(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力ユニットと、
処理ユニットと、
出力ユニットと
を備える、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置であって、
前記入力ユニットは、身体部位の複数の画像を含むトモシンセシス医療データを前記処理ユニットに提供し、前記複数の画像は、身体部位を通過してきた複数の放射線と関連付けられた画像データを含み、前記画像データは、前記複数の放射線の少なくとも２つの光子エネルギーレベルと関連付けられたスペクトルデータを含み、前記医療データは、特徴のデータを含み、
前記処理ユニットは、前記特徴の線引きされた境界線を決定し、
前記処理ユニットは、前記線引きされた境界線の内側のスペクトルデータの関数を含む、前記線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定し、
前記処理ユニットは、前記特徴の前記線引きされた境界線の内側の少なくとも１つの物質組成の関数として前記特徴のキャラクタリゼーションを行い、
前記出力ユニットは、特徴を表すデータを出力する、装置において、
前記処理ユニットは、前記複数の画像のうちの少なくとも１つの画像の少なくとも１つの部分の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、前記少なくとも１つの部分の少なくとも一部の内側のスペクトルデータの関数として決定し、前記少なくとも１つの部分は、前記線引きされた境界線の外側にあり、
前記処理ユニットは、前記線引きされた境界線の外側にある前記少なくとも１つの部分の内側の少なくとも１つの物質組成に依存して、前記線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することを特徴とする、
装置。
【請求項２】
前記線引きされた境界線の外側にある前記少なくとも１つの部分は、少なくとも１つの第１の領域及び少なくとも１つの第２の領域を含み、前記少なくとも１つの第１の領域は、前記少なくとも１つの第１の領域を通過する複数の放射線の各放射線が、前記線引きされた境界線によって画定されるような特徴も通過し、前記線引きされた境界線によって画定されるような特徴を通過しなかった複数の放射線の各放射線が、少なくとも１つの第１の領域も通過しなかったように画定され、
前記処理ユニットは、前記少なくとも１つの第２の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、前記少なくとも１つの第２の領域内のスペクトルデータの関数として決定し、前記処理ユニットは、前記少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を前記少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記処理ユニットは、身体部位を通る複数の放射線のうちの少なくとも１つの放射線が移動する幾何学的距離を決定し、及び／又は、前記処理ユニットは、前記特徴を通る複数の放射線のうちの少なくとも１つの放射線が移動する幾何学的距離を決定する、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記特徴は、前記複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内で直接的に注記され、前記処理ユニットは、前記特徴の前記線引きされた境界線を注記された前記特徴の関数として決定する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の装置。
【請求項５】
前記医療データは、前記複数の画像のうちの少なくとも２つの画像の合成画像を含み、特徴は、前記合成画像内で直接的に注記され、前記処理ユニットは、前記合成画像内の注記された前記特徴を、前記特徴のデータを含む前記複数の画像のうちの少なくとも１つへ逆方向伝播して、前記特徴の前記線引きされた境界線を決定する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記特徴の前記線引きされた境界線は、前記特徴の３次元形状モデルを含み、前記処理ユニットは、前記特徴の前記３次元形状モデルを利用して、前記線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定する、請求項１乃至５何れか一項に記載の装置。
【請求項７】
前記処理ユニットは、複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーに対する少なくとも２つの物質の計算されたスペクトル特徴を利用して、前記線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定する、請求項１乃至６の何れか一項に記載の装置。
【請求項８】
身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための医療システムであって、
前記医療システムは、
画像獲得ユニットと
請求項１乃至７の何れか一項に記載の身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置と、
表示ユニットと
を備え、
前記画像獲得ユニットは、身体部位の医療データを提供し、
前記表示ユニットは、前記特徴を表すデータと一緒に複数のＸ線画像のうちの少なくとも１つを表示する、
医療システム。
【請求項９】
身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための方法であって、前記方法は、
ａ）  身体部位の複数の画像を含むトモシンセシス医療データを提供するステップであって、前記複数の画像は、身体部位を通過してきた複数の放射線と関連付けられた画像データを含み、前記画像データは、前記複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーと関連付けられたスペクトルデータを含み、前記医療データは、特徴のデータを含む、ステップと、
ｂ）  前記特徴の線引きされた境界線を決定するステップと、
ｃ）  前記複数の画像のうちの少なくとも１つの画像の少なくとも１つの部分の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、前記少なくとも１つの部分の少なくとも一部の内側のスペクトルデータの関数として決定するステップであって、前記少なくとも１つの部分が前記線引きされた境界線の外側にあるステップと、
ｄ）  前記線引きされた境界線の内側のスペクトルデータの関数を含む前記線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するステップであって、前記線引きされた境界線の外側にある前記少なくとも１つの部分の内側の少なくとも１つの物質組成に依存して、前記線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することを含む、ステップと、
ｅ）  前記特徴の前記線引きされた境界線の内側の前記少なくとも１つの物質組成の関数として特徴のキャラクタリゼーションを行うステップと、
ｆ）  前記特徴を表すデータを出力するステップと
を有する、方法。
【請求項１０】
前記線引きされた境界線の外側にある前記少なくとも１つの部分は、少なくとも１つの第１の領域及び少なくとも１つの第２の領域を含み、前記少なくとも１つの第１の領域は、前記少なくとも１つの第１の領域を通過する複数の放射線の各放射線が、前記線引きされた境界線によって画定されるような特徴も通過し、前記線引きされた境界線によって画定されるような特徴を通過しなかった複数の放射線の各放射線が、少なくとも１つの第１の領域も通過しなかったように画定され、
前記ステップｃ）は、前記少なくとも１つの第２の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、前記少なくとも１つの第２の領域内のスペクトルデータの関数として決定することを含み、
前記ステップｃ）は、前記少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を前記少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ステップｃ）は、前記少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成を前記少なくとも１つの第１の領域において補間するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
プロセッサにより実行されると、請求項９乃至１１のいずれか一項に記載の方法を実行する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の装置を制御するためのコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための医療システム、及び身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための方法、並びにコンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
スペクトルＸ線撮像、即ち光子エネルギー分解Ｘ線撮像は、マンモグラフィにおいて応用されてきた。例えば、ＷＯ２０１４／０９７０２６Ａ１は、マンモグラフィにおける乳房厚の測定に関してスペクトル画像データを利用することについて説明する。また、（おそらくは良性の）嚢胞性病変の（潜在的に悪性の）充実性病変からの識別は、スペクトルマンモグラムにより実現可能であり、それがマンモグラフィ検診において特定性を改善する可能性があるということが以前に示されている。一般に、スペクトルＸ線撮像は、所与の組織タイプ間の区別を可能にするが、ただしそれらのスペクトル吸収特性が測定できるほどに異なることを条件とする。しかしながら、区別のためのスペクトルマンモグラムの使用を実施することは、検査の対象となる身体部位について推測を立てなければならないということ、並びに、例えば生物学的変動に起因する、病変タイプのスペクトル情報の重複によって阻まれる。嚢胞性病変と充実性病変との識別の応用に関しては、これは、充実性病変の大部分を嚢胞液と区別することができないということを意味する。悪性の微小石灰化と良性の微小石灰化とのスペクトル識別は、スペクトル情報のほぼ完全な重複が理由でさらに困難である。
【０００３】
米国特許出願第２００７／０１９７８４（Ａ１）号は、特に、２つの光子エネルギーレベルと関連付けられたスペクトルデータを含むトモシンセシス医療データを処理ユニットに提供するように構成された入力ユニットを有する、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置について開示する。
【０００４】
ＷＯ２０１５／０６１５８２Ａ２は、２つの光子エネルギーレベルを使用したトモシンセシスのための装置について開示し、ここでは、処理ユニットは、特徴の線引きされた境界線を決定するように構成される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
組織キャラクタリゼーションの現在の実施の課題を緩和するためには、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための改善された技術を有するのが有利である。
【０００６】
