(57)【要約】【課題】好適な、ＣＴ画像化における散乱評価を補助する低密度かつエネルギー弁別型のコリメーションの実現。【解決手段】Ｘ線コンピュータ断層撮像装置に用いられ、被検体のアキシャル面と体軸横断面とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器であって、Ｘ線コンピュータ断層撮像のＸ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された複数の第１の検出器要素と、第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された複数の第２の検出器要素であって、第２の表面は前記第１の表面よりも所定の距離だけＸ線源から更に離れており、複数の第１の検出器要素よりも数が少ない複数の第２の検出器要素と、を備え、各第２の検出器要素は、所定の角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、所定の角度範囲は、第１及び第２の表面との間の所定の距離と第２の複数の検出器要素のサイズとによって決定される。【選択図】      図１５
2014000409.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線コンピュータ断層撮像装置に用いられ、被検体のアキシャル面（axial plane)と体軸横断面（transaxial plane）とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器であって、
前記Ｘ線コンピュータ断層撮像のＸ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された複数の第１の検出器要素と、
前記第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された複数の第２の検出器要素であって、前記第２の表面は前記第１の表面よりも所定の距離だけ前記Ｘ線源から更に離れており、前記複数の第１の検出器要素よりも数が少ない複数の第２の検出器要素と
を備え、
前記各第２の検出器要素は、所定の角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、
前記所定の角度範囲は、前記第１の表面と前記第２の表面との間の前記所定の距離と前記第２の複数の検出器要素のサイズとによって決定されること、
を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像用検出器。
【請求項２】
前記各第２の検出器要素は、エネルギー弁別型の検出器要素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像用検出器。
【請求項３】
Ｘ線コンピュータ断層撮像装置に用いられ、被検体のアキシャル面（axial plane)と体軸横断面（transaxial plane）とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器であって、
前記Ｘ線コンピュータ断層撮像のＸ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された複数の第１の検出器要素と、
前記第１の表面に低密度に配置され、それぞれが前記複数の第1の検出器要素の中の１つと関連し、所定の高さを有し、前記複数の第1の検出器要素よりも数が少ない複数のコリメータと
を備え、
前記コリメータと関連付けられた前記複数の第1の検出器要素は、所定の角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、
前記所定の角度範囲は、前記対応するコリメータの前記所定の高さによって決定されること、
を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像用検出器。
【請求項４】
前記複数の第1の検出器要素は、エネルギー弁別型検出器要素であ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像用検出器。
【請求項５】
Ｘ線源と、被検体のアキシャル面（axial plane)と体軸横断面（transaxial plane）とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器と、を具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置であって、
前記検出器は、
前記Ｘ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された複数の第１の検出器要素と、
前記第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された複数の第２の検出器要素であって、前記第２の表面は前記第１の表面よりも所定の距離だけ前記Ｘ線源から更に離れており、前記複数の第１の検出器要素よりも数が少ない複数の第２の検出器要素と
を備え、
前記各第２の検出器要素は、所定の角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、
前記所定の角度範囲は、前記第１の表面と前記第２の表面との間の前記所定の距離と前記第２の複数の検出器要素のサイズとによって決定されること、
を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項６】
隣接する前記複数の第１の検出器要素における強度値の平均値を用いて、前記複数の第２の検出器要素における全強度を推定し、前記複数の第２の検出器要素において測定された一次強度を、前記推定された全強度から減算することにより、散乱強度を決定する計算ユニットをさらに具備することを特徴とする請求項５に記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項７】
前記複数の第２の検出器要素は、エネルギー弁別型の検出器要素であり、
第１のサンプル時間間隔を用いて、前記複数の第１の検出器要素における受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集する第１のデータ取得システムと、
前記第１のサンプル時間間隔とは異なる第２のサンプル時間間隔を用いて、前記複数の第２の検出器要素における受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集する第２のデータ取得システムと、
をさらに具備することを特徴とする請求項６に記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項８】
前記第２のサンプル時間間隔は、前記第１のサンプル時間間隔よりも長い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像装置。
【請求項９】
前記第２のデータ取得システムは、前記第２のサンプル時間間隔が前記第１のサンプル時間間隔よりも長くなるように、前記複数の第１の検出器要素のために収集されるよりも大きな角度範囲にわたり、前記複数の第２の検出器要素のそれぞれのために情報を収集すること、を特徴とする請求項８に記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１０】
前記Ｘ線源は、高速ｋＶスイッチングＸ線源であり、
前記第２の複数の検出器要素から得られたデータとスペクトルモデルとに基づいて、前記電圧波形と前記電流波形の両方を定義するパラメータを推定する計算ユニットをさらに具備すること、
を特徴とする請求項７記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１１】
Ｘ線源と、被検体のアキシャル面（axial plane)と体軸横断面（transaxial plane）とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器と、を具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置であって、
前記検出器は、
前記Ｘ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された複数の第１の検出器要素と、
前記第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された複数の第２の検出器要素であって、前記第２の表面は前記第１の表面よりも所定の距離だけ前記スキャナから更に離れており、前記複数の第１の検出器要素よりも数が少なく、それぞれがエネルギー弁別型の検出器要素である、複数の第２の検出器要素と、を備え、
前記各第２の検出器要素は、所定の角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、
前記所定の角度範囲は、前記第１の表面と前記第２の表面との間の前記所定の距離と前記第１又は第２の検出器要素のサイズとによって決定されること、
を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１２】
