JP2022113115A - ビームハードニング補正方法、ｘ線ｃｔ装置及びビームハードニング補正プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ビームハードニング補正の精度を向上させること。【解決手段】実施形態に係るビームハードニング補正方法は、光子計数検出器（Photon-Counting Detectors：ＰＣＤ）によって収集された計数に基づく計数画像を生成する装置によって実行される方法であって、複数のスキャン条件による較正スキャンに基づいて取得された複数の較正パラメータから、被検体をスキャンすることで収集された計数に対応する較正パラメータを取得し、取得された較正パラメータに基づいて、被検体のスキャンのビームハードニング補正項を算出し、ビームハードニング補正項を用いて補正した計数画像を生成する、ことを含む。【選択図】図１

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、ビームハードニング補正方法、Ｘ線ＣＴ装置及びビームハードニング補正プログラムに関する。

本開示は、フルサイズフォトンカウンティングＣＴシステム（装置）における計数応答およびビームハードニング較正に関する。

コンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）システム（装置）および方法は、通常、医用イメージングおよび診断に使用される。ＣＴシステム（装置）は通常、一連の投影角度で被検体の身体を通して投影画像を生成する。Ｘ線管等の放射線源が被検体の身体を照射して、様々な角度での投影画像が生成される。被検体の身体の画像は、投影画像から再構成することができる。

従来、ＣＴ投影データの測定には、エネルギー積分検出器（Energy-Integrating Detectors：ＥＩＤ）および／または光子計数検出器（Photon-Counting Detectors：ＰＣＤ）が使用されてきた。ＰＣＤは、スペクトルＣＴを実行する能力を含む多くの利点を提供する。この場合、ＰＣＤは、入射Ｘ線の計数をエネルギービンと呼ばれるスペクトル成分に分解し、このエネルギービンが集合的にＸ線ビームのエネルギースペクトルに亘るようになっている。非スペクトルＣＴとは異なり、スペクトルＣＴは、異なるＸ線減衰を示す異なる物質に起因した情報を、Ｘ線エネルギーの関数として生成する。これらの相違は、スペクトル分解された投影データを、異なる物質成分に弁別することを可能にする。例えば、物質弁別の２つの物質成分は骨および水である。

ＰＣＤの応答時間は速いが、臨床Ｘ線イメージングを示す高いＸ線フラックスレートでは、単一の検出器で、検出器の時間応答内に複数のＸ線検出イベントが発生する場合がある。これはパイルアップと呼ばれる現象である。補正せずに放置すると、パイルアップ効果によりＰＣＤエネルギー応答が歪められ、ＰＣＤから再構成された画像が劣化する可能性がある。これらの影響を補正すれば、スペクトルＣＴには従来のＣＴに比べて多くの利点が存在する。スペクトルＣＴでは、イメージングされた対象から完全な組織特性情報が抽出されるので、多くの臨床アプリケーションは、物質識別の改善を含むスペクトルＣＴ技術の恩恵を受けることができる。

スペクトルＣＴに対して半導体ベースのＰＣＤをより効果的に使用するための１つの課題は、ロバストで効率的な方法で、投影データの物質弁別を実行することである。例えば、検出プロセスでのパイルアップの補正は不完全である可能性があり、これらの不完全性は、物質弁別から生じる物質成分を劣化させる。

フォトンカウンティングＣＴシステムにおいて、直接変換を使用する半導体ベースの検出器は、個々の入射光子のエネルギーを分解し、各積分期間における複数のエネルギービン計数の測定値を生成するように設計される。従来のシンチレータベースのＥＩＤと比較して、ＰＣＤ測定は、幾つかの異なるエネルギービンに登録された各光子について等しい重み付けを採用する。これにより、信号対雑音比が向上した計数画像（ＣＴ画像）や、複数の基準物質を用いたスペクトル画像を生成できる。

しかしながら、このような半導体材料（ＣｄＴｅ／ＣＺＴなど）の検出物理学により、検出器のエネルギー応答は、エネルギー蓄積および電荷誘導プロセスにおける電荷共有、ｋエスケープ、および散乱効果、ならびに関連のフロントエンド電子機器における電子ノイズによって、理想的な応答からは大幅に逸脱する。信号誘導時間が有限であるため、高い計数率条件では、パルスパイルアップもまたエネルギー応答を歪める。統合検出システムにおけるセンサ材料の不均一性および複雑さのために、物理理論またはモンテカルロシミュレーションだけに基づいて、光子計数検出器のそのような検出器応答を正確にモデリングすることは非常に困難である。

計数画像測定では、検出器に登録された特定のエネルギー閾値を超える全ての光子を使用する。減衰した線積分を解くためには、検出器の応答を正確にモデル化することが必要とされる。文献では、同様の問題を解決するために較正法が提案されてきた。一般的な考え方は、様々な既知パス長の複数の伝送測定を使用して、較正測定と一致するようにフォワードモデルを変更することである。Sidky et al., Journal of Applied Physics 97(12), 124701 (2005)、Duan et al., Medical Physics 38(2), Feb, 2011、および Dickmann et al., Proc. SPIE 10573, Medical Imaging 2018: Physics of Medical Imaging, 1057311 (March 9, 2018)を参照されたい。物質弁別において、複数のエネルギービン測定を使用してスペクトル画像を生成するための較正法が開発されている。計数画像測定については、当該モデルパラメータ化は異なる可能性があり、おそらくは単純化される。以下で説明するビームハードニング効果は、較正された計数応答に基づいて計算および補正することが必要とされる。

殆どのＣＴ再構成アルゴリズムは、Ｘ線源が単色であると想定している。実際には、Ｘ線源は多色であり、組織を通過するＸ線の減衰は周波数（即ち、エネルギー）に依存する。高エネルギーの光子は低エネルギーの光子よりも減衰が少なく、したがって検出器に到達するＸ線は、線源を出たＸ線よりも「硬い」。

解決されなければ、再構成された画像の中には、上記効果によるアーチファクト（以下、ビームハードニングアーチファクトと呼ぶ）が現れる。ビームハードニングの主な原因は、水に近い密度をもった軟組織、ならびに心臓スキャンにおける骨またはヨウ素造影剤である。

アーチファクトには、カッピング（例えば、軟組織ビームハードニングを伴う）ならびに暗い縞および帯が含まれる場合があり、これらは臨床診断に影響を与える可能性がある。骨のビームハードニングアーチファクトには、頭蓋内の骨のような、高密度の骨構造の間に暗い縞や帯が含まれる場合がある。心臓スキャンにおいては、ビームハードニングに起因して心筋に存在する暗い帯は、例えば虚血として解釈される。

