JP2022520840A - 拡張スペクトルｘ線画像化 - Google Patents

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Abstract

Ｘ線源（１０）と多数の検出要素を有するＸ線検出器（２０）とを備える、Ｘ線画像化のための装置（１００）が提供され、Ｘ線源（１０）およびＸ線検出器（２０）は、異なる視野角での投影セットを実行可能にするために、画像化されるべきサブジェクトまたはオブジェクトの周りを回転可能なサポート上に配置される。装置（１００）は、投影セットを介して低エネルギーおよび高エネルギーの露光を実行可能にするための回転の間、低電圧および高電圧を含む少なくとも２つの異なる電圧を交互に印加するための切り替えｋＶｐモードでＸ線源（１０）を動作させ、それによって低エネルギー投影および高エネルギー投影を提供するように構成される。Ｘ線検出器（２０）は、光子計数を複数のエネルギービンに割り振るように構成された、光子計数マルチビン検出器であり、また装置は、低エネルギー投影および高エネルギー投影の両方について対応する光子計数情報を提供するために、エネルギービンの少なくともサブセットからカウントを選択するように構成される。装置（１００）は、対応する光子計数情報に基づき、多数の低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、および／または、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の多数の組み合わせの各々について、材料ベースの分解を実行するように構成される。

Description

提案される技術は、一般にＸ線画像化に関し、より詳細には、Ｘ線画像化のための装置および対応するＸ線画像化システムに関する。
Ｘ線画像化などの放射線画像化は、長年、医学的応用例および非破壊試験に使用されてきた。
通常、Ｘ線画像化システムは、Ｘ線源および複数の検出要素からなるＸ線検出器を含む。Ｘ線源はＸ線を放出し、このＸ線はサブジェクトまたはオブジェクトを通過して、画像化された後、検出器によって登録される、図１は、入射Ｘ線スペクトルに対する、Ｘ線検出器内に実際に蓄積されたエネルギーの一例を示す概略図である。いくつかの材料はＸ線の大部分を他よりも吸収するため、画像はサブジェクトまたはオブジェクトの内部から形成することができる。
Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムは、通常、サブジェクトまたはオブジェクトの投影画像を、少なくとも１８０度をカバーする異なる視野角で取得可能なように配置される、Ｘ線源およびＸ線検出器を含む。これは、サブジェクトまたはオブジェクトの周りを回転可能なサポートまたはガントリー上に、Ｘ線源および検出器を取り付けることによって、最も一般的に達成される。異なる視野角について異なる検出要素に登録された投影を含む画像が、サイノグラムと呼ばれる。通常、異なる視野角について異なる検出要素に登録された投影の集合は、たとえ検出器が２次元であり、サイノグラムを３次元画像にする場合であっても、サイノグラムと呼ばれる。
Ｘ線画像化の興味深い進歩は、スペクトルＸ線画像化とも呼ばれるエネルギー分解Ｘ線画像化であり、Ｘ線伝達はいくつかの異なるエネルギーレベルについて測定される。
例を挙げると、これは、２つの異なる発光スペクトル間でＸ線源を高速に切り替えさせることによって、あるいは、異なるＸ線スペクトルを発する２つまたはそれ以上のＸ線源を使用すること、いわゆる二重エネルギーＸ線画像化によって、達成され得る。典型的な実施例は、下記を含む。
ｉ）二重露光（スピン・スピンまたは回転回転技法とも呼ばれ、第１の完全回転の後、より高い加速度電圧での第２の完全回転の間、低加速度電圧が使用される）
ｉｉ）二重源（２つの回転するＸ線管に、典型的にはおよそ８０ｋＶおよび１４０ｋＶの異なる高電圧を供給する）
ｉｉｉ）高速ｋＶ切り替え（典型的にはおよそ８０ｋＶおよび１４０ｋＶで交番する高電圧と共にＸ線管にパルスを発する）
ｉｖ）二重層技法（検出器の下部の方が、ソースに近い部分よりも実質的に高いＸ線エネルギーに会う、検出器を挟み込む）
スペクトルＸ線画像化のための異なる手法において、２つまたはそれ以上のエネルギーレベルの入来放射を測定するエネルギー識別検出器が使用される。こうした検出器の一例が光子計数マルチビン検出器であり、登録された各光子は、しきい値セットと比較される電流パルスを生成し、それによって、多数のエネルギービンの各々に入射する光子の数を計数する。
例を挙げると、光子計数検出器は参考文献［１］、［２］で概説されている。
参考文献［３］では、少なくとも１つのエネルギーしきい値が放射源によって使用されるｋＶ波形に従って調整されるため、それぞれのスペクトルビン内で検出される光子計数はほぼ等しくなる。
スペクトルＸ線画像化を実行する方法およびこれを希望する理由は、文献に明確に説明されている。Ｘ線コンピュータ断層撮影画像化の場合の臨床的理由は、アーチファクトの除去およびコントラスト強調を包含している。方法は、材料ベースの分解を実行する能力に基づいており、要するにこれにより、ヒト組織の線形減衰係数が２つのエネルギー・ベース関数の線形組み合わせとして明確に記述されるという事実を使用することによって、ヒト組織の線形減衰係数の全エネルギー依存度が決定され得る。
Ｆａｂｙ等の［４］は、二重源スペクトル（上記項目ｉｉを参照のこと）と組み合わせてＣｄＴｅに基づく光子計数検出器を使用する潜在的利益が調査された（２Ｘ線管）、シミュレーション研究を提示している。Ｆａｂｙ等の表ＩＩは、ＣｄＴｅの現実的応答モデルが使用される場合、エネルギー統合検出器を備える二重源の両方を超え、また単一源の光子計数マルチビンＣＴも超える、画像品質利益が取得され得ることを示している。
ＣｄＴｅに基づく実験的マルチソース（二重源）光子計数検出器（ＣＴ）からの測定値が、２０１８年１１月のＲＳＮＡ［５］に提示されている。すなわち、システム制限に起因して、低加速度電圧を使用する第１の完全回転に続く、高加速度電圧での第２の完全回転という、二重エネルギーのスピン・スピンまたは回転回転手法が適用されたが、実験設定は、２つのＸ線スペクトル（二重源）と組み合わせた光子計数検出器に基づいている。
光子計数マルチビン検出器を利用する光子計数スペクトルＣＴは、二重エネルギーＣＴの機能を改善している。２つより多くの個別エネルギーにおける線形減衰係数を推定することで、より進歩した画像再構成、例えばｋエッジ画像化が可能になる。より単純な再構成タスク、例えば２ベース材料分解（すなわち、ヨウ素、ガドリニウム、または金のナノ粒子などの任意の造影剤のｋエッジを利用しない）であっても、スペクトル重複の減少に起因して画像品質は向上されるという、一般的な理解も存在する。
スペクトル重複とは、二重エネルギー画像化（１つは低エネルギー分布、１つは高エネルギー分布）において２つの信号を生成するために使用される、光子エネルギーの最大帰納（ＭＡＰ）分布の重複を指す。典型的には、重複量を減少させるために、二重源または切り替えｋＶｐにおいて、Ｓｎまたは何らかの他の金属を用いる大量フィルタリングが高エネルギースペクトルに適用される。これが、高エネルギースペクトルおよび低エネルギースペクトルの平均エネルギー間の差を増加させ（スペクトル分離の増加）、またそれによって線形減衰係数をより良好に推定することができる。光子計数検出器は、少なくとも理想的な光電吸収器である場合、ビンと大きなスペクトル分離との間に重複制限を有する。
理想的な光子計数検出器が、ｋｅＶ単位の上限および下限Ｔｉ、Ｔｉ＋１によって画定されるエネルギービン内にイベントを置く場合、元のＸ線エネルギーは、二重エネルギー技法の場合のように、低エネルギースペクトルまたは高エネルギースペクトルのいずれかから発せられたという相対的により不確かな知識ではなく、Ｔｉ＜Ｅ＜Ｔｉ＋１に従ったことがわかる。これは図２Ａおよび図２Ｂに示され、２つの例示システムについて、実際の光子エネルギーの入射確率密度関数の最大帰納（ＭＡＰ）推定が示されている。
図２Ａは、８０ｋＶおよび１４０ｋＶによって供給される切り替えｋＶシステムについて、光子エネルギーの入射確率密度関数の最大帰納（ＭＡＰ）推定の例を示す概略図である。管が８０ｋＶで動作したときに光子が検出される場合、実線は、その元のエネルギーに関して行うことが可能な最善の知識に基づいた（分布に関する）推測を示す。破線は、管が１４０ｋＶで動作したときの、入射エネルギーの最大帰納推定である。利用可能な追加情報はないため、これらがまさに入射線スペクトルである。
図２Ｂは、唯一の相互作用機構として光電効果を伴う理想的な光子計数マルチビン・システムについての、同様の最大帰納推定の一例を示す概略図である。ここで、およそ８０ｋｅＶを中心とする線は、１２０ｋＶｐスペクトルからの光子が、そのエッジ７４および９１ｋｅＶによって定義される第３のビン内で検出される場合、実際の光子エネルギーの最善の推定である。重複は、限定されるが現実的なエネルギー分解能から生じ、またスペクトル重複を減少させる概念を明白に示し、それによって、画像再構成において有利な何らかの、入射エネルギーのより正確な推定を取得する。
