(57)【要約】【課題】ダークバンドアーチファクトを減少し得る散乱補正装置及び散乱補正方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る散乱補正装置は、投影データの散乱補正のための装置であり、処理回路を備えている。処理回路は、投影データに基づいて一次ビーム推定値の現在の値Ｐnを計算し、一次ビーム推定値の現在の値Ｐn及び散乱関数ＳＦ（Ｐn）を使用して散乱推定値の現在の値Ｓnを計算するように構成されている。散乱関数ＳＦ（Ｐn）は、観測されたＸ線散乱を予測し、一次ビーム推定値の現在の値Ｐnがゼロになる限度では散乱がゼロより大きい、任意の所定の関数である。【選択図】    図１
2016198505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投影データの散乱補正のための散乱補正装置であって、
前記投影データに基づいて一次ビーム推定値の現在の値Ｐnを計算し、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐn及び散乱関数ＳＦ（Ｐn）を使用して散乱推定値の現在の値Ｓnを計算するように構成された処理回路を備え、
前記散乱関数ＳＦ（Ｐn）は、観測されたＸ線散乱を予測し、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnがゼロになる限度では散乱がゼロより大きい、任意の所定の関数である、
散乱補正装置。
【請求項２】
前記処理回路は、前記一次ビーム推定値の前値Ｐn-1と投影データＴとの積を分子に、前記一次ビーム推定値の前値Ｐn-1と前記散乱推定値の前値Ｓn-1との和を分母に有する比として、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnを計算するようにさらに構成される、請求項１に記載の散乱補正装置。
【請求項３】
前記処理回路は、ゼロと１の間のあらかじめ定義された値Ｐ1及び前記散乱関数ＳＦ（Ｐn）を使用して前記散乱推定値Ｓnを計算するようにさらに構成されており、
前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnが前記あらかじめ定義された値Ｐ1未満のとき、前記散乱関数ＳＦ（Ｐn）は一次関数であり、前記一次関数は、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnがゼロであるとき、非ゼロ値を有し、
前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnが前記あらかじめ定義された値Ｐ1以上のとき、前記散乱関数ＳＦ（Ｐn）は、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnと前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnの対数との積を含む、請求項２に記載の散乱補正装置。
【請求項４】
前記処理回路は、前記散乱関数ＳＦ（Ｐn）と平滑化関数Ｇとの畳み込みを使用して前記散乱推定値の現在の値Ｓnを計算するようにさらに構成され、
前記平滑化関数Ｇは、コヒーレント散乱プロセスとインコヒーレント散乱プロセスの両方を表すダブルガウスカーネルである、請求項３に記載の散乱補正装置。
【請求項５】
前記処理回路は、反復ループを実行するようにさらに構成されており、
前記反復ループの各反復は、前記一次ビーム推定値の計算と前記散乱推定値の計算とを含む、請求項１に記載の散乱補正装置。
【請求項６】
前記処理回路は、あらかじめ定義された収束基準が満たされるとき前記反復ループを停止するようにさらに構成される、請求項５に記載の散乱補正装置。
【請求項７】
処理回路を使用して投影データにおける散乱を補正する散乱補正方法であって、
前記投影データに基づいて一次ビーム推定値の現在の値Ｐnを前記処理回路によって計算する一次ビーム推定値計算ステップと、
前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐn及び散乱関数ＳＦ（Ｐn）を使用して散乱推定値の現在の値Ｓnを計算する散乱推定値計算ステップと
を備え、
前記散乱関数ＳＦ（Ｐn）は、観測されたＸ線散乱を予測し、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnがゼロになる限度では散乱がゼロより大きい、任意の所定の関数である、
散乱補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、散乱補正装置及び散乱補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、Ｘ線投影画像は、多数の散乱放射成分を含む。この散乱放射は、２次元検出器を使用する３次元イメージングにおいてコンピュータ断層撮影（ＣＴ）値の精度を大きく低下させる。Ｘ線診断装置で使用されるフラットパネル検出器のような２次元検出器は、散乱放射を抑制するために、散乱放射線除去グリッドを使用する。散乱放射の抑制は、散乱補正アルゴリズムを使用して投影データを後処理することによってさらに改善可能である。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置では、散乱補正アルゴリズムは、散乱抑制グリッドとともに、残留散乱のために、散乱抑制グリッド単独と比較して優れた画像を生じる。散乱放射補正は、２次元検出器を使用する３次元イメージングを使用することによって、低コントラスト情報を抽出するために、たとえば軟部組織を撮影するために不可欠である。
【０００３】
散乱抑制は、上記で与えられた、投影画像の画質を改善するために散乱抑制グリッドおよび散乱放射補正について説明し、異なる投影角度における一連の投影画像に対するコンピュータ断層撮影から取得される再構成された画像の画質を改善することについても論じる例に加えて、散乱抑制は、２次元検出器を使用する３次元ＣＴイメージング以外の測定ジオメトリにとっても重要であり得る。たとえば、本明細書で論じられる概念および方法は、１次元検出器を使用する２次元ＣＴイメージングの測定ジオメトリにも適用される。散乱補正の方法は、投影データがＣＴ再構成に使用されないときにも適用可能である。
【０００４】
