JP2015525360A - 光子計数検出装置のための不完全性の動的モデリング - Google Patents

Abstract

検出装置の測定値の精度を実現する検出装置における不完全性により生じる誤差について検出装置の測定データを訂正する装置及び方法。

Description

本発明は、検出装置データ処理装置、検出装置データ処理方法、Ｘ線イメージングシステム、コンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体に関する。

ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）イメージングタスクにおけるエネルギー分散的な光子計数検出装置の利用は、検出装置における不完全性のため誤った検出装置の測定値を導くことがある。検出装置の測定結果の誤差は、それから再構成される画像におけるアーチファクトを導く可能性がある。いくつかの検出装置の不完全性は、ＣＴスキャンの間の検出装置の動作を変更させる可能性もある。

ＵＳ２００８／０２５３５０３は、検出装置を含むスペクトルＣＴシステムについて記載する。

従って、異なる方法により検出装置の測定値を処理する装置が必要とされる可能性がある。

本発明の課題は、独立形式の請求項の主題により解決され、更なる実施例が従属形式の請求項に含まれる。本発明の後述される態様が検出装置データ処理方法、Ｘ線イメージングシステム、コンピュータ要素及びコンピュータ可読媒体に等しく適用されることに留意すべきである。

本発明の一態様によると、検出装置データ処理装置であって、
複数の検出装置のビンを有するマルチビン放射線エネルギー検出装置により検出された測定データを受信する入力インタフェースであって、前記データは関心オブジェクトと以前に相互作用した放射線の測定中に検出され、前記データは前記検出装置のビンの個数（Ｂ≧３）未満のＭによるＭ（≧２）重物質分解のための測定処理中に前記検出装置により検出される、入力インタフェースと、
前記測定処理中に前記検出装置がそれの反応性を変化させることによって生じる測定誤差を訂正しながら、前記検出された測定データを放射線減衰データに変換するよう構成されるデータ変換手段であって、前記データ変換手段は、ｉ）前記検出装置のビンにより検出された前記データのパラメータであるデータパラメータ、ｉｉ）Ｍ重物質分解変数及びｉｉｉ）前記検出装置の反応性の変化を生じさせる検出装置状態変数を含む放射線物質インタラクションモデルを利用し、前記データ変換手段は、前記検出装置状態変数と共に前記物質分解変数について前記モデルを解き、前記訂正を実行するよう構成される、データ変換手段と、
前記訂正された放射線減衰データとして前記解かれた物質分解変数を出力するよう構成される出力ユニットと、
を有する検出装置データ処理装置が提供される。

一実施例によると、前記データ変換手段の処理は、前記解かれた検出装置状態変数を出力することを含む。これは、メーカーによって提供される異なるロットの検出装置を比較するためなど、検出装置の特性を解析することを可能にする。

Ｍ重物質分解において、オブジェクトの各ポイントは、Ｍ個の基礎物質の混合であると事前に仮定されている。当該物質ポイントにおいて受けたｘ線減衰の効果は、このＭ重物質分解のＭ（≧２）個の基礎のそれぞれの減衰効果の線形結合に分解可能である。Ｍ重物質分解は、各物質について、オブジェクト及び当該物質を通過するとき、放射線の減衰又はインタラクションを説明する。Ｍ重物質分解は“スペクトルＣＴ”を可能にし、画像はそれぞれがＭ個の基礎物質の１つのみの寄与を示すよう構成可能である。このようにして、例えば、残りの骨構造からカルシウム沈着を言うことができる。従来のＣＴイメージング装置は、このようなカルシウムへの分解及び非カルシウム減衰の寄与について“ブラインド（ｂｌｉｎｄ）”のままであろう。Ｍ個の異なる基礎物質は、イメージング処理を通じて一定であると仮定され、Ｍは、Ｍ重分解が求められる特定のオブジェクトのモデリングニーズに最も適合した２以上の任意の自然数であると理解される。一実施例によると、当該装置はユーザが所望されるようにＭを調整することを可能にする。状態変数は、時間可変的なスカラー値又は複数の成分を有する時間可変的なベクトル量であってもよい。各物質により生じる放射線減衰をそれぞれ説明する物質分解変数は、単一の多次元（≧２）変数に集約されてもよい。どのような表現であっても、異なる物質の個々の寄与は区別可能である必要がある。

一実施例によると、前記モデルは、各積分方程式が減衰係数により重み付けされた各エネルギースペクトル要素による前記放射線のエネルギースペクトルに対する積分を含む連立積分方程式によって定義され、各積分方程式は、前記データパラメータ、前記検出装置状態変数及び／又は前記物質分解変数の少なくとも１つを含む。

