(57)【要約】  本開示は、マルチエネルギＸ線装置の仮想出力を決定するための方法および装置に関する。Ｘ線装置が使用されている用途に基づいて、一般的なアルゴリズムを決定または選択することができる。Ｘ線装置から受信した入力を一般的なアルゴリズムに代入して、Ｘ線装置の仮想出力アルゴリズムを生成できる。次に、仮想出力アルゴリズムを使用して仮想出力を計算できる。
2021525639.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチエネルギＸ線撮影装置のための少なくとも１つの仮想出力を決定する方法であって、
前記マルチエネルギ撮影装置から、異なるＸ線スペクトルによって生成された複数の出力を受信し、
Ｘ線撮影装置の用途、前記Ｘ線撮影装置の物理的特性、またはＸ線源の露光設定に基づいて一般的なアルゴリズムを決定し、
パラメータを決定して前記マルチエネルギＸ線撮影装置および前記決定された用途のための仮想出力アルゴリズムを生成するために、入力として前記複数の出力を前記一般的なアルゴリズムへ代入し、
前記仮想出力アルゴリズムを利用して前記少なくとも１つの仮想出力を生成する、方法。
【請求項２】
前記マルチエネルギＸ線撮影装置から受信された前記複数の出力が、前記マルチエネルギＸ線撮影装置の一部または全ての層から得られ、
前記マルチエネルギＸ線撮影装置は、シングルショット多層Ｘ線撮影装置である、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記マルチエネルギＸ線撮影装置から受信された前記複数の出力が、異なるＸ線源の露光設定で撮影された２つ以上のＸ線露光から得られ、
前記マルチエネルギＸ線撮影装置は、マルチショットＸ線撮影装置である、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記Ｘ線源の露光設定が、線源電圧、線源電流、または線源濾過を備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記一般的なアルゴリズムを決定することは、
前記マルチエネルギＸ線撮影装置が使用されているＸ線用途を決定することと、
前記決定された用途に基づいて前記一般的なアルゴリズムを選択することとを
含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記一般的なアルゴリズムを選択することは、
前記一般的なアルゴリズムとして、多層Ｘ線撮影装置に対して
【数１】
2021525639.tif 000018
（ここで、ａ、ｂ、ｃはパラメータ、ｓｉは各層の信号、ｌｉは定義された層番号である）を選択することを
含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記一般的なアルゴリズムを選択することは、
前記一般的なアルゴリズムとして、多層Ｘ線撮影装置に対して
【数２】
2021525639.tif 000019
（ここで、ｂとｃはパラメータ、ｓｉは各層の信号、ｌｉは定義された層番号である）を選択することを
含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記一般的なアルゴリズムを選択することは、
前記一般的なアルゴリズムとして多層Ｘ線撮影装置に対して
【数３】
2021525639.tif 000020
（ここで、ｂとｃはパラメータ、
【数４】
2021525639.tif 000021
は各層のシンチレータの事前濾過の厚さ、ｔｉは層のシンチレータの厚さである）を選択することを
含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記一般的なアルゴリズムを決定することは、
前記一般的なアルゴリズムとして最小化アルゴリズムを選択することを
含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記仮想出力アルゴリズムを利用することは、
前記マルチエネルギＸ線撮影装置から得られる仮想出力よりも小さいノイズ成分を持つ前記出力を得ることを
含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記仮想出力アルゴリズムを利用することは、
前記マルチエネルギＸ線撮影装置から得られる仮想出力よりも小さい物体散乱線成分を有する前記出力を得ることを
含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記仮想出力アルゴリズムによって生成された前記少なくとも１つの仮想出力の一部または全てが、前記多層Ｘ線撮影装置の１つまたは複数のセンサ層における欠陥のあるアレイピクセル、ライン、または領域の補正に使用される、請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
前記仮想出力アルゴリズムによって生成された前記少なくとも１つの仮想出力の一部または全てが、骨塩密度または骨塩面積密度の測定値を得るために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記Ｘ線撮影システムのための少なくとも１つの仮想出力を決定するためのＸ線撮影システムであって、
Ｘ線源と、
少なくとも１つのセンサ層を含むマルチエネルギＸ線撮影装置と、
前記Ｘ線撮影装置から複数の入力を受信し、前記Ｘ線撮影装置の少なくとも１つの仮想出力を決定するためのプロセッサであって、前記プロセッサは、実行された場合に、前記プロセッサに、
Ｘ線撮影装置の用途、前記Ｘ線撮影装置の物理的特性、および／または前記Ｘ線源の露光設定に基づいて、一般的なアルゴリズムを決定させ、
入力として前記マルチエネルギＸ線撮影装置の前記複数の出力を前記一般的なアルゴリズムへ代入して前記Ｘ線撮影装置および前記決定された用途のための仮想出力アルゴリズムのパラメータを決定させ、
前記仮想出力アルゴリズムを利用して前記少なくとも１つの仮想出力を生成させる
命令が格納されたコンピュータ可読媒体をさらに含むプロセッサとを
備える、Ｘ線撮影システム。
【請求項１５】
前記マルチエネルギＸ線撮影装置が
一連のセンサ層を
備える、請求項１４に記載のＸ線撮影システム。
【請求項１６】
前記マルチエネルギＸ線撮影装置が
少なくとも２つのセンサ層を
備える、請求項１５に記載のＸ線撮影システム。
【請求項１７】
前記マルチエネルギＸ線撮影装置が
前記少なくとも２つのセンサ層のうちの少なくとも２つの間にある少なくとも１つの中間フィルタ層を
さらに備える、請求項１６に記載のＸ線撮影システム。
【請求項１８】
前記中間フィルタ層が、金属材料フィルタ、光伝導体層、またはシンチレータ層を備える、請求項１７に記載のＸ線撮影システム。
【請求項１９】