散乱を起こす被検体の存在下でのＸ線ビームは、一次Ｘ線ビームＰ（ｘ，ｙ）および散乱されたＸ線ビームＳ（ｘ，ｙ）としてモデル化可能であり、投影データＴ（ｘ，ｙ）は、これら２つの合成物である。
【０００５】
【数１】
2016198505.tif 000003
【０００６】
前方散乱モデルを使用すると、散乱放射Ｓ（ｘ，ｙ）は、散乱関数ＳＦ（Ｐ（ｘ，ｙ））に基づく式
【０００７】
【数２】
2016198505.tif 000004
【０００８】
によって与えられ、ここで、
【０００９】
【数３】
2016198505.tif 000005
【００１０】
は、ダブルガウスカーネルである平滑化関数であり、一方の項はコヒーレント（レイリー）散乱を表し、他方の項はインコヒーレント（コンプトン）散乱を表す。記号「＊」は畳み込み演算子を表す。係数Ａ1を有する項は、レイリー散乱をモデル化することによって取得され、係数Ａ2を有する項は、コンプトン散乱をモデル化することによって取得される。ダブルガウスカーネルは、レイリー散乱およびコンプトン散乱の物理的性質を表すことに加えて、撮像デバイスのジオメトリおよび散乱抑制グリッドの有効性などの要因も表す。たとえば、α1およびα2の値は、散乱抑制グリッドのアスペクト比に依存する。「アスペクト比」とは、グリッドの開口に対するグリッドの高さである。一実装形態では、ＣアームＡＳＧ（散乱線除去グリッド）において、アスペクト比は約１０：１とすることができる。一方、診断ＣＴスキャナでは、アスペクト比は約３０：１とすることができる。これらの例示的なアスペクト比は非限定的な例である。
【００１１】
上記の式を仮定すれば、全ビームＴ（ｘ，ｙ）は、既知の一次ビームＰ（ｘ，ｙ）から直接計算可能であるが、既知の全ビームＴ（ｘ，ｙ）から一次ビームＰ（ｘ，ｙ）を分析的に計算することは不可能である。したがって、従来の技法は、その内容が参照により本明細書に組み込まれる米国特許第７，９１２，１８０号によって論じられるように、逐次近似方法を使用して
【００１２】
【数４】
2016198505.tif 000006
【００１３】
を最小にすることによって一次ビームＰg（ｘ，ｙ）の推定値を計算し、ここで、Ｔg（ｘ，ｙ）は、Ｐg（ｘ，ｙ）に基づいて計算された合成像であり、
【００１４】
【数５】
2016198505.tif 000007
【００１５】
によって表され得、ここで、Ｓg（ｘ，ｙ）＝−Ｐg（ｘ，ｙ）ｌｏｇＰg（ｘ，ｙ）＊Ｇ2（ｘ，ｙ）である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】米国特許第７，９１２，１８０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
以上のような前方散乱モデルは、通常は特に問題ないが、本発明者の検討によれば、ダークバンドアーチファクトを減少させる余地があると考えられる。補足すると、従来の前方散乱モデルに用いられる散乱関数は、単一の散乱および小さな散乱角度を仮定しており、一次ビーム透過がゼロになるにつれて散乱が線形的にゼロに近づく。しかしながら、経験的には、一次ビームがほとんどないくらいに小さくなったときですら、依然として残留散乱が存在することがある。本発明者の検討によれば、従来の前方散乱モデルは、このような残留散乱を散乱関数に反映させることにより、ダークバンドアーチファクトを減少させる余地があると考えられる。
【００１８】
目的は、ダークバンドアーチファクトを減少し得る散乱補正装置及び散乱補正方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
実施形態に係る散乱補正装置は、投影データの散乱補正のための装置であり、処理回路を備えている。
【００２０】
前記処理回路は、前記投影データに基づいて一次ビーム推定値の現在の値Ｐnを計算し、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐn及び散乱関数ＳＦ（Ｐn）を使用して散乱推定値の現在の値Ｓnを計算するように構成されている。
【００２１】
前記散乱関数ＳＦ（Ｐn）は、観測されたＸ線散乱を予測し、前記一次ビーム推定値の現在の値Ｐnがゼロになる限度では散乱がゼロより大きい、任意の所定の関数である。
【００２２】
実施形態およびそれに付随する利点の多くのより完全な理解は、添付の図面とともに考慮された場合、以下の詳細な説明を参照すれば、より良く理解されるので、容易に得られるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】散乱補正方法の一実装形態の流れ図。
【図２】コンピュータ断層撮影システムの一実装形態の概略図。
【図３】コンピュータ断層撮影システムの一実装形態を示す図。
【図４】新規な散乱関数のプロットを示す図。
【図５】散乱放射補正回路の一実装形態の概略図。
【図６】エネルギー積分型検出器と光子計数検出器の両方を含むコンピュータ断層撮影システムの一実装形態の概略図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
一実施形態では、投影データの散乱補正のための散乱補正装置であって、（１）投影データに基づいて一次ビーム推定値Ｐnを計算し、（２）散乱関数ＳＦ（Ｐn）と平滑化関数Ｇとの畳み込みを使用して散乱推定値Ｓnを計算する、ここにおいて、Ｐnは現在の一次ビーム推定値、Ｓnは現在の散乱推定値、ＳＦ（Ｐn）は、現在の一次ビーム推定値の関数であり、範囲０≦Ｐn＜１にわたってゼロよりも大きい、所定の散乱関数である、ように構成された処理回路を備える散乱補正装置が提供される。
【００２５】
別の実施形態では、処理回路は、
【００２６】
【数６】
2016198505.tif 000008
【００２７】
に従って一次ビーム推定値を計算するようにさらに構成され、ここにおいて、Ｐn-1は一次ビーム推定値の前値、Ｓn-1は散乱推定値の前値、Ｔは投影データである。
【００２８】
別の実施形態では、処理回路は、
【００２９】
【数７】
2016198505.tif 000009
【００３０】
によって与えられる所定の散乱関数を使用して散乱推定値を計算するようにさらに構成され、ここにおいて、Ｐ1はゼロと１の間のあらかじめ定義された値である。
【００３１】
一実施形態では、平滑化関数は、
【００３２】
【数８】
2016198505.tif 000010
【００３３】
によって与えられ、ここにおいて、Ａ1、α1、Ａ2、およびα2は所定の値である。
