(57)【要約】  散乱除去法とともに２Ｄ放射線透過ハードウェアが実装されたスペクトルイメージング又は多重エネルギーイメージングを用いて、３つ以上の構成要素物質を有する被検体のＸ線画像を、構成要素画像に定量的に分離する方法。多重エネルギーシステムは、ＤＲＣ多重エネルギー弁別及びＫ端サブトラクションイメージング法を実施することにより拡張させ得る。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎ≧３の異なる物質構成要素ｔを有する被検体をイメージングする方法であって、当該方法は、
（ａ）Ｘ線源と、少なくとも１つの、被検体をその間に伴う２Ｄ検出器を有するＸ線測定装置とを設けるステップと、
（ｂ）前記Ｘ線源からの異なるｎエネルギーレベルを有するＸ線で被検体を照射するステップであって、前記Ｘ線は、被検体を通過して前記Ｘ線測定装置により受け取られる、被検体を照射するステップと、
（ｃ）少なくとも１つの測定がｎエネルギーレベルのそれぞれに対して行われる、ｎ≧２のエネルギーレベルでの測定値を検索するステップと、
（ｄ）それぞれの物質構成要素と、２つ以上の構成要素を有する前記物質構成要素のそれぞれの組合せとに対して、較正を実行し、それぞれのエネルギーレベルにおけるデータベースを、散乱干渉なしに導き出された測定値を伴って、確立するステップと、
（ｅ）それぞれのスペクトルレベルにおける測定値から散乱を除去して、前記ｎエネルギーレベルのそれぞれのための画像Ｄ１．．．ｎを生成するステップと、
（ｆ）ｎ方程式系Ｄ１…ｎ＝∫［Φ０ｎ（Ｅ）×ｅｘｐ（−（μ１（Ｅ）×ｔ１＋μ２（Ｅ）×ｔ２＋…μｎ（Ｅ）×ｔｎ）］×Ｓ（Ｅ）ｄＥを作り出すステップであって、式中、Φ０ｎ（Ｅ）は、前記ｎ番目のエネルギーレベルにおける前記Ｘ線源のエネルギースペクトルであり、μｎ（Ｅ）は、ｎ番目の物質構成要素の質量減弱係数であり、ｔｎは、前記ｎ番目の物質構成要素のための投影質量密度であり、Ｓは、前記検出器の応答関数である、前記ｎ方程式系を作り出すステップと、
（ｇ）前記ｎ物質構成要素ｔのそれぞれのための少なくとも１つの画像を生成するように、前記方程式系を解くステップと、を含む、被検体イメージング方法。
【請求項２】
前記方程式系を、前記ｎ方程式系をｎ線形方程式Ｌｎ（Ｄ１…ｎ／Φｎ０）＝μ１（Ｅ１）×ｔ１＋μ２（Ｅ２）×ｔ２＋…μｎ（Ｅｎ）×ｔｎに線形化し、物質構成要素ｔについて解くことによって、解く請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ｎ線形方程式系を解くステップは、実際の物質と既知の物質の較正により確立されたデータベースへの参照を用いる請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方程式系を、複数の二重エネルギー弁別を用いて解き、当該複数の二重エネルギー弁別は、第１の二重エネルギー弁別を、少なくとも１つの物質ｔ１と、物質ｔ２・・・ｔｎの混成体とに対して、物質の最大数をｎ−１として実行し、第２の二重エネルギー弁別を、前記物質構成要素の少なくとも１つと、物質ｔ２と、物質ｔ３・・・ｔｎの混成体とに対して、物質の最大数をｎ−２として、実行する、複数の二重エネルギー弁別を用いて解き、当該プロセスは、ｎ−１の二重エネルギー弁別が実行されるまで続ける、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記弁別された構成要素データは、さらに、造影剤標識構成要素のためのＫ端法を用いて、定量化される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記反復する二重エネルギー弁別の結果及び暫定的な結果は、さらに、先行技術の二重エネルギーシステムのために開発された二重エネルギー後イメージング解析方法を用いて弁別され、当該方法は、異質かつ異例の構成要素（ＤＲＣ）弁別法からなり、既知の物質と、混成構成要素の未知の物質と、個別の構成要素との間に成り立った線形関係を用いるものとして規定され、二重以上のエネルギーレベルにおける測定により、ＤＲＣが位置する選択領域の弁別された構成要素画像を導き出す、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
被検体を、ｎ離散エネルギーレベルのＸ線で照射する請求項１に記載の方法。
【請求項８】
被検体を、広域スペクトルのＸ線で照射し、受け取られたＸ線が、エネルギー感受性方法又はフォトンカウンティング法を用いて測定される請求項１に記載の方法。
【請求項９】
それぞれの実際の物質構成要素と、種々の厚さの実際の物質構成要素の混成体とを用いて、較正を実行する請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
画像が、それぞれの物質構成要素に対して導き出されたデータに基づいて生成され、当該画像の生成は、１つ以上の物理的要素からなる単一の構成要素の導き出された測定値を、同一又は同様の物質の保存されたＸ線測定値により確立されたデータベースで参照することによって行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
画像が、それぞれの物質構成要素に対して導き出されたデータに基づいて生成され、当該画像の生成は、１つ以上の物理的要素からなる単一の構成要素から導き出された又は合成されたデータを、保存されたサイノグラムＣＴ、ＣＴ、ＭＲＩ、ＳＰＥＣＴ、分光法、光音響及び他のエネルギー、化学又は電気化学測定撮像方式により確立されたデータベースで参照することにより生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記データベースは、静的、経時的、空間的な形態で、前記物質構成要素の物理的、化学的、電気的、生理学的、動態特性の１つ以上を含む、請求項９〜１１に記載の方法。
【請求項１３】
構成データ又は非構成データのデータベースのサブセットが、ユーザー又はデジタルプログラムにより設定された１つ以上の条件に基づいて参照される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記条件は、人工知能による方法、深層機械学習、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワークにおいて使用されるアルゴリズム又は方法の１つ以上を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記特性は、原子ｚ番、密度、非構成分子、構成分子、合成分子、微細構造体、構造体、関心領域の特徴的領域であって、物理的、化学的、空間的、経時的、生理学的な形態の少なくとも１つのマーカーを有する関心領域の特徴的領域の１つ以上を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記構成要素物質は、１つ以上の組織領域、造影剤標識されたギプス、物質及び孔の形態、器官の１つ以上の領域、分子複合体、造影剤標識された分子複合体、造影剤標識された細胞小器官、イオン混合物、組織の除去領域、腫瘍、組織の病変領域、化学化合物、半導体構成要素、金属部品、非有機物若しくは有機物、又は非有機物と有機物との混合物である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記Ｘ線測定値は、インターフェログラム、位相コントラストイメージング、コヒーレントＸ線イメージング、及び部分的コヒーレントＸ線イメージングの測定値の１つ以上からなる請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概ね、デジタルＸ線イメージング、さらに詳細には、診断、検査、画像ガイダンス、解析、並びに物質の識別及び特性評価、リアルタイムトラッキング、経時的モニタリング、複数の構成要素からなる被検体におけるそれぞれの構成要素の位置特定のためのＸ線画像の機能イメージングの価値を高める方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
大型で二次元の半導体デジタルＸ線検出器アレイが、医用イメージング及び非破壊検査に幅広く採用されてきた。一般に、画像情報の全ては、単一の投影画像に収められ、その画像では、被検体内部の詳細は、重なり合う構成要素により覆い隠されてしまう。多重エネルギーＸ線を使用した場合、画像データは、視覚的な図示及び解析のためのものであり、その理由は、一般に、測定データの定量分析が、殆どのアプリケーションに必要とされる精度を欠いていることから利用不可能だからである。
【０００３】
一般に、人体の構成要素、例えば、胸は、いくつかの主要な要素、除脂肪組織及び脂肪組織を含む軟組織と、血管と、大部分が除脂肪組織である心臓と、大部分が除脂肪組織で、気腔、骨及び場合により微小石灰化沈着物を有する肺と、その他の軟組織構造体とからなる。このような単一の画像のそれぞれの画素は、全ての組織が混ざりあったものを含み、その上、ランダムに散乱した構成要素を含む。それぞれの構成要素による寄与量は、２ＤデジタルＸ線検出器を使用した現在のデジタル胸部イメージングシステムでは知られていない。
【０００４】
Ｘ線イメージングにおけるランダム散乱信号の役割が干渉と歪みであることは、十分明らかになっている。散乱は、画像をぼかし、画像のコントラストを低減させ、画質を低下させる。胸部イメージングにおける散乱の寄与は、２０％以上である。
【０００５】
例えば、肺癌のスクリーニングでは、微小石灰化及び非石灰化小結節の両方の識別と特性評価が、重要である。胸部イメージングにおいて基本的な構成要素を分離させることは不可能であることから、肺癌診断用の２Ｄ検出器を使用した現在のＸ線イメージングの性能は、コンピュータ断層撮影法に比べて制限される。
【０００６】
人体のイメージング等の多くの応用において、２Ｄフラットパネル検出器を用いた分光イメージングは、定量的方法であるＣＴイメージングの分光イメージングと比較して、散乱が存在することにより、精度が低く、臨床的意義がない。
【０００７】
本発明は、米国特許第５，６４８，９９７号明細書、米国特許第５，７７１，２６９号明細書及び米国特許第６，０５２，４３３号明細書（Ｃｈａｏの開示）に開示された装置及び方法に部分的に基づいている。
【発明の概要】
【０００８】
本発明は、概ね、デジタルＸ線イメージングに関し、さらに詳細には、関心領域、例えば、人体又は非破壊検査環境におけるデジタルイメージング法に関する。本発明は、関心領域の複数の構成要素に対するＸ線画像を、同一の投影２Ｄ画像パスから、少なくとも１つの単独の物理的要素をそれぞれが表す構成要素画像に分離するための多重エネルギー装置及び方法を使用する。
【０００９】
本発明はまた、定量的な解析方法を用いて、構成要素画像を算出し分離するのに必要とされる放射を最小限することに関する。例えば、スリーエネルギーシステム（ｔｈｒｅｅ−ｅｎｅｒｇｙ  ｓｙｓｔｅｍ）等の分光イメージングシステムは、４つ以上の異なる構成要素を分離可能であり、そのそれぞれには、物理的要素という点で特有の特徴、若しくは残りの部分と比較して空間上の位置、又はその両方がある。同様に、フォーエネルギーシステム（ｆｏｕｒ−ｅｎｅｒｇｙ  ｓｙｓｔｅｍ）は、５つ以上の異なる構成要素を分離し得る。
【００１０】
広域スペクトルのＸ線ビーム、又は広域Ｘ線スペクトルにわたる複数の単色Ｘ線ビームを用い、パルス波高分析又はエネルギー感受性検出器（ｅｎｅｒｇｙ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ）を有するフォトンカウンティング検出器で透過したスペクトルを測定するＡ−スペース法（Ａ−ｓｐａｃｅ  ｍｅｔｈｏｄ）又は同様の方法を含むことが、本発明の一態様である。
【００１１】
本発明は、定量的解析方法を用いて、関心領域に対して内在又は外在かに拘わらず、特有の原子ｚ若しくは分子組成物及び微細構造、又は密度、若しくは寸法、形状、パターンを含む空間特性、又は２つ以上の前記の特性の組み合わせに基づく背景から、構成要素を算出し分離させることに関する。
【００１２】
本発明の目的は、以下の本発明の図面及び詳細な説明から明らかになるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明の本質及び目的をさらに十分理解してもらうために、添付の図面を参照する。
【図１】図１は、本発明の基本的なハードウェアシステムの概略図である。
【図２】図２は、本発明により使用されるハードウェアシステムの第１の構成の概略図である。
【図３】図３は、本発明により使用されるハードウェアシステムの第２の構成の概略図である。
【図４】図４は、画像を一次近似構成要素画像に二重エネルギー弁別する方法のフロー図である。
【図５】図５は、画像を二次近似構成要素画像に二重エネルギー弁別する方法のフロー図である。
【図６】図６は、二次近似微小石灰化画像を得るための方法のフロー図である。
【図７】図７は、２つの異なる組織の画像により提供された情報に基づいて微小石灰化画像を得るための方法のフロー図である。
【図８】図８は、微小石灰化を取り除いた第１の軟組織画像と第２の軟組織画像との二次近似を得るための方法のフロー図である。
【図９】図９は、画像を三重エネルギー弁別する方法の基本的なフロー図である。
【図１０】図１０は、画像の反復式二重エネルギー弁別法の基本的なフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明は、胸部Ｘ線画像等、被検体のＸ線画像を、いくつかの構成要素画像、すなわち、散乱画像、肺の画像、骨の画像、血管の画像、他の軟組織の画像及び微小石灰化画像等に、定量的に分離するための方法を提供する。本発明は、ＮＤＴの応用において関心領域の構成要素を分離する方法を提供する。
【００１５】
いくつかの実施形態において、本発明は、米国特許第５，６４８，９９７号明細書、米国特許第５，７７１，２６９号明細書及び米国特許第６，１３４，２９７号明細書（Ｃｈａｏの開示）に記載の二重エネルギーＸ線イメージングシステムハードウェア構成を使用する。
【００１６】
装置
一次Ｘ線及び散乱分離ハードウェア構成
図１を参照すると、Ｘ線源１２からのＸ線３０が被検体２に衝突すると、Ｘ線３０の一部分が、被検体２を通過して伝搬方向が変化することなく直接検出器アセンブリ１４に至る。これらは、一次Ｘ線３２であり、被検体２の減弱特性についての実際の情報を伝達する。Ｘ線３０の残りは、被検体２の物質との相互作用の結果としてランダムに散乱する。これは、散乱３４と呼ばれ、実際の情報を歪ませる。
【００１７】
本発明は、一次Ｘ線と散乱とを分離する１つ以上の構成を用いる。典型的には、このような方法が、画像から散乱を除去することに用いられる。結果として、このような方法は、散乱除去法とも呼ばれる。しかしながら、一次Ｘ線も散乱画像も、被検体についての実際の情報を表す際に有用な場合がある。
【００１８】
散乱除去のための一構成は、実際には散乱を除去しない。検出器アセンブリ１４は、一次Ｘ線３２と散乱３４とを受信する単一の２Ｄ検出器２０である。本方法は、単に、散乱３４は、存在はするものの、定性的に正しいが定量的には不正確なイメージングの結果を、特定の場合になお得ることができる程十分少なくて済むことを、想定している。散乱３４の量が受け入れ可能な程度は、場合によって異なり、場合ごとの解析により算出する必要がある。
