(57)【要約】  画像処理装置が、イメージング装置によってイメージング被検体に関して取得されたイメージングデータから生成される測定されたサイノグラムを処理して、散乱寄与の形状を表す散乱サイノグラムを作成する散乱シミュレーションプロセッサを含む。散乱スケール変更プロセッサが、モンテカルロシミュレーションを利用して散乱フラクションを決定し、散乱サイノグラムをスケール変更して上記測定されたサイノグラム内の散乱寄与にマッチするスケール変更された散乱サイノグラムを生成する。再構成プロセッサが、イメージングデータを、散乱補正のためのスケール変更された散乱サイノグラムを使用して画像表現へと再構成する。
2015522803.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージング装置によってイメージング被検体に関して取得されたイメージングデータから生成される測定されたサイノグラムを処理して、散乱寄与の形状を表す散乱サイノグラムを作成する散乱シミュレーションプロセッサと、
モンテカルロシミュレーションを利用して散乱フラクションを決定し、前記散乱サイノグラムをスケール変更して前記測定されたサイノグラム内の前記散乱寄与にマッチするスケール変更された散乱サイノグラムを生成する散乱スケール変更プロセッサと、
前記イメージングデータを、散乱補正のための前記スケール変更された散乱サイノグラムを使用して画像表現へと再構成する再構成プロセッサと、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記イメージング装置は陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）スキャナであり、前記ＰＥＴスキャナによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータは同時イベントペアである、請求項１の画像処理装置。
【請求項３】
前記イメージング装置は陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）スキャナであり、前記ＰＥＴスキャナによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータは同時イベントペアであること、
前記イメージング装置はガンマカメラであり、前記ガンマカメラによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータは単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）データであること、及び
前記イメージング装置は透過型コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナであり、前記ＣＴスキャナによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータはＣＴデータであること、
のうち１つである、請求項１の画像処理装置。
【請求項４】
イメージング装置によって生成される被検体の同時イベントペアをサイノグラムに変換するサイノグラム再構成プロセッサ、
をさらに含む請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記モンテカルロシミュレーションは、各サイノグラムに対する寄与を、本来のイベントペアと単一散乱イベントペアと複数散乱イベントペアとから決定する、請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記散乱スケール変更プロセッサは、各サイノグラム内のイベントペアの合計数に対する散乱されたイベントペアの合計数の比率を決定する、請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
決定された線源分布と減衰マップとが、前記モンテカルロシミュレーションにおいて前記寄与に対して使用される、請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記散乱スケール変更プロセッサは、単一散乱シミュレーション（ＳＳＳ）を使用して散乱寄与の前記形状を決定する、請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記サイノグラム再構成プロセッサは、前記サイノグラムから線源分布マップを生成する、請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
減衰補正再構成プロセッサが、放射線減衰データから前記被検体の減衰マップを生成する、請求項１乃至９のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記モンテカルロシミュレーションは、前記比率が安定するまで行われる、請求項５乃至１０のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
