JP2022145494A - 画像処理装置、補正方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】補正を行うこと。【解決手段】実施形態に係る画像処理装置は、処理回路を備える。処理回路は、複数の検出器チャンネルを用いて対称ファントムをスキャンすることによりサイノグラムデータを収集し、前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成し、前記鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第１再構成画像を出力し、前記第１再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する。【選択図】図１４

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、画像処理装置、補正方法及びプログラムに関する。

ＣＴ（Computed Tomography：ＣＴ）投影データを測定するために、エネルギー積分型検出器（Energy-Integrating Detector:ＥＩＤ）および／または光子計数検出器（Photon-Counting Detector:ＰＣＤ）が用いられている。ＰＣＤは、スペクトルＣＴを実行するための能力など多くの利点があり、スペクトルＣＴにおいて、ＰＣＤは、入射Ｘ線のカウント数をエネルギービンと呼ばれるスペクトル成分に分解し、エネルギービンが集合的にＸ線ビームのエネルギースペクトルをカバーするようにしている。非スペクトルＣＴとは異なり、スペクトルＣＴでは、異なるＸ線減衰をＸ線エネルギーの関数として示す異なる材料に基づく情報が生成される。これらの差異により、スペクトル分解された投影データを異なる材料成分に分解でき、例えば、物質弁別の２つの材料成分は、骨および水となり得る。

Emil Y. SIDKY, et al, "A robust method of x-ray source spectrum estimation from transmission measurements: Demonstrated on computer simulated, scatter-free transmission data", JOURNAL OF APPLIED PHYSICS, Vol. 97, Issue 12, 2005年, 124701 Xinhui DUAN, "CT scanner x-ray spectrum estimatioin from transmission measurements", MEDICAL PHYSICS, Vol. 38, No. 2, 2011年2月, p993-997 Jannis DICKMANN, et al, "A count rate-dependent method for spectral distortion correction in photon couting CT", SPIE PROCEEDINGS, MEDICAL IMAGING: Physics of Medical Imaging, Vol: 10573, 2018年3月9日,1057311

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、補正を行うことである。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。

実施形態に係る画像処理装置は、処理回路を備える。処理回路は、複数の検出器チャンネルを用いて対称ファントムをスキャンすることによりサイノグラムデータを収集し、前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成し、前記鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第１再構成画像を出力し、前記第１再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する。

図１は、ＰＣＤのためのＰＣＤビン応答関数Ｓ_ｂ（Ｅ）の例を示す図である。 図２は、物質弁別補正および処理のワークフローを示す図である。 図３は、異なる材料に対する正規化された線減衰係数を示す図である。 図４は、パイルアップ補正テーブルＰ_ｂが個々のｍＡ毎に生成され用いられる、補正構造設計の模式図を示す図である。 図５は、全体の電流（ｍＡ）範囲に対して共通のパイルアップ補正テーブルＰ_ｂが生成される、別の補正構造設計の模式図を示す図である。 図６は、補正スキャン手順を示す図である。 図７は、異なる検出器画素における補正スラブ経路長を示す図である。 図８は、検出器領域内における患者診察台またはその他の可動機構の少なくとも一部に沿ってＺ方向に補正スラブが整列する、補正スラブ設計の例を示す図である。 図９は、分解補正および処理のために用いてもよい、様々な加算方式を示す図である。 図１０は、異なるＸ線管位置によって、どのようにして補正中のスラブスキャンのために異なる経路長が生成され得るかを示す、模式図である。 図１１は、測定における角度オフセットに基づく異なる検出器画素における補正スラブ経路長を示す図である。 図１２は、２つの異なる角度オフセットのための様々な検出器チャンネルに対する効果的な経路長を示す、グラフである。 図１３は、自動補正を実行する例示的方法を示すフローチャートである。 図１４は、あるＸ線管オフセット角度についてサイノグラムの鏡映を作る方法を示す図である。 図１５Ａは、異なるオフセット角度に対応する左鏡映画像に対応する一連の画像を示す図である。 図１５Ｂは、異なるオフセット角度に対応する一連の左鏡映画像のグラフを示す図である。 図１６Ａは、異なるオフセット角度に対応する右鏡映画像に対応する一連の画像を示す図である。 図１６Ｂは、異なるオフセット角度に対応する一連の右鏡映画像のグラフを示す図である。 図１６Ｃは、異なるオフセット角度に対応する一連の左鏡映画像のグラフおよび一連の右鏡映画像のグラフをそれぞれ示す図である。 図１７Ａは、Ｘ線管オフセット角度を推定するために用いられる円形の関心領域（Region Of Interest：ＲＯＩ）を有する例示的な鏡映画像を示す図である。 図１７Ｂは、Ｘ線オフセット角度を識別するために用いられる相関係数の絶対値とＸ線管オフセット角度の間の相関を示すグラフである。 図１７Ｃは、Ｘ線管オフセット角度を推定するために用いられる長方形のＲＯＩを有する例示的な鏡映画像を示す図である。 図１８は、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、画像処理装置、補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。

本明細書全体を通して「一実施形態」または「実施形態」に言及することは、該実施形態に関して説明される特定の特徴、構造、材料、または特性が、本出願の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味するが、それらが全ての実施形態に存在することを示すものではない。

したがって、本明細書全体を通して様々な箇所における「一実施形態では」または「実施形態では」という句があるとしても、必ずしも本出願の同じ実施形態を指すものではない。さらに、前記特定の特徴、構造、材料、または特性は、１つ以上の実施形態と適宜組み合わせてもよい。

本開示は、物質弁別のための光子計数ＣＴスキャナーシステムに関し、該ＣＴスキャナーシステムは、Ｘ線放射線を照射する１つ以上のＸ線管と、ＣＴスキャナーシステムの画像再構成領域（Field Of View：ＦＯＶ）を通って伝播するＸ線放射線を受信するためのアレイ状の検出器画素と、を備える。

コンピューター断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）システムおよび方法が、医用イメージングおよび診断のために一般に用いられる。ＣＴシステムは、一般的に、一連の投影角度で被検体を通した投影画像を生成する。Ｘ線管などの放射線源は被検体に放射線を照射し、異なる角度において投影画像が生成される。被検体の画像を、投影画像から再構成できる。

従来、ＣＴ投影データを測定するために、エネルギー積分型検出器（Energy-Integrating Detector:ＥＩＤ）および／または光子計数検出器（Photon-Counting Detector:ＰＣＤ）が用いられている。ＰＣＤは、スペクトルＣＴを実行するための能力など多くの利点があり、スペクトルＣＴにおいて、ＰＣＤは、入射Ｘ線のカウント数をエネルギービンと呼ばれるスペクトル成分に分解し、エネルギービンが集合的にＸ線ビームのエネルギースペクトルをカバーするようにしている。非スペクトルＣＴとは異なり、スペクトルＣＴでは、異なるＸ線減衰をＸ線エネルギーの関数として示す異なる材料に基づく情報が生成される。これらの差異により、スペクトル分解された投影データを異なる材料成分に分解でき、例えば、物質弁別の２つの材料成分は、骨および水となり得る。

ＰＣＤは応答時間が早いとはいえ、臨床Ｘ線イメージングであることを示す高いＸ線束率において、検出器の時間応答内に１つの検出器上で複数のＸ線検出事象が起こり得る。この現象はパイルアップと呼ばれる。補正されないままの場合、パイルアップ効果によりＰＣＤエネルギー応答が歪んで、ＰＣＤからの再構成画像が劣化することもあり得る。これらの効果が補正されると、スペクトルＣＴは、従来のＣＴと比較して多くの利点がある。スペクトルＣＴは、撮像された被検体から完全な細胞組織の特性情報を抽出するため、改善された物質弁別などスペクトルＣＴ技術から、多くの臨床適用により利益がもたらされる。

スペクトルＣＴのために、より効果的に半導体ベースのＰＣＤを用いるための１つの課題は、投影データの物質弁別をロバストかつ効率的に実行することである。例えば、検出プロセスにおけるパイルアップの補正は不十分となる可能性があり、これらの難点により、物質弁別の結果から得られる材料成分が劣化する。

光子計数ＣＴシステムにおいて、直接変換を用いる半導体ベースの検出器は、個々の入射する光子のエネルギーを分解し積分時間毎に複数のエネルギービンにおけるカウント数を測定できるように、設計されている。しかし、そのような半導体材料（例えば、ＣｄＴｅ／ＣＺＴ）における検出の物理的過程によっては、検出器エネルギー応答が、関連するフロントエンドの電子機器における電子雑音の他、エネルギー付与および電荷誘導プロセスにおける電荷共有効果、ｋエスケープ効果、および散乱効果により大きく劣化したり歪んだりする。信号誘導時間が限られているため、高い計数率の条件において、パルスパイルアップによっても、上述のようにエネルギー応答が歪む。

信号誘導プロセスの特定のモデリングであって、それにより測定毎の順方向モデルの正確性が決まるモデリングを用い、物理学理論やモンテカルロシミュレーションに基づくだけでは、そうした検出器応答をＰＣＤのために正確にモデル化することは、統合型検出器システムのセンサー材料の非均一性および複雑さゆえに難しい。また、入射Ｘ線管スペクトルモデリングにおける不確定性により、モデリングによって順方向モデルにおいて別の誤差が生じ、これら全ての要因が、ＰＣＤ測定からの物質弁別精度を、ひいては生成されたスペクトル画像を劣化させることになる。

文献で同様の問題を解決するために、補正方法が提案されてきた。共通した考え方は、順方向モデルを補正測定と一致するように修正するために、様々な既知の経路長の複数の透過測定を用いることである。考え方には、従来のＣＴにおいてＸ線スペクトルの推定に適用されたものもあれば（非特許文献１および非特許文献２を参照）、組み合わされたシステムスペクトル応答を推定するために、後にＰＣＤに適用されたものもある（非特許文献３を参照）。しかし、特に標準の第３世代ＣＴジオメトリーにおける適用実現性を考慮すると、補正方法の詳細設計および実行において多くのバリエーションがあり得る。

光子計数エネルギー分解検出器（Photon Counting Energy-Resolving Detector：ＰＣＤ）を用いる透過測定において、順方向モデルは次の式（１）で表すことができる。

