【手続補正書】
【提出日】平成29年4月24日(2017.4.24)
【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】
画像データプロセッサであって、
マルチ構造アトラスを用いて構造的画像データから関心対象組織を含む関心領域を区分し、該関心領域から前記関心対象組織を区分する、構造的画像データプロセッサであって、構造が胸郭であり、前記関心対象組織が肺葉であり、前記マルチ構造アトラスは、１つ又は複数の肋骨を肺葉の境界の位置にマップするマッピングを含む胸郭／肺葉アトラスであり、前記マッピングは、前記胸郭／肺葉アトラスを通して肺の表面上のポイントクラウド又は肺を横断する３Ｄシートのうちの少なくとも１つの形式で肺葉の関心領域を含む、構造的画像データプロセッサと、
前記区分された関心対象組織に基づいて、機能的画像データ内の前記関心対象組織を識別する、機能的画像データプロセッサと、
を備える、画像データプロセッサ。
【請求項２】
前記機能的画像データプロセッサは更に、前記構造的画像データと前記機能的画像データをレジストレーションし、前記区分された関心対象の組織及び前記レジストレーションされた画像データに基づいて、前記機能的画像データ内の前記関心対象組織を識別する、
請求項１に記載の画像データプロセッサ。
【請求項３】
前記機能的画像データプロセッサは更に、前記機能的画像データ内の前記識別された関心対象組織における機能情報を定量化する、
請求項１又は２に記載の画像データプロセッサ。
【請求項４】
前記マルチ構造アトラスは、異なる検査又は異なる対象者の少なくとも一方に対応する画像データのサブ画像データごとに関心対象の構造のサブ構造の位置を前記関心対象組織に物理的にマップするマッピングを含み、前記構造的画像データプロセッサは、前記関心領域が前記関心対象組織を含むように、前記関心領域を前記のアトラス内の前記サブ構造に基づいて区分する、
請求項１乃至３のいずれかに記載の画像データプロセッサ。
【請求項５】
前記マッピングは、１）臓器の表面上又はその内部の前記関心対象組織のポイントクラウドと、２）臓器を横断する前記関心対象組織を有する３Ｄシートと、３）関心領域の形式の３Ｄ構造のうちの少なくとも１つを含む、
請求項４に記載の画像データプロセッサ。
【請求項６】
前記マルチ構造アトラスを生成するマルチ構造アトラスジェネレータを更に備え、該マルチ構造アトラスジェネレータは、
所定のアルゴリズムに基づいて前記構造的画像データから前記構造を自動的に区分する、関心対象構造セグメンタと、
ユーザ入力に基づいて前記構造的画像データから前記関心対象組織を区分する、関心対象組織セグメンタと、
各サブ構造の物理的な空間位置を、前記区分された関心対象組織にマッピングするマップを生成する、構造−組織マッパーと、
前記マルチ構造アトラスを複数の前記マップに基づいて生成する、モデレータと
を備える、請求項４又は５に記載の画像データプロセッサ。
【請求項７】
肺葉境界が、前記関心対象組織内の第１の肋骨と第２の異なる肋骨との間に位置していることに応答して、前記機能的画像データプロセッサは、前記関心領域を、マルチ構造マップ内の前記第１及び第２の肋骨の位置から識別し、前記関心領域は、前記肺葉境界を含む、
請求項１に記載の画像データプロセッサ。
【請求項８】
前記機能的画像データプロセッサは、前記第１及び第２の肋骨に基づいて前記肺葉境界を局在化する、
請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項９】
前記機能的画像データプロセッサは、前記第１及び第２の肋骨の周りの領域を含む前記関心領域を決定する、
請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１０】
前記機能的画像データプロセッサは、前記第１の肋骨と前記第２の肋骨との間の領域を含む前記関心領域を決定する、
請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１１】
前記マルチ構造マップは、肺葉境界が、前記第１の肋骨から第１の距離及び前記第２の肋骨から第２の距離に位置することを示す、
請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１２】
前記マルチ構造マップは、前記肺の表面上の肋骨からの前記肺葉境界の物理的間隔を示す数値を含む、
請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１３】
前記マルチ構造マップは、前記関心領域の厚さを、肺の体積を横断する亀裂とともに３Ｄシートの形で示す、
請求項７に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１４】
前記ポイントクラウドは、前記肺の境界上の３Ｄポイントのセットを含む、
請求項１に記載の画像データプロセッサ。
【請求項１５】
マルチ構造アトラスを生成するプロセッサを備える装置であって、前記マルチ構造アトラスは、該マルチ構造アトラスに基づく構造的画像データ内の関心対象構造の位置決めが、関心領域に対して関心対象組織を局在化するように、前記関心対象構造を前記関心対象組織に物理的にマップし、前記プロセッサが、
所定のアルゴリズムに基づいて前記構造的画像データから前記の構造を自動的に区分し、
ユーザ対話の下で前記構造的画像データから前記関心対象組織を区分し、
前記区分された構造の物理的な空間位置を前記区分された関心対象組織にマップし、
各マップが異なる検査又は異なる対象者の少なくとも一方についての画像データのサブセットに対応する、複数のマップに基づいて、前記マルチ構造アトラスを生成すること、
によって、前記マルチ構造アトラスを生成する、装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、
前記マルチ構造アトラスを用いて、評価中の構造的画像データから前記関心対象組織を含む関心領域を区分し、該関心領域から前記関心対象組織を区分し、
前記構造的画像データと機能的画像データをレジストレーションし、前記区分された関心対象組織及び前記レジストレーションされた画像データに基づいて、前記機能的画像データ内の前記関心対象組織を識別する、
ように更に構成される、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記識別された関心対象組織内の機能情報を定量化するように更に構成される、
請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
マルチ構造アトラスを用いて、構造的画像データから関心対象組織を含む関心領域を区分し、該関心領域から前記関心対象組織を区分するステップであって、構造が胸郭であり、前記関心対象組織が肺葉であり、前記マルチ構造アトラスは、１つ又は複数の肋骨を肺葉の境界の位置にマップするマッピングを含む胸郭／肺葉アトラスであり、前記マッピングは、前記胸郭／肺葉アトラスを通して肺の表面上のポイントクラウド又は肺を横断する３Ｄシートのうちの少なくとも１つの形式で肺葉の関心領域を含む、ステップと、
前記区分された関心対象組織に基づいて、機能的画像データ内の前記関心対象組織を識別するステップと、
を含む、方法。
【請求項１９】
前記構造的画像データと前記機能的画像データをレジストレーションし、前記区分された関心対象組織及び前記レジストレーションされた画像データに基づいて、前記機能的画像データ内の前記関心対象組織を識別するステップ、
を更に備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記識別された関心対象組織内の機能情報を定量化するステップ、
を更に備える、請求項１８又は１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記マルチ構造アトラスは、異なる検査又は異なる対象者の少なくとも一方に対応する画像データのサブ画像データごとに構造を前記関心対象組織に物理的にマップし、構造的画像データプロセッサが、前記関心領域が前記関心対象組織を含むように、前記関心領域を前記のアトラス内の前記構造に基づいて区分する、
請求項１８乃至２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
所定のアルゴリズムに基づいて前記構造的画像データから前記構造を自動的に区分するステップと、
ユーザ対話の下で前記構造的画像データから前記関心対象組織を区分するステップと、
前記区分された構造の物理的な空間位置を前記区分された関心対象組織にマップするステップと、
各マップが前記の画像データの異なるサブセットに対応する、複数のマップに基づいて、前記マルチ構造アトラスを生成するステップと、
を更に備える、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
マルチ構造アトラスを生成するステップを備える方法であって、前記マルチ構造アトラスは、該マルチ構造アトラスに基づく構造的画像データ内の構造の位置決めが、関心領域に対して関心対象組織を局在化するように、前記構造を前記関心対象組織に物理的にマップし、前記マルチ構造アトラスを生成するステップは、
所定のアルゴリズムに基づいて前記構造的画像データから前記構造を自動的に区分するステップと、
ユーザ対話の下で前記構造的画像データから前記関心対象組織を区分するステップと、
前記区分された構造の物理的な空間位置を前記区分された関心対象組織にマップするステップと、
各々が画像データのサブセットに対応する複数のマッピングに基づいて、前記マルチ構造アトラスを生成するステップと、
を含む、方法。
【請求項２４】
前記マルチ構造アトラスを用いて、構造的画像データから前記関心対象組織を含む関心領域を区分し、該関心領域から前記関心対象組織を区分するステップと、
前記構造的画像データと機能的画像データをレジストレーションするステップと、
前記区分された関心対象組織及び前記レジストレーションされた画像データに基づいて、前記機能的画像データ内の前記関心対象組織を識別するステップと、
を更に備える、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記識別された関心対象組織内の機能情報を定量化するステップ、
を更に備える、請求項２４に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
構造的な撮像能力と機能的な撮像能力の双方を有するハイブリッドスキャナ（すなわち、複数のモダリティで構成されるスキャナ）（例えばＰＥＴ／ＣＴスキャナ）を使用すると、肺葉を構造的画像データから成功裏に区分することができた場合、区分された肺葉を、機能的画像データにレジストレーション及び／又は他の方法で結合して、機能的画像データ内で肺葉を識別し、肺葉についての有益な解剖学的及び機能情報により画像データを生成することができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
機能的画像データプロセッサ１１６は、少なくとも、機能的画像データ内において所定の関心対象の組織を識別するように構成される。以下でより詳細に説明されるように、一例において、これは、構造的画像データ、機能的画像データにレジストレーションされた構造的画像データ及び構造的画像データから区分された所定の関心対象の組織を用いて、機能的画像データにおいて所定の関心対象の組織を識別することを含む。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
識別された関心対象の組織及び／又は定量化された機能情報（例えば定量化を示すインデックス）を有する機能的画像データを、１つ又は複数の出力デバイス１２６に伝達することができる。これは、画像データの表示と同時であっても、そうでなくてもよい。１つ又は複数の入力デバイス１２８は、人及び／又は機械（例えばロボット）であるユーザが、画像データプロセッサ１０６と対話するのを可能にする。そのような対話には、関心対象の組織、レジストレーションアルゴリズム、定量化アルゴリズム等を識別する入力を提供することが含まれ得る。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
これは、非剛性又は剛性のレジストレーションアルゴリズムのいずれかを用いて、構造的画像データ及びマルチ構造アトラスをレジストレーションすることを含んでよい。その後、ＲＯＩは、レジストレーションされた構造化データから自動的又はユーザ介入により抽出することができる。ＲＯＩは、サブボリューム、ポイントクラウド（点群）、所与の薄さの３Ｄシート又は任意の他の３Ｄ構造のような任意の形式とすることができる。ＲＯＩは、関心対象の組織を含む、局在化された領域を提供する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
機能的画像データプロセッサ１１６は、レジストレーションコンポーネント３０６、関心対象組織の識別子３０８及び機能特性の限量子（quantifier）３１０を含む。レジストレーションコンポーネント３０６は、評価段階にある機能的画像データを、評価段階にある構造的画像データにレジストレーションする。関心対象組織の識別子３０８は、機能的画像データ内の関心対象の組織を、機能的画像、レジストレーションされた画像データ及び区分された関心対象の組織に基づいて識別する。本明細書で議論されるように、これは、機能的画像データ内の関心対象の組織の正確な識別を容易にする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
５１２において、構造的画像データ及び機能的画像データがレジストレーションされる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６７】
５１４において、肺葉が、機能的画像データ内で、レジストレーションされた画像データ及び構造的画像データから区分された肺葉に基づいて識別される。