【００３４】
別の実施形態では、処理回路は、反復ループを実行するようにさらに構成され、ここにおいて、反復ループの各反復は、一次ビーム推定値の計算と散乱推定値の計算とを含む。処理回路は、あらかじめ定義された収束基準が満たされるとき反復ループを停止するようにさらに構成される。
【００３５】
次に図面を参照すると、同じ参照番号はいくつかの図面を通して同一の部分または対応する部分を指定する。図１は、散乱Ｓ（ｘ，ｙ，θ）の存在下で投影データＴ（ｘ，ｙ，θ）から一次ビームＰ（ｘ，ｙ，θ）を抽出する反復散乱補正方法１００を示す。角度θは、投影測定が行われる方向を指定し、ｘおよびｙは、投影データを検出する検出器の場所である。散乱がないとき（すなわち、一次ビームＰ（ｘ，ｙ，θ）が投影データＴ（ｘ，ｙ，θ）に等しいとき）、投影データは
【００３６】
【数９】
2016198505.tif 000011
【００３７】
によって与えられ、ここで、ＥはＸ線エネルギー、Ｉ0（Ｅ）はＸ線ビームのエネルギースペクトルの関数としての入射強度、μ（ｌ，Ｅ）はエネルギーＥおよび位置ｌの関数としてのＸ線吸収係数、ｌ（ｘ，ｙ，θ）は、投影角度がθであるとき位置（ｘ，ｙ）のところで検出器素子で終わる光線の軌道に沿った位置である。Ｘ線ビームが、単色として近似可能であるとき、吸収は、
【００３８】
【数１０】
2016198505.tif 000012
【００３９】
を取得する対数変換ステップによって取得可能である。強度／放射照度ではなく吸収がＣＴ画像再構成に使用されるので、画像再構成の文脈において、「投影データ」という語句は、対数変換ステップを受けた後の生データを指す。「投影データ」という語句は、対数変換ステップの前の強度／放射照度測定値について説明するためにも使用可能であり、「投影データ」という語句が使用される文脈が明確に指定されないかぎり、曖昧さをもたらす。ここで、本明細書における議論は、主に散乱補正に重点を置き、実際の画像再構成にはあまり重点を置かないので、「投影データ」は、対数変換の前の強度／放射照度測定値を意味する。ここで、議論はまた、一般性を失うことなく、（撮影された被検体がＸ線周波数における利得を示すまたは散乱がいくつかの領域にわたって吸収を上回るという、可能性が低いケースを除いて）一次ビームＰ（ｘ，ｙ，θ）、投影データＴ（ｘ，ｙ，θ）、および散乱Ｓ（ｘ，ｙ，θ）の各々がゼロと１の間の値を有するように、一次ビームＰ（ｘ，ｙ，θ）、投影データＴ（ｘ，ｙ，θ）、および散乱Ｓ（ｘ，ｙ，θ）は各々、入射強度によって正規化されると想定する。
【００４０】
図１では、方法１００は、ループ変数ｎを初期化し、散乱推定値Ｓn（ｘ，ｙ，θ）と一次ビーム推定値Ｐn（ｘ，ｙ，θ）とを初期化することによって、ステップＳ１０２から始まる。
【００４１】
方法１００の第２のステップＳ１０４は、ループ変数ｎを増分する。
【００４２】
方法１００の第３のステップＳ１０６は、式
【００４３】
【数１１】
2016198505.tif 000013
【００４４】
を使用して現在の一次ビーム推定値Ｐn（ｘ，ｙ，θ）を取得する目的で、一次ビーム推定値を更新するために、散乱の前の推定値Ｓn-1（ｘ，ｙ，θ）と前の一次ビームＰn-1（ｘ，ｙ，θ）を使用する。
【００４５】
方法１００の第４のステップＳ１０８は、式
【００４６】
【数１２】
2016198505.tif 000014
【００４７】
を使用して散乱推定値Ｓn（ｘ，ｙ，θ）を更新するために現在の一次ビーム推定値Ｐn（ｘ，ｙ，θ）を使用し、ここで、ＳＦ（・）は散乱関数、記号「＊」は畳み込み演算を表し、
【００４８】
【数１３】
2016198505.tif 000015
【００４９】
は、ダブルガウスカーネルである平滑化関数であり、一方の項はコヒーレント（レイリー）散乱を表し、他方の項はインコヒーレント（コンプトン）散乱を表す。散乱関数ＳＦ（・）は、本明細書において図４を参照しながら論じられる。すなわち、第４のステップＳ１０８では、レイリー散乱項とコンプトン散乱項とを含む平滑化関数と、一次ビーム推定値の関数である散乱関数とを畳み込むことにより、散乱推定値が計算される。
【００５０】
方法１００の第５のステップＳ１１０は、あらかじめ定義された収束基準が満たされているかどうか問い合わせることによって、一次ビーム推定値Ｐn（ｘ，ｙ，θ）が収束したかどうか問い合わせる。たとえば、収束基準は、現在の一次ビーム推定値と前の一次ビーム推定値の差のバナッハ空間距離尺度（Banach space distance measure）（たとえば、差の２乗平均平方根）があらかじめ定義された値よりも小さいかどうかとすることができる。収束基準が満たされる場合、方法１００はステップＳ１１２に進む。そうでない場合、方法１００は、散乱の推定値と一次ビームの推定値とを更新するために、ループしてステップＳ１０４に戻る。このような一次ビーム推定値および散乱推定値の逐次近似によって、収束基準を満たす一次ビーム推定値の現在の値Ｐnが得られる。
【００５１】
方法１００の最終ステップＳ１１２は、一次ビーム推定値の現在の値Ｐn（ｘ，ｙ，θ）を一次ビームの最終値として報告する。散乱の現在の値Ｓn（ｘ，ｙ，θ）が画像再構成プロセスまたは他の後処理アルゴリズムで使用される場合、この値も報告可能である。
【００５２】
一実装形態では、各新しい投影角度θ＋Δθに対して、方法１００は、前の散乱補正計算の終わりに前の散乱値Ｓprev＝Ｓn（ｘ，ｙ，θ）を記憶する。次いで、前の散乱値が、現在の散乱補正計算Ｓ0（ｘ，ｙ，θ＋Δθ）＝Ｓprevを開始するために使用される。投影角度間の差は一般に小さいので、現在の散乱補正計算を開始するために前の散乱値Ｓprevを使用することは、多くの場合、散乱がない、すなわちＳ0（ｘ，ｙ，θ＋Δθ）＝０と想定して各散乱補正計算を開始するよりも迅速な収束をもたらす。
【００５３】
