(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するためのデバイスであって、
取得ユニットと、
処理ユニットと、
計算ユニットと、
組み合わせユニットと、
を含み、
前記取得ユニットは、前記Ｘ線管のＸ線束劣化データを取得し、
前記処理ユニットは、使用履歴データに基づいて空間依存束劣化データを計算することによって、前記Ｘ線束劣化データを前記空間依存束劣化データへと処理し、前記使用履歴データに基づく前記空間依存束劣化データの計算は、焦点スポットのサイズ及び半径方向位置に基づいて行われ、
前記計算ユニットは、前記Ｘ線管の少なくとも光子スペクトル変化を計算し、前記光子スペクトル変化を空間依存スペクトルに変換し、
前記組み合わせユニットは、前記空間依存束劣化データと前記空間依存スペクトルとを組み合わせる、デバイス。
【請求項２】
前記組み合わせユニットは更に、前記空間依存束劣化データ及び前記空間依存スペクトルの前記組み合わせに基づいて、前記Ｘ線管によって生成されるＸ線ビームのスペクトル成分を予測する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記取得ユニットは、前記Ｘ線管の出力を測定することによって、前記Ｘ線束劣化データを取得する、請求項１又は２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記Ｘ線管の前記出力の測定は、スキャナ検出器信号、スキャナ基準検出器信号、スキャナ検出器ノイズ分散、スキャナ基準検出器ノイズ分散、Ｘ線システム検出器信号、Ｘ線システム基準検出器信号、Ｘ線システム検出器ノイズ分散、Ｘ線システム基準検出器ノイズ分散、スペクトル検出器デュアルエネルギー又は光子計数、異なるフィルタリング特性を有する少なくとも２つの基準検出器、後方散乱電子、前記Ｘ線管のアノード内のＸ線散乱、経時的に様々な焦点スポット及び／又は焦点スポットサイズについて検出器信号を比較すること、及び、これらの組み合わせの群のうちの少なくとも１つに基づいている、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記使用履歴データに基づく前記空間依存束劣化データの計算は、前記焦点スポットの温度、焦点軌道の温度、時間、及び前記Ｘ線管のスイッチングモードの関数の群のうちの少なくとも１つを更に含む、請求項１から４の何れか一項に記載のデバイス。
【請求項６】
前記処理ユニットは更に、前記焦点スポットのサイズ及び半径方向位置とＸ線スキャンのタイプとに基づいて、焦点スポットの総数、前記Ｘ線管によるＸ線被ばく量の合計、前記空間依存束劣化データ、及び、重み係数の関数として、累積束劣化データを計算する、請求項５に記載のデバイス。
【請求項７】
前記処理ユニットは、集束Ｘ線マッピングビームによって前記空間依存束劣化データを測定することによって、前記Ｘ線束劣化データを前記空間依存束劣化データへと処理する、請求項１から４の何れか一項に記載のデバイス。
【請求項８】
集束Ｘ線マッピングビームによる前記測定は、焦点軌道上の異なる場所へと焦点スポットを動かすように使用される、請求項７に記載のデバイス。
【請求項９】
前記処理ユニットは、検出器ノイズ及び／又は後方散乱電子に基づいてＸ線線量低下を測定することによって、前記Ｘ線束劣化データを前記空間依存束劣化データへと処理する、請求項１から４の何れか一項に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記計算ユニットは、前記Ｘ線管の少なくとも光子スペクトル変化を計算し、Ｘ線放射強度、Ｘ線放射エネルギー、減衰係数及び減衰媒体内をＸ線放射線が進んだ距離に基づいて、前記光子スペクトル変化を前記空間依存スペクトルに変換する、請求項１から９の何れか一項に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記計算ユニットの前記計算は、前記空間依存束劣化データに基づいて適応される、請求項１から１０の何れか一項に記載のデバイス。
【請求項１２】
Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するシステムであって、
前記Ｘ線管と、
空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための請求項１から１１の何れか一項に記載のデバイスと、
を含み、
前記Ｘ線管は、前記Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための前記デバイスによって使用されるＸ線ビームを提供する、システム。
【請求項１３】
Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための方法であって、
前記Ｘ線管のＸ線束劣化データを取得するステップと、
