(57)【要約】  可変マルチゲイン検出器（１２０）の各ダイナミックレンジと関連するゲインイメージとそれとは別のオフセットイメージを含む可変マルチゲイン検出器を用いて生成されたデータの処理である。イメージを可変生データに適用し、制御システム（１１０）を用いて可変マルチゲイン補正データを生成する。実施形態に含まれるのは、マルチゲイン補正データから可変イメージデータを生成するように構成されたルックアップテーブルを生成して使用するシステムと方法であり、可変マルチゲインデータを非マルチゲイン一定ゲインデータ（１００）に変換するグローバルゲインレシオを生成する実施形態である。
2008503156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出システムであって、
複数のマルチゲイン検出器であって、各マルチゲイン検出器は生のマルチゲインデータの要素を生成するように構成され、各生マルチゲインデータ要素はスカラー値を含みダイナミックレンジと関連づけられているところの複数のマルチゲイン検出器と、
前記生マルチゲインデータ要素、第１のゲインファクタイメージ、及び第２のゲインファクタイメージを格納するように構成されたメモリであって、前記第１のゲインファクタイメージは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第１のダイナミックレンジと関連するゲインファクタを含み、前記第２のゲインファクタイメージは前記複数のマルチケイン検出器のそれぞれの第２のダイナミックレンジと関連するゲインファクタを含むところのメモリと、
検出器ゲインの前記生マルチゲインデータ要素を補正するように構成された計算命令であって、該検出器ゲイン補正は各生マルチゲインデータ要素のダイナミックレンジ、第１のゲインファクタイメージ、及び第２のゲインファクタイメージに基づくところの計算命令と、を有することを特徴とする検出システム。
【請求項２】
検出システムであって、
複数のマルチゲイン検出器であって、各マルチゲイン検出器は生のマルチゲインデータの要素を生成するように構成され、各生マルチゲインデータ要素はスカラー値とダイナミックレンジを示す少なくとも１ビットとを含むところの複数のマルチゲイン検出器と、
前記生マルチゲインデータを補正して補正マルチゲインデータとするように構成された計算命令と、
前記補正マルチゲインデータを格納し、マルチゲインルックアップテーブルを格納するように構成されたメモリであって、前記マルチゲインルックアップテーブルは前記補正マルチゲインデータを規格化非マルチゲインデータに直接変換するように構成されたところのメモリと、を有することを特徴とする検出システム。
【請求項３】
請求項１、２、３３、または４２のいずれか一項に記載のデータ取得システムであって、
前記複数のマルチゲイン検出器はデュアルゲイン検出器を含むことを特徴とするデータ取得システム。
【請求項４】
請求項１−３、３３、または４２のいずれか一項に記載のデータ取得システムであって、
前記複数のマルチゲイン検出器はダイナミックゲインスイッチングモードで動作するように構成されていることを特徴とするデータ取得システム。
【請求項５】
請求項１−３、３３、または４２のいずれか一項に記載のデータ取得システムであって、
前記複数のマルチゲイン検出器はデュアルリードサンプリングモードで動作するように構成されていることを特徴とするデータ取得システム。
【請求項６】
請求項１−５または３３いずれか一項に記載のデータ取得システムであって、
前記メモリは第１のオフセットイメージと第２のオフセットイメージを記憶するように構成され、前記第１のオフセットイメージは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第１のダイナミックレンジと関連するオフセットを含み、前記第２のオフセットイメージは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第２のダイナミックレンジと関連するオフセットを含むことを特徴とするデータ取得システム。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ取得システムであって、
前記計算命令は検出器オフセットの前記生マルチゲインデータ要素を補正するように構成され、該検出器オフセット補正は各生マルチゲインデータ要素のダイナミックレンジ、第１のゲインオフセットイメージ、及び第２のゲインオフセットイメージに基づくことを特徴とする検出システム。
【請求項８】
請求項１、３−７または３３いずれか一項に記載のデータ取得システムであって、
前記メモリはさらにマルチゲインルックアップテーブルを格納するように構成され、前記マルチゲインルックアップテーブルは補正マルチゲインデータを規格化非マルチゲインデータに直接変換するように構成されていることを特徴とするデータ取得システム。
【請求項９】
請求項８に記載のデータ取得システムであって、
前記マルチゲインルックアップテーブルは、第１のダイナミックレンジを用いて生成されたデータを変換するように構成された第１のレコードセットと、前記第２のダイナミックレンジを用いて生成されたデータを変換するように構成された第２のレコードセットと、を含むことを特徴とするデータ取得システム。
【請求項１０】
請求項１−８または９いずれか一項に記載のデータ取得システムであって、
各生マルチゲインデータ要素はさらに関連するダイナミックレンジを示す少なくとも１ビットを含むことを特徴とするデータ取得システム。
【請求項１１】
請求項２ないし９、または１０いずれか一項に記載の検出システムであって、
前記マルチゲインルックアップテーブルは、マルチゲイン検出器の第１のダイナミックレンジを用いて生成されたデータを変換するように構成された第１のレコードセットと、マルチゲイン検出器の第２のダイナミックレンジを用いて生成されたデータを変換するように構成された第２のレコードセットと、を含むことを特徴とする検出システム。
【請求項１２】
請求項９、１１または３３いずれか一項に記載の検出システムであって、
前記第２のレコードセットはグローバルゲインレシオにより第１のレコードセットと関係付けられていることを特徴とする検出システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の検出システムであって、
前記グローバルゲインレシオは前記複数のマルチゲイン検出器の特徴の統計的表現であることを特徴とする検出システム。
【請求項１４】
請求項１２に記載の検出システムであって、
前記グローバルゲインレシオは前記複数のマルチゲイン検出器のメンバーと関連する個別ゲインレシオを代表するものであることを特徴とする検出システム。
【請求項１５】
請求項１ないし１４、３３または４２いずれか一項に記載の検出システムであって、
さらに制御システムを含むことを特徴とする検出システム。
【請求項１６】
生のマルチゲインデータを処理する方法であって、
スカラー値とそのスカラー値を生成するために用いたダイナミックレンジを示すデータを少なくとも記憶するように構成されたデータ構造に格納された生マルチゲインデータを取得するステップと、
ダイナミックレンジを示すデータを調べて前記スカラー値を生成するために用いられたダイナミックレンジを決定するステップと、
前記スカラー値が第１のダイナミックレンジを用いて生成されたとき、第１のオフセットイメージまたは第１のゲインイメージを用いて前記生マルチゲインデータから補正データを生成するステップであって、前記第１のオフセットイメージと第１のゲインイメージは前記第１のダイナミックレンジと関連付けられているところのステップと、
前記スカラー値が第２のダイナミックレンジを用いて生成されたとき、第２のオフセットイメージまたは第２のゲインイメージを用いて前記生マルチゲインデータから補正データを生成するステップであって、前記第２のオフセットイメージと第２のゲインイメージは前記第２のダイナミックレンジと関連付けられているところのステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１７に記載の方法であって、
マルチゲインルックアップテーブルを用いて前記生成された補正データから非マルチゲインデータを生成するステップであって、前記補正データはマルチゲインデータであるところのステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１６または１７に記載の方法であって、
前記生成された補正データから可視データを生成するステップであって、前記生成された可視データのデータサイズは前記生マルチゲインデータのデータサイズより大きいことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１６ないし１８いずれか一項に記載の方法であって、
前記生成された補正データから可視データを生成するステップであって、前記生成される可視データは第１のダイナミックレンジを用いて生成されるデータと第２のダイナミックレンジを用いて生成されるデータの両方を含むところのステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１６ないし１９いずれか一項に記載の方法であって、
前記生成された補正データから規格化された非マルチゲインデータを直接生成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１６ないし２０いずれか一項に記載の方法であって、
