(57)【要約】【課題】　コンピュータ支援の診断（ＣＡＤ）アルゴリズムによって最初の画像（８２）の分析（７２）に基づいて画像データを生成及び処理するための方法及びシステムを提供する。【解決手段】　ＣＡＤアルゴリズムは、セグメント化、エッジ識別及び構造識別を含む種々の種類の分析を実行することができる。前処理は、ＣＡＤ分析によって識別されたような画像内の関心のある特徴（８４、９０）のビューを向上させることができる。更に、画像（８８）を更に向上させるために画像データの処理を実行することができる。画像の向上は、関心のある特徴の強調、再構成された画像の空間解像度（すなわち、ズームイン又はズームアウト）の変更などを含むことができる。【選択図】　　　図１
2004105731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　撮像システムによって生成された画像を処理する方法であって、
　（ａ）画像データ（６８、１０８）にアクセスし、
　（ｂ）コンピュータ支援の診断アルゴリズムによって前記画像データを処理し（７２、１１２）て、前記画像データの関心のある特徴（８４、９０、１４４、１４８）を識別し
　（ｃ）前記段階（ｂ）で実行された識別に基づいて、画像（８４、１１８、９２、１４２、１４６）を自動的に生成する、
段階を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
　前記画像（９２、１４２、１４６）が、前記画像データの少なくとも一部の前処理によって生成されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
　前記画像（９２、１４２、１４６）が、前記画像データの少なくとも一部を再構成することによって生成されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
　前記画像が、前記画像データに適用されたコンピュータ支援診断アルゴリズムによって識別された関心のある特徴（８４、９０、１０２）に基づいて前記画像データの少なくとも一部を前処理することによって生成されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
　関心被検体（１８）に配向されるＸ線ビーム（１６）を生成するための放射線源（１２）と、
　前記Ｘ線ビームを検出するように適合された検出器（２２）と、
　前記検出器によって検出された画像データにアクセスするよう構成され、前記検出された画像データから第１の画像（８２）についての第１の画像データを生成（７０）し、該第１の画像データに対してＣＡＤアルゴリズム（７２）を実行して、該ＣＡＤアルゴリズムに基づいて第２の画像（８８）を自動的に生成するように適合されたコンピュータ・システム（３６）と、
を備えることを特徴とする撮像システム。
【請求項６】
　前記コンピュータ・システム（３６）が、前記第１の画像データを前処理することによって第２の画像（８８）を生成するよう構成されたことを特徴とする、請求項５に記載の撮像システム。
【請求項７】
　前記コンピュータ・システム（３６）が、前記第1の画像を含む前記第１の画像データの少なくとも一部の再構成に基づいて前記第２の画像（８８）を生成するよう構成されたことを特徴とする、請求項５に記載の撮像システム。
【請求項８】
　前記コンピュータ・システム（３６）が、前記第１の画像データに適用された前記ＣＡＤアルゴリズムによって識別された関心のある特徴（８４、９０）に基づいて、前記第１の画像データの少なくとも一部を前処理することによって、前記第２の画像（８８）を生成するよう構成されたことを特徴とする、請求項５に記載の撮像システム。
【請求項９】
　前記検出器が、前記関心被検体（１８）の第１の画像（８２）を再構成するため、ピクセルのデータを読み出すように適合されたことを特徴とする、請求項５に記載の撮像システム。
【請求項１０】
　前記ＣＡＤアルゴリズムが、セグメント化、エッジ識別、又は構造識別によって関心のある特徴（８４、９０）を識別することを特徴とする、請求項５に記載の撮像システム。
【請求項１１】
　撮像システムによって生成された画像を処理するシステムであって、
　（ａ）第１の画像（８２）を含む第1の画像データにアクセスする手段（３６、４０、４４、４６）と、
　（ｂ）コンピュータ支援の診断アルゴリズム（１３４）によって前記第１の画像データを処理（７２）して、前記第1の画像の関心のある特徴（８６、９０）を識別する手段（３６、１３４）と、
　（ｃ）段階（ｂ）において実行された識別に基づいて第２の画像（８８）を自動的に生成する手段（３６、７８）と、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、一般に、医療用撮像手法に関する。具体的には、本発明は、望ましい画像処理手法を求めるためにコンピュータ支援の診断技法又は検出技法を利用することによって、病状の診断を改善する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
　スクリーニング・マンモグラフィ、及び他の病態或いは医療又は生理的事象の評価で利用されるようなコンピュータを利用した診断又は検出（ＣＡＤ）は、典型的には、一連の収集された画像の様々な種類の分析に基づいている。収集された画像は、ＣＡＤアルゴリズムによって強調表示された病理を利用することにより分析される。一般的に、最終診断のために放射線医がこの結果を見る。ＣＡＤを代替的に利用することにより、放射線医が見なければならない画像の数が低減され、放射線医の作業負荷が軽減されることになる。当業者であれば理解できるように、データ量の管理を改善することで、これに続く特定の撮像手法が実行可能となるか、又は望ましいものとして認識することができる。
