(57)【要約】【課題】スペクトラルＣＴ構成に対して特定された欠陥を解消するスペクトラルＣＴを実現すること。【解決手段】  実施形態に係るＸ線ＣＴシステムは、取得部及び処理部を備えている。取得部は、離散的な第１のビュー群に対応し、第１のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第１の投影データセットに基づく第１画像と、離散的な第２のビュー群に対応し、第２のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第２の投影データセットに基づく第２画像と、を取得する。処理部は、第１画像及び第２画像に基づいて、第１画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第３画像、及び第２画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第４画像を生成する学習済みモデルに対して、第１画像及び第２画像を入力することで、第３画像及び第４画像を生成する。【選択図】図６
2020099667.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
離散的な第１のビュー群に対応し、第１のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第１の投影データセットに基づく第１画像と、前記第１のビュー群とは異なる離散的な第２のビュー群に対応し、前記第１のエネルギーとは異なる第２のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第２の投影データセットに基づく第２画像と、を取得する取得部と、
前記第１画像及び前記第２画像に基づいて、前記第１画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第３画像、及び前記第２画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第４画像を生成する学習済みモデルに対して、前記第１画像及び前記第２画像を入力することで、前記第３画像及び前記第４画像を生成する処理部と、
を備えたＸ線ＣＴシステム。
【請求項２】
前記第３画像に対応する第３のビュー群及び前記第４画像に対応する第４のビュー群は、それぞれ前記第１のビュー群及び前記第２のビュー群を含む、請求項１に記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項３】
前記第３のビュー群は、前記第１のビュー群より多く、前記第４のビュー群は、前記第２のビュー群より多い、請求項２に記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項４】
前記第１の投影データセット及び前記第２の投影データセットは、それぞれサイノグラムである、請求項１に記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項５】
前記第３画像及び前記第４画像は、それぞれ画像再構成に必要な全てのビューに対応するＣＴ画像である、請求項１に記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項６】
前記取得部は、
複数の検出器素子でのＸ線放射の輝度を表す投影データであって、前記第１の投影データセット及び前記第２の投影データセットを構成する前記投影データを取得し、前記第１の投影データセットはＸ線源へ印加された第一の電圧を使用して収集された第一の疎なビューデータを表し、前記第２の投影データセットは前記Ｘ線源へ印加された第二の電圧を使用して収集された第二の疎なビューデータを表し、前記第二の電圧は前記第一の電圧に比べて大きく、前記第一の疎なビューデータは前記第二の疎なビューデータが収集された第２のビュー群とは異なる第１のビュー群で収集されている、
前記第一の疎なビューデータから、前記第１画像である第一の低エネルギー画像を再構成し、
前記第二の疎なビューデータから、前記第２画像である第一の高エネルギー画像を再構成し、
前記処理部は、
低エネルギー画像用の一つの入力チャネルと高エネルギー画像用の別の入力チャネルとの二つのチャネルを有するアーチファクト低減ニューラルネットワークを取得し、前記アーチファクト低減ニューラルネットワークは、相補的なストリーク状アーチファクトを有する疎なビュー再構成された画像の個別のペアである入力画像と、前記ストリーク状アーチファクトが低減された対応する対象画像とを含む学習データセットを使用して学習されている前記学習済みモデルであり、
アーチファクト低減画像である前記第３画像及び前記第４画像を生成するために、前記第一の低エネルギー画像と前記第一の高エネルギー画像とを前記アーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用するよう構成されている、請求項１に記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項７】
前記アーチファクト低減画像は、前記第３画像である第二の低エネルギー画像と前記第４画像である第二の高エネルギー画像とを含み、前記第二の低エネルギー画像は前記ストリーク状アーチファクトの低減後の前記第一の低エネルギー画像を表し、且つ前記第二の高エネルギー画像は前記ストリーク状アーチファクトの低減後の前記第一の高エネルギー画像を表す、請求項６記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項８】
前記処理部は、
前記低エネルギー画像用の一つの入力チャネルと前記高エネルギー画像用の別の入力チャネルとの二つのチャネルを有する物質弁別ニューラルネットワークを取得し、前記物質弁別ニューラルネットワークは、ストリーク状アーチファクトが低減された低エネルギー画像と高エネルギー画像とのペアが前記物質弁別ニューラルネットワークへと適用された場合に、第一の物質画像と第二の物質画像とを生成するよう学習されている、
物質弁別された画像を生成するために、前記第二の低エネルギー画像と前記第二の高エネルギー画像とを前記物質弁別ニューラルネットワークへと適用するよう更に構成された、請求項７記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項９】
前記物質弁別ニューラルネットワークは、物質弁別された対象画像がビームハードニングに対する補正を含み、且つ前記対象画像を生成するために使用されたＸ線ビームにおける空間的変動を明らかにする、学習データセットを使用して学習されている、請求項８記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１０】
前記アーチファクト低減ニューラルネットワークは、対象画像が低エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第一のフルビュー投影データと高エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第二のフルビュー投影データとに基づいて生成された、学習データセットを使用して学習されている、請求項６記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１１】
前記アーチファクト低減ニューラルネットワークは、疎なビュー再構成された画像が前記アーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用された場合に、統合処理として、ストリーク状アーチファクトを低減し且つスペクトラル画像を物質成分へと弁別することの両方が学習された、物質弁別ニューラルネットワークでもある、請求項６記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１２】
前記アーチファクト低減ニューラルネットワークは、対象画像が低エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第一のフルビュー投影データと、高エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第二のフルビュー投影データと、から再構成されたスペクトラル画像から弁別された物質画像である、学習データセットを使用して学習されており、
前記入力画像は、前記低エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第一の疎なビュー投影データと、前記高エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第二の疎なビュー投影データと、から再構成されたスペクトラル画像であり、前記第一の疎なビュー投影データは、前記第二の疎なビュー投影データの投影ビューとは異なる角度での投影ビューである、請求項１１記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１３】
前記アーチファクト低減ニューラルネットワークは、前記入力画像が前記第一の低エネルギー画像と前記第一の高エネルギー画像とを再構成するために使用されたのと同じ再構成法を使用して再構成されている、学習データセットを使用して学習されている、請求項６記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１４】
前記物質弁別ニューラルネットワークは、前記対象画像がホワイトニング変換を使用して変換された物質弁別された画像である、前記学習データセットを使用して学習されており、
前記生成された物質弁別された画像は、逆ホワイトニング変換を前記物質弁別ニューラルネットワークから出力された結果画像へと適用することにより生成された、請求項８記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１５】
前記アーチファクト低減ニューラルネットワークは、前記対象画像がホワイトニング変換を使用して変換された物質弁別された画像である、前記学習データセットを使用して学習されており、
前記生成された物質弁別された画像は、逆ホワイトニング変換を前記物質弁別ニューラルネットワークから出力された結果画像へと適用することにより生成される、請求項１１記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１６】
前記Ｘ線源へ印加される電圧に依存するエネルギースペクトルを有するＸ線を放射するよう構成されたＸ線源と、
前記投影データを出力するよう構成された前記複数の検出器素子を有するエネルギー積分型Ｘ線検出器と、
一連の投影ビューを通して前記Ｘ線源と前記エネルギー積分型Ｘ線検出器とを回転させ、かつ、
高ｋＶ及び低ｋＶ間を往復して、前記一連の投影ビューの二つ以上の投影ビューの増加で前記Ｘ線源へ印加された前記電圧を変更する、
よう構成された制御部と、
を更に備える、請求項６記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１７】
前記制御部は、前記高ｋＶでの投影ビュー数が前記低ｋＶでの投影ビュー数とは異なる様にして、前記Ｘ線源へ印加された前記電圧を変更するよう構成されている、請求項１６記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項１８】
アーチファクト低減ニューラルネットワークを初期化することと、
相補的なストリーク状アーチファクトを有する疎なビュー再構成された画像のペアを含む入力画像を取得することと、前記疎なビュー再構成された画像は疎なビューｋＶｐ切替コンピュータ断層（ＣＴ）スキャンの投影データから再構成された画像を表している、
前記ストリーク状アーチファクトが低減されたことを除いて、前記疎なビュー再構成された画像に対応する画像のペアを含む対象画像を取得することと、
前記アーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用された前記入力画像から生じる前記対象画像と出力画像との一致を表す損失関数を最適化するために、ネットワーク係数を逐次的にアップデートすることと、
により二つのチャネルを有するアーチファクト低減ニューラルネットワークを学習するよう構成された処理部を具備するＸ線ＣＴシステム。
【請求項１９】
前記取得された対象画像は、フルビューｋＶｐ切替ＣＴスキャンの投影データから再構成された画像を表す、フルビュー再構成された画像のペアを含む、請求項１８記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項２０】
前記取得された対象画像は、物質成分投影データを生成するために、フルビューｋＶｐ切替ＣＴスキャンの投影データを使用してサイノグラムドメインにおいて物質弁別を実行することと、前記物質成分投影データから物質画像を再構成することと、により生成された物質成分画像のペアを含む、請求項１８記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項２１】
前記取得された対象画像は、前記再構成された物質画像に関してホワイトニング変換を実行することにより生成された、前記物質成分画像のペアを更に含む、請求項２０記載のＸ線ＣＴシステム。
【請求項２２】
離散的な第１のビュー群に対応し、第１のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第１の投影データセットに基づく第１画像と、前記第１のビュー群とは異なる離散的な第２のビュー群に対応し、前記第１のエネルギーとは異なる第２のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第２の投影データセットに基づく第２画像と、を取得することと、
前記第１画像及び前記第２画像に基づいて、前記第１画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第３画像、及び前記第２画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第４画像を生成する学習済みモデルに対して、前記第１画像及び前記第２画像を入力することで、前記第３画像及び前記第４画像を生成することと、
を具備する、アーチファクトを低減する方法。
【請求項２３】
複数の検出器素子でのＸ線放射の輝度を表す投影データであって、前記第１の投影データセット及び前記第２の投影データセットを構成する前記投影データを取得することと、前記投影データはＸ線源へ印加された第一の電圧を使用して収集された第一の疎なビューデータと、前記Ｘ線源へ印加された第二の電圧を使用して収集された第二の疎なビューデータとを表し、前記第二の電圧は前記第一の電圧に比べて大きく、前記第一の疎なビューデータは前記第二の疎なビューデータが収集されたビューとは異なるビューで収集されている、