本発明の目的は、独立請求項の主題により解決され、さらなる実施形態が従属請求項に組み込まれる。本発明の以下に説明される態様はまた、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための医療システム、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための方法、並びにコンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体について出願するものであるということに留意されたい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の態様によると、
入力ユニットと、
処理ユニットと、
出力ユニットと
を備える、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置が提供される。
【０００８】
入力ユニットは、身体部位の複数の画像を含むトモシンセシス医療データを処理ユニットに提供するように構成され、複数の画像は、身体部位を通過してきた複数の放射線と関連付けられた画像データを含み、画像データは、複数の放射線の少なくとも２つの光子エネルギーレベルと関連付けられたスペクトルデータを含み、医療データは、特徴のデータを含む。処理ユニットは、特徴の線引きされた境界線を決定するように構成される。処理ユニットはまた、線引きされた境界線の内側のスペクトルデータの関数を含む、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成される。処理ユニットはまた、特徴の線引きされた境界線の内側の少なくとも１つの物質組成の関数として特徴のキャラクタリゼーションを行うように構成される。出力ユニットは、特徴を表すデータを出力するように構成される。処理ユニットは、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像の少なくとも１つの部分の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、少なくとも１つの部分の少なくとも一部の内側のスペクトルデータの関数として決定するように構成され、少なくとも１つの部分は、線引きされた境界線の外側にある。処理ユニットは、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分の内側の少なくとも１つの物質組成に依存して、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成される。
【０００９】
以下に続く詳解において、医療データは、Ｘ線画像のボリュームスタックであると見なすことができる。
【００１０】
例において、医療データは、身体部位内の複数の深さに関する複数の画像、例えば、身体部位内の複数の深さに関する複数の２Ｄ  Ｘ線画像である。
【００１１】
例において、複数の画像は、身体部位を通る異なる深さで、見る人に対して垂直に配向された、互いに対して実質平行である効果的なスライスの状態にある。言い換えると、複数の画像がスタック内に置かれると、複数の画像は、身体部位の３Ｄ描写を提供する。
【００１２】
例において、本装置は、トモシンセシス撮像又は画像表示において使用することができる。例において、本装置は、乳房トモシンセシス撮像又は画像表示において使用することができる。この様式では、例において、本装置は、Ｘ線トモシンセシスに応用され得る。
【００１３】
以下の詳解において、「病変」及び「特徴」という用語は、互換的に使用される。病変という用語は、一般には異常な特徴に対して使用されるが、病変に関してここで論じられるものは、正常又は異常にかかわらずいかなる組織特徴にも適用可能であるということが理解される。
【００１４】
この様式では、病変の上下がすべての他の組織タイプから離れている組織試料内の特徴（例えば病変）のキャラクタリゼーションを行うことが可能である。その場合、病変を通過する線は、病変のみを通過し、いかなる他の組織も通過しないということが先験的に知られている。次いで、トモシンセシスデータから提供される深さ情報は、病変領域内のスペクトルデータと組み合わせて使用して、例えば組織の自然変動が理由でスペクトルデータが重複する場合の病変のキャラクタリゼーションを行うことができる。組織試料におけるそのような病変キャラクタリゼーションは、例えば病理学の分野における応用を見出す。
【００１５】
スペクトル情報（少なくとも２つの光子エネルギーレベルで取得されたＸ線データ）を使用することにより、線引きされた（又は注記された若しくは境界画定された）特徴の外側の物質組成を決定することができ、線引きされた特徴の内側の物質組成は、線引きされた特徴の外側の身体部位の影響を取り除くことによって決定することができる。例において、処理ユニットは、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成され、これは、少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第１の領域において補間することを含む。
【００１６】
例において、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分は、少なくとも１つの第１の領域及び少なくとも１つの第２の領域を含み、少なくとも１つの第１の領域は、少なくとも１つの第１の領域を通過する複数の放射線の各放射線が、線引きされた境界線によって画定されるような特徴も通過し、線引きされた境界線によって画定されるような特徴を通過しなかった複数の放射線の各放射線は、少なくとも１つの第１の領域も通過しなかったように画定され、処理ユニットは、少なくとも１つの第２の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、少なくとも１つの第２の領域内のスペクトルデータの関数として決定するように構成され、処理ユニットは、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定するように構成される。
【００１７】
言い換えると、トモシンセシスデータから利用可能な深さ情報をスペクトル情報と一緒に使用することにより、線引きされた特徴の外側の物質組成を、深さ情報なしで可能な場合よりも高い正確性で決定することができ、それに応じて、線引きされた特徴の外側の身体部位の影響をより正確に取り除くことによって、線引きされた特徴の内側の物質組成をより正確に決定することができる。
【００１８】
ここまで論じてきたことをまとめると、トモシンセシスにおいて利用可能な追加の空間情報を、２つ以上のＸ線エネルギーレベルを有することにより利用可能なスペクトル情報と一緒に使用して、特徴のキャラクタリゼーションを行うか、又は異なる特徴タイプ間の区別をする。このスキームは、重複するスペクトルデータを有する特徴間の区別を可能にし、他の組織に埋め込まれた特徴のキャラクタリゼーションを行うときに追加の推測の必要性を減ずる。
【００１９】
例において、線引きされた境界線の外側の少なくとも１つの部分は、複数の画像のうちの特定の画像内にあり、処理ユニットは、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、特定の画像の少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定するように構成される。
【００２０】
例において、処理ユニットは、身体部位を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するように構成され、及び／又は処理ユニットは、特徴を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するように構成される。
【００２１】
この様式では、処理ユニットは、同じ実効原子番号を有するが異なる密度を有する特徴を区別することができる。
【００２２】
例において、特徴は、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内で直接的に注記され、処理ユニットは、特徴の線引きされた境界線を注記された特徴の関数として決定するように構成される。
【００２３】
例において、医療データは、複数の画像のうちの少なくとも２つの合成画像を含み、特徴は、合成画像内で直接的に注記され、処理ユニットは、合成画像内の注記された特徴を、特徴のデータを含む複数の画像のうちの少なくとも１つへ逆方向伝播して、特徴の線引きされた境界線を決定するように構成される。
【００２４】
言い換えると、特徴の線引きされた（又は注記された若しくは境界画定された）境界線は、３Ｄ再構築の２Ｄ描写（合成画像）内にあるか、スライス再構築のスタックからの１つ又は複数のスライス、即ち、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内にあるかのいずれかであり得る。さらには、特徴の線引きされた境界線は、特徴の境界線の一部のみを説明する。例えば、線引きされた境界線は、１つ又は複数のスライス内又は２Ｄ合成画像内の特徴の輪郭である可能性があるが、直交方向（再構築されたスライスに対して直交する深さ方向）にある特徴の境界線の情報を含まない。
【００２５】
例において、特徴の線引きされた境界線は、特徴の３次元形状モデルを含み、処理ユニットは、特徴の３次元形状モデルを利用して、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成される。
【００２６】
この様式では、トモシンセシスデータから及び／又は病変注記からの空間情報が限られているとしても、特徴のキャラクタリゼーションのために特徴の空間的広がりを用いることができる。
【００２７】
例において、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成された処理ユニットは、複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーに対して少なくとも２つの物質の計算されたスペクトル特徴を利用することを含む。
【００２８】
この様式では、２つ以上の参照物質からのキャリブレーションデータを、処理ユニットによる特徴のキャラクタリゼーションに使用することができる。任意の物質のエネルギー依存減衰は、一般に、２つ以上の他の物質の組み合わせによって説明され得る。
【００２９】
第２の態様によると、
画像獲得ユニットと
先述の例のいずれかに従う身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置と、
表示ユニットと
を備える、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための医療システムが提供される。画像獲得ユニットは、身体部位の医療データを提供するように構成される。表示ユニットは、特徴を表すデータと一緒に複数のＸ線画像のうちの少なくとも１つを表示するように構成される。
【００３０】
第３の態様によると、
ａ）  身体部位の複数の画像を含むトモシンセシス医療データを提供するステップであって、複数の画像は、身体部位を通過してきた複数の放射線と関連付けられた画像データを含み、画像データは、複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーと関連付けられたスペクトルデータを含み、医療データは、特徴のデータを含む、ステップと、
ｂ）  特徴の線引きされた境界線を決定するステップと、
ｃ）  複数の画像のうちの少なくとも１つの画像の少なくとも１つの部分の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、少なくとも１つの部分の少なくとも一部の内側のスペクトルデータの関数として決定するステップであって、少なくとも１つの部分が線引きされた境界線の外側にあるステップと、
ｄ）  線引きされた境界線の内側のスペクトルデータの関数を含む線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するステップであって、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分の内側の少なくとも１つの物質組成に依存して、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することを含む、ステップと、