イベントメモリに記憶されたイベントを検出するＰＥＴ検出器、をさらに含む請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記再構成プロセッサは、リストモードデータ上で動作する、請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記再構成プロセッサは、測定されたサイノグラム上で動作する、請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
画像処理の方法であって、
イメージング装置によってイメージング被検体に関して取得されたイメージングデータから生成される測定されたサイノグラムを処理するステップと、
散乱寄与の形状を表す散乱サイノグラムを作成するステップと、
散乱フラクションを決定し、前記散乱サイノグラムをスケール変更して、前記測定されたサイノグラム内の前記散乱寄与にマッチするスケール変更された散乱サイノグラムを生成するステップと、
前記イメージングデータを、散乱補正のための前記スケール変更された散乱サイノグラムを使用して画像表現へと再構成するステップと、
を含む方法。
【請求項１６】
前記イメージング装置は陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）スキャナであり、前記ＰＥＴスキャナによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータは同時イベントペアである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記イメージング装置は陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）スキャナであり、前記ＰＥＴスキャナによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータは同時イベントペアであること、
前記イメージング装置はガンマカメラであり、前記ガンマカメラによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータは単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）データであること、及び
前記イメージング装置は透過型コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナであり、前記ＣＴスキャナによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータはＣＴデータであること、
のうち１つである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
再構成すべき、前記イメージング装置によって生成される被検体の複数の同時イベントペアを生成するステップと、
前記同時イベントペアをサイノグラムに変換するステップと、
をさらに含む請求項１５乃至１７のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記モンテカルロシミュレーションは、各サイノグラムに対する寄与を、本来のイベントペアと散乱イベントペアとから決定する、請求項１５乃至１８のうちいずれか１項に記載の画像処理の方法。
【請求項２０】
前記散乱スケール変更プロセッサは、各サイノグラム内のイベントペアの合計数に対する散乱されたイベントペアの合計の比率を決定する、請求項１５乃至１９のうちいずれか１項に記載の画像処理の方法。
【請求項２１】
前記被検体の決定された線源分布と減衰マップとが、前記モンテカルロシミュレーションにおいて前記寄与に対して使用される、請求項１５乃至２０のうちいずれか１項に記載の画像処理の方法。
【請求項２２】
前記サイノグラムから線源分布マップを生成するステップ、
をさらに含む請求項１５乃至２１のうちいずれか１項に記載の画像処理の方法。
【請求項２３】
放射線減衰データから前記減衰マップを生成するステップ、
をさらに含む請求項１５乃至２２のうちいずれか１項に記載の画像処理の方法。
【請求項２４】
前記モンテカルロシミュレーションは、前記比率が安定するまで行われる、請求項２０乃至２３のうちいずれか１項に記載の画像処理の方法。
【請求項２５】
１又は複数のプロセッサに、請求項１５乃至２４のうちいずれか１項の方法を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項２６】
ＰＥＴスキャナを用いて、複数のイベントを生成するステップと、
散乱寄与をシミュレーションするように、前記の生成されたイベントに基づいてモンテカルロシミュレーションを利用するステップと、
