(57)【要約】【課題】高分解能パンクロマティック画像を使用するＣＴ低分解能スペクトル画像のパンシャープン処理を実行するＸ線コンピュータ断層撮像装置等を提供すること。【解決手段】複数の第１の検出素子を有するエネルギー積分検出器を用いて取得されたエネルギー積分データと、複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有する光子計数検出器を用いて取得されたスペクトルエネルギーデータと、を用いて、スペクトルエネルギーデータに対応する高分解能スペクトルエネルギーデータを生成し、高分解能スペクトルエネルギーデータを用いて高分解能スペクトル画像を再構成するＸ線コンピュータ断層撮像装置である。【選択図】      図１
2015033582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を発生する少なくとも一つのＸ線管と、
複数の第１の検出素子を有しエネルギー積分データを取得するためのエネルギー積分検出器と、前記複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有しスペクトルエネルギーデータを取得するための光子計数検出器と、を有し、前記少なくとも一つのＸ線管から曝射されるＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記エネルギー積分データを用いて、前記スペクトルエネルギーデータに対応する高分解能スペクトルエネルギーデータを生成するデータ処理ユニットと、
前記高分解能スペクトルエネルギーデータを用いて高分解能スペクトル画像を再構成する画像再構成ユニットと、
を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項２】
前記第１の検出素子のサイズと前記第２の検出素子のサイズとは、実質的等しいことを特等とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項３】
前記光子計数検出器は、前記エネルギー積分検出器に用いられるＸ線束レベルよりも低いＸ線束レベルを用いることを特徴とする請求項１又は２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項４】
前記画像再構成ユニットは、密スペクトルエネルギーデータをシードとした逐次近似再構成を実行することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項５】
前記データ処理ユニットは、
【数１】
2015033582.tif 000010
で表すような所定のアルゴリズムによりパンシャープン処理するためのものであり、ここでＤpanがパンクロマティックデータ、Ｍiがマルチスペクトルデータのｉ番目のチャネル、およびｇiがパンシャープンデータのｉ番目のチャネルであること、
を特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項６】
コンピュータに、
複数の第１の検出素子を有するエネルギー積分検出器を用いて取得されたエネルギー積分データと、前記複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有する光子計数検出器を用いて取得されたスペクトルエネルギーデータと、を用いて、前記スペクトルエネルギーデータに対応する高分解能スペクトルエネルギーデータを生成するデータ処理機能と、
前記高分解能スペクトルエネルギーデータを用いて高分解能スペクトル画像を再構成する画像再構成機能と、
を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像処理に関し、特に、密パンクロマティック（非スペクトル）サイノグラムを使用するＣＴ疎スペクトルサイノグラムのパンシャープン処理(pansharpening)を実行するＸ線コンピュータ断層撮像装置（Ｘ線ＣＴ装置）、及び医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
エネルギー弁別Ｘ線検出器としても知られる光子計数検出器をコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に組み込むことが、大きく望まれている。光子計数検出器は、画質を向上させ、線量を減少させ、ＣＴの新しい臨床応用を可能にするいくつかの可能性を有する。光子計数検出器は、材料分類を行い、定量的画像化を改良し、ビームハードニングアーチファクト（beam-hardening artifacts）を減少させるための追加のスペクトル情報を含むデータを取得する。
【０００３】
広く使用されているエネルギー積分（energy integrateing）検出器についての上記利点にもかかわらず、光子計数検出器はある欠点を有する。光子計数検出器は、一般に、高いコストおよびその計数率によって制限される。さらに、光子計数検出器の信号対雑音比（ＳＮＲ）が、小さい画素サイズについて低Ｘ線束（flux）レベルで低下するが、光子計数検出器は、小さい画素サイズによって高レベルの画素間干渉を受ける。一方、ＣｄＴｅ／ＣｄＺｎＴｅセンサ等の光子計数検出器は、高Ｘ線束レベルでの性能が低く、結果としてＳＮＲが低下する。これらの理由で、光子計数検出器は、臨床ＣＴシステムで現在利用されているエネルギー積分検出器の代わりにはなっていない。
【０００４】
光子計数検出器の前述した問題のため、光子計数検出器と統合検出器との組合せを利用する二管球ＣＴシステム（dual-tube CT system）が提案されている。１つの例示的な二管球ＣＴシステムでは、一方の線源が、光子計数検出器に向けてＸ線を投影し、他方の線源が、光子計数検出器に対して所定の角度で配置された従来の検出器に向けてＸ線を投影する。例示的な二管球ＣＴシステムで使用される高Ｘ線束率に対処するために、光子計数検出器の画素サイズは実質的に小さく作られたが、光子計数検出器の前述した利点が実質的に減少する点まで、電荷共有およびＫエスケープ率（K-escape rates）が増加している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１０４０７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、高いコストおよび低いサンプリング速度等の公知の欠点のない光子計数検出器を使用するＣＴ撮影を改良することが依然として望まれている。
【０００７】