前記各第２の検出器要素に対して、隣接する前記複数の第１の検出器要素において強度値を平均化することにより全強度を推定し、前記複数の第２の検出器要素において測定された一次強度を前記推定された全強度から減算することにより、散乱強度を決定する計算ユニットをさらに具備する請求項１１に記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１３】
前記計算ユニットは、
前記複数の第２の検出器要素に対して、前記複数の第１の検出器要素において測定された強度を複数の視野にわたり平均化することにより、前記各第２の複数の検出器要素における平均一次強度を取得し、
前記平均一次強度を前記推定された全強度から減算することにより、前記散乱強度を推定し、
前記推定された散乱強度を用いた補間により、前記各第１の検出器要素における散乱強度を推定し、
前記推定された各第１の検出器要素における散乱強度を、前記各第１の検出器要素において測定された強度から減算することにより、前記各第１の検出器要素における一次強度を計算すること、
を特徴とする請求項１２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１４】
前記計算ユニットは、前記各第２の検出器要素について決定された前記散乱強度を用いた補間により、前記各第１の検出器要素についての散乱強度を推定すること、
を特徴とする請求項１２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１５】
散乱モデルを用いて、前記各第１の検出器要素及び前記各第２の検出器要素についての散乱強度と一次強度とを推定し、
前記各第２の検出器要素に対して、測定された一次強度と前記推定された一次強度とを比較し、
前記各第２の検出器要素に対して、前記測定された一次強度を複数の視野にわたり平均化し、
光電成分とコンプトン成分とを得るために、前記平均化された一次強度に基づいてデュアルエネルギー分解を実行し、
前記得られたコンプトン成分に基づいてフォワード関数を修正し、
前記各第１の検出器要素及び前記各第２の検出器要素に対して、前記散乱強度と前記一次強度とを再計算し、
前記各第１の検出器要素及び前記各第２の検出器要素に対して、前記推定された一次強度が前記測定された一次強度と一致するまで、前記修正および再計算のステップを反復する計算ユニットをさらに具備すること、
を特徴とする請求項１１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１６】
高速ｋＶスイッチングＸ線源と、
被検体のアキシャル面（axial plane)と体軸横断面（transaxial plane）とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーし、複数のエネルギー弁別型の検出器要素を含む検出器と、
前記複数の検出器要素から得られたデータとスペクトルモデルとに基づいて、前記Ｘ線源において発生する不確定な電圧波形と不確定な電流波形とを定義するパラメータを推定する計算ユニットと、
を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１７】
前記計算ユニットは、
前記パラメータに対する初期推定を決定し、
前記複数の検出器要素から取得された前記データから得られる複数のエネルギービンに対する測定された光子数と、前記スペクトルモデルと線形減衰係数とに基づいて計算される計算上の光子数と、に基づくコスト関数を定義し、
前記パラメータのそれぞれに対する前記コスト関数の偏導関数を計算し、
前記コスト関数の前記計算された偏導関数に基づいて前記パラメータに対する更新された推定を決定すること、
を特徴とする請求項１６に記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１８】
前記計算ユニットは、
前記パラメータに対する前記更新された推定と前記パラメータに対する前記初期推定との間の差を決定し、
前記更新された推定と前記初期推定との間の前記決定された差が所定の閾値よりも小さいかどうかを判断し、
前記コスト関数の偏導関数の計算と、前記パラメータに対する更新された推定と、前記更新された推定とそれ以前の推定との間の差の決定とを、前記決定された差が前記所定の閾値よりも小さくなるまで反復すること、
を特徴とする請求項１７に記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項１９】
高速ｋＶスイッチングＸ線源と、被検体のアキシャル面（axial plane)と体軸横断面（transaxial plane）とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーし、複数のエネルギー弁別型の検出器要素を含む検出器と、を具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置の制御方法であって、
前記複数の検出器要素からデータを取得するステップと、
前記取得されたデータとスペクトルモデルとに基づいて、前記Ｘ線源の電圧波形と電流波形との両方を定義するパラメータを推定するステップと
を具備し、
前記パラメータを推定するステップにおいては、
前記パラメータに対する初期推定を決定し、
前記複数の検出器要素から取得されたデータから得られる複数のエネルギービンに対する測定された光子数と、前記スペクトルモデルと線形減衰係数とに基づいて計算される計算上の光子数とに基づくコスト関数を定義し、
前記パラメータのそれぞれに対する前記コスト関数の偏導関数を計算し、
前記コスト関数の前記計算された偏導関数に基づいて前記パラメータに対する更新された推定を決定すること、
を特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置の制御方法。
【請求項２０】
前記推定においては、
前記パラメータに対する前記更新された推定と前記パラメータに対する前記初期推定との間の差を決定し、
前記更新された推定と前記初期推定との間の前記決定された差が所定の閾値よりも小さいかどうかを判断し、
前記コスト関数の偏導関数の計算、前記パラメータに対する更新された推定の決定、前記更新された推定とそれ以前の推定との差の決定を、前記決定された差が前記所定の閾値よりも小さくなるまで反復すること、
を特徴とする請求項１９記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここで開示される実施形態は、一般に、コンピュータ断層撮像（ＣＴ）画像化に関する。特に、ここで開示される実施形態は、全体としてより正確な画像の再構成をサポートするために、測定された放射に対する散乱された放射の寄与をより正確に記述するためのＸ線コンピュータ断層撮像装置用検出器、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及びその制御方法とに関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線による画像化とは、その最も単純な表現では、対象を横切るＸ線ビームと、放射線あたりの全体的な減衰に関する検出器とである。この減衰は、対象が存在する場合と対象が存在しない場合とにおける同一の放射線の比較から導かれる。この概念的な定義から、画像を適切に構成するために、いくつかのステップが要求される。たとえば、Ｘ線発生器の限定されたサイズ、発生器からの非常に低いエネルギーのＸ線を遮断するフィルタの性質および形状、検出器の幾何学的構成および特性の詳細、並びに取得システムの性能は、すべて、実際の再構成がどのように実行されるかに影響を与える要素である。再構成においては、画像化された被験者の線減弱係数（ＬＡＣ）の地図が、逆ラドン変換を通じて、ＬＡＣの線積分から得られる。この線積分は、被験者を通過するＸ線の一次強度の対数と関係を有しうる。しかし、検出器における測定されたＸ線強度は、散乱する光子と一次光子の両方を含みうる。したがって、散乱を生じる汚染された強度から再構成された画像は、何らかの散乱アーティファクトを含みうる。
【０００３】
多くの可能な幾何学的構成の中の１つにおいて、図１に示されたグラフの頂部にあるＸ線源は、扇形を形成し対象を横切るＸ線ビームを放出している。広範囲な値がありうるが、典型的には、距離「Ｃ」は約１００ｃｍ、「Ｂ」は約６０ｃｍ、そして「Ａ」は約４０ｃｍである。断層撮像の原理では、対象の各点は、少なくとも１８０度をカバーする放射線の集合が横切ることを必要とする。したがって、Ｘ線発生器と検出器アセンブリとの全体が、患者を中心として回転する。数学的な考察によると、１８０度プラス扇型の角度の走査が実行されると、断層撮像の条件が満たされることが示される。
【０００４】
スキャナの幾何学的構成と検出器の振る舞いとの詳細に加え、Ｘ線とＸ線が横切る物体との相互作用の性質自体が、問題をより複雑化し、追加的な補正および補償が必要となる。
【０００５】
たとえば、散乱は、予測される減衰の振る舞いと、散乱防止グリッドを備えていないまたは完全ではない散乱防止グリッドを備えたスキャナからの測定データとの間の齟齬の主要な原因のひとつである。測定された光子がすべてＸ線源から直接に生じたという素朴な仮定は、厳密には正確ではない。Ｘ線光子は、純弾性的な衝突（レイリー散乱）により、または、方向とエネルギーの両方が影響を受けるより複雑な非弾性的な衝突（コンプトン散乱）により、元の進路から外れることがある。
【０００６】
相互作用のそれぞれのモードの出現は、Ｘ線のエネルギーと媒体の性質とに大きく左右される。典型的には、相対的な比率は、図２に示されている振る舞いに従う。図２には、光電子、コンプトンおよびレイリー衝突に対するＸ線のエネルギーの関数として、減弱係数が示されている。
