JP7820134B2 - 光子計数型ｘ線ｃｔ装置及び方法 - Google Patents

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置及び方法に関する。

コンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）のシステムおよび方法は、医用イメージングおよび診断に一般的に使用される。ＣＴシステムは通常、一連の投影角度で、被検体の身体を通して投影画像を作成する。Ｘ線管等の放射線源が被写体の身体を照射し、様々な角度で投影画像が生成される。被検体の身体の画像は、この投影画像から再構成することができる。

従来、ＣＴ投影データの測定には、エネルギー積分検出器（Energy Integrating Detectors：ＥＩＤ）及び／又は光子計数検出器（Photon Counting Detectors：ＰＣＤ）が使用されている。ＰＣＤは、スペクトルＣＴを実行する能力を含む多くの利点を提供する。この場合、ＰＣＤは、入射Ｘ線の計数をエネルギービンと称するスペクトル成分に分解し、このエネルギービンが集合的にＸ線ビームのエネルギースペクトルにわたるようになっている。非スペクトルＣＴとは異なり、スペクトルＣＴは、エネルギー毎に異なるＸ線減衰を示す異なる物質に起因した情報を、Ｘ線エネルギーの関数として生成する。これらの相違は、スペクトル分解された投影データを用いて、被写体を異なる基準物質に分解（弁別）することを可能にする。例えば、物質弁別における２つの構成物質は骨および水である。

ＰＣＤは応答時間が速いにもかかわらず、臨床Ｘ線イメージングを示す高いＸ線フラックスレートでは、検出器の時間応答内において、単一の検出器上で複数のＸ線検出事象が発生する場合がある。これはパイルアップと呼ばれる現象である。補正せずに放置すると、パイルアップ効果によりＰＣＤエネルギー応答が歪められ、ＰＣＤから再構成された画像が劣化する可能性がある。これらの影響を補正すれば、スペクトルＣＴには従来のＣＴを凌駕する多くの利点が存在する。スペクトルＣＴでは、イメージングされた被検体から完全な組織特性情報が抽出されるので、多くの臨床応用では、物質識別の改善を含むスペクトルＣＴ技術の恩恵を受けることができる。

スペクトルＣＴについて半導体ベースのＰＣＤをより効果的に使用するための１つの課題は、ロバストで効率的な方法で、投影データの物質弁別を実行することである。例えば、検出プロセスでのパイルアップの補正は不完全である可能性があり、これらの不完全性は、物質弁別から生じる物質構成の信頼性を低下させる。

光子計数ＣＴシステムにおいて、直接変換を使用する半導体ベースの検出器は、個々の入射光子のエネルギーを分解し、各積分期間における複数のエネルギービン計数の測定値を生成するように設計される。しかしながら、このような半導体材料（ＣｄＴｅ／ＣＺＴなど）の検出物理学により、検出器のエネルギー応答は、エネルギー蓄積および電荷誘導プロセスにおける電荷共有、ｋエスケープ、および散乱効果、ならびに関連するフロントエンド電子機器の電子ノイズよって大幅な劣化／歪みを生じる。信号誘導時間が有限であるため、高い計数レート条件では、パルスパイルアップもまたエネルギー応答を歪める。

統合検出システムにおけるセンサ材料の不均一性および複雑さの故に、各測定のフォワードモデルの精度を決定する物理理論または信号誘導プロセスのモデリングに基づくモンテカルロシミュレーションのみに基づいて、光子計数検出器のそのような検出器応答の正確なモデリングを行なうことは非常に困難である。また、入射Ｘ線管スペクトルモデリングの不確実性に起因して、フォワードモデルに追加のエラーが発生し、これら全ての要因により、最終的にはＰＣＤ測定からの物質弁別の精度が低下し、生成されたスペクトル画質が低下する。

そのような問題を解決するために、較正方法が提案されてきた。一般的な考え方は、様々な既知パス長の複数の透過測定を使用して、それが較正測定と一致するようにフォワードモデルを較正することである。従来のＣＴにおけるＸ線スペクトルの推定には幾つかのアイデアが適用され（非特許文献１及び非特許文献２参照）、その後、複合システムのスペクトル応答を推定するためにＰＣＤ測定に採用された（非特許文献３参照）。しかしながら、特にこれまでの文献で実証または文書化されていない完全な第３世代ＣＴジオメトリにおける適用の実現可能性を考慮すると、較正方法の詳細設計および実装には多くの変形が存在し得る。

Emil idky等、"A robust method of x-ray source spectrum estimation from transmission measurements: Demonstrated on computer simulated, scatter-free transmission data", Jounnal of Applied Physics, 2005年,Vol.97、Issue.12、p124701 Duan等、"CT scanner x-ray spectrum estimation from transmission mesurements",Medical Physics,2011年2月、Vol. 38, Issue 2,p993 Jannis Dickmann等、"A count rate-dependent method for spectral distortion correction in photon counting CT",Proc. SPIE 10573, Medical Imaging 2018: Physics of Medical Imaging, 2018年３月9日、p1057311

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、複数のサブピクセルから構成されるグループを複数備える光子計数検出器において、検出器応答の較正を効率化することである。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。

実施形態の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置は、光子計数検出器と、処理部とを備える。光子計数検出器は、複数のサブピクセルから構成される結合ピクセルを複数備える。処理部は、前記サブピクセルに基づいて較正データを取得し、前記較正データに基づいて、空間分解能に応じて結合された較正データを生成し、前記結合された較正データに基づいて、前記空間分解能に応じて前記光子計数検出器の検出器応答を較正する。