目的は、高分解能パンクロマティック画像を使用するＣＴ低分解能スペクトル画像のパンシャープン処理を実行するＸ線コンピュータ断層撮像装置、及び医用画像処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、Ｘ線を発生する少なくとも一つのＸ線管と、複数の第１の検出素子を有しエネルギー積分データを取得するためのエネルギー積分検出器と、前記複数の第１の検出素子に比して大きなピッチで配列された複数の第２の検出素子を有しスペクトルエネルギーデータを取得するための光子計数検出器と、を有し、前記少なくとも一つのＸ線管から曝射されるＸ線を検出するＸ線検出器と、前記エネルギー積分データを用いて、前記スペクトルエネルギーデータに対応する高分解能スペクトルエネルギーデータを生成するデータ処理ユニットと、前記高分解能スペクトルエネルギーデータを用いて高分解能スペクトル画像を再構成する画像再構成ユニットと、を具備することを特徴とするものである。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するためのマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す図。
【図２】疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するための一実施形態におけるＣＴの部分図。
【図３】一実施形態における光子計数検出器１０３Ｂの横断面図。
【図４】少なくとも疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するためのＸ線コンピュータ断層撮像装置でデータセットを取得するための検出器１０３の別の実施形態の想定図。
【図５】サイノグラムまたはデータパンシャープン処理ユニットの一実施形態を示す図。
【図６】少なくとも１つの密パンクロマティックエネルギー積分データに基づいてパンシャープンスペクトルエネルギーデータを生成するために、疎スペクトルエネルギーデータをパンシャープン処理する例示的なプロセスに含まれるステップまたは行為を示すフローチャート。
【図７】１つの例示的なプロセスのパンシャープン処理ステップのより詳細な態様を示す図。
【図８Ａ】Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器で取得されたスペクトルデータのフルビューから再構成された５１２×５１２真像または高分解能スペクトル画像。
【図８Ｂ】所定の画像領域パンシャープン処理技術に基づいて高分解能パンクロマティック画像および低分解能スペクトル画像から生成された、同一の所定のファントムの５１２×５１２高分解能またはパンシャープンスペクトル画像。
【図８Ｃ】Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成された、所定のファントムの５１２×５１２統合画像または高分解能パンクロマティック画像。
【図８Ｄ】所定のデータ領域パンシャープン処理技術に基づいて密パンクロマティックデータおよび疎スペクトルエネルギーデータを使用して、パンシャープンスペクトルデータから生成された、同一の所定のファントムの５１２×５１２高分解能サイノグラム復元画像。
【図９Ａ】Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器で取得されたスペクトルデータのフルビューから再構成された、関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２真像または高分解能スペクトル画像。
【図９Ｂ】所定の画像領域パンシャープン処理技術に基づいて高分解能パンクロマティック画像および低分解能スペクトル画像から生成された、同一の所定のファントムの、対応する関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２高分解能またはパンシャープンスペクトル画像。
【図９Ｃ】Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成された、同一の所定のファントムの、対応する関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２統合画像または高分解能パンクロマティック画像。
【図９Ｄ】所定のデータ領域パンシャープン処理技術に基づいて密パンクロマティックデータおよび疎スペクトルエネルギーデータを使用してパンシャープンスペクトルデータから生成された、同一の所定のファントムの、対応する関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２高分解能サイノグラム復元画像。
【図１０Ａ】密パンシャープンスペクトルデータセットにおける、３．５度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す散布図。
【図１０Ｂ】密パンクロマティックデータセットにおける、３．３度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す散布図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下で図面を参照する。複数の図面を通じて、同一の参照符号は対応する構造を示す。特に図１を参照すると、図は、ガントリ１００および他のデバイスまたはユニットを備えた、実施形態による疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するためのマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す。ガントリ１００は、前面から見た様子が示され、Ｘ線管１０１、環状フレーム１０２、およびマルチローまたは二次元配列タイプのＸ線検出器１０３をさらに備える。Ｘ線管１０１およびＸ線検出器１０３は、軸ＲＡの周りを回転する環状フレーム１０２上で被検体Ｓを横切って直径方向に取り付けられる。一対のＸ線管１０１およびＸ線検出器１０３が図示されるが、疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するための実施形態は、場合によって、複数対のＸ線管１０１およびＸ線検出器１０３を備える。被検体Ｓが軸ＲＡに沿って図の紙面の奥または手前に移動する間に、回転ユニット１０７がフレーム１０２を１回転０．４秒等の高速で回転させる。
【００１１】
マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、管電圧をＸ線管１０１に印加してＸ線管１０１がＸ線を発生させるようにする高電圧発生器１０９をさらに備える。一実施形態では、高電圧発生器１０９がフレーム１０２に取り付けられる。Ｘ線が被検体Ｓに向けて放射され、被検体Ｓの横断面積が円で表される。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを横切ってＸ線管１０１の反対側に位置し、被検体Ｓを透過した放射Ｘ線を検出する。
