WO2013168778A1 - 偶発同時計数推定方法及び偶発同時計数推定装置 - Google Patents
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- G01T1/29—Measurement performed on radiation beams, e.g. position or section of the beam; Measurement of spatial distribution of radiation
- G01T1/2914—Measurement of spatial distribution of radiation
- G01T1/2985—In depth localisation, e.g. using positron emitters; Tomographic imaging (longitudinal and transverse section imaging; apparatus for radiation diagnosis sequentially in different planes, steroscopic radiation diagnosis)
Definitions
- Embodiments described herein generally relate to estimation of random events in time-of-flight data acquired with a gamma ray detection system.
- Positron Emission Tomography is a department of nuclear medicine that introduces positron-emitting radiopharmaceuticals into subjects. As radiopharmaceuticals decay, positrons are generated. Specifically, each of multiple positrons reacts with an electron in a phenomenon known as a positron pair annihilation event, producing a co-occurring pair of gamma photons that move in approximately opposite directions along the coincidence line. Is done. Gamma photon pairs detected within the coincidence time are typically recorded by the PET scanner as pair annihilation events.
- time-of-flight (TOF) imaging the time within the coincidence interval at which each pair of gamma photons is detected is also measured.
- the time-of-flight information indicates the position of the event detected along the coincidence line.
- a plurality of pair annihilation event data is used to reconstruct or generate an image of the object or object to be scanned.
- this image reconstruction or generation is generally performed using a statistical (iterative) or analytical reconstruction algorithm.
- FIG. 1 shows the transverse and axial coordinates of the positrons emitted and the measured line-of-response (LOR) in a three-dimensional detector.
- the coordinates (x e , y e , z e ) or (s e , t e , z e ) indicate the image coordinates of the emitted positron.
- the delayed coincidence window can remove the correlation of two single events from each recorded paired event. Since a delayed coincidence window typically delays the size of the coincidence window by tens to hundreds of times, it is very unlikely that two recorded single events will result from one annihilation. Therefore, only random events are recorded in this method.
- TOF mask in order to reduce random events in prompt data by filtering out these incidental coincidences that do not contribute to the field-of-view (FOV) completely.
- TOF mask was designed. In this process, random events with TOF differences outside the mask are removed before reconstruction begins, resulting in a more accurate reconstructed image with list mode reconstruction and shorter computation time.
- Non-TOF delay list mode data is first rebinned, interpolated into a 4D interpolated sinogram, smoothed, and then back-interpolated into a 4D raw sinogram.
- a five-dimensional TOF raw sinogram is generated by spreading the LOR count evenly into bins in the tangential direction t and taking into account the range of t and the tilt angle along the radial direction of the LOR.
- the problem to be solved by the present invention is to provide a random coincidence estimation method and a random coincidence estimation apparatus that can apply a TOF mask to random event estimation.
- a random coincidence counting method for estimating random coincidence in positron emission tomography list mode data obtains TOF list mode count data including time-of-flight (TOF) information.
- TOF time-of-flight
- the four-dimensional interpolation sinogram count data is generated.
- a low-pass filter is applied to the four-dimensional interpolation sinogram count data, and the four-dimensional interpolation sinogram count data to which the low-pass filter is applied is applied to the four-dimensional raw sinogram count data.
- the 5D TOF raw sinogram count data is converted from the 4D sinogram count data to which the filter is applied. Generating.
- FIG. 1 shows an example of the geometry of a PET imaging device.
- FIG. 2 shows a cross-sectional view and a sagittal view of the new TOF mask.
- FIG. 3A shows a (rad, t) diagram of GATE IEC phantom data obtained by performing a 5D random raw sinogram simulation without a 600 mm FOV and TOF mask.
- FIG. 3B shows a (rad, t) diagram of GATE IEC phantom data for a 5D random raw sinogram simulation with a 600 mm FOV, TOF mask and 3 ⁇ TOF .
- FIG. 4 shows a flowchart of a method for estimating a random event in PET according to an embodiment.
- FIG. 5 shows the hardware of a PET system according to one embodiment.
- the present application provides a random coincidence counting estimation method and a random coincidence estimation apparatus that can apply a TOF mask to random coincidence estimation.
- a TOF mask is applied to the above-described prior art coincidence coincidence estimation (random estimation)
- the random distribution changes with the introduction of an oval TOF mask, thereby causing a field-of-view (FOV). Random events collected in the central region of the FOV increase and random events collected in the periphery of the FOV decrease.
- the above-described procedure without using the TOF mask cannot be applied. This is because (1) the random smoothing step changes the random distribution in the s dimension, which causes an estimation error in the inverse interpolation step.
- a method for estimating random events in positron emission tomography list mode data which includes (1) time-of-flight (TOF) information.
- a step of acquiring TOF list mode count data including, and (2) a step of converting the acquired TOF list mode count data into four-dimensional (4D) raw sinogram count data including random count values without using TOF information.
- a TOF mask filter for filtering the pair annihilation points is effectively applied to the 4D raw sinogram count data to which the filter is applied by the processing device. Applying to generate five-dimensional (5D) TOF raw sinogram counting data from the filtered 4D raw sinogram counting data.
- the TOF mask filter has a predetermined range of filter areas outside the reconstruction field along a line-of-response (LOR).
- LOR line-of-response
- the generating step includes 5D TOF raw sinogram count data for each TOF bin t according to the following formula: The step of generating is included.
- t coin is the size in mm of the coincidence window
- tof binsz is the size of the TOF bin in mm
- r (rad, phi, slice) is the 4D raw sinogram random count data to which the filter is applied
- Slice) is the LOR coordinate in the raw sinogram space
- ⁇ is the inclination angle of the LOR.
- slice is information related to a ring in which a pair annihilated gamma ray is detected, and includes ⁇ ring Diff, ring Sum ⁇ . “Ring Diff” indicates a difference between the detected rings (
- the obtaining step obtains TOF list mode data having a data array ⁇ x a , z a , x b , z b , e a , e b , tof ⁇ for each simultaneous measurement event.
