(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光子計数コンピュータ断層撮影（ＰＣＣＴ）システムのための撮像技術パラメータを決定する方法であって、
（ａ）ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを選択するステップと、
（ｂ）前記撮像技術パラメータに関連する第１の信号推定値及び第１のノイズ推定値を生成するステップと、
（ｃ）信号推定及びノイズ伝播分析に基づく最適化を使用して最適撮像技術パラメータを計算するステップと、を含み、該最適化の各反復が、
（ｉ）前記撮像技術パラメータを更新するステップ、
（ｉｉ）更新された前記撮像技術パラメータに関連する第２の信号推定値及び第２のノイズ推定値を生成するステップ、
（ｉｉｉ）前記第１の信号推定値及び前記第１のノイズ推定値を使用して第１の性能指数値を生成し、前記第２の信号推定値及び前記第２のノイズ推定値を使用して第２の性能指数値を生成するステップ、
（ｉｖ）前記第１の性能指数値と前記第２の性能指数値との比較に基づいて停止基準を評価するステップ、
（ｖ）前記停止基準が満たされない場合に、前記第２の信号推定値を前記第１の信号推定値として保存し、前記第２のノイズ推定値を前記第１のノイズ推定値として保存するステップ、及び、
（ｖｉ）停止基準が満たされた場合に、ＰＣＣＴシステムと共に後で使用するために前記更新された撮像技術パラメータを前記最適撮像技術パラメータとして保存するステップ、を含んでいる、
撮像技術パラメータを決定する方法。
【請求項２】
前記第１のノイズ推定値及び前記第２のノイズ推定値は、各ピクセル及びスペクトルに対する複数のエネルギー閾値を使用して、各検出器要素に対する測定値が取得される取得スキームに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のノイズ推定値及び前記第２のノイズ推定値は、次式に基づき生成され、
【数１】
0006746599.tif 000004
ここで、σ2はノイズ推定値、ＮLは低エネルギー閾値を超える光子カウント、ＮHは高エネルギー閾値を超える光子カウントである、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のノイズ推定値及び前記第２のノイズ推定値は、複数の異なるエネルギー閾値を使用して、各検出器要素に対するクロスピクセル又はクロススペクトル測定値の少なくとも１つが取得される取得スキームに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のノイズ推定値及び前記第２のノイズ推定値は、次式に基づき生成され、
【数２】
0006746599.tif 000005
ここで、σ2は前記ノイズ推定値、ＮLは低エネルギー閾値を超える光子カウント、ＮHは高エネルギー閾値を超える光子カウントである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の信号推定値及び前記第２の信号推定値は、各ピクセル及びスペクトルに対する複数のエネルギー閾値を使用して、各検出器要素に対する測定値が取得される取得方式に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の信号推定値及び前記第２の信号推定値は、標的材料の種類、前記標的材料の種類の濃度、スペクトル、撮像技術、対象物サイズ、又は検出器応答の少なくとも１つに基づいて生成される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の信号推定値及び前記第２の信号推定値は、複数の異なるエネルギー閾値を使用して、各検出器要素に対するクロスピクセル又はクロススペクトル測定値の少なくとも１つが取得される取得方式に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の信号推定値及び前記第２の信号推定値は、標的物質タイプ、前記標的物質タイプの濃度、スペクトル、撮像技術、対象物のサイズ、又は検出器応答の少なくとも１つに基づいて生成される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記撮像技術パラメータが、Ｘ線スペクトルパラメータ、エネルギー閾値パラメータ、又はエネルギービンパラメータの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の性能指数値及び前記第２の性能指数値は、信号対ノイズ比又はコントラスト対ノイズ比のうちの少なくとも１つを含み、前記信号対ノイズ比又は前記コントラスト対ノイズ比のうちの少なくとも１つが最大になるときに前記停止基準が満たされる、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
