(57)【要約】  システムは、単一のジオメトリ演算器２０４、少なくとも１つの重み演算器２０６及び複数のデータ補間器２０８を含む単一の逆投影器１２０を含む。単一のジオメトリ演算器は、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータを処理して、ボリュメトリック画像データ行列の各ボクセル位置について１回だけジオメトリ値を生成する。少なくとも１つの重み演算器は、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータ及びジオメトリ値を処理して、ボリュメトリック画像データ行列の各ボクセル位置について重み値を生成する。複数のデータ補間器のそれぞれは、重み値と同じジオメトリ値とを使用して、同じ単一のコンピュータ断層撮影スキャンから生成されたそれぞれ異なるタイプの投影データを処理して、ボリュメトリック画像データ行列に基づき且つそれぞれ異なるタイプの投影データに対応するボリュメトリック画像データを生成する。
2021502842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータを処理して、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について１回だけジオメトリ値を生成する単一のジオメトリ演算器と、
前記単一のコンピュータ断層撮影スキャンの前記スキャンパラメータ及び前記ジオメトリ値を処理して、前記ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について重み値を生成する少なくとも１つの重み演算器と、
それぞれが前記重み値及び同じジオメトリ値を使用して、同じ単一のコンピュータ断層撮影スキャンから生成されたそれぞれ異なるタイプの投影データを処理して、前記ボリュメトリック画像データ行列に基づき且つ前記それぞれ異なるタイプの投影データに対応するボリュメトリック画像データを生成する複数のデータ補間器と、
を含む単一の逆投影器を含む、システム。
【請求項２】
前記異なるタイプの投影データは、少なくとも２つの異なるエネルギースペクトルのスペクトル投影データを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記異なるタイプの投影データは、少なくとも光電効果成分及びコンプトン散乱成分を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記光電効果成分及び前記コンプトン散乱成分の少なくとも１つが、少なくとも２つの異なる周波数成分に分割される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記異なるタイプの投影データは、投影データ及び前記投影データのノイズ推定値を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記スキャンパラメータは、被験者支持体のｚ軸位置、放射線源の角度位置、前記放射線源によって放出された放射線ビームの幅、検出器アレイの検出器の角度位置、及び、前記検出器のｚ軸位置のうちの１つ又は複数を含む、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記異なるタイプの投影データを生成する投影データプロセッサを更に含む、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
放射Ｘ線を放出する放射源と、
前記放射線源から放出された放射Ｘ線を検出し、そこから同じ投影データを生成する検出器と、
を更に含む、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記異なるタイプの投影データは、コンピュータ断層撮影イメージングシステムから受信される、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記重み値は、前記異なるタイプの投影データのすべてについて単一のセットの重み値を含み、前記複数のデータ補間器のすべては、同じ単一のセットの重み値を使用して投影データを処理する、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記重み値は、少なくとも第１のセットの重み値及び第２のセットの異なる重み値を含み、前記複数のデータ補間器の少なくとも２つのデータ補間器は、前記第１のセットの重み値及び前記第２のセットの異なる重み値の一方のみを使用し、前記複数のデータ補間器の少なくとも１つの異なるデータ補間器は、前記第１のセットの重み値及び前記第２のセットの異なる重み値の他方を使用する、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
１つの逆投影器だけを用いて、
単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータから、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について１回だけジオメトリ値を計算させ、
前記単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータ及び前記ジオメトリ値から、前記ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について１つ以上のセットの重み値を計算させ、