一実施例によると、前記モデルは、特定の測定イベントを登録する前記検出装置のビンの確率を表す結合確率質量関数によって定義され、前記結合確率質量関数は、前記データパラメータ、前記状態変数及び／又は前記物質分解変数の少なくとも１つを含む。

一実施例によると、前記データ変換手段の処理は、最大尤度アプローチを利用することによって、前記物質分解変数及び／又は前記状態変数について前記結合確率質量関数を解くことを含む。

一実施例によると、前記状態変数及び前記物質分解変数を解くことは、前記状態変数の解空間を正規化条件を充足する関数に制限することを含み、前記条件は、ペナルティ関数によって実行される。

一実施例によると、前記ペナルティ関数は二次である。

一実施例によると、前記結合確率質量関数はポワソンタイプを有する。

一実施例によると、前記検出装置の状態は、前記検出装置のプライマリコンバータにおける変化する永久電流を表し、検出装置は、光子計数タイプを有する。本実施例では、変化する永久電流は、検出装置のエネルギー反応性（関数）のエネルギー感度を変化させる。

一実施例によると、検出装置状態は、より低い電荷収集効率を生じさせるプライマリコンバータの偏光を表す。

すなわち、ここに提案される装置は、誤った測定値を導く検出装置における不完全性又はダイナミック効果により生じる誤差について、検出装置の測定値を訂正する。Ｍ個の物質分解変数により検査対象のオブジェクトをモデル化する基礎となる減衰モデルは、変化が誤った測定値を生じさせる検出装置の性質の経時的なダイナミック又は変化をモデル化するため、状態変数（スカラー又はベクトルの何れかである）によって拡張される。検出装置の性質は、測定処理中に変化するためダイナミックであり、ここで提案される変換手段は、当該変化を訂正において考慮することを可能にする。検査対象のオブジェクトについてＭ重物質分解をモデル化するため、Ｍ個の変数より多くの検出装置のビンＢがあるため、ビン“冗長性”がある。減衰モデルに用いられる物質分解変数は、当該冗長性を利用することによって拡張される。これは、有意義な方法により変数の個数を増加させることを可能にする。ダイナミックな検出装置状態変数と物質に固有の分解変数（減衰線積分又は“減衰係数”として参照される）との双方を含むこのように拡張された変数群が、実際に観察されたビンカウントを説明するのに利用される。提案された装置は、測定処理中、すなわち、当該検出装置を用いた（スペクトル）ＣＴスキャン中などに行われる検出装置の動作の変化を考慮することを可能にする。

一実施例によると、このように拡張された変数の個数（すなわち、それらの次元）がエネルギービンの個数未満である場合、上述された統計的アプローチが、減衰係数を推定するのに用いられる。

提案された装置及び方法は、スペクトルＣＴの光子計数検出装置に特に利用可能である。

本発明の実施例が以下の図面を参照して説明される。
図１は、ＣＴイメージングシステムのブロック図を示す。 図２は、図１のシステムにおいて用いられる検出装置に関するより詳細な図を示す。 図３は、検出データを処理する方法のフローチャートを示す。

図１は、ＣＴイメージング装置１００を示す。剛性の回転可能なガントリ１０６は、対向する空間関係において、ｘ線チューブ１０２及び検出装置１０４を有する。患者などのオブジェクト１１０は、検査テーブル１０８上に配置される。ガントリ１０６は原則的にドーナツ状であり、テーブル１０８は、オブジェクト１１０の関心領域が画像面においてｘ線チューブ１０２及び検出装置１０４の回転によって形成される円の中心に実質的に配置されるように、それの開口に導入される。ガントリ１０６は、適切なモータ（図示せず）により駆動される。モータは、ＣＴ画像取得期間中にオブジェクト１１０の周りのガントリ１０６の回転を実行する。画像面は、ガントリの開口における検査テーブルの移動によって変更可能である。

ＣＴイメージング装置１００の処理は、コンソール１１２からオペレータにより制御される。コンソール１１２は、オブジェクト１１０をビームが通過した後、Ｘ線チューブ１０２から発生したＸ線ビームｐを検出装置１０４に投射することによって、個々の検出装置の測定値を取得するため、オペレータが回転と共に露光を制御することを可能にするコンピュータユニットである。より詳細には、Ｘ線ビームｐは、当該オブジェクト１１０内の物質により減衰され、減衰したビーム（図１において破線として示される）が検出装置１０４を一緒に構成する１以上の検出セル１０４ａ〜ｃに入射する。検出セル１０４ａ〜ｃは、図１に示されるような２次元グリッドｘ，ｙに構成される。図２を参照して以下においてより詳細に説明されるように、各検出セル１０４ａ〜ｃに入射した減衰したｘ線は、当該セルにおいて電気信号をトリガする。当該電気信号は、その後、各検出セルのグリッド位置ｘ，ｙに関連するデジタル値（“測定値（ｒｅａｄｉｎｇ）”）に変換される。

