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検出量子効率（DQEと略されることが多い）は、画像システムの信号（画像コントラストに関連）とノイズ性能の複合効果を示す指標であり、一般的に空間周波数の関数として表されます。この値は主に、光学イメージングや医療放射線撮影におけるイメージング検出器の特性評価に用いられます。
医療放射線撮影において、DQEは、理想的な検出器と比較して、X線画像システムが高信号対雑音比（SNR ）の画像をどれだけ効率的に生成できるかを示す指標です。同じ画像SNRと照射条件において、DQEが高くなるにつれて患者に必要な放射線被ばく量（ひいてはその放射線被ばくによる生物学的リスク）が減少するため、DQEは検出器の放射線量効率の代替指標とみなされることがあります。
DQEは、特に光顕微鏡や電子顕微鏡の低レベルイメージングに使用されるCCDにとって重要な考慮事項であり、画像のSNRに影響します。また、一部の電子機器を説明するために使用されるノイズ係数にも似ています。この概念は化学センサーにも拡張されており[ 1 ] 、その場合は検出能[ 2 ]という別の用語の方が適切です。
1940年代から、テレビカメラや光伝導デバイスなどのさまざまな光検出器の信号とノイズの性能を分類することに科学的な関心が集まりました。たとえば、画像品質は画像を生成するために使用される量子数によって制限されることが示されました。検出器の量子効率は、入射量子のうち相互作用して画像品質に影響を与える割合を表すため、性能の主要な指標です。しかし、他の物理プロセスも画像品質を劣化させる可能性があり、1946年にアルバート・ローズ[ 3 ]は、これらのシステムの性能を表すために有用量子効率または等価量子効率の概念を提案しました。これは現在、検出量子効率と呼ばれています。DQEの重要性と応用に関する初期のレビューは、ツヴァイク[ 4 ]とジョーンズ[ 5 ]によって行われました。
DQEは、X線フィルムスクリーンシステムの記述のためにShaw [ 6 ] [ 7 ]によって医用画像コミュニティに導入されました。彼は、これらのシステムにおける画像品質（信号対雑音比の観点から）が雑音等価量子（NEQ）の観点からどのように表現できるかを示しました。NEQは、特定のSNRを生成するために必要なX線量子の最小数を表します。したがって、NEQは画像品質の尺度であり、非常に基本的な意味では、画像がいくつのX線量子の価値があるかを表します。また、NEQは重要な物理的意味も持ち、均一な雑音制限画像において低コントラスト構造が理想的な観察者によってどの程度検出できるかを表し、特定の条件下で人間の観察者が視覚化できるものを示します。[ 8 ] [ 9 ] 画像を生成するために使用された X 線量子数 (検出器に入射する X 線量子数) q がわかっている場合、画像のコストをX 線量子数で表すことができます。DQE は、ポアソン分布に従う量子数で表した画像の価値とコストの比です。
この意味で、DQEは、理想的な検出器と比較して、画像システムがX線画像に含まれる情報をどれだけ効率的に捉えているかを表します。これは、X線医療画像において極めて重要です。なぜなら、DQEを1にできるだけ近づけることで初めて、患者への放射線被ばくを可能な限り低く抑えることができるからです。このため、DQEは、規制、商業、科学、医療の各分野において、検出器性能の基本的な指標として広く受け入れられています。
DQEは一般的にフーリエベースの空間周波数で次のように表されます。[ 10 ]
ここで、u は空間周波数変数（サイクル/ミリメートル）、q は入射 X 線量子密度（量子/平方ミリメートル）、G は線形およびオフセット補正された検出器の出力信号と q を関連付けるシステム ゲイン、T(u) はシステム変調伝達関数、W(u) は q に対応する画像ウィーナーノイズ パワースペクトルです。これはフーリエベースの解析方法であるため、広義定常または広義周期定常ノイズ プロセスを含む線形およびシフト不変イメージング システム（線形および時間不変システム理論に類似していますが、時間不変性を空間シフト不変性に置き換えています）にのみ有効です。DQE は、カスケード線形システム理論を使用して特定のイメージング システムに対して理論的にモデル化できることがよくあります。[ 11 ]
DQEは、用語を正しく解釈するよう注意すれば等価な別の形式で表現されることが多い。例えば、1平方ミリメートルあたりq個の量子が入射するポアソン分布のSNRの二乗は次のように表される。
そして、この入力に対応する画像の値は次のように与えられる。
その結果、DQEは出力SNRの二乗と入力SNRの二乗の比に等しいという、広く受け入れられている解釈が生まれた。
この関係は、入力が画像量子の一様ポアソン分布であり、かつ信号とノイズが正しく定義されている場合にのみ成り立つ。
国際電気標準会議（IEC 62220-1）[ 12 ]の報告書は、デジタルX線イメージングシステムのDQEを測定するために必要な方法とアルゴリズムを標準化する取り組みの中で作成されました。
非常に低いノイズと有利なコントラスト性能の組み合わせにより、一部のデジタルX線システムは、低コントラスト物体の検出能力を大幅に向上させることができました。この品質はDQEによって最もよく定量化されます。DQEは、既存および新興のX線検出器技術を比較する際の事実上のベンチマークとしても考えられています。[ 13 ]
DQEは特に、小さくてコントラストの低い物体を視認する能力に影響を与えます。実際、多くの画像処理状況において、DQEは、従来、物体の最小サイズを決定するために用いられてきた制限空間分解能（LSR）よりも、小さな物体を検出する上で重要です。たとえデジタルシステムがLSRを非常に高くても、DQEが低いと、その解像度を活かすことができず、非常に小さな物体を検出することができなくなります。
フィルム/スクリーンとデジタルイメージングを比較した研究では、デジタルシステムはフィルムよりも限界空間解像度（LSR）が大幅に低い場合でも、DQEが高いデジタルシステムは、小さくてコントラストの低い物体を検出する能力を向上させることができることが示されている。
放射線被ばく量の低減は、デジタルX線技術のもう一つの潜在的な利点であり、高いDQE（検出量子効率）は、この点において大きく貢献するはずです。フィルム／スクリーン画像と比較して、高いDQEを持つデジタル検出器は、同等の被ばく量で物体検出能を大幅に向上させる可能性があり、あるいは、より低い被ばく量でフィルムと同等の物体検出能を実現できる可能性があります。
高いDQEは、デュアルエネルギーイメージング、トモシンセシス、低線量フルオロといった高度なデジタルアプリケーションに必要な基盤を提供します。高度な画像処理アルゴリズムと高速なデータ取得・読み出し機能と組み合わせることで、ここに挙げたようなアプリケーションを実現するには、高いDQEが不可欠です。
