KR102266123B1 - 광자계수 멀티 빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 x선 영상화 - Google Patents
광자계수 멀티 빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 x선 영상화 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102266123B1 KR102266123B1 KR1020177015567A KR20177015567A KR102266123B1 KR 102266123 B1 KR102266123 B1 KR 102266123B1 KR 1020177015567 A KR1020177015567 A KR 1020177015567A KR 20177015567 A KR20177015567 A KR 20177015567A KR 102266123 B1 KR102266123 B1 KR 102266123B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- spectrum
- ray
- pulse height
- measured
- energy
- Prior art date
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 129
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 109
- 238000002083 X-ray spectrum Methods 0.000 claims description 51
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 35
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 24
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 14
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 12
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 239000000463 material Substances 0.000 description 14
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 12
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 11
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 11
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 6
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 5
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 238000005316 response function Methods 0.000 description 3
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 2
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 2
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 231100000987 absorbed dose Toxicity 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000010339 medical test Methods 0.000 description 1
- MYWUZJCMWCOHBA-VIFPVBQESA-N methamphetamine Chemical compound CN[C@@H](C)CC1=CC=CC=C1 MYWUZJCMWCOHBA-VIFPVBQESA-N 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000009659 non-destructive testing Methods 0.000 description 1
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 1
- 229910052704 radon Inorganic materials 0.000 description 1
- SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N radon atom Chemical compound [Rn] SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000008672 reprogramming Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000003892 spreading Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000005469 synchrotron radiation Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N tungsten Chemical compound [W] WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010937 tungsten Substances 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003936 working memory Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/42—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/42—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/4208—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector
- A61B6/4241—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector using energy resolving detectors, e.g. photon counting
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/482—Diagnostic techniques involving multiple energy imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
- A61B6/582—Calibration
- A61B6/583—Calibration using calibration phantoms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
- A61B6/582—Calibration
- A61B6/585—Calibration of detector units
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
- G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
- G01N23/06—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption
- G01N23/083—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption the radiation being X-rays
- G01N23/087—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption the radiation being X-rays using polyenergetic X-rays
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/17—Circuit arrangements not adapted to a particular type of detector
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/17—Circuit arrangements not adapted to a particular type of detector
- G01T1/171—Compensation of dead-time counting losses
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/24—Measuring radiation intensity with semiconductor detectors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/24—Measuring radiation intensity with semiconductor detectors
- G01T1/247—Detector read-out circuitry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T7/00—Details of radiation-measuring instruments
- G01T7/005—Details of radiation-measuring instruments calibration techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V5/00—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity
- G01V5/20—Detecting prohibited goods, e.g. weapons, explosives, hazardous substances, contraband or smuggled objects
- G01V5/22—Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays
- G01V5/224—Multiple energy techniques using one type of radiation, e.g. X-rays of different energies
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L27/00—Devices consisting of a plurality of semiconductor or other solid-state components formed in or on a common substrate
- H01L27/14—Devices consisting of a plurality of semiconductor or other solid-state components formed in or on a common substrate including semiconductor components sensitive to infrared radiation, light, electromagnetic radiation of shorter wavelength or corpuscular radiation and specially adapted either for the conversion of the energy of such radiation into electrical energy or for the control of electrical energy by such radiation
- H01L27/144—Devices controlled by radiation
- H01L27/146—Imager structures
- H01L27/14643—Photodiode arrays; MOS imagers
- H01L27/14658—X-ray, gamma-ray or corpuscular radiation imagers
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/30—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from X-rays
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
- H04N25/70—SSIS architectures; Circuits associated therewith
- H04N25/76—Addressed sensors, e.g. MOS or CMOS sensors
- H04N25/77—Pixel circuitry, e.g. memories, A/D converters, pixel amplifiers, shared circuits or shared components
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/30—Transforming light or analogous information into electric information
- H04N5/32—Transforming X-rays
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05G—X-RAY TECHNIQUE
- H05G1/00—X-ray apparatus involving X-ray tubes; Circuits therefor
- H05G1/08—Electrical details
- H05G1/60—Circuit arrangements for obtaining a series of X-ray photographs or for X-ray cinematography
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/20—Sources of radiation
- G01N2223/206—Sources of radiation sources operating at different energy levels
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/40—Imaging
- G01N2223/401—Imaging image processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/40—Imaging
- G01N2223/423—Imaging multispectral imaging-multiple energy imaging
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measurement Of Radiation (AREA)
Abstract
광자계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 방법 및 상응하는 시스템 및 영상 재구성 장치가 제공된다. 상기 방법은 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터(들)을 결정(S1)하는 것으로 이루어진다. 상기 방법은 또한 상기 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터(들)에 기초하여 영상 재구성을 수행(S2)하는 것으로 이루어진다. 이러한 방식으로, 효율적인 고-품질 영상 재구성이 달성될 수 있다.
Description
제안된 기술은 일반적으로 x선 영상화 및 상응하는 영상화 재구성 및 영상화 작업에 관한 것이다.
특히, 본 제안된 기술은 광자계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 방법, 및 상응하는 영상 재구성 시스템 및 영상 재구성 장치, 및 상응하는 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터-프로그램 제품, 뿐만 아니라, x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성을 지원하기 위한 장치에 관한 것이다.
x선 영상과 같은 방사선 영상은 의료용 및 비파괴 검사에 수년 동안 사용되어 왔다.
통상적으로, x선 영상화 시스템은 다수의 검출기 요소로 구성된 x선 검출기 및 x선 광원을 포함한다. 상기 x선 광원은 x선을 방출하며, 이는 영상화 대상 또는 물체를 통과하여 상기 검출기에 의해 등록된다. 어떤 물질은 다른 물질보다 상기 x선을 더욱 흡수하기 때문에, 상기 대상 또는 물체의 영상이 형성된다.
직접 변환 에너지 감지 멀티 빈 검출기의 전자 판독 체인에서, 상호 작용하는 x선 양자는 입사 x선 양자에 의해 센서에 축적된 에너지에 비례하는 높이의 전압 펄스를 생성한다. 이러한 높이는 전압 설정으로 조정가능한 다수의 비교기에서 비교된다. 이러한 비교기 설정은 종종 임계치로 표시되고 인접 임계치 사이의 전압 범위는 소위 빈(bin)을 정의한다. x선이 에너지를 축적하여 특정 빈 내에 전압 펄스가 떨어지면, 해당 카운터가 증가되고 이는 광자 계수 멀티-빈 검출기에서 에너지 정보를 추출하는 방법이 된다.
그러나, 광자계수 멀티-빈 검출기에 기초한 x선 영상화 시스템은 여전히 재구성된 영상에 인공물이 생기고 스펙트럼 데이터의 물질 기반 분해를 어렵게 만드는 단점이 있다.
따라서, x선 영상화와 같은 방사선 영상화를 개선해야한다는 일반적인 요구가 있다.
목적은 개선된 영상 재구성 방법을 제공하는 것이다.
또 다른 목적은 개선된 영상 재구성 시스템을 제공하는 것이다.
또 다른 목적은 영상 재구성 장치를 제공하는 것이다.
또 다른 목적은 광자계수 멀티-빈 x선 검출기와 함께 이용하기 위한 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것이다.
또 다른 목적은 상응하는 컴퓨터-프로그램 제품을 제공하는 것이다.
또 다른 목적은 광자계수 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성을 지원하기 위한 장치를 제공하는 것이다.
이들 및 기타 목적은 본 제안된 기술의 실시예에 의하여 만족된다.
제 1 양상에 의하면, 광자계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 방법이 제공된다. 상기 방법은:
- 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터(들)을 결정하고;
- 상기 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터(들)에 기초하여 영상 재구성을 수행하는 것으로 이루어진다.
제 2 양상에 의하면, 상기 방법을 수행하도록 구성된 영상 재구성 시스템이 제공된다.
제 3 양상에 의하면, 광자계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 장치가 제공된다. 상기 장치는 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 지정된 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터를 결정하도록 구성된다. 상기 장치는 상기 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 영상 재구성을 수행하도록 더욱 구성된다.
제 4 양상에 의하면, 광자계수 멀티-빈 x선 검출기와 함께 이용하기 위한 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 명령어를 포함하며, 상기 명령어는, 적어도 하나의 프로세서에 의하여 수행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금:
-측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 지정된 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터를 결정하도록; 그리고
-상기 x선 검출기로부터의 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 영상 재구성을 수행하도록 유발한다.
제 5 양상에 의하면, 위에서 정의된 바와 같은 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터-판독 가능 매체를 포함하는 컴퓨터-프로그램 제품이 제공된다.
제 6 양상에 의하면, 광자계수 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성을 지원하기 위한 장치가 제공된다. 상기 장치는 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 지정된 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터를 결정하는 결정 모듈을 포함한다. 상기 장치는 또한 상기 결정된 파라미터에 기초한 영상 재구성 과정에서 조정을 가능하도록 하기 위하여 영상 재구성 시스템에 상기 결정된 파라미터를 출력하기 위한 출력 모듈을 포함한다.
이러한 방식으로, 효율적인 고-품질 영상 재구성을 달성할 수 있다. 예를 들어, 상기 결정된 파라미터(들)은 상기 영상 재구성 과정 중의 조정에, 예를 들면, 정확한 물질 기반 분해 및/또는 인공물 감소를 가능하게 하기 위하여 이용될 수 있다. 이는, 예를 들면, 스펙트럼 컴퓨터 단층 촬영에서 중요할 수 있다.
기타 장점들은 상세한 설명을 보면서 알 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 예는 기타 목적 및 장점과 함께 첨부된 도면과 함께 이하의 설명을 참조함으로써 가장 잘 이해 될 수 있다, 도면 중:
도 1은 일 실시 예에 따른 광자 계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 방법의 한 예를 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 2는 x선 영상화 시스템의 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 3은 여러 에너지 임계치를 갖는 광자계수 검출기의 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 4는 상이한 에너지의 단색광을 이용한 다중 s-곡선 스캔으로 결정된 이득 값이 채널 간에 어떻게 상이한 지를 도시하는 한 예를 보여주는 개략도로서, 여기에서 오차 막대는 통계적 불확실성을 나타낸다.