マルチゲインルックアップテーブルを用いて前記生成された補正データから規格化された非マルチゲインデータを直接生成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項１６ないし２１いずれか一項に記載の方法であって、
前記第１のゲインイメージを、前記生マルチゲインデータを補正して非マルチゲインデータに変換するように構成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項１６ないし２２いずれか一項に記載の方法であって、
マルチゲイン検出器アレイを用いて前記生マルチゲインデータを生成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項１６ないし２３いずれか一項に記載の方法であって、
前記生マルチゲインデータはデュアルゲインデータであることを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項１６ないし２４いずれか一項に記載の方法であって、
前記生成された補正データから可視データを生成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２６】
マルチゲインルックアップテーブルを生成する方法であって、
一組のマルチゲイン検出器を特徴付ける較正データを受け取るステップと、
前記較正データを用いてグローバルゲインレシオを計算するステップと、
前記マルチゲインルックアップテーブルの第１のレコードセットに、第１のデータを入れるステップであって、前記第１のレコードセットは前記マルチゲイン検出器の第１のダイナミックレンジと関連するところのステップと、
前記マルチゲインルックアップテーブルの第２のレコードセットに第２のデータを入れるステップであって、前記第２のデータは前記グローバルゲインレシオを用いて前記第１のデータから計算されるところのステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、
規格化要求に応じて前記第１のデータを選択するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２６または２７に記載の方法であって、
前記第１のデータと前記第２のデータは可視データを含むことを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２６ないし２８いずれか一項に記載の方法であって、
前記グローバルゲインレシオを計算するステップは、前記較正データに統計関数を適用するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２６ないし２９いずれか一項に記載の方法であって、
前記第１のレコードセットと前記第２のレコードセットにマルチゲインデータを入れるステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項２６ないし２８、または３０いずれか一項に記載の方法であって、
前記第１のレコードセットと前記第２のレコードセットにマルチゲインデータを入れるステップであって、前記第１のデータのデータサイズは前記マルチゲインデータのデータサイズと異なるところのステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項２６ないし３１いずれか一項に記載の方法であって、
前記マルチゲインルックアップテーブルは、ダイナミックレンジを示すデータを用いて索引されていることを特徴とする方法。
【請求項３３】
検出システムであって、
複数のマルチゲイン検出器と関連するマルチゲイン較正データの要素を生成する検出器アレイであって、前記マルチゲイン較正データ要素の第１のサブセットは前記複数のマルチゲイン検出器の第１のダイナミックレンジと関連し、前記マルチゲイン較正データ要素の第２のサブセットは前記複数のマルチゲイン検出器の第２のダイナミックレンジと関連しているところの検出器アレイと、
前記マルチゲイン較正データ要素を格納するように較正されたメモリと、
前記格納されたマルチゲイン較正データ要素を用いてグローバルゲインレシオを計算するように較正された計算命令と、
マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換するように較正されたマルチゲインルックアップテーブルを格納するように構成されたメモリと、
前記マルチゲインルックアップテーブルの第１のレコードセットに、第１のデータを入れるように較正された計算命令であって、前記第１のレコードセットは前記複数のマルチゲイン検出器の第１のダイナミックレンジと関連するところの計算命令と、
前記マルチゲインルックアップテーブルの第２のレコードセットに第２のデータを入れるように較正された計算命令であって、前記第２のデータは前記グローバルゲインレシオを用いて前記第１のデータから計算されるところの計算命令と、を有することを特徴とする方法。
【請求項３４】
マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換する方法であって、
第１のダイナミックレンジを用いて複数のマルチゲイン検出器から第１の較正信号を検出するステップと、
第２のダイナミックレンジを用いて前記複数のマルチゲイン検出器から第２の較正信号を検出するステップと、
前記第１の較正信号と前記第２の較正信号を用いてグローバルゲインレシオを決定するステップであって、前記グローバルゲインレシオは前記第１の較正信号と前記第２の較正信号の統計的表現であるところのステップと、
前記グローバルゲインレシオを用いて前記マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換するステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法であって、
前記マルチゲインデータは補正データであることを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項３４または３５に記載の方法であって、
前記マルチゲインデータを変換するステップは、前記マルチゲインデータを規格化された非マルチゲインデータに直接変換するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３４ないし３６いずれか一項に記載の方法であって、
前記マルチゲインデータを変換するステップは、単一の処理ステップで、前記マルチゲインデータを変換して、その変換されたマルチゲインデータを規格化するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３８】
請求項３５ないし３７いずれか一項に記載の方法であって、
前記マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換するステップは、前記マルチゲインデータにゲインファクタ補正を適用するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３９】
グローバルゲインレシオを決定する方法であって、
複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第１のダイナミックレンジと関連する第１の個別ゲインファクタを含み、前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第２のダイナミックレンジと関連する第２の個別ゲインファクタを含む生の較正データを生成するステップと、
前記第１の個別ゲインファクタと前記第２の個別ゲインファクタを用いてグローバルゲインレシオを計算するステップであって、前記グローバルゲインレシオは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれと関連する個別ゲインレシオの統計的表現であり、前記複数のマルチゲイン検出器を用いて生成される生マルチゲインデータアレイを非マルチゲインデータに変換するように構成されているところのステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項４０】
請求項３９に記載の方法であって、
前記グローバルゲインレシオを計算するステップは、前記個別ゲインレシオを計算するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４１】
請求項３９または４０に記載の方法であって、
前記グローバルゲインレシオを計算するステップは、前記第１の個別ゲインレシオの統計的表現を計算するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４２】
検出システムであって、
複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第１のダイナミックレンジと関連する第１の個別ゲインファクタを含み、前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第２のダイナミックレンジと関連する第２の個別ゲインファクタを含むマルチゲイン較正データを生成する検出器アレイと、
