JP6482815B2 - Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及びリファレンス補正プログラム - Google Patents

Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及びリファレンス補正プログラム Download PDF

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Description

本発明の実施形態はＸ線コンピュータ断層撮影装置及びリファレンス補正プログラムに関する。
放射線透過撮影とは、対象物を横切るＸ線と、検出器による減弱度合いの評価とから成る撮影法である。この減弱は、同じ放射線を対象物が存在する場合と存在しない場合との比較により導出される。この概念的な定義に基づき、画像を適切に構築するためのいくつかのステップが必要になる。例えば、Ｘ線発生器の有限サイズと、発生器からの超低エネルギーＸ線を遮断するフィルタの性質及び形状と、検出器の幾何学的配置（geometry）及び特性の詳細と、捕捉システムの容量とはすべて、実際の再構成がどのように行われるかに影響を及ぼす要素である。再構成において、撮影対象物の線減弱係数（ＬＡＣ：linear attenuation coefficient）のマップが、逆ラドン変換（ＬＡＣの線積分）により得られる。この線積分は、対象物を通過したＸ線の一次強度の対数と関係づけることができる。しかし、検出器で測定されたＸ線強度には、散乱光子と一次光子の両方が含まれてしまうことがある。その結果、散乱から再構成された画像には、散乱アーティファクトが含まれることがある。
第３世代ＣＴシステムは、光子カウント検出器（ＰＣＤ：photon-counting detector）をまばらに分散させて配置することができる。このような組合せシステムでは、ＰＣＤは、ある範囲の検出器ファン角に亘って一次ビームを集める。
臨床用途では、物質弁別（material differentiation）とビームハードニング（beam-hardening）補正の改善を実現できるスペクトルＣＴ技術が有効である。さらに、半導体ベースの光子カウント検出器はスペクトルＣＴへの応用が期待されており、従来のスペクトルＣＴ技術（例えば、デュアルソース、ｋＶｐスイッチングなど）と比較して、より良いスペクトル情報を得ることができる。
半導体には、半導体の種類（例えば、ＣＺＴ又はＣｄＴｅ）、その厚さ、及び読出し回路によって依存して定まる不感時間（約１００ｎｓ）が存在する。それにより、高いＸ線フラックス（約１０8ｃｐｓ／ｍｍ2）においてのパルスパイルアップ（以後単にパイルアップと表記）が極めて過度になることがあり、また測定されるスペクトル信号が歪むことがある。歪んだスペクトル信号は、再構成画像中にアーティファクトを生じさせる可能性がある。さらに、不感時間は、同一の半導体であっても読み出す回路によって異なる（なぜなら検出セル内のパルス形成の位置が異なるため）。
米国特許出願公開第１３／８６６，６９５号 米国特許出願公開第１３／８６６，６９５号
Ｇｌｅｎｎ Ｋｎｏｌｌ著「Ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ」、２０１０年 Ｃ．Ｓｚｅｌｅｓ他著「ＣｄＺｎＴｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ ｆｏｒ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｘ−ｒａｙ Ｉｍａｇｉｎｇ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｎｕｃｌｅａｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ、ｖｏｌ．５５、５７２頁、２００８年２月
目的は、光子カウント検出器モデルにおいてパイルアップ効果を補正し、画像品質を改善するリファレンス補正（reference calibration）の機能を有するＸ線コンピュータ断層撮影装置とリファレンス補正プログラムとを提供することにある。
一実施形態に係る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線強度を参照信号として測定する少なくとも一つの参照検出器と、前記少なくとも一つの参照検出器とは異なる位置に配置された、前記Ｘ線管から発生されたＸ線に由来する光子カウントを測定する複数の光子カウント検出素子と、前記光子カウント検出素子の撮像対象物無しにおける第１の真のカウント率と前記少なくとも一つの参照検出器の撮像対象物無しにおける参照信号とから、前記第１の真のカウント率と前記参照信号との線形関係に基づいて、マッピングを決定し、前記マッピングを少なくとも用いてパイルアップ効果の補正を実行し、前記光子カウント検出素子によって測定された光子カウントを補正する演算回路と、を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置である。
図１は、実施形態に係る参照検出器を含むＣＴスキャナの概略図である。 図２は、実施形態に係る第３世代及び第４世代のＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置に関してリファレンス補正及びスキャンデータ補正処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。 図３は、実施形態に係る第３世代及び第４世代のＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置に関してリファレンス補正及びスキャンデータ補正処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。 図４は、実施形態に係る第３世代及び第４世代のＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置に関してリファレンス補正及びスキャンデータ補正処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。 図５は、実施形態に係る第３世代及び第４世代のＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置に関してリファレンス補正及びスキャンデータ補正処理のアルゴリズムを示すフローチャート。 図６は、実施形態に係る代表的なＣＴスキャナシステムの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る代表的なＣＴスキャナシステムの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る代表的な処理システムの一例を示す概略図である。
