JP4401751B2 - アーティファクト低減を容易にする方法及び装置 - Google Patents

アーティファクト低減を容易にする方法及び装置 Download PDF

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Description

本発明は一般的には、多重エネルギ型計算機式断層写真法データの取得及び処理に関し、さらに具体的には、スペクトル・シフト補償及びビュー・エイリアシング・アーティファクト補償を同時に行なう方法及び装置に関する。
走査速度の高速化、多数の検出器横列（row）による撮像範囲の拡張及びスライス幅の細密化等の計算機式断層写真法（ＣＴ）技術の近年の発展にも拘わらず、エネルギ分解は依然として実現されていない。従来のＣＴ画像は被検体のＸ線減弱を表わしている。厳密に言うと、従来のＣＴシステムで用いられているＸ線源からのＸ線フォトン・エネルギ・スペクトルは幅広く、検出系にはエネルギ分解が欠如しているので、上の定義は正確ではない。所与の対象によるＸ線減弱は一定でない。寧ろ、Ｘ線減弱はＸ線フォトン・エネルギに大きく依存している。
特定の点における減弱は一般的には、フォトンのエネルギが低いほど大きくなり、これによりエネルギ・スペクトルは体内を透過するにつれてシフトする。異なる方向から体内の特定の点に到達する各Ｘ線ビームは典型的には、当該点に到達する前に様々な減弱特性を有する物質を透過しているので異なるスペクトルを有するものとなる。これにより、被走査体内の特定の点における減弱に単一の値を割り当てようとすると問題が生ずる。この物理的現象は、非一様性、陰影（shading）及び縞（streak）のようなビーム・ハードニング・アーティファクトとして画像内に現われる。これらのアーティファクトの中には目立ちを抑えられるものもあるが、除去が困難なものもある。アルミニウム製又は銅製のフィルタによって患者透過前のビームをフィルタリングすることにより、比較的エネルギの低いスペクトルの構成要素を選択的に除去することができる。これにより、ビーム・ハードニング効果の影響を減じることはできるが完全に除去することはできない。加えて、実行可能なフィルタリング量には実用上の制限もある。フィルタリングは全エネルギ束を減少させて、結果的に雑音を増大させる。加えて、相対的に低エネルギのフォトンが失われるとコントラスト識別が損なわれる。
フィルタリングを強化する作用のあるビーム・ハードニング補正アルゴリズムについての文献は多数ある。医療ＣＴで典型的に用いられているＸ線スペクトル及びピーク・キロ電圧による主として軟組織から成る解剖学的構造の走査では、ビーム・ハードニング効果は殆ど全て、コンプトン散乱によって生ずる。単一エネルギでの走査の場合には、軟組織におけるこの現象を扱う一般的な方法は水較正であって、水較正では一様な水ファントムを用いて高次多項式線形化アルゴリズムのパラメータを最適化する。しかしながら、骨でのＸ線減弱に対しては、光電相互作用もまた重要な寄与作用であるため、水較正では十分でない。典型的には、繰り返し式骨補正アルゴリズムを用いており、このアルゴリズムでは、骨をセグメント分割して一回目の画像とし、次いで二回目で骨によるビーム・ハードニングを補正する。しかしながら、金属及び造影剤のように水及び骨以外の物質によるビーム・ハードニングは、補正が極めて困難になる。上述の補正の適用後も、従来のＣＴは定量的な画像値を与えず、寧ろ、異なる位置に位置する同じ物質が異なるＣＴ数をしばしば呈する。
従来のＣＴのもう一つの欠点は、物質特徴評価（キャラクタリゼーション）が欠如していることである。例えば、低密度の高減弱性物質が、画像では高密度の低減弱性物質と同じＣＴ数を生じ得る。このため、ＣＴ数のみに基づいていたのでは走査対象の物質組成に関する情報は殆ど或いは全く得られない。
一観点では、アーティファクト低減を容易にする方法を提供する。この方法は、対象の走査について第一のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取る工程と、対象の走査について、第一のエネルギ・スペクトルと異なる第二のエネルギ・スペクトルに関するデータを受け取る工程とを含んでいる。この方法はさらに、第一のエネルギ・スペクトル・データを用いて１以上の元の第一のエネルギ画像を再構成する工程と、第二のエネルギ・スペクトル・データを用いて１以上の元の第二のエネルギ画像を再構成する工程と、１以上の元の第二のエネルギ画像を変換して１以上の変換後の第一のエネルギ画像とする工程と、結合後の第一のエネルギ画像を形成するために１以上の元の第一のエネルギ画像を１以上の変換後の第一のエネルギ画像と結合する工程とを含んでいる。
他の観点では、アーティファクト低減を容易にする方法を提供する。この方法は、対象の走査について第一のエネルギ・スペクトルのデータを受け取る工程と、対象の走査について、第一のエネルギ・スペクトルと異なる第二のエネルギ・スペクトルのデータを受け取る工程とを含んでいる。この方法はさらに、第一のエネルギ・スペクトル・データを用いて１以上の元の第一のエネルギ画像を再構成する工程と、第二のエネルギ・スペクトル・データを用いて１以上の元の第二のエネルギ画像を再構成する工程と、１以上の元の第二のエネルギ画像を変換して１以上の変換後の第一のエネルギ画像とする工程と、再投影後の第一のエネルギ・スペクトル・データを生成するために１以上の変換後の第一のエネルギ画像を再投影する工程と、結合後の第一のエネルギ・スペクトル・データを生成するために第一のエネルギ・スペクトル・データを再投影後の第一のエネルギ・スペクトル・データと結合する工程とを含んでいる。
さらにもう一つの観点では、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムを提供する。このＭＥＣＴシステムは、１以上の放射線源と、１以上の放射線検出器と、これら１以上の放射線源及び１以上の放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータとを含んでいる。コンピュータは、対象の走査について第一のエネルギ・スペクトルのデータを受け取り、対象の走査について、第一のエネルギ・スペクトルと異なる第二のエネルギ・スペクトルのデータを受け取るように構成されている。コンピュータはさらに、第二のエネルギ・スペクトル・データを変換して変換後の第一のエネルギ・スペクトル・データとし、第一のエネルギ・スペクトル・データを用いて１以上の第一のエネルギ画像を再構成し、変換後の第一のエネルギ・スペクトル・データを用いて１以上の変換後の第一のエネルギ画像を再構成し、１以上の結合後の第一のエネルギ画像を形成するために１以上の第一のエネルギ画像を１以上の変換後の第一のエネルギ画像と結合するように構成されている。
