(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
シンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法であって、
シンチレーションパルスの優先モデルを二重指数モデルＶ（ｔ）＝ａ・ｅｂｔ＋ｃ・ｅｄｔとして選定し、前記二重指数モデルを目的関数として特定するステップＳ１と、
ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４、ｖ５、ｖ６、ｖ７、ｖ８である８つの電圧閾値序列と、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔ７、ｔ８である８つの時点序列と、を含むサンプリングポイントであって、シンチレーションパルスデータベースにおける典型的なパルスのサンプリングポイントを選定するステップＳ２と、
前記電圧閾値序列を電圧アレイｖ＝［ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５，ｖ６，ｖ７，ｖ８］として記憶し、前記二重指数モデルの曲線を時間軸にシフトし、前記シフトのステップにおいて、第１時点ｔ１を０とし、後続の時点と前記第１時点ｔ１との差をそれぞれ求め、取得されたデータを時間アレイｔ＝［０，（ｔ２−ｔ１），（ｔ３−ｔ１），（ｔ４−ｔ１），（ｔ５−ｔ１），（ｔ６−ｔ１），（ｔ７−ｔ１），（ｔ８−ｔ１）］として記憶するステップＳ３と、
前記目的関数の４つの初期デフォルトパラメータａ、ｂ、ｃ、ｄを１とし、初期パラメータアレイｐａｒａ＝［１，１，１，１］として記憶するステップＳ４と、
前記電圧アレイｖ、前記時間アレイｔ、前記パルスのサンプリングポイントの数ｎ、前記初期パラメータアレイｐａｒａ及び前記目的関数Ｖ（ｔ）をレーベンバーグ・マルカートフィッティング関数に入力し、フィッティングすることで４つのフィッティングパラメータａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’が取得され、４つの前記フィッティングパラメータを第２パラメータアレイｐａｒａｎｅｗ＝［ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’］として記憶するステップＳ５と、
前記シンチレーションパルスデータベースにおけるシンチレーションパルスのそれぞれについて、前記ステップＳ４において前記初期パラメータアレイｐａｒａの代わりに前記第２パラメータアレイｐａｒａｎｅｗを用いることを除き、全てのシンチレーションパルスのフィッティングが完成するまで、前記ステップＳ１から前記ステップＳ５を順に繰り返し、第ｋシンチレーションパルスがフィッティングされた後の関数を
【数１】
0006875548.tif 000005
とするステップＳ６と、
フィッティングにより特定されたフィッティングパラメータのシンチレーションパルスの目的関数Ｖｋ（ｔ）を積分することにより、第ｋパルスのエネルギー値Ｅｋを取得するステップＳ７と、
方程式Ｖｋ（ｔ）＝０を解きゼロを通過した曲線通過零点ｔｋ０を取得することにより、第ｋパルスの到達時間ｔｋ＝ｔ１＋ｔｋ０を取得し、パルスの時間情報、エネルギー情報の抽出が終了するステップＳ８と、
を含む、シンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項２】
前記シンチレーションパルスの優先モデルは、デジタルオシロスコープにより収集され、
前記シンチレーションパルスの曲線は、急激なレイジングエッジ及び緩やかなフォーリングエッジを含む、ことを特徴とする請求項１に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項３】
前記シンチレーションパルスデータベースは、シンチレーションパルス取得プラットフォームによって、デジタルシンチレーションパルスの形成を記録する、ことを特徴とする請求項２に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項４】
前記シンチレーションパルス取得プラットフォームは、対向して設けられた一対のシンチレーション検出器及び一つの光源を含み、
前記光源は、一対の前記シンチレーション検出器を接続する軸線の中間位置に設けられ、
前記シンチレーション検出器は、それぞれ同軸ケーブルを介して前記デジタルオシロスコープに接続される、ことを特徴とする請求項３に記載シンチレーションパルスのデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項５】
前記シンチレーション検出器は、Ｓｉ−ＢＤＭ検出器であり、
前記光源は、点状１８ＦＤＧ光源である、ことを特徴とする請求項４に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項６】
