(57)【要約】  臨床設定においてコンピュータ断層撮影（ＣＴ）放射線量を一貫してかつ検証可能に最適化するためのシステム及び方法を開示する。数学的モデルは、デジタル画像データ及び放射線技師のプリファレンスに基づいて、患者体格、画像ノイズ、体格特定の放射線量、及び画質ターゲットの推定を可能にする。予測モデルは、スキャナのチューブ電流調節を推定し、患者体格の範囲にわたって画像ノイズ及び体格特定の放射線量を予測する。最適化モデルは、できるだけ最小の放射線量でターゲット画質を達成するのに必要な特定のスキャナ設定値を計算する。自動化システムは、数学的モデルによる画質及び線量データを処理し、情報を格納して表示し、一貫性のある線量最適化の検証及び実行中モニタリングを可能にする。
2014528284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＴスキャナのための走査パラメータを生成する方法であって、
患者体格データを取得する段階と、
前記患者体格データの関数であるターゲットノイズ方程式を確立する段階と、
前記患者体格データの関数である測定ノイズ方程式に対して前記ターゲットノイズ方程式を適用し、所定のＣＴ走査のためのＣＴ走査パラメータを導出する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
測定ノイズ方程式に前記ターゲットノイズ方程式を適用して所定のＣＴ走査のためのＣＴ走査パラメータを導出する前記段階は、前記患者体格データに対して該ターゲットノイズ方程式を測定ノイズ方程式に等しく設定する段階と、放射線量パラメータを解く段階とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記放射線量パラメータは、ｍＡｓを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ターゲットノイズ方程式は、
2014528284.tif 000036
であり、式中、ｃT。ａT、及びｂTは、実験的に導出された定数であり、式中、ＤWは、患者体格データであることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
患者体格データＤWが、患者体重及び患者水等価直径のうちの一方であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記測定ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000037
であり、式中、ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃemは、実験的に導出される定数であり、ｅｍは、実効ｍＡｓであることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記測定ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000038
であり、式中、σは、画像ノイズであり、ｍeは、実効ｍＡｓであり、ＤWは、患者の水等価直径であり、ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、ｃ4、及びｃmeは、定数であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項８】
放射線量パラメータを解く前記段階は、反復処理であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記ターゲットノイズ方程式は、１人又はそれよりも多くの放射線技師の適切な画質の主観的評価に少なくとも部分的に基づいて確立されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記測定ノイズ方程式は、線量調節ノイズ方程式であり、
測定ノイズ方程式に対して前記ターゲットノイズ方程式を適用して所定のＣＴ走査のためのＣＴ走査パラメータを導出する前記段階は、前記患者体格データに対して該ターゲットノイズ方程式を線量調節ノイズ方程式に等しく設定する段階と、放射線量パラメータを解く段階とを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記線量調節ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000039
であり、式中、ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃSDは、実験的に導出される定数であり、式中、ＤWは、水等価直径による前記患者体格であり、
前記放射線量パラメータは、ターゲットノイズパラメータＳＤである、
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記測定ノイズ方程式は、水ファントムから取ったノイズ測定データから導出されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記水ファントムは、円錐形水ファントム、擬人化水ファントム、及び楕円体ファントムのうちの１つであることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ターゲットノイズ方程式及び測定ノイズ方程式は、望ましいＣＴ用途に基づいて編成されたそれぞれの群の方程式から選択されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記方程式の群は、以下のＣＴ用途：
身体ターゲット用途、
肺ターゲット用途、及び
骨ターゲット用途、
のうちに１つ又はそれよりも多くのための方程式を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記患者体格データは、走査軸線にわたって患者に対して取った水等価直径の平均値であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記水等価直径の平均値は、前記走査軸線に沿って各断面レベルに対してトポグラム画像データの横列毎の積分を行うことによって導出されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記ＣＴ走査パラメータは、ｋＶ、ｍＡｓ、及び線量調節設定値のうちの１つ又はそれよりも多くを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記導出されたＣＴ走査パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くを利用してＣＴ走査を実施する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記導出されたＣＴ走査パラメータ及び前記患者体格データをその後のデータ解析のために前記ＣＴ走査に関連付けられたデータベース記録に格納する段階を更に含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記導出されたＣＴ走査パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くが１組の選択ＣＴ走査パラメータから外れる場合に信号を送信する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
スキャナを使用してコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査で患者を走査する方法であって、
患者体格を推定する段階と、
少なくとも部分的に患者体格に基づいて前記走査のためのターゲット画質パラメータを確立する段階と、
データベースからスキャナパラメータ情報を取り出す段階と、
前記ターゲット画質パラメータ及び前記スキャナパラメータ情報に基づいて走査プロトコルを決定する段階と、
前記走査プロトコルを推奨する段階と、
放射線量を利用して前記患者を走査する段階と、
走査画像を表示する段階と、
ノイズ情報のために前記走査画像を測定する段階と、
前記データベースを更新する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】
前記走査プロトコルを決定する段階は、体格特定の放射線量推定値（ＳＳＤＥ）を決定する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記放射線量は、少なくとも部分的に前記決定ＳＳＤＥに基づいていることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記走査プロトコルを決定する段階は、スキャナ設定値を決定する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
前記患者を走査する前記段階は、前記スキャナを前記決定スキャナ設定値に設定する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
水ファントムを走査し、かつ画像ノイズ情報及びスキャナパラメータをデータベースに保存することにより、水ファントム画像を処理してスキャナパラメータを生成する段階を更に含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】
前記患者を走査する前記段階は、前記決定ＳＳＤＥを投与する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２９】
前記ターゲット画質パラメータに基づいてスキャナパラメータを決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３０】
ＤWを推定する前記段階は、偵察走査で患者を走査する段階と、該偵察走査でトポグラムを作成する段階とを含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３１】
前記スキャナによって前記トポグラムの横列毎の積分を行い、前記ｚ軸線に沿った各断面レベルに対してスライス（ＤW_net）のための水等価直径を決定する段階と、
ＤW_netを前記トポグラムにマップする段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
各スライスで計算される前記推定ノイズを計算する段階と、該推定ノイズをトポグラムにマップする段階とを更に含むことを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記患者体格を推定する前記段階は、
偵察走査で前記患者を走査して該患者の厚みＴWを取得する段階と、
ＴWを使用して、前記データベースからの水等価直径ＤWとして表された対応する患者体格を相互参照する段階と、
によって達成される、
ことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３４】
前記データベースを更新する段階は、
前記ＳＳＤＥ情報、前記ノイズ情報、前記スキャナパラメータ、及び患者体格、
のうちの少なくとも１つを用いて前記データベースにおいて前記パラメータを集約する段階を含む、
ことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３５】
前記スキャナパラメータは、スキャナ定数及びスキャナ性能データを含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３６】
少なくとも１つのスキャナ設定値及びモードを用いて、少なくとも１つの水ファントム走査を実施することによってスキャナパラメータを導出する段階と、
前記ノイズを測定する段階と、
選択された定数を適切な方程式を用いて解く段階と、
前記設定値パラメータ及び画像ノイズを前記データベースに保存する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記スキャナ特性は、前記水ファントムを走査し、かつ前記ノイズ値を測定することによって導出され、該水ファントムは、テーブル上及びテーブル外のうちの一方であることを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記水ファントムは、水充填物体であることを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
前記水ファントムは、円錐形水ファントム、擬人化水ファントム、及び楕円体水ファントムのうちの１つであることを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記水ファントムは、約５ｃｍから５０ｃｍの直径範囲を有する円錐形ファントムであることを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４１】
前記スキャナパラメータは、少なくとも１つのモード及び１つの設定値に対して、
ｃscout、倍率（ｍ．ｆ．）、ターゲットノイズ定数ｃT、ａT、及びｂT、ノイズ定数ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃem、ａ、ｂ、コントラスト感度、及び特定解像度、及び
線量ｋＶ、ｍＡ、ｍＡｓ、線量ＣＴＤＩvol、ＣＴＤＩvol対実効ｍＡｓの比率、線量長さ積（ＤＬＰ）、
のうちの少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項４２】
スキャナ設定値が、電圧電位、線量補償フィルタ、焦点サイズのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
既知の厚みＴWを用いて前記水ファントムを走査することによって前記スキャナのためのｃscoutを導出する段階と、
ＤＵが密度単位である時にＴW＝ｃscoutＤＵのｃscoutを解き、かつｃscoutを前記データベースに保存する段階と、
前記定数ｃscoutを使用して、
2014528284.tif 000040
である時に水等価直径ＤWによって患者体格を決定する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
ｃT、ａT、及びｂTが、
直径ＤWを有する水ファントムを走査し、
前記水ファントム走査からのノイズを測定し、
方程式：
2014528284.tif 000041
を解き、かつ
ｃT、ａT、及びｂTの値を前記データベースに送信する、
ことによって導出される、
ことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４５】
定数ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃemが、
直径ＤWを有する水ファントムを走査し、
前記水ファントム走査からのノイズを測定し、
方程式：
2014528284.tif 000042
を解き、かつ
ＤW、ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃemの値を前記データベースに送信する、
ことによって導出される、
ことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４６】
表示出力を与えて、前記走査のためのＣＴ画質の尺度をグラフィック的に示す段階、
を更に含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項４７】
前記ターゲット画質パラメータは、ターゲット視覚ノイズパラメータに基づいていることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項４８】
ＣＴ走査のためのターゲット視覚ノイズパラメータを確立する前記段階は、線量調節ノイズ曲線がターゲットノイズ曲線に等しい点を決定する段階を含むことを特徴とする請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記線量調節ノイズ曲線は、以下の方程式：
2014528284.tif 000043
によってモデル化され、定数ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃemは、前記データベースに集約されたスキャナパラメータであり、ＤWは、患者の水等価直径として表される前記患者体格であり、
ＳＤが、可変ターゲットノイズスキャナ設定値である、
ことを特徴とする請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記測定ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000044
であり、式中、σは、画像ノイズであり、ｍeは、実効ｍＡｓであり、ＤWは、患者の水等価直径として表された前記患者体格であり、ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、ｃ4、及びｃmeは、定数である、
ことを特徴とする請求項４８に記載の方法。
【請求項５１】
前記ターゲット画像ノイズ曲線は、方程式：
2014528284.tif 000045
によって確立され、
ｃT、ａT、及びｂTは、前記データベースに見出されるスキャナパラメータ定数であり、ＤWは、水等価直径による患者体格である、
