(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
断層撮影スキャンの低コントラスト検出能を決定するステップと、
前記スキャンから生成された投影データのノイズを決定するステップと、
ノイズ除去再構成アルゴリズムを用いて前記投影データを再構成することにより画像データを再構成するステップと
前記画像データを処理するステップと、
臨床意思決定サポートシステムが、前記処理に基づき所見を示すステップと、
決定された低コントラスト検出能と前記投影データのノイズとの組み合わせに基づき前記スキャンの画質インデックスを生成するステップと、
前記画質インデックスに基づき前記所見の信頼性を示すインディシアを生成するステップであって、前記インディシアは、前記画質インデックスが高ければ高い信頼性を有し、前記画質インデックスが低ければ低い信頼性を示す、ステップとを有する
コンピュータで実施される方法。
【請求項２】
さらに、
前記画像データのノイズを決定するステップと、
前記画像データの画像解像度を決定するステップと有し、
前記画質インデックスを生成するステップは、前記低コントラスト検出能と、前記投影データのノイズとに加え、前記画像データのノイズと、前記画像解像度との組み合わせに基づき前記画質インデックスを生成する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
さらに、
前記画質インデックスの決定において、前記低コントラスト検出能、前記投影データのノイズ、前記画像データのノイズ、及び前記画像解像度の加重関数を示す入力を受け取るステップを有する、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画質インデックスは前記画像データ中の低コントラストオブジェクトを検出する能力における信頼性を示す、請求項２ないし３いずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
さらに、
候補収集パラメータのセットを受け取るステップと、
受け取った収集パラメータのセットの第２の画質インデックスを決定するステップと、
前記第２の画質インデックスの確認に応じて前記候補収集パラメータのセットを利用するステップとを有する、
請求項１ないし４いずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
さらに、
第２の画質インデックスを変更する、前記変更は前記候補収集パラメータを更新する、ステップと、
更新された候補収集パラメータのセットを利用するステップとを有する、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記画質インデックスは前記スキャンの収集品質を示す、
請求項１ないし６いずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記画質インデックスは前記スキャンの患者サイズに規格化した線量を示す、
請求項１ないし７いずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
プロセッサにより実行された時に、前記プロセッサに、
スキャンの低コントラスト検出能を決定するステップと、
前記スキャンから生成された投影データのノイズを決定するステップと、
ノイズ除去再構成アルゴリズムを用いて前記投影データを再構成することにより画像データを再構成するステップと、
前記画像データを処理するステップと、
前記処理に基づき、所見を示すステップと、
決定された低コントラスト検出能と前記投影データのノイズとの組み合わせに基づき前記スキャンの画質インデックスを生成するステップと、
前記画質インデックスに基づき前記所見の信頼性を示すインディシアを生成するステップであって、前記インディシアは、前記画質インデックスが高ければ高い信頼性を有し、前記画質インデックスが低ければ低い信頼性を示す、ステップと
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサに、さらに、
前記画像データのノイズを決定するステップと、
前記画像データの画像解像度を決定するステップとを実行させ、
前記画質インデックスを生成するステップでは、前記低コントラスト検出能と、前記投影データのノイズとに加え、前記画像データのノイズと、前記画像解像度との組み合わせに基づき前記画質インデックスを生成するステップを実行させる、
