JP2021128143A - ガンマ線放射イメージング装置、エネルギー校正方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度よくエネルギーの校正を行うこと。
【解決手段】実施形態のガンマ線放射イメージング装置は、取得部と、校正部とを備える。取得部は、検出器に入射する放射線の校正データであって、シンチレータ結晶内の放射性同位体からの放射線が前記検出器に照射されるときに収集される第１のエネルギースペクトルを含む校正データを取得する。校正部は、前記検出器で測定されたエネルギー信号を非線形エネルギー補正に適用し、吸収された放射エネルギーを表す基準スペクトルの基準値と、前記校正データの前記第１のエネルギースペクトルが前記非線形エネルギー補正に適用されたときに生成される校正されたエネルギーとの間の一致を最適化するよう前記非線形エネルギー補正のパラメータを調整することにより、エネルギー校正を行なう。
【選択図】図５

Description

本明細書等に開示の実施形態は、ガンマ線放射イメージング装置、エネルギー校正方法及びプログラムに関する。

ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）イメージングやＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）イメージングといったガンマ線放射イメージングにおいて、入射するガンマ線のエネルギーの関数としての検出器の応答は、線形応答からずれ、非線形応答を有する場合がある。

非線形応答が生じる例として、例えばシリコン光電子増倍管（ＳｉＰＭ）を検出器として用いた場合が挙げられる。また、非線形応答が生じる別の例として、閾値超過時間（ＴｏＴ）を用いて入射ガンマ線のエネルギーを推定する場合が挙げられる。

従って、かかる場合、精度よくエネルギーの校正が行われるのが望ましい。

米国特許第６１５０６５５号明細書

本明細書等に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、精度よくエネルギーの校正を行うことである。ただし、本明細書等に開示の実施形態により解決される課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を、本明細書等に開示の実施形態が解決する他の課題として位置付けることもできる。

実施形態のガンマ線放射イメージング装置は、取得部と、校正部とを備える。取得部は、検出器に入射する放射線の校正データであって、シンチレータ結晶内の放射性同位体からの放射線が前記検出器に照射されるときに収集される第１のエネルギースペクトルを含む校正データを取得する。校正部は、前記検出器で測定されたエネルギー信号を非線形エネルギー補正に適用し、吸収された放射エネルギーを表す基準スペクトルの基準値と、前記校正データの前記第１のエネルギースペクトルが前記非線形エネルギー補正に適用されたときに生成される校正されたエネルギーとの間の一致を最適化するよう前記非線形エネルギー補正のパラメータを調整することにより、エネルギー校正を行なう。

図１Ａは、一実施形態による、それぞれのマイクロセルに入射する２つの光学光子を備えたシリコン光電子増倍管（ＳｉＰＭ）検出器を示す図である。 図１Ｂは、一実施形態による、それぞれのマイクロセルに入射する６つの光学光子を備えたＳｉＰＭ検出器を示す図である。 図１Ｃは、一実施形態による、ＳｉＰＭ検出器の非線形エネルギー応答を示す図である。 図２Ａは、一実施形態による、閾値を超えている時間（Ｔｉｍｅ-Ｏｖｅｒ-Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ：ＴＯＴ）測定のプロットを示す図である。 図２Ｂは、一実施形態による、閾値に対するピーク高さの比の関数としてのＴＯＴのプロットを示す図である。 図３は、一実施形態による、１チャネル検出イベントの生測定エネルギーが、２チャネル検出イベントの生測定エネルギーの合計とどのように異なるかを示す図である。 図４は、一実施形態による、測定されたエネルギー信号の関数としてプロットされたルテチウム同位体１７６（Ｌｕｔｅｔｉｕｍ Ｉｓｏｔｏｐｅ １７６：Ｌｕ−１７６）のスペクトルを示す図である。 図５は、一実施形態による、エネルギー校正を実行し、ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）画像を再構成する方法１００のフローチャートである。 図６は、一実施形態による、エネルギー校正データに曲線適合しているエネルギー校正モデルのプロットを示す図である。 図７は、一実施形態による、Ｌｕ−１７６スペクトルの物理学に基づいたモデルのＬｕ−１７６のエネルギーレベル図である。 図８は、一実施形態に従って、Ｌｕ−１７６スペクトルに寄与するそれぞれの減衰経路／放射プロセスについてのスペクトルのプロットを示す図である。 図９Ａは、一実施形態による、ＰＥＴスキャナの斜視図である。 図９Ｂは、一実施形態による、ＰＥＴスキャナの概略図である。 図１０は、一実施形態による、単一エネルギーの放射線を放射する放射線源の存在下での撮像スキャナにおける散乱プロセスの概略図である。 図１１Ａは、検出器が正確なエネルギー分解能を有するときの、図１０に提示した様々な散乱プロセスが寄与する吸収放射線のプロットを示す図である。 図１１Ｂは、検出器が限られたエネルギー分解能を有するときの、図１０に示した様々な散乱プロセスが寄与する吸収放射線のプロットを示す図である。

以下、図面を参照しながら、ガンマ線放射イメージング装置、エネルギー校正方法及びプログラムの実施形態について詳細に説明する。

まずはじめに、図９Ａ及び図９Ｂを用いて、実施形態に係るガンマ線放射イメージング装置の構成について簡単に説明する。

図９Ａおよび図９Ｂは、環状に配置された検出器モジュール（即ち、ガンマ線検出器（Ｇａｍｍａ-Ｒａｙ Ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ：ＧＲＤ））で構成されるＰＥＴスキャナ２００の非限定的な例を示す。各検出器モジュールには、検出器素子の複数のアレイを含めることができる。ＧＲＤには、ガンマ線をシンチレーション光子（光、赤外線、紫外線などの波長）に変換し、光検出器で検出するシンチレータ結晶アレイが含まれている。図９Ａおよび図９Ｂに示される非限定的な例において、光検出器は、それぞれのシンチレータ結晶素子よりもはるかに大きい光電子増倍管（ＰＭＴ）である。好ましい１実施形態において、当該光検出器は、個々のシンチレータ結晶素子の断面積に近似した検出断面を有し得るシリコン光電子増倍管（ＳｉＰＭ）であり、結晶と光検出器の間で１対１の対応を形成する。単一の光検出器が複数の結晶からの光信号の検出に使用されるよう、光検出器が結晶よりも大きければ、アンガー演算を使用して前記位置を決定できる。しかしながら、結晶と光検出器の間に１対１の対応がある場合は、アンガー演算は必ずしも必要ではない。

図９Ａおよび９Ｂは、方法１００および１６０を実施できるＰＥＴスキャナ２００の非限定的な例を示す。ＰＥＴスキャナ２００は、各々が長方形の検出器モジュールとして構成された多数のガンマ線検出器（ＧＲＤ）（例えば、ＧＲＤＮによるＧＲＤ１、ＧＲＤ２）を含む。一実施形態によれば、検出器リングは４０個のＧＲＤを含む。別の実施形態では４８個のＧＲＤが存在し、ＰＥＴスキャナ２００の内径寸法を大きくするためにより多くのＧＲＤが使用される。

各ＧＲＤには、ガンマ線を吸収し、シンチレーション光子を放射する個々の検出器結晶の２次元配列を含めることができる。シンチレーション光子は、ＧＲＤにも配置されている光電子増倍管（ＰＭＴ）の２次元配列によって検出できる。検出器結晶のアレイとＰＭＴの間に光ガイドを配置することができる。

或いは、シンチレーション光子はシリコン光電子増倍管（ＳｉＰＭ）のアレイによって検出でき、個々の検出器結晶はそれぞれＳｉＰＭを有することができる。

各光検出器（例えばＰＭＴまたはＳｉＰＭ）は、シンチレーションイベントが発生した時間と、検出イベントを発生させたガンマ線のエネルギーとを示すアナログ信号を生成できる。更に、１つの検出器結晶から放射された光子は複数の光検出器で検出でき、また各光検出器で生成されたアナログ信号に基づいて、検出イベントに対応する検出器結晶を、例えばアンガーロジックおよび結晶復号化を使用して決定できる。

図９Ｂは、被検体ＯＢＪから放射されたガンマ線を検出するように構成された、ガンマ線（ガンマ線）光子計数検出器（ＧＲＤ）を有するＰＥＴスキャナシステムの概略図を示す。ＧＲＤは、各ガンマ線検出に対応するタイミング、位置、エネルギーを測定できる。一実施形態では、図９Ａおよび９Ｂに示すように、ガンマ線検出器はリング状に配置される。検出器結晶はシンチレータ結晶であることができ、それは二次元アレイに配置された個々のシンチレータ素子を有し、当該シンチレータ素子は任意の既知シンチレーション材料であり得る。上記ＰＭＴは、各シンチレータ素子からの光が複数のＰＭＴにより検出されて、シンチレーションイベントのアンガー演算および結晶復号化を可能にするように配置することができる。

