JP6345486B2 - フォトンカウンティングｘ線コンピュータ断層撮影装置、および医用画像再構成プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、一般的にスペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に関連し、画像を再構成する前に取得したデータにおけるノイズを改善するために重み付けすることの特定の手法に関する。本実施形態は、フォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置、および医用画像再構成プログラムに関する。

デュアルエネルギーＸ線ＣＴスキャンデータは、二つのエネルギーレベルで得られる。具体的には、Ｘ線管は８０キロボルトと１２０キロボルトの、低管電圧と高管電圧のエネルギーレベルに設定されている。デュアルＸ線源ＣＴスキャナは、二つのＸ線源を装備しており、それぞれが二つのデータセットを生成するために、異なるエネルギーレベルで作動する。一方で、サンドイッチ検出器では、下層が高エネルギーデータを記録する間、上層は低エネルギーデータを記録する。デュアルのエネルギーデータを物質的分類に対して用いるために、投影データは事前構成分解を経る。

より一般的には、スペクトル情報は、特定のＸ線ＣＴスキャナに対して二つ以上のエネルギーレベルで取得される。具体的には、所定の数Ｎのエネルギー閾値は、物質の厚みの平均、又は空気に関するスキャンに従って決定され、基底物質の厚みは計測データに関連するＮ個のセットに基づいて直接的に計算される。この点で、全ての検出器ユニットと投影ビューは、同一の閾値設定を共有する。現実的には、閾値レベルをスペクトル変化に伴ってあるビューの間で変更することが、望ましい。

スキャンの間にスペクトルが変化するのに伴い、光子計数の対象となるエネルギービンのエネルギー帯域は、得られたデータの低ノイズレベルを維持するために、状況に応じて変化する必要がある。しかし、複数のビューの間で閾値を動的に変化させることは、理論上可能だが、ＣＴスキャンが非常に短時間なため、技術的には挑戦的である。現在の光子計数検出器技術により制限されているため、０．５秒間に１８００ビューという一つの典型的なレートで利用されるような複数のビューの間での短時間では、閾値は正しく適用されないかもしれない。一般的に、検出器と同様に読み出し電子回路は、有限の応答時間と不感時間とを有するため、現在利用できる技術を考慮すると、上記の要求の下で実装を変更する閾値は、制限される。

被検体の構造や厚みは非常に非一様なため、ボータイフィルタの使用も難しい。ボータイフィルタは、それ自身と患者の配置、異なる検出ユニット及び複数のビューをマッチングさせることの難しさに直面している。その上、異なる複数のユニット及び複数のビューは、著しく変化する減衰及び検出器に入射するＸ線スペクトラムに依存する。

従って、普遍的に一定な閾値は、膨大な得られたデータセットにおいて望ましくないノイズ均衡（ノイズ量がバランスする）という結果が得られる閾値になる。得られたデータセットの不均衡なノイズは、スペクトルの画像に深刻なアーチファクトをもたらす可能性がある。複数のエネルギービン（光子計数を行うエネルギー帯域の単位）を付加的に、低エネルギービンまたは高エネルギービンにおける光子数は、より均衡が保たれる。

これら及びその他の理由により、上記で述べられた従来技術は、スペクトル情報を有する得られたデータから再構成された画像において、ノイズ均衡を実質的に改善する点で望まれたままである。

特開２０１３−１４３９８０号公報

目的は、画像再構成に係るエネルギービンにおけるノイズを均衡可能なフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置、および医用画像再構成プログラムを提供することにある。

本実施形態に係るフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線を発生するＸ線管と、前記Ｘ線管から発生されたＸ線フォトンを検出し、前記検出したＸ線フォトン数に応じた出力信号を、少なくとも３つのエネルギービン各々について発生するＸ線検出器と、前記Ｘ線管を回転軸周りに回転可能に支持する支持機構と、前記エネルギービン各々におけるＸ線フォトン数に基づいて、合成対象となるエネルギービンを少なくとも２つ選択し、前記選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数を合成することにより、前記選択されたエネルギービンを合成した合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得する合成部と、前記合成出力信号を用いて、画像を再構成する再構成部と、を具備し、前記合成部は、互いに異なる前記エネルギービンに属する前記Ｘ線フォトン数を合成することにより、２つの前記合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つの前記合成出力信号を取得し、前記再構成部は、前記２つの合成出力信号を用いて、前記画像を再構成し、前記合成部は、前記２つの合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つのＸ線フォトン数の間における差異を最小にするために、前記合成対象となるエネルギービンを選択する。

図１は、ガントリ１００とその他のデバイス又はユニットを有する本実施形態に係るマルチスライスＸ線ＣＴデバイス、又はスキャナの一実施形態を示す図である。 図２Ａは、本実施形態に係り、ノイズ均衡を改善するためのノイズ均衡デバイスの一実施形態を示す図である。 図２Ｂは、本実施形態に係り、ノイズ均衡処理又はデバイスの実施形態で利用される、重み値の典型的なセットである。 図３は、本実施形態に係り、光子計数検出器を用いて、スペクトルのコンピュータ断層撮影においてノイズ均衡改善処理を有するステップ又は動作を示すフローチャートである。 図４Ａは、本実施形態に係り、処理及びデバイスの実施形態によりノイズ均衡データから再構成されたモノクロ画像である。 図４Ｂは、本実施形態に係り、処理とデバイスの実施形態により、非ノイズ均衡データから再構成されたモノクロ画像である。 図４Ｃは、図４Ａに記載の画像を線で示した線図である。 図４Ｄは、図４Ｂに記載の画像を線で示した線図である。