同じジオメトリ値を使用し、及び、前記１つ以上のセットの重み値を使用して、同じ単一のコンピュータ断層撮影スキャンからの投影データから生成されたそれぞれ異なるタイプの投影データを補間及び加算して、前記ボリュメトリック画像データ行列に基づき且つ前記それぞれ異なるタイプの投影データに対応するボリュメトリック画像データを生成させる、コンピュータ実行可能命令でコード化されたコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記投影データは、マルチエネルギー投影データであり、前記異なるタイプの投影データは、少なくとも２つの異なるエネルギースペクトルのスペクトル投影データを含む、請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記異なるタイプの投影データは、投影データ及び前記投影データのノイズ推定値を含む、請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記スキャンパラメータは、被験者支持体のｚ軸位置、放射線源の角度位置、前記放射線源によって放出される放射線ビームの幅、検出器アレイの検出器の角度位置、及び、前記検出器のｚ軸位置のうちの１つ又は複数を含む、請求項１２から１４のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに更に、前記異なるタイプの投影データを生成させる、請求項１３から１５のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに更に、コンピュータ断層撮影イメージングシステムから前記異なるタイプの投影データを受信させる、請求項１３から１５のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
単一の逆投影器を用いて、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータから、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置についてジオメトリ値を１回だけ計算するステップと、
前記単一の逆投影器を用いて、前記単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータ及び前記ジオメトリ値から、前記ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について重み値を計算するステップと、
同じジオメトリ値を使用し、且つ、前記重み値を使用して、同じ単一のコンピュータ断層撮影スキャンからの同じ投影データから生成されたそれぞれ異なるタイプの投影データを、前記単一の逆投影器を用いて補間及び加算して、前記ボリュメトリック画像データ行列に基づき且つ前記それぞれ異なるタイプの投影データに対応するボリュメトリック画像データを生成するステップと、
を含む、方法。
【請求項１９】
前記投影データは、マルチエネルギー投影データであり、前記異なるタイプの投影データは、少なくとも２つの異なるエネルギースペクトルのスペクトル投影データを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記異なるタイプの投影データは、投影データ及び前記投影データのノイズ分散を含む、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、概してコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に関し、より具体的には１回のスキャンのボクセル毎に１回のジオメトリ演算しか行わず、ジオメトリ値及び重み値を使用して当該スキャンの複数の異なるタイプの投影データを処理する単一の逆投影器に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナは、一般に１つ以上の検出器列の反対側で回転可能なガントリに取り付けられたＸ線管を含む。Ｘ線管は、Ｘ線管と１つ以上の検出器列との間に位置する検査領域の周りを回転し、検査領域及びその中に配置された物体を横切る放射線を放出する。１つ以上の検出器列は、検査領域を横断する放射線を検出し、検査領域及びその中に配置された物体を示す信号（投影データ）を生成する。投影データは再構成されて、ボリュメトリック画像データが生成される。ボクセル及び／又はピクセルは、相対放射線濃度に対応するグレースケール値を使用して表示される。スペクトル（マルチエネルギー）イメージング用のＣＴスキャナは、それぞれが撮像対象材料の異なる固有特性（例えば光電効果、コンプトン散乱）を反映する複数セットのスペクトルボリュメトリック画像データを生成する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
