(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-04-28
(45)【発行日】2023-05-11
(54)【発明の名称】Ｘ線撮像の方法およびそのシステム
(51)【国際特許分類】
G01B 15/02 20060101AFI20230501BHJP
G01N 23/04 20180101ALI20230501BHJP
G01N 23/083 20180101ALI20230501BHJP
G01G 9/00 20060101ALI20230501BHJP
【ＦＩ】
G01B15/02 H
G01N23/04
G01N23/083
G01G9/00
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2020205759
(22)【出願日】2020-12-11
(65)【公開番号】P2021139884
(43)【公開日】2021-09-16
【審査請求日】2020-12-11
(31)【優先権主張番号】202010152161.8
(32)【優先日】2020-03-06
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(73)【特許権者】
【識別番号】596039187
【氏名又は名称】台達電子工業股▲ふん▼有限公司
【氏名又は名称原語表記】ＤＥＬＴＡ ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ，ＩＮＣ．
(74)【代理人】
【識別番号】110000291
【氏名又は名称】弁理士法人コスモス国際特許商標事務所
(72)【発明者】
【氏名】陳 思▲ユー▼
(72)【発明者】
【氏名】李 致賢
【審査官】信田 昌男
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１０－２４９６９１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１３－１３０３９２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１６－５２４７０２（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２００３／００７２４０９（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｂ １５／０２
Ｇ０１Ｎ ２３／０４
Ｇ０１Ｎ ２３／０８３
Ｇ０１Ｇ ９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
（ａ）第１の物体撮像プロセスを実行し、撮像範囲（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ；ＦＯＶ）内の第１の物体を通過するＸ線源の複数のＸ線を検出することにより、第１の物体画像を取得するステップ、（ｂ）ベースライン撮像プロセスを実行し、前記第１の物体がＦＯＶ内にないとき、前記Ｘ線を検出することにより、ベースライン画像を取得するステップ、および
（ｃ）前記第１の物体画像、前記ベースライン画像、および前記第１の物体の第１の減衰係数に基づいて、前記第１の物体の第１の厚さを取得するステップを含み、
ステップ（ｃ）で第１の厚さを取得するステップは、
（ｃ－１）前記ベースライン画像のＸ線エネルギースペクトルおよび前記第１の減衰係数を計算して、第１の厚さ特性曲線を取得するステップ、および
（ｃ－２）前記第１の厚さ特性曲線および前記第１の物体画像に基づいて前記第１の厚さを取得するステップをさらに含み、
（ｄ）第２の物体撮像プロセスを実行し、
前記ＦＯＶ内の第２の物体を通過するＸ線を検出することにより、第２の物体画像を取得するステップ、
（ｅ）前記第２の物体画像、前記ベースライン画像、および前記第２の物体の第２の減衰係数に基づいて、前記第２の物体の第２の厚さを取得するステップの複数のステップをさらに含み、
（ｆ）前記第２の厚さから前記第１の厚さを減算して、サンプルの厚さを取得するステップをさらに含み、
（ｇ）前記ベースライン画像、前記サンプルの厚さ、およびサンプルの吸収係数に基づいて、残留光子の数を取得し、前記第１の物体はキャリアであり、前記第２の物体はサンプルおよび前記キャリアを含むステップ、および
（ｈ）前記ベースライン画像および前記残留光子の数に基づいて前記サンプルに吸収された光子の数を取得するステップの複数のステップをさらに含み、
前記第１の厚さ特性曲線は関数を介して取得され、前記関数は、
【数13】
Ｅは、前記Ｘ線源の最大電圧を表しており、
μは、前記第１の減衰係数を表しており、
ｉは、前記Ｘ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーを表しており、且つ