図２は、Ｘ線診断装置２００の構成を示す。Ｘ線診断装置２００は、撮影ガントリ２０２と、撮影制御回路２０４と、メモリ２０６と、モニタ２０８と、入力デバイス２１０と、再構成処理回路２１２と、画像処理回路２１４と、データ前処理回路２１５の一部である散乱放射補正回路２１６とを備え、ここで、「回路」という用語は、プログラム命令を実行する中央処理装置（ＣＰＵ）と、またはＦＰＧＡなどの特殊目的ハードウェア回路もしくは他の専用回路と解釈可能である。一実装形態では、Ｘ線診断装置２００からのデータは、コンピュータ断層撮影を使用した再構成のためにデータを準備するためにデータを最初に処理するデータ前処理回路２１５を用いて、ほぼ時系列で処理可能である。次に、再構成処理回路２１２が、各画像ボクセル（ボリュームピクセル）内の吸収を表す画像を作成するために、投影ドメイン内の前処理されたデータに対して動作する。次に、再構成された画像は、画像をレンダリングする、画像をフィルタリング／平滑化する、画像に着色（false coloring）を追加するなどのために、画像処理回路２１４を使用して、後処理可能である。一実装形態では、再構成処理回路２１２、画像処理回路２１４、およびデータ前処理回路２１５の処理の間でデータ処理に重複が存在することがある。たとえば、画像処理回路２１４が再構成処理回路２１２と重複することがあり、画像処理は、ＣＴ再構成アルゴリズム中に付加的な処理ステップも含む。
【００５４】
図３は、撮影ガントリ２０２の外観の非限定的な例を示す。図３に示されるように、撮影ガントリ２０２は、Ｘ線管３０２と、Ｘ線検出器３０４と、Ｃアーム３０６と、スタンド３０８と、高電圧発生器３１０と、寝台３１２と、Ｘ線停止デバイス３１４とを含む。図３は、散乱補正方法が使用可能であるＣＴシステムの一例である。散乱補正方法は、たとえば、診断ＣＴシステム、インターベンションＣＴシステム、光子積分型検出器を使用するシステム、心臓スキャナ、頭部スキャナ、および全身スキャナ、回転管（spinning-tube）ＣＴスキャナ、マルチスライスＣＴシステムを含むＣＴイメージングに使用される他のＸ線撮像ジオメトリにも適用可能である。そのうえ、本明細書で論じられる散乱抑制および補正の方法は、ＣＴ再構成に使用されない、Ｘ線撮影イメージングおよび蛍光透視イメージングなどの投影測定にも適用される。すなわち、散乱抑制および補正の方法は、投影画像はそれ自体で終了するにせよ、ＣＴ再構成を目的とするにせよ、何らかの他の目的が意図されるにせよ、投影測定の意図される用途に関係なく、任意のＸ線投影測定に適用可能である。
【００５５】
高電圧発生器３１０は、Ｘ線管３０２の電極間に印加される高電圧を生成し、Ｘ線管３０２の陰極フィラメントに供給されるフィラメント電流も生成する。Ｘ線管３０２は、高電圧と高フィラメント電流とを受けると、Ｘ線を生成する。Ｘ線停止デバイス３１４は、Ｘ線管３０２によって生成されたＸ線を整形する。Ｘ線検出素子３０４は、入射Ｘ線を直接的または間接的に電荷に変換する複数の検出素子（ピクセル）の２次元配列とすることができる。Ｘ線管３０２は、たとえば、床上形Ｃアーム３０６の一端に取り付けられる。Ｘ線検出器３０４は、Ｃアーム３０６の他端に取り付けられる。Ｘ線検出素子３０４は、寝台３１２に載せられた検査されるべき被検体ＯＢＪを通してＸ線管３０２と向かい合う。Ｃアーム３０６は、スタンド３０８上に回転可能に支持される。Ｃアーム３０６を回転させながら被検体ＯＢＪに対して撮影を繰り返すことは、３次元画像再構成に必要とされる多くの方向でＸ線画像（投影データ）を獲得することを可能にする。すなわち、被検体ＯＢＪを介してＸ線管３０２とＸ線検出器３０４とを対向配置し、被検体の対軸方向を回転軸として当該Ｘ線管３０２と当該Ｘ線検出器３０４とを回転させながら撮像を実行する撮影法によって投影データを収集可能となっている。
【００５６】
撮影制御回路２０４は、回転撮影を実行し、Ｘ線画像データを生成するために、Ｃアーム３０６の回転と、高電圧発生器３１０からＸ線管３０２への高電圧の印加と、Ｘ線検出素子３０４からの信号の読み取りとを制御する。
【００５７】
メモリ２０６は、散乱放射補正方法１００を実行するための専用プログラムを記憶する。
【００５８】
モニタ２０８は、再構成処理回路２１２または画像処理回路２１４から受け取られた信号に従って所定の形態でＸ線診断画像などを表示する、ＣＲＴ、プラズマディスプレイ、または液晶ディスプレイなどのディスプレイデバイスである。
【００５９】
入力デバイス２１０としては、キーボード、さまざまな種類のスイッチ、マウスなどがあり、撮影命令、画像選択命令などを入力するために使用される。再構成プロセッサ２１２は、複数の投影方向の投影画像からボリュームデータを再構成する。
【００６０】
画像処理回路２１４は、必要に応じて、ボリュームレンダリング処理および画像差分処理などの所定の画像処理を実行する。
【００６１】
散乱放射補正回路２１６は、散乱放射補正方法１００を実装する。散乱放射補正回路２１６は、散乱した状態で測定されたＸ線投影データＴ（ｘ，ｙ，θ）から一次ビームＸ線投影データＰFinal（ｘ，ｙ，θ）を抽出するために散乱補正方法１００を実装する。
【００６２】
図４は、方法１００で使用される従来の散乱関数（Ｌ１）と新規な散乱関数（Ｌ２）とを示す。入射Ｘ線ビームおよび散乱Ｘ線ビームの多色性及び多重散乱を無視する前方散乱モデルを使用すると、従来の散乱関数は、
【００６３】
【数１４】
2016198505.tif 000016
【００６４】
によって与えられ、ここで、ｌｏｇは自然対数関数である。この従来の散乱関数モデルは、図４では線Ｌ１として示される。この従来の散乱モデルは、多数のＣＴアプリケーションにうまく機能するが、特定のＣＴアプリケーション（たとえば、ボウタイフィルタおよび他の散乱線源からの二次散乱が存在する広い視野のスキャン）では、ダークバンドアーチファクトが、再構成されたＣＴ画像に現れることができる。たとえば、これらのダークバンドアーチファクトは、頭部および肩画像の肩領域で観測され得る。これらのダークバンドアーチファクトは、図４において線Ｌ２として示される散乱関数モデルを使用することによって軽減可能である。
【００６５】
図４は、一次ビーム透過Ｐの関数として２つの散乱関数モデルＬ１およびＬ２のプロットを示し、ここで、一次ビーム透過は水平軸に沿ってプロットされ、散乱関数は垂直軸に沿ってプロットされる。小規模の一次ビーム透過の限度では、従来の散乱関数Ｌ１が基づく仮定（たとえば、単一の散乱および小さな散乱角度）は、一次ビーム透過がゼロになるにつれて散乱は線形的にゼロに近づくという結果につながる。しかしながら、経験的な問題として、一次ビームがほとんどないくらいに小さく（vanishingly small）なったときですら、依然として残留散乱が存在することがある。したがって、Ｌ２などの散乱関数モデルは、この散乱関数が、一次ビーム透過がゼロに近づくにつれてゼロよりも大きい場合、ＣＴイメージングの特定の実装形態において観測される散乱をより正確にモデル化する。散乱関数モデルＬ２は、