ガントリ１０６がオブジェクトの周りを回転するとき、複数の異なるプロジェクション画像又は検出装置の測定値（“ビンカウント（ｂｉｎ ｃｏｕｎｔ）”）が、ライン結合検出装置１０４及びｘ線チューブ１０２の回転角αにより定義される異なるプロジェクション方向αに沿って取得される。各自の取得時間、プロジェクション角度、画像面（ｚ座標）及び検出セル１０４ａ〜ｃの位置によりインデックス付けされる複数の測定値が、その後に検出装置の測定値の高次元データブロックに集約される。

この検出装置の測定値のブロックは、その後に適切に構成された入力ユニット（ＩＵ）を介し検出データ変換手段に転送され、その処理が以下においてより詳細に説明される。

このように変換されたデータ測定値のブロックは、その後に、既知のバックプロジェクションアルゴリズムによる測定値のブロックを処理し、各画像面について１以上の断面画像（“スライス”）を生成する再構成手段Ｒに転送される。各スライスは、各画像（又はスライス）面におけるオブジェクトの内部構造に関する画像情報を含む。このようにして生成されたスライスのシーケンスは、３Ｄボリューム画像を形成する。

コンソール１１２上で実行される適切なレンダラ又はビューワソフトウェアを利用して、ユーザは、その後にモニタ１１４上でスライス画像を閲覧することができる。

ここに提案されるように、データ変換手段Ｔは、検出装置の測定値のブロックを変換されたデータブロックに変換し、これにより、検出セルにおける不完全性を訂正又は説明する。この変換されて誤り訂正された検出装置の測定値のブロックが、その後、適切に構成された（出力ユニット）ＯＵを介し再構成手段Ｒに転送される。バックプロジェクションについて誤った検出データを利用することは、再構成されたスライス画像において画像アーチファクトを導く可能性があるためである。

一実施例によると、変換手段Ｔは、イメージング装置１００のデータ取得ユニットＤＡＳ（図示せず）におけるモジュールとして構成される。変換手段Ｔ、入力ユニットＩＵ、出力ユニットＯＵ及びコンソール１１２は、図１において別々のコンポーネントとして示されているが、これは部分的には説明の簡単化のためである。一実施例では、変換手段Ｔは、実際には分散アーキテクチャにおいて実行され、図１に概略的に示されるように、コンソール１１２と適切な通信ネットワークにより接続される。一実施例では、データ取得ユニットＤＡＳ及びデータ変換手段Ｔ（データ取得ユニットＤＡＳに含まれるか否かにかかわらず）は、コンピュータコンソール１１２上のソフトウェアルーチンとして実行されてもよい。変換手段Ｔはまた、専用のＦＰＧＡ又は配線化されたスタンドアローンチップとして構成されてもよい。変換手段Ｔは、Ｍａｔｌａｂ（登録商標）又はＳｉｍｕｌｉｎｋ（登録商標）などの適切な科学的計算プラットフォームにおいてプログラム化され、その後、ライブラリに維持されるＣ＋＋又はＣルーチンに変換され、コンピュータコンソール１１２又はデータ取得システムＤＡＳにより呼び出されるとリンクされてもよい。

