(57)【要約】本発明は、オブジェクトの複数物質分解のための装置に関する。オブジェクトの少なくとも一つの画像を提供する（３１０）ことが記載される。前記少なくとも一つの画像は、オブジェクトの少なくとも一つの分光X線画像から導出され、前記少なくとも一つの画像は、光電全減衰係数画像およびコンプトン散乱全減衰係数画像を含む。複数の物質について複数の光電減衰係数が提供され（３２０）、各光電減衰係数は対応する物質に関連付けられている。前記複数の物質について複数のコンプトン散乱減衰係数が提供され（３３０）、各コンプトン散乱減衰係数は対応する物質に関連付けられている。前記少なくとも一つの画像におけるある画像位置における全体積制約条件が、その画像位置における前記複数の物質の個々の体積の和の関数として設定される（３４０）。全体的関数に従って前記画像位置における前記複数の物質の体積分率が決定され（３５０）、該全体的関数は：前記光電全減衰係数画像から取られた前記画像位置における光電全減衰係数、前記コンプトン散乱全減衰係数画像から取られた前記画像位置におけるコンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数；および前記全体積制約条件を含む。前記複数の物質の体積分率を表わすデータが出力される（３６０）。
2019532691.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトの複数物質分解のための装置であって：
・入力部と；
・処理部と；
・出力部とを有しており、
前記入力部は、前記処理部に、オブジェクトの少なくとも一つの画像を提供するよう構成されており、前記少なくとも一つの画像は、前記オブジェクトの少なくとも一つのデュアル・エネルギー分光X線画像から導出され、前記少なくとも一つの画像は、光電全減衰係数画像およびコンプトン散乱全減衰係数画像を含み；
前記入力部は、複数の物質についての複数の光電減衰係数を前記処理部に提供するよう構成され、各光電減衰係数は対応する物質に関連付けられており；
前記入力部は、前記複数の物質についての複数のコンプトン散乱減衰係数を前記処理部に提供するよう構成され、各コンプトン散乱減衰係数は対応する物質に関連付けられており；
前記処理部は、前記少なくとも一つの画像における画像位置において全体積制約条件を、その画像位置における前記複数の物質の個々の体積の和の関数として設定するよう構成され：
前記処理部は、全体的関数に従って前記画像位置における前記複数の物質の体積分率を決定するよう構成され、該全体的関数は：前記光電全減衰係数画像から取られた前記画像位置における光電全減衰係数、前記コンプトン散乱全減衰係数画像から取られた前記画像位置におけるコンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数；および前記全体積制約条件を含み；
前記全体的関数を解くために逐次反復式の最小化アルゴリズムが使われ；
前記複数の物質が少なくとも四つの物質を含み；
前記出力部は、前記複数の物質の体積分率を表わすデータを出力するよう構成される、
装置。
【請求項２】
前記全体的関数は、前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数および前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数を含む関数に従って決定される全変動項を含む、請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記全変動項は、前記複数の物質のうちのある物質についての光電係数がその物質についてのコンプトン散乱係数に加えられたものを含む、請求項２記載の装置。
【請求項４】
前記全変動項は、前記複数の物質にわたる総和を含み、該総和は、前記複数の物質についての各光電係数が前記複数の物質についての対応するコンプトン散乱係数に加えられたものを含む、請求項３記載の装置。
【請求項５】
前記全体的関数は、前記画像位置における前記光電全減衰係数；前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；および前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数を含む関数に従って決定される疎性項を含む、請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の装置。
【請求項６】
前記疎性項は、前記画像位置における前記光電全減衰係数が前記複数の物質のうちのある物質についての光電減衰係数から減算されたものを含み、前記疎性項は、前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数が前記複数の物質のうちの前記物質についてのコンプトン散乱減衰係数から減算されたものを含む、請求項５記載の装置。
【請求項７】
前記疎性項は、前記物質のうちの少なくとも一つの、期待される体積分率についての情報を含む、請求項５または６記載の装置。
【請求項８】
前記全体的関数は：前記画像位置における前記光電全減衰係数；前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；および前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数を含む関数に従って決定されるデータ忠実度項を含む、請求項１ないし７のうちいずれか一項記載の装置。
【請求項９】
前記データ忠実度項は、前記複数の物質のうちのある物質についての光電減衰係数にその物質の体積分率を乗算したものの、前記物質の全部についての総和を含み、この総和は、前記画像位置における前記光電全減衰係数から減算され；前記データ忠実度項は、前記複数の物質のうちのある物質についてのコンプトン散乱減衰係数にその物質の体積分率を乗算したものの、前記物質の全部についての総和を含み、この総和は、前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数から減算される、請求項８記載の装置。
【請求項１０】
前記処理部は、前記オブジェクトの前記少なくとも一つの分光X線画像の分解から前記オブジェクトの前記少なくとも一つの画像を生成するよう構成される、請求項１ないし９のうちいずれか一項記載の装置。
【請求項１１】
・画像取得部と；
・請求項１ないし１０のうちいずれか一項記載の、オブジェクトの複数物質分解のための装置とを有する、
オブジェクトの複数物質分解のための医療システムであって：