光子計数コンピュータ断層撮影（ＰＣＣＴ）システムのための撮像技術パラメータを決定する方法であって、
（ａ）ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを選択するステップと、
（ｂ）最適化を使用して、最適な撮像技術パラメータを計算するステップと、を含み、該最適化の各繰り返しが、
（ｉ）ＰＣＣＴシステムに関連付けられた検出器チャネル及び投影角の複数の異なる組み合わせのそれぞれについて、撮像技術パラメータに基づいて、クラメールラオ下限（ＣＲＬＢ）値を計算するステップ、
（ｉｉ）オーバーオールＣＲＬＢ値をＣＲＬＢ値の加重和として計算するステップ、
（ｉｉｉ）オーバーオールＣＲＬＢ値に基づいて停止基準を評価するステップ、
（ＩＶ）停止基準が満たされていない場合に撮像技術パラメータを更新するステップ、及び、
（ｖ）停止基準が満たされたときに、ＰＣＣＴシステムで後で使用するために、撮像技術パラメータを最適撮像技術パラメータとして保存するステップ、を含んでいる、
撮像技術パラメータを決定する方法。
【請求項１３】
前記撮像技術パラメータが、Ｘ線スペクトルパラメータ、エネルギー閾値パラメータ、又はエネルギービンパラメータの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記オーバーオールＣＲＬＢ値が最小化されたときに前記停止基準が満たされる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
光子計数コンピュータ断層撮影（ＰＣＣＴ）システムのための撮像技術パラメータを決定するための方法であって、
（ａ）ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを選択するステップと、
（ｂ）最適化を使用して最適な撮像技術パラメータを計算するステップと、を含み、該最適化の各繰り返しが、
（ｉ）前記撮像技術パラメータに関連付けられた信号推定値及びノイズ推定値を示す画像を生成するために仮想スキャンを実行するステップ、
（ｉｉ）生成された画像にモデルオブザーバを適用して性能指数値を計算するステップと、
（ｉｉｉ）前記性能指数値に基づいて停止基準を評価するステップ、
（ＩＶ）前記停止基準が満たされていない場合に前記撮像技術パラメータを更新するステップ、及び
（ｖ）前記停止基準が満たされたときに、ＰＣＣＴシステムで後で使用するために、前記撮像技術パラメータを前記最適撮像技術パラメータとして保存するステップ、を含んでいる、
撮像技術パラメータを決定するための方法。
【請求項１６】
前記性能指数値は、受信機動作特性曲線の下の領域（area under the receiving characteristic curve）、検出可能性指数（detectability index）、又は的中率値（percent correct）のうちの少なくとも１つである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記性能指数値が最大になったときに前記停止基準が満たされる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記撮像技術パラメータが、Ｘ線スペクトルパラメータ、エネルギー閾値パラメータ、又はエネルギービンパラメータの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[関連出願への相互参照］
本出願は、２０１５年２月２３日に出願された米国特許仮出願第６２/１１９，６２８号「A METHOD TO OPTIMIZE ENERGY THRESHOLD/BIN SELECTION IN PHOTON COUNTING DETECTOR CT」（光子係数検出器ＣＴにおけるエネルギー閾値／ビン選択を最適化する方法）の利益を主張する。
【０００２】
［連邦支援研究に関する言及］
本発明は、国立衛生研究所により授与されたＥＢ０１６９６６に基づく政府の支援によってなされた。政府は本発明に一定の権利を有する。
【０００３】
本発明の分野は、Ｘ線コンピュータ断層撮影法（「ＣＴ」）を含む、Ｘ線画像化のためのシステム及び方法である。より詳細には、本発明は、光子計数検出器コンピュータ断層撮影法（「ＰＣＣＴ」）のためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
ＰＣＣＴシステムは、ＣＴの医学的利益を大幅に増大させる可能性がある。検出器のＸ線光子相互作用によって生成される電荷を集積するが、個々の光子に関する特定のエネルギー情報を提供しない「従来の」ＣＴ検出器とは異なり、光子計数検出器は、検出器と相互作用する個々の光子によって蓄積されるエネルギーを記録する。従って、ＰＣＣＴシステムは、従来のＣＴシステムでは区別できない血液中の造影剤や石灰化物などの物質を区別するために使用することができる。
【０００５】