図２を参照して、検出装置１０４の画像取得中の処理がより詳細に説明される。図２は、検出セル１０４ａ〜ｃ及びビームｐとのそれらのインタラクションをより詳細に示す。

図２は、ｘ線ソース１０２からのｘ線ビームｐのオブジェクト１１０の通過と、検出装置１０４の検出セル１０４ｃなどにおけるそれのインパクトをより詳細に示す。オブジェクト１１０の各ポイントＭＰは、図１に概略的に示されるように、異なる物質ｍ_１，ｍ_２の混合物であると仮定される。すなわち、Ｍ重又はＭフォールド（Ｍ−ｆｏｌｄ）物質分解測定処理のため、図２の基礎物質の個数はＭ＝２であるが、それは単なる一例であり、任意のＭ≧２が検査されるオブジェクト１１０及び使用される検出装置の特性に応じて利用されてもよい。Ｘ線ビームｐは異なる物質ｍ_１，ｍ_２と異なって作用し、物質ｍ_１，ｍ_２が稠密になるほど、減衰が大きくなるなど、異なるタイプの放射線及び異なる減衰の程度を生じさせる。減衰したＸ線ビームは多色的であり、それは各物質ｍ_１，ｍ_２に大きく特徴的な各スペクトルコンポーネントによって、異なる周波数におけるスペクトルコンポーネントから構成されるスペクトルを有することを意味する。イメージング装置１００は、スペクトルＣＴイメージング装置であり、従って、検査対象のオブジェクト１１０の物質組成を検出された測定値から決定するよう物質判別モードにより動作する。このため、検出装置１０４は光子計数タイプを有する。光子計数検出装置は、個々の入射Ｘ線ビームｐをカウントし、各光子のエネルギーを測定する。光子の計数は、組織のスペクトルシグネチャの解析に基づき画像を形成するため、スペクトルのサブレンジ又はｂｉｎ（≧３）を用いたスペクトルＣＴを可能にする。その後、スライス画像が物質ｍ_１又はｍ_２のそれぞれのスライス毎の分布を個別に又は組み合わせて示すように再構成できる。光子カウンタにおける各セル１０４ａ〜ｃは、間に配置されたプライマリコンバータと共に、影響のあるＸ線ビームの方向に配置された上方及び下方基板を有する。検出セル１０４ｃに入射する各光子は、電流を２つの基板の間でプライマリコンバータを介し流す。電流は、光子のエネルギーの特徴となり、このため、核物質ｍ_１−ｍ_２の特徴となるパルスハイを有する電気パルスの形態をとる。

このように生成されたエネルギーパルスは、適切な判別回路Ｄによりインターセプトされる。回路Ｄは、原則的に各自の特徴となるパルスビンのエネルギーレベルに対してのみ反応する各カウンタを備えたカウンタＣ１〜Ｃ３のシステムである。

当該回路を介した各検出セルの出力は、原則的に特定のエネルギーレベルにおける複数のレジストレーション又はヒットを記録するヒストグラムである。セルが入射エネルギー量を分解可能な異なるエネルギーレベルの個数は、エネルギービンの個数である。例えば、図２の検出装置は３つのエネルギービンを有する。

いくつかのエネルギー分散光子計数検出装置は、測定タスクについて独立したフリーパラメータより多くのエネルギービン、すなわち、各物質により生じる減衰をそれぞれ表す物質分解変数Ａ_１〜Ａ_Ｍより多くのエネルギービンを有する。例えば、ＣＴイメージングシステムでは、エネルギーに依存する吸収は、光電効果とコンプトン散乱とによりモデル化されてもよい。これは、体内で検出される大部分の物質の減衰係数は、物質の原子番号に強く依存する光電コンポーネントと、主として密度に依存するコンプトン散乱コンポーネントとに分解可能であるためである。検出装置が３より多くのビンを有する場合、測定結果は冗長性を与える。一般に、分解に用いられる各物質ｍ_１，ｍ_２は、ＣＴ測定処理中の検出装置の変化する動作と相互作用効果とのため、各ビンにおける計数に影響を与える。

ここに提案される装置はこの冗長性を利用し、減衰のそれのモデリングへの測定中の動的な検出装置の不完全性を実質的に含む。

一実施例では、動的な検出装置の不完全性は、永久電流と呼ばれることもあるプライマリコンバータにおけるゆっくり変化する電流である。当該永久電流は、検出された光子により実際に生じる電荷パルスに重畳される。すなわち、入射する光子のエネルギーに特有であると仮定されるパルスの高さは、検出装置１０４により過大評価される。残念ながら、このパルス“オフセット”は容易には測定できず、検出装置の測定値に有意な信号劣化を生じさせる。

変換手段Ｔは、検出装置とビームとの相互作用のためのモデルに対して動作する。当該モデルは、物質分解変数又は“減衰係数”Ａ_１〜Ａ_Ｍと、観察された光子計数イベント及び検出装置の状態の時間ダイナミックを記述する検出装置状態変数

とを関連付ける。

検出装置の不完全性がない瞬間には、以下の連立方程式又はそれの数学的な等価に従って検出装置の測定結果をモデル化してもよい。

ここで、Ｒ（Ｅ）はｘ線ソースの発光スペクトルであり、Ｓ_ｂ（Ｅ）はビンｂのスペクトル感度であり、Ｍは基礎物質の個数であり、ｆ_ｍ（Ｅ）は基礎物質ｍのエネルギー依存性であり、Ａ_ｍ（物質分解変数）はガントリ（又はＸ線チューブ）位置により与えられるプロジェクション方向に沿ったオブジェクト１１０の物質ｍの線積分であり、Ｃ_ｂは上記モデルが与えられるとビンｂ＝１，．．．，Ｂにおける測定又はレジスタリングされる個数である。

