专利摘要:
医療撮像システムは、ビュー変換部210及びセグメント結合器212を含む。前記変換部210は、各々が少なくとも1つのビューを含む、複数の個別セグメントの各ビューにおいて投影データを変換する。前記複数の個別セグメントにわたる実質的に類似のビューに対する前記変換した投影データは共通の回転半径を持つ。前記セグメント結合器212は、前記複数の個別セグメント各々の前記各ビューに対する前記変換した投影データを含む単一のデータセットを生成するために、前記変換した投影データを結合する。
公开号:JP2011512171A
申请号:JP2010542707
申请日:2009-01-07
公开日:2011-04-21
发明作者:ジンハン イェ;リンシュン シャオ;シーユン ソン;ツォ チャオ
申请人:コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ;
IPC主号:A61B6-03
专利说明:

[0001] 以下のことは一般的に、異なる回転半径を持つ類似のビューを持っている投影データの多数のセグメントを再構成することに関する。SPECT(single photon emission computer tomography)スキャナに特に応用されることが説明されているが、他の医療撮像及び非医療撮像の応用にも適している。]
背景技術

[0002] SPECTシステムは一般に、検査領域の周りを回転して、この検査領域内に適切に位置決められた被験者の関心領域(例えば器官、病変等)に生じる放射線核種崩壊からガンマ放射線を検出することにより、セグメントにおける複数の投影角又はビューに対する投影を取得するように構成される少なくとも1つのガンマカメラを含んでいる。これらガンマカメラは、前記検出した放射線を示す投影データを生成する。再構成器は、ボリューム画像データを生成するために前記投影データを再構成する。このボリューム画像データはさらに、1つ以上の画像を生成するために処理されることも可能である。]
[0003] 検査領域の周りを回転するとき、関心領域に対する前記少なくとも1つのガンマカメラの位置は、例えば被験者の形状に応じてセグメントにおけるビューの間で半径方向に変動する。例えば、関心領域とガンマカメラとの間の距離は、ビューの間で変動してもよい。一般に、検査領域のある地点に対して、空間分解能は、他の特徴と同じく、その地点からガンマカメラまでの距離によって決まり、一般にその地点とガンマカメラとの間の距離を増大させる関数として減少する。この現象は、深さ依存分解能変動(depth-dependent resolution variation)と呼ばれている。深さ依存分解能補正再構成アルゴリズム(depth-dependent resolution recovery reconstruction algorithm)は、被験者の関心領域とガンマカメラとの間の距離を考慮し、変動距離を説明するのに用いられる。]
[0004] 幾つかのSPECT手順、例えば全身スキャンにとって、複数の実質的に連続するセグメントの投影が取得され、ここで各セグメントは、軸方向における検出器の制限される視界(FOV)のせいで、被験者の別のサブ部分を覆う。例えば、全身スキャン用の取得データは、全身を覆う投影データをまとめて含む3から4個の実質的に連続するセグメントに対する取得データを必要とする。]
[0005] 上述したように、特定のセグメントに対し、関心領域とガンマカメラとの間の距離は、前記セグメントにおけるビューの間で変動してもよい。全身スキャンにとって、関心領域は、被験者を通り縦方向に延在すると共に、ガンマカメラの面に一般に垂直である仮想の回転又はz軸に沿って横たわっている。例えば、全身スキャンにとって、回転軸とガンマカメラとの間の距離は、セグメントにおけるビューの間で変動してもよい。その上、この距離は、各セグメントが被験者の別のサブ部分を覆っているので、異なるセグメントにおける(実質的に類似の視野角を持つ)実質的に類似のビューの間で変動してもよい。前記別のサブ部分は、他のセグメントにおいて覆われている被験者の別のサブ部分に対して形状が異なってもよい。例えば、自動体輪郭(ABC: Automatic Body Contour)技術を用いる場合、セグメントにわたる各ビューに対する、回転軸とガンマカメラとの間の距離は一般に異なっている。]
発明が解決しようとする課題