前記第一の疎なビューデータから、第一の低エネルギー画像を再構成することと、
前記第二の疎なビューデータから、第一の高エネルギー画像を再構成することと、
低エネルギー画像用の一つの入力チャネルと高エネルギー画像用の別の入力チャネルと、二つのチャネルを有するアーチファクト低減ニューラルネットワークを取得することと、前記アーチファクト低減ニューラルネットワークは、相補的なストリーク状アーチファクトを有する疎なビュー再構成された画像の個別のペアである入力画像と、前記ストリーク状アーチファクトが低減された対応する対象画像とを含む学習データセットを使用して学習されている、
アーチファクト低減画像を生成するために、前記第一の低エネルギー画像と前記第一の高エネルギー画像とを前記アーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用することと、
を具備する、請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
低エネルギー画像用の一つの入力チャネルと高エネルギー画像用の別の入力チャネルとの二つのチャネルを有する物質弁別ニューラルネットワークを取得することと、前記物質弁別ニューラルネットワークは、ストリーク状アーチファクトが低減された低エネルギー画像と高エネルギー画像とのペアが前記物質弁別ニューラルネットワークへと適用された場合に、第一の物質画像と第二の物質画像とを生成するよう学習されている、
物質弁別された画像を生成するために、前記低エネルギー画像と前記高エネルギー画像とを前記物質弁別ニューラルネットワークへと適用することと、
を更に具備する請求項２３記載の方法。
【請求項２５】
前記アーチファクト低減ニューラルネットワークを取得することは、前記アーチファクト低減ニューラルネットワークが、疎なビュー再構成された画像が前記アーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用された場合に、統合処理として、ストリーク状アーチファクトを低減し且つスペクトラル画像を物質成分へと弁別することの両方が学習された、物質弁別ニューラルネットワークでもある、請求項２４記載の方法。
【請求項２６】
実行可能な命令を含み、前記命令は回路によって実行される場合、請求項２２乃至２５のいずれか一項に記載の前記方法を回路に実行させる、非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム及び方法は、特に医用撮像及び医用診断に対し、幅広く使用されている。ＣＴシステムは、一般的に被検体の身体に関する一つ又は複数の断面的なスライスの画像を作成する。Ｘ線管等の放射源は、一側面から身体にＸ線を照射する。係る身体を通過した放射線の減衰は、検出器から受け取った電気信号を処理することで測定され、係る電気信号は、逆ラドン変換（又はその同等のもの）を実行することで、身体の画像を再構成するために使用される。
【０００３】
もともと、ＣＴ投影データを測定するためにエネルギー積分型検出器が使用されていたが、最近になっては光子計数検出器が従来的なエネルギー積分型検出器に対する実行可能な代替手段となりつつある。光子計数検出器（ｐｈｏｔｏｎ  ｃｏｕｎｔｉｎｇ  ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ：ＰＣＤｓ）は、スペクトラルＣＴを実行する能力があることも含め、沢山の利点がある。送られたＸ線データのスペクトラルな本質を取得するため、光子計数検出器は、Ｘ線ビームをその成分エネルギーへと、又はスペクトルビンへと分割し、且つビンのそれぞれにおける光子の数を数える。スペクトラルＣＴは、二つ以上のエネルギーレベルで送られたＸ線の検出を含むので、スペクトラルＣＴはその名の通り、一般的にデュアルエネルギーＣＴを含む。
【０００４】
スペクトラルＣＴ及びデュアルエネルギーＣＴが有利であるのは、物質弁別の実行に慣れており、それにより身体での軟部組織から骨を区別することができて、医者や医療臨床医に対し多くの臨床的情報を提供することができるからである。様々な構成が、ＣＴにおけるスペクトラル撮像に対して使用することができる。一般的に、スペクトラルＣＴ構成は、二つのタイプへと分類することができる。つまり（ｉ）エネルギー積分型検出器と組み合わせてＸ線源での異なるエネルギースペクトルの生成（例えば、高速ｋＶｐ（ｋｉｌｏ−ｖｏｌｔａｇｅ  ｐｅａｋ）切替、そしてデュアル線源構成）、（ｉｉ）エネルギー識別／分解検出器を伴う幅広いエネルギースペクトルＸ線源、である。
【０００５】
より詳細には、実用的な意義のスペクトラルＣＴ構成には、次の四つが存在する、即ちＰＣＤスペクトル的分解検出器、二重層検出器、デュアル線源及び検出器システム、そして高速ｋＶｐ切替である。例えば、上述のＰＣＤｓは、幅広いスペクトルＸ線源を伴うエネルギー分解検出器として使用することができる。エネルギー分解検出器のもう一つ別のタイプは、検出されたＸ線を異なるエネルギー帯（例えば、エネルギーごとに光子を分離することができる二重層）へと分ける機能をフィルタが実行する様に、個別のエネルギー積分型検出器の前に配置された様々なＸ線エネルギーフィルタを使用する。第三のスペクトラルＣＴ構成において、デュアルＸ線源は個別に対向配置されており、それ自体ＣＴスキャナシステムを形成する各々の線源−検出器ペアが互いに重複せず又は他と干渉せず（例えば、正しい角度で配置されている）、且つ各々の線源−検出器ペアが他とは異なるＸ線スペクトルで操作される。当該配置を以て、二つの異なるＸ線スペクトルを用いる二つのＣＴスキャンを同時に実行することができる。第四の構成において、患者の周りを回転するＣＴスキャナのビュー角につれて高エネルギーＸ線スペクトルと低エネルギーＸ線スペクトルとを素早く切り替える高速ｋＶｐ−切替を使用するＸ線を伴う、単一の積分型線源を使用することができる。しかし、スペクトラル／デュアルエネルギーＣＴに対するこれら四つの代替手段のそれぞれに、そのユニークな落とし穴や短所がある。
【０００６】
例えば、光子計数検出器（ＰＣＤｓ）は、パルスパイルアップ（つまり、単一の検出器で発生する多重Ｘ線検出イベントが、検出器の時間応答内の場合がある）の影響を受けやすい。その上、横断面エリアにおけるＰＣＤをより小さくすることでパイルアップを抑えようという試みは、チャージ移動／シェアリング及びｋエスケープに対する影響をより受けやすくなったことが原因で、トレードオフによって制約を受ける。
【０００７】
二重層検出器アプローチにおいて、シンチレータと光電子増倍管の組み合わせは、低エネルギーノイズに、そして帯域外のエネルギー抑圧を達成しようとして不十分な最適化に、苦しめられる。更に、エネルギー分離は、二つの読出しスペクトル間のかなりの重複により悪化させられる。
【０００８】
デュアル線源及びデュアル検出器構成は、コストがかかることと散乱断面効果とに苦しめられる。
【０００９】
極超短波生成器と、高エネルギー投影データと低エネルギー投影データと同時に収集するために使用される同時データ収集システム（ｄａｔａ  ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍｓ：ＤＡＳｓ）とに関連付けられる、付加的なコストが原因で、高速ｋＶｐ切替構成もコストが嵩む。
【００１０】
従って、関連したアプローチにおいて上記で特定された欠陥を解消する、より良いスペクトラルＣＴアプローチが望まれるのである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】T. Wurfl, F. C. Ghesu, V. Christlein, A. Maier, “Deep learning computed tomography”, Proc. Int. Conf. Med. Image Comput. Comput. Assist. Int. (MICCAI), pp. 432-440, 2016
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明が解決しようとする課題は、スペクトラルＣＴ構成に対して特定された欠陥を解消するスペクトラルＣＴを実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
実施形態に係るＸ線ＣＴシステムは、取得部及び処理部を備えている。  
前記取得部は、離散的な第１のビュー群に対応し、第１のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第１の投影データセットに基づく第１画像と、前記第１のビュー群とは異なる離散的な第２のビュー群に対応し、前記第１のエネルギーとは異なる第２のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第２の投影データセットに基づく第２画像と、を取得する。  
前記処理部は、前記第１画像及び前記第２画像に基づいて、前記第１画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第３画像、及び前記第２画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第４画像を生成する学習済みモデルに対して、前記第１画像及び前記第２画像を入力することで、前記第３画像及び前記第４画像を生成する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態に係る、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナにおけるＸ線源及び検出器の配置の概略的なダイアグラムを示している。
【図２Ａ】一実施形態に係る、高速ｋＶｐ切替に対するＸ線源のビュー角／位置の例を示している。
【図２Ｂ】一実施形態に係る、高速ｋＶｐ切替に対する時間の関数としてｋＶのピーク値（ｋＶｐ）の例を示している。
【図３Ａ】一実施形態に係る、疎なｋＶｐ切替に対するＸ線源のビュー角／位置の例を示している。
【図３Ｂ】一実施形態に係る、疎なｋＶｐ切替に対する時間の関数としてｋＶｐ値の例を示している。
【図４】一実施形態に係る、低及び高ｋＶｐ切替で放射されたＸ線のエネルギースペクトルに関する確率密度関数のプロット図を示している。
【図５Ａ】一実施形態に係る、逐次近似応用被曝低減（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｏｓｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ：ＡＩＤＲ）三次元（３Ｄ）再構成法を使用し、８０ｋＶｐの低いｋＶｐ値に対する疎なｋＶｐ切替投影データから再構成されている、再構成された画像を示している。
【図５Ｂ】一実施形態に係る、ＡＩＤＲ−３Ｄ法を使用し、１３５ｋＶｐの高いｋＶｐ値に対する疎なｋＶｐ切替投影データから再構成されている、再構成された画像を示している。
【図５Ｃ】一実施形態に係る、図５Ａ及び５Ｂにおける画像の合計を示している。
【図６】一実施形態に係る、疎なｋＶｐ切替投影データにおけるアーチファクトを補正するために、深層学習（ＤＬ）人工ニューラルネットワーク（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＡＮＮ）を学習且つ使用するためのフローダイアグラムの例を示している。
【図７Ａ】一実施形態に係る、８０ｋＶｐで収集されたフルビュー投影データが、学習データセット中の図５Ａにおける画像とペアにされることに対する高画質画像の例を示している。
【図７Ｂ】一実施形態に係る、１３５ｋＶｐで収集されたフルビュー投影データが、学習データセット中の図５Ｂにおける画像とペアにされることに対する高画質画像の例を示している。
【図８】一実施形態に係る、疎なｋＶｐ切替から生じる疎なビューアーチファクトを補正するために、低及び高画質画像データを用いて学習されている、二つのチャネルＤＬ−ＡＮＮネットワークの例を示している。
【図９】一実施形態に係る、疎なｋＶｐ切替投影データから再構成された画像に生じるアーチファクトを補正するために、ＤＬ−ＡＮＮを学習且つ使用するための部分的なフローダイアグラムの例を示している。
【図１０】一実施形態に係る、画像ドメイン物質弁別を実行するために、ＤＬ−ＡＮＮを学習且つ使用するためのフローダイアグラムの例を示している。
【図１１】一実施形態に係る、画像ドメイン物質弁別を実行するよう学習されている、二つのチャネルＤＬ−ＡＮＮネットワークの例を示している。
【図１２】一実施形態に係る、アーチファクトを補正し且つ画像ドメイン物質弁別を実行するために、二つの別個のＤＬ−ＡＮＮネットワークがそれぞれ学習され且つ使用されるフローダイアグラムを示している。
【図１３】一実施形態に係る、アーチファクトを補正し且つ画像ドメイン物質弁別を実行することを統合処理（integrated process）として、単一の二つのチャネルＤＬ−ＡＮＮネットワークが学習され且つ使用されるフローダイアグラムの例を示している。
【図１４】一実施形態に係る、アーチファクトを補正し且つ画像ドメイン物質弁別を実行することを統合処理として、単一の二つのチャネルＤＬ−ＡＮＮネットワークが学習され且つ使用されるもう一つのフローダイアグラムを示している。
【図１５】一実施形態に係る、アーチファクトを補正し且つ画像ドメイン物質弁別を実行することの両方を統合処理として、単一の二つのチャネルＤＬ−ＡＮＮネットワークが学習されていることを示している。
【図１６】一実施形態に係る、アーチファクトを補正し且つ画像ドメイン物質弁別を実行することの両方を統合処理として、単一の二つのチャネルＤＬ−ＡＮＮネットワークがホワイトニング変換ドメインにおいて学習されていることを示している。
【図１７】一実施形態に係る、損失エラー関数を最適化するためにＤＬ−ＡＮＮネットワークの係数を逐次的に調整し、それによりＤＬ−ＡＮＮを学習するためのフローダイアグラムを示している。
【図１８Ａ】一実施形態に係る、順伝播ＡＮＮの例を示している。
【図１８Ｂ】一実施形態に係る、畳み込みニューラルネットワーク（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）と呼ばれるＡＮＮのタイプの例を示している。
【図１９Ａ】一実施形態に係る、図５Ａにおける８０ｋＶｐ画像が方法２０２のステップ２３０でアーチファクト低減ＤＬ−ＡＮＮネットワークへと適用された後の例を示している。
【図１９Ｂ】一実施形態に係る、図５Ｂにおける１３５ｋＶｐ画像が方法２０２のステップ２３０でアーチファクト低減ＤＬ−ＡＮＮネットワークへと適用された後の例を示している。
【図２０Ａ】一実施形態に係る、アーチファクト低減及び物質弁別ＤＬ−ＡＮＮネットワークを使用することなく生成された、ヨウ素物質成分に関する画像の例を示している。
【図２０Ｂ】一実施形態に係る、アーチファクト低減及び物質弁別ＤＬ−ＡＮＮネットワークを使用して生成された、ヨウ素物質成分に関する画像の例を示している。
【図２０Ｃ】一実施形態に係る、アーチファクト低減及び物質弁別ＤＬ−ＡＮＮネットワークを使用することなく生成された、水物質成分に関する画像の例を示している。