図１は、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置の構成例を示す。 図２は、光子計数検出器のＰＣＤビン応答関数Ｓ_ｂ（Ｅ）の例を示し、図２における各曲線は、各エネルギービンの関数例を表す。 図３は、１次元の散乱防止グリッドを備えた３×３サブピクセルパターンの例を示す。 図４は、物質弁別の較正および処理のワークフローを示す。 図５は、異なる物質の正規化された線形減衰係数を示す。 図６は、パイルアップ補正テーブルＰ_ｂが生成されて各ｍＡに対して個別に使用される、較正構造設計の概略図を示す。 図７は、ｍＡ範囲の全体に対してユニバーサルパイルアップ補正テーブルＰ_ｂが生成される、別の較正構造設計の概略図を示す。 図８Ａは、分解較正および処理のための合算スキームの一例を示す。 図８Ｂは、分解較正および処理のための合算スキームの一例を示す。 図８Ｃは、分解較正および処理のための合算スキームの一例を示す。 図８Ｄは、分解較正および処理のための合算スキームの一例を示す。

以下の説明において、「一実施形態」または「ある実施形態」への言及は、当該実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造、材料または特性が、本願の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味するが、それらが全ての実施形態に存在することを意味しない。

したがって、以下での「一実施形態において」または「ある実施形態において」という語句の出現は、必ずしも、本出願の同じ実施形態を指すものではない。さらに、１つまたは複数の実施形態において、当該特定の特徴、構造、材料、または特性は、任意の適切な方法で組み合わせることができる。

典型的な半導体ベースのＰＣＤの場合、検出器は通常、ピクセル化された設計を特徴としており、従来のピクセルサイズと同等のグループに含まれる、より小さなサブピクセルを使用する。即ち、ＰＣＤは、複数のサブピクセルから構成されるグループを複数備える。これにより、より小さなピクセルサイズで高解像度（高分解能）のイメージングが可能になるが、様々なピクセルパターンで様々な較正スキームが必要になる。ここで、本開示は、検出器のピクセル化されたパターン設計および物質弁別の較正のための重み付け方法に焦点を当てる。

以下の実施形態は、異なる分解能でのイメージングのための様々なピクセル合算読み出しモードを構成するための、半導体ベースのＰＣＤに対する多色の順方向計数モデルのための２段階較正法に関する。この方法は、１）期待値最大化（ＥＭ）法を使用したフラックス非依存性の重み付きビン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の推定、および２）パイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）の推定で構成される。Ｓ_ｗｂ（Ｅ）が各検出器ピクセルの複数の管電圧（ｋＶｐ）設定での較正から推定されると、ソフトウェア較正テーブルとしてシステムに保存される。次に、より高いフラックススキャンでのパイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）を推定するための入力として使用される。次に、両方のテーブルを運用されるスキャンでの物質弁別に使用して、基準物質の経路長を推定する。

異なるＰＣＤサブピクセル合算スキームによる検出器応答の変動を補正するために、実施形態は、様々なピクセル読み出しモードに基づいて、フォワードモデルパラメータを較正する。

各サブピクセル（または複数のサブピクセルで構成される結合ピクセル）は、同じ較正および処理ワークフローに従って個別に較正される。これは、フォワードモデルの較正に使用される全てのエアスキャンまたは被検体スキャンと、較正されたテーブルを用いたイメージングのために異なるピクセル読み出しスキームを使用する患者／被検体のスキャンに適用される。

異なる回転速度において、異なるサブピクセルまたは結合されたピクセルに対する散乱防止グリッド（Anti-Scatter Grid：ＡＳＧ）シャドウの違いを補正するために、サポートされる各回転速度で同様に較正が実行される。

図１は、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１の構成例を示す図である。図１に示すように、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１は、ガントリ１０、寝台装置２０、およびコンソール３０を含む。

ガントリ１０は、被検体Ｐ（患者）にＸ線を放出し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出してコンソール３０へ出力する装置であり、Ｘ線放射制御回路１１、Ｘ線発生装置１２、検出器１３、データ収集回路（データ収集システム：Data Acquisition System：ＤＡＳ）１４、回転フレーム１５、およびガントリ駆動回路１６を含む。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２および検出器１３を支持する環状フレームであり、これらは被検体Ｐを挟んで対向し、ガントリ駆動回路１６によって被検体Ｐの周りを円軌道で高速回転するようになっている。

Ｘ線放射制御回路１１は、高電圧発生ユニットとして機能してＸ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線放射制御回路１１から供給される高電圧を使用してＸ線を発生させる。スキャン制御回路３３の制御下において、Ｘ線放射制御回路１１はＸ線管１２ａに供給される管電圧または管電流を調整し、それにより被検体Ｐに放出されるＸ線の量を調整する。

さらに、Ｘ線放射制御回路１１は、ウエッジ１２ｂを切り替える。さらに、Ｘ線放射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口数を調整し、それによりＸ線の放射範囲（ファン角またはコーン角）を調整する。また、複数種類のウエッジをオペレータが手動で切り替える場合があり得る。

Ｘ線発生装置１２はＸ線を発生させ、発生したＸ線を被検者Ｐに放出する装置であり、Ｘ線管１２ａ、ウエッジ１２ｂ、およびコリメータ１２ｃを含む。

Ｘ線管１２ａは、Ｘ線放射制御回路１１から供給される高電圧を用いて被検体ＰにＸ線ビームを放出する真空管であり、これは被検体Ｐに対してＸ線ビームを放出する。回転フレーム１５の回転に応じて、Ｘ線管１２ａは、ファン角およびコーン角で広がるＸ線ビームを生成する。例えば、Ｘ線放射制御回路１１の制御下に、Ｘ線管１２ａは、完全な再構成のために被検体Ｐの周り全体にＸ線を連続的に放出するか、または半分の再構成を可能にする放射範囲（１８０o＋ファン角度）内での半分の再構成のために、Ｘ線を連続的に放出することができる。さらに、Ｘ線放射制御回路１１の制御下に、Ｘ線管１２ａは、以前に設定された位置（管位置）で間欠的にＸ線（パルスＸ線）を放出することができる。さらに、Ｘ線放射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから放出されるＸ線の強度を変化させることができる。例えば、Ｘ線放射制御回路１１は、特定の管位置ではＸ線管１２ａから放出されるＸ線の強度を増加させ、当該特定の管位置以外の領域では、管１２ａから放出されるＸ線の強度を減少させる。

ウエッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから放出されるＸ線に関してＸ線の量を調整するＸ線フィルタである。具体的には、ウエッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐに放出されるＸ線が所定の分布を有するように、Ｘ線管１２ａから放出されるＸ線を透過および減衰させるフィルタである。例えば、ウエッジ１２ｂは、所定の目標角度または所定の厚さを有するように、アルミニウムを処理することによって得られるフィルタである。さらに、当該ウエッジは、ウェッジフィルタまたはボウタイフィルタとも呼ばれる。

コリメータ１２ｃは、Ｘ線放射制御回路１１の制御下において、ウエッジ１２ｂによりＸ線の量が調整されたＸ線の照射範囲を狭めるスリットである。

ガントリ駆動回路１６は、Ｘ線発生装置１２および検出器１３が被検体Ｐの周りの円軌道で回転するように、回転フレーム１５を駆動および回転させる。

Ｘ線光子が入る度に、検出器１３は、Ｘ線光子のエネルギー値を測定できる信号を出力する。このＸ線光子は、例えば、Ｘ線管１２ａから放出されて被検体Ｐを透過するＸ線光子である。検出器１３は、Ｘ線光子が入る度に１パルスの電気信号（アナログ信号）を出力する複数の検出素子を含んでいる。光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１は、この電気信号（パルス）の数をかぞえて、各検出素子に入射するＸ線光子の数をかぞえる。さらに、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１は当該信号に対して算術的処理を行ない、この信号を出力するＸ線光子のエネルギー値を測定する。

上記の検出素子は、例えば、シンチレータおよび光電子増倍管のような光学センサを含んでいる。このような場合、図１に示す検出器１３は、シンチレータを用いて入射Ｘ線光子をシンチレータ光に変換し、このシンチレータ光を、光電子増倍管のような光学センサを用いて電気信号に変換する間接変換型検出器である。また、上記検出素子が、例えばテルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）、テルル化カドミウム亜鉛（ＣｄＺｎＴｅ）等の半導体デバイスである場合もある。このような場合、図１に示す検出器１３は、入射Ｘ線光子を直接電気信号に変換する直接変換型検出器である。

例えば、図１に示す検出器１３は、検出素子が、チャネル方向（図１のＸ軸方向）にＮ素子、列方向（ガントリ１０が傾斜していない場合の回転フレーム１５の回転中心軸方向、図１のＺ軸の方向）にＭ素子、配置された平面検出器である。なお、チャネル方向については、Ｃｏｌｕｍｎ方向とも記載する。また、列方向についてはＲｏｗ方向とも記載する。光子が入射したときに、検出素子は１パルスの電気信号を出力する。光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１は、検出素子１３１から出力される個々のパルスを識別し、検出素子１３１に入るＸ線光子の数をカウントする。さらに、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１は、パルスの強度に基づいて算術処理を行ない、それによってカウントされたＸ線光子のエネルギー値を測定する。

データ収集回路１４はデータ収集システム（ＤＡＳ）であり、検出器１３によって検出されたＸ線上の検出データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、エネルギー帯ごとに、被検体を透過するＸ線由来の光子（Ｘ線光子）を計数することにより得られる計数データを生成し、また生成された計数データを後述のコンソール３０へと送信する。例えば、回転フレーム１５が回転している間に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続的に放出される場合、データ収集回路１４は、全周（３６０度）についての一群の計数データを収集する。データ収集回路１４はまた、各ビューについてのデータを収集することができる。さらに、データ取得回路１４は、管の位置に関連して取得された各計数データを、後述するコンソール３０に送信する。この管の位置は、計数データの投影方向を示す情報である。

寝台装置２０は、被検体Ｐが配置される装置であり、図１に示すように、寝台駆動装置２１および頂部ボード２２を含む。寝台駆動装置２１は、頂部ボード２２をＺ軸の方向に移動させて、被検体Ｐを回転フレーム１５の中へと移動させる。頂部ボード２２は、その上に被検体Ｐが配置されるボードである。さらに、本実施形態では、頂部ボード２２を制御することにより、ガントリ１０と頂部ボード２２との間の相対位置が変化する事例について説明する。しかしながら、これは実施形態の制限ではない。例えば、ガントリ１０が自走式である場合、ガントリ１０と頂部ボード２２との間の相対位置は、ガントリ１０の駆動を制御することによって変更することができる。

さらに、例えば、ガントリ１０は、頂部ボード２２を動かしながら回転フレーム１５を回転させることによりヘリカルスキャンを行ない、被検体Ｐを螺旋状に走査する。或いは、ガントリ１０は従来のスキャン、即ち、頂部ボード２２が動かされた後に被検体Ｐの位置が固定された状態で回転フレーム１５を回転させることによって、円軌道で被検体Ｐのスキャンを行なう。或いは、ガントリ１０はステップアンドシュート法を実装しており、頂部ボード２２の位置を一定の間隔で移動させることによって、複数のスキャン領域で従来のスキャンを実行する。

コンソール３０は、オペレータから光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１の操作を受信し、またガントリ１０によって取得された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。図１に示すように、コンソール３０は、入力回路３１、ディスプレイ３２、スキャン制御回路３３、前処理回路３４、記憶回路３５、画像再構成回路３６、および処理回路３７を含む。

入力回路３１は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、またはジョイスティック等を含み、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１のオペレータが、様々なコマンドまたは様々な設定を入力するために使用するものであり、またオペレータから受信したこれらコマンドまたは設定に関する情報を処理回路３７に転送するものである。例えば、入力回路３１は、オペレータから、Ｘ線ＣＴ画像データの捕捉条件、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成するための再構成条件、Ｘ線ＣＴ画像データの画像処理条件等を受信する。

