JP3080994B2 - 多重エネルギコンピュータ断層撮影法を用いた隠された対象物の自動認識のための装置および方法 - Google Patents
多重エネルギコンピュータ断層撮影法を用いた隠された対象物の自動認識のための装置および方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 政府の関心 ここに説明される発明は、政府の目的において政府に
よって、または政府のために製造、使用、およびライセ
ンスされる。
よって、または政府のために製造、使用、およびライセ
ンスされる。
発明の簡単な説明 この発明は一般的に、非破壊検査の分野に関する。よ
り特定的には、この発明は、多重エネルギコンピュータ
断層撮影法を用いて、手荷物中の禁制品または製造品の
欠陥などの隠された対象物およびその特徴を検出するた
めの装置および方法に関する。
り特定的には、この発明は、多重エネルギコンピュータ
断層撮影法を用いて、手荷物中の禁制品または製造品の
欠陥などの隠された対象物およびその特徴を検出するた
めの装置および方法に関する。
発明の背景 従来のＸ線走査は、人間の目で見ることのできない対
象物または特徴を検出する目的で多くの分野で用いられ
ている。たとえば、医療および歯科の分野では、Ｘ線シ
ステムは骨折または窩洞などの臨床診断を下すにあたっ
て関係のある特徴を検出するのに用いられている。製造
工業では、Ｘ線システムは部品の欠陥を検査するのに同
様に用いられる。たとえば、溶接部表面下の破損または
空隙はＸ線像から検出することができるため、万一欠陥
のある状態で用いられた場合に部品が故障するのを防ぐ
ことができる。Ｘ線システムはまた、空港および他の公
共施設にて用いられ、武器、爆発物、および他の禁制品
がないかどうか容器を検査する。
象物または特徴を検出する目的で多くの分野で用いられ
ている。たとえば、医療および歯科の分野では、Ｘ線シ
ステムは骨折または窩洞などの臨床診断を下すにあたっ
て関係のある特徴を検出するのに用いられている。製造
工業では、Ｘ線システムは部品の欠陥を検査するのに同
様に用いられる。たとえば、溶接部表面下の破損または
空隙はＸ線像から検出することができるため、万一欠陥
のある状態で用いられた場合に部品が故障するのを防ぐ
ことができる。Ｘ線システムはまた、空港および他の公
共施設にて用いられ、武器、爆発物、および他の禁制品
がないかどうか容器を検査する。
前述の各応用例のＸ線システムは、ターゲットを自動
識別する能力のない、単なる撮像装置である。これらの
システムはグレースケールの像を作り出し、この像はＸ
線源と像平面との間のすべての対象物が吸収したＸ線エ
ネルギの総量を表わす。すなわち、エネルギの吸収が多
ければ、像上の対応する点の色が濃くなるのである。こ
の投影方法を用いた場合、生じる像または放射線写真
は、対象物が重なり合っているため、しばしば解釈が困
難である。Ｘ線像から得たデータは、重なり合った対象
物を分析するのが複雑なため、概して自動検出には適さ
ない。関係のあるターゲットが存在するかどうかについ
て所見を述べるには、熟練したオペレータが慎重に像の
１つ１つを調べ解釈しなければならない。ある応用にお
いて多数の放射線写真を解釈することが必要な場合、オ
ペレータの疲労および注意散漫のため検出能力が低下す
ることがある。
識別する能力のない、単なる撮像装置である。これらの
システムはグレースケールの像を作り出し、この像はＸ
線源と像平面との間のすべての対象物が吸収したＸ線エ
ネルギの総量を表わす。すなわち、エネルギの吸収が多
ければ、像上の対応する点の色が濃くなるのである。こ
の投影方法を用いた場合、生じる像または放射線写真
は、対象物が重なり合っているため、しばしば解釈が困
難である。Ｘ線像から得たデータは、重なり合った対象
物を分析するのが複雑なため、概して自動検出には適さ
ない。関係のあるターゲットが存在するかどうかについ
て所見を述べるには、熟練したオペレータが慎重に像の
１つ１つを調べ解釈しなければならない。ある応用にお
いて多数の放射線写真を解釈することが必要な場合、オ
ペレータの疲労および注意散漫のため検出能力が低下す
ることがある。
Ｘ線コンピュータ断層撮影法（CT）は、対象物の周り
のあらゆる角度から測った一連の減衰測定値から対象物
の断面スライスの像を作り出す技術である。CT像は標準
の放射線写真の提示するような、対象物が重なり合う問
題に悩まされることはない。CTデータは、走査平面での
対象物の特徴について正確な量的な情報を提供でき、タ
ーゲットの自動検出に適しているが、もちろん制約点も
ある。従来のCTシステムは、走査を行ない、データを捉
え、像を再構成するのにかなりの時間がかかる。CTシス
テムの処理能力は低い。従来のCTシステムの大きさおよ
び費用に加えて、この制約のため、手荷物または部品の
検査など対象物の処理能力が主な関心事である適用にお
いてCTは使用されずにいた。
のあらゆる角度から測った一連の減衰測定値から対象物
の断面スライスの像を作り出す技術である。CT像は標準
の放射線写真の提示するような、対象物が重なり合う問
題に悩まされることはない。CTデータは、走査平面での
対象物の特徴について正確な量的な情報を提供でき、タ
ーゲットの自動検出に適しているが、もちろん制約点も
ある。従来のCTシステムは、走査を行ない、データを捉
え、像を再構成するのにかなりの時間がかかる。CTシス
テムの処理能力は低い。従来のCTシステムの大きさおよ
び費用に加えて、この制約のため、手荷物または部品の
検査など対象物の処理能力が主な関心事である適用にお
いてCTは使用されずにいた。
ペシュマン（Peschmann）への米国特許第5,367,552号
（1994）では、CT処理能力を改善する１つの方法が教示
される。ペシュマンのシステムでは、従来のＸ線スキャ
ナを用いて、まず対象物を予め走査し、次に、その予め
走査した走査データの分析に基づいて選択される位置に
おいてCT走査を行なう。ペシュマンの教示する解決策は
従来のＸ線システムの検出能力を改良するが、いくつか
の制約点もある。第１に、この解決策では対象物を従来
のＸ線システムで予め走査することがで必要であるが、
これは時間がかかる上、前に説明したように限られた成
果しか挙げられない。第２に、時間を節約するためにCT
走査を選択された位置においてのみ実行するわけだが、
このために関係のあるターゲットを識別するのに失敗す
る可能性がある。これは特に、ターゲットが遮蔽されて
いる場合または、他の理由で従来のＸ線スキャナでは検
出が難しい場合である。第３に、ペシュマンの発明では
従来の回転CT装置が用いられるため、処理能力は回転の
機械的な面で制限される。第４に、スライスごとに対象
物のまわりをＸ線源が回転できるように手荷物を留める
ことになるが、これもまた処理能力を制限する。最後
に、ペシュマンは従来の一重および二重エネルギ技術を
使用してCTデータを作成することが教示するが、ここで
説明される多重エネルギまたは多スペクトル技術は結果
としてターゲットの識別を改善することにつながる。
（1994）では、CT処理能力を改善する１つの方法が教示
される。ペシュマンのシステムでは、従来のＸ線スキャ
ナを用いて、まず対象物を予め走査し、次に、その予め
走査した走査データの分析に基づいて選択される位置に
おいてCT走査を行なう。ペシュマンの教示する解決策は
従来のＸ線システムの検出能力を改良するが、いくつか
の制約点もある。第１に、この解決策では対象物を従来
のＸ線システムで予め走査することがで必要であるが、
これは時間がかかる上、前に説明したように限られた成
果しか挙げられない。第２に、時間を節約するためにCT
走査を選択された位置においてのみ実行するわけだが、
このために関係のあるターゲットを識別するのに失敗す
る可能性がある。これは特に、ターゲットが遮蔽されて
いる場合または、他の理由で従来のＸ線スキャナでは検
出が難しい場合である。第３に、ペシュマンの発明では
従来の回転CT装置が用いられるため、処理能力は回転の
機械的な面で制限される。第４に、スライスごとに対象
物のまわりをＸ線源が回転できるように手荷物を留める
ことになるが、これもまた処理能力を制限する。最後
に、ペシュマンは従来の一重および二重エネルギ技術を
使用してCTデータを作成することが教示するが、ここで
説明される多重エネルギまたは多スペクトル技術は結果
としてターゲットの識別を改善することにつながる。
この発明の目的および概要 したがって、この発明の目的は以下のとおりである。
（ａ） オペレータの関与の有無にかかわらず、隠され
た対象物およびその特徴の自動認識を提供する。
た対象物およびその特徴の自動認識を提供する。
（ｂ） ある対象物内に隠された少量の関係のあるター
ゲット、またはターゲットの特徴を検出する。
ゲット、またはターゲットの特徴を検出する。
（ｃ） 検出能力を損なうことなく、走査動作の間の対
象物の高い処理能力を可能にする。
象物の高い処理能力を可能にする。
（ｄ） コンパクト静止Ｘ線源アレイおよび検出器アレ
イを用いてCTデータを提供する。