【図２０Ｄ】一実施形態に係る、アーチファクト低減及び物質弁別ＤＬ−ＡＮＮネットワークを使用して生成された、水物質成分に関する画像の例を示している。
【図２１】一実施形態に係る、疎なｋｖ切替に対するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナの第一の例を示している。
【図２２】一実施形態に係る、疎なｋｖ切替に対するＣＴスキャナの第二の例を示している。
【図２３】一実施形態に係る、再構成回路の構成の一例を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら実施形態について述べる。以下の各実施形態は、同様の要素については、同一名称又は類似した名称に同一符号を付して説明する。実施形態は、デュアルエネルギー（ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ：ＤＥ）での疎なｋＶｐ切替投影データからのコンピュータ断層撮影（ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＣＴ）画像を再構成するための、例えば、深層学習（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ：ＤＬ）ネットワークの使用に関する。具体的には、実施形態に係るＸ線ＣＴシステムは、取得部及び処理部を備えている。
【００１６】
ここで、取得部は、離散的な第１のビュー群に対応し、第１のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第１の投影データセットに基づく第１画像と、当該第１のビュー群とは異なる離散的な第２のビュー群に対応し、当該第１のエネルギーとは異なる第２のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第２の投影データセットに基づく第２画像と、を取得する。
【００１７】
処理部は、当該第１画像及び当該第２画像に基づいて、当該第１画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第３画像、及び当該第２画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第４画像を生成する学習済みモデルに対して、当該第１画像及び当該第２画像を入力することで、当該第３画像及び当該第４画像を生成する。
【００１８】
このような取得部及び処理部の詳細については後述する。
【００１９】
なお、取得部は、複数の検出器素子でのＸ線放射の輝度を表す投影データであって、当該第１の投影データセット及び当該第２の投影データセットを構成する当該投影データを取得してもよい。第１の投影データセットは、Ｘ線源へ印加された第一の電圧を使用して収集された第一の疎なビューデータを表してもよい。第２の投影データセットは、Ｘ線源へ印加された第二の電圧を使用して収集された第二の疎なビューデータを表してもよい。第二の電圧は第一の電圧に比べて大きくてもよい。第一の疎なビューデータは、第二の疎なビューデータが収集された第２のビュー群とは異なる第１のビュー群で収集されている。
【００２０】
また、取得部は，当該第一の疎なビューデータから、第１画像である第一の低エネルギー画像を再構成してもよい。
【００２１】
同様に、取得部は、当該第二の疎なビューデータから、第２画像である第一の高エネルギー画像を再構成してもよい。
【００２２】
処理部は、低エネルギー画像用の一つの入力チャネルと高エネルギー画像用の別の入力チャネルとの二つのチャネルを有するアーチファクト低減ニューラルネットワークを取得してもよい。当該アーチファクト低減ニューラルネットワークは、相補的なストリーク状アーチファクトを有する疎なビュー再構成された画像の個別のペアである入力画像と、ストリーク状アーチファクトが低減された対応する対象画像とを含む学習データセットを使用して学習されている上記学習済みモデルであってもよい。
【００２３】
また、処理部は、アーチファクト低減画像である第３画像及び第４画像を生成するために、第一の低エネルギー画像と第一の高エネルギー画像とを当該アーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用するよう構成されている、としてもよい。
【００２４】
以上のようなＸ線ＣＴシステムは、疎なビューｋＶｐ切替ＣＴスキャンからのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像におけるアーチファクトを低減する方法を実行する。
【００２５】
補足すると、ここに説明されるＸ線ＣＴシステム及び方法は、スペクトラル且つデュアルエネルギー（ＤＥ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）アプローチの、上記で特定された欠陥を解消するものである。これらの欠陥は、疎なｋＶｐ切替を用いて生成され、疎なビュー投影データから再構成された画像を、例えば、アーチファクトを除去し且つスペクトラル再構成画像を物質成分画像に弁別する深層学習（ＤＬ）人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）に適用することにより解消される。
【００２６】
上述の通り、スペクトラルＣＴに対して関連したアプローチは、例えばより高いコスト及び／又は画質の低下を含む様々な欠陥に苦しむ。
【００２７】
例えば、より高いコストは、高速ｋＶｐ切替システム及びデュアル／検出器−ソースシステムの両方における欠陥である。ここに説明される方法は、ｋＶｐ切替を使用するが、高速ｋＶｐ切替システムとは対照的に、線源のＸ線管にわたって印加されたｋＶｐはゆっくりと切り替えられる（つまり、ｋＶｐ切替は疎であり、低及び高ｋＶｐ値の両方に関して疎なビュー投影データという結果になる）。つまり、投影角度（ビュー）の各変化に対して低及び高ｋＶｐ値間を切り替えるというよりも、ここで使用されるｋＶｐ切替は疎であるから、他方のｋＶｐ設定へと切り替わる前に、ＣＴスキャナがいくつかの投影角度を通して回転しながら所定のｋＶｐ設定が維持されるようにして、ｋＶｐ切替は然程頻繁に実行されない、ということを意味している。従って、高ｋＶｐ設定へと切り替えた後、低ｋＶｐ設定へと切り替わり戻る前に、スキャナが順に回り且つ多くの投影角度で投影画像を収集しながら、Ｘ線源は高ｋＶｐ電圧を維持する。これは、その次の幾つかの投影角度を通して維持され、同様に続いていく。このような方法で、単一のデータ収集システム（ｄａｔａ  ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ：ＤＡＳ）を使用することができ、ｋＶｐ切替のより遅い速度が与えられたＸ線管にわたる電圧を切り替えるのに、より簡素且つより安価なハードウェアで十分となる。
【００２８】
ここに説明される方法は、パイルアップ等の光子計数検出器（ｐｈｏｔｏｎ  ｃｏｕｎｔｉｎｇ  ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ：ＰＣＤｓ）の欠陥を回避する。それは、ここに説明される方法は、ＰＣＤよりもエネルギー積分型検出器を使用するからである。更に、ここに説明される方法は、二重層検出器の欠陥を解消する。その理由として、二つのエネルギースペクトルは、Ｘ線検出器でＸ線エネルギーをフィルタリングすることでというよりも、Ｘ線源にわたり印加された電圧を調整する／切り替えることで、達成されるからである。
【００２９】
ここに説明される方法は、低及び高エネルギーのＸ線スペクトルに対する疎なビュー投影データを生成するために、疎なｋＶｐ切替デュアルエネルギーＣＴ（ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ：ＤＥＣＴ）を使用する。ｋＶｐ切替は、高速ｋＶｐ切替に比べてより実行されることが少ないので、ここに説明される方法は、高周波数生成器を使用して実行することができる(高ｋＶｐ切替に対して使用される極超短波生成器とは対照的に)。更に、疎なｋＶｐ切替は、単一のシーケンシャルＤＡＳを使用して実行することができる。（高速ｋＶｐ切替に対して使用される同時ＤＡＳとは対照的に）。
【００３０】
ＤＥＣＴへの疎なｋＶｐ切替アプローチに対する主たる問題のうちの一つは、疎なビューデータが、再構成された画像の画質及び物質弁別に関する問題を提起するということである。より具体的には、疎なｋＶｐ切替投影データに対して、ストリーム状のアーチファクト、ビームハードニング、そして画質を下げるようなその他の効果の影響を受けにくい効果的な再構成アルゴリズムを発展させるのが難しいことが証明されている点である。一方で、フィルタ補正逆投影（ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＦＢＰ）のような解析的な再構成法が効果的な場合もあるが、疎な投影データに対して適用された場合に、ストリーク状アーチファクトに悩まされる再構成された画像を生成する。他方、逐次再構成法は、疎な投影データに対して適用された場合に、各ｋＶｐ設定でのＸ線の低線量が原因で、空間的解像度が低下し且つノイズテクスチャも低下するといった結果になることもある。「ｋＶｐ」は、Ｘ線管線源の陽極と陰極の間に印加されるピークキロ電圧（ｋＶ）である。疎なｋＶｐ切替投影データのもう一つの問題は、検出器ピクセルに対してＸ線によって辿られる軌道が二つのｋＶｐ設定間で異なり、サイノグラムドメイン物質弁別をレンダリングすることが実行不可能となる。しかし、画像ドメイン物質弁別は、例えばＸ線ビーム（例えば、ボウタイフィルタを通して異なるパスが原因で）のエネルギースペクトルにおけるビームハードニング補正や空間的変動を含む、係る物質弁別独自の難しさを一式有する。
【００３１】
上記問題を解消するために、ここで説明される方法は、疎なｋＶｐ切替ＤＥＣＴシステムを使用して収集された疎なビュー投影データを再構成した画像におけるアーチファクトを低減するために、例えば、深層学習（ＤＬ）アプローチを使用する。更に例えば、ここに説明される方法は、画像ドメイン物質弁別に対しても深層学習アプローチを使用する。
【００３２】
次に図面を参照しながら、参照番号が数枚の図にわたって同一又は対応する部分を指し示す。図１は、第三世代ジオメトリで配置されたエネルギー積分型検出器を有するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナにおけるＸ線源及び検出器の構成を示している。図１に描かれているのは、寝台１１６に横たわる画像化される被検体ＯＢＪ、Ｘ線源１１２、コリメータ／フィルタ１１４、そして個別の検出器素子のアレイ（つまりピクセル）を含む、画素化されるＸ線検出器１０３中の相対的な位置の非限定例である。Ｘ線源１１２は、当該Ｘ線源へ印加される電圧に依存するエネルギースペクトルを有するＸ線を放射するよう構成されている。エネルギー積分型Ｘ線検出器１０３は、投影データを出力するよう構成された複数の検出器素子を有する。図示しない制御部は、高ｋＶ及び低ｋＶ間を往復して、一連の投影ビューの二つ以上の投影ビューの増加でＸ線源へ印加された電圧を変更する。
【００３３】
一実施形態において、Ｘ線源１１２とコリメータ／フィルタ１１４とは、ガントリに回転可能に接続されている環状回転フレーム１１０に固定して接続されている。例えば、係る環状回転フレーム１１０は、被検体ＯＢＪが寝台１１６上の空間に固定されたまま、ガントリ内で回転するよう構成された環状リングとすることができる。又は代替的に、ヘリカルスキャンにおいて寝台は、Ｘ線源１１２及びＸ線検出器１０３がガントリのボアの周りを回転されながら、ガントリのボアに沿って平行移動することができる。ＣＴスキャナのガントリは、環状回転フレーム１１０のアイソセンタに中心を置くことができるボアにおいて、開口アパーチャ１１５も含む。係る開口アパーチャ１１５は、被検体ＯＢＪがＸ線源からのＸ線の投影面に位置されることを可能にする。特定の実施形態において、Ｘ線検出器１０３は、当該ガントリに回転可能に接続された別の回転コンポーネント１３０に固定して接続されている。回転／回転構成において、環状回転フレーム１１０と回転コンポーネント１３０とは、投影角度（つまりビュー）の進行で被検体ＯＢＪの投影データを取得するために、Ｘ線検出器１０３がＸ線源１１２と正反対に位置した状態を維持しながら共に回転することができる。一軸に沿って配置された投影角度での投影データと、その他の軸に沿って配置された投影角度の空間的次元とを配置することで、サイノグラムは作り出される。被検体ＯＢＪの断面画像を再構成するために、投影データ（サイノグラム）を使用することができる。
【００３４】
スペクトラルＣＴにおいて、多重エネルギー成分を有する投影データが、被検体ＯＢＪの投影測定を表すために使用される。これらの投影測定は、スペクトルでないＣＴと同様の従来的なＣＴ画像再構成法を可能にする、一連の角度で行われる。しかし、スペクトルでないＣＴとは違い、スペクトラルＣＴは、投影測定を物質成分への弁別を可能とする付加的な情報（つまり、スペクトル減衰情報）を生成する。ｋエッジ法を除いて、コンプトン散乱及び光電子減衰がそれぞれ原因で、Ｘ線減衰のユニークなスペクトル特徴に基づいて、物質数は大抵が二である。つまり、二つの物質成分に対するＸ線減衰間のスペクトラルの差は、係る物質成分が示す光電子減衰に対するコンプトン散乱の異なる割合から生じる（例えば、ヨウ素のような高Ｚ物質が原因のＸ線減衰は、水等の低いＺ物質に比べて、光電子減衰に対するコンプトン散乱の異なる割合から成り立っている。）。
【００３５】
スペクトラルドメインから物質ドメインへと投影データをマッピングすることは、サイノグラムドメイン（つまり画像再構成処理前）又は画像ドメイン（つまり画像再構成処理後）のどちらかで実行することができる。しかし、サイノグラム（投影）ドメインにおいて実行される場合に、係る投影データは、デュアルエネルギー成分のそれぞれに対する同一の（又はほぼ同一の）Ｘ線軌道を含まねばならない。このことは、高速ｋＶｐ切替において、ＣＴスキャナが近傍する高ｋＶ投影ビューと低ｋＶ投影ビューとの間で非常に小さく回転したため、達成した。しかし、疎なｋＶｐ切替に対して、Ｘ線軌道間の差は、Ｘ線管に関して同じ低又は高ｋＶｐ設定で収集された画像の長いシーケンスの真ん中における投影ビュー間で大きくなる。
【００３６】
生体物質におけるＸ線の減衰は、二つの物理的プロセス（つまり光電子吸収とコンプトン散乱）によって占められている。このようにして、エネルギーの関数としての減衰係数は、以下の弁別によって近似することができる。
【００３７】
【数１】
2020099667.tif 000003
【００３８】
ここでμPE（Ｅ，ｘ，ｙ）は光電子減衰であり、μc（Ｅ，ｘ，ｙ）はコンプトン減衰である。代わりにこの減衰係数は、
【００３９】
【数２】
2020099667.tif 000004
【００４０】
