JP2005533564A - プラークの成分を検出するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ＭＥＣＴシステムを用いてプラークの成分を検出する方法を提供する。
【解決手段】多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）システムを用いてプラークの成分を検出する工程を含む方法を提供する。本方法は、ＭＥＣＴシステムを用いてファントームの投影データに関する情報を作成する工程と、この情報からプラークの成分を取得する工程と、を含む。このＭＥＣＴシステムは、被検体と交差するＸ線を送出するように構成された少なくとも１つの放射線源と、このＸ線を検出するように構成された少なくとも１つの検出器と、この検出器と結合させた制御装置と、プラークの成分を検出するようにＭＥＣＴシステムに指令するように構成されたコンピュータと、を含む。

Description

本発明は、イメージング・システムに関し、さらに詳細にはプラークの成分を検出するための方法及びシステムに関する。

コンピュータ断層（ＣＴ）テクノロジの最近の進歩によって、より速いスキャン速度、複数の検出器横列を用いたより大きなカバー範囲、並びにより薄層のスライスが達成された。しかし、これらのシステムを用いて得られる計測値のエネルギー分解能は依然として未達成である。Ｘ線源から出力される広いＸ線光子エネルギー・スペクトル、並びにＣＴ検出システムに起因するエネルギー分解能の不足は、エネルギー識別型ＣＴの妨げとなっている。

所与の被検体を通過したＸ線の減衰は、入射Ｘ線光子エネルギーに大きく依存する。この物理的現象は、不均一性、陰影及び線条などのビーム硬化アーチファクトとして画像内においてそれ自身が現れてくる。あるビーム硬化アーチファクトは容易に補正することが可能であるが、別のビーム硬化アーチファクトは補正がより困難である場合がある。一般に、ビーム硬化アーチファクトを補正するための周知の方法には、水と同様の材料によるビーム硬化を排除するように各ＣＴ装置を較正することを含む水キャリブレーション法、並びに、第１通過の画像再構成で骨を分離させ、次いでこれらの計測値を第２通過の再構成で骨に起因するビーム硬化に対して補正している反復式骨補正法が含まれる。しかし、水や骨以外の材料（例えば、金属や造影剤）によるビーム硬化は、計測したデータに対する追加的処理を伴わずに補正することは困難となることがある。さらに、上述の補正方法を用いた場合であっても、従来のＣＴは定量的な画像値を提供することができない。それどころか、画像内の様々な箇所にある同じ材料が異なるＣＴ値で表示されることが多い。
Ｃｈｅｎｇ Ｈｏｎｇ、Ｋｙｏｎｇｔａｅ Ｔ．Ｂａｅ及びＴｈｏｍａｓ Ｋ．Ｐｉｌｇｒａｍ、「Ｃｏｒｏｎａｒｙ Ａｒｔｅｒｙ Ｃａｌｃｉｕｍ：Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｗｉｔｈ Ｍｕｌｔｉ−Ｄｅｔｅｃｔｏｒ Ｒｏｗ ＣＴ−Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ ａｎｄ Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ １」（Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ２００３、２２７：７９５〜８０１頁） Ｓａｎｄｒａ Ｓ．Ｈａｌｌｉｂｕｒｔｏｎ、Ａｒｔｈｕｒ Ｅ．Ｓｔｉｌｌｍａｎ、Ｒｉｃｈａｒｄ Ｄ．Ｗｈｉｔｅ、「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｒｔｅｒｙ ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ：Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｖａｌｕｅ」（Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ Ｃｌｉｎｉｃ Ｊｏｕｒｎａｌ Ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、Ｖｏｌｕｍｅ ６９、Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ） Ｆａｙａｄら、「ＣＴ ａｎｄ ＭＲ ｆｏｒ ｃｏｒｏｎａｒｙ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ ＆ ｐｌａｑｕｅ ｉｍａｇｉｎｇ」（Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ、２００２年１０月、２０２６〜２０３３頁）

従来のＣＴの別の欠点は、材料特徴付けのレベルの低下である。例えば、低密度にある減衰が大きい材料と、高密度の減衰がより小さい材料とは、画像内で同じＣＴ値となることがあり得る。したがって、ＣＴ値のみに基づいたのでは、スキャンした被検体の材料組成に関する情報はほとんど得られないか全く得られない。

一態様では一方法を提供する。この方法は、多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）システムを用いてプラークの成分を検出する工程を含む。

別の態様では、プラークの成分を検出するための方法を提供する。この方法は、ＭＥＣＴシステムを用いてファントームの投影データに関する情報を作成する工程と、この情報からプラークの成分を取得する工程と、を含む。

さらに別の態様では、ＭＥＣＴシステムを提供する。このＭＥＣＴシステムは、被検体と交差するＸ線を送出するように構成された少なくとも１つの放射線源と、このＸ線を検出するように構成された少なくとも１つの検出器と、この検出器と結合させた制御装置と、プラークの成分を検出するようにＭＥＣＴシステムに指令するように構成されたコンピュータと、を含む。

さらに別の態様では、プログラムを用いてコード化されたコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。このプログラムは、多重エネルギー断層（ＭＥＣＴ）システムを用いてスキャンを受ける被検体内にあるプラークの成分を検出するようにコンピュータに指令するように構成されている。

さらに別の態様では、プログラムを用いてコード化されたコンピュータを提供する。このプログラムは、ＭＥＣＴシステムを用いてスキャンを受ける被検体内にあるプラークの成分を検出するようにＭＥＣＴシステムに指令するように構成されている。

