JP7042806B2 - スペクトルコンピュータ断層撮影法（ｃｔ）のスペクトル較正 - Google Patents
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Description
本明細書に開示される主題は、非侵襲的画像化に関し、特に、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム画像化の使用に関する。
本明細書に開示される主題は、非侵襲的画像化に関し、特に、放射線画像化システムのスペクトル較正に関する。
医用画像化およびセキュリティスクリーニングの分野において、非侵襲的画像化技術は、利便性およびスピードを含む利点のために重要性を増している。医学的および研究的状況において、皮膚表面下の器官または組織を画像化するために、非侵襲的画像化技術が使用される。同様に、工業的または品質管理（ＱＣ）の状況では、外部検査からは明らかではない場合がある隠れた欠陥について部品または品目を検査するために非侵襲的画像化技術が使用される。セキュリティスクリーニングでは、容器を開けることなく容器の内容物（例えば、パッケージ、バッグ、または荷物）を検査するために、および／またはセキュリティ保護された場所に出入りする個人を審査するために、非侵襲的画像化技術が典型的に使用される。
非侵襲的画像化システムの一例は、Ｘ線源が対象物または被験体（例えば患者、製造された部品、パッケージ、または荷物の一部）に向かって、様々な角度の位置から放射線（例えばＸ線）を放出するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化システムである。放出されたＸ線は、被験体または対象物によって減衰された後、典型的には電子検出器の放射線検出器要素のアレイに衝突し、アレイは検出器上の異なる位置に入射放射線を示す信号を生成する。Ｘ線源および放射線検出器を含むガントリは、対象物の周りを回転してもよく、またはＸ線源および放射線検出器の位置は固定したまま対象物を回転させてもよい。検出器に到達する放射線の強度は、典型的には、Ｘ線管から放出されたＸ線スペクトル、ならびにスキャンされた被験体または対象物を通るＸ線の減衰および吸収に依存する。検出器で生成された信号は、被験体または対象物の内部構造の画像および／または立体表現を生成するために処理される。
本明細書では、ＣＴ画像化システムのＸ線検出器アレイを用いて１つまたは複数の較正スキャンを実行することを含む方法が記載され、Ｘ線検出器アレイは、個々の検出器要素を含み、１つまたは複数の較正スキャンは、Ｘ線検出器アレイの第１から第Ｎの要素の各要素に対して、１つまたは複数の較正測定値を取得することと、各要素に対して１つまたは複数の較正測定値を使用して、第１から第Ｎの要素の各要素に対してのスペクトル応答モデルを更新することとを含む。
別の態様では、ＣＴ画像化システムは、Ｘ線検出器アレイの要素のための更新されたスペクトル応答モデルを使用して、例えば物質分解（ＭＤ）画像化を含む、画像化を実行することができる。スペクトル応答モデルは、Ｘ線検出器アレイの異なる要素が異なるスペクトル応答モデルを有するように、較正プロセスを使用して更新することができる。
本発明のこれらの、ならびに他の特徴、態様および利点は、添付の図面を参照しつつ以下の詳細な説明を読めば、よりよく理解されよう。添付の図面では、図面の全体にわたって、類似する符号は類似する部分を表す。
本明細書では、ＣＴ画像化システムのＸ線検出器アレイを用いて１つまたは複数の較正スキャンを実行することを含む方法が記載され、１つまたは複数の較正スキャンは、第１から第Ｎの要素の各要素に対して、１つまたは複数の較正測定値を取得することと、各要素に対して１つまたは複数の較正測定値を使用して、第１から第Ｎの要素の各要素に対してのスペクトル応答モデルを更新することとを含む。
図１および図２を参照すると、例示的なコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化システム１０がガントリ１２を含むものとして示されている。ガントリ１２は、ガントリ１２の反対側の検出器アセンブリ１５に向かってＸ線ビーム１６を投影するＸ線源１４を有する。検出器アセンブリ１５は、複数の要素２０を有するＸ線検出器アレイ１８と、データ取得システム（ＤＡＳ）３２とを含むことができる。検出器アセンブリ１５はまた、コリメータ（図示せず）を含み得る。複数の要素２０は、ＣＴ画像化システム１０の開口部４８内に配置された医療患者を通過する投影Ｘ線を検出し、ＤＡＳ３２は、後続の処理のために測定データをデジタル信号に変換する。