となるように、高Ｚ物質（つまり物質１）と低Ｚ物質（つまり物質２）との弁別へと再整理することができる。ここでｃ1（ｘ，ｙ）及びｃ2（ｘ，ｙ）は、第一と第二の物質成分にそれぞれ対応する。物質弁別とは、測定された／再構成された減衰スペクトルと最も近似するｃ1（ｘ，ｙ）及びｃ2（ｘ，ｙ）から解く処理である。
【００４１】
図２Ａ及び２Ｂは、高速ｋＶｐ切替の実施形態のダイアグラムを示している。Ｘ線管についてのｋＶｐ設定は、各投影角度に対して変えられる。図２Ａにおいて、高ｋＶｐ（低ｋＶｐ）設定を使用する投影画像の収集に対するＸ線源の位置が、白（黒）マルによって示されている。図２Ｂにおいて、Ｘ線管に印加された電圧は、白（黒）マルによって示された高ｋＶｐ（低ｋＶｐ）設定で収集された投影画像に対する時間及び電圧と共に、時間の関数として示されている。
【００４２】
図３Ａ及び３Ｂは、疎なｋＶｐ切替の実施形態のダイアグラムを示している。Ｘ線管についてのｋＶｐ設定は、異なる投影角度で一連のＮ投影画像の後のみに変えられる。ここでＮは、１よりも大きい数である。図３Ａにおいて、高ｋＶｐ（低ｋＶｐ）設定を使用する投影画像の収集に対するＸ線管の位置は、白（黒）マルによって示されている。図３Ｂにおいて、Ｘ線管に印加された電圧は、白（黒）マルによって示された高ｋＶｐ（低ｋＶｐ）設定で収集された投影画像に対する時間及び電圧と共に、時間の関数として示されている。
【００４３】
図３Ａ及び３Ｂの非限定例において、Ｎは３であるが、Ｎは２よりも大きい任意の整数とすることができる。更に、当業者に理解されている通り、所定のｋＶｐ設定で収集された一連の投影画像数は、ＣＴスキャンを通して定数である必要はなく、また異なる間隔が異なるｋＶｐ設定の間（例えば、所定のＣＴスキャンにおいて、低いｋＶｐ設定の時に比べて、高いｋＶｐ設定の時に、より多くの投影画像を収集することができるし、またその逆も然り）に適用することができる。すなわち、図示しない制御部は、高ｋＶでの投影ビュー数が低ｋＶでの投影ビュー数とは異なる様にして、Ｘ線源１１２へ印加された電圧を変更するよう構成されていてもよい。
【００４４】
疎なｋＶｐ設定の方法は、８０ｋＶｐの低ｋＶｐ設定及び１３５ｋＶｐの高ｋＶｐ設定の非限定例を使用して、ここでは描かれている。Ｘ線管に対して、Ｘ線スペクトルは、電子が陰極に衝突することにより突然止められ、電子の運動エネルギーを、制動放射線を経てＸ線へと変換する前に、電子を加速するために陽極及び陰極の間に印加された電圧（ｋＶｐ）により主に制御される。この処理により、異なるＸ線スペクトルは、Ｘ線管にわたり印加される電圧を変えることにより、生み出すことができる。図４は、８０ｋＶｐの低ｋＶｐ設定及び１３５ｋＶｐの高ｋＶｐ設定を用いて生み出されたＸ線エネルギーの確率分布をそれぞれ示している。
【００４５】
上で説明した通り、疎なｋＶｐ切替を使用して収集された投影データを用いる画像再構成の問題は、ストリーク状アーチファクトが原因で、画質が低下傾向にあるということであった。例えば、図５Ａ及び５Ｂは、それぞれ８０ｋＶｐ及び１３５ｋＶｐに対する疎なｋＶｐ切替投影データを用いてＦＢＰ再構成を使用して生成された、再構成された画像例を示している。ストリーク状アーチファクトがはっきり出ている。更に、精査すると、係るストリーク状アーチファクトには相補的な傾向があることを明らかとする。つまり、８０ｋＶｐ画像における明るいストリークは、１３５ｋＶｐ画像における暗いストリークに対応し、逆もまた然りということである。この状況を描くために、図５Ｃは、８０ｋＶｐ画像と１３５ｋＶｐ画像との和を示している。かなりの程度にまで、８０ｋＶｐ画像における明るいストリーク状アーチファクトは、１３５ｋＶｐ画像における暗いストリーク状アーチファクトに反作用する。これらのストリーク状アーチファクトは、図３Ａに示されている通り、８０ｋＶｐ及び１３５ｋＶｐ投影データに対する投影角度が相補的であるという事実から生じているものとして、理解できよう。例えば、ＣＴスキャナが高ｋＶｐ設定へと設定された投影角度のシーケンス／間隔は、ＣＴスキャナが低ｋＶｐ設定へと設定された投影角度のシーケンス／間隔を補うものであり、且つ互いに排他的である。このようにして、ストリーク状アーチファクトを低減するために、二つの画像からの情報を組み合わせることができる。
【００４６】
ここに説明される方法は、ストリーク状アーチファクトに対して補正し高画質画像を生成するために、それぞれ低及び高ｋＶｐ再構成された画像からの組み合わせられた情報を如何に最良な形で利用するのかについて学習する、ＤＬ−ＡＮＮを使用する。
また、学習済みのＤＬ−ＡＮＮを学習済みモデルとして使用する。
【００４７】
ここで、学習済みモデルと、学習の処理について順に述べる。
【００４８】
学習済みモデルは、取得部により取得された第１画像及び第２画像が入力される処理部に用いられる。処理部は、学習済みモデルに対して、取得部により取得された第１画像及び第２画像を入力することで、第３画像及び第４画像を生成する。詳しくは、取得部は、離散的な第１のビュー群に対応し、第１のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第１の投影データセットに基づく第１画像と、当該第１のビュー群とは異なる離散的な第２のビュー群に対応し、当該第１のエネルギーとは異なる第２のエネルギーのＸ線の照射を伴って収集された第２の投影データセットに基づく第２画像と、を取得する。
【００４９】
処理部は、第１画像及び第２画像に基づいて、第１画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第３画像、及び第２画像におけるストリーク状アーチファクトが低減された第４画像を生成する学習済みモデルに対して、第１画像及び第２画像を入力することで、第３画像及び第４画像を生成する。
【００５０】
なお、第３画像に対応する第３のビュー群及び第４画像に対応する第４のビュー群は、それぞれ第１のビュー群及び第２のビュー群を含む、としてもよい。
【００５１】
第３のビュー群は、第１のビュー群より多く、第４のビュー群は、第２のビュー群より多い、としてもよい。
【００５２】
第１の投影データセット及び第２の投影データセットは、それぞれサイノグラムである、としてもよい。
【００５３】
第３画像及び第４画像は、それぞれ画像再構成に必要な全てのビューに対応するＣＴ画像である、としてもよい。
【００５４】
また、「離散的な第１のビュー群」及び「第１のビュー群とは異なる離散的な第２のビュー群」における「離散的」の定義は、管電圧の変化に対応していればよい。例えば、「離散的」の用語は、以下の場合（ａ）〜（ｄ）を含んでいる。ここで、管電圧が高ｋＶの場合を「Ｈ」で表し、低ｋＶの場合を「Ｌ」で表す。
【００５５】
（ａ）管電圧が、Ｈ→Ｌ→Ｈ→Ｌ→Ｈ→…で変化する場合（交互に変化する場合）。
【００５６】
（ｂ）管電圧が、Ｈ→Ｈ→Ｈ→Ｌ→Ｌ→Ｌ→Ｈ→Ｈ→Ｈ→…で変化する場合（一部連続する場合）。
【００５７】
（ｃ）管電圧が、Ｈ→Ｍ→Ｌ→Ｍ→…で変化する場合（高ｋＶと低ｋＶとの間の中ｋＶ（記号「Ｍ」）のビュー群を挟む場合）。前述したブランクのビュー群を含む場合も同様である。なお、中ｋＶは、高ｋＶと低ｋＶとの間の切り替え途中の電圧である。但し、中ｋＶは、これに限らず、高ｋＶと低ｋＶとの間の所定電圧としてもよい。いずれにしても、中ｋＶを用いる場合、例えば、三つのチャネルを有するＤＬ−ＡＮＮが用いられる。
【００５８】
（ｄ）管電圧が、Ｈ→Ｈ→Ｌ→Ｈ→Ｈ→…で変化する場合（高ｋＶと低ｋＶの頻度（ビュー番号の範囲）が異なる場合）。
【００５９】
以上が、「離散的」の用語が含む場合（ａ）〜（ｄ）についての説明である。但し、「離散的」の用語は、これらの場合（ａ）〜（ｄ）に限定されない。
【００６０】
以上のような学習済みモデルを用いる場合、例えば、特定の実施形態において、ＦＢＰ再構成法を使用して画像を再構成し、その後アーチファクト及びノイズ補正に対してＤＬ−ＡＮＮネットワークを適用してもよい。この場合、適当に選択された正則化（例えば、全変分最小化（total variation(TV) minimization regularization term：正則化項）を用いて、逐次再構成法を使用して高画質画像を直接的に再構成するのに比べて、より早く且つ同等の又は更に良い画質を生み出すことができる。
【００６１】
図６は、アーチファクト補正ネットワーク３５１の学習の処理３１０を含み、且つ究極的に高画質物質基底画像２５７を生成するために、疎なビュー再構成された画像２５５を補正するよう学習されたアーチファクト補正ネットワーク３５１の適用の処理２０２を含む、疎なｋＶｐ切替ＣＴ画像再構成に対する方法２００のフローダイアグラムを示している。
【００６２】
処理３１０において、損失関数は、学習されたネットワーク３５１を生成するために、停止基準が満たされるまで（所定のしきい値に対するネットワーク係数／パラメータの収束）、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１のパラメータ（例えば、畳み込み層及びプーリング層の重み及びバイアス）を逐次的に調整するために使用される。係る損失関数は、高画質学習データ３５３（個別のｋＶｐ設定でのフルスキャン画像）と、低画質学習データ３５５（疎なｋＶｐ切替画像）をＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１の現在のバージョンへと適用することで生じる結果と比較する。高画質画像の各ペア（例えば、二つのｋＶｐ設定のそれぞれで収集された一つの高画質画像）は、当該高画質画像のペアに画像化されるような同じ被検体ＯＢＪ又はファントムを撮像することで生成された低画質画像の対応するペアに組み合わせられる。高画質画像は「対象」又は「ラベル」と、低画質画像は「入力」と、それぞれ呼ぶことができる。学習データは、対応する対象及び入力の大きなセットを含むことがある。オフライン学習は、所定のＣＴスキャン（例えば、ＣＴスキャナが最初にインストールされ且つキャリブレートされる場合）に先立って実行することができ、学習されたＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１は、ＣＴスキャンが収集されるまで、そして画像再構成がステップ２２０で実行されるまで、メモリに記憶することができる。
【００６３】
図７Ａ及び７Ｂは、８０ｋＶ及び１３５ｋＶのｋＶｐ設定で生成された高画質画像の例をそれぞれ示している。疎なビュー投影データを使用するというよりも、各ｋＶｐ設定でフルビュースキャンを使用して、高画質画像を再構成することができる。更に、より良い画質（例えば、正則化及びデノイジングを用いる逐次再構成）を生み出すのに公知の技術を使用して、高画質画像を再構成することもできる。図７Ａ及び７Ｂの画像は、ネットワーク３５１を学習するために使用するであろう学習データセットの部分を形成するために、入力画像として使用するであろう、図５Ａ及び５Ｂにおける画像との組み合わせにおける対象画像として使用する場合があるかもしれない。
【００６４】
図８は、二つの入力画像（つまり、図５Ａにおける画像と同様の低ｋＶ入力画像３５５（Ｌ）及び図５Ｂにおける画像と同様の高ｋＶ入力画像３５５（Ｈ））及び二つの対象画像（つまり、図７Ａにおける画像と同様の低ｋＶ対象画像３５３（Ｌ）及び図５Ｂにおける画像と同様の高ｋＶ対象画像３５３（Ｈ））を使用して学習された、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１の例を示している。言い換えると、アーチファクト低減ニューラルネットワークとしてのＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１は、対象画像が低エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第一のフルビュー投影データと高エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第二のフルビュー投影データとに基づいて生成された、学習データセットを使用して学習されている。更に、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１は、二つの入力画像３５５（Ｌ）及び３５５（Ｈ）を取り、且つ損失関数を用いて二つの対象画像３５３（Ｌ）及び３５３（Ｈ）と比較される二つの結果を生成する、二つのチャネルベースのネットワークである。
【００６５】
図９に示されている通り、学習されたネットワーク３５１を生成した後、処理２１０のステップ２２０から生じる低画質スペクトラルＣＴ画像２５５から高画質スペクトラルＣＴ画像２５３を生成するために、学習されたネットワーク３５１へと適用するために、処理２０２のステップ２３０が使用される。ここで、アーチファクト低減画像としての高画質スペクトラルＣＴ画像２５３は、第３画像である第二の低エネルギー画像（図中「低ｋＶ」）と、第４画像である第二の高エネルギー画像（図中「高ｋＶ」）とを含んでいる。第二の低エネルギー画像は、ストリーク状アーチファクトの低減後の第一の低エネルギー画像を表し、且つ第二の高エネルギー画像は、ストリーク状アーチファクトの低減後の第一の高エネルギー画像を表す。
【００６６】
図６へと戻って、処理２０２において、疎なｋＶｐ切替を使用して生成されたＣＴ投影データ２５１は、高画質な物質画像を生成するために、ステップ２１０、２２０、２３０、２４０を使用して処理される。
【００６７】
特定の実施形態において、ＣＴ投影データ２５１は、ステップ２１０で前処理されたＣＴスキャンから収集された、投影データとすることができる（例えば、信号条件付け、キャリブレーション補正、ベースライン補正、ビームハードニング補正等）。投影データ２５１は、様々なキャリブレーション及びジオメトリックな要素を使用して補正されたサイノグラムとすることができる。例えば、前処理は、検出器オフセット及びゲインに対する補正、検出器での量子効率における変化等を含むことができる。更に、これらの補正は、キャリブレーションデータ、経験的に導出されたパラメータ、そしてアプリオリな公知のパラメータに基づくことができる。
【００６８】
処理２０２のステップ２２０で、画像再構成は、逆投影法、フィルタ補正逆投影法、フーリエ変換ベースの画像再構成法、逐次画像再構成法、行列反転画像再構成法、統計学的画像再構成法、又は当業者に公知のその他の再構成法を使用して、実行することができる。例えば、再構成法は、ヘリカル再構成技術、コーンビーム再構成技術、フェルドカンプアルゴリズム、ＦＢＰ再構成法、画像ドメイン及びサイノグラムドメインのうちの一方又は両方におけるノイズ低減を伴う逐次近似応用被曝低減（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｏｓｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ：ＡＩＤＲ）三次元（３Ｄ）再構成法を使用することができる。再構成は、デノイジング、高減衰領域における光子不足（starvation）を最小化するための補正、量子ノイズを低減するための補正、エッジ保存／強調補正、そしてフィルタリング（例えば、線形及び非線形フィルタリング、そしてデノイジング）を含むことができる。