前記第１の個別ゲインファクタと前記第２の個別ゲインファクタを用いてグローバルゲインレシオを計算するように構成されたコンピュータ命令であって、前記グローバルゲインレシオは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれと関連する個別ゲインレシオの統計的表現であり、前記複数のマルチゲイン検出器を用いて生成される生マルチゲインデータアレイを非マルチゲインデータに変換するように構成されているところのコンピュータ命令と、を有することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデータ処理の分野に関し、特にマルチゲイン検出器を用いて生成されたデータの処理の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、検出器は少なくともダイナミックレンジと精度により特徴付けられる。ダイナミックレンジは、検出器が正しく測定できる信号の最大値と最小値に関するものである。精度は、ダイナミックレンジ内で分離して識別できる信号レベルや信号値の数に関するものである。場合によっては、精度はビット数として表される。例えば、精度が８ビットの検出器は、測定値を２８（２５６）個の値の１つとして報告するように構成されている。あるいは、精度は、分離して識別できる信号レベル間の差の絶対量（例えば、１ｍＶ）として表される。
【０００３】
検出器は生データを生成し、その生データはゲインファクタとオフセットを用いて事後的に「補正値」に補正されることもある。例えば、補正データ値の計算には式Y=m(X-b)が用いられる。ここで、Ｙは補正値であり、Ｘは生データ値であり検出された信号強度を示し、ｍはゲインファクタ（ここでは線形であると仮定する）、ｂはオフセットである。このように、ゲインファクタとオフセットにより所与の入力信号に対する補正データ出力の大きさが決まり、検出器の設計者やユーザは予想される入力信号のタイプや大きさを予測してゲインファクタとオフセットを選択する。オフセット（ｂ）が１００ｍＶであり、ゲインファクタ（ｍ）が生データの単位あたり１ｍＶである８ビット電圧検出器は、１００ｍＶ（Ｘ＝０の場合）と３５５ｍＶ（Ｘ＝２５５の場合）の間の電圧を測定するように構成されている。この例では、１００単位の生データ出力（Ｘ＝１００）は０ｍＶに対応し、生データの１５０単位（Ｘ＝１５０）は５０ｍＶに対応する。
【０００４】
場合によっては、検出器アレイを使用して生データの２次元アレイが生成される。こうした生データのアレイの補正には、対応する「ゲインイメージ」と呼ばれるゲインファクタアレイと、「オフセットイメージ」と呼ばれるオフセットアレイを用い、補正データアレイを生成する。ゲインイメージとオフセットイメージは、検出器アレイ中の各検出器のゲインファクタとオフセットをそれぞれ有している。これらのゲインファクタとオフセットの決定は、データを取得する前の較正プロセス中に行われる。ゲインイメージとオフセットイメージにより、補正プロセスに際して周知の効率的な計算アルゴリズムを使用することができる。
【０００５】
補正データを事後的に規格化して「可視」データとし、ユーザに提示したりさらに処理したりしてもよい。例えば、補正データをカラースケールやグレースケールにマッピングして、ユーザにこれらの色を用いてデータを表したイメージを見せてもよい。場合によっては、多数のコンピュータモニターで使用されている標準のＲＧＢスケールに補正データをマッピングする。補正データの可視データへの規格化の実行は、生データの補正データへの補正とは別のステップにおいて、簡単なルックアップテーブルを用いて行われる。
【０００６】
検出器はマルチゲイン検出器と非マルチゲイン検出器に分けられる。マルチゲイン検出器のダイナミックレンジは可変である。例えば、デュアルゲイン検出器では、第１の「低」ダイナミックレンジを用いて強度が低い信号を測定し、第２の「高」ダイナミックレンジを用いて強度が高い信号を測定する。２つのダイナミックレンジでオフセット及び／またはゲインファクタが異なっていてもよい。マルチゲイン検出器を用いてマルチゲインデータを生成するアプローチが少なくとも２つ知られている：デュアルリードサンプリング（ＤＲＳ）とダイナミックゲインスイッチング（ＤＧＳ）である。
【０００７】
デュアルリードサンプリングアプローチでは、デュアルゲイン検出器を用いて２つの異なるダイナミックレンジにおいて２回のバックツーバックの測定を実行する。検出器から２つの生のスカラー値を生成する。１つは第１のダイナミックレンジに対応し、もう１つは第２のダイナミックレンジに対応するものである。第１の測定と第２の測定の時間には短い遅延がある。
【０００８】
ダイナミックゲインスイッチングアプローチでは、デュアルゲイン検出器のダイナミックレンジは測定中に変更される。この変更は検出信号に動的に応答するものである。一般的には、測定は、第１のゲインファクタを有する第１の（低い）ダイナミックレンジを用いて開始し、測定値が第１のダイナミックレンジの最大測定可能値に近づくと、検出器のゲインを第２の、より小さい、ゲインファクタに変更する。この結果、第２の（高い）ダイナミックレンジの相対精度は同じになるが、絶対精度はより低くなる。第１のダイナミックレンジは強度が低い信号の測定に使用することが好ましい。第１のダイナミックレンジの絶対精度は第２のダイナミックレンジの絶対精度より高いからである。ダイナミックゲインスイッチング検出器からのデータは、検出信号の大きさを表す生のスカラー値と、どのダイナミックレンジを用いてその生データ値を生成したかを示す１つ以上のゲインフラグと、を含む。
【０００９】
マルチゲイン検出器の利点は、データ取得中に受け取る入力信号に応じてオフセットとゲインファクタ（例えばダイナミックレンジ）を動的に変更できることである。よって、単一ゲイン検出器よりも利用可能な検出器の精度をより適切に使用することができる。デュアルゲイン検出器を２つの異なるダイナミックレンジを有するように設計することによって、入力信号の２つの異なるレンジを単一の出力レンジにマッピングすることができる。いろいろな入力レンジを単一の出力レンジにマッピングすると有利なことが多い。例えば、デュアルゲイン検出器は、固定の出力レンジを０と２５５（例えば８ビット）の間とし、入力レンジを単一強度の０と１００の間、及び０と５００の間とすることができる。両方の入力レンジを８ビット出力にマッピングすると、その後のデータ処理、操作、可視化はすべて８ビットデータに基づき行われる。このように、設計、開発、コストその他のファクタにより出力レンジを固定最大値に制限するようにしても、それに対応して入力レンジが制限されることには必ずしもならない。
【００１０】
デュアルゲイン検出器アレイを用いて画像を検出する時、そのアレイ中の検出器の一部は第１のダイナミックレンジを使用し、そのアレイ中のその他の検出器は第２のダイナミックレンジを使用してもよい。各検出器が使用するダイナミックレンジは、データ取得時毎にその検出器が受信する信号によって変わる。このようにダイナミックレンジが信号に依存するので、その結果得られるデータの処理が問題となる。その処理は、どのダイナミックレンジを用いて各データ値を生成したかに依存するからである。例えば、ゲインファクタとオフセットが異なればダイナミックレンジも異なるので、デュアルゲイン検出器はゲインファクタ値とオフセット値のペアを２つ伴う。その結果、生データアレイのゲインとオフセットを補正するには、先行技術である単一のゲインイメージと単一のオフセットイメージではもはや十分ではない。これらのイメージは検出器毎に１つのゲインファクタとオフセットしか含まないからである。それゆえ、先行技術では、デュアルゲインデータを処理する場合、ゲインイメージとオフセットイメージを使用する有利性は失われてしまう。むしろ、デュアルゲインデータの補正は、ファクタ値とオフセット値の単一のペアを用いて行われている。
【００１１】
ゲインとオフセットの補正に続いて、一般的に、デュアルゲインデータはまだマルチゲインであり、各データ値の解釈には、どのダイナミックレンジを用いてそのデータ値を生成したかを知らなければならない。このような場合、マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換するために、さらに別のステップを要する。この変換ステップは、ユーザに表示する可視データを生成する規格化ステップやさらに別の操作の前に実行される。
【００１２】
これらの理由やその他の理由により、先行技術によるマルチゲインデータの処理には、３つのステップが必要である：１）適当なゲインファクタとオフセットを用いた生のマルチゲインデータの補正、２）補正したマルチゲインデータの非マルチゲインデータへの変換、及び３）表示やさらに別の操作に適したスケールへの非マルチゲインデータの規格化。これらのタスクの実行に必要とされる計算やデータ操作の分量を最小化することが、特にマルチゲインデータアレイの処理においては、有利であると思われる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明はマルチゲイン検出器を用いて生成されたデータを処理するシステムと方法に関する。幾つかの実施形態では、これらのシステムと方法は、マルチゲイン検出器の各ダイナミックレンジのゲインイメージとオフセットイメージを含む。これらのイメージをマルチゲイン生データに適用してマルチゲイン補正データを生成する。本発明の幾つかの実施形態には、マルチゲインルックアップテーブルを生成して使用する方法が含まれる。このマルチゲインルックアップテーブルは、単一ステップで、補正マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換し、表示やその他の操作のためにその出力を規格化するように較正されている。