- x a and x b are incident scintillator numbers in the transverse direction of event a and event b
- z a and z b are incident scintillator numbers in the axial direction of event a and event b
- e a , E b are the energy levels of event a and event b
- tof is the difference in arrival time between event a and event b.
- the method includes estimating a random count value in 4D raw sinogram count data using a delayed coincidence window method.
- the non-TOF list mode data generally has a data array of ⁇ x a , z a , x b , z b , e a , e b ⁇ for each coincidence event.
- x a and x b are incident scintillator numbers in the transverse direction of event a and event b
- z a and z b are incident scintillator numbers in the axial direction of event a and event b
- e a and e b are event a.
- the energy level of event b is energy level of event b.
- the TOF list mode data has a data array ⁇ x a , z a , x b , z b , e a , e b , tof ⁇ , where tof is the arrival time of event a and event b. It is a difference.
- Random estimation in TOF list mode reconstruction by using a delayed coincidence window can be performed using a 5D or 4D approach.
- the 5D method includes the following steps. (1) Rebind TOF delay window list mode data into 5D raw sinogram (rad, phi, slice, t) data. (2) Perform forward interpolation to convert LOR sinogram (rad, phi, slice, t) data into interpolated uniform sinogram (s, ⁇ , z, ⁇ , t) data. (3) Use a 5D low-pass filter based on a sinogram to reduce random data variation. (4) Obtain random estimates by back interpolation and convert the interpolated uniform sinogram (s, ⁇ , z, ⁇ , t) data to LOR sinogram (rad, phi, slice, t) data cure.
- the 4D method includes the following steps. (1) Rebind TOF delay window list mode data into 4D raw sinogram (rad, phi, slice) data. (2) Perform forward interpolation to convert LOR sinogram (rad, phi, slice) data into interpolated uniform sinogram (s, ⁇ , z, ⁇ ) data. (3) Using a 4D low-pass filter based on a sinogram, variations in random data are reduced. (4) Using inverse interpolation, the interpolated uniform sinogram (s, ⁇ , z, ⁇ ) data is converted back to LOR sinogram (rad, phi, slice) data. (5) The inverse interpolated event is equally divided into bins in the tangential direction t in (rad, phi, slice) along the t dimension to generate a random estimate in (rad, phi, slice, t) .
- the above method may be difficult to use with the new time-of-flight mask (TOF mask) disclosed in this embodiment.
- TOF mask time-of-flight mask
- the random distribution changes.
- the shape of the TOF mask is related to the radial distance s as shown in the following equation (2). Since the random distribution tends to change slowly and is almost uniform throughout the FOV, the random distribution is different before and after applying the TOF mask. For this reason, a new random correction method is required according to a new TOF mask.
- the bin having zero t has the largest radius and a larger random distribution. Therefore, in the final step of the method, random counts cannot be distributed uniformly along the t dimension. That is, it is necessary to consider the shape of the TOF mask.
- a new method for estimating the randomness of each event is used in the TOF list mode reconstruction using the TOF mask.
- random list mode data not using the TOF mask is used.
- this may be referred to as original random data.
- the random distribution of the original random data does not depend on the size of the TOF, the random distribution is uniform along the t dimension in the tangential direction. As shown in FIG. 3A, the random distribution is substantially uniform along the t dimension for each radial distance s, except for statistical uncertainty. Even after applying the filter using the TOF mask, the random distribution is uniform along the t dimension in the TOF mask, but the range of the TOF mask is the radial direction of the LOR as shown by the s coordinate in FIG. Varies along.
- TOF list mode count data including time-of-flight (TOF) information is obtained.
- the TOF list mode data has the data array ⁇ x a , z a , x b , z b , e a , e b , tof ⁇ , where tof is the arrival of event a and event b. It is a difference in time.
- non-TOF delay list mode data (without TOF mask filter) is first rebinned into a (rad, phi, slice) raw sinogram. In this step, the TOF portion of the data is ignored.
- step 420 (rad, phi, slice) raw sinogram data is interpolated into 4D interpolation sinogram (s, ⁇ , z, ⁇ ) data.
- step 430 a low-pass smoothing process based on a sinogram is applied to remove statistical noise in the data.
- step 440 the smoothed sinogram (s, ⁇ , z, ⁇ ) data is inversely interpolated to 4D (rad, phi, slice) raw sinogram data r.
- the 5D TOF raw sinogram data is obtained by spreading the LOR counts evenly in each of the tangential t bins and taking into account the difference in the range of t along the radial direction of the LOR and the tilt angle ⁇ . Is generated.
- the random count estimated for each bin of t is determined by the following equation (3).
- t coin represents the size in mm of the coincidence window
- t binsz represents the size of the t bin in mm
- t range (s) is defined as in Equation (2), and each s Represents the range of t. Note that the 5D TOF raw sinogram generated by equation (3) Has the effect of applying the TOF mask shown in FIG.
- step 410 and / or step 440 can be omitted.
- step 420 can be performed to obtain 4D interpolated sinogram data directly from list mode data.
- the new random estimation method using the TOF mask can be applied not to list mode reconstruction but to image reconstruction based on sinogram.
- the reconstruction engine may or may not use TOF information.
- the estimated random is used in a 5D TOF interpolated sinogram. Even if the TOF information is not used in the reconstruction, a part of the random count can be rejected using the TOF mask.
- the reconstruction engine itself does not use the TOF information, a 4D TOF interpolation sinogram is generated. Used.
- the new random estimation method for TOF list mode reconstruction described above has several advantages.
- random events in prompt data can be estimated by using non-TOF delayed list mode data that does not use a TOF mask filter.
- the advantage of using a TOF mask during reconstruction is also valid here.
- the new TOF mask shape does not increase the complexity of random correction.
- Estimated random count scale factor value as shown in equation (3) Does not depend on the radial distance s.
