(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
散乱補正され再構成されたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像を生成するために、ＣＴ投影データを再構成すること
を有する方法を実行するために、電子プロセッサによって読取可能及び実行可能な命令を記憶する、非一時的記憶媒体であって、前記方法は、
画像空間における散乱推定値を生成するために、未補正の再構成されたＣＴ画像を、適切にトレーニングされたニューラルネットワークに入力することを特徴とし、
再構成することは、未補正の再構成された前記ＣＴ画像を生成するために、前記ＣＴ投影データを再構成することと、散乱補正され再構成された前記ＣＴ画像を生成するために、画像空間における前記散乱推定値を使用して、未補正の再構成された前記ＣＴ画像を補正することとを含む、非一時的記憶媒体。
【請求項２】
前記再構成することは、散乱補正され再構成された前記ＣＴ画像を生成するために、未補正の再構成された前記ＣＴ画像から、前記画像空間における前記散乱推定値を差し引くことにより、未補正の再構成された前記ＣＴ画像を補正することを有する、請求項１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークは、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を、シミュレートされた散乱推定値に変換するようにニューラルネットワークトレーニングによって構成され、このために、シミュレートされた前記散乱推定値を、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像の、シミュレートされた散乱画像成分と比較する差分メトリックの値が、トレーニングによって最小化され、
シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像は、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像の、シミュレートされた前記散乱画像成分に再構成される、シミュレートされた散乱投影データを生成する少なくとも１つの散乱メカニズムのモンテカルロシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレートされたＣＴイメージングデータの再構成によって生成される、請求項１又は２に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項４】
前記方法は、
取得したスペクトル又はデュアルエネルギーＣＴイメージングデータの基底関数分解によって前記ＣＴ投影データを生成することをさらに有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項５】
取得された前記スペクトル又はデュアルエネルギーＣＴイメージングデータの前記基底関数分解は、水投影データ及びヨウ素投影データのうちの１つとして前記ＣＴ投影データを生成する、請求項４に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項６】
前記方法は、
前記電子プロセッサと動作可能に通信するディスプレイデバイスに、散乱補正され再構成された前記ＣＴ画像を表示することをさらに有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項７】
前記方法は、
ＣＴイメージングデバイスから受信した、取得されたＣＴ投影データに対して、畳み込み又は逆畳み込みベースの散乱補正を実行することにより、前記ＣＴ投影データを生成することをさらに有する、請求項１から６のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を備える、請求項１から７のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項９】
シミュレートされたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）投影データの、シミュレートされた散乱投影データ成分を生成する、少なくとも１つの散乱メカニズムのシミュレーションを含むＣＴイメージングのモンテカルロシミュレーションによって、シミュレートされたＣＴイメージングデータを生成するステップと、
シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を生成するために、シミュレートされた前記ＣＴ投影データを再構成するステップであって、シミュレートされた前記散乱投影データ成分を、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像のシミュレートされた散乱画像成分へ再構成するステップと、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像を、シミュレートされた散乱推定値に変換するようにニューラルネットワークをトレーニングし、このために、シミュレートされた前記散乱推定値を、シミュレートされた前記散乱画像成分と比較する差分メトリックの値が、前記トレーニングによって最小化される、ステップとを有する、再構成するステップによって、前記散乱推定値を生成するために、前記ニューラルネットワークを最適化するステップと
を有する、方法。
【請求項１０】
ＣＴイメージングデバイスを使用してＣＴイメージングデータを取得するステップと、
散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、前記ＣＴイメージングデータを再構成するステップとをさらに有し、前記再構成するステップは、最適化された前記ニューラルネットワークを、前記ＣＴイメージングデータから生成された未補正の再構成されたＣＴ画像へ適用することにより、前記ＣＴイメージングデータの散乱推定値を生成するステップを有する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージングデバイスと、
電子プロセッサと、
非一時的記憶媒体とを備え、前記非一時的記憶媒体は、
未補正の再構成されたＣＴ画像を、画像空間における散乱推定値に変換する、少なくとも１つの散乱メカニズムのシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレーションによって生成されたシミュレートされたイメージングデータでトレーニングされた少なくとも１つのニューラルネットワークと、
散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、前記ＣＴイメージングデバイスによって取得されたＣＴイメージングデータを再構成するために、前記電子プロセッサによって読取可能及び実行可能な命令とを
記憶し、
前記再構成することは、前記少なくとも１つのニューラルネットワークを、取得された前記ＣＴイメージングデータから生成された未補正の再構成されたＣＴ画像に適用することにより、散乱推定値を生成することを含む、イメージングシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、未補正の再構成されたＣＴ画像を、前記画像空間における散乱推定値に変換するようにトレーニングされたニューラルネットワークを含み、