発光スペクトルＲは、ｘ線チューブ１０２により発せられるＸ線放射のスペクトルを記述する既知の理論モデルに従ってモデル化される。発光スペクトルは、制動放射スペクトルと、使用されるｘ線チューブ１０２に特有のスペクトルとを含む。発光されるスペクトルは、その後、Ｘ線が通過する各基礎物質ｍ＝ｍ_１，ｍ_２の吸収の寄与により乗ぜられる。

スペクトル感度Ｓ_ｂは、検出装置のキャリブレーション測定又は既知の理論的な検出モデルの何れかによって取得できる。一実施例によると、スペクトル感度は、スムーズ化されたそれらの０と１との遷移による摂動ヘビサイド関数の組み合わせである。

エネルギー依存性ｆ_ｍは、各基礎物質ｍ_１，ｍ_２により生じる放射タイプの理論モデルに基づく。一実施例では、物質ｍ_１は光効果の減衰を生じさせ、ｍ_２はコンプトン散乱を生じさせると仮定される。光効果の減衰はｅ⁻としてモデル化可能であり、コンプトン散乱は、クレイン・仁科積分式に従ってモデル化できる。

物質分解又は判別は、上記の方程式群における測定結果Ｃ_{ｂ，．．．，Ｂ}を用いて未知のＡ_ｍを推定するためのタスクとして表現できる。各減衰係数Ａ_ｍは、エネルギー依存性ｆ_ｍによるスペクトル吸収に対する各物質の寄与を示す。ビン冗長性のため、すなわち、Ｂ＞Ｍのため、モデルは過大に決定される。すなわち、各物質の減衰の寄与を示すのに必要とされる係数Ａ_ｍの最小限の変数は、検出装置のビンＢの個数未満であり、Ｂは少なくとも３である。

ここで、一実施例によると、画像取得期間中に検出装置の動作を損ねる他の精度を生じさせるか、又はレスポンスを変える検出装置１０４において作用するダイナミックな効果がある。検出装置のダイナミックは、以降において（ダイナミック）検出装置状態ベクトルとして参照されるおそらく多次元の変数

によりモデル化されてもよい。

変化するビン感度が既知であると仮定すると、上記モデルは、一実施例によると、

として拡張される。

上記の方程式群（１）は変換

を定義し、それは、検出装置状態の関数である有効なスペクトル感度

による変換手段Ｔによって実現される。変換手段Ｔは、検出装置においてデータブロックの測定値又はビンカウントＣ_ｂを読み、変換後、誤り訂正された物質分解変数群Ａ_１〜Ａ_ｍを出力する。一実施例では、検出装置状態

の計算値がまた出力されてもよい。

さらに、ｂ＝１．．．Ｂがあるが、解かれるべき変数群Ａ_１〜Ａ_ｍは状態ベクトル

によって

に拡張されている。ここで、ｄｉｍ［．］は状態ベクトル

の濃度又は“長さ”であり、

であり、ｘ_ｉ（ｔ）は状態ベクトル

のＫ≧１の成分である、すなわち、検出装置状態

の成分によって物質分解（減衰）変数Ａ_１〜Ａ_ｍの“実質的”な拡張がある。一緒に解かれるとき、これら拡張された分解Ａ_１，．．．，Ａ_Ｍ，ｘ_１，．．．，ｘ_Ｋは、検出装置状態をもたらすだけでなく、Ａ_ｍの改善された推定値を自動的に提供する。これは、検出装置の実際の状態が考慮され、これにより、ダイナミック効果を訂正し、検出装置の測定値Ｃ_ｂを誤り訂正された減衰係数Ａ_１〜Ａ_ｍに変換するためである。すなわち、吸収モデルは、使用される検出装置の実際の動作に適合される。

物質分解変数群の拡張後、２つの可能性がある。

のケースでは、モデルは、ちょうど１つの解をもたらす。

のケースでは、過大に決定された連立方程式が依然としてある。一実施例によると、検出装置１０４のノイズモデルを搭載した変換手段Ｔによって、統計的アプローチが利用される。一実施例によると、基礎となるポワソン過程が仮定される。