ＰＣＣＴシステムは、電子ノイズを低減することによって信号対ノイズ比（「ＳＮＲ」）を改善するためにも使用することができる。一般に、ＰＣＣＴシステムは、従来のＣＴシステムと同じ患者線量に対し画像ノイズが少なく、従って、これらの従来のＣＴシステムよりも線量効率が良い。また、ＰＣＣＴシステムは、検出された光子に最適なエネルギー依存重み付け係数を割り当てることによってＳＮＲを改善することができ、散乱光子を完全に又は部分的に阻止することによって追加してＳＮＲ改善を達成することができる。さらに、ＰＣＣＴシステムを使用することにより、１つの管電位での単一露光からの透過エネルギー分解スペクトルの測定が可能になる。
【０００６】
ＰＣＣＴシステムは、Ｎ≧２エネルギーレベルに対し多重エネルギー測定を行うことができる。いくつかの構成では、測定値は、同一の検出器要素上のＮ個の固有エネルギー閾値を有する同一のピクセルで取得される。次いで、同じピクセルからの測定値間の減算に基づいて、より高いエネルギー分解能を有する画像を生成することができる。いくつかの他の構成では、同一の検出器要素に対して異なるエネルギー閾値でクロスピクセル測定値が得られる。次いで、より高いエネルギー分解能を有する画像は、異なる画素からの測定間の減算に基づいて生成される。
【０００７】
ＰＣＣＴで使用されるＸ線管スペクトル、エネルギー閾値、及びエネルギービンの選択は、得られる画質、材料分解能及び患者に与えられる放射線量に重要な影響を及ぼす。Ｘ線管スペクトル、エネルギー閾値、及びエネルギービンの選択を最適化する自由度が非常に高いので、患者のスキャンを開始する前にこれらのパラメータを選択するための体系的最適化スキームを有することが望ましい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、信号推定及びノイズ伝搬解析を使用して光子計数コンピュータ断層撮影（ＰＣＣＴ）システムの撮像技術パラメータを決定する方法を提供することにより、上記の欠点を克服する。この方法は、ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを選択し、撮像技術パラメータに関連する第１の信号推定値及び第１のノイズ推定値を生成することを含む。次いで、信号推定及びノイズ伝搬分析に基づく最適化を使用して、最適な撮像技術パラメータが計算される。最適化の各反復は、以下のステップを含む。撮像技術パラメータが更新され、更新された撮像技術パラメータに関連する第２の信号推定値及び第２のノイズ推定値が生成される。次いで、第１の性能指数値が第１の信号推定値及び第１のノイズ推定値が使用して生成され、第２の性能指数値が第２の信号推定値及び第２のノイズ推定値を使用して生成される。次いで、第１の性能指数値及び第２の性能指数との比較に基づいて停止基準が評価される。停止基準が満たされない場合、第２の信号推定値が第１の信号推定値として保存され、第２のノイズ推定値が第１のノイズ推定値として保存され、その後に撮像技術パラメータが再度更新される。停止基準が満たされると、更新された撮像技術パラメータは、後でＰＣＣＴシステムと共に使用するための最適撮像技術パラメータとして保存される。
【０００９】
本発明の別の態様は、オーバーオール・クラメールラオ下限（Ｃｒａｍｅｒ−Ｒａｏ  Ｌｏｗｅｒ  Ｂｏｕｎｄ）（「ＣＲＬＢ」）値を使用してＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを決定する方法を提供することである。この方法は、ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを選択し、最適化を使用して最適撮像技術パラメータを計算することを含む。最適化の各反復は、以下のステップを含む。ＣＲＬＢ値は、ＰＣＣＴシステムに関連付けられ撮像技術パラメータに基づく検出器チャネル及び投影角の複数の異なる組み合わせのそれぞれについて計算される。オーバーオールＣＲＬＢ値は、ＣＲＬＢ値の加重合計として計算される。次いで、ＣＲＬＢ全体の値に基づく停止基準が評価される。停止基準が満たされない場合、撮像技術パラメータが更新され、次のＧＲＬＢ値が、更新された画像技術パラメータに基づいて計算される。停止基準が満たされると、撮像技術パラメータは、後でＰＣＣＴシステムで使用するための最適撮像技術パラメータとして保存される。
【００１０】
本発明のさらに別の態様は、モデルオブザーバを使用してＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを決定する方法を提供することである。この方法は、ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータを選択し、最適化を使用して最適撮像技術パラメータを計算することを含む。最適化の各反復は以下のステップを含む。撮像技術パラメータに関連する信号推定値及びノイズ推定値を示す画像を生成するために仮想スキャンが実行される。性能指数値は、生成された画像にモデルオブザーバを適用することによって計算される。次いで、性能指数値に基づく停止基準が評価される。停止基準が満たされない場合、撮像技術パラメータが更新され、更新された撮像技術パラメータを使用して別の仮想スキャンが実行される。停止基準が満たされると、撮像技術パラメータは、後でＰＣＣＴシステムで使用するための最適撮像技術パラメータとして保存される。
