(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線又はガンマ線を撮像する装置であるＸ線撮像装置であって、
入射したＸ線又はガンマ線の波長の光子を検出するように構成された検出器の要素を含み、画素化されたＸ線又はガンマ線を検出する検出器と、
被試験体のための位置と、
Ｘ線又はガンマ線の線源と、
エネルギースペクトルを擾乱させるように構成された構造と、
画像処理ソフトウェアと、
データベースと、を備え、
Ｘ線又はガンマ線の検出器、被試験体のための位置、Ｘ線又はガンマ線の線源、及び前記構造のそれぞれは、共通軸上に位置し、
線源は、Ｘ線又はガンマ線のエネルギースペクトルが前記共通軸に沿って方向づけられ、Ｘ線のエネルギースペクトルを擾乱させるように構成された前記構造、及び位置決めされた被試験体又は物体に当たるように配置されており、
前記構造、及び、被試験体のための位置は、線源と前記検出器の要素との間に位置し、
前記構造は、少なくとも３つの隣接領域を含み、各領域は、すぐ隣りの領域とは異なっており、かつＸ線のエネルギースペクトルを異なる様式で擾乱させるように構成されており、
隣接領域間の差は、隣接領域を形成する物質の厚さ、隣接領域を形成する物質の存在、隣接領域を形成する物質の種類、のうち少なくとも１つを含み、
前記データベースは、物質の種類、物質の厚さ、物質の種類及び厚さ、のうち少なくとも１つを示す情報を保存し、
前記情報は、Ｘ線又はガンマ線のエネルギースペクトルの揺らぎの中心を確定するのに十分な期間にわたる、前記構造と少なくとも１つの物質との組み合わせにおける、前記Ｘ線又はガンマ線と同様の線源のＸ線又はガンマ線のエネルギースペクトルの影響に関連し、
前記構造は、反復アレイを含み、
各アレイは、少なくとも３つの隣接領域を含み、
前記画像処理ソフトウェアは、Ｘ線波長の光子が通り抜けた、物質の種類、物質の厚さ、物質の種類及び厚さ、のうち選択された１つを判定するアルゴリズムを実行するように構成されており、前記検出器の画素の出力を前記データベースに保存した情報と比較し、前記データベースからの情報を使用するノイズ除去アルゴリズムに従って、前記検出器の出力を処理することを特徴とするＸ線撮像装置。
【請求項２】
前記構造は、それぞれ前記共通軸に交差する、Ｘ線の線源と、被試験体のための位置との間に位置することを特徴とする請求項１に記載のＸ線撮像装置。
【請求項３】
前記構造は、それぞれ前記共通軸に交差する、被試験体のための位置と、前記検出器との間に位置することを特徴とする請求項１に記載のＸ線撮像装置。
【請求項４】
前記領域のうちの１つが開口部であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項５】
Ｘ線の線源により射出されたＸ線の波長の光子をコリメートするように構成されたコリメータを更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項６】
前記反復アレイの構造の各前記アレイは、前記コリメータにより生成されたＸ線のエネルギーのビームと位置合わせされていることを特徴とする請求項５に記載のＸ線撮像装置。
【請求項７】
前記検出器の要素における画素の数は、前記構造における領域の数以上であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項８】
個々の画素及び／又は画素グループについて、検出されたＸ線又はガンマ線の波長の入射光子を記録するように構成されたデータ記録手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項９】
前記検出器の画素の出力と、前記データベース内に保存された情報との間の差を前記データ記録手段に記録することを特徴とする請求項８に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１０】
前記画像処理ソフトウェアは、検出されたＸ線又はガンマ線光子における前記構造の影響を除去するように構成されていることを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１１】
前記ノイズ除去アルゴリズムは、前記検出器の隣接する画素の出力における差を、特定されたデータベースエントリに対する隣接する画素の出力間の差と比較し、前記検出器の隣接する画素の出力を、これらの出力における差が、前記検出器の隣接する画素の出力に類似した、特定されたデータベースエントリに対する、隣接する画素の出力間の差に、より近似するように補正することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１２】
前記画像処理ソフトウェアは、前記構造のある領域に関連づけられた画素グループにおける画素の出力の補正が、グループの各画素の出力に対して共通であるように構成されていることを特徴とする請求項１１に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１３】
前記画像処理ソフトウェアは、出力を補正し、前記検出器の隣接する画素の出力に類似した、特定されたデータベースエントリに対する、隣接する画素の出力間の差に、より近似させる程度を、調節可能であるように構成されることを特徴とする請求項１１又は１２に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１４】
前記画像処理ソフトウェアは、画素グループが同一の物質を表す確度に従って、補正の程度を選択するように構成されており、確度が高いほど、前記検出器の隣接する画素の出力の補正が大きくなり得ることを特徴とする請求項１３に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１５】
前記ノイズ除去アルゴリズムは、前記検出器の画素の出力に最も近似した、前記データベース内の情報を特定し、画素の出力を前記データベース内の特定された情報で置き換えることを特徴とする請求項１〜１４のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１６】
前記構造の領域に関連づけられた、画素グループの画素の出力を、同一の特定された情報で置き換えることを特徴とする請求項１５に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１７】
前記画像処理ソフトウェアは、特定の物質の種類及び／又は物質の厚さの検出に関連づけられた特性の出力を提供するように構成されることを特徴とする請求項１１〜１６のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置。
【請求項１８】
請求項１〜１７のいずれか一項に記載のＸ線撮像装置を含む医療機器であって、被試験体のための位置は、患者支持台であることを特徴とする医療機器。
【請求項１９】
複数の前記検出器を含むことを特徴とする請求項１８に記載の医療機器。
【請求項２０】
複数の前記検出器は、前記患者支持台を中心に回転するように取り付けられていることを特徴とする請求項１９に記載の医療機器。
【請求項２１】
Ｘ線又はガンマ線を撮像する装置であるＸ線撮像装置を使用する画像処理方法であって、
前記Ｘ線撮像装置は、
入射したＸ線又はガンマ線の波長の光子を検出するように構成された検出器の要素を含み、画素化されたＸ線又はガンマ線を検出する検出器と、
被試験体のための位置と、
Ｘ線又はガンマ線の線源と、
エネルギースペクトルを擾乱させるように構成された構造と、
画像処理ソフトウェアと、
データベースと、を備え、