動脈硬化が進むと血管壁上に脂肪を含む沈着物の堆積が生じ、これによって頚動脈や冠動脈などの血管に進行性の狭窄が生じるものと考えられている。最終的には、心筋や脳組織などの組織で酸素を運ぶ血液が欠乏してその組織が死ぬ程度のレベルまで血管の管腔または血流が低下し、これにより心臓発作や脳卒中を生じることになる。これと比較して、アテローム性動脈硬化症では、急性の心臓疾患をもつ患者の大部分は血管壁自体の内部に炎症性過程を生じている。低密度リポたんぱく（ＬＤＬ）が血管壁内に蓄積すると共に、ＬＤＬによって血管壁内にさらに免疫系細胞が引き入れられる。この免疫系細胞は、変形したＬＤＬを摂取し、プラークの脂質核を構成する脂肪滴を生じさせる。炎症性細胞は、プラークの成長を促進させ、また脂質核を覆うように平滑筋細胞によって形成されるコラーゲン繊維から構成される繊維状キャップ（ｆｉｂｒｏｕｓ ｃａｐ）の発達を促進させる。炎症性細胞が発現すると、免疫系細胞はコラーゲンを劣化させると共に、キャップ損傷の修復のための新たなコラーゲン繊維の発達を妨げる酵素を分泌する。このキャップの脆弱化は、亀裂が発生し、管腔の血液が血液凝固を促進するたんぱく質に富んだ脂質核と混ざり合うまで続くことがある。これによって血餅が形成されて血管が塞がり、この結果虚血状態を生じることがある。血餅が閉塞性でない場合は、瘢痕組織（ｓｃａｒ ｔｉｓｓｕｅ）が発達してプラークが拡大し、これにより慢性状態に至る。

冠動脈のアテローム性動脈硬化症では、血栓、並びに石灰化したプラーク、中間的なプラーク、及び柔らかいプラークが存在する可能性がある。プラークの組成は、急性の冠動脈症候群のリスクの指標となると考えられている。柔らかいプラークには、高脂質濃度、繊維性の薄いキャップ、及び炎症性細胞が含まれる。中間的プラークには、繊維組織、より低濃度の脂質、及び炎症性細胞が含まれる。石灰化プラークには、高濃度のカルシウムが含まれる。柔らかいプラークが存在すると、脳卒中や心臓発作のリスクが増大することがある。血栓は２０ハウンスフィールド値（ＨＵ）未満の密度を有すると考えられる。柔らかいプラークは５０ＨＵ未満の密度を有し、中間的プラークは５０ＨＵと１２０ＨＵの間の密度を有し、かつ石灰化プラークは１２０ＨＵを超える密度を有する。ハウンスフィールド値は、ＣＴ値としても知られており、陰極線管ディスプレイ上の対応する画素の輝度を制御し、様々なタイプのプラークの一貫性を反映させるために使用される。しかし、カルシウム濃度が低いまたはカルシウムを含まないプラークを特定し識別することは困難である。

ＣＴイメージング・システムの幾つかの構成では、Ｘ線源は、デカルト座標系の一般に「撮像面」と呼ばれるＸＹ平面内に位置するようにコリメートされた扇形状のビームを放出する。Ｘ線ビームは、例えば患者などの撮像対象を透過する。ビームは、この対象によって減衰を受けた後、放射線検出器のアレイ上に入射する。検出器アレイで受け取った減衰した放射ビームの強度は、対象によるＸ線ビームの減衰に依存する。このアレイの各検出器素子は、それぞれの検出器位置でのビーム減衰の計測値に相当する電気信号を別々に発生させる。すべての検出器からの減衰量計測値は別々に収集され、透過プロフィールが作成される。

第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが撮像対象を切る角度が一定に変化するようにして、撮像面内でこの撮像対象の周りをガントリと共に回転する。あるガントリ角度で検出器アレイより得られる一群の処理済みのＸ線減衰量計測値（すなわち、投影データ）のことを「ビュー（ｖｉｅｗ）」という。また、撮像対象の「スキャン・データ（ｓｃａｎ）」は、Ｘ線源と検出器が１回転する間に、様々なガントリ角度（すなわち、ビュー角度）で得られるビューの集合からなる。

アキシャル・スキャンでは、この投影データを処理し、撮像対象を切り取って得た２次元（２Ｄ）スライスに対応する画像が構成される。投影データの組から画像を再構成するための一方法に、当技術分野においてフィルタ補正逆投影（ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｂａｃｋ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）技法と呼ぶものがある。この処理法では、スキャンにより得た減衰量計測値をハウンスフィールド値と呼ばれる整数に変換している。

全体のスキャン時間を短縮させるため、「ヘリカル（らせん）」スキャンを実行することがある。「ヘリカル」スキャンを実行するには、所定のスライス数に対するデータを収集する間にスキャナ内で被検体を移動させる。こうしたシステムでは、Ｘ線ファン・ビームのヘリカル・スキャンを１回行うと、単一のらせんが１つ得られる。Ｘ線ファン・ビームが描き出したらせんにより投影データが得られ、これを用いて所定の各スライス位置での画像を再構成することができる。

ヘリカルスキャン用の再構成アルゴリズムは、ビュー角度及び検出器チャンネル指標の関数として収集したデータに重み付けしているヘリカル重み付けアルゴリズムを用いるのが典型的である。具体的には、フィルタ補正逆投影処理の前に、ガントリ角度と検出器角度の両者の関数であるヘリカル重み付け係数に従ってデータに重みが付けられる。ヘリカル重み付けアルゴリズムはさらに、Ｘ線源と被検体の間の距離の関数であるスケール係数に従ってこのデータをスケール調整している。次いで、この重み付けしスケール調整したデータを処理し、ＣＴ値を生成させると共に、被検体を切り取って得た２Ｄスライスに対応する画像を構成させている。

本明細書で使用する場合、単数形で「ａ」や「ａｎ」の語を前に付けて記載した要素や工程は、これに関する複数の要素や工程も排除していない（こうした排除を明示的に記載している場合を除く）と理解すべきである。さらに、本発明の「一実施形態」に関する言及は、記載した特徴を同じく組み込んでいる追加的な実施形態の存在を排除すると理解されるように意図したものではない。

さらに本明細書で使用する場合、「画像を再構成させる」という言い回しは、画像を表すデータは作成するが観察可能な画像は作成していないような本発明の実施形態を排除することを意図したものではない。しかし、多くの実施形態では少なくとも１つの観察可能な画像を作成している（または、作成するように構成されている）。