【００６６】
【数１５】
2016198505.tif 000017
【００６７】
と表されてよく、Ｐ1は、経験的散乱測定値に合致するように選定されたおよび／またはダークバンドアーチファクトを最小にする、ゼロと１の間のあらかじめ定義された値である。散乱補正計算において散乱関数としてＬ１ではなくＬ２を使用することは、ダークバンドアーチファクトの減少につながることができる。別の実装形態では、散乱関数は、観測されたＸ線散乱を予測し、一次ビーム透過がゼロになる限度では散乱はゼロよりも大きい、任意の所定の関数とすることができる。すなわち、散乱関数ＳＦ（Ｐ）は、一次ビーム透過Ｐの関数であり、０以上１未満の一次ビーム透過Ｐの範囲（０≦Ｐ＜１）にわたって、ゼロより大きい値（０＜ＳＦ（Ｐ）、但し０≦Ｐ＜１）をとる所定の散乱関数である。ここで、「一次ビーム透過Ｐ」は、「一次ビーム推定値の現在の値Ｐn」と読み替えてもよい。同様に、「散乱関数ＳＦ（Ｐ）」は、「散乱関数ＳＦ（Ｐn）」と読み替えてもよい。
【００６８】
上述したように本実施形態によれば、投影データに基づいて一次ビーム推定値の現在の値Ｐnを計算し、一次ビーム推定値の現在の値Ｐn及び散乱関数ＳＦ（Ｐn）を使用して散乱推定値の現在の値Ｓnを計算する。ここで、散乱関数ＳＦ（Ｐn）は、観測されたＸ線散乱を予測し、一次ビーム推定値の現在の値Ｐnがゼロになる限度では散乱がゼロより大きい、任意の所定の関数である。
【００６９】
このように、一次ビーム推定値の現在の値Ｐnがゼロになる限度では散乱がゼロより大きい散乱関数ＰＦ（Ｐn）を用いる構成により、観測される散乱をより正確にモデル化でき、ダークバンドアーチファクトを減少させることができる。
【００７０】
このような本実施形態に係る散乱補正装置及び散乱補正方法は、Ｘ線診断装置やＣＴスキャナシステムなどの撮影装置、及び撮影装置から投影データを取得可能なワークステーションなどの医用画像処理装置、といった種々の形態で実装可能である。例えば、図５は、方法１００を実行する散乱放射補正回路２１６の一実装形態を示す。次に、例示的な実施形態による散乱放射補正回路２１６のハードウェアの説明は、図５を参照して説明される。一実装形態では、散乱放射補正回路２１６の機能を実行するハードウェアは、撮影制御回路２０４、再構成プロセッサ２１２、および画像処理回路２１４の機能を含む付加的な機能も実行することができる。これらの機能は、図５に示されるハードウェアの単一の具体例（single instance）を使用して実行可能であり、または、別個の機能は、単一ネットワークの各部分である、図５に示されるハードウェアの別個の具体例（separate instances）によって、実行可能である。
【００７１】
図５では、散乱放射補正回路２１６は、たとえば、本明細書で説明されるプロセスを実行するＣＰＵ５００を含む。あるいは、散乱放射補正回路２１６は、ＣＰＵ以外の専用ハードウェア回路である。プロセスデータおよび命令は、メモリ５０２に記憶されてよい。プロセスおよび命令はまた、ハードドライブ（ＨＤＤ）または携帯型記憶媒体などの記憶媒体ディスク５０４上に記憶されてもよいし、リモートに記憶されてもよい。さらに、本開示は、命令が記憶されるコンピュータ可読媒体の形態によって限定されない。たとえば、命令は、ＣＤ上、ＤＶＤ上、フラッシュメモリ内、ＲＡＭ内、ＲＯＭ内、ＰＲＯＭ内、ＥＰＲＯＭ内、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）内、ハードディスク内、またはサーバもしくはコンピュータなどの、散乱放射補正回路２１６が通信する他の任意の情報処理デバイス内に記憶されてよい。
【００７２】
さらに、本開示の態様は、ＣＰＵ５００ならびにマイクロソフト（登録商標）ウインドウズ７、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、アップル（登録商標）ＭＡＣ−ＯＳ、および当業者に知られている他のオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムに関連して実行する、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、またはそれらの組み合わせとして提供されてもよい。
【００７３】
ＣＰＵ５００は、米国のインテル（登録商標）のＸｅｎｏｎプロセッサもしくはＣｏｒｅプロセッサまたは米国のＡＭＤ（登録商標）のＯｐｔｅｒｏｎプロセッサであってよく、ＡＲＭベースのプロセッサなどの当業者によって認識されるであろう他のプロセッサタイプであってもよい。あるいは、ＣＰＵ５００は、当業者が認識するであろうように、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ上で実装されてもよいし、別々の論理回路を使用して実装されてもよい。さらに、ＣＰＵ５００は、上記で説明された実施形態のプロセスの命令を実行するために並列で協働的に働く複数のプロセッサとして実装されてもよい。
【００７４】
図５の散乱放射補正回路２１６は、ネットワーク５３０とインターフェースするための、米国のインテル社のインテルイーサネット（登録商標）ＰＲＯネットワークインターフェースカードなどのネットワークコントローラ５０６も含む。理解され得るように、ネットワーク５３０は、インターネットなどのパブリックネットワーク、ＬＡＮネットワークもしくはＷＡＮネットワークなどのプライベートネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせとすることができ、ＰＳＴＮサブネットワークまたはＩＳＤＮサブネットワークも含むことができる。ネットワーク５３０は、イーサネットネットワークなどの有線とすることもでき、または、ＥＤＧＥワイヤレスセルラシステムと３Ｇワイヤレスセルラシステムと４Ｇワイヤレスセルラシステムとを含むセルラネットワークなどのワイヤレスとすることができる。ワイヤレスネットワークはまた、ＷｉＦｉ（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、または通信の別のワイヤレス形態とすることができる。
【００７５】