請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記プロセッサに、さらに、
前記画質インデックスの決定において、前記低コントラスト検出能、前記投影データのノイズ、前記画像データのノイズ、及び前記画像解像度の加重関数を示す入力を受け取るステップを実行させる、
請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記画質インデックスは前記画像データ中の低コントラストオブジェクトを検出する能力における信頼性を示す、請求項１０ないし１１いずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記プロセッサに、さらに、
候補収集パラメータのセットを受け取るステップと、
受け取った収集パラメータのセットの第２の画質インデックスを決定するステップと、
前記第２の画質インデックスの確認に応じて前記候補収集パラメータのセットを利用するステップとを実行させる、
請求項９ないし１２いずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記プロセッサに、さらに、
第２の画質インデックスを変更する、前記変更は前記候補収集パラメータを更新する、ステップと、
更新された候補収集パラメータのセットを利用するステップとを実行させる、
請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記画質インデックスは、スキャンの収集品質又は前記スキャンの患者サイズ規格化線量のうち少なくとも一つを示す、
請求項９ないし１４いずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の説明は、概して画像化に関し、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）への具体的なアプリケーションを用いて説明する。しかし、以下の説明は、その他のモダリティにも適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
ＣＴ画像化においては、収集及び／又は再構成のパラメータの選択は、手元の画像化タスクに固有のものであり得る。例えば、１つのスキャンは肝臓腫瘍などの低コントラスト組織のためのものであり、他の１つのスキャンは骨のためのもので、高コントラストのものであってもよい。これは、放射線科医及び／又は技術者が臨床的兆候（ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）（すなわち、理由）とパラメータとを変換する必要があることを意味する。しかし、画像化スタッフのトレーニングが変われば、パラメータ選択も変わり、そのため画像の診断品質も変わることがある。また、個々の放射線科医の嗜好は、研究タイプにより変わり、異なるかも知れない。
【０００３】
さらに、ノイズ除去再構成アルゴリズム（ｄｅ−ｎｏｉｓｉｎｇ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）などの従来にない再構成アルゴリズムを用いると、従来の画像化トレードオフはもはや当てはまらない。例えば、ＣＴ画像化において従来の画像再構成アルゴリズムを用いるとき、通常、得られる画像中のノイズは画質のよいインジケータである。多くの場合、画像ノイズは画質を表すのに用いられる唯一のインジケータである。例えば、線量変調アルゴリズムは、画質を一定にする方法として、画像ボリューム中の画像ノイズを一様にすることを目標とする。しかし、ノイズの一部又は全部が画像から除かれると、画質又は画像に対する信頼性を示す視覚的ノイズキュー（ｖｉｓｕａｌ  ｎｏｉｓｅ  ｃｕｅｓ）が無くなってしまう。
【０００４】
さらに、従来の画質尺度（ｉｍａｇｅ  ｑｕａｌｉｔｙ  ｍｅｔｒｉｃｓ）は最終的な画像中のノイズ及び／又は画像の空間的解像度を考慮しがちである。かかる尺度（ｍｅｔｒｉｃｓ）は、ノイズ除去再構成アルゴリズムで用いると、誤解を招きやすい情報を与える。異なる線量レベルで収集した２つの画像データセットは、質が違う収集に対応していても、画像ノイズが同じような画像に成りやすいからである。例えば、線量の減少により低コントラストでの検出能に大きな変化があり得る。さらに、空間的解像度に基づく尺度は、一般的に線量低下の影響は受けにくい骨などの高コントラストのターゲットを強調しがちである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ここに説明する態様は、上記の問題等を解決する。
