JP2021020057A - 高解像度スペクトルコンピュータ断層撮影撮像のためのシステムおよび方法 - Google Patents

高解像度スペクトルコンピュータ断層撮影撮像のためのシステムおよび方法 Download PDF

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Abstract

【課題】高い画像解像度およびスペクトル解像度を維持しながら最小限のデータを取得するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】一実施形態では、方法は、各々が第1の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える検出器アレイで、X線源によって生成され、撮像される対象によって減衰された光子を検出することと、個々の検出器とマクロ検出器の組み合わせを備える仮想検出器アレイに対して、個々の検出器のサブセットを第2の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することによって第1のデータセットを生成することと、各々が第2の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える増強された検出器アレイに対して、第1のデータセットをアップサンプリングすることによって第2のデータセットを生成することと、第2のデータセットから対象の画像を再構成することとを含む。【選択図】図3

Description

本明細書に開示される主題の実施形態は、非侵襲的診断撮像に関し、より詳細には、高解像度スペクトルコンピュータ断層撮影撮像に関する。
デュアルまたはマルチエネルギースペクトルコンピュータ断層撮影(CT)システムは、物体における異なる物質の密度を明らかにし、複数の単色X線エネルギーレベルで取得された画像を生成することができる。物体の散乱がない場合、システムは、スペクトル内の光子エネルギーの2つの領域:入射X線スペクトルの低エネルギーおよび高エネルギー部分からの信号に基づいて、異なるエネルギーでの挙動を導き出す。CTの所与のエネルギー領域では、2つの物理的プロセス:コンプトン散乱および光電効果がX線の減衰に支配的である。2つのエネルギー領域から検出された信号は、撮像される物質のエネルギー依存性を解決するのに十分な情報を提供する。2つのエネルギー領域から検出された信号は、2つの仮想物質で構成される物体の相対的な構造を決定するのに十分な情報を提供する。
米国特許第9310495号明細書
一実施形態では、方法は、各々が第1の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える検出器アレイで、X線源によって生成され、撮像される対象によって減衰された光子を検出することと、個々の検出器とマクロ検出器の組み合わせを備える仮想検出器アレイに対して、個々の検出器のサブセットを第2の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することによって第1のデータセットを生成することと、各々が第2の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える増強された検出器アレイに対して、第1のデータセットをアップサンプリングすることによって第2のデータセットを生成することと、第2のデータセットから対象の画像を再構成することとを含む。このようにして、高解像度検出器アレイは、高い画像解像度およびスペクトル解像度を維持しながら最小限のデータを取得することができ、それによって帯域幅が制限されている際のデータ転送の効率を向上させる。
上記の簡単な説明は、詳細な説明でさらに説明される概念の選択を簡略化した形で紹介するために提供されていることを理解されたい。特許請求される主題の重要なまたは本質的な特徴を特定することは意図されておらず、その主題の範囲は詳細な説明に添付される特許請求の範囲によって一義的に定義される。さらに、特許請求される主題は、上記のまたは本開示の任意の部分に記載の欠点を解決する実施態様に限定されない。
本発明は、添付の図面を参照しながら、以下の非限定的な実施形態の説明を読むことからよりよく理解されるであろう。
一実施形態による、撮像システムの絵図である。 一実施形態による、例示的な撮像システムのブロック概略図である。 一実施形態による、取得中にロバストなデータ圧縮を伴うマルチエネルギー撮像の例示的な方法を示す高レベルフローチャートである。 一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表である。 一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器とマクロ検出器との間のエネルギービンの例示的な分布を示す表である。 一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器とマクロ検出器との間の異なるエネルギーレベルに対するエネルギービンの例示的な分布を示す表である。 一実施形態による、アップサンプリング後の一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表である。
以下の説明は、医療撮像システムの様々な実施形態に関する。特に、高解像度検出器アレイを用いたコンピュータ断層撮影撮像のためのシステムおよび方法が提供される。本技法に従って画像を取得するために使用され得るCT撮像システムの例が、図1および図2に提示されている。CT撮像システムは、検出器行に配置された多数の個々の検出器を有する高解像度検出器アレイを含み得る。デュアルエネルギーCT撮像など、様々な光子エネルギーを用いたスペクトルCT撮像では、スキャン中に収集されるデータの総量が非常に大きくなることがあり、スキャン中にCTガントリからデータを送信するために、比較的高い帯域幅スリップリングと大きなデータバッファが必要になる場合がある。図3に図示する方法など、高解像度検出器アレイを用いたスペクトルCT撮像のための方法は、第1の数のエネルギービンを有する個々の検出器からのデータを、第1の数よりも大きい第2の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することを含み、それによってファイルサイズが縮小されたデータセットを作成し、データセットが回転ガントリから送信された後にデータセットをアップサンプリングする。検出器アレイは、図4に図示するように、各個々の検出器が第1の数のエネルギービンで光子を検出するように構成され得る。次に、撮像システムのデータ取得システムは、図5に図示するように、検出器アレイ全体および異なるビュー全体にわたって交互のパターンで、個々の検出器からのデータを、第2の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することができる。さらに、データ取得システムは、図6に図示するように、情報損失をさらに最小限に抑えるために、検出器行間およびビュー間で検出器アレイ全体のエネルギービンの分布を交互にすることができる。個々の検出器とマクロ検出器を選択的に交互にすることによって、データは、図7に図示するように、すべてのビュー全体にわたって、高解像度検出器アレイに対応する完全なデータセットにアップサンプリングすることができ、各検出器は、第2の数のエネルギービンで構成される。したがって、本明細書で提供されるシステムおよび方法は、高解像度を保持しながら、生のスペクトルCTデータのまばらな取得を可能にする。このようにして、解像度およびスペクトルエネルギー情報の情報損失を最小限にして、取得されたデータセットのサイズを大幅に縮小することができ、それによって例えば、スリップリングまたは無線送信を介して撮像スキャン中にデータを送信するための帯域幅が制限された撮像システム用の、多数のエネルギービンを有する高解像度検出器アレイの使用を可能にする。例として、本明細書で説明される方法は、解像度およびエネルギー情報の情報損失を最小限にして、データセットのファイルサイズを2倍または3倍縮小することを可能にする。さらに、本明細書でさらに説明されるようなデータ取得中に光子計数を選択的に集約する方法は、データセットを最初に検出されたデータの解像度よりも実質的に高い解像度にアップサンプリングすることを可能にする。
CTシステムが例として説明されているが、本技法は、トモシンセシス、MRI、Cアーム血管造影法などのような他の撮像モダリティを使用して取得される画像に適用されるときにも有用であり得る。CT撮像モダリティに関する本説明は、1つの適切な撮像モダリティの例としてのみ提供される。
図1は、自動管電位選択を伴うデュアルエネルギー撮像用に構成された例示的なCTシステム100を示している。特に、CTシステム100は、患者、無生物物体、1つまたは複数の製造部品、ならびに/または体内に存在する歯科用インプラント、ステント、および/もしくは造影剤などの異物などの対象112を撮像するように構成される。一実施形態では、CTシステム100は、ガントリ102を含み、ガントリ102は、対象112の撮像に使用するためにX線放射線106のビームを投影するように構成された少なくとも1つのX線放射線源104をさらに含むことができる。具体的には、X線放射線源104は、X線106をガントリ102の反対側に位置決めされた検出器アレイ108に向けて投影するように構成される。図1は単一のX線放射線源104のみを図示しているが、ある特定の実施形態では、異なるエネルギーレベルで患者に対応する投影データを取得するために、複数のX線放射線源および検出器を用いて複数のX線106を投影することができる。いくつかの実施形態では、X線放射線源104は、高速kVpスイッチングによってデュアルエネルギージェムストーンスペクトル撮像(gemstone spectral imaging:GSI)を可能にすることができる。いくつかの実施形態では、用いられるX線検出器は、異なるエネルギーのX線光子を区別することが可能な光子計数検出器である。他の実施形態では、二組のX線管−検出器がデュアルエネルギー投影を生成するために使用され、一方の組は低kVpにあり、他方の組は高kVpにある。したがって、本明細書で説明される方法は、単一のエネルギー取得技法ならびにデュアルエネルギー取得技法で実装され得ることを認識されたい。
ある特定の実施形態では、CTシステム100は、逐次近似または分析的画像再構成方法を使用して、対象112のターゲットボリュームの画像を再構成するように構成された画像プロセッサユニット110をさらに含む。例えば、画像プロセッサユニット110は、フィルタ補正逆投影(FBP)などの分析的画像再構成手法を使用して、患者のターゲットボリュームの画像を再構成することができる。別の例として、画像プロセッサユニット110は、対象112のターゲットボリュームの画像を再構成するために、高度統計的逐次近似再構成(ASIR)、共役勾配(CG)、最尤期待値最大化(MLEM)、モデルベース逐次近似再構成(MBIR)などの逐次近似画像再構成手法を使用することができる。本明細書でさらに説明されるように、いくつかの例では、画像プロセッサユニット110は、逐次近似画像再構成手法に加えて、FBPなどの分析的画像再構成手法の両方を使用してもよい。
いくつかの既知のCT撮像システム構成では、放射線源は、デカルト座標系のX−Y−Z平面内にあるようにコリメートされ、一般に「撮像平面」と呼ばれる円錐形のビームを投影する。放射線ビームは、患者または対象112などの撮像される物体を通過する。ビームは、物体によって減衰された後、放射線検出器のアレイに衝突する。検出器アレイで受け取られる減衰された放射線ビームの強度は、物体による放射線ビームの減衰に依存する。アレイの各検出器素子は、検出器の場所におけるビーム減衰の測定値である別個の電気信号を作り出す。すべての検出器からの減衰測定値を別個に取得し、透過率プロファイルを作成する。
