(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの異なる有効エネルギーに関して取得されたスペクトル画像データに基づいて、画像を再構築するための方法であって、前記スペクトル画像データは、スペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムから取得され、
−  撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を得るステップ（Ｓ１）と、
−  スペクトル画像データの前記第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、前記撮像対象物の推定基底画像を提供するステップ（Ｓ２）と、
−  スペクトル画像データの前記第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供するステップ（Ｓ３）と、
−  エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、前記推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の前記較正推定値とに基づいて、前記撮像対象物を表す画像値を決定し、前記エミュレートされる撮像システムは、非スペクトルＣＴシステムであるステップ（Ｓ４）と、
を含み、
決定された前記画像値は、修正された合成ハウンズフィールド単位によって表され、前記修正された合成ハウンズフィールド単位は、基底分解に基づいてかつ基準基底係数の前記較正推定値に関して決定されたハウンズフィールド単位である、方法。
【請求項２】
スペクトル画像データの前記第１のセットおよびスペクトル画像データの前記第２のセットは、同じスペクトル撮像システムから得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
スペクトル画像データの前記第１のセットに基づいて、基底分解を行う前記ステップ（Ｓ２）および／またはスペクトル画像データの前記第２のセットに基づいて、基底分解を行う前記ステップ（Ｓ３）は、２つの基底関数を用いて行われる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの標準物質は、２つの標準物質を含み、前記２つの標準物質の一方が水で他方が空気であり、基準基底係数の前記較正推定値は、水および空気に対応する、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
少なくとも２つの異なる有効エネルギーに関して取得されたスペクトル画像データに基づいて、画像を再構築するように構成された装置（１００／２００）であって、
前記装置（１００／２００）は、スペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムからスペクトル画像データを取得するように構成され、
前記装置（１００／２００）は、撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を得るように構成され、
前記装置（１００／２００）は、スペクトル画像データの前記第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、前記撮像対象物の推定基底画像を提供するように構成され、
前記装置（１００／２００）は、スペクトル画像データの前記第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する基準基底係数の較正推定値を提供するように構成され、
前記装置（１００／２００）は、エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、前記推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の前記較正推定値とに基づいて、前記撮像対象物を表す画像値を決定するように構成され、前記エミュレートされる撮像システムは、非スペクトルＣＴシステムであり、
前記装置（１００／２００）は、修正された合成ハウンズフィールド単位で、前記撮像対象物を表す画像値を決定するように構成され、前記修正された合成ハウンズフィールド単位は、基底分解に基づいて、かつ基準基底係数の前記較正推定値に関して決定されたハウンズフィールド単位である、装置。
【請求項６】
前記装置（１００／２００）は、２つの基底関数を用いて、スペクトル画像データの前記第１のセットに基づいて、基底分解を行う、および／または、スペクトル画像データの前記第２のセットに基づいて、基底分解を行うように構成されている、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記少なくとも１つの標準物質は、２つの標準物質を含み、前記２つの標準物質の一方が水で他方が空気であり、前記装置（１００／２００）は、水および空気に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供するように構成されている、請求項５または６に記載の装置。
