(57)【要約】  患者ＰＡＴにおける電子密度画像を再構成するための方法および関連するシステム（ＩＭＡ）である。投射データを受け取るために、患者ＰＡＴを放射線に対して露出するように、Ｘ線放射イメージャが使用される。再構成方法は、２つのチャネルからの投射データを組み合わせる。すなわち、コンプトン減衰データｐｃと位相シフトデータｐｄφである。
2016536032.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトまたはその一部分における電子密度の画像を生成する方法であって、
ｉ）少なくとも一つのエネルギ値に対して、スキャナの放射線感応検出器（ＩＭＡ）によって検出されたデータから抽出される、位相コントラストシノグラムｐｄφを受け取るステップであり、位相コントラストシノグラムｐｄφは、前記オブジェクトの通過において放射線が経験した位相シフトの位相シフト勾配に関するものである、ステップと、
ｉｉ）前記放射線感応検出器によって検出された前記データから、または、異なる放射線感応検出器によって検出されたデータから抽出される、コンプトン減衰シノグラムｐｃを受け取るステップであり、コンプトン減衰シノグラムｐｃは、前記オブジェクトの前記通過において放射線が経験した全ての減衰に対するコンプトン散乱の貢献を実質的に記録している、ステップと、
位相コントラストシノグラムｐｄφとコンプトン減衰シノグラムｐｃの両方に基づいて、一緒に前記電子密度の断面図を再構成するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記一緒の再構成は、反復して進行する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一緒の再構成における反復は、前記シノグラムに記録される際にノイズをモデル化するノイズ項を含んでいるコスト関数によって推進される、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ノイズ項は、共分散マトリクスである、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記共分散マトリクスは、対角行列である、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記共分散マトリクスは、少なくとも一つの非ゼロの非対角要素を有する、
請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記コスト関数は、２つの前記シノグラムを含む対数尤度関数から抽出される、
請求項３乃至６いずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記再構成するステップは、共役勾配法に基づいている、
請求項１乃至７いずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記再構成するステップは、ニュートン・ラプソン法に基づいている、
請求項１乃至７いずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記位相コントラストシノグラムｐｄφ及び/又はコンプトン減衰シノグラムｐｃを取得するための前記スキャナ（ＩＭＡ）は、マルチエネルギスキャナであって、特には、デュアルエネルギスキャナであり、または、
前記スキャナは、マルチレイヤ検出器であって、特には、デュアルレイヤ検出器を有し、もしくは、
前記スキャナは、光子カウント検出器を有するスペクトル画像化スキャナである、
請求項１乃至９いずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記スキャナ（ＩＭＡ）は、前記位相コントラストシノグラムｐｄφを取得するために、差動位相コントラスト画像化装置（ＰＣＩ）を含む、
請求項１乃至１０いずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
画像処理システムであって、
オブジェクトの位相コントラストシノグラムｐｄφとコンプトン減衰シノグラムｐｃを提供するように構成されている一つまたはそれ以上の画像化装置（ＩＭＡ）と、
請求項１乃至１１いずれか一項に記載の方法に従って、前記位相コントラストシノグラムｐｄφと前記コンプトン減衰シノグラムｐｃとを処理することによって、前記オブジェクトにおける電子密度の画像を再構成するように構成された処理ユニット（ＩＰ）と、
前記処理ユニット（ＩＰ）によって再構成されたように前記電子密度の画像を表示するためのディスプレイユニット（Ｍ）と、
を含む、システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムをコントロールするためのコンピュータプログラムであって、処理ユニットによって実行されると、請求項１乃至１１いずれか一項に記載の方法を実行するように適合されている、
コンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータプログラムを保管している、コンピュータで読取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を生成するための方法、画像処理システム、コンピュータプログラムエレメント、および、コンピュータで読取り可能な媒体、に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のＸ線画像化（ｘ−ｒａｙ  ｉｍａｇｉｎｇ）は、種々のタイプの人体組織の間でコントラストを提供するための物理量（ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｑｕａｎｔｉｔｙ）としての減衰に注目している。より最近では、デュアルエナジー画像化（ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  ｉｍａｇｉｎｇ）または位相コントラスト画像化（ｐｈａｓｅ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｉｍａｇｉｎｇ）のような他の画像化技術が、電子密度（ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｄｅｎｓｉｔｙ）、屈折率減衰（ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅ  ｉｎｄｅｘ  ｄｅｃｒｅｍｅｎｔ）、または画像化された組織の散乱断面（ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ  ｃｒｏｓｓ  ｓｅｃｔｉｏｎ）のような異なる物理量に関する情報を提供する。
【０００３】
画像のコントラスト（つまり、画像エレメント間の相対的な相違）は、減衰ベースの画像化、または、屈折率ベースの画像化のいずれにおいても、より発せられ得るようにみえる。そして、２つの画像化技術のうちどちらがより良いものであるかに関しては一般的な意見を述べることはできないようにみえる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って、幅広いアプリケーションにおいて画像品質を確実に改善するように、画像生成のための方法、および、関連する装置またはシステムに対する必要性が存在し得る。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の目的は、独立請求項に係る技術的事項によって解決される。さらなる実施例は、従属請求項に包含されている。以降に説明される本発明の態様は、画像処理システム、コンピュータプログラムエレメント、およびコンピュータで読取り可能な媒体に対して同様に適用されることに留意すべきである。
【０００６】
本発明の一つの態様に従って、オブジェクトにおける電子密度の画像を生成するための方法が提供される、本方法は、
ｉ）少なくとも一つのエネルギ値に対して、放射線感応検出器によって検出される、位相コントラストシノグラムｐｄφを受け取るステップであり、位相コントラストシノグラムｐｄφは、オブジェクトの通過において放射線が経験した位相シフトの位相シフト勾配に関するものである、ステップと、
ｉｉ）放射線感応検出器、または、異なる放射線感応検出器によって検出されたコンプトン減衰シノグラムｐｃを受け取るステップであり、コンプトン減衰シノグラムｐｃは、オブジェクトの通過において放射線が経験した全ての減衰に対するコンプトン散乱の貢献を実質的に記録している、ステップと、
位相コントラストシノグラムｐｄφとコンプトン減衰シノグラムｐｃの両方に基づいて、一緒に電子密度の断面図を再構成するステップと、を含む。
【０００７】
一つの実施例において、一緒の再構成は、（統計的な）反復再構成アルゴリズムに基づいている。つまり、電子密度画像のための一連の後続の「アップデートされた（”ｕｐｄａｔｅｄ”）」見積りを通じた電子密度画像に対する最初の見積りから反復的に進行するものである。そして、ここにおいては、上記の（単一または共通の）反復再構成アルゴリズムの中にコンプトンシノグラムｐｃと差動位相コントラストシノグラムｐｄφを提供することが提案される。これにより、２つの異なるモダリティまたは「チャネル（”ｃｈａｎｎｅｌ”）」（一方ではスペクトルまたはデュアルエネルギ（コンプトンシノグラムを引き出すために使用されるもの）、および、他方では、位相コントラストシノグラムを引き出すために使用される位相コントラスト）からの電子密度に関する投射情報（ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を組み合せることができる。そうして、そうでなければ画像品質を悪化させ得る、不利なノイズの振る舞いをより上手く扱うことができる。
【０００８】
一つの実施例に従って、「一緒に再構成すること（”ｊｏｉｎｔｌｙ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ”）」は、特に、各反復ステップにおいて（または、少なくとも複数の反復ステップにおいて）、両方のシノグラム（ｐｃとｐｄφ）に対する見積りが生成され、そして、実際に測定されたｐｃおよびｐｄφと比較される。電子密度画像見積りに対する各アップデートは、ｐｃとｐｄφに対して見積りされたシノグラムの両方に関する「ミスフィット（”ｍｉｓｆｉｔ”）」から引き出される。さらに別の言葉で言えば、シノグラムｐｃとｐｄφ両方は、反復が、電子密度に対する見積りに対して収束するか否かを評価するための「参照データ（”ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｄａｔａ”）」として使用される。フォワード投射された場合に、実際に測定されたシノグラムｐｃとｐｄφに対して十分な程度に近似するものである。