前記マルチエネルギＸ線撮影装置が
前記少なくとも２つのセンサ層のうちの少なくとも２つの間に少なくとも１つのアンチグリッド層を
さらに備える、請求項１６に記載のＸ線撮影システム。
【請求項２０】
前記少なくとも１つのセンサ層のそれぞれが
光伝導体層またはシンチレータ層を
備える、請求項１５に記載のＸ線撮影システム。
【請求項２１】
隣接するセンサ層の光伝導体またはシンチレータ層が互いに隣接している、請求項２０に記載のＸ線撮影システム。
【請求項２２】
前記センサ層の少なくとも１つが、シンチレータ注入されたガラス基板層を備える、請求項１６に記載のＸ線撮影システム。
【請求項２３】
前記センサ層のうちの少なくとも１つが、可撓性基板層およびＸ線吸収体を備える、請求項１６に記載のＸ線撮影システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年６月８日に出願された米国仮出願第６２／６８２，５４０号からの優先権を主張し、その内容は参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、一般に、Ｘ線撮影、より具体的には、マルチエネルギＸ線撮影装置の仮想出力を決定するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
医用画像の品質、ひいてはツールとしてのその価値は、撮影されている患者の解剖学的構造を医師などの観察者にどれだけうまく伝えることができるかにのみ依存する。解剖学的構造がよく理解されればされるほど、医師が決定を下さなければならないより正確な情報が得られる。
【０００４】
Ｘ線撮影では、画質を低下させることが多い大きなノイズ源は解剖学的ノイズである。これは、三次元（３Ｄ）患者の二次元（２Ｄ）投影から生じる通常の解剖学的構造の重ね合わせによって引き起こされる。このノイズは、撮影されている組織を不明瞭にしたり、解剖学的異常と誤解されたりする可能性がある。この簡単な例としては、肺の解剖学的構造を評価する目的で得られた胸部Ｘ線写真があり、得られた画像では肋骨が必然的に邪魔になる。この場合、肋骨は対象の解剖学的構造ではないため、解剖学的ノイズの主な原因である。
【０００５】
解剖学的ノイズを低減するために提案された手法は、二重エネルギ（ＤＥ）撮影である。この手法は、Ｘ線と物質の相互作用の基本的な特性を利用するが、組織タイプが異なれば、診断エネルギ範囲にわたって質量減衰係数（μ／ρ（Ｅ））が異なるだけでなく、これらの係数の変化率も異なるであろう。
【０００６】
ＤＥ撮影の１つの課題は、２つの別々の低エネルギ画像と高エネルギ画像とを得る必要があることである。これを実現するには、検出器で吸収されるＸ線スペクトルを、低エネルギ（ＬＥ）画像の診断範囲の下限と高エネルギ（ＨＥ）画像の上限で大きく重み付けする必要がある。ＤＥ撮影は、患者の投影を軟組織のみの画像と硬組織のみの画像とに分解することができる。ＬＥおよびＨＥ入力からこれらのＤＥ画像を得るためのいくつかの数学的方法が存在するが、中でも注目すべきは対数減算と基底分解である。
【０００７】
実際には、特定の組織タイプを完全にキャンセルすることは、一般的には不可能である。いくつかの要因が、数学的手法では捉えることができない非理想的なシナリオの形成に寄与している。これらには、数学的解析で使用される理想的な線源とは対照的に、各画像の形成につながるＸ線フルエンスのスペクトルが広いこと、重み付け係数を計算するときに使用する必要がある正確な値を決定することを不可能にする、キャンセルされる組織の密度または質量減衰係数の不均一性、ランベルトベールの法則では説明されていない、撮影されている物体と検出器の両方からのＸ線散乱がある。これらの非理想性はまた、重み付け係数の理論値が可能な範囲で最良のキャンセルを提供しない可能性があることも意味し、観察者は実験的または定性的にこれらの理想値を計算する必要がある。
【０００８】
実際に、このスペクトル分離を実現するには、２つの根本的に異なる方法があり、即ち、２つの画像に対して線源スペクトルが異なる方法（以下、マルチショットＤＥ撮影と呼ぶ）か、検出器がより広いスペクトルの異なる部分を選択的に吸収して各画像を形成する方法（以下、シングルショットＤＥ撮影と呼ぶ）である。使用する方法に拘わらず、高品質の組織選択的な画像を得るには、２つのスペクトルを大きく分離することが不可欠である。
【０００９】
異なるエネルギで画像を得るための１つのアプローチは、撮影システムの一部ではなく、Ｘ線管が生成するスペクトルを変化させて、時間的に順次取得することである。これは、マルチショット撮影（ｋＶｐスイッチングと呼ばれることもある）の背後にある概念であり、第１の画像は低Ｘ線管ｋＶｐを使用して撮影され、直後に第２の画像が高ｋＶｐで得られる。低ｋＶｐビームおよび高ｋＶｐビームの有効エネルギは異なるため、結果として得られる２つの画像には、主にＸ線診断スペクトルのローエンドとハイエンドでそれぞれ得られた情報が含まれる。代替的に、露光間で線源のｋＶｐを変更する代わりに、スペクトルフィルタをビーム経路の内外に素早く移動することにより、線源濾過を変更することができる。これは、線源濾過のエネルギスペクトル全体で選択的な性質がある場合、２つの異なるスペクトルを検出器に与える効果がある。
【００１０】
このアプローチはまた、異なるｋＶｐ値または線源フィルタで複数の連続画像を得ることにより、マルチエネルギ画像に拡張することもでき、これにより、より多くのスペクトル情報を得ることができ、次いで、改良された画像をアルゴリズム的に生成することができる。
【００１１】
残念ながら、この手法に固有の時間的分離により、最終画像にモーションアーチファクトを発生させ、それを解釈する放射線科医または観察者にとって大きな課題となる可能性がある。これらのアーチファクトは、連続画像の解剖学的構造のわずかなずれによって引き起こされる画像の顕著な歪みであり、一般的には、画像取得中および画像の取得と取得との間に発生する患者または物体の動きに起因する。
【００１２】
理想的には、１回の露光が終了すると直ぐに次の露光を開始できるように、線源管の電圧を瞬時に変更できるということもあり得る。しかし、現在市販されている線源では、連続した露光と露光の間隔として少なくとも１５０ミリ秒〜２００ミリ秒が必要である。これは、画像の理想的な相対強度を得るためには、電圧の変化だけでなく、管電流の変化も必要となるためである。この間隔は、ほとんどの患者が大きな動きを控えることができるほど十分に短いが、心臓の動き、呼吸器の動き、および小さな筋肉の動きは、その間ずっと発生するはずである。これらの動きに起因してモーションアーチファクトが発生するが、これは、心臓の存在感が大きいために心肺撮影に特に支障をきたすことがある。さらにまた、マルチエネルギ撮影においてより多くの画像取得が追加されると全取得時間が長くなり、患者の動きがより多くなり、この問題は深刻になるだろう。