図９Ｂは、ＰＥＴスキャナ２００の配置の一例を示しており、撮像される被検体ＯＢＪはベッド２１６上に載置され、ＧＲＤモジュールＧＲＤ１〜ＧＲＤＮは、被検体ＯＢＪおよびベッド２１６の周囲に円周方向に配置される。ＧＲＤは、ガントリ２４０に固定結合された円形コンポーネント２２０に固定結合される。ガントリ２４０は、ＰＥＴイメージング装置の多くの部分を収容する。ＰＥＴイメージング装置のガントリ２４０はまた、被検体ＯＢＪおよびベッド２１６が通過できる開口を含み、消滅イベントにより被検体ＯＢＪから反対方向に放射されるガンマ線は、ＧＲＤによって検出でき、またタイミングおよびエネルギー情報を使用してガンマ線対の同時発生を判断できる。

図９Ｂにはまた、ガンマ線検出データを収集、保存、処理、および配布するための回路およびハードウェアも示されている。当該回路およびハードウェアには、処理回路２７０、ネットワークコントローラ２７４、メモリ２７８、およびデータ収集システム（ＤＡＳ）２７６が含まれる。上記ＰＥＴイメージング装置はまた、ＧＲＤからＤＡＳ２７６、処理回路２７０、メモリ２７８、およびネットワークコントローラ２７４へと検出測定結果をルーティングするデータチャネルをも含む。ＤＡＳ２７６は、検出器からの検出データの取得、デジタル化、およびルーティングを制御することができる。一実施形態において、ＤＡＳ２７６は、ベッド２１６の動きを制御する。処理回路２７０は、本明細書で説明するように、上記検出データからの画像の再構成、上記検出データの再構成前処理、および上記画像データの再構成後処理を含む機能を実行する。

処理回路２７０は、プログラムを実行して各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。例えば、後述の取得機能、校正機能、検出機能、生成機能等の各処理機能（図示しない）が、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ２７８へ記憶される。この場合、処理回路２７０は、プログラムをメモリ２７８から読み出して実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。或いは、メモリ２７８にプログラムを保存する代わりに、各機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれることとしても構わない。換言すると、処理回路２７０は、取得機能、校正機能、検出機能、生成機能等の各処理機能を有する。なお、取得機能、校正機能、検出機能、生成機能は、それぞれ取得部、校正部、検出部、生成部の一例である。

処理回路２７０は、本明細書で説明される方法１００および１６０の様々なステップ、およびその変形を実行するように構成することができる。処理回路２７０は、個別の論理ゲート、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）、または他の複合プログラマブルロジックデバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）として実装可能なＣＰＵを含むことができる。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装は、ＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、またはその他のハードウェア記述言語でコード化でき、当該コードはＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ内の電子メモリに直接、または個別の電子メモリとして保存できる。更に、当該メモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリのような不揮発性であってよい。当該メモリはまた、スタティックもしくはダイナミックＲＡＭのような揮発性であってよく、またマイクロコントローラまたはマイクロプロセッサのようなプロセッサが、電子メモリを管理するため、ならびにＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとメモリとの間の相互作用を管理するために設けられよい。

或いは、処理回路２７０内のＣＰＵは、方法１００および１６０の様々なステップを実行する一組のコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムを実行することができ、当該プログラムは、上記の非一時的電子メモリおよび／またはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、またはその他の既知の保存媒体に保存される。更に、上記コンピュータ可読命令は、インテルオブアメリカのＸｅｏｎプロセッサまたはＡＭＤオブアメリカのＯｐｔｅｒｏｎプロセッサのようなプロセッサ、ならびにマイクロソフトＶＩＳＴＡ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ、ＭＡＣ−ＯＳなどのオペレーティングシステム、および当業者に既知の他のオペレーティングシステムと組み合わせて実行するユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムのコンポーネント、またはそれらの組み合わせとして提供されてよい。更に、ＣＰＵは、命令を実行するために並列に協調して動作する複数のプロセッサとして実装できる。

メモリ２７８は、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、フラッシュドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当該技術分野で知られている他の任意の電子記憶装置であることができる。

インテルコーポレーション オブ アメリカのインテルイーサネット（登録商標）ＰＲＯネットワークインターフェイスカードのようなネットワークコントローラ２７４は、ＰＥＴイメージング装置の様々な部分をインターフェースできる。加えて、ネットワークコントローラ２７４はまた、外部ネットワークとインターフェースすることもできる。理解できるように、外部ネットワークは、インターネットのようなパブリックネットワーク、またはＬＡＮまたはＷＡＮネットワークのようなプライベートネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせとすることができ、ＰＳＴＮまたはＩＳＤＮサブネットワークも含むことができる。当該外部ネットワークは、イーサネットネットワークのような有線でもよく、ＥＤＧＥ、３Ｇ、および４Ｇ無線セルラーシステムを含むセルラーネットワークのような無線であってもよい。無線ネットワークはまた、ＷｉＦｉ、ブルートゥース（登録商標）、または他の既知の無線形式の通信であってもよい。

以下で説明する実施形態は、ガンマ線検出器におけるエネルギー検出に関し、より詳細には、全くの単一エネルギーピークよりも多くのスペクトル特徴を有する単一の（または多くても数個の）エネルギー源を使用して、ガンマ線検出器のエネルギー補正を校正することに関する。

実施形態に係る背景について簡単に説明する。ＰＥＴイメージングではトレーサ剤が患者に導入され、この薬剤は、その物理的および生体分子的特性により、患者の体内の特定の場所に集積される。当該トレーサはポジトロンを放射し、このポジトロンが電子と衝突するときに消滅イベントをもたらして、略１８０度に別れて進む２つのガンマ線（５１１ｋｅＶにおいて）が生成される。

ＰＥＴイメージングシステムは、患者の周囲に配置された検出器を用いて、ガンマ線の同時発生対を検出する。検出器のリングは、各角度から来るガンマ線を検出するために使用できる。従って、ＰＥＴスキャナは、等方性放射線の捕捉を最大化するために実質的に円筒形であり得る。ＰＥＴスキャナは、２次元シンチレーターアレイに配置された数千個の結晶（例えば、オルソケイ酸ルテチウム（Ｌｕｔｅｔｉｕｍ Ｏｒｔｈｏｓｉｌｉｃａｔｅ：ＬＹＳＯ）または他のシンチレーション結晶）で構成されることができ、これら結晶は、それぞれのシンチレーションイベントからの光パルスを測定するための、光検出器を備えたモジュールにパッケージ化される。例えば、シンチレータ結晶アレイの各素子からの光は、複数の光電子増倍管（Ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ Ｔｕｂｅ：ＰＭＴ）の間で共有することができ、またはシンチレータ結晶アレイの素子と１対１で対応したシリコン光電子増倍管（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ：ＳｉＰＭ）で検出することができる。

断層再構成原理を介してトレーサの時空間分布を再構成するために、検出された各イベントは、そのエネルギー（すなわち、生成された光の量）、その位置、およびそのタイミングについて特徴付けされる。上記２つのガンマ線を検出し、それらの位置の間の線、すなわち応答線（Ｌｉｎｅ−Ｏｆ−Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＬＯＲ）を引くことにより、元の崩壊の可能性のある位置を決定できる。上記タイミング情報は、当該２つのガンマ線の飛行時間（Ｔｉｍｅ−Ｏｆ−Ｆｌｉｇｈｔ：ＴＯＦ）情報に基づいて、前記ＬＯＲに沿った消滅の統計分布を決定するためにも使用できる。多数のＬＯＲを蓄積することにより、断層再構成を実行して、患者内での放射能の空間分布（トレーサー密度など）の体積画像を決定することができる。

ＳＰＥＣＴは、コリメータを使用して各検出器素子（例えば、シンチレータ結晶アレイのそれぞれの素子）に入射するガンマ線の立体角を制限し、ＬＯＲを決定するために同時発生を必要とすることなく、単一ガンマ線検出イベントを使用して再構成を可能にするという点を除き、ＰＥＴに類似している。

位置情報（例えばＬＯＲ）およびタイミング情報（例えばＴＯＦ）に加えて、ＰＥＴおよびＳＰＥＣＴシステムの検出器は、画像再構成プロセスにおいてエネルギー情報を取得および使用することもできる。エネルギー校正は、全てのＰＥＴ検出器にとって重要である。例えば、適切なエネルギー校正は、最終画像への散乱の寄与を大幅に減らすために、エネルギーカットを行うことを可能にする。

多くのＰＥＴ検出器では、検出器のエネルギー応答はほぼ線形である。これらの場合、エネルギー校正は単一のエネルギーを使用して実行できる。線形応答の場合、エネルギー校正は、５１１ｋｅＶのガンマ線に対応する測定信号レベルを所望の目標値に変換するスケール係数を決定することからなっている。

