(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スキャン対象の物体（２１４、８１８、９１８、１０１６）を受け容れるための開口部（２４２、８１６、９１６、１００４）を有するガントリ（２０２、１００２）と、
放射線源（２０４、８２４、９６６、１００６）と、
線源（２０４、８２４、９６６、１００６）から物体（２１４、８１８、９１８、１０１６）を通過した放射線を受け取るように位置決めされた検出器（２０６、８０４、９０２、１００８）と、
コンピュータ（２２４、８１０、９５８）であって、
各投影データ組が運動の休止期中に収集された部分弧部（３０４）と、運動中に収集された部分弧部（３０８）とを含む、物体の複数の投影データ組を収集すること（１０４）、
複数の投影データ組から運動中に収集された部分弧部（３０８）に対応する、ハーフスキャンのカバー範囲に満たない投影データ組の時間部分組を規定すること（１０６）、
複数の投影データ組を用いて物体の作業画像を再構成すること（１１０）、
前記投影データ組の時間部分組を使用して作業画像内で運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を特定すること（１１２）、
前記作業画像の運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）以外の領域を更新しない一方、前記作業画像の運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を更新すること（１１４）、
を行うようにプログラムされたコンピュータ（２２４、８１０、９５８）と、
を備えるトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項２】
スキャン対象の物体（２１４、８１８、９１８、１０１６）を受け容れるための開口部（２４２、８１６、９１６、１００４）を有するガントリ（２０２、１００２）と、
放射線源（２０４、８２４、９６６、１００６）と、
線源（２０４、８２４、９６６、１００６）から物体（２１４、８１８、９１８、１０１６）を通過した放射線を受け取るように位置決めされた検出器（２０６、８０４、９０２、１００８）と、
コンピュータ（２２４、８１０、９５８）であって、
各投影データ組が運動の休止期中に収集された部分弧部（３０４）と、運動中に収集された部分弧部（３０８）とを含む、物体の複数の投影データ組を収集すること（１０４）、
複数の投影データ組から運動中に収集された部分弧部（３０８）に対応する投影データ組の時間部分組を規定すること（１０６）、
複数の投影データ組を用いて物体の作業画像を再構成すること（１１０）、
前記投影データ組の時間部分組を用いて作業画像内で運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を特定すること（１１２）、
投影データ組の時間部分組を用いて作業画像の運動領域を更新すること（１１４）、
を行うようにプログラムされたコンピュータ（２２４、８１０、９５８）と、
を備えるトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項３】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、前記投影データ組の時間部分組と同じハーフスキャンのカバー範囲に含まれる、前記規定した時間ウィンドウの外部で取得した投影データ組を用いて作業画像内で運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を特定するようにプログラムされている、請求項１または２に記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項４】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、物体（２１４、８１８、９１８、１０１６）のハーフスキャン（３０２）にわたって物体の複数の投影データ組を収集するようにプログラムされている、請求項１乃至３のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項５】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、心電計（ＥＣＧ）（２１６、８２０、９３４）を用いて投影データ組の時間部分組を規定するようにプログラムされている、請求項１乃至４のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項６】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、投影データ組の時間部分組を９０°以上のガントリ回転（３０４）にわたって収集した投影データ組と規定するようにプログラムされている、請求項１乃至５のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項７】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、投影データ組の時間部分組を物体の時間フィーチャに基づいて規定するようにプログラムされている、請求項１乃至６のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項８】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、投影データ組の時間部分組を１３０°以下のガントリ回転（３０４）にわたって収集した投影データ組と規定するようにプログラムされている、請求項１乃至７のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項９】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、２つ以上の放射線源位置（３１０、３０６）からの投影データ組のうちの１つと第１の画像及び第２の画像を用いて作成した差分画像とを用いて作業画像の運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を特定するようにプログラムされている、請求項１乃至８のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項１０】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、特定済みの運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を、規定した投影データ組の時間部分組の投影データ組でない複数の投影データ組からの規定した時間部分組の投影データ組を用いて補正するようにプログラムされている、請求項１乃至９のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項１１】
前記コンピュータ（２２４、８１０、９５８）は、モデルベースの逐次再構成法（ＭＢＩＲ）、代数的再構成法（ＡＲＴ）、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）、組織的部分組期待値最大化法（ＯＳＥＭ）及び運動学的パラメータ逐次再構成法（ＫＰＩＲ）のうちの１つを用いて物体の作業画像を再構成するようにプログラムされている、請求項１乃至１０のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項１２】
前記ガントリ（２０２、１００２）は、コンピュータ断層（ＣＴ）システム、陽電子放出断層（ＰＥＴ）システム、単一光子放出コンピュータ断層（ＳＰＥＣＴ）システム、Ｃ字アームを有するＸ線システムのうちの１つのガントリである、請求項１乃至１１のいずれかに記載のトモグラフィシステム（２００、８００、９００、１０００）。
【請求項１３】
画像再構成方法であって、
各投影データ組が運動の休止期中に収集された部分弧部（３０４）と、運動中に収集された部分弧部（３０８）とを含む、物体の複数の投影データ組を取得するステップと、
該複数の投影データ組から投影データ組の時間部分組を規定するステップと、
該複数の投影データ組を用いて物体の画像を再構成するステップと、
運動中に収集された部分弧部（３０８）に対応する投影データ組の時間部分組を用いて前記画像内で運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を特定するステップと、を含む。
【請求項１４】
前記運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）に対応する少なくとも１つの特定済みボクセルが、前記投影データ組の時間部分組を用いて特定される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
物体の複数の投影データ組を取得する前記ステップが、投影データのハーフスキャンを得るステップを含む、請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項１６】
心電計（ＥＣＧ）（２１６、８２０、９３４）を用いて投影データ組の時間部分組を規定するステップを含む、請求項１３乃至１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
投影データ組の時間部分組が９０°以上のガントリ回転（３０４）にわたって収集した投影データ組と規定される、請求項１３乃至１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
投影データ組の時間部分組を物体の時間フィーチャに基づいて規定される、請求項１３乃至１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
投影データ組の時間部分組が１３０°以下のガントリ回転（３０４）にわたって収集した投影データ組で規定される、請求項１３乃至１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
特定済みの運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を、規定した投影データ組の時間部分組の投影データ組でない複数の投影データ組からの規定した時間部分組の投影データ組を用いて特定するステップを含む、請求項１３乃至１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
２つ以上の放射線源位置（３１０、３０６）からの投影データ組のうちの１つと第１の画像及び第２の画像を用いて作成した差分画像とを用いて作業画像の運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を特定するステップを含む、請求項１３乃至２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