【００１３】
マルチエネルギ画像を得るための代替方法が存在し、これは一般にシングルショット撮影と呼ばれる。この方法は、マルチショット撮影とは逆のアプローチを取り、線源においてではなく検出器内でスペクトル分離を実現するものである。これは、２つのセンサ層を垂直に積み重ねて、サンドイッチ構成と呼ばれる２層検出器を形成することで実現される。最上層などの１つの層は主にＬＥ  Ｘ線を吸収し、一方、第２の層または最下層はＨＥ  Ｘ線を吸収する。したがって、ＬＥとＨＥの両方のＸ線をカバーする大きなスペクトルを可能にするために、より高いｋＶｐで行われるこの手法では、必要な露光は１回だけである。その後、この方法は、後続の積層体で有効エネルギが増加した複数の画像を得ることができる多層検出器に拡張されている。
【００１４】
シングルショットアプローチで発生する実際的な問題は、層間の理想的かつ効果的なエネルギ分離を得るために、高感度材料−シンチレータであれ直接変換材料であれ−質量負荷（または同等に、それらの厚さ）を特定の組織タイプと患者の解剖学的構造に合わせて調整しなければならないということである。商業レベルでは、いくつかの特定の構成を構築することしか実現可能ではないため、目標とする用途および患者タイプの全てに最も良く適合する妥協したソリューションが唯一の実用的なソリューションとして残されている。
【００１５】
したがって、上記の撮影方法および撮影装置の少なくとも１つの欠点を緩和または克服するための新規の方法および装置が提供される。
【発明の概要】
【００１６】
本開示の一態様において、異なるＸ線スペクトルによって生成されたマルチエネルギ撮影装置からの複数の出力を受信することを含む、マルチエネルギＸ線撮影装置のための少なくとも１つの仮想出力を決定し、Ｘ線撮影装置の用途、Ｘ線撮影装置の物理的特性、またはＸ線源の露光設定に基づいて一般的なアルゴリズムを決定し、パラメータを決定し、マルチエネルギＸ線撮影装置および決定された用途のための仮想出力アルゴリズムを生成するために、入力として前記複数の出力を一般的なアルゴリズムに代入し、少なくとも１つの仮想出力を生成するための仮想出力アルゴリズムを利用する方法が提供されている。
【００１７】
別の態様では、マルチエネルギＸ線撮影装置から受信された複数の出力は、マルチエネルギＸ線撮影装置の一部の層または全ての層から得られ、マルチエネルギＸ線撮影装置は、シングルショット多層Ｘ線撮影装置である。さらなる態様では、マルチエネルギＸ線撮影装置から受信された複数の出力は、異なるＸ線源の露光設定で撮影された２つ以上のＸ線露光から得られ、マルチエネルギＸ線撮影装置は、マルチショットＸ線撮影装置である。別の態様では、Ｘ線源の露光設定には、線源電圧、線源電流、または線源濾過が含まれる。さらに別の態様では、一般的なアルゴリズムを決定することは、マルチエネルギＸ線撮影装置が使用されているＸ線用途を決定すること、および決定された用途に基づいて一般的なアルゴリズムを選択することを含む。
【００１８】
別の態様では、一般的なアルゴリズムを選択することには、一般的なアルゴリズムとして多層Ｘ線撮影装置に対して
【数１】
2021525639.tif 000003
（ここでａ、ｂ、ｃはパラメータ、ｓｉは各層の信号およびｌｉは定義された層番号である）を選択することが含まれる。別の態様では、一般的なアルゴリズムを選択することには、一般的なアルゴリズムとして多層Ｘ線撮影装置に対して
【数２】
2021525639.tif 000004
（ここで、ｂおよびｃはパラメータ、
【数３】
2021525639.tif 000005
は各層のシンチレータ事前濾過の厚さおよびｔｉは層のシンチレータの厚さである）を選択することが含まれる。別の態様では、一般的なアルゴリズムを決定することには、一般的なアルゴリズムとして最小化アルゴリズムを選択することが含まれる。
【００１９】
さらに別の態様では、仮想出力アルゴリズムを利用することには、マルチエネルギＸ線撮影装置から得られる出力よりも小さいノイズ成分を有する仮想出力を得ることが含まれる。一態様では、仮想出力アルゴリズムを利用することには、マルチエネルギＸ線撮影装置から得られる出力よりも小さい物体散乱線成分を有する仮想出力を得ることが含まれる。一態様では、仮想出力アルゴリズムによって生成された少なくとも１つの仮想出力の一部または全てが、多層Ｘ線撮影装置の１つまたは複数のセンサ層における欠陥のあるアレイピクセル、ラインまたは領域の補正に使用される。さらに別の態様では、仮想出力アルゴリズムによって生成された少なくとも１つの仮想出力の一部または全てが、骨塩密度または骨塩面積密度の測定値を得るために使用される。
【００２０】
本開示の別の態様では、Ｘ線源と、少なくとも１つのセンサ層を含むマルチエネルギＸ線撮影装置と、Ｘ線撮影装置から複数の入力を受信し、Ｘ線撮影装置の少なくとも１つの仮想出力を決定するためのプロセッサであって、当該プロセッサは、実行された場合に、当該プロセッサに、Ｘ線撮影装置の用途、前記Ｘ線撮影装置の物理的特性、および／または前記Ｘ線源の露光設定に基づいて一般的なアルゴリズムを決定させ、入力として前記マルチエネルギＸ線撮影装置の前記複数の出力を前記一般的なアルゴリズムへ代入して前記Ｘ線撮影装置および前記決定された用途のための仮想出力アルゴリズムのパラメータを決定させ、前記仮想出力アルゴリズムを利用して前記少なくとも１つの仮想出力を生成させる命令が格納されたコンピュータ可読媒体をさらに含むプロセッサとを含む、Ｘ線撮影システムの少なくとも１つの仮想出力を決定するためのＸ線撮影システムが提供される。
【００２１】
別の態様では、マルチエネルギＸ線撮影装置は、一組のセンサ層を含む。さらに別の態様では、マルチエネルギＸ線撮影装置は、少なくとも２つのセンサ層を含む。さらに別の態様では、マルチエネルギＸ線撮影装置は、少なくとも２つのセンサ層のうちの少なくとも２つの間に少なくとも１つの中間フィルタ層をさらに含む。さらに別の態様では、中間フィルタ層は、金属材料フィルタ、光伝導体層、またはシンチレータ層を含む。さらに別の態様では、マルチエネルギＸ線撮影装置は、少なくとも２つのセンサ層のうちの少なくとも２つの間に少なくとも１つのアンチグリッド層をさらに含む。
【００２２】
一態様では、少なくとも１つのセンサ層のそれぞれは、光伝導体層またはシンチレータ層を含む。別の態様では、隣接するセンサ層の光伝導体またはシンチレータ層は互いに隣接している。さらなる態様では、センサ層のうち少なくとも１つは、シンチレータが注入されたガラス基板層を含む。さらに別の態様では、センサ層のうち少なくとも１つは、可撓性基板層およびＸ線吸収体を含む。
【００２３】