【００１２】
図１をさらに参照すると、Ｘ線ＣＴ装置またはスキャナが、放射Ｘ線を検出して、検出された信号を処理するためのデータ収集デバイス（data acquisition device）１１１をさらに備える。一実施形態では、Ｘ線検出器１０３が、所定数のエネルギービンのそれぞれにおける光子を計数するための光子計数検出器を使用して実施される。エネルギービンのそれぞれが、検出器１０３で、透過したＸ線中のエネルギーの所定範囲を定義する。さらに、Ｘ線検出器１０３は、光子計数検出器およびエネルギー積分検出器の組合せを使用して実施される。すなわち、光子計数検出器、エネルギー積分検出器は、それぞれ複数の検出素子を有する。光子計数検出器に対応する複数の検出素子は、エネルギー積分検出器に対応する複数の検出素子に比して、大きなピッチで配列される。
【００１３】
Ｘ線検出器１０３で放射Ｘ線を検出した後、データ収集回路１０４（data acquisition circuit）が、Ｘ線検出器１０３から各チャネルについて出力された信号を電圧信号に変換し、それを増幅し、さらにそれをデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１０３およびデータ収集回路１０４は、１回転当たり所定の総数の投影（ＴＰＰＲ）を処理するように構成される。
【００１４】
スペクトルデータをパンシャープン処理する一実施形態では、Ｘ線検出器１０３が、光子計数検出器とエネルギー積分検出器との組合せを含む。光子計数検出器は疎スペクトルデータを検出し、エネルギー積分検出器は密パンクロマティック（非スペクトル）データを検出する。光子計数検出器およびエネルギー積分検出器の１つの例示的な構成が、図２に関して別の実施形態で示されるが、特定の幾何学的構成に必ずしも限定されず、変形を含む。例えば、図２では、第４世代のStationary/Rotate方式を採用するＸ線コンピュータ断層撮像装置において、環状に固定されたエネルギー積分検出器に対応する複数の検出素子の間に、まばらに配列された光子計数検出器に対応する複数の検出素子を配列した構成を例示している。しかしながら、これに拘泥されず、例えば、第３世代のRotate/Rotate方式を採用するＸ線コンピュータ断層撮像装置において、光子計数検出器に対応する複数の検出素子を、エネルギー積分検出器に対応する複数の検出素子に比して、まばら（sparse）に配列した構成を採用するようにしてもよい。さらに、エネルギー積分検出器を用いた撮像系を第３世代のRotate/Rotate方式で、光子計数検出器を用いた撮像系を第４世代のStationary/Rotate方式で（或いはその逆）、構成するようにしてもよい。
【００１５】
前記データは、非接触データ送信機１０５を通して、ガントリ１００外側のコンソールに収容された前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、生データの感度補正等の、ある補正を行う。記憶デバイスまたはデータ記憶ユニット１１２は、次に、再構成処理直前の段階で、投影データとも呼ばれる結果として得られるデータ（すなわち、光子計数検出器によって検出された疎スペクトルデータ、エネルギー積分検出器によって検出される密パンクロマティック（非スペクトル）データを含むサイノグラムデータ）を記憶する。記憶デバイス１１２は、画像再構成ユニットまたはデバイス１１４、表示デバイス１１６、入力デバイス１１５、およびスキャン計画支援装置２００とともに、データ／制御バスを通してシステムコントローラ１１０に接続される。スキャン計画支援装置２００は、スキャン計画を展開させる撮影技術者を支援する機能を有する。
【００１６】
画像再構成デバイス１１４の一実施形態は、フィルタ逆投影（ＦＢＰ）技術等の所定の再構成プロセスに基づいて、記憶デバイス１１２に記憶された投影データから画像を再構成する。別の実施形態では、再構成デバイス１１４が、場合によって、所定の逐次近似再構成（iteratively reconstructing）アルゴリズムによる所定数の反復時に特定の反復結果をエミュレートする追加の機能を有するフィルタ逆投影（ＦＢＰ）技術に基づいて、投影データから画像を再構成する。一般に、再構成デバイス１１４は、データパンシャープン処理ユニット１１７でパンシャープン処理された投影データから密スペクトル画像を生成する。生成された密スペクトル画像は、データ記憶ユニット１１２に記憶される。
【００１７】
再構成デバイス１１４は、ソフトウェアとハードウェアとの組合せで実施され、特定の実施に限定されない。再構成デバイス１１４の以下の説明では、「ユニット」または「デバイス」という用語は、ハードウェアおよび／またはソフトウェアを含む。さらに、再構成デバイス１１４の概念を、核医学および磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）を含む他のモダリティに適用することができる。
【００１８】
パンシャープンスペクトルデータの一実施形態は、サイノグラムまたはデータパンシャープン処理デバイスもしくはユニット１１７をさらに備える。データパンシャープン処理ユニット１１７は、エネルギー積分検出器で取得されたエネルギー積分データと、エネルギー積分検出器よりも密でないように配置された光子計数検出器で取得されたスペクトルエネルギーデータとを受ける。さらに、データパンシャープン処理ユニット１１７は、エネルギー積分データを使用してスペクトルエネルギーデータをパンシャープン処理して、所定のパンシャープン処理アルゴリズムにより、パンシャープンスペクトルエネルギーデータを生成する。最終的に、再構成デバイス１１４は、パンシャープンスペクトルエネルギーデータに基づいて、少なくとも１つの高分解能または密スペクトル画像を再構成する。言い換えると、データパンシャープン処理ユニット１１７は、密パンクロマティックデータと少なくとも１組の疎スペクトルデータとを受け、所定の技術に基づいて密パンクロマティックデータを使用して少なくともスペクトルデータをパンシャープン処理して、密スペクトルデータをパンシャープンデータとして生成する。一般に、所定の技術は、密情報を疎スペクトルデータに融合させて、高分解能スペクトル画像を生成するために使用される密スペクトルデータを生成するパンシャープン処理アルゴリズムを伴う。
【００１９】