理論的には、ビームハードニング補正は複雑ではない。しかしながら、現在のスキャナーに存在する高度なＣＴ構成（例えば、線量低減のためのボウタイフィルタ、高速ボリューム画像取得のための広角コーンビーム形状など）では、臨床ＣＴのビームハードニング補正はより困難になる。

特に困難な事例は、高密度ＣＴ造影剤（通常はヨード造影剤）が患者に注入されている心臓イメージングである。この場合、３つの主要なビームハードニングの原因が存在する。即ち、軟組織、骨、およびヨウ素である。現在の殆どのビームハードニング補正方法では、３つではなく、２つの物質しか補正できない。

さらに、分子ＣＴイメージングの特定の疾患を被検体とした新しい造影剤の開発により、臨床診断のために複数の造影剤を注入することが可能であり、これには複数の物質のビームハードニング補正方法が必要とされる。

ビームハードニングの影響を打ち消すための多くの方法が存在する。ビームハードニング効果を低減するために、ボウタイフィルタのようなハードウェアフィルタが、線形化補正手順と共によく使用される。

ここでは、対応するビームハードニング補正のワークフローを含んだ、ＰＣＤ検出器の計数応答モデルおよび較正法について記載する。

米国特許出願公開第２０１６／００９５５６０号明細書 米国特許出願公開第２０１６／０２０３６２０号明細書 欧州特許第３６６７３７０号明細書 国際公開第２０１９／０３９０３３号

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、ビームハードニング補正の精度を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。

実施形態に係るビームハードニング補正方法は、光子計数検出器（Photon-Counting Detectors：ＰＣＤ）によって収集された計数に基づく計数画像を生成する装置によって実行される方法であって、複数のスキャン条件による較正スキャンに基づいて取得された複数の較正パラメータから、被検体をスキャンすることで収集された計数に対応する較正パラメータを取得し、取得された較正パラメータに基づいて、前記被検体のスキャンのビームハードニング補正項を算出し、前記ビームハードニング補正項を用いて補正した計数画像を生成する、ことを含む。

図１は、一実施形態に係るフォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置の構成例を示す図である。 図２は、一実施形態に係る光子計数検出器のビン応答関数Ｓ_b(Ｅ)の例を示す図である。 図３は、一実施形態に係る計数応答およびビームハードニングの補正処理ワークフローを示す図である。 図４は、一実施形態に係る較正構造設計の概略図である。 図５は、一実施形態に係る較正構造設計の概略図である。

本願は、以下の添付図面を伴う非限定的な方法で与えられる説明を考慮することによって、より良く理解されるであろう。

本明細書全体を通して「一実施形態」または「実施形態」への言及は、当該実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造、材料、または特性が、本願の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味するが、それらが全ての実施形態に存在することを意味するものではない。

したがって、本明細書全体の様々な場所に出てくる「一実施形態において」または「実施形態において」との語句は、必ずしも本願の同じ実施形態を指すとは限らない。さらに、特定の特徴、構造、材料、または特性は、１つまたは複数の実施形態において任意の適切な方法で組み合わせることができる。

本明細書に開示される実施形態は、多色ＰＣＤフォワード計数モデルのための較正を提供する方法、装置、プログラムに関する。複数の物質および既知の経路長（パス長）を使用した測定が、フォワードモデルの光子計数検出器の計数応答を較正するために使用される。フラックスに依存しない加重ビン応答関数は、期待値最大化法を使用して推定され、次に、各検出器ピクセルの複数の管電圧設定におけるパイルアップ補正項を推定するために使用される。次に、測定された投影データサイノグラムにビームハードニング補正が適用され、補正されたサイノグラムが、選択された単一エネルギーで計数画像に再構成される。

具体的には、本明細書に開示される実施形態は、多色ＰＣＤフォワード計数モデルのための２段階較正法に関する。先ず、期待値最大化（Expectation Maximization：ＥＭ）法を使用したフラックス非依存性加重計数応答関数「Ｓ_W(Ｅ)」の推定が実行される。続いて、推定された「Ｓ_W(E)」に基づいてパイルアップ補正項「Ｐ(Ｅ,Ｎ_tot)」が推定される。「Ｓ_W(Ｅ)」は、各検出器ピクセルの各管電圧（ｋＶｐ）設定での較正から推定されると、ソフトウェア較正テーブルとしてシステムに保存される。次に、より高いフラックススキャンでパイルアップ補正項「Ｐ(Ｅ,Ｎ_tot)」を推定するための入力として使用される。次に、両方のテーブルを使用して、ビームハードニング補正の計算を行い、計数画像（ＣＴ画像）を生成する。ビームハードニング較正は、計数サイノグラムから直接に水等価経路長を推定することにより水のみの補正を使用してもよく、或いはより正確なビームハードニング計算のために再構成された画像から２つの基準物質経路長を推定することによって反復法を使用してもよい。

図１は、一実施形態に係るフォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１の構成例を示す図である。図１に示すように、フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１は、ガントリ１０、寝台装置２０、およびコンソール３０を含む。

ガントリ１０は、被検体Ｐ（患者）にＸ線を放出し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出してコンソール３０へ出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１、Ｘ線発生装置１２、検出器１３、データ収集回路（データ収集システム：Data Acquisition System：ＤＡＳ）１４、回転フレーム１５、およびガントリ駆動回路１６を含む。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２および検出器１３を支持する環状フレームであり、これらは被検体Ｐを挟んで対向し、ガントリ駆動回路１６によって被検体Ｐの周りを円軌道で高速回転するようになっている。

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生ユニットとして機能してＸ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を使用してＸ線を発生させる。スキャン制御回路３３の制御下において、Ｘ線照射制御回路１１はＸ線管１２ａに供給される管電圧または管電流を調整し、それにより被検体Ｐに放出されるＸ線の量を調整する。

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウエッジ１２ｂを切り替える。さらに、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口数を調整し、それによりＸ線の照射範囲（ファン角またはコーン角）を調整する。また、複数種類のウエッジをオペレータが手動で切り替える場合があり得る。

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生させ、発生したＸ線を被検体Ｐに放出する装置であり、Ｘ線管１２ａ、ウエッジ１２ｂ、およびコリメータ１２ｃを含む。

Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いて被検体ＰにＸ線ビームを放出する真空管であり、回転フレーム１５の回転に応じて、被検体Ｐに対してＸ線ビームを放出する。Ｘ線管１２ａは、ファン角およびコーン角で広がるＸ線ビームを生成する。例えば、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１の制御下で、完全な再構成のために被検体Ｐの周囲全体にＸ線を連続的に放出するか、または、ハーフ再構成のため、ハーフ再構成を可能にする照射範囲（１８０o＋ファン角度）内でのＸ線を連続的に放出することができる。さらに、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１の制御下で、以前に設定された位置（管位置）で間欠的にＸ線（パルスＸ線）を放出することができる。さらに、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから放出されるＸ線の強度を変化させることができる。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管位置ではＸ線管１２ａから放出されるＸ線の強度を増加させ、当該特定の管位置以外の領域では、Ｘ線管１２ａから放出されるＸ線の強度を減少させる。

ウエッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから放出されるＸ線に関してＸ線の量を調整するＸ線フィルタである。具体的には、ウエッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐに放出されるＸ線が所定の分布を有するように、Ｘ線管１２ａから放出されるＸ線を透過および減衰させるフィルタである。例えば、ウエッジ１２ｂは、所定の目標角度または所定の厚さを有するように、アルミニウムを処理することによって得られるフィルタである。さらに、当該ウエッジは、ウェッジフィルタまたはボウタイフィルタとも呼ばれる。

コリメータ１２ｃは、Ｘ線照射制御回路１１の制御下において、ウエッジ１２ｂによりＸ線の量が調整されたＸ線の照射範囲を狭めるスリットである。

ガントリ駆動回路１６は、Ｘ線発生装置１２および検出器１３が被検体Ｐの周りの円軌道で回転するように、回転フレーム１５を駆動および回転させる。

検出器１３は、Ｘ線光子が入る度に、Ｘ線光子のエネルギー値を測定できる信号を出力する。このＸ線光子は、例えば、Ｘ線管１２ａから放出されて被検体Ｐを透過するＸ線光子である。検出器１３は、Ｘ線光子が入る度に１パルスの電気信号（アナログ信号）を出力する複数の検出素子を含んでいる。フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１は、この電気信号（パルス）の数をかぞえて、各検出素子に入射するＸ線光子を計数する。また、フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１は、当該信号に対して算術的処理を行い、この信号を出力するＸ線光子のエネルギー値を測定する。

上記の検出素子は、例えば、シンチレータおよび光電子増倍管のような光学センサを含んでいる。このような場合、図１に示す検出器１３は、シンチレータを用いて入射Ｘ線光子をシンチレータ光に変換し、このシンチレータ光を、光電子増倍管のような光学センサを用いて電気信号に変換する間接変換型検出器である。また、上記検出素子が、例えばテルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）、テルル化カドミウム亜鉛（ＣｄＺｎＴｅ）等の半導体デバイスである場合もある。このような場合、図１に示す検出器１３は、入射Ｘ線光子を直接電気信号に変換する直接変換型検出器である。

例えば、図１に示す検出器１３は、検出素子が、チャネル方向（図１のＸ軸方向）にＮ列で、ガントリ１０が傾斜していない場合の回転フレーム１５の回転中心軸方向（図１のＺ軸の方向）にＭ列で配置された平面検出器である。光子が入射したときに、検出素子は１パルスの電気信号を出力する。フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１は、検出素子から出力される個々のパルスを識別し、検出素子に入るＸ線光子の数をカウントする。さらに、フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１は、パルスの強度に基づいて算術処理を行って、カウントされたＸ線光子のエネルギー値を測定する。

データ収集回路１４はデータ収集システム（ＤＡＳ）であり、検出器１３によって検出されたＸ線上の検出データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、エネルギー帯ごとに、被験者を透過するＸ線由来の光子（Ｘ線光子）を計数することにより得られる計数データを生成し、また生成された計数データを後述のコンソール３０へと送信する。例えば、回転フレーム１５が回転している間に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続的に放出される場合、データ収集回路１４は、全周（３６０度）についての一群の計数データを収集する。データ収集回路１４はまた、各ビューについてのデータを収集することができる。さらに、データ収集回路１４は、管の位置に関連して取得された各計数データを、後述するコンソール３０に送信する。この管の位置は、計数データの投影方向を示す情報である。

寝台装置２０は、被検体Ｐが配置される装置であり、図１に示すように、寝台駆動装置２１および天板２２を含む。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸の方向に移動させて、被検体Ｐを回転フレーム１５の中へと移動させる。天板２２は、その上に被検体Ｐが配置されるボードである。さらに、本実施形態では、天板２２を制御することにより、ガントリ１０と天板２２との間の相対位置が変化する事例について説明する。しかしながら、これは実施形態の制限ではない。例えば、ガントリ１０が自走式である場合、ガントリ１０と天板２２との間の相対位置は、ガントリ１０の駆動を制御することによって変更してもよい。

さらに、例えば、ガントリ１０は、天板２２を動かしながら回転フレーム１５を回転させることによりヘリカルスキャンを行い、被検体Ｐを螺旋状に走査する。或いは、ガントリ１０は従来のスキャン、即ち、天板２２が動かされた後に被検体Ｐの位置が固定された状態で回転フレーム１５を回転させることによって、円軌道で被検体Ｐのスキャンを行う。或いは、ガントリ１０はステップアンドシュート法を実装しており、天板２２の位置を一定の間隔で移動させることによって、複数のスキャン領域で従来のスキャンを実行する。

コンソール３０は、オペレータからフォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１の操作を受信し、またガントリ１０によって取得された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。図１に示すように、コンソール３０は、入力インターフェース３１、ディスプレイ３２、スキャン制御回路３３、前処理回路３４、記憶回路３５、画像再構成回路３６、および処理回路３７を含む。

入力インターフェース３１は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、またはジョイスティック等を含み、フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１のオペレータが、様々なコマンドまたは様々な設定を入力するために使用するものであり、またオペレータから受信したこれらコマンドまたは設定に関する情報を処理回路３７に転送するものである。例えば、入力インターフェース３１は、オペレータから、Ｘ線ＣＴ画像データのスキャン条件、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成するための再構成条件、Ｘ線ＣＴ画像データの画像処理条件等を受信する。