【０００６】
以下に説明するアプローチは、臨床的兆候及び／又は低コントラスト検出能（すなわち、低コントラストオブジェクトを検出する能力）を用いて、収集又は再構成パラメータのうち少なくとも一つを特定し、収集の品質（例えば、線量）及び／又は結果得られる画像データ中の低コントラストオブジェクトを検出する能力における信頼性を示すインデックスを計算する。
【０００７】
一態様では、一方法は、スキャンの低コントラスト検出能を決定するステップと、決定された低コントラスト検出能に基づき画質インデックスを生成するステップとを含む。
【０００８】
他の一態様では、一方法は、関心画質インデックスを特定するステップと、前記画質インデックス、スキャンされるオブジェクト、及び画質インデックスと収集パラメータと再構成パラメータとの間の所定マッピングに基づき、収集及び／又は再構成パラメータのセットを特定するステップと、特定された収集及び／又は再構成パラメータを表示するステップとを含む。
【０００９】
他の一態様では、一システムは、スキャンの低コントラスト検出能と前記スキャンの投影ドメインノイズとのうち少なくとも一つに基づき前記スキャンの第１の画質インデックスを決定する尺度決定器、及び／又は第２の画質インデックスに基づきスキャンの収集又は再構成パラメータのうち少なくとも一つを推奨するパラメータ推奨器と、前記第１又は第２の画質インデックスを視覚的に提示するディスプレイとを含む。
【００１０】
本発明は、様々なコンポーネントとその構成、及び様々なステップとその構成の形を取る。図面は好ましい実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解してはならない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】尺度決定器とパラメータ推奨器に関して画像化システムを模式的に示す図である。
【図２】尺度決定器の非限定的例を示す図である。
【図３】尺度決定器の他の非限定的例を示す図である。
【図４】画像収集に対する画質インデックスを決定する方法例を示す図である。
【図５】画質インデックスを利用して収集（ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）及び／又は再構成パラメータを決定する方法例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
後でより詳しく説明するように、臨床的兆候及び／又は低コントラスト検出能を利用して、収集（ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）又は再構成パラメータのうち少なくとも一方を特定し、及び／又は収集の質を示すインデックス及び／又は得られる画像データ中の低コントラストオブジェクトを検出する能力への信頼を計算する。このアプローチはノイズ除去再構成アルゴリズムに適している。画質インデックスが再構成により除去される視覚的ノイズに関する情報を与えるからである。
【００１３】
図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナなどの画像化装置１０１を含むシステム１００を示す。画像化装置１０１は、概して静止したガントリー１０２と、回転ガントリー１０４とを含む。回転ガントリー１０４は、静止ガントリー１０２により回転可能に支持され、縦軸すなわちｚ軸の周りを、検査領域の周りを回転する。診察用椅子などの患者支持台１０６が、検査領域中の患者などのオブジェクトや被験者（ｓｕｂｊｅｃｔ）を支持する。
【００１４】
放射線源１０８、例えばＸ線管は、回転ガントリー１０４により回転可能に支持されている。放射線源１０８は、回転ガントリー１０４とともに回転し、検査領域を通る放射線を放射する。放射線感知検出器アレイ１１０は、検査領域をまたいで放射線源１０８に対向する弧をなす。検出器アレイ１１０は、ｚ軸方向に沿って延在する検出器列（ｒｏｗｓ  ｏｆ  ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ）を含み、検査領域を通る放射線を検出し、投影データを生成する。
【００１５】