また、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システムを提供する。このＭＥＣＴシステムは、１以上の放射線源と、１以上の放射線検出器と、これら１以上の放射線源及び１以上の放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータとを含んでいる。コンピュータは、対象の走査について第一のエネルギ・スペクトルのデータを受け取り、対象の走査について、第一のエネルギ・スペクトルと異なる第二のエネルギ・スペクトルのデータを受け取るように構成されている。コンピュータはさらに、第二のエネルギ・スペクトル・データを変換して変換後の第一のエネルギ・スペクトル・データとして、結合後の第一のエネルギ・スペクトル・データを生成するために第一のエネルギ・スペクトル・データを変換後の第一のエネルギ・スペクトル・データと結合するように構成されている。
本書に記載する方法及び装置は、複数種のエネルギ・スペクトルの連続的変更によって取得される多重エネルギ型計算機式断層写真法データに対するビュー・エイリアシング・アーティファクト補正方法とスペクトル・シフト補償アルゴリズムとの相乗的両立を図っている。以下に述べるアルゴリズムの出力は、エイリアシングを含んでおらず、スペクトル・シフトに関して補償されており、多重エネルギ型分解アルゴリズムの適用に適した高エネルギ・データ及び低エネルギ・データ（投影又は再構成画像）となる。
加えて、本書に記載する方法は、Ｘ線と物質との相互作用の基本的な特性を利用した新規のアプローチを含んでいる。例えば、各々の射線軌跡毎に、異なる平均Ｘ線エネルギでの多数の測定値を取得する。これらの測定値に対してコンプトン及び光電分解、並びに／又は基底物質分解（ＢＭＤ）を実行すると、精度の向上及び特徴評価を可能にする付加的情報が得られる。
幾つかの公知のＣＴイメージング・システム構成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを投射し、このビームは、デカルト座標系のｘｙ平面であって、一般に「イメージング平面」と呼ばれる平面内に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは患者等の撮像対象を透過する。ビームは対象によって減弱された後に放射線検出器のアレイに入射する。検出器アレイで受光される減弱した放射線ビームの強度は、対象によるＸ線ビームの減弱量に依存している。アレイ内の各々の検出器素子が、検出器の位置でのビーム強度の測定値である別個の電気信号を発生する。全ての検出器からの強度測定値を別個に取得して透過プロファイル（断面）を形成する。
第三世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが撮像対象と交差する角度が定常的に変化するように撮像平面内で撮像対象の周りをガントリと共に回転する。一つのガントリ角度での検出器アレイからの一群のＸ線減弱測定値すなわち投影データを「ビュー」と呼ぶ。対象の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源及び検出器が一回転する間に様々なガントリ角度すなわちビュー角度において形成される一組のビューを含んでいる。
アキシャル・スキャン（軸方向走査）では、投影データを処理して、対象を通して得られる二次元スライスに対応する画像を構築する。投影データ集合から画像を再構成する一方法に、当業界でフィルタ補正逆投影法と呼ばれるものがある。この方法は、走査からの減弱測定値を「ＣＴ数」または「ハンスフィールド単位」（ＨＵ）と呼ばれる整数へ変換し、これらの整数を用いて陰極線管表示器上の対応するピクセルの輝度を制御する。
全走査時間を短縮するために、「ヘリカル」・スキャン（螺旋走査）を行なうこともできる。「ヘリカル」・スキャンを実行するためには、所定の数のスライスのデータを取得しながら患者を移動させる。かかるシステムは、一回のファン・ビーム・ヘリカル・スキャンから単一の螺旋を生成する。ファン・ビームによって悉く写像された螺旋から投影データが得られ、投影データから各々の所定のスライスにおける画像を再構成することができる。
ヘリカル・スキャンのための再構成アルゴリズムは典型的には、収集したデータにビュー角度及び検出器チャネル番号の関数として加重する螺旋加重アルゴリズムを用いる。明確に述べると、フィルタ補正逆投影法の前に、ガントリ角度及び検出器角度の両方の関数である螺旋加重ファクタに従ってデータに加重する。次いで、加重したデータを処理してＣＴ数を生成すると共に、対象を通して得られる二次元スライスに対応する画像を構築する。
全取得時間をさらに短縮するために、マルチ・スライスＣＴが導入されている。マルチ・スライスＣＴでは、あらゆる時間的瞬間に、多数の横列を成す投影データを同時に取得する。ヘリカル・スキャン・モードと併用すると、システムは単一の螺旋分のコーン・ビーム投影データを生成する。シングル・スライス螺旋加重法の場合と同様に、フィルタ補正逆投影アルゴリズムの前に投影データに加重を乗算する方法を導き出すことができる。
本書で用いる場合には、単数形で記載されており単数不定冠詞を冠した要素又は工程という用語は、排除を明記していない限りかかる要素又は工程を複数備えることを排除しないものと理解されたい。さらに、本発明の「一実施形態」に対する参照は、所載の特徴を同様に組み入れている他の実施形態の存在を排除しないものと解釈されたい。
また、本書で用いられる「画像を再構成する」という表現は、画像を表わすデータが生成されるが可視画像は形成されないような本発明の実施形態を排除するものではない。但し、多くの実施形態は１以上の可視画像を形成する（か又は形成するように構成されている）。
図１及び図２には、多重エネルギ型走査イメージング・システム、例えば多重エネルギ型マルチ・スライス計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）イメージング・システム１０が、「第三世代」ＣＴイメージング・システムに典型的なガントリ１２を含むものとして示されている。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源１４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の反対側に設けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。検出器アレイ１８は、複数の検出器素子２０を含む複数の検出器横列（図示されていない）によって形成されており、検出器素子２０は一括で、患者２２のような対象を透過した投射Ｘ線を感知する。各々の検出器素子２０は、入射Ｘ線ビームの強度を表わし従って対象又は患者２２を透過する際のビームの減弱を推定するのに用いることのできる電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得するための一回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成部品は回転中心２４の周りを回転する。図２は、検出器素子２０の単一の横列（すなわち検出器横列一列）のみを示している。しかしながら、マルチ・スライス検出器アレイ１８は、一回の走査中に複数の準平行スライス又は平行スライスに対応する投影データが同時に取得され得るように検出器素子２０の複数の平行な検出器横列を含んでいる。
