(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なるコントラストを有する複数の磁気共鳴画像から、被検体内の体積要素に対する擬似ＣＴハウスフィールドユニット値を推定する方法であって：
前記複数の磁気共鳴画像における信号強度から、前記体積要素内の第１組織クラスの相対プレバレンスを決定するステップであって、前記相対プレバレンスを決定する前に、前記第１組織クラスに対する信号強度は、前記第１組織クラスの信号に対する閾値によってスケーリングされている、ステップ；
前記複数の磁気共鳴画像における信号強度から、前記体積要素内の第２組織クラスの相対プレバレンスを決定するステップであって、前記相対プレバレンスを決定する前に、前記第２組織クラスに対する信号強度は、前記第２組織クラスの信号に対する閾値によってスケーリングされている、ステップ；
全体の組織プレバレンスから前記第１及び第２組織クラスの相対プレバレンスを減算することに基づいて、前記体積要素内の第３組織クラスの相対プレバレンスを決定するステップ；
前記第１組織クラスに対する第１基準ハウスフィールドユニット値を提供するステップ；
前記第２組織クラスに対する第２基準ハウスフィールドユニット値を提供するステップ；
前記第３組織クラスに対する第３基準ハウスフィールドユニット値を提供するステップ；
前記第１、第２及び第３組織クラスについての決定された相対プレバレンスに基づく重み付け因子により、前記第１、第２及び第３基準ハウスフィールドユニット値の重み付け加算を決定することにより、前記体積要素に対する擬似ＣＴハウスフィールドユニット値を推定するステップ；
を有する方法。
【請求項２】
前記のステップは複数の体積要素について反復される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１組織クラスは水であり、前記第２組織クラスは脂肪である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の磁気共鳴画像は、ＤＩＸＯＮ水画像及びＤＩＸＯＮ脂肪画像を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
セグメント化された体積要素が前記第３組織クラスを含むように、及び、前記セグメント化された体積要素が前記第３組織クラスに対する前記擬似ＣＴハウスフィールドユニット値を決定するように、画像をセグメント化するステップを更に有する請求項１ないし４のうちの何れか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記第３組織クラスが骨又は空気である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
１つ以上の重み付け因子が組織の相対プレバレンスを計算するために使用される、請求項１ないし６のうちの何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
被検体内の体積要素に対して異なるコントラストを有する複数の磁気共鳴画像を取得するステップ；
請求項１ないし７のうちの何れか一項に記載の方法を実行するステップ；
を実行することにより、擬似ＣＴハウスフィールドユニット値を推定するように構成される磁気共鳴システム。
【請求項９】
推定された擬似ハウスフィールドユニット値に依存して放射線治療を実行する放射線治療システム、又は、
推定された擬似ハウスフィールドユニット値に基づいて減衰補正を決定するように構成されたＰＥＴスキャナ
を更に有する請求項８に記載の磁気共鳴システム。
【請求項１０】
請求項１ないし７のうちの何れか一項に記載の方法を実行するためのプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は磁気共鳴イメージングに関連し、特に、ボクセルに対する擬似ハウスフィールド値(pseudo  Housfield  value)を生成することに関連する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴(MR)画像から推定される電子密度マップを生成することは、例えば、減衰マップが推定されることを要する統合されたPET/MRシステム、或いは、電子密度マップが治療シミュレーションに必要とされるMRに基づく放射線治療計画などに伴って問題が生じる。画像取得の物理特性に起因して、MR強度は電子密度に一意には対応せず、従って、これらのマップは、CT画像からそれらのマップを推定する場合に一般になされているような単なる探索操作によって、MR画像から導出することはできない。
【０００３】
放射線治療計画の場合、ドーズの計算に減衰係数が必要とされる。今日、これらの係数は、CT画像のHU値から導出される。しかしながら、治療計画の前に、診断の目的又は組織の描写のためにMR画像が取得されることが頻繁になされつつある。MR画像のみに基づくドーズ計算は、これらのケースに非常に有益なことであるかもしれないが、その理由は、ドーズ計算のための追加的なCT画像の必要性を排除し、ワークフローを簡易化し、放射線ドーズを減らすからである。オンライン治療計画を伴うMRリニアック(MR-Linac)システムの開発では、MRに基づくドーズ計算が重要になるであろう。
【０００４】
MR画像から擬似「CT  HU」値を推定することについての問題に対処するアプローチは文献上知られている。これらは依然として不都合を被っていることが、本発明の洞察となっている。以下、様々なアプローチに伴う具体的な問題を説明する。
【０００５】