汎用計算システム又はコンピュータは、オペレータコンソール１１２として機能し、マウス、キーボードなどの入力デバイスと、ディスプレイモニタ１１４、フィルマー（ｆｉｌｍｅｒ）などの出力デバイスを含む。コンソール１１２によりオペレータはシステム１００とインターラクト、及び／又はその動作を制御できる。これは、臨床的兆候（ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）、関心画質インデックス、放射線科医識別情報などの情報の提供を含む。
【００１６】
再構成器１１３は、投影データを再構成し、画像化領域１０６にある被験者又はオブジェクトのスキャン部分を示すボリューム画像データを生成する。再構成器１１３は様々な再構成アルゴリズム１１６を利用できる。これには、フィルタードバックプロジェクション（ＦＢＰ）、反復などの再構成アルゴリズムが含まれるが、これらに限定されない。これは、従来の（すなわち非ノイズ除去）再構成アルゴリズム及び／又はノイズ除去（反復法を含む）再構成アルゴリズムの利用を含む。
【００１７】
システム１００は、さらに、コンピュータプロセッサと、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に格納されたコンピュータ読み取り可能命令であって前記コンピュータプロセッサにより実行されると前記プロセッサにスキャンをシミュレートさせる読み取り可能命令と、を有するシミュレータ１２０を含む。これは、収集及び／又は再構成パラメータ（例えば、ユーザにより入力されたもの、及び／又はコンピュータにより示唆されたパラメータ）の受け取りと、シミュレートされた投影データ及び／又は画像データの生成とを含む。シミュレータ１２０はコンソール１１２の一部、及び／又は別のコンピュータシステムであってもよい。
【００１８】
システム１００は、さらに、スキャン及び／又はシミュレートされたスキャンの少なくとも１つの尺度を決定する尺度決定器１２２を含む。この例示した実施形態では、尺度決定器（ｍｅｔｒｉｃ  ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｒ）１２２は、投影データ、画像データ又は低コントラスト検出能のうちの一以上に基づき尺度を決定する。投影データ及び／又は画像データは、画像化装置１０１及び／又はシミュレータ１２０から得られ、及び／又はコンソール１１２に入力されたパラメータから導くことができる。低コントラスト検出能はルックアップテーブル（ＬＵＴ）１２１などから求めることができる。
【００１９】
図２及び３は、尺度決定器１２２の非限定的例を示す図である。
【００２０】
図２では、投影データノイズ決定器２０２が、入力として、投影データを受け取り、それに基づき投影ドメインノイズを決定する。画像データノイズ決定器２０４は、入力として、画像データを受け取り、それに基づいて画像ドメインノイズを決定する。画像解像度決定器２０６も、入力として、画像データを受け取るが、それに基づいて画像解像度を決定する。低コントラスト検出能リトリーバ（ｌｏｗ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｄｅｔｅｃｔａｂｌｉｌｉｔｙ  ｒｅｔｒｉｅｖｅｒ）２０８は、入力として、オブジェクトサイズ、オブジェクトコントラスト、線量／ノイズなどの情報を受け取り、この情報を利用してＬＵＴ１２１から、低コントラスト検出能を特定する。
【００２１】
低コントラスト検出能ＬＵＴ１２１は様々に作成することができる。例えば、低コントラスト検出能は、オブジェクトコントラストが既知であり、ノイズレベル、オブジェクトサイズなどが異なる複数のトレーニング画像のセットを観察する読影者による読影（ｒｅａｄｉｎｇｓ）に基づき決定できる。一般的には、ノイズが増加し、及び／又はオブジェクトサイズが縮小すると、正しい読影のパーセンテージが低下し、これは信頼性レベルが低下することである。一方、ノイズが減少し、及び／又はオブジェクトサイズが増大すると、正しい読影のパーセンテージが高くなり、これは信頼性レベルが高くなることである。
【００２２】
読影結果及びオブジェクトサイズ、ノイズ／線量などの間の関係を用いて、低コントラスト検出能ＬＵＴ１２１が生成され、要因の各組み合わせが（検出能と信頼性レベルを格納した）ＬＵＴ１２１のエントリーと関連付けられる。一バリエーションでは、コンピュータモデルは読影者からの結果に基づき生成される。コンピュータモデルは、コンピュータマイクロプロセッサにより実行され、入力された画像セットを読み取り、その結果を用いて低コントラスト検出能ＬＵＴ１２１を生成する。
