(57)【要約】  反復的画像再構成を行う方法及び装置は、２つ以上のプロセッサ（１３０）を用いている。再構成タスクは、種々のプロセッサ（１３０）間に分布させられる。一実施例では、投影空間データ（３００）が、プロセッサ（１３０）間に分布させられる。別の実施例では、投影空間（２００）が、プロセッサ（１３０）間に分布させられる。
2009511872.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の陽電子消滅事象を示す投影データを再構成する方法であって、
第１のプロセッサを用いて、前記投影データの部分集合の再構成の第１の部分を行う工程と、
第２のプロセッサを用いて、前記投影データの前記部分集合の前記再構成の第２の部分を行う工程と、
前記再構成の前記第１の部分及び前記第２の部分の結果を用いて、物体推定を更新する工程と、
前記第１のプロセッサを用いる工程、前記第２のプロセッサを用いる工程、及び複数の部分集合それぞれの結果を用いる工程を反復する工程と、
前記反復する工程を複数回反復する工程と、
前記物体推定を示す、人間が読み取り可能な画像を生成する工程とを備える方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記再構成の前記第１の部分は、前記投影データの前記部分集合の第１の部分に関する算出を含み、前記再構成の前記第２の部分は、前記投影データの前記部分集合の第２の部分に関する算出を含む方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、前記算出は逆投影を含む方法。
【請求項４】
請求項２記載の方法であって、前記投影データの前記部分集合は、複数の投影を含み、前記部分集合の前記第１の部分及び前記第２の部分は、ほぼ等しい数の投影を含む方法。
【請求項５】
請求項２記載の方法であって、前記投影データの前記部分集合は複数の投影を含み、前記投影は、前記投影の方位角の関数として前記部分集合の前記第１の部分と前記第２の部分との間で分布させられる方法。
【請求項６】
請求項２記載の方法であって、前記投影データの前記部分集合は複数の投影を含み、前記投影は、前記投影の横断角の関数として前記部分集合の前記第１の部分と前記第２の部分との間で分布させられる方法。
【請求項７】
請求項２記載の方法であって、前記投影データの前記部分集合は、複数の投影を含み、前記投影は、前記投影の横断方向の位置の関数として前記部分集合の前記第１の部分と前記第２の部分との間で分布させられる方法。
【請求項８】
請求項２記載の方法であって、前記投影データの前記部分集合は複数の投影を含み、前記投影は、前記投影の前記長手方向の位置の関数として前記部分集合の前記第１の部分と前記第２の部分との間で分布させられる方法。
【請求項９】
請求項１記載の方法であって、前記投影データは複数の投影を含み、前記投影は、前記投影の前記横断角の関数として前記部分集合間で分布させられる方法。
【請求項１０】
請求項１記載の方法であって、前記物体推定を順投影する工程と、前記物体推定の前記順投影、及び前記投影データの前記部分集合の第１の部分を用いて第１の補正を算出する工程と、前記物体推定の前記順投影、及び前記部分集合の第２の部分を用いて第２の補正を算出する工程とを含む方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法であって、前記第１のプロセッサを用いて前記物体推定を順投影する工程を含む方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の方法であって、前記第１のプロセッサを用いて前記第１の補正を逆投影する工程と、前記第２のプロセッサを用いて前記第２の補正を逆投影する工程とを含む方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法であって、前記第１の補正及び前記第２の補正の前記逆投影を用いて前記物体推定を更新する工程を含む方法。
【請求項１４】
請求項１記載の方法であって、前記第１のプロセッサを用いて、前記投影データの前記部分集合の第１の部分の補正を逆投影し、前記投影データの前記部分集合の第２の部分の補正を逆投影する工程を含む方法。
【請求項１５】
請求項１記載の方法であって、前記再構成の前記第１の部分は、前記物体推定の第１の部分に関する算出を含み、前記再構成の前記第２の部分は、前記物体推定の第２の部分に関する算出を含む方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の方法であって、前記算出は、前記物体推定の前記第１の部分の順投影、及び前記物体推定の前記第２の部分の順投影を含む方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の方法であって、前記投影データの前記部分集合、前記物体推定の前記第１の部分の前記順投影、及び前記物体推定の前記第２の部分の前記順投影を用いて補正を算出する工程を含む方法。
