強度データの第１の領域内の前記点は、画像強度データの微分係数の急峻な変化に対応している、請求項２２に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
推定散乱線強度を確定する前記工程は、画像強度データの第２の領域の少なくとも１つの点における散乱線強度の推定値を確定するために、画像強度データの第２の領域の近傍にある画像強度データの第１の領域内の１つの点における散乱線強度に対応する散乱線の値に補正係数を乗算する工程を含む、請求項２２に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
推定散乱線強度を確定する前記工程は、画像強度データの第２の領域の少なくとも１つの点と画像強度データの第２の領域の近傍にある画像強度データの第１の領域内の前記点とにおける散乱線強度推定値の間で散乱線強度を補間する工程を含む、請求項２４に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。
前記散乱線の値は、画像強度データの微分係数の第１の急峻な変化に対応する第１の散乱線強度と画像強度データの微分係数の第２の急峻な変化に対応する第２の散乱線強度との平均値である、請求項２４に記載のコンピュータ実現による画像データ処理方法。