(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）イメージングにおける非機能的ピクセルを識別するシステムであって、
ピクセル識別プロセッサを有し、前記ピクセル識別プロセッサは、
ＰＥＴスキャナーの複数のピクセルに局限されたシンチレーションイベントを示すデータを受け取り、
受け取った前記データからカウントマップヒストグラムを生成し、前記カウントマップヒストグラムは前記複数のピクセルの各々を前記ピクセルに局限されたシンチレーションイベントのカウントにマッピングし、
前記カウントマップヒストグラムから一以上の非機能的ピクセルを識別し、
ピクセル補償に用いるため、識別された前記非機能的ピクセルの識別情報をピクセルメモリに格納し、
識別された前記非機能的ピクセルを、前記ピクセルメモリ中の、前に識別された非機能的ピクセルと比較し、
新しく識別された非機能的ピクセルは、所定回数のスキャンで非機能的であると識別されないと、ピクセル補償に用いられない、
システム。
【請求項２】
各ピクセルはシリコン光電子増倍器（ＳｉＰＭ）とシンチレータとを含み、前記シンチレーションイベントは前記ＰＥＴスキャナーの検査ボリューム中の線源から受け取られる放射、または前記シンチレータの背景放射に応じるものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ピクセルは被験者の診断ＰＥＴスキャン中に放射を受け取り、前記被験者のターゲットボリュームから放射されるガンマ線光子から前記データを生成するように構成される、請求項１及び２いずれか一項に記載のシステム。
【請求項４】
ピクセル補償プロセッサをさらに含み、前記ピクセル補償プロセッサは、
被験者から放射された放射を示すＰＥＴデータを受け取り、前記ＰＥＴデータは前記非機能的ピクセルからの有効なＰＥＴデータを欠いており、
受け取った前記ＰＥＴデータから前記非機能的ピクセルのＰＥＴデータを推定するように構成される、
請求項１ないし３いずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記ピクセル補償プロセッサは、識別された前記非機能的ピクセルのうちの１つの失われたＰＥＴデータを推定し、前記推定は、
隣接する機能的ピクセルのＰＥＴデータを複製し、
前記失われたＰＥＴデータを前記複製されたＰＥＴデータで置き換えることにより行う、ように構成される、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記ピクセル補償プロセッサは、識別された前記非機能的ピクセルのうちの１つの失われたＰＥＴデータを推定し、前記推定は、
シノグラムドメインの隣接ピクセルのＰＥＴデータを補間することにより行われる、ように構成される、
請求項４及び５いずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記非機能的ピクセルは、デッドピクセルと低カウントピクセルとのうち少なくとも１つを含み、カウントがゼロである前記カウントマップヒストグラム中のピクセルはデッドピクセルであり、カウントが他のピクセルの所定パーセンテージ未満である前記カウントマップヒストグラム中のピクセルは低カウントピクセルである、請求項１ないし６いずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）イメージングにおける非機能的ピクセルを識別する方法であって、
ＰＥＴスキャナーの複数のピクセルに局限されたシンチレーションイベントを示すＰＥＴデータを受け取るステップと、
受け取った前記ＰＥＴデータからカウントマップヒストグラムを生成するステップであって、前記カウントマップヒストグラムは前記複数のピクセルの各々を前記ピクセルに局限されたシンチレーションイベントのカウントにマッピングする、ステップと、
前記カウントマップヒストグラムから一以上の非機能的ピクセルを識別するステップと、
ピクセル補償に用いるため、識別された前記非機能的ピクセルの識別情報をピクセルメモリに格納するステップと、
識別された前記非機能的ピクセルを、前記ピクセルメモリ中の、前に識別された非機能的ピクセルと比較するステップとを含み、
新しく識別された非機能的ピクセルは所定回数のスキャンで非機能的であると識別されないと、ピクセル補償に用いられない、ステップと
を含む、
方法。
【請求項９】
各ピクセルはシリコン光電子増倍器（ＳｉＰＭ）とシンチレータとを含み、前記シンチレーションイベントは前記ＰＥＴスキャナーの検査ボリューム中の線源から受け取られる放射、または前記シンチレータの背景放射に応じるものである、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
患者の診断スキャンを行う前に、その日に前記ＰＥＴデータを受け取るステップであって、前記ＰＥＴデータはファントムから放射されたガンマ線光子を示す、ステップをさらに含む、請求項８及び９いずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
被験者の診断スキャンから前記ＰＥＴデータを受け取るステップであって、前記ＰＥＴデータは前記被験者のターゲットボリュームから放射されるガンマ線光子を示す、ステップをさらに含む、請求項８ないし１０いずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
背景スキャンからＰＥＴデータを受け取るステップであって、前記ＰＥＴデータはシンチレータの背景放射を示す、ステップをさらに含む、請求項８ないし１１いずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
被験者のターゲットボリュームを示すＰＥＴデータを受け取るステップであって、前記ＰＥＴデータは識別された前記非機能的ピクセルの有効なＰＥＴデータを欠いている、ステップと、
受け取った前記ＰＥＴデータから識別された前記非機能的ピクセルのＰＥＴデータを推定するステップとをさらに含む、
請求項８ないし１２いずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記識別するステップは、
カウントがゼロである前記カウントマップヒストグラムのピクセルを前記非機能的ピクセルのデッドピクセルとして識別するステップと、
カウントが他のピクセルの所定パーセンテージ未満である前記カウントマップヒストグラムのピクセルを前記非機能的ピクセルの低カウントピクセルとして識別するステップとのうち少なくとも１つを含む、