しかしながら、エネルギー測定は、測定プロセスの非線形性や、例えば多チャネルガンマ線検出の際のチャネル間での光／電荷共有に関連した実用的な考慮要件（例えば、コンプトン散乱に起因して発生し得るように、ガンマ線エネルギーが複数の検出器／チャネルにおいて吸収される）により、理想的な線形応答から逸脱する可能性がある。従って、画素化されたガンマ線検出器のエネルギー測定値を校正するために、改善された技術が望まれる。

ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）および単一光子放射型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）イメージングのある実施形態は、検出されたガンマ線の位置、時間およびエネルギーを決定する能力に係る。例えば、時間およびエネルギーのウィンドウを使用して、散乱されたランダムなガンマ線を、同じポジトロン消滅イベントから発生する同時発生のガンマ線から区別することができる。このように、同時発生識別の信頼性は、タイミングおよびエネルギーの校正精度に依存する。

従って、ガンマ線検出器の改善されたエネルギー校正が望まれている。しかし、これら改善された方法では、エネルギー校正の時間および費用の増加を可能な限り回避する必要がある。例えば、上記の改善された方法では、可能であれば、エネルギー校正線源の数および校正手順のステップ数を減らす必要がある。即ち、当該改善された校正方法は、より正確なエネルギー校正を提供すると同時に、時間およびコストの点でより効率的であることを目指すべきである。

入力エネルギーの関数としての検出器の応答は、様々な実際的な考慮事項により、理想的な線形応答からは逸脱する可能性がある。この非線形エネルギー応答を補正するために、本明細書で説明される方法および装置は、改善されたエネルギー校正方法を使用して、実質的に線形である補正されたエネルギー値を生成する。

ガンマ線検出プロセスには多くの非線形性の原因がある。例えば、シンチレータベースのガンマ線検出器における光センサとしてシリコン光電子増倍管（ＳｉＰＭ）を使用すること、振幅推定のための閾値を超えている時間（ＴｏＴ）方法を使用することは、顕著なエネルギー値の非線形性をもたらす可能性がある。この非線形性を補正することは、正確なエネルギー情報を得るために、特に、エネルギーガンマ線が複数の結晶に分散され且つ検出される多チャネル検出イベントにおいて重要である（例えば、コンプトン散乱により、エネルギーが複数の結晶間で共有される可能性がある）。多チャネルイベントの検出に対するエネルギーの非線形性の影響に関する追加の詳細については、後で図３を参照して提供される。

エネルギー信号は、結晶に蓄積されたエネルギーが電気信号に変換されることによって取得でき、次いで、当該電気信号はデジタル化できる。このデジタル化プロセスは様々な方法で実行できる。ガンマ線のエネルギー測定値をデジタル化する方法の中で、閾値を超えている時間（ＴＯＴ）法は費用効果が高く、且つ高いチャネル密度を必要とするアプリケーションに簡単に適用できるという利点を有する。ＴＯＴ値は、特定のチャネルの吸収エネルギーの単調増加関数であるが、ＴＯＴと実際のエネルギーとの関係は完全に線形ではないことがあり得る。この非線形検出器の応答、ならびに他の非線形検出器の応答は、ここで説明する方法を使用して修正できる。

検出器の感度素子が結晶アレイの場合、結晶間散乱（コンプトン散乱など）、光共有、電荷共有によって、複数の結晶／読み出しチャネル間における入射ガンマ線エネルギーの共有が生じる可能性がある。即ち、単一の５１１ｋｅＶガンマ線からのエネルギーが複数のチャネルに亘って共有／分配されるため、これらの各チャネルは、当該ガンマ線の総エネルギーの一部のみを検出する。しかしながら、元のガンマ線の合計エネルギーは、非線形性が補正される場合にのみ、それぞれのチャネルからのエネルギーを合計することによって復旧することができる。

多チャネル検出イベントでは、所定のチャネルで検出されるエネルギーは５１１ｋｅＶからガンマ線検出器の検出下限（例えば８０ｋｅＶ）の範囲であるため、ガンマ線検出器のエネルギー校正はこの範囲に及ぶことが好ましい。

広範囲のエネルギーに亘って校正する１つの方法は、異なるエネルギーを放射する複数の線源（例えば異なる同位体など）を使用することである。例えば、外部ガンマ線源または上記結晶からの放射線バックグラウンドを使用して、異なるエネルギーのガンマ線を提供できる。

多線源校正方法とは対照的に、ここで説明する方法は、それ自体が多くの異なるガンマ線エネルギー（例えば、多くの離散エネルギーおよび／またはエネルギーの連続体）に亘って高度に構造化されたエネルギー特性を備えたガンマ線源を使用する。従って、単一のガンマ線源（例えばルテチウム同位体１７６、Ｌｕ−１７６）、またはいくつかの実施形態では２つのガンマ線源（例えば第２の放射線源はゲルマニウム同位体、Ｇｅ−６８、またはフッ素同位体１８、Ｆ−１８のいずれかであり得る）を使用して、広範囲のガンマ線エネルギーのエネルギー校正を実施できる。

例えば、シリコン光電子増倍管および動的時間閾値振幅推定を使用したガンマ線検出器は、エネルギーの顕著な非線形性を示す。一定の実施形態において、本明細書で説明する方法は、Ｌｕ−１７６バックグラウンドスペクトルの２つ以上のスペクトル特徴を使用して、非線形性補正係数を抽出する。ルテチウム（Ｌｕ）ベースのシンチレータは、ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）検出器の飛行時間（ＴＯＦ）測定にしばしば使用される。Ｌｕ−１７６は放射能が弱いため、ＰＥＴスキャナを使用していない時間に亘って何時でもバックグラウンドスペクトルを蓄積できる。このバックグラウンドスペクトルは、検出に使用されるシンチレータの一部としてＰＥＴスキャナに組み込まれているため、外部放射源を必要としない。従って、エネルギー校正スペクトルを取得するための追加の労力を最小限に抑えることができる。

ここで図面を参照すると、いくつかの図を通して同様の参照番号は同一または対応する要素を示し、図１Ａ〜図１Ｃはシリコン光電子増倍管（ＳｉＰＭ）で生じる第１の非線形性の原因を示し、図２Ａおよび２Ｂは、ガンマ線エネルギーの尺度として閾値を超えている時間（ＴＯＴ）が使用される場合に発生する非線形性の２番目の原因を示している。

図１Ａは、低フラックスの場合のＳｉＰＭ検出器を示しており、この場合、２つの光子が３５マイクロセル（即ち、５マイクロセル×７マイクロセル）の２次元（２Ｄ）アレイ内にある２つのマイクロセルに入射する。多くの場合、ＳｉＰＭ検出器には数千個のマイクロセルがあるが、ここでは説明のための簡略化された例として、減少された数のマイクロセルが用いられている。図１Ｂは、３５個のマイクロセルのうちの６個に対して６個の光子が入射する、中程度のフラックスの場合のＳｉＰＭ検出器を示している。ＳｉＰＭは、マイクロセルと称する微細なガイガーモードアバランシェフォトダイオード（Ｇｅｉｇｅｒ-Ｍｏｄｅ Ａｖａｌａｎｃｈｅ Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ：Ｇ−ＡＰＤ）素子の２次元配列として形成された光検出器である。このアーキテクチャは、ＳｉＰＭの出力パルスの振幅がデバイスの表面に入射する光子の数に比例する（ある範囲の強度に亘って）ため、単一Ｇ−ＡＰＤの欠点を克服する。しかしながら、光子フラックスが十分に大きくなり、２つの光子が同じマイクロセルに入射する確率が無視できなくなると、入射光子の数の関数としての信号がロールオーバーを開始し、非線形になる。この非線形性が図１Ｃに示されており、ここでは、水平軸に沿って表されるガンマ線エネルギーが、ＳｉＰＭに入射する光学光子の数に比例している。ＰＥＴ検出器では、光学的光子フラックスが大きくなる場合があり（例えば、５１１ｋｅＶのガンマ線毎に数千の光子が生成される）、ＳｉＰＭには大きなダイナミックレンジが必要になる。

前述のように、ＳｉＰＭの出力信号は、受光するマイクロセルの信号の合計であるため、出力信号は入射光子の数と相関している。ダイナミックレンジは装置内のセルの数によって決まり、ＳｉＰＭセル毎に相互作用する光学光子が１つ以下である限り、ＳｉＰＭ信号と光強度との線形性が維持される。この条件に反するような高い光強度では、信号が飽和して、入射光レベルでの非線形性が生じる。ＰＥＴの場合は、これにより検出器信号とシンチレータに蓄積されたエネルギーとの間に非線形性が生じて、エネルギー損失に基づいてコンプトン散乱消滅光子を拒絶する能力、または同じシンチレータ素子内で同時に相互作用する２つの消滅光子パルスによるパイルアップを拒絶する能力が低下する。