【００１４】
本発明の実施形態には、検出システムが含まれる。該検出システムは、複数のマルチゲイン検出器であって、各マルチゲイン検出器は生のマルチゲインデータの要素を生成するように構成され、各生マルチゲインデータ要素はスカラー値を含みダイナミックレンジと関連づけられているところの複数のマルチゲイン検出器と、前記生マルチゲインデータ要素、第１のゲインファクタイメージ、及び第２のゲインファクタイメージを格納するように構成されたメモリであって、前記第１のゲインファクタイメージは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第１のダイナミックレンジと関連するゲインファクタを含み、前記第２のゲインファクタイメージは前記複数のマルチケイン検出器のそれぞれの第２のダイナミックレンジと関連するゲインファクタを含むところのメモリと、検出器ゲインの前記生マルチゲインデータ要素を補正するように構成された計算命令であって、該検出器ゲイン補正は各生マルチゲインデータ要素のダイナミックレンジ、第１のゲインファクタイメージ、及び第２のゲインファクタイメージに基づくところの計算命令と、を有する。
【００１５】
本発明の実施形態には、検出システムが含まれる。該検出システムは、複数のマルチゲイン検出器であって、各マルチゲイン検出器は生のマルチゲインデータの要素を生成するように構成され、各生マルチゲインデータ要素はスカラー値とダイナミックレンジを示す少なくとも１ビットとを含むところの複数のマルチゲイン検出器と、前記生マルチゲインデータを補正して補正マルチゲインデータとするように構成された計算命令と、前記補正マルチゲインデータを格納し、マルチゲインルックアップテーブルを格納するように構成されたメモリであって、前記マルチゲインルックアップテーブルは前記補正マルチゲインデータを規格化非マルチゲインデータに直接変換するように構成されたところのメモリと、を有する。
【００１６】
本発明の実施形態には、生のマルチゲインデータを処理する方法が含まれる。該方法は、スカラー値とそのスカラー値を生成するために用いたダイナミックレンジを示すデータを少なくとも記憶するように構成されたデータ構造に格納された生マルチゲインデータを取得するステップと、ダイナミックレンジを示すデータを調べて前記スカラー値を生成するために用いられたダイナミックレンジを決定するステップと、前記スカラー値が第１のダイナミックレンジを用いて生成されたとき、第１のオフセットイメージまたは第１のゲインイメージを用いて前記生マルチゲインデータから補正データを生成するステップであって、前記第１のオフセットイメージと第１のゲインイメージは前記第１のダイナミックレンジと関連付けられているところのステップと、前記スカラー値が第２のダイナミックレンジを用いて生成されたとき、第２のオフセットイメージまたは第２のゲインイメージを用いて前記生マルチゲインデータから補正データを生成するステップであって、前記第２のオフセットイメージと第２のゲインイメージは前記第２のダイナミックレンジと関連付けられているところのステップと、を有する。
【００１７】
本発明の実施形態には、マルチゲインルックアップテーブルを生成する方法が含まれる。該方法は、一組のマルチゲイン検出器を特徴付ける構成データを受け取るステップと、前記構成データを用いてグローバルゲインレシオを計算するステップと、前記マルチゲインルックアップテーブルの第１のレコードセットに、第１のデータを入れるステップであって、前記第１のレコードセットは前記マルチゲイン検出器の第１のダイナミックレンジと関連するところのステップと、前記マルチゲインルックアップテーブルの第２のレコードセットに第２のデータを入れるステップであって、前記第２のデータは前記グローバルゲインレシオを用いて前記第１のデータから計算されるところのステップと、を有する。
【００１８】
本発明の実施形態には、検出システムが含まれる。該検出システムは、複数のマルチゲイン検出器と関連するマルチゲイン構成データの要素を生成する手段であって、前記マルチゲイン構成データ要素の第１のサブセットは前記複数のマルチゲイン検出器の第１のダイナミックレンジと関連し、前記マルチゲイン構成データ要素の第２のサブセットは前記複数のマルチゲイン検出器の第２のダイナミックレンジと関連しているところの手段と、前記マルチゲイン較正データ要素を格納するように較正されたメモリと、前記格納されたマルチゲイン較正データ要素を用いてグローバルゲインレシオを計算するように較正された計算命令と、マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換するように較正されたマルチゲインルックアップテーブルを格納するように構成されたメモリと、前記マルチゲインルックアップテーブルの第１のレコードセットに、第１のデータを入れるように較正された計算命令であって、前記第１のレコードセットは前記複数のマルチゲイン検出器の第１のダイナミックレンジと関連するところの計算命令と、前記マルチゲインルックアップテーブルの第２のレコードセットに第２のデータを入れるように較正された計算命令であって、前記第２のデータは前記グローバルゲインレシオを用いて前記第１のデータから計算されるところの計算命令と、を有する。
【００１９】
本発明の実施形態には、マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換する方法が含まれる。該方法は、第１のダイナミックレンジを用いて複数のマルチゲイン検出器から第１の較正信号を検出するステップと、第２のダイナミックレンジを用いて前記複数のマルチゲイン検出器から第２の較正信号を検出するステップと、前記第１の較正信号と前記第２の較正信号を用いてグローバルゲインレシオを決定するステップであって、前記グローバルゲインレシオは前記第１の較正信号と前記第２の較正信号の統計的表現であるところのステップと、前記グローバルゲインレシオを用いて前記マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換するステップと、を有する。
【００２０】
本発明の実施形態には、グローバルゲインレシオを決定する方法が含まれる。該方法は、複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第１のダイナミックレンジと関連する第１の個別ゲインファクタを含み、前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第２のダイナミックレンジと関連する第２の個別ゲインファクタを含む生の較正データを生成するステップと、前記第１の個別ゲインファクタと前記第２の個別ゲインファクタを用いてグローバルゲインレシオを計算するステップであって、前記グローバルゲインレシオは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれと関連する個別ゲインレシオの統計的表現であり、前記複数のマルチゲイン検出器を用いて生成される生マルチゲインデータアレイを非マルチゲインデータに変換するように構成されているところのステップと、を有する。
【００２１】
本発明の実施形態には、検出システムが含まれる。該検出システムは、複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第１のダイナミックレンジと関連する第１の個別ゲインファクタを含み、前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれの第２のダイナミックレンジと関連する第２の個別ゲインファクタを含むマルチゲイン較正データを生成する手段と、前記第１の個別ゲインファクタと前記第２の個別ゲインファクタを用いてグローバルゲインレシオを計算するように構成されたコンピュータ命令であって、前記グローバルゲインレシオは前記複数のマルチゲイン検出器のそれぞれと関連する個別ゲインレシオの統計的表現であり、前記複数のマルチゲイン検出器を用いて生成される生マルチゲインデータアレイを非マルチゲインデータに変換するように構成されているところのコンピュータ命令と、を有する。
【００２２】
本発明の上記その他の特徴、態様、有利性は、以下の説明と添付したクレームを参照すればよりよく理解できるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明は、マルチゲイン検出器アレイからマルチゲインデータを取得して処理する新しいシステムと方法を含む。これらの新しいシステムと方法には、新しい計算アプローチ、新しいデータ構造、及びこのデータ構造に適当なデータを入れる新しいストラテジが含まれる。
【００２４】
幾つかの実施形態において、生のデュアルゲインデータレコードアレイは、２つの異なるゲインイメージ及び／または２つの異なるオフセットイメージを用いて補正されたゲインファクタとオフセットである。一般的に、これらのゲインイメージの一方は、各デュアルゲイン検出器の高いダイナミックレンジに関連するゲインファクタアレイを含み、他方は、各デュアルゲイン検出器の低いダイナミックレンジに関連するゲインファクタアレイを含む。ダイナミックレンジ特有の複数のゲインイメージとダイナミックレンジ特有の複数のオフセットイメージを使用することにより、マルチゲインデータの補正プロセス中に効率的な計算アルゴリズムを使用できるようになる。
【００２５】
