JP2015033581A - Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】高分解能パンクロマティック画像を使用するＣＴ低分解能スペクトル画像のパンシャープン処理を実行するＸ線コンピュータ断層撮像装置等を提供すること
【解決手段】Ｘ線管と複数の第１の検出素子を有するエネルギー積分検出器とを用いて取得されたエネルギー積分データから高分解能パンクロマティック画像を再構成し、Ｘ線管と複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有する光子計数検出器とを用いて取得されたスペクトルエネルギーデータから少なくとも１つの低分解能スペクトル画像を再構成し、高分解能パンクロマティック画像を用いて、少なくとも１つの低分解能スペクトル画像に対応する少なくとも１つの高分解能スペクトル画像を生成する。
【選択図】 図１

Description

Ｘ線コンピュータ断層撮影（Ｘ線ＣＴ）画像処理に関し、特に、高分解能パンクロマティック（非スペクトル）画像を使用するＣＴ低分解能スペクトル画像のパンシャープン処理(pansharpening)を実行するＸ線コンピュータ断層撮像装置（Ｘ線ＣＴ装置）、及び医用画像処理プログラムに関する。

エネルギー弁別Ｘ線検出器としても知られる光子計数検出器をコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に組み込むことが、大きく望まれている。光子計数検出器は、画質を向上させ、線量を減少させ、ＣＴの新しい臨床応用を可能にするいくつかの可能性を有する。光子計数検出器は、材料分類を行い、定量的画像化を改良し、ビームハードニングアーチファクト（beam-hardening artifacts）を減少させるための追加のスペクトル情報を含むデータを取得する。

広く使用されているエネルギー積分（energy inegrating）検出器についての上記利点にもかかわらず、光子計数検出器はある欠点を有する。光子計数検出器は、一般に、高いコストおよびその計数率によって制限される。さらに、光子計数検出器の信号対雑音比（ＳＮＲ）が、小さい画素サイズについて低Ｘ線束レベルで低下するが、光子計数検出器は、小さい画素サイズによって高レベルの画素間干渉を受ける。一方、ＣｄＴｅ／ＣｄＺｎＴｅセンサ等の光子計数検出器は、高Ｘ線束レベルでの性能が低く、結果としてＳＮＲが低下する。これらの理由で、光子計数検出器は、臨床ＣＴシステムで現在利用されているエネルギー積分検出器の代わりにはなっていない。

光子計数検出器の前述した問題のため、光子計数検出器と統合検出器との組合せを利用する二管球CTシステム（dual-tube CT system）が提案されている。１つの例示的な二管球CTシステムでは、一方の線源が、光子計数検出器に向けてＸ線を投影し、他方の線源が、光子計数検出器に対して所定の角度で配置された従来の検出器に向けてＸ線を投影する。例示的な二管球CTシステムで使用される高Ｘ線束率に対処するために、光子計数検出器の画素サイズは実質的に小さく作られたが、光子計数検出器の前述した利点が実質的に減少する点まで、電荷共有およびＫエスケープ率（K-escape rates）が増加している。

特開２０１１−１０４０７５号公報

しかしながら、高いコストおよび低いサンプリング速度等の公知の欠点のない光子計数検出器を使用するＣＴ撮影を改良することが依然として望まれている。

目的は、高分解能パンクロマティック画像を使用するＣＴ低分解能スペクトル画像のパンシャープン処理を実行するＸ線コンピュータ断層撮像装置、及び医用画像処理プログラムを提供することである。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、Ｘ線を発生する少なくとも一つのＸ線管と、複数の第１の検出素子を有しエネルギー積分データを取得するためのエネルギー積分検出器と、前記複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有しスペクトルエネルギーデータを取得するための光子計数検出器と、を有し、前記少なくとも一つのＸ線管から曝射されるＸ線を検出するＸ線検出器と、前記エネルギー積分データから高分解能パンクロマティック画像を再構成し、かつ前記スペクトルエネルギーデータから少なくとも１つの低分解能スペクトル画像を再構成する画像再構成ユニットと、前記高分解能パンクロマティック画像を用いて、前記少なくとも１つの低分解能スペクトル画像に対応する少なくとも１つの高分解能スペクトル画像を生成する画像処理ユニットと、を具備するものである。