ｅ）  特徴の線引きされた境界線の内側の少なくとも１つの物質組成の関数として特徴のキャラクタリゼーションを行うステップと、
ｆ）  特徴を表すデータを出力するステップと
を有する、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための方法が提供される。
【００３１】
例において、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分は、少なくとも１つの第１の領域及び少なくとも１つの第２の領域を含み、少なくとも１つの第１の領域は、少なくとも１つの第１の領域を通過する複数の放射線の各放射線が、線引きされた境界線によって画定されるような特徴も通過し、線引きされた境界線によって画定されるような特徴を通過しなかった複数の放射線の各放射線が、少なくとも１つの第１の領域も通過しなかったように画定され、ステップｃ）は、少なくとも１つの第２の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第２の領域内のスペクトルデータの関数として決定することを含み、ステップｃ）は、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定することを含む。
【００３２】
例において、線引きされた境界線の外側の少なくとも１つの部分は、複数の画像のうちの特定の画像内にあり、ステップｃ）は、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、特定の画像の少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定することを含む。
【００３３】
例において、ステップｃ）は、少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第１の領域において補間することを含む。
【００３４】
例において、本方法は、身体部位を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するステップ、及び／又は特徴を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するステップを有する。
【００３５】
例において、本方法は、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内で直接的に特徴の注記を行うステップ、及び特徴の線引きされた境界線を注記された特徴の関数として決定するステップを有する。
【００３６】
例において、医療データは、複数の画像のうちの少なくとも２つの合成画像を含み、本方法は、合成画像内で直接的に特徴の注記を行うステップを有し、特徴の線引きされた境界線を決定することは、焦点面の自動検索により合成画像内の注記された特徴を特徴のデータを含む複数の画像のうちの少なくとも１つへ逆方向伝播することを含む。
【００３７】
例において、特徴の線引きされた境界線は、特徴の３Ｄ形状モデルを含み、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することは、特徴の３Ｄ形状モデルを利用することを含む。
【００３８】
例において、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することは、複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーに対して少なくとも２つの物質の計算されたスペクトル特徴を利用することを含む。別の態様によると、先に説明されるような装置を制御するコンピュータプログラム要素が提供され、コンピュータプログラム要素において、先に説明されるような装置は、コンピュータプログラム要素が処理ユニットによって実行されるとき、先に説明されるような方法ステップを実施するように適合される。別の態様によると、先に説明されるようなコンピュータ要素を格納したコンピュータ可読媒体が提供される。
【００３９】
有利には、上の態様及び例のいずれかによって提供される利益は、他の態様及び例のすべてに同等に当てはまり、その逆も然りである。
【００４０】
上の態様及び例は、以後説明される実施形態から明らかになり、それを参照してより明瞭にされるものとする。
【００４１】
例となる実施形態は、以下の図面を参照して以下に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置の例を示す図である。
【図２】身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための医療システム装置の例の概略的な設定を示す図である。
【図３】ステップｃ）が任意選択的である、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための方法の例の概略的な設定を示す図である。
【図４】乳房周辺組織内の嚢胞性成分及び充実性成分を有する病変の概略図である。
【図５】悪性の充実性病変、嚢胞液、及び水について、等価のＰＭＭＡ及びＡｌ厚さ（１０ｍｍ試料に正規化された）を示す図である。この図は、以下の論文：Ｆｒｅｄｅｎｂｅｒｇ  Ｅ、Ｋｉｌｂｕｒｎ−Ｔｏｐｐｉｎ  Ｆ、Ｄａｎｃｅ  Ｄ  Ｒ、Ｗｉｌｌｓｈｅｒ  Ｐ、Ｍｏａ  Ｅ、Ｙｏｕｎｇ  ＫＣ、Ｗａｌｌｉｓ  Ｆｒｅｄｅｎｂｅｒｇ  Ｅ、Ｋｉｌｂｕｒｎ−Ｔｏｐｐｉｎ  Ｆ、Ｄａｎｃｅ  Ｄ  Ｒ、Ｗｉｌｌｓｈｅｒ  Ｐ、Ｍｏａ  Ｅ、Ｙｏｕｎｇ  ＫＣ、Ｗａｌｌｉｓ  Ｍ  Ｇ、「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｂｒｅａｓｔ−ｔｉｓｓｕｅ  ｘ−ｒａｙ  ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｂｙ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ：ｓｏｌｉｄ  ｌｅｓｉｏｎｓ」、Ｐｈｙｓ  Ｍｅｄ  Ｂｉｏｌ（２０１５年、出版のために提出）より得られる。
【図６】タイプＩ（おそらくは良性）及びタイプＩＩ（おそらくは悪性）の石灰化の画像を、２つの異なるエネルギースペクトルで撮像された２つのタイプの石灰化の減衰を示すプロットとともに示す図である。
【図７】図１に示される装置の例に従う３Ｄトモシンセシスについて、検査された病変ボリュームの例示を、２Ｄマンモグラフィと比較して示す図である。
【図８】図１に示される装置の例に従う、乳房パラメータ（三角形領域の外側の振動曲線）の補間（三角形領域の内側の振動曲線）の例示を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
Ｘ線トモシンセシスは、３次元（３Ｄ）画像描写を作成する技術である。例えば、マンモグラフィに応用されると、乳房の３Ｄ画像描写を作成することができる。３Ｄトモシンセシス画像描写は、いくつかの個別の２次元（２Ｄ）画像から通常作成され、ここでは２Ｄ画像の寄せ集めはスタックと称される。個別の２Ｄ画像はスライスと称される。デジタル乳房トモシンセシスは、乳房の３Ｄ撮像を可能にし、標準の２Ｄマンモグラフィと比較して癌検出率の増加及び検診からの再検診率の減少の可能性をもたらす。
【００４４】
スペクトル撮像は、Ｘ線光子のエネルギー情報を利用して、物体の物質特性を抽出する技術、いわゆる物質分解である。マンモグラフィに応用されると、スペクトル撮像は、乳房の物質組成を抽出するために使用することができる。
【００４５】
図１は、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置１０を示す。装置１０は、入力ユニット２０と、処理ユニット３０と、出力ユニット４０とを備える。入力ユニット２０は、身体部位の複数の画像を含むトモシンセシス医療データを処理ユニット３０に提供するように構成される。複数の画像は、身体部位を通過してきた複数の放射線と関連付けられた画像データを含み、画像データは、複数の放射線の少なくとも２つの光子エネルギーレベルと関連付けられたスペクトルデータを含む。医療データは、特徴のデータを含む。処理ユニット３０は、特徴の線引きされた境界線５０、７０、８０を決定するように構成される（以下に論じられる図７及び図８を参照のこと）。処理ユニット３０はまた、線引きされた境界線５０、７０、８０の内側のスペクトルデータの関数を含む線引きされた境界線５０、７０、８０の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成される。処理ユニット３０は、特徴の線引きされた境界線５０、７０、８０の内側の少なくとも１つの物質組成の関数として特徴のキャラクタリゼーションを行うようにさらに構成される。出力ユニット４０は、特徴を表すデータを出力するように構成される。
【００４６】
例において、本装置は、トモシンセシス撮像又は画像表示において使用することができる。例において、本装置は、乳房トモシンセシス撮像又は画像表示において使用することができる。例において、本装置は、デジタルトモシンセシス撮像又は画像表示において使用することができる。
【００４７】
例において、医療データは、画像のボリュームスタック、例えばトモシンセシスなどの断層撮影法によって再構築された身体の２Ｄ画像のスタックである。例において、複数の画像の各々は、単一の２Ｄ画像であり、例えばここでは、複数の画像の各々は、身体部位内の特定の深さに関し、医療データ（ボリュームスタックなど）は、身体部位を通る異なる深さでの一連の画像に関する。
【００４８】
例において、特徴は、調査の対象となる身体部位内の明確に画定されたサブボリュームである。
【００４９】
特徴の線引きされた（又は注記された若しくは境界画定された）境界線は、３Ｄ再構築の２Ｄ描写（合成画像）内にあるか、スライス再構築のスタックからの１つ又は複数のスライス、即ち、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内にあるかのいずれかであり得る。さらには、特徴の線引きされた境界線は、特徴の境界線の一部のみを説明する。例えば、線引きされた境界線は、１つ又は複数のスライス内又は２Ｄ合成画像内の特徴の輪郭である可能性があるが、直交方向（再構築されたスライスに対して直交する深さ方向）にある特徴の境界線の情報を含まない。線引きされた境界線はまた、特徴の３Ｄ形状モデルを含むため、それにより、トモシンセシスデータから及び／又は特徴注記からの空間情報が限られているとしても、特徴のキャラクタリゼーションのために特徴の空間的広がりを用いることができる。
【００５０】
加えて、線引きされた境界線は、手動又は自動で決定される。さらには、例において、コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）関連ツール、又は画像処理アルゴリズムが、画像分析に基づいて特徴境界線を自動的に検出し、最も関連性の高い特徴に対する結果のみを出力するために使用されるか、又は複数の画像に適用される。この場合、特徴境界線の生成はアルゴリズムの一部である。この様式では、処理ユニットは、複数の画像内の特徴の線引きされた境界線を自動で決定することができ、ここでは複数の画像のうちのいくつかは、特徴の線引きされた境界線を有しない。
【００５１】