散乱放射補正回路２１６は、Ｈｅｗｌｅｔｔ  Ｐａｃｋａｒｄ（登録商標）  ＨＰＬ２４４５ｗ  ＬＣＤモニタなどの対応するディスプレイ５１０とそれぞれインターフェースする、米国のＮＶＩＤＩＡ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＮＶＩＤＩＡ  ＧｅＦｏｒｃｅ  ＧＴＸグラフィックスアダプタまたはＱｕａｄｒｏグラフィックスアダプタなどのディスプレイコントローラ５０８をさらに含む。
【００７６】
散乱放射補正回路２１６は、キーボードおよび／またはマウス５１４ならびにセンサ５１６とインターフェースする汎用Ｉ／Ｏインターフェース５１２をさらに含む。汎用Ｉ／Ｏインターフェース５１２は、さまざまなアクチュエータ５１８にも接続することができる。汎用Ｉ／Ｏインターフェース５１２は、Ｈｅｗｌｅｔｔ  ＰａｃｋａｒｄのＯｆｆｉｃｅＪｅｔ（登録商標）またはＤｅｓｋＪｅｔ（登録商標）などのプリンタとスキャナとを含むさまざまな周辺機器にも接続することができる。
【００７７】
スピーカ／マイクロホン５２２とインターフェースし、それによって音および／または音楽を提供するために、Ｃｒｅａｔｉｖｅ（登録商標）のＳｏｕｎｄ  Ｂｌａｓｔｅｒ（登録商標）  Ｘ−Ｆｉ  Ｔｉｔａｎｉｕｍなどのサウンドコントローラ５２０も散乱放射補正回路２１６内に設けられる。
【００７８】
汎用ストレージコントローラ５２４は記憶媒体ディスク５０４を通信バス５２６と接続し、通信バス５２６は、散乱放射補正回路２１６の構成要素のうちのすべてを相互接続するための、ＩＳＡ、ＥＩＳＡ、ＶＥＳＡ、ＰＣＩ、または類似物であってよい。ディスプレイ５１０、キーボードおよび／またはマウス５１４、ならびにディスプレイコントローラ５０８、ストレージコントローラ５２４、ネットワークコントローラ５０６、サウンドコントローラ５２０、および汎用Ｉ／Ｏインターフェース５１２の一般的な特徴および機能の説明は、これらの特徴は知られているので、簡略化のために本明細書では省略される。
【００７９】
図６は、第３世代ジオメトリで配置されたエネルギー積分型検出器と第４世代ジオメトリで配置された光子計数検出器（ＰＣＤ）とを有するＣＴスキャナシステムの概略図を示す。図６は、結合リングトポロジを示し、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願第１３／４２６，９０３号に論じられるように、Ｘ線源６１４はＰＣＤのリングの内部にあり、Ｘ線検出器ユニット６０３はＰＣＤのリングの外部にある。
【００８０】
図６には、ＣＴスキャナシステムにおいて所定の第３世代ジオメトリの検出器ユニット６０３と組み合わせて所定の第４世代ジオメトリの光子計数検出器（ＰＣＤ）を設置するための一実装形態が示されている。この図は、テーブル６１６上に載置されたスキャン対象の被検体ＯＢＪ、Ｘ線源６１２、コリメータ／フィルタ６１４、Ｘ線検出器６０３、および光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮの間の相対位置を示す。ＰＣＤは、被検体ＯＢＪのほうへ配向された前表面と、被検体ＯＢＪから離れるように配向された裏表面とを有する。被検体ＯＢＪを通って進むＸ線は、ＰＣＤによって（前表面で）検出されるか、疎に配置されたＰＣＤの間の空間を通過して、Ｘ線検出器６０３の中に密に詰め込まれたエネルギー積分型検出器によって検出されるかのいずれかである。
【００８１】
Ｘ線投影データを獲得、記憶、処理、および配布するための回路およびハードウェアも図６に示されている。この回路およびハードウェアは、プロセッサ６７０と、ネットワークコントローラ６７４と、メモリ６７８と、データ収集システム６７６とを含む。一実装形態では、散乱補正は、専用プログラムを使用して実行可能である。この専用プログラムは、メモリ６７８に記憶され、プロセッサ６７０にロードされ、次いで、画像再構成ステップの前に投影データに対して散乱補正を実行する。一実装形態では、散乱補正は、投影データが後での処理のためにメモリ６７８へと記憶される前に、データ収集システム６７６と関連付けられた回路において実行される。
【００８２】
一実装形態では、Ｘ線源６１２およびコリメータ／フィルタ６１４は、ガントリ６４０に回転可能に接続された回転構成要素６１０に固定式に接続される。Ｘ線検出器６０３も、同様に、ガントリ６４０に回転可能に接続された回転構成要素６３０に固定式に接続される。ＰＣＤは、ガントリ６４０に固定式に接続された円形構成要素６２０に固定式に接続される。ガントリ６４０は、ＣＴスキャナの多数の部品を収容する。
【００８３】
ＣＴスキャナのガントリは、テーブル６１６上に配置された被検体ＯＢＪが、Ｘ線源からＰＣＤおよび検出器ユニット６０３まで進むＸ線の投影平面内に位置決めされることを可能にする、開いた開口（open aperture）６１５も含む。「投影平面」とは、Ｘ線がＸ線源６１２からＰＣＤと検出器ユニット６０３とを含む検出器まで通過する区域（volume）である。「被検体空間」とは、投影平面とガントリの開いた開口６１５の共通部分（intersection）である。「被検体空間」は、Ｘ線源６１２がガントリの開口のまわりを回転するときのＸ線源６１２のすべての投影角度に対応する投影平面の和集合を含む。
【００８４】
スキャンは、被検体ＯＢＪが被検体空間を占め、Ｘ線源が一連の投影角度によって回転されるときに実行され、ＣＴスキャナは、各投影角度において、被検体ＯＢＪを通るＸ線透過／減衰の投影データを獲得する。
【００８５】
一般に、光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮは各々、所定数のエネルギービンの各々に対して光子カウントを出力する。図６に示される実装形態は、第４世代ジオメトリで配置された光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮに加えて、従来の第３世代ジオメトリで配置されたエネルギー積分型検出器を有する検出器ユニット６０３を含む。検出器ユニット６０３内の検出器素子は、光子計数検出器よりも検出器ユニット表面に沿ってより密に設置可能である。
【００８６】
一実装形態では、光子計数検出器は、円などの所定のジオメトリで被検体ＯＢＪのまわりに疎に設置される。たとえば、光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮは、ガントリ内の所定の第２の円形構成要素６２０上に固定式に設置される。一実装形態では、光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮは、円形構成要素６２０上で所定の等間隔位置に固定式に設置される。代替実装形態では、光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮは、円形構成要素６２０上で所定の非等間隔位置に固定式に設置される。円形構成要素６２０は、被検体ＯＢＪに対して静止したままであり、データ収集中に回転しない。