低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理するためのマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す図。 低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理するための一実施形態におけるハイブリッド光子計数ＣＴの部分図。 一実施形態における２Ｄ光子計数検出器の部分上面図。 画像パンシャープン処理ユニットの一実施形態を示す図。 低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理して、少なくとも１つの高分解能パンクロマティック画像に基づいて高分解能スペクトル画像を生成する例示的なプロセスに含まれるステップまたは行為を示すフローチャート。 １つの例示的なプロセスのパンシャープン処理ステップのより詳細な態様に含まれるステップまたは行為を示すフローチャート。 本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成された、所定のファントムの５１２×５１２真像または高分解能パンクロマティック画像。 本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器の第１のビンで取得されたスペクトルデータから再構成された、同一の所定のファントムの１２８×１２８低分解能スペクトル画像。 本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置の所定のパンシャープン処理技法に基づいて、図７Ａの高分解能パンクロマティック画像および図７Ｂの低分解能スペクトル画像から生成された、所定のファントムの５１２×５１２高分解能パンシャープンスペクトル画像。 本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成された、所定のファントムの５１２×５１２真像または高分解能パンクロマティック画像および部分ＲＯＩ画像。 本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器の第４のエネルギービン（８０−１２０ｋｅＶ）で取得されたスペクトルデータから再構成された、同一の所定のファントムの１２８×１２８低分解能スペクトル画像および部分ＲＯＩ画像。 本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置の所定のパンシャープン処理技法に基づいて、図８Ａの高分解能パンクロマティック画像および図８Ｂの低分解能スペクトル画像から生成された、高分解能パンシャープンスペクトル画像および部分ＲＯＩ画像。 高分解能パンシャープンスペクトル画像における、３．５度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す散布図。 高分解能光子計数画像における、３．３度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す散布図。

以下で図面を参照する。複数の図面を通じて、同一の参照符号は対応する構造を示す。特に図１を参照すると、図は、ガントリ１００および他のデバイスまたはユニットを備えた、低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理するためのマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す。ガントリ１００は、前面から見た様子が示され、Ｘ線管１０１、環状フレーム１０２、およびマルチローまたは二次元配列タイプのＸ線検出器１０３をさらに備える。Ｘ線管１０１およびＸ線検出器１０３は、軸ＲＡの周りを回転する環状フレーム１０２上で被検体Ｓを横切って直径方向に取り付けられる。一対のＸ線管１０１およびＸ線検出器１０３が図示されるが、低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理するための実施形態は、場合によって、複数対のＸ線管１０１およびＸ線検出器１０３を備える。被検体Ｓが軸ＲＡに沿って図の紙面の奥または手前に移動する間に、回転ユニット１０７がフレーム１０２を１回転０．４秒等の高速で回転させる。

マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、管電圧をＸ線管１０１に印加してＸ線管１０１がＸ線を発生させるようにする高電圧発生器１０９をさらに備える。一実施形態では、高電圧発生器１０９がフレーム１０２に取り付けられる。Ｘ線が被検体Ｓに向けて放射され、被検体Ｓの横断面積が円で表される。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを横切ってＸ線管１０１の反対側に位置し、被検体Ｓを透過した放射Ｘ線を検出する。

図１をさらに参照すると、Ｘ線ＣＴ装置またはスキャナが、放射Ｘ線を検出して、検出された信号を処理するためのデータ収集装置（data acquisition device）１１１をさらに備える。一実施形態では、Ｘ線検出器１０３が、所定数のエネルギービンのそれぞれにおける光子を計数するための光子計数検出器を使用して実施される。エネルギービンのそれぞれが、検出器１０３で、透過したＸ線中のエネルギーの所定範囲を定義する。

さらに、Ｘ線検出器１０３は、光子計数検出器およびエネルギー積分検出器の組合せを使用して実施される。すなわち、光子計数検出器、エネルギー積分検出器は、それぞれ複数の検出素子を有する。光子計数検出器に対応する複数の検出素子は、エネルギー積分検出器に対応する複数の検出素子に比して、大きなピッチで配列される。

Ｘ線検出器１０３で放射Ｘ線を検出した後、データ収集回路（data acquisition circuit）１０４が、Ｘ線検出器１０３から各チャネルについて出力された信号を電圧信号に変換し、それを増幅し、さらにそれをデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１０３およびデータ収集回路１０４は、１回転当たり所定の総数の投影（ＴＰＰＲ）を処理するように構成される。

スペクトル画像をパンシャープン処理する一実施形態では、Ｘ線検出器１０３が、光子計数検出器とエネルギー積分検出器との組合せを含む。光子計数検出器は低分解能スペクトルデータを検出し、エネルギー積分検出器は高分解能パンクロマティック（非スペクトル）データを検出する。光子計数検出器およびエネルギー積分検出器の１つの例示的な構成が、図２に関して別の実施形態で示されるが、特定の幾何学的構成に必ずしも限定されず、変形を含む。例えば、図２では、第３世代のRotate/Rotate方式を採用するＸ線コンピュータ断層撮像装置において、光子計数検出器に対応する複数の検出素子を、エネルギー積分検出器に対応する複数の検出素子に比して、まばら（sparse）に配列した構成を例示している。しかしながら、これに拘泥されず、例えば、第４世代のStationary/Rotate方式を採用するＸ線コンピュータ断層撮像装置において、環状に固定されたエネルギー積分検出器に対応する複数の検出素子の間に、まばらに配列された光子計数検出器に対応する複数の検出素子を配列した構成を採用するようにしてもよい。さらに、エネルギー積分検出器を用いた撮像系を第３世代のRotate/Rotate方式で、光子計数検出器を用いた撮像系を第４世代のStationary/Rotate方式で（或いはその逆）、構成するようにしてもよい。

