(57)【要約】  陽電子撮像装置１０２は、検査下の対象物における陽電子消滅を示す投影データを取得する。局所再構成器１４６は、対象物を示す画像空間データを生成するため、トランケート投影データの反復局所再構成を実行する。運動補償器１４２は、対象物の運動を補償する。画像結合部１４８は、対象物を示す他の画像空間データと上記画像空間データとを結合する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の陽電子放出検査において取得される陽電子放出投影データを空間的にトランケートする投影データ空間トランケータと、
前記対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、前記トランケート投影データを再構成する反復再構成器とを有する、装置。
【請求項２】
前記取得された投影データが、タイムオブフライトデータを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記反復再構成器が、
複数のラインオブレスポンスに関する画像推定投影データを生成するため画像推定を順投影する順投影器と、
関心領域と交差するラインオブレスポンスに関する画像推定投影データと前記トランケート投影データとを比較する比較器と、
前記比較された投影を逆投影する逆投影器と、
前記画像推定を更新するため、前記逆投影された比較投影を使用する画像推定更新部とを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記投影データ空間トランケータが、(i)前記対象物の関心領域と交差するラインオブレスポンスに沿って取得される投影データを選択し、又は、(ii)前記関心領域と交差しないラインオブレスポンスに沿って取得される投影データを拒絶する、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記対象物の関心領域を特定する関心領域特定部を含み、前記投影データ空間トランケータは、前記特定された関心領域の関数として前記空間投影データをトランケートする、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記関心領域特定部が、活動の中心を特定する、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記対象物が器官を含み、前記関心領域特定部は前記器官を特定する、請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記対象物の生理的運動を補償する運動補償器を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記第１の画像空間データが、前記対象物のサブ領域を示す画像空間データを含み、前記装置は、結合された画像を生成するため、前記サブ領域の外側に配置される前記対象物の領域の第２の画像空間データと前記第１の画像データとを結合する画像結合部を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
前記取得された投影データが、前記対象物の横断寸法より小さな横断撮像野を持つタイムオブフライト陽電子放出スキャナを用いて取得される投影データを含み、前記投影トランケータは、前記横断撮像野と交差するラインオブレスポンスに沿って取得される投影データを特定する、請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
ハイブリッドＰＥＴ／ＣＴスキャナを有する、請求項１に記載の装置。
【請求項１２】
陽電子放出局所断層撮影方法において、
対象物において発生する陽電子消滅を示し、前記対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、陽電子放出スキャナを用いて取得される、空間的にトランケートされた投影データを反復的に再構成するステップと、
人間の知覚可能な形式で前記第１の画像空間データを与えるステップとを有する、方法。
【請求項１３】
前記対象物の関心領域を特定するステップと、
前記取得された投影データを空間的にトランケートするステップとを更に有し、
空間的にトランケートするステップが、前記特定された関心領域と交差するラインオブレスポンスに沿って取得される投影データを特定するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記対象物が心臓を含み、前記関心領域を特定するステップは、前記心臓を特定するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記対象物が病変を含み、前記関心領域を特定するステップは、前記病変を特定することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記関心領域を特定するステップが、プロセッサを用いて、少なくとも部分的に前記対象物の形態学についての経験的情報に基づき、前記関心領域を特定するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記関心領域を特定するステップが、前記対象物を示す第２の画像空間データを生成するために使用される第２のモダリティスキャナの横断撮像野を特定するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記反復的に再構成するステップが、目的関数の値を計算するため、前記空間的にトランケート投影データを使用するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記反復的に再構成するステップが、