Ｘ線又はガンマ線の検出器、被試験体のための位置、Ｘ線又はガンマ線の線源、及び前記構造のそれぞれは、共通軸上に位置し、
線源は、Ｘ線又はガンマ線のエネルギースペクトルが前記共通軸に沿って方向づけられ、Ｘ線のエネルギースペクトルを擾乱させるように構成された前記構造、及び位置決めされた被試験体又は物体に当たるように配置されており、
前記構造、及び、被試験体のための位置は、線源と前記検出器の要素との間に位置し、
前記構造は、少なくとも３つの隣接領域を含み、各領域は、すぐ隣りの領域とは異なっており、かつＸ線のエネルギースペクトルを異なる様式で擾乱させるように構成されており、
隣接領域間の差は、隣接領域を形成する物質の厚さ、隣接領域を形成する物質の存在、隣接領域を形成する物質の種類、のうち少なくとも１つを含み、
前記データベースは、物質の種類、物質の厚さ、物質の種類及び厚さ、のうち少なくとも１つを示す情報を保存し、
前記情報は、Ｘ線又はガンマ線のエネルギースペクトルの揺らぎの中心を確定するのに十分な期間にわたる、前記構造と少なくとも１つの物質との組み合わせにおける、前記Ｘ線又はガンマ線と同様の線源のＸ線又はガンマ線のエネルギースペクトルの影響に関連し、
前記構造は、反復アレイを含み、
各アレイは、少なくとも３つの隣接領域を含み、
前記画像処理ソフトウェアは、Ｘ線波長の光子が通り抜けた、物質の種類、物質の厚さ、物質の種類及び厚さ、のうち選択された１つを判定するアルゴリズムを実行するように構成されており、前記検出器の画素の出力を前記データベースに保存した情報と比較し、前記データベースからの情報を使用するノイズ除去アルゴリズムに従って、前記検出器の出力を処理するものであり、
前記Ｘ線撮像装置を使用してＸ線信号を検出する工程と、
要素の画素を前記構造の各領域と関連づける工程と、
画像に包含され、かつ前記データベース内の情報にマッチする前記構造の異なる領域に関連する事前情報を利用した数学的な方法を使用して、検出された信号からノイズを除去する工程と、を含むことを特徴とする画像分析処理方法。
【請求項２２】
個々の画素及び／又は画素グループについて、検出されたＸ線又はガンマ線波長の入射光子を、データ記録手段に記録する工程をさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の画像分析処理方法。
【請求項２３】
検出されたＸ線又はガンマ線光子における前記構造の影響を除去する工程をさらに含むことを特徴とする請求項２１又は２２に記載の画像分析処理方法。
【請求項２４】
同様の出力を有する画素をグループにまとめる工程をさらに含むことを特徴とする請求項２１〜２３のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項２５】
画素グループ内の全ての画素に対して同一の出力を割り当てる工程をさらに含むことを特徴とする請求項２４に記載の画像分析処理方法。
【請求項２６】
前記検出器の画素の出力と、前記データベース内に保存された情報との間の差をデータ記録手段に記録する工程をさらに含むことを特徴とする請求項２１〜２５のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項２７】
アルゴリズムを実行して、物質の種類及び／又は物質の厚さを判定する工程は、画素において検出された、又は画素グループに割り当てられた実際の強度を、前記データベース内に記録された実際の強度と比較する工程を有することを特徴とする請求項２１〜２６のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項２８】
前記アルゴリズムは、前記構造の異なる領域に関連する検出された実際の強度の平均値の間の差と、前記データベース内の前記構造の同一の異なる領域に関連する実際の強度の平均値の間の差を比較する工程を有することを特徴とする請求項２７に記載の画像分析処理方法。
【請求項２９】
前記アルゴリズムは、前記構造の異なる領域に関連する検出強度の透過空間を、前記データベース内に保存され、かつ前記構造の同一の異なる領域に関連する強度に対する透過空間と比較する工程を有することを特徴とする請求項２７又は２８に記載の画像分析処理方法。
【請求項３０】
前記アルゴリズムは、被試験体が前記データベース内に保存された既知の物質の種類及び／又は厚さと同一であることを示す確率を導き出す工程を有することを特徴とする請求項２７〜２９のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項３１】
前記画像処理ソフトウェアは、前記ノイズ除去アルゴリズムを実行することを特徴とする請求項２１〜３０のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項３２】
前記ノイズ除去アルゴリズムは、実際の検出強度における画素間の差と、特定された物質に対する、前記データベースにおける画素間の差における相違を抑制するように構成されていることを特徴とする請求項３１に記載の画像分析処理方法。
【請求項３３】
相違の抑制の程度は、被試験体の物質の種類及び／又は厚さが既知であることについての、導き出された確率に関連して調節され、確率が高いほど、相違の抑制が大きくなることを特徴とする請求項３０を引用する請求項３２に記載の画像分析処理方法。
【請求項３４】
前記ノイズ除去アルゴリズムは、前記検出器の隣接する画素の出力における差を、前記データベースにおける隣接する画素の出力間の差と比較し、前記検出器の隣接する画素の出力を、これらの出力における差が、前記データベースにおける隣接する画素の出力間の差に、より近似するように補正することを特徴とする請求項２１〜３３のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項３５】
前記画像処理ソフトウェアは、前記構造の領域に関連づけられた画素グループ内の画素の出力に対して、共通の補正を行うことを特徴とする請求項３４に記載の画像分析処理方法。
【請求項３６】
前記画像処理ソフトウェアは、出力を補正して、前記データベース内の隣接する画素の出力間の差に、より近似させる程度を、調節することを特徴とする請求項３４又は３５に記載の画像分析処理方法。
【請求項３７】
画素グループが同一の物質を表す確度に従って、補正の程度を調節する工程を含み、確度が高いほど、検出器の隣接する画素の出力の補正が大きくなり得ることを特徴とする請求項３６に記載の画像分析処理方法。
【請求項３８】
前記ノイズ除去アルゴリズムは、前記検出器の画素の出力に最も近似した、前記データベース内の情報を特定し、画素の出力を前記データベース内の特定された情報で置き換えることを特徴とする請求項２１〜３３のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項３９】
前記構造の領域に関連づけられた、画素グループの画素の出力を、同一の特定された情報で置き換える工程を含むことを特徴とする請求項３８に記載の画像分析処理方法。
【請求項４０】
１つ又は２つ以上の特性が特定された物質の種類及び／又は物質の厚さに関連することについての、確率を示す出力を提供する付加的な工程を含むことを特徴とする請求項２７〜３９のいずれか一項に記載の画像分析処理方法。
【請求項４１】
