JP2024025712A - 散乱フラクションの決定方法、放射線診断装置及び放射線診断システム - Google Patents

散乱フラクションの決定方法、放射線診断装置及び放射線診断システム Download PDF

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Abstract

【課題】散乱フラクションの決定の精度を向上させること。【解決手段】実施形態に係る散乱フラクションの決定方法は、放射線診断装置の散乱フラクションを決定するための方法であって、スキャンによって取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、エネルギースペクトルに基づいて、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、エネルギースペクトルに基づいて、第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがる第２のエネルギーウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、第１のイベント数および第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、リストモードデータおよびシングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、ことを含む。【選択図】図２Ａ

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、散乱フラクションの決定方法、放射線診断装置及び放射線診断システムに関する。
本開示は、ポジトロン放射断層撮影（Positron Emission Tomography：ＰＥＴ）診断デバイスを含む核医学デバイスにおける散乱フラクションの推定および散乱補正に関する。
患者のＰＥＴスキャンにおけるコンプトン散乱は、再構成されたＰＥＴ画像のコントラストを大幅に低減させ、再構成されたＰＥＴ画像の画質を劣化させる。特に、コンプトン散乱は定量の精度を低減させるため、散乱補正は、高解像度でアーチファクトのない定量ＰＥＴ画像を作成する上で不可欠なプロセスである。さらに、散乱フラクション（散乱率）の推定は散乱補正のプロセスにおいて重要なステップであり、ＰＥＴスキャナの重要な性能指標である。
従来、画像のコントラスト低減および定量的な精度損失を低減するために、多くのＰＥＴ散乱補正アルゴリズムが提案されている。例えば、解析モデルベースの散乱補正アルゴリズムは、一般的に、ＰＥＴ／ＣＴデータと、コンプトン散乱の物理を組み込んだスキャナの数学的モデル（例えば、Ｋｌｅｉｎ－仁科の式を使用）の両方を使用する。しかしながら、解析モデルベースの方法は、測定データに対する推定散乱サイノグラムのスケーリングが不適切なため、不正確な場合がある。近年のエネルギー分解能の向上およびＰＥＴデータのリストモードデータ記憶装置により、エネルギーベースの散乱補正の使用が可能になった。
米国特許出願公開第２０２１／０３７５００９号明細書 米国特許出願公開第２０２１／００３０３８７号明細書 米国特許出願公開第２０２１／０２７９９１７号明細書 米国特許出願公開第２０１６／０２０９５２４号明細書
"Fast Energy Dependent Scatter Correction for List-Mode PET Data", Journal of Imaging, September 30, 2021
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、散乱フラクションの決定の精度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付けることもできる。
実施形態に係る散乱フラクションの決定方法は、放射線診断装置の散乱フラクションを決定するための方法であって、スキャンによって取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、前記エネルギースペクトルに基づいて、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、前記エネルギースペクトルに基づいて、前記第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがる第２のエネルギーウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、前記第１のイベント数および前記第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、前記リストモードデータおよび前記シングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、ことを含む。
図１は、光電吸収ピークウィンドウ内の散乱イベントおよび真のイベントを示す、シミュレートされたシステムの同時計数エネルギースペクトルの図である。 図２Ａは、一実施形態に係る散乱フラクションの推定を実行する方法のフローチャートである。 図２Ｂは、一実施形態に係る散乱補正を実行する方法のフローチャートである。 図３は、他の実施形態に係る光電吸収ピークウィンドウ内の散乱イベントおよび真のイベントを示す、シミュレートされたシステムの同時計数エネルギースペクトルの図である。 図４は、一実施形態に係るポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）スキャナの斜視図である。 図５は、一実施形態に係るＰＥＴスキャナ装置および関連したハードウェアの概略図である。
上記したように、これまで種々の散乱補正アルゴリズムが提案されてきているが、既存の散乱補正アルゴリズムは、いくつかの欠点を有する。まず、解析モデルベースの散乱補正アルゴリズムは、計算速度を向上させるために多重散乱を無視するため、しばしば精度が低下し、推定散乱サイノグラムの適切なスケーリングが困難である。さらに、エネルギーベースの散乱補正アルゴリズムは実用的であるものの、これらは一般的に精度が低くなる。