【０００３】
　ＣＡＤは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、Ｘ線システム、超音波システム（ＵＳ）、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）などのような、どのような画像診断装置にも利用することができるものである。これらの画像診断装置の一部のＣＡＤアルゴリズムは、画像診断装置の撮像能力、撮像される組織などにより、他の画像診断装置のものに優る利点を提供することができる。例えば、コンピュータ断層撮影は、一般に、Ｘ線システムによって断面画像すなわちスライスを作る診断手法である。ＣＴスキャン手法は、コンピュータ・システムと回転するＸ線装置の使用を組み合わせて、患者の器官及び他の身体部位の詳細な断面画像すなわち「スライス」を生成する。同様に、ＭＲＩ、超音波、ＰＥＴ及び他の画像診断装置は、組織又は生体組織上の生理学上の情報を撮像するように適合され、各画像診断装置の生成する画像と共に用いられる、異なるＣＡＤアルゴリズムについての利点を提供する。
【０００４】
　各画像診断装置は、特有の物理的特性及び画像処理技法に基づいている。例えば、ＣＴシステムは、多くの角度から患者を透過したＸ線ビームの減衰を測定し、次にこの測定値に基づいて、放射線の減衰が生じた患者の身体の一部分の画像をコンピュータによって再構成することができる。当業者には理解されるように、これらの画像は、一連の連続した断面の個々の検査に基づいている。従って、ＣＴ検査によって仮想の３−Ｄ画像を生成することができる。ＣＴシステムが、走査された被検体の線形の減衰係数の分布を示すデータを生成することは指摘されるべきである。次に、このデータは、典型的には、陰極線管上に表示され、及びこれを印刷することができ、或いはフィルム上に複写することができる画像を生成するために再構成される。
【０００５】
　ＣＴ撮像の例を続けると、ＣＴスキャナは、コリメートされ、患者などの被検体を透過した後、１組の検出器素子によって検出されるＸ線源からの扇形状又は円錐状のＸ線ビームを放射することによって動作する。この検出器素子は、Ｘ線ビームの減衰に基づいた信号を生成し、データを処理して、線束経路に沿った被検体の減衰係数の線積分を表す信号を生成する。これらの信号は典型的には投影と呼ばれる。当該技術分野において良く知られた再構成技法（フィルタ処理された逆投影のような）を用いることによって、有用な画像が投影から形成される。次いで、病理の位置をＣＡＤアルゴリズムによって強調表示し、このようにして人間の観察者の注意を喚起することができる。最終的な診断のために、放射線医又は他の医師が、結果を再検討することができる。
【０００６】
　各画像診断装置は、特定の種類の病気又は生理的状態の検出のために、他の画像診断装置に優る特有の利点を提供することができる。例えば、ＣＴスキャンは、特に、身体の正確な生体組織情報を示すことから、病気を診断する際に他の種類の技法に優る利点を提供する。更に、ＣＴスキャンは、医師が、単なる嚢胞と例えば中実の腫瘍とを見分けるのに役立ち、従って、異常をより正確に評価することができる。上述のように、他の画像診断装置は、同様に、他の関心のある生理的特徴の撮像及び対応するＣＡＤアルゴリズムに最も好適である。
【０００７】
　既存の撮像技法及びＣＡＤ技法の欠点は、画像データの前処理及び撮像システムの既知の特性を完全に利用する最適化がなされていないことに関係して、自動化が比較的限定されていることにある。特に、既存のシステムは、対話式ＣＡＤを組み込むことや、画像表示及び特徴評価の処理を提供しているが、システムによって実行されるＣＡＤ分析に基づいた高度な処理は一般的には可能ではない。対話式の処理制御は、有用である一方、極めて時間がかかるものであり、高機能の画像処理装置へのアクセスは高価なものとなり、またオペレータ側に特別な専門的知識が求められる可能性がある。しかしながら、収集されて処理された画像データのＣＡＤ分析に基づく画像データの前処理を少なくとも部分的に自動化する、改善された処理技法に関する必要性がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
　本技法は、コンピュータ支援の診断を用いて、患者の状態を診断するための方法及び装置が提供するものである。特に、本技法は、撮像システムによって生成された画像を処理するための方法及びシステムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
　本技法の一態様によると、撮像システムにより生成された画像を処理する方法が提供される。この方法は、第１の画像を備えるデータへのアクセスを含む。コンピュータ支援診断アルゴリズムによって第１の画像データを処理し、第１の画像内の関心のある特徴を識別する。次に、この識別に基づいて、自動的に第２の画像を生成する。第１の画像に基づいて、再構成で使用されるパラメータを変更することによって第２の画像を生成することができる。このプロセスにおいて、同じ走査データを使用して、第２の画像を生成することができる。
【００１０】
　また、本技法は、Ｘ線ビームを検出するように適合された検出器と、関心被検体に配向されるＸ線ビームを生成するための放射線源とを含む撮像システムを提供するものである。コンピュータ・システムは、検出器によって検出された画像データにアクセスするよう構成されている。また、コンピュータは、検出されたデータから第１の画像についての第１の画像データを生成し、該第１の画像データに対してＣＡＤアルゴリズムを実行して、該ＣＡＤアルゴリズムに基づいて第２の画像を自動的に生成するように適合されている。
