(57)【要約】  撮像システム（１）は、腫瘍の異なる構造的特徴を模擬する構造的特徴（ｓ、８２、９２）を含む少なくとも１つのハードウェアファントム（５２、５４、５６、５８）を含んでいる。スキャナ（１０）が、関心領域（４０）内の被検体（１４）及び前記少なくとも１つのハードウェアファントムの画像データを収集する。再構成プロセッサ（３２）が、画像データを処理し、関心領域及びハードウェアファントムを表す再構成画像データを生成する。
2011507580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
腫瘍の異なる構造的特徴を模擬する構造的特徴を含む少なくとも１つのハードウェアファントム；
関心領域内の被検体及び前記少なくとも１つのハードウェアファントムの画像データを収集するスキャナ；及び
前記画像データを処理し、前記関心領域及び前記ハードウェアファントムを表す再構成画像データを生成する再構成プロセッサ；
を有する撮像システム。
【請求項２】
特定された腫瘍の構造的特徴のパラメータを前記再構成画像データに基づいて計算し、該腫瘍に関する診断結果を形成する診断システムであり、当該撮像システムの、前記少なくとも１つのハードウェアファントムの前記異なる構造的特徴を解像する能力が該診断結果に情報提供する、診断システム、
を更に有する請求項１に記載の撮像システム。
【請求項３】
前記ファントムの前記構造的特徴を前記被検体の画像と比較し、腫瘍候補を特定する診断システム、
を更に有する請求項１に記載の撮像システム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムは複数のハードウェアファントムの組を含む、請求項１に記載の撮像システム。
【請求項５】
前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも一部の前記構造的特徴は、それぞれのハードウェアファントムの本体から延在する突起を含み、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも１つの前記突起は、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも他の１つの前記突起と異なる、請求項４に記載の撮像システム。
【請求項６】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムを収容するケースを更に有する請求項１に記載の撮像システム。
【請求項７】
前記ケースは、再構成画像内でのハードウェアファントムの位置を決定することを可能にする複数のマーカを含む、請求項６に記載の撮像システム。
【請求項８】
前記スキャナは、前記被検体を支持する支持台を含み、前記少なくとも１つのハードウェアファントムは、前記支持台とともに移動するように前記支持台に搭載される、請求項１に記載の撮像システム。
【請求項９】
前記支持台は、前記少なくとも１つのハードウェアファントムを保持する空洞を含む、請求項８に記載の撮像システム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムは、前記スキャナに対して前記関心領域内の実際の腫瘍と同様の反応を示す材料で形成される、請求項１に記載の撮像システム。
【請求項１１】
前記スキャナはコンピュータ断層撮影スキャナを有し、前記少なくとも１つのハードウェアファントムの前記材料は、前記関心領域内の実際の腫瘍と同様にｘ線を減衰させる、請求項１０に記載の撮像システム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータを格納するメモリを更に有し、前記診断システムは、前記再構成画像データ内の前記少なくとも１つのハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータを、前記格納されたパラメータと比較する、請求項１に記載の撮像システム。
【請求項１３】
請求項１に記載の撮像システムにて使用されるハードウェアファントム。
【請求項１４】
当該ハードウェアファントムは複数のハードウェアファントムの組に含まれており、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも一部の前記構造的特徴は、それぞれのハードウェアファントムの本体から延在する突起を含み、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも１つの前記突起は、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも他の１つの前記突起と異なる、請求項１３に記載のハードウェアファントム。
【請求項１５】
同一スキャンにて、関心領域内の被検体の画像データと、少なくとも１つのハードウェアファントムの画像データとを収集するステップ；及び
前記画像データを処理し、前記関心領域及び前記少なくとも１つのハードウェアファントムを表す再構成画像データを生成するステップ；
を有する撮像方法。
【請求項１６】
前記関心領域内で特定された腫瘍候補の構造的特徴のパラメータを、前記再構成画像データから計算するステップ；
前記少なくとも１つのハードウェアファントムの構造的特徴のパラメータを、前記再構成画像データから計算するステップ；及び
計算された前記ハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータから、前記腫瘍候補の前記構造的特徴のうちの少なくとも一部を解像する能力を見積もるステップ；
を更に有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
計算された前記腫瘍候補の前記構造的特徴のパラメータに基づいて、前記特定された腫瘍候補に関する診断結果を形成するステップであり、該診断結果は、前記腫瘍候補の前記構造的特徴を解像する前記見積もられた能力によって情報提供される、診断結果を形成するステップ、
