【手続補正書】
【提出日】令和2年7月27日(2020.7.27)
【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】
解剖学的投影画像の画像分解のためのシステムであって、当該システムは、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取る
ように構成される、分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを備え、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、前記分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表し、
前記データ処理システムは、
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解する
ように更に構成され、
前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なり、
前記分解アルゴリズムは、前記身体部分の前記分類を使用して前記投影画像の分解を実行するために構成される機械学習アルゴリズムを含み、
前記データ処理システムは、容積測定画像データを使用して前記機械学習アルゴリズムをトレーニングするように構成される、
システム。
【請求項２】
前記減衰構造は、前記撮像放射線の減衰コントラストによって定義される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記減衰構造は、身体の解剖学的及び／又は機能的に定義された部分である、
請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記身体部分内において、局所吸光度は、隣接する身体部分と比べて検出可能に異なる、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記減衰構造は、心臓、胸郭又は１つ以上の肺葉を表す、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記データ処理システムは、前記容積測定画像データから分類されるべき前記身体部分を表す前記容積測定画像データの部分の半自動又は自動セグメンテーションと、前記容積測定画像データのセグメンテーションされた部分のシミュレート投影画像を計算するために構成される、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記シミュレート投影画像は、レイキャスティングアルゴリズムを使用して計算され、かつ／又は前記機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を含む、
請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記データ処理システムは、前記容積測定画像データを使用して、前記被検体の前記照射された部分のシミュレート投影画像を計算するように更に構成される、
請求項６又は７に記載のシステム。
【請求項９】
前記機械学習アルゴリズムは、前記トレーニングが、前記容積測定画像データの前記セグメンテーションされた部分の前記計算された投影画像と、前記被検体の前記照射された部分の前記シミュレート投影画像とに基づくように構成される、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記投影画像の分解は、前記投影画像について、前記投影画像に対する前記分類された身体部分の寄与を示す寄与画像を決定することを含む、
請求項１乃至９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを使用する解剖学的投影画像の画像分解のための方法であって、当該方法は、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取る、読み取りステップであって、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、前記分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表す、読み取りステップと；
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解するステップと；
を含み、
前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なり、
前記分解アルゴリズムは、前記身体部分の前記分類を使用して前記投影画像の分解を実行するために構成される機械学習アルゴリズムを含み、
当該方法は、容積測定画像データを使用して前記分解アルゴリズムをトレーニングするステップ、
を更に含む、方法。
【請求項１２】
前記容積測定画像データから分類されるべき前記身体部分をセグメンテーションし、前記セグメンテーションされた身体部分の投影画像を計算するステップ及び／又は
前記データ処理システム及び前記容積測定画像データを使用して、前記被検体の前記照射された部分のシミュレート投影画像を計算するステップ、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記分解アルゴリズムのトレーニングは、前記セグメンテーションされた身体部分の前記計算された投影画像と、前記被検体の前記照射された部分の前記シミュレート投影画像とに基づいて実行される、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
解剖学的投影画像の画像分解のためのプログラム要素であって、プログラム要素は、プロセッサによって実行されると、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取ることであって、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表すことと；
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解することであって、
前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なり、
前記分解アルゴリズムは、前記身体部分の前記分類を使用して前記投影画像の分解を実行するために構成される、機械学習アルゴリズムを含むことと；