【００２３】
画質インデックス決定器２１０は、投影ドメインノイズ、画像ドメインノイズ、画像解像度、又は低コントラスト検出能のうちの一以上の出力に基づき、アルゴリズム２１２を用いて、画質インデックスを決定する。例示された実施形態では、加重セット２１４を利用して、これらの出力のどれかによる、他の出力に対する、本決定におけるインパクトに影響することができる。例示の実施例では、ユーザ入力を用いて、もしあればどの出力に、他の出力より大きい、同じ、又は小さい加重をかけるか特定できる。
【００２４】
例えば、ユーザが低コントラスト検出能の信頼性を高くしたい場合（例えば、肝臓障害を探している場合）、入力に応じて、他の入力より大きい低コントラスト検出能入力を加重するか、又は低コントラスト検出能入力のみを用いる。同様に、相対的なスキャン線量に関心があるとき、入力に応じて、投影データノイズの加重を大きくする。これは、例えば、ノイズ除去再構成アルゴリズム（ｄｅ−ｎｏｉｓｉｎｇ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）により、異なる２つの線量レベルにより同じノイズレベルの画像ができた場合である。あるいは、この情報はユーザプログラム可能であってもよい。
【００２５】
図３は図２のバリエーションを示し、低コントラスト検出能決定器３０２が、リアルタイムで、オンデマンドで、又は必要に応じて、すなわち画質インデックスが決定される時に、低コントラスト検出能の信頼性を決定する。このバリエーションでは、低コントラスト検出能決定器３０２は、計画されているスキャンのデータ（例えば、オブジェクトサイズ、ｓｕｒｖｉｅｗ、ｋＶ、ｍＡ）及び／又はそれから導かれたデータ（例えば、ｎｏｓｅ、線量など）を処理し、上記のトレーニング画像セットにアクセスできる。
【００２６】
図１に戻り、尺度決定器１２２は、ディスプレイ１１４を介して決定された画質インデックスを視覚的に提示でき、及び／又は画質インデックスを他の一以上のコンポーネントに送る。ここに説明するように、ノイズの視覚的キューが無くなるようにノイズ除去アルゴリズムを利用しても、尺度はスキャンの質（例えば、収集の線量）の表示（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）を提供できる。さらに、尺度は、読影者（ｒｅａｄｅｒ）が低コントラストオブジェクトに対する、画像に対して有する信頼を示し得る。
【００２７】
一例では、画質インデックスは「１」と「１０」の間の値であり、「１」は低画質及び／又は低信頼性を示し、「１０」は高画質及び／又は高信頼性を示す。その他の数値範囲を用いることもできる。さらに、その他のインディシア（ｉｎｄｉｃｉａ）を使うこともできる。例えば、他の一例では、画質インデックスは「低」、「中」、「高」などの言葉により表される。他のインディシア（ｉｎｄｉｃｉａ）もここでは想定される。
【００２８】
一般的に、具体的な値は、臨床的兆候及び／又は応用に応じて異なる意味を有してもよい。すなわち、値が５であれば、臨床的兆候「Ａ」及び／又は応用「Ａ」である場合、良い画質と信頼性を示し、臨床的兆候「Ｂ］及び／又は応用「Ｂ」である場合、許容できない画質と信頼性を示すことがある。例えば、応用「Ａ」は骨格組織のセグメント化に関し、これは高コントラストのエッジを有するが、応用「Ｂ」は肝臓組織中の病変の存在の決定に関し、この場合には病変と肝臓組織が同様のコントラストを有する。
【００２９】
画質インデックスは表示画像上にオーバーレイでき、及び／又は画像中に埋込できる。画像がフィルム上に出力される場合、画質インデックスはハードコピーフィルムの一部であり得る。電子ファイルを用いるとき、画質インデックスはファイルヘッド（例えば、ＤＩＣＯＭヘッダ）に含まれ、及び／又はそのファイルとともに含まれる。画質インデックスは、収集及び／又は再構成パラメータとともに、及び／又はその他の情報とともに、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）中に表示することもできる。
【００３０】