請求項８ないし１３いずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
請求項８ないし１４いずれか一項に記載の方法を実行するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は概して陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）に関する。本願は、非機能的ピクセルの識別に関連して具体的に応用でき、具体的にそれを参照して説明する。しかし、言うまでもなく、その他の使用例にも応用でき、必ずしも上記の応用例に限定されない。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＰＥＴシステムは、一般的に、光検出のため光電子増倍管（ＰＭＴ）、例えば１．５インチＰＭＴなど、を利用してきた。典型的なＰＭＴベースＰＥＴシステムは、約１２，０００個から３３，０００個までの個別シンチレータを含むが、２００乃至８００ＰＭＴしか使用しない。そのため、典型的なＰＭＴベースのＰＥＴシステムは、非機能的ＰＭＴに対してきわめて不寛容である。ＰＭＴのサイズのため、非機能的ＰＭＴは検出器の大部分が動作しないことになる。さらに、アンガーロジック（Ａｎｇｅｒ  ｌｏｇｉｃ）は、検出器の非作動部分で生じるシンチレーションイベントの場所の計算をサポートしていない。
【０００３】
より最近、ＰＥＴシステムは、光検出用のシリコン光電子増倍器（ＳｉＰＭｓ）、例えば３×３または４×４ミリメートル（ｍｍ）ＳｉＰＭｓに移行しつつある。ＳｉＰＭベースのＰＥＴシステムでは、ＳｉＰＭの一部が正しく機能しない確率が高い。ＰＭＴベースのＰＥＴシステムとは対照的に、ＳｉＰＭベースのＰＥＴシステムのＳｉＰＭチャネル数はシンチレータ数に近づく。非機能的ＳｉＰＭの影響エリアは非常に小さいので、ＳｉＰＭベースのＰＥＴシステムは非機能的ＳｉＰＭがあっても耐えられる。これは、マイクロアンガー計算を行ってイベント位置を決める、シンチレータとＳｉＰＭの一対一結合と、シンチレータとＳｉＰＭの一対多結合とに当てはまる。
【０００４】
ＳｉＰＭベースのＰＥＴシステムは非機能的ＳｉＰＭに耐えられるが、再構成画像の画質は劣化している。非機能的ＳｉＰＭは非機能的ピクセルとなる。ピクセルは、シンチレーションイベントが局限できる最小エリアである。非機能的ピクセルは有効な値を有しないピクセルであり、シンチレーションイベントの増加に比例してカウントを検出しない。非機能的ピクセルはデッドピクセルやローカウントピクセルを含む。デッドピクセルはシンチレーションイベントをまったく検出しないピクセルであり、ローカウントピクセルはシンチレーションイベントをアンダーカウント（ｕｎｄｅｒ  ｃｏｕｎｔｓ）するピクセルである。非機能的ピクセルは、シンチレータ性能、ＳｉＰＭとシンチレータとの間の光結合、及び電子処理のうち１つ以上の問題により発生する。非機能的ピクセルの結果、再構成中に画像化アーティファクトが生じ、正しくないＳＵＶ（ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ  ｕｐｔａｋｅ  ｖａｌｕｅｓ）が得られる。再構成中のアーティファクトは、スキャンされるターゲットボリュームにおけるアクティビティがほぼ一様であるスキャンの統計が高ければ（ｈｉｇｈｅｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃ  ｓｃａｎｓ）、より顕著である。
【０００５】
図１を参照して、３つのデッドピクセルを有するＰＥＴスキャナーを用いて生成したシノグラム（ｓｉｎｏｇｒａｍ）を示す。シノグラムは空間的情報を記述し、ＴＯＦ（ｔｉｍｅ−ｏｆ−ｆｌｉｇｈｔ）情報は含まない。ＰＥＴスキャナーは、シンチレータとＳｉＰＭとの間の一対一結合を含み、シンチレーションイベントを局限（ｌｏｃａｌｉｚｅｄ）できる最小エリア（すなわち、ピクセル）はＳｉＰＭシンチレータペアである。図から分かるように、デッドピクセルにより、矢印で強調した、失われたデータの暗い線が生じる。検出器間のギャップにより、周期的なメッシュパターンが生じる。
特許文献１は、データ取得システムの改善する方法とシステムを開示している。このシステムは画像検出器アレイと、画像処理システムとを有し、画像処理システムは、故障セルを発見し、そのセルの隣接チャネルを用いて故障セルの信号を補間し、隣接する行を故障していないセルで補間する時に見いだしたエラーレートで、補間を補正する。
特許文献２は、各々が検出器セルのアレイを含む検出器ピクセルのアレイを含む放射線検出器を開示している。各検出器セルは、ブレークダウン領域でバイアスされたフォトダイオードと、そのフォトダイオードに結合し、休止状態において第１のデジタル値を出力し、フォトダイオードによる光子検出に応じて第２のデジタル値を出力するように構成されたデジタル回路とを含む。欠陥セルはそれらのセル中のフューズを切るレーザを用いてディスエーブルされ得る。
特許文献３は、イメージングシステムにより生成された画像を処理する方法であって、選択されたピクセルの値を隣接する複数のピクセルの値と比較することにより、トランジェント欠陥を検出する方法を開示している。画像中に検出されたトランジェント欠陥は周囲の正常なピクセルを用いた補間により補正できる。
特許文献４には、欠陥検出デバイスを有する放射線画像処理装置が開示されている。
特許文献５は、放射線検出器を含む原子核イメージング装置を開示している。放射線検出器は、電流スパイクを発生することにより、入来するガンマ線放射に応じる固体検出器要素のアレイを含む。放射線検出器は関心領域の周りを回転する。ピクセル補正プロセッサはアレイ中の欠陥検出器要素を検出し、フラッド補正回路は、アレイ中の検出器要素の複数のグループ間の感度の相違に基づき、検出された放射線イベントを補正する。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００５／０６３５１３Ａ１号
【特許文献２】米国特許第８３９５１２７Ｂ１号
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１１／０２３５９４０Ａ１号
【特許文献４】欧州特許出願公開第０９８４３９３Ａ２号
【特許文献５】国際出願公開第０３／００１２４３Ａ２号
【発明の概要】
【０００６】
本出願は、これらの問題等を解消する、新しい若しくは改良されたシステムと方法を提供するものである。