前記データは、非接触データ送信機１０５を通して、ガントリ１００外側のコンソールに収容された前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、生データの感度補正等の、ある補正を行う。記憶デバイスまたはデータ記憶ユニット１１２は、次に、再構成処理直前の段階で、投影データとも呼ばれる結果として得られるデータを記憶する。記憶デバイス１１２は、画像再構成ユニットまたはデバイス１１４、表示デバイス１１６、入力デバイス１１５、およびスキャン計画支援装置２００とともに、データ／制御バスを通してシステムコントローラ１１０に接続される。スキャン計画支援装置２００は、スキャン計画を展開させる撮影技術者を支援する機能を有する。

本Ｘ線コンピュータ断層撮像装置の一態様によれば、画像再構成デバイス１１４の一実施形態は、フィルタ逆投影（ＦＢＰ）技術等の所定の再構成プロセスに基づいて、記憶デバイス１１２に記憶された投影データから画像を再構成する。別の実施形態では、再構成デバイス１１４が、場合によって、所定の逐次近似再構成（iteratively reconstructing）アルゴリズムによる所定数の反復時に特定の反復結果をエミュレートする追加の機能を有するフィルタ逆投影（ＦＢＰ）技術に基づいて、投影データから画像を再構成する。一般に、再構成デバイス１１４は、エネルギー積分検出器により最初に取得された投影データからの高分解能パンクロマティック（非スペクトル）画像と、光子計数検出器により最初に取得された投影データからの低分解能スペクトル画像とを生成する。生成された高分解能パンクロマティック画像、低分解能スペクトル画像は、データ記憶ユニット１１２に記憶される。

再構成デバイス１１４は、ソフトウェアとハードウェアとの組合せで実施され、特定の実施に限定されない。再構成デバイス１１４の以下の説明では、「ユニット」または「デバイス」という用語は、ハードウェアおよび／またはソフトウェアを含む。さらに、再構成デバイス１１４の概念を、核医学および磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）を含む他のモダリティに適用することができる。

パンシャープンスペクトル画像の一実施形態は、画像パンシャープン処理デバイスもしくはユニット１１７をさらに備える。画像パンシャープン処理ユニット１１７は、高分解能パンクロマティック画像と少なくとも１つの低分解能スペクトル画像とを受け、所定の技術に基づいて高分解能パンクロマティック画像を使用して少なくとも１つの低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理して、高分解能スペクトル画像をパンシャープン画像として生成する。一般に、所定の技術は、高分解能情報を低分解能スペクトル画像に融合させて、高分解能スペクトル画像を生成するパンシャープン処理アルゴリズムを伴う。

図２は、低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理するための一実施形態におけるハイブリッド光子計数ＣＴの部分図を示す。図２は、２対の検出器およびＸ線源が所定の構成で固定して取り付けられるフレーム１０２を示す。２対のそれぞれについて、検出器およびＸ線源が患者Ｐを横切って直径方向に配置される。第１の対は第１のＸ線源１０１Ａと光子計数検出器１０３Ａとを備え、第２の対は第２のＸ線源１０１Ｂとエネルギー積分検出器１０３Ｂとを備える。第１の対および第２の対は、一実施形態において互いに特定の角度で配置される。さらに、光子計数検出器１０３Ａは、エネルギー積分検出器１０３Ｂの画素サイズよりも実質的に大きい画素サイズを有する。第１のＸ線源１０１Ａと第２のＸ線源１０１Ｂとの両方が、一実施形態において多色である。

図３は、一実施形態における２Ｄ光子計数検出器の部分上面図である。散乱線除去グリッド（anti-scatter grid）またはコリメータ１０３Ｃが、画素サイズを定義するためのＣＺＴ／ＣｄＴｅセンサ１０３Ａ等の光子計数検出器上に配置される。図３の光子計数検出器１０３Ａの画素サイズは、図２のエネルギー積分検出器１０３Ｂの画素サイズよりも実質的に大きい（すなわち、光子計数検出器に対応する複数の検出素子の配列ピッチは、エネルギー積分検出器に対応する複数の検出素子の配列ピッチに比して、大きい。）。例えば、光子計数画素サイズは、１つの実施において、エネルギー積分画素サイズよりも２〜４倍大きい。さらに、散乱線除去グリッド１０３Ｃの１つの実施は、１つの実施における少なくとも約２００ミクロンのグリッド厚さを利用する。厚さが最小であると、光子計数検出器１０３Ａの隣接する検出素子のクロストーク干渉が、実質的に最小になる。一般に、結果として、前記実施において騒音が低下する。他方、前記実施において、Ｘ線束（flux）を減らしてパルスのパイルアップを回避するために、コリメーションが必要となり得る。