図示した例では、画質インデックスは臨床決定支援システム（ＣＤＳＳ）１２４に供給される。このシステムは、コンピュータを利用した決定支援を利用して潜在的ファインディング（ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ｆｉｎｄｉｎｇｓ）を特定及び／又は患者に対する次のアクションを推奨する。例えば、ＣＤＳＳ１２４は、腫瘍等の存在を示す場合、画質インデックスに基づき、所見（ｆｉｎｄｉｎｇ）の信頼性レベルを示すこともできる。例として、ＣＤＳＳ１２４は、画質インデックスが高い場合、自分の所見に対して高い信頼性を有することを示し、画質インデックスが低い場合、自分の所見に対して低い信頼性を有することを示せる。
【００３１】
パラメータ推奨器１２６は、オブジェクトのスキャンについて、収集パラメータ又は再構成パラメータの少なくとも一つを推奨する。（図示した実施形態におけるコンソール１１２から）収集及び／又は再構成パラメータ決定器１２８への入力は、臨床的兆候、関心画質インデックス、放射線科医識別情報、その他の情報のうち少なくとも一つを含むが、これに限定されない。臨床的兆候の一例は、肝臓腫瘍、肝臓出血、肝硬変、及び／又はその他の肝臓に関する臨床的兆候、及び／又はその他の解剖学的組織、及び／又は関心組織の位置を含む。
【００３２】
例示の実施形態では、パラメータ推奨器１２６は、収集及び／又は再構成パラメータルックアップテーブル１２８から所定パラメータセットを特定することにより、推奨を行う。このルックアップテーブル１２８は、臨床的兆候及び／又は画質インデックスを収集及び／又は再構成パラメータにマッピングするものである。このように、ユーザは、ある臨床的兆候（例えば、肝臓病変）を念頭において、及び／又はある信頼性レベル（例えば、画質インデックスにより表される高い信頼性）を念頭においているとき、これらのパラメータを入力でき、これにより収集及び／又は再構成パラメータが決定される。
【００３３】
一般的に、ルックアップテーブル１２８は、予め決められ、格納され又はモデル化されていてもよいし、その後のスキャンに基づき修正することもできる。収集及び／又は再構成パラメータルックアップテーブル１２８が、同じ画質インデックス及び／又は臨床的兆候に対して収集及び／又は再構成パラメータの組み合わせが異なる複数のエントリーを含む場合、パラメータ推奨器１２６は、候補のパラメータセットの各々をリストでき、及び／又は候補セットの一以上のパラメータを組み合わせて最適なセットを作ることができる。ユーザは、リストされた候補（作られた候補を含むもの）を選択でき、及び／又は他のパラメータセットを選択できる。
【００３４】
任意的に、パラメータ推奨器１２６は、読影者（すなわち、放射線科医）プロファイル１３０にアクセスすることもできる。この例では、パラメータ推奨器１２６は、読影者識別情報を用いて、読影者プロファイル１３０中の現在の読影者の読影者プロファイルを探し、この情報を利用して収集及び／又は再構成パラメータを推奨する。例えば、読影者が異なれば、同じ画像でもノイズレベルに対する嗜好が異なるかも知れない。他の例では、読影者によって臨床的兆候（ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）に基づくノイズレベル嗜好が異なるかも知れない。
【００３５】
放射線科医が事前スキャン又はシミュレートしたスキャンと同じ画質インデックスを欲するだろう（例えば、治療に関する）フォローアップスキャン及び／又はその他のスキャンの場合、その事前スキャンに対する尺度決定器１２２の出力は、図示したように、パラメータ推奨器１２６への入力として供給される。これにより複数スキャンにおける関心組織の比較が容易になり得る。その後のスキャンで画質インデックスを向上したい場合、例えば、現在のスキャン画質及び／又は低コントラスト検出能が低すぎると思われる場合、尺度決定器１２２の出力を、ベースライン画質インデックスとしてそれにマージン画質インデックスを加えて提供できる。
【００３６】
尺度決定器１２２は、コンソール１１２へのパラメータ入力（例えば、オブジェクトのサイズ、関心線量、関心ノイズなど）に基づき、推定画質インデックスも提供でき、この画質インデックスをパラメータ推奨器１２６に提供して、収集及び／又は再構成パラメータを駆動できる。入力パラメータはここで説明したように、画質インデックスが関心範囲内に入るまで調節できる。この範囲の収集及び／又は再構成パラメータがスキャンの実行に利用されるものである。
【００３７】
ユーザは、コンソール１１２インタフェースを介して、推奨された収集及び／又は再構成パラメータを受け入れ、拒絶、及び／又は変更できる。パラメータは、所定パラメータ値を有するグラフィカルなドロップダウンメニュー、ダイヤル、スライダー、及び／又はその他のグラフィカルコントロール、キーボード入力、音声認識、その他の入力を介して変更できる。同様に、画質インデックスはかかるコントロールを通して変更できる。この例では、画質インデックスにおける変化は、いずれかの収集及び／又は再構成パラメータにおける変化の表示を含む。