【００１９】
別の方法は、時間領域における一次Ｘ線と散乱との分離である。別の方法は、一次Ｘ線３２がＸ線源１２から検出器アセンブリ１４へ一直線に進み、通過時間が最も少なくて済むという特性を利用する。散乱３４は、Ｘ線源１２から検出器アセンブリ１４へ一直線に進まないので、検出器アセンブリ１４に到達する時間が長くなる。その結果、Ｘ線は、一定の時間連続して所定の検出器セル２８に到達し、この場合、第１のＸ線のみが一次Ｘ線である。その他は全て散乱である。
【００２０】
この構成の例では、Ｘ線源１２は、Ｘ線を極めて短いパルスで、例えば持続時間をピコ秒オーダーで、発生させることができ、検出器アセンブリ１４は、極めて速い、ピコ秒オーダーで、画像取り込み可能な２Ｄ検出器である。取り込まれた画像には、一次Ｘ線３２と、取り込み時間帯の間に検出器に到達する散乱３４とが含まれる。取り込み時間帯が十分短い場合、取り込まれた画像における散乱３４の量は、最小限となる。取り込み時間帯がさらに短くなると、散乱３４では、取り込まれた画像の構成要素が少なくなる。
【００２１】
一次Ｘ線と散乱との分離の別の構成が、米国特許第６，１３４，２９７号明細書に記載されている。図２に示した検出器アセンブリ１４は、Ｘ線源１２に最も近い前部２Ｄ検出器２２と、２Ｄビームセレクタ２４と、後部２Ｄ検出器２６との三層構造である。一次Ｘ線３２及び散乱３４は、前部検出器２２に到達し前部検出器２２を通過する。ビームセレクタ２４によって、散乱３４のみが、後部検出器２６の選択された場所４０に達し得る。
【００２２】
ビームセレクタ２４の一実施形態は、Ｘ線吸収材からなるとともに、Ｘ線を無視できる程しか吸収しない薄いプラスチックシート４４により支持されたシリンダアレイ４２である。シリンダ４２は、その軸線が、一次Ｘ線３２の進行方向と位置が合うように製造され、これは、シリンダ４２が、相互に平行ではなく、Ｘ線源１２に対して放射状となっていることを意味する。結果として、シリンダ４２は、断面領域内において、Ｘ線源１２から直接来る全てのＸ線を遮断する。よって、それぞれのシリンダ４２は、後部Ｘ線検出器２６上に、散乱３４の強度に実質的に影響を及ぼさないまま一次Ｘ線３２の強度が実質的にゼロである「影になった」場所４０を作り出す。
【００２３】
シリンダ４２は有限サイズなので、散乱３４のわずかな部分が、影になった場所４０から遮断されることになる。しかしながら、シリンダ４２が小さい限り、この遮断された散乱３４は、無視できる程少ないものであり得る。シリンダ４２が大き過ぎる又は接近し過ぎている場合、多過ぎた散乱３４が、後部検出器２６の残りの部分から遮断されることになる。
【００２４】
シリンダ４２がビームセレクタ２４内に多くなる程、後部検出器２６における測定精度が高くなる。
【００２５】
シリンダ４２の物質は、実質的に全ての一次Ｘ線３２が吸収され、さらに、任意の二次Ｘ線の放射を作り出さず、又は任意の散乱を追加しないことを保証するものである必要がある。このような条件を満たすために、媒体の原子番号Ｚを有する化学元素、例えば、Ｚが２０から３４の物質が好ましい。シリンダ４２はまた、中心がＺが大きい物質で、外側がＺが中間的な物質である多層構造も具え得る。Ｚが大きい物質は、最も効率よくＸ線を吸収し、コア物質からの任意の二次Ｘ線放射は、二次放射をさらに含むことなく、外側の層により効率よく吸収される。
【００２６】
シリンダ４２の厚さ又は高さは、Ｘ線エネルギーに依存し、さらに高いエネルギーのＸ線では、シリンダを厚くする必要がある。低エネルギーＸ線イメージングでは、例えば、軟組織のイメージングでは、シリンダ４２は、薄い円盤とし得る。
【００２７】
上述の検出器アセンブリ１４は、以下の通り、画像から散乱３４を除去するために使用される。低解像度の散乱のみの後部画像は、後部検出器２６の影になった場所４０から読み取られる。低解像度の合成（一次Ｘ線３２と散乱３４とが組み合わされた）後部画像は、後部検出器２６の選択された場所４６から読み取られ、選択された場所４６は、一次Ｘ線３２と散乱３４の両方を受け取り、後部検出器２６の画像面全体を均等に覆い、影になった場所４０と近い。散乱のみの画像は、補間法により選択された場所４６に拡大される。補間法では、散乱３４の物理的な性質によって、さほど誤差は出ない。データ点が十分多数ある限り、補間法により受ける誤差は、Ｘ線光子の数の統計変動等、その他の誤差の原因と比較して無視できるものである。
【００２８】
散乱のみが補間された後部画像が、低解像度の合成後部画像から差し引かれて、選択された場所４６における低解像度の一次Ｘ線後部画像が生成される。低解像度の一次Ｘ線前部画像は、Ｘ線源１２と位置合わせされた前部検出器の場所４８と、後部検出器の選択された場所４６とから計算される。低解像度の散乱前部画像は、低解像度の合成前部画像から低解像度の一次Ｘ線後部画像を差し引くことにより算出する。高解像度の散乱前部画像は、低解像度の散乱前部画像を補間することにより計算される。高解像度の散乱前部画像を高解像度の合成前部画像から差し引いて、高解像度の一次Ｘ線画像が生成される。
【００２９】
一次Ｘ線と散乱との分離の別の構成が、米国特許第５，６４８，９９７号明細書及び米国特許第５，７７１，２６９号明細書に詳細に説明されている。図３に示した検出器アセンブリ１４は、Ｘ線源１２に最も近い前部２Ｄ検出器２２と、２Ｄビームセレクタ２４と、後部２Ｄ検出器２６との三層構造である。一次Ｘ線３２と散乱３４との組み合わせは、前部検出器２２に到達し前部検出器２２を通過する。ビームセレクタ２４によって、一次Ｘ線３２のみが、後部検出器２６の選択された場所５２に達し得る。
【００３０】
最も簡易な構成では、ビームセレクタ２４は、Ｘ線吸収材からなり多数の直線形の貫通孔５６を有するシート５４である。孔５６は、その軸線が、一次Ｘ線３２の進行方向と位置が合うように製造され、これは、Ｘ線が本質的に点光源から放射されることから、孔５６は、相互に平行ではなくＸ線源１２に対して放射状となっていることを意味する。
【００３１】
このように位置を合わせたことによって、孔５６は、全てのＸ線が、孔５６の軸線に沿って進行し通過することができ、その一方で、孔の軸線から若干ずれた方向に進行する殆ど全てのＸ線が、ビームセレクタシート５４のバルク材により完全に吸収される。よって、一次Ｘ線３２のみが、後部検出器２６に到達する。孔５６は、常に有限サイズとなるので、散乱３４のわずかな部分が、後部検出器２６に到達することになる。しかしながら、孔５６の大きさが小さく、ビームセレクタ２４の厚さが十分厚い限り、散乱３４のこの部分は、他のエラーの原因に比べて無視できる程少ない。
【００３２】
孔５６は実用的なほど小さいことが好ましい。孔５６が大き過ぎる場合、散乱３４の後部検出器２６への到達防止が不十分になる。ビームセレクタ２４には実用的な数の孔があることが好ましい。孔５６が多くなる程、後部検出器２６における測定精度が高くなる。
【００３３】
ビームセレクタシート５４の材料は、全ての散乱３４が吸収されることと、孔５６を通過する一次Ｘ線３２以外、散乱３４と、一次Ｘ線３２又は散乱３４により引き起こされる第２の放射とを含む他の放射がどれも後部検出器２６に到達しないこととを保証する必要がある。
【００３４】
上述の検出器アセンブリ１４は、以下の通り、画像から散乱３４を除去するために使用される。低解像度の一次Ｘ線画像は、後部検出器２６の選択された場所５２から読み取られる。選択された場所５２は、ビームセレクタシート５４内の孔５６と位置合わせされた後部検出器２６上の場所である。高解像度の合成前部画像が、前部検出器２２から読み取られる。低解像度の合成前部画像は、後部検出器の選択された場所５２と位置合わせされた前部検出器の場所５８から読み取られるか又は計算される。低解像度の散乱前部画像は、低解像度の合成前部画像から低解像度の一次Ｘ線後部画像を差し引くことにより算出する。高解像度の散乱前部画像は、低解像度の散乱前部画像を補間することにより計算される。高解像度の散乱前部画像を高解像度の合成前部画像から差し引いて、高解像度の一次Ｘ線画像が生成される。
【００３５】
後部検出器２６上の選択された場所５２のみを使用することから、後部検出器２６のための代替構造は、２Ｄ検出器全体を使用するというよりは、その殆どを使用せずに、１つ以上の検出器セルをそれぞれの孔５６の基部に又は基部内に配置することである。
【００３６】
その代わりに、ビームセレクタ２４は、Ｘ線吸収材料からなり貫通孔５６を有するシート５４ではなく、Ｘ線吸収材の壁を有する管束を用いる。
【００３７】
Ｘ線源とＸ線測定装置の考察
多重エネルギーシステムの一実施形態は、基底関数分解法（Ａ−スペース方法）であり、当該方法は、広域スペクトルＸ線源を使用し、パルス波高分析を用いるフォトンカウンティング検出器を用いて、又はエネルギー感受性検出器を使用する他のエネルギー感受性方法を用いて、透過したスペクトルを測定する。広域スペクトルＸ線源は、当業者に知られている従来のＸ線源におけるようなものである。
【００３８】
他の実施形態では、単色Ｘ線又は離散エネルギーレベルのＸ線を使用する。このような源は、一般に、広帯域源を、エネルギーフィルタ、例えば水晶等の回折格子を、コリメーターと組み合わせて用いて転換することにより得られる。場合によっては、広帯域のＸ線源は、第２のターゲットを用いることにより狭帯域の源に転換させ得る。
【００３９】
レーザコンプトン及びシンクロトロンベースの準単色源及び単色源も使用可能である。
【００４０】
さらに新しいＸ線源技術を、液体金属ターゲットベース、冷陰極管ベース、カーボンナノチューブベースのＸ線、ＬＥＤ等の光、レーザー及び超高速生成型Ｘ線源を含めすべてを、本発明において使用可能である。
【００４１】
Ｘ線測定装置であって、フォトンカウンティング検出器、ＰＭＴ並びにその他のフォトンカウンティングダイオード及びダイオードアレイと、エネルギー感受性検出器又はエネルギー感受性分光器、場合によって検出器とを含むＸ線測定装置は、Ｘ線スペクトルで測定を行う。その他の場合、検出器又はＸ線分光器は、可視スペクトルで測定を行うことができ、この場合、検出素子のＸ線シンチレータ上流を用いてＸ線光を可視光に変換させる。後者の例は、光検出器による光学的方法を用いるＸ線全視野型イメージング法又はＸ線顕微鏡法において使用可能である。
【００４２】
多重エネルギー弁別法
本発明の方法について、Ｃｈａｏの開示に記載の散乱を除去する基本的方法及び二重エネルギー弁別の基本的方法を用いるが、本発明の態様ではない。しかしながら、本発明の方法は、このような方法の改良を含む。
【００４３】
基本的なエネルギー弁別法を用いて、３つ以上の物質組成を分離するためには、新しい処置が必要である。本発明は、物理的要素によって、重なり合う複数の構成要素からなる画像を複数の構成要素画像に弁別する体系的な方法を提供する。
【００４４】
ここでいう構成要素とは、関心領域の別の構成要素又は背景と比較してスペクトルレベルが変動することで様々にＸ線を乱す領域と定義される。このような構成要素の個別の画像は、二重又は多重Ｘ線エネルギーイメージング法を用いることにより、可視化し得る。
【００４５】
１つの構成要素の画像又は複数の構成要素の画像は、ユーザー又はデジタルプログラムが設定する１つ以上の条件により生成され得、この条件は、人工知能、レファレンスライブラリを参照するための中央ニューロコンピュータ又はダイナミックニューロコンピュータ等のニューロコンピュータにおいて共通して使用されて、サブセットデータベースが弁別目的で検索される。このようなプロセスによって、当業者に既知の深層機械学習、人工知能の採用が可能となる。
【００４６】
Ｃｈａｏの開示に記載の二重エネルギー弁別法を、多重エネルギー（ｎ＞２、ｎはエネルギーレベルの数）イメージングシステムに拡張することが、本発明の態様である。
【００４７】
Ｃｈａｏの開示に記載の二重エネルギー弁別法において物質情報を導き出すための物質較正方法を、多重エネルギー（ｎ＞２、ｎはエネルギーレベルの数）イメージングシステムに拡張することもまた、本発明の態様である。
【００４８】
較正方法に代わる方法を有することもまた、本発明の態様であって、当該方法は、物質情報を既存のデータベースにより導き出すためのものであって、当該既存のデータベースは、実際の物質又は、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等の断層撮影データから導き出された定量測定値から合成若しくはシミュレートされた物質の描出と相関する、保存されたＸ線測定値に基づくものである。
【００４９】
先行技術に記載の前出の二重エネルギーベースの方法を含むこともまた、本発明の態様であって、当該方法は、米国特許第６，１７３，０３４号明細書のＣｈａｏの開示における方法等多重エネルギー弁別のための一次近似を用いて物質を区別するための方法を含み、また、いくつかの実施形態では、多重エネルギー弁別における別の新たな方法として、背景組織から、微小石灰化、インプラント、造影剤標識構成要素又は外科若しくは生検器具等特有の構成要素をイメージングするように二次近似を含むこともまた、本発明の態様である。
【００５０】
物質組成を算出するための較正及びデータベースの確立
好ましい実施形態における本発明の方法の２つの部分：  一次近似と二次近似。
【００５１】
被検体のイメージング前に、多重エネルギー物質弁別のため、較正及びデータベース確立方法が存在し、当該方法には、２つのプロセスが必要である。
【００５２】
プロセス１は、種々のエネルギーレベルにおける散乱除去のための較正であり、プロセス２は、一次近似を用いて、厚さ及び組成を含めて、物質を算出するためのデータベースの確立である。プロセス１及び２は、場合によっては、Ｃｈａｏの開示に記載の二重検出器散乱除去法等同一の方法により、達成可能である。しかしながら、他の場合、本プロセスは、例えば、散乱除去法に１つ以上の検出器の層が必要でないハードウェア構成については、分離させてよい。後者の場合、いくつかの例では、試料のイメージング前における散乱除去のための較正は、必要でない場合がある。しかしながら、それぞれのエネルギーにおけるＸ線測定に対して、散乱除去法は、被検体のための後のＸ線測定ステップにおいて実施可能である。
【００５３】
本発明において多重エネルギー弁別法を用いる好ましい一実施形態では、一次近似で十分である。二次近似は、造影剤標識病変組織領域又は石灰化を含む構成要素等、特定の条件に適合する要素領域が存在するときに使用可能であって、当該構成要素は、３つ以上の物理的要素からなる背景組織とは著しく異なる。この場合、追加のＸ線エネルギーイメージング法を用いる代わりに、二次近似を、Ｃｈａｏの開示に記載のように較正及びイメージング後処理を含めて、追加の構成要素画像を導き出すことに用いる。
【００５４】
一実施形態において、一次近似は、散乱除去法と、Ｃｈａｏの開示に記載の二重エネルギーシステムの物質弁別法とを、ｎ＞２の多重エネルギーシステム用の同方法に拡張し改良する。一次近似は、一次Ｘ線と散乱との分離のための基本的方法と、多重エネルギーのための基本的方法、例えば、二重エネルギーイメージングを含むＥｎエネルギーイメージング、Ｅｎ＝２、３、４、…エネルギーイメージングとを用いて、混じり合った構成要素（例えば、骨、微小石灰化及び、血管、脂肪、除脂肪等の軟組織）のＸ線画像を、複数の画像、すなわち、複数の構成要素のそれぞれのエネルギーレベルにおける散乱画像、例えば、三重エネルギーイメージングでは、高エネルギー散乱画像、中間エネルギー散乱画像、低エネルギー散乱画像と、それぞれの構成要素のための一次Ｘ線画像、例えば、骨組織画像、種々の混成体の若しくは個別の軟組織の画像、及び微小石灰化が存在する場合微小石灰化（又は石灰化）画像又はインプラント等の異物の画像と、に分離する。