使用履歴データに基づいて空間依存束劣化データを計算することによって、前記Ｘ線束劣化データを前記空間依存束劣化データへと処理するステップであって、前記使用履歴データに基づく前記空間依存束劣化データの計算は、焦点スポットのサイズ及び半径方向位置に基づいて行われる、処理するステップと、
前記Ｘ線管の少なくとも光子スペクトル変化を計算し、前記光子スペクトル変化を空間依存スペクトルに変換するステップと、
前記空間依存束劣化データと前記空間依存スペクトルとを組み合わせるステップと、
を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法のステップを行うように、請求項１から１１の何れか一項に記載のデバイスを制御する、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイス、Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するシステム、Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための方法、上記方法を行うために上記デバイス又はシステムを制御するコンピュータプログラム要素、及び、上記コンピュータプログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムは、検査領域を横断する放射線を放出するＸ線管と、放射線を検出するＸ線検出器とを含む。Ｘ線検出器は、検出した放射線を示す信号を生成し、当該信号は再構成されて、検査領域を示すボリュメトリック画像データが生成される。
【０００３】
Ｘ線管は、カソード及びアノードを含む。カソードは、比較的高い電圧下で、アノード上の標的領域に向けて加速され、衝突する電子を提供するフィラメントを含む。標的領域における電子のアノード材料との相互作用が、標的領域から放出される放射線を生成する。標的領域は焦点スポットと呼ばれている。コリメータを使用して放出された放射線が平行にされ、これにより、放射線ビームが検査領域を横断する。
【０００４】
米国特許第８，３３１，５２９号Ｂ１は、検査領域を横断する放射線を放出する焦点スポットを有するＸ線源を有する医用撮像システムを開示している。長手方向に沿った焦点スポットの位置は、１つ以上のＸ線源コンポーネントの温度の関数である。システムは更に、放射線を検出する検出器と、Ｘ線源と検査領域との間に配置され、長手方向に沿って放射線を平行にするコリメータとを含む。焦点スポット位置推定器が、１つ以上のＸ線源コンポーネントの温度に基づいて、長手方向に沿った焦点スポットの推定位置を動的に計算する。コリメータポジショナが、スキャンを行う前に、推定焦点スポット位置に基づいて、長手方向に沿ってコリメータを配置する。
【０００５】
Ｘ線源又はＸ線管のＸ線出力が、使用と共に減少することはよく知られている。これは、アノードのＸ線放出領域の粗面をもたらすアノードへの熱応力によって引き起こされる。アノードの粗さは、特に、出射窓から離れるＸ線の過度の散乱からだけでなく、アノードの自己フィルタレーションの増大からももたらされる。しかし、熱応力及び温度は、Ｘ線放出領域全体で均一ではない。
【０００６】
したがって、Ｘ線源のＸ線出力の減少は、焦点スポット及び焦点軌道の温度並びに時間の履歴及びアノードの物理的な機械的特性の関数である。これは、動的焦点スポットスイッチングだけでなく、Ｘ線管内には複数の焦点スポットサイズが存在するという事実によってより複雑になる。したがって、軌道摩耗は、焦点スポットサイズの使用と使用された動的スイッチングとの別の履歴に依存する。Ｘ線出力は、動的スイッチモードだけでなく、使用されたＸ線スポットサイズにも依存する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、Ｘ線管の寿命全体を通して空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイスを提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の課題は、独立請求項の主題によって解決される。更なる実施形態は、従属請求項に組み込まれている。なお、以下に説明される本発明の態様は、空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するためのデバイス、空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するためのシステム、空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための方法、コンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体にも当てはまる。
【０００９】