図２Ａは、ガンマ線の検出に由来するパルスのプロットを示し、電圧は垂直軸に沿ってプロットされ、時間は水平軸に沿ってプロットされる。更に、図２Ａは、約１．２ミリボルトの予め定義された閾値を示しており、パルスがこの閾値を超える時間がＴＯＴ値である。図２Ｂに示すように、ＴＯＴ値は検出されたガンマ線のエネルギーに単調に関係しており、これはパルスの曲線下の面積によって、またはパルスの振幅によって表すことができる。上記閾値を下回る信号については、信号／検出は示されない。

上記で例示した検出器の飽和非線形性およびＴＯＴ非線形性に加え、ＰＥＴ検出器には、非線形性を生じる別の因子がある場合がある。非線形性の供給源またはタイプには関係なく、ここで説明する校正方法は一般的であり、非線形性の供給源に関係なく、全ての検出器非線形性に適用できる。即ち、本明細書では、例示の目的で検出器飽和およびＴＯＴの非線形性を使用しているが、これらＰＥＴ検出における非線形性の例は限定的ではない。

非線形性によって引き起こされるエラーは、多チャネル検出イベントによって悪化する可能性があり、これは単一のガンマ線からのエネルギーが複数の検出器素子間で共有され、検出されるときに発生する（例えば、コンプトン散乱、光学的クロストーク等）。しかし、何れの検出イベントが多チャネルイベントであるかを判断し、次いで同じガンマ線から発生する多チャネルイベント群（例えば、検出時間、空間的近接、および／またはそれぞれのエネルギーに基づくもの）を識別することによって、総エネルギーを回復できる。次に、同じガンマ線から発生する全てのイベントから測定されたエネルギーを合計して、上記共有されたエネルギーを集計し、元のガンマ線の総エネルギーを再構築できる。即ち、それぞれのエネルギーが共有される検出器からのエネルギーが合算されて、当該ガンマ線の総エネルギーが決定される。この非線形性を補正することなく生のエネルギー信号を合計し、図３に示すようなシングルチャネル検出イベントとしてエネルギーが測定された場合、異なる合計エネルギー値（例えばより大きい値）が示されるであろう。

特に、図３はＴＯＴ測定から生じる非線形性の事例を示しており、単一チャネルイベントと多チャネル検出イベントとを対比している。イベント１は、５１１ｋｅＶのガンマ線エネルギー全体が単一の結晶に蓄積される単一チャネル検出イベントである。右側には、ポジトロン−電子消滅由来ガンマ線の５１１ｋｅＶエネルギーを中心とするエネルギーウインドウが示されている。イベント２および３は、２つの結晶がそれぞれ合計５１１ｋｅＶのガンマ線のエネルギーの一部を検出する２チャネル検出イベントに対応している。

イベント２では、１７１ｋｅＶが第１の結晶で検出され、３４０ｋｅＶが第２の結晶で検出される（即ち、合計エネルギーは１７１ｋｅＶ＋３４０ｋｅＶ＝５１１ｋｅＶ）。イベント３では、第１および第２の結晶が、それぞれ２５５ｋｅＶおよび２５６ｋｅＶのエネルギーを吸収／検出する。図３の右側に示すように、非線形性補正なしの場合、イベント２のエネルギーとイベント３のエネルギーの合計は、指定されたエネルギーウインドウの範囲外になる。両方のイベントともに合計５１１ｋｅＶを蓄積するが、測定信号に対する非線形補正がないため、合計信号は５１１ｋｅＶの単一チャネル検出について登録されるよりもはるかに大きくなり、従ってこれらイベントは破棄されるため、結果として感度低下が生じる。

例えば、シンチレータおよびＳｉＰＭベースのガンマ線検出器の検出イベントの６５％が単結晶／単一チャネルの検出イベントになることは珍しくなく、コンプトン散乱により、検出されたガンマ線の３０％が２チャネル検出イベントとなり、また５％が３チャネル検出イベントとなる。この場合、多チャネル検出イベントを除外すると、単一カウント率は６５％の効率に低下し、同時計数率は４２％の効率にまで低下する。ＰＥＴイメージングは、応答線（ＬＯＲ）を決定するために同時検出に依存するので、多チャネル検出イベントを除外すると、全体的な感度は５０％以上低下する。

本明細書で使用される「エネルギー」の用語は、実際のエネルギーまたは真のエネルギーに直線的に関連する校正されたエネルギーを意味することには限定されない。一般に、本明細書で使用される「エネルギー」の用語は、実際のエネルギーまたは真のエネルギーを表し且つ単調にこれに関連するエネルギー座標を指定する。従って、「エネルギー」の用語は、文脈が特に明確に別のことを示さない限り、必ずしも実際のエネルギーまたは真のエネルギーを指称するものではない。

例えば、ここでエネルギーの合算について説明する場合、この合算は、実際のエネルギーに線形に関連した校正値に対してではなく、「エネルギー座標」に対して実行できる。測定された／生のエネルギーＥ_ｒａｗ（即ち「エネルギー座標」）の関係は、非線形関数Ｅ_ｔｒｕｅ＝ｆ（Ｅ_ｒａｗ）によって真のエネルギーＥ_ｔｒｕｅに関連付けることができ、またＥ_ｒａｗ＝ｆ^−１（Ｅ_ｔｒｕｅ）に従い、逆関数を適用して真のエネルギーから測定された生のエネルギー値へとマップすることができる。測定された生のエネルギーと真のエネルギーとの間の関係は非線形であるため、２チャネル検出からの２つの測定されたエネルギーｆ^−１（Ｅ_１）およびｆ^−１（Ｅ_２）の合計は、同等の単一チャネル検出の測定されたエネルギー／生のエネルギーと等しくなく、即ち、ｆ^−１（Ｅ_１）＋ｆ^−１（Ｅ_２）≠ｆ^−１（Ｅ_１＋Ｅ_２）であり、ここでＥ_１＋Ｅ_２＝Ｅ_{Ｔｏｔａｌ}であり、またＥ_{Ｔｏｔａｌ}は入射の真のエネルギー、例えば５１１ｋｅＶである。従って、多チャネル検出のエネルギーを信号チャネル検出と正確に比較するために、エネルギー校正および補正が、多チャネル検出のエネルギーを合計する前に各エネルギーに対して個別に適用される。

上記で議論したように、本明細書で説明する方法は、エネルギー校正のために多くの個別の線源および同位体を使用する関連の校正方法と比較することによって、よりよく理解することができる。例えば、非線形性を校正するためのこれらの関連方法では、使用目的の範囲をカバーする複数のエネルギーのスペクトル位置を導き出すために、複数の同位体を使用して測定を行う。生産環境または臨床環境において複数の同位体を頻繁に交換することは高価であり、測定に時間がかかり、面倒であるため、この方法の使用は望ましくない。

しかしながら、多線源エネルギー校正は、ＰＥＴスキャナの初期（一次）校正（例えば、ＰＥＴスキャナが最初にインストールされるとき）においては、やはり有用であり得る。その後、Ｌｕ−１７６スペクトルのみ、または別の放射性同位体からのスペクトルと組み合わせてＬｕ−１７６スペクトルを用いた、エネルギー補正を更新するために実行される短縮校正プロセスを使用して、後続の（二次）校正を行うことができる。初期／一次校正は１回限りのイベント（または少なくとも稀なイベント）であるため、より複雑な校正手順の余分な負担も正当化できるのに対して、当該エネルギー校正を再校正／更新することはより頻繁に発生するため、再校正に必要とされる時間および労力を最小限に抑制することが非常に重要である。

多くの線源の校正方法に必要とされる追加の時間および労力を克服するために、本明細書で説明する方法は、ＰＥＴスキャナが、ルテチウムベースのシンチレータを使用して製造できるという事実を活用する。シンチレータに存在するＬｕ−１７６は、校正および／または毎日の品質管理に使用できるバックグラウンド放射線を提供する。エネルギーの非線形校正にＬｕ−１７６のバックグラウンドスペクトルを使用して、複数の同位体を使用するルーチンのエネルギー非線形キャリブレーションを置き換えることができる。図４は、補正された全エネルギーの関数としての、Ｌｕ−１７６のバックグラウンドスペクトルのプロットを示している。見て分かるように、Ｌｕ−１７６バックグラウンドスペクトルはかなり多くの構造を有している。従って、非線形キャリブレーションの１つのアプローチは、フィッティング手法を使用して、測定されたスペクトルとパラメータ化モデルとの最適な一致を与えるパラメータ値（そのうち一部は非線形性を表す）を決定することである。