いくつかのCTシステムでは、放射線源および検出器アレイは、放射線ビームが物体と交差する角度が絶えず変化するように、撮像平面内および撮像される物体の周りでガントリと共に回転する。1つのガントリ角度での検出器アレイからの放射線減衰測定値のグループ、すなわち、投影データは、「ビュー」と呼ばれる。物体の「スキャン」は、放射線源および検出器の1回転の間に異なるガントリ角度またはビュー角度で行われた一組のビューを含む。本明細書で使用される用語であるビューは、1つのガントリ角度からの投影データに関して上述の使用に限定されないため、本明細書で説明される方法の利点はCT以外の医療撮像モダリティにも生じると考えられる。「ビュー」という用語は、CT、PET、もしくはSPECT取得、および/または開発中のモダリティならびに融合された実施形態におけるそれらの組み合わせを含む任意の他のモダリティのいずれかからの、異なる角度からの複数のデータ取得がある場合は常に1つのデータを取得することを意味するために使用される。
投影データは処理され、物体を通して撮られた二次元スライスに対応する画像を再構成する。一組の投影データから画像を再構成するための1つの方法は、当技術分野においてフィルタ補正逆投影技法と呼ばれる。透過型および放出型断層撮影再構成技法はまた、最尤期待値最大化(MLEM)および順序付きサブセット期待値再構成技法、ならびに逐次近似再構成技法などの統計的逐次近似方法を含む。このプロセスは、スキャンからの減衰測定値を「CT数」または「ハウンズフィールド単位」と呼ばれる整数に変換し、これはディスプレイデバイス上の対応するピクセルの輝度を制御するために使用される。
総スキャン時間を短縮するには、「ヘリカル」スキャンを実施することができる。「ヘリカル」スキャンを実施するには、所定の数のスライスについてのデータを取得しながら患者を移動させる。そのようなシステムは、コーンビームのヘリカルスキャンから単一の螺旋を生成する。コーンビームによってマッピングされた螺旋は投影データをもたらし、そこから各所定のスライスの画像を再構成することができる。
本明細書で使用する場合、「画像を再構成する」という語句は、画像を表すデータが生成されるが可視画像は生成されない本発明の実施形態を除外することを意図しない。したがって、本明細書で使用する場合、「画像」という用語は、可視画像と可視画像を表すデータの両方を広く指す。しかしながら、多くの実施形態は、少なくとも1つの可視画像を生成する(または生成するように構成される)。
図2は、図1のCTシステム100と同様の例示的な撮像システム200を示している。本開示の態様によれば、撮像システム200は、管電位の自動選択を伴うデュアルエネルギー撮像用に構成される。一実施形態では、撮像システム200は、検出器アレイ108(図1参照)を含む。検出器アレイ108は、対応する投影データを取得するために患者などの対象204を通過するX線ビーム106(図1参照)を共に検知する複数の検出器素子202をさらに含む。したがって、一実施形態では、検出器アレイ108は、セルまたは検出器素子202の複数の行を含むマルチスライス構成で製作される。そのような構成では、検出器素子202の1つまたは複数の追加の行が、投影データを取得するための並列構成に配置される。
ある特定の実施形態では、撮像システム200は、所望の投影データを取得するために、対象204の周りの異なる角度位置を横切るように構成される。したがって、ガントリ102およびそれに取り付けられた構成要素は、例えば、異なるエネルギーレベルで投影データを取得するために、回転中心206を中心に回転するように構成されてもよい。代替的に、対象204に対する投影角度が時間の関数として変化する実施形態では、取り付けられている構成要素は、円弧に沿ってではなく、一般的な曲線に沿って移動するように構成されてもよい。
X線源104および検出器アレイ108が回転すると、検出器アレイ108は、減衰されたX線ビームのデータを収集する。検出器アレイ108によって収集されたデータは、前処理および較正を受けてデータを調整し、スキャンされた対象204の減衰係数の線積分を表す。処理されたデータは、投影と一般的に呼ばれる。
いくつかの例では、検出器アレイ108の個々の検出器または検出器素子202は、個々の光子の相互作用を1つまたは複数のエネルギービンに記録する光子計数検出器を備えることができる。本明細書で説明される方法は、エネルギー積分検出器を用いて実装することもできることを認識されたい。
取得された組の投影データは、基底物質分解(BMD)に使用することができる。BMD中、測定された投影は、一組の物質−密度投影に変換される。物質−密度投影を再構成し、骨、軟組織、および/または造影剤マップなどの各それぞれの基底物質の一対または一組の物質−密度マップまたは画像を形成することができる。次に、密度マップまたは画像を関連付け、基底物質、例えば、骨、軟組織、および/または造影剤のボリュームレンダリングを撮像されたボリューム内に形成することができる。
再構成されると、撮像システム200によって作成された基底物質画像は、2つの基底物質の密度で表された、対象204の内部特徴を明らかにする。密度画像は、これらの特徴を示すために表示され得る。病状などの医学的状態、より一般的には医学的事象の診断のための従来の手法では、放射線技師または医師は、密度画像のハードコピーまたは表示を検討し、特徴的な関心特徴を識別する。そのような特徴は、特定の解剖学的構造または器官の病変、サイズおよび形状、ならびに個々の開業医のスキルおよび知識に基づいて画像で識別可能な他の特徴を含み得る。
一実施形態では、撮像システム200は、ガントリ102の回転およびX線放射線源104の動作などの構成要素の移動を制御する制御機構208を含む。ある特定の実施形態では、制御機構208は、電力およびタイミング信号を放射線源104に提供するように構成されたX線コントローラ210をさらに含む。加えて、制御機構208は、撮像要件に基づいてガントリ102の回転速度および/または位置を制御するように構成されたガントリモータコントローラ212を含む。
ある特定の実施形態では、制御機構208は、検出器素子202から受信されたアナログデータをサンプリングし、その後の処理のためにアナログデータをデジタル信号に変換するように構成されたデータ取得システム(DAS)214をさらに含む。DAS214は、本明細書でさらに説明されるように、検出器素子202のサブセットからのアナログデータをいわゆるマクロ検出器に選択的に集約するようにさらに構成され得る。DAS214によってサンプリングされデジタル化されたデータは、コンピュータまたはコンピューティングデバイス216に送信される。一例では、コンピューティングデバイス216は、データを記憶デバイス218に記憶する。記憶デバイス218は、例えば、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、コンパクトディスク読み出し/書き込み(CD−R/W)ドライブ、デジタル多用途ディスク(DVD)ドライブ、フラッシュドライブ、および/またはソリッドステート記憶ドライブを含んでもよい。
加えて、コンピューティングデバイス216は、データ取得および/または処理などのシステム動作を制御するために、コマンドおよびパラメータをDAS214、X線コントローラ210、およびガントリモータコントローラ212の1つまたは複数に提供する。ある特定の実施形態では、コンピューティングデバイス216は、オペレータ入力に基づいてシステム動作を制御する。コンピューティングデバイス216は、コンピューティングデバイス216に動作可能に結合されたオペレータコンソール220を介して、例えば、コマンドおよび/またはスキャンパラメータを含むオペレータ入力を受信する。オペレータコンソール220は、オペレータがコマンドおよび/またはスキャンパラメータを指定することを可能にするキーボード(図示せず)またはタッチスクリーンを含むことができる。
図2は、1つのオペレータコンソール220のみを示しているが、2つ以上のオペレータコンソールを撮像システム200に結合し、例えば、システムパラメータを入力もしくは出力すること、試験を要求すること、および/または画像を閲覧することができる。さらに、ある特定の実施形態では、撮像システム200は、例えば、施設もしくは病院内で、またはインターネットおよび/もしくは仮想プライベートネットワークなどの1つまたは複数の構成可能な有線および/もしくは無線ネットワークを介して完全に異なる場所において、ローカルにまたは遠隔に位置する複数のディスプレイ、プリンタ、ワークステーション、および/もしくは同様のデバイスに結合されてもよい。
一実施形態では、例えば、撮像システム200は、画像保管通信システム(PACS)224を含むか、またはそれに結合される。例示的な実施態様では、PACS224は、放射線科情報システム、病院情報システム、および/または内部もしくは外部ネットワーク(図示せず)などの遠隔システムにさらに結合され、異なる場所にいるオペレータがコマンドおよびパラメータを供給すること、および/または画像データへのアクセスを得ることを可能にする。
コンピューティングデバイス216は、オペレータ供給のおよび/またはシステム定義のコマンドおよびパラメータを使用してテーブルモータコントローラ226を動作させ、テーブルモータコントローラ226は、電動テーブルを備え得るテーブル228を制御することができる。特に、テーブルモータコントローラ226は、対象204のターゲットボリュームに対応する投影データを取得するために、ガントリ102内で対象204を適切に位置決めするためにテーブル228を移動させる。
前述のように、DAS214は、検出器素子202によって取得された投影データをサンプリングしてデジタル化する。その後、画像再構成器230がサンプリングされデジタル化されたX線データを使用して、高速再構成を実施する。図2は別個のエンティティとして画像再構成器230を示しているが、ある特定の実施形態では、画像再構成器230は、コンピューティングデバイス216の一部を形成してもよい。代替的に、画像再構成器230は、撮像システム200に存在しなくてもよく、代わりに、コンピューティングデバイス216が、画像再構成器230の1つまたは複数の機能を実施してもよい。さらに、画像再構成器230は、ローカルにまたは遠隔に位置してもよく、有線または無線ネットワークを使用して撮像システム200に動作可能に接続されてもよい。特に、1つの例示的な実施形態は、画像再構成器230のための「クラウド」ネットワーククラスタ内の計算資源を使用することができる。
一実施形態では、画像再構成器230は、再構成された画像を記憶デバイス218に記憶する。代替的に、画像再構成器230は、診断および評価のために有用な患者情報を生成するために、再構成された画像をコンピューティングデバイス216に送信する。ある特定の実施形態では、コンピューティングデバイス216は、再構成された画像および/または患者情報を、コンピューティングデバイス216および/または画像再構成器230に通信可能に結合されたディスプレイ232に送信する。
本明細書でさらに説明される様々な方法およびプロセスは、撮像システム200内のコンピューティングデバイス上の非一時的メモリに実行可能命令として記憶することができる。一実施形態では、画像再構成器230は、そのような実行可能命令を非一時的メモリに含むことができ、スキャンデータから画像を再構成するために本明細書で説明される方法を適用することができる。別の実施形態では、コンピューティングデバイス216は、命令を非一時的メモリに含むことができ、画像再構成器230から再構成された画像を受信した後、少なくとも部分的に、本明細書で説明される方法を再構成された画像に適用することができる。さらに別の実施形態では、本明細書で説明される方法およびプロセスは、画像再構成器230およびコンピューティングデバイス216にわたって分布されてもよい。
一実施形態では、ディスプレイ232は、オペレータが撮像された解剖学的構造を評価することを可能にする。ディスプレイ232はまた、オペレータがその後のスキャンまたは処理のために、例えば、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を介して関心ボリューム(VOI)を選択すること、および/または患者情報を要求することを可能にすることができる。