【請求項８】
前記装置（１００／２００）は、少なくとも１つのプロセッサ（２１０）およびメモリ（２２０）を備え、前記メモリ（２２０）は、命令を備え、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサ（２１０）によって実行された場合、前記少なくとも１つのプロセッサ（２１０）に、スペクトル画像データに基づいて前記画像を再構築させる、請求項５から７のいずれかに記載の装置。
【請求項９】
請求項５から７のいずれかに記載の装置（１００／２００）を備える、Ｘ線撮像システム（３００）。
【請求項１０】
前記Ｘ線撮像システムは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムである、請求項９に記載のＸ線撮像システム（３００）。
【請求項１１】
命令を含むコンピュータプログラム（２２５；２３５）であって、前記命令は、少なくとも１つのプロセッサ２１０によって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサ２１０に、
−  撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を取得させ、前記スペクトル画像データは、スペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムから取得され、
−  スペクトル画像データの前記第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、前記撮像対象物の推定基底画像を提供させ、
−  スペクトル画像データの前記第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供させ、
−  エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、前記推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の前記較正推定値とに基づいて、前記撮像対象物を表す画像値を決定させ、前記エミュレートされる撮像システムは、非スペクトルＣＴシステムであり、
決定された前記画像値は、修正された合成ハウンズフィールド単位によって表され、前記修正された合成ハウンズフィールド単位は、基底分解に基づいてかつ基準基底係数の前記較正推定値に関して決定されたハウンズフィールド単位である、コンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータプログラム（２２５；２３５）が保存されている、コンピュータ可読媒体（２２０；２３０）を備える、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
提案される技術は、概して、Ｘ線撮像に関し、より具体的には、技術移行の期間中に、放射線医学の分野における大量の経験および知識を利用するために、新たな撮像技術により生成されるデータにより、従来のＸ線検出器により生成された画像をエミュレートまたは模倣するための方法に関する。
【０００２】
特に、提案される技術は、画像再構築の方法およびシステム、対応するＸ線撮像システム、コンピュータ断層撮影、ＣＴシステム、ならびに対応するコンピュータプログラムおよびコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００３】
Ｘ線撮像などの放射線撮像技術は、医療用途および非破壊検査において、長年にわたって用いられてきた。
【０００４】
通常、Ｘ線撮像システムは、Ｘ線源と、複数の検出要素からなるＸ線検出器と、を含む。Ｘ線源は、Ｘ線を発し、Ｘ線は、被写体または撮像対象物を通過し、次いで検出器により記録される。いくつかの物質は、他の物質よりもＸ線のより大きな部分を吸収するため、被写体または対象物の画像が形成される。
【０００５】
従来のＸ線検出器は、エネルギー積分型であり、各検出光子からの検出信号に対する寄与は、よってそのエネルギーに比例し、従来のＣＴにおいては、単一の有効エネルギーに関して測定値が取得される。従来のＣＴシステムにより生成される画像は、よって、特定の外観を有し、異なる組織および物質が、特定の範囲内で典型的な値を示す。
【０００６】
スペクトルＣＴは、複数の有効エネルギーでの測定データを取得する、ＣＴ撮像技術の総称である。スペクトルＣＴデータにおける、エネルギー情報は、新たな種類の画像を作成することを可能にし、ここで、新たな情報が利用可能であり、従来の技術に固有の画像アーティファクトは、除去することができる。
【０００７】