そこで、本開示では、複数の検出器を有する核医学スキャナ全体に対して、スキャナ内の各結晶に対して、および／またはスキャナ内の各結晶群に対して、検出されたシングルイベントの実用的で正確な散乱フラクション（散乱率）の推定アルゴリズムを提供する。より正確なスキャナのシングルイベントの散乱フラクションの推定によって、解析モデルベースの散乱補正を使用する際の散乱補正精度が向上する。各結晶または各結晶群に対するシングルイベントの散乱フラクションの計算を使用して、再構成プロセスにおいて散乱補正を直接実行することができる。
本開示の実施形態は、放射線診断装置の散乱フラクションを決定するための方法に関する。本方法は、放射線診断装置を使用して実行されたスキャンから取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得することと、取得されたリストモードデータから、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定することと、取得されたリストモードデータから、第２のウィンドウで発生する第２のイベント数を決定することであって、第２のエネルギーウィンドウが、第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギーにまたがる、ことと、決定された第１のイベント数および決定された第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算することと、取得されたリストモードデータおよび計算されたシングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成することと、を含む。
本開示の別の実施形態は、放射線診断装置の散乱フラクションを決定するための装置に関する。装置は、放射線診断装置を使用して実行されたスキャンから取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、取得されたリストモードデータから、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、取得されたリストモードデータから、第２のウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、第２のエネルギーウィンドウが、第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがり、決定された第１のイベント数および決定された第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、取得されたリストモードデータおよび計算されたシングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、ように構成された回路を含む。
本開示のさらなる実施形態は、リストモードデータを取得するために、患者のスキャンを実行するように構成された放射線診断装置を含む、システムに関する。本システムは、取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、取得されたリストモードデータから、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、取得されたリストモードデータから、第２のウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、第２のエネルギーウィンドウが、第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがり、決定された第１のイベント数および決定された第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、取得されたリストモードデータおよび計算されたシングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、ように構成された回路をさらに含む。
すなわち、本実施形態は、放射線診断装置に関する散乱率を決定する方法であって、スキャンによって得られたリストモードデータに基づいてエネルギースペクトルを取得し、エネルギースペクトルに基づいて、少なくとも光電吸収ピークよりも高いエネルギー帯域を含む第２のエネルギーウィンドウに含まれる第２の散乱イベント数を推定し、エネルギースペクトルに基づいて、第２のエネルギーウィンドウよりも低いエネルギー帯域を含む第１のエネルギーウィンドウに含まれる第１の散乱イベント数を推定し、第１の散乱イベント数と第２の散乱イベント数とに基づいてシングルイベントの散乱率を決定する、ことを含む。
ここで、上記した散乱率とは、スキャナや結晶等ハードウェアでどれくらいシングルイベントが散乱し得るかを指標化したものである。この散乱率を散乱線補正に直接組み込むこともでき、また、解析ベースの散乱線補正に組み込むこともできる。以下、本実施形態の詳細について説明する。
図２Ａのフローチャートに示すように、一実施形態では、リストモードデータを使用して形成されたエネルギースペクトルから、偶発イベントの減算後に、スキャナ全体に対して、各結晶に対して、および／または各結晶群に対して、シングルイベントの散乱フラクションを推定する。特に、シングルイベントの散乱フラクションは、光電吸収ピークエネルギーウィンドウ内、また５１１ｋｅＶを超える高エネルギーウィンドウ（例えば、５３０～５８０ｋｅＶ）などの第２のエネルギーウィンドウ内の、同時計数イベント数から推定される。本実施形態では、エネルギースペクトルの直接比較、またはエネルギースペクトルへの適合は必要ない。さらに、本実施形態では、決定されたスキャナのシングルイベントの散乱フラクションからスキャナの同時計数の散乱フラクションを計算する。一例として、スキャナにおける同時計数の散乱フラクションは、決定されたスキャナのシングルイベントの散乱フラクションから推定され、解析モデルベースの散乱補正を使用する場合に、推定された散乱サイノグラムを適切にスケーリングするために使用される。別の実施形態では、各結晶または各結晶群に対して決定されたシングルイベントの散乱フラクションを使用して、再構成プロセス中に散乱補正を直接実行する。