例えば、幾つかの実施形態において、デュアルゲインデータアレイの処理には、補正すべき各データ値に対して、適当な（高いダイナミックレンジまたは低いダイナミックレンジの）ゲインイメージと、そのゲインイメージ内の適当な値を選択することが含まれる。そして選択されたゲイン値を用いてその生データ値を補正する。先行技術と対比して、本発明の補正プロセスには、ゲインファクタとオフセットの単一のペアのみではなく、ゲインイメージ及び／またはオフセットイメージの選択が含まれる。このように、ゲインイメージとオフセットイメージを使用する有利性は、デュアルゲインデータアレイを補正する場合に効果がある。
【００２６】
本発明の実施形態には、補正したマルチゲインデータを規格化された非マルチゲインデータ（例えば可視データ）に変換することを含む。この変換と規格化は、先行技術の変換タスクと規格化タスクの両方を達成する単一のステップで実行してもよい。よって、変換プロセスは、単一ステップに、補正されたマルチゲインデータの非マルチゲインデータへの変換を含み、任意的に、ユーザへの表示やさらに別の処理に好適な可視化データへの非マルチゲインデータの規格化を含む。変換と規格の両方を単一の処理ステップで実行する時、先行技術と比較して処理要求を大幅に省くことができる。
【００２７】
幾つかの実施形態の変換／規格化プロセスの実施には、マルチゲインデータを用いてアクセス（例えばインデックス）され、変換され（非マルチゲイン）値と規格化された値を両方とも出力するように構成された新しいルックアップテーブルを用いる。ルックアップテーブルの使用にはマルチゲイン入力値を使用する。一般的に、マルチゲイン入力値は補正されたマルチゲインデータであり、ルックアップテーブル中のレコードを特定するものである。入力値を用いてルックアップテーブル中のレコードを特定する効率的な方法は、本発明の技術分野において周知である。特定したレコードには、マルチゲイン入力値とマッチするインデックス値と、変換／規格化プロセスの出力として読み出される可視データ値とが含まれる。可視データ出力がもはやマルチゲインデータではないというのは、可視データの操作は、どのダイナミックレンジを使用してその可視データが求められた元の生データを生成したかに依存しないという意味である。
【００２８】
これらの実施形態におけるルックアップテーブルは、変換と規格化の両方をできるものである。そのルックアップテーブル中のレコードはいろいろなダイナミックレンジと所望の規格化を考慮して値が入れられているからである。例えば、インデックス値は、マルチゲインデータ値のスカラー部分とマッチするように構成されたビットと、どのダイナミックレンジを用いてそのスカラー部分を生成したか示すマルチゲインデータのゲインフラグとマッチするように構成された１つ以上のビットとを含む。あるスカラー部分の値は、ダイナミックレンジが現れるたびに、ルックアップテーブル中に幾度か現れるが、そのたびに可視データ出力値はことなってもよい。よって、ある入力値に関連する可視データ出力は、その入力値を生成するのに使用されるダイナミックレンジに依存する。この依存関係により、マルチゲインデータを非マルチゲインデータに変換することができる。
【００２９】
さらに、ルックアップテーブルに適当な可視データ値を入れることにより、可視データの規格化を、ログスケール、特定のデータサイズ、グレースケール、ディスプレイのカラーレベル、ユーザの指定レンジ等に合わせて行うことができる。ルックアップテーブルにデータを入れる時、所望の規格化をできるように、第１のセットの可視データ出力値を選択する。残った可視データ出力値は第２のセットを含み、検出器アレイ中のマルチゲイン検出器のゲイン特性を考慮して第１のセットに基づき計算される。これらのゲイン特性は、個別に考慮されてもよいし、統計的に得られたパラメータにより表されてもよい。例えば、幾つかの実施形態において、「グローバルゲインレシオ（global
gain ratio）」を計算して、デュアルゲイン検出器アレイ中の各デュアルゲイン検出器と関連する個々のゲイン比の統計的な表示とする。（個々のゲイン比は、各ダイナミックレンジにおけるゲインファクタの比率である。）ここでさらに説明するように、第２セットの可視データ出力値は、第１セットの可視データ出力値にグローバルゲインレシオをかけることにより計算される。
【００３０】
グローバルゲインレシオは、マルチゲイン検出器アレイ中の各マルチゲイン検出器に関連するゲインファクタを代表するものである。この関係により、変換／規格化プロセスを実行でき、可視データが２つ以上のダイナミックレンジを用いて生成されたデータに基づくことからさもなければ生じるアーティファクトを最小化できる。例えば、２つの異なるダイナミックレンジを用いて生成された非マルチゲインデータ間の移り変わりが不連続にならないように変換プロセスを実行することが好ましい。先行技術において、これらの不連続を避けるには、各マルチゲイン検出器に関連するゲインファクタとオフセットのペアをそれぞれ考慮する必要があり、計算上の大きなオーバーヘッドとなっていた。幾つかの実施形態において変換／規格化プロセスは、個々のゲインファクタとオフセットのペアの表示としてグローバルゲインレシオを使用することにより、この計算オーバーヘッドを回避するように構成される。
【００３１】
統計的表示（例えば、グローバルゲインレシオ）を使用することにより、単一のルックアップテーブルを使用して、マルチゲイン検出器アレイの一部または全部のマルチゲイン検出器からのデータを変換し、規格化してもよい。これと比較して、統計的表示を使用しないと、ルックアップテーブルが検出器ごとに必要である。
【００３２】
可視出力データのデータサイズは、任意的に、マルチゲイン入力データのデータサイズよりも大きい。例えば、幾つかの実施形態において、マルチゲインデータは整数形式で操作されるが、可視出力データは浮動小数点として操作される。浮動小数点より整数を操作する方が一般的には効率的なので、マルチゲインデータの非マルチゲインデータへの変換を可視データに規格化するステップまで遅らせることにより、本発明のいろいろな実施形態の有利性を生かすことができる。
【００３３】
本発明の上記その他の態様の詳細をここで説明する。
【００３４】
図１は、本発明のいろいろな実施形態による、検出システム１００を示すブロック図である。検出器システム１００は、制御システム１１０と検出器装置１２０を含み、これらは通信チャネル１３０により結合されている。通信チャネル１３０は、一般的には、電子ケーブル、光ファイバー、無線接続等を含む。幾つかの実施形態において、制御システム１１０と検出器装置１２０は単一のユニットに組み込まれ、その場合、通信チャネル１３０は内部バスやコネクタ等である。制御システム１１０は、一般的には、ディスプレイ、離れた計算装置へのインターフェイス等を含むユーザ端末である。
【００３５】
検出器装置１２０は、検出器アレイ１４０、メモリ１５０、計算命令１６０、任意的プロセッサ１７０を含む。
【００３６】
検出器アレイ１４０は、例えばＸ線を検出するように構成された複数のデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄを含む。各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄは、例えばＸ線の信号に応答して、生のデュアルゲインデータを生成するように構成されている。デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄは、任意的に、検出器アレイ１４０中に配置され、被検出信号の「イメージ」を捕捉する。例えば、Ｘ線を検出する場合、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５ＤはＸ線画像を生成するように構成される。４つのデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄを例示のため示した。一般的に、検出器アレイ１４０は、４つより多いデュアルゲイン検出器を含む。
【００３７】
メモリ１５０は、検出器アレイ１４０、高ゲインファクタイメージ１５２、高ゲインオフセットイメージ１５４、低ゲインファクタイメージ１５６、及び／または低ゲインオフセットイメージ１５８を用いて生成されたデータを記憶するように構成されている。低ゲインファクタイメージ１５６は、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの高ダイナミックレンジに関連するゲインファクタを含み、高ゲインファクタイメージ１５２は、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの低ダイナミックレンジに関連するゲインファクタを含む。高ゲインオフセットイメージ１５４は、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの低ダイナミックレンジに関連するオフセットを含み、低ゲインオフセットイメージ１５８は、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの高ダイナミックレンジに関連するオフセットを含む。ここでさらに説明するように、高ゲインファクタイメージ１５２、高ゲインオフセットイメージ１５４、低ゲインファクタイメージ１５６、及び／または低ゲインオフセットイメージ１５８を用いて、検出器アレイ１４０を用いて生成したデータを補正する。
【００３８】