図に関して、参照数字は、図の至る所における対応する構造を明示する。また特に図１はガントリ１００とその他のデバイスやユニットを含む現在の実施形態に係るマルチスライスＸ線ＣＴデバイス、又はスキャナの一実施形態を図示する。ガントリ１００は、前面から図示され、Ｘ線管１０１、環状フレーム（支持機構）１０２、および多列又は二次元配列タイプのＸ線検出器１０３を有する。Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３は、軸ＲＡの周りを回転する環状フレーム１０２に、被検体Ｓを横切って、正反対に搭載される。回転ユニット１０７は、被検体Ｓが軸ＲＡに沿って、図示されたページの奥へ又は手前に動く間に、環状フレーム１０２を１回転あたり０．４秒のような高速で回転させる。支持機構１０２は、Ｘ線管１０１を回転軸ＲＡ周りに回転可能に支持する。

マルチスライスＸ線ＣＴデバイスは、Ｘ線管１０１がＸ線を発生するように、Ｘ線管１０１に管電圧を供給する高電圧発生器１０９を更に有する。一実施形態において、高電圧発生器１０９は環状フレーム１０２に搭載される。電流調整器１１８は、システムコントローラ１１０の制御のもとで、高電圧発生器１０９に供給する電流を調整する。Ｘ線は、被検体Ｓに向けて放射され、被検体Ｓの断面積は円によって示される。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを透過した放射Ｘ線を検出するために、被検体を横切ってＸ線管１０１の反対側に配置される。

また、図１に関して、Ｘ線ＣＴデバイス又はスキャナは、放射Ｘ線を検出し、検出された信号を処理するデータ収集デバイス１１１をさらに有する。一実施形態において、Ｘ線検出器１０３は、所定の数のエネルギービン各々において、光子のカウントするための複数の光子計数検出器を用いて実装される。例えば、Ｘ線検出器１０３は、Ｘ線管１０１から発生されたＸ線フォトンを検出し、検出したＸ線フォトン数に応じた出力信号を、少なくとも３つのエネルギービン各々について発生する。複数のエネルギービン各々は、Ｘ線検出器１０３において、透過されたＸ線のエネルギーに関する所定の範囲を定義にする。Ｘ線検出器１０３で放射Ｘ線を検出した後、データ収集回路１０４は、各々のチャネルに関して、Ｘ線検出器１０３からの信号出力を電圧信号に変換し、それを増幅し、更にそれをデジタル信号へ変換する。Ｘ線検出器１０３とデータ収集回路１０４は、一回転あたりの所定の総投影数（Ｔｏｔａｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ ｐｅｒ ｒｏｔａｔｉｏｎ：ＴＰＰＲ）を処理するように構成されている。

上記で述べられたデータは、非接触データ伝送器１０５を通して、ガントリ１００外のコンソールに収容された前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、ローデータに対して感度補正のような特定の補正を実行する。記憶デバイス１１２はその後、再構成処理の直前の段階での投影データとも呼ばれる結果データを記憶する。記憶デバイス１１２は、再構成デバイス（再構成部）１１４、表示デバイス１１６、入力デバイス１１５、そしてスキャン計画サポートデバイス２００とともに、データ／コントロールバスを介して、システムコントローラ１１０に接続される。スキャン計画サポートデバイス２００は、スキャン計画をたてるために、画像技術者を支援する機能を有する。

本実施形態の一側面に係る再構成デバイス１１４の一実施形態は、ノイズの重みを用いたフィルタ補正逆投影（Ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｂａｃｋｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＦＢＰ）技術に基づいて、記憶デバイス１１２に記憶された投影データから画像を再構成する。上記実施形態において、再構成デバイス１１４は、所定の逐次再構成アルゴリズムに従って、所定の反復回数での特定の反復結果をエミュレートする特徴を用いたフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）技術に基づいて、投影データから画像を再構成する。再構成デバイス１１４は、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせで実装され、特定の実装に制限されない。以下の再構成デバイス１１４の説明において、「ユニット」又は「デバイス」という用語は、ハードウェア及び又はソフトウェアを含んでいる。加えて、再構成デバイス１１４の概念は、核医学や磁気共鳴イメージング（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ：ＭＲＩ）を含む他のモダリティにも適用可能である。