前記デジタルオシロスコープは、１６ＧＨｚのアナログ帯域幅及び５０Ｇｓｐｓのサンプリングレートによって、デジタルサンプリングを行い、サンプリングしたシンチレーションパルスを記録する、ことを特徴とする請求項５に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項７】
前記レーベンバーグ・マルカートフィッティング関数のプロトタイプは、ｖｏｉｄ  ｌｍｃｕｒｖｅ（ｉｎｔ  ｎ＿ｐａｒ，  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ，  ｉｎｔ  ｍ＿ｄａｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｙ，  ｄｏｕｂｌｅ（＊ｆ）（ｄｏｕｂｌｅ  ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ），  ｃｏｎｓｔ  ｌｍ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｃｏｎｔｒｏｌ，  ｌｍ＿ｓｔａｔｕｓ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｓｔａｔｕｓ）であり、
ここで、ｉｎｔ  ｎ＿ｐａｒは、フィッティングされるモデル関数のパラメータ数を示し、ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒは、パラメータ初期値を示し、ｉｎｔ  ｍ＿ｄａｔは、フィッティング用サンプリングポイントの数を示し、ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｔは、サンプリングポイントの横座標アレイを示し、ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｙは、サンプリングポイントの縦座標アレイを示し、ｄｏｕｂｌｅ（＊ｆ）（ｄｏｕｂｌｅ  ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ）は、フィッティングが基づく曲線モデルを示し、ｃｏｎｓｔ  ｌｍ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｃｏｎｔｒｏｌは、フィッティングアルゴリズムの制御パラメータを示し、ｌｍ＿ｓｔａｔｕｓ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｓｔａｔｕｓは、フィッティングアルゴリズムの状態パラメータを示す、ことを特徴とする請求項１に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項８】
前記データ類型は、ｄｏｕｂｌｅ及びｆｌｏａｔを含み、
高性能、ハイエンドのサーバが用いられる場合、データ類型がｄｏｕｂｌｅに設定され、高性能、ハイエンド以外のサーバが用いられる場合、データ類型がｆｌｏａｔに設定される、ことを特徴とする請求項１に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項９】
前記目的関数Ｖｋ（ｔ）の積分範囲は、０から２００である、ことを特徴とする請求項１に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【請求項１０】
前記曲線通過零点は、ｔｋ０＝［１／（ｄｋ−ｂｋ）＊ｌｎ（−ａｋ／ｃｋ）］である、ことを特徴とする請求項１に記載のシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療機器の信号処理分野に関し、より具体的には、デジタルＰＥＴ分野におけるシンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
陽電子射出断層撮影法（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、以下「ＰＥＴ」）は、人体内で陽電子消滅により放出されるγ光子を捕捉することで、人体における陽電子核種を標識とするトレーサの分布状況を取得し、臓器機能、代謝などの生理的・病理学的特徴を取得する。取得されたγ光子のエネルギー、位置及び時間情報の正確性は、システムイメージングの性能に直接に影響する。シンチレーション検出器は、高エネルギー粒子（例えば、γ、Ｘなどの粒子）の捕獲及び対応するエネルギー堆積情報の測定に用いられる。シンチレーション検出器は、高い検出効率、迅速な時間応答、正確な情報測定などの特徴を有するため、放射線検出及びイメージングの分野に広く適用されている。シンチレーション検出器は、通常シンチレータ（例えば、ＢＧＯ、ＬＹＳＯ、ＬａＢｒなど）及び光電変換器（例えば、ＰＭＴ、ＳｉＰＭ、ＡＰＤなど）から構成される。入射されたγ、Ｘなどの粒子とシンチレータとが相互作用して蛍光を生じ、光電変換器は、蛍光を対応するシンチレーションパルスに変換する。シンチレーションパルスをデジタル化し、デジタル信号処理技術によりデジタルシンチレーションパルスを分析することで粒子のエネルギー堆積情報を抽出し、さらにデジタルシンチレーションパルスの分析、アルゴリズムの最適化及びアップグレード処理を行うにより、粒子のエネルギー堆積情報の抽出精度を継続的に改善するとともにシンチレーション検出器の性能を向上させ、ＰＥＴシステムの画像品質を高めることができる。
