JP2021159755A - 医用データ処理装置、ｘ線ｃｔ装置、医用データ処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画質を向上させること。【解決手段】実施形態に係る医用データ処理装置は、処理回路を備える。処理回路は、複数のエネルギー成分に対応するデータを取得し、前記データに物質弁別を行い前記データのボクセルの前記複数のエネルギー成分それぞれの減弱値を複数の物質成分に分解する。処理回路は、（１）前記ボクセルの前記減弱値がボリュームフラクション条件に一致するか判定し、（２）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致する場合、ｎを３以上の自然数として、前記減弱値をｎ個の物質成分に分解し、（３）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致しない場合、前記ボクセルの減弱値を、前記ボクセルの前記減弱値に最も近い（ｎ−２）次元空間であって、（ｎ−１）個の物質成分の（ｎ−２）次元空間に射影して射影された点を生成し、前記射影された点の減弱値を前記（ｎ−１）個の物質成分に分解するようにすることにより前記それぞれの減弱値を前記複数の物質成分に分解する。【選択図】図５

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用データ処理装置、Ｘ線ＣＴ装置、医用データ処理方法及びプログラムに関する。

スペクトルＣＴ等、複数のエネルギー成分に対応するデータを取得するＸ線ＣＴ装置において、投影データまたは画像を、各物質成分ごとの画像に分解する物質弁別処理がある。

しかしながら、物質弁別処理は、通常、投影データまたは画像を２つの物質成分に分解することに限定される。例えばメンドンサ法などを用いれば、投影データまたは画像を３つ以上の物質成分に物質弁別を行うことも考えられる。しかしながら、メンドンサ法では、例えば、投影データに対して、ボリュームフラクション制約などの付加的な制約／仮定が要求され、投影データがこれらの付加的な制約／仮定に違反する場合、十分な画質が得られない場合がある。

米国特許出願公開第２０１９／００６９８６５号明細書 米国特許出願公開第２０１１／０２１６９５１号明細書 米国特許出願公開第２００９／０１２９６７３号明細書

本明細書及び図面の開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、画質を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとす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他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る医用データ処理装置は、処理回路を備える。処理回路は、複数のエネルギー成分に対応するデータを取得し、前記データに物質弁別を行い前記データのボクセルの前記複数のエネルギー成分それぞれの減弱値を複数の物質成分に分解する。処理回路は、（１）前記ボクセルの前記減弱値がボリュームフラクション条件に一致するか判定し、（２）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致する場合、ｎを３以上の自然数として、前記減弱値をｎ個の物質成分に分解し、（３）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致しない場合、前記ボクセルの減弱値を、前記ボクセルの前記減弱値に最も近い（ｎ−２）次元空間であって、（ｎ−１）個の物質成分の（ｎ−２）次元空間に射影して射影された点を生成し、前記射影された点の減弱値を前記（ｎ−１）個の物質成分に分解するようにすることにより前記それぞれの減弱値を前記複数の物質成分に分解する。

図１は、実施形態に係る、Ｘ線ＣＴ装置のＸ線源およびＸ線検出器の一例を示した図である。 図２Ａは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う処理について説明した図である。 図２Ｂは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う処理について説明した図である。 図３Ａは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う処理の手順について説明したフローチャートである。 図３Ｂは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う処理の手順について説明したフローチャートである。 図３Ｃは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う処理の手順について説明したフローチャートである。 図３Ｄは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う処理の手順について説明したフローチャートである。 図３Ｅは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う処理の手順について説明したフローチャートである。 図４Ａは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う物質弁別処理について説明した図である。 図４Ｂは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う物質弁別処理について説明した図である。 図４Ｃは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う物質弁別処理について説明した図である。 図４Ｄは、実施形態に係る医用データ処理装置が行う物質弁別処理について説明した図である。 図５は、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の例について説明した図である。 図６は、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の例について説明した図である。

以下、図面を参照しながら、医用データ処理装置、Ｘ線ＣＴ装置、医用データ処理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。

（実施形態）
複数物質弁別のメンドンサ法は、参照により本明細書の全体に援用される、Ｐ．Ｍｅｎｄｏｎcａらの「デュアルエナジーＣＴ画像の複数物質弁別のための柔軟な方法」（IEEE Trans. Med. Imag., 33, pp. 99-116 (2014)および米国特許番号９，０３６，８７９）に記載されている。メンドンサ法は、デュアルエナジー（Dual Energy：ＤＥ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像またはスペクトラルＣＴ画像からのボクセル減弱値を３つの物質成分に一意に分解するためのボリュームフラクション条件／制約を課す。ただし、当該ボリュームフラクション条件が有効でない場合、メンドンサ法は成功しない。したがって、よりロバストなマルチマテリアルデコンポジションの方法が望まれる。

本書に記載の方法および装置は、よりロバストなマルチ物質弁別を提供する。例えば、前記ボリュームフラクション条件が有効な場合、メンドンサ法がマルチ物質弁別に用いられる。しかし、前記ボリュームフラクション条件が有効でない場合、最短ハウスドロフ法または最接近エッジ法を用いて物質弁別を決定する。最短ハウスドロフ法では、物質成分のタプルが最短ハウスドロフ距離基準に基づいて選択され、当該選択されたタプルから最も近いエッジの物質成分を用いて物質弁別が実行される。当該最接近エッジ法では、物質成分のタプルは、どの一辺が減弱エネルギースペースに最も近いかに基づいて選択され、物質弁別は当該選択されたタプルを用いて実行される。以下に両方法のさらなる詳細を示す。

図面に戻ると、同一符号は複数の図で同じまたは対応する部分を示すものとし、図１に、第３世代ジオメトリで配置されたエネルギー統合検出器および第４世代ジオメトリで配置された光子計数検出器の両方のエネルギー統合検出器を有するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナーの線源および検出器部分を示す。これは、スペクトラルＣＴデータを獲得しそれぞれのエネルギー成分画像を再構成するため、ひいては本書に記載のマルチ物質弁別法に用いられ得る、Ｘ線ＣＴ装置構成の非限定的な例に過ぎない。図１に、Ｘ線ＣＴ装置システムにおいて所定の第３世代ジオメトリの検出部１０３と組み合わせて所定の第４世代ジオメトリの光子計数検出器（ＰＣＤ）を設置するための実装を示す。図１に、台１１６に静置されるスキャン対象の被検体ＯＢＪ、Ｘ線源１１２、コリメータ／フィルタ１１４、Ｘ線検出部１０３、および光子計数検出器ＰＣＤ１からＰＣＤＮの、相対位置を示す。

なお、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の線源及び検出器部分以外の構成も含めた構成については、図５及び図６において後述する。なお、図５で後述する処理回路１０１０または図６のプロセッサ１４７０が、処理回路の一例である。

一実施形態では、Ｘ線源１１２、コリメータ／フィルタ１１４は、架台に回転可能に接続される回転成分１１０に固定的に接続され、ＰＣＤは、架台に固定的に接続される円形成分１２０に固定的に接続される。Ｘ線ＣＴ装置の架台は、被検体ＯＢＪをＸ線源からのＸ線の投影面に置くことを可能にする、開口部１１５も含む。Ｘ線検出部１０３は、架台に回転可能に接続される回転成分１３０に固定的に接続される。回転成分１２０および回転成分１３０は、投影角の漸進で被検体ＯＢＪの投影データを取得するようにＸ線源１１２と直径方向に対向したＸ線検出部１０３を保持して、同時に回転し得る。副鼻腔撮影図は、投影角が一方の軸に沿って配置され、投影データの空間位置が他方の軸に沿って配置された投影データを配置することによって、作成される。

この非限定的な例は、スペクトラルＣＴの投影データを生成する１つの選択肢である。他の選択肢は、第４世代ジオメトリの検出器なしで第３世代ジオメトリのＰＣＤを使うことを含み得る。さらに、第３世代ジオメトリで配置されるエネルギー積分型検出器をデュアルエナジーソース（例えば、高速ｋＶｐ切り替えソース）とともに用いて、ＰＣＤを用いずにスペクトラルＣＴを生成することもできる。通常の当業者に理解されるように、スペクトラルＣＴの架台構成の他のいくつかの変形例を用い得る。