実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置において、演算回路は、光子カウント検出器の対象物無しにおける第１の真のカウント率と参照検出器の対象物無しにおける参照信号とから、第１の真のカウント率と参照信号との線形関係に基づいて、マッピングを決定する。また演算回路は、マッピングを、光子カウント検出器のチャネル各々について、またボウタイフィルタとＸ線管のピークキロボルトの複数の組合せ各々について決定し、当該マッピングと参照検出器の対象物有りにおける参照信号とから、光子カウント検出器の第２の真のカウント率を算出するとともに、当該第２の真のカウント率と対象物の基底物質（basis material）の厚さとに基づいて、光子カウント検出器の対象物有りにおける第３の真のカウント率を算出する。さらに演算回路は、第３の真のカウント率をパイルアップ効果の補正に適用し、それに基づいて投影データを光子カウント検出器のチャネル各々について、また対象物の複数のビュー各々について計算する。そして演算回路は、投影データから画像を生成する。以下では、初めに当該演算の流れを一般論として数学的に記述し、その後図面を参照しながら、係る実施形態を述べるものとする。
まず、第１の真のカウント率
と測定カウント率の間の所定の関係は、
を満たす。ここで
は測定カウント率、ｆは、カウントロスと非線形性とをもたらすパイルアップ効果を反映するリファレンス補正関数、Ｉrefは参照信号、Ａはマッピング（第１の真のカウント率と参照信号とにおける比例定数テーブル）である。なお、Ａは光子カウント検出器の特性に依存しない導出パラメータである。ｆ（Ａ・Ｉref）としては、
あるいは
が用いられる。ここで、τは、光子カウント検出器の測定カウント率の線形性を表す補正パラメータとする。
第１の真のカウント率
は
であり、これを用いると測定カウント率は、
と表せる。ここで、Ｉrefは参照信号、μF（Ｅ）は、Ｘ線管と光子カウント検出器の間に設けられる追加フィルタの線減弱係数、
は追加フィルタが有る場合の測定カウント率、ＩFは追加フィルタ内の経路長、Ｓairは空気中のスペクトル、Ａはマッピング、Ａ’は、追加フィルタが有る場合のマッピングを表す。なお、Ａ’は、
を満たす。第１の真のカウント率
は、前述の通り
であるが、これを用いると、ある特定のエネルギー範囲を有するエネルギービンＥにおける光子カウント検出器の測定光子カウント数Ｎ（Ｅ）は、
と表せる。ここで
であり、Ｓはスペクトル、Ｒ1及びＲ2は検出器応答関数、Ｉrefは参照信号、Ａはマッピングを表す。ｎは、様々な電流について解かれ、Ｉrefとの関係が決定される。さらに、得られたｎとＩrefとの関係、及び
を利用することで、マッピングＡが導出される。
第１の真のカウント率
は前述の通り、
であるが、ファントムを使用する場合（詳細は後述）、測定カウント率ｎ’は
と表せる。ここで、Ｌ1及びＬ2は、Ｘ線管と光子カウント検出器との間に提供されるファントムの基底厚さ（basic thickness）を表し、μ1及びμ2はファントムの線減弱係数に対応する。Ｉrefは参照信号、Ａはマッピング、Ｅ0は、Ｘ線管からの入射Ｘ線の真のエネルギーを表し、真のエネルギーの２値以上が利用される。
装置は、Ｘ線管と、Ｘ線管と対象物をスキャンするためのスキャン領域との間に設けられたボウタイフィルタと、Ｘ線管からのＸ線出力の一部分を参照値として検出するための参照検出器と、スキャン領域を通過するＸ線管からのＸ線のＸ線強度とスペクトルとを測定するための光子カウント検出器とを有する。参照検出器は、Ｘ線管からのＸ線出力の一部分がボウタイフィルタを通過し参照検出器によって検出されるように、Ｘ線管と反対のボウタイフィルタ側で、ボウタイフィルタの上又はすぐ近くに設けられる。また参照検出器は、Ｘ線管からのＸ線出力の一部分がボウタイフィルタを通過しないで参照検出器によって検出されるように、ボウタイフィルタとＸ線管の間で、ボウタイフィルタの上又はすぐ近くに設けられる。
参照検出器には、主にエネルギー積分検出器（energy-integrating detector）が用いられる（但しこの限りではない）。エネルギー積分検出器は、Ｘ線強度変化だけを測定し、スペクトル変化は測定しない検出器である。
一実施態様では、光子カウント検出器を補正するための方法は、受信回路によって、Ｘ線管からの出力を測定する参照検出器で測定された参照信号を受け取ることと、決定回路によって、光子カウント検出器の検出器チャネルについて、対象物が無い場合の検出器チャネルでの第１の真のカウント率と参照信号の間のマッピングを、参照信号と第１の真のカウント率の間の線形関係により、検出器チャネルでの測定カウント率と、第１の真のカウント率と測定カウント率の間の所定の関係とに基づいて決定する。
一実施態様では、非一時的コンピュータ可読媒体が、回路によって実行されたときに本方法を回路に実行させる実行可能命令を含む。
一実施態様では、光子カウント検出器を補正するための装置が、Ｘ線管からの出力を測定する参照検出器で測定された参照信号を受け取るための手段と、光子カウント検出器の検出器チャネルについて、対象物が無い場合の検出器チャネルでの第１の真のカウント率と参照信号の間のマッピングを、参照信号と第１の真のカウント率の間の線形関係により、検出器チャネルでの測定カウント率と、第１の真のカウント率と測定カウント率の間の所定の関係とに基づいて決定するための手段とを含む。
リファレンス補正（較正）は、参照信号と光子カウント検出器に入射する真のカウントとの間のマッピングを確立するために利用される。その場合、真のカウント率（またはフラックス）を利用して投影データを求め、次いで、この投影データを利用して画像を生成する。