【０００７】
結果的にコンプトン光子が逸れる角度は、入射Ｘ線のエネルギーにも大きく依存する。この関係は、クライン−仁科の方程式によって記述され、光子のエネルギーが増加するにつれて、徐々により前方向への衝突を結果的に生じさせる。図３に示されているように、外側の曲線はほとんどすべての角度が可能である低エネルギー光子に対応し、他方で、内側の曲線は前方向への優先が明確であることを示している。
【０００８】
最終結果は、検出器は減衰されたＸ線ビームに散乱された放射を加えたものを測定するということである。したがって、測定された放射と物体の減衰を生じさせる性質との間の関係は、より複雑である。
【０００９】
たとえば２０ｋｅＶから１４０ｋｅＶという医療における画像化の光子エネルギー範囲では、光子と物質との主要な相互作用プロセスは、光電子的なプロセスとコンプトン散乱とである。レイリー散乱による減衰全体への寄与は小さい。しかし、関係するエネルギー範囲ではレイリー散乱は前方向への散乱であるため、ある検出器におけるレイリー散乱強度はコンプトン散乱強度に匹敵する。
【００１０】
光電子プロセスとコンプトン散乱との断面（または確率）は、物質の有効なＺ（effective Z）に関係する。Ｚが高い物質では、光電子プロセスが支配的であり、コンプトン光子はより少なくしか生成されない。Ｚが低い物質では、コンプトンプロセスが重要であり、散乱光子がより多く生成される。レイリー散乱プロセスは、物質の原子、分子およびクラスタの電子的構造に依存し、僅かに数個のパラメータだけでは記述することができない。物質情報を用いると、コンプトン散乱の強度を推定することができ、散乱モデルの精度を改善することができる。
【００１１】
散乱の汚染に対処するために、いくつかのシステムが提案されてきている。たとえば、ほとんどの現在市販されているスキャナには、「散乱防止」フィルタが含まれている。このデバイスは、散乱されたすべての光子は自分自身の元の経路から外れるために、Ｘ線管から直接に到着する光子とは異なる角度にある検出器に入る、という事実を利用しているコリメーションシステムである。なお、ここで、Ｘ線管は、典型的には、１メートル程度離れている小さな（たとえば、１ミリメートル未満の幅の）点である。したがって、図４に示されているように、一連の機械的な減衰用のフィンが、Ｘ線源から発したのではない放射を遮断することができる。
【００１２】
２つのタイプのコリメーションが存在する。図５に示されている一次元のアプローチでは、フィンは、散乱された放射が体軸横断面における検出器に入らないようにするために、スキャナの長軸（ｚ軸）に沿って配置されている。しかし、放射がアキシャル面内に留まる場合には、この設計の検出器に放射が入りうることは明らかである。
【００１３】
図６に示されているように、散乱された放射をすべての面に関して遮蔽するフィンの二次元アレイを構築することは実際可能である。もちろん、特に検出器要素は、典型的には１ｍｍＸ１ｍｍ、時には更に小さいことを考慮すると、そのようなデバイスを構築することは、それ自体の複雑性およびコストと無関係ではない。また、散乱された放射を遮断するために限られた量の物質が必要であるという事実から、このフィルタは、所望であって散乱されたのではない一次ビームの一部も遮断することも、認識されるべきである。所望の画像を作成するのに要求される放射の量を最小化するという強い要求があるため、検出器において「よい」光子を遮断するというのは、一般論として優れた戦略ではない。この理由から、一次元のフィルタが好まれるのが一般的であるが、しかし、一次元のフィルタはその定義からしてアキシャル面においていくらかの量の散乱された放射を許容してしまうため、追加的な補正が要求される。
【００１４】
この問題に対処する複数の方法の中のひとつとして、多色性のＸ線源を伴う前方散乱モデルの使用がある。そのようなモデルでは、散乱強度は、コンプトン散乱とレイリー散乱との組み合わせとして表現される。この散乱モデルでは、散乱強度のそれぞれの項は、それぞれの視野におけるフォワード関数とガウスカーネルとの二次元たたみ込みとしてモデル化される。フォワード関数は、測定された全強度から散乱強度を減算することによって得られる一次強度に関係する。レイリー散乱とコンプトン散乱とのための多色性ファクタは、それぞれのフォワード関数に含まれる。これらの多色性ファクタは、特定の放射線に対するスペクトルの有効エネルギーを通じて放射線に依存している。散乱断面は光子エネルギーに依存し、それぞれの放射線は多色性Ｘ線源のためのボウタイ型フィルタに起因するそれ自身の有効エネルギーを有する。したがって、有効エネルギーは、多色性効果の根拠となる断面に関係する。ガウスカーネルは、レイリー散乱とコンプトン散乱との異なる断面から導かれる。医療用画像化のエネルギー範囲におけるレイリー散乱の前方向の性質により、狭いガウスカーネルによって記述される。コンプトンプロセスは、幅の広いカーネルに関係する。一次元の散乱防止フィルタの効果も、カーネルに含めることができる。それぞれの視野について、測定された全強度から一次強度を得る逐次的な手順が、採用されている。
【００１５】
従来型のＣＴシステムの短所は、散乱された放射の減少はシステムの一般的な線量効率を犠牲にしてなされることであり、また、一次元フィルタを用いる妥協的なアプローチは時には明確には充足されない一連の仮定に依存していることである。
【００１６】
たとえば、図７Ａ〜７Ｅは、様々な物質に対するＣＴ数を、ＡＣＴファントムに対するスライス数の関数として示している。真の値と比較すると、空気、水およびポリエチレンに対する散乱補正モデルからのＣＴ数は正確であるが、骨およびアクリルのＣＴ数は散乱の過剰な補正を示している。この過剰な補正は、骨およびアクリルのＺが比較的高いという特徴に帰することができる。Ｚが高い物質はより少数の散乱光子を生成するが、このモデルは、高い散乱コンプトン確率を有する比較的Ｚが低い物質（水）を前提としている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
目的は、好適な、ＣＴ画像化における散乱評価を補助する低密度かつエネルギー弁別型のコリメーションを伴うＸ線コンピュータ断層撮像装置用検出器、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及びその制御方法を提供することである。
【００１８】
本実施形態の完全な評価とその付随する効果の多くとは、添付の図面と共に考察されるならば以下の詳細な説明を参照することによってよりよく理解されるだろうから、容易に得られるはずである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置用検出器は、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置に用いられ、被検体のアキシャル面と体軸横断面とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器であって、Ｘ線コンピュータ断層撮像のＸ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された複数の第１の検出器要素と、第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された複数の第２の検出器要素であって、第２の表面は前記第１の表面よりも所定の距離だけＸ線源から更に離れており、複数の第１の検出器要素よりも数が少ない複数の第２の検出器要素と、を備え、各第２の検出器要素は、所定の角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、所定の角度範囲は、第１及び第２の表面との間の所定の距離と第２の複数の検出器要素のサイズとによって決定される。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】扇形を形成し対象を横切るＸ線ビームを放出する従来型のＸ線源を示す図。
【図２】光電子、コンプトンおよびレイリー衝突に対するＸ線のエネルギーの関数として水のＸ線減弱係数を示す図。
【図３】コンプトン光子が逸れる角度を入射Ｘ線のエネルギーの関数として示しており、光子のエネルギーが増加するにつれて徐々により前方への衝突となる様子を示す図。
【図４】Ｘ線源から生じているのではない放射を遮断する一連の機械的な減衰フィンを有する「散乱防止」フィルタを示す図。
【図５】散乱された放射が体軸横断面における検出器に入らないようにするために、フィンがスキャナの長軸（ｚ軸）に沿って配置されている一次元コリメーションを示す図。
【図６】散乱された放射のすべての面に関する遮蔽を提供するフィンの二次元の列を示す図。
【図７Ａ】様々な物質のＣＴ数をＡＣＴファントムに対するスライス数の関数として示す図。
【図７Ｂ】様々な物質のＣＴ数をＡＣＴファントムに対するスライス数の関数として示す図。
【図７Ｃ】様々な物質のＣＴ数をＡＣＴファントムに対するスライス数の関数として示す図。
【図７Ｄ】様々な物質のＣＴ数をＡＣＴファントムに対するスライス数の関数として示す図。
【図７Ｅ】様々な物質のＣＴ数をＡＣＴファントムに対するスライス数の関数として示す図。
【図８Ａ】一次強度と比較した散乱強度の空間的変動の例を示す図。
【図８Ｂ】一次強度と比較した散乱強度の空間的変動の例を示す図。