スペクトラルＣＴでは、複数のエネルギー成分を有する放射線を用いて被検体ＯＢＪの投影計測を行う。これらの投影計測は、非スペクトラルＣＴと同様の従来のＣＴ画像再構成を可能にする、一連の角度で行われる。ただし、非スペクトラルＣＴと異なりスペクトラルＣＴは、再構成されたスペクトル画像の、通常２つの物質成分である、物質成分への分解を可能にする、付加的情報（すなわち、スペクトル減弱情報）を生成する。イメージングされた被検体ＯＢＪを横断するＸ線ビームの減弱を発生させる２つの主要な相互作用メカニズムがあるため、物質弁別の結果は２成分の物質になる。これらの相互作用メカニズムは、コンプトン散乱と光電吸収である。スペクトルドメインからマテリアルドメインへの投影データのマッピングは画像再構成プロセスの前後どちらでも実行し得る。

生体物質でのＸ線の減弱は、２つの物理的プロセス（すなわち、光電吸収とコンプトン散乱）によって支配される。したがって、与えられたボクセルに対応する減弱値はエネルギーの関数として表すことができ、以下の式（１）で示される分解によって近似できる。

ここで、μPE(E,x,y)を光電減弱とし、μC(E,x,y)をコンプトン減弱とする。

あるいは、本減弱係数は高Ｚマテリアル（すなわち、マテリアル１）および低Ｚマテリアル（すなわち、マテリアル２）の分解に再配置され得て、以下の式（２）のようになる。

ここで、ｃ１（ｘ、ｙ）およびｃ２（ｘ、ｙ）は、それぞれ第１および第２の物質成分に対応する。

図２Ａおよび２Ｂに、それぞれ筋肉（水）および骨の吸収係数μ１（Ｅ）およびμ２（Ｅ）を示す。

検出されたスペクトルは以下の式（３）で与えられる。

ここで、減弱係数μ１およびμ２は、Ｘ線エネルギーの周知の関数であり、吸収力のある被検体ＯＢＪがない空気中を伝播するＸ線に対応するスペクトルＳａｉｒも、例えば前述の較正に基づいて周知である。本検出されたスペクトルは、Ｘ線エネルギービンに粗く分解され得る（例えば、それぞれが、組み合わせたエネルギービンがおよそ２０ｋｅＶからおよそ１６０ｋｅＶまでのエネルギースペクトルに及ぶように、それぞれのエネルギーサブバンドをカバーする５つのエネルギービンを用い得る）。第ｍエネルギービンのカウント値Ｎｍは、以下の式（４）で与えられ得る。

ここで、ｗｍ（Ｅ）を第ｍエネルギービンのエネルギーサブバンドに対応するウインドウ設定関数とする。

エネルギービン／成分ごとに、該エネルギービン／成分に対応する投影データからそれぞれのＣＴ画像が再構成され得る。画像再構成の任意の周知の方法を用い得る。例えば、画像再構成プロセスは、フィルタ補正逆投影法、反復的画像再構成法（例えば、合計変量最小化規則化項を使う）、フーリエベース再構成法、または確率的画像再構成法のどれかを用いて実行し得る。

換言すると、実施形態に係る医用データ処理装置の処理回路は、検出部１０３等に含まれる複数の検出素子の各検出素子についてＸ線源１１２から放出され、被検体ＯＢＪを通る前記Ｘ線の複数のエネルギー成分に対応する投影データを取得し、当該投影データを再構成して、各エネルギー成分それぞれに対応する画像を生成し、当該画像に対して物質弁別を行う。なお、実施形態はこれに限られず、処理回路は、複数の検出素子の各検出素子についてエネルギー成分に対応する投影データをデータとして取得し、取得した投影データに対して物質弁別を行い、物質弁別により得られたデータを再構成して画像を生成してもよい。

少なくとも２つの異なるエネルギー成分の画像を再構成する場合、ボクセルの減弱値は物質成分に分解され得る。「ボクセル」という用語は、ボリュームピクセルを指す。例えば、μi,j=μ（ｒｊ（ベクトル量）, Eｉ）は第ｉエネルギー成分の減弱およびロケーションrj（ベクトル量）での第ｊボクセルである。第１および第２の物質成分の減弱値は、それぞれμi（２）＝μ（２）（Ｅｉ）で与えられる。これらの減弱値は、それぞれの物質成分の単位ボリュームフラクション（すなわち、ボクセルの全体ボリュームが物質成分で満たされている場合の減弱の量）に対応するようスケーリングされ、エネルギー成分がエネルギー値の範囲に分散される場合、単位ボリュームフラクションはエネルギー値の範囲で積分される。例えば、以下の式（５）が成り立つ。

ここでｗｉは、第ｉエネルギー成分のエネルギー値の範囲への相対寄与を示す、正規化されたウインドウ関数である）。上記の術語を用いて、物質弁別はボリュームフラクションαｉについて以下の式（６）に示される行列方程式を解くことによって実行され得る。

ここで、αｉ＝Ｖｉ／ΣｊＶｊは第ｉ物質成分のフラクション、ΣｊＶｊを当該ボクセルの合計ボリュームとする。

当該ボクセルを３つの物質成分に分解するために、付加的制約が課される場合がある。例えば、３物質のボリュームフラクションは、正確に１とすることができる。すなわち、以下の式（７）で与えられる。

つまり、ボクセルのボリューム内で、ボリュームの各部は、３つの物質成分の１つによって占められている。その後、上記の式を以下の式（８）のように変形して３物質を含むようにできる。

さらに、当該ボリュームフラクションは非負かつ１以下であるとすることができる。物質成分の数を４以上に増やすため、付加的制約が課され得る。

一般的に、ボリュームには真空で占められる部分がない（すなわち、物質がボリュームの各部を占める）ため、当該ボリュームフラクションは１になるとされるので、当該ボリュームフラクション条件は保たれる。例えば、骨と肺が混在する領域に対応するボクセルでは、３つの物質成分は空気、水、骨かもしれない。造影剤（例えば、ヨウ素、ガドリニウム）を含む血管のある領域に対応するボクセルでは、ボクセル内の異なるボリュームは水、造影剤、または何か第３の成分（例えば、脂肪または骨）によって占められる。物質成分の正しいトライアッドを選ぶことによって、一般的に、上記の行列方程式を解くボリュームフラクションの線形結合が見つかり得る（すなわち、当該線形結合は１になり、当該ボクセルの減弱値μ１、ｉを分解する）。

ただし、ボリュームフラクションの線形結合が上記の行列方程式を解くためのトライアッドがなく、当該ボリュームフラクション条件が満たされない場合がある。当該ボリュームフラクション条件が満たされない場合、別の方法（例えば、最短ハウスドロフ距離法または最接近エッジ法）が代わりに用いられる。

複数物質弁別が３つの物質成分のｎ-タプル（すなわち、３-タプル）になる場合、最短ハウスドロフ距離法では、減弱エネルギー空間において、ボクセルの減弱値に対応する点までの最短ハウスドロフ距離を有する物質成分の３-タプル（すなわち、トライアッド）の三角形、を選ぶものとする。その後、選ばれた三角形内で、ボクセル減弱の点に最も近い三角形の辺に対応する物質成分のペアが、物質弁別に用いられる。当該三角形の頂点が他のどの辺よりも近い場合、物質弁別は、ボクセルが完全に、最も近い頂点に対応する物質成分であるような物質弁別である。

最接近エッジ法は最短ハウスドロフ距離法に似ているが、最短ハウスドロフ距離での三角形を使うのではなく、最も近いエッジは、それぞれの物質成分のトライアッドに対応する三角形のすべてから選択される。

図３Ａおよび３Ｂに、複数物質弁別を実行する方法３００のフロー図を示す。すなわち、実施形態に係る医用データ処理装置（Ｘ線ＣＴ装置）は、処理回路を備える。処理回路は、複数のエネルギー成分に対応するデータを取得し、当該データに物質弁別を行い当該データのボクセルの複数のエネルギー成分それぞれの減弱値を複数の物質成分に分解する。

図３Ａでは、方法を一般化して、当該スペクトル画像をｎ個の物質成分に分解する。

例えば、ｎが３の場合、（ｎ−１）-ポリトープは三角形であり、（ｎ−２）-ポリトープは辺であり、ステップ３２０で選択されるｎ-タプルは物質成分の３つ組であり、ステップ３３０で決定される（ｎ−１）タプルは物質成分のペアである。