図５は、エネルギー校正１１５を生成する第１のプロセスと、エネルギー校正１１５を使用して生データ１０５を補正する第２のプロセスとを備えた方法１００の流れ図を示す。次に、この補正されたデータ１５５を使用して画像を再構築する。図５に示す実施形態は、ここで説明する校正方法の非限定的な例である。補正されたデータ１５５を使用して画像を再構築する医療用イメージングモダリティの例には、ＰＥＴおよびＳＰＥＣＴ画像が含まれる。加えて、他の実施形態において、方法１００は投影イメージングに使用でき、その場合、方法１００はステップ１７０を省略でき、出力は、ステップ１６０でのフィルタリング後の補正データ１５５に基づいた投影画像になる。当該他の実施形態を使用する医療用イメージングモダリティの１例は、投影画像のためにガンマ線を使用する単一光子放射である。更に、ガンマカメラとして構成されたガンマ線検出器のアレイと共に、任意のガンマ線源を使用して、投影イメージングを実行することができる。

ステップ１１０では、校正データ１０３を使用してエネルギー校正１１５を生成する。エネルギー校正１１５が劣決定でないことを保証するために、校正データ１０３により提供されるスペクトル特徴の数は、エネルギー校正１１５における固有パラメータの数以上でなければならない。例えば、エネルギー校正１１５は、以下の式（１）で表すことができる。

式（１）において、Ｅは校正されたエネルギー、ｘは生のエネルギー信号（ここで、これらは生のエネルギー信号の非限定的な例であるＴＯＴ値として示されている）、ｐ＝｛α、β、γ｝はエネルギー校正１１５を定義するパラメータである。パラメータｐは、目的関数（最小二乗目的関数または対数尤度目的関数など）を定義し、最適化した当該パラメータｐ値について上記目的関数を解いて、エネルギー校正１１５を用いて得られる校正されたエネルギーとスペクトル特徴の既知のエネルギー値との間の一致を達成することによって解くことができる。

一実施形態において、ステップ１１０は、最適化問題を解決するパラメータｐを見つけることにより実行される。パラメータｐは、例えば以下の式（２）で表すことができる。

式（２）において、Ｅ_ｉ ^（ｃ）は、校正データ１０３の校正スペクトル内で識別されるスペクトル特徴の既知のエネルギー値である。なお、Ｅ_ｉ ^（ｃ）は、基準スペクトルの基準値の一例である。またｘ_ｉ ^（ｃ）は当該スペクトル特徴についての生のエネルギー信号である。例えば、当該スペクトル特徴が図４に見られる２０２ｋｅＶおよび３０７ｋｅＶのピークであるとき、これら２つのピークにそれぞれ対応する極大値について、Ｌｕ−１７６の校正スペクトルにおける生のエネルギー値を見出すことによって、当該生のエネルギー信号を得ることができる。当該スペクトル特徴が、５９７ｋｅＶのエッジのようなエッジである場合には、当該エッジに対応する生のエネルギー信号を導出する問題は、極大値を決定するよりも少し複雑になる。

５９７ｋｅＶのエッジに関して、５９７ｋｅＶエッジについての生のエネルギー信号を決定する１つのアプローチでは、物理ベースのモデル（その詳細については以下で述べる）を使用して、予め定められたエネルギーの範囲（例えば、５５０ｋｅＶ〜１ＭｅＶの範囲のエネルギー）に亘る値の範囲について、Ｌｕ−１７６校正スペクトルの形状に適合させる。以下で説明するように、５９７ｋｅＶはベータレプリカ８に対応する。更に、ベータレプリカ５〜７は、５５０ｋｅＶ〜１ＭｅＶの範囲において顕著に寄与できるのに対して、このエネルギー範囲では、他のベータレプリカの寄与は有意ではない可能性がある。２０２ｋｅＶおよび３０７ｋｅＶのピーク形状に基づいて決定できるスペクトル分解能の値が与えられたならば、これらのベータレプリカのスペクトル形状は事前に計算できる。次に、ベータレプリカの事前に計算されたスペクトル形状の加重和を調整し、生のエネルギー信号軸に沿って合計されたスペクトルを変換して、シミュレートされたスペクトルとＬｕ−１７６校正スペクトルとの間の最適な適合を達成することにより、シミュレートされたスペクトルを計算できる。５９７ｋｅＶエッジの生のエネルギー信号は、生のエネルギー信号軸に沿ったシミュレートされたスペクトルの最適な位置によって提供される。

他のアプローチもまた、第３のスペクトル特徴に対応する生のエネルギー信号を取得するために使用することができる。例えば、ピーク間の値を当該第３のスペクトル特徴として使用できるであろう。或いは、５９７ｋｅＶエッジ付近の極大を当該第３のスペクトル特徴として使用でき、または、当該第３のスペクトル特徴は、Ｌｕ−１７６スペクトルが５９７ｋｅＶエッジ付近の極大ピーク値の半分にまで減少する８００ｋｅＶ付近の値にすることができる。

特定の実施形態においては、Ｌｕ−１７６校正スペクトル内の少数の離散スペクトル機能のみを使用して校正を実行するのではなく、Ｌｕ−１７６校正スペクトル全体を校正に使用できる。例えば、検出器の非線形性が校正されたら、エネルギーの関数としてのカウントのヒストグラムをメモリに保存できる。その後、検出器の再校正を行う場合（例えば、検出器性能の経年劣化およびドリフトによる）、保存されているヒストグラムをメモリから呼び出して、Ｌｕ−１７６校正スペクトルの新しいヒストグラムと比較できる。新しい校正されたヒストグラムが古い校正されたヒストグラムと一致するまで、エネルギー校正１１５のパラメータを調整することにより、非線形検出器応答の経時変化を考慮してエネルギー校正１１５を定期的に微調整することができる。

上記の例から明らかなように、ステップ１１０においていくつかのバリエーションを使用して、校正データ１０３からエネルギー校正１１５を生成できる。上記のアプローチに加えて、校正データ１０３を拡張し、Ｌｕ−１７６に加えて別の放射性同位体からのスペクトルを含めることによって、４パラメータのエネルギー校正１１５を生成することができる。例えば、校正データ１０３は、ゲルマニウム同位体（Ｇｅ−６８）またはフッ素同位体１８（Ｆ−１８）からのスペクトルを含むことができる。

図６は、閾値を超えている時間（ＴＯＴ）技術における非線形性の補正に向けられたエネルギー校正モデルの例を示しており、ここでは曲線適合のために６つのスペクトル特徴が使用されている。この場合、データに適合するように選択された関数形式は、例えば以下の式（３）で表すことができる。

方法１００は、上記で与えられた特定の関数形式を有するエネルギー校正モデルに限定されない。他の実施形態において、ターゲットデータは、上述した実施形態の要旨を逸脱することなく、他の形式をとることができる。

上述したように、ステップ１１０は多線源校正方法を使用して実行することもでき、またステップ１４０では、エネルギー校正１１５が上記のアプローチを使用して実行され、ここではＬｕ−１７６校正スペクトルのみが使用されるか、或いは、せいぜいＬｕ−１７６校正スペクトルが他の１つの放射性同位体のスペクトルと組み合わされて使用される。

ステップ１１０で多線源校正を使用する場合、次の放射線源からのスペクトルを使用して校正を実行できる。即ち、（ｉ）Ａｍ−２４１（ピークは５９．５ｋｅＶ）、（ｉｉ）Ｂａ−１３３（ピークは８１および３５６ｋｅＶ）、（ｉｉｉ）Ｃｏ−５７（ピークは１２２ｋｅＶ）、（ｉｖ）Ｌｕ−１７６（ピークは２０２および３０７ｋｅＶ）、（ｖ）Ｇｅ−６８（ピークは５１１ｋｅＶ）、および（ｖｉ）Ｃｓ−１３７（ピークは６６２ｋｅＶ）である。これらの同位体は、５１１ｋｅＶガンマ線の関心範囲とそのコンプトン散乱相互作用をカバーするように選択される。エネルギー校正への多線源アプローチにおいて、エネルギー校正モデルｆのパラメータｐは、上記の同位体について、８つのエネルギーピークに対応するＴＯＴ値を既知のエネルギー（５９．５、８１、１２２、２０２、３０７、３５６、５１１、および６６２ｋｅＶ）に合わせて曲線適合させることによって生成される。

ステップ１２０では、Ｌｕ−１７６スペクトルを含む新しい校正データ１１３を使用して、与えられた検出器の非線形応答が、再校正が望ましいほど十分に変化したかどうかを監視する。例えば、新しい校正データ１１３は、検出器がイメージングに使用されていない（即ち、アイドリング状態にある）ときは、いつでも蓄積することができる。次いで、エネルギー校正１１５は新しい校正データ１１３に適用することができ、Ｌｕ−１７６スペクトルにおけるスペクトル特徴のうちの１つの校正されたエネルギー値を、エネルギー補正されたＬｕ−１７６スペクトルから導出することができる。監視対象のスペクトル特徴が３０７ｋｅＶピークであれば、３０７ｋｅＶピークに対応する極大値の補正されたエネルギー値を決定できる。この補正されたエネルギー値が、予め定められた閾値を超えて既知の値（即ち、３０７ｋｅＶ）とは異なっていれば、ステップ１３０において、方法１００はエネルギー補正がドリフトしたこと、すなわち「Ｙｅｓ」を通知し、方法１００はエネルギー校正１１５を更新するためにステップ１４０へと進む。そうでなければ、方法１００は、画像取得の間に取得された新しい校正データ１１３の監視を継続する。