本開示の実施形態は、添付の図を参照して、例としてのみ説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】３層Ｘ線撮影装置の概略図である。
【図２ａ】多層Ｘ線撮影装置の概略図であり、２つ以上の層を有するＸ線撮影装置を表す。
【図２ｂ】マルチショットＸ線撮影装置の概略図であり、異なる線源電圧、電流、および／または濾過で２つ以上の露光が得られるＸ線撮影システムを表す。
【図３ａ】マルチエネルギＸ線撮影装置の仮想画像出力を決定する方法を概説するフローチャートである。
【図３ｂ】多層Ｘ線撮影装置の仮想層出力を決定する方法を概説するフローチャートである。
【図３ｃ】マルチショットＸ線撮影装置の仮想エネルギ出力を決定する方法を概説するフローチャートである。
【図４ａ】全信号対シンチレータ濾過の例を概説するグラフである。
【図４ｂ】３層検出器のサンプル出力にフィットする例示的方程式のグラフである。
【図５】間接ｎ層Ｘ線撮影装置および直接ｎ層Ｘ線撮影装置の概略図である。
【図６ａ】間接２層Ｘ線撮影装置および直接２層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【図６ｂ】間接２層Ｘ線撮影装置および直接２層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【図７ａ】間接３層Ｘ線撮影装置および直接３層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【図７ｂ】間接３層Ｘ線撮影装置および直接３層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【図８】Ｘ線撮影環境の一般的な図を示す。
【図９】二次元アクティブマトリックス撮影アレイ構造を示す。
【図１０ａ】層間に中間フィルタを備えた間接ｎ層Ｘ線撮影装置、および層間に中間フィルタを備えた直接ｎ層Ｘ線撮影装置の概略図である。
【図１０ｂ】いくつかの層間に中間フィルタを備えた間接３層Ｘ線撮影装置、およびいくつかの層の間に中間フィルタを備えた直接３層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【図１０ｃ】いくつかの層間に中間フィルタを備えた間接３層Ｘ線撮影装置、およびいくつかの層の間に中間フィルタを備えた直接３層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【図１１ａ】層間に散乱防止グリッドを備えた間接ｎ層Ｘ線撮影装置、および層間に散乱防止グリッドを備えた直接ｎ層Ｘ線撮影装置の概略図である。
【図１１ｂ】いくつかの層間に散乱防止グリッドを備えた間接３層Ｘ線撮影装置、およびいくつかの層の間に散乱防止グリッドを備えた直接３層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【図１１ｃ】いくつかの層間に散乱防止グリッドを備えた間接３層Ｘ線撮影装置、およびいくつかの層の間に散乱防止グリッドを備えた直接３層Ｘ線撮影装置の異なる実施形態の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本開示は、マルチエネルギＸ線撮影装置の仮想出力を決定するための方法および装置に関する。一実施形態では、本方法は、多層Ｘ線撮影装置の層から実際の出力を受信し、次に、該出力を処理して、あたかもＸ線撮影装置内の実際の物理的な層であるかのように、多層Ｘ線撮影装置内の他の存在しない層の出力を決定する。別の実施形態では、本方法は、マルチショット撮影装置から得られた異なるスペクトル／エネルギ露光から実際の出力を受信し、次に、該出力を処理して、他の得られていないスペクトル／エネルギ露光の出力を決定する。
【００２６】
図８は、Ｘ線撮影環境の一般的な図を示す。図示の通り、Ｘ線源１０は、Ｘ線検出器システム（ＲＤＳ）１４による撮影のために、物体１２、例えば、患者の手に向けて送信されるＸ線ビーム、即ち、Ｘ線１１を生成する。Ｘ線露光の結果は、コンピュータまたはプロセッサ１６上で見ることができる。間接撮影システムと見なしてもよい現在の実施形態では、Ｘ線検出器システム１４は、シンチレータ１５を含む。直接撮影システムでは、Ｘ線１１は、Ｘ線検出器システム１４内で電荷を生成し、シンチレータ１５の必要はない。
【００２７】
いくつかのＸ線検出器システム１４では、Ｘ線源１０と、衝突するＸ線ビーム１１をサンプリングしているＸ線検出器システム１４との間で正確なタイミングを得るために同期化ハードウェア１８が必要である。本開示では、Ｘ線検出器システム１４は、物体１２の撮影を実現するためのアクティブマトリックス技術に基づいた大面積フラットパネル検出器を含む。
【００２８】
一般に、撮影される物体１２は、Ｘ線源１０とＸ線検出器システム１４との間に配置される。物体１２を通過するＸ線１１は、Ｘ線検出器システム１４と相互作用する。間接撮影では、Ｘ線１１は、構造化ヨウ化セシウム（Ｃｓｌ）、オキシ硫化ガドリニウム（ＧＯＳ）、酸化タングステンカルシウム（ＣａＷＯ４）などの蛍光体スクリーンまたはシンチレータ１５を通過するときに光子を生成する。次に、これらの間接的に生成された光子は、Ｘ線検出器システム１４内でさらに電荷を生成する。
【００２９】
図９は、Ｘ線検出器システム１４の概略図である。ＲＤＳ１４は、ピクセル要素の二次元マトリックスを有するアクティブマトリックスピクセルアレイ２０を含み、入射Ｘ線によって直接的または間接的に生成された電荷がピクセル要素で感知および記憶される。各ピクセルで蓄積された電荷にアクセスするために、ゲートライン２１は、通常、行スイッチング制御２２によって順次駆動され、１つの行の全てのピクセルに、その蓄積された電荷を、各アクティブマトリックスピクセルアレイ２０の列の端部で電荷増幅器２４に結合されたデータライン２３に出力させる。電荷増幅器２４は、ピクセル電荷データをアナログ−デジタル変換器（Ａ／Ｄ）２６に送信し、そこでアナログ信号がデジタル表現に変換される。次に、該デジタル表現は、制御論理２９によって決定された時間に、コンピュータ１６への送信を待つメモリ２８に格納される。電荷増幅器はまた、その増幅機能に加えてマルチプレクス機能も実行できる。
【００３０】
図１を見ると、多層Ｘ線撮影検出器要素または装置の概略図が示されている。本実施形態では、検出器要素１４は、最上層１０２、中間層、または中央層１０４、および最下層１０６として見られる３つの異なるセンサ層を含む。理解されるように、好ましい実施形態では、最上層１０２、中間層１０４、および最下層１０６のそれぞれは、互いに同じである。センサ層のそれぞれは、多層Ｘ線検出器要素または撮影用検出器の個々の層として見ることができる。一実施形態では、各層は、シンチレータ層に結合されたアモルファスシリコン（ａ−Ｓｉ）フラットパネルセンサ層であってもよい。代替的に、任意のタイプの間接または直接変換Ｘ線検出層を個々の層に使用してもよい。図２ａに示される他の実施形態では、検出器は、それぞれがその間接的または直接的な変換材料を備えた、任意の数の積層センサ層（全て１０２ａから１０２ｎとしてラベル付けされ、ｎは任意の数であり得る）を含むことができる。動作中、各層は、さらなる仮想出力を得るために本開示の方法によって使用することができる出力を生成する。