ステップＳ２０１では、患者のＰＥＴスキャンのリストモードデータを取得する。
ステップＳ２０２では、光電吸収ピークウィンドウ（第１のエネルギーウィンドウ）、および光電吸収ピークウィンドウ内の第２のエネルギーウィンドウを設定する。図１の例で示すように、第２のエネルギーウィンドウは、５３０～５８０ｋｅＶ、かつ光電吸収ピークウィンドウは４００～６００ｋｅＶに設定されている。ただし、これらは例示的なエネルギー範囲に過ぎず、他のエネルギー範囲を使用して光電吸収ピークウィンドウおよび光電吸収ピークウィンドウ内の第２のエネルギーウィンドウを定義することができる。
図１に示すように、Ｎ散乱１は第２のエネルギーウィンドウ（５３０～５８０エネルギーウィンドウ）内の光電吸収ピークウィンドウの散乱イベント数として定義される。さらに、Ｎ散乱２は、第２のエネルギーウィンドウ外の光電吸収ピークウィンドウ内の散乱イベント数として定義することができる。すなわち、光電吸収ピークウィンドウ内の散乱イベントの合計数として、「Ｎ散乱＝Ｎ散乱１＋Ｎ散乱２」が定義される。
同様に、図１に示すように、「Ｎ真１」は、第２のエネルギーウィンドウにおける真のイベント数として定義される。さらに、「Ｎ真２」は、第２のエネルギーウィンドウ外の光電吸収ピークウィンドウにおける真のイベント数として定義することができる。すなわち、「Ｎ真＝Ｎ真１＋Ｎ真２」は、光電吸収ピークウィンドウにおける真のイベントの合計数である。
最後に、「Ｎ１＝Ｎ真１＋Ｎ散乱１」を第２のエネルギーウィンドウ内の散乱および真のイベント数として定義する一方で、「Ｎ合計＝Ｎ真＋Ｎ散乱」を光電吸収ピークウィンドウ内の散乱および真のイベントの合計数として定義する。上記で定義された計数は、例えば、結晶ｉごと、結晶群ごと、あるいはスキャナ全体に対して定義することができることに留意されたい。
ステップＳ２０３では、比率「Ｒ真＝Ｎ真１／Ｎ真」、「Ｒ散乱＝Ｎ散乱１／Ｎ散乱」の所定の値を取得する。特に、光電吸収ピークウィンドウ内の真のイベント数に対する第２のエネルギーウィンドウ内の真のイベント数の比率「Ｒ真」は、点線源もしくは線線源データから、シミュレーションによって、または測定によって推定することができる。同様に、光電吸収ピークウィンドウ内の散乱イベント数に対する第２のエネルギーウィンドウ内の散乱イベント数の比率「Ｒ散乱」は、シミュレーションによって推定することができる。「Ｒ真」および「Ｒ散乱」の推定は、リストモードデータを取得する前であればいつでも行うことができ、あらかじめメモリに格納しておくことができる。このようにステップＳ２０３は、ステップＳ２０１およびＳ２０２の前に実行することができる。高活性時のイベントの積み重ねおよび結晶中のバックグラウンド放射能の可能性により、エネルギースペクトルは、異なる期間で異なる場合があり、その結果、「Ｒ真」および「Ｒ散乱」は、活性に依存することがあることに留意されたい。
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２で設定された光電吸収ピークウィンドウおよび第２のエネルギーウィンドウに基づいて、ステップＳ２０１で取得されたリストモードデータから「Ｎ１」および「Ｎ合計」を計算する。
ステップＳ２０５では、シングルイベントの散乱フラクションを計算する。特に、計数率、測定計数率と、推定比率「Ｒ真」および「Ｒ散乱」の間の上記の関係から、第２のエネルギーウィンドウにおける散乱イベント数は、以下の式（１）のように計算される。
Figure 2024025712000002
したがって、光電吸収ピークウィンドウ内の散乱イベント数は、以下の式（２）で表される。
Figure 2024025712000003
最後に、スキャナ（または各結晶ｉもしくは結晶群）に対するシングルイベントの散乱フラクションは、「ＳＦシングル＝Ｎ散乱／Ｎ合計」として計算される。
さらに、ステップＳ２０５では、式「ＳＦ同時計数＝１－（１－ＳＦシングル）２」を使用して、スキャナのシングルイベントの散乱フラクションＳＦシングルから、スキャナの同時計数の散乱フラクション「ＳＦ同時計数」を近似的に計算することができる。
ステップＳ２０６では、計算されたスキャナの同時計数の散乱フラクション「ＳＦ同時計数」を使用して、解析モデルベースの散乱補正アルゴリズムを使用して散乱補正を実行する場合に推定散乱サイノグラムを正規化し、画像を再構成する。
例えば、ＰＥＴのＭＬ－ＥＭアルゴリズムでは、反復更新式は以下の式（３）のようになる。
Figure 2024025712000004
Figure 2024025712000005
Figure 2024025712000006
Figure 2024025712000007
あるいは、ステップＳ２０６では、図２Ｂのフローチャートに示すステップに従って、各結晶または各結晶群に対するシングルイベントの散乱フラクション「ＳＦシングル」を使用して、散乱補正を直接実行する。一実施形態では、散乱フラクションの推定のためにグループ化する結晶の数を、計数率に基づいて決定することができる。
図２Ｂの方法は、応答線（Lines Of Response：ＬＯＲ）、つまりサイノグラムによって定義された座標系で、２つの同時計数散乱フラクションマップを使用する。第１のマップ「ＳＦ１（ＬＯＲ）」は、単一散乱同時計数イベント、つまり、５１１ｋｅＶの光子が１つだけ散乱した場合のフラクションを表している。第２のマップ「ＳＦ２（ＬＯＲ）」は、二重散乱同時計数イベント、つまり５１１ｋｅＶの光子の両方が散乱された場合のフラクションを表している。結晶群に対してシングルイベントの散乱フラクションを計算すると、散乱フラクションはより滑らかな分布を有するため、どちらのマップも、より粗いビンを使用することができる。
ステップＳ３０１では、物理ベースの解析モデル、およびＣＴ画像または非散乱補正ＰＥＴ画像を使用して、マップ「ＳＦ１（ＬＯＲ）」および「ＳＦ２（ＬＯＲ）」の初期値を計算する。一例として、スキャナの被検体に基づく散乱断面積、スキャナ形状、検出器効率、５１１ｋｅＶの光子放射密度、および減衰マップを所与として、散乱シミュレーションを実行することができる。各ＬＯＲに対して、シミュレートされたイベントは、「Ｎ非散乱」、「Ｎ１－散乱」、「Ｎ２－散乱」の３つのカテゴリに分類される。散乱フラクションは、「ＳＦ１（ＬＯＲ）＝Ｎ１－散乱／（Ｎ非散乱＋Ｎ１－散乱＋Ｎ２－散乱）」、および「ＳＦ２（ＬＯＲ）＝Ｎ２－散乱／（Ｎ非散乱＋Ｎ１－散乱＋Ｎ２－散乱）」にしたがって計算することができる。