ノイズを含む１つの測定が校正を不必要に更新させる可能性を回避するために、ステップ１３０で使用される基準は移動平均に基づくことができ、またはステップ１２０において最近生成されたｍ個の補正エネルギー値のうちｎ個は、予め定義された閾値よりも大きい量だけ既知の値とは異なる。例えば、ステップ１２０の５回のうち３回が予め定められた閾値外の結果を生じるならば、ステップ１４０へと進み、上記の校正を更新する。

特定の実施形態において、ステップ１２０は、複数のスペクトル特徴の補正されたエネルギー値を監視することができる。線形エネルギー補正については単一のスペクトル特徴を監視するだけで十分であるが、非線形エネルギー補正については、あるスペクトル特徴の補正されたエネルギーが正確であったとしても、別のスペクトル特徴の補正されたエネルギーは不正確になる場合があり得る。従って、ステップ１２０では、２つ以上のスペクトル特徴の補正されたエネルギー値を監視することができる。それに加えて／その代替として、ステップ１２０は、２つのスペクトル特徴についての補正されたエネルギー値の間の差を監視することができる。

ステップ１４０では、Ｌｕ−１７６スペクトルと、多くとも１つの他の放射性同位体のスペクトルに基づいて、エネルギー校正１１５が上述のアプローチを使用して再校正される。

ステップ１５０では、エネルギー校正１１５が生データ１０５に適用され、補正データ１５５が生成される。例えば、パラメータｐは、エネルギー校正モデルｆへの入力として、エネルギー信号ｘ（エネルギー座標とも呼ばれる）と共に適用され、校正されたエネルギー値Ｅを生成する。校正されたエネルギー値Ｅは、例えば下記の式（４）で表すことができる。

一般に、非線形応答の形状は、多少の違いはあるものの、検出器素子／チャネル間において類似している。これらの変動に対応するために、上記パラメータは、各読み出しチャネル／モジュールについて校正することができる。

上記で説明したように、エネルギー校正モデルｆは、下記の式（５）の関数形式に限定されない。

例えば、関数形式のパラメータ化の代替として、パラメータ化はルックアップテーブル（ＬＵＴ）のパラメータを使用して表現できる。１実施形態では、例えば、ＬＵＴはマッピングＥ_ｉ＝ｆ（ｘ_ｉ）の離散点を関連付けることができ、補間を使用して離散点間の点についてのマッピングを決定することができる。

従って、特定の実施形態では、関数形式を使用するのではなく、非線形性の補正をＬＵＴで指定できる。この場合、ＬＵＴは特定の信号レベルに対応する補正係数を指定する。ＬＵＴに表示されない信号レベルについての補正係数は、ＬＵＴに表示される値からの補間または外挿によって決定できる。精度および計算の複雑さの制約に応じて、異なる補間方法（例えばスプライン、線形、またはキュービック）を使用できる。同様に、ＬＵＴの信号レベルの数は、精度および計算の複雑さの制約に依存する。一般に、値の個数が多いほど、エネルギー分解能（つまり、補正の精度）は向上する。ＬＵＴアプローチの場合、ＬＵＴの全ての補正係数は、エネルギー校正により決定されるそれぞれのパラメータであり得る。

上述のように、上記エネルギー校正はＴＯＴ非線形性補正を含むことができるが、ＴＯＴ非線形性補正には限定されない。加えて、上記エネルギー校正は、電荷共有、閾値処理、およびその他の非線形効果による非線形性を考慮に入れることができる。さらに、上記エネルギー校正は、非線形補正を表現する方程式のパラメータを取得するために、それぞれの検出器素子の位置／個性（ＩＤ）によってインデックス付けされたルックアップテーブルであることができる。従って、エネルギー校正のパラメータ化は、検出器素子に対して検出器素子ベースで実行できる。

ステップ１６０では、補正されたデータにエネルギーウインドウが適用されてランダムな同時発生を除去し、それにより画像品質を改善する。例えば、ＰＥＴイメージングにおいて、エネルギーウインドウは、ポジトロン消滅に対応する５１１ｋｅＶのエネルギーに及ぶ。上記のように、特定の実施形態では、何れの検出イベントが多チャネルイベントに対応するかを判別し、それぞれの多チャネル検出のエネルギーを合計して、各多チャネル検出イベントの合計エネルギーを決定することにより、多チャネル検出を修復できる。このプロセスの１つの実施形態の詳細を以下に示す。

ステップ１７０では、既知の再構成方法を使用して、ＰＥＴ画像１５５が正しいＰＥＴデータから再構成される。例えば、ＰＥＴデータ１４５を使用して、放射能レベル（例えば、トレーサー密度）の画像をボクセル位置の関数として再構成することができる。この画像再構成は、当業者が理解するように、逆投影法、フィルター逆投影法、フーリエ変換ベースの画像再構成法、反復画像再構成法、マトリックス反転画像再構成法、統計的画像再構成法、リストモード方法、もしくは他の再構成方法、またはそれらの組み合わせを使用して実行できる。例えば、ｌＰＥＴ画像１７５は、ＦＢＰ再構成ＰＥＴ画像で初期化されるサブセット化による期待値最大化法（Ｏｒｄｅｒｅｄ Ｓｕｂｓｅｔ Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ＯＳ−ＥＭ）アルゴリズムを使用して再構成することができる。

ステップ１６０に戻る。生データ１０５は、ガンマ線検出イベントに対応するエネルギー、時間、および位置を含むことができる。例えば、上記検出イベントは、被検体ＯＢＪで発生するポジトロン−電子消滅イベントの際に放射されるガンマ線の対に対応できる。上記検出イベントは、複数の検出器素子のいずれか１つで検出することができる。多チャネル検出が発生すると、１つのガンマ線からのエネルギーが、２つ以上の検出器素子に分散して検出される。これらの２つ以上の検出器素子は、単一の検出器モジュール内にあることができ（例えば、隣接する検出器素子）、または２つ以上の検出器モジュールに分配されることができる。例えば、コンプトン散乱では、散乱したガンマ線は、コンプトン散乱が発生した最初の検出器素子から遠く離れた２番目の検出器素子に吸収される前に、いくつかの検出器素子を通過する。

ステップ１６０では、エネルギー補正データ１５５から多チャネル検出イベントが識別され、次いで識別された多チャネル検出イベントがイベントごとにグループ化される。即ち、各グループは単一の一次ガンマ線に対応する。一次散乱の場合、各グループには２つのヒットが含まれる。１つはコンプトン散乱が発生した最初の結晶で検出されたエネルギーであり、もう１つは散乱ガンマ線が光電吸収を介して吸収される第２の結晶で検出されたエネルギーである。同様に、２次散乱イベントの各群には、３つのヒット（即ち、一次ガンマ線に１つ、２つの散乱ガンマ線の各々について２つ）等が含まれる（例えば、３次散乱に対応する群における４つのヒット）。

多チャネルイベントは、例えば、検出信号の時間的近接性、検出信号の空間的近接性、信号のエネルギーの合計、またはそれらの任意の組み合わせに基づいて選択することができる。例えば、ガンマ線源が既知のエネルギー（例えば、ポジトロン消滅からのガンマ線について５１１ｋｅＶ）を有する場合、信号が既知のエネルギーに近づくほど、同じ多チャネルイベントに対応する可能性が高くなる。さらに、時間的に近接して発生する信号は、同じ多チャネルイベントに対応する可能性が高く、空間的に近接して発生する信号は、同じ多チャネルイベントに対応する可能性が高い。さらに、上記の３つの条件（エネルギー、時間、空間）が全て満たされると、上記信号は同じ多チャネルイベントに対応する可能性がさらに高くなる。従って、多変量統計分析を使用して、上記信号を多チャネルイベントにグループ化する処理を実行できる。

上述のように、特定の実施形態では、スペクトルの物理ベースのモデルを使用して、様々なスペクトル特徴のエネルギー信号値を決定できる。このアプローチにおいて、入力スペクトルは、物理ベースの複雑なスペクトルモデルに適合する。当該モデルには、非線形性を記述する調整可能なパラメータが含まれている。データへの最適な適合は、他のパラメータの中でも特に、非線形係数を提供する。

