【手続補正書】
【提出日】平成28年4月11日(2016.4.11)
【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】
磁気共鳴（ＭＲ）撮像システムが磁気共鳴（ＭＲ）撮像シーケンスを行って、患者の一部分を表す第１のステーションのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得するステップと、
第１の位相場アルゴリズムを前記第１のステーションに適用して、前記第１のステーションでの前記患者の体輪郭を決定するステップと、
前記第１の位相場アルゴリズムまたは第２の位相場アルゴリズムを使用して、前記第１のステーションの前記体輪郭内の第１の対象の解剖学的構造の輪郭を識別するステップと、
前記第１の対象の解剖学的構造の前記識別された輪郭に基づいて、前記第１の対象の解剖学的構造をセグメント化するステップと、
第１の減衰情報を前記セグメント化された第１の対象の解剖学的構造に関連付けるステップと、
陽電子放出断層（ＰＥＴ）画像を取得するステップと、
少なくとも前記第１の関連付けられた減衰情報に基づいて陽電子放出断層（ＰＥＴ）画像を修正するステップと、
複数の追加のステーションのそれぞれのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得する磁気共鳴（ＭＲ）撮像シーケンスを行うステップと、
前記患者の骨が存在するステーションごとに骨髄内の脂肪の含有状態をモデル化し、皮質骨の輪郭を決定するステップと、
前記皮質骨の輪郭に基づいて前記皮質骨をセグメント化し、皮質骨マスクを生成するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記ＭＲ撮像シーケンスをステーション方向の様式で行い、前記第１のステーションを取得した後に第２のステーションに関するそれぞれのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得するステップと、
前記第１の位相場アルゴリズムを前記第２のステーションに適用して、前記第２のステーションでの前記患者の体輪郭を決定するステップと、
前記第１の位相場アルゴリズムまたは前記第２の位相場アルゴリズムを使用して、前記第２のステーションの前記体輪郭内の第２の対象の解剖学的構造の輪郭を識別するステップと、
前記第２の対象の解剖学的構造の前記識別された輪郭に基づいて、前記第２の対象の解剖学的構造をセグメント化するステップと、
第２の減衰情報を前記セグメント化された第２の対象の解剖学的構造に関連付けるステップと、
少なくとも前記第２の関連付けられた減衰情報に基づいて前記ＰＥＴ画像を修正するステップとを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記体輪郭の分析に基づいて、医用デジタル画像および通信（ＤＩＣＯＭ）情報に基づいて、ユーザが提供した入力に基づいて、または事前取得したステーションに関連する情報に基づいて、またはそれらの任意の組合せに基づいて、前記第１および第２のステーションを識別するステップを含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】
少なくとも前記第１および第２のステーションを互いにスティッチして、前記患者の組み合わされたボリューム画像、および前記組み合わされた画像において患者の体輪郭の３Ｄ表示を得るステップを含む、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記第１の位相場アルゴリズムを前記第１のステーションに適用して、前記第１のステーションでの前記患者の前記体輪郭を決定するステップが、前記第１のステーションに関する前記それぞれのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得した直後、かつ前記組み合わされたボリューム画像を得るステップの前に開始する、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記ＰＥＴ画像をステーション方向で先を見越して修正し、それによって各前記第１および第２のステーションに対してそれぞれの減衰情報を補正した後に前記ＰＥＴ画像が反復的に修正されるステップを含む、請求項４記載の方法。
【請求項７】