例において、出力ユニットは、特徴が良性であるか悪性であるかの指標を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、特徴が嚢胞性病変であるという指標を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、特徴が充実性病変であるという指標を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、特徴がおそらくは良性の石灰化であるという指標を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、特徴がおそらくは悪性の石灰化であるという指標を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、複数のＸ線画像を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、複数のＸ線画像のうちの少なくとも１つを出力するように構成される。例において、出力ユニットは、複数のＸ線画像の合成画像を含む３Ｄ再構築の２Ｄ描写を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、特徴の線引きされた境界線像を出力するように構成される。例において、出力ユニットは、特徴のキャラクタリゼーションで注記された特徴の線引きされた境界線像を出力するように構成される。
【００５２】
例において、少なくとも１つの物質組成は、乳房組織組成を含む。例において、少なくとも１つの物質組成は、スペクトル（光子エネルギー）情報から導出される。例において、少なくとも１つの物質組成は、嚢胞ボリューム分画を含む。例において、少なくとも１つの物質組成は、等価の嚢胞性病変直径を含む。言い換えると、例において、物質組成は、脂肪及び腺組織などのいくつかの所与の物質への乳房の分割であり得る。スペクトル物質分解から導出されたこの物質組成から様々な性質を導出することができる。これらの導出された性質は、嚢胞ボリューム分画、等価の嚢胞直径、乳房密度値などを含む。
【００５３】
例において、スペクトルデータは、エネルギー分解フォトンカウンティング検出器の使用によって提供される。
【００５４】
例によると、処理ユニットは、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像の少なくとも１つの部分の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、少なくとも１つの部分の少なくとも一部の内側のスペクトルデータの関数として決定するように構成され、少なくとも１つの部分が線引きされた境界線の外側にあり、処理ユニットが、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分の内側の少なくとも１つの物質組成に依存して、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成される。
【００５５】
複数の画像のうちの少なくとも１つの画像の少なくとも１つの部分の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成された処理ユニットに関して、例において、次のことが当てはまる。参照領域（境界線の外側、即ち、病変のない領域）内の物質組成は、参照領域内のスペクトルデータから計算される。この領域が２つのみの基礎物質（例えば、乳房の脂肪及び腺組織）の組み合わせであると推測される場合には、追加情報は必要とされない。この例は、連立二元（Ｘ線当たりの脂肪及び腺組織の長さ）二次（２つの測定された光子エネルギーレベル）方程式を解くことに関与する。
【００５６】
線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成された処理ユニットに関して、例において、次のことが当てはまる。境界線の内側の物質組成（病変領域）は、この領域の内側のスペクトルデータから計算され、境界線の外側の物質組成（病変のない領域内）に依存する。この依存は、四元（乳房の例の場合は、Ｘ線当たりの脂肪、腺、嚢胞、及び充実組織の長さ）の連立二次方程式（病変領域の内側の２つの測定されたエネルギー）を近似的に解くための、病変のない領域から病変領域のエリアへの周辺組織組成の補間に起因する。病変領域の内側の脂肪及び腺組織の未知の組織の長さを病変のない参照領域からの補間値と置き換えることにより、この方程式を解くことを可能にする。
【００５７】
この様式では、線引きされた境界線内の物質組成を決定することができ、境界線の外側の物質組成への依存は最小限にされる。
【００５８】
例において、特徴のキャラクタリゼーションを行うことは、事前に定められた選択肢から病変タイプを決定することを含む。例において、特徴のキャラクタリゼーションを行うことは、キャリブレーション済みのスペクトル再構築を含む。例において、特徴のキャラクタリゼーションを行うことは、２つの基礎物質の様々な組み合わせに対して獲得されたスペクトルデータに基づくキャリブレーション済みのスペクトル再構築を含む。言い換えると、特徴のキャラクタリゼーションを行うことは、２つの基礎物質の様々な組み合わせに対するシステム応答を決定することを含む。例において、２つの基礎物質は、アルミニウム（Ａｌ）及びポリエチレン（ＰＥ）である。例において、この応答を使用して、ルックアップテーブルを生成する。
【００５９】
例において、疑わしい病変又は異常などの特徴は、放射線技師によって手動で注記され、処理ユニットが、特徴の線引きされた境界線を決定する。例において、特徴は、画像処理アルゴリズムの使用により自動で線引きされる。言い換えると、特徴（病変など）を、トモシンセシスボリューム又は複数のトモシンセシススライスの２Ｄ描写において線引きするか、又は注記して、トモシンセシスボリューム再構築において決定された（又は予測された）病変領域を自動で導出することができる。
【００６０】
例において、トモシンセシスデータから利用可能な空間情報を使用して、特徴（病変など）の空間的広がりを決定する。言い換えると、トモシンセシスデータを使用して、放射線（Ｘ線など）が通過する身体の異なる構成部位に至るまでの距離を決定することができる。別の言い方をすると、病変にわたる空間位置における病変の厚さを決定することができ、病変が位置する身体部位の形状及び厚さをトモシンセシスデータから決定することができる。これは、例えば物質の実効原子番号に関する数字を決定するために使用することができるスペクトル情報を、等しい実効原子番号を有するが異なる密度を有する物質を区別するのにも使用することができることを意味する。トモシンセシスデータからの空間情報は、特徴（病変など）のキャラクタリゼーションを改善するために、スペクトル情報と一緒に使用されている。例において、トモシンセシスデータは、線引きされた境界線を決定するために処理ユニット上で実行する適切な画像処理アルゴリズムと一緒に使用される。この様式では、放射線が特徴を通過する距離を決定することができる。
【００６１】
例において、特徴の線引きされた境界線を使用して、空間領域における放射線相互作用の程度を決定する。言い換えると、３Ｄサブボリューム（線引きされた境界線及び複数の放射線の角度方向によって制御される）は、３Ｄサブボリュームが線引きされた境界線のボリューム及び線引きされた境界線前後の「影」ボリュームを含み、その結果、このサブボリュームの外側のすべてのボリュームピクセル（ボクセル）に、投影データにおいて少なくとも１つの放射線が当たり（例えば、少なくとも１つのＸ線が当たる）、それによりスペクトル情報を提供するように画定することができ、ここではその放射線は、特徴（例えば病変）と交差しない。次いで、「影」ボリューム内であっても特徴の外側の（病変のない）物質組成を、特徴と交差しなかった放射線から決定することができる。
【００６２】
例において、処理ユニットは、複数の画像から皮膚厚みを決定するように構成され、処理ユニットは、線引きされた境界線の内側のスペクトルデータの関数を含み、線引きされた境界線の外側にあり且つ皮膚厚みに依存する少なくとも１つの部分の内側の少なくとも１つの物質組成に依存して、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成される。
【００６３】
例において、特徴の外側の身体の部位における物質組成は、明瞭なスペクトル放射データに基づいて正確に決定することができる。いくつかの例において、特徴の外側の身体のいくつかの部位における物質組成は、放射線が特徴を通過してきたという点において明瞭ではない（図７及び図８を参照のこと）。しかしながら、特徴の外側の明瞭なデータを使用して、特徴の外側の不明瞭なデータを増加させる（及びいくつかの場合においては置き換える）ことができる。この様式では、特徴周辺の物質組成を決定することができ、次いで特徴の線引きされた境界線内の身体部位に関するスペクトルデータを使用して、線引きされた境界線内の物質組成を決定することができ、ここでは特徴周辺の物質組成の知識が利用される。いくつかの例において、この決定は、線引きされた境界線の空間的広がりを利用する。線引きされた境界線の空間的広がりは、特徴の真の空間的広がりについて予測されるものであり、トモシンセシスデータによって提供される空間情報から導出することができる。言い換えると、線引きされた境界線の空間的広がりの知識は、ボリューム及び長さ情報を提供し、物質を、２Ｄスペクトル撮像の場合がそうであるようにそれらの実効原子番号だけに基づくのではなく、それらの密度に基づいて識別する能力を提供する。
【００６４】
線引きされる特徴を有すること、言い換えると、特徴の空間的広がり又はサイズ（ボリュームなど）の知識を有することにより、トモシンセシスデータにおいて利用可能な深さ（空間的）情報をスペクトル情報と一緒に使用して、同じ実効原子番号を有するが異なる密度を有する２つの異なる物質からなる特徴を区別することができる。例えば、本装置は、カルシウムアパタイトとシュウ酸カルシウムとを区別することができる。
【００６５】
この様式では、本装置は、トモシンセシスデータにおいて利用可能な深さ情報をスペクトル情報と一緒に使用して、例えば、良性の病変と悪性の病変を区別するなど、病変タイプを区別する。さらには、悪性の微小石灰化と良性の微小石灰化との識別を実行することができる。別の言い方をすると、（おそらくは良性の）嚢胞性病変の（潜在的に悪性の）充実性病変からの識別、並びに同じ又は重複する実効原子番号を有するが、異なる密度を有する良性の病変と悪性の病変との識別が提供される。
【００６６】
例によると、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分は、図７及び図８を参照すると、少なくとも１つの第１の領域６０ｇ、６０ｈ、９０ｉ〜９０ｌ、及び少なくとも１つの第２の領域６０ａ〜６０ｆ、９０ａ〜９０ｈを含む。少なくとも１つの第１の領域は、少なくとも１つの第１の領域を通過する複数の放射線の各放射線が、線引きされた境界線５０、７０、８０によって画定されるような特徴を通過し、線引きされた境界線によって画定されるような特徴を通過しなかった複数の放射線の各放射線は、少なくとも１つの第１の領域も通過しなかったように画定される。次いで、処理ユニットは、少なくとも１つの第２の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、少なくとも１つの第２の領域内のスペクトルデータの関数として決定するように構成される。処理ユニットはまた、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定するように構成される。
【００６７】
言い換えると、トモシンセシスデータは、特徴の「影付け」をもたらす限られた角度範囲にわたって獲得される（図７及び図８を参照のこと）。これは、病変などの特徴が、その前（放射線源、例えばＸ線源に向かう）及びその後ろ（放射線源に背を向けた）の両方の画像空間を有することを意味し、ここではこれら２つの領域を通過するすべての放射線は特徴も通過する。これらの２つの「影」画像空間は、少なくとも１つの第１の領域である。さらには、影付けされた領域の外側には、スペクトルデータを取得することができる特徴を通過してこなかった少なくとも１つの放射線（例えばＸ線）が常に存在する。少なくとも１つの第２の領域は、この影付けされていない画像空間内にある。この様式では、特徴（例えば病変）の外側及び影付けされた領域の外側の物質組成を決定することが可能である。次いでこの情報を使用して、影付けされた領域内の物質組成を決定することができる。