図７は、Ｌｕ−１７６のエネルギーレベルと放射経路のレベル図を示している。図７に示すように、Ｌｕ−１７６はベータ放射と、それに続くガンマ線のカスケードによって減衰する。ベータ放射およびガンマカスケードは、本質的に同時に発生する（即ち、検出器システムの解像度よりもはるかに近接した時間で発生する）。図８は、物理モデルに基づいて、Ｌｕ−１７６スペクトルが複数の放射減衰プロセスからのスペクトルの重ね合わせとしてモデル化できることを示している。

図７および８を考慮すると、上記物理ベースのモデルは、いくつかの単純化された仮定を考慮することによって、よりよく理解できる。第１に、ベータ放射においては、全ての減衰が９９．１％の経路で発生すると仮定できる。

第２に、ベータエネルギーは、本質的に常に、シンチレータで完全に捕捉される。従って、ベータ粒子の１００％が、それらのエネルギーの全部を、それらが発生する結晶の中に蓄積すると仮定できる。

第３に、ガンマ線（８８、２０２および３０７ｋｅＶ）は捕捉されるか、またはエスケープする可能性がある。確率は、エネルギーおよびシンチレータのサイズに依存する。その結果、ベータスペクトルは数回複製され、全体のスペクトルはこれら複製されたスペクトルの合計になる。例えば、８８ｋｅＶおよび３０７ｋｅＶのガンマ線が捕捉される崩壊は、（８８＋３０７＝３９５ｋｅＶ）だけシフトしたベータスペクトルを生成する。従って、３つのガンマ線のそれぞれのエスケープの確率は、３つの確率（Ｐ８８、Ｐ２０２、Ｐ３０７）で表すことができ、ここでＰ８８は８８ｋｅＶのガンマ線がエスケープする確率であり、Ｐ２０２は２０２ｋｅＶのガンマ線がエスケープする確率であり、Ｐ３０７は３０７ｋｅＶのガンマ線がエスケープする確率であり、Ｐ８８＜Ｐ２０２＜Ｐ３０７である。現実には、エスケープの確率は、シンチレータ内において放射減衰が発生する場所に依存する一方、上記結晶の位置および幾何学の関数ではなく定数であると仮定されるので、これは単純化である。

第４に、３つのガンマ線（それぞれがエスケープまたは捕捉できる）について、２^３＝８の可能なベータスペクトルレプリカが存在する。３つのガンマ線がエスケープし、またはエスケープしない８つの可能な並べ替えのそれぞれについて、表１に確率を示す。左側のベータレプリカ番号は、図８に示すベータレプリカ番号に対応している。例えば、８８ｋｅＶおよび２０２ｋｅＶの両方のガンマ線が捕捉されると、スペクトルがシフトし（即ち、８８＋２０２＝２９０ｋｅＶ）、図８に示すようにベータレプリカ５のスペクトルが提供される。このシナリオに与えられる確率（重み）は、（１−Ｐ８８）＊（１−Ｐ２０２）＊Ｐ３０７で与えられる。

第５に、他のシンチレータ素子（同じ検出器ブロック内の他のシンチレータ画素またはＰＥＴ検出器リング内の他の検出器など）が存在する場合、１つの検出器（主に２０２および３０７ｋｅＶ）からのエスケープが他の検出器で検出され、追加のピークをもたらす。上記物理モデルを簡素化するために、他の検出器素子からの２０２および３０７ｋｅＶのエスケープのみが、スペクトル全体に大きな貢献をもたらすと仮定することができる。

第６に、上記スペクトル特徴は、検出システム全体（シンチレータ、光センサ、および電子機器の組み合わせ）のエネルギー分解能によって変更される。上記物理モデルを簡素化するために、エネルギー分解能は単一のパラメータで記述できると仮定できる。例えば、５１１ｋｅＶでの分解能を１つのパラメータとして使用できる。以下、５１１ｋｅＶでの分解能は、下記の式（６）の通り表記する。

また、特定のエネルギーＥでのエネルギー分解能は次の式で与えられると仮定でき、また与えられたエネルギーＥにおけるエネルギー分解能は、下記の式（７）により与えられると仮定できる。

上記では、エネルギー分解能は、エネルギーの平方根に比例すると仮定されている。

各ベータレプリカは、パラメータ化された形状関数Ｂで表すことができる。例えば、形状関数Ｂは、下記の式（８）で表すことができる。

式（８）において、Ｅ_００は、同時に吸収されたガンマ線によるレプリカのエネルギーシフトである。振幅は、振幅スケール係数Ａ、および表１の右端の列に与えられる相対振幅係数によって決定される。１例として、表１の行６を表すレプリカ（即ち、ガンマ線エネルギー８８および３０７ｋｅＶが捕捉される）については、エネルギーシフトはＥ_００＝８８＋３０７＝３９５ｋｅＶであり、ベータレプリカ６β_６６についての全体のレプリカは、下記の式（９）で表すことができる。

全体のエネルギースペクトルは、図８に示すように８つのベータレプリカと、他の検出器素子からのエスケープの吸収に起因する２つのガンマピーク（２０２および３０７ｋｅＶ）の合計である。追加の方程式を適用して、検出経路（例えば、シンチレータ、光センサ、読み出し電子回路）に沿ったリンクの効果をモデル化できる。例えば、光センサの量子効率はエネルギーの関数として変化し得るであろう。

次に、検出器の非線形性はパラメータ化された方程式で表される。例えば、閾値を超えている時間（ＴＯＴ）法を使用した検出器の読み出しでは、４つのパラメータ（Ｃ、ａ、Ｅ０、およびＴｏＴ５１１）を使用して非線形性を説明できる。エネルギーＥは、例えば下記の式（１０）〜（１２）の方程式で表される。

ここで、ＴｏＴは測定された信号である。

上記の仮定を全て纏めると、全体的なＬｕ−１７６スペクトルは、１１個の自由なパラメータを持つ物理モデルによって記述される。
１ Ａ：ベータレプリカの全体的なスケーリング係数
２ Ｅｒｅｓ＿５１１：５１１ｋｅＶでのエネルギー分解能
３ Ｐ８８：８８ｋｅＶのエスケープ確率
４ Ｐ２０２：２０２ｋｅＶのエスケープ確率
５ Ｐ３０７：３０７ｋｅＶのエスケープ確率
６ Ａ２０２：２０２ｋｅＶピークの振幅（他の検出器からのエスケープ）
７ Ａ３０７：３０７ｋｅＶピークの振幅（他の検出器からのエスケープ）
８ Ｃ：非線形性パラメータ＃１
９ ａ：非線形性パラメータ＃２
１０ Ｅ０：非線形性パラメータ＃３
１１ ＴｏＴ５１１：非線形性パラメータ＃４

５９７ｋｅＶのエッジに対応するエネルギー信号値のみが問題である場合、この自由パラメータの数は減らすことができる。例えば、Ａ２０２およびＡ３０７の値は無視でき、値Ｅｒｅｓ＿５１１は２０２ｋｅＶおよび３０７ｋｅＶのピークから取得できる。さらに、４つのパラメータの適合ではなく２つのパラメータの適合を使用して、ＴｏＴ値（ＴｏＴ）をエネルギー値Ｅに対してスケーリングおよび変換し、自由パラメータの数を６つに減らすことができる。これら６つのパラメータは、当業者に知られている適合方法により決定できる。例えば、シンプレックス検索を使用して決定でき、または最小二乗ペナルティ関数を使用して決定できる。

方法１００の上記の実装は、主にＬｕ−１７６のスペクトルを使用して示されている。Ｌｕ−１７６スペクトルは、多数の離散的および連続的なスペクトル特徴を示すため、非線形エネルギー校正に有利である。しかしながら、Ｇｅ−６８のような単一ピークスペクトル由来のスペクトルはまた、コンプトン散乱および検出器結晶内の他の物理的プロセスにより、離散的および連続的なスペクトル特徴を生成することができる。即ち、実際問題として、検出器で吸収された放射線のスペクトルは、放射性同位体の発光スペクトル特徴を超える追加の特徴（例えば、後方散乱ピークおよびコンプトンエッジ）を有することができる。これら追加の特徴には、図１０、１１Ａ、および１１Ｂに示すように、コンプトン後方散乱ピーク、コンプトンエッジ、および様々なエスケープピークを含めることができる。こうして、単一の放射エネルギーのみを有する放射性同位体を使用して、複数のスペクトル特徴を校正することができ、従って非線形エネルギー校正を実行できる。

図１０は、単一エネルギーの放射線源から生じる様々な物理プロセスの概略図を示している。ここで、Ｇｅ−６８は５１１ｋｅＶでガンマ線を放射する。しかしながら、リング上部にある結晶からの後方散乱が、リングの左下の領域において検出器に吸収されることが示されている。更に、図１０は、マルチコンプトン散乱によって吸収されるガンマ線エネルギーと、Ｘ線エスケープの存在下で吸収されるエネルギーを示している。