【００５５】
物質測定データベースの確立：  試料のイメージング前の種々のエネルギーレベル
一実施形態において、当該被検体における関心領域の多重エネルギーＸ線測定を実施する前、及び前記一次近似又は二次近似を実行する前に、データベースをデータベース構築方法に基づいて確立する。
【００５６】
新規の物質データベース構築方法は、二重エネルギーシステムのために開発された前出の較正システムにおいて記載の較正方法を、ｎ＞２エネルギーシステムに拡張する。新規のデータベース構築方法によって、ｎ−エネルギー弁別で実際の構成要素画像を得ることが可能となる。その結果、複数の構成要素画像には、被検体が十分よく描出される。
【００５７】
データベースは、１つ以上の実際の物質、すなわち、物理的要素からなる物質のｎ＞２エネルギーレベルを指定した、異なるＸ線スペクトルにおける測定値であって、測定対象の試料中の物質と似た構成要素、混成構成要素、又は複数の重なり合う構成要素を描出する測定値を含む。データベースは、動態サイクルのそれぞれの特徴的段階における、骨、筋肉又は特徴的な組成物若しくは構造物等の静的組成物若しくは構造物のＸ線測定値を含み、動態サイクルは、例えば、心臓血管関連の筋肉の動き等であり、例えば、１つ以上の構成要素の１つ以上の領域若しくは関心領域における構成要素の混成体の１つ以上の領域の心臓の動き又は細胞死若しくは病変組織による陽イオンの蓄積等の動態プロセス等であり、同様に、構成要素、例えば、エネルギー切除された領域の組織領域における１つ以上の物質、若しくは同じ構成要素の仮マーカーにおける１つ以上の物質の種々の状態であって、当該種々の状態には、複数の大きさにおける特徴的な静的及び動的物理特性、例えば、生理学的な変化の間の物質の有無又は密度の変化、すなわち、複数の大きさにおける動的な生理学的特性を含む。測定されたＸ線データには、種々の厚さ、組成、密度、複数の大きさの構造物の特性を含む物理特性及び化学特性を説明する測定値が含まれ、又は種々のＸ線スペクトル測定により様々に乱される他の特性を説明する測定値が含まれる。
【００５８】
いくつかの例では、データベースのある特定のセグメントは、保存されたデータ又はリアルタイムの測定値により提供され得る。例えば、適切に設定された物理特性及び化学特性又はＸ線測定特性及び大きさを有する、インプラント、外科器具、化学物質、又は任意の物体等の構成要素が、データベースの一部として提供され得る。例えば、特定の物質の種々の厚さにおけるＸ線測定値が、提供され得る。いくつかの例では、１つ以上の構成要素の厚さの測定並びに形状及び大きさの測定は、複数の大きさで複数のエネルギーによりＸ線測定するため、又は当業者に既知の異なる空間位置感知器により測定するため、リアルタイムで導き出し得る。
【００５９】
ユーザーが事前イメージング測定を含む較正ステップを実行することにより、データベースを確立することに加えて、このようなデータベース又はデータベースの一部分は、既存のデータベースから導き出すことができ、当該既存のデータベースは、実際の物質と相関する、保存されたＸ線測定値に基づいたものであり、この保存されたＸ線測定値は、関心領域に含まれた気腔の測定値、又は該当する場合定量的測定により合成若しくはシミュレートされた物質若しくは気腔の描出が含まれ、当該描出は、複数の大きさのＸ線撮影データ又は断層撮影データから導き出されるものであって、例えば、ＣＴ、サイノグラム、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、光学イメージング、音響、光音響、分光法及び他のエネルギー、電子及び化学的に誘発させた測定値等である。
【００６０】
いくつかの実施形態において、二重エネルギーベースの又はエネルギーレベルがｎ番より小さいデータベースは、ｎ＞２のエネルギーイメージングベースの物質弁別法にとって十分であり得る。いくつかの例では、構成要素又は関心領域についての関連の物理特性及び大きさの情報は、知られているものであってよく、又は導き出しシミュレートすることができるものでもよく、結果として、このようなデータベースは必要でない場合がある。
【００６１】
本システムにおいて使用されるそれぞれの検出器の感知素子、特に、同じ照射投影路の相関する測定値の間における定量的関係
一実施形態において、二重以上の検出器の層又は感知素子、例えば、前述のＣｈａｏの開示又は、同一のＸ線投影路に沿った任意の二重又は多重感知素子を使用するとき、データベースは、前部検出器と後部検出器との間又は検出器の間の定量的関係のデータベースを確立する較正方法による測定値を含み得る。いくつかの場合、選択された場所、例えば、（ｉ，ｊ）及び（ｉ’，ｊ’）においてのみ。前部検出器が、後部検出器と十分類似しているか又は基本的に同一の場合、前部検出器における測定値、例えば一次Ｘ線測定値を、後部検出器において測定された値と相互に関連付けるような較正方法を、前部検出器と後部検出器との関係を特徴づけるように既存のアルゴリズムを用いることにより簡略化し得る。使用するタイプの検出器に利用可能な関連データがある場合、散乱除去の目的で、このような関係の情報を、較正ステップなしにシミュレートし又は導き出すことができる。
【００６２】
ステップ１：  一次近似
一次近似を得る方法は、以下の８つのステップを含む。
（ａ）物質Ｍに較正を実施する。胸部イメージングにおいて、例えば、第１の構成要素Ｍ１がステント又はインプラント、Ｍ２が骨、ｍ３が軟組織、Ｍ４が血管、Ｍ５が石灰化である。
Ｍ１＝Ｍ１（Ｄ１．．．Ｄｎ）
Ｍ２＝Ｍ２（Ｄ１．．．Ｄｎ）
Ｍｎ＝Ｍｎ（Ｄ１．．．Ｄｎ）
【００６３】
簡略化目的で、ここでは、図示のために、乳房の二重エネルギーイメージングを用いる。後述するように、前部検出器について、高エネルギーと低エネルギーとにおいて、微小石灰化若しくは石灰化ｃ及び軟組織ｓの一組の数値関係を求めて、関数ｃ＝ｃ（ＤＨ，ＤＬ）及びｓ＝ｓ（ＤＨ，ＤＬ）を得るために、追加のエネルギーレベルを他の組織に適用し得る。例えば、式は、ｃ＝ｃ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）、ｓ＝ｓ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）、ｂ＝ｂ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）、…ｌ＝ｌ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）となり、式中、ｂは、骨のための式を表し、ｌは、造影剤標識組織のための式を表している。ＤＨ，ＤＬは、Ｄ１とＤ２をそれぞれ表すものである。しかしながら、簡略化目的で、構成要素を２つ、エネルギー方法を２つのみ図示する。このような二重の方法を多重エネルギーシステムに拡張させ得る。以下の説明では基底関数を線形化しているので、未知の数が式の数と対応していれば、基本原理は同じである。
（ｂ）第１の構成要素ｆと第２の構成要素ｇ、本例では、脂肪組織と除脂肪組織とをそれぞれ対象として、前部検出器について２つのエネルギーにおける一組の数値関係を得るために、較正を実施して、関数ｆ＝ｆ（ＤＨ，ＤＬ）及びｇ＝ｇ（ＤＨ，ＤＬ）を得る。
【００６４】
必要とされる一部又は全ての較正を、データベースが、多重エネルギーＸ線撮影、コンピュータ断層撮影法、ＣＴにおけるサイノグラム及びその他の撮像方式、例えば、ＭＲＩ、単光子放射断層撮影法、ＰＥＴ、分光法及び上述の光学測定等の前の測定値から導き出しシミュレートしたデータと置換し得ることに留意されたい。Ｃｈａｏの開示では、前部検出器と後部検出器とのスカラー関係の導出も必要とする散乱除去のための較正と、厚さと組成ベースの情報を提供する物質弁別のための較正とが、一緒に実行される。本発明では、２つの較正を分けることができ、物質弁別検索用データベースを、散乱除去のための方法とは別の方法、例えば、単一検出器の場合単一エネルギーベースの散乱除去法として実行し得る。図示目的で、二重検出器方法及びハードウェアを説明する。その他の非二重検出器ベースの散乱除去法を同様に実施可能である。
（ｃ）被検体をエネルギーレベルＨのＸ線と、エネルギーレベルＬのＸ線とで照射する。
（ｄ）前部検出場所（ｘ，ｙ）から高解像度の画像ＤｆＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＬｈ（ｘ，ｙ）を得る。ここで、画像は、一次Ｘ線及び散乱Ｘ線からなる。
（ｅ）一組の高解像度の散乱Ｘ線画像ＤｆＳＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＳＬｈ（ｘ，ｙ）を計算する。
（ｆ）一組の高解像度の一次Ｘ線画像ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）＝ＤｆＨｈ（ｘ，ｙ）−ＤｆＳＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）＝ＤｆＬｈ（ｘ，ｙ）−ＤｆSＬｈ（ｘ，ｙ）を計算する。
（ｇ）画像の組ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）に対して二重エネルギー弁別を実行し、関数ｃ＝ｃ（ＤＨ，ＤＬ）及びｓ＝ｓ（ＤＨ，ＤＬ）を用いて、２つの一次近似物質組成画像ｃ１（ｘ，ｙ）及びｓ１（ｘ，ｙ）を得る。
（ｈ）画像の組ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）に対して二重エネルギー弁別を実行し、関数ｆ＝ｆ（ＤＨ，ＤＬ）及びｇ＝ｇ（ＤＨ，ＤＬ）を用いて、２つの一次近似物質組成画像ｆ１（ｘ，ｙ）及びｇ１（ｘ，ｙ）を得る。
【００６５】
本発明は、上述のデータベース又は較正方法を含む。
【００６６】
一実施形態において、本発明は、二次近似ステップを含む。
【００６７】
被検体のイメージング前に定量的関係のアルゴリズムを確立し得る。このようなデータベースを確立するために、二次近似ステップのための較正方法を用いる。本発明の較正方法は、（１）２つの既知の物質ｕとｖとをＤＨ＝ＤＤＨ［ｕ，ｖ］、ＤＬ＝ＤＤＬ［ｕ，ｖ］として二重エネルギー方程式系を求めるステップと、（２）エネルギー依存性減弱係数の関数μｕ（Ｅ）＝ｕｐ×μｐ（Ｅ）＋ｕｑ×μｑ（Ｅ）及びμｖ（Ｅ）＝ｖｐ×μｐ（Ｅ）＋ｖｑ×μｑ（Ｅ）に対して関数分解法を実行し、標準的な最小二乗法によるデータフィッティング法を用いて、定数ｕｐ、ｕｑ、ｖｐ、及びｖｑを求めるステップと、（３）それぞれの座標の組（ｕ，ｖ）に対してｐ＝ｕ×（ｕｐ＋ｖｐ）及びｑ＝ｖ×（ｕｑ＋ｖｑ）を計算して、二重エネルギー方程式系ＤＨ＝ＤＤＨ［ｐ，ｑ］、ＤＬ＝ＤＤＬ［ｐ，ｑ］を求めるステップと、（４）物質ｐ及びｑの方程式系ＤＨ＝ＤＤＨ［ｐ，ｑ］、ＤＬ＝ＤＤＬ［ｐ，ｑ］を変数の組（ＤＨ，ＤＬ）の関数として数値変換により解いて、方程式系ｐ＝ｐ［ＤＨ，ＤＬ］及びｑ＝ｑ［ＤＨ，ＤＬ］を求めるステップと、を含む。
【００６８】
一次近似は、十分良好な構成要素画像を提供するが、改善の余地がまだある。
【００６９】
例えば、肺のイメージングでは、胸部が３つ以上の組織の構成要素からなるので、単純な二重エネルギー弁別では限界がある。一次近似で得られた構成要素画像のいくつかにはまだ混合信号が少量含まれており、純粋な単一の構成要素画像ではない。
【００７０】
二次近似では、胸部のイメージングの場合、肺の微小石灰化、すなわち異物と確定された構成要素と、脂肪及び除脂肪組織を含む軟組織と、骨との画像が、胸部の複数の物質の組成を考慮に入れて、生成される。
【００７１】
異質で異例な構成要素の分離（ＤＲＣ）
本明細書では、ＤＲＣは、関心領域の残りの部分とは異なっている。例には、微小石灰化又は石灰化領域、インプラント及び造影剤標識構成要素が含まれる。異質な構成要素は、特有の物理的組成及び大きさを有するだけでなく、関心領域の残りの部分と比べていくつかの決定的な特性の点でも異なっている。決定的な特性の例は、造影剤標識構成要素又は微小石灰化の場合、組織の特性の変動が緩やかでないことを含む。異質な構成要素は、比較的異例で、関心領域の他の構成要素よりずっと小さい場合がある。ＤＲＣ構成要素は、複数の構成要素の領域に埋め込まれている場合があり、その領域では、組織又は複数の組織は、同様のＸ線測定特性を有するが、ＤＲＣ構成要素、例えば、軟組織におけるのと同様の原子Ｚとは異なる特性を有する。１つ又はいくつかのこのような区別し得る特性によって、ＤＲＣ構成要素をその領域の構成要素の残りの部分と区別し得る。ＤＲＣ構成要素は二次近似を用いて補正し得る。
【００７２】
二次近似を得る方法は、ＤＲＣ構成要素の作用を補正し、以下のステップを含む。
（ａ）画像ｃ１（ｘ，ｙ）において、全てのＤＲＣ構成要素、すなわち、この例では微小石灰化点ｃ１（ｘｋ，ｙｋ）と、全ての非ＤＲＣ構成要素の識別子点ｃ１（ｘｉ，ｙｉ）とを識別するステップと、
（ｂ）点Ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝ｃ１（ｘｉ，ｙｉ）として、点Ｂ（ｘｋ，ｙｋ）を点ｃ１（ｘｋ，ｙｋ）の周りの点ｃ１（ｘｊ，ｙｊ）から補間して、背景画像Ｂ（ｘ，ｙ）を構成するステップと、
（ｃ）背景画像Ｂ（ｘ，ｙ）を画像ｃ１（ｘ，ｙ）から差し引いて二次近似固有識別子画像ｃ２（ｘ，ｙ）を求めるステップと、
（ｄ）画像ｃ２（ｘ，ｙ）において全てのゼロ点ｃ２（ｘｏ，ｙｏ）と非ゼロ点ｃ２（ｘｍ，ｙｍ）とを識別するステップと、
（ｅ）脂肪組織若しくは除脂肪組織又は軟組織等の第１の固有組織の二次近似画像ｆ２（ｘ，ｙ）を構成するステップであって、ここで、点ｆ２（ｘｏ，ｙｏ）＝ｆ１（ｘｏ，ｙｏ）かつ点ｆ２（ｘｍ，ｙｍ）であり、かつ点ｆ２（ｘｍ，ｙｍ）を点ｆ１（ｘｍ，ｙｍ）の周りの点ｆ１（ｘｎ，ｙｎ）から補間する当該ステップと、
（ｆ）骨組織等の第２の固有組織の二次近似画像ｇ２（ｘ，ｙ）を構成するステップであって、ここで、点ｇ２（ｘｏ，ｙｏ）＝ｇ１（ｘｏ，ｙｏ）として、点ｇ２（ｘｍ，ｙｍ）を点ｇ１（ｘｍ，ｙｍ）の周りの点ｇ１（ｘｎ，ｙｎ）から補間する当該ステップと、を含む。
【００７３】
二重エネルギー弁別一次近似の拡張
一次近似のステップを図４のフロー図に示す。第１のステップは、同じシステム条件の下異なる物質の組に対して２つの較正を実行することである。
【００７４】
第１の較正は、前部検出器について、高エネルギーレベルＨと低エネルギーレベルＬとにおいて、２つの物質ｃ及びｓの一組の数値関係を得ることであり、ここで、ｃは、微小石灰化沈着物のものと同一であるＸ線エネルギーの関数としてのＸ線減弱係数μｃ（Ｅ）を有する物質を表し、ｓは、平均的な組織の要素のものと同一であるＸ線エネルギーの関数としてのＸ線減弱係数μｓ（Ｅ）を有する物質を表す。
【００７５】
以下は、実際の組織の構成要素に対して二重エネルギー較正を実行する方法についての説明であって、当該較正は、本発明の多重エネルギーイメージングにおいて、利用に向けて拡張され、いくつかの場合、改良されている。