도 5는 상이한 에너지의 단색광을 이용한 다중 s-곡선 스캔으로 결정된 오프셋 값이 채널 간에 어떻게 상이한 지를 도시하는 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 6은 단색광원(monochromatic source)의 임계치 스캔 결과의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 7은 3개의 상이한 깊이 세그먼트에서 얻어진 축적된 에너지의 누적(통합) 스펙트럼의 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 8은, 3개의 세그먼트에 대하여, 특정 측정-누적된 펄스-높이 스펙트럼 및 상응하는 피팅된 모델의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 9는 누적 효과가 있는 축적된 에너지 및 누적 효과가 없는 축적된(축적된) 에너지의 누적(통합) 스펙트럼의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 10은 0.1 keV의 체계적인 불확실성(systematic uncertainty)에 대해 평가된, 스캔 단계별 측정 시간의 함수로서 임계치 불확실성의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 11은 일 실시예에 의한 시스템/영상 재구성 장치의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 12는 일 실시예에 의한 컴퓨터 실행의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 13은 일 실시예에 의한 컴퓨터 흐름도의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 14는 영상 재구성을 지원하기 위한 장치의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 광자 계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 방법의 한 예를 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 2는 x선 영상화 시스템의 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 3은 여러 에너지 임계치를 갖는 광자계수 검출기의 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 4는 상이한 에너지의 단색광을 이용한 다중 s-곡선 스캔으로 결정된 이득 값이 채널 간에 어떻게 상이한 지를 도시하는 한 예를 보여주는 개략도로서, 여기에서 오차 막대는 통계적 불확실성을 나타낸다.
도 5는 상이한 에너지의 단색광을 이용한 다중 s-곡선 스캔으로 결정된 오프셋 값이 채널 간에 어떻게 상이한 지를 도시하는 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 6은 단색광원(monochromatic source)의 임계치 스캔 결과의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 7은 3개의 상이한 깊이 세그먼트에서 얻어진 축적된 에너지의 누적(통합) 스펙트럼의 한 예를 보여주는 개략도이다.
도 8은, 3개의 세그먼트에 대하여, 특정 측정-누적된 펄스-높이 스펙트럼 및 상응하는 피팅된 모델의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 9는 누적 효과가 있는 축적된 에너지 및 누적 효과가 없는 축적된(축적된) 에너지의 누적(통합) 스펙트럼의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 10은 0.1 keV의 체계적인 불확실성(systematic uncertainty)에 대해 평가된, 스캔 단계별 측정 시간의 함수로서 임계치 불확실성의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 11은 일 실시예에 의한 시스템/영상 재구성 장치의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 12는 일 실시예에 의한 컴퓨터 실행의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 13은 일 실시예에 의한 컴퓨터 흐름도의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도 14는 영상 재구성을 지원하기 위한 장치의 한 예를 도시하는 개략도이다.
도면 전체에 걸쳐, 유사하거나 상응하는 요소에 대해서는 동일한 기준 명칭이 사용된다.
도 1은 일 실시예에 의한 광자 계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 방법의 한 예를 나타내는 개략적인 흐름도이다.
상기 방법은 기본적으로 다음의 단계로 이루어진다:
S1: 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차(fitting procedure)에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터(들)을 결정함.
S2: 상기 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터(들)에 기초하여 영상 재구성을 수행함.
이러한 방식으로, 효율적인 고-품질 영상 재구성을 달성할 수 있다. 예를 들어, 상기 결정된 파라미터(들)은 상기 영상 재구성 과정 중의 조정에, 예를 들면, 정확한 물질 기반 분해 및/또는 인공물 감소를 가능하게 하기 위하여 이용될 수 있다. 이는, 예를 들면, 스펙트럼 컴퓨터 단층 촬영에서 중요할 수 있다.
상기 결정된 파라미터(들)은, 예를 들면, 물질 기반 분해 방법 및/또는 인공물 감소 방법을 포함하여 임의의 적합한 종래 영상 재구성 과정과 함께 이용될 수 있다.
본 발명의 더 나은 이해를 위해, x선 영상화 시스템의 비-한정적인 예를 간략히 설명하는 것이 유용할 수 있다.
도 2의 예에 도시된 바와 같이, x선 영상화 시스템은 x선을 방출하는 x선 광원(10); 상기 x선이 대상을 통과한 후 상기 x선을 검출하는 x선 검출기(20); 상기 검출기로부터의 미가공 전기 신호를 처리하여 이를 디지털화하는 아날로그 처리 회로(30); 상기 측정된 데이터에 대하여, 보정을 적용하거나, 일시적으로 저장하거나, 또는 필터링하는 것과 같은 추가의 처리 동작을 수행 할 수 있는 디지털 처리 회로(40); 및 처리된 데이터를 저장하고 추가 후처리 및/또는 영상 재구성을 수행 할 수 있는 디지털 컴퓨터(50)를 포함한다. 상기 전체 검출기는 상기 x선 검출기(20), 또는 상기 관련 아날로그 처리 회로(30)와 결합된 x선 검출기로서 간주될 수 있다. 상기 디지털 처리 회로(40) 및/또는 상기 컴퓨터(50)를 포함하는 디지털부는 영상 재구성 시스템(100/200)으로서 간주될 수 있고, 이 영상 재구성 시스템(100/200)은 상기 x-선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성을 수행한다. 상기 영상 재구성 시스템(100/200)은 상기 컴퓨터(50)로 볼 수 있고, 또는 그렇지 않으면 상기 디지털 처리 회로(40)와 상기 컴퓨터(50)의 결합 시스템으로, 또는, 가능한 경우, 상기 디지털 처리 회로가 영상 재구성을 위하여 더욱 전문화된다면 상기 디지털 처리 회로(40) 자체로 볼 수 있다.
특정 예에서, 상기 검출기는 관련 아날로그 처리 전자 장치를 갖는 도 1에 도시된 광자계수 검출기이다. 본 예에서, 상기 검출기(20)는 역-바이어스된 포토다이오드를 포함하며, 상기 역-바이어스된 포토다이오드에서는 광자가 상호 작용하고, 증폭기에 의해 증폭되고 원하는 펄스 형태를 얻기 위해 필터에 의해 추가로 처리되는 전류 펄스를 상기 광자가 발생시킨다. 그리하여, 각각의 펄스는 비교기를 이용하여 N개의 임계치(T 1 , ..., T N )과 비교되고, 디코더 회로는 비교기 출력 신호를 처리하고, 펄스 높이보다 낮은 가장 높은 임계치에 상응하게 여러 카운터 중 하나를 증가시킨다. 이러한 방식으로, 입사 x선 스펙트럼은 하나의 카운터를 갖는 N개의 에너지 빈으로 분할되는데, 상기 카운터 각각은 해당 빈에 등록된 광자의 수를 카운팅한다. 상기 카운터 값은 상기 검출기로부터 판독된 미가공 데이터를 형성하고, 가능하면 디지털 처리 회로에서의 추가 처리 이후에, 상기 컴퓨터에 의하여 저장된다.
제시된 바와 같이, 제안된 기술은 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정과 상기 상응하는 에너지 임계치 사이의 관계의 소정 함수 형태의 파라미터(들)을 제공한다. 그러므로, 결과 파라미터(들)은 후속 영상 재구성 과정에 사용될 수 있다.
그러므로, 제안된 기술은 부분적으로 임계치 설정 및 상응하는 에너지 사이의 매핑에 관련된다.
예를 들어, 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼은 에너지의 단위로 표현될 수 있고, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼은 전압의 단위로 표현될 수 있다.
특정 예에서, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 측정된 x선 스펙트럼에 기초하며, 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터는 이전에 획득된 기준 x선 스펙트럼 또는 시뮬레이션된 x선 스펙트럼에 기초한다.
예를 들어, 상기 피팅 절차는, 물리적인 검출기 특성을 시뮬레이션에서 고려하여, 측정-누적된 x선 스펙트럼과 시뮬레이션 누적된 x선 스펙트럼 사이에서 수행될 수 있다.
대안으로, 상기 피팅 절차는, 예를 들어, 측정-누적된 x선 스펙트럼과 이전에 획득된 누적된 x선 스펙트럼 사이에서 수행될 수 있다.
특정 예에서, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 측정-누적된 x선 스펙트럼의 미분된 버전에 해당하며, 누적된 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 상기 제2세트 데이터는 상기 누적된 기준 x선 스펙트럼의 미분된 버전에 해당한다.
예를 들어, 측정-누적된 x선 스펙트럼 및 상응하는 기준-누적된 x선 스펙트럼은 미분될 수 있고, 상기 피팅 절차는 그러므로 상기 미분된 측정-누적된 x선 스펙트럼과 상기 미분된 누적된 기준 x선 스펙트럼 사이에서 수행될 수 있다.
선택적으로, 상기 측정 포인트의 수 및 그들의 전압 설정은 상기 상응하는 미분된 x선 스펙트럼이 각각의 검출 빈에서 카운트의 히스토그램이 되도록 선택되고, 상기 파라미터(들)은 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 다수의 채널 각각에 대한 히스토그램 데이터 및 상응하는 기준 히스토그램 데이터에 기초하여 결정된다.
예를 들어, 상기 영상기법과 관련된 x선 광원의 광역 x선 스펙트럼은 카운트의 누적된 스펙트럼을 비교기 전압의 함수로서 획득하기 위하여 이용되며, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 카운트의 상기 획득된 누적된 스펙트럼에 기초한다.
상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정과 상기 상응하는 에너지 임계치 사이의 관계의 함수 형태로 된 상기 파라미터(들)에 관련하여, 상이한 옵션이 존재한다.
예를 들어, 상기 파라미터(들)은, 다음의 식에 의하여, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼의 전압(U i )을 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼의 에너지(E i )에 관련시키는 하나 이상의 파라미터로 된 어레이(p i )를 포함할 수 있다:
U i = f(E i ; p i ),
여기에서, (f)는 소정 함수이며 상기 아래 첨자 i는 상기 판독 채널을 나타낸다.
한 예로서, 상기 파라미터는, 다음의 식에 의하여, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼의 전압(U i )을 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼의 에너지(E i )에 관련시키는 이득(g i ) 및 오프셋(m i )을 포함할 수 있다:
U i = g i E i + m i ,
여기에서, 상기 아래 첨자 i는 상기 판독 채널을 나타낸다.
예를 들어, 상기 피팅 절차는 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 다수의 채널 각각에 대하여 수행될 수 있다.
이하, 본 제안된 기술은 다양한 비-제한적인 예들을 참조하여 설명된다. 본 발명은 이에 한정되지 않는다.
논의한 바와 같이, 직접 변환 에너지 민감형 멀티-빈 검출기의 상기 전자 판독 체인에서, 상기 상호작용하는 x선 양자는 상기 입사 x선 양자에 의해 센서에 축적된 에너지에 비례하는 높이의 전압 펄스를 생성한다. 이러한 높이는 전압을 조정할 수 있는 다수의 비교기와 비교된다. 이러한 비교기는 임계치로 표시되고, 인접한 임계치 사이의 전압 범위는 빈을 정의한다. x선이 에너지를 축적하여 특정 빈 내에 전압 펄스가 떨어지면, 상기 상응하는 카운터는 증가되고, 이는 광자 계수 멀티-빈 검출기에서 에너지 정보를 추출하는 방법이 된다.