図２は、疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するための一実施形態におけるＣＴの部分図を示す。図２は、所定数の光子計数検出器１０３Ｂが疎に固定して取り付けられるフレーム１０２を示す。さらに、Ｘ線源１０１が、疎に配置された光子計数検出器１０３Ｂ内で所定の経路に沿って回転して、疎に配置された光子計数検出器１０３Ｂが、患者Ｓを透過したＸ線を検出するようになっている。ある実施形態では、エネルギー積分検出器１０３Ａも、患者Ｓを横切ってＸ線源１０１から直径方向に配置される。エネルギー積分検出器１０３Ａは、場合によって、光子計数検出器１０３Ｂの外側に位置し、点線矢印で示すようにＸ線源１０１とともに回転して、患者Ｓを透過した後に疎に配置された光子計数検出器１０３Ｂ間の間隙を通って到達したＸ線を検出する。ある実施形態では、Ｘ線源１０１がＸ線を所定の扇状ビームに投影し、光子計数検出器１０３Ｂのそれぞれは、Ｘ線源１０１が所定の経路に沿って回転するときに、１０１0、１０１1、１０１2、および１０１n等の異なる位置から透過されたＸ線を受ける。
【００２０】
さらに図２を参照すると、前記実施形態は、少なくとも疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するためのＸ線コンピュータ断層撮像装置におけるデータを取得する。一般に、Ｘ線源１０１は、本実施形態において、扇状ビームの形状の多色Ｘ線を発生させる。さらに、エネルギー積分検出器１０３Ａは、一般に、疎に配置された光子計数検出器１０３Ｂの密度に対して比較的高い密度の検出素子を有する。光子計数検出器１０３Ｂの数に関して特定の限定はないが、一実施形態は、円形経路に沿って約１００個の光子計数検出器を有するため、Ｘ線がエネルギー積分検出器１０３Ａに到達するように隣接する検出器間に十分な空間が残る。エネルギー積分検出器１０３Ａは、高い検出素子密度を有し、光子計数検出器１０３Ｂの後部に位置する。光子計数検出器１０３Ｂは、疎であるため、低いサンプリング速度でビューをサンプリングし、光子計数検出器１０３Ｂのそれぞれは、追加の光子計数のために比較的長いサンプリング時間がかかる。結果として、光子計数検出器１０３Ｂは疎な生データを取得する。すなわち、疎に配置された光子計数検出器１０３Ｂは疎スペクトルデータを取得し、エネルギー積分検出器１０３Ａは密パンクロマティック（非スペクトル）データを取得する。前記疎および密スペクトルデータセットは、高分解能スペクトル画像が再構成される前にパンシャープン処理するために使用される。
【００２１】
図３は、一実施形態の光子計数検出器１０３Ｂの横断面図を示す。一般に、光子計数検出器１０３Ｂのそれぞれは、光子数を別個に計数するための所定数のエネルギー弁別ビンを有する。横断面図は、パンシャープン処理を実行するＸ線コンピュータ断層撮像装置の一実施形態で使用されているコリメータ１０３Ｃを有する光子計数検出器１０３Ｂを示す。コリメータ１０３Ｃは、光子計数検出器１０３Ｂの表面に取り付けられて、入射Ｘ線をある個々の検出器表面領域に分離するとともに、ある他の検出器表面領域がＸ線を受けるのを遮る。分離された検出器表面領域のそれぞれが、ある所定のエネルギー範囲内の光子数を検出する。したがって、検出器上のコリメータ１０３Ｃは、検出器の画素を確立するための個々の検出器チャネルまたはビンを定義する。
【００２２】
図４は、少なくとも疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するためのＸ線コンピュータ断層撮像装置でデータセットを取得するための検出器１０３の別の実施形態の想定図を示す。検出器１０３は、最上層ＴＬと最下層ＢＬとをさらに備え、最上層ＴＬは、最下層ＢＬよりも、被検体を透過したＸ線の近くに位置する。一般に、最上層ＴＬはエネルギー積分検出器１０３Ｄを有し、その検出素子１３Ｄ−１は、直方体で示すように密に隣接して配置され、最上層ＴＬでは、所定の位置またはスリット１０３Ｄ−２にこれらの検出素子１３Ｄ−１がない。最上層ＴＬのスリット１０３Ｄ−２によって、Ｘ線が最下層ＢＬに到達することができる。スリット１０３Ｄ−２は所定の間隔で、エネルギー積分検出素子１３Ｄ−１に対して所定方向に沿って構成される。最下層ＢＬには、光子計数検出器１０３Ｂの所定数の一次元（１Ｄ）配列があり、配列の各列が、場合によって、スリット１０３Ｄ−２に対して所定方向に沿って配置される。１つの実施では、光子計数検出器１０３Ｂの１Ｄ配列が、最上層ＴＬの直下に、断続的なスリット１０３Ｄ−２の直線に沿って配置される。したがって、断続的なスリット１０３Ｄ−２は、場合によって、少なくとも疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するためのＸ線コンピュータ断層撮像装置でデータセットを取得するための検出器１０３の１つの実施において、画素化された光子計数検出器１０３Ｂを構成する。
【００２３】
図１、２、３および４に示すような構成は、密パンクロマティックデータセットに基づいて疎スペクトルデータセットをパンシャープン処理するための一実施形態における、光子計数ＣＴの一部を実施するための例示にすぎない。光子計数検出器とエネルギー積分検出器とをどのように使用して疎スペクトルデータセットと密パンクロマティックデータセットとを取得するかに関する特定の要件が必ずしもあるわけではない。同様に、疎スペクトルデータと密パンクロマティックデータとがどのように取得されるかに関する特定の要件が必ずしもあるわけではない。両方のデータセットは、投影データにあるようなログ後またはログ前である。最後に、光子計数データがエネルギー積分データに対してどのように疎であるべきかに関する特定の要件が必ずしもあるわけではない。
【００２４】
ある実施形態では、以下の例示的な特徴が実施される。たとえば、エネルギー積分検出器の第１の検出素子サイズは、一実施形態における光子計数検出器の第２の検出素子サイズと実質的に等しい。別の実施形態では、スペクトルエネルギーデータを取得する際の第１のＸ線束レベルが、エネルギー積分データを取得するために使用される第２のＸ線束レベルよりも低い。スペクトルエネルギーデータとエネルギー積分データとを取得する際に、２つの別個の線源が一実施形態でそれぞれ使用され、１つの共通の線源が別の実施形態で使用される。さらに別の実施形態では、密スペクトルエネルギーデータをシードとして使用して、画像が反復して再構成される。
【００２５】
図５は、サイノグラムまたはデータパンシャープン処理ユニット１１７の一実施形態を示す。データパンシャープン処理ユニット１１７は、所定数のデータセットを入力として受ける。一般に、データパンシャープン処理ユニット１１７は１組の疎スペクトルエネルギーデータセットＬ１〜Ｌｎを受け、これらのデータセットはそれぞれ、光子計数検出器の所定のビンの１つに対応する。すなわち、疎データセットＬ１〜Ｌｎのそれぞれが、光子計数検出器の特定のビンで取得される。たとえば、光子計数検出器が所定数のｎ個のビンを有する場合、ｎ個の疎データセットＬ１〜Ｌｎが取得され、疎データセットが最大ｎ個までデータパンシャープン処理ユニット１１７に入力されてパンシャープン処理され、データの質を向上させる。同時に、単一の密パンクロマティックエネルギー積分データセットＤＰＤもデータパンシャープン処理ユニット１１７に入力される。すなわち、密パンクロマティックデータＤＰＤがエネルギー積分検出器で取得される。データパンシャープン処理ユニット１１７は、１組のパンシャープンスペクトルデータセットＨ１〜Ｈｎを出力し、このデータセットはそれぞれ、光子計数検出器の所定のビンの１つに対応する。