【０００３】
デジタルシンチレーションパルスのサンプリング方法の一つは、多閾値サンプリング（Ｍｕｌｔｉ−Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ、以下「ＭＶＴ」）方法である。当該方法は、シンチレーションパルスの特徴に基づいて複数の電圧閾値を合理的に設定し、シンチレーションパルスが電圧閾値を超えた時間をデジタル化することにより、シンチレーションパルスのデジタルサンプリングが実現される。少ない閾値コンパレータと時間デジタル変換器（Ｔｉｍｅ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ、単に「ＴＤＣ」と称する）とを組み合わせることによって、シンチレーションパルスのＭＶＴサンプリングを行う対応のＭＶＴサンプリング回路が設計され、対応するデジタルシンチレーションパルスの取得が完成する。ＭＶＴ方法は、シンチレーションパルスのデジタル化及び粒子エネルギー堆積情報の抽出に用いられ、高い性能、簡易な工程、ハードウェアの低コスト化などの利点を有する。既存の研究結果から分かるように、３つから８つの閾値を有するＭＶＴサンプリング回路により取得されたデジタルシンチレーションパルスを用いて、優先のシンチレーションパルス形状情報に基づくデジタルパルス分析方法により、粒子エネルギー堆積情報の正確な取得が実現される。
【０００４】
既存のデジタルパルス分析方法の一つは、ニュートン法、勾配法などを含む最小二乗アルゴリズムである。しかし、従来の最小二乗アルゴリズムのほとんどは、ＰＥＴシステムが取得したデジタルシンチレーションパルス信号をフィッティングするときに、極めて長い時間がかかり、且つシンチレーションパルスの数が非常に多いため、実際処理効率の低下を招き、データ収集から医用画像の取得までの時間が長くかかりすぎて、産業需要を満たすことができない。また、これらのアルゴリズムは、使用に制限があり、安定性と正確性とが満足のいくバランスを達成することができない。さらに、いくつかのフィッティングアルゴリズムは、最小二乗法を使用し、二重指数モデルの二つのパラメータを選定してフィッティングを行うことによって、パルスの完全性を犠牲にして一定の時間効率が達成される。しかし、取得されたシンチレーションパルスの時間、エネルギー情報が十分に正確ではないため、ＰＥＴシステムの時間分解能及びエネルギー分解能がある程度低下する。
【０００５】
レーベンバーグ・マルカート（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）法は、最適化アルゴリズムの一種であり、最も広く使用されている非線形最小二乗反復アルゴリズムでもある。レーベンバーグ・マルカート法は、勾配により最大（小）値を求め、ニュートン法と勾配降下法との間に介在する非線形最適化方法であり、勾配法及びニュートン法の利点を兼ね備えるため、経済学、管理最適化、インタネット分析、最適設計、機械又は電子設計等の分野で幅広く適用されている。したがって、パルス再構築後の画像品質を向上させるために、レーベンバーグ・マルカートアルゴリズムをＭＶＴサンプリングにより取得されたシンチレーションパルスのデジタル信号の処理に適用できれば、効率、正確度、安定性などの総合要素の最適化が図られた最適なフィッティング方法が得られ、工業需要がよりよく満たされる。
【発明の概要】
【０００６】
本発明は、従来技術のデジタルパルスフィッティング方法が効率、正確度及び安定性の最適化を図れないという問題が解決されるようなシンチレーションパルスのデジタル信号のフィッティング方法を提供することを目的とする。
【０００７】
上記問題を解決するために、本発明のある一つの態様によれば、シンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法であって、
シンチレーションパルスの優先モデルを二重指数モデルＶ（ｔ）＝ａ・ｅｂｔ＋ｃ・ｅｄｔとして選定し、前記二重指数モデルを目的関数として特定するステップＳ１と、
ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４、ｖ５、ｖ６、ｖ７、ｖ８である８つの電圧閾値序列と、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔ７、ｔ８である８つの時点序列と、を含むサンプリングポイントであって、シンチレーションパルスデータベースにおける典型的なパルスのサンプリングポイントを選定するステップＳ２と、