ノイズ均衡デバイス（合成部）１１７は、一実施形態において、所定の多数のエネルギービンの間で光子計数の数を実質的に均一にすることによって得られたデータにおいてノイズを均衡する（バランスさせる）ために、ソフトウェア、ハードウェア、又は両方を組み合わせて実装される。一般的に、ノイズ均衡（バランス）デバイス１１７は、所定の数Ｍと、画像表示される被検体における所定の数の基底物質Ｎ（Ｎは基底物質の数）とを仮定し、所定の数Ｍは、ＣＴシステムにおけるＸ線検出器１０３における複数の光子計数検出器各々において少なくとも３（Ｍ＞２）エネルギービンであり、エネルギービンの数Ｍは基底物質の数Ｎよりも大きい（Ｍ＞Ｎ）。基底物質とは、例えば、水、骨、造影剤などである。後述する合成エネルギービンに対応する基底物質は、予め設定されていてもよいし、操作者の指示により選択されてもよい。エネルギービンと基底物質が同じ数（Ｍ＝Ｎ）であることは、理論上可能であるが、ノイズ均衡デバイス１１７は、ノイズ均衡状態に近づくように、ＭエネルギービンがＮ基底物質よりも大きいこと（Ｍ＞Ｎ）を要求する。Ｘ線検出器１０３の全てにおいてＥ＝１からＭで示されるＭ個のエネルギービン各々における光子計数ｎ（Ｅ）を取得した後、Ｎ個のエネルギービン各々における光子計数の数を、実質的に等しく、又は可能な限り等しく、又は最適にするために、ノイズ均衡デバイス１１７は、Ｍ個のエネルギービンを組み合わせて、Ｎ個のエネルギービンに合成する。すなわち、光子計数の数は、各ビュー及び各光子計数検出器における検出素子に対して得られたデータにおけるＮ個のエネルギービンの間で、理想的には同一となる。その後、ノイズ均衡デバイス１１７は、均衡のとれた各エネルギービンの光子計数を、非ゼロなＬ（ｉ）を見いだすためのコーディネイトパーシュー（基底追跡：Ｂａｓｉｓ ｐｕｒｓｕｉｔともいう）技術のような所定の方法を用いることによって、ｉ＝１からＮまでの物質の厚みＬ（ｉ）に、関連づける。ノイズ均衡デバイス１１７は、複数の検出素子各々および複数のビュー各々に対して、上記の演算を繰り返す。最後に、モノクロ画像のような画像が、ノイズ均衡デバイス１１７が決定した物質の厚みＬ（ｉ）に従って、再構成デバイス１１４により再構成される。

ノイズ均衡デバイス１１７は、Ｍ個のエネルギービン各々におけるＸ線フォトン数に基づいて、合成対象となるエネルギービンを少なくとも２つ選択する。ノイズ均衡デバイス１１７は、選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数を合成することにより、選択されたエネルギービンを合成したＮ個の合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得する。このとき、再構成デバイス１１４は、合成出力信号を用いて、画像を再構成する。

なお、ノイズ均衡デバイス１１７は、所定のエネルギービンに合成される合成対象のエネルギービンとして、所定のエネルギービンに隣接する２つのエネルギービンのうちいずれか一方を選択する際、Ｘ線フォトン数の少ない方のエネルギービンを合成対象として選択してもよい。また、ノイズ均衡デバイス１１７は、互いに異なるエネルギービンに属するＸ線フォトン数を合成することにより、２つの合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つの合成出力信号を取得してもよい。このとき、再構成デバイス１１４は、２つの合成出力信号を用いて、画像を再構成する。

また、ノイズ均衡デバイス１１７は、２つの合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つのＸ線フォトン数の間における差異を最小にするために、合成対象となるエネルギービンを選択してもよい。また、ノイズ均衡デバイス１１７は、Ｍ個のエネルギービンとＮ個の合成エネルギービンとに応じた複数の重みを、選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数に乗じて合成することにより、Ｎ個の合成エネルギービン各々における合成出力信号を取得してもよい。

また、ノイズ均衡デバイス１１７は、合成出力信号を用いて、合成エネルギービンの数（Ｎ個）に等しい数の複数の基底物質各々の厚みを決定してもよい。このとき、再構成デバイス１１４は、決定された厚みに対応する前記合成出力信号を用いて、画像を再構成する。なお、ノイズ均衡デバイス１１７は、所定の条件付きアルゴリズムと合成出力信号とを用いて、複数の基底物質各々の厚みを決定してもよい。また、ノイズ均衡デバイス１１７は、所定の条件無しアルゴリズムと合成出力信号とを用いて、複数の基底物質各々の厚みを決定してもよい。

なお、合成エネルギービンへの合成対象となるエネルギービンの選択は、操作者が注目する注目物質、所望するスキャン条件により選択されてもよい。スキャン条件とは、例えば、管電圧、被検体の厚みなどである。スキャン条件は、スキャン計画サポートデバイス２００、入力デバイス１１５等を介して操作者により入力される。なお、スキャン条件は、図示していないネットワークを介して、放射線部門情報管理システム（ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ：ＲＩＳ）などにより入力されてもよい。入力されたスキャン条件は、記憶デバイス１１２に記憶される。注目物質は、複数の基底物質のうち、操作者が注目する物質である。

すなわち、ノイズ均衡デバイスは、合成エネルギービン同士のノイズ量を比べたとき、両者のノイズ量が近づくように（両者のノイズ量がノイズ均衡状態に近づくように）、エネルギービンを合成する。