[0006] 結果として、深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを使用する場合、異なるセグメントに対する投影データは、回転軸とガンマカメラとの間の距離が異なるセグメントにわたる特定のビューに対するのと実質的に同じであることを必要とするので、深さ依存分解能補正はセグメントずつ再構成される。結果として、全身スキャン、又は投影データの複数のセグメントが取得される他のスキャンに対する異なるセグメントを再構成するための再構成技術は、各セグメントを個別に及び独立して再構成し、次いで全身を示す単一の三次元データセットを形成するために、各セグメントに対する前記再構成したデータを適切に結合することを一般に含んでいる。]
[0007] 残念なことに、セグメントずつの再構成は、オペレータが各セグメントに対し、対応する投影データを選択する、選択した投影データをロードする、プロトコルを選択する、ロードしたデータの再構成を実行する及び再構成したデータを保存する必要があるため、臨床応用には不十分且つ不便であり、全セグメントが再構成された後、オペレータは、再構成したデータを選択、ロード及び結合し、次いで全身を覆う単一のデータセットを生成するために、前記結合したデータを保存する必要がある。このワークフローにおいて、オペレータは同様のステップを複数回繰り返し、これは共に不十分且つ不便である。その上、データを(CT−ACを介して)訂正する減衰はこのワークフローをさらに複雑にする。]
課題を解決するための手段

[0008] 本出願の態様は、上記に参照した事例及びその他を扱っている。]
[0009] ある態様によれば、医療撮像システムは、ビュー変換部及びセグメント結合器を含んでいる。この変換部は、各々が少なくとも1つのビューを含んでいる、複数の個別セグメントの各ビューにおける投影データを変換する。前記複数の個別セグメントにわたる実質的に類似のビューに対する変換した投影データは、共通の回転半径を持つ。セグメント結合器は、前記複数の個別セグメント各々の各ビューに対する変換した投影データを含む単一のデータセットを生成するために、前記変換した投影データを結合する。]
[0010] もう1つの態様によれば、ある方法は、投影データの複数の個別セグメントにおける各ビューにおける投影データに、対応する変換を適用するステップを含み、前記各ビューに対する変換は、対応するビューに対する変換した投影データが前記複数のセグメントにわたる共通の回転半径を持つように、前記対応するビューに対する投影データを変換する。前記方法はさらに、前記個別セグメント各々に対する投影データを含む単一のデータセットを生成するために、前記複数の個別セグメント各々の各ビューに対する前記変換した投影データを結合するステップを有し、ここで単一のデータセットは記憶装置に記憶される。]
[0011] もう1つの態様によれば、コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータにより実施されるとき、このコンピュータに、投影データの複数の個別セグメントにおける各ビューにある投影データに対応する変換を適用するステップであり、前記各ビューに対する変換は、前記対応するビューに対する変換した投影データが前記複数のセグメントにわたる共通の回転半径を持つように、前記対応するビューに対する投影データを変換しているステップ、前記個別セグメント各々に対する投影データを含む単一のデータセットを生成するために、前記複数の個別セグメント各々の各ビューに対する変換した投影データを結合するステップ、及び深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを用いて、前記単一のデータセットを再構成するステップ、を実行させる命令を含む。]
[0012] 本発明のさらに他の態様は、以下の詳細な説明を読み、理解する際、当業者に分かるであろう。]
[0013] 本発明は、様々な部品及び部品の配列、並びに様々なステップ及びステップの配列の形式をとってもよい。図面は好ましい実施例を単に説明することを目的とし、本発明を制限するとは考えるべきではない。]
図面の簡単な説明

[0014] 例示的な医療撮像システムを説明する。
医療撮像システムの例示的な実施例を説明する。
異なるセグメントからの投影データを示す画像を説明する。
方法を説明する。]
実施例