異なるセットのスペクトルボリュメトリック画像データは、順次又は並列に個別に再構成されてきている。順次再構成では、再構成器は画像タイプを次々と再構成する。残念ながら、これは再構成プロセスが長くなり、例えばＸ個のタイプの画像では、単一のタイプの画像と比較しておよそＸ倍の時間がかかる。並列再構成では、それぞれが独自の逆投影器を使用する複数の再構成チェーンが必要である。残念ながら、これは逆投影器の全体的なコストが増加し、Ｘ個の逆投影器では、単一の逆投影器と比較しておよそＸ倍かかる。一般に、これらの問題は、同じスキャンに属する投影データから複数の異なる画像タイプを再構成する際に生じる。例えば投影データと投影データのノイズ推定値とを順次又は並列に再構成すると、同様に再構成時間が増加する及び／又は逆投影器コストが増加する。
【０００４】
本明細書に説明する態様は、上記問題及びその他に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書に説明するアプローチは、一例では、単一の逆投影器が、ほぼ同じ時間量で、並行して実行する複数の逆投影器の作業を行うことを可能にする。したがって、使用する逆投影器の数を減らすことで、再構成システムの全体的なコストを削減することができる。或いは、他の再構成ステップの処理時間を、それらのアルゴリズムにより多くのハードウェアリソースを割り当てることで向上させることができる。或いは、コストの削減と処理時間の向上との組み合わせを実現することができる。
【０００６】
一態様では、システムが、単一のジオメトリ演算器、少なくとも１つの重み演算器及び複数のデータ補間器を含む単一の逆投影器を含む。単一のジオメトリ演算器は、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータを処理して、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について１回だけジオメトリ値を生成する。少なくとも１つの重み演算器は、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータ及びジオメトリ値を処理して、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について重み値を生成する。複数のデータ補間器のそれぞれは、重み値と同じジオメトリ値とを使用して、同じ単一のコンピュータ断層撮影スキャンから生成されたそれぞれ異なるタイプの投影データを処理して、ボリュメトリック画像データ行列に基づき且つそれぞれ異なるタイプの投影データに対応するボリュメトリック画像データを生成する。
【０００７】
別の態様では、コンピュータ可読媒体が、コンピュータ実行可能命令でコード化され、このコンピュータ実行可能命令は、コンピュータのプロセッサによって実行されると、当該プロセッサに、１つの逆投影器だけを用いて、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータから、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について１回だけジオメトリ値を計算させ、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータ及びジオメトリ値から、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について１つ以上のセットの重み値を計算させ、同じジオメトリ値を使用し、及び、１つ以上のセットの重み値を使用して、同じ単一のコンピュータ断層撮影スキャンからの投影データから生成されたそれぞれ異なるタイプの投影データを補間及び加算して、ボリュメトリック画像データ行列に基づき且つそれぞれ異なるタイプの投影データに対応するボリュメトリック画像データを生成させる。
【０００８】
別の態様では、方法が、単一の逆投影器を用いて、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータから、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置についてジオメトリ値を計算するステップを含む。方法は更に、単一の逆投影器を用いて、単一のコンピュータ断層撮影スキャンのスキャンパラメータ及びジオメトリ値から、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置について重み値を計算するステップを含む。方法は更に、同じジオメトリ値を使用し、且つ、重み値を使用して、同じ単一のコンピュータ断層撮影スキャンからの同じ投影データから生成されたそれぞれ異なるタイプの投影データを、単一の逆投影器を用いて補間及び加算して、ボリュメトリック画像データ行列に基づき且つそれぞれ異なるタイプの投影データに対応するボリュメトリック画像データを生成するステップを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成、また、様々なステップ及びステップの構成の形を取ってよい。図面は、好適な実施形態を例示するに過ぎず、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【００１０】
【図１】図１は、同じジオメトリ値を使用して、同じ単一のイメージングスキャンからの投影データから生成された異なるタイプの投影データを逆投影する単一の逆投影器を有する再構成器を含む例示的なイメージングシステムを概略的に示す。
【図２】図２は、再構成器の逆投影器の一例を概略的に示す。
【図３】図３は、再構成器の逆投影器の別の例を概略的に示す。
【図４】図４は、再構成器の逆投影器の更に別の例を概略的に示す。