ことを特徴とする請求項４８に記載の方法。
【請求項５２】
前記ターゲット画像曲線に従ってオペレータに走査パラメータを推奨する段階、
を更に含むことを特徴とする請求項４７に記載のシステム。
【請求項５３】
前記ＳＳＤＥを決定する前記段階は、水等価直径ＤWとして表された前記患者体格を使用する段階と、方程式：
2014528284.tif 000046
を解く段階とを含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項５４】
線量−長さ積（ＤＬＰ）を計算する段階であって、該ＤＬＰが、各スライスｎに対する前記計算ＣＴＤＩvolに基づく前記ＣＴＤＩvolと前記走査の長さとの積である前記計算する段階と、該ＤＬＰを前記データベースに保存する段階とを更に含むことを特徴とする請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
以下のパラメータ：
前記線量における光子の流れ（ｍＡ）、水等価直径として表された前記患者体格（ＤW）、スライスのための水等価直径（ＤW_net）、放射線量の推定値（ＣＴＤＩvol）、線量長さ積、該ＣＴＤＩvolと前記走査の長さとの積（ＤＬＰ）、ＳＳＤＥ、及びノイズ、
のうちの１つ又はそれよりも多くに対する最小値、平均値、及び最大値を含む研究に対する統計値を計算する段階と、
前記パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くを前記データベースに送信する段階と、
患者名、受入番号、診療記録番号、誕生日、検査日、スキャナ、医療センター、検査名のうちの１つを含むＤＩＣＯＭヘッダ情報からデータを取り出す段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項５６】
様々な許容可能画質パラメータへのオペレータ入力を受け入れる段階と、
水等価直径ＤW及びスキャナパラメータとしての前記患者体格を組み込んで前記様々な許容可能画質値に対するＳＳＤＥを計算する段階と、
許容可能画質パラメータを有する画像を生成すると考えられるＳＳＤＥを推奨する段階と、
オペレータが手動で前記ＳＳＤＥを設定することを可能にする段階と、
予測画質が前記許容可能画質パラメータ内に該当するか否かの出力を表示する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項５７】
ターゲット画質パラメータのための入力を受け入れる段階と、
前記入力画質パラメータを用いて研究を計算する段階と、
ｋＶ、ｍＡ、及び線量調節設定値のうちの少なくとも１つを含む前記入力画質を達成する特定の走査パラメータを推奨する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
ＳＳＤＥが前記推奨ＳＳＤＥよりも高いか又は低い時に警告を与える段階と、
前記予測画質が前記許容可能画質パラメータから外れる場合に警告を与える段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項５６に記載の方法。
【請求項５９】
どの走査が予測画質パラメータ内に該当するかに対してどれが予測画質パラメータから外れるかを図表に表示する段階、
を更に含むことを特徴とする請求項５６に記載の方法。
【請求項６０】
複数のスキャナのための走査プロトコルを集中データベース内に維持する段階と、
複数のスキャナを有する集中プロトコルマネージャとインタフェース接続して該複数のスキャナのためのプロトコル変更を更新する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項６１】
以前に取得したデータに基づく体格の患者にプロトコルを推奨する段階、
を更に含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項６２】
ＣＴ走査に含まれる画質を達成しながら放射線量を最小にするための請求項２２に記載の方法を実施することができるシステムであって、
プロセッサを含むプロトコルマネージャと、
偵察走査及びＣＴトモグラフィ走査が可能なスキャナと通信し、スキャナパラメータを含む研究性能データベースと、
線量レジストリと、
プロトコルデータベースと、
を含むことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔関連出願への相互参照〕
本出願は、これにより引用により組み込まれる２０１１年９月３０日出願の米国特許仮出願第６１／５４１，６７１号の利益を主張するものである。
【０００２】
本発明の開示は、放射線量を最適化する「コンピュータ断層撮影（ＣＴ）」方法に関する。本発明の開示はまた、定量的画質ターゲットからの偏差を最小にすることにより、病院組織を通して個々の患者に基づいて一貫性のあるＣＴ放射線量最適化を提供する統合システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
病院は、健康指針が出されたのに応答してＣＴ放射線量のモニタリングを開始している。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）のものを含む医用放射線被爆を受ける時に、指針原理は、「合理的に達成可能なほど低い（ＡＬＡＲＡ）」というものである。すなわち、撮像器は、診断画質を取得するのに必要な最小放射線量を使用することが望ましい。低すぎる放射線量は、不十分な画質を生成する。高すぎる放射線量は、診断の質を加えずに患者を危険に露出する。従って、ＣＴにおけるＡＬＡＲＡの問題は、放射線量最適化問題に加えて画質最適化問題として見ることができる。特に、線量を最適化する撮像器の機能は、ＣＴ検査前に正確に画質を予測し、かつ診断閾値を少しだけ超える画質をもたらすことになる放射線量パラメータを予め使用するその機能に依存する。
【０００４】
他の条件が全て同じであったとすると、ＣＴスキャナのより高い放射線量は、より鮮明な画像をもたらす。オペレータの直接制御下の２つの主なファクタが放射線量に寄与し、それらは、チューブ電圧（ｋＶ）として測定されるビームのエネルギレベルと、チューブ電流及び時間（ｍＡｓ）の関数として測定される光子の流束量とである。患者に送出される放射線量は、流束量に比例し、かつチューブ電流の２乗にほぼ比例する。線量を下げることは、検出器に達する光子の数を低減し、かつよりきめが粗い又はよりノイズが多い画像をもたらす。より大きい患者において画質を維持するのにより高い線量レベルを必要とし、より小さい患者においてはより低い線量レベルを必要とする。オペレータの目標は、できるだけ低い放射線量を使用して診断品質の画質を生成することである。今日まで、臨床検査のための画質測定は、典型的には、放射線技師に利用可能ではない。
【０００５】
腹部／骨盤のＣＴのような低コントラスト用途のための制限的画質特性は、空間及びコントラスト解像度推定の両方を組み込む低コントラスト検出能（ＬＣＤ）のものである傾向がある。本発明の開示に対する画質を測定する方法は、画像ノイズのものであり、これは、それが単一画質尺度を与えるのでＬＣＤの代わりとして使用することができる。ＣＴパラメータは、検査前に設定する必要があり、従って、パラメータが最小画質に基づくことになる場合に、ユーザは、診断品質の画像を生成するのにできるだけ低い放射線量をもたらすことになるどのパラメータを使用すべきかを推測的に知る必要がある。
【０００６】
線量調節を含むいくつかの放射線低減技術は、殆どの最新ＣＴスキャナの中に組み込まれている。しかし、放射線量は、線量調節された検査のためにｋＶ、ｍＡ、及び許容可能な「ノイズ指数」パラメータのような走査パラメータを設定する能力を保持するオペレータの制御下に留まっている。しかし、放射線技師は、以下を含む多くの点で依然として現在制限されている。
ａ）画質は、外観検査によってさえも定量化するのは困難であり、すなわち、標準画質メトリックが十分に確立されていない。
ｂ）画質は、走査パラメータ及び患者の体格の両方に依存し、これらのファクタがどう相互作用して画質に影響を与えるかの定量的モデルが十分に確立されていない。
ｃ）画質は、たとえ予測モデルなしにそれを測定することができても、走査を完了した後にのみ評価することができ、その有用性を限定する。
ｄ）最小画質閾値が確立されていない。
【０００７】
更に、ＣＴ利用は、近年実質的に増加してきている。多くのスキャナは、医師の助けによって放射線技師が管理するＣＴ技術によって作動する１日当たり数十の検査を実施し、そのうちの誰も、現在、画質又は放射線量を最適化することに対して補償されていない。これらの個人が画質／線量最適化を保証するために彼らの多くの時間を捧げるであろうと期待することは不合理であると考えられる。すなわち、たとえ画質を定量化する方法が開発されても、その方法が最少の手間で現在のワークフローの中に統合され、かつ使いやすくなければ、広範囲の使用に及ぶ可能性は低い。
【０００８】
ＣＴ線量最適化を取り囲む現在の課題の多くは、画質及び線量検証の問題に関連している。自動システムなしでは、線量を最適化したと信じるか又はそれを主張する放射線技師は、仮にそうであるとしても、個々の走査からデータを取得し、解析し、集約し、かつ報告する難しさにより、多大の代償でこれを検証することができるに過ぎない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｍｅｎｋｅ  Ｊ著「成人の身体ＣＴにおける個々の線量適応に対する異なる体格パラメータの比較」、２００５  Ａｕｇ；２３６（２）：５６５−７１．ＰｕｂＭｅｄ  ＰＭＩＤ：１６０４０９１４
【非特許文献２】ＡＡＰＭ  Ｒｅｐｏｒｔ  Ｎｏ．２０４「小児及び成人身体ＣＴ検査におけるＳＳＤＥ」
【非特許文献３】Ｓｅｕｓｓ  Ｃ，ｉｎ  Ｍａｈｅｓｈ  Ｍ，ＭＤＣＴ  Ｐｈｙｓｉｃｓ：Ｔｈｅ  Ｂａｓｉｃｓ，２００９，Ｐ  １３５
【非特許文献４】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｍｐａｃｔｓｃａｎ．ｏｒｇ／ｓｌｉｄｅｓ／ｉｍｐａｃｔｃｏｕｒｓｅ／ｎｏｉｓｅ＿ａｎｄ＿ｌｏＷ＿ｃｏｎｔｒａｓｔ＿ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ
【非特許文献５】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｍｐａｃｔｓｃａｎ．ｏｒｇ／ｓｌｉｄｅｓ／ｉｍｐａｃｔｃｏｕｒｓｅ／ｎｏｉｓｅ＿ａｎｄ＿ｌｏＷ＿ｃｏｎｔｒａｓｔ＿ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
すなわち、定量的画質評価は重要な要素であるが、システムは、同じく実用的でなければならない。具体的には、システムは、いくつかの原理を満足しなければならない。
１．予測：システムは、走査パラメータ及び患者の体格に基づいて画質を予測しなければならない。
２．最適化：システムは、可能な限り低い線量（ＡＬＡＲＡ）で望ましい品質の画像を生成することが期待される走査パラメータを推奨しなければならない。
３．評価：システムは、いかに良く個々の走査が他の走査に対してＡＬＡＲＡの目標を達成するかを評価しなければならない。
４．モニタリング：システムは、病院組織内の全てのスキャナに関する全ての研究に対してＡＬＡＲＡが一貫して達成されることを管理者が保証することを可能にしなければならない。
５．検証／報告：システムは、企業が定量可能な方法でその性能を報告することを可能にしなければならない。
６．自動／統合：可能な範囲に対して、システムは、自動的に機能し、必要とする手動データ入力を最少にしなければならない。
７．透明性：同時に、システムは、できるだけ透明であるべきであり、個々の及び合計の研究性能の両方をオペレータ及び管理者に知らせるべきである。
８．制御性：システムは、自動的に機能しなければならないが、それは、いつでも最優先オペレータ制御も許すべきである。
９．使い易さ：システムは、直感的であり、かつできるだけ簡単に使えるべきである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
例示的な実施形態は、定量的画質評価及び放射線量推定を利用して病院組織内の「コンピュータ断層撮影（ＣＴ）」スキャナに対して一貫方式で「合理的に達成可能な限り低い（ＡＬＡＲＡ）」放射線量レベルを達成するシステム又は方法を提供する。
【００１２】
実施形態において、ＣＴスキャナのための走査パラメータを生成する方法を開示する。本方法は、最初に、患者の体格データを取得する。次に、本方法は、一人の放射線技師又群の放射線技師に対して、画質及び患者の体格データの関数である画質プリファレンスプロフィールを確立する。次に、本方法は、画質プリファレンスプロフィールから導出されるターゲットノイズ方程式を確立する。次に、ターゲットノイズ方程式は、患者の体格データの関数である測定ノイズ方程式に対して適用され、所定の走査のための走査パラメータを導出する。より詳細な実施形態において、ターゲットノイズ方程式を測定ノイズ方程式に適用して所定の走査のための走査パラメータを導出するこの段階は、患者の体格データに対して測定ノイズ方程式に等しいようにターゲットノイズ方程式を設定する段階と、放射線量パラメータを解く段階とを含むことができる。更に別の詳細な実施形態において、放射線量パラメータは、他のスキャナパラメータが与えられたとして、ｍＡｓを含むことができる。更に別の詳細な実施形態において、画質プリファレンスプロフィール方程式は、
2014528284.tif 000003
とすることができ、式中、Ｓは、画質プリファレンス得点であり、ＤWは、患者の体格データであり、Ａ、Ｂ、及びＣは、実験的に導出される定数である。更に別の詳細な実施形態において、ターゲットノイズ方程式は、画質プリファレンスプロフィール方程式から導出され、かつ
2014528284.tif 000004
とすることができ、式中、σTは、ターゲットノイズであり、ｃT、ａT、及びｂTは、実験的に導出される定数であり、式中、ＤWは、患者に対する水等価直径である患者の体格データである。かつ更に別の詳細な実施形態において、測定ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000005
とすることができ、式中、ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、ｃ4、及びｃmeは、実験的に導出される定数であり、ｍeは、実効ｍＡｓである。放射線量パラメータを解く段階は、反復処理とすることができる。画質プリファレンスプロフィール方程式は、少なくとも部分的には、適切な画質に関する一人又はそれよりも多くの放射線技師の主観的評価時に確立することができる。
【００１３】
代替的に又は追加的に、患者の体格データは、患者の水等価直径ＤWとすることができる。代替的に又は追加的に、測定ノイズ方程式は、円錐形水ファントムから取ったノイズ測定データから導出することができる。代替的に又は追加的に、画質プリファレンスプロフィール方程式を使用して、患者の体格の範囲にわたって一定の画質プリファレンス得点を維持するターゲットノイズ方程式を導出することができる。代替的に又は追加的に、画質プリファレンス得点は、例えば、身体ターゲット用途、肺ターゲット用途、及び／又は骨ターゲット用途のような特定のＣＴ用途に対する望ましい画質に基づいて選択される。代替的に又は追加的に、患者の体格データは、走査軸線にわたって患者に対して取った水等価直径の平均値とすることができ、水等価直径の平均値は、例えば、走査軸線に沿って各断面レベルに対してトポグラム画像データの横列毎の積分を行うことによって導出することができる。代替的に又は追加的に、走査パラメータは、走査モード、ｋＶ、ｍＡ、及び／又は線量調節設定値、回転速度、ピッチ、線量補償フィルタ、及び／又は焦点サイズを含むことができる。代替的に又は追加的に、本方法は、導出された走査パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くを利用してＣＴ走査から画像データ及びメタデータを実施する段階を更に含む。代替的に又は追加的に、本方法は、その後のデータ解析のために、導出された走査パラメータ及び患者体格データをＣＴ走査に関連付けられたデータベース記録に格納する段階を更に含むことができる。代替的に又は追加的に、本方法は、トポグラム画像上に重なったスライス毎の患者体格データ、実効ｍＡｓデータ、及び導出された画像ノイズデータを含む走査データを表示する段階を更に含むことができる。代替的に又は追加的に、本方法は、導出された走査パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くが１組の選択された走査パラメータから外れる場合に信号を送信する段階を更に含むことができる。
【００１４】