- FIG. 5 shows an exemplary PET hardware configuration that can be used with this embodiment.
- the photomultiplier tubes 135 and 140 are disposed on the light guide 130, and the scintillator array 105 is disposed below the light guide 130.
- a second scintillator array 125 is disposed opposite the scintillator 105 so as to overlap the light guide 115 and the photomultiplier tubes 195 and 110.
- the gamma ray timing detection system detects gamma rays simultaneously with the scintillators 100 and 120.
- gamma detection at the scintillator 100 will be described here.
- the description of the scintillator 100 can be similarly applied to gamma ray detection in the scintillator 120.
- Each photomultiplier tube 110, 135, 140, 195 is connected to the data acquisition device 150.
- Data acquisition device 150 includes hardware configured to process signals from a photomultiplier tube. The data acquisition device 150 measures the arrival time of gamma rays. The data acquisition device 150 is for the combination of two outputs (one photomultiplier tube (PMT) 135/140) that encodes the time of the identification pulse with respect to the system clock (not shown). For PMT110 / 195 combination). In a time-of-flight PET system, the data acquisition device 150 generates a time stamp with an accuracy of typically 15-20 picoseconds. The data acquisition device measures the magnitude of each PMT signal (four outputs from the data acquisition device 150).
- PMT photomultiplier tube
- the output of the data acquisition device is sent to the CPU 170 for processing.
- the process consists of estimating the energy and position from the output of the data acquisition device, and the arrival time from the time stamp output for each event, in order to improve the accuracy of the estimated values of energy, position, and time. Furthermore, it may include the application of a number of correction steps based on prior calibration.
- the CPU 170 is configured to execute a random event estimation method according to the flowchart shown in FIG. 4 and the above contents.
- the CPU 170 is an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA), or a complex programmable logic device (Complex Programmable Logic Device). It can be implemented as an individual logic gate such as CPLD). FPGA or CPLD implementations may be coded in VHDL, Verilog, or other hardware description languages, and the code stored directly in the electronic memory in the FPGA or CPLD or as another electronic memory. Also good.
- ASIC application specific integrated circuit
- FPGA field programmable gate array
- CPLD complex programmable logic device
- the electronic memory may be a nonvolatile memory such as a ROM, an electrical PROM (electrically programmable read only memory: EPROM), an electrically erasable PROM (electrically erasable programmable read only memory: EEPROM), or a flash memory.
- the electronic memory may be volatile such as static or dynamic RAM.
- a processing device such as a microcontroller or a microprocessor may be provided to manage the electronic memory.
- the CPU 170 may be implemented as a series of computer-readable instructions stored in either or both of the electronic memory and a known storage medium such as a hard disk, CD, DVD, or flash drive.