また、ｎが４の場合、（ｎ−１）-ポリトープは三角錐であり、（ｎ−２）-ポリトープは三角形であり、ステップ３２０で選択されるｎ-タプルは物質成分の４つ組であり、ステップ３３０で決定される（ｎ−１）-タプルは物質成分のトライアッドである。

一方図３Ｂでは、ｎ個の物質成分を３とし、説明を簡略化する。方法３００を、スペクトル画像３０３内の与えられたボクセルについて記載する。つまり、与えられたボクセルで方法３００のステップを実行すると、当該与えられたボクセルのエネルギー成分減弱値は物質成分減弱値に分解される。スペクトル画像３０３を物質成分画像に分解するため、スペクトル画像３０３の各ボクセルについて、示されたステップを繰り返す。

方法３００のステップ３１０で、スペクトル画像３０３の与えられたボクセルについて、それぞれのエネルギー成分の減弱値を用いて当該減弱エネルギー空間の点を決定する。すなわち、処理回路は、それぞれの軸に沿って、複数のエネルギー成分のそれぞれの成分に対応する減弱値が示されている減弱エネルギー空間での、ボクセルの減弱値が位置する点を決定する。図４Ａから４Ｄに、第１のエネルギー成分の減弱値μ（Ｅ１）が水平軸に沿っており、第２のエネルギー成分の減弱値μ（Ｅ２）が垂直軸に沿っている、減弱エネルギー空間を示す。図４Ａから４Ｄに示す非限定的な例では、第１の軸は第１の物質成分の測定された減弱値μ（Ｅ１）に対応し、第２の軸は第２の物質成分の測定された減弱値μ（Ｅ２）に対応する。

例えば、ｋＶｐ切り替えを用いてスペクトルＣＴデータを取得する場合、第１のエネルギー成分は、低ｋＶｐ設定がＸ線管に適用される場合のＸ線スペクトルであり得、第２のエネルギー成分は、高ｋＶｐ設定がＸ線管に適用される場合のＸ線スペクトルであり得る。スペクトラルＣＴデータを取得するためＰＣＤが用いられる場合、第１のエネルギー成分はＰＣＤの第１のエネルギービンに対応し、第２のエネルギー成分はＰＣＤの第２のエネルギービンに対応し得る。さらに、２つの別個のエネルギーＥ１およびＥ２で単一エネルギーのスペクトル画像を生成するため取得したスペクトラルＣＴを用い得る。例えば、図４Ｄに、第１のエネルギー成分をＥ１=７５ｋｅＶとし、当該第２のエネルギー成分をＥ２=１３５ｋｅＶとする、単一エネルギーのスペクトル画像について、シミュレーションされた減弱係数を示す。

一般的には生体物質で見られる低Ｚ（原子番号）原子のケースである、２つの支配的な減弱メカニズムのみがＸ線減弱に寄与する場合、前述のように、２つのエネルギー成分のみあれば、当該物質のスペクトル減弱シグネチャからのすべての非重複情報を実行し得る。ただし、Ｋエッジ効果による高Ｚ原子がある原子について付加スペクトル情報が取得され得る。２エネルギー成分を超えるこの付加情報は、物質弁別に使われ、この場合減弱エネルギー空間は３次元以上を有し得る。ただし、図４Ａから４Ｄでは、ロバストな複数物質弁別法を説明するため、２エネルギー成分のみを有する減弱エネルギー空間の非限定的なケースが使われる。

図４Ａでは、例えば、与えられたボクセルの減弱値は、点δを定義し、３つの物質成分の単位ボリュームフラクションは三角形の各頂点を定義する。つまり、ボクセルに対応するボリュームが完全に第１の物質で満たされている場合、当該第１および第２の物質成分に対応する減弱は頂点αで示される値を有する。同様に、頂点βは、当該第２の物質の単位ボリュームフラクションの減弱値に対応し、頂点γは、当該第３の物質の単位ボリュームフラクションの減弱値に対応する。図４Ａは、点δが三角形αβγ内にあるケースを示し、図４Ｂおよび４Ｃは、点δが三角形αβγの外にある２つのケースを示す。

簡易化のため、図４Ａから４Ｃは３つの物質成分のみを示すが、一般的に複数物質弁別には３を超える物質成分が用いられ得る。３を超える物質成分が複数物質弁別に用いられ得る場合、物質成分の各３つ（トライアッド）のセットはそれぞれ三角形を形成する。図４Ｄは、例えば、５つの物質成分の非限定的な例を示す。与えられたボクセルの空間的減弱値が物質成分のトライアッドに分解されており（つまり、ｎ＝３としたｎ-タプル）、当該トライアッドが選択され得る４以上の物質成分がある場合、当該分解の可能なトライアッドの数は、ｍ−２の階乗と同じ大きさであり得、ここでｍを、トライアッドが選択され得る物質成分の合計数とする。物質成分の各可能なトライアッドは、減弱エネルギー空間内のそれぞれの三角形に対応する。ある実施形態（例えば、ハウスドロフ法）では、対応する三角形が点δに最も近い物質成分のトライアッドが、物質弁別に選択される。

方法３００のステップ３２０で、物質成分のトライアッド（ｎ-タプル）が、点δと当該トライアッドの対応する三角形（（ｎ−１）-ポリトープ）との空間的関係に基づいて物質弁別に選択される。すなわち、ステップ３２０において、処理回路は、ボクセルの減弱値がボリュームフラクション条件に一致するかを判定するため、ステップ３１０で決定された点δを、ｎ-タプルのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープと比較することによってｎ-タプルを選択する。当該ｎ-タプルのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープは、ｎ個の物質成分それぞれに対応する頂点であって、ｎ個の物質成分それぞれの単位ボリュームフラクションの減弱値の座標を有する頂点を有する。ある実施形態では、最短ハウスドロフ距離を有する三角形に対応するトライアッドが、物質弁別のトライアッドとして選択される。すなわち、ステップ３２０において、処理回路は、決定された点δとそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープとのハウスドロフ距離を比較し、決定された点δとそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープとのハウスドロフ距離が最も小さいｎ-タプルを選択する。

他の実施形態では、点δを含む三角形であって最小領域を有する三角形に対応するトライアッドが物質弁別のトライアッドとして選択される。当該点δがそのような三角形の内側にもない場合、最小領域を有しかつ当該点δに最も近い点を含む三角形が物質弁別のトライアッドとして選択される。

すなわち、処理回路は、（１）決定された点δまたは、（２）決定された点δに最も近い、それぞれの（ｎ−１）-ポリトープの中の点（当該それぞれの（ｎ−１）-ポリトープが決定された点δを含まない場合）のいずれかを含む（ｎ−１）-ポリトープを決定することにより、ｎ-タプルを選択する。なお、処理回路は、それぞれの（ｎ−１）-ポリトープの複数の（ｎ−１）-ポリトープが、決定された点δを含む、または決定された点δに最も近い点を含む場合、当該複数の（ｎ−１）-ポリトープのうち最も小さい（ｎ−１）-ポリトープに対応するｎ-タプルを選択してもよい。

方法３００のステップ３２５で、当該点δはステップ３２０で選択された当該トライアッドの当該三角形の内外どちらにあるか判定する質問が実行される。

すなわち、ステップ３２５において、処理回路は、ボクセルの減弱値が、ボリュームフラクション条件に一致するか判定する。ここで、ボリュームフラクション条件は、（１）ボクセルの複数の物質成分それぞれのボリュームフラクションが非負であること、及び（２）ボクセルのボリュームフラクションの総計は１であることである。 ボクセルの減弱値が、ボリュームフラクション条件に一致することは、決定された点δが、選択されたｎ−タプルの（ｎ−１）-ポリトープの内側にあることに対応する。

当該点δが当該選択された三角形（（ｎ−１）-ポリトープ）の内側にある場合、方法３００はステップ３６０に進む。すなわち、ボクセルの減弱値がボリュームフラクション条件に一致する場合、処理はステップ３６０に進み、処理回路は、ｎを３以上の自然数として、減弱値をｎ個の物質成分に分解する。例えば、決定された点δが選択されたｎ-タプルの（ｎ−１）-ポリトープ内にある場合、処理回路は、メンドンサ法を用いて、選択されたｎ-タプルにおけるｎ個の物質成分のボリュームフラクションをボクセルの物質弁別として決定する。