ＣＴ画像化システム１０の各要素２０は、衝突するＸ線ビームの強度を表し、したがって、ビームが患者、対象物、または図１に示すようにスペクトル較正ファントム２２を通過するときの減衰ビームを表すアナログ電気信号を生成することができる。Ｘ線投影データを取得するためのスキャン中、ガントリ１２およびガントリに取り付けられた構成要素は、回転中心２４の周りを回転する。本明細書の実施形態は、製造公差により、変化するエネルギーレベルのＸ線に曝されると、異なる要素２０が異なるように応答することができることを認識する。Ｘ線検出器アレイ１８の不均一性は、画像化されている対象物の真の特性を誤って表す画像化「アーチファクト」をもたらす可能性がある。一実施形態では、Ｘ線検出器アレイ１８は、テルル化カドミウム亜鉛（ＣＺＴ）検出器アレイとすることができる。一実施形態では、Ｘ線検出器アレイ１８はテルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）検出器アレイとすることができる。本明細書の実施形態は、記載のタイプを含む様々なタイプのＸ線検出器アレイ１８が不均一性を含み得ることを認識する。
ガントリ１２の回転およびＸ線源１４の動作は、ＣＴ画像化システム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６は、Ｘ線源１４に電力およびタイミング信号を供給するＸ線コントローラ２８と、ガントリ１２の回転速度および位置を制御するガントリモータコントローラ３０とを含むことができる。画像再構成装置３４は、ＤＡＳ３２からサンプリングされデジタル化されたＸ線データを受け取り、高速再構成を実行する。高速再構成は、本明細書に記載の物質分解（ＭＤ）プロセスによるマルチエネルギー投影データの使用を含むことができる。
再構成画像はコンピュータ３６への入力として利用することができ、コンピュータは画像を大容量記憶装置３８に格納することができる。コンピュータ３６はまた、ＤＡＳ３２からのデータを大容量記憶装置３８に格納することもできる。コンピュータ３６はまた、コンソール４０を介してオペレータからコマンドおよびスキャンパラメータを受け取る。関連するディスプレイ４２によって、オペレータは、コンピュータ３６からの再構成画像および他のデータを見ることが可能になる。オペレータが供給したコマンドおよびパラメータは、制御信号および情報をＤＡＳ３２、Ｘ線コントローラ２８、およびガントリモータコントローラ３０に提供するためにコンピュータ３６によって使用される。さらに、コンピュータ３６は、テーブルモータコントローラ４４を制御して、画像化手順（例えば、患者またはスペクトル較正ファントム２２のスキャン）を受けている患者または対象物をガントリ１２内に位置決めするように電動テーブル４６を制御することができる。具体的には、テーブル４６は、ガントリ開口部４８を通じて被験体または他の対象物の一部を移動させる。
図３の流れ図を参照すると、ＣＴ画像化システム１０のＸ線検出器アレイ１８を用いてブロック１１２で１つまたは複数の較正スキャンを実行して、ブロック１１２で得られた第１から第Ｎの要素の各要素に対して１つまたは複数の較正測定値を得ること、ブロック１１６で、各要素に対して１つまたは複数の較正測定値を用いて、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素のそれぞれについてのスペクトル応答モデルを更新することとを含む方法１００が示される。
一態様では、ＣＴ画像化システム１０は、１つまたは複数のスペクトル応答モデルを使用して、ＣＴ画像化システム１０内に配置された対象物に対して物質分解（ＭＤ）を実行するように構成でき、１つまたは複数のスペクトル応答モデルは各要素に対してスペクトル応答を特徴付ける。一実施形態では、較正プロセスを実行して、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素に対するスペクトル応答モデルを更新することができる。本明細書に記載の較正プロセスの結果として、Ｘ線検出器アレイ１８の異なる要素は、較正プロセスを通して提供される異なる更新されたスペクトル応答モデルを有することができる。本明細書の方法は、Ｘ線検出器アレイ１８の要素の不均一性に対処する処理技術によって、被験体のより正確な表現をもたらすことができる。
図３の流れ図を参照して説明した方法１００をさらに参照すると、方法１００は、ブロック１１２の前に、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素の各々に対する初期スペクトル応答モデルを確立することを含み得る。
要素に対する例示的なスペクトル応答モデル２００を図４Ａおよび図４Ｂに示す。スペクトル応答モデル２００は、幾つかの仮説の狭帯域照明エネルギーレベル（狭帯域エネルギーレベルは理想的には単一のエネルギーレベルに対応する）の各々について、要素の予想スペクトル応答、例えば、照明エネルギーレベルに対するスペクトル応答プロファイル２０１、第２照明エネルギーレベルに対する第２スペクトル応答プロファイル２０２、第３照明エネルギーレベルに対する第３スペクトル応答プロファイル２０３、第４照明エネルギーレベルに対する第４スペクトル応答プロファイル２０４、第５照明エネルギーレベルに対する第５スペクトル応答プロファイル２０５、第６照明エネルギーレベルに対する第６スペクトル応答プロファイル２０６などを含むことができる。スペクトル応答モデルを確立することは、検出器サイズ、検出器ピッチ、検出器のセンサ物質の厚さ、関連する電子機器の整形時間、およびセンサにかかる印加電圧などの検出器設計の特徴に基づいて、スペクトル応答モデルを確立することを含み得る。