【００１１】
本発明の前述及び他の態様及び利点は、以下の説明から明らかになるであろう。説明では、本発明の一部を形成する添付の図面を参照し、本発明の好ましい実施形態を例示として示す。このような実施形態は、必ずしも本発明の全範囲を示すものではなく、従って、本発明の範囲を解釈するために、特許請求の範囲及び請求項を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】ノイズ伝播解析に基づいて光子計数検出器コンピュータ断層撮影法（「ＰＣＣＴ」）撮像技術パラメータを最適化する例示的な方法のステップを示すフローチャートである。
【図２Ａ】ＰＣＣＴを使用して異なる造影剤を画像化するための、２つのエネルギー閾値に対するノイズ伝播解析に基づく最適化の例を示す図である。
【図２Ｂ】ＰＣＣＴを使用して異なる造影剤を画像化するための、２つのエネルギー閾値に対するノイズ伝播解析に基づく最適化の例を示す図である。
【図２Ｃ】ＰＣＣＴを使用して異なる造影剤を画像化するための、２つのエネルギー閾値に対するノイズ伝播解析に基づく最適化の例を示す図である。
【図３Ａ】異なる材料分解タスクの、２つのエネルギー閾値に対するノイズ伝搬解析に基づく最適化の例を示す図である。
【図３Ｂ】異なる材料分解タスクの、２つのエネルギー閾値に対するノイズ伝搬解析に基づく最適化の例を示す図である。
【図３Ｃ】異なる材料分解タスクの、２つのエネルギー閾値に対するノイズ伝搬解析に基づく最適化の例を示す図である。
【図４】オーバーオール・クラメールラオ下限の計算に基づいてＰＣＣＴ撮像技術パラメータを最適化する例示的な方法のステップを示すフローチャートである。
【図５】１つ又は複数のモデルオブザーバに基づいてＰＣＣＴ撮像技術パラメータを最適化する例示的な方法のステップを示すフローチャートである。
【図６Ａ】ＰＣＣＴシステムとして動作するように構成することができるＣＴシステムの一例を示す。
【図６Ｂ】ＰＣＣＴシステムとして動作するように構成することができるＣＴシステムの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本明細書に、光子計数検出器コンピュータ断層撮影法（「ＰＣＣＴ」）のための撮像技術パラメータを自動的に選択する最適化技術のためのシステム及び方法が記載される。撮像技術パラメータは、Ｘ線ビームスペクトル設定、エネルギー閾値設定、及びエネルギービン設定を含むことができる。ここに記載されている技術は、一般的に、患者のサイズ、関心の物質、及び標的物質の位置に基づいている。好都合なことに、特定の患者をスキャンする前に、最適化が、異なるＰＣＣＴシステムに統合されて、Ｘ線管スペクトル、エネルギー閾値、及びエネルギービンを含む最適な撮像技術パラメータを自動的に選択することができる。
【００１４】
いくつかの実施形態では、撮像技術パラメータの最適化は信号推定及びノイズ伝播解析を実施する。いくつかの他の実施形態では、撮像技術パラメータの最適化はオーバーオール・クラメールラオ下限（「ｏＣＲＬＢ」）計算を実施する。さらに他の実形態では、撮像技術パラメータの最適化はモデルオブザーバ方式を実現する。最適化技術の実装方法は現在の臨床課題に基づいて選択される。例えば、選択は、コントラスト対ノイズ比（「ＣＮＲ」）を最大化すること、物質分解を使用するなどして基礎物質密度を推定すること、又はＫエッジ減算イメージング（K-edge subtraction imaging）を使用するなどしてコントラスト材料を画像化することが望ましいかどうかに部分的に基づく。
【００１５】
（信号推定とノイズ伝搬解析）
上述したように、いくつかの実施形態では、ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータの最適化はＰＣＣＴ画像の一般的なノイズモデルを実装するノイズ伝搬解析に基づくことができる。後述するように、ノイズモデルは実施される取得方式に基づいて選択することができる。
【００１６】
図１を参照すると、少なくとも部分的には信号推定及びノイズ伝搬解析に基づく最適化を使用して、Ｘ線スペクトル設定、エネルギー閾値設定、エネルギービン設定、又はそれらの組み合わせを最適化する例示的な方法のステップを示すフローチャートが示されている。一般に、この方法は、信号推定及びノイズ伝播解析を使用して、撮像技術パラメータの様々な候補構成の数を評価することを含む。信号推定及びノイズ伝播解析は、一般に、以下の例示的なノイズモデルの１つなどのノイズモデルに基づく。従って、ステップ１０２に示すように、この方法は、ノイズ伝播解析において実施されるノイズモデルを選択するステップを含む。