【請求項１８】
請求項１５記載の方法であって、前記物体推定の前記第１の部分及び前記第２の部分が、スライス単位で前記第１のプロセッサ及び前記第２のプロセッサに分布させられる方法。
【請求項１９】
請求項１５記載の方法であって、前記物体推定の前記第１の部分及び前記第２の部分が、容積ベースで前記第１のプロセッサ及び前記第２のプロセッサに分布させられる方法。
【請求項２０】
請求項１記載の方法であって、前記第１のプロセッサ及び前記第２のプロセッサが、別個の第１の汎用コンピュータ及び第２の汎用コンピュータに配置される方法。
【請求項２１】
請求項１記載の方法であって、第３のプロセッサを用いて前記投影データの前記部分集合の前記再構成の第３の部分を行う工程と、前記再構成の第３の部分の結果を用いて前記物体推定を更新する工程とを含む方法。
【請求項２２】
陽電子放射断層撮影法の走査中に検出される複数の陽電子消滅事象を示す投影データを再構成する装置であって、
前記投影データの部分集合の再構成の第１の部分を行う第１のプロセッサと、
前記投影データの前記部分集合の前記再構成の第２の部分を行う第２のプロセッサと、
前記再構成の前記第１の部分及び前記第２の部分の結果を用いて物体推定を更新する手段と、
前記再構成の前記第１の部分及び前記第２の部分を前記第１のプロセッサ及び前記第２のプロセッサに行わせ、複数の部分集合について前記物体推定を前記用いる手段に更新させる手段とを備える装置。
【請求項２３】
検出された放射線を示す投影データを再構成する反復的方法であって、
前記投影データの部分集合の再構成の第１の部分を行う工程と、
前記投影データの前記部分集合の前記再構成の第２の部分を行う工程とを備え、前記第１の部分を行う工程及び前記第２の部分を行う工程が時間的にほぼ並列に行われ、
前記第１の部分を行う工程及び前記第２の部分を行う工程を複数の部分集合について反復する工程と、
前記第１の部分を行う工程、前記第２の部分を行う工程、及び前記反復する工程を複数回反復する工程とを更に備える方法。
【請求項２４】
請求項２３記載の方法であって、前記再構成の前記第１の部分の結果及び前記再構成の前記第２の部分の結果を用いて物体推定を更新する方法。
【請求項２５】
請求項２３記載の方法であって、前記再構成の前記第１の部分を行う工程は、前記投影データの前記部分集合の第１の部分に関する算出を行う工程を含み、前記再構成の前記第２の部分を行う工程は、前記投影データの第２の部分に関する算出を行う工程を含む方法。
【請求項２６】
請求項２５記載の方法であって、前記算出は逆投影を含む方法。
【請求項２７】
請求項２６記載の方法であって、前記投影データの前記部分集合は、複数の投影を含み、前記投影は、前記投影の方位角、横断角、又は、横断方向の位置の関数として前記部分集合の前記第１の部分と前記第２の部分との間で分布させられる方法。
【請求項２８】
請求項２７記載の方法であって、前記部分集合の前記第１の部分及び前記第２の部分はほぼ等しい数の投影を含む方法。
【請求項２９】
請求項２３記載の方法であって、前記再構成の前記第１の部分は、前記物体推定の第１の部分に関する算出を含み、前記再構成の前記第２の部分は、前記物体推定の第２の部分に関する算出を含む方法。
【請求項３０】
請求項２３記載の方法であって、前記反復的再構成の前記第１の部分及び前記第２の部分は逆投影及び順投影を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、陽電子撮像の分野に関し、特に、陽電子放射断層撮影法（PET）で獲得されたデータの再構成に関する。本発明は、単光子放射型コンピュータ断層撮影法（SPECT）、コンピュータ断層撮影法（CT）や、獲得されたデータの再構成が必要な他のアプリケーションにおいて獲得されたデータの再構成にも適用される。
【背景技術】
【０００２】
陽電子放射断層撮影法（PET）は、18F-フッ化デオキシグルコース（FDG）などの、陽電子放射性医薬品が患者の体内に注入される、核医学から枝分かれしたものである。放射性医薬品が壊変するにつれ、陽電子が発生する。特に、陽電子消滅事象として知られていることにおいて、複数の陽電子それぞれが電子と反応し、それにより、応答線（LOR）に沿って逆方向に進む、同時に発生する511keVのガンマ線対が発生する。同時計数時間内に検出されるガンマ線対は通常、陽電子消滅事象としてPETスキャナによって記録される。飛行時間型（TOF）イメージングでは、同時発生対における各ガンマ線が検出される同時計数間隔内の時間が更に測定される。飛行時間の情報は、LORに沿った、検出事象の場所の指示を提供する。
【０００３】
3次元PETでは、４次元の投影のサイノグラム又は事象リストが獲得される。多くの場合、検査下の物体内の関心領域は、スキャナの軸方向視野よりも長い、長手方向の寸法を有する。よって、長手方向の離散的な複数の位置それぞれに、物体支持体が配置され、よって、物体が配置されてデータが獲得されるフレーム・ベースのモード、又はステップ・アンド・シュート・モードでデータがしばしば獲得される。連続モードでは、物体支持体が、獲得中にほぼ連続して移動させられる。 