一実施形態では、モンテカルロシミュレーションは、初期スペクトル応答モデルを確立するために実行することができる。モンテカルロシミュレーションへの入力には、入射Ｘ線フォトンのエネルギー、センサ材料（Ｘ線吸収効率、電荷輸送寿命、移動度を含む）、センサの厚さ、相互作用するＸ線フォトンによって生成された電子雲のサイズ、センサにかかる電圧、検出器要素のサイズ、隣接要素間の距離、および検出器内のノイズレベルを含めることができる。初期スペクトル応答モデルを確立することは、モンテカルロシミュレーションの使用に加えて、またはその代わりに、プロセスの使用を含むことができ、例えば、解析モデルの使用またはシンクロトロン源による測定の使用のうちの１つまたは複数を含むことができる。図４Ａおよび図４Ｂの表現では、スペクトル応答モデルは、異なるエネルギーレベルに対する６つの個別のスペクトル応答プロファイルを含むものとして表されている。しかしながら、当業者は、スペクトル応答モデルが、連続したエネルギーレベルに対するスペクトル応答プロファイルを表す関数を使用して確立され得ることを認識するであろう。スペクトル応答モデルのための分解能またはサンプリングは、例えば利用可能な処理リソースおよび／または処理時間要件に基づいて選択することができる。
スペクトル応答モデルを確立することは、スペクトル応答モデルに対する調整パラメータを確立することを含み得る。一態様では、スペクトル応答モデルは、調整パラメータに関して表現することができる。例えば、各スペクトル応答プロファイル２０１～２０６は、ガウスプロファイル成分（右側）およびテールプロファイル成分（左側）を含むと見なすことができる。テール成分は、隣接要素からの電荷共有およびセンサ物質から隣接要素への蛍光Ｘ線の漏出に起因し得る。ガウスプロファイル部分は、１つまたは複数の調整パラメータ、例えば平均値（ピーク位置）および標準偏差（幅に関連）に関して表現することができる。スペクトル応答プロファイルのテール部分は、１つまたは複数の調整パラメータ、例えば、線形タンジェント値に関して表現することができる。スペクトル応答モデルの調整パラメータは、本明細書に記載されるように較正プロセスの実行を用いて調整することができる。
方法１００をさらに参照して、ブロック１１２に関するさらなる詳細（１つまたは複数の較正スキャンを実行すること）を次に説明する。ブロック１１２における１つまたは複数のスキャンの実行は、図５に概略的に示されるように、ＣＴ画像化システム１０内に配置されている較正ファントム２２を用いる１つまたは複数のスキャンの実行を含み得る。一実施形態では、１つまたは複数の較正スキャンを実行することは、スキャン視野（ＦＯＶ）内の中心位置および複数のオフセット位置で較正ファントム２２を使用することを含むことができる。一実施形態では、１つまたは複数の較正スキャンを実行することは、２つ以上の較正ファントム２２を使用することを含むことができる。
ブロック１１２における１つまたは複数の較正スキャンの実行は、単一の較正ファントム２２を用いた単一のスキャンの実行を含み得る。較正スキャン中に、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素に対して較正出力測定信号を得ることができる。較正ファントム２２は、例えば、水および／またはヨウ素を含み得る。
別の実施形態における１つまたは複数の較正スキャン（ブロック１１２）の実行は、図６の流れ図を参照してさらに詳細に説明される。ブロック１１２１において、中心位置に配置された第１較正ファントム（例えば水を含む）を用いて第１較正スキャンを実行することができる。ブロック１１２２において、１つまたは複数のオフセット位置に配置された第１較正ファントム（例えば水を含む）を用いて、少なくとも１つの第２較正スキャンを実行することができる。ブロック１１２３において、中心位置に配置された第２較正ファントム（例えば、ヨウ素を含む）を用いて、第１較正スキャンを実行することができる。ブロック１１２４において、１つまたは複数のオフセット位置に配置された第２較正ファントム（例えば、ヨウ素を含む）を用いて、少なくとも１つの第２較正スキャンを実行することができる。図６の流れ図で参照される各較正スキャンの間に、第１から第Ｎの要素の各要素に対する１つまたは複数の較正測定値は、Ｘ線検出器アレイ１８の読み取りによってＸ線検出器アレイ１８から得ることができる。各較正スキャンについて、ガントリ１２の回転によってスキャン角度を複数回変えることができる。ヨウ素を含む較正ファントムが記載されている本明細書中の例では、ヨウ素は、高い原子番号、例えば、原子番号２０以上を有する別の物質と置換することができる。一般に、１つまたは複数の物質を含む１つまたは複数のファントムをスキャン視野内の１つまたは複数の位置に配置して、本明細書に開示の処理方法を利用するために必要な較正測定値を取得することができる。