前記特性は、医学的状態を示すことを特徴とする請求項４０に記載の画像分析処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線撮像装置及び方法に関し、具体的には、Ｘ線エネルギーに対して感受性のある物質に使用するためのＸ線撮像装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線撮像装置は、裸眼による視界から隠された組織の画像を得るために、医療用途及び獣医学用途において広く用いられている。Ｘ線撮像は、診断の助けとなり得る一方で、患者をＸ線に晒すことにはリスクが伴うことが広く知られている。コンピュータ断層（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＣＴ）撮影装置の場合、患者に対するリスクは、非常に大きなものとなる。英国健康保護庁により公開されたデータによると、ＣＴスキャンにおいては、患者が晒されるＸ線エネルギーは、ＣＴスキャンを受けた１０００人に１人がスキャンの結果として死亡する程に高いことが示されている。一部の区域では、患者がＣＴスキャンを受ける前には、専門医が、調査中の病状による患者の命へのリスクが、ＣＴスキャンを受けることによる患者の命へのリスクよりも大きいという旨の意見を与える必要がある。
それ故、Ｘ線撮像装置、とりわけＣＴ装置においては、患者が受けるＸ線量を減らすことが大いに望まれ得る。
【０００３】
低エネルギーのＸ線は、高エネルギーのＸ線よりも患者に悪影響を及ぼすことが知られている。これは、低エネルギーのＸ線は体組織により吸収されやすく、一方で、高エネルギーのＸ線は吸収率がより低く、体組織を通り抜けやすいためである。
【０００４】
低エネルギーのＸ線は、ビームハードニングとして知られるプロセスにおいて、Ｘ線スペクトルから除去され得ることが知られている。これにより患者に対する有効線量を減少させ得る。しかしながら、Ｘ線の検出器によって観察されるコントラストが減少し得るため、画質が下がり得る。
線量低減の問題は、とりわけ、Ｘ線に対する過剰被爆の問題が最も深刻なＣＴ装置に関して対処されてきた。
【０００５】
例えば、特許文献１に例示されているように、ブロッキングフィルターを使用してもよく、この特許において、Ｘｕは、検査中の物体の対象となる領域だけがＸ線で照射されるように、Ｘ線ビーム角を制限する、コンピュータ制御されたＸ線の線源の前の開口部を記載している。
【０００６】
他のアプローチとしては、特許文献２に例示されるように、ノイズに対して必要となる信号を最小とするように線量を低減させる、Ｘ線減衰の能動フィードバックが挙げられ、この特許において、Ｇｒａｈａｍは、画像の異なる部分において変調因子を使用してＸ線フラックスを変化させて、詳細が重要な画像領域においては、ノイズに対して高い信号とそれに対応する高い線量を与え、詳細の重要性が低い他の画像領域においては、ノイズに対して信号がより低くなり、それによって低い線量を与えることが可能な装置を記載している。
【０００７】
線量低減のための他のアプローチは、Ｘ線撮像を他の技術と組み合わせることである。例えば、特許文献３において、Ｈｓｉｅｈは、心臓撮像においてＸ線と超音波データを集めて、これらのデータを組み合わせる装置を記載している。これは、ＣＴスキャンにおいて必要なスライスの数を減らすことにより、線量を減少させるものと述べられている。
【０００８】
他のアプローチとしては、データの数学的処理が挙げられる。特許文献４及び特許文献５において、Ｃｈａｎｄｒａは、２つの異なるエネルギーのＸ線ビームセットから得られるデータセットのシームレスな統合が可能な発明を記載している。このデータセットの統合により、コントラストが向上し、物質の特定性がもたらされる。この方法では、非常に慎重にタイミングをとる必要があり、そのためデータセットは、患者が受ける線量を増加させないような方法で、集められる。これらは、標準的な機器に比べて最も線量中立（ｄｏｓｅ  ｎｅｕｔｒａｌ）であるが、付加的な情報を与える。
【０００９】
更なる他のアプローチには、構成機器の改良が含まれる。特許文献６では、Ｂｏｕｒｎｅｆａｌｋは、光子を計数する検出器のパルスパイルアップについて適合化する方法を記載しており、この検出器は、検出器の信号品質を向上させることにより、パルスパイルアップが存在する場合に、患者に対して使用される線量を低くすることができる。特許文献７では、Ｕｎｇｅｒは、検出器に入る散乱放射の量を低減することによって、得られるコントラストを改善し、低線量を可能とするコリメートの使用方法を記載している。
【００１０】
上述の機器はＸ線量を低減させ得るものの、線量の低減レベルは僅かであることが理解される。Ｘ線撮像の結果を犠牲にすることなく、Ｘ線量を大幅に減少させることが可能な装置を提供することが望ましい。
【００１１】
このようなＸ線装置が使用される主な分野は、人間医学及び獣医学分野であろう。しかしながら、他の分野での用途も存在し、実際に、このような装置は、例えば、植物性材料及びポリマーなどのＸ線による損傷に敏感な任意の物体又は物質の分析において有用となり得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】米国特許第８，２４３，８７５号明細書
【特許文献２】米国特許第８，４０６，３７３号明細書
【特許文献３】米国特許第８，１５５，７２９号明細書
【特許文献４】米国特許第８，３６３，７７９号明細書
【特許文献５】米国特許第８，１９９，８７５号明細書
【特許文献６】米国特許第８，３７８，３１０号明細書
【特許文献７】米国特許第７，２００，２０１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的はＸ線撮像装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の第１の態様によると、Ｘ線撮像装置であって、装置は、入射したＸ線／ガンマ線波長の光子を検出するように構成された、画素化された要素を含む、Ｘ線又はガンマ線の検出器と、被試験体／物体のための位置と、Ｘ線又はガンマ線の線源と、放射線のエネルギースペクトルを擾乱させるように構成された構造と、を含み、Ｘ線又はガンマ線の検出器、被試験体／物体のための位置、Ｘ線又はガンマ線の線源、及び構造のそれぞれは、共通軸上にあり、線源は、Ｘ線／ガンマ線のエネルギースペクトルが共通軸、エネルギースペクトルを擾乱させるように構成された構造、及び位置決めされた被試験体に沿って方向づけられるように配置され、構造及び被試験体のための位置は、Ｘ線の線源と画素化された要素との間に存在し、構造は、Ｘ線の線源と被試験体のための位置との間、又は被試験体のための位置と検出器との間のいずれかに存在し、被試験体のための位置及び検出器のそれぞれは、共通軸に交差し、構造は、少なくとも３つの隣接領域を含み、各領域は、すぐ隣りの領域とは異なっており、かつＸ線のエネルギースペクトルを異なる様式で擾乱させるように構成される、Ｘ線撮像装置が提供される。
【００１５】
構造は、反復アレイを含んでいてもよく、各アレイは、少なくとも３つの隣接領域を含み、各領域は、すぐ隣りの領域とは異なっており、かつＸ線のエネルギースペクトルを異なる様式で擾乱させるように構成される。
【００１６】
本Ｘ線撮像装置は、Ｘ線の線源により出射されたＸ線波長の光子をコリメートするように構成されたコリメータを含んでいてもよく、また、反復アレイの構造の各アレイは、コリメータにより生成されたＸ線エネルギーのビームと位置合わせされてもよい。
入射したＸ線／ガンマ線の放射を検出するように構成された要素は、間接式検出器であってもよく、シンチレーターなどが挙げられる。
【００１７】
他の検出器としては、シリコンダイオード検出器、リチウムドリフトシリコン検出器、高純度ゲルマニウム検出器（ＨＰＧｅ）、Ｃｄベースの検出器（ＣｄＴｅ、ＣｄＺｎＴｅ、ＣｄＭｎＴｅなど）、比例計数管、又はガス充填検出器などが挙げられる。
本発明の１態様によると、請求項１において特定されるＸ線／ガンマ線撮像装置が提供される。