【００２６】
さらに図５を参照すると、データパンシャープン処理ユニット１１７は、１組のパンシャープンスペクトルデータセットＨ１〜Ｈｎを最終的に出力するための、勾配一致モジュール１１７Ａと、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂと、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃとをさらに備える。加えて、データパンシャープン処理ユニット１１７は、場合によって、強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄを備える。１つの実施では、勾配一致モジュール１１７Ａ、スペクトル一致モジュール１１７Ｂ、１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄの少なくとも一部が、ソフトウェアモジュールとして実施される。別の実施では、勾配一致モジュール１１７Ａ、スペクトル一致モジュール１１７Ｂ、１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄの少なくとも一部が、ソフトウェアモジュールとハードウェアデバイスとの組合せとして実施される。勾配一致モジュール１１７Ａ、スペクトル一致モジュール１１７Ｂ、１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄがどのように実施されるかに関して、必ずしも必要ではない。
【００２７】
一般に、勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、および第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃは、下記の式（１）等の所定の式で表す所定のアルゴリズムに基づいて実施される。
【数１】
2015033582.tif 000003
【００２８】
ここで、αは所定の係数、Ｍiは疎スペクトルデータセットの１つ、Ｄpanはパンクロマティック密データセット、ｇiはパンシャープンスペクトルデータセットの対応する１つである。すなわち、Ｅ（ｇｉ）は最適化のために最小化される目的汎関数である。さらに、記号Ωは統合する面積を単に意味し、全データが上記の場合に統合される。ｇjは、他のスペクトルデータセットからの情報を含むようにすべてのｊまたはすべてのデータセットにわたって合計されて、データセットｇi、目的汎関数の質を実質的に向上させる。
【００２９】
データパンシャープン処理ユニット１１７の一実施形態では、勾配一致モジュール１１７Ａが、式（２）で表されるような分解能回復のための第１項を実行する。
【数２】
2015033582.tif 000004
【００３０】
これは、パンクロマティック密データセットからの詳細の導入を促す。所定の第１の係数値λ１は、密度回復のための勾配一致項に対して重み付けし、０〜１の範囲を有する。
【００３１】
同様に、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂは、式（３）で表すように、階調を疎データセットに対して忠実に維持するための第２項を実行する。
【数３】
2015033582.tif 000005
【００３２】
これは、スペクトル特徴とマルチスペクトルデータセットとの一致を強化する。第２項は一度に１つのデータセットについて疎および密を一致させた後、すべてのデータセットを合計する。所定の第２の係数値λ２は、階調を疎データセットに対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、０〜１の範囲を有する。
【００３３】
場合によって、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃは、式（４）で表すように、階調を疎データセットに対して忠実に維持するための第２項を実行する。
【数４】
2015033582.tif 000006
【００３４】
これはスペクトル特徴とマルチスペクトルデータセットとの一致を強化する。第３項は、異なるレベルの疎に一致する相関項と呼ばれる。たとえば、第１のスペクトルビンは第２のスペクトルビンに一致する。いずれの場合にも、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂと第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃとの両方が、実質的に、階調を密パンクロマティックデータセットに対して忠実に維持する。所定の第３の係数値λ３は、階調を疎データセットに対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、０〜１の範囲を有する。
【００３５】
これに関し、データパンシャープン処理ユニット１１７の別の実施形態は、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃを含むことができず、またはこれを作動させないため、データパンシャープン処理ユニット１１７は勾配一致モジュール１１７Ａと第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂとを備えるだけである。前記汎関数の第１の変分を導き出すことにより、前記汎関数は、場合によって、式（５）で表されるような標準勾配下降アルゴリズムによって最小化される。
【数５】
2015033582.tif 000007
【００３６】
記号の一部を反復するため、Ｍiはスペクトル疎データセットの１つ、Ｄpanはパンクロマティック密データセット、およびｇiはパンシャープンスペクトルデータセットの対応する１つである。すなわち、Ｅ（ｇｉ）は最適化のために最小化される目的汎関数である。さらに別の実施形態では、強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄが、場合によって、式（６）で表すようなデータセットの鮮明化を促進するための以下の項を実行する。
【数６】
2015033582.tif 000008
【００３７】
上記項は、式（７）に示すような最急下降等の更新式でデータセットを鮮明化するための逆拡散項と呼ばれる。所定の第４の係数値λ４は、ショックフィルタの強度についての逆拡散項に対して重み付けし、０〜１の範囲を有する。
【数７】
2015033582.tif 000009
【００３８】