【００３８】
一例では、ユーザは、画質インデックスにおける変更に応じてどのパラメータが変化し得るか示すことができる。この例では、変更してもよいものとされるパラメータのみが必要に応じて変更され、その他のパラメータは変更されない。他の例では、あるパラメータ（例えば、線量）には限界があり、限界に達するまでしか変更できない。推奨器１２６の出力は、ｋＶ、ｍＡｓ、ピッチ、画像解像度、画像マトリックスサイズ、ボクセル解像度、推定出力ノイズレベル、推定蓄積線量（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ  ｄｅｐｏｓｉｔｅｄ  ｄｏｓｅ）に関するパラメータを含み得る。
【００３９】
推奨収集パラメータでは閾値レベルを超える線量レベルになると推定される場合、パラメータ推奨器１２６はその線量を視覚的警告やメッセージとともに提示することができる。閾値レベルはユーザの関心レベル又は最大限度であってもよく、これは超えられない、及び／又は超えるには許可が要るものであり得る。許可された職員は、適切な権限により許可されれば、警告やメッセージを無効にしてもよい。警告やメッセージが何も無くても線量を提供することはできる。
【００４０】
例示の実施形態では、ユーザは、コンソール１１２を利用してスキャンを初期設定できる。情報は尺度決定器１２２により処理できる。尺度決定器１２２は、この情報に基づいて画質インデックスを計算する。画質インデックスが十分よいと見なせる場合、初期設定を用いてオブジェクトをスキャンできる。そうでなければ、ユーザは、パラメータをマニュアルで変更して、画質インデックス計算を再実行できる。あるいは、パラメータ推奨器１２６を用いて、許容できる画質インデックスに基づき設定パラメータを推奨してもよい。
【００４１】
言うまでもなく、少なくとも尺度決定器１２２及び／又はパラメータ推奨器１２６は、コンピュータ読み取り可能記憶媒体（すなわち、物理的メモリその他の非一時的媒体）にエンコード又はエンベッド（ｅｍｂｅｄｄｅｄ）されたコンピュータ読み取り可能命令により実装できる。この命令は、マイクロプロセッサにより実行されると、説明した機能をそのプロセッサに実行させる。追加的にまたは代替的に、コンピュータ読み取り可能命令の少なくとも一つは、信号、搬送波、その他の一時的媒体により担われる。
【００４２】
図４は、画像収集に対する画質インデックスを決定する方法例を示す図である。
【００４３】
言うまでもなく、ステップ（ａｃｔ）の順序は限定ではない。このように、ここでは他の順序も想定できる。また、一以上のステップを削除したり、一以上の追加ステップを含めたりしてもよい。
【００４４】
ステップ４０２において、オブジェクトの画像収集を行い、投影データを生成する。スキャンは実際のスキャンであってもシミュレートされたスキャンであってもよい。
【００４５】
ステップ４０４において、投影データを再構成し、画像データを生成する。
【００４６】
ステップ４０６において、投影データに基づき投影ドメインノイズレベルを決定する。
【００４７】
ステップ４０８において、任意的に、画像データに基づき画像ドメインノイズレベルを決定する。
【００４８】
ステップ４１０において、任意的に、画像データに基づき画像ドメインノイズレベルを決定する。
【００４９】
一バリエーションでは、スキャンの収集及び／又は再構成パラメータに基づいて、投影ドメインノイズレベル、画像ドメインノイズレベル及び／又は画像解像度をシミュレート及び又は推定できる。
【００５０】
ステップ４１２において、スキャンされるオブジェクトのサイズを求める。これはｓｕｒｖｉｅｗ、入力として提供されるマニュアル読影その他により行える。
【００５１】
ステップ４１４において、ノイズレベル、サイズ、及び低コントラスト検出能とオブジェクトサイズ、ノイズレベルの間のマッピングに基づき、低コントラスト検出能を決定する。マッピングは、マニュアルで及び／又はトレーニングデータ、モデルなどに基づくコンピュータ生成マッピングで予め決定して格納でき、又は画像データに基づき生成できる。
【００５２】
ステップ４１６において、収集の画質インデックスは低コントラスト検出能（及び／又は投影ドメインノイズレベル、画像ドメインノイズレベル、又は画像解像度のうちの一以上）に基づき生成される。