【００１７】
一例として、ノイズモデルは取得スキームに基づくことができ、測定は、同一の検出器要素上のＮ個の固有エネルギー閾値を有する同一のピクセルについて取得され、ノイズモデルは次式で表わされる。
【００１８】
【数１】
0006746599.tif 000002
【００１９】
ここで、σ2はＰＣＣＴ画像のノイズ、ＮLは低エネルギー閾値を超える光子カウント、ＮHは高エネルギー閾値を超える光子カウントである。
【００２０】
別の例として、ノイズモデルは、クロスピクセル測定又はクロススペクトル測定が同じ検出器要素上のＭ＜Ｎの異なるエネルギー閾値で得られる取得方式に基づくことができる。この方式では、ノイズモデルは次の式として記述される。
【００２１】
【数２】
0006746599.tif 000003
【００２２】
これらのノイズモデルの両方において、所望の信号（例えば、ＣＴ数、二重エネルギー比）は、既知のエネルギースペクトル及び検出器応答によって推定される。選択されたノイズモデルに基づいて、本方法は、撮像技術パラメータを最適化して、ＳＮＲ、ＣＮＲ、又はその両方を最大にするか又は異なる臨床作業のノイズを最小にするように進む。撮像技術パラメータの一例は、Ｘ線スペクトルパラメータ、エネルギー閾値パラメータ、エネルギービンパラメータ、又はそれらの組み合わせを含むことができる。
【００２３】
このように、この方法は、ステップ１０４に示すように、初期撮像技術パラメータを選択することを含む。上述のように、撮像技術パラメータは、Ｘ線スペクトルパラメータ、エネルギー閾値パラメータ、エネルギービンパラメータ、又はそれらの組み合わせを含むことができる。撮像技術パラメータはまた、ＰＣＣＴシステムで使用される光子計数検出器の検出器応答に基づく情報、及び、対象物のサイズ及び対象物に含まれる材料を含む撮像対象物に関する情報を含むことができる。
【００２４】
いくつかの実施形態では、撮像技術パラメータは、使用される画像再構成方法、使用される後処理方法、又はその両方の選択を含む。一例として、撮像技術パラメータを最適化することは、反復再構成技術を選択することを含むことができ、これは、フィルタ逆投影再構成よりも有意なノイズ低減をもたらすことができる。このような反復的な再構成技術を選択することにより、反復的な再構成が概してより低い画像ノイズをもたらすので、他のパラメータ（例えば、Ｘ線スペクトル設定、エネルギー閾値設定、エネルギービン設定）をより積極的に最適化することができる。
【００２５】
別の例として、撮像技術パラメータを最適化することは、１つ又は複数の後処理方法を選択も含むことができるし、そのような後処理方法の選択は、他のパラメータ（例えば、Ｘ線スペクトル設定、エネルギー閾値設定、エネルギービン設定）の最適化に影響を及ぼすこともできる。例えば、取得されたデータが単色画像を生成するために処理される場合、撮像技術パラメータを最適化することは、より離れたエネルギービンを選択するエネルギービン選択を最適化することを含むことができ、これにより単色画像が容易に生成される。
【００２６】
ステップ１０６に示すように、初期撮像技術パラメータを使用して初期撮像技術パラメータに基づいて信号及びノイズ推定値が生成される。一例として、信号及びノイズ推定値は仮想ＰＣＣＴスキャンを使用して生成することができる。別の例として、信号及びノイズ推定値は数値シミュレーションを使用して生成することができる。次いで、性能指数値が信号及びノイズ推定値に基づいて計算される。一例として、性能指数は信号対ノイズ比（「ＳＮＲ」）又は対ノイズ比（「ＣＮＲ」）を含むことができる。次いで、決定ブロック１１０で決定されるように、性能指数値を停止基準と比較して現在の特定の撮像タスクについて最適な撮像技術パラメータが達成されたかどうかが判定される。例えば、停止基準を評価することには、現在の反復における性能指数値と以前の反復から計算された性能指数値とを比較することが含まれる。最適撮像技術パラメータが決定ブロック１１０で決定されるように現在の特定の撮像タスクに利用された場合、ステップ１１２に示すように、撮像技術パラメータがＰＣＣＴシステムと共に使用するために保存される。別の方法では、画像技術パラメータは、ステップ１１４において更新され、更新された撮像技術パラメータを用いて新たな信号及びノイズ推定値が生成される。
【００２７】
上述のように、最終的に保存された撮像技術パラメータがＰＣＣＴシステムに提供されて、保存された撮像技術パラメータに従って対象の撮像を指示できる。
【００２８】
前述の方法の一実施例として、撮影技術パラメータは、ヨウ素、ガドリニウム又は金などの特定の造影剤を使用する場合に達成可能なＣＮＲを最大にするように最適化することができる。これらの例では、特定の造影剤のＣＮＲは、エネルギー閾値を最適化することによって最大にすることができる。例示的な最適化が、図２Ａ〜２Ｃに示され、ヨード（図２Ａ）、ガドリニウム（図２Ｂ）及び金（図２Ｃ）の造影剤についてＣＮＲを最大にするための最適なエネルギー閾値を同定するのに使用される。