ディスプレイ３２は、オペレータが見るモニタであり、処理回路３７の制御下に、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データをオペレータに表示するか、或いは、オペレータから入力回路３１を介して様々なコマンドまたは様々な設定等を受信するためのグラフィカルユーザインターフェース（Graphical User Interface：ＧＵＩ）を表示する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７の制御下において、Ｘ線放射制御回路１１、ガントリ駆動回路１６、データ収集回路１４、および寝台駆動装置２１の動作を制御し、それによってガントリ１０によるデータ収集処理を制御する。例えば、スキャン制御回路３３は、以下でさらに詳細に述べるように、シーケンス制御コマンドをデータ収集回路１４に送信して照射動作を制御する。

前処理回路３４は、データ取得回路１４によって生成された計数データに対して、対数変換処理、オフセット補正、感度補正、ビーム硬化補正などの補正処理を行ない、それによって補正された投影データを生成する。

記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された投影データを保存する。さらに、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって生成された画像データ等を保存する。さらにまた、記憶回路３５は、後述する処理回路３７の処理結果を適切に保存する。

画像再構成回路３６は、記憶回路３５に記憶された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。ここでの再構成方法は様々な方法を含み、例えば、逆投影処理であり得る。さらに、逆投影処理は、例えば、フィルタリングされた逆投影（Filtered Back Projection：ＦＢＰ）法を使用することによる逆投影処理を含み得る。或いは、画像再構成回路３６はまた、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成するために逐次近似技術を使用することができる。さらに、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して様々なタイプの画像処理を実行し、それによって画像データを生成する。次に、画像再構成回路３６は、再構成されたＸ線ＣＴ画像データまたは画像処理中に生成された様々なタイプの画像データを、記憶回路３５に保存する。

処理回路３７は、ガントリ１０、寝台装置２０、およびコンソール３０の動作を制御して、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１の全体的な制御を実行する。具体的には、処理回路３７は、ガントリ１０によって行われるＣＴスキャンを制御するように、スキャン制御回路３３を制御する。また、処理回路３７は、後述する較正データの生成、当該較正データを用いた検出器応答の較正を実行する。さらに、処理回路３７は、コンソール３０による画像再構成処理または画像生成処理を制御するように、画像再構成回路３６を制御する。さらに、処理回路３７は、記憶回路３５に保存された様々なタイプの画像データがディスプレイ３２に表示されるように制御を実行する。

ここまで、第１の実施形態に係る光子計数型Ｘ線ＣＴ装置１の全体構成について説明してきた。ここでは、上記回路の各々によって実行される各処理機能が、コンピュータによって実行可能なプログラムの形で記憶回路３５の中に保存される。さらに、各回路は、記憶回路３５から各プログラムを読み出して実行し、それにより上記の様々な機能を実行する。

１例において、データ取得回路１４の動作に対応するプログラムは、コンピュータによって実行可能なプログラムの形で記憶回路３５に保存される。プロセッサ３７は、データ取得回路１４のプログラムを実行し、データ取得回路１４に命令を送信して制御し、データを取得すると共に、データ取得回路１４からのデータ転送を制御する。第２の例において、データ取得回路１４はプロセッサを含み、これは記憶回路３５から各プログラムを読み取って実行し、各プログラムに対応する機能を実施する。

さらに、上記の説明で使用される「プロセッサ」の用語は、例えば、中央処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（Graphics Processing Unit：ＧＰＵ）、または特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit；ＡＳＩＣ）などの回路、またはプログラマブル論理装置（例えば、シンプルプログラマブル論理装置（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、コンプレックスプログラマブル論理装置（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））を意味する。プロセッサは、記憶回路に保存されているプログラムを読み取って実行し、機能を実行する。さらに、プログラムを記憶回路に保存する代わりに、プログラムがプロセッサの回路に直接インストールされるような構成であってもよい。この場合、プロセッサは回路にインストールされているプログラムを読み取って実行し、機能を実行する。さらに、本実施形態によるプロセッサに関しては、各プロセッサが単一の回路として構成される代わりに、複数の独立した回路が組み合わされて単一のプロセッサとして構成され、機能を実施するようにしてもよい。

光子計数エネルギー分解検出器（Photon Counting Energy-Resolving Detector：ＰＣＤ）を使用した透過率測定において、フォワードモデルは下記の式（１）のように定式化できる。

式（１）において、Ｓ_ｂ（Ｅ）は、下記の式（２）で定義されるビン応答関数を表す。

式（２）において、Ｒ（Ｅ，Ｅ’）は検出器の応答関数であり、Ｅ_ｂＬおよびＥ_ｂＨは各計数ビンの低エネルギー閾値および高エネルギー閾値である。図２は、光子計数検出器の典型的なＳ_ｂ（Ｅ）のモデル例を示しており、エネルギーウィンドウの上の長いテールは、電荷共有、ｋエスケープおよび散乱効果によって誘導される。低エネルギーテールは、主に、関連する電子ノイズ由来の有限のエネルギー分解能によるものである。Ｎ_０はエアスキャンからの全フラックスである。μ_ｍおよびｌ_ｍは、それぞれｍ番目の基準物質の線形減衰係数および光路長である。ｗ（Ｅ）は、正規化された入射Ｘ線スペクトルである。実際には、ｗ（Ｅ）およびＳ_ｂ（Ｅ）の両方が正確にわかっているわけではなく、それらは１つの項Ｓ_ｗｂ（Ｅ）＝ｗ（Ｅ）Ｓ_ｂ（Ｅ）として組み合わせることができ、以下ではこれを重み付きビン応答関数と称する。Ｓ_ｗｂ（Ｅ）を測定によって較正できれば、低フラックス条件での分解問題を十分に解決できる。Ｓ_ｗｂ（Ｅ）は、第１のパラメータの一例である。即ち、第１のパラメータは、ビン応答関数Ｓｂ（Ｅ）に依存したパラメータである。