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という形式の更新式に基づき画像推定を更新するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１の画像空間データに動き補償を適用するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項２１】
コンピュータにより実行されるとき、前記コンピュータに
対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、前記対象物の陽電子放出検査において取得される空間的にトランケートされた投影データの反復局所再構成を実行するステップを有する方法を実行させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記投影データが、タイムオブフライト投影データを含み、前記トランケート投影データは、前記対象物の第１の横断サブ領域と交差するラインオブレスポンスに沿って取得される投影データからなり、及び、前記方法が、前記第１の横断サブ領域の外側に配置される前記対象物の第２の横断領域を示す画像空間データを生成するため、前記トランケートデータを使用するステップを含む、請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
前記投影データがリストモードデータを含む、請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記方法が、前記トランケート投影データに動き補償を適用するステップを含む、請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
前記方法が、前記投影データを空間的にトランケートするステップを含む、請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２６】
位置放出スキャナと、
前記スキャナと動作可能に通信する反復局所再構成器であって、前記対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、前記対象物の横断サブ領域と交差するラインオブレスポンスに沿って取得される空間的にトランケートされた投影データを再構成する、反復局所再構成器と、
前記サブ領域の運動を補償する運動補償器とを有する、装置。
【請求項２７】
前記対象物の運動を検出する手段を含む、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記対象物の結合された画像を生成するために前記対象物を示す第２の画像空間データと前記第１の画像空間データとを結合する画像結合部を含む、請求項２６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、陽電子撮像の分野に関し、より詳細には陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）において取得されるデータの再構成に関する。本願は、検査下の対象物の局所関心領域を示す画像データを生成することが望ましい医療及び他の応用分野において特定の用途を見いだす。
【背景技術】
【０００２】
陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）は、１８Ｆフッ化デオキシグルコース（ＦＤＧ）といった陽電子を放出する放射性医薬品が患者の体に導入される核医学の一種である。放射性医薬品が減衰するとき、陽電子が生成される。より詳細には、複数の陽電子の各々は、陽電子消滅イベントとして知られているものにおいて電子と反応する。これにより、ラインオブレスポンス（ＬＯＲ）に沿って反対方向に進む５１１ｋｅＶのガンマ線の同時ペアが生成される。同時時間内に検出されるガンマ線ペアは通常、消滅イベントとしてＰＥＴスキャナにより記録される。
【０００３】
検出器技術における発展は、同時ガンマ線ペアの到着時間差分も取得される、フライト（ＴＯＦ）ＰＥＴスキャナの利用可能性をもたらした。ＴＯＦ情報は、ＬＯＲに沿って消滅の起きた可能性がもっとも高い位置を予測する。実際的な検出器システムが有限の時間分解能により特徴づけられるので、消滅位置は通常、ガウス確率分布に基づきモデル化される。
【０００４】
ＴＯＦＰＥＴは、対象物のより周辺部に対してノイズの分散を改善し、従ってより大きな対象物に対する病変検出感度を従来の非ＴＯＦＰＥＴより改善したと認識されている。また、ＴＯＦＰＥＴは、より少ない投影角を使用して、非ＴＯＦＰＥＴの画像分解能に相当する画像分解能を提供するという利点を持つ。ＴＯＦＰＥＴは、検出器正規化及び不完全な散乱訂正に対しても非ＴＯＦＰＥＴより敏感でない。
【０００５】