別の実施形態において、スキャナを使用してコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査において患者のための体格特定の放射線量推定（ＳＳＤＥ）を決定する方法は、患者の水等価直径（ＤW）を推定する段階と、少なくとも部分的にＤWに基づいて走査のためのターゲット画質パラメータを確立する段階と、データベースからスキャナパラメータを取り出す段階と、ターゲット画質パラメータとスキャナパラメータとに基づいてＳＳＤＥを決定する段階と、ＳＳＤＥを推奨する段階と、少なくとも部分的に推奨ＳＳＤＥに基づいて放射線量を利用して患者を走査する段階と、走査画像を表示する段階と、ノイズ情報のために走査画像を測定する段階と、データベースを更新する段階とを含む。より詳細な実施形態において、本方法は、水ファントムを走査し、かつ画像ノイズ情報及びスキャナパラメータをデータベースに保存することにより、スキャナパラメータをもたらすように水ファントム画像を処理する段階を更に含むことができる。代替的に又は追加的に、患者を走査する段階は、決定ＳＳＤＥを投与する段階を含むことができる。代替的に又は追加的に、ＤWを推定する段階は、偵察走査で患者を走査する段階と偵察走査でトポグラムを生成する段階とを含むことができる。
【００１５】
代替的に又は追加的に、本方法は、スキャナによるトポグラムの横列毎の積分を行ってｚ軸線に沿う各断面レベルに対してスライス（ＤW_net）のための水等価直径を決定する段階と、ＤW_netをトポグラムにマップする段階とを更に含むことができる。更に、本方法は、各スライスで計算した推定ノイズを計算する段階と、推定ノイズをトポグラムにマップする段階とを更に含むことができる。
【００１６】
代替的に又は追加的に、患者の体格ＤWを推定する段階は、偵察走査で患者を走査して患者の厚みＴWを取得する段階と、ＴWを使用してデータベースからの対応ＤWを相互参照する段階とによって達成することができる。
【００１７】
代替的に又は追加的に、データベースを更新する段階は、ＳＳＤＥ情報、ノイズ情報、スキャナパラメータ、及び／又はＤWを用いてデータベースにおいてパラメータを集約する段階を含むことができる。
【００１８】
代替的に又は追加的に、スキャナパラメータは、スキャナ定数及びスキャナ性能データを含むことができる。更に、本方法は、少なくとも１つのスキャナ設定値及びモードを用いて少なくとも１つの水ファントム走査を実施することによってスキャナパラメータを導出する段階と、ノイズを測定する段階と、選択された定数を適切な方程式を用いて解く段階と、設定値パラメータ及び画像ノイズをデータベースに保存する段階とを含むことができる。更に、スキャナ特性は、水ファントムを走査し、かつノイズ値を測定することによって導出することができ、ここで、水ファントムは、テーブル上にあるか又はテーブルから離れている場合がある。水ファントムは、約５ｃｍから４０ｃｍの直径範囲を有する水で満たされた円錐形物体とすることができる。
【００１９】
代替的に又は追加的に、スキャナパラメータは、少なくとも１つのモード及び１つの設定値に対して、ｃscout、倍率（ｍ．ｆ．）、ターゲットノイズ定数ｃT、ａT、及びｂT、ノイズ定数ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃem、ａ、ｂ、コントラスト感度、及び特定解像度、及び／又は線量ｋＶ、ｍＡ、ｍＡｓ、線量ＣＴＤＩvol、線量長さ積（ＤＬＰ）を含むことができる。本方法は、既知の厚みＴWを用いて水ファントムを走査することによってスキャナに対してｃscoutを導出する段階と、ＴW＝ｃscoutＤＵ、ＤＵが密度単位である時に、ｃscoutを解いてｃscoutをデータベースに保存する段階と、
2014528284.tif 000006
である時に、定数ｃscoutを使用してＤWを決定する段階とを更に含むことができる。代替的に又は追加的に、ｃT、ａT、及びｂTは、直径ＤWを有する水ファントムを走査し、水ファントム走査からノイズを測定し、方程式：
2014528284.tif 000007
を解き、かつｃT、ａT、及びｂTの値をデータベースに送信することによって導出することができる。代替的に又は追加的に、定数ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃemは、直径ＤWを有する水ファントムを走査し、水ファントム走査からノイズを測定し、方程式：
2014528284.tif 000008
を解き、かつｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃemの値をデータベースに送信することによって導出することができる。
【００２０】
代替的に又は追加的に、本方法は、表示出力を与えて走査のためのＣＴ画質の尺度をグラフィック的に示す段階を更に含むことができる。代替的に又は追加的に、ターゲット画質パラメータは、ターゲット視覚ノイズパラメータに基づく場合がある。ＣＴ走査のためのターゲット視覚ノイズパラメータを確立する段階は、線量調節ノイズ曲線がターゲットノイズ曲線に等しい点を決定する段階を含むことができる。線量調節ノイズ曲線は、以下の方程式：
2014528284.tif 000009
によりモデル化することができ、定数ｃo、ｃc、ｒc、ｃr、ｒr、及びｃemは、データベースにおいて集約されたスキャナパラメータであり、ＳＤは、可変ターゲットノイズスキャナ設定値である。ターゲット画像ノイズ曲線は、方程式：
2014528284.tif 000010
により確立することができ、式中、ｃT。ａT、及びｂTは、データベースに見出されるスキャナパラメータ定数である。本方法は、ターゲット画像曲線に従ってオペレータに走査パラメータを推奨する段階を更に含むことができる。
【００２１】
代替的に又は追加的に、ＳＳＤＥを決定する段階は、ＤＷを使用する段階と、方程式：
2014528284.tif 000011
を解く段階とを含むことができる。本方法は、ＤＬＰが各スライスｎに対して計算されたＣＴＤＩvolに基づくＣＴＤＩvolと走査の長さとの積である時に線量長さ積（ＤＬＰ）を計算する段階と、ＤＬＰをデータベースに保存する段階とを更に含むことができる。
【００２２】
代替的に又は追加的に、本方法は、（ｉ）以下のパラメータ：線量における光子の流れ（ｍＡ）、水等価直径（ＤW）、スライスに対する水等価直径（ＤW_net）、放射線量の推定値（ＣＴＤＩvol）、線量長さ積、ＣＴＤＩvolと走査の長さとの積（ＤＬＰ）、ＳＳＤＥ、及びノイズのうちの１つ又はそれよりも多くの最小値、平均値、及び最大値を含む研究の統計値を計算する段階と、（ｉｉ）パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くをデータベースに送信する段階と、（ｉｉｉ）患者名、受入番号、診療記録番号、誕生日、検査日、スキャナ、医療センター、及び／又は検査名を含むＤＩＣＯＭヘッダ情報からデータを取り出す段階とを更に含むことができる。
【００２３】
代替的に又は追加的に、本方法は、様々な許容可能画質パラメータに対してオペレータ入力を受け入れる段階と、ＤW及びスキャナパラメータを組み込んで様々な許容可能画質値に対するＳＳＤＥを計算する段階と、許容可能画質パラメータを有する画像を生成すると考えられるＳＳＤＥを推奨する段階と、オペレータが手動でＳＳＤＥを設定することを可能にする段階と、予測画質が許容可能画質パラメータ内に該当するか否かの出力を表示する段階とを更に含むことができる。本方法は、ターゲット画質パラメータのための入力を受け入れる段階と、入力画質パラメータを用いて研究を計算する段階と、ｋＶ、ｍＡ、及び線量調節設定値のうちの少なくとも１つを含む特定の走査パラメータを推奨して入力画質を達成する段階とを更に含むことができる。代替的に又は追加的に、本方法は、ＳＳＤＥが推奨ＳＳＤＥよりも高いか又は低い時に警告を与える段階と、予測画質が許容可能画質パラメータから外れる場合に警告を与える段階とを含むことができる。代替的に又は追加的に、本方法は、予測画質パラメータ内に該当する走査対予測画質パラメータから外れる走査を図表に表示する段階を含むことができる。
【００２４】
代替的に又は追加的に、本方法は、集中データベース内に複数のスキャナのための走査プロトコルを維持する段階と、複数のスキャナを有する集中プロトコルマネージャとインタフェース接続して複数のスキャナのためのプロトコル変更を更新する段階とを更に含むことができる。
【００２５】
代替的に又は追加的に、本方法は、以前に取得したデータに基づいて体格ＤWの患者にプロトコルを推奨する段階を含むことができる。
【００２６】
別の実施形態は、ＣＴ走査に含まれる画質を達成しながら放射線量を最小にするための上述のように要約した方法を実施することができるシステムに関する。このようなシステムは、プロセッサを含むプロトコルマネージャと、偵察走査及びＣＴトモグラフィ走査が可能なスキャナと通信し、スキャナパラメータを含む研究性能データベースと、線量レジストリと、プロトコルデータベースとを含むことができる。
【００２７】
開示する方法は、水ファントム画像を処理し、水等価直径を画像ノイズに関連付けるデータをもたらす。水は密度が均質であることが公知なので、視覚ノイズは、水ファントムから測定することができ、直径は、測定可能であり、かつ変更することができる。これらの水ファントムを使用して、ノイズを直径に対して図表にすることができる。このシステム又は方法は、自動的に水ファントム画像を処理し、水等価直径を画像ノイズに関連付けるデータをもたらすことができる。水は密度が均質であることが公知なので、視覚ノイズは、水ファントムから測定することができ、直径は、測定可能であり、かつ変更することができる。これらの水ファントムを使用して、ノイズは、直径に対して図表にすることができる。
【００２８】
本方法は、患者の水等価直径及び画像ノイズと比較した画質の妥当性の放射線技師の認識を使用してターゲット画質を確立することができる。放射線技師は、異なる体格の患者、並びに身体の異なる部分に対する異なるレベルのノイズを許容することができる。一般的に、患者が大きいほど、放射線技師が許容することができるノイズレベルは大きくなる。このシステムは、患者水等価直径及び画像ノイズと比較した画質の妥当性の標準放射線技師の認識を使用してターゲット画質を確立することができる。一般的に、放射線技師は、異なる体格の患者、並びに身体の異なる部分に対する異なるレベルのノイズを許容することができる。これは、現場の放射線技師及びＣＴ製造業者に公知である。数学的モデルは、全ての走査モード及び設定値での水等価直径及び実効ｍＡｓに基づいて画像ノイズを予測するためのものとすることができる。実験からの測定水ファントムノイズを使用して、数学的モデルを取得することができる：
2014528284.tif 000012
この数学的モデルをＣＴ走査に使用して、ノイズを予測することができる。代替的に、全ての走査モード及び設定値での水等価直径及び線量調節設定値に基づいて画像ノイズを予測するための数学的モデルは、以下のように説明することができる。
2014528284.tif 000013
【００２９】
本方法は、トポグラム画像を処理して各ｚ軸線レベルでの患者の体格を定量的に測定することができ、プロセッサを使用してトポグラムの横列毎の積分を行い、ｚ軸線に沿った各断面レベルに対するＤW_netを決定することができ、かつＤＩＣＯＭヘッダを使用してそれをトポグラムにマップすることができる。
【００３０】
システムは、患者体格特性、既知のスキャナ性能データ、及び走査パラメータを組み込んで全ての走査モード及び設定値に対して各画像に対するＣＴ画質の尺度を提供することができる。推定ノイズは、各スライスで計算し、かつトポグラムにマップすることができる。
【００３１】
システムは、トポグラム画像を処理して各ｚ軸線レベルで患者の体格を定量的に測定することができる。プロセッサは、トポグラムの横列毎の積分を行って、ｚ軸線に沿って各断面レベルに対するＤW_netを決定することができ、かつＤＩＣＯＭヘッダを使用してＤＩＣＯＭヘッダをトポグラムにマップすることができる。
【００３２】
線量調節パラメータは、最適ターゲットノイズを取得する「ターゲットノイズ」曲線に設定される公式を生成することができる。システムは、患者の体格に基づいて線量を調節することができる。予測画像ノイズをターゲット画像ノイズに適合させる必要があるチューブ電流、線量調節設定値、及び他の設定値を決定することによって放射線量設定値を最適化するための数学的モデルを提供することができる。ターゲットノイズは、
2014528284.tif 000014
を
2014528284.tif 000015
に設定して線量を最適化する（これらが交差する点を見出す）ことによって見出すことができる。これらの方程式を使用して及びこれらの曲線を使用して曲線をモデル化し、逆向きに作業してノイズ＝ターゲットノイズの時に設定される設定値を与えるとができる。ＥｍＡｓ−反復して解かれる。
【００３３】
別の実施形態において、システムを開示する。システムは、上述の走査を最適化する方法を組み込み、それを網羅的システムの中に統合する。システムは、スキャナによって得られるデータを処理し、次に、スキャナにフィードバックする。複数走査の患者体格特性に基づいて画質の測定値を集約するシステムは、どのようにして画質が他の走査と比較されるかを評価する。研究解析ページは、情報を収集して表示し、図表にして研究を比較し、全てを１つのグラフにプロットする。システムは、ターゲット画像曲線をモデル化し、収集データに対するプロットを有する集約データを表示する。
【００３４】
走査する前に、システムは、患者体格特性及び取得スキャナ性能データを組み込み、ｋＶ、ｍＡ、及び線量調節設定値を含む特定の走査パラメータを推奨して望ましい画質によって研究を達成することができる。システムは、予測画質が望ましいパラメータ内に該当するか否かの情報を提供する。
【００３５】
システムは、走査パラメータを推奨し、又は放射線量が推奨予測線量よりも高いか又は低い時に警告を与えることができる。システムは、患者体格特性が与えられた時に望ましいパラメータ内に該当する予測画質値を有する画像を生成すると考えられる走査パラメータを推奨することができる。
【００３６】
１つ又はそれよりも多くの走査に続いて、システムは、どの走査が予測画質パラメータ内に該当したか、及びどのものが予測画質パラメータに入らなかったかを表示することができる。システムは、解析ページを計算し、図表にし、表示することができ、かつプロット及びグラフィック表現の報告を含むことができる。
【００３７】
システムは、集約走査の画質の変動が変化し、又は望ましいパラメータに入らなくなり始めている時に警告を与えることができる。
【００３８】
システムは、所定の病院組織内の全てのスキャナとインタフェース接続して全てのスキャナに対してプロトコル変更を更新する機能を有する単一データベース内に企業内の全てのスキャナのための全ての走査プロトコルを中心的に維持することができる。システムはまた、病院組織内に、又は例えば病院がある日にこれを規制当局に報告する必要がある場合には病院組織外に報告することができる。
【００３９】
システムは、各走査プロトコルに対して患者体格の範囲にわたって予測画質尺度を報告し、様々な走査又は走査研究をまとめて、患者体格の範囲に対して品質及び他のパラメータ、並びに統計値を表示することができる。システムは、患者体格に応じてプロトコルを推奨することができる。
【００４０】
システムは、電子又は印刷フォーマットで、病院組織内で実施された走査に関連付けられた画質及び線量の尺度を報告することができる。システムは、電子又は印刷フォーマットで、走査プロトコルの予測画質尺度を病院組織の内部又は外部で個人又は病院組織に報告することができる。
【００４１】
システムは、複数走査の患者体格特性に基づいて画質の測定値を集約し、どのようにして画質が他の走査と比較されるかを評価することができる。図３１は、情報を収集して表示し、１つのグラフにプロットして図表にする研究解析ページを示している。
【００４２】
システムは、患者体格特性に基づく画質の集約尺度を患者体格特性も組み込むターゲット画質曲線と比較することができる。
【００４３】
システムは、患者体格特性及び既知のスキャナ性能データを予め組み込み、ｋＶ、ｍＡ、及び線量調節設定値を含む特定の走査パラメータを推奨して望ましい画質によって研究を達成することができる。ターゲット画像曲線が確立され、かつシステムが計算を実行した状態で、システムは、走査パラメータをＣＴ技術者に推奨することができる。これらの段階は、患者に対して適切な線量を見出すために取られる。
【００４４】
システムは、患者体格特性及び走査パラメータに基づいて、予測画質が望ましいパラメータ内に該当するか否かをオペレータに情報を予め与えることができる。システムは、走査パラメータをＣＴ技術者に推奨することができ、又は放射線量が推奨線量よりも高いか又は低い時に警告を与える。
【００４５】
システムは、患者体格特性が与えられた時に望ましいパラメータ内に該当する予測画質値を有する画像を生成すると考えられる走査パラメータを予め推奨することができる。システムは、走査パラメータをＣＴに推奨することができる。
【００４６】
システムは、患者体格特性及び走査パラメータに基づいて、予測画質が望ましいパラメータから外れる場合にオペレータに予め警告することができる。全てのパラメータは、ターゲットノイズパラメータ（ＳＤ）設定値（Ｍａｘ、Ｍｉｎ、ＳＤ、自動化）を制御することができる。システムは、線量パラメータ設定を推奨することができる。
【００４７】
システムは、患者体格に基づいて、どの走査が予測画質パラメータ内に該当するかに対してどれが予測画質パラメータから外れるかを遡及的に示すことができる。システムはまた、解析ページをまとめて、プロット及び報告を含むことができる。
【００４８】