本開示の諸態様によれば、リファレンス補正は、測定するのが比較的困難又は不可能な光子カウント検出器（ＰＣＤ）への真の入射フラックスが得られるよう、測定するのが比較的容易な参照信号からマッピングを抽出するために実行される。ＰＣＤは、カウントロス又は不正確さを招くパイルアップ又は他の影響がたとえあっても、入射フラックスを測定するのに使用することができる。フラックスを低減するためにフィルタを使用することができ、その効果は、既知のＸ線管スペクトルを使用して補正することができる。実際的なパイルアップを含む検出器応答モデルを使用することによって入射フラックスを決定するには、ビン内のカウントデータを使用することができる。補正時には、ファントムを使用してもよい。物質弁別（material decomposition）により、ファントムを用いないで入射フラックスを求めることも可能である。
図１は、本開示の諸態様による、スキャン時のＸ線管１の変化を監視するために参照検出器１２を利用するＣＴスキャナを示す。ＣＴスキャナは一般に、Ｘ線管１と、ボウタイフィルタ２ａと、参照検出器１２と、光子カウント検出器３とを含む。所望のスキャン対象物は、Ｘ線管の放射方向に対して検出器の前にあるスキャン領域９内に配置される。図１に示されるように、一実施態様で参照検出器１２は、ボウタイフィルタ２ａと対象物の間に設置される。また、図１にも示されているように、Ｘ線管１とボウタイフィルタ２ａとの間に設置することもできる。上記及び他の実施態様では、参照検出器１２は、ボウタイフィルタ２ａ及びＸ線管１と共に回転するように取り付けられる。さらに、複数の参照検出器１２を設けて、その出力を用いて、リファレンス補正に使用される平均参照信号を生成してもよいし、又は統計的に変更して、略式リファレンス補正値を得るようにしてもよい。
本開示の諸実施態様の諸態様によれば、追加フィルタ１１を任意選択で含んでもよい。さらに、スキャン領域９に対してファントムを任意選択で含んでもよい。また、一実施態様では、ボウタイフィルタ２ａは取り外すこと、又は利用しないことが可能である。
ＣＴスキャナは、非スペクトル型の参照検出器１２を使用することができる。この参照検出器１２は、エネルギー積分検出器であり、Ｘ線強度変化だけを測定し、スペクトル変化を測定しない。
光子カウント検出器３（ＰＣＤ）を使用するスペクトルＣＴスキャナでは、前述の通り、中程度乃至高いフラックスでのパイルアップ問題により、検出されるカウントは一般に真のカウントよりも少ない。カウントロス及びカウント非線形性は、入射フラックスが増加すると起こる。これに対して、従来のエネルギー積分ＣＴ検出器は、出力が入力に対して非常に直線的である。
図１で、示されている大きさ及び距離は、実際の数値とは比例していない。また、Ｘ線管１に対する参照検出器１２の実際の位置は、システムごとに異なりうる。すなわち、システムの製造者が異なり世代が異なると、参照検出器１２は異なる位置に配置される。しかし、参照検出器１２は、Ｘ線管１及びボウタイフィルタ２ａに対して固定位置にあり、これらの要素は一緒に回転する。
画像を構築又は生成するために使用されるＰＣＤ投影データを求めるには、ＰＣＤに入射する真のカウント率（ｎPCD）が必要である。パイルアップ補正については、２０１３年４月１９日出願の米国特許出願公開第１３／８６６，６９５号（先行技術文献）で論じられている。パイルアップ補正は、光子カウントスペクトルＣＴの実現に不可欠であるが、真のカウント率ｎPCDが既知であることが必要である。真のカウント率とは、単位検出器チャネル当たりで単位時間当たりのカウント数のことである。以下の説明では、「ｎ」と関連づけられた「カウント」及び変数はカウント率を指し、これは、ある時間間隔に亘って累積された合計カウント数（「Ｎ」と関連づけられた変数を利用）とは異なる。本開示で論じられる諸実施態様によれば、リファレンス補正により、（例えば、参照検出器１２からの）参照信号とカウント率の間のマッピングが得られる。
言い換えれば、リファレンス補正が、参照信号とＰＣＤによる真のカウント率との間のマッピングを確立するために利用される。
所与の入射スペクトルでは、次式の関係が存在する。
エネルギー積分参照検出器からの信号は、
・∫ｄＥ・Ｅ・Ｓref（Ｅ）であり、ここでＴは積分時間、
は参照検出器１２でのカウント率、Ｅはエネルギー係数、Ｓref（Ｅ）は参照検出器１２における正規化スペクトルである。図１から、同じスペクトルとすると、
が成立する。これは両者の相違が、幾何的要素（すなわち、Ｘ線管１までの距離が異なる）、及びＸ線管１までの減弱経路（ボウタイ経路、フィルタ経路などが異なる）の二つに過ぎないことに起因する。すなわち、
である。
定数Ａは、
となるように決定され、ここで、Ｉrefは参照信号（任意の単位）、
は、対象物が無い場合のＰＣＤによる真のカウント率（すなわち、すべてのエネルギーに亘る真のカウント率）である。この場合、ｎPCDは、
及び基底物質厚さ｛Ｌ1、Ｌ2｝から、以下のように式（１）により求められる。
Ｓair（Ｅ）は、ボウタイフィルタ２ａの後ろに対象物が無い正規化Ｘ線管スペクトルであり、製造者には既知の情報である。
ＰＣＤには、臨床関連Ｘ線フラックスにおいてのパイルアップ及びカウントロスが生じる。ＰＣＤによる検出カウントは一般に、真のカウントよりも少ない。不正確な
測定値により定数Ａにも誤差が生じる。使用する管電流を小さくするとパイルアップと、カウントロスとを回避することができるが、その代わりに、測定のノイズが非常に多くなり、統計誤差の影響をより受けてしまうという問題が生じる。また、管電流（ｍＡ）が小さいと、管電流（ｍＡ）自体が安定しないことがある。しかし、管電流（ｍＡ）が安定しないこと自体は、管電流がＩrefとｎPCDの両方に直線的に反映されて、参照マッピングには影響を及ぼさず、問題とはならない。
参照検出器１２に、標準エネルギー積分検出器を用いる場合、光子カウント検出器３のチャネルごとに真の光子カウント数を導出するのに、パイルアップ及び検出器応答に関するその他望ましくない要素のモデル化及び補正が可能である。以下では、参照信号とフラックスとの間の線形関係に基づく４つの解決策を論じる。
（解決策Ａ）
解決策Ａは、リファレンス補正ｆの非線形マッピングを対象とする。ここでは、
及び
である。
Ｉrefは参照信号（任意の単位）、
は、対象物が無い場合のＰＣＤによる測定カウント率である。
