【手続補正書】
【提出日】令和2年12月9日(2020.12.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓スペクトルＣＴデータを分析することによりカルシウム含有量を特定するための、画像データ処理デバイスであって、前記画像データ処理デバイスは、
複数の命令を記憶するメモリと、
前記メモリに結合するプロセッサ回路と、
を備え、前記プロセッサ回路は、
スペクトルＣＴスキャンユニットを使用して対象者の心臓領域をスキャンすることにより取得されたスペクトルＣＴ投影データを受信し、
前記スペクトルＣＴ投影データのカルシウムに特有なコンポーネントを提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データにマテリアル分解アルゴリズムを適用し、
前記心臓領域の第１の３Ｄ画像を提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データを再構成するため、及び、前記心臓領域内のカルシウム含有量を表す第２の３Ｄ画像を提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データのカルシウムに特有なコンポーネントを再構成し、
前記心臓領域内の関心のある心臓血管構造物に対応した画像マスクを提供するように、前記第１の３Ｄ画像をセグメント分けし、セグメント分けされた前記第１の３Ｄ画像及び前記第２の３Ｄ画像の両方が同じ前記スペクトルＣＴ投影データに由来し、
前記画像マスクに基づいて前記第２の３Ｄ画像の一部を選択し、
前記第２の３Ｄ画像の選択された前記一部に基づいて、前記関心のある心臓血管構造物内のカルシウム含有量を計算する
ための前記複数の命令を実行するように構成される、画像データ処理デバイス。
【請求項２】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記心臓領域内の冠動脈又は冠動脈の一部に対応した画像マスクを提供するように構成される、請求項１に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項３】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記関心のある心臓血管構造物を形成する前記第２の３Ｄ画像のボクセルの第１の集合を選択するように構成され、前記プロセッサ回路は、さらに、前記関心のある心臓血管構造物においてカルシウム含有量を計算するように、選択された前記ボクセルにより表されるカルシウム含有量を積分するように構成される、請求項１に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項４】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記関心のある前記心臓血管構造物を形成するボクセルの補集合である、前記第２の３Ｄ画像のボクセルの第２の集合を選択するように構成され、
前記プロセッサ回路は、さらに、前記スペクトルＣＴ投影データと同じ投影に対応したシミュレーションされた投影データを生成するために、ボクセルの前記第２の集合を投影するように構成され、
前記プロセッサ回路は、さらに、特に前記関心のある心臓血管構造物内のカルシウムに特有な減衰を表す減算された投影データを取得するために、前記スペクトルＣＴ投影データの前記カルシウムに特有なコンポーネントから前記シミュレーションされた投影データを減算するように構成される、
請求項１に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項５】
前記プロセッサ回路は、さらに、複数のカルシウム含有量測定値を計算するために、減算された前記投影データに含まれる各投影像により表されるカルシウム量を積分するように構成される、請求項４に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項６】
前記プロセッサ回路は、さらに、各投影像により表される前記カルシウム量の積分前に、前記減算された投影データを平行な形状に対応した投影像に再ビニングするように構成される、請求項５に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項７】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記複数のカルシウム含有量測定値の統計的な中心傾向の尺度を計算するように構成される、請求項５に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項８】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記複数のカルシウム含有量測定値の統計的散布度及び／又は統計的信頼区間の尺度を計算するように構成される、請求項５に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項９】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記スペクトルＣＴ投影データを、前記カルシウムに特有なコンポーネント、及び、軟組織及び／又は水に特有な減衰を表す少なくとも第１のさらなるコンポーネントに区分するように構成される、請求項１に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項１０】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記スペクトルＣＴ投影データを、前記カルシウムに特有なコンポーネント、前記第１のさらなるコンポーネント、及び所定の造影剤に特有な減衰を表す少なくとも第２のさらなるコンポーネントに区分するように構成される、請求項９に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項１１】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記スペクトルＣＴ投影データにより表される検出された光子カウント数に対する順モデルを実現し、最尤推定法を適用して、モデル化されたマテリアルごとに各投影経路に沿ったマテリアルの長さを特定するように構成され、前記モデル化されたマテリアルは少なくともカルシウムを含む、請求項１に記載の画像データ処理デバイス。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像データ処理デバイスを備える、ワークステーション。
【請求項１３】
請求項１に記載の画像データ処理デバイスと、心臓領域をスキャンするときにスペクトルＣＴ投影データを生成し、データ入力に所定のスペクトルＣＴ投影データを供給するスキャナとを備える、撮像システム。
【請求項１４】
心臓スペクトルＣＴデータを分析することによりカルシウム含有量を特定する方法であって、
対象者のスキャンされた心臓領域に対応したスペクトルＣＴ投影データを取得するステップと、
前記スペクトルＣＴ投影データのカルシウムに特有なコンポーネントを提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データにマテリアル分解アルゴリズムを適用するステップと、
前記心臓領域の第１の３Ｄ画像を提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データを再構成するステップと、
前記心臓領域内のカルシウム含有量を表す第２の３Ｄ画像を提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データの前記カルシウムに特有なコンポーネントを再構成するステップと、
前記心臓領域内の関心のある心臓血管構造物に対応した画像マスクを提供するように、前記第１の３Ｄ画像をセグメント分けするステップであって、セグメント分けされた前記第１の３Ｄ画像及び前記第２の３Ｄ画像の両方が同じ前記スペクトルＣＴ投影データに由来する、セグメント分けするステップと、
前記画像マスクに基づいて前記第２の３Ｄ画像の一部を選択するステップと、
前記第２の３Ｄ画像の選択された前記一部に基づいて、前記関心のある心臓血管構造物内のカルシウム含有量を計算するステップと
を有する、方法。
【請求項１５】
コンピュータにより実行されたときに、心臓スペクトルＣＴデータを分析することにより、カルシウム含有量を計算するための、コンピュータ可読プログラムコードを有する、非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記計算は、心臓スペクトルＣＴデータを分析することによりカルシウム含有量を特定する方法を実行することを含み、前記方法は、
対象者のスキャンされた心臓領域に対応したスペクトルＣＴ投影データを取得するステップと、
前記スペクトルＣＴ投影データのカルシウムに特有なコンポーネントを提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データにマテリアル分解アルゴリズムを適用するステップと、
前記心臓領域の第１の３Ｄ画像を提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データを再構成するステップと、
前記心臓領域内のカルシウム含有量を表す第２の３Ｄ画像を提供するように、前記スペクトルＣＴ投影データの前記カルシウムに特有なコンポーネントを再構成するステップと、
前記心臓領域内の関心のある心臓血管構造物に対応した画像マスクを提供するように、前記第１の３Ｄ画像をセグメント分けするステップであって、セグメント分けされた前記第１の３Ｄ画像及び前記第２の３Ｄ画像の両方が同じ前記スペクトルＣＴ投影データに由来する、セグメント分けするステップと、
前記画像マスクに基づいて前記第２の３Ｄ画像の一部を選択するステップと、
前記第２の３Ｄ画像の選択された前記一部に基づいて、前記関心のある心臓血管構造物内のカルシウム含有量を計算するステップと
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記プロセッサ回路は、さらに、前記スペクトルＣＴ投影データと同じ投影に対応したシミュレーションされた投影データを生成するように構成される、請求項１に記載の画像データ処理デバイス。