図１及び２を参照すると、多重エネルギー多重スライス走査イメージング・システム（例えば、多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）イメージング・システム１０）を、「第３世代」のＣＴイメージング・システムに典型的なガントリ１２を含むものとして表している。プラークの成分を検出するための方法は、ＭＥＣＴシステム１０を用いて実現されている。ガントリ１２は、ガントリ１２の対向面上にある検出器アレイ１８に向かってＸ線ビーム１６を投射するＸ線源１４を有している。検出器アレイ１８は、患者２２などの被検体を通過した投射Ｘ線を一体になって検知している複数の検出器素子２０を含む複数の検出器横列（図示せず）によって形成されている。各検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度を表す電気信号を発生させており、したがって、これを用いて患者２２を通過する際のビームの減衰を推定することができる。Ｘ線投影データを収集するためのスキャンの間に、ガントリ１２の円形部分に装着された各コンポーネントは、ガントリ内で回転中心２４の周りに回転する。図２は、検出器素子２０からなる単一の横列（すなわち、１つの検出器横列）のみを表している。しかし、多重スライス検出器アレイ１８は、１回のスキャン中に複数の疑似並列スライスまたは並列スライスに対応する投影データが同時に収集できるだけの検出器素子２０の複数の並列検出器横列を含んでいる。さらに、検出器アレイ１８は、ガントリ１２の円形部分の各回転ごとに患者２２上で大きな撮像カバー範囲を容易する面積検出器とすることがある。

ガントリ１２内の各コンポーネントの回転及びＸ線源１４の動作は、ＭＥＣＴシステム１０の制御機構２６により制御される。制御機構２６は、Ｘ線源１４に電力及びタイミング信号を供給するＸ線制御装置２８と、ガントリ１２内の各コンポーネントの回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御装置３０と、を含む。制御機構２６内にはデータ収集システム（ＤＡＳ）３２があり、これによって検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングし、このデータを後続の処理のためにディジタル信号に変換している。画像再構成装置３４は、サンプリングしディジタル化したＸ線データをＤＡＳ３２から受け取り、高速で画像再構成を行う。再構成した画像はコンピュータ３６に入力として与えられ、コンピュータにより記憶デバイス３８内に格納される。画像再構成装置３４は、専門的なハードウェアや、コンピュータ３６上で実行するコンピュータ・プログラムとすることが可能である。

コンピュータ３６はさらに、キーボードを有するコンソール４０を介してオペレータからコマンド及びスキャン・パラメータを受け取る。付属の陰極線管ディスプレイ４２により、オペレータはコンピュータ３６からの再構成画像やその他のデータを観察することができる。コンピュータ３６は、オペレータの発したコマンド及びパラメータを用いて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に対して制御信号や制御情報を提供する。さらにコンピュータ３６は、モータ駆動式テーブル４６を制御してガントリ１２内に患者２２を位置決めするためのテーブル・モータ制御装置４４を操作している。詳細には、テーブル４６により患者２２の各部分をガントリ開口４８に通過させている。

一実施形態では、コンピュータ３６は、フレキシブル・ディスクやＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な媒体５２から命令及び／またはデータを読み取るためのデバイス５０（例えば、フレキシブル・ディスク駆動装置またはＣＤ−ＲＯＭ駆動装置）を含む。別の実施形態では、コンピュータ３６は、ファームウェア（図示せず）内に格納した命令を実行する。コンピュータ３６は本明細書に記載した機能を実行するようにプログラムされており、また本明細書で使用する場合、コンピュータという語は単に当技術分野においてコンピュータと呼ばれる集積回路だけに限定するものではなく、制御装置、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラム可能論理制御装置、特定用途向け集積回路、及びその他のプログラム可能な回路を広く意味しており、またこれらの用語は本明細書内で区別なく使用している。ＭＥＣＴシステム１０は、様々な入射Ｘ線スペクトルに応答するように構成されている点において、エネルギー識別型のコンピュータ断層（ＥＤＣＴ）システムの１つである。このシステムは、様々なＸ線管電圧を順次使用しながら投影データを収集することによって従来の第３世代ＣＴシステムを用いて達成することが可能である。例えば低エネルギーと高エネルギーのスペクトルのそれぞれを発生させる８０ｋＶｐと１６０ｋＶｐの電位でＸ線管が動作するように、連続式か交互式のいずれかで、例えば２回のスキャンを収集している。別法では、様々な検出器横列が異なるＸ線エネルギー・スペクトルの投影を収集するように、Ｘ線源１４と検出器アレイ１８の間に特殊なフィルタを配置させている。さらに別の実施形態では、検出器に到達する各Ｘ線光子がその光子エネルギーと共に記録されるようにエネルギー感受性の検出器を使用することになる。上で言及した具体的な実施形態は第３世代ＣＴシステムに関するものであるが、本明細書に記載する方法は、第４世代のＣＴシステム（静止式検出器−回転式Ｘ線源）や第５世代のＣＴシステム（静止式の検出器及びＸ線源）、並びにこれ以上の世代の別のＣＴシステムにも等しく適用される。

ＥＤＣＴは、エネルギーの識別や材料の特徴付けの欠如など、幾つかのＣＴシステムに概して付随する問題を軽減または排除することが可能である。被検体の散乱がないため、ＭＥＣＴシステム１０を使用することによって、入射Ｘ線スペクトルの低エネルギー部分と高エネルギー部分という入射光子エネルギー・スペクトルの２つの領域を別々に検出することができる。別の任意のエネルギーにおける挙動は、これら２つのエネルギー領域からの信号に基づいて導出することが可能である。この現象は、医用ＣＴが関心を寄せるエネルギー領域では、そのＸ線減衰に関しては、（１）コンプトン散乱と、（２）光電効果という２つの物理的過程が支配的であるという基本的な事実によって左右される。Ｘ線ビームの減衰を生じさせる被検体の挙動を特徴付けるためには、２つの独立したパラメータが計測される。したがって、２つのエネルギー領域からの検出信号によって撮像対象のエネルギー依存性を分解するだけの十分な情報が提供され、このため材料の組成を特徴付けることができる。