【図９】検出器アレイがコリメーション管の低密度分布を有する実施形態を示す図。
【図１０】検出器アレイが検出器の内部におけるコリメーション管の低密度分布を有する第２の実施形態を示す図。
【図１１】Ｘ線源と検出器アレイとを含むＸ線スキャナの幾何学的構成を示す図。
【図１２】Ｘ線管の回転によって実行されるサンプリングに起因する冗長なサンプルの作成を示す図。
【図１３】Ｘ線管の回転によって実行されるサンプリングに起因する冗長なサンプルの作成を示す図。
【図１４】従来型の散乱補正アプローチを示すフローチャート。
【図１５】低密度のトンネルコリメータを用いる散乱補正方法を示すフローチャート。
【図１６Ａ】光子計数検出器要素を備えた低密度のトンネルコリメータを用いる散乱補正方法を示すフローチャート。
【図１６Ｂ】光子計数検出器要素を備えた低密度のトンネルコリメータを用いる散乱補正方法を示すフローチャート。
【図１７】機械的に単純化されたＣＴ装置の図。
【図１８】検出器の全体に一連の低密度コリメーショントンネルが配分されているＣＴ検出器であって、従来型のまたは光子計数検出器要素のいずれかが散乱のない事象を収集するためにそれぞれのトンネルの底部に配置されているＣＴ検出器の図。
【図１９】光子計数検出器を用いた高速ｋＶスイッチングにおける波形パラメータを決定する方法のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
ここに記載される実施形態は、与えられたＣＴ取得の散乱コンテンツに関するよりよい情報を提供する新規なシステムと方法とに向けられている。
【００２２】
ある実施形態では、Ｘ線源を有するコンピュータ断層撮像（ＣＴ）スキャナのアキシャル面と体軸横断面とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーするコンピュータ断層撮像（ＣＴ）検出器が提供され、このＣＴ検出器は、（１）Ｘ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された第１の複数の検出器要素と、（２）第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された第２の複数の検出器要素であって、第２の表面は第１の表面よりも所定の距離だけＸ線源から更に離れており、第１の複数の検出器要素よりも数が少ない第２の複数の検出器要素とを備えている。更に、第２の複数の検出器要素のそれぞれの検出器要素は、Ｘ線源と検出器要素の表面の中心とを接続する直線の周囲の小さな角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、小さな角度範囲は第１の表面と第２の表面との間の所定の距離と検出器要素のサイズとによって決定される。ある実施形態では、第２の複数の検出器要素のそれぞれはエネルギー弁別型の（光子計数）検出器要素であり、他方で、第１の複数の検出器要素のそれぞれは従来型の検出器要素である。しかし、光子計数要素と従来型の要素との任意の組み合わせを、第１の複数の要素と第２の複数の要素の両方に用いることができる。
【００２３】
別の実施形態では、Ｘ線源を有するコンピュータ断層撮像（ＣＴ）スキャナのアキシャル面と体軸横断面とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーするコンピュータ断層撮像（ＣＴ）検出器が提供され、このＣＴ検出器は、（１）Ｘ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された複数の検出器要素と、（２）第１の表面に低密度に配置され、それぞれが複数の検出器要素の中の１つと関連し、所定の高さを有し、複数の検出器要素よりも数が少ない複数のコリメータとを備えている。更に、対応するコリメータを有するそれぞれの検出器要素は、Ｘ線源と検出器要素の表面の中心とを接続する直線の周囲の小さな角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、小さな角度範囲は対応するコリメータの所定の高さによって決定される。
【００２４】
別の実施形態では、コンピュータ断層撮像（ＣＴ）装置が提供され、このＣＴ装置は、（１）Ｘ線源を含むＣＴスキャナと、（２）ＣＴスキャナのアキシャル面と体軸横断面とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器とを備えている。このＣＴ検出器は、（ａ）Ｘ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された第１の複数の検出器要素と、（ｂ）第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された第２の複数の検出器要素であって、第２の表面は第１の表面よりも所定の距離だけＸ線源から更に離れており、第１の複数の検出器要素よりも数が少ない第２の複数の検出器要素とを含んでおり、第２の複数の検出器要素のそれぞれの検出器要素は、Ｘ線源と検出器要素の表面の中心とを接続する直線の周囲の小さな角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、小さな角度範囲は第１の表面と第２の表面との間の所定の距離と検出器要素のサイズとによって決定される。
【００２５】
別の実施形態では、Ｘ線源は、不確定な電圧波形と不確定な電流波形とを有する高速ｋＶスイッチングＸ線源であり、ＣＴ装置は、複数の検出器要素から取得されたデータとスペクトルモデルとに基づいて電圧波形と電流波形の両方を定義するパラメータを推定するように構成されたプロセッサを更に含む。
【００２６】
更に、別の実施形態では、ＣＴ装置は、第１の複数の検出器要素の中の隣接する要素における強度値を平均化することにより、第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素に対してこの要素における全強度を推定し、この要素における測定された一次強度をこの要素における推定された全強度から減算することにより、この要素における散乱強度を決定するように構成されたプロセッサを更に含む。
【００２７】
別の実施形態では、コンピュータ断層撮像（ＣＴ）装置が提供され、このＣＴ装置は、（１）Ｘ線源を含むＣＴスキャナと、（２）ＣＴスキャナのアキシャル面と体軸横断面とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーする検出器とを備えている。このＣＴ検出器は、（ａ）Ｘ線源から放出された入射Ｘ線光子を捕捉するように第１の表面上に配置された第１の複数の検出器要素と、（ｂ）第１の表面とは異なる第２の表面上に低密度に配置された第２の複数の検出器要素であって、第２の表面は第１の表面よりも所定の距離だけＸ線源から更に離れており、第１の複数の検出器要素よりも数が少なく、それぞれが複数のＸ線強度レベルを検出するように構成されている第２の複数の検出器要素とを含んでおり、第２の複数の検出器要素のそれぞれの検出器要素は、Ｘ線源と検出器要素の表面の中心とを接続する直線の周囲の小さな角度範囲に生じるＸ線光子によってのみ到達可能であり、小さな角度範囲は第１の表面と第２の表面との間の所定の距離と検出器要素のサイズとによって決定される。
【００２８】
このＣＴ装置は、更に、第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素に対して、第１の複数の検出器要素の内部の隣接する要素において強度値を平均化することにより、この要素における全強度を推定し、この要素における測定された一次強度をこの要素における推定された全強度から減算することにより、この要素における散乱強度を決定するように構成されたプロセッサを更に含む。
【００２９】
更なる実施形態では、プロセッサは、（１）第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素に対して、この要素における測定された強度を複数の視野にわたり平均化することにより、第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素における平均一次強度を取得し、（２）平均一次強度をこの要素における推定された全強度から減算することにより、第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素における散乱強度を推定し、（３）第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素における推定された散乱強度を用いた補間により、第１の複数の検出器要素のそれぞれの要素における散乱強度を推定し、（４）それぞれの要素における推定された散乱強度をそれぞれの要素における測定された強度から減算することにより、第１の複数の検出器要素のそれぞれの要素における一次強度を計算するように構成されている。
【００３０】
別の実施形態では、プロセッサは、第２の複数の検出器要素のそれぞれにおける決定された散乱強度を用いた補間により、第１の複数の検出器要素のそれぞれの要素における散乱強度を推定するように更に構成されている。
【００３１】