ディスプレイ３２は、オペレータが見るモニタであり、処理回路３７の制御下で、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データをオペレータに表示するか、或いは、オペレータから入力インターフェース３１を介して様々なコマンドまたは様々な設定等を受信するためのグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を表示する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７の制御下において、Ｘ線照射制御回路１１、ガントリ駆動回路１６、データ収集回路１４、および寝台駆動装置２１の動作を制御して、ガントリ１０によるデータ収集処理を制御する。例えば、スキャン制御回路３３は、以下でさらに詳細に述べるように、シーケンス制御コマンドをデータ収集回路１４に送信して照射動作を制御する。

前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された計数データに対して、対数変換処理、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正などの補正処理を行って、補正された投影データを生成する。

記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された投影データを保存する。さらに、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって生成された画像データ等を保存する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７の処理結果を適切に保存する。

画像再構成回路３６は、記憶回路３５に記憶された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。ここでの再構成方法は様々な方法を含み、例えば、逆投影処理であり得る。さらに、逆投影処理は、例えば、フィルタリングされた逆投影（Filtered Back Projection：ＦＢＰ）法を使用することによる逆投影処理を含み得る。或いはまた、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成するために逐次近似技術を使用してもよい。さらに、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して様々なタイプの画像処理を実行して、画像データを生成する。次に、画像再構成回路３６は、再構成されたＸ線ＣＴ画像データまたは画像処理中に生成された様々なタイプの画像データを、記憶回路３５に保存する。

処理回路３７は、ガントリ１０、寝台装置２０、およびコンソール３０の動作を制御して、フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１の全体的な制御を実行する。具体的には、処理回路３７は、ガントリ１０によって行われるＣＴスキャンを制御するように、スキャン制御回路３３を制御する。さらに、処理回路３７は、コンソール３０による画像再構成処理または画像生成処理を制御するように、画像再構成回路３６を制御する。さらに、処理回路３７は、記憶回路３５に保存された様々なタイプの画像データがディスプレイ３２に表示されるように制御を実行する。処理回路３７は、例えば、プロセッサによって実現される。

ここまで、一実施形態に係るフォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１の全体構成について説明してきた。ここでは、上記回路の各々によって実行される各処理機能が、コンピュータによって実行可能なプログラムの形で記憶回路３５の中に保存される。さらに、各回路は、記憶回路３５から各プログラムを読み取って実施し、それにより上記の様々な機能を実行する。

一例において、データ収集回路１４の動作に対応するプログラムは、コンピュータによって実行可能なプログラムの形で記憶回路３５に保存される。処理回路３７は、データ収集回路１４のプログラムを実行し、データ収集回路１４に命令を送信して制御し、データを取得すると共に、データ収集回路１４からのデータ転送を制御する。第２の例において、データ収集回路１４は、記憶回路３５から各プログラムを読み取って実行し、各プログラムに対応する機能を実施するプロセッサを含む。

また、処理回路３７は、記憶回路３５に保存される各機能に対応するプログラムを読みだして実行することで、各機能に対応する処理を実行する。例えば、処理回路３７は、較正パラメータを取得する取得機能と、ビームハードニング補正項を算出する算出機能と、ビームハードニング補正項を用いて補正したＣＴ画像を生成する生成機能とに対応するプログラムを記憶回路３５から読み出して実行する。なお、取得機能は、取得部の一例である。算出機能は、算出部の一例である。生成機能は、生成部の一例である。

さらに、上記の説明で使用される「プロセッサ」の用語は、例えば、中央処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（Graphics Processing Unit：ＧＰＵ）、または特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）などの回路、またはプログラマブル論理装置［例えば、シンプルプログラマブル論理装置（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、コンプレックスプログラマブル論理装置（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）］を意味する。プロセッサは、メモリ回路に保存されているプログラムを読み取って実行し、機能を実行する。さらに、プログラムをメモリ回路に保存する代わりに、プログラムがプロセッサの回路に直接インストールされるような構成であってもよい。この場合、プロセッサは回路にインストールされているプログラムを読み取って実行し、機能を実行する。さらに、本実施形態によるプロセッサに関しては、各プロセッサが単一の回路として構成される代わりに、複数の独立した回路が組み合わされて単一のプロセッサとして構成され、機能を実施するようにしてもよい。

以下、本実施形態に係るフォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１における処理について説明する。フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１は、複数のスキャン条件による較正スキャンに基づいて取得された複数の較正パラメータから、被検体をスキャンすることで収集された計数に対応する較正パラメータを取得する。そして、フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置１は、取得した較正パラメータに基づいて、被検体のスキャンのビームハードニング補正項を算出し、ビームハードニング補正項を用いて補正した計数画像を生成する。

具体的には、処理回路３７は、まず、種々の条件で実施された複数の較正スキャンの結果に基づいて、種々の条件における較正パラメータ（検出器の応答によるスペクトルの歪みを補正するビン応答関数「Ｓ」、および、パイルアップによるスペクトルの歪みを補正するパイルアップ補正項「Ｐ」）をそれぞれ推定し、推定した複数の較正パラメータを記憶回路３５に保持させる。ここで、種々の条件には、管電流、管電圧、物質、経路長などが含まれる。そして、処理回路３７は、被検体をスキャンして得られた計数に基づいて、対応する較正パラメータを取得して、ビームハードニング補正を行う。以下、較正パラメータの推定及びビームハードニング補正の詳細について説明する。

光子計数エネルギー分解検出器（Energy-Resolving Detector：ＰＣＤ）を使用した透過率測定において、フォワードモデルは、以下の式（１）により定式化できる。

ここで、式（１）における「Ｓ_b(Ｅ)」は、以下の式（２）として定義される応答関数を示す。

ここで、式（２）における「Ｒ(Ｅ，Ｅ)」は、検出器の応答関数を示し、「Ｅ_bL」及び「Ｅ_bH」は、各計数ビンの低エネルギー閾値および高エネルギー閾値を示す。図２は、一実施形態に係る光子計数検出器のビン応答関数「Ｓ_b(Ｅ)」の例を示す図である。ここで、図２においては、ＰＣＤのための典型的な（Ｅ）関数のモデル例を示している。また、図２における各曲線は、各エネルギービンの関数例を表している。ここでは、エネルギーウィンドウの上のロングテールが、電荷共有、ｋエスケープ、および散乱効果によって誘導される。低エネルギーテールは主に、関連の電子ノイズからの有限のエネルギー分解能によるものである。式（１）における「Ｎ₀」はエアスキャンからの全フラックス、「μ_m」および「ｌ_m」はそれぞれ「ｍ」番目の基準物質の線形減衰係数および経路長である。また、式（１）における「ｗ(Ｅ)」は、正規化された入射Ｘ線スペクトルである。実際には、「ｗ(Ｅ)」および「Ｓ_b(Ｅ)」の両方が正確に知られているわけではなく、１つの項、即ち、「Ｓ_wb(Ｅ)＝ｗ(Ｅ)Ｓ_b(Ｅ)」として組み合わせることができ、以下ではこれを加重ビン応答関数と称する。