走査からのデータを用いて、物体内の放射線核種の分布を示す体積データを再構成する。再構成は通常、統計的（反復的）又は解析的再構成アルゴリズムを用いて行われる。反復的再構成法には、最尤期待値最大化法（ML-EM）、オーダードサブセット期待値最大化法（OS-EM）、再スケーリング・ブロック反復的期待値最大化法（RBI-EM）、及び行動作（row  action）最尤（RAMLA）法がある。Ｓｈｅｐｐ及びＶａｒｄｉによる「Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  （ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｍｅｄ．  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｖｏｌ．  ＭＩ−２，  ｐｐ  １１３−１２２  （１９８２）」、Ｈｕｄｓｏｎ及びＬａｒｋｉｎによる「Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｏｒｄｅｒｅｄ  Ｓｕｂｓｅｔｓ  ｏｆ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  Ｄａｔａ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｍｅｄ．  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｖｏｌ．  １３，  ｎｏ．  ４，  ｐ６０１−６０９  （１９９４）」、Ｂｙｒｎｅによる「Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ＥＭＭＬ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ａｎｄ  Ｒｅｌａｔｅｄ  Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｂｙ  Ｒｅｓｃａｌｅｄ  Ｂｌｏｃｋ−Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ｖｏｌ．  ７，  ｎｏ．  １  ｐｐ．  １００−１０９  （１９９８）」、並びにＢｒｏｗｎ及びＤｅＰｉｅｒｒｏによる「Ａ  Ｒｏｗ−Ａｃｔｉｏｎ  Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  ｔｏ  ｔｈｅ  ＥＭ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｓ  ｉｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｍｅｄ．  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｖｏｌ．  １５，  ｎｏ．  ５，  ｐｐ  ６８７−６９９  （１９９６）」を参照されたい。反復的手法は、より優れた再構成をもたらし得るが、概してより複雑であり、計算の費用がより高くつき、比較的に時間を要する。
【０００４】
その結果、再構成時間は、PET撮像システムの性能における主要因となり得る。これは、反復的再構成手法を使用する場合に特に当てはまり、長手方向の複数の位置に物体が配置されてデータが獲得される場合になおうまく当てはまる。
【０００５】
反復的再構成の収束を加速し、よって、再構成時間を削減する一手法は、部分集合を使用することである。しかし、実際には、再構成の品質を犠牲にすることなく使用することが可能な部分集合の数に対する限度が存在している。例えば、「ＰＥＴ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，  Ａｌｅｓｓｉｏ及びＫｉｎａｈａｎ，  Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，  Ｓｅａｔｔｌｅ，  Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，  ｗｗｗ．ｄｅｐｔｓ．ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ．ｅｄｕ／ｎｕｃｍｅｄ／ＩＲＬ／ｐｉｍｓ／２００５／０５／２５／ａｌｅｓｓｉｏＰＥＴＲｅｃｏｎ．ｐｄｆ」を参照されたい。 
フレーム・ベースの撮像における再構成時間を削減するために、フレーム又は長手方向の位置それぞれからのデータが、別々のプロセッサに順々に供給されている。よって、第１のフレームからのデータが第１のプロセッサに供給されている。第２のフレームからのデータが第２のプロセッサに供給されている、等である。各プロセッサがデータを処理すると、第１のプロセッサは、更なるデータをなお別のフレームから受け取り、この処理が反復される。しかし、この手法の欠点は特に、データを待っている間に１つ又は複数のプロセッサがアイドル状態に留まっていることがあり得るという点である。更に、前述の手法は、連続獲得モードにうまく適しておらず、画像の同時の獲得及び再構成にもうまく適していない。