前記シミュレーションに基づいて前記の複数の生成されたイベントを補正するステップと、
前記の補正されたイベントを再構成するステップと、
を含む画像処理の方法。
【請求項２７】
前記複数のイベントをサイノグラムに変換するステップと、
前記モンテカルロシミュレーションを用いて各サイノグラムに対する散乱寄与を推定するステップと、
をさらに含む請求項２６に記載の画像処理の方法。
【請求項２８】
散乱に起因する各サイノグラムの割合に基づいて各サイノグラムを調整するステップ、
をさらに含む請求項２７に記載の画像処理の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、診断イメージング分野に関する。本出願は、核医学スキャナにおける散乱の推定を速めることに特に応用され、これを特に参照して説明される。しかしながら、本出願は他の使用シナリオにも適用され、必ずしも前述された応用に限定されないことを理解されたい。
【背景技術】
【０００２】
核医学イメージングスキャナ、例えば、陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）スキャナにおいて、通常３０％以上の検出された同時イベントが、イメージングの間に少なくとも１回、散乱に直面する。散乱の量の正確な推定は、核医学画像再構成において重要である。大抵の市販のＰＥＴ画像再構成は、単一散乱シミュレーション（single-scatter  simulation；ＳＳＳ）法を利用して、散乱寄与（scatter  contribution）を推定する。この方法は、散乱されたイベントの大半が単一散乱であるとき、正確である。しかしながら、患者がより大柄であるとき、複数の散乱が、すべての散乱されたイベントのうち大部分に寄与する可能性がある。ゆえに、ＳＳＳはもはや正確ではなくなる。しかしながら、モンテカルロシミュレーションを通じて、散乱寄与の全体の形状は、複数の散乱の追加をもって大きく変わるものではないことが示されている。ゆえに、ＳＳＳは、複数の散乱からの寄与を補償するようにスケール変更されるべきである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ＰＥＴ画像再構成において、ＳＳＳのためのスケール変更係数を推定する一般的な方法は、ＳＳＳサイノグラムの「テール」部分を、測定されたサイノグラムにフィットさせることであり、これにおいて、テールは、サイノグラム内の、撮像された対象の外部に対応する部分を示す。この方法において、測定されたデータ内のテール部分には、散乱されたイベントからの寄与だけを含むことが仮定される。この仮定は、テールが利用可能であり、その中に十分な総数を含むとき、より小柄な患者に対して妥当である。しかしながら、より大柄な患者をスキャンするとき、テール部分はサイズにおいて減少し、あるいは消失する（切り詰められる）。テール部分がより小さいサイズである又は消失している場合、テールをフィットさせることで重大な誤差が含まれる可能性がある。図１に見られるように、結果的な画像２は、通常、大柄な患者の高集中領域４付近で、散乱の過剰減算に見舞われる。
【０００４】
正確な散乱推定のための別のアプローチは、完全なモンテカルロシミュレーションを行って、本来の寄与と散乱寄与との双方の形状を作成することである。このアプローチは、莫大な量の計算を必要とし、ゆえに市販の核医学イメージングシステムにしてはあまりに時間がかかる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本出願は、上述された課題及びその他を克服する新しい改良された方法及びシステムを提供する。
【０００６】
１つの態様に従い、画像処理装置が提供される。この画像処理装置は、イメージング装置によってイメージング被検体に関して取得されたイメージングデータから生成される測定されたサイノグラムを処理して、散乱寄与の形状を表す散乱サイノグラムを作成する散乱シミュレーションプロセッサを含む。散乱スケール変更プロセッサが、モンテカルロシミュレーションを利用して散乱フラクションを決定し、散乱サイノグラムをスケール変更して上記測定されたサイノグラム内の散乱寄与にマッチするスケール変更された散乱サイノグラムを生成する。再構成プロセッサが、イメージングデータを、散乱補正のためのスケール変更された散乱サイノグラムを使用して画像表現へと再構成する。
【０００７】
別の態様に従い、画像処理の方法が提供される。この画像処理の方法は、イメージング装置によってイメージング被検体に関して取得されたイメージングデータから生成される測定されたサイノグラムを処理するステップと、散乱寄与の形状を表す散乱サイノグラムを作成するステップと、散乱フラクションを決定し、散乱サイノグラムをスケール変更して、測定されたサイノグラム内の散乱寄与にマッチするスケール変更された散乱サイノグラムを生成するステップと、イメージングデータを、散乱補正のためのスケール変更された散乱サイノグラムを使用して画像表現へと再構成するステップと、を含む。