これに対して、点δが選択された三角形の内側にない場合、方法３００はステップ３３０に進む。

図４Ａに、当該点δが当該三角形の内側にあるケースを示し、図４Ｂおよび４Ｃに、当該点δが当該三角形の外側にあるケースを示す。

方法３００のステップ３６０で、物質成分のトライアッド（ｎ-タプル）へボクセルの減弱値を分解するため複数物質弁別が実行される。例えば、当該物質弁別は、ボリュームフラクションαｉが非負という条件のある、以下の式（８）で示される行列方程式を満足するボリュームフラクションαｉについて解くことによって、実行され得る。

物質成分の当該選択されたトライアッドへの物質弁別を実行するその他の方法も、通常の当業者によって理解されるように、用いられ得る。

方法３００のステップ３３０で、ステップ３２０で選択された物質成分の当該トライアッド（ｎ-タプル）から、物質成分のペア（（ｎ−１）-タプル）が選択される。物質成分のこのペア（（ｎ−１）-タプル）は、当該点δに最も近い当該三角形（（ｎ−１）-ポリトープ）の辺（（ｎ−２）-ポリトープ）に対応するように選択される。

すなわち、処理回路は、決定された点が選択されたｎ-タプルの前記（ｎ−１）-ポリトープ内にない場合、決定された点に最も近い（ｎ−２）-ポリトープであって、（ｎ−１）-ポリトープの（ｎ−２）-ポリトープを決定する。

図４Ｂで、当該辺αγは、当該点δに最も近い。最も近いエッジ（（ｎ−２）-ポリトープ）は、例えば、三角形（（ｎ−１）-ポリトープ）の各辺（（ｎ−２）-ポリトープ）によって定義された線分（つまり、ｎ−１次元空間）を決定することによって、および点δを当該線分（ｎ−１次元空間）内の投影された点εに直交に射影することによって、決定され得る。当該射影された点εが当該点δに最も近い辺（（ｎ−２）-ポリトープ）は、図４Ｂおよび４Ｃに示すように、当該最も近いエッジ（（ｎ−２）-ポリトープ）である。

すなわち、処理回路は、ボクセルの減弱値がボリュームフラクション条件に一致しない場合、ボクセルの減弱値を、ボクセル記減弱値に最も近い（ｎ−２）次元空間であって、（ｎ−１）個の物質成分の（ｎ−２）次元空間に射影して射影された点を生成する。射影された点は、決定された点の、最も近い（ｎ−２）-ポリトープの（ｎ−２）次元空間への直交射影である。

方法３００のステップ３４０で、当該ボクセルの減弱値をステップ３３０からの物質成分のペア（（ｎ−１）-タプル）に分解するため複数物質弁別が実行される。例えば、図４Ｂで、当該第２の物質成分のボリュームフラクションはゼロになるように決定される（すなわち、α２＝０）。したがって、以下の式（９）で与えられる行列方程式を満足するボリュームフラクションαｉについて解くことによって物質弁別は実行され得る。

ここで、μｉ，ｊ（ε）を、第ｉエネルギー成分の射影された点εの減弱値とする。上記行列方程式はボリュームフラクションαｉが非負という条件がある。

すなわち、処理回路は、射影された点の減弱値を（ｎ−１）個の物質成分に分解するようにすることによりそれぞれの減弱値を複数の物質成分に分解する。換言すると、処理回路は、ボクセルの前記減弱値を、最も近い（ｎ−２）-ポリトープに対応する（ｎ−１）-タプルの物質成分のボリュームフラクションに分解する。

図４Ｃでは、当該射影された点εは、まだ当該三角形αβγ内にない。そこで、当該射影された点εおよび当該点δに最も近い点（（ｎ−２）-ポリトープ）を決定するため、第２の射影が実行され得る。この点は、単一（（ｎ−１）-タプル）の物質成分に対応する。例えば、図４Ｃで、頂点γは当該射影された点εおよび当該点δに最も近い。したがって、物質弁別はα３＝１になるであろう。

すなわち、処理回路は、ステップ３１０において決定された点が選択されたｎ-タプルの（ｎ−１）-ポリトープ内になく、射影された点が最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内にない場合、最も近い（ｎ−３）-ポリトープを当該決定された点に対し決定する。ここで、最も近い（ｎ−３）-ポリトープは、決定された点に最も近い、最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内の（ｎ−３）-ポリトープである。このようにして、処理回路は、ボクセルの減弱値を最も近い（ｎ−３）-ポリトープに対応する（ｎ−２）物質成分のボリュームフラクションに分解する。

ある実施形態では、空間は以下の領域に分割される（ｎ−１次元領域）。それらは、(i)三角形αβγ、(ii)領域Ａ（線αＡＤおよび線αＡＦによって囲まれている）、(iii)領域Ｂ（線βＢＦおよび線βＢＥによって囲まれている）、(iv)領域Ｃ（線γＣＥおよび線γＣＤによって囲まれている）、(v)領域Ｄ（線分αγ、線αＡＤ、および線γＣＤによって囲まれている）、(vi)領域Ｅ（線分βγ、線βＢＥ、および線γＣＥによって囲まれている）、(vii)領域Ｆ（線分αβ、線αＡＦ、および線βＢＦによって囲まれている）である。線αＡＦおよびβＢＦは、線分αβに直交している。線βＢＥおよびγＣＥは、線分βγに直交している。これらの線、線αＡＤおよびγＣＤは、線分αγに直交している。

物質弁別は、これら７領域のうちどの領域内に点δがあるかに依存し得る。点δが三角形αβγ内にある場合、物質弁別は、３つの物質成分のすべてに減弱値を分解することによって実行される。点δが領域Ａ，Ｂ，およびＣ内にある場合、点δに最も近い、三角形内の点は、頂点である。したがって、物質弁別は、最も近い頂点に対応する物質成分に減弱値を分解することによって実行される。

点δが領域Ｅ、Ｆ、およびＧ内にある場合、点δに最も近い、三角形内の点は、３辺の１つに沿っている。したがって、物質弁別は、最も近いエッジに対応する２つの物質成分に減弱値を分解することによって実行される。これは、例えば、点δを辺に直交に射影し、前述したように、以下の式（１０）で与えられる行列方程式を解くことによって、実行され得る。

ステップ３６０またはステップ３４０で、減弱値を複数の物質成分に分解し、ステップ３９３で物質弁別が行われると、続いて、ステップ３９５において、処理回路は、ステップ３９３で行われた物質弁別の結果に基づいて、画像を生成する。ステップ３９５で生成される画像の例としては、例えば各物質成分のボリュームフラクションを示した画像や、各ボクセルでどの物質成分のボリュームフラクションが最も大きいかを示した画像である。ステップ３９５で生成される画像は、例えばカラーマップ画像である。また、処理回路は、これら生成した画像を、表示装置１０１６に表示させる。

図３Ｃに、方法３００の別の実施形態を示す。図３Ｃでは、ステップ３２５の直前に実行されるのではなく、ステップ３６０の直前にステップ３２０が実行される。さらに、ステップ３２５では、点δが特定の三角形内にあるかを問うのではなく、点δがすべての三角形の合併集合による閉領域全体の内部にあるかを問う。

すなわち、処理回路は、ステップ３１０において、決定された点が、複数の物質成分のｎ-タプルそれぞれに対応する減弱エネルギー空間でのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープの合併集合によって定義される閉領域内にあるか判定する。ここで、ｎ-タプルのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープは、ｎ個の物質成分それぞれに対応する頂点であって、ｎ個の物質成分それぞれの単位ボリュームフラクションの減弱値の座標を有する頂点を有する。

処理回路は、ステップ３１０において決定された点が閉領域内にある場合、ステップ３２０及びステップ３６０の処理を実行し、例えばメンドンサ法を用いて、決定された点δに最も近い（ｎ−１）-ポリトープに対応する選択されたｎ-タプルにおけるｎ個の物質成分のボリュームフラクションを決定する。