前記４つの所定の係数λ１〜λ４を使用して、勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄの４つの競合する項の相対強調に対して重み付けし、最終的に１組の密スペクトルデータセットＨ１〜Ｈｎを出力する。係数λ１〜λ４の合計は、一実施形態のものに等しい。データパンシャープン処理ユニット１１７の他の実施形態は、前記モジュールに限定されず、場合によって他のモジュールを備える。いずれの場合にも、実施形態は、これらのモジュールを制御する種々の方法で実施され、モジュールの一部または全部が、場合によって、並行して操作されるようにする。
【００３９】
次に図６を参照すると、フローチャートは、少なくとも１つの密パンクロマティックエネルギー積分データに基づいてパンシャープンスペクトルエネルギーデータを生成するために、疎スペクトルエネルギーデータをパンシャープン処理する例示的なプロセスに含まれるステップまたは行為を示す。例示的なプロセスは、場合によって単一のステップに組み合わせられ、または場合によってサブステップにさらに分割される、あるステップを単に示す。例示的なプロセスは、図示したステップまたは行為に必ずしも限定されない。加えて、ステップおよび行為のそれぞれは、単一のユニットまたはデバイスに必ずしも対応せず、場合によって、複数のユニットまたはデバイスにより実行される。
【００４０】
図６をさらに参照すると、疎スペクトル画像がステップＳ１００で得られる。一実施形態では、所定数の疎スペクトルエネルギーデータセットが、ＣｄＴｅ／ＣｄＺｎＴｅ検出器等のある光子計数検出器で最初に取得される対応するスペクトルビンデータから再構成される。疎スペクトルエネルギーデータセットが実施形態において光子計数検出器で取得されるが、疎スペクトルエネルギーデータセットがパンシャープン処理のために利用可能であれば、これらのデータセットがステップＳ１００でどのように得られるかに関する限定はない。
【００４１】
同様に、少なくとも１つの密パンクロマティックデータセットがステップＳ１１０で得られる。一実施形態で、少なくとも１つの密パンクロマティックデータセットが、あるエネルギー積分検出器で最初に取得される。密パンクロマティックデータセットがパンシャープン処理のために利用可能であれば、これらのデータセットがステップＳ１１０でどのように得られるかに関する限定はない。さらに、ステップＳ１００およびＳ１１０の時間的順序は、特に限定はない。これに関し、ステップＳ１００およびＳ１１０は、場合によって、並行して実行するようにしてもよい。
【００４２】
図６をさらに参照すると、複数の疎スペクトルエネルギーデータセットおよび少なくとも１つの密パンクロマティックデータセットが得られた後、ステップＳ１２０で、密パンクロマティックデータセットおよび他の疎スペクトルエネルギーデータセットに基づいて、上記アルゴリズムの１つ等の所定の技術により、疎スペクトルエネルギーデータセットのそれぞれがパンシャープン処理される。パンシャープン処理ステップＳ１２０は特定のアルゴリズムに限定されず、場合によって、前述したパンシャープン処理アルゴリズムの他の変形を含む。一実施形態によれば、１つの例示的なアルゴリズムが、図４に示すように、勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄのある組合せにより実行されて、最終的に１組の密スペクトルエネルギーデータセットＨ１〜Ｈｎを出力する。勾配一致モジュール１１７Ａ、第１のスペクトル一致モジュール１１７Ｂ、第２のスペクトル一致モジュール１１７Ｃ、および強度ショックフィルタモジュール１１７Ｄはそれぞれ、式（２）、（３）、（４）および（６）により表されるように、パンシャープン処理ステップＳ１２０の種々の態様を実行する。
【００４３】
例示的なプロセスの前述した特徴のため、複数組のパンシャープンスペクトルエネルギーデータセットが、場合によって、選択されたパンシャープン処理技術に基づいて得られる。さらに、密スペクトルエネルギーデータセットのそれぞれが、場合によって、関心領域（ＲＯＩ）における特定の必要性により選択されたパンシャープン処理技術に基づいて得られる。言い換えると、選択されたパンシャープン処理技術は、ステップＳ１２０において複数の疎スペクトルエネルギーデータセットをパンシャープン処理する際に必ずしも同一ではない。
【００４４】
データパンシャープン処理ステップＳ１２０の結果として、密スペクトルエネルギーデータセットが、ステップＳ１３０で出力される。出力ステップＳ１３０は、１つの目的汎関数ｇiが最小化され、対応する密スペクトルデータセットが１つの例示的なプロセスにおいて出力されるときに、場合によって逐次的である。別の例示的なプロセスでは、出力ステップＳ１３０は、すべての密スペクトルエネルギーデータセットが得られるまで待機する。いずれの場合にも、密スペクトルエネルギーデータセットのそれぞれが、出力ステップ１３０の終了時に使用するために出力される。
【００４５】
図６のサイノグラムパンシャープン処理ステップＳ１２０に関して一般的に説明した後、パンシャープン処理ステップＳ１２０のより詳細な態様を、１つの例示的なプロセスで図７にさらに示す。１つの例示的なプロセスでは、パンシャープン処理ステップＳ１２０が、スペクトルデータのｉ番目のビンを選択するステップＳ２００と、目的汎関数を最小化するステップＳ２１０と、場合によってパラメータまたは重みを調節するステップＳ２２０と、すべての疎スペクトルエネルギーデータセットがパンシャープン処理されたか否かに関して判定するステップとをさらに含む。
【００４６】
図７をさらに参照すると、ビンを選択するステップＳ２００は、所定の光子計数検出器で取得されたスペクトルデータのｉ番目のビンに対応する疎スペクトルエネルギーデータセットを選択する。一実施形態では、ｉ番目のビンが、指数ｉを１だけ増加させることにより、１〜ｎ番目のビンから連続して選択される。別の実施形態では、ｉ番目のビンが、場合によって、特定の材料ベースに対して、ユーザベースのあるスペクトル情報により選択される。たとえば、５つのスペクトルエネルギーデータセットが、５つのビンを有する光子計数検出器により取得される。
【００４７】
最小化ステップＳ２１０では、目的汎関数が、スペクトルデータのｉ番目のビンに対応する選択された疎スペクトル画像について最小化される。前述したように、パンシャープンスペクトルエネルギーデータセットは、一実施形態における式（５）等のエネルギー関数を最小化することにより見出される。一般に、パンシャープン処理技術の使用は、疎スペクトルエネルギーデータセットを改良するための反復技術の使用よりもコンピュータ的に効率的である。他方、パンシャープン処理技術の使用は、場合によって、代替実施形態において、反復技術の使用と組み合わされる。
【００４８】