リファレンス補正ｆは、カウントロスと、非線形性とをもたらすパイルアップ効果を反映する。ｆは、検出器カウント挙動を記述するための、理論的又は実験的に見出される任意の関数とすることができる。例としては、
１．無力化可能モデル（Paralyzable model）
２．第１の非無力化可能モデル（non-paralyzable model）
３．第２の非無力化可能モデル
ここで、いずれの式においても、Ａ及びτは補正パラメータである。
無力化可能モデル及び第１の非無力化可能モデルでは、Ａとτとを古典的なポアソン統計から導き出すことができる。当該内容については、Ｇｌｅｎｎ Ｋｎｏｌｌの「Ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ」、２０１０年、に論じられている。
第２の非無力化可能モデルでは、Ａ及びτは、Ｃ．Ｓｚｅｌｅｓ他の「ＣｄＺｎＴｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ ｆｏｒ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｘ−ｒａｙ Ｉｍａｇｉｎｇ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｎｕｃｌｅａｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ、ｖｏｌ．５５、５７２頁、２００８年２月、を考慮して導き出すことができる。
パラメータＡは入射スペクトル、すなわち、ｋＶｐ（ピークキロボルト）、ソース濾過、ボウタイフィルタ２ａなどに依存する。パラメータＡはまた、極角（又はコーン角）にも依存する（散在（sparse）第４世代幾何学的配置ＣＴスキャナにおいて適用される場合）。
Ａは検出器特性には依存しないので、既知の検出器特性を有する選択されたモデル及びτにより決定される。τは測定可能な検出器の一特性である。τは、入射スペクトル又は極角に依存せず、検出器の測定カウント率の線形性を表すパラメータであり、推定的に求めることが可能である。Ａは、すべてのスペクトルで異なり、第４世代幾何学的配置では極角により変わる。固定されたスペクトルでは、Ａは同じままである。
解決策Ａの一実施態様によれば、リファレンス補正ｆを得るために非線形マッピングを決定する際に、Ｘ線管１からの入射フラックスは、低減されない（例えば、任意選択の追加フィルタ又はそれ以外によって）。
（解決策Ｂ）
解決策Ｂは、空気スキャンにおいてフラックスを低減するために追加フィルタ（すなわち、一実施態様における対象物又はファントムを伴わない、図１の任意選択の追加フィルタ）を利用するものである。このフィルタは、図１に示された参照検出器１２へのフラックスに影響を及ぼさない。ここで、追加フィルタを用いた空気スキャンでの真のカウント率は、次式の通りである。
追加フィルタを用いた空気スキャンでの真のカウント率は、次式の通りである。
ただし
及びＩrefは測定値である。
真のカウント率の追加フィルタを用いたものと用いないものとは、互いに以下のように関係づけられる。
ここで、μF（Ｅ）は、追加フィルタの線減弱係数であり、ｌFは追加フィルタ内の経路長であり、Ｓairは空気中のスペクトルを示す。パラメータＡは、以下のようにＡ’と関係づけられる。
（４）で、濾過を用いた空気カウント率と参照信号との比からＡ’が分かるので、Ａが求まる。
（解決策Ｃ）
解決策Ｃは、Ａを見つけるために別々のエネルギービンを利用するものである。ここでは、Ｅが特定のエネルギービンと、そのエネルギー範囲とを表す。表記を簡単にするために、
とする。次に、Ｎ（Ｅ）は、ビンＥにおけるＰＣＤのカウントの測定値である。
ここで、Ｎはカウントであるがカウント率はｎであり、ＴPCDは積分時間である。
スペクトルＳは既知であると仮定する。検出器応答関数Ｒ1及びＲ2もまた既知であると仮定する。ｎは、すべてのエネルギーに亘るカウント率であり、Ｉrefとの関係を決定するために様々なｍＡ（管電流）について解くことができる。得られたｎとＩrefとの関係を利用してＡが求まる。
Ｒ1及びＲ2（検出器応答モデル、関数、行列など）については、２０１３年４月９日出願の米国特許出願第１３／８６６，６９５号に教示されている。
Ｅ0及びＥ1はエネルギーレベルであり、入射Ｘ線事象（一つ又は複数）の真のエネルギー（一つ又は複数）を表す。Ｅは、検出器から伝えられるＸ線事象の検出器応答（detector response）である。実際的な検出器応答Ｒ1及びＲ2により、ＥはＥ0及びＥ1と異なる（Ｒ1及びＲ2の目的は、検出器の実際的、不完全な挙動を定量的に特徴づけることである）。言い換えると、Ｒ1（Ｅ、Ｅ0）は、エネルギーがＥ0の入射Ｘ線事象がＥとして検出される確率であり、Ｒ2（Ｅ、Ｅ0、Ｅ1）は、２つの入射Ｘ線事象（エネルギーがそれぞれＥ0及びＥ1）がＥとして検出される確率である。
解決策Ｃでは、エネルギービンごとにカウントが使用される。一方、解決策Ａでは、すべてのエネルギーに亘る合計フラックスが利用される。
（解決策Ｄ）
解決策Ｄは、補正のために空気スキャンではなくファントム（すなわち、一実施態様における対象物又は任意選択の追加フィルタを伴わない、図１に示された任意選択のファントム）を利用するものである。第３世代ＣＴスキャナデータは、物質弁別を行うために２つの異なるｋＶｐで利用される。基底厚さＬ1及びＬ2は、通常、製造者仕様書に明記されている又は。また、基底厚さＬ1及びＬ2は、推定することもできる。必要に応じて、基底厚さは第３世代幾何学的配置として再構成され、第４世代幾何学的配置に再投影される。
又はファントムが存在するｎ’を決定するには、解決策Ａによる線形又は非線形マッピングなどの、既述の解決策の一つが利用される。この場合、
が
により決定され、ここでｎ’が測定される。
スペクトルＳは、対象物が無い（すなわち、ファントムが存在しない）既知のスペクトルである。
が得られると、Ｉrefとの関係を利用してＡ
が求まる。
いくつかの態様では、この解決策（解決策Ｄ）は、フラックスが低減されるという点で解決策Ｂと類似している。一方で、解決策Ａ及びＣでは、フラックスは低減されない。
（代表的な処理の実施態様一例）