ｘは、前記画素に対応する前記第１の物体の厚さを表しているＸ線撮像方法。
【請求項2】
ステップ（ｅ）で第２の厚さを取得するステップは、（ｅ－１）前記ベースライン画像のＸ線エネルギースペクトルおよび第２の減衰係数に基づいて第２の厚さ特性曲線を取得するステップ、および
（ｅ－２）前記第２の厚さ特性曲線および前記第２の物体画像に基づいて前記第１の厚さを取得するステップをさらに含む請求項１に記載のＸ線撮像方法。
【請求項3】
前記第２の厚さ特性曲線は関数を介して取得され、前記関数は、【数14】
Ｅは、前記Ｘ線源の最大電圧であり、
μは、前記第２の減衰係数を表しており、
ｉは、前記Ｘ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーを表しており、且つ
ｘは、前記画素に対応する前記第２の物体の厚さを表している請求項２に記載のＸ線撮像方法。
【請求項4】
（ａ）第１の物体撮像プロセスを実行し、撮像範囲（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ；ＦＯＶ）内の第１の物体を通過する複数のＸ線を検出することにより、第１の物体画像を取得するステップ、（ｂ）ベースライン撮像プロセスを実行し、前記第１の物体がＦＯＶ内にないとき、前記Ｘ線を検出することにより、ベースライン画像を取得するステップ、
（ｃ）第２の物体撮像プロセスを実行し、前記ＦＯＶ内の第２の物体を通過する前記Ｘ線を検出することにより、第２の物体画像を取得するステップ、
（ｄ）前記第１の物体画像および前記第２の物体画像に基づいてサンプル画像を取得し、その中の前記第１の物体はキャリアであり、前記第２の物体はサンプルおよび前記キャリアを含むステップ、および
（ｅ）前記サンプル画像、前記ベースライン画像、およびサンプルの減衰係数に基づいてサンプルの厚さを取得するステップを含み、
（ｆ）前記ベースライン画像、前記サンプルの厚さ、およびサンプルの吸収係数に基づいて、残留光子の数を取得するステップ、および
（ｇ）前記ベースライン画像および前記残留光子の数に基づいて前記サンプルに吸収された光子の数を取得するステップの複数のステップをさらに含み、
第１の厚さ特性曲線は関数を介して取得され、前記関数は、
【数13】
Ｅは、Ｘ線源の最大電圧を表しており、
μは、第１の減衰係数を表しており、
ｉは、Ｘ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーを表しており、且つ
ｘは、前記画素に対応する前記第１の物体の厚さを表しているＸ線撮像方法。
【請求項5】
ステップ（ｅ）でサンプルの厚さを取得するステップは、（ｅ－１）前記ベースライン画像のＸ線エネルギースペクトルおよび前記サンプルの減衰係数に演算を実行してサンプルの厚さ特性曲線を取得するステップ、および
（ｅ－２）前記サンプルの厚さ特性曲線および前記サンプル画像に演算を実行してサンプルの厚さを取得するステップを含む請求項４に記載のＸ線撮像方法。
【請求項6】
（ｉ）前記サンプルの厚さ、前記サンプルの密度、および画素サイズに演算を実行して、前記ＦＯＶ内の画素ｋに対応する前記サンプルの重量を取得するステップのステップ（ｉ）をさらに含む請求項４に記載のＸ線撮像方法。
【請求項7】
第１の物体撮像プロセスを実行するように構成され、これにより複数のＸ線が撮像範囲（ＦＯＶ）内に配置された第１の物体を通過し、前記第１の物体が前記ＦＯＶ内にないときにベースライン撮像プロセスを実行するＸ線源、前記Ｘ線を検出し、前記ベースライン撮像プロセスでベースライン画像を取得し、前記第１の物体撮像プロセスで第１の物体画像を取得するように構成された検出器、および
前記検出器に結合されており、命令を操作するように構成され、前記第１の物体画像、前記ベースライン画像、および前記第１の物体の第１の減衰係数に基づいて前記第１の物体の第１の厚さを計算するステップを含むプロセッサを含み、
前記プロセッサは、命令を操作するように構成され、
前記ベースライン画像、サンプルの厚さ、およびサンプル吸収係数に基づいて、残留光子の数を取得するステップ、および
前記ベースライン画像および残留光子の数に基づいて、前記サンプルに吸収された光子の数を取得するステップをさらに含み、
前記第１の厚さ特性曲線は関数を介して取得され、前記関数は、
【数13】
Ｅは、前記Ｘ線源の最大電圧を表しており、
μは、前記第１の減衰係数を表しており、
ｉは、前記Ｘ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーを表しており、且つ
ｘは、前記画素に対応する前記第１の物体の厚さを表していて、
前記プロセッサは、命令を操作するように構成され、
前記ベースライン画像のＸ線エネルギースペクトルおよび前記第１の減衰係数に基づいて第１の厚さ特性曲線を取得するステップ、