ここで、Ｓ_ｂ（Ｅ）は、以下の式（２）で定義されるビン応答関数である。

ここで、Ｒ（Ｅ，Ｅ）は検出器応答関数であり、Ｅ_ｂＬおよびＥ_ｂＨは、各計数ビンの高エネルギー閾値および低エネルギー閾値である。図１は、ＰＣＤのための典型的なＳ_ｂ（Ｅ）関数のモデル例を示し、エネルギーウィンドウを超える長い裾の部分は、電荷共有効果、ｋエスケープ効果および散乱効果によって誘起される。低エネルギーの裾の部分は、主として、関連する電子雑音からエネルギー分解能が限られていることに起因する。Ｎ_０は空気スキャンからの全線束であり、μ_ｍおよびｌ_ｍはｍ番目の基礎材料の線減衰係数および経路長である。ｗ（Ｅ）は、正規化された入射Ｘ線スペクトルである。実際には、ｗ（Ｅ）およびＳ_ｂ（Ｅ）の両方は正確には既知ではなく、これらを組み合わせて、以下で加重ビン応答関数と呼ぶ１つの項Ｓ_ｗｂ（Ｅ）＝ｗ（Ｅ）Ｓ_ｂ（Ｅ）にすることができる。Ｓ_ｗｂ（Ｅ）を測定により補正できれば、低線束条件における分解問題をうまく解決できる。

高線束スキャン条件（例えば、数パーセントのパルスパイルアップ）では、パルスパイルアップによって測定において余分なスペクトルの歪みが生じる。パイルアップ効果を補正する１つの方法は、追加の補正項（例えば、測定された計数率を入力として用いる上記の非特許文献３を参照）を導入することである。そして、このタイプの追加の補正は、線束に依存しない加重ビン応答Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の正確な推定に基づく。標準サイズの第３世代ＣＴシステムにおいてＳ_ｗｂ（Ｅ）をどのようにして推定するかが、本出願において解決される第１の課題である。

典型的なＣＴ臨床スキャン条件において、測定によっては数パーセントまたはそれより高いパイルアップに直面することはよくある。物質弁別に結果として生じる影響は、線束と同様に測定スペクトルにより左右される。実際の検出器応答を知らなければ、順方向モデルに適応させるために、限られた数の透過測定を行うことしかできない。臨床現場における標準サイズのＣＴシステムにとって、実現可能な補正手順を持つことは極めて重要である。したがって、どのようにしてモデルを効率的にパラメーター化して補正手順を最適化するかが、本出願において解決される第２の課題である。

標準サイズのＣＴシステムにおけるそのような２ステップの補正を実行するさらなる実用上の課題には以下が挙げられる。ビーム前濾過（例えば、ボウタイフィルター）に起因するファン角度に依存する加重スペクトル応答、Ｘ線管の動作仕様および据え置きのシステムジオメトリーによって制限された最小の線束、全画素にわたる様々な検出器応答を伴う標準サイズの検出器リング補正、システム内補正ファントムの位置決めのための限られた空間、散乱線除去グリッド（Ａｎｔｉ－Ｓｃａｔｔｅｒ－Ｇｒｉｄ：ＡＳＧ）を有する回転システム上で補正するときの複雑さ、補正の系統誤差および関連する機械設計許容誤差、エネルギー分解能の均一性問題、計数、およびエネルギー閾値設定のドリフトなどを有する非理想的な検出器などである。

上記の非理想的な要因は、システム停止時間を大きくは増やすことのない同様の補正手順／ワークフローを保ちつつ、はるかに簡単な検出器応答モデリングおよび関連する補正を有する従来のＥＩＤベースのシステムに匹敵する画像品質を達成する上で、光子計数ＣＴのために考慮する必要がある。

１つの限定されない実施形態では、物質弁別のためのＰＣＤ順方向モデルのための２ステップの補正方法が適用される。この方法は、１）期待値最大化（Expectation Maximization:ＥＭ）法を用いる線束に依存しない加重ビン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の推定、および、２）パイルアップ補正項の推定、の２つの部分からなる。

個々のビンにおけるカウント数をＮ_ｂ、全てのエネルギービンにおける総カウント数をＮ_ｔｏｔとし、エネルギー（Ｅ）および測定ビンカウント数（Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）の関数をＰ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）とする。補正された順方向モデルは以下の式（３）で表される。

ここで、２つの材料だけを用いる代わりに、方法では、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、およびｋエッジ材料などの２～５つの異なる材料を用いて、低線束において加重ビン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）を補正する。より慎重に選んだ材料を補正で用いることで、全経路長の数を減らせ、同等またはより良好な結果が得られる。

まず、ステップ１について説明する。入射スペクトルにおける特徴的なピークを取得するための適切な管スペクトルモデリングと、ＰＣＤスペクトル応答をシミュレートするための物理モデルとを用いて、Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の初期推測を実行することができる。ＥＭ法（例えば、非特許文献１を参照）を用いることにより、少しの透過測定に基づいて、この非常に悪い状態の問題に対してＳ_ｗｂ（Ｅ）を確実に推定することができる。

ここで、Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）は、ステップ１において一定であると見なされる。補正された順方向モデルは、以下の式（４）で示される１次方程式のシステムに単純化することができる。

通常、データ測定の回数（Ｍ）は、未知数の数（Ｅ_ｍａｘ）よりもはるかに少ない。データ収集のポアソン分布を前提とすると、未知のエネルギービン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の最適推定を見つけるために、以下に示すように反復ＥＭアルゴリズムを導出することができる。

低線束データ収集を用いて、ビン応答関数を推定する場合、パイルアップ効果補正Ｐ_ｂは既知の項（例えば、定数）であると見なされる。そのため、モデルは以下の式（５）のように単純化される。

ｊ番目の測定に対する減衰した経路長は、以下の式（６）により表せる。

このとき、各測定ｊについて、次の式（７）が得られる。

Ｍ回の測定では、データ収集は以下の式（８）に示されるように、マトリクス形式で記述できる。

または、以下の式（９）が成り立つ。

ＥＭ反復アルゴリズムを適用することにより、S_wbは以下の式（１０）により推定できる。

Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の更新された式は、以下の式（１１）で表される。

次に、ステップ２について説明する。一度、Ｓ_ｗｂ（Ｅ）が検出器画素毎に各管電圧（ｋＶｐ）設定における補正から推定されると、システム上のソフトウェア補正テーブルとして保存される。これは、より高い線束スキャンにおけるパイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）をさらに推定するために、入力として用いられる。そして、基礎材料の経路長を推定するため、両方のテーブルが被検体/患者スキャンにおいて物質弁別のために用いられる。

補正テーブルは、システム／検出器性能のバリエーションに基づいて時々更新される。これもまた、反復手順として設計できる。画像品質が品質確認用ファントムで十分に良くなければ、この補正プロセスは、反復の最後に更新された補正テーブルを初期推定として用いて、繰り返される。

上記プロセスの高レベルのワークフローを図２に示す。ステップ１）～４）は補正ワークフローを示し、ステップ５）～８）は、スペクトル画像を生成するために、患者／被検体の実際のスキャンにおいてどのように補正テーブルを用いるかを示す。

まず、様々な材料スラブに対する一連の低線束スキャンを、Ｘ線管に印加されるピーク電位である各管ｋＶｐ設定において収集する。典型的なＣＴシステムは、異なるスキャンプロトコルに対して異なるエネルギースペクトルをＸ線管から生成する、７０～１４０ｋＶｐの少しのｋＶｐ設定をサポートする。ＣＴスキャンのために、管の電源を入れる前に、ｍＡとｋＶｐの両方を予め選択する必要がある。次に、低線束の加重ビン応答関数Ｓ_ｗｂを推定し、推定したＳ_ｗｂと共に高線束スラブスキャンを用いて、パイルアップ補正項Ｐ_ｂにおける追加パラメーターを推定する。検出器画素毎のＳ_ｗｂおよびＰ_ｂの推定補正テーブルを用いて、均一の水ファントムまたは均一の既知の材料が複数差し込まれたファントムなどの品質ファントムに対して、補正の品質をチェックする。画像品質を既定の基準で評価し、合格であれば、現在の補正テーブルを保存してから、以下の患者／被検体スキャンデータ処理のために用いる。合格でない場合は、反復の最後のＳ_ｗｂおよびＰ_ｂを初期推定として用いて、手順は最初の３つのステップに戻る。ここで、一般的に検査される基準は、画像ＣＴ数精度、均一性、空間分解能、雑音およびアーチファクトである。この補正の品質をチェックするために、これらの尺度は全て、特に、補正が十分に良くないことを示す画像内のリングまたは帯状のようなアーチファクト、および精度は、チェックされるべきである。

この補正のための最適な材料および経路長を選ぶために、エネルギーに対する正規化された線減衰係数の曲線（図３）を用いて、互いに異なる材料を選ぶことができる。例えば、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタンは、そのような補正にとって優れた組み合わせのグループであり、人体に存在する一般的な物質の広範囲をカバーする。

補正測定において低線束条件を満たしてフローチャートにおけるパイルアップ効果を最小にするために、ステップ１において、ｎτ＜ｘを用いることを選択できる。ここで、ｘは０．００５～０．０１であり、ｎは最低管線束設定での画素計数率であり、τはＰＣＤ特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）の有効不感時間である。この条件を満たすことにより、それぞれ選択された補正材料の最短の経路長を計算でき、その他の経路長は、経路長または結果として生じる測定計数率のいずれかにおいて等間隔に配置することにより、選択することができる。

ステップ３におけるパイルアップ補正項Ｐ_ｂの補正について、高いｍＡ設定でのスキャンのために、同じスラブ材料および経路長を用いる。補正データはｍＡ毎にグループ化、およびｍＡ設定毎に異なる補正テーブルを生成でき（図４）、または、（例えば、低ｍＡから高ｍＡまで、高ｍＡから低ｍＡまで、または最も頻繁に用いられる値を最初に用いて）全ての線束範囲における測定を含めて、連続するｍＡ設定に対して共通の補正テーブルを生成することもできる（図５）。

統計的変動の影響を最小限にするために、補正測定は十分な統計データを持って行うべきである。１つの限定されない例では、補正において伝達された統計的誤差を最小限にするために、典型的な積分期間として、１０００回以上の統計データを用いる。補正測定の各エネルギービンｂを用いて、対応するＳ_ｗｂ（Ｅ）およびＰ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）が更新される。

少ないエネルギービンでは限られた数の測定しかできないため、推定は非常に悪い状態にある。この場合、良い初期推定が、ＥＭ法に制約を加えることになるので、正確な推定にとって極めて重要である。非理想的な検出器に対応するための設計バリエーションの１つは、Ｓ_ｂの初期推定においてエネルギーウィンドウをより柔軟にビン毎に設定することであり、特に、ＡＳＩＣの実際のエネルギー閾値設定に少しバリエーションを持たせることである。低い閾値をｘｋｅＶ以下、高い閾値をｙｋｅＶ以上に設定することにより、初期Ｓ_ｂは以下の式（１２）になる。

