スペクトルイメージング（放射線撮影）

スペクトルイメージングは​​、医学におけるエネルギー分解X線イメージングの総称です。 ^{[ 1 ]}この技術は、X線減衰のエネルギー依存性を利用して、コントラスト対ノイズ比を向上させるか、または、いわゆる物質分解によって定量的な画像データを提供し、画像アーチファクトを低減します。デュアルエネルギーイメージング、つまり2つのエネルギーレベルでのイメージングは​​、スペクトルイメージングの特殊なケースであり、依然として最も広く使用されている用語ですが、光子計数検出器がより多くのエネルギーレベルでの測定の可能性を秘めているという事実を認識するために、「スペクトルイメージング」および「スペクトルCT」という用語が作られました。^{[ 2 ] [ 3 ]}

スペクトルイメージングの最初の医療応用は、1953 年にカロリンスカ大学病院の B. Jacobson がX 線吸収分光法に触発されてX 線画像中のヨウ素濃度を測定する「二色性」と呼ばれる方法を発表したときに現れました。 ^{[ 4 ]} 70 年代には、GN Hounsfieldが画期的な CT 論文で2 つの異なる電圧レベルでの露光によるスペクトルコンピュータ断層撮影(CT) を提案しました。 ^{[ 5 ]}この技術は 70 年代と 80 年代に急速に進化しましたが、^{[ 6 ] [ 7 ]}動きによるアーチファクトなどの技術的な制限により、長い間、臨床での広範な使用が妨げられていました。^{[ 8 ]}

しかし近年、2つの分野における技術革新により、エネルギー分解イメージングへの関心が再び高まっている。第一に、シングルスキャンエネルギー分解CTが2006年に日常的な臨床使用に導入され、現在では複数の主要メーカーから入手可能となっている^{[ 9 ]。}これにより、臨床応用例が多数増加している。第二に、エネルギー分解光子計数検出器が臨床現場で利用可能になり始めている。最初の商用光子計数システムは2003年にマンモグラフィ用に導入され^{[ 10 ]}、CTシステムは日常的な臨床使用が実現可能な段階に近づいている^{[ 11 ] 。}

エネルギー分解イメージングシステムは、2つ以上の光子エネルギーレベルで対象物をプローブします。一般的なイメージングシステムでは、エネルギーレベルにおける検出器素子内の投影信号が${\textstyle \Omega \in \{E_{1},E_{2},E_{3},\ldots \}}$[ ^{1 ]​}

どこ${\textstyle q}$は入射光子の数です。$\textstyle \Phi }$は正規化された入射エネルギー スペクトルであり、$ガンマ$は検出器の応答関数です。対象物を構成する材料の線形減衰係数と積分厚さは、${\textstyle \mu }$そして${\textstyle t}$（ランベルト・ベールの法則による減衰）。スペクトル情報を取得する考えられる2つの方法は、$q×Φ$と${\textstyle \Omega }$または持つ${\textstyle \Omega }$-特定の$ガンマ$ここで、はそれぞれ発生率に基づく方法と検出に基づく方法を表す。

人体に自然に存在する元素のほとんどは原子番号が小さく、診断用X線エネルギー範囲に吸収端がありません。したがって、支配的な2つのX線相互作用効果はコンプトン散乱と光電効果であり、これらは滑らかで、物質とエネルギーの依存性が分離可能で独立していると仮定できます。したがって、線形減衰係数は次のように展開できます^{[ 6 ]}

造影剤を用いた画像診断では、診断エネルギー範囲にK吸収端を持つ高原子番号の造影剤が体内に存在する可能性がある。K吸収端エネルギーは物質固有のものであるため、光電効果のエネルギー依存性は物質特性から分離できなくなり、^{[ 12 ]}に従って式( 2 )に追加の項を加えることができる。

どこ${\textstyle a_{K}}$そして${\textstyle f_{K}}$は造影剤材料の材料係数とエネルギー依存性である。${\textstyle K}$。

式（ 1）のエネルギービンを合計すると（${\textstyle n=\sum n_{\Omega }}$）は従来の非エネルギー分解画像を生成するが、X線コントラストはエネルギーによって変化するため、加重和（${\textstyle n=\sum w_{\Omega }\times n_{\Omega }}$）はコントラスト対ノイズ比（CNR）を最適化し、一定の患者線量でより高いCNRを実現するか、一定のCNRでより低い線量を実現します。^{[ 13 ]}エネルギー重み付けの利点は、光電効果が支配的な領域で最も高く、コンプトン散乱が支配的な高エネルギー領域（エネルギー依存性が弱い）では低くなります。