前記ベースライン画像の前記Ｘ線エネルギースペクトルおよび第２の減衰係数に基づいて、第２の厚さ特性曲線を取得するステップ、および
前記第２の厚さから前記第１の厚さを減算して前記サンプルの厚さを取得するステップをさらに含み、
前記Ｘ線源は、第２の物体撮像プロセスをさらに実行するように構成され、それにより前記Ｘ線が前記ＦＯＶ内に配置された第２の物体を通過し、
前記検出器は、前記第２の物体撮像プロセスで第２の物体画像をさらに取得するように構成され、且つ
前記プロセッサは、命令を操作するように構成され、前記第２の物体画像、前記ベースライン画像、および前記第２の物体の第２の減衰係数に基づいて前記第２の物体の第２の厚さを計算するステップをさらに含む、
プロセッサを含むＸ線撮像システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、２０２０年３月６日に出願された中国特許出願番号ＣＮ２０２０１０１５２１６１．８号についての優先権を主張するものであり、これらの全ては引用によって本願に援用される。
【0002】
本発明は、Ｘ線撮像の方法およびそのシステムに関するものであり、特に、Ｘ線を用いて物体（ｏｂｊｅｃｔ）の厚さ、重量、および吸収線量を測定する方法およびシステムに関するものである。
【背景技術】
【0003】
一般的には、物体の現在の放射線量測定は、例えば、イオンチャンバー、放射線線量計、および比例計数管など、特別且つ高価な線量測定装置を使用する必要がある。この高価な線量測定装置は、Ｘ線装置またはコンピュータ断層撮影スキャナーに取り付けられて、放射線量を測定するため、コストが増加する。
【0004】
さらに、熱発光線量計（ＴＬＤ）が測定に用いられる場合、その原理により、即時の線量が得られない可能性がある。さらに、モンテカルロシミュレーションを適用するなど、放射線量を推定する他の方法もある。しかしながら、モンテカルロシミュレーションで物体の線量および厚さを計算するには、ハイエンドのコンピュータを用いて計算する必要があり、かなりの時間がかかる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
Ｘ線を用いて物体の厚さ、重量、および吸収線量を測定する方法およびシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示は、Ｘ線撮像方法を提供する。Ｘ線撮像方法は、以下のステップ、（ａ）第１の物体撮像プロセスを実行し、第１の物体を通過する複数のＸ線を検出することにより、第１の物体強度信号を取得するステップ、（ｂ）ベースライン撮像プロセスを実行し、第1の物体が撮像範囲（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ； ＦＯＶ）内にないとき、Ｘ線を検出することにより、ベースライン強度信号を取得するステップ、および（ｃ）第１の物体強度信号、ベースライン強度信号、および第１の物体の第１の減衰係数に基づいて、第１の物体の第１の厚さを取得するステップを含む。
【0007】
本開示は、Ｘ線撮像方法を提供する。Ｘ線撮像方法は、以下のステップ、（ａ）第１の物体撮像プロセスを実行し、第１の物体を通過する複数のＸ線を検出することにより、第１の物体強度信号を取得するステップ、（ｂ）ベースライン撮像プロセスを実行し、第1の物体がＦＯＶ内にないとき、Ｘ線を検出することにより、ベースライン強度信号を取得するステップ、（ｃ）第２の物体撮像プロセスを実行し、第２の物体を通過するＸ線を検出することにより、第２の物体強度信号を取得するステップ、（ｄ）第１の物体強度信号および第２の物体強度信号に基づいてサンプル強度信号を取得し、その中の前記第１の物体はキャリアであり、第２の物体はサンプルおよびキャリアを含むステップ、および（ｅ）サンプル強度信号、ベースライン強度信号、およびサンプルの減衰係数に基づいてサンプルの厚さを取得するステップを含む。
【0008】
本開示は、Ｘ線撮像システムを提供する。Ｘ線撮像システムは、Ｘ線源、検出器、およびプロセッサを含む。Ｘ線源は、第１の物体撮像プロセスを実行するように構成され、これにより複数のＸ線が撮像範囲（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ； ＦＯＶ）内に配置された第１の物体を通過し、第１の物体が前記ＦＯＶ内にないときにベースライン撮像プロセスを実行する。検出器は、ベースライン撮像プロセスでベースライン強度信号を取得し、第1の物体撮像プロセスで第1の物体強度信号を取得するように構成される。また、プロセッサは検出器に結合されている。プロセッサは、命令を操作するように構成され、第１の物体強度信号、ベースライン強度信号、および第１の物体の第１の減衰係数に基づいて第１の物体の第１の厚さを計算するステップを含む。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