ガントリ１２上の構成要素の回転及びＸ線源１４の動作は、ＭＥＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６はＸ線制御器２８とガントリ・モータ制御器３０とを含んでおり、Ｘ線制御器２８はＸ線源１４に電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御器３０はガントリ１２上の構成要素の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングして、後続の処理のためにこのデータをディジタル信号へ変換する。画像再構成器３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って高速画像再構成を実行する。再構成された画像はコンピュータ３６への入力として印加され、コンピュータ３６は大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。画像再構成器３４は、特殊化したハードウェアであってもよいし、コンピュータ３６上で実行されるコンピュータ・プログラムであってもよい。
コンピュータ３６はまた、キーボードを有するコンソール４０を介して操作者から指令及び走査用パラメータを受け取る。付設されている陰極線管表示器４２によって、操作者は、再構成された画像及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。操作者が供給した指令及びパラメータはコンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２８及びガントリ・モータ制御器３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６は、モータ式テーブル４６を制御するテーブル・モータ制御器４４を動作させて、患者２２をガントリ１２内で配置する。具体的には、テーブル４６は患者２２の各部分をガントリ開口４８を通して移動させる。
一実施形態では、コンピュータ３６は、フレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯＤ（光磁気ディスク）、又はネットワーク若しくはインターネットのような他のディジタル・ソース等のコンピュータ読み取り可能な媒体５２からの命令及び／又はデータを読み取る装置５０、例えばフレキシブル・ディスク・ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、光磁気ディスク（ＭＯＤ）装置、又はイーサネット（商標）装置等のネットワーク接続装置を含めたその他任意のディジタル装置、並びに開発中のディジタル手段を含んでいる。他の実施形態では、コンピュータ３６はファームウェア（図示されていない）に記憶されている命令を実行する。コンピュータ３６は、本書に記載する作用を実行するようにプログラムされており、本書で用いられるコンピュータという用語は当技術分野でコンピュータと呼ばれている集積回路のみに限らず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、特定応用向け集積回路、及び他のプログラム可能な回路を広範に指しており、これらの用語は本書では互換的に用いられている。
ＭＥＣＴシステム１０は、異なるＸ線スペクトルに応答するように構成されている。ＭＥＣＴ１０は、従来のＣＴに付随する複数の問題点、限定しないが例えばエネルギ識別及び物質特徴評価の欠如等を軽減し又は解消することを容易にする。対象散乱が存在しない場合には、フォトン・エネルギ・スペクトルの二つの領域すなわち入射したＸ線スペクトルの低エネルギ部分及び高エネルギ部分を別個に検出するシステム１０があればよい。その他任意のエネルギでの挙動は、これら二つのエネルギ領域からの信号に基づいて導き出すことができる。この現象は、医療ＣＴが関心を持つエネルギ領域では、二つの物理的過程すなわち（１）コンプトン散乱及び（２）光電効果がＸ線減弱を支配するという基本的事実によって生じている。Ｘ線減弱を生じている物体の挙動の特徴を評価するために、独立パラメータが２個だけ測定される。このようにして、二つのエネルギ領域から検出される信号は、被撮像物質のエネルギ依存性を解明するのに十分な情報を提供する。上述の特定の実施形態は第三世代ＣＴシステムを参照しているが、本書に記載する方法は第四世代ＣＴシステム（静止型検出器−回転式Ｘ線源）にも第五世代ＣＴシステム（静止型検出器及び静止型Ｘ線源）にも同等に適用可能である。
実施形態の一例では、ＭＥＣＴは、限定しないが例えばＣＴ数差アルゴリズム、コンプトン及び光電分解アルゴリズム、基底物質分解（ＢＭＤ）アルゴリズム、並びに対数減算分解（ＬＳＤ）アルゴリズムのような分解アルゴリズムを用いる。
ＣＴ数差アルゴリズムは、異なる管ポテンシャルで得られる二つの画像の間のＣＴ数又はハンスフィールド数の差の値を算出することを含んでいる。一実施形態では、差の値はピクセル毎に算出される。もう一つの実施形態では、関心領域全体での平均ＣＴ数差を算出する。コンプトン及び光電分解アルゴリズムは、ＭＥＣＴ１０を用いて一対の画像を取得し、コンプトン過程及び光電過程からの減弱を別個に表わすことを含んでいる。ＢＭＤアルゴリズムは、各々基底物質の一つの等価密度を表わす２枚のＣＴ画像を取得することを含んでいる。物質密度はＸ線フォトン・エネルギに独立であるので、これらの画像にはビーム・ハードニング・アーティファクトが略存在しない。加えて、操作者は何らかの関心のある物質を目標として基底物質を選択し、これにより画像コントラストを強調することができる。利用について述べると、ＢＭＤアルゴリズムは、所与の任意の物質のＸ線減弱（医療ＣＴのエネルギ領域での）が他の２種類の所与の物質の固有密度の混合によって表わされ得るとの概念に基づいており、従って、これら２種類の物質を基底物質と呼ぶ。また、一実施形態では、ＬＳＤアルゴリズムを用いて、準単一エネルギＸ線スペクトルで画像を取得して、２種類の物質の各々の実効減弱係数によって撮像対象を特徴評価することができ、従って、ＬＳＤアルゴリズムはビーム・ハードニング補正を組み入れない。加えて、ＬＳＤアルゴリズムは、較正はされず、各回の照射の平均エネルギでの所与の物質の実効減弱係数の比である組織相殺パラメータの決定を用いる。実施形態の一例では、組織相殺パラメータは、画像を取得するのに用いられるスペクトルと、一対の理想的な単一エネルギ照射に期待される信号強度から測定信号強度を変化させる任意の追加ファクタとに主に依存している。