特定済みの運動領域（３１２、３１４、３１６、３１８）を、規定した投影データ組の時間部分組の投影データ組でない複数の投影データ組からの規定した時間部分組の投影データ組を用いて補正するステップを含む、請求項１３乃至２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
モデルベースの逐次再構成法（ＭＢＩＲ）、代数的再構成法（ＡＲＴ）、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）、組織的部分組期待値最大化法（ＯＳＥＭ）及び運動学的パラメータ逐次再構成法（ＫＰＩＲ）のうちの１つを用いて物体の作業画像を再構成するステップを含む、請求項１３乃至２２のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は全般的にはトモグラフィ撮像に関し、またさらに詳細には、トモグラフィ撮像データを収集し時間分解能を改良したトモグラフィ画像を再構成する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層（ＣＴ）撮像システムなどのＸ線システムでは典型的には、患者、手荷物やその他任意の関心対象物などの対象に向けてＸ線源によりファン（ｆａｎ）形状またはコーン（ｃｏｎｅ）形状のビームが放出される。本明細書の以下において、「対象（ｓｕｂｊｅｃｔ）」及び「物体（ｏｂｊｅｃｔ）」という用語は撮像を受けることが可能な任意のものを含むものとする。ビームは対象により減衰を受けた後、放射線検出器のアレイ上に入射する。検出器アレイの位置で受け取った減衰した放射線ビームの強度は典型的には、対象によるＸ線ビームの減衰に依存する。検出器アレイの各検出器素子は、検出器素子により受け取った減衰ビームを表した電気信号を発生させる。この電気信号は、ディジタル信号に変換されて解析のためにデータ処理システムに送られ、データ処理システムにより最終的に画像が作成される。
【０００３】
一般にＸ線源と検出器アレイは、撮像面内のガントリの周りでかつ対象を取り囲んで回転させている。Ｘ線源は典型的には、焦点からＸ線ビームを放出するＸ線管を含む。Ｘ線検出器は典型的には、検出器の方向に向けてＸ線ビームをコリメートさせるためのコリメータと、該コリメータに隣接させたＸ線を光エネルギーに変換するためのシンチレータと、該光エネルギーをシンチレータから受け取りこれから電気信号を生成するためのフォトダイオードと、を含む。典型的にはシンチレータアレイの各シンチレータは、Ｘ線を光エネルギーに変換すると共に、これに隣接させたフォトダイオードに対してこの光エネルギーを排出している。各フォトダイオードは、光エネルギーを検出し、対応する電気信号を発生させている。フォトダイオードの出力はディジタル化された後、画像再構成のためにデータ処理システムに送られる。Ｘ線検出器は、周回方向の角度レンジまたはファン角度（典型的には、６０°のことが多い）にわたって広がっている。
【０００４】
一般用語としての「ＣＴ撮像」は複数の構成を包含している。例えばその構成は、例えば心臓撮像に利用し得るようなマルチスライス型撮像システムまたはマルチ検出器ＣＴ（ＭＤＣＴ）撮像システムを含むことが可能である。こうしたシステムは、心拍サイクルの一部または１つのフェーズにわたって取得した撮像データを用いた心臓画像の作成のために使用されることがある。従来では、画像再構成のための撮像データの最小投影角度はガントリ回転の１８０°にＸ線検出器ファン角度を加えたものであった。したがって典型的な６０°のファン角度では、画像再構成のための最小投影角度または時間アパーチャは２４０°の投影データであった。この投影データは、「ハーフスキャン」または「短縮スキャン」のカバー範囲にわたって取得されており、また周知の再構成技法を用いて再構成されることがある。この従来の例では、このハーフスキャン投影データ組の取得と再構成アルゴリズムを含めた所要時間によって撮像システムの時間分解能が規定される。換言すると時間分解能は、画像再構成のために最小限適するデータと再構成に実際に使用されるデータとを取得するのに要する時間であると規定される。あるケースでは、当技術分野で理解されているように、あるタイプの荷重関数を用いて２４０°のガントリ回転にわたって短縮スキャンデータが取得されている。
【０００５】
角度カバー範囲（または、時間アパーチャ）とガントリ回転速度はしたがって、ＭＤＣＴスキャナにおいて時間分解能を規定する主要な要因である。典型的な単一線源ＭＤＣＴスキャナでは、時間分解能はしたがって例えば、２７０ｍｓのガントリ回転速度では概ね１３５ｍｓであり、またＰａｒｋｅｒタイプの重み付けを用いた３５０ｍｓのガントリ回転速度では概ね１７５ｍｓである。多くの撮像用途ではこうした時間分解能は、受容可能な運動アーチファクトを伴う画像を提供するのに適する。
【０００６】
しかし、この短縮スキャンデータが収集されている２４０°のガントリ回転の間では心臓は動くために、短縮スキャンデータにより再構成した画像ではボケ、ストリーキングまたは別の撮像アーチファクトを来す可能性がある点でこの時間分解能は不適当となり得る。このことは基本的に、典型的な心拍数、ガントリ速度、その他に基づいたこの２４０°収集の間に生じた心臓の運動に由来する。しかし、心拍サイクルの休止期（ｑｕｉｅｓｃｅｎｔ  ｐｅｒｉｏｄ）は概ね９０°〜１３０°のガントリ回転の間に生じている。心臓撮像用途並びに２４０°のガントリ回転にわたる場合に物体の運動に由来して撮像アーチファクトが生じ得るような一般用途においては、時間分解能を上昇させることが望ましい。画像を向上させるためや画像アーチファクトを低減または排除するために、典型的な心拍数に基づいて時間分解能を２倍まであるいはこれ以上に上昇させることが望ましい。
【０００７】
ガントリ速度を増大させることにより全体の収集時間を短縮することあるいは追加的な線源や検出器の追加などハードウェアを変更することによって、時間分解能が改善される可能性がある。より短い時間期間で取得したデータを用いて再構成が実施されるために、アーチファクトが低減または排除されることがある。
【０００８】
しかし、ガントリに作用するガントリ重量やその他の力によってガントリが動作できる速度は制限される。当技術分野で周知のように、ガントリにかかる荷重は一般に、ガントリ回転速度に対する２乗の率で増大する。したがってある速度になった後で収集時間をさらに短縮するには、改良した画質を達成するためにより強力なＸ線管が必要となるのが一般的である。したがって、寿命、信頼度及び動作性能の観点を考慮しなければならず、またガントリ上のコンポーネントの安定性及び機能を大きなガントリ速度で維持することが極めて重要である。
【０００９】
時間分解能を改善するための別の技法は、デュアル管球／検出器構成を含む。こうしたシステムでは、２つの管球を同時に動作させ、これにより単一線源システムと比較して全体の収集時間を短縮させかつ時間分解能を上昇させている。分解能は改善されるが、これに伴って受け入れがたい上昇が生じる。さらに、ガントリ上のスペースが限られているため、単一の小型ガントリ内における２つのＸ線管と２つのフルＦＯＶ検出器の配置の制約となる可能性がある。したがって多くの場合、第２の検出器は所望のスキャンＦＯＶの一部のみしかカバーしていない。さらにデュアル管球／検出器ＣＴシステムは、単一管球システムと比較したときにかなり多くの共用リソース（すなわち、冷却剤フロー、電気回路）を含む可能性がある。
【００１０】
したがって、こうしたシステムを包含する撮像部一式には、この追加の共用リソースを提供するように大規模で高コストの拡張が必要となることが多い。さらに主要なコンポーネント（すなわち、管球、検出器及びＤＡＳ）の数が２倍になるために、動作コンポーネントの数が多くなることによってシステム全体の信頼度が損なわれることがある。したがって、こうしたシステムでは時間分解能が改善され得るものの、この時間分解能の上昇は、単一線源システムと比較したときのシステムの初期費用や進行中の動作のコストの増大、費用が高くつく拡張、並びに信頼度の低下の可能性という犠牲において得られるものである。
【００１１】
単一光子放出コンピュータ断層（ＳＰＥＣＴ）や陽電子放出断層（ＰＥＴ）などの他の撮像様式でも、心臓運動や呼吸運動に由来するボケその他の画像アーチファクトを改善させるための分解能上昇からの恩恵を得ることが可能であることも知られている。こうしたボケは所与の収集中の不適当なデータ収集によって生じることや、トモグラフィ撮像データを取得するための時間が過度に長いことによって生じることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】米国特許第７２２１７２８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
したがって、ハードウェアの２倍化に関連したコスト追加を伴うことなく費用対効果がよくかつ全体効率が高い方式でトモグラフィ撮像における運動ボケを最小化するようなシステム及び方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の実施形態は、時間分解能を改良した撮像データの収集及び画像の再構成のための方法及び装置を目的とする。
【００１５】
本発明の一態様によるトモグラフィシステムは、スキャン対象の物体を受け容れるための開口部を有するガントリと、放射線源と、該線源から物体を通過した放射線を受け取るように位置決めされた検出器と、コンピュータと、を含む。このコンピュータは、物体の複数の投影データ組を収集すること、該複数の投影データ組から投影データ組の時間部分組を規定すること、複数の投影データ組を用いて物体の作業画像を再構成すること、該作業画像内で運動領域を特定すること、並びに投影データ組の時間部分組を用いて作業画像の運動領域内にある運動アーチファクトを最小化すること、を行うようにプログラムされている。
【００１６】
本発明の別の態様による画像再構成方法は、物体の複数の投影データ組を取得するステップと、該複数の投影データ組から投影データ組の時間部分組を規定するステップと、該複数の投影データ組を用いて物体の画像を再構成するステップと、投影データ組の時間部分組を用いて画像の少なくとも１つの特定済みボクセル内の運動アーチファクトを補正するステップと、を含む。
【００１７】
本発明のさらに別の態様によるコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、コンピュータにより実行させたときに該コンピュータに対して、物体の複数のトモグラフィ像データ組にアクセスすること、複数のトモグラフィ像データ組の時間部分組を特定すること、複数のトモグラフィ像データ組を用いて物体の処理用画像を再構成すること、並びにトモグラフィ像データ組の時間部分組のうちの少なくとも１つのトモグラフィ像データ組を用いて処理用画像の特定済みの運動領域内にある少なくとも１つの画像ボクセルを改訂すること、を行わせる命令を含んだコンピュータプログラムをその上に保存して有する。