前記命令は、前記少なくとも１つのニューラルネットワークを、取得された前記ＣＴイメージングデータから生成された、未補正の再構成された前記ＣＴ画像に適用することによって、前記画像空間における前記散乱推定値を生成することを含み、前記ＣＴイメージングデータを再構成するために、前記電子プロセッサによって読取可能及び実行可能である、請求項１１に記載のイメージングシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、異なる散乱メカニズムのシミュレーションを含むモンテカルロシミュレーションにより生成された、異なるシミュレートされたイメージングデータで各々トレーニングされた、２つ以上のニューラルネットワークを含む、請求項１１又は１２に記載のイメージングシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、異なる解剖学的大きさ又は体重の人間の対象者のイメージングのシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレーションによって生成された、異なるシミュレートされたイメージングデータで各々トレーニングされた２つ以上のニューラルネットワークを含む、請求項１１から１３のいずれか一項に記載のイメージングシステム。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、Ｘ線管アセンブリに設置可能な異なるフィルタによる散乱のシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレーションによって生成された、異なるシミュレートされたイメージングデータで各々トレーニングされた２つ以上のニューラルネットワークを含む、請求項１１から１４のいずれか一項に記載のイメージングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、一般的に、透過型コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング技術、スペクトルＣＴイメージング技術、ＣＴ画像再構成技術、医療イメージング技術、画像再構成技術、散乱補正技術、及び関連技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像アーチファクト又はＣＴイメージングにおける劣化の原因は散乱である。これは、焦点外のＸ線源、Ｘ線管アセンブリに取り付けられたフィルタなどのＣＴスキャナハードウェア構成要素に起因するか、又はイメージング対象における散乱による。散乱はＸ線の方向を変えることができるか、又は非弾性散乱の場合は、エネルギーを変えることができるか、又はその両方である。既存の散乱補正アプローチは、実際のイメージング状況ではうまく保持できない可能性のある近似仮定に依存する畳み込み／逆畳み込み技法、又はシミュレートされたサンプルが十分に大きい場合に非常に高精度であるが、計算コストが高価であるモンテカルロシミュレーションを含む。散乱防止グリッドの使用などのハードウェアアプローチも散乱を低減することができるが、かなりの機器コストを追加し、すべての散乱を除去することはできない。
【０００３】
スペクトル又はデュアルエネルギーＣＴの場合、散乱はより問題になり得る。スペクトルＣＴは、検出されたＸ線吸収データを、エネルギーの関数として処理して、追加情報を抽出する。Ｘ線データのスペクトル成分への分解は、Ｘ線管アセンブリにエネルギー選択フィルタを使用する、又は複数のスペクトル的に区別された検出器層を有するＸ線検出器を使用するなど、様々な手法で実行される。後者のアプローチの例は、オランダ、アイントホーフェンのＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ  Ｐｈｉｌｉｐｓ  Ｎ．Ｖ．から入手可能なＩＱｏｎＴＭスペクトルＣＴシステムであり、これは、イットリウムベースのシンチレータと、低エネルギーＸ線を優先的に検出する上部層、及び上部層を透過する高エネルギーＸ線を優先的に検出する下部層を有する二重層スペクトル検出器とを使用する。結果として得られる低エネルギー及び高エネルギー投影データセットを個別に処理して、それぞれの低エネルギー及び高エネルギー画像を生成できる。他のアプローチでは、適切な基底関数を使用して、これらの投影データセットを最初に分解して、特定の組織又は物質を示す投影データを生成する。一般に、水などの低い原子番号の材料は、同様の低エネルギー画像及び高エネルギー画像を有するが、ヨウ素などの高い原子番号の材料は、低エネルギー画像と高エネルギー画像との差が大きくなる。これを分解プロセスで活用して、特定の原子番号の物質の分布をより効果的に得る効果的なＺ画像を生成できる。例えば、ヨウ素に焦点を合わせるように調整された効果的なＺ画像は、投与されたヨウ素ベースの造影剤の取り込みの、より良好な視覚化のために役立つ。
【０００４】
原子番号の影響は、二次的な影響であるため、スペクトル又はデュアルエネルギーＣＴは通常、従来のＣＴと比較してノイズ源、特に散乱に対してより敏感である。さらに、散乱の量はエネルギーに依存する。スペクトル又はデュアルエネルギーＣＴで実行されることがある非線形分解では、低エネルギー及び高エネルギー投影データセットにおける散乱が、分解結果でさらに増幅される可能性があり、一般に、分解スペクトル画像は、散乱により誘発されるアーチファクトに対してより敏感である。
【発明の概要】
【０００５】
以下は、新しく改善されたシステムと方法を開示する。
【０００６】
開示される１つの態様では、非一時的記憶媒体は、方法を実行するために電子プロセッサによって読取可能及び実行可能な命令を記憶する。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）投影データが再構成されて、散乱補正され再構成されたＣＴ画像が生成される。散乱推定値が生成される。１つのアプローチでは、投影空間における散乱推定値を生成するために、ＣＴ投影データをニューラルネットワークに入力して、散乱推定値が生成される。このアプローチでは、再構成することは、散乱補正されたＣＴ投影データを生成するために、投影空間における散乱推定値を使用して、ＣＴ投影データを補正することと、散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、散乱補正されたＣＴ投影データを再構成することとを含む。別のアプローチでは、画像空間における散乱推定値を生成するために、未補正の再構成されたＣＴ画像をニューラルネットワークに入力して、散乱推定値が生成される。このアプローチでは、再構成することは、未補正の再構成されたＣＴ画像を生成するために、ＣＴ投影データを再構成することと、散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、画像空間における散乱推定値を使用して、未補正の再構成されたＣＴ画像を補正することとを含む。
【０００７】
別の開示された態様では、シミュレートされたＣＴ投影データの、シミュレートされた散乱投影データ成分を生成する、少なくとも１つの散乱メカニズムのシミュレーションを含むＣＴイメージングのモンテカルロシミュレーションによって、シミュレートされたＣＴイメージングデータが生成される。その後、散乱推定値を生成するために、ニューラルネットワークが最適化される。１つのアプローチでは、最適化は、シミュレートされたＣＴ投影データを、シミュレートされた散乱推定値に変換するようにニューラルネットワークをトレーニングすることを含む。このために、シミュレートされた散乱推定値を、シミュレートされたＣＴ投影データの、シミュレートされた散乱投影データ成分と比較する差分メトリックの値が、トレーニングによって最小化される。別のアプローチでは、最適化は、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を生成するために、シミュレートされたＣＴ投影データを再構成することを含み、これは、シミュレートされた散乱投影データ成分を、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像のシミュレートされた画像成分へ再構成することと、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を、シミュレートされた散乱推定値に変換するようにニューラルネットワークをトレーニングすることとを含み、このために、シミュレートされた散乱推定値を、シミュレートされた散乱画像成分と比較する差分メトリックの値が、トレーニングによって最小化される。この方法は、ＣＴイメージングデバイスを使用してＣＴイメージングデータを取得することと、散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、ＣＴイメージングデータを再構成することとをさらに含み得、再構成は、最適化されたニューラルネットワークをＣＴイメージングデータへ、又はＣＴイメージングデータから生成された未補正の再構成されたＣＴ画像へ適用することにより、ＣＴイメージングデータの散乱推定値を生成することを含む。