【０００８】
別の態様に従い、画像処理の方法が提供される。この画像処理の方法は、ＰＥＴスキャナを用いて、複数のイベントを生成するステップと、検出されたイベントペアが散乱に直面していた確率を決定するようにＳＳＳと短いモンテカルロシミュレーションとを利用するステップと、上記の複数の生成されたイベントを画像表現へと再構成するステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
１つの利点が、核医学スキャナにおける散乱寄与のより正確な推定にある。
【００１０】
別の利点が、核医学スキャナにおける散乱のより迅速な推定にある。
【００１１】
別の利点が、核医学スキャナのための改良された画像品質と定量的精度とにある。
【００１２】
別の利点が、短いモンテカルロシミュレーションを利用する散乱寄与推定にある。
【００１３】
別の利点が、散乱寄与推定におけるテールフィッティングを除去することにある。
【００１４】
別の利点が、より迅速な画像再構成にある。
【００１５】
別の利点が、改良された被検体スループットにある。
【００１６】
本発明のなおさらなる利点が、下記の詳細な説明を読んで理解した当業者において十分理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの配置と様々なステップ及びステップの配置との形式を取り得る。図面は、単に好適な実施形態を例示する目的のものであり、本発明を限定するものとみなされるべきではない。
【図１】テールフィッティングを利用するＳＳＳ散乱推定を用いた例示的な従来技術のＰＥＴ画像再構成である。
【図２】本出願に従うモンテカルロシミュレーションスケール変更を利用するＳＳＳ散乱推定を用いた例示的なＰＥＴ画像再構成である。
【図３】本出願に従うイメージングシステムの概略図である。
【図４】本出願に従う測定とシミュレーションされたデータとからのプロファイルの比較の概略図である。
【図５】本出願に従う画像処理の方法のフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明は、モンテカルロシミュレーションを利用して、各個別の患者のための測定されたＰＥＴデータにおいて、本来の（primary）光子ペアと散乱された光子ペアとにおける比率を迅速に導出する。モンテカルロシミュレーションは、線源分布と減衰マップとに基づく。導出された比率は、単一散乱シミュレーション（ＳＳＳ）から生成されるサイノグラムをスケール変更するために使用され、したがって、スケール変更されたサイノグラムは、測定されたサイノグラムの中の合計散乱に密接に近似する。図２に見られるとおり、短いモンテカルロシミュレーションから導出されるスケール変更係数を用いてＳＳＳを使用して再構成された結果的な画像６は、図１に見られたスキャナの過剰減算の問題を除去している。さらに、比率のみが必要とされるため、モンテカルロシミュレーションにおいて大量のイベントをシミュレーションする必要性がなくなり、ゆえに、必要とされる追加の計算時間が限られる。このようにして、ＰＥＴ再構成におけるより正確な散乱補正が、計算時間の大幅な増加なしに、すべての種々のサイズの撮像された対象について行われる。
【００１９】
図３を参照すると、マルチモダリティシステム１０が、第１のイメージングシステム、例えば機能的モダリティ、好ましくは核イメージングシステム１２と、第２のイメージングシステム、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ１４などの解剖学的モダリティとを含む。ＣＴスキャナ１４は、非回転ガントリ１６を含む。Ｘ線管１８が、回転ガントリ２０に取り付けられている。ボア２２が、ＣＴスキャナ１４の検査領域２４を定める。放射線検出器２６のアレイが回転ガントリ２０上に設けられて、Ｘ線管１８からの放射線を、Ｘ線が検査領域２４を横切った後、受信する。別法として、検出器２６のアレイは、非回転ガントリ１６上に位置付けられてもよい。当然ながら、磁気共鳴及び他のイメージングモダリティもまた考えられる。
【００２０】
機能的又は核イメージングシステム１２は、例示されている実施形態において、陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）スキャナ３０を含み、このスキャナ３０は、患者のアクセスを容易にするトラック３２に取り付けられることができる。当然ながら、ＳＰＥＣＴ、ＣＴ、核医学イメージング、機能磁気共鳴イメージング（ｆＭＲＩ）及び他のイメージングモダリティもまた考えられる。トラック３２は、被検体支持部又はカウチ３４の長手軸に平行に広がり、したがって、ＣＴスキャナ１４とＰＥＴスキャナ１２とが閉じたシステムを形成することを可能にする。モータ及び駆動部３６が備えられて、上記の閉じた位置の内外にＰＥＴスキャナ１２を動かす。検出器３８が、検査領域４２を定めるボア４０の周りに配置される。例示されているＰＥＴシステムにおいて、検出器３８は、固定のリング状に配置されているが、回転可能なヘッドもまた考えられる。ＳＰＥＣＴシステムにおいて、検出器３８は、通常、個々のヘッドに組み込まれ、個々のヘッドは、患者に対する回転動作及び半径方向動作を目的として取り付けられる。モータ及び駆動部４４又は同様のものは、検査領域２４、４２の中で、被検体支持部３４の長手方向動作と垂直調整とを提供する。共通の検査領域を備える単一の共有の閉システム内に取り付けられたＣＴシステム及びＰＥＴシステムもまた考えられる。