前記電圧閾値序列を電圧アレイｖ＝［ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５，ｖ６，ｖ７，ｖ８］として記憶し、前記二重指数モデルの曲線を時間軸にシフトし、前記シフトのステップにおいて、第１時点ｔ１を０とし、後続の時点と前記第１時点ｔ１との差をそれぞれ求め、取得されたデータを時間アレイｔ＝［０，（ｔ２−ｔ１），（ｔ３−ｔ１），（ｔ４−ｔ１），（ｔ５−ｔ１），（ｔ６−ｔ１），（ｔ７−ｔ１），（ｔ８−ｔ１）］として記憶するステップＳ３と、
前記目的関数の４つの初期デフォルトパラメータａ、ｂ、ｃ、ｄを１とし、初期パラメータアレイｐａｒａ＝［１，１，１，１］として記憶するステップＳ４と、
前記電圧アレイｖ、前記時間アレイｔ、前記パルスのサンプリングポイントの数ｎ、前記初期パラメータアレイｐａｒａ及び前記目的関数Ｖ（ｔ）をレーベンバーグ・マルカートフィッティング関数に入力し、フィッティングすることで４つのフィッティングパラメータａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’が取得され、４つの前記フィッティングパラメータを第２パラメータアレイｐａｒａｎｅｗ＝［ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’］として記憶するステップＳ５と、
前記シンチレーションパルスデータベースにおけるシンチレーションパルスのそれぞれについて、前記ステップＳ４において前記初期パラメータアレイｐａｒａの代わりに前記第２パラメータアレイｐａｒａｎｅｗを用いることを除き、全てのシンチレーションパルスのフィッティングが完成するまで、前記ステップＳ１から前記ステップＳ５を順に繰り返し、第ｋシンチレーションパルスがフィッティングされた後の関数を
【数１】
0006875548.tif 000002
とするステップＳ６と、
フィッティングにより特定されたフィッティングパラメータのシンチレーションパルスの目的関数Ｖｋ（ｔ）を積分することにより、第ｋパルスのエネルギー値Ｅｋを取得するステップＳ７と、
方程式Ｖｋ（ｔ）＝０を解きゼロを通過した曲線通過零点ｔｋ０を取得することにより、第ｋパルスの到達時間ｔｋ＝ｔ１＋ｔｋ０を取得し、パルスの時間情報、エネルギー情報の抽出が終了するステップＳ８と、
を含む、シンチレーションパルスデジタル信号のフィッティング方法が提供される。
【０００８】
前記シンチレーションパルスの優先モデルは、デジタルオシロスコープにより収集され、前記シンチレーションパルスの曲線は、急激なレイジングエッジ及び緩やかなフォーリングエッジを含む。
【０００９】
前記シンチレーションパルスデータベースは、シンチレーションパルス取得プラットフォームによって、デジタルシンチレーションパルスの形成を記録する。
【００１０】
前記シンチレーションパルス取得プラットフォームは、対向して設けられた一対のシンチレーション検出器及び一つの光源を含み、前記光源は、一対の前記シンチレーション検出器を接続する軸線の中間位置に設けられ、前記シンチレーション検出器は、それぞれ同軸ケーブルを介して前記デジタルオシロスコープに接続される。
【００１１】
前記シンチレーション検出器は、Ｓｉ−ＢＤＭ検出器であり、前記光源は、点状１８ＦＤＧ光源である。
【００１２】
前記デジタルオシロスコープは、１６ＧＨｚのアナログ帯域幅及び５０Ｇｓｐｓのサンプリングレートによって、デジタルサンプリングを行い、サンプリングしたシンチレーションパルスを記録する。
【００１３】
前記レーベンバーグ・マルカートフィッティング関数のプロトタイプは、ｖｏｉｄ  ｌｍｃｕｒｖｅ（ｉｎｔ  ｎ＿ｐａｒ，  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ，  ｉｎｔ  ｍ＿ｄａｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｙ，  ｄｏｕｂｌｅ（＊ｆ）（ｄｏｕｂｌｅ  ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ），  ｃｏｎｓｔ  ｌｍ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｃｏｎｔｒｏｌ，  ｌｍ＿ｓｔａｔｕｓ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｓｔａｔｕｓ）であり、ここで、ｉｎｔ  ｎ＿ｐａｒは、フィッティングされるモデル関数のパラメータ数を示し、ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒは、パラメータ初期値を示し、ｉｎｔ  ｍ＿ｄａｔは、フィッティング用サンプリングポイントの数を示し、ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｔは、サンプリングポイントの横座標アレイを示し、ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｙは、サンプリングポイントの縦座標アレイを示し、ｄｏｕｂｌｅ（＊ｆ）（ｄｏｕｂｌｅ  ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ）は、フィッティングが基づく曲線モデルを示し、ｃｏｎｓｔ  ｌｍ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｃｏｎｔｒｏｌは、フィッティングアルゴリズムの制御パラメータを示し、ｌｍ＿ｓｔａｔｕｓ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｓｔａｔｕｓは、フィッティングアルゴリズムの状態パラメータを示す。