【０００９】
提案される方法においては、２つのモダリティからのデータが一つの再構成アルゴリズムへと組み合わされるので、２つの対立するノイズエフェクトをより上手く取り扱い、または、取り決めるように有効なバランスが与えられてよい。（ｉ）デュアルエネルギ材料分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）における、より高い空間周波数で支配的な画像ノイズ、および、（ｉｉ）位相シノグラムｐｄφの差動性質（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｎａｔｕｒｅ）によって生じる差動位相コントラスト画像化チャネルにおける、より低い空間周波数で支配的な画像ノイズ、である。また、提案される方法においては、両方のチャネル（ｐｃとｐｄφ）からのデータが（一緒の）反復再構成の中へ組み込まれるので、欠測データ（位相ラッピング（ｗｒａｐｐｉｎｇ）、コヒーレンス欠如、等の理由によるもの）に関してだいぶロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）である。他のチャネルが、満足のいくフィデリティ（ｆｉｄｅｌｉｔｙ）の再構成を達成するために十分な情報を未だに保持し得るからである。ここにおいて、両方のシグノラムｐｃとｐｄφが同一の検出器によって取得される必要はない。そして、ここにおいて想定される技術では、各チャネルは専用の検出器モジュールによって取得され、それぞれの露出が、例えば、使用されるＸ線源の焦点の移動によってコントロールされる。
【００１０】
一つの実施例に従って、一緒の再構成における反復は、２つのシノグラムにおいて記録される際にノイズをモデル化するノイズ項を含むコスト関数によって推進される。両方のシノグラムにおける個々のノイズレベル及び/又は振る舞いが、正しく考慮される。画像ドメインにおいては要求されるノイズのモデル化が存在しない。測定されたデータに対するノイズ見積りが代わりに考慮されるからであり、このドメインにおいてはノイズはホワイトであるものと知られているので、より実施し易い。しかし、それとは異なって、再構成は、実質的に投射空間（シノグラムが定められるところ）から画像空間（つまり、画像化の最中にオブジェクトが居るところであり、かつ、再構成されるべき電子密度画像が定められるところである、スキャナのボアにおけるポイントによって定義される３次元空間）への変換である。そうした変換として再構成アルゴリズムを考えることにより、提案される方法は、次に、モデルに対するコスト関数におけるノイズを使用し、または、既に投射空間の中にあるが画像空間にはないノイズ振る舞い（ｎｏｉｓｅ  ｂｅｈａｖｉｏｒ）を取得するものと考えられ得る。
【００１１】
コスト関数は、両方の信号チャネルｐｃとｐｄφを考慮するように構成されている。別の言葉で言えば、コスト関数は、両方のチャネルに対して共通の関数である。このことは、例えば、コスト関数において、および、再構成に対して、コンプトンチャネルのためのセンサ用のコンポーネントを伴う一つの（「コンボ（”ｃｏｍｂｏ”）」）システムマトリクス（つまり、フォワード投射オペレータの表現）を使用することによって達成される。線積分に係る従来の個別の実施である。そして、差動位相コントラストチャネルに対するさらなる専用のコンポーネントを伴うものであって、差動線積分に係る個別の実施である。コスト関数のノイズ項は、実際に測定されたシノグラムと、反復再構成の進行の最中に生成される電子密度見積りの投射との間の偏差を重み付けするために使用される。
【００１２】
一つの実施例において、ノイズ項におけるノイズモデルは、共分散マトリクスによってパラメータ化される。一つの典型的な実施例において、共分散マトリクスｘは、対角形式である。この実施例において、共分散マトリクスは、２つのチャネル間のあらゆる可能な共分散を無視する。このことは良好な近似に対して有効であるが、提案される発明は、また、少なくとも一つの非ゼロ対角エレメントを有するか、または、特には、完全な共分散マトリクスである共分散マトリクスを用いても実施され得るものである。
【００１３】
一つの実施例に従って、再構成は、電子密度画像について解くために、共役勾配法（ｃｏｎｊｕｇａｔｅｄ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍｅｔｈｏｄ）を取り込んでいる。特には、上記のコスト関数を最小化するためである。
【００１４】
一つの実施例に従って、ｐｃ及び/又はｐｄφシノグラムは、マルチエネルギスキャナを使用して検出される。特には、デュアルエネルギスキャナまたはマルチレイヤを伴うスキャナであり、特には、デュアルレイヤ検出器、または格子カウント検出器を有しているスペクトル画像化スキャナである。
【００１５】
一つの実施例に従って、スキャナは、位相コントラストシノグラムｐｄφを取得するための差動位相コントラスト画像化装置を含んでいる。一つの実施例において、装置は、複数の格子構造体を含んでいる干渉計を含む。
【００１６】
一つの実施例において、コスト関数は、最尤（ｍａｘｉｍｕｍ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）アプローチに基づいており、そして、反復再構成のためのアップデート関数が、コスト関数に対して適用される数学上の最小化アルゴリズムによって引き出される。
【００１７】
オブジェクトは、人間または動物の患者、または、それらに関連する部分であってよい（関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ））。本方法および関連するシステムは、また、非医療のコンテクストにおいても使用され得る。そこでのオブジェクトは、セキュリティスクリーニングにおけるといった荷物に係るアイテムであり、もしくは、非破壊材料検査における有機または無機のサンプルである。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
これから、本発明の典型的な実施例が、以下の図面を参照して説明される。
【図１】図１は、画像化装置を示している。
【図２】図２は、図１に応じた装置において使用される位相コントラスト画像化装置を示している。
【図３】図３は、画像を生成する方法のためのフローチャートを示している。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１を参照すると、一つの実施例に従った画像化システムが示されている。幅広く、上記の画像化装置は、Ｘ線ベースのＣＴスキャナＩＭＡと、上記スキャナＩＭＡのオペレーションをコントロールするためのワークステーション又はオペレーティングコンソールＣＯＮを含んでいる。
【００２０】
汎用コンピューティングシステムは、オペレータコンソールＣＯＮとして働き得る。そして、ディスプレイＭといった出力デバイス、および、キーボード、マウス、及び/又は、類似のものといった、入力デバイスを含んでいる。コンソールＣＯＮ上にあるソフトウェアにより、オペレータは、システムＩＭＡのオペレーションをコントロールすることができる。例えば、オペレータは、事前に生成された画像化プロトコルを選択することを通じて、直接的または間接的に画像化パラメータを選択することができる。ディスプレイユニット（モニタ／スクリーンといったもの）Ｍは、コンソールＣＯＮに対して通信可能に接続されており、コントロール情報を入力することを手助けし、または、スキャナの動作状態を観察し、もしくは、スキャナによって提供された画像又はそうして提供された画像を画像処理することによって得られる画像を観察する。画像処理モジュールＩＰも、また、存在しており、一つの実施例においては、画像処理をもたらすようにコンソールＣＯＮに対して通信可能に接続されている。幅広く、画像プロセッサＩＰは、入力ＩＮと出力ＯＵＴインターフェイスを含んでおり、画像再構成の機能性を提供する。画像処理モジュールＩＰのオペレーションは、以下の図３においてさらに詳しく説明される。
【００２１】
スクリーンＭ上の表示のために再構成された画像レンダリング（ｉｍａｇｅ  ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）は、ビジュアライザＶＳによるものである。ビジュアライザＶＳは、スクリーンＭ上の表示をそのようにもたらすようにコンソールＣＯＮのビデオカードを駆動するために、画像データおよび可視化（ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）情報を受信するように構成されている。可視化情報は、マッパー（ｍａｐｐｅｒ）によって画像値がマップされるカラーまたはグレーパレットを含んでよく、所望の範囲で所望のカラーまたはグレーコーディングにおける表示をもたらす。
【００２２】
スキャナＩＭＡは、静止ガントリーと回転ガントリーＧを含んでおり、回転ガントリーは静止ガントリーによって回転可能に支持されている。回転ガントリー１０４は、長手方向またはｚ軸に関して、検査領域の周りを回転する。検査領域は、回転ガントリーＧにおける開口またはボア（ｂｏｒｅ）として形成されている。
【００２３】
患者サポートＢ、寝椅子（ｃｏｕｃｈ）といったものは、患者ＰＡＴまたはオブジェクトを検査領域において支持し、かつ、スキャニングの前、最中、及び/又は、後で、ｘ、ｙ、及び/又はｚ軸に関して患者またはオブジェクトを位置決めするために使用され得る。
【００２４】
放射線源ＸＲ、Ｘ線チューブ（「チューブ（”ｔｕｂｅ”）」）といったものが、回転ガントリー１０４によって支持されており、検査領域に関して回転ガントリーと伴に回転し、そして、焦点を介して、検査領域を横断する放射線を発する。一つの実施例において、放射線源ＸＲは、少なくとも２つの電圧で動作することができ、デュアルエネルギモード（ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  ｍｏｄｅ）機能性を提供する。
【００２５】
放射線ビームは、ボアの治療中心（ｉｓｏ−ｃｅｎｔｅｒ）に関して集中され、横断再構成平面（ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｐｌａｎｅ）について再構成を行うために、一般的に円形状の（スキャナの）視野ＦｏＶを定める。平面は、ビームの中心放射線に対して一般的に垂直であり、治療中心を通って拡がっている。