[0015] 図1を参照すると、SPECTシステム100は、少なくとも1つのガンマ放射線感受性検出器、例えばガンマカメラを含む。説明されるシステム100は、2つのガンマカメラ1021及び1022を含み、ここでは総称してガンマカメラ102と呼ばれる。これらガンマカメラ102の各々は、コリメータ104及び光センサアレイ106を含む。コリメータ104は、鉛などから作られ、並びに検査領域110から発し、広範な角度内にある方向に沿って進むガンマ光子108が通過するホールのアレイを含む。この説明されるシステム100において、光センサアレイ106は、光電子増倍管(PMT)又は半導体光検出器のアレイと光通信するシンチレータを含む。他の実施例において、この光センサアレイ106が直接変換(direct conversion)型検出器及び他の光感受性検出器を含んでもよい。] 図1
[0016] 説明される実施例において、ガンマカメラ1021及び1022は、おおよそ90°から102°の範囲の角度で互いに置かれている。しかしながら、他の角度も検討される。ガンマカメラ102は、検査領域110の周りを、並びにこの検査領域110を通り縦方向に及びガンマカメラ102に対し垂直に延在する縦又はz軸112を中心に回転するように構成され、セグメントにおける複数の投影角又はビューの投影を取得する。1つ以上の駆動装置が例えばガンマカメラ102を検査領域110の周りで回転させる、及び/又は検査領域に対してガンマカメラ102を接線方向又は半径方向に移動させることにより、ガンマカメラ102及び検査領域内のオブジェクト又は被験者の相対位置を変える。]
[0017] ガンマカメラ102が回転するので、シンチレータ106は、コリメータのホールを通過するガンマ光子を受信し、それに応じて光を発生させ、並びに光センサアレイ106は、検出したガンマ光子を示す投影データを生成する。このデータの空間分解能は一般に検査領域110にある関心領域から光センサアレイ106までの距離に依存し、この距離は深さ依存分解能変動と呼ばれる。説明される実施例は、例えば全身スキャンのようなマルチセグメントスキャンと関連して説明され、(ここで回転半径又はRORと呼ばれる)距離は、検査領域110を通り縦方向に及びガンマカメラ102に対し垂直に延在する軸112と、この検査領域110に最も近いコリメータ104の範囲との間の距離である。例えば全身スキャンのようなスキャンにおいて、1つのセグメントにおけるビュー間のROR及び/又は異なるセグメントにおける実質的に類似のビュー間のRORは異なってもよい。]
[0018] 投影データ結合器114は、複数のセグメントからの投影データを含む単一の投影データセットを形成するために、異なるセグメントに対する投影データを投影領域において一緒に結合又は"接合(knit)"する。以下により詳しく説明されるように、これは、異なるセグメントにおける実質的に類似のビューに対する投影データが共通の又は基準の回転半径(RORref)を参照するように、異なるセグメントに対する投影データを処理することを含む。例えば、異なるセグメントからの結合した投影データは、深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを用いて、単一の再構成中に再構成されることができる。これは、深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを用いて各セグメントを個別に及び独立して再構成し、次いで単一のボリュームデータセットを形成するために、これら再構成したセグメントを結合することにより、これら再構成したセグメントを前処理することに比べワークフローを改善する。結合したデータは例えばメモリ、カセットテープ、光学ディスク、磁気ディスク等のような記憶装置に記憶されることができる。]