図3は、一実施形態による、増加した画像解像度によるマルチエネルギー撮像のための例示的な方法300を示す高レベルフローチャートを示す。方法300は、図1および図2のシステムおよび構成要素に関して説明されているが、方法300は、本開示の範囲から逸脱することなく、他のシステムおよび構成要素で実装することができることを認識されたい。方法300は、画像再構成器230および/またはコンピューティングデバイス216などの1つまたは複数のコンピューティングデバイスの非一時的メモリ内の実行可能命令として実装され得る。
方法300は、305で開始する。305において、方法300は、対象のスキャン用のスキャンパラメータを決定する。スキャンパラメータは、例えば、対象204の所望の関心領域を撮像するために、X線源104、検出器アレイ108、DAS214、ガントリ102、および/またはテーブル228を制御するための1つまたは複数のパラメータを含むことができる。そのために、スキャンパラメータは、スキャン範囲、ターゲット線量、ヘリカルピッチ、2つ以上の管電流、2つ以上の管電位などの1つまたは複数を含み得る。スキャンパラメータの1つまたは複数は、スキャンされる対象に合わせて調整されてもよい。方法300は、例えばデュアルまたはマルチエネルギー撮像技法を使用して対象204が異なるエネルギーレベルで撮像され得るように、2つ以上の管電流および/または2つ以上の管電位を決定する。
310において、方法300は、ビューv=0で対象のスキャンを開始する。そのために、方法300は、X線源104および検出器アレイ108が初期ビューまたは第0のビューv=0に対応する対象204に対して初期位置にあるように、ガントリモータコントローラ212を介してガントリ102の位置を調整することができる。
315において、方法300は、X線源を制御してX線のビームをビューvで対象に向けて生成する。例えば、方法300は、少なくとも2つの管電位および少なくとも2つの管電流でX線源104を制御し、第1のエネルギーレベルのX線および第2のエネルギーレベルのX線を含む複数のX線106を生成することができ、X線の第1のエネルギーレベルおよび第2のエネルギーレベルは、少なくとも2つの管電位によって決定される。例えば、方法300は、管電位と管電流を切り替え、異なるエネルギーレベルのX線の異なるビームを生成することができる。他の例では、方法300は、第1の管電位および第1の管電流でX線源104などの第1のX線源を制御して第1のエネルギーレベルのX線を生成し、第2の管電位および第2の管電流で第2のX線源を制御して第2のエネルギーレベルのX線を生成し得る。X線または様々なエネルギーレベルは、本開示の範囲から逸脱することなく、他のデュアルまたはマルチエネルギー撮像技法に従って生成され得ることを認識されたい。
320において、方法300は、検出器アレイに配置されたN個の個々の検出器でX線を検出し、各個々の検出器は、m個のエネルギービンを有する。個々の検出器は、個々の光子の相互作用を記録する光子計数検出器を備えることができる。例として、対象によって減衰されたX線などの光子が検出器アレイの個々の検出器と相互作用するとき、個々の検出器は、光子のエネルギーに比例する対応する電気パルスを生成する。個々の検出器のm個のエネルギービンの各エネルギービンは、エネルギー範囲を含み、それにより光子のエネルギーがm個のエネルギービンのエネルギービンのエネルギー範囲内にある場合、個々の検出器は、エネルギービン内の光子を計数する。
325において、方法300は、M個のエネルギービンを有するマクロ検出器と各検出器行のn個の個々の検出器を交互にする光子計数データセットを生成し、検出器行のn個の個々の検出器からの計数は、マクロ検出器に集約され、マクロ検出器は、隣接する検出器行の個々の検出器に隣接する。すなわち、方法300は、M個のエネルギービン(Mは、nのm倍に等しい)を有する単一の検出器が検出器アレイのn個の個々の検出器の代わりに位置決めされているかのように、例えばDAS214を介して、検出器行において互いに隣接する(各々m個のエネルギービンを有する)n個の個々の検出器からの光子計数を集約する。したがって、光子計数データセットは、検出器アレイの各検出器行が、複数の個々の検出器ではなく、n個の個々の検出器とマクロ検出器との間で交互になっているかのように、方法300によって生成される。さらに、個々の検出器とマクロ検出器との間の交互のパターンは、隣接する検出器行間でシフトされ、それにより第1の検出器行の第1のn個の個々の検出器は、各々m個のエネルギービンを有するn個の個々の検出器として光子計数データセットで計数され、第1の検出器行に隣接する第2の検出器行の第1のn個の個々の検出器は、M個のエネルギービンを有する単一のマクロ検出器として光子計数データセットで計数され、第3の検出器行の第1のn個の個々の検出器は、n個の個々の検出器として計数され、以降同様に検出器アレイ全体で計数される。
光子計数をマクロ検出器に選択的に集約して光子計数データセットを生成した後、方法300は、330に続く。330において、方法300は、光子計数データセットを回転ガントリから静止コンソールに送信する。例えば、DAS214および検出器アレイ108がスキャン中に回転するガントリ102上に位置決めされるので、DAS214と画像再構成器230および/またはコンピューティングデバイス216との間の帯域幅は、撮像システム200の回転構成要素(DAS214など)と撮像システム200の静止構成要素(コンピューティングデバイス216など)との間のデータ送信を可能にするスリップリングによって制限され得る。したがって、所与のビューvの光子計数データセットは、データセットが取得されると、撮像システム200の回転構成要素から撮像システム200の静止構成要素に送信される。
335に続いて、方法300は、スキャンが完了したかどうかを決定する。所望のスキャン範囲にわたるすべてのビューが取得されると、スキャンは完了する。スキャンが完了していない場合(「NO」)、方法300は、340に続く。340において、方法300は、X線源および検出器をビューv=v+1に回転させ、仮想および個々の検出器を交互にするためにパターンをシフトする。例えば、第1の検出器行の第1のn個の個々の検出器が前のビューのマクロ検出器に集約された場合、同じn個の個々の検出器は、次のビューの個々の検出器としてサンプリングされる。個々の検出器とマクロ検出器との間の交互のパターンのシフトは、図5に関して本明細書でさらに説明される。さらに、いくつかの例では、方法300は、ビューごとにエネルギービンをシフトすることができる。例えば、2つの異なるエネルギービンが個々の検出器間に分布していると仮定すると、個々の検出器は、第1のビューの第1のエネルギービン内の光子を検出するように構成され得、第1のビューに続く第2のビューの第2のエネルギービン、第2のビューに続く第3のビューの第3のエネルギービンと以降同様である。このようにエネルギービンの分布をシフトすることは、図6に関して本明細書でさらに説明される。
いくつかの例では、ガントリを回転させてX線源および検出器アレイを回転させることに加えて、方法300は、対象が位置決めされるテーブルの位置を調整することによって対象の位置を調整し得る。ガントリを更新されたビューvに回転させ、個々の検出器およびマクロ検出器の交互のパターンをシフトした後、方法300は315に戻り、更新されたビューvで追加の光子計数データセットを取得する。したがって、方法300は、スキャン中に各ビューvの光子計数データセットを取得する。
335を再び参照すると、スキャンが完了すると(「YES」)、方法300は、345に続く。345において、方法300は、スキャンを終了する。すなわち、方法300は、X線源104を制御してX線を生成し、かつ検出器アレイ108を介して対応する光子計数を取得することを停止する。
350に続くと、方法300は、各ビューvからの光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成する。方法300は、光子計数データセットがスキャン中に静止コンソールで受信されると、各ビューvからの光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成することができることを認識されたい。
355において、方法300は、照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々M個のエネルギービンを有するN個の個々の検出器のデータを含む完全な光子計数データセットを生成する。例えば、方法300は、誘導双線形アップサンプリング技法または深層学習ベースのアップサンプリング技法を使用して、照合された光子計数データセットを完全な光子計数データセットにアップサンプリングすることができる。例えば、各ビューに対してm個のエネルギービンを有する個々の検出器およびM個のエネルギービンを有するマクロ検出器の分布がわかっているため、方法300は、誘導双線形アップサンプリングを実施し、各々M個のエネルギービンを有するN個の個々の検出器のデータを含む完全な光子計数データセットを生成することができる。別の例として、複数の試験スキャンをファントムまたは他の試験対象で実施してもよく、各試験スキャンで取得された少なくとも二組の照合された光子計数データセットは、複数のビューvについて本明細書で説明されるように交互になるm個のエネルギービンを有する個々の検出器とM個のエネルギービンを有するマクロ検出器を含む検出器アレイの組み合わせに対する照合された光子計数データセットと、複数のビューvの各々M個のエネルギービンを有するN個の個々の検出器で取得された、照合された光子計数データセットとを含む。深層ニューラルネットワークは、例えば、入力として検出器アレイの組み合わせに対する照合された光子計数データセットで訓練され得、深層ニューラルネットワークの重みは、深層ニューラルネットワークの出力と完全な高解像度検出器アレイの照合された光子計数データセットとの間の誤差を減らすように調整される。したがって、方法300は、350で生成された照合された光子計数データセットを訓練済み深層ニューラルネットワークに入力することによって、照合された光子計数データセットを完全な光子計数データセットにアップサンプリングすることができる。
360において、方法300は、完全な光子計数データセットから1つまたは複数の画像を再構成する。例えば、方法300は、デュアルまたはマルチエネルギー画像再構成技法に従って、完全な光子計数データセットから1つまたは複数の画像を再構成することができる。非限定的な例として、方法300は、基底物質分解を実施し、基底物質画像を再構成し、かつ単色画像を再構成することができる。方法300は、他のスペクトルCT画像再構成手法を使用して、完全な光子計数データセットのエネルギービンの数Mに応じて、完全な光子計数データセットから1つまたは複数の画像を再構成することができることを認識されたい。
365において、方法300は、再構成された画像を出力する。例えば、方法300は、再構成された画像を、オペレータに表示するためのディスプレイデバイス232、その後の検索およびレビューのための大容量記憶装置218、またはリモート記憶および/もしくはレビューのためのPACS224の1つまたは複数に出力し得る。その後、方法300は戻る。
本明細書で提供されるシステムおよび方法は、高解像度を保持しながら、生のスペクトルCTデータのまばらな取得を可能にする。ある意味では、本明細書で説明されるようなデータ取得中に光子計数を選択的に集約する方法は、解像度およびスペクトルエネルギー情報の情報損失を最小限にして、データセットのサイズを大幅に縮小することを可能にし、それによって例えば、スリップリングまたは無線送信を介して撮像スキャン中にデータを送信するための帯域幅が制限された撮像システム用の、多数のエネルギービンを有する高解像度検出器アレイの使用を可能にする。別の意味では、本明細書で説明されるようなデータ取得中に光子計数を選択的に集約する方法は、データセットを最初に検出されたデータの解像度よりも実質的に高い解像度にアップサンプリングすることを可能にする。