【００１１】
　更に、本技法は、複数の画像を処理するための有形媒体を提供する。有形媒体に格納されたコードは、画像データに基づいて関心被検体の第１の画像を生成するためのルーチンを含む。また、ルーチンは、第１の画像の特定の領域を識別するように適合されたＣＡＤアルゴリズムを使用して、画像データを処理するために媒体上に提供される。更に、ルーチンは、第１の画像に基づいて、及び該第１の画像内で識別された領域に基づいて第２の画像を生成するために提供される。
【００１２】
　更に、本技法は、撮像システムによって生成された画像を処理するためのシステムが提供される。システムは、第１の画像を含む第1の画像データにアクセスする手段と、ＣＡＤアルゴリズムによって第１の画像を処理して、第１の画像内の関心のある特徴を識別する手段とを含む。また、関心のある特徴の識別に基づいて第２の画像を自動的に生成するための手段が含まれる。
【００１３】
　また、本技法は、関心被検体に配向されたＸ線ビームを生成するための放射線源と、Ｘ線ビームを検出するように適合された検出器とを含む撮像システムが提供される。コンピュータ・システムは、検出器に結合されている。コンピュータ・システムは、検出器によって検出されたデータにアクセスするように適合されている。また、コンピュータは、検出されたデータから第１の画像を生成するように適合されている。更に、コンピュータ・システムは、ＣＡＤアルゴリズムによって求められたようなデータ内で識別された関心のある特徴に基づいて、データを自動的に後処理するように適合されている。或いは、第２の画像は、ＣＡＤアルゴリズムによって識別された関心のある特徴に基づいて、再構成で使用されたパラメータを変更することによって生成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
　本発明の前述並びに他の利点及び特徴は、以下の詳細な説明を読み、図面を参照することによって明らかになるであろう。
【００１５】
　図１は、画像データを収集し処理するための撮像システム１０を概略的に示す。図示された実施形態において、システム１０は、本技法に従って原画像を収集し、且つ表示及び分析のために該画像データを処理するように設計されたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムである。図１に示す実施形態において、撮像システム１０は、コリメータ１４に隣接して配置されたＸ線放射源１２を含む。この例示的な実施形態において、Ｘ線放射源１２の線源は、典型的にはＸ線管である。
【００１６】
　コリメータ１４により、放射線の流れ１６が、患者１８などの被検体が配置された領域内を透過することができる。放射線の一部分２０は、被検体又は被検体の周囲を透過し、全体を参照符号２２で表す検出器アレイに衝突する。アレイの検出器素子は、入射Ｘ線ビームの強さを表す電気信号を生成する。これらの信号を収集及び処理して、被検体内の特徴に関する画像を再構成する。
【００１７】
　放射線源１２は、ＣＴ検査シーケンスのために電源信号と制御信号の両方を供給するシステム制御装置２４によって制御される。更に、検出器２２は、該検出器２２において生成される信号の収集を指令するシステム制御装置２４に接続される。システム制御装置２４はまた、ダイナミックレンジの初期調整、デジタル画像データのインターリーブなどのために、様々な信号処理及びフィルタリング処理機能を実行することができる。一般に、システム制御装置２４は、検査プロトコルを実行し、収集されたデータを処理するように、撮像システムの動作を指令する。本明細書においては、システム制御装置２４はまた、一般に汎用又は特定用途のデジタル・コンピュータに基づいた信号処理回路、該コンピュータによって実行されるプログラム及びルーチン並びに構成パラメータ及び画像データを格納するための関連するメモリ回路、インターフェース回路などを含む。
【００１８】
　図１に示す実施形態において、システム制御装置２４は、回転サブシステム２６及び線形位置決めサブシステム２８に接続される。回転サブシステム２６は、Ｘ線源１２、コリメータ１４、及び検出器２２を、患者１８の周りで回転させることができる。回転サブシステム２６はガントリを含むことができる点に留意されたい。従って、システム制御装置２４を用いて、ガントリを操作することができる。線形位置決めサブシステム２８は、患者１８、又はより具体的には患者用テーブルを直線的に移動させることが可能である。従って、患者用テーブルをガントリ内で直線的に移動させて、患者１８の特定領域の画像を生成することができる。
【００１９】
　更に、当業者には理解されるように、放射線源は、システム制御装置２４内に配置されたＸ線制御装置３０によって制御可能である。特に、Ｘ線制御装置３０は、電源信号及びタイミング信号をＸ線源１２に供給するように構成される。モータ制御装置３２を用いて、回転サブシステム２６及び線形位置決めサブシステム２８の移動を制御することができる。
【００２０】
　更に、システム制御装置２４はまた、データ収集システム３４を備えた状態で示される。この例示的な実施形態において、検出器２２は、システム制御装置２４に、より具体的にはデータ収集システム３４に接続される。データ収集システム３４は、検出器２２の読み出し電子回路によって収集されたデータを受け取る。一般に、データ収集システム３４は、検出器２２からサンプリングされたアナログ信号を受け取り、コンピュータ３６による後続の処理のために、データをデジタル信号に変換する。
【００２１】