尚、多重エネルギ型ＣＴシステムを最適化するためには、スペクトル分離が大きいほど画質が良好になる。また、これらの二つのエネルギ領域でのフォトン統計は相似でなければならず、さもないと相対的に不良な統計学的領域が画像雑音を支配することになる。
二重エネルギ型計算機式断層写真法データを取得する幾つかの方法が提案されている。各回で異なるＸ線スペクトルを用いて同じ解剖学的構造をカバーする２回の走査を連続して行なうことができる。この方法は、ハードウェアの修正を必要としないで標準的なＣＴシステムで具現化することができるが、望ましいとは言えない幾つかの影響を与える。各回の走査の間の時間差が有限である（現在のハイ・エンド第三世代ＣＴシステムで約０．３秒〜０．５秒）ため、各回の走査の間での随意的運動（例えば筋骨格運動）又は不随意的運動（例えば心搏運動若しくは蠕動運動）のいずれかの結果として患者の解剖学的構造が移動して、高エネルギ・データ及び低エネルギ・データの適当な任意の結合によって再構成される画像に整列不正アーティファクトが生ずる可能性が出てくる。また、２種類の異なるエネルギで２回の走査を連続して行なうことは、かなりの量のスペクトル重畳が存在するため、理想的とは言えない。この重畳を図３に示す。さらに、２種類の異なるスペクトルで続けて走査することに関わる照射量は約２倍であり、追加の線量の大部分は低ｋＶｐでの走査に属する。ＭＥＣＴデータを取得するもう一つの方法は、検出器での透過深さに応じてフォトン・エネルギを検出するものである。この方法の一つの欠点は、フォトンの停止が統計的であることである。このため、依然として幾分かの量のエネルギ・スペクトルの重畳が存在する。ＭＥＣＴデータを取得する第三の方法は、フォトン計数である。この方法は、フォトン統計を均衡させるための明確なスペクトル分離及び調節可能なエネルギ分離点を提供する点で最適である。フォトン透過深さを検出する方法及びフォトン計数方法は、患者のモーション・アーティファクト及び過剰な患者照射線量を余り生じないので好ましいと言えるが、Ｘ線検出器アセンブリを完全に交換しないと現状のシステムで具現化することができない。
多重エネルギ計算機式断層写真法データを取得するもう一つの方法は、単一回の走査の間にエネルギ・スペクトルを高エネルギと低エネルギとの間で相次いで変化させるものである。このビーム・エネルギの連続的変更は、Ｘ線源の前面に異なる減弱特性を備えた２種類以上の材質のスピン・フィルタを挿入することにより達成される。この方法は、検出器の変更は必要としないが、それでもここでは管側のフィルタ・アセンブリを変更すると共に制御を具現化しなければならない。Ｘ線管に電力を供給する高圧電源の出力を相次いで変化させることによっても同様の効果が得られる。ｋＶ変調は、ファームウェア変更及び／又はハードウェア変更の形態でのＸ線発生器制御サーキットリの変更を必要とする場合があるが、検出器又は管フィルタの再設計は必要でない。検出器コリメータの交番型スリットを薄い金属箔で被覆することによっても同様の効果が得られる。この方法は、検出器コリメータに対する最小限の内部設計変更しか必要でないが、単一エネルギ走査モードと二重エネルギ走査モードとの間でシステムを容易に変換することができず、また患者に照射される線量が増大する場合がある。このことを念頭に置いて、本発明の一実施形態は、高圧電源の変調を利用する。尚、このｋＶ変調を管電流の変調と結合させてもよい。ｍＡ変調は典型的には、フィラメントに対する物理的（例えば熱的）制限から、ｋＶ変調よりも遥かに低い周波数で行なわれる。
これら三つの多重エネルギ型データ取得手法すなわちスピン・フィルタリング、ｋＶの変調、及び検出器弧に沿った検出器セル位置による交番型フィルタリングのすべてが多くの点で有利である。先ず、近似的に等価な角度の射線経路に沿って行なわれる取得の間の時間間隔の大きさが２桁以上短縮され得る。高周波数（ＨＦ）発生器のｋＶ応答時間すなわち設定電圧に達するまでの所要時間は、閉ループ電圧制御設計では約２５０μｓである。すると、１つ置きのビュー、２つ置きのビュー、又はその他任意の適当な変調関数でインタリーブさせた投影を形成することが可能になる。本発明は、本書では、二重エネルギ・データが１つ置きのビューでインタリーブされているものと想定する。このことから、低エネルギ取得と高エネルギ取得とを時間に関して本質的に位置合わせすることにより整列不正アーティファクトが減少するが、走査の時間分解能は変化しない。このデータから再構成される画像は、２γmを検出器ファン角度とすると１８０°＋２γmをカバーする最小投影集合を依然必要とする。場合によっては、患者の不随意運動又は随意運動が走査の開始時のデータと終了時のデータとの間に依然として不正合を生じて、縞、二重表示又はボケのようなモーション・アーティファクトを形成する可能性がある。本データ取得方法に特別な訳ではないが、多重エネルギ型走査での走査内アーティファクトと走査間アーティファクトとを区別するための時間分解能の考慮点をここに特記しておく。ｋＶ変調型取得のもう一つの利点は患者照射線量の減少である。異なるエネルギで投影データ集合を相次いで取得することと比較すると、インタリーブ型取得は少なくとも５０％の照射量低減を実現することができる。
但し、この取得態様にも欠点がない訳ではない。単一回の走査の間に高エネルギと低エネルギとの間でエネルギ・スペクトルを相次いで変化させることにより、取得される投影の数の合計は一定に留まるが、この場合には２種類のエネルギに分割される。従って、一方のエネルギで１つ置きのビューを収集するならば、各々のエネルギ・スペクトルについて投影数が半分になる。適当な数の投影が存在しないと、エイリアシングが生ずる。
シャノンのサンプリング定理によれば、エイリアシングを回避するためには、信号に含まれる最大空間周波数の少なくとも２倍の速度で原データをサンプリングしなければならない。ビュー・エイリアシング・アーティファクトは再構成画像の縞として見える場合がある。理論的には、等角ファン・ビーム幾何学的構成での方位角方向の最低サンプリング周波数は、Ｎmin＝４πＲνm／（１−ｓｉｎγm）によって与えられ、ここで、Ｎminはビューの最小数であり、Ｒは再構成のアーティファクト不在域の半径であり、νmは分解可能な最大空間周波数であり、γmは検出器ファン角度の２分の１である。超高速ｋＶ変調を用いてＭＥＣＴ取得データをインタリーブさせることにより、回転当たり収集される全ビューの数は同じに保たれるが、各々のエネルギで収集されるビューの数は減少する。この問題点は、エネルギの種類の数が増すにつれて益々大きくなる。二重エネルギＣＴの場合には、１つ置きのビューでｋＶｐを変調させると各々のスペクトルで収集される投影の数は半分になる。上の式から、３６０°で収集される投影の数が半分になると、望ましい分解可能な最高周波数が固定されているとしてアーティファクト不在域の半径は５０％だけ減少することは明らかである。同様に、投影の数が半分になると、同じ視野（ＦＯＶ）半径での分解可能な最高周波数が２分の１になる。心臓検査又は頭部検査のような小さいＦＯＶに注目した走査では、このことは然程重大な影響はない。