好ましくは、構造は、それぞれ共通軸に交差する、Ｘ線の線源と、被試験体のための位置との間にある。
好ましくは、構造は、それぞれ共通軸に交差する、被試験体のための位置と、検出器との間にある。
好ましくは、領域のうちの１つが開口部である。
好ましくは、検出器の要素における画素の数は、構造における領域の数以上である。
【００１８】
本装置は、個々の画素及び／又は画素グループについて、検出されたＸ線／ガンマ線波長の入射光子を記録するように構成されたデータ記録手段を更に含んでもよい。検出器の画素の出力と、データベース内に保存された情報との間の差をデータ記録手段に記録してもよい。
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、検出されたＸ線／ガンマ線光子における構造の影響を除去するように構成される。
好ましくは、ノイズ除去アルゴリズムは、ランダムノイズ除去アルゴリズムである。
【００１９】
好ましくは、ノイズ除去アルゴリズムは、検出器の隣接する画素の出力における差を、特定されたデータベースエントリに対する隣接する画素の出力間の差と比較し、検出器の隣接する画素の出力を、これらの出力における差が、検出器の隣接する画素の出力に類似した、特定されたデータベースエントリに対する、隣接する画素の出力間の差に、より近似するように補正する。
【００２０】
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、構造のある領域に関連づけられた画素グループにおける画素の出力の補正が、グループの各画素の出力に対して共通であるように構成されている。
【００２１】
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、出力を補正して、検出器の隣接する画素の出力に類似した、特定されたデータベースエントリに対する、隣接する画素の出力間の差に、より近似させる程度を、調節可能であるように構成される。
【００２２】
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、画素グループが同一の物質を表す確度に従って、補正の程度を選択するように構成され、確度が高いほど、検出器の隣接する画素の出力の補正が大きくなり得る。
【００２３】
好ましくは、ノイズ除去アルゴリズムは、検出器の画素の出力に最も近似した、データベース内の情報を特定し、画素の出力をデータベース内の特定された情報で置き換える。
好ましくは、構造の領域に関連づけられた、画素グループの画素の出力を、同一の特定された情報で置き換える。
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、特定の物質の種類及び／又は物質の厚さの検出に関連づけられた特性の出力を提供するように構成される。
【００２４】
本発明の他の態様によると、請求項１８において特定される医療機器が提供される。好ましくは、本機器は、複数の検出器を含み、より好ましくは、これら複数の検出器は、患者支持台を中心に回転するように取り付けられる。
本発明の他の態様によると、請求項２１において特定される画像分析処理方法が提供される。
【００２５】
本画像分析処理方法は、個々の画素及び／又は画素グループについて、検出されたＸ線／ガンマ線波長の入射光子を、データ記録手段に記録する工程を含んでいてもよい。
本画像分析処理方法は、検出されたＸ線／ガンマ線光子における構造の影響を除去する工程を含んでいてもよい。
本画像分析処理方法は、同様の出力を有する画素をグループにまとめる工程を含んでいてもよい。
本画像分析処理方法は、画素グループ内の全ての画素に対して同一の出力を割り当てる工程を含んでいてもよい。
本画像分析処理方法は、検出器の画素の出力と、データベース内に保存された情報との間の差をデータ記録手段に記録する工程を含んでいてもよい。
【００２６】
アルゴリズムを実行して、物質の種類及び／又は物質の厚さを判定する工程は、好ましくは、画素において検出された、又は画素グループに割り当てられた実際の強度を、データベース内に記録された実際の強度と比較する工程を含む、画像分析処理方法。
【００２７】
好ましくは、アルゴリズムは、構造の異なる領域に関連する検出された実際の強度の平均値の間の差と、データベース内の構造の同一の異なる領域に関連する実際の強度の平均値の間の差を比較する工程を更に含む、画像分析処理方法。
【００２８】
好ましくは、アルゴリズムは、構造の異なる領域に関連する検出強度の透過空間（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｓｐａｃｅ）の第２のモーメント及び第３のモーメントを、データベース内に保存され、かつ構造の同一の異なる領域に関連する強度に対する透過空間の第２のモーメント及び第３のモーメントと比較する工程を更に含む、画像分析処理方法。
【００２９】
好ましくは、アルゴリズムは、被試験体がデータベース内に保存された既知の物質の種類及び／又は厚さと同一であることを示す確率を導き出す工程を更に含む、画像分析処理方法。
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、ノイズ除去アルゴリズムを実行する、画像分析処理方法。
【００３０】
好ましくは、ノイズ除去アルゴリズムは、実際の検出強度における画素間の差と、特定された物質に対する、データベースにおける画素間の差における相違を抑制するように構成されている、画像分析処理方法。
【００３１】
好ましくは、相違の抑制の程度は、被試験体の物質の種類及び／又は厚さが既知であることについての、導き出された確率に関連して調節され、確率が高いほど、相違の抑制が大きくなる、画像分析処理方法。
【００３２】
好ましくは、ノイズ除去アルゴリズムは、検出器の隣接する画素の出力における差を、データベースにおける隣接する画素の出力間の差と比較し、検出器の隣接する画素の出力を、これらの出力における差が、データベースにおける隣接する画素の出力間の差に、より近似するように補正する、画像分析処理方法。
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、構造の領域に関連づけられた画素グループ内の画素の出力に対して、共通の補正を行う、画像分析処理方法。
【００３３】
好ましくは、画像処理ソフトウェアは、出力を補正して、データベース内の隣接する画素の出力間の差に、より近似させる程度を、調節する、画像分析処理方法。
【００３４】
好ましくは、画素グループが同一の物質を表す確度に従って、補正の程度を調節する工程を含み、確度が高いほど、検出器の隣接する画素の出力の補正が大きくなり得る、画像分析処理方法。
【００３５】
好ましくは、ノイズ除去アルゴリズムは、検出器の画素の出力に最も近似した、データベース内の情報を特定し、画素の出力をデータベース内の特定された情報で置き換える、画像分析処理方法。
好ましくは、構造の領域に関連づけられた、画素グループの画素の出力を、同一の特定された情報で置き換える工程を含む、画像分析処理方法。
【００３６】
好ましくは、１つ又は２つ以上の特性が特定された物質の種類及び／又は物質の厚さに関連することについての、確率を示す出力を提供する付加的な工程を含む、画像分析処理方法。
好ましくは、特性は、医学的状態を示す、画像分析処理方法。
【００３７】
本装置及び／又は画像分析処理方法の出力は、好ましくは、画像又はデータであり、この画像又はデータから画像を生成することができ、この画像又はデータは、ノイズ除去されている。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明のＸ線の検出器の模式図である。