リファレンス補正により、測定するのが比較的容易な参照信号からマッピングを抽出することで、測定するのが比較的困難又は不可能なＰＣＤへの真の入射フラックスが得られる。ＰＣＤは、カウントロス若しくは又は不正確さを招くパイルアップ、又は他の影響がたとえあっても、入射フラックスを測定するのに利用することができる。また、フラックスを低減するためにフィルタを利用してもよく、その効果は、既知のＸ線管スペクトルを使用して補正することが可能である。実際的なパイルアップを含む検出器応答モデルを使用することによって入射フラックスを求めるには、ビン内のカウントデータもまた使用することができる。さらに補正時には、ファントムを利用してもよい。しかし、物質弁別により、ファントムを用いないで入射フラックスを求めることも可能である。
（全スキャンデータ補正）
全スキャンデータ補正は複雑な処理であり、本明細書に記載の補正結果を従来技法による他の構成要素及びアルゴリズムと一緒に組み込む。本開示の諸態様は、全スキャンデータ補正処理の一部分、すなわち、補正アルゴリズム、及び補正アルゴリズムの補正に基づくデータ補正アルゴリズムを対象とする。
Ｅ0及びＥ1は、入射Ｘ線事象（一つ又は複数）の真のエネルギー（一つ又は複数）を表す。Ｅは、検出器によって報告されるＸ線の検出器応答である。実際的な検出器応答Ｒ1及びＲ2により、ＥはＥ0及びＥ1と異なる（Ｒ1及びＲ2の目的は、検出器のこの実際的な、不完全な挙動を定量的に特徴づけることである）。言い換えると、Ｒ1（Ｅ、Ｅ0）は、エネルギーがＥ0の入射Ｘ線事象がＥとして検出される確率であり、Ｒ2（Ｅ、Ｅ0、Ｅ1）は、２つの入射Ｘ線事象（それぞれ、エネルギーＥ0及びＥ1）がＥとして検出される確率である。
（第３世代ＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置（極性効果なし））
（補正）
すべてのＰＣＤチャネルについて、解決策Ａ〜Ｄのうちの一つを使用してＡが決定される（続いて
を決定するために）。これは、すべてのｋＶｐとボウタイフィルタ２ａの組合せについて行われる。一つの組合せには、ある特定のｋＶｐと、ある特定のボウタイフィルタ２ａ形状又は外形とが含まれる。２つ以上のｋＶｐと複数のボウタイフィルタ２ａ形状もしくは外形の少なくとも一方を利用して、複数の組合せを得ることができる。このような補正の代表的なアルゴリズム一例について、以下図２を参照しながら論じる。
図２は、第３世代ＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置のための代表的な補正アルゴリズムであるアルゴリズム２００を示す。Ｓ２０２で、一つのＰＣＤチャネルに対してＡを決定する。この決定は、本明細書で論じられている解決策（すなわち、解決策Ａ〜Ｄ）の一つによるものである。Ｓ２０４で、ＰＣＤチャネルごとにＳ２０２を繰り返す。すなわち、解決策Ａ〜Ｄの一つによってすべてのＰＣＤチャネルについてＡを決定する。これをｋＶｐとボウタイフィルタ２ａの単一の組合せについて実行する。Ｓ２０６で、ｋＶｐとボウタイフィルタ２ａのすべての組合せについてＳ２０２〜Ｓ２０４を繰返し、Ｓ２０８で、ＰＣＤチャネルとｋＶｐとボウタイフィルタ２ａとの様々な組合せについて得られたＡの値を保管する。
（スキャンデータ補正）
すべてのＰＣＤチャネルについて、Ａ及びＩrefに基づいて
が計算され、さらにｎPCDが、
と、既知の｛Ｌ１、Ｌ２｝又は現在若しくは最良の｛Ｌ１、Ｌ２｝の推定値とを利用して（１）によって計算される。次に、ｎPCDが生データパイルアップ補正のために適用され、補正された投影データが計算される。これがすべてのビューについて行われる。このような補正の代表的なアルゴリズム一例について、以下図３を参照しながら論じる。
図３は、第３世代ＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置のための代表的なスキャンデータ補正アルゴリズムであるアルゴリズム３００を示す。Ｓ３０２で、
をＡ（アルゴリズム２００のＳ２０８で保管）及びＩrefに基づいて計算し、Ｓ３０４で、一つのＰＣＤチャネルについてのｎPCDを、算出された
と、既知の｛Ｌ１、Ｌ２｝又は現在若しくは最良の｛Ｌ１、Ｌ２｝の推定値とを使用して（１）によって計算する。Ｓ３０６で、ｎPCDについて得られた値を生データパイルアップ補正に適用し、Ｓ３０８で、その値に基づいて補正投影データを計算する。Ｓ３１０で、ＰＣＤチャネルごとにＳ３０２〜Ｓ３０８を繰返し、Ｓ３１２で、ビューごとにＳ３０２〜Ｓ３１０を繰り返す。次に、Ｓ３１４で、得られた投影データから画像を生成することができる。
（散在第４世代ＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置（極効果を含む））
（補正）
すべての極角について、解決策Ａ〜Ｄのうちの一つを使用することで、Ａが決定される（続いて
を決定するために）。これは、すべてのＰＣＤチャネルについて行われる。さらにこれは、すべてのｋＶｐとボウタイフィルタ２ａの組合せについても行われる。このような補正の代表的なアルゴリズム一例について、以下図４を参照しながら論じる。
図４は、第４世代ＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置のための代表的な補正アルゴリズムであるアルゴリズム４００を示す。Ｓ４０２で、ある特定のＰＣＤチャネルのすべての極角について（すなわち、極角ごとに）、またｋＶｐとボウタイフィルタ２ａのある特定の組合せについて、Ａを決定する。この決定は、本明細書で論じられている解決策（すなわち、解決策Ａ〜Ｄ）の一つによるものである。Ｓ４０４で、ＰＣＤチャネルごとにＳ４０２を繰り返す。すなわち、解決策Ａ〜Ｄの一つによって、すべてのＰＣＤチャネルのすべての極角についてＡを決定する。Ｓ４０６で、ｋＶｐとボウタイフィルタ２ａのすべての組合せでＳ４０２〜Ｓ４０４を繰返し、Ｓ４０８で、極角と、ＰＣＤチャネルと、ｋＶｐ及びボウタイフィルタ２ａとの様々な組合せについて得られたＡの値を保管する。
（スキャンデータ補正）
すべての極角（第３世代幾何学的配置でのすべてのビューと同等と考えられる）について、Ａ及びＩrefに基づいて
が計算され、ｎPCDが、
と、既知の｛Ｌ１、Ｌ２｝又は現在若しくは最良の｛Ｌ１、Ｌ２｝の推定値とを利用して（１）によって計算される。次に、ｎPCDが生データパイルアップ補正のために適用され、補正された投影データが計算される。これがすべてのＰＣＤチャネルについて行われる。このような補正の代表的なアルゴリズムについて、以下図５を参照しながら論じる。