実際には、上の式は厳密には満たされない。寧ろ、多様な方法を用いてビュー・エイリアシング・アーティファクトの目立ちを最低限に抑える。かかる方法の一つは検出器四半オフセット（quarter-detector offset）である。検出器素子の幅の正確に４分の１だけ検出器アレイをオフセットすることにより、共役ビューすなわち１８０°離隔したビューは僅かながらシフトした射線を有するものとなる。この構成からビュー・エイリアシング・アーティファクトを最小限に抑えるために必要な追加のデータが得られる。ハードウェアの幾何学的構成に加えて、ビュー・エイリアシングの影響を抑制する多くのソフトウェア手法がある。一般的には、どの種類の平滑化アルゴリズムでもエイリアシング・アーティファクトの目立ちを抑えるのに有益である。しかしながら、このような低域通過フィルタ補正手法では高周波数画像成分が犠牲になる。再構成前補間法も多数存在している。これらの手法にはビュー補間、ラドン空間での補間、及びフーリエ領域での補間等がある。これらの補間法は単純な一次アルゴリズム若しくは双一次アルゴリズム、ラゲール（Laguerre）多項式を用いた高次アルゴリズム、又はさらに複雑な適応型方法であってよい。加えて、ビュー・エイリアシングの影響を緩和する再投影に基づく方法が多数提案されており、限定しないが例えば、中間ビュー再投影（ＩＶＲ）、中間ビュー・デコンボリューション再投影（ＩＤＶＲ）、誤差補正（ＥＣ）及び混成法等がある。これらの方法は典型的には、ビュー・エイリアシングを伴う単一エネルギ型計算機式断層写真法（ＳＥＣＴ）走査として記載されているが、ビュー・エイリアシングを伴う各々のＭＥ投影集合毎に別個に容易に適用することができる。これにより、再構成画像においてアーティファクトの目立ちが幾分減少するが、最適とは言えない結果が得られる。さらに、ｋＶ変調型ＭＥＣＴの基本的制限が残っており、つまり最終的な多重エネルギ分解画像は、１種類のエネルギのデータしか取得されておらず他のエネルギ（１種類又は複数）からのデータは「欠落」ビューに存在しているようなボクセルを有するものとなる。本書に記載するのは、この問題点を解決するのに相互に有利な態様でインタリーブ式多重エネルギ・データを利用し得るように構成されている方法及び装置である。
ビュー・エイリアシング・アーティファクト補正法及びスペクトル・シフト補償アルゴリズムの相乗的両立のための方法、並びにエネルギ・スペクトルの連続的変更によって取得される多重エネルギ型計算機式断層写真法データへの応用について以下に述べる。このアルゴリズムの出力は、エイリアシングを含んでおらず、スペクトル・シフトに関して補償されており、多重エネルギ型分解アルゴリズムの適用に適した高エネルギ・データ及び低エネルギ・データ（投影又は再構成画像）となる。
加えて、ｋＶ変調型多重エネルギ投影データを用いてスペクトル・シフト補償及びビュー・エイリアシング・アーティファクトの減少を同時に行う方法を提供する。本書に記載する方法は、単一管／単一検出器システム及び多数管／多数検出器システムを有する第一世代、第二世代、第三世代及び第四世代のＣＴシステム、並びに他の多数管／多数検出器システム又は立体ＣＴ方法において具現化可能である。乳房専用のＣＴシステムでの応用も可能である。本書に記載する方法及び装置は、多脂肪／少脂肪組織特徴評価、物理的原理に基づくセグメント分割、多種造影剤識別、及び骨密度測定を含め、多重エネルギＣＴの利点を享受する任意の臨床的応用に適用され得る。本書に記載する方法及び装置は、爆発物及び密輸品の検出を含めた非破壊試験応用にも同等に適用可能である。
ここで、アーティファクト低減を容易にする二つの方法を説明し、図４及び図５に示す。従来のスペクトル・シフト補償方法は再構成後の画像データに対して作用する。しかしながら、ＭＥＣＴデータが入手可能であることから、スペクトル・シフト補償アルゴリズムを投影領域に適用することも容易になる。図４は、アーティファクト低減を容易にする画像に基づく方法６０を示す。方法６０は、二重エネルギＣＴの環境で説明されるが、３種類以上のエネルギ・スペクトルを用いた応用を含めたＭＥＣＴ応用に拡張可能である。方法６０は、偶数ビューが高エネルギでのものとなり奇数ビューが低エネルギでのものとなるようにインタリーブ式二重エネルギ投影データ６２を取得する工程を含んでいる。尚、高エネルギ及び低エネルギの偶数ビュー及び奇数ビューへの割り当ては、アルゴリズムに影響を及ぼさずに反転させることができる。加えて、前述のように、インタリーブを１つ置きのビューとしなくてもよい。一般的には、インタリーブはｎ個置きのビューとしてよく、ここで、ｎは１以上で且つ得られるビューの総数の２分の１未満である。尚、ハーフ・スキャン画像再構成手法及びフルスキャン画像再構成手法に用いられるｋＶインタリーブ式でない投影集合に設けられる最小角度範囲の確定済要件は、ｋＶインタリーブ式の投影集合にも当てはまる。適用可能である場合にはｋＶ依存型の較正を用いて、標準的なゲイン、オフセット、残光（afterglow）、検出器温度、一次ビーム強度、及び他の決定論的誤差の補正を投影データ集合に対して行なう。このデータは、ファン・ビーム若しくはコーン・ビームの幾何学的構成、ゲート式（先行式か遡及式）若しくは非ゲート式のいずれを用いても、またヘリカル・モードでもアキシャル・モードでも取得することができる。
方法６０は、選択随意で投影データ６２の欠落ビューを補間する工程６４、及び選択随意でファン・ビーム投影データ集合を等価なパラレル・ビーム投影データ集合へリビニングする工程６６を含んでいる。方法６０はまた、公知の再構成手法を用いて低エネルギ断面画像７０及び高エネルギ断面画像７１をそれぞれ再構成する工程６８を含んでいる。例えば、フィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ）、代数再構成手法（ＡＲＴ）、及び／又は同時型代数再構成手法（ＳＡＲＴ）を用いることができる。典型的には、ＡＲＴアルゴリズムを用いて限定されたビュー投影集合を再構成するが、計算効率に劣る傾向がある。ハーフ・スキャン再構成又はフルスキャン再構成を適用してもよい。画像７０は、ビューの不完全な集合を用いて再構成されている（工程６８）ので、特に走査視野（ＳＦＯＶ）の周辺部にエイリアシング・アーティファクトが存在する。