高フラックススキャン条件（例えば、パルスパイルアップのわずか数パーセント）の場合、パルスパイルアップは測定に追加のスペクトル歪みをもたらす。パイルアップ効果を補正する１つの方法は、追加の補正項を導入することである（例えば、Ｄｉｃｋｍａｎｎは測定されたカウント率を入力として使用する）。また、このタイプの追加較正は、フラックス非依存性の重み付きビン応答Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の正確な推定に基づいている。

典型的なＣＴ臨床スキャン条件において、幾つかの測定では数パーセント以上のパルスパイルアップが発生するのが一般的である。結果として生じる物質弁別への影響は、フラックスだけでなく測定されたスペクトルにも依存する。

半導体ベースのＰＣＤの場合、通常は最小ピクセル設計が使用され、この設計では最小の読み出しユニットを様々なパターンにグループ化し、合算された読み出しを行なって、様々な分解能でのイメージングに使用することができる。異なるピクセル合算スキームでは、サブピクセルのサイズと形状に起因した異なる結合ピクセルのサイズおよび形状のために、電荷共有およびクロストーク効果がわずかに異なるため、検出器の応答が変化する。したがって、較正およびデータ処理では、より正確な物質弁別の結果を得るために、この変動を考慮する必要がある。

第３世代ＣＴシステムの場合、よりクリーンな測定およびより良好な画質を得るために、ＡＳＧを設置して散乱光子を排除することが多い。光子計数型コンピュータ断層撮影（ＰＣＣＴ）のこの小さな検出器ピクセル設計では、理論的には従来のシンチレータベースの検出器のような無効な検出領域は存在せず、同じＡＳＧ設計または異なる設計を使用しても最適な性能を実現できる。同じＡＳＧ設計が使用される場合、ＡＳＧはサブピクセルごとに異なる影を生じさせ、電荷共有およびクロストーク効果にさらに大きな違いをもたらす（図３参照）。したがって、フォワードモデルの較正でもこの変動因子を考慮する必要がある。

特に、図３は、組み合わされたピクセルを形成する１Ｄ ＡＳＧを備えた３×３サブピクセルパターンの例を示している。しかし、一般には、ｎ＞＝２のｎ×ｍサブピクセルパターンまたはｎ×ｎサブピクセルパターンのような、様々なサイズのサブピクセルパターンを使用できる。列ｃ１およびｃ３の場合、ＡＳＧプレートの下の領域がブロックされているため、電荷共有クロストーク効果は左／右から大幅に低減され、中央の列ｃ２とは検出器の実効応答が異なる。

本明細書に提示される開示には、物質弁別のＰＣＤフォワードモデルのための２段階較正方法が含まれる。これは２つの部分で構成される。即ち、１）期待値最大化（ＥＭ）法を使用したフラックス非依存性の重み付きビン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の推定、および２）エネルギー（Ｅ）および測定されたビン数（Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）の関数であるパイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）の推定であり、ここでのＮ_ｂは個々のビン数、Ｎ_ｔｏｔは全てのエネルギービンの総数である。較正されたフォワードモデルは、次の式（３）のように表すことができる。

既知の物質および経路長を使用した一連のスラブ測定を用いて、上記のフォワードモデルを較正する。

ここで、従来技術（例えば、Ｄｉｃｋｍａｎｎを参照）のように２つの物質のみを使用する代わりに、この方法は、ポリプロピレン、水、アルミニウム、チタン／銅、ｋエッジ材料などの２～５の異なる物質を使用して、低フラックスで重み付きビン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）を較正する。較正において使用されるより選択的な物質を用いると、全経路長の数が減り、同等以上の結果が得られる。

ステップ１：入射スペクトルの特徴的なピークを捕捉するための適切な管スペクトルモデリングと、光子計数検出器のスペクトル応答をシミュレートするための物理モデルを使用して、Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の初期推定値を生成することができる。ＥＭ法（例えば、Ｓｉｄｋｙ参照）を使用することにより、Ｓ_ｗｂ（Ｅ）は、幾つかの透過率測定に基づいて、この非常に悪条件の問題について確実に推定できる。

ここで、ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）はステップ１において一定であると仮定される。較正されたフォワードモデルは、式（４）に示す線形方程式のシステムに簡略化できる。

通常、データ測定の数（Ｍ）は、未知のものの数（Ｅ_ｍａｘ）よりもはるかに少ない。データ収集のポアソン分布を仮定すると、以下に説明するように、反復ＥＭアルゴリズムを導出して、未知のエネルギービン応答関数Ｓ_ｗｂ（Ｅ）の最適な推定値を見つけることができる。

低フラックスデータ収集を使用してビン応答関数を推定する場合、パイルアップ効果補正Ｐ_ｂは既知の項（例えば定数）であると想定される。したがって、当該モデルは次の式（５）のように簡略化される。

ここで、下記の式（６）は、ｊ番目の測定についての減衰した経路長を表す。

したがって、各測定値ｊについては、次の式（７）のように表すことができる。

Ｍ回の測定では、データ収集は、次の式（８）のように、マトリックス形式で記述できる。

或いは、Ａ・Ｓ_ｗｂ＝Ｎ_ｂの式が成り立つ。

ＥＭ反復アルゴリズムを適用することにより、Ｓ_ｗｂは、次の式（９）のように推定できる。

Ｓ_ｗｂ（Ｅ）についての更新式は次の式（１０）で与えられる。

ステップ２：各検出器ピクセルの各管電圧（ｋＶｐ）設定での較正からＳ_ｗｂ（Ｅ）が推定されたら、それはソフトウェア較正テーブルとしてシステムに保存される。これは、高フラックススキャンでのパイルアップ補正項Ｐ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）をさらに推定するための入力として使用される。次に、両方のテーブルを被検体／患者スキャンの物質弁別に使用して、基準物質の経路長を推定する。