ＥＤＣＴで使用されるデータ解析としては、コンプトン及び光電分解及び／または素地分解（ＢＭＤ）が含まれる。コンプトン及び光電分解では、再構成させたＣＴ画像内の全体的な減衰係数を特徴付ける単一の画像を取得するのではなく、ＭＥＣＴ１０を用いてコンプトン過程及び光電過程による減衰をそれぞれ示す一対の画像が作成される。さらに、この処理を若干修正することによって、密度及び実効原子番号を表す画像の作成が可能となる。ＢＭＤ法は、ＭＥＣＴに関するエネルギー範囲における所与の任意の材料のＸ線減衰は、既知の別の２つの材料からなる密度混合物を仮定することによって表現できるという考え方に基づいている。これらの２つの材料のことを素地（ｂａｓｉｓ ｍａｔｅｒｉａｌ）と呼ぶ。ＢＭＤを使用すると、その各画像が素地のうちの１つの等価密度を表すような２つの再構成画像が得られる。密度はＸ線光子エネルギーと独立であるため、これらの画像には比較的ビーム硬化アーチファクトがない。さらに、これらの素地は関心対象材料を目標として選択されているため、画像コントラストが改善される。

光子計数を用いてエネルギー識別を実現していない多重エネルギーＣＴシステムを最適化するには、Ｘ線スペクトル内でのエネルギー分離が大きいほどその画質がより改善されることに留意すべきである。さらに、これらの２つのエネルギー領域内の光子統計量は同等とすべきである。そうしないと、統計情報が少ないエネルギー領域は、再構成画像内でノイズが支配的となる。

２重エネルギー計測値を得るためには、すなわち、（１）２つの違ったエネルギー・スペクトルを用いたスキャンのため、（２）検出器位置における透過深度に従った光子エネルギーの検出のため、あるいは（３）エネルギー識別を用いた光子計数のためには、様々な方法が存在する。光子の計数によって、明瞭なスペクトル分離、並びに光子統計量を均衡させるための調節可能なエネルギー分離しきい値が得られる。

図３、４、５及び６は、アテローム硬化性プラークなどのプラークの成分を検出するための方法に関する一実施形態の流れ図を表している。この方法は、画像再構成装置３４によって再構成した画像を受け取ったときにコンピュータ３６によって実行される。この方法は、患者２２内に発達したカルシウム、脂質及び平滑筋細胞などのプラークの成分を検出する工程６６を含むと共に、このプラークの成分を定量化する工程６８を含む。これらの成分を検出するためには、ＭＥＣＴシステム１０が使用される。これらの成分は、プラークの構成成分の密度に関する情報を作成しこの情報によりそのプラークの成分を特徴付けることによって検出される。被検体（例えば、ファントーム）を用いて得られる投影データに関するデータ収集をシミュレーションすることによって、ＭＥＣＴシステム１０によるファントームの再構成画像の作成を可能とさせるようにこの情報を作成することができる。ファントームに関しては、水及びヨウ素などの材料分解素地を前提としている。このファントームは、水及びヨウ素という既知の材料特性及び既知の密度を有する領域を含んでいる。例えば、ファントームは既知濃度のヨウ素溶液を備える領域、したがって既知の水密度とヨウ素密度を備える領域を含んでいる。別の例では、そのファントームは別の既知濃度のヨウ素溶液を備える領域を含んでいる。

情報を作成するためには、関心対象のヨウ素と水の濃度の全体空間をファントーム内に及ばせることによって第１組及び第２組の投影データが作成される。第１組の投影データは、ＭＥＣＴシステム１０のスキャン範囲内へのファントームの配置のシミュレーションを実行する工程７０、並びにＭＥＣＴシステム１０を用いて第１のエネルギー・スペクトルでファントームをスキャンする工程７２によって作成されている。一例として、第１のエネルギー・スペクトルは、高エネルギー・スペクトルの場合や低エネルギー・スペクトルの場合がある。したがって、既知の水密度とヨウ素密度に関して、既知の材料に関する投影データが、第１のエネルギー・スペクトルに対応して取得される。ファントームに対する第２組の投影データは、第２のエネルギー・スペクトルを用いたファントームのスキャンをシミュレーションすることによって第２組の投影データが作成される点を除けば、第１組の投影データの取得と同様の方式で取得される（７４）。第２のエネルギー・スペクトルは、第１のエネルギー・スペクトルが高エネルギー・スペクトルであれば低エネルギー・スペクトルとなる。逆に、第２のエネルギー・スペクトルは、第１のエネルギー・スペクトルが低エネルギー・スペクトルであれば高エネルギー・スペクトルとなる。第１及び第２のエネルギー・スペクトルのスキャンに関するデータ収集のシミュレーションが完了した後、既知の様々なヨウ素濃度のすべてに対して、特異的材料ベースの分解ルックアップ・テーブルが形成される（７６）。ヨウ素濃度を使用する場合、このルックアップ・テーブルは、ファントーム内の水及びヨウ素の計測値から作成された既知の投影データをマッピングし、これにより第１組の画像が第１組の投影データから作成されかつ第２組の画像が第２組の投影データから作成されている第１組及び第２組の画像内での密度分布の作成を可能にしている。ルックアップ・テーブルを構築した後、投影データを作成するために未知の材料について患者２２などの被検体をスキャンする工程７８、及びルックアップ・テーブルを使用して素地の密度画像の作成を可能とする工程８０によってプラークの成分が取得される。一例として、ルックアップ・テーブルは、ファントーム内の材料密度の分布から患者２２内の材料分布が得られるように逆マッピングされる。