【００３１】
代替的に、Ｘ線撮影装置は、マルチショット撮影システムの一部であってもよい。この場合、検出器には１つのセンサ層のみを含むが、Ｘ線源の特性（例えば、ｋＶｐおよび／または濾過などであるが、これらに限定されない）を変化させて再露光することにより、複数の画像が得られる。これらの画像のそれぞれは、検出器からの出力と見なすことができ、次いで、提示された方法で使用して、他の線源特性を表すさらなる仮想出力を得ることができる。マルチショット撮影システムで使用するためのＸ線撮影検出器の概略図を図２ｂに示す。
【００３２】
図３ａを見ると、本開示の方法の基本的なステップと、それをマルチエネルギＸ線撮影装置またはシステムで使用して少なくとも１つの仮想出力を生成する方法とを概説したフローチャートが示されている。図３ｂは、少なくとも１つの仮想層の出力を決定する方法を概説するフローチャートである。この実施形態では、この方法を、２つ以上のセンサ層を有するＸ線検出器要素またはＸ線撮影装置に使用してもよい。一実施形態では、本開示の方法および装置により、Ｘ線吸収体の厚さが異なるＸ線検出器撮影装置を使用するという課題が克服される。一実施形態では、本方法は、より汎用性が高くかつ改善されたマルチエネルギ撮影機能を有する、より単純な多層検出器の設計を可能にする可能性がある。
【００３３】
最初に、Ｘ線撮影装置は、各層からの出力が、読出しアレイなどの読出し電子機器によってプロセッサに読み出されるようなＸ線源に曝されるが、これに限定されない。言い換えれば、システムは、異なるＸ線吸収スペクトルによって生成されたものとして分類されてもよいマルチエネルギ撮影装置からの入力（層出力として見られる）を受信する（２００）。
【００３４】
次に、Ｘ線撮影装置が使用されている用途に基づいて、プロセッサは、好ましくは、所定の、または予め選択された一般的なアルゴリズムまたは方程式に入力するか、または入力を代入して、Ｘ線装置のための仮想出力アルゴリズムを決定することができる（２０４）。これは、一般的なアルゴリズムのためのパラメータを計算または決定することを意味する。一般的なアルゴリズムは、Ｘ線撮影装置の用途、Ｘ線撮影装置またはシステムの物理的特性、および／または１つまたは複数の露光で使用される特定のＸ線源の設定のいずれかに基づいて選択してもよい。一旦、これらのパラメータが計算されると、これらは、仮想出力アルゴリズムを決定または生成するために、一般的なアルゴリズムに入力されるか、または一般的なアルゴリズムで使用されてもよい。次に、仮想出力アルゴリズムを使用して、Ｘ線撮影装置の他の仮想層について、画像などの期待される（または仮想の）出力を計算することができる（２０４）。
【００３５】
この方法の理解を助けるために、この方法の例示的な実施形態を提供する。Ｘ線ビームが物体を通過した後に、無限に厚い単一のシンチレータに吸収されて残留している信号の量の概要を提供する。ビーム経路内の任意の点に残留している信号量は、
【数４】
2021525639.tif 000006
と定義され、ここで、φ（Ｅ）は残留ビームのスペクトルであり、
【数５】
2021525639.tif 000007
は平均シンチレータゲイン関数で、一般的な無機シンチレータの場合は通常
【数６】
2021525639.tif 000008
の形式になる。
【００３６】
図４ａに示されているように、この信号は、この吸収体を通り抜けるにつれて指数関数的に減衰する。同じシンチレータ材料と厚さの層を備えた多層検出器の実施形態を検討することにより、各層で得られた信号（ｓｉ）を使用して、その傾向を記述する方程式を生成することができる。各層の信号は指数関数的に減少し、指数関数的な減少率はビーム内の信号量が減少するにつれて変化すると予想される。これは、各層の信号が、図４ａに示す曲線上の２点の値の差になるためである。したがって、この例で選択した方程式は
【数７】
2021525639.tif 000009
であり、ここで、この式中の値ｌｉは層番号と呼ばれる。数学的には、層番号は各層のシンチレータの全厚さに対応する。しかし、パラメータａ、ｂ、およびｃがフィットする場合、簡単にするために、ｌｉは層の厚さに正規化され、これによりｌｉ＝１，２，３となる。理解されるように、これは単に単純化のためのものであり、この方法には必要ではない。実際には、ｌｉの値については、シンチレータ以外の検出器要素でのＸ線損失およびその他の非理想性を考慮して修正してもよい。受信した出力を上記の一般の方程式またはアルゴリズムに代入することにより、仮想出力方程式のパラメータを決定して、検出器の任意の仮想層を生成するために使用できる仮想出力方程式を提供できる。図４ｂは、一旦、このフィッティング方程式のパラメータが発見されると、これを使用して仮想層の値を近似できる方法の例を示す。
【００３７】
一旦、フィットすると、各ピクセルについて発見されたパラメータを使用して、任意に選択された厚さでかつ任意に選択された事前濾過量を備えた仮想検出器層の画像を生成できる。このように、Ｘ線撮影装置のための仮想出力アルゴリズム、およびＸ線撮影装置が使用されている用途を見つけ出すことができ、次いで、仮想層の値を計算するために使用することができる。例えば、無限に厚い下層は
【数８】
2021525639.tif 000010
で計算でき、または半分の厚さの上層は
【数９】
2021525639.tif 000011
を用いて計算できる。仮想出力方程式は、検出器を構築したものと同じ厚さの層の信号を直接与えるとしても、この方程式を知的に使用することにより、任意の所望の厚さの層の値を間接的に得ることが可能であることに注意すべきである。
【００３８】
したがって、本開示の利点は、任意の厚さの任意の数の層を有する仮想多層検出器要素の計算を、さらに重畳層または無限に厚い層などの物理的に不可能な検出器構成の計算を容易にできることである。これは、二重エネルギ手法−ここで仮想的な厚さを調整して、可能な限り最高の組織除去画像を生成できる−とデジタルＸ線撮影手法−ここで、非実用的に厚い単一の仮想層を生成することによって、またはより複雑なフィッティング方法を用いてノイズを知的に低減することによって、画質を改良してもよい−の両方にとって恩恵または利点になる可能性がある。
【００３９】
