JP2023157887A - 光子計数型ｃｔ装置、光子計数型ｃｔ方法及びプログラム - Google Patents

光子計数型ｃｔ装置、光子計数型ｃｔ方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】画質を向上させること。【解決手段】実施形態に係る光子計数型ＣＴ装置は、処理回路を備える。処理回路は、Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、第１パラメータのセットおよび第２パラメータのセットを含む第１のフォワードモデルを受け付け、前記第１パラメータのセットおよび前記第２パラメータのセットによって再構成された物質弁別画像の画質を評価し、前記物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新する。前記少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、前記少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成される。【選択図】図４

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、光子計数型ＣＴ装置、光子計数型ＣＴ方法及びプログラムに関する。
従来、ＣＴ投影データの測定には、エネルギー積分検出器（Energy-Integrating Detector：ＥＩＤ）および／または光子計数型検出器（Photon-Counting Detector：ＰＣＤ）が用いられてきた。ＰＣＤには、スペクトルＣＴを実行する能力を含めて多くの利点がある。ＰＣＤでは、入射Ｘ線の計数がエネルギービンと称するスペクトル成分に分解され、そのエネルギービンは、集合的にＸ線ビームのエネルギースペクトルの全体に広がるようになっている。非スペクトルＣＴと異なり、スペクトルＣＴは、異なる物質が異なるＸ線減衰を示すことに起因する情報を、Ｘ線エネルギーの関数として生成する。これらの相違により、スペクトル分解された投影データの異なる物質成分への分解が可能になる。
ＰＣＤの応答は高速であるが、臨床用Ｘ線イメージングを示す高Ｘ線フラックス率では、１つの検出器での複数のＸ線検出イベントが検出器の時間応答内に発生する、パイルアップと称する現象が発生することがある。補正しないまま放置すると、パイルアップ効果はＰＣＤのエネルギー応答を歪ませ、ＰＣＤからの再構成画像を劣化させる場合がある。
米国特許第１０,６７９，３８５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。
実施形態に係る光子計数型ＣＴ装置は、処理回路を備える。処理回路は、Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、第１パラメータのセットおよび第２パラメータのセットを含む第１のフォワードモデルを受け付け、前記第１パラメータのセットおよび前記第２パラメータのセットによって再構成された物質弁別画像の画質を評価し、前記物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新する。前記少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、前記少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成される。
図１は、光子計数型検出器のＰＣＤビン応答関数Sｂ（Ｅ）の一例を示す図である。各曲線は、各エネルギービンの関数例を表している。 図２は、実施形態に係る反復物質弁別キャリブレーションおよび処理ワークフローを示す図である。 図３は、異なる物質の正規化線形減衰係数を示す図である。 図４は、後述する例示的な実施形態に係る、被検者としての人間をイメージングするＸ線ＣＴ装置の例示的な構成を示すブロック図である。
以下、図面を参照しながら、光子計数型ＣＴ装置、光子計数型ＣＴ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。
本明細書を通じて「一実施形態」または「ある実施形態」への参照は、実施形態に関連して記載される特定の特徴、構造、物質、または特性が本出願の少なくとも一実施形態に含まれることを意味するが、それらがすべ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、本明細書全体の各所における「一実施形態において」または「ある実施形態において」という文言は、必ずしも本出願の同一の実施形態を示さない。さらに、特定の特徴、構造、物質、または特性は、１つまたは複数の実施形態において、任意の適切な方法で組み合わせてもよい。
光子計数型エネルギー分解検出器（ＰＣＤ：Ｐｈｏｔｏｎ Ｃｏｕｎｔｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）を用いた透過率測定では、フォワードモデルを以下の式（１）のように定式化することができる。
Figure 2023157887000002
ここでSｂ（Ｅ）は、以下の式（２）で表されるビン応答関数である。
Figure 2023157887000003
ここで、Ｒ（Ｅ，Ｅ’）は検出器応答関数であり、ＥｂＬとＥｂＨは各計数ビンの低エネルギー閾値と高エネルギー閾値である。図１は、ＰＣＤの典型的なＳｂ（Ｅ）関数のモデル例を示し、ここで、電荷共有、ｋエスケープ、および散乱効果によって、エネルギー窓の上にロングテールが誘起される。低エネルギーテールは主に、関連する電子ノイズに起因する有限のエネルギー分解能によるものである。Ｎ０はエアスキャンによる全フラックスであり、μｍとｌｍはｍ番目の基礎物質の線形減衰係数と経路長である。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）とＳｂ（Ｅ）は正確にはわからないが、１つの項、Ｓｗｂ（Ｅ）＝ｗ（Ｅ）Ｓｂ（Ｅ）として結合することができる。以後、重み付けされたビン応答関数と称する。測定値によってSｗｂ（Ｅ）をキャリブレーションすることができれば、低フラックス条件での分解問題をうまく解ける。