【００２１】
図３を参照すると、被検体を担体する被検体支持部３４は、ＣＴスキャナ１４の検査領域２４へと動かされる。ＣＴスキャナ１４は放射線減衰データを生成し、それから、このデータを減衰再構成プロセッサ６０が使用して放射線減衰データを減衰マップへと再構成し、減衰マップは減衰マップメモリ６２に記憶される。
【００２２】
患者支持部３４は、被検体を、ＰＥＴスキャナ１２内の、ＣＴイメージング領域２４内で撮像された位置と同一であると幾何学的及び機械的に予測される位置に動かす。ＰＥＴスキャンが始まる前、被検体は、放射性医薬品を注入される。ＰＥＴスキャニングにおいて、ガンマ線のペアが、検査領域４２内で陽電子消滅イベントにより作成されて、対向する方向に伝わる。ガンマ線が検出器３８に当たるとき、当たった検出器素子の場所と当たった時間とが記録される。トリガプロセッサ５２が、エネルギースパイク、例えば、パルス下の集積された領域、放射性医薬品により生成されたガンマ線のエネルギー特性について、各検出器３８を監視する。エネルギー又は集積された領域から、各イベントが、散乱されていないイベント又は散乱されたイベントとして識別される。トリガプロセッサ５２は、クロック５４を確認し、各々の検出されたガンマ線に、リーディングエッジ受信スタンプの時刻を用いてタイムスタンプを付ける。ＰＥＴイメージングにおいて、タイムスタンプ、エネルギー推定及び検出器位置推定は、最初、イベント検証プロセッサ５６により使用されて、同時イベント（coincident  event）が存在するかどうかが判定される。同時イベントのうち認められたペアが、応答線（lines  of  response；ＬＯＲ）を定める。いったんイベントペアがイベント検証プロセッサ５６により検証されると、ＬＯＲは、そのタイムスタンプと共にイベント記憶バッファ５８に渡され、イベント記憶バッファ５８内のリストに、イベントデータとして、すなわちリストモードデータとして記憶される。
【００２３】
サイノグラム再構成プロセッサ６４が、検証されたペアを、被検体の画像表現へと再構成する。１つの実施形態において、サイノグラム再構成プロセッサ６４は、検証されたペアをサイノグラムへと変換し、減衰マップメモリ６２に記憶された減衰データにアクセスし、サイノグラムを、減衰補正された線源分布マップへと再構成する。減衰補正された線源分布マップは、線源マップメモリ６６に記憶される。さらに、リストモードで順序付けられたサブセットの期待値最大化（list-mode  ordered  subsets  expectation  maximization）（ＯＳＥＭ）などのリストモードを直接用いて動作するアルゴリズと飛行時間（ＴＯＦ）再構成を用いたリストモード再構成となどを含む他の再構成アルゴリズムが使用されてよいと考えられる。
【００２４】
散乱シミュレーションプロセッサ６８が、決定された線源分布マップと減衰マップとを利用して、散乱サイノグラムの形状を生成する。散乱スケール変更プロセッサ７２もまた、決定された線源分布マップと減衰マップとを利用して、短いモンテカルロシミュレーションを用いて散乱寄与の比率を生成する。１つの実施形態において、モンテカルロシミュレーションは、算出される比率が安定するまで行われる。いったん比率が安定すると、モンテカルロシミュレーションは終了されて、処理時間を低減させることができる。ＳＳＳサイノグラムは、スケール変更されて、スケール変更された散乱サイノグラムを定める。再構成プロセッサ７４が、スケール変更された散乱サイノグラムを利用し、イベントペアを、減衰及び散乱補正を用いて、最終的な再構成された画像へと再構成する。最終的な再構成された画像は、画像メモリ７６に記憶され、ディスプレイ装置７８上でユーザに対して表示され、印刷され、後の使用のために保存されるなどする。
【００２５】