図３ｂを見ると、多層Ｘ線撮影装置の仮想層出力を決定する方法を概説するフローチャートが示されている。最初に、（Ｘ線源に曝されている多層Ｘ線検出器からの出力などの）入力は、多層撮影装置の各層から受信される（２０６）。次に、これらの入力（または出力）は、仮想出力アルゴリズムのためのパラメータを決定して仮想出力アルゴリズムを生成するために、入力としてピクセル毎に一般的なアルゴリズムへ代入される（２０８）。次に、仮想出力アルゴリズムを使用して、仮想層によって生成されるであろう完全または部分的な画像を生成することができる（２１０）。
【００４０】
図３ｃを見ると、マルチショットＸ線撮影装置の仮想エネルギ出力を決定する方法の概要を示すフローチャートが示されている。最初に、マルチショット撮影装置の各露光からの出力が受信される（２１２）。次に、これらの出力が、仮想出力アルゴリズムのためのパラメータを決定して仮想出力アルゴリズムを生成するために、入力として各ピクセル毎に一般的なアルゴリズムに代入される（２１４）。次に、仮想出力アルゴリズムを使用して、仮想露光の完全または部分的な画像を決定できる（２１６）。
【００４１】
信号変化を説明するいくつかの数学的な実装または方程式が図３ａ、図３ｂまたは図３ｃに関して開示されているが、任意の数の方程式またはアルゴリズムを一般的なアルゴリズムとして使用してもよい。これらの一般的な方程式またはアルゴリズムは、異なる数のフィッティングパラメータを必要とする場合があり、フィットの質が異なる場合がある。入力信号に正確にフィットするものもあるが、信号を参照として使用して新しい信号曲線を近似してもよい。しかし、これらは全て、検出器の物理的情報およびその運用、例えば、層シンチレータの厚さや材料、または使用される異なる線源電圧や濾過などだけでなく、異なる層の出力またはエネルギ露光を入力または信号として受信するという点で類似している。
【００４２】
さらにまた、開示された実施形態は、必要なフィットを得るために全て等しい吸収体を備えた多層検出器を使用することを論じているが、様々なセンサのタイプおよび厚さの他の構成が検討され、該構成により、フィットの精度が改善され、より洗練されたフィッティングアルゴリズムが可能になる可能性があることに留意すべきである。図３ｂのフローチャートの方法は、２つの層のみが使用される場合でも有益であり得る。同様に、図３ｃのフローチャートの方法を、図２ｂに示すマルチショットスイッチング検出器システムに使用してもよく、ここで、異なる線源電圧、電流、および／または濾過における任意の数の露光を、仮想露光画像を生成できるアルゴリズムへの入力として使用してもよい。
【００４３】
層が少なく、したがって一般的なアルゴリズムで使用される出力が少ない多層検出器では、アルゴリズムのフィッティング精度が低くなる可能性がある。しかし、これは、例えば、既知の材料を中間フィルタとして使用して検出器層間のビームスペクトルをスペクトル的に分離し、アルゴリズムへの信号のスペクトル範囲を広げることで改善できる。検出器装置の物理的構成が既知である限り、任意の構成に対応し、仮想層信号の計算を可能にする適切な仮想出力アルゴリズムを生成するために、一般的なアルゴリズムを適応させてもよい。同様に、露光設定（電圧、電流、濾過など）がマルチショット撮影システムにおいて既知である限り、選択されたパラメータに対応し、仮想露光信号の計算を可能にする仮想出力アルゴリズムを生成するように、一般的なアルゴリズムを選択することができる。
【００４４】
上に提示された実施形態は、この手法を説明するのに役立つ例である。前述の通り、本開示の方法の実施形態の詳細は、特定の用途において、または特定の検出器システムが与えられた場合に、より良い結果を得ることができるように変更することができる。提供された例に対して最も簡単な変更は、一般的な方程式またはアルゴリズムを、
【数１０】
2021525639.tif 000012
などの指数関数的に減少する別の方程式に変更することである。
【００４５】
別の例は、同じまたは異なる厚さのシンチレータを備えた多層検出器を使用して、吸収された信号ではなくビーム内の信号量にフィットさせることにより、図４ａの曲線をフィッティング方程式で近似し、各層の信号は該曲線の定積分であると仮定することで、例えば、一般的なアルゴリズムを以下の通り得ることができ、
【数１１】
2021525639.tif 000013
ここで、
【数１２】
2021525639.tif 000014
は各層のシンチレータ事前濾過の厚さであり、ｔｉは層のシンチレータの厚さである。
【００４６】
さらにまた、本開示の方法は、異なる材料および厚さの両方のシンチレータを有する多層検出器で使用するために修正することができる。この場合、各ピクセルでの入力Ｘ線スペクトルはパラメータ化された関数にフィットする可能性がある。これが可能なのは、各層の信号は、各層に残留するスペクトルと層の吸収効率の積に比例することが分かっているからである。
【００４７】
別の実施形態では、２つ以上の層の多層検出器を使用してもよく、得られた信号を使用して、
【数１３】
2021525639.tif 000015
に最も良くフィットするパラメータを見つける。
【００４８】
さらなる実施形態において、２層検出器は、同じシンチレータ材料で作られた中間フィルタと共に使用されてもよく、信号を方程式
【数１４】
2021525639.tif 000016
にフィットさせるが、上層および下層信号に対して、それぞれｌｉ＝１，５を使用する。これにより、ｓｉは実質的に２層の厚さに正規化されたままになる。この場合もやはり、ｌｉ値は、他の検出器要素を考慮して実際に変更される可能性があることに注意すべきである。この実施形態は、各層の信号はフィットパラメータを有する曲線の定積分であると仮定する前述の実施形態に拡張できるが、ビーム経路内のこの中間フィルタ以降の層の積分限界に中間シンチレータ材料の厚さを加えることによって、積分限界の選択において中間シンチレータ材料を考慮することができる。これは、ｓｉに関する異なるパラメータ化された方程式を利用することによって、さらに拡張できる。
【００４９】
別の実施形態では、４層検出器を使用して、信号を前述の一般方程式のいずれかに、または
【数１５】
2021525639.tif 000017
などの４つのパラメータを有する新しい方程式にフィットさせてもよい。さらに別の実施形態では、モンテカルロ最小化アルゴリズムの形式のように、最小化アルゴリズムなどのより複雑で一般的なアルゴリズムも可能である。
【００５０】
これらの例を通して、仮想層信号を生成するために、異なるタイプの数学的方法を任意の多層Ｘ線検出器と組み合わせて使用できることは明らかである。本開示の方法は、マルチショット撮影システムを含むがこれらに限定されない任意のマルチエネルギ検出器システムに拡張することができ、別々の画像露光が異なる線源電圧、電流、および／または濾過で行われる。この方法は、異なる入力スペクトル間の傾向にフィットできるため、他の入力線源電圧への外挿が可能になり、撮影されている材料のさらなる理解が可能になる。明らかなように、本開示の方法によって採用されたアプローチは、マルチスペクトル３Ｄコンピュータ断層撮影またはリアルタイム撮影などのさらなる用途においても同様に有効である。