高フラックススキャン条件（例えば、数パーセントのパルスパイルアップ）の場合、パルスパイルアップは、測定に対して追加のスペクトル歪みをもたらす。パイルアップ効果を補正する１つの方法は、追加の補正を導入することであり、このタイプの追加の較正は、フラックスに依存しない加重ビン応答関数「Ｓ_wb(Ｅ)」の正確な推定に基づいており、フォワードモデルは以下の式（３）のように表すことができる。

ここで、式（３）における「Ｐ_b」は、エネルギー「Ｅ」、ビン数「Ｎ_b」、および総計数「Ｎ_tot」の関数としてパラメータ化できる。ここでは、従来技術のように２つの物質のみを使用する代わりに（例えば、Ｄｉｃｋｍａｎｎを参照）、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、Ｋエッジ物質のような２～５の異なる物質を使用して、低フラックスでの加重ビン応答関数「Ｓ_wb(Ｅ)」を較正する。較正においてより選択的な物質を使用すると、全長パスの数が減り、同等以上の結果が得られる。

計数測定の場合、総計数「Ｎ_tot」は、以下の式（４）のように定式化できる。

ここで、式（４）における「Ｓ_W(Ｅ)」は、フラックスに依存しない加重応答関数である。

総計数「Ｎ_tot」のみが測定に使用できると仮定すると、「Ｐ」は、計数およびスペクトル関連補正の両方を考慮して、「Ｅ」及び「Ｎ_tot」のみの関数になる。エネルギー「Ｅ₀」での理想的な単色測定の場合、測定は以下の式（５）のように定式化される。

式（４）と式（５）の間の相違は、多色測定についてのビームハードニング補正を構成する。計数検出器の応答を較正し、ビームハードニング補正を計算する方法が、本開示によって扱われる。

ここでは、多色ＰＣＤフォワード計数モデルの２段階較正法を紹介する。これは２つの部分で構成される。

ステップ１：最新従来技術の期待値最大化（ＥＭ）法を使用した、フラックスに依存しない加重計数応答関数「Ｓ_W(Ｅ)」の推定。

ステップ２：エネルギー「Ｅ」および測定された総計数「Ｎ_tot」の関数であるパイルアップ補正項「Ｐ(Ｅ,Ｎ_tot)」の推定。「Ｓ_W(Ｅ)」は、各検出器画素の各管電圧（ｋＶｐ）設定での較正から推定されると、ソフトウェア較正テーブルとしてシステムに保存される。これは、より高いフラックススキャンでのパイルアップ補正項「Ｐ(Ｅ, Ｎ_tot)」を推定するための入力として使用される。両者の表は、計数画像を生成するためのビームハードニング補正の計算に使用される。

殆どの物質において、減衰係数は、水と骨、または水とヨウ素のような２つの基準物質に分解でき、フォワード計数モデルは、以下の式（６）のように定式化できる。

ここで、式（６）における「μ₁」及び「μ₂」は選択した基準物質（例えば、水と骨、或いは、水とヨウ素）の線形減衰係数である。また、式（６）における「ｌ₁」及び「ｌ₂」は、基準物質の対応する線積分である。

選択された基準物質および厚さの平らなスラブは、検出器全体をカバーするようにスキャン視野に配置される。基本的な測定は、Ｘ線管を複数の固定された場所に設置する静止スキャンによって行われる。

入射スペクトルの特徴的なピークを捕捉するための適切な管スペクトルモデリングと、光子計数検出器のスペクトル応答をシミュレートするための物理ベースのモデルを使用して、「Ｓ_W(Ｅ)」の初期推定値を生成することができる。ＥＭ法（Ｓｉｄｋｙ参照）を使用することにより、幾つかの透過率測定に基づいて、この悪条件の問題についての「Ｓ_W(Ｅ)」を確実に推定できる。

パイルアップ補正項「Ｐ」の設計変更は、パラメータ化で測定されたビン計数「Ｎ_b」をも使用することであり、また「Ｐ(Ｅ,Ｎ_tot,Ｎ_b)」は上記と同じ方法を使用して較正される。エネルギービンの数は２～６の範囲で設定できる。

水は人体の殆どのスキャン対象と近似性があるものであるため、較正された検出器応答「Ｓ_W」および「Ｐ」を使用してビームハードニング補正を計算するには、投影測定に基づいて水等価経路長サイノグラムを推定できる。

より正確なビームハードニング補正のために、反復ビームハードニング補正ワークフローを使用して、選択された基準物質（例えば、水および骨、または水およびヨウ素）の経路長サイノグラムを推定することができる。対象スキャンからの初期サイノグラムは、最初はビームハードニング補正なしで生成され、初期画像が生成される。次に、この画像は基準物質画像にセグメント化される。次いで、フォワード投影を適用して、各検出器および各ビューについての推定基準物質経路長を計算する。この推定された経路長を使用して、ビームハードニング補正が計算され、元のサイノグラムに適用される。この補正されたサイノグラムは、次の反復画像のために再構成され、必要に応じて、基準物質経路長の推定および補正の別のラウンドが実行される。

高レベルのワークフローを図３に示す。図３におけるステップ１）～３）は、計数応答の較正ワークフローを表し、ステップ４）～１２）は、２つの異なるＢＨＣ法のＢＨＣワークフローを表す（方法１は、計数サイノグラムから水等価経路長を直接推定することにより、水のみの補正を使用する。方法２は、より正確なビームハードニング計算のために、再構成された画像から２つの基準物質経路長を推定することによる反復法を使用する。これは、方法１では不十分な場合、例えば頭部スキャンのときに使用できる）。画質は、事前に定義された基準で評価され、合格すればその時点での補正されたサイノグラムが保存され、次の被検体／対象スキャンデータ処理に使用される。そうでなければ、手順は図３のステップ９）～１１）を通して進行する。ここで、一般的に検査される基準は、画像ＣＴ数の精度、均一性、空間分解能、ノイズ、およびアーチファクトである。この較正品質をチェックするには、これらの評価基準を全てチェックする必要がある。特に、精度ならびに画像のリングおよびバンド等のアーチファクト（これらは較正が十分でないことを示す）をチェックする必要がある。