方法１００をさらに参照すると、ブロック１１６で方法１００は、Ｘ線検出器アレイ１８の各要素に対してスペクトル応答モデルを更新することができる。再び図４Ａを参照すると、更新されたスペクトル応答モデルが概略的に示されている。図４Ａを参照すると、初期スペクトル応答モデルは一セットのスペクトル応答プロファイル２０１～２０６を含むことができる。図４Ａに示されるようなスペクトル応答モデル２００の各エネルギーレベルについて、スペクトル応答モデルは、一実施形態において異なる照明エネルギーレベルでのスペクトル応答プロファイルの例示的更新を示すスペクトル応答プロファイル３０１～３０６によって示されるように、更新され得る。図４Ｂは、ブロック１１６で更新することができる他の要素に対するスペクトル応答モデルを示す。図４Ｂを参照すると、Ｘ線検出器アレイ１８の他の要素は、更新されたスペクトル応答プロファイル４０１～４０６によって示されるように、他の要素に対するスペクトルモデルとは異なるように更新されたスペクトルモデルを有することができる。
一実施形態におけるブロック１１６における更新の態様は、以下のようにさらに説明される。本明細書の実施形態は、要素に対するスペクトル応答モデルが完全に確立される場合、特定のスキャン条件下でのＸ線検出器アレイ１８の出力が正確に知られることになる（較正測定の予測値）ことを認識する。しかしながら、製造およびシステムセットアップ公差のために、要素の実際の較正測定値は予測値から外れることがある。本明細書の実施形態は、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素に対するスペクトル応答モデルを更新するように動作し、その結果、スペクトル応答モデルが各要素の機能をより正確に表し、要素間の機能的側面における不均一性を特徴付ける。ブロック１１６でスペクトル応答モデルを更新することは、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素の各々について、１つまたは複数のスキャンについて一連のスキャン角度から取得したデータから、出力較正スペクトル応答モデルを繰り返し更新することを含み得る。最新の更新された較正スペクトル応答モデルを、ブロック１１６に続く画像化の実行のために使用することができる。
一実施形態では、ＣＴ画像化システム１０は、Ｘ線検出器アレイ１８の要素に対する更新されたスペクトル応答モデルを決定するためにフォワードモデルプロセスを使用することができる。フォワードモデルプロセスでは、較正測定値の予測値と実際の較正測定値の両方を使用できる。スペクトル応答モデルを更新するためのフォワードモデル手順の態様は、図７の流れ図を参照して説明される。
ブロック７０２、７０６、および７１０を参照すると、システム１０は、スペクトル応答モデルの調整パラメータを確立し、システムのフォワードモデルにおいてスキャン環境パラメータを利用することによって、現在のスキャン条件下で或る要素に対する較正測定値の予測値を決定できる。ブロック７１４を参照すると、システム１０は、例えばブロック１１２に従って、或る要素に対する較正測定値を取得することができる。
ブロック７２０において、システム１０は、予測された較正測定値と実際の較正測定値とを比較し、決定ブロック７２６において、システム１０は、ブロック７１４における出力として、現在の要素に対する較正測定値の予測値が実際の較正測定値と一致するか否かを判定し得る。システム１０の場合、ブロック７２６で一致があると判定すると、システム１０は少なくとも１つの一致基準を適用することができる。一実施形態における一致基準によれば、較正測定値の予測値は実際の較正測定値と同一である必要はないが、例えば実際の較正測定値と統計的に類似していてもよい。ブロック７２６でシステム１０が較正測定値の予測値と実際の較正測定値との間に一致があると判定した場合、ブロック７３０でシステム１０は現在の要素に対する更新された較正スペクトル応答モデルとして、一致をもたらすスペクトル応答モデルを選択できる。そうでなければ、ブロック７２８でスペクトル応答モデルの調整パラメータを調整することができ、ブロック７０２で、確立されたパラメータは、ブロック７２８で調整された調整パラメータに基づくことができ、プロセスフローは、一致基準が満たされるまで繰り返すことができる。
予測要素信号値を出力するためのブロック７０２、７０６、および７１０の態様について、さらに説明する。ブロック７０２において、システム１０は、或る要素、例えばＸ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素の或る要素のスペクトル応答モデルのためのフォワードモデル調整パラメータを確立することができる。フォワードモデル調整パラメータは、図４Ａおよび図４Ｂを参照して説明したスペクトル応答モデル調整パラメータ、例えばスペクトル応答プロファイルのガウス部分をモデル化するための１つまたは複数の調整パラメータと、スペクトル応答プロファイルのテール部分をモデル化するための１つまたは複数の調整パラメータ、に従って選択することができる。ブロック７０６で、システム１０は、較正ファントム２２をモデル化するためのパラメータおよびＸ線源１４の動作パラメータ（動作管電圧および動作管電流）などの現在のスキャン環境をモデル化するための可変パラメータを確立することができる。パラメータは、ファントム２２の物質と較正ファントム２２のスキャン視野内のオフセットの両方をモデル化することができる。ブロック７１０において、システム１０は、較正測定値のための予測出力値を決定するために、シミュレーション（フォワードモデル）を実行することができる。