高フラックススキャン条件（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は測定に追加のスペクトル歪みをもたらす。パイルアップ効果を補正する１つの方法は、追加の補正項を導入することである（例えば、測定された計数率を入力として用いているＤｉｃｋｍａｎｎらの文献(「医学画像の物理学」（SPIE 10573, Medical Imaging 2018: Physics of Medical Imaging, 1057311（２０１８年３月９日））を参照）。そして、この種の追加キャリブレーションは、フラックス非依存性の重み付けされたビン応答Ｓｗｂ（Ｅ）の正確な推定に基づいている。これにより、以下の式（３）で示されるフォワードモデルを用いてスキームの最初の２ステップが導かれる。すなわち、後述の図４に示される処理回路１４４は、Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、ビン応答関数に依存する第１パラメータのセットである重み付けされたビン応答Ｓｗｂ（Ｅ）およびパイルアップ補正に関連する第２パラメータのセットであるパイルアップ補正項Ｐｂ（Ｅ、Ｎｂ、Ｎｔｏｔ）を含む式（３）で示されるフォワードモデルを、第１のフォワードモデルとして受け付ける。
Figure 2023157887000004
この２ステップキャリブレーション法のコンセプトは、低フラックス応答項Ｓｗｂがフラックス非依存性であることを要求する。一般的なＣＴシステムでは、Ｘ線管から発生する最小フラックスは、Ｓｗｂの推定に必要な「パイルアップフリー」要件を満たすにはまだ十分低くない場合がある。特に、ボウタイフィルターを使用した場合、中央検出器の画素は、周辺画素と比較して、空気または細い経路長に対するフラックス照射が、はるかに高い。不正確なＳｗｂによって、高フラックス測定でパイルアップ項Ｐｂを推定することがより難しくなり、検出器チャネル間に渡るキャリブレーション結果、および異なるフラックス条件でのキャリブレーション結果の、潜在的な不整合を導入する。そこで、システムフラックス制限による非理想的な測定値を補正し、Ｓｗｂの推定を向上させ、さらに全体的なキャリブレーション品質と安定性を改善する方法が、この提案で解決しようとするものである。
非限定的な一実施形態において、改善されたキャリブレーションは、物質弁別のためのＰＣＤフォワードモデルの２ステップキャリブレーション法に基づいて構築される。この方法は以下の２つの部分からなる。１）期待値最大化（ＥＭ）法を用いたフラックス非依存性の重み付けされたビン応答関数Ｓｗｂ（Ｅ）、と２）エネルギー(Ｅ)および測定されたビン計数(Ｎｂ、Ｎｔｏｔ)の関数である、パイルアップ補正項Ｐｂ（Ｅ、Ｎｂ、Ｎｔｏｔ）の推定であり、ここでＮｂは個々のビン計数であり、Ｎｔｏｔは全エネルギービンの総計数である。キャリブレーションされたフォワードモデルは次の式（４）で表される。
Figure 2023157887000005
複数の異なる物質（例えば、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、ｋエッジ物質等２～５種類の物質）を用いて、低フラックスで重み付けされたビン応答関数Ｓｗｂ（Ｅ）をキャリブレーションすることができる。より選択的な物質をキャリブレーションに用いることで、全経路長の数を減らし、同等またはそれ以上の結果が得られる。
ステップ１ 入射スペクトルの特徴的なピークをキャプチャするための適切な管スペクトルモデリングと、光子計数型検出器のスペクトル応答をシミュレートする物理モデルにより、Ｓｗｂ（Ｅ）の初期推定値が生成され得る。ＥＭ法を用いることにより（例えば、Ｓｉｄｋｙら参照）、この非常に不良な（ｉｌｌ－ｐｏｓｅｄな）状態にある問題に対して、Ｓｗｂ（Ｅ）を少数の透過率測定値に基づいて確実に推定することができる。
ここで、Ｐｂ（Ｅ、Ｎｂ、Ｎtot）はステップ１において一定とする。キャリブレーションされたフォワードモデルは、以下の式（５）に示されるように線形方程式の系に簡略化することができる。
Figure 2023157887000006
通常、データ測定値（Ｍ）の数は未知数の数（Ｅｍａｘ）よりはるかに小さい。以下に説明するように、データ取得のポアソン分布の仮定により、反復ＥＭアルゴリズムを導き出して未知のエネルギービン応答関数Ｓｗｂ（Ｅ）の最適な推定値を求めることができる。
低フラックスデータ取得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Ｐｂを既知の項（例：定数）とする。そこで、モデルは以下の式（６）に簡略化される。
Figure 2023157887000007
ここで、ｊ番目の測定の減衰された経路長は、以下の式（７）で表される。
Figure 2023157887000008
各測定値ｊについて、以下の式（８）が得られる。
Figure 2023157887000009
Ｍ個の測定値により、データ取得は以下の式（９）のようなマトリックス形式で書くことができる。
Figure 2023157887000010
または、Ａ・Ｓｗｂ＝Ｎｂとする。
ＥＭ反復アルゴリズムを適用することで、Ｓｗｂは以下の式（１０）で推定できる。
Figure 2023157887000011
Ｓｗｂ（Ｅ）の更新式は以下の式（１１）で与えられる。
Figure 2023157887000012
ステップ２：Ｓｗｂ（Ｅ）が、各検出器画素の各管電圧（ｋＶｐ）設定におけるキャリブレーションから推定されると、キャリブレーションテーブルとしてシステム内に保存される（例えば、ハードウェアまたはソフトウェアで）。それは、より高いフラックススキャンで、パイルアップ補正項Ｐｂ（Ｅ、Ｎｂ、Ｎｔｏｔ）をさらに推定するための入力として用いられる。両方のテーブルは、その後、基礎物質経路長を推定するために、被検体／患者スキャンにおける物質弁別に使用される。
キャリブレーションテーブルは、システム／検出器の性能の差異に基づいて随時更新される。高フラックス時のキャリブレーション品質をさらに向上させるため、２段階キャリブレーションの枠組みに基づき反復キャリブレーション法を提案し、低フラックス応答関数Ｓｗｂの推定精度を向上させることによって、高フラックス時にもよりよい総合推定精度を達成する。
図２に、上記プロセスの上位のワークフローを示す。ステップ１）～４）はキャリブレーションワークフローを表し、ステップ５）～８）はキャリブレーションテーブルが反復プロセスでどのように更新されるかを示し、ステップ９）は完成したキャリブレーションテーブルが患者／被検体の運用スキャンで使用され、スペクトル画像を生成する出力を表す。