[0019] 再構成器116は、検査領域100から発する放射性同位元素の分布を示すボリューム又は三次元画像データを生成するために前記投影データを再構成する。ある実施例において、この再構成器116は、コリメータ及び検出器の距離依存分解能のぼけ(blurring)を補償する深さ依存コリメータ−検出器応答関数をモデリングすること(距離依存分解能モデル)により、分解能補正を用いた反復再構成アルゴリズムを用いる。説明される実施例において、この再構成中、前記コリメータ−検出器応答関数は、セグメントにわたる各ビューに対し、各々の視野角でまとめてモデリングされ、これは基準の回転半径(RORref)を共有している。このような手法に従って、反復回数の増大は、距離依存検出器分解能がモデリングされない技術に比べ、画像の空間分解能を改善させる傾向がある。他の実施例において、他の再構成アルゴリズムが使用されてもよい。]
[0020] コンピュータは、オペレータの制御卓118として役立つ。この制御卓118は。例えばモニター又はディスプレイのような人間が読み取ることができる出力装置、並びに例えばキーボード及びマウスのような入力装置を含む。制御卓118にあるソフトウェアは、オペレータが例えばGUI(graphical user interface)を介して、前記ボリューム画像データを閲覧及び操作することを可能にする。この制御卓118にあるソフトウェアは、オペレータが所望のスキャンプロトコルを設定する、スキャンを開始及び終了する、並びにスキャナ100と相互作用することにより、システム100の動作を制御することも可能である。]
[0021] オブジェクト支持部120は、撮像すべきオブジェクト、例えば人間の患者、荷物等を支持する。このオブジェクト支持部120は、オブジェクトが所望のスキャン軌道に従って複数の縦方向位置でスキャンされ得るように、システム100の動作と協働して縦方向に移動するように構成される。]
[0022] 図2は、投影データ結合器114の実施例を説明する。この実施例に対し、検討は投影データのN個のセグメントを含むと仮定し、ここでNは2に等しい又はそれよりも多い正の整数(例えば2、3、4等)である。さらに、各セグメントは、データのM個のビューを含むと仮定し、ここでMは例えば64、128等の正の整数である。上述したように、全身スキャナにとって、前記RORは少なくともセグメントにわたる実質的に類似のビューに対しては異なっている。この実施例において、N個のセグメントにわたる各i番目のビューは異なるRORを持つと仮定する。] 図2
[0023] 説明されるように、ビューROR決定器202は、N個のセグメント各々に対するM個のビュー各々に対するRORn,mを決定する。説明される実施例において、RORn,mは、基準線112(図1)からの距離に基づき、これは異なるセグメントを通りz軸に沿ってコリメータ104(図1)に延在している。図3は、基準線112、並びにセグメント1から4に対するm番目のビューに対する夫々のROR、すなわちROR1,m302、ROR2,m304、ROR3,m306及びROR4,m308を示す。図3において、各セグメントに対し、検出器は、あるセグメントが先行するセグメントに僅かに重複するように位置決められていることに注意されたい。他の実施例において、重複無を含む、多少の重複でもよい。] 図1 図3
[0024] 図2に戻ってみると、基準ROR選択器204は、N個のセグメントが使用するM個のビュー各々に対する基準RORref,mを選択する。説明される実施例において、特定のビューに対する選択した基準RORref,mは、そのビューに対する最大のRORn,mである。しかしながら、他の実施例において、前記基準RORref,mが別の方法で選択されてもよい。例えば、前記ROR選択器204は、そのビューに対する中間ROR、平均ROR、最小ROR、最適に決められたROR等を示す、特定のビューに対する基準RORref,mを代わりに選択してもよい。もう1つの実施例において、RORn,m及び/又はRORref,mが分かっている又は他の場所に決められてもよい。このような実施例では、基準ROR選択器204は省略される。] 図2
[0025] コリメータ−検出器応答関数決定器206は、コリメータ−検出器応答関数