前記画像取得部は、前記オブジェクトの前記少なくとも一つのデュアル・エネルギー分光X線画像を取得するよう構成され；
前記処理部は、複数の画像位置における前記複数の物質の体積分率を決定するよう構成され；
前記出力部は、前記複数の物質の前記複数の体積分率に基づいて前記オブジェクトの少なくとも一つの画像を出力するよう構成される、
医療システム。
【請求項１２】
オブジェクトの複数物質分解のための方法であって：
ａ）オブジェクトの少なくとも一つの画像を提供する段階であって、前記少なくとも一つの画像は、前記オブジェクトの少なくとも一つのデュアル・エネルギー分光X線画像から導出され、前記少なくとも一つの画像は、光電全減衰係数画像およびコンプトン散乱全減衰係数画像を含む、段階と；
ｂ）複数の物質についての複数の光電減衰係数を提供する段階であって、各光電減衰係数は対応する物質に関連付けられている、段階と；
ｃ）前記複数の物質についての複数のコンプトン散乱減衰係数を提供する段階であって、各コンプトン散乱減衰係数は対応する物質に関連付けられている、段階と；
ｄ）前記少なくとも一つの画像における画像位置において全体積制約条件を、その画像位置における前記複数の物質の個々の体積の和の関数として設定する段階と；
ｅ）全体的関数に従って前記画像位置における前記複数の物質の体積分率を決定する段階であって、該全体的関数は：前記光電全減衰係数画像から取られた前記画像位置における光電全減衰係数、前記コンプトン散乱全減衰係数画像から取られた前記画像位置におけるコンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数；および前記全体積制約条件を含み、前記全体的関数を解くために逐次反復式の最小化アルゴリズムが使われる、段階と；
ｆ）前記複数の物質の体積分率を表わすデータを出力する段階と含み、前記複数の物質は少なくとも四つの物質を含む、
方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法を実行するよう請求項１ないし１０のうちいずれか一項記載の装置および／または請求項１１記載のシステムを制御するためのコンピュータ・プログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載のコンピュータ・プログラムを記憶しているコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オブジェクトの複数物質分解のための装置、オブジェクトの複数物質分解のためのシステム、オブジェクトの複数物質分解のための方法およびコンピュータ・プログラム要素およびコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明の一般的な背景は、X線分光計算機断層撮影（CT）の分野である。CTシステムでは、X線源がX線放射を放出する。放出される放射は、中に被験体またはオブジェクトが位置している検査領域を通過して、X線源とは反対側の検出器アレイによって検出される。検出器アレイは検査領域および被験体を通過する放射を検出し、投影データ、たとえば生の検出器データまたは投影画像を生成する。再構成器は投影データを処理し、被験体またはオブジェクトの体積画像を再構成する。X線分光CTは、通常のCTシステムの機能を拡張する撮像モダリティーである。分光CTの個別的な構成であるデュアル・エネルギー（DE:  Dual-Energy）CTは、二つの光子エネルギーにおいて収集される二つの減衰値を利用して、物質の質量減衰効果をなす光電効果およびコンプトン効果の寄与を解いて、光電およびコンプトン寄与の値によって未知の物質を識別する。この方式は診断エネルギー範囲の平均値近くにkエッジ・エネルギーをもつ、ヨウ素などの物質において特によく機能する。二つの基底関数の任意の二つの線形独立な和が減衰係数空間全体を張るので、任意の物質は、水とヨウ素など、基底物質と呼ばれる他の二つの物質の線形結合によって表現できる。それらの基底物質画像は、単色画像、物質打ち消し画像、有効原子番号画像および電子密度画像といった新たな応用を提供する。デュアル・エネルギーCT収集を実行するためには、デュアル源、高速kVp切り換えおよび二層検出器構成など、いくつかの手法がある。さらに、定量的な撮像は、医療撮像コミュニティーにおける現在主要な潮流の一つである。分光CTはこの潮流を支援する。追加的な分光情報が、スキャンされるオブジェクトおよびその物質組成について測定できる定量的な情報を改善するからである。
【０００３】
そのような複数物質分解（MMD:  Multi  Material  Decomposition）は、所与の物質を特徴付けし、検出し、その量を定量することをしばしば目標とする多くの臨床用途のために基本的なタスクとなりつつある。DE  CTのためのMMDは非常に困難である。上記で論じたように、二つの収集されるエネルギー減衰しかないので、原則として、二つの物質が正確に分類できるからである。問題をさらに制約することによって、三つの物質が分解できるが、四つ以上の物質についてDE  CTを利用することは不良設定問題である。
【０００４】
特許文献１は、患者のようなオブジェクトの関心領域における骨、血液、造影剤のような構成要素の定量的な物質濃度を決定するためのシステムに関する。定量的な物質分解の品質および説明力を改善するCTシステムを提供するために、放射源を有する走査部および前記関心領域からの分光CT投影データの収集のための検出部と；光電効果およびコンプトン効果それぞれのモデルによって前記分光CT投影データセットを分解することによって光電効果投影データセットおよびコンプトン効果投影データセットを得るためのモデリング部と；前記光電効果投影データセットおよびコンプトン効果投影データセットから前記関心領域の光電効果画像およびコンプトン効果画像を再構成する再構成部と；前記光電効果画像データを、前記の諸構成要素についての前記濃度と光電減衰係数の積の累積と等置し、前記コンプトン効果画像データを、前記の諸構成要素についての前記濃度とコンプトン減衰係数の積の累積と等置することによって得られる連立方程式を解くことによって、前記関心領域における前記の諸構成要素の前記濃度を決定するための処理部とを有するCTシステムが提案される。
【０００５】