【００８７】
Ｘ線源６１２、コリメータ６１４（たとえば、ボウタイフィルタ）と検出器ユニット６０３の両方は被検体ＯＢＪのまわりを回転する一方、光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮは被検体ＯＢＪに対して静止している。一実装形態では、Ｘ線源６１２が、疎に設置された光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮの外部で被検体ＯＢＪのまわりを回転する間、Ｘ線源６１２は、被検体ＯＢＪに向かって所定の線源ファンビーム角度θAでＸ線放射を投影する。さらに、検出器ユニット６０３は、被検体ＯＢＪを越えてＸ線源６１２から直径に沿って対向する位置に取り付けられ、静止した円形構成要素６２０の外部を回転し、円形構成要素１２０上に、光子計数検出器ＰＣＤ１〜ＰＣＤＮが所定の疎な配置で固定される。
【００８８】
一実装形態では、Ｘ線源６１２は、任意選択で、被検体ＯＢＪに対してらせん状経路を進み、テーブル６１６は、回転部分６１０がＸ線源６１２と検出器ユニット６０３とを回転平面内で回転させるにつれて、回転部分６１０の回転平面に垂直な所定の方向に被検体ＯＢＪを直線的に移動させる。
【００８９】
被検体ＯＢＪのまわりでの回転部分６１０の動きは、動き制御システムによって制御される。この動き制御システムは、データ収集システムと一体化可能であり、またはデータ収集システムと別個で、回転部分６１０の角度位置およびテーブル６１６の直線位置に関する一方向情報を提供することもできる。動き制御システムは、位置エンコーダと、回転部分６１０およびテーブル６１６の位置を制御するフィードバックとを含むことができる。動き制御システムは、開ループシステム、閉ループステム、または開ループシステムと閉ループシステムの組み合わせとすることができる。動き制御システムは、回転部分６１０の位置およびテーブル６１６の位置に関連するフィードバックを提供するために、リニアエンコーダとロータリエンコーダとを使用することができる。動き制御システムは、回転部分６１０の動きとテーブル６１６の動きとを駆動するために、アクチュエータを使用することができる。これらのポジショナおよびアクチュエータとしては、ステッパモータ、ＤＣモータ、ウォーム駆動、ベルト駆動、および当技術分野で知られている他のアクチュエータがあり得る。
【００９０】
ＣＴスキャナは、光子計数検出器および検出器ユニット６０３からデータ収集システム６７６、プロセッサ６７０、メモリ６７８、ネットワークコントローラ６７４まで投影測定結果を経路指定するデータチャンネルも含む。データ収集システム６７６は、検出器からの投影データの収集と、デジタル化と、経路指定とを制御する。データ収集システム６７６は、環状回転フレーム６１０および６３０の回転を制御するＸ線撮影制御回路も含む。一実装形態では、データ収集システム６７６はまた、寝台６１６の移動と、Ｘ線源６１２の動作と、Ｘ線検出器６０３の動作とを制御する。データ収集システム６７６は集中型システムとすることができ、または代替的に、データ収集システム６７６は分散システムとすることができる。一実装形態では、データ収集システム６７６は、プロセッサ６７０と一体化される。プロセッサ６７０は、投影データから画像を再構成すること、投影データの再構成前処理と、画像データの再構成後処理とを含む機能を実行する。
【００９１】
投影データの再構成前処理は、検出器の較正と、検出器の非線形性と、極性効果と、ノイズバランシングと、材料分解とを補正することを含むことができる。
【００９２】
再構成後処理は、必要に応じて、画像のフィルタリングおよび平滑化と、ボリュームレンダリング処理と、画像差分処理とを含むことができる。画像再構成処理は、フィルタ補正逆投影法、フーリエ変換に基づいた画像再構成方法、逐次画像再構成方法、または確率的画像再構成方法を使用して実行可能である。プロセッサ６７０とデータ収集システム６７６の両方は、たとえば、投影データと、再構成された画像と、較正データおよびパラメータと、コンピュータプログラムとを記憶するために、メモリ６７６を利用することができる。
【００９３】
プロセッサ６７０は、別々の論理ゲートとして、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他の複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）として実装可能なＣＰＵを含むことができる。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装形態は、ＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、または他の任意のハードウェア記述言語でコーディングされてよく、そのコードは、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ内の電子メモリに直接記憶されてもよいし、別個の電子メモリとして記憶されてもよい。さらに、メモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリなどの、不揮発性であってよい。メモリはまた、スタティックＲＡＭまたはダイナミックＲＡＭなどの揮発性とすることができ、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサなどのプロセッサは、電子メモリならびにＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとメモリとの間の相互作用を管理するために設けられてもよい。
【００９４】
