(57)【要約】  撮像デバイス１が、放射線検出器１２、及び、同時計測線ＬＯＲを規定する５１１ｋｅＶのガンマ線対として電子−陽電子対消滅イベントを検出する同時検出回路を含む陽電子放出断層撮影ＰＥＴスキャナ１０を含み、各イベントは、対の５１１ｋｅＶのガンマ線間に検出時間差Δｔを有する。少なくとも１つのプロセッサ３０が、再構成されたＰＥＴ画像を形成するように、ＰＥＴスキャナによって関心領域について取得される検出された電子−陽電子対消滅イベントを含むデータセットを再構成するようにプログラミングされ、再構成は、Δｔと、関心領域に亘って変化するＴＯＦカーネル幅又は形状とに依存する位置パラメータを有するＴＯＦカーネルを使用して、各ＬＯＲに沿ったイベントのＴＯＦ位置特定を含む。表示デバイス３４が、再構成されたＰＥＴ画像を表示する。
2019525179.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線検出器と、同時計測線（ＬＯＲ）を規定する５１１ｋｅＶのガンマ線対として電子−陽電子対消滅イベントを検出する同時検出回路とを含む陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナと、
再構成されたＰＥＴ画像を形成するように、前記ＰＥＴスキャナによって関心領域について取得される検出された電子−陽電子対消滅イベントを含むデータセットを再構成するようにプログラミングされる少なくとも１つのプロセッサと、
前記再構成されたＰＥＴ画像を表示する表示デバイスと、
を含み、
各イベントは、前記対の前記５１１ｋｅＶのガンマ線間に検出時間差Δｔを有し、
前記再構成は、Δｔと、前記関心領域に亘って変化するＴＯＦカーネル幅又は形状とに依存する位置パラメータを有するＴＯＦカーネルを使用して、各ＬＯＲに沿った前記イベントのＴＯＦ位置特定を含む、撮像デバイス。
【請求項２】
前記ＴＯＦカーネルは、ガウス分布である、請求項１に記載の撮像デバイス。
【請求項３】
前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの入力画像を使用して、前記関心領域に亘る前記ＴＯＦカーネルの前記幅又は形状の空間的変動を計算するようにプログラミングされている、請求項１又は２に記載の撮像デバイス。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ＬＯＲの前記ＴＯＦカーネルに、前記ＴＯＦカーネルに重なる少なくとも１つの入力画像の一部をかけることによって、各ＬＯＲの前記ＴＯＦカーネルの前記形状を調整することによって、前記ＴＯＦカーネルの前記幅又は形状の前記空間的変動を計算するようにプログラミングされている、請求項３に記載の撮像デバイス。
【請求項５】
前記少なくとも１つのプロセッサは更に、調整された前記幅又は形状で、前記ＴＯＦカーネルを再正規化するようにプログラミングされている、請求項３又は４に記載の撮像デバイス。
【請求項６】
前記再構成は、反復再構成であり、前記調整は、前の反復からの再構成された画像を前記少なくとも１つの入力画像として使用して、前記反復再構成の１つの反復について行われる、請求項３乃至５項の何れか一項に記載の撮像デバイス。
【請求項７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、ＬＯＲｊのＴＯＦカーネルの形状を、
【数１１】
2019525179.tif 000013
に比例するものとして計算するようにプログラミングされていて、式中、
【数１２】
2019525179.tif 000014
は、ＬＯＲｊに沿った位置ｉにおける標準ＴＯＦカーネルの値であり、ｆｉは、前記位置ｉにおける前記少なくとも１つの入力画像の値である、請求項３乃至６の何れか一項に記載の撮像デバイス。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサは、ＬＯＲｊのＴＯＦカーネルの形状を、
【数１３】
2019525179.tif 000015
に比例するものとして計算するようにプログラミングされていて、式中、
【数１４】
2019525179.tif 000016
は、ＬＯＲｊに沿った位置ｉにおけるデフォルトＴＯＦカーネルの値であり、ｆｉは、前記位置ｉにおける前記少なくとも１つの入力画像の値であり、ｂは、調整緩和パラメータであり、０＜ｂ＜１である、請求項３乃至６の何れか一項に記載の撮像デバイス。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
方向に関して似ているイベントをまとめ、まとめられた前記イベントをサイノグラムビンに平均化することによって、前記画像再構成の前に、前記リストモードイベントをサイノグラムに変換するようにプログラミングされている、請求項３乃至６の何れか一項に記載の撮像デバイス。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの入力画像は、ＰＥＴ以外の追加のモダリティによって生成される前記関心領域の画像である、請求項３乃至９の何れか一項に記載の撮像デバイス。
【請求項１１】
画像取得方法を行うように少なくとも１つのプロセッサを制御するソフトウェアを担持する非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
放射線検出器を含む陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナから、ＰＥＴ放出撮像データを取得するステップと、
少なくとも１つのプロセッサを用いて、標準ＴＯＦカーネルに少なくとも１つの入力画像をかけることによって、空間的に異なるＴＯＦカーネルを生成するステップと、
前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記空間的に異なるＴＯＦカーネルを使用して再構成された画像を生成するように前記ＰＥＴ放出撮像データを再構成するステップと、