スキャンからのデータが、対象物における放射性核種の分布を示すボリュメトリック又は画像空間データを再構成するのに使用される。この再構成には通常、反復再構成技術が使用される。反復再構成技術の例は、最尤期待値最大化（ＭＬ−ＥＭ）、逐次部分期待値最大化（ＯＳ−ＥＭ）、リスケールブロック反復性期待値最大化（ＲＢＩ−ＥＭ）、ロウ(row)アクション最尤法（ＲＡＭＬＡ）、共役こう配（ＣＧ）及び制限メモリ擬似ニュートン（ＬＭＱＮ）技術を含む。Shepp and Vardi、「Maximum Likelihood Reconstruction for Emission Tomography」、IEEE Trans. Med. Imaging vol. MI-2、pp 113〜122 (1982); Hudson and Larkin、「Accelerated Image Reconstruction Using Ordered Subsets of Projection Data」、IEEE Trans. Med. Imaging vol. 13、no. 4、pp 601-609 (1994); Byrne、「Accelerating the EMML Algorithm and Related Iterative Algorithms by Rescaled Block-Iterative Methods」、IEEE Trans. Image Processing、vol. 7、no. 1 pp. 100-109 (1998); Brown and DePierro、「A Row- Action Alternative to the EM Algorithm for Maximizing Likelihoods in Emission Tomography」、IEEE Trans. Med. Imaging vol. 15、no. 5、pp 687-699 (1996); Mumcuoglu、E.U.; Leahy、R.; Cherry、S.R.; Zhenyu Zhou、「Fast gradient-based methods for Bayesian reconstruction of transmission and emission PET images」、IEEE Trans. Med. Imag.、13(4): 687-701 (1994); C. Goldstein、W. Wang and G. Gindi、「Limited-Memory Quasi-Newton Iterative Reconstruction in Emission Computed Tomography」、46th Annual Meeting of the Society of Nuclear Medicine、California (1999); J. M. Bardsley、「A limited-memory, quasi-Newton preconditioner for nonnegatively constrained image reconstruction」、J. Opt. Soc. Am. A 21、724-731 (2004)を参照されたい。
【０００６】
解析的アルゴリズムベースの局所断層撮影再構成技術は、対象物の局所関心領域（ＲＯＩ）を再構成するため、投影データのトランケート(truncated)投影データを使用する。フィルタリングされた逆投影（ＦＢＰ）ベースの解析アルゴリズムは、Radon及び指数関数的なRadon変換に対するＲＯＩにおける不連続性を見つけるために使用される。Rammらによる「The Radon Transform and Local Tomography」(CRC Press, 1996)、Katsevichらによる「Pseudolocal Tomography」というタイトルの米国特許第5,539,800号、Katsevichらによる「Enhanced Local Tomography」というタイトルの米国特許第5,550,892号、Katsevichらによる「Generalized Local Emission Tomography」というタイトルの米国特許第5,717,211号を参照されたい。ウェーブレットベースの解析手法が、Ｘ線局所断層撮影においても使用される。Walnutらによる「Method and Apparatus for Processing Data from Tomographic Imaging Systems」というタイトルの米国特許第5,953,388号、Bilgotらによる「Wavelets, Local Tomography and Interventional X-Ray Imaging」、IEEE Nuclear Science Symposium 2004 Conference Record、vol. 6、pp. 3505-3509 (Oct. 2004)、Holschneider、「Inverse Radon Transforms Through Inverse Wavelet Transforms」、Inverse Problems、vol. 7 pp. 853-861 (1999)を参照されたい。反復性共役こう配アルゴリズムは、単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）分野において、回転ストリップ検出器を用いて生成される平面積分データに関する局所ＲＯＩ再構成においても使用される。Zengらによる「Local Tomography Property of Residual Minimization Reconstruction with Planar Integral Data」、IEEE Transactions on Nuclear Science、vol. 50、no. 5、pp. 1590-1594 (2003)を参照されたい。ＳＰＥＣＴにおいて、一般的に言って、反復性アルゴリズムは、局所断層撮影に関する分析法より性能が優れている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本願の側面は、これらの事項及びその他に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の側面によれば、ある装置が、対象物の陽電子放出検査において取得される陽電子放出投影データを空間的にトランケート(truncate)する投影データ空間トランケータと、上記対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、上記トランケート投影データを再構成する反復再構成器とを含む。