【００７６】
二重エネルギー較正方法は、Ｃｈａｏの開示に詳細に説明されている。多重エネルギーシステムが存在するとき、これを多重エネルギーシステム較正に拡張し得る。本発明では、較正を実際の物質組成について実行し得る。
【００７７】
Ｃｈａｏの開示に記載の方法によって、較正測定を実行するために、２つの組成物質のいくつかの物質プレートを較正測定において使用すべきである。現在、このような標準的な組織の試料は、入手できなくなっている。本発明は、較正測定用の別の物質の組を用いて、所望の異なる物質の組に対して正確な較正データを求め得る改良型多重エネルギー較正方法を提供する。
【００７８】
改良型較正方法の科学的基礎を以下に説明する。
【００７９】
較正データの物質の組（ｐ，ｑ）に対する数値方程式を求めることが望ましいが、直接的な物質（ｐ，ｑ）データは、実用上のある種の制限により入手できない。他方で、別の物質の組（ｕ，ｖ）は、較正測定において使用するために利用可能である。また、Ｘ線エネルギー関数としてのＸ線減弱係数μｕ（Ｅ）、μｖ（Ｅ）、μｐ（Ｅ）及びμｑ（Ｅ）の全てが、知られている。乳房イメージングでは、（ｕ，ｖ）の物質の組は、例えば、ポリエチレン（ＣＨ２）シート等の一組の市販の物質と水（Ｈ２Ｏ）の組とし得る。さらに多くの物質、例えば、アルミニウム及びアクリル樹脂等の市販の物質を追加の構成要素のために使用してもよい。
【００８０】
物質の組は、本発明では２つ以上とし得ることに留意する。多重エネルギーシステムにおいてさえ、二次近似用の物質のセットにおいて使用される既知の物質の数は、２とｎとの間とすることができ、二次近似において用いられる対応のエネルギーレベルもまた、２とｎとの間である。例えば、肺における微小石灰化は、胸骨、肺組織、その他の軟組織から分離させ得る。この場合、多重エネルギーイメージングは、微小石灰化を肺組織から分離するために用い、較正の必要がある既知の物質は３セット、ｕ、ｖ、ｗのみが存在し得る。第１の関係セットは、微小石灰化ｃと、軟組織混成体を加えた肺ｌと、骨ｂとである。第２の関係セットは、骨ｂ、肺ｌ、及び他の軟組織ｓである。
【００８１】
既知の物質の数は変更することができ、また物質の数を、較正及び二次近似用の個別の混成体として選択することができるが、基本原理は同じである。
【００８２】
別の実施形態では、２Ｄ投影画像が、投影路における２つの場所からの、同じ構成要素タイプの又は類似の物質の測定値、例えば、胸部イメージングにおいて投影画像上の微小石灰化領域と一部が重なる骨領域の測定値を有するとき、一部が重なる領域と重なっていない領域との間の縁には、骨密度又は厚さの測定値に測定可能な差があり得る。微小石灰化の定量化は、一部が重なると推定された領域を囲む領域において骨密度の測定値を統計分析することにより得られる。重なっていない領域と一部が重なっている領域とは緩やかに変化するので、密度と大きさが似通り、一部が重なった領域の骨密度と大きさの測定値は、隣接する領域に基づいて補間し得る。次に微小石灰化領域のための測定値を導き出し得る。
【００８３】
その代わりに、複数の大きさの画像を撮影し合成する場合、骨画像の領域と微小石灰化画像の領域とを相互に分解させ得る。正確な密度の測定値及び厚さの測定値を導き出し得る。
【００８４】
その代わりに、例えば、胸部イメージングにおける微小石灰化のイメージングでは、微小石灰化量を、二重エネルギー方法により、身体の骨領域を通過しない照射路から選択された領域のＸ線画像を取り除くことにより、推定し得る。この場合、肺組織及びその他の軟組織のみが投影Ｘ線路に沿っているので、二重エネルギー一次近似及び二次近似方法のみが必要とされるとみなし得る。
【００８５】
別の例では、乳房イメージングにおいて、腫瘍標識と微小石灰化との両方を２つのエネルギーを用いることにより分離させ得る。スリーエネルギー方法を用いて、乳房組織を、脂肪と、除脂肪と、腫瘍標識領域とに分離させ得る。３つの既知の物質、ｕ、ｖ、ｗを用いて３つの異なるエネルギーレベルで較正し、石灰化と、腫瘍と、脂肪及び除脂肪組織との混成体の値を求め、石灰化と、腫瘍と、除脂肪組織との混成体の値を求めると、脂肪組織が、診断のための情報をさらに提供してくれることになる。
【００８６】
二重エネルギーシステムの例に戻ると、二重エネルギー方程式系は、このように書ける。
【数１】
2021517058.tif 000003
式中、Φ０Ｈ（Ｅ）及びΦ０Ｌ（Ｅ）は、それぞれ高エネルギーレベルＨと低エネルギーレベルＬとにおけるＸ線源１４のエネルギースペクトルである。投影質量密度ｕ（ｘ，ｙ）及びｖ（ｘ，ｙ）は、グラム／センチメートル２（ｇ／ｃｍ２）という単位である。質量減弱係数μｕ（Ｅ）及びμｖ（Ｅ）を、センチメートル２／グラム（ｃｍ２／ｇ）という単位で表している。このような数値全ては既知のものである。Ｓｆ（Ｅ）は、前部検出器のＸ線スペクトル感度である。
【００８７】
エネルギー依存性減弱係数関数μｕ（Ｅ）及びμｖ（Ｅ）に対して関数分解を実行する。
【数２】
2021517058.tif 000004
式中、定数ｕｐ、ｕｑ、ｖｐ及びｖｑは、標準的な最小二乗データフィッティング法により得られる。このような関数分解は、一般に、数学的観点から真にはならないことに、留意すべきである。しかしながら、実験データの広範囲にわたる解析によって、人体内におけるように、炭素、水素、酸素、窒素からカルシウム等原子番号Ｚが小さいものから中間のものまで、化学元素からなる要素に対して、Ｘ線エネルギーが２０ｋｅＶと１５０ｋｅＶとの間等医療診断用のエネルギー範囲内である限り、第３のＸ線質量減弱関数が、常に、他の２つのＸ線量減弱関数を十分近似させた合計として書き表すことができることが、確立されている。式（１ａ）及び（１ｂ）のｅｘｐ（）の指数で示したエネルギー依存性減弱関数をＵＦ（Ｅ）で表す。
【数３】
2021517058.tif 000005
【００８８】
したがって、改良された較正処理は、以下のステップを含む。
（１）Ｃｈａｏの開示に記載の（ｕ，ｖ）物質の組を用いて較正測定を実行する。結果として、この数値方程式系が求められる。
【数４】
2021517058.tif 000006
（２）エネルギー依存性減弱係数関数μｕ（Ｅ）及びμｖ（Ｅ）のための関数分解法を実行し、
【数５】
2021517058.tif 000007
標準的な最小二乗法によるデータフィッティング法を用いて、定数ｕｐ、ｕｑ、ｖｐ、及びｖｑを求める。
（３）式（６ａ）及び（６ｂ）におけるそれぞれのデータの組（ｕ，ｖ）に対して以下を計算し、
【数６】
2021517058.tif 000008
新しい二重エネルギー数値方程式系を求める。
【数７】
2021517058.tif 000009
（４）方程式系ＤＨ＝ＤＤＨ［ｐ，ｑ］及びＤＬ＝ＤＤＬ［ｐ，ｑ］を、変数の組［ｐ，ｑ］に対して変数の組［ＤＨ，ＤＬ］の関数として数値変換により解いて以下を求める。
【数８】
2021517058.tif 000010
【００８９】
２つのタイプの二重エネルギー弁別を実行するために、対応する２つのタイプの較正を実行する。第１のタイプの較正は、ＤＲＣ構成要素、この場合微小石灰化と、関心領域内の他のタイプの組織、この場合軟組織とに対する物質の組（ｃ，ｓ）に対して、である。上記の較正処理を用いることによって、一組の定量的な陽の数値関数
【数９】
2021517058.tif 000011
が成り立ち、式中、記号ＤＨ［］及びＤＬ［］は、ｃ及びｓを変数として関数の関係を表している。方程式系を、例えば数値変換により解いて、数値方程式系を求める。
【数１０】
2021517058.tif 000012
【００９０】
この数値方程式系は、正規化された全ての画素に適用可能である。任意の画素に対する測定信号の組（ＤＨ，ＤＬ）から、その画素に対する物質組成データの組ｃ及びｓが、容易に見つかる。
【００９１】
第２のタイプの較正は、検出器について高エネルギーレベルＨ及び低エネルギーレベルＬにおける２つの物質ｆ及びｇに対する一組の数値関係を求めることであって、ここで、ｆは、関心領域における第１の組織又は第１の構成要素と同じＸ線減弱係数Ｕｆ（Ｅ）を有する物質を表し、ｇは、第２の組織又は第２の構成要素と同じＸ線減弱係数ｕｇ（Ｅ）を有する物質を表す。よって、定量的な陽の関数
【数１１】
2021517058.tif 000013
が成り立つ。方程式系を、例えば数値変換により解いて、数値方程式系を求める。
【数１２】
2021517058.tif 000014
【００９２】
この数値方程式系は、正規化された全ての画素に適用可能である。測定信号の組（ＤＨ，ＤＬ）から、物質組成データの組（ｆ，ｇ）が容易に見つかる。
【００９３】
誤解を避けるため、２点を述べる必要がある。第一に、精度を上げるために、較正物質は、Ｘ線相互作用に関連して、実際の組織の組成にできる限り近い組成を有するものを選択すべきである。これは、実験測定のための一般的な誤差の理論に基づいて明確にすべきである。例えば、μｕ（Ｅ）がμｐ（Ｅ）に近くかつμｖ（Ｅ）がμｑ（Ｅ）に近いとき、（７ａ）及び（７ｂ）の変換による誤差が小さくなる。
【００９４】
第二の点は、計算ステップの順番に対していくつかの自明な代替選択肢が存在することである。例えば、ステップ（１）の後に、較正測定を、物質の組の変換（８ａ）及び（８ｂ）を実行する代わりに、（ｕ，ｖ）物質の組を用い数値関係（６ａ）及び（６ｂ）を確立することにより実行して、数値関係（９ａ）及び（９ｂ）を求めて、（６ａ）及び（６ｂ）に対して直接変換を実行して、以下の式を求めることができる。
【数１３】
2021517058.tif 000015
【００９５】
次に、画像データ、ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）とＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）とに、関係（１５ａ）及び（１５ｂ）を適用して、２つの物質画像ｕ（ｘ，ｙ）及びｖ（ｘ，ｙ）を求めることができる。その後、式（８ａ）及び（８ｂ）を用いることにより、
【数１４】
2021517058.tif 000016
画像全体ｕ（ｘ，ｙ）及びｖ（ｘ，ｙ）を、点ごとに、２つの画像ｐ（ｘ，ｙ）とｑ（ｘ，ｙ）とに変換する。これは、本方法に本質的な変更を何もせず、数学的計算の順番に自明の変化を及ぼしたに過ぎない。したがって、式（１ａ）（１ｂ）から（１２ａ）（１２ｂ）に記載の処理は、このような同様の自明の代替方法及び他の代替方法を含むと考えられる。
【００９６】
本発明の方法の第２のステップは、前部検出器ＤｆＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＬｈ（ｘ，ｙ）の一組の高空間解像度の合成画像を得ることであって、ここで、ｆの添え字は、前部検出器の画像を表し、Ｈの添え字は高エネルギーレベルの画像を表し、Ｌの添え字は、低エネルギーレベルの画像を表し、ｈの添え字は、高解像度画像を表し、（ｘ，ｙ）は、前部検出器の検出器セルの二次元のデカルト座標を表す。画像データの組ＤｆＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＬｈ（ｘ，ｙ）における画像のそれぞれは、散乱成分と一次Ｘ線成分とを含む。一次Ｘ線成分は、第１の成分と、第２の成分と、ＤＲＣ成分とを含む。
【００９７】
第３のステップは、画像の組ＤｆＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＬｈ（ｘ，ｙ）のそれぞれの画像を、散乱成分と一次Ｘ線成分とに、分離することである。これは、Ｃｈａｏの開示に記載のように、いくつかのデータ取得及び計算ステップを通じて実行され、前部検出器において一組の高空間解像度の散乱のみの画像ＤｆＳＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＳＬｈ（ｘ，ｙ）が計算され、ここで、添え字Ｓは、散乱のみの画像を表している。このステップは、Ｃｈａｏの開示において対応するステップと同じである。
【００９８】
第４のステップは、高空間解像度の一次Ｘ線画像の組ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）を以下の式から計算することである。
【数１５】
2021517058.tif 000017
式中、添え字Ｐは、一次Ｘ線のみの画像を表す。このステップはまたＣｈａｏの開示に記載のものと同じである。
【００９９】
第５のステップは、画像の組ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）のための二重エネルギー弁別を、較正された数値方程式系（１２ａ）、（１２ｂ）を用いることにより実行することである。結果として、２つの物質組成画像ｃ１（ｘ，ｙ）及びｓ１（ｘ，ｙ）が求められる。この画像の組ｃ１（ｘ，ｙ）は、基本的にＤＲＣ構成要素の画像であり、ｓ１（ｘ，ｙ）は、基本的に、第１の構成要素と第２の構成要素との混成物質の画像である。
【０１００】
第６かつ最終のステップは、画像の組ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）の二重エネルギー弁別を、較正された数値方程式系（１４ａ）、（１４ｂ）を用いることにより、実行することである。結果として、２つの物質組成画像ｆ１（ｘ，ｙ）及びｇ１（ｘ，ｙ）が得られる。この画像の組において、ｆ１（ｘ，ｙ）は、基本的に、第１の構成要素の画像であり、ｇ１（ｘ，ｙ）は、基本的に、第２の構成要素の画像である。しかしながら、ｆ１（ｘ，ｙ）及びｇ１（ｘ，ｙ）は、ＤＲＣ構成要素情報を含み得、当該情報は、明示的に特定されておらず、また適切に定量化されていない。
【０１０１】
この点において、利用可能な結果が、単一の画像を５つの構成要素画像に、すなわち、散乱画像ＤｆＳ（ｘ，ｙ）と、ＤＲＣ構成要素画像ｃ１（ｘ，ｙ）と、第１の構成要素及び第２の構成要素と組み合わせた物質の画像ｓ１（ｘ，ｙ）と、第１の構成要素の画像ｆ１（ｘ，ｙ）と、第２の構成要素の画像ｇ１（ｘ，ｙ）とに弁別することにより求められたものである。しかしながら、二重エネルギー弁別の力は、まだ十分に利用されていない。上記の結果は、一般的なイメージングデータの十分な一次近似とみなし得る。このような構成要素の画像を一次近似としかみなせない理由は、二重エネルギー弁別の上の処理を実行する際、関心領域が、２つの物質のみからなることを想定しているからである。関心領域は、実際３つの物質からなる。
【０１０２】
多重エネルギー系へ拡張された二重エネルギー弁別二次近似：  ＤＲＣイメージング
本明細書の次の部分では、例えば、胸部若しくは心臓のイメージング、又は３つ以上の構成要素からなる被検体のイメージングにおいて、二次近似のための方法を３つ以上の物質構成要素を考慮して説明する。まず、科学的な原理を説明し、次に、本方法のステップを説明する。
【０１０３】
この実施形態では、二重エネルギー方法を本明細書に記載のように用いることができるのに対して、３つの物質画像弁別法は、２つの異なるエネルギーのＸ線で撮影された画像に基づくものであって、放射能レベルが低くなることと取得時間が短くなることという利点を備え得る。
【０１０４】
構成要素がさらに多くｔ＞ｎ＋１（式中、ｎは利用可能なエネルギーレベル）の場合、本方法はまた、追加の構成要素を残りの部分から分離させることに用いることもできる。