ここで、ｘ、ｙは、ＥＭ問題に対して制約を加えつつも、ＡＳＩＣ性能における特定のバリエーションを許容するために、５～１０ｋｅＶの間で選択できる。

本出願に記載する設計は、補正において２つ以上の材料を用い、これによりＰＣＤの加重ビン応答関数推定問題の制約に対する感度を高めることができる。

さらに、前記方法は、Ｅ、Ｎ_ｂおよびＮ_ｔｏｔの関数である高線束パイルアップ補正項Ｐ_ｂに対して異なるパラメーター表示を用いる。総カウント数の項Ｎ_ｔｏｔは、真のパイルアップ現象をより好適に近似するために導入され、これにより、パラメーター数が少ない高線束条件におけるモデル性能を大きく改善することができる。

加えて、非理想的な検出器／ＡＳＩＣ性能に対応するために、エネルギー閾値ウィンドウを拡大することにより、加重ビン応答関数の初期推定を計算することも可能である。

物質弁別のためのＰＣＤ順方向モデルのための２ステップの補正方法が提案される。この方法は、１）最先端のＥＭ法を用いる線束に依存しない加重ビン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の推定、および、２）個々のビンにおけるカウント数をＮ_ｂ、全てのエネルギービンにおける総カウント数をＮ_ｔｏｔとする測定ビンカウント数Ｐ_ｂ（Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）およびエネルギー（Ｅ）の関数であるパイルアップ補正項（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）の推定、の２つの部分からなる。補正された順方向モデルは、式（３）で示すように表すことができる。

さらに、式（３）の順方向ＰＣＤ測定モデルを補正するために、一実施形態では、少なくとも１つの所定の材料および既知の厚さの少なくとも１つのスラブを、ＣＴスキャナーのＦＯＶ内に水平に載置する。所定材料のスラブを用いることにより、スラブの線減衰係数が分かるようにしてもよい。さらに、スラブの厚さが分かることにより、スラブを通るＸ線放射線の経路長が分かるようにしてもよい。スラブ測定は、Ｘ線管がＣＴスキャナー上の固定位置に置かれ様々な線束レベルで動作する、固定スキャンによって実行することができる。

一実施形態では、経路長サンプル数および同じスラブを用いる有効範囲を増やすために、複数の固定Ｘ線管位置でスラブスキャンを行うこともできる。

ガントリーが回転しているときに患者／被検体スキャンに適用するため、追加の空気スキャンを各回転速度で行うことで、ＡＳＧが回転時に歪む際の各画素について追加の影の影響を補正することができる。空気スキャンにより生成され得る空気補正テーブルに、積分時間当たりに各画素に到達する光子の数に関するデータが含まれてもよい。

第３世代ジオメトリーにおける標準サイズのリング補正では、ボウタイフィルタリングおよび典型的なスキャン対象の被検体の形状によっては、周辺検出器のための補正材料の経路長が主要検出器とは異なるように設計されてもよい。ファンビームの縁に向かってより狭い経路長範囲を用いることができ、材料毎の経路長範囲の関係は、ボウタイフィルターの材料および形状に基づいて導出することができる。加えて、補正測定を実行するために、複数材料のスラブファントムを設計してもよい。

図６は、補正方法６００の一実施形態を示す。ステップＳ６１０において、まず既知の材料のスラブを載置し、経路長が既知で制御されるように、ＣＴスキャナーの患者診察台上に水平に配置する。次に、Ｓ６２０において、ＣＴガントリー上に配置された１つ以上の固定Ｘ線管（例えば、３つの異なる位置にある３つの異なるＸ線管）により、スラブをスキャンする。このスキャンから、次のステップＳ６３０において、上述したように物質弁別補正処理を実施し、分解補正テーブルを生成する。さらに、Ｓ６４０において、回転速度の範囲で空気スキャンを実施し、空気補正テーブルを生成する。Ｓ６５０において、（既知の回転速度で）患者／被検体スキャンを収集する。次に、ファントム／被検体スキャン処理のために、Ｓ６６０において分解補正テーブル、空気補正テーブル、および患者／被検体スキャンを用いることができ、補正された順方向モデルが利用される。

スラブ補正経路長（Ｌ）の範囲を、臨床スキャンにおける最大減衰長さ（例えば、
Ｌ_{ｗａｔｅｒ}=０．１―４０ｃｍ、Ｌ_ｂｏｎｅ=０．１－１０ｃｍ）をカバーするように設計してもよい。これは、異なるスキャンプロトコルに対して、一群の代表的な臨床スキャンを通して推定することができる。この範囲は、典型的な患者の形状およびサイズに起因してＦＯＶの縁部が中央部と比べてはるかに少ない減衰を通常受けるため、ファン角度となり得る。補正経路長範囲の選択は、異なる解剖学的組織に焦点を当てる異なるイメージング作業によって決まり得る。また、患者が大き過ぎるかアイソセンターから大きくずらす必要があるかいずれかの異常な場合をよりよくカバーするために、補正経路長範囲をファン角度全体にわたって共通にすることもできる。言い換えると、補正精度および効率を改善するために、異なるファン角度において様々な補正経路長範囲を用いてもよい。最良の画像品質を生成するために、順方向モデル補正のために用いられるスラブスキャンを、イメージング作業に基づいて選択することができる。

第３世代ＣＴにおける典型的なファンビーム有効範囲では、この補正のために、図７に示すように、検出器アレイ全体にわたって実際の経路長がわずかに異なる、フラットスラブが用いられる。これらの補正スキャンの検出器画素毎の実際の経路長Ｌ_ｉは、以下の式（１３）により計算することができる。

ここで、Ｔは補正スラブの厚さであり、θ_ｉは、行とチャンネルとからなる検出器モジュールブレード（Detector Module Blade：ＤＭＢ）上の検出器画素ｉの投影ファン角度である。

経路長誤差を最小限にするために、異なるスラブおよび厚さでの補正を、回転のない静的なスキャン構成を用いて実行してもよい。スラブは、検出器アレイ全体をカバーするよう十分大きく、かつ全てのデータ収集の間は水平にしっかり保たれるべきである。厚いスラブに対して、ＣＴガントリーのボアサイズにより１箇所だけでもスラブ位置が検出器表面全体をカバーできない場合、当該スラブ位置を調整することができ、複数のスキャンを用いて検出器表面全体をカバーすることもできる。別の実施形態では、異なるスラブおよび厚さでの補正を、回転するスキャン構成を用いて実行してもよい。

異なる回転速度を持つその他のシステム変化量（例えば、管線束、ＡＳＧ影など）を、空気スキャンおよび比較検出器によって取得し、その結果に応じて順方向モデルの空気線束項Ｎ_０について補正してもよい。例えば、異なる視点において検出器全体にわたって入射線束の変化を引き起こす回転中の他のビーム経路の変化だけでなく、ＡＳＧの歪みも補正するために、各回転速度における空気スキャンを患者／被検体スキャンの前に実行してもよい。

図８に示すように、少なくとも患者診察台の長さの一部に沿った方向において、様々な補正スラブを、長い「くさび状」のファントムになるよう、組み合わせることができる。この結果、診察台（または、スラブを運ぶ移送機構であれば何でも）の位置を移動させることにより、ファントムを再配置せずに各補正経路長を検出することができ、補正プロセスが速められる。

ボウタイフィルター後のファンビーム全体にわたるスペクトル変化および異なる検出器画素にまたがる検出器応答変化を取り込むために、この補正プロセスを各ボウタイ／フィルター構成と共に画素毎に実行してもよい。組み合わせ画素モード（Ｎ_T×Ｎ_C）について、フィルター構成毎に組み合わせられた画素の合計（または平均）の測定に基づいて、この補正を実行してもよい。例えば、図９は、分解補正および処理のための様々な加算方式を示し、次の被検体スキャン物質弁別で、対応する補正されたテーブルと共に加算パターンの１つを用いることができる。図９に示した加算方式は、Ａ）３×３組み合わせモードなどの大きい画素ピッチにわたる加算、Ｂ）１×３組み合わせモードなどの行方向にわたる加算、Ｃ）３×１組み合わせモードなどのチャンネル方向にわたる加算、およびＤ）１×１などの個々の小さい画素に基づく補正である。

スラブ構成毎に補正経路長の組み合わせを増やすために、図１０に示すように、スラブをＸ－Ｙ平面に固定して水平に保ちながら、Ｘ線管を様々な位置に配置することができる。図１０は、複数の管位置によって、どのようにしてこの補正でスラブスキャンのために異なる経路長が生成され得るかを示す、模式図である。一例として、あるスラブ厚Ｔについて、ファン角度φ_ｉに位置する検出器画素ｉにおいて、管が異なる位置（－θ，０，θ）にあるとき、測定経路長はそれぞれ以下の式（１４）～式（１６）で表される。

ここで、ｘ_１＝θ－φ、ｘ_２＝θ＋φである。一実施形態では、φの典型的な範囲を０～２５度としてもよく、θをスラブ厚間隔に応じて２０～６０度の間から選択することもできる。このパークアンドシュート（ｐａｒｋ ａｎｄ ｓｈｏｏｔ）方式を用いることにより、検出器チャンネルのほとんどについて経路長サンプルを３倍にすることができ、ひいては、同じまたはより大きい経路長範囲をカバーするために必要な補正スラブの数を大幅に減らすことができる。また、上述の同じ計算方法に従って、補正サンプル数をさらに増やすために、管を３箇所よりも多い位置に置くこともできる。広いコーン状の有効範囲のシステムについては、チャンネル方向および行方向の両方における投影角度に基づいて、補正経路長を計算する必要がある。

一実施形態では、経路長の不確定性を低減／抑制することから、スラブは平たく補正中は水平に保たれる。別の実施形態では、経路長が既知で制御されている限り、スラブは必ずしも平たくなくても、また水平でなくてもよい。さらに、一実施形態では、スラブのそれぞれが、単一の材料で作られている。別の実施形態では、スラブは、必ずしも単一の材料だけで構成されていなくてもよい。例えば、スラブが複数の材料を含んでもよい。スラブ用の材料の例として、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、細胞組織代替物、その他のポリマー、ステンレス鋼またはその他の金属、ｋエッジ材料、および様々な細胞組織模擬材料が挙げられる。