従来の装置を用いた長年の経験から蓄積された、知識および経験則を利用するために、新しい画像とともに、従来のＣＴ画像の特性を模倣するスペクトルＣＴデータから、単一の画像を生成することが望ましいであろう。
【０００８】
従来技術において、所与のタスクに対してコントラスト対ノイズ比または検出可能性を最適化するなど、他の目的のために画像ブレンディング技法を用いる方法が存在する［４、５］。この研究で提示された方法と同じ目的の方法が、［３］に提示されたが、正確な結果のための決定的なステップが欠けていた。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来のＣＴシステムにより組織が撮像された場合、組織は、各組織に関する典型的な範囲での、（グレースケール）画素値で表示されることになる。スペクトルＣＴ技術の出現に伴って、技術移行を容易にするために、全ての関連組織に関して同じ特性（グレースケール）値を有する、従来のＣＴ画像をエミュレートすることが望ましいであろう。
【００１０】
所与の組織について、従来のＣＴ画像における典型的なグレースケール値の範囲は、物質それ自体、システムパラメータ、に依存するが、サイズおよび高度に減衰する組織の存在などの、対象物パラメータにも依存する。スペクトルＣＴ技術は、対象物パラメータへの依存性を除去することができる。このことから利益を得て、従来のシステムを模倣するために、したがって、システムパラメータのみに依存する物質特有の（グレースケール）値を導出することが必要である。例として、これを行うための自然な方法は、薄片試料を検討することであり、その結果として得られる値は、理想的なハウンズフィールド単位と呼ばれる。
【００１１】
スペクトルＣＴデータを用いて、いわゆる基底分解を行うことができる。理論的には、結果としてのデータセットは、事実上、従来のＣＴシステムを模倣して、全ての組織に関する理想的なハウンズフィールド単位を再生するために、特定のやり方で重み付けすることができることを、示すことができる。実際には、２つの基底関数を用いて、基底分解において組織を表すという標準的な選択は、偏った（グレースケール）値をもたらすことが分かり、したがって理想的なハウンズフィールド単位の正確な再生ではない。
【００１２】
これは、少なくとも部分的には、基底関数の数を増加させることにより解決することができるが、これは雑音も増加させるため、満足のいく解決策ではない。本発明者が認識したことは、水および空気などの標準物質を含むファントムの較正測定の導入によって、代表（グレースケール）値の計算において偏りを考慮することができ、２つの基底関数などのより少数の基底関数を使用する場合にも、理想的なハウンズフィールド単位の正確な再生を達成できることである。
【００１３】
この方法は、従来のＣＴシステムの多くの異なるシステムパラメータのエミュレーションを可能にする。パラメータの特定のセットに精通しているレントゲン技師は、その特定のセットをエミュレートすることを、選択することができ、一方で、スペクトルＣＴ技術によって可能になった画質の改善から利益を得る。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
提案される技術によれば、Ｘ線検出器からの画像データに基づいて、画像を提供または再構築するための方法および対応する装置が提供される。換言すれば、画像再構築のための方法およびシステムが提供される。
【００１５】
第１の態様によれば、少なくとも２つの異なる有効エネルギーに関して取得されたスペクトル画像データに基づいて、画像を再構築するための方法が提案される。方法は、撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を得るステップを含む。方法は、また、スペクトル画像データの第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、撮像対象物の推定基底画像を提供するステップと、スペクトル画像データの第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供するステップと、を含む。さらに、方法は、エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の較正推定値とに基づいて、撮像対象物を表す画像値を決定するステップを含む。
【００１６】
第２の態様によれば、少なくとも２つの異なる有効エネルギーに関して取得されたスペクトル画像データに基づいて、画像を再構築するように構成された装置が提供される。装置は、撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を得るように構成される。装置は、スペクトル画像データの第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、撮像対象物の推定基底画像を提供するように構成される。装置は、また、スペクトル画像データの第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する基準基底係数の較正推定値を提供するように構成される。さらに、装置は、エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の較正推定値とに基づいて、撮像対象物を表す画像値を決定するように構成される。