【００２６】
放射線に敏感な検出器アレイＤ（適切なハウジングにおけるもの）は、検査領域を横切って、放射線源ＸＲと反対に配置されている。検出器アレイＤは、検出器ピクセルｐｘの一つまたはそれ以上の列を含んでおり、検査領域を横断している放射線を検出して、放射線の検出を示す電流または電圧を生成する。回転ガントリーの回転（そして、従って、少なくともＸ線光源の焦点の回転−第４世代のスキャナにおいてはガントリーの中でチューブだけが回転する。直線について固定的に配置された検出器アレイを用いて、検出器の少なくとも一つの一部分に対するガントリーの内側全てが、あらゆる回転角について放射線を受け取ることができる）は、一つまたはそれ以上のコントローラ及び/又は一つまたはそれ以上のシステム（例えば、モータ、カップリング、等）によってもたらされる。
【００２７】
スキャナが使用されている画像化実行（ｒｕｎ）の最中に、ボアＢの周りのパス（一般的には円弧または全円周の回転）上で既定の回転角にわたり焦点が回転する。そして、従って、患者またはオブジェクトのスキャンの最中に所与の角周波数（ａｎｇｕｌａｒ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）において、その中の患者またはオブジェクトＰＡＴの周りである。それぞれの回転角φについて、検出器は、上記の角度において患者またはオブジェクトを通過した後の焦点によって発せられた放射線を検出する。放射線は、患者またはオブジェクトを通過する最中に、減衰を受け、そして、放射線の他に波（ｗａｖｅ）として考えられる場合に、患者またはオブジェクトを通過する最中に放射線の移送シフトを受ける。減衰は、一般的に、患者またはオブジェクトの局所的な密度に比例しており、そして、位相シフトは、材料の局所的な屈折率に関連する。それぞれの検出器ピクセル（焦点の反対側のもの）は、所定量の光子エネルギを受信し、そして、簡単に上述したように、対応する電気信号を発することによって反応する。上記の信号のコレクション（ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）は、次に、データ獲得システムＤＡＳ（図示なし）によって、それぞれのデジタル値へと変換される。上記の値は、Ｘ線ビームが経験した減衰と位相シフトの量に関する情報を符号化し、そして、以下により詳しく説明されるように干渉法セットアップを使用することによって抽出され得る。減衰と位相シフトの両方は、局所的な複素屈折率（ｌｏｃａｌ  ｃｏｍｐｌｅｘ  ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅ  ｉｎｄｅｘ）ｎ（ｘ、ｙ、ｚ）によって記述され得るものである。局所的な複素屈折率（つまり複素数）は、位相シフトを記述している複素屈折率の実部と減衰に係る虚部を伴う放射線に浸された組織ＰＡＴのものである。デジタル値のコレクションは、次に、所与の獲得時間および投射角θに対する１次元または２次元Ｘ線投射画像の画像生データ（ｒａｗ  ｄａｔａ）を形成しているデジタル値のアレイへと統合される。検出器は、それにより、生の投射画像のコレクション、それぞれの回転角θに対する一つまたはそれ以上のものを、生の画像データシノグラム（ｓｉｎｏｇｒａｍ）をそうして定めるように、出力する。つまり、それぞれの投射方向／回転角θに対して、それぞれの角度θにおいて検出器によって検出された際に関連付けされた生画像が存在するデータ構造である。一つの実施例において、検出器は光子カウントタイプのものである。代替的な実施例において、検出器はエネルギ統合タイプ（ｅｎｅｒｇｙ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ  ｔｙｐｅ）のものである。
【００２８】
検出器Ｄが光子カウントタイプである場合、イメージャ（ｉｍａｇｅｒ）のＤＡＳはエネルギ分解回路（ｅｎｅｒｇｙ  ｒｅｓｏｌｖｉｎｇ  ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）を含んでいる。検出器アレイＤによる電気的信号出力を処理して、電圧又は他のパルスといった検出された光子のエネルギの表示を生成するように構成されたパルス形成器を含むものである。エネルギ弁別器（ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｏｒ）は、エネルギまたはパルス（検出されたＸ線光子のエネルギに対する測定値）を区別する。一つの実施例において、エネルギ弁別器は、少なくとも一つの比較器（ｃｏｍｐａｒａｔｏｒ）を含む。パルスのアンプ（ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）を興味のエネルギに対応する少なくとも一つのエネルギ閾値と比較するように構成されたものである。比較器は、検出された光子のエネルギが閾値より上か又は下かを示す出力信号を生成する。カウンタは、それぞれの閾値に対するカウント値をインクリメント（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ）する。例えば、特定の閾値に対する比較器の出力が、パルスのアンプが対応する閾値を越えていることを示す場合に、その閾値に対するカウントがインクリメントされる。エネルギビナー（ｂｉｎｎｅｒ）は、カウントされたパルスをエネルギビン（ｂｉｎ）に対して割り当てる。エネルギビンは、異なるエネルギ範囲に対応するものである。例えば、ビンは、２つの閾値の間のエネルギ範囲に対して定義されてよく、より高い閾値ではなくより低い閾値に対するカウントを結果として生じる光子が、そのビンに対して割り当てられるだろう。別の言葉で言えば、光子カウント検出器が使用される場合には、ＤＡＳによってピックアップされたシノグラムのコレクションが存在するのである。
【００２９】
画像化システムＩＭＡが、（一つまたはそれ以上の列の）単なるエネルギ統合検出器ピクセル（ｅｎｅｒｇｙ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ  ｐｉｘｅｌ）ｐｘを含む場合には、エネルギ分解回路を省くことができ、そして、異なるＸ線入力スペクトルを使用してデータを獲得することによってエネルギ情報が得られる。望ましい実施例においては、しかしながら、イメージャは、光子カウントタイプまたはデュアルレイヤ（ｄｕａｌ  ｌａｙｅｒ）タイプの検出器を有し、もしくは、エネルギ分解能力を提供するあらゆる他の適切な技術に従った検出器を有している。
【００３０】
図１に、さらに示されるように、画像化スキャナＣＴは、位相コントラスト画像化装置ＰＣＩを含んでおり、記録された投射画像から位相シフト勾配（ｇｒａｄｉｅｎｔ）を抽出することができる。これは、簡潔に説明したように、通過材料（ｐａｓｓａｇｅ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｍａｔｔｅｒ）ＰＡＴにおいてＸ線が受ける減衰の上に、干渉材料（ｉｎｔｅｒｖｅｎｉｎｇ  ｍａｔｔｅｒ）ＰＡＴによって生じた位相シフトφも存在することによるものである。
【００３１】
位相コントラスト画像化装置ＰＣＩの基本コンポーネント、実質的に格子ベースの干渉計が、図２を参照して簡潔に説明される。
【００３２】
図２において、Ｘ線源ＸＲは、隣接して配置されたソース（ｓｏｕｒｃｅ）格子エレメント２０２を有するものとして描かれている。ソース格子エレメント２０２を貫通するＸ線放射１１４は、少なくとも部分的に、空間的コヒーレント（ｓｐａｔｉａｌｌｙ  ｃｏｈｅｒｅｎｔ）であると考えられ得る。Ｘ線放射ＸＲは、個々の波面（ｗａｖｅ  ｆｒｏｎｔ）を有しており、波面２１０ａはオブジェクト１０８を貫通する前の波面として描かれている。一方で、波面２１０ｂはオブジェクト１０８を通過した後で描かれており、図示された位相シフトを有している。
【００３３】
オブジェクトＰＡＴの後で、検出器エレメント１０４と分析器（ａｎａｌｙｚｅｒ）格子Ｇ２２０６の両方から距離ｄだけ離れて、ピッチｐを有する位相格子２０４が存在する。検出器Ｄは、個々のピクセルエレメント１１６を用いて、Ｘ線放射の干渉パターンを継続的に検出する。位相格子Ｇ１２０４および分析器格子Ｇ２２０６によってインポーズ（ｉｍｐｏｓｅ）されたものである。
【００３４】
アクチュエータエレメント２０８が模式的に示されており、ソース格子２０２、位相格子Ｇ１２０４、およびＸ線検出器Ｄを伴うＸ線チューブＸＲに関して、（ピッチｑを有している）分析器格子Ｇ２２０６を横方向に動かすように適合されている。しかしながら、アクチュエータエレメント２０８は、変位ｘで、あらゆる格子エレメント２０２、２０４、２０６において配置されてよい。上記のアクチュエータは、「位相ステップ（”ｐｈａｓｅ  ｓｔｅｐｐｉｎｇ”）」として知られているものをもたらすために使用される。位相ステップにおいては、ソース格子、少なくとも部分的に空間的コヒーレントなＸ線放射を生成するために採用されたもの、位相格子、分析器格子のうち一つが、他の格子およびＸ線検出器エレメントに関して、それぞれの格子ピッチの一部によって横方向に移動される。例えば、それぞれの格子エレメントの格子ピッチの４番目、６番目、または８番目のものが位相ステップ状態を構成している。画像獲得と横方向の移動が、複数の位相コントラスト投射を獲得するために、例えば４回、６回、または８回、繰り返され、変動している輝度Ｉの信号を生じさせる位相ステップシリーズを共に構成している。輝度Ｉは、減衰と位相シフトを回復するために分析され得るものである。
【００３５】
Ｘ線ビームＸＢの波面の位相シフトは、Ｘ線放射のパスに沿った電子密度の積分に直接的に関連するものと考えられてよい。格子ベースの差動位相コントラスト画像化（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｐｈａｓｅ−ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｉｍａｇｉｎｇ）により、比較的に広帯域のＸ線源を採用することができる。例えば、ΔＥ／Ｅ〜１０％である。別の言葉で言えば、実質的に唯一つの波長を有している単色のＸ線放射の他に、多色のＸ線放射が、位相コントラスト画像化に対して採用され得る。
【００３６】
図１は、ＰＣＩの構成を、高度に模式的な方法で、Ｘ線源と検出器Ｄとの間に挟み置かれたものとして示している。一つの実施例において、ＰＣＩ格子Ｇ１、Ｇ２は、検出器Ｄのハウジングの中に統合されており、特に、一つの実施例においては、検出器Ｄの上に取り付けられている。そして、ソース格子エレメント２０２は、Ｘ線源ＸＲの出口部分において統合されている。