前記第１の位相場アルゴリズムを前記第１のステーションに適用する前に、前記組み合わされたボリューム画像が得られ、前記第１のステーションの前記患者の前記体輪郭を決定する、請求項４記載の方法。
【請求項８】
前記減衰情報を前記セグメント化された対象の解剖学的構造に関連付けるステップが、前記対象の解剖学的構造に関連付けられた前記減衰情報を含む疑似コンピュータ断層（ＣＴ）画像を生成するステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記ＰＥＴ画像が前記疑似ＣＴ画像に基づいて補正される、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記ＭＲ撮像取得を行うステップが、少なくとも一つのＬｉｖｅｒ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  （ＬＡＶＡ）−Ｆｌｅｘ取得、またはＩｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｏｆ  ｗａｔｅｒ  ａｎｄ  ｆａｔ  ｗｉｔｈ  Ｅｃｈｏ  Ａｓｙｍｍｅｔｒｙ  ａｎｄ  Ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  （ＩＤＥＡＬ）取得を含み、前記ＭＲ画像スライスまたは前記第１のステーションのボリュームが、前記取得のスライス選択ごとに、脂肪画像、水画像、同相画像、および位相外れ画像を含み、前記位相場アルゴリズムが、少なくとも前記脂肪画像、前記水画像、および前記同相画像からの大きさおよび位相の両方を有する複合ＭＲＩ画像データを組み合わせる項を使用する、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記位相場アルゴリズムが、前記患者の皮下脂肪または皮膚層と、前記患者を囲む前記空気との間の境界をモデル化し、前記患者の体輪郭を決定する、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記磁気共鳴（ＭＲ）撮像シーケンスを行って、前記第１のステーションおよび複数の追加のステーションのそれぞれのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得するステップと、
体内空気と患者の組織との間の境界をモデル化し、ステーションごとの体内空気輪郭を決定するステップと、
頭蓋内の空気と患者の組織との間の境界をモデル化して洞腔の輪郭を決定するステップと、
前記患者の肺および気管を囲む組織と肺および気管の内部の空気との間の境界をモデル化し、肺および気管の輪郭を決定するステップと、
前記体内空気の輪郭、前記洞腔の輪郭、ならびに前記患者の肺および気管の輪郭をセグメント化し、体内空気マスク、洞腔マスク、ならびに肺および気管マスクを生成するステップとを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
プロセッサにより実行可能な命令を記憶する、１つまたは複数の有形の、非一時的な、機械により読み取り可能な媒体であって、前記プロセッサが、
磁気共鳴（ＭＲ）撮像システムが磁気共鳴（ＭＲ）撮像シーケンスを行って、患者の一部分を表す第１のステーションのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得するようにする動作と、
第１の位相場アルゴリズムを前記第１のステーションに適用して、前記第１のステーションでの前記患者の体輪郭を決定する動作と、
前記第１の位相場アルゴリズムまたは第２の位相場アルゴリズムを使用して、前記第１のステーションの前記体輪郭内の第１の対象の解剖学的構造の輪郭を識別する動作と、
前記第１の対象の解剖学的構造の前記識別された輪郭に基づいて、前記第１の対象の解剖学的構造をセグメント化する動作と、
第１の減衰情報を前記セグメント化された第１の対象の解剖学的構造に関連付ける動作と、
陽電子放出断層（ＰＥＴ）画像を取得する動作と、
少なくとも前記第１の関連付けられた減衰情報に基づいて陽電子放出断層（ＰＥＴ）画像を修正する動作と、
複数の追加のステーションのそれぞれのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得する磁気共鳴（ＭＲ）撮像シーケンスを行う動作と、
前記患者の骨が存在するステーションごとに骨髄内の脂肪の含有状態をモデル化し、皮質骨の輪郭を決定する動作と、
前記皮質骨の輪郭に基づいて前記皮質骨をセグメント化し、皮質骨マスクを生成する動作と、を行う、媒体。
【請求項１４】
前記位相場アルゴリズムを備え、前記位相場アルゴリズムが、前記ＭＲ取得のスライス選択ごとに得られた、少なくとも脂肪画像、水画像、および同相画像からの大きさおよび位相の情報を有する複合ＭＲ画像データを組み合わせる項を使用する、請求項１３記載の媒体。
【請求項１５】
前記プロセッサにより実行されると、体内空気と患者の組織との間の境界をモデル化し、骨髄内の脂肪の含有状態をモデル化し、肺マスク、洞腔マスク、体内空気マスク、皮質骨マスク、および前記体輪郭を生成するために脂肪輪郭をモデル化するように構成されたさらなる命令を含む、請求項１３記載の媒体。
【請求項１６】
ハイブリッド型の陽電子放出断層／磁気共鳴（ＰＥＴ／ＭＲ）撮像システムであって、
患者を受け入れるように構成された開口部と、
一次磁場磁石と、
前記開口部の周りに配置された複数の勾配磁場コイルと、
高周波（ＲＦ）送信コイルと、
複数のＲＦ受信コイルと、
前記開口部の周りに配置され、前記患者からの陽電子放出を検出して、前記検出された陽電子を表す信号を生成するように構成された光検出器と、
前記勾配磁場コイル、前記ＲＦ送信コイル、前記複数のＲＦ受信コイル、および前記光検出器に接続された制御回路とを含み、前記制御回路は、
前記勾配コイル、ＲＦ送信コイル、および受信コイルに制御信号を印加して、ＭＲ撮像シーケンスを行い、前記患者の一部分を表す第１のステーションのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得し、
陽電子を検出した結果として前記光検出器によって生成されたデータを処理して、前記患者のＰＥＴ画像を生成し、
第１の位相場アルゴリズムを前記第１のステーションに適用して、前記第１のステーションでの前記患者の体輪郭を決定するステップと、
前記第１の位相場アルゴリズムまたは第２の位相場アルゴリズムを使用して、前記第１のステーションの前記体輪郭内の第１の対象の解剖学的構造の輪郭を識別するステップと、
前記第１の対象の解剖学的構造の前記識別された輪郭に基づいて、前記第１の対象の解剖学的構造をセグメント化するステップと、
少なくとも連続分布マップまたは前記ＭＲ画像スライスと関連するデータから得られた疑似ＣＴ画像に基づいて前記ＰＥＴ画像を修正するステップとを含む、ＰＥＴ画像復元プロセスを行い、
複数の追加のステーションのそれぞれのＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得する磁気共鳴（ＭＲ）撮像シーケンスを行い、
前記患者の骨が存在するステーションごとに骨髄内の脂肪の含有状態をモデル化し、皮質骨の輪郭を決定し、
前記皮質骨の輪郭に基づいて前記皮質骨をセグメント化し、皮質骨マスクを生成する、ように構成されるシステム。
【請求項１７】
前記制御回路が、前記勾配コイル、ＲＦ送信コイル、および受信コイルに制御信号を印加して、ステーション方向の様式で前記ＭＲ撮像シーケンスを行い、前記第１のステーションを取得した後に複数の追加のステーションに関するそれぞれＭＲ画像スライスまたはボリュームを取得するように構成され、前記ＰＥＴ画像復元プロセスが、
前記第１の位相場アルゴリズムを前記追加のステーションに適用して、前記追加のステーションでの前記患者の前記体輪郭を決定するステップと
前記第１の位相場アルゴリズムまたは前記第２の位相場アルゴリズムを使用して、前記追加のステーションの前記体輪郭内の少なくとも第２の対象の解剖学的構造の輪郭を識別するステップと
第２の対象の解剖学的構造の前記識別された輪郭に基づいて、第２の対象の解剖学的構造をセグメント化するステップとを含む、請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
前記ＰＥＴ画像復元プロセスが、前記体輪郭の分析に基づいて、体輪郭マスクまたはＤｉｘｏｎ画像の非比例的な比率に基づいて、医用デジタル画像および通信（ＤＩＣＯＭ）情報に基づいて、ユーザが提供した入力に基づいて、または事前取得したステーションに関連する情報に基づいて、またはそれらの任意の組合せによって、前記複数の追加のステーションのうちの少なくとも１つを識別するステップを含む、請求項１７記載のシステム。