更に、別の実施形態では、プロセッサは、（１）散乱モデルを用いて、第１および第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素に対する散乱強度と一次強度とを推定し、（２）複数の第２の検出器要素のそれぞれに対して、測定された一次強度と推定された一次強度とを比較し、（３）複数の第２の検出器要素のそれぞれに対して、測定された一次強度を複数の視野にわたり平均化し、（４）光電成分とコンプトン成分とを得るために、平均化された一次強度に基づいてデュアルエネルギー分解を実行し、（５）得られたコンプトン成分に基づいてフォワード関数を修正し、（６）第１および第２の複数の検出器要素のそれぞれの要素に対して、散乱強度と一次強度とを再計算し、（７）複数の第２の検出器要素のそれぞれに対して、推定された一次強度が測定された一次強度と一致するまで、修正および再計算のステップを反復するように構成されている。
【００３２】
別の実施形態では、第２の複数の検出器要素のそれぞれはエネルギー弁別型の検出器要素であり、ＣＴ装置は、（１）第１の所定のサンプル時間間隔を用いて、第１の複数の検出器要素における受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集するように構成された第１のデータ取得システムと、（２）第１の所定のサンプル時間間隔とは異なる第２の所定のサンプル時間間隔を用いて、第２の複数の検出器要素における受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集するように構成された第２のデータ取得システムとを更に備えている。ある実施形態では、第２の所定のサンプル時間間隔は、第１の所定の時間間隔よりも長い。
【００３３】
別の実施形態では、第２のデータ取得システムは、第２の所定のサンプル時間間隔が第１の所定のサンプル時間間隔よりも長くなるように、第２のデータ取得システムによって第１の複数の検出器要素のために収集されるよりも大きな角度範囲にわたり、第２の複数の検出器要素のそれぞれのために情報を収集するように構成されている。
【００３４】
別の実施形態では、コンピュータ断層撮像（ＣＴ）装置であって、（１）不確定な電圧波形と不確定な電流波形とを有する高速ｋＶスイッチングＸ線源を含むＣＴスキャナと、（２）ＣＴスキャナのアキシャル面と体軸横断面とにおいてそれぞれの角度範囲をカバーし、複数のエネルギー弁別型の検出器要素を含む検出器と、（３）複数のエネルギー弁別型の検出器要素から得られたデータとスペクトルモデルとに基づいて、電圧波形と電流波形の両方を定義するパラメータを推定するように構成されたプロセッサとを備えているコンピュータ断層撮像（ＣＴ）装置が提供される。
【００３５】
ある実施形態では、プロセッサは、（１）パラメータに対する初期推定を決定し、（２）（ａ）複数のエネルギー弁別型の検出器要素から取得されたデータから得られる複数のエネルギービンに対する測定された光子数と（ｂ）スペクトルモデルと線形減衰係数とに基づいて計算される計算上の光子数とに基づくコスト関数を定義し、（３）パラメータのそれぞれに対するコスト関数の偏導関数を計算し、（４）コスト関数の計算された偏導関数に基づいてパラメータに対する更新された推定を決定するように構成されている。
【００３６】
別の実施形態では、プロセッサは、（１）パラメータに対する更新された推定とパラメータに対する初期推定との間の差を決定し、（２）更新された推定と初期推定との間の決定された差が所定の閾値よりも小さいかどうかを判断し、（３）コスト関数の偏導関数を計算するステップと、パラメータに対する更新された推定を決定するステップと、更新された推定とそれ以前の推定との差を決定するステップとを、決定された差が所定の閾値よりも小さくなるまで反復するように更に構成されている。
【００３７】
更に、別の実施形態では、高速ｋＶスイッチングＸ線源を含むＣＴスキャナと複数のエネルギー弁別型の検出器要素を含む検出器とを有するＣＴ装置のために電圧波形と電流波形とを決定する方法が提供され、この方法は、（１）複数のエネルギー弁別型の検出器要素からデータを取得するステップと、（２）取得されたデータとスペクトルモデルとに基づいて、電圧波形と電流波形の両方を定義するパラメータを推定するステップとを備えており、推定するステップは、（ｉ）パラメータに対する初期推定を決定することと、（ｉｉ）（１）複数のエネルギー弁別型の検出器要素から取得されたデータから得られる複数のエネルギービンに対する測定された光子数と（２）スペクトルモデルと線減弱係数とに基づいて計算される計算上の光子数とに基づくコスト関数を定義することと、（ｉｉｉ）パラメータのそれぞれに対するコスト関数の偏導関数を計算することと、（ｉｖ）コスト関数の計算された偏導関数に基づいてパラメータに対する更新された推定を決定することとを含む。
【００３８】
別の実施形態では、推定するステップは、（１）パラメータに対する更新された推定とパラメータに対する初期推定との間の差を決定することと、（２）更新された推定と初期推定との間の決定された差が所定の閾値よりも小さいかどうかを判断することと、（３）コスト関数の偏導関数を計算するステップと、パラメータに対する更新された推定を決定するステップと、更新された推定とそれ以前の推定との差を決定するステップとを、決定された差が所定の閾値よりも小さくなるまで反復することとを更に備えている。
【００３９】
ここで図面を参照すると、図８Ａおよび８Ｂは、散乱強度の空間的変動が一次強度よりもはるかに低いことを図解している。図８Ａおよび８Ｂは、臨床的な走査からの例である。散乱強度の低周波性により、低密度での空間サンプリングが可能である。
【００４０】
第１の実施形態は、散乱の分布を記述する適切なモデルと、分布が検査対象よりもはるかに低い周波数を有しているという知見とに基づいている。したがって、第１の実施形態は、コリメーション管が低密度に分布しているシステムを含む。たとえば、図９に示されているように、１６番目ごとの検出器要素が、散乱を伴わない対象の非常に正確なサンプリング点を提供するのであるが、これらのサンプリング点は対象全体に対する散乱モデルへの制約として機能するのである。
【００４１】
この実施形態では、低密度のサンプリングと散乱を推定するのに用いることができるモデルとの組み合わせにより、大きな領域が、より有用な直接光子を収集する妨げにならない状態のまま残される。もちろん、図９は、コリメーション管が三次元において光子経路を制約する三次元に一般化できる。その幾何学的構成では、コリメーション管は、三次元コーンの幾何学的構成に外挿された二次元扇形の幾何学的構成が結果的にコリメーション管に対して「球面」構成を生じるように、Ｘ線源の方向に直接に向き付けられることになろう。
【００４２】
別の実施形態では、コリメーション管は、図９に示されているように検出器の「外部」にある場合とは異なり、図１０に示されているように検出器の「内部」に存在するときに、同一の結果を達成する。内部管の利点は明らかであり、たとえば、推定をより複雑にする可能性がある散乱された放射の「影が生じること（シャドーイング）」を排除し、検出器の幾何学的効率を改善する。内部管は、また、一次光子が遮蔽され、コリメーションのない検出器要素に到達できなくなるときに、線量の無駄を低下させる。
【００４３】
図１０の検出器と同様に、図１８は、検出器の全体に一連の低密度コリメーショントンネルが配分された検出器を図解している。ここでは、従来型のまたは光子計数検出器要素のいずれかが、実質的に散乱のない事象を収集するように、それぞれのトンネルの底部に配置されている。
【００４４】
三次元の場合には、それぞれのコリメーションホールまたはトンネルが、図１１に示されているベクトル「ｒ」に対して正確に平行でなければならない。
【００４５】
更に、Ｘ線管の回転によって実行されるサンプリングが、図１２および図１３に示されているように、中心のＸ線に対して１８０度ごとに、そして任意の与えられた他のＸ線に対して何らかの他の角度において、冗長なサンプルを生じる。この原理は、「４分の１ピクセルシフト」において用いられるが、ピクセルを意図的にその理論的位置から外れて位置決めすることにより、通常の冗長なサンプルがピクセルの２分の１だけシフトされるはずのとき、サンプリングが増大される。
【００４６】
同じ原理を用いると、少なくとも円形の軌道に対する中心面では、検出器の上に適切に配置されるときのコリメーショントンネルの密度を二倍にすることができ、全体の３６０度の軌道に対してはより高密度の制約点を与え、通常の画像化に対してはより低密度の点列を与える。
【００４７】
このアプローチの１つの潜在的な制約は、コリメーション用の管が存在することにより、管の下の検出器は、検出器表面の残りの上にある検出器よりも少ない光子を収集することになることである。したがって、このような「散乱のない」データはより大きな統計的なノイズを被り、それにより、散乱補償スキームの効率が低下しうる。この制約に対処するためには、複数の投影視野にわたり総和を取るまたは平均化することによってデータを時間的に平滑化する、というのが１つの対策である。現在市販されているＣＴスキャナにおいて１つの投影視野の増分角度は非常に小さい（通常は０．５度未満）ため、この平滑化の結果として生じる空間的なブラーリングは、著しく改善された統計によって相殺が可能である。たとえば、２つの投影視野を加算すると、ＳＮ比は４０％より多く上昇する（３つの視野の場合には７０％）。結果的に、全体的な画質は改善される。
【００４８】