【００３７】
興味深い観察は、ｉ）デュアルエレメント画像化といったエネルギ分解画像化（または、より一般的な、光子カウントに基づくスペクトル画像化技術）と、ｉｉ）位相コントラスト画像化との両方が、サンプルＰＡＴの光子密度に関するそれぞれの情報を提供することである。デュアルエネルギまたは光子カウント画像化において、減衰を、光電効果（ｐｈｏｔｏ−ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｅｆｆｅｃｔ）とコンプトン効果（Ｃｏｍｐｔｏｎ−ｅｆｆｅｃｔ）へと分解することは、サンプルＰＡＴの電子密度のマップを効果的に提供する。同様に、位相コントラスト画像化においては、サンプルＰＡＴによって生じた屈折率の減少は、Ｘ線波長レジーム（ｒｅｇｉｍｅ）における電子密度に対して厳密に比例する。そして、図２に関して上記に説明したように、光子ベースの位相コントラスト画像化セットアップにおいて、位相ステップを通じて獲得され得る。別の言葉で言えば、コンプトン効果ベースの減衰と位相コントラスト画像化における位相シフト記録（ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ）は、電子密度の分布に対して２つの個別の情報のチャネルを提供する。そして、ここにおいては、チャネルまたはモダリティ（ｍｏｄａｌｉｔｙ）の両方からの情報を組み合せるためにこの明らかな「冗長性（”ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ”）」を利用する画像プロセッサＩＰが提案される。２倍にされた不都合なノイズ振る舞い（ｎｏｉｓｅ  ｂｅｈａｖｉｏｒ）によってもたらされるチャレンジを取り扱うようなやり方においてである。第１に、画像ノイズは少なくともデュアルエネルギ（ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ）材料分離（ｍａｔｅｒｉａｌ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｏｎ）において増加することが観察されてきている。臨床診療におけるこの方法の比較的に低い取り上げを説明し得るものである。第２に、差動位相コントラスト画像化シノグラムに対してコンピュータトモグラフィ再構成アルゴリズムを適用する場合に、より高い周波数においてノイズが増加する減衰画像化の場合と反対に、ノイズパワーがより低い周波数に向かって増加するのが観察されてきている。
【００３８】
ここにおいて提案される画像プロセッサＩＰは、これからより詳細に説明されるように、２つのモダリティ（スペクトル／デュアルエネルギ又は、そうでなければエネルギ分解、および、位相コントラスト）からの電子密度に関する情報を、両方のモダリティに対して「ジョイントワイズ（”ｊｏｉｎｔｗｉｓｅ”）」再構成アルゴリズムにおいて組み合わせることによって、このノイズ振る舞いチャレンジを扱う。ここにおいて提案される再構成アルゴリズムによって、コンプトン減衰と、一つまたはそれ以上の位相シフトシノグラムとによって提供される投射画像に基づいて、それぞれの軸位置ｚに対するサンプルＰＡＴにおいて電子密度の断面画像（「スライス（画像）（”ｓｌｉｃｅ（ｉｍａｇｅ）”）」）を生成することができる。体軸横断（ｔｒａｎｓ−ａｘｉａｌ）画像のコレクションは、次に、適切なレンダラーモジュールによって、患者ＰＡＴの密度を示す立体的な画像データへと組み合され得る。
【００３９】
以降においては、物理的なインタラクション（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）をモデル化するためのアプローチが、より詳細に説明される。検出器Ｄにおいて記録された画像に対して生じ、かつ、画像プロセッサＩＰによって実行される提案されたアルゴリズムの根底にあるものである。
【００４０】
最初に、それぞれの投射角θに対して、位相ステップの最中に、検出器ピクセルｐｘによって放射線信号強度Ｉがピックアップされ、そして、信号は、検出器ピクセル／チャネルｐｘにおいて位相ステップｘのスキャンと伴に共振する。以下の近似におけるものである。
Ｉ（ｘ）＝Ａ（１＋Ｖｃｏｓ（２πｘ／ｑ＋φ））
数式（１）
ここで、Ａは、光線の全体の線形的な減衰に関し、φは、波面２０１ｂの局所的な位相シフト勾配に関し、Ｖ（「可視性（”ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ”）」）は小さな角度散乱（ａｎｇｌｅ  ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）であり、ｑは格子ピッチであり、そして、ｘは位相ステップの最中の格子Ｇ１とＧ２の相対的な変位である。
【００４１】
共振信号Ｉは、適切なサンプルホールド回路（ｓａｍｐｌｅ−ａｎｄ−ｈｏｌｄ  ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）によって曲線としてキャプチャされ、そして、値Ａ、Ｖ、φは、キャプチャされた信号Ｉ曲線について高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することによって「位相回復ステップ（”ｐｈａｓｅ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｓｔｅｐ”）」において上記の曲線から抽出され得るものである。フーリエ分解は、次に、ＤＣコンポーネントとしてのＡを生じる。視認性Ｖの測定値である周波数コンポーネントｖ＝１／ｑのアンプを用いるものであり、φは周波数コンポーネントｖ＝１／ｑの位相である。
【００４２】
ここにおいて、数式（１）による近似は、一般的に、それぞれのピクセルｐｘに対して異なることが理解される。それぞれのピクセルｐｘは、一般的に、それぞれのｘに対する強度に係る異なる変動を見ており、値Ａ、Ｖ、φは、それぞれのピクセルｐｘに対して個別にフィットされることを要するからである。波面の位相勾配δΦの投射は、φ＝λｄ／ｑδΦ／δｘの関係を通じて、強度曲線Ｉの位相値φの測定に関し、または、測定から回復され得るものである。ｘは位相ステップ方向を示しており、ｄは格子Ｇ１とＧ２との間の距離であり、そして、λはデザインエネルギＥｄの波長であって、一般的に、多色放射のエネルギスペクトルと近似している。例えば、Ｔ  Ｗｅｉｔｋａｍｐ共著の”Ｏｐｔｉｃｓ  Ｅｓｘｐｒｅｓｓ”、ｖｏｌ  １３、Ｎｏ  １６、ｐｐ６２６９−６３０４（２００５）、の論文における等式（１）を参照せよ。
【００４３】
別の実施例において、位相回復は、格子のうち一つが移動する位相ステップアプローチによっては行われないが、フーリエ方法（Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｍｅｔｈｏｄ）によって行われる。このフーリエ方法は、Ａ  Ｍｏｍｏｓｅ共著の”Ｆｏｕｒ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｘ−ｒａｙ  ｐｈａｓｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ｗｉｔｈ  Ｔａｌｂｏｔ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ  ａｎｄ  ｗｈｉｔｅ  ｓｙｎｃｒｏｔｏｎ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ：ｄｙｎａｍｉｃ  ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｌｉｖｉｎｇ  ｗｏｒｍ”、Ｖｏｌ．１９、Ｎｏ．９、ＯＰＴＩＣＳ  ＥＸＰＲＥＳＳ、ｐｐ８４２３、Ａｐｒｉｌ２０１１、によってより詳しく説明されている。
【００４４】
異なる格子位置ｘにおける強度測定値からの線形減衰係数および位相φ（Ｅｄ）に対する光電効果ｐｐとコンプトン散乱ｐｃの貢献に関する物理的モデルの数学的表現は以下のとおりである。
【数１】
2016536032.tif 000003
（数式２）
【数２】
2016536032.tif 000004
（数式３）
ここで、Ｅはエネルギ範囲または値である。
ｌは、オブジェクトＰＡＴを通じた組織内（ｉｎ−ｔｉｓｓｕｅ）のパス長さである。
Ｉは、画像化の実行において格子位置ｘにおいて記録された強度であり、一方で、Ｉ０は、「エアー（”ａｉｒ”）」またはブランクスキャンにおいて記録された「参照（”ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ”）」強度である。
Ｖは、視認性、つまり、干渉パターンの変調度（ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  ｄｅｐｔｈ）である。
Ｅｄは、デザイン（または、より一般的に言えば、参照）エネルギである。これは、図２の干渉計が最善の視認性Ｖを伴って反応するところのエネルギである。別の言葉で言えば、デザインエネルギは、干渉パターンの観測される変調度が最大であるところのエネルギである。この変調度は、ブランクスキャンの最中にプローブされて、ブランクスキャンの最中に獲得されたデータに対してフィットされた値Ｖによって定量化される。
ｘは、格子位置である。
ｐｐ、ｐｃは、光線の減衰に対する光電効果およびコンプトン散乱のそれぞれの貢献である。
φは、オブジェクトＰＡＴによって生じた干渉パターンの位相シフトであり、図２のように干渉計構成を介した検出器において記録されたものである。波形の位相シフト勾配ΔΦは、Ｗｅｉｔｋａｍｐの論文に関して上記したように、そこから回復することができる。
ｆＫＮは、手元のエネルギ範囲におけるコンプトン散乱断面のエネルギ依存性を記述しているクライン＝仁科の公式（Ｋｌｅｉｎ−Ｎｉｓｈｉｎａ  ｆｏｒｍｕｌａ）である。
【００４５】
モデル式である数式（２）、（３）は、数式（１）の書き直しとして理解され得る。ここで、各エネルギに対するそれぞれの格子位置ｘにおいて見られる強度Ｉは、検出器Ｄにおいて記録される際に、減衰されたＸ線ビームのエネルギスペクトルにわたり積分される。
【００４６】