計算命令１６０は、メモリ１５０に記憶されたデータを処理し、検出器アレイ１４０を制御し、及び／または通信チャネル１３０を介して通信するように構成されている。計算命令１６０は、ソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアを含む。別の実施形態において、メモリ１５０、計算命令１６０、及び／またはプロセッサ１７０は、検出器装置１２０ではなく制御システム１１０に含まれてもよく、検出器装置１２０に加えて制御システム１１０にも含まれてもよい。プロセッサ１７０は、計算命令１６０を実行し、制御システム１１０との通信を制御し、メモリ１５０にアクセスし、検出器アレイ１４０を制御し、その他の動作を実行するように構成されている。
【００３９】
デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄは、例えば、ＤＲＳモード及び／またはＤＧＳモードで動作するように構成されている。デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５ＤがＤＲＳモードで動作する時、各測定結果は、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄからの２つのスカラーデータ値、すなわち各ダイナミックレンジについて１つのスカラーデータ値である。デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５ＤがＤＧＳモードで操作する時、各測定結果は、１つのスカラーデータ値と、どのゲインレンジがそのスカラーデータ値に適用されるかを示すレンジフラグとである。幾つかの実施形態において、レンジを示すフラグが単一ビットに組み込まれる。例えば、ＤＧＳモードで動作しているデュアルゲイン検出器１４５Ａの１４ビットインスタンスを用いた測定の結果、生の１４ビットスカラーデータ値と、どのダイナミックレンジにそのスカラーデータ値があてはまるかを示す１ビットのレンジフラグとが得られる。
【００４０】
図２は、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのどれかであるデュアルゲイン検出器に関連する応答曲線２１０と応答曲線２２０を示すグラフである。応答曲線２１０と応答曲線２２０は、それぞれ第１の（高い）ダイナミックレンジと第２の（低い）ダイナミックレンジに関連し、一般的にはデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの設計者またはユーザにより決定される。ラベル「高」と「低」は、それぞれ強度が相対的に「高い」または「低い」信号の検出に使用されるダイナミックレンジを示す。一般的に、高いダイナミックレンジも低いダイナミックレンジと比較して、広い範囲の信号強度を検出するように構成されている。図２の例では、応答曲線２１０と関連する高いダイナミックレンジは、入力レンジ２３０内の信号を検出するように構成され、応答曲線２２０と関連する低いダイナミックレンジは、入力レンジ２４０内の信号を検出するように構成されている。各応答曲線２１０、２２０のゲインファクタ（傾き）とオフセット（Ｙ切片）は異なる。別の実施形態では、これらの応答曲線の一方または両方が非線形であってもよい。図２では、２つの代替的な応答曲線があるので、異なる２つの入力レンジ（入力レンジ２３０と入力レンジ２４０）を、基本的に単一の出力レンジ２５０にマッピングできる。
【００４１】
デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５ＤのいずれかをＤＲＳモードで用いて、各ダイナミックレンジに関連した入力レンジを全部使って、スカラー値を生成できる。しかし、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５ＤをＤＧＳモードで使用する場合、各ダイナミックレンジを用いて、そのダイナミックレンジが最もよい結果をだすと思われる入力信号強度のデータを集める。よって、ＤＧＳモードでは、一般的に高ダイナミックレンジを用いて入力レンジ２６０中の信号を検出し、低ダイナミックレンジを用いて入力レンジ２４０中の信号を検出する。入力レンジ２４０と入力レンジ２６０は、ＤＧＳモードの遷移閾値２７０により区別される。
【００４２】
図３は、デュアルゲインデータレコードの例を示している。このデュアルゲインデータレコードは、参照数字３００で示され、ＤＧＳモードで動作するデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの出力を格納するように構成されている。この出力は、少なくともスカラーデータ値と１つのゲインフラグとを含む。図示した実施形態では、デュアルゲインデータレコード３００は、全部で１６ビットのデータを含むデータ要素を保持するように構成されている。下位１４ビット（ビット０−１３）を用いてスカラーデータを格納し、１５番目のビット（ビット１４）を用いてレンジ表示ゲインフラグを格納する。この例は、ＤＧＳモードのデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのいずれかの１４ビットインスタンスを用いてデータの格納に好適である。別の実施形態では、デュアルゲインデータレコードは他のデータサイズを格納するように構成される。別の実施形態では、２つより多いダイナミックレンジを含んでいれば、１６番目のビット（ビット１５）も用いてダイナミックレンジ情報を格納する。デュアルゲインデータレコード３００を用いてメモリ１５０に生のデュアルゲインデータ及び／または補正デュアルゲインデータを格納する。
【００４３】
図４は、検出器アレイ１４０を用いて生成した生のデュアルゲインデータを格納する、または対応する補正デュアルゲインデータを格納するように構成されたデュアルゲインデータレコード３００のマルチゲインデータアレイ４００を示す図である。マルチゲインデータアレイ４００の各要素はデュアルゲインデータレコード３００の少なくとも１つのインスタンス（instance）を含む。よって、図示した例では、マルチゲインデータアレイ４００は、デュアルゲインデータレコード３００の２５６（１６×１６）このインスタンスを含む。メモリ１５０は、任意的に、マルチゲインデータアレイ４００を格納するように構成される。幾つかの実施形態では、メモリ１５０は、６５Ｋ以上のデュアルゲインデータレコード３００を含むマルチゲインデータアレイ４００のインスタンスを格納するように構成されている。
【００４４】
図５は、デュアルゲインレコード３００を用いて生のデュアルゲインデータアレイから補正デュアルゲインデータアレイを生成する方法を示す図である。この方法は計算命令１６０を用いて実行することができる。生データ受け取りステップ５１０において、生のデュアルゲインデータをプロセッサ１７０が受け取り、計算命令１６０の制御下で処理して補正データとする。幾つかの実施形態では、処理する生のデュアルゲインデータはメモリ１５０から受け取る。幾つかの実施形態では、生のデュアルゲインデータは検出器アレイ１４０から直接付け取られる。
【００４５】
レベル決定ステップ５２０において、受け取ったデータ中の各デュアルゲインレコード３００のゲインフラグを調べて、どのダイナミックレンジ（高または低）を用いてそのデュアルゲインレコード３００に格納された生のデュアルゲインデータを生成したか判断する。受け取った生デュアルデータが高ダイナミックレンジを用いて生成されたものである場合、低ゲインオフセット適用ステップ５３０を実行してデータオフセットを補正し、低ゲインファクタ適用ステップ５４０を実行してデータゲインを補正する。低ゲインオフセット適用ステップ５３０と低ゲインファクタ適用ステップ５４０の結果、生データ受け取りステップ５１０で受け取った生のデュアルゲインデータに対応する補正デュアルゲインデータが得られる。一般的には、補正デュアルゲインデータはマルチゲインデータアレイ４００に格納される。受け取った生デュアルデータが低ダイナミックレンジを用いて生成されたものである場合、高ゲインオフセット適用ステップ５５０と高ゲインファクタ適用ステップ５６０を実行して対応するデュアルゲイン補正データを生成する。
【００４６】
低ゲインオフセット適用ステップ５３０と高ゲインオフセット適用ステップ５５０は、それぞれ低ゲインオフセットイメージ１５８と高ゲインオフセットイメージ１５４を含み、生デュアルゲインデータのオフセットを補正する。低ゲインオフセットイメージ１５８は、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのそれぞれの高ダイナミックレンジと関連するオフセットを含む。同様に、高ゲインオフセットイメージ１５４は、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのそれぞれの低ダイナミックレンジと関連するオフセットを含む。低ゲインファクタ適用ステップ５４０と高ゲインファクタ適用ステップ５６０は、それぞれ低ゲインファクタイメージ１５６と高ゲインファクタイメージ１５２を含み、生デュアルゲインデータのゲインを補正する。低ゲインファクタイメージ１５６は、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの高ダイナミックレンジに関連するゲインファクタを含み、高ゲインファクタイメージ１５２は、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄの低ダイナミックレンジに関連するゲインファクタを含む。別の実施形態では、オフセット補正とゲインファクタ補正の順序は反対であってもよい。
【００４７】