【００２９】
他の例として、撮像技術パラメータは、材料分解のためのノイズを最小限にするように最適化され得る。これらの例では、基礎密度マップのノイズは、２つのエネルギー閾値を最適化することによって最小限に抑えられる。例示的な最適化が、図４及び図５に示され、最適な低エネルギー及び高エネルギー閾値を特定するのに使用され、塩化カルシウム分解（図３Ａ）、ヨウ素分解（図３Ｂ）及び水分解（図３Ｃ）のノイズを最小化する。
（オーバーオール・クラメールラオ下限分析）
【００３０】
上述のように、ＰＣＣＴのための撮像技術パラメータの最適化は、オーバーオールＣＲＬＢ計算に基づくこともできる。ＣＲＬＢ計算を使用して、単一の投影又は光線でのマルチエネルギーＸ線透過測定の基底画像ノイズの最低限度を計算できる。しかしながら、ＣＴ測定は、Ｘ線透過測定とは異なる。例えば、ＣＴ測定は、異なる検出器チャネル、投影、後処理、及び再構成方法において多数の変形を含む。これらの要因も考慮して、ＰＣＣＴ撮像技術パラメータを最適化するためのＣＲＬＢは今日まで実施されていなかった。
【００３１】
図４を参照すると、オーバーオール・クラメールラオ下限（「ｏＣＲＬＢ」）計算に基づく最適化を使用してＰＣＣＴ撮像技術パラメータを最適化する方法例のステップを示すフローチャートが示されている。この方法では、以下に説明するオーバオールＣＲＬＢ測定が実施されて、ＰＣＣＴシステムの撮像技術パラメータの選択を最適化する。一般に、ｏＣＲＬＢ計算アルゴリズムは、ＰＣＣＴ測定のために、Ｘ線スペクトル、エネルギー閾値、エネルギービン、又はそれらの組み合わせを最適化するために使用することができる。最適化は、検出器チャネル、投影、再構成アルゴリズム、又はそれらの組み合わせの間の変動を考慮する。オーバーオールＣＲＬＢ分析は、カルシウム／鉄／水の物質定量のための異なる閾値構成に対して実施することができる。
【００３２】
単一のＸ線透過測定のための１つの最適なエネルギー閾値構成は、検出器チャネル、投影角、及び再構成カーネルの間の大きな変動のために、検出器チャネル及び投影角の別の組み合わせに対して最良のものではない可能性がある。ｏＣＲＬＢ計算は、これらの取得パラメータと再構成方法を考慮して設計することができる。
【００３３】
この方法は、ステップ４０２に示すように、初期撮像技術パラメータの選択から始まる。上述のように、撮像技術パラメータは、Ｘ線スペクトルパラメータ、エネルギー閾値パラメータ、エネルギービンパラメータ、又はそれらの組み合わせを含むことができる。撮像技術パラメータはまた、ＰＣＣＴシステムで使用される光子計数検出器の検出器応答に基づく情報、及び対象物のサイズ及び対象物に含まれる材料を含む撮像対象物に関する情報を含むことができる。上述のように、撮像技術パラメータは、使用される画像再構成方法、使用されるべき後処理方法、又はその両方の選択を含むこともできる。
【００３４】
初期撮像技術パラメータを使用して、ステップ４０４に示すように、検出器チャネル、投影角、及び異なる材料減衰の各組み合わせに対してＣＲＬＢ計算が実行される。次に、ステップ４０６に示すように、ＣＲＬＢ計算に基づいてｏＣＲＬＢ値が計算される。一例として、ｏＣＲＬＢ計算は、減衰、再構成カーネルなどの変化を考慮するＣＲＬＢ計算の加重和として達成される。別の例として、ｏＣＲＬＢ計算は、各ビュー及び各投影におけるＣＲＬＢ値に基づくノイズマップの再構成として得ることができる。
【００３５】
次に、決定ブロック４０８で決定されるように、ｏＣＲＬＢ値が停止基準と比較されて、現在の特定の撮像タスクについて最適な撮像技術パラメータが達成されたかどうかが判定される。最適撮像技術パラメータに達した場合、ステップ４１０で示すように、撮影技術パラメータがＰＣＣＴシステムに用いられるために保存される。そうでなければ、ステップ４１２で撮像技術パラメータが更新され、更新された撮像技術パラメータ及びｏＣＲＬＢ方法を使用して分析されたその結果に基づいて新しいＣＲＬＢ計算が実行される。最も低いｏＣＲＬＢを有する撮像技術パラメータが最良の結果をもたらすことが意図され、従って、最適化は、最小ｏＣＲＬＢ値をもたらす撮像技術パラメータを特定することに基づくことができる。
【００３６】
上述のように、最終的に保存された撮像技術パラメータがＰＣＣＴシステムに提供されて、保存された撮像技術パラメータに従って対象の撮像を指示する。
【００３７】
一例として、ｏＣＲＬＢベースの最適化を使用して、カルシウム／鉄／水材料分解のような材料分解タスクのためのＰＣＣＴスキャンパラメータ選択を最適化することができ、この最適化は血管プラーク定量化及び肝臓鉄過負荷測定などの臨床的に重要なタスクに関連している。ｏＣＲＬＢ計算を使用して、材料の分解精度に異なるランクの４つのエネルギー構成を予測することができる。