ルックアップ・テーブルを使用して素地の密度画像の作成を可能にする工程に関する詳細な説明は、参照によりその全体を本明細書に組み込むものとする整理番号１２７０７６−２を有する２００３年７月２２日に提出された「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ Ｆｏｒ Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ａ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｍａｐ Ｕｓｉｎｇ Ｄｕａｌ−Ｅｎｅｒｇｙ ＣＴ」と題する出願に記載されている。ルックアップ・テーブルを使用して素地の密度画像の作成を可能にする工程に関する詳細な説明は、同じく参照によりその全体を本明細書に組み込むものとする出願番号第６０／３９７，６５８号を有する２００２年７月２３日に提出された仮出願に記載されている。

プラークの成分は、ＭＥＣＴシステム１０のスキャン範囲内に患者２２を配置しかつＭＥＣＴシステム１０を用いて第１及び第２のエネルギー・スペクトルで患者２２をスキャンして患者２２内の素地の密度の再構成を得ることによって取得される。別の実施形態では、本方法は患者２２の第１の小断面をスキャンする工程を含む。この第１の小断面は、プラークの脂質核内に存在するがプラークの平滑筋内には存在しない細胞または要素を含んでいる。さらに別の代替的実施形態では、本方法は患者２２の第２の小断面をスキャンする工程を含む。第２の小断面はプラークを含んでいる。ファントームや被検体をスキャンしてルックアップ・テーブルを作成するために追加のエネルギー・レベルを使用することができることに留意されたい。

本方法は、プラークの成分を定量化する工程６８をさらに含む。本方法は、プラークに関する脂質負荷またはカルシウム負荷などの組成密度分布を計算しさらに総プラーク負荷を計算することによってプラークの成分を定量化する。一例として、この総プラーク負荷はしきい値方式によって計算されている。しきい値方式は、ある数ｙより大きい密度を有する画素を区別する。これらの画素は、ＭＥＣＴシステム１０を用いることによって取得される画像の画素である。患者２２のある臓器内の総プラーク負荷は、その臓器の画像の画素に関するｙを超える密度の重み付け総和である。組成密度分布は、総プラーク負荷の計算に使用される方法と同様の方法によって計算されている。例えば、脂質負荷は、ＭＥＣＴシステム１０を用いて得られた画像についてある数ｖを超える密度を有する画素を区別することによって計算されている。患者２２のある臓器内の総脂質負荷は、その臓器の画像の画素に関するｖを超える密度の重み付け総和である。別の実施形態では、各成分の量を患者２２の管腔の幾何学形状の計測値と組み合わせて狭窄の程度及び重篤度を評価している。プラークの成分を定量化するための別の技法は、「Ｃｏｒｏｎａｒｙ Ａｒｔｅｒｙ Ｃａｌｃｉｕｍ：Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｗｉｔｈ Ｍｕｌｔｉ−Ｄｅｔｅｃｔｏｒ Ｒｏｗ ＣＴ−Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ ａｎｄ Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ １」（Ｃｈｅｎｇ Ｈｏｎｇ、Ｋｙｏｎｇｔａｅ Ｔ．Ｂａｅ及びＴｈｏｍａｓ Ｋ．Ｐｉｌｇｒａｍ、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ２００３、２２７：７９５〜８０１頁）、「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｒｔｅｒｙ ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ：Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｖａｌｕｅ」（Ｓａｎｄｒａ Ｓ．Ｈａｌｌｉｂｕｒｔｏｎ、Ａｒｔｈｕｒ Ｅ．Ｓｔｉｌｌｍａｎ、Ｒｉｃｈａｒｄ Ｄ．Ｗｈｉｔｅ、Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ Ｃｌｉｎｉｃ Ｊｏｕｒｎａｌ Ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ Ｖｏｌｕｍｅ ６９、Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ）、並びに「ＣＴ ａｎｄ ＭＲ ｆｏｒ ｃｏｒｏｎａｒｙ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ ＆ ｐｌａｑｕｅ ｉｍａｇｉｎｇ」（Ｆａｙａｄら、Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ、２００２年１０月、２０２６〜２０３３頁）に記載されている。

本方法はさらに、様々な時点で患者２２に対する追加的なスキャンを実行するようにＭＥＣＴシステム１０に指令し、１回のスキャンを実行するごとに図３に示した工程６６を反復する工程１０４を含む。本方法は、非イオン系のヨウ素、ガドリニウム、血液プール造影剤及び／または特異的な分子に付着する造影剤などの造影剤をユーザが投与するのを待つ工程１０６を含む。この造影剤は、脂質親和体（ｌｉｐｉｄ−ａｖｉｄ ａｇｅｎｔ）、プラーク特異的抗原及び／または患者２２のプラーク細胞のうちの少なくとも１つのコントラストを強調するために投与される。本方法は、工程６６を反復する工程１０７をさらに含む。

本方法はさらに、炎症性プラークを強調するためにユーザが温度感受性造影剤を投与するのを待つ工程１０８を含む。温度感受性造影剤の例には、Ｃｅ、Ｐｒ、Ｎｄ、Ｓｍ、Ｅｕ、Ｇｄ、Ｄｂ、Ｄｙ、Ｈｏ、Ｅｒ、Ｔｍ及びＹｂなどのランタニド金属を含有する薬剤が含まれる。本方法は、工程６６を反復する工程１０９を含む。

図５に示しているように、本方法はさらに、患者２２の腸管や血管などの臓器の壁面上のプラークの成分に関する２次元（２Ｄ）画像と３次元（３Ｄ）画像のうちの少なくとも一方を表示し、３Ｄ画像においてプラークのボリュームに対するある観察点からの観察を可能にする工程１１０を含む。本方法は、３Ｄ画像を観察するために、あるいは３Ｄ画像で少なくとも１つの観察点からの向きに変更するような描出方法を使用するためにボリューム・レンダリングを実行している。ボリューム・レンダリングは、サンプリングした関数（ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を空間３次元で描出するために使用される一技法である。ボリューム・レンダリングは、ＭＥＣＴシステム１０によりボリュームデータが利用可能であるような医用イメージングに適用される。画像再構成装置３４は、その各々が材料密度の配列からなる並列面の各画像（すなわち、スライス）を３次元に積み重ねたものを作成している。幾つかのＣＴ画像は、５１２×５１２×１２ビットの分解能を有しており、かつ積み重ねられた最大５００スライスを含んでいる。２Ｄ領域では、一度に１スライスの割でスライスの観察が可能である。画像再構成装置３４から得られるＣＴ画像の利点の１つは、各スライスが１つの面からの情報のみを含むことである。ＭＥＣＴシステム１０により生成させる並列データを積み重ねることの有用性によって、ボリュームデータを個々のスライスとしてではなく３次元場として観察するための技法の開発が促進された。したがって、ボリュームデータはここで、任意の観察点から観察することが可能となる。