상기 조정 가능한 비교기 또는 임계치는 밀리볼트로 설정된다. 상기 센서에서 동일한 증착 에너지에 대하여 (일반적으 30-140 keV의 범위), 전자 부품의 불균일성은 밀리볼트 단위로 다소 다른 펄스 높이를 초래한다. 일반적으로 각 채널은 keV로 축적된 에너지와 펄스 높이 사이에 선형의 관계를 나타낸다. 따라서 채널(i)에 대하여, 축적된 에너지(E(keV))는 U i (mV)의 피크 진폭을 발생시킨다, 여기에서:
(1) U i = g i E + m i ,
그리고 g i (mV/keV) 및 m i (mV)는 각각 채널(i)의 이득 및 오프셋이다.
비록 식(1)의 함수 형태가 E에서 선형이더라도, 관계의 상이한 함수 형태를 부여하기에는 작고 사소한 단계이지만 본원에 제시된 방법, 결과 및 청구범위는 기타의 파라미터화된 함수 형태에 대해서도 마찬가지로 유효함을 이해해야 한다.
상기 이득 및 상기 오프셋은 도 4 및 도 5에 도시된 채널 사이에 서로 상이하게 될 수 있다. 예를 들어, 씨. 수 등의 "광자계수 스펙트럼 CT를 위한 2-세대 초고속 에너지 분해능 ASIC 평가"(C. Xu et al. "Evaluation of a second-generation ultra-fast energy-resolved ASIC for photon-counting spectrum CT" IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 60, no. 1, pp. 437-445, Feb. 2013)를 참고할 수 있다. 채널(i)에서 E를 증착하는 이벤트는 펄스 진폭(U i )을 초래하고, 반면에 채널(j)에서는 진폭(U j )이 얻어진다. U i < T < U j 또는 U j < T < U i 가 되도록 내부 임계치(T)이 배치되면, 동일한 에너지 광자는 상이한 채널(픽셀 위치)의 상이한 빈에서 신호를 생성할 것이다. 이것은 재구성된 영상에서 링 인공물을 초래할 것이고 또한 상기 스펙트럼 데이터의 물질 기반 분해를 어렵게 만들 것이다.
고리 인공물(Ring artifacts)
고리 인공물을 제거하기 위한 하나의 방법은 사이노그램 또는 상기 재구성된 이미지를 사후 처리하는 것이다; 본질적으로 알고리즘은 스트라이프 또는 원을 검색하고 이렇게 식별된 픽셀에 대해 일부 보정 체계를 적용한다. 감소를 위한 또 다른 방법은 아핀 변환(affine transformation)을 이용하여 빈 중에서 미가공 카운트를 "정비(reshuffle)"하는 것이다. 이것은, 예를 들면, 참고 문헌에 기재되어 있다: 엠. 페르손 및 에이치. 보네파크의 "광자계수 스펙트럼 CT에서 임계치 변화 보상 방법 평가를 위한 프레임워크" (M. Persson and H. Bornefalk, "A Framework for Evaluating Threshold Variation Compensation Methods in Photon Counting Spectrum CT", IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 31, no. 10, pp. 1861-1874, Oct. 2012). 보다 직접적으로 (후-처리 방법에서와 같이 상대적인 명암 변화에 대한 탐색이 수행되지 않기 때문에) 상기 방법은, 모든 채널의 상대적 스펙트럼 응답이 x선 스펙트럼 형태의 조합, 조직 조합 및 두께에 대하여 결정되는, 과도한 캘리브레이션 측정을 필요로 하거나, 또는 상기 방법은 각 채널에 대한 임계치에 대하여 keV으로 정확한 지식이 필요로 한다. 후자의 정보를 사용하여, 상기 스펙트럼 응답, 즉, 빈에 대한 카운트의 분포는 상기 영상화 시스템의 전형적인 소위 순방향(forward) 모델을 이용하여 도출될 수 있는데, 여기서 빈(k, λ k )의 예상 카운트 수는 선형 감쇠 계수(μ( r ; E))의 분포를 갖는 물체를 통과 한 후에 다음과 같이 주어진다.
식(2)에서 r 은 위치 벡터, {Tk}는 keV의 임계치 세트, Φ(E)는 x선 스펙트럼(단위 에너지별 광자의 수), R(E, E')는 상기 검출기에서 에너지 반응 함수이다 (그리하여, R(E, E')는 상기 검출기에서 에너지(E')를 증착하는 에너지(E)의 입사 x-선 광자의 확률을 나타낸다). N 0 는 회전각(θ)에서 검출기 요소(x')를 향해 지향되는 비감쇠 플루엔스(unattenuated fluence)이다. 자세한 내용은 참고 문헌에서 확인할 수 있다: 이. 뢰슬 및 알. 프록사의, "멀티-빈 광자 계수 검출기를 사용하는 x선 컴퓨터 단층 촬영에서의 K-에지 영상화"(E. Roessl and R. Proksa, "K-edge imaging in x-ray computed tomography using multi-bin photon counting detectors", Phys. Med. Biol. 52 (2007) 4679-4696).
물질 기반 분해
에너지 분해능 CT에 적용된 기초 분해 기술에서 목표는 각 복셀(V( r ))의 함량을 연조직 함량, 뼈 함량 및 지질 함량으로 분해하는 것이다. 이러한 분해는 몬테카를로 기반의 선량 계획 프로그램에 유익할 수 있으며 방사선 치료 목적을 위한 선량 계획을 개선할 수 있는 잠재력이 있다.
당업자에게도 잘 알려진 기본 분해(basis decomposition)의 제2 용도는 각 복셀의 선형 감쇠 계수의 전체적인 에너지 의존성을 재구성하는 것이다.
표준 에너지 통합 CT는 일부 평균 에너지(?)에서 에너지 감쇠 계수를 재구성하는 반면, (μ( r ; E))가 2개 이상의 주지된 에너지 베이스의 분리 가능한 선형 조합으로서 쓰여지는 안자츠(Ansatz)의 사용은:
(3) μ( r ; E) = a 1( r )f 1(E) + a 2( r )f 2(E)
선적분(line integrals) (A i = ∫a i ds)에 대하여 최대공산(ML) 해(maximum likelihood solution)를 개발하기 위하여 순방향 모델(2)에서 사용될 수 있다, 즉
여기에서, {m i }는 빈에서 기록된 카운트이며, i = 1, ..., N이고, λ i '는 상기 순방향 모델(2)로부터이다.
A i *가 모든 각도(θ) 및 검출기 위치(t)에 대하여 결정된 이후에, a 1 * 및 a 2 *의 ML 추정치를 발생하기 위하여 a i 는 역 라돈 변환(단층촬영 영상에서)의 실행을 통하여 결정될 수 있다. 이 방법은 상기 문헌에, 예를 들면, 참고 문헌 이. 뢰슬 및 알. 프록사의, "멀티-빈 광자 계수 검출기를 사용하는 x선 컴퓨터 단층 촬영에서의 K-에지 영상화"(E. Roessl and R. Proksa, "K-edge imaging in x-ray computed tomography using multi-bin photon counting detectors", Phys. Med. Biol. 52 (2007) 4679-4696)에 잘 기재되어 있고, 상기 선형 감쇠 계수의 전체 에너지 특성화를 이끌어낸다:
(5) μ*( r ; E) = a 1 *( r )f 1(E) + a 2 *( r )f 2(E).
식(5)의 표현(μ*( r ; E))은, 예를 들면, 식(4)의 디스플레이 에너지(E") 및 인서트를 선택하여 합성 단일에너지 영상을 표시하는 데 사용할 수 있다. 이는 콘트라스트 증강을 위한 보편적인 방법이며 일부 CT 업체의 워크 스테이션에서 구현된다.
정확한 물질 분해를 위해 ML 방법을 사용하려면, 순방향 모델(2)의 파라미터를 높은 확실성으로 알아야 한다. 참고 문헌 엠. 페르손 및 에이치. 보네파크의 "광자 계수 스펙트럼 CT에서 임계치 변화 보상 방법을 평가하기 위한 프레임워크"(M. Persson and H. Bornefalk, "A Framework for Evaluating Threshold Variation Compensation Methods in Photon Counting Spectrum CT", IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 31, no. 10, pp. 1861-1874, Oct. 2012)에 기재된 바와 같이, 에너지 가중 방식에서 고리 인공물을 제거하기 위한 아핀 변환의 결정에 대해서도 마찬가지이다. 특히, keV의 임계치 세트{T i }는 정확하게 알아야 한다. 검출기 프로토타입의 경우, 이러한 임계치는 리우 등의 "광자계수 스펙트럼 CT용 실리콘 스트립 검출기: 40 keV 내지 120 keV의 에너지 분해능"(Liu et al, "A silicon-strip detector for photon-counting Spectrum CT: energy resolution from 40 keV to 120 keV," IEEE Transactions on Nuclear Science, 61 (3): 1099-1105, 2014)에 기재된 바와 같이 싱크로트론 방사광을 이용함으로써 또는 방사성 동위원소로써 임계치 스캔에 의하여 임의의 정확도로 결정될 수 있다. 이러한 임계치 스캔(또한 s-곡선 측정이라고도 함)에서, 단색 방사선은 임계치보다 낮은 펄스를 발생시키기 때문에, 임계치는 등록된 카운트가 제로가 되는 높은 값으로 초기에 설정된다. 그리하여, 이는 단계별로 낮추어지고 (디지털-대-아날로그 변환기(DAC) 설정 또는 mV에서) 그리고 각 임계치에서의 카운트가 등록된다. 카운트가 더 이상 증가하지 않으면 상기 절차가 중단되고 그 결과는 도 6에서와 같이 s-곡선으로 된다.
도트는 측정값이며 실선은 상기 데이터에 맞추어져 있다. 일정한 플럭스 및 검출기 판독 시간이 주어지면, 검출된 카운트 수는 임계치가 감소됨에 따라 증가될 것이다. 가파른 기울기를 갖는 상기 곡선상의 포인트에 대응하는 x 축 상의 포인트는 특정 단일에너지의 인가된 에너지에 상응하는 임계치이다.