を更に有する請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムの構造的特徴は、前記少なくとも１つのハードウェアファントムのうちの少なくとも１つの本体部から延在するスパイク群及び突起群のうちの少なくとも一方を有する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータは、前記突起の高さ、幅、テーパー及び体積からなる群のうちの少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記腫瘍候補の前記構造的特徴は、棘及び血管のうちの少なくとも一方を有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記腫瘍候補の前記構造的特徴のうちの少なくとも一部を解像する能力を見積もるステップは、それ未満では棘が解像されないことが予期されるパラメータ値、又はそれ以上で棘が解像されることが予期されるパラメータ値を見積もることを有する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記腫瘍候補の前記構造的特徴の前記パラメータは、前記棘又は血管の高さ、幅、テーパー及び体積からなる群のうちの少なくとも１つを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記腫瘍候補の前記構造的特徴の前記パラメータは更に、前記棘又は血管の数を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムは、異なる複数のハードウェアファントムの組からなる、請求項１５に記載の方法。
【請求項２５】
前記再構成画像データから、前記ハードウェアファントムのうちの第１ハードウェアファントムの構造的特徴のパラメータを計算し、且つ前記ハードウェアファントムのうちの第２ハードウェアファントムの構造的特徴のパラメータを計算するステップ、
を更に有する請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記ハードウェアファントムを前記被検体の画像と電子的に比較して、腫瘍候補を特定するステップ、
を更に有する請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記ハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータをメモリに格納し、提案する診断結果を生成するために、格納されたパラメータに従って前記腫瘍候補を評価するステップ、
を更に有する請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記腫瘍候補に関する診断結果を形成するステップは、前記腫瘍候補が悪性である確率を決定することを有する、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
請求項１６に記載の方法を実行するように診断撮像システムの制御プロセッサを制御するプログラムを担持するコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３０】
被検体のスキャンにて収集された再構成画像データ内に表された腫瘍候補の構造的特徴のパラメータを計算するステップ；
前記被検体の前記スキャンにて収集された前記再構成画像データ内に表された少なくとも１つのハードウェアファントムの構造的特徴のパラメータを計算するステップ；及び
計算された前記ハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータから、前記腫瘍候補の前記構造的特徴のうちの少なくとも一部を解像する能力を見積もるステップ；
を有する、画像データを分析する方法。
【請求項３１】
コンピュータ上で実行されるときに請求項３０に記載の方法を実行する命令群を符号化したコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は画像診断に関する。本出願は特に、悪性腫瘍の診断を改善するハードウェアファントム及び方法に関連して適用され、特にそれを参照して説明される。
【背景技術】
【０００２】
良性腫瘍と悪性腫瘍（例えば、肺結節）との鑑別診断では、棘形成（spicularity）（表面の不規則性）及び血管分布（vascularity）（周囲の血管組織網への腫瘍の接続され方）が重要な臨床パラメータである。癌性（悪性）腫瘍は十分な血液供給を必要とし、血管形成を生じさせ、故に、良性として分類される腫瘍より高い血管分布及び棘形成を示す傾向にある。
【０００３】
被検体内の腫瘍の診断には、例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）及び磁気共鳴（ＭＲ）などの撮像技術が有用である。撮像プロセスにて取得された再構成画像を用いて腫瘍のコンピュータ支援診断（computer  aided  diagnosis；ＣＡＤ）を容易にする、棘形成及び血管分布の定量化のための自動コンピュータ化技術が開発されているところである。これらの技術は、腫瘍を有することが既にわかっている、あるいは疑われる被検体のスキャン中に収集された画像データを、以前に収集されたデータと比較する。診断用データを取得するために用いられる棘又は血管は、少なくとも腫瘍成長の始まりにおいて、比較的小さい傾向にある。画像処理オペレータによる棘形成及び血管分布のコンピュータ化された定量化は、故に、選択されたＣＴ（又はＭＲ）スキャンプロトコル（例えば、チューブ電流、ピッチ、スライス厚さ）、再構成方法、及び画像解像度などに大きく依存する傾向にある。従って、特定の撮像／再構成プロトコルの分解能又はノイズレベルによって微細な棘又は血管が隠されてしまい得るという懸念がある。定量的な結果は、故に、相異なるＣＴスキャンの間で同等とならないことがあり、誤った診断結果をもたらし得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本出願は、上述及びその他の問題を解決する新しい改善された装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様に従って、撮像システムは、腫瘍の異なる構造的特徴を模擬する構造的特徴を含む少なくとも１つのハードウェアファントムを含んでいる。スキャナが、関心領域内の被検体及び前記少なくとも１つのハードウェアファントムの画像データを収集する。再構成プロセッサが、画像データを処理し、関心領域及びハードウェアファントムを表す再構成画像データを生成する。
【０００６】
他の一態様に従って、撮像する方法は、関心領域内の被検体の画像データと、少なくとも１つのハードウェアファントムの画像データとを、同一スキャンにて収集することを含む。この方法は更に、画像データを処理し、関心領域及び前記少なくとも１つのハードウェアファントムを表す再構成画像データを生成するステップを含む。
【０００７】
他の一態様に従って、画像データを分析する方法は、被検体のスキャンにて収集された再構成画像データ内に表された腫瘍候補の構造的特徴のパラメータを計算するステップと、前記被検体の前記スキャンにて収集された前記再構成画像データ内に表された少なくとも１つのハードウェアファントムの構造的特徴のパラメータを計算するステップと、計算されたハードウェアファントムの構造的特徴のパラメータから、腫瘍候補の構造的特徴のうちの少なくとも一部を解像する能力を見積もるステップとを有する。
【発明の効果】
【０００８】
１つの利点は、システム及び方法が、より正確な腫瘍の鑑別診断を可能にすることである。
【０００９】
開示されるシステム及び方法の他の１つの利点は、診断の基礎となる構造の検出可能性における相違をコンピュータ支援診断技術が考慮し得ることである。
【００１０】
他の１つの利点は、診断が、例えば厚さ及び骨密度などの患者の生体構造、スキャナ内での患者の位置、及びスキャンパラメータに依存しなくなり得ることである。
【００１１】
本発明の更なる利点が、以下の詳細な説明を読んで理解した当業者によって認識されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本発明は、様々な構成要素及びその構成、並びに様々なステップ及びその編成の形態を取り得る。図面は、好適な実施形態を説明するためのものに過ぎず、本発明を限定するものとして解されるべきでない。
【図１】一実施形態の一態様に従った撮像システムを概略的に示す立面図である。
【図２】他の一実施形態に従った撮像システムを概略的に示す立面図である。
【図３】他の一実施形態に従ったハードウェアファントム・アセンブリを拡大して示す斜視図である。
【図４】他の一実施形態に従った一組のハードウェアファントムを拡大して示す断面図である。
【図５】棘形成を模擬したハードウェアファントムの一実施形態の一部を大きく拡大して示す斜視図である。
【図６】血管分布を模擬したハードウェアファントムの一実施形態を拡大して示す斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１を参照するに、撮像システム１の機能ブロック図が示されている。図示したシステム１は、腫瘍の構造的な特徴を解像し、ひいては、それら構造的特徴の測定されたパラメータに基づく理屈に適った推定を用いて正確な診断が為されることを可能にする撮像システムの能力の自動化あるいは半自動化された評価を可能にすることによって、撮像された腫瘍候補のコンピュータ支援診断を容易にする。例示する方法において、これは、更に詳細に後述するように、既知の構造的特徴を有する１つ以上のハードウェアファントムから収集された画像データを用いた分析によって達成される。ここで、該既知の構造的特徴は、調査中の腫瘍の構造的特徴を模擬するように設計されたものである。
【００１４】
撮像システムはスキャナ１０を含んでいる。図示したスキャナ１０はコンピュータ断層撮影スキャナであるが、例えば磁気共鳴（ＭＲ）スキャナ、陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）スキャナ、及び単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）スキャナなどのその他の医療撮像スキャン装置も意図される。
【００１５】
スキャナ１０は、撮像中に例えば医療患者などの被検体１４を支持する、例えばテーブル、カウチ又はチェアなどの被検体支持台１２を含んでいる。支持台１２は、回転ガントリー１８（図示の便宜上、破線で示す）によって定められる検査領域１６の中へ、あるいはその内部で、スキャン方向ｚに移動される。放射線源２０が検査領域１６内に放射線を投射する。放射線源は、ガントリー１８上に配置されて円錐状、ウェッジ状又は扇状のｘ線ビーム２２を検査領域１６内に投射するｘ線管とし得る。ｘ線ビーム２２は、検査領域１６で、撮像中の被検体１４と交差する。ｘ線の一部が撮像中の被検体１４によって吸収され、一般に空間的に変化するビーム減衰が生じる。ｘ線ビーム２２が検査領域１６を貫通した後、ｘ線ビーム２２の空間変化する強度が、ｘ線管２０から検査領域１６を横切ってガントリー１８上に配置された２次元ｘ線検出器２４によって測定される。典型的に、ｘ線検出器２４は回転ガントリー１８上に搭載される。故に、検出器２４は撮像中に被検体１４に対して移動する。他の好適な一構成において、検出器は、回転ガントリーを囲む静止ガントリー上に、ぐるりと配置される。
【００１６】
駆動システム２６が、ｚ方向における被検体支持台１２の線形運動、及びガントリーの回転を制御する。アクシャルコンピュータ断層撮影においては、検査領域１６の周りのｘ線管２０の円形軌道を実現するよう、被検体支持台１２が静止したままでガントリー１８が回転する。立体的なアクシャル撮像においては、アクシャル方向に沿って複数の画像スライスを収集するために、被検体支持台１２が繰り返しｚ方向に直線的に進められ（ステップされ）、ステップごとに、アクシャルスキャンが実行される。ヘリカルスキャンにおいては、同時のガントリー１８の回転と支持台１２の直線的な前進とによって作り出される螺旋状の検出経路に沿ってデータが収集される。
【００１７】