ポワソン確率の質量関数の対応する尤度関数は、所与の測定値ｄ_１，．．．，ｄ_Ｂ及びＡ_α＝（Ａ_１，．．．，Ａ_Ｍ）について、

により定義される。

負の対数尤度は、

である。

次に、Ｌを最小化する集合

を検出するための適切な数値方法が利用される。

一実施例によると、当該解は、解の関数空間における正規化をＬに実施することによって改良されてもよい。

一実施例によると、検出装置状態は、プライマリコンバータにおける永久電流であり、このため、

は、時間ｔにおいてゆっくりと変化する関数であると仮定される。この場合、正規化された目的関数は、

において最小となる。ここで、βは正規化強度であり、Ｐはペナルティ関数である。正規化強度は、最小化においてペナルティ関数の効果を“トリミング（ｔｒｉｍｍｉｎｇ）”又は微調整することを可能にするユーザにより調整可能な変数である。１よりも大きな値は、特にゆっくり変化する関数に最小化をバイアスする。しかしながら、いくつかのケースでは、これは唯一の解としてほぼ一定の関数をもたらす可能性があり、非現実的なものになるかもしれない。１未満のβを選ぶことはまた、解としてコンスタントな関数以外のゆっくり変化する関数を許容する。すなわち、正規化強度βは、アルゴリズムの“現実性チェック”を可能にする。一実施例によると、当該装置は、ユーザが正規化強度を変えることを可能にする。

一実施例によると、検出装置状態はゆっくり変化する永久電流であり、検出装置状態は、

となる。この電流は関連するエネルギーオフセットによりビン感度に影響を与え、このため、パルスは、実際のパルスの高さと比較してより高いエネルギーによる“偽の”パルスとしてセンサ１０４において登録される。

一実施例によると、有効なビン感度は、

であり、ｃは検出装置の電流から検出装置のエレクトロニクスにより与えられるようなエネルギーへの変換を実行するための変換係数である。すなわち、ビンの有効な感度は、仮定された感度Ｓ_ｂと比較して、

だけシフトされる。

上記において、検出装置のエネルギーレスポンスはシフト不変であり、エネルギーＥから独立していることが仮定される。そうでない場合、例えば、移動平均確率過程など、より複雑なモデルが利用されてもよい。

一実施例によると、ペナルティ関数は、二次関数

である。ここで、

は前の測定における状態を表し、

はＰを正規化するためのものである。すなわち、ゆっくり変化しない解は、変化の二乗により増加するより大きなペナルティを招く。

一実施例によると、検出装置状態は検出装置１０４の偏光である。これは、プライマリコンバータにおけるトラップ電荷により生じ、使用される検出装置１０４の収集効率性を変化させる。この場合、

である。

このモデルでは、ｐ（ｔ）は変化する電荷収集効率を反映するため、相対エネルギースケーリング係数を示す。例えば、電荷収集効率が公称状態に対して２のファクタにより低下する場合、検出装置のレスポンスにおける関連するエネルギースケーリングは、ｐ（ｔ）＝２によりモデル化される。

一実施例によると、モデルは、ｉ）検出装置の永久電流及びｉｉ）検出装置の偏光の以前のダイナミックな検出装置状態の双方を考慮するよう拡張される。一実施例では、これは、双方の状態について同時にモデル化される。

ここで使用され、上述されたモデルは、十分な数値安定性により変換手段Ｔによるデジタル処理を可能にするのに適した健全な離散化された形態（エネルギー軸Ｅを離散化することによって）において利用可能であると仮定される。

検出装置状態が永久電流Ｉ_{ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ}（ｔ）又は偏光ｐ（ｔ）の何れかである上記の２つの実施例では、

であり、このため、解かれるべき変数群Ａ_ｍは１だけ拡張される。実施例では、永久電流Ｉ_{ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ}（ｔ）と偏光ｐ（ｔ）との双方が考慮される場合、

であり、このため、

であり、解かれるべき変数群Ａ_ｍは（Ａ_ｍ，Ｉ_{ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ}（ｔ），ｐ（ｔ））に２だけ拡張される。

変換手段Ｔは、上記計算を実行し、各時点ｔに対して

について式（１）を解き、このようにして計算及び誤り訂正されたＡ_ｍの値を各自の時間インデックスと関連付ける。例えば、システムがまだ過大に決定されている場合、最大尤度推定が、式（２）に従って各時点ｔにおいて変換手段Ｔにより実行される。このようにして、誤り訂正されたデータブロックが構成され、再構成手段Ｒにわたされる。基礎物質コンポーネントがまた、時間及び／又はプロジェクション方向α及び／又はｚコンポーネント従属性を有することが一般的であることが理解される。従って、ｍ_１（ｔ，α，ｚ），ｍ_２（ｔ，α，ｚ）は、上記計算ではそれぞれ異なる。これは、ガントリ１０６がオブジェクト１１０の周りを回転し、及び／又は異なるイメージング面（ｚコンポーネント）がガントリ１０６を解しテーブル１０８を進めることによって選択されるに従って、当該オブジェクト１１０が想定される物質コンポーネントが異なるプロジェクション方向に沿って観察されるとき、一般に異なるためである。