上述の説明では、本発明を実施するベストモードを開示している。この説明は、本発明の一般原理を例示する目的のものであり、本発明を限定するものではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参考にして決定される。
【0011】
本発明は、特定の実施形態に関して、特定の図面をベースラインとともに説明されるが、本発明はこれに限定されるものではなく、請求項によってのみ限定される。更に理解されることであろうが、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」および／または「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」が本明細書で使用されるとき、述べられた特徴、整数、ステップ、動作、要素および／または構成要素の存在を特定するが、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはこれらの群の存在或いはこれらの追加を除外するものではない。
【0012】
クレーム要素を変えるための、請求項における「第１の」、「第２の」、「第３の」等の序数詞の使用は、それ自体が、１つのクレーム要素を他のクレーム要素と比較して優先度、序列、又は順序を示唆するものではなく、むしろ、単にクレーム要素を区別するために、特定の名前を有する１つのクレーム要素を同じ名前を有する他の要素から区別するためのラベルとして（だけ、序数詞を）使用している。
【0013】
図１、図２、図３Ａ～図３Ｃに示すように、図１は、本開示の一実施形態によるＸ線撮像方法１００のフローチャートである。図２は、本開示の一実施形態によるＸ線撮像方法２００のフローチャートである。図３Ａ～図３Ｃは、本開示の一実施形態によるＸ線撮像システムの概略図である。
【0014】
【0015】
一実施形態では、Ｘ線源ＳＲが用いられて、複数のＸ線を生成する。
【0016】
一実施形態では、検出器ＤＴは、Ｘ線源ＳＲより放射されたＸ線の方向に対応して配置される。さらに、検出器ＤＴは、媒体（ガス、固体、または液体など）を通過するＸ線を検出するために用いられる。
【0017】
一実施形態では、プロセッサＰＣは、命令を操作するために用いられる。プロセッサＰＣは、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または論理回路によっても実装されることができるが、これに限定されない。
【0018】
Ｘ線撮像方法１００の流れを、図１をベースラインとともに以下に説明する。
【0019】
ステップ１１０では、Ｘ線源ＳＲは物体撮像プロセスを実行し、検出器ＤＴは、撮像範囲（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ； ＦＯＶ）内の物体を通過するＸ線を検出することにより物体強度信号を取得する。
【0020】
一実施形態では、Ｘ線源ＳＲが物体撮像プロセスを実行し、それにより検出器ＤＴが物体強度信号を取得し、物体強度信号をプロセッサＰＣに送信する。物体強度信号はＸ線画像であることができ、Ｘ線画像は２次元投影画像ＩＭＧで表示されることができる。
【0021】
一実施形態では、プロセッサＰＣは、検出器ＤＴに結合される。さらに、プロセッサＰＣは、検出器ＤＴによって生成された物体強度信号を受信するように構成される。
【0022】
ステップ１２０では、Ｘ線源ＳＲは、ベースライン撮像プロセスを実行し、検出器ＤＴは、物体がＦＯＶにないときにＸ線を検出することによりベースライン強度信号を取得する。
【0023】
ステップ１３０では、プロセッサＰＣは、物体強度信号およびベースライン強度信号に基づいて物体の厚さを推定する。
【0024】
一実施形態では、図１に記載された物体は、キャリア（ｃａｒｒｉｅｒ）であることができる。もう1つの実施形態では、図１に記載された物体は、キャリアとサンプルの組み合わせであることができる（言い換えれば、サンプルとキャリアの組み合わせは、図１に記載された物体とみなされる）。一実施形態では、ステップ１２０で説明された物体がＦＯＶになく、これは、ＦＯＶにキャリアおよびサンプルが配置されておらず、ベースライン撮像を撮影するようにＸ線が検出器ＤＴに直接当たることを意味する。
【0025】
以下は、３つのタイプの撮像のケース、例えば空白の画像（物体がＦＯＶにない）、物体がキャリアＴＢである（以下、第１の物体と呼ぶ）、および物体がキャリアＴＢとサンプルＯＢＪの組み合わせ（以下、第２の物体と呼ぶ）を詳細に説明する。しかしながら、本発明では第１の物体および第２の物体の定義は、それらに限定されない。
【0026】
ステップ２１０では、Ｘ線源ＳＲは、ベースライン撮像プロセスを実行し、それにより、検出器ＤＴは、第１の物体がＦＯＶ内にないときにＸ線を検出することによりベースライン強度信号を取得する。