一般的に、生データ受け取りステップ５１０から低ゲインファクタ適用ステップ５４０まで、または高ゲインファクタ適用ステップまでを、マルチゲインデータアレイ４００中の各デュアルゲインデータレコード３００に対して実行する。ステップ５３０、５４０、５５０及び５６０は順次実行しても並行して実行してよい。これらのステップが完了すると、マルチゲインデータアレイ４００に補正デュアルゲインデータが入れられる。
【００４８】
ステップ５１０から５６０を用いて生成された補正デュアルゲインデータは、非マルチゲインデータに変換され、任意的な可視データ生成ステップ５７０で任意的に可視データに規格化される。ここでさらに説明するように、可視データはユーザに対する表示のために任意的に構成され、一般的には、特定のディスプレイやその他の目的のために規格化される。例えば、幾つかの実施形態では、可視データはＸ線画像を制御システム１１０に表示するためのカラーデータまたは陰影データを含む。可視データ生成ステップ５７０には一般的にはデータサイズの変更も含まれる。例えば、幾つかの実施形態では、１４ビットデュアルゲインデータが３２ビット可視データに変換される。これらのデータサイズはそれぞれ整数変数及び浮動小数点変数として操作できる。典型的な実施形態では、可視データ生成ステップ５７０は、マルチゲインデータの非マルチゲインデータへの変換とそのデータの所望スケールへの規格化を両方とも含む。
【００４９】
幾つかの実施形態では、可視データ生成ステップ５７０は、デュアルゲインルックアップテーブル６００を用いて実行される。これを図６に示した。デュアルゲインルックアップテーブル６００は、デュアルゲイン補正データを規格化された非デュアルゲイン（可視）データに変換するように構成された一連の変換データレコード６１０を含む。デュアルゲインルックアップテーブル６００を用いて、デュアルゲインデータを非デュアルゲインデータに変換するタスクとその結果得られる出力を可視データに規格化するタスクの両方を、単一のルックアップイベント（ステップ）を用いて達成してもよい。一般的に、各変換データレコード６１０はインデックスフィールド６２０を含む。このインデックスフィールド６２０は、補正デュアルゲインデータを入力として使用して変換データレコード６１０のレコード（members）を特定するインデックスとして構成される。インデックスフィールド６２０中の値の構成は、スカラー部分と補正デュアルゲインデータ値のゲインフラグを組み合わせて使用して各変換データレコード６１０を特定できるようになっている。よって、一般的には、ゲインフラグを考えた場合、デュアルゲイン補正データの可能な値はそれぞれ変換データレコード６１０の１つと対応する。デュアルゲインデータの場合、変換データレコード６１０を２つのセットに分類することができる。１つは高ダイナミックレンジに対応し、もう１つは低ダイナミックレンジに対応する。一実施形態では、所望の変換データレコード６１０をハッシュ探索を用いて特定する。別の実施形態では、デュアルゲインルックアップテーブル６００の構成は、補正デュアルゲインデータ値をデュアルゲインルックアップテーブル６００のメモリオフセットとして使用することにより変換データレコード６１０を特定してもよい。
【００５０】
各変換データレコード６１０は出力フィールド６３０をさらに含む。この出力フィールド６３０は、デュアルゲインデータからの変換の非デュアルゲイン出力として使用される可視データ値を格納するように構成される。変換は、デュアルゲイン補正データ値を用いて変換データレコード６１０の対応するレコード（member）を特定することによって実行され、特定されたレコード（member）の出力フィールド６３０中にある非デュアルゲイン可視データ値を出力として提供する。出力フィールド６３０のデータサイズはインデックスフィールド６２０のデータサイズよりも大きいことが多い。例えば、インデックスフィールド６２０が１６ビット値であって（１４ビットスカラーとゲインフラグを格納するのに十分である）、出力フィールド６３０は３２ビット値であってもよい。大きな出力フィールドが必要な理由は、非デュアルゲイン可視データのドメインがデュアルゲインデータのドメインより大きいからである。
【００５１】
デュアルゲインルックアップテーブル６００は、一般的には、２つのダイナミックレンジを使用してデータが生成されたことに起因する非デュアルゲイン可視データ中のアーティファクトを避けるように構成される。例えば、典型的な実施形態では、補正デュアルゲインデータ（及び検出された信号強度）と非デュアルゲイン可視データの間の関係を確率して、可視データのレンジにわたって連続関数を近似する。この関係により、各ダイナミックレンジを用いて記録されたデータ間の遷移で起こる不連続性やその他のアーティファクトが減少する。幾つかの実施形態では、この連続関数は２つの式を用いて表現することができる：第１に、Ｖ＝ｆ（ＣＬ）であり、Ｖは可視出力データであり、ＣＬは低ダイナミックレンジを用いて生成された補正データであり、関数ｆ（）は規格化要求により決定される。第２に、Ｖ＝ｆ（ＣＨ＊ＧＲ）であり、ＣＨは高ダイナミックレンジを用いて生成された補正データであり、ＧＲはゲインレシオである。ＧＲを適切に選択することにより、異なるダイナミックレンジで得られる可視データの間の遷移がなめらかになる。これらの条件下、第１と第２の式は、組み合わせると、連続関数の近似を表す。
【００５２】
ここで説明したデュアルゲインルックアップテーブル６００は、２つより多いダイナミックレンジを用いて生成されたマルチゲインデータを処理し、ＤＲＳモードまたはＤＧＳモードのいずれかを用いて生成されたデータを処理するように構成してもよい。例えば、３つのダイナミックレンジを用いて生成されたデータを処理するように構成されている場合、変換データレコード６１０を３セットに分類し、各ダイナミックレンジに１セットとしてもよい。デュアルゲインルックアップテーブル６００は、任意的にメモリ１５０に格納される。
【００５３】
ここで説明したシステムと方法を、ＤＲＳモードを用いて生成されたデータに適用する場合、結果として得られる出力を用いて信号の平均化、補間、その他をしてもよい。例えば、ＤＲＳモードを用いて生成された２つのスカラー値をデュアルゲインルックアップテーブル６００を用いて非デュアルゲインデータに変換し、所望であれば平均化して信号対雑音比を高めることができる。幾つかの実施形態では、入力レンジ２４０内でＤＲＳモードを用いて検出した信号から２つのスカラー値が得られ、デュアルゲインルックアップテーブル６００を用いて非デュアルゲインデータに変換してから、２つのスカラー値間の補間により単一の出力値を生成する。
【００５４】
図７は、いろいろな実施形態による、デュアルゲイン補正データと非デュアルゲイン可視データ間の関係を示す図である。領域７１０では、低ダイナミックレンジ補正データＣＬを用いて可視データを生成する。この領域では、低ダイナミックレンジ補正データと可視データ間の関係をＶ＝ｆ（ＣＬ）と表すことができる。例示として線形関数を示したが、実際には他の関数を使用することもできる。閾値７２０より上では（例えば、領域７３０では）、可視データは高ダイナミックレンジ補正データＣＨを用いて生成することができる。領域７３０では、ＣＨにまずゲインレシオＧＲをかけて、Ｖ＝ｆ（ＣＨ＊ＧＲ）として可視データを計算する。ゲインレシオを使用して高ダイナミックレンジ補正データＣＨをスケーリングし、関数ｆ（）を用いて非デュアルゲインデータに変換できるようにする。
【００５５】
ゲインレシオＧＲの選択は、組み合わせた曲線ＣＬとＣＨ＊ＧＲが閾値７２０でなめらかに遷移するようにする（すなわち、閾値７２０においてＣＬ＝ＣＨ＊ＧＲ）。よって、適当なゲインレシオＧＲ値を選択することにより、図７中のＣＨ＊ＧＲにより示された線がＣＬにより示された線と連続関数を形成する。連続関数を形成するようにＧＲを選択することにより、可視出力データが不連続にならないようにする。いろいろな実施形態で、個別ゲインレシオＧＲを各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄについて決定し、可視データの生成で異なるデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄには異なる個別ゲインレシオ値を使用する。しかし、このアプローチには、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのそれぞれにデュアルゲインルックアップテーブル６００のインスタンス（instance）が必要となる。それゆえ、幾つかの実施形態では、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのすべてまたは一部に適用可能な「グローバル」ゲインレシオＧＲを決定する。このグローバルゲインレシオは、典型的には、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのそれぞれについて決定された個別ゲインレシオの平均、中間値、中央値、その他の関数等である。グローバルゲインレシオは検出器アレイ１４０中のデュアルゲイン検出器に関連する個別ゲインレシオの統計的表現であり、単一のデュアルゲインルックアップテーブル６００を用いて、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄを用いて生成したデュアルゲインデータを変換し規格化することができる。単一のデュアルゲインルックアップテーブル６００を用いて複数のデュアルゲイン検出器により生成されたデータを変換することができるので、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのそれぞれに別々のデュアルゲインルックアップテーブルを使用するよりも有利である。幾つかの実施形態では、これらの個別ゲインレシオは、２つのダイナミックレンジのそれぞれを用いて検出した信号を比較して、ゲインファクタを比較して、またはデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのそれぞれの曲線ＣＬとＣＨの傾きを比較して、計算することができる。別の実施形態では、最初に個別ゲインレシオを計算せずに、グローバルゲインレシオを計算する。例えば、一実施形態では、曲線ＣＬとＣＨの平均傾きを決定し、その平均を用いてグローバルゲインレシオを計算する。