【００３８】
ＰＣＣＴ実験は、ｏＣＲＬＢアプローチが、ＣＴ灌流撮像、仮想非造影撮像、腎石特性決定などを含む多くの異なる臨床作業に関連する材料分解のためのエネルギー閾値構成を最適化するために使用され得ることを示した。
（仮想スキャンとモデルオブザーバ解析）
【００３９】
上述のように、ＰＣＣＴの撮像技術パラメータの最適化は、モデルオブザーバに基づくこともできる。モデルオブザーバは、モデルオブザーバが適用される画像の信号及びノイズ特性に基づいて特定の画像処理タスクに関連する性能指数を計算する。次に、モデルオブザーバの性能指数を最大化することによって、取得される画像の信号特性及びノイズ特性の両方に影響を与えるＰＣＣＴシステムにおける撮像技術を規定する撮像技術パラメータを最適化できる。
【００４０】
図５を参照すると、モデルオブザーバに基づく最適化を使用してＰＣＣＴ撮像技術パラメータを最適化する例示的な方法のステップを示すフローチャートが示されている。この方法では、ＰＣＣＴシステムの撮像技術を定義する撮像技術パラメータの選択を最適化するためにモデルオブザーバが実装される。一般に、モデルオブザーバ計算アルゴリズムは、ＰＣＣＴ測定のために、Ｘ線スペクトル、エネルギー閾値、エネルギービン、又はそれらの組み合わせを最適化するために使用することができる。最適化は、検出器チャネル、投影、再構成アルゴリズム、又はそれらの組み合わせの間の変動を考慮する。上述のように、撮像技術パラメータは、使用される画像再構成方法、使用されるべき後処理方法、又はその両方の選択を含むこともできる。
【００４１】
方法は、ステップ５０２に示すように、初期撮像技術パラメータの選択から始まる。上述のように、撮像技術パラメータは、撮像技術を規定してよい、Ｘ線スペクトルパラメータ、エネルギー閾値パラメータ、エネルギービンパラメータ、又はそれらの組み合わせを含むことができる。撮像技術パラメータはまた、ＰＣＣＴシステムで使用される光子計数検出器の検出器応答に基づく情報、及び対象物のサイズ及び対象物に含まれる材料を含む、撮像対象物に関する情報を含むことができる。
【００４２】
撮像技術パラメータを使用して、仮想ＰＣＣＴスキャンが実行され、ステップ５０４に示されるように、撮像技術パラメータに基づいて信号及びノイズの推定値を生成する。これらの撮像技術パラメータに対して複数のノイズの実現が計算される。次いでモデルオブザーバが、仮想スキャンを使用して得られた画像に適用され、ステップ５０６に示されるように、特定の画像処理タスクについて性能指数が計算される。性能指数の例としては、限定されないが、動作特性曲線の下の面積、検出可能性指数、又は的中率を含む。
【００４３】
次に、決定ブロック５０８で決定されたように、モデルオブザーバの性能指数値が停止基準と比較されて、現在の特定の撮像タスクについて最適な撮像技術パラメータが達成されたかどうかが判定される。ステップ５１０に示すように、最適撮像技術パラメータが、ＰＣＣＴシステムと共に使用するために保存される。そうでなければ、撮像技術パラメータがステップ５１２で更新され、新しい仮想スキャンが実行され、その結果がモデルオブザーバー法を用いて解析される。最高の性能指数値をもたらす撮像技術パラメータが最良の結果をもたらすことが企図され、従って、最適化は、最大性能指数値をもたらす撮像技術パラメータを特定することに基づくことができる。
【００４４】
上述のように、最終的に保存された撮像技術パラメータがＰＣＣＴシステムに提供されて、保存された撮像技術パラメータに従って対象の撮像を指示することができる。
【００４５】
一例として、モデルオブザーバに基づく最適化を使用して、カルシウム／鉄／水の材料分解のような材料分解タスクに対するＰＣＣＴ撮像技術パラメータ選択を最適化することができ、最適化は血管プラークの定量化や肝臓の鉄過負荷測定などの臨床的に重要な多くのタスクに関連する。別の例として、モデルオブザーバに基づく最適化を使用して、金、ビスマス、及びタングステンナノ粒子などのナノ粒子で作られたコントラストを用いた検出タスクのＰＣＣＴ撮像技術パラメータ選択を最適化することができる。
【００４６】
本明細書で説明される最適化ツールは、患者又はファントムの大きさ、関心の材料、及び標的物質の位置に基づいて、選択されたＸ線管スペクトルに対するエネルギー閾値又はエネルギービン設定を最適化するために使用され得る。
【００４７】
図６Ａ及び図６Ｂを参照すると、Ｘ線コンピュータ断層撮影（「ＣＴ」）撮像システム６００の一例が示されている。ＣＴシステムは、少なくとも１つのＸ線源６０４が結合されるガントリ６０２を含む。Ｘ線源６０４は、ガントリ６０２の反対側の検出器アレイ６０８に向けて、Ｘ線のファンビーム又はコーンビームでもよいＸ線ビーム６０６を投射する。検出器アレイ６０８は、多数のＸ線検出器要素６１０を含む。Ｘ線検出器要素６１０は、ＣＴシステム６００に配置された医療患者又は検査中の対象などの被検体６１２を通過する投影Ｘ線６０６を一緒になって検出する。各Ｘ線検出器要素６１０は、衝突するＸ線ビームの強度、従って被検体６１２を通過する際のビームの減衰を表してよい電気信号を生成する。いくつかの構成では、各Ｘ線検出器６１０は、検出器６１０に衝突するＸ線光子の数を計数することができる。Ｘ線投影データを取得するためのスキャン中、ガントリ６０２及びその上に搭載された構成要素は、ＣＴシステム６００内に配置された回転中心６１４の回りに回転する。