システムは、望ましいパラメータ内に該当する画質を有する走査を達成しているために望ましいパラメータから外れる画質を有する走査に使用されなければならなかったパラメータを計算することができる。データベースアプリケーションは、後で走査を解析し、オペレータが行ったこと及びオペレータが行わなければならなかったことをオペレータに知らせることができる。
【００４９】
システムは、集約された走査の画質の変動が変化し、又は望ましいパラメータに入らなくなり始めている場合／時にユーザに警告することができる。アプリケーションは、図３３に示すように、走査品質のこの情報をより優しくかつより透明になるように図表に編成することができる。
【００５０】
システムは、所定の病院組織内の全てのスキャナとインタフェース接続して全てのスキャナに対してプロトコル変更を更新する機能を有する単一データベース内に所定の企業内の全てのスキャナのための全ての走査プロトコルを維持することができる。各スキャナのプロトコルの代わりにその病院組織内の全てのスキャナがアクセスすることができる単一の集中データベース及びプロトコルマネージャを病院組織のために使用することができる。個々の機関は、それ自体の標準を設定することができる。
【００５１】
システムは、各走査プロトコルに対して患者体格の範囲にわたって予測画質尺度を予め示すことができる。アプリケーションは、これらの研究をまとめて、どのようにして異なる患者体格が比較されるかを示すことができる。プロトコルに基づいて、システムは、患者体格に応じてプロトコルを推奨することができる。
【００５２】
システムは、電子又は印刷フォーマットで、病院組織内で実施された走査に関連付けられた画質及び線量の尺度を報告することができる。システムは、１つの病院組織及びデータベース内でインタフェース接続し、かつ病院組織内で報告することができる。
【００５３】
システムは、電子又は印刷フォーマットで、病院組織の内部又は外部で個人又は病院組織に走査プロトコルの予測画質尺度を報告することができる。システムは、例えば、病院がある日にこれを規制当局に報告する必要がある場合には病院組織外に報告することができる。システムは、ワークフローにおける混乱を最小にするために自動様式で画像処理、データ格納、解析、及びモニタリングを含む上述のアクションを行うことができる。
【００５４】
本発明は、単に一例として示しかつ本発明を限定しない添付の図面からより明らかであろう。これらの図面は、本発明の開示に従っていくつかの実施形態のみを図示し、従って、本発明の範囲を限定すると考えるべきではないことを理解した上で、添付の図面の使用を通して本発明の開示を付加的な特殊性及び詳細と共に以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】Ｘ線源を有する「コンピュータ断層撮影」デバイスの基本概略図である。
【図２】例示的なトポグラムを示す図である。
【図３】１００ｋＶで測定した円錐形水ファントム直径に対するＤＵｓｕｍ（密度単位）とＤＷ（水直径）の間の力関係の図表である。
【図４】トポグラム上に投影した各レベルで計算したＤＷを示す図である。
【図５】テーブル高さｈｔと倍率ｍ．ｆ．の間の関係を示すグラフである。
【図６】放射線量に基づく画質を示す図である。
【図７】標準偏差として測定した視覚ノイズを示す図である。
【図８】この領域の画像ノイズ重心及び標準偏差を示す図である。
【図９】円錐形ファントムから測定したノイズの図表を示している。
【図１０】測定データ、並びに適合モデル曲線を含むノイズの図表を示している。
【図１１】水等価直径に対する予測画質の図表を示している。
【図１２】患者体格に基づくターゲット画質線量の図表を示している。
【図１３】既知の画像ノイズ及びＤＷの得点ケースのプロットを示す図である。
【図１４】プリファレンス得点による一連のターゲット画像ノイズ曲線を示す図である。
【図１５】図表にマップされたノイズ対品質得点放射線技師プリファレンスを示す図である。
【図１６】患者体格の範囲にわたって設定された「ターゲット画質」曲線を示す図である。
【図１７】予測アプリケーションのスクリーンショットを示す図である。
【図１８】予測アプリケーションのスクリーンショットを示す図である。
【図１９】各スライスに示す実効ｍＡｓを有する例示的ＡＰトポグラムを示す図である。
【図２０】各スライスで計算した推定ノイズの例示的ＡＰトポグラムを示す図である。
【図２１】単一画像上の例示的ＡＰトポグラムにマップされたＤＷ、ｍＡｓ、及び推定ノイズを示す図である。
【図２２】ＤＷ及びノイズをマップした側方頭部トポグラムを示す図である。
【図２３】回転した側方頭部トポグラムを示す図である。
【図２４】研究の集合の例示的インタフェースのスクリーンショットを示す図である。
【図２５】検索ページを含む研究解析のスクリーン補捉画像を示す図である。
【図２６】患者ＤＷと比較した研究データの表示図表のスクリーン補捉を示す図である。
【図２７】個々の研究の例示的な選択を示す図である。
【図２８】所定の研究に対する関連情報の編集のスクリーン補捉を示す図である。
【図２９】病院組織内の各ＣＴスキャナのためのデータベースに収容されたｍＡ、ｋＶ、ピッチ、走査長さを含む関連ＣＴ走査パラメータを示している。
【図３０】システムのためのブロック図である。
【図３１】システムのための代替ブロック図である。
【図３２】様々なサイズの３つの水ファントムを示す図である。
【図３３】円錐形水ファントムのトポグラムを示す図である。
【図３４】ＣＴユニットの標準偏差として画像ノイズを示す図である。
【図３５】円錐形水ファントムの軸線方向スライスを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５６】
システムは、定量的画質評価を提供し、病院組織内の全てのＣＴスキャナに対する一貫した基準で「合理的に達成可能な限り低い（ＡＬＡＲＡ）」を達成する。以下に説明する実施形態のシステムは、「コンピュータ断層撮影（ＣＴ）」スキャナがスキャナパラメータ及び患者体格を計算の中に組み込んで、診断画質を達成するのに必要な最小放射線量を正確に決定することを可能にする。最後に、以下の実施形態は、網羅的かつ透明なシステムを提供し、ＣＴ走査の集約履歴を自動化し、解析し、かつモニタして病院組織にわたって適切な投薬及び画質を保証する。
【００５７】
推定モデル
図１は、Ｘ線源１０２を有するＣＴデバイス１００と、Ｉ0がＸ線源の初期強度であり、Ｉが物体１０４の厚みｔを通過後のＸ線検出器における強度であるＸ線検出器１０６との基本概略図を図示し、「Ｂｅｅｒ−Ｌａｍｂｅｒｔ」の法則は、Ｘ線ビームが厚みｔの媒体１０４を通して移動する時の強度Ｉ0を有するＸ線ビームの減衰特性を説明している。
2014528284.tif 000016
式中、Ｉは、Ｘ線ビームが媒体１０４を通過した後のＸ線ビームの強度であり、αは、媒体の線形減衰係数である。従って、ビームの減衰Ｉ／Ｉ0は、材料の厚みと材料の減衰密度との関数であり、この関数は、ＣＴにおいては「Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ単位」で測定される。画質は、ビームが検出器１０６に衝突する時のビームの強度の関数である。
【００５８】
患者は、等しい厚み又は密度のものではない。従って、Ｘ線源の強度が妥当に調節されない場合に、線量は必要以上に高くなることになり、線源強度は、患者の独特の減衰特性に適応させなければならない。減衰は、患者の周囲を回転させた患者厚み及び組織密度の両方の関数である。水の半価層は、６０ｋｅＶで約３．４ｃｍであり、典型的なビームエネルギは臨床ＣＴに対応する。換言すれば、線源強度Ｉ0は、Ｉを一定のままにするために３．４ｃｍ毎に２倍になる必要がある。従って、患者体格の比較的小さな差でも、画質を一定のままに維持するのに必要な線量の差は大きくなる。この理由から、線量の適切性は、患者体格の観点から表す必要がある。
【００５９】
患者体格推定
図２は、例示的なトポグラム２００を示している。ＣＴの目的のために、患者体格は、水等価直径（ＤW）による単一単位として測定することができ、患者体格は、組織の平均ＣＴ密度及び患者の断面積の関数として推定される。ＤWは、走査身体領域２０２と同じ平均Ｘ線減衰を有する水の円筒体の直径である。
【００６０】
ＤWは、Ｍｅｎｋｅ（Ｍｅｎｋｅ  Ｊ著「成人の身体ＣＴにおける個々の線量適応に対する異なる体格パラメータの比較」、２００５  Ａｕｇ；２３６（２）：５６５−７１．ＰｕｂＭｅｄ  ＰＭＩＤ：１６０４０９１４）が説明するような偵察によって実施する図２の研究トポグラム２００から推定することができる。トポグラム画像２００は、より高い値がＸ線ビームの減衰増加を表す密度単位（ＤＵ）として処理することができる離散的データのマトリックスに基づいている。これらの単位は、その時点で材料の水等価厚（ＴW）の予測である。例えば、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｑｕｉｌｉｏｎスキャナに対して、関係は線形であり、以下の方程式：
2014528284.tif 000017
によりモデル化することができる。
【００６１】
偵察の線形幅を乗算したＤＵの横列毎の積分は、各横列（ＤＵsum）に対する距離を乗算した密度単位の合計をもたらす。定数ｃscoutは、円錐形水ファントムのＣＴ研究からトポグラムを使用して導出することができる。各レベルにおけるＤＵsumは、各レベルにおける既知の直径に対してプロットされ、以下の方程式：
2014528284.tif 000018
によりＤWとＤＵsumを相関する式を生成する。円錐形水ファントムに基づくＤＵsumとＤWの間の関係の例は、図３に示されている。図３は、１００ｋＶで測定した円錐形水ファントム直径に基づくＤＵsum（密度単位）とＤW（水直径）の間の力関係３００を示している。ｃscoutは、ｋＶに依存し、従って、ｃscoutは、各ｋＶに対して計算しなければならない。しかし、ｃscoutは、トポグラムに対して使用するｍＡとは無関係である場合があり、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｑｕｉｌｉｏｎに対するケースである。
【００６２】
図４は、トポグラム４００上に投影した各レベルで計算したＤWを示している。人体４０２の断面直径は、ｚ軸線方向に沿って変化し、従って、ＤWも変化する。トポグラムデータＤWを各レベルで計算し、次に、トポグラム画像４０４の上に投影する。平均ＤW_meanは、画像内のＤW値の全ての算術平均として計算される。加重平均（ＤW_mean_Wt）は、以下の方程式：
2014528284.tif 000019
により計算することができ、式中、ｎは、ＤW_Wtを計算するのに使用する横列数である。
【００６３】
図５は、テーブル高さｈtと倍率ｍ．ｆ．の間の関係５００を示すグラフである。ＣＴテーブル（すなわち、ＣＴカウチ）を含む走査に対して、前後（ＡＰ）トポグラムデータは、テーブルにより、並びに患者によってＸ線減衰を反映する。テーブル減衰をＤＵsumから差し引いて、正味密度単位（ＤＵsum_net）を得て、次に、それを使用して、テーブルを除く患者水等価直径又はＤＵW_netを計算する。しかし、テーブルは、その垂直位置に応じて拡大効果を受ける。テーブルの垂直高さ（ｈt）と倍率（ｍ．ｆ．）の間の関係は、実験的に決定され、以下の方程式：
2014528284.tif 000020
として表すことができ、式中、ａ、ｂ、及びｃは、各スキャナに対して実験的に導出される定数であり、ｍ．ｆ．は、
2014528284.tif 000021
であり、Ｗtable_actualは、実テーブル幅であり、Ｗtable_projは、投影テーブル幅である。空テーブル（ＤＵtable）の減衰からの密度単位は、各ｋＶに対して実験的に測定される。減衰単位（ＤＵsum_table）の合計は、
2014528284.tif 000022
として計算される。ＤＵsum_tableをＤＵsumから差し引いて、ＤＵsum_netを得る。
【００６４】
主として頭部ＣＴにおいて起こる側方トポグラムのみを含む走査に対して、水等価直径は、頭部ホルダが均一のサイズ又は形状のものでなく、テーブルと同じ範囲まで拡大効果を受けないので、頭部ホルダによる減衰を差し引かない。従って、ホルダによる減衰データは、画像から確実に差し引くことはできない。
【００６５】
トポグラムから患者体格ＤWnetを取得するために、最初に、倍率を考慮して、テーブルの総密度単位（ＤＵ）が見出される。
2014528284.tif 000023
式中、ＴW_projは、投影テーブル幅であり、ＴW_actualは、実測テーブル幅であり、ｍｆは、倍率である。
2014528284.tif 000024
式中、Ｔhは、テーブル高さ（スキャナで／ダイコムで測定／報告された時のもの）であり、ａ、ｂ、及びｃは定数である。
2014528284.tif 000025
ここで、ＤＵtable_sumは、テーブルによって表される密度単位の合計であり、
ＴW_projは、投影テーブル高さであり、
Ｔdnは、空テーブルの平均密度である。
注意：ＴWproj＞ＳｃＦＯＶである場合に（式中、ＳｃＦＯＶは図の「偵察領域」又は幅である）、ＴWproj＝ＳｃＦＯＶである。
2014528284.tif 000026
式中、ＤＵsum_netは、テーブルを差し引いた偵察密度単位の合計であり、ＤＵsumは、偵察の密度単位の合計である。
2014528284.tif 000027
式中、ＤWnetは、ＤW（ｃｍ）の患者の平均体格であり、ｃscoutは、異なるｋＶ値に特定な偵察定数であるが、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｑｕｉｌｉｏｎスキャナに対して異なるｍＡ値の定数である。
【００６６】
上記計算は、胸部、腹部、及び骨盤のようなＣＴに対してＡＰトポグラムが確実に実施され、テーブルが確実に含まれる研究に実施される。多くの場合、側方トポグラム図を含むに過ぎない頭部及び頸部ＣＴに対して、テーブルは、差し引かれない。テーブルが差し引かれない場合に、テーブル上のファントムで作成されたノイズモデルを使用する必要があることに注意しなければならない。差し引かれなかったＤWを使用する場合に、テーブルの端部から離れてファントムで作成されたノイズモデルを使用しなければならない。定数に対して、例えば、ファイル「ガイダンスアプリのプロトタイプ」又は「ＣＣＭＣＴ０１  ＭＯＤＥＬ  Ｃｏｎｓｔａｎｔｓ  ２０１１０７２７」上のシート「ＡＧ１＿Ｍｏｄ＿Ｃｏｎｓｔ＿ＡＰ」及び「ＡＧ１＿ｍｏｄ＿Ｃｏｎｓｔ＿Ｌａｔ」を参照されたい。線量計算に対しては、同じファイル上のシート「ＤＯＳＥ＿ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＳ」を参照されたい。ＳＳＤＥは、ＡＡＰＭ  Ｒｅｐｏｒｔ  Ｎｏ．２０４「小児及び成人身体ＣＴ検査におけるＳＳＤＥ」を使用して計算された。
【００６７】
ＣＴＤＩ32からＣＴＤＩ16への変換は、１６ｃｍ及び３２ｃｍファントムに対する方程式Ａ−１を設定することで導出された定数を使用するＤWに依存し、方程式及び実施例に対する「ＡＧ１＿Ｄｏｓｅ＿Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ」シートを参照されたい。
【００６８】
画像ノイズ及び放射線量推定
いくつかの要素は、コントラスト感度、空間解像度、視覚ノイズ、細部のぼやけ／視界、及びアーチファクトを含む診断画質に寄与する。大部分に対して、アーチファクト及び細部のぼやけ／視界は、スキャナ設計及び患者特性を反映し、一般的に走査に対する線量設定値と直接関係はない。直接走査の放射線量の影響を受ける要素は、コントラスト感度、空間解像度、及び視覚ノイズを含む。これらのファクタは、検出能の中に組み込まれ、この検出能は、恐らくＣＴ画質を決定するのに主として考慮されるものである。最大実効放射線量を使用する検査でもある腹部及び骨盤のＣＴなどに対して、低コントラスト検出能（ＬＣＤ）が、病院組織の間のコントラスト差が小さい画質を支配する。
【００６９】
図６は、放射線量６００に基づく画質を図示するものであり、ｈｔｔｐ：／／ＷＷＷ．ｉｍｐａｃｔｓｃａｎ．ｏｒｇ／ｓｌｉｄｅｓ／ｉｍｐａｃｔｃｏｕｒｓｅ／ｎｏｉｓｅ＿ａｎｄ＿ｌｏＷ＿ｃｏｎｔｒａｓｔ＿ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌを参照されたい。所定のＣＴ画質は、いくつかのファクタに依存するが、放射線量を最小にする目的に対しては、画質は、放射線量に依存する。放射線量が減少する時に、量子モトル効果は増大し、画質を劣化させ、ターゲット検出能を低下させる視覚ノイズ増加が現れる。従って、視覚ノイズは、画質を定量化する合理的な方法であり、本明細書に使用する方法である。
【００７０】
図７に示すように、視覚ノイズ、すなわち、ノイズは、Ｘ線密度が均質であることが既知の領域のＣＴユニットの標準偏差として測定され、図表７００にすることができ、これは、ｈｔｔｐ：／／ＷＷＷ．ｉｍｐａｃｔｓｃａｎ．ｏｒｇ／ｓｌｉｄｅｓ／ｉｍｐａｃｔｃｏｕｒｓｅ／ｎｏｉｓｅ＿ａｎｄ＿ｌｏＷ＿ｃｏｎｔｒａｓｔ＿ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌを参照されたい。
【００７１】