ステップＳ３０２では、各結晶ｉ（または結晶群）対して、（１）マップ「ＳＦ１（ＬＯＲ）」および「ＳＦ２（ＬＯＲ）」、（２）結晶ｉに到達したイベントの合計数、ならびに（３）結晶ｉに関連する各ＬＯＲに対して、ＬＯＲのイベント数、に基づいて、以下の式（５）に示すように理論上のシングルイベントの散乱フラクション「ＳＦシングル（ｉ）」を計算する。
Figure 2024025712000008
ステップＳ３０３では、コスト関数を評価する。コスト関数は、Ｓ３０２で決定された、計算された理論上のシングルイベントの散乱フラクションと、（ステップＳ２０５からの）測定されたシングルイベントの散乱フラクションとの差として構成される。
Figure 2024025712000009
Figure 2024025712000010
一実施形態では、「ＳＦ１（ＬＯＲ）」と「ＳＦ２（ＬＯＲ）」の和は、再構成プロセスにおいて同時計数の散乱フラクションの推定値として、直接使用される。
別の実施形態では、３次元の散乱フラクションマップを使用することができる。
代替の実施形態として、図３に示すように、第２のウィンドウの位置は一般化されており、光電吸収ピーク（ＰＥ）ウィンドウの中、重なり、または外側であり得る。この実施形態では、以下の「既知の」値を得ることができる。（１）「Ｎ」はＰＥウィンドウ内の測定イベントの合計数であり、（２）「Ｎ１」は第２のウィンドウ内の測定イベントの合計数であり、（３）「Ｒ散乱」は「Ｎ散乱１／Ｎ散乱」であり、例えば、シミュレーションを介して取得され、（４）「Ｒ真」は「Ｎ散乱１／Ｎ真」であり、例えば、線線源／点線源の測定またはシミュレーションから取得される。
本実施形態において、一般に未知の値は、以下の通りである。（１）ＰＥウィンドウ内の散乱イベント数「Ｎ散乱」、（２）第２のウィンドウ内の散乱イベント数「Ｎ散乱１」、（３）ＰＥウィンドウでの真のイベント数「Ｎ真」、（４）第２のウィンドウ内の真のイベント数「Ｎ真１」、（５）「ＳＦ」、これは「Ｎ散乱／Ｎ」であり、ＰＥウィンドウ内の散乱フラクションである。ただし、散乱フラクションは以下の式（６）に示すように計算することができる。
Figure 2024025712000011
さらに、本実施形態では、計算されたＳＦ値の精度を最適化するために、第２のエネルギーウィンドウの位置および大きさを、最適化プロセスによって決定することができる。さらに、追加のエネルギーウィンドウを使用して、散乱フラクションの精度を向上させることができる。例えば、複数の第２のエネルギーウィンドウのそれぞれを使用してＳＦ値を推定することができ、推定されたＳＦ値の平均値を使用することができる。あるいは、複数の第２のエネルギーウィンドウのすべてからのデータをまとめて使用して、平均ＳＦ値を共同でフィッティングすることができる。別の実施形態では、シミュレーションデータ、すなわちＮＥＭＡ計数率ファントムデータなどのよく研究されたファントムデータからの既知のＳＦ値と、計算されたＳＦ値を比較することによって、第２のエネルギーウィンドウを最適化することができる。
本開示は、従来のアプローチと比較していくつかの利点を提供する散乱補正方法およびシステムを含む。まず、上述の方法は、実用的（すなわち、高速かつ予測可能）であり、光電吸収ピークエネルギーウィンドウ内および第２のエネルギーウィンドウ、例えば５１１ｋｅＶを超える（例えば５３０～５８０ｋｅＶ）、同時計数イベント数から、各結晶および／または各結晶群に対して、スキャナのシングルイベントの散乱フラクションを正確に推定するものである。さらに、エネルギースペクトルの直接比較またはエネルギースペクトルへのフィッティングは、必要ない。
さらに、本開示は、解析モデルベースの散乱補正アプローチを使用する場合に、推定散乱サイノグラムを正規化するために使用されるスキャナのシングルイベントの散乱フラクションから、スキャナの散乱フラクションを推定するための、実用的かつ正確な方法を提供する。
さらに、本開示は、各結晶および／または各結晶群のシングルイベントの散乱フラクションから、各ＬＯＲの散乱フラクションを推定し、これを使用して再構成プロセス中に散乱補正を直接実行する、実用的かつ正確な方法を提供する。
本明細書で開示する実施形態で使用可能なＰＥＴスキャナを図４および図５に示す。ＰＥＴスキャナ４００は、それぞれが矩形の検出器モジュールとして構成された複数のガンマ線検出器（Gamma-Ray Detector：ＧＲＤ）４０１（例えば、ＧＲＤ１、ＧＲＤ２～ＧＲＤＮ）を含む。一実施態様によれば、検出器は、ガントリ４０４を中心とした円形のボア４０２を形成するリング内に配置される。この実施例では、リングは４０個のＧＲＤ４０１を含む。リングは、ボア４０２の所望のサイズなどの要因に応じて、異なる数のＧＲＤ４０１を有してもよい。ＧＲＤ４０１は、光検出器によって検出されるシンチレーション光子（例えば、光学的、赤外線、および紫外線の波長）にガンマ線を変換するための、シンチレータ結晶アレイを含む。各ＧＲＤ４０１は、ガンマ線を吸収してシンチレーション光子を放射する個々の検出器結晶の２次元アレイを含むことができ、またはモノリシックアレイもしくはスラットのあるアレイを含むことができる。シンチレーション光子は、同じくＧＲＤ４０１内に配置されたＳｉＰＭなどのデバイス（図示せず）の２次元アレイによって検出することができる。検出結晶のアレイとＳｉＰＭの間に、ライトガイドを配置することができる。本開示による結晶およびＳｉＰＭの配置を、以下でより詳細に説明する。
図４は、被検体ＯＢＪから放射されるガンマ線を検出するように配置されたＧＲＤを有するＰＥＴスキャナシステムの概略図を示す。ＧＲＤは、検出された各ガンマ線に対応するタイミング、位置、およびエネルギーを測定することができる。図４の単一のＰＥＴ検出器リングは、ＰＥＴスキャナの軸方向長さに沿った任意の数のＰＥＴ検出器リングを含むように外挿することができることを理解することができる。