まず、ステップ１）で、異なる均一な既知の物質の矩形スラブ上の低フラックスと高フラックスの一連のスキャンを、Ｘ線管に印加されるピーク電位である各管ｋＶｐ設定で、静止配置を用いて光子計数型ＣＴシステムにて収集する。一般的なＣＴシステムは、７０～１４０ｋＶｐの数種類のｋＶｐ設定に対応し、異なるスキャンプロトコルについてＸ線管から異なるエネルギースペクトルを発生させる。ＣＴスキャンの場合、管の電源を入れる前にｍＡとｋＶｐの両方を事前に選択する必要がある。光子計数型検出器は、スラブｉごとにあらかじめ設定されたエネルギー閾値を持つ計数Ｎｂのｂ個のビンを生成する。
次に、ステップ２）で、低フラックスキャリブレーションデータＮｂ（１，…,i）ｌｏｗを用いて、第１パラメータのセットとして、低フラックス応答項Ｓｗｂを、各検出器画素の各ｋＶｐ設定で推定する。
ステップ３）では、低域と高域のキャリブレーションデータＮｂ（１，…, i）mAを用いて、第２パラメータのセットとして、低域のｍＡスキャンを含む各ｍＡにおけるパイルアップ項Ｐｂを推定する。
ステップ４）では、検出器画素ごとに、Sｗｂ、すなわち第１パラメータのセットおよびＰｂ、すなわち第２パラメータのセットの推定キャリブレーションテーブルを用いて、キャリブレーションの品質を、品質ファントム（例えば、均一な水ファントム、または均一な既知の物質を有する複数の挿入物を有するファントム）上でチェックする。すなわち、処理回路１４４は、第１のパラメータセットSｗｂ及び第２のパラメータセットＰｂによって再構成された物質弁別画像の画質を評価する。一例として、処理回路１４４は、フォワードモデルに基づいてまたは更新されたフォワードモデルに基づいて再構成された物質弁別画像の画質を、例えば画素単位の評価を行うことにより評価する。
ステップ５）では、あらかじめ設定された基準（例えば、異なるＲＯＩでのＨＵ、±５ＨＵ）で画質を評価し、合格の場合、現在のキャリブレーションテーブルを保存し、次の患者／被検体のスキャンデータ処理に使用する。合格でない場合は、キャリブレーション解析の次のパスに進む。なお、画質の評価は、再構成された物質弁別画像の画質を、人間が目視で確認することで行ってもよいし、機械による自動判定により自動的に行ってもよい。
ステップ６）では、第２パラメータのセットからの第２パラメータのうちの１つの、エネルギー依存パラメータを一定値に設定することで、第２パラメータのセットの第２パラメータを更新する。すなわち、処理回路１４４は、物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新する。そこで、低ｍＡスキャンにおける、パイルアップ反転項Ｐb’、すなわち第２パラメータのセットの更新された第２パラメータは、Ｐｂにおいて計数率関連項を０に設定することによって計算される（例えば、Ｐｂ（Ｅ，Ｎｂ、Ｎｔｏｔ）、その低ｍＡでのＰｂにおいて以前に推定したパラメータでＮｂとＮｔｏｔを０に設定する）。すなわち、当該少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成される。当該少なくとも一つの第２パラメータは、更新前の少なくとも１つの第２パラメータよりもパイルアップの影響が少ない低管電流状態に対応する。なお、処理回路１４４は、ステップ４）での画質の評価に合格するまで、当該少なくとも１つの第２パラメータを、２回以上更新する場合、１回目の更新時に、当該少なくとも１つの第２パラメータを、一定値からエネルギー依存パラメータに更新し、２回目以降の更新時に、当該少なくとも１つの第２パラメータを、新たなエネルギー依存パラメータに更新する、
次に、ステップ７）では、前回のパスにおけるＳｗｂとＰｂ’に基づいて、擬似的なパイルアップフリーの低フラックスデータＮｂ’（１，…,I ）lowを計算する。
ステップ８）では、Ｎｂ’（１，…,I ）lowを、Sｗｂの次のパスを推定するために用いる。第２ステップから、キャリブレーションの対象となるすべてのｍＡスキャンについて品質チェックに合格するまで、このプロセスを繰り返す。すなわち、処理回路１４４は、更新された少なくとも一つの第２パラメータに基づいてフォワードモデルを更新する。この際、処理回路１４４は、低い管電流に対応する少なくとも１つの第２パラメータに基づいて、高い管電流に対応する第２パラメータのセットからの残りの第２パラメータを更新する。
ステップ９）では、これらのキャリブレーションテーブルを保存し、患者／被検体の運用スキャンで使用し、スペクトル画像を生成する。ここで、一般的に検討される基準は、画像ＣＴ数の精度、均一性、空間分解能、ノイズ、アーチファクトである。このキャリブレーションの品質を確認するために、これらの指標をすべて、特に、精度および、キャリブレーションが十分でないことを示す、画像におけるリングまたはバンド等のアーチファクトを、確認する必要がある。
このキャリブレーションに最適な物質と経路長を選ぶには、正規化した線形減衰係数対エネルギー曲線（図３）を用いて、例えばポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン等、互いに異なるものを選べばよい。このような組み合わせのグループにより、人体に存在する一般的な物質の広い範囲に対応するキャリブレーションが可能になる。
キャリブレーション測定を通じて低フラックス条件を満たし、ステップ１の、フロー図のパイルアップ効果を最小化するために、ｎτ＜ｘを用いることが選択可能であり、ここでｘは約０．００５から０．０１、ｎは最低管フラックス設定の画素計数率、τはＰＣＤのための特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）の有効不感時間能である。これらの理想的な条件は、ＣＴシステムで用いられるＸ線管では必ずしも満たされない。ボウタイフィルターでは、中央検出器領域において、空気および薄いスラブの測定値が、パイルアップ効果を有するデータに無理に合わせることによって、低フラックス応答関数Ｓｗｂの推定の質を低下させる、パイルアップイベントのかなりの部分（例えば数パーセント）をまだ有していることがある。したがって、不正確なフラックス非依存項Ｓｗｂのために、高フラックスパイルアップ補正項推定の難易度が上がる。反復法は、前回のキャリブレーション結果を用いたパイルアップ補正のステップを導入することによって、２ステップ法を修正する。
キャリブレーション測定値は、統計的なバラツキの影響を最小にするために、十分な統計量で取られる必要がある。非限定的な一例は、キャリブレーションデータセットの典型的な積分期間と比べて１０００倍を超える統計量を用いることで、キャリブレーションの伝達統計誤差を最小化する。キャリブレーション測定値の各エネルギービンｂを用いて、対応するＳｗｂ（Ｅ）およびＰｂ（Ｅ, Ｎｂ, Ｎｔｏｔ）を更新する。