【００６８】
例において、１つの深さでの（１つのスライス内の）データを使用して、そのスライス内の影付けされた領域内の物質組成を決定することができる。しかしながら、こうである必要はなく、１つの深さ（又はスライス）での影付けされた領域内の物質組成は、他の深さ（他のスライス）でのデータを利用することができる。
【００６９】
例において、処理ユニットは、少なくとも１つの領域及び／又は少なくとも１つの第２の領域を決定するように構成される。例において、処理ユニットは、少なくとも１つの領域及び／又は少なくとも１つの第２の領域を、特徴の線引きされた境界線の関数として決定するように構成される。例において、処理ユニットは、少なくとも１つの領域及び／又は少なくとも１つの第２の領域を、特徴の線引きされた境界線の関数として、及び複数の線の角度伝播情報の関数として決定するように構成される。この様式では、処理ユニットは、特徴を通過してきた放射線を決定すること、及び特徴を通過してこなかった放射線を決定することができ、さらに特徴の両側の影領域を決定することができる。
【００７０】
言い換えると、影付けされた領域の外側の物質組成を使用して、影付けされた領域内の物質組成を決定することができる。別の言い方をすると、影付けされた領域内のスペクトル情報に基づいて決定された影付けされた領域内の物質組成を、影付けされた領域の外側の物質組成に基づいて決定されたデータと置き換えることができる。
【００７１】
例において、線引きされた境界線の外側の少なくとも１つの部分は、複数の画像のうちの特定の画像内にあり、処理ユニットは、少なくとも１つの第１の領域９０ｉ〜９０ｌの内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、特定の画像の少なくとも１つの第２の領域９０ａ〜９０ｈの少なくとも１つの物質組成の関数として決定するように構成される。
【００７２】
言い換えると、影付けされた領域の一部における物質組成の決定は、単一のトモシンセシススライスに基づいて達成することができる。別の言い方をすると、影付けされた領域（少なくとも１つの第１の領域）を有する各画像、即ち、その領域を通過する放射線は特徴も通過し、特徴を通過しなかった放射線はその領域を通過しないという、影付けされた領域を有する各画像は、影付けされていない領域（少なくとも１つの第２の領域）内の物質組成を利用することができ、ここで、影付けされた領域（少なくとも１つの第１の領域）の物質組成を決定するために、特徴と交差しない少なくとも１つの放射線が存在する。次のスライスを同様に使用して、そのスライスの影付けされた領域内の物質組成を決定することができる、というように続いていく。
【００７３】
例において、処理ユニットは、少なくとも１つの第２の領域６０ａ〜６０ｆ、９０ａ〜９０ｈ内の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第１の領域において補間したものを含む、少なくとも１つの第１の領域６０ｇ、６０ｈ、９０ｉ〜９０ｌの内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成される。
【００７４】
例において、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成された処理ユニットは、少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の外挿を含む。言い換えると、影付けされた領域は、影付けされていない領域に片側だけ接するが、影付けされた領域内の物質組成の値を提供するために、影付けされていない領域内の物質組成を影付けされた領域へと外挿することができる。
【００７５】
例において、少なくとも１つの第２の領域内の空間位置の関数としての物質組成は、曲線方程式に当てはめられ、少なくとも１つの第１の領域の内側の少なくとも１つの物質組成の決定は、この曲線方程式が少なくとも１つの第１の領域において補間されることを含む。
【００７６】
例において、少なくとも１つの第２の領域内の空間位置の関数としての物質組成は、曲線方程式に当てはめられ、少なくとも１つの第１の領域の内側の少なくとも１つの物質組成の決定は、この曲線方程式が少なくとも１つの第１の領域へと外挿されることを含む。
【００７７】
例において、少なくとも１つの第２の領域内の空間位置の関数としての物質組成は、表面方程式に当てはめられ、少なくとも１つの第１の領域の内側の少なくとも１つの物質組成の決定は、この表面方程式が少なくとも１つの第１の領域において補間されることを含む。
【００７８】
例において、少なくとも１つの第２の領域内の空間位置の関数としての物質組成は、表面方程式に当てはめられ、少なくとも１つの第１の領域の内側の少なくとも１つの物質組成の決定は、この表面方程式が少なくとも１つの第１の領域へと外挿されることを含む。
言い換えると、少なくとも１つの第２の領域における少なくとも１つの第１の領域の外側の、必ずしも少なくとも１つの第１の領域を完全に一周しない、物質組成の知識を使用して、少なくとも１つの第１の領域（影付けされた領域）の内側の物質組成を決定することができる。
【００７９】
言い換えると、影付けされた領域の外側の物質組成を使用して、影付けされた領域において補間された物質組成を決定することができる。別の言い方をすると、影付けされた領域内のスペクトル情報に基づいて決定された影付けされた領域内の物質組成を、影付けされた領域の外側の物質組成に基づいて決定された補間データと置き換えることができる。
【００８０】
例によると、処理ユニットは、身体部位を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するように構成され、及び／又は処理ユニットは、特徴を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するように構成される。
【００８１】
例において、処理ユニットは、身体部位を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するために、及び／又は特徴を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するために、トモシンセシス医療データを処理するように構成される。
【００８２】
例において、処理ユニットは、特徴を通る少なくとも１つの線が移動する全幾何学的距離を決定するように構成される。言い換えると、線が特徴を通過する位置における特徴の厚さを決定することができる。
【００８３】
例において、処理ユニットは、身体部位を通る少なくとも１つの線が移動する全幾何学的距離を決定するように構成される。言い換えると、線が身体部位を通過する位置における身体部位の厚さを決定することができる。
【００８４】
言い換えると、処理ユニットは、トモシンセシスデータに含まれる空間情報を利用して、例えば乳房などの身体部位の空間的広がりを決定するように、並びに線が病変などの特徴を通って移動する距離、及び特徴（病変）の両側の身体部位を通って移動する距離を決定するように構成される。
【００８５】
例によると、特徴は、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内で直接的に注記され、処理ユニットは、特徴の線引きされた境界線５０、７０、８０を注記された特徴の関数として決定するように構成される。
【００８６】
例において、特徴輪郭は、複数の画像のうちの１つの画像内で注記され、特徴の画像データを含む他の画像内の特徴輪郭は、再構築ボリュームにより注記された特徴輪郭を順投影及び逆投影することによって決定される。
【００８７】
例において、特徴輪郭は、特徴の画像データを含む複数の画像のすべての画像内で注記される。
【００８８】
この様式では、処理ユニットは、特徴の線引きされた境界線を決定する。
【００８９】
言い換えると、特徴の線引きされた境界線は、特徴の実際の形状の予測を表すことができるように画定され得る。これが、少なくとも１つの第１の領域を通過しない放射線の正確な決定が行われることを可能にする。言い換えると、少なくとも１つの第２の領域を通過する線を決定することができる。これがまた、少なくとも１つの第１の領域を通過してきた放射線の正確な決定を可能にする。これがまた、身体部位の影付けされた領域の正確な決定を可能にし、ここでは特徴を通過してきた放射線のみが影付けされた領域を通過する。例において、これは、少なくとも１つの第１の領域の空間的広がりの正確な決定、及び少なくとも１つの第２の領域の空間的広がりの正確な決定を可能にする。
【００９０】
例によると、医療データは、複数の画像のうちの少なくとも２つの合成画像を含み、特徴は、合成画像内で直接的に注記され、処理ユニットは、合成画像内の注記された特徴を、特徴のデータを含む複数の画像のうちの少なくとも１つへ逆方向伝播して、特徴の線引きされた境界線５０、７０、８０を決定するように構成される。
例において、処理ユニットは、焦点面の自動検索により合成画像内の注記された特徴を、特徴のデータを含む複数の画像のうちの少なくとも１つへ逆方向伝播して、特徴の線引きされた境界線５０、７０、８０を決定するように構成される。
【００９１】
例において、処理ユニットは、複数の画像のうちの少なくとも２つを組み合わせて合成画像を生成するように構成される。
【００９２】
言い換えると、特徴周辺の３Ｄ線引きされた境界線を決定することができる。
【００９３】
例において、特徴は、ユーザによって直接的に注記される。
【００９４】
例において、処理ユニットは、合成画像内の線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、線引きされた境界線の内側のスペクトルデータの関数として決定するように、及び線引きされた境界線の内側の物質組成の関数として特徴のキャラクタリゼーションを行うように構成される。言い換えると、キャラクタリゼーションは、合成画像内で直接的に実行される。これは、簡単な高速実施であり、結果は、２Ｄアルゴリズムと直接的に比較可能である。
【００９５】
例によると、特徴の線引きされた境界線５０、７０、８０は、特徴の３次元形状モデルを含み、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成された処理ユニットは、特徴の３次元形状モデルを利用することを含む。
【００９６】
言い換えると、線引きされた特徴の決定された形状は、少なくとも１つの部分の内側及び線引きされた境界線の内側の物質組成を決定するための追加情報として使用することができる。
【００９７】
例において、処理ユニットは、特徴の３次元形状モデルを決定するように構成される。例において、処理ユニットは、特徴の３次元形状モデルを、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内で注記された特徴の関数として決定するように構成される。例において、処理ユニットは、特徴の３次元形状モデルを、合成画像内で注記された特徴の関数として決定するように構成される。
【００９８】
例によると、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するように構成された処理ユニットは、複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーに対して少なくとも２つの物質の計算されたスペクトル特徴を利用することを含む。
【００９９】
