デュアルエネルギーCTデータからの人体の停止電力比の簡素化された派生

目的：この研究の主な目的は、ヒト組織の平均励起エネルギー（I値）と有効な原子数（zeff）との間の経験的関係を提案することです。また、デュアルエネルギー（DE）から停止電力比（SPR）を導出するための単純化された配合（DEEDZ-SPRと呼ばれる）を提示することです。 方法：ICRUレポート46のヒト全身組織のこのDeedz-SPRメソッドの数値分析を実行しました。これらの材料の減衰係数は、XCOM光子断面データベースを使用して計算されました。また、DEEDZ-SPR変換を文献で利用可能な実験的DECTデータに適用しました。これは、80 kVおよび140 kV/SNのデュアルソースCTスキャナーを使用して組織特性化ファントムで測定されました。 結果：DEEDZ-SPR変換により、電子密度画像と低kVまたは高kV CT画像の加重減算によって、SPRの計算が可能になることがわかりました。シミュレートされたSPRSは、0.258（肺）から3.638（骨ミネラルヒドロキシアパタイト）までのSPRの範囲上の基準値と非常に一致していました。参照SPRからの相対偏差は、-1.1％の偏差を示した甲状腺を除き、すべてのICRU -46のヒト組織で±0.6％以内でした。全体的な根平均誤差は0.21％でした。実験的なDECTデータへの適用により、この契約は実験精度の中で確認されました。 結論：DEEDZ-SPR変換法は、DECTデータセットのCT番号に直接基づくSPRパラメーター化の最近のDECTベースのキャリブレーション手順と同じくらい正確にSPR画像の構築を容易にすることができます。

PURPOSE: The main objective of this study is to propose an alternative parameterization for the empirical relation between mean excitation energies (I-value) and effective atomic numbers (Zeff ) of human tissues, and to present a simplified formulation (which we called DEEDZ-SPR) for deriving the stopping power ratio (SPR) from dual-energy (DE) CT data via electron density (ρe ) and Zeff calibration. METHODS: We performed a numerical analysis of this DEEDZ-SPR method for the human-body-equivalent tissues of ICRU Report 46, as objects of interest with unknown SPR and ρe . The attenuation coefficients of these materials were calculated using the XCOM photon cross-sections database. We also applied the DEEDZ-SPR conversion to experimental DECT data available in the literature, which was measured for the tissue-characterization phantom using a dual-source CT scanner at 80 kV and 140 kV/Sn. RESULTS: It was found that the DEEDZ-SPR conversion enables the calculation of SPR simply by means of the weighted subtraction of an electron-density image and a low- or high-kV CT image. The simulated SPRs were in excellent agreement with the reference values over the SPR range from 0.258 (lung) to 3.638 (bone mineral-hydroxyapatite). The relative deviations from the reference SPR were within ±0.6% for all ICRU-46 human tissues, except for the thyroid that presented a -1.1% deviation. The overall root-mean-square error was 0.21%. Application to experimental DECT data confirmed this agreement within the experimental accuracy, which demonstrates the practical feasibility of the method. CONCLUSIONS: The DEEDZ-SPR conversion method could facilitate the construction of SPR images as accurately as a recent DECT-based calibration procedure of SPR parameterization based directly on the CT numbers in a DECT data set.