【００１４】
前記データ類型は、ｄｏｕｂｌｅ及びｆｌｏａｔを含み、高性能、ハイエンドのサーバが用いられる場合、データ類型がｄｏｕｂｌｅに設定され、高性能、ハイエンド以外のサーバが用いられる場合、データ類型がｆｌｏａｔに設定される。
【００１５】
前記目的関数Ｖｋ（ｔ）の積分範囲は、０から２００である。
【００１６】
前記曲線通過零点は、ｔｋ０＝［１／（ｄｋ−ｂｋ）＊ｌｎ（−ａｋ／ｃｋ）］である。
【００１７】
本発明に係るシンチレーションパルスのデジタル信号のフィッティング方法は、ＭＶＴ方法に基づいて取得されたデジタルシンチレーションパルス信号の非線形フィッティングを、レーベンバーグ・マルカート法により行い、二重指数モデルを選択的に用い、既存のパルスデータベースから抽出された二重指数モデルパラメータをアルゴリズムの初期値とすることにより、アルゴリズムのランタイムを大幅に向上させるとともに、アルゴリズム自体がｏｐｅｎＭＰ／ＧＰＵの加速に寄与し、アルゴリズム自体の時間性能もコンピュータのモデルチェンジに伴って、漸次向上することができる。本発明の方法によりパルスをフィッティングし、再構築して取得されたエネルギー分解能は、顕著に向上する。本発明の方法は、処理効率を向上させるだけではなく、情報抽出の正確度及び安定性も確保することができるため、効率、正確、安定などの総合要素の最適化が図られた最適なフィッティング方法である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明に係るシンチレーションパルスのデジタル信号のフィッティング方法におけるパルスの優先モデルを示す概略図である。
【図２】本発明の一実施例に係るシンチレーションパルス取得プラットフォームのレイアウト概略図である。
【図３】本発明の一実施例に係る典型的なシンチレーションパルスの概略図である。
【図４】本発明の一実施例に係る二重指数モデルを用いるシンチレーションパルスのデジタル信号のフィッティング方法をＰＥＴ信号処理に適用する効果図である。
【図５】従来技術において線形指数モデルにより取得されたエネルギー分解能の効果図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、具体的な実施例を参照しながら本発明をさらに説明する。なお、以下の実施例は、本発明を説明するためのものに過ぎず、本発明の範囲を制限するものではない。
【００２０】
本発明に係るシンチレーションパルスのデジタル信号のフィッティング方法は、
シンチレーションパルスの優先モデルを二重指数モデルＶ（ｔ）＝ａ・ｅｂｔ＋ｃ・ｅｄｔとして選定し、前記二重指数モデルを目的関数として特定するステップＳ１と、
ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４、ｖ５、ｖ６、ｖ７、ｖ８である８つの電圧閾値序列と、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔ７、ｔ８である８つの時点序列と、を含むサンプリングポイントであって、シンチレーションパルスデータベースにおける典型的なパルスのサンプリングポイントを選定するステップＳ２と、
電圧閾値序列を電圧アレイｖ＝［ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５，ｖ６，ｖ７，ｖ８］として記憶し、二重指数モデルの曲線を時間軸にシフトし、シフトのステップにおいて、第１時点ｔ１を０とし、後続の時点とｔ１との差をそれぞれ求め、取得されたデータを時間アレイｔ＝［０，（ｔ２−ｔ１），（ｔ３−ｔ１），（ｔ４−ｔ１），（ｔ５−ｔ１），（ｔ６−ｔ１），（ｔ７−ｔ１），（ｔ８−ｔ１）］として記憶するステップＳ３と、
目的関数の四つの初期デフォルトパラメータａ、ｂ、ｃ、ｄを１とし、初期パラメータアレイｐａｒａ＝［１，１，１，１］として記憶するステップＳ４と、
電圧アレイｖ、時間アレイｔ、パルスのサンプリングポイントの数ｎ（ｎ＝８）、初期パラメータアレイｐａｒａ、目的関数Ｖ（ｔ）をフィッティング関数ｌｍｃｕｒｖｅに入力し、必要に応じて対応するデータ類型、フィッティング速度などのパラメータを設定し、フィッティングすることで取得された出力結果は、４つの新しいフィッティングパラメータａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’であり、これらの４つの新しいフィッティングパラメータを第２パラメータアレイｐａｒａｎｅｗ＝［ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’］として記憶するステップＳ５と、