MMDに関するさらなる情報は非特許文献１、２、３に見出すことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第2008/0253504号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Mendonca,  Paulo  RS,  et  al.、"Multi-material  decomposition  of  spectral  CT  images"、SPIE  Medical  Imaging.  International  Society  for  Optics  and  Photonics,  2010
【非特許文献２】Long,  Yong,  and  Jeffrey  A.  Fessler、"Multi-material  decomposition  using  statistical  image  reconstruction  in  X-ray  CT"、Proc.  2nd  Int.  Mtg.  on  image  formation  in  X-ray  CT  (2012):  413-6
【非特許文献３】Mendonca,  Paulo  RS,  Peter  Lamb,  and  Dushyant  V.  Sahani、"A  flexible  method  for  multi-material  decomposition  of  dual-energy  CT  images"、Medical  Imaging,  IEEE  Transactions  on  33.1  (2014):  99-116
【非特許文献４】Alvarez,  R.,  &  Macovski,  A.  (1976),  Energy  selective  reconstructions  in  X-ray  Computerized  Tomography,Physics  in  medicine  and  biology,  21(5),  733-744
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
オブジェクトの複数物質分解のための改善された装置を有することが有利であろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的は、独立請求項の主題により解決される。さらなる実施形態は従属請求項に組み込まれる。本発明の以下の記述される側面および例は、オブジェクトの複数物質分解、オブジェクトの複数物質分解のためのシステム、オブジェクトの複数物質分解のための方法ならびにコンピュータ・プログラム要素およびコンピュータ可読媒体についても当てはまることを注意しておくべきである。
【００１０】
第一の側面によれば、オブジェクトの複数物質分解のための装置であって：
・入力部と；
・処理部と；
・出力部とを有するものが提供される。
【００１１】
入力部は、処理部に、オブジェクトの少なくとも一つの画像を提供するよう構成される。前記少なくとも一つの画像は、オブジェクトの少なくとも一つのデュアル・エネルギー分光X線画像から導出される。前記少なくとも一つの画像は、光電全減衰係数画像およびコンプトン散乱全減衰係数画像を含む。入力部は、少なくとも四つの物質を含む複数の物質についての複数の光電減衰係数を処理部に提供するよう構成され、各光電減衰係数は対応する物質に関連付けられている。入力部はまた、前記複数の物質についての複数のコンプトン散乱減衰係数を処理部に提供するよう構成され、各コンプトン散乱減衰係数は対応する物質に関連付けられている。処理部は、前記少なくとも一つの画像における画像位置において全体積制約条件を、その画像位置における前記複数の物質の個々の体積の和の関数として設定するよう構成される。処理部はまた、全体的関数に従って前記画像位置における前記複数の物質の体積分率を決定するよう構成される。該全体的関数は：前記光電全減衰係数画像から取られた前記画像位置における光電全減衰係数、前記コンプトン散乱全減衰係数画像から取られた前記画像位置におけるコンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数；および前記全体積制約条件を含む。前記全体的関数を解くために逐次反復式の最小化アルゴリズムが使われる。出力部は、前記複数の物質の体積分率を表わすデータを出力するよう構成される。
【００１２】
このようにして、デュアル・エネルギー・コンピュータ断層撮影画像法が、四つ以上の物質への物質分解のための備えを提供するために使用できる。換言すれば、オブジェクトは、四つ以上の異なる物質種別によって表現されることができ、デュアル・エネルギー計算機断層撮影画像法が、オブジェクトの、それぞれ異なる物質種別によって特徴付けられる四つ以上の画像を提供するために使用されることができる。
【００１３】
換言すれば、デュアル・エネルギー計算機断層撮影画像法が、物質の辞書および体積保存制約条件との組み合わせにおいて使用されることができ、全変動正則化（total  variation  regularization）および疎分解機構（sparse  decomposition  mechanism）が、四つ以上の物質への物質分解のための備えを提供するために最適化問題を解くために利用されることができる。
【００１４】
これを別の言い方をすれば、デュアル・エネルギー画像法が、高速で、自動的で、正確で、堅牢な複数物質分解を実行するために使用できる。
【００１５】
一例では、前記全体的関数は、前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数および前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数を含む関数に従って決定される全変動（Total  Variation）項を含む。
【００１６】
一例では、前記全変動項は、前記複数の物質のうちのある物質についての光電係数がその物質についてのコンプトン散乱係数に加えられたものを含む。
【００１７】
一例では、前記全変動項は、前記複数の物質にわたる総和を含む。該総和は、前記複数の物質についての各光電係数が前記複数の物質についての対応するコンプトン散乱係数に加えられたものを含む。
【００１８】
一例では、前記全体的関数は、前記画像位置における前記光電全減衰係数；前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；および前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数を含む関数に従って決定される疎性（Sparsity）項を含む。
【００１９】