言い換えれば、図２Ａは、二重エネルギーシステムについての入射Ｘ線エネルギーのＭＡＰ確率分布（１４０ｋＶｐスペクトルの大量フィルタリングなし）を示し、図２Ｂは、光子計数マルチビン検出器システムについて、同様に示す。例示の光子計数システムは、光電検出器を有し、すなわち入射光子の全てのエネルギーが変換される。
図２Ａにおいて、８０ｋＶｐスペクトル線は、８０ｋＶ露光の間に、および同じく１４０ｋＶ露光について検出されたという情報を考慮すると、Ｘ線エネルギーの最善の推定である。これらはかなり無情報であって、２つの入射Ｘ線スペクトルのみを示しており、スペクトルが３０ｋｅＶから８０ｋｅＶで重複していることがわかる。図２Ｂでは、エネルギー分離がより明白であり、イベントが検出されたのがビン１から５のいずれであるかに応じて、エネルギーのＭＡＰ推定の重複はより小さい。
実際の光子計数検出器は、典型的には、理想的ではない応答関数を有する。テルル化カドミウム亜鉛（ＣＺＴ）またはテルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）が使用される場合、応答の大きな低エネルギー・テールが存在することになる。シリコンが使用される場合、コンプトン相互作用の結果として、入射Ｘ線エネルギーの完全な変換よりは少なくなる。これらどちらの場合においても、検出エネルギーは実際の光子エネルギーよりも少なくなる。これは図３に示されており、シリコン検出器（点線）およびＣＺＴ検出器（破線）のそれぞれについて、７０ｋｅＶのＸ線に対する応答が示される。
検出されたエネルギーから実際の光子エネルギーを決定するため、すなわち、ＭＡＰ推定を決定するために、こうしたより現実的な応答関数の応答が反転される場合、結果は再度、画像化性能全体を低下させる傾向があるスペクトル重複である。
したがって、改善されたスペクトルＸ線画像化が一般的に要求される。
拡張スペクトル画像化のための技術的解決策を提供することが、一般的な目的である。
Ｘ線画像化のための装置および対応するＸ線画像化システムを提供することが、特定の目的である。
これらおよび他の目的は、提案される技術の１つまたは複数の実施形態によって達成され得る。
第１の態様に従い、Ｘ線源と多数の検出要素を有するＸ線検出器とを備える、Ｘ線画像化のための装置が提供され、Ｘ線源およびＸ線検出器は、異なる視野角での投影セットを実行可能にするために、画像化されるべきサブジェクトまたはオブジェクトの周りを回転可能なサポート上に配置される。装置は、投影セットを介して低エネルギーおよび高エネルギーの露光を実行可能にするための回転の間、低電圧および高電圧を含む少なくとも２つの異なる電圧を交互に印加するためのいわゆる切り替えｋＶｐモードでＸ線源を動作させ、それによって低エネルギー投影および高エネルギー投影を提供するように構成される。Ｘ線検出器は、光子計数を複数のエネルギービンに割り振るように構成された、光子計数マルチビン検出器であり、また装置は、低エネルギー投影および高エネルギー投影の両方について対応する光子計数情報を提供するために、エネルギービンの少なくともサブセットからカウントを選択するように構成される。装置は、対応する光子計数情報に基づき、多数の低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、および／または、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の多数の組み合わせの各々について、材料ベースの分解を実行するように、さらに構成される。
主要な特徴の非常に特殊な組み合わせを含むこの技術的な解決策は、拡張スペクトルＸ線画像化を実行可能にする。
第２の態様に従い、Ｘ線画像化のための装置を備えるＸ線画像化システムが提供される。
実施形態は、さらなる目的およびその利点と共に、添付の図面と共に下記の説明を参照することによって最もよく理解され得る。
入射Ｘ線スペクトルに対する、Ｘ線検出器内に実際に蓄積されたエネルギーの一例を示す概略図である。 ８０ｋＶおよび１４０ｋＶによって供給される切り替えｋＶシステムについて、光子エネルギーの入射確率密度関数の最大帰納（ＭＡＰ）推定の一例を示す概略図である。 唯一の相互作用機構として光電効果を伴う理想の光子計数マルチビン・システムについての、同様の最大帰納推定の一例を示す概略図である。 シリコン検出器（点線）およびＣＺＴ検出器（破線）のそれぞれについて、７０ｋｅＶのＸ線に対する検出器応答の一例を示す概略図である。 シリコン検出器において５、７、１０、および１５ｋｅＶを蓄積するイベントについての、入射エネルギーのＭＡＰ推定の一例を示す概略図である。 ８０ｋＶｐ入力スペクトルに対する検出器応答を示す概略図である。 １４０ｋＶｐ入力スペクトルに対する検出器応答を示す概略図である。 コンプトンイベントの二重エネルギー処理を明示的に使用することなく、データ上で材料ベース推定方式がどのように動作するかの一例を示す概略図である。 コンプトンイベントが明示的に使用されるデータ上で材料ベース推定方式がどのように動作するかの一例を示す概略図である。 一実施形態による、Ｘ線画像化システムの関連部分の一例を示す概略図である。 一実施形態による、Ｘ線画像化システム全体の一例を示す概略図である。 一実施形態による、Ｘ線画像化システム全体の別の一例を示す概略図である。 一実施形態による、コンピュータ実施例の一例を示す概略図である。
下記では、エネルギー統合Ｘ線検出器を、エネルギーＥの１つの追加の相互作用光子（ｋｅＶ）からの増分出力信号がＥに比例する検出器と呼ぶ。Ｅが特定のしきい値を超えるとカウンタが増分される検出器は、光子計数検出器を示す。最後に、光子計数マルチビン検出器は、いくつかのしきい値およびカウンタを備える検出器を指し、カウンタは、蓄積されたエネルギーＥとしきい値設定との間の関係に依存して増分される。
一般にＸ線画像化のため、および特にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）のための二重エネルギー技法に言及するとき、画像生成において２つの異なる効率的なＸ線スペクトルが使用される解決策が考慮される。前述のように、典型的な実施例は、二重露光（スピン・スピンまたは回転回転技法とも呼ばれる）、二重源（２つの回転するＸ線管に、典型的にはおよそ８０ｋＶおよび１４０ｋＶの異なる高電圧を供給する）、高速ｋＶ切り替え（例えば、典型的にはおよそ８０ｋＶおよび１４０ｋＶで交番する高電圧と共にＸ線管にパルスを発する）、および二重層技法（検出器の下部の方が、ソースに近い部分よりも実質的に高いＸ線エネルギーに会う、検出器を挟み込む）を含む。
スペクトルＸ線画像化を改善するための問題点のいくつかを解決するために、提案される技術は、Ｘ線源と多数の検出要素を有するＸ線検出器とを備える、Ｘ線画像化のための装置を提供し、Ｘ線源およびＸ線検出器は、異なる視野角での投影セットを実行可能にするために、画像化されるべきサブジェクトまたはオブジェクトの周りを回転可能なサポート上に配置される。装置は、投影セットを介して低エネルギーおよび高エネルギーの露光を実行可能にするための回転の間、低電圧および高電圧を含む少なくとも２つの異なる電圧を交互に印加するためのいわゆる切り替えｋＶｐモードでＸ線源を動作させ、それによって低エネルギー投影および高エネルギー投影を提供するように構成される。Ｘ線検出器は、光子計数を複数のエネルギービンに割り振るように構成された、光子計数マルチビン検出器であり、また装置は、低エネルギー投影および高エネルギー投影の両方について対応する光子計数情報を提供するために、エネルギービンの少なくともサブセットからカウントを選択するように構成される。装置は、対応する光子計数情報に基づき、多数の低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、および／または、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の多数の組み合わせの各々について、材料ベースの分解を実行するように、さらに構成される。
主要な特徴の非常に特殊な組み合わせを含むこの技術的な解決策は、拡張スペクトルＸ線画像化を実行可能にする。
例を挙げると、本発明は、光子計数マルチビンＸ線検出器、例えば直接変換材料としてシリコンを用いる光子計数マルチビン検出器と組み合わされた、高速切り替えｋＶ技法を使用することを提案する。解決策の一部は、回転の間（場合によっては各回転の間）に低エネルギー投影および高エネルギー投影の両方を提供するために、特定の二重またはマルチエネルギー技法、すなわち切り替えｋＶの使用と、光子計数マルチビンＸ線検出器とを統合すること、および、これらの投影のための光子計数情報を提供するためにマルチビンＸ線検出器を採用することである。次の発想は、対応する光子計数情報に基づき、多数の低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、および／または、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の多数の組み合わせの各々について、材料ベースの分解を実行することである。