【００１７】
第３の態様によれば、このような装置を備えるＸ線撮像システムが提供される。
【００１８】
例えば、Ｘ先撮像システムは、ＣＴシステムであってもよい。
【００１９】
第４の態様によれば、命令を含むコンピュータプログラムが提供され、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも１つのプロセッサに、
−  撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を取得させ、
−  スペクトル画像データの第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、撮像対象物の推定基底画像を提供させ、
−  スペクトル画像データの第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供させ、
−  エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の較正推定値とに基づいて、撮像対象物を表す画像値を決定させる。
【００２０】
第５の態様によれば、対応するコンピュータプログラム製品が提供される。
【００２１】
他の利点は、詳細な説明を読むことで、理解されるであろう。
【００２２】
実施形態は、添付の図面とともに以下の説明を参照することにより、さらなる目的およびその利点とともに最良に理解され得る。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】Ｘ線源から対象物を通過して検出器に達するまでの、投射ラインを示す、撮像システムセットアップの例を示す模式図。
【図２】Ｘ線撮像システムの例を示す模式図。
【図３】Ｘ線システムの特定の例を示す模式図。
【図４】実施形態に係る、画像再構築のための方法の一例を示す概略フロー図。
【図５】システム全体の例を示す模式図であり、関連サブシステムの入出力の例も示す図。
【図６】実施形態に係るコンピュータ実施の一例を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
提案される技術のより良い理解のために、撮像システムの非限定の例の簡単な説明から始めることが、有用であろう。
【００２５】
図１は、Ｘ線源から対象物を通過して検出器に達するまでの、投射ラインを示す、撮像システムセットアップの例を示す模式図である。
【００２６】
図２に示されるように、Ｘ線撮像システムは、Ｘ線を放射するＸ線源１０と、対象物を通過した後のＸ線を検出する、Ｘ線検出器２０と、検出器からの生の電気信号を処理し、デジタル化するアナログ処理回路３０と、測定データに対して補正を加える、一時的に保存する、またはフィルタリングする等のさらなる処理動作を実行可能な、デジタル処理回路４０と、処理データを保存し、さらなる後処理および／または画像再構築を行うことが可能な、デジタルコンピュータ５０とを備える。全体的な検出器は、Ｘ線検出器２０、または、関連するアナログ処理回路３０と組み合わされたＸ線検出器２０とみなしてもよい。デジタル処理回路４０および／またはコンピュータ５０を含むデジタル部分は、画像再構築システム１００／２００とみなしてもよく、このシステムは、Ｘ線検出器からの画像データに基づく画像再構築を行う。画像再構築システム１００／２００は、よって、コンピュータ５０として、あるいは代替的に、デジタル処理回路４０およびコンピュータ５０を組み合わせたシステムとして、もしくは場合によっては、デジタル処理回路がさらに画像再構築専用である場合、デジタル処理回路４０自体として見てもよい。Ｘ線源１０および／またはＸ線検出器２０は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムの一部として配置してもよく、例えば、ＣＴガントリーに搭載可能としてもよい。
【００２７】
図３は、Ｘ線システムの特定の例を示す模式図である。この例では、システムは、Ｘ線源と、患者テーブルに対して回転可能なガントリーに搭載されたＸ線検出器アセンブリとを備える。例えば、この構成は、光子計数型Ｘ線検出器が設けられたＣＴスキャナに基づいてもよい。例として、Ｘ線検出器アセンブリは、米国特許第８，１８３，５３５Ｂ２号に開示されているような、一般的な構成を有することができる。
【００２８】
以下の提案された技術は、実施の非限定の例を参照して説明される。
【００２９】
スペクトルＣＴの様々な実施を、投射領域内で、物質ベースの分解を行うことができるものと、画像領域内のみでしか、これを行うことができないものとの、２つのカテゴリに分けることができる。以下の例は、前者のカテゴリに該当する。
この特定の例では、理論的枠組みが提示される。この枠組みは、模倣またはエミュレートする量の導出を、紹介することから始まる。
【００３０】
理想的なハウンズフィールド単位
従来のＸ線ＣＴ画像は、典型的には、次のように規定されるハウンズフィールド単位で表される。
【数１】
0006878590.tif 000002
【数２】
0006878590.tif 000003
ただし、ｌは、投射線を示し、Ｉ（ｌ）およびＩ０（ｌ）は、対象物が存在する場合および存在しない場合の、投射線内の測定信号を、それぞれ示す。
【００３１】
医療用Ｘ線撮像において、組織は、そのエネルギー依存線形減衰係数μ［Ｅ］によって特徴付けられる。したがって、撮像された対象物は、線形減衰係数μ［ｘ，Ｅ］の空間分布によって表すことができる。対象物無しで測定された信号は、システムパラメータによって決定された、（エミュレートされるシステムの）エネルギー依存関数ｗｌ［Ｅ］の積分によって与えられる。
【数３】
0006878590.tif 000004
ｗｌ［Ｅ］の典型的なモデルは、
【数４】
0006878590.tif 000005
であり、ただし、Ｎｌ［Ｅ］は、投射線ｌ内の、エネルギーＥを有する、入射光子の数を示し、ＤＥ［Ｅ］は、検出器の検出効率を示し、Ｒ［Ｅ］は、検出器応答関数を示し、この関数は、エネルギー統合システム向けには、光子エネルギーＥに等しい。また、他の効果を、ｗｌでモデル化してもよい。Ｘ線ビーム内に対象物が存在する状態で、ランベルト・ベールの法則は、測定信号が、次式で与えられることを示す。
【数５】
0006878590.tif 000006
【数６】
0006878590.tif 000007
２次元において、μｅｆｆ［ｘ］は、良く知られた投射データの逆ラドン変換により与えられる。任意の所与の投射線ｌに対して、次式のような有効エネルギーＥｅｆｆがあることを、示すことができる。
【数７】
0006878590.tif 000008
有効エネルギーＥｅｆｆは、システムパラメータに依存するが、いわゆるビームハードニングのために、対象物にも依存する。高減衰物質または非常に速い対象物を通過する投射線は、より高い有効エネルギーとして再構築され、再構築画像内のアーティファクトを生じさせる。
【００３２】
典型的には、ビームハードニングアーティファクト除去の方法が、再構築画像に適用される。模倣する適切な量は、非常に薄い組織の試料を撮像する意味での、ビームハードニング効果のない状態の有効線形減衰係数である。この量を導出する単純な方法は、線形減衰係数μ［Ｅ］と、Δｌがゼロになるにつれての、限界内の厚さΔｌとを有する、単一の物質からなる１次元の試料を考察することである。理想的な有効線形減衰係数は、よって、次のように規定される。
【数８】
0006878590.tif 000009
この量は、ｗｌ［Ｅ］に含まれるシステムパラメータと、物質固有のμ［Ｅ］にのみに依存し、他のどのような対象物パラメータにも依存しない。（１．２）、（１．３）および（１．５）によって、これは、次式の通りとなる。
【数９】
0006878590.tif 000010
ステップａ）およびｂ）において、我々は、次のように標準テーラー展開を用いる。
【数１０】
0006878590.tif 000011
ただし、ｏ［ｘ］は、ｘがゼロへの傾向を有するため、ｘよりも早く消える項を含む。
よって、
【数１１】
0006878590.tif 000012
コンパクトな表記のために、我々は、次のように、重み付け関数ｗにより、関数ｆの正規化された重み付け内部積を規定する。
【数１２】
0006878590.tif 000013
この表記により、理想的な有効線形減衰係数は、
【数１３】
0006878590.tif 000014
により与えられ、所与の組織に対する、対応する理想的なハウンズフィールド単位は、（１．１）に類似して、次のように計算することができる。
【数１４】
0006878590.tif 000015
【００３３】
以下のステップの目的は、組織を、その理想的なハウンズフィールド単位で表示する画像の計算である。
【００３４】
基底分解
スペクトルＣＴデータを用いて、いわゆる基底分解［１．６］を行うことができる。撮像された対象物内に存在する線形減衰係数のセットは、基底関数のより小さなセットによって広げられていると仮定して、線形減衰係数分布μ［ｘ，Ｅ］は、次式に分解することができる。
【数１５】
0006878590.tif 000016
【００３５】
（１．１３）〜（１．１５）を適用することにより、理想的な有効線形係数分布は、次式により与えられることになる。
【数１６】
0006878590.tif 000017
【００３６】
参考文献［３］において、合成ハウンズフィールド単位とも称される、スペクトルハウンズフィールド単位は、（１．１）と類似して、次のように計算することが仮定された。
【数１７】
0006878590.tif 000018
【００３７】
較正
基底分解アルゴリズムの実施において、人体内の組織の組に渡るように、２つの基底関数を選択することが一般的である。２つの基底関数は、完全ではないがこの組によく近似するという意味で、良い選択であり、より多くの基底関数を選択すると、結果としてノイズの多い基底画像を生じる［２］。実際には、集合を完全に近似するために、２つよりも多い基底関数が必要である。これには、２基底分解から得られる基底画像に、わずかな偏りがあり［２］、この歪みが、提案された合成ハウンズフィールド単位（１．１７）に伝播するという影響がある。
【００３８】
0006878590.tif 000019
【数１８】
0006878590.tif 000020
この式は、より少ない数の基底関数（例えば、２つの基底関数）を用いる場合にも、全ての組織に関して、（１．１４）により与えられる提案された理想的なハウンズフィールド単位を、正確に再現する。
【００３９】
実際には、この理論的枠組みは、例えば、以下のようにして画像（グレースケール）値を決定するための方法および対応システムとして実現するか、またはそれに変換してもよい。
【００４０】
図４は、提案される技術の第１の態様の実施形態に係る、画像再構築のための方法の一例を示す概略フロー図である。この特定の例では、方法は、
Ｓ１：撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、標準物質を含む較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を得るステップと、
Ｓ２：スペクトル画像データの第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、撮像対象物の推定基底画像を提供するステップと、
Ｓ３：スペクトル画像データの第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供するステップと、
Ｓ４：エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の較正推定値とに基づいて、撮像対象物を表す画像値を決定するステップと、を含む。
【００４１】
ステップＳ１において、スペクトル画像データの第１のセットおよびスペクトル画像データの第２のセットは、好ましくは同じスペクトル撮像システムから得られる。
【００４２】
スペクトル画像データは、単に、基底分解および撮像目的のための入力として提供されてもよいことを理解すべきである。
【００４３】
例として、スペクトル画像データは、スペクトルコンピュータ断層撮影、ＣＴ、システムから取得してもよい。
【００４４】
例えば、エミュレートされる撮像システムは、従来の非スペクトルＣＴシステムであってもよい。
【００４５】
特定の例では、スペクトル画像データの第１のセットに基づいて、基底分解を行うステップＳ２および／またはスペクトル画像データの第２のセットに基づいて、基底分解を行うステップＳ３は、２つの基底関数を用いて行われる。
【００４６】
例として、標準物質は、水および空気を含んでもよく、したがって、基準基底係数の較正推定値は、水および空気に対応する。他の種類の適切な標準物質を使用してもよいことを理解すべきである。
【００４７】
特定の例では、決定された画像値は、修正された合成ハウンズフィールド単位によって表される。
【００４８】
例えば、修正された合成ハウンズフィールド単位は、基底分解に基づいてかつ基準基底係数の較正推定値に関して決定されたハウンズフィールド単位としてもよい。
【００４９】
本明細書に記載の方法および装置は、様々な方法で実施、組み合わせ、および再構成することができることが理解されるであろう。
【００５０】
例えば、実施形態は、ハードウェア、または適切な処理回路によって実行するためのソフトウェアで、あるいはこれらの組み合わせで、実施してもよい。
【００５１】
本明細書に記載のステップ、機能、手順、モジュール、および／またはブロックは、汎用電子回路および特定用途向け回路の両方を含む、個別回路または集積回路技術などの、任意の従来技術を使用したハードウェアで実施してもよい。
【００５２】
代替案または補足として、本明細書に記載のステップ、機能、手順、モジュール、および／またはブロックのうちの少なくともいくつかは、１つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニットなどの適切な処理回路によって実行するためのコンピュータプログラムなどのソフトウェアで実施してもよい。
【００５３】
処理回路の例としては、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、ビデオアクセラレーションハードウェア、および／または、１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、あるいは１つまたは複数のプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）などの任意の適切なプログラマブルロジック回路が挙げられるが、これらに限定されない。
【００５４】
また、提案された技術が実施される任意の従来の装置またはユニットの、一般的な処理能力の再利用を可能としてもよいことも、理解されるべきである。また、例えば、既存のソフトウェアを再プログラムすること、または新しいソフトウェアコンポーネントを追加することによって、既存のソフトウェアの再利用を可能としてもよい。
【００５５】
ハードウェアとソフトウェアの組み合わせに基づく解決策を提供することも可能である。実際のハードウェア―ソフトウェアパーティショニングは、処理速度、実施コストおよび他の要件を含む複数の要因に基づいて、システム設計者によって決定することができる。
【００５６】
第２の態様によれば、少なくとも２つの異なる有効エネルギーに関して取得されたスペクトル画像データに基づいて、画像を再構築するように構成された装置が提供される。装置は、撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットと、を得るように構成される。装置は、スペクトル画像データの第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、撮像対象物の推定基底画像を提供するように構成される。装置は、また、スペクトル画像データの第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する基準基底係数の較正推定値を提供するように構成される。さらに、装置は、エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の較正推定値とに基づいて、撮像対象物を表す画像値を決定するように構成される。
【００５７】
例として、装置は、スペクトルコンピュータ断層撮影、ＣＴ、システムからスペクトル画像データを取得するように、構成されてもよい。
例えば、エミュレートされる撮像システムは、従来の非スペクトルＣＴシステムであってもよい。
【００５８】
特定の例では、装置は、２つの基底関数を用いて、スペクトル画像データの第１のセットに基づいて基底分解を行う、および／またはスペクトル画像データの第２のセットに基づいて基底分解を行うように構成される。
【００５９】
例として、標準物質は、水および空気を含んでもよく、装置は、よって、水および空気に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供するように構成される。
【００６０】
特定の例では、装置は、修正された合成ハウンズフィールド単位で撮像対象物を表す画像値を決定するように構成される。
【００６１】
例えば、修正された合成ハウンズフィールド単位は、基底分解に基づいて、かつ基準基底係数の較正推定値に関して決定されたハウンズフィールド単位としてもよい。
【００６２】
図５は、システム全体の例を示す模式図であり、関連サブシステムの入出力の例も示している。
【００６３】
コアにおいて、エミュレーションベースの画像決定のためのシステム部分を、見いだすことができ、これは、上に規定されたステップＳ４を行い、例えば、修正された合成ハウンズフィールド単位画像を生成するように構成されている。換言すれば、エミュレーションベースの画像決定のための装置またはモジュール１１０は、対象物基底画像、較正基底画像またはそれらの表現（較正基準基底係数など）、ならびに対応する基底関数、撮像対象物を表す画像値を決定するための入力としてエミュレートされる（従来の）システムを記述するシステムモデルを受信する。
【００６４】
全体画像再構築システム１００／２００の例は、通常、エミュレーションベースの画像決定のための上述のモジュール１１０と、基底分解のためのモジュール１２０と、システムモデルを提供するためのモジュール１３０とを備える。例として、システムモデルを提供するためのモジュール１３０は、エミュレートされるシステムのモデルを提供するための関連データ検索機能を有する、システムモデルライブラリとして実施されてもよい。
例えば、全体的な画像再構築システム１００／２００は、以下に述べるように、コンピュータ実施としてもよい。
【００６５】
図５は、また、対象物および／または較正ファントムのＸ線測定に基づく、スペクトルＣＴデータを得るための検出器２０を伴う、スペクトルＣＴシステムなどの、全体的なＸ線撮像システム３００の例を概略的に示している。スペクトルＣＴデータは、次いで、入力として画像再構築システム１００／２００に転送されてもよい。
【００６６】
図６は、実施形態に係るコンピュータ実施２００の一例を示す模式図である。この特定の例では、本明細書で説明されているステップ、機能、手順、モジュール、および／またはブロックの少なくともいくつかは、コンピュータプログラム２２５；２３５において実施されており、このプログラムは、１つまたは複数のプロセッサ２１０を含む処理回路による実行のためにメモリ２２０にロードされる。プロセッサ２１０およびメモリ２２０は、互いに接続されて、通常のソフトウェア実行を可能にする。オプションの入出力装置２４０は、また、入力パラメータおよび／または結果として得られる出力パラメータなどの関連データの入力および／または出力を可能にするために、プロセッサ２１０および／またはメモリ２２０に相互接続されてもよい。
【００６７】
用語“プロセッサ”は、一般的な意味で、プログラムコードまたはコンピュータプログラム命令を実行して、特定の処理、決定または計算タスクを行うことが可能な、任意のシステムまたはデバイスとして解釈されるべきである。
【００６８】
１つまたは複数のプロセッサ２１０を含む処理回路は、よって、コンピュータプログラム２２５を実行する際に、本明細書で説明されるものなどの、良く規定された処理タスクを行うように構成される。
【００６９】
特に、メモリ２２０は、命令を含み、これら命令は、少なくとも１つのプロセッサ２１０によって実行されると、少なくとも１つのプロセッサ２１０に、スペクトル画像データに基づいて画像を再構築させる。
【００７０】
したがって、命令を含むコンピュータプログラム２２５；２３５が提供され、これら命令は、少なくとも１つのプロセッサ２１０によって実行されると、少なくとも１つのプロセッサ２１０に、
−  撮像対象物に関するスペクトル画像データの第１のセットと、少なくとも１つの標準物質を含む、較正ファントムに関するスペクトル画像データの第２のセットとを取得させ、
−  スペクトル画像データの第１のセットに基づいて基底分解を行い、関連基底関数に関して、撮像対象物の推定基底画像を提供させ、
−  スペクトル画像データの第２のセットに基づいて基底分解を行い、前記少なくとも１つの標準物質に対応する、基準基底係数の較正推定値を提供させ、
−  エミュレートされる撮像システムのシステムモデルと、推定基底画像およびその関連基底関数と、基準基底係数の較正推定値とに基づいて、撮像対象物を表す画像値を決定させる。
【００７１】
処理回路は、上述のステップ、機能、手順および／またはブロックを実行するためだけに専用である必要はなく、他のタスクを実行してもよい。
【００７２】
提案された技術は、また、本明細書に記載のコンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読記憶媒体を含む、コンピュータプログラム製品を提供する。例として、ソフトウェアまたはコンピュータプログラム２２５；２３５は、通常はコンピュータ可読媒体２２０；２３０、特に不揮発性媒体に保持され、または記憶されるコンピュータプログラム製品として実現してもよい。コンピュータ可読媒体は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）メモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）記憶装置、フラッシュメモリ、磁気テープ、または他の任意の従来のメモリ装置を含むがこれらに限定されない、１つまたは複数の取り外し可能または取り外し不可のメモリデバイスを含んでもよい。よって、コンピュータプログラムは、その処理回路による実行のために、コンピュータまたは同等の処理装置の動作メモリにロードしてもよい。
【００７３】
本明細書に提示された手順フローは、１つまたは複数のプロセッサによって行われる場合、コンピュータフローとみなしてもよい。対応する装置は、一群の機能モジュールとして規定されてもよく、プロセッサによって行われる各ステップは、機能モジュールに対応する。この場合、機能モジュールは、プロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムとして実施される。
【００７４】
したがって、メモリに常駐するコンピュータプログラムは、プロセッサによって実行された場合、本明細書で説明されるステップおよび／またはタスクの少なくとも一部を行うように構成された、適切な機能モジュールとして構成してもよい。
【００７５】
上述した実施形態は、単に例として与えられたものであり、提案された技術はそれに限定されないことを理解すべきである。添付の特許請求の範囲によって規定されるような本範囲から逸脱することなく、実施形態に対して様々な修正、組み合わせ、および変更を行い得ることが、当業者によって理解されるであろう。特に、技術的に可能であれば、異なる実施形態における異なる部分の解決策を、他の構成において組み合わせることができる。
【００７６】
参考文献
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【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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