収集された撮像投影データは、検出器２４から伝送され、デジタルデータメモリ３０内に格納される。収集された投影データは、再構成プロセッサ３２によって、フィルタ補正逆投影法又はその他の再構成法を用いて再構成され、それにより、被検体又はその選択部分の２次元又は３次元の画像表現が生成され、画像メモリ３４内に格納される。この画像表現は、ヒトが視認可能な画像３７を生成するように、ビデオプロセッサ３６によってレンダリング、あるいはその他の方法で操作される。ヒト認識可能画像３７は、オペレータによる閲覧のため、グラフィカルユーザインタフェース３８若しくはその他の表示装置、又は印刷装置などで表示される。一実施形態において、グラフィカルユーザインタフェース３８は、放射線医がコンピュータ断層撮影の撮像セッションの実行及び制御を行うことを可能にするよう、放射線医にコンピュータ断層撮影スキャナ１０とやり取りさせるようにプログラムされる。
【００１８】
再構成プロセッサ３２は、被検体１４の関心領域４０を表す画像データを生成する。例えば、肺癌を指し示す結節（腫瘍）を探索するとき、関心領域４０は被検体の肺である。
【００１９】
良性腫瘍と悪性腫瘍（例えば、肺結節）との鑑別診断では、棘形成及び血管分布が最も重要な臨床パラメータである傾向にある。しかしながら、棘形成及び血管分布（並びに、場合により、その他の結節形状特性）の自動コンピュータ化された定量化は、選択されたスキャンプロトコル（チューブ電流、ピッチ、スライス厚さ）、再構成方法、及び画像解像度、患者の特徴などに大きく依存する。定量的な結果は、故に、相異なるＣＴスキャンの間で同等とならないことがあり、誤った診断結果をもたらし得る。例示の実施形態は、既知の棘形成を有するハードウェアファントムを患者（又は、その近傍）と同時にスキャンし、候補／実際の患者腫瘍の棘形成のコンピュータによる定量化をファントム腫瘍の棘形成に対して自動的に校正可能にすることによって、この問題を解決する。これにより、スキャンプロトコルに無依存で患者に無依存な定量化及びコンピュータ支援診断が可能になる。
【００２０】
図１に示すように、ハードウェアファントム・アセンブリ５０は、被検体１４とともにスキャンされるように構成される。図示したハードウェアファントム・アセンブリ５０は、腫瘍構造及び腫瘍の物理特性（例示のＣＴの実施形態においては、ｘ線吸収／透過特性）を模擬する一組の個別のハードウェアファントム又は標本５２、５４、５６、５８等を含んでいる。これらのファントムは、構造的特徴において互いに異なる３次元構造をしている。これらの異なる構造的特徴には、更に詳細に後述するように、ファントムの大きさ及び表面の不規則性が含まれる。
【００２１】
人体の相異なる領域は相異なる信号対雑音比を有するので、ハードウェアファントム５２、５４、５６、５８によって減衰されるｘ線群が、人体のうちの、診断中の実際の腫瘍によって減衰されるｘ線群と同一の領域４０を通ることが望ましい。例えば、図１の実施形態において、ハードウェアファントム５２、５４、５６、５８は、関心領域４０に近接配置されたケース（箱）６０によって、包み込まれ、あるいはその他の方法で支持される。このケースは、例えば、関心領域４０が肺であるとき、患者の胸部上に配置される。斯くして、所与のスキャンにて、ハードウェアファントム・アセンブリ５０と関心領域とが実質的に同時にスキャンされる。故に、ハードウェアファントム及び関心領域４０内の腫瘍の双方によって減衰されたｘ線が、検出器２４によって受けられ、同様にして処理される。腫瘍のような構造が見えることによって患者が不安がる虞を避けるため、ケース６０は、個々のハードウェアファントム５２、５４、５６、５８を完全に包囲した、視覚的に不透明であるがｘ線透過性であるプラスチックで形成されてもよい。ケース６０は、検査中の器官の大きさと同等のサイズを有し得る。肺の腫瘍の場合、ケース６０は、典型的な肺の長さである約２０ｃｍの長さとし得る。
【００２２】
他の一実施形態において、ファントム・アセンブリ５０は、支持台１２に、該支持台の上、内部又は下となるように取り付けられ、それにより、検査領域１６中を被検体１４とともに移動する。一実施形態において、支持台１２がケース６０としての機能を果たす。図２には、そのような一実施形態が示されており、上述の事項を除いて図１にシステムと同様に構成され得る。なお、同様の要素には同一の参照符号を付している。この場合、ハードウェアファントム５２、５４、５６、５８は支持台内の空洞６２内に入れられている。この場合も、内部にファントムが配置された空洞６２は一般的に関心領域４０に近接配置される。他の一実施形態において、ハードウェアファントム５２、５４、５６、５８は、成型中に支持台に一体化されてもよい。この後者の実施形態において、ハードウェアファントムは、例えばｘ線減衰において差を示すなどにより、スキャンシステムによって支持台の材料から区別されることが可能である。また、各ハードウェアファントムの正確な位置は、支持台位置にインデックス付けされる。
【００２３】
図示したハードウェアファントム５２、５４、５６、５８は各々、実際の腫瘍の構造を模擬する３次元構造（すなわち、実際の腫瘍ではない）をしている。図３に示すように、セット内のハードウェアファントム５２、５４、５６、５８は、例えば４×４若しくは８×６４のファントムアレイなど、アレイ状又はそれに類するもの状に配列され、各ファントムは、その構造的特徴（例えば、大きさ及び／又は形状）において、セット内の他のハードウェアファントムと異なるようにされハードウェアファントム５２、５４、５６、５８は、放射線に対して関心腫瘍と同様の反応を有する例えばゴム又はプラスチックなどの材料で形成される。例えば、その材料は一般的な組織と同等の密度を有していてもよい。ＣＴスキャナ１０の場合、ファントム用に選択される材料は、関心腫瘍と同等のｘ線減衰特性を有する。ＭＲにおいてファントムは同等のＭＲ応答を有し、その他の撮像モダリティにおいても同じようなことが言える。
【００２４】