数式（３）は、実質的に、別個の光電およびコンプトン散乱の貢献への線形的減衰全体のスペクトル分解を定めている。少なくとも２つのエネルギレベルにおけるイメージャＩＭＡによる画像の取得によって、それぞれの減衰貢献の値を求めることができるであろうことも理解され得る。これが「デュアルエネルギアプローチ（”ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  ａｐｐｒｏａｃｈ”）」であり、Ｒｏｂｅｒｔ  Ａｌｖａｒｅｚ著の”Ｅｎｅｒｇｙ−ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｘ−ｒａｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”、Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．、１９７６、Ｖｏｌ  ２１、Ｎｏ  ５、ｐｐ７３３に説明されている。
【００４７】
以降では、図３におけるフローチャートに関して、画像プロセッサＩＰによって実施される方法のステップが説明される。本方法により、投射データ（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｄａｔａ）つまりコンプトン減衰シノグラムと位相シフトシノグラムｐｄφ、から断面の電子密度画像を再構成することができる。
【００４８】
ステップＳ３０５において、イメージャＩＭＡは、少なくとも２つのエネルギレベルＥ１、Ｅ２に対して、オブジェクトＰＡＴの生画像データ（または、オブジェクトＰＡＴの少なくとも一部分の生画像データ）を取得するように動作する。図２に関して上述したように、位相ステップを実行するためにイメージャＩＭＡのＰＣＩ装置を使用することによるものである。
【００４９】
生画像データは、全体の変化、特に、全体の屈折（ｒｅｆｒａｃｔｉｏｎ）を表わしている（つまり、放射波面の位相シフトおよび散乱と吸収による減衰である）。全体の屈折は、取得の最中に患者ＰＡＴ組織の通過において放射波２１０ｂが経験したものである。各エネルギレベルＥ１、Ｅ２に対するそれぞれのスペクトル的に区別された画像は、一つの実施例において、イメージャのチューブＸＲをデュアルエネルギモードで動作させることによって取得される。つまり、生画像データは、異なる電圧（ｋＶ）において取得されるのである。他の実施例においては、他のスペクトル取得モードも、また、デュアルエネルギに代わって想定される。例えば、デュアルレイヤ検出器が使用され、または、検出器が少なくとも２つのエネルギレベルＥ１、Ｅ２に対応するビン（ｂｉｎ）を有している光子カウントモードにおいて動作する。
【００５０】
ステップ３１０ａ、ｂにおいては、各エネルギレベルＥ１、Ｅ２について、それぞれの生画像データにおいて位相回復が実行される。
減衰シノグラムの形式において、減衰の投射、および、それぞれの差動位相シノグラムｐｄφの形式における位相シフト勾配の投射、を獲得するためである。差動位相シノグラムｐｄφは、各エントリーにおいて、それぞれの投射（つまり、それぞれの光線に沿った線積分）をコード化（ｅｎｃｏｄｅ）する。位相勾配、つまり、放射波面が患者ＰＡＴ組織の通過において経験した位相の変化率である。
【００５１】
位相回復は、位相ステップを含んでよい。各投射方向に対して別々のものだけでなく（Ｗｅｉｔｋａｍｐによって説明された古典的な位相ステップにおいて行われたようなもの）、複数の投射角に対する複数のエントリーにわたるものも含んでいる。別の言葉で言えば、位相ステップが「インターレース（”ｉｎｔｅｒｌａｃｅ”）」される。つまり、強度信号を行または列方向だけで構成することに限定されず、投射角−対−格子位置平面にわたり構成されてよい。例えば、Ｉ  Ｚａｎｅｔｔｅ著の”Ｉｎｔｅｒｌａｃｅｄ  ｐｈａｓｅ  ｓｔｅｐｐｉｎｇ  ｉｎ  ｐｈａｓｅ−ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｘ−ｒａｙ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”、ＡＰＰＬＩＥＤ  ＰＨＹＳＩＣＳ  ＬＥＴＴＥＲＳ  ９８、０９４１０１、（２０１１）によって説明されるようにである。インターリーブ方法の拡張は、「スライドウィンドウ（”ｓｌｉｄｉｎｇ  ｗｉｎｄｏｗ”）」であり、ここにおいて、また想定されており、Ｉ  Ｚａｎｅｔｔｅ著の”Ｔｒｉｍｏｄａｌ  ｌｏｗ−ｄｏｓｅ  Ｘ−ｒａｙ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ｉｎ  ＰＮＡＳ”、ｖｏｌ  １９、Ｎｏ  ２６、ｐｐ１０１９９−１０２０４、２６Ｊｕｎｅ２０１２、によって説明されている。スライドウィンドウ方法においては、異なる投射角にわたる位相ステップが存在するだけでなく、計算効率を改善するために、投射角−対−格子位置平面における所定のポイントもリビジット（ｒｅｖｉｓｉｔ）される。
【００５２】
２つまたはそれ以上の位相コントラストシノグラム（つまり、エネルギレベルＥ１、Ｅ２毎に一つの位相コントラストシノグラム）は、一つの単一「スペクトル（”ｓｐｅｃｔｒａｌ”）」シノグラムへと崩され得る（それぞれのエネルギ依存エントリーが一つから他へ順番で単純に隣接されてシノグラムベクトルを拡大する）。しかし、このことを必ずしも要するものではなく、そして、いくつかの実施例においては、所定のエネルギに対して単一のシノグラムが代わりに選択される。それは、この選択されたシノグラムであり、以降のステップにおいて以下にプロセスされるものである。以降では、位相シノグラムｐｄφの項は、従って、単一のエネルギに対するエントリーを伴うシノグラム、または、２つまたはそれ以上のエネルギに応じたエントリーを伴うシノグラムのいずれかを含んでいる。
【００５３】
ステップＳ３１５においては、スペクトル分解スキームが減衰シノグラムデータ（ステップ３１０ａ、ｂのもの）に対して適用される。全体の減衰の貢献を表わしており、等式（３）により上記の貢献をコンプトン散乱の貢献と光電の貢献へと分割するためのものである。ステップＳ３０５における取得は、２つの全体の減衰シノグラム（各エネルギＥ１、Ｅ２に対するもの）を生じるので、１つは、ここで、コンプトンの貢献について等式（３）を解くことができる。光電の貢献は、もはやここにおいては考慮されずに捨てられてよい。しかし、コンプトン散乱の貢献は維持されて、一つの（単一）「コンプトンシノグラム（”Ｃｏｍｐｔｏｎ  ｓｉｎｏｇｒａｍ”）」ｐｃへと統合される。各エントリーにおいて、実質的にコンプトン散乱だけによって生じた減衰に係るそれぞれの投射（つまり、それぞれの光線に沿った線積分）をコード化するものである。別の言葉で言えば、ステップＳ３２５において供給される出力は、コンプトンシノグラムｐｃである。分解によって、以降の計算の精度が向上している。なぜなら、電子密度と線形減衰との間の上記の比例性は、もっぱらコンプトン散乱によって生じた減衰の部分に対してだけ厳密に適用するからである。
【００５４】
ステップ３２０ａ，３２０ｂにおいて、それぞれのエネルギ依存の差動位相シノグラムｐｄφが再調整される。それぞれの電子密度の投射を獲得するためである。同様な再調整が、ステップＳ３２５において、コンプトンシノグラムｐｃのエントリーに対して適用される。そのように再調整されたコンプトンシノグラムｐｃは、ここで同様に、電子密度の投射を表わしているが、今や、異なるデータセット、すなわちコンプトンシノグラムｐｃ、から抽出されたものである。再調整されたシノグラムｐｄφ、ｐｃは、これ以降において、シノグラムの事前調整に対して以前に使用されていたのと同一のシンボルｐｄφ、ｐｃによって参照される。再調整は、既知の電子密度（例えば、水）を用いたファントム（ｐｈａｎｔｏｍ）スキャンを使用する較正プロシージャによって、既知のやり方で達成され得る。
【００５５】
ステップＳ３３０において、コンプトンシノグラムｐｃと位相シフトシノグラムｐｄφそれぞれは、次に、画像プロセッサＩＰの入力ポートＩＮで受信される。入力ポートＩＮは、マルチチャネルのもの（各エネルギレベルに対して１つのチャネル、及び/又は、ｐｃとｐｄφに対してそれぞれ１つのチャネル）であってよく、もしくは、入力ポートＩＮは、単一チャネルの入力ポートとして構成されてよく、そこを通じて全てのシノグラムが受信される。ここにおいて、以前のステップＳ３１０−Ｓ３２５が、例えばＤＡＳにおけるプリプロセッサによって実行されること、もしくは、画像プロセッサＩＰの中に統合されたプリプロセッサによって実行されることが想定される。ステップのペアであるＳ３１０ａ、ｂ、及び/又は、Ｓ３２０ａ、ｂ、Ｓ３２５は、並列パイプラインにおいて実行されてよく、または、代わりにシリアルパイプラインにおいて実行されてよい。
【００５６】
ステップＳ３３５において、電子密度画像は、次に、より詳細にこれから説明されるように、シノグラムを使用することによって、一緒に再構成される。
【００５７】
望ましい実施例において、再構成は反復再構成スキームに基づくことが、ここにおいては想定される。幅広く、反復画像再構成においては、興味の画像（画像スペース／ドメインにおけるオブジェクトであるもの）は、古典的な（フィルタされた）逆投射（ＦＢＰ）アルゴリズムにおけるように直接的には再構成されない。ＦＢＰでは、シノグラム（投射スペース／ドメインのオブジェクト）が、画像ドメインにおけるそれぞれの画像エラストグラフィへと直接的に変換される。しかしながら、その代わりに、アルゴリズムは画像と投射ドメインとの間で数多くの反復においてループする。より特定的には、本コンテクストにおいて、反復的アルゴリズムは、電子密度画像に対する現在の見積りを用いて出発する。この見積りされた電子密度画像は、次に、フォワードプロジェクタの数学的な実施によってフォワード投射される（ｆｏｒｗａｒｄ  ｐｒｏｊｅｃｔ）。見積りされた電子密度画像を画像ドメインから投射ドメインへと持っていき、現在に見積りされた電子密度画像の「合成された（”ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ”）」または見積りされたシノグラムをそのように獲得するものである。各反復ステップにおいて、見積りされたシノグラムは、次に、実際に測定されたシノグラムｐｃ、ｐｄφと比較され、そして、見積りされたシノグラムと実際に測定されたシノグラムｐｃ、ｐｄφとの間の偏差（例えば、ピクセルごとの差異をとることによるもの）は、次に、コスト関数Ｃによって評価される。コスト関数は、「コスト（”ｃｏｓｔ”）」（つまり、実数）を現在の偏差に対して割り当てる。そして、目的は、コストを最小化する電子密度ｘについて見積りを見い出すことである。アップデート関数（ｕｐｄａｔｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が、一つの実施例において、反復スキームによって選択される。コスト関数のミニマイザ（ｍｉｎｉｍｉｚｅｒ）へ収束することが知られている連続した見積りを反復的に出力するものである。一つの実施例においては、最尤（ＭＬ）アプローチが使用され、そして、コスト関数は、尤度関数（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の負の対数として表現され得る。最小コストに対する要求は、次に、負の対数可能性（ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｌｏｇ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）のミニマイザを発見することに対応する。上記のミニマイザについて解くために数学上のアルゴリズムが適用され、順番に、アップデート関数を生じる。そして、事前設定されたコスト閾値より少なくコストを改善するアップデートをリターンする場合、もしくは、反復の最大回数に到達した場合に、見積りは、電子密度に対する最終見積りとして受入れられる。電子密度画像に対する最初の見積りは、非常に簡素なものであってよい。空白画像（ｅｍｐｔｙ  ｉｍａｇｅ）、または、画像化されることが期待される構造体を大雑把にコード化したもの、といったものである。