を決定し、これら関数は、深さ依存コリメータ−検出器応答関数である。説明される実施例において、



は、RORn,m及びRORref,mに基づいて夫々決められる。説明を目的とする及び簡潔にするために、このコリメータ−検出器応答関数



は、ガウス関数で表され、これはコリメータ−検出器応答関数を表すのにしばしば用いられる。しかしながら、他の関数が代わりに用いられることもできる。]
[0026] 例として、コリメータシステムの分解能が与えられると、それの応答関数CDRは、数式1に示されるように推定され、これは一次ガウス関数を示す。



ここでσは



に等しく、FWHM(Full Width at Half Maximum)は半値全幅に関する(例えばmmの単位)コリメータ分解能である。このFWHMは、数式2に示されるように決められることができる。



ここでBはコリメータの長さを示し、Cはカバーの厚さを示し、Dは水晶の厚さの半分を示し、Hはコリメータホールの大きさを示し、Lは有効コリメータ長を示す。数式2は、数式3に示されるように減衰係数μに関して再び書くことができる。



ここでLは、



に等しい。例えば



は共に決められることができる。もう1つの実施例において、



又は



は分かっている又は他の場所に決められる。このような実施例では、コリメータ−検出器応答関数決定器206は省略される。]
[0027] 変換決定器208は、



に基づいてN個のセグメント各々に対するM個のビュー各々に対する変換hn,mを決める。例えば、説明される実施例において、この変換hn,mは、それが数式4を満たすように決められる。]
[0028] RORn,mがRORref,mよりも小さい場合、変換hn,mの効果は一般にコンボリューション(convolution)である。RORn,mがRORref,mよりも大きい場合、変換hn,mの効果は一般にデコンボリューション(de-convolution)である。説明を目的にするため及び便宜上、以下の議論は、コンボリューションである場合、すなわちRORn,mがRORref,mよりも小さい、従って



は、



よりも小さいと仮定する。]
[0029] コリメータ−検出器応答関数



のように、変換hn,mは、上述される又は別の方法で説明されるように、ガウス関数で表されてもよい。FWHMhは、数式5



から決められることができ、変換hn,mは、決められたFWHMhに基づいて上記数式1から決められることができる。もう1つの実施例において、hn,m及び/又はFWHMhは、分かっている又は他の場所に決められている。このような実施例では、ビュー変換決定器208は省略される。]
[0030] これを見るもう1つの方法は、2つの異なる半径R1及びR2を用いてオブジェクトを撮影するコリメータシステムがあると仮定することである。便宜上、R1<R2と仮定する。これら2つの事例は、2つの異なるシステムS1及びS2として扱われることができる。S1は、コリメータ分解能FWHM1を持ち、これは上記数式を用いて決められることができ、S2はコリメータ分解能FWHM2を持ち、これは上記数式を用いて決められることもできる。仮に初期画像fが存在すると、関数h(x,y)は以下の関係



を満たし、これは、



に対応する。h(x,y)がガウス関数の形式をとると、h(x,y)のFWHMhは、



として得られる。一度FWHMhが決められると、σh及びh(x,y)が決められる。]
[0031] 変換部210は、異なるセグメントにわたる類似のビューが同じRORをほぼ持つように、投影データPn,mを変換する。説明される実施例において、これは、



を生成するために、各セグメントの各ビューに対し、hn,mをPn,mに夫々適用することにより達成される。言い換えると、全てのn∈[1,N]及びm∈[1,M]に対し、



である。説明される実施例において、この動作は、空間領域で行われる。しかしながら、この動作は、高速フーリエ変換(FFT)等を用いて周波数領域で代わりに行われることもできる。]
[0032] これは、取得処理に追加のシステムを適用すると考えられることができ、ここで、投影



は、ある視野角mに対する同じコリメータ−検出応答関数



を共有するように扱われ、これは再構成に深さ依存分解能補正(又はコリメータ−検出器応答のモデリング)を適用することを可能にする。]
[0033] セグメント結合器212は、投影データのN個の個別セグメントを適切に結合又は"接合"し、再構成用の単一の投影データセット



にする。接合した投影データにおける全ての部分が同じ又は非常に類似のコリメータ−検出器応答を個別の視野角で共有するので、コリメータ−検出器応答関数の深さ依存モデリングが再構成に適用されることができる。]
[0034] 図1に戻ってみると、再構成器116は、結合した投影データ



を再構成する。上述したように、反復再構成技術が用いられることができる。例として、推定器は、同位体分布の最初の現在の画像推定を確立するために現在の画像推定を生成する。順投影器は、投影推定PCalcを生成するために、前記同位体分布の現在の推定を順投影する。比較器は、異なる比率を生成するために、前記順投影処理から得られた前記投影推定PCalcを