イを用いてCTデータを提供する。
（ｅ） オペレータによる観察のため、強調されたＸ線
像またはCT像、またはその両方を提供する。
像またはCT像、またはその両方を提供する。
（ｆ） 統計に基づいたターゲット識別の信頼水準を提
供する。
供する。
（ｇ） 継続した学習能力を提供して、システムの使用
とともにターゲット識別を改善する。
とともにターゲット識別を改善する。
これらおよび他の目的は、隠された対象物の自動認識
のための装置および方法によって達成される。装置は多
重エネルギＸ線走査を用いて、関係のあるターゲットの
既知の反応に対応するスペクトル反応によってターゲッ
トを識別する。自動検出および手動の検査の両方の検出
感度は多重エネルギ、多スペクトル技術を通して改善さ
れる。高い処理能力を達成するのにマルチチャネル加工
処理が用いられる。ターゲット識別は、走査データの
形、質感、および状況などの属性をさらに分析すること
によって認識できる。装置は統計的な分析を用いて特定
のターゲット識別の信頼水準を予測することもできる。
放射線写真、CT像、またはその両方をオペレータによる
視覚的分析のために再構成し、コンピュータモニタに表
示してもよい。最後に、装置はオペレータからの入力を
受取り、かつ記憶して以後のターゲット識別に用いるこ
ともできる。
のための装置および方法によって達成される。装置は多
重エネルギＸ線走査を用いて、関係のあるターゲットの
既知の反応に対応するスペクトル反応によってターゲッ
トを識別する。自動検出および手動の検査の両方の検出
感度は多重エネルギ、多スペクトル技術を通して改善さ
れる。高い処理能力を達成するのにマルチチャネル加工
処理が用いられる。ターゲット識別は、走査データの
形、質感、および状況などの属性をさらに分析すること
によって認識できる。装置は統計的な分析を用いて特定
のターゲット識別の信頼水準を予測することもできる。
放射線写真、CT像、またはその両方をオペレータによる
視覚的分析のために再構成し、コンピュータモニタに表
示してもよい。最後に、装置はオペレータからの入力を
受取り、かつ記憶して以後のターゲット識別に用いるこ
ともできる。
図面の簡単な説明 図１は、論理接続を含む、この発明の個々のハードウ
ェア構成要素のブロック図である。
ェア構成要素のブロック図である。
図２は、手荷物検査のためのこの発明の一実施例の概
略図である。
略図である。
図３は、この発明の源および検出器要素の別の実施例
の概略図である。
の概略図である。
図４は、製造部品の検査のためのこの発明の別の実施
例の概略図である。
例の概略図である。
図５は、この発明を実行する上での主なステップを示
すフローチャートの図である。
すフローチャートの図である。
図６は、多スペクトルデータを分析するためのこの発
明の主な処理ステップを示すフローチャートの図であ
る。
明の主な処理ステップを示すフローチャートの図であ
る。
図７は、強調された像を製造するための多スペクトル
データの使用を示す図である。
データの使用を示す図である。
この発明の詳細な説明 図１には、この発明による装置が示されている。全体
を概観するために、まず、装置の主な構成要素について
説明する。この特定の実施例においては、源アレイ１
は、Ｌ字型の支持部材であり、その長さに沿って間隔を
あけたいくつかのＸ線源からなる。図１に源12−15とし
て示されるように、個々のＸ線源はコントローラ６から
の信号に応答して一連の同一平面上の扇形ビーム16−19
を提供する。扇形ビーム16−19の各々は、固定されたエ
ネルギ体内の異なるエネルギレベルのＸ線光子を含む。
源アレイ１は検出器アレイ２に対向し、かつ離れて位置
付けられ、空間を形成し、その中で対象物21が走査され
る。
を概観するために、まず、装置の主な構成要素について
説明する。この特定の実施例においては、源アレイ１
は、Ｌ字型の支持部材であり、その長さに沿って間隔を
あけたいくつかのＸ線源からなる。図１に源12−15とし
て示されるように、個々のＸ線源はコントローラ６から
の信号に応答して一連の同一平面上の扇形ビーム16−19
を提供する。扇形ビーム16−19の各々は、固定されたエ
ネルギ体内の異なるエネルギレベルのＸ線光子を含む。
源アレイ１は検出器アレイ２に対向し、かつ離れて位置
付けられ、空間を形成し、その中で対象物21が走査され
る。
検出器アレイ２はまた、この特定の実施例ではＬ字型
であり、個別の検出器要素20を含み、検出器要素は検出
器アレイの長さに沿って一定の間隔をあけて配置され
る。検出器要素20は源アレイ１からの光子を吸収し、デ
ータ収集回路３に電圧信号を提供する。生じる電圧信号
は、光子が源アレイ１から検出器アレイ２へのビーム路
に沿って移動した後の、検出器要素20によって吸収され
る光子のエネルギレベルに比例する。一連の別個の検出
器要素20を用いることによって、検出器アレイ２に沿っ
た、光子が吸収された位置は判定され、対応するエネル
ギ測定値に関係づけられる。結果として生じるＸ線走査
データの空間的解像度は、したがって、検出器要素20の
大きさおよび間隔によって定められる。非常に小さい検
出器要素20を近接して配置し、アレイ２に沿って互いに
当接させると、光子エネルギ測定のなされた場所につい
ての正確な情報が得られる。しかしながら、このような
構成ではアレイ２の長さを満たすための大量の要素20が
必要となり、生じるデータを捉え処理するために、以下
に説明されるように、対応する多数のデータ収集回路３
が必要となる。そのため、必要とされる空間的解像度と
これに対する構成要素のコストの分析を行ない、アレイ
２に沿った検出器要素20の最適の大きさおよび間隔を定
めるべきである。
であり、個別の検出器要素20を含み、検出器要素は検出
器アレイの長さに沿って一定の間隔をあけて配置され
る。検出器要素20は源アレイ１からの光子を吸収し、デ
ータ収集回路３に電圧信号を提供する。生じる電圧信号
は、光子が源アレイ１から検出器アレイ２へのビーム路
に沿って移動した後の、検出器要素20によって吸収され
る光子のエネルギレベルに比例する。一連の別個の検出
器要素20を用いることによって、検出器アレイ２に沿っ
た、光子が吸収された位置は判定され、対応するエネル
ギ測定値に関係づけられる。結果として生じるＸ線走査
データの空間的解像度は、したがって、検出器要素20の
大きさおよび間隔によって定められる。非常に小さい検
出器要素20を近接して配置し、アレイ２に沿って互いに
当接させると、光子エネルギ測定のなされた場所につい
ての正確な情報が得られる。しかしながら、このような
構成ではアレイ２の長さを満たすための大量の要素20が
必要となり、生じるデータを捉え処理するために、以下
に説明されるように、対応する多数のデータ収集回路３
が必要となる。そのため、必要とされる空間的解像度と
これに対する構成要素のコストの分析を行ない、アレイ
２に沿った検出器要素20の最適の大きさおよび間隔を定
めるべきである。
検出器要素20からの電圧信号の高速処理のためマルチ
チャネルデータ収集回路３が設けられる。回路３の各チ
ャネルは１つの検出器要素20に電気的に結合され、検出
プロセッサ11と、一連のコンパレータ９およびカウンタ
10とを含む。検出プロセッサ11は、コンパレータ30−34
の各々に別個の電圧しきい値信号を与え、検出器要素20
からの電圧信号と比較する。より完全に以下に説明され
るようにデータ収集回路３は、検出器要素20によって提
供されるアナログ電圧信号からスペクトル減衰データを
形成する。スペクトル減衰データは、各検出器要素20に
よって吸収される光子の数に対する吸収された光子のエ
ネルギレベルとして規定される。これらのスペクトル減
衰データは特定の間隔でプロセッサ４に提供され、さら
に処理される。
チャネルデータ収集回路３が設けられる。回路３の各チ
ャネルは１つの検出器要素20に電気的に結合され、検出
プロセッサ11と、一連のコンパレータ９およびカウンタ
10とを含む。検出プロセッサ11は、コンパレータ30−34
の各々に別個の電圧しきい値信号を与え、検出器要素20
からの電圧信号と比較する。より完全に以下に説明され
るようにデータ収集回路３は、検出器要素20によって提
供されるアナログ電圧信号からスペクトル減衰データを
形成する。スペクトル減衰データは、各検出器要素20に
よって吸収される光子の数に対する吸収された光子のエ
ネルギレベルとして規定される。これらのスペクトル減
衰データは特定の間隔でプロセッサ４に提供され、さら
に処理される。
プロセッサ４は並行処理能力を備えたコンピュータプ
ロセッサである。データ収集回路３の各チャネルはプロ
セッサ４に電気的に結合され、スペクトル減衰データを
入力する。プロセッサ４はCT再構成アルゴリズムを用い
て、スプクトル減衰データから、データを得るために走
査された対象物21の断面スライスの断層撮影法による像
を再構成する。断面スライスの断層撮影法による像の中
の画素は、その寸法がピクセルと同じであり、その厚さ
がスライスと同じである、容積要素中の材料を表わすた