較正テーブルは、システム／検出器のパフォーマンスの変動に基づいて随時更新される。これは、反復手順として設計することもできる。品質チェックファントム上で画質が十分でない場合、この較正プロセスは、最後の反復から更新された較正テーブルを最初の推定として用いて繰り返される。

上記プロセスの高レベルワークフローが、図４に示されている。ステップ１）～４）は較正ワークフローを表し、ステップ５）～８）は、スペクトル画像を生成するために較正テーブルが患者／被検体の運用スキャンにおいて如何にして使用されるかを示す。

最初に、様々な材料スラブに対する一連の低フラックススキャンが、Ｘ線管に適用されるピーク電位である各管のｋＶｐ設定において収集される。一般的なＣＴシステムは、７０～１４０ｋＶｐの幾つかのｋＶｐ設定をサポートしており、異なるスキャンプロトコル用に、Ｘ線管から異なるエネルギースペクトルを生成する。ＣＴスキャンの場合、管をオンにする前に、ｍＡおよびｋＶｐの両方を事前に選択する必要がある。次に、低フラックス重み付きビン応答関数Ｓ_ｗｂが推定され、この推定されたＳ_ｗｂを用い、高フラックススラブスキャンを使用して、パイルアップ補正項Ｐ_ｂにおける追加パラメータが推定される。各検出器ピクセルのＳ_ｗｂおよびＰ_ｂの推定較正テーブルを使用して、較正の品質が品質ファントム、例えば均一な水ファントム、または均一な既知材料を用いた複数のインサートを備えたファントム上でチェックされる。画質は事前に定義された標準を用いて評価され、合格すれば、その時点での較正テーブルが保存されて、次の患者／被検体スキャンデータ処理のために使用される。そうでなければ、手順は、Ｓ_ｗｂおよびＰ_ｂの最後の反復を最初の推定として使用して、最初の３つのステップを再度実行する。ここで、一般に検討されている標準は、画像ＣＴ番号の精度、均一性、空間分解能、ノイズ、およびアーチファクトである。この較正の品質をチェックするためには、これらメトリックスを全てチェックする必要があり、特に、較正が十分でないことを示す画像中のリングおよびバンド等の精度およびアーチファクトをチェックする必要がある。

この較正に最適な物質および経路長を選択するために、正規化された線形減衰係数対エネルギー曲線を使用することができ（図５参照）、互いに異なるものを選択するためには、例えばポリプロピレン、水、アルミニウム、チタンが、人体に存在する広範囲な一般的な物質をカバーするこのような較正に適した組み合わせの良好なグループである。

フロー図のパイルアップ効果を最小限に抑えるための較正測定を通して低フラックス条件を満たすために、ステップ１では、「ｎτ＜ｘ」を使用することを選択できる。ここで、ｘは約０．００５～０．０１、ｎはＸ線管球での最低線量設定でのピクセル計数率、およびτはＰＣＤ特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の有効デッドタイムである。この条件を満たすことにより、選択した各較正物質の最短経路長を計算でき、残りの経路長は、経路長または得られた測定計数率における等スペーシングのいずれかによって選択できる。

ステップ３のパイルアップ補正項Ｐ_ｂの較正については、高ｍＡ設定でのスキャンのために、同じスラブ材料および経路長が使用される。較正データは、ｍＡ毎にグループ化してｍＡ設定毎に異なる補正テーブルを生成するか（図６参照）、或いは全てのフラックス範囲（例えば、低～高ｍＡ、高～低ｍＡ、または最も頻繁に使用される値を最初に）での測定を含めて、連続ｍＡ設定でのユニバーサル補正テーブルを生成する（図７参照）。

較正測定は、統計変動の影響を最小限に抑えるために、十分な統計を使用して行なう必要がある。非限定的な１例は、較正において転送される統計エラーを最小限に抑えるために、較正データ組のための典型的な積分期間として、１０００倍を超える統計を使用することである。較正測定の各エネルギービンｂは、対応するＳ_ｗｂ（Ｅ）およびＰ_ｂ（Ｅ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔ）を更新するために使用される。

少数のエネルギービンでは限られた数の測定しか実行できないため、推定は非常に悪条件である。この場合、ＥＭ法に追加の制約を提供するため、正確な推定には適切な初期推定が不可欠である。非理想的な検出器に対応するための設計バリエーションの１つは、特にＡＳＩＣの実際のエネルギー閾値設定のわずかなバリエーションを用いて、Ｓ_ｂの初期推定における各ビンについて、より柔軟なエネルギーウィンドウを許可することである。低閾値ｘｋｅＶを低く設定し、高閾値ｙｋｅＶを高く設定することにより、初期Ｓ_ｂは次の式（１１）のようになる。

式（１１）において、ｘ及びｙは５～１０ｋｅＶの間で選択でき、ＥＭ問題について追加の制約を提供しながら、ＡＳＩＣ特性における一定の変動を可能にする。

ボウタイフィルタ後のファンビーム全体のスペクトル変動と、異なる検出器ピクセル全体の検出器応答変動を捕捉するために、この較正は、各ボウタイ／フィルタ構成を用いてピクセル毎に実行される。

本実施形態で記述される設計は、較正において２つを超える物質を使用するが、これは光子計数検出器の重み付きビン応答関数推定問題を制約することに対して、より高い感度を提供する。

加えて、この方法は、高フラックスパイルアップ補正項Ｐ_ｂ（今はＥ，Ｎ_ｂ，Ｎ_ｔｏｔの関数である）のために異なるパラメータ化を利用する。総計数項Ｎ_ｔｏｔは、真のパイルアップ現象をより適切に近似するために導入されており、より少ないパラメータを用いたより高いフラックス条件で、モデル機能を大幅に向上させることができる。

さらに、様々な較正経路長の範囲が様々なファン角度で使用され、較正の精度および効率が改善される。フォワードモデルの較正に使用されるスラブスキャンは、最高の画質を生成するイメージングタスクに基づいて選択できる。