構造的特徴及び減衰特性における実際の腫瘍との類似性は、次のような憶測を立てることを可能にする。ハードウェアファントム５２、５４、５６、５８のうちの１つの既知の構造的特徴がスキャンにて検出された場合、すなわち、システム１によって解像可能な場合、被検体内に実際の腫瘍が存在する限り、実際の腫瘍が有する同等の大きさ及び形状の構造的特徴も検出可能である可能性が高い。同様に、ハードウェアファントム５２、５４、５６、５８のうちの１つの既知の特徴が、例えば選択されたスキャン設定におけるスキャナ１０の検出閾値より小さいサイズを有するために、スキャンにて検出されなかった場合には、腫瘍が存在する場合であっても、腫瘍が有する同等の大きさ及び形状の特徴も同一のスキャンで検出可能でない可能性が高い。
【００２５】
この見込みでの腫瘍の検出可能性に関する推定は、例えば、放射線医又はその他の医療オブザーバによって、再構成画像の視覚観察にて用いられることが可能である。スキャンにて捕捉された全てのハードウェアファントムの再構成画像６３は、画面上で、比較しやすいよう、腫瘍候補又はその他の関心領域の画像５９に隣接して表示されてもよい。放射線医は、より小さいファントム、及び／又はファントムのより小さい構造的特徴が再構成画像内で視認できる（解像されている）場合、被検体の関心腫瘍候補内での同等の特徴の非存在が推察され、その特徴が存在しないことが示唆される、という教示を受け、一方、ハードウェアファントムの特定の構造的特徴が再構成画像内で視認できない場合には、放射線医は、被検体内に類似の特徴を有する腫瘍がないことについて、如何なる結論も下すべきでない。
【００２６】
ハードウェアファントム・アセンブリ５０はまた、コンピュータ支援診断に適用可能である。特に、該アセンブリは、視覚診断と同様に診断が頼りにする推定を再構成することによって、コンピュータ支援診断が一層正確になることを可能にする。図１に示すように、コンピュータ支援診断システム６４が、再構成プロセッサ３２に結合され、少なくとも部分的に再構成画像データに基づく診断を提供する。診断システム６４は、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれら２つの組み合わせにて具現化され得る。図示した実施形態において、診断システム６４は、以前の腫瘍スキャンから得られたデータを格納したデータベース６６にアクセスする。診断システム６４は、以前に位置特定した疑わしい腫瘍の画像データを比較し、腫瘍が良性又は悪性の何れでありそうかの確率を推定するための大きさ又は形状の変化を決定するために監視している各腫瘍の鑑別診断を提供する。
【００２７】
他の一実施形態において、診断システム６４は、検査中の新たな腫瘍の画像データを、データベース６６に格納された以前に収集したその他の腫瘍のデータと比較する。この比較に基づいて、診断システム６４は、例えば腫瘍が良性又は悪性の何れでありそうかの確率など、検査中の腫瘍の鑑別診断を提供する。
【００２８】
診断システム６４は、完全に自動化されてもよいし、部分的に自動化されてもよい。例えば、部分的に自動化されたシステムにおいて、放射線医が、腫瘍候補（疑わしい腫瘍）の位置を画像内で特定する。一実施形態において、放射線医はまた、同一の画像内で、あるいは同一のスキャンからの近接画像内で、ファントム５２、５４、５６、５８の位置を特定する。そして、放射線医は、腫瘍候補をハードウェアファントムと比較し、診断の支援とする。放射線医が画像内でハードウェアファントムのより小さい特徴を見ることができない場合、腫瘍候補の状態についての推定は、それに従って影響をうける。
【００２９】
より自動化された実施形態においては、ファントム及び腫瘍候補の位置が自動的に特定される。例えば、ケース６０上に適切に配置されたマーカ群６８によって、例えばケースのエッジなどケース自体によって、あるいは複数のファントム自体の既知の相対位置を分析することによって、ファントムの位置が決定される。従って、その小さいサイズのために画像から欠如している、あるいは検出が困難な構造の位置を、適切な再構成ソフトウェアを用いて決定することができる。概して、構造はケース内（又は、ケース上）の既知の固定位置に留まるので、最低３個のマーカ６８又はケースの位置を必要として、全ての構造の位置が決定される。一実施形態において、各構造は、図３に示すように、自身に付随するマーカを有する。
【００３０】
セット内の複数のハードウェアファントム５２、５４、５６、５８を互いに区別可能にする構造的特徴は、腫瘍が良性であるか悪性であるかを特徴付けるために一般的に用いられる特徴を含み、スキャナ１０の検出能力を試験するように設計された特徴を含む。そのような特徴の１つはハードウェアファントムの大きさである。図４に示すように、ハードウェアファントムのセット（８個のファントム５２、５４、５６、５８、７０、７２、７４及び７６が例示されている）は、複数の異なる大きさ（４つの異なる大きさｓ１、ｓ２、ｓ３及びｓ４が例示されている）のハードウェアファントムを含んでいる。ファントムの大きさは、例えば、それぞれのハードウェアファントムの本体部８０の直径として決定され得る。例えば、セット内のハードウェアファントム５２、５４、５６、５８は、約１−３０ｍｍの範囲内又はそれ未満のサイズを有する。例えば、約３ｍｍから約３０ｍｍの複数のファントムが採用され得る（例えば、３、５、１０、３０ｍｍのファントム）。これらのサイズは、現行の撮像技術で検出可能な癌性肺組織内で発見される小さい結節に典型的なものである。異なる種類の腫瘍の場合、及び／又は撮像システム１の分解能に異なる制限がある場合、その他のサイズが適切であることもある。
【００３１】
別の１つの構造的特徴は、腫瘍の場合に一般的に棘形成と呼ばれる、ハードウェアファントムの表面の不規則性である。棘形成の程度は、腫瘍の複数の構造的特徴のうちの１つ以上の何らかの指標の観点から定義され得る。例えば肺結節などの腫瘍において、棘（鋭く、しばしば先細りの、スパイク状の突起）は、腫瘍の本体からあらゆる方向に延在する。鑑別診断においては、棘の様々なパラメータの関数の指標が、それらパラメータの各々の診断に対する重要性に関する過去の経験に基づいて用いられる。例えば、棘の直径（幅）、高さ、体積、及び／又は数のうちの１つ以上が診断に用いられ得る。
【００３２】