めボクセル（voxel）と呼ばれる。生のＸ線線像データ
もまたプロセッサ４によって保存され、後にインタフェ
ース７を用いて表示される。この発明では、CT再構成ア
ルゴリズムが５つの測定された減衰データのセットの各
々に適用され、結果として多重エネルギCTデータを生じ
る。より完全に以下に説明されるように、これらのデー
タはCT像データの信号対雑音比を増大するために用いら
れる。結果生じるCT像データはそこで、既知の関係のあ
るターゲットを表わす、ファイルサーバ５からのデータ
と突き合わされる。対象物空間21内に隠されている関係
のある対象物または特徴は、このようにして自動的に識
別される。選択された断層撮影法による像および生のデ
ータもまた、後の照合のためにファイルサーバ５に記憶
される。
ロセッサである。データ収集回路３の各チャネルはプロ
セッサ４に電気的に結合され、スペクトル減衰データを
入力する。プロセッサ４はCT再構成アルゴリズムを用い
て、スプクトル減衰データから、データを得るために走
査された対象物21の断面スライスの断層撮影法による像
を再構成する。断面スライスの断層撮影法による像の中
の画素は、その寸法がピクセルと同じであり、その厚さ
がスライスと同じである、容積要素中の材料を表わすた
めボクセル（voxel）と呼ばれる。生のＸ線線像データ
もまたプロセッサ４によって保存され、後にインタフェ
ース７を用いて表示される。この発明では、CT再構成ア
ルゴリズムが５つの測定された減衰データのセットの各
々に適用され、結果として多重エネルギCTデータを生じ
る。より完全に以下に説明されるように、これらのデー
タはCT像データの信号対雑音比を増大するために用いら
れる。結果生じるCT像データはそこで、既知の関係のあ
るターゲットを表わす、ファイルサーバ５からのデータ
と突き合わされる。対象物空間21内に隠されている関係
のある対象物または特徴は、このようにして自動的に識
別される。選択された断層撮影法による像および生のデ
ータもまた、後の照合のためにファイルサーバ５に記憶
される。
タグ付けシステム８はこの特定の実施例に提供され、
装置がターゲット識別を確認するとコントローラ６から
の信号に応答して対象物21に識別タグを付与する。欠陥
部品または禁制品を含む手荷物は、こうしてタグ付けさ
れ、その後、人の注意を促す。別の実施例では、自動選
別および材料取扱いシステムを用いて、不良品と良品を
自動的に区別してもよい。
装置がターゲット識別を確認するとコントローラ６から
の信号に応答して対象物21に識別タグを付与する。欠陥
部品または禁制品を含む手荷物は、こうしてタグ付けさ
れ、その後、人の注意を促す。別の実施例では、自動選
別および材料取扱いシステムを用いて、不良品と良品を
自動的に区別してもよい。
ユーザインタフェース７は、人が見るために強調され
たＸ線およびCT像データを表示し、かつオペレータから
の入力を受取るように提供される。インタフェース７は
コントローラ６に電気的に結合され、データを送ったり
受取ったりする。インタフェース７はまた、ファイルサ
ーバ５から選択された像をダウンロードし、オペレータ
に表示するために用いられる。Ｘ線およびCT像はたとえ
ば、異なるグループの減衰スペクトルを表わすために異
なる色彩を用い、関係のあるターゲットに特別の色彩を
用いることによって強調されてもよい。好ましい実施例
では、インタフェース７は大きな、高解像度のカラータ
ッチスクリーンであり、見ることと入力操作を楽にす
る。
たＸ線およびCT像データを表示し、かつオペレータから
の入力を受取るように提供される。インタフェース７は
コントローラ６に電気的に結合され、データを送ったり
受取ったりする。インタフェース７はまた、ファイルサ
ーバ５から選択された像をダウンロードし、オペレータ
に表示するために用いられる。Ｘ線およびCT像はたとえ
ば、異なるグループの減衰スペクトルを表わすために異
なる色彩を用い、関係のあるターゲットに特別の色彩を
用いることによって強調されてもよい。好ましい実施例
では、インタフェース７は大きな、高解像度のカラータ
ッチスクリーンであり、見ることと入力操作を楽にす
る。
主な構成要素の全体の概説を提供したところで、次
に、より詳細な動作に関する説明に注意を向けられた
い。特定の応用例によっては、コンベアベルトまたは他
の手段が設けられ、走査のために源アレイ１および検出
器アレイ２によって規定される空間を通って対象物21を
前方へ移動する。対象物21が前方へ移動するにつれ、Ｘ
線源12−15の各々は順にコントローラ６によって作動さ
れ、どの瞬間においてもただ１つのＸ線ビーム16−19が
生じるようにする。こうして、検出器要素20から電圧信
号が放出されるようにした特定の光子の経路は、電圧信
号が放出された源12−15の既知の位置と、そのエネルギ
レベルが測定された検出器要素20の既知の位置とから判
定される。
に、より詳細な動作に関する説明に注意を向けられた
い。特定の応用例によっては、コンベアベルトまたは他
の手段が設けられ、走査のために源アレイ１および検出
器アレイ２によって規定される空間を通って対象物21を
前方へ移動する。対象物21が前方へ移動するにつれ、Ｘ
線源12−15の各々は順にコントローラ６によって作動さ
れ、どの瞬間においてもただ１つのＸ線ビーム16−19が
生じるようにする。こうして、検出器要素20から電圧信
号が放出されるようにした特定の光子の経路は、電圧信
号が放出された源12−15の既知の位置と、そのエネルギ
レベルが測定された検出器要素20の既知の位置とから判
定される。
例を挙げると、Ｘ線源12は最初に作動され、ある既知
のエネルギレベルまで既知のスペクトル内容の一連のエ
ネルギ光子を放出して扇形ビーム16を形成し、この扇形
ビーム16の一部は対象物21の位置22を通過する。各光子
が検出器要素20によって吸収されるにつれ、光子のエネ
ルギレベルに比例する電圧信号が回路３に検出器要素に
よって提供される。電圧信号は第１の入力信号として５
つのコンパレータ30−34の各々に与えられる。コンパレ
ータ30−34の各々は検出コントローラ11から第２の入力
信号を受取り、しきい値電圧として用いる。要素20から
の入力電圧がコントローラ11からのしきい値電圧を超え
ると、カウンタ35−39は１ユニットずつ増分される。た
とえば、コンパレータ30の入力電圧がコントローラ11か
らのしきい値電圧を超えると、カウンタ35は１ユニット
増分される。コンパレータ30−34とカウンタ35−39とは
同じ態様で機能し、しきい値電圧が超過される回数をカ
ウントする。このようにして、源12が活性状態にある間
にカウンタ35内に蓄積する全カウントは、コンパレータ
のしきい値を超えるスペクトル範囲の強さを表わす。多
スペクトル範囲の強さはこのようにして、コンパレータ
30−34の電圧しきい値を異なるレベルに設定することに
よって形成される。短い時間が経過した後、Ｘ線源12は
コントローラ６によって不活性状態にされ、カウンタ35
−39の内容はプロセッサ４の中にロードされ、カウンタ
は検出コントローラ11を介するコントローラ６からの信
号に応答してゼロにリセットされる。Ｘ線源13は次にコ
ントローラ６によって作動され、上述の検出、データ収
集、および加工処理のステップは源13を用いて繰返さ
れ、この後に源14、そして最後に源15が続く。処理能力
を高めるため、二重のバッファリングがカウンタとコン
トローラ６との間に用いられる。カウンタのデータは、
各Ｘ線源が作動している間の断層撮影法による像の１セ
ットを計算するのに十分である期間、プロセッサ４に送
られる。
のエネルギレベルまで既知のスペクトル内容の一連のエ
ネルギ光子を放出して扇形ビーム16を形成し、この扇形
ビーム16の一部は対象物21の位置22を通過する。各光子
が検出器要素20によって吸収されるにつれ、光子のエネ
ルギレベルに比例する電圧信号が回路３に検出器要素に
よって提供される。電圧信号は第１の入力信号として５
つのコンパレータ30−34の各々に与えられる。コンパレ
ータ30−34の各々は検出コントローラ11から第２の入力
信号を受取り、しきい値電圧として用いる。要素20から
の入力電圧がコントローラ11からのしきい値電圧を超え
ると、カウンタ35−39は１ユニットずつ増分される。た
とえば、コンパレータ30の入力電圧がコントローラ11か
らのしきい値電圧を超えると、カウンタ35は１ユニット
増分される。コンパレータ30−34とカウンタ35−39とは
同じ態様で機能し、しきい値電圧が超過される回数をカ
ウントする。このようにして、源12が活性状態にある間
にカウンタ35内に蓄積する全カウントは、コンパレータ
のしきい値を超えるスペクトル範囲の強さを表わす。多
スペクトル範囲の強さはこのようにして、コンパレータ
30−34の電圧しきい値を異なるレベルに設定することに
よって形成される。短い時間が経過した後、Ｘ線源12は
コントローラ６によって不活性状態にされ、カウンタ35
−39の内容はプロセッサ４の中にロードされ、カウンタ
は検出コントローラ11を介するコントローラ６からの信