実際の使用中で取得された複数のシンチレーションパルスデータのフィッティング過程において、ステップＳ４において初期パラメータアレイｐａｒａの代わりに第２パラメータアレイｐａｒａｎｅｗを用いることを除き、残りの点滅パルスの処理について、全てのシンチレーションパルスのフィッティングが完成するまで、ステップＳ１からステップＳ５を順に繰り返し、第ｋシンチレーションパルスがフィッティングされた後の関数を
【数２】
0006875548.tif 000003
とするステップＳ６と、
フィッティングにより特定されたフィッティングパラメータのシンチレーションパルスの目的関数Ｖｋ（ｔ）を積分することにより、第ｋパルスのエネルギー値Ｅｋを取得するステップＳ７と、
方程式Ｖｋ（ｔ）＝０を解きゼロを通過した曲線通過零点ｔｋ０（負数）を取得することにより、第ｋパルスの到達時間ｔｋ＝ｔ１＋ｔｋ０を取得し、パルスの時間情報、エネルギー情報の抽出が終了するステップＳ８と、を含む。
【００２１】
前記ステップＳ１において、パルスの優先モデルは、デジタルオシロスコープにより収集される。図２に示すように、前記優先モデルのシンチレーションパルス曲線は、急激なレイジングエッジ及び緩やかなフォーリングエッジを含む。前記シンチレーションパルスの形状情報は、直線指数又は二重指数モデルによって示される。本発明では、前記シンチレーションパルスの形状情報は、二重指数モデルによって示される。シンチレーションパルスのフォーリングエッジが非常に急激であるので、二重指数モデルが時間分解能の計算正確性を効果的に向上させることができる。
【００２２】
前記ステップＳ２において、シンチレーションパルスデータベースは、シンチレーションパルス取得プラットフォームによってデジタルシンチレーションパルスの形成を記録する。図２は、本発明の一実施例に係るシンチレーションパルス取得プラットフォーム１のレイアウト概略図である。当該シンチレーションパルス取得プラットフォーム１は、対向して設けられた一対のシンチレーション検出器１０及び一つの光源２０を含む。図２に示される実施例において、用いられるシンチレーション検出器１０は、Ｓｉ−ＢＤＭ検出器であり、光源２０は、点状１８ＦＤＧ光源である。前記点状１８ＦＤＧ光源２０は、一対のシンチレーション検出器１０を接続する軸線の中間位置に設けられ、２つのシンチレーション検出器１０は、それぞれ同軸ケーブル４０を介してデジタルオシロスコープ３０に接続される。例えば、同軸ケーブル４０は、それぞれデジタルオシロスコープのチャンネル２及びチャンネル３に接続される。デジタルオシロスコープ３０は、１６ＧＨｚのアナログ帯域幅及び５０Ｇｓｐｓのサンプリングレートによってデジタルサンプリングを行い、二つのチャンネルによりサンプリングされたシンチレーションパルスを記録することで、シンチレーションパルスデータベースが形成される。
【００２３】
本発明の一実施例によれば、前記ステップＳ２で用いられる典型的なパルス及びサンプリングポイントの配置は図３に示される。ここで、８つの電圧閾値序列は、ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４、ｖ５、ｖ６、ｖ７及びｖ８であり、８つの時点序列は、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔ７及びｔ８である。図３に示される電圧閾値の具体的な値の設定は、実際の必要に応じて調整することができるため、ここで説明を省略する。
【００２４】
前記ステップＳ３において、データの記憶は、適切な操作プラットフォーム及びプログラミング言語、例えば、Ｃ＋＋言語により実現されるため、ここで説明を省略する。
【００２５】
前記ステップＳ５において、用いられるレーベンバーグ・マルカート（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）フィッティングアルゴリズムの関数プロトタイプは、ｖｏｉｄ  ｌｍｃｕｒｖｅ（ｉｎｔ  ｎ＿ｐａｒ，  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ，  ｉｎｔ  ｍ＿ｄａｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｙ，  ｄｏｕｂｌｅ（＊ｆ）（ｄｏｕｂｌｅ  ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ），  ｃｏｎｓｔ  ｌｍ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｃｏｎｔｒｏｌ，  ｌｍ＿ｓｔａｔｕｓ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｓｔａｔｕｓ）である。