(57)【要約】本開示は、解剖学的投影画像の画像分解のためのシステムに関する。システムは、撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像の分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを備える。照射された部分内の身体部分は、撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、減衰構造の分類を表す。データ処理システムは、減衰構造の分類を使用して影画像を分解する。投影画像の分解は、投影画像に対する、分類された身体部分の寄与を、投影画像に対する、被検体の更なる身体部分の寄与から実質的に分離する。更なる身体部分は、投影画像内の分類された身体部分と重なる。
2021510585.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的投影画像の画像分解のためのシステムであって、当該システムは、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取る
ように構成される、分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを備え、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、前記分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表し、
前記データ処理システムは、
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解する
ように更に構成され、
前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる、
システム。
【請求項２】
前記分解アルゴリズムは、好ましくは人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を含み、かつ前記身体部分の前記分類を使用して前記投影画像の分解を実行するために構成される、機械学習アルゴリズムを含み、
前記データ処理システムは、容積測定画像データを使用して前記機械学習アルゴリズムをトレーニングするように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記データ処理システムは、前記容積測定画像データから分類されるべき前記身体部分を表す前記容積測定画像データの部分の半自動又は自動セグメンテーションと、前記容積測定画像データのセグメンテーションされた部分のシミュレート投影画像を計算するために構成される、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記データ処理システムは、前記容積測定画像データを使用して、前記被検体の前記照射された部分のシミュレート投影画像を計算するように更に構成される、
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記機械学習アルゴリズムは、前記トレーニングが、前記容積測定画像データの前記セグメンテーションされた部分の前記計算された投影画像と、前記被検体の前記照射された部分の前記シミュレート投影画像とに基づくように構成される、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記投影画像の分解は、前記投影画像について、前記投影画像に対する前記分類された身体部分の寄与を示す寄与画像を決定することを含む、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記減衰構造は、身体の解剖学的及び／又は機能的に定義された部分である、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記データ処理システムは、各々が前記分類された身体部分を示す投影画像である１つ以上の更なる投影画像に応じて、前記投影画像を分解するように更に構成され、
前記投影画像は、相互に異なる投影軸を有する、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを使用する解剖学的投影画像の画像分解のための方法であって、当該方法は、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取る、読み取りステップであって、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、前記分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表す、読み取りステップと；
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解するステップと；
を含み、前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる、
方法。
【請求項１０】
容積測定画像データを使用して前記分解アルゴリズムをトレーニングするステップ、
を更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記容積測定画像データから分類されるべき前記身体部分をセグメンテーションするステップと、前記セグメンテーションされた身体部分の投影画像を計算するステップ、
を更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記データ処理システム及び前記容積測定画像データを使用して、前記被検体の前記照射された部分のシミュレート投影画像を計算するステップ、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記分解アルゴリズムのトレーニングは、前記セグメンテーションされた身体部分の前記計算された投影画像と、前記被検体の前記照射された部分の前記シミュレート投影画像とに基づいて実行される、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
解剖学的投影画像の画像分解のためのプログラム要素であって、プログラム要素は、プロセッサによって実行されると、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取ることであって、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表すことと；
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解することと；
を実行するように適合され、前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる、
プログラム要素。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラム要素を格納しているコンピュータ読取可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投影画像の分析のためのシステム及び方法に関する。より具体的には、本発明は、所定のクラスを用いる投影画像の分解のためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
投影Ｘ線撮影は、医療診断に広く適合した技術である。それは、患者から取得される投影画像に依拠する。投影画像は、Ｘ線放射線源によって放出されて患者の身体部分を通過するＸ線放射を使用して生成される。Ｘ線放射は、身体部分の異なる組織型及び骨との相互作用によって減衰される。検出器は、Ｘ線放射線源に対して身体部分の後ろに配置される。検出器は、患者の後ろに残っているＸ線放射を吸収し、それを、患者によって生じたＸ線減衰を示す投影画像に変換する。