【００５８】
確率的／統計的な視点から眺めると、シノグラムは、（ホワイト）ノイズの影響下にあるランダムイベントのサンプルとして考えることができる。各ノイズは、それぞれの検出器ピクセルにおける検出（測定されたシノグラムにおけるエントリー）である。根底にある確率分布がガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）（または、光子カウント実施のためのポイズン（Ｐｏｉｓｏｎ））であると仮定される場合に、各検出器ピクセルは、次に、上記の局所的な分布の中間値および変動に対して、ガウシアンパラメータ（μＧ、δ２）と関連付けされ得る。ＭＬにおいて、尤度関数（Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）Ｌ（ｘ｜ｂ）が、次に、設定され得る。イベントｂ（つまり、シノグラムサンプルｐｃとｐｄφ）を「説明（”ｅｘｐｌａｉｎ”）」するための可能性に関するものであり、所定の（しかし、知られてさえいない）画像ｘが与えられている（つまり、電子密度の空間的分布は、画像ドメインにおいて、μ（ｘ、ｙ、ｚ）のコンプトン部とｎ（ｘ、ｙ、ｚ）の実部に対して、それぞれに、順番に関連している）。最尤（ＭＬ）アプローチにおいては、次に、どの電子密度ｘが確率関数を最大化するかについて質問がなされ得る。測定についてガウシアン分布を仮定し、かつ、Ｌの対数をとることにより、「データ項（”ｄａｔａ  ｔｅｒｍ”）」が生じ、コスト関数において正則化項（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｔｅｒｍ）と組み合わされ得る。以下の構成を用いた反復再構成のためのものである。
【数３】
2016536032.tif 000005
数式（４）
データ項の平方表現と正則化項を表しているβＲ（・）を用いている。
【００５９】
より特定的に、コスト関数Ｃは、以下のエレメントを含んでいる。ここで、
Ａは、システムマトリクスである。つまり、Ａは、フォワード投射オペレータの離散化形式である。
ｘは、再構成されるべき知られていない画像である。
ｂは、測定されたデータである。つまり、２つのシノグラム（ｐｃ、ｐｄφ）のコレクションである。
Ｗは、測定されたデータの共分散マトリクスの平方根である（共分散マトリクスが正定値（ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｄｅｆｉｎｉｔｅ）であるため良好に定められる）。投射ドメインにおけるノイズを定量化するものである。
‖・‖は、画像ｘと実際の測定データｂとの不一致を定量化するために適切なノルムである（ユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）といったもの）。
Ｒ（・）は、電子密度画像ｘに対する見積りに係る所定の滑らかさ（ｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓ）を施行するための粗さペナルティ（ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ  ｐｅｎａｌｔｙ）である（画像ｘにおける粗さ又はノイズを定量化するために現在の電子密度の局所的な差異に対して適用されるフーバーペナルティ（Ｈｕｂｅｒ  ｐｅｎａｌｔｙ）といったもの）。
βは、正則化パラメータであり、電子密度の見積りのために所定の「形状（”ｓｈａｐｅ”）」を施行する。一般的に、ベータは正数であり、ペナルティ項Ｒの応答を「微調整（”ｆｉｎｅ  ｔｕｎｉｎｇ”）」することができる。例えば、大きなベータを選択することは粗さペナルティ応答を強調し、一方で、小さなベータを選択することはペナルティ応答を軽減する。
【００６０】
上述のように、ここにおいて提案されるアルゴリズムは、画像ｘの投射、つまり電子密度の空間的分布の投射が、差動位相コントラスト信号ｂｐ＝ｐｄφに線形に関連し、コンプトンシノグラムｐｃ＝ｂｃにも関連する（スペクトル分解の後で）という事実を利用している。従って、ここにおいては、上記のコスト関数Ｃは両方のチャネルを一度に又は同時に考慮することが提案される。以下を定義することによるものである。
【数４】
2016536032.tif 000006
つまり、システムマトリクスＡは、コンプトンチャネルに対するコンポーネントを有しており、線積分の従来のディスクリート実施（ｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ）である。そして、さらに、差動位相コントラストチャネルに対するコンポーネントを有しており、差動位相線積分のディスクリート実施である。別の言葉で言えば、ここにおいて提案されるように、評価のためにコスト関数Ｃへと提供される実際に測定されたシノグラムｂは、コンプトン線積分と、同様に差動位相コントラスト線積分の両方を含んでいる。さらに別の言葉で言えば、インシデント波ＸＢに係るコンプトン散乱で生じた減衰データは、被った位相変化と一緒に、両方が、各反復ステップにおいて全く同一のコスト関数によって評価される。反復再構成は、各反復において、両方のシノグラム（ｂｃとｂｐ）の見積りが生成されて、測定されたデータと比較されるという意味、および、画像ｘに対するコストが、次に、両方のシノグラムの「ミスフィット（”ｍｉｓｆｉｔ”）」から抽出されるという意味において、「一緒に（”ｊｏｉｎｔｌｙ”）」進行する。
【００６１】
一つの実施例に従って、フォワード投射オペレータＡの差動位相線積分コンポーネントＡｐのディスクリート実施が、例えば、Ｔ  Ｋｏｈｌｅｒ共著の”Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｐｈａｓｅ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ｓｐｈｅｒｉｃａｌｌｙ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ”、Ｍｅｄ  Ｐｈｙｓ  ３８（８）、２０１１、ｐｐ４５４２によって説明されている。他の実施は、ここにおいて同様に想定されるという理解を伴うものである。システムマトリクスＡの各エントリーａｉｊコンポーネントは、フォワード投射オペレータのディスクリート実施であり、画像エレメントｊがインデックスｉを伴う測定されたピクセルについて有する効果を定量化する。この投射オペレーションのために、投射されるべき（ｔｏ−ｂｅ−ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ）画像ｘは、画像エレメントから取りまとめられるものと考えられる。より特定的に、画像は、一般的なプリズム形状の「ボクセル（”ｖｏｘｅｌ”）」といった、基本的な関数のファミリーの線形的な組み合わせとして表わされる。それぞれのシノグラムは、次に、投射ドメインにおけるこれらの基本的な関数に係る投射（「フットプリント（”ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ”）」）の線形的な組み合わせとして「説明（”ｅｘｐｌａｉｎ”）」される。一つの実施例に従って、システムマトリクスコンポーネントＡｐの実施のためにここにおいて使用される基本的な関数は、ボクセルからではなく、カイザーベッセル関数（Ｋａｉｓｅｒ−Ｂｅｓｓｅｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）のファミリーから形成される（ベッセル関数の特別変数は「ブロブ（”ｂｌｏｂ”）」としても知られている）。上記に引用したＫｏｈｌｅｒ等による論文においてみられるように、システムマトリクスＡの少なくともＡｐ部を実施するために基本的な関数としてブロブを使用することで、数多くの計算上の利点を確保することができる。例えば、シノグラムデータｂｐの中にキャプチャされる際の差動データに関する投射オペレータは、それぞれのシノグラムデータポイントの極座標のパラメータ化に係る距離座標に関する部分的な区分を含んでいる。反復再構成のフォワード投射ステップにおける基本的な関数としてブロブを使用することで、不良状態の振る舞いを生じさせる上記の微分（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ）オペレーションの数学的な実施を避けることができる。つまり、数学的な実施は、離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）エラーに関して非常に敏感である。フォワードオペレータを離散化するためのブロブベースの実施は、また、投射のときにコンプトンコンポーネントについても適用され得る。
【００６２】
ここにおいて、数式（４）によるコスト関数Ｃは、簡潔の目的のためにマトリクス形式で記載されていることが理解される。例えば、項ｂ、ｘは、一般にマトリクスとして表わされるが、ここにおいては「ベクトル（”ｖｅｃｔｏｒ”）」として考えられる。数式（４）として特に簡潔な表記を達成するために多次元である各エントリーを用いるものである。マトリクス乗法を適用することにより、コスト関数は、それぞれ偏差または不一致を表わす項を含んでいる項の和（ｓｕｍ）へと拡張され得る。偏差または不一致は、ｉ）画像ｘと測定された位相コントラストシノグラムのフォワード投射（位相コントラストシノグラムがスペクトルである場合、２つまたはそれ以上のエネルギ値Ｅ１、Ｅ２それぞれに対してそれぞれの偏差貢献項が存在する）と、ｉｉ）画像ｘと測定されたコンプトンシノグラムのフォワード投射との間のものである。全ての不一致貢献を単一の関数Ｃへと統合することにより、反復を推進またはガイドすることができる。密度画像に対する見積りに到達するようにであり、投射は、ｐｃ、ｐｄφに対するそれぞれのシノグラムの両方に近似している。