最後に、エネルギー閾値ウィンドウを拡大して、非理想的な検出器／ＡＳＩＣ性能に対応することにより、重み付きビン応答関数の初期推定値を計算するための別のスキームが提示される。

ＡＳＧを用いた異なる合算スキームの様々な検出器応答に対応するために、本実施形態は、異なるサブピクセル合算スキームを用いたフォワードモデルの較正を別々に提示する。各ピクセル構成の較正テーブルはデジタルデータ形式で保存されにデータ処理において適正に使用されて、様々な解像度で画像を再構築する。

図４のステップ１）～４）は、異なるピクセル読み出し合算モードについて反復される。較正テーブルはモード毎に保存され、同じ読み出し構成を用いて患者／被検体のスキャンに適用される。

ＣＴ用の半導体ベースの光子計数検出器では、通常、最適なパフォーマンスを得るために２００～５００μｍのピクセルサイズが選択される。これにより、ＣＴスキャンフラックス条件下において、電荷共有効果とパルスパイルアップの間での良好なバランスが得られる。これは、典型的には約１×１ｍｍである従来のシンチレータベースのピクセルよりも小さい。したがって、画像処理の読み出しは、異なる数のサブピクセルを１以上の結合されたピクセルへと結合する複数のモードを持つことができる。

結合されたピクセル読み出しモード（Ｎ_ｒ×Ｎ_ｃ）（すなわち、結合された複数のサブピクセルの読み出しモード）の場合、フォワードモデル較正は、結合されたピクセルの合計（または平均）の測定に基づいて行なうことができる。

図８は、従来のＥＩＤピクセルと同等の結合ピクセルを形成する３×３サブピクセルスキームの例を示している。データの読み出しには、例えば、「３×３」、「１×３」、「３×１」、「１×１」の４つの異なる合計スキームを使用でき、これらは、得られる画像についての４つの可能な解像度を表す。

例えば、空間分解能に応じて結合（束ね処理）された較正データが生成される。このような結合された較正データは、例えば、上述した各スキャンを実行して各エネルギービンの計数を取得し、得られた計数をサブピクセルパターンについて結合することにより生成することができる。このような結合された較正データによれば、空間分解能に応じて、ＰＣＤの検出器応答を効率的に較正することができる。

組み合わされたピクセルのための異なるピクセル合算パターンについて開示された較正スキームは、特定のサブピクセルパターンまたは特定のフォワードモデルに限定されず、異なる経路長サンプルでの既知の材料の測定に基づく任意のフォワードモデル較正に適用できる。さらに、サブピクセルパターンについて得られた計数は、サブピクセルパターン全体の平均が得られるように入手でき、また正規化係数は、サブピクセル上の散乱防止グリッド（ＡＳＧ）シャドウの推定に基づいて、平均カウントに適用される。

図８は、分解較正および処理のための様々な合算スキームを示している。特に、Ａ）では、合算は結合されたピクセル、例えば「３×３」の合算モードに対して実行される。即ち、サブピクセルパターンについての計数の結合において、サブピクセルパターン全体にわたって合算が実行される。Ｂ）では、合算は列方向、例えば「１×３」の合算モードで実行される。即ち、サブピクセルパターンについての計数の結合において、サブピクセルパターンの列方向にわたって合算が実行される。Ｃ）では、合算はチャネル方向、例えば「３×１」合算モードで実行される。即ち、サブピクセルパターンについての計数の結合において、サブピクセルパターンのチャネル方向にわたって合算が実行される。最後に、Ｄ）では、較正は個々のサブピクセルに基づいている。被検体スキャン物質弁別は、対応する較正済みテーブルを用いた合算パターンの１つを使用することを選択できる。例えば、較正データ収集の際に、上述した結合された較正データを生成してテーブルで保持する。即ち、サブピクセルに基づいて較正データを取得した際、結合された較正データを生成してテーブルで保持する。或いは、較正データ収集後、被検体スキャンの前に上述した結合された較正データを生成し、テーブルで保持する。そして、被検体スキャンが実施された際、保持しておいたテーブルに基づいて光子計数検出器の検出器応答を較正する。これにより、被検体スキャン時の処理量を削減して、処理系の負荷を軽減し、或いは処理速度を上げることができる。

結合された較正データについては、被検体スキャン時に生成してもよい。或いは、当該結合された較正データを利用する際に生成してもよい。即ち、光子計数検出器の検出器応答を較正する際に、結合された較正データを生成してもよい。これにより、較正データを収集してから被検体スキャンを実施するまでの間に保持しておくデータを少なくすることができ、メモリ上のエリアを節約することができる。

各サブピクセルを較正し、また様々な組み合わせ読み出しモードについての推定経路長サイノグラムにおける物質弁別の結果を平均化することにより、この開示された方法は、較正プロセスにおける平均化効果を直接処理し、分解ステップ後のデータの重み付けにおける複雑さを回避する。

キャリブレーション時間を短縮するために、全てのスラブキャリブレーションデータは、最小の検出器ピクセルユニット（サブピクセル、或いはマイクロピクセルとも記載する）を使用して取得し、次いでデータ処理によりデジタル的に組み合わせて様々な合算パターンにすることができ、これはフロントエンドエレクトロニクス、または検出器／システムファームウェア（ＦＰＧＡ）において実行することができる。

上記の教示に照らして、本明細書において提示される実施形態の多くの修正および変形が可能である。したがって、本開示は、特許請求の範囲内において、本明細書に具体的に記載されている以外の方法で実施できることを理解されたい。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、複数のサブピクセルから構成されるグループを複数備える光子計数検出器において、検出器応答の較正を効率化することができる。

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、実施形態同士の組み合わせを行なうことができる。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。

１ 光子計数型Ｘ線ＣＴ装置
３０ コンソール
３７ 処理回路

Claims (16)