【００１８】
これらの利点及び特徴、並びにその他の利点及び特徴については、添付の図面と関連して提供している本発明の実施形態に関する以下の詳細な説明からより容易に理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態によるトモグラフィ撮像システムにとって一般的なデータ収集及び画像再構成を表した流れ図である。
【図２】本発明の実施形態を組み込んだＣＴ撮像システムの外観図である。
【図３】本発明の実施形態を組み込んだ図１に示すシステムのブロック概要図である。
【図４】本発明の一実施形態による作業画像内で運動領域を特定するために使用されるハーフスキャンデータを表した図である。
【図５】本発明の一実施形態によるスキャンデータ内で運動を特定するための技法を表した流れ図である。
【図６】図５の技法に関連する例示的な時間期間を表した例示的なタイムラインである。
【図７】本発明の一実施形態による運動マップを作成するための技法を表した流れ図である。
【図８】本発明の別の実施形態による運動マップを作成するための技法を表した流れ図である。
【図９】本発明の実施形態を組み込んだＳＰＥＣＴ撮像システムの外観図である。
【図１０】本発明の実施形態を組み込んだＰＥＴシステムの外観図及びブロック図である。
【図１１】図１０のＰＥＴシステムの検出器リングを表した図である。
【図１２】本発明の実施形態を組み込んだ手荷物スキャン装置の外観図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
トモグラフィ撮像デバイスは、Ｘ線システム、磁気共鳴（ＭＲ）システム、超音波システム、コンピュータ断層（ＣＴ）システム、陽電子放出断層（ＰＥＴ）システム、超音波、核医学、単一光子放出コンピュータ断層（ＳＰＥＣＴ）システム、Ｃ字アームを有するＸ線システム、及び別のタイプの撮像システムを含む。Ｘ線の用途には、医学分野、セキュリティ用途、工業検査用途を含む様々な撮像、検査及び解析用途を含むことが可能である。本明細書においては、少なくともＣＴ、ＳＰＥＣＴ及びＰＥＴを含むトモグラフィ撮像システムに関連して、本発明の実施形態を記載することにする。しかし本発明の実施形態は、時間再構成ウィンドウの外部にデータが存在しており、かつこれを利用して画像再構成を改善させると共にその内部にあるボケその他のアーチファクトが低減されるような、時間ウィンドウからデータを再構成しているＸ線システムなどの任意の撮像システムに概して適用可能であることを理解されたい。
【００２１】
心臓冠動脈撮像は、本発明の実施形態に従って高い心拍数（例えば、毎分９０回を超える心拍数）で首尾よく実施することが可能である。例えば心臓ＣＴ撮像の時間分解能は、従来の技法に対してスキャナハードウェアを全く変更することなく有効に概ね２倍改善することが可能である。したがって本発明の実施形態は、７０ｂｐｍという心拍数の目下の限界及び従来の限界と比べてより高い心拍数において患者に対する高信頼の冠動脈ＣＴ撮像を実現可能な単一線源ＭＤＣＴスキャナを含む。本発明の実施形態はまた、例えば本発明の実施形態を用いないデュアル線源ＭＤＣＴスキャナに対するハードウェア修正を伴わないデュアル線源ＭＤＣＴスキャナによるさらに高い時間分解能の達成を可能にする。ＳＰＥＣＴ及びＰＥＴの時間分解能に関連する改善も同様に達成される。
【００２２】
図１は、多くのトモグラフィ撮像システムにとって一般的な本発明の実施形態による時間分解能を改良した画像を取得するためのデータ収集、画像再構成及び画像の改訂を表した流れ図である。したがって一般的にまた本発明の実施形態によれば技法１００は、画像を再構成するステップと、その時間分解能を改善させるように画像を改訂するステップと、を含む。技法１００は、物体に関するスキャンデータが収集されるステップ１０２で開始されており、このデータは典型的には所与の時間レンジにわたる、あるいは与えられた撮像システムにとって特有となり得る期間中の複数の投影データ組１０４を含む。例えばＣＴ撮像ではステップ１０４において、当技術分野において理解されているように１８０°プラス検出器ガントリ回転角を成すのが典型的であるような短縮スキャンデータ組が収集されることがある。しかし本発明の実施形態はこれに限定されるものではなく、ステップ１０４において短縮スキャンを超えるデータが収集されることがある。別の例ではステップ１０４において、規定の短縮スキャンレンジのガントリ運動を超えてスキャンデータが取得される。ＳＰＥＣＴでは、例えば１０分間の期間にわたりまた１８０°のガントリ回転にわたってデータが取得されることがある。ＰＥＴでは例えば、５分間にわたって撮像データが取得されることがある。
【００２３】
しかし記載したように、これらの収集期間にわたって収集したデータを用いて再構成された画像は、時間分解能が不十分なことがあり、またその領域内に運動アーチファクトを有することがある。したがって本発明の実施形態は、これから再構成された画像内で運動領域（または、運動を有する画像ボクセル）を特定するステップと、収集データの時間短縮した部分組を用いてこの運動領域を改訂するステップと、を含む。ステップ１０６では、複数の投影データ組から収集データの部分組が時間的に規定される。ＣＴのケースではその収集データの時間部分組は、ガントリ回転の概ね９０°〜１３０°の範囲であり、また一実施形態では概ね１２０°である。ＳＰＥＣＴでは、収集データ組のうちの所望の時間分布を有する一部を含むようにして収集データ組に関する時間短縮した部分組が規定される。ＰＥＴでも同様に、画像再構成用にデータの時間短縮した部分組が規定される。
【００２４】
収集データ内で運動を特定するステップや運動マップを作成するステップを点線の枠１０８で表している。枠１０８内のステップはステップ１１０において、ステップ１０４で収集したスキャンデータ組またはその部分組を用いて第１の処理用画像または作業画像を再構成するステップを含む。当技術分野において理解されているようにこの第１の作業画像は、モデルベースの逐次再構成法（ＭＢＩＲ）、代数的再構成法（ＡＲＴ）、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）、組織的部分組期待値最大化法（ｏｒｄｅｒｅｄ  ｓｕｂｓｅｔ  ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ：ＯＳＥＭ）及び運動学的パラメータ逐次再構成法（ＫＰＩＲ）（ただし、これらに限らない）を含む任意の多くの周知の技法によって再構成されることがある。ステップ１１２では、本発明の実施形態に従ってスキャンデータ組を用いて第１の作業画像内で運動領域が特定される。画像または投影データを用いて第１の作業画像内で１つまたは複数の運動領域が特定されることがある（これについては、さらに詳細に図示し検討することにする）。１つまたは複数の運動領域が特定された後、この特定された１つまたは複数の運動領域は、ステップ１１４においてデータの規定済み時間部分組を用いて改訂されることがある。ステップ１１４での運動領域（複数のこともある）の改訂後に、ステップ１１６において改訂された画像が再構成されると共に、ステップ１１８において技法１００は終了する。
【００２５】
以下ではＣＴスキャナに適用した場合の技法１００について図示し説明することにする。しかし記載したようにまたこれから例証するように、技法１００はＳＰＥＣＴ及びＰＥＴ（ただし、これらに限らない）を含む別の撮像様式にも等しく当てはまる。
【００２６】
図２及び３はそれぞれ、ＣＴシステム２００の外観図とそのブロック概要図を表している。図２を参照すると、「第３世代」のＣＴスキャナに代表的なガントリ２０２を含むようなＣＴ撮像システム２００を示している。ガントリ２０２は、Ｘ線ビームをガントリ２０２の反対側にある検出器アセンブリ２０６に向けて投射するＸ線源２０４を有する。ここで図３を参照すると、検出器アセンブリ２０６は複数の検出器２０８及びデータ収集システム（ＤＡＳ）２１０によって形成されている。投射され患者２１４（一実施形態では、心電計（ＥＣＧ）デバイスなどの運動モニタ２１６が取り付けられている）を通過したＸ線２１２は、複数の検出器２０８によって検知される。ＤＡＳ２１０は、複数の検出器２０８からのデータを後続の処理のためにディジタル信号に変換している。各検出器２０８は、入射するＸ線ビームまたしたがって患者２１４を通過して減衰したビームの強度を示すアナログ電気信号を発生させる。Ｘ線投影データを収集するスキャンの間に、ガントリ２０２及びこの上に装着されたコンポーネントは回転中心２１８の周りを回転する。
【００２７】
ガントリ２０２の回転及びＸ線源２０４の動作は、ＣＴ撮像システム２００の制御機構２２０によって統御される。一実施形態では制御機構２２０は、運動モニタ２１６からデータを収集し患者運動情報をコンピュータ２２４に送るように構成された運動監視システム２２２を含む。この患者運動情報の例には、呼吸及び心臓フェーズ情報が含まれる。制御機構２２０は、Ｘ線源２０４及びガントリモータ制御器２２８に対してパワー及びタイミング信号を提供するＸ線制御器２２６を含んでおり、またガントリモータ制御器２２８によってガントリ２０２の回転速度及び位置が制御されている。画像再構成装置２３０は、データ収集システム（ＤＡＳ）２１０からサンプリングされディジタル化されたＸ線データを受け取り、高速の再構成を実施する。再構成された画像はコンピュータ２２４に入力として与えられ、コンピュータ２２４はこの画像を大容量記憶装置２３２内に保存する。
【００２８】
コンピュータ２２４はさらに、キーボード、マウス、音声作動制御器や別の任意の適当な入力装置などのオペレータインタフェースを含むオペレータコンソール２３４を介して、オペレータからのコマンド及びスキャンパラメータを受け取る。付属のディスプレイ２３６によってオペレータは、コンピュータ２２４からの再構成画像やその他のデータの観察が可能となる。コンピュータ２２４はオペレータが与えたコマンドやパラメータを用いて、データ収集システム（ＤＡＳ）２１０、Ｘ線制御器２２６及びガントリモータ制御器２２８に対して制御信号及び情報を提供する。さらにコンピュータ２２４は、モータ式テーブル２４０を制御して患者２１４及びガントリ２０２を位置決めするテーブルモータ制御器２３８を操作する。具体的にはモータ式テーブル２４０は、図２のガントリ開口２４２の全体またはその一部の中に患者２１４を通過させている。一実施形態ではＣＴ撮像システム２００は追加の撮像データを取得するために、第２のＸ線源２４４と、患者２１４を通過するＸ線を受け取るように位置決めされた対応する第２の検出器アセンブリ２４６と、を含む。第２の線源／検出器の組み合わせ２４４／２４６は、Ｘ線源２０４及び検出器アセンブリやコリメータ２０６に関連して例証したのと同様にして撮像データを取得するように制御され使用されることがあり、また例えば本発明の実施形態を組み込みながらＣＴ撮像システム２００の全体時間分解能を改善するために使用されることがある。