先に説明した図７は、固定スキャンによりＰＣＤ順方向モデルを補正するように用いられるフラットスラブを含む、第３世代ＣＴを示している。ＰＣＤ順方向モデルのこの補正は、固定スキャンを実行している間の様々なパラメーターの測定中に生じる測定誤差を含んでもよい。固定スキャン構成中のこれらの測定誤差は、補正精度に悪影響を及ぼす。これらの測定誤差は、補正における誤差の原因となって出力画像における画像品質アーチファクトを生じさせる、実際の測定値とは異なる測定値をもたらす。固定スキャンを実行している間の測定パラメーターの１つが、スラブ経路長である。スラブ経路長の測定中のあらゆる誤差が、スラブ経路長誤差とも呼ばれ、補正精度に直接影響を及ぼす。スラブ経路長を測定するために、教師画像（ｇｒｏｕｎｄ ｔｒｕｔｈ）経路長と同様にスラブ厚が測定される。スラブ厚の測定は、制御されて非常に適切に測定することができるため、スラブ経路長は正確に測定することができる。しかし、教師画像経路長を測定する工程で、誤差が生じることがある。教師画像経路長誤差とも呼ばれる教師画像長さの測定における誤差は、補正が難しい。これは、測定管パーキング位置とも呼ばれる固定スキャン中のスラブと透過投影の間の相対位置の測定における誤差に起因して、教師画像経路長誤差は生じることがあるためである。したがって、スラブ経路長誤差が、管パーキング位置の測定における誤差により生じ、これによって各検出器画素における測定のための入射角度において系統誤差を生じることで、固定スキャン構成中の補正精度に悪影響を及ぼす。

図１１は、フラットスラブ１１０２に対する固定スキャン構成１１００において測定される管パーキング位置の誤差を示す。図１１は、測定における数度の角度オフセットが教師画像経路長の測定において誤差を生じさせるため、実用スキャン画像における画像品質アーチファクトの原因となることを示している。一実施形態では、以下に詳細に説明するように、固定スキャン構成中の補正精度は、実際の経路長および検出器アレイ全体にわたるオフセット経路長を用いて、実行される。

焦点－１ １１０４からの放射線が、フラットスラブ１１０２に入射する。放射線経路１１０６は、フラットスラブ１１０２を通過し放射線検出器１１１０の位置１１０８における画素「ｉ」によって検出される、焦点－１ １１０４からの放射線を示している。放射線検出器１１１０は、検出器画素の行とチャンネルとで構成される。放射線検出器１１１０により放射線１１０６が検出されると、放射線検出器１１１０に接続された処理モジュールが、検出器画素ｉに対する実際の経路長Ｌ_ｉ１１１４を計算する。Ｌ_ｉは以下の式（１７）により計算することができる。

ここで、Ｔ１１１６は補正フラットスラブ１１０２の厚さであり、θ_ｉ１１１８は入射放射線１１０６と放射線検出器１１１０に対する垂線１１２０の間の検出器画素ｉの投影ファン角度である。

さらに、測定管パーキング位置において数度の角度オフセットθ_ｉ’１１２２がある状況について説明する。この状況では、管パーキング位置の測定における誤差により焦点－１ １１０４が焦点－１’ １１２４にシフトする。ここで、θ_ｉ’１１２２は、入射放射線１１２６と放射線検出器１１１０に対する垂線１１２８の間の、放射線検出器１１１０上の検出器画素ｉの投影ファン角度である。さらに、この数度のオフセットθ_ｉ’１１２２により、経路長Ｌ_ｉ’１１３０における測定誤差が生じ、さらに教師画像経路長における誤差が生じることになり、そしてこの誤差が、誤って補正された順方向モデルを介して実用のスキャン画像に転送されて出力された実用のスキャン画像における画像品質アーチファクトの原因となる。図１２を参照すると、図示されたグラフ１２００は、２つの曲線１２０２および１２０４を示し、それぞれ、管パーキング位置からの２つの異なる角度オフセットについて、様々な検出器チャンネルに対する有効経路長を表している。第１の曲線１２０２は、０度のオフセットにおける名目上の管位置を示し、経路長Ｌ_ｉを有する。第２の曲線１２０４は、管が少し５度だけシフトしている状況を示す。このようにすると、以下の式（１８）及び式（１９）で表される検出器チャンネルファン角度φ_ｉおよびτの関数である係数ｆ_ｉによって、経路長はもうＬ_ｉ’にシフトしている。

図１２は、Ｘ線管角度がそれぞれ０度および５度の場合の、検出器チャンネル１２０８にわたって厚さＴが４ｃｍのスラブの計算された経路長１２０２および１２０４の例を示している。図示されているように、計算された経路長において２つの曲線１２０２と１２０４とで明らかな違いがある。

すなわち、Ｘ線管角度が０のとき、曲線１２０２は経路長Ｌ_ｉが４.０６ｃｍよりわずかに短いと算出された測定において誤差のない理想的状況を示し、最短経路長を有する検出器チャンネルは、合計３２０のチャンネルのうちほぼ検出器チャンネル１６０を中心とする。一般的に、検出器チャンネル番号が０から増えるにつれて、曲線１２０２の経路長の値は、（ほぼ検出器チャンネル１６０において）最短経路長になるまで最初減少し、その後、最大角度に対応する検出器チャンネルに達するまで再び増加し始める。

さらに、Ｘ線管角度が５度のとき、曲線１２０４は、検出器チャンネル番号０において約４.０１の経路長から最初始まる。曲線１２０４の経路長の値は、チャンネル番号が増えるにつれて最初減少し、約７５のチャンネル番号に達した後、経路長の値は再び増加し始める。この曲線のオフセットは、低い番号のチャンネルに向かうほどガントリー／管がより大きくオフセットし、測定において誤差が生じることを示している。

さらに、ガントリー／管が反対方向に向かって、すなわち、高いチャンネル番号に向かって、オフセットしている構成（図示せず）では、対応する経路長曲線の左側は、高い経路長の値から始まり、経路長の値は、最短経路長になるまで最初減少し、その後、再び増加し、曲線がグラフ１２００の右側と比べて左側で不釣り合いに高くなるであろう。そのようなアンバランスは、ガントリー／管が高い番号のチャンネルに向かうほどオフセットし、測定において誤差も生じることを示すであろう。

図１３は、自動補正方法１３００の一実施形態を示し、補正精度を改善するために、少なくとも１つのファントムから鏡映画像を用いることにより、固定スラブスキャンについてスラブ座標系を基準にしてＸ線管／検出器位置の自動補正を示している。

ステップＳ１３０２において、まず、角度オフセットが０の中央位置にＸ線管が置かれることを前提として、経路長が既知であり制御されるように既知の材料のスラブが配置される。一実施形態では、スラブは、既知の厚さのフラットスラブである。ＣＴガントリー上に配置された１つ以上の固定Ｘ線管が、固定スキャンに基づく補正情報データを収集するために、スラブをスキャンする。固定スキャンの補正情報データは、スラブ厚の測定と、固定位置に置かれ、様々なｋＶｐおよび線束レベルで動作する１つ以上の固定Ｘ線管により、角度オフセットが０の中央位置において実行されるスキャンに基づく、教師画像スラブ経路長の計算と、を含む。一実施形態では、このステップにおいて、実際のＸ線管角度に関するオフセットが未知であるので、補正情報データが収集されるときに角度オフセットが０であることを前提として、固定スキャンが実行される。

ステップＳ１３０４において、Ｘ線管角度に関するオフセットτがτ＝０であるということを前提として収集された補正情報データに基づいて、かつ、スラブの１つ以上の既知の材料に基づいて、図６および式１～７を参照して先に説明したように、順方向ＰＣＤ測定モデルを補正する。さらに、Ｓ１３０２における固定スラブスキャン中に、先に計算された教師画像スラブ経路長を順方向ＰＣＤ測定モデルに用いて、初期補正テーブルが生成される。

ステップＳ１３０６において、アイソセンターに配置された円柱均一ファントムなどの補正ファントムに対して、回転スキャンを実行する。補正ファントムの回転スキャンのために、固定スラブスキャンから得られる前に補正された順方向ＰＣＤ測定モデルを回転スキャンと同期させられるように、Ｓ１３０２において固定スラブスキャンで選択されたのと同じｋＶｐ値が選択される。さらに、回転スキャン中に用いられるｍＡ値は、固定スラブスキャン中に用いられるｍＡ設定の範囲内にある。サイノグラムデータ１４０２を生成するために、Ｓ１３０４において計算された順方向補正モデルを用いて、複数の検出器チャンネルに対してＣＴガントリー上に配置された１つ以上の固定Ｘ線管に関するτ＝０度のオフセットにおけるＸ線管角度の初期推定と共に、回転スキャンを実行する。サイノグラムデータ１４０２について、図１４を参照して説明する。ステップＳ１３０４において生成された順方向ＰＣＤ測定モデルの補正テーブルを用いて、図６において先に説明した物質弁別プロセスにより補正ファントムの経路長を推定する。この推定された経路長を用いて、検出器チャンネル（例えば、Ｘ線検出器に含まれるチャンネル１～チャンネルＮ）に対してファントムに関するサイノグラムデータ１４０２を補正または生成する。

別の実施形態では、サイノグラムデータ１４０２を生成するために、Ｓ１３０４で計算された順方向補正モデルを用いて、複数の検出器チャンネルのサブセットに対してＣＴガントリー上に配置された１つ以上の固定Ｘ線管に関するτ＝０度のオフセットにおけるＸ線管角度の初期推定と共に、回転スキャンを実行してもよい。複数の検出器チャンネルのサブセットは、円柱均一ファントムのアイソセンターについて点対称である。差分画像において、中心のＲＯＩは、補正データにおいて管角度オフセットに最も影響されやすく、用いる円柱ファントムに対してＦＯＶが十分に大きければ、中心のチャンネルだけを用いることも可能である。

ステップＳ１３０８において、図１４に示すように、サイノグラムデータ１４０２が対称軸１４０２ａで区切って左半分１４０４と右半分１４０６に分割され、左半分１４０４が検出器チャンネル１～チャンネルＮ／２－１の曲線に対応し、右半分１４０６が検出器チャンネルＮ／２～チャンネルＮの曲線に対応する。次に、サイノグラムデータ１４０２の左半分１４０４が鏡像複写され、左鏡映サイノグラムデータ１４０８または左鏡像複写サイノグラムデータとも呼ばれる左鏡映投影１４０８が生成される。さらに、サイノグラムデータ１４０２の右半分１４０６が鏡像複写され、右鏡映サイノグラムデータ１４１０または右鏡像複写サイノグラムとも呼ばれる右鏡映投影１４１０が生成される。したがって、左鏡映投影１４０８および右鏡映投影１４１０は、サイノグラムデータ１４０２から生成された鏡映サイノグラムである。さらに、左鏡映投影１４０８は再構成されることで左鏡映画像１４１２が生成され、右鏡映投影１４１０が再構成されることで右鏡映画像１４１４が生成される。