画像ノイズ、チューブ電流、及びＤWの間の関係を決定するために、円錐形水ファントムは、定数ｋＶ及び実効ｍＡｓで走査され、ノイズは、図８に８００として表示された測定断面直径で５ｍｍスライスのアイソセンターにおいて対象になる３ｃｍ直径の円領域で測定される。画像ノイズは、対象になる領域内のＨｏｕｎｓｆｉｅｌｄ単位（ＨＵ）の標準偏差として定義される。フィルタ逆投影技術及びノイズ除去又は他の取得後画像処理をしない標準軟組織畳み込みカーネルを使用して、画像を生成する。数学的モデルが、次に、実験的に導出され、患者体格及び放射線量の範囲にわたって画質推定を行うデータに適合させる。
【００７２】
円錐形ファントムノイズ測定は、様々な電圧電位（８０、１００、１２０、１３５ｋＶ）及びチューブ電流設定（５０、１００、１５０、．．．，５００ｍＡ）において、取得モード、焦点サイズ、及び線量補償フィルタを含む様々な走査モード及びパラメータ設定を使用して実施される。各設定においてモデルをデータに適合することにより、適切な定数を生成する。相関係数を使用して、各設定におけるモデルの精度を評価する。
【００７３】
図９は、様々なレベルのｍＡｓで「水等価」直径の円錐形ファントムから測定したノイズを示している。ノイズは、円筒体の走査又は既知の直径の円錐形水ファントムから得られる画像から直接測定することができる。円錐形水ファントムから得られるノイズ測定は、以下の方程式：
2014528284.tif 000028
によりモデル化９００され、式中、σはノイズであり、ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、ｃ4、及びｃmeは、実験的に導出される定数であり、ｍeは実効
2014528284.tif 000029
である。例が、図１０に示されており、その例は、図９、並びに適合モデル１０００に示す両方の測定データを含む。モデル定数の専門用語は、任意でありかつ変更することができる。
【００７４】
ノイズは、放射線量パラメータ（ｋＶ及びｍＡｓを含む）、対象の水等価直径、及び走査モード、線量補償フィルタ、焦点サイズ、検出器効率などのようなスキャナ特性の関数である。これらのファクタの一部は、スキャナに固有であり、従って、スキャナ上の全ての走査に対して固定される。ｋＶ、走査モード、線量補償フィルタ、及び焦点サイズのような他のものは変更することができる。従って、異なる組の定数を各設定値に対して導出することができる。図１１は、５０ｃｍの図の視野に対して図表１１００において画質を予測する。Ｓｅｕｓｓ  Ｃ，ｉｎ  Ｍａｈｅｓｈ  Ｍ，ＭＤＣＴ  Ｐｈｙｓｉｃｓ：Ｔｈｅ  Ｂａｓｉｃｓ，２００９，Ｐ  １３５を参照されたい。
【００７５】
実験測定値は、ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、及びｃ4が比較的少量の誤差でスキャナに対する定数として処理することができることを示している。しかし、ｃ0及びｃmeは、設定に応じて変化する。例えば、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｑｕｉｌｉｏｎ  Ｏｎｅにおいて、これらの値は、異なるｋＶレベル（４設定）、異なる走査モード（３設定）、及び異なるデータ収集直径（５設定）に対して変化する。これらの設定の６０の組合せに対してｃ0及びｃmeの異なる値の導出を回避するために、ｃｆｃO及びｃｆｃmeの２つの係数も、それぞれｃ0及びｃmeによってこれらの補正係数を乗算することによってモデルの中に組み込まれている。これは、例えば、特定ｋＶ、走査モード、及びデータ収集直径設定によって任意選択「標準走査設定」に対する定数を確立することによって行われる。適切なｃ0及びｃme値は、各設定値に対して導出され、全ての他の設定値を一定に保つ。例えば、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｑｕｉｌｉｏｎ  Ｏｎｅに対して、モデルに使用する「典型的な走査」設定は、モード＝螺旋状、ｋＶ＝１００、及びデータ収集直径＝３２ｃｍである。この設定に対するｃ0及びｃme値は、それぞれ、１．４１及び０．０２４２であることが見出される。１２０ｋＶに対する補正係数ｃｆｃO及びｃｆｃmeは、それぞれ、１．２４及び１．９０であることが見出され、これらには、次に、標準ｃ0及びｃme値を乗算し、それぞれ１．７５及び０．０４６０の補正ｃ0及びｃmeが得られる。
【００７６】
前後（ＡＰ）トポグラムを使用する研究に対して、上述の方法は、ＣＴテーブルを水等価直径計算の中に組み込まない。従って、これらの研究に対して、ノイズモデルの定数は、テーブル上にあったファントムを使用して画像から取得することができる。しかし、側方トポグラムだけに依存するこれらのものに対して、ノイズモデルの定数は、テーブルの端部から離れて延びるファントムから取得することができる。
【００７７】
画像ノイズ推定モデルの作成に続いて、患者体格データが、トポグラムから抽出され、次に、各走査レベルでの画像ノイズを推定するように線量パラメータと組み合わされる。模擬患者に対するこれらの推定を検証するために、軸線方向走査が、それぞれ、１４．１及び２１．３ｃｍの平均水等価直径を有する子供及び成人の胴体を模擬するように構成された２つの基本擬人化ファントムに実施される。６ｃｍ直径の水柱は、ファントムの中心を通して縦方向に挿入され、画像ノイズ測定値は、断面のアイソセンターで得られる。実ノイズ測定値は、上述のノイズモデルに基づいて予測ノイズと比較される。この処理は、小児及び成人ファントムで、線量調節の有無に関わらず１００及び１２０ｋＶにおいて２つのスキャナで、及び様々なチューブ電流設定において１６回行われた。対応のないｔ検査を使用して、子供対成人ファントム、３２０対６４の検出器横列スキャナ、及び調節対固定チューブ電流の画像ノイズ予測の精度を比較する。
【００７８】
表１は、基本擬人化ファントムの検証走査で測定ノイズに対して予測したものの比較の結果を列挙している。全体として、測定ノイズの５．７％（±４．５％）と同等であった約０．７４（±０．６６）ＳＤ  ＨＵだけ、モデルはノイズを僅かに過小に予測した。３２０及び６４の検出器横列スキャナの間又は調節及び固定チューブ電流の間の予測精度に有意差はなかった。モデルは、子供ファントムよりも成人ファントムでノイズを過小に予測した。
【００７９】
（表１）
2014528284.tif 000030
【００８０】
ＣＴ線量指標（容積）又はＣＴＤＩvolは、ＣＴを受ける個人に与えられる放射線量の推定値である。ＣＴＤＩvol計算は、１６ｃｍ又は３２ｃｍのいずれかのポリメチルメタクリレート（ＰＭＭＡ）ファントムに基づいている。この説明目的のために、全てのＣＴＤＩvol計算は、３２ｃｍＰＭＭＡファントムに基づいており、又はそれに基づくものに変換される。ＣＴＤＩvolは、線量報告におけるスキャナによって報告され、画像は、ＣＴ研究の終わりに生成される。しかし、情報は、多くの場合、ＤＩＣＯＭヘッダとして利用できず、従って、光学式文字認識（ＯＣＲ）アプリケーションを利用してデータ取得を自動化する。更に、線量報告は、報告されたＣＴＤＩvolが、線量調節で起こる変動線量を正確に説明できないという点で不正確になる場合がある。
【００８１】
モデルは、以下の方程式（Ｂｏｏｎｅ  ＡＡＰＭ  ＴＧ  ２０４  ２０１１）：
2014528284.tif 000031
により推定患者体格及びＣＴ線量指標（ＣＴＤＩvol）から導出された放射線量推定の尺度に対して体格特定の線量推定（ＳＳＤＥ）を使用する。
【００８２】
ＣＴＤＩvolに対するモデルの推定は、製造業者の推定値から導出される。走査モード、電圧電位、線量補償フィルタ、及び焦点サイズの各組合せに対して、ＤＩＣＯＭメタデータで利用することができる情報に基づいて個々の研究ＣＴＤＩvolを推定するために、ＣＴＤＩvol対実効ｍＡｓの比率を決定してモデルの中に組み込む。ＣＴＤＩvol推定値の精度は、３０の無作為に選択されたＣＴ胸部、腹部、及び骨盤検査、３２０の検出器横列スキャナの半分及び６４の検出器横列スキャナの半分を使用して検証される。モデルから導出されたＣＴＤＩvol推定は、製造業者の線量報告ページのものと比較される。平均研究ＣＴＤＩvolは、３２０の検出器横列スキャナに対して使用され、最大ＣＴＤＩvolは、製造業者の線量報告に提供された情報を反映するために、６４の検出器横列スキャナに対して使用される。
【００８３】
ＣＴＤＩvol推定値の精度を検証するのに使用する３０のＣＴ胸部、腹部、及び骨盤研究について、平均推定ＣＴＤＩvolは、６．１０±３１０ｍＧｙであった。製造業者の線量シートによって報告された平均ＣＴＤＩvolは、６．０６ｍＧｙ±３．０２ｍＧｙであった。推定及び報告されたＣＴＤＩvolの間の平均差は、０．０４±０．１０ｍＧｙであった。推定及び報告されたＣＴＤＩvolの間の平均パーセント差は、０．８％±１．８％であった。注意すべきことは、６４の検出器横列スキャナで平均ＣＴＤＩvolではなく最大値を使用することにより、製造業者は、１５．０％の平均パーセント過大評価に対応する０．８５ｍＧｙだけＣＴＤＩvolを過大評価した。
【００８４】
ターゲット画像ノイズ推定
ＣＴ製造業者は、実施している放射線技師の中で再現可能な現象を説明しており、放射線技師は、異なる体格の患者に対して異なるレベルのノイズを許容することができる。例えば、図１２は、自動露出制御のＳｅｉｍｅｎのＣＡＲＥ  Ｄｏｓｅシステムを示している。これは、より大きい患者が細かい空間解像度を必要としないより大きい器官を有するという事実により可能性が高く、より大きい患者は、より大きいコントラスト解像度を提供するより大量の脂肪を有する傾向がある。図１２は、患者体格に基づいて導出されたターゲット画質線量１２００を示している。画質は、予め推定され、画質に対するパラメータは、予め決定される。
【００８５】
従って、一定のノイズは、ターゲット画質を確立するのに使用することはできない。むしろ、ターゲット画像ノイズ曲線は、患者体格の範囲にわたって確立しなければならない。ターゲット画像ノイズ曲線を決定するために、放射線技師の画質プリファレンスを確立しなければならない。放射線技師のプリファレンスを定量化するために、表２により５点得点システムを使用することができる。
【００８６】
（表２）
2014528284.tif 000032
放射線技師は、既知のノイズ及びＤＷの画像を格つけして、画像に対して画質プリファレンス得点を割り当てることができる。
【００８７】
患者体格の範囲の画像及び画質は、５点得点システムにより放射線技師が格つけすることができる。これらは、個々の放射線技師に対して得られ及び／又は１つの群の放射線技師に対して平均することができる。ターゲット画像ノイズ曲線を適用することになっている典型的な検査により、ケースを選択することができる。臨床設定において適用すると考えられる以下の全ての画像後処理技術を得点するために、ケースを提示する。既知の画像ノイズ及びＤＷの得点ケースは、図１３に示すようにプロット１３００することができる。
【００８８】
少なくとも絶対偏差法を使用して、得点されたケースは、画質プリファレンスプロフィール方程式：
2014528284.tif 000033
に適合させることができる。式中、Ｓは、画質プリファレンス得点であり、σは、画像ノイズであり、ＤWは、患者体格データであり、Ａ、Ｂ、及びＣは、実験的に導出される定数である。この式は、図１４に示すように、プリファレンス得点１４００による一連のターゲット画像ノイズ曲線をもたらす。これは、図１５に示すように、得点ケースデータ１５００にマップすることができる。
【００８９】
所定の指標又はプロトコルの検査に対する望ましい画質に基づいて、図１６に示すターゲット曲線１６００は、以下の方程式：
2014528284.tif 000034
により患者体格の範囲にわたって一定の画質プリファレンス得点を確立することによって確立することができ、ここで、ｃT、ａT、及びｂTは、実験的に導出される定数である。これらの対応する定数を有する個別のターゲットノイズ曲線は、各臨床指標又はプロトコルのセットに対して導出される。これらの曲線は、その式の適切な画質に関する放射線技師の主観的評価に基づく場合がある。
【００９０】
放射線技師は、様々なレベルのノイズ耐性を有する傾向があるので、特定な画質プリファレンスプロフィールを各放射線技師に対して生成することができる。１つの群の画質プリファレンスプロフィールは、各画像の全ての放射線技師の得点を平均し、モデルを当て嵌めることによって作り出される。各放射線技師のプロフィールは、ＤW＝１０から４０ｃｍの部門の「３」プリファレンス曲線に対応する個々の放射線技師のプリファレンス曲線の平均得点を決定することによって部門全体のプロフィールと比較することができる。これらの数字の間の差は、「相対的許容度プロフィール（ＲＡＰ）」得点と呼ばれる。負の得点は、放射線技師が群平均よりもノイズを許容しないことを示し、正の得点は、放射線技師が群平均以上にノイズを許容することを示している。
【００９１】
予測及び最適化モデル
線量調節推定
最新のＣＴ走査は、チューブ電流線量調節を適用することができ、チューブ電流線量調節により、ガントリーが放射線量を最小にするために移動するとチューブ電流を変化させる。Ｚ軸線方向チューブ電流調節は、患者がガントリーを通して移動する時に適用することができ、角度又はｘ−ｙ調節は、ガントリーが患者の周りで回転する時に適用することができる。オペレータは、全ての他の設定値、並びにターゲットノイズ設定値及び最小と最大のｍＡのようなチューブ電流調節設定値を設定し、ＣＴスキャナは、トポグラムからの減衰データに基づいて最適放射線量を決定する。線量調節は線量最適化を考慮するが、線量の重要な原動力のチューブ電流は、ターゲットノイズ設定値によりオペレータの制御下にあるので、線量調節は線量最適化を保証しない。
【００９２】
線量調節アルゴリズムをスキャナの中にプログラムする。製造業者が、このアルゴリズムをこのシステムの中に提供しない場合に、近似値は、ｋＶ及びｍＡｓを含む様々なスキャナ設定値において様々なサイズの楕円形ファントムを走査することによって実験的に決定することができる。最小及び最大ｍＡ値は、各ファントムサイズに対して及び各設定において決定して評価し、線量調節アルゴリズムに対して近似値を決定することができる。
【００９３】
可変サイズ決定された楕円体のファントムを使用して、スキャナの線量調節アルゴリズムのモデルを導出し、特定線量調節パラメータ設定において所定の患者体格に対して平均ｍＡを予測した。上述の画像ノイズ推定モデルを使用して、予測モデルを作成し、患者体格及び走査パラメータを与える画像ノイズの推定及びＳＳＤＥを可能にした。逆のことをするモデルを可能にした反復非線形最適化ルーチン（米国ワシントン州のレドモンド所在のマイクロソフトコーポレーションのエクセル）は、望ましい画質ターゲット及び患者体格を与える推奨線量パラメータを提供する。偵察トポグラム画像から導出することができるモデル組み込み患者体格を直接患者体重に入れることができ、又は患者体重に基づくことができる（その場合には、モデル推定患者体格は所定の体重に基づく）。モデルはまた、スキャナに特定な特定のパラメータを考慮に入れた。チューブ電流設定は、固定ｍＡ又は線量調節パラメータとして入ることができる。ユーザはまた、ターゲットノイズ設定値又は画質プリファレンス曲線を識別することができる。提供された情報に基づいて、次に、モデルは、画像ノイズ及び線量推定を予測し、望ましい画質を達成するのに必要なチューブ電流及び線量調節設定値を含むプロトコルパラメータを推奨した。画質ノイズ及びＳＳＤＥはまた、患者体格の範囲にわたって予測された。
【００９４】
画像ノイズ及び線量予測モデル
信号モデルを使用して、患者体格及びスキャナパラメータに基づいて画像ノイズを予測することができる。線量調節アルゴリズムをモデルの中に組み込んで、線量調節及び他の走査パラメータ、並びにモデルの中に入った患者体格に基づいてｍＡｓを予測する。画像ノイズ方程式を使用して、ｍＡｓ及び他の走査パラメータ、並びに患者体格に基づいて画像ノイズを予測することができる。ターゲット曲線式をモデルの中に組み込んで、予測画像ノイズを実画像ノイズと比較することができる。患者体格の範囲にわたって画像ノイズを推定する。このモデルを単一アプリケーションの中に組み込んでいる。アプリケーションのスクリーン補捉１７００を図１７に示している。固定ｍＡ及び線量調節設定値の入力を使用して、画像ノイズを同時に推定する。
【００９５】
同じアプリケーションを使用して、走査パラメータ及び患者体格に基づいてＳＳＤＥを予測することができる。ＣＴＤＩvol及びＳＳＤＥ方程式は、予測アプリケーションの中に組み込まれている。様々なモードの作動における患者体格の範囲にわたって、ＳＳＤＥを推定することができる。画像ノイズ定数を維持しながら最低ＳＳＤＥを見出す走査モードは、最低線量モードを用いてあると考えられる。最低線量走査モードを確立すると、他の走査パラメータの値をアプリケーションの中に入れる。ＳＳＤＥは、図１７に示すように、所定の走査パラメータ設定において患者体格の範囲にわたって推定される。
【００９６】
線量調節アルゴリズムを含む予測モデルは、４３のルーチン胸部、腹部、及び骨盤検査で予測対実平均実効ｍＡｓ、ＳＳＤＥ、及び推定画像ノイズを比較することによって３つのスキャナに実施した４３のルーチンＣＴ腹部及び骨盤研究で検証された。２０の研究は、３２０の検出器横列スキャナに実施され、２３の研究は、６４の検出器横列スキャナに実施された。研究のうちの２５は１００ｋＶに実施され、１８の研究は１２０ｋＶに実施された。全ての検証研究は、螺旋モードに実施された。スキャナとチューブ電圧電位設定の間の予測精度の統計的有意性は、対応のないｔ検査を使用して評価された。