シミュレーションは、スペクトル応答モデル（ブロック７０２）と環境モデル（ブロック７０６）との畳み込みの実行を含むことができる。ブロック７２０で、システム１０は、較正測定値の予測値を実際の較正測定値と比較することができる。ブロック７０２でシステム１０によって確立されたスペクトル応答モデルは、図７の流れ図のフォワードモデル手順が、システム１０の初期較正中に或る要素に対して初めて実行される場合の、初期スペクトル応答モデルであり得る。そうでなければ、スペクトル応答モデルは、調整されたスペクトル応答モデル調整パラメータ、例えば本明細書に記載されているように更新または調整された調整パラメータ、を有するスペクトル応答モデルとすることができる。
ブロック７２６でシステム１０が較正測定値の予測値と実際の較正測定値との間に一致があると判定した場合、ブロック７３０でシステム１０は或る要素に対する更新されたスペクトル応答モデルとして、一致をもたらすスペクトル応答モデルを選択できる。スペクトル応答モデルを選択するために、ブロック７２６で決定された一致をもたらし、かつ一致するスペクトル応答モデルを定義するスペクトル応答モデル調整パラメータにフラグを付けることができる。ブロック７３０でスペクトル応答モデルが選択される場合、システム１０は進行し、別の要素に対して、例えば、較正によって必要とされ得るような現在のスキャンの一連のスキャン角度について、次のスキャンの一連のスキャン角度について、図７の流れ図の手順を再度実行することができる。或る要素に対するスペクトル応答モデルは、較正、例えば、１つまたは複数の較正ファントム２２の全ての較正ファントムに対する較正、ならびに１つまたは複数の較正ファントムの中心および１つまたは複数のオフセット位置に対する較正に必要とされるように、各スキャンの一連のスキャン角度に対して繰り返し更新することができる。図７の流れ図を参照して示されているフォワードモデル手順は、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素のそれぞれに対して繰り返すことができる。
ブロック７２６でシステム１０が較正測定値の予測値と実際の較正測定値との間に一致がないと判定した場合、システム１０はブロック７２８でスペクトル応答モデルのスペクトル応答モデル調整パラメータを新しい値に調整し、ブロック７０２において、調整値に基づいてスペクトル応答モデル調整パラメータを確立することができる。システム１０は、ブロック７２８において、分析（例えば最小二乗フィッティング）および／または反復（例えば最大尤度）方法を用いて、フォワードモデルを用いたシミュレートデータが測定データに類似するまでスペクトル応答モデル調整パラメータを調整することができる。
ブロック１１２で参照される１つまたは複数の較正スキャンは、２つ以上の較正スキャンを含むことができ、各較正スキャンは複数のスキャン角度でのスキャンを含むことができる。単一の較正スキャンを有する較正プロセスの実行において、或る要素に対する較正スペクトル応答モデルは、単一のスキャンの一連のスキャン角度に対して更新され得る。複数の較正スキャンを有する較正プロセス（例えば、複数の較正ファントム２２および／または較正ファントム２２の複数の位置を使用する）の実行において、或る要素に対するスペクトル応答モデルは、別個にまたはまとめて、スキャンの集合の各スキャンに対する一連のスキャン角度に対して更新され得る。図７に関連して説明した方法は、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素の各々に対して実行することができる。第１から第Ｎの要素は、Ｘ線検出器アレイ１８の全ての要素、要素の隣接するセットを含むＸ線検出器アレイ１８の要素のサブセット、要素の隣接しないセット、隣接するおよび隣接しない要素を有する要素のセット、またはＸ線検出器アレイ１８の要素のランダムサンプリングを指すことができる。
一実施形態（図３）においてブロック１１６で第１から第Ｎの要素のセットに対するスペクトル応答モデルを更新するために、システム１０は、Ｘ線検出器アレイ１８のそれぞれの要素に対してスペクトル応答モデルを繰り返し更新することができる。本明細書に記載されているように、システム１０は、それぞれの要素に対してスペクトル応答モデルを更新するために、それぞれの要素の較正測定信号を使用することができる。
図３の流れ図に示される方法１００をさらに参照すると、方法１００はブロック１１６の後に、ヒトの被験体などの対象物の画像化を実行することを含むことができる。画像化を実行することは、ブロック１１６で更新されるように、第１から第Ｎの要素のそれぞれの要素に対して、スペクトル応答モデルを使用して物質分解（ＭＤ）を実行することを含むことができる。ＣＴ画像化性能を向上させるために、システム１０によってＭＤを実行することができる。システム１０を起動してＣＴスキャンを実行することができ、それに応じて画像化システム１０は、決定されたＭＤ情報を使用してＣＴスキャン画像を出力することができる。一実施形態では、システム１０はＭＤ情報を基底物質投影、例えば水およびヨウ素投影の形で出力することができ、これは、画像再構成装置３４が画像再構成を実行するために使用することができる。一実施形態では、画像化の実行は、ＭＤの実行および／または画像再構成の実行を含むことができる。