号に応答してゼロにリセットされる。Ｘ線源13は次にコ
ントローラ６によって作動され、上述の検出、データ収
集、および加工処理のステップは源13を用いて繰返さ
れ、この後に源14、そして最後に源15が続く。処理能力
を高めるため、二重のバッファリングがカウンタとコン
トローラ６との間に用いられる。カウンタのデータは、
各Ｘ線源が作動している間の断層撮影法による像の１セ
ットを計算するのに十分である期間、プロセッサ４に送
られる。
各検出器要素20に並行データ収集回路３を使用するこ
とで、装置の処理速度が増加し、源12を作動させ、かつ
生じる減衰データを収集するのに必要な時間を制限する
ようにする。このようにして、対象物21は走査動作の
間、装置の中を連続的に移動させると同時に、自動ター
ゲット識別のための十分なデータを提供することができ
る。並行データ収集は、回路３に特定用途向け集積回路
（ASIC）を使用することによって実用化される。データ
収集回路３はまた、選択されたエネルギ範囲のフィール
ド調整も提供する。
とで、装置の処理速度が増加し、源12を作動させ、かつ
生じる減衰データを収集するのに必要な時間を制限する
ようにする。このようにして、対象物21は走査動作の
間、装置の中を連続的に移動させると同時に、自動ター
ゲット識別のための十分なデータを提供することができ
る。並行データ収集は、回路３に特定用途向け集積回路
（ASIC）を使用することによって実用化される。データ
収集回路３はまた、選択されたエネルギ範囲のフィール
ド調整も提供する。
別のエネルギ解決方法は、光子信号をアナログデジタ
ルコンバータ（ADC）へ送り、その後デジタルビンニン
グ（digital binning）を続けることであろう。ビンの
数が制限されている場合、デジタル処理を避けることが
でき、アナログモードでエネルギ識別がなされるため、
第１の実施例はより速く、より安く、より好ましい。ビ
ンの数が数百にまで増加された場合は、複数のADCの方
がより実用的であろう。
ルコンバータ（ADC）へ送り、その後デジタルビンニン
グ（digital binning）を続けることであろう。ビンの
数が制限されている場合、デジタル処理を避けることが
でき、アナログモードでエネルギ識別がなされるため、
第１の実施例はより速く、より安く、より好ましい。ビ
ンの数が数百にまで増加された場合は、複数のADCの方
がより実用的であろう。
扇形ビーム16が対象物21を通過するにつれ、ビーム16
の光子の一部は対象物空間21内の位置22の材料によって
吸収され、光子の一部は影響を受けないまま通過し、光
子の他の部分は散乱して低エネルギ光子として現れる。
散乱した光子の経路は未知であるため雑音の原因とな
る。検出器要素20の前に置かれたコリメータは、検出器
要素に衝突する散乱した光子の割合を減少する。影響を
受けない光子の数と比較した吸収された光子の数、すな
わちＸ線の減衰は光子のエネルギと位置22での光子が通
過した材料の種類との関数である。一般的に、いかなる
エネルギ範囲にあろうと、検出器要素20に衝突する光子
の数は材料が何も存在しない場合と比べて対象物21の材
料を通過した後の方が少なくなる。異なるエネルギの光
子の数の比例する減少が材料の化学成分の関数である限
りは、比例する減少を表わす比は材料を特徴付けるのに
用いることができる。エネルギの連続を有する源12−15
を用い、光子が対象物21を通って移動した後に生じる多
重エネルギスペクトルを捉えることによって、次に位置
22において材料を通過したものと位置22において材料が
存在しない場合に捉えられるであろうものとを比較する
ことによって、一重または二重エネルギ技術を用いるシ
ステムに対象物21の化学成分に関する付加的なデータが
提供される。以下に説明されるような他の画像処理手段
と併せて用いると、この多スペクトルデータのおかげで
手荷物内の禁制品、製造品の欠陥、および類似の適用例
がよりよく識別できる。
の光子の一部は対象物空間21内の位置22の材料によって
吸収され、光子の一部は影響を受けないまま通過し、光
子の他の部分は散乱して低エネルギ光子として現れる。
散乱した光子の経路は未知であるため雑音の原因とな
る。検出器要素20の前に置かれたコリメータは、検出器
要素に衝突する散乱した光子の割合を減少する。影響を
受けない光子の数と比較した吸収された光子の数、すな
わちＸ線の減衰は光子のエネルギと位置22での光子が通
過した材料の種類との関数である。一般的に、いかなる
エネルギ範囲にあろうと、検出器要素20に衝突する光子
の数は材料が何も存在しない場合と比べて対象物21の材
料を通過した後の方が少なくなる。異なるエネルギの光
子の数の比例する減少が材料の化学成分の関数である限
りは、比例する減少を表わす比は材料を特徴付けるのに
用いることができる。エネルギの連続を有する源12−15
を用い、光子が対象物21を通って移動した後に生じる多
重エネルギスペクトルを捉えることによって、次に位置
22において材料を通過したものと位置22において材料が
存在しない場合に捉えられるであろうものとを比較する
ことによって、一重または二重エネルギ技術を用いるシ
ステムに対象物21の化学成分に関する付加的なデータが
提供される。以下に説明されるような他の画像処理手段
と併せて用いると、この多スペクトルデータのおかげで
手荷物内の禁制品、製造品の欠陥、および類似の適用例
がよりよく識別できる。
プロセッサ４はスペクトル範囲によってカウンタ値を
分離し、各スペクトル範囲の断層撮影法による像を計算
するのに用いられる。位置22における材料によるＸ線の
減衰は、位置22を通過したＸ線を得た検出器要素から得
られるデータに含まれる。位置22におけるボクセルの断
層撮影法による再構成は、データの適切な数字的組合せ
によって行なわれる。図１のＸ線源およびＸ線検出器の
幾何学的構成に対しては、断層撮影法による像を計算す
るのに代数的再構成技術が最適である。他の形状に対し
ては、他の再構成技術がより適切なこともある。異なる
スペクトルデータが同じ検出器要素20によって同時に得
られたため、それぞれの断層撮影法によるスペクトルの
異なる像中のボクセルもまた一致する。どのボクセル位
置22に対する５つのスペクトル範囲の値のセットもその
ボクセルにおいて起こっている実際のスペクトル減衰に
固有のものであり、そのボクセル位置の材料を特徴付け
るのに用いることができる。減衰データが検出器要素20
によって得られる間連続的に動いている対象物21に対す
る走査は螺旋状であり、断層撮影法による再構成は螺旋
状の断層撮影法による再構成の１種である。プロセッサ
４は値を計算した後、以後の照合のために値をファイル
サーバ５に記憶する。
分離し、各スペクトル範囲の断層撮影法による像を計算
するのに用いられる。位置22における材料によるＸ線の
減衰は、位置22を通過したＸ線を得た検出器要素から得
られるデータに含まれる。位置22におけるボクセルの断
層撮影法による再構成は、データの適切な数字的組合せ
によって行なわれる。図１のＸ線源およびＸ線検出器の
幾何学的構成に対しては、断層撮影法による像を計算す
るのに代数的再構成技術が最適である。他の形状に対し
ては、他の再構成技術がより適切なこともある。異なる
スペクトルデータが同じ検出器要素20によって同時に得
られたため、それぞれの断層撮影法によるスペクトルの
異なる像中のボクセルもまた一致する。どのボクセル位
置22に対する５つのスペクトル範囲の値のセットもその
ボクセルにおいて起こっている実際のスペクトル減衰に
固有のものであり、そのボクセル位置の材料を特徴付け
るのに用いることができる。減衰データが検出器要素20
によって得られる間連続的に動いている対象物21に対す
る走査は螺旋状であり、断層撮影法による再構成は螺旋
状の断層撮影法による再構成の１種である。プロセッサ
４は値を計算した後、以後の照合のために値をファイル
サーバ５に記憶する。
プロセッサ４は各ボクセルのスペクトル値をファイル
サーバ５に記憶されているさまざまな既知のターゲット
値のスペクトル値に当てはめる。この比較から、コード
化画像が構成され、これはボクセルごとに最も可能性の
高い材料とその可能性の度合とを例示する。場合によっ
ては、再構成された像におけるある人工品の影響を、そ
れぞれのスペクトル像におけるそれぞれのボクセルの値
の差異から新しい像のセットを計算することによって減
じることができる。この場合、差異の像はスペクトル像
自体の代わりにターゲット値に当てはめられ、コード化
画像を構成し、これはボクセルごとに最も可能性の高い
材料とその可能性の度合とを例示する。プロセッサ４
は、組成がほぼ同じである隣接するボクセルのグループ
分けを探すことによってコード化画像の分析を行なう。
プロセッサ４はグループ分けの大きさおよび形を可能性
のある材料のそれと比較し、さらに対象物を個別に識別
する。プロセッサ４は、対象物を認識する可能性を高め
るのに知られている独自のパラメータを測定または計算
するために他の分析を実行するのに用いられてもよい。