一例では、前記疎性項は、前記画像位置における前記光電全減衰係数が前記複数の物質のうちのある物質についての光電減衰係数から減算されたものを含み、前記疎性項は、前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数が前記複数の物質のうちの前記物質についてのコンプトン散乱減衰係数から減算されたものを含む。
【００２０】
一例では、前記疎性項は、前記物質のうちの少なくとも一つの、期待される体積分率についての情報を含む。
【００２１】
一例では、前記全体的関数は：前記画像位置における前記光電全減衰係数；前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；および前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数を含む関数に従って決定されるデータ忠実度（data  fidelity）項を含む。
【００２２】
一例では、前記データ忠実度項は、前記複数の物質のうちのある物質についての光電減衰係数にその物質の体積分率を乗算したものの、前記物質の全部についての総和を含む。この総和は、前記画像位置における前記光電全減衰係数から減算される。また、前記データ忠実度項は、前記複数の物質のうちのある物質についてのコンプトン散乱減衰係数にその物質の体積分率を乗算したものの、前記物質の全部についての総和を含む。この総和は、前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数から減算される。
【００２３】
一例では、処理部は、オブジェクトの前記少なくとも一つの分光X線画像の分解からオブジェクトの前記少なくとも一つの画像を生成するよう構成される。
【００２４】
換言すれば、デュアル・エネルギーX線画像は、所定のエネルギーについての各ピクセル位置における光電減衰係数を含む一つの画像と、前記所定のエネルギーについての各ピクセル位置におけるコンプトン散乱減衰係数を含む第二の画像とに分解される。これを別の言い方をすれば、デュアル・エネルギー・データが、諸画像ピクセル位置における光電全断面積およびコンプトン散乱全断面積の重み付けされたバージョンの形で基底関数を決定するために使われる。
【００２５】
第二の側面によれば、オブジェクトの複数物質分解のための医療システムであって：
・画像取得部と；
・第一の側面に基づくオブジェクトの複数物質分解のための装置とを有するものが提供される。
【００２６】
画像取得部は、オブジェクトの前記少なくとも一つのデュアル・エネルギー分光X線画像を取得するよう構成される。前記処理部は、複数の画像位置における前記複数の物質の体積分率を決定するよう構成される。前記出力部は、前記複数の物質の前記複数の体積分率に基づいてオブジェクトの少なくとも一つの画像を出力するよう構成される。
【００２７】
第三の側面によれば、オブジェクトの複数物質分解のための方法であって：
ａ）オブジェクトの少なくとも一つの画像を提供する段階であって、前記少なくとも一つの画像は、オブジェクトの少なくとも一つのデュアル・エネルギー分光X線画像から導出され、前記少なくとも一つの画像は、光電全減衰係数画像およびコンプトン散乱全減衰係数画像を含む、段階と；
ｂ）複数の物質についての複数の光電減衰係数を提供する段階であって、各光電減衰係数は対応する物質に関連付けられている、段階と；
ｃ）前記複数の物質についての複数のコンプトン散乱減衰係数を提供する段階であって、各コンプトン散乱減衰係数は対応する物質に関連付けられている、段階と；
ｄ）前記少なくとも一つの画像における画像位置において全体積制約条件を、その画像位置における前記複数の物質の個々の体積の和の関数として設定する段階と；
ｅ）全体的関数に従って前記画像位置における前記複数の物質の体積分率を決定する段階であって、該全体的関数は：前記光電全減衰係数画像から取られた前記画像位置における光電全減衰係数、前記コンプトン散乱全減衰係数画像から取られた前記画像位置におけるコンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数；および前記全体積制約条件を含み、前記全体的関数を解くために逐次反復式の最小化アルゴリズムが使われる、段階と；
ｆ）前記複数の物質の体積分率を表わすデータを出力する段階と含み、前記複数の物質は少なくとも四つの物質を含む、
方法が提供される。このようにして、前記アルゴリズムは、身体部分およびファントムのようなオブジェクトの撮像に適用されることができる。
【００２８】
もう一つの側面によれば、先述した装置を制御するコンピュータ・プログラム要素が提供される。該コンピュータ・プログラム要素は、前記処理部によって実行されると、先述した方法段階を実行するよう適応される。
【００２９】
もう一つの側面によれば、先述したコンピュータ要素を記憶しているコンピュータ可読媒体が提供される。
【００３０】
上記の側面のいずれかによって提供される恩恵は、他の側面のすべてに等しく当てはまり、逆も成り立つ。
【００３１】
上記の側面および例は、以下に記載される実施形態から明白となり、それを参照することで明快にされるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
例示的実施形態は以下の図面を参照して下記で記述される。
【図１】オブジェクトの複数物質分解のための装置の例の概略的なセットアップを示す図である。
【図２】オブジェクトの複数物質分解のための装置の例の概略的なセットアップを示す図である。
【図３】オブジェクトの複数物質分解のための方法を示す図である。
【図４】オブジェクトの複数物質分解のためのシステムの例の概略的なセットアップを示す図である。
【図５】デュアル・エネルギー検出器の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