【００４８】
ＣＴシステム６００は、オペレータワークステーション６１６も含み、通常、これはディスプレイ６１８、キーボード及びマウスなどの１つ又は複数の入力装置６２０、及びコンピュータプロセッサ６２２を含む。市販のオペレーティングシステムを実行する市販のプログラマブルマシンを含むことができる。オペレータワークステーション６１６は、スキャン制御パラメータがＣＴシステム６００に入力されることを可能にするオペレータインタフェースを提供する。一般に、オペレータワークステーション６１６は、データ保存サーバ６２４及び画像再構成システム６２６と通信している。一例として、オペレータワークステーション６１６、データ保存サーバ６２４、及び画像再構成システム６２６は、有線、無線、又はその両方の組み合わせの何れか適切なネットワーク接続を含む通信システム６２８を介して接続されてもよい。通信システム６２８は、独占又は専用のネットワーク並びにインターネットなどのオープンネットワークの両方を含むことができる。
【００４９】
オペレータワークステーション６１６はまた、ＣＴシステム６００の動作を制御する制御システム６３０と通信している。制御システム６３０は、一般に、Ｘ線コントローラ６３２、テーブルコントローラ６３４、ガントリコントローラ６３６、及びデータ取得システム６３８を含む。Ｘ線コントローラ６３２は、Ｘ線源６０４に電力信号及びタイミング信号を提供し、ガントリコントローラ６３６は、ガントリ６０２の回転速度及び位置を制御する。テーブルコントローラ６３４は、テーブル６４０を制御して、ＣＴシステム６００のガントリ６０２に被検体６１２を位置付ける。
【００５０】
データ取得システム（ＤＡＳ）６３８は、検出器素子６１０からのデータをサンプリングし、後続の処理のためにそのデータをデジタル信号に変換する。例えば、デジタル化されたＸ線データは、データ取得システム（ＤＡＳ）６３８からデータ保存サーバ６２４に送信される。次いで、画像再構成システム６２６は、データ保存サーバ６２４からＸ線データを取り出し、そこから画像を再構成する。画像再構成システム６２６は、市販のコンピュータプロセッサを含んでもよく、又はマルチコアプロセッサ及び超並列高密度コンピューティングデバイスを含むシステムなどの高度並列コンピュータアーキテクチャであってもよい。任意選択的に、画像再構成は、オペレータワークステーション６１６のプロセッサ６２２上で実行することもできる。再構築された画像は、保存のためにデータ保存サーバ６２４に、又はオペレータ又は臨床医に表示されるオペレータワークステーション６１６に通信される。
【００５１】
ＣＴシステム６００は、１つ又は複数のネットワーク化ワークステーション６４２を含むこともできる。例として、ネットワーク化ワークステーション６４２は、ディスプレイ６４４と、キーボード及びマウスなどの１つ又は複数の入力デバイス６４６と、プロセッサ６４８とを含む。ネットワーク化されたワークステーション６４２は、オペレータワークステーション６１６と同じ施設内に、又は異なる医療機関又は診療所のような異なる施設内に配置することができる。
【００５２】
ネットワーク化ワークステーション６４２は、オペレータワークステーション６１６と同じ施設内又は異なる施設内であろうと、通信システム６２８を介してデータストアサーバ６２４及び／又は画像再構成システム６２６にリモートアクセスすることができる。従って、複数のネットワーク化ワークステーション６４２は、データ保存サーバ６２４及び／又は画像再構成システム６２６にアクセスすることができる。このようにして、Ｘ線データ、再構成された画像、又は他のデータが、データ保存サーバ６２４、画像再構成システム６２６、及び他のネットワーク化ワークステーション６４２間で交換されてよく、その結果、データや画像が、ネットワーク化ワークステーション６４２によって遠隔的に処理されてよい。このデータは、伝送制御プロトコル（「ＴＣＰ」）、インターネットプロトコル（「ＩＰ」）、又は他の既知の又は適切なプロトコルに従う何れの適切なフォーマットで交換されてよい。
【００５３】
本発明は、１つ以上の好ましい実施形態に関して記載されており、明示的に述べられている以外の多くの等価物、代替物、変形物及び改変が可能であり、本発明の範囲内であることを理解されたい。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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