数少ないエネルギービンでの限られた数の測定しかできないため、推定条件は非常に悪い。この場合、よい初期推定値は、ＥＭ法に追加の制約を与えるため、正確な推定に極めて重要である。非理想的な検出器を収容するための設計変更の１つは、特に、ＡＳＩＣの実際のエネルギー閾値の設定に小さな差異が伴うとき、Ｓｂの初期推定値においてビンごとに、よりフレキシブルなエネルギーウインドウを許容することである。低閾値ｘ ｋｅＶをより低く、高閾値ｙ ｋｅＶをより高く設定することで、初期のＳｂは、以下の式（１２）で与えられる。
Figure 2023157887000013
ここで、ＥＭ問題に対して追加の制約を与えつつ、ＡＳＩＣの性能に一定の差異を許容するために，ｘとｙを５ｋｅＶから１０ｋｅＶの間で選択できる。ボウタイフィルター後のファンビームのスペクトル変化と、異なる検出器画素ごとの検出器応答変化をキャプチャするために、このキャリブレーションプロセスは各ボウタイ／フィルター構成で画素ごとに行われる。
本出願に記載の設計は、キャリブレーションに２物質よりも多くの物質を採用することで、より高い感度を実現し、光子計数型検出器の重み付けされたビン応答関数推定問題を抑制する。
また、本方法は、Ｅ、ＮｂおよびＮｔｏｔの関数であるパイルアップ補正項Ｐｂのパラメータ化を利用する。総数項Ｎｔｏｔは、真のパイルアップ現象をよりよく近似するために導入され、より少ないパラメータのより高いフラックス条件でモデル能力を大幅に向上させ得る。
さらに、キャリブレーションの精度と効率を高めるために、異なるファン角度で、さまざまなキャリブレーション経路長範囲が用いられる。フォワードモデルのキャリブレーションに用いられるスラブスキャンは、最高の画質を生成するためのイメージングタスクに基づいて選択され得る。
本明細書では、医用画像診断モダリティの一例として、Ｘ線ＣＴを記載する。その文脈の中で、Ｘ線ＣＴによって行われるイメージングによって取得される情報の情報処理方法について説明する。
Ｘ線ＣＴは、例えば、図４に示すＸ線ＣＴ装置１０で実装される。図４は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ガントリー１１０と、寝台１３０と、コンソール１４０とを有する。
図４では、非傾斜状態における寝台１３０の回転フレーム１１３または天板１３３の回転軸の長手方向がＺ軸方向であるとしている。さらに、Ｚ軸方向と直交し、床面に対して水平な軸方向をＸ軸方向とする。さらに、Ｚ軸方向と直交し、床面に直交する軸方向をＹ軸方向とする。なお、図４は、説明の便宜上、ガントリー１１０を複数の方向から描いたものであり、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ガントリー１１０を１つ有する。
ガントリー１１０は、Ｘ線管１１１、Ｘ線検出器１１２、回転フレーム１１３、Ｘ線高電圧装置１１４、制御装置１１５、ウェッジ１１６、コリメーター１１７、データ収集システム（ＤＡＳ）１１８を含む。
Ｘ線管１１１は、熱電子を発生させる陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突に応答してＸ線を発生させる陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１１１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの高電圧の印加により、陰極から陽極に向かって熱電子を放出し、被検者Ｐに向けて照射するＸ線を発生させる。
Ｘ線検出器１１２は、Ｘ線管１１１から放射され被検者Ｐを透過したＸ線を検出し、検出したＸ線の線量に対応する信号をＤＡＳ１１８に出力する。Ｘ線検出器１１２は、例えば、Ｘ線管１１１の焦点を中心とする１つの円弧に沿って複数の検出素子がチャネル方向（チャネル方向）に配列された、複数の検出素子アレイを含む。Ｘ線検出器１１２は、例えば、チャネル方向に検出素子が配列された検出素子アレイが列方向（スライス方向および行方向）に配列された構造を有している。
例えば、Ｘ線検出器１１２は、グリッド、シンチレーターアレイ、およびフォトセンサーアレイを有する間接変換型検出器である。シンチレーターアレイは、複数のシンチレーターを有する。各シンチレーターは、入射したＸ線の線量に対応した光子量の光を出力するシンチレーター結晶を有している。グリッドは、シンチレーターアレイのＸ線入射側の表面に配置され、散乱したＸ線を吸収するＸ線遮蔽板を有する。グリッドをコリメーター（１次元コリメーター、２次元コリメーター）と称することもある。フォトセンサーアレイは、シンチレーターからの光量に応じて光を電気信号に変換する機能を有し、例えば、フォトダイオード等のフォトセンサーを有する。なお、Ｘ線検出器１１２は、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型検出器であってもよい。
回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１とＸ線検出器１１２とを互いに向き合うように支持し、制御装置１１５によりＸ線管１１１とＸ線検出器１１２を回転させる環状のフレームである。例えば、回転フレーム１１３は、アルミニウム製の鋳物である。なお、回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１、Ｘ線検出器１１２の他に、Ｘ線高電圧装置１１４、ウェッジ１１６、コリメーター１１７、ＤＡＳ１１８等をさらに支持し得る。さらに、回転フレーム１１３は、図４に図示されていないさまざまな構成をさらに支持し得る。以下、ガントリー１１０において、回転フレーム１１３と、回転フレーム１１３とともに回転移動する部品とを、回転部品ともいう。
Ｘ線高電圧装置１１４は、トランスおよび整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１１に印加する高電圧を発生する高電圧生成装置と、Ｘ線管１１１が発生させるＸ線に対応する出力電圧を制御するＸ線制御装置と、を有する。高電圧発生装置は、変圧器型装置であっても、インバータ型装置であってもよい。なお、Ｘ線高電圧装置１１４は、回転フレーム１１３に設けてもよいし、固定フレーム（図示せず）に設けてもよい。