【0027】
一実施形態では、図３Ａに示されるように、物体はＦＯＶに配置されない。検出器ＤＴは、サンプルおよびキャリアＴＢがＦＯＶにないなど、物体がＦＯＶにないとき、Ｘ線を検出し、ベースライン撮像プロセスは、Ｘ線撮像システムによって実行され、ベースライン強度信号を取得する。ベースライン強度信号は、ブランク画像とも呼ばれる。Ｘ線源のエネルギー範囲にあるＸ線光子の数の分布は、Ｘ線エネルギースペクトルと呼ばれる（図４を参照）。Ｘ線エネルギースペクトルは、既知のルックアップテーブル、測定、または計算によって取得されることができる。検出器ＤＴで得られるベースライン強度信号は、Ｘ線エネルギースペクトルの下で検出器ＤＴによって受けたＸ線の総和である強度値である。
【0028】
ステップ２１２では、第１の物体（キャリアＴＢなど）がＦＯＶに配置される。図３Ｂに示されるように、Ｘ線源ＳＲは、第１の物体撮像プロセスを実行し、検出器ＤＴは、第１の物体を通過するＸ線を検出することにより、第１の物体強度信号を取得する。
【0029】
より具体的には、Ｘ線源ＳＲは、Ｘ線を提供し、第１の物体を撮影する。次に、検出器ＤＴは、第１の物体強度信号を取得し、第１の物体強度信号をプロセッサＰＣに送信する。
【0030】
ステップ２１４では、図３Ｃに示されるように、第２の物体（キャリアＴＢおよびサンプルＯＢＪの組み合わせなど）がＦＯＶに配置される。Ｘ線源ＳＲは、第２の物体撮像プロセスを実行する。検出器ＤＴは、第２の物体を通過するＸ線を検出することにより、第２の物体強度信号を取得する。
【0031】
より具体的には、サンプルＯＢＪは、キャリアＴＢ上に設定され、Ｘ線源ＳＲは、キャリアＴＢおよびサンプルＯＢＪを撮影する。次に、検出器ＤＴは、第２の物体強度信号を取得し、第２の物体強度信号をプロセッサＰＣに送信する。第１の物体強度信号および第２の物体強度信号は、Ｘ線光子信号である。図３Ｃの２次元投影画像ＩＭＧの態様に示されるように、２次元投影画像ＩＭＧのグレースケールブロックＧＲＹは、第２の物体を通過するＸ線ブロックを表している。
【0032】
一実施形態では、例えば、検出器ＤＴの画素ｋが、第２の物体撮像プロセスが実行されたときに、検出器ＤＴの画素ｋが最小量のＸ線を受けた場合、サンプルＯＢＪの最も厚い部分が画素ｋに対応して配置される。
【0033】
上記のステップ２１０～２１４は、順序に限定されない。一実施形態では、検出器ＤＴがＸ線を受ける領域は、ＦＯＶと呼ばれる。
【0034】
ステップ２２０では、プロセッサＰＣは、第１の物体強度信号および第２の物体強度信号に基づいてサンプル強度信号を取得し、サンプルの厚さ特性曲線に従って、サンプル強度信号に対応するサンプルの厚さｘを取得する。一実施形態では、プロセッサＰＣは、第２の物体強度信号から第１の物体強度信号を減算して、サンプル強度信号を取得する。
【0035】
一実施形態では、プロセッサＰＣは、ベースライン強度信号、Ｘ線エネルギースペクトル、およびサンプルの減衰係数に従って、サンプルの厚さ特性曲線を取得する。
【0036】
一実施形態では、厚さ特性曲線、例えば、サンプルの厚さ特性曲線、第１の厚さ特性曲線、および第２の厚さ特性曲線は、以下の関数（１）ランベルトベール（Ｂｅｅｒ－Ｌａｍｂｅｒｔ）の法則によって計算されることができる。
【0037】
一実施形態では、厚さ特性曲線は、ベースライン強度信号、Ｘ線エネルギースペクトル、および減衰係数の計算に基づいて得られる。この演算は、離散（ｄｉｓｃｒｅｔｅ）の乗算の結果を含んだ後、離散の乗算の結果を加算する。
【0038】
一実施形態では、特定の撮像パラメータの設定（Ｘ線源ＳＲの電圧および電流、または異なるタイプのフィルターなどを含む）を用いて、２次元投影ブランク画像がＦＯＶ内に物体が存在しないものとして撮像され、即ち、検出器ＤＴがベースライン強度信号を取得する。次に、水、実験動物、アクリルなどの任意の既知の材料の物体がＦＯＶ内に配置される。同一の撮像パラメータの設定を用いて、２次元投影画像の物体（以下の物体は第１の物体または第２の物体を指すことができる）が撮像され、即ち、検出器ＤＴは、物体強度信号を取得する。以下の関数（1）の計算により、物体の厚さが検出器ＤＴで得られた信号から推定されることができる。
画素に対するベースライン強度信号の強度値を表しており、Ｘ線源によって提供されたＸ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーｉでの光子の数である。符号μは、既知の材料の物体の減衰係数を表している。スペクトルのＸ線エネルギーの異なる値に応じて、減衰係数は異なる値になり、減衰係数は線形減衰係数にすることができる。符号Ｎ１は、物体がＦＯＶに配置された後に検出器ＤＴにより取得された強度値を表している。従って、画像検出器ＤＴから得られた強度信号を用いることにより、プロセッサＰＣは、厚さ特性曲線により物体の厚さを取得することができる。