更に、たとえば複数の閾値を有する光子計数検出器または分光器などのようなエネルギー弁別能力を備えているより高度なＸ線検出器がコリメーション用の管の下で用いられるときには、時間的な平滑化は更に重要である。そのような検出器によって提供される追加的なスペクトル情報は、散乱補償の効率を改善する。しかし、そのような検出器は特定のエネルギー範囲にあるＸ線光子を測定するだけなので、データは、エネルギーとは無関係にすべての光子が収集される従来型のＸ線検出器からのデータの場合よりも、より多くのノイズを含む傾向にある。したがって、データセット全体について散乱補正が適用される前に、散乱のないデータを承認できるノイズレベルまで平滑化することが望まれる。
【００４９】
低密度にサンプリングされた一次強度値を用いると、散乱強度を直接的に推定することができる、または、データを散乱補正モデルに組み入れることにより散乱推定を改善することができる。
【００５０】
直接推定アプローチの場合には、一次強度がサンプリングされるそれぞれの検出器要素において、隣接する要素同士で値を平均化することにより、当該要素における全強度が推定される。次に、測定された一次強度を推定された全強度から減算することにより、当該要素における散乱強度が得られる。散乱強度はゆっくりと変動するため、任意の検出器要素における散乱強度を内挿によって推定することが可能である。
【００５１】
従来型の散乱補正法が、図１４のフローチャートに示されている。
【００５２】
ステップ１４０１では、測定されたＸ線強度Ｔ（ｉ，ｊ）が得られる。ここで、Ｔ（ｉ，ｊ）は、検出器要素（ｉ，ｊ）における測定された全強度を表す。
【００５３】
ステップ１４０２では、初期一次強度Ｐ(0)（ｉ，ｊ）＝Ｔ（ｉ，ｊ）が決定される。ここで、Ｐ（ｉ，ｊ）は、検出器要素（ｉ，ｊ）における一次強度を表す。
【００５４】
ステップ１４０３では、フォワード関数−Ｐ（ｉ，ｊ）ｌｎＰ（ｉ，ｊ）が計算される。
【００５５】
ステップ１４０４では、散乱の推定が二次元たたみ込みによって以下のように実行される。
【数１】
2014000409.tif 000003
【００５６】
ステップ１４０５では、一次強度が、下記のように更新される。
【数２】
2014000409.tif 000004
【００５７】
ステップ１４０６では、すべての検出器要素での２回のイテレーションの間の差の合計が小さいかどうか、または、イテレーションの回数が最大値に到達したかどうかを確認するためのチェックがなされる。そうである場合には、プロセスは終了する。それ以外の場合には、プロセスはステップ１４０３に戻る。
【００５８】
ステップ１４１０では、コンプトンおよびレイリー散乱に対するガウス幅および振幅σC、σR、ＺC、ＺR、Ｋ＿C（ｉ，ｊ）、Ｋ＿R（ｉ，ｊ）が予め決定される。
【００５９】
ステップ１４１１では、ガウスカーネルＧC（ｉ，ｊ）およびＧR（ｉ，ｊ）が決定される。
【００６０】
以下で詳述される散乱を補正するトンネルコリメータ散乱補正モデル法は、以下のステップを含む。
【００６１】
第１に、散乱強度と一次強度とを推定するために、散乱モデルを全強度データに適用する。第２に、差が大きな領域を識別するために、推定された一次強度を、低密度に測定された一次強度と比較する。次に、散乱推定の精度を改善するために、修正されたフォワード関数を用いて散乱強度と一次強度とを再計算する。
【００６２】
図１５は、低密度のトンネルコリメータが用いられる場合の散乱補正方法を図解している。
【００６３】
ステップ１５０１では、測定されたＸ線強度Ｔ（ｉ，ｊ）と、低密度の一次強度Ｐ（ｉ’，ｊ’）とが得られる。Ｔ（ｉ，ｊ）について、ｉおよびｊは、コリメーションのなされた要素における値を除くすべての値に及ぶ。
【００６４】
ステップ１５０２では、強度の複数の視野にわたる移動平均が実行される。
【００６５】
ステップ１５０３では、初期一次強度が、Ｐ(0)（ｉ，ｊ）＝Ｔ（ｉ，ｊ）またはＰ（ｉ’，ｊ’）として決定される。
【００６６】
ステップ１５０４では、フォワード関数−Ｐ（ｉ，ｊ）ｌｎＰ（ｉ，ｊ）が計算される。
【００６７】
ステップ１５０５では、散乱の推定が、二次元たたみ込みによって以下のように実行される。
【数３】
2014000409.tif 000005
【００６８】
ステップ１５０６では、測定された一次値が推定された一次値と一致しない領域について、一次強度が下記のように更新される。
【数４】
2014000409.tif 000006
【００６９】
ステップ１５０７では、すべての検出器要素にわたる２回のイテレーションの間の差の合計が小さいかどうか、または、イテレーションの回数が最大値に到達したかどうかを確認するためのチェックがなされる。そうである場合には、プロセスは終了する。それ以外の場合には、プロセスはステップ１５０４に移動する。
【００７０】
ステップ１５１０では、コンプトンおよびレイリー散乱に対するガウス幅および振幅の初期値σC、σR、ＺC、ＺR、Ｋ＿C（ｉ，ｊ）、Ｋ＿R（ｉ，ｊ）が決定される。
【００７１】
ステップ１５１１では、低密度トンネル位置における散乱が、ステップ１５０１で得られた測定された強度Ｔ（ｉ，ｊ）と低密度の一次強度Ｐ（ｉ’，ｊ’）とを用いて推定される。
【００７２】
ステップ１５１２では、σC、σR、ＺC、ＺR、Ｋ＿C（ｉ，ｊ）、Ｋ＿R（ｉ，ｊ）が、ステップ１５１１で決定された推定された散乱に基づいて修正される。所定のパラメータは、水からのものである。水に対する散乱強度と実際の対象に対する散乱強度とは、パラメータを調節するのに用いることができる。
【００７３】
ステップ１５１３では、ガウスカーネルＧC（ｉ，ｊ）およびＧR（ｉ，ｊ）が決定される。
【００７４】
図１６Ａおよび１６Ｂは、低密度トンネルコリメータが光子計数検出器要素と共に用いられるときの散乱補正方法を図解している。
【００７５】
ステップ１６０１では、測定されたＸ線強度Ｔ（ｉ，ｊ）と、低密度の一次強度Ｐ（Ｅ，ｉ’，ｊ’）とが得られる。Ｔ（ｉ，ｊ）について、ｉおよびｊは、コリメーションのなされた要素における値を除くすべての値に及ぶ。
【００７６】
ステップ１６０２では、骨成分ＬB（ｉ’，ｊ’）と水成分ＬW（ｉ’，ｊ’）とのための分解が、低密度のトンネル位置に対して実行される。
【００７７】
ステップ１６０３では、それぞれの検出器要素における骨成分ＬB（ｉ，ｊ）と水成分ＬW（ｉ，ｊ）とが推定される。
【００７８】
ステップ１６０４では、初期一次強度が、Ｐ(0)（ｉ，ｊ）＝Ｔ（ｉ，ｊ）またはＰ（ｉ’，ｊ’）として決定され、初期骨成分Ｌ0B（ｉ，ｊ）＝ＬB（ｉ，ｊ）および初期水成分Ｌ0W（ｉ，ｊ）＝ＬW（ｉ，ｊ）が決定される。
【００７９】
ステップ１６０５では、フォワード関数Ｐ（ｉ，ｊ）μBＬBおよびＰ（ｉ，ｊ）μWＬWが計算される。
【００８０】
ステップ１６０６では、散乱の推定が、二次元たたみ込みによって以下のように実行される。
【数５】
2014000409.tif 000007
【００８１】
ステップ１６０７では、測定された一次値が推定された一次値と一致しない領域について、一次強度が、トンネル位置を除外して、下記のように更新される。
【数６】
2014000409.tif 000008
【００８２】
ステップ１６０８では、それぞれの検出器における骨成分ＬB（ｉ，ｊ）および水成分ＬW（ｉ，ｊ）が推定される。
【００８３】
ステップ１６０９では、すべての検出器要素にわたる２回のイテレーションの間の差の合計が小さいかどうか、または、イテレーションの回数が最大値に到達したかどうかを確認するためのチェックがなされる。そうである場合には、プロセスはステップ１６２０に進む。それ以外の場合には、プロセスはステップ１６０５に戻る。
【００８４】
ステップ１６２０では、低密度のトンネル位置における評価された一次強度（すべてのエネルギービンにわたる合計）が測定された一次強度と一致するかどうかを判断するためのチェックがなされる。そうである場合には、プロセスは終了し、そうでない場合には、プロセスはステップ１６１２に進む。
【００８５】
ステップ１６１０では、コンプトンおよびレイリー散乱に対するガウス幅および振幅の初期値σC、σR、ＺC、ＺR、μB、μW、Ｋ＿CB（ｉ，ｊ）、Ｋ＿RB（ｉ，ｊ）、Ｋ＿CW（ｉ，ｊ）、Ｋ＿RW（ｉ，ｊ）が決定される。
【００８６】
ステップ１６１１では、低密度トンネル位置における散乱が、ステップ１６０１で得られた測定された強度Ｔ（ｉ，ｊ）と低密度の一次強度Ｐ（Ｅ，ｉ’，ｊ’）とを用いて推定される。
【００８７】
ステップ１６１２では、σC、σR、ＺC、ＺR、μB、μW、Ｋ＿CB（ｉ，ｊ）、Ｋ＿RB（ｉ，ｊ）、Ｋ＿CW（ｉ，ｊ）、Ｋ＿RW（ｉ，ｊ）が、ステップ１６１１で決定された推定された散乱に基づいて修正される。所定のパラメータは、水からのものである。水に対する散乱強度と実際の対象に対する散乱強度とは、パラメータを調節するのに用いることができる。
【００８８】
ステップ１６１３では、ガウスカーネルＧC（ｉ，ｊ）およびＧR（ｉ，ｊ）が決定される。
【００８９】
同じ装置からの低密度スペクトル応答は、高速ｋＶスイッチング法を用いたデュアルエネルギーシステムにおいて生じる可能性がある誤差または変動を安定化させるのにも用いることができる。そのようなシステムにおいては、対象（患者）を横切るＸ線ビームに関するエネルギー情報は、ビームを形成するＸ線光子のそれぞれ１つのエネルギー成分を記録することによってではなく、Ｘ線管の電圧を急速に交代させてビーム自体の特性を変化させることによって、得られる。このアプローチを用い、更に検出システムとの同期を用いて、対象に関する有用なスペクトル情報が得られる。このアプローチの制約は、バイアス電圧（しばしば数百キロボルトを超える）を急速に交番させるための工学的要件が些細なものではないこと、また、ある電圧から次の電圧に変化する波形が不完全であると情報の品質を制限することである。ある実施形態では、スペクトルの時間変動を直接に測定するために、低密度でコリメートされたエネルギー弁別型検出器要素が用いられる。しかし、このプロセスは、低密度コリメータを用いなくても実行することが可能である。