あるいは、再構成プロセッサ内のＣＰＵが、本明細書で説明される機能を実行するコンピュータ可読命令のセットを含むコンピュータプログラムを実行してもよく、このプログラムは、上記で説明された非一時的な電子メモリおよび／もしくはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、または他の任意の既知の記憶媒体のいずれかに記憶される。さらに、コンピュータ可読命令は、米国のインテルのＸｅｎｏｎプロセッサまたは米国のＡＭＤのＯｐｔｅｒｏｎプロセッサなどのプロセッサならびにマイクロソフトＶＩＳＴＡ（登録商標）、ＵＮＩＸ、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ、アップルＭＡＣ−ＯＳ、および当業者に知られている他のオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムに関連して実行する、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、またはそれらの組み合わせとして提供されてもよい。さらに、ＣＰＵは、命令を実行するために並列で協働的に働く複数のプロセッサとして実装可能である。
【００９５】
一実装形態では、再構成された画像は、ディスプレイ上に表示可能である。このディスプレイは、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤ、または当技術分野で知られている他の任意のディスプレイとすることができる。
【００９６】
メモリ６７８は、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、フラッシュドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当技術分野で知られている他の任意の電子ストレージとすることができる。
【００９７】
米国のインテル社のインテルイーサネットＰＲＯネットワークインターフェースカードなどのネットワークコントローラ６７４は、ＣＴスキャナのさまざまな部品の間をインターフェースすることができる。加えて、ネットワークコントローラ６７４は、外部ネットワークともインターフェースすることができる。理解され得るように、外部ネットワークは、インターネットなどパブリックネットワーク、ＬＡＮネットワークもしくはＷＡＮネットワークなどのプライベートネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせとすることができ、ＰＳＴＮサブネットワークまたはＩＳＤＮサブネットワークも含むことができる。外部ネットワークは、イーサネットネットワークなどの有線とすることもでき、または、ＥＤＧＥワイヤレスセルラシステムと３Ｇワイヤレスセルラシステムと４Ｇワイヤレスセルラシステムとを含むセルラネットワークなどのワイヤレスとすることができる。ワイヤレスネットワークはまた、ＷｉＦｉ、ブルートゥース、または既知の通信の他の任意のワイヤレス形態とすることができる。
【００９８】
一実装形態では、Ｘ線源６１２は、任意選択で、単一エネルギー源である。別の実装形態では、Ｘ線源６１２は、所定の高レベルエネルギーと所定の低レベルエネルギーでＸ線放射を放出するためのｋＶ切り替え機能を実行するように構成される。さらに別の代替実施形態では、Ｘ線源６１２は、幅広いスペクトルのＸ線エネルギーを放出する単一線源である。さらに別の実施形態では、Ｘ線源６１２は複数のＸ線放出源（emitter）を含み、各放出源は、空間的およびスペクトル的に異なる。
【００９９】
検出器ユニット６０３は、Ｘ線放射がシンチレーター素子と相互作用することから生じるシンチレーションイベントから結果として生じるシンチレーション光子を検出するために、光電子増倍管またはアバランシュフォトダイオードを持つシンチレーション素子などのエネルギー積分型検出器を使用することができる。シンチレーター素子は、結晶（たとえば、ＮａＩ（Ｔｌ）、ＣｓＩ（Ｔｌ）、ＣｓＩ（Ｎａ）、ＣｓＩ（純）、ＣｓＦ、ＫＩ（Ｔｌ）、ＬｉＩ（Ｅｕ）、ＢａＦ2、ＣａＦ2（Ｅｕ）、ＺｎＳ（Ａｇ）、ＣａＷＯ4、ＣｄＷＯ4、ＹＡＧ（Ｃｅ）、Ｙ3Ａl5Ｏ12（Ｃｅ）、ＧＳＯ、ＬＳＯ、ＬａＣｌ3（Ｃｅ）、ＬａＢｒ3（Ｃｅ）、ＬＹＳＯ、ＢＧＯ、ＬａＣｌ3（Ｃｅ）、ＬａＢｒ3（Ｃｅ）、Ｃ14Ｈ10、Ｃ14Ｈ12、およびＣ10Ｈ8）、有機液体（たとえば、ｐ−テルフェニル（Ｃ18Ｈ14）、ＰＢＤ（Ｃ20Ｈ14Ｎ2Ｏ）、ブチルＰＢＤ（Ｃ24Ｈ22Ｎ2Ｏ）、またはＰＰＯ（Ｃ15Ｈ11ＮＯ）などの、蛍石（fluor）を有する有機溶媒）、プラスチック（たとえば、固体ポリマーマトリクス中に懸濁された粉末（flour））、または他の既知のシンチレーターもしくは蛍光体とすることができる。
【０１００】
ＰＣＤは、テルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）、テルル化カドミウム亜鉛（ＣＺＴ）、シリコン（Ｓｉ）、ヨウ化第二水銀（ＨｇＩ2）、およびガリウム砒素（ＧａＡｓ）などの、半導体をベースにした直接的Ｘ線放射検出器を使用することができる。半導体をベースにした直接的Ｘ線検出器は、一般に、シンチレーター検出器などの間接的検出器よりもはるかに速い時間応答を有する。直接的検出器の速い時間応答は、直接的検出器が個々のＸ線検出イベントを分解することを可能にする。しかしながら、臨床Ｘ線適用例において一般的な高いＸ線束では、検出イベントの多少の山（pile-up）が発生する。検出されるＸ線のエネルギーは、直接的検出器によって生成される信号に比例し、検出イベントは、スペクトルＣＴのためのスペクトル的に分解されたＸ線データを生じるエネルギービンに編成可能である。
【０１０１】
特定の実施形態について説明してきたが、これらの実施形態は、例として提示したにすぎず、発明の範囲を限定することを意図したものではない。実際には、本明細書で説明される新規な方法、装置、およびシステムは、さまざまな他の形態で具現化され得る。そのうえ、本明細書で説明される方法、装置、およびシステムの形態におけるさまざまな省略、置き換え、および変更は、本発明の趣旨から逸脱することなく、行われ得る。添付の特許請求の範囲およびその等価物は、発明の範囲および趣旨に含まれるようなこのような形態または変形例を包含することを意図するものである。
【図１】
2016198505.tif 000018
【図２】
2016198505.tif 000019
【図３】
2016198505.tif 000020
【図４】
2016198505.tif 000021
【図５】
2016198505.tif 000022
【図６】
2016198505.tif 000023