本明細書で説明されるシステムおよび方法の利点を示すために、以下に本明細書でさらに説明される図4〜図7が例示的かつ非限定的な例を図示しており、各々が単一のエネルギービンで構成された個々の検出器を備える検出器アレイからのデータは、各個々の検出器がデータ取得中に複数のエネルギービンで構成されているかのように、完全な解像度データセットを得るために使用され得る。
図4は、一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイ405における個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表400を示す。表400は、複数の個々の検出器402に対応する列、ならびに複数の検出器行404に対応する行を含む。表400は、複数のビュー406をさらに図示しており、第0のビュー410、第1のビュー420、第2のビュー430、および第3のビュー440を含む。表400は、複数のビュー406の各ビューに対する検出器アレイ405の個々の検出器間のエネルギービンの分布を図示しており、第0のビュー410の第0の分布412、第1のビュー420の第1の分布422、第2のビュー430の第2の分布432、および第3のビュー440の第3の分布442を含む。
図示の例では、検出器アレイ405は、各検出器行の9つの個々の検出器(すなわち、検出器0、検出器1、検出器2、検出器3、検出器4、検出器5、検出器6、検出器7、および検出器8)を有する4つの検出器行(すなわち、行0、行1、行2、および行3)に配置された36個の個々の検出器または検出器素子を含む。検出器および検出器行の数は例示的であり、非限定的であることを認識されたい。さらに、検出器間のエネルギービンの第0の分布412は、検出器アレイ405の各個々の検出器のm個のエネルギービンを含み、図示の例では、mは、1に等しい。同様に、エネルギービンの第1の分布422、第2の分布432、および第3の分布442は、各個々の検出器アレイ405の単一のエネルギービンを含む。
いくつかの例では、各個々の検出器は、2つ以上のエネルギービンで構成され得ることを認識されたい。しかしながら、生のデータのサイズは、検出器ごとのエネルギービンの数の関数として直線的に増加する。例えば、生のデータのサイズは、検出器ごとに2つのエネルギービンの場合は2倍、検出器ごとに3つのエネルギービンの場合は3倍となり、以降同様である。多数の個々の検出器および検出器ごとの複数のエネルギービンを有する高解像度検出器の場合、スキャン中に取得された生のデータは、DAS214などの撮像システム200の回転構成要素と、画像再構成器230および/またはコンピューティングデバイス216などの撮像システム200の静止構成要素との間のデータ送信の帯域幅を超える可能性がある。
上述したように、個々の検出器によって検出された光子計数は、データ取得中にDASによってマクロ検出器に選択的に集約されてもよい。例示的かつ非限定的な例として、図5は、一実施形態による、一連のビュー406についての検出器アレイ505における個々の検出器とマクロ検出器との間のエネルギービンの例示的な分布を示す表500を示す。図4の表400と同様に、表500は、複数の個々の検出器402に対応する列、ならびに検出器アレイ505に配置された複数の検出器行404に対応する行を含む。さらに、表500は、複数のビュー406を図示しており、第0のビュー410、第1のビュー420、第2のビュー430、および第3のビュー440を含む。
上述したように、第1の数のエネルギービン(例えば、m個のエネルギービン)を有する複数の個々の検出器は各々、第1の数のエネルギービンよりも大きい第2の数のエネルギービン(例えば、M個のエネルギービン)を有する単一の「マクロ検出器」に集約され得、マクロ検出器は、マクロ検出器を備える複数の個々の検出器の物理的空間にわたる仮想検出器を備える。例えば、各々m個のエネルギービンを有するn個の隣接する個々の検出器は、M個のエネルギービンがn個の隣接する個々の検出器と同じ物理的空間をカバーする単一のマクロ検出器に集約されてもよく、Mは、mよりも大きい。図5に図示する例では、例えば、マクロ検出器に集約された個々の検出器の数nは、3つであり、個々の検出器の第1の数のエネルギービンmは、1つであり、マクロ検出器の第2の数のエネルギービンMは、3つである。特に、図示のように、検出器アレイ505の3つの検出器(例えば、行0の検出器3、4、および5)は、3つのエネルギービンを有する単一のマクロ検出器515に集約されるが、検出器アレイ505の個々の検出器(例えば、行0の検出器0、1、2、6、7、および8)は、1つのエネルギービンを含む。
さらに、第0のビュー410の行1の第1の3つの個々の検出器(検出器0、1、および2)は、マクロ検出器に集約され、第0のビュー410の行1の次の3つの個々の検出器(検出器3、4、および5)は、個々の検出器として残り、第0のビュー410の行1の次の3つの個々の検出器(検出器6、7、および8)は、マクロ検出器に集約される。このようにして、行0の個々の検出器は、行1のマクロ検出器に隣接し、行0のマクロ検出器は、行1の個々の検出器に隣接する。この交互のパターンは、検出器アレイ505の行2および3を通して続く。したがって、検出器アレイ505は、マクロ検出器(表500で陰影付きのエントリとして図示される)と個々の検出器(表500で陰影なしのエントリとして図示される)の組み合わせを備え、エネルギービンの分布512は、m個のエネルギービンを個々の検出器に分布し、M個のエネルギービンをマクロ検出器に分布し、図示の例では、mは、1に等しく、Mは、3に等しい。
さらに、第1のビュー420のマクロ検出器と個々の検出器との間のエネルギービンの分布522は、第0のビュー410のマクロ検出器と個々の検出器との間のエネルギービンの分布512からシフトされる。具体的には、第1のビュー420の行0の第1の3つの個々の検出器(検出器0、1、および2)は、マクロ検出器に集約され、第1のビュー420の行0の次の3つの個々の検出器(検出器3、4、および5)は、個々の検出器のままであり、第1のビュー420の行0の次の3つの個々の検出器(検出器6、7、および8)は、マクロ検出器に集約される。したがって、マクロ検出器と個々の検出器との間のエネルギービンの分布は、ビュー間の所与の検出器行のシフトに対してシフトし、それにより検出器行の位置は、ビュー間でマクロ検出器と個々の検出器を交互にする。この交互のパターンは、第1のビュー420の第1の分布522に対する第2のビュー430の第2の分布532、ならびに第2のビュー430の第2の分布532に対する第3のビュー440の第3の分布542によってさらに図示されている。
したがって、撮像システムの検出器アレイは、図4に図示するようにエネルギービンの分布に従って物理的に構成され得るが、データは、図5に図示するようにエネルギービンの分布に従って光子計数データセットに記録され得る。すなわち、個々の検出器はm個のエネルギービンを有する光子を物理的に検出することができるが、例示的な例として、スキャン中に取得された光子計数データセットは、m個のエネルギービンを有する個々の検出器およびM個のエネルギービンを有するマクロ検出器の光子計数を含み得る。
データ取得中に検出器アレイ505の検出器行間ならびにビュー間でマクロ検出器と個々の検出器の相対位置を交互にすることによって、データセットが画像再構成の前にアップサンプリングされるとき、データ圧縮での情報の損失が最小限になる。
さらに、検出器行間ならびにビュー間でマクロ検出器の位置をシフトすることに加えて、いくつかの例では、エネルギービン自体の分布もシフトされ得る。例示的かつ非限定的な例として、図6は、一実施形態による、一連のビュー606についての検出器アレイ605における個々の検出器とマクロ検出器との間の異なるエネルギーレベルに対するエネルギービンの例示的な分布を示す表600を示す。具体的には、表600は、別個のエネルギービンの第0のビュー610に対する第0の分布612および第1のビュー620に対する第1の分布622を図示しており、第1のエネルギービンE1、第2のエネルギービンE2、および第3のエネルギービンE3を含む。エネルギービンE1、E2、およびE3は、事前に決定され得るか、またはいくつかの例では、ユーザによって自動および/もしくは手動で選択され得る、光子エネルギーの重複しない範囲に対応する。
表600に図示するように、エネルギービンは、各個々の検出器が単一のエネルギービンで構成されるように、個々の検出器間で分散されてもよく、隣接する個々の検出器は、異なるエネルギービンで構成される。検出器行0の第0のビュー610に図示するように、個々の検出器630(検出器0に対応する)は、第1のエネルギービンE1内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器631(検出器1に対応する)は、第2のエネルギービンE2内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器632(検出器2に対応する)は、第3のエネルギービンE3内のエネルギーを有する光子を検出するように構成される。さらに、第0のビュー610の行0の検出器3、4、および5に対応する個々の検出器は、それぞれ第1のエネルギービンE1、第2のエネルギービンE2、および第3のエネルギービンE3内のエネルギーを有する光子を検出するように構成される。図示のように、これらの個々の検出器の光子計数は、すべての3つエネルギービンで構成された単一のマクロ検出器634に集約される。個々の検出器636(検出器6に対応する)は、第1のエネルギービンE1内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器637(検出器7に対応する)は、第2のエネルギービンE2内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器638(検出器8に対応する)は、第3のエネルギービンE3内のエネルギーを有する光子を検出するように構成される。
第0のビュー610の隣接する検出器行1では、エネルギービンの分布がシフトされ、それにより検出器0の素子は、第2のエネルギービンE2で構成され、検出器1の素子は、第3のエネルギービンE3で構成され、検出器2の素子は、第1のエネルギービンE1で構成され、以降同様に検出器行1全体で構成される。さらに、第0のビュー610の行1における第1の3つの検出器素子0、1、および2は、すべての3つエネルギービンE1、E2、およびE3を有するマクロ検出器に集約される。同様に、検出器行2および3のエネルギービンの分布が再びシフトされ、それにより第0の検出器素子が検出器行2の第3のエネルギービンE3および検出器行3の第1のエネルギービンE1で構成される。
さらに、図示のように、エネルギービンの分布622は、第0のビュー610のエネルギービンの分布612に対して、第1のビュー620の場合と同様にシフトされる。例えば、第1のビュー620の行0の検出器素子0は、第1のエネルギービンE1ではなく第2のエネルギービンE2で構成され、第1のビュー620の行0の検出器素子1は、第2のエネルギービンE2ではなく第3のエネルギービンE3で構成され、以降同様に第1のビュー620における各検出器行の検出器素子の各々について構成される。したがって、マクロ検出器への集約は、図示のように行とビューとの間、ならびにエネルギービンの分布間でシフトする。