本発明によれば、Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイスが提示される。空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイスは、取得ユニット、処理ユニット、計算ユニット及び組み合わせユニットを含む。
【００１０】
取得ユニットは、Ｘ線管のＸ線束劣化データを取得する。処理ユニットは、Ｘ線束劣化データを空間依存束劣化データへと処理する。計算ユニットは、Ｘ線管の少なくとも光子スペクトル変化を計算し、光子スペクトル変化を空間依存スペクトルに変換する。組み合わせユニットは、空間依存束劣化データと空間依存スペクトルとを組み合わせる。
【００１１】
組み合わせは、空間依存軌道摩耗に基づいてＸ線管の寿命全体を通して生成されるＸ線ビームのスペクトル成分の推定又は予測である。したがって、空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイスを使用して、線量減少及びスペクトル硬化に関する（リアルタイム）情報を提供することができる。このような情報は、（遠隔）管モニタリング、プロアクティブサービスモデル及びスペクトル画質コンプライアンスに非常に有益である。更に、Ｘ線システムにおけるより正確な線量制御を実現することができる。
【００１２】
空間依存束劣化データ及び空間依存スペクトルの組み合わせは、不均一データの単一実効値への組み合わせ又は構成であってよい。単一実効値は、線量の単一の代表値及びスペクトルの単一の代表値、又は、線量及びスペクトルの両方の単一の代表値である。
【００１３】
一実施例では、組み合わせユニットは、空間依存束劣化データ及び空間依存スペクトルの組み合わせに基づいて、Ｘ線管によって生成されるＸ線ビームのスペクトル成分を予測する。これにより、また、以下に詳細に示されるように、組み合わせユニットは、管の使用履歴だけでなく、Ｘ線被ばくに使用された動的スイッチングパターンに応じて、Ｘ線ビームの空間依存スペクトル又は光子エネルギー分布を予測することが可能にされる。予測は、Ｘ線出力劣化量を計算し、次に、標的材料のビームの等価フィルタレーションによるスペクトル変化を推定することによって、切り替わらない単一使用焦点スポットの場合に可能である。予測は、データ取得のサンプリングレートを増加させるために焦点スポットをスキャン中に動的に動かすことができるため、様々な焦点摩耗軌道がオーバーラップする場合にも可能である。後者の場合、スペクトル変化は、様々な摩耗領域の組み合わせに基づいて推定される。
【００１４】
Ｘ線束劣化データは、シミュレートされても、測定されてもよい。一実施例では、取得ユニットは、Ｘ線管の出力を測定することによって、Ｘ線束劣化データを取得する。Ｘ線管の出力は測定されて、予測計算アルゴリズムにフィードバックされて、向上された予測が学習された後に提供される。一実施例では、Ｘ線管の出力の測定は、スキャナ検出器信号、スキャナ基準検出器信号、スキャナ検出器ノイズ分散、スキャナ基準検出器ノイズ分散、Ｘ線システム検出器信号、Ｘ線システム基準検出器信号、Ｘ線システム検出器ノイズ分散、Ｘ線システム基準検出器ノイズ分散、スペクトル検出器デュアルエネルギー又は光子計数、異なるフィルタリング特性を有する少なくとも２つの基準検出器、後方散乱電子、Ｘ線管のアノード内のＸ線散乱、経時的に様々な焦点スポット及び／又は焦点スポットサイズについて検出器信号を検出すること、及び、これらの組み合わせの群のうちの少なくとも１つに基づいている。
【００１５】
放射線量の認識が高まるにつれ、画質要件に適合するためにＸ線管の出力の測定、即ち、管モニタリングは、ますます重要になってくる。Ｘ線管のスペクトル出力のモニタリングは、エネルギー分解検出器（例えば光子計数）を採用している新しい撮像技術に使用される。このようにすると、画像アーチファクトを引き起こしうるスペクトル硬化が相殺される。
【００１６】
Ｘ線束劣化データは、使用履歴データに基づく空間依存束劣化データによって、又は、集束Ｘ線マッピングビームによって空間依存束劣化データを測定することによって若しくは検出器ノイズ、後方散乱電子等に基づいてＸ線線量低下を測定することによって、空間依存束劣化データに処理される。これらのオプションは、以下に詳細に説明される。
【００１７】
一実施例では、処理ユニットは、使用履歴データに基づいて空間依存束劣化データを計算することによって、Ｘ線束劣化データを空間依存束劣化データへと処理する。一実施例では、使用履歴データに基づく空間依存束劣化データのシミュレーション又は計算は、焦点スポットの温度、焦点軌道の温度、時間、Ｘ線管のスイッチングモード、並びに、焦点スポットのサイズ及び半径方向位置の特徴数の関数である。使用履歴データは、焦点スポットサイズ使用及び動的スイッチングの履歴を含み、これは、Ｘ線管の寿命の間、Ｘ線管の設定をロギング又はモニタリングすることによって評価することができる。このような設定は、Ｘ線管又は撮像システムのログファイルに保存される。