【００２９】
本発明の実施形態では心臓トモグラフィ画像内の運動を、９０°〜１３０°のＣＴガントリ角度レンジ（また一実施形態では、概ね１２０°）にわたって収集した投影データを用いて低減または排除することが可能である。このためＭＤＣＴ心臓撮像の時間分解能は、従来の短縮スキャンデータ収集を使用した画像再構成と比較した場合に例外なく概ね２倍改善することが可能である。本発明の実施形態は、収集した短縮スキャンＣＴデータの概ね半分を用いて第１の作業画像内の時間分解能を改善することを含む。記載したように短縮スキャン角度レンジは、概ね１８０°プラスガントリ回転の検出器ファン角度（すなわち、６０°の検出器ファン角度では２４０°）である。このことは、従来のＣＴ再構成技法を用いてスキャン撮像域内部の断面全体を再構成するような最小データ十分条件であると考えるのが一般的である。心臓ウィンドウを短縮スキャンウィンドウの半分まで狭めると、利用可能な≒１２０°の角度レンジでは通常は正確な画像再構成が可能でなく、またこれから再構成された画像はビュー角度限定のシェーディングアーチファクトを受ける。したがって追加の情報がないとこのタイプの画像再構成では、正確な画像再構成を可能とさせるアルゴリズムを通常は有しないという旧来のトモシンセシス再構成の問題が提起される。
【００３０】
しかし図１に関連して記載したように、本発明の実施形態によれば分解能を改善した画像が再構成されることがある。ハーフスキャンデータを用いて第１の作業画像が再構成されており、ここで角度レンジは２４０°でありまたビュー角度の数は典型的には６００〜７００である。短縮スキャンデータの時間部分組は、９０°〜１３０°の短縮スキャンデータ、あるいは概ね３００〜３５０のビュー角度から規定され使用される。第１の作業画像は、モデルベースの逐次再構成法（ＭＢＩＲ）、代数的再構成法（ＡＲＴ）、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）、組織的部分組期待値最大化法（ＯＳＥＭ）及び運動学的パラメータ逐次再構成法（ＫＰＩＲ）（ただし、これらに限らない）を含む任意の多くの周知の技法によってハーフスキャンデータから再構成されることがある。
【００３１】
第１の作業画像内の運動は、本発明に従った多くの手段によって特定されることがある。一実施形態では図４に示すように、第１の作業画像はハーフスキャン投影データを用いて運動領域を特定するように評価されることがあり、またこの特定済み運動領域は本発明の実施形態に従って補正することが可能である。別の実施形態では図５〜８に示すように、第２の作業画像を作成するために投影データの部分組を特定することが可能であり、またこの第１及び第２の作業画像から運動を特定しかつ補正することがある。
【００３２】
ここで図４を参照すると、技法１００のステップ１０４で収集したハーフスキャンデータから周知の技法を用いてステップ１１０で示したように第１の作業画像３００が再構成される。弧部３０２は、作業画像３００を再構成するのに使用した概ね２４０°の角度レンジにわたって収集したデータを示しており、したがって弧部３０２はハーフスキャン中に収集される典型的には６００〜７００のビュー角度のスキャンデータに関する線源位置を意味している。第１の作業画像３００から、例えばＥＣＧを用いて取得したデータに基づいて運動がほとんどまたは全く生じていない期間である時間ウィンドウを決定することによって、画像内の運動を特定することがある。収集データ組の時間部分組はしたがって、部分弧部３０４の周りに位置決めされた線源により取得される画像データと規定され、技法１００のステップ１０６に対応するような９０°〜１３０°の短縮スキャンデータ、あるいは概ね３００〜３５０のビュー角度からなる。部分弧部３０４に対応する投影データは時間部分組と規定されるため、このデータの収集中にはほとんどまたは全く運動が生じていない。部分弧部３０４内部の線源箇所からまた例えば第１の点３０６で収集した投影データはしたがって、心拍サイクルの休止期中にあると推定することが可能である。したがって、これから生成される画像データは、ほとんどまたは全く運動を有しないと見なされる。
【００３３】
しかし、第１の作業画像３００は弧部３０２にわたって収集した撮像データを用いて作成したものであるため、第１の作業画像３００内の運動は、弧部３０２からの投影データのうち部分弧部３０４の外部の領域３０８で取得した投影データを用いて特定することが可能である。したがって例えば第２の点３１０にある線源箇所で収集した投影データを用いて、第１の作業画像３００内の運動領域が特定されることがある。換言すると第１の作業画像３００が例えば４つの運動箇所３１２、３１４、３１６及び３１８を含む場合、投影３２０及び３２２が規定された時間ウィンドウ中かつ心拍サイクルの休止期中に収集されたものであるため投影３２０または３２２からは運動が生じなかったと見なすことができる。一方、箇所３１２〜３１８で実際に運動が生じていたが線源が位置３１０にあった場合は投影３２４、３２６を用いて箇所３１２〜３１８での運動が特定されることがある。実際にはここで、弧部３０２にわたって収集した典型的には６００〜７００のビュー角度のスキャンデータを合成することによって第１の作業画像３００内の運動を特定し得ることは、当業者であれば理解されよう。したがって上で技法１００に関連して記載したように、ステップ１１２において第１の作業画像内で１つまたは複数の運動領域が図４に関連して検討したようにして特定されることがある。このために、技法１００のステップ１０８は、弧部３０２にわたって収集した撮像データを用いて第１の作業画像３００を再構成すること、並びに時間ウィンドウ３０４の外部かつ領域３０８内で取得した投影データを用いてその中で生成された運動を特定し得るという前提の下に弧部３０２にわたって収集した撮像データを合成することによって投影データ組を用いて第１の作業画像３００内の運動領域を特定すること、を含む。
【００３４】
技法１００の点線の枠１０８内にあるステップは、別の本発明の実施形態に従って画像の運動マップを作成することがある。一般にこれらの実施形態は、ＣＴデータの第１及び第２の部分組を特定すること、これから作業画像を再構成すること、並びに特定された２つの部分組の間の差をマッピングしこれから運動マップを作成すること、を含む。ここで図５及び６を参照すると、図１の枠１０８のステップは第１の作業画像内で運動領域を特定するために以下のようにして強化されている。図５はステップ４００においてＣＴデータの第１の部分組を特定するステップを表しており、またステップ４０２においてこれから第１の作業画像が作成されることがある。ＣＴデータの第１の部分組内には概ね１ハーフスキャン分またはこれを超えるだけのデータが表されていることが企図される。ステップ４０４に進むとＣＴデータの第２の部分組が特定されており、またステップ４０６においてこれから第２の作業画像が作成されることがある。ＣＴデータの第１の部分組と同様に、ＣＴデータの第２の部分組内には概ね１ハーフスキャン分またはこれを超えるだけのデータが表されていることが企図される。ステップ４０８では以下で説明するような差分マップを作成することがある。
【００３５】
一実施形態では、作業画像内で運動領域を特定するために１ハーフスキャンを超えるだけのデータを含むスキャンデータ組が収集されることがある。図６を参照すると、第１のハーフスキャン収集は開始時間５００あるいは開始時間５００の若干前または後から第１のハーフスキャン終了時間５０２までで収集したＣＴデータの第１の部分組を含む一方、第２のハーフスキャン収集は第２のハーフスキャン開始時間５０４から停止時間５０６あるいは停止時間５０６の若干前または後までで収集したＣＴデータの第２の部分組を含む。時間期間５０８のうち開始時間５００から第１のハーフスキャン終了時間５０２までの部分は時間期間５０８の第１の部分組時間期間５１０と呼ぶことが可能であり、また時間期間５０８のうち第２のハーフスキャン開始時間５０４から停止時間５０６までの部分は時間期間５０８の第２の部分組時間期間５１２と呼ぶことが可能である。この例では、時間期間５０８は図１のステップ１０４に対応する。
【００３６】
したがってＣＴデータの第１の部分組は第１の部分組時間期間５１０にわたって収集したＣＴデータを含む一方、ＣＴデータの第２の部分組は第２の部分組時間期間５１２にわたって収集したＣＴデータを含む。図６に示したように、第１の部分組時間期間５１０は第２の部分組時間期間５１２の一部分と重複している。このために、ＣＴデータの第１の部分組はＣＴデータの第２の部分組と一部の共通データを共有している。しかしこのことは必ずしもそうなるとは限らないことが企図される。すなわち、一実施形態では第１の部分組時間期間５１０と第２の部分組時間期間５１２が共通の収集を共有しないことが企図される。こうした実施形態では、第１の部分組時間期間が第２の部分組時間期間と重複しないことになる。
【００３７】
図５に戻ると、ステップ４０４でＣＴデータの第２の部分組が特定されかつステップ４０６で第２の作業画像が再構成された後、処理制御は差分画像またはマップが決定されるステップ４０８に進む。この差分マップは、ＣＴデータの第１と第２の部分組の間の差（複数のこともある）に基づいて物体内部の１つまたは複数の運動領域を特定または位置特定する。こうした差は、画像空間で決定されることや投影空間で決定されることがある。例えば画像空間で利用される本発明の一実施形態では、ＣＴデータの第１の部分組に基づく第１の画像とＣＴデータの第２の部分組に基づく第２の画像との差が決定される。このため、差分または運動マップが決定される。運動マップ内の非ゼロ値（または、実質的に非ゼロ値）の箇所は、第１及び第２の画像内部でＣＴデータの収集中に物体運動が生じた箇所に対応する。逆に、ゼロ値（または、実質的にゼロ値）の箇所は、第１及び第２の画像内でＣＴデータの収集中に物体が静止（または、少なくとも実質的に静止）していた箇所（複数のこともある）に対応する。
【００３８】
別法として投影空間で利用される別の実施形態では、ＣＴデータの第１と第２の部分組の間の差が投影空間において決定される。しかし画像空間で決定される運動マップの場合と同様に、投影空間で決定される差によっても、物体内部のある領域により生じた１つまたは複数の運動領域をその中で特定または位置特定するための運動マップ（すなわち、投影ドメイン運動マップ）が得られる。この投影ドメイン運動マップは、例えば周知の逆投影演算としきい値処理演算の組み合わせを実行することによって画像ドメイン（すなわち、差分画像マップ）を照会することが可能である。
【００３９】
投影空間における別の手法は、投影データとハーフスキャンデータを用いて再構成した画像の前方投影から取得した投影との間の誤差を計算することとすることが可能である。運動マップは、誤差の周知の逆投影としきい値処理演算を組み合わせることによって計算することが可能である。