【０００９】
別の側面によれば、陽電子放出局所断層撮影方法が、対象物において発生する陽電子消滅を示し、上記対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、陽電子放出スキャナを用いて取得される空間的にトランケートされた投影データを反復的に再構成するステップを含む。この方法は、人間の知覚可能な形式で前記第１の画像空間データを与えるステップも含む。
【００１０】
別の側面によれば、コンピュータ可読ストレージ媒体は、コンピュータにより実行されるときに、コンピュータにある方法を実行させる命令を含む。この方法は、対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、上記対象物の陽電子放出検査において取得される空間的にトランケートされた投影データの反復局所再構成を実行するステップを含む。
【００１１】
別の側面によれば、ある装置が、位置放出スキャナと、上記スキャナと動作可能に通信する反復局所再構成器とを含む。上記再構成器は、上記対象物を示す第１の画像空間データを生成するため、上記対象物の横断サブ領域と交差するラインオブレスポンスに沿って取得される空間的にトランケートされた投影データを再構成する。この装置は、サブ領域の運動を補償する運動補償器も含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】結合されたＰＥＴ／ＣＴシステムを表す図である。
【図２】投影データ空間トランケータの処理を示す図である。
【図３】シミュレーションされたファントムを表す図である。
【図４】二乗平均平方根誤差を表す図である。
【図５】二乗平均平方根誤差を表す図である。
【図６】局所再構成器を表す図である。
【図７】方法を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
添付された明細書を読み及び理解すれば、当業者は本発明の更に他の側面を理解するだろう。
【００１４】
本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。
【００１５】
図１を参照すると、結合されたＰＥＴ／ＣＴシステム１００は、ＰＥＴガントリー部１０２及びＣＴガントリー部１０４を含む。ＰＥＴガントリー部１０２は、検査領域１０８の周りにリング状に配置されるガンマ放射線感知検出器１０６を含む。検出器１０６は、ＰＥＴ検査領域１０８内で起こる陽電子消滅イベントのガンマ放射線特性を検出する。例えば検出器システムのジオメトリ及びデザインといった要素に基づき、ＰＥＴシステムは、検査領域１０８の横断寸法より小さな有効な横断撮像野（ＦＯＶ）を持つことができる。
【００１６】
ＣＴ部１０４は、例えばＣＴ検査領域１１２の周りで回転するＸ線管といった放射線源１１０を含む。放射線感知検出器１１４は、検査領域１１２を横断するＸ線源により放出される放射線を検出する。ＣＴ部１０４の横断ＦＯＶは、例えばＸ線源１１０及び検出器１１４のジオメトリ及びデザインといった要素の機能であり、いくつかの場合、ＰＥＴ部１０２の横断ＦＯＶより小さいか、又はＰＥＴ部１０２の横断ＦＯＶとは異なる態様とすることができる。
【００１７】
ＰＥＴガントリー部１０２及びＣＴガントリー部１０４は好ましくは、共通の長軸方向又はｚ軸に沿って配置されるそれらの個別の検査領域１０８、１１２の近接に配置される。対象物支持部１１６は、人間の患者といった撮像されることになる対象物１１８を支持する。好ましくは対象物１１８がＰＥＴ及びＣＴガントリー部１０２、１０４により複数の長軸方向位置でスキャンされることができるよう、対象物支持部１１６は、ＰＥＴ／ＣＴシステム１００の動作と協調して長軸方向に移動可能である。
【００１８】
ＣＴデータ収集システム１２２は、検査領域１１２を通る複数の線又は光線に沿った放射線減衰を示すＣＴ投影データを生成するため、ＣＴ検出器１１４からの信号を処理する。ＣＴ再構成器１２６は、対象物１１８の空間的に変化する放射線減衰を示す画像データを生成するため、適切な再構成アルゴリズムを用いてＣＴ投影データを再構成する。
【００１９】
ＰＥＴデータ取得システム１２０は、例えば検出器１０６により検出される消滅イベントのリストといったＰＥＴ投影データを提供する。より詳細には、投影データは、イベントごとにＬＯＲに関する情報を提供する。例えば、この情報は、ＬＯＲの横断方向及び長軸方向位置、その横断角及び方位角、タイムオブフライト機能を持つシステムの場合のＴＯＦ情報を含む。代替的に、データは１つ又は複数のサイノグラム又は投影ビンに再ビン化されることができる。
【００２０】
局所関心領域（ＲＯＩ）特定部１４０は、通常、検査下のより大きな対象物のサブセットである局所ＲＯＩを特定する。１つの技術では、ＲＯＩは、対象物に関する経験的情報を用いて決定される。ヒト患者の場合、例えば、心臓といった器官を含むＲＯＩの位置が、既知の形態学的性質を用いて推定されることができる。別の実現において、コンピュータプロセッサは、例えば、病変、活動の中心又は注目する他の場所を位置決めするため、低分解能の又は他の再構成法によるＣＴ又はＰＥＴシステムデータにおいてＲＯＩの位置を自動的に又は半自動的に特定する。ＲＯＩは、低分解能又は他の画像を用いるユーザにより手動で詳細に描写されることもできる。対象物の部分が、ＰＥＴ及び／又はＣＴシステムのいずれか又は両方の有効な横断ＦＯＶの外側にある状況に特に適用可能な更に別の実現においては、対象物のその部分が関連する撮像野内に配置されるものとしてＲＯＩが確立されることができる。上記技術は組み合わせられることができ、他の適切な技術が使用されることもできる点に留意されたい。