【００１８】
つまり、Ｘ線束劣化データ又は線量劣化は、任意の所与のＸ線被ばく量について計算することができる。重要な要素は、時間、時間の関数としての軌道の温度、時間の関数としての焦点スポット温度、及び、動的焦点スポットスイッチングパターン（対角線、クアッド等）である。更に、各焦点スポット位置が重要である。これは、半径方向位置が、特定の焦点スポットパターンの場合、異なる場合があるからである。したがって、Ｘ線劣化式における使用では、各焦点スポットサイズ及び位置は、番号「ｎ」によって数えられる。したがって、各焦点スポットサイズ及び半径方向位置は、一意の番号を得る。典型的には：
ｎ＝１  動的Ｘ偏向位置における小さい焦点スポット
ｎ＝２  動的Ｘ偏向位置における大きい焦点スポット
ｎ＝３  動的対角位置内側半径方向位置における大きい焦点スポット
ｎ＝４  動的対角位置外側半径方向位置における大きい焦点スポット
ｎ＝５  内側半径方向位置における動的クアッド位置における小さい焦点スポット
ｎ＝６  外側半径方向位置における動的クアッド位置における小さい焦点スポット
【００１９】
焦点スポット「ｎ」及びＸ線被ばく量「ｊ」について、Ｘ線束劣化データ又は線量低下「Δｄｒｏｐ」は、次式：
【数１】
0006731046.tif 000002
によって計算され、式中、ｔは時間であり、ＴＴは軌道温度であり、ＴＦは焦点スポット温度であり、ｍｏｄｅはスイッチモード、即ち、対角線、クアッド等である。
【００２０】
一実施例では、処理ユニットは更に、焦点スポットのサイズ及び半径方向位置の特徴数及びＸ線スキャンのタイプに基づき、焦点スポットの総数、Ｘ線管によるＸ線被ばく量の合計、空間依存束劣化データ、及び、重み係数の関数として、累積束劣化データを計算する。つまり、特定のタイプのスキャン「ｍ」について、累積束劣化データ又は累積線量低下は、次式：
【数２】
0006731046.tif 000003
の通り計算され、式中、Ｗは、スキャン位置又は焦点スポットが他の軌道又は焦点スポットの一部に重なる重み係数である。
【００２１】
一実施例では、取得ユニットは、空間依存束劣化データに基づいて、シミュレーションを適応させる。実際には、実際の出力は、計算された出力から分散するので、シミュレーションアルゴリズムに補正のためのフィードバックを提供することが有利である。これは、幾つかのやり方で行うことができる。第１は、総線量低下の直接リセットであり、次に、そこから計算を続けるやり方であり、第２は、アルゴリズムパラメータのアップデートを提供する方法である。このための他の方法には、ニューロンネットワーク、直線回帰、ロジスティック回帰又は他の学習アルゴリズムが含まれる。
【００２２】
別の実施例では、処理ユニットは、集束Ｘ線マッピングビームによって空間依存束劣化データを測定することによって、Ｘ線束劣化データを空間依存束劣化データへと処理する。集束Ｘ線マッピングビームによる測定は、Ｘ線管の焦点軌道に沿った様々な半径方向位置への集束Ｘ線マッピングビームの偏向と、焦点軌道に沿った様々な半径方向位置に基づいた局所束劣化データの測定及びマッピングとを含む。つまり、特化した測定を行うことによって線量劣化の空間分布を決定するには、焦点スポットサイズが、可能な限り小さくなるように調節又は選択される。次に、Ｘ線ビームは、軌道に沿った様々な半径方向位置に偏向され、位置に応じてＸ線管の出力を測定することによって、線量プロファイルがマッピングされる。この情報を用いて、任意の焦点スポットサイズ及びスイッチングモードについて、空間依存束劣化データが計算される。
【００２３】
別の実施例では、集束Ｘ線マッピングビームによるこの測定を、例えばあまり摩耗していない焦点軌道上の異なる場所に焦点スポットを動かすために使用することができる。実際には、小さい焦点スポットは、例えば劣化が少ない外側の軌道領域に動かすことができる。より良い画像のために、Ｘ線システムによって、システム再構成に新しい場所が伝えられる。
【００２４】
別の実施例では、処理ユニットは、検出器ノイズ及び／又は後方散乱電子に基づいてＸ線線量低下を測定することによって、Ｘ線束劣化データを空間依存束劣化データへと処理する。測定は、取得ユニットによって行われてよい。Ｘ線標的から通常散乱される電子は、標的の変化によって様々な軌道を有し、これらが、最初に、Ｘ線劣化を引き起こす。これらのうちのいくつかは、挿入フレーム又は散乱電子トラップといったＸ線管の他の部分内に収集される。これらの電流は、Ｘ線ビームの線量劣化量を間接的に推測するために測定されてよい。
【００２５】
一実施例では、計算ユニットは、Ｘ線管の少なくとも光子スペクトル変化を計算し、Ｘ線放射強度、Ｘ線放射エネルギー、減衰係数及び減衰媒体内をＸ線放射線が進んだ距離に基づいて、光子スペクトル変化を空間依存スペクトルに変換する。