【００６９】
特定の実施形態において、各ｋＶでの疎なビューデータの再構成はそれぞれ、幾つかのビュー角でのサンプルが欠如していることが原因のアーチファクトという結果になる。低及び高エネルギーデータは互いに相補的であるから、相互情報を解析する二つのチャネルネットワークを用いることは、各エネルギー要素（ｋＶｐ設定）をそれぞれ考慮する一つのチャネルネットワークを上回る、明らかな利益を提供する。
【００７０】
従って、処理２０２のステップ２３０において、ネットワーク３５１は、低及び高エネルギー投影データ間の相補的な情報を利用する二つのチャネルネットワークとすることができる。特定の実施形態において、ステップ３１２で実行された学習は、ステップ２２０での再構成法と同じものを使用して生成された入力画像を使用する。例えば、アーチファクト低減ニューラルネットワークは、入力画像が第一の低エネルギー画像と第一の高エネルギー画像とを再構成するために使用されたのと同じ再構成法を使用して再構成されている、学習データセットを使用して学習されている。また例えば、ステップ２２０は、ＡＩＤＲ  ３Ｄ法等のＦＢＰベースの方を使用することができ、またステップ３１２における入力画像は、高及び低ｋＶｐ値をそれぞれ伴うｋＶｐ切替を使用して収集された、ＡＩＤＲ  ３Ｄ再構成画像とすることができる。各ｋＶｐ設定で収集された投影データは疎であるから、結果的な画像は、疎なサンプリングアーチファクトに悩まされる。対象画像は、フルビュー回転―回転デュアルエネルギースキャンからの投影データを使用して収集されたＡＩＤＲ  ３Ｄ再構成画像とすることができる。これらの対象画像に対する各ｋＶでのサンプリングが完全なので、対象画像はアーチファクトの影響を受けない。更に、対象画像は、低ノイズで高画質画像を生み出す任意のその他の再構成法を使用して再構成することができる（例えば、エッジ保存又はＴＶ正則化を伴う逐次再構成法）。この様にして、ステップ２３０の特定の実施形態において、低画質画像２５５（Ｈ）及び２５５（Ｌ）が二つのチャネルネットワーク３５１へと適用された場合に、生成された高画質画像２５３（Ｈ）及び２５３（Ｌ）は、低減されたアーチファクト及び低減されたノイズの両方を示すことがある。
【００７１】
処理２０２のステップ２４０において、物質成分画像２５７を生成するために、画像２５３（Ｈ）及び２５３（Ｌ）に関し、物質弁別を実行することができる。一般的に、物質成分画像２５７を生成するために、任意の物質弁別法を使用することができる。図１０−１２は、物質弁別を実行するために、ステップ２４０がＤＬ−ＡＮＮネットワーク３６１を使用して実行されている、方法２００の実施形態を示している。
【００７２】
上述の通り、一般的に、スペクトルドメインから物質成分ドメインへマッピングする物質弁別は、画像再構成処理の前か又は後かのどちらかに実行することができる。しかし、疎なｋＶｐ切替物質弁別は、投影（サイノグラム）ドメインに比べて、画像ドメインでよりシンプルに実行される。上述の通り、投影（サイノグラム）ドメインにおける物質弁別を実行するために、投影データは測定されたエネルギー成分のそれぞれに対する同一の（又はほぼ同一の）Ｘ線軌道を含むべきである。高速ｋＶｐ切替において、前述のことが達成されるのは、ＣＴスキャナが近傍の高ｋＶ及び低ｋＶの間で非常に小さく回転したからである。しかし、疎なｋＶｐ切替に対して、高及び低ｋＶに対する投影角度と低ｋＶｐ設定との間で、差が大きくなる場合があり、投影ドメイン物質弁別を困難なものとする。
【００７３】
ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３６１は、デュアルエネルギーＣＴ（ＤＥＣＴ）における画像ドメイン物質弁別の問題の解消については、特に効果的な場合がある。従来的な画像空間弁別に関し、二つの問題がある。第一に、Ｘ線ビームのＸ線スペクトルは、ボウタイろ過が原因で、空間的に変化する場合がある点である。従って、画像空間物質弁別マトリクスも理想的には空間的に変化する。第二に、ビームハードニングアーチファクトについての補正は、各物質の寄与がＸ線軌道に沿って公知であるので、サイノグラムドメイン物質弁別において直接的且つ効果的であるという点である。対照的に、画像空間物質弁別に対して、ビームハードニング補正は、時間がかかり且つ逐次補正を必要とするので、より複雑且つ典型的に効果が低い。ここに説明されたＤＬ法を使用することは、しかし、ビームハードニング補正を伴う画像空間物質弁別は、以前の方法に比べてより効果的に実行することができる。例えば、上記問題を解消するために、Ｘ線ビームのスペクトルにおける空間的変化に対して、そしてビームハードニングに対して補正しながら、物質弁別を素早く実行するために、二つのチャネルネットワーク３６１と共に深層学習が使用される。
【００７４】
これらの改善を実現するために、図１０及び１１は、二つの高画質ｋＶｐ画像３５３（Ｈ）及び３５３（Ｌ）である入力画像と、第一の物質成分に対する基底物質画像３６３（１）及び第二の物質成分に対する基底物質画像３６３（２）である対象画像と、を含む学習データを示している。物質成分画像３６３（１）及び３６３（２）は、フルスキャン投影データについてサイノグラムドメイン物質弁別を実行し、その後物質成分投影データから高画質物質画像３６３（１）及び３６３（２）を再構成することにより（つまり、再構成に先立ち、物質弁別がサイノグラムドメインにおいて実行される）、取得することができる。言い換えると、当該取得された対象画像は、物質成分投影データを生成するために、フルビューｋＶｐ切替ＣＴスキャンの投影データを使用してサイノグラムドメインにおいて物質弁別を実行することと、物質成分投影データから物質画像を再構成することと、により生成された物質成分画像３６３（１）及び３６３（２）のペアを含む。なお、この取得された対象画像は、例えば、後述する図１６に示すように、再構成された物質画像に関してホワイトニング変換を実行することにより生成された、物質成分画像のペアを更に含む、としてもよい。このようにして、物質成分画像３６３（１）及び３６３（２）は、Ｘ線ビームに対する不精確なビームハードニング補正や空間的スペクトル補正に苦しめられることはない。それは、スペクトル補正及びビームハードニング補正における空間的な変化を、サイノグラムドメインにおいて十分にモデル化することができるからである。その為、物質成分画像３６３（１）及び３６３（２）について学習することにより、関連した画像ドメイン法で達成されるのに比べて、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３６１は、画像ドメイン物質弁別をより厳密且つ精確に実行するよう学習することができる。これに伴い、処理部は、低エネルギー画像用の一つの入力チャネルと高エネルギー画像用の別の入力チャネルとの二つのチャネルを有する物質弁別ニューラルネットワーク（例、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３６１）を取得してもよい。物質弁別ニューラルネットワークは、ストリーク状アーチファクトが低減された低エネルギー画像と高エネルギー画像とのペア（例、高画質ｋＶｐ画像３５３（Ｌ），３５３（Ｈ））が物質弁別ニューラルネットワークへと適用された場合に、第一の物質画像（例、高画質物質画像３６３（１））と第二の物質画像（例、高画質物質画像３６３（２））とを生成するよう学習されている。また、処理部は、物質弁別された画像を生成するために、当該第二の低エネルギー画像と当該第二の高エネルギー画像とを物質弁別ニューラルネットワークへと適用するよう更に構成された、としてもよい。ここで、物質弁別ニューラルネットワークは、物質弁別された対象画像がビームハードニングに対する補正を含み、且つ対象画像を生成するために使用されたＸ線ビームにおける空間的変動を明らかにする、学習データセットを使用して学習されている、としてもよい。
【００７５】
図１２において、方法２００のフローダイアグラムは、アーチファクト低減ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１及び画像ドメイン物質弁別ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３６１の両方を含む実施形態を提供している。
【００７６】
図１３及び１４は、ステップ２３０と２４０とのアーチファクト低減及び物質弁別が、単一のステップ２５０へと組み合わされた、方法２００の変形例である、方法２００‘のフローダイアグラムを示している。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１は、図１５に示されている通り、単一のネットワークへと統合される、アーチファクト低減及び物質弁別の両方の機能を含む。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１は、低画質画像３５５（Ｈ）及び３５５（Ｌ）を入力として、そして高画質物質画像３６３（１）及び３６３（２）を対象としてそれぞれ使用して、ステップ３３２において学習される。補足すると、アーチファクト低減ニューラルネットワーク（例、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１）は、疎なビュー再構成された画像がアーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用された場合に、統合処理として、ストリーク状アーチファクトを低減し且つスペクトラル画像を物質成分へと弁別することの両方が学習された、物質弁別ニューラルネットワークでもある。
【００７７】
特定の実施形態において、学習ステップ３３２で、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１への入力画像は、ＡＩＤＲ  ３Ｄ又はＦＢＰ再構成法を使用して再構成された、高及び低ｋＶｐ画像である。係る画像は不完全なサンプリングデータから再構成されるので、入力画像は疎なサンプリングアーチファクトの影響を受ける。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１の対象画像は、図１５に示されている通り、フルビュー回転―回転デュアルエネルギーＣＴスキャンからの高画質基底物質画像である。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１は、二つのチャネルＤＬ−ＡＮＮネットワーク構造を使用することもある。補足すると、上記アーチファクト低減ニューラルネットワーク（例、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１）は、対象画像が低エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第一のフルビュー投影データと、高エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第二のフルビュー投影データと、から再構成されたスペクトラル画像から弁別された物質画像である、学習データセットを使用して学習されている。入力画像は、低エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第一の疎なビュー投影データと、高エネルギーＸ線ビームを使用して収集された第二の疎なビュー投影データと、から再構成されたスペクトラル画像である。第一の疎なビュー投影データは、第二の疎なビュー投影データの投影ビューとは異なる角度での投影ビューである。
【００７８】
図１６は、ステップ３３２の変形例である、ステップ３３２’のダイアグラムを示している。ステップ３３２’において、対象画像は、高画質物質画像３６３（１）及び３６３（２）についてホワイトニング変換を実行することにより生成されたホワイトニング変換画像３６３’（１）及び３６３’（２）である。つまり、物質成分画像３６３（１）及び３６３（２）は、ノイズを非相関にする（de-correlates）ホワイトニング変換により、ホワイトニング変換画像３６３’（１）及び３６３’（２）に関連付けられる。このようにして、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１’が処理２０２’のステップ２５０における低画質画像２５５へと適用された場合に、結果は、ホワイトニング変換画像２５７’（１）及び２５７’（２）となるだろうし、またステップ２５０において、逆ホワイトニングは、物質成分画像２５７（１）及び２５７（２）を生成するために、ホワイトニング変換画像２５７’（１）及び２５７’（２）について実行される。補足すると、アーチファクト低減ニューラルネットワーク（ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１’）は、対象画像がホワイトニング変換を使用して変換された物質弁別された画像である、学習データセットを使用して学習されている。当該生成された物質弁別された画像は、逆ホワイトニング変換を物質弁別ニューラルネットワークから出力された結果画像へと適用することにより生成される。
【００７９】
臨床的に関連する診断に関するエネルギー範囲での単一エネルギーの画質を最適化するために、ホワイトニング変換を深層学習対象画像へと適用することができる。ホワイトニング変換マトリクスが７５ｋｅＶ線形減衰係数から推定される場合に、深層学習は、高画質７５ｋｅＶ単一エネルギーの画像を提供するために、ネットワーク係数を最適化する傾向がある。基底物質弁別は、相関ノイズを基底物質画像へと取り込むことがある。ホワイトニング変換は、二つの基底物質画像におけるノイズを非相関にすることができる。従って、学習されたネットワークは、学習処理においてノイズを効果的に低減することができるのである。再構成処理２０２において、高画質基底画像２５７（１）及び２５７（２）は、ステップ２５０で適用された場合に、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３７１ ’からの出力画像２５７’（１）及び２５７’（２）についての逆ホワイトニング変換を実行することにより、取得することができる。
【００８０】