パラメータ調節ステップＳ２２０では、ある所定のパラメータが、場合によって調節されて、サイノグラムパンシャープン処理プロセス中にスペクトルエネルギーデータセットの質をさらに向上させる。オプションのパラメータは、式（１）に示したように、λ１、λ２、λ３およびλ４ならびにα等の重みを含む。これに関し、αは所定の係数である。所定の第１の係数値λ１は分解能回復のための勾配一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。所定の第２の係数値λ２は、階調を疎スペクトルエネルギーデータセットに対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。所定の第３の係数値λ３は、階調を疎スペクトルエネルギーデータセットに対して忠実に維持するためのスペクトル一致項に対して重み付けし、例示的な値０．１、０．２５、０．５、０．７５または１．０を有する。パラメータ値は、ユーザ入力に基づいて、しばしば経験的に調節される。
【００４９】
最後に、データパンシャープン処理プロセスを終了すべきか否かについて判定される。すなわち、対象の疎スペクトルエネルギーデータセットのすべてがステップＳ２００〜Ｓ２１０の所定の技術によりパンシャープン処理されているか否かについて一般に判定される。ステップＳ２３０で、疎スペクトルエネルギーデータセットのすべてがパンシャープン処理されている場合、例示的なパンシャープン処理プロセスはそれ自体を終了する。他方、ステップＳ２３０で疎スペクトルエネルギーデータセットのすべてがパンシャープン処理されているわけではないと判定された場合、例示的なパンシャープン処理プロセスが、選択ステップＳ２００から繰り返すことにより継続される。
【００５０】
次に図８Ａ、８Ｂ、８Ｃおよび８Ｄを参照すると、画像はパンシャープン画像の例示的な結果を示す。図８Ａは、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器で取得されたスペクトルデータのフルビューから再構成された５１２×５１２真像または高分解能スペクトル画像である。単一の真像が例示されているが、場合によって、複数のスペクトル画像が生成される。高分解能スペクトル画像は、光子計数検出器でデータのフルビューを使用して、所定の再構成アルゴリズムに基づき再構成されている。
【００５１】
図８Ｂは、所定の画像領域パンシャープン処理技術に基づいて高分解能パンクロマティック画像および低分解能スペクトル画像から生成された、同一の所定のファントムの５１２×５１２高分解能またはパンシャープンスペクトル画像である。高分解能パンシャープンスペクトル画像は、パンシャープン処理アルゴリズムの群から選択された所定のパンシャープン処理アルゴリズムに基づいて生成されている。図示したように、パンシャープンスペクトル画像は、そのスペクトル特性を維持しつつ、未処理の低分解能スペクトル画像についてその分解能を実質的に向上させている。
【００５２】
図８Ｃは、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成された、所定のファントムの５１２×５１２統合画像または高分解能パンクロマティック画像である。単一の画像が例示されているが、場合によって、複数の密パンクロマティック画像が生成される。統合画像は、エネルギー積分検出器でデータのフルビューを使用して、所定の再構成アルゴリズムに基づき再構成されている。
【００５３】
図８Ｄは、所定のデータ領域パンシャープン処理技術に基づいて密パンクロマティックデータおよび疎スペクトルエネルギーデータを使用して、パンシャープンスペクトルデータから生成された、同一の所定のファントムの５１２×５１２高分解能サイノグラム復元画像である。パンシャープンスペクトルデータは、データパンシャープン処理アルゴリズムの群から選択された所定のデータパンシャープン処理アルゴリズムに基づいて生成されている。図示したように、サイノグラム復元画像は、そのスペクトル特性を維持しつつ、未処理の低分解能スペクトル画像についてその分解能を実質的に向上させる。
【００５４】
次に図９Ａ、９Ｂ、９Ｃおよび９Ｄを参照すると、関心領域（ＲＯＩ）が、本Ｘ線コンピュータ断層撮像装置における所定のデータパンシャープン処理技術に基づいて実質的に改良される。例示的なファントムの１つは、腹部を通る軸方向スライスを表し、骨、肝臓、体液、および筋肉からなる楕円を含む。一般に、光子計数検出器のエネルギービンのそれぞれからの、パンシャープンスペクトルエネルギーデータセットは、グランドトゥルースまたは密パンクロマティック画像の分解能のほぼすべてを、高コントラストな対象におけるスペクトル歪みのいくつかの小さな例外を有して、実質的に回復させている。図９は、特定のエネルギービンからの疎画像における１３５ｋＶＰの特定のビンからのスペクトルデータを使用して特定のＲＯＩを改良する様子を示す。
【００５５】
図９Ａは、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のある光子計数検出器で取得されたスペクトルデータのフルビューから再構成された、関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２真像または高分解能スペクトル画像である。単一の真像が例示されているが、場合によって、複数のスペクトル画像が生成される。高分解能スペクトル画像は、光子計数検出器でデータのフルビューを使用して、所定の再構成アルゴリズムに基づき再構成されている。
【００５６】
図９Ｂは、所定の画像領域パンシャープン処理技術に基づいて高分解能パンクロマティック画像および低分解能スペクトル画像から生成された、同一の所定のファントムの、対応する関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２高分解能またはパンシャープンスペクトル画像である。高分解能パンシャープンスペクトル画像は、パンシャープン処理アルゴリズムの群から選択された所定のパンシャープン処理アルゴリズムに基づいて生成されている。図示したように、パンシャープンスペクトル画像は、そのスペクトル特性を維持しつつ、未処理の低分解能スペクトル画像についてその分解能を実質的に向上させている。
【００５７】
図９Ｃは、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置のあるエネルギー積分検出器で取得された非スペクトルデータから再構成された、同一の所定のファントムの、対応する関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２統合画像または高分解能パンクロマティック画像である。単一の画像が例示されているが、場合によって、複数の密パンクロマティック画像が生成される。統合画像は、エネルギー積分検出器でデータのフルビューを使用して、所定の再構成アルゴリズムに基づき再構成されている。