최대 기울기 포인트의 x 축에서의 값은 단색빔 에너지에 해당하는 DAC-설정 또는 mV이다. 빔 에너지가 이제 변경되고 상기 절차가 반복되면, 단색 빔 에너지의 범위에 해당하는 DAC-설정 또는 임계치 전압이 결정될 수 있으며, 이 값으로부터 식(1)의 이득 및 오프셋이 선형 회귀로부터 결정될 수 있다.
위의 방법은 시간이 많이 걸리고 임상에서 일상적으로 수행하기 어렵다. CT-검출기는 시간에 따라 표류하는 것으로 알려져 있다 (예를 들어, 각 채널에 대한 임계치 세트{T i }는 하루하루 다소 변경될 수 있음). 이러한 이유로 매일 아침 검출기 캘리브레이션을 수행하는 것이 일반적이다. 클리닉에서 하이-플럭스 단색 방사선원을 쉽게 이용할 수 없으므로, 정확한 임계치 결정 방법 또는, 등가적으로, 단색 엑스레이 방사선 이외의 것을 이용하여 식(2)에 따라 각 채널의 이득 및 임계치를 결정할 정확한 방법에 대한 요구가 있다.
바람직하기로는, 상기 시스템에 부착된 기존의 x선 튜브의 x선 스펙트럼을 사용하기를 원할 것이다. 지금까지는 이것이 가능하지 않았으며 대신 캘리브레이션 팬텀의 사용으로 환원되어야 했다. 캘리브레이션 팬텀에 기반한 방법의 주된 아이디어는 빔 경로에서 상이하게 구성된 대상으로 여러 x선 노출을 얻는 것이다. 일반적으로 두 가지 또는 세 가지 기본 재료가 다양한 두께로 사용된다. 아래의 예에서는 두가지 기본 함수 f 1 (E) 및 f 2 (E)가 사용되지만 이 방법은 더 높은 차원으로 쉽게 확장된다.
측정 동안 각각의 빈(1, 2, 3, ..., N)에서 비감쇠 카운트를 [c 1,0 , c 2,0 c 3,0 , ..., c N,0 ] T 이라 하고, 측정(j)에서 카운트를 [c 1,l , c 2,l c 3,l , ..., c N,l ] T 라 한다. 그리하여, 다음의 투영 벡터가 형성된다:
상기 캘리브레이션의 목적은, 각각의 검출기 채널에 대하여, 상기 투영을 선적분에 관련시키는 함수(F)를 결정하는 것이다:
F가 선형(매트릭스)이라면, 상기 시스템(6)은 최소 자승법(least squares sense)으로 풀 수 있다.
기타 함수 형태가 제안되어 왔으며 (다항식), 상기 방법의 변형은 적어도 다음의 출판물에 기재되어 있다:
* 티. 지. 슈미트, 에너지-분해 CT에서 검출기 스펙트럼 응답을 보정하기 위한 경험적 방법" (T. G. Schmidt, "An empirical method for correcting the detector 스펙트럼 response in energy-resolved CT" in Medical Imaging 2012: Physics of Medical Imaging, Proc. SPIE 8313, 831312, SPIE 2012)
알. 이. 알바레즈, "멀티-빈 펄스 높이 분석을 이용한 광자 계수 에너지 선택적인 x선 영상화용 추정기" (R. E. Alvarez, "Estimator for photon counting energy selective x-ray imaging with multi-bin pulse height analysis", in Medical Physics, 38 (5), May 2011, p 2324)
에스. 리 등, "에너지-분해 광자계수 검출기를 갖는 스펙트럼 컴퓨터 단층 촬영을 이용한 정량적 재료 분해" (S. Lee et al, "Quantitative material decomposition using Spectrum computed tomography with an energy-resolved photon-counting detector", Physics in Medicine and Biology, vol 59(18), p. 5457)
제이. 자쿠벡, "픽셀 검출기용 데이터 처리 및 영상 재구성 방법" (J. Jakubek, "Data processing and image reconstruction methods for pixel detectors," Nucl. Instr. and Meth. A, vol. 576, no. 1 , pp. 223-234, Jun. 2007, proceedings of the 8th International Workshop on 방사선 Imaging Detectors)
관련 선행기술의 기타 예에는 다음이 포함된다:
미국 특허 제 7,756,239 호는 재료 및 두께의 상이한 조합의 복수의 에너지 빈에서 응답을 측정하고 빈 응답을 상기 재료의 선적분과 관련시키는 것에 기초한 멀티-빈 스펙트럼 x선 영상화에 대한 캘리브레이션 절차에 관한 것이다.
미국 특허 제 8,422,636 호는 식별기 임계치가 mV 또는 DAC 설정으로 설정되고 빈 영상의 잡음을 최소화하기 위해 상기 임계치를 서로에 대하여 시프팅하는 절차에 관한 것이다.
미국 특허 제 7,983,397 호는 빈의 측정된 계수로부터 흡수 선량의 추정치로의 변환을 결정하기 위한 캘리브레이션 동작에 기초하여 방사선의 하나 이상의 특성을 결정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
미국 특허 제 8,000,434 호는 전하 공유로부터 왜곡된 에너지 스펙트럼을 재구성하는 방법에 관한 것이다.
미국 특허 제 2014/0105369 호는 적어도 하나의 이미징 대상물을 이미징함으로써 얻어진 결과에 기초하여 전기 펄스의 크기를 설정하는데 사용될 수있는 보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 적어도 하나의 캘리브레이션 대상의 흡수 에지.
미국 특허 제 2014/0105369 호는 적어도 하나의 영상화 대상을 영상화함으로써 얻어진 결과에 기초하여 전기 펄스의 크기를 설정하기 위하여 사용될 수 있고, 적어도 하나의 캘리브레이션 대상의 흡수 가장자리에 상응하는 광자 에너지를 매핑 및 캘리브레이션하기 위하여 사용될 수 있는 캘리브레이션 장치 및 방법에 관한 것이다.
일본 특허 제 2011/085479 호는 요소의 방사선에 대한 검출 감도를 균등하게 하면서 임계치를 계산하는 것에 기초한, 광자 계수형 방사선 검출기용 캘리브레이션 장치 및 그의 캘리브레이션 방법에 관한 것이다.
미국 특허 제 2013/0301798 호는 방사선 검출 장치의 캘리브레이션 방법, 방사선 영상화 장치의 제어 방법 및 방사선 영상화 장치에 관한 것이다.
상기 방사선 영상화 장치의 제어 방법은, 적어도 하나의 임계치 에너지의 이론적인 방사선 세기가 측정되는, 적어도 하나의 보정 임계치 에너지를 얻음으로써 사전 정보 획득을 수행하고, 상기 적어도 하나의 보정 임계치 에너지를 이용하여 상기 적어도 하나의 임계치 에너지에서 적어도 하나의 방사선 영상을 얻음으로써 방사선 영상 획득을 수행함을 포함한다.
본원의 제안된 기술의 예시적인 일 실시예에 의하면, 각 채널에 대한 이득 및 오프셋과 같은 파라미터는, 예를 들면, 상기 x선 영상기법의 광역 x선 스펙트럼을 이용함으로써 정확하게 결정될 수 있다.
이 방법은 강력하고 빠르며 따라서 일상적으로 수행될 수 있다. 이 방법은 비교기 임계치가 먼저 밀리볼트 또는 DAC 값으로 설정될 수 있도록 하고, 그리하여, 킬로 전자 볼트(keV)의 정확한 해당 임계치를 식(1)로부터 결정할 수 있게 된다. 개별 채널 임계치에 대한 정확한 지식을 가지고, 상기 물질 기반 분해는 식(2)의 순방향 모델을 이용하여 수행 될 수 있고, 물리적인 캘리브레이션 팬텀을 사용하는 절차로 회귀될 이유가 없다.
x선 광자 에너지에 대한 내부 임계치를 매핑하는 대안적인 방법으로서 시간이 더 많이 소요되는 방법이 있는데, 이는 상이하게 인가된 x선관 가속 전압으로 수차례의 노출을 이용하는 것이다. 그리하여 낮은 설정으로부터 높은 설정까지 임계치를 스캔하고, 검출된 풀루엔스가 갑자기 제로로 떨어질 때, 상기 임계치 설정을 기록하는 것이 가능하다; 카운트를 등록한 마지막 임계치는 하나의 전자의 전하를 곱한 x선관 가속 전압과 동일한 x선 에너지에 해당한다 (상기 가속 전압이 100 kV인 경우 임계치는 100 keV에 해당). 그러나 이 방법은 여러 상이한 x선 스펙트럼에 대하여 다중 임계치 스캔을 필요로 한다.
또 다른 예시적인 일 실시 예에서는, 임계치 스캔에 대한 필요성이 없고 대신에 각 채널에 대하여 이득 및 오프셋(식(1)에 의하여)을 추론하기 위하여 상기 상이한 에너지 빈들 사이의 상기 확산이 이용된다.
비제한적인 일 실시 예에서, 기준 펄스-높이 스펙트럼을 측정된 펄스 높이 스펙트럼에 맞추어 개별 검출기 채널의 이득 및 오프셋과 같은 파라미터를 결정하는 방법이 제공된다. 상기 측정된 스펙트럼은 mV 단위로 누적된 x선 스펙트럼(S-곡선으로 표시됨)을 초래하는 펄스 높이 진폭의 범위에 걸쳐 비교기 임계치를 스캔함으로써 얻어 질 수 있다. 바람직한 일 실시 예에서, 상기 기준 스펙트럼이 표로 작성된다. 이러한 표는 전하 공유, 응답 함수, 검출 효율, 파일업 등과 같은 검출기의 물리적인 특성을 고려한 상세 몬테카를로 시뮬레이션을 이용함으로써 또는 기준 검출기로 상기 x선 스펙트럼을 측정함으로써 달성할 수 있다. 다른 일 실시 예에서, 상기 기준 스펙트럼의 일부는 알려진 검출기 특성을 입력으로서 사용하여 실시간으로 생성된다.
상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼은 두 가지 방식으로 기준 스펙트럼과 상이할 것이다; 진폭 및 상기 가로 좌표의 눈금. 시뮬레이션된 스펙트럼이 keV의 단위로 결정되는 반면, 측정값은 mV 또는 비교기 설정(DAC) 단위이다. 이는 3개의 자유 파라미터로 상기 측정된 데이터를 기준 데이터에 맞추는 절차를 허용한다; 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼의 가로 좌표의 좌표(Ui )(mV 또는 DAC로)를 기준 스펙트럼의 에너지(E)에 부합시키는 진폭 스케일 인자 및 상기 이득(gi ) 및 오프셋(mi ): Ui = giE + mi. 아래 첨자 i는 각각의 채널에 대하여 개별적으로 상기 피팅 절차가 수행됨을 나타낸다. 상기 피팅 절차의 정확한 특성은 중요하지 않다; 최소 자승법과 최대공산법은 두 가지 대중적인 선택이다.