表示デバイスを用いて、前記再構成された画像を表示するステップと、
を含み、
前記ＰＥＴ放出撮像データは、同時計測線（ＬＯＲ）を規定する５１１ｋｅＶのガンマ線対として電子−陽電子対消滅イベントを含み、各イベントは、前記対の前記５１１ｋｅＶのガンマ線間に検出時間差Δｔを有する、非一時的コンピュータ記憶媒体。
【請求項１２】
前記調整は、前記少なくとも１つの入力画像をかけた前記ＴＯＦカーネルを正規化することを更に含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記再構成は、反復再構成であり、前記調整は、前の反復からの再構成された画像を前記少なくとも１つの入力画像として使用して前記反復再構成の連続反復について行われる、請求項１１又は１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、ＬＯＲｊのＴＯＦカーネルの形状を、
【数１５】
2019525179.tif 000017
に比例するものとして計算するようにプログラミングされていて、式中、
【数１６】
2019525179.tif 000018
は、ＬＯＲｊに沿った位置ｉにおける標準ＴＯＦカーネルの値であり、ｆｉは、前記位置ｉにおける前記少なくとも１つの入力画像の値である、請求項１１乃至１３の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのプロセッサは、ＬＯＲｊのＴＯＦカーネルの形状を、
【数１７】
2019525179.tif 000019
に比例するものとして計算するようにプログラミングされていて、式中、
【数１８】
2019525179.tif 000020
は、ＬＯＲｊに沿った位置ｉにおけるデフォルトＴＯＦカーネルの値であり、ｆｉは、前記位置ｉにおける前記少なくとも１つの入力画像の値であり、ｂは、調整緩和パラメータであり、０＜ｂ＜１である、請求項１１乃至１３の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
方向に関して似ているイベントをまとめ、まとめられた前記イベントをサイノグラムビンに平均化することによって、前記画像再構成の前に、前記リストモードイベントをサイノグラムに変換するようにプログラミングされている、請求項１１乃至１３の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの入力画像は、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴撮像又は超音波撮像によって生成される前記関心領域の画像である、請求項１２乃至１６の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記入力画像は、前に生成された再構成された画像、高速アルゴリズム、解析アルゴリズム、反復アルゴリズム、前記撮像スキャナのタイミング分解能がゼロであるかのようにイベントのリストから作成される画像、先行研究から作成される画像、及び、コンピュータ断層撮影画像から生成されるシミュレーション核画像の少なくとも１つから更に生成される、請求項１２乃至１７の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
放射線検出器と、同時計測線（ＬＯＲ）を規定する５１１ｋｅＶのガンマ線対として電子−陽電子対消滅イベントを検出する同時検出回路とを含む陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナと、
再構成されたＰＥＴ画像を形成するように、前記ＰＥＴスキャナによって関心領域について取得されるＬＯＲを含むデータセットを再構成するようにプログラミングされる少なくとも１つのプロセッサと、
前記再構成されたＰＥＴ画像を表示する表示デバイスと、
を含み、
各イベントは、前記対の前記５１１ｋｅＶのガンマ線間に検出時間差Δｔを有し、
前記再構成は、Δｔと、前記イベントの取得の時間と共に変化する幅パラメータとに依存する位置パラメータを有するＴＯＦカーネルを使用する前記イベントのＴＯＦ位置決定を含む、撮像デバイス。
【請求項２０】
前記ＴＯＦカーネルの前記幅パラメータは、経時的に前記放射線検出器の温度変化と共に変化する、請求項１９に記載の撮像デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、概して、医用撮像技術、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）技術、撮像再構成技術等に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像再構成は、高度陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）撮像の開発及び応用における重要なコンポーネントである。コマーシャル飛行時間（ＴＯＦ）ＰＥＴスキャナは、非ＴＯＦスキャナに比べて、病変検出能が向上され、走査時間又は投与量が減少され、病変取り込み測定がより正確且つ精密である。ＴＯＦ  ＰＥＴでは、２つの光子の到着時間差が測定され、これは、応答線（ＬＯＲ）に沿ったイベントの位置を特定するのに役立つ。この位置特定における不確実性は、システム同時検出タイミング分解能によって決定される。当該タイミング差から得られるイベントの最も可能性のある位置は、ガウス分布（又は、より一般的に、ガウス分布又は他の何らかの分布であってよいＴＯＦカーネル）に従うと推定される。ＴＯＦカーネルの半値全幅（ＦＷＨＭ）は、検出器のタイミング分解能によって決定される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