【図５】図５は、再構成器の逆投影器の更に別の例を概略的に示す。
【図６】図６は、再構成器の逆投影器の別の例を概略的に示す。
【図７】図７は、本明細書に説明する実施形態による例示的な方法を示す。
【図８】図８は、本明細書に説明する実施形態による別の例示的な方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下は、同じ単一のイメージングスキャンからの同じ投影データから生成された異なるタイプの投影データのすべてに同じジオメトリ値を使用して、当該異なるタイプの投影データを逆投影するアプローチを一般的に説明する。一般に、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセル位置（ｘ、ｙ、ｚ）について、１回のジオメトリ演算と１回以上の重み演算とが行われ、ジオメトリ値及び重み値が生成される。次に、同じジオメトリ値と１つ以上の重み値とを使用して、データのタイプ毎に補間及び加算が行われ、データのタイプ毎にボリュメトリック画像データが生成される。以下でより詳細に説明するように、１つの例では、このアプローチは、複数の逆投影器が並列に使用され、それぞれが独自のジオメトリ演算を行い、その後に補間及び加算が続く構成と比較して、時間及び／又はコスト効率の良い逆投影を提供する。
【００１２】
このアプローチは、例えばスペクトル投影データに高エネルギー及び低エネルギーの投影データ、少なくとも２つの基本成分（例えば光電効果とコンプトン散乱）及び／又は２つ以上の異なるエネルギースペクトルを含むスペクトル（マルチエネルギー）ＣＴに適用することができる。この例では、同じジオメトリ値を補間及び加算に使用して、すべてのスペクトルボリュメトリック画像データが生成される。このアプローチは、ノイズ画像の再構成にも使用することができる。この場合、同じジオメトリ値を投影データとそこから推定されたノイズとの両方の補間及び加算に使用して、元のデータ及び推定ノイズのボリュメトリック画像データが生成される。適切なノイズ再構成の例は、「IMAGE NOISE ESTIMATION USING ALTERNATING NEGATION」なる名称で２０１６年１２月６日に出願された米国特許出願第６２／４３０，４２４号に説明されている。この特許出願は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。本アプローチはまた、上記応用及び／又は同じ単一のイメージングスキャンから少なくとも２つの異なるタイプの投影データを生成する他の応用と組み合わせて使用することもできる。
【００１３】
図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナといったイメージングシステム１００を概略的に示す。イメージングシステム１００は、ほぼ静止したガントリ１０２と回転ガントリ１０４とを含む。回転ガントリ１０４は、静止ガントリ１０２によって回転可能に支持され、長手方向軸、即ち、ｚ軸の周りで検査領域１０６の周りを回転する。カウチといった被験者支持体１０８が、検査領域１０６内の物体又は被験者を支持する。被験者支持体１０８は、被験者又は物体の出し入れ及び／又はスキャンのために検査領域１０６に対して被験者又は物体を誘導するように、イメージング手順の実行と連携して移動可能である。オペレータコンソール１１０は、オペレータがシステム１００の動作を制御することを可能にする。これには、画像取得プロトコルの選択、再構成アルゴリズムの選択、スキャンの呼び出し等が含まれる。オペレータコンソール１１０は、ディスプレイモニタ、フィルマー等といった出力デバイスや、マウス、キーボード等といった入力デバイスを含む。
【００１４】
Ｘ線管といった放射線源１１２が、回転ガントリ１０４によって回転可能に支持される。放射線源１１２は、回転ガントリ１０４と共に回転し、検査領域１０６を横断する放射Ｘ線を放出する。一例では、放射線源１１２は、関心の単一の選択ピーク放出電圧（ｋＶｐ）（即ち、そのｋＶｐでのエネルギースペクトル）の広帯域（多色）放射線を放出する単一のＸ線管である。別の例では、放射線源１１２は、スキャン中に少なくとも２つの異なる放出電圧（例えば７０ｋｅＶ、１００ｋｅＶ等）の間で切り替わる。更に別の例では、放射線源１１２は、回転ガントリ１０４上で角度オフセットされ、それぞれが異なる平均エネルギースペクトルの放射線を放出する２つ以上のＸ線管を含む。更に別の例では、放射線源１１２は、上記の組み合わせを含む。米国特許第８，４４２，１８４Ｂ２号に、ｋＶｐスイッチング及び複数のＸ線管を含むシステムが説明されている。この特許は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００１５】
放射線スペクトル感応検出器アレイ１１４は、検査領域１０６を横切って放射線源１１２の反対側の角度弧を定める。検出器アレイ１１４は、ｚ軸１０８方向に沿って互いに対して配置され、検査領域１０６を横断する放射線を検出する１つ以上の検出器列を含む。図示する実施形態では、検出器アレイ１１４は、多層シンチレータ／光センサ検出器（例えば参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許第７，９６８，８５３Ｂ２号）及び／又は光子計数（直接変換）検出器（例えば参照によりその全体が本明細書に組み込まれる国際特許公開ＷＯ２００９／０７２０５６Ａ２）といったエネルギー分解検出器を含む。エネルギー分解検出器では、放射線源１１２は、広帯域、ｋＶｐスイッチング及び／又は複数のＸ線管の放射線源１１２を含む。別の例では、検出器アレイ１１４は、非エネルギー分解検出器を含み、放射線源１１２は、ｋＶｐスイッチング及び／又は複数のＸ線管の放射線源１１２を含む。検出器アレイ１１４は、異なるエネルギーを示すスペクトル投影データ（線積分）を生成する。