이 특정 예에서는, 식(1)에 따라 이득 및 오프셋을 결정하는 방법이 개시되며, 여기에서 각 채널(i)의 파라미터(g i ) 및 (m i )은 시뮬레이션된 펄스-높이 스펙트럼을 측정된 것에 조정함으로써 결정된다. 상기 측정된 스펙트럼은 지정된 x선 입력 스펙트럼이 주어진 검출가능한 펄스 진폭의 범위에 걸쳐 비교기 임계치를 스캐닝함으로써 얻어진다 (일반적으로 알루미늄 여과가 추가된 120 kVp 텅스텐 스펙트럼으로 가정한다). mV 또는 DAC 설정의 전압으로 표현되는 각각의 스캐닝된 임계치 위치에서, 임계치를 초과하는 총 카운트 수는 고정된 측정 시간 동안 누적되어, mV단위의 적분 스펙트럼을 얻게된다 (도 6).
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 시뮬레이션된 스펙트럼은 상기 x선 영상화 체인의 모든 물리적인 특성을 고려한 상세 몬테카를로 시뮬레이션의 도움으로 생성된다. 여기에는 x선 스펙트럼, 검출 효율, 전하 공유, 플럭스 및 수반되는 파일업, 가능한 형광 방출, 불완전 전하 수집, 대상물 산란, 감지기 응답 기능, 다이오드 오정렬, 전자 노이즈 및 깊이 세그먼트 번호에 의하여 캡쳐된 검출기에서의 상호 작용 깊이가 포함된다. 시뮬레이션된 총 x선 이벤트 수는 누적된 펄스 높이 스펙트럼의 진폭에만 영향을 미치는 열린 파라미터(스케일 인자)로 남는다.
시뮬레이션된 광자 상호 작용은 keV 단위로 축적된 에너지의 정수 스펙트럼을 형성하기 위하여 이용된다 (도 7). 저에너지 광자는 세그먼트 번호 1로 최상층에 우선적으로 흡수된다는 점을 유의해야 한다.
식(1)은 이제 측정 및 시뮬레이션 스펙트럼의 가로 좌표 사이의 관계를 직접적으로 나타내므로, 이득 및 오프셋 (및 진폭 스케일 인자)은 피팅 절차를 이용하여 추정가능하다. 여러 가지의 이러한 절차가 가능하다: 최소 제곱, 가중 최소 제곱 및 최대공산은 모두 일반적이며 가능한 선택이다. 아래에서는 가중 최소 제곱 방법을 구현하는 방법을 보여준다.
도 8의 측정된 데이터 포인트 세트를 {x l mv , y l }라 한다. x-축의 스케일은 상기 모델의 keV-스케일에 상응한다. 이는 means that {x l mv }가 mV(또는 가능한 DAC 설정)의 상기 임계치 설정이며 {y l }는 상기 임계치를 초과하는 해당 카운트임을 의미한다. (l)은 1로부터 수행된 측정의 최대수까지의 범위에 걸친 측정 지표이다. 이제 함수 F(x kev ;{Φ j } i , g i , m i )는 특정 검출기 채널(i)의 완전한 순방향 방정식을 포착하고, 파라미터({Φ j } i , g i , m i ))가 주어진 임계치(x kev ) (킬로전자볼트, keV 단위)를 초과하는 카운트 수를 반환한다. 상기 세트({Φ j } i )는 검출 효율, mV의 임계치 설정, 전하 공유, 산란, 깊이 세그먼트 등과 같은 채널(i)의 모든 순방향 모델 파라미터로 구성되고, 알려진 것으로 가정되며 (임계치를 mV로 결정하기 위하여 비교기에 인가된 전압의 경우), 또는 몬테카를로 시뮬레이션 작업(검출 효율성)에서 일반적인 첫 번째 원칙을 따르는 것으로 가정된다. 파라미터는 전자 잡음의 상이한 정도, 센서 다이오드의 가능한 불일치 등과 같은 불균일성으로 인해 채널마다 상이하게 된다.
각 채널에 대한 가중 최소 제곱 최적화 문제는 다음과 같이 표현할 수 있다:
여기에서, α는 x선 플럭스 및 측정 윈도우 시간에 따라 좌우되는 스케일인자이다. 식(1)은 mV 단위로 알려진 임계치를 keV로 변환하기 위하여 F의 인수 안에 적용되었음을 주지해야 한다. 항(y l - 1 )은 (푸아송 통계로 인함) 카운트의 분산의 역수이며 데이터 포인트의 가중치에 적용된다.
본 발명의 다른 일 실시 예에서, 다수의 x선 스펙트럼(예를 들어, 변화하는 kVp, 필터 두께 및 재료 및 플럭스)은 기준 검출기(실측자료로서 작용)에 의해 수집되어 룩업 테이블에 저장된다. 이러한 일 실시 예에서, 이전에 획득된 스펙트럼은 식(7)의 함수(F)에 대해 사용되어, 측정-누적된 스펙트럼을 공통의 기본 누적된 스펙트럼에 효과적으로 매핑하여 채널 간 차이의 효과를 최소화하는 목표를 달성한다.
도 9에는 하이 플럭스가 파일업에 미치는 영향 및 상기 누적된 스펙트럼의 결과적인 시프트가 도시된다. 2.5 Mcps/mm2, 25 Mcps/mm2 및 250 Mcps/mm2의 입력 카운트 를 갖는 3개의 x선 스펙트럼이 사용된다. 이 특정 예는 세그먼트 7에 대한 분포를 나타낸다.
도 7에는 센서 다이오드에서의 상호 작용 깊이의 의존성이 도시된다 (보다 큰 세그먼트 수, 즉, 보다 깊은 상호 작용 위치에 대하여, 상기 스펙트럼은 일반적으로 빔 경화(beam hardening)로 지칭되는 메커니즘인 고 에너지 측으로 시프트된다). 실제 피팅 절차의 결과가 도 8에 도시는데, 도 8은 상기 시뮬레이션된 스펙트럼 및 측정된 스펙트럼 사이에 우수한 일치를 보여준다.
파라미터 집합({Φ j } i )의 모든 잘못된 지정은 g i * , 및 m i * 의 바이어스된 추정을 초래한다. 필요한 순방향 모델 파라미터({Φ j } i )를 충분히 양호한 정밀도로 추정될 수 없는 경우, 그러한 바이어스는 전체 절차를 적용 할 수 없게 만들 수 있다. 그러나 바이어스의 정도는 알려진 불확실성으로부터 쉽게 추측 할 수 있다.
이는 다음과 같은 방식으로 수행된다. 식(7)에서 함축적인 벡터 값 함수, 즉, 모든 측정치(l = 1, 2, 3,...) 및 모델 규격을 입력으로 취하여 추정치(g i * ) 및 (m i * )를 반환하는 함수를 (f)라 한다. 측정치(X) (즉, 데이터 세트 {xl mv, yl mv}) 및 채널(i{Φ j } i )에 대한 파라미터 추정치를 지정한다. 채널(i)의 모든 기본 파라미터 설정을 수집하도록 한다: 세트{Φ j 0 } i = {Φ 1 0 , Φ 2 0 ,..., Φ j 0 ,...} i . 파라미터에 대한 편도 함수는 다음과 같이 추정되며,
파라미터 오차가 독립적이기 때문에, 총 계통 오차는 다음과 같이 추정 할 수 있다:
여기에서, 기호 σ2는 불확실성의 가우스 분포가 가정되고 결과 분산 또는 평균 제곱 오차가 추정됨을 나타낸다. (σ j 2)는 ({Φ j } i )에서의 파라미터(j)에 대한 추정된 분산 (평균 제곱 오차 또는 파라미터 추정)이다. 대표적인 값들은 제조업자로부터 얻는다, 예를 들면, x-선관 가속 전압은 1 keV로 되어, 상기 가속 전압에 상응하는 특정(j)에 대하여 Φ j 0 = 120 kV 및 Δ j = 1kV가 될 수 있다.
마찬가지로, 검출기 재료의 검출 효율을 도출하는데 필요한 도표화된 선형 감쇠 계수는 1% 정도의 오차를 갖는 것으로 기술되어 있다. 오류 전파의 교과서 방법이 사용될 때, keV로 설정된 임계치(x i kev )에서 일반적인 결과 바이어스를 통해 오류를 제공하는 것은 0.1-0.2 keV정도이다.
최근의 간행물(보네파크 등, "스펙트럼 CT에서 기본 물질 분해에 필요한 순방향 모델 지정 정확도" (Bornefalk et al., "Necessary forward model specification accuracy for basis material decomposition in spectral CT")에서는, 이것이 식 허용 한계 이내임을 보여주는데, 식(2)에서 T k 로 표시된 임계치의 바이어스를 통해 식(4)의 A1 * 및 A2 *-추정치에 도입된 오류는 광자 상호 작용의 통계적 특성에 의해 도입된 불확실성보다 낮다. 따라서, 광역 x선 스펙트럼 스캐닝으로부터의 이득 및 오프셋 결정을 통하여 keV의 임계치를 결정하기 위한 상술한 방법은 임상 적용에 사용될 정도로 충분한 정확한 잠재력을 갖는다는 것이 명백하다.
물론, 추정된 keV-임계치의 바이어스는 기술의 실용적인 유용성에 대한 유일한 제한이 아닐 수도 있다. 분산(즉, 바이어스 주위의 통계적 불확실성)은 의미있는 추정치를 산출하는 능력에 영향을 미칠 수 있다. 그러나, 일반적인 x선 노출 설정하에서, 총 임계치 불확실성의 통계적 구성 요소를 제로에 가깝게 하기 위하여는 각각의 mV-임계치 설정(x i mv )에 대한 x선 노출이 단 1 초에서 2 초가 필요하다.
이는 도 10에 도시되어 있고, 상기 방법이 광자 계수 멀티-빈 스펙트럼 CT 임계치를 충분히 정확하게 결정하는 능력을 가질 뿐만 아니라, 임상 과정에서 전체 절차가 수 분 이내에 수행되어 에너지 임계치를 주의 깊게 재캘리브레이션 할 수 있도록 신속하게 수행될 수 있어서, 시간을 소요하는 절차를 요구하는 기타의 방법에 대하여 주요 장점이 됨을 나타낸다. 이 결과로 인한 시뮬레이션에서 사용된 특정 카운트로 1-keV 스캔 단계 당 2 초의 캘리브레이션 시간을 사용하면, 통계적 기여도는 무시할 수 있으며 캘리브레이션된 임계치의 keV-불확실성은 체계에 의해서만 제한된다.