原理上は、タイミング分解能が十分に高ければ、対消滅イベントの位置を精密に決定でき、断層再構成は不要である。最先端のＰＥＴスキャナは、現在、９０ｍｍ乃至１５０ｍｍのイベント位置特定に関連付けられる３００ｐｓ乃至５００ｐｓのタイミング分解能を提供する。タイミング分解能の何れの向上も、画質、信号対雑音比等に顕著な向上を提供する可能性がある。したがって、ＰＥＴ検出器により高速な電子部品を使用することによって、タイミング分解能を更に下げ続けることが望まれているが、これは、費用のかかる試みである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
以下に、上記問題等に対処する新規且つ改良されたシステム及び方法を開示する。
【０００５】
１つの開示される態様では、撮像デバイスは、放射線検出器と、ＬＯＲを規定する５１１ｋｅＶのガンマ線対として電子−陽電子対消滅イベントを検出する同時検出回路とを含むＰＥＴスキャナを含み、各イベントは、対の５１１ｋｅＶのガンマ線間に検出時間差Δｔを有する。少なくとも１つのプロセッサが、再構成されたＰＥＴ画像を形成するように、ＰＥＴスキャナによって関心領域について取得される検出された電子−陽電子対消滅イベントを含むデータセットを再構成するようにプログラミングされ、再構成は、Δｔと、関心領域に亘って変化するＴＯＦカーネル幅又は形状とに依存する位置パラメータを有するＴＯＦカーネルを使用して、各ＬＯＲに沿ったイベントのＴＯＦ位置特定を含む。表示デバイスが、再構成されたＰＥＴ画像を表示する。
【０００６】
別の開示される態様では、画像取得方法を行うように少なくとも１つのプロセッサを制御するソフトウェアを担持する非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。当該方法は、放射線検出器を含むＰＥＴスキャナから、陽電子放出ＰＥＴ放出放射性追跡子分布を含む撮像データを取得するステップと、少なくとも１つのプロセッサを用いて、標準ＴＯＦカーネルに少なくとも１つの入力画像をかけることによって、空間的に異なるＴＯＦカーネルを生成するステップと、少なくとも１つのプロセッサを用いて、空間的に異なるＴＯＦカーネルを使用して再構成された画像を生成するようにＰＥＴ撮像データを再構成するステップと、表示デバイスを用いて、再構成された画像を表示するステップとを含み、ＰＥＴ放出撮像データは、ＬＯＲを規定する５１１ｋｅＶのガンマ線対として電子−陽電子対消滅イベントを含み、各イベントは、対の５１１ｋｅＶのガンマ線間に検出時間差Δｔを有する。
【０００７】
別の開示される態様では、撮像デバイスは、放射線検出器と、ＬＯＲを規定する５１１ｋｅＶのガンマ線対として電子−陽電子対消滅イベントを検出する同時検出回路とを含むＰＥＴスキャナを含み、各イベントは、対の５１１ｋｅＶのガンマ線間に検出時間差Δｔを有する。少なくとも１つのプロセッサが、再構成されたＰＥＴ画像を形成するように、ＰＥＴスキャナによって関心領域について取得されるＬＯＲを含むデータセットを再構成するようにプログラミングされ、再構成は、Δｔと、イベントの取得の時間と共に変化する幅パラメータとに依存する位置パラメータを有するＴＯＦカーネルを使用するイベントのＴＯＦ位置決定を含む。表示デバイスが、再構成されたＰＥＴ画像を表示する。
【０００８】
１つの利点は、タイミング分解能要件があまり厳しくなく、実効タイミング分解能が向上されるＴＯＦ  ＰＥＴシステムが提供される点にある。例えば本明細書に開示されるように、局所的に修正されたＴＯＦ（ｍＴＯＦ）カーネルを使用して６００ｐｓタイミング分解能を有する再構成されたＰＥＴ画像は、未修正ＴＯＦカーネルを使用して３００ｐｓタイミング分解能を有する画像と同等の品質を有することができる。
【０００９】
別の利点は、未修正ＴＯＦカーネルで再構成された画像よりもより優れた定量化を有する局所的に修正されたＴＯＦカーネルで再構成されたＰＥＴ画像が提供される点にある。
【００１０】
別の利点は、ＴＯＦミス較正誤差が低減される点にある。
【００１１】
別の利点は、再構成される画像に関する先験情報が系統的に考慮される点にある。
【００１２】
別の利点は、ＴＯＦカーネル計算を置換することによって、任意の画像再構成アルゴリズム処理に容易に挿入可能である局所的に修正されたＴＯＦカーネルが提供される点にある。
【００１３】
別の利点は、未修正ＴＯＦカーネルを使用するアルゴリズムに比べて、局所的に修正されたＴＯＦカーネルを使用する場合、反復アルゴリズムがより高速に収束する点にある。
【００１４】
所与の実施形態は、これらの利点の幾つかを提供するか、及び／又は、本開示を読み、理解した当業者には明らかであろう他の利点を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成、また、様々なステップ及びステップの構成の形を取ってよい。図面は、好適な実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【００１６】
【図１Ａ】図１Ａは、ＴＯＦ原理の説明と、本開示によって対処される幾つかの欠点とを概略的に示す。
【図１Ｂ】図１Ｂは、ＴＯＦ原理の説明と、本開示によって対処される幾つかの欠点とを概略的に示す。
【図２】図２は、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）撮像システムを概略的に示す。
【図３】図３は、標準ＴＯＦカーネルと、カーネル曲線下の面積が１であるように正規化された（局所放出密度推定値に従って）局所的に修正されたＴＯＦカーネルとの一例を図示する。
【図４】図４は、図２のＰＥＴ撮像システムの例示的な動作の例示的なフローチャートを示す。
【図５】図５は、本明細書に説明されるシミュレーション及び実験結果を示す。
【図６】図６は、本明細書に説明されるシミュレーション及び実験結果を示す。
【図７】図７は、本明細書に説明されるシミュレーション及び実験結果を示す。
【図８】図８は、本明細書に説明されるシミュレーション及び実験結果を示す。
【図９】図９は、本明細書に説明されるシミュレーション及び実験結果を示す。