図１、２および３に示すような構成は、高分解能パンクロマティック画像に基づいて低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理するためのデータを取得する際の一実施形態における、ハイブリッド光子計数ＣＴの一部を実施するための例示にすぎない。光子計数検出器とエネルギー積分検出器とをどのように使用して低分解能スペクトル画像と高分解能パンクロマティック画像とを取得するかに関する特定の要件が必ずしもあるわけではない。同様に、低分解能スペクトル画像と高分解能パンクロマティック画像とがどのように低分解能スペクトルデータと高分解能パンクロマティックデータとから生成されるかに関する特定の要件が必ずしもあるわけではない。最後に、光子計数画素サイズをエネルギー積分画素サイズに対してどれだけ大きくすべきかに関する特定の要件が必ずしもあるわけではない。

次に図４を参照すると、図は、画像パンシャープン処理ユニット１１７の一実施形態を示す。画像パンシャープン処理ユニット１１７は、所定数の画像を入力として受ける。一般に、画像パンシャープン処理ユニット１１７は１組の低分解能スペクトル画像Ｌ１〜Ｌｎを受け、これらの画像はそれぞれ、光子計数検出器の所定のビンの１つに対応する。すなわち、低分解能画像Ｌ１〜Ｌｎのそれぞれが、光子計数検出器の特定のビンで取得された対応するスペクトルデータから再構成されている。たとえば、光子計数検出器が所定数のｎ個のビンを有する場合、ｎ個の低分解能画像Ｌ１〜Ｌｎが生成され、低分解能画像が最大ｎ個まで画像パンシャープン処理ユニット１１７に入力されてパンシャープン処理され、それらの分解能を向上させる。同時に、単一の高分解能パンクロマティック画像ＨＲＰＩも画像パンシャープン処理ユニット１１７に入力される。すなわち、高分解能パンクロマティック画像ＨＲＰＩはエネルギー積分検出器で取得されたデータから再構成されている。画像パンシャープン処理ユニット１１７は、１組の高分解能スペクトル画像Ｈ１〜Ｈｎを出力し、このデータセットはそれぞれ、光子計数検出器の所定のビンの１つに対応する。

さらに図４を参照すると、画像パンシャープン処理ユニット１１７は、１組の高分解能スペクトル画像Ｈ１〜Ｈｎを最終的に出力するための、勾配一致モジュール１１７Ａと、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂと、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃとをさらに備える。加えて、画像パンシャープン処理ユニット１１７は、場合によって、強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄを備える。１つの実施では、勾配一致モジュール１１７Ａ、スペクトル一致モジュール１１７Ｂ、１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄの少なくとも一部が、ソフトウェアモジュールとして実施される。別の実施では、勾配一致モジュール１１７Ａ、スペクトル一致モジュール１１７Ｂ、１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄの少なくとも一部が、ソフトウェアモジュールとハードウェアデバイスとの組合せとして実施される。勾配一致モジュール１１７Ａ、スペクトル一致モジュール１１７Ｂ、１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄがどのように実施されるかに関して、特許請求の範囲に記載されたもの以外の追加の要件は必ずしも必要ではない。

一般に、勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、および第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃは、下記の式（１）等の所定の式で表す所定のアルゴリズムに基づいて実施される。

ここで、αは所定の係数、Ｍ_iは低分解能におけるスペクトル画像の１つ、Ｉ_panは高分解能におけるパンクロマティック画像、ｆ_iは高分解能におけるパンシャープンスペクトル画像の対応する１つである。すなわち、Ｅ（ｆｉ）は最適化のために最小化される目的汎関数である。さらに、記号Ωは統合する面積を単に意味し、全画像が上記の場合に統合される。ｆ_jは、他のスペクトル画像からの情報を含むようにすべてのｊまたはすべての画像にわたって合計されて、画像ｆ_i、目的汎関数の質を実質的に向上させる。

画像パンシャープン処理ユニット１１７の一実施形態では、勾配一致モジュール１１７Ａが、式（２）で表されるような分解能回復のための第１項を実行する。

これは、パンクロマティック画像からの詳細の導入を促す。所定の第１の係数値λ１は、分解能回復のための勾配一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。

同様に、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂは、式（３）で表すように、階調を低分解能画像に対して忠実に維持するための第２項を実行する。

これは、スペクトル特徴とマルチスペクトル画像との一致を強化する。第２項は一度に１つの画像について低分解能および高分解能を一致させた後、すべての画像を合計する。所定の第２の係数値λ２は、階調を低分解能画像に対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。

場合によって、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃは、式（４）で表すように、階調を低分解能画像に対して忠実に維持するための第２項を実行する。

式（４）はスペクトル特徴とマルチスペクトル画像との一致を強化する。第３項は、異なる低分解能画像に一致する相関項と呼ばれる。たとえば、第１のスペクトルビンは第２のスペクトルビンに一致する。いずれの場合にも、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂと第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃとの両方が、実質的に、階調を高分解能パンクロマティック画像に対して忠実に維持する。所定の第３の係数値λ３は、階調を低分解能画像に対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。