より具体的には、上記の関数（１）を関数（２）に拡張することができる。図４は、本開示の一実施形態による、Ｘ線エネルギー－光子数のグラフである。プロセッサＰＣは、Ｘ線エネルギースペクトルをベールの法則に導入する。図４に示されるように、横軸はＸ線エネルギーを表し、縦軸は光子の数を表している。Ｘ線エネルギースペクトルは、フィルターの材質、フィルターの厚さ、Ｘ線源の最大電圧に応じて異なる光量子束（ｐｈｏｔｏｎ ｆｌｕｘ）分布を有する。図４に示されるように、実線は、最大電圧値が５０ｋｅＶであり、且つフィルターを有さないＸ線源のエネルギースペクトルを表している。点線は、最大電圧値が５０ｋｅＶであり、０．５ｍｍのアルミフィルターを有すＸ線源のエネルギースペクトルを表している。プロセッサＰＣは、Ｘ線源のエネルギー、Ｘ線源の電流、またはフィルターのタイプを含む選択された撮像パラメータに応じて、Ｘ線エネルギースペクトルをシミュレーション、計算、または測定することにより、画素のスペクトル分布を推定する。より具体的には、物体の厚さおよび物体強度信号の曲線、即ち厚さ特性曲線は、図５に示されるように、以下の関数（２）によって得られることができる。図５は、本開示の一実施形態による厚さ特性曲線のグラフである。
符号μは、スペクトルのＸ線エネルギーに応じて異なる値を有する物体の減衰係数を表している。符号ｉは、Ｘ線エネルギースペクトルの特定のエネルギー（１ｋｅＶからＸ線源で設定された最大電圧値まで）を表している。符号ｘは、画素に対応して配置された物体の厚さを表している。
【数1】
より具体的には、上記の関数（１）を関数（２）に拡張することができる。図４は、本開示の一実施形態による、Ｘ線エネルギー－光子数のグラフである。プロセッサＰＣは、Ｘ線エネルギースペクトルをベールの法則に導入する。図４に示されるように、横軸はＸ線エネルギーを表し、縦軸は光子の数を表している。Ｘ線エネルギースペクトルは、フィルターの材質、フィルターの厚さ、Ｘ線源の最大電圧に応じて異なる光量子束（ｐｈｏｔｏｎ ｆｌｕｘ）分布を有する。図４に示されるように、実線は、最大電圧値が５０ｋｅＶであり、且つフィルターを有さないＸ線源のエネルギースペクトルを表している。点線は、最大電圧値が５０ｋｅＶであり、０．５ｍｍのアルミフィルターを有すＸ線源のエネルギースペクトルを表している。プロセッサＰＣは、Ｘ線源のエネルギー、Ｘ線源の電流、またはフィルターのタイプを含む選択された撮像パラメータに応じて、Ｘ線エネルギースペクトルをシミュレーション、計算、または測定することにより、画素のスペクトル分布を推定する。より具体的には、物体の厚さおよび物体強度信号の曲線、即ち厚さ特性曲線は、図５に示されるように、以下の関数（２）によって得られることができる。図５は、本開示の一実施形態による厚さ特性曲線のグラフである。
【数2】
【0039】
図５は、本開示の一実施形態による厚さ特性曲線のグラフである。図５の実線は関数（２）の厚み特性曲線であり、図５の横軸は物体強度信号を表し、縦軸は厚さ（単位は例えばｃｍ）を表している。従って、プロセッサＰＣは、ステップ２２０の関数（２）の厚さ特性曲線において検出された物体強度信号に従って、物体の厚さｘを取得することができる。ステップ２２０の一実施形態では、関数（２）のＮ１は、画素のサンプル強度信号の強度値を表している。
【0040】
図６に示すように、図６は、本開示の一実施形態による、Ｘ線を用いて物体の厚さを計算する方法６００のフローチャートである。図６のステップ６１０、６１２、および６１４は、それぞれ、図２のステップ２１０、２１２、および２１４と同じであり、従って、再度説明しない。
【0041】
一実施形態では、プロセッサＰＣは、第１の物体強度信号およびベースライン強度信号に基づいて、第１の物体の第１の厚さの推定を実行する。より具体的には、ステップ６２０では、プロセッサＰＣは、ベースライン強度信号のＸ線エネルギースペクトルおよび第１の物体の第１の減衰係数に従って、第１の厚さ特性曲線を取得する。さらに、関数（２）のＮ１は、画素の第１の物体強度信号の強度値を表す。また、プロセッサＰＣは、第１の厚さ特性曲線および第１の物体強度信号に従って、第１の物体の第１の厚さを推定する。
【0042】
一実施形態では、プロセッサＰＣは、第２の物体強度信号およびベースライン強度信号に基づいて、第２の物体の第２の厚さの推定を実行する。より具体的には、ステップ６３０では、プロセッサＰＣは、ベースライン強度信号のＸ線エネルギースペクトルおよび第２の物体の第２の減衰係数に従って、第２の厚さ特性曲線を取得する。さらに、関数（２）のＮ１は、画素の第２の物体強度信号の強度値を表す。また、プロセッサＰＣは、第２の厚さ特性曲線および第２の物体強度信号に従って、第２の物体の第２の厚さを推定する。
【0043】