【００４０】
投影データに基づく別の手法は、ＫＰＩＲを用いて運動マップを作成することとすることが可能である。ＫＰＩＲは原理的に、ボクセルを時変動する関数としてモデル化する。ＫＰＩＲを用いてハーフスキャンデータを再構成することが可能であり、また時変動する有意の成分を有するボクセルを運動マスクにおいて考慮することが可能であり、また単純なしきい値処理演算によってマスクを作成することが可能である。
【００４１】
図１に戻ると、運動マップ１１２から作業画像または運動領域内の運動を生成または決定した後に処理制御は、以前に特定した運動箇所または領域に対応する画像データが逐次再構成技法によって反復更新されるステップ１１４に進む。この画像データは、ＣＴデータの第１の部分組の第１の部分に対応する。このために、１つまたは複数の非ゼロ差値の箇所に対応するＣＴデータの第１の部分組の第１の部分に対応する画像データまたはボクセルが、逐次再構成技法によって更新される。
【００４２】
反復更新されるのは画像データのすべてではないことに留意されたい。換言すると、運動マップ上で位置特定された物体運動に対応する画像データだけが反復更新される。したがって画像更新がより高効率な方式で実施される。画像データの一部分を更新（１１４）した後に処理制御は、反復更新した画像データと反復更新していない画像データとからＣＴ画像が再構成されるステップ１１６に進む。特定された運動箇所（複数のこともある）の外部にある画像ボクセルは、こうした箇所（複数のこともある）では運動の影響が決定的ではないため、１ハーフスキャンを超えるだけの収集を用いて再構成することが可能であることに留意されたい。
【００４３】
したがって技法１００に列挙したように、物体内の運動の影響を受けた箇所に対応するＣＴ画像データは反復して更新を受ける一方、位置特定された運動エリアの外部の領域に対応するＣＴ画像データは逐次再構成にかけていない。反復して更新される領域は画像データのうちＣＴデータ組の第１の部分組に対応する部分だけに切り離されているため、より少ないビューだけを用いて最終的なＣＴ画像を定式化することが可能である。すなわち更新過程では、画像データのうちデータの規定された時間部分組に対応する部分だけが用いられる。その結果、画像データのすべてをこうした逐次再構成にかけていないため画像処理時間が短縮される。さらに、得られるＣＴ画像では運動の影響が除去または低減されるため、未更新の画像データのみに基づいた画像と比較して時間分解能の上昇が得られる。例えば、投影ビューの半分のみを使用して最終画像を作成すれば、その時間分解能を２倍改善することができる。
【００４４】
時間部分組の選択は、ハーフスキャン内の運動パターンに基づいて決定される。この選択は、画像空間ベースのアルゴリズムや投影空間ベースのアルゴリズムに基づくことが可能である。この選択基準は、包括的とすることや、冠動脈の箇所に基づき局所的とすることが可能である。この局所的手法は、血管特異的な手法となる。画像空間ベースの手法では、ある種の方向フィルタを局所的領域内で適用し、ハーフスキャン中の運動を推定することが可能である。この運動情報に基づいて適当な時間部分組を決定することが可能である。複数のハーフスキャン画像を用いた血管の切り出し及び血管の動きの追跡に基づく手法を使用し、血管の運動を決定し、これにより当該ハーフスキャンデータにおける時間部分組の選択を支援することがある。
【００４５】
投影空間ベースの手法では、包括的計測基準は、各ビューごとの質量中心の動きの追跡、あるいはビュー同士の相関、あるいは複数の基準の組み合わせとした計測基準によって決定されることがある。静止時間部分組は、質量中心の動きが最小のまたは相関が最大のフェーズとなる。局所的手法はまた投影空間において策定することも可能である。このケースでは、具体的なある血管に対応する投影データ内の領域がその箇所に基づいて決定されることがあると共に、ハーフスキャンデータ内部で静止時間フェーズを決定するために上述した同様の計測基準を利用することが可能である。
【００４６】
ＣＴデータの第１の部分組の第１の部分に対応する画像データの更新に代えてまたはこうした更新に加えて、ＣＴデータの第２の部分組のうち運動マップを介して特定された箇所に対応する部分を対応させている画像データを逐次再構成技法によって更新することが可能であることに留意されたい。こうした実施形態では、第２の部分組に対応する画像データのうちの更新済み部分（複数のこともある）と第２の部分組に対応する画像データのうちの未更新の部分（複数のこともある）とから、時間分解能を上昇させたＣＴ画像が再構成されることになる。
【００４７】
さらに、ステップ４０８で生成した運動マップをさらに強化するためにＣＴデータの第１及び／または第２の部分組に対して、中心ビューにある線源の箇所とアイソセンタとを結ぶ半直線と平行な方向で高域通過フィルタ処理を適用することが可能であることが企図される。したがって、冠動脈など動きのある微小な構造の近くにある画素を選択可能とするために、高域通過フィルタ処理によって不用な画素の選択を低減させる、かつ／またはしきい値の低減を可能にすることができる。
【００４８】
技法１００の実施形態は例えば、心臓画像内に存在することが多い運動アーチファクトを低減するように実現されることがある。すなわち、心臓領域内で運動領域を特定するように運動マップが決定されることがある。例えば図６に戻ると、第１の部分組時間期間５１０にわたって収集した投影ビューがある心臓フェーズと概ね相関することがある一方、第２の部分組時間期間５１２にわたって収集した投影ビューは別の心臓フェーズと相関することがあることが企図される。したがって図１の技法１００は、そのままでは心臓画像内に出現する可能性がある心臓アーチファクトを低減するように実現されることがある。
【００４９】
技法１００により検出される運動の面積は、運動マップの作成に使用した２組の投影ビュー同士の時間オフセット（すなわち、ＣＴデータの第１と第２の部分組の間の時間オフセット）に依存することがあることに留意されたい。例えば再度図６に戻ると、第１の部分組時間期間５１０と第２の部分組時間期間５１２にわたって収集した投影ビュー間の時間オフセット５１４は、運動マップ内で特定された非ゼロ値の大きさに影響を及ぼすことがあり、さらには運動マップ内に存在する非ゼロ箇所の数にも影響を及ぼすことがある。
【００５０】
さらに、異なるオフセットをもつ複数組の投影ビューの比較から生成された複数の運動マップからの情報を組み合わせることによって、局所的運動推定を改善し得ることが企図される。このためには、追加の運動マップを作成するように技法１００が１回または複数回反復されることがあることが企図される。例えば、０．５秒にわたって１回の全回転データが得られると仮定してみる。すると、単一ハーフスキャン画像は０．２５ｓ分のデータから作成し得る。時間ウィンドウ（例えば、第１の部分組時間期間５１０及び第２の部分組時間期間５１２参照）間の時間オフセット（例えば、図６のオフセット５１４参照）が５０ｍｓであると、全体で６枚のハーフスキャン画像と、その各々がある具体的な角度フォーカスをもつ各画像内の未相関投影ビュー間の時間差から推定される運動箇所を示している５つの運動マップを作成することが可能である。各運動マップ内の情報を組み合わせることによって、スキャン対象の物体全体内の局所運動の希薄な領域を推定するための改良型の技法を提供することができる。
【００５１】
別の実施形態では、第１の部分組時間期間５１０に関連する投影の「中心ビュー」が第２の部分組時間期間５１２に関連する投影の中心ビューから実質的に１８０°離れるようにその時間オフセット５１４が構成されることがある。このため、角度カバー範囲を基準とした運動の向きと関連が濃いアーチファクトを抑制し、これにより運動マップ内で特定される運動箇所（複数のこともある）の特定を向上させることがある。こうした実施形態ではＣＴデータの第１と第２の部分組の各々を、それぞれが低域通過フィルタ処理された平方２乗平均（ＲＭＳ）誤差画像によって表現することがある。
【００５２】
別の実施形態では、ＣＴデータの第１及び第２の部分組に関連する収集投影データの重み付け差を利用して計算効率を上昇させ、これにより運動アーチファクトを低減した時間分解性のＣＴ画像の再構成を可能とさせるようにその率を増大させることがある。こうした実施形態では、運動マップを作成するために逆投影過程を実行することが可能である。
【００５３】
上で検討したように、差領域または運動のマップは投影空間でも画像空間でも決定することが可能である。したがって、点線の枠１０８で示した運動マップ成分の生成は多種多様な実施形態によって実行することが可能である。図７〜８並びにこれらに関する付属の記述では、運動マップを作成する幾つかの実施形態について説明している。
【００５４】
図７を参照すると、画像空間において運動マップを作成するための技法６００（図５のステップ４００〜４０６に対応する）を示した本発明の一実施形態による流れ図を表している。技法６００は、ＣＴデータ内で表された１組の平行投影（したがって、図５のステップ４００で特定されるＣＴデータの第１の部分組を示す）が特定されているステップ６０２において開始される。ＣＴデータ内に表された平行投影を特定するにはファン対平行ビームのビン変更（ｒｅｂｉｎｎｉｎｇ）などの技法を実現し得ることが企図される。処理制御は次いで、特定された平行投影に対応するデータ（すなわち、ＣＴデータの第１の部分組）から第１の画像が再構成されている図７のステップ６０４に進む。
【００５５】
第１の画像が再構成（６０４）された後、ステップ６０６においてファン対平行のビン変更技法などの技法を用いて共役投影に対応するＣＴデータが特定される。これらの共役投影は図５のステップ４０４で特定したＣＴデータの第２の部分組を表している。処理制御は次いで、共役投影を表しているデータ（すなわち、ＣＴデータの第２の部分組）に基づいて第２の画像が再構成されている図７のステップ６０８に進む。このためには技法６００に従って、平行投影に基づいた第１の画像が再構成され、かつ共役投影に基づいた第２の画像が再構成される。これら第１及び第２の画像から、運動マップを決定することが可能である。
【００５６】
図７の技法６００は、平行投影データの特定から、平行投影データに基づく第１の画像再構成まで、共役投影データの特定まで、さらに共役投影データに基づく第２の画像の再構成まで進行するシーケンスを表している。しかし、技法６００の処理（すなわち、ステップ６０２〜６０８）を実施する順序は様々とし得ることが企図される。例えば第１の画像の再構成は、共役投影データの特定後に実施されることや、第２の画像の再構成後に実施されることがある。
【００５７】