【図１０】図１０は、本明細書に説明されるシミュレーション及び実験結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
ＴＯＦ  ＰＥＴにおいて、ＰＥＴ検出器のタイミング分解能は、電子−陽子対消滅イベントによって放出される一致対の２つの５１１ｋｅＶのガンマ線の検出間の時間差Δｔを少なくとも粗く測定するのに十分である。この時間差は、Δｄ＝ｃΔｔ（ここで「ｃ」は光速）に従って第１の検出イベントの方への（又は、同等に、第２の検出イベントから離れる）ＬＯＲに沿った距離になる。治療中心におけるイベントは、Δｔ＝０を有する。実際には、イベントタイムスタンプに関する不確実性は、Δｔに関する不確実性、したがって、Δｄに関する不確実性があることを意味する。この不確実性は、タイムスタンプから計算される位置Δｄに中心があり（即ち、その平均を有し）、タイムスタンプ不確実性に対応する分散を有するガウス位置特定曲線（又は、より一般的に、ＬＯＲに沿ったピーク型分布であるＴＯＦカーネル）によって表すことができる。従来では、分散は、検出器速度に基づいて設定され、すべてのＴＯＦ局在ＬＯＲについて一定である。
【００１８】
現在のＴＯＦ  ＰＥＴ撮像の別の欠点は、ＴＯＦカーネルの形状が、画像再構成中に処理されるすべてのイベントについて同じである点である。標準ＴＯＦカーネルは、再構成されている画像について持ちうる任意の情報を使用しない。反復再構成が集束へと進むにつれて、画像内容への確信度が高まり、再構成処理全体の間で、ＴＯＦカーネルは固定不可で、固定されるべきではない。図１Ａでは、放射性追跡子対消滅イベントＡ１が、ＬＯＲ  Ｌ１に沿って配置され、測定された到着時間差が、最も可能性のある起点Ｘを与える。検出器における有限のタイミング分解能によって、再構成中、イベントの最も可能性のある起源は、最大値がＸにあり、ＦＷＨＭがスキャナのタイミング分解能と同じであるガウス重み関数によって近似される。このアプローチは、不完全であり、図１Ｂに示されるように、ある種の偏りをもたらす可能性がある。この単純例から分かるように、２つの点源Ａ１（３つのＬＯＲを有する）及びＡ２（２つのＬＯＲしかない）がある。有限のタイミング分解能によって位置Ｘに中心があるＴＯＦ１カーネルは、再構成された画像の強度を位置Ａ２に向かって偏らせることができるが、実際には、位置Ａ１がより明るく見えるべきである。このような問題は、向上されたＴＯＦ分解能で解決することができるが、ハードウェア費用を追加し、一定の限度までしか解決できない。
【００１９】
以下に説明されるように、先験情報を使用して、イベント毎にＴＯＦ位置特定を向上させることが認識されている。先験情報に基づく向上された位置特定は、局所的に修正されたＴＯＦカーネルとして捉えられる。検出ハードウェアに費用のかかる投資をすることなく、所与のＴＯＦ  ＰＥＴスキャナの実効ＴＯＦ分解能を向上させる効果がある。
【００２０】
幾つかの実施形態では、ＰＥＴ画像の推定値が利用可能であるならば、これが、ＴＯＦカーネルを修正するためのベースを提供する。具体的には、放射性医薬品濃度の高い領域が、放射性医薬品濃度の低い領域に比べて、電子−陽電子対消滅イベントの起源となる可能性がより高い。この実施形態では、ＴＯＦカーネルは、ＴＯＦカーネルにＬＯＲに沿ったＰＥＴ画像推定値を乗じ、再正規化することによって修正される。ＰＥＴ画像推定値は、様々な起源からであってよい。幾つかの実施形態では、反復ＰＥＴ再構成が仮定され、現在の反復においてＴＯＦカーネルを修正するために使用されるＰＥＴ画像推定値が、直前の反復によって生成されるＰＥＴ画像推定値である。最初の「画像」が均一画像（ほとんどの反復再構成アルゴリズムの典型的な開始点）である場合、最初は、ＴＯＦカーネルの修正はない。
【００２１】
他の実施形態では、ＰＥＴ画像推定値は、各イベントのＴＯＦカーネルのＦＷＨＭをゼロに設定する（したがって、各検出ＴＯＦイベントは、空間内の単一点になる）ことによって生成される画像、又は、粗い再構成によって素早く生成された画像であってよい。別のアプローチでは、ＣＴ画像が、ＰＥＴ画像推定値として使用される。ＣＴは、放射性医薬品濃度ではなく、Ｘ線吸収を測定し、これは、放射性医薬品濃度が実質的にゼロである患者の外側の領域を特定するのに十分であり、また、ＣＴ画像は、放射性医薬品濃度の予想値が割り当てられている様々な領域にセグメント化されてよい。
【００２２】
当該アプローチは、より高速な反復再構成集束及び画質の向上に関して顕著な利点を有する。本明細書に説明されるファントム研究は、実効時間分解能が、開示されるアプローチを使用して、ほぼ半分にされる（例えば６００ｐｓから３００ｐｓに下がる）ことを示す。
【００２３】
図２を参照するに、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）撮像デバイス１は、適切な筐体１４内に取り付けられたＰＥＴ放射線検出器１２（又は単にＰＥＴ検出器）の１つ以上の環状リングを含むＰＥＴスキャナ１０を含み、患者支持体１６が、リング１２の平面を横断するように大体方向付けられる軸方向１８に沿って患者を動かすように配置されている。なお、図２は、筐体１４内のＰＥＴ検出器リング１２を示し、より典型的には、筐体は不透明であり、ＰＥＴ検出器は見えない。更に、図示されるＰＥＴスキャナ１０はスタンドアロンデバイスであるが、本明細書に開示されるＰＥＴ再構成アルゴリズムは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）／ＰＥＴスキャナ、超音波（ＵＳ）／ＰＥＴスキャナ又は磁気共鳴（ＭＲ）／ＰＥＴスキャナといったＰＥＴコンポーネントを有するハイブリッド撮像システムに等しく適用可能である（幾つかの当該実施形態では、ハイブリッドＣＴ／ＰＥＴ、ＵＳ／ＰＥＴ又はＭＲ／ＰＥＴスキャナの使用は、空間的に位置合わせされたＣＴ、ＵＳ又はＭＲ画像の形で、ＴＯＦカーネルを調整するためのＰＥＴ画像推定値を提供する）。
【００２４】