次に、ＤＬ−ＡＮＮネットワークの学習に関するより詳細な説明が提供される。当該説明は、ネットワークの学習例としてステップ３１２を使用して描かれているが、当業者に理解されている通り、実行されたステップ３２２、３３２、３３２’における学習にも適用される。図１７は、学習ステップ３１２の一実施形態のフローダイアグラムを示している。ステップ３１２において、低画質（例えばノイジーな）画像３５５及び高画質（例えば最適化された）画像３５３は、ＤＬ−ＡＮＮネットワークを学習させるための学習データとして使用され、ステップ３１８からの出力であるＤＬ−ＡＮＮネットワークを結果的にもたらす。一般的に、画像３５５は、「欠点」が画像処理を通して影響を受ける場合がある、任意の望まれない特性の場合がある（例えば、ノイズ又はアーチファクト）、任意の欠点を示す画像又は入力画像とすることができる。同様に、画像３５３は、「欠点」が画像３５５に見られるよりも少ない、対象データ、欠点が低減されたデータ、欠点が最小化されたデータ、又は最適化されたデータとすることができる。オフラインＤＬ学習ステップ３１２は、入力画像３５５から対象画像３５３に似せる画像を生み出すのにＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１を学習させるため、対応する対象画像３５３とペアにされた多数の入力画像３５５を使用するＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１を学習させる。
【００８１】
ステップ３１２において、学習データのセットが取得され、ネットワーク３５１は、エラー（例えば、損失関数によって生み出された値）を低減するために、逐次的にアップデートされる。言い換えれば、ＤＬ−ＡＮＮネットワークは、学習データによって暗示されるマッピングを推論し、費用関数は、対象画像３５３と、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１の現在の形を入力画像３５５へと適用することで生み出された結果と、の間のミスマッチに関連付けられたエラー値を生み出す。例えば、特定の実施形態において、費用関数は、平均平方誤差（average squared error）を最小化するために、平均二乗誤差（mean-squared error）を使用することができる。多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ニューラルネットワークの場合において、（確率論的）勾配降下法を使用する平均二乗誤差（mean-squared-error）ベースの費用関数を最小化することにより、ネットワークを学習するために逆伝播アルゴリズムを使用することができる。
【００８２】
ステップ３１２のステップ３１３において、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１の係数に対して、初期推測が生成される。例えば、係る初期推測は、画像化されている領域のアプリオリ知識に基づくことがあり、又は、一つ以上の例示的なデノイジング法、エッジ検出法、及び／又は、ブロブ（ｂｌｏｂ）検出法に基づくことがある。更に、係る初期推測は、ＬｅＣｕｎ初期化、Ｘａｖｉｅｒ初期化、Ｋａｉｍｉｎｇ初期化のうちの一つに基づくこともできる。これらの場合、ステップ３１３において、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１（アーチファクト低減ニューラルネットワーク）が初期化される。
【００８３】
ステップ３１４から３１８までは、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１を学習するための最適化法の非限定例を提供する。処理部は、相補的なストリーク状アーチファクトを有する疎なビュー再構成された画像のペアを含む入力画像３５５を取得する。ここで、疎なビュー再構成された画像は、疎なビューｋＶｐ切替コンピュータ断層（ＣＴ）スキャンの投影データから再構成された画像を表している。また、処理部は、ストリーク状アーチファクトが低減されたことを除いて、当該疎なビュー再構成された画像に対応する画像のペアを含む対象画像３５３を取得する。当該取得された対象画像３５３は、フルビューｋＶｐ切替ＣＴスキャンの投影データから再構成された画像を表す、フルビュー再構成された画像のペアを含むものとしてもよい。
【００８４】
ステップ３１４において、エラーは、対象画像３５３（つまり、グラウンドトゥルース）とネットワーク３５１の現在のバージョン適用後の入力画像３５５との間の差の測定（例えば、距離測定）を表すために、計算される（例えば、損失関数又は費用関数を使用して）。エラーは、任意の公知の費用関数、又は上述の費用関数を含む画像データ間の距離測定を使用して、計算することができる。更に、特定の実施形態において、エラー／損失関数は、ヒンジ形損失関数（hinge loss）及び交差エントロピー損失関数のうちの一つ又は複数を使用して、計算することができる。
【００８５】
加えて、学習データに示された特定の例に対してネットワークを過学習させることを避けるために、損失関数を正則化アプローチと組み合わせることができる。正則化は、機械学習問題における過学習の阻止に一役買うことがある。あまりにも長く学習された場合に、そしてモデルが十分に表現力（representational power）を有すると推定されれば、係るネットワークは、ネットワークはそのデータセットに特定のノイズを学習するようになるが、これを「過学習」と呼ぶ。過学習の場合に、ＤＬ−ＡＮＮネットワークは、汎化に乏しくなり、ノイズがデータセット間で変化するので、分散が大きくなるだろう。バイアス及び分散の合計が最小である場合に、最小合計エラーが発生する。従って、学習データにおけるノイズに特定の解というよりも、学習されたネットワークが一般的な解を表す可能性（likelihood）を最大化するのに最も簡単且つ可能な方法でデータを説明する、局所最小値に到達することが望ましい。当該目標は、例えば、早期停止、重み正則化、ラソウ（ｌａｓｓｏ）正則化、リッジ正則化、又は弾性ネット正則化により、達成することができる。
【００８６】
特定の実施形態において、ネットワーク３５１は、逆伝播を使用して学習される。逆伝播は、ニューラルネットワークを学習させるために使用することができ、また勾配降下最適化法と併せて使用される。前向きメッセージパッシング（forward pass）の間に、アルゴリズムは、現在のパラメータθに基づいたネットワークの予測を計算する。これらの予測はその後、対応するグラウンドトゥルースラベル（つまり、高画質画像３５３）と比較される予測により、損失関数へと入力される。後ろ向きメッセージパッシング（backward pass）の間に、モデルは現在のパラメータに関する損失関数の勾配を計算する。その後、パラメータが、最小化された損失の方向における予め決めたサイズのサイズのステップ（step of size of a predefined size）を取ることにより、アップデートされる（例えば、ネステロフのモメンタム法や様々な適応法等の加速された方法、ステップサイズは、損失関数を最適化するようより素早く収束するために選択することができる）。
【００８７】
逆投影が実行される最適化法は、勾配降下、バッチ勾配降下、確率論的勾配降下、ミニバッチ確率論的勾配降下のうちの一つ又は複数を使用することができる。更に、最適化法は、例えば、Ａｄａｇｒａｄサブ勾配法、Ａｄａｄｅｌｔａ又はＡｄａｇｒａｄ法のＲＭＳＰｒｏｐパラメータアップデートバリエーション、そしてＡｄａｍ適応最適化技術等のネステロフモーメンタム技術又は適応法を含む、深層学習における確率論的勾配降下のより速い収束速度という結果になる最適化アプローチにおける、一つ又は複数のモーメンタムアップデート技術を使用して、加速することができる。最適化法は、ヤコビ行列（Jacobian matrix）をアップデートステップへと組み込むことで、第二のオーダ法を適用することもできる。
【００８８】
前向きメッセージパッシングと後ろ向きメッセージパッシングとは、ネットワークの個別の層を通して、増加的（incrementally）に実行することができる。前向きメッセージパッシングにおいて、実行は、入力を第一の層を通してフィードすることにより開始し、その結果後続の層に対する出力活性化を作り出す。当該処理は、最後の層での損失関数が到達されるまで、繰り返される。後ろ向きメッセージパッシングの間、最後の層は、それ自体の学習可能なパラメータ（もしあれば）に関してと、以前の層に対する上流微分としての機能を果たす、それ自体の入力に関しても計算する。当該処理は、入力層が到達されるまで繰り返される。
【００８９】
図１７に示された非限定例へと戻って、ステップ３１５は、ネットワークでの変化の関数が決定することが出来る（例えば、エラー勾配）として、エラーにおける変化を決定し、そしてエラーにおける当該変化は、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１の重み／係数に対する後続の変化に対する方向及びステップサイズを選択するために、使用することができる。このような方法でエラーの勾配を計算することは、勾配降下最適化法の特定の実施形態と一貫性がある。特定のその他の実施形態において、当該ステップは、省略することができる、及び／又は当業者に理解されている通り、別の最適化アルゴリズム（シミュレートされた焼き鈍し又は遺伝的アルゴリズムのような、非勾配降下最適化アルゴリズム）に従って、別のステップと置き換えることができる。
【００９０】
ステップ３１６において、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１に対する係数の新たなセットが決定される。例えば、重み／係数は、勾配降下最適化法、又は過剰緩和加速法のように、ステップ３１５において計算された変化を使用してアップデートすることができる。すなわち、処理部は、アーチファクト低減ニューラルネットワークへと適用された入力画像から生じる対象画像と出力画像との一致を表す損失関数を最適化するために、ネットワーク係数を逐次的にアップデートする。
【００９１】
以上のように、処理部は、上記したアーチファクト低減ニューラルネットワークを初期化することと、入力画像を取得することと、対象画像を取得することと、当該ネットワーク係数を逐次的にアップデートすることと、により二つのチャネルを有するアーチファクト低減ニューラルネットワークを学習するよう構成されている。
【００９２】
ステップ３１７において、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１のアップデートされた重み／係数を使用して、新たなエラー値が計算される。
【００９３】
ステップ３１８において、ネットワークの学習が完璧かどうかを判定するために、予め定めた停止基準が使用される。例えば、予め定めた停止基準は、新たなエラー及び／又は実行された総逐次数が所定値を上回るかどうかを評価することがある。例えば、新たなエラーが所定のしきい値を下回って低下したか、又は最大逐次数に到達したかのどちらかの場合に、停止基準を満たすことができる。停止基準が満たされなかった場合に、ステップ３１２において実行される学習処理は、新たな重み及び係数を使用してステップ３１５に戻ったり繰り返したりすることで、逐次ループの開始へと戻り続けるようになる（逐次ループは、ステップ３１５、３１６、３１７、３１８を含む）。停止基準が満たされた場合に、ステップ３１２において実行される学習処理は、完了である。
【００９４】
図１８Ａ及び１８Ｂは、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１における層の間の相互連結の様々な例を示している。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１は、完全に連結された層、畳み込み層、そしてプーリング層を含むことができるが、これら全ては下記に説明される。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１の特定の推奨実施形態において、高レベルの推論（reasoning）を行う完全に連結された層は、損失関数に近づいて構造の更に下に位置される一方で、畳み込み層は入力層の近くに配置される。プーリング層は、畳み込みの後に挿入することができ、且つフィルタの空間的広がりを低下させる低減（reduction）を証明することができ、そしてつまり学習可能なパラメータ量とすることができる。活性化関数も、非線形性を取り込むために様々な層へと組み込まれ、複雑な予測関係を学習するためのネットワークを可能とする。活性化関数は、活性化関数を飽和状態にする（例えば、シグモイド又は双曲正接活性化関数）、又は正規化された活性化関数（例えば、上記で説明された第一の例及び第二の例に適用された正規化線形ユニット（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｉｔ：ＲｅＬＵ）とすることができる。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１の層は、上記で説明された第一及び第二の例でも例示された通り、バッチ規格化も組み込むことができる。
【００９５】
図１８Ａは、Ｎの入力、Ｋの隠れ層、そして三つの出力を有する、一般的な人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の例を示している。各層は、ノード（又はニューロンとも呼ばれる）でできており、各ノードは、出力を生成するために、入力の重み付けられた合計を実行し、当該重み付けられた合計の結果をしきい値と比較する。ＡＮＮは、可変しきい値、結合重み、又はノード数及び／又はノードの結合性等構造の詳細によって取得されたクラスのメンバーに対する関数のクラスを構成する。ＡＮＮにおけるノードは、ニューロン（又はニューロンノードとも）呼ぶことがあり、係るニューロンは、ＡＮＮシステムの異なる層の間に相互結合を有することができる。最も簡素なＡＮＮは三つの層を有し、オートエンコーダ（ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）と呼ばれる。ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１は、ニューロンの三つ以上の層を有し、また入力ニューロンと同数の出力ニューロン〜ｘＮ（「〜」はｘの上にある）を有すことがあり、ここでＮは再構成された画像におけるピクセル数である。シナプス（つまり、ニューロン間の結合）は、計算におけるデータをマニピュレートする「重み」と呼ばれる値（「係数」又は「重み付け係数」と同義で呼ばれる）を記憶する。ＡＮＮの出力は、パラメータの次の三つのタイプに依存する。（ｉ）ニューロンの異なる層間の相互結合パターン、（ｉｉ）相互結合の重みをアップデートするための学習処理、（ｉｉｉ）ニューロンの重み付けられた入力を係るニューロンの出力活性化へと変換する活性化関数。
【００９６】
数学的に、ニューロンのネットワーク関数ｍ（ｘ）は、その他の関数の合成として更に定義することができる、その他の関数の合成ｎi（ｘ）として定義される。これは、図１８Ａに示されている通り、変数間の従属状態を描いている矢印を用いて、ネットワーク構造として便利に表すことができる。例えば、ＡＮＮは、非線形重み付けられた合計を使用することが可能であり、ここでｍ（ｘ）＝Ｋ（Σiｗiｎi（ｘ））であり、またここでＫは（「活性化関数」として通常呼ばれる）、双曲正接等のある所定の関数である。
【００９７】