^{エネルギー重み付けは Tapiovaara と Wagner [ 13 ]}によって開拓され、その後投影イメージング^{[ 14 ] [ 15 ]}および CT ^{[ 16 ]}用に改良され、より重い元素と理想的な CT 検出器の場合、CNR は数パーセントから 10 分の 1 パーセントまで改善されました。^{[ 17 ]}現実的な検出器の例は Berglund らによって提示され、彼らは光子計数マンモグラフィシステムを改良し、臨床画像の CNR を 2.2 ～ 5.2% 向上させました。^{[ 18 ]}

式（1）は、材料の厚さを未知数とする方程式系として扱うことができ、この手法は材料分解として広く知られています。システム特性と線形減衰係数は、明示的に（モデリングによって）または暗黙的に（キャリブレーションによって）知る必要があります。CTでは、再構成後に材料分解（画像ベースの分解）を実行する場合、投影データが一致する必要はありませんが、再構成アルゴリズムは一般的に不可逆であるため、分解された画像にはビーム硬化アーティファクトが発生する可能性があります。^{[ 19 ]}代わりに投影空間で材料分解を直接適用する（投影ベースの分解）^{[ 6 ]}は、分解された投影が定量的であるため、原理的にはビーム硬化アーティファクトを排除できますが、この手法では、検出ベースの方法などからの投影データが一致する必要があります。

K吸収端コントラスト剤や物体に関するその他の情報（厚さなど）がない場合、式（2）に従って独立したエネルギー依存性の数が限られているということは、方程式系は2つの未知数に対してのみ解くことができ、2つのエネルギー（${\textstyle |\Omega |=2}$）は、一意の解を得るために必要かつ十分である。${\textstyle t_{1}}$そして${\textstyle t_{2}}$[ ^{7 ]}材料1と2は基本材料と呼ばれ、対象物を構成するものと想定されます。対象物に存在するその他の材料は、2つの基本材料の線形結合で表されます^。

物質分解画像は、乳房の微小石灰化^{[ 20 ]}、肋骨と肺結節^{[ 21} ]、嚢胞、固形腫瘍と正常な乳房組織[22 ^] 、外傷後の骨挫傷（骨髄浮腫）と骨自体^{[ 23 ]} 、さまざまな種類の腎結石^{[ 24 ]}、関節の痛風^{[ 25 ]}など、健康な組織と悪性組織を区別するために使用できます。この技術は、乳房組織の構成（乳がんの独立した危険因子）^{[ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]}や骨密度（^骨折と全死因死亡の独立した危険因子）など、健康な組織を特徴付けるためにも使用^できます。^{[ 29 ]}最後に、スペクトルイメージングによる仮想解剖は、弾丸、ナイフの先端、ガラスや砲弾の破片などの検出と特性評価を容易にすることができる。^{[ 30 ]}

基底物質表現は、式（ 2 ）を用いることで光電効果とコンプトン効果の量を示す画像や、実効原子番号と電子密度分布の画像に容易に変換できる。^{[ 6 ]}基底物質表現は物体の線形減衰を記述するのに十分であるため、仮想単色画像を計算することが可能であり、これはエネルギー重み付けと同様に、特定のイメージングタスクに合わせてCNRを最適化するのに役立つ。例えば、灰白質と白質の間のCNRは中程度のエネルギーで最大化され、光子不足によるアーティファクトはより高い仮想エネルギーで最小化される。^{[ 31 ]}

造影剤を用いたイメージングでは、イメージングされたエネルギー範囲に 1 つまたは複数の K 吸収端が存在する場合、式 ( 3 )に従って方程式系に未知数が追加されることがあります。この手法は、K 吸収端イメージングと呼ばれることがよくあります。 1 つの K 吸収端造影剤を使用した場合、3 つのエネルギー (${\textstyle |\Omega |=3}$）は、一意の解を得るために必要かつ十分であり、2 つの造影剤は 4 つのエネルギー ビンで区別できます（${\textstyle |\Omega |=4}$Kエッジイメージングは​​、造影剤の増強と定量化、または造影剤の抑制に使用できます。

造影剤の増強は、造影剤の保持が増加する腫瘍の検出と診断の改善に使用できます。 ^{[ 32 ]}さらに、従来のCTではヨウ素とカルシウムの区別が困難な場合が多いですが、エネルギー分解イメージングは​​、たとえば骨のコントラストを抑制し^{[ 33 ]} 、動脈硬化プラークの特性評価を改善することによって、多くの手順を容易にすることができます。^{[ 34 ]}造影剤の抑制は、いわゆる仮想非造影または仮想非造影（VNC）画像で使用されます。VNC画像はヨウ素染色（造影剤残留物）がなく、^{[ 35 ]}追加の非造影取得の必要性を減らすことで患者への線量を節約でき、^{[ 36 ]} CT画像からの放射線治療線量計算を改善でき、 ^{[ 37 ]}造影剤と異物の区別に役立ちます。^{[ 38 ]}