ここで図８を参照すると、画像空間において運動マップを作成するための技法７００（図５のステップ４００〜４０６に対応する）を示した本発明の一実施形態による流れ図を表している。技法７００は、ＣＴデータ内で表された１組の平行投影（したがって、図５のステップ４００で検討したＣＴデータの第１の部分組を示す）が特定されているステップ７０２において開始される。処理制御は次いで、特定された平行投影を示すＣＴデータから第１の画像が再構成され、これにより平行ビームＣＴ画像が再構成されている図８のステップ７０４に進む。こうした再構成の間にビューベースの荷重関数を利用することがあることが企図される。
【００５８】
処理制御は次いで、ＣＴ投影データからファンビーム投影を示すＣＴデータ（したがって、図５のステップ４０４で検討したＣＴデータの第２の部分組を示す）が特定されているステップ７０６に進む。ファンビーム投影を示すＣＴデータを特定（７０６）した後に図８のステップ７０８において、特定されたファンビーム投影ＣＴデータから第２の画像が再構成され、これによりファンビームＣＴ画像を再構成している。ファンビームＣＴ画像の再構成の間にチャンネル及びビューベースの荷重関数を利用することがあることが企図される。
【００５９】
図４に関して特定した運動領域から、あるいは図７または８に関して作成した平行ビームＣＴ画像運動マップから、その運動領域が改訂されることがある（例えば、図１のステップ１１４参照）。こうした実施形態では、運動マップのうちの実質的に非ゼロの部分は、平行ビームのうちの低い方の時間分解能とリンクされる可能性が高い、したがって運動とリンクされる可能性が高いことが企図される。技法７００の処理（すなわち、図８のブロック７０２〜７０８）を実施する順序は図８に示した順序と異なることがあることが企図される。
【００６０】
第１及び第２のＣＴ画像を決定するためのさらに別の実施形態が企図される。例えば、フェーズ及びガントリ運動は、共役ビューにほとんど運動が確認されないように取り扱われることがある。さらに別の実施形態では、運動の決定は１つの方向に限定されることがある。例えば運動の決定は、ボケやアーチファクトを最も受けやすい方向、例えばハーフスキャンの開始ビューと終了ビューと直交する方向に限定されることがある。さらに別の実施形態では、投影空間内で運動マップが決定されると共に、得られた運動マップが画像空間に変換されている。
【００６１】
図１に関連して上で検討したように、特定された運動領域（複数のこともある）に基づいてＣＴデータを更新するような逐次再構成技法が利用される。一般に逐次再構成技法は、データ不一致項と正則化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）項の和によって形成されるコスト関数の最小化を含む。反復再構成されるデータは次式の形態を取り得る。
【００６２】
【数１】
0005860607.tif 000002
（式１）        
式１において、「ｙ」は収集した投影データを意味し、「ｘ」は画像を意味し、「Ａ」はＣＴシステムのスキャン動作と同様の方式による前方投影演算子を意味し、「Ｆ（・）」は収集データ「ｙ」とＣＴシステムのモデルに従った合成データの組「Ａｘ」の間の様々な信頼度を含み得る歪み尺度を意味し、また「Ω」は１組の非負画像などの凸集合を意味している。さらに、「βＵ（・）」は画像「ｘ」にわたる正則化項を意味している（ここで、「β」は画質をバランスさせるためのスケールファクタを意味し、また「Ｕ（・）」はコスト関数を意味する）。
【００６３】
「Ｕ（・）」などのコスト関数は典型的には、画像のノイズ特性及び空間分解能特性を向上させるための空間成分を含む。例えば「Ｕ（・）」は次式の形態を取り得る。
【００６４】
【数２】
0005860607.tif 000003
（式２）      
上式において、「φ（・）」は局所的近傍差に基づいて作用するポテンシャル関数を意味し、またｂｊｋは指向性（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ）スケール変換係数を意味している。
【００６５】
時間分解能を改善するために逐次再構成過程に追加の情報を導入することがある。例えば時間分解能をさらに改善するために追加の時間正則化因子を利用することがある。追加の時間正則化因子を有する式を以下に示す。
【００６６】
【数３】
0005860607.tif 000004
（式３）      
上式において、ＢｔＵｔ（ｘ）は追加の正則化項を意味し、Φは運動推定に従った運動の影響を受ける画像ボクセルの組を意味し、Ｕｓ（・）及びＵｔ（・）はコスト関数を意味し、また残りの変数は概して式１の場合と一致する。個々のボクセル更新を実行する反復座標降下法（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ  ｄｅｓｃｅｎｔ  ａｐｐｒｏａｃｈ）は、こうした希薄な更新を実現するように適合させており、この点は各ステップにおいてフル画像の更新を必要とすることが多い共役勾配手法やその他の投影ベースの更新法と異なることに留意されたい。別法として、ブロックベースの逆転技法を用いてあるいはＪａｃｏｂｉ更新ステップを用いて複数のボクセルを同時更新することが可能である。
【００６７】
局所的運動マップ（例えば、図４の運動箇所３１２〜３１８または図５のステップ４０８を参照）に関する知見によって、選択画像（例えば、ＣＴデータの第１の部分組に基づく第１の画像かＣＴデータの第２の部分組に基づく第２の画像のいずれか）のボクセルを、運動が特定された領域内のみで反復更新することが可能である。このためには、運動アーチファクトを包含し得るエリアに対する計算に集中することによって計算要件が軽減される。
【００６８】
時間正則化のために複数のモデルを利用することがある。例えばあるモデルでは、最新の更新データと非時間分解データ
【数４】
0005860607.tif 000005
（ボケを起こすことや運動アーチファクトを含むことがある）との間の差にペナルティを課すことによって時間正則化が追加される。こうしたモデルではそのコスト関数が次式のように表されることがある。
【００６９】
【数５】
0005860607.tif 000006
（式４）
上式において、
【００７０】
【数６】
0005860607.tif 000007
は「ｙ」にわたるフルスキャンまたは完全なハーフスキャンを用いて形成されることがあり、また１ハーフスキャン未満のスキャン、すなわち
【００７１】
【数７】
0005860607.tif 000008
や、解を安定化させるための時間正則化を用いて逐次再構成を実行することが可能である。ｐ＝２の２次ペナルティと比較して、ｐ＝１に関連する絶対差関数（Ｌ１ノルムとも呼ぶ）は、運動が起きている更新領域に対する変更の位置特定に役立つことがある。
【００７２】
図２〜８に関連する上の例証は、本発明のＣＴシステムに関連する実施形態に特異的なものである。しかし記載したように本発明は、その他の撮像様式（そのうちの幾つかにはＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ及び様々な手荷物スキャナ様式（ただし、これらの例に限らない）を含む）にも適用可能である。
【００７３】
図９は、本発明の実施形態により画像データを収集し処理するための例示的なＳＰＥＣＴシステム８００を表している。ＳＰＥＣＴシステム８００はコリメータアセンブリ８０２及び検出器アセンブリ８０４を含む。ＳＰＥＣＴシステム８００はさらに、制御モジュール８０６、画像再構成／処理モジュール８０８、オペレータワークステーション８１０、及び画像表示ワークステーション８１２を含む。
【００７４】
図示したように、ＳＰＥＣＴシステム８００の撮像域（ＦＯＶ）８１６内で対象物支持体８１４（例えば、テーブル）を適所に移動させることができる。図示した実施形態では対象物支持体８１４は、対象８１８（例えば、人間の患者、小動物、植物、多孔性物体、その他）をスキャンのために適所に支持するように構成されている。別法として対象物支持体８１４は静止状態とすることがあり、一方ＳＰＥＣＴシステム８００をスキャンのために対象８１８の周りの適所に移動させることがある。対象８１８は、スキャンのために適当な任意の位置に支持されることがある。一例では対象８１８は所望のスキャンのために、ＦＯＶ８１６内で概して垂直の位置、概して水平の位置あるいは別の任意の適当な位置（例えば、傾いた状態）で支持されることがある。別の例では対象８１８は、それに対して取り付けられかつ制御モジュール８０６内部の運動モニタ８２２に接続させたＥＣＧなどの運動監視システム８２０を有することがある。したがって運動監視システム８２０は、例えば呼吸及び心臓フェーズ情報などの患者運動情報を取得するように制御され使用されることがある。
【００７５】
ＳＰＥＣＴ撮像では、対象８１８に対して放射性トレーサを包含した溶液が注入されるのが典型的である。この溶液は、利用されるトレーサや臓器や組織の機能（生きている対象の場合）に応じて対象８１８全体にわたって様々な程度で分布されかつ吸収される。原子核崩壊事象中において放射性トレーサは、「ガンマ線」とも呼ぶ電磁気線８２４（例えば、光子やガンマ量子）を放出する。
【００７６】
コリメータアセンブリ８０２はＦＯＶ８１６から放射されたガンマ線８２４を受け取る。コリメータアセンブリ８０２は概して、ガンマ線８２４の方向及び角度ダイバージェンスを制限し規定するように構成されている。一般にコリメータアセンブリ８０２は、検出器アセンブリ８０４とＦＯＶ８１６の間に配置させている。コリメータアセンブリ８０２を通過するガンマ線８２４は検出器アセンブリ８０４に当たる。コリメータアセンブリ８０２によるガンマ線８２４のコリメーションによって、ガンマ線８２４の検出を用いて検出器アセンブリ８０４に当たる前にガンマ線８２４の各線束がそれに沿って伝播してきた応答線を決定し、この応答線に合わせて各ガンマ線の起点の位置特定が可能となる。一般に検出器アセンブリ８０４は、ＦＯＶ８１６内の対象８１８から放射されると共にコリメータアセンブリ８０２が規定する１つまたは複数のアパーチャを通過したガンマ線８２４を検出するように構成した複数の検出器素子を含むことがある。例示的な実施形態では、検出器アセンブリ８０４内の複数の検出器素子の各々がガンマ線８２４の衝突に応答して１つの電気信号を発生させる。
【００７７】
これらの検出器素子は、検出器アセンブリ８０４内で適当な任意の方式で配列されることがある。検出器アセンブリ８０４は、少なくとも部分的にＦＯＶ８１６の周りに延びることがある。ある種の実施形態では図示したように検出器アセンブリ８０４は、ＦＯＶ８１６の周りに配列させたモジュール型の検出器素子を含むことがある。別法として検出器アセンブリ８０４は、ＦＯＶ８１６の周りに３６０°まで延びることがある１つのリングの形に配列されることがある。ある種の実施形態では検出器アセンブリ８０４はＦＯＶ８１６の周りに約１８０°〜約３６０°延びることがある。
【００７８】