本方法は、金属製ステント及び／または金属製弁を装着した患者をスキャンした後に工程６６を反復する工程１１１を含む。工程６６を反復する工程１１１によってビーム硬化アーチファクトが除去される。ＭＥＣＴシステム１０は上述のように複数のエネルギーでスキャンしてステントを含む患者２２内の材料密度の画像を取得しているため、工程６６を反復する工程１１１によりビーム硬化アーチファクトが除去される。さらに、工程６６を反復する工程１１１は、ＭＥＣＴシステム１０を用いて得られる画像の品質を改善させることによって、ステント内のプラークの再発生であるステント内での再狭窄の発見を可能としている。工程７０におけるファントームのスキャンのシミュレーションではなく、ファントームに対する実際の配置及び実際のスキャンがＭＥＣＴシステム１０を用いて実行されることに留意されたい。さらに（例えば、カルシウム、ヨウ素及び水など）の物質を様々な組成で有するファントームを第３及び第４のエネルギーなどの追加的なエネルギーでスキャンすることによって、材料及びエネルギーの追加的なリストが作成されることにも留意されたい。この追加的リストはルックアップ・テーブル内の情報に追加される。

図３、４、５及び６の流れ図の各工程は、図に示したのと異なる順序で実行することが可能であることに留意されたい。例えば、工程１０８及び１０９を工程１０６の前かつ工程１０４の後に実行することができる。別の例では、工程１０６及び１０７を工程１１０の前かつ工程１０９の後に実行することができる。さらに、有用な情報の取得のためには、必ずしも図５及び６で示したすべての手順を実行する必要はない。

図７は、画像１３０、画像１３２、及び画像１３４を含む複数の画像を表している。画像１３０は従来のＣＴイメージング技法を用いて再構成した画像である。画像１３０の高密度の臓器は、同じ実効ＣＴ値（すなわち、ハウンスフィールド値）に再構成される密度にあるカルシウム１３６及びヨウ素１３８を含んでいる。したがって、画像１３０内でカルシウム１３６とヨウ素１３８の間には視認可能な差は存在しない。画像１３２は素地としてヨウ素１３８を使用したヨウ素密度画像であり、また画像１３４は素地として水を使用した水密度画像である。画像１３２及び１３４は、図３、４、５及び６の方法を実現することによって作成したものである。具体的には、画像１３２及び１３４は、本方法の素地分解工程を含む工程６６を実現することによって取得したものである。本方法は、画像１３２において、白いエリアとして視認可能なカルシウム１３６と、灰色のエリアとして視認可能なヨウ素１３８との識別を可能としている。カルシウム１３６及びヨウ素１３８は、それぞれＸ線スペクトル・エネルギーの関数である異なる減衰特性を有するために、これらを互いに区別することが可能である。カルシウム１３６は分解のために使用した素地のいずれでもないため、画像１３２及び１３４の両者内で明瞭である。

図８は、画像１５０、画像１５２、及び画像１５４を含む複数の画像を表している。画像１５０は従来のＣＴイメージング技法を用いて再構成した画像である。画像１５０内の高密度の臓器は、幾つかのＣＴ画像で生じるような不均一性、陰影及びストリーキングなどのビーム硬化アーチファクトを呈している。画像１５２は素地としてヨウ素１３８を使用したヨウ素密度画像であり、また画像１５４は素地として水を使用した水密度画像である。画像１５２及び１５４は、図３、４、５及び６の方法を実現することによって作成したものである。具体的には、画像１５２及び１５４は、素地分解法を工程６６と組み合わせて実現することによって取得したものである。画像１５２及び１５４では不均一性、陰影及びストリーキングが除去されている。素地分解法を工程６６の上述の実現と組み合わせると、ビーム硬化アーチファクトがない画像１５２及び１５４が得られる。

したがって、本明細書に記載したプラークの成分を検出するためのシステム及び方法は、検出器の応答や検出器信号の累積などのシステムの挙動を考慮に入れている。これらのシステム及び方法は、図７及び８に表したような改善された結果を示した。これらのシステム及び方法の可能な用途としては、造影剤注入を指定するプロトコルを用いた冠動脈イメージングやカルシウム評点（ｓｃｏｒｉｎｇ）が含まれる。可能な別の用途としては、ステントのビーム硬化アーチファクトを排除することによるステント内の画質の改善、ステント内再狭窄の評価の有効化、並びにプラークの特徴付けが含まれる。さらに、これらのシステム及び方法は、遺伝的または環境的病歴係数に基づいて選択することができる高リスクの患者集団に対する連続的なスクリーニングを可能にする。これらのシステム及び方法はさらに、医師に多大な恩恵をもたらす血管の幾何学形状に基づいて、不安定なプラーク領域を意味する高リスク血管領域に関する自動検出を可能にする。これらのシステム及び方法は、医師に同じく恩恵をもたらすプラークの負荷及び組成の自動検出を可能にする。この自動検出によって、大きな投影データ組内で疾病（特に、初期疾病マーカ）に対するより完全な検出が可能となり、またすべての血管部位における疾病の自動的な定量化が可能となる。自動計算は、各プラーク領域を完全に検出しかつ様々なリスク群または介入／治療群に対応して段階別に特徴付けするために利用されることがある。次いで、医師の読影中に計算値が強調表示されることや、フォローアップ間隔やスキャン・プロトコルが推奨されることがある。心血管疾病（ＣＶＤ）を検出した後に、ＣＶＤを自動的に検出しかつ診断するために、ニューラル・ネットワークやモデルベースのアルゴリズムなどの高度なパターン認識法を含む幾つかの方法を利用することができる。さらに、ＭＥＣＴシステム１０によって様々な時点で複数のスキャンを実行する場合に、ＣＶＤの進行及び退行の検出が可能である。ＣＶＤの進行の度合いは、患者２２内で計測し、年齢、性別及びその他のバイアス要素を考慮に入れながら通常の集団と比較することができる。これらの比較は、ＣＶＤが高リスクの患者２２を特定するのに役立つと共に、治療の監視を可能にする。高度パターン認識法は、この場合も、ＭＥＣＴシステム１０を用いて収集したデータに対して、並びに患者２２に対して確実に最適な治療方針が施されるようにするためのその他の患者データに対して利用することができる。