【０１０５】
以下は、ｎ−エネルギー方法を用いて、医用イメージング又は産業用イメージングにおいて関心領域のｎ＋１又はそれ以上の構成要素を概ね分離する方法を説明するものである。これは、十分な近似を達成するように利用し得る医用イメージングの特別な条件が存在することから、可能である。第１の特別な条件は、ｎ個の構成要素から少なくとも２つの構成要素のＸ線減弱が、ＤＲＣ構成要素、ｎ＋１ｔｈ構成要素のＸ線減弱と比較すると非常に近いことである。第２の条件は、ＤＲＣ構成要素、例えば、微小石灰化沈着物若しくは石灰化領域、インプラント領域又は造影剤標識病変領域等が、一般にはかなり狭い、ある場合には隔離された領域に存在するとともに、関心領域の残りの部分の組織又は構成要素の緩やかに変化するという特性を欠いているということである。例えば、微小石灰化は、単一画像のわずか数画素の範囲内にあることになる。
【０１０６】
例えば、ｎ＝２の場合、関心領域の二重エネルギーイメージングの式は、以下の式の組により表すことができる。
【数１６】
2021517058.tif 000018
【０１０７】
被検体の投影質量密度ｃ（ｘ，ｙ）、ｆ（ｘ，ｙ）及びｇ（ｘ，ｙ）は、グラム／センチメートル２（ｇ／ｃｍ２）という単位である。質量減弱係数μｃ（Ｅ）、μｆ（Ｅ）及びμｇ（Ｅ）は、既知のものであり、センチメートル２／グラム（ｃｍ２／ｇ）という単位で表される。方程式系（１８ａ）、（１８ｂ）における指数関数ｅｘｐ（）のエネルギー依存性指数は、ＡＦ（Ｅ）で表され、以下の通りとなる。
【数１７】
2021517058.tif 000019
【０１０８】
物質の密度の値ｃ（ｘ，ｙ）、ｆ（ｘ，ｙ）及びｇ（ｘ，ｙ）に対する３つの未知のパラメータにより関連づけられた、３つの独立した質量減弱関数μｃ（Ｅ）、μｆ（Ｅ）、及びμｇ（Ｅ）がある。二重エネルギー測定のみによって、２つの測定信号ＤｆＰＨｈ（ｘ，ｙ）及びＤｆＰＬｈ（ｘ，ｙ）を得られ、この測定信号から、未知のパラメータを２つのみ算出し得る。
【０１０９】
それぞれの組織の構成要素の定量的評価のために使用される基本的方法は、関数分解法である。１つのエネルギー依存性質量減弱関数を、他の２つの関数の合計として表す必要がある。例えば、第１の構成要素と第２の構成要素とに対して、基本的な二重エネルギー弁別を実行するために、ＤＲＣ構成要素の関数、例えば、カルシウムの関数μｃ（Ｅ）が、以下のように分解される。
【数１８】
2021517058.tif 000020
式中、Ｒｃｆ及びＲｃｇは、定数である。人体システムについて、Ｘ線エネルギーが医療診断用エネルギーの範囲内にある場合、第３のＸ線質量減弱関数を、十分近似させた他の２つのＸ線質量減弱関数の合計として常に書き表すことができる。Ｒｃｆ及びＲｃｇの正確な数値は、標準的な最小二乗法によるデータフィッティング法を用いて計算可能である。例えば、Ｘ線エネルギーが１６ｋｅＶと１００ｋｅＶとの間の範囲内で、最小二乗法によるデータフィッティング法を式（２０）に適用することにより、Ｒｃｆ≒−３４かつＲｃｇ≒３３となることが分かり得る。Ｒｃｆ及びＲｃｇの正確な数値は、ハードウェアシステムにおいて使用されるＸ線エネルギーの範囲に左右される。
【０１１０】
いくつかの一般的な観察をパラメータの組Ｒｃｆ及びＲｃｇについて行い得る。第一に、Ｒｃｆは、常にマイナスであり、Ｒｃｇは、常にプラスである。第二に、Ｒｃｆ及びＲｃｇの絶対値は、常にかなり大きく、常に相互に近い。例えば、診断用エネルギーの範囲について、Ｒｃｆ及びＲｃｇの絶対値は、１０と５０との間と想定し得る。この２つの特定の特徴について根底にある物理的な理由は、カルシウムの減弱係数が、低エネルギーでは種々の軟組織よりもずっと大きく、また、低エネルギーでは、種々のタイプの軟組織の減弱係数が、一般に、脂肪の減弱係数と同様だがそれよりも若干大きいという事実に起因する。この特定の特徴は、弁別された構成要素のＸ線画像に非常にまれな結果を生み出す。すなわち、画像が個別の軟組織構成要素の画像に弁別されると、インプラント又は微小石灰化等のそれぞれのＤＲＣ構成要素の領域では、除脂肪組織の画像等第１の構成要素画像に、プラスに高強度の減弱変化が生まれ、また、それぞれのＤＲＣ構成要素の領域では、その場所において第２の構成要素組織の画像にマイナスに高強度の減弱変化が生まれる。プラスの点とマイナスの点とには、厳密な定量的関係がある。例えば、１マイクログラムの微小石灰化は、約３０マイクログラムの除脂肪組織の強度変化に対応するプラスの減弱変化をもたらすとともに、約３０マイクログラムの第１の軟組織強度変化に対応するマイナスの減弱変化をもたらす。この特定の特徴は、本発明において、重なり合った微小石灰化画像を第１の軟組織構成要素画像と第２の軟組織構成要素画像とから定量的に分離するために利用される。
【０１１１】
ＡＦ（Ｅ）は、基本関数を２つのみ含む形で再度書き表すことができる。
【数１９】
2021517058.tif 000021
【０１１２】
ＡＦ（Ｅ）は、２つの独立した関数μｆ（Ｅ）及びμｇ（Ｅ）のみを含むので、Ｃｈａｏの開示に記載の二重エネルギー弁別処理を用いることにより、２つの特有のエネルギー独立型パラメータを、方程式系（１８ａ）及び（１８ｂ）を解くことにより、求めることができ、解の組は、ｆｃ（ｘ，ｙ）及びｇｃ（ｘ，ｙ）となる。解の組ｆｃ（ｘ，ｙ）及びｇｃ（ｘ，ｙ）は、正確に、一次近似の解の組であることに留意する。すなわち、
【数２０】
2021517058.tif 000022
【０１１３】
一次近似の処理による二重エネルギー弁別を実行した後、第３の物質構成要素が、投影され、（２４ａ）及び（２４ｂ）で、脂肪組織画像上ではＲｃｆ×ｃ（ｘ，ｙ）としてかつ除脂肪組織画像上ではＲｃｇ×ｃ（ｘ，ｙ）として書き表されるように、基本的な２つの構成要素画像に重ね合わされる。一般的に言って、重なり合った第３の構成要素画像の部分は、２つの構成要素画像から分離することはできず、その理由は、ｆｃ（ｘ，ｙ）及びｇｃ（ｘ，ｙ）のみしか、二重エネルギー弁別を用いて計算ができないことによる。
【０１１４】
本発明は、医用イメージングのためのある特徴的な特定の条件を用いて、第３の物質組成をほぼ分離する。例えば、肺のイメージングでは、微小石灰化沈着物が、狭い領域にのみ存在することが知られている。狭い領域については、軟組織の密度がほぼ滑らかに変化することが想定できる。以下は、微小石灰化画像スポットを軟組織画像から分離する基本的なステップの概要である。第一に、画像上の微小石灰化スポットを識別する。微小石灰化スポットは、（ａ）プラス信号／マイナス信号の組でなければならず、それぞれは、振幅のおよそ等しい絶対値を有するが逆の符号を有し、（ｂ）第１の軟組織構成要素画像と第２の軟組織構成要素画像上の正確に対応する同じ場所に重ね合わされなければならない。第二に、近接する周囲の軟組織の画素から画像強度を補間して、このような疑わしい微小石灰化スポットの画像強度を置き換える。第三に、識別されたスポットにおいて、補間された信号強度をもとの信号強度ｇｃ（ｘ，ｙ）及びｆｃ（ｘ，ｙ）から差し引いて、強度の変化が、微小石灰化の関数のための分解方程式（２０）により推定されたものと一致しているか否かを判断する。２つの軟組織画像における微小石灰化強度が、方程式（２０）により推定されたものと定量的に一致している場合、スポットは、微小石灰化スポットのための予備検査に適合する。他のＤＲＣ構成要素の測定に対して、同様の方法を用いることができる。
【０１１５】
この予備検査に加えて、さらに検査があり、それを以下に説明する。
【０１１６】
以下は、第２の弁別により純粋なＤＲＣ構成要素画像を得る方法についての科学的な基礎の説明である。
【０１１７】
一例として微小石灰化測定を用いると、一次近似の精度レベルでの第２の弁別において、２つの基本的な関数をμｃ（Ｅ）及びμｓａ（Ｅ）となるように選択し、式中、μｃ（Ｅ）は、微小石灰化に対するエネルギー依存性減弱関数であり、μｓａ（Ｅ）は、平均的な軟組織の組成に対する減弱関数である。一次近似の精度レベルにおける第２の弁別の結果、２つの画像、ｃ１（ｘ，ｙ）及びｓ１（ｘ，ｙ）が求められる。一次近似において、質量減弱係数関数μｃ（Ｅ）及びμｓａ（Ｅ）を有する２つの物質組成のみが存在することが想定された。実際の軟組織物質組成によれば、式（１８ａ）、（１８ｂ）におけるエネルギー依存性指数は、ＢＦ（Ｅ）として、以下の通り表される。
【数２１】
2021517058.tif 000023
式中、平均的な組織の質量減弱係数関数μｓａ（Ｅ）＝５０％μｆ（Ｅ）＋５０％μｇ（Ｅ）。δμｓ（Ｅ）×δｓ（ｘ，ｙ）は、平均化された軟組織の減弱μｓａ（Ｅ）×ｓａ（ｘ，ｙ）からの画素（ｘ，ｙ）における局所的偏差である。例えば、（ｘ，ｙ）における組織の組成は、正確に、５０％が脂肪組織であり、５０％が除脂肪組織であり、すると、δμｓ（Ｅ）＝０となる。そうでなければ、基本的な関数μｃ（Ｅ）及びμｓａ（Ｅ）により二重エネルギー弁別を実行するために、エネルギー依存性関数δμｓ（Ｅ）を、以下のように、２つの基本的な関数μｃ（Ｅ）とμｓａ（Ｅ）とに分解する必要がある。
【数２２】
2021517058.tif 000024
式中、Ｒｓｃ及びＲｓｓは、２つの定数であり、その正確な数値は、局所的な組織の組成が分かっている場合、標準的な最小二乗法によるデータフィッティング法を用いることにより、計算可能である。それから、
【数２３】
2021517058.tif 000025
【０１１８】
パラメータの組Ｒｓｃ及びＲｓｓについて、いくつかの一般的な観察を行うことができる。第一に、Ｒｓｃは、１．０よりずっと小さく、Ｒｓｓは、１．０とさほど相違しない。根底にある物理的な理由は、関数δμｓ（Ｅ）のエネルギー依存挙動が、平均的な組織の関数μｓａ（Ｅ）の挙動とさほど相違せず、μｃ（Ｅ）の挙動とは大きく相違するということに起因する。
【０１１９】
二重エネルギー弁別の結果は、ｃ１（ｘ，ｙ）が正確にｃｓ（ｘ，ｙ）であり、ｓ１（ｘ，ｙ）が正確にｓｓ（ｘ，ｙ）である一次近似の精度レベルで得られることに留意する。すなわち、
【数２４】
2021517058.tif 000026
【０１２０】
したがって、実際の組織の組成に、想定される平均的な組織の組成からの局所的偏差があるために、一次近似により得られる微小石灰化画像ｃ１（ｘ，ｙ）は、２つの画像からなる。一方は、真の微小石灰化画像ｃ（ｘ，ｙ）であり、他方の画像は、組織の組成の、想定される平均的組成からの局所的偏差により生成される。
【０１２１】
重なり合った画像の正確な信号強度は、Ｒｓｃ×δｓ（ｘ，ｙ）である。一般的に言って、第３の物質が存在することによる、重なり合ったこのような画像は、二重エネルギー法を用いても分離させることができない。しかしながら、関心領域に対していくつかの特定の条件を用いることに基づいて、本発明は、真の第３の物質画像ｃ（ｘ，ｙ）における第３の物質Ｒｓｃ×δｓ（ｘ，ｙ）の作用を取り除くための近似方法を提供する。
【０１２２】
微小石灰化画像における第３の物質の作用を分離するために、画像Ｒｓｃ×δｓ（ｘ，ｙ）と、画像ｃ（ｘ，ｙ）との間の特有の２つの特徴の相違を用いる。すなわち、（ａ）軟組織の組成の、平均的な組成Ｒｓｃ×δｓ（ｘ，ｙ）からの局所的偏差が、軟組織の空間分布ｓａ（ｘ，ｙ）と同様に滑らかな空間分布を有し、それと同時に、微小石灰化画像は、ある狭い領域において急激な強度の変化をみせることと、（ｂ）偏差画像Ｒｓｃ×δｓ（ｘ，ｙ）の振幅は、上述のように、Ｒｓｃが小さいため、小さいこと、との相違を用いる。
【０１２３】
図６及び下記は、純粋な第３の物質の画像、例えば、微小石灰化の画像を、第２の弁別により二次近似の精度レベルで得るための処理を説明する。
（１）微小石灰化画像ｃ１（ｘ，ｙ）において、まず、全ての微小石灰化点（ｘｋ，ｙｋ）を識別する。微小石灰化点は、微小石灰化画像ｃ１（ｘ，ｙ）が、滑らかに変化する背景に示された高強度の点在する画像点から本質的になるため、他の画像点とは顕著に異なる。微小石灰化点は、点在する点において強度が急激な変化をみせる画素により識別される。時に、微小石灰化は、クラスタの形をとることがあり、点は、必ずしも個々に点在するとは限らない。本発明は、信号強度が隣接する点よりずっと高い微小石灰化点を少数含むこのようなクラスタが存在することを考慮している。
（２）ｃ１（ｘ，ｙ）に対して背景画像Ｂ（ｘ，ｙ）を画素（ｘｉ，ｙｉ）≠（ｘｋ，ｙｋ）から構成する。すなわち、全ての非微小石灰化点に対して、ｘｉ≠ｘｋかつｙｉ≠ｙｋとして背景画像Ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝ｃ１（ｘｉ，ｙｉ）。Ｂ（ｘｉ，ｙｉ）における信号は、微小石灰化点を除外したものであり、局所的な組織の組成の偏差により生成される必要があり、よって、微小石灰化背景信号である。
（３）微小石灰化点として識別されたその画素（ｘｋ，ｙｋ）に対する背景画像Ｂ（ｘ，ｙ）において、信号強度は、周囲の画素の信号強度から補間された、平均化された信号強度の数値と等しいと想定される。すなわち、ｋの周りのｊに対してこうなる。
【数２５】
2021517058.tif 000027
組織の組成は、微小石灰化沈着物と比較して相対的に滑らかに変化するので、平均化されたｃ１（ｘｊ，ｙｊ）は、点（ｘｋ，ｙｋ）における実際の組織の組成の変動に非常に近くなる。
（４）一次近似微小石灰化画像ｃ１（ｘ，ｙ）から組織の背景画像Ｂ（ｘ，ｙ）を差し引いて、二次近似微小石灰化画像を得る。
【数２６】
2021517058.tif 000028
【０１２４】
画像ｃ２（ｘ，ｙ）において、画像信号強度は、組織の組成の変動に影響されることなく、正確に、定量的微小石灰化密度を表すべきである。
【０１２５】
一次近似脂肪組織画像ｆ１（ｘ，ｙ）及び一次近似除脂肪組織画像ｇ１（ｘ，ｙ）に基づく微小石灰化画像ｃｆｇ（ｘ，ｙ）の較正ステップを、図７に記載し、それは以下の通りである。
（１）隣接する点の強度に比較して急激な強度の変化が、第１の軟組織画像ｆ１（ｘ，ｙ）と第２の軟組織画像ｇ１（ｘ，ｙ）とにおいて同時に起きている点（ｘｍ，ｙｍ）を識別する。点（ｘｍ，ｙｍ）は、組織の画像ｆ１（ｘ，ｙ）及びｇ１（ｘ，ｙ）により与えられた石灰化部位と推測される。
（２）それぞれの点（ｘｍ，ｙｍ）における急激な信号の変化が、予測されたものと一致しているか否かを確認する。第１の軟組織画像ｆ１（ｘ，ｙ）と、第２の軟組織画像ｇ１（ｘ，ｙ）において予測された信号の変化が、ともに定量的に確認可能である場合のみ、新しい第３の画像、この場合、微小石灰化画像信号ｃｆｇ（ｘ，ｙ）が、構成される。こうするためには、まず、一組の補間された信号強度ｆ１ａ（ｘｍ，ｙｍ）及びｇ１ａ（ｘｍ，ｙｍ）を計算して、ｆ１ａ（ｘｍ，ｙｍ）＝  ａｖｅｒａｇｅｄ［ｆ１（ｘｎ，ｙｎ）］  ｆｏｒ  ｎ  ａｒｏｕｎｄ  ｍかつｇ１ａ（ｘｍ，ｙｍ）  ＝  ａｖｅｒａｇｅｄ［ｇ１（ｘｎ，ｙｎ）］ｆｏｒ  ｎ  ａｒｏｕｎｄ  ｍとする。それから、以下を計算する。
【数２７】
2021517058.tif 000029
【０１２６】