ステップ６４０では、プロセッサＰＣは、第２の厚さから第１の厚さを減算してサンプルの厚さを取得する。第１の物体はキャリアＴＢを含み、前記第２の物体はサンプルＯＢＪおよびキャリアＴＢを含む。
【0044】
一実施形態では、物体材料（サンプルＯＢＪなど）が既知である場合、物体の密度ｏｄも既知である。また、サンプルＯＢＪの体厚ｘが上記の関数から取得されることができる。さらに、画素ｋに対応するサンプルの面積（画素サイズ）が画素ｋの面積で算出されることができる。以下の式（３）を用いて、画素kに対応するサンプルの１画素あたりの重量（ｗｋ）を算出することができる。
符号ｗｋは、画素ｋに対応する厚さｘを有するサンプルの重量を表しており、その単位はキログラムまたはグラムである。符号ｐｓＬは、画素サイズの長さ（ｃｍまたはｍ）を表している。符号ｐｓＷは、画素サイズの幅（ｃｍまたはｍ）を表している。符号ｏｄはサンプルの密度を表しており、その単位はｋｇ／ｍ３またはｇ／ｃｍ３である。次に、関数（４）に従って、全ての画素に対応するサンプルの重量ｗｋが加算され、ＦＯＶ内のサンプルの総重量を取得する。
【数3】
【0045】
上記のステップに基づいて、プロセッサＰＣは、サンプルの厚さｘ、密度、および画素サイズに基づいて、ＦＯＶ内のサンプルの総重量を推定する。
【0046】
例えば、プロセッサＰＣがベースライン強度信号（ブランク画像）を受信した後、上記の関数（１）を用いて、Ｘ線エネルギースペクトル、サンプル（線形）減衰係数、およびベースライン強度信号を導入し、サンプルの厚さ特性曲線を取得する。減衰係数が図７に示されている。図７は、本開示の一実施形態による減衰係数のグラフである。横軸はＸ線エネルギー（ｋｅＶ）を表しており、縦軸は線形減衰係数（μ）を表している。線形減衰係数の単位はｃｍ－１である。Ｘ線撮像システムは、上記のステップ２２０によりサンプルの厚さ特性曲線を取得し、サンプルの厚さ特性曲線に従ってサンプル強度信号に対応するサンプルの厚さｘを取得し、サンプルの厚さｘ、サンプル密度、および画素サイズを関数（３）に導入する。次に、画素kに対応するサンプル重量（サンプル画素サイズ*サンプルの厚さ*サンプル密度=サンプル重量）が取得されることができる。画素あたりの各サンプル重量の総和は、ＦＯＶ内のサンプルの総重量である。
【0047】
一実施形態では、Ｘ線撮像システムは、ＦＯＶ内のサンプルの総重量が得られた後、物体の吸収線量をさらに計算することができる。以下の関数（５）および（６）に導入された値がキャリアＴＢおよび／またはサンプルＯＢＪのパラメータであるとき、キャリアＴＢおよび／またはサンプルＯＢＪの吸収線量はそれに応じて算出される。以下は、サンプルの吸収線量の計算を例に挙げている。
【0048】
一実施形態では、サンプルに吸収される光子の数は、以下の関数（５）～（６）によって計算されることができる。
【数4】
【0049】
【数5】
【数6】
【数7】
【数8】
【0050】
一実施形態では、Ｘ線撮像システムは、画素ｋ（図３Ｃに示されるように）に対するＸ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーｉでサンプル内の吸収された光子の数を計算する。Ｘ線エネルギースペクトルの特定エネルギーｉでサンプルの１画素あたりの吸収された光子の数は、関数（７）により１画素あたりの吸収されたエネルギーに変換されることができ、サンプルの平均吸収線量は、関数（8）（単位：Ｇｙ、Ｊ／ｋＧ）で計算されることができる：
符号Ｅは、Ｘ線源の最大電圧である。符号ｉは、Ｘ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーであり、最大値はＥ（単位：ｋｅＶ）である。
Ｘ線がＸ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーｉで厚さｘに沿ってサンプルを通過するときにサンプルに吸収された光子の数である。符号Ｏｂｊｅｃｔ重量は、Ｘ線撮像システムによって検出および計算されたＦＯＶ内のサンプルの総重量であり、その単位はキログラムである。文字列「ｄｅｔｅｃｔｏｒ ｐｉｘｅｌ ｎｕｍｂｅｒ」は、図３Ａの２次元投影画像ＩＭＧの画素数である。従って、プロセッサＰＣは、吸収された光子の数に応じて、画素ｋに対応する厚さｘに沿ってサンプルの吸収エネルギーを取得することができる。次に、プロセッサＰＣは、ＦＯＶ内のサンプルの全ての画素の吸収されたエネルギーの総和を計算する。
【数9】
【数10】
【0051】
【0052】
ステップ９１０では、プロセッサＰＣは、ベースライン強度信号およびサンプルの厚さを受信する。
【0053】