本明細書に記載したシステム及び方法は、薬物治療の臨床試験に対する画像ベースの代用法として使用されることもある。これによって、初期薬剤開発及び臨床試験の間における薬剤の有効性の評価が可能となる。これらのシステム及び方法は、疾病の退行を追跡することによって、ＣＶＤなどの疾病の診断や治療に適用することが可能である。これらのシステム及び方法はさらに、再狭窄の存在及び範囲を評価するためのステント撮像に適用することも可能である。

投影データを様々なＸ線スペクトルで収集することが必要な具体的な様々な実施形態に関して本発明を記載してきたが、検出した各光子のエネルギーを計測している光子計数ＭＥＣＴを利用すれば、１回の収集のみを使用するスキームの実現が可能である。あるしきい値より高いエネルギー・レベルを有する光子をあるグループに分類し、このしきい値より低いエネルギー・レベルを有する光子を別のグループに分類するようなしきい値方式が使用される。この場合では、上側と下側のエネルギー・レベルの間の最適しきい値は、素地の密度の区別が最適化されるように計測によって選択される。

具体的な様々な実施形態に関して本発明を記載してきたが、当業者であれば本特許請求の範囲の精神及び趣旨の域内の修正を伴って本発明を実施することが可能であることを理解されよう。

プラークの成分を検出するための方法を実現している多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）イメージング・システムの外観図である。 図１に示すＭＥＣＴシステムのブロック概要図である。 プラークの成分を検出するための方法の一実施形態の流れ図である。 プラークの成分を検出するための方法の一実施形態の流れ図である。 プラークの成分を検出するための方法の一実施形態の流れ図である。 プラークの成分を検出するための方法の一実施形態の流れ図である。 複数の画像を表した図である。 別の複数の画像を表した図である。

符号の説明

１０ 多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）イメージング・システム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１６ Ｘ線ビーム
１８ 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 患者
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線制御装置
３０ ガントリ・モータ制御装置
３２ ＤＡＳ
３４ 画像再構成装置
３６ コンピュータ
３８ 記憶デバイス
４０ コンソール
４４ テーブル・モータ制御装置
４６ テーブル
４８ ガントリ開口
５０ 読み取りデバイス
５２ コンピュータ読み取り可能媒体

Claims (27)