方法６０はさらに、ビュー・エイリアシングを伴う低エネルギ画像７０及び高エネルギ画像７１を用いてスペクトル・シフト補償を行なう工程７２を含んでおり、この工程では任意の数のスペクトル・シフト補償アルゴリズムを適用することができる。スペクトル・シフト補償アルゴリズムは較正に基づく方法を含んでおり、又は多重エネルギ型基底エネルギ分解を含めた任意の数の単一回若しくは繰り返し式ビーム・ハードニング・アルゴリズムを用いていてよい。この工程の目標は、二重エネルギ画像を用いて、高エネルギ・データ集合及び低エネルギ・データ集合を取得するのに用いられた各エネルギでの実効減弱を決定することにある。一旦、所望の任意のエネルギでの実効減弱が決定されたら、低エネルギ画像７０（奇数投影から再構成されている）を高エネルギ画像７５（奇数投影での）へ変換する。同様に、高エネルギ画像７１（偶数投影から再構成されている）を低エネルギ画像７４（偶数投影での）へ変換する。従って、すべての投影角度でサンプリングされている低エネルギ画像及び高エネルギ画像が得られる。換言すると、対象の走査は、２種類以上の異なるエネルギ・スペクトルを用いて実行されて、走査から受け取ったデータに基づいて複数の元の第一のエネルギ画像及び複数の第二のエネルギ画像が形成される。本書に記載されているように、元の第一のエネルギ画像は複数の第二のエネルギ画像へ変換される。加えて、元の第二のエネルギ画像は複数の第一のエネルギ画像へ変換される。一実施形態では、後述するように、元の第一のエネルギ画像と変換後の第一のエネルギ画像とを結合して、ビュー・エイリアシング・アーティファクトを補償した第一のエネルギ画像の完全な集合を形成する。
さらに明確に述べると、一実施形態では、方法６０は、偶数投影での低エネルギ画像７４を奇数投影での低エネルギ画像７０と結合して（工程７６）低エネルギ画像データの完全な集合７８を形成する工程を含んでいる。代替的な実施形態では、方法６０は偶数及び奇数の低エネルギ・データを投影空間内で結合する工程８０を含んでいる。さらに明確に述べると、変換後の低エネルギ画像７４（偶数投影から再構成されている）をラドン空間に再投影し（工程８２）、元の低エネルギ投影（奇数投影での）と結合して（工程８０）、ビュー・エイリアシング・アーティファクトを補償した低エネルギでの投影データの完全な集合８４（奇数投影及び偶数投影の両方）を形成する。一実施形態では、方法工程７６の代替として、低エネルギ投影データの完全な集合８４に対して画像再構成８６を実行して、低エネルギ画像データの完全な集合７８を形成する。方法６０は、低エネルギ画像データの完全な集合７８に対して、限定しないが例えば雑音低減及びエッジ強調等の後処理８８を実行する工程を選択随意で含んでいてよい。
一実施形態では、方法６０は、高エネルギ画像（偶数投影から再構成されている）を奇数投影での高エネルギ画像と結合して（工程９０）、高エネルギ画像データの完全な集合９２を形成する工程を含んでいる。代替的な実施形態では、方法６０は、偶数及び奇数の高エネルギ・データを投影空間内で結合する工程９４を含んでいる。さらに明確に述べると、変換後の高エネルギ画像７５（偶数投影から再構成されている）をラドン空間に再投影し（工程９６）、元の高エネルギ投影（偶数投影での）と結合して（工程９４）、ビュー・エイリアシング・アーティファクトを補償した高エネルギでの投影データの完全な集合９８（奇数投影及び偶数投影の両方）を形成する。一実施形態では、方法工程９０の代替として、高エネルギ投影データの完全な集合９８に対して画像再構成１００を実行して、高エネルギ画像データの完全な集合９２を形成する。方法６０は、高エネルギ画像データの完全な集合９２に対して、限定しないが例えば雑音低減及びエッジ強調等の後処理１０２を実行する工程を選択随意で含んでいてよい。一実施形態では、次いで、高エネルギ画像データの完全な集合９２及び低エネルギ画像データの完全な集合７８を再構成後分解１０４に入力すると、結果として得られる基底物質画像１０６が選択随意の後処理及び観測者への表示に利用可能になる。
代替的な実施形態では、高エネルギ投影データの完全な集合９８及び低エネルギ投影データの完全な集合８４を再構成前ＭＥＣＴ分解アルゴリズム１１０に入力し（線１０８）、次いで再構成する（工程１１２）。すると、結果として得られる基底物質画像１０６が選択随意の後処理及び観測者への表示に利用可能になる。
画像再構成に関して述べると、ＦＢＰアルゴリズムのように画像再構成過程が線形である場合には、結果的に、奇数投影及び偶数投影からそれぞれ再構成された画像を結合することは、奇数でサンプリングされた投影及び偶数でサンプリングされた投影を結合した後に完全なデータ集合の再構成を行なうことと等価である。
図５は、アーティファクト低減の投影に基づく方法を容易にするもう一つの実施形態である方法１２０を示している。方法１２０は、二重エネルギＣＴの環境で説明されるが、３種類以上のエネルギ・スペクトルを用いた応用を含めたＭＥＣＴ応用に拡張可能である。方法１２０は、偶数ビューが高エネルギでのものとなり奇数ビューが低エネルギでのものとなるようにインタリーブ式二重エネルギ投影データ１２２を取得する工程を含んでいる。尚、高エネルギ及び低エネルギの偶数ビュー及び奇数ビューへの割り当ては、アルゴリズムに影響を及ぼさずに反転させることができる。加えて、前述のように、インタリーブを１つ置きのビューとしなくてもよい。一般的には、インタリーブはｎ個置きのビューとしてよく、ここで、ｎは１以上で且つ得られるビューの総数の２分の１未満である。尚、ハーフ・スキャン画像再構成手法及びフルスキャン画像再構成手法に用いられるｋＶインタリーブ式でない投影集合に設けられる最小角度範囲の確定済要件は、ｋＶインタリーブ式の投影集合にも当てはまる。適用可能である場合にはｋＶ依存型の較正を用いて、標準的なゲイン、オフセット、残光、検出器温度、一次ビーム強度、及び他の決定論的誤差の補正を投影データ集合に対して行なう。このデータは、ファン・ビーム若しくはコーン・ビームの幾何学的構成、ゲート式（先行式か遡及式）若しくは非ゲート式のいずれを用いても、またヘリカル・モードでもアキシャル・モードでも取得することができる。
方法１２０は、選択随意で投影データ１２２の欠落ビューを補間する工程１２４、及び選択随意でファン・ビーム投影データ集合を等価なパラレル・ビーム投影データ集合へリビニングする工程１２６を含んでいる。方法１２０はまた、ビュー・エイリアシングを伴う低エネルギ投影データ１３０及び高エネルギ投影データ１３１を用いてスペクトル・シフト補償を行なう工程１２８を含んでおり、この工程では任意の数のスペクトル・シフト補償アルゴリズムを適用することができる。スペクトル・シフト補償アルゴリズムは較正に基づく方法を含んでおり、又は多重エネルギ型基底エネルギ分解を含めた任意の数の単一回若しくは繰り返し式ビーム・ハードニング・アルゴリズムを用いていてよい。この工程の目標は、二重エネルギ投影データを用いて、高エネルギ・データ集合及び低エネルギ・データ集合を取得するのに用いられた各エネルギでの実効減弱を決定することにある。一旦、所望の任意のエネルギでの実効減弱が決定されたら、低エネルギ投影データ（奇数投影での）を高エネルギ投影データ１３１（奇数投影での）へ変換する。同様に、高エネルギ投影データ（偶数投影での）を低エネルギ投影データ１３０（偶数投影での）へ変換する。従って、すべての投影角度でサンプリングされた低エネルギ投影データ及び高エネルギ投影データが得られる。