【００９０】
たとえば、電圧および電流の波形が不確定な高速ｋＶスイッチングＸ線源を仮定してほしい。このような不確定性のために、シミュレートされたスペクトルにおいて、したがって、ビームハードニングテーブルにおいて、誤差が生じることになる。低密度光子計数検出器からの測定値を用いると、デュアルエネルギー分解の精度を改善するために、波形の不確定性を除去することができる。
【００９１】
たとえば、Ｎ個のパラメータによって波形がパラメトライズできると仮定する。Ｌ１およびＬ２の基底長を含めると、Ｎ＋２個の未知数が存在する。光子計数検出器がＮ＋２個のエネルギーウィンドウを有する場合には、Ｎ＋２個の未知数は、それぞれの低密度Ｘ線で見つけることができる。Ｎ個の波形パラメータは視野にのみ依存し、視野の中のＸ線に依存するのではないから、Ｎ個の波形パラメータは、従来型の検出器を用いて測定されたＸ線に適用される。異なる光子計数検出器からのＮ個の波形パラメータは、精度を改善するために平均化される。波形における未知数の数が光子計数検出器におけるエネルギーウィンドウの数よりも多いときには、Ｎ個の未知数を求めるために、複数の光子計数検出器からの測定データを組み合わせなければならない（たとえば、それぞれの光子計数検出器が少なくとも３つのエネルギーウィンドウを有すると仮定する）。この構成は、ハイブリッドＣＴシステムと考えることができる。純粋な光子計数検出器を備えたＣＴ装置と比較すると、計数速度の問題は重要ではない。デュアルエネルギー分解の精度は高速ｋＶスイッチング検出器（ＤＥＣＴ）の場合よりも高くなるはずであり、低密度トンネルのために二次元の散乱防止グリッドは不要なはずである。
【００９２】
ある実施形態では、光子計数検出器を用いた高速ｋＶスイッチングにおける波形パラメータは、図１９に示されており以下で詳述する方法を用いて決定することができる。
【００９３】
ｔ0、ｔ1およびｔ2は３つの時点を表し、Ｎ1（Ｅk）およびＮ2（Ｅk）は光子計数検出器を用いてそれぞれｔ0、ｔ1およびｔ2から得られたエネルギービンｋに対する光子数を示すと仮定する。更に、ｔ0からｔ2までの電流波形は次のように書けると仮定する。
【数７】
2014000409.tif 000009
【００９４】
ｔ0からｔ2までの電圧波形は次のように書ける。
【数８】
2014000409.tif 000010
【００９５】
波形パラメータである（ａ1，ａ2，・・・ａN）および（ｂ1，ｂ2，・・・ｂM）は、測定された光子数によって決定することができる。
【００９６】
ｔ0からｔ1までの間の入射スペクトルは、次のように表現することができる。
【数９】
2014000409.tif 000011
【００９７】
ここで、Ｓ（Ｖ，Ｅ）は、特定の電圧Ｖに対するスペクトルを表す。このスペクトルは、スペクトルモデルを用いて計算することができる。
【００９８】
ｔ1からｔ2までの間の入射スペクトルは、次のように表現することができる。
【数１０】
2014000409.tif 000012
【００９９】
測定された計数は、下記の数式によってスペクトルと関係付けることができる。
【数１１】
2014000409.tif 000013
【０１００】
【数１２】
2014000409.tif 000014
【０１０１】
ここで、μj（Ｅ）は基本物質ｊの線形減衰係数を示し、Ｌjは特定のＸ線経路における対応する長さである。ここで、我々は、２Ｋ個の方程式とＭ＋Ｎ＋Ｊ個の未知のパラメータとを有している。２Ｋ≧Ｍ＋Ｎ＋Ｊの場合には、方程式（５ａ）および（５ｂ）が、Ｍ＋Ｎ＋Ｊ個の未知のパラメータを決定する。
【０１０２】
２Ｋ＜Ｍ＋Ｎ＋Ｊの場合には、波形パラメータを決定するためには、２個以上の光子計数検出器が必要である。そこで、ＮD個の光子計数検出器を有していると仮定する。すると、２ＫＮD個の方程式を与える２ＫＮD個の独立の測定値を有することになる。未知数の合計はＪＮD＋Ｍ＋Ｎ個である。波形はＸ線経路とは独立であり、すべてのＸ線は波形パラメータの同じ集合に対応することに注意すべきである。それぞれのＸ線に対して経路長Ｌjが異なると仮定すると、測定値は独立である。
【０１０３】
設計により、エネルギービンの数Ｋを基本物質の数Ｊより大きくすることが可能である。ＮDが十分に大きい場合には、２ＫＮD≧ＪＮD＋Ｍ＋Ｎとなる。次に、波形パラメータ（ａ1，ａ2，・・・ａN）および（ｂ1，ｂ2，・・・ｂM）は、連立方程式（５ａ）および（５ｂ）を以下のようにして解くことによって得られる。
【０１０４】
最初に、コスト関数を次のように定義する。
【数１３】
2014000409.tif 000015
【０１０５】
ここで、
【数１４】
2014000409.tif 000016
【０１０６】
は、異なるＸ線または検出器を示し、
【数１５】
2014000409.tif 000017
【０１０７】
は、測定データを表す。
【０１０８】
コスト関数を最小化することにより、
【数１６】
2014000409.tif 000018
【０１０９】
および
【数１７】
2014000409.tif 000019
【０１１０】
を見つけることができる。すなわち、次の通りである。
【数１８】
2014000409.tif 000020
【０１１１】
更に詳細には、この最小化は、次の逐次的プロセスを用いて実行できる。
【０１１２】
１．（ａ1，ａ2，・・・ａN，ｂ1，ｂ2，・・・ｂM）およびＬj（ｌ）を初期推定とする。
【０１１３】
２．コスト関数の偏導関数を計算する。
【０１１４】
３．計算された偏導関数に従って、（ａ1，ａ2，・・・ａN，ｂ1，ｂ2，・・・ｂM）およびＬj（ｌ）を更新する。
【０１１５】
４．収束するまで、または、所定の最大回数のイテレーションまで、２〜３を反復する。
【０１１６】
図１９は、このプロセスをより詳細に図解しているフローチャートである。
【０１１７】
ステップ１９０１では、波形パラメータ（ａ1，ａ2，・・・ａN，ｂ1，ｂ2，・・・ｂM）およびＬj（ｌ）の初期推定が決定される。
【０１１８】
ステップ１９０２では、光子計数検出器によって検出された測定データである
【数１９】
2014000409.tif 000021
【０１１９】
が取得される。ここで、Ｅkはエネルギーレベルであり、ｌは異なるＸ線または検出器を示す。
【０１２０】
ステップ１９０３では、スペクトルモデルＳ（Ｖ，Ｅ）が提供される。
【０１２１】
ステップ１９１０では、コスト関数の未知の（波形）パラメータに関する偏導関数の推定が計算される。
【０１２２】
ステップ１９２０では、波形パラメータが、ステップ１９１０において計算された偏導関数を用いて更新される。波形パラメータは、ニュートン法、最急降下法、共役勾配法などの様々な既知の方法を用いて更新することができる。
【０１２３】
ステップ１９３０では、イテレーションｎにおける波形パラメータとイテレーションｎ−１における波形パラメータとの間の差が計算される。
【０１２４】
ステップ１９４０では、ステップ１９３０で計算された差が予め設定された閾値よりも小さいかどうか、または、イテレーションの回数ｎが所定の値を超えるかどうかを判断するために、チェックがなされる。いずれかのチェックに対する答えがイエスである場合には、この方法は終了する。それ以外の場合には、このプロセスはステップ１９１０に戻る。
【０１２５】
コスト関数を最小化するこれ以外の数値的な方法を用いることが可能であり、そのような他の方法もこの実施形態の範囲に属する。
【０１２６】
ステップ１９０１〜１９４０は、プロセッサによって、または、ＣＴ装置の一部であるそれ以外の専用のハードウェアによって、実装可能である。
【０１２７】
本明細書において開示された実施形態は、すべての他のフィルタを除去することによって検出器の検出効率を改善しながら、より正確で精密な散乱補正を可能にする。直接的な光子に関するこの改善された検出効率は、画質を改善するために、および／または、患者に対して要求される線量を低減するために、用いられる。
【０１２８】
現在の前方散乱モデルでは、物質情報はフォワード関数にのみ含まれ、ガウスカーネルには含まれない。ガウスカーネルは散乱確率から導かれるが、散乱確率は物質に依存する。たとえば、骨の散乱確率は軟組織の散乱確率よりもはるかに小さい。現在のガウスカーネルは、患者の体内の軟組織を代表する水に対するものである。したがって、骨領域では、散乱の過剰補正が観察されることがありうる。本明細書に開示されている低密度光子計数検出器を用いると、物質情報はスペクトルデータから得られ、精度を改善するために散乱モデルに組み入れられる。
【０１２９】
第３の実施形態では、ＣＴ装置は、低密度のコリメータ付きでエネルギー弁別型の検出器要素とコリメータを有しない検出器要素とを有する検出器アセンブリを含む。ここで、低密度のコリメータ付きでエネルギー弁別型の要素は、コリメータを有しない検出器要素の場合にデータが取得されるのと比較すると、検出器アセンブリのより大きな角度回転（または、サンプル時間間隔／解像度）にわたってデータを取得する。コリメータ付き検出器要素のそれぞれは、エネルギー弁別型の検出器要素である。
【０１３０】