【０００３】
Ｘ線画像を分析するときに起こる典型的な問題は、典型的に、検査されるべき身体の解剖学的又は機能的部分の投影画像が、画像内の他の物体、例えば骨によって遮られることである。これは、画像分析をより難しいものにし、多くの場合、深い専門家の知識と経験を必要とする。例として、Ｘ線撮像を使用する小結節（ｎｏｄｕｌｅ）検出のコンテキストでは、放射線医師は従来的に、画像内の小結節の出現が、肋骨、脊椎骨、血管系及び他の解剖学的構造の画像寄与によって影響される可能性があることを考慮しなければならない。
【０００４】
この問題の点から、Ｘ線コンピュータ断層撮影法の発展は、Ｘ線ベースの診断に大きな進展をもたらした。コンピュータ断層撮影法の撮像システムは、典型的に、放射線源及び検出器システムが取り付けられる回転ガントリを介して患者を動かす、電動テーブルを含む。単一のＣＴ撮像手順から得られるデータは、典型的に、複数の連続スキャン又は１つのヘリカルスキャンのいずれかで構成される。再構築アルゴリズムを使用して、解剖学的構造の容積測定（３Ｄ）表現又は内臓及び組織を通る断面画像（「スライス」）を、ＣＤ撮像データから取得することができる。
【０００５】
しかしながら、ＣＴスキャンは、単一のＸ線投影画像を取得するときに与えられる線量と比べて、１００〜１０００倍高い線量を与える可能性がある。
【０００６】
特許文献１は、放射線写真内で、以前に隠された画像構造を視覚化するように構成される装置に関する。グラフィカルインジケータが、隠された画像構造を示すように、放射線写真上に重ねられる。この装置は、グラフィカルインジケータをトグルイン又はアウトすることを可能にし、あるいはそれらの異なるグラフィカルレンダリングの間をトグルするように構成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０１７８３７８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、医療投影画像に基づくより効率的な診断を可能にするシステム及び方法のニーズが存在する。
【０００９】
このニーズは、独立請求項の主題によって満たされる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の実施形態は、解剖学的投影画像の画像分解（ｉｍａｇｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）のためのシステムを提供し、当該システムは、分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを備える。分解アルゴリズムは、撮像放射線（ｉｍａｇｉｎｇ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）で被検体を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取るように構成される。被検体の照射された身体部分は、撮像放射線の減衰の３次元減衰構造である。減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、減衰構造の分類を表す。データ処理システムは、減衰構造の分類を使用して投影画像を分解するように更に構成される。投影画像の分解は、投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、投影画像に対する、被検体の更なる身体部分の寄与との間を分解する。更なる身体部分は、投影画像内の分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる。
【００１１】
それにより、Ｘ線投影画像のような投影画像に基づいて、心臓のような身体部分の分解画像を取得することができ、分解画像においては、胸郭のような他の身体部分に起因する妨害の効果が抑制されるか、あるいは除去さえされる。特に、Ｘ線分析の分野では、これは、複雑で費用のかかる３Ｄ  Ｘ線再構築手順を実施する必要なく、低線量の投影放射線医学に基づく医療診断を可能にする。そのような３Ｄ  Ｘ線再構築手順は、複雑なＣＴスキャナを必要とし、時間がかかり、そして、患者に対してかなりの量の放射線被曝を引き起こす。
【００１２】
したがって、提案されるシステムは、機能的に意味のある構成要素への２Ｄ投影画像の分解を可能にする。
【００１３】
データ処理システムは、分離アルゴリズムを実行するために必要な動作を実行するように構成されるプロセッサを含んでよい。データ処理システムは、スタンドアロンコンピュータ等のスタンドアロンデータ処理システムであるか、分散データ処理システムであってよい。
【００１４】
投影画像は、投影撮像（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｉｍａｇｉｎｇ）を使用して生成されてよい。投影撮像を実行するために、放射線源が提供されてよい。放射線源は、実質的に点光源であり、撮像放射線を検出するように構成される放射線検出器に入射する前に、被検体の身体の部分をトラバースする撮像放射線を放射する。シンチグラフィのように、２つ以上の点光源が提供されることが考えられる。検出器における画像点の各々の強度は、入射線の経路に沿った局所減衰係数の線積分に依存し得る。線積分は、撮像放射線の吸光度を表してよい。それにより、投影画像は、２次元吸光度分布を示してよい。入射線は、点光源と検出器との間で実質的に偏向せずに進み得る。放射線源は実質的に点光源であってよい。放射線源は、シンチグラフィのように、被検体の身体内に配置されることが考えられる。
【００１５】
投影画像は、電磁放射（例えばＸ線放射及び／又はガンマ放射）を使用して生成されてよい。Ｘ線放射及び／又はシンチグラフィが撮像に使用されるとき、撮像された身体部分は、投影画像を生成するために使用される電磁放射を減衰する可能性がある。投影画像は、音波放射、特に超音波放射を撮像放射線として使用して生成される。超音波放射の周波数は、０．０１〜１ＧＨｚの間、特に１〜５００ＭＨｚの間の範囲内であってよい。撮像放射線は、圧電トランスデューサのような音響トランスデューサを使用して生成されてよい。
【００１６】
減衰構造は、身体部分として定義されてよく、身体部分内では、局所吸光度は、減衰構造を取り囲む隣接する身体部分と比較して検出可能に異なる。減衰構造は、減衰コントラスト（ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｃｏｎｔｒａｓｔ）によって定義されてよい。例として、減衰構造内の各点において、局所減衰は、減衰構造を取り囲む隣接する身体部分の局所減衰を１．１倍以上又は１．２倍以上、上回る。更なる例として、減衰構造内の各点において、局所減衰は、隣接する身体部分の局所減衰よりも０．９倍又は０．８倍少ない。
【００１７】
データ処理システムは、身体部分を分類して分類を得るように構成されてよい。データ処理システムは、投影画像を使用して、１つ以上の分解画像を生成するように構成されてよい。分解画像は、投影画像に対する異なる身体部分の寄与への投影画像の分解を表してよい。異なる身体部分は、異なる分類を表してよい。分解画像の各々は、身体部分の寄与を表してよく、１つ以上の他の身体部分の寄与が抑制又は除去されている。
【００１８】
実施形態によると、身体部分は、身体の解剖学的及び／又は機能的に定義された部分である。身体の解剖学的に定義された部分は、身体の骨構造及び／又は組織構造であってよい。身体の機能的に定義された部分は、解剖学的機能を実行する身体の部分であってよい。
【００１９】