【００１６】
投影データプロセッサ１１６が、スペクトル投影データを処理し、少なくとも２つの異なるセットのスペクトル投影データを生成する。例えば一例では、投影データプロセッサ１１６は、分解アルゴリズムを実行してスペクトル投影データを分解して、光電効果投影データとコンプトン散乱投影データと（また、オプションとして、これらの組み合わせ）を生成する。他の例には、水とヨウ素との投影データセット、水とカルシウムとの投影データセット、カルシウムとヨウ素との投影データセット、骨と軟部組織との投影データセット等がある。投影データが３つ以上のエネルギーを表す場合、投影データプロセッサ１１６は、３つ以上の主成分材料投影データセットを生成することができる。他のタイプのデータセットには、高エネルギーと低エネルギー、単一エネルギー／単色、実効Ｚ（原子番号）、ｋエッジ等のスペクトル投影データセットが含まれるが、これらに限定されない。投影データに逆投影されるべき高／低エネルギー、複数の異なるエネルギースペクトル等のデータセットが含まれる場合、投影データプロセッサ１１６は、パススルーとして動作することができる。
【００１７】
再構成器１１８が、投影データセットを処理し、データセットのそれぞれについてボリュメトリック画像データ（ボクセル）を生成する。以下でより詳細に説明するように、再構成器１１８は、異なるセットの投影データを逆投影して、異なるタイプの投影データのそれぞれに対してボリュメトリック画像データを生成する逆投影器１２０を１つだけ含む。一例では、これは、異なるセットの投影データが複数の逆投影器を使用して順次又は並列処理される構成と比較して、処理時間及び／又はコストを削減することができる。例えば順次処理と比較して、本明細書に説明するアプローチは、再構成時間の少なくとも一部をＫ倍で短縮することができ、Ｋは処理されるデータセット数である。別の例では、並列処理と比較して、本明細書に説明するアプローチは、再構成ハードウェアの少なくとも一部（逆投影器の数）をＫ倍で削減することができ、これによりコストが削減される。必要に応じて、削減されたコストの少なくとも一部を使用して、より多くの及び／又はより高性能及び高速なハードウェアを調達して、再構成時間を短縮することができる。
【００１８】
投影データプロセッサ１１６及び／又は再構成器１１８は、物理メモリ及び／又は他の非一時的メモリといったコンピュータ可読記憶媒体（一時的媒体を除く）に格納され、埋め込まれ、コード化等されたコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサ（例えば中央処理演算ユニット、即ち、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、コントローラ等）を介して実装される。一実施形態では、プロセッサは、搬送波、信号等といった一時的媒体（非一時的媒体を除く）によって運ばれるコンピュータ実行可能命令を実行することができる。幾つかの実施形態では、再構成器１１８は、処理を加速するための専用ハードウェアを含む。このようなハードウェアは、カスタマイズされた集積回路（ＩＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）等を含んでよいが、これらに限定されない。再構成器１１８は、（図示するように）システム１００の一部であっても、システム１００とは別個のコンピューティングシステムの一部であってもよい。
【００１９】
図２は、逆投影器１２０の一例を概略的に示す。上記から、逆投影器１２０は、ＣＰＵ、ＩＣ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ及び／又は処理ユニットを介して実装することができる。図示する単一の逆投影器１２０は、異なる逆投影器上で順次又は並列ではなく、同時に且つ同じハードウェアで複数の逆投影演算を行う。この例では、単一の逆投影器１２０は、少なくとも３回の逆投影演算を行う。ジオメトリ演算は、すべてのデータセットでボクセル毎に１回だけ行われ、ジオメトリ値が生成される。重み演算は、すべてのデータセットでボクセル毎に１回以上行われて、重み値が生成される。異なるデータセットは、ジオメトリ演算からの同じジオメトリ値及び重み演算計算からの重み値を使用して、並列に個別に補間される。
【００２０】
逆投影器１２０は、処理される投影データを生成したスキャンのスキャンパラメータを受信する。スキャンパラメータは、データファイルに（例えばヘッダーに）含めることができるか、並びに／又は、コンソール１１０及び／若しくは投影データプロセッサ１１６から受信することができる。スキャンパラメータには、スキャンのジオメトリと再構成ボリュームのジオメトリとが含まれる。ジオメトリ演算器２０４が、スキャンパラメータを処理し、各ボクセル及び投影について１回だけジオメトリ値（ＧＶ）を生成する。重み演算器２０６１、…、２０６Ｍ（Ｍは１以上の整数）のセット２０６が、スキャンパラメータ及びジオメトリ値を処理し、各ボクセルの重み値（ＷＶ１、…、ＷＶＭ）を生成する。スキャンパラメータの例には、被験者支持体１０８のｚ軸位置、放射線源１１２の角度位置、放射線源１１２によって放出される放射線ビームの幅、検出器アレイ１１４の検出器の角度位置、検出器のｚ軸位置、被験者支持体１０８の移動速度等が含まれる。