一方、点δがすべての三角形の閉領域内にない場合、どの三角形の領域内にもない。したがって、点δは、最も近いエッジに対応する物質のペア、または、頂点が閉領域内の点δに最も近い点である場合、最も近い頂点に対応する物質に、分解される。

すなわち、ボクセルの減弱値がボリュームフラクション条件に一致しない場合、処理回路は、ボクセルの減弱値を、ボクセルの減弱値に最も近い（ｎ−２）次元空間であって、（ｎ−１）個の物質成分の（ｎ−２）次元空間に射影して射影された点を生成し、射影された点の減弱値を前記（ｎ−１）個の物質成分に分解するようにすることによりそれぞれの減弱値を複数の物質成分に分解する。換言すると、決定された点δが閉領域内にない場合、処理回路は、決定された点δに最も近い（ｎ−２）-ポリトープであって、（ｎ−１）-ポリトープ内の（ｎ−２）-ポリトープを決定し、ボクセルの減弱値を、最も近い（ｎ−２）-ポリトープに対応する（ｎ−１）タプルの物質成分のボリュームフラクションに分解する。

ここで、射影された点は、決定された点δの、最も近い（ｎ−２）-ポリトープの（ｎ−２）次元空間への直交射影である。

なお、処理回路は、決定された点δが閉領域内になく、射影された点が最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内にない場合、最も近い（ｎ−３）-ポリトープを決定された点δに対し決定する。ここで、最も近い（ｎ−３）-ポリトープは決定された点δに最も近い、最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内の（ｎ−３）-ポリトープである。処理回路は、ボクセルの減弱値を最も近い（ｎ−３）-ポリトープに対応する（ｎ−２）物質成分のボリュームフラクションに分解する。

本実施形態において、最も近い三角形をさがすか、または辺／頂点をさがすかの選択は、点δに最も近い三角形を決定する前に、方法の初期で実施され得る。通常の当業者によって理解されるように、図３Ａが図３Ｂの実施形態をより高い次元に一般化するのと同様、方法３００の本実施形態は、より高い次元に一般化され得る。図３Ｄに、図３Ｃの方法３００の実施形態の、２を超える任意のｎ次元への一般化を示す。

図３Ｅに、ステップ３４０のフロー図を示す。図４Ｂおよび４Ｃを参照し前述したように、点δが三角形内にない場合、最も近いポリトープの、減じた次元の空間への一連の直交射影により、最終的に、射影された点は三角形内にあることになり、これが実現されると物質弁別が実行され得る。例えば、図４Ｂにおいて、点δを線分αγの１次元空間に射影しさえすれば、点εは三角形内にあることになる。ただし、図４Ｃでは、射影された点ζが三角形内にあるという結果を得るために、２つの射影（すなわち、線分αγの１次元空間への第１の射影、および射影された点εの、頂点γのゼロ次元空間への、第２の射影）が必要だった。

本プロセスは、ｎ＝４のケースへの一般化を可能にし、点δは最も近い三角形内にあるかを評価することで開始するのではなく、初期の質問は、点δが最も近い三角錐（すなわち、３-ポリトープ）内にあるか、である。点δが最も近い三角錐内にない場合、点δは最も近い三角形の２次元空間に射影される。２次元空間に射影された点が最も近い三角形内にない場合、上記の、ｎ＝３のケースのように、減じた次元まで本プロセスが継続する。

図３Ｅで、本プロセスは任意の値ｎに一般化される。ステップ３４１で、ループ変数ｉが２という値に初期化され、当該ｎ-ポリトープの（ｎ−１）次元空間内の点は、ステップ３１０で決定された、点δに設定される。

ステップ３４２で、（ｎ＋１−ｉ）次元空間からの点は最も近い（ｎ−ｉ）-ポリトープの（ｎ−ｉ）次元空間に射影される。

ステップ３４４で、（ｎ−ｉ）次元空間への射影された点は最も近い（ｎ−ｉ）-ポリトープ内にあるかに関する問いが実行される。ない場合、ループは、ステップ３４６まで継続する。ある場合、ループはステップ３４８まで進む。

ステップ３４６で、ループ変数ｉは１を減じて（すなわち、ｉ＝ｉ−１）し、（ｎ−ｉ）次元空間へ射影された最も近い（ｎ−ｉ）-ポリトープが決定される。ステップ３４６の後、当該ループはステップ３４２まで継続する。

ステップ３４８で、当該射影された点を、当該最も近い（ｎ−ｉ）-ポリトープに対応する物質成分に分解するため、複数物質弁別が実行される。

図４Ｄに、５つの物質成分を想定するケースを示す。第１のボクセルの減弱値が図４Ｄに示される点Ｂにマッピングされる場合、当該点は、物質成分のそれぞれのトライアッドのどの三角形内にもない。

ハウスドロフ距離を用いて最も近い三角形を決定する第１の方法（例えば、最短ハウスドロフ距離法）によれば、水のトライアッド、希釈ＯＭＮＩＰＡＱＵＥ３００（造影剤）、および骨は最も近い三角形に対応する。この三角形内で、最も近いエッジは水と骨のペアに対応する。したがって、点Ｂは、水および骨のボリュームフラクションの重ね合わせに分解されるであろう。

最初に最も近い三角形を決定することなく最も近いエッジを決定する第２の方法（例えば、最接近エッジ法）によれば、最も近いエッジは水と骨のペアに対応する。したがって、物質弁別は、第１の方法と同様になるであろう。

第２のボクセルの減弱値が図４Ｄの点Ａにマッピングされる場合、点は、物質成分のそれぞれのトライアッドのどの三角形内にもない。

ハウスドロフ距離を用いた最も近い三角形を決定する第１の方法によれば、空気、脂肪、および希釈ＯＭＮＩＰＡＱＵＥ３００（造影剤）は最も近い三角形に対応する。本三角形内で、最も近いエッジは、空気および希釈ＯＭＮＩＰＡＱＵＥ３００のペアに対応する。したがって、点Ａは、空気および希釈ＯＭＮＩＰＡＱＵＥ３００のボリュームフラクションの重ね合わせに分解されるであろう。

最初に最も近い三角形を決定することなく最も近いエッジを決定する第２の方法によれば、最も近いエッジは空気と骨のペアに対応する。したがって、点Ａは、空気および骨のボリュームフラクションの重ね合わせに分解されるであろう。これは、第１の方法とは異なる結果である。

図５に、ＣＴ装置またはスキャナーに含まれる放射線撮像架台の実装を示す。図５に示されるように、放射線撮像架台１０００は、側面図で示され、Ｘ線管１００１、環状枠１００２、および多列または２次元アレイタイプのＸ線検出部１００３をさらに含む。Ｘ線管１００１およびＸ線検出部１００３は、回転軸ＲＡのまわりに回転可能に保持されている環状枠１００２の上の被検体ＯＢＪをはさんで、対向するように設置されている。回転部１００７は、環状枠１００２を、０．４秒／回転などの高速で回転させる一方、被検体ＯＢＪは図示されたページの中へ、または中から外へ、軸ＲＡに沿って移動する。

本発明に係る、Ｘ線によるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置の第１の実施形態を添付図面の図を参照し以下に示す。なお、Ｘ線ＣＴ装置は各種の装置、例えば、Ｘ線管およびＸ線検出器が検査対象である被検体のまわりを共に回転する回転／回転型装置、および多くの検知素子が環状または平面状に配列され、Ｘ線管のみが検査対象である被検体のまわりを回転する、静止／回転型装置、を含む。本発明は、いずれの型にも適用され得る。ここでは、現在主流になっている、回転／回転型装置を例示する。

マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線管１００１がＸ線を生成するようにスリップリング１００８によってＸ線管１００１に印加される管電圧を生成する、高電圧装置１００９をさらに含む。Ｘ線は、被検体ＯＢＪに向けて出射され、その断面積は円で示される。例えば、Ｘ線管１００１は第１のスキャン時の平均Ｘ線エネルギーが第２のスキャン時の平均Ｘ線エネルギーより小さい。したがって、異なるＸ線エネルギーに対応して２以上のスキャンが取得され得る。Ｘ線検出部１００３は、Ｘ線管１００１の反対側に被検体ＯＢＪをはさんで設置され、被検体ＯＢＪを通過した、出射されたＸ線を検出する。Ｘ線検出部１００３は、個別の検知素子または検知ユニットをさらに含む。