【００２１】
ＰＥＴ投影データ空間トランケータ１３８が、例えば、特定されたＲＯＩを通過するＬＯＲに沿って取得される投影データを特定し、そうでないものを拒絶することにより、投影データを空間的にトランケートする（truncate:切り取る）。例として、図２は、心臓２０６を含むＲＯＩ２０４を通過する第１のＬＯＲ２０２と、ＲＯＩを通過しない第２のＬＯＲ２０８とを示す。特に対象物の部分がＰＥＴ撮像システム１０２の横断ＦＯＶの外側に配置される場合、空間トランケータ１３８が省略されることができる点に留意されたい。この場合、取得された投影データは空間的にトランケートされる。
【００２２】
図１に戻り、動き補償を含むシステムの場合、局所運動補償器１４２がＲＯＩの運動を補償する。対象物の運動は、例えば人間の患者の場合における呼吸、心臓又は他の生理的監視といった適切な運動監視を用いて測定されることができる。運動は、投影空間又は画像空間データの解析を介して検出されることもできる。同様に、動き補償は、再構成前の空間的にトランケートされた投影データに対して、又は再構成の後の画像空間領域において適用されることができる。局所動き検出及び補償技術の例は、「Local Motion Compensation Based on List Mode Data」というタイトルの２００７年２月５日に出願の特許出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２００７／６１５９７号、及び「Motion Estimation in Treatment Planning」というタイトルの２００７年２月７日に出願の米国仮出願番号第６０／８８８５６０号にも記載される。これらの出願は共に、本願と共通に所有され、その全体が参照により本書に明白に組み込まれる。
【００２３】
再構成器１４４は、対象物１１８における放射性核種の分布を示す画像空間データを生成するため、反復再構成技術を使用する。後で詳しく述べるように、再構成器１４４は、トランケート投影データを再構成する局所ＲＯＩ再構成器１４６を含む。再構成器１４４は、より大きな対象物を再構成するため、非トランケート投影データ（即ち、ＲＯＩを通過しないＬＯＲに沿って検出されるそれらのイベントを含む投影データ）を使用することもできる。
【００２４】
システムは、画像結合部１４８も含むことができる。斯かる場合、より大きな対象物の結合された再構成画像（例えば、ＣＴスキャナ１０４又はＰＥＴ部分１０２のいずれか又は両方により取得される画像）が、局所ＲＯＩの画像と合併又は一体化されることができる。画像が異なる座標系、空間分解能等により特徴付けられる場合、位置合わせ(registration)プロセッサが、画像を位置合わせする(register)又は他の必要な訂正を提供するために使用されることができる。画像結合部１４８の使用は、より大きな対象物との関連でＲＯＩを与えることが有益である局所動き補償又は他の用途において特に有益である。
【００２５】
ワークステーションコンピュータは、オペレータ端末１２８として機能する。端末１２８は、例えばモニタ又はディスプレイといった人間が読み取れる出力デバイス及び例えばキーボード及びマウスといった入力デバイスを含む。端末１２８上のソフトウェアは、ＲＯＩ特定部１４０及び画像結合部１４８との対話、ＰＥＴ及びＣＴ再構成器１４４、１２６により生成される画像データの表示又は他の操作、所望のスキャンプロトコルの確立、スキャンの開始及び停止等といった機能をオペレータが実行することを可能にする。
【００２６】
システム１００に関する変形例も可能である。例えば、スキャナのＣＴ部分が、省略される、ＰＥＴガントリー部分１０２から離れて配置される、又は、例えば磁気共鳴（ＭＲ）スキャナといった別の撮像デバイスで置換されることができる。別の例として、減衰又は生体構造情報が、ＰＥＴガントリー部１０２に関連付けられる送信源により提供されることができる。
【００２７】
局所ＲＯＩ再構成器１４６が、以下更に説明されることになる。説明の明確さのため以下の議論は２次元（２Ｄ）再構成に焦点をあてるが、当業者であれば、上記の技術が３次元（３Ｄ）再構成に対して同様に適用でき、容易に拡張されることができる点を理解されるであろう。
【００２８】
２次元（２Ｄ）空間における減衰係数μ（ｘ、ｙ）を持つ放出対象物ｆ（ｘ、ｙ）を仮定すると、反時計回りに角度
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分回転した後、検出器座標において
2010528312.tif 000004
及び
2010528312.tif 000005
が成立する。所与の角度
2010528312.tif 000006
に対する検出器座標（ｓ、ｔ）及び対象物座標（ｘ、ｙ）は、
2010528312.tif 000007
により関連付けられる。
【００２９】
ＰＥＴ撮像において、ランダム性及び散乱を除去し、検出効率変動を修正し、適切な補間を行った後、測定された投影データの平均は、ＴＯＦ機能スキャナに関しては
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として、従来のスキャナに関しては
2010528312.tif 000009
として、それぞれ式２及び３
2010528312.tif 000010