【００９７】
４３のＣＴ検査のサンプルを使用して患者体格、実効ｍＡｓ、ＳＳＤＥによる研究を含む予測モデルを検証し、それぞれ、１６．３から３７．３ｃｍ、３０から１６９ｍＡｓ、３．４から１６．１ｍＧｙ、及び９．４から３８．２ＳＤ  ＨＵに及ぶ画像ノイズ値を推定した。予測及び実実効ｍＡｓ、ＳＳＤＥ、及び推定画像ノイズの間の平均差は、それぞれ−０．７±６．９（ＳＤ）ｍＡｓ、−０．２±０．９ｍＧｙ、及び−０．１±０．８ＨＵであった。予測及び実数値の間のパーセント差は、それぞれ−０．９％±９．３％、−１．８％±１０．６％、及び−０．５％±４．４％であった。２つのスキャナの間又は１００から１２０ｋＶの間の予測精度に統計的に有意差はなかった。
【００９８】
画質及び線量最適化／指針モデル
予測画像ノイズ曲線をターゲット画像ノイズ曲線上に重ね合わせることにより、画像ノイズ及び線量予測モデルを使用して患者体格の特定の範囲にわたって画像ノイズを最適化することができる。図１８に示すように、画像ノイズがターゲットノイズ曲線１８００に適合するまで、線量調節パラメータを調節することによって画像ノイズを予測する。
【００９９】
非線形最適化ルーチンを使用することによってこの最適化を自動化し、線量調節パラメータを変化させることによって患者体格の特定範囲にわたってターゲット画像ノイズと予測画像ノイズの間の差を最小にする。同じ最適化ルーチンにより、アプリケーションはまた、単一の望ましい画像ノイズ又はターゲット画像ノイズ曲線に当て嵌まるノイズをもたらすと予測された特定のチューブ電流調節設定値及び固定ｍＡ設定値を推奨する。
【０１００】
予測ＳＳＤＥは、図１８に示すように、最適画質設定において表示されてプロットされる。この最適化モデルにおける制約条件は、放射線量ではなくて画像ノイズである。従って、モデル線量は、望ましいＳＳＤＥに適合するように走査パラメータを変化させず、むしろＳＳＤＥは、望ましい画像ノイズターゲットに適合するように確立された走査パラメータの結果である。
【０１０１】
予測／最適アプリケーションから走査パラメータを導出し、患者体格の範囲の線量を最適化して臨床指標に基づいて適切なターゲット画像ノイズ曲線に当て嵌める。これらの走査パラメータを使用して走査プロトコルを決定し、走査プロトコルをスキャナの中に入れる。１群のプロトコルの例は、表３に示されている。
【０１０２】
（表３）
2014528284.tif 000035
【０１０３】
予測／最適化モデルは、ユーザが入れたＤW値又は範囲を組み込むことができる。代替的に、ユーザは、患者体重又は体重範囲を識別することができる。モデルは、ルックアップテーブルを使用して、患者集団からのデータによる患者体重に基づいて予測ＤWを決定する。代替的に、ユーザは、軸線方向捕捉前に実施された直接偵察トポグラム画像から患者体格を取得することができる。予測／最適化アプリケーションは、密度単位をトポグラムから患者体格に変換する方程式を含む。オペレータは、図１８に示すように、トポグラムから対象になる矩形領域を選択し、平均密度単位値をモデル、並びに偵察ｋＶ、テーブル高さ、及び偵察幅の中に入れることができる。特定の患者体格は、次に、上述の方法に基づいて計算することができる。次に、モデルは、ターゲットノイズ曲線に基づいて最適チューブ電流調節パラメータ設定を計算し、オペレータは、軸線方向捕捉を実施する前にスキャナに入ることができる。
【０１０４】
図１８の予測／指針アプリケーション１８００の中に、最適化モデルをプログラムすることができる。アプリケーションは、最適化モデルの全ての要素を組み込み、ｍＡに基づく画質及び線量、線量調節設定値、特定のターゲットノイズ、及び所定の患者体格に基づく画質プリファレンス曲線を予測することができる実用的ツールを提供する。上部左のグラフは、画質プリファレンス曲線に対してそれぞれ、ｍＡ、線量調節設定値、及びターゲットノイズに基づく画像ノイズを予測する。上部右及び下部右のグラフは、線量調節モデル化に基づいてかつ画質プリファレンス曲線に対して、それぞれ、患者体格の範囲にわたって画像ノイズ及びＳＳＤＥを予測する。
【０１０５】
図１８が示すように、１００ｋＶで患者ＤWの１０から４０ｃｍの範囲にわたって及び１０．０の一定のノイズ指数（ＳＤ）設定による予測ノイズは、９から５５ＳＤ  ＨＵに及んでいる。図示の例に対して、ノイズは、１０から１６ｃｍの間で比較的一定のままであり、１７から２１ｃｍ間で増加し、２１から２６ｃｍの間で比較的一定のままであり、次に、２７から３３ｃｍの間で急速に増加し（ここで調節チューブ電流の長い軸線は、最大ｍＡ設定値によって制限される）、かつ３４ｃｍ以上に対して更により急速に増加する（ここでチューブ電流は、両軸線において最大設定に達している）。「３．０」ターゲットノイズ曲線と比較する時に、予測ノイズは、１０から１５ｃｍの間でＤWに対して過度に高く、１６から２０ｃｍの間で適切であり、２１から３６ｃｍの間に必要以上に低く、更に３６ｃｍを超えて過度に高い。それに対応して、ＳＳＤＥは、ノイズが必要以上に低い範囲に対して必要以上に高く、逆も同じである。
【０１０６】
画質及び線量性能評価、表示、及びモニタリング
画像処理
例示的な画像処理アプリケーション（プロセッサ）は、フォルダ中の各ファイルを自動的に開き、「医療におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）」タグからトポグラムを表し、次に、その向き、スライス厚み、及び画像を取得した時間のような画像の他の特性を評価するか否かを決定する。画像がトポグラムであることをプロセッサが決定した状態で、図４の上に示すようなものが存在する場合に、プロセッサは、前後（ＡＰ）トポグラム４００を選択する。ＡＰトポグラムが存在しない場合に、プロセッサは、図２２のような側方トポグラム２２００を選択し、これは、多くの場合、頭部ＣＴを有するケースである。
【０１０７】
例示的プロセッサは、次に、トポグラムの横列毎の積分を行って、ｚ軸線に沿って各断面レベルに対してＤW_netを決定する。アプリケーションは、ＤＩＣＯＭヘッダ情報を使用して、マトリックス横列を患者の物理的位置と相関させ、その物理的位置は、次に、軸線方向スライス位置と相関している。平均ＤWも、図４に示すように、計算してトポグラム画像にマップ４００される。
【０１０８】
例示的プロセッサは、次に、研究の各シリーズを評価してアルゴリズムを実施し、適切な軸線方向画像を決定して線量計算を決定するのに使用する。例えば、プロセッサは、ＣＴ画像を表さない全てのファイルを廃棄する。プロセッサはまた、全ての冠状、矢状、及び他の非軸線画像を廃棄する。プロセッサは、研究を実施した時間を評価して、複数のシリーズが同じ取得の再生画像を構成するか否かを決定する。プロセッサは、次に、どのシリーズが５ｍｍに最も近いスライス間隔にあるかを決定する。複数のシリーズがそのままである場合に、プロセッサは、最初に実施した再生シリーズを選択する。
【０１０９】
例示的プロセッサは、次に、各軸線方向画像に関連付けられた線量パラメータを評価する。プロセッサは、スライス位置、ｋＶ、ｍＡ、露出時間、ピッチ係数（適用可能な場合）、走査モード、及びデータ収集直径を評価する。プロセッサはまた、研究を実施したスキャナを評価し、データファイルを評価して適切な定数を計算の中に組み込む。ＣＴＤＩvol及びＳＳＤＥを含む線量推定を各レベルで計算し、研究のために平均値を決定する。
【０１１０】
図１９は、ｍＡ、露出時間、及びピッチ係数の積として各スライスにおいて決定された１９０３実効ｍＡｓを有するトポグラム１９００を示している。プロセッサはまた、ｍＡｓが最大ｍＡｓに等しいｚ軸線に沿って研究のパーセントを計算することができる（これは、線量調節設定値が最適であるか否か、又は最大ｍＡがＳＤ設定に対して低すぎるように設定されるか否かの意味合いがある）。
【０１１１】
図２０は、各スライスで計算し、トポグラム２０００にマップした推定ノイズ２００２のＡＰトポグラム２０００を示している。患者ＤＷ２１０４、ｍＡｓ２１０６、及び推定ノイズ２１０２は、次に、図２１に示す単一画像２１００上のトポグラムに全てマップされる。この画像は、専用フォルダに保存され、プロセッサは、画像のアドレスを保持する。
【０１１２】
図２２は、例示的な側方頭部トポグラム２２００を示している。側方トポグラムのみが利用可能であるケースに対して、アプリケーションが計算を行い、いくつかの例外はあるが、図２２に示すような側方トポグラムに結果２２０４及び２２０６をマップする。第１に、テーブルは側方画像上には存在しないので、アプリケーションは、テーブルから背景減衰を差し引かない。これらの研究に使用する定数は、テーブルなしで得られるファントムノイズ測定値から導出される。従って、患者体格は、ＤW_netではなくてＤWによって表される。第２に、頭部及び顔面ＣＴに対して、多くの場合、ガントリーを傾けて、蝶形骨平面に平行な平面において画像を取得する。図２３は、サイズ、線量、及び画質をマップすることによって側方頭部トポグラム２３００の回転を示している。プロセッサは、対応する角度によって画像２３００を最初に回転させ、次に、図２３に示すサイズ２３０４、線量、及び画質データ２３０６をマップすることによってこれを補償する。
【０１１３】
いくつかの研究は、同じ研究において１つよりも多くの走査、又は「放射イベント」（例えば、単一研究における肝重の評価に腹部の非造影相及び造影後相ＣＴ）を伴うので、上記計算は、各放射イベントに対して実施される。プロセッサは、ＤＩＣＯＭヘッダ情報において走査日及び時間を調べることによって放射イベントを区別することができる。
【０１１４】
データ格納
例示的プロセッサは、以下のパラメータ：ｍＡ、ｍＡｓ、ＤW、ＤW_net、ＣＴＤＩvol、ＤＬＰ、ＳＳＤＥ、及びノイズの最小値、平均値、及び最大値を含む各研究に対して全体の統計値を計算する。プロセッサはまた、患者名、受入番号、診療記録番号、誕生日、検査日、スキャナ、医療センター、検査名、その他を含むＤＩＣＯＭヘッダ情報から他の関連のデータを調べる。
【０１１５】
例示的な実施形態において、これらのデータは、以下では「指針」データベースと呼ばれるデータベースの対応する分野に送信される。患者体格、実効ｍＡｓ、及び画像ノイズデータを重ね合わせたグラフを有するトポグラムはまた、データベースに送信される。この関係データベースは、研究に特定な記録のためのテーブル、シリーズ（すなわち、単一放射イベント）、及び事例（単一軸線方向スライス）を収容する。これらの記録は、各テーブルにおいて特定な識別子に関連している。
【０１１６】
例示的プロセッサは、走査モード、ｋＶ、ｍＡ、露出時間、ピッチ係数、及び焦点サイズに基づいてスライスのＣＴＤＩvolを評価する。各スライスのＣＴＤＩvolを平均することによる研究に対して、平均ＣＴＤＩvol（ＣＴＤＩvol_mean）を計算する。各スライスの計算ＣＴＤＩvolに基づく研究に対して、線量長さ積（ＤＬＰ）、ＣＴＤＩvolと走査の長さの積も計算する。各スライスのＳＳＤＥを平均することによる研究に対して、平均ＳＳＤＥを計算する。
【０１１７】
例示的な実施形態において、上述の患者体格計算、画像ノイズ及び放射推定、及びターゲット画像ノイズ評価のための全ての方程式は、プロセッサに収容され、かつプロセッサによって利用される。
【０１１８】
データ解析表示及びモニタリング
図２４及び図２５は、例示的な研究解析アプリケーションのスクリーン補捉画像２４００及び２５００を示している。「指針」データベースに基づいて、研究解析アプリケーションを使用して、個々及び集合的の両方で研究の解析を可能にする。アプリケーションは、個々の研究のための検索又は研究の集合のためのクエリを可能にする検索ページを収容する。
【０１１９】
個々の研究の選択の代わりに、ユーザは、図２６に示すクエリケースに関連付けられた図表２６００を表示することを選択することができる。これは、平均画像ノイズ、ＣＴＤＩvol、ＤＬＰ、及びＳＳＤＥのような患者ＤWと比較した研究データの図表を表示する。グラフに示す研究は、クエリページのものと同じであり、ユーザは、２つの図の間で後と前を切り換えることができる。従って、ユーザは、クエリ検索及びフィルタパラメータを変化させることによってグラフに示すデータをフィルタ処理することができる。ユーザが選択するターゲット曲線は、画像ノイズグラフにマップすることができる。各グラフ上のデータ点は、選択基準により色で区別することができる。点のうちの１つの選択は、その研究に対する研究解析ページを起動する。
【０１２０】
検索ページからの個々の研究の選択は、患者人口統計データ、研究取得情報、計算画質及び線量値、並びにマッピングトポグラム画像を含む所定の研究の関連の情報２７００及び２８００の全てを表示する、図２７及び図２８に示す研究解析ページを起動する。図２７において、スクリーンショット２７００は、ターゲットノイズ、並びにアプリケーションによって計算されて研究解析ページに含まれるターゲットノイズをもたらすと考えられるｍＡ及び実効ｍＡｓを表示する。これらのパラメータに基づいて、アプリケーションは、残留ノイズを計算することができる（ターゲット画像ノイズ／実画像ノイズ）。アプリケーションはまた、ｍＡ、ＳＤ設定、又は最大ｍＡの変化を保証するか否かを評価する。
【０１２１】
図２８において、スクリーンショット２８００は、アプリケーションによって計算され、研究解析ページに含まれるターゲットノイズを表示する。これらのパラメータに基づいて、アプリケーションは、残留ノイズを計算する（実画像ノイズ−ターゲット画像ノイズ）。
【０１２２】
研究解析ページはまた、平均研究画像ノイズ及び線量情報をグラフィック的に示している。検索に含まれた他の研究も、比較のために同じグラフ上にプロットされる。選択ターゲット画像ノイズも、画像ノイズ曲線上に重ね合わせることができる。このようにして、ユーザは、選択研究からの実画像ノイズがターゲット画像ノイズにいかに良く適合したか、かつそれが同じタイプの他の研究といかに比較されるかを決定することができる。
【０１２３】
モニタリング及び報告
例示的プロセッサアプリケーションは、各プロトコル又は研究タイプの必要性に応じて、患者体格の関数として画像ノイズデータにユーザが制限を加えることを可能にする。実平均研究画像ノイズとターゲット画像ノイズの間の差がこれらの限界を超えると、例示的プロセッサアプリケーションは、平均ノイズが予測範囲外にあった研究が実施されていることを知らせる電子メールを指定受信者に自動的に送信する。
【０１２４】
クエリからのデータは、外部データファイルの中に移出することができる。このファイルは、研究解析アプリケーションによって表示されたものだけでなく、データベースに全ての研究データを含む。これらのデータは、検索、内部モニタリング、又は報告に使用することができる。データは、非識別化され、国立データレジストリ又は規制当局のような内部及び外部審査員又は審査組織の両方に送信することができる。このような組織の協働により、自動報告を作成して定期的に組織に送信することができる。
【０１２５】
プロトコル集中化
システムは、所定の病院組織内の全てのスキャナとインタフェース接続して全てのスキャナのプロトコル変更を更新する機能を有する単一データベース内で所定の企業内の全てのスキャナのために全ての走査プロトコルを維持することができる。システムは、病院組織内の各ＣＴスキャナのためのプロトコルに関する情報を収容するデータベースを収容することができる。従って、病院組織が選択する場合に、病院組織が制御する全てのスキャナのための全てのＣＴ走査プロトコルは、１つの病院であろうと多くの病院であろうと１つの位置に集中することができる。図２９は、病院組織内の各ＣＴスキャナのためのデータベースに収容されたｍＡ、ｋＶ、ピッチ、走査長さを含む関連ＣＴ走査パラメータ２９００を示している。ｍＡ、ｋＶ、ピッチ、走査長さ、その他を含む全ての関連ＣＴ走査パラメータは、データベースに収容される。患者基準はまた、年齢又は体重パラメータを含むデータベースに収容される。ＣＴ技術者のための特定の命令はまた、データベースに収容される。従って、データベースは、病院組織にわたって全てのＣＴプロトコルのための集中レポジトリになる。
【０１２６】
各プロトコルに対応する集約データは、データベースのプロトコル形態にリンクされる場合がある。従って、プロトコルを表示する時に、そのプロトコルに対応する集約データを表示すると同時にスクリーンショット２９００が示される。システムはまた、システムの履歴データ又は施設に提供される代表的な患者のデータファイルのいずれかに基づいてプロトコルのための画質及び線量性能を予測することが可能な場合がある。従って、プロトコル変更を模擬することができ、線量及び画質に対するその影響を予測することができる。
【０１２７】
システム自動化
図３０及び図３１は、システムのためのブロック図３０００及び３１００を示している。例示的なシステムは、ソフトウエアアプリケーションを使用して、上記計算を使用して自動的に画像を処理する。スクリプトは所定位置にあり、ＣＴスキャナから又は「画像保存通信システム（ＰＡＣＳ）」から独立時間的サーバに画像を自動的に送信する。研究からの全ての画像は、時間的サーバ上のその研究の特定なフォルダに送信される。画像処理アプリケーションは、ユーザが決定する画像を定期的に処理する。
【０１２８】
例示的なシステムは、画像処理、データ格納、解析、表示、モニタリング、及び報告を自動化する。
【０１２９】