ステップＳ１３１０において、左鏡映画像１４１２および右鏡映画像１４１４の少なくとも１つに対して解析を行うことで、左鏡映画像１４１２および右鏡映画像１４１４に対応する少なくとも１つのパラメーター（例えば、ハウンズフィールド単位（Hounsfield Unit：ＨＵ）バイアスの大きさの差）を決定する。（さらに、本明細書では、左鏡映画像および右鏡映画像の少なくとも１つをそのまま用いることに的を絞って説明する一方で、特に画像の中心における、画像の左右に延在する帯など、代替の実施形態でこれらの画像の従属部分を用いることができる。）そして、少なくとも１つのパラメーターが前に格納された閾値を超えるか否か、例えば、左鏡映画像１４１２および右鏡映画像１４１４に関するＨＵバイアスの大きさの差が前に格納された閾値を超えるか否かを判断する。この閾値は、再構成された左画像および右画像の少なくとも１つに関する、合格許容範囲の指標である。一実施形態では、前に格納された閾値は０．５ＨＵであり、左鏡映画像１４１２および右鏡映画像１４１４に関するＨＵバイアスの大きさの差が０．５ＨＵよりも小さい場合は、再構成左画像および再構成右画像に関する合格許容範囲が満たされる。さらに、左鏡映画像１４１２および右鏡映画像１４１４に関するＨＵバイアスの大きさの差が０．５ＨＵよりも大きい場合は、再構成左画像および再構成右画像に関する合格許容範囲は満たされない。

別の実施形態では、ステップＳ１３１０において、左鏡映画像１４１２だけに対して解析を行うことで、左鏡映画像１４１２に対応する少なくとも１つのパラメーター（例えば、ＨＵバイアスの大きさ）を決定する。そして、少なくとも１つのパラメーターが前に格納された閾値を超えるか否か、例えば、左鏡映画像１４１２に関するＨＵバイアスの大きさが前に格納された閾値を超えるか否かを判断する。この閾値は、再構成左画像に関する合格許容範囲の指標である。一実施形態では、前に格納された閾値は０．５ＨＵであり、左鏡映画像１４１２に関するＨＵバイアスの大きさが０．５ＨＵよりも小さい場合は、再構成左画像に関する合格許容範囲が満たされる。さらに、左鏡映画像１４１２に関するＨＵバイアスの大きさが０．５ＨＵよりも大きい場合は、再構成左画像に関する合格許容範囲は満たされない。

別の実施形態では、ステップＳ１３１０において、右鏡映画像１４１４に対して解析を行うことで、右鏡映画像１４１４に関する少なくとも１つのパラメーター（例えば、ＨＵバイアスの大きさ）を決定する。そして、少なくとも１つのパラメーターが前に格納された閾値を超えるか否か、例えば、右鏡映画像１４１４に関するＨＵバイアスの大きさが前に格納された閾値を超えるか否かを判断する。この閾値は、再構成右画像に関する合格許容範囲の指標である。一実施形態では、前に格納された閾値は０．８ＨＵであり、右鏡映画像１４１４に関するＨＵバイアスの大きさが０．８ＨＵより小さい場合は、再構成右画像に関する合格許容範囲が満たされる。さらに、右鏡映画像１４１４に関するＨＵバイアスの大きさが０．８ＨＵよりも大きい場合は、再構成右画像に関する合格許容範囲は満たされない。

一実施形態では、パラメーターが閾値よりも小さい場合は（例えば、ＨＵバイアスの大きさの差が前に格納された閾値を超えない場合）、推定Ｘ線管角度とスラブ補正測定の実際のＸ線管角度の推定差が十分に小さいと判断する。そして、方法は「ＹＥＳ」分岐をとり、ステップＳ１３１８に進む。

一方、ステップＳ１３１０で、少なくとも１つの画像が許容範囲テストに合格しない（例えば、ＨＵバイアスの大きさの差が、前に格納された閾値を超えない）と判断された場合は、（最初にτ＝０のオフセットであると見なされる）推定Ｘ線管角度とスラブ補正測定中の実際のＸ線管角度のオフセットが容認できないほど高いと判断する。したがって、τ＝０のオフセットであるＸ線管角度の初期推定を更新することで決定されたパラメーター（例えば、ＨＵバイアスの大きさの差）を低減することになっていると判断され、方法は「ＮＯ」分岐をとり、ステップＳ１３１２に進む。ステップＳ１３１２において、（初期推定τ＝０の）Ｘ線管角度の初期推定をτ＝０＋δの新たなオフセット推定に更新する。ここで、δはオフセット量（例えば、５度）である。したがって、Ｘ線管角度の更新された推定は、τ＝５度のオフセットである。ここで、固定スキャン中にτ＝０において計算された教師画像スラブ経路長を、τ＝５度のオフセットにおけるＸ線管角度の更新された推定に基づいて、再計算する。

ステップＳ１３１４において、順方向ＰＣＤ測定モデルが、新たな推定における（τ＝５度のオフセットにおける）Ｘ線管角度の更新された推定、フラットスラブの既知の材料、および測定されたスラブ厚に基づいて、再補正される。さらに、再計算された教師画像スラブ経路長を順方向ＰＣＤ測定モデルで用いて、更新された補正テーブルが生成される。ステップＳ１３１４で生成された補正テーブルを用いて、図６に関する先に説明した物質弁別プロセスにより、ファントムを通る経路長が再推定される。再推定された経路長を用いて、Ｘ線検出器に含まれる検出器チャンネル（例えば、チャンネル１～チャンネルＮ）についてファントムに関するサイノグラム１４０２が、再補正される。

ステップＳ１３１６において、再補正されたサイノグラム１４０２に基づいて、更新された左鏡映画像および更新された右鏡映画像の少なくとも１つが再構成される。更新された左鏡映画像および／または更新された右画像を再構成する方法は、ステップＳ１３０８において図１４を参照して先に説明したように、サイノグラム１４０２から左鏡映画像１４１２および右鏡映画像１４１４を再構成する方法とほぼ同様である。更新された左鏡映画像および／または更新された右画像が再構成されると、方法はステップＳ１３１０に戻る。

ここで、ステップＳ１３１０において、更新された左鏡映画像および更新された右鏡映画像の少なくとも１つに対して再び解析を行うことで、計算されたパラメーター（例えば、ＨＵバイアスの大きさの差）がその許容テストに今度は合格するか否かを判断する。例えば、ＨＵバイアスの大きさの差が前に格納された閾値を超えるか否かを判断するために比較する。このため、比較の結果、ＨＵバイアスの大きさの差が前に格納された閾値を超える場合は、τ＝５度のオフセットにおけるＸ線管角度の更新された推定と補正測定中の実際のＸ線管角度の間に容認できないほど高いオフセットがまだあると判断される。したがって、オフセット角度０＋δの現在の更新された推定は、判断されたＨＵバイアスの大きさの差を減らすために、再度更新されるべきと判断され、方法は「ＮＯ」分岐をとり、ステップＳ１３１２に進む。

しかし、再びステップＳ１３１０において、ＨＵバイアスの大きさの差が前に格納された閾値を超えない場合は、補正測定中の実際のＸ線管角度が十分近く推定されたと判断される。そして、方法は「ＹＥＳ」分岐をとり、ステップＳ１３１８に進む。

ステップＳ１３１８において、合格点を満たす再構成左画像および再構成右画像に関する補正テーブルが、ＣＴに関するメモリー装置すなわち記憶装置に格納される。

実施形態では、補正ファントムは、実際のＸ線管角度を求めるために、モデル化できる十分に知られている特性を有する他のどのような種類のファントムを含んでもよい。同様または異なる密度および／または減衰特性を有する他の材料も可能であるが、このファントムの例示的なサイズは直径が２０ｃｍ～４０ｃｍの範囲内であってもよく、ファントムの例示的な材料は水であってもよい。ファントムの回転スキャンのために、スラブスキャン中と同じｋＶｐが選択され、この結果、補正された順方向モデルが適切に適用される。均一ファントムをスキャンするためのｍＡ設定は、スラブをスキャンする間に用いられるｍＡ設定の範囲内である。ファントムの経路長サイノグラムが、Ｘ線管角度の初期最良推定値を用いてスラブスキャン中のスラブの経路長を計算する、最初に補正されたＰＣＤ順方向モデルを用いて推定される。ファントムスキャンサイノグラムは、検出器チャンネルの中央から左半分と右半分に分割され、さらに、分割されたサイノグラムの左／右の鏡映を作ることで左鏡映サイノグラムおよび右鏡映サイノグラムが生成され、左鏡映画像および右鏡映画像が、標準のフィルター補正逆投影（Filtered Back Projection：ＦＢＰ）を用いて生成される。鏡映画像の中心が、Ｘ線管角度におけるオフセットの影響を最も受けやすいため、鏡映画像の中心を用いて、Ｘ線管角度に関するオフセットを最高の精度で決定する。

別の実施形態では、方法１３００の動作を実行するために、他のどのような種類の補正ファントムを用いてもよい。一実施形態では、ファントムがわずかに中心からずれているときに、方法１３００の動作を実行してもよい。別の実施形態では、補正ファントムは、そのようなスキャンのためにＣＴシステムアイソセンターの近くに載置される。

図１５Ａは、補正スキャンにおけるＸ線管角度に関する異なる推定されたオフセットτにおける、再構成された左鏡映画像１４１２の４つで１組の画像１５００Ａである。画像１５０２、１５０４、１５０６、および１５０８は、それぞれτ＝１度、τ＝－１度、τ＝５度、およびτ＝－５度の推定Ｘ線管角度から得られる再構成された左鏡映画像である。画像１５０２、１５０４、１５０６、および１５０８は、ファントムの中心において最大のＨＵバイアスを示し、半径方向における緩やかなバイアス変化も示している。これらの条件のいずれかまたは両方を用いることで、推定Ｘ線管角度が正確か否かを判断することができる。

図１５Ｂは、スラブ補正測定中のＸ線管角度に関する様々なオフセットτにおける、左鏡映画像１４１２（図１４）に関するＨＵバイアスの大きさのグラフ１５００Ｂを示す。グラフ１５００Ｂは、τ＝１度、τ＝－１度、τ＝３度、τ＝－３度、τ＝５度、およびτ＝－５度の推定Ｘ線管角度から得られる左鏡映画像に関するＨＵバイアスの大きさをそれぞれ表す、曲線１５１０、１５１２、１５１４、１５１６、１５１８、および１５２０を示している。曲線１５１０、１５１２、１５１８、および１５２０は、図１５Ａの左鏡映画像１５０２、１５０４、１５０６、および１５０８にそれぞれ対応する。