物質分解（ＭＤ）を実行するために使用できる関数の一例は以下の通りである。
減衰係数
物質面積密度の定義である物質密度積分を指す。
図７の流れ図および式１～６のプロセスを包含する物質分解を実行するための方法は、図８の流れ図を参照して説明される。図８の流れ図を参照してブロック８０２において、システム１０はＣＴスキャンから各検出器要素に対する測定信号を出力することができる。例えばＣＴスキャンの実行中に、人体をＣＴ画像化システム１０内に配置することができる。ブロック８０６で、システム１０は、ブロック８０２で出力された各検出器要素に対する測定信号と、ブロック８１４でＭＤ情報を出力するためのブロック８１０でのスペクトル応答モデル、例えば基底物質分布の面積密度推定とを使用して、ＭＤ処理を実行することができる。ブロック８１０を参照すると、スペクトル応答モデルをＭＤ処理ブロック８０６に入力することができる。ブロック８１０で参照されるスペクトル応答モデルは、要素毎のスペクトル応答モデルとすることができ、これはスペクトル応答モデルを要素間で区別することができることを意味する。要素毎のスペクトル応答モデルは、図７の流れ図に関連して説明したように更新することができる。したがって、ブロック１１２およびブロック１１６で参照された較正プロセスに従って更新されるスペクトル応答モデルは、要素間で区別することができる。一実施形態では、ＭＤプロセスで使用される或る要素に対する更新されたスペクトル応答モデルは、或る要素に対する最新の更新されたスペクトル応答モデル、例えば、図３、図６、および図７の流れ図を参照した一実施形態に記載された較正プロセスの終わりに更新された更新されたスペクトル応答モデルであり得る。
図４Ａを参照すると、初期スペクトル応答モデルは一セットのスペクトル応答プロファイル２０１～２０６を含むことができ、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素の任意の要素は、図４Ａに示すように、スペクトル応答プロファイル３０１～３０６の更新されたセットとしてのスペクトル応答プロファイル２０１～２０６を有する初期スペクトル応答モデルから更新することができる。図４Ｂを参照すると、初期スペクトル応答モデルは一セットのスペクトル応答プロファイル２０１～２０６を含むことができ、Ｘ線検出器アレイ１８の第１から第Ｎの要素の第２の任意の要素は、図４Ｂに示すように、スペクトル応答プロファイル４０１～４０６の更新されたセットとしてのプロファイル２０１～２０６を有する初期スペクトル応答モデルから、例えば、図３、図６、および図７の流れ図を参照して説明した較正プロセスを使用して、更新することができる。図４Ａおよび図４Ｂを比較すると、製造公差および材料特性のために、異なる要素が異なる不均一な特性を有する可能性があるという事実を補償することができる正確な画像化を可能にするために、更新されたスペクトル応答モデル２００を要素間で区別することができ、これらの特性により、要素は放射エネルギーに異なる反応をする。
物質分解（ＭＤ）を実行するための代替方法を図９の流れ図を参照して説明する。ブロック９０２で、システム１０はＣＴスキャンから各検出器要素に対する測定信号を出力することができる。被験体、例えば人体は、ＣＴスキャンの実行中にＣＴ画像化システム１０内に配置することができる。ブロック９０６で、システム１０は、前の較正プロセス中に決定された補正値を使用して、各検出器要素の測定値を補正することができる。ブロック９１０において、各検出器要素に対する補正された測定値は、ブロック９１０によって示されるＭＤプロセスへの入力として使用され得る。ブロック９１０によって示されるＭＤプロセスへの入力はまた、ブロック９１４によって示されるようにスペクトル応答モデルであり得る。ＭＤ情報は、例えば基底物質密度投影の形で、ブロック９１８、例えば基底物質分布の面積密度推定を使用して出力することができる。ブロック９１４に示されるスペクトル応答モデルは、Ｘ線検出器アレイ１８の要素間で区別されないグローバル要素スペクトル応答モデルとすることができる。
本明細書の実施形態は、要素間で区別される検出器要素のスペクトル応答モデルを提供し、その結果、要素間の物理的特性の差を考慮し補正することができることによって大きな利益が得られることを認識する。異なる要素の異なるモデル化は、より正確に、より高い信号対雑音比、および／またはより高解像度の画像化を提供することができる。ＣＴ画像化の文脈で説明したが、本明細書の実施形態は任意のＸ線検出器、例えば、放射線画像化用のＸ線検出器に適用することができる。
本発明の技術的効果は、スキャンされる較正ファントムを用いたＣＴシステムのスペクトル較正を含み得る。他の技術的効果には、較正測定値を使用してスペクトル応答モデルを更新することが含まれる。他の技術的効果は、較正プロセスにおける或る較正ファントムの使用を含み得る。他の技術的効果は、検出器要素に対するスペクトル応答モデルを提供するための方法の使用を含むことができ、第１および第２の異なる要素は、要素の不均一性を補償するために異なってモデル化される。