図１１Ａは、Ｇｅ−６８から放射された５１１ｋｅＶのガンマ線の検出から生じる吸収スペクトルを示しており、これには、上記の散乱プロセスに対応するさまざまなスペクトル特徴が含まれている。図１１Ａでは、対数目盛が垂直方向に使用され、吸収スペクトルは、様々な機能をより良好に解像するために、完全な検出器分解能の仮定の下で示されている。図１１Ｂでは、リニアスケールが垂直軸に使用され、限定された検出器分解能が想定されている。Ｇｅ−６８は単一のエネルギーのみを有するガンマ線を放射するが、吸収されたエネルギーは多くの異なるスペクトル特徴を示す（例えば、後方散乱ピークおよびコンプトンエッジによる）。従って、放射線源が単一エネルギーの放射線のみを放射する場合でも、上記検出プロセスは多くのスペクトル特徴をもたらす可能性がある。

この観点から、ここに説明した方法は、Ｌｕ−１７６のような複数のエネルギーで放射線を放射する放射線源を用いて使用されるのに加えて、Ｇｅ−６８のような単一のエネルギーで放射線を放射する放射線源からのスペクトルを用いて使用することができる。
図２０、図１１Ａおよび図１１Ｂに示されている様々な散乱プロセスの物理ベースのモデルは、当該散乱プロセスについての既知の分析および数値表現を使用して適用できる。従って、ＤＬネットワーク実装または物理ベースのモデル実装のいずれかを、１つまたは２つのエネルギーのみで放射する放射源から取得した吸収スペクトルに対して適用できる。

特定の実装について説明してきたが、これらの実装は単なる例として提示されたものであり、本開示の教示を限定することを意図したものではない。実際に、本明細書で説明された新規な方法、装置、およびシステムは、様々な他の形態で具現化することができる。更に、本明細書に記載した方法、装置、およびシステムの形態においては、本開示の精神から逸脱することなく、様々な省略、置換、および変更を行うことができる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、精度よくエネルギーの校正を行うことができる。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

２００ ＰＥＴスキャナ
２７０ 処理回路

Claims (15)

1. 検出器に入射する放射線の校正データであって、シンチレータ結晶内の放射性同位体からの放射線が前記検出器に照射されるときに収集される第１のエネルギースペクトルを含む校正データを取得する取得部と、
   前記検出器で測定されたエネルギー信号を非線形エネルギー補正に適用し、吸収された放射エネルギーを表す基準スペクトルの基準値と、前記校正データの前記第１のエネルギースペクトルが前記非線形エネルギー補正に適用されたときに生成される校正されたエネルギーとの間の一致を最適化するよう前記非線形エネルギー補正のパラメータを調整することにより、エネルギー校正を行なう校正部と
   を備える、ガンマ線放射イメージング装置。
2. 前記取得部は、前記ガンマ線放射イメージング装置がイメージングに使用されていない複数のイメージング走査の間の時間に、前記シンチレータ結晶から放射されたバックグラウンド放射からカウントを取得し、
   前記取得部が取得した前記カウントは、前記エネルギー校正を行なうために使用される前記校正データである、請求項１に記載のガンマ線放射イメージング装置。
3. 前記校正部は、前記基準値として、既知のエネルギーに対応した前記基準スペクトルのｎ個のスペクトル特徴を使用して、前記基準値と前記校正されたエネルギーとの間の一致を最適化し、
   前記非線形エネルギー補正のパラメータの数は、前記スペクトル特徴の数のｎ個以下である、請求項１又は２に記載のガンマ線放射イメージング装置。
4. 前記放射性同位体は、ルテチウム同位体１７６（Ｌｕ−１７６）であり、
   前記校正部は、２０２ｋｅＶのピークおよび３０７ｋｅＶのピークを含む前記スペクトル特徴を使用して、前記エネルギー校正を行なう、請求項３に記載のガンマ線放射イメージング装置。
5. 前記校正部は、更に、Ｌｕ−１７６の測定されたエネルギースペクトルにおける５９７ｋｅＶのエッジを含むスペクトル特徴を使用して、エネルギー校正を行なう、請求項４に記載のガンマ線放射イメージング装置。
6. 前記校正部は、前記放射性同位体によって放射される放射線エネルギーの放射ピークと、１つ以上の後方散乱ピークおよびコンプトンエッジとを含むスペクトル特徴を使用して、前記エネルギー校正を行なう、請求項３〜５のいずれか一項に記載のガンマ線放射イメージング装置。
7. 前記校正部は、前記基準スペクトルの基準ヒストグラムと、前記第１のエネルギースペクトルに前記非線形エネルギー補正を適用することにより生成されたスペクトルとの間の一致を表す目的関数を使用して、前記基準値と、前記校正データに基づいて前記校正されたエネルギーとの間の一致を最適化する、請求項１に記載のガンマ線放射イメージング装置。
8. 前記取得部は、ゲルマニウム同位体６８（Ｇｅ−６８）またはフッ素同位体１８（Ｆ−１８）のいずれかに対応する第２のエネルギースペクトルを更に取得することにより、前記校正データを取得し、
   前記校正部は、前記非線形エネルギー補正のパラメータを調整して、前記第１のエネルギースペクトルに関する少なくとも２つのスペクトル特徴の一致を最適化し、前記基準値と前記第２のエネルギースペクトルに関する少なくとも１つのスペクトル特徴の校正データとの間の一致を最適化することによって、前記エネルギー校正を行なう、請求項１〜７のいずれか一項に記載のガンマ線放射イメージング装置。
9. 前記エネルギー校正をいつ更新するかを検出する検出部を更に備え、
   前記検出部は、前記エネルギー校正が行なわれた後に、前記放射性同位体を使用して追加の校正データを取得し、前記追加の校正データに前記エネルギー校正を適用して、前記追加の校正データにおける２つ以上のスペクトル特徴の補正されたエネルギーを決定し、
   前記２つ以上のスペクトル特徴の既知の値と、前記追加の校正データから決定されたスペクトル特徴から決定された前記スペクトル特徴の補正されたエネルギーとの間の差が１つ以上の再校正基準を満たすときに、前記エネルギー校正を更新するための信号を送る、請求項１〜８のいずれか一項に記載のガンマ線放射イメージング装置。
10. 前記検出部は、前記追加の校正データにおける２つ以上のスペクトル特徴の既知の値と補正されたエネルギーとの間の差を定期的にチェックすることにより、前記エネルギー校正をいつ更新するかを検出し、
    前記スペクトル特徴は、前記基準スペクトルにおけるピークまたは谷である、請求項９に記載のガンマ線放射イメージング装置。
11. ガンマ線イメージング装置を使用した医療用イメージングスキャンから、放射データを取得し、
    ５１１ｋｅＶに及ぶエネルギーウインドウの外にある、補正されたエネルギー値のカウントを省略するために、前記放射データをフィルターし、
    前記フィルターされた放射データを使用して断層撮影画像を再構成する生成部を更に備える、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のガンマ線放射イメージング装置。
12. 前記ガンマ線イメージング装置は、ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）スキャナおよび単一光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）スキャナのうちの１つである、
    請求項１１に記載のガンマ線放射イメージング装置。
13. 前記校正部は、コンプトン散乱又は光学的クロストークによる多チャネル検出イベントが生じている場合に、前記エネルギー校正を行なった後に総エネルギーを回復する、請求項１〜１２のいずれか一項に記載のガンマ線放射イメージング装置。
14. ガンマ線イメージング装置の検出器に入射する放射線の校正データであって、シンチレータ結晶内の放射性同位体からの放射線が前記検出器に照射されるときに収集される第１のエネルギースペクトルを含む校正データを取得し、
    非線形エネルギー補正を適用し、吸収された放射エネルギーを表す基準スペクトルの基準値と、前記校正データの前記第１のエネルギースペクトルが前記非線形エネルギー補正に適用されたときに生成される校正されたエネルギーとの間の一致を最適化するよう前記非線形エネルギー補正のパラメータを調整することにより、前記検出器で測定されたエネルギー信号を補正するエネルギー校正を行なう
    ことを含むエネルギー校正方法。
15. ガンマ線イメージング装置の検出器に入射する放射線の校正データであって、シンチレータ結晶内の放射性同位体からの放射線が前記検出器に照射されるときに収集される第１のエネルギースペクトルを含む校正データを取得し、
    非線形エネルギー補正を適用し、吸収された放射エネルギーを表す基準スペクトルの基準値と、前記校正データの前記第１のエネルギースペクトルが前記非線形エネルギー補正に適用されたときに生成される校正されたエネルギーとの間の一致を最適化するよう前記非線形エネルギー補正のパラメータを調整することにより、前記検出器で測定されたエネルギー信号を補正するエネルギー校正を行なう
    各処理をコンピュータに実行させる、プログラム。

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