例えば、CTに基づく密度アトラス(CT  based  density  atlas)のMR画像に対する登録(レジストレーション)は、例えば脳のように、アトラス値が限定されかつ信頼できる領域では役立つかもしれない。しかしながら、骨盤領域のような非常に変動する身体構造領域では、レジストレーションは、(例えば、膀胱/腸の充満又は運動、構造の切除(例えば、腎臓、肝臓の部分)又は経路の変化等のような)患者同士の間の身体構造の相違をカバーすることはできないかもしれない。
【０００６】
他のアプローチは、MR画像を多数の組織クラス(例えば、骨、組織及び空気など)に分割し、CT画像をシミュレーションするために各組織クラスに平均CT値を割り当てる。その結果の画像は組織の境界で患者の身体構造を表現するが、組織クラス当たりのバルク値(bulk  values)は、組織内の微細な相違及び構造を無視してしまう。特に、骨組織において、CT強度は、皮質骨、骨梁(trabecular)構造、及び、骨髄部分の間で非常に大きく変動する。更に、部分容積効果(partial  volume  effects)が無視されてしまい、これは、例えば皮質骨のような薄い構造に対して特に問題となる。
【０００７】
第3クラスのアプローチは、CT数、MR画像群、及び、MR画像から導出される特性の間でジョイント強度分布をモデル化する。前提とする仮定は、各々の組織クラスは、MR画像の各々において特定の値を有し、かつ、多次元ガウシアン強度値分布によりモデル化できることである。強度のジョイント分布に対する多次元ガウシアン混合モデルは、様々な患者の画像からトレーニングされ、新たな患者についてのMR画像及び派生画像に適用される。例えば、骨及び脂肪の双方を含む組織又はボクセルのような組織-混合及び部分容積効果に対処するために、予想される生体組織タイプのものよりも大きなガウシアンが、そのモデルに使用される。しかしながら、これは、個別のガウシアンによって表現される組織-混合タイプしか、信頼性高く割り当てられることができないので、その方法の欠点が明らかになる。更に、ジョイント強度分布モデルをトレーニングするために、登録されるCT位置とMR位置との間に良好な対応関係が必要である。これは、画像取得の間に生体組織の変動が僅かしかない頭部では達成可能であるかもしれないが、骨盤のような非常に変動する領域の場合、トレーニングで強度値をそれほど大きく補正することは達成できないおそれがある。
【０００８】
一般的なアプローチは、MR画像から導出される組織に対する平均HU値を指示することである。別の一般的なアプローチは、異なるMRイメージングコントラスト同士の間で補間を行うことである。
【０００９】
WO2013144799A1は、減衰又は密度マップを生成する磁気共鳴システムを記載している。このシステムは、検査空間を規定するMRスキャナと少なくとも1つのプロセッサとを含む。少なくとも1つのプロセッサは、イメージングシーケンスを検査空間に適用するようにMRスキャナを制御するためにプログラムされる。イメージングシーケンスに応じて、検査空間のMRデータセットは受信され及び分析され、減衰又は密度マップのピクセル又はボクセルに見られる様々な組織及び/又は組成のタイプを識別する。MRデータセットの分析の最中に、各々のピクセル又はボクセルにあるものとして識別される組織及び/又は素材のタイプに基づいて、1つ以上の組織固有の及び/又は素材固有の減衰又は密度値が、減衰又は密度値のピクセル又はボクセルの各々に割り当てられる。
【００１０】
以下の文献は、脳の個々のμ値を決定する方法を開示している：  Kawaguchi  et.  al.,  "A  proposal  for  PET/MRI  attenuation  correction  with  μ-values  measured  using  a  fixed-position  radiation  source  and  MRI  segmentation."  Nuclear  Instruments  and  Methods  in  Physics  Research  Section  A:  Accelerators,  Spectrometers,  Detectors  and  Associated  Equipment  734  (2014):  156-161.  doi:  10.1016/j.nima.2013.09.015
μ値はPET/MRIスキャナ内の固定位置に放射線源を配置することにより決定される。被検体のMRI画像は、一様なμ値を有する組織にセグメント化され、被検体による放射線減衰が測定される。測定された放射線減衰は、一様な領域にμ値を割り当てるために使用される。
【発明の概要】
【００１１】
本発明は、独立請求項における方法、磁気共鳴システム及びコンピュータプログラム製品を提供する。実施例は従属請求項に関連している。
【００１２】
当業者により認められるように、本発明の形態は、装置、方法又はコンピュータプログラム製品として具現化されてもよい。従って、本発明の形態は、完全にハードウェアの形態、完全にソフトウェアの形態(ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む)、或いは、ソフトウェア及びハードウェアの形態の組み合わせの形式をとってもよく、それらは全て一般的に「回路」、「モジュール」又は「システム」として言及される。更に、本発明の形態は、1つ以上のコンピュータ読み取り可能な媒体に組み込まれるコンピュータプログラム製品の形式をとってもよく、その製品は媒体に組み込まれるコンピュータ実行可能プログラムを有する。
【００１３】