データはフーリエ変換され、空間周波数の特徴付けが行
なわれたものであってもよい。たとえば、データは対象
物の形を調べる能力を高めるために変形された小波であ
ってもよい。三次元の丸み度、粒状度、または質感など
の性質を測定することができる。これらおよび他のデー
タ処理技術は当該技術においては周知であり、応用例に
よってはこの発明と共に実施され得る。このデータ分析
の最終結果は特定の特徴が検出されたかどうかの判断で
あるか、または人が見るための強調された像であるか、
またはその両方であり得る。
サーバ５に記憶されているさまざまな既知のターゲット
値のスペクトル値に当てはめる。この比較から、コード
化画像が構成され、これはボクセルごとに最も可能性の
高い材料とその可能性の度合とを例示する。場合によっ
ては、再構成された像におけるある人工品の影響を、そ
れぞれのスペクトル像におけるそれぞれのボクセルの値
の差異から新しい像のセットを計算することによって減
じることができる。この場合、差異の像はスペクトル像
自体の代わりにターゲット値に当てはめられ、コード化
画像を構成し、これはボクセルごとに最も可能性の高い
材料とその可能性の度合とを例示する。プロセッサ４
は、組成がほぼ同じである隣接するボクセルのグループ
分けを探すことによってコード化画像の分析を行なう。
プロセッサ４はグループ分けの大きさおよび形を可能性
のある材料のそれと比較し、さらに対象物を個別に識別
する。プロセッサ４は、対象物を認識する可能性を高め
るのに知られている独自のパラメータを測定または計算
するために他の分析を実行するのに用いられてもよい。
データはフーリエ変換され、空間周波数の特徴付けが行
なわれたものであってもよい。たとえば、データは対象
物の形を調べる能力を高めるために変形された小波であ
ってもよい。三次元の丸み度、粒状度、または質感など
の性質を測定することができる。これらおよび他のデー
タ処理技術は当該技術においては周知であり、応用例に
よってはこの発明と共に実施され得る。このデータ分析
の最終結果は特定の特徴が検出されたかどうかの判断で
あるか、または人が見るための強調された像であるか、
またはその両方であり得る。
Ｘ線システムは所望の較正状態から大幅にずれること
があるため、この発明はこの問題を減少する手段も含
む。システム全体にプロセッサ６を用いて視野の基準と
ともに総計較正係数をリアルタイムで加えることができ
る。このようにして大まかな較正の修正がすべての検出
器要素20に与えられる。この発明の較正のずれの問題も
また、相対吸収値を用いることによって減少され、相対
吸収値は以下に説明されるようにデータの信号対雑音比
を増加させるのに役立つ。
があるため、この発明はこの問題を減少する手段も含
む。システム全体にプロセッサ６を用いて視野の基準と
ともに総計較正係数をリアルタイムで加えることができ
る。このようにして大まかな較正の修正がすべての検出
器要素20に与えられる。この発明の較正のずれの問題も
また、相対吸収値を用いることによって減少され、相対
吸収値は以下に説明されるようにデータの信号対雑音比
を増加させるのに役立つ。
タグ付けシステム８は一実施例において、識別が確認
されると容器または部品に自動的にタグ付けするのに用
いられる。別の実施例では、タグ付けシステム８の代わ
りに自動選別および材料取扱いシステムを含んでもよ
い。ユーザインタフェース７は人が見るために結果を表
示するためとオペレータからの入力を受けるためとの両
方に用いられる。システムの初期の較正は、インタフェ
ース７を用いて既知の内容の走査対象物の正確な反応を
入力することによって達成することができる。同じ機能
を用いてシステムを継続的に改善することもできる。
されると容器または部品に自動的にタグ付けするのに用
いられる。別の実施例では、タグ付けシステム８の代わ
りに自動選別および材料取扱いシステムを含んでもよ
い。ユーザインタフェース７は人が見るために結果を表
示するためとオペレータからの入力を受けるためとの両
方に用いられる。システムの初期の較正は、インタフェ
ース７を用いて既知の内容の走査対象物の正確な反応を
入力することによって達成することができる。同じ機能
を用いてシステムを継続的に改善することもできる。
継続的な改善はシステムのために提供される自己学習
の方法によって行なわれる。既知の材料および識別の対
象物21がシステムによって走査される。新しい対象物が
既知の対象物のいずれにも相関しないとしても、システ
ムは特徴を識別する動作を行なうにあたって類似の材料
のボクセルを探し出し、ボクセルを形で分類して形、大
きさ、および質感を特徴付けるパラメータを計算する。
オペレータは計算されたパラメータを分類し、新しいパ
ラメータのセットを既知の対象物のリストに加えること
をシステムに指示する。こうしてシステムは自動検出の
ための突き合わせの中に新しい対象物を含める。
の方法によって行なわれる。既知の材料および識別の対
象物21がシステムによって走査される。新しい対象物が
既知の対象物のいずれにも相関しないとしても、システ
ムは特徴を識別する動作を行なうにあたって類似の材料
のボクセルを探し出し、ボクセルを形で分類して形、大
きさ、および質感を特徴付けるパラメータを計算する。
オペレータは計算されたパラメータを分類し、新しいパ
ラメータのセットを既知の対象物のリストに加えること
をシステムに指示する。こうしてシステムは自動検出の
ための突き合わせの中に新しい対象物を含める。
この発明の全体的な概観を提供したところで、特定の
応用例のための適当な物理的構成要素のより詳細な詳細
に注意を向けられたい。図２は、特定の手荷物検査の応
用例の特定の必要に合わせて開発された、この発明の一
実施例の概略図である。この応用例では手荷物処理能力
はシステムのコストおよび大きさと同様、主な関心であ
る。システムは通常の手荷物取扱いの速度（最大毎秒２
フィート）において機能し、限られた空間に収まり、か
つ既存の手荷物取扱い機器と両立できなければならな
い。これは図２に示される装置によって達成される。Ｘ
線源のアレイ40および光子エネルギ吸収検出器41は２つ
のコンベアベルトの端の間に垂直平面に配置され、一方
のベルトから他方へ移動する荷物がＸ線源アレイ40と検
出器アレイ41との間にくるようにする。源および検出器
の間隔は複数のビーム路を提供し、これは装置内に可動
部品のないコンピュータ断層撮影法を可能にする。従来
のCTシステムでは、Ｘ線源、検出器アレイ、またはその
両方を動かし同様の結果を得る。他の配置を用いること
もできるが、源および検出器アレイの正方形の形状は手
荷物が通過するのに十分な空間を提供し、同時に装置の
要する空間は最小限である。直線形で比較的短い構成要
素のためモジュール式設計が可能であり、モジュール式
設計はさまざまな外形に適用できる。アレイ40および41
はコンベアシステムの空隙に位置付けられ、コンベアの
ハードウェアからの信号妨害を減少する。最後に、大き
さおよび解像度において幾何学的に縮尺を定めることが
できると同時に、同じ数学的分析を用い、かつ同じ基本
構成要素を用いるような態様でシステムを設計してもよ
い。このようにしてシステムは多大な設計の労力を使わ
ず特定の応用例のために容易にあつらえることができ
る。
応用例のための適当な物理的構成要素のより詳細な詳細
に注意を向けられたい。図２は、特定の手荷物検査の応
用例の特定の必要に合わせて開発された、この発明の一
実施例の概略図である。この応用例では手荷物処理能力
はシステムのコストおよび大きさと同様、主な関心であ
る。システムは通常の手荷物取扱いの速度（最大毎秒２
フィート）において機能し、限られた空間に収まり、か
つ既存の手荷物取扱い機器と両立できなければならな
い。これは図２に示される装置によって達成される。Ｘ
線源のアレイ40および光子エネルギ吸収検出器41は２つ
のコンベアベルトの端の間に垂直平面に配置され、一方
のベルトから他方へ移動する荷物がＸ線源アレイ40と検
出器アレイ41との間にくるようにする。源および検出器
の間隔は複数のビーム路を提供し、これは装置内に可動
部品のないコンピュータ断層撮影法を可能にする。従来
のCTシステムでは、Ｘ線源、検出器アレイ、またはその
両方を動かし同様の結果を得る。他の配置を用いること
もできるが、源および検出器アレイの正方形の形状は手
荷物が通過するのに十分な空間を提供し、同時に装置の
要する空間は最小限である。直線形で比較的短い構成要
素のためモジュール式設計が可能であり、モジュール式
設計はさまざまな外形に適用できる。アレイ40および41
はコンベアシステムの空隙に位置付けられ、コンベアの
ハードウェアからの信号妨害を減少する。最後に、大き
さおよび解像度において幾何学的に縮尺を定めることが
できると同時に、同じ数学的分析を用い、かつ同じ基本
構成要素を用いるような態様でシステムを設計してもよ
い。このようにしてシステムは多大な設計の労力を使わ
ず特定の応用例のために容易にあつらえることができ
る。
図３は、装置の大きさが主な関心ではない場合の適用
例に適した源および検出器要素の別の実施例の概略的な
図である。この実施例ては源アレイ52および検出器アレ
イ50は直径の等しい２つの同心のリングとして構成さ
れ、一方のアレイの対称点（counterpoint）は他方の対
称点から少しの距離縦方向に偏っている。源アレイ52と
検出器アレイ50との間の距離は図３では各リングの構成
を図示するため誇張されている。この幾何学的形状は、
図２の第１の実施例と比較して源と対象物との間の距離
がより広いため、各源による有効範囲がより広いという
利点を有する。さらに、この実施例では対称であるた
め、走査空間がＸ線ビームによって均一に網羅される。
この実施例の主な不利な点は、図２のＬ字型アレイより
も大きい空間を占めることである。この実施例はまた第
１の実施例のモジュール式設計を欠くが一連の直線形の
アレイを用いて多角形を形成することによって円形アレ
イに近似させることができる。このようにして構成要素
の交換にかかる費用を減じると同時に図３の円形に近似
するモジュール式設計を達成できる。
例に適した源および検出器要素の別の実施例の概略的な
図である。この実施例ては源アレイ52および検出器アレ
イ50は直径の等しい２つの同心のリングとして構成さ
れ、一方のアレイの対称点（counterpoint）は他方の対
称点から少しの距離縦方向に偏っている。源アレイ52と
検出器アレイ50との間の距離は図３では各リングの構成
を図示するため誇張されている。この幾何学的形状は、
図２の第１の実施例と比較して源と対象物との間の距離
がより広いため、各源による有効範囲がより広いという
利点を有する。さらに、この実施例では対称であるた
め、走査空間がＸ線ビームによって均一に網羅される。
この実施例の主な不利な点は、図２のＬ字型アレイより
も大きい空間を占めることである。この実施例はまた第
１の実施例のモジュール式設計を欠くが一連の直線形の
アレイを用いて多角形を形成することによって円形アレ
イに近似させることができる。このようにして構成要素
の交換にかかる費用を減じると同時に図３の円形に近似
するモジュール式設計を達成できる。
特に製造業などの他の応用例では、走査されるべき対
象物は形、成分、またはその両方が均一であることがあ
る。製造された構成要素の形状、位置、および材料成分
などの製造された構成要素の事前の情報を再構成におけ
る制約条件として用いることによって擬似断層撮影法を
真の断層撮影法に代用することもできる。そのような状
況では図４に示されるような源および検出器実施例を用
いてシステムのコストが削減され、より速い計算速度を
得られる。ここでは２つの源60および61が２つの検出器
平面62および63と共に用いられる。図１から図３の他の
実施例に比べて大幅に簡略化されているが、この発明の
技術はこれおよび類似の実施例に用いることができる。
象物は形、成分、またはその両方が均一であることがあ
る。製造された構成要素の形状、位置、および材料成分
などの製造された構成要素の事前の情報を再構成におけ
る制約条件として用いることによって擬似断層撮影法を
真の断層撮影法に代用することもできる。そのような状
況では図４に示されるような源および検出器実施例を用
いてシステムのコストが削減され、より速い計算速度を
得られる。ここでは２つの源60および61が２つの検出器
平面62および63と共に用いられる。図１から図３の他の
実施例に比べて大幅に簡略化されているが、この発明の
技術はこれおよび類似の実施例に用いることができる。
この発明に従って用いられるべき適切なハードウェア
の構成要素の概観を提供したところで、今度はハードウ
ェアに実行される処理ステップに注意を向けられたい。
図５には、この発明を実行するための主なステップがフ
ローチャートの図として表わされている。プロセスは、
ステップ80において源番号を１として開始することから
始まる。源はステップ81で作動され、光子のビームを発
生し、これは走査すべき対象物に向けられる。ビーム路
に沿って移動した後の光子のエネルギレベルは次にステ
ップ82で測定される。ステップ83では、スペクトルデー
タは特定の時間増分の間、各検出器によって吸収された
特定のエネルギ範囲内の光子の数をカウントすることに
よって、測定されたエネルギレベルから形成される。ス
テップ84では源番号を調べて、すべての源が起動したか
どうかを判定する。もしそうでなければ、プロセスステ
ップ88が実行され源番号を増分してステップ81へ戻る。
すべての源が作動されている場合、次にプロセスステッ
プ85が実行されスペクトルデータを分析する。このよう
にして、ステップ81−83は各Ｘ線源に対して繰返され
る。
の構成要素の概観を提供したところで、今度はハードウ
ェアに実行される処理ステップに注意を向けられたい。
図５には、この発明を実行するための主なステップがフ
ローチャートの図として表わされている。プロセスは、
ステップ80において源番号を１として開始することから
始まる。源はステップ81で作動され、光子のビームを発
生し、これは走査すべき対象物に向けられる。ビーム路
に沿って移動した後の光子のエネルギレベルは次にステ
ップ82で測定される。ステップ83では、スペクトルデー
タは特定の時間増分の間、各検出器によって吸収された
特定のエネルギ範囲内の光子の数をカウントすることに
よって、測定されたエネルギレベルから形成される。ス
テップ84では源番号を調べて、すべての源が起動したか
どうかを判定する。もしそうでなければ、プロセスステ
ップ88が実行され源番号を増分してステップ81へ戻る。
すべての源が作動されている場合、次にプロセスステッ
プ85が実行されスペクトルデータを分析する。このよう
にして、ステップ81−83は各Ｘ線源に対して繰返され
る。
上述のステップから得た結果は、以下に完全に説明さ
れるようにステップ85において多スペクトルCTデータを
形成し、かつ分析するのに用いられる。これらのデータ
は次にステップ86において既知の関係のあるターゲット
を表わすデータと比較され、１つまたは２つ以上の関係
のあるターゲットが存在するかどうかを判定する。これ
が存在しない場合はステップ89においてオペレータが見
るために強調されたＸ線またはCT像と共に適当なメッセ
ージが表示される。１つまたは２つ以上のターゲットが
ステップ86において識別された場合、次に容器はステッ
プ87においてタグ付けされるか、または分類され、ステ
ップ90において独特な色または質感によって強調された
像が表示され、オペレータへの適当なテキストメッセー
ジと共にターゲットを識別する。
れるようにステップ85において多スペクトルCTデータを
形成し、かつ分析するのに用いられる。これらのデータ
は次にステップ86において既知の関係のあるターゲット
を表わすデータと比較され、１つまたは２つ以上の関係
のあるターゲットが存在するかどうかを判定する。これ
が存在しない場合はステップ89においてオペレータが見
るために強調されたＸ線またはCT像と共に適当なメッセ
ージが表示される。１つまたは２つ以上のターゲットが
ステップ86において識別された場合、次に容器はステッ
プ87においてタグ付けされるか、または分類され、ステ
ップ90において独特な色または質感によって強調された
像が表示され、オペレータへの適当なテキストメッセー
ジと共にターゲットを識別する。
関係のあるターゲットを識別するのに用いられる処理
ステップは図６により詳細に示される。ステップ101に
おいてCTアルゴリズムは各スペクトルデータセットに適
用され、その結果、対象物空間を構成する各ボクセルに
対する多スペクトル減衰データが生じる。較正補正がス
テップ102において適用され、検出器要素間の変動と、
時が経つにつれ生じる較正のずれとを訂正する。このス
テップは特定の応用例に必要なリアルタイムの較正のレ
ベルによって、CT再構成の前、後、またはその両方に行
なわれてもよい。視野の基準を使用することは、一般的
には適切な修正値を判定するためにCT再構成の後に較正
修正を適用することを必要とする。他方で、製造プロセ
スにおける欠陥から生じる検出器要素の固定された変動
は、CT再構成の前に各検出器要素の信号出力に直接修正
を加えることによって修正することができる。
ステップは図６により詳細に示される。ステップ101に
おいてCTアルゴリズムは各スペクトルデータセットに適
用され、その結果、対象物空間を構成する各ボクセルに
対する多スペクトル減衰データが生じる。較正補正がス
テップ102において適用され、検出器要素間の変動と、
時が経つにつれ生じる較正のずれとを訂正する。このス
テップは特定の応用例に必要なリアルタイムの較正のレ
ベルによって、CT再構成の前、後、またはその両方に行
なわれてもよい。視野の基準を使用することは、一般的
には適切な修正値を判定するためにCT再構成の後に較正
修正を適用することを必要とする。他方で、製造プロセ
スにおける欠陥から生じる検出器要素の固定された変動
は、CT再構成の前に各検出器要素の信号出力に直接修正
を加えることによって修正することができる。
CT再構成および較正修正の後、ステップ103において