基底物質への分解は、本実施形態において、レイサム対に基づいて、実行される。そのペアは、光子計数において、空間的及び時間的に同一である。レイサムとは、Ｘ線源の点と検出素子とによって定義されるレイに沿った減弱係数の和である。レイサム対とは、同じレイサムに沿った異なる２つのスペクトラム（例えば、高エネルギーと低エネルギー）で得られる２つのレイサムである。レイサム対は、一実施形態において、デュアルエネルギー源に適用可能である。デュアルエネルギーとして、例えば、管電圧の高低を切り替えることで、２つのエネルギーを有するＸ線を発生させるデュアルエネルギー源と、２つのＸ線管に２つの異なる管電圧をそれぞれ印加することで２つのＸ線管からエネルギーの異なる２つのＸ線をそれぞれ同時に発生させるデュアルエネルギー源とがある。他の実施形態において、レイサムの三組又はより高次の組は、多色Ｘ線のエネルギーＣＴ又はスペクトルＣＴに適用可能である。一般的に、エネルギービンの数Ｍは、同じレイパスに沿った実際のスペクトラムＭとともに生成された、レイサムの数と一致する。レイパスとは、Ｘ線のビームの通過の沿った直線を表している。Ｍ＞Ｎであって、Ｎ個のエネルギービン各々の光子計数の数を、実質的に等しく、又はできるだけ等しく、又は最適にするために、ノイズは、Ｍ個のエネルギービンを合成してＮ個のエネルギービンにすることによって均衡される。合成の処理において、特定の複数の重みは、Ｎ個のエネルギービンにおいて、複数の光子計数を実質的に等しくするために利用され、重みは、ｎ＝１からＮまでの基底物質とｍ＝１からＭまでのスペクトルとの両者に関連付けられる。エネルギービンの数と基底物質の数とが同じ数（Ｍ＝Ｎ）であることは、理論上可能であるが、ノイズ均衡デバイス１１７は、ノイズ均衡状態に近づくように、エネルギービンの数Ｍが基底物質の数Ｎよりも大きいこと（Ｍ＞Ｎ）を要求する。すなわち、ノイズ均衡方法の処理又はノイズ均衡デバイス１１７の実施形態は、一つのレイパスにおいて少なくとも一つの余分な計測が要求されるため、デュアルエネルギーＣＴデータにおいては、ノイズ均衡状態にならない。

次に、図２Ａは、本ノイズ均衡デバイス１１７の一実施形態がノイズ均衡状態に近づけることを示す図である。図２Ａは、１から４の４つのエネルギービンの全体で光子計数のセットが収集される簡単な概要を有している。換言すると、各々レイサムの集団を有する所定の数のビューに関して光子計数を収集するために固定された閾値に従って、少なくとも３つの収集されたエネルギービンは、定義される。レイサムの集団とは、例えば、コーンビームに含まれる複数のレイサムに対応する。４つのエネルギー収集されたエネルギービンにおける光子計数セットを含むスペクトルデータは、取得される。収集されたエネルギービンにおいて光子計数の均衡をとるために、被検体における基底物質とエネルギービンとに関連した重みのセットに従って、光子計数は、別の所定の二つまたはそれ以上の処理された合成エネルギービンの間で、組み合わせ（合成）又は再配分される。図２Ａでは、収集されたエネルギービンの数は４（Ｍ＝４）である一方で、処理された合成エネルギービンの数は２（Ｎ＝２）である。例示されている通り、光子計数は、収集されたエネルギービンから処理された低エネルギービン及び高エネルギービン（合成エネルギービン）に、組み合わせられる（合成される）。

図２Ｂは、本実施形態に係る重みの複数の値の典型的なセットを、ノイズ均衡処理の実施形態として示す図である。図２Ａに示されている上記簡単な例に基づいて、図２Ｂの左側には重み値の４つの典型的なセットが列挙してあり、４つの重み値のそれぞれが被検体の基底物質及びエネルギービンに関する特定の組み合わせ（合成エネルギービン）と関連付けられている。図２Ｂの左側において、上付き文字Ｌは、処理された合成エネルギービンとして低エネルギービンを示し、下付き数字は、収集されたエネルギービンのうち一つを示している。同様にして、図２Ｂの右側には４つの典型的な重み値のセットが列挙してあり、４つの重み値のそれぞれが被検体中の基底物質及びエネルギービンに関する特定の組み合わせ（合成エネルギービン）と関連付けられている。図２Ｂの右側において、処理された合成エネルギービンは、高エネルギービンに対応する。図２Ｂの右側において、上付き文字Ｈは、処理された合成エネルギービンとして高エネルギービンを示し、下付き数字は、収集されたエネルギービンのうちの一つを示している。

引き続き図２Ａに関して、複数の重み値は、単に典型例に過ぎない。重み値１は特定のエネルギービンにおいては、通常光子計数を変化させない。一方で、１より少ない値は、関連するエネルギービンにおいて、光子計数を変化させる。これらの重み値は、得られたデータセットにおける光子計数を、特定のエネルギービンや複数のエネルギービンに再分配させる。

次に、図３は、本実施形態に係る光子計数検出器を用いて、スペクトルのコンピュータ断層撮影において、ノイズ均衡状態に近づけるための処理を有する作用または段階を示すフローチャートである。スペクトルコンピュータ断層撮影において、ノイズ均衡状態に近づけるための処理は、ソフトウェア、ハードウェア、および両方の組み合わせを含む様々な方法によって実行される。以下の段階または作用は、図１に関して既述したように、本実施形態のユニットおよびデバイスによって任意で実行されるが、光子計数検出器を用いたスペクトルコンピュータ断層撮影においてノイズ均衡状態に近づけるための処理は、本特定の実施形態の性能に限されない。