造影スペクトルイメージングの研究のほとんどは、確立された造影剤であるヨウ素を使用していますが、ヨウ素の K 吸収端である 33.2 keV はすべての用途に最適ではなく、一部の患者はヨウ素に過敏です。そのため、ガドリニウム(K 吸収端 50.2 keV) ^{[ 39 ]} 、ナノ粒子銀(K 吸収端 25.5 keV) ^{[ 40 ]} 、ジルコニウム(K 吸収端 18.0 keV) ^{[ 41 ]} 、金(K 吸収端 80.7 keV) [ 42 ] などの他の造影剤が提案されています。^一部の造影剤は標的化することができ [ 43 ]、^{分子イメージングの}可能性が開かれ、異なる K 吸収端エネルギーを持つ複数の造影剤^を対応する数のエネルギー閾値を持つ光子計数検出器と組み合わせて使用​​することで、マルチエージェントイメージングが可能になります。^{[ 44 ]}

入射ベースの方法では、異なる管電圧設定で複数の画像を取得し、場合によっては異なるフィルタリングと組み合わせることでスペクトル情報を取得します。長時間露光時の露光間の時間差（例えば、患者の動き、造影剤濃度の変動）は実用化を制限していましたが、^{[ 6 ]}デュアルソースCT ^{[ 9 ]}とそれに続く高速kV切り替え^{[ 45 ]}により、露光間の時間は事実上なくなりました。スキャンシステムの入射放射線を異なるフィルタリングを持つ2つのビームに分割することは、2つのエネルギーレベルでデータをほぼ同時に取得するもう1つの方法です。^{[ 46 ]}

検出ベースの方法では、物体との相互作用後にスペクトルを分割することでスペクトル情報を取得します。いわゆるサンドイッチ検出器は、2つ（またはそれ以上）の検出器層で構成され、上層は低エネルギー光子を優先的に検出し、下層はより硬いスペクトルを検出します。^{[ 47 ] [ 48 ]}検出ベースの方法では、検出器によって測定される2つのエネルギーレベルが同一の光線経路を表すため、投影ベースの物質分解が可能になります。さらに、スペクトル情報はすべてのスキャンから得られるため、ワークフローに利点があります。^{[ 49 ]}

現在最も先進的な検出ベースの方法は、光子計数検出器に基づいています。露光時間全体にわたってすべての光子相互作用を積分する従来の検出器とは異なり、光子計数検出器は単一光子イベントのエネルギーを記録して測定するのに十分な速さです。 ^{[ 50 ]}したがって、エネルギービンの数とスペクトル分離は、システムの物理的特性（検出器層、光源/フィルターなど）ではなく、検出器の電子回路によって決定され、効率と自由度が高まり、電子ノイズの除去が可能になります。最初の商用光子計数アプリケーションは、2003年にSectra Mamea社（後にPhilips社に買収）によって導入されたMicroDoseマンモグラフィシステムであり、^{[ 10 ]} 2013年にこのプラットフォームでスペクトルイメージングが開始されました。 ^{[ 51 ]}

MicroDose システムはシリコンストリップ検出器に基づいており、^{[ 10 ] [ 51 ]}この技術はその後、最大 8 つのエネルギービンを持つ CT 用に改良されました。^{[ 52 ] [ 53 ]}センサー材料としてのシリコンは、高い電荷収集効率、高品質で高純度のシリコン結晶の容易な入手、および確立されたテストと組み立て方法の恩恵を受けています。^{[ 54 ]}比較的低い光電断面積は、シリコンウェーハをエッジオンに配置することで補償できます。 ^{[ 55 ]}これにより、深さセグメントも可能になります。^{[ 56 ]}テルル化カドミウム (CdTe)およびテルル化カドミウム亜鉛 (CZT)もセンサー材料として研究されています。^{[ 57 ] [ 58 ] [ 59 ]}これらの材料の原子番号が高いと光電断面積が高くなるため有利ですが、蛍光収量が高くなるとスペクトル応答が劣化し、クロストークが発生します。^{[ 60 ] [ 61 ]}これらの材料のマクロサイズの結晶の製造は、これまで実用上の課題を提起しており、電荷トラップ^{[ 62 ]}や長期的な分極効果（空間電荷の蓄積）^{[ 63 ]}につながっています。ガリウムヒ素^{[ 64 ]}やヨウ化水銀[ ^{65 ]}などの他の固体材料、およびガス検出器[66]は、^{現在、臨床応用}には程遠い状況です。

医療画像用光子計数検出器の主な本質的な課題はパルスパイルアップ^{[ 62 ]}であり、これは複数のパルスが1つとしてカウントされるため、カウントの損失とエネルギー分解能の低下を引き起こします。入射光子のポアソン分布のため、光子計数検出器では常にパイルアップが発生しますが、検出器の速度が現在非常に高いため、CTカウントレートで許容可能なパイルアップレベルが達成可能になりつつあります。^{[ 67 ]}

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• 光子計数型コンピュータ断層撮影