例において、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することは、ルックアップテーブルを利用することを含む。例において、ルックアップテーブルには、２つの参照物質（例えば、アルミニウム及びポリエチレン）の様々な組み合わせへのシステム応答が格納される。例において、スペクトル特徴は、乳房組織組成を含む少なくとも１つの物質組成に関する。例において、少なくとも１つの物質組成は、スペクトル特徴から導出される。例において、スペクトル特徴は、嚢胞ボリューム分画に関する。例において、スペクトル特徴は、等価の嚢胞性病変直径に関する。言い換えると、例において、物質組成は、脂肪及び腺組織などのいくつかの所与の物質への乳房の分割であり得る。スペクトル物質分解から導出されたこの物質組成から、様々な特徴を導出することができる。これらの導出された特徴は、嚢胞ボリューム分画、等価の嚢胞直径、乳房密度値などを含む。
【０１００】
図２は、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための医療システム１００を示す。システム１００は、画像獲得ユニット１１０と、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置１０と、表示ユニット１２０とを備える。画像獲得ユニット１１０は、通信手段（図示されない）を介して身体部位の医療データを装置１０に提供するように構成される。表示ユニット１２０は、特徴を表すデータと一緒に複数のＸ線画像のうちの少なくとも１つを表示するように構成される。例において、画像獲得ユニットは、Ｘ線撮像デバイス、例えば、トモシンセシス設備を備える。
【０１０１】
図３は、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための方法２００をステップで示すが、図に示されるいくつかのステップは任意選択的である。本方法は、以下を有する。
【０１０２】
ステップａ）とも称される提供ステップ２１０では、身体部位の複数の画像を含むトモシンセシス医療データが提供され、複数の画像は、身体部位を通過してきた複数の放射線と関連付けられた画像データを含み、画像データは、複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーと関連付けられたスペクトルデータを含み、医療データは、特徴のデータを含む。
【０１０３】
ステップｂ）とも称される第１の決定ステップ２２０では、特徴の線引きされた境界線が決定される。
【０１０４】
ステップｄ）とも称される第２の決定ステップ２４０では、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成が、線引きされた境界線の内側のスペクトルデータの関数を含めて決定される。
【０１０５】
ステップｅ）とも称されるキャラクタリゼーションステップ２５０では、特徴が、特徴の線引きされた境界線の内側の少なくとも１つの物質組成の関数としてキャラクタリゼーションされる。
【０１０６】
ステップｆ）とも称される出力ステップ２６０では、特徴を表すデータが出力される。
【０１０７】
例によると、本方法は以下を有する。ステップｃ）とも称される決定ステップ２３０では、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像の少なくとも１つの部分の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成が、少なくとも１つの部分の少なくとも一部の内側のスペクトルデータの関数として決定され、少なくとも１つの部分が線引きされた境界線の外側にあり、ステップｄ）は、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分の内側の少なくとも１つの物質組成に依存して、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定するステップ２４０を含む。
【０１０８】
例によると、線引きされた境界線の外側にある少なくとも１つの部分は、少なくとも１つの第１の領域及び少なくとも１つの第２の領域を含み、少なくとも１つの第１の領域は、少なくとも１つの第１の領域を通過する複数の放射線の各放射線が、線引きされた境界線によって画定されるような特徴を通過し、線引きされた境界線によって画定されるような特徴を通過しなかった複数の放射線の各放射線は、少なくとも１つの第１の領域も通過しなかったように画定され、ステップｃ）は、少なくとも１つの第２の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第２の領域内のスペクトルデータの関数として決定するステップ２７０を含み、ステップｃ）は、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定するステップ２８０を含む。
【０１０９】
例において、線引きされた境界線の外側の少なくとも１つの部分は、複数の画像のうちの特定の画像内にあり、ステップｃ）は、少なくとも１つの第１の領域の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を、特定の画像の少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成の関数として決定することを含む。
【０１１０】
例によると、ステップｃ）は、少なくとも１つの第２の領域内の少なくとも１つの物質組成を少なくとも１つの第１の領域において補間するステップ２９０を含む。
【０１１１】
例において、本方法は、身体部位を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するステップ、及び／又は特徴を通る複数の線のうちの少なくとも１つの線が移動する幾何学的距離を決定するステップを有する。
【０１１２】
例において、本方法は、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像内で直接的に特徴の注記を行うステップ、及び特徴の線引きされた境界線を注記された特徴の関数として決定するステップを有する。
【０１１３】
例において、医療データは、複数の画像のうちの少なくとも２つの合成画像を含み、本方法は、合成画像内で直接的に特徴の注記を行うステップを有し、特徴の線引きされた境界線を決定することは、合成画像内の注記された特徴を特徴のデータを含む複数の画像のうちの少なくとも１つへ逆方向伝播することを含む。
【０１１４】
例において、特徴の線引きされた境界線は、特徴の３Ｄ形状モデルを含み、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することは、特徴の３Ｄ形状モデルを利用することを含む。
【０１１５】
例において、線引きされた境界線の内側の身体部位の少なくとも１つの物質組成を決定することは、複数の放射線の少なくとも２つのエネルギーに対して少なくとも２つの物質の計算されたスペクトル特徴を利用することを含む。
【０１１６】
以下は、身体部位における特徴のキャラクタリゼーションのための装置及び方法の例の詳細説明に関する。装置の特徴、及びそのような詳細な例における方法のステップの理解を促進するために、Ｘ線の形態にある放射線の物質との相互作用に関して行うことができるモデル推測の物理的理解が提示される。どのようにして画像内で物質のキャラクタリゼーションを行うことができるかの理解が提示される。
【０１１７】
導入
スペクトルＸ線撮像は、所与の組織タイプの区別を可能にするが、ただしそれらのスペクトル吸収特性が測定できるほどに異なることを条件とする。例えば、スペクトル撮像は、エネルギー分解フォトンカウンティング検出器の使用によって可能にされ得る。検出器の２つ（又はそれ以上）のエネルギー閾値は、高エネルギーＸ線光子と低エネルギーＸ線光子との区別を可能にする。このやり方では、トモシンセシススペクトルマンモグラム、即ち高エネルギーチャネル及び低エネルギーチャネルからの乳房を通る異なる深さでの画像の対のセットを、１回の単一露出で患者に対する追加放射線投与なしに獲得することができる。これが、乳房病変のキャラクタリゼーションを可能にする。マンモグラフィ検診において特定されたそのような病変は、嚢胞のための再検診の数を減少させるのに役立つ。単独の明確に画定された腫瘤病変は、一般的なマンモグラフィによる発見であり、検診での再検診全体のおよそ２０％を占める。多くのこれらの病変は、超音波で分析されるときには、さらなる臨床評価を必要としない単純な嚢胞である。さらには、充実性のおそらくは良性の病変における癌の罹患率は２％未満であることが研究によって実証されている。検診における病変キャラクタリゼーションの改善は、検診プログラムの費用と患者の不安との両方を低減するのに望ましい。説明される本装置、システム、及び方法は、この目的を果たす。
【０１１８】
スペクトルＸ線データを使用した充実性組織からの嚢胞液の識別は、嚢胞液及び充実性ホルマリン固定病変のエネルギー分解Ｘ線減衰のキャラクタリゼーションを行った標本実験において実現可能であることが実証されている。本装置、システム、及び方法は、キャリブレーションルーチン及びスペクトル識別アルゴリズムを利用することにより、これらの標本結果を臨床診療に転化する。嚢胞液、癌腫、脂肪、及び腺組織のエネルギー依存Ｘ線減衰に基づいて、局所的な乳房組織組成及び病変組成の両方を予測する乳房病変モデルが、充実性病変を嚢胞性病変から識別するために、マンモグラフィ画像診断ごとに生成される。予測される病変組成から、アルゴリズムを発展させて、病変内及び病変のない参照領域内のスペクトル測定から総嚢胞ボリューム及び病変内の嚢胞ボリュームの分画を予想することができる。両方の特徴は、嚢胞性病変を充実性病変から識別するという作業のために線形識別子内で組み合わせることができる。
【０１１９】
スペクトル撮像
以下の詳解を含むスペクトル撮像の詳細な説明は、以下の論文：Ｆｒｅｄｅｎｂｅｒｇ  Ｅ、Ｋｉｌｂｕｒｎ−Ｔｏｐｐｉｎ  Ｆ、Ｄａｎｃｅ  Ｄ  Ｒ、Ｗｉｌｌｓｈｅｒ  Ｐ、Ｍｏａ  Ｅ、Ｙｏｕｎｇ  ＫＣ、Ｗａｌｌｉｓ  Ｆｒｅｄｅｎｂｅｒｇ  Ｅ、Ｋｉｌｂｕｒｎ−Ｔｏｐｐｉｎ  Ｆ、Ｄａｎｃｅ  Ｄ  Ｒ、Ｗｉｌｌｓｈｅｒ  Ｐ、Ｍｏａ  Ｅ、Ｙｏｕｎｇ  ＫＣ、Ｗａｌｌｉｓ  Ｍ  Ｇ、「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｂｒｅａｓｔ−ｔｉｓｓｕｅ  ｘ−ｒａｙ  ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｂｙ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ：ｓｏｌｉｄ  ｌｅｓｉｏｎｓ」、Ｐｈｙｓ  Ｍｅｄ  Ｂｉｏｌ（２０１５年、出版のために提出）において見つけることができるということに留意されたい。
【０１２０】
マンモグラフィＸ線エネルギー（およそ１５〜４０ｋｅＶ）での最も自然な体成分のために、吸収端を無視するのは妥当である。そのため、Ｘ線減衰は、２つのみの相互作用効果、具体的には光電吸収及び散乱過程で構成されている。したがって、マンモグラフィエネルギー範囲において、異なる及び低い原子番号の任意の２つの物質の線形結合は、所与の厚さの、第３の物質、例えば乳房組織のエネルギー依存減衰
ｔｂｒｅａｓｔμｂｒｅａｓｔ（Ｅ）＝ｔ１μ１（Ｅ）＋ｔ２μ２（Ｅ）    （１）
を近似的にシミュレートすることができる。
【０１２１】
これらの物質は参照物質と呼ばれ得、この関係性が完全に持続すると推測される場合、関連付けられた正規化参照厚さ［ｔ１，ｔ２］／ｔｂｒｅａｓｔは、参照物質の知られている減衰（μ１及びμ２）から得られるエネルギー依存試料減衰（μｂｒｅａｓｔ）の固有の記述子である。さらに、同じ推測のもと、フォトンカウンティングＸ線検出器内の検出信号（Ｉ）は、入射エネルギースペクトル（Φ（Ｅ））又は検出器応答（Γ（Ｅ））にかかわらず、組織試料では及び参照物質の等価の組み合わせでは同一である。
Ｉｂｒｅａｓｔ＝Ｉ０∫ｅｘｐ［−ｔｂｒｅａｓｔμｂｒｅａｓｔ（Ｅ）］Φ（Ｅ）Γ（Ｅ）ｄＥ
＝Ｉ０∫ｅｘｐ［−ｔ１μ１（Ｅ）−ｔ２μ２（Ｅ）］Φ（Ｅ）Γ（Ｅ）ｄＥ＝Ｉｒｅｆｅｒｅｎｃｅ    （２）
【０１２２】