更なる実施形態によると、投影画像の分解は、投影画像について、投影画像に対する分類された身体部分の寄与を示す寄与画像（ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｉｍａｇｅ）を決定することを含む。寄与画像は、撮像強度の減衰に対する身体部分の寄与を表してよい。
【００２０】
実施形態によると、投影画像の分解は、複数の分解画像を生成することを含み、各分解画像が、投影画像の画像平面（ｉｍａｇｅ  ｐｌａｎｅ）内で測定され得る撮像放射線の２次元吸光度分布を示す。画像平面内の各点について、分解画像の吸光度分布の和は、所定の精度内の投影画像の吸光度分布に対応してよい。データ処理システムは、その和が、所定の精度内の吸光度分布に対応するかどうかをチェックするように構成されてよい。
【００２１】
更なる実施形態によると、分解アルゴリズムは、身体部分の分類を使用して投影画像の分解を実行するための機械学習アルゴリズムを含む。機械学習アルゴリズムは、教師あり又は教師なし機械学習のために構成されてよい。特に、データ処理システムは、ユーザ対話型の教師あり機械学習のために構成されてよい。
【００２２】
更なる実施形態によると、分解アルゴリズムは、最近傍分類子（ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）を含む。最近傍分類子はパッチベースであってよい。
【００２３】
実施形態によると、データ処理システムは、容積測定画像データ（ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｉｍａｇｅ  ｄａｔａ）を使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングするように構成される。容積測定画像データは、Ｘ線コンピュータ断層撮影法を使用して取得されてよい。
【００２４】
実施形態によると、機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。ＡＮＮは、入力層、出力層及び１つ以上の中間層を含んでよい。ＡＮＮは、５つより多くの中間層、１０個より多くの中間層又は１００個より多くの中間層を含んでよい。中間層の数は、５００個未満であってよい。
【００２５】
実施形態によると、データ処理システムは、容積測定画像データの部分の半自動又は自動セグメンテーションのために構成される。セグメンテーションされた部分は、分類されるべき身体部分を表してよい。データ処理システムは、容積測定画像データを使用して、被検体の照射された部分のシミュレート投影画像及び／又は容積測定画像データのセグメンテーションされた部分のシミュレート投影画像を計算するように構成されてよい。シミュレート投影画像は、レイキャスティングアルゴリズムを使用して計算されてよい。半自動セグメンテーションはユーザ対話型であってよい。シミュレート投影画像は、投影画像と比較して、点光源及び検出器の同じ位置及び／又は向きに基づいてシミュレートされてよい。
【００２６】
更なる実施形態によると、データ処理システムは、１つ以上の更なる投影画像に応じて、投影画像を分解するように更に構成される。更なる投影画像の各々は、分類された身体部分を示す投影画像であってよい。投影画像は、相互に異なる投影軸を有してよい。
【００２７】
実施形態は、データ処理システムを使用する解剖学的投影画像の画像分解のための方法を提供する。データ処理システムは、分解アルゴリズムを実装する。方法は、撮像放射線で被検体を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取るステップを含む。被検体の照射された身体部分は、撮像放射線の減衰の３次元減衰構造である。減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバであり、それにより、減衰構造の分類を表す。方法は、減衰構造の分類を使用して投影画像を分解するステップを更に含む。投影画像の分解は、投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、投影画像に対する、被検体の更なる身体部分の寄与との間を分解する。更なる身体部分は、投影画像内の分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる。
【００２８】
更なる実施形態によると、方法は、分解アルゴリズムをトレーニングするステップを含む。分解アルゴリズムのトレーニングは、容積測定画像データを使用して実行されてよい。
【００２９】
更なる実施形態によると、方法は、容積測定画像データから分類されるべき身体部分をセグメンテーションするステップを含む。方法は、セグメンテーションされた身体部分の投影画像を計算又はシミュレートするステップを更に含んでよい。
【００３０】
本開示の実施形態は、解剖学的投影画像の画像分解のためのプログラム要素を提供し、プログラム要素は、プロセッサによって実行されると、撮像放射線で被検体を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取ることを実行するように適合される。被検体の照射された身体部分は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバである３次元減衰構造を表し、それにより、減衰構造の分類を表す。プログラム要素は、減衰構造の分類を使用して投影画像を分解することを実行するように更に適合される。投影画像の分解は、投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、投影画像に対する、被検体の更なる身体部分の寄与との間を分解する。更なる身体部分は、投影画像内の分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる。
【００３１】
本開示の実施形態は、前述のプログラム要素のコンピュータプログラム要素を格納しているコンピュータ読取可能媒体を提供する。
【００３２】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかになり、それらの実施形態に関連して説明されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】第１例示実施形態による、データ分析処理システムによって処理される投影放射線写真を取得する例示のシナリオの概略図である。
【図２】図１のシナリオで取得される例示の投影放射線写真の図である。
【図３】例示の実施形態による分解アルゴリズムを用いる、図２に示される保護放射線写真の分解の概略図である。
【図４Ａ】例示の分解アルゴリズムの人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の層構造を概略的に示す図である。
【図４Ｂ】例示の分解アルゴリズムをトレーニングするための例示のプロセスを概略的に示す図である。
【図５Ａ】例示の分解アルゴリズムをトレーニングするために、シミュレートされた投影放射線写真を得るための例示のプロセスを概略的に示す図である。
【図５Ｂ】例示の分解アルゴリズムをトレーニングするために、シミュレート分解画像を得るための例示のプロセスを概略的に示す図である。
【図６】第２例示実施形態による、データ分析処理システムのために複数の投影放射線写真を取得する例示のシナリオの概略図である。
【図７】解剖学的投影画像の画像分解のための例示の方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
図１は、投影Ｘ線胸部放射線検査の概略図である。チューブアセンブリであるＸ線源１が提供される。Ｘ線源１は、患者の胸部３に放射線を照射するよう、検査される患者４に向けてＸ線２を放射する。Ｘ線源１は、患者の撮像部分の範囲よりもかなり小さい、１０ミリメートル未満又は５ミリメートル未満の直径を有する小さな放射領域１４からＸ線を放射する。したがって、Ｘ線源は、点放射線源の良好な近似である。胸部３は、Ｘ線源１とＸ線検出器５との間に配置される。Ｘ線検出器５は、該Ｘ線検出器５に入射するＸ線の強度分布を示す画像を生成するように構成される。Ｘ線検出器は、フィルム等のアナログ検出器であってよく、あるいはデジタルＸ線検出器であってもよい。