具体的には図３に関して、光子は、ステップＳ１００において所定の光子計数検出器又はＸ線検出器１０３で、複数のエネルギービン各々に関して検出又はカウントされる。光子計数検出器は、所定の数の検出素子を有し、検出素子各々は、エネルギーレベルにおいて固定の閾値に関して対応する数によって分離される所定の数のエネルギービン（Ｍ個のエネルギービン）を有する。典型的な実行において、エネルギー閾値のレベルは、読み出し電子デバイスに、予め決定されて記憶される。収集されたエネルギービンに関する所定の数Ｍは、ノイズ均衡状態に近づけるため、少なくとも３つある。従って、光子計数の第一セットは、レイサムの集団を有する所定の数のビュー各々に対して、少なくとも３つのエネルギービンで得られる。

引き続き図３に関して、光子計数が少なくとも３つのエネルギービン（Ｍ＝３のエネルギービン）で得られた後、光子計数は、本実施形態に係るステップＳ１１０において、処理された合成エネルギービンに含まれる光子計数の第二セットに合成される。合成エネルギービンの数Ｎは、２つ以上で、被検体における基底物質の数にも等しい。合成エネルギービンの数Ｎは、合成エネルギービンの間で、スペクトルデータにおけるノイズを均衡状態に近づけるために、エネルギービンの所定の数Ｍより小さい（Ｎ＜Ｍ）。ノイズの均衡状態に近づけることにおいて、所定の複数の重みのセットが用いられ、所定の複数の重み各々は、一意的に、対応する主成分（又は合成エネルギービン）のうちの一つ、及び対応するエネルギービンのうちの一つに関連付けられている。

ノイズ均衡がステップＳ１１０で実行された後、合成エネルギービンにおける光子計数は、ステップＳ１２０において、基底物質各々に関する物質の厚みに関連付けられる。合成エネルギービン各々における光子計数は、ステップＳ１１０の前よりも、今では、よりノイズの均衡状態が取れている。ステップＳ１２０において、合成エネルギービン各々におけるよりノイズを均衡した光子計数は、今では、ｉが１からＭとなる物質の厚みＬ（ｉ）に関連付けられる。所定のコーディネイトパーシュー技術を用いて、非ゼロのＬ（ｉ）が決定される。

所定のコーディネイトパーシュー技術は、例えば、基底追跡（ｂａｓｉｓ ｐｕｒｓｕｉｔ）であって、本実施形態の場合、以下に示す条件式、

もとで、以下の式

を解くアルゴリズムである。
ステップＳ１３０において、あらゆるビューに対する検出素子又は光子計数検出器に関するどのような残りのものに対してステップＳ１００、Ｓ１１０、及びＳ１２０がさらに実行されるか否かが決定される。仮にステップＳ１３０において、ステップＳ１００、Ｓ１１０、及びＳ１２０が、あらゆるビューに対する検出素子または光子計数検出器各々に対して完了されていないと決定された場合、処理は、上記複数のステップが検出素子または光子計数検出器またはビューにおける残りのものに実行されるために、ステップＳ１００に戻る。一方、仮にステップＳ１３０において、ステップＳ１００、Ｓ１１０、及びＳ１２０が、あらゆるビューに対する検出素子または光子計数検出器各々に対して完了したと決定された場合、処理は、基底物質各々の物質的な厚みと処理された合成エネルギービンにおけるノイズが均衡された光子計数とから画像を再構成するステップＳ１４０へ進む。

２つの基底物質が使われたと仮定して、第三のエネルギービンが高エネルギービンと低エネルギービンのような第一と第二ビンの間でノイズを均衡させることにかかわるため、少なくとも３つのエネルギービン（Ｍ＝３）が、エネルギービンとして必要となる。例えば、レイパスが長くて殆どの低エネルギー光子が被検体により吸収される時、第三の又は中程度のエネルギービンにおけるカウントが、低エネルギービンに加算される。一方、短いレイパスでは、中程度のエネルギービンにおけるカウントは、高エネルギービンに加えられる。

一般的に、基底物質の数Ｎを任意と仮定すると、エネルギービンの数Ｍは、処理された合成エネルギービンの数Ｎよりも大きい（Ｍ＞Ｎ）。換言すると、収集されたエネルギービンにおける光子計数は、エネルギービンにおけるノイズ均衡状態に近づけるために、処理された合成エネルギービンに合成される。仮に収集されたエネルギービンＭが、処理された合成エネルギービンＮと数の点で等しければ、同じ数のエネルギービンはノイズ均衡状態に近づけることに失敗する。このとき、エネルギービンｍで測定された投影データｇ_ｍは、ｇ_ｍ ^（ＢＨ）を線質効果項、基底物質ｎとエネルギースペクトルｍに関する平均減衰係数

として、

により、基底物質の概算の厚みＬ_ｎの推定値に関連づけられる。基底物質は、１からＮの間で、特定の基底物質を明示するために、ｎによってインデックス付けされている。同様にして、エネルギービンは、１からＭエネルギービンの間で、特定のエネルギービンを明示ことによって、インデックス付けされている。

特定のレイパスに着目すると、柔組織のようなただ一つの物質が存在するかもしれず、他の基底物質の厚さは、ゼロとなる。従って、基底物質の厚みＬ_ｎは、以下の評価関数（Ｌ）を最小化するか最適化によって決定される。