容積測定画像データを使用して前記分解アルゴリズムをトレーニングすることと；
を実行するように適合される、プログラム要素。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラム要素を格納しているコンピュータ読取可能媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
特許文献１は、放射線写真内で、以前に隠された画像構造を視覚化するように構成される装置に関する。グラフィカルインジケータが、隠された画像構造を示すように、放射線写真上に重ねられる。この装置は、グラフィカルインジケータをトグルイン又はアウトすることを可能にし、あるいはそれらの異なるグラフィカルレンダリングの間をトグルするように構成される。
特許文献２は、画像から半透明の物体を推定するための方法に関する。方法は、物体の確率マップを計算することを含み、確率マップは、受け取った画像の複数のピクセルに対応する複数のピクセルを含み、各確率マップピクセルは、受け取った画像のピクセルが物体を含む確率に比例する値を有する。方法は更に、物体確率マップに基づいて、物体抑制画像（ｏｂｊｅｃｔ  ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｍａｇｅ）の近似画像を計算することを含む。近似画像は、低確率値の部分で受け取った画像の対応する領域に実質的に等しく、近似画像は、物体確率マップの高確率値の部分で物体が抑制された画像のスムーズな近似を示す。方法は、物体抑制画像の計算された近似に基づいて、推定のために物体を計算することを含む。
特許文献３は、胸部Ｘ線画像における鎖骨抑制のための方法に関する。方法は、Ｘ線画像内の肺野を識別し、肺野の外側にある鎖骨隆起（ｃｌａｖｉｃｌｅ  ｒｉｄｇｅ）の少なくとも１つの部分を検出する。検出された鎖骨隆起の両側上の鎖骨のエッジが検出され、エッジ検出は、鎖骨のエッジに対して肺野へ拡張され、鎖骨は、エッジ検出に従ってＸ線画像内で定義される。鎖骨は、Ｘ線画像内で抑制され、鎖骨抑制Ｘ線画像を生成し、鎖骨抑制Ｘ線画像を表示、格納又は伝送する。
特許文献４は、胸部Ｘ線画像における肋骨抑制のための方法に関する。方法は、関心領域内の１つ以上の肋骨を検出してラベル付けし、１つ以上の検出された肋骨の肋骨エッジを検出する。クロスリブプロファイル（ｃｒｏｓｓ  ｒｉｂ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ）が、検出された肋骨に沿って生成される。元のＸ線画像は、検出された肋骨エッジ及びクロスリブプロファイルのうちの少なくとも１つに従って条件付け（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄ）される。条件付けされたＸ線画像を格納、表示又は伝送することができる。
「ＭＩＣＣＡＩ  ２０１７：  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ−ＭＩＣＣＡＩ  ２０１７」において公開された、Ｓｈａｄｉ  Ａｌｂａｒｑｏｕｎｉ等著の会議資料「Ｘ−ｒａｙ  ｉｎ  ｄｅｐｔｈ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｒｅｖｅａｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ」のページ４４４〜４５２は、ディープラーニングアプローチを使用して、従来のＸ線画像を、クリップされたサブボリュームのＸ線成分に分解するための方法に関する。  「ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＭＥＤＩＣＡＬ  ＩＭＡＧＩＮＧ」ＶＯＬ．２５、ＮＯ．４,  ２００６年４月において公開された、Ｋ．Ｓｕｚｕｋｉ等著の記事「Ｉｍａｇｅ−Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｒｉｂｓ  ｉｎ  Ｃｈｅｓｔ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｓ  ｂｙ  Ｍｅａｎｓ  ｏｆ  Ｍａｓｓｉｖｅ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  （ＭＴＡＮＮ）」のページ４０６〜４１６は、マルチ分解能ＭＴＡＮＮ（ｍａｓｓｉｖｅ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）による胸部放射線写真における肋骨及び鎖骨のコントラストを抑制するための画像処理技術に関する。デュアルエネルギーサブトラクション技術によって取得された骨画像が、教示画像（ｔｅａｃｈｉｎｇ  ｉｍａｇｅｓ）として使用された。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０１７８３７８号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１５／２９４１８２号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１４／１４０６０３号明細書
【特許文献４】米国特許出願公開第２０１３／１０８１３５号明細書
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
分解アルゴリズムは、身体部分の分類を使用して投影画像の分解を実行するための機械学習アルゴリズムを含む。機械学習アルゴリズムは、教師あり又は教師なし機械学習のために構成されてよい。特に、データ処理システムは、ユーザ対話型の教師あり機械学習のために構成されてよい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
データ処理システムは、容積測定画像データ（ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｉｍａｇｅ  ｄａｔａ）を使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングするように構成される。容積測定画像データは、Ｘ線コンピュータ断層撮影法を使用して取得されてよい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
方法は、分解アルゴリズムをトレーニングするステップを含む。分解アルゴリズムのトレーニングは、容積測定画像データを使用して実行される。