具体的に、測定されたイベントデータ（ランダム補正後のもの）には、本来の同時イベントと散乱された同時イベントとを含む。散乱シミュレーションプロセッサ６８における単一散乱シミュレーション（ＳＳＳ）は、所与の線源分布と対応する減衰マップとから、単一の散乱をモデル化する。散乱スケール変更プロセッサ７２は、線源分布と対応する減衰マップとを使用してモンテカルロシミュレーションを用いてスケール係数を決定する。モンテカルロシミュレーションにおいて、複数の光子ペアが、線源分布に従って生成される。減衰マップ内の各光子の軌道は、光子が撮像された対象から抜け出るまで追跡される。抜け出た光子は、検出器にぶつかる可能性があり、ゆえに検出される。陽電子消滅からの双方の光子が検出された場合、同時イベントが登録される。このイベントは、光子のいずれも散乱に直面しなかった場合、本来のものとしてラベル付けされる。このイベントは、光子の１又は双方が減衰媒体の中で１又は複数のコンプトン散乱に直面した場合、散乱されたものとしてラベル付けされる。合計の検出された散乱されたイベントと合計の検出されたイベントとの比率が、散乱フラクションを表す。散乱フラクションは、陽電子消滅の数と共に変化し、最終的に一定値ｒscに安定する。モンテカルロシミュレーションから取得される散乱フラクションは、測定された同時イベント内の実際の散乱フラクションの良好な近似である。それから、ＳＳＳサイノグラムのためのスケール変更係数は、下記の式により取得される：
ｋ＝ｒsc＊Ｔmeasured/ＴSSS      （１）、
ここで、Ｔmeasuredは、測定されたサイノグラム内の合計総数であり、ＴSSSは、ＳＳＳサイノグラム内の合計総数である。ＳＳＳサイノグラムは、ｋによりスケール変更されて、推定された散乱サイノグラムを作成する。再構成プロセッサ７４は、スケール変更されたＳＳＳサイノグラムを利用し、最終的な再構成された画像を再構成する。
【００２６】
図４に例示されているのは、測定されたデータ（ランダム補正後のもの）とモンテカルロシミュレーションされたデータとモンテカルロシミュレーションされた散乱データと上記で説明されたスケール変更係数を用いてスケール変更された後のＳＳＳ散乱データとから取得されたサイノグラムによる線プロファイル８０である。図示されるとおり、（１）モンテカルロシミュレーション結果は、測定されたデータにマッチし、（２）ＳＳＳシミュレーションは、モンテカルロシミュレーションから導出される合計散乱にマッチする。
【００２７】
トリガプロセッサ５２、イベント検証プロセッサ５６、減衰再構成プロセッサ６０、サイノグラム再構成プロセッサ６４、散乱シミュレーションプロセッサ６８及び散乱スケール変更プロセッサ７２は、プロセッサを含み、例えば、上記で説明されたオペレーションを行うためのソフトウェアを実行するように構成されたマイクロプロセッサ又は他のソフトウェア制御装置を含む。通常、ソフトウェアは、プロセッサによる実行のための有形メモリ又はコンピュータ読取可能媒体上に担体される。コンピュータ読取可能媒体の種類には、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及び同様のものなどのメモリを含む。プロセッサの他の実装もまた考えられる。ディスプレイコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＦＰＧＡ及びマイクロコントローラが、プロセッサの機能を提供するために実装され得る例示的な他の種類のコンポーネントの例である。実施形態は、プロセッサによる実行のためのソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの何らかの組み合わせを用いて実施することができる。
【００２８】
図５は、画像処理の一方法を例示する。ステップ１００において、減衰データが検査領域から受信される。ステップ１０２において、減衰マップが、受信した減衰データから再構成される。ステップ１０４において、潜在的な放射線イベントが、検査領域から受信される。ステップ１０６において、タイムスタンプが、受信したイベントに割り当てられる。ステップ１０８において、同時イベントを検出するために、検証基準が適用される。ステップ１１０において、同時イベントの検証されたペアが、ＬＯＲとして定められる。ステップ１１２において、再構成プロセッサが、検証されたペアをサイノグラムに変換する。ステップ１１４において、再構成プロセッサが、サイノグラムを、減衰補正された線源分布マップへと再構成する。ステップ１１６において、散乱シミュレーションプロセッサが、決定された線源分布マップと減衰マップとを利用して散乱サイノグラムの形状を生成する。ステップ１１８において、散乱スケール変更プロセッサが、決定された線源分布マップと減衰マップとを利用して短いモンテカルロシミュレーションを用いて散乱寄与の比率を生成し、測定されたサイノグラム内の散乱寄与にマッチするように散乱サイノグラムをスケール変更する。ステップ１２０において、再構成プロセッサが、スケール変更された散乱サイノグラムと測定された同時イベント又はサイノグラムとを利用して最終的な再構成された画像を再構成する。
【００２９】
本発明は、好適な実施形態を参照して説明されている。変更及び変形が、前述の詳細な説明を読んで理解した他者において生じ得る。本発明は、こうした変更及び変形が添付される請求項又はその均等物の範囲に入る限り、すべてのこうした変更及び変形を含むものとみなされることが意図される。
【図１】