本発明の様々な態様を実施するための例示的な環境は、ＣＴ走査システム内に装着され又は作動可能にこれに関連付けることができるか又はＣＴ走査システムから完全に離れて実行することができる１つ又はそれよりも多くのコンピュータを含むことができる。コンピュータは、処理ユニット、システムメモリ、及びシステムバスを含むことができる。コンピュータのシステムバスは、以下に限定されるものではないが、システムメモリを含むシステム構成要素を処理ユニットに結合する。処理ユニットは、様々な市販のプロセッサのいずれかとすることができる。ヂュアルマイクロプロセッサ及び他のマルチプロセッサアーキテクチャも、処理ユニットとして使用することができる。
【０１３０】
システムバスは、様々な市販のバスアーキテクチャのいずれかを使用してメモリバス（メモリコントローラの有無に関わらず）、周囲機器のためのバス、及びローカルバスに更に相互接続することができるいくつかのタイプのバス構造のいずれかとすることができる。システムメモリは、読取専用メモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができる。基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ）は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭのような不揮発性メモリに格納され、ＢＩＯＳは、起動中のようなコンピュータ内の要素の間で情報を伝達するのを補助する基本ルーチンを収容する。ＲＡＭはまた、データをキャッシュするための静的ＲＡＭのような高速ＲＡＭを含むことができる。
【０１３１】
コンピュータは、内部ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）（例えば、ＥＩＤＥ、ＳＡＴＡ）を更に含むことができ、内部ハードディスクドライブはまた、好ましいシャーシ、磁気フロッピー(登録商標)ディスクドライブ（ＦＤＤ）（例えば、取外し可能なディスケットから読み取り、これに書き込むためのもの）及び光ディスクドライブ（例えば、ＣＤ−ＲＯＭディスクを読み取り、又はＤＶＤのような他の高容量光媒体から読み取り、これに書き込むためのもの）における外部使用に対して構成することができる。ハードディスクドライブ、磁気ディスクドライブ、及び光ディスクドライブは、それぞれ、ハードディスクドライブインタフェース、磁気ディスクドライブインタフェース、及び光ドライブインタフェースによってシステムバスに接続することができる。外部ドライブ実施のためのインタフェースは、「ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）」及びＩＥＥＥ１３９４インタフェース技術のうちの１つ又はそれよりも多く又は両方を含む。
【０１３２】
ドライブ及びこれらの関連コンピュータ可読媒体は、データの不揮発性ストレージ、データ構造、コンピュータ実行可能命令などを提供することができる。コンピュータに対して、ドライバ及び媒体は、好ましいデジタルフォーマットでどのようなデータの格納にも対応する。上述のコンピュータ可読媒体の説明は、ＨＤＤ、取外し可能な磁気ディスケット、及びＣＤ又はＤＶＤのような取外し可能な光媒体を意味するが、ジップドライブ、磁気カセット、フラッシュメモリカード、カートリッジなどのようなコンピュータによって読取可能な他のタイプの媒体も、例示的な作動環境において使用することができ、更に、あらゆるこのような媒体は、本発明の方法を実施するためのコンピュータ実行可能な命令を収容することができることを当業者は認めるべきである。
【０１３３】
ペレーティングシステム、１つ又はそれよりも多くのアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、及びプログラムデータを含むいくつかのプログラムモジュールは、オドライブ及びＲＡＭに格納することができる。オペレーティングシステム、アプリケーション、モジュール、及び／又はデータの全て又は一部も、ＲＡＭにキャッシュすることができる。本発明は、様々な市販のオペレーティングシステム又はオペレーティングシステムの組合せによって実施することができることが認められる。
【０１３４】
１つ又はそれよりも多くの有線／無線入力デバイス、例えば、タッチスクリーンディスプレイ、キーボード、及び／又はマウスのようなポインティングデバイスにより、ユーザが指令及び情報をコンピュータの中に入れることができることは、本発明の開示の範囲である。他の入力デバイスは、マイクロフォン（当業者には公知のような適切な言語処理／認識ソフトウエアに関連して機能する）、ＩＲ遠隔制御器、ジョイスティック、ゲームパッド、スタイラスペンなどを含むことができる。これら及び他の入力デバイスは、多くの場合に、システムバスに結合された入力デバイスインタフェースにより処理ユニットに接続されるが、パラレルポート、ＩＥＥＥ１３９４シリアルポート、ゲームポート、ＵＳＢポート、ＩＲインタフェースなどのような他のインタフェースによって接続することもできる。
【０１３５】
表示モニタ又は他のタイプの表示デバイスも、ビデオアダプタのようなインタフェースを通じてシステムバスに接続することができる。モニタに加えて、コンピュータは、スピーカ、プリンタ、その他のような他の周囲出力デバイスを含むことができる。
【０１３６】
コンピュータは、１つ又はそれよりも多くのリモートコンピュータへの有線及び／又は無線通信を通じて論理接続を使用するネットワーク環境で作動させることができる。リモートコンピュータは、ワークステーション、サーバコンピュータ、ルーター、パーソナルコンピュータ、携帯式コンピュータ、携帯情報端末、セルラーデバイス、マイクロプロセッサベースの娯楽電気器具、ピアデバイス、又は他の共通ネットワークノードとすることができ、かつコンピュータに関して説明する要素の多く又は全てを含むことができる。図示の論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及び／又はより大きいネットワーク、例えば、広域ネットワーク（ＷＡＮ）への有線／無線接続性を含む。このようなＬＡＮ及びＷＡＮネットワーク環境は、オフィス及び会社では普通であり、イントラネットのような企業規模のコンピュータネットワークを容易にし、これらの全ては、「インターネット」のようなグローバル通信ネットワークに接続することができる。
【０１３７】
コンピュータは、無線通信で作動可能に配置されたあらゆる無線デバイス又はエンティティ、例えば、プリンタ、スキャナ、デスクトップ及び／又は携帯式コンピュータ、携帯式データアシスタント、通信衛星、無線で検出可能なタグに関連付けられた機器又は位置（例えば、キオスク、新聞販売店、化粧室）のあらゆる部品、及び電話と通信するように作動可能にすることができる。これは、少なくともＷｉ−Ｆｉ（「ＩＥＥＥ  ８０２」．１１ｘ（ａ、ｂ、ｇ、ｎ、その他）など）及び「Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）」無線技術を含む。従って、通信は、従来のネットワーク又は少なくとも２つのデバイス間の単なるアドホック通信のような所定の構造とすることができる。
【０１３８】
システムはまた、１つ又はそれよりも多くのサーバを含むことができる。サーバはまた、ハードウエア及び／又はソフトウエア（例えば、スレッド、プロセス、コンピュータデバイス）とすることができる。サーバは、スレッドを収容して、例えば、本発明の態様を使用することによって変換を行うことができる。クライアントとサーバの間の１つの可能な通信は、２つ又はそれよりも多くのコンピュータプロセスの間で送信するように適応するデータパケットの形態とすることができる。データパケットは、例えば、クッキー及び／又は関連情報を含むことができる。システムは、クライアントとサーバの間の通信を容易にするために使用することができる通信フレームワーク（例えば、「インターネット」のようなグローバル通信ネットワーク）を含むことができる。
【０１３９】
モデル定数のスキャナ特定の導出
図３２は、様々なサイズの３つの水ファントム３２００を示している。モード、ｋＶ、データ収集直径、及び／又はｍＡｓのような関連設定で各スキャナの性能を評価するために、検査走査は、図３２に図示のように約５ｃｍから５０ｃｍの直径範囲を有する円錐形ファントム３２０２に実施することができる。ファントムはまた、楕円体３２０４ファントム又は擬人化３２０６成人又は子供ファントムとすることができる。軸線方向走査は、テーブル上のファントムを有するだけでなく、テーブルから離れたファントムを有する各関連モードのスキャナに実施することができる。これらの走査からのトポグラム３３００及び軸線方向画像３４００の例は、それぞれ、図３３及び図３４に示されている。図３５は、画像ノイズが、撮像水ファントム３５００の中心において３ｃｍ直径の円内のＣＴユニットの標準偏差として定義されることを示している。
【０１４０】
実施形態において、各画像からのノイズを手動で測定しなければいけないことを回避するために、ソフトウエアアプリケーション（較正器）は、画像ファイルを開いて画像によってこれらを処理する。各軸線方向画像８００に対して、較正器は、周囲の空気と比較したファントムを定める画像の区域間に境界を定めるマスクを生成する。較正器は、この形状の有効径（これはＤWである）を決定し、重心を見出す。較正器は、上述の図８に示す重心に中心がある３ｃｍ直径の円を生成し、この領域の標準偏差を計算する。
【０１４１】
トポグラム画像は、データマトリックスに変換することができる。ピクセル高さを乗算したＤＵの横列毎の積分を行って各横列に対してＤＵsumを与える。較正器アプリケーションは、トポグラムデータマトリックス、ＤＵsum、ＤW、各画像のノイズ、並びに走査パラメータ及び設定を含む単一データファイルの中にこれらのデータ点の全てを移出する。
【０１４２】
データファイルは、次に、別のアプリケーションのモデル発生器によって処理することができ、モデル発生器は、図９に示すようにデータを整理し、かつこれらをプロットする９００。各ポイントに対して、モデル発生器は、上述のノイズ方程式に基づいて予測ノイズを計算し、ダミー定数から始めることができる。各点とモデルの間の誤差を計算し、誤差の全てを合計する。モデル発生器は、図１０のプロット１０００をもたらす定数ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、ｃ4、及びｃmeを変化させることによって誤差合計を最小にする解法ルーチンを行う。これは、各設定値に対して実施することができる。
【０１４３】
実施形態において、各設定値に対する合計誤差は、グローバル誤差合計として合計される。全ての設定値は、ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、ｃ4、及びｃmeのうちの１つの設定値に基づいており、各設定は、上述したようにｃ0及びｃme補正係数を含む。解法ルーチンは、全ての設定に対して同時に行われ、モデル設定定数ｃ0、ｃ1、ｃ2、ｃ3、ｃ4、及びｃme、並びに各設定の補正係数ｃ0及びｃmeを変化させることによってグローバル誤差合計を最小にし、同時に図１０及び図１１の線量／ノイズプロット１０００及び１１００を生成する。
【０１４４】
実施形態において、モデル発生器はまた、上述したようにＤＵsumを既知のファントム直径と相関付けることによって各設定値に対してｃscoutを見出す。
【０１４５】
上記説明及び発明の要約に続いて、本明細書に説明する方法及び装置は本発明の例示的な実施形態を構成するが、本明細書に含まれる本発明は上述の実施形態通りには限定されず、本発明の範囲から逸脱することなく変更を行うことができることを理解しなければならないことを当業者は認めるべきである。同様に、本発明の固有の及び／又は予期しない利点は、たとえそれらが本明細書で明確に説明されていなくても存在する場合があるので、本発明の範囲に含まれるために本明細書に開示する本発明の特定の利点及び目的のいずれか又は全てを満たす必要はないことを理解しなければならない。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2014528284.tif 000063
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８−１】
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【図２８−２】
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【図２９−１】
2014528284.tif 000076
【図２９−２】
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【図３０】
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【図３１】
2014528284.tif 000079
【図３２】
2014528284.tif 000080
【図３３】
2014528284.tif 000081
【図３４】
2014528284.tif 000082
【図３５】
2014528284.tif 000083
【手続補正書】
【提出日】平成26年6月4日(2014.6.4)
【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】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナであって、
Ｘ線源と、
Ｘ線検出器と、
前記Ｘ線源とＸ線検出器とに作動的に結合され、かつ
患者体格データを取得する段階、
前記患者体格データの関数であるターゲットノイズ方程式を確立する段階、及び
前記患者体格データの関数である測定ノイズ方程式に対して前記ターゲットノイズ方程式を適用し、所定のＣＴ走査のためのＣＴ走査パラメータを導出する段階、
を実施するように構成されたコンピュータシステムと、
を含むことを特徴とするコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項２】
測定ノイズ方程式に前記ターゲットノイズ方程式を適用して所定のＣＴ走査のためのＣＴ走査パラメータを導出する前記段階は、前記患者体格データに対して該ターゲットノイズ方程式を測定ノイズ方程式に等しく設定する段階と、放射線量パラメータを解く段階とを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項３】
前記放射線量パラメータは、ｍＡｓを含むことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項４】
前記ターゲットノイズ方程式は、
2014528284.tif 000084
であり、式中、ｃＴ。ａＴ、及びｂＴは、実験的に導出された定数であり、式中、ＤＷは、患者体格データである、
ことを特徴とする請求項３に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項５】
患者体格データが、患者体重及び患者水等価直径のうちの一方であることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項６】
前記測定ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000085
であり、式中、ｃｏ、ｃｃ、ｒｃ、ｃｒ、ｒｒ、及びｃｅｍは、実験的に導出される定数であり、ｅｍは、実効ｍＡｓである、
ことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項７】
前記測定ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000086
であり、式中、σは、画像ノイズであり、ｍｅは、実効ｍＡｓであり、ＤＷは、患者の水等価直径であり、ｃ０、ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４、及びｃｍｅは、定数である、
ことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項８】
前記放射線量パラメータを解く前記段階は、反復処理であることを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項９】
前記ターゲットノイズ方程式は、１人又はそれよりも多くの放射線技師の適切な画質の主観的評価に少なくとも部分的に基づいて確立されることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１０】
前記測定ノイズ方程式は、線量調節ノイズ方程式であり、
測定ノイズ方程式に対して前記ターゲットノイズ方程式を適用して所定のＣＴ走査のためのＣＴ走査パラメータを導出する前記段階は、前記患者体格データに対して該ターゲットノイズ方程式を線量調節ノイズ方程式に等しく設定する段階と、放射線量パラメータを解く段階とを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１１】
前記線量調節ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000087
であり、式中、ｃｏ、ｃｃ、ｒｃ、ｃｒ、ｒｒ、及びｃＳＤは、実験的に導出される定数であり、式中、ＤＷは、水等価直径による前記患者体格であり、