【００２６】
空間依存スペクトルは、線量低下は、Ｘ線散乱の増加及びアノードにおける自己吸収の関数であるという事実から近似することができる。特定量の線量低下について、散乱因子及び自己吸収因子があり、これらは共に放射エネルギーの関数である。全体の減衰は、標的材料と共にランベルト・ベール（Lambert-Beers）の法則を使用してモデル化され、空間依存スペクトル又はスペクトル分布を推定することができる。
【数３】
0006731046.tif 000004
式中、Ｉは放射強度であり、Ｅは放射エネルギーであり、μは全体の線形減衰係数（吸収係数及び散乱係数の合計）であり、ｓは減衰媒体内を放射線が進んだ距離であり、電流エネルギー（５０〜１２０ｋｅＶ）及び高いＺでは、光電吸収が全体の減衰を上回る。
【００２７】
空間依存光子スペクトルは、所与の均一の減衰について近似又は更には予測されることが可能である。重ね合わせは、全体の効果まで合計されることが可能である。これは、減衰は、軌道全体に亘って均一ではないからである。空間依存光子スペクトルは、構成要素の加重平均であってよい。例えば焦点スポットが、線量低下の半分が２０％であり、半分が１０％である軌道領域上に存在する場合、実際の減衰は、約１５％である。この場合、１０％から得られる空間依存光子スペクトルは、２０％から得られる空間依存光子スペクトルと平均化されて、結果として得られる空間依存光子スペクトルが提供される。
【００２８】
典型的に、組み合わせユニットは更に、Ｘ線管によって生成されるＸ線ビームの実際の及び／又は予測されるスペクトル及び強度を、焦点軌道領域に沿った半径方向位置の関数として直接マッピングする。放射線量の認識及び光子計数検出の使用が増加するにつれ、管線量及びスペクトル劣化のモニタリングは不可欠なものとなる。
【００２９】
本発明によれば、Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するシステムが提示される。Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するシステムは、Ｘ線管と、上記空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイスとを含む。Ｘ線管は、Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するためのデバイスによって使用されるＸ線ビームを提供する。
【００３０】
本発明によれば、Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための方法も提示される。当該方法は、次のステップを含むが、必ずしもこの順序である必要はない。
ａ）Ｘ線管のＸ線束劣化データを取得するステップと、
ｂ）Ｘ線束劣化データを空間依存束劣化データへと処理するステップと、
ｃ）Ｘ線管の少なくとも光子スペクトル変化を計算し、光子スペクトル変化を空間依存スペクトルに変換するステップと、
ｄ）空間依存束劣化データと空間依存スペクトルとを組み合わせるステップ。
【００３１】
本発明によれば、コンピュータプログラム要素も提示される。コンピュータプログラム要素は、コンピュータプログラムが上記システムを制御するコンピュータ上で実行されると、独立請求項に規定される上記システムに、独立請求項に規定される方法のステップを実行させるプログラムコード手段を含む。
【００３２】
当然ながら、Ｘ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化のためのデバイス、システム、方法、当該デバイスを制御するためのコンピュータプログラム要素、及び、独立請求項によるコンピュータプログラム要素が記憶されているコンピュータ可読媒体は、同様及び／又は同一の好適な実施形態、具体的には、従属請求項に規定される実施形態を有する。更に当然ながら、本発明の好適な実施形態は、各独立請求項との従属請求項の任意の組み合わせであってよい。
【００３３】
本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明される実施形態から明らかとなり、また、当該実施形態を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
本発明の例示的な実施形態は、添付図面を参照して以下に説明される。
【００３５】
【図１】図１は、本発明によるＸ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するためのシステム及びデバイスの一例の概略図を示す。
【図２】図２は、集束Ｘ線マッピングビームによる空間依存束劣化データの測定を概略的及び例示的に示す。
【図３】図３は、本発明によるＸ線管の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための方法の一例の基本ステップを示す。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