と比較する。逆投影器は、前記同位体分布の現在の推定を更新するために、前記異なる比率を再構成空間に逆投影する。画像更新器は、この逆投影したデータを用いて新しい画像推定を生成し、更新した画像推定は、現在の画像推定として用いられる。深さ依存分解能補正にとって、コリメータ−検出器応答モデラーは、視野角m(m∈[1,M])での回転半径としてRORref,mを使用し、順投影及び/又は逆投影処理におけるコリメータ−検出応答をモデリングする。再構成終了基準を満たすと再構成は終了する。] 図1
[0035] 例えば、システム100は、分解能補正がセグメントにわたる様々なRORに望ましいとき、全身のSPECTデータの単一の再構成に対応するアルゴリズムを用いる。特に、前記システムは、全てのセグメントが完全に異なるRORを使用する場合でさえも、順投影及び逆投影処理中、深さ依存コリメータ−検出応答をモデリングする。ある実施例において、これは、再構成における所望の深さ依存分解能補正をワークフローに供給する。]
[0036] 動作は、図4を参照して説明される。] 図4
[0037] 402において、RORn,mは、N個のセグメント各々に対するM個のビュー各々に対し決められる。]
[0038] 404において、基準RORref,mは、前記N個のセグメントにわたるM個のビュー各々に対し決められる。]
[0039] 406において、変換hn,mは、前記N個のセグメントにわたるM個のビュー各々に対し決められる。]
[0040] 408において、



を生成するために、前記変換hn,mは投影データPn,mに適用され、セグメントにわたるビューは、同じ基準RORref,mを共有するように扱われることができる。]
[0041] 410において、前記投影



は、投影データの単一の組



を形成するために結合される。これは深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを用いて再構成される及び/又は別の方法で処理されることができる。]
[0042] 上述したことは、コンピュータ読み取り可能命令を介して実施されることができ、この命令は、コンピュータ処理器により実施されるとき、この処理器に所望の技術を実行させる。このような場合、前記命令は、適切なコンピュータに関連する又はアクセス可能であるコンピュータ読み取り可能媒体に記憶される。所望の技術は、データ取得と同時に行われる必要はない。]
[0043] 上述したこと及びそれらの変形例の応用は、SPECT及び他の医療及び非医療応用を含むが、それらに限定されない。]
[0044] 本発明は、様々な実施例を参照して説明されている。変形例及び代替例は、詳細な説明を読むと他の者に思い浮かぶことがあってもよい。本発明は、全ての上記変形例及び代替例が付随する特許請求の範囲又はそれに同等なものの範囲内にある限り、これら変形例及び代替案全てを含んでいると考えられることを意味している。]
权利要求:

請求項1
各々が少なくとも1つのビューを含む、複数の個別セグメントの各ビューにおいて投影データを変換するビュー変換部であり、前記複数の個別セグメントにわたる実質的に類似のビューに対する前記変換した投影データが共通の回転半径を持っているビュー変換部、及び前記複数の個別セグメント各々の各ビューに対する前記変換した投影データを含む単一のデータセットを生成するために、前記変換した投影データを結合するセグメント結合器を有する医療撮像システム。
請求項2
深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを用いて、前記単一のデータセットを再構成する再構成器をさらに含んでいる請求項1に記載のシステム。
請求項3
前記深さ依存分解能再構成アルゴリズムは、検査領域にある基準領域から前記検査領域から発するガンマ放射線を検出するガンマカメラまでの距離を考慮している請求項2に記載のシステム。
請求項4
前記複数の個別セグメントにわたる前記ビューに対する共通の回転半径として、前記複数の個別セグメントの1つから各ビューの回転半径を選択する基準ビューの回転半径選択器をさらに含んでいる請求項1に記載のシステム。
請求項5
各ビューに対する前記選択した回転半径を決めるビューの回転半径決定器をさらに含んでいる請求項4に記載のシステム。
請求項6
前記回転半径選択器は、前記各ビューに対する最大の回転半径を選択することにより前記共通の回転半径を選択する請求項4に記載のシステム。
請求項7
各ビューに対する対応する共通の回転半径に基づいて、各ビューの前記投影データを変換するための変形を決める変換決定器をさらに含んでいる請求項4に記載のシステム。
請求項8
各ビューに対する対応するコリメータ−検出器応答関数、及び各ビューに対する前記共通の回転半径に対応する前記ビューに対するコリメータ−検出器応答関数の両方に基づいて、各ビューの前記投影データを変換するための変換を決める変換決定器をさらに含んでいる請求項4に記載のシステム。
請求項9
各ビューに対するコリメータ−検出器応答関数を決めるコリメータ−検出器応答関数決定器をさらに含んでいる請求項8に記載のシステム。
請求項10
請求項1に記載のシステムは、SPECTスキャナの一部であるシステム。
請求項11
投影データの複数の個別セグメントにおける各ビューにおいて対応する変換を投影データに適用するステップであり、前記各ビューに対する前記変換は、前記対応するビューに対する前記変換した投影データが前記複数のセグメントにわたる共通の回転半径を持つように、前記対応するビューに対する前記投影データを変換している、ステップ、及び前記個別セグメント各々に対する前記投影データを含む単一のデータセットを生成するために、前記複数の個別セグメント各々の各ビューに対する前記変換した投影データを結合するステップであり、前記単一のデータセットは記憶装置に記憶されている、ステップを有する方法。
請求項12
深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを用いて、前記単一のデータセットを再構成するステップをさらに含んでいる請求項11に記載の方法。
請求項13
前記深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムは、反復再構成アルゴリズムである請求項12に記載の方法。
請求項14
前記複数の個別セグメント各々の各ビューに対する回転半径を決めるステップ、及び前記複数の個別セグメントにわたる前記各ビューに対する共通の回転半径を選択するステップをさらに含んでいる請求項11に記載の方法。
請求項15
前記選択するステップは、前記ビューに最適な回転半径に対応する半径を選択するステップを含む請求項14に記載の方法。
請求項16
各ビューに対する前記対応する共通の回転半径に基づいて、各ビューに対する前記変換を生成するステップ、をさらに含んでいる請求項14に記載の方法。
請求項17
各ビューに対するコリメータ−検出器応答関数を生成するステップ、並びに各ビューに対する前記対応するコリメータ−検出器応答関数、及び各ビューに対する前記共通の回転半径に対応する前記ビューに対する前記コリメータ−検出器応答関数に基づいて、各ビューに対する前記変換を生成するステップ、をさらに含んでいる請求項11に記載の方法。
請求項18
各ビューに対する前記共通の回転半径に基づいて、各ビューに対するコリメータ−検出器応答関数を生成するステップをさらに含んでいる請求項17に記載の方法。
請求項19
コンピュータにより実行されるとき、前記コンピュータに投影データの複数の個別セグメントにおける各ビューにある投影データに対応する変換を適用するステップであり、前記各ビューに対する前記変換は、前記対応するビューに対する前記変換した投影データが前記複数のセグメントにわたり共通の回転半径を持つように、前記対応するビューに対する投影データを変換する、ステップ、前記個別セグメント各々に対する前記投影データを含む単一のデータセットを生成するために、前記複数の個別セグメント各々の各ビューに対する前記変換した投影データを結合するステップ、及び深さ依存分解能補正再構成アルゴリズムを用いて、前記単一のデータセットを再構成するステップを実行させる命令を含んでいるコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
請求項20
前記コンピュータにより実施されるとき、前記命令は、前記コンピュータに前記ビューに対する基準の回転半径に基づいて各ビューに対する前記変換を生成するステップをさらに行わせる請求項19に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
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