一実施形態では、方法１２０は、偶数番号での低エネルギ投影データ及び元の奇数番号での低エネルギ投影データを再構成して（工程１３２）、奇数投影での低エネルギ画像１３４及び偶数投影での低エネルギ画像１３６を形成する工程と、偶数投影での低エネルギ画像１３６を奇数投影での低エネルギ画像１３４と結合して（工程１３８）、低エネルギ画像データの完全な集合１４０を形成する工程とを含んでいる。再構成１３２は公知の再構成手法を用いて行なわれる。例えば、フィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ）、代数再構成手法（ＡＲＴ）、及び／又は同時型代数再構成手法（ＳＡＲＴ）を用いることができる。典型的には、ＡＲＴアルゴリズムを用いて限定されたビュー投影集合を再構成するが、計算効率に劣る傾向がある。ハーフ・スキャン再構成又はフルスキャン再構成を適用してもよい。画像１３４及び１３６はビューの不完全な集合を用いて再構成されている（工程１３２）ので、特に走査視野（ＳＦＯＶ）の周辺部にエイリアシング・アーティファクトが存在する。
代替的な実施形態では、方法１２０は、偶数の低エネルギ投影データ及び元の奇数の低エネルギ投影データを結合して（工程１４２）、ビュー・エイリアシング・アーティファクトを補償した低エネルギでの投影データの完全な集合１４４（奇数投影及び偶数投影の両方）を形成する工程を含んでいる。一実施形態では、方法工程１３８の代替として、低エネルギ投影データの完全な集合１４４に対して画像再構成１４６を実行して、低エネルギ画像データの完全な集合１４０を形成する。方法１２０は、低エネルギ画像データの完全な集合１４０に対して、限定しないが例えば雑音低減及びエッジ強調等の後処理１４８を実行する工程を選択随意で含んでいてよい。
一実施形態では、方法１２０は、奇数番号の高エネルギ投影データ及び元の偶数番号の高エネルギ投影データを再構成して（工程１５０）、奇数投影での高エネルギ画像１５２及び偶数投影での高エネルギ画像１５４を形成する工程と、偶数投影での高エネルギ画像１５４を奇数投影での高エネルギ画像１５２と結合して（工程１５６）、高エネルギ画像データの完全な集合１５８を形成する工程とを含んでいる。再構成１５０は、公知の再構成手法を用いて行なわれる。例えば、フィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ）、代数再構成手法（ＡＲＴ）、及び／又は同時型代数再構成手法（ＳＡＲＴ）を用いることができる。典型的には、ＡＲＴアルゴリズムを用いて限定されたビュー投影集合を再構成するが、計算効率に劣る傾向がある。ハーフ・スキャン再構成又はフルスキャン再構成を適用してもよい。画像１５２及び１５４はビューの不完全な集合を用いて再構成されている（工程１５０）ので、特に走査視野（ＳＦＯＶ）の周辺部にエイリアシング・アーティファクトが存在する。
代替的な実施形態では、方法１２０は、奇数の高エネルギ投影データ及び元の偶数の高エネルギ投影データを結合して（工程１６０）、ビュー・エイリアシング・アーティファクトを補償した高エネルギでの投影データの完全な集合１６２（奇数投影及び偶数投影の両方）を形成する工程を含んでいる。一実施形態では、方法工程１５６の代替として、高エネルギ投影データの完全な集合１６２に対して画像再構成１６４を実行して、高エネルギ画像データの完全な集合１５８を形成する、。方法１２０は、高エネルギ画像データの完全な集合１５８に対して、限定しないが例えば雑音低減及びエッジ強調等の後処理１６６を実行する工程を選択随意で含んでいてよい。一実施形態では、次いで、高エネルギ画像データの完全な集合１５８及び低エネルギ画像データの完全な集合１４０を再構成後分解１６８に入力すると、結果として得られる基底物質画像１７０が選択随意の後処理及び観測者への表示に利用可能になる。
代替的な実施形態では、高エネルギ投影データの完全な集合１６２及び低エネルギ投影データの完全な集合１４４を再構成前ＭＥＣＴ分解アルゴリズム１７４に入力し（線１７２）、次いで再構成する（工程１７６）。すると、結果として得られる基底物質画像１７０が選択随意の後処理及び観測者への表示に利用可能になる。
画像再構成に関して述べると、ＦＢＰアルゴリズムのように画像再構成過程が線形である場合には、結果的に、奇数投影及び偶数投影からそれぞれ再構成される画像を結合することは、奇数でサンプリングされた投影及び偶数でサンプリングされた投影を結合した後に完全なデータ集合の再構成を行なうことと等価である。
尚、方法６０及び方法１２０は、インタリーブ式多重エネルギ型データを結合してビーム・ハードニング・アーティファクト及びビュー・エイリアシング・アーティファクトの最小化を行なう二つの方法である。これらの方法若しくは他の同様の方法、又はその一部を繰り返し法を用いて拡張することもできる。
尚、方法６０と方法１２０との間での選択は、処理時間、メモリ必要条件、アルゴリズム性能、及び撮像課題又は診断課題の特定的な要求への配慮のような必要なシステム代償の適当な評価に従って行なう。例えば、特定の診断の課題は、基底物質画像ばかりでなくＣＴ画像の表示も必要とする場合がある。方法６０と方法１２０との間での選択によって、出力されるＣＴ画像の入手の迅速性、形式及び品質が決まる。
また、上述の手法は、取得されるビューの数と用いられるエネルギの種類の数との間の最適化を必要とする。高空間分解能画像を取得するためには、ビュー・エイリアシングを最小限にし、且つ取得時のエネルギ・レベルの数を最小限にすることが望まれる。ビーム・ハードニング補正及び組織特徴評価を最適化するためには、可能な限り多くの異なるエネルギでの取得が必要とされる。このため、同じ一般的アプローチを採用することはできるが、変調及び補正法を変化させて撮像課題又は診断課題の特定の要求に適合するようにする。
本発明を様々な特定の実施形態について記載したが、当業者であれば、特許請求の範囲の要旨及び範囲内にある改変を施して本発明を実施し得ることが理解されよう。
多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）イメージング・システムの見取り図である。 図１に示すシステムのブロック模式図である。 異なるＸ線スペクトルのプロットを示す図である。 アーティファクト低減を容易にする画像に基づく方法を示す図である。 アーティファクト低減を容易にする投影に基づく方法を示す図である。
符号の説明
１０ ＣＴシステム
１２ ガントリ
１４ 放射線源
１６ Ｘ線ビーム
１８ 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 患者
２４ 回転中心
２６ 制御機構
４２ 表示器
４６ モータ式テーブル
４８ ガントリ開口
５０ 媒体読み取り装置
５２ 媒体
６０ アーティファクト低減を容易にする画像に基づく方法
６２ インタリーブ式二重エネルギ投影データ
１２０ アーティファクト低減を容易にする投影に基づく方法