【０００８】
別の開示された態様では、イメージングシステムは、ＣＴイメージングデバイス（オプションで、スペクトルＣＴイメージングデバイス）と、電子プロセッサと、ＣＴイメージングデータを、投影空間における散乱推定値に変換する、又は、未補正の再構成されたＣＴ画像を、画像空間における散乱推定値に変換する、少なくとも１つの散乱メカニズムのシミュレーションを含むモンテカルロシミュレーションによって生成されたシミュレートされたイメージングデータでトレーニングされた少なくとも１つのニューラルネットワークを記憶する非一時的記憶媒体とを含む。記憶媒体は、散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、ＣＴイメージングデバイスによって取得されたＣＴイメージングデータを再構成するために、電子プロセッサによって読取可能及び実行可能な命令をさらに記憶する。再構成することは、少なくとも１つのニューラルネットワークを、取得されたＣＴイメージングデータに、又は、取得されたＣＴイメージングデータから生成された未補正の再構成されたＣＴ画像に適用することにより、散乱推定値を生成することを含む。
【０００９】
１つの利点は、ＣＴイメージングにおけるより正確な散乱補正にある。
【００１０】
別の利点は、ＣＴイメージングにおけるより計算効率の高い散乱補正にある。
【００１１】
別の利点は、分解スペクトル画像における増幅された散乱をより正確に考慮するＣＴイメージングにおける散乱補正にある。
【００１２】
別の利点は、特定のＣＴスキャナ構成（例えば、Ｘ線フィルタの選択）に、及び患者又は他のイメージング対象者（例えば、胴回り、サイズ）の詳細に、容易に調整される、ＣＴイメージングにおける散乱補正を提供することにある。
【００１３】
別の利点は、スペクトル又はデュアルエネルギーＣＴイメージングにおける散乱補正を提供することにあり、ここでは、スペクトル画像における増幅された散乱が、計算効率の高い手法で容易に考慮される。
【００１４】
所与の実施形態は、前述の利点の幾つかを提供し、及び／又は、本開示を読んで理解すると当業者に明らかになる他の利点を提供し得る。
【００１５】
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の配置、並びに様々なステップ及びステップの配置の形式をとり得る。図面は、単に好ましい実施形態を説明するためのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本明細書に開示される散乱補正を含むスペクトルＣＴイメージングシステムを図式的に示す図である。
【図２】図１のスペクトルＣＴイメージングシステムの散乱補正において使用するための散乱推定量ニューラルネットワークを構成するためのデバイス及び方法を図式的に示す図である。
【図３】図１のスペクトルＣＴイメージングシステムが１つ又は複数の散乱推定量ニューラルネットワークを使用して投影領域において実行される散乱補正を含むＣＴイメージング再構成を実行できる様々なアプローチを概略的に示す図である。
【図４】図１のスペクトルＣＴイメージングシステムが１つ又は複数の散乱推定量ニューラルネットワークを使用して投影領域において実行される散乱補正を含むＣＴイメージング再構成を実行できる様々なアプローチを概略的に示す図である。
【図５】図１のスペクトルＣＴイメージングシステムが１つ又は複数の散乱推定量ニューラルネットワークを使用して投影領域において実行される散乱補正を含むＣＴイメージング再構成を実行できる様々なアプローチを概略的に示す図である。
【図６】図１のスペクトルＣＴイメージングシステムが、畳み込み散乱補正と、それに続く散乱推定量ニューラルネットワークを使用した残留散乱補正との結合を使用して、投影領域において実行される散乱補正を含む、ＣＴイメージング再構成を実行できるアプローチを図式的に示す図である。
【図７】図１のスペクトルＣＴイメージングシステムが、散乱推定量ニューラルネットワークを使用して、画像領域において実行される散乱補正を含む、ＣＴイメージング再構成を実行できるアプローチを概略的に示す図である。
【図８】本明細書で説明したテスト結果を示す。
【図９】本明細書で説明したテスト結果を示す。
【図１０】本明細書で説明したテスト結果を示す。
【図１１】本明細書で説明したテスト結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本明細書で開示される散乱補正のアプローチでは、ペンシルビームの散乱分布は、対応する空気正規化された生信号（一次プラス散乱）と、周辺エリアにおける信号から決定できるという、本明細書で開示された洞察に基づいて、深層残差学習が適用された。したがって、ニューラルネットワークをトレーニングして散乱推定値を生成するためには、入力は、適切に空気正規化された生信号の投影であり、そのラベルは、対応する散乱信号であり、これはモンテカルロシミュレーションにおいて計算される。深層残差学習は、複雑で大規模なコンテンツ信号における小さな信号のパターンを検出する学習フレームワークである。いくつかの例示的な実施形態では、ニューラルネットワークは、十分な収容エリアを有する１７層で設計されているが、これは単に非限定的な例示例である。開示されたアプローチは、ニューラルネットワークが、大きく複雑な生信号から小さなオフセット散乱信号を学習する残差学習フレームワークを活用する。モンテカルロシミュレーションは、トレーニングデータを生成するために適用される。モンテカルロシミュレーションは、プライマリＣＴ投影をシミュレートし、１つ又は複数の散乱メカニズムをシミュレートする。したがって、散乱メカニズムのシミュレーションによって生成されるため、散乱成分が識別可能なフルシミュレーションＣＴ投影データセットが生成される。したがって、フルシミュレーションＣＴ投影データセットが、トレーニング入力として機能し、よく知られた散乱成分は、例えば、シミュレートされた散乱推定値（つまり、ニューラルネットワークの出力）を、モンテカルロシミュレートされたＣＴ投影データのシミュレートされた散乱投影データ成分と比較する差分メトリックによって測定された、ニューラルネットワークの出力の精度の評価を可能にする。トレーニングは、この差分メトリックの値を最小化するために、ニューラルネットワークの重み又は他のパラメータを調整する。
【００１８】