1. 多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）システムを用いてプラークの成分を検出する工程を含む方法。
2. プラークの成分を検出する前記工程は、
   少なくとも１つの模擬ファントームを用いることによってルックアップ・テーブルを作成する工程であって、前記ルックアップ・テーブルは様々なエネルギー・スペクトルに関して前記ファントームの選択された素地の様々な密度を投影データにマッピングしている作成工程と、
   作成した前記ルックアップ・テーブルを用いることによってプラークの成分を取得する工程と、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. ルックアップ・テーブルを作成する前記工程は、
   既知の材料特性の組を備えたファントームに対する第１組及び第２組の投影データを、
   ＭＥＣＴシステムのスキャン範囲内に前記ファントームを配置すること、及び
   ＭＥＣＴシステムを用いて第１及び第２のエネルギー・スペクトルで前記ファントームをスキャンすること、
   によって取得する工程を含む、請求項２に記載の方法。
4. プラークの成分を取得する前記工程は、
   ＭＥＣＴシステムのスキャン範囲内に被検体を配置する工程と、
   前記被検体の投影データを取得するために、ＭＥＣＴシステムを用いて第１及び第２のエネルギー・スペクトルで前記被検体をスキャンする工程と、
   前記ルックアップ・テーブルを利用し、前記被検体の投影データを、ヨウ素と水のうちの少なくとも一方を含む前記選択した素地の密度に逆マッピングすることによって、前記被検体の密度分布の画像の再構成を可能にする工程と、
   を含む、請求項３に記載の方法。
5. ルックアップ・テーブルを作成する前記工程は、
   既知の材料特性の組を備えたファントームの投影データを、
   ＭＥＣＴシステムのスキャン範囲内にファントームを配置すること、
   ＭＥＣＴシステムを用いて前記ファントームをスキャンすること、
   前記スキャンにより発生した光子を計数すること、及び
   前記光子をエネルギーしきい値に基づいて区別すること、
   によって取得する工程を含む、請求項２に記載の方法。
6. プラークの成分を取得する前記工程は、
   ＭＥＣＴシステムのスキャン範囲内に被検体を配置する工程と、
   前記被検体の投影データを取得するために、ＭＥＣＴシステムを用いて前記被検体をスキャンする工程と、
   前記ルックアップ・テーブルを利用し、前記被検体の投影データを、ヨウ素と水のうちの少なくとも一方を含む前記選択した素地の密度に逆マッピングすることによって、前記被検体の密度分布の画像の再構成を可能にする工程と、
   を含む、請求項５に記載の方法。
7. 様々な時点で前記被検体に対する追加のスキャンを実行する工程と、
   プラークの成分を検出する前記工程を反復する工程と、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
8. 脂質親和体、プラーク特異的抗原、及びプラーク細胞のうちの少なくとも１つに造影剤を投与する工程と、
   プラークの成分を検出する前記工程を反復する工程と、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
9. 炎症性のプラークに温度感受性造影剤を投与する工程と、
   プラークの成分を検出する前記工程を反復する工程と、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
10. 前記プラークの成分を定量化する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
11. プラークの成分を定量化する前記工程は、
    前記プラークの組成分布を計算する工程と、
    総プラーク負荷を計算する工程と、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 被検体のある臓器の壁上にあるプラークの成分に関する２次元（２Ｄ）画像と３次元（３Ｄ）画像の少なくとも一方を表示する工程と、
    ３Ｄ画像で前記プラークのボリュームをある観察点から観察する工程と、
    をさらに含む請求項１に記載の方法。
13. 金属製のステント及び弁のうちの少なくとも１つを有する被検体の画像の品質を、前記画像内のビーム硬化アーチファクトを除去することによって改善させる工程と、
    プラークの成分を検出する前記工程を反復することによって、金属製ステントのうちの少なくとも１つの内部にある再狭窄を描出可能にする工程と、
    をさらに含む請求項１に記載の方法。
14. プラークの成分を検出するための方法であって、
    多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）システムを用いてファントームの投影データに関する情報を作成する工程と、
    前記情報からプラークの成分を取得する工程と、
    を含む方法。
15. 多重エネルギー・コンピュータ断層（ＭＥＣＴ）システムであって、
    被検体と交差するＸ線を送出するように構成された少なくとも１つの放射線源と、
    前記Ｘ線を検出するように構成された少なくとも１つの検出器と、
    前記検出器と結合させた制御装置と、
    該ＭＥＣＴシステムにプラークの成分を検出するように指令するように構成されたコンピュータと、
    を備えるＭＥＣＴシステム。
16. プラークの成分を検出するために前記コンピュータは、
    少なくとも１つの模擬ファントームを用いたルックアップ・テーブルの作成であって、前記ルックアップ・テーブルは様々なエネルギー・スペクトルに関して前記ファントームの選択された素地の様々な密度を投影データにマッピングしている作成と、
    作成した前記ルックアップ・テーブルを用いることによるプラークの成分の取得と、
    を実行するように構成されている、請求項１５に記載のＭＥＣＴシステム。
17. ルックアップ・テーブルを作成するために前記コンピュータは、
    既知の材料特性の組を備えたファントームの第１組及び第２組の密度分布画像を、
    該ＭＥＣＴシステムのスキャン範囲内での前記ファントームの配置のシミュレーション、及び
    該ＭＥＣＴシステムを用いた第１及び第２のエネルギー・レベルでの前記ファントームのスキャンのシミュレーション、
    によって取得するように構成されている、請求項１６に記載のＭＥＣＴシステム。
18. プラークの成分を取得するために前記コンピュータは、
    該ＭＥＣＴシステムのスキャン範囲内に被検体を配置させるように該ＭＥＣＴシステムに指令すること、
    前記被検体の投影データを取得するために、前記第１及び第２のエネルギー・レベルで前記被検体をスキャンするように該ＭＥＣＴシステムに指令すること、
    前記ルックアップ・テーブルから、前記被検体の投影データを、ヨウ素と水のうちの少なくとも一方を含む前記選択した素地の密度に逆マッピングすることによって、前記被検体の密度を決定すること、
    を実行するように構成されている、請求項１７に記載のＭＥＣＴシステム。
19. 前記コンピュータは、
    前記被検体に対する追加のスキャンを様々な時点で実行するように該ＭＥＣＴシステムに指令すること、
    前記プラークの成分の検出を反復すること、
    を実行するように構成されている、請求項１５に記載のＭＥＣＴシステム。
20. 前記コンピュータは、
    プラークの脂質親和体、プラークのプラーク特異的抗原、及びプラークのプラーク細胞のうちの少なくとも１つに造影剤を投与するようにユーザに指令すること、
    前記プラークの成分の検出を反復すること、
    を実行するように構成されている、請求項１５に記載のＭＥＣＴシステム。
21. 前記コンピュータは、
    炎症性プラークに温度感受性造影剤を投与するようにユーザに指令すること、
    前記プラークの成分の検出を反復すること、
    を実行するように構成されている、請求項１５に記載のＭＥＣＴシステム。
22. 前記コンピュータはプラークの成分を定量化するように構成されている、請求項１５に記載のＭＥＣＴシステム。
23. プラークの成分を定量化するために前記コンピュータは、
    前記プラークの組成分布を計算すること、
    総プラーク負荷を計算すること、
    を実行するように構成されている、請求項２２に記載のＭＥＣＴシステム。
24. 前記コンピュータは、
    前記被検体のある臓器の壁上にあるプラークの成分に関する２次元（２Ｄ）画像と３次元（３Ｄ）画像の少なくとも一方を表示するように表示デバイスに指令すること、
    ３Ｄ画像で前記プラークのボリュームをある観察点から観察することを可能にさせること、
    を実行するように構成されている、請求項１５に記載のＭＥＣＴシステム。
25. 前記コンピュータは、
    金属製のステント及び弁のうちの少なくとも１つを有する被検体の画像の品質を、前記画像内のビーム硬化アーチファクトを除去することによって改善させること、
    プラークの成分を検出する前記工程を反復することによって、金属製ステントのうちの少なくとも１つの内部にある再狭窄を描出可能にさせること、
    を実行するように構成されている、請求項１５に記載のＭＥＣＴシステム。
26. 多重エネルギー断層（ＭＥＣＴ）システムを用いてスキャンを受ける被検体の内部にあるプラークの成分を検出するようにコンピュータに指令するように構成されたプログラムを用いてコード化されたコンピュータ読み取り可能媒体。
27. ＭＥＣＴシステムを用いてスキャンを受ける被検体の内部にあるプラークの成分を検出するように該ＭＥＣＴシステムに指令するように構成されたプログラムを用いてコード化されたコンピュータ。

Images