したがって、２つの異なるエネルギーでの（又は２つの異なるエネルギースペクトルの）減衰の測定は、非線形連立方程式を立て、それは、知られているｔｂｒｅａｓｔでは、ｔ１及びｔ２について解くことができる。３つ以上のエネルギーでの測定は、２つのみの独立相互作用過程の推測のもとに過剰決定連立方程式を立て、原則として、冗長である。方程式は、散乱過程を吸収として扱うことができると推測し、それは、多重スリットなどの効率的な散乱拒絶を有するＸ線検出器幾何学構造の場合にのみ当てはまる。
【０１２３】
参照物質の等価厚は、
【数１】
0006448859.tif 000002
によって得られる大きさ及び角度を有するベクトルの観点から表現することができる。
【０１２４】
大きさｒは、試料の厚さ及び密度（比重）に直接比例する一方、角度θは、物質の減衰エネルギー依存性及び（実効）原子番号に関連し、試料の厚さとは無関係である。
【０１２５】
参照物質の実施例は、アルミニウム（Ａｌ）及びポリメチルメタクリレート（ＰＭＭＡ）である。上の詳解に続いて、一連のＡｌ及びＰＥの組み合わせについて両方のエネルギービン内の光子数を測定することによって、スペクトルキャリブレーションルックアップテーブルを生成することができる。このルックアップテーブルを使用して、物質分解による任意のスペクトル測定の光子数をＡｌ及びＰＥ成分に変換することができる。エネルギー依存線形減衰係数は、脂肪及び腺組織について、並びに乳腺腫瘍及び線維腺腫について知られている。より最近では、これらの定数は、スペクトルマイクロドーズプロトタイプシステム上で嚢胞液及び腫瘍組織について測定されており、インビトロ実験における嚢胞の腫瘍からの識別性を実証しており、例えば、Ｆｒｅｄｅｎｂｅｒｇ  Ｅ、Ｄａｎｃｅ  ＤＲ、Ｗｉｌｌｓｈｅｒ  Ｐら、Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｂｒｅａｓｔ−ｔｉｓｓｕｅ  ｘ−ｒａｙ  ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｂｙ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ：Ｆｉｒｓｔ  ｒｅｓｕｌｔｓ  ｏｎ  ｃｙｓｔ  ｆｌｕｉｄ．Ｐｈｙｓ  Ｍｅｄ  Ｂｉｏｌ．２０１３；５８：８６０９−８６２０を参照されたい。
【０１２６】
これらの係数を知ることにより、スペクトルトモシンセシスマンモグラムによる高エネルギー及び低エネルギー測定から２つの知られている成分の任意の混合物の組成を解明することが可能である。スペクトル体積乳房密度測定は、例えば、乳房を脂肪及び腺組織のみの組み合わせとしてモデル化することができると推測し、この物質分解を使用して、乳房全体ボリュームに対する腺組織ボリュームの比を乳房密度値として計算する。３つ以上の組織区画がある場合、２つのエネルギービンからの情報は、乳房内の組織組成を一意的に決定するには不十分である。故に、追加のモデル推測を導入しなければならない。例えば、追加の皮膚層を含めることによって乳房モデルを改良することは、スペクトル測定から未知の乳房密度を解明するために、皮膚層の厚さの予測及び皮膚組織のエネルギー依存線形減衰係数の知識を必要とする。
【０１２７】
病変キャラクタリゼーション−２Ｄ実例
図４は、乳房周辺組織内に嚢胞性成分及び充実性成分を有する病変の例示を示す。スペクトルマンモグラフィによる病変キャラクタリゼーションは、脂肪及び腺組織の周辺混合物内の嚢胞性病変又は充実性病変の組成のキャラクタリゼーションを行うことを目指す。根底モデルは、各ピクセルｉにおけるスペクトル測定を嚢胞液の特定の厚さｔｃｙｓｔ，ｉ、充実性組織の特定の厚さｔｓｏｌｉｄ，ｉによって説明することができると推測し、これらの特定の厚さは、脂肪及び腺組織の周辺混合物の残りの厚さと合計すると総乳房厚ｈｉになる。予測されたモデルパラメータｔｃｙｓｔ，ｉ及びｔｓｏｌｉｄ，ｉから、病変が嚢胞性又は充実性のいずれかである可能性を示す識別子が導出される。
【０１２８】
未知の病変組成パラメータｔｃｙｓｔ，ｉ及びｔｓｏｌｉｄ，ｉを解明するために、局所的な乳房組成及び乳房厚ｈｉに対する予測が、病変領域ＤＬにおいて必要とされる。局所的な乳房組成の予測は、補間によって局所的な病変のない近隣区域ＤＲから導出され、トモシンセシスデータの場合、利用可能な、又は補間によって導出される、固有の深さ情報から高さ情報を予測することができる。両方の領域ＤＬ及びＤＲ並びに病変の広がりは、トモシンセシスデータにおける、又はトモシンセシスデータから導出された２Ｄスペクトルマンモグラムにおけるユーザ注記によって画定することができる。この領域は、画像処理の使用によっても注記され得る。
【０１２９】
病変パラメータｔｃｙｓｔ，ｉ及びｔｓｏｌｉｄ，ｉは、全体の嚢胞性ボリューム成分（Ｖｃｙｓｔ）及び充実性ボリューム成分（Ｖｓｏｌｉｄ）を予測するための線形連立方程式を解くことによって計算することができる。
【０１３０】
嚢胞性病変を充実性病変から識別するため、相対的な嚢胞ボリューム分画が、１つの識別特徴
【数２】
0006448859.tif 000003
として使用される。
【０１３１】
第２の識別子特徴は、絶対的な嚢胞ボリュームＶｃｙｓｔから導出され、それは三次関数として病変直径とともに大きくなることが予期される。この非線形性を補正するために、等価の嚢胞直径（ＥＣＤ）及び等価の病変直径（ＥＬＤ）が、それぞれＶｃｙｓｔ及びＶｌｅｓｉｏｎと同じボリュームを有する球状の病変の直径として、
【数３】
0006448859.tif 000004
により計算される。次いで、両方の特徴は、スペクトルマンモグラフィからの嚢胞性病変を充実性病変から識別するという作業のために２次元線形識別子内で組み合わせられる。キャラクタリゼーションのこの方法は、説明を容易にするために２Ｄ事例について説明されているが、トモシンセシスデータに関しては３Ｄ事例に応用することができる。
【０１３２】
スペクトルトモシンセシス
スペクトルＸ線による嚢胞性病変の充実性病変からの識別が実現可能であることが示されてきたが、この識別は、９９％感度レベルで約５０％の特定性と完全には程遠い。これは、嚢胞の５０％が誤って腫瘍としてキャラクタリゼーションされ、それにより不必要な再検診をもたらすということを意味する。しかしながら、より深刻なのは、充実性病変、故に潜在的に悪性腫瘍の１％が、誤って嚢胞としてキャラクタリゼーションされ、潜在的に誤診される可能性があるという事実である。言い換えると、病変キャラクタリゼーションを改善する必要がある。本装置、システム、及び方法は、この改善をもたらす。
【０１３３】
本装置、システム、及び方法では、トモシンセシスデータからの深さ方向における空間情報を利用することができ、検査される病変ボリュームを正確に決定することができることから、この乳房組成予測を改善することが可能である。以下に論じられる図７及び図８を参照されたい。さらには、３Ｄトモシンセシスはまた、病変高さに関する予測を可能にし、これを、例えば、病変キャラクタリゼーションアルゴリズムにおいて計算された病変厚の上界として使用することができる。病変及び乳房周囲の幾何学的形状及びサイズを決定することができる。病変の両側の「影」ボリュームエリア（少なくとも１つの第１の領域）も決定することができ、ここではこれらの領域を通過してきたＸ線は、病変も通過しており、「影」ボリュームエリアの外側のボリュームエリア（少なくとも１つの第２の領域）が決定され得、ここでは病変を通ってこなかった少なくとも１つのＸ線が、この領域を通過する。
【０１３４】
特定の問題は、直面する物理的性質の問題、即ち、軟組織内のＸ線減衰が、コンプトン散乱及び光電効果という２つのみの独立相互作用効果からなる良好な近似値に対するものであるという事実に関係する。したがって、乳房の（スペクトル）Ｘ線投影において３つ以上の特徴を見分けることは本質的に不可能であるが、脂肪組織、腺組織、皮膚、嚢胞液（充実性病変の場合はゼロに近くなる）、及び腫瘍組織（嚢胞の場合にはゼロに近くなる）の量という５つの特徴の識別が必要とされる。
【０１３５】
図５は、充実性病変（良性及び悪性）、嚢胞液、及び水について、等価のＰＭＭＡ及びＡｌ厚（１０ｍｍ試料に正規化される）を示す。左：水ベクトル上に示された角度θ及び大きさｒを有するＡｌ−ＰＭＭＡベクトルの概観。点線は、原子番号Ｚ＝７及びＺ＝８についてのθを示す。右：測定点のクローズアップ。充実性病変については、各個別の測定が示される。嚢胞液及び水については、個別の測定点のセットの周囲（凸包）が示される。
【０１３６】
したがって、吸引された嚢胞液及び切除された腫瘍組織の減衰測定が示される図５のデータは、特徴のキャラクタリゼーションにおいて直面する課題を特定する。この課題は、本装置、システム、及び方法により対処される。典型的な乳房組織の減衰は、２つのみの相互作用効果からなるようにモデル化されるため、任意の他の２つの物質（この場合は、アルミニウム−Ａｌ−及びプレキシグラス−ＰＭＭＡ）の組み合わせによって一意的に説明することができる。これらの等価の物質厚が、今度は、出発点から物質のＡｌ−ＰＭＭＡ地点までにわたる、Ａｌ−ＰＭＭＡベクトルの角度（θ）及び大きさ（ｒ）によって説明される。角度は、物質の原子番号に依存する一方、大きさは、密度（比重）及び物質の厚さに比例する。スペクトル撮像は、ｒ及びθの両方の測定を可能にするが、厚さが未知である限りは物質間の識別に有用であるのはθのみであり、薄くて高密度のターゲット、及び、θが両方のターゲットにおいて等しい場合にはより厚いがより低密度のターゲットを区別することは不可能である。図５の点線は、嚢胞液の分布のθに関して、最も外側の試料を示す。嚢胞分布の影付きの領域内に入る充実性試料がない（即ち、θ及びｒに関して重複がない）としても、悪性の試料の２９％がθに関して嚢胞分布と重複し（図５では点線の下の区域）、したがって、２Ｄスペクトルマンモグラムから嚢胞液を見分けることは不可能である。これが、病変キャラクタリゼーション器具の現行バージョンの性能の上限を設ける。
【０１３７】
図６は、本装置、システム、及び方法が対処する別の問題を特定する。図６は、シュウ酸カルシウム（ＣａＣ２Ｏ４）からなるタイプＩ（おそらくは良性）及びカルシウムアパタイト（Ｃａ５（ＰＯ４）３（ＯＨ））からなるタイプＩＩ（おそらくは悪性）の石灰化の画像（Ｗａｎｇ，Ｚら、「Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  ｐｈａｓｅ−ｃｏｎｔｒａｓｔ  Ｘ−ｒａｙ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ．」Ｎａｔｕｒｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ５（２０１４））を、２つの異なるエネルギースペクトルでの２つのタイプの石灰化の減衰を示すプロットとともに示す。言い換えると、図６は、２つの異なるエネルギースペクトルでの２つのタイプの石灰化の減衰を示す。θに関しては重複が存在するがｒに関して重複は存在しない。タイプＩ及びタイプＩＩの石灰化は、異なる密度を有し、それが異なるｒ値をもたらすが、実効原子番号、故にθは、本質的には同じであるため、スペクトル撮像の従来の実装を使用して２つのタイプを見分けることは不可能である。
【０１３８】
しかしながら、本装置、システム、及び方法はこの問題に対処し、ここではスペクトルトモシンセシスデータ（合成２Ｄ図又は直接的に３Ｄボリュームにおいて）に対する病変キャラクタリゼーションが提供される。これは、トモシンセシス再構築によって提供される追加の空間情報を活用することによって達成され、近似値及び推測によってもたらされる不確実性を緩和し、重複するθを有する病変タイプのキャラクタリゼーションを可能にする。
【０１３９】
本装置、システム、及び方法の詳細な説明
トモシンセシスにおいて利用可能な高さ情報をスペクトル情報と一緒に使用して、病変タイプ間、典型的には良性の病変と悪性の病変とを区別する。高さ情報は、θに関してだけでなく、ｒに関しても、キャラクタリゼーションを可能にする。一般に、キャラクタリゼーションは、以下のステップを含む。