このとき、上記最適化は、データ条件に依存する。

ここで、σ_ｍは、測定された投影ｇ_ｍのノイズを示す。

代替的に、ノイズ均衡ステップは任意にスキップされ、Ｌ_ｎは、付加的な束縛条件で評価関数を最小限することによって、直接的に決定される。条件付きアルゴリズムにおいて、基底物質の厚みＬは、式（１）でに表されているように、

の逆関数に基づいて、投影データｇから決定される。

は、後述する（１７）により定義される重み付き平均減衰係数である。
続いて、評価関数は、ノイズ除去のステップサイズを決定するための定数ａを用いて、式（２）で表されているように、ノイズを低減又はノイズを均衡させるために最小化にされる。

このとき、ノイズは、式（３）で表されているように、以下のデータ条件を仮定することで、確認される。ノイズ均衡デバイス１１７は、エネルギービンにおいて計測された投影データｇ_ｍとエネルギービンにおいて基底物質の厚み（Ｌ）に依存する線質硬化投影データｇ_ｍ ^（ＢＨ）（Ｌ）との和から、基底物質の厚みＬと基底物質の種類ｎとエネルギービンｍとにより規定される平均減弱係数

との積の種類ｎに亘る総和を減算した差の絶対値が、投影データに関するノイズσ_ｍより小さくなることを条件（式（３））として、重みを決定する。

投影データｇ_ｍは、式（４）で表されているように、基底物質の厚みに依存する線質硬化項ｇ^（ＢＨ）（Ｌ）を用いることにより、更新される。

式（１）から（４）を通して要約されているような条件付きアルゴリズムにおける上記ステップは、あらゆるビューに対して繰り返される。上記ステップにおける条件付きアルゴリズムは、基底物質において、非ゼロな厚みの分散が小さくなるように実行される。

条件なしアルゴリズムにおいて、評価関数Λ（Ｌ）は、損失項の重みを決定する正の定数であるβを用いて、式（５）で表される。

基底物質の厚みＬは、

の逆数に基づいて、投影データｇを基に初期化される。

続いて、評価関数Λ（Ｌ）の傾きは、式（６）で表される。

式（６）は、式（７）で以下のように近似される。式（６）から式（７）への近似において、Ｌ_ｎによるｇ_ｍ ^（ＢＨ）（Ｌ）の偏微分は、式（６）の他の項に比べて相対的に小さいため、無視できる。

基底物質の厚みは、式（８）によって、更新される。

ここで、上式（８）におけるＬ_ｎ ^（０）は、繰り返しにおいて現在の値を示している。また、上式（８）におけるＬ_ｎは、繰り返しにおいて更新された値を示している。Ｌ^（０）は、Ｌ_ｎ ^（０）を要素として有するベクトルである。
ここで、

または、

である。最後に、ノイズは、式（９）で表されているように、以下のデータ条件を仮定することで、確認される。

式（６）から（９）を通して要約されているような条件なしのアルゴリズムにおける上記ステップは、あらゆるビューで繰り返される。上記ステップは、基底物質において、非ゼロな厚みの分散が小さくなるように実行される。

本実施形態に係るノイズ低減に関する上記例示的な処理において、特定の評価関数が用いられているが、ノイズ均衡状態に近づけるための処理は、本実施形態に係る具体例としての評価関数に限定されるものではない。第２の評価関数Λは、与えられた測定投影ｇ_ｍに対して、エネルギービンｍに対するノイズをσ_ｍ ^２として、式（１０）で定義される。すなわち、ノイズ均衡デバイス１１７は、評価関数Λを、エネルギービンにおいて計測された投影データｇ_ｍとエネルギービンにおいて基底物質の厚み（Ｌ）に依存する線質硬化投影データｇ_ｍ ^（ＢＨ）（Ｌ）との和から、基底物質の厚みＬと基底物質の種類ｎとエネルギービンｍとにより規定される平均減弱係数

との積の種類ｎに亘る総和を減算した差の２乗を投影データに関するノイズの２乗σ_ｍ ^２で除算した商のエネルギービンｍに亘る総和として規定する。

評価関数Λの最小値を見いだすため、または評価関数Λを最適化するために、Ｌ_ｎに対する線質硬化項ｇ_ｍ ^ＢＨの依存性は、重み計算の基で無視される。従って、近似された結果は、ｎ＝１からＮと同じような値の範囲をとり、基底物質に対する第２インデックスであるｎ’＝１からＮを用いて、以下の式（１１）で表される。

ｎ’＝１からＮは、インデックスの第二の使用を簡単に区別するために使われる。

重み値ｗは、ノイズ低減を実行するために定義され、対応する基底物質ｎ各々とエネルギービンｍとに対して決定され、今、以下の式（１２）のように特定の基底物質に対する規格化因子であるｋ_ｎを用いて定義される。

規格化因子ｋ_ｎは、以下の式（１３）のように定義される。

このようにして、測定された投影の重み付き版と基底物質の厚みは、式（１４）で表されているように、以下の関係を有するべきである。

ここで、

は、以下の式（１５）で定義されるような、全ての測定スペクトルエネルギーレベルに基づく基底物質ｎに対する重み付き測定投影データである。

同様に、

は、以下の式（１６）で定義されるような、全ての測定スペクトルエネルギーレベルに基づく基底物質ｎに対する重み付き線質硬化項である。

最後に、

は、以下の式（１７）で定義されるような、全ての測定スペクトルエネルギーレベルに基づく基底物質ｎに対する重み付き平均減衰係数である。

上記２つの評価関数に加えて、第三の評価関数は、本実施形態に係るエネルギービンにおいて、ノイズ均衡状態に近づけるための処理とともに用いられるために定義される。第三の評価関数を定義するために、以下の式（１８）が、仮定される。