図１は、オブジェクトの複数物質分解のための装置１０の例を示している。装置１０は、入力部２０と、処理部３０と、出力部４０とを有する。入力部２０は、処理部３０に、オブジェクトの少なくとも一つの画像５０を提供するよう構成される。前記少なくとも一つの画像５０は、オブジェクトの少なくとも一つの分光X線画像６０から導出される。前記少なくとも一つの画像５０は、光電全減衰係数画像５２およびコンプトン散乱全減衰係数画像５４を含む。入力部２０はまた、複数の物質８０についての複数の光電減衰係数７０を処理部３０に提供するよう構成され、各光電減衰係数は対応する物質に関連付けられている。入力部２０はまた、前記複数の物質８０についての複数のコンプトン散乱減衰係数９０を処理部３０に提供するよう構成され、各コンプトン散乱減衰係数は対応する物質に関連付けられている。処理部３０は、前記少なくとも一つの画像５０における画像位置５６において全体積制約条件１００を、その画像位置における前記複数の物質の個々の体積の和の関数として設定するよう構成される。処理部３０はまた、全体的関数に従って前記画像位置における前記複数の物質の体積分率１２０を決定するよう構成される。該全体的関数は：前記光電全減衰係数画像５２から取られた前記画像位置５６における光電全減衰係数５２ａ、前記コンプトン散乱全減衰係数画像５４から取られた前記画像位置５６におけるコンプトン散乱全減衰係数５４ａ；前記複数の物質８０についての前記複数の光電減衰係数７０；前記複数の物質８０についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数９０；および前記全体積制約条件１００を含む。出力部４０は、前記複数の物質８０の体積分率１２０を表わすデータを出力するよう構成される。
【００３４】
一例では、前記光電全減衰係数画像は、各ピクセル位置（ボクセル）において、そのピクセル位置についての有効物質についての有効光電減衰係数を含む画像である。有効物質は、この減衰係数をもつであろう物質である。換言すれば、あるピクセル位置における実際の構成要素物質が、あたかもそれらの混合した物質が一つの物質であるかのように有効減衰係数を与える。同じことは、コンプトン散乱画像についてもいえる。
【００３５】
一例では、本装置は、断層合成撮像または画像表示において使用できる。このように、一例では、本装置は、X線断層合成に適用されることができる。
【００３６】
一例では、本装置は、断層合成撮像または画像表示において使用できる。一例では、本装置は、デジタル断層合成撮像または画像表示に適用されることができる。
【００３７】
一例では、本装置は、通常の減衰X線撮像に適用されることができ、よってオブジェクトにおける四つ以上の物質の撮像のための備えを提供するとともに、得られた画像におけるビームハードニング効果を緩和することができる。
【００３８】
一例では、前記少なくとも一つの画像は、エネルギー分解光子計数検出器を使って取得された少なくとも一つの分光X線画像から導出される。換言すれば、同時に二つ以上のエネルギーで動作するX線源が、デュアル・エネルギー画像の取得を同時に提供するために使用されることができる。一例では、デュアル源構成および／または高速kVp切り換えスキャン構成が、前記デュアル・エネルギー画像を取得することにおいて使用される。ここで、二つのエネルギーにおける画像は同時に取得される必要はない。
【００３９】
換言すれば、前記少なくとも一つの画像が少なくとも一つの分光X線画像から導出されるので、本装置は、以前に取得された分光画像に関する後処理モードにおいて使用されることができる。
【００４０】
一例では、前記全体積制約条件は、項
【数１】
2019532691.tif 000003
を含む。すなわち、構成要素物質の体積の和が混合物の和と等価であるという想定がされる。
【００４１】
一例では、前記複数の物質は少なくとも四つの物質を含む。
【００４２】
一例では、前記オブジェクトは人間の被験者の身体部分のような身体部分である。一例では、前記オブジェクトは、非破壊試験の間の機械部品検査などにおいて検査されているまたは検査された非生物オブジェクトまたは空港もしくは港において検査されている荷物である。
【００４３】
一例によれば、前記全体的関数は、前記複数の物質８０についての前記複数の光電減衰係数７０および前記複数の物質８０についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数９０を含む関数に従って決定される全変動（Total  Variation）項を含む。
【００４４】
一例によれば、前記全変動項は、前記複数の物質８０のうちのある物質８２についての光電係数７２がその物質８２についてのコンプトン散乱係数９２に加えられたものを含む。
【００４５】
一例では、複数の物質n（８０とも称される）のうちの物質i（８２とも称される）についての光電係数はpi（７２とも称される）と書かれ、物質iについてのコンプトン散乱係数はsi（９２とも称される）と書かれ、全変動項は重み因子wig＝pi＋siをもつ。一例では、全変動項は、
【数２】
2019532691.tif 000004
と表わされる、最小化されるべき体積分率の粗さペナルティーを含む。Miは物質iの体積分率である。
【００４６】
一例によれば、全変動項は、前記複数の物質にわたる総和を含む。該総和は、前記複数の物質８０についての各光電係数７０が前記複数の物質についての対応するコンプトン散乱係数９０に加えられたものを含む。
【００４７】
一例では、全変動項は、総和
【数３】
2019532691.tif 000005
を含む。
【００４８】
一例によれば、全体的関数は、前記画像位置５６における前記光電全減衰係数５２ａ；前記画像位置５６における前記コンプトン散乱全減衰係数５４ａ；前記複数の物質８０についての前記複数の光電減衰係数７０；および前記複数の物質８０についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数を含む関数に従って決定される疎性（Sparsity）項を含む。
【００４９】
一例によれば、前記疎性項は、前記画像位置５６における前記光電全減衰係数５２ａが前記複数の物質８０のうちのある物質８２についての光電減衰係数から減算されたものを含む。前記疎性項はまた、前記画像位置５６における前記コンプトン散乱全減衰係数５４ａが前記複数の物質８０のうちの前記物質８２についてのコンプトン散乱減衰係数９２から減算されたものを含む。
【００５０】
（複数の物質nのうちの）物質iについての光電係数はpiと書かれ、物質iについてのコンプトン散乱係数はsiと書かれ、画像位置における光電全減衰係数はP（５２ａとも称される）と書かれ、画像位置におけるコンプトン散乱全減衰係数はS（５４ａとも称される）と書かれ、前記疎性項は重み因子
【数４】
2019532691.tif 000006
を含む。
【００５１】
一例では、前記疎性項は、項
【数５】
2019532691.tif 000007
を含む。ここで、Miは物質iの体積分率である。このように、所定の物質辞書（またはライブラリまたはデータ・ストア）からの諸物質の疎な組み合わせをもつ解が提供されることができる。
【００５２】
一例によれば、前記疎性項は、前記物質のうちの少なくとも一つの、期待される体積分率についての情報を含む。
【００５３】
一例では、物質重みwiは、アルゴリズムに事前情報を導入するために使用されることができる。たとえば、スキャンされるオブジェクトにおける物質iの期待される体積についての事前の知識がある場合、物質重みwiはそれに応じて調整されることができる。