図１は、本発明によるＸ線管２０の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するシステム１の一実施形態を概略的及び例示的に示す。システム１は、Ｘ線管２０と、空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイス１０とを含む。Ｘ線管２０は、Ｘ線管２０の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するために、デバイス１０によって使用されるＸ線ビームを提供する。
【００３７】
空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するデバイス１０は、取得ユニット１１、処理ユニット１２、計算ユニット１３及び組み合わせユニット１４を含む。
【００３８】
取得ユニット１１は、Ｘ線管２０のＸ線束劣化データを取得する。Ｘ線束劣化データは、シミュレーションによって、又は、Ｘ線管２０の出力を測定することによって取得される。
【００３９】
処理ユニット１２は、Ｘ線束劣化データを空間依存束劣化データへと処理する。空間依存束劣化データへの処理は、使用履歴に基づく計算、集束Ｘ線マッピングビームを使用する測定、又は、検出器ノイズ、後方散乱電子等に基づくＸ線線量低下の測定によって行われる。
【００４０】
計算ユニット１３は、Ｘ線管２０の少なくとも光子スペクトル変化を計算し、Ｘ線放射強度、Ｘ線放射エネルギー、減衰係数及び／又は減衰媒体内をＸ線放射線が進んだ距離に基づいて、光子スペクトル変化を空間依存スペクトルに変換又は計算する。空間依存光子スペクトルは、構成要素の加重平均であってよい。
【００４１】
組み合わせユニット１４は、空間依存束劣化データと空間依存スペクトルとを組み合わせる。組み合わせは、空間依存軌道摩耗に基づくＸ線管２０の寿命全体を通して生成されるＸ線ビームのスペクトル成分の推定又は予測である。空間依存束劣化データ及び空間依存スペクトルの組み合わせは、不均一データの単一実効値への組み合わせ又は組立てであってよい。
【００４２】
Ｘ線管２０の出力が測定され、予測計算アルゴリズムにフィードバックされて、向上された予測が学習及び提供される。
【００４３】
Ｘ線束劣化データ又は線量低下「Δｄｒｏｐ」は、焦点スポット「ｎ」、Ｘ線被ばく量「ｊ」、時間「ｔ」、軌道温度「ＴＴ」、焦点スポット温度「ＴＦ」及びスイッチモード（即ち、対角線、クアッド等）「ｍｏｄｅ」に依存する計算に基づくシミュレーションによって取得される。
【数４】
0006731046.tif 000005
【００４４】
シミュレーション又は計算は、空間依存束劣化データに基づいて適応されてよい。
【００４５】
図２に、集束Ｘ線マッピングビームによる空間依存束劣化データの測定が示される。集束Ｘ線マッピングビームによるこの測定は、集束Ｘ線マッピングビームのＸ線管２０の焦点軌道に沿った様々な半径方向位置Ａ、Ｂ、Ｃへの偏向と、焦点軌道に沿った様々な半径方向位置Ａ、Ｂ、Ｃに基づいた局所束劣化データの測定及びマッピングとを含む。つまり、特化した測定を行うことによって線量劣化の空間分布を決定するには、焦点スポットサイズが、可能な限り小さくなるように調節又は選択される。次に、Ｘ線ビームは、軌道に沿った様々な半径方向位置Ａ、Ｂ、Ｃに偏向され、位置に応じてＸ線管２０の出力を測定することによって、線量プロファイルがマッピングされる。この情報を用いて、任意の焦点スポットサイズ及びスイッチングモードについて、空間依存束劣化データが計算される。
【００４６】
図３は、Ｘ線管２０の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための方法のステップの模式的な概観を示す。方法は、次のステップを含むが、必ずしもこの順序である必要はない。
【００４７】
第１のステップＳ１において、Ｘ線管２０のＸ線束劣化データが取得される。
【００４８】
第２のステップＳ２において、Ｘ線束劣化データが空間依存束劣化データへと処理される。
【００４９】
第３のステップＳ３において、Ｘ線管２０の少なくとも光子スペクトル変化が計算され、光子スペクトル変化が空間依存スペクトルに変換される。
【００５０】
第４のステップＳ４において、空間依存束劣化データと空間依存スペクトルとが組み合わされる。
【００５１】
本発明によるＸ線管２０の空間依存Ｘ線束劣化及び光子スペクトル変化を決定するための方法を使用する他の構成は、次の通りである。
構成１
−線量低下をシミュレートする
−線量低下を使用して、統計モデル（例えばノイズ除去モデル）を補正する
構成２
−線量低下をシミュレートする
−線量低下を使用して、光子計数を含むスペクトルＣＴ撮像用のＸ線ビームのスペクトル成分を予測する