これに関し、画像パンシャープン処理ユニット１１７の別の実施形態は、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃを含むことができず、またはこれを作動させないため、画像パンシャープン処理ユニット１１７は勾配一致モジュール１１７Ａと第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂとを備えるだけである。前記汎関数の第１の変分を導き出すことにより、前記汎関数は、場合によって、式（５）で表されるような標準勾配下降アルゴリズムによって最小化される。

記号の一部を反復するため、Ｍ_iは低分解能におけるスペクトル画像の１つ、Ｉ_panは高分解能におけるパンクロマティック画像、およびｆ_iは高分解能におけるパンシャープンスペクトル画像の対応する１つである。すなわち、Ｅ（ｆｉ）は最適化のために最小化される目的汎関数である。

さらに別の実施形態では、強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄが、場合によって、式（６）で表すような画像の鮮明化を促進するための以下の項を実行する。

上記項は、式（７）に示すような最急下降等の更新式で画像を鮮明化するための逆拡散項と呼ばれる。所定の第４の係数値λ４は、ショックフィルタの強度についての逆拡散項に対して重み付けする。

前記４つの所定の係数λ１〜λ４を使用して、勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄの４つの競合する項の相対強調に対して重み付けし、最終的に１組の高分解能スペクトル画像Ｈ１〜Ｈｎを出力する。画像パンシャープン処理ユニット１１７の他の実施形態は、前記モジュールに限定されず、場合によって他のモジュールを備える。いずれの場合にも、実施形態は、これらのモジュールを制御する種々の方法で実施され、モジュールの一部または全部が、場合によって、並行して操作されるようにする。

次に図５を参照すると、フローチャートは、本実施形態による、少なくとも１つの高分解能パンクロマティック画像に基づいて高分解能スペクトル画像を生成するために、低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理する例示的なプロセスに含まれるステップまたは行為を示す。例示的なプロセスは、場合によって単一のステップに組み合わせられ、または場合によってサブステップにさらに分割される、あるステップを単に示す。例示的なプロセスは、図示したステップまたは行為に必ずしも限定されない。加えて、ステップおよび行為のそれぞれは、単一のユニットまたはデバイスに必ずしも対応せず、場合によって、複数のユニットまたはデバイスにより実行される。

図５をさらに参照すると、低分解能スペクトル画像がステップＳ１００で得られる。一実施形態では、所定数の低分解能スペクトル画像が、ＣｄＴｅ／ＣｄＺｎＴｅ検出器等のある光子計数検出器で最初に取得される対応するスペクトルビンデータから再構成される。低分解能スペクトル画像が実施形態において光子計数検出器で取得されたスペクトルデータから再構成されるが、低分解能スペクトル画像がパンシャープン処理のために利用可能であれば、これらの画像がステップＳ１００でどのように得られるかに関する限定はない。

同様に、少なくとも１つの高分解能パンクロマティック画像がステップＳ１１０で得られる。一実施形態で、少なくとも１つの高分解能パンクロマティック画像が、あるエネルギー積分検出器で最初に取得された対応するエネルギー積分データから再構成される。実施形態では、高分解能パンクロマティック画像が、エネルギー積分検出器で取得された統合データから再構成されるが、高分解能パンクロマティック画像がパンシャープン処理のために利用可能であれば、これらの画像がステップＳ１１０でどのように得られるかに関する限定はない。さらに、ステップＳ１００およびＳ１１０の時間的順序には、特に限定はない。これに関し、ステップＳ１００およびＳ１１０は、場合によって、並行して実行される。

図５をさらに参照すると、複数の低分解能スペクトル画像および少なくとも１つの高分解能パンクロマティック画像が得られた後、ステップＳ１２０で、高分解能パンクロマティック画像および他の低分解能スペクトル画像に基づいて、上記アルゴリズムの１つ等の所定の技術により、低分解能スペクトル画像のそれぞれがパンシャープン処理される。パンシャープン処理ステップＳ１２０は特定のアルゴリズムに限定されず、場合によって、前述したパンシャープン処理アルゴリズムの他の変形を含む。一実施形態によれば、１つの例示的なアルゴリズムが、図４に示すように、勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄのある組合せにより実行されて、最終的に１組の高分解能スペクトル画像Ｈ１〜Ｈｎを出力する。勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄはそれぞれ、式（２）、（３）、（４）および（６）により表されるように、パンシャープン処理ステップＳ１２０の種々の態様を実行する。

例示的なプロセスの前述した特徴のため、複数組の高分解能スペクトル画像が、場合によって、選択されたパンシャープン処理技術に基づいて得られる。さらに、高分解能スペクトル画像のそれぞれが、場合によって、関心領域（ＲＯＩ）における特定の必要性により選択されたパンシャープン処理技術に基づいて得られる。言い換えると、選択されたパンシャープン処理技術は、ステップＳ１２０において複数の低分解能スペクトル画像をパンシャープン処理する際に必ずしも同一ではない。