図3に関して上述したように、マクロ検出器と個々の検出器の検出器アレイの組み合わせに対する光子計数データセットは、各々M個のエネルギービンを有するN個の個々の検出器の検出器アレイの完全な光子計数データセットを生成するためにアップサンプリングされ得る。例示的かつ非限定的な例として、図7は、一実施形態による、アップサンプリング後の一連のビューについての検出器アレイ405における個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表700を示す。図4の表400と同様に、表700は、複数の個々の検出器402に対応する列、ならびに検出器アレイ705に配置された複数の検出器行404に対応する行を含む。さらに、表700は、複数のビュー406に対応する複数のエネルギービン分布を図示しており、第0のビュー410の第0の更新された分布712、第1のビュー420の第1の更新された分布722、第2のビュー430の第2の更新された分布732、および第3のビュー440の第3の更新された分布742を含む。
図示のように、検出器アレイ705は、各々M個のエネルギービンを有するN個の個々の検出器を含み、Nは、36に等しく、Mは、3に等しい。したがって、上述した完全な光子計数データセットは、各々M個のエネルギービンを有するN個の個々の検出器の光子計数データを含む。
このようにして、検出器アレイは、各々がm個のエネルギービンで構成された、N個の個々の検出器を含む。検出器アレイによって最初に検出された光子計数は、選択的に集約され、各々m個のエネルギービンで構成された個々の検出器と、各々M個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器とを含む検出器アレイの光子計数データセットに収集される。光子計数データセットは、各々がM個のエネルギービンで構成された、N個の個々の検出器を含む検出器アレイの完全な光子計数データセットにアップサンプリングされる。
本開示の技術的効果は、データ取得中の光子計数のロバストなデータ圧縮、および情報の損失が最小限のデータアップサンプリングを含む。本開示の別の技術的効果は、データ取得中に検出された光子に関するデータの選択的集約を含む。本開示のさらに別の技術的効果は、撮像システムの回転部分から撮像システムの静止部分への縮小されたデータセットの送信を含む。本開示の別の技術的効果は、増加した画像解像度および増加したスペクトル情報を有する画像の再構成を含む。本開示のさらに別の技術的効果は、本明細書で説明されるデータ圧縮およびアップサンプリング手法なしでデータから再構成された画像に対して、増加した画像解像度および増加したスペクトル情報を有するデータから再構成された画像の表示を含む。
一実施形態では、方法は、各々が第1の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える検出器アレイで、X線源によって生成され、撮像される対象によって減衰された光子を検出することと、個々の検出器とマクロ検出器の組み合わせを備える仮想検出器アレイに対して、個々の検出器のサブセットを第2の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することによって第1のデータセットを生成することと、各々が第2の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える増強された検出器アレイに対して、第1のデータセットをアップサンプリングすることによって第2のデータセットを生成することと、第2のデータセットから対象の画像を再構成することとを含む。
方法の第1の例では、仮想検出器アレイは、第1の数のエネルギービンで構成されたn個の個々の検出器と第2の数のエネルギービンで構成されたマクロ検出器を交互にし、個々の検出器のサブセットをマクロ検出器に選択的に集約することは、n個の隣接する個々の検出器をマクロ検出器に集約することを含む。第1の例を任意選択で含む方法の第2の例では、仮想検出器アレイは、複数の検出器行を含み、仮想検出器アレイは、複数の検出器行の検出器行でn個の個々の検出器とマクロ検出器を交互にし、仮想検出器アレイは、各検出器行の第1の位置で個々の検出器とマクロ検出器をさらに交互にする。第1および第2の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第3の例では、方法は、第1のデータセットについてビューごとに仮想検出器アレイの個々の検出器およびマクロ検出器の位置を交互にすることをさらに含む。第1〜第3の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第4の例では、第1のデータセットをアップサンプリングして第2のデータセットを生成することは、誘導双線形補間を第1のデータセットに適用することを含む。第1〜第4の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第5の例では、第1のデータセットをアップサンプリングして第2のデータセットを生成することは、第2のデータセットを生成するために第1のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することを含む。第1〜第5の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第6の例では、第1の数のエネルギービンは、1つであり、第2の数のエネルギービンは、2つである。第1〜第5の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第7の例では、第1の数のエネルギービンは、1つであり、第2の数のエネルギービンは、3つである。第1〜第7の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第8の例では、方法は、X線源で、第2の数のエネルギービンに対応する異なるエネルギーレベルの光子を生成することをさらに含む。第1〜第8の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第9の例では、方法は、検出器アレイの検出器行間およびビュー間でエネルギービンの分布を交互にすることをさらに含む。
別の実施形態では、撮像システムのための方法は、X線源を制御してX線のビームを対象に向けて生成することと、検出器アレイに配置されたN個の個々の検出器でX線のビームを検出することであって、各個々の検出器は、m個のエネルギービンで構成されることと、M個のエネルギービンを有するマクロ検出器と各検出器行のn個の個々の検出器を交互にする光子計数データセットを生成することであって、Mは、nのm倍に等しく、検出器行のn個の隣接する個々の検出器からの光子計数は、マクロ検出器に集約され、マクロ検出器は、隣接する検出器行の個々の検出器に隣接することと、光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々がM個のエネルギービンで構成されたN個の個々の検出器の光子計数を含む完全な光子計数データセットを生成することと、完全な光子計数データセットから画像を再構成することとを含む。
方法の第1の例では、方法は、ガントリを制御して複数のビューを通して対象の周りでX線源および検出器アレイを回転させることと、複数のビューの各ビューの光子計数データセットを生成することとをさらに含み、光子計数データセットは、ビューごとにマクロ検出器および個々の検出器の位置を交互にする。第1の例を任意選択で含む方法の第2の例では、方法は、複数のビューのすべてのビューの光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成することと、照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって完全な光子計数データセットを生成することとをさらに含む。第1および第2の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第3の例では、方法は、複数のビューを通してガントリと共に回転するデータ取得システムから、撮像システムの静止コンピューティングデバイスに各ビューの光子計数データセットを送信することをさらに含む。第1〜第3の例の1つまたは複数を任意選択で含む方法の第4の例では、第1のデータセットをアップサンプリングすることは、誘導双線形補間を第1のデータセットに適用すること、または第1のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することの1つを含む。
さらに別の実施形態では、システムは、X線のビームを撮像される対象に向けて放出するX線源と、対象によって減衰されたX線を受け取るように構成された検出器アレイであって、複数の検出器行に配置された複数の個々の検出器を備える検出器アレイと、検出器アレイに動作可能に接続されたデータ取得システム(DAS)であって、DASは、複数の個々の検出器の各個々の検出器に対して、m個のエネルギービン内の検出された光子を計数するように構成され、DASは、n個の隣接する個々の検出器からの計数をM個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器に集約するようにさらに構成され、Mは、mのn倍に等しいDASと、DASに動作可能に接続されたコンピューティングデバイスであって、実行されると、コンピューティングデバイスに対象のスキャン中、DASを制御し、各検出器行でマクロ検出器とn個の個々の検出器を交互にする第1のデータセットを取得させ、第1のデータセットをアップサンプリングして検出器アレイの各個々の検出器のM個のエネルギービンを含むことによって、第2のデータセットを生成させ、第2のデータセットから対象の画像を再構成させる非一時的メモリ内の実行可能命令で構成されたコンピューティングデバイスとを備える。
システムの第1の例では、システムは、対象が通して位置決めされる開口部を画定するガントリをさらに備え、X線源および検出器アレイは、ガントリ上で互いに対向して位置決めされ、コンピューティングデバイスは、実行されると、コンピューティングデバイスにスキャン中、ガントリを制御して対象の周りの複数のビューを通して回転させ、DASを制御して複数のビューの各ビューの第1のデータセットを取得させ、複数のビューの各ビューについてDASから第1のデータセットを受信させ、各ビューの第1のデータセットを照合された第1のデータセットに照合させ、照合された第1のデータセットから第2のデータセットを生成させる実行可能命令でさらに構成される。第1の例を任意選択で含むシステムの第2の例では、DASは、複数のビューの各ビュー間で第1のデータセットを生成するために、仮想検出器アレイのマクロ検出器および個々の検出器の位置を交互にする。第1および第2の例の1つまたは複数を任意選択で含むシステムの第3の例では、第1のデータセットは、検出器行間でマクロ検出器とn個の個々の検出器をさらに交互にする。第1〜第3の例の1つまたは複数を任意選択で含むシステムの第4の例では、システムは、コンピューティングデバイスに通信可能に結合されたディスプレイデバイスをさらに備え、コンピューティングデバイスは、実行されると、コンピューティングデバイスに画像をディスプレイデバイスに出力して表示させる実行可能命令でさらに構成される。
本明細書で使用する場合、単数形で列挙され、「1つの(a)」または「1つの(an)」という単語に続けられる要素またはステップは、除外することが明示的に述べられない限り、複数の前記要素またはステップを除外しないと理解されたい。さらに、本発明の「一実施形態」への言及は、列挙された特徴をも組み込む追加の実施形態の存在を除外するものとして解釈されることを意図しない。さらに、明示的に反対の記載がない限り、特定の性質を有する要素または複数の要素を「備える(comprising)」、「含む(including)」、または「有する(having)」実施形態は、その性質を有さない追加のそのような要素を含むことができる。「含む(including)」および「そこにある(in which)」という用語は、それぞれの用語「備える(comprising)」および「その(wherein)」の明示的な均等物として使用される。さらに、「第1の」、「第2の」、および「第3の」などの用語は、単にラベルとして使用され、それらの物体に数値的要件または特定の位置的順序を課すことを意図しない。