【００５６】
幾つかの実施形態では、最初に第１のダイナミックレンジを用いてデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのすべてまたは一部から較正信号を検出して、次に第２のダイナミックレンジを用いてデュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのすべてまたは一部からさらに較正信号を検出して、グローバルゲインレシオを決定する。検出された較正信号からそれぞれのダイナミックレンジに関連するマルチゲイン較正データセットが得られる。マルチゲイン較正データは、任意的にメモリ１５０に格納される。幾つかの実施形態では、計算命令１６０が、格納されたマルチゲイン構成データを用いて、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのそれぞれの個別ゲインレシオの統計的表現であるグローバルゲインレシオを決定する。統計的表現の決定には、任意的に、個別ゲインファクタ及び／またはオフセットの決定が含まれる。
【００５７】
幾つかの実施形態では、グローバルゲインレシオは「工場」較正プロセスで決定される。このプロセスは、エンドユーザが定期的に行う較正プロセスよりも正確である。例えば、工場較正プロセスでは正確な較正標準（例えば、精密かつ正確な較正のために設計されたＸ線源及び／または検出器等）が使用される。こうした較正標準はエンドユーザのところでは利用することができない。他の工場較正が実行されるまで、工場で決定されたグローバルゲインレシオをマルチゲインデータの処理に任意的に使用する。
【００５８】
図８は、グローバルゲインレシオを決定し、決定されたグローバルゲインレシオを用いてデュアルゲインルックアップテーブル６００のインスタンスを生成する方法を示す図である。幾つかの実施形態では、この方法は計算命令１６０を用いて実行することができる。デュアルゲインルックアップテーブル６００のインデックスフィールド６２０に適当な値をいれるが、その値の選択は、変換データレコード６１０の所望のレコード（member）を、ハッシュ探索等でデュアルゲインデータを用いて見つけることができるようにする。ここでさらに説明するように、一般的に、一組の出力フィールド６３０に非マルチゲイン出力の所望の規格化を考慮して値を入れ、他の組の出力フィールド６３０に第１の組とグローバルゲインレシオを用いて値を入れる。
【００５９】
生較正データ取得ステップ８１０において、各デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄについて較正データを生成する。この較正データには、２つのダイナミックレンジ、ゲインファクタ、オフセット、その他を用いて検出した信号が含まれる。
【００６０】
個別ゲインレシオ計算ステップ８２０において、生較正データ取得ステップ８１０で生成した較正データを用いて、デュアルゲイン検出器１４５Ａ−１４５Ｄのすべてまたは一部の個別ゲインレシオを決定する。
【００６１】
グローバルゲインレシオ計算ステップ８３０において、個別ゲインレシオ計算ステップ８２０で決定した個別ゲインレシオの一部または全部の平均、中央値、中間値その他の統計的関数を決定して、グローバルゲインレシオを生成する。グローバルゲインレシオ計算ステップ８３０の別の実施形態には、生較正データ取得ステップ８１０で生成した較正データからのグローバルゲインレシオの決定への他のアプローチが含まれる。（例えば、決定された平均、中央値、中間値、その他の統計的関数は、個別ゲインレシオのものではなく、個別高ゲインファクタと個別低ゲインファクタのものであってもよい。
【００６２】
テーブル生成ステップ８４０において、グローバルゲインレシオ計算ステップ８３０で決定したグローバルゲインレシオを用いてデュアルゲインルックアップテーブル６００に値を入れる。デュアルゲインルックアップテーブル６００に含まれる出力フィールド６３０のインスタンスは、一般的には２つのフェーズで値が入れられる：第１のフェーズで、低ダイナミックレンジと関連する第１のインスタンスセットに値が入れられ、第２のフェーズで、高ダイナミックレンジと関連する第２のインスタンスセットに値が入れられる。低ダイナミックレンジを用いて生成された補正デュアルゲインデータと関連する出力フィールド６３０のインスタンス（例えば第１のセット）は、例えば、所望の出力レンジ、規格化、出力データのタイプに依存する適当な非デュアルゲイン可視データで値が入れられる。第２のセットと関連する出力フィールド６３０のインスタンスは、第１のセット内の非デュアルゲイン可視データ値にグローバルゲインレシオをかけて、その結果を対応する出力フィールド６３０に入れることにより、値が入れられる。例えば、一実施形態では、変換データレコード６１０の第１のセットのレコード（member）には、インデックスフィールド６２０にビット００００  ０００１  ０１０１  ０１１１が含まれ、出力フィールド６３０にビット００００  ００００  ００００  ００００  ００００  ００１０  １０１１  ００１０  １００１が含まれる。高ダイナミックレンジを用いて生成された補正データと関連する変換データレコード６１０の対応するレコード（member）には、インデックスフィールド６２０に０１００  ０００１  ０１０１  ０１１１が含まれる。（各例のゲインフラグには例示を目的として下線を引いた。）テーブル生成ステップ８４０において、変換データレコード６１０の対応するレコードの出力フィールド６３０には、００００  ００００  ００００  ００００  ００００  ００１０  １０１１  ００１０  １００１にグローバルゲインレシオをかけた値が入れられる。
【００６３】
ここに、幾つかの実施形態を具体的に例示して説明した。しかし、言うまでもなく、修正と変形は上記の教示でカバーされ、添付したクレームの範囲内にあり、その精神と範囲から逸脱するものではない。例えば、想定の範囲において、デュアルゲイン検出器に関するここでの教示を他のタイプのマルチゲイン検出器に適用してもよい。また、想定の範囲として、デュアルゲインルックアップテーブル６００は、生データ値を非デュアルゲイン補正データに直接変換するように較正することもできる。例えば、別の実施形態では、マルチゲインデータから非マルチゲインデータへの変換は、生マルチゲインデータの補正マルチゲインデータへのゲイン及びオフセット補正の時に行ってもよい。これらの実施形態では、ゲインイメージを使用することによりゲイン補正タスクとマルチゲインデータの非マルチゲインデータへの変換タスクの両方が達成されるように、グローバルゲインファクタを使用してゲインイメージを修正する。補正された非マルチゲインデータを可視データとするために、結果として得られる補正非マルチゲインデータに規格化を適用する。
【００６４】
ここに説明した実施形態は単なる例示である。これらの実施形態を図面を参照して説明したので、方法や具体的構造をいろいろと修正したり適応させることが当業者には明らかになったと思われる。これらの教示に依拠し、これらの教示が技術を発展させる修正、適応、変形は、本発明の精神と範囲に含まれると見なされる。よって、これらの記載と図面は限定するものと考えるべきではなく、言うまでもなく、本発明は例示した実施形態のみに限定されるものでは決してない。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明のいろいろな実施形態による、検出システムを示すブロック図である。
【図２】本発明のいろいろな実施形態による、デュアルゲイン検出器に係わる応答曲線を示すグラフである。
【図３】本発明のいろいろな実施形態による、デュアルゲインデータレコードを示す図である。
【図４】本発明のいろいろな実施形態による、デュアルゲインデータレコードのマルチゲインデータアレイを示す図である。
【図５】本発明のいろいろな実施形態による、補正データの生成方法を示す図である。
【図６】本発明のいろいろな実施形態による、可視データの生成方法を示す図である。
【図７】本発明のいろいろな実施形態による、補正データと可視データ出力間の関係を示す図である。
【図８】本発明のいろいろな実施形態による、デュアルゲインルックアップテーブルの生成方法を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【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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【国際調査報告】
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