ステップ９２０では、プロセッサＰＣは、Ｘ線が厚さｘに沿ってサンプルを通過するときにサンプルに吸収されない残留光子の数、ベースライン強度信号、およびサンプルの吸収係数を計算する。一実施形態では、プロセッサＰＣは、関数（５）を適用して、Ｘ線がＸ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーｉで厚さｘに沿ってサンプルを通過するときの１画素あたりの残留光子の数を計算する。
【0054】
ステップ９３０では、プロセッサＰＣは、Ｘ線が厚さｘに沿ってサンプルを通過するときに、サンプルに吸収された光子の数を計算する。一実施形態では、プロセッサＰＣは、関数（６）を適用して、Ｘ線がＸ線エネルギースペクトルの特定のエネルギーｉで厚さｘに沿ってサンプルを通過するときの１画素あたりの吸収された光子の数を計算する。
【0055】
ステップ９４０では、プロセッサＰＣは、吸収された光子の数をサンプルの吸収されたエネルギーに変換する。一実施形態では、プロセッサＰＣは、関数（７）を適用して、１画素あたりの吸収エネルギーを計算する。
【0056】
ステップ９５０では、プロセッサＰＣは、全ての画素の吸収されたエネルギーの総和と、ＦＯＶ内のサンプルの平均吸収線量とを計算する。一実施形態では、プロセッサＰＣは、関数（８）を適用して、ＦＯＶ内のサンプルの平均吸収線量を計算する。
【0057】
一実施形態では、Ｘ線撮像システムは、サンプルをイオンチャンバー（図示せず）としてシミュレートするなどの方法９００によって、Ｘ線源ＳＲにより放出されるＸ線線量率を計算することができる。例えば、イオンチャンバーの自由空洞（ｆｒｅｅ ｃａｖｉｔｙ）は空気が充填されており、既知の自由空洞の厚さｘとサンプルの吸収係数（空気吸収係数）は関数（３）～（８）に導入される。従って、イオンチャンバーの平均吸収線量が得られる。次に、この平均吸収線量に基づいて、Ｘ線源ＳＲより放出されたＸ線放射線量率を得ることができる。
【0058】
本発明に示されるＸ線撮像方法およびシステムは、検出器上の強度信号に従って、物体の厚さ、平均吸収線量、および放射線量を計算する。この技術は、線量率、現在のＸ線源によって供給される累積線量、およびオブジェクトによって吸収される平均線量を即座に提供するために適用できます。この計算により、物体の厚さと重量、および物体に吸収された放射線量がＸ線画像から直接知ることができる。この技術は、線量率、現在のＸ線源によって放出された累積線量、および物体によって吸収された平均線量を即座に提供するように適用されることができる。実際の応用では、操作者は、Ｘ線撮影により物体の厚さを知ることができ、高価な線量測定装置を追加することなく、現在のＸ線線量率と物体に吸収された平均線量を知ることができる。
【0059】
本発明の方法、またはその特定の形態または一部は、コードの形態で存在することができる。コードは、フロッピーディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、または他の機械読み取り可能な（コンピュータ読み取り可能な）記憶媒体などの物理媒体、または外部形式に限定されないコンピュータプログラム製品に含まれることもできる。コンピュータなどの機械によってコードがローディングされて実行されたとき、その機械は、本発明に関与する装置となる。コードは、ワイヤまたはケーブル、光ファイバー、または任意の伝送タイプなど、いくつかの伝送媒体を介して伝送することもできる。コードがコンピュータなどの機械によって受信され、ローディングされて実行されたとき、その機械は、本発明に関与する装置となる。汎用処理ユニットに実装されたとき、処理ユニットと組み合わされたコードは、アプリケーション固有の論理回路と同様に動作する独自の装置を提供する。
【0060】
本発明を１つ以上の実施形態に関して詳細に述べてきたが、本明細書および図式を読み理解する際に他の当業者により等価な修正および変更が生じ得る。また、本発明の特定の特徴は、複数の実施法案の１つだけに関連して述べられているが、このような特徴は、付与の、または特定の応用に必要で利点がある１つ以上の他の実施法案の他の特徴と組み合わせられてもよい。
【符号の説明】
【0061】
１００、２００ Ｘ線撮像方法
１１０～１３０、２１０～２２０、６２０～６４０、９１０～９５０ ステップ
ｘ サンプルの厚さ
ｋ 画素
ＯＢＪ サンプル
ＤＴ 検出器
ＳＲ Ｘ線源
ＰＣ プロセッサ
ＩＭＧ ２次元投影画像
ＴＢ キャリア
ＧＲＹ グレースケールブロック
６００ Ｘ線を用いて物体の厚さを計算する方法
９００ サンプル吸収線量を計算する方法
１１０～１３０、２１０～２２０、６２０～６４０、９１０～９５０ ステップ
ｘ サンプルの厚さ
ｋ 画素
ＯＢＪ サンプル
ＤＴ 検出器
ＳＲ Ｘ線源
ＰＣ プロセッサ
ＩＭＧ ２次元投影画像
ＴＢ キャリア
ＧＲＹ グレースケールブロック
６００ Ｘ線を用いて物体の厚さを計算する方法
９００ サンプル吸収線量を計算する方法
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】