【００５４】
一例によれば、前記全体的関数は：前記画像位置５６における前記光電全減衰係数５２ａ；前記画像位置５６における前記コンプトン散乱全減衰係数５４ａ；前記複数の物質８０についての前記複数の光電減衰係数７０；および前記複数の物質８０についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数９０を含む関数に従って決定されるデータ忠実度（data  fidelity）項を含む。
【００５５】
一例によれば、前記データ忠実度項は、前記複数の物質８０のうちのある物質についての光電減衰係数７０にその物質の体積分率を乗算したものの、前記物質８０の全部についての総和を含む。この総和は、前記画像位置５６における前記光電全減衰係数５２ａから減算される。前記データ忠実度項はまた、前記複数の物質８０のうちのある物質についてのコンプトン散乱減衰係数９０にその物質の体積分率を乗算したものの、前記物質８０の全部についての総和を含む。この総和は、前記画像位置における前記コンプトン散乱全減衰係数５４ａから減算される。
【００５６】
一例では、スペクトル基底分解（spectral  basis  decomposition）を使って導出された一対のスペクトル基底画像がある。それら二つの画像は光電画像およびコンプトン散乱画像であり、前記画像位置（ピクセル位置）における全光電係数はPと称され、前記画像位置における全コンプトン散乱係数はSと称される。さらに、n個の物質の辞書が与えられる。ここで、辞書における物質iについて、piおよびsiは、それぞれ分光画像およびコンプトン散乱画像におけるその物質の減衰係数である。この例では、全体的関数は、次の合同最適化問題を使って解かれる：
【数６】
2019532691.tif 000008
ここで、Miは物質iの体積分率マップ、すなわちスキャンされたオブジェクトの諸物質の混合における物質iの体積分率であり；wigはTV重み因子（たとえばwig＝pi＋si）であり、wiは疎性および事前情報重み因子（sparsity  and  prior  information  weight  factor）
【数７】
2019532691.tif 000009
であり；β、λおよびαは、関数の項の間での種々のトレードオフを提供するよう調整されうる制御パラメータであり；
【数８】
2019532691.tif 000010
はアダマール積であり、tiは物質iについての上側閾値である。
【００５７】
一例によれば、前記全体的関数を解くために、逐次反復式の最小化アルゴリズムが使用される。
【００５８】
一例では、汎関数の値が常に減少する逐次反復式の交互最小化（alternating  minimization）アルゴリズムが利用される。このアルゴリズムは次のように述べられる。
【００５９】
次の交互の物質マップ更新を逐次反復する：
【数９】
2019532691.tif 000011
ここで、Dは方向の集合{E,N,W,S,U,D}であり；iは体積（少なくとも一つの画像）中の現在のボクセル（画像位置）のインデックスであり、方向「E」の重みは次のように与えられる：
【数１０】
2019532691.tif 000012
ここで、εは小さな数、たとえばε＝0.001であり、dx、dyおよびdzはボクセル（画像位置）寸法である。
他の方向についての重みが同様の仕方で導出される。
【数１１】
2019532691.tif 000013
【００６０】
一例によれば、処理部は、オブジェクトの前記少なくとも一つの分光X線画像の分解からオブジェクトの前記少なくとも一つの画像を生成するよう構成される。
【００６１】
図２は、オブジェクトの複数物質分解のための医療システム２００を示している。システム２００は、画像取得部２１０と、図１を参照して記述したオブジェクトの複数物質分解のための装置１０とを有する。画像取得部２１０は、オブジェクトの前記少なくとも一つの分光X線画像６０を取得するよう構成される。処理部２０は、複数の画像位置における前記複数の物質の体積分率を決定するよう構成される。出力部４０は、前記複数の物質の前記複数の体積分率に基づいてオブジェクトの少なくとも一つの画像を出力するよう構成される。
【００６２】
一例では、前記画像取得部はX線撮像装置、たとえば断層合成装置を有する。
【００６３】
図３は、オブジェクトの複数物質分解のための方法３００をその基本段階において示している。方法３００は：
段階ａ）とも称される提供段階３１０において、オブジェクトの少なくとも一つの画像が提供される。前記少なくとも一つの画像は、オブジェクトの少なくとも一つの分光X線画像から導出され、前記少なくとも一つの画像は、光電全減衰係数画像およびコンプトン散乱全減衰係数画像を含む；
段階ｂ）とも称される提供段階３２０では、複数の物質についての複数の光電減衰係数が提供され、各光電減衰係数は対応する物質に関連付けられている；
段階ｃ）とも称される提供段階３３０では、前記複数の物質についての複数のコンプトン散乱減衰係数が提供される。各コンプトン散乱減衰係数は対応する物質に関連付けられている；
段階ｄ）とも称される設定段階３４０では、前記少なくとも一つの画像における画像位置において全体積制約条件が、その画像位置における前記複数の物質の個々の体積の和の関数として設定される；
段階ｅ）とも称される決定段階３５０では、全体的関数に従って前記画像位置における前記複数の物質の体積分率が決定される。該全体的関数は：前記光電全減衰係数画像から取られた前記画像位置における光電全減衰係数、前記コンプトン散乱全減衰係数画像から取られた前記画像位置におけるコンプトン散乱全減衰係数；前記複数の物質についての前記複数の光電減衰係数；前記複数の物質についての前記複数のコンプトン散乱減衰係数；および前記全体積制約条件を含む；
段階ｆ）とも称される出力段階３６０では、前記複数の物質の体積分率を表わすデータが出力される。
【００６４】
オブジェクトの複数物質分解のための装置、システムおよび方法の例が、ここで、図４との関連でより詳細に記述される。
【００６５】