図１６Ａは、補正スキャンにおけるＸ線管角度に関する異なる推定されたオフセットτにおける、再構成された右鏡映画像１４１２の４つで１組の画像１６００Ａである。画像１６０２、１６０４、１６０６、および１６０８は、それぞれτ＝１度、τ＝－１度、τ＝５度、およびτ＝－５度の推定Ｘ線管角度から得られる再構成された右鏡映画像である。画像１６０２、１６０４、１６０６、および１６０８は、ファントムの中心において最大のＨＵバイアスを示し、半径方向における緩やかなバイアス変化も示している。これらの条件のいずれかまたは両方を用いることで、推定Ｘ線管角度が正確か否かを判断することができる。

図１６Ｂは、スラブ補正測定中のＸ線管角度に関する様々なオフセットτにおける、右鏡映画像１４１２（図１４）に関するＨＵバイアスの大きさのグラフ１６００Ｂを示す。グラフ１６００Ｂは、τ＝１度、τ＝－１度、τ＝３度、τ＝－３度、τ＝５度、およびτ＝－５度の推定Ｘ線管角度から得られる右鏡映画像に関するＨＵバイアスの大きさをそれぞれ表す、曲線１６１０、１６１２、１６１４、１６１６、１６１８、および１６２０を示している。曲線１６１０、１６１２、１６１８、および１６２０は、図１６Ａの右鏡映画像１６０２、１６０４、１６０６、および１６０８にそれぞれ対応する。

図１６Ｃは、図１５Ｂのグラフ１５００Ｂおよび図１６Ｂのグラフ１６００Ｂを比較のために並べて示す。１５００Ｂおよび１６００ＢのＨＵバイアスの大きさを解析することで、これらのバイアスの差が算出される。左鏡映画像と右鏡映画像のＨＵバイアスの大きさの差が大きいほど、オフセット角度が大きい。真のオフセット角度は、左鏡映画像と右鏡映画像のＨＵバイアスの大きさの差が最小または完全に無いときに、識別される。したがって、グラフ１５００Ｂにより表された左鏡映画像のＨＵバイアスの大きさと比較すると、グラフ１６００Ｂにより表される右鏡映画像のＨＵバイアスの大きさは、同様の大きさを有するが、同じ管オフセット角度で反対の方向にある。グラフ１５００Ｂによって示されるように、実際のＸ線管角度が曲線１５１２で表されたτ＝－１度のオフセットであるとき、τ＝－１度の推定されたオフセットは、オフセットの最小値として識別される。さらに、グラフ１６００Ｂによって示されるように、実際のＸ線管角度が曲線１６１２で表されたτ＝－１度のオフセットであるとき、τ＝－１度の角度は、オフセットの最小値として識別される。

図１７Ａは、ファントム画像１７００－１を示し、この画像に関するＸ線管角度に対するオフセットτが合格許容範囲を満たすか否かを判断するために、円形のＲＯＩ１７０２Ａが解析される。ファントム画像１７００－１は、図１４に示す左鏡映画像１４１２または右鏡映画像１４１４であってもよい。代わりに、左鏡像投影サイノグラム１４０８から直接再構成された画像と右鏡像投影サイノグラム１４１０から直接再構成された画像の差である差分画像を用いてもよい。

ＲＯＩ１７０２Ａ内の画素毎に異なるＸ線管角度において、ＲＯＩ１７０２Ａについての（図１４を参照して先に説明したように）左鏡映画像および右鏡映画像の少なくとも１つを生成するために、ＲＯＩ１７０２Ａに対応する補正パラメーターが図１３の動作の実行に基づいて計算される。さらに、ＲＯＩ１７０２Ａに関する補正パラメーター（例えば、ＨＵバイアスの大きさ）が、左鏡映画像および右鏡映画像の少なくとも１つに基づいて、いくつかの異なるＸ線管角度のそれぞれについて算出される。Ｘ線管角度についていくつかの異なるオフセット角度のそれぞれに関連付けられたＲＯＩ１７０２Ａに関する（例示的な補正パラメーターとしての役割を果たす）ＨＵバイアスの大きさが、図１７Ｂのグラフ１７００－２にプロットされる。

グラフ１７００－２は、（軸１７１０上の）ＲＯＩ１７０２Ａの例示的な１組の絶対平均値と（軸１７１２上の）例示的な管オフセット角度の間の相関を示す。図示するように、点１７１４ｅは最小値を有し、０に近いＸ線管角度において最適値τ^＊を示す。１７１４ｅのいずれかの側のＸ線管角度に対応する他の点１７１４ｆおよび１７１４ｄは、わずかに高く、のこりの点１７１４ｃ、１７１４ｇ、１７１４ｈ、１７１４ｂ、１７１４ｉ、および１７１４ａは、これらが最適値τ^＊から遠ざかるにつれてよりいっそう悪くなっている。使用対象のＸ線管角度を決定するための反復方法の一実施形態では、方法により、補正パラメーターとしてＲＯＩ１７０２Ａの計算された絶対平均値の最小値が算出される。当業者には明らかではあるが、図１７Ｃに示すように再構成画像１７００－３において上下左右の中心に配置された左右のＲＯＩ帯１７０２Ｃなど、円形のＲＯＩ以外の他の形状を用いることもできる。

反復プロセスの間、方法は、（１）ひとたび閾値より低い補正パラメーターが求まればＸ線管角度の探索を停止するか、または（２）推定Ｘ線管角度の全範囲にわたって追加の補正パラメーターの算出を継続してから、補正パラメーターが局所的ピーク（例えば、最大または最小）になる角度を選択するか、のいずれかが可能である。例えば、推定Ｘ線管角度が、点１７１４ａに対応する角度において最初選択され、次のチェック毎に増やされるのであれば、第１実施形態では、点１７１４ｄが特定の閾値よりも低かったと見なしてプロセスを終了することも可能である。しかし、第２実施形態では、プロセスはステップ１７１４ｉに対応する角度まで継続するであろう。そして、点１７１４ｅに対応する角度は、最小ピークとして選択されるであろう。代わりに、かかる継続的なプロセスを用いたヒューリスティック方法を用いて、１７１４ａから開始しており、点１７１４ｆは１７１４ｅよりも既に良い結果であるので、点１７１４ｆに対する補正パラメーターを計算した後に停止することも可能である。したがって、再構成画像は、１７１４ｆに対応する角度よりも大きい角度に対しては、生成しなくてもよいだろう。

さらに別の最適化方法では、方法は、推定Ｘ線管角度を０となるように最初選択してから、０のそれぞれの側（例えば、－１および１）の角度に対応する点において、続いて、多くの角度において（例えば、第１の側における一連の－１、－２、－３、－４、その他、および、第２の側における一連の１、２、３、４、その他を用いて）、補正パラメーターをチェックする。いずれかの側の補正パラメーターが当該側の前の補正パラメーターよりも悪化する場合、当該側における探索を中止することができる。そして、方法は、ピーク値が求められるまで、それぞれの側における現在最良の選択の間の点を、（例えば、多数の二等分演算のため、片側におけるエントリー間の距離を二等分することにより）決定することができる。

鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより生成される再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する工程に関して、これまで説明してきたが、ファントムがチャンネルのアイソセンターに載置される場合、サイノグラムデータから直接補正パラメーターを決定することも可能である。そのような一実施形態では、システムおよび方法は、検出器チャンネルの２つの対称セット間（例えば、検出器チャンネルの左半分と右半分の間）の均一性の尺度（例えば、差）を計算する。計算された均一性の尺度が、サイノグラムデータ専用の閾値に適合する（または代わりに、当該閾値を満たすこれらの均一性の尺度の中で最良の均一性の尺度である）場合、対応するＸ線管オフセット角度が決定されたことになる。

当然のことながら、一実施形態では、上述の技術はＣＴ装置またはスキャナーに適用可能である。図１８は、ＣＴ装置またはスキャナーに含まれる水平Ｘ線撮影ガントリーの実施態様を示す。図１８に示すように、Ｘ線撮影ガントリー１９５０（側面から図示）は、Ｘ線管１９５１、環状フレーム１９５２、および多列または２次元アレイ型Ｘ線検出器１９５３を備える。Ｘ線管１９５１およびＸ線検出器１９５３は、回転軸ＲＡの周囲に回転可能に支持される環状フレーム１９５２上に被検体ＯＢＪ（例えば、患者）を挟んで正反対の位置に取り付けられる。回転ユニット１１５７は、被検体ＯＢＪ（例えば、患者）を図示されたページの奥または手前へ軸ＲＡに沿って移動させている間に、環状フレーム１９５２を０．４秒／回転などの高い速度で回転させる。

以下に、本発明に係るＸ線ＣＴ装置の実施形態を、添付の図面を参照して説明する。なお、Ｘ線ＣＴ装置は、Ｘ線管およびＸ線検出器が検査対象の被検体の周囲を一緒に回転する回転／回転型装置や、多数の検出素子がリング形や平面形に配列され、Ｘ線管だけが検査対象の被検体の周囲を回転する固定／回転型装置など、様々な種類の装置を含む。本発明はいずれの種類にも適用することができる。今回の場合、現在主流となっている回転／回転型を例として説明する。

マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、高電圧発生器１９５９をさらに備える。高電圧発生器１９５９は、Ｘ線管１９５１がＸ線を発生するように、スリップリング１９５８を通してＸ線管１９５１に印加される管電圧を発生する。Ｘ線検出器１９５３は、被検体ＯＢＪ（例えば、患者）を透過した放射Ｘ線を検出するために、被検体ＯＢＪ（例えば、患者）を挟んでＸ線管１９５１の反対側に位置する。Ｘ線検出器１９５３は、個々の検出器素子またはユニットをさらに備え、ＰＣＤであってもよい。第４世代ジオメトリーシステムでは、Ｘ線検出器１９５３は、３６０°配置で被検体ＯＢＪ（例えば、患者）の周囲に配置された複数の検出器の１つであってもよい。

ＣＴ装置は、Ｘ線検出器１９５３から検出された信号を処理するための他の装置をさらに備える。データ収集回路すなわちデータ収集システム（Data Acquisition System：ＤＡＳ）１９５４は、Ｘ線検出器１９５３から出力された信号をチャンネル毎に電圧信号に変換し、当該信号を増幅し、さらにデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１９５３およびＤＡＳ１９５４は、所定の１回転当たりの総投影数（Total Number Of Projections Per Rotation：ＴＰＰＲ）を扱うように構成されている。