−  トモシンセシスボリューム再構築において予測した病変領域を自動で導出するために、トモシンセシスボリューム又は合成マンモグラムでの放射線技師による病変注記。
−  スペクトルトモシンセシスデータは、病変領域の外側の（三次元で）乳房組織組成を測定するために使用される。
−  病変領域の外側にあるが（３Ｄで）、トモシンセシスの限られた角度範囲が理由で病変による影付けなしでは撮像することが不可能であるボリュームの部分（図７及び図８では「検査された病変ボリューム」）において測定した乳房組織組成の補間。
−  病変領域の外側の乳房組織の影響を取り除くことによって病変領域内のデータから嚢胞ボリューム分画及び等価の嚢胞性病変直径などのスペクトル特徴を計算すること。
−  計算されたスペクトル特徴を使用して、事前に定められた選択肢から病変タイプを予測すること。識別は、典型的には、良性の病変と悪性の病変とに対して行われる。
【０１４０】
さらなる詳細
例において、トモシンセシス再構築の追加の深さ情報は、以下のように使用される。
１．  病変輪郭は、３Ｄトモシンセシス再構築の焦点スライス（即ち、病変の中心が位置するところのスライス）において直接的に、放射線技師により注記されるか、又は病変輪郭は、３Ｄボリュームの２Ｄ描出（例えばすべてのスライスの合計）において注記され、次いで病変に焦点が合っている１つ又はいくつかのスライスの自動検索により再構築ボリュームへ逆方向伝播されるか、のいずれかである。例えば、これは、病変領域内の最大若しくは最高強度に対応する１つ若しくはいくつかのスライスを決定することによって、又は病変領域内の最大若しくは最高のエントロピーに対応する１つ若しくはいくつかのスライスを決定することによって達成される。
２．  検査された病変領域は、焦点スライスから再構築ボリュームまでの病変輪郭の伝播によって計算される（図７）。このやり方では、３Ｄサブボリュームは、このサブボリュームの外側のすべてのボクセルに、投影データにおいて少なくとも１つのＸ線が当たるように画定され得、このＸ線は病変と交差しない。したがって、第２のステップにおいて病変と交差しないそれらのＸ線から、検査された病変領域の外側の病変のない乳房組成を予測することが可能である。
３．  検査された病変領域（図７及び図８）の乳房組成は、検査された病変領域の外側の病変のない乳房組成の値を補間することによって予測することができる。この補間は、各スライス再構築において実施される（図８）。
４．  病変のない２Ｄ描出は、検査された病変領域の内側の値を補間される病変のない組成からの予測された値とスライスごとに置き換え、次いですべてのスライスを組み合わせることによって、元の再構築から計算される。次いで、上記のように病変のキャラクタリゼーションを行い、ここでは病変のない領域を上下に含む病変周辺からのデータが使用されている。
【０１４１】
例において、トモシンセシス再構築の追加の深さ情報を使用して、以下のように病変キャラクタリゼーションを改善する。
【０１４２】
３Ｄボリュームの２Ｄ描出においてユーザ注記された病変輪郭は、トモシンセシススライス再構築のスタックの各スライスへと逆方向伝播される。
【０１４３】
各スライス再構築における逆方向伝播された輪郭の縁部被視認性に基づいて、３Ｄ形状モデルは、逆方向伝播された病変輪郭に当てはめられる。
【０１４４】
病変の予測された３Ｄ形状モデルを、病変キャラクタリゼーションアルゴリズムにおける追加の想定（ｐｒｉｏｒ）として、例えば、病変キャラクタリゼーションアルゴリズムによって導出されるような最大許容病変厚の上界として、使用することができる。
【０１４５】
この例では、タイプＩの石灰化のタイプＩＩの石灰化からの識別は、予測された厚さ予測を抽出することによって達成することができる。次いで、この識別はタイプＩの石灰化及びタイプＩＩの石灰化の減衰における違いから導出され、それは、２つの石灰化タイプの同様のスペクトル角度θに起因して、何らかの厚さ情報なしでは不可能である。
【０１４６】
例において、ユーザ注記は、２Ｄ描出の代わりに、再構築されたスライスにおいて実施される。この場合、注記された病変輪郭は、ボリュームを通って２Ｄ描出へと順方向伝播され、このアルゴリズムは、前の実施形態において説明されるように応用される。
【０１４７】
例において、トモシンセシスによって提供される深さ情報をさらに用いて、改善されたモデリングのために皮膚厚みを予測するか、又は測定から皮膚をすべて一緒に除外する。この例は、前の例のいずれかと組み合わせて応用され得る。
例において、病変のキャラクタリゼーションを行う上記の方法は、トモシンセシスシステムの追加の空間情報を使用することなく、３Ｄボリュームの２Ｄ描出（例えばすべてのスライスの合計）に対して直接的に応用される。この方法では、簡単な高速実施が提供される。
【０１４８】
図７は、Ｘ線ビーム線１、線２、線３、線４によって画定される、トモシンセシス検査の検査された病変ボリュームを示す。これらのＸ線は、システム配置によって画定され、調査の対象となる病変と交差しない投影データの部分の境界を画定する。特徴（病変）は、線引きされた境界線５０を有する。特徴の線引きされた境界線５０の外側の２つの領域６０ｇ及び６０ｈは、これらの領域を通過するＸ線が特徴も通過するという点においてキャラクタリゼーションされる。同様に線引きされた境界線の外側にある領域６０ａ〜６０ｆは、特徴を通過してこなかった少なくとも１つのＸ線がそれらを通過するという点においてキャラクタリゼーションされる。したがって、領域６０ａ〜６０ｆにおけるスペクトル情報を、それらの領域内の物質組成を決定するために使用し、次いで、領域６０ｇ及び６０ｈ内の物質組成を決定するために使用することができる。
【０１４９】
図８は、乳房パラメータ（切頭の三角形領域の外側の曲線）の補間（切頭の三角形領域検査された病変領域内の曲線）の例示を示す。図８は、図７に示されるようなボリュームスキャンを構成する断層撮影画像データの個別のスライスを示す。特徴（病変）は、画像スライスのうちの２つにおいて線引きされた境界線７０及び８０を有する。ここでも、ボリューム領域９０ｉ、９０ｊ、９０ｋ、及び９０ｌが存在し、これらの領域は、これらの領域を通過するすべてのＸ線が特徴（影領域）も通過するという点においてキャラクタリゼーションされる。ここでも、線引きされた境界線の外側にある領域９０ａ〜９０ｈは、特徴を通過してこなかった少なくとも１つのＸ線がそれらを通過するという点においてキャラクタリゼーションされる。嚢胞性病変又は充実性病変含有量に影響されることなく、乳房パラメータ（例えば、局所的な量の濃厚組織）を検査された病変領域の外側で予測することができる。影領域の内側では、この測定は、各Ｘ線が潜在的に４つの異なる組織タイプ（脂肪組織、腺組織、嚢胞性組織、及び／又は充実性組織）を通過することが理由で損なわれ、したがって、２区画モデルによって正確に表すことができない。しかしながら、影領域の外側の値を影領域において補間することによって、影領域内の値の予測を立てることができる。
【０１５０】
別の例となる実施形態において、先述の実施形態のうちの１つに従う方法の方法ステップを適切なシステム上で実行するように構成されることを特徴とするコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。
【０１５１】
したがって、コンピュータプログラム要素は、同様に一実施形態の一部であるコンピュータユニット上に格納される。このコンピューティングユニットは、上記の方法のステップを実施するように、又はその実施を誘引するように構成される。さらには、コンピューティングユニットは、上記の装置の構成要素を動作させるように構成される。コンピューティングユニットは、自動的に動作するように、及び／又はユーザの命令を実行するように構成され得る。コンピュータプログラムは、データプロセッサのワーキングメモリに読み込まれる。したがって、データプロセッサは、先述の実施形態のうちの１つに従う方法を実行するように装備される。
【０１５２】
本発明のこの例となる実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、既存のプログラムを更新によって本発明を使用するプログラムへと変えるコンピュータプログラムの両方を網羅する。
さらに続けて、コンピュータプログラム要素は、上記のような方法の例となる実施形態の手順を満たすためのすべての必要なステップを提供することができる。
【０１５３】
本発明のさらなる例となる実施形態によると、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ可読媒体が提示され、このコンピュータ可読媒体は、そこにコンピュータプログラム要素を格納し、コンピュータプログラム要素は、先の項に説明される通りである。
【０１５４】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に供給されるか、又はそれの一部として供給される光学記憶媒体又は固体記憶媒体などの好適な媒体に格納され、及び／又は配信されるが、インターネット又は他の無線若しくは有線通信システムを介してなど、他の形態でも配信される。
【０１５５】
しかしながら、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワークによって提示もされ、そのようなネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリへとダウンロードすることができる。本開示のさらなる例となる実施形態によると、コンピュータプログラム要素をダウンロードに利用可能にするための媒体が提供され、このコンピュータプログラム要素は、本発明の先に説明された実施形態に従う方法を実施するように設けられる。
【０１５６】
本発明の実施形態は、異なる主題を参照して説明されるということに留意されたい。特に、いくつかの実施形態は、方法タイプの請求項を参照して説明される一方、他の実施形態は、装置タイプの請求項を参照して説明される。しかしながら、当業者は、別段の記載のない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる主題に関する特徴同士の任意の組み合わせもまた、本明細書により開示されると見なされるということを、上の説明及び以下の説明から推測するものとする。しかしながら、すべての特徴を組み合わせて、特徴の単純な合計を上回る相乗効果を提供することができる。
【０１５７】
本発明は、図面及び先述の説明において詳細に例示及び説明がされてきたが、そのような例示及び説明は例示的又は例と見なされるものであり、制限的であると見なされるものではない。本発明は、開示される実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他のバリエーションは、図面、本開示、及び従属請求項の研究により、特許請求された本発明の実践にあたって、当業者により理解及び達成され得る。
【０１５８】
特許請求項において、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、他の要素又はステップを除外するものではなく、定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数を除外するものではない。シングルプロセッサ又は他のユニットが、特許請求項内に列挙されるいくつかの項目の機能を満たしてもよい。特定の方策が相互に異なる従属請求項に記載されるということだけでは、これらの方策の組み合わせを有利に使用することができないということを示さない。請求項内のいかなる参照記号もその範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
0006448859.tif 000005
【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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