Ｘ線ＣＴ装置は、Ｘ線検出部１００３からの検出された信号を処理するその他の機器をさらに含む。データ取得回路またはデータ収集機構（Data Acquisition System：ＤＡＳ）１００４は、各チャネルのＸ線検出部１００３から出力された信号を電圧信号に変換し、当該信号を増幅し、さらに当該信号をデジタル信号に変換する。Ｘ線検出部１００３およびＤＡＳ１００４は、１回転あたりの所定の全投影数（Total Number Of Projections Per Rotation：ＴＰＰＲ）を処理するように構成される。

前述したデータは、放射線撮像架台１０００の外にあるコンソールに収容される、前処理回路１００６に、非接触データ送信装置１００５によって送信される。前処理回路１００６は、生データに対する感度補正など、所定の補正を実行する。記憶装置１０１２は、再構成処理直前の段階の投影データともいう、結果データを記憶する。記憶装置１０１２は、再構成装置１０１４、入力インタフェース１０１５、および表示装置１０１６とともに、データ／制御バス１０１１によって、処理回路１０１０に接続される。前処理回路１０１０は、ＣＴ装置を駆動するのに十分なレベルまで電流を制限する電流調整装置１０１３を制御する。

検出器は、さまざまな世代のＸ線ＣＴ装置システムで、患者に対して回転および／または固定される。一実施形態では、前述のＣＴシステムは第３世代ジオメトリおよび第４世代ジオメトリシステムの組み合わせの一例であり得る。第３世代システムでは、Ｘ線管１００１およびＸ線検出部１００３は、対向するように環状枠１００２に設置され、環状枠１００２が回転軸ＲＡを中心に回転すると被検体ＯＢＪのまわりを回転する。第４世代ジオメトリシステムでは、検出器は、患者のまわりに固定して設置され、Ｘ線管は患者のまわりを回転する。別の実施形態では、放射線撮像架台１０００では、複数の検出器が、Ｃアームおよびスタンドによって保持されている環状枠１００２に配置される。

記憶装置１０１２は、Ｘ線検出部１００３でのＸ線の照射量を示す測定値を保存し得る。さらに、記憶装置１０１２は、方法３００を実行する専用プログラムを保存し得る。

再構成回路１０１４は方法３００のさまざまなステップを実行し得る。さらに、再構成回路１０１４は、ボリュームレンダリング処理および画像差分処理などの事前再構成画像処理を必要に応じて、実行し得る。

前処理回路１００６で実行される投影データの当該事前再構成処理は、例えば、検出器較正、検出器非線形性、および極性効果の補正を含み得る。

再構成回路１０１４によって実行される事後再構成処理は、画像のフィルタリングおよび平滑化、ボリュームレンダリング処理、および画像差分処理を必要に応じて、含み得る。画像再構成処理は、スペクトル画像を生成し、方法３００のさまざまなステップをスペクトル画像に実施するため、ＣＴ再構成を実行し得る。再構成回路１０１４は、例えば、投影データ、再構成された画像、較正データおよびパラメータ、およびコンピュータプログラムを保存するためメモリを用い得る。

再構成回路１０１４は、離散論理ゲートとして実行され得るＣＰＵ（処理回路）を、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）、またはその他の複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）として含み得る。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装は、ＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、またはその他のハードウエア記述言語でコード化されてよく、当該コードは、ダイレクトにＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ内の電子メモリに、またはその他の別の電子メモリとして、保存されてよい。さらに、記憶装置１０１２は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはＦＬＡＳＨ（登録商標）メモリなどの非揮発性であり得る。記憶装置１０１２は、静的または動的ＲＡＭなどの揮発性でもあり得て、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤと当該メモリとの間の相互作用だけでなく当該電子メモリを管理するための、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサなどのプロセッサが提供され得る。

あるいは、再構成回路１０１４のＣＰＵは、本書に記載の関数を実行するコンピュータ読み取り可能命令のセットを含むコンピュータプログラムを実行し得て、プログラムは、前述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、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブのどれかまたはその他の周知の記憶媒体のどれかに記憶される。さらに、コンピュータ読み取り可能命令は、アメリカ合衆国インテル（登録商標）社のＸｅｎｏｎ（登録商標）プロセッサ、アメリカ合衆国ＡＭＤ（当ｒ九商標）社のＯｐｔｅｒｏｎ（登録商標）プロセッサなどのプロセッサ、およびＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＶＩＳＴＡ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）社のＭＡＣ−ＯＳ（登録商標）などの当業者に周知のオペレーティングシステムとともに実行する、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。さらに、ＣＰＵは当該命令を実行するため並列に協同的に動作する、マルチプロセッサとして実装し得る。

一実施形態で、当該再構成された画像は表示装置１０１６に表示され得る。表示装置１０１６は、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤ、またはその他当業者に周知の表示装置であり得る。

記憶装置１０１２は、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭまたはその他当業者に周知の電子記憶媒体であり得る。

図６に、第３世代ジオメトリに配置されたエネルギー統合検出器および第４世代ジオメトリに配置されたＰＣＤの両方を有するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナーの別の実施形態を示す。図６には、Ｘ線ＣＴ装置システムにおいて、所定の第３世代ジオメトリの検出部１０３と組み合わせて所定の第４世代ジオメトリのＰＣＤを設置するための実装が示されている。本図に、Ｘ線源１１２、コリメータ／フィルタ１１４、Ｘ線検出部１０３、および光子計数検出器ＰＣＤ１からＰＣＤＮの、相対位置を示す。

図６に示される、Ｘ線源１１２、検出部１０３を含む検出器、およびＰＣＤの構成に加えて、Ｘ線検出器およびＸ線源のその他の型の組み合わせを、投影データを取得するため用い得る。例えば、検出部１０３またはＰＣＤのいずれも図６に示されるスキャナーから省略でき、その場合もスキャナーは投影データを取得できるが、図６に示される完全なシステムを用いて取得される投影データとは異なる。さらに、ｋＶ切り替えをエネルギー統合検出器またはＰＣＤとともに使うことができる。ある実施形態では、ＰＣＤを、最初にシンチレーション光子を生成することなく、Ｘ線をダイレクトに光電子に変換するために半導体を使ったダイレクトＸ線検出器にし得る。さらに、ある実施形態では、広帯域Ｘ線源はスペクトル的に分解するＸ線検出器とともに用いられ得る。これらのスペクトル的に分解するＸ線検出器は、任意の構成のＰＣＤ（例えば、所定の第３世代ジオメトリまたは所定の第４世代ジオメトリ）またはそれぞれのスペクトルフィルタが前にあるエネルギー統合検出器を含み得る。ある実施形態では、Ｘ線源は、２線源Ｘ線ＣＴ装置などの、複数狭帯域Ｘ線源を含み得る。一般的に、投影データを生成するために、任意の周知の組み合わせの検出器のタイプおよび構成を、任意の周知のタイプまたは組み合わせのＸ線源とともに用い得る。

図６に戻ると、図６は、Ｘ線投影データを取得、保存、処理、および分散する回路およびハードウエアも示す。当該回路およびハードウエアは、プロセッサ１４７０、ネットワークコントローラ１４８０、メモリ１４７６、およびデータ取得システム１４７６を含む。

別の実施形態では、当該Ｘ線ＣＴ装置はＰＣＤを含むが、エネルギー積分検出部１０３を含まない。

Ｘ線源１１２および検出部１０３は架台１４４０に収納され、それぞれ円形路１１０および１３０のまわりを回転すると、当該光子計数検出器ＰＣＤおよび検出部１０３はそれぞれデータ取得時に、送出されたＸ線照射を検出する。光子計数検出器ＰＣＤ１からＰＣＤＮは、所定のエネルギービンのそれぞれについて、送出されて光子の数を示す計数値を個別に出力したＸ線照射を、断続的に検出する。一方、検出部１０３の当該検知素子は、検出部１０３が回転すると送出されて検出された信号を出力したＸ線照射を、継続的に検出する。一実施形態では、検出部１０３はエネルギー統合検出器を、当該検出部表面に、所定のチャネルおよびセグメントの方向に密に設置している。