図５は、第４世代ＰＣＤスペクトルＣＴ幾何学的配置のための代表的なスキャンデータ補正アルゴリズムであるアルゴリズム５００を示す。Ｓ５０２で、
をＡ（アルゴリズム４００のＳ４０８で保管）及びＩrefに基づいて計算し、Ｓ５０４で、ある特定のＰＣＤチャネル及び極角についてのｎPCDを、算出された
と、既知の｛Ｌ１、Ｌ２｝又は現在若しくは最良の｛Ｌ１、Ｌ２｝の推定値とを使用して（１）によって計算する。Ｓ５０６で、ｎPCDについて得られた値を生データパイルアップ補正に適用し、Ｓ５０８で、その値に基づいて補正投影データを計算する。Ｓ５１０で、特定のＰＣＤチャネルの極角ごとにＳ５０２〜Ｓ５０８を繰返し、Ｓ５１２で、ＰＣＤチャネルごとにＳ５０２〜Ｓ５１０を繰り返す。Ｓ５１４で、得られた投影データから画像が生成される。
（システムの代表的な実施態様一例）
図６は、光子を検出するための検出器アレイを含むことができるＣＴ装置の簡略化された概略構造を示す。本開示の諸態様は、医用撮影システムとしてのＣＴ装置に限定されない。具体的には、本明細書に記載の構造及び手順は、他の医用撮影システムにも適用することができ、本明細書に提示されているＣＴ装置及び光子検出に特に関連する説明は、あくまでも代表的なものと見なされるべきである。
図６に示されたＣＴ装置は、Ｘ線管１と、フィルタ及びコリメータ２と、光子カウント検出器３とを含む。当該ＣＴ装置は、図７に示されるように、第３世代検出器とは異なる半径に配置できる散在固定エネルギー識別検出器３’を含んでもよい。当該ＣＴ装置は、ガントリモータ、ならびにガントリの回転と、Ｘ線源と、患者ベッドとを制御するための制御部４などの、付加的な機械構成要素と電気構成要素とを含む。当該ＣＴ装置は、データ収集システム５と、プロセッサ６とを含む。プロセッサ６は、データ収集システム５で取得された投影（ビュー）データに基づいてＣＴ画像を生成するように構成される。例えば、プロセッサ６は、スペクトルＣＴ画像を再構成するための再構成プロセッサを含む。プロセッサ６は、本明細書に記載の処理、アルゴリズム、式及び関係によって諸方法を実施し、アルゴリズムを実行するようにプログラムされる。プロセッサ６及びデータ収集システム５は、例えば、検出器から得られたデータと、検出器パイルアップモデルと、再構成画像とを保管するように構成されているメモリ７を使用することができる。
Ｘ線管１、フィルタ及びコリメータ２、検出器３、ならびに制御部４は、空洞を含むフレーム８の中に設けることができる。フレーム８は、概して円筒形又はドーナツ形を有する。図６に示された図では、フレーム８の空洞の縦軸は空洞の中心にあり、紙面の奥と手前に延びる。スキャン領域９として識別される空洞の内部は、撮影のためのターゲット領域である。患者などの所望のスキャン対象物は、例えば患者台を用いてターゲット領域に入れられる。次に、対象物にＸ線管１から、縦軸に対して対象物を大まかに、実質的に、又は事実上横断する扇状又は円錐状の放射ビーム１０を照射することができる。プロセッサ６は、捕捉された入射Ｘ線光子の光子カウントを決定するようにプログラムされる。データ収集システム５、プロセッサ６、及びメモリ７は、単一の機械又はコンピュータとして、あるいは、一緒に結合される、又はネットワークもしくは他のデータ通信システムを介して結合される別々の機械又はコンピュータとして実装することができる。制御部４もまた、ネットワーク又は他のデータ通信システムを介して結合することができ、また別個の機械又はコンピュータによって、あるいはシステムの他の機械又はコンピュータの一部として実装することができる。
図６で、検出器３は、縦軸に対してＸ線管１と共に回転する回転検出器アレイである。図６には示されていないが、固定検出器もまた含めることができ、それによって、回転検出器アレイと固定アレイが一緒にフレーム８の中に設けられることになる。他の検出器を実装することもできる。
図６に示された構造に関連して、図６のプロセッサ６の代表的な一実施態様である代表的な処理システム２０が図８に示されている。この代表的な処理システム２０は、中央処理ユニット（ＣＰＵ２５）及び／又は少なくとも一つの特定用途向けプロセッサＡＳＰ（図示せず）などの、一つ又は複数のマイクロプロセッサ又はその同等物を使用して実施することができる。マイクロプロセッサは、メモリ３０（例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、フラッシュメモリ、スタティックメモリ、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、及びこれらの同等物）などのコンピュータ可読記憶媒体を利用することで、本開示の処理とシステムとを実施するマイクロプロセッサを制御し、また本明細書に記載のアルゴリズムを実行する。他の記憶媒体は、各種記憶装置２７（ハードディスクドライブ又は光ディスクドライブ）を制御できるディスクコントローラなどの記憶装置制御部２６によって制御することができる。
マイクロプロセッサ又はその諸態様は、代替実施態様において、本開示の諸態様を増強又は完全に実施するための論理デバイスを含むこと、又はそれだけを含むことができる。このような論理デバイスは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、汎用アレイ論理回路（ＧＡＬ）、及びこれらの同等物が挙げられる。ただしこの限りではない。マイクロプロセッサは、別個のデバイスでもよいし、単一の処理機構としてもよい。さらに、本開示は、マルチコアＣＰＵ及びグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）の並列処理機能を用いることで、計算効率の改善を実現することもできる。マルチ処理構成内の一つ又は複数のプロセッサもまた、メモリに含まれる命令のシーケンスを実行するために使用することができる。さらに、ハードワイヤード回路をソフトウェア命令の代わりに、又はそれと組み合わせて使用することもできる。すなわち、本明細書で論じられている代表的な実施態様は、ハードウェア回路とソフトウェアのいかなる特定の組合せにも限定されない。