2015522803.tif 000003
【図２】
2015522803.tif 000004
【図３】
2015522803.tif 000005
【図４】
2015522803.tif 000006
【図５】
2015522803.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成26年11月25日(2014.11.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージング装置によってイメージング被検体に関して取得されたイメージングデータから生成される測定されたサイノグラムを処理して、散乱寄与の形状を表す散乱サイノグラムを作成する散乱シミュレーションプロセッサと、
モンテカルロシミュレーションを利用して散乱フラクションを決定し、前記散乱サイノグラムをスケール変更して前記測定されたサイノグラム内の前記散乱寄与にマッチするスケール変更された散乱サイノグラムを生成する散乱スケール変更プロセッサと、
前記イメージングデータを、散乱補正のための前記スケール変更された散乱サイノグラムを使用して画像表現へと再構成する再構成プロセッサと、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記散乱スケール変更プロセッサは、初期線源分布から光子イベントをモンテカルロシミュレーションし、及び減衰マップを通じて前記のシミュレーションされた光子イベントの軌道をモンテカルロシミュレーションして、散乱される光子イベントを決定し、シミュレーションされた光子イベントの合計数に対する前記のシミュレーションされた散乱される光子イベントの合計数の比率を決定し、前記比率は前記散乱フラクションである、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記再構成プロセッサは、前記イメージングデータを、減衰マップを使用して初期線源分布へと最初に再構成し、前記散乱スケール変更プロセッサは、
ａ）前記モンテカルロシミュレーションを用いて、前記初期線源分布を使用し、及び前記減衰マップを通じて各々のシミュレーションされる光子イベントの軌道を追跡して、複数のシミュレーションされる光子イベントペアをシミュレーションして、各々のシミュレーションされた光子イベントペアのうち双方のシミュレーションされた光子イベントが検出器場所に当たったかどうかと各々の検出されたシミュレーションされた光子イベントペアのうちどちらかのシミュレーションされた光子イベントが散乱されたかどうかとを判定し、
ｂ）（ｉ）検出器位置に当たり、かつ前記のシミュレーションされた光子イベントのうち１又は複数が散乱された、前記のシミュレーションされた光子イベントペアの合計数の、（ｉｉ）双方が検出器位置に当たった前記の散乱された光子イベントペアの合計数に対する比率を決定し、前記比率は前記散乱フラクションである、
ように構成される、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記イメージング装置はガンマカメラであり、前記ガンマカメラによって前記イメージング被検体から取得される前記イメージングデータは単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）データであり、
前記再構成プロセッサは、前記イメージングデータを、減衰マップを使用して初期線源分布へと最初に再構成し、前記散乱スケール変更プロセッサは、
ａ）前記モンテカルロシミュレーションを用いて、前記初期線源分布を使用し、及び前記減衰マップを通じて各々のシミュレーションされる光子イベントの軌道を追跡して、複数のシミュレーションされる光子イベントをシミュレーションして、各々のシミュレーションされた光子イベントが検出器場所に当たったかどうかと各々のシミュレーションされた光子イベントが散乱されたかどうかとを判定し、
ｂ）（ｉ）検出器位置に当たり、かつ散乱された前記のシミュレーションされた光子イベントの合計数の、（ｉｉ）検出器位置に当たった前記のシミュレーションされた光子イベントの合計数に対する比率を決定し、前記比率は前記散乱フラクションである、
ように構成される、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記散乱スケール変更プロセッサは、前記モンテカルロシミュレーションのステップと前記比率を決定するステップとを反復的に繰り返すようにさらに構成される、請求項２乃至４のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
イメージング装置によって生成される被検体のイメージングデータをサイノグラムに変換するサイノグラム再構成プロセッサであり、前記サイノグラムから前記初期線源分布を生成する、サイノグラム再構成プロセッサ、