構成３
−線量低下をシミュレートする
−測定フィードバックを使用して、シミュレーションモデルを補正する（例えば検出器ノイズ分散方法、後方散乱電子測定）
−線量低下を使用して、統計モデルを補正する
構成４
−線量低下をシミュレートする
−測定フィードバックを使用して、シミュレーションモデルを補正する
−線量低下を使用して、Ｘ線ビームのスペクトル成分を予測する
構成５
−空間依存アノード線量劣化を直接測定する
−使用された場合には、シミュレーションモデルを更新する
−線量低下を使用して、統計モデルを補正する
構成６
−空間依存アノード線量劣化を直接測定する
−使用された場合には、シミュレーションモデルを更新する
−線量低下を使用して、Ｘ線ビームのスペクトル成分を予測する
【００５２】
本発明の別の例示的な実施形態では、適切なシステム上で上記実施形態のうちの１つによる方法のステップを実行するように適応されることによって特徴付けられているコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。
【００５３】
したがって、コンピュータプログラム要素は、コンピュータユニットに記憶されていてもよい。当該コンピュータユニットも、本発明の一実施形態の一部である。当該コンピュータユニットは、上記方法のステップを行うか又はステップの実行を誘導する。更に、コンピュータユニットは、上記装置のコンポーネントを動作させる。コンピュータユニットは、自動的に動作するか及び／又はユーザの命令を実行する。コンピュータプログラムが、データプロセッサの作業メモリにロードされてよい。したがって、データプロセッサは、本発明の方法を実行する能力を備えている。
【００５４】
本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、アップデートによって、既存のプログラムを、本発明を使用するプログラムに変えるコンピュータプログラムとの両方を対象とする。
【００５５】
更に、コンピュータプログラム要素は、上記方法の例示的な実施形態の手順を満たすすべての必要なステップを提供することができる。
【００５６】
本発明の更なる例示的な実施形態によれば、ＣＤ−ＲＯＭといったコンピュータ可読媒体が提示される。コンピュータ可読媒体に、コンピュータプログラム要素が記憶され、コンピュータプログラム要素は上記セクションに説明されている。
【００５７】
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他のハードウェアの一部として供給される光学記憶媒体又は固体媒体といった適切な媒体上に記憶される及び／又は分散配置されるが、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した形態といった他の形態で分配されてもよい。
【００５８】
しかし、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブといったネットワーク上に提示され、当該ネットワークからデータプロセッサの作業メモリにダウンロードされてもよい。本発明の更なる例示的な実施形態によれば、ダウンロード用にコンピュータプログラム要素を利用可能にする媒体が提供され、当該コンピュータプログラム要素は、本発明の上記実施形態のうちの１つによる方法を行うように構成される。
【００５９】
なお、本発明の実施形態は、様々な主題を参照して説明されている。具体的には、方法タイプのクレームを参照して説明される実施形態もあれば、デバイスタイプのクレームを参照して説明される実施形態もある。しかし、当業者であれば、上記及び以下の説明から、特に明記されない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、様々な主題に関連する特徴の任意の組み合わせも、本願によって開示されていると見なされると理解できるであろう。しかし、すべての特徴は、特徴の単なる足し合わせ以上の相乗効果を提供する限り、組み合わされることが可能である。
【００６０】
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、開示内容及び従属請求項の検討から、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。
【００６１】
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、「ａ」又は「ａｎ」との不定冠詞も、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。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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