一実施形態では、Ｘ線源１１２、ＰＣＤおよび検出部１０３は、半径が異なる３つの所定の円形路を一括して形成する。少なくとも１つのＸ線源１１２は第１の円形路１１０に沿って回転する一方で当該光子計数検出器は、第２の円形路１２０に沿って低密度に設置される。さらに、検出部１０３は、第３の円形路１３０に沿って移動する。第１の円形路１１０、第２の円形路１２０、および第３の円形路１３０は、架台１４４０に回転可能に設置されるアニュラリングによって決定され得る。

さらに、当該Ｘ線ＣＴ装置において、所定の第３世代ジオメトリの当該検出部と組み合わせて所定の第４世代ジオメトリの当該光子計数検出器を設置するため別の実施形態を用い得る。

一実施形態では、Ｘ線源１１２は任意で単一エネルギー源である。別の実施形態では、Ｘ線源１１２は、所定の高レベルエネルギーおよび所定の低レベルエネルギーでＸ線照射を放出するためｋＶ切り替え関数を実行するように構成される。さらに別の実施形態では、Ｘ線源１１２はＸ線エネルギーの広域スペクトルを放出する単一源である。さらに別の実施形態では、Ｘ線源１１２は、各エミッタが空間的およびスペクトル的に別個である、マルチＸ線エミッタを含む。

検出部１０３は、シンチレーション素子などのエネルギー統合検出器を、当該シンチレータ素子と相互作用するＸ線照射で発生するシンチレーションイベントからのシンチレーション光子を検出するため、光電子倍増管またはアバランシュフォトダイオードとともに用い得る。当該シンチレータ素子は結晶質、有機液体、プラスチック、またはその他の周知のシンチレータであり得る。

ＰＣＤは、テルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）、テルル化カドミウム亜鉛（ＣＺＴ）、ケイ素（Ｓｉ）、ヨウ化第二水銀（ＨｇＩ２）およびガリウムヒ素（ＧａＡｓ）などの半導体に基づくダイレクトＸ線照射検出器を用い得る。

当該Ｘ線ＣＴ装置は、当該光子計数検出器および検出部１０３からの投影計測結果をデータ取得システム１４７６、プロセッサ１４７０、メモリ１４７８、ネットワークコントローラ１４８０に送信するデータチャネルも含む。データ取得システム１４７６は、当該検出器からの投影データの取得、デジタル化、および送信を制御する。データ取得システム１４７６は、環状回転枠１１０および１３０の回転を制御する放射線撮影制御回路も含む。一実施形態では、データ取得システム１４７６は、寝台１１６の移動、Ｘ線源１１２の操作、およびＸ線検出部１０３の操作の制御も含む。データ取得システム１４７６は、集中システム、あるいは、分散システムになり得る。実装において、データ取得システム１４７６は、プロセッサ１４７０と一体化される。プロセッサ１４７０は、投影データからの画像の再構成、投影データの事前再構成処理、および画像データの事後再構成処理を含む関数を実行する。プロセッサ１４７０は、本書に記載の当該関数および方法も実行する。

投影データの事前再構成処理は、検出器較正、検出器非線形性、極性効果、ノイズバランシング、および物質弁別の補正を含み得る。

画像再構成プロセスは、フィルタ補正逆投影法、反復画像再構成法、または確率的画像再構成法を用いて実行され得る。さらに、当該再構成プロセスは、方法３００のさまざまなステップを含み得る。

事後再構成処理は、画像のフィルタリングおよび平滑化、ボリュームレンダリング処理、および画像差異処理を必要に応じて、含み得る。さらに、当該事後再構成処理は、方法３００のさまざまなステップを含み得る。

プロセッサ１４７０およびデータ取得システム１４７６のどちらもメモリ１４７６を用いて、例えば、投影データ、再構成された画像、較正データおよびパラメータ、およびコンピュータプログラムを保存し得る。

プロセッサ１４７０は、離散論理ゲートとして実行され得るＣＰＵ（処理回路）を、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはその他の複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）として含み得る。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装は、ＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、またはその他のハードウエア記述言語でコード化されてよく、当該コードは、ダイレクトにＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ内の電子メモリに、またはその他の別の電子メモリとして、保存されてよい。さらに、メモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはＦＬＡＳＨ（登録商標）メモリなどの非揮発性であり得る。当該メモリは、静的または動的ＲＡＭなどの揮発性でもあり得て、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤと当該メモリとの間の相互作用だけでなく当該電子メモリを管理するための、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサなどのプロセッサが提供されてよい。

あるいは、再構成プロセッサのＣＰＵは、本書に記載の関数を実行するコンピュータ読み取り可能命令のセットを含むコンピュータプログラムを実行してよく、当該プログラムは、前述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、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブのどれかまたはその他の周知の記憶媒体のどれかに記憶される。さらに、当該コンピュータ読み取り可能命令は、アメリカ合衆国インテル（登録商標）社のＸｅｎｏｎ（登録商標）プロセッサ、アメリカ合衆国ＡＭＤ（登録商標）社のＯｐｔｅｒｏｎ（登録商標）プロセッサなどのプロセッサ、およびＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＶＩＳＴＡ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）社のＭＡＣ−ＯＳ（登録商標）などの当業者に周知のオペレーティングシステムとともに実行する、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。さらに、ＣＰＵは当該命令を実行するため並列に協同的に動作する、マルチプロセッサとして実装し得る。

一実施形態では、当該再構成された画像は表示装置に表示され得る。当該表示装置は、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤまたはその他当業者に周知の表示装置であり得る。

メモリ１４７８は、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、またはその他当業者に周知の電子記憶媒体であり得る。

アメリカ合衆国のインテル（登録商標）社のインテル（登録商標）イーサネット（登録商標）ＰＲＯネットワークインタフェースカードなどのネットワークコントローラ１４８０は、Ｘ線ＣＴ装置のさまざまな部分の間をインタフェースし得る。さらに、ネットワークコントローラ１４８０は、外部ネットワークともインタフェースし得る。理解されるように、当該外部ネットワークは、インターネットなどの公衆ネットワーク、またはＬＡＮまたはＷＡＮネットワークまたはそれらの組み合わせなどのプライベートネットワークであり得、また、ＰＳＴＮまたはＩＳＤＮサブネットワークも含み得る。当該外部ネットワークは、イーサネットネットワークなどの有線であり得、または、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などの無線であり得る。無線ネットワークは、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはその他周知の通信形態の無線でもあり得る。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、画質を向上させることができる。

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。

１００３ Ｘ線検出部
１０１０ 処理回路
１０１２ 記憶装置
１０１６ 表示装置

Claims (14)