【図２】本発明のマルチ吸収板の構成要素の模式図である。
【図３】図２に示した構成要素から形成されたマルチ吸収板の模式図である。
【図４】２枚のＸ線画像が示されており、一方は、線源と物体との間にマルチ吸収板を備えるＸ線の検出器を用いて撮影した画像であり、もう一方は、マルチ吸収板なしで撮影した画像である。
【図５】本発明に係るＸ線撮像装置の動作を示すフロー図である。
【図６ａ】本発明に係るＣＴスキャンＸ線装置の模式図である。
【図６ｂ】図６ａに示したＣＴスキャンＸ線装置を端部から見た図である。
【図７】本発明の装置の構成要素及び平均検出強度対時間のグラフを示す。
【図８】装置の構成要素及び実際に検出された強度と平均値における変化を表すグラフを示す。
【図９】検出された強度の差の分布を示す。
【図１０】本発明の一実施形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
各図において、本発明に係るＸ線撮像装置の好ましい実施形態を図示する。
図１は、本発明に係るＸ線の検出器の基本的な構成要素を示す。検出器は、Ｘ線の線源１と、被試験物体２のための位置と、マルチ吸収板６（板の異なる領域が異なるＸ線吸収能力を有し、例えば、タングステンで形成されていてもよい）と、シンチレーターの形態のＸ線カメラ３と、を含む。マルチ吸収板は、Ｘ線の線源１と物体２との間に位置づけられる。板６の異なる領域は、これらの領域が異なる厚さを有することにより、異なる吸収能力を有していてもよいし、干渉板を均一な厚さとし、異なる材料からなる干渉板の個々の領域を形成することによって、又はこれらの代替例の組み合わせによって、隣接領域間にて、材料の差異を付与することも可能である。
【００４０】
干渉板が基材を含み、この基材が基材上又は基材内に形成された個々の領域を有していてもよい。これらの個々の領域は、基材をエッチング又は機械加工することにより、基層内に形成されてもよい。
【００４１】
マルチ吸収板６の効果は、線源１から発せられる信号を減衰させることであり、この効果により、マルチ吸収板６の構造が、Ｘ線カメラ３によって検出される画像上に刻み付けられる。
【００４２】
マルチ吸収板の構造を画像に刻み付けることにより、被試験物体に到達するＸ線スペクトルのハードニングが起こり、これには２つの効果がある。まず、Ｘ線がマルチ吸収板を通り抜けるとき、Ｘ線は選択的に吸収され、物質特性（例えば、厚さ）が異なる各領域では、Ｘ線の吸収のされ方が異なる。全体的な効果としては、物体２に到達するＸ線フラックスの減少、及び／又は、ビームの平均エネルギーの増加があり、これによって物体の受ける線量が減少する。
【００４３】
Ｘ線のエネルギースペクトルのハードニングは、検出板によって観察されるコントラストを減少させ、画質が犠牲になってしまうため、望ましくないものと考えるのが、この分野での定説である。この定説は、例えば、均一な厚さの板をＸ線ビームが通り抜けることによって、エネルギースペクトル全体にわたって一貫性を持って適用されるハードニングに関しては正しいが、マルチ吸収板については同じ問題は生じない。
【００４４】
構造は、異なる領域において、異なる様式でＸ線のエネルギースペクトルを擾乱させる。これにより、Ｘ線エネルギーが被試験体に当たる前に、Ｘ線のエネルギースペクトル内にコントラストが誘導される。柔らかい組織などの物質間の僅かな差を判別することは困難な場合がある。物質が異なると、異なるエネルギーを有するＸ線スペクトルに異なる影響がもたらされるため、Ｘ線のエネルギースペクトル内で僅かな差であれ誘導することは、ある物質を他の物質から見分ける助けとなり得る。
Ｘ線ビームがマルチ吸収板を通り抜けることによるＸ線のハードニングは、Ｘ線のカウント数をおよそ５０％減少させる。
【００４５】
マルチ吸収板によってＸ線ビームに導入される構造では、検出された画像を分析して、失われたコントラストを復活させることができる。本質的には、Ｘ線ビームにおける構造の影響は、いずれの被試験物体も存在しない状態で測定することができ、例えば、本装置を使用して患者のＸ線写真を撮影する場合には、この構造の影響は、構造の影響が既知であることから、Ｘ線の検出器によって記録されるデータから除去することができる。
【００４６】
次に、より重要なことであるが、信号対雑音比が悪い場合に、Ｘ線ビームにおけるマルチ吸収板の影響についての既知の情報を使用して、良好な画像を回復することができる。即ち、マルチ吸収板の使用と、後続する数学的な処理により、本発明の装置では、当該技術分野において現在既知のＸ線撮像機器よりも、ノイズに対する許容範囲が大きい。それ故、著しく低いＸ線フラックスを用いて、僅かな光子が物体に当たる状態で、同一の品質の画像を得ることが可能である。逆に、同一のＸ線フラックスでは著しく高品質な画像を得ることができ、Ｘ線フラックスを中程度に減少させると、中程度に改善した画像を得ることができ、このＸ線フラックスは、患者が受ける線量を示している。以下の計算によれば、誤差を少なくとも５０％減らすことが可能な、即ち、Ｘ線量を４倍減らし得ることが実証される。
【００４７】
所与のＸ線の線源に対して、同一の検出器の特定の画素において測定される強度は、短期間では変化するものの、その画素において測定される平均強度は、本質的に一定となることが知られている。これは図７に示されており、この図では、経時的な測定強度におけるランダムな変化と、平均値が示されている。それ故、被試験物体に対して長期間にわたる試験を行った場合、強度の短期間の変化は関係しなくなる。しかしながら、Ｘ線に対する被爆により損傷し得る生物組織又は他の物質の撮像の場合、被爆期間は最小限に留めなければならない。
【００４８】
マルチ吸収板は、Ｘ線に対して非常に敏感というわけではない他の物質において可能であるのと同様に、非常に長い期間にわたってＸ線に暴露することができる。それ故、ある特定の装置に対して、マルチ吸収板の特定の領域に関連する長期間の平均強度を確定することができる。この情報は、検出器の特定の画素又は画素グループに関連づけることができ、続いて撮影された画像の処理において使用することができる。例えば、ある物体の撮像の際に、特定の画素において検出された強度信号を、その画素に対して予想される強度信号と比較して、それに従って変更することができる。
【００４９】
領域１〜４を有する単一の２×２アレイを考えると、Ｘ線の線源の真の強度は、個々の領域の長期間の測定によって確立することができる。しかしながら、短時間の測定でも、特定の時間における強度の推定値が得られるが、この強度は、ノイズにより歪んでしまう。
【００５０】
領域１〜４からの相対的な強度変化は、上述したような、構造の長期間の試験により確立することができる。本装置を使用して、ある物体のＸ線画像を撮影する場合、ノイズにより、それぞれの個々の領域に誤差が加わるが、この付加的なノイズは、各領域に特有のものとなる。それ故、アレイの隣接領域間の真の関係が既知であることから、このノイズによって引き起こされた変化を分離することができる。しかしながら、アレイの任意の領域における強度の絶対値は変化し得、Ｘ線における被試験体の影響に起因する真の変化であり得るため、比較されるのは領域間の相対的な変化である。ノイズ成分を分離すると、測定値からノイズ歪みを代数的に除去できるため、データのクリーニングを行うことができる。
【００５１】
それ故、信号対雑音比における対応する減少を回復できることから、マルチ吸収板により信号を減少させることができる。それ故、Ｘ線フラックスを減少させ、かつ／又は平均ビームエネルギーを増加させて、同一品質の画像を得ることができる。計算により、誤差を少なくとも５０％減らすことができることが示されており、これは、画質を犠牲にすることなく、線量を４倍減少させることができることを意味する。