本明細書は、最良の態様を含めて本発明を開示すると共に、いかなる当業者も、任意のデバイスまたはシステムの作製および使用ならびに任意の組み込まれた方法の実施を含め、本発明を実施することを可能にするために実施例を使用する。本明細書で提供される実施例は医療用途に関連しているが、本開示の範囲は、産業、生物医学、および他の分野での非破壊試験をカバーする。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義されると共に、当業者に想起される他の実施例を含んでもよい。そのような他の実施例は、特許請求の範囲の文言と異ならない構造要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言と実質的な差のない等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることが意図されている。
[実施態様1]
各々が第1の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器(402、602)を備える検出器アレイ(108、405、505、605、705)で、X線源(104)によって生成され、撮像される対象(112、204)によって減衰された光子を検出することと、
個々の検出器(402、602)とマクロ検出器(515、634)の組み合わせを備える仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)に対して、前記個々の検出器(402、602)のサブセットを第2の数のエネルギービンを有する前記マクロ検出器(515、634)に選択的に集約することによって第1のデータセットを生成することと、
各々が前記第2の数のエネルギービンで構成された前記複数の個々の検出器(402、602)を備える増強された検出器アレイ(108、405、505、605、705)に対して、前記第1のデータセットをアップサンプリングすることによって第2のデータセットを生成することと、
前記第2のデータセットから前記対象(112、204)の画像を再構成すること(360)と
を含む、方法(300)。
[実施態様2]
前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、前記第1の数のエネルギービンで構成されたn個の個々の検出器(402、602)と前記第2の数のエネルギービンで構成されたマクロ検出器(515、634)を交互にし、前記個々の検出器(402、602)のサブセットを前記マクロ検出器(515、634)に選択的に集約することは、n個の隣接する個々の検出器(402、602)を前記マクロ検出器(515、634)に集約することを含む、実施態様1に記載の方法(300)。
[実施態様3]
前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、複数の検出器行(404、604)を含み、前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、前記複数の検出器行(404、604)の検出器行(404、604)でn個の個々の検出器(402、602)と前記マクロ検出器(515、634)を交互にし、前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、各検出器行(404、604)の第1の位置で個々の検出器(402、602)とマクロ検出器(515、634)をさらに交互にする、実施態様2に記載の方法(300)。
[実施態様4]
前記第1のデータセットについてビュー(406、606)ごとに前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)の個々の検出器(402、602)およびマクロ検出器(515、634)の位置を交互にすることをさらに含む、実施態様2に記載の方法(300)。
[実施態様5]
前記第1のデータセットをアップサンプリングして前記第2のデータセットを生成することは、誘導双線形補間を前記第1のデータセットに適用することを含む、実施態様1に記載の方法(300)。
[実施態様6]
前記第1のデータセットをアップサンプリングして前記第2のデータセットを生成することは、前記第2のデータセットを生成するために前記第1のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することを含む、実施態様1に記載の方法(300)。
[実施態様7]
前記第1の数のエネルギービンは、1つであり、前記第2の数のエネルギービンは、2つである、実施態様1に記載の方法(300)。
[実施態様8]
前記第1の数のエネルギービンは、1つであり、前記第2の数のエネルギービンは、3つである、実施態様1に記載の方法(300)。
[実施態様9]
前記X線源(104)で、前記第2の数のエネルギービンに対応する異なるエネルギーレベルの前記光子を生成することをさらに含む、実施態様1に記載の方法(300)。
[実施態様10]
前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)の検出器行(404、604)間およびビュー(406、606)間でエネルギービンの分布を交互にすることをさらに含む、実施態様1に記載の方法(300)。
[実施態様11]
撮像システム(200)のための方法(300)であって、
X線源(104)を制御してX線のビーム(106)を対象(112、204)に向けて生成すること(315)と、
検出器アレイ(108、405、505、605、705)に配置されたN個の個々の検出器(402、602)で前記X線のビーム(106)を検出すること(320)であって、各個々の検出器(402、602)は、m個のエネルギービンで構成されることと、
M個のエネルギービンを有するマクロ検出器(515、634)と各検出器行(404、604)のn個の個々の検出器(402、602)を交互にする光子計数データセットを生成すること(325)であって、検出器行(404、604)のn個の隣接する個々の検出器(402、602)からの光子計数は、前記マクロ検出器(515、634)に集約され、マクロ検出器(515、634)は、隣接する検出器行(404、604)の個々の検出器(402、602)に隣接することと、
前記光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々がM個のエネルギービンで構成されたN個の個々の検出器(402、602)の光子計数を含む完全な光子計数データセットを生成することと、
前記完全な光子計数データセットから画像を再構成すること(360)と
を含む、方法(300)。
[実施態様12]
ガントリ(102)を制御して複数のビュー(406、606)を通して前記対象(112、204)の周りで前記X線源(104)および前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)を回転させること(340)と、前記複数のビュー(406、606)の各ビュー(406、606)の前記光子計数データセットを生成することとをさらに含み、前記光子計数データセットは、ビュー(406、606)ごとにマクロ検出器(515、634)および個々の検出器(402、602)の位置を交互にする、実施態様11に記載の方法(300)。
[実施態様13]
前記複数のビュー(406、606)のすべてのビュー(406、606)の光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成すること(350)と、前記照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって前記完全な光子計数データセットを生成すること(355)とをさらに含む、実施態様12に記載の方法(300)。
[実施態様14]
前記複数のビュー(406、606)を通して前記ガントリ(102)と共に回転するデータ取得システム(214)から、前記撮像システム(200)の静止コンピューティングデバイス(216)に各ビュー(406、606)の前記光子計数データセットを送信することをさらに含む、実施態様12に記載の方法(300)。
[実施態様15]
前記第1のデータセットをアップサンプリングすることは、誘導双線形補間を前記第1のデータセットに適用すること、または前記第1のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することの1つを含む、実施態様11に記載の方法(300)。
[実施態様16]
X線のビーム(106)を撮像される対象(112、204)に向けて放出するX線源(104)と、
前記対象(112、204)によって減衰された前記X線(106)を受け取るように構成された検出器アレイ(108、405、505、605、705)であって、複数の検出器行(404、604)に配置された複数の個々の検出器(402、602)を備える検出器アレイ(108、405、505、605、705)と、
前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)に動作可能に接続されたデータ取得システム(DAS)(214)であって、前記DAS(214)は、前記複数の個々の検出器(402、602)の各個々の検出器(402、602)に対して、m個のエネルギービン内の検出された光子を計数するように構成され、前記DAS(214)は、n個の隣接する個々の検出器(402、602)からの計数をM個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器(515、634)に集約するようにさらに構成され、Mは、mのn倍に等しいDAS(214)と、
前記DAS(214)に動作可能に接続されたコンピューティングデバイス(216)であって、実行されると、前記コンピューティングデバイス(216)に
前記対象(112、204)のスキャン中、前記DAS(214)を制御し、各検出器行(404、604)で前記マクロ検出器(515、634)とn個の個々の検出器(402、602)を交互にする第1のデータセットを取得させ、
前記第1のデータセットをアップサンプリングして前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)の各個々の検出器(402、602)のM個のエネルギービンを含むことによって、第2のデータセットを生成させ、
前記第2のデータセットから前記対象(112、204)の画像を再構成させる
非一時的メモリ内の実行可能命令で構成されたコンピューティングデバイス(216)と
を備える、システム(100)。
[実施態様17]
前記対象(112、204)が通して位置決めされる開口部を画定するガントリ(102)をさらに備え、前記X線源(104)および前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、前記ガントリ(102)上で互いに対向して位置決めされ、前記コンピューティングデバイス(216)は、実行されると、前記コンピューティングデバイス(216)に
前記スキャン中、前記ガントリ(102)を制御して前記対象(112、204)の周りの複数のビュー(406、606)を通して回転させ、
前記DAS(214)を制御して前記複数のビュー(406、606)の各ビュー(406、606)の前記第1のデータセットを取得させ、
前記複数のビュー(406、606)の各ビュー(406、606)について前記DAS(214)から前記第1のデータセットを受信させ、
各ビュー(406、606)の前記第1のデータセットを照合された第1のデータセットに照合させ、
前記照合された第1のデータセットから前記第2のデータセットを生成させる
実行可能命令でさらに構成される、実施態様16に記載のシステム(100)。
[実施態様18]