【００６３】
数式（４）において見られるように、コスト関数Ｃは、大きな偏差（以下により詳しく説明されるように普及しているノイズに対して重み付けされたもの）にペナルティを科す（つまり、より高いコストを被る）。偏差は、システムマトリクスＡを画像ｘについて適用することによって合成される際の、実際に測定されたシノグラムｂと見積りされたシノグラムＡｘとの間のものである。この偏差に加えて、検出器におけるノイズの振る舞いが、コスト関数において同様に考慮され、そして、マトリクス表現Ｗ−１の中にカプセル化される。ノイズ項におけるノイズマトリクスは、実際に測定されたシノグラムｂと見積りされたシノグラムＡｘとの間の偏差を重み付けして、それにより、コスト関数のリターン（ｒｅｔｕｒｎ）をデータｂの測定のために使用される特定の検出器の特性により良く一致させる。ノイズは、検出器の量子ノイズと位相ステップによって生じるジッタ（ｊｉｔｔｅｒ）から成るものである。ＭＬについて簡潔に上述したように、ノイズはホワイト、そして特にはガウシアンホワイト（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｗｈｉｔｅ）であってよいことが見い出されてきた。確率的な視点から眺めると、シノグラムは、ランダムなイベントのサンプルとして考えることができ、各イベントはそれぞれの検出器セルにおける検出（測定されたシノグラムにおけるエントリー）である。各検出器セルは、次に、平均と分散（ｍｅａｎ  ａｎｄ  ｖａｒｉａｎｃｅ）についてガウシアンパラメータ（μ、δ２）と関連付けされ得る。
【００６４】
別の言葉で言えば、そして、一般的な事例においては、マトリクスＷ−１（Ｗは共分散マトリクスΣの平方根）は、各検出器ピクセルにおけるノイズを表わしており、そして、検出器ピクセルとコスト関数Ｃとの間のノイズ相関は、ノイズマトリクスＷ−１のエントリー（分散、および、より一般的な事例においては測定の共分散）によって重み付けされた大きな偏差‖Ａｘ−ｂ‖に対して高いコストをリターンするように構成されている。これにより、検出器レベルにおいて期待されるノイズ振る舞いのより良いモデル化ができ、画像ドメインの他に投射ドメインにおいて上記の知識を組み込むことができる。Ｗ−１の対角エレメントは、上述のように、ガウシアン分散δｓに対する見積りに基づくものである。
【数５】
2016536032.tif 000007
のエントリーは、コンプトンコンポーネントと差動位相コンポーネントへと分割される。ここで、ΣＣはコンプトン分散を含んでいる対角行列であり、ΣＰは、差動位相分散を含んでいる対角行列である。
【００６５】
コンプトンコンポーネントに対する分散見積りは、ガウシアン誤差伝播アプローチ（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｅｒｒｏｒ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ）によって測定されたコンプトンシノグラムから見積ることができる。例えば、Ｄ  Ｎ  Ｇａｕｎｔｔ共著の”Ｘ−ｒａｙ  ｔｕｂｅ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ、ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ  ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｄｕａｌ  ｅｎｅｒｇｙ  ｃｈｅｓｔ  ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ”、Ｍｅｄ  Ｐｈｙｓ  ２１８２、１９９４年２月、のページ２０５の等式６ａ−ｃにおいて説明されるようにである。
【００６６】
差動位相シノグラムデータコンポーネントについては、分散が、位相コントラストシノグラムから見積ることができる。Ｗｅｂｅｒ共著の”Ｎｏｉｓｅ  ｉｎ  ｘ−ｒａｙ  ｇｒａｔｉｎｇ−ｂａｓｅｄ  ｐｈａｓｅ−ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｉｍａｇｉｎｇ”、Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ、Ｖｏｌ．３８、Ｎｏ．７、２０１１年７月、による等式（２６）、（２９−行２、列２におけるマトリクスエントリー）において定められるように、２／［（平均強度（ピクセルｘ、ｙに対するシノグラムエントリー））＊ｎ＊Ｖ２］によるものである。Ｖは視認性であり、ｎはタルボットオーダー（Ｔａｌｂｏｔ  ｏｒｄｅｒ）である。ｎは１、３、または５、もしくは７である。ｎ＝９も、また、いくつかの実施例において想定される。
【００６７】
一つの実施例において、共分散マトリクスは、コンプトンチャネルと差動位相チャネルとの間のあらゆる可能な共分散を無視する。マトリクスＷ−１は、そして、対角行列であり、各対角エントリーは、それぞれの検出器ピクセル／信号チャネルに対するそれぞれの見積りされた分散δｉである。このことは、良好な近似について有効であるが、提案される方法は、同様に、少なくとも一つの非対角で非ゼロのエレメントを有している共分散マトリクスを用いて実施され得る。もしくは、より特定的には、完全な共分散マトリクスを用いても実施され得るものである。これにより、優勢なクロストーク、または、検出器Ｄの所定のピクセル領域における残光（ａｆｔｅｒｇｌｏｗ）効果、等といったノイズ振る舞いにおいて、既知の非対称性または相関が存在するインスタンスをモデル化することができる。対角形式の共分散マトリクスを仮定することの一つの理論的根拠は、ステップＳ３１０ａ、ｂによる位相回復処理が、ピクセル毎の形態においてオリジナルの検出器の生データに対して適用されて、異なるピクセルにおけるノイズが良好な近似において無相関であると仮定し得ることである。従って、共分散マトリクスΣは、典型的に−より複雑な事例においてさえ−むしろ簡潔な構成を有するものである。
【数６】
2016536032.tif 000008
３つ全ての部分行列（ｓｕｂ−ｍａｔｒｉｘ）Σは対角である。
【００６８】
Ａ、ｂ、およびＷに対するこれらの定義によって定められるコスト関数は、実質的に、未知のｘに係る関数であり、そして、非線形共役勾配法（ｃｏｎｊｕｇａｔｅｄ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍｅｔｈｏｄ）のような標準技術によって最小化され得る。この実施例において、ｘに対するアップデート関数は、標準の共役勾配法によって提供される。ここで、ｘは、「共役方向（”ｃｏｎｊｕｇａｔｅ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ”）」においてアップデートされる。一つの実施例において、共役方向は、フレッチャ−リーブ（Ｆｌｅｔｃｈｅｒ−Ｒｅｅｖｅｓ）式によって定められるが、ステップサイズに対する他の分散もまた、想定される。
【００６９】
代替的な実施例において、各反復において電子密度画像見積りｘをアップデートするためのアップデート関数は、ＳＰＳ（ｓｅｐａｒａｂｌｅ  ｐａｒａｂｏｌｏｉｄａｌ  ｓｕｒｒｏｇａｔｅｓ）スキームに基づいている。上記のＴ  Ｋｏｈｌｅｒ等による論文におけるようにであり、尤度関数（または、対数尤度関数）Ｃの最小値を捜すことは、例えば、古典的なニュートン−ラプソン法といったニュートンタイプのアルゴリズムによって行われる。ＳＰＳにおいて、「放物面代用（”ｐａｒａｂｏｌｏｉｄａｌ  ｓｕｒｒｏｇａｔｅ”）」は、負の対数尤度に対して上に接する２次関数である。コンベクシティ（ｃｏｎｖｅｘｉｔｙ）を考慮すると、コスト関数の上にある分割可能な２次関数を生じる。分割可能な代用関数の最小化は、対数尤度関数の最小化より扱いやすく、かつ、対数尤度関数のミニマイザに対する収束の単調性が確保される。しかしながら、このことは、ただの一つの実施例であり、そして、他の数学的な方法及び/又はコスト関数構成が、同様に、ここにおいて想起される。特に、反復再構成は、上記に、コスト関数の最小化に関して表わされてきたが、再び、これは、典型的な実施例である。時折、いくつかの再構成スキームは、異なる最適化を要求することがある。例えば、目的関数を最大化するためのものであり、そして、そうしたスキームが、ここにおいて、同様に想起される。少なからず、あらゆる最大化問題は、代数上の再配置の後の最小化問題に関して一般的に表現され得るという理由ではない。
【００７０】
いずれか実施例において、反復は、反復の固定値（一つの実施例においてはユーザが調整可能である）の後で、または、コスト関数が反復の最中にほとんど変化しない場合に中止される。例えば、アップデートによるコスト減少が、ユーザが定義可能な閾値εより小さい場合である。
【００７１】
要するに、提案する方法では、
全てのデータの個々のノイズレベルが正しく考慮されて、検出器ピクセルレベル、つまり、投射ドメインにおいて特定される。
位相シフトシノグラムにおける欠測データ（位相ラッピング（ｗｒａｐｐｉｎｇ）、コヒーレンス欠如、等の理由によるもの）は、無視され得る。反復再構成は、このことに関してだいぶロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）であることが知られているからであり、かつ、他のチャネル、つまりコンプトン散乱シノグラムが、差動位相シノグラムにおける欠測データのためのオフセットに対する十分な投射情報をさらに含み得るからである。
国際公開第２０１３／０２７１３８号に記載されているような他のアプローチと区別して、画像ドメインにおけるＳＮＲ（信号対ノイズ比）のパラメータ化が必要とされない。測定されたデータに対するノイズ見積りが、代わりに行われるからであり（そして、ノイズは、このドメインにおいてホワイトであることが知られている）。
【００７２】
上記の方法および関連する画像プロセッサは、全ての差動位相コントラストＣＴ画像化に対して適用されてよい。望ましくは、選択的エネルギまたは光子カウント検出器もしくは他のもの、といったスペクトル分解検出器を用いる画像化システムに対してである。
【００７３】
任意のステップ（図３に図示されていない）においては、電子密度断面画像または複数の電子密度断面から形成されたボリュームが、次に、モニタＭ上に提供され、表示される。