に示されるように表されることができる。ここで、
2010528312.tif 000011
は、
2010528312.tif 000012
として規定される減衰係数である。
【００３０】
項
2010528312.tif 000013
は、ＴＯＦコンボリューションカーネルである。これはしばしば、既知の半値全幅（ＦＷＨＭ）±ｎσカーネル幅（σ＝ＦＷＨＭ／２．３５５）を持つガウス分布としてモデル化される。ＴＯＦ投影
2010528312.tif 000014
においてｔに沿って全てのカウントを加算することにより、非ＴＯＦ投影
2010528312.tif 000015
となる点に留意されたい。
【００３１】
ＰＥＴにおいては光子計数統計が制限されるので、測定された投影データ
2010528312.tif 000016
又は
2010528312.tif 000017
は通常、それぞれ式５及び６
2010528312.tif 000018
に示されるようにポアソンランダム処理としてモデル化される。
【００３２】
式５及び６が成り立ち、減衰係数μ（ｘ、ｙ）が既知であると仮定すると、ＰＥＴ画像再構成の目標は、放出対象物ｆ（ｘ、ｙ）を再構成することである。
【００３３】
高い計数統計での、非ＴＯＦ２Ｄ投影
2010528312.tif 000019
は、すでに、良好な精度で対象物を再構成するのに十分な情報を提供する。ＴＯＦ３Ｄ投影は、放出対象物に関する追加の情報を提供する。例えば、特定の投影角
2010528312.tif 000020
で、減衰の修正後、
2010528312.tif 000021
は単に、式２に示されるようにｔ次元に沿ってぼやける放出対象物である。時間分解能が十分に良好である場合、それは単に画像復元の問題である。我々は、ｔ次元に沿って
2010528312.tif 000022
のぼけを取り除くことができ、放出対象物を得るため、時計回りに
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角度分画像を回転させることができる。この局所ぼけカーネルは、ＴＯＦ−ＰＥＴの局所断層撮影特性に関するユニークな情報を提供することもできる。
【００３４】
局所断層撮影において、
2010528312.tif 000024
と表される、座標（ｘｏ、ｙｏ）に中心化される対象物の小さな又は局所ＲＯＩに興味があると仮定する。この局所対象物ＲＯＩは、単一ピクセル（ｘｏ、ｙｏ）に縮重されることができる。式１を用いて、局所ＲＯＩを通る全てのＬＯＲが、
2010528312.tif 000025
と規定されることができる。ここで、
2010528312.tif 000026
である。
2010528312.tif 000027
における投影を考慮すると、局所断層撮影の作業は、局所ＲＯＩ
2010528312.tif 000028
における対象物を再構成することである。
【００３５】
式５及び６に基づき、対数尤度が、トランケートＴＯＦ及び非ＴＯＦ投影データに関して形成され、
2010528312.tif 000029
となる。
【００３６】
ここで、測定された投影
2010528312.tif 000030
及び放出対象物ｆｎの離散フォーマットが使用される。ここで、ｍは、ＴＯＦに関する離散
2010528312.tif 000031
インデックスと、非ＴＯＦに関する
2010528312.tif 000032
インデックスとを示し、ｎは、離散（ｘ、ｙ）インデックスを示す。Ｈｍｎはシステム行列である。これは、対象物要素ｎから放出され、検出器素子ｍで検出される光子の確率を表す。システム行列は、ＴＯＦ及び非ＴＯＦに対する減衰と、ＴＯＦに対するガウシアンコンボリューションカーネルとを含む。
【００３７】
式７は、非トランケート投影データの対数尤度に非常に似ている。しかしながら、投影データは、完全な投影の代わりに局所ＲＯＩを通過する局所ＬＯＲ上で合計される。対象物の局所ＲＯＩにだけ興味がある場合であっても、順投影(forward projection)が全ての対象物要素上で実行される点に留意されたい。投影を完了させるのと同様、トランケート投影の対数尤度のヘシアン行列もグローバルに凸である。こうして、ユニークな最大解が存在する。ここで、この解が正確に局所ＲＯＩに含まれる元の放出対象物と同じであるかどうかに関して疑問が生じる。局所ＲＯＩサイズが大きいとき、正しいＲＯＩ対象物推定を得る可能性が高い。小さな局所ＲＯＩに対して、ＴＯＦは非ＴＯＦより正しい対象物ＲＯＩ推定を得る可能性が高い。なぜなら、ＴＯＦガウシアンカーネルは、非ＴＯＦの一様なカーネルより良好な局所化特性を持つからである。
【００３８】
式７を最適化するため、期待値最大化（ＥＭ）アルゴリズムが使用される。更新式は、
2010528312.tif 000033
として表されることができる。ここで、ｋは反復数である。収束率の速度を上げるために、
2010528312.tif 000034
に基づく逐次部分（ＯＳ）方法が使用される。サブセットに含まれる全ての角度が訪問された後、対象物推定が更新される。全てのサブセットが訪問されたあと、１回の反復が行われる。
【００３９】
順投影は、ＴＯＦに関する回転及び畳み込み演算子、及び非ＴＯＦに関する回転及び合計演算子として実現される。両者は、減衰係数で増倍される。逆投影は、最初に減衰の増倍として、次にＴＯＦに関する畳み込み及び逆回転演算子として、及び非ＴＯＦに関する一様な拡散及び逆回転演算子として実現される。対象物の初期推定は、全体画像撮像野（ＦＯＶ）にわたり一様であるようセットされる。
【００４０】