【００５３】
ここに説明するように、画質インデックスは、収集の質（例えば、線量、ノイズ等）又は画像データ中の低コントラストオブジェクトを検出する能力への信頼性のうち少なくとも一方を示す。
【００５４】
ステップ４１８において、画質インデックスは画像データと視覚的に表示される。画質インデックスは、画像データにオーバーレイでき、これは電子ファイルのヘッダ又はその他の部分に含めること、画像データの一部とフィルム化されてもよい。
【００５５】
ステップ４２０において、任意的に、画像データと画質インデックスが臨床意思決定支援システムに提供される。このシステムは、画像データを評価し、所見を示唆し、画質インデックスに基づき所見の信頼性レベルを示す。
【００５６】
上記のステップは、マイクロプロセッサで実行されると、そのプロセッサに上記の技術（ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）を実行させる、コンピュータ読み取り可能記憶媒体（すなわち、物理的メモリその他の非一時的媒体）にエンコードまたはエンベッドされた、コンピュータ読み取り可能命令により実施できる。追加的にまたは代替的に、コンピュータ読み取り可能命令の少なくとも一つは、信号、搬送波、その他の一時的媒体により担われる。
【００５７】
図５は、画質インデックスを利用して収集及び／又は再構成パラメータを決定する方法例を示す図である。
【００５８】
言うまでもなく、ステップ（ａｃｔ）の順序は限定ではない。このように、ここでは他の順序も想定できる。また、一以上のステップを削除したり、一以上の追加ステップを含めたりしてもよい。
【００５９】
ステップ５０２において、関心臨床的兆候を受け取る。
【００６０】
ステップ５０４において、臨床的兆候を使って、臨床的兆候と画質インデックスとの間のマッピングに基づき、画質インデックスを特定する。
【００６１】
一バリエーションでは、関心画質インデックスは受け取られるが、関心臨床的兆候は受け取られない。
【００６２】
ステップ５０６において、任意的に、収集の結果得られる画像データを読む放射線科医のリーディングプロファイル（ｒｅａｄｉｎｇ  ｐｒｏｆｉｌｅ）を求める。ここに説明するように、プロファイルは、放射線科医の画像ノイズレベルに対する嗜好及び／又は許容幅を含んでいてもよい。
【００６３】
ステップ５０８において、画質インデックス（及び任意的にリーディングプロファイル（ｒｅａｄｉｎｇ  ｐｒｏｆｉｌｅ））を使って、画質インデックスと収集及び再構成パラメータとの間のマッピングに基づいて、少なくとも一つの収集又は再構成パラメータを特定する。
【００６４】
ステップ５１０において、特定された画質インデックスと、特定された収集及び再構成パラメータとを視覚的に提示する。
【００６５】
ステップ５１２において、特定された画質インデックスは、画質インデックスに対するユーザ変更を示す入力に基づいて変更でき、視覚的に表示される収集及び再構成パラメータはその変更に基づいて更新される。
【００６６】
ステップ５１４において、視覚的に提示された、特定された画質インデックスと、特定された収集及び再構成パラメータとが、受け入れられるか拒絶される。
【００６７】
ステップ５１６において、画像収集又は再構成のときに、受け入れられた収集及び再構成パラメータを用いる。
【００６８】
上記のステップは、マイクロプロセッサで実行されると、そのプロセッサに上記の技術（ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）を実行させる、コンピュータ読み取り可能記憶媒体（すなわち、物理的メモリその他の非一時的媒体）にエンコードまたはエンベッドされた、コンピュータ読み取り可能命令により実施できる。追加的にまたは代替的に、コンピュータ読み取り可能命令の少なくとも一つは、信号、搬送波、その他の一時的媒体により担われる。
【００６９】
本発明を好ましい実施形態を参照して説明した。前述の詳細な説明を読んで理解すれば、修正と変更に想到することができる。本発明は、添付した請求項とその均等の範囲内に入るこのような修正案及び代替案をすべて含むものと解釈しなければならない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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