図３を参照して、フローチャートはここに提案された方法の基本ステップを示す。

ステップＳ３０２は、関心オブジェクトと以前に関係した放射線の測定中にマルチビン放射エネルギー検出装置によって検出された測定データを受信することを含む。測定処理中に検出装置により検出されたデータは、Ｍ≧２であるが、検出装置のビン数未満のＭ重物質分解のためである。

ステップＳ３０４において、検出された測定データは、測定処理中にそれの応答性を変更する検出装置により生じる測定誤差を訂正しながら、放射線減衰データに変換される。当該変換は、ｉ）検出装置のビンにより検出されたデータのパラメータであるデータパラメータ、ｉｉ）Ｍ重物質分解変数、及びｉｉｉ）検出装置の応答性の変化を生じさせる検出装置の状態のための変数を含む放射線物質インタラクションモデルを利用することによって実行され、当該変換は、検出装置状態変数と共に物質分解変数についてモデルを解き、これにより、訂正を実行することを含む。

ステップＳ３０６において、解かれた物質分解変数は、その後に訂正された放射線減衰データとして出力される。

本発明の他の実施例では、適切なシステム上で上述した実施例の１つによる方法の方法ステップを実行するよう構成されることによって特徴付けされるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。

コンピュータプログラム要素は、本発明の実施例の一部であってもよいコンピュータユニットに格納されてもよい。このコンピュータユニットは、上述した方法のステップを実行するか、又は実行を誘導するよう構成される。さらに、それは、上述した装置のコンポーネントを実行するよう構成されてもよい。コンピュータユニットは、自動的に動作し、及び／又はユーザの命令を実行するよう構成可能である。コンピュータプログラムは、データプロセッサのワーキングメモリにロードされてもよい。データプロセッサは、本発明の方法を実行するため備えられてもよい。

本発明の本実施例は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、本発明を使用するプログラムに既存のプログラムを更新することによって変更したコンピュータプログラムとの双方をカバーする。

さらに、コンピュータプログラム要素は、上述された方法の実施例の処理を実行するのに必要な全てのステップを提供することが可能であってもよい。

本発明の更なる実施例によると、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ可読媒体が提供され、当該コンピュータ可読媒体は、コンピュータプログラム要素が上記セクションにより説明されたコンピュータプログラム要素を格納する。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体に格納及び／又は配布されてもよいが、また、インターネットや他の有線若しくは無線通信システムなどを介し他の形態により配布されてもよい。

しかしながら、コンピュータプログラムはまた、ワールド・ワイド・ウェブなどのネットワークを介し提供されてもよく、このようなネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリにダウンロードすることができる。本発明の更なる実施例によると、コンピュータプログラム要素をダウンロードのために利用可能にするための媒体が提供され、当該コンピュータプログラム要素は、本発明の上述した実施例の１つによる方法を実行するよう構成される。

本発明の実施例が異なる主題を参照して説明されていることに留意する必要がある。特に、一部の実施例は方法のタイプの請求項を参照して説明され、他の実施例は装置のタイプの請求項を参照して説明されている。しかしながら、当業者は、特段の断りがない場合、１つのタイプの主題に属する特徴の何れかの組み合わせに加えて、異なる主題に関する特徴の間の何れかの組み合わせが本出願により開示されているとみなされることを上記及び以下の説明から理解するであろう。しかしながら、全ての特徴は組み合わせ可能であり、当該特徴のシンプルな和より多くのシナジー効果を提供する。

本発明が図面及び上記説明において詳細に図示及び説明されたが、このような図示及び説明は、例示的であり、限定的でないとみなされるべきである。本発明は、開示された実施例に限定されるものでない。開示された実施例に対する他の変更が、図面、開示及び従属形式の請求項を参照することから、請求された発明を当業者が実施することによって理解及び実施可能である。

請求項において、“有する”という単語は他の要素又はステップを排除せず、“ある”という不定冠詞は複数を排除しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載された複数のアイテムの機能を実現してもよい。特定の手段が互いに異なる従属形式の請求項に記載されているという事実は、これらの手段の組み合わせが効果的に利用可能でないことを示すものでない。請求項における参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきでない。

Claims (15)