図５は、ＰＥＴスキャナ５００の配置の一例を示し、ここでは画像化されるべき被検体ＯＢＪが台５０６上に置かれており、ＧＲＤ１～ＧＲＤＮのＧＲＤモジュールが、被検体ＯＢＪおよび台５０６の周囲に円周方向に配置されている。ＧＲＤは、ＰＥＴ検出器リングを構成することができ、ガントリ５０４に固定的に接続される円形ボア５０２に固定的に接続され得る。ガントリ５０４は、ＰＥＴスキャナの多くの部品を収容する。ＰＥＴスキャナのガントリ５０４はまた、被写体ＯＢＪおよび台５０６が通過することができる、円筒形ボア５０２によって定義される、開いた開口部を含み、対消滅イベントにより被検体ＯＢＪから反対方向に放射されるガンマ線をＧＲＤによって検出することができ、タイミングおよびエネルギー情報を使用してガンマ線のペアの同時計数を判定することができる。
図５では、ガンマ線検出データを取得、記憶、処理、および分配するための回路およびハードウェアも示されている。この回路およびハードウェアは、プロセッサ（画像処理回路）５０７、ネットワークコントローラ５０３、メモリ５０５、およびデータ収集システム（Data Acquisition System：ＤＡＳ）５０８を含む。ＰＥＴ撮像装置はまた、ＧＲＤからＤＡＳ５０８、プロセッサ５０７、メモリ５０５、およびネットワークコントローラ５０３へと検出測定結果をルーティングするデータチャネルも含む。データ収集システム５０８は、検出器からの検出データの取得、デジタル化、およびルーティングを制御することができる。一実施形態では、ＤＡＳ５０８は、台５０６の動きを制御する。プロセッサ５０７は、配置エラーの識別、検出データの前再構成処理、画像再構成、および画像データの後再構成処理を含む機能を実行する。
一実施形態によれば、図５のＰＥＴスキャナ５００のプロセッサ５０７は、本明細書に記載されるような方法を実行するように構成することができる。プロセッサ５０７は、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）、または他の複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）のような、個々の論理ゲートとして実装可能なＣＰＵを含むことができる。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装は、ＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、またはその他のハードウェア記述言語でコード化されてよく、そのコードはＦＰＧＡもしくはＣＰＬＤ内の電子メモリに直接格納されてもよく、または個別の電子メモリとして格納されてもよい。さらに、メモリ５０５は、ハードディスクドライブ、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、フラッシュドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当技術分野において既知の、任意のその他の電子記憶装置とすることができる。メモリ５０５は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリなどの不揮発性であってもよい。メモリ５０５は、静的または動的ＲＡＭなど揮発性であり得、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとメモリとの間の相互作用だけでなく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、プロセッサ５０７内のＣＰＵは、本明細書に記載された方法を実行する一連のコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムを実行することができ、そのプログラムは、任意の上述の非一時的電子メモリおよび／もしくはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、またはその他の任意の既知の記憶媒体に記憶されている。さらに、コンピュータ可読命令は、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、もしくはオペレーティングシステムの構成要素、またはそれらの組み合わせで提供されてもよく、インテル社製のＸｅｎｏｎまたはＡＭＤ社製のＯｐｔｅｒｏｎプロセッサ、およびＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ＶＩＳＴＡ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ、ＭＡＣ－ＯＳ、ならびに当業者に既知の他のオペレーティングシステムなどのプロセッサと協働して実行される。さらに、ＣＰＵは、命令を実行するために並行して協同的に動作する、複数のプロセッサとして実行することができる。命令は、メモリ５０５に、またはネットワークコントローラ５０３に位置したメモリ（図示せず）内に記憶されてもよい。
一実施形態では、ＰＥＴスキャナは、再構成画像などを表示するためのディスプレイを含んでもよい。ディスプレイは、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、または当業者にとって既知のその他のディスプレイであり得る。
インテル社からのインテルイーサネット（登録商標）ＰＲＯネットワークインタフェースカードなどのネットワークコントローラ５０３は、ＰＥＴ撮像装置の様々な部分の間でインタフェースすることができる。さらに、ネットワークコントローラ５０３はまた、外部ネットワークとインタフェースすることもできる。理解できるように、この外部ネットワークは、インターネットなどの公共ネットワーク、またはＬＡＮもしくはＷＡＮネットワークなどのプライベートネットワーク、またはこれらの任意の組み合わせであり得、ＰＳＴＮもしくはＩＳＤＮサブネットワークを含むこともできる。外部ネットワークはまた、イーサネットネットワークなどの有線とすることができ、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とすることもできる。無線ネットワークはまた、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、または任意の他の既知の無線通信形式とすることもできる。