本発明は独立請求項により規定される。従属請求項は有利な実施形態を規定する。
【０００７】
一利点は、イメージングアーティファクトの減少である。
【０００８】
他の一利点は、ＳＵＶ（ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ  ｕｐｔａｋｅ  ｖａｌｕｅｓ）がより正確になることにある。
【０００９】
他の一利点は、画質の改善である。
【００１０】
本発明のさらに別の利点は、以下の詳細な説明を読んで理解すれば当業者には明らかになるであろう。
【００１１】
本発明は、様々なコンポーネントとその構成、及び様々なステップとその構成の形を取る。図面は好ましい実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解してはならない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】デッドピクセルがある陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）イメージングシステムを用いて生成された先行技術のシノグラムを示す。
【図２】本出願によるピクセル補償プロセッサを有するＰＥＴイメージングシステムを示す図である。
【図３】図２のＰＥＴイメージングシステムの検出器を示す図である。
【図４】本出願によるピクセル補償を用いて、図１のシノグラムと同じデータから生成されたシノグラムを示す図である。
【図５】非機能的ピクセルがあるシングルイベントカウントマップヒストグラムを示す図である。
【図６】ＰＥＴイメージングにおける非機能的ピクセルを補償する方法を示す図である。
【図７】ＰＥＴイメージングにおける非機能的ピクセルを識別する方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
光検出にシリコン光電子増倍器を利用する陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナーは、非機能的ピクセルがある可能性が高い。ピクセルは、シンチレーションイベントが局限できる最小エリアである。非機能的ピクセルは有効な値を有しないピクセルであり、シンチレーションイベントの増加に比例してカウントを検出しない。非機能的ピクセルはデッドピクセルやローカウントピクセルを含む。デッドピクセルはシンチレーションイベントをまったく検出しないピクセルであり、ローカウントピクセルはシンチレーションイベントをアンダーカウント（ｕｎｄｅｒ  ｃｏｕｎｔｓ）するピクセルである。非機能的ピクセルは、シンチレータ性能、ＳｉＰＭとシンチレータとの間の光結合、及び電子処理のうち１つ以上の問題により発生する。
【００１４】
本願は、無効データを他のピクセルのデータで埋め合わせる（ｆｉｌｌｉｎｇ）ことにより、非機能的ピクセルを補償するアプローチを記載する。これにより、ＬＯＲ（ｌｉｎｅｓ−ｏｆ−ｒｅｓｐｏｎｓｅ）が欠けることを無くし、スキャンされるターゲットボリュームをより良く表す画像を作成する。非機能的ピクセルの無効データを埋め合わせる（ｆｉｌｌｉｎｇ）多数のアプローチを以下に説明する。一例では、一次近似を利用する。このアプローチでは、非機能的ピクセルに隣接するピクセルのイベントデータを複製し、隣接ピクセルの位置を非機能的ピクセルの位置で置き換えることにより、複製データを増加させる。他の例では、シノグラム空間補間を利用する。このアプローチでは、非機能的ピクセルに関連するシノグラム空間の各位置を、隣接位置から補間する。
【００１５】
本願は、非機能的ピクセルを識別し、識別したピクセルを時間的にトラッキングするアプローチも説明する。各日、患者をスキャンする前に、画質管理（ｑｕａｌｉｔｙ  ｃｏｎｔｒｏｌ（ＱＣ））ＰＥＴスキャンを行うことができる。日ごとのＱＣデータセットの場合、２次元（２Ｄ）カウントマップヒストグラムを生成し、ヒストグラムにおいてデッドピクセルと低カウントピクセルを識別する。デッドピクセル（ｄｅａｄ  ｐｉｘｅｌｓ）は、カウントしないピクセルとして識別でき、低カウントピクセルは、隣接ピクセルと比較してカウントが低い（例えば、隣接ピクセルのカウントのパーセンテージより少ない）ピクセルとして識別できる。さらに、患者診断ＰＥＴスキャン及び／又は背景スキャン（例えば、シンチレータの背景アクティビティを示すもの）を実行できる。患者データセットと背景データセットのそれぞれに対して、２Ｄカウントマップヒストグラムを生成し、そのヒストグラムにおいてデッドピクセルと低カウントピクセルを識別する。識別されたピクセルは、日次ＱＣデータセットで識別されたピクセルと比較できる。患者データセットについて、これは患者データセットのＳＵＶ（ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ  ｕｐｔａｋｅ  ｖａｌｕｅｓ）の有効性を確認する利点がある。
【００１６】
図２を参照して、ＰＥＴイメージングシステム１０はＰＥＴスキャナー１２を含む。ＰＥＴスキャナー１２は原スキャンデータを生成し、スキャナー１２のボア（ｂｏｒｅ）１８の周りに配置された複数のガンマ線検出器１６を収容する静止ガントリー１４を含む。ボア１８は、画像化する被験者のターゲットボリューム、例えば脳、胴体などを受け入れる検査ボリューム２０を確定する。検出器１６は、一般的に、検査ボリューム２０の長さに延在する一以上の静止リング中に配置されている。しかし、回転可能ヘッドも想定される。検出器１６は、検査ボリューム２０からのガンマ線光子を検出し、原スキャンデータ（ｒａｗ  ｓｃａｎ  ｄａｔａ）を生成する。
【００１７】
図３を参照して、検出器１６はそれぞれ、格子状に配置された一以上のシンチレータ２２を含む。シンチレータ２２は、ガンマ線光子によるエネルギー付与（ｅｎｅｒｇｙ  ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎｓ）に応じて、シンチレーションして、可視光パルスを発生する。図示したように、ガンマ線光子２４は、シンチレータ２６にエネルギーを付与し、それにより可視光パルス２８が生じる。可視光パルスの強さは、対応するエネルギー付与の大きさに比例する。シンチレータ２２の例としては、タリウムをドープしたヨウ化ナトリウム（ＮａＩ（Ｔｌ））、セリウムをドープしたＬＹＳＯ（ｌｕｔｅｔｉｕｍ  ｙｔｔｒｉｕｍ  ｏｒｔｈｏｓｉｌｉｃａｔｅ）、及びセリウムをドープしたＬＳＯ（ｌｕｔｅｔｉｕｍ  ｏｘｙｏｒｔｈｏｓｉｌｉｃａｔｅ）がある。
【００１８】