すなわち、本実施形態では、ステップ５）のスキャンにおいて収集された計数データに対して、まず、ステップ６）～８）で示す方法１によってビームハードニング補正を行い、得られた計数画像の画質が良好でない場合に、ステップ９）～１２）で示す方法２によってビームハードニング補正を行う。そして、ステップ１２）で生成された計数画像の画質が事前に定義された基準を超えるまで、ステップ９）～１２）で示す方法２が繰り返し実行される。このとき、ステップ１２）で生成された計数画像が、次のステップ９）で用いられる。

（検出器応答モデル）
低フラックスでのＰＣＤ計数応答の場合、「Ｓ_W」は、様々な物質および経路長を使用した低フラックス透過測定で較正される。これは、計数測定の計数レートに依存しない応答を捕捉する。物質弁別を実行してスペクトル画像を生成するために必要な個々のビン計数とは異なり、「Ｓ_W」の較正では、エネルギー閾値を超えたときに光子が登録される総計数測定のみが必要とされる。通常、閾値は２０～４０ｋｅＶの間に設定できる。

最初に、様々な物質スラブでの一連の低フラックススキャンが、Ｘ線管に印加されるピーク電位である各管のｋＶｐ設定で収集される。一般的なＣＴシステムは、７０～１４０ｋＶｐの幾つかのｋＶｐ設定をサポートしており、これらは異なるスキャンプロトコル用にＸ線管から異なるエネルギースペクトルを生成する。ＣＴスキャンの場合、当該管をオンにする前に、ｍＡおよびｋＶｐの両方を事前に選択する必要がある。次に、低フラックス加重ビン応答関数「Ｓ_W」が推定され、推定された「Ｓ_W」を使用して、高フラックススラブスキャンを使用して、パイルアップ補正項「Ｐ」の追加パラメータが推定される。最後に、各検出器ピクセルの「Ｓ_W」および「Ｐ」の推定較正テーブルが保存される。

フロー図のステップ１において、較正測定を通して低フラックス条件を満たしてパイルアップ効果を最小限に抑えるために、ステップ１では、「ｎτ＜ｘ」を使用することを選択できる。ここで、「ｘ」は概ね「０．００５～０．０１」、「ｎ」は最も低い管フラックス設定でのピクセル計数率であり、また、「τ」はＰＣＤ特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の有効デッドタイムである。この条件を満たすことにより、選択された各較正物質の最短経路長を計算でき、残りの経路長は、経路長または得られた測定計数率において等しく離間させることの何れかによって選択できる。

高フラックスでのＰＣＤ計数応答には、光子エネルギー「Ｅ」および測定された総計数「Ｎ_tot」に基づくパラメータ化が使用される。フロントエンドエレクトロニクス（ＡＳＩＣ）の実装は、麻痺しないモデルとして近似できる。有効な計数デッドタイム「τ」が与えられると、測定された計数は、以下の式（７）のように定式化できる。

ここで、式（７）における「Ｎ_in」は検出器表面への入射総数である。理想的な検出器の計数応答において、「Ｎ_in」は、以下の式（８）のように表すことができる。

実際の検出プロセスおよび実際のＡＳＩＣ実装の複雑さに起因した理想的な非麻痺型モデルからの所定の逸脱を説明する十分な柔軟性でこの近似を採用するために、「Ｐ(Ｅ,Ｎ_tot」は、以下の式（９）及び式（１０）の形式でモデル化される。

なお、「Ｎ_tot」及び「Ｅ」に基づく多項式項は、非麻痺型モデルからのバリエーションを説明するために導入されたものであり、高フラックス透過率測定に基づいて決定される。

ここで、パラメータ化のバリエーションの１つは、スペクトルに依存する応答をより適切に捕捉するために、以下の式（１１）に示すように、「Ｎ_b」を「Ｐ」に含めることである。

（デッドタイム「τ」の推定）
各検出器ピクセルのデッドタイム「τ」を計数するために、全てのピクセルのＡＳＩＣ設計に基づいて、普遍的な値を想定することができる。しかしながら、実際の設計の実装に起因して、計数する性能がピクセルごとに異なる可能性がある。最初は、測定値に基づき、各ピクセルｉについて有効デッドタイム「τ_i」を推定することができる。

各ボウタイ構成について、先ず低フラックスから高フラックス（ｍＡ）までの一組のエアスキャンを収集する。各ピクセルの「τ_i」は、理想的な非麻痺型モデルを使用した計数曲線測定に基づいて推定でき、次いで、パイルアップ補正項「Ｐ(Ｅ,Ｎ_tot」または「Ｐ(Ｅ,Ｎ_tot,Ｎ_b」を推定するために使用できる。

計数曲線は、特定の物質経路長（例えば水の５～１５ｃｍ）で測定することもでき、また「Ｐ」における所定のスペクトル関連計数応答を捕捉することもできる。

これらの測定値を使用して「τ」を推定する場合、任意の数値法を使用して、以下の式（１２）に示す、スラブ測定値１～ｊの重み付き二乗誤差を最小化することによって解を見つけることができる。

Ｐ項についての２つの異なる較正方法を、図４および図５に示す。図４の方法は、離散電流値ｍＡでＰを較正し、各ｍＡ設定について異なる補正テーブルを生成する。すなわち、各ｍＡについて個別にパイルアップ補正テーブルＰ_bが生成されて使用される。また、図５の方法は、全体のｍＡ範囲（例えば、低ｍＡから高ｍＡ、高ｍＡから低ｍＡ、または先ず最も頻繁に使用される値を使用）についてＰを較正し、連続ｍＡ設定についてのユニバーサル補正テーブルを生成する。すなわち、ｍＡ範囲全体について、汎用パイルアップ補正テーブルＰｂが生成されて使用される。これは、Ｐにおいてより多くのパラメータを使用する必要があり、より困難な設計である。

（ビームハードニング補正）
ここでのビームハードニング補正（ＢＨＣ）は、式（４）と式（５）の間の差として定義される。ここで、以下の式（１３）で示される減衰線積分「ｐ_mono」は、単色測定についてのログ計数として定義され、これはＦＢＰ再構成の入力サイノグラムである。