上記の実施形態は、ＰＥＴ装置に向けられているが、実施形態はまた、単一光子放射コンピュータ断層撮影（Single-Photon Emission Computerized Tomography：ＳＰＥＣＴ）などの他の位置敏感型ガンマ検出器にも適用可能である。
実施形態は、以下に示す付記で規定される実施形態をさらに含む。
（１）放射線診断装置の散乱フラクションを決定するための方法であって、方法は、
放射線診断装置を使用して実行されたスキャンから取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得することと、
取得されたリストモードデータから、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定することと、
取得されたリストモードデータから、第２のウィンドウで発生する第２のイベント数を決定することであって、第２のエネルギーウィンドウが、第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがる、ことと、
決定された第１のイベント数および決定された第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算することと、
取得されたリストモードデータおよび計算されたシングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成することと、
を含む、方法。
（２）第１のイベント数を決定するステップが、光電吸収ピークエネルギーレベルを含む光電吸収ピークエネルギーウィンドウである、第１のエネルギーウィンドウにおいて発生する第１のイベント数を決定することを含む、（１）に記載の方法。
（３）第２のイベント数を決定するステップが、光電吸収ピークエネルギーレベルを完全に超えた状態にある、第２のエネルギー範囲にまたがる第２のエネルギーウィンドウにおいて発生する第２のイベント数を決定することを含む、（２）に記載の方法。
（４）シングルイベントの散乱フラクションを計算するステップが、第１の比率および第２の比率に基づいてシングルイベントの散乱フラクションをさらに計算することを含み、第１の比率が、第２のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数と第１のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数との比率であり、第２の比率が、第２のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数と第１のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数との比率である、（１）～（３）に記載の方法。
（５）放射線診断装置を使用して実行されたスキャンからリストモードデータを取得する前に、第１の比率および第２の比率があらかじめ計算され、メモリに記憶される、（４）に記載の方法。
（６）実験的またはシミュレーションのいずれかによって取得されたファントムデータから、第１の比率および第２の比率を推定することをさらに含む、（５）に記載の方法。
（７）計算されたシングルイベントの散乱フラクションから、同時計数散乱フラクションを計算することをさらに含む、（１）～（６）に記載の方法。
（８）計算された同時計数散乱フラクションを使用して推定散乱サイノグラムを正規化することと、
正規化された散乱サイノグラムを使用して散乱補正を実行することと、
をさらに含む、（７）に記載の方法。
（９）計算するステップが、放射線診断装置内の各結晶に対して、結晶ごとのシングルイベントの散乱フラクションを計算することをさらに含み、
方法が、
計算された結晶ごとのシングルイベントの散乱フラクションから、第１のマップおよび第２のマップを決定することであって、第１のマップが、複数の応答線（ＬＯＲ）のそれぞれに対してシングルイベントの散乱同時計数イベントのフラクションを示し、第２のマップが、ＬＯＲのそれぞれに対して、二重散乱同時計数イベントのフラクションを示す、ことと、
決定された第１および第２のマップから同時計数散乱フラクションを推定することと、
リストモードデータから画像を再構成するための再構成プロセスにおいて、推定された同時計数散乱フラクションを直接使用することと、
をさらに含む、
（１）に記載の方法。
（１０）第１のマップおよび第２のマップを決定するステップが、計算された結晶ごとのシングルイベントの散乱フラクションに基づくコスト関数を最小化するために、反復最適化プロセスを実行することを含む、（９）に記載の方法。
（１１）計算するステップが、放射線診断装置における複数の結晶群の各群に対して、群のシングルイベントの散乱フラクションを計算することをさらに含む、（１）～（１０）に記載の方法。
（１２）エネルギースペクトルを取得するステップが、初期エネルギースペクトルから偶発イベントを減算することをさらに含む、（１）～（１１）に記載の方法。
（１３）放射線診断装置の散乱フラクションを決定するための装置であって、装置は、
放射線診断装置を使用して実行されたスキャンから取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、
取得されたリストモードデータから、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、
取得されたリストモードデータから、第２のウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、第２のエネルギーウィンドウが、第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがり、
決定された第１のイベント数および決定された第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、
取得されたリストモードデータおよび計算されたシングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、
ように構成された回路、
を備える、装置。