本明細書は、最良の形態を含む実施例を使用して本発明を開示し、また、任意の装置またはシステムの製造および使用と、取り入れた任意の方法の実行とを含む本発明の実施が、当業者に可能となるようにしている。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、かつ当業者が想到する他の実施例を含むことができる。そのような他の例は、それらが特許請求の範囲の文言から相違し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から実質的には相違しない同等の構造要素を含む場合、特許請求の範囲の技術的範囲に包含される。
１０ ＣＴ画像化システム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１５ 検出器アセンブリ
１６ Ｘ線ビーム
１８ Ｘ線検出器アレイ
２０ 要素
２２ スペクトル較正ファントム
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線コントローラ
３０ ガントリモータコントローラ
３４ 画像再構成装置
３６ コンピュータ
３８ 大容量記憶装置
４０ コンソール
４２ ディスプレイ
４４ テーブルモータコントローラ
４６ 電動テーブル
４８ ガントリ開口部
１００ 方法
１１２ ブロック
１１６ ブロック
２００ スペクトル応答モデル
２０１ スペクトル応答プロファイル
２０２ 第２スペクトル応答プロファイル
２０３ 第３スペクトル応答プロファイル
２０４ 第４スペクトル応答プロファイル
２０５ 第５スペクトル応答プロファイル
２０６ 第６スペクトル応答プロファイル
３０１～３０６ スペクトル応答プロファイル
４０１～４０６ スペクトル応答プロファイル
７０２ ブロック
７０６ ブロック
７１０ ブロック
７１４ ブロック
７２０ ブロック
７２６ 決定ブロック
７２８ ブロック
７３０ ブロック
８０２ ブロック
８０６ ＭＤ処理ブロック
８１０ ブロック
８１４ ブロック
９０２ ブロック
９０６ ブロック
９１０ ブロック
９１４ ブロック
９１８ ブロック
１１２１ ブロック
１１２２ ブロック
１１２３ ブロック
１１２４ ブロック
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１５ 検出器アセンブリ
１６ Ｘ線ビーム
１８ Ｘ線検出器アレイ
２０ 要素
２２ スペクトル較正ファントム
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線コントローラ
３０ ガントリモータコントローラ
３４ 画像再構成装置
３６ コンピュータ
３８ 大容量記憶装置
４０ コンソール
４２ ディスプレイ
４４ テーブルモータコントローラ
４６ 電動テーブル
４８ ガントリ開口部
１００ 方法
１１２ ブロック
１１６ ブロック
２００ スペクトル応答モデル
２０１ スペクトル応答プロファイル
２０２ 第２スペクトル応答プロファイル
２０３ 第３スペクトル応答プロファイル
２０４ 第４スペクトル応答プロファイル
２０５ 第５スペクトル応答プロファイル
２０６ 第６スペクトル応答プロファイル
３０１～３０６ スペクトル応答プロファイル
４０１～４０６ スペクトル応答プロファイル
７０２ ブロック
７０６ ブロック
７１０ ブロック
７１４ ブロック
７２０ ブロック
７２６ 決定ブロック
７２８ ブロック
７３０ ブロック
８０２ ブロック
８０６ ＭＤ処理ブロック
８１０ ブロック
８１４ ブロック
９０２ ブロック
９０６ ブロック
９１０ ブロック
９１４ ブロック
９１８ ブロック
１１２１ ブロック
１１２２ ブロック
１１２３ ブロック
１１２４ ブロック
Claims (17)
- （ａ）ＣＴ画像化システム（１０）のＸ線検出器アレイ（１８）を用いて１つまたは複数の較正スキャンを実行することであって、前記１つまたは複数の較正スキャンが、前記Ｘ線検出器アレイ（１８）の第１から第Ｎの要素（２０）の各要素に対して、１つまたは複数の較正測定値を取得することを含み、前記１つまたは複数の較正スキャンを実行することが、第１位置に配置された較正ファントム（２２）を使用して第１の較正スキャンを実行することと、前記第１位置からオフセットした較正ファントム（２２）を使用して第２の較正スキャンを実行することとを含む、前記１つまたは複数の較正スキャンを実行することと、
（ｂ）第１から第Ｎの要素（２０）の前記各要素に対して前記１つまたは複数の較正測定値を使用して、ＣＴ画像化システム（１０）のＸ線検出器アレイ（１８）の前記第１から第Ｎの要素（２０）の各要素に対してスペクトル応答モデルを更新し、前記更新は前記第１から第Ｎの要素（２０）の各要素に対して更新されたスペクトル応答モデルをもたらし、前記ＣＴ画像化システム（１０）は、画像化の実行のために第１から第Ｎの要素（２０）の各要素に対して前記更新されたスペクトル応答モデルを使用するように構成されることと