【０００６】
反復的再構成における再構成時間を削減する更に別の手法には、並列処理アーキテクチャの利用がある。例えば、「Ｏｎ  Ｐａｒａｌｌｅｌｉｚｉｎｇ  ｔｈｅ  ＥＭ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ＰＥＴ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，  Ｃｈｅｎ及びＬｅｅ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｒａｌｌｅｌ  ａｎｄ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｖｏｌ．  ５，  Ｎｏ．  ８，  １９９４」を参照されたい。しかし、更なる処理要素の使用により、システムの費用及び複雑度が増大する。よって、利用可能な処理資源を比較的効率的に使用することが望ましい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の局面は、前述や他の事項を解決する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の局面によれば、複数の陽電子消滅事象を示す投影データを再構成する方法は、第１のプロセッサを用いて、投影データの部分集合の再構成の第１の部分を行う工程と、第２のプロセッサ（１３０２）を用いて、投影データの部分集合の再構成の第２の部分を行う工程とを含む。上記方法は更に、再構成の第１の部分及び第２の部分の結果を用いて、物体の推定を更新する工程と、第１のプロセッサを用いる工程、第２のプロセッサを用いる工程、及び複数の部分集合の結果を用いる工程を反復する工程と、反復する工程を複数回、反復する工程とを含む。方法は、物体の推定を示す、人間が読み取り可能な画像を生成する工程も含む。
【０００９】
本発明の別の局面によれば、装置は、投影データの部分集合の再構成の第１の部分を行う第１のプロセッサ、及び投影データの部分集合の再構成の第２の部分を行う第２のプロセッサを含む。装置は、反復的な再構成の第１の部分及び第２の部分の結果を用いる手段と、第１のプロセッサ及び第２のプロセッサに再構成の第１の部分及び第２の部分を行わせ、用いる手段に複数の部分集合について物体の推定を更新させる手段とを含む。
【００１０】
本発明の別の局面によれば、検出された放射線を示す投影データを再構成する反復的方法は、投影データの部分集合の再構成の第１の部分を行う工程と、投影データの部分集合の再構成の第２の部分を行う工程とを含む。第１の部分を行う工程、及び第２の部分を行う工程は、時間的にほぼ並列に行われる。方法は更に、複数の部分集合について第１の部分を行う工程、及び第２の部分を行う工程を反復する工程と、反復する工程を複数回、反復する工程とを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
当業者は、本明細書を読み、理解すると、本発明の更に他の局面を認識するであろう。
【実施例】
【００１２】
図１を参照すれば、複合PET／CTシステム１００はPETガントリ部１０２及びCTガントリ部１０４を含む。PETガントリ部１０２は、検査領域１０８を取り囲む、軸方向の放射線感受性検出器１０６の１つ又は複数のリングを含む。検出器１０６は、PET検査領域１０８内に発生する陽電子消滅事象のガンマ放射特性を検出する。
【００１３】
CT部分１０４は、CT検査領域１１２を中心に回転する、x線管などの放射線源１１０を含む。放射線感受性検出器１１４は、検査領域１１２を横断したx線源によって放出された放射線を検出する。
【００１４】
PETガントリ部１０２及びCTガントリ部１０４は好ましくは、共通の長手方向軸又はz軸に沿って配置されたそれらそれぞれの検査領域１０８、１１２の近くに配置される。物体支持体１１６は、人間の患者などの、撮像対象の物体１１８を支持する。PETガントリ部１０２及びCTガントリ部１０４により、長手方向の複数の場所において物体１１８を走査することが可能であるように、物体支持体１１６は好ましくは、PET／CTシステム１００の動作と連係して移動可能である。
【００１５】
ステップ・アンド・シュート・モード又はフレーム・ベースのモードでは、物体支持体１１６は、第１の長手方向の位置に移動させられる。所望のデータの獲得に続いて、支持体１１６が、第２の長手方向の位置に移動させられ、所望のデータが得られる。物体１１８の所望の長手方向の範囲が走査されるまでこの処理が反復される。連続モードでは、物体支持体１１６が、獲得中にほぼ連続して移動させられる。
【００１６】