スキャン中にＦＯＶ８１６内の対象８１８から放射される複数の応答線を収集するためにコリメータアセンブリ８０２は、ＦＯＶ８１６の内部に位置決めされた対象８１８の周りを回転するように構成されることがある。一例では、コリメータアセンブリ８０２は検出器アセンブリ８０４を基準として回転するように構成されることがある。検出器アセンブリ８０４は静止状態とすることがある一方、コリメータアセンブリ８０２はＦＯＶ８１６の周りを回転するように構成されることがある。別法として、検出器アセンブリ８０４は回転することがある一方、コリメータアセンブリ８０２は静止状態である。別の例では、コリメータアセンブリ８０２と検出器アセンブリ８０４は両方が、一緒に回転するか互いに独立に回転するかのいずれかのように構成されることがある。別法として、コリメータアセンブリ８０２を通過する十分なピンホールアパーチャ及び／またはスリットアパーチャが設けられる場合やそのスリットアパーチャがコリメータアセンブリ８０２の長手方向軸と直交する場合は、回転は全く不要なことがある。
【００７９】
図示した実施形態では制御モジュール８０６は、モータ制御器８２６及びデータ収集モジュール８２８を含む。一般にガントリモータ制御器８２６は、コリメータアセンブリ８０２の回転速度及び位置、検出器アセンブリ８０４及び／または対象物支持体８１４の位置を制御することがある。データ収集モジュール８２８は、検出器アセンブリ８０４とのガンマ線８２４の衝突に応答して生成される信号を取得するように構成されることがある。例えばデータ収集モジュール８２８は、検出器アセンブリ８０４からサンプリングされた電気信号を受け取り、このデータを画像再構成／処理モジュール８０８による後続処理のためにディジタル信号に変換することがある。ＳＰＥＣＴシステム８００ではデータ収集に関する適当な任意の技法が使用されることがある。例として当技術分野において理解されているように、画像再構成に必要なデータはリストやフレームモードの形で収集されることがある。データは本発明の実施形態に従って、収集され、解析されかつ再構成されることがある。
【００８０】
図１に関連して検討したような技法１００のステップは、本発明の一実施形態に従って撮像データから作業画像を取得し再構成するためにＳＰＥＣＴシステムに適用されることがある。上の図８で例証したように、患者８１８内部の心臓などの物体に関して最小のＳＰＥＣＴデータ組が取得されることがある。本発明の実施形態によるガントリ速度は、上述したＣＴシステム２００と比較してかなり低速であり、（典型的なＣＴ撮像が１秒未満のガントリ回転であるのに対して）分単位となる。本発明の一実施形態に従って分解能を改善させるためには、一実施形態では１０分間で１８０°の回転にわたってデータが収集されている（当技術分野において理解されているように平行穴コリメーションを用いることが可能であるため）。上述した技法を用いると、収集データ組の一部分だけが最終の画像作成に用いられる。収集データ組のこの一部は時間的に規定される（すなわち、収集データのうちの所望の時間分布を有する部分組を用いて規定される）。作業画像が再構成されると共に、時間ウィンドウ（図４に関連して記載したような）の外部で取得した投影データを用いるかオフセットスキャンデータ組（図７及び８に関連して記載したような）を用いるかのいずれかによって１つまたは複数の運動領域が特定される。別法としてそのデータ収集は２つのステップに分割することが可能である。第１のステップでは、１８０°（平行コリメーションの場合）または１８０°（ファンビームまたはコーンビームコリメータの場合）にわたる投影が迅速に収集される。次に、ピンホール形コリメータを用いてガントリを静止状態としながら制限された角度レンジにわたって投影が同時に収集される。投影データが同時に（ガントリ回転を伴わずに）収集されるため、このデータ収集はＥＣＧなどの生理学的信号によって有効にゲート制御することが可能である。ピンホール形コリメータによって収集した投影は、作業画像を改訂するための逐次再構成で使用される。
【００８１】
図１０は、様々な本発明の実施形態をその内部で実現し得るＰＥＴシステム９００の例示的な実施形態のブロック図である。ＰＥＴシステム９００は複数の検出器リングアセンブリを含む。こうした検出器リングアセンブリの１つとして検出器リングアセンブリ９０２を図１１に示している。ＰＥＴシステム９００はさらに、規格化及び画像再構成過程を制御するための制御器９０４を含む。制御器９０４は、プロセッサ９０６及びオペレータワークステーション９０８を含む。プロセッサ９０６は、相互接続されると共に通信リンク９１４を介して検出器リングアセンブリ９０２に接続されたデータ収集プロセッサ９１０及び画像再構成プロセッサ９１２を含む。ＰＥＴシステム９００はスキャンデータを収集し、このデータをデータ収集プロセッサ９１０に送っている。スキャン動作はオペレータワークステーション９０８から制御される。データ収集プロセッサ９１０が収集したデータは、画像再構成プロセッサ９１２を用いて再構成される。
【００８２】
検出器リングアセンブリ９０２は、例えば検出器リングアセンブリ９０２の中心軸９２０と整列させたモータ式テーブル（図示せず）を用いてその内部に患者や物体９１８を位置決めし得る中心開口部９１６を含む。モータ式テーブルは、オペレータワークステーション９０８から受け取った１つまたは複数のコマンドに応答して物体９１８を検出器リングアセンブリ９０２の中心開口部９１６内に移動させる。ＰＥＴシステム９００の内部には、ガントリ制御器とも呼ぶＰＥＴスキャナ制御器９２２が設けられ（例えば、装着され）ている。ＰＥＴスキャナ制御器９２２は、通信リンク９１４を介してオペレータワークステーション９０８から受け取ったコマンドに応答する。
【００８３】
検出器リングアセンブリ９０２は、複数の検出器ユニット９２４（例えば周知のあるＰＥＴシステムでは、１リングあたり４２０個の結晶がまたスキャナ内には２４個のリングが存在する）を含む。図示していないが、各検出器ユニット９２４は複数の光電子増倍管（例えば、４つの増倍管）の前側に配置させたマトリックス配列の１組のシンチレータ結晶を含むことが企図される。光子が検出器ユニット９２４上のシンチレータ結晶に当たると、これによりシンチレータ結晶上にシンチレーションが発生する。各光電子増倍管はシンチレーション事象が発生した際に通信ライン９２６上にアナログ信号を発生させる。これらのアナログ信号を受け取るように１組の収集回路９２８が設けられている。収集回路９２８によって、３次元（３Ｄ）空間内における位置及び当該事象の総エネルギーを示すディジタル信号を発生させている。収集回路９２８はさらに、シンチレーション事象が発生した時間すなわち発生時点を示す事象検出パルスも発生させる。これらのディジタル信号は、例えばケーブルなどの通信リンク９３０を通してデータ収集プロセッサ９１０内の事象ロケータ回路９３２に送られる。一実施形態ではＰＥＴシステム９００は、例えば呼吸及び心臓フェーズ情報などの患者運動情報をデータ収集プロセッサ９１０を介して取得するために使用し得る物体９１８に取り付けられかつ収集回路９２８に取り付けられたＥＣＧなどの運動監視システム９３４を含む。
【００８４】
データ収集プロセッサ９１０は、事象ロケータ回路９３２、収集ＣＰＵ９３６及び同時発生検出器９３８を含む。データ収集プロセッサ９１０は、収集回路９２８が発生させた信号を周期的にサンプリングする。収集ＣＰＵ９３６は、背面バス９４０上及び通信リンク９１４上の通信を制御する。事象ロケータ回路９３２は、各有効事象に関する情報を処理し、検出した事象を示すディジタル形式の１組の数または値を提供する。例えばこの情報は、事象が発生した時点及びシンチレーション結晶のうちの事象が検出された位置を指示する。この事象情報を包含した事象データパケット（図示せず）は背面バス９４０を通って同時発生検出器９３８に伝達される。同時発生検出器９３８は事象ロケータ回路９３２から事象データパケットを受け取り、検出事象のうちの任意の２つが同時発生か否かを判定する。同時発生は多くの要因によって判定される。先ず、各事象データパケット内の時間マーカは、例えば１２．５ナノ秒など互いから所定の時間期間内とすべきである。第２に、同時事象を検出する２つの検出器を結ぶ直線により形成される応答線（ＬＯＲ）はＰＥＴシステム９００内の中心開口部９１６または撮像域を通過させるべきである。対にできない事象は棄却される。同時発生事象対は特定されて同時発生データパケットとして記録され、これが通信リンク９４２を通して画像再構成プロセッサ９１２内のソータ９４４に伝達される。
【００８５】
画像再構成プロセッサ９１２は、ソータ９４４、メモリモジュール９４６、画像ＣＰＵ９４８、アレイプロセッサ９５０及び背面バス９５２を含む。ソータ９４４は各投影レイに沿って発生したすべての事象をカウントし、これらを３Ｄデータとするように編成させる。この３Ｄデータ（または、サイノグラム）は例示的な一実施形態ではデータアレイ９５４として編成される。データアレイ９５４はメモリモジュール９４６内に保存される。背面バス９５２は画像ＣＰＵ９４８を介して通信リンク９１４とリンクさせており、また画像ＣＰＵ９４８は背面バス９５２を介した通信を制御している。背面バス９５２にはアレイプロセッサ９５０も接続されている。アレイプロセッサ９５０はデータアレイ９５４を入力として受け取り画像アレイ９５６の形態で画像を再構成する。得られた画像アレイ９５６はメモリモジュール９４６内に保存される。
【００８６】
画像アレイ９５６内に保存された画像は画像ＣＰＵ９４８によってオペレータワークステーション９０８に伝達される。オペレータワークステーション９０８は、ＣＰＵ９５８、表示デバイス９６０及び入力デバイス９６２を含む。収集ＣＰＵ９５８は通信リンク９１４に接続されていると共に、入力デバイス９６２から入力（例えば、ユーザコマンド）を受け取る。入力デバイス９６２は例えば、キーボード、マウスまたはタッチ画面パネルとし得る。入力デバイス９６２及び付属の制御パネルスイッチを介してオペレータは、ＰＥＴシステム９００の較正を制御することが可能であり、またスキャンのための物体９１８の位置決めを制御することが可能である。同様にオペレータは、得られた画像の表示デバイス９６０上への表示を制御すること並びに収集ＣＰＵ９５８により実行されるプログラムを用いた画像強調機能を実行することが可能である。
【００８７】
アレイプロセッサ９５０が受け取ったデータアレイは、再構成を受ける前に誤差補正されることがある。この補正レベルは、例えば再構成画像に所望の分解能レベルに基づくことがある。ある補正は、画像データからの散乱同時発生の除去を含む。
【００８８】