図４は、オブジェクトの複数物質分解のためのシステム２００の例を示している。この例において、オブジェクトは、人間または動物の身体部分であり、全身であることができる。しかしながら、当業者は、オブジェクトがたとえば、空港または港において検査される荷物または非破壊試験の間に検査されるコンポーネントであることができることを理解するであろう。システム２００は、X線計算機断層撮影スキャナーのような画像取得ユニット２１０を含む。システム２００は、分光投影データを生成し、その分光データを基底集合に分解するよう構成される。画像取得ユニット２１０は、取得ユニット２１０の中心に示される検査領域を横切る放射を放出するX線管のような一つまたは複数のX線源を含む。X線源は、異なる電圧で動作する、可能性としては異なる電圧の間で切り替わる二つのX線源、あるいは二つの電圧（たとえば80および100kVまたは100および120kV）の間で切り替わるX線源であることができる。X線源は、ある範囲のエネルギーにわたって広帯域のX線放射を放出する源であることができる。X線源と反対側の検出器が、検査領域を通過する放射を検出する。検出器は、単数または複数の源が、異なる時に異なる電圧で動作するときに、各電圧について投影データを生成することができ、あるいはエネルギー分解検出器が、同時に動作する二つのX線源についてまたは広帯域X線源についての異なるエネルギーにおける分光投影データを同時に取得するために使用されることができる。そのようなエネルギー分解二層検出器が図５に示されている。患者がテーブル上に横たわることができる。テーブルは検査領域中に移動する。一つまたは複数の身体部分の、実際には必要なら全身の、分光投影データが生成／取得されることができる。投影データは、少なくとも一つの投影画像（少なくとも一つの分光X線画像）６０として表現されることができる。画像取得ユニット内または別個のワークステーション内に収容されている分解ユニットが、前記少なくとも一つの分光X線画像６０または分光データを、少なくとも一つの基底画像５０、たとえば光電減衰画像５２とコンプトン減衰係数画像５４；水およびヨウ素成分；水およびカルシウム成分；またはアセタール・ホモポリマー樹脂、たとえばDelrin（登録商標）とスズ成分；および／または他の基底画像に分解する。このように、少なくとも一つの分光画像６０が通信ケーブルを介して画像取得ユニットからワークステーションに渡されることができ、これは、前記少なくとも一つの画像５０を導出するために使われる。あるいは、前記少なくとも一つの画像５０は、前記少なくとも一つの分光画像６０から、画像取得ユニット２１０内で生成され、通信ケーブルを介してワークステーションに渡される。ワークステーションは、さまざまな物質についての、画像取得ユニットの動作の諸エネルギーにおける、コンプトン散乱および光電係数のライブラリ（辞書）へのアクセスをもつ。さらに、身体部分内における特定の物質またはいくつかの異なる物質の期待される寄与に関係する情報が、ワークステーションに入力されることができる。ここで、この事前の知識が、物質分解を実行するときに使用されることができる。たとえば、操作者は、オブジェクトの一部の、あ��いは実にオブジェクト全体の体積の半分が特定の物質でできていることを事実として知っていることがありうる。図１を参照して述べたような複数物質分解のための装置１０は、部分的には画像取得ユニット２１０およびワークステーション内に収容される。つまり、装置１０の部分の全部が画像取得ユニット内に収容されることができ、あるいは該装置のいくつかの部分が画像取得ユニット内にあり、いくつかの部分がワークステーション内にあることができ、あるいは完全にワークステーション内に収容されることができる。装置１０は、基底画像５２および５４を取り、散乱減衰係数値のライブラリを、何らかの事前情報および体積制約条件情報とともに使い、これらの画像は各ボクセルにおいて処理されて、身体部分画像内のそれらのボクセル（体積ピクセル）において身体を複数の物質に分解する。当該画像内に二つ以上の物質が示されている一つまたは複数の画像の、異なる物質種別の四つ以上の別個の画像のような分解された画像は、ワークステーション上で呈示されることができ、および／または外部に送信されることができる。
【００６６】
図５は、二層検出器アレイを示している。これは、各層の異なる有効分光感度によって分光情報を得るために使われる二つのシンチレーターのスタックである。該アレイの一つのピクセルを拡大図で示している。検出器ピクセルは、上下に重ねられた二つのシンチレーターから構成され、X線は上から入射する。低エネルギーX線は上のシンチレーターに吸収され、吸収がより長い波長の放射の放出につながり、それがそのシンチレーターの側方に位置するフォトダイオードによって検出される。下のシンチレーターは高エネルギーX線を吸収し、やはり再放出された、より長い波長の放射が、そのシンチレーターに付随する第二のフォトダイオードによって検出される。
【００６７】
下記は、オブジェクトの複数物質分解のための装置、システムおよび方法内で使用される複数物質分解のために使われるアルゴリズムおよびモデルの詳細な記述である。上記で論じたように、オブジェクトは、人間または動物の身体部分または身体部分の一部であることができるが、非生物オブジェクトであることもでき、アルゴリズムはファントムに対して使用されることができる。
【００６８】
〈アルゴリズム入力〉
上記で論じたように、前記セグメンテーション・アルゴリズムへの入力は、現行の一般的なDEスキャン手法の任意のもの、たとえばデュアル源構成、高速kVp切り換えスキャンまたは二層検出器構成を使って取得できる。
【００６９】
〈MMDモデル〉
想起しておくと、分光基底分解を使って導出された一対の分光基底画像PおよびS、たとえば光電画像およびコンプトン散乱画像が提供される。分光基底分解についてのさらなる情報は、非特許文献４に見出せる。さらに、物質の辞書が与えられる。ここで、辞書における物質iについて、piおよびsiはそれぞれ光電画像およびコンプトン散乱画像におけるその物質の減衰係数である。この状況について、MMDは、次の合同最適化問題を使ってモデル化される。
【数１２】
2019532691.tif 000014
ここで、Miは物質iの体積分率マップ、すなわちスキャンされるオブジェクトの物質の混合における物質iの体積分率であり；wigはTV重み因子（たとえばwig＝pi＋si）であり、wiは疎性および事前情報重み因子（sparsity  and  prior  information  weight  factor）
【数１３】
2019532691.tif 000015
であり；β、λおよびαは、関数の項の間での種々のトレードオフを提供するよう調整される制御パラメータであり；
【数１４】
2019532691.tif 000016
はアダマール積であり、tiは物質iについての上限閾値である。
【００７０】
この最適化問題において、重み付けされたTV項
【数１５】
2019532691.tif 000017
は、最小化されるべき、物質体積分率の粗さペナルティーを表わす。項
【数１６】