別の態様では、本開示による処理の結果は、ディスプレイ制御部２３によってモニタ２１に表示することができる。ディスプレイ制御部２３は、複数のグラフィック処理コアによって実現できる少なくとも一つのグラフィック処理ユニットを計算効率の改善のために含む。加えて、Ｉ／Ｏ（入力／出力）インターフェース３１が、マイクロフォン、スピーカー２２（音声制御部２４により制御される）、カメラ、キーボード及びマウス３４、タッチ式ディスプレイ又はパッドインターフェースなどからの信号及び／又はデータを入力するために用意される。例えば、本開示の様々な処理又はアルゴリズムのパラメータを制御するためのキーボード又はポインティングデバイスをＩ／Ｏインターフェース３１に接続して、付加的な機能と、構成選択肢とを実現すること、又はディスプレイ特性を制御することができる。さらに、モニタ２１は、コマンド／命令インターフェースを実現するために、タッチセンサ式インターフェースを備えることもできる。
上記の構成要素は、制御可能なパラメータを含むデータの送信又は受信のためのネットワークインターフェースを介して、インターネット又はローカルイントラネットなどのネットワークと結合することができる。中央バス２８が、上記のハードウェア構成要素を一緒に接続するために用意され、これらの構成要素間のデジタル通信のための少なくとも一つの経路になる。
図６のデータ収集システム５、プロセッサ６及びメモリ７は、図８に示される代表的な実施態様による一つ又は複数の処理システム２０を利用して実施することができる。具体的には、図８に示されたデバイスのうちの一つ以上と合致する回路、一つもしくは複数の回路、又はコンピュータハードウェアユニットにより、データ収集システム５の機能と、プロセッサ６の機能と、メモリ７の機能とを（共同で、又は別個に）実現することができる。本明細書に記載の機能的処理はまた、記載された処理を行うための回路を含む専用回路、又は一つもしくは複数の専用回路で実施することもできる。このような回路は、他のシステムと相互接続されているコンピュータ処理システム又は個別デバイスの一部分とすることができる。本開示によるプロセッサ６はまた、本明細書に記載の機能処理をコンピュータコード要素によって実行するようにプログラムすること、又は構成することができる。
さらに、一実施態様では、処理システム２０は、ネットワーク制御部２９を具備しており、ネットワーク又は他のデータ通信接続によって互いに接続することができる。処理システム２０のうちの一つ以上を当該対応するアクチュエータ３３に接続して、ガントリ、Ｘ線源あるいは患者ベッド等を駆動し、その動きを制御することができる。
適切なソフトウェアを処理システム２０の、メモリ３０と記憶デバイスとを含むコンピュータ可読媒体に有形に保管することができる。コンピュータ可読媒体の他の例には、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、又はその他の任意の磁気媒体、コンパクトディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、又はコンピュータにより読み出すことができるその他の任意の媒体がある。ソフトウェアには、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、開発ツール、アプリケーションソフトウェア、及び／又はグラフィカルユーザインターフェースが含まれうる。ただしこの限りではない。
上記の媒体上のコンピュータコード要素は、スクリプト、解釈可能プログラム、ダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ）、Ｊａｖａ（登録商標）クラス及び完全実行可能プログラムを含む、任意の解釈可能又は実行可能なコード機構とすることができる。さらに、本開示の諸態様の処理の各部分は、性能、信頼性またはコストをより良くするために分散させることができる。
処理システム２０のデータ入力部３２は、入力信号を検出器又は検出器のアレイから、例えば、それぞれの配線接続部で受け取る。複数のＡＳＩＣ又は他のデータ処理構成要素が、データ入力部３２を形成するように、又はデータ入力部３２への入力（一つ又は複数）を供給するように設けられる。ＡＳＩＣは、個別検出器アレイ又はそのセグメント（個別部分）それぞれから信号を受け取ることができる。検出器の出力信号がアナログ信号である場合、データの記録及び処理用のアナログ−デジタルコンバータと一緒に、フィルタ回路を設けることができる。フィルタリングもまた、アナログ信号用の個別フィルタ回路を用いずに、デジタルフィルタリングによって行うことができる。別法として、検出器がデジタル信号を出力する場合には、デジタルフィルタリング及び／又はデータ処理を検出器の出力から直接行うことができる。
上記実施形態では、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置において、光子カウント検出器によって測定されたパイルアップ効果による誤差を含む光子カウントを補正する処理を実行する場合を例示した。しかしながら当該例に拘泥されず、上述の補正処理アルゴリズムを実行する専用プログラムをＸ線コンピュータ断層撮影装置にインストールし、これを起動することで、当該構成処理を実現するようにしてもよい。
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ものである。
１…Ｘ線管、２…コリメータ、２ａ…ボウタイフィルタ、３…光子カウント検出器、３’…散在固定エネルギー識別検出器、４…制御部、５…データ収集システム、６…プロセッサ、７…メモリ、８…フレーム、９…スキャン領域、１０…放射ビーム、１１…追加フィルタ、１２…参照検出器、２０…処理システム、２１…モニタ、２２…スピーカー、２３…ディスプレイ制御部、２４…音声制御部、２５…ＣＰＵ、２６…記憶装置制御部、２７…各種記憶装置、２８…中央バス、２９…ネットワーク制御部、３０…メモリ、３１…Ｉ／Ｏインターフェース、３２…データ入力部、３３…アクチュエータ、３４…キーボード及びマウス。

Claims (15)

  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線強度を参照信号として測定する少なくとも一つの参照検出器と、
    前記少なくとも一つの参照検出器とは異なる位置に配置された、前記Ｘ線管から発生されたＸ線に由来する光子カウントを測定する複数の光子カウント検出素子と、
