(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が第１の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器（４０２、６０２）を備える検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）で、Ｘ線源（１０４）によって生成され、撮像される対象（１１２、２０４）によって減衰された光子を検出することと、
個々の検出器（４０２、６０２）とマクロ検出器（５１５、６３４）の組み合わせを備える仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に対して、前記個々の検出器（４０２、６０２）のサブセットを第２の数のエネルギービンを有する前記マクロ検出器（５１５、６３４）に選択的に集約することによって第１のデータセットを生成することと、
各々が前記第２の数のエネルギービンで構成された前記複数の個々の検出器（４０２、６０２）を備える増強された検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に対して、前記第１のデータセットをアップサンプリングすることによって第２のデータセットを生成することと、
前記第２のデータセットから前記対象（１１２、２０４）の画像を再構成すること（３６０）と
を含む、方法（３００）。
【請求項２】
前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、前記第１の数のエネルギービンで構成されたｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）と前記第２の数のエネルギービンで構成されたマクロ検出器（５１５、６３４）を交互にし、前記個々の検出器（４０２、６０２）のサブセットを前記マクロ検出器（５１５、６３４）に選択的に集約することは、ｎ個の隣接する個々の検出器（４０２、６０２）を前記マクロ検出器（５１５、６３４）に集約することを含む、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項３】
前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、複数の検出器行（４０４、６０４）を含み、前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、前記複数の検出器行（４０４、６０４）の検出器行（４０４、６０４）でｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）と前記マクロ検出器（５１５、６３４）を交互にし、前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、各検出器行（４０４、６０４）の第１の位置で個々の検出器（４０２、６０２）とマクロ検出器（５１５、６３４）をさらに交互にする、請求項２に記載の方法（３００）。
【請求項４】
前記第１のデータセットについてビュー（４０６、６０６）ごとに前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）の個々の検出器（４０２、６０２）およびマクロ検出器（５１５、６３４）の位置を交互にすることをさらに含む、請求項２に記載の方法（３００）。
【請求項５】
前記第１のデータセットをアップサンプリングして前記第２のデータセットを生成することは、誘導双線形補間を前記第１のデータセットに適用することを含む、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項６】
前記第１のデータセットをアップサンプリングして前記第２のデータセットを生成することは、前記第２のデータセットを生成するために前記第１のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することを含む、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項７】
前記第１の数のエネルギービンは、１つであり、前記第２の数のエネルギービンは、２つである、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項８】
前記Ｘ線源（１０４）で、前記第２の数のエネルギービンに対応する異なるエネルギーレベルの前記光子を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項９】
前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）の検出器行（４０４、６０４）間およびビュー（４０６、６０６）間でエネルギービンの分布を交互にすることをさらに含む、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項１０】
撮像システム（２００）のための方法（３００）であって、
Ｘ線源（１０４）を制御してＸ線のビーム（１０６）を対象（１１２、２０４）に向けて生成すること（３１５）と、
検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に配置されたＮ個の個々の検出器（４０２、６０２）で前記Ｘ線のビーム（１０６）を検出すること（３２０）であって、各個々の検出器（４０２、６０２）は、ｍ個のエネルギービンで構成されることと、
Ｍ個のエネルギービンを有するマクロ検出器（５１５、６３４）と各検出器行（４０４、６０４）のｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）を交互にする光子計数データセットを生成すること（３２５）であって、検出器行（４０４、６０４）のｎ個の隣接する個々の検出器（４０２、６０２）からの光子計数は、前記マクロ検出器（５１５、６３４）に集約され、マクロ検出器（５１５、６３４）は、隣接する検出器行（４０４、６０４）の個々の検出器（４０２、６０２）に隣接することと、
前記光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々がＭ個のエネルギービンで構成されたＮ個の個々の検出器（４０２、６０２）の光子計数を含む完全な光子計数データセットを生成することと、
前記完全な光子計数データセットから画像を再構成すること（３６０）と
を含む、方法（３００）。
【請求項１１】
ガントリ（１０２）を制御して複数のビュー（４０６、６０６）を通して前記対象（１１２、２０４）の周りで前記Ｘ線源（１０４）および前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）を回転させること（３４０）と、前記複数のビュー（４０６、６０６）の各ビュー（４０６、６０６）の前記光子計数データセットを生成することとをさらに含み、前記光子計数データセットは、ビュー（４０６、６０６）ごとにマクロ検出器（５１５、６３４）および個々の検出器（４０２、６０２）の位置を交互にする、請求項１０に記載の方法（３００）。
【請求項１２】
前記複数のビュー（４０６、６０６）のすべてのビュー（４０６、６０６）の光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成すること（３５０）と、前記照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって前記完全な光子計数データセットを生成すること（３５５）とをさらに含む、請求項１１に記載の方法（３００）。
【請求項１３】
前記複数のビュー（４０６、６０６）を通して前記ガントリ（１０２）と共に回転するデータ取得システム（２１４）から、前記撮像システム（２００）の静止コンピューティングデバイス（２１６）に各ビュー（４０６、６０６）の前記光子計数データセットを送信することをさらに含む、請求項１１に記載の方法（３００）。
【請求項１４】
Ｘ線のビーム（１０６）を撮像される対象（１１２、２０４）に向けて放出するＸ線源（１０４）と、
前記対象（１１２、２０４）によって減衰された前記Ｘ線（１０６）を受け取るように構成された検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）であって、複数の検出器行（４０４、６０４）に配置された複数の個々の検出器（４０２、６０２）を備える検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）と、
前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に動作可能に接続されたデータ取得システム（ＤＡＳ）（２１４）であって、前記ＤＡＳ（２１４）は、前記複数の個々の検出器（４０２、６０２）の各個々の検出器（４０２、６０２）に対して、ｍ個のエネルギービン内の検出された光子を計数するように構成され、前記ＤＡＳ（２１４）は、ｎ個の隣接する個々の検出器（４０２、６０２）からの計数をＭ個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器（５１５、６３４）に集約するようにさらに構成され、Ｍは、ｍのｎ倍に等しいＤＡＳ（２１４）と、
前記ＤＡＳ（２１４）に動作可能に接続されたコンピューティングデバイス（２１６）であって、実行されると、前記コンピューティングデバイス（２１６）に
前記対象（１１２、２０４）のスキャン中、前記ＤＡＳ（２１４）を制御し、各検出器行（４０４、６０４）で前記マクロ検出器（５１５、６３４）とｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）を交互にする第１のデータセットを取得させ、
前記第１のデータセットをアップサンプリングして前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）の各個々の検出器（４０２、６０２）のＭ個のエネルギービンを含むことによって、第２のデータセットを生成させ、
前記第２のデータセットから前記対象（１１２、２０４）の画像を再構成させる
非一時的メモリ内の実行可能命令で構成されたコンピューティングデバイス（２１６）と
を備える、システム（１００）。
【請求項１５】
前記対象（１１２、２０４）が通して位置決めされる開口部を画定するガントリ（１０２）をさらに備え、前記Ｘ線源（１０４）および前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、前記ガントリ（１０２）上で互いに対向して位置決めされ、前記コンピューティングデバイス（２１６）は、実行されると、前記コンピューティングデバイス（２１６）に
前記スキャン中、前記ガントリ（１０２）を制御して前記対象（１１２、２０４）の周りの複数のビュー（４０６、６０６）を通して回転させ、
前記ＤＡＳ（２１４）を制御して前記複数のビュー（４０６、６０６）の各ビュー（４０６、６０６）の前記第１のデータセットを取得させ、
前記複数のビュー（４０６、６０６）の各ビュー（４０６、６０６）について前記ＤＡＳ（２１４）から前記第１のデータセットを受信させ、
各ビュー（４０６、６０６）の前記第１のデータセットを照合された第１のデータセットに照合させ、
前記照合された第１のデータセットから前記第２のデータセットを生成させる
実行可能命令でさらに構成される、請求項１４に記載のシステム（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示される主題の実施形態は、非侵襲的診断撮像に関し、より詳細には、高解像度スペクトルコンピュータ断層撮影撮像に関する。
【背景技術】
【０００２】
デュアルまたはマルチエネルギースペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムは、物体における異なる物質の密度を明らかにし、複数の単色Ｘ線エネルギーレベルで取得された画像を生成することができる。物体の散乱がない場合、システムは、スペクトル内の光子エネルギーの２つの領域：入射Ｘ線スペクトルの低エネルギーおよび高エネルギー部分からの信号に基づいて、異なるエネルギーでの挙動を導き出す。ＣＴの所与のエネルギー領域では、２つの物理的プロセス：コンプトン散乱および光電効果がＸ線の減衰に支配的である。２つのエネルギー領域から検出された信号は、撮像される物質のエネルギー依存性を解決するのに十分な情報を提供する。２つのエネルギー領域から検出された信号は、２つの仮想物質で構成される物体の相対的な構造を決定するのに十分な情報を提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第９３１０４９５号明細書
【発明の概要】
【０００４】
一実施形態では、方法は、各々が第１の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える検出器アレイで、Ｘ線源によって生成され、撮像される対象によって減衰された光子を検出することと、個々の検出器とマクロ検出器の組み合わせを備える仮想検出器アレイに対して、個々の検出器のサブセットを第２の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することによって第１のデータセットを生成することと、各々が第２の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える増強された検出器アレイに対して、第１のデータセットをアップサンプリングすることによって第２のデータセットを生成することと、第２のデータセットから対象の画像を再構成することとを含む。このようにして、高解像度検出器アレイは、高い画像解像度およびスペクトル解像度を維持しながら最小限のデータを取得することができ、それによって帯域幅が制限されている際のデータ転送の効率を向上させる。
【０００５】
上記の簡単な説明は、詳細な説明でさらに説明される概念の選択を簡略化した形で紹介するために提供されていることを理解されたい。特許請求される主題の重要なまたは本質的な特徴を特定することは意図されておらず、その主題の範囲は詳細な説明に添付される特許請求の範囲によって一義的に定義される。さらに、特許請求される主題は、上記のまたは本開示の任意の部分に記載の欠点を解決する実施態様に限定されない。
【０００６】
本発明は、添付の図面を参照しながら、以下の非限定的な実施形態の説明を読むことからよりよく理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】一実施形態による、撮像システムの絵図である。
【図２】一実施形態による、例示的な撮像システムのブロック概略図である。
【図３】一実施形態による、取得中にロバストなデータ圧縮を伴うマルチエネルギー撮像の例示的な方法を示す高レベルフローチャートである。
【図４】一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表である。
【図５】一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器とマクロ検出器との間のエネルギービンの例示的な分布を示す表である。
【図６】一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器とマクロ検出器との間の異なるエネルギーレベルに対するエネルギービンの例示的な分布を示す表である。
【図７】一実施形態による、アップサンプリング後の一連のビューについての検出器アレイにおける個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下の説明は、医療撮像システムの様々な実施形態に関する。特に、高解像度検出器アレイを用いたコンピュータ断層撮影撮像のためのシステムおよび方法が提供される。本技法に従って画像を取得するために使用され得るＣＴ撮像システムの例が、図１および図２に提示されている。ＣＴ撮像システムは、検出器行に配置された多数の個々の検出器を有する高解像度検出器アレイを含み得る。デュアルエネルギーＣＴ撮像など、様々な光子エネルギーを用いたスペクトルＣＴ撮像では、スキャン中に収集されるデータの総量が非常に大きくなることがあり、スキャン中にＣＴガントリからデータを送信するために、比較的高い帯域幅スリップリングと大きなデータバッファが必要になる場合がある。図３に図示する方法など、高解像度検出器アレイを用いたスペクトルＣＴ撮像のための方法は、第１の数のエネルギービンを有する個々の検出器からのデータを、第１の数よりも大きい第２の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することを含み、それによってファイルサイズが縮小されたデータセットを作成し、データセットが回転ガントリから送信された後にデータセットをアップサンプリングする。検出器アレイは、図４に図示するように、各個々の検出器が第１の数のエネルギービンで光子を検出するように構成され得る。次に、撮像システムのデータ取得システムは、図５に図示するように、検出器アレイ全体および異なるビュー全体にわたって交互のパターンで、個々の検出器からのデータを、第２の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することができる。さらに、データ取得システムは、図６に図示するように、情報損失をさらに最小限に抑えるために、検出器行間およびビュー間で検出器アレイ全体のエネルギービンの分布を交互にすることができる。個々の検出器とマクロ検出器を選択的に交互にすることによって、データは、図７に図示するように、すべてのビュー全体にわたって、高解像度検出器アレイに対応する完全なデータセットにアップサンプリングすることができ、各検出器は、第２の数のエネルギービンで構成される。したがって、本明細書で提供されるシステムおよび方法は、高解像度を保持しながら、生のスペクトルＣＴデータのまばらな取得を可能にする。このようにして、解像度およびスペクトルエネルギー情報の情報損失を最小限にして、取得されたデータセットのサイズを大幅に縮小することができ、それによって例えば、スリップリングまたは無線送信を介して撮像スキャン中にデータを送信するための帯域幅が制限された撮像システム用の、多数のエネルギービンを有する高解像度検出器アレイの使用を可能にする。例として、本明細書で説明される方法は、解像度およびエネルギー情報の情報損失を最小限にして、データセットのファイルサイズを２倍または３倍縮小することを可能にする。さらに、本明細書でさらに説明されるようなデータ取得中に光子計数を選択的に集約する方法は、データセットを最初に検出されたデータの解像度よりも実質的に高い解像度にアップサンプリングすることを可能にする。
【０００９】
ＣＴシステムが例として説明されているが、本技法は、トモシンセシス、ＭＲＩ、Ｃアーム血管造影法などのような他の撮像モダリティを使用して取得される画像に適用されるときにも有用であり得る。ＣＴ撮像モダリティに関する本説明は、１つの適切な撮像モダリティの例としてのみ提供される。
【００１０】
図１は、自動管電位選択を伴うデュアルエネルギー撮像用に構成された例示的なＣＴシステム１００を示している。特に、ＣＴシステム１００は、患者、無生物物体、１つまたは複数の製造部品、ならびに／または体内に存在する歯科用インプラント、ステント、および／もしくは造影剤などの異物などの対象１１２を撮像するように構成される。一実施形態では、ＣＴシステム１００は、ガントリ１０２を含み、ガントリ１０２は、対象１１２の撮像に使用するためにＸ線放射線１０６のビームを投影するように構成された少なくとも１つのＸ線放射線源１０４をさらに含むことができる。具体的には、Ｘ線放射線源１０４は、Ｘ線１０６をガントリ１０２の反対側に位置決めされた検出器アレイ１０８に向けて投影するように構成される。図１は単一のＸ線放射線源１０４のみを図示しているが、ある特定の実施形態では、異なるエネルギーレベルで患者に対応する投影データを取得するために、複数のＸ線放射線源および検出器を用いて複数のＸ線１０６を投影することができる。いくつかの実施形態では、Ｘ線放射線源１０４は、高速ｋＶｐスイッチングによってデュアルエネルギージェムストーンスペクトル撮像（ｇｅｍｓｔｏｎｅ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｉｍａｇｉｎｇ：ＧＳＩ）を可能にすることができる。いくつかの実施形態では、用いられるＸ線検出器は、異なるエネルギーのＸ線光子を区別することが可能な光子計数検出器である。他の実施形態では、二組のＸ線管−検出器がデュアルエネルギー投影を生成するために使用され、一方の組は低ｋＶｐにあり、他方の組は高ｋＶｐにある。したがって、本明細書で説明される方法は、単一のエネルギー取得技法ならびにデュアルエネルギー取得技法で実装され得ることを認識されたい。
【００１１】
ある特定の実施形態では、ＣＴシステム１００は、逐次近似または分析的画像再構成方法を使用して、対象１１２のターゲットボリュームの画像を再構成するように構成された画像プロセッサユニット１１０をさらに含む。例えば、画像プロセッサユニット１１０は、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）などの分析的画像再構成手法を使用して、患者のターゲットボリュームの画像を再構成することができる。別の例として、画像プロセッサユニット１１０は、対象１１２のターゲットボリュームの画像を再構成するために、高度統計的逐次近似再構成（ＡＳＩＲ）、共役勾配（ＣＧ）、最尤期待値最大化（ＭＬＥＭ）、モデルベース逐次近似再構成（ＭＢＩＲ）などの逐次近似画像再構成手法を使用することができる。本明細書でさらに説明されるように、いくつかの例では、画像プロセッサユニット１１０は、逐次近似画像再構成手法に加えて、ＦＢＰなどの分析的画像再構成手法の両方を使用してもよい。
【００１２】
いくつかの既知のＣＴ撮像システム構成では、放射線源は、デカルト座標系のＸ−Ｙ−Ｚ平面内にあるようにコリメートされ、一般に「撮像平面」と呼ばれる円錐形のビームを投影する。放射線ビームは、患者または対象１１２などの撮像される物体を通過する。ビームは、物体によって減衰された後、放射線検出器のアレイに衝突する。検出器アレイで受け取られる減衰された放射線ビームの強度は、物体による放射線ビームの減衰に依存する。アレイの各検出器素子は、検出器の場所におけるビーム減衰の測定値である別個の電気信号を作り出す。すべての検出器からの減衰測定値を別個に取得し、透過率プロファイルを作成する。
【００１３】
いくつかのＣＴシステムでは、放射線源および検出器アレイは、放射線ビームが物体と交差する角度が絶えず変化するように、撮像平面内および撮像される物体の周りでガントリと共に回転する。１つのガントリ角度での検出器アレイからの放射線減衰測定値のグループ、すなわち、投影データは、「ビュー」と呼ばれる。物体の「スキャン」は、放射線源および検出器の１回転の間に異なるガントリ角度またはビュー角度で行われた一組のビューを含む。本明細書で使用される用語であるビューは、１つのガントリ角度からの投影データに関して上述の使用に限定されないため、本明細書で説明される方法の利点はＣＴ以外の医療撮像モダリティにも生じると考えられる。「ビュー」という用語は、ＣＴ、ＰＥＴ、もしくはＳＰＥＣＴ取得、および／または開発中のモダリティならびに融合された実施形態におけるそれらの組み合わせを含む任意の他のモダリティのいずれかからの、異なる角度からの複数のデータ取得がある場合は常に１つのデータを取得することを意味するために使用される。
【００１４】
投影データは処理され、物体を通して撮られた二次元スライスに対応する画像を再構成する。一組の投影データから画像を再構成するための１つの方法は、当技術分野においてフィルタ補正逆投影技法と呼ばれる。透過型および放出型断層撮影再構成技法はまた、最尤期待値最大化（ＭＬＥＭ）および順序付きサブセット期待値再構成技法、ならびに逐次近似再構成技法などの統計的逐次近似方法を含む。このプロセスは、スキャンからの減衰測定値を「ＣＴ数」または「ハウンズフィールド単位」と呼ばれる整数に変換し、これはディスプレイデバイス上の対応するピクセルの輝度を制御するために使用される。
【００１５】
総スキャン時間を短縮するには、「ヘリカル」スキャンを実施することができる。「ヘリカル」スキャンを実施するには、所定の数のスライスについてのデータを取得しながら患者を移動させる。そのようなシステムは、コーンビームのヘリカルスキャンから単一の螺旋を生成する。コーンビームによってマッピングされた螺旋は投影データをもたらし、そこから各所定のスライスの画像を再構成することができる。
【００１６】
本明細書で使用する場合、「画像を再構成する」という語句は、画像を表すデータが生成されるが可視画像は生成されない本発明の実施形態を除外することを意図しない。したがって、本明細書で使用する場合、「画像」という用語は、可視画像と可視画像を表すデータの両方を広く指す。しかしながら、多くの実施形態は、少なくとも１つの可視画像を生成する（または生成するように構成される）。
【００１７】
図２は、図１のＣＴシステム１００と同様の例示的な撮像システム２００を示している。本開示の態様によれば、撮像システム２００は、管電位の自動選択を伴うデュアルエネルギー撮像用に構成される。一実施形態では、撮像システム２００は、検出器アレイ１０８（図１参照）を含む。検出器アレイ１０８は、対応する投影データを取得するために患者などの対象２０４を通過するＸ線ビーム１０６（図１参照）を共に検知する複数の検出器素子２０２をさらに含む。したがって、一実施形態では、検出器アレイ１０８は、セルまたは検出器素子２０２の複数の行を含むマルチスライス構成で製作される。そのような構成では、検出器素子２０２の１つまたは複数の追加の行が、投影データを取得するための並列構成に配置される。
【００１８】
ある特定の実施形態では、撮像システム２００は、所望の投影データを取得するために、対象２０４の周りの異なる角度位置を横切るように構成される。したがって、ガントリ１０２およびそれに取り付けられた構成要素は、例えば、異なるエネルギーレベルで投影データを取得するために、回転中心２０６を中心に回転するように構成されてもよい。代替的に、対象２０４に対する投影角度が時間の関数として変化する実施形態では、取り付けられている構成要素は、円弧に沿ってではなく、一般的な曲線に沿って移動するように構成されてもよい。
【００１９】
Ｘ線源１０４および検出器アレイ１０８が回転すると、検出器アレイ１０８は、減衰されたＸ線ビームのデータを収集する。検出器アレイ１０８によって収集されたデータは、前処理および較正を受けてデータを調整し、スキャンされた対象２０４の減衰係数の線積分を表す。処理されたデータは、投影と一般的に呼ばれる。
【００２０】
いくつかの例では、検出器アレイ１０８の個々の検出器または検出器素子２０２は、個々の光子の相互作用を１つまたは複数のエネルギービンに記録する光子計数検出器を備えることができる。本明細書で説明される方法は、エネルギー積分検出器を用いて実装することもできることを認識されたい。
【００２１】
取得された組の投影データは、基底物質分解（ＢＭＤ）に使用することができる。ＢＭＤ中、測定された投影は、一組の物質−密度投影に変換される。物質−密度投影を再構成し、骨、軟組織、および／または造影剤マップなどの各それぞれの基底物質の一対または一組の物質−密度マップまたは画像を形成することができる。次に、密度マップまたは画像を関連付け、基底物質、例えば、骨、軟組織、および／または造影剤のボリュームレンダリングを撮像されたボリューム内に形成することができる。
【００２２】
再構成されると、撮像システム２００によって作成された基底物質画像は、２つの基底物質の密度で表された、対象２０４の内部特徴を明らかにする。密度画像は、これらの特徴を示すために表示され得る。病状などの医学的状態、より一般的には医学的事象の診断のための従来の手法では、放射線技師または医師は、密度画像のハードコピーまたは表示を検討し、特徴的な関心特徴を識別する。そのような特徴は、特定の解剖学的構造または器官の病変、サイズおよび形状、ならびに個々の開業医のスキルおよび知識に基づいて画像で識別可能な他の特徴を含み得る。
【００２３】
一実施形態では、撮像システム２００は、ガントリ１０２の回転およびＸ線放射線源１０４の動作などの構成要素の移動を制御する制御機構２０８を含む。ある特定の実施形態では、制御機構２０８は、電力およびタイミング信号を放射線源１０４に提供するように構成されたＸ線コントローラ２１０をさらに含む。加えて、制御機構２０８は、撮像要件に基づいてガントリ１０２の回転速度および／または位置を制御するように構成されたガントリモータコントローラ２１２を含む。
【００２４】
ある特定の実施形態では、制御機構２０８は、検出器素子２０２から受信されたアナログデータをサンプリングし、その後の処理のためにアナログデータをデジタル信号に変換するように構成されたデータ取得システム（ＤＡＳ）２１４をさらに含む。ＤＡＳ２１４は、本明細書でさらに説明されるように、検出器素子２０２のサブセットからのアナログデータをいわゆるマクロ検出器に選択的に集約するようにさらに構成され得る。ＤＡＳ２１４によってサンプリングされデジタル化されたデータは、コンピュータまたはコンピューティングデバイス２１６に送信される。一例では、コンピューティングデバイス２１６は、データを記憶デバイス２１８に記憶する。記憶デバイス２１８は、例えば、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、コンパクトディスク読み出し／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）ドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブ、フラッシュドライブ、および／またはソリッドステート記憶ドライブを含んでもよい。
【００２５】
加えて、コンピューティングデバイス２１６は、データ取得および／または処理などのシステム動作を制御するために、コマンドおよびパラメータをＤＡＳ２１４、Ｘ線コントローラ２１０、およびガントリモータコントローラ２１２の１つまたは複数に提供する。ある特定の実施形態では、コンピューティングデバイス２１６は、オペレータ入力に基づいてシステム動作を制御する。コンピューティングデバイス２１６は、コンピューティングデバイス２１６に動作可能に結合されたオペレータコンソール２２０を介して、例えば、コマンドおよび／またはスキャンパラメータを含むオペレータ入力を受信する。オペレータコンソール２２０は、オペレータがコマンドおよび／またはスキャンパラメータを指定することを可能にするキーボード（図示せず）またはタッチスクリーンを含むことができる。
【００２６】
図２は、１つのオペレータコンソール２２０のみを示しているが、２つ以上のオペレータコンソールを撮像システム２００に結合し、例えば、システムパラメータを入力もしくは出力すること、試験を要求すること、および／または画像を閲覧することができる。さらに、ある特定の実施形態では、撮像システム２００は、例えば、施設もしくは病院内で、またはインターネットおよび／もしくは仮想プライベートネットワークなどの１つまたは複数の構成可能な有線および／もしくは無線ネットワークを介して完全に異なる場所において、ローカルにまたは遠隔に位置する複数のディスプレイ、プリンタ、ワークステーション、および／もしくは同様のデバイスに結合されてもよい。
【００２７】
一実施形態では、例えば、撮像システム２００は、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）２２４を含むか、またはそれに結合される。例示的な実施態様では、ＰＡＣＳ２２４は、放射線科情報システム、病院情報システム、および／または内部もしくは外部ネットワーク（図示せず）などの遠隔システムにさらに結合され、異なる場所にいるオペレータがコマンドおよびパラメータを供給すること、および／または画像データへのアクセスを得ることを可能にする。
【００２８】
コンピューティングデバイス２１６は、オペレータ供給のおよび／またはシステム定義のコマンドおよびパラメータを使用してテーブルモータコントローラ２２６を動作させ、テーブルモータコントローラ２２６は、電動テーブルを備え得るテーブル２２８を制御することができる。特に、テーブルモータコントローラ２２６は、対象２０４のターゲットボリュームに対応する投影データを取得するために、ガントリ１０２内で対象２０４を適切に位置決めするためにテーブル２２８を移動させる。
【００２９】
前述のように、ＤＡＳ２１４は、検出器素子２０２によって取得された投影データをサンプリングしてデジタル化する。その後、画像再構成器２３０がサンプリングされデジタル化されたＸ線データを使用して、高速再構成を実施する。図２は別個のエンティティとして画像再構成器２３０を示しているが、ある特定の実施形態では、画像再構成器２３０は、コンピューティングデバイス２１６の一部を形成してもよい。代替的に、画像再構成器２３０は、撮像システム２００に存在しなくてもよく、代わりに、コンピューティングデバイス２１６が、画像再構成器２３０の１つまたは複数の機能を実施してもよい。さらに、画像再構成器２３０は、ローカルにまたは遠隔に位置してもよく、有線または無線ネットワークを使用して撮像システム２００に動作可能に接続されてもよい。特に、１つの例示的な実施形態は、画像再構成器２３０のための「クラウド」ネットワーククラスタ内の計算資源を使用することができる。
【００３０】
一実施形態では、画像再構成器２３０は、再構成された画像を記憶デバイス２１８に記憶する。代替的に、画像再構成器２３０は、診断および評価のために有用な患者情報を生成するために、再構成された画像をコンピューティングデバイス２１６に送信する。ある特定の実施形態では、コンピューティングデバイス２１６は、再構成された画像および／または患者情報を、コンピューティングデバイス２１６および／または画像再構成器２３０に通信可能に結合されたディスプレイ２３２に送信する。
【００３１】
本明細書でさらに説明される様々な方法およびプロセスは、撮像システム２００内のコンピューティングデバイス上の非一時的メモリに実行可能命令として記憶することができる。一実施形態では、画像再構成器２３０は、そのような実行可能命令を非一時的メモリに含むことができ、スキャンデータから画像を再構成するために本明細書で説明される方法を適用することができる。別の実施形態では、コンピューティングデバイス２１６は、命令を非一時的メモリに含むことができ、画像再構成器２３０から再構成された画像を受信した後、少なくとも部分的に、本明細書で説明される方法を再構成された画像に適用することができる。さらに別の実施形態では、本明細書で説明される方法およびプロセスは、画像再構成器２３０およびコンピューティングデバイス２１６にわたって分布されてもよい。
【００３２】
一実施形態では、ディスプレイ２３２は、オペレータが撮像された解剖学的構造を評価することを可能にする。ディスプレイ２３２はまた、オペレータがその後のスキャンまたは処理のために、例えば、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して関心ボリューム（ＶＯＩ）を選択すること、および／または患者情報を要求することを可能にすることができる。
【００３３】
図３は、一実施形態による、増加した画像解像度によるマルチエネルギー撮像のための例示的な方法３００を示す高レベルフローチャートを示す。方法３００は、図１および図２のシステムおよび構成要素に関して説明されているが、方法３００は、本開示の範囲から逸脱することなく、他のシステムおよび構成要素で実装することができることを認識されたい。方法３００は、画像再構成器２３０および／またはコンピューティングデバイス２１６などの１つまたは複数のコンピューティングデバイスの非一時的メモリ内の実行可能命令として実装され得る。
【００３４】
方法３００は、３０５で開始する。３０５において、方法３００は、対象のスキャン用のスキャンパラメータを決定する。スキャンパラメータは、例えば、対象２０４の所望の関心領域を撮像するために、Ｘ線源１０４、検出器アレイ１０８、ＤＡＳ２１４、ガントリ１０２、および／またはテーブル２２８を制御するための１つまたは複数のパラメータを含むことができる。そのために、スキャンパラメータは、スキャン範囲、ターゲット線量、ヘリカルピッチ、２つ以上の管電流、２つ以上の管電位などの１つまたは複数を含み得る。スキャンパラメータの１つまたは複数は、スキャンされる対象に合わせて調整されてもよい。方法３００は、例えばデュアルまたはマルチエネルギー撮像技法を使用して対象２０４が異なるエネルギーレベルで撮像され得るように、２つ以上の管電流および／または２つ以上の管電位を決定する。
【００３５】
３１０において、方法３００は、ビューｖ＝０で対象のスキャンを開始する。そのために、方法３００は、Ｘ線源１０４および検出器アレイ１０８が初期ビューまたは第０のビューｖ＝０に対応する対象２０４に対して初期位置にあるように、ガントリモータコントローラ２１２を介してガントリ１０２の位置を調整することができる。
【００３６】
３１５において、方法３００は、Ｘ線源を制御してＸ線のビームをビューｖで対象に向けて生成する。例えば、方法３００は、少なくとも２つの管電位および少なくとも２つの管電流でＸ線源１０４を制御し、第１のエネルギーレベルのＸ線および第２のエネルギーレベルのＸ線を含む複数のＸ線１０６を生成することができ、Ｘ線の第１のエネルギーレベルおよび第２のエネルギーレベルは、少なくとも２つの管電位によって決定される。例えば、方法３００は、管電位と管電流を切り替え、異なるエネルギーレベルのＸ線の異なるビームを生成することができる。他の例では、方法３００は、第１の管電位および第１の管電流でＸ線源１０４などの第１のＸ線源を制御して第１のエネルギーレベルのＸ線を生成し、第２の管電位および第２の管電流で第２のＸ線源を制御して第２のエネルギーレベルのＸ線を生成し得る。Ｘ線または様々なエネルギーレベルは、本開示の範囲から逸脱することなく、他のデュアルまたはマルチエネルギー撮像技法に従って生成され得ることを認識されたい。
【００３７】
３２０において、方法３００は、検出器アレイに配置されたＮ個の個々の検出器でＸ線を検出し、各個々の検出器は、ｍ個のエネルギービンを有する。個々の検出器は、個々の光子の相互作用を記録する光子計数検出器を備えることができる。例として、対象によって減衰されたＸ線などの光子が検出器アレイの個々の検出器と相互作用するとき、個々の検出器は、光子のエネルギーに比例する対応する電気パルスを生成する。個々の検出器のｍ個のエネルギービンの各エネルギービンは、エネルギー範囲を含み、それにより光子のエネルギーがｍ個のエネルギービンのエネルギービンのエネルギー範囲内にある場合、個々の検出器は、エネルギービン内の光子を計数する。
【００３８】
３２５において、方法３００は、Ｍ個のエネルギービンを有するマクロ検出器と各検出器行のｎ個の個々の検出器を交互にする光子計数データセットを生成し、検出器行のｎ個の個々の検出器からの計数は、マクロ検出器に集約され、マクロ検出器は、隣接する検出器行の個々の検出器に隣接する。すなわち、方法３００は、Ｍ個のエネルギービン（Ｍは、ｎのｍ倍に等しい）を有する単一の検出器が検出器アレイのｎ個の個々の検出器の代わりに位置決めされているかのように、例えばＤＡＳ２１４を介して、検出器行において互いに隣接する（各々ｍ個のエネルギービンを有する）ｎ個の個々の検出器からの光子計数を集約する。したがって、光子計数データセットは、検出器アレイの各検出器行が、複数の個々の検出器ではなく、ｎ個の個々の検出器とマクロ検出器との間で交互になっているかのように、方法３００によって生成される。さらに、個々の検出器とマクロ検出器との間の交互のパターンは、隣接する検出器行間でシフトされ、それにより第１の検出器行の第１のｎ個の個々の検出器は、各々ｍ個のエネルギービンを有するｎ個の個々の検出器として光子計数データセットで計数され、第１の検出器行に隣接する第２の検出器行の第１のｎ個の個々の検出器は、Ｍ個のエネルギービンを有する単一のマクロ検出器として光子計数データセットで計数され、第３の検出器行の第１のｎ個の個々の検出器は、ｎ個の個々の検出器として計数され、以降同様に検出器アレイ全体で計数される。
【００３９】
光子計数をマクロ検出器に選択的に集約して光子計数データセットを生成した後、方法３００は、３３０に続く。３３０において、方法３００は、光子計数データセットを回転ガントリから静止コンソールに送信する。例えば、ＤＡＳ２１４および検出器アレイ１０８がスキャン中に回転するガントリ１０２上に位置決めされるので、ＤＡＳ２１４と画像再構成器２３０および／またはコンピューティングデバイス２１６との間の帯域幅は、撮像システム２００の回転構成要素（ＤＡＳ２１４など）と撮像システム２００の静止構成要素（コンピューティングデバイス２１６など）との間のデータ送信を可能にするスリップリングによって制限され得る。したがって、所与のビューｖの光子計数データセットは、データセットが取得されると、撮像システム２００の回転構成要素から撮像システム２００の静止構成要素に送信される。
【００４０】
３３５に続いて、方法３００は、スキャンが完了したかどうかを決定する。所望のスキャン範囲にわたるすべてのビューが取得されると、スキャンは完了する。スキャンが完了していない場合（「ＮＯ」）、方法３００は、３４０に続く。３４０において、方法３００は、Ｘ線源および検出器をビューｖ＝ｖ＋１に回転させ、仮想および個々の検出器を交互にするためにパターンをシフトする。例えば、第１の検出器行の第１のｎ個の個々の検出器が前のビューのマクロ検出器に集約された場合、同じｎ個の個々の検出器は、次のビューの個々の検出器としてサンプリングされる。個々の検出器とマクロ検出器との間の交互のパターンのシフトは、図５に関して本明細書でさらに説明される。さらに、いくつかの例では、方法３００は、ビューごとにエネルギービンをシフトすることができる。例えば、２つの異なるエネルギービンが個々の検出器間に分布していると仮定すると、個々の検出器は、第１のビューの第１のエネルギービン内の光子を検出するように構成され得、第１のビューに続く第２のビューの第２のエネルギービン、第２のビューに続く第３のビューの第３のエネルギービンと以降同様である。このようにエネルギービンの分布をシフトすることは、図６に関して本明細書でさらに説明される。
【００４１】
いくつかの例では、ガントリを回転させてＸ線源および検出器アレイを回転させることに加えて、方法３００は、対象が位置決めされるテーブルの位置を調整することによって対象の位置を調整し得る。ガントリを更新されたビューｖに回転させ、個々の検出器およびマクロ検出器の交互のパターンをシフトした後、方法３００は３１５に戻り、更新されたビューｖで追加の光子計数データセットを取得する。したがって、方法３００は、スキャン中に各ビューｖの光子計数データセットを取得する。
【００４２】
３３５を再び参照すると、スキャンが完了すると（「ＹＥＳ」）、方法３００は、３４５に続く。３４５において、方法３００は、スキャンを終了する。すなわち、方法３００は、Ｘ線源１０４を制御してＸ線を生成し、かつ検出器アレイ１０８を介して対応する光子計数を取得することを停止する。
【００４３】
３５０に続くと、方法３００は、各ビューｖからの光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成する。方法３００は、光子計数データセットがスキャン中に静止コンソールで受信されると、各ビューｖからの光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成することができることを認識されたい。
【００４４】
３５５において、方法３００は、照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々Ｍ個のエネルギービンを有するＮ個の個々の検出器のデータを含む完全な光子計数データセットを生成する。例えば、方法３００は、誘導双線形アップサンプリング技法または深層学習ベースのアップサンプリング技法を使用して、照合された光子計数データセットを完全な光子計数データセットにアップサンプリングすることができる。例えば、各ビューに対してｍ個のエネルギービンを有する個々の検出器およびＭ個のエネルギービンを有するマクロ検出器の分布がわかっているため、方法３００は、誘導双線形アップサンプリングを実施し、各々Ｍ個のエネルギービンを有するＮ個の個々の検出器のデータを含む完全な光子計数データセットを生成することができる。別の例として、複数の試験スキャンをファントムまたは他の試験対象で実施してもよく、各試験スキャンで取得された少なくとも二組の照合された光子計数データセットは、複数のビューｖについて本明細書で説明されるように交互になるｍ個のエネルギービンを有する個々の検出器とＭ個のエネルギービンを有するマクロ検出器を含む検出器アレイの組み合わせに対する照合された光子計数データセットと、複数のビューｖの各々Ｍ個のエネルギービンを有するＮ個の個々の検出器で取得された、照合された光子計数データセットとを含む。深層ニューラルネットワークは、例えば、入力として検出器アレイの組み合わせに対する照合された光子計数データセットで訓練され得、深層ニューラルネットワークの重みは、深層ニューラルネットワークの出力と完全な高解像度検出器アレイの照合された光子計数データセットとの間の誤差を減らすように調整される。したがって、方法３００は、３５０で生成された照合された光子計数データセットを訓練済み深層ニューラルネットワークに入力することによって、照合された光子計数データセットを完全な光子計数データセットにアップサンプリングすることができる。
【００４５】
３６０において、方法３００は、完全な光子計数データセットから１つまたは複数の画像を再構成する。例えば、方法３００は、デュアルまたはマルチエネルギー画像再構成技法に従って、完全な光子計数データセットから１つまたは複数の画像を再構成することができる。非限定的な例として、方法３００は、基底物質分解を実施し、基底物質画像を再構成し、かつ単色画像を再構成することができる。方法３００は、他のスペクトルＣＴ画像再構成手法を使用して、完全な光子計数データセットのエネルギービンの数Ｍに応じて、完全な光子計数データセットから１つまたは複数の画像を再構成することができることを認識されたい。
【００４６】
３６５において、方法３００は、再構成された画像を出力する。例えば、方法３００は、再構成された画像を、オペレータに表示するためのディスプレイデバイス２３２、その後の検索およびレビューのための大容量記憶装置２１８、またはリモート記憶および／もしくはレビューのためのＰＡＣＳ２２４の１つまたは複数に出力し得る。その後、方法３００は戻る。
【００４７】
本明細書で提供されるシステムおよび方法は、高解像度を保持しながら、生のスペクトルＣＴデータのまばらな取得を可能にする。ある意味では、本明細書で説明されるようなデータ取得中に光子計数を選択的に集約する方法は、解像度およびスペクトルエネルギー情報の情報損失を最小限にして、データセットのサイズを大幅に縮小することを可能にし、それによって例えば、スリップリングまたは無線送信を介して撮像スキャン中にデータを送信するための帯域幅が制限された撮像システム用の、多数のエネルギービンを有する高解像度検出器アレイの使用を可能にする。別の意味では、本明細書で説明されるようなデータ取得中に光子計数を選択的に集約する方法は、データセットを最初に検出されたデータの解像度よりも実質的に高い解像度にアップサンプリングすることを可能にする。
【００４８】
本明細書で説明されるシステムおよび方法の利点を示すために、以下に本明細書でさらに説明される図４〜図７が例示的かつ非限定的な例を図示しており、各々が単一のエネルギービンで構成された個々の検出器を備える検出器アレイからのデータは、各個々の検出器がデータ取得中に複数のエネルギービンで構成されているかのように、完全な解像度データセットを得るために使用され得る。
【００４９】
図４は、一実施形態による、一連のビューについての検出器アレイ４０５における個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表４００を示す。表４００は、複数の個々の検出器４０２に対応する列、ならびに複数の検出器行４０４に対応する行を含む。表４００は、複数のビュー４０６をさらに図示しており、第０のビュー４１０、第１のビュー４２０、第２のビュー４３０、および第３のビュー４４０を含む。表４００は、複数のビュー４０６の各ビューに対する検出器アレイ４０５の個々の検出器間のエネルギービンの分布を図示しており、第０のビュー４１０の第０の分布４１２、第１のビュー４２０の第１の分布４２２、第２のビュー４３０の第２の分布４３２、および第３のビュー４４０の第３の分布４４２を含む。
【００５０】
図示の例では、検出器アレイ４０５は、各検出器行の９つの個々の検出器（すなわち、検出器０、検出器１、検出器２、検出器３、検出器４、検出器５、検出器６、検出器７、および検出器８）を有する４つの検出器行（すなわち、行０、行１、行２、および行３）に配置された３６個の個々の検出器または検出器素子を含む。検出器および検出器行の数は例示的であり、非限定的であることを認識されたい。さらに、検出器間のエネルギービンの第０の分布４１２は、検出器アレイ４０５の各個々の検出器のｍ個のエネルギービンを含み、図示の例では、ｍは、１に等しい。同様に、エネルギービンの第１の分布４２２、第２の分布４３２、および第３の分布４４２は、各個々の検出器アレイ４０５の単一のエネルギービンを含む。
【００５１】
いくつかの例では、各個々の検出器は、２つ以上のエネルギービンで構成され得ることを認識されたい。しかしながら、生のデータのサイズは、検出器ごとのエネルギービンの数の関数として直線的に増加する。例えば、生のデータのサイズは、検出器ごとに２つのエネルギービンの場合は２倍、検出器ごとに３つのエネルギービンの場合は３倍となり、以降同様である。多数の個々の検出器および検出器ごとの複数のエネルギービンを有する高解像度検出器の場合、スキャン中に取得された生のデータは、ＤＡＳ２１４などの撮像システム２００の回転構成要素と、画像再構成器２３０および／またはコンピューティングデバイス２１６などの撮像システム２００の静止構成要素との間のデータ送信の帯域幅を超える可能性がある。
【００５２】
上述したように、個々の検出器によって検出された光子計数は、データ取得中にＤＡＳによってマクロ検出器に選択的に集約されてもよい。例示的かつ非限定的な例として、図５は、一実施形態による、一連のビュー４０６についての検出器アレイ５０５における個々の検出器とマクロ検出器との間のエネルギービンの例示的な分布を示す表５００を示す。図４の表４００と同様に、表５００は、複数の個々の検出器４０２に対応する列、ならびに検出器アレイ５０５に配置された複数の検出器行４０４に対応する行を含む。さらに、表５００は、複数のビュー４０６を図示しており、第０のビュー４１０、第１のビュー４２０、第２のビュー４３０、および第３のビュー４４０を含む。
【００５３】
上述したように、第１の数のエネルギービン（例えば、ｍ個のエネルギービン）を有する複数の個々の検出器は各々、第１の数のエネルギービンよりも大きい第２の数のエネルギービン（例えば、Ｍ個のエネルギービン）を有する単一の「マクロ検出器」に集約され得、マクロ検出器は、マクロ検出器を備える複数の個々の検出器の物理的空間にわたる仮想検出器を備える。例えば、各々ｍ個のエネルギービンを有するｎ個の隣接する個々の検出器は、Ｍ個のエネルギービンがｎ個の隣接する個々の検出器と同じ物理的空間をカバーする単一のマクロ検出器に集約されてもよく、Ｍは、ｍよりも大きい。図５に図示する例では、例えば、マクロ検出器に集約された個々の検出器の数ｎは、３つであり、個々の検出器の第１の数のエネルギービンｍは、１つであり、マクロ検出器の第２の数のエネルギービンＭは、３つである。特に、図示のように、検出器アレイ５０５の３つの検出器（例えば、行０の検出器３、４、および５）は、３つのエネルギービンを有する単一のマクロ検出器５１５に集約されるが、検出器アレイ５０５の個々の検出器（例えば、行０の検出器０、１、２、６、７、および８）は、１つのエネルギービンを含む。
【００５４】
さらに、第０のビュー４１０の行１の第１の３つの個々の検出器（検出器０、１、および２）は、マクロ検出器に集約され、第０のビュー４１０の行１の次の３つの個々の検出器（検出器３、４、および５）は、個々の検出器として残り、第０のビュー４１０の行１の次の３つの個々の検出器（検出器６、７、および８）は、マクロ検出器に集約される。このようにして、行０の個々の検出器は、行１のマクロ検出器に隣接し、行０のマクロ検出器は、行１の個々の検出器に隣接する。この交互のパターンは、検出器アレイ５０５の行２および３を通して続く。したがって、検出器アレイ５０５は、マクロ検出器（表５００で陰影付きのエントリとして図示される）と個々の検出器（表５００で陰影なしのエントリとして図示される）の組み合わせを備え、エネルギービンの分布５１２は、ｍ個のエネルギービンを個々の検出器に分布し、Ｍ個のエネルギービンをマクロ検出器に分布し、図示の例では、ｍは、１に等しく、Ｍは、３に等しい。
【００５５】
さらに、第１のビュー４２０のマクロ検出器と個々の検出器との間のエネルギービンの分布５２２は、第０のビュー４１０のマクロ検出器と個々の検出器との間のエネルギービンの分布５１２からシフトされる。具体的には、第１のビュー４２０の行０の第１の３つの個々の検出器（検出器０、１、および２）は、マクロ検出器に集約され、第１のビュー４２０の行０の次の３つの個々の検出器（検出器３、４、および５）は、個々の検出器のままであり、第１のビュー４２０の行０の次の３つの個々の検出器（検出器６、７、および８）は、マクロ検出器に集約される。したがって、マクロ検出器と個々の検出器との間のエネルギービンの分布は、ビュー間の所与の検出器行のシフトに対してシフトし、それにより検出器行の位置は、ビュー間でマクロ検出器と個々の検出器を交互にする。この交互のパターンは、第１のビュー４２０の第１の分布５２２に対する第２のビュー４３０の第２の分布５３２、ならびに第２のビュー４３０の第２の分布５３２に対する第３のビュー４４０の第３の分布５４２によってさらに図示されている。
【００５６】
したがって、撮像システムの検出器アレイは、図４に図示するようにエネルギービンの分布に従って物理的に構成され得るが、データは、図５に図示するようにエネルギービンの分布に従って光子計数データセットに記録され得る。すなわち、個々の検出器はｍ個のエネルギービンを有する光子を物理的に検出することができるが、例示的な例として、スキャン中に取得された光子計数データセットは、ｍ個のエネルギービンを有する個々の検出器およびＭ個のエネルギービンを有するマクロ検出器の光子計数を含み得る。
【００５７】
データ取得中に検出器アレイ５０５の検出器行間ならびにビュー間でマクロ検出器と個々の検出器の相対位置を交互にすることによって、データセットが画像再構成の前にアップサンプリングされるとき、データ圧縮での情報の損失が最小限になる。
【００５８】
さらに、検出器行間ならびにビュー間でマクロ検出器の位置をシフトすることに加えて、いくつかの例では、エネルギービン自体の分布もシフトされ得る。例示的かつ非限定的な例として、図６は、一実施形態による、一連のビュー６０６についての検出器アレイ６０５における個々の検出器とマクロ検出器との間の異なるエネルギーレベルに対するエネルギービンの例示的な分布を示す表６００を示す。具体的には、表６００は、別個のエネルギービンの第０のビュー６１０に対する第０の分布６１２および第１のビュー６２０に対する第１の分布６２２を図示しており、第１のエネルギービンＥ１、第２のエネルギービンＥ２、および第３のエネルギービンＥ３を含む。エネルギービンＥ１、Ｅ２、およびＥ３は、事前に決定され得るか、またはいくつかの例では、ユーザによって自動および／もしくは手動で選択され得る、光子エネルギーの重複しない範囲に対応する。
【００５９】
表６００に図示するように、エネルギービンは、各個々の検出器が単一のエネルギービンで構成されるように、個々の検出器間で分散されてもよく、隣接する個々の検出器は、異なるエネルギービンで構成される。検出器行０の第０のビュー６１０に図示するように、個々の検出器６３０（検出器０に対応する）は、第１のエネルギービンＥ１内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器６３１（検出器１に対応する）は、第２のエネルギービンＥ２内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器６３２（検出器２に対応する）は、第３のエネルギービンＥ３内のエネルギーを有する光子を検出するように構成される。さらに、第０のビュー６１０の行０の検出器３、４、および５に対応する個々の検出器は、それぞれ第１のエネルギービンＥ１、第２のエネルギービンＥ２、および第３のエネルギービンＥ３内のエネルギーを有する光子を検出するように構成される。図示のように、これらの個々の検出器の光子計数は、すべての３つエネルギービンで構成された単一のマクロ検出器６３４に集約される。個々の検出器６３６（検出器６に対応する）は、第１のエネルギービンＥ１内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器６３７（検出器７に対応する）は、第２のエネルギービンＥ２内のエネルギーを有する光子を検出するように構成され、個々の検出器６３８（検出器８に対応する）は、第３のエネルギービンＥ３内のエネルギーを有する光子を検出するように構成される。
【００６０】
第０のビュー６１０の隣接する検出器行１では、エネルギービンの分布がシフトされ、それにより検出器０の素子は、第２のエネルギービンＥ２で構成され、検出器１の素子は、第３のエネルギービンＥ３で構成され、検出器２の素子は、第１のエネルギービンＥ１で構成され、以降同様に検出器行１全体で構成される。さらに、第０のビュー６１０の行１における第１の３つの検出器素子０、１、および２は、すべての３つエネルギービンＥ１、Ｅ２、およびＥ３を有するマクロ検出器に集約される。同様に、検出器行２および３のエネルギービンの分布が再びシフトされ、それにより第０の検出器素子が検出器行２の第３のエネルギービンＥ３および検出器行３の第１のエネルギービンＥ１で構成される。
【００６１】
さらに、図示のように、エネルギービンの分布６２２は、第０のビュー６１０のエネルギービンの分布６１２に対して、第１のビュー６２０の場合と同様にシフトされる。例えば、第１のビュー６２０の行０の検出器素子０は、第１のエネルギービンＥ１ではなく第２のエネルギービンＥ２で構成され、第１のビュー６２０の行０の検出器素子１は、第２のエネルギービンＥ２ではなく第３のエネルギービンＥ３で構成され、以降同様に第１のビュー６２０における各検出器行の検出器素子の各々について構成される。したがって、マクロ検出器への集約は、図示のように行とビューとの間、ならびにエネルギービンの分布間でシフトする。
【００６２】
図３に関して上述したように、マクロ検出器と個々の検出器の検出器アレイの組み合わせに対する光子計数データセットは、各々Ｍ個のエネルギービンを有するＮ個の個々の検出器の検出器アレイの完全な光子計数データセットを生成するためにアップサンプリングされ得る。例示的かつ非限定的な例として、図７は、一実施形態による、アップサンプリング後の一連のビューについての検出器アレイ４０５における個々の検出器間のエネルギービンの例示的な分布を示す表７００を示す。図４の表４００と同様に、表７００は、複数の個々の検出器４０２に対応する列、ならびに検出器アレイ７０５に配置された複数の検出器行４０４に対応する行を含む。さらに、表７００は、複数のビュー４０６に対応する複数のエネルギービン分布を図示しており、第０のビュー４１０の第０の更新された分布７１２、第１のビュー４２０の第１の更新された分布７２２、第２のビュー４３０の第２の更新された分布７３２、および第３のビュー４４０の第３の更新された分布７４２を含む。
【００６３】
図示のように、検出器アレイ７０５は、各々Ｍ個のエネルギービンを有するＮ個の個々の検出器を含み、Ｎは、３６に等しく、Ｍは、３に等しい。したがって、上述した完全な光子計数データセットは、各々Ｍ個のエネルギービンを有するＮ個の個々の検出器の光子計数データを含む。
【００６４】
このようにして、検出器アレイは、各々がｍ個のエネルギービンで構成された、Ｎ個の個々の検出器を含む。検出器アレイによって最初に検出された光子計数は、選択的に集約され、各々ｍ個のエネルギービンで構成された個々の検出器と、各々Ｍ個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器とを含む検出器アレイの光子計数データセットに収集される。光子計数データセットは、各々がＭ個のエネルギービンで構成された、Ｎ個の個々の検出器を含む検出器アレイの完全な光子計数データセットにアップサンプリングされる。
【００６５】
本開示の技術的効果は、データ取得中の光子計数のロバストなデータ圧縮、および情報の損失が最小限のデータアップサンプリングを含む。本開示の別の技術的効果は、データ取得中に検出された光子に関するデータの選択的集約を含む。本開示のさらに別の技術的効果は、撮像システムの回転部分から撮像システムの静止部分への縮小されたデータセットの送信を含む。本開示の別の技術的効果は、増加した画像解像度および増加したスペクトル情報を有する画像の再構成を含む。本開示のさらに別の技術的効果は、本明細書で説明されるデータ圧縮およびアップサンプリング手法なしでデータから再構成された画像に対して、増加した画像解像度および増加したスペクトル情報を有するデータから再構成された画像の表示を含む。
【００６６】
一実施形態では、方法は、各々が第１の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える検出器アレイで、Ｘ線源によって生成され、撮像される対象によって減衰された光子を検出することと、個々の検出器とマクロ検出器の組み合わせを備える仮想検出器アレイに対して、個々の検出器のサブセットを第２の数のエネルギービンを有するマクロ検出器に選択的に集約することによって第１のデータセットを生成することと、各々が第２の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器を備える増強された検出器アレイに対して、第１のデータセットをアップサンプリングすることによって第２のデータセットを生成することと、第２のデータセットから対象の画像を再構成することとを含む。
【００６７】
方法の第１の例では、仮想検出器アレイは、第１の数のエネルギービンで構成されたｎ個の個々の検出器と第２の数のエネルギービンで構成されたマクロ検出器を交互にし、個々の検出器のサブセットをマクロ検出器に選択的に集約することは、ｎ個の隣接する個々の検出器をマクロ検出器に集約することを含む。第１の例を任意選択で含む方法の第２の例では、仮想検出器アレイは、複数の検出器行を含み、仮想検出器アレイは、複数の検出器行の検出器行でｎ個の個々の検出器とマクロ検出器を交互にし、仮想検出器アレイは、各検出器行の第１の位置で個々の検出器とマクロ検出器をさらに交互にする。第１および第２の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第３の例では、方法は、第１のデータセットについてビューごとに仮想検出器アレイの個々の検出器およびマクロ検出器の位置を交互にすることをさらに含む。第１〜第３の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第４の例では、第１のデータセットをアップサンプリングして第２のデータセットを生成することは、誘導双線形補間を第１のデータセットに適用することを含む。第１〜第４の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第５の例では、第１のデータセットをアップサンプリングして第２のデータセットを生成することは、第２のデータセットを生成するために第１のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することを含む。第１〜第５の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第６の例では、第１の数のエネルギービンは、１つであり、第２の数のエネルギービンは、２つである。第１〜第５の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第７の例では、第１の数のエネルギービンは、１つであり、第２の数のエネルギービンは、３つである。第１〜第７の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第８の例では、方法は、Ｘ線源で、第２の数のエネルギービンに対応する異なるエネルギーレベルの光子を生成することをさらに含む。第１〜第８の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第９の例では、方法は、検出器アレイの検出器行間およびビュー間でエネルギービンの分布を交互にすることをさらに含む。
【００６８】
別の実施形態では、撮像システムのための方法は、Ｘ線源を制御してＸ線のビームを対象に向けて生成することと、検出器アレイに配置されたＮ個の個々の検出器でＸ線のビームを検出することであって、各個々の検出器は、ｍ個のエネルギービンで構成されることと、Ｍ個のエネルギービンを有するマクロ検出器と各検出器行のｎ個の個々の検出器を交互にする光子計数データセットを生成することであって、Ｍは、ｎのｍ倍に等しく、検出器行のｎ個の隣接する個々の検出器からの光子計数は、マクロ検出器に集約され、マクロ検出器は、隣接する検出器行の個々の検出器に隣接することと、光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々がＭ個のエネルギービンで構成されたＮ個の個々の検出器の光子計数を含む完全な光子計数データセットを生成することと、完全な光子計数データセットから画像を再構成することとを含む。
【００６９】
方法の第１の例では、方法は、ガントリを制御して複数のビューを通して対象の周りでＸ線源および検出器アレイを回転させることと、複数のビューの各ビューの光子計数データセットを生成することとをさらに含み、光子計数データセットは、ビューごとにマクロ検出器および個々の検出器の位置を交互にする。第１の例を任意選択で含む方法の第２の例では、方法は、複数のビューのすべてのビューの光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成することと、照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって完全な光子計数データセットを生成することとをさらに含む。第１および第２の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第３の例では、方法は、複数のビューを通してガントリと共に回転するデータ取得システムから、撮像システムの静止コンピューティングデバイスに各ビューの光子計数データセットを送信することをさらに含む。第１〜第３の例の１つまたは複数を任意選択で含む方法の第４の例では、第１のデータセットをアップサンプリングすることは、誘導双線形補間を第１のデータセットに適用すること、または第１のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することの１つを含む。
【００７０】
さらに別の実施形態では、システムは、Ｘ線のビームを撮像される対象に向けて放出するＸ線源と、対象によって減衰されたＸ線を受け取るように構成された検出器アレイであって、複数の検出器行に配置された複数の個々の検出器を備える検出器アレイと、検出器アレイに動作可能に接続されたデータ取得システム（ＤＡＳ）であって、ＤＡＳは、複数の個々の検出器の各個々の検出器に対して、ｍ個のエネルギービン内の検出された光子を計数するように構成され、ＤＡＳは、ｎ個の隣接する個々の検出器からの計数をＭ個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器に集約するようにさらに構成され、Ｍは、ｍのｎ倍に等しいＤＡＳと、ＤＡＳに動作可能に接続されたコンピューティングデバイスであって、実行されると、コンピューティングデバイスに対象のスキャン中、ＤＡＳを制御し、各検出器行でマクロ検出器とｎ個の個々の検出器を交互にする第１のデータセットを取得させ、第１のデータセットをアップサンプリングして検出器アレイの各個々の検出器のＭ個のエネルギービンを含むことによって、第２のデータセットを生成させ、第２のデータセットから対象の画像を再構成させる非一時的メモリ内の実行可能命令で構成されたコンピューティングデバイスとを備える。
【００７１】
システムの第１の例では、システムは、対象が通して位置決めされる開口部を画定するガントリをさらに備え、Ｘ線源および検出器アレイは、ガントリ上で互いに対向して位置決めされ、コンピューティングデバイスは、実行されると、コンピューティングデバイスにスキャン中、ガントリを制御して対象の周りの複数のビューを通して回転させ、ＤＡＳを制御して複数のビューの各ビューの第１のデータセットを取得させ、複数のビューの各ビューについてＤＡＳから第１のデータセットを受信させ、各ビューの第１のデータセットを照合された第１のデータセットに照合させ、照合された第１のデータセットから第２のデータセットを生成させる実行可能命令でさらに構成される。第１の例を任意選択で含むシステムの第２の例では、ＤＡＳは、複数のビューの各ビュー間で第１のデータセットを生成するために、仮想検出器アレイのマクロ検出器および個々の検出器の位置を交互にする。第１および第２の例の１つまたは複数を任意選択で含むシステムの第３の例では、第１のデータセットは、検出器行間でマクロ検出器とｎ個の個々の検出器をさらに交互にする。第１〜第３の例の１つまたは複数を任意選択で含むシステムの第４の例では、システムは、コンピューティングデバイスに通信可能に結合されたディスプレイデバイスをさらに備え、コンピューティングデバイスは、実行されると、コンピューティングデバイスに画像をディスプレイデバイスに出力して表示させる実行可能命令でさらに構成される。
【００７２】
本明細書で使用する場合、単数形で列挙され、「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」という単語に続けられる要素またはステップは、除外することが明示的に述べられない限り、複数の前記要素またはステップを除外しないと理解されたい。さらに、本発明の「一実施形態」への言及は、列挙された特徴をも組み込む追加の実施形態の存在を除外するものとして解釈されることを意図しない。さらに、明示的に反対の記載がない限り、特定の性質を有する要素または複数の要素を「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」実施形態は、その性質を有さない追加のそのような要素を含むことができる。「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「そこにある（ｉｎ  ｗｈｉｃｈ）」という用語は、それぞれの用語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「その（ｗｈｅｒｅｉｎ）」の明示的な均等物として使用される。さらに、「第１の」、「第２の」、および「第３の」などの用語は、単にラベルとして使用され、それらの物体に数値的要件または特定の位置的順序を課すことを意図しない。
【００７３】
本明細書は、最良の態様を含めて本発明を開示すると共に、いかなる当業者も、任意のデバイスまたはシステムの作製および使用ならびに任意の組み込まれた方法の実施を含め、本発明を実施することを可能にするために実施例を使用する。本明細書で提供される実施例は医療用途に関連しているが、本開示の範囲は、産業、生物医学、および他の分野での非破壊試験をカバーする。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義されると共に、当業者に想起される他の実施例を含んでもよい。そのような他の実施例は、特許請求の範囲の文言と異ならない構造要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言と実質的な差のない等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることが意図されている。
［実施態様１］
各々が第１の数のエネルギービンで構成された複数の個々の検出器（４０２、６０２）を備える検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）で、Ｘ線源（１０４）によって生成され、撮像される対象（１１２、２０４）によって減衰された光子を検出することと、
個々の検出器（４０２、６０２）とマクロ検出器（５１５、６３４）の組み合わせを備える仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に対して、前記個々の検出器（４０２、６０２）のサブセットを第２の数のエネルギービンを有する前記マクロ検出器（５１５、６３４）に選択的に集約することによって第１のデータセットを生成することと、
各々が前記第２の数のエネルギービンで構成された前記複数の個々の検出器（４０２、６０２）を備える増強された検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に対して、前記第１のデータセットをアップサンプリングすることによって第２のデータセットを生成することと、
前記第２のデータセットから前記対象（１１２、２０４）の画像を再構成すること（３６０）と
を含む、方法（３００）。
［実施態様２］
前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、前記第１の数のエネルギービンで構成されたｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）と前記第２の数のエネルギービンで構成されたマクロ検出器（５１５、６３４）を交互にし、前記個々の検出器（４０２、６０２）のサブセットを前記マクロ検出器（５１５、６３４）に選択的に集約することは、ｎ個の隣接する個々の検出器（４０２、６０２）を前記マクロ検出器（５１５、６３４）に集約することを含む、実施態様１に記載の方法（３００）。
［実施態様３］
前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、複数の検出器行（４０４、６０４）を含み、前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、前記複数の検出器行（４０４、６０４）の検出器行（４０４、６０４）でｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）と前記マクロ検出器（５１５、６３４）を交互にし、前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、各検出器行（４０４、６０４）の第１の位置で個々の検出器（４０２、６０２）とマクロ検出器（５１５、６３４）をさらに交互にする、実施態様２に記載の方法（３００）。
［実施態様４］
前記第１のデータセットについてビュー（４０６、６０６）ごとに前記仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）の個々の検出器（４０２、６０２）およびマクロ検出器（５１５、６３４）の位置を交互にすることをさらに含む、実施態様２に記載の方法（３００）。
［実施態様５］
前記第１のデータセットをアップサンプリングして前記第２のデータセットを生成することは、誘導双線形補間を前記第１のデータセットに適用することを含む、実施態様１に記載の方法（３００）。
［実施態様６］
前記第１のデータセットをアップサンプリングして前記第２のデータセットを生成することは、前記第２のデータセットを生成するために前記第１のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することを含む、実施態様１に記載の方法（３００）。
［実施態様７］
前記第１の数のエネルギービンは、１つであり、前記第２の数のエネルギービンは、２つである、実施態様１に記載の方法（３００）。
［実施態様８］
前記第１の数のエネルギービンは、１つであり、前記第２の数のエネルギービンは、３つである、実施態様１に記載の方法（３００）。
［実施態様９］
前記Ｘ線源（１０４）で、前記第２の数のエネルギービンに対応する異なるエネルギーレベルの前記光子を生成することをさらに含む、実施態様１に記載の方法（３００）。
［実施態様１０］
前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）の検出器行（４０４、６０４）間およびビュー（４０６、６０６）間でエネルギービンの分布を交互にすることをさらに含む、実施態様１に記載の方法（３００）。
［実施態様１１］
撮像システム（２００）のための方法（３００）であって、
Ｘ線源（１０４）を制御してＸ線のビーム（１０６）を対象（１１２、２０４）に向けて生成すること（３１５）と、
検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に配置されたＮ個の個々の検出器（４０２、６０２）で前記Ｘ線のビーム（１０６）を検出すること（３２０）であって、各個々の検出器（４０２、６０２）は、ｍ個のエネルギービンで構成されることと、
Ｍ個のエネルギービンを有するマクロ検出器（５１５、６３４）と各検出器行（４０４、６０４）のｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）を交互にする光子計数データセットを生成すること（３２５）であって、検出器行（４０４、６０４）のｎ個の隣接する個々の検出器（４０２、６０２）からの光子計数は、前記マクロ検出器（５１５、６３４）に集約され、マクロ検出器（５１５、６３４）は、隣接する検出器行（４０４、６０４）の個々の検出器（４０２、６０２）に隣接することと、
前記光子計数データセットをアップサンプリングすることによって、各々がＭ個のエネルギービンで構成されたＮ個の個々の検出器（４０２、６０２）の光子計数を含む完全な光子計数データセットを生成することと、
前記完全な光子計数データセットから画像を再構成すること（３６０）と
を含む、方法（３００）。
［実施態様１２］
ガントリ（１０２）を制御して複数のビュー（４０６、６０６）を通して前記対象（１１２、２０４）の周りで前記Ｘ線源（１０４）および前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）を回転させること（３４０）と、前記複数のビュー（４０６、６０６）の各ビュー（４０６、６０６）の前記光子計数データセットを生成することとをさらに含み、前記光子計数データセットは、ビュー（４０６、６０６）ごとにマクロ検出器（５１５、６３４）および個々の検出器（４０２、６０２）の位置を交互にする、実施態様１１に記載の方法（３００）。
［実施態様１３］
前記複数のビュー（４０６、６０６）のすべてのビュー（４０６、６０６）の光子計数データセットから照合された光子計数データセットを生成すること（３５０）と、前記照合された光子計数データセットをアップサンプリングすることによって前記完全な光子計数データセットを生成すること（３５５）とをさらに含む、実施態様１２に記載の方法（３００）。
［実施態様１４］
前記複数のビュー（４０６、６０６）を通して前記ガントリ（１０２）と共に回転するデータ取得システム（２１４）から、前記撮像システム（２００）の静止コンピューティングデバイス（２１６）に各ビュー（４０６、６０６）の前記光子計数データセットを送信することをさらに含む、実施態様１２に記載の方法（３００）。
［実施態様１５］
前記第１のデータセットをアップサンプリングすることは、誘導双線形補間を前記第１のデータセットに適用すること、または前記第１のデータセットを訓練済み深層学習モデルに入力することの１つを含む、実施態様１１に記載の方法（３００）。
［実施態様１６］
Ｘ線のビーム（１０６）を撮像される対象（１１２、２０４）に向けて放出するＸ線源（１０４）と、
前記対象（１１２、２０４）によって減衰された前記Ｘ線（１０６）を受け取るように構成された検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）であって、複数の検出器行（４０４、６０４）に配置された複数の個々の検出器（４０２、６０２）を備える検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）と、
前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）に動作可能に接続されたデータ取得システム（ＤＡＳ）（２１４）であって、前記ＤＡＳ（２１４）は、前記複数の個々の検出器（４０２、６０２）の各個々の検出器（４０２、６０２）に対して、ｍ個のエネルギービン内の検出された光子を計数するように構成され、前記ＤＡＳ（２１４）は、ｎ個の隣接する個々の検出器（４０２、６０２）からの計数をＭ個のエネルギービンで構成されたマクロ検出器（５１５、６３４）に集約するようにさらに構成され、Ｍは、ｍのｎ倍に等しいＤＡＳ（２１４）と、
前記ＤＡＳ（２１４）に動作可能に接続されたコンピューティングデバイス（２１６）であって、実行されると、前記コンピューティングデバイス（２１６）に
前記対象（１１２、２０４）のスキャン中、前記ＤＡＳ（２１４）を制御し、各検出器行（４０４、６０４）で前記マクロ検出器（５１５、６３４）とｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）を交互にする第１のデータセットを取得させ、
前記第１のデータセットをアップサンプリングして前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）の各個々の検出器（４０２、６０２）のＭ個のエネルギービンを含むことによって、第２のデータセットを生成させ、
前記第２のデータセットから前記対象（１１２、２０４）の画像を再構成させる
非一時的メモリ内の実行可能命令で構成されたコンピューティングデバイス（２１６）と
を備える、システム（１００）。
［実施態様１７］
前記対象（１１２、２０４）が通して位置決めされる開口部を画定するガントリ（１０２）をさらに備え、前記Ｘ線源（１０４）および前記検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）は、前記ガントリ（１０２）上で互いに対向して位置決めされ、前記コンピューティングデバイス（２１６）は、実行されると、前記コンピューティングデバイス（２１６）に
前記スキャン中、前記ガントリ（１０２）を制御して前記対象（１１２、２０４）の周りの複数のビュー（４０６、６０６）を通して回転させ、
前記ＤＡＳ（２１４）を制御して前記複数のビュー（４０６、６０６）の各ビュー（４０６、６０６）の前記第１のデータセットを取得させ、
前記複数のビュー（４０６、６０６）の各ビュー（４０６、６０６）について前記ＤＡＳ（２１４）から前記第１のデータセットを受信させ、
各ビュー（４０６、６０６）の前記第１のデータセットを照合された第１のデータセットに照合させ、
前記照合された第１のデータセットから前記第２のデータセットを生成させる
実行可能命令でさらに構成される、実施態様１６に記載のシステム（１００）。
［実施態様１８］
前記ＤＡＳ（２１４）は、前記複数のビュー（４０６、６０６）の各ビュー（４０６、６０６）間で前記第１のデータセットを生成するために、仮想検出器アレイ（１０８、４０５、５０５、６０５、７０５）のマクロ検出器（５１５、６３４）および個々の検出器（４０２、６０２）の位置を交互にする、実施態様１７に記載のシステム（１００）。
［実施態様１９］
前記第１のデータセットは、検出器行（４０４、６０４）間でマクロ検出器（５１５、６３４）とｎ個の個々の検出器（４０２、６０２）をさらに交互にする、実施態様１６に記載のシステム（１００）。
［実施態様２０］
前記コンピューティングデバイス（２１６）に通信可能に結合されたディスプレイデバイス（２３２）をさらに備え、前記コンピューティングデバイス（２１６）は、実行されると、前記コンピューティングデバイス（２１６）に前記画像を前記ディスプレイデバイス（２３２）に出力して表示させる実行可能命令でさらに構成される、実施態様１６に記載のシステム（１００）。
【符号の説明】
【００７４】
１００  コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム
１０２  ガントリ
１０４  Ｘ線放射線源、Ｘ線源
１０６  Ｘ線放射線、Ｘ線、Ｘ線ビーム
１０８  検出器アレイ
１１０  画像プロセッサユニット
１１２  対象
２００  撮像システム
２０２  検出器素子
２０４  対象
２０６  回転中心
２０８  制御機構
２１０  Ｘ線コントローラ
２１２  ガントリモータコントローラ
２１４  データ取得システム（ＤＡＳ）
２１６  コンピューティングデバイス
２１８  記憶デバイス、大容量記憶装置
２２０  オペレータコンソール
２２４  画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）
２２６  テーブルモータコントローラ
２２８  テーブル
２３０  画像再構成器
２３２  ディスプレイ、ディスプレイデバイス
３００  方法
３０５  フローチャート
３１０  フローチャート
３１５  フローチャート
３２０  フローチャート
３２５  フローチャート
３３０  フローチャート
３３５  フローチャート
３４０  フローチャート
３４５  フローチャート
３５０  フローチャート
３５５  フローチャート
３６０  フローチャート
３６５  フローチャート
４００  表
４０２  個々の検出器
４０４  検出器行
４０５  検出器アレイ
４０６  複数のビュー
４１０  第０のビュー
４１２  第０の分布
４２０  第１のビュー
４２２  第１の分布
４３０  第２のビュー
４３２  第２の分布
４４０  第３のビュー
４４２  第３の分布
５００  表
５０５  検出器アレイ
５１２  エネルギービンの分布
５１５  マクロ検出器
５２２  第１の分布
５３２  第２の分布
５４２  第３の分布
６００  表
６０２  個々の検出器
６０４  検出器行
６０５  検出器アレイ
６０６  一連のビュー
６１０  第０のビュー
６１２  第０の分布
６２０  第１のビュー
６２２  第１の分布
６３０  個々の検出器
６３１  個々の検出器
６３２  個々の検出器
６３４  マクロ検出器
６３６  個々の検出器
６３７  個々の検出器
６３８  個々の検出器
７００  表
７０５  検出器アレイ
７１２  第０の更新された分布
７２２  第１の更新された分布
７３２  第２の更新された分布
７４２  第３の更新された分布
【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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