１つのスペクトル像と別のスペクトル像とを組合せるこ
とによって相対減衰データが得られる。この動作は生じ
るデータの信号対雑音比を改善する。ステップ104では
整合フィルタを生じたデータセットに適用し、ボクセル
ごとに関係のあるターゲットとの一致の統計適な尤度ま
たは確率を判定する。これらのデータは、特定のボクセ
ルが特定の材料を含む確率によって表すこともでき、こ
れは測定された減衰データと、関係のあるターゲットに
対して以前測定された減衰データとを比較することによ
って判定される。この比較はいくつかのターゲットの各
々に対して行なわれるため、各ボクセルには異なる確率
のレベルのいくつかの可能な一致があり得る。
１つのスペクトル像と別のスペクトル像とを組合せるこ
とによって相対減衰データが得られる。この動作は生じ
るデータの信号対雑音比を改善する。ステップ104では
整合フィルタを生じたデータセットに適用し、ボクセル
ごとに関係のあるターゲットとの一致の統計適な尤度ま
たは確率を判定する。これらのデータは、特定のボクセ
ルが特定の材料を含む確率によって表すこともでき、こ
れは測定された減衰データと、関係のあるターゲットに
対して以前測定された減衰データとを比較することによ
って判定される。この比較はいくつかのターゲットの各
々に対して行なわれるため、各ボクセルには異なる確率
のレベルのいくつかの可能な一致があり得る。
ステップ105では、ステップ104のボクセルことの比較
以後のさらなる分析のために、類似の一致を有する、隣
接またはほぼ隣接するボクセルが関連付けられる。ステ
ップ105から得られるデータの形、大きさ、質感、およ
び他の特徴は、ステップ106において関係のあるターゲ
ットを表わす類似のデータと突合わされ、よりよくター
ゲットを識別する。このようにして、一致の信頼水準
は、たとえば識別される項目の既知の形、大きさ、およ
び質感の特徴を用いることによって高められる。
以後のさらなる分析のために、類似の一致を有する、隣
接またはほぼ隣接するボクセルが関連付けられる。ステ
ップ105から得られるデータの形、大きさ、質感、およ
び他の特徴は、ステップ106において関係のあるターゲ
ットを表わす類似のデータと突合わされ、よりよくター
ゲットを識別する。このようにして、一致の信頼水準
は、たとえば識別される項目の既知の形、大きさ、およ
び質感の特徴を用いることによって高められる。
ステップ108においては、ステップ103からの相対減衰
データは融合されるか、または組合わされてオペレータ
が見るために単一の像を形成する。この像はステップ10
9でステップ104−106の分析から得られた情報で強調さ
れる。たとえば、相関性の高いボクセルは、像の中で共
通の色彩または質感で表わされ、オペレータが情報を見
やすくすることもできる。上記の分析の結果はステップ
107においてテキストメッセージとして表示され、ステ
ップ110において強調されたグラフィック像として表示
される。これは同じユーザインタフェーススクリーン上
で同時に実行され得る。
データは融合されるか、または組合わされてオペレータ
が見るために単一の像を形成する。この像はステップ10
9でステップ104−106の分析から得られた情報で強調さ
れる。たとえば、相関性の高いボクセルは、像の中で共
通の色彩または質感で表わされ、オペレータが情報を見
やすくすることもできる。上記の分析の結果はステップ
107においてテキストメッセージとして表示され、ステ
ップ110において強調されたグラフィック像として表示
される。これは同じユーザインタフェーススクリーン上
で同時に実行され得る。
図７には、より大きな信号対雑音比を有する強調され
た像を形成するための多スペクトルデータの処理が示さ
れる。像71−74は上述の５つのエネルギ範囲に対応す
る。像70−74は円、長方形、および三角形によって表わ
される３つの対象物と、線によって表わされる人工品と
を含む。線は５つの像70−74のすべてに均一に現れるが
他の３つの対象物は異なる強さで現れている。これは、
数に限りのある検出器要素と、数に限りのある源と、欠
陥のある検出器要素と、装置および処理方法の類似の制
約点とによって起こった、走査された像の実際の対象物
の人工品との間の重要な違いをシミュレーションしたも
のである。多くの場合、走査空間内の実際の対象物の減
衰値はＸ線源の輝度レベルによって異なるが、人工品は
エネルギレベルに依存する減衰値を有することになる。
像70−74に示される円、長方形、および三角形は、異な
る物質が異なるＸ線源輝度において有し得る減衰の変動
をシミュレーションしている。すなわち、円は像70のエ
ネルギレベルにおいて最もよく解像され、長方形は像72
に対応するエネルギにおいて最もよく解像され、三角形
は像74のエネルギレベルにおいて最もよく解像される。
た像を形成するための多スペクトルデータの処理が示さ
れる。像71−74は上述の５つのエネルギ範囲に対応す
る。像70−74は円、長方形、および三角形によって表わ
される３つの対象物と、線によって表わされる人工品と
を含む。線は５つの像70−74のすべてに均一に現れるが
他の３つの対象物は異なる強さで現れている。これは、
数に限りのある検出器要素と、数に限りのある源と、欠
陥のある検出器要素と、装置および処理方法の類似の制
約点とによって起こった、走査された像の実際の対象物
の人工品との間の重要な違いをシミュレーションしたも
のである。多くの場合、走査空間内の実際の対象物の減
衰値はＸ線源の輝度レベルによって異なるが、人工品は
エネルギレベルに依存する減衰値を有することになる。
像70−74に示される円、長方形、および三角形は、異な
る物質が異なるＸ線源輝度において有し得る減衰の変動
をシミュレーションしている。すなわち、円は像70のエ
ネルギレベルにおいて最もよく解像され、長方形は像72
に対応するエネルギにおいて最もよく解像され、三角形
は像74のエネルギレベルにおいて最もよく解像される。
この発明の融合プロセスは、像70−74において線で表
わされる人工品を削除し、かつ３つの対象物すべての明
確な画像を含む単一の強調された像75を作り出すために
用いられる。この融合プロセスの第１のステップは、像
のうちの１つ、たとえば70を他の４つの像71−74から減
算し、像データ中の人工品を削除することである。ここ
では線で表わされる人工品は像によって強さが変動する
ことがないため、この差分技術は生じる像から人工品を
削除するのに有効である。これらの４つの像は次に合計
され、対象物を識別するために割当てられる独自の色
彩、数値、または他の識別のための性質を含む強調され
た像75を作り出す。多スペクトルデータは図１のデータ
収集回路３によって電子的に収集されるため、このプロ
セスはこの発明では数値的に行なわれる。最終的な像75
はオペレータに結果を表示するために用いられ、さらに
形、小波、フラクタル、またはイメージデータ分析の他
の技術を含む後のプロセスのために用いてもよい。
わされる人工品を削除し、かつ３つの対象物すべての明
確な画像を含む単一の強調された像75を作り出すために
用いられる。この融合プロセスの第１のステップは、像
のうちの１つ、たとえば70を他の４つの像71−74から減
算し、像データ中の人工品を削除することである。ここ
では線で表わされる人工品は像によって強さが変動する
ことがないため、この差分技術は生じる像から人工品を
削除するのに有効である。これらの４つの像は次に合計
され、対象物を識別するために割当てられる独自の色
彩、数値、または他の識別のための性質を含む強調され
た像75を作り出す。多スペクトルデータは図１のデータ
収集回路３によって電子的に収集されるため、このプロ
セスはこの発明では数値的に行なわれる。最終的な像75
はオペレータに結果を表示するために用いられ、さらに
形、小波、フラクタル、またはイメージデータ分析の他
の技術を含む後のプロセスのために用いてもよい。
以上の説明からこの発明の多くの利点が明らかであ
る。第１に、この発明はオペレータの関与の有無に関係
のない、隠された対象物の自動検出のための手段および
装置を提供する。対象物内に隠された、少量の関係のあ
るターゲットまたはターゲットの特徴が検出される。こ
の発明は検出能力を損なうことなく走査動作の間、対象
物の高い処理能力を提供する。CTデータはコンパクトな
静止Ｘ線源および検出器アレイを用いて得られる。強調
されたＸ線像、CT像、またはその両方をオペレータが見
るために提供する。ターゲット識別のための統計に基づ
いた信頼水準がシステム内に記憶されたデータに基づい
て用いられてもよく、さらに、継続した学習能力を提供
してシステムの使用と共にターゲット識別を改善する。
る。第１に、この発明はオペレータの関与の有無に関係
のない、隠された対象物の自動検出のための手段および
装置を提供する。対象物内に隠された、少量の関係のあ
るターゲットまたはターゲットの特徴が検出される。こ
の発明は検出能力を損なうことなく走査動作の間、対象
物の高い処理能力を提供する。CTデータはコンパクトな
静止Ｘ線源および検出器アレイを用いて得られる。強調