- the computer readable instructions are provided as a utility application, background daemon, or operating system component, or a combination thereof, a processing device such as an Intel Xeon processor or an AMD Opteron processor, and It is executed in conjunction with an operating system known to those skilled in the art, such as Microsoft Vista, UNIX (registered trademark), Solaris, LINUX (registered trademark), and Apple MAC-OS.
- the processed signal is stored in the electronic storage device 180 and / or displayed on the display 145.
- the electronic storage device 180 may be an electronic storage device known in the art, such as a hard disk drive, a CD-ROM drive, a DVD drive, a flash drive, a RAM, and a ROM.
- the display 145 is a liquid crystal display (LCD), a cathode ray tube (CRT), a plasma display, an organic light emitting diode (OLED), a light emitting diode (LED), or the like in this technical field. It may be implemented as a known display.
- the description of the electronic storage device 180 and the display 145 described here is merely an example, and does not limit the scope of progress of the present embodiment in any way.
- FIG. 5 also includes an interface 175 for connecting the gamma ray detection system to other external devices and / or users.
- the interface 175 is known in the art such as a universal serial bus (USB) interface, a personal computer memory card international association (PCMCIA) interface, an Ethernet (registered trademark) interface, and the like.
- Interface. Interface 175 may also be wired or wireless and may include a human interface for interacting with the user, such as a keyboard and / or mouse.
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Abstract
実施の形態によると、偶発同時計数推定方法は、TOF情報を含むTOFリストモード計数データを取得し、取得したTOFリストモード計数データを、ランダム計数値を含む4D生サイノグラム計数データに、TOF情報を用いずに変換し、4D補間サイノグラム計数データを生成するために、4D生サイノグラム計数データを補間し、ノイズを除去するために、4D補間サイノグラム計数データにローパスフィルターを適用し、ローパスフィルターを適用した4D補間サイノグラム計数データを、フィルターを適用した4D生サイノグラム計数データに変換し、フィルターを適用した4D生サイノグラム計数データに対して、対消滅点をフィルタリングするためのTOFマスクフィルターを効果的に適用することにより、フィルターを適用した4D生サイノグラム計数データから5D TOF生サイノグラム計数データを生成する。
Description
本明細書に記載の実施形態は、概してガンマ線検出システムで取得される飛行時間データにおけるランダムイベントの推定に関する。
ポジトロン放射断層撮影(Positron Emission Tomography:PET)は、ポジトロン放出型の放射性医薬品を被検体内に導入する核医学の1部門である。放射性医薬品が崩壊する際に、ポジトロンが生成される。具体的には、複数のポジトロンのそれぞれが、ポジトロン対消滅イベントとして知られている現象において電子と反応することにより、同時計数線に沿って略反対方向に移動する同時発生対のガンマ光子が生成される。同時計数時間内に検出されるガンマ光子の対は、通常、対消滅イベントとしてPETスキャナによって記録される。
飛行時間(time-of-flight:TOF)イメージングにおいて、同時発生対の各ガンマ光子が検出される同時計数インターバル内の時間も測定される。飛行時間情報は同時計数線に沿って検出されたイベントの位置を示す。スキャン対象の被検体または被検物の画像を再構成または生成するために、複数の対消滅イベントのデータが使用される。ここで、この画像の再構成または生成は、一般に、統計的(反復的)または解析的再構成アルゴリズムを用いて行われる。
図1は、3次元検出器において放出されたポジトロンおよび計測された同時計数線(line-of-response:LOR)の横断座標と軸座標を示す。座標(xe,ye,ze)または(se,te,ze)は、放出されたポジトロンの画像座標を示す。測定されたLORの投影座標は、z=(za+zb)/2で示される(s,φ,z、θ)で表すことができ、或いはTOF-LOR用のさらなる次元tを含んだものでもよい。
PETにおいては、同時計数ウインドウの有限幅により偶発同時計数(ランダム)が発生し、偶発同時計数は真の同時計数を検出するために用いられる。2つの相関関係のない単一のイベントが同時計数ウインドウ内で検出される場合、この2つは誤って真の同時計数イベントと認識され記録されることがあり得る。ランダムイベントの割合は、各検出器上での単一イベントの割合および同時計数ウインドウのサイズに比例し、式(1)で表される。
Cij= 2τrirj (1)
ここで、Cijはi番目とj番目の検出器とを結ぶLOR上の偶発同時計数の計数率を表し、ri、rjはi番目とj番目の検出器それぞれの単一計数イベントの割合を表し、τは同時計数ウインドウのサイズである。
Cij= 2τrirj (1)
ここで、Cijはi番目とj番目の検出器とを結ぶLOR上の偶発同時計数の計数率を表し、ri、rjはi番目とj番目の検出器それぞれの単一計数イベントの割合を表し、τは同時計数ウインドウのサイズである。
偶発同時計数は、特に3次元PETスキャナおよび高い放射能濃度において、記録された即発同時計数イベント(真の同時計数イベント、散乱同時計数イベント、偶発同時計数イベントが含まれる)の大部分をなすこともあり得る。従って、適切に補正しなければ、偶発同時計数イベントにより、再構成された画像にかなりの定量誤差が生じかねない。
そこで、ランダム推定のための最も正確かつ一般に用いられている方法として、遅延同時計数ウインドウの利用が挙げられる。遅延同時計数ウインドウは、記録された個々の対イベントから、2つの単一イベントの相関関係を取り除くことができる。遅延同時計数ウインドウは、通常、同時計数ウインドウのサイズを数十から数百倍に遅延させているため、2つの記録された単一イベントが1つの消滅に由来する可能性が極めて低い。したがって、本方法では、ランダムイベントのみが記録される。
最近、再構成視野(field-of-view:FOV)に寄与することのないこれらの偶発同時計数をフィルターで完全に除去することにより、即発データにおけるランダムイベントを低減するために、飛行時間マスク(TOFマスク)が設計された。この処理では、マスクの外のTOF差を有するランダムイベントが、再構成が始まる前に除去されることにより、リストモード再構成およびより短い計算時間で、より正確な再構成画像が得られる。
TOFリストモード再構成では、ランダムイベントがTOF情報と共に以下の方法で推定される。非TOF遅延リストモードデータが、最初にリビニングされて4次元補間サイノグラムに補間され、平滑化された後、4次元生サイノグラムに逆補間される。最終ステップで、LOR計数を均等に接線方向tのビンに広げ、LORの半径方向に沿ったtの範囲の差および傾斜角を考慮することにより、5次元TOF生サイノグラムが生成される。
本発明が解決しようとする課題は、ランダムイベントの推定にTOFマスクを適用することができる偶発同時計数推定方法及び偶発同時計数推定装置を提供することである。
一実施形態によれば、ポジトロン放射断層撮影リストモードデータにおいて偶発同時計数を推定する偶発同時計数推定方法は、飛行時間(time-of-flight:TOF)情報を含むTOFリストモード計数データを取得し、前記取得したTOFリストモード計数データを、偶発同時計数値を含む4次元生サイノグラム計数データに、前記TOF情報を用いずに変換し、4次元補間サイノグラム計数データを生成するために、前記4次元生サイノグラム計数データを補間し、ノイズを除去するために、前記4次元補間サイノグラム計数データにローパスフィルターを適用し、前記ローパスフィルターを適用した4次元補間サイノグラム計数データを、フィルターを適用した4次元生サイノグラム計数データに変換し、処理装置により、前記フィルターを適用した4次元生サイノグラム計数データに対して、対消滅点をフィルタリングするためのTOFマスクフィルターを効果的に適用することにより、前記フィルターを適用した4次元サイノグラム計数データから5次元TOF生サイノグラム計数データを生成することを含む。
本発明とこれに付随する多くの利点をより完全に理解することは、以下の詳細な説明を参照し添付図面と関連付けて考えれば、容易にできる。
図1は、PETイメージング装置の幾何学的配置の例を示す。
図2は、新しいTOFマスクの横断面図および矢状面図を示す。
図3Aは、600mmのFOV、TOFマスク無しで、5Dランダム生サイノグラムシミュレーションを行ったGATE IECファントムデータの(rad,t)図を示す。
図3Bは、600mmのFOV、TOFマスクおよび3σTOF有りで、5Dランダム生サイノグラムシミュレーションを行ったGATE IECファントムデータの(rad,t)図を示す。
図4は、一実施形態によるPETにおけるランダム事象の推定方法のフローチャートを示す。
図5は、一実施形態によるPETシステムのハードウェアを示す。
以下、本願に係る実施形態の詳細について説明する。本願においては、上述したように、偶発同時計数の推定にTOFマスクを適用することができる偶発同時計数推定方法及び偶発同時計数推定装置を提供する。すなわち、上述した従来技術の偶発同時計数推定(ランダム推定)にTOFマスクを適用すると、長円形のTOFマスクの導入に伴いランダムの分布が変化し、これにより視野(field-of-view:FOV)の中心領域で収集されるランダムイベントが増加し、FOVの周辺部で収集されるランダムイベントが減少する。この場合、TOFマスクを使用しない前述の手順は適用できない。この理由は、(1)ランダムの平滑化ステップによりs次元におけるランダムの分布が変化し、これにより逆補間ステップにおいて推定誤差が生じてしまうためである。さらに、(2)LOR計数を均等に各接線方向tのビンに広げる場合には、ランダムイベントの数がt次元に沿って均一に分布することを前提としているため、TOFマスクを適用した場合に、これが当てはまらないからである。このように、ランダムイベントは、FOVの中心でより多く収集されるが、TOFマスクの円形の周辺部ではより少なく収集される。
そこで、本願に係る一実施形態によれば、ポジトロン放射断層撮影リストモードデータにおいてランダムイベントを推定する方法が提供され、この方法は、(1)飛行時間(time-of-flight:TOF)情報を含むTOFリストモード計数データを取得するステップと、(2)取得したTOFリストモード計数データを、ランダム計数値を含む4次元(4D)生サイノグラム計数データに、TOF情報を用いずに変換するステップと、(3)4D補間サイノグラム計数データを生成するために、4D生サイノグラム計数データを補間するステップと、(4)ノイズを除去するために、4D補間サイノグラム計数データにローパスフィルターを適用するステップと、(5)ローパスフィルターを適用した4D補間サイノグラム計数データを、フィルターを適用した4D生サイノグラム計数データに変換するステップと、(6)処理装置により、フィルターを適用した4D生サイノグラム計数データに対して、対消滅点をフィルタリングするためのTOFマスクフィルターを効果的に適用することにより、フィルターを適用した4D生サイノグラム計数データから5次元(5D)TOF生サイノグラム計数データを生成するステップとを含む。
別の実施形態では、TOFマスクフィルターは、同時計数線(line-of-response:LOR)に沿って、再構成視野外に所定の範囲のフィルター領域を有する。
別の実施形態では、生成ステップは、以下の式によりTOFビンt毎に5D TOF生サイノグラム計数データ
を生成するステップを含む。
ここで、tcoinは同時計数ウインドウのmm表示のサイズ、tofbinszはmm表示のTOFビンのサイズ、r(rad,phi,slice)はフィルターを適用した4D生サイノグラムランダム計数データ、(rad,phi,slice)は生サイノグラム空間におけるLORの座標、θはLORの傾斜角である。なお、sliceは、対消滅したガンマ線を検出したリング(ring)に関する情報であり、{ring Diff,ring Sum}を含む。「ring Diff」は、検出したリング間の差(|ring1-ring2|)を示し、「ring Sum」は、検出したリングの中点((ring1+ring2)/2)を示す。
を生成するステップを含む。
ここで、tcoinは同時計数ウインドウのmm表示のサイズ、tofbinszはmm表示のTOFビンのサイズ、r(rad,phi,slice)はフィルターを適用した4D生サイノグラムランダム計数データ、(rad,phi,slice)は生サイノグラム空間におけるLORの座標、θはLORの傾斜角である。なお、sliceは、対消滅したガンマ線を検出したリング(ring)に関する情報であり、{ring Diff,ring Sum}を含む。「ring Diff」は、検出したリング間の差(|ring1-ring2|)を示し、「ring Sum」は、検出したリングの中点((ring1+ring2)/2)を示す。
別の実施形態によれば、取得ステップは、同時計測イベント毎にデータ配列{xa,za,xb,zb,ea,eb,tof}を有するTOFリストモードデータを取得するステップを含み、ここで、xa,xbはイベントaとイベントbそれぞれの横断方向における入射シンチレータの番号、za,zbはイベントaとイベントbそれぞれの軸方向における入射シンチレータの番号、ea,ebはイベントaとイベントbそれぞれのエネルギーレベル、tofはイベントaとイベントbの到達時間の差である。
別の実施形態では、上記の方法は、遅延同時計数ウインドウ法を用いて、4D生サイノグラム計数データ内でランダム計数値を推定するステップを含む。
ここで、非TOFリストモードデータは、一般には同時計数イベント毎に{xa,za,xb,zb,ea,eb}のデータ配列を有する。xa,xbはイベントaとイベントbそれぞれの横断方向における入射シンチレータの番号、za,zbはイベントaとイベントbそれぞれの軸方向における入射シンチレータの番号、ea,ebはイベントaとイベントbそれぞれのエネルギーレベルである。同様に、TOFリストモードデータは、データ配列{xa,za,xb,zb,ea,eb,tof}を有し、ここで、tofはイベントaとイベントbの到達時間の差である。
遅延同時計数ウインドウを使用することによるTOFリストモード再構成におけるランダム推定は、5Dまたは4Dアプローチを用いて実行できる。5D法は以下のステップを含む。
(1)TOF遅延ウインドウリストモードデータを、5D生サイノグラム(rad,phi,slice,t)データにリビニングする。
(2)前進補間(forward interpolation)を行い、LORサイノグラム(rad,phi,slice,t)データを、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ、t)データに変換する。
(3)サイノグラムに基づく5Dローパスフィルターを用いて、ランダムデータのばらつきを低減する。
(4)逆補間(back interpolation)によってランダム推定を取得し、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ、t)データをLORサイノグラム(rad,phi,slice,t)データに変換し直す。
(1)TOF遅延ウインドウリストモードデータを、5D生サイノグラム(rad,phi,slice,t)データにリビニングする。
(2)前進補間(forward interpolation)を行い、LORサイノグラム(rad,phi,slice,t)データを、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ、t)データに変換する。
(3)サイノグラムに基づく5Dローパスフィルターを用いて、ランダムデータのばらつきを低減する。
(4)逆補間(back interpolation)によってランダム推定を取得し、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ、t)データをLORサイノグラム(rad,phi,slice,t)データに変換し直す。
同様に4D法は以下のステップを含む。
(1)TOF遅延ウインドウリストモードデータを、4D生サイノグラム(rad,phi,slice)データにリビニングする。
(2)前進補間を行い、LORサイノグラム(rad,phi,slice)データを、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ)データに変換する。
(3)サイノグラムに基づく4Dローパスフィルターを用いて、ランダムデータのばらつきを低減する。
(4)逆補間を用いて、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ)データを、LORサイノグラム(rad,phi,slice)データに変換し直す。
(5)逆補間された事象を、t次元に沿って(rad,phi,slice)における接線方向tのビンに均等に分割し、(rad,phi,slice,t)におけるランダム推定値を生成する。
(1)TOF遅延ウインドウリストモードデータを、4D生サイノグラム(rad,phi,slice)データにリビニングする。
(2)前進補間を行い、LORサイノグラム(rad,phi,slice)データを、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ)データに変換する。
(3)サイノグラムに基づく4Dローパスフィルターを用いて、ランダムデータのばらつきを低減する。
(4)逆補間を用いて、補間された均一なサイノグラム(s,φ、z、θ)データを、LORサイノグラム(rad,phi,slice)データに変換し直す。
(5)逆補間された事象を、t次元に沿って(rad,phi,slice)における接線方向tのビンに均等に分割し、(rad,phi,slice,t)におけるランダム推定値を生成する。
しかし、上記の方法は、本実施形態で開示される新たな飛行時間マスク(TOFマスク)と共に用いることが困難となる場合がある。特に、図2に示す長円形TOFマスクを用いると、ランダムの分布が変化してしまう。図2に示すように、TOFマスクの形状は、以下の式(2)に示すように半径方向距離sに関係する。
ランダムの分布は緩やかに変化する傾向があり、かつFOV全体にわたりほぼ均一であるため、ランダムの分布はTOFマスク適用の前後で異なる。このため、新たなTOFマスクに応じて、新たなランダム補正法が必要である。
ランダムの分布は緩やかに変化する傾向があり、かつFOV全体にわたりほぼ均一であるため、ランダムの分布はTOFマスク適用の前後で異なる。このため、新たなTOFマスクに応じて、新たなランダム補正法が必要である。
図2に示すように、大きい半径の位置(s)において、tが0のビンにおいて半径が最も大きくランダムの分布がより多くなる。従って、上記方法の最終ステップにおいて、ランダム計数をt次元に沿って均一に分布させることができない。すなわち、TOFマスクの形状を考慮する必要がある。
そのため、開示された実施形態では、TOFマスクを適用したTOFリストモード再構成において、各イベントのランダムを推定するための新たな方法を用いる。TOFマスクフィルターを適用したランダムリストモードデータを用いる代わりに、発明の実施形態ではTOFマスクを使用しないランダムリストモードデータを用いる。以下、これをオリジナルランダムデータと呼ぶ場合がある。
オリジナルランダムデータの分布(TOFマスクフィルターを適用する前)はTOFの大きさに依存しないため、ランダムの分布は接線方向のt次元に沿って均一である。図3Aに示すように、ランダムの分布は、統計的不確実性を除けば、半径方向の距離s毎にt次元に沿ってほぼ均一である。TOFマスクを用いてフィルターを適用した後でも、ランダムの分布はTOFマスク内のt次元に沿って均一であるが、TOFマスクの範囲は、図2のs座標で示されるようにLORの半径方向に沿って変化する。
図3Bに示すように、周辺部よりも半径方向中心部でtが0ではないビンが多く、さらに、t次元に沿ったランダムの分布の範囲は、LORの傾斜角θが大きくなると減少する。本願は、TOFマスクで覆われた領域では、TOFマスクの適用の有無に関わらず、ランダムの分布が全く同じであることを発見した。
この発見に基づき、TOFマスクを適用したTOFリストモード再構成のための新たなランダム推定手順は、以下のように開示される。特に、一実施形態では、ランダム推定処理は図4に示すように実行される。
ステップ400で、飛行時間(time-of-flight:TOF)情報を含むTOFリストモード計数データが取得される。上述のように、TOFリストモードデータは、データ配列{xa,za,xb,zb,ea,eb,tof}を有し、ここで、tofはイベントaとイベントbの到達時間の差である。
ステップ410で、非TOF遅延リストモードデータ(TOFマスクフィルター無し)が、(rad,phi,slice)生サイノグラムに最初にリビニングされる。このステップでは、データのTOF部分は無視される。
ステップ420で、(rad,phi,slice)生サイノグラムデータが、4D補間サイノグラム(s,φ、z、θ)データに補間される。
ステップ430で、データ内の統計的ノイズを除去するため、サイノグラムに基づくローパス平滑化処理が適用される。
ステップ440で、平滑化されたサイノグラム(s,φ、z、θ)データが、4D(rad,phi,slice)生サイノグラムデータrに逆補間される。
ステップ450で、LOR計数を接線方向tのビンのそれぞれに均等に広げ、LORの半径方向に沿ったtの範囲の差および傾斜角θを考慮することにより、5D TOF生サイノグラムデータ
が生成される。特に、tのビン毎に推定されたランダム計数が、以下の式(3)により決定される。
(3)
ここで、tcoinは同時計数ウインドウのmm表示のサイズを表し、tbinszはmm表示のtのビンのサイズを表し、またtrange(s)は式(2)のように定義され、各sにおけるtの範囲を表す。なお、式(3)により生成された5D TOF生サイノグラム
は、図2に示すTOFマスクを適用する効果を有する。
が生成される。特に、tのビン毎に推定されたランダム計数が、以下の式(3)により決定される。
(3)
ここで、tcoinは同時計数ウインドウのmm表示のサイズを表し、tbinszはmm表示のtのビンのサイズを表し、またtrange(s)は式(2)のように定義され、各sにおけるtの範囲を表す。なお、式(3)により生成された5D TOF生サイノグラム
は、図2に示すTOFマスクを適用する効果を有する。
例えば、a±4.2ナノ秒の同時計数ウインドウを用いる場合、tcoin=2×4200×0.15=1260mmとなり、またtbinsz=20mmおよびθ=0の場合は、各r(rad,phi,slice)が0.0159で倍率変更され、
が得られる。このようにして、式(3)を用いて、TOFマスクを用いたデータに実際にフィルターを適用することなく、TOFマスク適用の効果が予測される。
が得られる。このようにして、式(3)を用いて、TOFマスクを用いたデータに実際にフィルターを適用することなく、TOFマスク適用の効果が予測される。
別の実施形態では、ステップ410とステップ440の両方または一方を省略できる。例えば、ステップ400の後に、4D補間サイノグラムデータをリストモードデータから直接取得するようにステップ420を実行できる。
さらに、TOFマスクを用いる新たなランダム推定法は、リストモード再構成ではなく、サイノグラムに基づく画像再構成に適用することも可能である。この場合、再構成エンジンは、TOF情報を用いることも、あるいは用いないことも可能である。再構成においてTOF情報を用いる場合、推定したランダムは5DのTOF補間されたサイノグラムで用いられる。再構成においてTOF情報を用いない場合でも、TOFマスクを用いてランダム計数の一部を受け付けないこともできるが、再構成エンジン自体はTOF情報を使用しないため、4DのTOF補間されていないサイノグラムが用いられる。
上述のTOFリストモード再構成のための新たなランダム推定法は、いくつかの利点を有する。特に、t次元に沿ったランダム事象の分布の均一性に基づき、即発データにおけるランダム事象が、TOFマスクフィルターを使用しない非TOF遅延リストモードデータを用いることにより推定することが可能である。再構成の間にTOFマスクを使用する利点は、ここでも有効である。さらに、新たなTOFマスクの形状により、ランダム補正の複雑さが増すことはない。式(3)に示すように、推定されたランダム計数のスケールファクタ値
は、半径方向距離sに依存しない。
は、半径方向距離sに依存しない。
図5に、本実施形態と共に用いることができる例示的PETハードウェア構成を示す。図5では、光電子増倍管135および140がライトガイド130の上に配置され、シンチレータアレイ105がライトガイドの130の下に配置されている。第2のシンチレータアレイ125が、シンチレータ105に対向して、ライトガイド115と光電子倍増管195、110に重ねて配置される。
図5では、ガンマ線が被検体から放出されると、ガンマ線は互いに約180度の反対方向に進む。ガンマ線は、シンチレータ100および120で同時に検出される。そして、既定制限時間内にシンチレータ100および120でガンマ線が検出されると、シンチレーション事象が特定される。こうして、ガンマ線タイミング検出システムはガンマ線を、シンチレータ100および120で同時に検出する。しかし簡略化のために、シンチレータ100でのガンマ検出のみをここで説明する。当業者には自明であるが、シンチレータ100についての説明は、シンチレータ120でのガンマ線検出にも同様に適用できる。
各光電子増倍管110、135、140、195はそれぞれ、データ取得装置150に接続されている。データ取得装置150は、光電子倍増管からの信号を処理するように構成されたハードウェアを含む。データ取得装置150は、ガンマ線の到達時間を測定する。データ取得装置150は、システムクロック(図示せず)に対する識別パルスの時間を符号化する2つの出力(1つは光電子倍増管(photomultiplier tube:PMT)135/140の組み合わせ用であり、1つはPMT110/195の組み合わせ用である)を生成する。飛行時間型PETシステムでは、データ取得装置150が、典型的に15~20ピコ秒の精度でタイムスタンプを生成する。データ取得装置は、各PMTの信号(データ取得装置150からの4つの出力)の大きさを測定する。
データ取得装置の出力は、処理のためにCPU170に送られる。その処理は、データ取得装置の出力からエネルギーと位置を、および事象毎に出力されたタイムスタンプから到達時間をそれぞれ推定する処理からなり、エネルギー、位置、および時間の推定値の精度を改善するために、事前の校正に基づき、多くの補正ステップの適用を含んでもよい。
さらに、CPU170は、図4に示すフローチャートおよび上記内容に従ってランダム事象の推定方法を実行するよう構成される。
当業者には自明であるが、CPU170は、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA)、または複合プログラマブル論理回路(Complex Programmable Logic Device:CPLD)等の個別論理ゲートとして実装することができる。FPGAまたはCPLDの実装は、VHDL、Verilog またはその他のハードウェア記述言語でコード化してもよく、またそのコードを直接FPGAまたはCPLD内の電子メモリの中に、または別の電子メモリとして、格納してもよい。さらに電子メモリは、ROM、電気的PROM(electrically programmable read only memory:EPROM)、電気的消去可能PROM(electrically erasable programmable read only memory:EEPROM)、フラッシュメモリ等の不揮発性のものでもよい。また電子メモリは、スタティックまたはダイナミックRAMなどの揮発性のものでもよい。また、FPGAまたはCPLDと電子メモリの間の対話のみならず電子メモリを管理するためにマイクロコントローラやマイクロプロセッサ等の処理装置を備えてもよい。
あるいは、CPU170は、上記の電子メモリとハードディスク、CD、DVD、フラッシュドライブ等の既知の記憶媒体の両方または一方のいずれかに格納されている一連のコンピュータ可読命令として実装してもよい。さらに、コンピュータ可読命令は、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、あるいはこれらの組み合わせとして提供され、米国Intel社製のXeonプロセッサまたは米国AMD社製のOpteronプロセッサ等の処理装置、およびMicrosoft VISTA、UNIX(登録商標)、Solaris、LINUX(登録商標)、およびApple MAC-OS等の当業者に知られているオペレーティングシステムと連動して実行される。
一旦CPU170で処理されると、処理された信号は電子記憶装置180への記憶と、ディスプレイ145への表示の両方またはその一方が行われる。当業者には自明であるが、電子記憶装置180は、ハードディスクドライブ、CD-ROMドライブ、DVDドライブ、フラッシュドライブ、RAM、ROM等の当技術分野で知られている電子記憶装置でもよい。ディスプレイ145は、液晶ディスプレイ(liquid crystal display:LCD)、ブラウン管ディスプレイ(cathode ray tube:CRT)、プラズマディスプレイ、有機発光ダイオード(organic light emitting diode:OLED)、発光ダイオード(LED)等の当技術分野で知られているディスプレイとして実装してもよい。このように、ここで説明した電子記憶装置180およびディスプレイ145の記載は例示にすぎず、決して本実施形態の進歩の範囲を制限するものではない。
また、図5は、ガンマ線検出システムを他の外部装置とユーザーの両方または一方と接続するインタフェース175を含む。例えば、インタフェース175は、ユニバーサルシリアルバス(Universal Serial Bus:USB)インタフェース、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会(Personal Computer Memory Card International Association:PCMCIA)インタフェース、イーサネット(登録商標)インタフェース等の当技術分野で知られているインタフェースであってよい。また、インタフェース175は、有線または無線であってもよく、キーボードとマウスの両方または一方、等のユーザーと対話するためのヒューマンインタフェースを含んでよい。
ある特定の実施形態を説明してきたが、これらの実施形態は、単なる事例として提示したものであって、本発明の範囲を限定するものではない。実際、本明細書で説明した新規の方法およびシステムは、様々な別の態様で具体化が可能である。さらには、本発明の範囲を逸脱することなく、本明細書で説明した方法およびシステムにおいて様々な省略、置換、および変更が可能である。添付の請求の範囲およびそれらの均等物は、本発明の範囲と精神に収まると考えられる態様または変更を有効範囲に含むためのものである。
Claims (10)
- ポジトロン放射断層撮影リストモードデータにおいて偶発同時計数を推定する偶発同時計数推定方法であって、
飛行時間(time-of-flight:TOF)情報を含むTOFリストモード計数データを取得し、
前記取得したTOFリストモード計数データを、偶発同時計数値を含む4次元生サイノグラム計数データに、前記TOF情報を用いずに変換し、
4次元補間サイノグラム計数データを生成するために、前記4次元生サイノグラム計数データを補間し、
ノイズを除去するために、前記4次元補間サイノグラム計数データにローパスフィルターを適用し、
前記ローパスフィルターを適用した4次元補間サイノグラム計数データを、フィルターを適用した4次元生サイノグラム計数データに変換し、
処理装置により、前記フィルターを適用した4次元生サイノグラム計数データに対して、対消滅点をフィルタリングするためのTOFマスクフィルターを効果的に適用することにより、前記フィルターを適用した4次元サイノグラム計数データから5次元TOF生サイノグラム計数データを生成する、
ことを含む、偶発同時計数推定方法。 - 前記TOFマスクフィルターは、同時計数線(line-of-response:LOR)に沿って、再構成視野外に所定の範囲のフィルター領域を有する、請求項1に記載の偶発同時計数推定方法。
- 前記TOFリストモード計数データの取得において、同時計測イベント毎にデータ配列{xa,za,xb,zb,ea,eb,tof}を有するTOFリストモードデータを取得し、xa,xbはイベントaとイベントbそれぞれの横断方向における入射シンチレータの番号、za,zbはイベントaとイベントbそれぞれの軸方向における入射シンチレータの番号、ea,ebはイベントaとイベントbそれぞれのエネルギーレベル、tofはイベントaとイベントbの到達時間の差である、請求項1又は2に記載の偶発同時計数推定方法。
- 遅延同時計数ウインドウ法を用いて、前記4次元生サイノグラム計数データ内で偶発同時計数値を推定する、請求項1又は2に記載の偶発同時計数推定方法。
- ポジトロン放射断層撮影リストモードデータにおいて偶発同時計数を推定する偶発同時計数推定装置であって、
飛行時間(time-of-flight:TOF)情報を含むTOFリストモード計数データを記憶するメモリと、
前記取得したTOFリストモード計数データを、偶発同時計数値を含む4次元生サイノグラム計数データに、TOF情報を用いずに変換し、
4次元補間サイノグラム計数データを生成するために、前記4次元生サイノグラム計数データを補間し、
ノイズを除去するために、前記4次元補間サイノグラム計数データにローパスフィルターを適用し、
前記ローパスフィルターを適用した4次元補間サイノグラム計数データを、フィルターを適用した4次元生サイノグラム計数データに変換し、
前記フィルターを適用した4次元生サイノグラム計数データに対して、対消滅点をフィルタリングするためのTOFマスクフィルターを効果的に適用することにより、前記フィルターを適用した4次元サイノグラム計数データから5次元TOF生サイノグラム計数データを生成するよう構成された
処理装置と、
を備える、偶発同時計数推定装置。 - 前記TOFマスクフィルターは、同時計数線(line-of-response:LOR)に沿って、再構成視野外に所定の範囲のフィルター領域を有する、請求項6に記載の偶発同時計数推定装置。
- 前記メモリは、同時計測イベント毎にデータ配列{xa,za,xb,zb,ea,eb,tof}を有するTOFリストモードデータを記憶し、xa,xbはイベントaとイベントbそれぞれの横断方向における入射シンチレータの番号、za,zbはイベントaとイベントbそれぞれの軸方向における入射シンチレータの番号、ea,ebはイベントaとイベントbそれぞれのエネルギーレベル、tofはイベントaとイベントbの到達時間の差である、請求項6又は7に記載の偶発同時計数推定装置。
- 前記処理装置は、遅延同時計数ウインドウ法を用いて、前記4次元生サイノグラム計数データ内で偶発同時計数値を推定するようさらに構成された、請求項6又は7に記載の偶発同時計数推定装置。
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JP2013093004A JP6125309B2 (ja) | 2012-05-09 | 2013-04-25 | 偶発同時計数推定方法及び偶発同時計数推定装置 |
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WO2011117990A1 (ja) * | 2010-03-25 | 2011-09-29 | 独立行政法人放射線医学総合研究所 | Pet装置における同時計数判定方法及び装置 |
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2013
- 2013-05-09 WO PCT/JP2013/063081 patent/WO2013168778A1/ja active Application Filing
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