前記DAS(214)は、前記複数のビュー(406、606)の各ビュー(406、606)間で前記第1のデータセットを生成するために、仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)のマクロ検出器(515、634)および個々の検出器(402、602)の位置を交互にする、実施態様17に記載のシステム(100)。
[実施態様19]
前記第1のデータセットは、検出器行(404、604)間でマクロ検出器(515、634)とn個の個々の検出器(402、602)をさらに交互にする、実施態様16に記載のシステム(100)。
[実施態様20]
前記コンピューティングデバイス(216)に通信可能に結合されたディスプレイデバイス(232)をさらに備え、前記コンピューティングデバイス(216)は、実行されると、前記コンピューティングデバイス(216)に前記画像を前記ディスプレイデバイス(232)に出力して表示させる実行可能命令でさらに構成される、実施態様16に記載のシステム(100)。
100 コンピュータ断層撮影(CT)システム
102 ガントリ
104 X線放射線源、X線源
106 X線放射線、X線、X線ビーム
108 検出器アレイ
110 画像プロセッサユニット
112 対象
200 撮像システム
202 検出器素子
204 対象
206 回転中心
208 制御機構
210 X線コントローラ
212 ガントリモータコントローラ
214 データ取得システム(DAS)
216 コンピューティングデバイス
218 記憶デバイス、大容量記憶装置
220 オペレータコンソール
224 画像保管通信システム(PACS)
226 テーブルモータコントローラ
228 テーブル
230 画像再構成器
232 ディスプレイ、ディスプレイデバイス
300 方法
305 フローチャート
310 フローチャート
315 フローチャート
320 フローチャート
325 フローチャート
330 フローチャート
335 フローチャート
340 フローチャート
345 フローチャート
350 フローチャート
355 フローチャート
360 フローチャート
365 フローチャート
400 表
402 個々の検出器
404 検出器行
405 検出器アレイ
406 複数のビュー
410 第0のビュー
412 第0の分布
420 第1のビュー
422 第1の分布
430 第2のビュー
432 第2の分布
440 第3のビュー
442 第3の分布
500 表
505 検出器アレイ
512 エネルギービンの分布
515 マクロ検出器
522 第1の分布
532 第2の分布
542 第3の分布
600 表
602 個々の検出器
604 検出器行
605 検出器アレイ
606 一連のビュー
610 第0のビュー
612 第0の分布
620 第1のビュー
622 第1の分布
630 個々の検出器
631 個々の検出器
632 個々の検出器
634 マクロ検出器
636 個々の検出器
637 個々の検出器
638 個々の検出器
700 表
705 検出器アレイ
712 第0の更新された分布
722 第1の更新された分布
732 第2の更新された分布
742 第3の更新された分布

Claims (15)

  1. 各々が第1の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器(402、602)を備える検出器アレイ(108、405、505、605、705)で、X線源(104)によって生成され、撮像される対象(112、204)によって減衰された光子を検出することと、
    個々の検出器(402、602)とマクロ検出器(515、634)の組み合わせを備える仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)に対して、前記個々の検出器(402、602)のサブセットを第2の数のエネルギービンを有する前記マクロ検出器(515、634)に選択的に集約することによって第1のデータセットを生成することと、
    各々が前記第2の数のエネルギービンで構成された前記複数の個々の検出器(402、602)を備える増強された検出器アレイ(108、405、505、605、705)に対して、前記第1のデータセットをアップサンプリングすることによって第2のデータセットを生成することと、
    前記第2のデータセットから前記対象(112、204)の画像を再構成すること(360)と
    を含む、方法(300)。
  2. 前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、前記第1の数のエネルギービンで構成されたn個の個々の検出器(402、602)と前記第2の数のエネルギービンで構成されたマクロ検出器(515、634)を交互にし、前記個々の検出器(402、602)のサブセットを前記マクロ検出器(515、634)に選択的に集約することは、n個の隣接する個々の検出器(402、602)を前記マクロ検出器(515、634)に集約することを含む、請求項1に記載の方法(300)。
  3. 前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、複数の検出器行(404、604)を含み、前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、前記複数の検出器行(404、604)の検出器行(404、604)でn個の個々の検出器(402、602)と前記マクロ検出器(515、634)を交互にし、前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、各検出器行(404、604)の第1の位置で個々の検出器(402、602)とマクロ検出器(515、634)をさらに交互にする、請求項2に記載の方法(300)。
  4. 前記第1のデータセットについてビュー(406、606)ごとに前記仮想検出器アレイ(108、405、505、605、705)の個々の検出器(402、602)およびマクロ検出器(515、634)の位置を交互にすることをさらに含む、請求項2に記載の方法(300)。
  5. 前記第1のデータセットをアップサンプリングして前記第2のデータセットを生成することは、誘導双線形補間を前記第1のデータセットに適用することを含む、請求項1に記載の方法(300)。
  6. 前記第1のデータセットをアップサンプリングして前記第2のデータセットを生成することは、前記第2のデータセットを生成するために前記第1のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することを含む、請求項1に記載の方法(300)。
  7. 前記第1の数のエネルギービンは、1つであり、前記第2の数のエネルギービンは、2つである、請求項1に記載の方法(300)。
  8. 前記X線源(104)で、前記第2の数のエネルギービンに対応する異なるエネルギーレベルの前記光子を生成することをさらに含む、請求項1に記載の方法(300)。
  9. 前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)の検出器行(404、604)間およびビュー(406、606)間でエネルギービンの分布を交互にすることをさらに含む、請求項1に記載の方法(300)。
  10. 撮像システム(200)のための方法(300)であって、
    X線源(104)を制御してX線のビーム(106)を対象(112、204)に向けて生成すること(315)と、
    検出器アレイ(108、405、505、605、705)に配置されたN個の個々の検出器(402、602)で前記X線のビーム(106)を検出すること(320)であって、各個々の検出器(402、602)は、m個のエネルギービンで構成されることと、
    M個のエネルギービンを有するマクロ検出器(515、634)と各検出器行(404、604)のn個の個々の検出器(402、602)を交互にする光子計数データセットを生成すること(325)であって、検出器行(404、604)のn個の隣接する個々の検出器(402、602)からの光子計数は、前記マクロ検出器(515、634)に集約され、マクロ検出器(515、634)は、隣接する検出器行(404、604)の個々の検出器(402、602)に隣接することと、
    前記光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々がM個のエネルギービンで構成されたN個の個々の検出器(402、602)の光子計数を含む完全な光子計数データセットを生成することと、
    前記完全な光子計数データセットから画像を再構成すること(360)と
    を含む、方法(300)。
  11. ガントリ(102)を制御して複数のビュー(406、606)を通して前記対象(112、204)の周りで前記X線源(104)および前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)を回転させること(340)と、前記複数のビュー(406、606)の各ビュー(406、606)の前記光子計数データセットを生成することとをさらに含み、前記光子計数データセットは、ビュー(406、606)ごとにマクロ検出器(515、634)および個々の検出器(402、602)の位置を交互にする、請求項10に記載の方法(300)。
  12. 前記複数のビュー(406、606)のすべてのビュー(406、606)の光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成すること(350)と、前記照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって前記完全な光子計数データセットを生成すること(355)とをさらに含む、請求項11に記載の方法(300)。
  13. 前記複数のビュー(406、606)を通して前記ガントリ(102)と共に回転するデータ取得システム(214)から、前記撮像システム(200)の静止コンピューティングデバイス(216)に各ビュー(406、606)の前記光子計数データセットを送信することをさらに含む、請求項11に記載の方法(300)。
  14. X線のビーム(106)を撮像される対象(112、204)に向けて放出するX線源(104)と、
    前記対象(112、204)によって減衰された前記X線(106)を受け取るように構成された検出器アレイ(108、405、505、605、705)であって、複数の検出器行(404、604)に配置された複数の個々の検出器(402、602)を備える検出器アレイ(108、405、505、605、705)と、
    前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)に動作可能に接続されたデータ取得システム(DAS)(214)であって、前記DAS(214)は、前記複数の個々の検出器(402、602)の各個々の検出器(402、602)に対して、m個のエネルギービン内の検出された光子を計数するように構成され、前記DAS(214)は、n個の隣接する個々の検出器(402、602)からの計数をM個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器(515、634)に集約するようにさらに構成され、Mは、mのn倍に等しいDAS(214)と、
    前記DAS(214)に動作可能に接続されたコンピューティングデバイス(216)であって、実行されると、前記コンピューティングデバイス(216)に
    前記対象(112、204)のスキャン中、前記DAS(214)を制御し、各検出器行(404、604)で前記マクロ検出器(515、634)とn個の個々の検出器(402、602)を交互にする第1のデータセットを取得させ、
    前記第1のデータセットをアップサンプリングして前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)の各個々の検出器(402、602)のM個のエネルギービンを含むことによって、第2のデータセットを生成させ、