【００５２】
（マルチ吸収板の利益の数学的証明）
既知の厚さの物質は、指数関数的減衰則を使用して同定することができる。
指数関数的減衰則により、物質Ｘ及びその厚さｔを、次のように特定することができる。
【数１】
0006479772.tif 000002
式中で、Ｔが透過率であり、Ｉが強度であり、μが質量減衰係数であり、ｔが物質の厚さである。
あるエネルギーにおける強度の情報が取得されるのみである場合、この方程式を、厚さｔx及び減衰係数μxの両方に対して、一意に解くことはできない。
【００５３】
この問題の解法は、被試験物質上に入射する強度を変化させる物質をＸ線の線源と被試験物質との間に導入することである。例えば、既知の厚さｔCuで、既知の透過率ＴCuの銅箔の場合は、以下の式が成り立つ。
【数２】
0006479772.tif 000003
【００５４】
次に、Ｃｕ箔を通り抜けた（即ち、その物質上にＣｕの応答が刻み付けられた）Ｘ線を使用して未知の物質Ｘを観察した場合は、以下のように書くことができる。
【数３】
0006479772.tif 000004
ｔCu+X＝ｔCu＋ｔXとなり、μCu+Xは、μCuとμXの線形結合である。ｔCu+X＝ｔCu＋ｔXより、以下のようになる。
【数４】
0006479772.tif 000005
【００５５】
ＴCu+X、ＴCu、ＴX、μX、及びμCuが観察される場合は、μCu+Xを推定することができ、この減衰係数が正確に推定される場合は、厚さｔCu+Xをも推定でき、かつ結果的にｔXをも推定することができることが簡単に理解できる。
【００５６】
ｔCu+X＝ｔCu＋ｔXかつｌｎ（ＴCu+X）がｌｎ（ＴX）とｌｎ（ＴCu）の線形結合であることを仮定すると、開放ビーム及び異なる銅箔によって作り出される線形独立な空間においてそれを投射することにより物質Ｘによって与えられる信号を分解することができる。あるカメラにおいて異なるフィルター（即ち、赤色、緑色、青色、及び白色のフィルター）を使用して光を分解し、ＲＧＢ色空間を作り出すことができるのと同一の方法で、線形独立なフィルターを使用してＸ線信号を分解することができる。定置された十分な数の異なるフィルターがある場合には、このようにすることで、厚さの寄与分を物質の寄与分から分離することができるため、両者を判定することができる。
【００５７】
個々のフィルターを個々の測定において定置すると、これを達成することができるが、マルチ吸収板により、エネルギー空間の効果的なフィルタリングが同時的に可能になる。これは、カメラの空間的冗長性を用いるか、又は画素ブロックをグループにまとめる事によって達成し得る。あるいは、隣接する画素は、好ましくは、検出器のｘ方向及びｙ方向の両方において、インターリーブされていてもよい。
【００５８】
それ故、マルチ吸収板を導入することにより、マルチ吸収板の特定の領域のサイズに、サイズ上対応する、Ｘ線の検出器の領域に当たるＸ線の光子が通り抜けた、物質の種類及び厚さの両方を正確に推定することができる。
【００５９】
図２は、マルチ吸収板６の構成要素を示す。マルチ吸収板６は、２枚の板、６ａ、６ｂを含み、各板は、複数の平行かつ離間した銅のストリップ６ａ’及び６ｂ’をそれぞれ含んでいる。板６ａ、６ｂは、互いに垂直に位置合わせされ、この構成で取り付けられる。例えば、板６ａ、６ｂは、樹脂によって互いに取り付けられてもよいし、板６ａ、６ｂのそれぞれがフレーム内に取り付けられてもよい。
【００６０】
図３は、マルチ吸収板６の板６ａ、６ｂの配置を示す。見て取れるように、板６は、領域９〜１２からなる、反復する２×２行列を提供し、各領域は、マルチ吸収板６を通り抜けるＸ線信号に対して異なる程度の減衰をもたらす。図３では、２×２アレイのうちの４つは、単にマルチ吸収板６内の反復構造を示すために、実線で輪郭が描かれている。
【００６１】
この２×２アレイは、一方は板６ａの銅ストリップ８であり、一方は板６ｂのストリップ７である、２つの銅の層から形成された第１の領域９を含む。第２の領域１０は、板６ｂの銅ストリップ７によって形成された銅の層からなる。第３の領域１１は、板６ａの銅ストリップ８によって形成された銅の層からなる。第４の領域１２は、銅を含んでおらず、銅ストリップ７間の空間と銅ストリップ８間の空間によって形成されている。それ故、領域１２は、減衰をもたらさない。
マルチ吸収板６の構造が、Ｘ線カメラ３によって検出された任意の画像に写り込むことが理解されるであろう。
【００６２】
図４は、プリント回路基板の２枚のＸ線画像を示し、左側の一方は、Ｘ線の線源とプリント回路基板との間に位置決めされた、上述のタイプのマルチ吸収板６を用いて撮影した画像であり、右側のもう一方は、マルチ吸収板なしで撮影した画像である。マルチ吸収板の個々の領域を判別することはできないものの、右側の画像におけるコントラストは左側の画像よりも大きい（即ち、マルチ吸収板がＸ線のエネルギースペクトルをハードニングしている）ことが明らかである。
【００６３】
しかしながら、マルチ吸収板６の各領域に関連するデータを処理することにより、板６の効果を打ち消すことができる。ＭＡＰ６の各領域の影響は、試験を行うことにより確立することができ、ハードニングの影響をＭＡＰのグループに関連づけられた各画素において記録された信号に足し戻すことができる。
【００６４】
図６ａ及び６ｂは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置の形態での本発明の装置を示し、この装置は、矢印ａで示された方向に患者支持台２０を中心にして回転するように取り付けられた、Ｘ線カメラ３の環状アレイを含んでいる。Ｘ線の線源１は、患者支持台の上方に取り付けられ、かつＸ線のエネルギースペクトルを患者支持台２０上にて支持される患者２へ向かって方向づけるように配置される。図３に示すタイプのマルチ吸収板６は、Ｘ線の線源１と患者２との間に取り付けられる。患者支持台２０は、臨床医が対象とする患者２の体の一部をスキャンできるように、軸ｂ−ｂに沿って平行移動するように構成されている。
【００６５】
図１０は、本発明の一実施形態に係るシステムのブロック図であり、ここで、検出器１（図６及び６ｂを参照して説明した実施形態のＸ線カメラ３のうちの１つ、又は特許請求の範囲に含まれるいずれかの実施形態の検出器であってよい）は、データ記録手段９０への出力を提供する。既知の物質の固有データが記録されている、データベース９１と同様に、データ記録手段は、データ処理装置と通信を行う。データ記録手段９０及びデータベース９１は、データ処理ソフトウェアを実行するデータ処理装置９２と通信を行い、このデータ処理ソフトウェアは、好ましくは記録手段及びデータベースを介した、検出器からのデータからの情報を比較し、物体３の物質特性を判定する。好ましくは、データ処理ソフトウェアの判定を出力し得るデータ出力インターフェース９３（限定するものではないが、ＶＤＵなど）が含まれる。
分析及び画像処理
図５は、本発明のＸ線の検出器の動作を示したフローチャートである。
【００６６】
動作における画像収集フェーズは、図１に示した装置を使用してＸ線画像を撮影することからなる。図４における左側の画像は、この画像収集フェーズにおける出力画像を示す。
分析及び画像処理ソフトウェアは、画像の分析及び画像のクリーンアップの両方を行う。
【００６７】
上述の簡略化された形式に基づく指数関数的減衰則を使用し、Ｘ線が通り抜けた物質及びその物質の厚さを正確に推定することができる。画像処理ソフトウェアは、マルチ吸収板６の各領域８〜１２に対して、物質の種類及び厚さの推定値を計算する。
【００６８】