シンチレータ２２に加え、検出器１６はそれぞれ、シンチレータ２２の可視光パルスを検出するセンサ３０を含む。センサ３０は複数の感光要素３２を含む。感光要素３２は、シンチレータ２２の格子と同じ大きさの格子状に構成され、対応するシンチレータ２２と光学的に結合している。感光要素３２は、一対一構成、一対多構成、多対一構成、またはその他の任意の構成で、シンチレータ２２と結合し得る。一般的には、図示したように、感光要素３２はシリコン光電子増倍器（ＳｉＰＭｓ）であるが、光電子増倍管（ＰＭＴ）も想定している。
【００１９】
感光要素３２がＳｉＰＭｓである場合、一般的には、図示したように、シンチレータ２２と感光要素３２との間に一対一対応があるが、他の対応関係も想定している。ＳｉＰＭｓはそれぞれフォトダイオードアレイ（例えば、ガイガーモード・アバランシェ・フォトダイオードアレイ）を含み、各フォトダイオードはフォトダイオードアレイのセルに対応している。適切にも、ＳｉＰＭ３２はガイガーモードで動作して、デジタルモードで動作する一連の単位パルスを生成するように構成されている。あるいは、ＳｉＰＭはアナログモードで動作するように構成され得る。感光要素３２がＰＭＴであるとき、多くの場合、シンチレータ２２間には多対一対応があるが、その他の対応関係も想定している。
【００２０】
図２を再び参照して、スキャナー１２を用いた被験者のスキャン中に、被験者のターゲットボリュームに放射性医薬または放射性核種が注入される。放射性医薬または放射性核種により、ガンマ線構成がターゲットボリュームから放射される。そしてターゲットボリュームは、スキャナー１２に対応する被験者サポート３４を用いて、検査ボリューム２０中に位置決めされる。ターゲットボリュームが検査ボリューム２０内に位置決めされると、スキャナー１２が制御されてターゲットボリュームのスキャンを実行し、イベントデータが取得される。取得されたイベントデータは、検出器１６により検出された各シンチレーションイベントの時間、位置、及びエネルギーを示し、ＰＥＴデータバッファ３６に適切に格納される。
【００２１】
シンチレーションイベントの位置はスキャナー１２のピクセルに対応する。ピクセルは、シンチレーションイベントが局限できる最小エリアである。例えば、感光要素３２がＳｉＰＭであり、シンチレータ２２と感光要素３２との間に一対一結合があるとする。かかる場合には、シンチレーションイベントを局限できる最小エリアは、一般的にはシンチレータ／ＳｉＰＭペアであり、それによりピクセルは一般的にシンチレータ／ＳｉＰＭペアに対応する。他の例として、感光要素３２がＰＭＴ又はＳｉＰＭであり、シンチレータ２２と感光要素３２との間に多対一結合があるとする。かかる場合、一般的にはアンガーロジック（Ａｎｇｅｒ  ｌｏｇｉｃ）を用いてシンチレーションイベントを個々のシンチレータ２２に局限し、それにより一般的にピクセルがシンチレータ２２に対応するが、感光要素３２には対応しない。
【００２２】
取得後、または取得と同時に、イベント同定プロセッサ（ｅｖｅｎｔ  ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３８が、バッファーされたイベントデータをフィルタする。フィルタするステップは、各シンチレーションイベントのエネルギー（デジタルモードのセルカウント）をエネルギーウィンドウと比較するステップを含む。エネルギーウィンドウはシンチレーションイベントの許容可能なエネルギー範囲を確定する。エネルギーウィンドウの外にあるシンチレーションイベントは除去される。一般的には、エネルギーウィンドウは、検査ボリューム２０から受け取るガンマ線光子の既知のエネルギー（例えば、５１１キロ電子ボルト（ｋｅＶ））を中心とし、校正ファントム（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｐｈａｎｔｏｍ）から生成されるエネルギースペクトルの半値全幅（ＦＷＨＭ）を用いて決定される。イベント同定プロセッサ３８はさらに、フィルタされたイベントデータからＬＯＲ（ｌｉｎｅｓ  ｏｆ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）を生成する。ＬＯＲは、指定された相互時間差内に検出器１６にあたる（すなわち、同時発生イベント）ガンマ線光子のペアにより確定される。指定時間差は、ガンマ線が同じ消滅イベントのものであることを確保するほど小さい。よって、シンチレーションイベントと、検出器１６にあたるガンマ線光子との間に一対一結合があると仮定する。
【００２３】
上記のイベントデータのフィルタとＬＯＲの決定では、シンチレーションイベントと検出器１６に当たるガンマ線光子との間に一対一対応があると仮定した。しかし、本技術分野の当業者には言うまでもなく、実際には、ガンマ線光子は複数のシンチレーションイベントを生じ得る。幾つかの場合には、イベントデータがイベント同定プロセッサ３８に送られる前に、イベントデータの複数のシンチレーションイベントが、ガンマ線光子に基づき組み合わせられる。例えば、共通のガンマ線光子に属するシンチレーションイベントのエネルギーは加算でき、ガンマ線光子が検出器１６に当たる位置は近似できる。イベント同定プロセッサ３８は、フィルタし、更新されたイベントデータからＬＯＲを決定する。
【００２４】
同時発生イベントを示すデータは、イベント同定プロセッサ３８により決定される時、または一旦決定されると、リストモードメモリ４０にリストとして格納される。各リストアイテムは同時発生イベントに対応する。各リストアイテムのデータは、ＬＯＲのガンマ線光子のペアが局限される２つのピクセルの空間的データ（例えば、Ｘ及びＺの位置）により、対応するＬＯＲを示す。さらに、各リストアイテムのデータは、任意的に、対応する同時発生イベントの２つのガンマ線光子のエネルギー、及び／又は２つのガンマ線光子のタイムスタンプまたは２つのガンマ線光子のタイムスタンプ間の差分のいずれかを示し得る。
【００２５】
ピクセル補償プロセッサ４２は、リストモードデータが生成されながら、または生成されてから、そのリストモードデータを受け取り、ピクセルメモリ４４において識別された非機能的ピクセルの、失われているイベントデータを、他のピクセルからのイベントデータを用いて、埋め合わせる。非機能的ピクセルは有効な値を有しないピクセルであり、シンチレーションイベントの増加に比例してカウントを検出しない。非機能的ピクセルはデッドピクセルやローカウントピクセルを含む。デッドピクセルはシンチレーションイベントをまったく検出しないピクセルであり、ローカウントピクセルはシンチレーションイベントをアンダーカウント（ｕｎｄｅｒ  ｃｏｕｎｔｓ）するピクセルである。非機能的ピクセルは、シンチレータ性能、感光要素３２とシンチレータ２２との間の光学的結合、感光要素３２、処理電子回路のうち１つ以上における問題により発生する。