【００５１】
さらにまた、本開示の方法は、局所的なコントラストを維持しながら、層間または露光間で情報をアルゴリズム的に転送するために使用することができる。これにより、欠陥のあるアレイピクセル、ライン、または領域の修正、電子ノイズまたは量子ノイズの低減など、Ｘ線撮影で通常発生する他の問題の修正が可能になる。アレイの欠陥修正により、個々のセンサ層の低欠陥密度または最小欠陥密度の要件を緩和することが可能になる。ノイズ低減についても同様の改善が得られ、複数の層または複数の露光からのデータにより、真の信号の測定の不確かさを低減できる。
【００５２】
本開示の方法を使用して、多層Ｘ線検出器装置の個々のセンサ層内の欠陥のあるアレイピクセル、ラインまたは領域を補正するための１つの方法は、最初に、１つのセンサ層内の個々の欠陥のあるピクセル、または欠陥のあるラインまたは領域に属する全てのピクセルを識別すること、多層検出器装置内の他の全てのセンサ層からこれらのピクセルまたは領域に対応する出力を得ることにより、ここで、１つの層からの出力は、それらの値が撮影されている物体の同様の部分に対応する場合、別の層の出力に対応しており、さらに、これらの出力を一般的なアルゴリズムにフィットさせて仮想出力アルゴリズムを生成すること、仮想アルゴリズムを使用して、元のセンサ層の物理的特性に一致する全ての欠陥のあるピクセルまたは領域の仮想出力を得ること、元のセンサ層内の欠陥のあるピクセルの値を仮想出力で置き換えることによる。この方法は、多層検出器装置の一部または全ての層から全ての欠陥のあるピクセル値を除去するために、個々のセンサ層毎に再現できることは明らかである。
【００５３】
センサ出力データのノイズ低減を、本開示の方法を利用することによって実現してもよい。これは、多層撮影装置の層数またはマルチショット撮影システムの露光よりも少ないフィッティングパラメータを必要とする一般的なアルゴリズムを選択して、または全ての出力データを均等に重み付けしないアルゴリズムを選択して行ってもよい。一旦、この一般的なアルゴリズムの仮想出力アルゴリズムが見つかると、装置出力の１つと同じまたは類似の物理的特性を持つ仮想出力層または露光を生成できる。選択された一般的なアルゴリズムの性質により、この仮想出力は、元の装置出力と同様の局所コントラストを有するが、ノイズ成分が小さくなる可能性がある。より良い結果を達成するために、元の出力の特定の領域または空間周波数成分のみを置き換えることも可能な場合がある。
【００５４】
本開示の方法の１つのさらなる適用例は、二重エネルギＸ線吸収測定法による骨塩密度の測定である。仮想出力アルゴリズム用に特定されたパラメータ、または生成された仮想層または露光画像のいずれかを、Ｘ線撮影装置、使用される露光設定、またはＸ線システム構成に関する追加情報と組み合わせて、撮影された骨の一部または全ての領域における密度または面密度を計算するために使用してもよい。
【００５５】
本開示のこの方法のさらなる適用は、物体散乱補正である。Ｘ線放射は通常、撮影されている物体から散乱され、全体的に画質が低下する原因になる。典型的な物体散乱線のスペクトル特性の違いは、本開示の方法によって最終出力画像からそれを分離し、したがってそれを除去するために利用することができ、それによって画質を改善することができる。
【００５６】
本開示の方法で使用することができる異なる多層検出器を、間接シンチレータベースのＸ線検出器および直接光伝導体ベースのＸ線アプローチの両方について、図５（ｎ層）、図６ａおよび図６ｂ（２層アプローチ）、および図７ａと図７ｂ（３層アプローチ）に概略的に示す。使用される材料の性質を考慮すると、検出器を露光した場合、ある層から別の層へある程度の散乱または蛍光放射（ここでは第１の用語のもとにグループ化）が存在するであろうし、それによって各層からの信号出力が変化し、本明細書に提示された仮想出力を決定する方法に影響を与える可能性があると予想される。
【００５７】
図５に示されるように、検出器１４は、「ｎ」個のセンサ層５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎを含む。理解されるように、「ｎ」は任意の数を表す。直接多層Ｘ線検出器の場合、各センサ層５００は、光伝導体層５０２および基板層５０４を含む。間接多層Ｘ線検出器の場合、各センサ層５００は、シンチレータ層５０６および基板層５０８を含む。
【００５８】
図６ａに示されるように、検出器は、第１のセンサ層５００ａ、中間フィルタ層５１０、および第２のセンサ層５００ｂを含む。直接多層Ｘ線検出器の場合、各センサ層５００は、光伝導体層５０２および基板層５０４を含む。本実施形態では、中間フィルタ層５１０は、別の光伝導体層５１２であってもよい。間接多層Ｘ線検出器の場合、各センサ層５００は、シンチレータ層５０６および基板層５０８を含み、ここで、中間フィルタ層５１０は、別のシンチレータ層５１４であってもよい。
【００５９】
図６ｂに示される実施形態は、図６ａの実施形態と同様であり、光伝導体層５０２および基板層５０４（直接）の位置、ならびにシンチレータ層５０６および基板層５０８（間接）の位置がセンサ層５００内で切り替えられている。
【００６０】
図７ａに示されるように、検出器は、第１のセンサ層５００ａ、第２のセンサ層５００ｂ、および第３のセンサ層５００ｃを含む。直接多層Ｘ線検出器の場合、各センサ層５００は、光伝導体層５０２および基板層５０４を含む。間接多層Ｘ線検出器の場合、各センサ層５００は、シンチレータ層５０６および基板層５０８を含む。
【００６１】
図７ｂに示される実施形態は、図７ａの実施形態と同様であり、第２のセンサ層５００ｂと第３のセンサ層５００ｃとの間に中間フィルタ層が追加されている。理解されるように、中間フィルタ層はまた、第１のセンサ層５００ａと第２のセンサ層５００ｂとの間に配置されてもよい。代替的に、中間フィルタ層５１０は、第１および第２のセンサ層と第２および第３のセンサ層の両方の間に配置されてもよい。
【００６２】
Ｘ線吸収層によって散乱される放射線を低減または最小化するという課題を克服するために、様々な戦略を採用することができる。一つの戦略は、ｋ−蛍光Ｘ線のエネルギが１２ｋｅＶ未満であり、したがって遠くに移動しない低ｋ吸収端を有する材料（アモルファスセレン光伝導体のような）を選択するか、または代替的に３３ｋｅＶの蛍光Ｘ線を有するＣｓＩシンチレータを選択することであってもよい。また、選択したシンチレータと同じ材料で作られた中間フィルタを使用して、散乱線の影響を減らすことができる。さらにまた、センサ層の配向は、図６ａ、図７ａ、および図７ｂに概略的に示されるように変更することができ、センサ層５００ａは、光伝導体層５０２（直接）またはシンチレータ層５０６（間接）との間の距離が最小になるように配向されて、Ｘ線ｋ蛍光に関連する散乱距離が短縮する。