　コンピュータ３６は、典型的には、システム制御装置２４に接続される。データ収集システム３４によって収集されたデータを、コンピュータ３６に、更にメモリ３８に送ることができる。このような例示的なシステム１０では、大量のデータを格納するために任意の形式のメモリを使用することができる点を理解されたい。また、コンピュータ３６は、典型的には、キーボード及び他の入力装置を備えたオペレータ用ワークステーション４０を介して、オペレータからコマンド及び走査パラメータを受け取るように構成される。オペレータは、入力装置を介してシステム１０を制御することができる。このように、オペレータは、コンピュータ３６からの再構成された画像データ及びシステムに関連する他のデータを観察し、撮像の開始などを行うことができる。
【００２２】
　オペレータ用ワークステーション４０に接続された表示装置４２を用いて、再構成された画像を観察し、撮像を制御することができる。更に、走査した画像を、コンピュータ３６及びオペレータ用ワークステーション４０に接続されるプリンタで印刷することができる。更に、オペレータ用ワークステーション４０を、医用画像管理システム（ＰＡＣＳ）４４に接続することができる。異なる場所にいる他者が画像及び画像データにアクセスすることができるように、ＰＡＣＳ４４は、放射線情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）のような遠隔システム４６、或いは内部ネットワーク又は外部ネットワークに接続することができる点に留意されたい。
【００２３】
　更に、コンピュータ３６及びオペレータ用ワークステーション４０は、標準用途又は特殊用途のコンピュータ・モニタ及び関連する処理回路を含む他の出力装置に接続することができる点にも留意されたい。更に、システム・パラメータの出力、検査の要求、画像の観察などのために、１つ又はそれ以上のオペレータ用ワークステーション４０がシステム内に接続されていてもよい。一般に、表示装置、プリンタ、ワークステーション、及びシステム内に提供されている同様の装置は、データ収集構成要素に対して構内にあってもよく、或いは、インターネット、仮想私設ネットワークなどのような一つ又はそれ以上の構成可能なネットワークを介して画像収集システムにリンクさせ、施設又は病院内の他の場所、又は全く別の場所など、これらの構成要素から離れた位置にあってもよい。
【００２４】
　図２を全体的に参照すると、本実施形態において用いられる例示的な撮像システムは、ＣＴスキャンシステム５０とすることができる。ＣＴスキャンシステム５０は、フレーム５２及び開口部５６を有するガントリ５４を備えた状態で示される。開口部５６の直径は、一般に、６０ｃｍから７０ｃｍまでとすることができる。更に、フレーム５２及びガントリ５４の開口部６内に配置された患者用テーブル５８が示されている。患者用テーブル５８は、患者１８が検査プロセスの間快適に横になることができるように適合されている。更に、患者用テーブル５８は、線形位置決めサブシステム２８によって直線的に移動するように構成される（図１参照）。ガントリ５４は、一般的に焦点６２からＸ線照射を出力するＸ線管である放射線源１２を備えた状態で示される。放射線流は、患者１８の特定領域に配向される。患者１８の特定領域は、一般的に、ある領域の最も有用な走査を画像化できるように、オペレータによって選択されることに留意されたい。
【００２５】
　典型的な動作において、Ｘ線源１２は、焦点６２から検出器アレイ２２に向けてＸ線ビームを投射する。検出器２２は、通常、例えば肝臓、すい臓などの特定の身体部位のような関心被検体内及びその周りを透過するＸ線を検知する複数の検出器素子で形成される。各検出器素子は、Ｘ線ビームが検出器に衝突する時の該素子の位置におけるＸ線ビームの強さを表す電気信号を生成する。更に、コンピュータ３６が複数のＸ線写真像を収集することができるように、ガントリ５４を関心被検体の周りで回転させる。このように、画像形成のために特定のモードにおいて３６０度より小さいか又は大きい投射を組み込むことができる画像すなわちスライスが収集される。画像は、Ｘ線源１２の前方にある鉛シャッタ又は異なる検出器開口部２２のいずれかを用いて、典型的には０．５ｍｍから１０ｍｍまでの所望の厚さまでコリメートされる。コリメータ１４（図１を参照）は、典型的にはＸ線源１２から出るＸ線ビームの寸法及び形状を定める。
【００２６】
　従って、Ｘ線源１２及び検出器２２が回転するにつれて、該検出器２２は、減衰されたＸ線ビームのデータを収集する。次に、走査された被検体の減衰係数の線積分を表すように、検出器２２から収集されたデータを前処理及び較正して該データを調整する。次に、通常投影と呼ばれるこの処理されたデータを、フィルタリング処理及び逆投影して、走査された領域の画像を形成する。上述のように、コンピュータ３６は、典型的にはＣＴシステム１０全体を制御するために用いられる。システムの動作を制御するメイン・コンピュータを、システム制御装置２４により可能となった特徴を制御するように適合させることができる。更に、オペレータ用ワークステーション４０は、再構成された画像を見ることができるように、コンピュータ３６及び表示装置に接続される。
【００２７】
　再構成されると、図１及び図２のシステムによって生成された画像は、患者の内部の特徴を明らかにする。図２に全体的に示されるように、画像６４を表示して、図２の参照符号６６で示されるような、これらの特徴を示すことができる。病態のような病状、より一般的には医学的事象を診断する従来の手法においては、放射線医又は医師が画像６４の表示のハードコピーを検討し、関心のある特定の特徴を識別する。このような特徴は、特定の生体組織又は器官の病変、寸法、及び形状、並びに個々の開業医の技能と知識に基づいて画像において識別可能な他の特徴を含むことができる。
【００２８】
　本技法は、ＣＡＤアルゴリズムによるこれらの能力の一部を実行するものである。当業者には理解されるように、ＣＡＤアルゴリズムは、生体組織の異常のような関心のある特定の特徴を識別し、又は少なくとも該特徴を局所化する可能性を提供することができる。通常、特定のＣＡＤアルゴリズムは、識別されることになる特徴の種類、及び画像データを生成するのに用いられる画像診断法に基づいて選択される。ＣＡＤ技法は、エッジ、識別可能な構造、境界、色又は強度の変化又は遷移、分光情報の変化又は遷移などのような、周知の画像特性或いは予測される画像特性を参照することによって、関心のある特徴を識別するセグメント化アルゴリズムを用いることができる。一般に、現在のＣＡＤアルゴリズムは、これらの特徴を識別する可能性を提供するにすぎない。後続の処理及びデータ収集は、完全に開業医の判断時になされ、また開業医の専門的知識に基づいている。
【００２９】
　ＣＡＤアルゴリズムは、幾つかの部品又はモジュールを含むものとみなすことができ、これらの全てを本技法において実施することができる。一般に、ＣＡＤアルゴリズムは、画像データへのアクセス、データ又は画像のセグメント化、特徴の選択又は抽出、分類、訓練、視覚化といったモジュールを含むことができる。更に、再構成前の収集投影データ集合、二次元の再構成されたデータ（軸方向モード及びスカウト・モードの両方において）、三次元の再構成されたデータ（体積データ又は多平面の再フォーマット）、又はこのようなフォーマットの適切な組み合わせに基づいて、ＣＡＤ処理を実行することができる。収集された投影データ集合は、二次元の走査に対する多数の一次元の投影、又は三次元の走査に対する多数の二次元の投影を有するものとすることができる。収集されたデータ又は再構成されたデータを用いて、セグメント化、特徴の選択、視覚化前の分類を行うことができる。これらの基本的プロセスは、並行して又は様々に組み合わせて行うことができる。
【００３０】
　ＣＡＤアルゴリズムを実行するデータは、生の画像収集システム情報であってもよく、或いは部分的又は完全に処理されたデータであってもよい。このデータは、断層撮影データ源から生じたものであってもよく、又は診断用断層撮影データ（ＣＴ撮像における投影像又はラドン範囲の生データ、単一又は複数の再構成された二次元画像、又は三次元の再構成された体積画像データのような）であってもよい。
【００３１】
　ＣＡＤアルゴリズムのセグメント化部分は、断層撮影データ内の計算された特徴に基づいて、特定の関心領域を識別することができる。特定の範囲における候補集団領域のようなデータ集合の全体又は一部を用いて、関心領域を多数の手法で求めることができる。特定のセグメント化技法は、識別されることになる生体組織によって決まり、典型的には、反復しきい値化、Ｋ平均セグメント化、エッジ検出、エッジ連結、曲線の当てはめ、曲線の平滑化、二次元又は三次元の形態的フィルタリング、領域の増大、ファジィ・クラスター化、画像／体積の測定、経験則、知識ベース則、判断樹、神経ネットワーク等に基づくものとすることができる。或いは、セグメント化は少なくとも部分的に手作業とすることができる。また、自動セグメント化は、集団の形状及び寸法といった予備知識を用いて関心領域を自動的に描くことができる。
【００３２】
　ＣＡＤアルゴリズムの特徴抽出の態様は、所望の画像を含むデータで計算を実行する段階を含む。形状、寸法、密度、及び曲率といった関心領域の統計値を用いて、画像ベースのデータから多数の特徴の基準を抽出することができる。投影空間データについては、あるビュー（ｖｉｅｗ）又は位置における特徴投影の位置、形状、又は寸法のような特徴を用いて、例えば、ビュー間に一貫性を与えることができる。
【００３３】
　ＣＡＤアルゴリズムの分類の態様も同様に、部分的又は完全に手作業又は自動化とすることができる。特に、分類を用いて、正常又は異常な生体組織或いは病変に分類することなどによって、関心領域を具体的に識別することができる。分類のために、とりわけ、ベイズ分類器、神経ネットワーク、規則ベースの方法、又はファジィ論理技法を用いることができる。１つより多いＣＡＤアルゴリズムを並行して用いることができる点に留意されたい。該並行動作は、画像データの一部分に対してＣＡＤ演算を個別に実行する段階と、全てのＣＡＤ演算の結果を組み合わせる（論理的に「ａｎｄ」又は「ｏｒ」演算、或いは両方）段階とを含むことができる。更に、多数の病態又は関心のある生体組織の特徴を検出するＣＡＤ演算を、連続して又は並行に実行することができる。
【００３４】
　ＣＡＤアルゴリズムを用いて生体組織の集団を分類する前に、訓練で得た予備知識を組み込むことができる。訓練段階は、正常及び異常病変、又は関心のある他の特徴の既知のサンプルについての幾つかの候補特徴の計算を含むことができる。次に、特徴選択アルゴリズムを用いて、候補特徴を仕分けて、有用なものだけを選択し、情報を提供しないもの又は冗長な情報を取り除くことができる。この決定は、候補特徴の様々な組み合わせを用いた分類結果に基づくものである。また、実際的な理由から、特徴選択アルゴリズムを用いて、処理、格納、及びデータ伝送の次元の数を下げることができる。従って、ＣＡＤアルゴリズムにより識別された特徴又は生体組織の間で最適な差別化を行うことができる。
【００３５】
　ＣＡＤアルゴリズムの視覚化の態様は、人間又は機械の観察者が再検査を行うために有用な画像を再構成することを可能にする。このように、ＣＡＤアルゴリズムによって実行された処理及びモジュールのいずれか又は全てに基づいて、様々な種類の画像を、主治医又はこのような情報を必要とする他の誰にでも提示することができる。視覚化は、二次元又は三次元のレンダリング、マーカーの重ね合わせ、色又は強度の変化などを含むことができる。
【００３６】
　本技法は、画像データを更に処理するか、又は該画像データを更に収集するかのいずれかを可能にすることによって、ＣＡＤ技術が提供する自動化を更に強化する可能性を提供するものである。処理については、再構成された画像が、生理的状態の識別、局所化、及び診断においてより明らかに又は有用になるように、収集された画像データの後処理に用いられる種々のパラメータを変更することができる。特に、該パラメータは、コントラスト、空間解像度（例えばズーム）、色などを含むことができる。更に、最初のＣＡＤ評価の結果に基づいた後処理は、面積又は体積のセグメント化、重ね合わせ、計算などのような数学的評価を含むことができる。また、「後処理」は、画像を生成するために異なる再構成アルゴリズム、又は異なる再構成パラメータの使用を含むこともできる。例えば、最初のＣＡＤ結果に基づいて、異なるフィルタ・カーネル（柔らかいもの、標準、詳細、骨、エッジ、肺等）を用いて、原走査から付加的な画像を生成することができる。異なるフィルタ・カーネルは、画像内の様々な所望の特徴を強調する。再構成の視野、マトリクスの寸法、対象とする位置等のような他の再構成パラメータを修正して、最初のＣＡＤ結果に基づいた付加的な画像を生成することもできる。
【００３７】
　また、最初のＣＡＤ評価により、単一の患者のセッションの間、有用な情報の集合全体を集めることができるように、後続の画像の自動収集が可能になる。例えば、最初に収集された画像内に現れるが十分に示されない特定の特徴のために、後続の処理を実行可能にすることができる。このように、後続の収集は、関心のある組織に対して異なる配向で、及び異なる解像度レベルなどで、患者の身体の他の領域からデータを収集することを含むことができる。更に、最初のＣＡＤ評価に基づいて、完全に異なる画像診断装置システムを介して収集されたデータのような、完全に異なる収集データを求めることもできる。
【００３８】
　図３は、ＣＡＤ分析に基づいた処理ルーチンを実行する際の例示的な段階のフローチャートを示す。図３にまとめられた技法は、最初のデータ収集を行う段階６８で開始する。上述のように、このデータ収集は一般に画像化されることになる特定の生体組織及び実行されることになる分析に従って選択される、何らかの適切な画像診断装置に基づくことができる。例として、特定の画像診断装置は、その物理的制約により、骨又は他のより高密度の組織又は被検体ではなく軟組織の撮像に対してより適切なものとなることを当業者は理解するであろう。更に、この画像診断装置を、一般にシステムの物理的特性によっても定められる特定の設定と結合させて、高いコントラスト画像又は低いコントラスト画像、体積のレンダリング、特定の組織又は構成要素に対する感知又は無感知等を提供することができる。最後に、画像の収集を、特定の特徴又は関心領域を対象にするか又は強調表示するために用いられる造影剤又は他のマーカーの使用と結合させることができる。例えばＣＴシステムにおいて、段階６８の画像データ収集は、一般にオペレータ用ワークステーション４０（図２を参照）を介してシステムと接続するオペレータによって開始される。読み出し電子回路が、スキャナ検出器に衝突する放射線によって生成された信号を検出し、システムがこれらの信号を処理して、有用な画像データを生成する。
【００３９】
　図３の段階７０において、最初の画像が形成される。段階７０における画像の形成は、画像の再構成及び表示、或いは単に画像データの処理を含むことができる。一般に、再構成された画像は、後続の処理段階又は画像データ収集段階において、医師又はシステムのオペレータが案内するのに有用なものとすることができる。他の状況においては、画像を実際に再構成し表示することが望ましいが、それにもかかわらず、画像データは、以下に説明するように分析される。段階７０はまた、一般に後続の処理のために画像データを格納することも含む。
【００４０】
　段階７２において、収集されたデータに対してＣＡＤアルゴリズムが実行される。上述のように、一般にＣＡＤアルゴリズムは、画像診断装置、及び特定のデータ形式並びに画像内に表される生体組織に基づいて選択されることになる。ＣＡＤ分析は、病態、病変、又は他のあらゆる関心のある生理的特徴を含む、様々な関心のある特徴を識別することができる。分析に基づいて、図３の段階７４においてまとめられたように、対象領域が選択される。対象領域は、最初の画像の同じ領域より大きくしても、又は小さくしてもよく、或いは異なる領域、又は隣接する領域としてもよい。例として、段階７４で選択される対象領域は、可能性のある病変部について、より大きな空間的解像度（例えば、ズームイン）を提供することができる。対象領域は、段階７２で実行されたＣＡＤ分析の出力に基づいて、自動的に選択されることが好ましい。例えば、後続の処理が画像内の付加的な詳細を明らかにすることがＣＡＤ分析により示される場合には、段階７４においてそのような詳細の位置に対応する対象領域が選択される。
【００４１】
　段階７４の対象の選択、及び段階７２で実行されたＣＡＤ分析に基づいて、図３の段階７６でまとめられたように、付加的な処理を実行可能とすることができる。このような付加的な処理は、画像内の特定の特徴の強調、特定の特徴のコントラスト、エッジ又は構造検出、空間解像度の再処理（例えば、ズームイン又はズームアウト）、或いは収集された画像データによって実行することができる如何なる他の適切な処理段階を含むこともできる。また、段階７６における付加的な処理は、自動セグメント化、関心のある特徴の寸法又は体積の計算などを含むことができる。更に段階７６における付加的な処理は、再構成において用いられる最適なパラメータの自動選択を含むことができ、この最適なパラメータに基づいて付加的な画像を生成することができる。このような付加的な処理が望まれる場合には、段階７８に示すような処理が実行され、後続の画像データ又は付加的な画像データ集合を生成することができる。この画像データ集合は、表示又は再検討のために、別個に格納することができる。この画像データ集合は、段階７６においてプログラムされた後続の処理による元の処理データと異なるものとなる。段階７８における付加的な画像の生成に続いて、或いは、段階７６において付加的な処理が実行可能でない場合には、手法は段階８０に進み、ここで再構成された画像の一部又は全てを、医師又は放射線医に提示することができる。
【００４２】
　上述のように、最初の画像を再構成し、ここで説明されたようにＣＡＤアルゴリズムを画像データに適用することができるが、このような最初の視覚化を行うこと無く、部分的に又は完全に分析を実行することができる点に留意されたい。従って、ＣＴ画像データの場合には、ＣＡＤアルゴリズム分析の一部又は全てをラドン空間において行うことができる。最終的な有用な画像の再構成は、最初の画像の視覚化、強調された画像の視覚化、又はその両方を含むことができる。ＣＡＤ分析の結果は、必要とされる場合には、ＣＴ撮像の例におけるラドン空間からのように、実行された画像再構成の種類を案内することさえできる。
【００４３】
　前述のプロセスが、図４に概略的にまとめられる。図４に示すように、関心のある可能性のある特徴８４を示す最初の画像８２が収集される。特に、この特徴は、特定の関心領域又は関心のある対象８６を含むことができる。次に、上でまとめられたような後続の処理を実行して、より詳細な又はより分析的なレンダリングなどのための、対象８６が再処理される後続の画像８８を示す。このような領域内でさえも、同様の段階によって付加的な処理を実行して、関心のある特徴についての付加的な情報を得ることができる。例として、図４において特定の特徴９０は、セグメント化などを通じて再処理されて、コア被検体９６の限界９４が識別される後続の画像９２を示す。参照符号９８で示されるような、更に別の処理を実行して、関心のある特徴１０２を含む領域１００の空間解像度を更に増加させるといった、付加的な画像又は画像データを示すことができる。連続的なＣＡＤ分析に基づいた種々の処理段階を、互いに異なるものとすることができる点に留意されたい。従って、図４に示される一連の画像８２、８８、９２、及び９８によって、画像データの幾つかの異なる種類の後処理を行うことができる。また、これらのプロセスは、収集された画像データに関して行われたＣＡＤ分析の結果として指示される。
【００４４】
　上述のように、本技法は、ＣＡＤ分析に基づいた画像データの処理及び収集の両方を可能にするものである。図５は、付加的な後処理及び／又は更なるデータ収集を実行することができるプロセスの例示的な段階をまとめている。図５の方法は、段階１０４で開始し、ここでコンピュータ処理及び収集アルゴリズム（ＣＡＰＡ）が、所望の画像診断装置からの情報を要求する。例えば、前述のＣＴシステムの例において、アルゴリズムを開始し、関心のある特定の生体組織のＣＴスキャンを指示することができる。次に、全体を参照符号１０６で示すＣＡＰＡ処理が始まる。段階１０４は、図３に関して上にまとめられた段階の全てを含むことができることに留意されたい。つまり、ＣＴ撮像システムのような撮像システム診断装置Ａを用いて情報を収集し、最初のＣＡＤ分析を実行し、画像データを再処理又は分析することなどができる。関心のある特定の生体組織、最初の情報を収集するために用いられる診断装置システムの撮像能力及び限界等に起因して、後続のデータ収集が実行可能であると思われる場合には、図５にまとめられた後続の画像データ収集のために、別の診断装置システムを呼び出して使用することができる。一般的事項として、図５は、後続の画像データ収集シーケンスが同じ一般的な画像診断装置であるが異なる設定を有する撮像システム上で実行される、より一般的な場合をまとめるものとみなすことができる点に留意されたい。つまり、プロセス１０６は、同じ一般的な形式の撮像システム上で実行することができ、或いは同じ撮像システムでも最初のＣＡＤ分析の結果として望ましいと判断されたような異なる設定状態で実行することができる。
【００４５】
　例として、Ｘ線システムから画像データを収集し、該データを分析し、関心となる可能性のある特徴を識別することができる。Ｘ線画像データに基づいて、画像を再構成することができる。次に、ＣＴシステムを介して後続の画像収集を命令し、識別された特定の特徴のより良好な視野を得ることができる。次に、ＣＴ画像データに基づいて、１つ又はそれ以上の画像を再構成することができる。上述のように、最初のデータに基づいた実際の画像の再構成を随意的なものとすることができ、或いは、ＣＡＤアルゴリズムにより実行された分析及び後続の第２の画像データの収集とは少なくとも区別することができる。
【００４６】
　この手法は、図５に全体的に示される。図５にまとめられるように、後続のデータ収集は、新たな最初のデータが収集される段階１０８で開始する。上述のように、このデータ収集は、診断装置Ｂシステムの性質、関心のある特徴を画像化するために望まれるパラメータ設定、及び組織によって示される他のパラメータなどによって決まることになる。段階１１０において、画像は、表示のために再構築することができ、或いは単に格納し分析することができる収集されたデータから形成される。段階１１２において、ＣＡＤルーチンが、新たに収集された画像データに関して実行される。また、段階１１２において実行されるＣＡＤルーチンは、典型的には診断装置Ｂ、その設定、及び画像化される又は識別されることになる特徴に特有のものとなる。段階１１４において、図３に関して上にまとめられた段階７４における対象領域の識別と同様に、予備的対象が識別される。この段階からの結果を最初のＣＡＤ結果と比較して、補完的な情報を提供することができる。段階１１６において、付加的な処理が望まれるかどうかが判断され、望まれる場合には、段階１１８に示されるような処理に基づいて、付加的な後続の画像データ集合が生成される。図４に関連して上述されたように、このプロセスにより、後続の画像の更なるＣＡＤ分析を続けることができる。
【００４７】
　図５にまとめられる一般的な場合を完了させるために、もしあれば段階１１６で行われる付加的な処理に続いて決定ブロック１２０でまとめられるように、更に別の画像データの収集を実行することさえもできる。このような付加的なデータ収集が実行可能である場合には、段階１２２に示すようにこれを実行することができ、プロセス全体は、更なる画像データの収集及び分析のために、段階１０８又は段階１１２に戻る。段階１２４にまとめられるように、診断装置Ｂについての画像データ収集及び分析が終了した場合には、画像を再構成し、主治医、臨床医、又は放射線医に提示することができる。また、図５のより一般的な場合によると、段階１２２で指示された付加的なデータの収集は、同一の診断装置システムか、又は段階１２６において示された診断装置Ｃのような更に別の診断装置システムでさえも実行することができる。
【００４８】
　図５にまとめられた処理によって可能になったシステム及びシステム間のスキームが、図６に概略的に示される。図６に示すように、幾つかの診断装置システム１２８、１３０、及び１３２を用いて、画像データを収集し、処理することができる。当業者には理解されるように、それぞれの特定の物理的性質及び撮像原理に基づいて、診断装置システムを互いに類似したものにすることができ、或いは完全に異なる別個のものとしてもよい。従って、画像診断装置は、ＣＴ撮像システム、ＭＲＩシステム、ＰＥＴシステム、超音波システム、核医学システム等のようなシステムを含むことができる。次に、第１の画像診断装置からの入力は、全体を図６の参照符号１３４で示すＣＡＤ処理システムにおいて、ＣＡＤ分析の基礎として用いられる。ＣＡＤ処理システムは、画像診断装置システムの構成要素とすることができ、或いは該画像システムから分離及び区別され、更に遠隔的なものとすることができる。このシステムにより実行されたＣＡＤ分析に基づいて、同じ画像データ集合により後続の処理を行うことができ、或いは、同じ画像診断装置から、又は関心のある特徴の撮像又は分析に更に好適な他の画像診断装置システムから付加的な画像データを収集することができる。ＣＡＤ分析及び撮像シーケンスの結果を、スクリーン表示装置、プリンタ、写真複写装置等のような種々の出力装置１３６を介して、表示するか又はまとめることができる。
【００４９】
　図７に全体的にまとめられるように、このシステム構造全体により、広範な種類の画像収集、処理及び分析技法を実施することが可能になる。図７の表示において、関心のある特徴１４０を含む最初の画像１３８が収集され分析される。しかしながら、異なるシステム設定又は異なる診断装置システムによって収集された画像データによって画像が補完される場合には、後続の画像１４２及び１４６を収集し分析して、処理、画像収集、及び分析並びに所望の表示により同様の方法、又は全く異なる方法のいずれかで提示された、関心のある特徴１４４及び１４８を示すことができる。
【００５０】
　本発明は、種々の変更形態及び代替形態をとる余地があるが、具体的な実施形態を例示として図面に示すと共に、本明細書に詳細に説明してきた。しかしながら、本発明は、開示された特定の形態に限定されることを意図していないことを理解されたい。むしろ、本発明は、特許請求の範囲により定義される本発明の精神及び範囲内に属する全ての変更形態、均等形態、及び代替形態を含む。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本技法の態様に従った、処理された画像を生成するのに用いるＣＴ撮像システムの形態の例示的な撮像システムの概略図。
【図２】図１のＣＴシステムの物理的実施の別の概略図。
【図３】収集された画像データのＣＡＤ分析に基づいて後続の画像データ処理を実行するための論理における例示的な段階を示すフローチャート。
【図４】ＣＡＤ分析に基づいて、後処理から結果として生じた一連の処理画像を示す概略図。
【図５】ＣＡＤ分析の結果に基づいて、異なる画像診断装置の撮像システムからのデータを含む後続の画像データを収集し処理するための論理における例示的な段階を示すフローチャート。
【図６】ＣＡＤベースの画像データ収集及び処理スキームの特定の機能構成要素を示す概略図。
【図７】最初の画像データのＣＡＤ分析の結果に基づいた、連続して収集された一連の処理画像を示す概略図。
【符号の説明】
【００５２】
　１２　放射線源
　１６　放射線の流れ
　１８　患者
　２２　検出器アレイ
　２４　システム制御装置
　２６　回転サブシステム
　２８　線形位置決めサブシステム
　３０　Ｘ線制御装置
　３２　モータ制御装置
　３４　データ収集システム
　３６　コンピュータ
　３８　メモリ
　４０　オペレータ用ワークステーション
　４２　表示装置
　４３　プリンタ
　６８　画像データ
　８４　関心のある特徴
　９０　関心のある特徴
　１０８　画像データ
　１４４　関心のある特徴
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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