1. 複数のサブピクセルから構成されるグループを複数備える光子計数検出器のサブピクセルパターンについてのデータの読み出しに複数の異なる合計スキームを使用でき、得られる画像について複数の空間分解能を設けることが可能な光子計数型Ｘ線ＣＴ装置であって、
   前記光子計数検出器と、
   前記サブピクセルに基づいて較正データを取得し、
   前記較正データに基づいて、前記空間分解能に応じて結合された較正データを生成し、
   前記結合された較正データに基づいて、前記空間分解能に応じて前記光子計数検出器の検出器応答を較正する処理部と
   を備え、
   前記処理部は、前記サブピクセルパターンにおいて、エアスキャン及び異なる材料の複数のスラブを使用するスキャンを含んだ複数の低フラックススキャンを、各スキャンについて、初期電流強度およびＸ管の複数の管電圧設定で実行して各エネルギービンの計数を取得し、得られた計数を前記サブピクセルパターンについて結合することにより、前記結合された較正データを生成し、
   被検体スキャンにおいて基準物質弁別を実行し、前記結合された較正データに基づいて基準物質を推定する、光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
2. 前記得られた計数を前記サブピクセルパターンについて結合することは、前記サブピクセルパターン全体にわたって実行される合算を含む、請求項１に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
3. 前記得られた計数を前記サブピクセルパターンについて結合することは、前記サブピクセルパターンの列方向又はチャネル方向にわたって実行される合算を含む、請求項１に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
4. 前記得られた計数を前記サブピクセルパターンについて結合することは、サブピクセルパターンの全体にわたって平均化することと、前記平均化された計数に対して、前記サブピクセルパターン上の散乱防止グリッドシャドウの推定に基づいて正規化係数を適用することとを含む、請求項１に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
5. 前記得られた計数を前記サブピクセルパターンについて結合することは、サブピクセルパターンの列方向またはチャネル方向にわたって平均化することと、前記平均化された計数に対して、前記サブピクセル上の散乱防止グリッドシャドウの推定に基づいて正規化係数を適用することとを含む、請求項１に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
6. 前記処理部は、更に、前記サブピクセルパターンについて結合した計数に基づいて、エネルギーに依存する第１のパラメータを推定する、請求項１～５のいずれか一項に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
7. 前記処理部は、更に、前記推定された第１のパラメータに基づいて、全てのエネルギービンの総計数に依存する第２のパラメータを推定する、請求項６に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
8. 前記処理部は、前記複数のスラブの各々を使用して、前記第１のパラメータを推定すること、および前記初期電流強度以外の異なる電流強度および同じ管電圧で前記第２のパラメータを推定することをそれぞれ繰り返して、異なる電流強度についての前記第２のパラメータを取得する、請求項７に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
9. 前記処理部は、検出器応答関数ならびに各計数ビンの低エネルギー閾値および高エネルギー閾値に基づいて、前記第１のパラメータの初期推定を行なう、請求項８に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
10. 前記第１のパラメータは、ビン応答関数に依存する、請求項６～９のいずれか一項に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
11. 前記第２のパラメータは、パイルアップ補正項に関連する、請求項７～９のいずれか一項に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
12. 前記処理部は、前記複数のスラブの各々を使用して、初期電流強度以外の異なる電流強度および同じ管電圧において、前記各エネルギービンの計数の取得及び当該計数の結合を繰り返し、全体の電流強度範囲において、前記第１のパラメータに基づく全てのエネルギービンの総計数に依存する推定された第２のパラメータのユニバーサルテーブルを取得し、
    被検体スキャンにおいて基準物質弁別を実行して、前記サブピクセルパターンについて結合した計数について、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータに基づいて前記基準物質を推定する、請求項６に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
13. 前記処理部は、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータを使用してファントムスキャンを実行することにより投影画像の画質を評価し、前記投影画像の画質が事前に定義された基準を満たせば、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータを、被検体スキャンにおける前記基準物質弁別のために使用して前記基準物質を推定する、請求項８又は１２に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
14. 前記処理部は、前記サブピクセルに基づいて較正データを取得した際、或いは被検体スキャンの前に前記結合された較正データを生成してテーブルで保持し、前記被検体スキャンが実施された際、前記テーブルに基づいて前記光子計数検出器の検出器応答を較正する、請求項１～１３のいずれか一項に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
15. 前記処理部は、被検体スキャン時、或いは前記光子計数検出器の検出器応答を較正する際に前記結合された較正データを生成する、請求項１～１３のいずれか一項に記載の光子計数型Ｘ線ＣＴ装置。
16. 複数のサブピクセルから構成されるグループを複数備える光子計数検出器のサブピクセルパターンについてのデータの読み出しに複数の異なる合計スキームを使用でき、得られる画像について複数の空間分解能を設けることが可能な光子計数型Ｘ線ＣＴ装置により実行される方法であって、
    前記光子計数型Ｘ線ＣＴ装置が備える処理部が、
    前記光子計数検出器における複数のグループの各々を構成する複数のサブピクセルに基づいて較正データを取得し、
    前記較正データに基づいて、前記空間分解能に応じて結合された較正データを生成し、
    前記結合された較正データに基づいて、前記空間分解能に応じて前記光子計数検出器の検出器応答を較正する
    ことを含む方法であって、
    前記処理部が、
    前記サブピクセルパターンにおいて、エアスキャン及び異なる材料の複数のスラブを使用するスキャンを含んだ複数の低フラックススキャンを、各スキャンについて、初期電流強度およびＸ管の複数の管電圧設定で実行して各エネルギービンの計数を取得し、得られた計数を前記サブピクセルパターンについて結合することにより、前記結合された較正データを生成し、
    前記光子計数型Ｘ線ＣＴ装置で実行される被検体スキャンにおいて基準物質弁別を実行し、前記結合された較正データに基づいて基準物質を推定する、方法。