(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の筋肉量を測定するためのシステムであって、前記システムは、
二重エネルギー放射線放出源と、
前記患者を通して通過される前記二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されるメモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、
放射線検出データを前記放射線検出器から受信するステップと、
前記放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、
前記走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪量を基準と比較するステップと、
前記比較に基づいて、推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップと、
を含む動作のセットを行う、メモリと、
を備える、システム。
【請求項２】
前記一次脂肪標的は、着目領域内にあり、前記補正された筋肉量値は、前記着目領域に関するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記一次脂肪標的は、前記患者の第１の領域に関するものであり、前記補正された筋肉量値は、前記患者の第２の領域に関するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記第１の領域は、前記患者の胴体領域であり、前記第２の領域は、前記患者の付属器官である、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
患者の筋肉量を測定するためのシステムであって、前記システムは、
二重エネルギー放射線放出源と、
前記患者を通して通過される前記二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されるメモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、
放射線検出データを前記放射線検出器から受信するステップと、
前記放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、
着目領域内の除脂肪組織量を推定するステップと、
前記着目領域における前記走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の除脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の前記除脂肪組織量に基づいて、前記着目領域内の推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップと、
を含む動作のセットを行う、メモリと、
を備える、システム。
【請求項６】
患者の筋肉量を測定するためのシステムであって、前記システムは、
二重エネルギー放射線放出源と、
前記患者を通して通過される前記二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されるメモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、
放射線検出データを前記放射線検出器から受信するステップと、
前記放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、
着目領域内の除脂肪組織量を推定するステップと、
前記走査表現における前記着目領域内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の除脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の除脂肪量および脂肪量を使用して、脂肪量の水和の補正値（Ｅｆ）および除脂肪量の水和の補正値（Ｅｌ）を判定するステップと、
前記着目領域内の前記Ｅｆと前記判定される脂肪組織量との積を前記Ｅｆと前記推定される除脂肪組織量との積から減算するステップに基づいて、前記推定される除脂肪組織量を補正するステップと、
を含む動作のセットを行う、メモリと、
を備える、システム。
【請求項７】
前記動作のセットはさらに、前記一次脂肪標的内の前記脂肪組織量を基準量と比較するステップを含む、請求項５または６に記載のシステム。
【請求項８】
前記動作のセットはさらに、前記比較に基づいて、前記着目領域内の前記推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記着目領域は、付属器官である、請求項２、５、または６−８のいずれかに記載のシステム。
【請求項１０】
前記一次脂肪標的は、皮下脂肪領域である、請求項２、５、または６−９のいずれかに記載のシステム。
【請求項１１】
前記動作のセットはさらに、
前記皮下脂肪領域をモデル化するステップと、
前記皮下脂肪領域を前記推定される除脂肪組織量から除去するステップと、
を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
患者の筋肉量を判定するための方法であって、前記方法は、
放射線検出器によって、前記患者を通して通過される密度計からの放射線放出を検出するステップと、
前記検出された放射線放出に基づいて、前記患者の着目領域の走査表現を生成するステップであって、前記走査表現は、１つまたはそれを上回るピクセルを含む、ステップと、
プロセッサによって、前記着目領域内の推定される除脂肪組織量を判定するステップと、
前記プロセッサによって、前記着目領域内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記一次脂肪標的を表す走査表現内のピクセルを識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記一次脂肪標的を表すピクセルを分析し、前記一次脂肪標的内の脂肪量を判定するステップと、
前記プロセッサによって、前記判定される脂肪量を基準量と比較するステップと、
前記プロセッサによって、少なくとも部分的に、前記比較に基づいて、前記推定される除脂肪組織量を補正し、前記患者の着目領域に関する補正された筋肉量値を生成するステップと、
前記着目領域に関する前記補正された筋肉量値を表示するステップと、
を含む、方法。
【請求項１３】
前記一次脂肪標的を表すピクセルを分析し、前記一次脂肪標的内に存在する水分量を判定するステップをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも、前記一次脂肪標的の深度に基づいて、前記一次脂肪標的のモデルを判定するステップと、
前記モデル化された一次脂肪標的を前記推定される除脂肪組織量から減算するステップと、
をさらに含む、請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
患者内の状態を識別するための方法であって、前記方法は、
検出器によって、前記患者を通して通過した放射線ビームを検出するステップと、
前記検出された放射線ビームに基づいて、１つまたはそれを上回るピクセルを含む、走査表現を生成するステップと、
プロセッサによって、前記走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記走査表現内の少なくとも１つのピクセルを分析し、前記一次脂肪標的内の脂肪および水分のうちの少なくとも１つの量を判定するステップと、
前記プロセッサによって、前記判定された量を基準量と比較するステップと、
前記比較に基づいて、前記プロセッサによって、状態インジケータを生成するステップと、
前記状態インジケータをユーザインターフェース上に表示するステップと、
を含み、前記状態インジケータは、前記患者の着目領域内の局在浮腫に対応する、方法。
【請求項１６】
前記状態インジケータは、密度計に動作可能に結合されるユーザインターフェース上に表示される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記着目領域は、付属器官である、請求項１５−１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記基準量は、サンプル人員の集合から判定される、請求項１５−１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記一次脂肪標的は、皮下脂肪領域である、請求項１５−１８のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、ＰＣＴ国際特許出願として２０１６年２月２５日に出願されたものであり、２０１５年２月２６日に出願された米国仮特許出願第６２／１２１，１９７号に対する優先権を主張するものであり、その開示は全体が参照により本明細書中に援用される。
【０００２】
本願は、２０１４年１１月２５日に出願された“Ｂｏｎｅ  Ｄｅｎｓｉｔｏｍｅｔｅｒ”と題された米国特許出願第１４／５５３，５３３号に関連しており、その開示は全体が参照により本明細書中に援用される。
【背景技術】
【０００３】
走査式放射線撮影機器は、広面積円錐ビームではなく、例えば、ペンシルビーム、狭ファンビーム、または広ファンビームに形成される、細くコリメートされた放射線ビーム、典型的には、Ｘ線を採用するという点において、従来の放射線撮影と異なる。コンパクトなビームサイズは、従来の放射線撮影機器と併用される放射線撮影用フィルムの画像形成シートと、電子検出器要素の小面積アレイの置換を可能にする。さらに、走査は、単一Ｘ線円錐ビームを用いて実践されるであろうものよりはるかに広い面積にわたるデータの収集を可能にする。伝送される放射線を受信する電子検出器要素は、電気信号を産生し、該電気信号は、パルス高別に種々のパルス高ビンに判別され、カウントまたは電荷収集され、画像の後の現像またはコンピュータ機器による他の処理のために、アナログ／デジタルコンバータによってデジタル値に変換され得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
デジタル化に暗示される、伝送される放射線の測定を定量化するための能力は、放射線撮影「減衰」画像の形成だけではなく、また、二重エネルギー技法によって、減衰物質の組成の数学的分析も可能にする。そのような二重エネルギー技法は、２つのエネルギーにおける放射線の減衰を定量的に比較し、例えば、骨と軟組織または脂肪組織と除脂肪組織との間を区別する。身体またはその一部の走査から導出された情報は、浮腫等の種々の生理学的状態を判定し、それらの生理学的状態を使用して、筋肉等の除脂肪組織の測定または判定を補正するために利用されることができる。本判定は、身体の病理学的状態を正確に診断するために使用されることができる。
【０００５】
一側面では、本技術は、患者の筋肉量を測定するためのシステムに関し、本システムは、二重エネルギー放射線放出源と、患者を通して通過される二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに結合される、メモリとを有し、メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、放射線検出データを放射線検出器から受信するステップと、放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、一次脂肪標的内の脂肪量を判定するステップと、一次脂肪標的内の脂肪量を基準と比較するステップと、比較に基づいて、推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップとを含む、動作のセットを行う命令を記憶する。ある実施形態では、一次脂肪標的は、着目領域内にあって、補正された筋肉量値は、着目領域に関する。別の実施形態では、一次脂肪標的は、患者の第１の領域に関し、補正された筋肉量値は、患者の第２の領域に関する。さらに別の実施形態では、第１の領域は、患者の胴体領域であって、第２の領域は、患者の付属器官である。
【０００６】
別の側面では、本技術は、患者の筋肉量を測定するためのシステムに関し、本システムは、二重エネルギー放射線放出源と、患者を通して通過される二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに結合される、メモリとを有し、メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、放射線検出データを放射線検出器から受信するステップと、放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、着目領域内の除脂肪組織量を推定するステップと、着目領域における走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、一次脂肪標的内の脂肪組織量を判定するステップと、一次脂肪標的内の除脂肪組織量を判定するステップと、一次脂肪標的内の除脂肪組織量に基づいて、着目領域内の推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップとを含む、動作のセットを行う命令を記憶する。
【０００７】
別の側面では、本技術は、患者の筋肉量を測定するためのシステムに関し、本システムは、二重エネルギー放射線放出源と、患者を通して通過される二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに結合される、メモリとを有し、メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、放射線検出データを放射線検出器から受信するステップと、放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、着目領域内の除脂肪組織量を推定するステップと、走査表現における着目領域内の一次脂肪標的を識別するステップと、一次脂肪標的内の脂肪組織量を判定するステップと、一次脂肪標的内の除脂肪組織量を判定するステップと、一次脂肪標的内の除脂肪量および脂肪量を使用して、脂肪量の水和の補正値（Ｅｆ）および除脂肪量の水和の補正値（Ｅｌ）を判定するステップと、Ｅｆと判定される脂肪組織量との積をＥｆと着目領域内の推定される除脂肪組織量との積から減算するステップに基づいて、推定される除脂肪組織量を補正するステップとを含む、動作のセットを行う命令を記憶する。ある実施形態では、動作のセットはさらに、一次脂肪標的内の脂肪組織量を基準量と比較するステップを含む。別の実施形態では、動作のセットはさらに、比較に基づいて、着目領域内の推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップを含む。さらに別の実施形態では、着目領域は、付属器官である。なおも別の実施形態では、一次脂肪標的は、皮下脂肪領域である。別の実施形態では、動作のセットはさらに、皮下脂肪層をモデル化するステップと、皮下脂肪層を推定される除脂肪組織量から除去するステップとを含む。
【０００８】
別の側面では、本技術は、患者の筋肉量を判定するための方法に関し、本方法は、放射線検出器によって、患者を通して通過される密度計からの放射線放出を検出するステップと、検出された放射線放出に基づいて、患者の着目領域の走査表現を生成するステップであって、走査表現は、１つまたはそれを上回るピクセルを含む、ステップと、プロセッサによって、着目領域内の推定される除脂肪組織量を判定するステップと、プロセッサによって、着目領域内の一次脂肪標的を識別するステップと、プロセッサによって、一次脂肪標的を表す走査表現内のピクセルを識別するステップと、プロセッサによって、一次脂肪標的を表すピクセルを分析し、一次脂肪標的内の脂肪量を判定するステップと、プロセッサによって、判定される脂肪量を基準量と比較するステップと、プロセッサによって、少なくとも部分的に、比較に基づいて、推定される除脂肪組織量を補正し、患者の着目領域に関する補正された筋肉量値を生成するステップと、着目領域に関する補正された筋肉量値を表示するステップとを含む。ある実施形態では、本方法はさらに、一次脂肪標的を表すピクセルを分析し、一次脂肪標的内に存在する水分量を判定するステップを含む。別の実施形態では、本方法はさらに、少なくとも、一次脂肪標的の深度に基づいて、一次脂肪標的のモデルを判定するステップと、モデル化された一次脂肪標的を推定される除脂肪組織量から減算するステップとを含む。
【０００９】
別の側面では、本技術は、患者内の状態を識別するための方法に関し、本方法は、検出器によって、患者を通して通過した放射線ビームを検出するステップと、検出された放射線ビームに基づいて、１つまたはそれを上回るピクセルを含む、走査表現を生成するステップと、プロセッサによって、走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、プロセッサによって、走査表現内の少なくとも１つのピクセルを分析し、一次脂肪標的内の脂肪および水分のうちの少なくとも１つの量を判定するステップと、プロセッサによって、判定された量を基準量と比較するステップと、比較に基づいて、プロセッサによって、状態インジケータを生成するステップと、状態インジケータをユーザインターフェース上に表示するステップとを含む。ある実施形態では、状態インジケータは、患者の着目領域内の局在浮腫に対応する。別の実施形態では、状態インジケータは、密度計に動作可能に結合されるユーザインターフェース上に表示される。さらに別の実施形態では、着目領域は、付属器官である。なおも別の実施形態では、基準量は、サンプル人員の集合から判定される。別の実施形態では、一次脂肪標的は、皮下脂肪領域である。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
患者の筋肉量を測定するためのシステムであって、前記システムは、
二重エネルギー放射線放出源と、
前記患者を通して通過される前記二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されるメモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、
放射線検出データを前記放射線検出器から受信するステップと、
前記放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、
前記走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪量を基準と比較するステップと、
前記比較に基づいて、推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップと、
を含む動作のセットを行う、メモリと、
を備える、システム。
（項目２）
前記一次脂肪標的は、着目領域内にあり、前記補正された筋肉量値は、前記着目領域に関するものである、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記一次脂肪標的は、前記患者の第１の領域に関するものであり、前記補正された筋肉量値は、前記患者の第２の領域に関するものである、項目１に記載のシステム。
（項目４）
前記第１の領域は、前記患者の胴体領域であり、前記第２の領域は、前記患者の付属器官である、項目３に記載のシステム。
（項目５）
患者の筋肉量を測定するためのシステムであって、前記システムは、
二重エネルギー放射線放出源と、
前記患者を通して通過される前記二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されるメモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、
放射線検出データを前記放射線検出器から受信するステップと、
前記放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、
着目領域内の除脂肪組織量を推定するステップと、
前記着目領域における前記走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の除脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の前記除脂肪組織量に基づいて、前記着目領域内の推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップと、
を含む動作のセットを行う、メモリと、
を備える、システム。
（項目６）
患者の筋肉量を測定するためのシステムであって、前記システムは、
二重エネルギー放射線放出源と、
前記患者を通して通過される前記二重エネルギー放射線放出源から放出される放射線を検出するように構成される、放射線検出器と、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されるメモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、
放射線検出データを前記放射線検出器から受信するステップと、
前記放射線検出データに基づいて、走査表現を生成するステップと、
着目領域内の除脂肪組織量を推定するステップと、
前記走査表現における前記着目領域内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記一次脂肪標的内の脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の除脂肪組織量を判定するステップと、
前記一次脂肪標的内の除脂肪量および脂肪量を使用して、脂肪量の水和の補正値（Ｅｆ）および除脂肪量の水和の補正値（Ｅｌ）を判定するステップと、
前記着目領域内の前記Ｅｆと前記判定される脂肪組織量との積を前記Ｅｆと前記推定される除脂肪組織量との積から減算するステップに基づいて、前記推定される除脂肪組織量を補正するステップと、
を含む動作のセットを行う、メモリと、
を備える、システム。
（項目７）
前記動作のセットはさらに、前記一次脂肪標的内の前記脂肪組織量を基準量と比較するステップを含む、項目５または６に記載のシステム。
（項目８）
前記動作のセットはさらに、前記比較に基づいて、前記着目領域内の前記推定される除脂肪組織量を補正し、補正された筋肉量値を生成するステップを含む、項目７に記載のシステム。
（項目９）
前記着目領域は、付属器官である、項目２、５、または６−８のいずれかに記載のシステム。
（項目１０）
前記一次脂肪標的は、皮下脂肪領域である、項目２、５、または６−９のいずれかに記載のシステム。
（項目１１）
前記動作のセットはさらに、
前記皮下脂肪層をモデル化するステップと、
前記皮下脂肪層を前記推定される除脂肪組織量から除去するステップと、
を含む、項目１０に記載のシステム。
（項目１２）
患者の筋肉量を判定するための方法であって、前記方法は、
放射線検出器によって、前記患者を通して通過される密度計からの放射線放出を検出するステップと、
前記検出された放射線放出に基づいて、前記患者の着目領域の走査表現を生成するステップであって、前記走査表現は、１つまたはそれを上回るピクセルを含む、ステップと、
プロセッサによって、前記着目領域内の推定される除脂肪組織量を判定するステップと、
前記プロセッサによって、前記着目領域内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記一次脂肪標的を表す走査表現内のピクセルを識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記一次脂肪標的を表すピクセルを分析し、前記一次脂肪標的内の脂肪量を判定するステップと、
前記プロセッサによって、前記判定される脂肪量を基準量と比較するステップと、
前記プロセッサによって、少なくとも部分的に、前記比較に基づいて、前記推定される除脂肪組織量を補正し、前記患者の着目領域に関する補正された筋肉量値を生成するステップと、
前記着目領域に関する前記補正された筋肉量値を表示するステップと、
を含む、方法。
（項目１３）
前記一次脂肪標的を表すピクセルを分析し、前記一次脂肪標的内に存在する水分量を判定するステップをさらに含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
少なくとも、前記一次脂肪標的の深度に基づいて、前記一次脂肪標的のモデルを判定するステップと、
前記モデル化された一次脂肪標的を前記推定される除脂肪組織量から減算するステップと、
をさらに含む、項目１２または１３に記載の方法。
（項目１５）
患者内の状態を識別するための方法であって、前記方法は、
検出器によって、前記患者を通して通過した放射線ビームを検出するステップと、
前記検出された放射線ビームに基づいて、１つまたはそれを上回るピクセルを含む、走査表現を生成するステップと、
プロセッサによって、前記走査表現内の一次脂肪標的を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記走査表現内の少なくとも１つのピクセルを分析し、前記一次脂肪標的内の脂肪および水分のうちの少なくとも１つの量を判定するステップと、
前記プロセッサによって、前記判定された量を基準量と比較するステップと、
前記比較に基づいて、前記プロセッサによって、状態インジケータを生成するステップと、
前記状態インジケータをユーザインターフェース上に表示するステップと、
を含む、方法。
（項目１６）
前記状態インジケータは、前記患者の着目領域内の局在浮腫に対応する、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記状態インジケータは、密度計に動作可能に結合されるユーザインターフェース上に表示される、項目１６に記載の方法。
（項目１８）
前記着目領域は、付属器官である、項目１５−１７のいずれかに記載の方法。
（項目１９）
前記基準量は、サンプル人員の集合から判定される、項目１５−１８のいずれかに記載の方法。
（項目２０）
前記一次脂肪標的は、皮下脂肪領域である、項目１５−１９のいずれかに記載の方法。
【００１０】
本概要は、発明を実施するための形態にさらに後述される、簡略化された形態において、一連の概念を導入するために提供される。本概要は、請求される主題の重要な特徴または不可欠な特徴を識別することを意図しておらず、また、請求される主題の範囲を限定するために使用されることも意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
同一番号は、全図面において、同一要素または同一タイプの要素を表す。
【００１２】
【図１】図１は、本技術の一実施形態による、横断走査式密度計の斜視図を描写する。
【図２】図２は、図１の横断走査式密度計の台の上部平面図を描写する。
【図３】図３は、本技術のある実施形態による、横断走査手技の間の画像を生成する方法を描写する。
【図４】図４は、比較的に健康であるが、太りすぎの若い男性の走査からの画像を描写し、その中の組織成分を描写する。
【図５】図５は、３成分分子モデルと比較した、身体組成の５成分分子モデルを描写する。
【図６Ａ】図６Ａは、浮腫等の生理学的状態を補正する方法を描写する。
【図６Ｂ】図６Ｂは、一次脂肪標的をモデル化するための幾何学的モデルを描写する。
【図６Ｃ】図６Ｃは、ピクセルによる脂肪パーセンテージのプロットを描写する。
【図７】図７は、浮腫等の生理学的状態を識別する方法を描写する。
【図８】図８は、本実施例のうちの１つまたはそれを上回るものが実装され得る、好適な動作環境の一実施例を図示する。
【図９】図９は、本明細書に開示される種々のシステムおよび方法が動作し得る、ネットワークの実施形態である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
身体またはその一部の撮像のために利用される種々のシステムおよび方法と、分析のための該システムおよび方法から集められた情報の使用の非限定的実施例として、以下が挙げられる。
・２０１４年１１月２５日に出願され、「Ｂｏｎｅ  Ｄｅｎｓｉｔｏｍｅｔｅｒ」と題された、米国特許出願第１４／５５３，５３３号
・米国特許第６，０８１，５８２号、第７，７２５，１５３号、第８，７９２，６８９号、および第９，１７９，８７３号
・米国公開特許出願第２０１１／０２３５８８６号および第２０１０／０２３４７１９号
・ＷＥＡＲ，  Ｊａｍｅｓ  ｅｔ  ａｌ．，  “ＣＺＴ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ  ｆｏｒ  ｄｕａｌ  ｅｎｅｒｇｙ  ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ（ＤＥＸＡ）”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＰＩＥ  Ｖｏｌ．  ４１４２，  Ｐｅｎｅｔｒａｔｉｎｇ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ＩＩ，  （Ｄｅｃｅｍｂｅｒ  １８，  ２０００），  ｐａｇｅｓ  １７５−１８８
・ＬＥＨＭＡＮＮ，  Ｌ．  Ａ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｉｍａｇｅ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｄｕａｌ  ＫＶＰ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｒａｄｉｏｌｏｇｙ”，  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ，  Ｖｏｌ．  ８，  Ｎｏ．５，  Ｓｅｐｔ．／Ｏｃｔ．  １９８１，  ｐａｇｅｓ６５９−６６７