医用撮像に使用される場合、放射性医薬品が、人間である撮像対象に投与され、当該対象は、支持体１６上に置かれ、ＰＥＴリング１２内へと動かされる。放射性医薬品は、放射性崩壊イベント中に陽電子を生成する放射性同位体を含み、各陽電子は、２つの反対方向に向けられる５１１ｋｅＶのガンマ線を出力する電子−陽電子対消滅イベントにおいて、電子と対消滅する。ＰＥＴ検出器１２によって、ＰＥＴ撮像データがガンマ線検出イベントの形で取得され、各イベントがタイムスタンプされてリストモード形式で記憶されてよい。
【００２５】
図２において、電子データ処理デバイス２０がＰＥＴデータを記憶及び処理して、再構成された画像が生成される。図示される電子データ処理デバイス２０は、例えばサーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、クラウドコンピューティングリソース等のコンピュータ２２である。リストモードデータは、デバイス２０のコンポーネントであるか又はデバイス２０によってアクセス可能であるコンポーネントであるリストモードＰＥＴデータメモリ２４（例えばハードドライブ、ＲＡＩＤディスク、固体ドライバ等）に記憶される。プロセッサ２０は、リストモードデータに対して同時検出検出器２６を用いて同時検出を行って、同時計測線（ＬＯＲ）に沿った時間窓内の５１１ｋｅＶのガンマ線対を検出する。各イベントは、対の５１１ｋｅＶのガンマ線間に、ＴＯＦ検出器２８によって検出される検出時間差Δｔを有する。リストモードデータは更に、約５１１ｋｅＶのエネルギー窓を外れるイベントを取り除くように、フィルタリングされることが好適である（エネルギーフィルタリング）。結果として得られるデータは、本明細書ではＴＯＦ−ＰＥＴデータと呼び、時間差Δｔ又はその等価物によって規定されるＴＯＦ位置特定をそれぞれ有するイベントを含む。再構成プロセッサ３０は、ＴＯＦ−ＰＥＴデータを処理して、再構成されたＰＥＴ画像を生成し、当該画像は、デバイス２０のコンポーネントであるか又はデバイス２０によってアクセス可能なコンポーネントである画像データメモリ３２（例えばハードドライブ、ＲＡＩＤディスク、固体ドライブ等）に記憶される。再構成プロセッサ３０によって様々な適切な再構成アルゴリズムが実行される。本明細書に図示される実施形態では、最大尤度期待値最大化（ＭＬＥＭ）が、反復画像再構成アルゴリズムとして使用される。順序部分集合期待値最大化（ＯＳＥＭ）といった他の反復再構成アルゴリズムを使用してもよい。フィルタ逆投影といった非反復再構成アルゴリズムも想定される。再構成された画像は、例えばワークステーション、デスクトップコンピュータ、タブレット、ノートブックコンピュータ等のコンピュータＬＣＤディスプレイコンポーネントである表示デバイス３４に表示される。
【００２６】
ＴＯＦ−ＰＥＴデータの画像再構成中、ＬＯＲに沿った飛行時間位置特定は、ＴＯＦカーネルを使用して捕捉される。ＴＯＦカーネルは、Δｔによって示される位置（即ち、量Δｄ＝ｃΔｔ（ｃは光速であり、Δｔ及びΔｄは符号付きの量である）だけ、ＬＯＲの中心からずれている）にそのピークがあるイベントのＬＯＲに沿ったピーク型（また好適には正規化された）分布である。典型的なＴＯＦ−ＰＥＴ再構成では、ＴＯＦカーネルは、ガウス分布であるが、他のピーク型分布も想定される。ＴＯＦカーネルの（例えば半値全幅、即ち、ＦＷＨＭ、又は、より具体的には、ガウスＴＯＦカーネルの場合、分散若しくは標準偏差によって表される）幅は、ＴＯＦ位置特定における不確実性を捕捉する。ＴＯＦ位置特定不確実性の主要起源は、ＰＥＴ検出器の時間分解能であり、従来では、ＴＯＦカーネル幅は、ＰＥＴ検出器の時間分解能に基づいて、すべてのＬＯＲについて均一に設定される。
【００２７】
本明細書に開示されるように、ＴＯＦカーネルの幅パラメータについて、従来では均一であったこの値を、ＴＯＦ−ＰＥＴ撮像データによって撮像される関心領域に亘ってその値が変化する幅パラメータに置換することによって、画像再構成が大幅に向上される。このために、ＴＯＦカーネルアジャスタ３６が、空間的位置に基づいて、例えば特定のＬＯＲのＴＯＦカーネルのピークの空間的位置に基づいて、ＴＯＦカーネル幅又は形状を調整する。幾つかの実施形態では、ＴＯＦカーネルアジャスタ３６は、関心領域の放射性医薬品濃度の推定値（場合によってはおおよその値）を提供すると予想される入力画像３８に基づいて調整をする。このアプローチは、放射性医薬品濃度の高い領域が、放射性医薬品濃度の低い領域に比べて、電子−陽電子対消滅の起源となる可能性がより高いという論理的根拠に基づいている。
【００２８】
以下に、再構成プロセッサ３０によって実施される再構成アルゴリズムの幾つかの例示的な実施形態について説明する。一実施形態では、再構成プロセッサ３０は、ＰＥＴスキャナによって関心領域について取得されたイベントを含むデータセットを再構成して、再構成されたＰＥＴ画像を形成するようにプログラミングされる。本明細書において使用される場合、「関心領域」との用語（及びその変形）は、ＰＥＴスキャナ１０がそこから撮像データを収集する、腫瘍、病変若しくは対象者の他の組織を含むボリューム若しくは領域（例えばスライス）又は撮像されるべき他の物体を指す。
【００２９】
幾つかの例では、再構成プロセッサ３０によって行われる再構成は、Δｔと、関心領域に亘って変化する幅又は形状とに依存する位置パラメータ（即ち、高さ）を有するＴＯＦカーネル（図２には図示せず）を使用するＬＯＲのＴＯＦ位置特定を含む。例えばＴＯＦカーネルはガウス分布であり、幅パラメータはガウス分布の分散である。しかし、別のピーク型分布を、図示されるガウス分布の代わりに使用してもよい。
【００３０】
図３は、ガウスＴＯＦカーネルの一例を示す。「Ａ」と示される曲線は、イベントが検出されたＬＯＲに沿った又はＬＯＲによって交差された放射性追跡子放出分布推定値（正規化済み）の入力画像を通るプロファイルである。入力画像は、ＴＯＦカーネル幅又は形状（図３の例では形状が調整される）を調整するために使用される画像である。「Ｂ」と示される曲線は、標準ＴＯＦカーネルであり、この例ではガウス分布である。「Ｃ」と示される曲線は、標準ＴＯＦカーネル（曲線Ｂ）に、ＬＯＲに沿ってサンプリングされた入力画像（曲線Ａ）を乗じることによって得られる局所的に修正（調整）されたＴＯＦ（ｍＴＯＦ）カーネルである。数学的には、これは、ＬＯＲｊについて、ｍＴＯＦカーネルの形状を、