を含む、方法（１００）。 - 前記スペクトル応答モデルの初期モデルを確立することは、モンテカルロシミュレーション、解析モデル、およびシンクロトロン源を用いた測定からなる群から選択される１つまたは複数の使用を含む、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記第１から第Ｎの要素（２０）のうちの或る要素に対する前記スペクトル応答モデルは、狭帯域源による照明下での前記或る要素のスペクトル応答を特徴付ける、請求項１に記載の方法（１００）。
- 画像化の前記実行が物質分解の実行を含む、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記第１から第Ｎの要素（２０）の各々に対する前記スペクトル応答モデルは、検出器要素の１つまたは複数の物理的特徴に応じて確立される、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記較正ファントム（２２）が、原子番号２０以上を有する物質を含む、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記第１の較正スキャンでは、複数の物質の第１セットを含む１つ又は複数の較正ファントムが使用され、
前記第２の較正スキャンでは、前記１つまたは複数の較正ファントムが使用される、請求項１に記載の方法（１００）。 - 前記１つまたは複数の較正スキャンを実行することが、複数の物質の第２セットを含む１つ又は複数の較正ファントムを使用して第１の他の較正スキャンを実行することと、前記複数の物質の第２セットを含む前記１つ又は複数の較正ファントムを使用して第２の他の較正スキャンを実行することとを含む、請求項７に記載の方法（１００）。
- 前記方法が、前記１つまたは複数の較正スキャンを実行し、繰り返し更新して、スペクトルの不均一性を補償することとを含む、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記更新は、較正測定値に対する予測値が実際の較正測定値と比較されるフォワードモデルプロセスを用いることを含む、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記更新は、或る要素に対する較正測定値の予測値が実際の較正測定値と比較されるフォワードモデルプロセスを用いることを含み、類似性をもたらすスペクトル応答モデルが、前記或る要素に対して出力スペクトル応答モデルとして選択される、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記更新は、或る要素に対する較正測定値に対する予測値が実際の較正測定値と比較されるフォワードモデルプロセスを採用することを含み、類似をもたらすスペクトル応答モデルが、前記或る要素に対する更新されたスペクトル応答モデルとして選択され、前記或る要素に対する最新の更新されたスペクトル応答モデルが画像化の実行において使用される、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記第１から第Ｎの要素（２０）のうちの或る要素に対して、スペクトル応答モデルについての１つまたは複数の調整パラメータを確立することを含む、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記１つまたは複数の調整パラメータが、スペクトル応答プロファイルのガウス部分をモデル化するための１つまたは複数の調整パラメータと、スペクトル応答プロファイルのテール部分をモデル化するための１つまたは複数の調整パラメータとを含む、請求項１３に記載の方法（１００）。
- 前記第１から第Ｎの要素（２０）のそれぞれの要素毎にスペクトル応答モデルを前記更新することは、前記第１から第Ｎの要素（２０）の各要素に対する前記スペクトル応答モデルを繰り返し更新することを含む、請求項１に記載の方法（１００）。
- 前記第１から第Ｎの要素（２０）の各要素に対する前記更新されたスペクトル応答モデルは、較正プロセスの終了時に最も新しく更新された最新の更新されたスペクトル応答モデルである、請求項１５に記載の方法（１００）。
- ＣＴ画像化システム（１０）であって、
Ｘ線検出器アレイ（１８）を含み、
前記ＣＴ画像化システム（１０）は、前記Ｘ線検出器アレイ（１８）から１つまたは複数の較正スキャンを実行し、前記Ｘ線検出器アレイ（１８）の第１から第Ｎの要素（２０）の各要素に対して更新されたスペクトル応答モデルを生成するように動作し、前記１つまたは複数の較正スキャンを実行することが、第１位置に配置された較正ファントム（２２）を使用して第１の較正スキャンを実行することと、前記第１位置からオフセットした較正ファントム（２２）を使用して第２の較正スキャンを実行することとを含み、
前記ＣＴ画像化システム（１０）は、画像化の実行のために前記それぞれの第１から第Ｎの要素（２０）の各々に対して前記更新されたスペクトル応答モデルを使用するように動作可能であり、前記スペクトル応答モデルは前記第１から第Ｎの要素（２０）の要素間で区別される、ＣＴ画像化システム（１０）。
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