설명된 절차의 약간의 검증은 도 6 내지 도 9에서와 같이 누적되지 않은 스펙트럼을 획득하기 위한 것이나, 대신에 x선 에너지의 분포-유사 함수 (즉, 누적된 스펙트럼의 미분된 버전)를 이용한다. 이러한 방법을 사용하고 적용된 전자 비교기 값(x mv )이 고정되어 상기 시스템에서 비교기/빈의 수와 동일한 경우, 측정된 스펙트럼은 각 빈의 카운트의 히스토그램에 해당한다는 것이 명백하다. 이득 및 오프셋이 채널간에 상이하며 비교기 설정이 전역적으로 적용되기 때문에, 빈 카운트의 히스토그램은 채널마다 다를 것으로 예상된다. 식(2)을 이용하여, 순방향 모델은 각 채널의 자유 파라미터(g i ) 및 (m i ), 즉, 설정을 포함하도록 변경 될 수 있다:
여기에서 U k 는 외부적으로 적용된 mV 단위의 비교기 설정이며, 상기 단위는 식(1)을 통하여 상응하는 keV의 에너지 임계치 설정으로 변환된다. 상기 측정된 히스토그램 데이터를 식(2)를 통하여 시뮬레이션된 데이터에 맞추는 것 및 (m i ) 및 (g i )를 자유 파라미터로 유지하는 것은, 그러므로, 명백히 제시된 본 발명과 밀접한 관련이 있다. 차이점은 상기 s-곡선 측정을 차별화하고 샘플링 포인트{x i mv }을 원하는 빈의 가장자리와 일치하도록 선택하는 것이다. 최적화 문제의 이러한 재공식화 이후에, 솔루션은 상기와 동일한 개요를 따른다.
본 명세서에서 설명된 방법 및 장치는 다양한 방식으로 결합되고 재-배열될 수 있음을 이해할 것이다.
예를 들어, 실시 예는 하드웨어, 또는 적절한 프로세싱 회로에 의한 실행을 위한 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현 될 수 있다.
본원에 설명된 단계, 기능, 절차, 모듈 및/ 또는 블록은, 범용 전자 회로 및 주문형 회로 모두를 포함하여, 개별 회로 또는 집적 회로 기술과 같은 임의의 종래의 기술을 이용하여 하드웨어로 구현될 수 있다.
특정 예는 하나 이상의 적절하게 구성된 디지털 신호 프로세서 및 기타 공지된 전자 회로, 예를 들어, 특별한 기능을 수행하기 위해 상호 연결된 이산 논리 게이트, 또는 특정 용도 지향 집적 회로(Application Specific Integrated Circuits ASICs)을 포함 할 수 있다.
대안적으로, 본원에 설명된 단계, 기능, 절차, 모듈 및/또는 블록의 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서들 또는 처리 장치들과 같은 적절한 처리 회로에 의한 실행을 위하여 컴퓨터 프로그램과 같은 소프트웨어로 구현될 수 있다.
처리 회로의 예는 하나 이상의 마이크로 프로세서, 하나 이상의 디지털 신호 프로세서(DSPs), 하나 이상의 중앙 처리 장치(CPUs), 비디오 가속 하드웨어 및/또는 하나 이상의 현장 프로그래가능한 게이트어레이(Field Programmable Gate Arrays FPGAs) 또는 하나 이상의 프로그램 가능한 논리 제어기(Programmable Logic Controllers PLCs)와 같은 임의의 적절한 프로그램 가능 논리 회로를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
또한, 제안된 기술이 구현되는 임의의 종래의 장치 또는 유닛의 일반적인 처리 능력을 재사용하는 것이 가능할 수도 있음을 이해해야 한다. 예를 들면, 기존 소프트웨어를 다시 프로그래밍하거나 새로운 소프트웨어 구성 요소를 추가함으로써, 기존 소프트웨어를 다시 사용할 수도 있다 .
따라서, 제안된 기술은 본원에 설명된 방법을 수행하도록 구성된 영상 재구성 시스템을 제공한다.
특히, 광자계수 멀티-빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 장치가 제공된다. 상기 장치는 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터 및 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초한 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 x선 검출기의 판독 체인 내의 전압으로 표현된 지정된 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태의 파라미터를 결정하도록 구성된다. 상기 장치는 또한 상기 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 영상 재구성을 수행하도록 구성된다.
특정 예에서, 상기 장치(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하여, 이에 의해 상기 프로세서 도 11에 도시된 바와 같이 파라미터를 결정하고 영상 재구성을 수행한다. 선택적으로, 상기 장치는 입력 데이터를 수신하고 결과 출력 데이터를 출력하기 위한 입력/출력 인터페이스를 포함한다.
이 특정 예에서, 본원에 설명된 단계, 기능, 절차, 모듈 및/또는 블록의 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서를 포함하는 처리 회로에 의한 실행을 위해 메모리에 로딩되는 컴퓨터 프로그램에서 실행된다. 상기 프로세서(들) 및 메모리는 서로 상호 연결되어 정상적인 소프트웨어 실행을 가능하게 한다. 선택적 입력/출력 장치는 또한 입력 파라미터(들) 및/또는 결과 출력 파라미터(들)와 같은 관련 데이터의 입력 및/또는 출력을 가능하게 하기 위하여 프로세서 및/또는 메모리에 상호 접속 될 수 있다.
용어 '프로세서'는 일반적인 의미에서 특정 처리, 결정 또는 계산 작업을 수행하기 위해 프로그램 코드 또는 컴퓨터 프로그램 명령어를 실행할 수 있는 시스템 또는 장치로 해석되어야 한다.
따라서, 하나 이상의 프로세서를 포함하는 처리 회로는 컴퓨터 프로그램을 실행할 때 본원에 설명된 것과 같은 잘 정의 된 처리 작업을 수행하도록 구성된다.
상기 처리 회로는 상술한 단계, 기능, 절차 및/또는 블록을 실행하기 위해 전용될 필요는 없고, 기타의 작업들도 실행할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 컴퓨터 구현의 다른 예를 도시한 개략도이다.
특정 일 실시 예에서, 광자계수 멀티-빈 x선 검출기와 함께 사용하기 위한 컴퓨터 프로그램(225)이 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램(225; 235)은, 적어도 하나의 프로세서(110; 210)에 의하여 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금;
- 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차(fitting procedure)에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터(들)을 결정하고; 그리고
-상기 x선 검출기로부터의 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 영상 재구성을 수행하도록 하는 명령어를 포함한다.
제안된 기술은 또한 이러한 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터-판독 가능 매체(220; 230)를 포함하는 컴퓨터-프러그램 제품을 제공한다.
예로서, 소프트웨어 또는 컴퓨터 프로그램(225; 235)은 통상 컴퓨터-판독 가능 매체(220; 230) 상에 운반되거나 저장되는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 실현 될 수 있으며, 특히 비-휘발성 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터-판독 가능 매체는 판독 전용 메모리(Read-Only Memory ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory RAM), 콤팩트 디스크(Compact Disc CD), 디지털 다기능 디스크(Digital Versatile Disc) 블루레이 디스크(Blu-ray disc), 범용 직렬 버스(Universal Serial Bus USB) 메모리, HDD (Hard Disk Drive HDD) 저장 장치, 플래시 메모리, 자기 테이프 또는 임의의 기타 종래의 메모리 장치일 수 있다. 따라서, 상기 컴퓨터 프로그램은 그의 처리 회로에 의한 실행을 위하여 컴퓨터 또는 동등한 처리 장치의 동작 메모리에 로딩 될 수 있다.
본원에 제시된 흐름도 또는 도면은 컴퓨터 흐름도 또는 도면으로 간주될 수 있으며, 하나의 프로세서에 의하여 수행될 때의 일 예가 도 13에 도시된다. 상응하는 장치, 시스템 및/또는 장치는 기능 모듈의 그룹으로서 정의될 수 있으며, 상기 프로세서에 의해 수행되는 각 단계는 하나의 기능 모듈에 대응한다. 이 경우, 기능 모듈은 상기 프로세서에서 실행되는 컴퓨터 프로그램으로 구현된다. 따라서, 상기 장치, 시스템 및/또는 장치는 대안적으로 기능 모듈들의 그룹으로서 정의될 수 있으며, 상기 기능 모듈들은 적어도 하나의 프로세서 상에서 실행되는 컴퓨터 프로그램으로서 구현된다.
따라서, 메모리에 존재하는 컴퓨터 프로그램은 상기 프로세서에 의해 실행될 때 본원에 설명된 단계들 및/또는 작업들의 적어도 일부를 수행하도록 구성된 적절한 기능 모듈로서 구성 될 수 있다.
도 14는 영상 재구성을 지원하는 장치의 일례를 나타내는 개략도이다.
장치(300)는 광자계수 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초하여 영상 재구성을 지원하도록 구성된다. 상기 장치(300)는 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터(들)을 결정하는 결정 모듈(310)을 포함한다. 또한, 상기 장치(300)는 결정된 파라미터에 기초하여 영상 재구성 절차에서 조정을 가능하게하기 위해 상기 결정된 파라미터를 영상 재구성 시스템에 출력하는 출력 모듈(320)을 포함한다.
대안적으로, 도 14의 모듈을 하드웨어 모듈에 의해 주로 또는 하드웨어에 의해 대안적으로 구현할 수도 있다. 소프트웨어 대 하드웨어의 범위는 순전히 실행 선택이다.
상술한 실시예는 예로서 제시된 것이며, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아님을 이해해야 한다. 첨부된 특허 청구의 범위에 의해 한정된 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 다양한 변형, 조합 및 변경이 실시 될 수 있다는 것은 당업자에게 이해될 것이다. 상이한 실시 예에서의 상이한 부분적인 해결책은 기술적으로 가능할 경우 다른 구성으로 결합 될 수 있다.
참고문헌
1. C. Xu et al. "Evaluation of a second-generation ultra-fast energy-resolved ASIC for photon-counting spectral CT" IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 60, no. 1, pp. 437-445, Feb. 2013
2. M. Persson and H. Bornefalk, "A Framework for Evaluating Threshold Variation Compensation Methods in Photon Counting Spectral CT", IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 31, no. 10, pp. 1861-1874, Oct. 2012
3. E. Roessl and R. Proksa, "K-edge imaging in x-ray computed tomography using multi-bin photon counting detectors", Phys. Med. Biol. 52 (2007) 4679-4696
4. X. Liu, H. Bornefalk, H. Chen, M. Danielsson, S. Karlsson, M. Persson, X. Cheng, and B. Huber, "A silicon-strip detector for photon-counting spectral CT: energy resolution from 40 keV to 120 keV," IEEE Transactions on Nuclear Science, 61(3): 1099-1105, 2014
5. T. G. Schmidt, "An empirical method for correcting the detector spectral response in energy-resolved CT," in Medical Imaging 2012: Physics of Medical Imaging, Proc. SPIE 8313, 831312, SPIE 2012.