【数１】
2019525179.tif 000003
に比例するものとして計算すると表現することができる。式中、
【数２】
2019525179.tif 000004
は、ＬＯＲｊに沿った位置ｉにおける標準ＴＯＦカーネルの値を組み込んだ再構成アルゴリズムのシステム行列であり、ｆｉは、位置ｉにおける少なくとも１つの入力画像の値である。より弱い（即ち、より緩和された）調整が所望されるならば、これは、
【数３】
2019525179.tif 000005
と表現することができ、式中、ｂは、調整重み付けパラメータであり、０＜ｂ＜１である（極限の場合ｂ＝０は、標準非修正ＴＯＦカーネル
【数４】
2019525179.tif 000006
に戻る）。
【００３１】
図３に示されるように、曲線「Ａ」に沿った検出されたイベントの測定された（即ち、公称）位置は、ＬＯＲに沿った画像内の高いピークの僅かに右側である。曲線「Ｂ」は、３００ｐｓタイミング分解能に対応し、最大値は１に正規化される。他の情報がなければ、曲線「Ｂ」（即ち、標準ＴＯＦカーネル）は、イベントが生じる位置が、ガウス分布に従うと想定する。ＬＯＲに沿った画像内容が既知であるので、また、測定された位置の左側により大きい活動があり、右側により小さい活動があるので、イベントは、曲線「Ｃ」によって表されるように、より大きい活動がある領域から発生する可能性が高いことが推定される。再構成に適用される場合、曲線Ｂ及びＣの領域はそれぞれ１に正規化され、曲線Ｃ（即ち、局所的に修正されたＴＯＦカーネル）は、曲線Ｂ（即ち、標準ＴＯＦカーネル）に比べて、左側により大きい値を有し、右側により小さい値を有する。
【００３２】
図４は、再構成プロセッサ３０の動作方法４０の例示的なフローチャートを示す。方法４０は、画像推定値を生成するステップ４２と、サンプリングした画像を選択的に平滑化するステップ４４と、イベントのＬＯＲに沿って関心領域の１つ以上の画像をサンプリングするステップ４６と、少なくとも１つの画像推定値を使用して、関心領域に亘る標準ＴＯＦカーネルの空間的変動を計算して、局所的に修正されたＴＯＦカーネルを取得するステップ４８と、局所的に修正されたＴＯＦカーネルを正規化するステップ５０と、正規化された局所的に修正されたＴＯＦカーネルをＴＯＦ再構成アルゴリズムに使用して、再構成された画像を作成するステップ５２と、再構成された画像を画像推定値として使用して、ステップ４２乃至５０を繰り返すステップ５４と、再構成された画像を表示するステップ５６とを含む。
【００３３】
ステップ４２において、画像推定値が生成される。例えば１つ以上の入力画像が画像推定値であってよい。
【００３４】
ステップ４４において、サンプリングされた画像が、任意選択的に平滑化及び／又は正規化される。例えば画像は、任意の適切なエッジ保存アルゴリズム又は任意の適切なフィルタ（例えばメジアンフィルタ）を使用して平滑化される。ある場合には、入力画像は、他のやり方で前処理されてよい。平滑化フィルタ及び／又はアルゴリズムは、再構成プロセッサ３０を使用して実行されてよい。
【００３５】
ステップ４６において、ＴＯＦカーネルの局所的調整に使用される関心領域の入力画像が、ＰＥＴスキャナ１０から再構成プロセッサ３０によって受信又は取得されるＴＯＦ−ＰＥＴデータセットの各イベントのＬＯＲに沿ってサンプリングされる。これらのサンプリングされた画像は、「先行画像」又は「入力画像」と呼ばれる。入力画像は、様々なやり方で取得することができる。例えば入力画像は、前に生成された再構成された画像であってよい。この例では、反復画像再構成作業が行われる。最初の反復では、標準ＴＯＦカーネルを使用して、第１の画像が再構成され、後の反復では、局所的に修正されたＴＯＦカーネルを使用して、後続の画像を再構成することができる。例えば図３を参照して説明されたように、局所ＴＯＦ修正は、前の反復からの再構成された画像推定値を、ＴＯＦカーネルを局所的に調整するための入力画像として使用する。当然ながら、修正されたＴＯＦカーネルは、例えば直前の反復において生成された再構成された画像推定値を使用して、反復毎に更新されてよい。
【００３６】
他の例では、ＴＯＦカーネルの局所的調整に使用する入力画像は、例えば３次元フーリエ再投影（３Ｄ−ＦＲＰ）、フィルタ逆投影（ＦＢＰ）等といった解析アルゴリズムといった高速アルゴリズム、又は、別の反復アルゴリズム（例えばロウアクション（Row-Action）最大尤度アルゴリズム（ＲＡＭＬＡ））等を使用して生成することができる。更なる例では、入力画像は、各イベントをタイミング分解能が完全に０であるかのように取り扱うか、又は同等に、ＴＯＦカーネルをディラックのデルタ関数（即ち、Δｄ＝ｃΔｔオフセットだけに基づいて最も確率の高い位置を使用する）として取り扱うことによって、ＴＯＦ−ＰＥＴデータセットから生成することができる。更に別の例では、入力画像は、先行研究から作成されているが、現在の画像空間に修正されている（即ち、ワープされている）画像を使用して生成することができる。更に別の例では、入力画像は、同じＰＥＴ／ＣＴ研究セッションにおけるＣＴ画像に基づいてシミュレートされたＰＥＴ画像を使用して生成することができる。当然ながら、入力画像を生成する任意の他の適切な機構を使用してもよい。
【００３７】
ステップ４８において、関心領域に亘るＴＯＦカーネルの空間的変動が、平滑化された画像を使用して計算され、局所的に修正されたＴＯＦカーネルが取得される。幾つかの実施形態では、再構成プロセッサ３０は、少なくとも１つの入力画像を使用して、関心領域に亘るＴＯＦカーネルの幅又は形状の空間的変動を計算するようにプログラミングされる。例えば再構成プロセッサ３０は、入力画像を使用して、各ＬＯＲについて、ＴＯＦカーネルの形状の空間的変動を計算するようにプログラミングされる。このために、再構成プロセッサ３０は、入力画像によって、ＬＯＲに沿ってＴＯＦカーネルを乗じるようにプログラミングされる。入力画像によるＴＯＦカーネルのこの乗算は、局所的に修正されたＴＯＦカーネル形状を生成する。