【００３５】
本開示の態様及び技術は、平面シンチグラフィ等の投影画像を生成する他の撮像技術と併せて適用できると考えられる。
【００３６】
図２は、図１に図示されるシステムを使用して得られる例示の投影画像を示している。図２からわかるように、投影画像は、複数の２次元構造を示しており、その各々が、撮像するＸ線放射を減衰する減衰構造である身体部分を表している。言い換えると、これらの身体部分において、減衰は、隣接する身体部分と大きく異なり、Ｘ線を使用して身体部分を検査することが可能になる。
【００３７】
例として、図２の投影画像は、心臓９、大動脈弓１１、右及び左肺葉７、８、胸郭１０、横隔膜１２及び心臓ペースメーカ１３を表す２次元構造を示している。２次元構造のいくつかは、投影画像内で重なっている。特に、心臓９等の検査されるべき身体の機能的部分の解剖学的構造は、胸郭１０等の投影画像内の他の物体によって遮られる。これは、画像分析を難しくし、信頼性のある診断を得るために、通常深い専門家の知識と経験を必要とする。
【００３８】
しかしながら、身体部分の間で投影画像を分解することが可能であることがわかっている。それにより、例えば投影画像に対する単一の身体部分の寄与を示す寄与画像を得ることが可能であり、寄与画像では、残りの身体部分のほとんど又はすべての寄与が抑制されるか又は除去さえされる。
【００３９】
分解を実行するために、分解アルゴリズムを実行するデータ処理システム６（図１に図示される）が提供される。分解アルゴリズムは、投影画像を分解するように構成される。
【００４０】
詳細に後述されるように、分解アルゴリズムは、３次元減衰構造の１つ又は複数のクラスを使用する。図示される例示の実施形態では、そのようなクラスの例は、これらに限られないが、心臓を表す減衰構造、胸郭を表す減衰構造及び一方又は両方の肺葉を表す減衰構造を含む。
【００４１】
分解の一例は、図３に関連して以下で説明される。分解アルゴリズムは、心臓９を表す減衰構造についての第１クラスと、胸郭９を表す減衰構造についての第２クラスを含む、少なくとも２つのクラスを提供する。分解アルゴリズムは、胸部の投影画像を入力画像１５として使用し、入力画像１５に応じて、第１分解画像１６と第２分解画像１７を生成する。第１及び第２分解画像１６、１７は、２つのクラス間の分解を表す。特に、第１分解画像１６は、入力画像１５に対する胸郭１０の寄与を示しており、心臓９の寄与が抑制又は除去されている。さらに、第２分解画像１７は、入力画像１５に対する心臓９の寄与を示しており、胸郭１０の寄与が抑制又は除去されている。第１及び第２分解画像１６、１７の一方又は双方は更に、心臓９又は胸郭１０の寄与を表す２次元構造と重なる可能性がある、更なる組織部分１８からの寄与を示し得る。そのような組織寄与は、特にそれらの寄与が、関心のある身体部分の寄与と比べて弱い場合には許容可能であり得る。
【００４２】
分解アルゴリズムは、例えば心臓の減衰構造に対するクラスのような１つのクラスのみを提供するか、２つより多くのクラスを提供することが考えられる。さらに、分解アルゴリズムは、他のクラスによって表されない、患者の照射された部分の残りの組織部分についてのクラスを提供してもよい。それにより、クラスは、患者の撮像部分のすべての身体部分をカバーし得る。
【００４３】
例示の実施形態において、分解アルゴリズムは、保護画像の分解を実行するための機械学習アルゴリズムを含む。機械学習アルゴリズムは、１つ以上の撮像された身体部分の減衰構造の分類を使用する。例示の実施形態において、機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を使用して実装される。しかしながら、分解は、機械学習アルゴリズムではないと考えられる。機械学習は、教師付き又は教師なし学習によって実行されてよい。あるいはまた、分解アルゴリズムは、最近傍分類子を含むと考えられる。最近傍分類子はパッチベースであってよい。
【００４４】
図４Ａは、ＡＮＮ１９の概略図である。ＡＮＮ１９は、複数のニューラル処理ユニット２０ａ、２０ｂ、．．．２４ｂを含む。ニューラル処理ユニット２０ａ、２０ｂ、．．．２４ｂは、各々接続加重（ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ  ｗｅｉｇｈｔ）を有する複数の接続１８を介してネットワークを形成するように接続される。接続１８の各々は、ＡＮＮ１９の第１層のニューラル処理ユニットを、第１層の直後又は直前のＡＮＮ１９の第２層のニューラル処理ユニットに接続する。それにより、人工ニューラルネットワークは、入力層２１、少なくとも１つの中間層２３（隠れ層としても示される）及び出力層２５を含む、層構造を有する。図４Ａでは、中間層２３のうちの１つのみが概略的に示されている。ＡＮＮ１９は、５つより多くの中間層又は１０個より多くの中間層又は１００個より多くの中間層を含んでよい。
【００４５】
ＡＮＮ１９を使用して、投影画像内で可視の３次元減衰構造を効率的かつ確実に分類することが可能であることが示されている。
【００４６】
図４Ｂは、例示のトレーニングプロセス１００の図だる。トレーニングプロセス１００は、ＡＮＮの接続１８（図４Ａに示される）に関連付けられる接続加重の加重補正（ｗｅｉｇｈｔ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）につながる。図４Ｂに図示されるように、トレーニングプロセス１００は反復的である。トレーニングプロセス１００の第１反復では、接続加重は、小さなランダム値に初期化される。サンプル画像が入力としてＡＮＮに提供される１１０。ＡＮＮは、サンプル画像を分解して、１つ以上の分解画像を生成する。例として、第１分解画像は、胸郭の寄与を示してよく、心臓等の他の身体部分の寄与が抑制又は除去されている。第２寄与画像は、心臓の寄与を示してよく、胸郭等の他の身体部分の寄与が抑制又は除去されている。分解画像のうちの１つ又は各々は、更なる組織部分からの寄与を示してもよい。
【００４７】
ＡＮＮは、サンプル入力画像を分解する１２０。分解画像及び基準分解画像との間の比較に応じて、ＡＮＮによって決定された分解が、必要な精度レベルを有しているかどうか判断する。分解が十分な精度で達成された場合（１５０：Ｙｅｓ）、トレーニングプロセス１００は終了する１３０。分解が十分な精度で達成されていない場合（１５０：Ｎｏ）、接続加重が調整される１４０。接続加重の調整後、同じ又は異なるサンプル入力画像の更なる分解が、次の反復として実行される。
【００４８】
サンプル入力画像及びそれらの対応する分解画像を生成する例示のプロセスが、図５Ａ及び図５Ｂに関連して以下で説明される。
【００４９】
図５Ａに図示されるように、例示の方法は、複数のボクセル２７を含む容積測定画像データセット２６を使用する。容積測定画像データセット２６は、例えばＸ線を使用するコンピュータ断層撮影法によって生成され得る。特に、容積測定画像データセット２６は、デジタル再構築放射線写真（ＤＲＲ：Ｄｉｇｉｔａｌｌｙ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ）を表してよい。
【００５０】
例示の実施形態において、Ｘ線が、容積測定画像データセット２６を生成するために使用されるので、容積測定画像データは、患者の心臓を表す（図５Ａに示される）減衰構造２８のようなＸ線減衰の３次元減衰構造を示す。容積測定画像データセット２６の各ボクセルは、それぞれのボクセル２７での局所減衰係数のための尺度（ｍｅａｓｕｒｅ）である。したがって、患者の胸部の投影放射線写真画像を、例えば検出器上の各点Ｐｘ，ｙについて、点光源の位置ｐ０と検出器上の点ｐｘ，ｙとの間のＸ線の経路に沿った（線形減衰係数である）局所減衰係数の線積分μ（ｌ）を計算することによって、シミュレートすることができる：