ハードウェアファントムの場合、複数のファントムのうちの少なくとも一部は、異なる程度の棘形成を模擬する様々な程度の表面不規則性を有する。図４に示すように、例えばファントム５２、５４、５６、７０、７２及び７４は、腫瘍本体上の棘を模擬するように、それぞれの本体部８０から放射状に延在するスパイク８２を含む。ファントム５８、７６のうちの１つ以上は滑らかで、スパイク又はその他の突起を有していなくてもよい。
【００３３】
図５に示すように、スパイク８２は概して円錐形状をしており、例えば高さ、幅、テーパー、体積、又はこれらの組み合わせなどのパラメータで表現されることが可能なサイズを有する。図示したスパイクは、高さｈ（例えば、本体８０の表面に垂直な方法で測定される）、及び幅ｗ（直径の平均、直径の最小値若しくは最大値、又はその他の適切な一貫して決定される幅の測定値とし得る）を有している。図示したスパイク８２はまた、スパイクの先端８４から底面８６まで、角度θによって示されるように、自然に発生する棘と同様に先細り（テーパー状）になっている。複数のスパイク８２が、それらがシステム１の分解能内にある場合に再構成画像が該複数のスパイクのうちの少なくとも一部を示すはずであるように、本体から複数の方向に延在する。様々なファントム間で異なる棘形成の程度は、例えば、スパイクの高さｈ、幅ｗ若しくはテーパーθの差、及び場合によりスパイクの数の差などの、パラメータの差において明白である。セット内の複数のファントムのうちの１つ以上はスパイクを有し、概して、例えば最小のスパイク８２の高さ、幅又は体積などのサイズパラメータの値が撮像システム１の分解能に予期される限界近くにされる。これにより、撮像システムが解像することが可能なレベルにある小さい棘が、ハードウェアファントムの再構成画像から検出可能であるようにすることができる。例えば、図４に示すように、ファントムセットは、第１の幅／テーパーのスパイク群を有する第１のファントム５４、同等の高さｈを有するが第２の幅／テーパーのスパイク群を有する第２のファントム５６など、異なる幅／テーパーのスパイク群を有する複数のファントムを含む。同様に、第１の高さのスパイク群を有する第１のファントムと、第２の高さのスパイク群を有する別のファントムとが、同等のテーパーを有していてもよい。複数のファントムの異なる構造的特徴は、撮像システムの分解能が評価されて鑑別診断において考慮されることを可能にすることに加えて、システムの校正を容易にする。これは、画像内の腫瘍及び棘の大きさを計算することを可能にする既知のサイズｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４の構造が提供されることによる。
【００３４】
腫瘍の鑑別診断でしばしば使用される別の１つの構造的特徴は血管分布である。これは、血管が腫瘍と接続されている程度を意味する。一実施形態において、複数の腫瘍ファントムのうちの少なくとも一部は、図６のハードウェアファントム９０に示すように構成される。複数のファントム９０の各々は、程度の異なる血管分布を模擬するように意図され、概して球状の本体部８０から延在する針状の突起群９２を有する。第１のファントムは第１の厚さｔの突起群９２を有し、第２のファントムは、第１の厚さとは異なる第２の厚さの突起群９２を有し、等々とし得る。例示の突起群９２はスパイク群８２と同様であるが、場合により中空であり、且つ一般的にテーパーを有しない。
【００３５】
認識されるように、ここで提案した腫瘍ファントムによって模擬される棘形成及び血管分布のバリエーションは、単なる例示である。他の実施形態においては、例えば単一のファントム上の異なる型のスパイク（例えば、高さ、幅及び／又はテーパーにおいて異なる）など、様々な区別可能な構造的特徴が存在してもよい。本体部８０は、図示した球形状とは異なる形状を有していてもよい。スパイク８２及び／又は針状突起９２は、図示したように対称な円錐や円柱である代わりに、屈曲していてもよい。スパイク群又は突起群は、図示したように均一に配置される代わりに、本体の周りで不均一に分布していてもよい。スパイク群は、先端のない円錐台であってもよい。実際、腫瘍の自動化された、あるいは手作業での鑑別診断で考慮される必要のある事実上如何なる構造的特徴も、様々なハードウェアファントム間で２つ以上のパラメータ値によって表される特徴となり得る。
【００３６】
例示の診断システム６４は、腫瘍ファントムの構造的特徴（スパイク、突起など）の既知の位置及びパラメータ（寸法など）を入力として受信する校正部１００を含んでいる。それらのパラメータは、付随するメモリ１０２に格納され得る。校正部は、各ファントムをその位置で相関付け、再構成画像内のファントム群の対応する識別可能な構造的特徴の寸法を決定し、それにより該画像の校正パラメータを提供する。これにより、例えば本体サイズ、棘の高さ及び幅など、実際の腫瘍の構造的特徴のパラメータを、腫瘍ファントムの既知の寸法から得られた校正パラメータに基づいて決定することが可能になる。例示のコンピュータ支援診断システム６４は更に検出部１０４を含んでおり、検出部１０４は、画像の校正を入力として受信し、且つ、決定された位置を有することにより検出されているはずであるが少なくとも部分的に再構成画像データからは欠如しているファントムの構造的特徴（例えば、スパイク、突起、又は更にはファントム全体）を特定する。この情報に基づいて、検出部は分類器１０６を更新する。分類器１０６は腫瘍を、データベース６６に格納された分類済み腫瘍についての以前収集されたデータを用いて、少なくとも部分的に腫瘍の構造的特徴に基づいて分類する（例えば、悪性又は良性の何れかである確率を有するものとして）。
【００３７】
一実施形態において、ＣＡＤシステム６４はまた、画像内で腫瘍候補を特定することを支援する。この実施形態において、システム６４は、被検体の画像の部分領域を、ファントムの画像と比較し、複数のファントムのうちの１つ以上に似ている腫瘍候補を特定する探索・比較ルーチン１０８を含む。各腫瘍候補はマーキング部１１０によってマーキングされる。例えば、マーキング部１１０は、ビデオプロセッサ３６に、各腫瘍候補の周りに円を描かせることができる。この円は、マーキングされた候補が似ているファントムを識別するように色分けされてもよい。他の一例として、画像の座標及びファントムの類似性による腫瘍候補の一覧が生成され得る。癌専門医が診断画像内で各腫瘍候補を発見して調べることを可能にするその他のマーキング技術も意図される。一実施形態において、患者診断ルーチン１１２が、各ファントムに対応する候補の数を分析し、悪性である確率、又はその他の示唆される診断を生成する。
【００３８】
典型的な方法は以下のように進められる。異なる腫瘍サイズ及び様々な程度の腫瘍の棘形成／血管分布を模擬するハードウェアファントム・アセンブリ５０が、（例えば、ＣＴスキャナ又はＭＲスキャナを用いて）患者とともにスキャンされる。スキャン中に収集された画像データが再構成プロセッサ３２によって処理され、１つ以上の再構成画像が生成される。ハードウェアファントムが再構成画像内に現れているとき、ハードウェアファントムの寸法及びその他のパラメータが測定される。そして、ハードウェアファントムの既知の寸法を用いて、画像の校正が行われる。これは、撮像された腫瘍の棘及び／又は血管の高さ、幅、テーパーなどを、画像内に示されたスパイク及び／又は突起の既知のサイズに対して決定することを可能にする。画像データ内で検出することができないハードウェアファントムの既知の構造的特徴（例えば、一定の高さ及び／又は幅より小さい突起など）が特定される。この情報は、診断の信頼性判断及び／又は鑑別診断に使用される推定を変更するために使用される。例えば、複数のハードウェアファントムのうちの１つ以上の再構成画像におけるものと同等の階調値（減衰）及び構造的特徴を有する画像内の形状を特定することによって、画像内の腫瘍候補が特定される。腫瘍候補が画像内に現れているとき、例えば各腫瘍候補の構造的特徴の寸法などのパラメータが、校正に基づいて決定される。故に、真の患者腫瘍の棘形成のコンピュータ化された定量化が、ハードウェアファントムの棘形成に対して自動的に校正され得る。校正された腫瘍パラメータが、診断結果に従って分類された過去の評価からのデータと比較される。ハードウェアファントムから得られた情報は、診断が不正確な推定に基づかないことを確保するために使用される。具体的には、小さい棘は検出不可能であることをファントム画像データが指し示すとき、そのような棘が観察されなかったことに基づく推定が回避される。この比較に基づいて、鑑別診断結果が出力される。この鑑別診断結果は、腫瘍が悪性であることの確率を信頼度の見積もりとともに含む形態としてもよい。例えば、１つの出力が、検出された腫瘍、又は腫瘍の組が悪性である確率が８０％であること、及びこの推量の信頼度が９０％であることであってもよい。あるいは、診断結果は、診断を為す基礎として放射線医及び／又はその他の医療関係者によって利用され得る計算データの形態としてもよい。一般に、撮像システムの分解能が一層高いものであるように決定されるとき、例えば、ハードウェアファントム上の最小の突起群のうちの一層多くが検出可能であるとき、信頼度の見積もりは高まる。
【００３９】
他の一実施形態において、放射線医は、再構成画像を調べて腫瘍に対応する画像内の形状を特定し、例えば腫瘍が悪性又は良性の何れであるかなどの手動診断評価を行う。この実施形態において、腫瘍ファントムの再構成画像６３、すなわち、その描写は、比較しやすいよう、関心腫瘍と同時に画面上に表示され得る。ハードウェア腫瘍ファントムの計算に基づく、画像内で視認することができると期待される腫瘍の棘の最小サイズ、に関する計算情報も表示されてもよい。放射線医は、同様の種類の腫瘍に関する過去の経験に基づいて、あるいは画像内の腫瘍を、同一の腫瘍又は関心領域から収集された過去の画像と比較することによって、診断を行ってもよい。
【００４０】
一実施形態において、コンピュータによって実行されるときに、コンピュータ支援診断システム６４により実行されるコンピュータ実装ステップ群を実行する命令群が、コンピュータプログラム製品によって符号化される。このコンピュータプログラム製品は、上述の鑑別診断方法を実行するためのステップ群のうちの少なくとも一部を実行する命令群を含む。このコンピュータプログラム製品は、制御プログラムが記録された例えばディスクやハードドライブなど有形のコンピュータ読み取り可能記録媒体であってもよいし、制御プログラムがデータ信号として埋め込まれた伝送可能な搬送波であってもよい。コンピュータ読み取り可能媒体の一般的な形態には、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、その他の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、その他の光媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、その他のメモリチップ若しくはメモリカートリッジ、音響波若しくは光波などの伝送媒体、無線波通信及び赤外線データ通信において生成されるような伝送媒体、又は、コンピュータが読み取って使用することが可能なその他の媒体が含まれる。
【００４１】
上述の典型的な実施形態は、ＣＴ／ＭＲスキャナだけでなく、ＣＴ／ＭＲ／ＰＥＴスキャナコンソール、撮像ワークステーション（例えば、Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｂｒｉｌｌｉａｎｃｅ  Ｗｏｒｋｓｐａｃｅ、ＶｉｅｗＦｏｒｕｍ）、及びＰＡＣＳワークステーション（例えば、ｉＳｉｔｅ）上にＣＡＤソフトウェアパッケージを備えたものに適用され得る。開示のシステム及び方法は、一次診断の状況で用いられること、及びフォローアップ監視として用いられることも可能である。
【００４２】
好適な実施形態を参照して本発明を説明した。以上の詳細な説明を読んで理解した者によって変更及び変形が想到され得る。本発明は、変更及び変形が添付の請求項の範囲又はその均等範囲に入る限り、そのような全ての変更及び変形を含むとして解されるものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年6月22日(2010.6.22)
【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】