CTデータ獲得システム１２２は、CT検出器１１４からの信号を処理して、検査領域１１２を介する複数の線又は光線に沿った放射線の減衰を示すデータを生成する。CT再構成器１２６は、適切な再構成アルゴリズムを用いてデータを再構成して、物体１１８の放射減衰を示す容積画像データを生成する。
【００１７】
PETデータ獲得システム１２０は、検出器１０６によって検出された消滅事象のリストを含む投影データを供給する。特に、投影データは、LORの横断方向及び長手方向の位置、その横断角及び方位角などの、事象毎のLORに関する情報、及びTOF情報を提供する。あるいは、データは、１つ又は複数のサイノグラム又は投影ビンにまとめ直すことができる。
【００１８】
PET再構成器１２９は、２つ以上のコンピュータ又はコンピュータ・プロセッサ１３０１、１３０２、１３０３、…、１３０pを含む。一実施例では、再構成器１２９は、複数の汎用コンピュータを含む。複数の汎用コンピュータそれぞれは、複数の中央処理装置（CPU）又はプロセッサを含む。別の実施例では、再構成器１２９は、複数のコンピュータを含む。複数のコンピュータそれぞれは、単一のプロセッサを含む。汎用コンピュータ、独自開発のコンピュータ、専用ハードウェアや他のものを利用した他の適切なアーキテクチャも実現することができる。一般には、更なるプロセッサ、又はより強力なプロセッサを使用すると、再構成器１２９の時間特性が向上することになる。
【００１９】
以下に更に詳しく説明するように、再構成器１２９は反復的手法を用いて、物体１１８における放射性核種の分布を示す容積画像データを生成する。適切な手法には、ML-EM、OS-EM、RBI-ME及びRAMLAがあるが、他の手法を実現することができる。更に、PET再構成器１２９は好ましくは、CT再構成器１２６からの情報を用いて、減衰や他の所望の補正をPETデータに施す。再構成をプロセッサ１３０１、１３０２、１３０３...１３０pに行わせるコンピュータ読み取り可能な命令は好ましくは、コンピュータ・ディスク、揮発性メモリや非揮発性メモリ等などの１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能な媒体上に収容され、更に、インターネットなどの適切な通信ネットワークや、プロセッサにアクセス可能な記憶媒体などによって送信することもできる。
【００２０】
ワークステーション・コンピュータは、オペレータ・コンソール１２８にかなう。コンソール１２８は、モニタやディスプレイなどの、人間が読み取り可能な出力装置、及びキーボードやマウスなどの入力装置を含む。コンソール１２８上に常駐しているソフトウェアは、PET再構成器１２９及びCT再構成器１２６によって生成された容積画像データを操作者が表示し、他の方法で操作することを可能にする。コンソール１２８上に常駐しているソフトウェアは更に、所望の走査プロトコルを確立し、走査を起動させ、終結させ、他の方法でスキャナと相互作用することにより、システム１００の動作を操作者が制御することを可能にする。 
システム１００に対する変形も考えられる。よって、例えば、スキャナのCT部は、省略しても、PETガントリ部１０２と遠隔に配置しても、磁気共鳴（MR）スキャナなどの別の撮像装置で置き換えてもよい。あるいは、減衰又は解剖学的情報は、PETガントリ部１０２に関連付けられたトランスミッション線源によって供給することができる。
【００２１】
PET再構成器１２９は、反復的再構成アルゴリズムを実現する。反復的再構成は、いくつかの主工程を含むものとして特徴付けることが可能である。当初の物体の推定から始めれば、物体推定は、投影ドメインに順投影される。結果として生じる投影を、測定された投影と比較して、投影ドメインにおける補正を形成する。補正は次いで、画像ドメインに逆投影され、物体の推定の更新に用いられる。推定が収束するまでこの処理が反復されるか、又は、さもなければ反復処理が終結させられる。
反復的再構成アルゴリズムに適切な一モデルは、以下のように表すことが可能である。
式１
【００２２】
【数１】
2009511872.tif 000003
ここで、
【００２３】
【数２】
2009511872.tif 000004
は、反復kでの放出物体の推定であり、gは測定された投影データである。リスト・モード再構成が行われる場合、gは、リスト内の事象毎に１として表すが、更なる重み付けを施すことができる。Hは、順投影処理をモデリングするシステム行列である。
【００２４】
よって、
【００２５】
【数３】
2009511872.tif 000005
は、k番目の反復での物体の推定の順投影であり、
HTは逆投影演算子である。
【００２６】
【数４】
2009511872.tif 000006
は、
【００２７】
【数５】
2009511872.tif 000007
及びgの関数である、投影空間における補正係数である。sは、通常、HT1（すなわち、単位投影の逆投影）としてモデリングされる感度画像である。
【００２８】
