【手続補正書】
【提出日】令和3年9月7日(2021.9.7)
【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】
散乱補正され再構成されたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像を生成するために、ＣＴ投影データを再構成すること
を有する方法を実行するために、電子プロセッサによって読取可能及び実行可能な命令を記憶する、非一時的記憶媒体であって、前記方法は、
画像空間における散乱推定値を生成するために、未補正の再構成されたＣＴ画像を、適切にトレーニングされたニューラルネットワークに入力することを特徴とし、
再構成することは、未補正の再構成された前記ＣＴ画像を生成するために、前記ＣＴ投影データを再構成することと、散乱補正され再構成された前記ＣＴ画像を生成するために、画像空間における前記散乱推定値を使用して、未補正の再構成された前記ＣＴ画像を補正することとを含む、非一時的記憶媒体。
【請求項２】
前記再構成することは、散乱補正され再構成された前記ＣＴ画像を生成するために、未補正の再構成された前記ＣＴ画像から、前記画像空間における前記散乱推定値を差し引くことにより、未補正の再構成された前記ＣＴ画像を補正することを有する、請求項１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークは、シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を、シミュレートされた散乱推定値に変換するようにニューラルネットワークトレーニングによって構成され、このために、シミュレートされた前記散乱推定値を、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像の、シミュレートされた散乱画像成分と比較する差分メトリックの値が、トレーニングによって最小化され、
シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像は、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像の、シミュレートされた前記散乱画像成分に再構成される、シミュレートされた散乱投影データを生成する少なくとも１つの散乱メカニズムのモンテカルロシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレートされたＣＴイメージングデータの再構成によって生成される、請求項１又は２に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項４】
前記方法は、
取得したスペクトル又はデュアルエネルギーＣＴイメージングデータの基底関数分解によって前記ＣＴ投影データを生成することをさらに有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項５】
取得された前記スペクトル又はデュアルエネルギーＣＴイメージングデータの前記基底関数分解は、水投影データ及びヨウ素投影データのうちの１つとして前記ＣＴ投影データを生成する、請求項４に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項６】
前記方法は、
前記電子プロセッサと動作可能に通信するディスプレイデバイスに、散乱補正され再構成された前記ＣＴ画像を表示することをさらに有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項７】
前記方法は、
ＣＴイメージングデバイスから受信した、取得されたＣＴ投影データに対して、畳み込み又は逆畳み込みベースの散乱補正を実行することにより、前記ＣＴ投影データを生成することをさらに有する、請求項１から６のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を備える、請求項１から７のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項９】
シミュレートされたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）投影データの、シミュレートされた散乱投影データ成分を生成する、少なくとも１つの散乱メカニズムのシミュレーションを含むＣＴイメージングのモンテカルロシミュレーションによって、シミュレートされたＣＴイメージングデータを生成するステップと、
シミュレートされた未補正の再構成されたＣＴ画像を生成するために、シミュレートされた前記ＣＴ投影データを再構成するステップであって、シミュレートされた前記散乱投影データ成分を、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像のシミュレートされた散乱画像成分へ再構成するステップと、シミュレートされた未補正の再構成された前記ＣＴ画像を、シミュレートされた散乱推定値に変換するようにニューラルネットワークをトレーニングし、このために、シミュレートされた前記散乱推定値を、シミュレートされた前記散乱画像成分と比較する差分メトリックの値が、前記トレーニングによって最小化される、ステップとを有する、再構成するステップによって、前記散乱推定値を生成するために、前記ニューラルネットワークを最適化するステップと
を有する、方法。
【請求項１０】
ＣＴイメージングデバイスを使用してＣＴイメージングデータを取得するステップと、
散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、前記ＣＴイメージングデータを再構成するステップとをさらに有し、前記再構成するステップは、最適化された前記ニューラルネットワークを、前記ＣＴイメージングデータから生成された未補正の再構成されたＣＴ画像へ適用することにより、前記ＣＴイメージングデータの散乱推定値を生成するステップを有する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージングデバイスと、
電子プロセッサと、
非一時的記憶媒体とを備え、前記非一時的記憶媒体は、
未補正の再構成されたＣＴ画像を、画像空間における散乱推定値に変換する、少なくとも１つの散乱メカニズムのシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレーションによって生成されたシミュレートされたイメージングデータでトレーニングされた少なくとも１つのニューラルネットワークと、
散乱補正され再構成されたＣＴ画像を生成するために、前記ＣＴイメージングデバイスによって取得されたＣＴイメージングデータを再構成するために、前記電子プロセッサによって読取可能及び実行可能な命令とを
記憶し、
前記再構成することは、前記少なくとも１つのニューラルネットワークを、取得された前記ＣＴイメージングデータから生成された未補正の再構成されたＣＴ画像に適用することにより、散乱推定値を生成することを含む、イメージングシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、未補正の再構成されたＣＴ画像を、前記画像空間における散乱推定値に変換するようにトレーニングされたニューラルネットワークを含み、
前記命令は、前記少なくとも１つのニューラルネットワークを、取得された前記ＣＴイメージングデータから生成された、未補正の再構成された前記ＣＴ画像に適用することによって、前記画像空間における前記散乱推定値を生成することを含み、前記ＣＴイメージングデータを再構成するために、前記電子プロセッサによって読取可能及び実行可能である、請求項１１に記載のイメージングシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、異なる散乱メカニズムのシミュレーションを含むモンテカルロシミュレーションにより生成された、異なるシミュレートされたイメージングデータで各々トレーニングされた、２つ以上のニューラルネットワークを含む、請求項１１又は１２に記載のイメージングシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、異なる解剖学的大きさ又は体重の人間の対象者のイメージングのシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレーションによって生成された、異なるシミュレートされたイメージングデータで各々トレーニングされた２つ以上のニューラルネットワークを含む、請求項１１から１３のいずれか一項に記載のイメージングシステム。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、Ｘ線管アセンブリに設置可能な異なるフィルタによる散乱のシミュレーションを含む、モンテカルロシミュレーションによって生成された、異なるシミュレートされたイメージングデータで各々トレーニングされた２つ以上のニューラルネットワークを含む、請求項１１から１４のいずれか一項に記載のイメージングシステム。