パンシャープン処理ステップＳ１２０の結果として、高分解能スペクトル画像が、ステップＳ１３０で出力される。出力ステップＳ１３０は、１つの目的汎関数Ｅ（ｆｉ）が最小化され、対応する高分解能スペクトル画像が１つの例示的なプロセスにおいて出力されるときに、場合によって逐次的である。別の例示的なプロセスでは、出力ステップＳ１３０は、すべての高分解能スペクトル画像が得られるまで待機する。いずれの場合にも、高分解能スペクトル画像のそれぞれが、出力ステップ１３０の終了時に使用するために出力される。

図５のパンシャープン処理ステップＳ１２０に関して一般的に説明した後、パンシャープン処理ステップＳ１２０のより詳細な態様を、１つの例示的なプロセスで図６にさらに示す。１つの例示的なプロセスでは、パンシャープン処理ステップＳ１２０が、スペクトルデータのｉ番目のビンを選択するステップＳ２００と、目的汎関数を最小化するステップＳ２１０と、場合によってパラメータまたは重みを調節するステップＳ２２０と、すべての低分解能スペクトル画像がパンシャープン処理されたか否かに関して判定するステップとをさらに含む。

図６をさらに参照すると、ビンを選択するステップＳ２００は、所定の光子計数検出器で取得されたスペクトルデータのｉ番目のビンに対応する低分解能スペクトル画像を選択する。一実施形態では、ｉ番目のビンが、指数ｉを１だけ増加させることにより、１〜ｎ番目のビンから連続して選択される。別の実施形態では、ｉ番目のビンが、場合によって、特定の材料ベースに対して、ユーザベースのあるスペクトル情報により選択される。たとえば、５つのスペクトル画像が、５つのビンを有する光子計数検出器により取得されたスペクトルデータから得られる。

最小化ステップＳ２１０では、目的汎関数が、スペクトルデータのｉ番目のビンに対応する選択された低分解能スペクトル画像について最小化される。前述したように、パンシャープン画像は、一実施形態における式（５）等のエネルギー関数を最小化することにより見出される。一般に、パンシャープン処理技術の使用は、低分解能スペクトル画像を改良するための反復技術の使用よりもコンピュータ的に効率的である。他方、パンシャープン処理技術の使用は、場合によって、代替実施形態において、反復技術の使用と組み合わされる。

パラメータ調節ステップＳ２２０では、ある所定のパラメータが、場合によって調節されて、本発明によるパンシャープン処理プロセス中にスペクトル画像の質をさらに向上させる。オプションのパラメータは、式（１）に示したように、λ１、λ２、λ３およびλ４ならびにα等の重みを含む。これに関し、αは所定の係数である。所定の第１の係数値λ１は分解能回復のための勾配一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。所定の第２の係数値λ２は、階調を低分解能画像に対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。所定の第３の係数値λ３は、階調を低分解能画像に対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。パラメータ値は、ユーザ入力に基づいて、しばしば経験的に調節される。

最後に、パンシャープン処理プロセスを終了すべきか否かについて判定される。すなわち、対象の低分解能スペクトル画像のすべてがステップＳ２００〜Ｓ２１０の所定の技術によりパンシャープン処理されているか否かについて一般に判定される。ステップＳ２３０で、低分解能スペクトル画像のすべてがパンシャープン処理されている場合、例示的なパンシャープン処理プロセスはそれ自体を終了する。他方、ステップＳ２３０で低分解能スペクトル画像のすべてがパンシャープン処理されているわけではないと判定された場合、例示的なパンシャープン処理プロセスが、選択ステップＳ２００から繰り返すことにより継続される。

次に図７Ａ、７Ｂおよび７Ｃを参照すると、画像はパンシャープン画像の例示的な結果を示す。図７Ａは、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成された、所定のファントムの５１２×５１２真像または高分解能パンクロマティック画像である。単一の画像が例示されているが、場合によって、複数の高分解能パンクロマティック画像が利用される。高分解能パンクロマティック画像は、所定の再構成アルゴリズムに基づいて再構成されている。

図７Ｂは、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器の第１のビンで取得されたスペクトルデータから再構成された、同一の所定のファントムの１２８×１２８低分解能スペクトル画像である。単一の画像が例示されているが、場合によって、複数の低分解能スペクトル画像が使用される。低分解能スペクトル画像は、所定の再構成アルゴリズムに基づいて再構成されている。これに関し、一実施形態において、同一の所定の再構成アルゴリズムを使用して、高分解能パンクロマティック画像と低分解能スペクトル画像とを再構成する。他方、別の実施形態において、場合によって、高分解能パンクロマティック画像と低分解能スペクトル画像との間で異なる所定の再構成アルゴリズムを使用する。