【００３８】
ステップ５０において、局所的に修正されたＴＯＦカーネルは正規化される。
【００３９】
ステップ５２において、正規化された局所的に修正されたＴＯＦカーネルを、ＴＯＦ再構成アルゴリズムに使用して、再構成された画像が作成される。つまり、空間的に異なるＴＯＦカーネルを使用して再構成画像を生成するように、再構成プロセッサ３０によって、ＰＥＴ撮像データが再構成される。例えば反復最大尤度期待値最大化（ＭＬＥＭ）アルゴリズムを使用する画像の再構成は、各反復について、反復ｎにおける画像ｆ（ｎ）から、反復ｎ＋１における画像ｆ（ｎ＋１）への以下の更新：
【数５】
2019525179.tif 000007
を使用する。式中、ｊ∈ｆｉに亘る総和は、画像ボクセルｆｉに寄与する（即ち、交差する）すべてのＬＯＲｇｊに亘る総和を指す。上記反復更新は、従来のＭＬＥＭと似ているが、システム行列
【数６】
2019525179.tif 000008
に組み込まれる従来の空間的に不変のＴＯＦカーネルを、
【数７】
2019525179.tif 000009
によって与えられる調整された局所的に修正されたＴＯＦカーネルに置換する。ここで、ｆｉ（ｎ）は、この場合では、直前の反復ｎからの再構成されたＰＥＴ画像推定値である入力画像である。或いは、あまり積極的ではない局所修正を適用することが所望される場合、緩和調整が、ＬＯＲｊに沿った修正された順及び逆投影ＴＯＦ演算子として、
【数８】
2019525179.tif 000010
として実施することができる。パラメータｂは、０＜ｂ＜１の範囲内の重み付けパラメータである。更に、Ｃｏｒｒｊは、オプションのデータ補正係数であり、ｓｉは、感度行列であり、ｇｊは、ｊによりインデックスされる測定されたＬＯＲであり、ｆｉ（ｎ）は、反復ｎにおけるボクセルｉにおける入力画像のスカラー値である。当然ながら、この実施態様は、
【数９】
2019525179.tif 000011
における標準（空間的に不変の）ＴＯＦカーネルを、反復ＭＬＥＭ更新において、
【数１０】
2019525179.tif 000012
における調整された（空間的に修正された）ＴＯＦカーネルに置換することを伴うに過ぎない。
【００４０】
最初の反復において、ＨｍＴＯＦ（０）は、単純に、標準の空間的に不変の（例えばＰＥＴ検出器の測定された時間分解能に基づいている）ＨＴＯＦである。これは、期待値最大化アルゴリズムが、通常、均一な画像推定値ｆ（０）＝１から開始するからである。調整されたＴＯＦカーネルＨｍＴＯＦの内容又は構造は、ＰＥＴスキャナ１０の公称ＴＯＦ分解能、ＰＥＴスキャナの空間分解能、入力画像の雑音レベル等を考慮に入れることができる。
【００４１】
ステップ５４において、（ステップ５２において生成された）再構成された画像を（ステップ４２における）画像推定値として使用して、ステップ４２乃至５２が繰り返される。この実施形態では、再構成は、反復再構成であり、調整は、前の反復からの再構成された画像を少なくとも１つの入力画像として使用する反復再構成の反復について行われる。
【００４２】
ステップ５６において、再構成された画像が、ディスプレイ３４に表示される。このようにすると、医療専門家（例えば医師、看護師、検査助手等）が再構成された画像を視覚化することができる。
【００４３】
幾つかの実施形態では、リストモードイベントは、画像再構成の前に、サイノグラムに変換される（即ち、方向に関して似ているイベントはまとめられ、ＴＯＦ情報を保持するために追加のビニングディメンションを有するサイノグラムビンに平均化される）。サイノグラムからの画像再構成は、各リストモードイベントを個別に処理する必要がないため、通常、速い。有利なことに、提案するＴＯＦカーネル修正も、ＴＯＦサイノグラムリビニングに関連付けられるＴＯＦ分解能の損失を補正することを目的として、サイノグラムのＴＯＦビンに適用することができる。
【００４４】
方法４０は、局所的に修正されたＴＯＦカーネルを生成するために、標準ＴＯＦカーネルの幅パラメータを空間的に変化させることに関して説明されたが、当然ながら、他の実施形態も想定される。例えばＴＯＦカーネルは、空間的にではなく、経時的に調整されることも可能である。一実施形態では、幅パラメータは、経時的にＰＥＴ放射線検出器１２の温度変化と共に変化させることができる。この温度変化は、ガウスＴＯＦカーネルの分散を適切に調整することによって捕捉可能である時間分解能の変化になる。
【００４５】
シミュレーション結果
図５に示されるように、２Ｄにおけるシミュレーションが行われた。すべての画像のサイズは、２５６×２５６であり、ピクセルは、２×２ｍｍ２の寸法を有する。画質を判断するために、再構成された画像と理想（真の）画像との間の平均絶対誤差（ＭＡＥ）が使用された。理想画像は、（総数によってスケーリングされる）スケーリングされたファントムである。図５に示されるように、ファントム画像は、最上列に示され、タイミング分解能は６００ｐｓであると仮定される。中央列は、左から右に入力画像、即ち、デルタ関数形状のＴＯＦカーネル−最も確率の高い位置（即ち、各イベントの起点がそのＬＯＲ中間点からΔｄ＝ｃΔｔだけオフセットされていると仮定する）を使用して作成された入力画像（左）、単純な逆投影を使用して作成された入力画像（中央）、ＴＯＦベースの逆投影を使用して作成された入力画像（右）を示す。最下列は、中央列の画像を入力画像として使用する局所的に修正されたＴＯＦカーネルを使用して再構成された画像を示す。中央列と最下列とを比較すると、画質の向上は明らかである。
【００４６】