2019532691.tif 000018
はデータ忠実度項である。項
【数１７】
2019532691.tif 000019
は体積保存制約条件である。すなわち、構成成分物質の体積の和が、混合物の体積と等価であると想定する。L1ノルム項
【数１８】
2019532691.tif 000020
は、あらかじめ決定された物質辞書（またはライブラリ）からの物質の疎な組み合わせをもつ解につながる。さらに、物質重みwiはアルゴリズムに事前情報を導入するために使用されることができる。つまり、スキャンされるオブジェクトにおける物質iの期待される体積についての事前の知識がある場合には、物質重みwiがしかるべく調整されることができる。
【００７１】
〈交互最小化アルゴリズム〉
上記の式における上記の最適化問題について、汎関数の値が常に減少する、逐次反復式の交互最小化アルゴリズムが開発される。
【００７２】
このアルゴリズムは次のように述べられる。
【００７３】
次の交互の物質マップ更新を逐次反復する：
【数１９】
2019532691.tif 000021
ここで、Dは方向の集合{E,N,W,S,U,D}であり；iは体積中の現在のボクセルのインデックスであり、方向「E」の重みは次のように与えられる：
【数２０】
2019532691.tif 000022
ここで、εは小さな数、たとえばε＝0.001であり、dx、dyおよびdzはボクセル寸法である。
他の方向についての重みが同様の仕方で導出される。
【数２１】
2019532691.tif 000023
【００７４】
〈アルゴリズム出力〉
アルゴリズム出力は、各物質iについての体積分率マップMi、すなわち、スキャンされたオブジェクトの諸物質の混合における物質iの体積分率である。さらに、piMiおよびsiMiはそれぞれ光電画像およびコンプトン散乱画像への物質iの減衰係数寄与である。
【００７５】
もう一つの例示的実施形態では、適切なシステム上で上記の実施形態のうちの一つに基づく方法の方法段階を実行するよう構成されていることを特徴とする、コンピュータ・プログラムまたはコンピュータ・プログラム要素が提供される。
【００７６】
よって、コンピュータ・プログラム要素は、やはり実施形態の一部であってもよいコンピュータ・ユニットに記憶されてもよい。このコンピューティング・ユニットは、上記の方法の段階を実行するまたは該実行を誘起するよう構成されてもよい。さらに、上記の装置および／またはシステムのコンポーネントを動作させるよう構成されてもよい。コンピューティング・ユニットは、自動的に動作するおよび／またはユーザーの命令を実行するよう適応されることができる。コンピュータ・プログラムは、データ・プロセッサの作業メモリにロードされてもよい。このようにデータ・プロセッサは、上記の実施形態のうちの一つに基づく方法を実行するために備えがされてもよい。
【００７７】
本発明のこの例示的実施形態は、最初から本発明を使うコンピュータ・プログラムおよび更新により既存のプログラムを本発明を使うプログラムに変えるコンピュータ・プログラムの両方をカバーする。
【００７８】
さらに、コンピュータ・プログラム要素は、上記の方法の例示的実施形態の手順を充足するために必要な段階すべてを提供することができてもよい。
【００７９】
本発明のさらなる例示的実施形態によれば、コンピュータ可読媒体、たとえばCD-ROMが提示される。該コンピュータ可読媒体には、コンピュータ・プログラム要素が記憶されており、該コンピュータ・プログラム要素は前節に記述されている。
【００８０】
コンピュータ・プログラムは、他のハードウェアと一緒にまたは他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体または半導体媒体のような好適な媒体上で記憶および／または頒布されてもよいが、インターネットまたは他の有線もしくは無線の遠隔通信システムを介してなど、他の形で頒布されてもよい。
【００８１】
しかしながら、コンピュータ・プログラムはワールド・ワイド・ウェブのようなネットワーク上で呈示されてもよく、そのようなネットワークからデータ・プロセッサの作業メモリにダウンロードされることができる。本発明のさらなる例示的実施形態によれば、本発明の先述した実施形態の一つに基づく方法を実行するよう構成されているコンピュータ・プログラム要素をダウンロードのために利用可能にするための媒体が提供される。
【００８２】
本発明の実施形態は種々の主題を参照して記述されていることを注意しておくべきである。特に、いくつかの実施形態は方法型の請求項を参照して記述され、他の実施形態は装置型の請求項を参照して記述される。しかしながら、当業者は、上記および下記の記述から、特に断わりのない限り、ある型の主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる主題に関する特徴の間の他の任意の組み合わせも本願で開示されていると考えられることを理解するであろう。しかしながら、特徴の単なる寄せ集め以上の相乗効果を提供するすべての特徴が組み合わされることができる。
【００８３】
本発明は図面および以上の記述において詳細に図示され、記述されているが、そのような図示および記述は制約ではなく例解または例示するものと考えられるべきである。本発明は開示されている実施形態に限定されるものではない。開示されている実施形態に対する他の変形が、図面、本開示および付属の請求項の吟味から、特許請求される発明を実施する際に当業者によって理解され、実施されることができる。
【００８４】
請求項において、「有する／含む」の語は他の要素やステップを排除するものではない。単数表現は複数を排除するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットが請求項において記述されているいくつかの項目の機能を充足してもよい。ある種の施策が互いに異なる従属請求項において記載されているというだけの事実が、これらの施策の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。請求項に参照符号があったとしても、範囲を限定するものと解釈するべきではない。
【図１】
2019532691.tif 000024
【図２】
2019532691.tif 000025
【図３】
2019532691.tif 000026
【図４】
2019532691.tif 000027
【図５】
2019532691.tif 000028
【国際調査報告】
2019532691.tif 000029
2019532691.tif 000030
2019532691.tif 000031