このフローチャートでは、画像の分析及びクリーンアップが、同時的にではあるが、別々に行われることが示されている。これらの動作は、以下のように実行される。
１）生画像にてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行い、フーリエドメインに移す。
【００６９】
２）そのフーリエドメインにおいて適切な周波数をマスクして（即ち、フーリエ画像においてそれらの強度をゼロにして）、画像からＭＡＰ及びビームスポット歪み（ｂｅａｍ  ｓｐｏｔ  ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）を除去する。
３）変更したフーリエ画像に対して逆ＦＦＴを行い、クリーンアップ済みの標準画像に変換して戻す。
４）クリーンアップ後の画像をセグメント分けし、対象となる領域を生成する。
５）続いて生成した領域マップを使用して、元の生画像を適切な領域に分割する。
６）領域毎に、対象となる物質毎の平均透過率に基づいて適切な厚さを推定する。
７）また、対象となる各領域において、画素についても、ＭＡＰのどの部分に対応するかに応じてグループ分けする。
【００７０】
８）続いて、各画素をデータベース内の可能性のある解に対して調査し、数学的な方法を使用して（例えば、ベイジアン分析を使用してもよい）、マッチした解が正しい確率を特定する。
【００７１】
９）続いて、各領域及びＭＡＰの各グループ分けの個々の結果を照合し、最も確率が高いと判定された解を選択し、続いて、物質及び厚さ情報をその特定の領域に対してコードする。
１０）全領域が特定されるまで、画像の各領域について同一の特定処理に倣う。
【００７２】
ＭＡＰの各領域を表す画素（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ  ｐｉｘｅｌ）がカメラ上に存在するであろうし、カメラは、ＭＡＰが有する領域よりも多くの画素を有していてよい。これらの各領域を表す画素（ｔｈｅｓｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ  ｐｉｘｅｌ）は、互いに対して分析され、この情報は、上記工程５〜１０で提示されたように、厚さと物質の種類の縮退（ｄｅｇｅｎｅｒａｃｙ）を分離しやすくするために使用される。例えば、ＭＡＰのある１領域が、ある特定の物質が特定の厚さの銀であることを示す場合がある一方で、そのＭＡＰの他の領域は、特定の厚さのタングステンであることを示す場合がある。それ故、これらの応答を全て考慮して、タングステンが選択されることになる。物質及び厚さは、あるエネルギー準位において縮退する場合がある一方で、全てのエネルギー準位において縮退され得るわけではないため、特定の物質の性質及び厚さを結論づけることが可能である。
より具体的には、物質の種類及び／又は厚さの判定方法の１つは、記録されたデータからＭＡＰの影響を除去した後の、３工程の処理に従う。
工程１においては、個々の画素において検出された実際の強度がグループにまとめられ、強度値をそのグループ内の全ての画素に割り当てる。
工程２においては、割り当てた強度値をデータベース内に記録された強度と比較し、データベースからの可能性のある解の数を特定する。
【００７３】
工程３においては、構造の各異なる領域に関連づけられた画素の全ての強度の平均を、そのグループに対して計算する−この工程は、工程２が既に実行されていることとは無関係であることに留意されたい。
【００７４】
工程４においては、データベース内の構造の同一の異なる領域に関連する実際の強度の平均値の間の差とともに、構造の異なる領域に関連する検出された実際の強度の平均値の間の差。
【００７５】
工程５においては、構造の異なる領域に関連する検出強度の透過空間の第２のモーメント及び第３のモーメントを、データベース内に保存され、かつ構造の同一の異なる領域に関連する強度に対する透過空間の第２のモーメント及び第３のモーメントと比較する。
工程６においては、被試験体がデータベース内に保存された既知の物質の種類及び／又は厚さと同一であることを示す確率を導き出す。
【００７６】
ある工程の出力は、各工程の可能性のある解の数が減るように、後続の工程の入力を形成していてもよい。あるいは、各工程を最も満足する結果を見出すために、これらの工程は、互いに独立して行われ、処理されてもよい。
【００７７】
この多工程処理により、可能性のある解（即ち、物質の種類及び／又は厚さ）の数を大幅に減らすことができ、多くの場合において、正確な確率を導き出すことができる。この確率が高い確度を与えない場合は、その物質が変化していることを意味している。
【００７８】
また、本装置は、特定の物質の種類及び／又は厚さを、特定の特性と関連づけるように構成されていてもよい。例えば、特定の物質の種類及び／又は厚さにより、ある組織が癌である可能性があること、又は癌ではない可能性があることを示してもよく、また、本装置は、このことを示す出力をもたらすように構成されていてもよい。これは、スクリーニング用途において有用となり得る。
【００７９】
上述したように、最近のＸ線カメラにおける画素数は、一般的に、試料物体内の最小フィーチャーサイズよりも遥かに大きい。それ故、カメラ内に空間的冗長性が存在する。これは、隣接する画素が、物質のほぼ同一の領域を見ていることになる程に、各画素が細かく離間していると仮定することで使用される。それ故、隣接する画素を、これらの画素の前に異なるフィルター材料を置くことにより変化させる場合、これらの隣接する画素において物体内の物質が同一であると仮定できることから、観察されるいずれの変化も、ＭＡＰによって組み込まれた差に起因するものであることとなる。
【００８０】
ある物質の物質特性を判定するには、その物質を試料台上に位置決めし、Ｘ線の線源に、マルチ吸収板、そのように位置決めされた試料を通って、検出器に当たるように、Ｘ線のエネルギースペクトルを方向づけさせる。続いて、入射したＸ線波長の光子を可視波長の光子に変換するように構成された要素によって出射された可視波長の光子を、次の工程に従って分析する。
【００８１】
工程（ｉ）−検出器は、画素化される。装置内に物質が存在する状態で、各画素について検出器により記録された可視波長の光子の強度を、隣接する画素について記録された強度と比較し、強度における差を記録する。
【００８２】
工程（ｉｉ）−装置内に物質が存在しない状態で、各画素について検出器により記録された可視波長の光子の強度を、隣接する画素について記録された強度と比較し、強度における差を記録する。
【００８３】
工程（ｉｖ）−この方法の工程（ｉ）及び（ｉｉ）で判定した際の、隣接する画素間の記録された強度間の現在の差（ｃｕｒｒｅｎｔ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）を比較する。
工程（ｖ）−少なくとも１つの既知の物質についてこの方法の工程（ｉ）〜（ｉｖ）に従い、データベースに差を保存する。
工程（ｖｉ）−被試験物質について記録された強度間の差と、データベースからの既知の物質について記録された強度間の差を比較する。
【００８４】
人間医学及び獣医学の場合においては、体内に見られる様々な種類の組織を表す強度のデータベースを、生検材料、死体及び／又は死体の一部で試験を行うことにより、構築してもよい。人間及び動物の組織の場合においては、人間及び動物の体内の異なる組織の種類は限られていることから、このデータベースの構築は、さほど多くはない数の実際の測定値にて達成され得ると考えられる。
【００８５】
ここで、ランダムノイズ除去について、図７〜９を参照して説明する。ランダムノイズの除去は、物質の種類及び／又は厚さの特定工程が行われた後に実行される。
【００８６】