図１８Ａ（そして同様に図１８Ｂ）において、ニューロン（つまりノード）は、しきい値関数の周りの円で描かれている。図１８Ａに示された非限定例について、入力は線形関数の周りの円として描かれ、矢印はニューロン間の方向づけられた結合を指す。特定の実施形態において、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１は、順伝播型ネットワーク（ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  ｎｅｔｗｏｒｋ）である。
【００９８】
図１８Ｂは、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク３５１が畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である非限定例を示している。ＣＮＮは、画像処理に対し有益な特性を有するＡＮＮのタイプであり、従って画像デノイジングのアプリケーションに対し特に関連性がある。ニューロン間の結合性パターンが画像処理における畳み込みを表すことのできる順伝播型ＡＮＮを、ＣＮＮは使用する。例えば、ＣＮＮは、「受容野（ｒｅｃｅｐｔｉｖｅ  ｆｉｅｌｄｓ）」と呼ばれる、入力画像の部分（portion）を処理する小さなニューロン集合の多層を使用することで、画像処理最適化に対して使用することができる。これらの集合の係る出力は、オリジナル画像のより良い表示を取得するために、これらの集合の出力が重なるようにしてその後タイル張り（tiled）にすることができる。この処理パターンは、畳み込み層とプーリング層との交代を有する多層にわたり、繰り返すことができる。
【００９９】
畳み込み層の後に続いて、ＣＮＮは、畳み込み層におけるニューロン集団の出力を組み合わせる、局所的な及び／又は大域的なプーリング層を含むことが可能である。更に、特定の実施形態において、ＣＮＮは、各層の終わりに又は各層の後に、適用された点別の非線形性を用いて、畳み込み層及び全結合層の様々な組み合わせも含むこともできる。
【０１００】
ＣＮＮは、画像処理に対し、利点がいくつかある。フリーパラメータ数を減らし且つ生成を改善するために、入力の小さな領域について畳み込み演算が取り入れられる。ＣＮＮの特定の実施形態の重要な強みの一つは、畳み込み層における共有された重みの使用であり、つまり層における各ピクセルに対する係数として使用されるフィルタ（重みバンク）が同じフィルタであるということだ。係る重要な強みは、メモリ使用量（memory footprint）を減らし、且つパフォーマンスを向上させる。その他の画像処理法と比較して、ＣＮＮは有利に比較的小さな前処理を使用する。これは、従来的なアルゴリズムでは手動で設計されたフィルタを学習することについて、信頼がおけることを意味する。特徴をデザインする際の予備知識及び人的努力に対する依存の欠如が、ＣＮＮに対する主たる強みである。
【０１０１】
図１９Ａ及び１９Ｂは、図５Ａ及び５Ｂにおける低画質の低及び高ｋＶｐ画像から、ステップ２３０により生成された、高画質画像の低及び高ｋＶｐ画像の例をそれぞれ示している。低及び高画質を比べることで分かるように、ネットワーク３５１を使用する処理は、画質における明らかな改善を生み出している。
【０１０２】
図２０Ａ及び２０Ｃは、図５Ａ及び５Ｂにおける低画質の低及び高ｋＶｐ画像に関して従来的な物質弁別法を使用して生成された、ヨウ素及び水物質成分画像をそれぞれ示している。図２０Ｂ及び２０Ｄは、図１９Ａ及び１９Ｂにおける高画質画像をステップ２４０におけるＤＬ−ＡＮＮネットワーク３６１に対しての適用を使用して生成された、ヨウ素及び水物質成分画像をそれぞれ示している。図２０Ａ及び２０Ｂにおけるヨウ素画像の比較により、方法２００は、疎なｋＶｐ切替投影データから再構成された画像に対する画質における、大幅な改善を生み出すことを明らかにしている。
【０１０３】
図２１は、第三世代ジオメトリで配置されたエネルギー積分型検出器を有するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナの第一の実施形態を示している。ダイアグラムは、Ｘ線源１１２、コリメータ／フィルタ１１４、Ｘ線検出器１０３、そしてＰＣＤ１からＰＣＤＮまでの光子計数検出器の間の相対的位置を描いている。
【０１０４】
図２１に示されたＸ線源１１２及びＸ線検出器１０３の構成に加えて、投影データを取得するために、Ｘ線検出器及びＸ線源のその他のタイプ及び組み合わせを使用することができる。
【０１０５】
図２１は、Ｘ線投影データを収集、記憶、処理そして分布用の回路及びハードウェアも示している。係る回路及びハードウェアは、プロセッサ１７０、メモリ１７８、そしてデータ収集システム１７６を含む。
【０１０６】
Ｘ線源１１２及びＸ線検出器１０３がガントリ１４０に収容され、且つ環状回転フレーム１１０の円軌道の周りを回転する。Ｘ線検出器１０３における検出器素子は、送信されたＸ線放射線を検出し、且つＸ線検出器１０３が回転するときに検出された信号を出力する。一実施形態において、Ｘ線検出器１０３は、検出器面上の所定のチャネル及びセグメント方向において密に配置されたエネルギー積分型検出器を有する。
【０１０７】
一実施形態において、Ｘ線源１１２は任意で、所定の高レベルエネルギー及び所定の低レベルエネルギーでのＸ線照射を放射するためのｋＶｐ切替機能を実行するよう構成された、単一のＸ線源である。
【０１０８】
Ｘ線検出器１０３は、シンチレータ素子と相互作用するＸ線放射線から結果として生じるシンチレーションイベントからのシンチレーション光子の結果を検出するために、光電子増倍管又はアバランシェフォトダイオードを用いたシンチレーション素子等のエネルギー積分型検出器を使用することができる。係るシンチレータ素子は、結晶構造、有機液体、プラスチック、またはその他の公知のシンチレータの場合がある。
【０１０９】
ＣＴスキャナは、データチャネルも含む。当該データチャネルは、光子計数検出器及びＸ線検出器１０３からの投影測定結果を、データ収集システム１７６、プロセッサ１７０、メモリ１７８に送る。データ収集システム１７６は、検出器からの投影データの収集、デジタル化、ルーティング（ｒｏｕｔｉｎｇ）を制御する。データ収集システム１７６は、環状回転フレーム１１０の回転を制御する、放射線制御回路も含む。一実施形態において、データ収集システム１７６は、寝台１１６の移動やＸ線源１１２の操作、そしてＸ線検出器１０３の操作も制御するだろう。データ収集システム１７６は、集中型システム又は代替的に分散型システムとすることができる。一実施形態において、データ収集システム１７６は、プロセッサ１７０に統合されている。プロセッサ１７０は、投影データからの画像の再構成、投影データの前再構成処理、そして画像データの後再構成処理を含む機能を実行する。プロセッサ１７０は、ここに説明される機能及び方法も実行する。プロセッサ１７０は、取得部及び処理部の一例である。取得部が投影データを取得する場合、データ収集システム１７６及びプロセッサ１７０が取得部の一例となる。処理部は、ＣＴスキャナのプロセッサ１７０に限らず、取得部にネットワークを介して接続されたサーバ装置として実装してもよい。言い換えると、Ｘ線ＣＴシステムは、単体の装置が取得部及び処理部を備えた構成で実現してもよく、取得部を備えた第１装置と、処理部を備えた第２装置とがネットワークを介して接続された構成で実現してもよい。また、取得部としては、投影データを取得する第１取得部を備えた第１装置と、投影データから画像データを取得する第２取得部及び処理部を備えた第２装置とがネットワークを介して接続された構成として実現してもよい。これらネットワーク接続可能な構成は、全ての実施形態に共通している。
【０１１０】
投影データの前再構成処理は、検出器キャリブレーション、検出器非線形性、極性効果、ノイズバランシング、そして物質弁別に対する補正を含むことができる。加えて、当該前再構成処理は、ステップ２１０における様々な処理を含むことができる。
後再構成処理は、必要に応じ、画像のフィルタリングやスムージング、ボリュームレンダリング処理、画像差分処理を含むことができる。加えて、後再構成処理は、処理２０２、３１０、３２０、３３０を含む、様々な実行方法２００からのステップを含むことができる。
【０１１１】
画像再構成処理は、フィルタ補正逆投影法、逐次画像再構成方法、又は確率論的画像再構成法を使用して、実行することができる。更に、画像再構成処理は、ステップ２２０を含むことがある。
【０１１２】
プロセッサ１７０とデータ収集システム１７６との両方は、例えば投影データ、再構成された画像、キャリブレーションデータやパラメータ、そしてコンピュータプログラムを記憶するために、メモリ１７８を利用できる。
【０１１３】
プロセッサ１７０は、ＣＰＵ及びネットワークコントローラを含むことができる。係るＣＰＵ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)、又はその他の複合プログラマブル論理デバイス(ＣＰＬＤ)など、個々の論理ゲートとして実行することができる。ＦＰＧＡ又はＣＰＬＤの実施形態は、ＶＨＤＬ、ベリログ、又は任意のその他のハードウェア記述言語でコード化することができ、そして係るコードはＦＰＧＡ又はＣＰＬＤにおいて直接電子メモリ内に記憶することができるし、又は別箇の電子メモリとして格納することもできる。更に、メモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、又はＦＬＡＳＨメモリなど、不揮発性であってもよい。係るメモリは、静的又は動的ＲＡＭなど揮発性でもよく、電子メモリの他にもＦＰＧＡ又はＣＰＬＤとメモリとの相互作用を管理するためのマイクロコントローラやマイクロプロセッサなどプロセッサが提供されていてもよい。
【０１１４】
代替的に、ＣＰＵは、ここに説明された機能を実行するコンピュータ読み取り可能命令のセットを含んでいるコンピュータプログラムを実行することができ、係るコンピュータプログラムは、任意の上述の非一時的電子メモリ及び／又はハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨドライブ、又はその他の任意の公知の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されている。言い換えると、当該記憶媒体は、実行可能な命令を含み、当該命令は回路によって実行される場合、上述した方法を回路に実行させる。更に、コンピュータ読み取り可能命令は、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、又はオペレーティングシステムの構成要素、又はそれらの組み合わせとして提供されてもよく、米国Ｉｎｔｅｌ社からのＸｅｎｏｎプロセッサ又は米国ＡＭＤ社からのＯｐｔｅｒｏｎプロセッサ等のプロセッサと、そしてＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＶＩＳＴＡ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ、ＭＡＣ−ＯＳ等のオペレーティングシステムや、当業者にとっては公知のその他オペレーティングシステムがプロセッサと一体となって実行する。更に、ＣＰＵは、命令を実行するために並行して協同的に動作する、マルチプルプロセッサとして実行することができる。
【０１１５】
一実施形態において、再構成された画像は、ディスプレイ上に映し出されることがある。当該ディスプレイは、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤ、又は当業者にとって既知のその他のディスプレイとすることができる。ネットワークコントローラは、例えば米国Ｉｎｔｅｌ社からのインテルイーサネット（登録商標）ＰＲＯネットワークインターフェースカードとすることがあり、ＣＴスキャナの様々な部分間とインターフェースを取ることがある。加えて、ネットワークコントローラは、外部ネットワークとインターフェースを取ることもある。理解されている通り、係る外部ネットワークは、インターネット等公衆ネットワークや、ＬＡＮ又はＷＡＮネットワークなど私的ネットワークや、これらの任意の組み合わせでも良く、ＰＳＴＮ又はＩＳＤＮサブネットワークを含んでも良い。外的ネットワークは、イーサネットワークのように有線で接続されていても良いし、又はＥＤＧＥや３Ｇ、４Ｇ等の無線セルラーシステムを含むセルラーネットワークのような無線でも良い。また無線ネットワークは、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は任意のその他の公知の通信の無線方式であっても良い。
【０１１６】
メモリ１７８は、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又は当業者にとって既知のその他の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよい。当該記憶媒体は、実行可能な命令を含み、当該命令は回路によって実行される場合、上述した方法を回路に実行させる。
【０１１７】
図２２は、ＣＴ装置又はＣＴスキャナ１００に含まれる放射線ガントリの実施形態を描いている。図２２に図示されるように、放射線ガントリ１０００は側面から見て描かれており、Ｘ線管１００１、環状フレーム１００２、そして多列又は２次元アレイ型Ｘ線検出器１００３を更に含む。Ｘ線管１００１及びＸ線検出器１００３は、環状フレーム１００２上に被検体ＯＢＪを横切って正反対に取り付けられ、環状フレーム１００２は回転軸ＲＡの回りに回転可能に支持される。被検体ＯＢＪが図示された頁の奥の方向又は手前の方向の軸ＲＡに沿って移動されながら、回転ユニット１００７は環状フレーム１００２を０．４秒／回転もの高速で回転させる。
【０１１８】
本発明に係るＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置の第一の実施形態は、付随する図面を参照しながら以下に説明される。Ｘ線ＣＴ装置は、様々なタイプの装置を含むことに留意されたい。具体的には、Ｘ線管とＸ線検出器とが検査される予定の被検体の周辺を一緒に回る回転／回転型機構と、そして多数の検出器素子がリング状又は水平状に配置されており、Ｘ線管のみが検査される予定の被検体の周辺を回る固定／回転型機構とがある。本発明は、いずれのタイプにも適用可能である。今回は、回転／回転型機構が例示される。
【０１１９】
マルチスライスＸ線ＣＴ装置は高電圧発生器１００９を更に含み、Ｘ線管１００１がＸ線を生成するように、スリップリング１００８を通して、高電圧発生器１００９はＸ線管１００１に印加される管電圧を生成する。Ｘ線は、被検体ＯＢＪに向かって照射され、被検体ＯＢＪの断面領域が円で表される。例えば、第一のスキャンにわたる平均的なＸ線エネルギーを有するＸ線管１００１は、第二のスキャンにわたる平均的なＸ線エネルギーよりも小さい。この様にして、異なるＸ線エネルギーに対応して二つ以上のスキャンを取得することができる。Ｘ線検出器１００３は、被検体ＯＢＪを通り抜けてきた照射Ｘ線を検出するために、被検体ＯＢＪを挟んでＸ線管１００１から反対側の位置にある。Ｘ線検出器１００３は、個々の検出器素子又は検出器ユニットを更に含む。