また、ＰＣＤ応答を用いた多色測定のログ計数は、以下の式（１４）のように表される。

ＢＨＣの方法１の場合、以下の式（１５）で示す方法により水等価経路長「ｌ_W」が推定される。

また、以下の式（１６）により、検出器応答で補正した総計数「Ｎ’_{tot_poly}」が算出される。

また、式（９）および（１０）から、検出器ｉおよびビューｊについて、以下の式（１７）及び式（１８）が表される。

次いで、ビームハードニング補正が、以下の式（１９）によって算出される。

そして、以下の式（２０）により、補正された多色線積分が得られる。

一実施形態においては、水等価経路長「ｌ_W」は、「オンザフライ」で計算することができ、方法１によるビームハードニング補正は、式（１９）および（２０）のようにして適用することができる。

別の実施形態では、「ＢＨＣ(ｉ，ｊ)」は、以下の式（２１）に示すように、入力が未補正の計数「Ｎ_{tot_poly}」およびエアスキャンからの全フラックス「N₀」であり、出力が補正された計数であるように、事前に計算および再分類することができる。

ＢＨＣの方法２の場合、２つの基準物質ベースのビームハードニング補正を使用して、基準物質経路長「ｌ₁」、「ｌ₂」が、ビューｉ、チャネルｊの初期の未補正画像から推定される。そして、ビームハードニング補正が、以下の式（２２）によって算出される。

なお、式（２２）における「E₀」は、通常、７０～８０ｋｅＶの間で選択される。次に、以下の式（２３）によって、補正された投影サイノグラム「ｐ_ccor(ｉ,ｊ)」が、さらなる再構成ステップのために取得される。

上記説明した方法を使用することにより、ビームハードニング補正項は主に、モデル依存性を最小限に抑えた既知の物質の較正に基づく。

また、方法２の非限定的な一実施形態において、基準物質経路長「ｌ₁」および「ｌ₂」は、初期画像を分離された基準物質画像「ＩＭＧ₁」および「ＩＭＧ₂」に分け、「ＩＭＧ₁」および「ＩＭＧ₂」を通してフォワード投影することにより「ｌ₁」および「ｌ₂」を計算することによって推定することができる。

また、方法２の別の非限定的実施形態において、「ｌ₁」および「ｌ₂」は、２次元の高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：ＦＦＴ）を使用して「ＩＭＧ₁」および「ＩＭＧ₂」から推定することができる。

開示された計数検出器応答法は、Ｘ線スペクトル、ＰＣＤ検出器応答、およびビームハードニング効果の較正および補正を組み合わせた、フォトンカウンティングＣＴのために指定された新しい較正方法である。従来のビームハードニング補正方法と比較して、本開示の方法は、Ｘ線管スペクトルのモデリングおよびビーム前フィルタの詳細な形状に依存せず、計算は主に個々のピクセルの較正測定に基づいており、したがって、実際には、より高い精度およびより良い画質を実現できる。

非限定的な一実施形態では、複数の物質および既知の経路長を用いた測定を使用して、フォワードモデルの光子計数検出器計数応答を較正する。次に、ビームハードニング補正が、測定された投影データサイノグラムに適用され、補正されたサイノグラムが選択された単一エネルギーで計数画像に再構成される。

計数レートに依存しない加重総計数応答推定では、低フラックス較正データを使用したＥＭ法を採用する。当該モデルのパルスパイルアップ補正項は、推定された加重総計数応答関数を使用して、各高フラックスにおいて推定される。較正テーブルはピクセルごとに生成され、スキャンプロトコルに特有のもの（ｋＶｐ、ｍＡ、コリメーション、回転速度など）であることができる。

低フラックス加重計数応答関数の推定では、デフォルトのハードウェア設定よりも低いエネルギーウィンドウでの初期推定を使用して、実際の検出器性能におけるエネルギー閾値の変動に対応できる。

パイルアップモデルのエネルギー「Ｅ」および総計数「Ｎ_tot」ベースの多項式パラメータ化は、理想的な非麻痺型計数モデルに基づいて、詳細な検出器の計数性能を捕捉するように設計される。

パイルアップモデル設計の変形は、エネルギー「Ｅ」、総計数「Ｎ_tot」、および個々のエネルギービン数「Ｎ_b」を多項式のパラメータ化に含めることである。使用されるエネルギービンの数は２～６の間である。

基本の非麻痺型モデルのデッドタイムは、デフォルトのハードウェア設定（ＡＳＩＣ）に従って普遍的に設定するか、低ｍＡから高ｍＡまでの一連の測定を通じてピクセルごとに推定することができる。測定は、対象をスキャンせずに（エアスキャン）、または典型的な対象スキャン中の関連するフラックス範囲をカバーするために、特定のスラブ（例えば５～１５ｃｍの厚さの水）を使用して行うことができる。

各ｋＶｐでの較正スキャンは、個別のボウタイ／フィルタ構成で実行され、対象スキャンで使用される構成ごとに表が生成される。

較正経路長の範囲は、目標とされたスキャン対象のサイズ／形状をカバーするように設計されている。較正経路長のサンプルまたは範囲は、ファンビーム全体の全ての検出器チャネルで同じにすることができる。または、サンプルのサブグループを使用して、異なるファン角度にある異なる検出器チャネルの対象スキャンの経路長範囲を目標にすることができる。較正に使用されるサンプルと結果の表は、イメージングタスク特有にもできる。

較正された検出器応答を使用すると、ビームハードニング補正は、初期推定経路長と、測定されたエアフラックス「Ｎ₀」、対象スキャン計数「Ｎ_tot」、または「Ｎ_tot」および「Ｎ_b」を使用してオンザフライで計算できる。

ビームハードニング補正は、各推定経路長「ｌ」および計数「Ｎ_tot」（または「Ｎ_b」）での各検出器ピクセルについて、または測定されたエアフラックス「Ｎ₀」、「Ｎ_tot」（または「Ｎ_b」)について、事前に計算することもできる。

別の非限定的な実施形態において、反復ビームハードニング補正は、推定された基準物質経路長「ｌ₁」および「ｌ₂」を使用して適用することもできる。基準物質は、最初に未補正の画像においてセグメント化でき、次に、各ビューおよび各チャネルにおける基準物質の経路長がフォワード投影によって推定される。この操作は、ビームハードニング効果が許容レベルに最小化されるまで、複数の反復を経ることができる。