【００７４】
可視化に係る種々のモードをもたらすために、画像プロセッサＩＰは、ここにおいて提案されるように、可視化モジュールＶＳを含んでおり、モニタＭ上に算出された電子密度画像の表示をもたらすようにシステムビデオカードを駆動する。
【００７５】
画像プロセッサＩＰとそのコンポーネントは、分散アーキテクチャにおいて構成された分離したモジュールとして構成されてよく、そして、適切な通信ネットワークに接続されてよい。
【００７６】
一つの実施例において、画像プロセッサＩＰは、専用ＦＰＧＡとして、または、ハードウェアにより実現された（ｈａｒｄｗｉｒｅｄ）スタンドアロンのチップとして構成されている。
【００７７】
代替的な実施例において、画像プロセッサＩＰとそのコンポーネントは、ソフトウェアルーチンを実行しているワークステーションＣＯＮの中に在る。画像プロセッサＩＰとそのコンポーネントは、Ｍａｔｌａｂ（Ｒ）といった適切な科学計算プラットフォームにおいてプログラムされてよく、ライブラリの中に保持されるＣ＋＋またはＣルーチンへと翻訳されてよく、そして、ワークステーションＣＯＮのオペレーティングシステムによってコールオン（ｃａｌｌ  ｏｎ）されたときにリンクされる。
【００７８】
上記においては、測定された投射データから位相シフトの貢献を抽出するために格子ベースのセットアップが説明されてきたが、他のＰＣＩ（位相コントラスト画像化）原理も同様に使用され得る。アナライザベース画像化または伝播ベース画像化といったものである。
【００７９】
本発明の別の典型的な実施例においては、コンピュータプログラムまたはコンピュータプログラムエレメントが提供される。適切なシステム上で、上記の実施例のうち一つに従った方法に係るステップを実行するように適合されているものである。
【００８０】
コンピュータプログラムエレメントは、従って、コンピュータユニット上に保管されてよく、本発明の実施例の一部でもあり得る。このコンピューティングユニットは、上記に説明された方法のステップの実施を実行または引き起こすように適合されてよい。さらに、上記に説明された装置のコンポーネントを操作するように適合されてよい。コンピューティングユニットは、自動的に動作するように、及び/又は、ユーザのオーダーを実行するように適合されてよい。コンピュータプログラムは、データプロセッサのワーキングメモリの中にロードされてよい。データプロセッサは、従って、本発明の方法を実行するように備えられてよい。
【００８１】
本発明に係るこの典型的な実施例は、ちょうど最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、アップデートにより既存のプログラムを本発明を使用するプログラムへと転換するコンピュータプログラムの両方をカバーする。
【００８２】
さらに、コンピュータプログラムエレメントは、上記に説明された典型的な実施例に係るプロシージャを促進するために全ての必要なステップを提供し得るものである。
【００８３】
本発明のさらなる典型的に実施例に従って、ＣＤ−ＲＯＭといった、コンピュータで読取り可能な媒体が提供され、コンピュータで読取り可能な媒体上には、コンピュータプログラムエレメントが保管されている。コンピュータプログラムエレメントは、上記のセクションにおいて説明されたものである。
【００８４】
コンピュータプログラムは、適切な媒体上に保管され、及び/又は、配布されてよい。一緒に提供される光記録媒体または半導体媒体といったもの、または、他のハードウェアのパーツといったものである。しかし、インターネットもしくは他の有線又は無線通信システムを介してといった、他の形態において配布されてもよい。
【００８５】
しかしながら、コンピュータプログラムは、また、ワールドワイドウェブ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）のようなネットワーク上に存在してもよく、そして、そうしたネットワークからデータプロセッサのワークキングメモリの中へダウンロードされ得る。本発明のさらなる典型的な実施例に従って、ダウンロードのためにコンピュータプログラムエレメントを利用可能にするための媒体が提供される。コンピュータプログラムエレメントは、以前に説明された本発明の実施例のうち一つに従った方法を実行するように構成されている。
【００８６】
本発明の実施例は異なる技術的事項に関して説明されていることに留意する必要がある。特に、いくつかの実施例は、方法タイプの請求項に関連して記述されており、一方で、他の実施例は、装置タイプの請求項に関連して記述されている。しかしながら、当業者であれば、上記および以降の説明から、そうでないものと注記されていなければ、一つのタイプの技術的事項に属している特徴のあらゆる組み合わせに加えて、異なる技術的事項に関する特徴間のあらゆる組み合わせも、また、この出願申請により開示されていると考えられることを理解するだろう。しかしながら、全ての特徴は、特徴の単なる足し算よりも多くのシナジー効果（ｓｙｎｅｒｇｅｔｉｃ  ｅｆｆｅｃｔ）を提供するように組み合わされ得る。
【００８７】
本発明は、図面および上記の説明において詳細に示され、かつ、記載されてきたが、そうした説明および記載は、説明的または典型的なものであって限定的なものではないと理解されるべきものである。本発明は、開示された実施例に限定されるものではない。図面、明細書、従属請求項を研究すれば、クレームされた本発明の実施において、当業者によって、開示された実施例に対する他の変形が理解され、もたらされ得る。
【００８８】
請求項において、用語「含む（“ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ“」は、他のエレメントまたはステップの存在を排除するものではなく、不定冠詞「一つの（”ａ“または”ａｎ“）」は、複数を排除するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットは、請求項で述べられる数個のアイテムに係る機能を満たし得る。特定の手段が、お互いに異なる従属請求項の中で引用されているという事実だけでは、これらの手段の組合せが有利に使用され得ないことを示すものではない。請求項におけるいかなる参照番号も、発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【図１】
2016536032.tif 000009
【図２】
2016536032.tif 000010
【図３】
2016536032.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成28年5月18日(2016.5.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
従来のＸ線画像化（ｘ−ｒａｙ  ｉｍａｇｉｎｇ）は、種々のタイプの人体組織の間でコントラストを提供するための物理量（ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｑｕａｎｔｉｔｙ）としての減衰に注目している。より最近では、デュアルエナジー画像化（ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  ｉｍａｇｉｎｇ）または位相コントラスト画像化（ｐｈａｓｅ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｉｍａｇｉｎｇ）のような他の画像化技術が、電子密度（ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｄｅｎｓｉｔｙ）、屈折率減衰（ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅ  ｉｎｄｅｘ  ｄｅｃｒｅｍｅｎｔ）、または画像化された組織の散乱断面（ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ  ｃｒｏｓｓ  ｓｅｃｔｉｏｎ）のような異なる物理量に関する情報を提供する。画像のコントラスト（つまり、画像エレメント間の相対的な相違）は、減衰ベースの画像化、または、屈折率ベースの画像化のいずれにおいても、より発せられ得るようにみえる。そして、２つの画像化技術のうちどちらがより良いものであるかに関しては一般的な意見を述べることはできないようにみえる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
Ｚｈｕｈｕａ  Ｑｉ共著の”Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ａｎｄ  ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  ａｔｏｍｉｃ  ｎｕｍｂｅｒ  ｕｓｉｎｇ  ｐｈａｓｅ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ＣＴ；Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ａｎｄ  ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  ａｔｏｍｉｃ  ｎｕｍｂｅｒ”、ＰＨＹＳＩＣＳ  ＩＮ  ＭＥＤＩＣＩＮＥ  ＡＮＤ  ＢＩＯＬＯＧＹ、ｖｏｌ．５５、ｎｏ，９、２５６９−２６７ページは、位相コントラストＣＴを使用した電子密度の画像化および有効な原子番号のための方法を開示している。Ｙｕ  Ｚｏｕ共著の”Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｆａｓｔ  ｋＶ−ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ  ｉｎ  ｄｕａｌ  ｅｎｅｒｇｙ  ＣＴ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｐｒｅ−ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ”、ＰＲＯＣＥＥＤＩＮＧＳ  ＯＦ  ＳＰＩＥ、ｖｏｌ．６９１３、６９１３１３ページは、デュアルエネルギＣＴデータに対する事前再構成（ｐｒｅ−ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）処理を開示しており、測定値をコンプトンおよび光電の貢献へと分解する。
【国際調査報告】
2016536032.tif 000012
2016536032.tif 000013