図７は、２種類の異なる物質を含む試験物質を表す２つの領域５０ａ、５０ｂを含む理論上の画像５０と、４つの領域６０ａ、６０ｂ、６０ｃ、及び６０ｄを含むライナーＭＡＰ６０を示す。ＭＡＰ６０は、被試験物質と位置合わせされており、点線７０によって示されるＸ線のエネルギースペクトルがＭＡＰ６０及び被試験物質に当てられている。検出器によって検出された平均強度対時間のグラフが示されている。このグラフでは、段ａ〜ｄの２つのセットが示されており、各段は、ＭＡＰ６０の領域６０ａ〜６０ｄに対応し、これら２つの異なるセットの各段は、異なる平均強度にある。上述したように、任意の時点における実際の強度は、平均強度とは異なる傾向があり、また、生物学的物質がＸ線エネルギーに対して敏感であるため、多くの生物学的物質が、非常に限られた期間、Ｘ線に晒されるのみとなり得る。
【００８７】
図８において、右上のグラフは、図７の強度対時間のグラフにおいて、平均強度に実際の強度を重ねたものを示す。強度における、平均に対する偏差は、ランダムノイズを表す。左下のグラフは、どのようにこのノイズが生じるかについて強調したものである。各段ａ〜ｄに関連する４つの星印は、領域６０ａ〜６０ｄのうちのそれぞれ１つと位置合わせされた検出器の４つの画素のうちの１つにおいて記録された強度を表す。各段において、記録された強度が段の横線によって表された平均値からの偏差を有していることを見て取ることができる。更に、この偏差は、各段間で同一ではない。これは、検出器における光子の到達率がフレーム間で一貫していないためである。この現象はよく知られている。このランダムノイズを補正できることは知られてこなかった。
【００８８】
図９は、ＭＡＰ６０の隣接領域に関連する平均強度間にΔμの強度の差があることを示しており、この差は、各領域６０ａ〜６０ｄに対してΔμA1、ΔμA2、ΔμA3及びΔμB1、ΔμB2、ΔμB3となる。
【００８９】
また、図９では、段ａ及びｂに関連する実際の強度を表す、釣鐘形カーブ８０ａ、８０ｂも示されている。釣鐘形カーブ８０ａ、８０ｂのピーク間の距離は、ΔμA1を表している。ランダムノイズ（及び後述するような他のノイズ源）が消された場合は、釣鐘形カーブ８０ａ、８０はそれぞれ、各釣鐘形カーブの中心線上にある単一の線になるであろう。ΔμA1、ΔμA2、ΔμA3及びΔμB1、ΔμB2、ΔμB3は、同じままとなる。
【００９０】
２つ以上の方法に従ってデータベースを使用することができる。第１のかつ好ましい方法では、データベースを使用して、検出器によって記録された実際のＸ線強度を補正することによって、Ｘ線の線源に関連するランダムノイズが大幅に減少する。第２の方法には、データベースからの画像の再構築が含まれる。第１の方法の利点は、データが失われないことであり、第２の方法ではデータが失われる場合がある。例えば、データベースとの比較により、特定の領域が特定の物質に最もマッチすることが示されている場合、再構築された画像においては、その特定の領域に関連づけられた画素は、その示された物質を表すことになるが、実際には、その領域の一部を表す１つ又は２つ以上の画素は、異なる物質を通った信号を受け取っている場合がある。
【００９１】
データベースに保存される情報を使用して、実際のＸ線強度を補正することによってノイズを減少させる方法においては、ＭＡＰの領域グループに関連づけられた全ての画素において記録された強度（また、このグループは、このｍａｐの全領域を含んでいてもよい）を、異なる物質に対して同一の領域グループに対して記録された強度のデータベースと比較する。また、データベースは、そのＭＡＰ自体に対する同一の領域グループに対して記録された強度の記録を含んでいてもよい。後者の記録は、そのＭＡＰに対するΔμA1、ΔμA2、ΔμA3の値を提供する。
【００９２】
記録された強度をデータベース内の強度と比較する工程は、データベース内に記録された、同一種類のＭＡＰの隣接領域に関連づけられた画素における強度間の差と比較するのと同様に、ＭＡＰの隣接領域に関連づけられたそれらの画素において記録された強度における差を見る。
この情報を多くの異なるアルゴリズムにおいて使用して、記録された強度の補正に適用してもよい。
【００９３】
１つのアプローチとして、記録された強度における画素間の差と、同定された物質に対するデータベースにおける画素間の差との間の相違を、この相違を抑制するスケーリングファクターを適用することにより補正することがある。このようにして、隣接する画素間の記録された強度における差を、データベース内の記録された強度における差（ΔμA1、ΔμA2、ΔμA3 ａ）に、より近似させる。スケーリングファクターを画素グループによって表される物質が同一の物質である確度に従って調整してもよい。例えば、検出器の多くの画素に対して記録された強度が類似している場合、それらの画素が同一の物質を表す確度は高い水準となり得る。究極的には、確度が非常に高い場合は、記録された強度は、ＭＡＰの隣接領域に関連づけられた画素間の強度における差がΔμA1、ΔμA2、ΔμA3と同じになるように、補正されてもよい。
【００９４】
隣接する画素が同一の物質を表すかどうかに関する確度が低い場合でも、ノイズの影響は、依然として除去され得るが、情報がより失われない異なるスケーリングファクターが使用されてもよい。
このアプローチの効果は、図９における釣鐘形カーブの幅を狭めることであり、究極的には、この釣鐘形カーブを直線にまで狭めることである。
【００９５】
より単純化したアプローチとして、同一の物質を表す特定の画素グループにおいて、信頼度に応じて異なるスケーリングファクターを適用するのではなく、全画素において記録された強度に対して共通のスケーリングファクターを適用してもよい。
【００９６】
記録された強度をデータベース内の物質を表す強度と比較する場合、ベイズ統計及び／又はガウシアンプロセスを使用して、記録された強度を特定の物質に特定してもよく、即ち、ある物質に試験を行う場合であって、例えば、Ｘ線画像を手作業で撮影し、強度を各画素において記録する場合、記録された強度をデータベース内に保存した情報と比較して、どの物質のアイデンティティが記録された強度に最も近似しているかを特定する工程において、ベイジアン統計及び／又はガウシアンプロセスが使用されてもよい。
【００９７】
本明細書においては、「強度」という用語、及び「透過率」という用語を使用する。強度と透過率とは関連しており、検出された透過率（透過百分率とも表現される）は、正規化された強度である。
【００９８】
本発明は、検出器における光子の到達率における揺らぎに関連するランダムノイズの除去においてとりわけ効果的である。しかしながら、検出器における光子の到達率における揺らぎに関連するランダムノイズに加えて、Ｘ線機器に影響を及ぼす他のノイズによる影響がある。これらの他のノイズによる寄与は既知であり、これらの補正方法も既知である。しかしながら、本発明の装置、方法、及び処理は、システム全体のノイズ除去において非常に効果的であることがわかった。
本発明の装置及び方法は、Ｘ線量を大幅に減少させ、これは、Ｘ線又は他の電離放射線により損傷されやすい物体の画像撮影の際には大きな利点となる。
【図１】
0006479772.tif 000006
【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６ａ】
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【図６ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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