制御装置１１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を有する処理回路と、モータおよびアクチュエータ等の駆動機構を有する。制御装置１１５は、入力インターフェース１４３から入力信号を受信し、ガントリー１１０および寝台１３０の動作を制御する。例えば、制御装置１１５は、回転フレーム１１３の回転、ガントリー１１０の傾斜、寝台１３０の動作等を制御する。一例として、ガントリー１１０を傾斜させる制御として、制御装置１１５は回転フレーム１１３を、入力された傾斜角（チルト角）の情報に基づいて、Ｘ軸方向と平行な軸の周りに回転させる。なお、制御装置１１５は、ガントリー１１０に設けられてもよいし、コンソール１４０に設けられてもよい。
ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から照射されるＸ線の線量を調整するためのＸ線フィルターである。具体的には、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から被検者Ｐに照射されるＸ線が所定の分布を有するように、Ｘ線管１１１から照射されるＸ線を減衰させるＸ線フィルターである。例えば、ウェッジ１１６は、ウェッジフィルターまたはボウタイフィルターであり、アルミニウム等を加工して、所定の目標角度および所定の厚さを有するように製造される。
コリメーター１１７は、ウェッジ１１６を透過したＸ線の発光範囲を絞り込むためのリード板等であり、複数のリード板等の組み合わせによりスリットを形成している。なお、コリメーター１１７は、Ｘ線絞りと称することもある。さらに、図４では、Ｘ線管１１１とコリメーター１１７との間にウェッジ１１６が配置されている場合を示したが、Ｘ線管１１１とウェッジ１１６との間にコリメーター１１７が配置されていてもよい。その場合、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から放射され、コリメーター１１７によって放射範囲が制限されたＸ線を、通過させることにより、減衰する。
ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２に含まれる各検出素子で検出されたＸ線信号を取得する。例えば、ＤＡＳ１１８は、各検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換し、検出データを生成するＡ／Ｄ変換器とを有する。ＤＡＳ１１８は、例えば、プロセッサによって実装される。
ＤＡＳ１１８で生成されたデータは、回転フレーム１１３に設けられた発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する送信機から、ガントリー１１０の非回転部（例えば、固定フレーム等、図４では図示せず）に設けられたフォトダイオードを有する受信機に光通信で送信され、コンソール１４０に送信される。非回転部は、例えば、回転フレーム１１３を回転可能に支持する固定フレーム等である。なお、回転フレーム１１３からガントリー１１０の非回転部へのデータ伝送方式は、光通信に限定されず、任意の非接触型データ伝送方式または接触型データ伝送方式を採用してもよい。
寝台１３０は、スキャンする被検者Ｐを載置して移動させる装置であり、台座１３１、寝台駆動装置１３２、天板１３３、および支持フレーム１３４を含んでいる。台座１３１は、支持フレーム１３４を上下方向に移動可能なように支持するケーシングである。寝台駆動装置１３２は、被検者Ｐが載置される天板１３３を天板１３３の長軸方向に移動させる駆動機構であり、モータ、アクチュエータ等を含む。支持フレーム１３４の上面に設けられた天板１３３は、被検者Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置１３２は、天板１３３に加えて、支持フレーム１３４を天板１３３の長軸方向に移動させてもよい。
コンソール１４０は、メモリ１４１、ディスプレイ１４２、入力インターフェース１４３、および処理回路１４４を有する。なお、コンソール１４０はガントリー１１０とは別体として説明したが、ガントリー１１０はコンソール１４０を含んでいてもよいし、コンソール１４０の各コンポーネントの一部を含んでいてもよい。
メモリ１４１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって実装される。例えば、メモリ１４１は、Ｘ線ＣＴ装置１０に含まれる回路がその機能を発揮するためのコンピュータプログラムを記憶する。さらに、メモリ１４１は、被検者Ｐをイメージングすることによって得られた各種情報を記憶する。なお、メモリ１４１は、Ｘ線ＣＴ装置１０とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実装されてもよい。
ディスプレイ１４２は、各種情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４２は、本明細書に記載のイメージングに基づく画像を表示する。さらに、例えば、ディスプレイ１４２は、入力インターフェース１４３を介してユーザから各種指示および設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。例えば、ディスプレイ１４２は、液晶ディスプレイまたはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。ディスプレイ１４２は、デスクトップ型のディスプレイであってもよいし、Ｘ線ＣＴ装置１０の本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されてもよい。
図４では、Ｘ線ＣＴ装置１０がディスプレイ１４２を含むものとして記載したが、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ディスプレイ１４２に代えて、または加えて、プロジェクターを含んでもよい。処理回路１４４の制御下で、プロジェクターは、スクリーン、壁、床、被検者Ｐの体表面等への投影を実行することができる。一例として、プロジェクターは、プロジェクションマッピングにより、任意の平面、被検体、空間等への投影を行うこともできる。