【００２１】
逆投影器１２０はまた、投影データのセットを受信する。この例では、投影データのセットは、Ｎ個の投影データセットＤＡＴＡ１、…、ＤＡＴＡＮ（本明細書ではまとめてＤＡＴＡと呼ぶ）を含み、Ｎは１より大きい正の整数である。データ補間器２０８１、…、２０８Ｎのセット（本明細書ではまとめてデータ補間器２０８と呼ぶ）はそれぞれがＤＡＴＡを補間する。各補間器は同じＧＶ及びＷＶ１、…、ＷＶＭのうちの１つを使用する。例えばデータ補間器２０８１は、ＧＶとＷＶｉ（１＜ｉ＜Ｍ）とを使用してＤＡＴＡ１を補間して、ボリュメトリック画像データ１（画像１）を生成する。データ補間器２０８Ｎは、同じＧＶとＷＶｊ（１＜ｊ＜Ｍ）とを使用してＤＡＴＡＮを補間して、ボリュメトリック画像データＮ（画像Ｎ）を生成する。１つの例では、ｉ＝ｊである。別の例では、ｉ≠ｊである。データ補間器２０８は、複数の異なるデータタイプ等に同じ補間を行うための専用ハードウェアを備えた並列演算アーキテクチャによって実装することができる。
【００２２】
以下は、開口重みを使用する逆投影器１２０の非限定的なアルゴリズムを数学的に説明する。
【００２３】
この例では、開口重み付け逆投影は式１に示すように記述される。
式１：
【数１】
2021502842.tif 000003
ここで、ｄはデータのタイプ（例えば光電、コンプトン散乱、複合等）を表し、ｘ、ｙ、ｚはボクセル座標を表し、ｉｍａｇｅｄ（ｘ，ｙ，ｚ）は、座標ｘ，ｙ，ｚにおけるデータタイプｄの画像の逆投影されたボクセルを表し、ｋは投影を表し、ｗ及びｕはジオメトリ値ＧＶを表し、α（ｗ，ｋ）は正規化された開口重み付けを表し、ｄａｔａｄ，ｋ（ｕ，ｗ）は、ｄ番目のタイプのデータ及びｋ番目の投影のデータ補間項を表す。簡潔にするために、ｗ及びｕのｘ、ｙ、ｚ、ｋへの依存性は、式１に明示的に記述していない。
【００２４】
ジオメトリ値ｕ及びｗは、式２及び式３に示すように計算することができる。
式２：
【数２】
2021502842.tif 000004
ここでθｋは投影角度を表し、
式３：
【数３】
2021502842.tif 000005
ここで、Ｒｓは放射線源からアイソセンターまでの距離を表し、ｖは放射線源から再構成されるボクセルまでの線の距離を表す。
【００２５】
開口重み付け項α（・）は、式４に示すように計算することができる。
式４：
【数４】
2021502842.tif 000006
ここで、ｐは現在の投影ｋのすべての「パイパートナー」のセット（投影ｋから１８０度離れた投影）を表し、Ｇ（）は開口重み値ＷＶを表す。この例では、Ｇ（）は、所与のボクセルについて、検出器アレイ１１４内の検出器の位置に基づいて、放射線源１１２からボクセル及び検出器アレイ１１４の検出器を通過する投影に重み付けする。Ｇ（）を計算する例は、２００２年１０月２１日に出願され、「Conebeam computed tomography imaging」なる名称の米国特許第６，７７５，３４６Ｂ２号に説明されている。この特許は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００２６】
一般に、ジオメトリ値ｕ及びｗが最初に計算される。次に、開口重み付けα（ｗ，ｋ）が計算される。次に、同じｕ、ｗ及びα（ｗ，ｋ）を使用して、データタイプｄ毎にデータの補間及び加算が行われる。
【００２７】
上記例は、開口重みに関連して説明しているが、本明細書では他の逆投影重みも考えられることを理解されたい。例えば拡張ウェッジアルゴリズムを使用する逆投影は重みを使用するが、開口重みは使用しない。このような拡張ウェッジアルゴリズムの例はSchecter他による「The frequency split method for helical corn-beam reconstruction」（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ３１(８)、２２３０−２２３６（２００４年８月））に説明されている。
【００２８】
図３から図６は、逆投影器１２０の非限定的なスペクトルイメージングの例を概略的に示す。
【００２９】
図３では、逆投影器１２０は、単一のジオメトリ演算器２０４及び単一の重み演算器２０６１で構成されている。逆投影器１２０は更に、３つのデータ補間器２０８１、２０８２及び２０８３で構成されている。データ補間器２０８１、２０８２及び２０８３は、それぞれ、コンプトン散乱投影データ（散乱ＰＤ）を処理してコンプトン散乱ボリュメトリック画像データ（散乱画像／非スペクトル）を生成し、光電効果投影データ（光ＰＤ）を処理して光電効果ボリュメトリック画像データ（光画像）を生成し、複合（従来／非スペクトル）投影データ（複合ＰＤ）を処理して複合（従来／非スペクトル）ボリュメトリック画像データ（複合画像）を生成する。この例では、単一の重み演算器２０６１は、完全に正規化された開口重みを計算する。３つのデータ補間器２０８１、２０８２及び２０８３のすべてで同じジオメトリ値及び開口重み値が使用される。
【００３０】