をさらに含む請求項２乃至５のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記散乱スケール変更プロセッサは、単一散乱シミュレーション（ＳＳＳ）を使用して散乱サイノグラムの形状を決定する、請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処理の方法であって、
イメージング装置によってイメージング被検体に関して取得されたイメージングデータから生成される測定されたサイノグラムを処理するステップと、
散乱寄与の形状を表す散乱サイノグラムを作成するステップと、
散乱フラクションを決定し、前記散乱サイノグラムをスケール変更して、前記測定されたサイノグラム内の前記散乱寄与にマッチするスケール変更された散乱サイノグラムを生成する、決定するステップと、
前記イメージングデータを、散乱補正のための前記スケール変更された散乱サイノグラムを使用して画像表現へと再構成するステップと、
を含む方法。
【請求項９】
前記散乱フラクションを決定するステップは、
初期線源分布から光子イベントをモンテカルロシミュレーションし、及び減衰マップを通じて前記のシミュレーションされた光子イベントの伝播をモンテカルロシミュレーションして、散乱される光子イベントを決定する、モンテカルロシミュレーションするステップと、シミュレーションされた光子イベントの合計数に対する、シミュレーションされた散乱される光子イベントの合計数の比率を決定するステップと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記イメージングデータを、減衰マップを使用して初期線源分布へと最初に再構成するステップ、をさらに含み、前記散乱フラクションを決定するステップは、
前記初期線源分布を使用し、及び前記減衰マップを通じて各々のシミュレーションされる光子イベントの軌道を追跡して、複数のシミュレーションされる光子イベントペアをモンテカルロシミュレーションして、各々のシミュレーションされた光子イベントペアのうち双方のシミュレーションされた光子イベントが検出器場所に当たったかと各々の検出されたシミュレーションされた光子イベントペアのうちどちらかのシミュレーションされた光子イベントが散乱されたかとを判定する、モンテカルロシミュレーションするステップと、
（ｉ）検出器位置に当たり、かつ前記光子イベントのうち１又は複数が散乱された、前記のシミュレーションされた光子イベントペアの数の、（ｉｉ）双方が検出器位置に当たった前記の散乱された光子イベントペアの合計数に対する比率を決定するステップであり、前記比率は前記散乱フラクションである、ステップと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記イメージングデータは、単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）データであり、前記再構成プロセッサは、前記のＳＰＥＣＴイメージングデータを、減衰マップを使用して初期線源分布へと最初に再構成し、前記散乱のスケール変更は、
前記初期線源分布を使用し、及び前記減衰マップを通じて各々のシミュレーションされる光子イベントの軌道を追跡して、複数のシミュレーションされる光子イベントをモンテカルロシミュレーションして、各々のシミュレーションされた光子イベントが検出器場所に当たったかどうかと各々のシミュレーションされた光子イベントが散乱されたかどうかとを判定する、モンテカルロシミュレーションするステップと、
検出器位置に当たったシミュレーションされた光子イベントの合計数に対する、検出器位置に当たり、かつ散乱された前記のシミュレーションされた光子イベントの数の比率を決定するステップであり、前記比率は前記散乱フラクションである、ステップと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記比率が安定するまで、前記モンテカルロシミュレーションするステップと前記比率を決定するステップとを繰り返すステップと、それから前記散乱サイノグラムをスケール変更するステップと、をさらに含む請求項９乃至１１のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
単一散乱シミュレーション（ＳＳＳ）を使用して前記散乱寄与の前記形状を決定するステップ、をさらに含む請求項８乃至１２のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
放射線減衰データから減衰マップを生成するステップ、
をさらに含む請求項８乃至１３のうちいずれか１項に記載の画像処理の方法。
【請求項１５】
１又は複数のプロセッサに、請求項８乃至１３のうちいずれか１項の方法を実行させるコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
2015522803.tif 000008
2015522803.tif 000009