この２つの量は、ある範囲、例えば、２０と４０との間の範囲に近づくと、画素（ｘｍ，ｙｍ）における石灰化が確認される。ΔｆとΔｇが、定量的に一致していないとき、最もあり得る理由は、（ａ）急な強度の変化という条件によって選択された点が、石灰化沈着物ではないものの実際にいくつかの特有な軟組織構造物を表しているか、又は（ｂ）その点が、石灰化を含むが、石灰化の信号強度が低過ぎて、ノイズに埋没してしまっていることである。両方の場合において、選択された点は、石灰化沈着物とみなすことはできず、第１の軟組織画像ｆ１（ｘ，ｙ）と第２の軟組織画像ｇ１（ｘ，ｙ）とにより提供される情報によって石灰化画像から除外すべきである。よって、石灰化画像ｃｆｇ（ｘ，ｙ）は、石灰化画像ｃ２（ｘ，ｙ）と全く同一ではない場合がある。異なるデータ解析方法により得られた２つの石灰化画像の間に若干の相違があっても、ｃ２（ｘ，ｙ）とｃｆｇ（ｘ，ｙ）とは、それ自体の参照データを提供する。両方の画像が有用である。
（３）ステップ（２）の結果によって、以下のいずれかを実行する。
【数２８】
2021517058.tif 000030
【０１２７】
式（３６）又は（３７）の両方の数値は、相互に近いので、石灰化画像強度として使用可能である。最終結果として一方を選択することは、多分に、オペレータの好みの問題であり、オペレータの判断による。さらに比較が必要な場合、式（３６）の数値は、場合によっては、第１の軟組織の信号強度が、第２の軟組織の信号強度よりもさらに滑らかな分布となるので、式（３７）の数値よりも適切であり得る。その結果、補間され平均化された数値の精度がさらに増し得る。
【０１２８】
第１の軟組織画像ｆ２（ｘ，ｙ）の二次近似を得るためのステップと、微小石灰化画像が取り除かれた第２の軟組織画像ｇ２（ｘ，ｙ）の二次近似を得るためのステップとは、図８に記載され、以下の通りである。
（１）第２の微小石灰化画像ｃｆｇ（ｘ，ｙ）のそれぞれの画素に対して、強度がゼロの点ｃｆｇ（ｘｏ，ｙｏ）と、強度がゼロでないｃｆｇ（ｘｍ，ｙｍ）とを識別する。
（２）ゼロ強度点において一次画像と二次画像との間に変化がない、すなわち、ｆ２（ｘｏ，ｙｏ）  ＝  ｆ１（ｘｏ，ｙｏ）及びｇ２（ｘｏ，ｙｏ）  ＝  ｇ１（ｘｏ，ｙｏ）である、画像ｆ２（ｘ，ｙ）及びｇ２（ｘ，ｙ）を構成する。
（３）点ｆ２（ｘｍ，ｙｍ）及びｇ２（ｘｍ，ｙｍ）の残りを、付近の点の信号強度の平均に、すなわち、ｆ２（ｘｍ，ｙｍ）＝ａｖｅｒａｇｅｄ［ｆ１（ｘｎ，ｙｎ）］ｆｏｒ  ｎ  ａｒｏｕｎｄ  ｍかつｇ２（ｘｍ，ｙｍ）  ＝  ａｖｅｒａｇｅｄ［ｇ１（ｘｎ，ｙｎ）］ｆｏｒ  ｎ  ａｒｏｕｎｄ  ｍに、設定する。全ての画素（ｘ，ｙ）に繰り返した後、補正された２つの組織画像ｆ２（ｘ，ｙ）及びｇ２（ｘ，ｙ）が、微小石灰化の作用が補正されたことで得られる。
【０１２９】
さらに、上述の方法は、肺若しくは心臓又は血管組織のイメージングに限定されないが、その他の器官、例えば、限定はしないが、脳、消化器系、胃、肝臓の微小石灰化又は石灰化イメージングに使用可能である。特に、頭蓋内腫瘍が、種々のレベルの石灰化を含む。
【０１３０】
肺の小結節（ＰＮ）における石灰化のパターンは、肺疾患の診断に役立ち得る。血管の石灰化は、動脈壁におけるカルシウムの沈着を担う多数の仕組みを含めて、能動的で複雑なプロセスである。それによって、血管が硬くなり、脈波伝播速度が増すことになって、これにより、次に、心血管疾患の疾病率及び死亡率が高くなる。
【０１３１】
その代わりに、微小石灰化又は石灰化物質に代えて、ＤＲＣ物質、例えば、第３の組織すなわち変化した組織、造影剤で標識された第３の構成要素にイメージング方法を適用可能である。造影剤は、関心領域の残りの部分とは異なる原子Ｚのナノ粒子若しくは粒子、又は粒子誘導体であって、イメージング若しくは分離若しくは定量化される細胞若しくは組織若しくは対象物用の分子マーカーと結合した粒子誘導体とし得る。造影剤はまた、ヨード剤、硫酸バリウム、又はこのような分子の誘導物及び他の既存のＣＴ若しくはＸ線標識とすることもできる。第３の物質は、背景の特性とは異なる、Ｘ線吸収特性又はＸ線検出可能な特性を有するインプラント、外科若しくは生検器具でもよい。
【０１３２】
多重エネルギーシステムの多重エネルギー弁別法に拡張された二重エネルギー弁別のための一次近似及び二次近似
被検体における、これまでの方法が達成し得るよりもずっと多くの物質又は構成要素を分離するために、３つ以上のエネルギーレベルを用いるイメージング法を、多重エネルギーシステム内において使用する。本発明の多重エネルギー弁別法は、本質的に、Ｃｈａｏの開示に記載の方法の拡張であり、線形化法又は二重エネルギー弁別法を用いる。一般的な分光イメージングの説明は、Ｊ．Ｔ．Ｄｏｂｂｉｎｓ，ＩＩＩ、"Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ"、Ｉｍａｇｅ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｍｅｔｒｉｃｓ  ｆｏｒ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｙｓｔｅｍｓ，  ２０００，  ｐｐｌ６１−２１９に記載されている。
【数２９】
2021517058.tif 000031
式中、Φ０ｎ（Ｅ）は、ｎ番目のエネルギーレベルＥｎにおけるＸ線源のエネルギースペクトルであり、μｎ（Ｅ）は、ｎ番目の物質構成要素の質量減弱係数でセンチメートル２／グラム（ｃｍ２／ｇ）という単位で表され、ｔｎは、ｎ番目の物質構成要素に対する質量密度でグラム／センチメートル２（ｇ／ｃｍ２）という単位で表され、Ｓは、検出器の応答関数である。想定し得るスペクトル情報を得る２つの方法が、入射光量子束と、入射エネルギーレベルＥｎの源のエネルギースペクトルΦ０ｎ（Ｅ）とを変化させること、又はエネルギースペクトルＥｎ−高感度検出器を具えることである。
【０１３３】
散乱干渉という問題のために、分光イメージングは、２ＤのＸ線撮影フォーマットでは実施不可能であった。例えば、Ｃｈａｏの開示における二重エネルギー方法において説明されているように散乱除去と同様に、改良型データベース及び較正方法が、今や多重エネルギーシステムに拡張された。２ＤのＸ線撮影フラットパネルベースのシステム等、２Ｄ検出器における分光イメージングシステム実施の一例として、以下は、スペクトル弁別法、三重エネルギー弁別法の一例である。
【０１３４】
三重エネルギー弁別法
被検体は、３つの物質組成、例えば、分子標識された組織若しくは細胞と、骨と、非標識の軟組織とを含み、そのどれも無視することはできない。実験で得られたデータと見つかった量との間の正確な関係は、３つの非線形連立方程式からなる三重エネルギーＸ線イメージング方程式系として表すことができる。
【数３０】
2021517058.tif 000032
式中、Φ０Ｈ（Ｅ）、Φ０Ｍ（Ｅ）及びΦ０Ｌ（Ｅ）は、それぞれ、高エネルギーレベルＨと、中程度のエネルギーレベルＭと、低エネルギーレベルＬとにおけるＸ線源のエネルギースペクトルである。関心領域における第１の構成要素ｐ（ｘ，ｙ）のための投影質量密度と、関心領域における第２の構成要素ｂ（ｘ，ｙ）のための投影質量密度と、第３の構成要素ｓ（ｘ，ｙ）のための投影質量密度とは、被検体のＸ線投影ラインに沿った物質の総量であり、グラム／センチメートル２（ｇ／ｃｍ２）という単位で表される。例えば、ｐは、ギプスに対するもので、場合によっては、ヨード剤等の造影剤と混合されており、ｂは、骨に対するもの、ｓは、軟組織に対するもの、μｐ（Ｅ）は、ギプスの質量減弱係数であり、μｂ（Ｅ）は、骨の質量減弱係数であり、μｓ（Ｅ）は、軟組織の質量減弱係数である。質量減弱係数μｐ（Ｅ）、μｂ（Ｅ）及びμｓ（Ｅ）は、全て、センチメートル２／グラム（ｃｍ２／ｇ）という単位で表される。このような数値は、全て既知のものであり、実験により算出され、記録に十分残されている。項［Φ０（Ｅ）×ｅｘｐ（−（μｐ（Ｅ）×ｐ（ｘ，ｙ）＋μｂ（Ｅ）×ｂ（ｘ，ｙ）＋μｓ（Ｅ）×ｓ（ｘ，ｙ））］は、被検体を通過した後検出器に入射した一次Ｘ線のエネルギースペクトルである。Ｓｆ（Ｅ）は、Ｘ線スペクトル感度であり、Ｘ線が検出器の画像の被検体を通過した後の、Ｘ線の数とエネルギーＥとの関数としての、検出器からの電気信号の振幅である。
【０１３５】
三重エネルギーシステムでは、この方程式系は、３つの独立パラメータ、関心領域の第１の構成要素ｐ（ｘ，ｙ）の密度と、第２の構成要素ｂ（ｘ，ｙ）の密度と、第３の構成要素ｓ（ｘ，ｙ）の密度とを有する。データ処理方法は、３つの未知の量ｐ（ｘ，ｙ）、ｂ（ｘ，ｙ）、ｓ（ｘ，ｙ）を３つの測定量ＤＨ（ｘ，ｙ）、ＤＭ（ｘ，ｙ）及びＤＬ（ｘ，ｙ）から３つの連立方程式を解くことにより求めることである。測定量ＤＨ（ｘ，ｙ）、ＤＭ（ｘ，ｙ）及びＤＬ（ｘ，ｙ）は、図９に示すように、被検体にエネルギーレベルＨ、Ｍ及びＬのＸ線をそれぞれ照射し、Ｘ線検出器からそれぞれの画像を得ることによって算出される。
【０１３６】
被検体が３つ以上の構成要素からなるときは、さらに高いＸ線エネルギーレベルを用いることができる。式（３９）は、当然、それぞれの追加のエネルギーレベルのための式と適切なμ（Ｅ）項とを、それぞれ追加の構成要素のための式に加えることにより、展開される。
【０１３７】
式（３９）を解くには多数の方法がある。本発明は、式を解く方法の選択を限定しない。以下は、２つの方法を図示したものである。
【０１３８】
（１）線形化法
画像の被検体が厚過ぎないときは、被検体の非線形の吸収作用は無視でき、非線形の式（３９）は、線形化されて、単純な線形の連立方程式を得られる。
【数３１】
2021517058.tif 000033
式中、Ｌｎ（）は、括弧内の量の自然対数を表し、ＤＨ（ｘ，ｙ）、ＤＭ（ｘ，ｙ）及びＤＬ（ｘ，ｙ）は、高エネルギー、中程度エネルギー及び低エネルギーにおける画素（ｘ，ｙ）の信号強度をそれぞれ表し、ΦＨ０、ΦＭ０，及びΦＬ０は、高エネルギー、中程度エネルギー及び低エネルギーにおける入射Ｘ線強度をそれぞれ表す。３つの左側の量は、測定された（画素ごとの）生の画像データであるので、３つの右側の未知の量ｐ（ｘ，ｙ）、ｂ（ｘ，ｙ）及びｓ（ｘ，ｙ）は、それぞれの点（ｘ，ｙ）に対して画素ごとに３つの線形連立方程式を解くための任意の標準的な方法により、求めることができる。
【０１３９】
線形化法は、実施が容易である。多くの場合、目的が視認効果のために識別可能な画像を得ることである場合、精度を十分なものとすべきである。精度がさらに高い定量的結果が必要なときは、非線形作用に対して補正をさらに行うことができる。三重エネルギーＸ線イメージングのための非線形補正方法は、二重エネルギーの場合の方法と同一であって、これは、文書で十分裏付けられている標準的処置である。
【０１４０】
（４０）を表すためのさらに一般化された式は、以下の通りである。
【数３２】
2021517058.tif 000034
式中、方程式系は、ｎ方程式系をｎ方程式系に線形化して物質構成要素ｃの値を求めることにより、解かれる。三重エネルギーシステムでは、ｎ＝３、四重エネルギーシステム、又は五重エネルギーからｎ重エネルギーシステムでは、ｎ＝４、５、…ｎとなる。４つ以上の構成要素の物質弁別は、変更を加えることなく又は主立った改善をすることなく、記載のように、実施可能である。
【０１４１】
（２）多重ステップ式二重エネルギー弁別法
Ｘ線エネルギーの関数としてのＸ線吸収係数の特定の振る舞いのために、本発明について、単一の三重エネルギーＸ線イメージング処理を、２つの二重エネルギーイメージング処理からなるものとして行い得る。すなわち、第１のステップは、高エネルギーレベル及び中程度のエネルギーレベルのための画像データの組を、１つの二重エネルギー弁別プロセスとして、取得することであり、第２のステップは、中程度のエネルギーレベル及び低エネルギーレベルのための画像データの組を、別の二重エネルギー弁別プロセスとして、取得することである。このアプローチについての理論的基礎は、高エネルギーレベルでは、Ｘ線と物質との相互作用は、本質的に、コンプトン散乱によるものであり、中程度のエネルギーレベルでは、コンプトン散乱の混合物と少量の光電吸収とであり、低エネルギーレベルでは、主に非線形光電吸収である。このために、２つのエネルギーレベルが、十分狭いエネルギー範囲内において適切に選択されると、二重エネルギー弁別の規則が当てはまる。
【０１４２】
第１のステップにおいて、分子標識された組織又はギプス材料に対するＸ線吸収係数が骨の同係数と同じとなることを考慮することができ、よって、２つの物質系が、二重エネルギー法を用いることにより弁別され得る。結果として、一方で人体の軟組織の物質組成を、また、他方で骨とギプス材料との物質の組合せを、二重エネルギー弁別法を用いることにより、分離し得る。次いで、さらに、第２のステップにおいて、中程度のエネルギーレベルと低エネルギーレベルとのための二重エネルギー画像データの組を用いることにより、骨、分子標識若しくはギプスの物質組成を弁別し得る。
【０１４３】
２つの別個の二重エネルギー弁別として三重エネルギーＸ線イメージング弁別を施す利点の１つは、二重エネルギーイメージングのための現在有力な全ての結果及び方法を直接利用可能なことである。
【０１４４】
４つ以上のエネルギーレベルによる多重エネルギーＸ線イメージング弁別について、同様の二重エネルギー弁別ステップを取り入れることができる。例えば、１つのエネルギーレベル又は場合によっては吸収端のレベルにおける単一の構成要素画像と、異なるエネルギーレベルにおける複数の構成要素の残りの部分と、それから、それぞれの構成要素の個々の画像が導き出されるまでの、構成要素の残りの部分に対する二重エネルギー弁別の１つまたはそれ以上の相互作用とである。
【０１４５】
したがって、本発明の方法は、被検体における造影剤標識された物質の空間と時間とにおける関数解析と、空間と時間とにおける位置及び特性における関数解析と、器官又は器官系に対する位置における関数解析とを提供し得る。
【０１４６】
その代わりに、多重エネルギーシステムは、単一のパルス又は１つ以上のパルスを繰り返し単位として、それぞれが種々のエネルギー段階を伴って、実施してもよい。例えば、被検体を照射する単一のパルス又は１つ以上のパルスの繰り返し単位は、それぞれのパルスが、複数のエネルギーレベルのそれぞれを有し、そのパルス内において異なる時間間隔で放射するように設計されている。使用される検出器は、エネルギー感受性であるか、又はパルス時間間隔内において異なる時間に異なるエネルギーレベルでサンプリング可能な光子カウンティング型である。
【０１４７】
ＡＩ及び深層機械学習並びに人工ニューラルネットワーク
１つの構成要素又は複数の構成要素画像は、ユーザー又はデジタルプログラムが、物質ライブラリ内の上述のデータベースにおいて検索するための１つ以上の条件を設定することにより生成され得る。それぞれの時間、サブセットデータベースのみが、弁別目的で検索される。このような検索プロセスは、同じ又は異なるデータベースセット、時に、さらに小型のデータベースセットを用いてそれぞれの時間に、繰り返し行われ得る。このようなプロセスでは、当業者に既知の人工知能、人工ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、及び畳み込みニューラルネットワークといった方法が用いられる。
【０１４８】
Ｋ端法