ここで、測定された投影データｇ_ｍは、エネルギービンｍで測定され、厚みＬ_ｎの推定に関連付けられる。基底物質ｇ_ｍ ^（ＢＨ）は、線質硬化項であり、一方、

は、基底物質ｎとエネルギービンｍとに関する平均減衰係数である。基底物質は、１からＮの基底物質の間で特定の基底物質を規定するために、ｎによってインデックス付けされる。同様に、エネルギービンは、１からＭのエネルギースペクトルの間で特定のエネルギービンを規定するために、インデックス付けされる。

更に、式（１４）で表されているような、測定された投影と基底物質の厚みとに関する重み付き版は、式（１５）、（１６）、（１７）で表されているような重みの定義に基づいて、式（１８）で表されているような関係性に応用可能である。基底物質に対するノイズ推定に関する式（１４）における線質硬化項を無視することで、以下の近似が、式（１９）のように得られる。

以下の式のような、

の逆数である変数Ξが定義される。

このようにして、式（１９）は、方程式（２０）と（１５）とに基づいて、基底物質ｎの厚みを示す式（２１）となる。

以下の式のような、

の逆数である重み付き版の変数

が定義される。

基底物質の厚さに関する分散共分散は、今、以下のような式（２３）で決定される。

最後に、基底物質の厚さの重み付きノイズとしての評価関数Λは、式（２４）で表される。すなわち、ノイズ均衡デバイス１１７は、評価関数Λを、基底物質に対する重み付き平均減弱係数の逆数

とエネルギービンｍに対するノイズの２乗σ_ｍ ^２との積により規定される基底物質の厚みＬの分散共分散として用いる。

以下で示されるような最適な重みを見つけるために、上記式は解析的に解かれなくてもよい。数値的な方法が、最適な重みを見つけるために、使われる。

次に図４Ａと４Ｂに関して、一対の画像は、本装置と処理との実施形態によるノイズ均衡状態のいくつかの効果を示している。図４Ａは、本装置と処理との実施形態によるノイズ均衡状態が取れたデータから再構成されたモノクロ画像である。図４Ｂは、本発明に係る装置と処理との実施形態によるノイズ均衡状態に近づけられていないデータから再構成されたモノクロ画像である。不均衡なノイズは、図４Ｂに示されているように、モノクロ画像に深刻なアーチファクトの原因となり、そのノイズは診断能力をおそらく低下させる。この理由のため、改善されたノイズ性質は、最終的画質に基づいた診断能力を、おそらく増加させる。図４Ｃは、図４Ａを線図として示す図である。図４Ｄは、図４Ｂを線図として示す図である。

以上に述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
本実施形態に係るフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置によれば、複数のエネルギービン各々により収集された光子計数に基づいて、合成対象となるエネルギービンを選択し、選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数を合成することができる。このエネルギービンの選択は、合成エネルギービンに属する光子計数を均衡（バランス）させるように、実行することができる。また、エネルギービンは、基底物質の厚みの分散が小さくなるように選択されてもよい。これにより、本実施形態によれば、合成エネルギービンに属する光子計数は、略同一または近くなる。これらのことから、本実施形態に係るフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置によれば、特定のエネルギービンにノイズが多く乗ることを防ぐことができる。

また、本実施形態によれば、合成対象となるエネルギービンを、スキャン条件または操作者が注目する注目物質に応じて選択することも可能である。これにより、本実施形態によれば、ノイズが均衡され、かつスキャン条件または注目物質に対応する画像を再構成することができる。

以上のことから、本実施形態によれば、複数の合成エネルギービンにおける光子計数を略均一化させることにより、複数の合成エネルギービンにおけるノイズを均衡（バランス）することができる。これにより、図４Ｄと図４Ｃとから明らかなように、本実施形態によれば、ノイズの均衡により、再構成される画質が向上する。

なお、実施形態に係る機能は、当該処理を実行するプログラム（医用画像再構成プログラム）をワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。

本発明の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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１００…ガントリ、１０１…Ｘ線管、１０２…環状フレーム（支持機構）、１０３…Ｘ線検出器、１０４…データ収集回路、１０５…非接触データ伝送器、１０６…前処理デバイス、１０７…回転ユニット、１０８…スリップリング、１０９…高電圧発生器、１１０…システムコントローラ、１１１…データ収集デバイス、１１２…記憶デバイス、１１４…再構成デバイス、１１５…入力デバイス、１１６…表示デバイス、１１７…ノイズ均衡デバイス（合成部）、１１８…電流調整器、２００…スキャン計画サポートデバイス。

Claims (13)