図４では、逆投影器１２０は、単一のジオメトリ演算器２０４と２つの重み演算器２０６１及び２０６２とで構成されている。逆投影器１２０は更に、４つのデータ補間器２０８１、２０８２、２０８３及び２０８４で構成されている。データ補間器２０８１、２０８２、２０８３及び２０８４は、それぞれ、複合投影データ（複合ＰＤ）を処理して複合ボリュメトリック画像データ（複合画像）を生成し、コンプトン散乱投影データ（散乱ＰＤ）を処理して散乱ボリュメトリック画像データ（散乱画像）を生成し、ハイパス光電効果投影データ（光ハイパスＰＤ）を処理してハイパス光電効果ボリュメトリック画像データを生成し、ローパス光電効果投影データ（光ローパスＰＤ）を処理してローパス光電効果ボリュメトリック画像データを生成する。加算器４０２が、ハイパス光電効果ボリュメトリック画像データとローパス光電効果ボリュメトリック画像データとを合わせて、光ボリュメトリック画像データ（光画像）を生成する。
【００３１】
この例では、重み演算器２０６１は、完全に正規化された開口重みを計算する。重み演算器２０６２は、狭いカバレッジの正規化された開口重みを計算する。データ補間器２０８１、２０８２及び２０８３は、（重み演算器２０６１からの）完全に正規化された開口重みを使用する。データ補間器２０８４は、（重み演算器２０６２からの）狭いカバレッジの正規化された開口重みを使用する。データ補間器２０８１、２０８２、２０８３及び２０８４のすべては、（単一のジオメトリ演算機２０４からの）同じジオメトリ値を使用する。この例では、投影データプロセッサ１１６（図１）は、光電効果投影データをフィルタリングしてハイパス光電効果投影データを生成するハイパスフィルタと、光電効果投影データをフィルタリングしてローパス光電効果投影データを生成するローパスフィルタとを含む。周波数分割の例はSchecter他による「The frequency split method for helical corn-beam reconstruction」（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ３１(８)、２２３０−２２３６（２００４年８月））に説明されている。
【００３２】
図５では、逆投影器１２０は、単一のジオメトリ演算器２０４と２つの重み演算器２０６１及び２０６２とで構成されている。逆投影器１２０は更に、５つのデータ補間器２０８１、２０８２、２０８３、２０８４及び２０８５で構成されている。データ補間器２０８１、２０８２、２０８３、２０８４及び２０８５は、それぞれ、複合投影データ（複合ＰＤ）を処理して複合ボリュメトリック画像データ（複合画像）を生成し、ハイパスコンプトン散乱投影データ（散乱ハイパスＰＤ）及びローパスコンプトン散乱投影データ（散乱ローパスＰＤ）を処理して、ハイパスコンプトン散乱ボリュメトリック画像データ及びローパスコンプトン散乱ボリュメトリック画像データを生成し、ハイパス光電効果投影データ（光ハイパスＰＤ）及びローパス光電効果投影データ（光ローパスＰＤ）を処理してハイパス光電効果ボリュメトリック画像データ及びローパス光電効果ボリュメトリック画像データを生成する。加算器４０２が、ハイパス光データ及びローパス光データを合わせて、光ボリュメトリック画像データ（光画像）を生成する。加算器５０２が、ハイパス散乱データ及びローパス散乱データを合わせて、散乱ボリュメトリック画像データ（散乱画像）を生成する。
【００３３】
この例では、重み演算器２０６１は、完全に正規化された開口重みを計算する。重み演算器２０６２は、狭いカバレッジの正規化された開口重みを計算する。データ補間器２０８１、２０８２及び２０８４は、（重み演算器２０６１からの）完全に正規化された開口重みを使用する。データ補間器２０８３及び２０８４は、（重み演算器２０６２からの）狭いカバレッジの正規化された開口重みを使用する。データ補間器２０８１、２０８２、２０８３、２０８４及び２０８５はすべて、同じジオメトリ値を使用する。この例では、投影データプロセッサ１１６（図１）は、光電効果投影データをフィルタリングしてハイパス光電効果投影データを生成するハイパスフィルタと、光電効果投影データをフィルタリングしてローパス光電効果投影データを生成するローパスフィルタと、コンプトン散乱投影データをフィルタリングしてハイパスコンプトン散乱投影データを生成するハイパスフィルタと、コンプトン散乱投影データをフィルタリングしてローパスコンプトン散乱投影データを生成するローパスフィルタとを含む。
【００３４】
上記例は、次に、スペクトルＣＴに関連して説明する。しかし、本明細書に説明するアプローチは、同じ単一のイメージングスキャンから少なくとも２つの異なるタイプの投影データが生成される他の応用にも使用することができることを理解されたい。例えば本明細書に説明するアプローチを使用して、同じジオメトリ値を使用して投影データ及び投影データのノイズ推定値からボリュメトリック画像データを生成することもできる。適切なノイズ推定アプローチの非限定的な例は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許第９，１５９，１２２Ｂ２号及び参照によりその全体が本明細書に組み込まれる国際特許公開ＷＯ２０１６／１０３０８８Ａ１に説明されている。本明細書では、他のアルゴリズムも考えられる。
【００３５】
図６は、逆投影器１２０の非限定的なノイズ推定の例を概略的に示す。
【００３６】