特に、このＣＴ装置は、第１の所定のサンプル時間間隔を用いてコリメータを有しない検出器要素において受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集するように構成された第１のデータ取得システムと、第１の所定のサンプル時間間隔とは異なる第２の所定のサンプル時間間隔を用いてコリメータ付き検出器要素において受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集するように構成された第２のデータ取得システムとを含む。この実施形態では、コリメータ付きでない検出器要素は、従来型の統合要素または光子計数検出器要素を含みうる。現代のＣＴでは、Ｘ線源と検出器との組み合わせが、毎分２００回転または３００回転もの速度で固定された幾何学的構成で回転している。データ取得読取システムは、固定された所定の角度（または時間）間隔で、それぞれの検出器要素からの値を抽出するように設定されている。この実施形態では、それぞれの検出器要素に対して異なる時間／角度間隔を確立することは容易である。
【０１３１】
図１７は、本明細書に記載された検出器を含むＣＴ装置の基本構造を図解している。図１７のＣＴ装置は、Ｘ線管１と、フィルタおよびコリメータ２と、検出器３とを含む。このＣＴ装置は、更に、ガントリモータなどの追加的な機械的および電気的コンポーネントと、ガントリの回転を制御しＸ線源を制御し患者用ベッドを制御するコントローラ４とを含む。更に、このＣＴ装置は、データ取得システム５と、データ取得システムによって取得された投影データに基づいてＣＴ画像を生成する（再構成）プロセッサ６とを含む。再構成プロセッサは、どの検出器要素がコリメータ付き（たとえば、トンネル）でありどの検出器要素がコリメータ付きでないかを示す検出器の「地図」を利用する。プロセッサとデータ取得システムとは、たとえば検出器、検出器の地図および再構成された画像から取得されたデータを記憶するように構成されたメモリ７を利用する。
【０１３２】
ある実施形態では、再構成プロセッサは、上述したアルゴリズムを用いて全体強度、一次強度および散乱強度を決定するように構成されている前再構成プロセッサを含む。たとえば、ある実施形態では、前再構成プロセッサは、低密度検出器要素のそれぞれの要素に対して、隣接する要素における強度値を平均化することによって当該要素における全強度を推定し、当該要素における測定強度を当該要素における推定された全強度から減算することによって当該要素における散乱強度を決定するように構成されている。
【０１３３】
このＣＴ装置は、プロセッサ６を含む。このプロセッサ６は、再構成プロセッサを含むことがあり、更に、ソフトウェアを実行して、図１９に関して上述したアルゴリズムに従って高速ｋＶスイッチング源の波形パラメータを決定する。このプロセッサは、この決定を実行するために、データ取得システムを介してエネルギー弁別型検出器要素からエネルギーデータを取得するように構成されている。波形パラメータの決定は、低密度コリメータを有しない検出器を用いる場合と同様に、低密度にコリメータを備えた光子計数検出器要素を有する検出器を用いて実行することができることに注意すべきである。
【０１３４】
ある実施形態では、ＣＴ装置のデータ取得システム５は、第１の所定のサンプル時間間隔を用いてコリメータを有しない第１の複数の検出器要素において受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集するように構成された第１のデータ取得システムと、第１の所定のサンプル時間間隔とは異なる第２の所定のサンプル時間間隔を用いてコリメータ付きの第２の複数の検出器要素において受け取られた入射Ｘ線光子に関する情報を収集するように構成された第２のデータ取得システムとを含む。
【０１３５】
当業者であれば認識するように、プロセッサ６は、特定用途向き集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）またはコンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）などのディスクリートロジックゲートとして実装可能であるＣＰＵを含みうる。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとしての実装は、ＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇまたは任意の他のハードウェア記述言語でのコーディングが可能であり、コードは、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの内部の電子メモリに直接に記憶される、または、別個の電子メモリに記憶されることもある。更に、このメモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリなどの不揮発性でありうる。また、このメモリは、スタティックまたはダイナミックＲＡＭなどの揮発性でもありうる。そして、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとメモリとの間の相互作用と同様に電子メモリを管理するために、マイクロコントローラやマイクロプロセッサなどのプロセッサが提供されることもある。
【０１３６】
あるいは、再構成プロセッサの中のＣＰＵが、本明細書に記載した機能を実行するコンピュータ可読な命令の集合を含むコンピュータプログラムを実行しうる。なお、このプログラムは、上述した一時的でない電子メモリの中の任意のもの、および／または、ハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨドライブもしくは任意のそれ以外の既知の記憶媒体に記憶されている。更に、コンピュータ可読な命令は、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、オペレーティングシステムのコンポーネントまたはそれらの組み合わせとして、提供されうる。そして、これらは、米国のインテル社によるＸｅｎｏｎプロセッサや米国のＡＭＤ社によるＯｐｔｅｒｏｎプロセッサなどのプロセッサと、マイクロソフトＶＩＳＴＡ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＡｐｐｌｅのＭＡＣ−ＯＳ（登録商標）および当業者には既知であるそれ以外のオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムと共に動作する。
【０１３７】
いったん前再構成プロセッサによって処理されると、処理された信号は、ＣＴ画像を生成するように構成された再構成プロセッサに送られる。画像は、メモリに記憶され、および／または、ディスプレイ上に表示される。当業者であれば認識するように、メモリは、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または当該技術分野において知られている任意のそれ以外の電子ストレージでありうる。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または当該技術分野において知られている任意のそれ以外のディスプレイとして実装することができる。このように、本明細書において提供されているメモリおよびディスプレイに関する記載は単に例示的なものであり、本発明の範囲をいかなる意味でも限定しない。
【０１３８】
特定の実施形態について以上で説明してきたが、これらの実施形態は、例としてのみ提示されてきたのであり、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。実際、本明細書に記載された新規な方法およびシステムは、様々な他の形態における実現が可能である。更に、本明細書に記載された方法およびシステムの形式に関し、様々な削除、代替および変更が、本発明の精神から離れることなくして行われうる。以下の特許請求の範囲とその均等物とは、本発明の範囲および精神に属するそのような形式または修正をカバーすることを意図している。
【図１】
2014000409.tif 000022
【図２】
2014000409.tif 000023
【図３】
2014000409.tif 000024
【図４】
2014000409.tif 000025
【図５】
2014000409.tif 000026
【図６】
2014000409.tif 000027
【図７Ａ】
2014000409.tif 000028
【図７Ｂ】
2014000409.tif 000029
【図７Ｃ】
2014000409.tif 000030
【図７Ｄ】
2014000409.tif 000031
【図７Ｅ】
2014000409.tif 000032
【図８Ａ】
2014000409.tif 000033
【図８Ｂ】
2014000409.tif 000034
【図９】
2014000409.tif 000035
【図１０】
2014000409.tif 000036
【図１１】
2014000409.tif 000037
【図１２】
2014000409.tif 000038
【図１３】
2014000409.tif 000039
【図１４】
2014000409.tif 000040
【図１５】
2014000409.tif 000041
【図１６Ａ】
2014000409.tif 000042
【図１６Ｂ】
2014000409.tif 000043
【図１７】
2014000409.tif 000044
【図１８】
2014000409.tif 000045
【図１９】
2014000409.tif 000046