1. Ｘ線を発生するＸ線管と、
   前記Ｘ線管から発生されたＸ線フォトンを検出し、前記検出したＸ線フォトン数に応じた出力信号を、少なくとも３つのエネルギービン各々について発生するＸ線検出器と、
   前記Ｘ線管を回転軸周りに回転可能に支持する支持機構と、
   前記エネルギービン各々におけるＸ線フォトン数に基づいて、合成対象となるエネルギービンを少なくとも２つ選択し、前記選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数を合成することにより、前記選択されたエネルギービンを合成した合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得する合成部と、
   前記合成出力信号を用いて、画像を再構成する再構成部と、
   を具備し、
   前記合成部は、互いに異なる前記エネルギービンに属する前記Ｘ線フォトン数を合成することにより、２つの前記合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つの前記合成出力信号を取得し、
   前記再構成部は、前記２つの合成出力信号を用いて、前記画像を再構成し、
   前記合成部は、前記２つの合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つのＸ線フォトン数の間における差異を最小にするために、前記合成対象となるエネルギービンを選択する、フォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
2. 前記合成部は、前記エネルギービンと前記合成エネルギービンとに応じた複数の重みを、前記選択されたエネルギービンの前記Ｘ線フォトン数に乗じて合成することにより、前記合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得する請求項１に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
3. 前記合成部は、前記合成出力信号を用いて、前記合成エネルギービンの数に等しい数の複数の基底物質各々の厚みを決定し、
   前記再構成部は、前記厚みに対応する前記合成出力信号を用いて、前記画像を再構成する請求項２に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
4. 前記合成部は、所定の条件付きアルゴリズムと前記合成出力信号とを用いて、前記厚みを決定する請求項３に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
5. 前記合成部は、所定の条件無しアルゴリズムと前記合成出力信号とを用いて、前記厚みを決定する請求項３に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
6. 前記Ｘ線管は、異なる２つのエネルギーを有する２種のＸ線を発生し、
   前記Ｘ線検出器は、前記２種のＸ線にそれぞれ対応する前記Ｘ線フォトン数に応じた出力信号を、少なくとも３つのエネルギービン各々について発生し、
   前記合成部は、前記２種のＸ線にそれぞれ対応する前記エネルギービン各々におけるＸ線フォトン数に基づいて、合成対象となるエネルギービンを少なくとも２つ選択し、前記選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数を合成することにより、前記選択されたエネルギービンを合成した合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得する請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
7. 前記Ｘ線管は、異なる複数のエネルギーを有する多色Ｘ線を発生し、
   前記Ｘ線検出器は、前記多色Ｘ線のエネルギーにそれぞれ対応する前記Ｘ線フォトン数に応じた出力信号を、少なくとも３つのエネルギービン各々について発生し、
   前記合成部は、前記多色Ｘ線のエネルギーにそれぞれ対応する前記エネルギービン各々におけるＸ線フォトン数に基づいて、合成対象となるエネルギービンを少なくとも２つ選択し、前記選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数を合成することにより、前記選択されたエネルギービンを合成した合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得する請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
8. 前記合成部は、
   評価関数を最小化することにより、前記合成エネルギービンの数に等しい数の複数の基底物質において、非ゼロの前記基底物質各々の厚みを特定することによって、前記エネルギービンと前記合成エネルギービンとに応じた複数の重みを決定し、
   前記決定された重みを前記選択されたエネルギービンの前記Ｘ線フォトン数に乗じて合成することにより、前記合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得する請求項１に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
9. 前記合成部は、前記エネルギービンにおいて計測された投影データと前記エネルギービンにおいて前記基底物質の厚みに依存する線質硬化投影データとの和から、前記基底物質の厚みと前記基底物質の種類と前記エネルギービンとにより規定される平均減弱係数との積の前記種類に亘る総和を減算した差の絶対値が、前記投影データに関するノイズより小さくなることを条件として、前記重みを決定する請求項８に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
10. 前記評価関数は、前記基底物質の厚みの和である請求項８に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
11. 前記評価関数は、前記エネルギービンにおいて計測された投影データと前記エネルギービンにおいて前記基底物質の厚みに依存する線質硬化投影データとの和から、前記基底物質の厚みと前記基底物質の種類と前記エネルギービンとにより規定される平均減弱係数との積の前記種類に亘る総和を減算した差の２乗を前記投影データに関するノイズの２乗で除算した商の前記エネルギービンに亘る総和により規定される請求項８に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
12. 前記評価関数は、前記基底物質に対する重み付き平均減弱係数の逆数と前記エネルギービンに対するノイズの２乗との積により規定される前記基底物質の厚みの分散共分散である請求項８に記載のフォトンカウンティングＸ線コンピュータ断層撮影装置。
13. コンピュータに、
    Ｘ線フォトン数に応じた出力信号を、少なくとも３つのエネルギービン各々について記憶させ、
    前記エネルギービン各々におけるＸ線フォトン数に基づいて、合成対象となるエネルギービンを少なくとも２つ選択させ、
    前記選択されたエネルギービンのＸ線フォトン数を合成することにより、前記選択されたエネルギービンを合成した合成エネルギービンにおける合成出力信号を取得させ、
    前記合成出力信号を用いて、画像を再構成させること、
    を具備し、
    前記合成出力信号を取得させることは、互いに異なる前記エネルギービンに属する前記Ｘ線フォトン数を合成することにより、２つの前記合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つの前記合成出力信号を取得させ、
    前記画像を再構成させることは、前記２つの合成出力信号を用いて、前記画像を再構成させ、
    前記合成対象となるエネルギービンを少なくとも２つ選択させることは、前記２つの合成エネルギービンにそれぞれ対応する２つのＸ線フォトン数の間における差異を最小にするために、前記合成対象となるエネルギービンを選択する医用画像再構成プログラム。