前記関数プロトタイプのパラメータの中で、ｉｎｔ  ｎ＿ｐａｒは、フィッティングされるモデル関数のパラメータ数を示し、ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒは、パラメータ初期値を示し、ｉｎｔ  ｍ＿ｄａｔは、フィッティング用サンプリングポイントの数を示し、ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｔは、サンプリングポイントの横座標アレイを示し、ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｙは、サンプリングポイントの縦座標アレイを示し、ｄｏｕｂｌｅ（＊ｆ）（ｄｏｕｂｌｅ  ｔ，  ｃｏｎｓｔ  ｄｏｕｂｌｅ  ＊ｐａｒ）は、フィッティングが基づく曲線モデルを示し、ｃｏｎｓｔ  ｌｍ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｃｏｎｔｒｏｌは、フィッティング速度、耐障害率などのフィッティングアルゴリズムの制御パラメータ（一般には、デフォルト値を使用する）を示し、ｌｍ＿ｓｔａｔｕｓ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｓｔａｔｕｓは、フィッティングアルゴリズムの状態パラメータを示す。
【００２６】
前記ステップＳ５において、必要に応じて対応するデータ類型、フィッティング速度などのパラメータを設定することは、必要なフィッティングのシンチレーションパルスの数及びシステムサーバのメモリ構成に応じて、高性能、ハイエンドのサーバが用いられる場合、データ類型がｄｏｕｂｌｅに設定され、高性能、ハイエンド以外のサーバが用いられる場合、データ類型がｆｌｏａｔに設定されることをいう。また、前記フィッティングアルゴリズムが持つ制御パラメータｌｍ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｓｔｒｕｃｔ  ＊ｃｏｎｔｒｏｌには、フィッティング速度、ステップ幅、フィッティング相対誤差などのパラメータが含まれる。効率向上及び正確性向上の目的を達成するために、これらのパラメータは、いずれも現在のシステムサーバ及びハードウェア構成などに基づいてデバッグすることができる。例えば、本発明の一実施例において、データ類型がｄｏｕｂｌｅに設定され、他のフィッティングアルゴリズムの制御パラメータがデフォルト値に設定されてもよい。
【００２７】
前記ステップＳ７において、Ｖｋ（ｔ）の積分範囲は、０−２００である。
【００２８】
前記ステップＳ８において、方程式
【数３】
0006875548.tif 000004
を解き、ゼロを通過した曲線通過零点ｔｋ０＝［１／（ｄｋ−ｂｋ）＊ｌｎ（−ａｋ／ｃｋ）］を取得する。
【００２９】
図４は、本発明の方法により一つのシンチレーションパルスをデータ処理して取得されたエネルギー分解能のグラフである。図５は、直線指数モデルにより取得されたシンチレーションパルスのエネルギー分解能の効果図である。図４と図５の比較から明らかにわかるように、本発明の二重指数モデルを用いて取得されたシンチレーションパルスのエネルギー分解能は１７．９％であり、直線指数モデルによるエネルギー分解能２３．４％に比べると、本発明で所得されたエネルギー分解能が顕著に向上し、デジタルＰＥＴシステムにとって明らかな進歩である。
【００３０】
本発明において、ＭＶＴ方法によりシンチレーションパルスデータベースを取得し、予め設定された４つの電圧閾値に基づいて、パルスのレイジングエッジ及びフォーリングエッジのいずれにも４つのサンプリングポイントを取得する。つまり、１つのパルスを８つのサンプリングポイント（時間、電圧序列）で示す。既存のパルスデータベースから抽出された二重指数モデルパラメータをフィッティングアルゴリズムの初期値とすることにより、アルゴリズムのランタイムが大幅に向上する。当該方法自体がｏｐｅｎＭＰ／ＧＰＵの加速に寄与し、安定性と正確性の両立を図ることができ、二重指数モデルのシンチレーションパルスが完全に再現されるとともに、効率及びアルゴリズムの安定性が向上し、当該方法により最後に取得されたＰＥＴシステムエネルギー分解能が顕著に向上する。
【００３１】
以上の説明は、本発明の好適な実施例に過ぎず、本発明の範囲を制限するものではなく、本発明の前記実施例に対して様々な変更が可能である。本願発明の特許請求の範囲及び明細書に基づく簡単、同等の変更及び修飾は、いずれも本発明の保護範囲に含まれる。本発明で詳しく説明されていないものは、一般的な技術内容である。
【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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