図１を参照して示すように、例示的なコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージングシステムは、ＣＴイメージングデバイス１０を含み、これは、例示的な例では、低エネルギーＣＴ投影データ１２及び高エネルギーＣＴ投影データ１４を取得するスペクトルＣＴイメージングデバイスである。例えば、ＣＴイメージングデバイス１０は、Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ  Ｐｈｉｌｉｐｓ  Ｎ．Ｖ．から入手可能なＩＱｏｎＴＭスペクトルＣＴデバイスであり得る。ＩＱｏｎＴＭスペクトルＣＴは、イットリウムベースのシンチレータと、低エネルギーＸ線を優先的に検出し、これによって低エネルギー投影データ１２を収集する上部層、及び上部層を透過する高エネルギーＸ線を優先的に検出し、これによって高エネルギー投影データ１４を収集する下部層を有する二重層スペクトル検出器とを使用する。例えば、フィルタなどを介してＸ線管アセンブリのスペクトル変調を使用する他のスペクトルＣＴデータ取得技法が適用され得る。さらに、散乱に対するスペクトルＣＴの感度が高いため、開示されたアプローチは、スペクトルＣＴにおける特定の値になるが、散乱補正について開示されたアプローチは、未補正の散乱によっても悪影響を受ける従来の（つまり、非スペクトル）ＣＴにも容易に適用される。また、開示された散乱補正アプローチは、散乱防止グリッドの使用、畳み込み又は逆畳み込みベースの散乱補正などの他の散乱補正アルゴリズムの使用などの散乱緩和技法と組み合わせて使用できることに留意されたい。
【００１９】
ＣＴイメージングデータ、例えば、例示的な低エネルギーＣＴ投影データ１２及び／又は高エネルギーＣＴ投影データ１４は、例示的なコンピュータ１６のマイクロプロセッサ及び補助構成要素（例えば、メモリ、数学コプロセッサ、ＡＳＩＣ回路など）のような電子プロセッサ１６によって再構成される。電子プロセッサ１６は、例示的な画像再構成方法２０を実行するために非一時的記憶媒体１８に記憶された命令を読み取り、実行する。より一般的には、電子プロセッサ１６は、デスクトップコンピュータ、サーバコンピュータ、コンピューティングクラスタを形成するために動作可能に接続された複数のサーバコンピュータ、アドホッククラウドコンピューティングリソースなどによって具現化され得る。非一時的記憶媒体１８は、例えば、ハードディスクドライブ又は他の磁気記憶媒体と、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、又は他の電子記憶媒体と、光ディスク又は他の光学記憶媒体と、それらの様々な組合せなどのうちの１つ又は複数として様々に具現化され得る。非一時的記憶媒体１８は、例えば、内蔵された内部ハードドライブとして、コンピュータ１６と統合され得る、及び／又は、例えば、ＲＡＩＤなどのネットワークベースのサーバストレージとして具現化され、外部又はリモートに配置され得る。例示的なコンピュータ１６は、再構成されたＣＴ画像を表示するためのディスプレイ２２と、例示的なキーボード２４、マウス又はトラックパッド２６などの１つ又は複数のユーザ入力デバイスとを含む。いつくかの実施形態では、コンピュータ１６又は他の電子プロセッサは、ＣＴイメージングデバイス１０を操作するための電子コントローラ又はホストコンピュータとして機能する。
【００２０】
図１を引き続き参照して示すように、例示的なイメージング再構成方法２０は、スペクトルＣＴ画像再構成プロセス３０を実行する。これは、再構成用のＣＴ投影データセットを生成するために、低エネルギーＣＴ投影データ１２及び／又は高エネルギーＣＴ投影データ１４に基底関数分解を適用することを含む。例として、特定の原子番号の材料に予想される投影の分布をより効果的に得る効果的なＺ  ＣＴ投影データセットを生成するために、基底関数分解３２が適用され得る。例えば、ヨウ素に焦点を合わせるように調整された効果的なＺ  ＣＴ投影データセットが生成され得る。これは、投与されたヨウ素ベースの造影剤の取り込みのためのより良好な視覚化に役立つ。同様に、水に焦点を合わせるように調整された効果的なＺ  ＣＴ投影データセットが生成され得る。これは、一般的な解剖学的コンテキストの視覚化のために役立つ。結果として得られるヨウ素及び水の画像は、熟練した放射線科医又は他の医療専門家が、スペクトル的に分解されていない投影データから再構成された画像から得られるよりもかなり多くの臨床情報を解明するために使用され得る。他の用途では、低エネルギーＣＴ投影データ１２のみからなるＣＴ投影データセットを再構成するか、又は、高エネルギーＣＴ投影データ１４のみからなるＣＴ投影データセットを再構成するか、又は、低エネルギーＣＴ投影データ１２と高エネルギーＣＴ投影データ１４との結合からなるＣＴ投影データセットを再構成することなどが考慮される。非スペクトルＣＴイメージングデバイスの場合、収集されたＣＴ投影データは、一般的に、スペクトル分解なしで全体として再構成される。
【００２１】
（例えば、低エネルギー又は高エネルギーのデータセット１２、１４の１つとして、又は、結合されたデータセット１２、１４として、又は、基底関数分解３２によって生成されたデータセット等として選択された）選択されたＣＴ投影データは、ＣＴ画像再構成３０によって再構成される。これは、フィルタされた逆投影（ＦＢＰ）、反復的な前方後方投影再構成プロセス、最尤−期待値最大化（ＭＬ−ＥＭ）などの最尤（ＭＬ）推定ベースのアルゴリズム、順序付きサブセット期待値最大化（ＯＳＥＭ）などの、任意の適切な再構成アルゴリズムを適用し得る。散乱を補正するために、散乱推定量ニューラルネットワーク４０が適用され、散乱補正で使用される散乱推定値が生成される。その設計に応じて、散乱推定量ニューラルネットワーク４０をＣＴ投影データに、すなわち投影領域において適用して、投影領域における散乱推定値を生成される。次に、この推定値を適用してＣＴ投影データを補正し、こうして補正されたＣＴ投影データを再構成して、散乱補正されたＣＴ画像を生成する。或いは、散乱推定量ニューラルネットワーク４０は、画像再構成後、未補正の再構成されたＣＴ画像に、すなわち画像領域において適用され、画像領域において散乱推定値を生成するように設計され得る。これは、未補正の再構成されたＣＴ画像を補正し、散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために使用される。
【００２２】
散乱推定量ニューラルネットワーク４０の使用には多くの利点がある。本明細書で開示されるように、それは、モンテカルロシミュレーションによって生成されたトレーニングデータでオフラインで適切にトレーニングされ、結果として、モンテカルロシミュレーションによって達成されるものに匹敵する高精度の散乱補正を提供するが、トレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）などのトレーニングされたニューラルネットワークによって実現可能な高い（オンラインの）計算効率となる。したがって、開示されたアプローチは、高速（すなわち、計算効率が高く）かつ正確な散乱補正を提供する。さらに、異なる解剖学的大きさ又は体重（例えば、異なる胴回り）の人間の対象者に正確な散乱補正を提供するように調整された散乱推定量ニューラルネットワークを生成するために、及び／又は、ＣＴイメージングデバイス１０のＸ線管アセンブリに設置可能な異なるフィルタによる散乱に対する正確な散乱補正を提供するように調整された散乱推定量ニューラルネットワークを生成する等のために、異なるモンテカルロシミュレーションで、複数の異なる散乱推定量ニューラルネットワークをトレーニングすることは簡単である。これらの異なる散乱メカニズム又は特性は、最も類似したモンテカルロシミュレーションでトレーニングされたネットワークを、散乱推定量ニューラルネットワーク４０として適用することにより、容易に対応することができ、さらに新たな状況（例えば、新たに購入したフィルタ、考古学的なミイラの画像、又は医療患者でトレーニングされた既存の散乱推定量ニューラルネットワークでは十分に表されない可能性のある他のイメージング対象）は、新たな状況に対してモンテカルロシミュレーションを実行し、適切な散乱推定量ニューラルネットワークをトレーニングすることで対応できる。さらに、適切な散乱推定量ニューラルネットワークを連続して適用することにより、異なる散乱メカニズムを考慮することは簡単であり、例えば、１つのネットワークをトレーニングして、Ｘ線管フィルタの散乱推定値が生成され得、別のネットワークをトレーニングして、患者の散乱推定値が生成され得、これらを連続して適用して、フィルタと患者の両方の散乱メカニズムによる散乱を含む総散乱推定値が生成され得る。
【００２３】
結果として得られる散乱補正され再構成されたＣＴ画像４２は、コンピュータ１６のディスプレイ２２上に適切に表示され、及び／又は、ピクチャアーカイブ及びコミュニケーションシステム（ＰＡＣＳ）又は他の画像ストレージ又はリポジトリに記憶され、及び／又は他の手法で利用される。
【００２４】
図２を参照して示すように、散乱推定量ニューラルネットワーク４０をトレーニングするための適切なアプローチが記載されている。トレーニングは、計算集約的なモンテカルロシミュレーションを使用するので、したがって、オフラインで、すなわち、実際の臨床ＣＴ投影データの散乱補正を実行するために、結果として得られたトレーニングされた散乱推定量ニューラルネットワーク４０が使用されるかなり前に実行されることが好ましい。いくつかの実施形態では、トレーニングは、ＣＴイメージングデバイス１０のベンダによって実行され得、結果として得られた散乱推定量ニューラルネットワーク４０は、ＣＴイメージングデバイス１０を含む商用ＣＴイメージングシステムの構成要素として、光ディスク又は他の非一時的記憶媒体に供給され得る。トレーニングの計算の複雑さを考慮して、例示的な実施形態では、トレーニングは、例示的なニューラルネットワークトレーニングプロセス５４を実行するために非一時的記憶媒体５２に記憶された命令を読み取り、実行するサーバコンピュータ５０によって実行される。より一般的には、電子プロセッサ５０は、デスクトップコンピュータ（おそらくは、散乱補正を用いて画像再構成を実行する図１と同じコンピュータ１６）、例示的なサーバコンピュータ、コンピューティングクラスタを形成するために動作可能に接続された複数のサーバコンピュータ、アドホッククラウドコンピューティングリソースなどによって具現化され得る。非一時的記憶媒体５０は、図１の非一時的記憶媒体１８と同じであってもよく、及び／又は、他の何らかのハードディスクドライブ又は他の磁気記憶媒体、フラッシュメモリ、ＳＳＤ又は他の電子記憶媒体、光学記憶媒体、それらの様々な組合せなどであり得る。
【００２５】
引き続き図２を参照して示すように、モンテカルロシミュレータ６０は、シミュレートされたＣＴシステム６４を使用し、１つ又は複数のシミュレートされた散乱メカニズム６６を含む、シミュレートされた対象６２のＣＴイメージングをシミュレートする。モンテカルロシミュレーションは、繰り返される統計的サンプリングを使用して、イベントのシミュレートされた分布を生成するよく知られた技術である。この場合、シミュレートされたイベントは、透過したＸ線であり、各Ｘ線は（一般的に空間的に依存する）吸収確率でシミュレートされた対象６２の任意の部分に吸収され得る（したがって、シミュレートされた対象６２のこの態様は、おそらく、対象の実際のＣＴ画像から作成された、対象の吸収マップ又は減衰マップを使用して表され得る）。好ましくは、シミュレートされたＣＴイメージング対象６２は、ＣＴイメージングデバイス１０を使用して画像化される可能性が高い対象者（例えば、患者）の近似である。必要に応じて、図２を参照して説明したニューラルネットワークトレーニングは、散乱を推定するためにニューラルネットワークをトレーニングするための十分に正確なシミュレーションデータを提供できるように、異なる種類の対象者（例えば、異なる胴回り、身長など）のために、及び／又は、異なる画像化領域のために、モンテカルロシミュレーションデータを使用して繰り返すことができる。シミュレートされたＣＴシステム６４は、シミュレートされたＸ線のジオミトリ（例えば、シミュレートされたＸ線イベントは、シミュレートされているファンビーム、コーンビーム、又は他のＸ線ビームにおけるＸ線の分布に一致する方向の分布にわたってシミュレートされる）、及びＸ線検出器アレイまでの距離、並びに検出器感度及び他のＣＴイメージングデバイス特性のシミュレーションを提供する。好ましくは、シミュレートされたＣＴシステム６４は、散乱が推定される実際のＣＴイメージングデバイス１０の近似である。
【００２６】
モンテカルロシミュレータ６０は、１つ又は複数の散乱メカニズム６６もシミュレートする。この態様は、シミュレートされた対象６２及び／又はシミュレートされたＣＴイメージングデバイス６４と一体化され得る。例えば、イメージング対象における散乱の散乱メカニズムは、例えば、Ｘ線が散乱する（再び空間に依存する）確率、また、もしそうであれば、散乱Ｘ線の方向の分布、及び（非弾性散乱の場合）散乱後のＸ線エネルギーの分布を（空間に依存する吸収確率に加えて）モデル化することにより、シミュレートされた対象６２と一体化され得る。別の例として、Ｘ線管アセンブリに設置されたフィルタ内の散乱の散乱メカニズムは、例えば、Ｘ線がフィルタにおいて散乱される確率、また、もしそうであれば、散乱Ｘ線の方向の分布、及び（非弾性散乱の場合）フィルタにおける散乱後のＸ線エネルギーの分布をモデル化することにより、シミュレートされたＣＴデバイス６４と一体化され得る。様々な散乱メカニズムのモデル化では、散乱Ｘ線の方向及びエネルギー分布について、任意の第１の原理及び／又は経験的散乱モデルを適用できる。
【００２７】
引き続き図２を参照して示すように、モンテカルロシミュレータの出力は、シミュレーションイベントのセット、この場合は、シミュレートされたＸ線イベントのセットである。シミュレートされた各Ｘ線は、必ずしも単一のシミュレートされたＸ線光子に対応する訳ではないが、そう対応し得ることに留意されたい。しかしながら、より一般的には、シミュレートされたＸ線は、散乱推定に十分な分解能のサンプルの最終分布を生成するのに十分な分解能のＸ線エネルギー又は束の離散単位であり得る。各Ｘ線（例えば、各Ｘ線光子、又は各Ｘ線束単位、又は各Ｘ線エネルギー単位など）は個々にシミュレートされ、シミュレートされた散乱メカニズム６６によって定義された確率で散乱を受ける場合と、受けない場合とがある。各Ｘ線のシミュレーションには、決定論的な結果（例えば、散乱又は非散乱）があり、散乱／非散乱イベントの統計的分布は、これらのシミュレートされた決定論的な結果の分布によって得られる。有利なことに、シミュレートされた各Ｘ線は、非散乱Ｘ線又は散乱Ｘ線のいずれかであることが知られており、したがって、シミュレートされたＸ線は、（１）散乱されていないシミュレートされたイベント（Ｘ線）を含む一次信号投影データセット７０、及び（２）散乱イベントを受けたシミュレートされたイベント（Ｘ線）を含む散乱投影データセット７２へグループ化され得る。（かなりの数の光子が、複数の散乱イベントを受ける可能性がある。変形実施形態では、より正確なモンテカルロシミュレーションは、Ｘ線が散乱する回数を追跡する）。このイベントの非散乱７０又は散乱７２への分離は、モンテカルロシミュレーションで利用可能な情報を構成する。これは、実際に測定された投影データ（例えば、図１におけるＣＴイメージングデバイス１０によって取得された低又は高エネルギー投影データ１２、１４）のために利用可能ではない。非散乱及び散乱投影データ７０、７２を結合する結合シミュレーション投影データセット７４は、実際のＣＴイメージングデータ収集プロセスによって得られた実際のより少ない知識しか表さない。
【００２８】
散乱推定量ニューラルネットワーク４０をトレーニングするためのトレーニングプロセスは、シミュレートされた投影データ７４及び散乱投影データ成分７２を使用する。この目標は、シミュレートされたＣＴ投影データ７４を、シミュレートされた散乱推定値８０に変換するようにニューラルネットワーク４０をトレーニングすることであり、このために、シミュレートされた散乱推定値８０を、シミュレートされたＣＴ投影データ７４のシミュレートされた散乱投影データ成分７２と比較する差分メトリック８２の値は、トレーニングによって最小化される。トレーニングの各反復において、シミュレートされた散乱推定値８０を生成するために、シミュレートされた投影データ７４が、ニューラルネットワーク４０に入力される。差分メトリック８２が適用され、現在の反復のシミュレートされた散乱推定値８０を、シミュレートされたＣＴ投影データ７４のシミュレートされた散乱投影データ成分７２と比較する差分メトリック８２の値が計算される。この差分によって、ニューラルネットワーク４０が、散乱推定値を生成するためにどれだけ良好に機能するのかが決まる。ニューラルネットワーク重み調整器８４は、ニューラルネットワーク４０の更新された重みを計算するために、逆伝搬を適用して差分メトリック８２の勾配を計算する、勾配降下最適化アルゴリズムなどの任意の適切なニューラルネットワーク更新プロセスを適用する。このプロセスは、（いくつかの例示的な例では）差分メトリック８２の値が、停止しきい値を下回る、又は差分メトリック８２の値の反復変化に対する反復が、停止しきい値を下回るなど、停止基準が満たされるまで反復的に繰り返す。最適化されたニューラルネットワークの重みを含む最終的なトレーニング済みの散乱推定量ニューラルネットワーク４０は、実際に取得されたＣＴ投影データの散乱補正で使用するために、データストレージ５２に記憶され、及び／又はデータストレージ１８（図１を参照）に転送される。
【００２９】
図２に示される例示的な散乱推定量ニューラルネットワークトレーニングは、分離可能な一次及び散乱データ成分７０、７２を含むシミュレートされたＣＴ投影データ７４を生成するために、モンテカルロシミュレーションを適用する。より一般的には、カーネル法や線形ポアソンボルツマン方程式（ＬＰＢＥ）ソルバなど、トレーニング用のシミュレートされたＣＴ投影データを生成するために、他の方法が考慮される。
【００３０】
図３〜図５を参照して示すように、散乱推定量ニューラルネットワーク４０を使用したスペクトルＣＴ画像再構成のいくつかの例示的な例が説明される。各例において、適用される散乱推定量ニューラルネットワーク４０は、再構成される特定の種類のスペクトルＣＴデータ用にトレーニングされることを理解されたい。例えば、図３に示すように、低エネルギー投影データ１２は、低エネルギー散乱推定値９２を生成するために、（例えば、シミュレートされたＣＴシステム６４は、ＩＱｏｎＴＭスペクトルＣＴであり、上部すなわち低エネルギーのＸ線検出器層の出力のみをシミュレートする）モンテカルロシミュレートされた低エネルギー投影データを使用して、図２のプロセスに従ってトレーニングされた低エネルギー散乱推定量畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）９０に入力される。差分演算９４では、散乱補償された低エネルギー投影データ９６を生成するために、低エネルギー散乱推定値９２が、低エネルギー投影データ１２から差し引かれる。フィルタされた逆投影、反復的な前方後方再構成などの画像再構成９８は、散乱補正され再構成された低エネルギーＣＴ画像１００を生成するために、散乱補償された低エネルギー投影データ９６に適用される。
【００３１】
図４を参照して示すように、高エネルギー投影データ１４は、高エネルギー散乱推定値１１２を生成するために、（例えば、シミュレートされたＣＴシステム６４は、ＩＱｏｎＴＭスペクトルＣＴであり、下部すなわち高エネルギーのＸ線検出器層の出力のみをシミュレートする）モンテカルロシミュレートされた高エネルギー投影データを使用して、図２のプロセスに従ってトレーニングされた高エネルギー散乱推定量ＣＮＮ１１０に入力される。差分演算１１４では、散乱補償された高エネルギー投影データ１１６を生成するために、高エネルギー散乱推定値１１２が、高エネルギー投影データ１４から差し引かれる。フィルタされた逆投影、反復的な前方後方再構成などの画像再構成１１８は、散乱補正され再構成された高エネルギーＣＴ画像１２０を生成するために、散乱補償された高エネルギー投影データ１１６に適用される。
【００３２】
図３及び図４に例示されるような低エネルギー及び高エネルギーの画像１００、１２０を生成する代わりに、他の実施形態では、スペクトル画像再構成のための分解投影を生成するために、例えば、低及び高エネルギー投影データセット９６、１１６を、所望のスペクトル画像（例えば、水画像、ヨウ素画像など）に適した基底関数分解３２（図１を参照）に入力することによって、散乱補償された低及び高エネルギー投影データセット９６、１１６が使用され得る。
【００３３】
図５を参照して示すように、散乱補正されたヨウ素画像の再構成のための別のアプローチが示されており、ここでは、基底関数分解３２が、ＣＮＮベースの散乱補正の前に適用される。低エネルギー投影データ１２及び高エネルギー投影データ１４は、適切な基底関数分解３２に入力され、ヨウ素投影データ１２６が生成される。これは、ヨウ素散乱推定値１３２を生成するために、（例えば、シミュレートされたＣＴシステム６４は、ＩＱｏｎＴＭスペクトルＣＴであり、両方の検出器層の出力をシミュレートし、適切な基底関数分解３２を適用し、シミュレートされたヨウ素投影データを生成する）モンテカルロシミュレートされたヨウ素投影データを使用して、図２のプロセスに従ってトレーニングされたヨウ素散乱推定量ＣＮＮ１３０に入力される。差分演算１３４では、散乱補償されたヨウ素投影データ１３６を生成するために、ヨウ素散乱推定値１３２が、ヨウ素投影データ１２６から差し引かれる。フィルタされた逆投影、反復的な前方後方再構成などの画像再構成１３８は、散乱補正され再構成されたヨウ素ＣＴ画像１４０を生成するために、散乱補償されたヨウ素投影データ１３６に適用される。
【００３４】
図５の実施形態は、ヨウ素画像を生成するように動作するが、水画像などの別のスペクトル分解の散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、類似の処理が使用され得る。そうするために、適切な基底関数分解３２が適用され、所望の分解のための散乱推定値を生成するために、所望の（例えば、水）分解のモンテカルロシミュレートされた投影データを使用して図２のプロセスに従ってトレーニングされた散乱推定量ＣＮＮが適用される。
【００３５】
図３〜図５の例では、適切なトレーニングされた散乱推定量ニューラルネットワーク４０（例えば、低エネルギー散乱推定量ＣＮＮ９０、高エネルギー散乱推定量ＣＮＮ１１０、又はヨウ素散乱推定量ＣＮＮ１３０）が、全散乱補正を実行する。他の実施形態では、適切なトレーニングされた散乱推定量ニューラルネットワークは、いくつかの他の散乱補正と組み合わせて適用され得る。
【００３６】
図６を参照して示すように、この例として、選択された投影データ１４６（例えば、例示的な投影データセット１２、１４のうちの１つ、又はヨウ素投影データセット１２６などの分解投影データセット）は、散乱推定値１５２を生成するために、まず、畳み込みベースの散乱補正１５０（又は、別の実施形態では、逆畳み込みベースの散乱補正、又はより一般的には任意の種類の散乱補正）によって処理される。差分演算１５４では、畳み込み補正された投影データ１５６を生成するために、畳み込みベースの散乱推定値１５２が、選択された投影データ１４６から差し引かれる。その後、残留散乱推定値１６２を生成するために、残留散乱推定量ＣＮＮ１６０が、畳み込み補正された投影データ１５６に適用される。第２の差分演算１６４では、より完全に散乱補償された投影データ１６６を生成するために、畳み込み補正された投影データ１５６から、残留散乱推定値１６２が差し引かれる。（より完全に）散乱補正され再構成されたＣＴ画像１７０を生成するために、フィルタされた逆投影、反復前方後方再構成などの画像再構成１６８が、より完全に散乱補償された投影データ１６６に適用される。この例では、残留散乱推定量ＣＮＮ１６０は、モンテカルロシミュレートされた畳み込み補正された投影データを使用して、図２のプロセスに従ってトレーニングされている（例えば、シミュレートされたＣＴシステム６４の出力は、シミュレートされた畳み込み補正された投影データを生成するために、畳み込みベースの散乱補正１５０によって処理される）。
【００３７】
図３〜図６の例では、投影空間における散乱推定値を生成するために、適切なトレーニングされた散乱推定量ニューラルネットワーク４０が、投影空間において、すなわち投影データに適用される。或いは、画像空間における散乱推定値を生成するために、適切なトレーニングされた散乱推定量ニューラルネットワークが、画像空間において、つまり未補正の再構成されたＣＴ画像に適用される。画像空間における散乱推定値はその後、散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、未補正の再構成されたＣＴ画像から差し引かれる。
【００３８】
図７を参照して示すように、前述の例示的な例では、未補正の（すなわち、散乱に対して補正されていない）再構成されたＣＴ画像１７８を生成するために、選択された投影データ１７４（例えば、例示的な投影データセット１２、１４又はヨウ素投影データセット１２６などの分解投影データセットのうちの１つ）は、フィルタされた逆投影、反復的な前方後方再構成などのような画像再構成１７６によって処理される。画像領域散乱推定値１８２、すなわち、画像空間における散乱推定値を生成するために、画像領域散乱推定量ＣＮＮ１８０は、未補正の再構成されたＣＴ画像１７８に適用される。差分演算１８４では、選択された投影データ１７４に対応する散乱補償され再構成されたＣＴ画像１８６を生成するために、未補正の再構成されたＣＴ画像１７８から、画像領域散乱推定値１８２が差し引かれる。この場合、トレーニングの入力として機能する（つまり、図２のシミュレートされた投影データ７４に対応する）シミュレートされたデータが、シミュレートされた投影データ７４から再構成された、未補正の再構成された画像のシミュレーションであり、再構成は、シミュレートされた散乱投影データ成分７２を、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像の、シミュレートされた散乱画像成分へ再構成することを含むことを除いて、画像領域散乱推定量ＣＮＮ１８０は、図２に従ってトレーニングされる。画像領域散乱推定量ニューラルネットワーク１８０は、その後、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を、画像領域におけるシミュレートされた散乱推定値へ変換するためにトレーニングされ、このために、画像領域におけるシミュレートされた散乱推定値を、シミュレートされた散乱画像成分と比較する差分メトリックの値が、トレーニングによって最小化される。
【００３９】
別の言い方をすれば、画像領域散乱推定量ＣＮＮ１８０は、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を、シミュレートされた散乱推定値に変換するために、ニューラルネットワークトレーニングによって構成される。このために、シミュレートされた散乱推定値を、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像のシミュレートされた散乱画像成分とを比較する差分メトリックの値が、トレーニングによって最小化される。このアプローチでは、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像は、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像の、シミュレートされた散乱画像成分へ再構成されたシミュレートされた散乱投影データを生成する、少なくとも１つの散乱メカニズムのモンテカルロシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレートされたＣＴイメージングデータの再構成によって生成される。
【００４０】
図２に戻って参照して示すように、例えば、イメージング対象における散乱と、Ｘ線管アセンブリに設置されたフィルタにおける散乱とのように、補正されるべき２つの異なる散乱メカニズムがある場合、これは２つの手法で取り扱うことができる。１つのアプローチでは、両方の散乱メカニズムが、シミュレートされた散乱メカニズム６６に含まれ、単一のモンテカルロシミュレーションが、両方のシミュレートされた散乱メカニズムによる散乱イベントを含む散乱投影成分７２を含むシミュレートされた投影データ７４を生成する。結果として得られる（単一の）トレーニングされた散乱推定量ニューラルネットワークは、両方の散乱メカニズムによって生成された結合された散乱を推定する。様々なアプローチでは、モンテカルロシミュレーションは、２回、すなわち、各散乱メカニズムに対して１回、実行される。これは、２つの散乱推定量ニューラルネットワークを生成する。例示的な例では、これらの散乱推定量ニューラルネットワークのうちの１つは、イメージング対象の散乱を推定し、他の散乱推定量ニューラルネットワークは、フィルタにおける散乱を推定する。この場合、２つの異なる散乱メカニズムを表す２つの異なる散乱推定量ニューラルネットワークが、順番に適用され、異なる散乱メカニズムのシミュレーションを含むモンテカルロシミュレーションによって生成された、異なるシミュレートされたイメージングデータで、図２のトレーニングアプローチに従って各々トレーニングされる。この後者のアプローチは、より多くのシミュレーション時間を必要とするが、モジュラ散乱補正システムを作成する際に利点がある。例えば、スペクトルＣＴデバイス１０が、例えば異なる目的のために、Ｘ線管アセンブリに設置可能な２つ以上の異なるフィルタを有する場合、そのようなフィルタごとに個別の散乱推定量ニューラルネットワークをトレーニングできる。２つのフィルタを組み合わせて使用する場合、２つのフィルタによる総散乱は、対応するトレーニングされた散乱推定量ニューラルネットワークを次々に適用することで決定できる。同様に、異なる種類のイメージング対象者（例えば、成人、小児、通常体重、肥満など）に対して異なる散乱推定量ニューラルネットワークをトレーニングでき、フィルタが適用される場合、適切なフィルタ散乱推定量ニューラルネットワークとともに、適切な対象者の散乱推定量ニューラルネットワークが適用され得る。そのようなモジュール性は、特定のＣＴ検査で使用中の特定のＣＴイメージング対象及びＣＴイメージングデバイス構成に散乱補正を適合させる際に非常に大きな柔軟性を提供する。
【００４１】
以下では、いくつかのさらなる例示的な例が説明される。
【００４２】
例示的な散乱推定量ニューラルネットワークは、ＶＧＧネットワークに基づくＣＮＮ（Ｓｉｍｏｎｙａｎら著、「Ｖｅｒｙ  ｄｅｅｐ  ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｆｏｒ  ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、ａｒＶｉｖ  Ｐｒｅｐｒ．  ａｒＸｉｖ１４０９．１５５６、１４０９）であり、ニューラルネットワークの深さは、必要な収容フィールドに基づいて設定される。モデル学習のために、残差学習定式化が適用され、高速なトレーニングと向上されたパフォーマンスのために、バッチ正規化と合体される。例示的な例では、畳み込みフィルタのサイズは３×３に設定され、すべてのプーリング層が削除される。したがって、深さｄのＣＮＮの収容フィールドは（２ｄ＋１）×（２ｄ＋１）である。各投影の大きさは、６７２×６４から、１６８×１６にダウンサンプリングされる。ここで、１６８はＸ方向に沿って再スケーリングされたＸ線検出器行の数であり、１６はＺ方向に沿って再スケーリングされたスライスの数である。ターゲットスペクトルＣＴシステムの場合、散乱防止グリッドはＸ方向に沿ってのみ配置される。したがって、１つの（再サンプリングされた）検出器ピクセルにおける散乱信号は、Ｚにおける１６すべての検出器の行に沿った信号に相関付けられ、ここで、散乱防止グリッドは存在せず、Ｘに沿って隣接する検出器スライスの数は限られていると想定するのが妥当である。実験に基づいて、３２である値が選択された。例示的な例では、ｄ＝１７が設定され、大きさ１６８×１６の各投影は、大きさ３２×１６の多くの小さなパッチに分割された。ＣＮＮにおける最初の１７の畳み込み層は、サイズ３×３の６４個のフィルタで構成され、層２〜１６は各々、サイズ３×３×６４の６４個のフィルタで構成され、最後の層は、サイズ３×３×６４の単一フィルタで構成された。最後の層を除いて、各畳み込み層の後に、トレーニングの高速化とパフォーマンスの向上（Ｚｈａｎｇら著、「Ｂｅｙｏｎｄ  ａ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｄｅｎｏｉｓｅｒ：Ｒｅｓｉｄｕａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  Ｄｅｅｐ  ＣＮＮ  ｆｏｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ」、１〜１３頁、２０１６年）のために含まれたバッチ正規化と、非線形性を導入するために使用された整流線形ユニット（ＲｅＬＵ）とが続く。正しいデータ次元を維持するために、各畳み込み層でゼロパディングが実行された。
【００４３】
ｒと表記されたＣＮＮへの入力は、追加の散乱（ｓ）を伴う空気正規化一次信号（ｐ）、つまりｒ＝ｐ＋ｓであった。残差マッピングＴ（ｒ）〜ｓをトレーニングするために、残差学習定式化が使用され、残差マッピングＴ（ｒ）〜ｓから、所望の信号ｐ＝ｒ−Ｔ（ｒ）が決定された。ＣＮＮパラメータは、以下の距離関数を最小化することにより推定された。
【数１】
0006984010.tif 000002
ここで、ｗは、すべての層のすべての重みのセットであり、ｋ＝１、・・・、１７は、層インデクスを示す。正則化項は、平滑化された散乱信号と、小さなネットワークカーネルとを促進する。テストでは、正則化パラメータλ１＝λ２＝１０−３が使用された。ここで
【数２】
0006984010.tif 000003
は、散乱生信号と散乱のみの信号とのＮ個のトレーニングペアを表し、ここで、ｊは、トレーニング単位のインデクスである。トレーニングセットは、モンテカルロシミュレーションから取得された。
【００４４】
距離（つまり、損失）関数の最小化は、確率的勾配降下（ＳＧＤ）を使用した従来のエラー逆伝搬を使用して実行された。ＳＧＤでは、初期学習率は０．０１に設定され、学習率は１０−５まで連続的に減少された。サイズ１０のミニバッチが使用された。これは、１０個のランダムに選択されたデータのセットが、トレーニングのバッチとして使用されたことを示す。この方法は、ＭａｔＣｏｎｖＮｅｔツールボックスを使用してＭＡＴＬＡＢＴＭにおいて実施された。トレーニングセットを生成するために、モデルベースのモンテカルロシミュレーションが適用された。シミュレーションのジオミトリ設定とパラメータは、二重層検出器を有するＰｈｉｌｉｐｓ  ｉＱｏｎＴＭシステムの特性を模倣するために選択された。最上層は、低エネルギー検出器であり、最下層は、高エネルギー検出器である。
【００４５】
トレーニングセットは、モンテカルロシミュレーションによって次のように作成された。シミュレーションは、１２０ｋＶｐの（シミュレーション）管電圧で実行された。３つのファントム、すなわち、直径３０ｃｍの円柱水ファントム、肝臓ファントム、及び肥満ファントムがシミュレートされた。シミュレートされたファントムごとに、３６０度のフル回転で６００（肥満及び肝臓）又は２４００（水）の投影を使用して、一次信号が分析的に決定された。散乱データは、投影ごとに５×１０８（水と肝臓）又は４．５×１０９（肥満）の光子でフル回転で６０の投影をシミュレートすることによって収集された。高価な計算のため、トレーニングセットを生成するために、水と肥満とのファントムについてそれぞれ１つと、頭蓋−尾方向におけるファントムの異なるシフトにおける肝臓ファントムについて４つとの、合わせて６つという限られた数の代表的なスキャンが使用された。データは、Ｘ方向に沿って単純に反転することにより増強されたサイズ３２×１６のパッチに分割された。ネットワークは、低エネルギー層と高エネルギー層について個別にトレーニングされた。Ｔｉｔａｎ  ＸＧＰＵを備えたＤｅｌｌ  Ｔ７６００ワークステーションでの各層の総トレーニング時間は約６時間であった。
【００４６】
テストセットは次のように作成された。テストには、上記と同じ（シミュレートされた）肝臓ファントムが使用されたが、トレーニングには使用されなかった頭蓋−尾シフトが使用された。３０ｃｍの水柱も使用されたが、今回は、実際にＰｈｉｌｉｐｓ  ｉＱｏｎＴＭシステムでスキャンされたが、シミュレートされていない。散乱は、トレーニングされたネットワークを、低エネルギー信号と高エネルギー信号とに個別に適用することにより推定された。散乱補正は、各層の生データから、対応する散乱推定値を差し引くことにより実行された。補正された高及び低投影データはさらに、ヨウ素や水などのエネルギーに依存しない基底関数に分解された。これらは、画像空間における基底関数に再構成された。単色画像は、基底関数の線形結合として構成された。
【００４７】
図８を参照して示すように、シミュレートされたデータについて、３つの異なるビューの中央スライスにおけるＣＮＮからの散乱プロファイルがプロットされ、両検出器層の（グランドトゥルースとして機能する）モンテカルロシミュレーションからの散乱プロファイルと比較される。図８からわかるように、ＣＮＮ散乱推定値と、モンテカルロシミュレーションからのグランドトゥルースとの一致性は、非常に近い。
【００４８】
図９を参照して示すように、ＣＮＮベースの散乱補正を適用した後、６０ｋｅＶ、８０ｋｅＶ、１００ｋｅＶ、及び１２０ｋｅＶにおける単色画像（［−５０，５０］）が再構成され、一次信号の再構成から得られた単色画像と比較される。図９における画像の先頭行は、一次単色画像を示し（これら画像は、散乱成分のないモンテカルロシミュレートされた一次ＣＴ信号から再構成されるため、グランドトゥルースとして機能し）、図９における画像の中央行は、ＣＮＮ−補正された単色画像（つまり、結合された一次データと散乱データとの両方が再構成され、ＣＮＮを使用して散乱推定値が生成され、差し引かれる）を示し、画像の最下行は、差分画像を示す。
【００４９】
図１０及び図１１を参照して示すように、実際に取得された水ファントムＣＴ投影データの散乱補正された画像再構成について、６０ｋｅＶからの単色画像が図１０に示され、分散曲線が図１１に示され、両方とも散乱補正なしの結果と比較される。図１０において、画像の先頭行は、６０ｋｅＶ、８０ｋｅＶ、１００ｋｅＶ、及び１２０ｋｅＶにおいてＣＮＮ−補正された単色画像（［−５０  ５０］）を示す一方、画像の最下行は、最下における散乱補正のない対応する単色画像（［−５０  ５０］）を示す。図１１に示される分散曲線は、ｋｅＶ全体の水に対してゼロで平坦になると予想される各ｋｅＶの水ファントムにおける平均Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ単位（ＨＵ）値を決定することで描かれる。各投影の散乱を推定する計算時間は、グラフィカルプロセシングユニット（ＧＰＵ）対応のワークステーションで約６〜７ミリ秒である。
【００５０】
本発明は、好ましい実施形態を参照して説明された。前述の詳細な説明を読んで理解すると、他人に修正及び変更を想起させ得る。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、そのようなすべての修正及び変更を含むと解釈されることが意図されている。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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