    前記光子カウント検出素子の撮像対象物無しにおける第１の真のカウント率と前記少なくとも一つの参照検出器の撮像対象物無しにおける参照信号とから、前記第１の真のカウント率と前記参照信号との線形関係に基づいて、マッピングを決定し、前記マッピングを少なくとも用いてパイルアップ効果の補正を実行し、前記光子カウント検出素子によって測定された光子カウントを補正する演算回路と、
    を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  2. 前記少なくとも一つの参照検出器は、前記Ｘ線管からのＸ線の強度を測定するエネルギー積分検出器であり、
    前記光子カウント検出素子は、対象物をスキャンするためのスキャン領域を通過する前記Ｘ線管からのＸ線のＸ線強度及びスペクトルを測定するスペクトル型検出器である、
    ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  3. 前記演算回路は、
    前記マッピングを、前記光子カウント検出素子のチャネル各々について、またボウタイフィルタと前記Ｘ線管のピークキロボルトの複数の組合せ各々について決定し、
    当該マッピングと前記少なくとも一つの参照検出器の対象物有りにおける参照信号とから、前記光子カウント検出素子の第２の真のカウント率を算出するとともに、
    当該第２の真のカウント率と前記対象物の基底物質厚さとに基づいて、前記光子カウント検出素子の対象物有りにおける第３の真のカウント率を算出する、
    ことを特徴とする請求項１又は２に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  4. 前記演算回路は、
    前記第３の真のカウント率を前記パイルアップ効果の補正に適用し、
    それに基づいて投影データを前記光子カウント検出素子のチャネル各々について、また前記対象物の複数のビュー各々について計算する、
    ことを特徴とする請求項３に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  5. 前記演算回路は、前記投影データから画像を生成することを特徴とする請求項４に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  6. 前記演算回路は、複数の極角のそれぞれについて前記マッピングを決定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  7. 前記第１の真のカウント率は、前記マッピングと前記参照信号との積算で表され、
    測定カウント率は、前記第１の真のカウント率を変数とする、カウントロスと非線形とを引き起こす前記パイルアップ効果を反映したリファレンス補正関数で表され、
    前記マッピングは前記光子カウント検出素子の特性には依存しない導出パラメータである、
    ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  8. 前記リファレンス補正関数は、複数の関数から一つを選択することができることを特徴とする請求項７に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  9. 前記測定カウント率は、前記第１の真のカウント率と、前記Ｘ線管と前記光子カウント検出素子の間に提供されるファントムの基底厚さと、前記Ｘ線管からの入射Ｘ線の真のエネルギーと、に依存することを特徴とする請求項７又は８に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  10. ある特定のエネルギー範囲を有するエネルギービンＥにおける前記光子カウント検出素子の測定光子カウント数は、スペクトルと検出器応答関数と前記マッピングと前記第１の真のカウント率とに依存し、
    前記第１の真のカウント率は、前記参照信号との関係を決定するために複数の電流について解かれ、
    前記マッピングは、得られた前記第１の真のカウント率と前記参照信号との関係と、前記第１の真のカウント率は前記マッピングと前記参照信号との積算で表されることと、を用いて決定される、
    ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  11. 前記Ｘ線管と前記光子カウント検出素子との間に設けられた追加フィルタを更に具備することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  12. 前記Ｘ線管と前記光子カウント検出素子との間に設けられたボウタイフィルタを更に具備することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
  13. 前記少なくとも一つの参照検出器は、前記ボウタイフィルタを通過した前記Ｘ線管からの前記Ｘ線出力の一部分を検出するように、前記Ｘ線管と反対側で、前記ボウタイフィルタの上又はすぐ近くに設けられることを特徴とする、請求項１２に記載の装置。
  14. 前記少なくとも一つの参照検出器は、前記ボウタイフィルタを通過する前の前記Ｘ線管からの前記Ｘ線出力の一部分を検出するように、前記Ｘ線管と前記ボウタイフィルタとの間で、前記ボウタイフィルタの上又はすぐ近くに設けられることを特徴とする、請求項１２に記載の装置。
  15. Ｘ線管から発生されたＸ線強度を少なくとも一つの参照検出器によって測定して得られる参照信号と、前記少なくとも一つの参照検出器とは異なる位置に配置された複数の光子カウント検出素子によって、前記Ｘ線管から発生されたＸ線に由来する光子カウントを測定して得られるカウント率と、を用いるリファレンス補正プログラムであって、
    コンピュータに、
    前記光子カウント検出素子の撮像対象物無しにおける第１の真のカウント率と前記少なくとも一つの参照検出器の撮像対象物無しにおける参照信号とから、前記第１の真のカウント率と前記参照信号との線形関係に基づいて、マッピングを決定させる演算機能と、
    前記マッピングを少なくとも用いてパイルアップ効果の補正を実行し、前記光子カウント検出素子によって測定された光子カウントを補正させると補正機能と、
    を実現させることを特徴とするリファレンス補正プログラム。
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