本発明は、多重エネルギーシステム、又はその代わりにいわゆる分光イメージングシステム法を含み、当該方法は、Ｋ端法と組み合わされた上述のエネルギー弁別法からなり得る。例えば、ｎが３以上であるｎエネルギーレベルを伴う多重エネルギーシステムは、Ｋ端差分イメージング法を用いることにより拡張させ得る。例えば、関心領域の構成要素は、関心領域の背景画像に含まれた他の構成要素の吸収端とは異なる吸収端を有する。Ｋ端差分法は、エネルギーが構成要素のＫ端エネルギーの微小に上下となった狭帯域のＸ線スペクトルを使用する。例えば、病変組織及び解剖学的マーカー等複数の造影剤標識された構成要素を区別するために、Ｋ端法を二重又は多重エネルギー弁別法とともに用いて、複数の又は重なり合った構成要素又は組織の背景において造影剤のそれぞれを区別又は視覚化可能である。
【０１４９】
例えば、肺のイメージングでは、上の節で説明したように、微小石灰化イメージングを、造影剤で腫瘍マーカーを標識するＫ端法と組み合わせることができる。その上、Ｋ端法は、さらに腫瘍領域を特徴づけるために、造影剤のＫ端において適用可能である。
【０１５０】
３つ以上のエネルギーレベルをＤＲＣ構成要素イメージング及びＫ端イメージングにおいて上記の方法と組み合わせて使用する方法を用いる本発明の一層の拡張を、心血管イメージングに適用可能であって、心血管イメージングでは、多重エネルギーシステムが、骨組織、心臓組織、血管、他の軟組織、及び造影剤標識された組織を分離する。追加の構成要素、例えば、心臓弁、ステント、外科器具、カテーテル、及び生検針を識別し得る。脊椎手術において、脊椎及び骨組織を、軟組織、標識化された血管、及び標識化された神経組織から分離し得る。外科器具の画像は、背景から分離され、当業者に既知の方法を用いて、２Ｄ又は３Ｄ空間に正確に配置し得る。
【０１５１】
インターフェログラム、位相コントラストイメージング、コヒーレント及び部分コヒーレントＸ線イメージング
本発明は、実施形態をさらに含み、当該実施形態では、当業者に実施が既知であるインターフェログラム方法で、それぞれのエネルギーレベルにおいて測定が行われ、多重エネルギー弁別法と組み合わされて、もしそうでなければ、例えば低原子Ｚ物質と同じように見えてしまう物質又は構成要素の区別を改良可能である。
【０１５２】
多重エネルギー物質弁別の散乱除去を伴った数式の概要
多重エネルギーシステムによる物質弁別は、線形化された方程式系による方法により、又は反復式二重エネルギー物質弁別により、果たし得る。後者の場合、二重エネルギー物質差分及び弁別に対する全てのこれまでの方法と結果と散乱除去法とを用い得る。改良型データベース及びシミュレーションと、データ合成方法とで、本発明は、医療、ライフサイエンス及び非破壊検査の応用において、多重エネルギーシステムと、迅速かつ正確な物質弁別、イメージング及び定量解析のための方法とを提供する。よって、概ね、ノイズ、散乱を除去可能であることで、スペクトルイメージングを２Ｄ検出器ベースのＸ線撮影に適用可能である。
【０１５３】
このように、被検体のＸ線イメージングのための方法を図示し、説明してきた。特定の変更を本発明の範囲から逸脱することなく本開示内において行ってもよいので、前出の明細書に説明し添付の図面に図示してきた全てのことは、説明のためのものとして解釈すべきであり、限定的な意味と解釈すべきではないものとする。
【図１】
2021517058.tif 000035
【図２】
2021517058.tif 000036
【図３】
2021517058.tif 000037
【図４】
2021517058.tif 000038
【図５】
2021517058.tif 000039
【図６】
2021517058.tif 000040
【図７】
2021517058.tif 000041
【図８】
2021517058.tif 000042
【図９】
2021517058.tif 000043
【図１０】
2021517058.tif 000044
【手続補正書】
【提出日】令和1年7月25日(2019.7.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎ≧３の異なる物質構成要素ｔを有する被検体をイメージングする方法であって、当該方法は、
（ａ）Ｘ線源と、少なくとも１つの、被検体をその間に伴う２Ｄ検出器を有するＸ線測定装置とを設けるステップと、
（ｂ）前記Ｘ線源からの異なるｎエネルギーレベルを有するＸ線で被検体を照射するステップであって、前記Ｘ線は、被検体を通過して前記Ｘ線測定装置により受け取られる、被検体を照射するステップと、
（ｃ）少なくとも１つの測定がｎエネルギーレベルのそれぞれに対して行われる、ｎ≧２のエネルギーレベルでの測定値を検索するステップと、
（ｄ）それぞれの物質構成要素と、２つ以上の構成要素を有する前記物質構成要素のそれぞれの組合せとに対して、較正を実行し、それぞれのエネルギーレベルにおけるデータベースを、散乱干渉なしに導き出された測定値を伴って、確立するステップと、
（ｅ）それぞれのスペクトルレベルにおける測定値から散乱を除去して、前記ｎエネルギーレベルのそれぞれのための画像Ｄ１．．．ｎを生成するステップと、
（ｆ）ｎ方程式系Ｄ１…ｎ＝∫［Φ０ｎ（Ｅ）×ｅｘｐ（−（μ１（Ｅ）×ｔ１＋μ２（Ｅ）×ｔ２＋…μｎ（Ｅ）×ｔｎ）］×Ｓ（Ｅ）ｄＥを作り出すステップであって、式中、Φ０ｎ（Ｅ）は、前記ｎ番目のエネルギーレベルにおける前記Ｘ線源のエネルギースペクトルであり、μｎ（Ｅ）は、ｎ番目の物質構成要素の質量減弱係数であり、ｔｎは、前記ｎ番目の物質構成要素のための投影質量密度であり、Ｓは、前記検出器の応答関数である、前記ｎ方程式系を作り出すステップと、
（ｇ）前記ｎ物質構成要素ｔのそれぞれのための少なくとも１つの画像を生成するように、前記方程式系を解くステップと、を含む、被検体イメージング方法。
【請求項２】
前記方程式系を、前記ｎ方程式系をｎ線形方程式Ｌｎ（Ｄ１…ｎ／Φｎ０）＝μ１（Ｅ１）×ｔ１＋μ２（Ｅ２）×ｔ２＋…μｎ（Ｅｎ）×ｔｎに線形化し、物質構成要素ｔについて解くことによって、解く請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ｎ線形方程式系を解くステップは、実際の物質と既知の物質の較正により確立されたデータベースへの参照を用いる請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方程式系を、複数の二重エネルギー弁別を用いて解き、当該複数の二重エネルギー弁別は、第１の二重エネルギー弁別を、少なくとも１つの物質ｔ１と、物質ｔ２・・・ｔｎの混成体とに対して、物質の最大数をｎ−１として実行し、第２の二重エネルギー弁別を、前記物質構成要素の少なくとも１つと、物質ｔ２と、物質ｔ３・・・ｔｎの混成体とに対して、物質の最大数をｎ−２として、実行する、複数の二重エネルギー弁別を用いて解き、当該プロセスは、ｎ−１の二重エネルギー弁別が実行されるまで続ける、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記弁別された構成要素データは、さらに、造影剤標識構成要素のためのＫ端法を用いて、定量化される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記反復する二重エネルギー弁別の結果及び暫定的な結果は、さらに、先行技術の二重エネルギーシステムのために開発された二重エネルギー後イメージング解析方法を用いて弁別され、当該方法は、異質かつ異例の構成要素（ＤＲＣ）弁別法からなり、既知の物質と、混成構成要素の未知の物質と、個別の構成要素との間に成り立った線形関係を用いるものとして規定され、二重以上のエネルギーレベルにおける測定により、ＤＲＣが位置する選択領域の弁別された構成要素画像を導き出す、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
被検体を、ｎ離散エネルギーレベルのＸ線で照射する請求項１に記載の方法。
【請求項８】
被検体を、広域スペクトルのＸ線で照射し、受け取られたＸ線が、エネルギー感受性方法又はフォトンカウンティング法を用いて測定される請求項１に記載の方法。
【請求項９】
それぞれの実際の物質構成要素と、種々の厚さの実際の物質構成要素の混成体とを用いて、較正を実行する請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
画像が、それぞれの物質構成要素に対して導き出されたデータに基づいて生成され、当該画像の生成は、１つ以上の物理的要素からなる単一の構成要素の導き出された測定値を、同一又は同様の物質の保存されたＸ線測定値により確立されたデータベースで参照することによって行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
画像が、それぞれの物質構成要素に対して導き出されたデータに基づいて生成され、当該画像の生成は、１つ以上の物理的要素からなる単一の構成要素から導き出された又は合成されたデータを、保存されたサイノグラムＣＴ、ＣＴ、ＭＲＩ、ＳＰＥＣＴ、分光法、光音響及び他のエネルギー、化学又は電気化学測定撮像方式により確立されたデータベースで参照することにより生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記データベースは、静的、経時的、空間的な形態で、前記物質構成要素の物理的、化学的、電気的、生理学的、動態特性の１つ以上を含む、請求項９〜１１に記載の方法。
【請求項１３】
構成データ又は非構成データのデータベースのサブセットが、ユーザー又はデジタルプログラムにより設定された１つ以上の条件に基づいて参照される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記条件は、人工知能による方法、深層機械学習、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワークにおいて使用されるアルゴリズム又は方法の１つ以上を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記特性は、原子ｚ番、密度、非構成分子、構成分子、合成分子、微細構造体、構造体、関心領域の特徴的領域であって、物理的、化学的、空間的、経時的、生理学的な形態の少なくとも１つのマーカーを有する関心領域の特徴的領域の１つ以上を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記構成要素物質は、１つ以上の組織領域、造影剤標識されたギプス、物質及び孔の形態、器官の１つ以上の領域、分子複合体、造影剤標識された分子複合体、造影剤標識された細胞小器官、イオン混合物、組織の除去領域、腫瘍、組織の病変領域、化学化合物、半導体構成要素、金属部品、非有機物若しくは有機物、又は非有機物と有機物との混合物である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記Ｘ線測定値は、インターフェログラム、位相コントラストイメージング、コヒーレントＸ線イメージング、及び部分的コヒーレントＸ線イメージングの測定値の１つ以上からなる請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
被検体をイメージングする方法であって、当該方法は、
Ｘ線源と、Ｘ線測定装置であって、少なくとも１つの二次元検出器を有するとともに、被検者が前記Ｘ線源と前記Ｘ線測定装置との間に位置するように構成されたＸ線測定装置とを設けるステップと、
前記Ｘ線源を用いて、少なくとも２つ又は３つの異なるエネルギーレベルのＸ線で被検体を照射するステップと、
前記Ｘ線測定装置により、Ｘ線が前記被検体を通過した後、Ｘ線を検出するステップと、
前記検出されたＸ線からＸ線散乱の作用を低下させるステップと、
少なくとも１つの画像を生成するステップと、を含む方法。
【請求項１９】
前記Ｘ線測定装置により、少なくとも１つの画像において少なくとも１つの要素を識別するステップをさらに含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記画像において複数の異なる要素を識別するステップをさらに含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
異常な状態若しくは病変状態及び／又はその状態の少なくとも１つの変化を示す前記少なくとも１つの画像において、要素を識別するステップをさらに含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
その生理学的、化学的、物理的、経時的状態及び／若しくは動態の１つ、及び／又は動態プロセス及び／若しくは動きの少なくとも１つの状態において、要素を識別するステップをさらに含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記生理学的、化学的、物理的、経時的状態及び／若しくは動態の１つ、及び／又は動態プロセス及び／若しくは動きの少なくとも１つの段階が、異常な状態及び／若しくは病変状態、及び／又はその状態の少なくとも１つの変化を示す請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記要素を識別するステップは、エネルギー、化学又は機械的乱れによる、正常又は元の状態とは異なる前記要素の状態を算出するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記要素は、石灰化、微小石灰化、生検器具、外科器具、外科器具、インプラント、ギプス、造影剤が混合されたギプス、組織、エネルギー除去された組織領域、分子、細胞、細胞集塊、分子複合体、細胞クラスタ、化学物質、物質、ナノ粒子又は関心領域の残りの部分とは異なる原子ｚの粒子若しくは細胞のための分子マーカーと結合した粒子誘導体、組織、ヨード化物質、硫酸バリウム、このような分子の誘導体及び／又は他の既存のＣＴ又はＸ線標識の１つ以上である請求項１９に記載の方法。
【請求項２６】
前記要素は、腫瘍である請求項１９に記載の方法。
【請求項２７】
前記腫瘍は、少なくとも１つの造影剤で標識される請求項６に記載の方法。
【請求項２８】
前記要素は、既知の物質のデータベースと、前記要素と同一又は類似の物質のデータベースと、測定値に基づき未知の物質との定量的関係を確立した既知の物質から測定したデータのデータベースと、合成データのデータベース及び／又は経験に基づくデータのデータベースとの１つ以上を用いて、識別される請求項１９〜２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記データベースを、既知の物質と未知の要素との、物理特性、厚さ及び／又は特性間の定量的関係、前記要素と前記既知の物質の両方の測定データに基づく関係を導き出すことに用いる請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
被検体は、３つ以上の異なる物質構成要素、４つ以上の異なる物質構成要素、又は５つ以上の異なる物質構成要素を含む請求項１８〜２８に記載の方法。
【請求項３１】