【数１】
2021510585.tif 000003
ここで、ｘ及びｙは、検出器上の座標であり、Ｉｘ，ｙは、座標ｘ及びｙにおける強度であり、Ｉ０は、患者の身体上への入射の強度である。式１は、ビーム拡散の影響は無視できると想定している。式１は、ビーム拡散の影響を無視できない構成に適合可能である。それにより、検出器上の線積分μｓ（ｘ，ｙ）の値は、投影画像の画像平面内の吸光度分布を表す。したがって、容積測定画像データに基づいて、シミュレート投影画像を、容積測定画像データセット２６からレイキャスティングアルゴリズムを使用して取得することができる。
【００５１】
図５Ｂに図示されるように、心臓の寄与を示す分解画像を、残りの身体部分を表す周囲のボクセルを必要とせずに、心臓に対応する容積測定画像データセット２６の３次元散乱構造２８を使用することによって、同様の方法でシミュレートすることができる。減衰構造２８のボクセルは、図５Ａ内のものと、すなわち、胸部の保護放射線写真をシミュレートするときと、点光源３０及び検出器平面３１の位置に対して同じ位置及び向きである。それにより、式１に関連して説明されたものと同様の方法で、心臓を表す画像平面内の吸光度分布を取得することができる。
【００５２】
３次元散乱構造２８のボクセルは、容積測定画像データセット２６のセグメンテーションを使用して決定されてよい。セグメンテーションは自動又は半自動であってよい。特に、（図１において参照番号６で示される）データ処理システムは、ユーザ対話型の半自動セグメンテーションのために構成されてよい。ユーザ処理システムは、ユーザ入力を受け取り、ユーザ入力を使用してセグメンテーションを実行するために構成されてよい。セグメンテーションは、モデルベースのセグメンテーションアルゴリズムを使用して、かつ／又はアトラスベースのセグメンテーションアルゴリズムを使用して実行されてよい。
【００５３】
さらに、同様の方法において、胸郭及び肺葉のような複数の更なる身体部分のシミュレート分解画像を取得することができる。これらの分解画像に加えて、身体のすべての残りの部分に関連する更なる分解画像が生成されてよく、それにより、Ｘ線によってトラバースされた容積測定データセット２６内の各ボクセルをカバーする、複数の分解画像が取得される。
【００５４】
したがって、検出器画面上の各点ｘ、ｙについて、シミュレート分解画像の吸光度分布μｓ，ｉ（ｘ，ｙ）（ｉ＝１，．．．ｎ）のピクセルワイズの和は、胸部のシミュレート放射線写真の吸光度分布μｓ（ｘ，ｙ）をもたらす：
【数２】
2021510585.tif 000004
【００５５】
図４Ｂに図示されるプロセス１００では、機械学習アルゴリズムをトレーニングするために、図５Ａに関連して説明されるように計算された胸部のシミュレート投影放射線写真が、分解アルゴリズムに対するサンプル入力画像として使用される（図４Ｂのステップ１１０）。分解アルゴリズムが、サンプル入力画像に基づいて分解画像を計算した後（図４Ｂのステップ１２０）、図５Ｂに関連して説明したように、分解アルゴリズムによって決定された分解画像を、容積測定画像データセットに基づいてシミュレートされた分解画像と比較することができる。これは、分解アルゴリズムによって実行された分解が、必要な精度を有しているか否かの決定（図４Ｂのステップ１１０）を可能にする。
【００５６】
サンプル入力画像の分解（図４Ｂのステップ１２０）は、やはり容積測定画像データセットに基づいて（すなわち、図５Ｂに関連して説明される方法で）シミュレートされた身体部分の分解画像の生成を含む。これらの身体部分の分解画像に加えて、分解アルゴリズムは、身体のすべての残りの部分に関連する分解画像も生成する。それにより、サンプル入力画像に基づいて分解アルゴリズムによって決定される分解画像についても、分解が理想的に正確である場合、サンプル入力画像の分解によって得られる分解画像に対応する吸光度分布μｄ，ｉ（ｘ，ｙ）（ｉ＝１，．．．ｎ）は合計して、胸部のシミュレート放射線写真の吸光度値μｓ（ｘ，ｙ）になる：
【数３】
2021510585.tif 000005
【００５７】
しかしながら、式３によって定義される条件の所定のレベル未満の偏差は、図４Ｂのステップ１５０における精度の評価において依然として許容可能であるものとして見なすことができる。偏差の尺度を得るために、データ処理システムは、胸部のシミュレート放射線写真の吸光度分布（すなわち、式３の左手側）と、分解画像の吸光度分布の和（すなわち、式３の右手側）の間のＬ１ノルム及び／又はＬ２ノルムを決定するように構成されてよい。したがって、Ｌ１ノルム及び／又はＬ２ノルムは、機械学習アルゴリズム、特にＡＮＮをトレーニングするためのコスト関数を表してよい。
【００５８】
あるいはまた、分解の精度が許容可能であるかどうかの判断（図４Ｂ内のステップ１５０）は、更なる基準に対して実行されてよい。特に、機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのコスト関数は、これらの更なる基準のうちの１つ以上に依存してよい。そのような基準は、容積測定画像データセットに基づいて決定される身体部分の分解画像（特に、分解画像の吸光度分布）と、サンプル入力画像に基づいて決定される身体部分の対応する分解画像（特に、分解画像の吸光度分布）との間のＬ１ノルム及び／又はＬ２ノルムを含んでよい。複数の身体部分のＬ１及び／Ｌ２ノルムは合計されてよい。
【００５９】
図６は、第２例示実施形態によるデータ処理システムで実装される分解アルゴリズムを示す。第１例示実施形態の分解アルゴリズムのように、本実施形態においても、分解アルゴリズムは、減衰構造の分類を使用して投影画像を分解するように構成されており、それにより、得られた保護画像の分解は、減衰構造の身体部分を、保護画像内の身体部分と重なる被検体の更なる身体部分から実質的に分離する。
【００６０】
第２例示実施形態の分解アルゴリズムは、１つ以上の更なる投影画像に応じて沈着（ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）を実行するように構成される。第１投影画像及び１つ以上の更なる投影画像は、相互に異なる撮像投影軸を有する。第２例示実施形態において投影画像を取得するシナリオが図６に図示されており、ここでは、患者の身体の縦軸は、紙面（ｐａｐｅｒ  ｐｌａｎｅ）に対して直角に向けられている。第２例示実施形態では、第１投影画像が、第１撮像投影軸Ｐ１を用いて取得される。更なる投影画像が、第１撮像投影軸Ｐ１に対して角度付けされる第２撮像投影軸Ｐ２を使用して取得される。投影軸は、検出器の作用面に対して直角又は実質的に直角に向けられるように、点光源を通って延びるよう定められてよい。図６に図示される撮像シナリオでは、第２投影画像は、Ｘ線が放射される第２放射領域２６を提供するように、点光源として構成される第２放射線源を使用して取得される。さらに、第２投影画像を取得するために、第２検出器２７が設けられる。これは、両投影画像の同時取得を可能にし、これにより、第１投影画像を分解するために第２投影画像内に含まれる情報を軽減する。
【００６１】
例として、第１撮像投影軸Ｐ１と第２撮像投影軸Ｐ２は、相互に対して約１０度角度付けされる。第１投影画像では、心臓のある部分が肋骨によって遮られ、一方、第２投影画像では、心臓のこの部分は肋骨によって遮られておらず、第１投影画像内で示される遮られた部分のより詳細な分析を可能にする。
【００６２】
第２例示実施形態による投影画像の分解は、第１投影画像のより信頼できる、より正確な分解を可能にする。さらに、複数の投影画像は、データ処理システムによって使用されるが、患者に照射される放射線量は、従来のＣＴスキャンと比べてはるかに少ない。
【００６３】
図６に図示されるように、保護軸Ｐ１及びＰ２の向きは単なる例示であり、本発明の適用範囲を限定するように意図されていないことに更に留意されたい。保護軸Ｐ１及びＰ２並びに使用される投影画像の数は、他の実施形態では異なっていてよい。例として、保護軸Ｐ１とＰ２の間の角度は、５度より大きくても、１０度より大きくても、１５度より大きくても又は２０度未満であってもよい。角度は、１８０度よりも小さいか又は１７０度よりも小さくてよい。
【００６４】
図７は、分解アルゴリズムを実行する処理システムを用いる解剖学的保護画像の画像分解のための例示の方法を概略的に例示するフローチャートである。機械学習アルゴリズムとして構成される分解アルゴリズムをトレーニングするためのデータを得るために、容積測定画像データが取得される２１０。容積測定画像データセットが、Ｘ線コンピュータ断層撮影法を使用して取得されてよい。特に、容積測定画像データセットは、デジタル再構築放射線写真（ＤＲＲ）を表してよい。容積測定画像データセットは、Ｘ線保護画像を使用して後で分析される身体部分を示す。方法は、容積測定画像データをセグメンテーションすること２２０を更に含む。セグメンテーションは、データ処理システムを使用して実行されてよい。セグメンテーションは、自動又は半自動セグメンテーションを使用して実行されてよい。半自動セグメンテーションは、データ処理システムのインタフェースを介して受け取られるユーザ入力に応じて実行されてよい。インタフェースは、データ処理システムのグラフィカルユーザインタフェースを含んでよい。セグメンテーションされた容積測定画像データに応じて、患者の照射された部分のシミュレート投影画像と、照射された部分内の１つ以上の身体部分の１つ以上のシミュレート分解画像が計算される２３０。シミュレート画像は、レイキャスティングアルゴリズムを使用して計算されてよい。シミュレート画像に応じて、分解アルゴリズムがトレーニングされる２４０。保護画像が医療検査手順で取得された後、保護画像データが、データ処理システムによって読み出される。データ処理システムは、次いで、患者の照射された部分内の身体部分に対応する減衰構造の分類を使用して投影画像データを分解する２６０。減衰構造の分類は、減衰構造を分解アルゴリズムの所定のクラスに割り当てることを含む。身体部分の各々について分解画像が生成される。分解画像は、それぞれの身体部分が更なる身体部分のうちの１つ以上から分離される、分離画像に対応する。例として、分解画像の身体部分は心臓に対応し、分解画像は心臓の寄与を示し、この場合、胸郭の寄与は抑制されるか又は除去さえされている。
【００６５】
それにより、医療投影画像に基づいてより効率的な診断を可能にするシステム及び方法が提供されることが示されている。
【００６６】
本開示は、以下の実施形態に関する：
【００６７】
アイテム１：解剖学的投影画像の画像分解のためのシステムであって、当該システムは、撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取るように構成される、分解アルゴリズムを実装するデータ処理システム（６）を備え；照射された部分内の身体部分は、撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、減衰構造の分類を表し；データ処理システム（６）は、減衰構造の分類を使用して投影画像を分解するように更に構成され；投影画像の分解は、投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、投影画像に対する、照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、更なる身体部分は、投影画像内の分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる。
【００６８】
アイテム２：アイテム１のシステムにおいて、減衰構造は、身体の解剖学的及び／又は機能的に定義された部分である。
【００６９】
アイテム３：アイテム１又は２のシステムにおいて、投影画像の分解は、投影画像について、該投影画像に対する分類された身体部分の寄与を示す寄与画像を決定することを含む。
【００７０】
アイテム４：アイテム１〜３のいずれか１つのシステムにおいて、投影画像の分解は、各々が撮像放射線の２次元吸光度分布を示す複数の分解画像（１６、１７）を生成することを含み、画像平面内の各点について、分解画像の吸光度分布の和は、所定の精度内の投影画像の吸光度分布に対応する。
【００７１】
アイテム５：アイテム１〜４のいずれか１つのシステムにおいて、分解アルゴリズムは、身体部分の分類を使用して投影画像の分解を実行するための機械学習アルゴリズムを含む。
【００７２】
アイテム６：アイテム５のシステムにおいて、機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を含む。
【００７３】
アイテム７：アイテム５又は６のシステムにおいて、データ処理システムは、容積測定画像データを使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングするように構成される。
【００７４】
アイテム８：アイテム７のシステムにおいて、データ処理システムは、容積測定画像データから分類されるべき身体部分を表す容積測定画像データの部分の半自動又は自動セグメンテーションと、容積測定画像データのセグメンテーションされた部分のシミュレート投影画像を計算するために構成される。
【００７５】
アイテム９：アイテム１〜８のいずれか１つのシステムにおいて、データ処理システムは、各々が分類された身体部分を示す投影画像である１つ以上の更なる投影画像に応じて、投影画像を分解するように更に構成され、投影画像は相互に異なる投影軸を有する。
【００７６】
アイテム１０：分解アルゴリズムを実装するデータ処理システム（６）を使用した解剖学的投影画像の画像分解のための方法であって、当該方法は：撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取るステップ（２５０）であって、照射された部分内の身体部分は、撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、減衰構造の分類を表すステップと；減衰構造の分類を使用して投影画像を分解するステップ（２６０）と；を含み、投影画像の分解は、投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、投影画像に対する、射部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、更なる身体部分は、投影画像内の分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる。
【００７７】
アイテム１１：アイテム１０の方法において、分解アルゴリズムをトレーニングするステップ（２４０）を更に含む。
【００７８】
アイテム１２：アイテム１１の方法において、分解アルゴリズムをトレーニングするステップ（２４０）は、容積測定画像データを使用して実行される。
【００７９】
アイテム１３：アイテム１２の方法において、容積測定画像データから分類されるべき身体部分をセグメンテーションするステップ（２２０）と、セグメンテーションされた身体0部分の投影画像を計算するステップ（２３０）を更に含む。
【００８０】
アイテム１４：解剖学的投影画像の画像分解のためのプログラム要素であって、プログラム要素は、プロセッサによって実行されると、撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取ること（２５０）であって、照射された部分内の身体部分は、撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、減衰構造の分類を表すことと；減衰構造の分類を使用して投影画像を分解すること（２６０）と；を実行するように適合され、投影画像の分解は、投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、投影画像に対する、照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、更なる身体部分は、投影画像内の分類された身体部分と少なくとも部分的に重なる。
【００８１】
アイテム１５：アイテム１４のコンピュータプログラム要素を格納しているコンピュータ読取可能媒体。
【００８２】
説明されるように上記実施形態は単なる例示であり、本発明の技術的アプローチを限定するように意図されていない。本発明は、好ましい実施形態を参照して詳細に説明されているが、当業者は、本発明の特許請求の範囲の保護範囲から逸脱することなく、本発明の技術的アプローチを修正又は等しく置換することができる。特に、本発明は、投影放射線写真に基づいて説明されているが、投影画像をもたらす任意の撮像技術に適用できる。特許請求の範囲において、「含む」という用語は他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数を除外しない。特許請求の範囲のすべての参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
2021510585.tif 000006
【図２】
2021510585.tif 000007
【図３】
2021510585.tif 000008
【図４Ａ】
2021510585.tif 000009
【図４Ｂ】
2021510585.tif 000010
【図５Ａ】
2021510585.tif 000011
【図５Ｂ】
2021510585.tif 000012
【図６】
2021510585.tif 000013
【図７】
2021510585.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】令和2年7月27日(2020.7.27)
【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】
解剖学的投影画像の画像分解のためのシステムであって、当該システムは、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取る
ように構成される、分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを備え、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、前記分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表し、
前記データ処理システムは、
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解する
ように更に構成され、
前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なり、
前記分解アルゴリズムは、前記身体部分の前記分類を使用して前記投影画像の分解を実行するために構成される機械学習アルゴリズムを含み、
前記データ処理システムは、容積測定画像データを使用して前記機械学習アルゴリズムをトレーニングするように構成される、
システム。
【請求項２】
前記減衰構造は、前記撮像放射線の減衰コントラストによって定義される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記減衰構造は、身体の解剖学的及び／又は機能的に定義された部分である、
請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記身体部分内において、局所吸光度は、隣接する身体部分と比べて検出可能に異なる、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記減衰構造は、心臓、胸郭又は１つ以上の肺葉を表す、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記データ処理システムは、前記容積測定画像データから分類されるべき前記身体部分を表す前記容積測定画像データの部分の半自動又は自動セグメンテーションと、前記容積測定画像データのセグメンテーションされた部分のシミュレート投影画像を計算するために構成される、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記シミュレート投影画像は、レイキャスティングアルゴリズムを使用して計算され、かつ／又は前記機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を含む、
請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記データ処理システムは、前記容積測定画像データを使用して、前記被検体の前記照射された部分のシミュレート投影画像を計算するように更に構成される、
請求項６又は７に記載のシステム。
【請求項９】
前記機械学習アルゴリズムは、前記トレーニングが、前記容積測定画像データの前記セグメンテーションされた部分の前記計算された投影画像と、前記被検体の前記照射された部分の前記シミュレート投影画像とに基づくように構成される、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記投影画像の分解は、前記投影画像について、前記投影画像に対する前記分類された身体部分の寄与を示す寄与画像を決定することを含む、
請求項１乃至９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
分解アルゴリズムを実装するデータ処理システムを使用する解剖学的投影画像の画像分解のための方法であって、当該方法は、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取る、読み取りステップであって、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、前記分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表す、読み取りステップと；
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解するステップと；
を含み、
前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なり、
前記分解アルゴリズムは、前記身体部分の前記分類を使用して前記投影画像の分解を実行するために構成される機械学習アルゴリズムを含み、
当該方法は、容積測定画像データを使用して前記分解アルゴリズムをトレーニングするステップ、
を更に含む、方法。
【請求項１２】
前記容積測定画像データから分類されるべき前記身体部分をセグメンテーションし、前記セグメンテーションされた身体部分の投影画像を計算するステップ及び／又は
前記データ処理システム及び前記容積測定画像データを使用して、前記被検体の前記照射された部分のシミュレート投影画像を計算するステップ、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記分解アルゴリズムのトレーニングは、前記セグメンテーションされた身体部分の前記計算された投影画像と、前記被検体の前記照射された部分の前記シミュレート投影画像とに基づいて実行される、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
解剖学的投影画像の画像分解のためのプログラム要素であって、プログラム要素は、プロセッサによって実行されると、
撮像放射線で被検体の部分を照射することによって生成される投影画像を表す投影画像データを読み取ることであって、
前記照射された部分内の身体部分は、前記撮像放射線の減衰の３次元減衰構造であり、前記減衰構造は、分解アルゴリズムの減衰構造の所定のクラスのメンバを表し、それにより、前記減衰構造の分類を表すことと；
前記減衰構造の前記分類を使用して前記投影画像を分解することであって、
前記投影画像の分解は、前記投影画像に対する、分類された身体部分の寄与と、前記投影画像に対する、前記照射された部分内の更なる身体部分の寄与との間を分解し、前記更なる身体部分は、前記投影画像内の前記分類された身体部分と少なくとも部分的に重なり、
前記分解アルゴリズムは、前記身体部分の前記分類を使用して前記投影画像の分解を実行するために構成される、機械学習アルゴリズムを含むことと；
容積測定画像データを使用して前記分解アルゴリズムをトレーニングすることと；
を実行するように適合される、プログラム要素。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラム要素を格納しているコンピュータ読取可能媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
特許文献１は、放射線写真内で、以前に隠された画像構造を視覚化するように構成される装置に関する。グラフィカルインジケータが、隠された画像構造を示すように、放射線写真上に重ねられる。この装置は、グラフィカルインジケータをトグルイン又はアウトすることを可能にし、あるいはそれらの異なるグラフィカルレンダリングの間をトグルするように構成される。
特許文献２は、画像から半透明の物体を推定するための方法に関する。方法は、物体の確率マップを計算することを含み、確率マップは、受け取った画像の複数のピクセルに対応する複数のピクセルを含み、各確率マップピクセルは、受け取った画像のピクセルが物体を含む確率に比例する値を有する。方法は更に、物体確率マップに基づいて、物体抑制画像（ｏｂｊｅｃｔ  ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄ  ｉｍａｇｅ）の近似画像を計算することを含む。近似画像は、低確率値の部分で受け取った画像の対応する領域に実質的に等しく、近似画像は、物体確率マップの高確率値の部分で物体が抑制された画像のスムーズな近似を示す。方法は、物体抑制画像の計算された近似に基づいて、推定のために物体を計算することを含む。
特許文献３は、胸部Ｘ線画像における鎖骨抑制のための方法に関する。方法は、Ｘ線画像内の肺野を識別し、肺野の外側にある鎖骨隆起（ｃｌａｖｉｃｌｅ  ｒｉｄｇｅ）の少なくとも１つの部分を検出する。検出された鎖骨隆起の両側上の鎖骨のエッジが検出され、エッジ検出は、鎖骨のエッジに対して肺野へ拡張され、鎖骨は、エッジ検出に従ってＸ線画像内で定義される。鎖骨は、Ｘ線画像内で抑制され、鎖骨抑制Ｘ線画像を生成し、鎖骨抑制Ｘ線画像を表示、格納又は伝送する。
特許文献４は、胸部Ｘ線画像における肋骨抑制のための方法に関する。方法は、関心領域内の１つ以上の肋骨を検出してラベル付けし、１つ以上の検出された肋骨の肋骨エッジを検出する。クロスリブプロファイル（ｃｒｏｓｓ  ｒｉｂ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ）が、検出された肋骨に沿って生成される。元のＸ線画像は、検出された肋骨エッジ及びクロスリブプロファイルのうちの少なくとも１つに従って条件付け（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄ）される。条件付けされたＸ線画像を格納、表示又は伝送することができる。
「ＭＩＣＣＡＩ  ２０１７：  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ−ＭＩＣＣＡＩ  ２０１７」において公開された、Ｓｈａｄｉ  Ａｌｂａｒｑｏｕｎｉ等著の会議資料「Ｘ−ｒａｙ  ｉｎ  ｄｅｐｔｈ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｒｅｖｅａｌｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ」のページ４４４〜４５２は、ディープラーニングアプローチを使用して、従来のＸ線画像を、クリップされたサブボリュームのＸ線成分に分解するための方法に関する。  「ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＭＥＤＩＣＡＬ  ＩＭＡＧＩＮＧ」ＶＯＬ．２５、ＮＯ．４,  ２００６年４月において公開された、Ｋ．Ｓｕｚｕｋｉ等著の記事「Ｉｍａｇｅ−Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｒｉｂｓ  ｉｎ  Ｃｈｅｓｔ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｓ  ｂｙ  Ｍｅａｎｓ  ｏｆ  Ｍａｓｓｉｖｅ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  （ＭＴＡＮＮ）」のページ４０６〜４１６は、マルチ分解能ＭＴＡＮＮ（ｍａｓｓｉｖｅ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）による胸部放射線写真における肋骨及び鎖骨のコントラストを抑制するための画像処理技術に関する。デュアルエネルギーサブトラクション技術によって取得された骨画像が、教示画像（ｔｅａｃｈｉｎｇ  ｉｍａｇｅｓ）として使用された。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０１７８３７８号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１５／２９４１８２号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１４／１４０６０３号明細書
【特許文献４】米国特許出願公開第２０１３／１０８１３５号明細書
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
分解アルゴリズムは、身体部分の分類を使用して投影画像の分解を実行するための機械学習アルゴリズムを含む。機械学習アルゴリズムは、教師あり又は教師なし機械学習のために構成されてよい。特に、データ処理システムは、ユーザ対話型の教師あり機械学習のために構成されてよい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
データ処理システムは、容積測定画像データ（ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｉｍａｇｅ  ｄａｔａ）を使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングするように構成される。容積測定画像データは、Ｘ線コンピュータ断層撮影法を使用して取得されてよい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
方法は、分解アルゴリズムをトレーニングするステップを含む。分解アルゴリズムのトレーニングは、容積測定画像データを使用して実行される。
【国際調査報告】
2021510585.tif 000015
2021510585.tif 000016
2021510585.tif 000017
2021510585.tif 000018
2021510585.tif 000019