図６に示されるように、平均絶対誤差（ＭＡＥ）は、２つのオプション、即ち、画像が逆投影において標準ＴＯＦカーネルを使用して再構成されるオプション（ｔｏｆｂｐ）（図６に「Ａ」と示される）、及び、画像が局所的に修正されたＴＯＦカーネル及びｔｏｆｂｐを先行画像として使用して再構成されるオプション（ｂａｙｅｓｔｏｆｂｐ）（図６に「Ｂ」と示される）のタイミング分解能の関数として推定される。図６に示されるように、６００ｐｓの分解能における局所的に修正されたＴＯＦカーネルのＭＡＥは、３００ｐｓの分解能において標準ＴＯＦカーネルを使用して再構成された画像とほぼ同じである。同様の関係が、４００対２００ｐｓの分解能についても適用でき、これは、局所的に修正されたＴＯＦカーネルは、タイミング分解能にあまり厳しくない要件を有することを示唆する。
【００４７】
図７に示されるように、ＭＡＥ処理は、局所的に修正されたＴＯＦカーネルで再構成された画像を、次の反復の先行画像として使用して繰り返される。図７は、反復回数が増えるにつれて、ＭＡＥが急速に減少することを示す。最終的な安定したＭＡＥは、タイミング分解能が（１回の反復だけで）約１５０ｐｓであるときとほぼ同じである。
【００４８】
図８は、（６００ｐｓにおける）反復回数が増加する際の再構成画像を示す。図８に示されるように、（上から下に、左から右に）、反復回数は、０回（標準ＴＯＦカーネルを使用した逆投影と同じ）、１回、２回、４回、６回、８回、１０回、１９回である。画質が向上されることが明らかである。画質は、再構成された画像の中央列の値を（図９及び図１０に示される）ファントム（理想）画像の値と比較することによって、更に評価される。
【００４９】
図９は、様々なカーネル及びアルゴリズムを使用して再構成される画像を通る中央列のプロファイルを示す。図９に示されるように、このプロットは、図５に示される画像に対応する。
【００５０】
図１０は、反復回数が増えるにつれて、画像を通る中心線に沿ったプロファイルがグランドトゥルースに近づく様子を示す。
【００５１】
図２を再び参照するに、ＰＥＴスキャナ１０は、画像生成システム技術分野において知られているコンポーネントを含む。一例では、ＰＥＴスキャナ１０、コンピュータ２２、再構成プロセッサ３０及びディスプレイ３４のそれぞれは、メモリを含む。本明細書において使用される場合、メモリは、非一時的コンピュータ可読媒体、磁気ディスク若しくは他の磁気記憶媒体、光学ディスク若しくは他の光学記憶媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）又は他の電子メモリデバイス若しくはチップ若しくは動作可能に相互接続されたチップのセットのうちの１つ以上を含む。本明細書において使用される場合、ＰＥＴスキャナ１０は、インターネット／イントラネット又はローカルエリアネットワーク等を介して、記憶されている命令をそこから取り出すことができるインターネット／イントラネットサーバを含む通信ネットワーク（図示せず）を含んでもよい。更に、本明細書において使用される場合、再構成プロセッサ３０は、マイクロプロセッサ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、特殊用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等の１つ以上を含む。更なる例では、コンピュータ２２は、マウス、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、１つ以上のボタン、１つ以上のスイッチ、１つ以上のトグル等の１つ以上を含むユーザ入力デバイスを含んでよい。別の例では、コンピュータ２２は、１つ以上のメモリを有するデータベースを含んでよい。更なる例では、ＰＥＴスキャナ１０は、画像を保存する放射線医学情報システム（ＲＩＳ）及び／又は画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）と通信してもよい。更なる例では、ディスプレイは、ＬＣＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、プロジェクションディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイ等及びこれらの３Ｄ対応バージョンを含むディスプレイの１つ以上を含む。更なる例では、ディスプレイ３４、再構成プロセッサ３０、コンピュータ２２及びＰＥＴスキャナ１０のそれぞれは、通信ユニット及び／又は少なくとも１つのシステムバスを含む。通信ユニットは、ワイヤレスネットワークといった少なくとも１つの通信ネットワークへのインターフェースを有する対応するプロセッサを提供する。システムバスは、コンポーネントのサブコンポーネント間のデータ交換を可能にする。サブコンポーネントには、プロセッサ、メモリ、センサ、表示デバイス、通信ユニット等が含まれる。更に、再構成プロセッサ３０は、１つ以上のプロセッサを含んでよい。
【００５２】
本開示は、好適な実施形態を参照して説明された。前述の詳細な説明を読み、理解した者は修正態様及び修正態様を想到できるであろう。本発明は、添付の請求項及びその等価物の範囲内にある限り、そのような修正態様及び修正態様をすべて含むものとして解釈されることを意図している。
【図１Ａ】
2019525179.tif 000021
【図１Ｂ】
2019525179.tif 000022
【図２】
2019525179.tif 000023
【図３】
2019525179.tif 000024
【図４】
2019525179.tif 000025
【図５】
2019525179.tif 000026
【図６】
2019525179.tif 000027
【図７】
2019525179.tif 000028
【図８】
2019525179.tif 000029
【図９】
2019525179.tif 000030
【図１０】
2019525179.tif 000031
【国際調査報告】
2019525179.tif 000032
2019525179.tif 000033