入力インターフェース１４３は、ユーザからの各種入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換し、その電気信号を処理回路１４４に出力する。例えば、入力インターフェース１４３は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面に触れて入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドが一体となったタッチパネル、光センサーを用いた非接触入力回路、音声入力回路等によって実装される。なお、入力インターフェース１４３は、Ｘ線ＣＴ装置１０の本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成してもよい。さらに、入力インターフェース１４３は、モーションキャプチャによりユーザからの入力操作を受け付ける回路であってもよい。一例として、入力インターフェース１４３は、トラッカーを介して取得した信号や、ユーザに対して収集した画像を処理することで、ユーザの身体の動きや視線等を入力操作として受信することができる。さらに、入力インターフェース１４３は、マウスやキーボード等の物理的な操作部を含むものに限定されない。例えば、入力インターフェース１４３の一例は、Ｘ線ＣＴ装置１０とは別に設けられた外部入力装置から入力操作に対応する電気信号を受信し、処理回路１４４に出力する電気信号処理回路を含む。
処理回路１４４は、制御機能１４４ａ、イメージング機能１４４ｂ、取得機能１４４ｃ、モデル生成機能１４４ｄ、ノイズ低減処理機能１４４ｅ、および出力機能１４４ｆを行うことにより、Ｘ線ＣＴ装置１０の動作全体を制御している。
例えば、処理回路１４４は、制御機能１４４ａに対応するコンピュータプログラムをメモリ１４１から読み出し、読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、入力インターフェース１４３を介してユーザから受信した各種入力操作に基づいて、イメージング機能１４４ｂ、取得機能１４４ｃ、モデル生成機能１４４ｄ、ノイズ低減処理機能１４４ｅ、および出力機能１４４ｆ等の各種機能を制御する。
さらに、例えば、処理回路１４４は、イメージング機能１４４ｂに対応するコンピュータプログラムをメモリ１４１から読み出し、読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、被検者Ｐをイメージングする。例えば、イメージング機能１４４ｂは、Ｘ線高電圧装置１１４を制御して、Ｘ線管１１１に高電圧を供給させる。これにより、Ｘ線管１１１は、被検者Ｐに照射するＸ線を発生させる。さらに、イメージング機能１４４ｂは、寝台駆動装置１３２を制御して、被検者Ｐをガントリー１１０のイメージングポートに移動させる。さらに、イメージング機能１４４ｂは、ウェッジ１１６の位置とコリメーター１１７の開度および位置を調整し、被検者Ｐに照射されるＸ線の分布を制御する。さらに、イメージング機能１４４ｂは、制御装置１１５を制御して、回転部を回転させる。さらに、イメージング機能１４４ｂによるイメージングが行われている間、ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２におけるそれぞれの検出素子からＸ線信号を取得し、検出データを生成する。
さらに、イメージング機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対して前処理を行う。例えば、イメージング機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対して、対数変換処理、オフセット補正処理、チャネル間感度補正処理、ビームハードニング補正処理等の前処理を行う。なお、前処理を施したデータも生データとして記載している。さらに、前処理前の検出データと前処理を施した生データを総称して投影データと記載することもある。
さらに、例えば、処理回路１４４は、取得機能１４４ｃに対応するコンピュータプログラムをメモリ１４１から読み出し、読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、画像データを取得する。さらに、例えば、処理回路１４４は、モデル生成機能１４４ｄに対応するコンピュータプログラムをメモリ１４１から読み出し、読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、エネルギー依存フォワードモデルを作成および／または用いる。さらに、例えば、処理回路１４４は、ノイズ低減処理機能１４４ｅに対応するコンピュータプログラムをメモリ１４１から読み出し、読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、入力された被検者データのノイズを低減してノイズ除去されたデータを得る。さらに、例えば、処理回路１４４は、出力機能１４４ｆに対応するコンピュータプログラムをメモリ１４１から読み出し、読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、ノイズ除去されたデータに基づく画像を出力する。
図４に示すＸ線ＣＴ装置１０では、それぞれの処理機能は、コンピュータが実行可能なコンピュータプログラムの形態でメモリ１４１に記憶される。処理回路１４４は、メモリ１４１からコンピュータプログラムを読み出して実行することにより、各コンピュータプログラムに対応する機能を実行するプロセッサである。すなわち、コンピュータプログラムを読み込んだ処理回路１４４は、読み込んだコンピュータプログラムに対応する機能を有する。
なお、図４では、制御機能１４４ａ、イメージング機能１４４ｂ、取得機能１４４ｃ、モデル生成機能１４４ｄ、ノイズ低減処理機能１４４ｅ、および出力機能１４４ｆが、単一の処理回路１４４によって実装されると説明したが、処理回路１４４は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成されてもよく、各プロセッサは各コンピュータプログラムを実行することにより各機能が実装される構成であってもよい。さらに、処理回路１４４の各処理機能は、単一の回路または複数の処理回路に適切に分散または統合されることによって実行されてもよい。
さらに、処理回路１４４は、ネットワークを介して接続された外部装置のプロセッサを用いて機能を実行してもよい。例えば、処理回路１４４は、各機能に対応するコンピュータプログラムをメモリ１４１から読み出して実行し、ネットワークを介してＸ線ＣＴ装置１０に接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として用いることにより、図４に例示した各機能を実行する。
