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公開番号2025100920
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2025073182,2022561071
出願日2025-04-25,2021-04-01
発明の名称X線CTビーム硬化補正のためのハイブリッド線形化方式
出願人リフレクションメディカル, インコーポレイテッド
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類A61B 6/03 20060101AFI20250626BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】X線CTビーム硬化補正のためのハイブリッド線形化方式の提供。
【解決手段】2つの異なる有効平均エネルギーで取得したエアスキャンX線強度データを組み込むハイブリッドスペクトルモデルを含むマッピング演算子を使用しCT画像化のビーム硬化アーチファクトを低減する方法を開示する。一変形形態ではキャリブレーションセッション中に取得したエアスキャンX線強度データを各X線検出器の理想的スペクトルモデルと組み合わせてハイブリッドスペクトルモードを導出する。ハイブリッドスペクトルモデルに基づいたマッピング演算子を使用し、取得したCT投影データのビーム硬化アーチファクトを補正する。一部の変形形態ではマッピング演算子は単色(補正した)投影値のルックアップテーブルであり、取得したCT投影データを使用し、取得したCT投影データに対応する補正した投影値を含むルックアップテーブルエントリのインデックスを計算する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
本明細書に記載の発明。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年４月７日に出願された米国仮特許出願第６３／００６，５１３号に対する優先権を主張するものであり、その開示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
続きを表示（約 4,500 文字）【背景技術】
【０００２】
Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化システムは、Ｘ線源の向かいに位置するＸ線検出器のアレイを備え、Ｘ線源と検出器との間に位置する対象物の画像を、その対象物を通るＸ線の減衰に基づいて生成することができる。Ｘ線検出器は、対象物に対して様々な角度位置に位置している。ＣＴ画像は、対象物の減衰特性を表し、検出器に入射するＸ線の強度を測定することによって判定することができる。理想的には、Ｘ線減衰は線形であり、検出器で測定されたＸ線強度は対象物の減衰特性に線形に関連する。ただし、ＣＴシステムのＸ線源は通常、多色放射線源であるため、異なるエネルギーの光子を放出し、異なるエネルギーの光子は、対象物を通過する際に互いに異なる方法で減衰する。多くの材料では、より低エネルギーの光子はより高エネルギーの光子よりも大きく減衰する。より低いエネルギーの光子が対象物の端部よりも中心部分でより減衰されることから、異なる光子エネルギーにわたるこの不均一な減衰により、対象物の端部は、（均一な材料で作製されている場合であっても）対象物の中心部分よりも明るく見え得る。この非線形減衰から生じる画像化アーチファクトは、ビーム硬化アーチファクトと呼ばれる。典型的に、ビーム硬化アーチファクトは、多色投影データを理想的な又は補正された単色投影値にマッピングするマッピング関数を生成するために、異なる厚さの異なる材料で作製されたいくつかのファントムを使用して、キャリブレーションセッション中にＸ線検出器データを収集することによって補正される。ただし、このタイプのキャリブレーション及びアーチファクト補正方法は、異なる寸法及び／又は材料を有する複数のファントムの複数のＣＴスキャンを必要とするため、単調で時間がかかる可能性がある。
【０００３】
更に、Ｘ線源とＸ線検出器のアレイとが画像取得中に回転する（例えば、Ｘ線源及び検出器が回転式ガントリーに取り付けられている）ＣＴ画像化システムから再構成された画像は、個々のＸ線検出器の異なるスペクトル特性又は応答に特に敏感であり得る。
【０００４】
そのため、ＣＴ画像化システムのキャリブレーション方法を改善して、ビーム硬化アーチファクトに対処し、かつ／又は検出器アレイ内の個々のＸ線検出器の可変スペクトル応答を補償する助けとなることが望まれる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書では、２つの異なる有効平均エネルギーで取得されたエアスキャンＸ線強度データを組み込むハイブリッドスペクトルモデルを含むマッピング演算子を使用して、ＣＴ画像化におけるビーム硬化アーチファクトを低減するための方法が開示される。マッピング演算子は、ＣＴ画像化システムの各Ｘ線検出器に対して計算され得る。マッピング演算子を使用して、取得されたＣＴ投影データ（対応するＸ線検出器からの出力信号に基づいて計算される）を、補正された投影値に変換し得る。いくつかの変形形態では、マッピング演算子はルックアップテーブル（ＬＵＴ）を含み得、取得されたＣＴ投影データを使用して、取得されたＣＴ投影データに対応する補正された投影値を識別するために使用され得るルックアップテーブルインデックスを計算する。
【０００６】
また、本明細書では、ビーム硬化アーチファクトを低減するためのファントムなしのキャリブレーション方法も開示される。キャリブレーションセッション中に取得されたＸ線強度データを使用して、計算された単色投影値に多色投影データをマッピングする、ハイブリッドスペクトルモデルを生成し得る。ハイブリッドスペクトルモデルには、２つの異なる有効平均エネルギーで取得されたエアスキャンＸ線強度データと組み合わせた、理想的なスペクトルモデルが含まれている。ハイブリッドスペクトルモデルを使用して、ＣＴスキャン中に使用され得るマッピング演算子を生成して、取得されたＣＴ投影データを、次いでＣＴ画像再構成に使用され得る補正された投影値に変換する。キャリブレーションセッション中、ＣＴ画像化システムは、第１の有効平均エネルギーでの第１のエアスキャン中に、Ｘ線強度データの第１のセットを取得し、第１の有効平均エネルギーよりも高い第２の有効平均エネルギーでの第２のエアスキャン中に、Ｘ線強度データの第２のセットを取得し得る。第１及び第２のエアスキャンのＸ線強度データは、各Ｘ線検出器に対して取得及び格納され得、回転式ＣＴ画像化システムの場合、Ｘ線強度データは、ＣＴ画像化システムが複数の角度にわたって回転する間に取得され得る。次いで、ＣＴ画像化システムコントローラは、Ｘ線強度データの第１及び第２のセットを使用して、各Ｘ線検出器に対して仮想フィルタを計算し得る。いくつかの変形形態では、仮想フィルタは、選択されたフィルタ材料（例えば、アルミニウム）及びフィルタ厚さによって特徴付けられ得、Ｘ線強度データの第１及び第２のセットは、アレイ内の各Ｘ線検出器に対する仮想フィルタの厚さを計算するために使用され得る。次いで、ＣＴ画像化システムコントローラは、仮想フィルタを理想スペクトルモデルと組み合わせるハイブリッドスペクトルモデルを使用する各Ｘ線検出器に対して、マッピング演算子を計算し得る。マッピング演算子は、取得されたＸ線検出器強度データから導出された多色投影データと補正された投影値との間の関係を表す。補正された投影値は、単色Ｘ線源（すなわち、単一エネルギーレベルの光子又は単一波長の光を放出する）の投影値に近似するので、補正された投影値は単色投影値と称されることもあり、ビーム硬化アーチファクトをほとんど又は全く有しない。
【０００７】
ＣＴ画像化におけるビーム硬化アーチファクトを低減するための方法の１つの変形形態は、ＣＴ画像化システム内の各Ｘ線検出器でＣＴ投影データを取得することと、２つの異なる有効平均エネルギーで取得されたエアスキャンＣＴ投影データを組み込むハイブリッドスペクトルモデルを含むマッピング演算子を使用して、取得されたＣＴ投影データの各々について補正された投影値を判定することと、取得されたＣＴ投影データの各々の補正された投影値を組み合わせることにより、アーチファクト補正されたＣＴ画像を生成することと、を含み得る。ハイブリッドスペクトルモデルは、取得されたＣＴ投影データｐ
ｐ
を補正された投影値ｐ
ｍ
の関数として表し、かつ取得されたエアスキャンＸ線強度データに基づいて計算された仮想フィルタを含み得る。マッピング演算子は、ＣＴ画像化システム内の各Ｘ線検出器に対するルックアップテーブルＬＵＴを含み、各ルックアップテーブルＬＵＴは、離散化ステップサイズｓで分割されているＣＴ投影データ
JPEG
2025100920000002.jpg
11
24
の離散化された値に対応する、ｋ個の補正された投影値ｐ
ｍ
を含み得る。ＣＴ投影データの離散化された値は、ルックアップテーブルインデックスｊに離散化ステップサイズｓを乗算することによって導出され得、補正された投影値ｐ
ｍ
を判定することは、取得されたＣＴ投影データｐ
ｐ
に基づいてルックアップテーブルインデックスｊを計算することを含み得る。いくつかの変形形態では、ルックアップテーブルインデックスｊを計算することは、取得されたＣＴ投影データｐ
ｐ
を離散化ステップサイズｓで除算することを含み得、補正された投影値を判定することは、ルックアップテーブルインデックスｊに対応する補正された投影値ｐ
ｍ
を識別することを含み得る。
JPEG
2025100920000003.jpg
26
50
【０００８】
いくつかの変形形態では、ルックアップテーブルは、第１のＣＴスキャンエネルギーレベルのための第１のルックアップテーブルＬＵＴ＿１であり得、マッピング演算子は、第２のＣＴスキャンエネルギーレベルのための第２のルックアップテーブルＬＵＴ＿２を含み得、第２のルックアップテーブルＬＵＴ＿２は、離散化ステップサイズｓ’で分割されているＣＴ投影データ
JPEG
2025100920000004.jpg
10
25
の離散化された値に対応するｋ’個の補正された投影値ｐ’
ｍ
を含み得る。取得されたＣＴ投影データｐ
ｐ
に対する補正された投影値ｐ
ｍ
を判定することは、ｐ
ｍ
の異なる値を反復することによってハイブリッドスペクトルモデルを使用して、補正された投影値ｐ
ｍ
を計算して、取得されたＣＴ投影データｐ
ｐ
を近似するＣＴ投影値を達成することを含み得る。例えば、ハイブリッドスペクトルモデルを使用して補正された投影値ｐ
ｍ
を計算することは、Ｎｅｗｔｏｎ法を使用してｐ
ｍ
の異なる値を反復して、取得されたＣＴ投影データｐ
ｐ
を最良に近似する投影値をもたらすｐ
ｍ
の値を判定することを含み得る。
【０００９】
いくつかの変形形態では、複数のハイブリッドスペクトルモデルは、異なるＣＴスキャンエネルギーレベルに対して計算され得る。１つの変形形態では、ハイブリッドスペクトルモデルは、第１のＣＴスキャンエネルギーレベルに対する第１のハイブリッドスペクトルモデルであり得、マッピング演算子は、第２のＣＴスキャンエネルギーレベルに対する第２のハイブリッドスペクトルモデルを含み得る。取得されたＣＴ投影データｐ
ｐ
に対する補正された投影値ｐ
ｍ
を判定することは、ＣＴ投影データが取得されたＣＴスキャンエネルギーレベルを識別することと、識別されたＣＴスキャンエネルギーレベルに対応するハイブリッドスペクトルモデルを使用して、補正された投影値ｐ
ｍ
を計算することと、を含み得る。
【００１０】
いくつかの変形形態では、エアスキャンＸ線強度データは、第１の有効平均エネルギー及び第２の有効平均エネルギーで取得され得る。例えば、第１のエネルギーは、８０ｋＶｐであり得、第２のエネルギーは、１４０ｋＶｐであり得、ＣＴ投影データ取得は、１２０ｋＶｐのエネルギーレベルにおけるものであり得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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