    前記第2のデータセットから前記対象(112、204)の画像を再構成させる
    非一時的メモリ内の実行可能命令で構成されたコンピューティングデバイス(216)と
    を備える、システム(100)。
  15. 前記対象(112、204)が通して位置決めされる開口部を画定するガントリ(102)をさらに備え、前記X線源(104)および前記検出器アレイ(108、405、505、605、705)は、前記ガントリ(102)上で互いに対向して位置決めされ、前記コンピューティングデバイス(216)は、実行されると、前記コンピューティングデバイス(216)に
    前記スキャン中、前記ガントリ(102)を制御して前記対象(112、204)の周りの複数のビュー(406、606)を通して回転させ、
    前記DAS(214)を制御して前記複数のビュー(406、606)の各ビュー(406、606)の前記第1のデータセットを取得させ、
    前記複数のビュー(406、606)の各ビュー(406、606)について前記DAS(214)から前記第1のデータセットを受信させ、
    各ビュー(406、606)の前記第1のデータセットを照合された第1のデータセットに照合させ、
    前記照合された第1のデータセットから前記第2のデータセットを生成させる
    実行可能命令でさらに構成される、請求項14に記載のシステム(100)。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112882057B (zh) * 2021-01-19 2023-12-08 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于插值的光子计数非视域三维成像超分辨方法
US11694876B2 (en) 2021-12-08 2023-07-04 Applied Materials, Inc. Apparatus and method for delivering a plurality of waveform signals during plasma processing

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070205367A1 (en) * 2006-03-01 2007-09-06 General Electric Company Apparatus and method for hybrid computed tomography imaging
JP2015521893A (ja) * 2012-06-29 2015-08-03 アナロジック コーポレイション 放射線撮影装置においてマルチエネルギーデータを推定する方法および装置
JP2015223350A (ja) * 2014-05-28 2015-12-14 株式会社東芝 フォトンカウンティングct装置

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5841833A (en) * 1991-02-13 1998-11-24 Lunar Corporation Dual-energy x-ray detector providing spatial and temporal interpolation
US6963631B2 (en) 2002-10-25 2005-11-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Dynamic detector interlacing for computed tomography
US7187748B2 (en) * 2003-12-30 2007-03-06 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Multidetector CT imaging method and apparatus with reducing radiation scattering
US7362847B2 (en) 2005-12-12 2008-04-22 Reveal Imaging Technologies Displaced-ray CT inspection
JP2008023241A (ja) * 2006-07-25 2008-02-07 Morita Mfg Co Ltd デジタルx線撮影装置及び方法
WO2008142590A2 (en) * 2007-05-16 2008-11-27 Koninklijke Philips Electronics N.V. Virtual pet detector and quasi-pixelated readout scheme for pet
US8488902B2 (en) * 2009-01-29 2013-07-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. Detection values correction apparatus
US8111803B2 (en) * 2009-04-29 2012-02-07 General Electric Company Method for energy sensitive computed tomography using checkerboard filtering
JP5848759B2 (ja) 2010-06-21 2016-01-27 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 低線量ctイメージングを実行するための方法及びシステム
US20120236987A1 (en) * 2011-03-18 2012-09-20 David Ruimi Multiple energy ct scanner
WO2012137205A1 (en) * 2011-04-08 2012-10-11 Arineta Ltd. Dual energy ct scanner
US9310495B2 (en) 2011-05-04 2016-04-12 Oy Ajat Ltd. Photon/energy identifying X-ray and gamma ray imaging device (“PID”) with a two dimensional array of pixels and system therefrom
DE102011080656B4 (de) * 2011-08-09 2013-11-14 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Homogenisierung der Schwellenwerte eines mehrkanaligen quantenzählenden Strahlungsdetektors
US8488854B2 (en) 2011-12-07 2013-07-16 Ge Medical Systems Israel, Ltd. System and apparatus for classifying x-ray energy into discrete levels
CN103308535B (zh) * 2012-03-09 2016-04-13 同方威视技术股份有限公司 用于射线扫描成像的设备和方法
DE102012204775A1 (de) * 2012-03-26 2013-09-26 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Reduktion und Komprimierung zu übertragender Detektor-Rohdaten eines quantenzählenden Detektors, Datenübertragungsstrecke und CT-System
US10067239B2 (en) * 2012-05-31 2018-09-04 Minnesota Imaging And Engineering Llc Detector systems for radiation imaging
US9579075B2 (en) * 2012-10-02 2017-02-28 Analogic Corporation Detector array comprising energy integrating and photon counting cells
US8965095B2 (en) 2013-05-30 2015-02-24 Kabushiki Kaisha Toshiba Noise balance pre-reconstruction data decomposition in spectral CT
JP6355973B2 (ja) * 2013-06-06 2018-07-11 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 フォトンカウンティング装置
CN104240270B (zh) * 2013-06-14 2017-12-05 同方威视技术股份有限公司 Ct成像方法和系统
DE102014222855B4 (de) * 2014-11-10 2019-02-21 Siemens Healthcare Gmbh Optimierte Signalerfassung von quantenzählenden Detektoren
US9628723B2 (en) * 2015-02-13 2017-04-18 Toshiba Medical Systems Corporation Computed tomography scanner calibration with angle correction for scan angle offset
JP6870920B2 (ja) * 2016-05-19 2021-05-12 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 X線ct装置及びx線検出装置
EP3327673B1 (de) * 2016-11-29 2019-03-06 Siemens Healthcare GmbH Erzeugen von hochaufgelösten ct-bildern mit spektraler information
DE102017200032A1 (de) * 2017-01-03 2018-07-05 Siemens Healthcare Gmbh Reduktion der Anzahl spektraler Kanäle in der Multi-Energie-CT-Bildgebung
US11419566B2 (en) * 2017-11-14 2022-08-23 General Electric Company Systems and methods for improving image quality with three-dimensional scout
CN109924998A (zh) * 2019-03-22 2019-06-25 上海联影医疗科技有限公司 医学成像方法及光子计数能谱ct成像设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070205367A1 (en) * 2006-03-01 2007-09-06 General Electric Company Apparatus and method for hybrid computed tomography imaging
JP2015521893A (ja) * 2012-06-29 2015-08-03 アナロジック コーポレイション 放射線撮影装置においてマルチエネルギーデータを推定する方法および装置
JP2015223350A (ja) * 2014-05-28 2015-12-14 株式会社東芝 フォトンカウンティングct装置

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