前述のモデルは、ML-EM法、OS-EM法、RBI-EM法及びRAMLA法を含む種々の反復的再構成法に適用可能である。
【００２９】
投影データの部分集合を用いて収束を高速化することが可能である。図７を参照すれば、投影データは、工程７０２で複数（B）個の部分集合に分けられる、すなわち分割される。７０４で、画像内のボクセルが通常、一定値にセットされる、当初の物体の推定が生成される。
【００３０】
７０６で、順投影及び逆投影を、最も直近の物体の推定、及び選択された部分集合からの投影データを用いて行って、更新された物体の推定を生成する。順投影処理及び逆投影処理はなお、計算量的に費用がかかり得る。再構成処理は、複数（P）個のコンピュータ又はコンピュータ・プロセッサ間に各部分集合の再構成を分布させることにより、更に加速化することが可能である。以下に更に詳細に説明するように、ここで、Pは２以上である。一実現形態では、物体空間が、複数のプロセッサ間に分布させられる。別の実現形態では、投影空間が、複数のプロセッサ間に分布させられる。いずれにせよ、再構成７０６は、更新された、物体の推定を生成する。物体の感度sも、選択された部分集合に依存する。
【００３１】
７０８で、部分集合全てが検査されている訳でない場合、処理は、次の部分集合からの投影データ、及び最も直近の、物体の推定を用いる工程７０６に戻る。部分集合全てが検査されると一反復が完了する。 
７０９では、物体の推定が収束するか、又は、さもなければ、所望の数の反復が行われるまで工程７０６及び７０８が反復される。最も直近の、物体の推定が、７１０で、最後の物体の推定になる。
【００３２】
最後の物体の推定は、適切なメモリに記憶され、更なる表示、処理、及び／又は解析のために、操作者コンソール・コンピュータ１２８に利用可能にされる。再構成された画像データは、スキャナと接続されているか、又は、さもなければ、画像保管通信（PACS）システム、病院内情報システム／放射線科情報システム（HIS／RIS）、インターネット等などの共通ネットワークへのアクセスを有する他のコンピュータに利用可能にされるようにすることもできる。
【００３３】
図2a、図2b及び図2cは、P=4である例示的なケースにおける、スライス単位での、物体空間２００の複数プロセッサ間での分布を表す。この点で、物体空間は、何れかの所望の基底関数（例えば、ボクセル、ブラブ）であり得る。物体空間２００は、何れの方向にも（例えば、水平方向すなわちx方向、垂直方向すなわちy方向、長手方向すなわちz方向、又は斜め方向に分布させることができる。例として、図2aは、物体空間２００が水平方向すなわちx方向に分布させられた物体空間２００を表し、物体空間部分2001はプロセッサ１に、物体空間部分2002はプロセッサ２に、物体空間部分2003はプロセッサ３に、かつ、空間部分2004はプロセッサ4に、インタリーブされて分布させられる。図2bは、垂直方向又はy方向に、4つのプロセッサ間で分布させられた物体空間２００を表す。図2cは、軸方向すなわちｚ方向に、4つのプロセッサ間で分布させられた物体空間を表す。
【００３４】
図2dは、P=8である例示的なケースにおける、物体空間２００の、複数のプロセッサ間の容積での、又は多次元での分布を表す。例証の目的で、物体空間２００が64×64×128ボクセル又はブラブを含んでいると仮定すれば、ボクセル又はブラブは、以下の通り、各プロセッサに割り当てることができる。
【００３５】
プロセッサ番号  物体空間の割り当て
１              ２ｉ，  ２ｊ，  ２ｋ
２              ２ｉ＋１，  ２ｊ，  ２ｋ
３              ２ｉ，  ２ｊ＋１，  ２ｋ
４              ２ｉ＋１，  ２ｊ＋１，  ２ｋ
５              ２ｉ，  ２ｊ，  ２ｋ＋１
６              ２ｉ＋１，  ２ｊ，  ２ｋ＋１
７              ２ｉ，  ２ｊ＋１，  ２ｋ＋１
８              ２ｉ＋１，  ２ｊ＋１，  ２ｋ＋１
ここで、ｉ＝０〜３１、ｊ＝０〜３１、及びｋ＝０〜６３である。よって、物体空間部分２００１は、プロセッサ１に分布させられ、物体空間部分２００２はプロセッサ２に分布させられ、物体空間部分２００３はプロセッサ３に分布させられる等である。
【００３６】
前述の物体空間の分布は、例示に過ぎず、他の比較的に均一又は不均一な分布の手法も実現することができる。
【００３７】
次に図３に移れば、各プロセッサ１３０１、１３０２、１３０３…１３０pは、適切な部分集合の全体投影データ３００、及びそのプロセッサの物体空間部分に対応する中間物体推定２００１、２００２、２００３、…２００ｐを含むメモリを含むか、又は上記メモリへのアクセスを有する。各プロセッサは、順投影器３０２、補正器３０４、逆投影器３０６及び更新機能３０８を実現するソフトウェアや他の命令も実行する。プロセッサ１３０１のうちの１つは、マスタ・プロセッサとして機能し、オブジェクト空間合成器３１０を含む。
【００３８】