特に放出対象物が知られているファントム又は他の検査と連動して、ＲＯＩ再構成器１４６の性能を評価するために、誤差関数が使用されることができる。ＲＯＩにおける放出対象物ｆに対する対象物推定の誤差
2010528312.tif 000035
を評価する二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）関数は、
2010528312.tif 000036
として規定されることができる。ここでｎＲＯＩは、局所ＲＯＩにおけるピクセル数である。
【００４１】
図３において一般に表される３２ｍｍの直径肺病変３０４を持つ、４２０ｍｍ×３００ｍｍの２Ｄ胸郭ファントム３０２を用いるコンピューターシミュレーションが以下説明されるだろう。対象物は、１４４×１４４ピクセルのＦＯＶを持ち、ピクセルサイズは４ｍｍである。
【００４２】
シミュレーションされた放出対象物において、病変３０４と背景とのコントラスト比は８：１にセットされ、皮膚３０６と背景との比は１．３：１にセットされ、骨３０８と背景との比は１．２：１にセットされた。減衰マップにおいて、骨３０８と水との比は、１．２：１にセットされた。肺領域３１０は、空気の減衰を持つものとしてシミュレーションされた。
【００４３】
投影が、減衰効果はあるが、任意の検出効率変動、散乱又はランダムがない状態でシミュレーションされた。
2010528312.tif 000037
においてはπにわたり１９２のサンプルが、４ｍｍのピクセルサイズを持つｓにおいて１４４のサンプルが、３６ｍｍのピクセルサイズを持つｔにおいて１６のサンプルが存在する。ＴＯＦは、７００ｐｓ（１０５ｍｍ）ＦＷＨＭを持つ。±５．５σＴＯＦカーネル幅が、投影シミュレーションに使用され、±３σＴＯＦカーネル幅は、画像再構成に使用される。全ての放出画像表示において、低コントラストの詳細を示すため、４０％上部閾値を持つ線形グレースケールが使用される。ノイズがない投影が、胸郭ファントムから生成され、ノイズが多い投影をシミュレーションするためポアソンノイズがその後加算される。
【００４４】
３つのサイズのＲＯＩ（１ピクセル、３６ｍｍ及び１４４ｍｍの直径）が、病変ピクセル５７、７９上で選択され、中心化された。ノイズがない投影において、１２のサブセットを持つＲＯＩ−ＯＳ−ＥＭアルゴリズム及び最高２０回の反復が、ＴＯＦ及び非ＴＯＦ再構成に関して使用される。図４は、それぞれ１ピクセル４０２、３６ｍｍ４０４及び１４４ｍｍ４０６の局所ＲＯＩに関する反復数及びサブセット数に対するＴＯＦ及び非ＴＯＦのＲＭＳＥを与える。ここでそれぞれ、破線はＴＯＦの場合を表し、実線は非ＴＯＦの場合を表す。ＴＯＦ及び非ＴＯＦアルゴリズムは共に、ＲＯＩの中間及び大きなサイズに収束する。しかし、ＴＯＦは、非ＴＯＦより元のファントムの近くに収束する。ＲＯＩが１ピクセルまで縮重されるとき、ＴＯＦは、低コントラストレベルであるもののそれでもある解に収束する。しかし、非ＴＯＦは全く収束しない。
【００４５】
表Ｉは、３つのサイズのＲＯＩに対する、第１０回目の反復でのＴＯＦ及び非ＴＯＦＲＯＩの最大及び平均絶対偏差(mean absolute bias)を表示する。
【表１】
2010528312.tif 000038
ＴＯＦＲＯＩ−ＯＳ−ＥＭが、すべての場合において非ＴＯＦＲＯＩ−ＯＳ−ＥＭを上回る。
【００４６】
ノイズが多い投影に関して、４００Ｋの総カウントが、任意のトランケーションなしにＴＯＦ及び非ＴＯＦの両方に対して生成される。このノイズレベルは、ランダム及び散乱が除去された後の全身の臨床的なＰＥＴに似ている。３つのサイズのＲＯＩトランケート投影（病変上に中心化される１ピクセル、３６ｍｍ及び１４４ｍｍ）が、ノイズが多い完全な投影から生成される。これはそれぞれ、１６Ｋ、６２Ｋ及び１６０Ｋの総カウントを持つ。図５は、１ピクセル４０２、３６ｍｍ４０４及び１４４ｍｍ４０６の局所ＲＯＩに関する反復数及びサブセット数に対するＴＯＦ及び非ＴＯＦのＲＭＳＥを与える。ここで、１２のサブセット及び８回の反復が、ＲＯＩ−ＯＳ−ＥＭにおいて使用される。傾向は、ノイズがない場合に類似する。ＴＯＦは、非ＴＯＦより小さなＲＯＩＲＭＳＥに到達する。１４４ｍｍのＲＯＩ４０６に関して、多数回の反復において、ノイズ増幅が原因でＴＯＦ及び非ＴＯＦのＲＭＳＥは共に増加する。これは、完全なデータＯＳ−ＥＭに非常に似ている。
【００４７】
目視比較のため、ＴＯＦ及び非ＴＯＦ再構成が、１４４ｍｍのＲＯＩトランケート投影データに関して作成され、８つのサブセット及び２回の反復での完全な投影データから生成されるＴＯＦ及び非ＴＯＦ再構成と比較される。ＴＯＦ及び非ＴＯＦ再構成は、完全なデータからの対象物ＲＯＩをトランケートデータからのＲＯＩで置換することにより、完全なデータと結合された。非ＴＯＦトランケートＲＯＩに対して、ＴＯＦトランケートＲＯＩは、完全なデータ画像とより好適に混ざる。一方、非ＴＯＦトランケートＲＯＩは、完全なデータ画像と結合されるとき目立つアーチファクトを示す。
【００４８】
大きな局所ＲＯＩに対して、ＴＯＦＲＯＩ−ＯＳ−ＥＭは、ＲＯＩの外側の領域を合理的な精度で再構成するが、非ＴＯＦＲＯＩ−ＯＳ−ＥＭ再構成は、そうではない。
【００４９】
ＴＯＦ及び非ＴＯＦ再構成は共に有益な情報を提供することができるが、ＴＯＦ再構成の性能は、非ＴＯＦの性能より一般に優れている。例えば、ＴＯＦ再構成は、ノイズがない及びノイズが多い場合両方において、非ＴＯＦ再構成より好適なＲＯＩＲＭＳＥを持つ。このシミュレーションの条件下において、ＴＯＦ再構成は単一ピクセルＲＯＩを再構成するが、非ＴＯＦ再構成はそうではない。トランケートＴＯＦ再構成から再構成されるＲＯＩも、非ＴＯＦより完全なデータ画像に好適に混ざる。
【００５０】