さらに、図４では単一のメモリ１４１のみを図示しているが、Ｘ線ＣＴ装置１０は、物理的に分離された複数のメモリを含んでもよい。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、メモリ１４１として、Ｘ線ＣＴ装置１０に含まれる回路が機能を果たす際に必要となるコンピュータプログラムを記憶するメモリと、被検者Ｐをイメージングして得られる各種情報を記憶するメモリと、本明細書に記載するモデルを記憶するメモリと、を別途含んでもよい。
追加の実施形態を、以下に記載する。
（１）Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、第１パラメータのセットおよび第２パラメータのセットを含む第１のフォワードモデルを受け付け、前記第１パラメータのセットおよび前記第２パラメータのセットによって再構成された物質弁別画像の画質を評価し、前記物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新する、ように構成された処理回路を含み、前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成されるが、これに限定されない光子計数型コンピュータ断層撮影（Photon Counting Computed Tomography：ＰＣＣＴ）装置。
（２）前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータは、前記更新前の少なくとも１つの第２パラメータよりもパイルアップの影響が少ない低管電流状態に対応する、（１）に記載のＰＣＣＴ装置。
（３）前記処理回路は、低い管電流に対応する前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータに基づいて、高い管電流に対応する前記第２パラメータのセットからの残りの第２パラメータを更新するようにさらに構成された、（１）および（２）のいずれかに記載のＰＣＣＴ装置。
（４）前記処理回路は、前記更新された少なくとも１つの第２パラメータに基づいて前記フォワードモデルを更新するようにさらに構成された、（１）乃至（３）のいずれか１項に記載のＰＣＣＴ装置。
（５）前記処理回路は、前記更新されたフォワードモデルに基づいて再構成された前記物質弁別画像の画質を評価するようにさらに構成された、（４）に記載のＰＣＣＴ装置。
（６）前記第１パラメータのセットと前記第２パラメータのセットによって再構成された前記物質弁別画像の前記画質を評価するように構成された前記処理回路は、画素単位の評価を行うように構成された処理回路を備える、（１）乃至（５）のいずれか１項に記載のＰＣＣＴ装置。
（７）前記第２パラメータのセットは、パイルアップ補正に関連する、（１）乃至（６）のいずれか１項に記載のＰＣＣＴ装置。
（８）前記第１パラメータのセットは、ビン応答関数に依存する、（１）乃至（７）のいずれか１項に記載のＰＣＣＴ装置。
（９）前記第１のフォワードモデルを受け付けるように構成された前記処理回路は、Ｘ線管の前記複数の管電圧および前記複数の管電流で複数のスラブをスキャンするように構成された処理回路を備える、（１）乃至（８）のいずれか１項に記載のＰＣＣＴ装置。
（１０）一定値から更新される前記エネルギー依存パラメータは、すべての計数率の項をゼロにすることによって更新される、（１）乃至（９）のいずれか１項に記載のＰＣＣＴ装置。
（１１）Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、第１パラメータのセットおよび第２パラメータのセットを含む第１のフォワードモデルを受け付けることと、前記第１パラメータのセットおよび前記第２パラメータのセットによって再構成された物質弁別画像の画質を評価することと、前記物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新することと、を含み前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成されるが、これに限定されない光子計数型コンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）方法。
（１２）前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータは、前記更新前の少なくとも１つの第２パラメータよりもパイルアップの影響が少ない低管電流状態に対応する、（１１）に記載の方法。
（１３）低い管電流に対応する前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータに基づいて、高い管電流に対応する前記第２パラメータのセットからの残りの第２パラメータを更新することをさらに備える、（１１）および（１２）のいずれかに記載の方法。
（１４）前記更新された少なくとも１つの第２パラメータに基づいて前記フォワードモデルを更新することをさらに備える、（１１）乃至（１３）のいずれか１項に記載の方法。
（１５）前記更新されたフォワードモデルに基づいて再構成された前記物質弁別画像の画質を評価することをさらに備える、（１４）に記載の方法。
（１６）前記第１パラメータのセットと前記第２パラメータのセットによって再構成された前記物質弁別画像の画質を評価することは、画素ごとに評価を行うことを備える、（１１）乃至（１５）のいずれか１項に記載の方法。
（１７）前記第２パラメータのセットは、パイルアップ補正に関連する、（１１）乃至（１６）のいずれか１項に記載の方法。
（１８）前記第１パラメータのセットは、ビン応答関数に依存する、（１１）乃至（１７）のいずれか１項に記載の方法。
（１９）前記第１のフォワードモデルを受け付けることは、Ｘ線管の前記複数の管電圧および前記複数の管電流で複数のスラブをスキャンすることを含むが、これに限定されない（１１）乃至（１８）のいずれか１項に記載の方法。
（２０）一定値から更新される前記エネルギー依存パラメータは、すべての計数率の項をゼロにすることによって更新される、（１１）乃至（１９）のいずれか１項に記載の方法。
