【手続補正書】
【提出日】平成29年3月22日(2017.3.22)
【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】
コンピュータシステムを使用して、患者の解剖学的構造の少なくとも一部をモデリングするコンピュータで実行される方法であって、前記方法は、
画像データの第１の分割に関連する対象の解剖学的オブジェクトの１つ以上の第１の解剖学的パラメータを決定し、
前記画像データの第２の分割に関連する前記対象の解剖学的オブジェクトの１つ以上の第２の解剖学的パラメータを決定し、
前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータに基づいて、１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算し、
前記更新された第１の解剖学的パラメータに基づいて前記対象の解剖学的オブジェクトのモデルを更新すること、を含む方法。
【請求項２】
前記画像データは、１つ以上の第１の画像と１つ以上の第２の画像とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上の第１の画像は、第１の再構築方法を使用して得られた１つ以上のコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、第２の再構築方法を使用して得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
１つ以上の第１の画像は、最初に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、前記最初とは異なる第２回目に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の画像または第２の画像のうち１つを参照画像として指定し、
前記１つ以上の第１の画像のそれぞれと、前記１つ以上の第２の画像のそれぞれを前記参照画像に位置決めするために画像の位置決めを使用し、
各第１の画像の一部が前記対象の解剖学的オブジェクトの一部を表す確率と、各第２の画像の一部が前記対象の解剖学的オブジェクトの一部を表す確率の前記平均を決定することにより、前記１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算すること、をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上の第１の画像は１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は１つ以上の磁気共鳴（ＭＲ）画像を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
最大または最適な空間分解能を有する前記第１の画像または第２の画像を参照画像として指定し、
前記１つ以上の第１の画像のそれぞれと、前記１つ以上の第２の画像のそれぞれを前記参照画像に位置決めするために３次元画像の位置決めを使用し、
各第１の画像の一部が前記対象の解剖学的オブジェクトの一部を表す確率と、各第２の画像の一部が前記対象の解剖学的オブジェクトの一部を表す確率の前記平均を決定することにより、前記１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
モデリングのための対象の解剖学的オブジェクトの表示を受信することを含み、前記対象の解剖学的オブジェクトの前記表示は、１つ以上の境界モデル、ボリュームモデル、アピアランスモデル及び形状モデルをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
モデリングのための対象の解剖学的オブジェクトの表示を受信し、前記対象の解剖学的オブジェクトの前記表示は患者の冠状血管の内腔のモデルを含み、前記モデルは、前記複数のボクセルのそれぞれが前記患者の冠状血管の内腔に属する確率を表す複数のボクセルを含むことさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算することは、第１の画像のボクセルが前記患者の冠状血管の内腔に属する確率と、第２の画像のボクセルが前記患者の冠状血管の内腔に属する確率の前記平均を決定することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算することが、前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータと組み合わせをすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の分割または第２の分割に基づいて、前記画像データが前記対象の解剖学的オブジェクトの一部を表す確率を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算することが、第１の画像の一部が前記対象の解剖学的オブジェクトの一部を表す確率と、第２の画像の一部が前記対象の解剖学的オブジェクトの一部を表す確率の前記平均を決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
モデリングのための対象の解剖学的オブジェクトの表示を受信することをさらに含み、前記表示は前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータから決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
確率またはレベルセット値を前記画像データの各ピクセルに割り当てることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
患者の解剖学的構造の少なくとも一部をモデリングするためのシステムは、
患者特有の解剖学的画像データに基づいてモデリングするためのインストラクションを格納するデータ記憶装置と、
方法を実行するためのインストラクションを実行するよう構成されるプロセッサと、
画像データの第１の分割に関連する対象の解剖学的オブジェクトの１つ以上の第１の解剖学的パラメータを決定し、
画像データの第２の分割に関連する前記対象の解剖学的オブジェクトの１つ以上の第２の解剖学的パラメータを決定し、
前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータに基づいて、１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算し、
少なくとも前記更新された第１の解剖学的パラメータに基づいて前記対象の解剖学的オブジェクトのモデルを更新すること、を備えるシステム。
【請求項１７】
前記画像データは、１つ以上の第１の画像と１つ以上の第２の画像とを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記１つ以上の第１の画像は、第１の再構築方法を使用して得られた１つ以上のコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、第２の再構築方法を使用して得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１つ以上の第１の画像は、最初に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、前記最初とは異なる第２回目に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記１つ以上の第１の画像は１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は１つ以上の磁気共鳴（ＭＲ）画像を含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２１】
患者の解剖学的構造の少なくとも一部分をモデリングするための、コンピュータで実行可能なプログラミングインストラクションを含む、コンピュータシステム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
画像データの第１の分割に関連する対象の解剖学的オブジェクトの１つ以上の第１の解剖学的パラメータを決定し、
前記画像データの第２の分割に関連する前記対象の解剖学的オブジェクトの１つ以上の第２の解剖学的パラメータを決定し、
前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータに基づいて、１つ以上の更新された第１の解剖学的パラメータを計算し、
少なくとも前記更新された第１の解剖学的パラメータに基づいて前記対象の解剖学的オブジェクトのモデルを更新すること、を含む方法。
【請求項２２】
前記画像データは、１つ以上の第１の画像と１つ以上の第２の画像とを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記１つ以上の第１の画像は、第１の再構築方法を使用して得られた１つ以上のコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、第２の再構築方法を使用して得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記１つ以上の第１の画像は、最初に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、前記最初とは異なる第２回目に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記１つ以上の第１の画像は１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は１つ以上の磁気共鳴（ＭＲ）画像を含む、請求項２２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】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
上述の一般的な説明と、以下の詳細な説明は例示的であって、説明だけを目的としており、特許請求されている本開示の実施形態の限定されるものではないことは理解されるべきである。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
患者の解剖学的構造の少なくとも一部をコンピュータシステムを使用してモデリングするコンピュータで実行される方法であって、
モデリングのための対象の解剖学的物体の表示を受信し、
前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第１画像のうち少なくとも１つから前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第１の解剖学的パラメータを決定し、
前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第２画像のうち少なくとも１つから前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第２の解剖学的パラメータを決定し、
前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータに基づいて、前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを更新し、
少なくとも前記更新された第１の解剖学的パラメータに基づいて前記対象の解剖学的物体のモデルを生成すること、を含む方法。
（項目２）
前記１つ以上の第１の画像は、第１の再構築方法を使用して得られた１つ以上のコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、第２の再構築方法を使用して得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記１つ以上の第１の画像は、最初に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、最初とは異なる第２回目に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記１つ以上の第１の画像は１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は１つ以上の磁気共鳴（ＭＲ）画像を含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記対象の解剖学的物体の前記表示は、１つ以上の境界モデル、ボリュームモデル、アピアランスモデル及び形状モデルを含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記対象の解剖学的物体の前記表示は、患者の冠状血管の内腔のモデルを含み、前記モデルは、前記複数のボクセルのそれぞれが前記患者の冠状血管の内腔に属する確率を表す複数のボクセルを含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータで前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを更新することは、前記第１の画像のボクセルが前記患者の冠状血管の内腔に属する確率と、第２の画像のボクセルが前記患者の冠状血管の内腔に属する確率を平均化することを含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを、前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータで更新することは、前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータと前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータとを組み合わせことを含む、項目１に記載の方法。
（項目９）
１つ以上の第１または第２の解剖学的パラメータを決定することは、前記第１の画像のうち少なくとも１つまたは前記第２の画像のうち少なくとも１つの分割を実行し、前記画像の一部が前記対象の解剖学的物体の一部を表す確率を決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータで更新することは、第１の画像の一部が前記対象の解剖学的物体の一部を表す確率と、第２の画像の一部が前記対象の解剖学的物体の一部を表す確率とを平均化することを含む、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記第１の画像または第２の画像のうちの１つを参照画像として指定し、
前記１つ以上の第１の画像のそれぞれと、前記１つ以上の第２の画像のそれぞれを前記参照画像に位置決めするために画像の位置決めを使用し、
各第１の画像の一部が前記対象の解剖学的物体の一部を表す確率と、各第２の画像の一部が前記対象の解剖学的物体の前記一部を表す確率を平均化することにより、前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータで前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを更新することをさらに含む、項目３に記載の方法。
（項目１２）
参照画像として最大または最適な空間分解能を有する前記第１の画像または第２の画像のうち１つを参照画像として指定し、
前記１つ以上の第１の画像のそれぞれと、前記１つ以上の第２の画像のそれぞれを前記参照画像に位置決めするために３次元画像の位置決めを使用し、
各第１の画像の一部が前記対象の解剖学的物体の一部を表す確率と、各第２の画像の一部が前記対象の解剖学的物体の一部を表す確率を平均化することにより、前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータで前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを更新すること、をさらに含む、項目４に記載の方法。
（項目１３）
患者の解剖学的構造の少なくとも一部をモデリングするためのシステムであって、
患者特有の解剖学的画像データに基づいてモデリングするためのインストラクションを格納するデータ記憶装置と、
方法を実行するための前記インストラクションを実行するよう構成されるプロセッサと、を具備し、
前記方法は、
モデリングのための対象の解剖学的物体の表示を受信し、
前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第１画像のうち少なくとも１つから前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第１の解剖学的パラメータを決定し、
前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第２画像のうち少なくとも１つから前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第２の解剖学的パラメータを決定し、
前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータに少なくとも基づいて前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを更新し、
前記更新された第１の解剖学的パラメータに基づいて前記対象の解剖学的物体のモデルを生成すること、を含むシステム。
（項目１４）
前記１つ以上の第１の画像は、第１の再構築方法を使用して得られた１つ以上のコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、第２の再構築方法を使用して得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、項目１３に記載のシステム。
（項目１５）
１つ以上の第１の画像は、最初に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、最初とは異なる第２回目に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、項目１３に記載のシステム。
（項目１６）
前記１つ以上の第１の画像は１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は１つ以上の磁気共鳴（ＭＲ）画像を含む、項目１３に記載のシステム。
（項目１７）
患者の解剖学的構造の少なくとも一部分をモデリングするための、コンピュータで実行可能なプログラミングインストラクションを含む、コンピュータシステム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
モデリングのための対象の解剖学的物体の表示を受信し、
前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第１画像のうち少なくとも１つから前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第１の解剖学的パラメータを決定し、
前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第２画像のうち少なくとも１つから前記対象の解剖学的物体の１つ以上の第２の解剖学的パラメータを決定し、
前記１つ以上の第２の解剖学的パラメータに少なくとも基づいて前記１つ以上の第１の解剖学的パラメータを更新し、
前記更新された第１の解剖学的パラメータに基づいて前記対象の解剖学的物体のモデルを生成すること、を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目１８）
前記１つ以上の第１の画像は、第１の再構築方法を使用して得られた１つ以上のコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、第２の再構築方法を使用して得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記１つ以上の第１の画像は、最初に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は、前記最初とは異なる第２回目に得られた１つ以上のＣＴスキャンを含む、項目１７に記載の方法。
（項目２０）
前記１つ以上の第１の画像は１つ以上のＣＴスキャンを含み、前記１つ以上の第２の画像は１つ以上の磁気共鳴（ＭＲ）画像を含む、項目１７に記載の方法。