腫瘍の異なる構造的特徴を模擬する構造的特徴を含む少なくとも１つのハードウェアファントム；
関心領域内の被検体及び前記少なくとも１つのハードウェアファントムの画像データを収集するスキャナ；
前記画像データを処理し、前記関心領域及び前記ハードウェアファントムを表す再構成画像データを生成する再構成プロセッサ；及び
前記ファントムの前記構造的特徴を前記被検体の画像と比較し、該画像内の腫瘍候補を特定する診断システム、
を有する撮像システム。
【請求項２】
前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも一部の前記構造的特徴は、それぞれのハードウェアファントムの本体から延在する突起を含み、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも１つの前記突起は、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも他の１つの前記突起と異なる、請求項１に記載の撮像システム。
【請求項３】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムを収容するケースを更に有し、該ケースは、再構成画像内でのハードウェアファントムの位置を決定することを可能にする複数のマーカを含む、請求項１又は２に記載の撮像システム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムは、前記スキャナに対して前記関心領域内の実際の腫瘍と同様の反応を示す材料で形成される、請求項１乃至３の何れか一項に記載の撮像システム。
【請求項５】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータを格納するメモリを更に有し、前記診断システムは、特定した前記再構成画像データ内の腫瘍候補の構造的特徴のパラメータを、前記格納されたパラメータと比較し、診断結果を提案する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の撮像システム。
【請求項６】
前記診断システムは、画像内の前記ハードウェアファントムの前記構造的特徴から、当該撮像システムの、前記腫瘍候補の構造的特徴を解像する能力を見積もる、請求項１乃至５の何れか一項に記載の撮像システム。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の撮像システムにて使用されるハードウェアファントム。
【請求項８】
当該ハードウェアファントムは複数のハードウェアファントムの組に含まれており、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも一部の前記構造的特徴は、それぞれのハードウェアファントムの本体から延在する突起を含み、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも１つの前記突起は、前記ハードウェアファントムのうちの少なくとも他の１つの前記突起と異なる、請求項７に記載のハードウェアファントム。
【請求項９】
同一スキャンにて、関心領域内の被検体の画像データと、少なくとも１つのハードウェアファントムの画像データとを収集するステップ；
前記画像データを処理し、前記関心領域及び前記少なくとも１つのハードウェアファントムを表す再構成画像データを生成するステップ；
前記関心領域内で特定された腫瘍候補の構造的特徴のパラメータを、前記再構成画像データから計算するステップ；
前記少なくとも１つのハードウェアファントムの構造的特徴のパラメータを、前記再構成画像データから計算するステップ；及び
計算された前記ハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータから、前記腫瘍候補の前記構造的特徴のうちの少なくとも一部を解像する能力を見積もるステップ；
を有する撮像方法。
【請求項１０】
計算された前記腫瘍候補の前記構造的特徴のパラメータに基づいて、前記特定された腫瘍候補に関する診断結果を形成するステップであり、該診断結果は、前記腫瘍候補の前記構造的特徴を解像する前記見積もられた能力によって情報提供される、診断結果を形成するステップ、
を更に有する請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのハードウェアファントムの構造的特徴は、前記少なくとも１つのハードウェアファントムのうちの少なくとも１つの本体部から延在するスパイク群及び突起群のうちの少なくとも一方を有し、前記スパイク群又は突起群は高さ、幅、テーパー及び体積において異なる、請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記腫瘍候補の前記構造的特徴のうちの少なくとも一部を解像する能力を見積もるステップは、それ未満では棘が解像されないことが予期されるパラメータ値、又はそれ以上で棘が解像されることが予期されるパラメータ値を見積もることを有する、請求項９乃至１１の何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記ハードウェアファントムを前記被検体の画像と電子的に比較して、該画像内の腫瘍候補を特定するステップ、
を更に有する請求項９乃至１２の何れか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記ハードウェアファントムの前記構造的特徴のパラメータをメモリに格納し、前記腫瘍候補が悪性である確率などの提案する診断結果を生成するために、格納されたパラメータに従って前記腫瘍候補を評価するステップ、
を更に有する請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
請求項９乃至１４の何れか一項に記載の方法を実行するように診断撮像システムの制御プロセッサを制御するプログラムを担持するコンピュータ読み取り可能媒体。
【国際調査報告】
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