【００２６】
ＰＥＴスキャナーは３次元（３Ｄ）データを取得するので、単一光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）やコンピュータ断層撮影（ＣＴ）で行うような、単純なｆｌｏｏｄ  ａｎｄ／ｏｒ  ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎは検出器１６には行えない。ＰＥＴでは、失われたピクセルペアを生成する必要がある。任意のアプローチを利用して非機能的ピクセルの失われたデータを埋め合わせることができるが、２つのアプローチはそれぞれ一次近似とシノグラム空間補間を用いる。
【００２７】
一次近似アプローチによると、リストモードデータを直接用いる。上記の通り、リストモードデータは検出された各同時発生イベントのリストアイテムを含む。各非機能的ピクセルの補償は、隣接ピクセルに対応する各リストアイテムに対して、そのリストアイテムが選択基準を満たすか判断し、満たせば、そのリストアイテムを複製し、その隣接ピクセルの位置を複線リストアイテム中の非機能的ピクセルの位置で置き換えることにより、行われる。隣接ピクセルは一般的には非機能的ピクセルにすぐ隣接する任意のピクセルであるが、異なる基準を用いて隣接ピクセルが何か定義することもできる。例えば、隣接ピクセルは、非機能的ピクセルと検出器リングが同じ任意のピクセルであってもよく、及び／又は非機能的ピクセルにすぐ隣接している、又は非機能的ピクセルの所定数ピクセル（例えば、２ピクセル）内にあってもよい。
【００２８】
上記の通り、リストアイテムは、選択基準が満たされた場合のみ、処理される。特定の選択基準を用いる必要はない。単純な場合では、すべてのリストアイテムが選択される。より複雑な場合には、リストアイテムは確率的に選択される。例えば、各隣接ピクセルは、非機能的ピクセルに関するイベントの確率に関連付けられる。確率は、隣接ピクセルの非機能的ピクセルまでの距離、及び／又はその隣接ピクセルは検出器リングが非機能的ピクセルと同じであるかに基づいてもよい。例えば、隣接ピクセルが非機能的ピクセルから遠ければ遠いほど、確率はより低く、及び／又は隣接ピクセルが非機能的ピクセルとは異なる検出器リング上にあるとき、確率はより低い。隣接ピクセルに対応するリストアイテムに出会うと、乱数が決定される。決定された乱数の確率が、隣接ピクセルの確率以下であれば、そのリストアイテムが選択される。
【００２９】
シノグラム空間補間アプローチによれば、リストモードデータがスライス毎に１つのシノグラムに変換される。この変換は代替的にシステム１０の他のコンポーネントにより実行されてもよく、それによりピクセル補償プロセッサ４２はリストモードデータの替わりにシノグラムデータを受け取る。一般的に、シノグラムは、真の、散乱の、及びランダムな同時発生イベント（集合的に、プロンプト同時発生イベントと呼ぶ）から生成されるが、真の、散乱の、及びランダムな同時発生イベントの任意の組み合わせから生成され得る。例えば、シノグラムは真の及びランダムな同時発生イベントから生成され得る。
【００３０】
シノグラム空間は、ＬＯＲ空間と呼ばれることもある。各位置は同時発生イベントを測定するピクセルのペアを示すからである。シノグラムは、一般的にはピクセルの空間的接続データを提供するだけであるが、各同時発生データのＴｏＦ（ｔｉｍｅ−ｏｆ−ｆｌｉｇｈｔ）値を示すＴｏＦデータを含むように拡張することができる。同時発生イベントのＴｏＦ値は、同時発生イベントを検出したピクセルペアにおける時間測定の差分である。シノグラムをＴｏＦデータを含むように拡張するため、（スライスに対応する）各シノグラムは、複数のＴｏＦビンのそれぞれに１つのフレームに分割される。ＴｏＦビンは集合的にスキャナー１２の、可能性のあるＴｏＦ値の範囲に広がり、各ＴｏＦビンはスキャナー１２のＴｏＦ精度に対応するサブレンジ（ｓｕｂ−ｒａｎｇｅ）に広がる。例えば、ある典型的なスキャナーのＴｏＦ精度は約２５ピコ秒（ｐｓ）であり、それにより各ＴｏＦビンは一般的に２５ｐｓの範囲に広がる。さらに、ある典型的なスキャナーのＴｏＦ値は＋／−２．５ナノ秒（ｎｓ）であり、この場合、一般的なシノグラムは２０１フレームを含む。
【００３１】
シノグラムを用いて、非機能的ピクセルに関連するシノグラムにおける各離散的位置（ｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｌｏｃａｔｉｏｎ）（すなわち、位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ））の値を、隣接位置により補間（すなわち、推定）する。シノグラムがＴｏＦデータを含む場合、位置はフレーム固有のものである。本技術分野の当業者には言うまでもなく、非機能的ピクセルはシノグラムにおける対角線上の失われたデータ（ｄｉａｇｏｎａｌ  ｌｉｎｅ  ｏｆ  ｍｉｓｓｉｎｇ  ｄａｔａ）として現れる。隣接位置は一般的には推定される位置にすぐ隣接（ｉｍｍｅｄｉａｔｅｌｙ  ａｄｊａｃｅｎｔ）する任意の位置であるが、異なる基準を用いて隣接位置が何か定義することもできる。推定される位置の隣接位置は、シノグラム及び／又は（ＴｏＦデータが含まれている場合）フレームにわたって広がることもできる。あるいは、推定される位置の隣接位置は、同じシノグラムまたは（ＴｏＦデータが含まれている場合）同じフレームに限定されることもできる。
【００３２】
有利にも、シノグラムを用いることにより、既知のデータをフィットして失われたピクセルデータを推定するデータモデリングを補間に含めることができる。補間は任意の好適な補間法を用いて実行し得る。例えば、周知の最近傍（ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ）補間法を用いて補間を実行し得る。他の一例として、より複雑な手法、例えば周知の双線形（ｂｉｌｉｎｅａｒ）補間法やパターンマッチング法を用いることも可能である。双線形（ｂｉｌｉｎｅａｒ）補間法は隣接値の重み付けを行い、パターンマッチング法はシノグラム中の正弦波の形状を調べる。検出器の中心ピクセルほどコンプトン（すなわち、散乱）イベントが効率的に収集されないので、一般的に収集効率が低い検出器のエッジピクセルに対しては、非対称重み付けを行っても良い。