図７Ｃは、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置の所定のパンシャープン処理技法に基づいて、図７Ａの高分解能パンクロマティック画像および図７Ｂの低分解能スペクトル画像から生成された、同一の所定のファントムの５１２×５１２高分解能パンシャープンスペクトル画像である。式（１）〜（６）で前述した種々の項を含むある変形を含むパンシャープン処理アルゴリズムの群から選択された所定のパンシャープン処理アルゴリズムに基づいて、高分解能パンシャープンスペクトル画像が生成されている。図７Ｃに示すスペクトル画像は、そのスペクトル特性を維持しつつ、図７Ｂの低分解能スペクトル画像についてその分解能を実質的に向上させている。加えて、場合によって、複数の高分解能パンシャープンスペクトル画像が生成される。

次に図８Ａ、８Ｂおよび８Ｃを参照すると、関心領域（ＲＯＩ）が、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置における所定のパンシャープン処理技術に基づいて実質的に改良される。例示的なファントムの１つは、腹部を通る軸方向スライスを表し、骨、肝臓、体液、および筋肉からなる楕円を含む。一般に、光子計数検出器のエネルギービンのそれぞれからの、パンシャープン画像は、グランドトゥルースまたは高分解能パンクロマティック画像の分解能のほぼすべてを、高コントラストな対象におけるスペクトル歪みのいくつかの小さな例外を有して、実質的に回復させている。図８は、特定のエネルギービンからの低分解能画像における特定のＲＯＩを改良する様子を示す。

やはり図８Ａを参照すると、所定のファントムの５１２×５１２真像または高分解能パンクロマティック画像および部分ＲＯＩ画像が、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成されている。単一のＲＯＩ画像が例示されているが、場合によって、複数のＲＯＩ画像が利用される。高分解能パンクロマティック画像は、所定の再構成アルゴリズムに基づいて再構成されている。右下の角では、部分高分解能パンクロマティック画像が所定のＲＯＩから選択されている。

図８Ｂは、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器の第４のエネルギービン（８０−１２０ｋｅＶ）で取得されたスペクトルデータから再構成された、同一の所定のファントムの１２８×１２８低分解能スペクトル画像および部分ＲＯＩ画像である。単一の画像が例示されているが、場合によって、複数の低分解能スペクトル画像が利用される。低分解能スペクトル画像は、所定の再構成アルゴリズムに基づいて再構成されている。これに関し、一実施形態において、同一の所定の再構成アルゴリズムを使用して、高分解能パンクロマティック画像と低分解能スペクトル画像とを再構成する。他方、別の実施形態において、場合によって、高分解能パンクロマティック画像と低分解能スペクトル画像との間で異なる所定の再構成アルゴリズムを使用する。右下の角では、部分低分解能パンクロマティック画像が同一の所定のＲＯＩから選択されている。

図８Ｃは、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置の所定のパンシャープン処理技術に基づいて、図８Ａの高分解能パンクロマティック画像および図８Ｂの低分解能スペクトル画像から生成された、高分解能パンシャープンスペクトル画像および部分ＲＯＩ画像である。式（１）〜（６）で前述した種々の項を含むある変形を含むパンシャープン処理アルゴリズムの群から選択された所定のパンシャープン処理アルゴリズムに基づいて、高分解能パンシャープンスペクトル画像が生成されている。図８Ｃに示すスペクトル画像は、そのスペクトル特性を維持しつつ、図８Ｂの低分解能スペクトル画像についてその分解能を実質的に向上させている。右下の角では、部分高分解能スペクトルＲＯＩ画像が、同一の所定のＲＯＩから選択されている。あるいは、高分解能パンシャープンスペクトルＲＯＩ画像が、高分解能パンクロマティックＲＯＩ画像と低分解能スペクトルＲＯＩ画像とに基づいて所定のパンシャープン処理技術により生成されている。加えて、場合によって、複数の高分解能パンシャープンスペクトルＲＯＩ画像が生成される。

次に図９を参照すると、一対のグラフが、例示的なパンシャープン処理プロセスが材料分類にどのように影響するかを示す。種々のヨウ素およびカルシウム濃度のディスクを含む所定の材料分類ファントムを使用すると、例示的なパンシャープン処理プロセスは、異なるディスクのＲＯＩからの散布図によって示されるように、材料分類タスクに影響を与えることはできない。散布図から、材料分類は、本発明による例示的なパンシャープン処理プロセスによって大きく影響を受けることはない。

次に図９Ａを参照すると、散布図は、高分解能パンシャープンスペクトル画像における、３．５度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す。ｘ軸は第３のエネルギービンのＨＵ値であり、ｙ軸は第４のエネルギービンのＨＵ値である。さらに、実線はヨウ素を示し、点線はカルシウムを示す。カルシウムとヨウ素の材料分類の両方が、本発明による例示的なパンシャープン処理プロセス後に、高分解能パンシャープンスペクトル画像において第３および第４のビンの間で実質的に直線である。

次に図９Ｂを参照すると、散布図は、高分解能光子係数画像における、３．３度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す。ｘ軸は第３のエネルギービンのＨＵ値であり、ｙ軸は第４のエネルギービンのＨＵ値である。さらに、実線はヨウ素を示し、点線はカルシウムを示す。カルシウムとヨウ素の材料分類の両方が、本発明による例示的なパンシャープン処理プロセス前に、高分解能光子係数画像において第３および第４のビンの間で実質的に直線である。図９Ａおよび９Ｂの２つの散布図の間の比較の結果として、カルシウムとヨウ素の材料分類は、例示的なパンシャープン処理プロセスによって、第３および第４のビンの間で大きく影響を受けることはない。