図６では、逆投影器１２０は、単一のジオメトリ演算器２０４、重み演算器２０６１及び２つのデータ補間器２０８１、２０８２で構成されている。データ補間器は、それぞれ、投影データ及び投影データに対して決定されたノイズ推定値（統計的分散）を処理し、減衰ボリュメトリック画像データ（減衰画像）及びノイズボリュメトリック画像データ（分散画像）を生成する。この例では、重み演算器２０６１は、（例えば平方重みを使用して）完全に正規化された開口重みを計算する。データ補間器２０８１及び２０８２の両方によって同じジオメトリ値及び同じ開口重み値が使用される。この例では、投影データプロセッサ１１６（図１）は、投影データを処理してノイズを推定する。
【００３７】
図７は、本明細書に説明する実施形態による例示的な方法を示す。
【００３８】
ステップ７０２において、スペクトルＣＴスキャンが行われてスペクトル投影データが生成される。一例では、スペクトル投影データは、少なくとも２つの異なるタイプのスペクトル投影データを含む。別の例では、スペクトル投影データは処理されて、少なくとも２つの異なるタイプのスペクトル投影データが生成される。
【００３９】
ステップ７０４において、本明細書等に説明するように、ジオメトリ値が、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセルについて、スキャンパラメータに基づいて１回だけ生成される。
【００４０】
ステップ７０６において、本明細書等に説明するように、１つ以上のセットの重み値が、スキャンパラメータと、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセルのジオメトリ値とに基づいて生成される。
【００４１】
ステップ７０８において、本明細書等に説明するように、同じジオメトリ値と１つ以上の重み値とを使用する別個の補間演算及び加算演算を通じて、異なるタイプのスペクトル投影データのボリュメトリック画像データが生成される。
【００４２】
本明細書に説明するように、ステップ７０４〜７０８は、同じ逆投影器１２０上で／同じ逆投影器１２０によって行われる。
【００４３】
図８は、本明細書に説明する実施形態による別の例示的な方法を示す。
【００４４】
ステップ８０２において、ＣＴスキャンが行われて投影データが生成される。
【００４５】
ステップ８０４において、本明細書等で説明するように、投影データのノイズ（例えば分散）が推定される。
【００４６】
ステップ８０６において、本明細書等で説明するように、ジオメトリ値が、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセルについて、スキャンパラメータに基づいて１回だけ生成される。
【００４７】
ステップ８０８において、本明細書等で説明するように、１つ以上の重み値が、スキャンパラメータと、ボリュメトリック画像データ行列内の各ボクセルのジオメトリ値とに基づいて生成される。
【００４８】
ステップ８１０において、本明細書等に説明するように、同じジオメトリ値と重み値とを使用する別個の補間及び加算を通じて、投影データ及びノイズ推定値の両方のボリュメトリック画像データが生成される。
【００４９】
本明細書に説明するように、ステップ８０６〜８１０は、同じ逆投影器１２０上で／同じ逆投影器１２０によって行われる。
【００５０】
上記は、コンピュータ可読記憶媒体（一時的媒体を除く）にコード化又は埋め込まれ、コンピュータプロセッサ（例えば中央処理演算ユニット（ｃｐｕ）、マイクロプロセッサ等）によって実行されると当該プロセッサに、本明細書に説明するステップを行わせるコンピュータ可読命令によって実装することができる。更に又は或いは、コンピュータ可読命令の少なくとも１つは、コンピュータ可読記憶媒体ではない信号、搬送波又は他の一時的媒体によって運ばれる。
【００５１】
本発明は、図面及び上記説明において詳細に例示され、説明されたが、当該例示及び説明は、例示的に見なされるべきであり、限定的に見なされるべきではない。本発明は、開示される実施形態に限定されない。開示された実施形態の他の変形態様は、図面、開示内容及び添付の請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解され、実施される。
【００５２】
請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、また、単数形は、複数形を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に引用される幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されることだけで、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。
【００５３】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学記憶媒体又はソリッドステート媒体といった適切な媒体上に記憶及び／又は分散されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介するといった他の形式で分配されてもよい。請求項における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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