・ＳＯＲＥＮＳＯＮ，  Ｊａｍｅｓ  Ａ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｓｔｕｄｉｅｓ  ｏｆ  ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ”，  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ，  Ｖｏｌ．  １６．  Ｎｏ．  １，  Ｊａｎ．／Ｆｅｂ．  １９８９，  ｐａｇｅｓ  ７５−８０
【００１４】
前述の識別された特許および刊行物のそれぞれの開示は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
【００１５】
本願に説明される病理学および生理学的状態はさらに、以下に説明されている。
・ＬＵＳＴＧＡＲＴＥＮ，  Ｍ．  Ｓ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｕｓｅｄ  ｔｏ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｃｈａｎｇｅｓ  ｉｎ  ｂｏｄｙ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｅｌｄｅｒｌｙ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅｉｒ  ｕｓｅ  ｉｎ  Ｐｈａｓｅ  ＩＩ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｔｒｉａｌｓ”，  Ｊ．  Ｎｕｔｒ．  Ｈｅａｌｔｈ  Ａｇｉｎｇ，  Ｍａｙ  ２０１１，  １５（５）：  ３６８−３７５
・ＳＡＹＥＲ，  Ａｖａｎ  Ａｉｈｉｅ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｎｅｗ  ｈｏｒｉｚｏｎｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ，  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ａｎｄ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｓａｒｃｏｐｅｎｉａ”，  Ａｇｅ  ａｎｄ  Ａｇｅｉｎｇ  Ｊａｎ．  １１，  ２０１３，  ４２：  ｐａｇｅｓ  １４５−１５０
【００１６】
前述の識別された特許および刊行物のそれぞれの開示は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
【００１７】
本技術は、患者内の種々の組織（脂肪、除脂肪）および骨の量を判定するように、患者の少なくとも一部の横断走査のために好適なシステムおよび方法を提供する。本情報を用いることで、患者の生理学的状態の正確な判定が、行われることができる。本明細書に説明される技術は、他のタイプの撮像手技と活用されてもよい。実際、複数の画像を単一画像にマージする、任意の撮像手技が、説明される技術から恩恵を受け得る。以下に説明される撮像システムは、概して、軟組織、例えば、脂肪および除脂肪の撮像ならびにその身体組成の判定について言及するが、他のタイプの組織も、本明細書に説明されるように、検出され、本情報が、活用されることができる。
【００１８】
図１は、本技術の一実施形態による、横断走査式密度計１００の斜視図を描写する。密度計１００はまた、本明細書では、二重エネルギーＸ線吸収測定（ＤＸＡ）機械とも称され得る。密度計１１０は、垂直バー１１８によって分離される垂直に対向される水平アーム１１４および１１６を有する、支持アーム１１２を含む。水平平面患者支持台１２０が、水平アーム１１４、１１６間に配置され、縦軸１２２に沿って延在する。当技術分野において周知であるタイプのベルト駆動システム１２４が、台１２０の長さにわたって縦軸１２２に沿って縦方向に支持アーム１１２の運動を可能にする。他の実施形態では、ラックおよび歯車を含む、他のタイプの駆動システムが、利用されてもよい。台１２０の縦軸１２２は、概して、台１２０上に横たわる患者の縦軸と略平行である。
【００１９】
Ｘ線源１２６が、下側アーム１１６内にある。Ｘ線源は、台１２０を通して上向きに指向されるＸ線のコリメートされたファンビーム１２８を放出する。ビーム１２８は、線形検出器１３０によって検出または別様に受信される。ファンビーム１２８は、その最狭範囲１２８ａが横軸１３２に沿って、その最広範囲が縦軸１２２に沿うように配向される。台１２０は、概して、ファンビーム１２８の減衰に有意に影響を及ぼさずに支持表面を提供するように、放射線透過性である。
【００２０】
Ｘ線源１２６および線形検出器１３０は、横軸１３２に沿って横方向に移動されてもよい。Ｘ線源１２６および線形検出器１３０は、アーム１１４および１１６に沿って移動するように構成される。本移動は、台１２０上の患者の横方向走査を可能にする。Ｘ線源１２６および検出器１３０の運動は、当業者に良く理解されるであろうように、ベルト駆動作動機構１２１によって同期される。前述のベルト駆動システム１２４と同様に、他のタイプの駆動機構も、ベルト駆動作動機構１２４の代わりに利用されることができる。
【００２１】
図２は、図１の横断走査式密度計の台１２０の上部平面図を描写する。前述の構成要素のあるものは、明確にするために、図２に描写されていない。ファンビーム１２８は、台１２０の表面にわたって走査されてもよく、故に、単一複合画像またはデータセットにマージされ得る、一連の横方向に延在する走査画像を生成するように、患者１３４の全身を走査してもよい。代替として、複数の走査画像が、特定の身体構造または部分のための単一複合画像にマージされることができる。例えば、第１の走査画像は、順序通り、面積Ａ１、Ａ２、Ａ３、およびＡ４を包含してもよい。前述のＸ線源および線形検出器は、要求に応じて、横方向に移動し、種々の順次面積に沿ってＸ線エネルギーを放出および受信してもよい。本走査の終了時、縦方向における前述の支持アームの運動が、行われてもよい。例えば、支持アームは、検出器が第２の走査撮像を行い得るように、患者の第２の面積と整合するよう、患者の足に向かって移動してもよい。第２の走査画像は、面積Ｂ４、Ｂ３、Ｂ２、およびＢ１の順序であってもよい。代替として、アームは、第１の画像走査を開始した台１２０の側面に戻り、面積Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、およびＢ４を走査してもよい。患者１３４の横幅は、実質的に患者の上下高さ未満であるため、各走査画像、例えば、経路Ａまたは経路Ｂのそれぞれ内の面積１−４の全てが、その隣接する走査画像に非常に近接した時間で取得され、したがって、患者運動のリスクおよび患者運動の量は、実質的に低減され得る。これは、患者の縦軸に沿って走査を行う撮像システムに優る、いくつかの顕著な利点のうちの１つである。
【００２２】
他の実施形態では、特定の身体部分の横方向走査が、行われてもよい。一実施例では、胸郭の完全横方向走査は、走査経路Ｅ、Ｆ、Ｇ、およびＨに沿った走査を含んでもよい。横方向走査経路全体を横断して延在しない、単一身体部分の横方向走査もまた、行われることができる。例えば、左大腿部は、面積Ｉ１、Ｉ２、Ｊ２、Ｊ１、Ｋ１、およびＫ２を撮像することによって走査されてもよい。他の横方向走査経路も、検討される。
【００２３】
放射線源１２６は、一定電圧で稼働し、多エネルギー放射線ビームを産生する、放射線性同位体またはＸ線管であってもよい。ビームは、続いて、Ｋエッジフィルタを用いてフィルタ処理され、２つのエネルギーモードを形成してもよい。代替として、放射線源１２６は、切替式電圧モードで稼働される、Ｘ線管であってもよく、その場合、Ｘ線管にかかる電圧は、周期的に、高から低電圧に変化され、産生されるＸ線ビームのエネルギースペクトルを偏移させる。データは、広帯域検出器１３０によって取得され、二重エネルギー測定において使用され得るような順次高および低エネルギーデータとなる。回転式フィルタホイールおよび同等物を含む、他の技法も、順次二重エネルギービームを産生するために使用されてもよい。検出器１３０はまた、高エネルギー放射線を検出するための検出要素と、低エネルギー放射線を検出するための検出要素とを含んでもよい。ユーザインターフェースは、ディスプレイを含み、図８−９を参照して以下に論じられるもの等の他の入力／出力オプションが、本明細書に論じられるように、密度計によって集められた、または生成された結果もしくは他の情報を表示するために、密度計１００に動作可能に結合されてもよい。例えば、ユーザインターフェースは、ネットワークまたは有線接続を通して、密度計１００に動作可能に結合されてもよい。
【００２４】
図３は、本技術のある実施形態による、横断走査手技の間の画像を生成する方法３００を描写する。方法３００は、患者を横断して電子放射線検出器（患者を通して通過する放射線ビームを受信、検出、または別様に測定する）に指向される、放射線ビームを産生または放出するようにコリメートされた放射線源を有する、走査密度計を提供する。走査アセンブリは、放射線源および放射線検出器を患者の縦軸を横断する少なくとも１つの走査経路に沿って移動させる（動作３０２）。移動しながら、放射線源は、放射線ビームを放出し（動作３０４）、これは、放射線検出器によって検出される（動作３０６）。検出されたビームは、次いで、画像を形成するように処理される（動作３０８）。ビームは、所定の幅を有するため、各画像のサイズは、ビーム幅および走査アセンブリの進行長に基づく。任意の数の離散画像が、走査アセンブリが横方向走査経路に沿って進行するにつれて形成されてもよい。走査アセンブリが走査経路を横断するにつれて、１つまたはそれを上回るセンサが、その位置を判定する。動作３１０に描写されるように、走査経路の端部に到達しない場合、フローは、「いいえ」に分岐し、走査アセンブリの移動（ならびに動作３０２−３０８）が継続し、したがって、走査経路に沿って複数の画像を生成する。動作４１０において、いったん走査経路の端部に到達すると、フローは、「はい」に分岐し、そこで、画像整合の程度が、次いで、動作３１２において判定される。
【００２５】
ある実施形態では、隣接する画像の隣接する部分の画像整合が、判定される。隣接する部分のサイズは、例えば、画像内のピクセルの数、画像の総面積のパーセンテージ、または他の要因に基づいて、判定されてもよい。隣接する画像のこれらの隣接する部分は、患者内の種々の高さを有する画像内の構造により良好に合致するために、異なる重複度を可能にするように、調節されてもよい（動作３１４）。画像整合の程度は、画像の骨部分のみ、画像の除脂肪組織部分のみ、画像の脂肪組織部分のみ、または３つのいずれかの組み合わせを評価してもよい。方法４００は、その合致が重要ではない軟組織等の構造を排除することによって、画像を合致させる能力を改良してもよい。他の実施形態では、画像整合の程度を判定するステップは、放射線ビームの既知の逸脱および判定される重複に基づいて、構造高さを判定し、したがって、画像整合を改良するステップを含んでもよい。高さは、隣接する走査画像のマージに先立って、各走査画像をスケーリングするために使用されてもよい。したがって、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、隣接する走査画像間の重複の差異を採用し、画像の拡大率を補正してもよい。その後、隣接する画像は、重複面積においてマージされ（動作３１６）、組み合わせられた隣接する画像の全てを含む、複合画像を形成する。マージに先立って、画像は、画像内の冗長データの任意の不均衡影響を排除するように、加重されてもよい。但し、提案される技術は、加重のみに依拠するだけではすまず、したがって、本方法は、マージされた画像のぼけを産生し得る。画像のぼけは、本明細書に説明されるように、画像の重複を補正することによって、低減または排除されてもよい。本複合画像は、複数の走査画像の最良合致に対応する重複を有する。動作３１８において、複合画像は、次いで、本明細書に説明されるように、組織のマーキングおよび分析のために、記憶、表示、および／または別様に利用されてもよい。
【００２６】
患者支持体は、患者の頭部および足が縦軸に沿って横たわった状態で仰臥位患者を支持してもよく、走査アセンブリは、放射線源および電子検出器を患者を横断する縦軸と略垂直の一連の横方向走査経路に沿って移動させ、走査画像を取得してもよい。そのような方法は、図３に描写されるものと類似する動作を含む。走査経路の端部に到達すると、システムは、次いで、第１の横方向走査経路と略平行の第２の横方向走査経路を横断してもよい。第２の横方向走査経路に沿って得られる画像は、図３の動作３１２−３１６に説明されるように処理される。しかしながら、画像整合の程度は、同一走査経路内の隣接する画像ならびに隣接する走査経路内の隣接する画像の両方に関して判定されてもよい。そのような処理は、全走査経路内の全画像を含む、マスタ複合画像を産生することができ、これは、次いで、本明細書に説明されるように利用されてもよい。
【００２７】
本明細書に言及されるもの等の種々の撮像システムから得られる画像は、身体を３つの成分、すなわち、脂肪組織、除脂肪（「無脂質軟組織」）組織、および骨塩量（「ＢＭＣ」）に分割することができる。撮像または走査シーケンスの間、二重エネルギーを放出する、システムは、概して、一度にそれらの成分のうちの最大２つを識別するために利用されてもよい。例えば、骨が主に位置する、身体の面積内では、ＢＭＣが、本明細書に概して説明されるように、識別されてもよい。骨のない面積では、脂肪組織および除脂肪組織が、識別されてもよい。同様に、皮下脂肪領域等の除脂肪組織を実質的に伴わない一次脂肪領域では、脂肪組織および非脂肪物質が、識別されることができる。それらの一次脂肪領域では、非脂肪物質は、主に、水分から成る。
【００２８】
実施例として、図４は、比較的に健康であるが、太りすぎの若い男性の走査を描写し、その中のそのような成分を描写する。異なる点描および斜線は、脂肪組織（斜線４０２）、除脂肪組織（点描４０４）、およびＢＭＣ（白色４０６）を識別する。そのような類似走査のサンプルカラーバージョンは、Ｃａｒｌａ  Ｍ．  Ｍ．  Ｐｒａｄｏ，  Ｓｔｅｖｅｎ  Ｂ．  Ｈｅｙｍｓｆｉｅｌｄ，  Ｌｅａｎ  Ｔｉｓｓｕｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ：  Ａ  Ｎｅｗ  Ｅｒａ  ｆｏｒ  Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ，  ＪＰＥＮ  Ｊ  Ｐａｒｅｎｔｅｒ  Ｅｎｔｅｒａｌ  Ｎｕｔｒ．  ２０１４；  ３８（８）：９４０−９５３に見出されることができ、その開示は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。しかしながら、人体を３つの成分またはカテゴリに簡略化することは、人体が複雑であるため、不完全な近似である。しかしながら、そのような近似は、除脂肪組織および骨の相対的場所、骨密度等のいくつかの判定を行う際に有用である。しかしながら、近似は、前述のシステムを使用して、他の生理学的状態を識別する、またはそれらの生理学的状態を有する患者内の組織量を適切に判定する際には、確かに限界を有する。例えば、図５は、組織タイプを３つのみのカテゴリに近似する際の複雑性および潜在的誤差のうちのいくつかを示す。図５に関する付加的情報は、ｗｗｗ．ｉａｅａ．ｏｒｇ／Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌにおいて見出されるＩＡＥＡ  Ｈｕｍａｎ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｎｏ．  １５“Ｄｕａｌ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｘ−ｒａｙ  ｆｏｒ  ｂｏｎｅ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ａｎｄ  ｂｏｄｙ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ”に見出されることができ、その開示は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
【００２９】
除脂肪組織量を近似する際、除脂肪組織が主に水分から成ることを理解することが有用である。非常に安定したレベルの水和を伴う患者では、前述の除脂肪組織判定は、筋肉量の代わりとして、合理的に良好に機能する。しかしながら、種々の病理学的状態および状況は、除脂肪組織判定をもはや筋肉量の良好な代わりとならないようにする。例えば、脚および腕等の患者の付属器官内の浮腫は、付属器官において局所的に除脂肪組織判定および筋肉量から有意な逸脱を引き起こし得る。他の病気の分析または治療が、除脂肪組織判定に依拠するとき、それらの分析も同様に、誤差に起因して不正確となるであろう。例えば、誤差は、特に、骨格筋量、質、および強度の退行性損失である、筋肉減少症の診断において問題となる。筋肉減少症は、虚弱症候群の一種であって、加齢および他の病理学と関連付けられる。筋肉減少症の適切な診断は、高齢者における付属器官の筋肉量の正確な測定に依存する。しかしながら、これと同一の集団は、一般に、浮腫を有し、したがって、本明細書に参照および説明されるもの等の撮像システムによって得られる測定を誤らせ得る。
【００３０】
本明細書にさらに説明される技術は、浮腫の存在下でも、脚および腕内を含む、筋肉量のより正確な測定を可能にする。身体内において、主に、筋肉組織に重複しない脂肪組織である、面積は、前述の二重エネルギー放射線技法を使用して分析され、潜在的に浮腫を表す、脂肪組織量および水分量を識別することができる。大部分の個人では、身体は、「皮下脂肪」と称される、皮膚の直下にほぼ純粋な脂肪細胞の層を有する。図４の投影画像では、皮下脂肪部分４０８は、実質的に筋肉がない。皮下脂肪は、多くの場合、分析のための良好な一次脂肪標的である。水分量または浮腫の程度が、一次脂肪標的の分析に基づいて判定され、その判定は、浮腫または水分含有量に関して除脂肪組織測定を補正するために使用される。着目すべきこととして、脂肪組織内の脂肪細胞は、水分および他の非脂質成分を含有するため、１００％脂質ではない。
【００３１】
ある実施例では、浮腫の存在の補正値は、腕または脚等の患者の付属器官における皮下脂肪層内の脂肪の量またはパーセンテージを判定することによって得られてもよい。脂肪量または脂肪判定のパーセンテージは、事前判定または事前定義された標準と比較される。そのような標準は、例えば、浮腫を有していないことが既知である個人からの皮下脂肪の予期される脂肪パーセンテージもしくは脂肪量、または腹部面積の皮下脂肪等の同一患者の身体の別の部分において測定された脂肪パーセンテージもしくは脂肪量であってもよい。標準的脂肪量または脂肪パーセンテージ標準は、本明細書では、「基準量」と称される。
【００３２】
特定の患者に関する脂肪量または脂肪パーセンテージと基準量との比較に基づいて、浮腫または他の生理学的状態の補正が、一次脂肪標的が位置する付属器官内の測定の除脂肪成分に行われてもよい。例えば、特定の付属器官に関する除脂肪量は、患者の皮下組織の測定された脂肪パーセンテージと脂肪の基準量パーセンテージとの差異に基づいて補正され得る。いくつかの実施例では、補正は、測定された脂肪パーセンテージと基準量脂肪パーセンテージとの間の関数関係に基づく、乗算係数×四肢の除脂肪量である。例えば、以下の方程式は、除脂肪組織判定を補正するための一実施例を提供する。
【数１】
0006783783.tif 000002
式中、
ＬＣは、補正された除脂肪組織量であって、
ＦＰは、患者の一次脂肪標的に関する脂肪量または脂肪パーセンテージであって、
ＦＳは、標準的脂肪量または標準的脂肪パーセンテージであって、
ＬＥは、補正に先立った推定される除脂肪組織量である。
補正された除脂肪組織量はまた、本明細書では、筋肉量とも称され得る。特定の実施形態では、推定される除脂肪量の量を補正するために使用される方程式は、以下となる。
【数２】
0006783783.tif 000003
推定される除脂肪組織量を補正するための他の方程式および関係もまた、検討される。
【００３３】
図６は、推定される除脂肪量を補正することによって患者の筋肉量を判定するための方法６００を描写する。動作６０２では、密度計または二重エネルギー放射線デバイスから放出される放射線が、検出される。例えば、放射線は、前述のように、患者を通して通過し、線形検出器１３０等の検出器によって検出される、ビームであってもよい。概して、撮像システムは、脂肪パーセンテージおよび総質量または脂肪および除脂肪量をピクセル毎に測定することができるが、平方センチメートル等の他の面積測定もまた、利用されてもよい。検出された放射線放出に基づいて、走査表現が、動作６０４において生成される。走査表現は、腕もしくは脚または腕もしくは脚の一部のような付属器官等の患者の特定の着目領域に関するものであってもよい。例えば、浮腫は、通常、下側付属器官内に存在するため、着目面積は、膝の下方の脚の部分であってもよい。走査表現はまた、図４における走査表現に類似する患者の全身であってもよい。いくつかの実施例では、走査表現は、画像ではなく、チャート、グラフ、または他のモデル等の別のタイプの表現であってもよい。
【００３４】
動作６０６では、一次脂肪標的が、走査表現において識別される。一次脂肪標的は、主に筋肉によって占有されない、身体の任意の部分であってもよい。例えば、前述のように、患者の皮下脂肪領域は、好適な一次脂肪標的である。一次脂肪標的を識別するステップはまた、一次脂肪領域を表す、走査表現内の少なくとも１つのピクセルを識別するステップを含んでもよい。例えば、図４に描写される走査表現では、一次脂肪標的は、図中で識別されるように、皮下脂肪領域４０８であってもよい。皮下脂肪領域の表現を形成する各ピクセルが、動作６０６において識別されてもよい、またはそれらのピクセルのサブセットが、判定されてもよい。動作６０８では、一次脂肪標的は、一次脂肪標的の質量、体積、または他の特性を判定するためにモデル化されてもよい。加えて、一次脂肪標的の総水分または除脂肪組織レベルが、動作６０８の一部として判定されてもよい。着目すべきこととして、一次脂肪標的内の除脂肪組織は、筋肉ではなく、主に、水分である。一次脂肪標的は、一次脂肪標的の深度または平均深度を走査表現から判定することによってモデル化されてもよい。代替として、または加えて、脂肪の深度は、一次脂肪標的の略環状体積（例えば、付属器官の周囲３６０°）を生成するように外挿されてもよい。内蔵脂肪をモデル化する他の詳細な実施例は、米国特許第７，７２５，１５３号ならびに米国特許公開第２０１０／０２３４，７１９号および第ＵＳ２０１１／０２３５，８８６号に提供されており、その開示は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
【００３５】
実施例として、図６Ｂは、一次脂肪標的のモデル化に関連する幾何学形状を図示する。着目領域の輪郭は、楕円形６３０によって近似され、一次脂肪標的の内側輪郭は、同心内側楕円形６４０によって近似される。一次脂肪標的は、２つの楕円形間にある。前述のように、皮下脂肪領域が、付属器官の皮下脂肪領域である場合、概して、それは、楕円形に類似して付属器官の周囲に巻着する。光線ｉをＸ線のファンビームの源点（ｘｓ，ｙｓ）と検出器点（ｘｄ，ｙｄ）を接続する線とする。線と同心楕円形の交差点の全長は、以下によって与えられる。
【数３】
0006783783.tif 000004
式中、Ｌ１ｓ＋Ｌ２ｓ＝Ｌｓ、すなわち、皮下脂肪を通る線ｉの全長であって、Ｌｖは、皮下脂肪によって囲繞される組織を通る同一線ｉの長さである。関連線長は、以下に論じられるように、または楕円形６３０および６４０に対する源および検出器の位置等の既知のパラメータに基づくある他の方法において、計算または推定されることができる。
【００３６】
画像内のピクセルのための二重エネルギーＸ線測定に対応する、線ｉに沿った源焦点スポットから検出器位置までの光線経路に関する、中心領域内の脂肪パーセンテージ（％Ｆａｔｖｉ）は、以下となるであろう。
【数４】
0006783783.tif 000005
方程式４において使用するための数量（ｔｏｔａｌ％Ｆａｔ）ｉは、公知のＤＸＡ処理を使用して、光線経路に関する二重エネルギーＸ線測定から推定される。
【００３７】
内側楕円形５２は、主軸ａｘおよびａｙによって画定され、外側楕円形は、ｂｘおよびｂｙによって画定されてもよい。パラメータは、次いで、図６Ｃに図示されるように、Ｘ線のファンビームの使用に関連する幾何学的係数の任意の必要とされる考慮を伴って、脂肪パーセンテージ対ピクセル数のプロファイルプロットから推定されることができる。皮下脂肪領域（Ｌ１ｓ、Ｌ２ｓ）の全長は、以下に基づいて計算されてもよい。
【数５】
0006783783.tif 000006
方程式は、米国特許第７，７２５，１５３号に論じられるものを含む、いくつかの数学的技法を使用して解かれてもよい。例えば、方程式５の右側を表す以下の方程式集合が、図６Ｃにおけるもの等のプロット内のデータに基づいて、長さを解くために使用されることができる。
【数６】
0006783783.tif 000007
【数７】
0006783783.tif 000008
【数８】
0006783783.tif 000009
【数９】
0006783783.tif 000010
【００３８】
加えて、皮下脂肪領域の前部および後部の幅が、以下に論じられるように、図４に示されるもの等の代表的走査を分析することによって判定されてもよい。そのような幅は、次いで、種々の数学的技法を通して、図６Ｂに示される楕円形を近似するために使用され得る。
【００３９】
図６Ｃは、ＤＸＡ画像内のピクセル位置に関するＤＸＡ測定から推定される脂肪パーセンテージを図示する。水平軸は、患者の着目領域の幅を横断するＤＸＡ画像内のピクセル数である。垂直軸は、脂肪パーセンテージである。垂直軸は、個別のピクセル位置に関する総脂肪パーセンテージを表し、したがって、典型的には、付属器官等の着目領域全体を含む。例えば、画像内のピクセルに対応する、源からＸ線検出器要素までのＸ線ビーム経路に沿った組織内の脂肪のパーセンテージである。６５０と６６０および６７０と６８０との間の曲線の肩は、患者に関する皮下脂肪領域を表す。ピクセル幅が既知である場合、皮下領域の幅が、判定されてもよい。加えて、皮下領域に関する除脂肪組織のパーセンテージもまた、皮下脂肪領域が脂肪組織および除脂肪組織のみを含むはずであるため、表示される脂肪パーセンテージから減算することによって図６Ｃにおけるプロットから判定されてもよい。
【００４０】
図６Ａに戻ると、動作６１０では、推定される除脂肪組織量が、判定される。推定される除脂肪組織量はまた、部分的に、動作６０８において生成された一次脂肪標的モデルに基づいてもよい。
【００４１】
実施例として、皮下脂肪領域等の一次脂肪標的の幅は、足指もしくは手指または足もしくは手等の末端から胴体まで、四肢の後部（ｐ）および前部（ａ）側の四肢の各高さ（Ｈ）において判定される。例えば、脚に関して、皮下脂肪領域の幅は、足首、臀部、または膝間で変化する。したがって、脂肪層の幅の測定または推定は、異なる高さで行われ、皮下脂肪領域の形状および全体的サイズをより正確に予測してもよい。特定のレベルに関する後部側の皮下脂肪領域の幅は、ｗｓｐ（Ｈ）と表され得、特定のレベルに関する前部側の皮下脂肪領域の幅は、ｗｓａ（Ｈ）と表され得る。いくつかの実施形態では、特定のレベルにおける四肢の幅（ｗｌ（Ｈ））は、画像から測定される。そのような実施形態では、各レベルにおける骨格筋の幅（ｗｍ（Ｈ））は、以下の方程式によって推定されてもよい。
【数１０】
0006783783.tif 000011
レベルＬにおける骨格筋の除脂肪組織は、骨格筋を表すピクセルを分析することによって、ＤＸＡ機械を用いて推定されることができる。除脂肪量を判定する際、骨格筋ピクセルのみを含めることによって、除脂肪量推定は、筋肉量を表す可能性がより高くなる。
【００４２】
加えて、所与のレベルにおける四肢の脂肪量は、ＤＸＡ機械が実質的正確度を伴って厚さ（ｔ）および幅を測定可能であるため、楕円形の環帯によって近似されてもよい。判定または測定された幅もしくは厚さに基づいて、皮下脂肪は、骨格筋を包含する脂肪の輪としてモデル化されることができる。
【００４３】
別の実施例では、推定される除脂肪組織量を判定するステップは、走査表現を分析し、推定される除脂肪組織量を判定するステップに先立って、モデル化された一次脂肪標的を除去するステップを含んでもよい。例えば、骨格筋の周囲に巻着する皮下脂肪に起因して、除脂肪組織（主に、水分）が、放射線が全体的着目領域を通して通過するため、総除脂肪量推定内に含まれ得る。故に、モデル化された皮下脂肪領域を分析から除去するステップは、筋肉量の推定を改良する。同様に、推定される除脂肪組織量を判定するステップはまた、水分または除脂肪組織が、そうでなければ、除脂肪量判定および最終的に筋肉量の推定に不注意に含まれ得るため、一次脂肪標的内にあると判定された水分または除脂肪組織量を除去するステップを含んでもよい。
【００４４】
動作６１０では、一次脂肪標的のピクセルが、一次脂肪標的内の脂肪含有量を判定するために分析される。いくつかの実施形態では、走査表現の一次脂肪標的部分内の単一ピクセルが、そのピクセルに関する脂肪量または脂肪パーセンテージを判定するために分析されてもよい。他の実施形態では、一次脂肪標的を表す付加的ピクセルもまた、それらのピクセルに関する脂肪量または脂肪パーセンテージを判定するために分析される。そのような実施形態では、ピクセル毎の脂肪量が、合計されてもよく、および／またはピクセルに関する脂肪パーセンテージが、平均され、一次脂肪標的に関する全体的脂肪パーセンテージを判定してもよい。
【００４５】
いったん一次脂肪標的に関する脂肪量または脂肪パーセンテージが判定されると、その脂肪量または脂肪パーセンテージは、動作６１４において、基準量と比較される。前述のように、基準量は、浮腫を有していない患者のサンプルから判定されてもよい。基準量はまた、浮腫が存在しないことが既知である、患者の別の部分からのものであってもよい。例えば、多くの高齢患者では、皮下脂肪は、患者の胴体または中央部を中心として位置し得る一方、付属器官は、皮下脂肪を欠いている。そのような状況下では、一次脂肪標的は、胴体に近接し、付属器官から得られる基準量と比較されてもよい。他の基準量が、浮腫を伴わない比較的に健康な個人を表すように判定されてもよい。基準量はまた、患者が浮腫を有していないことが既知であったときの患者の以前の走査からのものであってもよい。
【００４６】
動作６１４における比較に基づいて、推定される除脂肪組織量は、動作６１６において補正される。推定される除脂肪組織量を補正することによって、患者に関する筋肉量のより正確な表現が、生成される。推定される除脂肪組織量の補正は、前述の方程式（１）または（２）もしくはその変形例を使用することによって遂行されてもよい。動作６１４における比較に基づく他の好適な補正係数もまた、検討される。例えば、除脂肪組織推定は、以下の方程式に基づいて補正されてもよい。
【数１１】
0006783783.tif 000012
式中、Ｅは、一次脂肪標的の脂肪パーセンテージと、浮腫を有していないことが既知の人集団を測定することによって導出される値、または浮腫がない、もしくは少なくとも測定されている付属器官よりはるかに少ない浮腫を有するその人の他の場所で脂肪を測定することによって得られる値等の基準量とを比較することによって導出される、浮腫補正値である。
【００４７】
いくつかの実施形態では、比較動作６１４は、行われなくてもよく、除脂肪量推定の補正は、そのような比較に依拠せずに行われてもよい。例えば、脂肪量の水和の補正値（Ｅｆ）および除脂肪量の水和の補正値（Ｅｌ）が、利用されてもよい。補正値ＥｆおよびＥｌは、一次脂肪標的の脂肪パーセンテージまたは脂肪量の判定から導出される。筋肉量（ＭＭ）は、以下の方程式に従って判定されてもよい。
【数１２】
0006783783.tif 000013
式中、Ｍｌは、推定される除脂肪量であって、Ｍｆは、ＤＸＡ機械によって判定されるような推定される脂肪量であって、Ｅ’ｆは、一次脂肪標的内の除脂肪量のパーセンテージである。いくつかの実施形態では、除脂肪量の水和の補正値（Ｅｌ）が、利用されてもよい。以下の方程式は、そのような実施形態を表す。
【数１３】
0006783783.tif 000014
実施形態では、脂肪量の水和の補正値（Ｅｆ）および除脂肪量の水和の補正値（Ｅｌ）は、相互に比例し得る。脂肪量の水和が筋肉量の水和に類似する、実施形態では、ＥｆおよびＥｌは両方とも、Ｅ’ｆによって表されてもよい。そのような実施形態では、筋肉量は、以下の方程式によって判定されてもよい。
【数１４】
0006783783.tif 000015
【００４８】
図７は、生理学的状態（例えば、浮腫）を識別する方法を描写する。動作７０２では、密度計または二重エネルギー放射線デバイスから放出される放射線が、検出される。例えば、放射線は、前述のように、線形検出器１３０等の検出器によって検出される、患者を通して通過したビームであってもよい。概して、撮像システムは、脂肪パーセンテージおよび総質量または脂肪および除脂肪量をピクセル毎に測定することができるが、平方センチメートル等の他の面積測定もまた、利用されてもよい。検出された放射線放出に基づいて、走査表現が、動作７０４において生成される。走査表現は、腕または脚のような付属器官等の患者の特定の着目領域に関するものであってもよい。走査表現はまた、図４における走査表現に類似する患者の全身であってもよい。いくつかの実施例では、走査表現は、画像ではなく、チャート、グラフ、または他のモデル等の別のタイプの表現であってもよい。
【００４９】
動作７０６では、一次脂肪標的が、走査表現において識別される。一次脂肪標的は、主に筋肉によって占有されない、身体の任意の部分であってもよい。例えば、前述のように、患者の皮下脂肪領域は、好適な一次脂肪標的である。一次脂肪標的を識別するステップはまた、一次脂肪領域を表す、走査表現内の少なくとも１つのピクセルを識別するステップを含んでもよい。例えば、図４に描写される走査表現では、一次脂肪標的は、図中で識別されるように、皮下脂肪領域であってもよい。皮下脂肪領域の表現を形成する各ピクセルが、動作７０６において識別されてもよい、またはそれらのピクセルのサブセットが、判定されてもよい。
【００５０】
動作７０８では、一次脂肪標的のピクセルが、一次脂肪標的内の脂肪含有量または水分含有量を判定するために分析される。脂肪含有量は、脂肪量または脂肪パーセンテージであってもよい。水分含有量は、水分量または水分パーセンテージであってもよい。いくつかの実施形態では、走査表現の一次脂肪標的部分内の単一ピクセルが、そのピクセルに関する脂肪含有量または水分含有量を判定するために分析されてもよい。他の実施形態では、一次脂肪標的を表す付加的ピクセルもまた、それらのピクセルに関する脂肪含有量または水分含有量を判定するために分析される。そのような実施形態では、ピクセル毎の脂肪含有量または水分含有量は、合計されてもよく、および／またはピクセルに関する脂肪パーセンテージが、平均され、一次脂肪標的に関する全体的脂肪パーセンテージを判定してもよい。
【００５１】
動作７０８において判定される脂肪含有量または水分含有量は、次いで、動作７１０において基準量と比較される。前述のように、基準量は、その生理学的状態を有していない患者のサンプルから判定されてもよい。基準量はまた、その状態を呈してないことが既知である患者の別の部分からのものであってもよい（例えば、付属器官ではなく、胴体面積内の皮下脂肪に関して前述のように）。他の基準量は、その生理学的状態を伴わない比較的に健康な個人を表すように判定されてもよい。基準量はまた、患者がその生理学的状態を有していないことが既知であったときの患者の以前の走査からのものであってもよい。
【００５２】
比較の結果に基づいて、状態インジケータが、動作７１２において生成される。状態インジケータは、患者が試験されている生理学的状態を有するかどうかを示す。例えば、動作７１０における比較の結果が、一次脂肪標的内の脂肪含有量が基準脂肪量を下回ることを示す場合、状態インジケータは、患者が浮腫を有することを示すように生成されてもよい。いくつかの実施形態では、脂肪含有量は、浮腫を示す状態インジケータが生成されるであろう前に、基準脂肪量を下回るある量でなければならない。例えば、浮腫状態インジケータは、脂肪含有量が基準脂肪量を下回る標準偏差である場合にのみ、生成されてもよい。一次脂肪標的が、着目領域のみに関して試験されている場合、状態インジケータは、患者が着目領域内に局在浮腫を有することを示す。同様に、水分含有量が基準水分量を上回る場合、状態インジケータは、患者が浮腫を有することを示すように生成されてもよい。いくつかの実施形態では、水分含有量は、浮腫を示す状態インジケータが生成されるであろう前に、基準水分量を上回るある量でなければならない。例えば、浮腫状態インジケータは、脂肪含有量が基準水分量を上回る標準偏差である場合にのみ、生成されてもよい。状態インジケータは、ユーザインターフェース内の画面アイテムまたは患者の生理学的状態を伝えるために好適な他のインジケータであってもよい。
【００５３】
前述のように、方法６００および方法７００は、患者の着目領域または全身に関して行われてもよい。方法が着目領域に関して行われる、実施形態では、一次脂肪標的および関連除脂肪組織は、患者の腕等の同一着目領域内に位置する。方法が全身に関して行われる、実施形態では、一次脂肪標的および関連除脂肪組織は、身体の任意の部分に位置してもよい。しかしながら、一部の患者では、患者は、着目領域内に好適な一次脂肪標的を有していない場合がある。例えば、高齢患者は、その脚に殆ど乃至全く皮下脂肪を有していない場合がある。そのような患者に関して、一次脂肪標的は、腹部の皮下脂肪であってもよく、腹部脂肪の分析から得られる結果は、前述のように、脚等の別個の着目領域内の推定される除脂肪組織量を補正するために使用されてもよい。
【００５４】
浮腫に関する除脂肪量推定を補正するための他の技法は、例えば同一組織の予期される形状に対する軟組織の形状に基づいてもよい。すなわち、浮腫が存在する四肢は、浮腫が存在しない四肢と比較して、腫脹して見えるであろう。骨目印もまた、補正の基礎として使用されてもよい。例えば、脚の外側輪郭に対する膝の位置は、同様に、浮腫の存在を示し得る。
【００５５】
浮腫の存在を補正するための他の技法は、骨の外側の足首の周囲の軟組織面積を測定するステップを含む。本測定は、次いで、腿の形状と比較され、浮腫に起因する腫脹を検出および補正してもよい。他の技法では、多周波数生体電気インピーダンスが、脚および／または腕の水分含有量を測定し、それを使用して、浮腫補正を行うために使用されてもよい。さらに別の技法は、全体的水和補正を除脂肪量に行うように、総体内水分量を非常に正確に測定することができる、「水希釈」を利用する。水希釈では、患者は、既知の量の重水を飲み、これが身体を通して分散するために好適な時間後、唾液サンプルが、採取され、唾液サンプルの重水のパーセンテージが、患者の質量とともに、総水和水を測定するために使用されることができる。
【００５６】
図８は、本実施形態のうちの１つまたはそれを上回るものが実装され得る、好適な動作環境５００の一実施例を図示する。本動作環境は、走査システムの中に直接組み込まれてもよい、または本明細書に説明されるような走査システムから離散するが、それを制御するために使用される、コンピュータシステムの中に組み込まれてもよい。これは、好適な動作環境の一実施例にすぎず、使用または機能性の範囲に関する任意の限定を示唆することを意図するものではない。使用に好適であり得る、他の周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成として、限定ではないが、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドもしくはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、スマートフォン、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、タブレット等のプログラマブル消費者電子機器、前述のシステムもしくはデバイスのいずれかを含む、分散コンピューティング環境、および同等物が挙げられる。
【００５７】
その最も基本的な構成では、動作環境８００は、典型的には、少なくとも１つの処理ユニット８０２と、メモリ８０４とを含む。コンピューティングデバイスの正確な構成およびタイプに応じて、メモリ８０４（とりわけ、本明細書に開示される画像取得および処理方法を行うための命令を記憶する）は、揮発性（ＲＡＭ等）、不揮発性（ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）、またはそれら２つのある組み合わせであることができる。この最も基本的な構成は、破線８０６によって図８に図示される。さらに、環境８００はまた、限定ではないが、磁気または光ディスクもしくはテープを含む、記憶デバイス（可撤性８０８および／または非可撤性８１０）を含むことができる。同様に、環境８００はまた、タッチスクリーン、キーボード、マウス、ペン、音声入力等の入力デバイス８１４、および／またはディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の出力デバイス８１６を有することができる。また、環境内に含まれるのは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、２地点間、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＲＦ等の１つまたはそれを上回る通信接続８１２であることができる。
【００５８】
動作環境８００は、典型的には、少なくともある形態のコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、処理ユニット８０２または動作環境を構成する他のデバイスによってアクセスされ得る、任意の利用可能な媒体であることができる。限定ではないが、一例として、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を備えることができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の記憶のための任意の方法または技術において実装される、揮発性および不揮発性の可撤性ならびに非可撤性媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光学記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶もしくは他の磁気記憶デバイス、固体状態記憶、または所望の情報を記憶するために使用され得る、任意の他の有形媒体を含む。通信媒体は、搬送波または他のトランスポート機構等の変調されたデータ信号において、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータを具現化し、任意の情報送達媒体を含む。用語「変調されたデータ信号」とは、その特性セットのうちの１つまたはそれを上回るものを有する、または信号内の情報をエンコードするように変更される、信号を意味する。限定ではないが、一例として、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続等の有線媒体と、音響、ＲＦ、赤外線、および他の無線媒体等の無線媒体とを含む。前述のいずれかの組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【００５９】
動作環境８００は、１つまたはそれを上回る遠隔コンピュータへの論理接続を使用してネットワーク化された環境内で動作する、単一コンピュータであることができる。遠隔コンピュータは、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の一般的ネットワークノードであることができ、典型的には、前述の要素ならびに記載されていないその他の多くまたは全部を含む。論理接続は、利用可能な通信媒体によってサポートされる任意の方法を含むことができる。そのようなネットワーク化環境は、オフィス、企業間コンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットに一般的である。
【００６０】
いくつかの実施形態では、本明細書に説明される構成要素は、コンピュータ記憶媒体および他の有形媒体上に記憶され、通信媒体内で伝送されることができる、コンピュータシステム８００によって実行可能なそのようなモジュールまたは命令を備える。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の記憶のために、任意の方法または技術において実装される、揮発性および不揮発性の可撤性ならびに非可撤性媒体を含む。前述のいずれかの組み合わせもまた、可読媒体の範囲内に含まれるべきである。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム８００は、コンピュータシステム８００による使用のための遠隔記憶媒体内にデータを記憶する、ネットワークの一部である。
【００６１】
図９は、本明細書に開示される種々のシステムおよび方法が動作し得る、ネットワーク９００の実施形態である。実施形態では、クライアントデバイス９０２等のクライアントデバイスが、ネットワーク９０８を介して、サーバ９０４および９０６等の１つまたはそれを上回るサーバと通信してもよい。実施形態では、クライアントデバイスは、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、ＰＤＡ、ネットブック、または図８におけるコンピューティングデバイス等の任意の他のタイプのコンピューティングデバイスであってもよい。実施形態では、サーバ９０４および９０６は、図８に図示されるコンピューティングデバイス等の任意のタイプのコンピューティングデバイスであってもよい。ネットワーク９０８は、クライアントデバイスと１つまたはそれを上回るサーバ９０４および９０６との間の通信を促進可能な任意のタイプのネットワークであってもよい。そのようなネットワークの実施例として、限定ではないが、ＬＡＮ、ＷＡＮ、セルラーネットワーク、および／またはインターネットが挙げられる。
【００６２】
実施形態では、本明細書に開示される種々のシステムおよび方法は、１つまたはそれを上回るサーバデバイスによって行われてもよい。例えば、一実施形態では、サーバ９０４等の単一サーバが、走査および画像処理のための方法等、本明細書に開示されるシステムおよび方法を行うために採用されてもよい。クライアントデバイス９０２は、ネットワーク９０８を介して、サーバ９０４と相互作用してもよい。さらなる実施形態では、クライアントデバイス９０２はまた、次いで、サーバ９０４および／または９０６に提供され得る、走査および画像処理等の本明細書に開示される機能性を行ってもよい。
【００６３】
代替実施形態では、本明細書に開示される方法およびシステムは、分散コンピューティングネットワークまたはクラウドネットワークを使用して行われてもよい。そのような実施形態では、本明細書に開示される方法およびシステムは、サーバ９０４および９０６等の２つまたはそれを上回るサーバによって行われてもよい。特定のネットワーク実施形態が本明細書に開示されるが、当業者は、本明細書に開示されるシステムおよび方法が他のタイプのネットワークおよび／またはネットワーク構成を使用して行われてもよいことを理解されるであろう。
【００６４】
本明細書に説明される実施形態は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせを使用して、本明細書に開示されるシステムおよび方法を実装し、行うために採用されることができる。具体的デバイスが、本開示全体を通して、具体的機能を行うように列挙されたが、当業者は、これらのデバイスが、例証目的のために提供され、他のデバイスも、本開示の範囲から逸脱することなく、本明細書に開示される機能性を行うために採用されることができることを理解されるであろう。
【００６５】
本開示は、付随の図面を参照して、本技術のいくつかの実施形態を説明したが、可能性として考えられる実施形態のいくつかのみが、示された。しかしながら、他の側面も、多くの異なる形態で具現化されることができ、本明細書に記載される実施形態の限定として解釈されるべきではない。むしろ、これらの実施形態は、本開示が徹底的かつ完全であって、当業者に可能性として考えられる実施形態の範囲を完全に伝えるように提供された。
【００６６】
具体的実施形態が本明細書に説明されたが、本技術の範囲は、それらの具体的実施形態に限定されない。当業者は、本技術の範囲内の他の実施形態または改良を認識するであろう。したがって、具体的構造、作用、または媒体は、例証的実施形態としてのみ開示される。本発明による実施形態はまた、本明細書に別様に記載されない限り、概して開示されるが、組み合わせとして明示的に例示されないものの要素または構成要素を組み合わせてもよい。本技術の範囲は、以下の請求項およびその中の任意の均等物によって定義される。
【００６７】
特許請求の範囲
【図１】
0006783783.tif 000016
【図２】
0006783783.tif 000017
【図３】
0006783783.tif 000018
【図４】
0006783783.tif 000019
【図５】
0006783783.tif 000020
【図６Ａ】
0006783783.tif 000021
【図６Ｂ】
0006783783.tif 000022
【図６Ｃ】
0006783783.tif 000023
【図７】
0006783783.tif 000024
【図８】
0006783783.tif 000025
【図９】
0006783783.tif 000026