【００３３】
言うまでもなく、シノグラム空間補間アプローチは一次近似アプローチよりも非常に計算量を取る。一次近似アプローチはリストモードデータを生成しながら実行できるが、シノグラム空間補間アプローチはリストモードデータを生成しなければ実行できない。シノグラム空間補間アプローチは、隣接ピクセルの最終値（ｆｉｎａｌ  ｖａｌｕｅｓ）を用いて、非機能的ピクセルの値を推定する。
【００３４】
図４を参照して、３つのデッドピクセル（ｄｅａｄ  ｐｉｘｅｌｓ）を補償したシノグラムを示した。このシノグラムは、図１のシノグラムを生成するのに用いたのと同じデータから生成された。デッドピクセルのデータは、シノグラム空間補間アプローチを用いて近似された。図から分かるように、図１のシノグラムと比較して、補償後のシノグラムは、再構成用によりクリーンなデータを提供し、再構成画像中のアーティファクトを無くす。顕著にも、データが無いエリアは、図１の矢印で示したが、データで埋め合わされている。
【００３５】
図２を再び参照して、ＰＥＴ再構成プロセッサ４６は、ピクセル補償プロセッサ４２からの修正後のリストモードデータ及び／又はシノグラムを再構成して、ターゲットボリュームの最終的な再構成画像にする。再構成された画像は一般的にＰＥＴ画像メモリ４８に格納される。再構成画像を生成するため、任意の好適な再構成アルゴリズムを用い得る。例えば、反復ベースの再構成アルゴリズムを用いることができる。
【００３６】
制御システム５０は、例えばコンピュータであり、システムのユーザにグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供する。ＧＵＩは、ディスプレイデバイス５２とユーザ入力デバイス５４とを用いて、ユーザが制御システム５０とインターラクト（ｉｎｔｅｒａｃｔ）できるようにする。ＧＵＩにより、制御システム５０を用いて、スキャナー１２を制御して、被験者を画像化することができる。例えば、ユーザは被験者のターゲットボリュームのＰＥＴ画像を調整することができる。さらに、ＧＵＩにより、制御システム５０を用いて、画像メモリ４８に格納された画像を見て、任意的に操作することができる。例えば、画像メモリの画像をディスプレイデバイス５２に表示できる。
【００３７】
上記の説明は、患者をイメージングし、ピクセルメモリ４４中に識別された非機能的ピクセルを補償するものであった。非機能的ピクセルの識別情報（ｉｄｅｎｔｉｔｉｅｓ）が分かっており、ピクセルメモリ４４に格納されていることを仮定した。幾つかの場合、ピクセル識別プロセッサ（ｐｉｘｅｌ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）５６がピクセルメモリ４４の非機能的ピクセル（ｎｏｎ−ｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｇ  ｐｉｘｅｌｓ）を識別し、識別された非機能的ピクセルをトラッキングする。かかる場合には、ＰＥＴスキャンが行われ、イベントデータが取得される。取得されたイベントデータは、検出器１６により検出された各シンチレーションイベントの時間、位置、及びエネルギーを示し、ＰＥＴデータバッファ３６に適切に格納される。ＰＥＴスキャンは、検査ボリューム２０に何も無くても、検査ボリューム２０にファントムがあっても、または検査ボリューム２０に被験者のターゲットボリュームがあっても実行できる。
【００３８】
上記の通り、取得後、または取得と同時に、イベント同定プロセッサ（ｅｖｅｎｔ  ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３８が、バッファーされたイベントデータをフィルタする。フィルタするステップは、各シンチレーションイベントのエネルギーをエネルギーウィンドウと比較するステップを含む。エネルギーウィンドウはシンチレーションイベントの許容可能なエネルギー範囲を確定する。エネルギーウィンドウの外にあるシンチレーションイベントは除去される。残ったシンチレーションイベント（すなわち、単一シンチレーションイベント）をピクセル識別プロセッサ５６に送ることができる。あるいは、イベント同定プロセッサ３８はさらに、フィルタされたイベントデータからＬＯＲ（ｌｉｎｅｓ  ｏｆ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）を生成する。ＬＯＲは、指定された相互時間差内に検出器１６にあたる（すなわち、同時発生イベント）ガンマ線光子のペアにより確定される。ＬＯＲに関連するシンチレーションイベント（すなわち、同時発生シンチレーションイベント）のみをピクセル識別プロセッサ５６に送る。
【００３９】
ピクセル識別プロセッサ５６は、単一または同時発生シンチレーションイベントを受け取り、カウントマップヒストグラムを生成する。カウントマップヒストグラムは、検出器１６の各ピクセルを、そのピクセルに対応する同時発生イベントの合計に一意的にマッピングする。一般的に、カウントマップヒストグラムは、ピクセルを位置により一意的に識別するが、他の一意的な識別方法を用いることもできる。位置を用いてピクセルを一意的に識別する場合、カウントマップヒストグラムはｎ次元のカウントマップヒストグラムであり、ここでｎはピクセルの位置を一意的に識別するのに必要な空間次元数である。例えば、検出器１６が図示したように円筒形ボアの周りに配置されているとすると、２Ｄカウントマップヒストグラムを好適に用いてもよい。２Ｄカウントマップヒストグラムは２次元でピクセルを一意的に識別する：第１の次元はボア１８の境界面の円筒軸に平行であり；第２の次元は境界面上に円をなして、第１の次元に垂直である。
【００４０】
カウントマップヒストグラムを生成後、カウントマップヒストグラムを分析して、非機能的ピクセルを識別する。上記の通り、非機能的ピクセルは有効な値を有しないピクセルであり、シンチレーションイベントの増加に比例してカウントを検出しない。非機能的ピクセルはデッドピクセルやローカウントピクセルを含む。デッドピクセルはシンチレーションイベントをまったく検出しないピクセルであり、ローカウントピクセルはシンチレーションイベントをアンダーカウント（ｕｎｄｅｒ  ｃｏｕｎｔｓ）するピクセルである。デッドピクセルはゼロカウントのピクセルとして識別される。低カウントピクセルは、全てのピクセルの平均ピクセルカウントの、又は隣接ピクセルの平均ピクセルカウントの所定パーセンテージ、例えば３０％より少ないピクセルである。幾つかの例では、所定パーセンテージは用いる再構成アルゴリズムによって変わる。