総計数画像に加えて、開示された方法は、適用可能なエネルギー閾値（例えば、管の１５ｋｅＶから最大ｋＶｐ）内の任意のエネルギービン測定に適用することができる。各エネルギービン画像は、異なるビームハードニング補正を使用した同じアプローチを使用して再構成できる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、ビームハードニング補正の精度を向上させることができる。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ フォトンカウンティングＸ線ＣＴ装置
３７ 処理回路

Claims (18)

1. 光子計数検出器（Photon-Counting Detectors：ＰＣＤ）によって収集された計数に基づく計数画像を生成する装置によって実行される方法であって、
   複数のスキャン条件による較正スキャンに基づいて取得された複数の較正パラメータから、被検体をスキャンすることで収集された計数に対応する較正パラメータを取得し、
   取得された較正パラメータに基づいて、前記被検体のスキャンのビームハードニング補正項を算出し、
   前記ビームハードニング補正項を用いて補正した計数画像を生成する、
   ことを含む、ビームハードニング補正方法。
2. 前記ビームハードニング補正項の算出は、投影測定に基づいてサイノグラムから水等価経路長を推定し、各ビューおよび各検出器チャネルについて、前記較正パラメータに基づく第１のビームハードニング補正項を算出することを含む、請求項１に記載のビームハードニング補正方法。
3. 前記ビームハードニング補正項の算出は、未補正の計数画像を生成し、前記未補正の計数画像の基準物質画像への画像セグメンテーションを実行し、前記基準物質画像に対してフォワード投影を実行して経路長を推定し、各ビューおよび各検出器チャネルについて第２のビームハードニング補正項を計算することをさらに含む、請求項２に記載のビームハードニング補正方法。
4. 前記第１のビームハードニング補正項および前記第２のビームハードニング補正項に基づいて、前記補正した計数画像を生成する、請求項３に記載のビームハードニング補正方法。
5. 前記被検体のスキャンにおいて収集された初期未補正サイノグラムの反復ビームハードニング補正を用いて、前記複数の較正パラメータに基づく前記被検体のスキャンにおけるビームハードニング補正項の算出を、前記補正した計数画像の画質が所定の閾値を超えるまで繰り返す、請求項１に記載のビームハードニング補正方法。
6. 前記補正した計数画像の画質を評価し、前記補正した計数画像の品質が事前に定義された基準を満たさない場合に、ビームハードニング補正のために再構成された画像から基準物質の経路長を推定する、請求項５に記載のビームハードニング補正方法。
7. 初期電流強度およびＸ線管の複数の管電圧設定において、空気スキャンおよび異なる物質の複数のスラブを使用するスキャンを含んだ複数の低フラックススキャンを実行して、各エネルギービンについての計数を取得し、
   前記計数に基づいて前記複数の較正パラメータを推定する、ことをさらに含む、請求項１～６のいずれか１つに記載のビームハードニング補正方法。
8. 前記較正パラメータの推定は、
   前記計数に基づいて、エネルギーに依存する第１のパラメータを推定し、
   前記第１のパラメータに基づいて、全てのエネルギービンの総計数に依存する第２のパラメータを推定し、
   前記複数のスラブの各々を使用して、前記初期電流強度以外の異なる電流強度について、および同じ管電圧において、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータを推定するステップを繰り返し、前記異なる電流強度について前記第２のパラメータをそれぞれ取得して、前記推定された第１のパラメータおよび第２のパラメータの表を取得することを含む、請求項７に記載のビームハードニング補正方法。
9. 前記較正パラメータの推定は、
   前記計数に基づいて、エネルギーに依存する第１のパラメータを推定することと、
   前記複数のスラブの各々を使用して、前記初期電流強度以外の異なる電流強度について、および同じ管電圧において、複数の低フラックススキャンを実行するステップを繰り返して、全体の電流強度範囲において、前記第１のパラメータに基づく全てのエネルギービンの総計数に依存する推定された第２のパラメータの普遍的な表を取得することを含む、請求項７に記載のビームハードニング補正方法。
10. 前記第１のパラメータの初期推定は、デフォルトのハードウェア設定よりも低いエネルギーウィンドウに基づく、請求項８に記載のビームハードニング補正方法。
11. 前記較正パラメータの推定は、ピクセルごとに実行される、請求項７～１０のいずれか１つに記載のビームハードニング補正方法。
12. 前記第１のパラメータはビン応答関数に依存する、請求項８～１０のいずれか１つに記載のビームハードニング補正方法。
13. 前記第２のパラメータはパイルアップ補正項に関連する、請求項８又は９に記載のビームハードニング補正方法。
14. 前記第２のパラメータは、全てのエネルギービンの総数および個々のエネルギービン計数に依存する、請求項８又は９に記載のビームハードニング補正方法。
15. 前記複数の管電圧設定におけるスキャンがそれぞれのフィルタ構成で実行され、前記被検体のスキャンで使用される構成ごとに表が生成される、請求項７～１４のいずれか１つに記載のビームハードニング補正方法。
16. 前記初期推定の値は、Ｅ₀－ｘを超える計数の計算に基づき、Ｅ₀は第１のエネルギー閾値であり、５ｋｅＶ＜ｘ＜１０ｋｅＶである、請求項１０に記載のビームハードニング補正方法。
17. 光子計数検出器（Photon-Counting Detectors：ＰＣＤ）によって収集された計数に基づく計数画像を生成するＸ線ＣＴ装置であって、
    複数のスキャン条件による較正スキャンに基づいて取得された複数の較正パラメータから、被検体をスキャンすることで収集された計数に対応する較正パラメータを取得する取得部と、
    取得された較正パラメータに基づいて、前記被検体のスキャンのビームハードニング補正項を算出する算出部と、
    前記ビームハードニング補正項を用いて補正した計数画像を生成する生成部と、
    を備える、Ｘ線ＣＴ装置。
18. 光子計数検出器（Photon-Counting Detectors：ＰＣＤ）を用いた複数のスキャン条件による較正スキャンに基づいて取得された複数の較正パラメータから、前記光子計数検出器を用いて被検体をスキャンすることで収集された計数に対応する較正パラメータを取得する取得機能と、
    取得された較正パラメータに基づいて、前記被検体のスキャンのビームハードニング補正項を算出する算出機能と、
    前記ビームハードニング補正項を用いて補正した計数画像を生成する生成機能と、
    をコンピュータに実行させる、ビームハードニング補正プログラム。

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