局所断層撮影及び特にＴＯＦデータを提供するシステムの場合におけるＴＯＦ局所断層撮影は、多数の分野において使用されることができる。その分野は例えば、完全なデータセットを再構成する代わりに、局所運動修正された投影データから小さなＲＯＩ画像が生成されることができる患者局所動き補償を含む。別の例は、対象物の一部がスキャナの有効なＦＯＶの外側にある場合における患者データの回復を含む。
【００５１】
局所再構成器１４６の１つ実現が、図６を参照して以下に説明されることになる。
【００５２】
初期対象物推定６０２は、現在の対象物の初期推定６０４を確立するために使用される。順投影器６０６は、ＲＯＩと交差するそれらのＬＯＲに関する対象物推定投影を生成するため、現在の対象物推定６０４を順投影する。順投影器６０６は、例えば検出器正規化、減衰、ランダム及び散乱のためのモデル及び／又は訂正といった他の所望のモデル及び／又は訂正を適用することもできる。
【００５３】
比較器６１６は、局所ＲＯＩと交差するＬＯＲに沿って取得される投影データと空間的にトランケートされた測定投影データとに関する対象物推定投影を、例えばその間で比又は差分を決定することにより比較する。
【００５４】
逆投影器６２４は、比較された投影を逆投影する。
【００５５】
画像更新部６２６は、新規な画像推定を生成するため、逆投影されたデータを使用する。ＲＯＩと交差するそれらの投影を用いて、対象物感度補正が実行される点に留意されたい。
【００５６】
更新された画像推定は、現在の画像推定になり、終了条件が満たされるまで、例えば式７の関数といった目的関数を最適化するため、処理が繰り返される。最適化がトランケート投影にわたり実行される点に留意されたい。
【００５７】
再構成器１４６が逐次サブセット方法に基づき再構成を実行する場合、対象物推定は、サブセットの各々につき一回更新され、各サブセットが訪問された後１回の反復が完了される。
【００５８】
再構成は、ＯＳ−ＥＭ技術に制限されない点、及び例えばＭＬ−ＥＭ、ＲＢＩ−ＥＭ又はＲＡＭＬＡ、ＣＧ若しくはＬＭＱＮといった他の最尤法などの、他の適切な技術を用いて実行されることができる点に留意されたい。以前の情報を用いる最大ポステリア法が使用されることもできる。最小二乗又は他の最適化関数が使用されることもできる。
【００５９】
上記の様々な機能、特に、ＰＥＴ投影トランケータ１３８、局所ＲＯＩ特定部１４０、運動補償器１４２、再構成器１４４、１４６、画像結合部１４８及び位置合わせプロセッサにより実行される機能は通常、１つ又は複数のコンピュータプロセッサを用いて実行される。プロセッサに再構成を実行させるコンピュータ可読命令は、例えばコンピュータディスク、揮発性若しくは不揮発性メモリ、又はプロセッサにアクセス可能なその他のものといった１つ又は複数のコンピュータ可読媒体上で実行される。命令は、インターネットといった適切な通信ネットワークを用いて、プロセッサにアクセス可能なストレージ媒体に送信されることもできる。
【００６０】
動作が、図７を参照して以下更に説明されることになる。
【００６１】
対象物の撮像検査が、ステップ７０２で実行される。結合されたＰＥＴ／ＣＴ又は他のハイブリッドモダリティスキャナを使用して検査が実行される場合、検査におけるＰＥＴ及びハイブリッドモダリティ部分は通常、実質的に同時に実行される。しかしながら、スキャンが時間及び／又は空間において分離されることができる点を理解されたい。第２のモダリティ検査は、省略されることもできる。取得された投影データの追加的な処理は、対象物の不存在下で実行されることができることに留意されたい。
【００６２】
例えば空間的に変化する対象物減衰データを生成するため、第２のモダリティからのデータがステップ７０４で再構成される。
【００６３】
局所ＲＯＩは、ステップ７０６で特定される。撮像検査のＰＥＴ又はハイブリッド部分からの情報が局所ＲＯＩを特定するために使用される場合、関連投影データはＲＯＩの特定前に再構成されるべきである。
【００６４】
特定されたＲＯＩと交差するＬＯＲに沿って取得される投影データが、ステップ７０８で特定される。
【００６５】
特定された投影データは、特定されたＲＯＩ及び／又はより大きな対象物を示す画像空間データを生成するため、ステップ７１０で再構成される。
【００６６】
特定されたＲＯＩの動き補償が、ステップ７１２で実行される。動き補償が投影空間において実行される場合、動き補償は通常再構成の前に実行されることになる。
【００６７】
ステップ７１４において、再構成画像は、人間が読み取れる形式で与えられる。必要に応じて、特定されたＲＯＩの画像は、例えばＰＥＴ又は第２のモダリティスキャンのいずれか又は両方により生成される画像に対する正しい位置で、それらを重畳する又は他の態様で表示することにより、対象物の他の画像と結合されることができる。
【００６８】
様々なステップが実行される順が適切に変化されることができる点を理解されたい。
【００６９】
本発明が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。もちろん、上記の説明を読み、理解すれば、他者は修正及び変更を思いつくであろう。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。
【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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【国際調査報告】
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