提案される技術は、画像再構成および／または画像品質を向上させるための材料ベースの分解と共に、特に有用である。その理由は、そうでなければかなり無情報の、検出器内にわずか５～１０ｋｅＶを蓄積する低エネルギーのコンプトンイベントから、より多くの情報が抽出可能なためである。
図４は、シリコン検出器において５、７、１０、および１５ｋｅＶを蓄積するイベントについての、入射エネルギーのＭＡＰ推定の一例を示す概略図である。５および７ｋｅＶイベントの場合、ＭＡＰ推定は入射スペクトルに酷似しており、すなわち、５または７ｋｅＶが蓄積されたという事実の知識は余分な情報を付け加えない。検出されたエネルギーから実際の光子エネルギーを決定（ＭＡＰ推定）するために、応答関数が反転可能であることに留意されたい。
典型的には投影の２分の１または３分の２が、より軟のＸ線スペクトル（例えば、１４０または１５０ｋＶｐではなく８０または９０ｋＶｐ）を見るように、切り替えｋＶが使用される場合、すなわち、回転の間に加速度電圧を高速に交番させる場合、エネルギー分布のＭＡＰ推定は、低電圧投影および高電圧投影によって異なる。実際、８０および１４０ｋＶが印加されるとき、５ｋｅＶを蓄積するイベントについての入射エネルギーのＭＡＰ推定は図２Ａのようになり、２つの別個の分布は、入射Ｘ線スペクトルに関する異なる事前情報が存在するという事実による。したがって、追加の情報が導入されたことは明らかである。
参考文献［５］の測定およびシミュレーション研究の両方が、一般的な二重エネルギー技法を光子計数検出器と組み合わせるためのスペクトル画像化に利益があることを示す。しかしながら、［５］で提案されるような二重エネルギーに対する２Ｘ線管（典型的には、回転ガントリー上で９０度離して取り付けられる）またはスピン・スピン手法の場合、オブジェクトの低エネルギーＸ線露光と高エネルギーＸ線露光との間に、相対的に大きな時間遅延が存在することになる。二重源の場合、この時間は回転時間の４分の１であり、スピン・スピン手法では全回転時間である。ＣＴにおける典型的な回転時間は０．３～０．５秒である。心臓の鼓動または他の運動性構造を画像化するとき、この時間遅延は典型的に、かなりの動きアーチファクトを生じさせることになる。
高速切り替えｋＶは、回転の間に高エネルギー露光と低エネルギー露光との間を交番させることによって、これを解決する。典型的には、低エネルギー露光が１つまたは２つの投影／視野内で印加され、続いて、１つの高エネルギー露光が次の投影／視野内で印加され、さらに続いて低エネルギー露光を伴う１つまたは２つの投影／視野というように、全ての望ましい投影／視野が集められるまで続く（視野とは、ガントリーが特定の回転角度内での露光である）。例えば典型的に、２０００視野がガントリーの全回転となる。
したがって提案される技術は、特に、画像再構成および／または画像品質を向上させるために、拡張された材料ベースの分解と共に使用するために、ｋＶ切り替えの利益を、光子計数マルチビン・シリコン検出器などの光子計数マルチビンＸ線検出器と組み合わせる、方法および対応する装置を包含する。
ＣＴシステム、またはｋＶ切り替えＸ線源を備える同様のＸ線画像化システムの、ガントリーの回転の間の、多数の低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、ベース材料分解および／または画像再構成についてのスペクトル情報を提供するために、異なるエネルギービンに割り振られた光子計数を含む光子計数情報が取得され得る。
一般に、ｋＶ切り替え動作とも呼ばれる切り替えｋＶｐ、または高速ｋＶ切り替えは、投影セットを介して低エネルギーおよび高エネルギーの露光を実行可能にするための回転の間、低電圧および高電圧を含む少なくとも２つの異なる電圧をＸ線源に交互に印加することを指す。ｋＶｐという用語は、ピーク・キロ電圧を指し、Ｘ線を発生させるとき、Ｘ線源のターゲットに当たる電子の最高運動エネルギーに対応し、結果として生じるＸ線放射スペクトルの最大エネルギーに比例する、Ｘ線管にわたって印加される最高電圧を意味する。
したがって装置は、回転の間に（場合によっては各回転の間に）、少なくとも２つの異なる電圧をＸ線源に交互に印加するために、高速ｋＶ切り替えを提供するように構成され得る。
例を挙げると、例えば図８Ａに関して、光子計数マルチビン検出器は、低エネルギーまたは高エネルギーの露光の下で、各投影について、すなわち各検出要素および各視野角について、光子計数をエネルギービンに割り振るように構成され得、また装置は、投影について対応する光子計数情報を提供するために、少なくともエネルギービンのサブセットからカウントを抽出するように構成され得る。
例えば装置は、多数の低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、および／または、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の多数の組み合わせの各々について、ベース材料の経路長推定を生成するために、材料ベースの分解を実行するように、ならびに、経路長推定に基づいて画像再構成を実行するように、構成され得る。
例えば装置は、印加されるＸ線スペクトルに関する情報に基づいて、材料ベースの分解を実行するように構成され得る。
特定の例において、装置は、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の光子計数情報を含む、近接する投影に基づく二重エネルギー経路長推定を生成するように構成される。
一例として、装置は、空間分解能とベース画像ノイズとの間のトレードオフを最適化するために、二重エネルギー経路長推定を事前情報として使用するように構成され得る。
例えば、二重エネルギー経路長推定は、異なる視野角を有する近接する投影に起因して低下した空間分解能を補償するために、ペナルティ関数で使用され得る。
任意選択として、装置は、ベース材料についての経路長推定、および推定された経路長の共分散を表す関連する共分散行列を生成するように、ならびに、対応する共分散行列に基づいて、低エネルギー投影および高エネルギー投影についての経路長推定を組み合わせるように、構成され得る。
例を挙げると、装置は、選択された画像化タスクに依存して重み付け手順を選択的に実行するように構成され得る。
任意選択として、光子計数マルチビン検出器のしきい値は、スペクトルのコンプトン部分をカウントするために１つまたは複数のビンが割り振られ、残りはスペクトルの光電部分に割り振られるように、割り振られる。
このようにして、装置は、例えば、最大尤度手法を使用するかまたはその線形化に基づいて、投影領域内で材料ベースの分解を実行するために、スペクトルの光電部分からビン内のカウントを使用するように、および、下記でより詳細に例示するように、材料ベースの分解と同様の二重エネルギーについて、スペクトルのコンプトン部分内のカウントを使用するように、構成され得る。
高エネルギー投影および低エネルギー投影についての光子計数マルチビン検出器のしきい値は同一であり得るか、または低エネルギー投影についての光子計数マルチビン検出器のしきい値は、高エネルギー投影のしきい値とは異なり得る。
例えば、光子計数マルチビン検出器は直接変換材料に基づくものとすることができる。好ましくは、光子計数マルチビン検出器には、直接変換材料としてシリコンが提供される。
補足的に、本明細書で説明するＸ線画像化のための装置を備えるＸ線画像化システムが提供される。
例を挙げると、Ｘ線画像化システムおよび／またはＸ線画像化のための装置は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムとすることができる。
下記において、非限定的な例を参照しながら提案される技術が説明される。
例えば装置は、画像化されるべきオブジェクトの周りを回転する単一のＸ線管を備える、第三世代ＣＴスキャナによって実装され得る。例えば検出器は、光子計数マルチビンモードで動作するシリコンセンサを備える。Ｘ線管には、高速ｋＶ切り替えのための手段がさらに装備される。スキャン投影の間、データは、Ｘ線管に一定の電圧を供給する規則モードで取得されるか、または、いくつかの投影は相対的に低い加速度電圧に会い、残りはより高い加速度電圧に会う、切り替えモードで取得される。検出器は、エネルギービンにカウントを割り振り、高エネルギー投影および低エネルギー投影についてのしきい値が同じであるかまたは同じでなくてよい。