上記のデータは、非接触データ送信器１９５５を通してＸ線撮影ガントリー１９５０の外側のコンソールに収容されている前処理装置１９５６に送られる。前処理装置１９５６は、生データに対して感度補正などの特定の補正を行う。メモリー１９６２は、再構成処理の直前の段階で投影データとも呼ばれる結果データを格納する。メモリー１９６２は、再構成装置１９６４、入力装置１９６５、および表示装置１９６６と一緒に、データ／コントロールバス１９６１を介してシステムコントローラー１９６０に接続されている。システムコントローラー１９６０は、ＣＴシステムを駆動するのに十分なレベルに電流を制限する電流調整器１９６３を制御する。一実施形態では、システムコントローラー１９６０は、上述したように、最適化されたスキャン収集パラメーターを実装する。再構成装置１９６４は、方法６００および１３００などの上記の技術を実行するように構成された回路を備えてもよい。

本明細書に記載する方法およびシステムは、数多くの技術に実装され得るが、概して、本明細書に記載する技術を実行するためのイメージング装置および／または処理回路に関するものである。一実施形態では、処理回路は、ＡＳＩＣ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）、ジェネリックアレイロジック（Generic Array Of Logic：ＧＡＬ）、プログラマブルアレイロジック（Programmable Array Of Logic：ＰＡＬ）、論理ゲートの１回限りのプログラミングを可能にするための回路（例えば、ヒューズの使用）または再プログラム可能な論理ゲート、のうちの１つまたはそれらの組み合わせとして実装される。さらに、処理回路は、本明細書に記載のプロセスを実行するようにコンピュータープロセッサーを制御するためのコンピューター命令（バイナリーの実行可能命令および／または解釈されたコンピューター命令）を格納する内蔵および／または外付けの不揮発性コンピューター可読メモリー（例えば、ＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＦＲＡＭ（登録商標）、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、および／またはＥＥＰＲＯＭ）を有するコンピュータープロセッサー回路を備えてもよい。コンピュータープロセッサー回路は、それぞれ１つのスレッドまたは複数のスレッドをサポートし、それぞれ１つのコアまたは複数のコアを有するシングルプロセッサーまたはマルチプロセッサーを実装してもよい。

また、本開示の実施形態は、以下の補足項目に記載するものであってもよい。

（１）複数の検出器チャンネルを用いて対称ファントムをスキャンすることによりサイノグラムデータを収集する工程と、前記収集されたサイノグラムデータの第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータであって、前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータの少なくとも１つを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成する工程と、前記鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第１再構成画像を出力する工程と、前記第１再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する工程と、を含む補正方法。

（２）前記複数の検出器チャンネルを用いてスラブをスキャンすることにより補正情報データを収集する工程と、前記収集された補正情報データに基づいて順方向補正モデルを補正する工程と、をさらに含む、請求項１に記載の方法。

（３）前記第１再構成画像に基づいてＸ線管角度オフセット量を推定する工程と、前記推定されたＸ線管角度オフセットおよび前記第１再構成画像に基づいて前記補正パラメーターを決定する工程と、をさらに含む、請求項１に記載の方法。

（４）（ａ）前記決定された補正パラメーターに基づいて、オフセット量により前記推定Ｘ線管角度を更新する工程と、（ｂ）前記更新された推定Ｘ線管角度を用いて、更新されたサイノグラムデータを生成する工程と、（ｃ）前記更新されたサイノグラムデータの第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータであって、前記複数の検出器チャンネルのうちの前記中央の検出器チャンネルにおいて前記更新されたサイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータの少なくとも１つを鏡像複写することにより、更新された鏡像複写サイノグラムデータを生成する工程と、（ｄ）前記更新された鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第２再構成画像を出力する工程と、（ｅ）前記第３再構成画像に基づいて、更新された補正パラメーターを決定する工程と、をさらに含む、請求項３に記載の方法。

（５）前記補正パラメーターが特定の閾値に適合する推定Ｘ線管角度を決定するために、（ａ）から（ｅ）の工程を繰り返す工程をさらに含む、請求項４に記載の方法。

（６）前記補正パラメーターが前記決定された補正パラメーターのうちのピークである推定Ｘ線管角度を決定するために、（ａ）から（ｅ）の工程を繰り返す工程をさらに含む、請求項４に記載の方法。

（７）前記対称ファントムは円柱ファントムである、請求項１に記載の方法。

（８）前記鏡像複写サイノグラムデータを生成する工程は、前記収集されたサイノグラムデータの前記第１サイノグラムデータおよび前記第２サイノグラムデータを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成する工程を含み、前記第１再構成画像を出力する工程は、第１および第２鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより、前記第１再構成画像および第２再構成画像をそれぞれ出力する工程を含み、前記第１再構成画像に基づいて前記補正パラメーターを決定する工程は、前記第１再構成画像および前記第２再構成画像の少なくとも一部の間の相関の程度を算出することにより、前記第１再構成画像と前記第２再構成画像に基づいて前記補正パラメーターを決定する工程を含む、請求項１に記載の方法。

（９）前記相関の程度は、前記第１再構成画像および前記第２再構成画像の少なくとも一部における均一性の程度を含む、請求項８に記載の方法。

（１０）既知の線減衰係数および既知の経路長を有する前記スラブを、Ｘ線スキャナーシステムにおける既知の位置に配置されたＸ線管でスキャンする工程と、前記スラブをスキャンする工程に基づき物質弁別データを生成する工程と、ある回転速度において前記Ｘ線管を用いる空気スキャンに基づいて、空気補正データを生成する工程と、少なくとも前記物質弁別データおよび前記空気スキャンに基づいて、前記Ｘ線スキャナーシステムのための前記順方向モデルを補正する工程と、をさらに含む、請求項２に記載の方法。

（１１）複数の検出器チャンネルを用いて対称ファントムをスキャンすることによりサイノグラムデータを収集し、前記収集されたサイノグラムデータの第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータであって、前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータの少なくとも１つを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成し、前記鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第１再構成画像を出力し、前記第１再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する、ように構成された処理回路を備えるイメージング装置。

（１２）前記処理回路は、前記複数の検出器チャンネルを用いてスラブをスキャンすることにより補正情報データを収集し、前記収集された補正情報データに基づいて順方向補正モデルを補正する、ようにさらに構成される、請求項１１に記載の装置。

（１３）前記処理回路は、前記第１再構成画像に基づいてＸ線管角度オフセット量を推定し、前記推定されたＸ線管角度オフセットおよび前記第１再構成画像に基づいて前記補正パラメーターを決定する、ようにさらに構成される、請求項１１に記載の装置。

（１４）前記処理回路は、（ａ）前記決定された補正パラメーターに基づいて、オフセット量により前記推定Ｘ線管角度を更新し、（ｂ）前記更新された推定Ｘ線管角度を用いて、更新されたサイノグラムデータを生成し、（ｃ）前記更新されたサイノグラムデータの第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータであって、前記複数の検出器チャンネルのうちの前記中央の検出器チャンネルにおいて前記更新されたサイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータおよび第２サイノグラムデータの少なくとも１つを鏡像複写することにより、更新された鏡像複写サイノグラムデータを生成し、（ｄ）前記更新された鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第２再構成画像を出力し、（ｅ）前記第３再構成画像に基づいて、更新された補正パラメーターを決定する、ようにさらに構成される、請求項１３に記載の装置。

（１５）前記処理回路は、前記補正パラメーターが特定の閾値に適合する推定Ｘ線管角度を決定するために、（ａ）から（ｅ）の機能を繰り返すようにさらに構成される、請求項１４に記載の装置。

（１６）前記処理回路は、前記補正パラメーターが前記決定された補正パラメーターのうちのピークである推定Ｘ線管角度を決定するために、（ａ）から（ｅ）の機能を繰り返すようにさらに構成される、請求項１４に記載の装置。

（１７）前記対称ファントムは円柱ファントムである、請求項１１に記載の装置。

（１８）鏡像複写サイノグラムデータを生成するように構成された前記処理回路は、前記収集されたサイノグラムデータの前記第１サイノグラムデータおよび前記第２サイノグラムデータを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成するように構成された処理回路を含み、前記第１再構成画像を出力するように構成された前記処理回路は、前記第１および第２鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより、前記第１再構成画像および第２再構成画像をそれぞれ出力するように構成された処理回路を含み、
前記第１再構成画像に基づいて前記補正パラメーターを決定するように構成された前記処理回路は、前記第１再構成画像および前記第２再構成画像の少なくとも一部の間の相関の程度を算出することにより、前記第１再構成画像と前記第２再構成画像に基づいて前記補正パラメーターを決定するように構成された処理回路を含む、請求項１１に記載の装置。

（１９）前記相関の程度は、前記第１再構成画像および第２再構成画像の少なくとも一部における均一性の程度を含む、請求項１８に記載の装置。

（２０）前記処理回路は、既知の線減衰係数および既知の経路長を有する前記スラブを、Ｘ線スキャナーシステムにおける既知の位置に配置されたＸ線管でスキャンし、前記スラブをスキャンする工程に基づき物質弁別データを生成し、ある回転速度において前記Ｘ線管を用いる空気スキャンに基づいて、空気補正データを生成し、少なくとも前記物質弁別データおよび前記空気スキャンに基づいて、前記Ｘ線スキャナーシステムのための前記順方向モデルを補正する、ようにさらに構成される、請求項１２に記載の装置。

（２１）あるＸ線管角度において複数の検出器チャンネルについてスラブをスキャンすることによって補正情報データを収集する工程と、Ｘ線管角度の推定値である推定Ｘ線管角度において前記収集された補正情報データに基づき順方向補正モデルを補正する工程と、前記順方向補正モデルに基づいて前記推定Ｘ線管角度におけるサイノグラムデータを生成するために、前記複数の検出器チャンネルについて補正ファントムをスキャンする工程と、前記複数の検出器チャンネルを分割する対称軸の第１の側において、前記生成されたサイノグラムデータのサブセットの鏡映を作ることにより、鏡映サイノグラムデータを生成する工程と、前記対称軸によって切り離された、前記鏡映サイノグラムデータおよび前記補正されたサイノグラムデータのサブセットを再構成することにより、再構成画像を出力する工程と、前記鏡映サイノグラムデータに対応する前記再構成画像の部分と前記補正されたサイノグラムデータのサブセットに対応する前記再構成画像の部分の間の相関に基づいて、補正パラメーターを決定する工程と、を含む補正方法。