（１４）回路が、第１のイベント数を決定する際に、光電吸収ピークエネルギーレベルを含む光電吸収ピークエネルギーウィンドウである、第１のエネルギーウィンドウにおいて発生する第１のイベント数を決定するようにさらに構成されている、（１３）に記載の装置。
（１５）回路が、第２のイベント数を決定する際に、光電吸収ピークエネルギーレベルを完全に超えた状態にある、第２のエネルギー範囲にまたがる第２のエネルギーウィンドウにおいて発生する第２のイベント数を決定するようにさらに構成されている、（１４）に記載の装置。
（１６）回路が、シングルイベントの散乱フラクションを計算する際に、第１比率および第２の比率に基づいてシングルイベントの散乱フラクションを計算するようにさらに構成されており、
第１の比率が、第２のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数と第１のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数との比率であり、
第２の比率が、第２のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数と第１のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数との比率である、
（１３）～（１５）に記載の装置。
（１７）メモリをさらに備え、放射線診断装置を使用して実行されたスキャンからリストモードデータを取得する前に、第１の比率および第２の比率があらかじめ計算され、メモリに記憶される、（１６）に記載の装置。
（１８）回路が、実験的またはシミュレーションのいずれかによって取得されたファントムデータから、第１の比率および第２の比率を推定するようにさらに構成されている、（１７）に記載の装置。
（１９）回路が、計算されたシングルイベントの散乱フラクションから、同時計数散乱フラクションを計算するようにさらに構成されている、（１３）～（１８）に記載の装置。
（２０）リストモードデータを取得するために、患者のスキャンを実行するように構成された放射線診断装置と、
取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、
取得されたリストモードデータから、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、
取得されたリストモードデータから、第２のウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、第２のエネルギーウィンドウが、第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがり、
決定された第１のイベント数および決定された第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、
取得されたリストモードデータおよび計算されたシングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、
ように構成された回路と、
を備える、システム。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、散乱フラクションの決定の精度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。
５００ ＰＥＴスキャナ
５０５ メモリ
５０７ プロセッサ

Claims (20)

  1. 放射線診断装置の散乱フラクションを決定するための方法であって、
    スキャンによって取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、
    前記エネルギースペクトルに基づいて、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、
    前記エネルギースペクトルに基づいて、前記第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがる第２のエネルギーウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、
    前記第１のイベント数および前記第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、
    前記リストモードデータおよび前記シングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、
    ことを含む、散乱フラクションの決定方法。
  2. 前記第１のイベント数の決定が、光電吸収ピークエネルギーレベルを含む光電吸収ピークエネルギーウィンドウである、前記第１のエネルギーウィンドウにおいて発生する前記第１のイベント数を決定することを含む、請求項１に記載の散乱フラクションの決定方法。
  3. 前記第２のイベント数の決定が、少なくとも前記光電吸収ピークエネルギーレベルよりも高いエネルギー帯域を含む、前記第２のエネルギー範囲にまたがる前記第２のエネルギーウィンドウにおいて発生する前記第２のイベント数を決定することを含む、請求項２に記載の散乱フラクションの決定方法。
  4. 前記シングルイベントの散乱フラクションの計算が、第１の比率および第２の比率に基づいて前記シングルイベントの散乱フラクションをさらに計算することを含み、
    前記第１の比率が、前記第２のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数と前記第１のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数との比率であり、
    前記第２の比率が、前記第２のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数と前記第１のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数との比率である、
    請求項１に記載の散乱フラクションの決定方法。
  5. 前記スキャンから前記リストモードデータを取得する前に、前記第１の比率および前記第２の比率があらかじめ計算され、メモリに記憶される、請求項４に記載の散乱フラクションの決定方法。