【００５８】
図９Ｄは、所定のデータ領域パンシャープン処理技術に基づいて密パンクロマティックデータおよび疎スペクトルエネルギーデータを使用してパンシャープンスペクトルデータから生成された、同一の所定のファントムの、対応する関心領域（ＲＯＩ）における５１２×５１２高分解能サイノグラム復元画像である。パンシャープンスペクトルデータは、データパンシャープン処理アルゴリズムの群から選択された所定のデータパンシャープン処理アルゴリズムに基づいて生成されている。図示したようなサイノグラム復元画像は、そのスペクトル特性を維持しつつ、未処理の低分解能スペクトル画像についてその分解能を実質的に向上させている。
【００５９】
次に図１０を参照すると、一対のグラフが、例示的なパンシャープン処理プロセスが材料分類にどのように影響するかを示す。種々のヨウ素およびカルシウム濃度のディスクを含む所定の材料分類ファントムを使用すると、例示的なパンシャープン処理プロセスは、異なるディスクのＲＯＩからの散布図によって示されるように、材料分類タスクに影響を与えることはできない。散布図から、材料分類は、例示的なパンシャープン処理プロセスによって大きく影響を受けることはない。
【００６０】
次に図１０Ａを参照すると、散布図は、密パンシャープンスペクトルデータセットにおける、３．５度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す。ｘ軸は第３のエネルギービンのＨＵ値であり、ｙ軸は第４のエネルギービンのＨＵ値である。さらに、点線はカルシウムを示し、点線はカルシウムを示す。カルシウムとヨウ素の材料分類の両方が、例示的なパンシャープン処理プロセス後に、密パンシャープンスペクトルデータセットにおいて第３および第４のビンの間で実質的に直線である。
【００６１】
次に図１０Ｂを参照すると、散布図は、密パンクロマティックデータセットにおける、３．３度の角度分離を有するカルシウムとヨウ素の材料分類を示す。ｘ軸は第３のエネルギービンのＨＵ値であり、ｙ軸は第４のエネルギービンのＨＵ値である。さらに、点線はカルシウムを示し、点線はカルシウムを示す。カルシウムとヨウ素の材料分類の両方が、例示的なパンシャープン処理プロセス前に、密パンクロマティックデータセットにおいて第３および第４のビンの間で実質的に直線である。図１０Ａおよび１０Ｂの２つの散布図の間の比較の結果として、カルシウムとヨウ素の材料分類は、例示的なパンシャープン処理プロセスによって、第３および第４のビンの間で大きく影響を受けることはない。
【００６２】
以上述べた本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置によれば、再構成前のサイノグラムデータ（すなわち、光子計数検出器によって検出された疎スペクトルデータ、エネルギー積分検出器によって検出される密パンクロマティックデータ）を用いてパンシャープン処理を実行し、パンシャープンスペクトルエネルギーデータを生成する。これにより、解像度の高いスペクトルエネルギーデータ、及びこれに基づく高分解能スペクトル画像を生成することができる。特に、再構成前のサイノグラムを用いてパンシャープン処理を実行するため、再構成後の（エネルギー積分データに基づく）高分解能パンクロマティック画像及び再構成後の（スペクトルエネルギーデータに基づく）低分解能スペクトル画像とを用いて高分解能スペクトル画像を生成する場合に比して、精度の高いデータを生成することができる。また、本パンシャープン処理によって得られた解像度の高いスペクトルエネルギーデータを用いれば、再構成段階で、種々のフィルタ処理を適用することも可能である。
【００６３】
上記実施形態では、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置においてパンシャープンスペクトルエネルギーデータを取得するためのパンシャープン処理を実行する場合を例示した。しかしながら、当該例に拘泥されず、エネルギー積分検出器を用いて取得されたエネルギー積分データ、光子計数検出器を用いて取得されたスペクトルエネルギーデータを予め記憶しておき、事後的に医用画像処理装置において本実施形態に係るパンシャープン処理を実行するようにしてもよい。係る場合、本実施形態に係るパンシャープン処理を実現する専用プログラムをインストールし、これを起動することで、医用ワークステーションやパーソナルコンピュータによって実現するようにしてもよい。
【００６４】
上記において、多くの特徴および利点について、構造および機能の詳細と共に記載したが、開示は例示的なものにすぎないこと、ならびに、詳細、特に形状、サイズ、および部品の配置の状態と、ソフトウェア、ハードウェア、または両方の組合せの実施とに変更を行うことができるが、添付の特許請求の範囲を表す用語の広く一般的な意味で示される最大限まで、変更が実施形態の原理内に含まれることを理解されたい。
【符号の説明】
【００６５】
１３Ｄ−１…検出素子、１００…ガントリ、１０１…Ｘ線管、１０２…環状フレーム、１０３…Ｘ線検出器、１０３Ａ、１０３Ｄ…エネルギー積分検出器、１０３Ｂ…光子計数検出器、１０３Ｃ…コリメータ、１０３Ｄ−２…スリット、１０４…データ収集回路、１０５…非接触データ送信機、１０６…前処理デバイス、１０７…回転ユニット、１０９…高電圧発生器、１１０…システムコントローラ、１１１…データ収集デバイス、１１２…記憶デバイス、１１４…再構成デバイス、１１５…入力デバイス、１１６…表示デバイス、１１７…データパンシャープン処理ユニット、１１７Ａ…勾配一致モジュール、１１７Ｂ…スペクトル一致モジュール、１１７Ｃ…スペクトル一致モジュール、１１７Ｄ…強度ショックフィルタモジュール、２００…スキャン計画支援装置。
【図１】
2015033582.tif 000011
【図２】
2015033582.tif 000012
【図３】
2015033582.tif 000013
【図５】
2015033582.tif 000014
【図６】
2015033582.tif 000015
【図７】
2015033582.tif 000016
【図１０Ａ】
2015033582.tif 000017
【図１０Ｂ】
2015033582.tif 000018
【図４】
2015033582.tif 000019
【図８Ａ】
2015033582.tif 000020
【図８Ｂ】
2015033582.tif 000021
【図８Ｃ】
2015033582.tif 000022
【図８Ｄ】
2015033582.tif 000023
【図９Ａ】
2015033582.tif 000024
【図９Ｂ】
2015033582.tif 000025
【図９Ｃ】
2015033582.tif 000026
【図９Ｄ】
2015033582.tif 000027