図３では、
【００３９】
【数６】
2009511872.tif 000008
は、プロセッサpでのk番目の物体推定を表し、
【００４０】
【数７】
2009511872.tif 000009
は、選択された基底関数に応じて複数のボクセル又はブラブを含む。P個のプロセッサ全てからの
【００４１】
【数８】
2009511872.tif 000010
の組み合わせは、物体空間２００の推定を表す。 
図３及び図４を参照すれば、部分集合の処理を更に説明する。４０２では、部分集合に対応する投影データ３００が、各プロセッサ１３０に複製されるか、又は別の方法で利用可能にされる。
【００４２】
工程４０４１、４０４２、４０４３…４０４pでは、各プロセッサ１３０に関連付けられた順投影器３０２は、中間物体推定２００のプロセッサの個別の部分２００１、２００２、２００３…２００４を順投影する。
【００４３】
工程４０６では、種々の順投影の結果は、マスタ・プロセッサ１３０１に複製されるか、又は別の方法で利用可能にされる。
【００４４】
工程４０８で、マスタ・プロセッサ１３０１に関連付けられた物体空間合成器３１０は、種々のプロセッサ１３０からの順投影を合成又は合計して、合成物体空間２００を示す中間物体推定を生成する。
【００４５】
工程４１０で、マスタ・プロセッサ１３０１に関連付けられた補正器３０４は、合成物体空間２００の補正を算出する。合成された補正の適切な部分は、工程４１４で、他のプロセッサ１３０２、１３０３…１３０pに複製されるか、又は他の方法で利用可能にされる。
工程４１６１、４１６２、４１６３…４１６pでは、各プロセッサ１３０に関連付けられた逆投影器３０６は、物体空間のその部分２００１、２００２、２００３…２００４の補正を逆投影する。
【００４６】
工程４１８１、４１８２、４１８３…４１８pでは、各プロセッサ１３０に関連付けられた更新機能３０８は、逆投影補正データで、個別の中間物体推定部分２００１、２００２、２００３…２００４を更新する。中間物体推定は次いで、場合に応じて、工程７０８で、次の部分集合の処理の初期物体推定として、又は工程７０９で、次の反復の初期物体推定として用いられる。
【００４７】
別の実現形態では、投影ドメイン又は空間が、複数のプロセッサ間に分布させられる。投影ドメインは、リスト・モード又はイベント単位データとして、サイノグラム若しくは投影データとして、又は、何れかの適切な方法で表すことができる。
【００４８】
投影空間は、種々のやり方で種々のプロセッサ１３０間で分布させることができる。リスト・モ―ド獲得の場合、事象は例えば、時系列に分布させることができる。3次元サイノグラム又はリスト・モード獲得の場合、事象は幾何学的に分布させることが可能である。
【００４９】
各部分集合における投影は好ましくは、プロセッサ間で均一に分布させられる。時系列に順序付けた部分集合を用いた3次元リスト・モード獲得の場合、各部分集合内の事象は、プロセッサ間で均一に分布させることが可能である。幾何学的に順序付けた部分集合を用いた3次元サイノグラム又はリスト・モード獲得の場合、各部分集合内の事象は同様に、種々のプロセッサ間で幾何学的に割り当てることが可能である。
【００５０】
例えば、部分集合が横断投影角に基づく場合、横断角が同じであるが、方位角が異なる投影は、種々のプロセッサ１３０間で分布させることが可能である。PETガントリ部１０２が、軸方向の検出器１０６の２９個のリングを含み、再構成器１２９がP=6個のプロセッサを含む場合、特定の横断角の組に関連付けられた事象の分布は、種々のプロセッサ間で、以下のようにそれらの方位角の関数として割り当てることが可能である。 
プロセッサ番号  リング差        軸方向斜光線の合計数
１              ０乃至±２              １３
２              ±３乃至±５          １５０
３              ±６乃至±８          １３２
４              ±９乃至±１２        １４８
５              ±１３乃至±１７      １４０
６              ±１８乃至±２８      １３２
よって、上記例では、比較的小さな方位角を有する事象はプロセッサ１に割り当てられ、比較的大きな方位角を有する事象はプロセッサ２に割り当てられる等である。各プロセッサに割り当てられる、軸方向光線の合計数はほぼ等しい。
【００５１】
部分集合が横断投影角に基づく別の例では、横断角が同じであるが横断方向の位置が異なる投影は、別々のプロセッサ１３０間で分布させることが可能である。更に別の例では、横断角が同じであるが、長手方向又は軸方向の位置が異なる投影は、種々のプロセッサ１３０間で分布させることが可能である。
【００５２】
投影は、その横断角の関数として分布させることも可能である。１９２個の横断角及び１６個の部分集合が存在している例では、各部分集合は、１２個の横断角を含む。再構成器１２９がP=4個のプロセッサを含む場合、各プロセッサは、部分集合毎に3個の横断角を受け取る。