図１１は、図１０の検出器リングアセンブリ９０２に関する単一散乱同時発生を表している。陽電子消滅事象は物体９１８内部の陽電子消滅点９６４で発生している。この陽電子消滅事象は、第１の検出点９７０で検出器素子９６８に当たる光子９６６と、第２の検出点９７６で検出器素子９７４に当たる散乱光子９７２と、を発生させている。散乱光子９７２は物体９１８内部の散乱点９７８から散乱されている。検出器素子９６８は光子９６６が検出された時間と、散乱光子９７２が検出された時間と、を記録する。検出器素子９６８と検出器素子９７４は１つの検出器対を形成している。当技術分野で周知のように、検出器素子対９６８／９７４は指標ｒ及びθに関して一意のサイノグラム・ビンにマッピングされており、また指標ｒ及びθは検出器リングの中心からの放射方向距離と９６８と９７６を結ぶ線の水平軸からの角度のそれぞれを意味している。第１の検出点９７０及び第２の検出点９７６に関する検出時間の差は、タイムオブフライトの散乱サイノグラムに関する一意の時間ビン指標にマッピングされる。複数の検出器対のそれぞれごとに、陽電子消滅事象の総数及び各事象が記録された時間がプロセッサ９０６（図１１参照）に送られる。受け取った情報に基づいて、検出された事象が指標ｒ及びθによってサイノグラムにビン分けされ、これがタイムオブフライトの散乱サイノグラムＳ（ｒ，θ，ｔ）の作成に使用される。
【００８９】
撮像データは、図１０及び１１に関連して図示したＰＥＴシステムを使用しまた上の図１に関連して説明した技法１００に従って取得され再構成される。この実施形態ではＰＥＴデータ組は、上の図１０で例証したような患者または物体９１８内部の心臓などの物体に関して取得される。本発明では従来のＰＥＴデータ組が（例えば、５分間にわたって）取得され、これを用いて作業画像が作成されることがある。運動領域は上で検討したようにして特定され改訂される。１つまたは複数の運動領域は、（図４に関連して記載したような）時間ウィンドウの外部で取得した投影データを用いること、または（図７及び８に関連して記載したような）オフセットスキャンデータ組を用いることのいずれかによって特定される。
【００９０】
次いで、時間期間（すなわち、規定の時間ウィンドウ）の一部にわたって収集したデータを用いて作業画像を改訂し運動を除去することがある。元の収集ウィンドウ（この例では５分間）の域内で静止時間期間を選択し、最終すなわち改訂済みの画像を反復して作成することがある。したがって最終画像は、こうした長いスキャン時間（例えば、５分間）に関してはノイズ特性を示す一方、改善された時間ウィンドウに関する運動特性を示すことになる。このために記載のように、従来のまたは通常のＰＥＴデータ組を取得し、この収集データ組の一部が時間的に規定されている。
【００９１】
ここで図１２を参照すると、本発明の実施形態によるデータ収集技法の使用が可能であると共に、梱包物や手荷物をその内部に通過させるための開口部１００４を有する回転可能ガントリ１００２を含むような梱包物／手荷物検査システム１０００を表している。回転可能ガントリ１００２は、１つまたは複数のＸ線エネルギー源１００６、並びにシンチレータセルからなるシンチレータアレイを有する検出器アセンブリ１００８を収容している。さらにコンベアシステム１０１０が設けられ、これにはスキャン対象の梱包物や手荷物１０１６を開口部１００４内に自動的かつ連続的に通過させるための構造１０１４により支持されたコンベアベルト１０１２を含ませている。物体１０１６は開口部１００４を通るようにコンベアベルト１０１２によって送られており、次いで撮像データが収集されると共にコンベアベルト１０１２によって制御された連続方式で開口部１００４から梱包物１０１６が取り除かれる。これによって郵便物検査員、手荷物取扱者及びその他セキュリティ要員は、梱包物１０１６の中身に爆発物、刃物、銃器、禁制品、その他がないかどうかを非侵襲的に検査することができる。
【００９２】
本発明の実施形態の一実現形態は一例では、電子構成要素、ハードウェア構成要素及び／またはコンピュータソフトウェア構成要素のうちの１つまたは幾つかなどの複数の構成要素を備える。本発明のこの実施形態の一実現形態では、こうした構成要素を数多く組み合わせたり、分離させたりすることができる。本発明のこの実施形態の一実現形態の例示的な一構成要素は、多くのプログラミング言語のうちのいずれかによって記述または実現させたコンピュータ命令の組及び／またはシリーズを利用するかつ／または備えることは当業者であれば理解されよう。
【００９３】
本発明のこの実施形態の一実現形態は一例では、１つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を利用する。本発明のこの実施形態の一実現形態向けのコンピュータ読み取り可能信号保持媒体の一例は、画像再構成装置３４の記録可能データ記憶媒体及び／またはコンピュータ３６の大容量記憶装置３８を含む。本発明のこの実施形態の一実現形態向けのコンピュータ読み取り可能記憶媒体は一例では、磁気式、電気式、光学式、生物学式及び／または原子式のデータ記憶媒体のうちの１つまたは幾つかを含む。例えばコンピュータ読み取り可能信号保持媒体の一実現形態は、フロッピー（商標）ディスク、磁気テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスクドライブ及び／または電子式メモリを含む。
【００９４】
本発明の一実施形態によるトモグラフィシステムは、スキャン対象の物体を受け容れるための開口部を有するガントリと、放射線源と、該線源から物体を通過した放射線を受け取るように位置決めされた検出器と、コンピュータと、を含む。このコンピュータは、物体の複数の投影データ組を収集すること、該複数の投影データ組から投影データ組の時間部分組を規定すること、複数の投影データ組を用いて物体の作業画像を再構成すること、該作業画像内で運動領域を特定すること、並びに投影データ組の時間部分組を用いて作業画像の運動領域内にある運動アーチファクトを最小化すること、を行うようにプログラムされている。
【００９５】
本発明の別の実施形態による画像再構成方法は、物体の複数の投影データ組を取得するステップと、該複数の投影データ組から投影データ組の時間部分組を規定するステップと、該複数の投影データ組を用いて物体の画像を再構成するステップと、投影データ組の時間部分組を用いて画像の少なくとも１つの特定済みボクセル内の運動アーチファクトを補正するステップと、を含む。
【００９６】
本発明のさらに別の実施形態によるコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、コンピュータにより実行させたときに該コンピュータに対して、物体の複数のトモグラフィ像データ組にアクセスすること、複数のトモグラフィ像データ組の時間部分組を特定すること、複数のトモグラフィ像データ組を用いて物体の処理用画像を再構成すること、並びにトモグラフィ像データ組の時間部分組のうちの少なくとも１つのトモグラフィ像データ組を用いて処理用画像の特定済みの運動領域内にある少なくとも１つの画像ボクセルを改訂すること、を行わせる命令を含んだコンピュータプログラムをその上に保存して有する。
【００９７】
開示した方法及び装置に関する技術的寄与は、トモグラフィ撮像データを収集すると共にトモグラフィ画像の時間分解能を上昇させているようなコンピュータ実現による装置及び方法をこれにより提供できることである。
【００９８】
本発明について限られた数の実施形態に関連して詳細に記載してきたが、本発明が開示したこうした実施形態に限定されないことは容易に理解できよう。それどころか本発明は、ここまでに記載していないが本発明の精神及び趣旨に相応するような任意の数の変形形態、修正形態、置換形態、等価形態の機構を組み込むように修正することが可能である。さらに、本発明に関して様々な実施形態を記載しているが、本発明の態様は記載した実施形態のうちの一部のみを含むこともあり得ることを理解すべきである。したがって、本発明は上述の記述によって限定されるものと理解すべきではなく、添付の特許請求の範囲の趣旨によってのみ限定されるものと理解すべきである。
【符号の説明】
【００９９】
２００  ＣＴシステム
２０２  ガントリ
２０４  Ｘ線源
２０６  検出器アセンブリ
２０８  検出器
２１０  データ収集システム（ＤＡＳ）
２１２  Ｘ線
２１４  患者
２１６  運動モニタ
２１８  回転中心
２２０  制御機構
２２２  運動監視システム
２２４  コンピュータ
２２６  Ｘ線制御器
２２８  ガントリモータ制御器
２３０  画像再構成装置
２３２  大容量記憶装置
２３４  オペレータコンソール
２３６  ディスプレイ
２３８  テーブルモータ制御器
２４０  モータ式テーブル
２４２  ガントリ開口
２４４  Ｘ線源
２４６  検出器アセンブリ
３００  第１の作業画像
３０２  弧部
３０４  部分弧部
３０６  第１の点
３０８  外部領域
３１０  第２の点
３１２〜３１８  箇所
３２０  投影
３２２  投影
３２４  投影
３２６  投影
５００  開始時間
５０２  第１のハーフスキャン終了時間
５０４  第２のハーフスキャン開始時間
５０６  停止時間
５０８  時間期間
５１０  第１の部分組時間期間
５１２  第２の部分組時間期間
８００  ＳＰＥＣＴシステム
８０２  コリメータアセンブリ
８０４  検出器アセンブリ
８０６  制御モジュール
８０８  画像再構成／処理モジュール
８１０  オペレータワークステーション
８１２  画像表示ワークステーション
８１４  対象物支持体
８１６  撮像域（ＦＯＶ）
８１８  対象
８２０  運動監視システム
８２２  運動モニタ
８２４  電磁気線
８２６  モータ制御器
８２８  データ収集モジュール
９００  ＰＥＴシステム
９０２  検出器リングアセンブリ
９０４  制御器
９０６  プロセッサ
９０８  オペレータワークステーション
９１０  データ収集プロセッサ
９１２  画像再構成プロセッサ
９１４  通信リンク
９１６  中心開口部
９１８  患者、物体
９２０  検出器リングアセンブリの中心軸
９２２  ＰＥＴスキャナ制御器
９２４  検出器ユニット
９２６  通信ライン
９２８  収集回路
９３０  通信リンク
９３２  事象ロケータ回路
９３４  運動監視システム
９３６  収集ＣＰＵ
９３８  同時発生検出器
９４０  背面バス
９４２  通信リンク
９４４  ソータ
９４６  メモリモジュール
９４８  画像ＣＰＵ
９５０  アレイプロセッサ
９５２  背面バス
９５４  データアレイ
９５６  画像アレイ
９５８  ＣＰＵ
９６０  表示デバイス
９６２  入力デバイス
９６４  陽電子消滅点
９６６  光子
９６８  検出器素子
９７０  第１の検出点
９７２  散乱光子
９７４  検出器素子
９７６  第２の検出点
１０００  梱包物／手荷物検査システム
１００２  回転可能ガントリ
１００４  開口部
１００６  Ｘ線エネルギー源
１００８  検出器アセンブリ
１０１０  コンベアシステム
１０１２  コンベアベルト
１０１４  自動連続通過構造
１０１６  梱包物
【図１】
0005860607.tif 000009
【図２】
0005860607.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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