されたＸ線像、CT像、またはその両方をオペレータが見
るために提供する。ターゲット識別のための統計に基づ
いた信頼水準がシステム内に記憶されたデータに基づい
て用いられてもよく、さらに、継続した学習能力を提供
してシステムの使用と共にターゲット識別を改善する。
この発明の特定の実施例の前述の説明は、図示および
説明のため提示されている。説明は徹底したものではな
く、開示された通りの形式にこの発明を制限することを
意図するものでもなく、上の教示に照らして明らかに多
くの修正および変更が可能である。たとえば、Ｘ線源お
よび検出器の数および配置は応用によってかなり変える
ことができる。空間の制約が問題ではない場合では源は
検出器から離すことができ、その結果、源ごとの有効範
囲が広がり、そのため必要とされる源の数を減じること
ができる。さらに、特定の応用例に必要なターゲット識
別解像度によってデータ処理ステップの数および精巧さ
をかなり変えることができる。たとえば、CT処理は走査
平面にある対象物が比較的薄く均質である場合には必要
ではないかもしれない。同じことが形、大きさ、および
質感の分析について言える。応用例によってはボクセル
ごとの比較で十分な識別能力を得られるが他の応用では
形、大きさ、または質感の分析がターゲット識別要件を
満たすのに必要であるかもしれない。
説明のため提示されている。説明は徹底したものではな
く、開示された通りの形式にこの発明を制限することを
意図するものでもなく、上の教示に照らして明らかに多
くの修正および変更が可能である。たとえば、Ｘ線源お
よび検出器の数および配置は応用によってかなり変える
ことができる。空間の制約が問題ではない場合では源は
検出器から離すことができ、その結果、源ごとの有効範
囲が広がり、そのため必要とされる源の数を減じること
ができる。さらに、特定の応用例に必要なターゲット識
別解像度によってデータ処理ステップの数および精巧さ
をかなり変えることができる。たとえば、CT処理は走査
平面にある対象物が比較的薄く均質である場合には必要
ではないかもしれない。同じことが形、大きさ、および
質感の分析について言える。応用例によってはボクセル
ごとの比較で十分な識別能力を得られるが他の応用では
形、大きさ、または質感の分析がターゲット識別要件を
満たすのに必要であるかもしれない。
上に示された説明された実施例は、このようにこの発
明の原理および実用的な応用例を最もよく説明するため
に選択されており、それによって当業者が考えている特
定の用途に相応しいさまざまな修正を加えてさまざまな
実施例およびこの発明を最もよく利用できるようにす
る。この発明の範囲は以下の請求は範囲およびその均等
物によって規定されることが意図されている。
明の原理および実用的な応用例を最もよく説明するため
に選択されており、それによって当業者が考えている特
定の用途に相応しいさまざまな修正を加えてさまざまな
実施例およびこの発明を最もよく利用できるようにす
る。この発明の範囲は以下の請求は範囲およびその均等
物によって規定されることが意図されている。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭60−80746（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−72855（ＪＰ，Ａ) 特開 昭54−148494（ＪＰ，Ａ) 特開 昭54−154294（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−242026（ＪＰ，Ａ) 米国特許4759047（ＵＳ，Ａ) 米国特許3971948（ＵＳ，Ａ) 欧州特許出願公開873511（ＥＰ，Ａ １) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 23/04 - 23/18 A61B 6/00 - 6/14 313
Claims (20)
- 【請求項１】対象物を特定するためのシステムであっ
て、 前記対象物へ向けられた複数のＸ線光子ビームを発生す
る複数の光子放出エレメントを含む源アレイを含み、各
光子ビームは公知のエネルギバンドを有し、 複数の検出器要素を含む光子エネルギを測定する検出器
アレイを含み、前記検出器アレイは前記対象物が前記源
アレイと前記検出器アレイの間にあって、前記対象物を
通して前記光子ビームに沿って伝達される個々の光子の
エネルギを計測するために、前記源アレイに相対的に位
置され、 多数のエネルギスペクトル光子カウントを生成するため
に、各光子エネルギのエネルギ範囲を決定し、時間間
隔、検出器エレメントおよびエネルギ範囲ごとの光子の
数を数えるための、前記検出器アレイに応答するマルチ
チャネル分析器と、 前記対象物のボクセルを用いて、前記多数のエネルギス
ペクトル光子カウントに基づいてスペクトル減衰による
断面スライス像を構成するためのコンピュータ断層撮影
と、 予め定められたスペクトル減衰でボクセルを分離し、分
離されたボクセルの接続性を評価し、相互に接続可能な
分離されたボクセルをグループ化するためのプロセッサ
とを含む、対象物を特定するためのシステム。 - 【請求項２】前記プロセッサはさらに、前記対象物を特
定するために、グループ化された相互接続可能な分離さ
れたボクセルから形状、サイズまたはテクスチャを再構
成する、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項３】前記プロセッサは前記マルチチャンネル分
析器に適用される較正係数を計算するための装置を含
む、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項４】前記プロセッサはさらに、公知の材料の減
衰係数値を決定する、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項５】前記プロセッサはさらに、前記減衰係数値
を対象物の係数値と比較するためのマッチフィルタを適
用する装置を含む、請求項４に記載のシステム。 - 【請求項６】前記プロセッサはさらに、隣接するボクセ
ルの減衰係数値を融合するための装置を含む、請求項５
に記載のシステム。 - 【請求項７】前記プロセッサはさらに、同様の減衰値を
有するボクセルをリンクしまたは分析するための装置を
含む、請求項６に記載のシステム。 - 【請求項８】前記源アレイは複数のＸ線源を含む、請求
項７に記載のシステム。 - 【請求項９】前記源アレイおよび前記検出器アレイはＬ
型である、請求項７に記載のシステム。 - 【請求項１０】前記源アレイおよび前記検出器アレイは
環状でかつ同心に配置される請求項７に記載のシステ
ム。 - 【請求項１１】前記源アレイおよび前記検出器アレイは
半球状でアる、請求項７に記載のシステム。 - 【請求項１２】前記源アレイおよび前記検出器アレイは
それぞれ複数のＸ線源および検出器エレメントを含む、
請求項７に記載のシステム。 - 【請求項１３】以後のターゲット識別に用いられるべき
新しいセットのパラメータを学習するための装置を含む
請求項７に記載のシステム。 - 【請求項１４】対象物を特定するための方法であって、 前記対象物へ向けて複数のＸ線光子ビームを発生するス
テップを含み、前記光子ビームは公知のエネルギバンド
を有し、 前記対象物を通して前記Ｘ線光子ビームに沿って伝達さ
れた個々の光子のエネルギを計測するステップと、 マルチエネルギスペクトル光子カウントを発生するため
に、時間間隔、検出器エレメントおよびエネルギレンジ
ごとの各光子エネルギのエネルギ範囲を決定し、光子の
数をカウントするステップと、 前記対象物をボクセルを用いて、前記多数のエネルギス
ペクトル光子カウントに基づいてスペクトル減衰による
断面スライス像を構成するためのコンピュータ断層写真
を用いるステップと、 予め定められたスペクトル減衰でボクセルを分離し、分
離されたボクセルの接続性を評価し、相互接続可能な分
離されたボクセルをグループ化するステップとを含む、
物体を特定する方法。 - 【請求項１５】前記計測ステップは較正係数を適用する
ステップを含む請求項14に記載の方法。 - 【請求項１６】公知の材料の減衰値に対する相対的な減
衰係数を形成するために、１つの減衰係数セットを別の
減衰係数セットと組合せるステップを含む、請求項15に
記載の方法。 - 【請求項１７】前記相対的減衰係数に対してマッチした
フィルタを適用するステップを更に含む、請求項16に記
載の方法。 - 【請求項１８】同様の減衰係数値を有するボクセルをリ
ンクしかつ分析するステップを更に含む、請求項17に記
載の方法。 - 【請求項１９】表示のために強調された画像を生成する
ための前記相対的な減衰係数値を融合するステップをさ
らに含む、請求項18に記載の方法。 - 【請求項２０】新しい対象物を特定するために新しいパ
ラメータの組を学習するステップをさらに含む、請求項
19に記載の方法。
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