【００４１】
識別された非機能的ピクセルの一意的識別情報（ｕｎｉｑｕｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｓ）は、ピクセル補償において用いるため、ピクセルメモリ４４に格納される。さらに、識別された非機能的ピクセルは、ピクセルメモリ４４の、以前識別された非機能的ピクセル（すなわち、前のＰＥＴスキャンで識別された非機能的ピクセル）と比較される。ピクセルメモリ４４を更新し、新しく識別された非機能的ピクセルの一意的識別情報を含めることができる。さらに、非機能的ピクセルを時間的にトラッキングし得る。新しく識別された非機能的ピクセルは、所定数のスキャンにおいて非機能的と識別されないと、ピクセル補償に用いられない。
【００４２】
図５を参照して、単一シンチレーションイベントの２Ｄカウントマップヒストグラムは、非機能的ピクセルの位置を示す。ヒストグラムはファントムのＰＥＴスキャンにより取得された。ファントムは十分に集中した点線源である。すべてのピクセルは理想的にはほぼ同じカウント数になるはずであるが、実際にはそうならない。図示したように、大多数のピクセルカウントは８００乃至１０００の範囲内にある。しかし、幾つかのピクセルではカウントが２００未満であり、黒で示した。これらのピクセルのうち、デッドピクセルはゼロカウントのピクセルとして識別でき、低カウントピクセルはカウントがすべてのピクセルまたは隣接ピクセルの平均カウントのあるパーセンテージより低いピクセルである。低カウントピクセルのデータは、基本的に、ノイズになり、ノイズが再構成に入ることを防止するため、破棄される必要がある。
【００４３】
幾つかの例では、ピクセル識別プロセッサ５６を日次ＱＣプロセスで用いる。日次ＱＣプロセスは、ＰＥＴ診断スキャンを実行する前に各日実行される。日次ＱＣプロセスは、検査ボリューム２０の中心にファントムを配置するステップと、イベントデータを取得するステップを含む。ファントムは、例えば、点線源、軸性体積線源（ａｘｉａｌ  ｖｏｌｕｍｅ  ｓｏｕｒｃｅ）、円筒形体積線源（ｃｙｌｉｎｄｅｒ  ｖｏｌｕｍｅ  ｓｏｕｒｃｅ）であり得る。円筒形体積線源は、例えば、２０センチメートル（ｃｍ）の直径と長さであり得る。取得されたイベントデータは、イベント同定プロセッサ（ｅｖｅｎｔ  ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３８によりフィルタされ、ピクセル識別プロセッサ５６に送られる。ファントムが点線源であるとき、単一シンチレーションイベントのみがピクセル識別プロセッサ５６に送られる。ファントムが軸性体積線源または円筒形体積線源である場合、単一シンチレーションイベントまたは同時発生シンチレーションイベントがピクセル識別プロセッサ５６に送られ得る。ピクセル識別プロセッサ５６を用いて、ピクセルメモリ４４中の識別された非機能的ピクセルを更新及びトラッキング（ｔｒａｃｋ）する。
【００４４】
さらに、幾つかの例では、ピクセル識別プロセッサ５６を患者ＱＣプロセスで用いる。患者ＱＣプロセスは、被験者の診断スキャンに応じて実行される。すなわち、被験者のターゲットボリュームが検査ボリューム２０内に配置され、イベントデータが取得された後、患者ＱＣプロセスが実行される。患者ＱＣプロセスに従って、取得されたイベントデータがイベント同定プロセッサ３８によりフィルタされ、単一または同時発生シンチレーションイベントがピクセル識別プロセッサ５６に送られる。ピクセル識別プロセッサ５６を用いて、ピクセルメモリ４４中の識別された非機能的ピクセルを更新及びトラッキング（ｔｒａｃｋ）する。一般的に、これは、識別された非機能的ピクセルを、最後の日次ＱＣプロセスにより識別されたものと比較するステップを含む。非機能的なピクセルを識別することにより、機能的ピクセルのＳＵＶ値を確認できる。
【００４５】
さらに、幾つかの例では、ピクセル識別プロセッサ５６を背景ＱＣプロセスで用いる。背景ＱＣプロセスは、ＰＥＴスキャナー１２がアイドル状態の時に実行される。背景ＱＣプロセスは、例えば、定期的に、例えばアイドル時に２時間ごとに実行できる。背景ＱＣプロセスに従って、スキャナー１２に何もない状態で、イベントデータが取得され、シンチレータ２２の背景放射、例えばＬＹＳＯ結晶背景放射を測定する。取得されたイベントデータは、イベント同定プロセッサ（ｅｖｅｎｔ  ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３８によりフィルタされる。単一または同時発生シンチレーションイベントはピクセル識別プロセッサ５６に送られる。ピクセル識別プロセッサ５６は、シンチレーションイベントを用いて、ピクセルメモリ４４中の識別された非機能的ピクセルを更新及びトラッキングする。一般的に、これは、識別された非機能的ピクセルを、最後の日次ＱＣプロセスにより識別されたものと比較するステップを含む。
【００４６】
幾つかの例では、データバッファ３６、イベント同定プロセッサ３８、リストモードメモリ４０、ピクセル補償プロセッサ４２、再構成プロセッサ４６、画像メモリ４８、ピクセルメモリ４４、及びピクセル識別プロセッサ５６のうち一以上は、制御システム５０と集積される。例えば、再構成プロセッサ４６、ピクセル補償プロセッサ４２、イベント同定プロセッサ３８は、制御システム５０の同じプロセッサを共用することも可能である。かかる場合には、再構成プロセッサ４６、ピクセル補償プロセッサ４２、イベント同定プロセッサ３８は、一般的にソフトウェアモジュールとして実装される。ソフトウェアモジュールは、制御システム５０のメモリに格納され、制御システム５０のプロセッサにより実行される。
【００４７】
さらに、幾つかの例では、非機能的ピクセル、例えば低カウントピクセルのデータを取得し、ピクセル補償中にそれを置換する替わりに、かかるピクセルのデータは、スキャナー１２（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））において破棄することができる。かかる場合には、低カウントピクセルを含むすべての非機能的ピクセルに対して、シンチレーションイベントが取得されない。よって、低カウントピクセルはデッドピクセルのように見える。
【００４８】
図６を参照して、ＰＥＴイメージングにおいて非機能的ピクセルを補償する方法１００を示す。方法１００は一以上のプロセッサ４２、４４により好適に実行される。その点、方法１００は、一般的に、メモリに格納され、プロセッサ４２、４４により実行されるプロセッサ実行可能命令により実施される。