【００６３】
層間での相互散乱を低減するために、さらなる手法を使用することができる。これには、図１１ａ、図１１ｂ、および図１１ｃに示すように、前述したいずれかの構成のセンサ層の間に散乱防止グリッドを追加することが含まれ、これにより、散乱線が不均衡に吸収されるため、散乱に対応する層信号値の割合（散乱線量対一次線量比として知られている）が減少する。
【００６４】
図１１ａは、複数のセンサ層５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎを含む多層検出器５００の概略図であり、「ｎ」は任意の数であり得る。センサ層５００の間に位置するのは、散乱防止グリッド層５１６である。前の実施形態と同様に、各直接センサ層は光伝導体層５０２および基板層５０４を含み、各間接センサ層はシンチレータ層５０６および基板層５０８を含む。
【００６５】
図１１ｂは、３つのセンサ層５００ａ、５００ｂ、および５００ｃと、第１のセンサ層と第２のセンサ層との間に単一の散乱防止グリッド層５１６とを含む多層検出器５００の概略図である。図１１ｃは、３つのセンサ層５００ａ、５００ｂ、および５００ｃと、第２のセンサ層と第３のセンサ層との間に単一の散乱防止グリッド層５１６とを含む多層検出器５００の概略図である。
【００６６】
同様に、図１０ａ、図１０ｂ、および図１０ｃに示すように、センサ層の間に中間フィルタを追加してもよく、これらは主に診断用Ｘ線スペクトルの低エネルギ端にあるため、散乱光子を不均衡に吸収するであろう。中間フィルタの特定の材料タイプについては、散乱エネルギ吸収を調整するように選択してもよい。一実施形態では、１つまたは複数の中間フィルタの材料の選択肢は、銅、アルミニウム、または銀などの金属である。
【００６７】
図１０ａは、複数のセンサ層５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎを含む多層検出器５００の概略図であり、「ｎ」は任意の数であり得る。センサ層５００の間に位置するのは、中間フィルタ層５１８である。前の実施形態と同様に、各直接センサ層は光伝導体層５０２および基板層５０４を含み、各間接センサ層はシンチレータ層５０６および基板層５０８を含む。
【００６８】
図１０ｂは、３つのセンサ層５００ａ、５００ｂ、および５００ｃと、第１のセンサ層と第２のセンサ層との間にある単一の中間フィルタ層５１８とを含む多層検出器５００の概略図である。図１１ｃは、３つのセンサ層５００ａ、５００ｂ、および５００ｃと、第２のセンサ層と第３のセンサ層との間にある単一の中間フィルタ層５１８とを含む多層検出器５００の概略図である。
【００６９】
別の手法は、可能な限り薄い基板を利用してＸ線吸収体層間の距離を縮小または最小化することであり、可撓性基板を使用してそれらの厚さを大幅に減らすことが可能である。最後に、シンチレータ注入基板の形で、基板層と吸収体層とを組み合わせることによってこの距離を完全に取り除くことができる。
【００７０】
前述の説明では、説明の目的で、実施形態の完全な理解を提供するために多くの詳細が示されている。しかし、これらの特定の詳細が必要とされない場合があることは当業者には明らかであろう。他の実施例では、理解を曖昧にしないために、周知の構造をブロック図の形式で示してもよい。例えば、本明細書に記載の実施形態の要素が、ソフトウェアルーチン、ハードウェア回路、ファームウェア、またはこれらの組合せとして実装されるかどうかに関して、具体的な詳細は提供されない。
【００７１】
本開示の実施形態またはその構成要素は、機械可読媒体（コンピュータ可読媒体、プロセッサ可読媒体、またはそこに具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ使用可能媒体とも呼ばれる）に格納されたコンピュータプログラム製品として提供または表現することができる。機械可読媒体は、ディスケット、コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、メモリデバイス（揮発性または不揮発性）を含む磁気、光学、または電気記憶媒体、または同様の記憶メカニズムを含む、任意の適切な有形の非一時的媒体であり得る。機械可読媒体は、命令、コードシーケンス、構成情報、または他のデータの様々なセットを含むことができ、実行されると、プロセッサまたはコントローラに、本開示の一実施形態による方法のステップを実行させる。当業者は、説明された実施形態を実施するために必要な他の命令および操作もまた、機械可読媒体に記憶され得ることを理解するであろう。機械可読媒体に記憶された命令は、プロセッサ、コントローラ、または他の適切な処理デバイスによって実行することができ、説明されたタスクを実行するために回路とインタフェースすることができる。
【００７２】
上記の実施形態は、単なる例であることを意図している。変更、修正、および変形は、本明細書に添付された特許請求の範囲によってのみ定義される範囲から逸脱することなく、当業者によって特定の実施形態にもたらされ得る。
【図１】
2021525639.tif 000022
【図２ａ】
2021525639.tif 000023
【図２ｂ】
2021525639.tif 000024
【図３ａ】
2021525639.tif 000025
【図３ｂ】
2021525639.tif 000026
【図３ｃ】
2021525639.tif 000027
【図４ａ】
2021525639.tif 000028
【図４ｂ】
2021525639.tif 000029
【図５】
2021525639.tif 000030
【図６ａ】
2021525639.tif 000031
【図６ｂ】
2021525639.tif 000032
【図７ａ】
2021525639.tif 000033
【図７ｂ】
2021525639.tif 000034
【図８】
2021525639.tif 000035
【図９】
2021525639.tif 000036
【図１０ａ】
2021525639.tif 000037
【図１０ｂ】
2021525639.tif 000038
【図１０ｃ】
2021525639.tif 000039
【図１１ａ】
2021525639.tif 000040
【図１１ｂ】
2021525639.tif 000041
【図１１ｃ】
2021525639.tif 000042
【国際調査報告】
2021525639.tif 000043
2021525639.tif 000044