上記実施形態では、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置において高分解能パンシャープンスペクトル画像を取得するためのパンシャープン処理を実行する場合を例示した。しかしながら、当該例に拘泥されず、エネルギー積分検出器を用いて取得されたエネルギー積分データから再構成される高分解能パンクロマティック画像、光子計数検出器を用いて取得されたスペクトルエネルギーデータから再構成される少なくとも１つの低分解能スペクトル画像を予め記憶しておき、事後的に医用画像処理装置において本実施形態に係るパンシャープン処理を実行するようにしてもよい。係る場合、本実施形態に係るパンシャープン処理を実現する専用プログラムをインストールし、これを起動することで、医用ワークステーションやパーソナルコンピュータによって実現するようにしてもよい。

上記において、本発明の多くの特徴および利点について、本発明の構造および機能の詳細と共に記載したが、開示は例示的なものにすぎないこと、ならびに、詳細、特に形状、サイズ、および部品の配置の状態と、ソフトウェア、ハードウェア、または両方の組合せの実施とに変更を行うことができるが、添付の特許請求の範囲を表す用語の広く一般的な意味で示される最大限まで、変更が本発明の原理内に含まれることを理解されたい。

１００…ガントリ、１０１Ａ、１０１Ｂ…Ｘ線源、１０２…環状フレーム、１０３…Ｘ線検出器、１０３Ａ…光子計数検出器、１０３Ｂ…エネルギー積分検出器、１０３Ｃ…コリメータ（散乱線除去グリッド）、１０４…データ収集回路、１０５…非接触データ送信機、１０６…前処理デバイス、１０７…回転ユニット、１０９…高電圧発生器、１１０…システムコントローラ、１１１…データ収集装置、１１２…記憶デバイス、１１４…画像再構成デバイス、１１５…入力デバイス、１１６…表示デバイス、１１７…画像パンシャープン処理ユニット、１１７Ａ…勾配一致モジュール、１１７Ｂ…スペクトル一致モジュール、１１７Ｃ…スペクトル一致モジュール、１１７Ｄ…強度ショックフィルタモジュール、２００…スキャン計画支援装置

Claims (7)

1. Ｘ線を発生する少なくとも一つのＸ線管と、
   複数の第１の検出素子を有しエネルギー積分データを取得するためのエネルギー積分検出器と、前記複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有しスペクトルエネルギーデータを取得するための光子計数検出器と、を有し、前記少なくとも一つのＸ線管から曝射されるＸ線を検出するＸ線検出器と、
   前記エネルギー積分データから高分解能パンクロマティック画像を再構成し、かつ前記スペクトルエネルギーデータから少なくとも１つの低分解能スペクトル画像を再構成する画像再構成ユニットと、
   前記高分解能パンクロマティック画像を用いて、前記少なくとも１つの低分解能スペクトル画像に対応する少なくとも１つの高分解能スペクトル画像を生成する画像処理ユニットと、
   を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
2. 前記第２の検出素子のサイズは、前記第１の検出素子のサイズに比して大きいことを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
3. 前記光子計数検出器が、前記エネルギー積分検出器のために使用される第２のＸ線束レベルよりも低い第１のＸ線束レベルを利用する請求項１又は２に記載のスペクトル画像を改良するためのシステム。
4. 前記少なくとも一つのＸ線管として、前記光子計数検出器と対応させた第１のＸ線管と、前記エネルギー積分検出器に対応させた第２のＸ線管と、を具備する請求項１乃至３のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
5. 前記画像再構成ユニットは、前記高分解能スペクトル画像をシード画像とした逐次近似再構成を実行することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
6. 前記画像処理ユニットが、
   で表すような所定のアルゴリズムにより前記少なくとも１つの高分解能スペクトル画像を生成するためのものであり、
   ここでＩ_panが前記高分解能パンクロマティック画像、Ｍ_iが前記低分解能スペクトル画像のｉ番目のチャネル、およびｆ_iが前記高分解能スペクトル画像のｉ番目のチャネルであること、
   を特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
7. コンピュータに、
   Ｘ線管と複数の第１の検出素子を有するエネルギー積分検出器とを用いて取得されたエネルギー積分データから高分解能パンクロマティック画像を再構成し、Ｘ線管と前記複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有する光子計数検出器とを用いて取得されたスペクトルエネルギーデータから少なくとも１つの低分解能スペクトル画像を再構成する画像再構成機能と、
   前記高分解能パンクロマティック画像を用いて、前記少なくとも１つの低分解能スペクトル画像に対応する少なくとも１つの高分解能スペクトル画像を生成する画像処理機能と、
   を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラム。