アンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データに基づいて高分解能画像データを生成するステップを有する方法であって、前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データと前記不完全な低分解能投影データは同じスキャンの異なる収集間隔中に収集される、方法。前記不完全な低分解能投影データを前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データで補完するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。前記不完全な低分解能投影データに基づいて低分解能画像データを再構成するステップと、基準低分解能画像データと前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データに基づいて前記高分解能画像データを再構成するステップとをさらに有する、請求項2に記載の方法。前記基準低分解能画像データを鮮明化するステップと、前記鮮明化された基準低分解能画像データと前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データに基づいて完全な高分解能画像データを再構成するステップとをさらに有する、請求項3に記載の方法。前記鮮明化するステップが前記基準低分解能画像データをデコンボリューションするステップを含む、請求項4に記載の方法。前記基準低分解能画像データと前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データに基づいて中間高分解能画像データを再構成するステップと、前記高分解能画像データを生成するプロセスにおいて前記中間高分解能画像データをフィルタするステップをさらに有する、請求項3乃至5のいずれか一項に記載の方法。前記中間高分解能画像データをフィルタするステップが前記中間高分解能画像データを不鮮明化するステップを含む、請求項6に記載の方法。前記中間高分解能画像データが、決定された高分解能スキャンモードと低分解能スキャンモードに対応するMTFに基づいてフィルタされる、請求項6乃至7のいずれか一項に記載の方法。前記フィルタされた中間高分解能画像データと前記基準低分解能画像データに基づいて差分画像データを決定するステップと、前記差分画像データが所定基準を満たすまで前記中間高分解能画像データを最適化するステップとをさらに有し、前記最適化された中間高分解能画像データが完全な高分解能画像データとして出力される、請求項6乃至8のいずれか一項に記載の方法。前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データと前記不完全な低分解能投影データが、高分解能データ収集と不完全な低分解能データ収集が交互に行われるイメージング手順中に収集される、請求項1乃至9のいずれか一項に記載の方法。前記高分解能データ収集が、第1の流束を持つ放射線を放出するステップと、第1の領域を持つ検出器ピクセルを介して該放射線を検出するステップとを含み、前記低分解能データ収集が、第2の流束を持つ放射線を放出するステップと、第2の領域を持つように組み合わされた2つ以上の検出器ピクセルを介して該放射線を検出するステップとを含み、前記第1の流束は前記第2の流束よりも大きく、前記第1の領域は前記第2の領域よりも小さい、請求項10に記載の方法。前記高分解能画像データを生成するために圧縮センシング再構成アルゴリズムを利用するステップをさらに有する、請求項1乃至11のいずれか一項に記載の方法。スキャンの異なる積分期間中に高流束と低流束の間で放出放射束を交互に変調する線源と、前記流束の変調と協調して高分解能と低分解能の間で検出器ピクセル多重化を交互にスイッチする検出器アレイと、アンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データに対応する投影データに基づいて高分解能画像データを再構成する再構成器とを有する、システム。前記再構成器が前記高分解能画像データを再構成するために圧縮センシング再構成アルゴリズムを利用する、請求項13に記載のシステム。前記再構成器が前記低分解能投影データと前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データに基づいて低分解能画像データを再構成し、前記低分解能画像データを鮮明化し、前記鮮明化された低分解能画像データに一部基づいて中間高分解能画像データを生成する、請求項14に記載のシステム。前記再構成器が前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データと前記鮮明化された低分解能画像データに基づいて中間高分解能画像データを再構成し、前記中間高分解能画像データを不鮮明化し、前記不鮮明化された中間高分解能画像データに一部基づいて前記高分解能画像データを生成する、請求項15に記載のシステム。前記検出器アレイが検出器ピクセルの複数の列を含み、前記ピクセルの小さなグループが高分解能投影データを生成するために利用され、前記ピクセルの大きなグループが低分解能投影データを生成するために利用される、請求項13乃至16のいずれか一項に記載のシステム。前記アンダーサンプリングされた高分解能投影データと前記不完全な低分解能投影データに基づいて低分解能投影データの完全なセットが生成され、前記高分解能画像データが該完全な低分解能投影データに一部基づいて生成される、請求項13乃至17のいずれか一項に記載のシステム。高分解能及び低分解能収集の両方に対して所定の信号対ノイズ比が維持される、請求項13乃至18のいずれか一項に記載のシステム。コンピュータのプロセッサによって実行されるときに、該プロセッサに、同じスキャンから得られるアンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データに基づいて完全な高分解能画像データを再構成するために圧縮センシング再構成アルゴリズムを利用させる、コンピュータ実行可能命令でエンコードされるコンピュータ可読記憶媒体。本願の態様は上述の問題などに対処する。一態様によれば、方法はアンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データに基づいて高分解能画像データを生成するステップを含む。アンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データは同じスキャンの異なる収集間隔中に収集される。別の態様によれば、システムはスキャンの異なる積分期間中に高流束と低流束の間で放出放射束を交互に変調するように構成される線源と、流束の変調と協調して高分解能と低分解能の間で検出器ピクセル多重化を交互にスイッチするように構成される検出器アレイと、アンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データに対応する投影データに基づいて高分解能画像データを再構成するように構成される再構成器とを含む。別の態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータのプロセッサによって実行されるときに、同じスキャンから得られるアンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データに基づいて完全な高分解能画像データを再構成するために圧縮センシング再構成アルゴリズムをプロセッサに利用させる命令でエンコードされる。本発明は様々な構成要素と構成要素の配置において、及び様々なステップとステップの配置において具体化し得る。図面は好適な実施形態を例示する目的に過ぎず、本発明を限定するものと解釈されない。図1はコンピュータ断層撮影CTスキャナなどのイメージングシステム100を図示する。イメージングシステム100は固定ガントリ102と固定ガントリ102によって回転可能に支持される回転ガントリ104を含む。回転ガントリ104は長手方向すなわちz軸まわりに検査領域106の周囲を回転する。長椅子などの支持台118は検査領域106内で対象を支持する。支持台118はスキャンの前、最中及び/又は後にx、y、及び/又はz軸について対象を様々に位置づけるために使用されることができる。x線管などの線源108は回転ガントリ104によって支持され、回転ガントリ104とともに回転し、放射線を放出する。線源コントローラ110は線源108を制御する。以下でより詳細に記載する通り、一実施形態において線源コントローラ110はスキャンの異なる積分間隔/期間中に少なくとも第1及び第2の異なる流束間で放出放射線の流束を変調するように線源108を制御することができる。第1若しくは第2の流束が第2若しくは第1の流束よりも大きい場合、スキャン中の第1及び第2の流束間の変調は線源108が高い流束を持つ放射線しか放出しない同じスキャンと比較して患者線量を減らす。検出器ピクセルの単一の若しくは複数の列を持つ放射線検出器アレイ112が線源108の反対側に位置し、検査領域106を横断する放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。検出器コントローラ114は放射線検出器アレイ112を制御する。以下でより詳細に記載する通り、一実施形態においてコントローラ110は個々のピクセル若しくはピクセルのより大きなグループが投影を検出するために使用されるように検出器ピクセル多重化を選択的に変更する。一般に、個々のピクセルはピクセルのより大きなグループと比較して比較的高分解能を提供する。再構成器124は投影データを再構成し検査領域106を示すボリュメトリック画像データを生成する。再構成器124は例えば再構成アルゴリズムバンク116内のアルゴリズム及び/又は他のアルゴリズムなど、様々な再構成アルゴリズムを利用することができる。以下でより詳細に記載する通り、再構成器124はアンダーサンプリングされた高分解能投影データと低分解能再構成画像データが完全な高分解能ボリュメトリック画像データを再構成するために使用されるアルゴリズムを利用することができる。かかるアルゴリズムは患者線量を減らし完全な高分解能画像データを生成しながら、低放射束に伴う検出限界を緩和することを可能にする。汎用コンピュータシステムがオペレータコンソール120として機能し、これはディスプレイ及び/又はプリンタなどの人が読み取り可能な出力装置とキーボード及び/又はマウスなどの入力装置を含む。コンソール120内のソフトウェアはオペレータがシステム100の操作を制御することを可能にし、例えばユーザが、放射線放出流束が変調され検出器ピクセル多重化がそれと協調して変化する空間と時間においてレジストレーションされた高分解能及び低分解能投影データをもたらすスキャン技術を選択し、得られる投影データから完全な高分解能画像データを再構成するための再構成アルゴリズムを選択することを可能にする。上記で簡単に述べた通り、線源コントローラ110は放射束を変調するように線源108を制御することができ、検出器コントローラ114はピクセル多重化を変化させるように検出器アレイ112を制御することができる。これを行うために様々な方法が利用されることができ、方法は特定臨床応用、最適化、画像品質の妥協例えば分解能、ノイズ、アーチファクトなどについて、患者放射線量、システム能力及び性能、及び/又は他の要因など、様々な要因に基づき得る。一例として、ピクセル多重化はより大きな有効ピクセル通常は2若しくは4ピクセルのグループが使用されるへの数検出器ピクセルのアナログ多重化を通して実現され得る。この場合、より大きなピクセルグループは小さな基本ピクセルとおおよそ同じ絶対電子ノイズレベルを持つが、同時に大きなピクセルグループに衝突する平均x線束は面積比に等しい倍率だけ大きい。従って、有効ピクセル面積の増加に対して信号対ノイズ比が改善される。空間分解能はより大きなピクセルを用いると減少する。放射束変調は熱陰極などの電子放出体の温度を変えることによって、x線管の電子源と陽極の間の電場に影響を及ぼすようにパルス高電圧源でx線管に電力供給することによって、電子放出体の正面の電場を変化させることによって、x線管の陽極の表面に衝突する電子ビームの電気及び/又は磁気偏向を適用することによって、回転陽極の特殊な幾何学的構造を用いることによって、又は異なる材料から陽極を構成することなどによって、実現され得る。ある時間間隔において所望の平均放射束を実現するための方法は、オン及びオフ状態の間で放射線の非常に高速な連続スイッチングを用いることである。図2、3、4及び5はそれぞれ互いに協調する変調放射束と多重化検出器ピクセルの限定されない実施例を図示する。図2a、3a、4a及び5aで、y軸は相対強度すなわち流束をあらわし、全図面でx軸は時間をあらわす。図2aにおいて流束は2つのレベル202と204の間を行ったり来たりし、低い方のレベル202は高い方のレベル204の1/4である。変調パターン206は流束が1積分期間収集間隔、ビューなどは高レベル204にあり、次の2積分期間は低レベル202にあるように流束を変調する。このパターンは経時的に繰り返される。図2bは対応する検出器多重化パターン208を示し、単一の小さな検出器ピクセル210が高レベル204の間に放射線を検出し、単一の小さな検出器ピクセルのグループ212が低レベル202の間に放射線を検出する。この実施例において、グループサイズは4検出器ピクセルであり、グループ形状はx軸すなわちスキャナの角度方向に沿った2つの検出器ピクセルとz軸に沿った2列の検出器ピクセルに及ぶ2次元アレイ若しくはマトリクスである。図3a及び3bでは、流束変調レベル202及び204並びに変調パターン206は図2aと同じである。しかしながら、多重化パターン302は高レベル204の間に放射線を検出するために単一検出器ピクセル210を使用し、低レベル202の間にz軸方向に沿った4検出器ピクセルのグループ304を使用することを含む。図4a及び4bでは、低流束レベル402は高流束レベル204の半分であり、変調パターン404は1積分期間は高レベル204において、次の5積分期間は低レベル402において流束を変調し、多重化パターン406は高流束レベル204の間は単一検出器ピクセル210を、低流束レベル402の間はz軸方向に沿った2ピクセルのグループ408を使用することを含む。図5a及び5bでは、流束レベルは図1a及び2aと同じであり、流束変調パターンは図3aと同じであり、ピクセルグループは図2bと同じであり、ピクセル多重化パターン406は図4bと同じである。図2‐5において、総放射線量は高流束と単一ピクセルが各積分期間に使用されるスキャンの100線量と比較して、それぞれ50.0、50.0、58.33、及び37.5に削減される。上記実施例において、検出信号対ノイズ比は単一ピクセルが全ビュー/積分期間に使用される標準スキャンのものと等しく、相対放射線レベルは全ビュー/積分期間で1であることに留意されたい。他の実施形態において、多重化は信号対ノイズ比が少なくとも2つの積分期間で異なるように実行され得る。さらに、異なる及び/又はより大きなピクセルのグループ例えば6、8、10、16などが利用され得る。さらに、2つよりも多くの異なる放射強度レベル及び/又は2つよりも多くの異なるピクセルグループが利用されることができる。さらに、2つの高分解能投影間の時間差はスキャン持続期間内に変化し得る。加えて、x線スペクトルはスキャン中に変化してもしなくてもよい。さらに、放射線の変調位相若しくは基準時点に対する全シーケンスのシフトが時間において調節可能であり得る。また対象形状において積分期間あたりのx線強度変調はステップ関数であり、例えばおおよそ10‐50マイクロ秒程度のいくらか遅い反応図6の曲線602も本明細書で考慮されることに留意されたい。二重エネルギー応用のために作られる二重層検出器において、多重化期間は上方及び下方ピクセルを低ノイズで有効な従来の単層検出器ピクセルに組み合わせるために使用され得る。異なるスペクトル画像の再構成はアンダーサンプリングされた二重エネルギー投影と不完全な全スペクトル投影を利用する。一例において、ピクセル多重化は相補型Nチャネル及びPチャネルCMOSトラジスタから作られる従来のCMOSスイッチに基づき得る。所要Vc制御電圧をNチャネルゲートに、-VcをPチャネルゲートに印加することによって、スイッチがショート若しくは開接点として駆動され得る。N及びPトランジスタの構成を用いることでスイッチングシーケンス中に誘導される過剰電荷注入を削減することができる。結合する2つのトランジスタがよくマッチする場合、1fCbをはるかに下回るスイッチングシーケンス中の電荷注入が実現され得る。一部の検出器構成においてスイッチング中の注入電荷は無視できる可能性がある。他の構成において、注入電荷は無視できず、従ってスイッチング後及び新たな読み取りが開始される前に直ちにこの電荷をリセットする特殊回路が組み入れられるべきである。これは例えばCT検出器電子機器において今日既に使用されている標準的技術によってなされることができる。スイッチング期間は数ナノ秒ほど低くなり得る。しかしながら、任意の追加リセット機構を含む総スイッチング時間は積分期間に従って設定され得る。例えばシステム100がおおよそ100‐300マイクロ秒の積分期間で構成される場合、スイッチング期間は数マイクロ秒程度に設定され得る。積分期間などという語は複数のイメージングビューの個々の持続時間を決定する対応する任意の一般的収集技術をあらわすために使用されることが留意されるべきである。上記の通り、流束変調及びピクセル多重化が同期される。一例において、この同期は放射線変調若しくはピクセル多重化のいずれかの制御信号の時間位相を例えばシステム較正スキーム中に調節することによって制御されることができる。較正は臨床スキャンの前に、若しくは他の方法で、一回実行され得る。一例として、較正手順中、計画された交互スキャン構成が空気中若しくはファントム上で実行され、データが記録される。そして、相対的交代位相がわずかに変更され、測定が繰り返される。小ピクセルデータが全トライアル間で最高信号を実現し、多重化ピクセルグループのデータが最低信号を実現する位相設定を見つけるために反復シーケンスが実行され得る。上記の通り、再構成器124はアンダーサンプリングされた高分解能投影データと、アンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データから生成される低分解能再構成画像データに基づいて、完全な高分解能画像データを再構成することができる。一実施形態において、再構成アルゴリズムは式1と2を同時に解くことによって高分解能画像データを生成する。式1は圧縮センシングのスパース性考察に関し、式2は断層画像再構成に関し、Ψはスパース化変換sparsifyingtransformであり、Xは高分解能画像データをあらわし、BはXの3D空間分解能をXRのものに削減するブラーリングblurring変換であり、XRはよく再構成された基準低分解能画像データであり、Mは全関連スキャナ特性を含むシステム変換であり、Yはアンダーサンプリングされた高分解能投影データである。一例において、式1は全変動法を用いてノルム最小化を介して処理されることができ、式2は最小二乗解という意味で反復再構成法例えばART、MLEM若しくはポアソンノイズモデルに基づく最適化によって処理されることができる。しかしながら、他の適切な数学的方法が代替的に使用され、本明細書で考慮され得る。変換Bは、フィルタ特性が高分解能及び低分解能モードの既知の変調伝達関数MTFから得られる、画像ボクセル空間内若しくはフーリエ変換空間内で操作される画像空間フィルタであり得る。適切なブラーリング変換は平滑化ローパスフィルタであり得る。ブラーリング変換Bは式1の反復解に組み込まれる。かかるプロセスに適切なスキームは式3に示される。tは反復シーケンスをあらわし、Iは更新された高分解能画像をあらわし、IRは基準画像をあらわし、Bはブラーリング変換をあらわし、αはプリセットパラメータをあらわし、TVは全変動作用素であり、del演算子∇は各ボクセルについてそのボクセル内の変化あたりの全変動の相対勾配を与える。ブラーリング変換Bはシステム較正若しくはプリセットとして一度計算され得る。必要なパラメータが全てわかっているので、これは分析的に計算され得るか、又はスキャナのコンピュータモデルによってシミュレートされ得る。高分解能及び低分解能モードでスキャンされ得るファントムに対する測定較正手順を設計することもまた可能である。高分解能画像を低分解能画像へ変更する適切な変換を見つけるために画像特性が使用され得る。図7はアンダーサンプリングされた高分解能投影データと不完全な低分解能投影データから高分解能画像データを再構成するための方法を例示する。702においてスキャンが実行され、ここで放射束が変調され検出器ピクセルが協調して多重化される。限定されない実施例として、流束変調と検出器ピクセル多重化は図2‐5、その組み合わせ、及び/又はその他に関連して記載され得る。704において、アンダーサンプリングされた高分解能投影データと低分解能投影データが組み合わされて低分解能投影データの完全なセットを生成する。一例において、複数の空間的に隣接した高分解能投影データが組み合わされて有効な低分解能投影データを生成し得る。706において、低分解能投影データの完全なセットが再構成されて基準低分解能画像データを生成する。708において、アンダーサンプリングされた高分解能投影データと基準低分解能画像データが利用されて完全な高分解能画像データを再構成する。本明細書で論じる通り、図8若しくはその他に記載の通り完全な高分解能画像データを再構成するために圧縮センシング再構成が利用され得る。図8は図7の方法の動作708で使用され得る適切な圧縮センシングフロー図を図示する。802において、アンダーサンプリングされた高分解能投影データと再構成された基準低分解能画像データが得られる。804において、再構成された基準低分解能画像データが鮮明化される。例えば、一実施形態において再構成された基準低分解能画像データは画像再構成への初期推定を与えるデコンボリューション法を介して鮮明化される。806において、アンダーサンプリングされた高分解能投影データと鮮明化された再構成された基準低分解能画像データが利用されて中間高分解能画像データを再構成する。再構成法は反復断層再構成であり得る。808において、再構成された中間高分解能画像データがフィルタされる。例えば、一実施形態において、再構成された低分解能画像データが例えば数式1‐3に関連して本明細書で記載したブラーリング変換Bを用いて不鮮明化される。810において、フィルタされた再構成された中間高分解能画像データと再構成された低分解能画像データの差分をとることによって差分画像データが生成される。812において、差分画像データが所定基準を満たすかどうかが決定される。差分画像データが所定基準を満たさない場合、814において中間高分解能画像データが最適化され、808におけるフィルタ後に再構成された低分解能画像により近くなる新たな中間高分解能画像を生成するために、動作808から812が繰り返される。最適化は再構成パラメータ、スパース性、全変動、正則化、及び/又は他の要因を考慮し得る。所定基準は所定数の反復でもあり得る。差分画像データが所定基準を満たす場合、816において停止基準が満たされるかどうかが決定される。基準は所定数の反復、所定誤差閾値、反復結果間の差、及び/又は他の基準のうちの1つ以上を含み得る。停止基準が満たされない場合、806の最初の動作に使用された鮮明化された再構成された基準低分解能画像データを交換する中間高分解能画像データを用いて動作806‐816が繰り返される。一般に、反復プロセスは継続し、各ステップにおいて高分解能画像データは所定解により近くなる。停止基準が満たされる場合、818において高分解能画像データが出力される。上記動作は、複数のコンピュータプロセッサによって実行されるときに複数のプロセッサに本明細書に記載の動作を実行させるコンピュータ可読命令を用いて実施され得る。かかる場合、命令は関連コンピュータに付随する及び/又は他の方法でアクセス可能なメモリなどのコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。高い、より高い、低い、及びより低いという語は本明細書において相対的レベルをあらわすために使用され、高分解能とは特定用途における目標分解能をあらわし、低分解能とはその用途における目標分解能よりも低い結果をあらわすことが留意される。本発明は好適な実施形態に関して記載されている。修正及び変更は上記の詳細な説明を読んで理解することで想到され得る。本発明はかかる修正及び変更が添付の請求項若しくはその均等物の範囲内にある限り全て含むものと解釈されることが意図される。