  6. 実験的またはシミュレーションのいずれかによって取得されたファントムデータから、前記第１の比率および前記第２の比率を推定することをさらに含む、請求項５に記載の散乱フラクションの決定方法。
  7. 前記シングルイベントの散乱フラクションから、同時計数散乱フラクションを計算することをさらに含む、請求項１に記載の散乱フラクションの決定方法。
  8. 前記同時計数散乱フラクションを使用して推定散乱サイノグラムを正規化し、
    前記正規化された散乱サイノグラムを使用して散乱補正を実行すること、
    をさらに含む、請求項７に記載の散乱フラクションの決定方法。
  9. 前記シングルイベントの散乱フラクションの計算が、放射線診断装置内の各結晶に対して、結晶ごとのシングルイベントの散乱フラクションを計算することをさらに含み、
    前記計算された結晶ごとのシングルイベントの散乱フラクションから、第１のマップおよび第２のマップを決定し、
    前記決定された第１および第２のマップから同時計数散乱フラクションを推定し、
    前記リストモードデータから前記画像を再構成するための再構成プロセスにおいて、前記推定された同時計数散乱フラクションを直接使用する、
    ことをさらに含み、
    前記第１のマップが、複数の応答線（Lines Of Response：ＬＯＲ）のそれぞれに対するシングルイベントの散乱同時計数イベントのフラクションを示し、前記第２のマップが、前記ＬＯＲのそれぞれに対する、二重散乱同時計数イベントのフラクションを示す、
    請求項１に記載の散乱フラクションの決定方法。
  10. 前記第１のマップおよび前記第２のマップの決定が、前記計算された結晶ごとのシングルイベントの散乱フラクションに基づくコスト関数を最小化するために、反復最適化プロセスを実行することを含む、請求項９に記載の散乱フラクションの決定方法。
  11. 前記シングルイベントの散乱フラクションの計算が、前記放射線診断装置における複数の結晶群の各群に対して、前記群のシングルイベントの散乱フラクションを計算することをさらに含む、請求項１に記載の散乱フラクションの決定方法。
  12. 前記エネルギースペクトルの取得が、初期エネルギースペクトルから偶発イベントを減算することをさらに含む、請求項１に記載の散乱フラクションの決定方法。
  13. スキャンによって取得されたリストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、
    前記エネルギースペクトルに基づいて、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、
    前記エネルギースペクトルに基づいて、前記第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがる第２のエネルギーウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、
    前記第１のイベント数および前記第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、
    前記リストモードデータおよび前記シングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、回路、
    を備える、放射線診断装置。
  14. 前記回路は、光電吸収ピークエネルギーレベルを含む光電吸収ピークエネルギーウィンドウである、前記第１のエネルギーウィンドウにおいて発生する前記第１のイベント数を決定する、請求項１３に記載の放射線診断装置。
  15. 前記回路は、少なくとも前記光電吸収ピークエネルギーレベルよりも高いエネルギー帯域を含む、前記第２のエネルギー範囲にまたがる前記第２のエネルギーウィンドウにおいて発生する前記第２のイベント数を決定する、請求項１４に記載の放射線診断装置。
  16. 前記回路は、第１の比率および第２の比率に基づいて前記シングルイベントの散乱フラクションを計算し、
    前記第１の比率が、前記第２のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数と前記第１のエネルギーウィンドウ内で発生する真のイベント数との比率であり、
    前記第２の比率が、前記第２のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数と前記第１のエネルギーウィンドウ内で発生する散乱イベント数との比率である、
    請求項１３に記載の放射線診断装置。
  17. メモリをさらに備え、
    前記スキャンから前記リストモードデータを取得する前に、前記第１の比率および前記第２の比率があらかじめ計算され、前記メモリに記憶される、請求項１６に記載の放射線診断装置。
  18. 前記回路は、実験的またはシミュレーションのいずれかによって取得されたファントムデータから、前記第１の比率および前記第２の比率を推定する、請求項１７に記載の放射線診断装置。
  19. 前記回路は、前記シングルイベントの散乱フラクションから、同時計数散乱フラクションを計算する、請求項１３に記載の放射線診断装置。
  20. リストモードデータを取得するために、スキャンを実行する放射線診断装置と、
    前記リストモードデータから、エネルギースペクトルを取得し、
    前記エネルギースペクトルに基づいて、第１のエネルギー範囲にまたがる第１のエネルギーウィンドウで発生する第１のイベント数を決定し、
    前記エネルギースペクトルに基づいて、前記第１のエネルギー範囲とは異なる第２のエネルギー範囲にまたがる第２のウィンドウで発生する第２のイベント数を決定し、
    前記第１のイベント数および前記第２のイベント数に基づいて、シングルイベントの散乱フラクションを計算し、
    前記リストモードデータおよび前記シングルイベントの散乱フラクションに基づいて、画像を再構成する、
    回路と、
    を備える、放射線診断システム。
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