【０１２０】
ＣＴ装置は、Ｘ線検出器１００３から検出された信号を処理するためのその他のデバイスを更に含む。データ収集回路又はデータ収集回路（ＤＡＳ）１００４は、各チャネルに対するＸ線検出器１００３からの出力信号を電圧信号に変換し、係る電圧信号を増幅し、更にその電圧信号をデジタル信号へと変換する。Ｘ線検出器１００３及びＤＡＳ１００４は、１回転当たりの所定全投影数（ＴＰＰＲ）を処理するよう構成されている。
【０１２１】
上記で説明されたデータは、非接触データ送信機１００５を通して、放射線ガントリ１０００外部のコンソール内に収容された、前処理回路１００６へと送られる。前処理回路１００６は、ローデータに関する感度補正等、特定の補正を実行する。ストレージ１０１２は、再構成処理直前のステージで「投影データ」とも呼ばれる結果データを記憶する。ストレージ１０１２は、再構成回路１０１４、入力インターフェース１０１５、ディスプレイ１０１６と共に、データ／制御バス１０１１を通して、処理回路１０１０に接続されている。係る処理回路１０１０は、ＣＴシステムを駆動させるのに十分なレベルに達するまで電流を制限する、電流調整器１０１３を制御する。「ストレージ」は、「メモリ」、「記憶部」又は「格納部」等と読み替えてもよい。「再構成回路」は、「再構成デバイス」又は「再構成処理部」等と読み替えてもよい。「ディスプレイ」は、「表示部」等と読み替えてもよい。放射線ガントリ１０００及び再構成回路１０１４の一部は、取得部の一例である。再構成回路１０１４の他の一部は、処理部の一例である。処理部は、Ｘ線ＣＴ装置の再構成回路１０１４に限らず、取得部にネットワークを介して接続されたサーバ装置として実装してもよい。
【０１２２】
検出器は、どんな世代のＣＴスキャナシステムであっても、患者に対して回転及び／又は固定される。一実施形態において、上に説明されたＣＴシステムは、第三世代ジオメトリシステムと第四世代ジオメトリシステムとが組み合わせられた例とする場合がある。第三世代ジオメトリシステムにおいて、Ｘ線管１００１とＸ線検出器１００３とは、環状フレーム１００２上に正反対に取り付けられ、環状フレーム１００２が回転軸ＲＡの周りを回転する時に、被検体ＯＢＪの周りを回転する。第四世代ジオメトリシステムにおいて、検出器は患者の周辺に固定して取り付けられており、Ｘ線管が患者の周辺を回転する。代替的な実施形態において、放射線ガントリ１０００は、Ｃアーム及びスタンドによって支持されている、環状フレーム１００２上に配置された多数の検出器を有する。
【０１２３】
ストレージ１０１２は、Ｘ線検出器１００３でＸ線照射量を示す測定値を記憶することができる。更に、ストレージ１０１２は、ここで説明された方法（方法２００及びそれの変形）を実行するための専用プログラムを記憶することができる。言い換えると、当該ストレージ１０１２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、当該記憶媒体は、実行可能な命令を含み、当該命令は回路によって実行される場合、上述した方法を回路に実行させる。
【０１２４】
再構成回路１０１４は、ここで説明された方法（方法２００のステップ２２０及びそれの変形例）の様々なステップを実行することができる。例えば、再構成回路１０１４は、前述した逐次近似応用被曝低減（ＡＩＤＲ）三次元（３Ｄ）再構成法を使用してもよい。この再構成法を使用する場合、再構成回路１０１４は、ノイズ低減、アーチファクト低減を目的として投影データ上と画像データ上との二段階でノイズモデルを用いたノイズ低減処理を実行し、Ｓ／Ｎ比及び質感の高い再構成画像を生成する。この場合、再構成回路１０１４は、図２３に示すように、第１のノイズ取得部１０１４ａ、第２のノイズ取得部１０１４ｂ、ノイズ推定部１０１４ｃ、ノイズ低減処理部１０１４ｄ、再構成画像生成部１０１４ｅ、最適化処理部１０１４ｆ、更新処理部１０１４ｇ、ブレンド処理部１０１４ｈを有している。なお、これらの「・・・部」は、「・・・回路」等と読み替えてもよい。
【０１２５】
第１のノイズ取得部１０１４ａは、対数変換前の投影カウントデータに対して、システムモデル（装置ジオメトリ等の装置固有の特性を考慮したスキャナーモデル等）を利用してノイズ量を推定する。
【０１２６】
第２のノイズ取得部１０１４ｂは、対数変換前の投影カウントデータに対して統計学的ノイズモデル（各Ｘ線量帯におけるフォトンノイズと電気的ノイズとを考慮した統計学的なノイズモデル）を利用してノイズ量を推定する。
【０１２７】
ノイズ推定部１０１４ｃは、第１のノイズ取得部１０１４ａ、第２のノイズ取得部１０１４ｂのそれぞれにおいて推定された各ノイズ量に基づいて、対数変換前の投影カウントデータについての推定ノイズの総量を取得する。
【０１２８】
ノイズ低減処理部１０１４ｄは、ノイズ推定部１０１４ｃにおいて推定されたノイズ量に従って、対数変換前の投影カウントデータに対しノイズ低減処理を実行する。また、ノイズ低減処理部１０１４ｄは、ノイズ低減された対数変換前の投影カウントデータに対数変換等を実行し出力する。
【０１２９】
再構成画像生成部１０１４ｅは、ノイズ低減処理部１０１４ｄより受け取った（ノイズ低減処理及び対数変換後の）投影データを用いた再構成処理を実行し、再構成画像を生成する。この再構成画像生成部１０１４ｅが実行する再構成処理は、逐次近似再構成処理（フルＩＲ処理）、フィルタードバックプロジェクション処理（ＦＢＰ処理）、ＩＲ処理とＦＢＰ処理の双方を用いた処理（ハイブリッド処理）のいずれであってもよい。
【０１３０】
最適化処理部１０１４ｆは、解剖学的モデルを用いて、再構成画像生成部１０１４ｅより受け取った再構成画像又は更新処理部１０１４ｇからフィードバックされる更新処理後の再構成画像に対し、三次元情報を用いて鮮鋭度の高い構造を維持すると同時に、画像データ上に存在するノイズを選択的に除去する最適化処理を実行する。また、最適化処理部１０１４ｆは、再構成画像生成部１０１４ｅより受け取った再構成画像に対し、所定の平滑化処理を実行する。
【０１３１】
更新処理部１０１４ｇは、最適化処理部１０１４ｆから出力される、最適化処理後の画像データと平滑化処理後の画像データとを用いて、再構成画像の更新処理を実行する。更新後の再構成画像は再び最適化処理部１０１４ｆへと出力される。更新処理部１０１４ｇと最適化処理部１０１４ｆとの間で、所定の条件を満たすまで、上述した最適化処理、平滑化処理、更新処理が繰り返し実行される。
【０１３２】
ブレンド処理部１０１４ｈは、更新処理部１０１４ｇから出力された再構成画像と、再構成画像生成部１０１４ｅから出力された（初期）再構成画像とを所定の比率でブレントし、Ｓ／Ｎ比を向上させつつ画像データ上でノイズ粒状性を維持し、より自然な質感を有する再構成画像を生成する。
【０１３３】
なお、更新処理部１０１４ｇと最適化処理部１０１４ｆとの間における繰り返し処理の回数、ブレンド処理部１０１４ｈにおけるブレンド処理のブレンド比率は、撮像部位や臨床用途等を基準として決定することができる。
【０１３４】
更に、再構成回路１０１４は、必要に応じてボリュームレンダリング処理や画像差分処理等、前再構成処理画像処理を実行することができる。
【０１３５】
前処理回路１００６によって実行された投影データの前再構成処理は、例えば検出器キャリブレーション、検出器非直線性、極性効果に対する補正を含むことができる。更に、前再構成処理は、ステップ２１０を含むこともできる。
【０１３６】
再構成回路１０１４によって実行される後再構成処理は、画像のフィルタリングやスムージング、ボリュームレンダリング処理、そして画像差分処理を、必要に応じて含むことができる。画像再構成処理は、方法２００の様々なステップ（例えば、ステップ２３０、２４０、２５０）と、ＤＬ−ＡＮＮネットワーク（例えば、処理３１０、３２０、３３０）のオフライン学習も実行できる。再構成回路１０１４は、例えば投影データ、再構成された画像、キャリブレーションデータやパラメータ、そしてコンピュータプログラムを記憶するのにストレージ１０１２を使うことができる。
【０１３７】
再構成回路１０１４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)、又は複合プログラマブル論理デバイス(ＣＰＬＤ)など、個々の論理ゲートとして実行可能な、ＣＰＵ（中央演算処理装置）を含むことができる。ＦＰＧＡ又はＣＰＬＤ実行は、ＶＨＤＬ、ベリログ、又は任意のその他のハードウェア記述言語でコード化されていてもよく、そして当該コードはＦＰＧＡ又はＣＰＬＤにおいて直接電子メモリ内に記憶されてもよいし、あるいは別箇の電子メモリとして格納されてもよい。更に、ストレージ１０１２は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、又はＦＬＡＳＨメモリなど、不揮発性メモリであってもよい。ストレージ１０１２は、スタティックＲＡＭ、又はダイナミックＲＡＭ等のように揮発性とすることもでき、電子メモリだけでなくＦＰＧＡ又はＣＰＬＤとメモリとの間の相互作用を管理するマイクロコントローラ又はマイクロプロセッサ等の処理部が設けられることもある。
【０１３８】
代替的に、再構成回路１０１４におけるＣＰＵは、ここで説明された機能を実行するコンピュータ読み取り可能命令のセットを含むコンピュータプログラムを実行することができ、係るコンピュータプログラムは、任意の上述の非一時的電子メモリ及び／又はハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨドライブ、又はその他の任意の既知の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されている。言い換えると、当該記憶媒体は、実行可能な命令を含み、当該命令は回路によって実行される場合、上述した方法を回路に実行させる。更に、コンピュータ読み取り可能命令は、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、又はオペレーティングシステムの構成要素、又はそれらの組み合わせで提供されてもよく、米国Ｉｎｔｅｌ社からのＸｅｎｏｎプロセッサ又は米国ＡＭＤ社からのＯｐｔｅｒｏｎプロセッサなどのプロセッサと、そしてＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＶＩＳＴＡ、ＵＮＩＸ、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ、Ａｐｐｌｅ、ＭＡＣ−ＯＳ等のオペレーティングシステムや、当業者にとっては既知のその他のオペレーティングシステムと一体となって実行する。更に、ＣＰＵは、命令を実行するために並行して協同的に動く、マルチプルプロセッサとして実行されてもよい。
【０１３９】
一実施形態において、再構成された画像は、ディスプレイ１０１６上に映し出されてよい。当該ディスプレイ１０１６は、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤ、又は当業者にとって既知のその他のディスプレイであってもよい。
【０１４０】
ストレージ１０１２は、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又は当業者にとって既知のその他の記憶媒体であってもよい。
【０１４１】
特定の実施形態が述べられてきた一方で、これらの実施形態は、一例として提示されたに過ぎず、本開示の範囲を限定することを意図したものではない。実際には、ここで説明された新たな方法、装置やシステムは、その他の様々な形態で具体化することが可能であり、更には、本開示の趣旨から乖離することなく、本開示に説明された方法、装置やシステムの形式で省略、置き換え、変更が可能である。
【符号の説明】
【０１４２】
１００  ＣＴスキャナ
１０３  Ｘ線検出器
１１０  環状回転フレーム
１１２  Ｘ線源
１１４  コリメータ／フィルタ
１１６  寝台
１４０  ガントリ
１７０  プロセッサ
１７６  データ収集システム
１７８  メモリ
１０００  放射線ガントリ
１００１  Ｘ線管
１００２  環状フレーム
１００３  Ｘ線検出器
１００４  データ収集回路（ＤＡＳ）
１００５  非接触データ送信機
１００６  前処理回路
１００７  回転ユニット
１００８  スリップリング
１００９  高電圧発生器
１０１０  処理回路
１０１１  データ／制御バス
１０１２  ストレージ
１０１３  電流調整器
１０１４  再構成回路
１０１４ａ  第１のノイズ取得部
１０１４ｂ  第２のノイズ取得部
１０１４ｃ  ノイズ推定部
１０１４ｄ  ノイズ低減処理部
１０１４ｅ  再構成画像生成部
１０１４ｆ  最適化処理部
１０１４ｇ  更新処理部
１０１４ｈ  ブレンド処理部
１０１５  入力インターフェース
１０１６  ディスプレイ
【図１】
2020099667.tif 000005
【図２Ａ】
2020099667.tif 000006
【図２Ｂ】
2020099667.tif 000007
【図３Ａ】
2020099667.tif 000008
【図３Ｂ】
2020099667.tif 000009
【図４】
2020099667.tif 000010
【図５Ａ】
2020099667.tif 000011
【図５Ｂ】
2020099667.tif 000012
【図５Ｃ】
2020099667.tif 000013
【図６】
2020099667.tif 000014
【図７Ａ】
2020099667.tif 000015
【図７Ｂ】
2020099667.tif 000016
【図８】
2020099667.tif 000017
【図９】
2020099667.tif 000018
【図１０】
2020099667.tif 000019
【図１１】
2020099667.tif 000020
【図１２】
2020099667.tif 000021
【図１３】
2020099667.tif 000022
【図１４】
2020099667.tif 000023
【図１５】
2020099667.tif 000024
【図１６】
2020099667.tif 000025
【図１７】
2020099667.tif 000026
【図１８Ａ】
2020099667.tif 000027
【図１８Ｂ】
2020099667.tif 000028
【図１９Ａ】
2020099667.tif 000029
【図１９Ｂ】
2020099667.tif 000030
【図２０Ａ】
2020099667.tif 000031
【図２０Ｂ】
2020099667.tif 000032
【図２０Ｃ】
2020099667.tif 000033
【図２０Ｄ】
2020099667.tif 000034
【図２１】
2020099667.tif 000035
【図２２】
2020099667.tif 000036
【図２３】
2020099667.tif 000037