エネルギーレベルの数（ｎ）は、弁別されかつ／又は識別される物質の数よりも少ないか、等しいか、又は多い数である請求項１８〜３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記検出されたＸ線からＸ線散乱の作用を低下させるステップは、高解像度の一次画像を得るように補間を用いることを含む請求項１８〜３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記少なくとも１つの画像を生成し、かつ／又は前記少なくとも１つの要素を識別するために二重エネルギー弁別を用いることを、さらに含む請求項１８〜３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記少なくとも１つの画像を生成し、かつ／又は前記少なくとも１つの要素を識別するために、線形化法による弁別を用いることを、さらに含む請求項１８〜３３に記載の方法。
【請求項３５】
被検体を、広域スペクトルのＸ線で照射し、受け取られたＸ線が、エネルギー感受性方法、フォトンカウンティング法及び／又は時間依存性方法を用いて測定される請求項１８〜３３に記載の方法。
【請求項３６】
散乱除去のための較正方法及び／又は較正ステップを実行することをさらに含む請求項１８〜３５に記載の方法。
【請求項３７】
それぞれの物質構成要素と、種々の厚さのそれぞれの物質構成要素の混成体とを用いて、較正を実行する請求項１４に記載の方法。
【請求項３８】
それぞれの物質構成要素及び前記物質構成要素と２つ以上の構成要素とのそれぞれの組合せに対して、それぞれのエネルギーレベルにおいてデータベースを、散乱干渉なしの測定値を伴って、確立するステップと、前記データベースを用いて前記少なくとも１つの要素を識別するステップとを、さらに含む、請求項１８〜３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記要素の物理特性は、前記Ｘ線測定装置を用いた測定により確定され、又はシミュレート若しくは合成されたデータを用いることにより特徴づけられる、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記既知の物質の測定値と前記測定対象の要素との間の関係は、前記それぞれの物質と要素の密度、原子ｚ及び／又は厚さを関連付けるものである請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記少なくとも１つの画像は、保存されたサイノグラムＣＴ、ＣＴ、ＭＲＩ、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ、分光法、光音響及び光エネルギー、化学及び／又は電気化学測定値のデータベースを参照することにより、生成される請求項１８〜４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記データベースは、物理特性、化学特性、電気特性、生理学的特性及び／又は動態特性の１つ以上、静的、経時的及び／又は空間的形態における前記既知の物質の動態プロセス及び／又は動きの少なくとも１つの段階を含む請求項２８〜４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記特性は、原子ｚ番、密度、非構成分子、構成分子、合成分子、混成物質、空気、微細構造体、構造体、関心領域の特徴的領域であって、物理的、化学的、空間的、経時的、生理学的形態の少なくとも１つのマーカーを有する関心領域の特徴的領域の１つ以上を含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記既知の物質は、１つ以上の組織領域、造影剤標識されたギプス、物質及び孔の形態、器官の１つ以上の領域、分子複合体、造影剤標識された分子複合体、造影剤標識された細胞小器官、イオン混合物、組織の除去領域、腫瘍、組織の病変領域、化学化合物、半導体構成要素、金属部品、非有機物若しくは有機物及び／又は非有機物と有機物との混合物である、請求項４２〜４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記Ｘ線測定装置により、Ｘ線が被検体を通過した後のＸ線の前記検出ステップは、インターフェログラム、位相コントラストイメージング、コヒーレントＸ線イメージング及び部分的コヒーレントＸ線イメージングの測定値を算出するステップを含む請求項１８〜４５に記載の方法。
【請求項４６】
前記要素は、異質で異例な構成要素（ＤＲＣ）であり、前記方法は、さらに、二次近似法及び第２の弁別法を含む請求項１９〜４６に記載の方法。
【請求項４７】
前記ＤＲＣ物質は、組織、変化した組織、石灰化、微小石灰化及び／又は造影剤標識された要素、外科器具、生検器具及び／又はインプラントである請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記治療器具は、カテーテル、ＲＦアブレーションプローブ、ガイドワイヤ、光学生検針及び／又はＸ線治療プローブである請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記造影剤は、ヨード剤、硫酸バリウム及び／又はＸ線測定高感度造影剤、ナノ粒子、前記関心領域の残りの部分とは異なる原子ｚの粒子、及び／又は分子マーカーと結合した粒子誘導体である請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
前記要素を識別するためにＫ端法を用いることをさらに含む請求項１９〜４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記要素を識別するために、人工知能法、深層機械学習法、人工ニューラルネットワーク法、畳み込みニューラルネットワーク法、ディープニューラルネットワーク法とをさらに含む請求項１９〜４９に記載の方法。
【請求項５２】
前記少なくとも二次元の検出器は、フラットパネル検出器である請求項１９〜５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記少なくとも二次元の検出器は、フォトンカウンティング検出器、光電子増倍管（ＰＭＴ）、フォトンカウンティングダイオード、ダイオードアレイ、エネルギー感受性検出器及び／又はエネルギー感受性分光器である請求項１９〜５２に記載の方法。
【請求項５４】
被検体をイメージングするシステムであって、当該システムは、
少なくとも２つの異なるエネルギーレベルのＸ線で被検体を照射するように構成されたＸ線源と、
Ｘ線測定装置であって、少なくとも１つの二次元検出器を有するとともに、被検者が前記Ｘ線源と前記Ｘ線測定装置との間に位置し得るように構成され、さらに、Ｘ線が被検体を通過した後Ｘ線を検出するように構成されたＸ線測定装置と、
前記Ｘ線測定装置は、前記検出されたＸ線からＸ線散乱の作用を低下させて少なくとも１つの画像を生成するように構成されているシステム。
【請求項５５】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、前記少なくとも１つの画像において少なくとも１つの要素を識別するように構成されている請求項５５に記載のシステム。
【請求項５６】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、前記画像において複数の異なる要素を識別するように構成されている請求項５６に記載のシステム。
【請求項５７】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、異常な状態、病変状態及び／又はその状態における少なくとも１つの変化を示す前記少なくとも１つの画像において、要素を識別するように構成されている請求項５６に記載のシステム。
【請求項５８】
前記要素は、微小石灰化である請求項５６に記載のシステム。
【請求項５９】
前記要素は、癌、腫瘍、腫瘍を示す造影剤、ナノ粒子、ヨウ素処理された血管及び／又は組織を示す造影剤である請求項５６に記載のシステム。
【請求項６０】
前記腫瘍は、肺癌を示す請求項５９に記載のシステム。
【請求項６１】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、前記要素を、既知の物質のデータベースを用いて識別するように構成され、前記要素に、試験を行いかつ／又は前記要素と類似した既知の物質間のアルゴリズム関係を確立する、請求項５６〜６１に記載のシステム。
【請求項６２】
被検体は、３つ以上の異なる物質構成要素、４つ以上の異なる物質構成要素又は５つ以上の異なる物質構成要素を含む請求項５５〜６２に記載のシステム。
【請求項６３】
エネルギーレベルの数（ｎ）は、弁別されかつ／又は識別される物質の数と等しいか又は多い請求項５５〜６３に記載のシステム。
【請求項６４】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、補間を用いて前記検出されたＸ線からＸ線散乱の作用を低下させるように構成されている請求項５５〜６４に記載のシステム。
【請求項６５】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、二重エネルギー弁別法及び／又は線形弁別方法を用いて、前記少なくとも１つの画像を生成しかつ／又は前記少なくとも１つの要素を識別する請求項５５〜６５に記載のシステム。
【請求項６６】
前記Ｘ線源は、広域スペクトルＸ線で被検体を照射し、前記Ｘ線測定装置は、さらに、エネルギー感受性方法又はフォトンカウンティング法を用いて測定されたＸ線を受け取るように構成されている請求項５５〜６６に記載のシステム。
【請求項６７】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、散乱除去のための事前測定較正を実行するように構成されている請求項５５〜６７に記載のシステム。
【請求項６８】
較正は、それぞれの物質構成要素と、種々の厚さのそれぞれの物質構成要素の混成体とを用いて実行される請求項６８に記載のシステム。
【請求項６９】
さらに、前記Ｘ線測定装置に、それぞれの物質構成要素及び、前記物質構成要素と２つ以上の構成要素との組み合わせのための、それぞれのエネルギーレベルにおけるデータベースを、散乱干渉なしに導き出された測定値を伴って設け、前記データベースを用いて前記少なくとも１つの要素を識別する請求項５５〜６９に記載のシステム。
【請求項７０】
前記データベースは、前記Ｘ線測定装置を用いて又はシミュレート若しくは合成されたデータを用いて確定された測定値への参照を提供する請求項７０に記載のシステム。
【請求項７１】
前記要素の特性及び／又は特徴の識別と算出とが、前記Ｘ線測定装置を用いてかつ／又はシミュレート若しくは合成かつ／又は予め定義されたデータを用いた測定値により、確立される請求項７０に記載のシステム。
【請求項７２】
前記既知の物質と測定対象の前記要素との測定値間の定量的関係は、既知の物質と前記要素とが類似のＸ線減弱係数を有する場合、前記それぞれの物質と要素の密度、原子ｚ及び／又は厚さと関連する請求項７２に記載の方法。
【請求項７３】
前記少なくとも１つの画像は、保存されたサイノグラムＣＴ、ＣＴ、ＭＲＩ、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ、分光法、光音響及び他のエネルギー、化学及び／又は電気化学測定値のデータベースを参照することにより、生成される請求項５５〜７３に記載のシステム。
【請求項７４】
前記データベースは、物理特性、化学特性、電気特性、生理学的特性及び／又は動態特性の１つ以上、静的、経時的及び／又は空間の形態の前記既知の物質の動態プロセス及び／又は動きの少なくとも１つの段階を含む請求項６２〜７４に記載のシステム。
【請求項７５】
前記特性は、原子ｚ番、密度、非構成分子、構成分子、合成分子、微細構造体、構造体、関心領域の特徴的領域であって、物理的、化学的、空間的、経時的、生理学的形態の少なくとも１つのマーカーを有する関心領域の特徴的領域の１つ以上を含む、請求項７５に記載のシステム。
【請求項７６】
前記既知の物質は、１つ以上の組織領域、造影剤標識されたギプス、物質及び孔の形態、器官の１つ以上の領域、分子複合体、造影剤標識された分子複合体、造影剤標識された細胞小器官、イオン混合物、組織の除去領域、腫瘍、組織の病変領域、化学化合物、半導体構成要素、金属部品、非有機物若しくは有機物及び／又は非有機物と有機物との混合物である、請求項７５〜７６に記載のシステム。
【請求項７７】
前記Ｘ線測定装置は、インターフェログラム、位相コントラストイメージング、コヒーレントＸ線イメージング及び部分コヒーレントＸ線イメージングの測定値を算出するように構成されている請求項５５〜７７に記載のシステム。
【請求項７８】
前記要素は、異質で異例な構成要素（ＤＲＣ）であり、二次近似法を含むように追加の方法を用いる請求項５６〜７８に記載のシステム。
【請求項７９】
前記ＤＲＣ物質は、組織、変化した組織及び／又は造影剤標識された要素、外科器具、生検器具又はインプラントである請求項５５に記載のシステム。
【請求項８０】
前記造影剤は、ヨード剤、硫酸バリウム及び／又はＣＴ若しくはＸ線造影剤、又はナノ粒子及びそれらの誘導体である請求項８０に記載のシステム。
【請求項８１】
前記Ｘ線測定装置は、さらに、Ｋ端法を用いて前記要素を識別するように構成されている請求項５６〜８１に記載のシステム。
【請求項８２】
前記Ｘ線測定装置及び／又は線形若しくは二重エネルギー弁別法は、さらに、前記要素を識別するために、人工知能法、深層機械学習法、人工ニューラルネットワーク法、畳み込みニューラルネットワーク法及びディープニューラルネットワーク法を使用するように構成されている請求項５６〜８１に記載のシステム。
【請求項８３】
前記Ｘ線測定装置及び物質弁別法は、さらに、要素を、人工知能法、深層機械学習法、人工ニューラルネットワーク法、畳み込みニューラルネットワーク法、ディープニューラルネットワーク法の１つ以上の条件又はアルゴリズムから既に推定済みの事実に基づいて識別し区別するように、構成されている請求項５６〜８１に記載のシステム。
【請求項８４】
前記少なくとも二次元の検出器は、フラットパネル検出器である請求項５６〜８４に記載のシステム。
【請求項８５】
前記少なくとも二次元の検出器は、フォトンカウンティング検出器、光電子増倍管（ＰＭＴ）、フォトンカウンティングダイオード、ダイオードアレイ、エネルギー感受性検出器及び／又はエネルギー感受性分光器である請求項５６〜８５に記載のシステム。
【請求項８６】
前記データベースのサブセットは、人工知能方法、深層機械学習法、人工ニューラルネットワーク法、畳み込みニューラルネットワーク法及び／又はディープニューラルネットワーク法の結果に基づいて構築された構造化データ又は非構造化データを含む請求項７４に記載のシステム。
【請求項８７】
前記データベースは、ユーザー又はデジタルプログラムが設定した１つ以上の条件に基づいて参照される請求項８６に記載のシステム。
【請求項８８】
前記条件は、アルゴリズム、人工知能、深層機械学習、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワークの１つ以上を含む請求項８７に記載のシステム。
【請求項８９】
被検体を、少なくとも１つのパルスにおいて１つ以上のエネルギーピークを有するＸ線で照射し、受け取られたＸ線が、エネルギー感受性方法、フォトンカウンティング法及び／又は時間依存性方法を用いて測定される請求項１８〜３３に記載のシステム。
【国際調査報告】
2021517058.tif 000045