1. 検出装置データ処理装置であって、
   複数の検出装置のビンを有するマルチビン放射線エネルギー検出装置により検出された測定データを受信する入力インタフェースであって、前記データは関心オブジェクトと以前に相互作用した放射線の測定中に検出され、前記データはＭ≧２であって、前記検出装置のビンの個数未満のＭ重物質分解のための測定処理中に前記検出装置により検出される、入力インタフェースと、
   前記測定処理中に前記検出装置がそれの反応性を変化させることによって生じる測定誤差を訂正しながら、前記検出された測定データを放射線減衰データに変換するよう構成されるデータ変換手段であって、前記データ変換手段は、ｉ）前記検出装置のビンにより検出された前記データのパラメータであるデータパラメータ、ｉｉ）Ｍ重物質分解変数及びｉｉｉ）前記検出装置の反応性の変化を生じさせる検出装置状態変数を含む放射線物質インタラクションモデルを利用し、前記データ変換手段は、前記検出装置状態変数と共に前記物質分解変数について前記モデルを解き、前記訂正を実行するよう構成される、データ変換手段と、
   前記訂正された放射線減衰データとして前記解かれた物質変数を出力するよう構成される出力ユニットと、
   を有する検出装置データ処理装置。
2. 前記データ変換手段の処理は、前記検出装置状態変数を出力することを含む、請求項１記載の装置。
3. 前記モデルは、各積分方程式が減衰係数により重み付けされた各エネルギースペクトル要素による前記放射線のエネルギースペクトルに対する積分を含む連立積分方程式によって定義され、
   各積分方程式は、前記データパラメータ、前記検出装置状態変数及び／又は前記物質分解変数の少なくとも１つを含む、請求項１又は２記載の装置。
4. 前記モデルは、特定の測定イベントを登録する前記検出装置のビンの確率を表す結合確率質量関数によって定義され、
   前記結合確率質量関数は、前記データパラメータ、前記状態変数及び／又は前記物質分解変数の少なくとも１つを含む、請求項１又は２記載の装置。
5. 前記データ変換手段の処理は、最大尤度アプローチを利用することによって、前記物質分解変数及び／又は前記状態変数について前記結合確率質量関数を解くことを含む、請求項４記載の装置。
6. 前記状態変数及び前記物質分解変数を解くことは、前記状態変数の解空間を正規化条件を充足する関数に制限することを含み、
   前記条件は、ペナルティ関数によって実行される、請求項４又は５何れか一項記載の装置。
7. 前記ペナルティ関数は二次である、請求項４乃至６何れか一項記載の装置。
8. 前記結合確率質量関数はポワソンタイプを有する、請求項４乃至７何れか一項記載の装置。
9. 前記検出装置の状態は、前記検出装置のプライマリコンバータにおける変化する永久電流を表す、請求項１乃至８何れか一項記載の装置。
10. 検出装置状態は、前記プライマリコンバータの変化する電荷収集効率を生じさせる前記測定処理中の前記検出装置の変化する偏光を表す、請求項１乃至９何れか一項記載の装置。
11. 検出装置データを処理する方法であって、
    複数の検出装置のビンを有するマルチビン放射線エネルギー検出装置により検出された測定データを受信するステップであって、前記データは関心オブジェクトと以前に相互作用した放射線の測定中に検出され、前記データはＭ＞２であって、前記検出装置のビンの個数未満のＭ重物質分解のための測定処理中に前記検出装置により検出される、受信するステップと、
    測定処理中に前記検出装置がそれの反応性を変化させることによって生じる測定誤差を訂正しながら、前記検出された測定データを放射線減衰データに変換するステップであって、前記変換は、ｉ）前記検出装置のビンにより検出された前記データのパラメータであるデータパラメータ、ｉｉ）Ｍ重物質分解変数及びｉｉｉ）前記検出装置の反応性の変化を生じさせる検出装置状態変数を含む放射線物質インタラクションモデルを利用し、前記変換は、前記検出装置状態変数と共に前記物質分解変数について前記モデルを解き、前記訂正を実行する、変換するステップと、
    前記訂正された放射線減衰データとして前記解かれた物質分解変数を出力するステップと、
    を有する方法。
12. 請求項１乃至１０何れか一項記載の検出装置データ処理装置と、
    マルチビン検出装置と、
    を有するＸ線イメージングシステム。
13. 再構成手段と、
    前記須知により出力された訂正された放射線減衰データを用いて前記再構成手段により再構成された画像を表示するディスプレイと、
    を更に有する、請求項１２記載のＸ線イメージングシステム。
14. 請求項１乃至１０何れか一項記載の装置を制御するためのコンピュータプログラム要素であって、処理ユニットにより実行されると、請求項１１記載の方法を実行するよう構成されるコンピュータプログラム要素。
15. 請求項１４記載のプログラム要素を格納するコンピュータ可読媒体。

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