6. Seungwan Lee et al "Quantitative material decomposition using spectral computed tomography with an energy-resolved photon-counting detector" Phys. Med. Biol. 59 5457, 2014
7. J. Jakubek, "Data processing and image reconstruction methods for pixel detectors," Nucl. Instr. and Meth. A, vol. 576, no. 1, pp. 223-234, Jun. 2007, proceedings of the 8th International Workshop on Radiation Imaging Detectors.
8. R. E. Alvarez, "Estimator for photon counting energy selective x-ray imaging with multi-bin pulse height analysis" Med. Phys. 38 (5), 2324-2334, 2011
9. H. Bornefalk, M. Persson and M. Danielsson, "Necessary forward model specification accuracy for basis material decomposition in spectral CT", Proc. of SPIE, Physics of Medical Imaging, San Diego Feb. 2014, vol: 9033, pp. 90332I-1-9
10. 미국 특허 7,756,239 B2
11. 미국 특허 8,422,636 B2
12. 미국 특허 7,983,397 B2
13. 미국 특허 8,000,434 B2
14. 미국 2014/0105369
15. 일본 2011/085479
16. 미국 2013/0301798
Claims (19)
- 광자계수 멀티-빈 x선 검출기(20)로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 방법으로서:
- i) 측정된 x선 스펙트럼을 기반으로 한 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 ⅱ) 이전에 획득한 기준 x선 스펙트럼 또는 시뮬레이션된 x선 스펙트럼에 기반한 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차(fitting procedure)에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터(들)을 결정하는 단계(S1), 여기에서 피팅 절차는 기준 스펙트럼과 측정된 스펙트럼 사이에서 수행됨,
x선 광원(10)의 광범위한 x선 스펙트럼은 누적된 카운트 스펙트럼을 비교기 전압의 함수로서 획득하는 데 사용되며, 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 획득된 누적된 카운트 스펙트럼을 기반으로 함; 및
- 상기 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터(들)에 기초하여 영상 재구성을 수행하는 단계(S2);로 이루어짐을 특징으로 하는 상기 방법. - 청구항 1에 있어서, 상기 결정된 파라미터(들)은 상기 영상 재구성 과정에서 조정에 이용됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼은 에너지 단위로 표현되며, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼은 전압 단위로 표현됨을 특징으로 하는 방법.
- 삭제
- 청구항 1에 있어서, 상기 피팅 절차는 측정-누적된 x선 스펙트럼 및 시뮬레이션 누적된 x선 스펙트럼 사이에서, 상기 시뮬레이션에서 물리적인 검출기 특성을 고려하여, 수행됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 피팅 절차는 측정-누적된 x선 스펙트럼 및 이전에 획득된 누적된 x선 스펙트럼 사이에서 수행됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 측정-누적된 x선 스펙트럼의 미분된 버전에 상응하며, 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터는 누적된 기준 x선 스펙트럼의 미분된 버전에 상응함을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 7에 있어서, 측정-누적된 x선 스펙트럼 및 상응하는 누적된 기준 x선 스펙트럼은 미분되고, 상기 피팅 절차는 상기 미분된 측정-누적된 x선 스펙트럼 및 상기 미분된 기준-누적된 x선 스펙트럼 사이에서 수행됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 8에 있어서, 측정된 스펙트럼의 측정 포인트의 수 및 그들의 전압 설정은 상응하는 미분된 x선 스펙트럼이 각각의 검출 빈에서 카운트의 히스토그램이 되도록 선택되고, 상기 파라미터(들)은 상기 x선 검출기의 판독 체인의 다수의 채널 각각에 대한 히스토그램 데이터 및 상응하는 기준 히스토그램 데이터에 기초하여 결정됨을 특징으로 하는 방법.
- 삭제
- 청구항 1에 있어서, 상기 파라미터(들)은, Ui = f(Ei; pi)에 따라, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼의 전압(Ui )을 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼의 에너지(Ei )에 관련시키는 하나 이상의 파라미터로 된 어레이(pi )를 포함하며, 여기에서 f는 소정 함수이며 상기 아래 첨자 i는 x선 검출기의 판독 체인에서 판독 채널을 나타냄을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 파라미터는, Ui = giEi + mi 에 따라, 상기 측정된 펄스 높이 스펙트럼의 전압(Ui )을 상기 기준 펄스 높이 스펙트럼의 에너지(Ei )에 관련시키는 이득(gi ) 및 오프셋(mi )을 포함하며, 여기에서 상기 아래 첨자 i는 x선 검출기의 판독 체인에서 판독 채널을 나타냄을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 피팅 절차는 상기 x선 검출기(20)의 판독 체인의 다수의 채널 각각에 대하여 수행됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구항 1 내지 3, 청구항 5 내지 9, 청구항 11 내지 13 중 어느 한 항에 의한 방법을 수행하도록 구성된 영상 재구성 시스템(100; 200; 300).
- 광자계수 멀티-빈 x선 검출기(20)로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성 장치(100; 200; 300)로서,
여기에서 상기 장치(100; 200; 300)는 i) 측정된 x선 스펙트럼을 기반으로 한 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 ⅱ) 이전에 획득한 기준 x선 스펙트럼 또는 시뮬레이션된 x선 스펙트럼에 기반한 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 지정된 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터를 결정하는 수단을 포함하며, 여기에서 피팅 절차는 기준 스펙트럼과 측정된 스펙트럼 사이에서 수행됨,
x선 광원(10)의 광범위한 x선 스펙트럼은 누적된 카운트 스펙트럼을 비교기 전압의 함수로서 획득하는 데 사용되며, 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 획득된 누적된 카운트 스펙트럼을 기반으로 함, 및
상기 장치(100; 200; 300)는 상기 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 영상 재구성을 수행하는 수단으로 이루어짐을 특징으로 하는 영상 재구성 장치. - 청구항 15에 있어서, 상기 장치는 프로세서(110; 210) 및 메모리(120; 220)로 이루어지며, 상기 메모리는 상기 프로세서에 의하여 실행 가능한 명령어들을 포함하여, 상기 프로세서가 상기 파라미터들을 결정하고 상기 영상 재구성을 수행하도록 동작됨을 특징으로 하는 영상 재구성 장치.
- 광자계수 멀티-빈 x선 검출기(20)와 함께 이용하기 위한, 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램(225; 235)으로서, 상기 컴퓨터 프로그램(225; 235)은 명령어를 포함하며, 상기 명령어는, 적어도 하나의 프로세서(110; 210)에 의하여 수행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금:
- i) 측정된 x선 스펙트럼을 기반으로 한 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 ⅱ) 이전에 획득한 기준 x선 스펙트럼 또는 시뮬레이션된 x선 스펙트럼에 기반한 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 지정된 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터를 결정하도록 하며, 여기에서 피팅 절차는 기준 스펙트럼과 측정된 스펙트럼 사이에서 수행됨,
x선 광원(10)의 광범위한 x선 스펙트럼은 누적된 카운트 스펙트럼을 비교기 전압의 함수로서 획득하는 데 사용되며, 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 획득된 누적된 카운트 스펙트럼을 기반으로 함; 및
- 상기 x선 검출기로부터의 영상 데이터 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 영상 재구성을 수행하도록 함;을 특징으로 하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 광자계수 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 영상 재구성을 지원하기 위한 장치(300)로서, 상기 장치는:
- i) 측정된 x선 스펙트럼을 기반으로 한 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터와 ⅱ) 이전에 획득한 기준 x선 스펙트럼 또는 시뮬레이션된 x선 스펙트럼에 기반한 기준 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제2세트 데이터 사이의 피팅 절차에 기초하여 에너지로 표현되는 상응하는 에너지 임계치와 상기 x선 검출기의 판독 체인에서 전압으로 표현되는 지정된 비교기 설정 사이의 관계의 소정 함수 형태로 된 파라미터를 결정하는 결정 모듈(310), 여기에서 피팅 절차는 기준 스펙트럼과 측정된 스펙트럼 사이에서 수행됨,
x선 광원(10)의 광범위한 x선 스펙트럼은 누적된 카운트 스펙트럼을 비교기 전압의 함수로서 획득하는 데 사용되며, 측정된 펄스 높이 스펙트럼을 나타내는 제1세트 데이터는 획득된 누적된 카운트 스펙트럼을 기반으로 함; 및
- 상기 결정된 파라미터에 기초한 영상 재구성 과정에서 조정을 가능하도록 하기 위하여 영상 재구성 시스템에 상기 결정된 파라미터를 출력하기 위한 출력 모듈(320);로 이루어짐을 특징으로 하는 영상 재구성을 지원하기 위한 장치.