１２２ インタリーブ式二重エネルギ投影データ

Claims (10)

  1. 源エネルギーの連続的変更により、単一のスキャンの間に高いエネルギーと低いエネルギーのエネルギ・スペクトルに連続的に変更するように構成された１以上の放射線源（１４）と、
    １以上の放射線検出器（１８）と、
    前記１以上の放射線源及び前記１以上の放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータ（３６）とを備えた多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）であって、前記コンピュータは、
    対象（２２）の走査について投影データを受け取り、
    前記投影データが、第一のエネルギ・スペクトルに対応した第一の組の投影データと、第二のエネルギ・スペクトルに対応した第二の組の投影データとを含む複数の連続的投影データに対応しており、
    前記第一の組の投影は前記第二の組の投影とインタリーブされており、
    前記コンピュータは、
    前記第一の組の投影に対応する投影データをスペクトル・シフト補償して前記第二のエネルギ・スペクトルに対応した変換後の第二のエネルギ・スペクトル・投影データとし、
    前記第二の組の投影に対応する投影データをスペクトル・シフト補償して前記第一のエネルギ・スペクトルに対応した変換後の第一のエネルギ・スペクトル・投影データとし、
    前記第一の組の投影データを用いて１以上の第一のエネルギ画像を再構成し、
    前記第二の組の投影データを用いて１以上の第二のエネルギ画像を再構成し、
    前記変換後の第一のエネルギ・スペクトル・投影データを用いて１以上の変換後の第一のエネルギ画像を再構成し、
    前記変換後の第二のエネルギ・スペクトル・投影データを用いて１以上の変換後の第二のエネルギ画像を再構成し、
    １以上の前記第一のエネルギ画像を１以上の前記変換後の第一のエネルギ画像と結合して１以上の結合後の第一のエネルギ画像を形成し、
    １以上の前記第二のエネルギ画像を１以上の前記変換後の第二のエネルギ画像と結合して１以上の結合後の第二のエネルギ画像を形成するように構成されている、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  2. 前記コンピュータ（３６）はさらに、１以上の定量的物質特徴評価画像を形成するために前記結合後の第二のエネルギ画像及び前記結合後の第一のエネルギ画像を分解するように構成されている、請求項１に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  3. 前記コンピュータ（３６）は、コンプトン及び光電分解、基底物質分解（ＢＭＤ）、並びに対数減算分解（ＬＳＤ）の１以上を用いて１以上の結合後の第二のエネルギ画像を分解するように構成されている、請求項２に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  4. １以上の放射線源（１４）と、
    １以上の放射線検出器（１８）と、
    前記１以上の放射線源及び前記１以上の放射線検出器に動作に関して結合されているコンピュータ（３６）とを備えた多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）であって、前記コンピュータは、
    対象（２２）の走査について投影データを受け取り、
    前記投影データが、第一のエネルギ・スペクトルに対応した第一の組の投影データと、第二のエネルギ・スペクトルに対応した第二の組の投影データとを含む複数の連続的投影データに対応しており、
    前記第一の組の投影は前記第二の組の投影とインタリーブされており、
    前記コンピュータは、
    前記第一の組の投影に対応する投影データをスペクトル・シフト補償して前記第二のエネルギ・スペクトルに対応した変換後の第二のエネルギ・スペクトル・投影データとし、
    前記第二の組の投影に対応する投影データをスペクトル・シフト補償して前記第一のエネルギ・スペクトルに対応した変換後の第一のエネルギ・スペクトル・投影データとし、
    前記第一の組の投影データを前記変換後の第一のエネルギ・スペクトル・投影データと結合して、結合後の第一のエネルギ・スペクトル・投影データを形成し、
    前記第二の組の投影データを前記変換後の第二のエネルギ・スペクトル・投影データと結合して、結合後の第二のエネルギ・スペクトル・投影データを形成するように構成されている、多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  5. 前記コンピュータ（３６）はさらに、１以上の定量的物質特徴評価画像を形成するために前記結合後の第一のエネルギ・スペクトル・投影データ及び前記結合後の第二のエネルギ・スペクトル・投影データを分解するように構成されている、請求項４に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  6. 前記コンピュータ（３６）はさらに、前記結合後の第一のエネルギ・スペクトル・投影データを用いて１以上の結合後の第一のエネルギ画像を再構成するように構成されている、請求項４に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  7. 前記コンピュータ（３６）はさらに、前記結合後の第二のエネルギ・スペクトル・投影データを用いて１以上の結合後の第二のエネルギ画像を再構成するように構成されている、請求項６に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  8. 前記コンピュータ（３６）はさらに、１以上の定量的物質特徴評価画像を形成するために前記結合後の第一のエネルギ画像及び前記結合後の第二のエネルギ画像を分解するように構成されている、請求項７に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  9. 前記コンピュータ（３６）は、コンプトン及び光電分解、基底物質分解（ＢＭＤ）、並びに対数減算分解（ＬＳＤ）の１以上を用いて前記結合後の第一及び第二のエネルギ・スペクトル・投影データを分解するように構成されている、請求項５に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。
  10. 前記コンピュータ（３６）は、コンプトン及び光電分解、基底物質分解（ＢＭＤ）、並びに対数減算分解（ＬＳＤ）の１以上を用いて前記結合後の第一及び第二のエネルギ画像を分解するように構成されている、請求項８に記載の多重エネルギ型計算機式断層写真法（ＭＥＣＴ）システム（１０）。

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