CT imaging is widely used in various clinical applications for its rich image information and its fast data acquisition time. However, CT produces relatively low contrast in the soft tissues and CT number variation exists among systems due to polychromatic x-ray spectrum. These limitations are also partly coupled to the energy integrating detectors which are mostly used in the CT systems. Photon counting detectors, however, have the capability to discriminate the x-ray energies thus mitigating the aforementioned limitations and making it possible to decompose the materials of similar attenuation coefficients such as contrast agent and calcium plaque. In this research, we proposed a hybrid half-fan scan mode, which enables to obtain both conventional CT image and photon counting CT image from a single scan. Since photon counting detector suffers from pulse pileup effect which results from high flux of incident photons, a filter was placed in front of the photon counting detector to reduce the x-ray flux dramatically. The image quality, e.g., signal to noise ratio (SNR) related to the square root of the number of photons, would be degraded due to decreased number of incident photons and increased energy bins. The degraded SNR of the photon counting CT image can be improved by use of the gradient magnitude image (GMI) from the conventional CT image. GMI represents the edge image information which is highly correlated between the two CT images in our proposed scanning scheme. By using the difference between GMI of CT image and that of photon counting CT image as a regularization term in the objective function, image is reconstructed by an iterative algorithm based on image total variation minimization algorithm. For a numerical simulation, water phantom composed of contrast and calcium plaque was scanned. We have shown that the proposed method can improve the signal to noise ratio (SNR) of the spectral CT by a factor of 2.64 compared with the reconstruction technique that does not use a GMI regularization and can decompose the materials more accurately.
컴퓨터 단층 영상은 사람 몸에 관한 삼차원 정보를 제공해주지만 현 컴퓨터 단층 영상은 낮은 대조도 및 시스템 의존성과 같은 한계점들이 있다. 이 한계점들은 에너지 통합 검출기로부터 야기되는데 에너지를 구별이 가능한 광자 계수 검출기는 이 한계점들을 피하고 물질 분별도 가능하게 한다. 하지만 아직까지 광자 계수 검출기는 입사하는 광자의 개수가 제한되어 있는 한계점이 있다. 이 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 기존 컴퓨터 단층 영상과 광자 계수 컴퓨터 단층 영상 통합 스캔 방식을 제안하였다. 이 때 광자 계수 검출기 앞에서는 필터를 두어 입사하는 광자 개수를 제한하였다. 본 스캔 방식은 기존 컴퓨터 단층 영상에 쓰이는 엑스선 피폭량을 넘지 않으면서 한 번의 스캔으로 기존 컴퓨터 단층 영상과 광자 계수 컴퓨터 단층 영상을 얻을 수 있다. 두 영상이 영상의 경계선을 공유한다는 점을 활용한 재건 알고리즘은 더 정확한 광자 계수 컴퓨터 단층 영상을 얻도록 해준다. 우리는 재건한 영상을 바탕으로 물질 분별 영상을 얻었다. 시뮬레이션을 위해 물 원통 안에 엑스선 감쇄 계수가 비슷한 칼슘 플라크와 혈관 조영제 원통들이 들어있는 팬텀을 사용하였고 재건된 영상과 물질 분별된 영상의 품질을 평가하여 제안한 방식의 가치를 확인하였다.