【００４９】
方法１００に従って、被験者のターゲットボリュームを示し、ＰＥＴスキャナー１２により生成されるＰＥＴデータが受け取られる（ステップ１０２）。スキャナー１２の一以上のピクセルのＰＥＴデータは、無いか、正しくない。これらのいわゆる非機能的ピクセルは、例えばデッドピクセルや低カウントピクセルであるが、シンチレータ性能、感光要素とシンチレータとの間の光学的結合、感光要素、及び処理電子回路のうちの一以上における問題により生じることがある。感光要素の例はＳｉＰＭとＰＭＴを含む。受け取ったＰＥＴデータを用いて、非機能的ピクセルのＰＥＴデータが推定される（ステップ１０４）。ＳＰＥＣＴと対照的に、ＰＥＴデータは３次元的（３Ｄ）である。よって、ＰＥＴデータを推定する処理が、ＳＰＥＣＴよりもより多く必要となる。
【００５０】
幾つかの例では、受け取られるＰＥＴデータはリストモードデータであり、各リストアイテムは同時発生イベントに対応している。かかる場合には、非機能的ピクセルのＰＥＴデータを推定する一アプローチは、隣接ピクセルに関連するリストアイテムを複製するステップを含む。複製ＰＥＴデータの隣接ピクセルの位置は、非機能的ピクセルの位置と置き換えられる。隣接ピクセルに関連するすべてのリストアイテムを利用できるが、リストアイテムをインテリジェントに選択することができる。例えば、隣接ピクセルに関連するリストアイテムを確率的に選択できる。幾つかの例では、受け取られるＰＥＴデータはシノグラムデータであり、任意的にＴｏＦデータを含む。かかる場合には、非機能的ピクセルのＰＥＴデータを推定する一アプローチは、隣接位置の値から非機能的ピクセルに関連するシノグラムドメインの各離散的位置の値を補間するステップを含む。例えば、最近傍補間（ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）を実行できる。
【００５１】
非機能的ピクセルのデータが推定されると、受け取ったデータと推定されたデータとの組み合わせが再構成され（ステップ１０６）、ターゲットボリュームを表す画像になる。再構成画像を生成するため、任意の好適な再構成アルゴリズムを用い得る。例えば、反復ベースの再構成アルゴリズムを用いることができる。
【００５２】
図７を参照して、ＰＥＴイメージングにおいて非機能的ピクセルを識別する方法１５０を示す。方法１５０は一以上のプロセッサ５６により好適に実行される。その点、方法１５０は、一般的に、メモリに格納され、プロセッサ５６により実行されるプロセッサ実行可能命令により実施される。
【００５３】
方法１５０によると、検出器１６のピクセルに局限されたシンチレーションイベントを示すＰＥＴデータが受け取られる（ステップ１５２）。ＰＥＴデータは、一般的にイベント同定プロセッサ３８から受け取られ、単一シンチレーションイベント及び同時発生シンチレーションイベントのうち１つを示す。一例では、ＰＥＴデータは、被験者の診断スキャンを行う前に各日受け取られ、点線源などのファントムから放射されるガンマ線光子を示す。他の例では、ＰＥＴデータは、被験者の診断スキャンから受け取られ、被験者のターゲットボリュームから放射されるガンマ線光子を示す。他の例では、ＰＥＴデータは、背景スキャンから受け取られ、シンチレータ２２の背景放射を示す。
【００５４】
受け取ったＰＥＴデータからカウントマップヒストグラムを生成する（ステップ１５４）。カウントマップヒストグラムは、各ピクセルを、そのピクセルに局限された同時発生イベントの合計にマッピングする。カウントマップヒストグラムにおいて、ピクセルは一般的に位置により一意的に識別されるが、他の識別情報も想定される。カウントマップヒストグラムを用いて、そのカウントマップヒストグラムから一以上の非機能的ピクセルを識別する（ステップ１５６）。一例では、非機能的ピクセルはデッドピクセルを含み、識別するステップは、カウントマップヒストグラム中のゼロカウントのピクセルをデッドピクセルとして識別するステップを含む。他の一例では、非機能的ピクセルは低カウントピクセルを含み、識別するステップは、カウントマップヒストグラム中の、カウントが他のピクセルの所定パーセンテージ、例えば３０％より少ないピクセルを、低カウントピクセルとして識別するステップを含む。
【００５５】
幾つかの場合に、識別された非機能的ピクセルは、前に識別された非機能的ピクセルと比較される（ステップ１５８）。これにより、有利にも、非機能的ピクセルがトラッキングされ、トレンドが現れる。識別される非機能的ピクセルは、一般的に、診断スキャンまたは背景スキャンにより生成されたＰＥＴデータから識別され、前に識別された非機能的ピクセルは、一般的に、診断スキャンを実行する前に各日生成されるＰＥＴデータから識別される。
【００５６】
本願では、メモリはデータを格納する任意のデバイスまたはシステムを含み、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）またはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）を含む。さらに、本願では、プロセッサは、入力データを処理して出力データを生成する任意のデバイスまたはシステムを含み、例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、ＦＰＧＡなどを含む。コントローラは、他のデバイスまたはシステムを制御する任意のデバイスまたはシステムを含み、一般的には少なくとも１つのプロセッサを含む。ユーザ入力デバイスは、マウスやキーボードなどの、ユーザが他のデバイスまたはシステムへの入力を提供できるようにする任意のデバイスを含む。ディスプレイデバイスは、データを表示する任意のデバイスを含み、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）や発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイを含む。
【００５７】
本発明を好ましい実施形態を参照して説明した。前述の詳細な説明を読んで理解すれば、修正と変更に想到することができる。本発明は、添付した請求項とその均等の範囲内に入るこのような修正及び変更はすべて含むものと解釈しなければならない。
【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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