前記放射線量パラメータは、ターゲットノイズパラメータＳＤである、
ことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１２】
前記測定ノイズ方程式は、水ファントムを走査し、かつそのノイズデータを測定することによって導出されることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１３】
前記水ファントムは、円錐形水ファントム、擬人化水ファントム、及び楕円体ファントムのうちの１つであることを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１４】
前記ターゲットノイズ方程式及び測定ノイズ方程式は、前記コンピュータシステムに格納されたそれぞれの群の方程式から選択され、該選択は、望ましいＣＴ用途に基づくものであることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１５】
前記方程式の群は、以下のＣＴ用途：
身体ターゲット用途、
肺ターゲット用途、及び
骨ターゲット用途、
のうちに１つ又はそれよりも多くのための方程式を含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１６】
前記患者体格データは、走査軸線にわたって前記患者に対して取った水等価直径の平均値であることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１７】
前記水等価直径の平均値は、前記走査軸線に沿って各断面レベルに対してトポグラム画像データの横列毎の積分を行うことによって導出されることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１８】
前記ＣＴ走査パラメータは、ｋＶ、ｍＡｓ、及び線量調節設定値のうちの１つ又はそれよりも多くを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項１９】
前記導出されたＣＴ走査パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くを利用してＣＴ走査を実施する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項２０】
前記導出ＣＴ走査パラメータ及び前記患者体格データをその後のデータ解析のために前記コンピュータシステムの前記ＣＴ走査に関連付けられたデータベース記録に格納する段階を更に含むことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項２１】
前記導出ＣＴ走査パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くが１組の選択ＣＴ走査パラメータから外れる場合に、前記コンピュータシステムと作動的に接続された出力に信号を送信する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ断層撮影スキャナ。
【請求項２２】
コンピュータ断層撮影システムであって、
プロセッサと、
プロトコルマネージャと、
線量レジストリと、
システムと通信するデータベースと、
偵察走査及びＣＴトモグラフィ走査が可能な前記プロセッサと通信するスキャナと、
を含み、
前記プロトコルマネージャは、
患者体格データ推定値を受け入れ、
前記受け入れた患者体格データに少なくとも部分的に基づいて前記走査のためのターゲット画質パラメータを確立し、
前記データベースからスキャナパラメータ情報を取り出し、
前記ターゲット画質パラメータ及び前記スキャナパラメータ情報に基づいて走査プロトコルを決定し、
前記走査プロトコルを推奨し、
前記決定された走査プロトコルに基づく放射線量を利用して患者を走査し、
前記走査画像をシステムと作動的に接続されたディスプレイに表示し、
ノイズ情報のために前記走査画像を測定し、かつ
前記ノイズ情報、走査プロトコル、走査画像、及び放射線量のうちの少なくとも１つを用いて前記データベースを更新する、
段階を実施するように構成される、
ことを特徴とするシステム。
【請求項２３】
前記走査プロトコルを決定する段階は、体格特定の放射線量推定値（ＳＳＤＥ）を決定する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記放射線量は、少なくとも部分的に前記決定ＳＳＤＥに基づいていることを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記走査プロトコルを決定する段階は、１つ又はそれよりも多くのスキャナ設定値を決定する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２６】
前記患者を走査する前記段階は、前記スキャナを前記決定スキャナ設定値に設定する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２７】
水ファントムを走査し、かつ画像ノイズ情報及びスキャナパラメータを前記データベースに保存することによって水ファントム画像を処理してスキャナパラメータを得る段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２８】
前記患者を走査する前記段階は、前記決定ＳＳＤＥを前記患者に投与する段階を含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２９】
前記ターゲット画質パラメータに基づいてスキャナパラメータを決定する段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項３０】
患者体格データの前記推定値は、前記スキャナ上の偵察走査を用いて患者を走査する段階と該偵察走査を用いてトポグラムを生成する段階とに基づいていることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項３１】
前記スキャナによって前記トポグラムの横列毎の積分を行い、ｚ軸線に沿った各断面レベルに対してスライス（ＤＷ＿ｎｅｔ）のための水等価直径を決定し、かつ
ＤＷ＿ｎｅｔを前記トポグラムにマップする、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
各スライスで計算される前記推定ノイズを計算し、かつ該推定ノイズを前記トポグラムにマップする段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記患者体格の前記推定値は、
偵察走査で前記患者を走査して該患者の厚みＴＷを取得する段階と、
ＴＷを使用して、前記データベースからの水等価直径ＤＷとして表された対応する患者体格を相互参照する段階と、
に基づいている、
ことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記データベースを更新する段階は、
前記ＳＳＤＥ情報、前記ノイズ情報、前記スキャナパラメータ、及び患者体格、
のうちの少なくとも１つを用いて前記データベースにおいて前記パラメータを集約する段階を含む、
ことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項３５】
前記スキャナパラメータは、１つ又はそれよりも多くのスキャナ定数及び１つ又はそれよりも多くのスキャナ性能データを含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項３６】
少なくとも１つのスキャナ設定値及び１つのスキャナモードを用いて前記スキャナで少なくとも１つの水ファントム走査を実施することによってスキャナパラメータを導出し、
前記画像ノイズを測定し、
選択された定数を適切な方程式を用いて解き、かつ
前記設定値パラメータ及び画像ノイズを前記データベースに保存する、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記スキャナ特性は、前記水ファントムを走査し、かつ前記ノイズ値を測定することによって導出され、該水ファントムは、テーブル上及びテーブル外のうちの一方であることを特徴とする請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記水ファントムは、水充填物体であることを特徴とする請求項３６に記載のシステム。
【請求項３９】
前記水ファントムは、円錐形水ファントム、擬人化水ファントム、及び楕円体水ファントムのうちの１つであることを特徴とする請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記水ファントムは、約５ｃｍから５０ｃｍの直径範囲を有する円錐形ファントムであることを特徴とする請求項３８に記載のシステム。
【請求項４１】
前記スキャナパラメータは、少なくとも１つのモード及び１つの設定値に対して、
ｃｓｃｏｕｔ、倍率（ｍ．ｆ．）、ターゲットノイズ定数ｃＴ、ａＴ、及びｂＴ、ノイズ定数ｃｏ、ｃｃ、ｒｃ、ｃｒ、ｒｒ、及びｃｅｍ、ａ、ｂ、コントラスト感度、及び特定解像度、及び
線量ｋＶ、ｍＡ、ｍＡｓ、線量ＣＴＤＩｖｏｌ、ＣＴＤＩｖｏｌ対実効ｍＡｓの比率、線量長さ積（ＤＬＰ）、
のうちの少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項４２】
スキャナ設定値が、電圧電位、線量補償フィルタ、焦点サイズのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
既知の厚みＴＷを用いて前記水ファントムを走査することによって前記スキャナのためのパラメータｃｓｃｏｕｔを導出し、
ＤＵが密度単位である時にＴＷ＝ｃｓｃｏｕｔＤＵのｃｓｃｏｕｔを解き、かつｃｓｃｏｕｔを前記データベースに保存し、かつ
前記定数ｃｓｃｏｕｔを使用して、
2014528284.tif 000088
である時に水等価直径ＤＷによって患者体格を決定する、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項４１に記載のシステム。
【請求項４４】
ｃＴ、ａＴ、及びｂＴが、
前記スキャナを用いて直径ＤＷを有する水ファントムを走査し、
前記水ファントム走査からのノイズを測定し、
方程式：
2014528284.tif 000089
を解き、かつ
ｃＴ、ａＴ、及びｂＴの値を前記データベースに送信する、
ことによって導出される、
ことを特徴とする請求項４１に記載のシステム。
【請求項４５】
定数ｃｏ、ｃｃ、ｒｃ、ｃｒ、ｒｒ、及びｃｅｍが、
直径ＤＷを有する水ファントムを走査し、
前記水ファントム走査からのノイズを測定し、
方程式：
2014528284.tif 000090
を解き、かつ
ＤＷ、ｃｏ、ｃｃ、ｒｃ、ｃｒ、ｒｒ、及びｃｅｍの値を前記データベースに送信する、
ことによって導出される、
ことを特徴とする請求項４１に記載のシステム。
【請求項４６】
前記走査のためのＣＴ画質の尺度を前記ディスプレイ上にグラフィック的に示す、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項４７】
前記ターゲット画質パラメータは、ターゲット視覚ノイズパラメータに基づいていることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項４８】
ＣＴ走査のためのターゲット視覚ノイズパラメータを確立する前記段階は、線量調節ノイズ曲線がターゲットノイズ曲線に等しい点を決定する段階を含むことを特徴とする請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記線量調節ノイズ曲線は、以下の方程式：
2014528284.tif 000091
によってモデル化され、定数ｃｏ、ｃｃ、ｒｃ、ｃｒ、ｒｒ、及びｃｅｍは、前記データベースに集約されたスキャナパラメータであり、ＤＷは、患者の水等価直径として表される前記患者体格であり、
ＳＤが、可変ターゲットノイズスキャナ設定値である、
ことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記測定ノイズ方程式は、
2014528284.tif 000092
であり、式中、σは、画像ノイズであり、ｍｅは、実効ｍＡｓであり、ＤＷは、患者の水等価直径として表された前記患者体格であり、ｃ０、ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４、及びｃｍｅは、定数である、
ことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。
【請求項５１】
前記ターゲット画像ノイズ曲線は、方程式：
2014528284.tif 000093
によって確立され、
ｃＴ、ａＴ、及びｂＴは、前記データベースに見出されるスキャナパラメータ定数であり、ＤＷは、水等価直径による患者体格である、
ことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。
【請求項５２】
前記ターゲット画像曲線に従ってオペレータに１つ又はそれよりも多くの推奨走査パラメータを与える、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項４７に記載のシステム。
【請求項５３】
前記ＳＳＤＥを決定する前記段階は、水等価直径ＤＷとして表された前記患者体格を使用する段階と、方程式：
2014528284.tif 000094
を解く段階とを含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項５４】
線量−長さ積（ＤＬＰ）を計算する段階であって、該ＤＬＰが、各スライスｎに対する前記計算ＣＴＤＩｖｏｌに基づく前記ＣＴＤＩｖｏｌと前記走査の長さとの積である前記計算する段階と、該ＤＬＰを前記データベースに保存する段階とを実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
以下のパラメータ：
前記線量における光子の流れ（ｍＡ）、水等価直径として表された前記患者体格（ＤＷ）、スライスのための水等価直径（ＤＷ＿ｎｅｔ）、放射線量の推定値（ＣＴＤＩｖｏｌ）、線量長さ積、該ＣＴＤＩｖｏｌと前記走査の長さとの積（ＤＬＰ）、ＳＳＤＥ、及びノイズ、
のうちの１つ又はそれよりも多くに対する最小値、平均値、及び最大値を含む研究に対する統計値を計算し、
前記パラメータのうちの１つ又はそれよりも多くを前記データベースに送信し、かつ
患者名、受入番号、診療記録番号、誕生日、検査日、スキャナ、医療センター、検査名のうちの１つを含むＤＩＣＯＭヘッダ情報からデータを取り出す、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項５６】
様々な許容可能画質パラメータへのオペレータ入力を受け入れ、
水等価直径ＤＷ及びスキャナパラメータとしての前記患者体格を組み込んで前記様々な許容可能画質値に対するＳＳＤＥを計算し、
許容可能画質パラメータを有する画像を生成すると考えられるＳＳＤＥを推奨し、
オペレータが手動で前記ＳＳＤＥを設定することを可能にし、かつ
予測画質が前記許容可能画質パラメータ内に該当するか否かの出力を表示する、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項５７】
ターゲット画質パラメータのための入力を受け入れ、
前記入力画質パラメータを用いて研究を計算し、かつ
ｋＶ、ｍＡ、及び線量調節設定値のうちの少なくとも１つを含む前記入力画質を達成する特定の走査パラメータを推奨する、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項５６に記載のシステム。
【請求項５８】
ＳＳＤＥが前記推奨ＳＳＤＥよりも高いか又は低い時に警告を与え、かつ
前記予測画質が前記許容可能画質パラメータから外れる場合に警告を与える、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項５６に記載のシステム。
【請求項５９】
どの走査が予測画質パラメータ内に該当するかに対してどれが予測画質パラメータから外れるかを視覚的に分類することを示す図表でコンピュータシステムと作動的に接続されたディスプレイ上に表示する、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項５６に記載のシステム。
【請求項６０】
複数のスキャナのための１つ又はそれよりも多くの走査プロトコルをシステムと作動的に接続された集中データベース内に維持し、
複数のスキャナを有する集中プロトコルマネージャとインタフェース接続して該複数のスキャナのためのプロトコル変更を更新する、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項６１】
以前に取得したデータに基づく体格の患者にプロトコルを推奨する、
段階を実施するように構成された前記プロトコルマネージャを更に含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【国際調査報告】
2014528284.tif 000095
2014528284.tif 000096
2014528284.tif 000097