1. 複数のエネルギー成分に対応するデータを取得し、
   前記データに物質弁別を行い前記データのボクセルの前記複数のエネルギー成分それぞれの減弱値を複数の物質成分に分解する処理回路を備え、
   前記処理回路は、（１）前記ボクセルの前記減弱値がボリュームフラクション条件に一致するか判定し、（２）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致する場合、ｎを３以上の自然数として、前記減弱値をｎ個の物質成分に分解し、（３）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致しない場合、前記ボクセルの減弱値を、前記ボクセルの前記減弱値に最も近い（ｎ−２）次元空間であって、（ｎ−１）個の物質成分の（ｎ−２）次元空間に射影して射影された点を生成し、前記射影された点の減弱値を前記（ｎ−１）個の物質成分に分解するようにすることにより前記それぞれの減弱値を前記複数の物質成分に分解する、医用データ処理装置。
2. 前記ボリュームフラクション条件は、（１）前記ボクセルにおける前記複数の物質成分のボリュームフラクションはそれぞれ非負であること、および（２）前記ボクセルの前記ボリュームフラクションの総計は１であることであり、
   前記処理回路は、前記ボクセルの減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致するかを判定するため、
   （１）それぞれの軸に沿って、前記複数のエネルギー成分のそれぞれの成分に対応する減弱値が示されている減弱エネルギー空間での、前記ボクセルの減弱値が位置する点を決定し、
   （２）前記決定された点を、ｎ-タプルのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープと比較することによってｎ-タプルを選択し、前記ｎ-タプルのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープは、前記ｎ個の物質成分それぞれに対応する頂点であって、前記ｎ個の物質成分それぞれの単位ボリュームフラクションの減弱値の座標を有する頂点を有し、
   前記処理回路は、
   前記決定された点が前記選択されたｎ-タプルの前記（ｎ−１）-ポリトープ内にある場合、メンドンサ法を用いて、前記選択されたｎ-タプルにおける前記ｎ個の物質成分のボリュームフラクションを前記ボクセルの物質弁別として決定し、
   前記決定された点が前記選択されたｎ-タプルの前記（ｎ−１）-ポリトープ内にない場合、前記決定された点に最も近い（ｎ−２）-ポリトープであって、前記（ｎ−１）-ポリトープの（ｎ−２）-ポリトープを決定し、前記ボクセルの前記減弱値を、前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープに対応する（ｎ−１）-タプルの物質成分のボリュームフラクションに分解する、請求項１に記載の医用データ処理装置。
3. 前記処理回路は、前記決定された点と前記それぞれの（ｎ−１）-ポリトープとのハウスドロフ距離を比較し、前記決定された点と前記それぞれの（ｎ−１）-ポリトープとのハウスドロフ距離が最も小さい前記ｎ-タプルを選択する、請求項２に記載の医用データ処理装置。
4. 前記処理回路は、（１）前記決定された点、または、（２）前記それぞれの（ｎ−１）-ポリトープが前記決定された点を含まない場合、前記決定された点に最も近い、前記それぞれの（ｎ−１）-ポリトープの中の点、のいずれかを含む（ｎ−１）-ポリトープを決定することにより、前記ｎ-タプルを選択する、請求項２に記載の医用データ処理装置。
5. 前記処理回路は、前記それぞれの（ｎ−１）-ポリトープの複数の（ｎ−１）-ポリトープが、前記決定された点を含む、または前記決定された点に最も近い前記点を含む場合、
   前記複数の（ｎ−１）-ポリトープのうち最も小さい（ｎ−１）-ポリトープに対応する前記ｎ-タプルを選択する、請求項４に記載の医用データ処理装置。
6. 前記ボリュームフラクション条件は、（１）前記ボクセルの前記複数の物質成分それぞれのボリュームフラクションは非負であること、および（２）前記ボクセルの前記ボリュームフラクションの総計は１であることであり、
   前記処理回路は、前記ボクセルの減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致するかを判定するため、
   （１）それぞれの軸に沿って、前記複数のエネルギー成分のそれぞれの成分に対応する減弱値を示されている減弱エネルギー空間での、前記ボクセルの減弱値が位置する点を決定し、
   （２）前記決定された点が、前記複数の物質成分のｎ-タプルそれぞれに対応する前記減弱エネルギー空間でのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープの合併集合によって定義される閉領域内にあるか判定し、前記ｎ-タプルのそれぞれの（ｎ−１）-ポリトープは、前記ｎ個の物質成分それぞれに対応する頂点であって、前記ｎ個の物質成分それぞれの単位ボリュームフラクションの減弱値の座標を有する頂点を有し、
   前記処理回路は、
   前記決定された点が前記閉領域内にある場合、メンドンサ法を用いて、前記決定された点に最も近い前記（ｎ−１）-ポリトープに対応する選択されたｎ-タプルにおける前記ｎ個の物質成分のボリュームフラクションを決定し、
   前記決定された点が前記閉領域内にない場合、前記決定された点に最も近い（ｎ−２）-ポリトープであって、前記（ｎ−１）-ポリトープ内の（ｎ−２）-ポリトープを決定し、前記ボクセルの前記減弱値を、前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープに対応する（ｎ−１）タプルの物質成分のボリュームフラクションに分解する、請求項１に記載の医用データ処理装置。
7. 前記射影された点は、前記決定された点の、前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープの（ｎ−２）次元空間への直交射影であって、
   前記処理回路は、前記決定された点が前記選択されたｎ-タプルの前記（ｎ−１）-ポリトープ内になく、前記射影された点が前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内にない場合、最も近い（ｎ−３）-ポリトープを前記決定された点に対し決定し、前記最も近い（ｎ−３）-ポリトープは前記決定された点に最も近い、前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内の（ｎ−３）-ポリトープであり、
   前記処理回路は、前記ボクセルの前記減弱値を前記最も近い（ｎ−３）-ポリトープに対応する（ｎ−２）物質成分のボリュームフラクションに分解する、
   請求項２に記載の医用データ処理装置。
8. 前記射影された点は、前記決定された点の、前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープの（ｎ−２）次元空間への直交射影であり、
   前記処理回路は、前記決定された点が前記閉領域内になく、前記射影された点が前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内にない場合、最も近い（ｎ−３）-ポリトープを前記決定された点に対し決定し、前記最も近い（ｎ−３）-ポリトープは前記決定された点に最も近い、前記最も近い（ｎ−２）-ポリトープ内の（ｎ−３）-ポリトープであり、
   前記ボクセルの前記減弱値を前記最も近い（ｎ−３）-ポリトープに対応する（ｎ−２）物質成分のボリュームフラクションに分解する、請求項６に記載の医用データ処理装置。
9. ｎは３または４であり、
   ｎが３の場合、前記（ｎ−１）-ポリトープは三角形であり、前記（ｎ−２）-ポリトープは辺であり、前記選択されたｎ-タプルは前記物質成分の３つ組であり、前記決定された（ｎ−１）タプルは前記物質成分のペアであり、
   ｎが４の場合、前記（ｎ−１）-ポリトープは三角錐であり、前記（ｎ−２）-ポリトープは三角形であり、前記選択されたｎ-タプルは前記物質成分の４つ組であり、前記決定された（ｎ−１）-タプルは前記物質成分のトライアッドである、請求項２に記載の医用データ処理装置。
10. 前記処理回路は、
    複数の検出素子の各検出素子について前記エネルギー成分に対応する投影データを前記データとして取得し、前記投影データを再構成して、前記エネルギー成分それぞれに対応する画像を生成し、前記画像に対して前記物質弁別を行う、請求項１に記載の医用データ処理装置。
11. 前記処理回路は、
    複数の検出素子の各検出素子について前記エネルギー成分に対応する投影データを前記データとして取得し、前記投影データに対して前記物質弁別を行い、前記物質弁別により得られたデータを再構成して画像を生成する、請求項１に記載の医用データ処理装置。
12. Ｘ線を放射するＸ線源と、
    前記Ｘ線源から放出され、被検体を通る前記Ｘ線の複数のエネルギー成分を検出する複数の検出素子と、
    前記複数のエネルギー成分に対応するデータを取得し、
    前記データに物質弁別を行い前記データのボクセルの前記複数のエネルギー成分それぞれの減弱値を複数の物質成分に分解する処理回路を備え、
    前記処理回路は、（１）前記ボクセルの前記減弱値がボリュームフラクション条件に一致するか判定し、（２）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致する場合、ｎを３以上の自然数として、前記減弱値をｎ個の物質成分に分解し、（３）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致しない場合、前記ボクセルの減弱値を、前記ボクセルの前記減弱値に最も近い（ｎ−２）次元空間であって、（ｎ−１）個の物質成分の（ｎ−２）次元空間に射影して射影された点を生成し、前記射影された点の減弱値を前記（ｎ−１）個の物質成分に分解するようにすることにより前記それぞれの減弱値を前記複数の物質成分に分解する、Ｘ線ＣＴ装置。
13. 医用データ処理装置により行われる医用データ処理方法であって、
    複数のエネルギー成分に対応するデータを取得し、
    前記データに物質弁別を行い前記データのボクセルの前記複数のエネルギー成分それぞれの減弱値を複数の物質成分に分解し、
    前記それぞれの減弱値の前記複数の物質成分への分解は、
    （１）前記ボクセルの前記減弱値がボリュームフラクション条件に一致するか判定し、（２）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致する場合、ｎを３以上の自然数として、前記減弱値をｎ個の物質成分に分解し、（３）前記ボクセルの前記減弱値が前記ボリュームフラクション条件に一致しない場合、前記ボクセルの減弱値を、前記ボクセルの前記減弱値に最も近い（ｎ−２）次元空間であって、ｎ−１個の物質成分の（ｎ−２）次元空間に射影して射影された点を生成し、前記射影された点の減弱値を前記（ｎ−１）個の物質成分に分解することにより実行される、医用データ処理方法。
14. 請求項１３に記載の医用データ処理方法を計算機に実行させるプログラム。

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