- 삭제
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/SE2014/051330 WO2016076767A1 (en) | 2014-11-10 | 2014-11-10 | X-ray imaging based on image data from a photon-counting multi bin x-ray detector |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20170097646A KR20170097646A (ko) | 2017-08-28 |
KR102266123B1 true KR102266123B1 (ko) | 2021-06-16 |
Family
ID=55954719
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020177015567A KR102266123B1 (ko) | 2014-11-10 | 2014-11-10 | 광자계수 멀티 빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 x선 영상화 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9867580B2 (ko) |
EP (1) | EP3218876B1 (ko) |
JP (1) | JP6495450B2 (ko) |
KR (1) | KR102266123B1 (ko) |
CN (1) | CN107004281B (ko) |
WO (1) | WO2016076767A1 (ko) |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102015202999B4 (de) * | 2015-02-19 | 2019-12-05 | Siemens Healthcare Gmbh | Automatisierte Justierung von Signalanalyseparametern für Röntgendetektoren |
US10721082B2 (en) * | 2016-07-18 | 2020-07-21 | International Business Machines Corporation | Screen printed phosphors for intrinsic chip identifiers |
CN107688194B (zh) * | 2016-08-03 | 2020-12-29 | 清华大学 | 数据处理方法和数据处理装置 |
KR102605320B1 (ko) * | 2016-08-31 | 2023-11-23 | 프리스매틱 센서즈 에이비 | 컨버터의 상대적인 이득 및 오프셋 추정을 위한 방법 및 시스템 |
US10507005B2 (en) | 2016-09-22 | 2019-12-17 | General Electric Company | Spectral calibration of spectral computed tomography (CT) |
US10067240B1 (en) * | 2017-03-06 | 2018-09-04 | Prismatic Sensors Ab | X-ray detector system based on photon counting |
US10575800B2 (en) * | 2017-03-08 | 2020-03-03 | Prismatic Sensors Ab | Increased spatial resolution for photon-counting edge-on x-ray detectors |
US11076823B2 (en) * | 2017-06-28 | 2021-08-03 | Canon Medical Systems Corporation | X-ray CT apparatus including a photon-counting detector and circuitry configured to set a control parameter corresponding to a position of each detecting element in the photon-counting detector |
JP7187478B2 (ja) | 2017-11-24 | 2022-12-12 | 浜松ホトニクス株式会社 | フォトンカウンティング装置およびフォトンカウンティング方法 |
EP3514577A1 (en) * | 2018-01-19 | 2019-07-24 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus, system, method and computer program for reconstructing a spectral image of a region of interest of an object |
JP7095328B2 (ja) * | 2018-03-15 | 2022-07-05 | 富士電機株式会社 | 放射線測定装置 |
US11071514B2 (en) * | 2018-11-16 | 2021-07-27 | Varex Imaging Corporation | Imaging system with energy sensing and method for operation |
US10679385B1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-06-09 | General Electric Company | System and method for statistical iterative reconstruction and material decomposition |
DE102019111567A1 (de) * | 2019-05-03 | 2020-11-05 | Wipotec Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Röntgeninspektion von Produkten, insbesondere von Lebensmitteln |
CN110161549B (zh) * | 2019-05-07 | 2020-07-31 | 东软医疗***股份有限公司 | 一种控制脉冲堆叠的方法及装置 |
CN110916697B (zh) * | 2019-11-11 | 2023-05-02 | 东软医疗***股份有限公司 | 成像方法、装置及图像处理设备 |
US11058369B2 (en) * | 2019-11-15 | 2021-07-13 | GE Precision Healthcare LLC | Systems and methods for coherent scatter imaging using a segmented photon-counting detector for computed tomography |
DE102020210957A1 (de) * | 2020-08-31 | 2022-03-03 | Siemens Healthcare Gmbh | Auswerteeinheit für einen Röntgendetektor, Röntgendetektor, medizinische Bildgebungsvorrichtung und Verfahren zum Betreiben eines Röntgendetektors |
CN113473048B (zh) * | 2021-06-16 | 2022-08-30 | 天津大学 | 面向脉冲阵列图像传感器的非均匀性校正方法 |
CN114650092B (zh) * | 2022-03-16 | 2023-07-21 | 中山大学 | 一种基于环境光强度自适应调整的单光子雪崩二极管光信号接收电路 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090039273A1 (en) | 2007-08-10 | 2009-02-12 | John Eric Tkaczyk | High dqe photon counting detector using statistical recovery of pile-up events |
US20100215230A1 (en) | 2009-02-11 | 2010-08-26 | Mats Danielsson | Image quality in photon counting-mode detector systems |
JP2011516852A (ja) * | 2008-04-01 | 2011-05-26 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | スペクトル検出器の較正 |
US20130148873A1 (en) | 2011-12-07 | 2013-06-13 | Jerome Stephen Arenson | System and apparatus for classifying x-ray energy into discrete levels |
US20130182818A1 (en) | 2012-01-13 | 2013-07-18 | Toshiba Medical Systems Corporation | X-ray ct apparatus |
US20140233694A1 (en) | 2013-02-19 | 2014-08-21 | Toshiba Medical Systems Corporation | Apparatus and method for angular response calibration of photon-counting detectors in sparse spectral computed tomography imaging |
US20140254749A1 (en) | 2011-10-19 | 2014-09-11 | Koninklijke Philips N.V. | Photon counting detector |
US20140328466A1 (en) | 2011-12-21 | 2014-11-06 | Koninklijke Philips N.V. | Detection apparatus for detecting photons taking pile-up events into account |
US20140328464A1 (en) | 2011-10-26 | 2014-11-06 | Koninklijke Philips N.V. | Radiographic apparatus for detecting photons with offset correction |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
IL109143A (en) * | 1993-04-05 | 1999-03-12 | Cardiac Mariners Inc | X-rays as a low-dose scanning detector by a digital X-ray imaging system |
JP2009502227A (ja) * | 2005-07-22 | 2009-01-29 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 多色スペクトルによるx線検出器イメージング |
US7498581B2 (en) * | 2005-10-05 | 2009-03-03 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Distributed iterative image reconstruction |
CN101569530B (zh) * | 2008-04-30 | 2013-03-27 | Ge医疗***环球技术有限公司 | X-射线检测器和x-射线ct设备 |
CN103492906A (zh) * | 2011-04-21 | 2014-01-01 | 株式会社电视*** | 光子计数型放射线检测器的校准装置及其校准方法 |
JP5875790B2 (ja) * | 2011-07-07 | 2016-03-02 | 株式会社東芝 | 光子計数型画像検出器、x線診断装置、及びx線コンピュータ断層装置 |
EP3845130A1 (en) * | 2011-12-21 | 2021-07-07 | Carestream Dental Technology Topco Limited | Dental imaging with photon-counting detector |
CN103295289B (zh) * | 2012-03-01 | 2016-02-24 | 深圳光启智能光子技术有限公司 | 基于无线网络的光子锁门禁*** |
EP2664280A3 (en) * | 2012-05-14 | 2013-12-04 | Samsung Electronics Co., Ltd | X-ray imaging apparatus and control method therefor |
JP6351970B2 (ja) | 2012-12-19 | 2018-07-04 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線ct装置、画像処理装置及び画像処理方法 |
CN104021582A (zh) * | 2014-05-28 | 2014-09-03 | 山东大学 | 一种ct迭代图像重建方法 |
-
2014
- 2014-11-10 KR KR1020177015567A patent/KR102266123B1/ko active IP Right Grant
- 2014-11-10 EP EP14905824.0A patent/EP3218876B1/en active Active
- 2014-11-10 JP JP2017525076A patent/JP6495450B2/ja active Active
- 2014-11-10 WO PCT/SE2014/051330 patent/WO2016076767A1/en active Application Filing
- 2014-11-10 US US15/504,159 patent/US9867580B2/en active Active
- 2014-11-10 CN CN201480083319.3A patent/CN107004281B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090039273A1 (en) | 2007-08-10 | 2009-02-12 | John Eric Tkaczyk | High dqe photon counting detector using statistical recovery of pile-up events |
JP2011516852A (ja) * | 2008-04-01 | 2011-05-26 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | スペクトル検出器の較正 |
US20100215230A1 (en) | 2009-02-11 | 2010-08-26 | Mats Danielsson | Image quality in photon counting-mode detector systems |
US20140254749A1 (en) | 2011-10-19 | 2014-09-11 | Koninklijke Philips N.V. | Photon counting detector |
US20140328464A1 (en) | 2011-10-26 | 2014-11-06 | Koninklijke Philips N.V. | Radiographic apparatus for detecting photons with offset correction |
US20130148873A1 (en) | 2011-12-07 | 2013-06-13 | Jerome Stephen Arenson | System and apparatus for classifying x-ray energy into discrete levels |
US20140328466A1 (en) | 2011-12-21 | 2014-11-06 | Koninklijke Philips N.V. | Detection apparatus for detecting photons taking pile-up events into account |
US20130182818A1 (en) | 2012-01-13 | 2013-07-18 | Toshiba Medical Systems Corporation | X-ray ct apparatus |
US20140233694A1 (en) | 2013-02-19 | 2014-08-21 | Toshiba Medical Systems Corporation | Apparatus and method for angular response calibration of photon-counting detectors in sparse spectral computed tomography imaging |
JP2014158713A (ja) | 2013-02-19 | 2014-09-04 | Toshiba Corp | コンピュータ断層撮影装置、校正プログラム、及び光子数校正装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Alvarez, Robert E. "Estimator for photon counting energy selective x-ray imaging with multibin pulse height analysis." Medical physics 38.5 (2011)* |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107004281B (zh) | 2021-02-05 |
WO2016076767A1 (en) | 2016-05-19 |
JP6495450B2 (ja) | 2019-04-03 |
US20170273640A1 (en) | 2017-09-28 |
EP3218876B1 (en) | 2020-04-08 |
JP2017533055A (ja) | 2017-11-09 |
EP3218876A4 (en) | 2018-07-18 |
CN107004281A (zh) | 2017-08-01 |
US9867580B2 (en) | 2018-01-16 |
KR20170097646A (ko) | 2017-08-28 |
EP3218876A1 (en) | 2017-09-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102266123B1 (ko) | 광자계수 멀티 빈 x선 검출기로부터의 영상 데이터에 기초한 x선 영상화 | |
RU2414724C2 (ru) | Способ и устройство для спектральной компьютерной томографии | |
JP7162621B2 (ja) | X線画像化システムにおける幾何学的不整合の管理 | |
RU2620863C2 (ru) | Способ энергетической калибровки цифровой позитронно-эмиссионной томографии (dpet) | |
EP3671648B1 (en) | System and method for statistical iterative reconstruction and material decomposition | |
US10980506B2 (en) | Photon-counting computed tomography | |
US8089037B2 (en) | Real-time gain compensation for photo detectors based on energy peak detection | |
JP6076363B2 (ja) | オフセット決定を伴う光子検出装置、該検出装置を有する撮像装置、光子検出方法、該方法を利用した撮像方法ならびに該検出方法・撮像方法に関するコンピュータプログラム | |
CN108474862B (zh) | 具有lu谱减除的能量校准 | |
JP7317586B2 (ja) | 医用画像処理装置、方法及びプログラム | |
Mohammadian-Behbahani et al. | Pile-up correction algorithm based on successive integration for high count rate medical imaging and radiation spectroscopy | |
JP2021128143A (ja) | ガンマ線放射イメージング装置、エネルギー校正方法及びプログラム | |
KR102605320B1 (ko) | 컨버터의 상대적인 이득 및 오프셋 추정을 위한 방법 및 시스템 | |
JP7362406B2 (ja) | 放射線イメージング装置、エネルギー校正方法及び記録媒体 | |
JP2022113115A (ja) | 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 | |
WO2015186117A1 (en) | Gamma camera dead time determination in real time using long lived radioisotopes | |
JP2023105816A (ja) | フォトンカウンティングコンピュータ断層撮影スキャンシステムのための定量パルス選択 | |
CN113253330A (zh) | 伽玛射线放射成像装置及能量校准方法 | |
Sun | An investigation into the use of scattered photons to improve 2D Position Emission Tomography (PET) functional imaging quality |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |