特開 2023-120173 医用イメージングスキャナ、方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023120173

(43)【公開日】2023-08-29

(54)【発明の名称】医用イメージングスキャナ、方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01T 1/161 20060101AFI20230822BHJP

【ＦＩ】

G01T1/161 A

G01T1/161 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023023260

(22)【出願日】2023-02-17

(31)【優先権主張番号】17/674,063

(32)【優先日】2022-02-17

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＶＥＲＩＬＯＧ

２．Ｌｉｎｕｘ

３．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】ウエンユエン チー

(72)【発明者】

【氏名】イ チャン

(72)【発明者】

【氏名】エヴレン アズマ

(72)【発明者】

【氏名】リ ヤン

(72)【発明者】

【氏名】ペン ペン

【テーマコード（参考）】

4C188

【Ｆターム（参考）】

4C188EE02

4C188FF07

4C188KK02

4C188KK24

4C188KK33

(57)【要約】

【課題】精度よく画像のボケを補正すること。
【解決手段】実施形態の医用イメージングスキャナは、受信部と、分類部と、生成部と、選択部と、適用部とを備える。受信部は、前記医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する。分類部は、前記複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいて前記リストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する。生成部は、分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する。選択部は、前記検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する。適用部は、前記対応する相互作用特性固有補正カーネルを、前記検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであって前記リストモードデータに関連するデータに適用する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

医用イメージングスキャナであって、
前記医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する受信部と、
前記複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいて前記リストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する分類部と、
分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する生成部と、
前記検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する選択部と、
前記対応する相互作用特性固有補正カーネルを、前記検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであって前記リストモードデータに関連するデータに適用する適用部と、
を備える、医用イメージングスキャナ。

【請求項2】

前記データは、前記リストモードデータに基づく画像データである、請求項１に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項3】

前記データは、前記リストモードデータに基づくサイノグラムデータである、請求項１に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項4】

前記少なくとも１つの相互作用特性は、光子と相互作用した検出器結晶が複数ある場合を含む、請求項１に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項5】

前記少なくとも１つの相互作用特性は、各検出イベントのエネルギー情報を含む、請求項１に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項6】

前記少なくとも１つの相互作用特性は、更に、検出器結晶の位置情報を含む、請求項５に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項7】

前記データに対して前記対応する相互作用特性固有補正カーネルが適用された後に、当該データに基づいた画像を表示部に表示させる表示制御部を更に備える、請求項１に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項8】

前記適用部は、画像更新ごとに、前記データのサブセットに対して前記相互作用特性固有補正カーネルを使用するＯＳＥＭ（ordered subset expectation maximization）法を用いて、前記対応する相互作用特性固有補正カーネルを前記データに適用する、請求項１に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項9】

前記選択部は、前記検出イベントのペアのグループごとに、前記対応する相互作用特性固有補正カーネルとして対応する相互作用特性固有点広がり関数補正カーネルを選択し、
前記適用部は、前記対応する相互作用特性固有点広がり関数補正カーネルを前記データに適用する、請求項１に記載の医用イメージングスキャナ。

【請求項10】

医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する受信ステップと、
前記複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいて前記リストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する分類ステップと、
分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する生成ステップと、
前記検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する選択ステップと、
前記対応する相互作用特性固有補正カーネルを、前記検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであって前記リストモードデータに関連するデータに適用する適用ステップと、
を含む、方法。

【請求項11】

コンピュータに、
医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する処理と、
前記複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいて前記リストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する処理と、
分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する処理と、
前記検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する処理と、
前記対応する相互作用特性固有補正カーネルを、前記検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであって前記リストモードデータに関連するデータに適用する処理と、
を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用イメージングスキャナ、方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ポジトロン放射断層撮影（Positron Emission Tomography：ＰＥＴ）イメージングは、放射性医薬品を患者（被写体）に投与すること（例えば、経口摂取または吸入を通して）によって開始される。適時に、人体内の特定の場所に放射性医薬品が集中し、それにより、関心領域に蓄積する放射性医薬品の物理的特性および生体分子特性を利用する。投与から捕捉、捕捉から排出までの、実際の空間分布、蓄積の場所または領域の濃度、およびＰＥＴイメージングプロセスの動態は、全て、臨床的な重要性を持つ可能性がある要素である。

【0003】

ＰＥＴイメージングプロセス中、医薬品に付着したポジトロン放射体は、同位元素の物理的性質に応じてポジトロンを放射する。放射されたポジトロンは、イメージング対象物または患者の電子と衝突し、それにより、ポジトロンおよび電子が消滅し、反対方向の５１１ｋｅＶの２つのガンマ線が発生する。発生したガンマ線の検出用のいくつかのＰＥＴ検出器リングを備えたＰＥＴスキャナは、典型的には、このいくつかのＰＥＴ検出器リングを支持する円形ボアタイプハウジングを備える。２つの発生したガンマ線のそれぞれは、いくつかのＰＥＴ検出器リングのＰＥＴ検出器と相互作用し、信号が記録される。

【0004】

ＰＥＴは、結晶サイズ効果、結晶間散乱、結晶伝播、ポジトロン飛程（ポジトロンレンジ）および光子非共線性を含む、いくつかの本質的な空間分解能を劣化させる要因を抱えている。これらの要因の大部分を個別に測定することは非常に困難である場合がある。これらの要因に対処し、分解能回復を行う一技法は、全体的に、点広がり関数（Point-Spread Function：ＰＳＦ、点拡がり関数）を作成することである。ＰＳＦモデリングの精度は、画像品質にとって極めて重要なものである場合がある。

【0005】

ＰＳＦモデリングは、サイノグラム空間または画像空間で行われる場合がある。両方のケースにおいて、分解能の低下の程度が空間に大きく依存するので、カーネルは空間に応じて異なる。不適切なモデリングのケースでは、分解能の回復には限界がある場合がある。過剰なモデリングは、場合によりリングアーチファクトなどの画像のアーチファクトの原因となる可能性がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】欧州特許出願公開第３５７６０４７号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、精度よく画像のボケを補正することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0008】

実施形態の医用イメージングスキャナは、受信部と、分類部と、生成部と、選択部と、適用部とを備える。受信部は、前記医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する。分類部は、前記複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいて前記リストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する。生成部は、分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する。選択部は、前記検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する。適用部は、前記対応する相互作用特性固有補正カーネルを、前記検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであって前記リストモードデータに関連するデータに適用する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、本開示の例示的な実施形態による、シングル－シングルイベント、マルチ－マルチイベント、およびシングル－マルチイベントを示す図である。

【図2】図２は、本開示の例示的な実施形態による、イベント特性依存画像領域ＰＳＦモデリングの方法を示す図である。

【図3】図３は、本開示の例示的な実施形態による、イベント特性依存サイノグラム領域ＰＳＦモデリングの方法を示す図である。

【図4】図４は、本開示の例示的な実施形態による、イベントのグループ化の方法を示す図である。

【図5】図５は、本開示の例示的な実施形態による、光子と相互作用する検出器結晶の数に基づくイベントのグループ化の方法を示す図である。

【図6】図６は、本開示の例示的な実施形態による、マルチ分解能ＰＳＦ再構成の方法を示す図である。

【図7】図７は、本開示の例示的な実施形態による、イベント特性依存ＰＳＦモデリングの方法を示す図である。

【図8】図８は、本開示の実施形態による、ＰＥＴスキャナの斜視図である。

【図9】図９は、本開示の例示的実施形態による、ＰＥＴスキャナおよび関連するハードウェアの概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下の詳細な説明を添付図面と共に考慮し、参照することによって、本開示がよりよく理解されるにつれて、本開示の完全な理解およびそれに付随する多くの利点が容易に得られるであろう。

【0011】

本明細書で使用する場合、用語「別の」は、少なくとも２つ目のもの、またはそれ以外のものであると定義する。本明細書で使用する場合、用語「含む」および／または「有する」は、「備える・含む・包括する」と同様であると定義する。本明細書全体における「一実施形態」、「ある特定の実施形態」、「実施形態」または「実装形態」、「例」、または類似の用語に対する言及は、実施形態に関連して記載されている特定の特性、構造、または特徴が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体を通して様々な箇所で出現する上記フレーズが、必ずしも同じ実施形態全てを指しているというわけではない。さらに、１つまたは複数の実施形態において任意の適切な方法で、特定の特性、構造、または特徴は限定されることなく、組み合わされる場合がある。

【0012】

ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）は、放射されたポジトロンと近くの電子との消滅から対向する５１１ｋｅＶの光子が生じるという原理に基づくものである。従来のＰＥＴでは、同時計数電子機器を使用して、どの応答線（Line Of Response：ＬＯＲ）に沿って消滅が起こったかを決定する。先に概説したように、消滅を局在化するために、従来の手法は、ＬＯＲに沿った任意の所与のポイントで消滅が起こったという等しい尤度に頼っている。飛行時間（ＴＯＦ）ＰＥＴはさらに一歩進み、それぞれのＰＥＴ検出器に到着した各光子の到着時間の差を測定することによって、ＬＯＲに沿った消滅が起こったと考えられる位置を決定する。

【0013】

上述した分解能を劣化させる要因の中でも、結晶間散乱、および結晶伝播は、ポジトロン飛程（多数のトレーサに対する）および光子非共線性に比べてより影響が大きい。これらの両方のケースでは、異なるエネルギーレベルまたは異なる数の結晶相互作用を伴うイベントで、サイノグラムにおいて異なるレベルのボケが発生する。

【0014】

図１は、本開示の例示的な実施形態による、シングル－シングルイベント、マルチ－マルチイベント、およびシングル－マルチイベントを示す図である。図１は、異なる相互作用でどのように異なるボケレベルが発生するかを示している。各図は、１つまたは複数の結晶と相互作用する（例えば、コンプトン散乱に起因する）シングルのペア（すなわち、同時計数イベントの２つの光子）を示している。図１（ａ）は、５１１ｋｅＶガンマ光子の両方がそれぞれ１個ずつの結晶と相互作用するシングル－シングルイベントを示している。図１（ｂ）は、５１１ｋｅＶガンマ光子の両方が複数の結晶と相互作用するマルチ－マルチイベントを示している。図１（ｃ）は、１つの５１１ｋｅＶガンマ光子が１つの結晶と相互作用し、もう１つの５１１ｋｅＶガンマ光子が、複数の結晶と相互作用するシングル－マルチイベントを示している。後者の２つのケースでは、マルチ結晶相互作用（例えば、コンプトン散乱による）により、不正確な応答線が発生し、それにより、画像の品質が低下する可能性がある。ＰＳＦモデリング精度のさらなる改善のために、イベント特性依存ＰＳＦモデリングを利用することができる。サイノグラム領域および画像領域の両方の実装形態について本明細書で論じる。

【0015】

図２は、本開示の例示的な実施形態による、イベント特性依存画像領域ＰＳＦモデリングの方法８００を示す図である。図２は、画像におけるイベント特性依存ＰＳＦモデリングの方法８００を示す図である。ステップ８０１で、点線源のリストモードデータ取得を行う。一実施形態では、ステップ８０１では、リストモードデータを収集する医用イメージングスキャナ（例えば、ＰＥＴスキャナ）で、対象物（例えば、患者）をスキャニングする。

【0016】

ステップ８０３で、リストモードデータを使用してイベントのグループ化を行う。この例示的実施形態では、イベントのグループ化は、グループ１のペア８０５、グループ２のペア８０７から、グループＰのペア８０９までの光子のペアのＰ個のグループを作成する。この際、Ｐは３以上である。当然のことながら、他の例でも任意の数のグループが作られてよい。イベントのグループ化は、ステップ８０１で取得したリストモードデータを、少なくとも１つの相互作用特性（例えば、結晶サイズ、結晶間散乱、結晶伝播、ポジトロンレンジ、光子非共線性）に基づいて、１つまたは複数のグループに分類する。ステップ８０３に関するさらなる詳細については、図４および図５を参照して後述する。

【0017】

ステップ８１１では、グループ１のペア８０５、グループ２のペア８０７から、グループＰのペア８０９までに対して画像再構成を行い、それぞれ、グループ１の画像８１３、グループ２の画像８１５から、グループＰの画像８１７までを生成する。フィルタ逆投影などの任意の画像再構成技法が使用されてよい。

【0018】

ステップ８１８では、グループ１の画像８１３、グループ２の画像８１５から、グループＰの画像８１７までの全ての再構成点線源に、対応する画像領域ＰＳＦカーネルを適合し、それぞれ、画像領域ＰＳＦカーネルＫ^１８１９、画像領域ＰＳＦカーネルＫ^２８２１から、画像領域ＰＳＦカーネル８２３Ｋ^Pまでを生成する。

【0019】

ＰＳＦカーネルを取得後、それらは、グループ化された光子のペアの各グループに関連付けられたデータに適用されてよい。例えば、画像領域ＰＳＦカーネルＫ^１８１９は、グループ１の画像８１３に適用されてよく、画像領域ＰＳＦカーネルＫ^２８２１は、グループ２の画像８１３に適用されてよく、かつ画像領域ＰＳＦカーネルＫ^P２２３は、グループＰの画像８１７に適用されてよい。

【0020】

リストモード再構成では、リストモード期待値最大化（List-Mode Expectation Maximization：ＬＭＥＭ）再構成アルゴリズムが、統計的に独立したポアソン分散サイノグラムデータに対する尤度関数の表現によって導出される場合があり、この際、各サイノグラムビンの和が各イベントの和に変換される。１つのこのような構成は、Rahmimらによる「Statistical list-mode image reconstruction for the high resolution research tomograph.2004 (0031-9155/04/184239)（本明細書に引用される）」に記載されている。

【0021】

【数1】

【0022】

通常の画像領域ＰＳＦ再構成では、推定される画像は、下記の式（２）で示されるようなＰＳＦカーネルによって畳み込まれ、次いで順投影される。逆投影は、ＰＳＦカーネルの逆行によって逆畳み込みが行われる。

【0023】

【数2】

【0024】

イベント特性依存ＰＳＦ再構成では、更新は、リストモードイベントをいくつかのグループに分割して、場合によってはグループごとに異なるＰＳＦカーネルで行うことができる。再構成の間、ＰＳＦモデルは、グループごとに選択され、また最終的な再構成は、下記の式（３）によって示されているように、全てのグループに基づく。

【0025】

【数3】

【0026】

図３は、本開示の例示的な実施形態による、イベント特性依存サイノグラム領域ＰＳＦモデリングの方法を示す図である。図３は、サイノグラム領域におけるイベント特性依存ＰＳＦモデリングの方法９００を示している。方法９００は、方法８００のステップ８０１および８０３が繰り返されて、グループ１のペア８０５、グループ２のペア８０７から、グループＰのペア８０９までが生成されるという点で、方法８００と類似する。次に、ステップ９１１では、画像再構成の実施の代わりに、各グループのペアがサイノグラムに再分配され、グループ１のサイノグラム９１３、グループ２のサイノグラム９１５から、グループＰのサイノグラム９１７までが生成される。ステップ９１９では、グループ１のサイノグラム９１３、グループ２のサイノグラム９１５から、グループＰのサイノグラム９１７までのそれぞれが、適合に使用されて、それぞれ、サイノグラム領域ＰＳＦカーネルＫ^１９２１、サイノグラム領域ＰＳＦカーネルＫ^２９２３から、サイノグラム領域ＰＳＦカーネルＫ^P９２５までが生成される。これらのカーネルのそれぞれは、それらの対応するサイノグラムグループに適用することができる。

【0027】

通常のサイノグラム領域ＰＳＦリストモード再構成では、更新は、下記の式（４）を用いて決定することができ、この際、サイノグラムは、ＰＳＦカーネルで畳み込みされる。逆投影の前に、ＰＳＦカーネルの逆行を伴う畳み込みが行われる。

【数4】

【0028】

マルチ分解能ＰＳＦ再構成では、リストモードイベントは、いくつかのグループに分割することができ、各グループは、下記の式（５）と同様の式に従って、全てのグループの更新に基づいて、最終的な再構成でサイノグラム領域ＰＳＦモデリングに同じＰＳＦカーネルモデリングを使用する。

【数5】

【0029】

図４は、本開示の例示的な実施形態による、イベントのグループ化の方法を示す図である。図４は、ステップ８０３のイベントのグループ化を行う方法８０３ａのステップを示す。方法８０３ａの入力は、ステップ８０１からの点線源のリストモードデータ取得であり、方法８０３ａの出力は、１つまたは複数のグループのペアである。

【0030】

ステップ４０１ａは、１つまたは複数の相互作用特性に従ってリストモードデータ内のシングルを再分配し、シングルのセット１ ４０３ａ、シングルのセット２ ４０７ａ、シングルのセット３ ４０７ａなどを生成することである。任意の数のシングルを作成することができる。ここでいうシングルは、例えば、検出イベントに対応する。

【0031】

一実施形態において、相互作用特性は、光子が相互作用する結晶の数である。シングルのセットの量は、光子が相互作用する結晶の数の範囲に対応し得る。例えば、光子が１個から３個の結晶のいずれかと相互作用した場合、３つのシングルのセットが生成され得る。

【0032】

一実施形態において、相互作用特性は、リストモードデータ内の光子のイベントエネルギー（イベントのエネルギー情報）である。任意の数のシングルのセットを、セットごとに所定のエネルギー範囲内のイベントエネルギーを有する光子を含むように作成することができる。例えば、第１のシングルのセットは、５００ｋｅＶを超えるイベントエネルギーの光子を含むことができ、第２のセットは、４０１から５００ｋｅＶの間のイベントエネルギーの光子を含むことができ、第３のセットは、３０１から４００ｋｅＶの間のイベントエネルギーの光子を含むことができ、かつ第４のセットは、３０１ｋｅＶを下回るイベントエネルギーの光子を含むことができる。

【0033】

なお、相互作用特性は、リストモードデータ内の光子のイベントエネルギー及び結晶の位置情報であってもよい。

【0034】

ステップ４０９ａは、シングルのペアリングを行い、同時計数イベントを形成することである。グループは、シングルの可能なペアリングごとに形成される。例えば、図４に示すように、グループ１のペア４１１ａ、グループ２のペア４１３ａ、グループ３のペア４１５ａ、グループ４のペア４１７ａ、グループ５のペア４１９ａ、およびグループ６のペア４２１ａは、シングルのセット１ ４０３ａ、シングルのセット２ ４０５ａ、およびシングルのセット３ ４０７ａに基づいて作成される。すなわち、ステップ４０９のペアリングを介して、３つのシングルのセットの可能なペアリング組み合わせに基づいて、６つのグループ、すなわち（１）セット１のシングル４０３ａとペアになったセット１のシングル４０３ａ、（２）セット２のシングル４０５ａとペアになったセット１のシングル４０３ａ、（３）セット３のシングル４０７ａとペアになったセット１のシングル４０３ａ、（４）セット２のシングル４０５ａとペアになったセット２のシングル４０５ａ、（５）セット３のシングル４０７ａとペアになったセット２のシングル４０５ａ、（６）セット３のシングル４０７ａとペアになったセット３のシングル４０７ａ、が形成される。次に、これらのグループのそれぞれは、対応するＰＳＦカーネルの生成に使用することができる。

【0035】

図５は、例示的な実施形態による、光子と相互作用する検出器結晶の数に基づいてイベントのグループ化を実施する方法８０３ｂのフロー図を示している。ステップ４０１ｂで、ステップ８０１で取得されるリストモードデータに含まれている各光子が、各光子が相互作用する検出器結晶の数に従って分類され得る。この例では、検出器結晶の数は、１個の結晶と相互作用するシングル４０５ｂ、２個の結晶と相互作用するシングル４０５ｂ、３個の結晶と相互作用するシングル４０７ｂ、を含む。ステップ４０９ｂのペアリングは、シングル同士をペアにして６つの異なるグループの同時計数イベントペア、すなわち（１）１個の相互作用する結晶と２つのシングルとのペア４１１ｂ、（２）１個の相互作用する結晶と１つのシングルと、２個の相互作用する結晶と１つのシングルとのペア４１３ｂ、（３）１個の相互作用する結晶と１つのシングルと、３個の相互作用する結晶と１つのシングルとのペア４１５ｂ、（４）２個の相互作用する結晶と２つのシングルのペア４１７ｂ、（５）２個の相互作用する結晶と１つのシングルと、３個の相互作用する結晶と１つのシングルとのペア４１９ｂ、および（６）３個の相互作用する結晶と２つのシングルとのペア４２１ｂ、を生成する。これらの６つのグループのそれぞれは、対応するＰＳＦカーネルの生成に使用することができる。

【0036】

図６は、マルチ分解能ＰＳＦサイノグラム再構成に関する方法６００のフロー図を示す。方法６００は、方法８００／９００に関して前述したステップ８０１、８０３および９１１を含む。

【0037】

【数6】

【0038】

リストモードマルチ分解能ＰＳＦと同様に、式（７）で決定されたデータの総サイノグラムは、サイノグラムのいくつかのグループに分けられ、各グループは場合により異なるＰＳＦカーネルを使用し、かつ最終的な再構成は、サイノグラムの全てのグループに基づく。

【0039】

画像モード再構成では、逐次サブセットが再構成時間を低減するために使用されてよい。収束速度は画像に依存し、さらに、従来の最尤推定期待値最大化（Maximum Likelihood Expectation Maximization：ＭＬ－ＥＭ）再構成は、約２０～５０の繰り返しを必要とする。繰り返し数を減らすためのこのような技法の１つは、[H.M.Hudson and R.S.Larkin,IEEE Trans Med Imaging,Vol.13], 1994による「Ordered Subsets Expectation Maximization (ＯＳＥＭ)」に記載されている（その内容は参照により本出願に援用される）。ＯＳＥＭは、下記の式（８）の形式の画像更新ごとの全データセットのサブセットを使用し、この際、逆投影ステップにより、合計Ｂ個のサブセットのうちサブセットＳ_ｂの投影のみが合計される。したがって、画像は、各サブ繰り返しの間に更新され、１回の完全な繰り返しにより、Ｂ個の画像の更新が行われる。この画像モード再構成または類似のＯＳＥＭ法は、グループ化された光子のペアの各グループに関連付けられたグループデータに適用されてよい。

【0040】

【数7】

【0041】

図７は、本開示の一実施形態による方法７００のフロー図を示す。ステップ７０１は、リストモードデータを受信することである。これは、患者のＰＥＴスキャンなどの対象物のスキャンによってイメージングデータを取得するようなものである。リストモードデータは、各光子イベントのエネルギーおよび位置を含む場合がある。

【0042】

ステップ７０３は、リストモードデータ内の各光子を分類することである。分類は、光子の１つまたは複数の相互作用特性に基づいて行うことができる。相互作用特性の例としては、光子と相互作用する検出器結晶の数、および光子が検出器結晶と相互作用するエネルギーが挙げられる。

【0043】

ステップ７０５は、リストモードデータに含まれている各光子の分類の結果に基づいて光子の１つまたは複数のグループを生成することである。１つまたは複数のそれらの相互作用特性に基づく光子の様々な可能なペアリングの組み合わせにより、それぞれ、光子のグループを生成することができる。次に、これらのグループのそれぞれは、前述したように、ＰＳＦモデリングがサイノグラム領域で行われる場合、サイノグラムに再分配されるか、またはＰＳＦモデリングが画像領域で行われる場合、画像再構成され得る。

【0044】

ステップ７０７は、１つまたは複数の点広がり関数補正カーネルを選択し、光子の１つまたは複数のグループのそれぞれに適用することである。一実施形態では、ＰＳＦモデリングがサイノグラム領域で行われる場合、これは、式（５）または式（６）を使用して行うことができる。一実施形態では、ＰＳＦモデリングが画像領域で行われる場合、これは、式（３）または（６）を使用して行うことができる。

【0045】

方法７００の完了後、画像が生成可能である。一実施形態では、これは、データの補正後のグループを集計することと、画像再構成を行うこととを含む場合がある。さらに、画像は、ディスプレイに表示することができる。ディスプレイは、表示部の一例である。ステップ７０１、７０３、７０５および７０７は連続的に行われるが、各ステップのうちのステップは、連続および／または並行して行われてよい。例えば、ステップ７０５では、光子の各グループは、連続および／または並行して作成されてよい。別の例としては、ＰＳＦカーネルのそれぞれが、連続および／または並行して適用されてよい。

【0046】

一実施形態では、図８および図９に示すように、本開示の方法は、ＰＥＴスキャナの範囲内で実装される場合があると理解できる。したがって、図８および図９は、矩形の検出器モジュールとしてそれぞれが構成される、いくつかのガンマ線検出器（Gamma-Ray Detector：ＧＲＤ）８００１、８００２から８０４０（例えば、ＧＲＤ１、ＧＲＤ２からＧＲＤＮ）を備えている、ＰＥＴスキャナ８０００を示す。ＰＥＴスキャナ８０００は、前述したような適応型軸方向画像視野（adaptive axial Field of View：ａａＦＯＶ）ＰＥＴスキャナであってよい。一実装形態によれば、ガントリ８０６０の周りの円形ボア８０５０を形成する各ＰＥＴ検出器リングは、例えば、４０個のＧＲＤを備える。別の実装形態では、４８個以上のＧＲＤがあり、より多くの数のＧＲＤが使用されると、より大きな内径寸法のＰＥＴスキャナ８０００が作られる。本開示におけるような、各ＰＥＴ検出器リングは、ａａＦＯＶ ＰＥＴスキャナの軸方向長を中心にして独立して並進可能である。各ＰＥＴ検出器リングの並進は、手動操作および／または電動操作によって行うことができる。ＧＲＤはガンマ線を（例えば、可視の、赤外のおよび紫外の波長での）シンチレーション光子に変換するためのシンチレータ結晶アレイを含み、それらシンチレーション光子は、光検出器によって検出される。各ＧＲＤは、ガンマ線を吸収して、シンチレーション光子を放射する個々の検出器結晶の２次元アレイを備える場合がある。シンチレーション光子は、ＧＲＤに配置される光電子増倍管（PhotoMultiplier Tube：ＰＭＴ）の２次元アレイによっても検出することができる。ライトガイドが、検出器結晶アレイとＰＭＴとの間に配置可能である。さらに、各ＧＲＤは、種々のサイズのいくつかのＰＭＴを備え、そのそれぞれが、複数の検出器結晶からシンチレーション光子を受信するように配設される。各ＰＭＴは、シンチレーションイベントが発生したタイミングおよび検出イベントを起こすガンマ線のエネルギーを示すアナログ信号を作成できる。さらに、１つの検出器結晶から放射される光子は、２つ以上のＰＭＴによって検出することができ、検出イベントに対応する検出器結晶は、各ＰＭＴで作成されるアナログ信号に基づいて、例えば、アンガー論理および結晶復号を使用して判断され得る。しかし、結晶と光検出器との間で１対１の対応関係がある場合、アンガー算術は、必ずしも必要とされるというわけではない。

【0047】

図９は、対象物ＯＢＪから放射されるガンマ線を検出するように配設されたＧＲＤ８００１、８００２から８０４０を有するＰＥＴスキャナシステムの概略図を示す。ＧＲＤは、各ガンマ線検出器に対応するタイミング、位置、およびエネルギーを測定することができる。一実装形態では、図８および図９に示され、本明細書に記載されるように、ガンマ線検出器は、ＰＥＴ検出器リング内に配設される。図９の単一のＰＥＴ検出器リングは、ＰＥＴスキャナの軸方向長さに沿って任意の数のＰＥＴ検出器リングを備えるように挿入される場合があることが理解できる。検出器結晶は、シンチレータ結晶とすることができ、そのシンチレータ結晶は、２次元アレイに配設された個々のシンチレータ素子を有し、該シンチレータ素子は、任意の既知のシンチレーション物質とすることができる。ＰＭＴは、各シンチレータ素子からの光が、複数のＰＭＴによって検出されて、アンガー算術およびシンチレーションイベントの結晶復号を可能にするように、配置可能である。

【0048】

図９は、撮像される対象物ＯＢＪが台９１６０上に置かれ、ＧＲＤ１ ８００１からＧＲＤＮ８０４０のＧＲＤモジュールが、対象物ＯＢＪおよび台９１６０の周りに周囲方向に配設される、ＰＥＴスキャナ８０００の構造の例を示す。ＧＲＤは、ＰＥＴ検出器リングを備える場合があり、またガントリ８０６０に固定して接続されている円筒形ボア８０５０に固定して接続される場合がある。ガントリ８０６０は、ＰＥＴスキャナの多数の部品を収容する。ＰＥＴスキャナのガントリ８０６０は、また、対象物ＯＢＪおよび台９１６０がそれを通って通過できる、円形ボア８０５０によって画定された開口を含み、また、消滅イベントにより対象物ＯＢＪから反対方向に放射されるガンマ線は、ＧＲＤにより検出可能であり、かつ、タイミング情報およびエネルギー情報は、ガンマ線ペアの同時計数を決定するために使用される場合がある。

【0049】

図９では、ガンマ線検出データを取得、記憶、処理、および分配するための回路およびハードウェアも示されている。これらの回路およびハードウェアは、プロセッサ９０７０、ネットワークコントローラ９０７４ ３０３、メモリ９０７８、およびデータ取得システム（Data Acquisition System：ＤＡＳ）９０７６、を備える。ＰＥＴ撮像装置はまた、ＧＲＤからの検出測定結果をＤＡＳ９０７６、プロセッサ９０７０、メモリ９０７８、およびネットワークコントローラ９０７４に送出するデータチャンネルを備える。ＤＡＳ９０７６は、検出器からの検出データの取得、デジタル化、および送出を制御することができる。一実装形態では、ＤＡＳ９０７６は、台９１６０の動きを制御する。プロセッサ９０７０は、ＰＥＴ検出器リング、検出データの再構成前処理、画像再構成、および画像データの再構成後処理を調整することを含む機能を実施する。

【0050】

一実施形態によれば、図８および図９のＰＥＴスキャナ８０００のプロセッサ９０７０は、本明細書に記載する方法のいずれか、ならびにその変形形態を実施するように構成される場合がある。プロセッサ９０７０は、個別論理ゲート、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）、または他の複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）として実装されることがあるＣＰＵを含む場合がある。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤの実装形態は、ＶＨＤＬ、Ｖｅｒｉｌｏｇ、または任意のその他のハードウェア記述言語で符号化されてもよく、かつ、その符号は、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ内部の電子メモリに直接記憶されるか、または別個の電子メモリとして記憶されてよい。さらに、メモリ９０７８は、ハードディスクドライブ、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭまたは当該技術分野において既知の任意のその他の電子記憶装置とすることができる。メモリ９０７８は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはＦＬＡＳＨ（登録商標）メモリのような不揮発性のものであってもよい。メモリ９０７８は、静的または動的ＲＡＭなどの揮発性メモリとすることができ、電子メモリおよびＦＰＧＡまたはＣＰＬＤとメモリとの間の相互動作を管理するために、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサなどのプロセッサが設けられてもよい。

【0051】

あるいは、プロセッサ９０７０のＣＰＵは、本明細書に記載の方法を実施するコンピュータ可読命令のセットを含むコンピュータプログラムを実行することができ、このプログラムは、上述の非一時的電子メモリおよび／またはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）ドライブまたは任意のその他の既知の記憶媒体のいずれかに記憶される。さらに、このコンピュータ可読命令は、実用アプリケーション、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コンポーネント、あるいはそれらの組み合わせとして提供されてもよく、米国のインテル社のＸＥＮＯＮ（登録商標）プロセッサ、または米国のＡＭＤ社のＯＰＴＥＲＯＮ（登録商標）プロセッサなどのプロセッサ、ならびに、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＶＩＳＴＡ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、Ａｐｐｌｅ社のＭＡＣ－ＯＳ（登録商標）および当業者に既知の他のオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムと連動して実行される。さらに、ＣＰＵは、命令を実施するために並行して協動する、複数のプロセッサとしてローカルで、または分散型のクラウド構成に実装される場合がある。

【0052】

一実装形態では、ＰＥＴスキャナは、再構成画像などを表示するためのディスプレイなどを含む場合がある。ディスプレイは、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤまたは当該技術分野において既知の任意の他のディスプレイとすることができる。

【0053】

米国インテル社のインテルイーサーネット（登録商標）ＰＲＯネットワークインターフェースカードなどのネットワークコントローラ９０７４が、ＰＥＴ撮像装置の種々の部品間をインターフェースすることができる。追加として、ネットワークコントローラ９０７４は、外部のネットワークともインターフェースすることができる。理解されるように、この外部ネットワークは、インターネットなどの公共ネットワーク、またはＬＡＮもしくはＷＡＮネットワークなどの私的ネットワーク、あるいはそれらの組み合わせとすることができ、かつ、ＰＳＴＮまたはＩＳＤＮサブネットワークを含むこともできる。この外部ネットワークは、イーサネットネットワークのような有線方式、またはＧＰＲＳ、ＥＤＧＥ、３Ｇ、４Ｇおよび５Ｇ無線セルラーシステムを含むセルラーネットワークのような無線方式とすることもできる。無線ネットワークは、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、または既知である通信の任意のその他の無線形態とすることができる。

【0054】

非常に多くの変更および変形形態が、上記の教示に照らし可能であることは明らかである。したがって、添付の特許請求の範囲の範囲内で、具体的に本明細書に記載されているのとは別の方法で、本発明が実践されてもよいことを理解されよう。

【0055】

上述した本開示の実施形態は、以下のように述べることもできる。ここで、例えば、本明細書に記載する方法のいずれか、ならびにその変形形態を実施するように構成されたプロセッサ９０７０は、機能的には、受信機能と、分類機能と、生成機能と、選択機能と、適用機能と、表示制御機能とを備える。受信機能は、受信部の一例である。分類機能は、分類部の一例である。生成機能は、生成部の一例である。選択機能は、選択部の一例である。適用機能は、適用部の一例である。表示制御機能は、表示制御部の一例である。

【0056】

（１）医用イメージングスキャナであって、限定はされないが、医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する受信部と、複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいてリストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する分類部と、分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する生成部と、検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する選択部と、対応する相互作用特性固有補正カーネルを、検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであってリストモードデータに関連するデータに適用する適用部と、を備える、医用イメージングスキャナ。

【0057】

（２）データは、前記リストモードデータに基づく画像データである、（１）に記載の医用イメージングスキャナ。

【0058】

（３）データは、前記リストモードデータに基づくサイノグラムデータである、（１）から（２）のいずれか１つに記載の医用イメージングスキャナ。

【0059】

（４）少なくとも１つの相互作用特性は、光子と相互作用した検出器結晶が複数ある場合を含む、（１）から（３）のいずれか１つに記載の医用イメージングスキャナ。

【0060】

（５）少なくとも１つの相互作用特性は、各検出イベントのエネルギー情報を含む、（１）から（４）のいずれか１つに記載の医用イメージングスキャナ。

【0061】

（６）少なくとも１つの相互作用特性は、更に、検出器結晶の位置情報を含む、（５）に記載の医用イメージングスキャナ。

【0062】

（７）データに対して対応する相互作用特性固有補正カーネルが適用された後に、当該データに基づいた画像を表示部に表示させる表示制御部を更に備える、（１）から（４）のいずれか１つに記載の医用イメージングスキャナ。

【0063】

（８）適用部は、画像更新ごとに、前記全データセットのサブセットに対して前記相互作用特性固有補正カーネルを使用するＯＳＥＭ（ordered subset expectation maximization）法を用いて、対応する相互作用特性固有補正カーネルをデータに適用する、（１）に記載の医用イメージングスキャナ。

【0064】

（９）選択部は、検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルとして対応する相互作用特性固有点広がり関数補正カーネルを選択し、適用部は、対応する相互作用特性固有点広がり関数補正カーネルをデータに適用する、（１）に記載の医用イメージングスキャナ。

【0065】

（１０）画像構成方法であって、限定はされないが、医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する受信ステップと、複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいてリストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する分類ステップと、分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する生成ステップと、検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する選択ステップと、対応する相互作用特性固有補正カーネルを、検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであってリストモードデータに関連するデータに適用する適用ステップと、を含む、方法。

【0066】

（１１）コンピュータに、医用イメージングスキャナの画像視野と共に、被写体から放射された放射線を検出することによって生成されたリストモードデータであって、複数の検出イベントを含むリストモードデータを受信する処理と、複数の検出イベントの少なくとも１つの相互作用特性に基づいてリストモードデータに含まれている各検出イベントを分類する処理と、分類の結果に基づいてグループ化された検出イベントのペアを生成する処理と、検出イベントのペアのグループごとに、対応する相互作用特性固有補正カーネルを選択する処理と、対応する相互作用特性固有補正カーネルを、検出イベントのペアの各グループに関連付けられたデータであってリストモードデータに関連するデータに適用する処理と、を実行させるためのプログラム。

【0067】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、精度よく画像のボケを補正することができる。

【0068】

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

【符号の説明】

【0069】

８０００ ＰＥＴスキャナ
９０７０ プロセッサ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】