特定の例では、各投影について、ビンにおけるカウントは、その特定の投影についての入射Ｘ線スペクトルの実際の形状の知識を考慮して、投影領域内または画像領域内で材料ベースの分解を実行するために使用される。これは、様々なやり方で行うことができる。例示の一実施形態において、最大尤度推定が実行される。別の実施形態において、その他の方法で同一管設定を使用して、較正ファントム測定値が取得されている（少なくとも１つは相対的に低い加速度電圧を使用し、少なくとも１つは相対的に高い電圧を使用し、好ましくは高速切り替えモードで取得されるため、任意の残光または他の焦点効果は臨床スキャンの場合と同一となる）。較正測定からの結果は、少なくとも１つの高エネルギースペクトルおよび少なくとも１つの低エネルギースペクトルについての参考文献［７］に従って、別の順モデルを決定するために使用され得る。こうした手法は、異なる低エネルギーおよび高エネルギーのスペクトル形状を暗黙にキャプチャする。いずれにしても、このようにして、ベース分解および／または画像再構成を実行するとき、使用されたＸ線スペクトルに関する（先験的）情報を採用するか、または考慮に入れることが可能である。
さらに別の例示の実施形態において、光子計数マルチビン検出器のしきい値は、スペクトルのコンプトン部分をカウントするために、非常に少数の、場合によっては１つのビンのみが割り振られ、残りはスペクトルの光電部分に割り振られるように、割り振られる。蓄積されたエネルギーのスペクトルをコンプトン部分および光電部分に分割することは、直接変換材料がシリコンであることを利用するか、またはこれに依存し、この概念は図５Ａおよび図５Ｂに示されており、ここでＴ１、Ｔ２、・・・、Ｔ８は、エネルギービンを定義するしきい値を示す。したがってこの特定の例では、８つのエネルギービンが存在する。
図５Ａおよび図５Ｂは、それぞれ、８０ｋＶｐ入力スペクトルおよび１４０ｋＶｐ入力スペクトルに対する検出器応答を示す概略図である。実線は検出器内で検出エネルギーの典型的な分布（パルス高スペクトル）であり、Ｔ１、・・・、Ｔ８で示される破線は、カウントをビンにグループ化するために使用されるエネルギーしきい値を示す。
特定の例において、スペクトルの光電部分からのビン内のカウントは、例えば［６］で概説されるように、例えば最大尤度手法を使用して、またはその何らかの線形化に基づいて、投影領域内で材料ベースの分解を実行するために使用され得る。場合によっては１つのビン内でのみ割り振られたスペクトルのコンプトン部分におけるカウントは、エネルギー統合検出器を使用する現在の二重エネルギーシステムと同様の様式で、材料ベースの分解と同様の二重エネルギーに使用され得る。
例えばヨウ素、骨、および軟組織の３つの材料が分解される場合、３つまたはそれ以上のベース材料に分解することを可能にする合計４つの別々の効率的なエネルギーを得るために、スペクトルのコンプトン部分に割り振られた２つのビンを有することが有益な場合がある。
切り替えｋＶｐモードからのデータを使用する材料ベースの分解が、１つはコンプトンイベントおよび１つは光子イベントについて、印加される各ｋＶｐについて２つの経路で別々に行われる場合、結果は、材料経路長の２つの別々の推定値になる。それらは、同じ期待値であるが、異なる共分散行列（想定される２つまたはそれ以上のベース材料の推定された経路長の共分散）を有することになる。逆重み付けなどの重み付け方式は、場合によっては画像化タスクに依存し、場合によっては行列の乗算によって重み付けされた、低エネルギースペクトルおよび高エネルギースペクトルから取得される２つの独立推定値の重み付けされた総和によって、最も効率的な（最低の分散を伴う）推定量に達するために適用され得る。
逆重み付け方式などの重み付け方式の使用は、イベントがコンプトンイベントとして明示的に指定されず、標準の二重エネルギー方法を使用して処理される場合にも、適用可能である。最大尤度またはその線形化バージョンが適用される場合、切り替えｋＶｐモードにおける各投影は、依然として、同じ期待値であるが異なる共分散行列を有する経路長推定値を生成し、したがって何らかの（逆）分散重み付けを実行することが望ましい。これは、図６および図７に概略的に示されている。
図６は、コンプトンイベントの二重エネルギー処理を明示的に使用することなく、データ上で材料ベース推定方式がどのように動作するかの一例を示す概略図である。
図７は、コンプトンイベントが明示的に使用されるデータ上で材料ベース推定方式がどのように動作するかの一例を示す概略図である。
二重エネルギー経路長推定は、完全な整合なしに２つの近接する投影を使用しなければならないことに留意されたい。このわずかな位置ずれは、ベース材料の分解が実行される全ての切り替えｋＶｐ再構成方法にとって一般的であり、結果として空間分解能の損失を生じさせる可能性がある。これは、画像化タスクに応じて、（逆）重み付け方式において考慮されるかまたは考慮されなくてもよい。画像化タスクは、図６および図７に記載される方法のどちらを使用するべきかを決定するためにも使用可能である。例えば、高空間分解能が必須である場合、図６に概説されるような再構成経路が好ましい可能性があり、低コントラスト分解能または画像ノイズが好ましい場合、図７のような経路が好ましい可能性がある。
さらに別の実施形態において、材料ベースの分解は、ビニングされたいくつかの視野で実行され得る。典型的なこうした視野のビニングは、低エネルギー露光を見た視野内のＮ個のエネルギービンからのカウント、および、高エネルギー露光を見た（近接する視野角内の）Ｎ個のエネルギービンからのカウントを取ることになる。この例では、２Ｎセットのカウントを生み出し、それらがわずかに異なるガントリー角度で取得されることに起因して、わずかに整合しないことになる。材料ベースの分解は、２Ｎカウント上で実行され得る。この情報は、（例えば、最大尤度推定において制約を呼び出すことによって）、図６に概説されるような高忠実度データセットの材料ベースの分解について、事前情報として使用され得る。
この情報は、少なくとも高エネルギーおよび低エネルギーのデータセットを図６に概説されるように別々に使用する、高空間分解能の材料ベースの分解についての事前情報として使用され得る。事前情報を使用するための１つの可能な方法は、集約経路長推定からの経路長偏差に依存する、本来の分解能材料ベースの分解においてペナルティ項を追加することによって、画像のコントラスト対ノイズ比と空間分解能（および場合によってはエイリアシング）との間のより望ましいトレードオフを取得することである。
下記の例は、概念を示す。
低エネルギー露光からの検出要素γ内のＮカウントが
Figure 2022520840000002
 で示される場合、および、同じ検出要素内であるが、高エネルギー露光を伴う近接する視野からのＮカウントは、Ｙ（γ，θｈｉｇｈ）で示され、２Ｎカウントを伴う組み合わせ視野は、２つのカウントベクトルの連結
Figure 2022520840000003
 によって生成され、上式では、
Figure 2022520840000004
 である。Ｆａｇｇｒｅｇａｔｅが、集約されたスペクトルについての順モデルである、すなわち、経路長からカウントへのマッピング、
Figure 2022520840000005
 である場合、経路長推定の最大尤度ソリューションは、
Figure 2022520840000006
 であり、上式でＬは、Ｆａｇｇｒｅｇａｔｅ（Ａ）の負の対数尤度関数を示す。
以前のように
Figure 2022520840000007
 を使用しない場合、本来の分解能経路長推定は、
Figure 2022520840000008
 となる（上式で、θは低エネルギー露光または高エネルギー露光のいずれかについての視野角である）。
Figure 2022520840000009
 の推定は、より多くのエネルギー情報が使用されるため、Ａ＊（γ，θ）よりもノイズが少なくなる。他方で、
Figure 2022520840000010
 は、２つの視野の混合を表し、したがって、結果として悪化した空間分解能が生じる可能性があり、また、再構成で直接使用される場合、再構成にＡ＊（γ，θ）を使用することと比較したとき、場合によってはエイリアシング・アーチファクトを生じさせる可能性がある。空間分解能とコントラストとの間のトレードオフは、以下のように、再構成においてペナルティ関数ψを追加することによって達成され得る。
Figure 2022520840000011
例えば、ペナルティ関数は、大きな偏差をますます不利にするψ（ｘ）＝λ・ｘ２を含むことができる。ペナルティ関数は、画像化の場合（すなわち、ベース画像において高空間分解能または低ノイズのいずれが最も望ましいか）に依存させることができる。例えば、ψ（ｘ）＝０は、結果として、ノイズ減少のために混合視野データを使用しない、本来の分解能となる。
下記の非限定的な例は、３つの異なる手順が、二重エネルギーを切り替えｋＶｐ技法と組み合わせることによって利用可能な追加のエネルギー情報を、どのように利用するかを示す。
手順１のための方式の例
１．Ｘ線露光の所定のシーケンスでオブジェクトを露光し、Ｘ線管の加速度電圧は回転の間に数回変更される。１つのシーケンス（視野にわたる）は、低、低、高、低、低、高、・・・であり得、別のこうしたシーケンスは低、高、低、高、・・・などであり得る。
２．検出において相互作用する光子をカウントし、蓄積されたエネルギーがどのしきい値間にあるかに基づいてビン・カウンタを増分する。
３．出力は、異なるＸ線スペクトルを使用して取得した投影データの少なくとも２つのサブセット（各検出要素および各視野角についての、ビン内のカウント）である。
４．材料ベースの分解は投影データに適用され、結果として、ベース材料の経路長推定（各検出要素（γ）および視野角（θ）についてＡ＊（γ，θ）と示される）が生じる。
５．異なる視野角θは、加速度電圧の切り替えに起因して、異なる事前患者Ｘ線スペクトルを見ていることになる。したがって、経路長推定Ａ＊（γ，θ）の共分散行列は異なることになる。
６．共分散行列における相違（特定の視野角θに使用される実際のＸ線スペクトルに依存する）は、必ずしも必要ではないが、場合によっては画像化タスクに基づく逆重み付け方式と共に、再構成において考慮に入れることが可能である。
７．ベース画像は、全てのセットまたは、場合によっては重み付けされたそのサブセットＡ＊（γ，θ）を使用して、例えば、逆ラドン変換の何らかの実施によって、再構成される。
手順２のための方式の例
１．Ｘ線露光の所定のシーケンスでオブジェクトを露光し、Ｘ線管の加速度電圧は回転の間に数回変更される。１つのシーケンス（視野にわたる）は、低、低、高、低、低、高、・・・であり得、別のこうしたシーケンスは低、高、低、高、・・・などであり得る。
２．検出において相互作用する光子をカウントし、蓄積されたエネルギーがどのしきい値間にあるかに基づいてビン・カウンタを増分する。
３．出力は、異なるＸ線スペクトルを使用して取得した投影データの少なくとも２つのサブセット（各検出要素および各視野角についての、ビン内のカウント）である。
４．低エネルギービンにおけるカウント（図５Ａおよび図５Ｂにおける、しきい値Ｔ１とＴ２との間）は、コンプトン相互作用から発せられることがわかっている。材料ベースの分解は、高エネルギー露光と低エネルギー露光との間で視野角がわずかに異なるため、空間分解能におけるペナルティを伴うが、現在のエネルギー統合検出器を利用する切り替えｋＶｐシステムによって材料分解が実行される際に使用する方法と同じ方法を使用して実行され得る。この結果として経路長推定
Figure 2022520840000012
 が生じ、上式で、
Figure 2022520840000013
 は平均視野角（高エネルギーおよび低エネルギーのＸ線露光の平均）である。これらの推定は、特定の共分散行列を有することになる。
５．光電効果が優勢である場所（上記図５のＴ２）でビン・カウントを使用する材料ベースの分解は、投影データに基づいて実行され、結果としてベース材料の経路長推定（各検出要素（γ）および視野角（θ）についてθと示される）が生じる。この結果、Ａ＊（γ，θ）のセットが生じる。
６．異なる視野角θは、加速度電圧の切り替えに起因して、異なる事前患者Ｘ線スペクトルを見ていることになる。したがって、その視野角内でどのスペクトルが印加されたかに依存して、経路長推定Ａ＊（γ，θ）の共分散行列は異なることになる。
７．共分散行列における相違は、必ずしも必要ではないが、場合によっては画像化タスクに基づく逆重み付け方式と共に、再構成において考慮に入れることが可能である。
８．ベース画像は、全てのセットまたは、場合によっては重み付けされたそのサブセットＡ＊（γ，θ）、および
Figure 2022520840000014
 を使用して、例えば、逆ラドン変換の何らかの実施によって、再構成される。
手順３のための方式の例
１．Ｘ線露光の所定のシーケンスでオブジェクトを露光し、Ｘ線管の加速度電圧は回転の間に数回変更される。１つのシーケンス（視野にわたる）は、低、低、高、低、低、高、・・・であり得、別のこうしたシーケンスは低、高、低、高、・・・などであり得る。
２．検出において相互作用する光子をカウントし、蓄積されたエネルギーがどのしきい値間にあるかに基づいてビン・カウンタを増分する。
３．出力は、異なるＸ線スペクトルを使用して取得した投影データの少なくとも２つのサブセット（各検出要素および各視野角についての、ビン内のカウント）である。
４．Ｘ線露光の所定のシーケンスに基づいて視野をグループ化する。「低、高、低、高、・・・など」が所定のシーケンスであり、各露光についてＮ個のエネルギービンが集められる場合、各平均視野角
Figure 2022520840000015
 について２Ｎビンが生成される（ただし、より少ない視野角の場合）。
５．材料ベースの分解は集約された投影データ（２Ｎビン）に適用され、結果として、ベース材料の経路長推定
Figure 2022520840000016
 が生じる。平均視野角
Figure 2022520840000017
 の本来の間隔よりも大きいことに起因して、空間分解能にはペナルティが付く。
６．
Figure 2022520840000018
 が本来の分解能の材料ベースの分解において事前情報として使用され、
Figure 2022520840000019
 からのＡ＊（γ，θ）の偏差を不利にする。言い換えれば、Ａ＊（γ，θ）が決定されるとき、θは、印加された高エネルギーまたは低エネルギーのいずれかのスペクトルに対応する視野角であり、
Figure 2022520840000020
 に関する情報は、例えば前述のように使用され得、上式で、
Figure 2022520840000021
 は高エネルギーおよび低エネルギーのＸ線露光の平均視野角である。
７．ベース画像は、全てのセットまたは、場合によっては重み付けされたそのサブセットＡ＊（γ，θ）を使用して、例えば、逆ラドン変換の何らかの実施によって、再構成される。
関心のある読者の場合、ベース材料の分解は、一般に、ヒト組織などの低原子番号の元素から構成される全ての物質は線形減衰係数μ（Ｅ）を有するという事実を利用し、そのエネルギー依存度は、下記のようにかなり近い数字で２つの基底関数の線形組み合わせとして表すことが可能である。
μ（Ｅ）＝α１ｆ１（Ｅ）＋α２ｆ２（Ｅ）
上式で、ｆｉは基底関数であり、αｉは対応する基底係数である。ｋ吸収エッジが画像化に使用されるエネルギー領域内に存在するように十分に高い、高原子番号の画像化容積内に、１つまたは複数の元素が存在する場合、こうした元素の各々について、１つの基底関数を追加しなければならない。医療用画像化の分野では、こうしたｋエッジ元素は、典型的には造影剤として使用される物質、ヨウ素またはガドリニウムであり得る。
こうしたベース材料の分解は、［８］に記載されている。ベース材料の分解において、基底係数の各々の積分、Ａｉ＝∫ｌαｉｄｌは、ソースから検出要素への各投影線ｌ内で測定されたデータから推論され、ｉ＝１、・・・、Ｎであり、Ｎは基底関数の数である。一実施例において、これは第１に、各エネルギービン内の予期される登録カウント数を、Ａｉの関数として表すことによって達成される。
Figure 2022520840000022
上式で、λｉはエネルギービンｉ内の予期されるカウント数であり、Ｅはエネルギーであり、Ｓｉは、画像化されたオブジェクト上に入射するスペクトル形状、検出器の量子効率、およびエネルギーＥを伴うＸ線に対するエネルギービンｉの感受性に依存する、応答関数である。「エネルギービン」という用語は最も一般的には光子計数検出器に使用されるが、この定型句は、多層検出器またはｋＶｐ切り替え源などの、他のエネルギー分解Ｘ線システムも説明可能である。
次いで、最大尤度法は、各ビン内のカウント数がポアソン分布確率変数であるという想定の下で、Ａｉを推定するために使用され得る。これは、下記のように負の対数尤度関数を最小化することによって達成され、ＲｏｅｓｓｌおよびＰｒｏｋｓａによる、K－ｅｄｇｅ ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ ｘ－ｒａｙ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｕｓｉｎｇ ｍｕｌｔｉ－ｂｉｎ ｐｈｏｔｏｎ ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ，Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．５２（２００７年）、４６７９－４６９６を参照されたい。
Figure 2022520840000023
 上式で、ｍｉはエネルギービン内で測定されたカウント数であり、Ｍｂはエネルギービンの数である。
結果として推定される各投影線についての基底係数線積分
Figure 2022520840000024
 は、画像行列に配置され、その結果は、各ベースｉについての材料固有投影画像であり、ベース画像とも呼ばれる。このベース画像は、直接見ることができる（例えば、投影Ｘ線画像化において）か、または、オブジェクト内部（例えば、ＣＴ内）に基底係数αｉのマップを形成するための再構成アルゴリズムへの入力とすることができる。いずれにしても、ベース分解の結果は、基底係数線積分または基底係数自体などの、１つまたは複数のベース画像表面とみなされ得る。
完全のために、一実施形態による、Ｘ線画像化システム全体の一例を示す概略図である図８Ｂを参照しながら、Ｘ線画像化システム全体の例示的な例の簡単な概要を提供することが有用であり得る。
この非限定的な例では、Ｘ線画像化システム１００は、基本的にＸ線源１０、Ｘ線検出システム２０、および関連する画像処理デバイス３０を備える。
Ｘ線源はＸ線を放出し、このＸ線はサブジェクトまたはオブジェクトを通過して、画像化された後、Ｘ線検出システムによって登録される。いくつかの材料はＸ線の大部分を他よりも吸収するため、画像はサブジェクトまたはオブジェクトで形成され得る。システムは、Ｘ線源１０のｋＶ切り替え動作を実行可能にするように構成される。
一般に、Ｘ線検出システム２０は、任意選択のＸ線光学系によって合焦され、オブジェクトまたはサブジェクトあるいはそれらの一部を通過し得る、Ｘ線源１０からの放射を登録するために構成される。Ｘ線検出システム２０は、画像処理デバイス３０による基本材料分解および／または画像再構成などの画像処理を実行可能にするために、適切なアナログ処理および読み出しエレクトロニクス（Ｘ線検出システム２０に組み込み可能）を介して、画像処理デバイス３０に接続可能である。
一般的に使用されるＸ線画像化システムの一例がコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムであり、Ｘ線の扇ビームまたは円錐ビームを生成するＸ線源と、患者またはオブジェクトを介して伝送されるＸ線の部分を登録するための反対側のＸ線検出システムとを含むことができる。Ｘ線源および検出器システムは、通常は、画像化されるオブジェクトの周りを回転するガントリー内に取り付けられる。
したがって、図８Ａおよび図８Ｂに示されるＸ線源１０およびＸ線検出システム２０は、ＣＴシステムの一部として配置され得、例えばＣＴガントリー内に取り付け可能である。
この例では、Ｘ線検出システム２０は光子計数マルチビン検出器であり、画像処理デバイス３０は、本明細書で説明される基本材料分解および／または画像再構成のための入力として、Ｘ線検出器２０から光子計数情報を受信し得る。
図８Ｃは、一実施形態による、Ｘ線画像化システム全体の別の例を示す概略図である。この例では、Ｘ線画像化システム１００は、Ｘ線源１０、ガントリー１２、および患者テーブル１４、Ｘ線検出システム２０、関連する画像処理デバイス３０、様々なコントローラ３１、３２、３３、３４、オペレータコンソール３５、およびディスプレイを備える。
この例では、Ｘ線源１０およびＸ線検出システム２０は、アイソセンタ１５に関連して回転するガントリー１２内に取り付けられる。
この非限定的な例において、様々なコントローラは、Ｘ線源を制御するため、例えばオンとオフを切り替えるため、および、ｋＶ切り替えモードなどの動作のモードを制御するための、Ｘ線コントローラ３１を含む。システム１００は、例えば、それぞれガントリーおよびテーブルの移動および回転を制御するための、ガントリー・コントローラ３２およびテーブル・コントローラ３３も含む。光子計数情報および他の可能な検出器出力の読み出しを含む、光子計数マルチビン検出器２０の動作を制御するための検出器コントローラ３４も存在する。
本実施形態においても、Ｘ線検出システム２０は、画像処理デバイス３０による画像処理、基本材料分解、および／または画像再構成を実行可能にするために、適切なアナログ処理および読み出しエレクトロニクスならびにアナログおよび／またはデジタルのデータ経路を介して、画像処理デバイス３０に接続可能である。
システム１００は、オペレータがシステムと対話できるようにするための関連するディスプレイを備えたオペレータコンソール３５も含み得る。
本明細書で説明される方法およびデバイスは、様々な方式で組み合わせおよび再配置が可能であることを理解されよう。
例えば、特有の機能は、ハードウェア内、または、適切な処理回路要素によって実行するためのソフトウェア内、あるいはそれらの組み合わせ内に実装され得る。
本明細書で説明されるステップ、機能、手順、モジュール、および／またはブロックは、半導体技術、汎用電子回路要素および特定用途向け回路要素の両方を含むディスクリート回路または集積回路技術などの、任意の従来技術を使用するハードウェア内に実装され得る。
特定の例は、１つまたは複数の適切に構成されたデジタル信号プロセッサおよび他の既知の電子回路、例えば、特殊機能を実行するために相互接続されたディスクリート論理ゲート、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含む。
代替として、本明細書で説明されるステップ、機能、手順、モジュール、および／またはブロックの少なくともいくつかは、１つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニットなどの適切な処理回路要素による実行のための、コンピュータプログラムなどのソフトウェア内に実装され得る。
処理回路要素の例は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つまたは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、ビデオ・アクセラレーション・ハードウェア、および／または、１つまたは複数のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）あるいは１つまたは複数のプログラマブル論理コントローラ（ＰＬＣ）などの、任意の適切なプログラマブル論理回路要素を含むが、限定されない。
提案される技術が実装される任意の従来型デバイスまたはユニットの、汎用処理機能を再利用することが可能であり得ることも理解されたい。既存のソフトウェアを、例えば既存のソフトウェアの再プログラミングによって、または新しいソフトウェア・コンポーネントの追加によって、再利用することも可能であり得る。
図９は、一実施形態による、コンピュータ実装の一例を示す概略図である。
この特定の例において、システム２００はプロセッサ２１０およびメモリ２２０を備え、メモリはプロセッサによって実行可能な命令を備え、これによってプロセッサは、コンピュータ実装可能ステップおよび／または本明細書で説明されるアクションを実行するように動作可能である。命令は、典型的にはメモリ２２０内に事前構成され得るか、または外部メモリデバイス２３０からダウンロードされ得る、コンピュータプログラム２２５、２３５として組織される。任意選択として、システム２００は、入力パラメータおよび／または結果として生じる出力パラメータなどの関連データの入力および／または出力を実行可能にするために、プロセッサ２１０および／またはメモリ２２０に相互接続され得る入力／出力インターフェース２４０を備える。
「プロセッサ」という用語は、一般的な意味で、特定の処理、決定、またはコンピューティングのタスクを実行するための、プログラム・コードまたはコンピュータプログラム命令を実行することが可能な、任意のシステムまたはデバイスとして解釈されるべきである。
したがって１つまたは複数のプロセッサを含む処理回路要素は、コンピュータプログラムを実行するとき、本明細書で説明されるような明確に定義された処理タスクを実行するように構成される。
処理回路要素は、前述のステップ、機能、手順、および／またはブロックの実行専用である必要はなく、他のタスクも実行することができる。提案される技術は、こうしたコンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読媒体２２０、２３０を備えるコンピュータプログラム製品も提供する。
例を挙げると、ソフトウェアまたはコンピュータプログラム２２５、２３５は、通常はコンピュータ可読媒体２２０、２３０、特に不揮発性媒体上で実施されるかまたは記憶される、コンピュータプログラム製品として実現され得る。コンピュータ可読媒体は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、コンパクト・ディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ・ディスク、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）メモリ、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）記憶デバイス、フラッシュ・メモリ、磁気テープ、または任意の他の従来型のメモリデバイスを含むが、限定されない、１つまたは複数の取り外し可能または取り外し不可のメモリデバイスを含むことができる。このようにしてコンピュータプログラムは、コンピュータまたは等価の処理デバイスのオペレーティング・メモリ内に、その処理回路要素によって実行するためにロードされ得る。
方法のフローまたはその関連部分は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されるとき、コンピュータ・アクション・フローとしてみなされ得る。対応するデバイス、システム、および／または装置は、機能モジュールのグループとして定義され得、プロセッサによって実行される各ステップは機能モジュールに対応する。この場合、機能モジュールは、プロセッサ上で実行するコンピュータプログラムとして実装される。したがって、デバイス、システム、および／または装置は、代替として、機能モジュールのグループとして定義され、機能モジュールは、少なくとも１つのプロセッサ上で実行するコンピュータプログラムとして実装される。
したがって、メモリ内に常駐するコンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるとき、本明細書で説明されるステップおよび／またはタスクの少なくとも一部を実行するように構成された、適切な機能モジュールとして組織され得る。
代替として、主にハードウェア・モジュールによって、または代替としてハードウェアによって、モジュールを実現することが可能である。ソフトウェア対ハードウェアの程度は、純粋に実装選択である。
前述の実施形態は単に例として与えられており、提案される技術がこれらに限定されるものと理解されるべきではない。当業者であれば、本発明を逸脱することなく、実施形態に対する様々な修正、組み合わせ、および変更が可能であることを理解されよう。特に、異なる実施形態における異なる部分解決策は、技術的に可能な他の構成において組み合わせ可能である。
参照文献
１．ＵＳ２０１２／００８７４６３
２．ＵＳ９，７５７，０８５
３．ＵＳ９，８３６，８５９
４．Ｓｅｂａｓｔｉａｎ Ｆａｂｙ，Ｓｔｅｆａｎ Ｋｕｃｈｅｎｂｅｃｋｅｒ，Ｓｔｅｆａｎ Ｓａｗａｌｌ，Ｄａｖｉｄ Ｓｉｍｏｎｓ，Ｈｅｉｎｚ－Ｐｅｔｅｒ Ｓｃｈｌｅｍｍｅｒ，Ｍｉｃｈａｅｌ Ｌｅｌｌ，Ｍａｒｃ Ｋａｃｈｅｌｒｉｅβによる「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｏｄａｙ’ｓ ｄｕａｌ ｅｎｅｒｇｙ ＣＴ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｍｕｌｔｉ ｅｎｅｒｇｙ ＣＴ ｉｎ ｖｉｒｔｕａｌ ｎｏｎ－ｃｏｎｔｒａｓｔ ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ ｉｎ ｉｏｄｉｎｅ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：Ａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ」、Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ ４２（７）、２０１５年７月、ｄｏｉ：ｈｔｔｐ：／／ｄｘ．ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１１１８／１．４９２２６５４
５．Ｔａｏ，Ａ，Ｈｕａｎｇ、Ｒ，Ｔａｏ，Ｓ，Ｍｉｃｈａｌａｋ，Ｇ，ＭｃＣｏｌｌｏｕｇｈ，Ｃ，Ｌｅｎｇ，Ｓによる、Ｄｕａｌ Ｓｏｕｒｃｅ Ｐｈｏｔｏｎ－Ｃｏｕｎｔｉｎｇ－Ｄｅｔｅｃｔｏｒ ＣＴ ｗｉｔｈ ａ Ｔｉｎ Ｆｉｌｔｅｒ：Ａ Ｐｈａｎｔｏｍ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｉｏｄｉｎｅ Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ， Ｒａｄｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａ ２０１８ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ａｎｄ Ａｎｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ，２０１８年１１月２５日から１１月３０日、イリノイ州シカゴ、ａｒｃｈｉｖｅ．ｒｓｎａ．ｏｒｇ／２０１８／１８０１４５４１．ｈｔｍｌ。２０１９年２月１８日アクセス済み。
６．Ｒｏｂｅｒｔ Ｅ．Ａｌｖａｒｅｚによる「Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ ｆｏｒ ｐｈｏｔｏｎ ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｅｎｅｒｇｙ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ｘ－ｒａｙ ｉｍａｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ｍｕｌｔｉｂｉｎ ｐｕｌｓｅ ｈｅｉｇｈｔ ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．３８（５）、２０１１年５月
７．Ｅｈｎ，Ｓ，Ｓｅｌｌｅｒｅｒ，Ｔ，Ｍｅｃｈｌｅｍ，Ｋ，Ｆｅｈｒｉｎｇｅｒ，Ａ，Ｅｐｐｌｅ，Ｍ，Ｈｅｒｚｅｎ，Ｊ，Ｐｆｅｉｆｆｅｒ，Ｆ，Ｎｏｅｌ，ＰＢによる「Ｂａｓｉｓ ｍａｔｅｒｉａｌ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｎ ｓｐｅｃｔｒａｌ ＣＴ ｕｓｉｎｇ ａ ｓｅｍｉ－ｅｍｐｉｒｉｃａｌ，ｐｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃ ａｄａｐｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｅｅｒ－Ｌａｍｂｅｒｔ ｍｏｄｅｌ」、Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．６２，２０１７年
８．Ａｌｖａｒｅｚ ａｎｄ Ｍａｃｏｖｓｋｉによる「Ｅｎｅｒｇｙ－ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｘ－ｒａｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｓｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」、Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．２１，７３３

Claims (16)

  1. Ｘ線源（１０）と多数の検出要素を有するＸ線検出器（２０）とを備える、Ｘ線画像化のための装置（１００）であって、前記Ｘ線源（１０）および前記Ｘ線検出器（２０）は、異なる視野角での投影セットを実行可能にするために、画像化されるべきサブジェクトまたはオブジェクトの周りを回転可能なサポート（１２）上に配置され、
    前記装置（１００）は、前記投影セットを介して低エネルギーおよび高エネルギーの露光を実行可能にするための回転の間、低電圧および高電圧を含む少なくとも２つの異なる電圧を交互に印加するための切り替えｋＶｐモードで前記Ｘ線源（１０）を動作させ、それによって低エネルギー投影および高エネルギー投影を提供するように構成され、
    前記Ｘ線検出器（２０）は、光子計数を複数のエネルギービンに割り振るように構成された、光子計数マルチビン検出器であり、また装置（１００）は、低エネルギー投影および高エネルギー投影の両方について対応する光子計数情報を提供するために、前記エネルギービンの少なくともサブセットからカウントを選択するように構成され、
    前記装置（１００）は、対応する光子計数情報に基づき、多数の前記低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、および／または、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の多数の組み合わせの各々について、材料ベースの分解を実行するように、構成される、
    装置（１００）。
  2. 前記装置（１００）は、回転の間に、少なくとも２つの異なる電圧を前記Ｘ線源（１０）に交互に印加するために、高速ｋＶ切り替えを提供するように構成される、請求項１に記載の装置。
  3. 前記光子計数マルチビン検出器（２０）は、低エネルギーまたは高エネルギーの露光の下で、各投影について、すなわち各検出要素および各視野角について、光子計数をエネルギービンに割り振るように構成され、前記装置（１００）は、前記投影について対応する光子計数情報を提供するために、少なくとも前記エネルギービンのサブセットからカウントを抽出するように構成される、請求項１または２に記載の装置。
  4. 前記装置（１００）は、前記印加されるＸ線スペクトルに関する情報に基づいて、材料ベースの分解を実行するように構成される、請求項１から３のいずれかに記載の装置。
  5. 前記装置（１００）は、多数の前記低エネルギー投影および高エネルギー投影の各々について、および／または、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の多数の組み合わせの各々について、ベース材料の経路長推定を生成するために、前記材料ベースの分解を実行するように、ならびに、前記経路長推定に基づいて画像再構成を実行するように、構成される、請求項１から４のいずれかに記載の装置。
  6. 前記装置（１００）は、少なくとも１つの低エネルギー投影および少なくとも１つの高エネルギー投影の光子計数情報を含む、近接する投影に基づく二重エネルギー経路長推定を生成するように構成される、請求項５に記載の装置。
  7. 前記装置（１００）は、空間分解能とベース画像ノイズとの間のトレードオフを最適化するために、前記二重エネルギー経路長推定を事前情報として使用するように構成される、請求項６に記載の装置。
  8. 前記装置（１００）は、ベース材料についての経路長推定、および前記推定された経路長の共分散を表す関連する共分散行列を生成するように、ならびに、前記対応する共分散行列に基づいて、低エネルギー投影および高エネルギー投影についての経路長推定を組み合わせるように、構成される、請求項５から７のいずれかに記載の装置。
  9. 前記装置（１００）は、選択された画像化タスクに依存して重み付け手順を選択的に実行するように構成される、請求項５から８のいずれかに記載の装置。
  10. 前記光子計数マルチビン検出器（２０）のしきい値は、前記スペクトルのコンプトン部分をカウントするために１つまたは複数のビンが割り振られ、残りは前記スペクトルの光電部分に割り振られるように、割り振られる、請求項１から９のいずれかに記載の装置。
  11. 高エネルギー投影および低エネルギー投影についての前記光子計数マルチビン検出器（２０）のしきい値は同一である、請求項１から１０のいずれかに記載の装置。
  12. 低エネルギー投影についての前記光子計数マルチビン検出器（２０）のしきい値は、高エネルギー投影のしきい値とは異なる、請求項１から１１のいずれかに記載の装置。
  13. 前記光子計数マルチビン検出器（２０）は直接変換材料に基づくものである、請求項１から１２のいずれかに記載の装置。
  14. 前記光子計数マルチビン検出器（２０）には、前記直接変換材料としてシリコンが提供される、請求項１３に記載の装置。
  15. 請求項１から１４のいずれかに記載のＸ線画像化のための装置（１００）を備える、Ｘ線画像化システム（１００）。
  16. 前記Ｘ線画像化システム（１００）および／またはＸ線画像化のための前記装置（１００）は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムである、請求項１５に記載のＸ線画像化システム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015536729A (ja) * 2012-11-26 2015-12-24 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． プロジェクションデータからのノイズ除去
WO2017073399A1 (ja) * 2015-10-27 2017-05-04 株式会社日立製作所 Ｘ線ｃｔデータ処理装置、及び、これを搭載したｘ線ｃｔ装置
JP2017225535A (ja) * 2016-06-21 2017-12-28 株式会社日立製作所 Ｘ線ｃｔ画像再構成装置、ｘ線ｃｔ画像再構成方法およびｘ線ｃｔ装置
JP2018057867A (ja) * 2016-10-07 2018-04-12 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6950493B2 (en) * 2003-06-25 2005-09-27 Besson Guy M Dynamic multi-spectral CT imaging
US7633062B2 (en) * 2006-10-27 2009-12-15 Los Alamos National Security, Llc Radiation portal monitor system and method
US7551708B2 (en) * 2007-02-07 2009-06-23 General Electric Company Method of iterative reconstruction for energy discriminating computed tomography systems
US8031831B2 (en) * 2009-05-28 2011-10-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Voltage and or current modulation in dual energy computed tomography
US8422636B2 (en) 2010-10-12 2013-04-16 Ge Medical Systems Israel, Ltd. Photon counting and energy discriminating detector threshold calibration
US8923583B2 (en) * 2012-06-22 2014-12-30 General Electric Company Methods and systems for performing model-based iterative reconstruction
EP3039650B1 (en) * 2013-08-30 2020-07-08 Koninklijke Philips N.V. Spectral projection data de-noising with anti-correlation filter
CN103559699B (zh) * 2013-11-18 2016-09-28 首都师范大学 一种基于投影估计的多能谱ct图像重建方法
US9836859B2 (en) 2015-01-09 2017-12-05 Toshiba Medical Systems Corporation Wide X-ray spectrum photon counting computed tomography
US9757085B2 (en) 2015-02-25 2017-09-12 Toshiba Medical Systems Corporation Method for identifying and processing detector polarization in photon-counting spectral X-ray detectors
DE102015226489B4 (de) * 2015-12-22 2024-05-16 Siemens Healthineers Ag Röntgensystem und Verfahren zur Bildrekonstruktion
US10716527B2 (en) * 2017-02-17 2020-07-21 Canon Medical Systems Corporation Combined sinogram- and image-domain material decomposition for spectral computed tomography (CT)
US10869646B2 (en) * 2018-04-12 2020-12-22 Canon Medical Systems Corporation Method and apparatus for computed tomography (CT) and material decomposition with pile-up correction calibrated using real pulse pileup effect and detector response

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015536729A (ja) * 2012-11-26 2015-12-24 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． プロジェクションデータからのノイズ除去
WO2017073399A1 (ja) * 2015-10-27 2017-05-04 株式会社日立製作所 Ｘ線ｃｔデータ処理装置、及び、これを搭載したｘ線ｃｔ装置
JP2017225535A (ja) * 2016-06-21 2017-12-28 株式会社日立製作所 Ｘ線ｃｔ画像再構成装置、ｘ線ｃｔ画像再構成方法およびｘ線ｃｔ装置
JP2018057867A (ja) * 2016-10-07 2018-04-12 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理方法

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