（２１）コンピュータによって実行されると、（１１）乃至（２０）のいずれか１項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータ可読命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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。
１４１ メモリ
１４２ ディスプレイ
１４３ 入力インターフェース
１４４ 処理回路
１４４ａ 制御機能
１４４ｂ イメージング機能
１４４ｃ 取得機能
１４４ｄ モデル生成機能
１４４ｅ ノイズ低減処理機能
１４４ｆ 出力機能

Claims (13)

  1. Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、第１パラメータのセットおよび第２パラメータのセットを含む第１のフォワードモデルを受け付け、
    前記第１パラメータのセットおよび前記第２パラメータのセットによって再構成された物質弁別画像の画質を評価し、
    前記物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新する処理回路を備え、
    前記少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、前記少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成される、光子計数型ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置。
  2. 前記少なくとも１つの第２パラメータは、前記更新前の少なくとも１つの第２パラメータよりもパイルアップの影響が少ない低管電流状態に対応する、請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  3. 前記処理回路は、低い管電流に対応する前記少なくとも１つの第２パラメータに基づいて、高い管電流に対応する前記第２パラメータのセットからの残りの第２パラメータを更新する、請求項２に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  4. 前記処理回路は、前記更新された少なくとも１つの第２パラメータに基づいて前記フォワードモデルを更新する、請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  5. 前記処理回路は、前記更新されたフォワードモデルに基づいて再構成された前記物質弁別画像の画質を評価する、請求項４に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  6. 前記第１パラメータのセットと前記第２パラメータのセットによって再構成された前記物質弁別画像の前記画質を評価するように構成された前記処理回路は、画素単位の評価を行う、請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  7. 前記第２パラメータのセットは、パイルアップ補正に関連する、請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  8. 前記第１パラメータのセットは、ビン応答関数に依存する、請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  9. 前記第１のフォワードモデルを受け付けるように構成された前記処理回路は、Ｘ線管の前記複数の管電圧および前記複数の管電流で複数のスラブをスキャンする、請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  10. 一定値から更新される前記エネルギー依存パラメータは、すべての計数率の項をゼロにすることによって更新される、請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  11. 前記処理回路は、前記少なくとも１つの第２パラメータを、２回以上更新し、
    １回目の更新時に、前記少なくとも１つの第２パラメータを、前記一定値から前記エネルギー依存パラメータに更新し、
    ２回目以降の更新時に、前記少なくとも１つの第２パラメータを、新たなエネルギー依存パラメータに更新する、
    請求項１に記載の光子計数型ＣＴ装置。
  12. Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、第１パラメータのセットおよび第２パラメータのセットを含む第１のフォワードモデルを受け付け、
    前記第１パラメータのセットおよび前記第２パラメータのセットによって再構成された物質弁別画像の画質を評価し、
    前記物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新し、
    前記少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、前記第２パラメータのセットからの前記少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成される、光子計数型ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）方法。
  13. 光子計数型ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置のキャリブレーション方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記キャリブレーション方法は、
    Ｘ線管の複数の管電圧および複数の管電流でスラブをスキャンすることによって、複数の物質および経路長に対応する、第１パラメータのセットおよび第２パラメータのセットを含む第１のフォワードモデルを受け付け、
    前記第１パラメータのセットおよび前記第２パラメータのセットによって再構成された物質弁別画像の画質を評価し、
    前記物質弁別画像の画質が所定の閾値を満たさない場合に、前記第２パラメータのセットからの少なくとも１つの第２パラメータを更新し、
    前記少なくとも１つの第２パラメータの前記更新は、前記少なくとも１つの第２パラメータを一定値からエネルギー依存パラメータに更新することによって達成される、プログラム。
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