（２２）前記決定された補正パラメーターに基づくオフセット量により前記推定Ｘ線管角度を更新する工程と、再補正されたサイノグラムデータを生成するために、前記更新された推定Ｘ線管角度に基づいて前記サイノグラムデータを再生成する工程と、前記対称軸の第１の側において、前記再補正されたサイノグラムデータのサブセットの鏡映を作ることにより、別の鏡映サイノグラムデータを生成する工程と、前記対称軸によって切り離された、前記別の鏡映サイノグラムデータおよび前記再補正されたサイノグラムデータのサブセットを再構成することにより、別の再構成画像を出力する工程と、前記別の鏡映サイノグラムデータに対応する前記再構成画像の部分と前記再補正されたサイノグラムデータのサブセットに対応する前記再構成画像の部分の間の前記相関に基づいて、更新された補正パラメーターを決定する工程と、をさらに含む、請求項２１に記載の方法。

（２３）前記補正されたサイノグラムデータと前記鏡映サイノグラムデータの間の大きさの差が閾値を満たすか否かを判断する工程と、前記補正されたサイノグラムデータと前記鏡映サイノグラムデータの間の大きさの差が前記閾値を満たすことを前記判断が示す場合、前記決定された補正パラメーターを格納する工程と、をさらに含む、請求項２１に記載の方法。

（２４）前記補正されたサイノグラムデータと前記鏡映サイノグラムデータの間の大きさの差が前記閾値を満たさないと前記判断が示す場合、オフセット量により前記推定Ｘ線管角度を更新する工程をさらに含む、請求項２３に記載の方法。

（２５）円形均一ファントムである前記補正ファントムを、アイソセンターにおいてＸ線スキャナーシステムでスキャンする工程をさらに含む、請求項２１に記載の方法。

（２６）前記補正ファントムをスキャンする工程は、円柱ファントムである前記円形均一ファントムの周りの回転スキャンにより実行される、請求項２５に記載の方法。

（２７）既知の線減衰係数および既知の経路長を有する前記スラブを、Ｘ線スキャナーシステムにおける既知の位置に配置されたＸ線管でスキャンする工程と、前記スラブをスキャンする工程に基づき物質弁別データを生成する工程と、ある回転速度において前記Ｘ線管を用いる空気スキャンに基づいて、空気補正データを生成する工程と、少なくとも前記物質弁別データおよび前記空気スキャンに基づいて、前記Ｘ線スキャナーシステムのための順方向モデルを補正する工程と、をさらに含む請求項２１に記載の方法。

（２８）前記物質弁別データは、加重ビン応答およびパルスパイルアップ補正項を含む、請求項２７に記載の方法。

（２９）前記Ｘ線スキャナーシステムは光子計数ＣＴスキャナーシステムである、請求項２７に記載の方法。

（３０）前記Ｘ線スキャナーシステムは第３世代光子計数ＣＴスキャナーシステムである、請求項２７に記載の方法。

（３１）あるＸ線管角度において複数の検出器チャンネルについてスラブをスキャンすることによって補正情報データを収集し、Ｘ線管角度の推定値である推定Ｘ線管角度において前記収集された補正情報データに基づき順方向補正モデルを補正し、前記順方向補正モデルに基づいて前記推定Ｘ線管角度におけるサイノグラムデータを生成するために、前記複数の検出器チャンネルについて補正ファントムをスキャンし、前記複数の検出器チャンネルを分割する対称軸の第１の側において、前記生成されたサイノグラムデータのサブセットの鏡映を作ることにより、鏡映サイノグラムデータを生成し、前記対称軸によって切り離された、前記鏡映サイノグラムデータおよび前記補正されたサイノグラムデータのサブセットを再構成することにより、再構成画像を出力し、前記鏡映サイノグラムデータに対応する前記再構成画像の部分と前記補正されたサイノグラムデータのサブセットに対応する前記再構成画像の部分の間の相関に基づいて、補正パラメーターを決定する、ように構成された処理回路を備えるシステム。

（３２）前記処理回路は、前記決定された補正パラメーターに基づくオフセット量により前記推定Ｘ線管角度を更新し、再補正されたサイノグラムデータを生成するために、前記更新された推定Ｘ線管角度に基づいて前記サイノグラムデータを再生成し、前記対称軸の第１の側において、前記再補正されたサイノグラムデータのサブセットの鏡映を作ることにより、別の鏡映サイノグラムデータを生成し、前記対称軸によって切り離された、前記別の鏡映サイノグラムデータおよび前記再補正されたサイノグラムデータのサブセットを再構成することにより、別の再構成画像を出力し、前記別の鏡映サイノグラムデータに対応する前記再構成画像の部分と前記再補正されたサイノグラムデータのサブセットに対応する前記再構成画像の部分の間の前記相関に基づいて、更新された補正パラメーターを決定する、ように構成される、請求項３１に記載のシステム。

（３３）前記処理回路は、前記補正されたサイノグラムデータと前記鏡映サイノグラムデータの間の大きさの差が閾値を満たすか否かを判断し、前記補正されたサイノグラムデータと前記鏡映サイノグラムデータの間の大きさの差が前記閾値を満たすことを前記判断が示す場合、前記決定された補正パラメーターを格納する、ように構成される、請求項１１に記載のシステム。

（３４）前記処理回路は、前記補正されたサイノグラムデータと前記鏡映サイノグラムデータの間の大きさの差が前記閾値を満たさないことを前記判断が示す場合、オフセット量により前記推定Ｘ線管角度を更新するように構成される、請求項３３に記載のシステム。

（３５）前記処理回路は、円形均一ファントムである前記補正ファントムを、アイソセンターにおいてＸ線スキャナーシステムでスキャンするように構成される、請求項３１に記載のシステム。

（３６）前記補正ファントムをスキャンする工程は、円柱ファントムである前記円形均一ファントムの周りの回転スキャンにより実行される、請求項３５に記載のシステム。

（３７）前記処理回路は、既知の線減衰係数および既知の経路長を有する前記スラブを、Ｘ線スキャナーシステムにおける既知の位置に配置されたＸ線管でスキャンし、前記スラブをスキャンする工程に基づき物質弁別データを生成し、ある回転速度において前記Ｘ線管を用いる空気スキャンに基づいて、空気補正データを生成し、少なくとも前記物質弁別データおよび前記空気スキャンに基づいて、前記Ｘ線スキャナーシステムのための順方向モデルを補正する、ように構成される、請求項３１に記載のシステム。

（３８）前記物質弁別データは、加重ビン応答およびパルスパイルアップ補正項を含む、請求項３７に記載のシステム。

（３９）前記Ｘ線スキャナーシステムは光子計数ＣＴスキャナーシステムである、請求項３７に記載のシステム。

（４０）前記Ｘ線スキャナーシステムは第３世代光子計数ＣＴスキャナーシステムである、請求項３７に記載のシステム。

上記内容に鑑みて、本明細書に示す実施形態の様々な修正および変更が可能である。したがって、請求の範囲内で、本明細書に具体的に記載された以外のやり方で、本開示を実践してもよい。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、補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。

１９５６ 前処理装置
１９６２ メモリー
１９６４ 再構成装置
１９６５ 入力装置
１９６６ 表示装置

Claims (12)

1. 複数の検出器チャンネルを用いて対称ファントムをスキャンすることによりサイノグラムデータを収集し、
   前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成し、
   前記鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第１再構成画像を出力し、
   前記第１再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する、処理回路
   を備える、画像処理装置。
2. 前記処理回路は、
   前記複数の検出器チャンネルを用いてスラブをスキャンすることにより補正情報データを収集し、
   前記収集された補正情報データに基づいて順方向補正モデルを補正するように更に構成される、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記処理回路は、
   前記第１再構成画像に基づいてＸ線管角度オフセット量を推定し、
   前記推定されたＸ線管角度オフセットおよび前記第１再構成画像に基づいて前記補正パラメーターを決定するように更に構成される、請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記処理回路は、
   （ａ）前記決定された補正パラメーターに基づいて、推定Ｘ線管角度を更新し、
   （ｂ）前記更新された推定Ｘ線管角度を用いて、更新されたサイノグラムデータを生成し、
   （ｃ）前記複数の検出器チャンネルのうちの前記中央の検出器チャンネルにおいて前記更新されたサイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータを鏡像複写することにより、更新された鏡像複写サイノグラムデータを生成し、
   （ｄ）前記更新された鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第２再構成画像を出力し、
   （ｅ）前記第２再構成画像に基づいて、更新された補正パラメーターを決定する、
   ように更に構成される、請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記処理回路は、
   前記補正パラメーターが特定の閾値に適合する前記推定Ｘ線管角度を決定するために、（ａ）から（ｅ）の処理を繰り返すようにさらに構成される、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記処理回路は、
   前記補正パラメーターが前記決定された補正パラメーターのうちのピークである前記推定Ｘ線管角度を決定するために、（ａ）から（ｅ）の処理を繰り返すようにさらに構成される、請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記対称ファントムは円柱ファントムである、請求項１～６のいずれか一つに記載の画像処理装置。
8. 前記処理回路は、前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成されるサイノグラムデータであって、前記第１サイノグラムデータとは異なる第２サイノグラムデータを鏡像複写することにより、第２の鏡像複写サイノグラムデータを生成し、
   前記第２の鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第２再構成画像を出力し、
   前記第１再構成画像および前記第２再構成画像の少なくとも一部の間の相関の程度を算出することにより、前記補正パラメーターを決定する、請求項１に記載の画像処理装置。
9. 前記相関の程度は、前記第１再構成画像および前記第２再構成画像の少なくとも一部における均一性の程度を含む、請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記処理回路は、
    既知の線減衰係数および既知の経路長を有する前記スラブを、Ｘ線ＣＴ装置における既知の位置に配置されたＸ線管でスキャンし、
    前記スラブをスキャンする工程に基づき物質弁別データを生成し、
    ある回転速度において前記Ｘ線管を用いる空気スキャンに基づいて、空気補正データを生成し、
    少なくとも前記物質弁別データおよび前記空気スキャンに基づいて、前記Ｘ線ＣＴ装置のための前記順方向補正モデルを補正する、
    ようにさらに構成される、請求項２に記載の画像処理装置。
11. 複数の検出器チャンネルを用いて対称ファントムをスキャンすることによりサイノグラムデータを収集し、
    前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成し、
    前記鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第１再構成画像を出力し、
    前記第１再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する、補正方法。
12. 複数の検出器チャンネルを用いて対称ファントムをスキャンすることによりサイノグラムデータを収集し、
    前記複数の検出器チャンネルのうちの中央の検出器チャンネルにおいて前記サイノグラムデータを分割することにより生成される第１サイノグラムデータを鏡像複写することにより、鏡像複写サイノグラムデータを生成し、
    前記鏡像複写サイノグラムデータを再構成することにより第１再構成画像を出力し、
    前記第１再構成画像に基づいて補正パラメーターを決定する処理をコンピュータに実行させる、プログラム。

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