【００５３】
他の適切な、一様な分布手法又は一様でない分布手法も実現することができる。
【００５４】
いずれにせよ、第１の投影空間部分がプロセッサ１に割り当てられ、第２の投影空間部分がプロセッサ２に割り当てられ、第３の投影空間部分がプロセッサ３に割り当てられる、等である。
【００５５】
次に図５に移れば、投影空間が、p個のプロセッサ１３０１、１３０２、１３０３…１３０p間で分布させられる。各プロセッサ１３０は、全体物体推定２００、及びそのプロセッサの投影空間部分３００１、３００２、３００３…３００ｐに対応する投影データを含むメモリを含むか、又は上記メモリへのアクセスを有する。各プロセッサ１３０は、順投影器５０２、補正器５０４、逆投影器５０６及び画像空間更新機能５０８を行うソフトウェアや他の命令も実行する。プロセッサ１３０１の１つは、マスタ・プロセッサとして機能し、物体空間合成器５１０を含む。
【００５６】
図５では、gpは、プロセッサpに割り当てられた投影空間部分を表す。各プロセッサからの物体空間部分gpの合成は、完全な投影空間３００を表す。
【００５７】
次に、図５及び図６を参照して、部分集合の処理を説明する。特定の部分集合に関連付けられた、測定投影３００のデータが当初、各プロセッサに複製されるか、又は別の方法で利用可能にされる。ここで、プロセッサ１３０１は、測定投影部分３００１を受け取り、プロセッサ１３０２は測定投影部分３００２を受け取る、等である。
【００５８】
工程６０２では、中間物体推定２００が、各プロセッサ１３０に複製されるか、又は各プロセッサ１３０に利用可能にされる。工程６０４１、６０４２、６０４３…６０４pでは、各プロセッサ１３０に関連付けられたプロジェクタ５０２は、その当時の中間物体推定２００を順投影する。
【００５９】
工程６０８１、６０８２、６０８３…６０８pでは、各プロセッサ１３０に関連付けられた補正器５０４は、そのプロセッサ１３０に割り当てられた投影空間部分３００１、３００２、３００３…３００ｐに対応する補正パラメータを算出する。
【００６０】
工程６１０１、６１０２、６１０３…６１０pでは、各プロセッサ１３０に関連付けられた逆投影器５０６は、その投影空間部分３００１、３００２、３００３…３００ｐの補正情報を逆投影する。
【００６１】
工程６１１２、６１１３…６１１pでは、種々の逆投影の結果は、マスタ・プロセッサ１３０１に複製されるか、又は別の方法でマスタ・プロセッサ１３０１に利用可能にされる。
【００６２】
工程６１２では、マスタ・プロセッサ１３０１に関連付けられた物体空間合成器５１０は、投影空間３００の各部分からの補正を合成又は合計して、物体空間２００の、合成した補正を形成する。
【００６３】
工程６１４では、マスタ・プロセッサ１３０１に関連付けられた更新関数５０８は、中間物体推定２００を合成補正データによって更新する。最も直近の中間物体推定２００は、場合に応じて、工程７０８で、次の部分集合の再構成の初期物体推定として、又は工程７０９で、次の反復の初期物体推定として用いられる。
【００６４】
本発明は好ましい実施例を参照しながら説明した。当然、前述の説明を読み、理解すると、他者は修正及び改変を思いつくであろう。本発明が、本特許請求の範囲記載の範囲内に収まる限り、そうした修正及び改変全てを備えるよう解されることが意図されている。 
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】複合PET／CTシステムを表す図である。
【図２ａ】物体空間の、複数のプロセッサ間の分布を表す図である。
【図２ｂ】物体空間の、複数のプロセッサ間の分布を表す図である。
【図２ｃ】物体空間の、複数のプロセッサ間の分布を表す図である。
【図２ｄ】物体空間の、複数のプロセッサ間の分布を表す図である。
【図３】物体空間を複数のプロセッサ間で分布させた反復的再構成を表す図である。
【図４】物体空間を複数のプロセッサ間で分布させた反復的再構成のフロー図である。
【図５】物体空間を複数のプロセッサ間で分布させた反復的再構成を表す図である。
【図６】物体空間を複数のプロセッサ間で分布させた反復的再構成のフロー図である。
【図７】部分集合を用いた再構成のフロー図である。
【図１】
2009511872.tif 000011
【図２ａ】
2009511872.tif 000012
【図２ｂ】
2009511872.tif 000013
【図２ｃ】
2009511872.tif 000014
【図２ｄ】
2009511872.tif 000015
【図３】
2009511872.tif 000016
【図４】
2009511872.tif 000017
【図５】
2009511872.tif 000018
【図６】
2009511872.tif 000019
【図７】
2009511872.tif 000020
【国際調査報告】
2009511872.tif 000021
2009511872.tif 000022