1つ又は複数のコンピュー読み取り可能な媒体の任意の組み合わせが使用されてよい。コンピュー読み取り可能な媒体は、コンピュー読み取り可能な信号媒体、或いは、コンピュー読み取り可能な記憶媒体であってよい。本願で使用される「コンピュー読み取り可能な記憶媒体」は、命令を保存する任意の有形の記憶媒体を包含し、その命令はコンピューティングデバイスのプロセッサにより実行可能である。コンピュー読み取り可能な記憶媒体は、コンピュー読み取り可能な非一時的な記憶媒体として言及されてもよい。コンピュー読み取り可能な記憶媒体は、有形のコンピュー読み取り可能な媒体として言及されてもよい。一実施例において、コンピュー読み取り可能な記憶媒体は、コンピューティングデバイスのプロセッサによりアクセスされることが可能なデータを保存することが可能である。コンピュー読み取り可能な記憶媒体の具体例は、例えば、フロッピーディスク、磁気ハードディスクドライブ、ソリッドステートハードディスク、フラッシュメモリ、USBサムドライブ、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、光ディスク、磁気-光ディスク、及び、プロセッサのレジスタファイル等を含むが、これらの例に限定されない。光ディスクの具体例は、コンパクトディスク(CD)及びディジタル多用途ディスク(DVD)を含み、例えば、CD-ROM、CD-RW、CD-R、DVD-ROM、DVD-RW又はDVD-Rディスクを含む。コンピュー読み取り可能な記憶媒体という用語は、ネットワーク又は通信リンクを介してコンピュータデバイスによりアクセスされることが可能な様々なタイプの記録媒体を指してよい。例えば、データは、モデム、インターネット又はローカルエリアネットワークを介して取り出されてもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体に組み込まれるコンピュータ実行可能コードは、適切な任意の媒体を利用して伝送されてよく、その媒体は、例えば、有線回線、光ファイバケーブル、RF等又は、それらの適切な任意の組み合わせを含むが、これらの例に限定されない。
【００１４】
コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、例えば、ベースバンドにおいて又は搬送波の一部として組み込まれるコンピュータ実行可能コードとともに伝搬されるデータ信号を含む。そのような伝搬される信号は、電磁波、光又はそれらの適切な任意の組み合わせを含む様々な任意の形式をとってもよいが、これらの例に限定されない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体ではない任意のコンピュータ読み取り可能な媒体であって、命令実行システム、装置又はデバイスにより又はそれに関連して使用するプログラムを通信、伝搬又は転送することが可能な媒体であってよい。本願で使用される「プロセッサ」は、プログラム、マシン実行可能命令、又は、コンピュータ実行可能コードを実行することが可能な電子コンポーネントを包含する。「プロセッサ」を有するコンピューティングデバイスという言及は、1つより多いプロセッサ又はプロセシングコアを含む可能性があるように解釈されるべきである。プロセッサは例えばマルチコアプロセッサであってもよい。プロセッサは、単独のコンピュータシステムの中にある、又は、複数のコンピュータシステムに分散されたプロセッサの集まりを指してもよい。コンピューティングデバイスという用語は、それぞれがプロセッサ又はプロセッサ群を有するコンピューティングデバイスの集まり又はネットワークを指す可能性があるように解釈されるべきである。コンピュータ実行可能コードは、同じコンピューティングデバイスの中にある複数のプロセッサ、又は、複数のコンピューティングデバイスに分散される複数のプロセッサによって実行されてもよい。
【００１５】
コンピュータ実行可能コードは、本発明の一形態の実行をプロセッサに引き起こすマシン実行可能命令又はプログラムを含んでよい。本発明の一形態に関する動作を実行するためのコンピュータ実行可能コードは、1つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれていてもよく、その言語は、Java（登録商標）、Smalltalk、C++等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、Cプログラミング言語又は類似するプログラミング言語のような通常の手続プログラミング言語等を含み、マシン実行可能命令にコンパイルされる。一実施例では、コンピュータ実行可能コードは、ハイレベル言語の形式又はプレコンパイル形式であってもよく、オンザフライ方式でマシン実行可能命令を生成するインタープリタに関連して使用されてもよい。
【００１６】
コンピュータ実行可能コードは、スタンドアローンソフトウェアパッケージとして完全にユーザのコンピュータにおいて、部分的にユーザのコンピュータにおいて、部分的にユーザのリモートコンピュータにおいて、或いは、完全にリモートコンピュータ又はサーバにおいて実行されてもよい。後者の状況では、リモートコンピュータは何らかのタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続され、ネットワークは、ローカルエリアネットワーク(LAN)又はワイドエリアネットワーク(WAN)を含み、コネクションは、(例えば、インターネットサービスプロバイダを利用してインターネットを介して)外部コンピュータに対してなされてもよい。
【００１７】
磁気共鳴イメージング(MRI)画像又は磁気共鳴画像は、本願では、磁気共鳴イメージングデータに含まれる解剖学的データについての再構築された2又は3次元的な可視化として規定される。この可視化はコンピュータを利用して実行されることが可能である。磁気共鳴(MR)データは、本願では、磁気共鳴イメージングスキャンの間において、原子スピンにより放出された無線周波数信号の、磁気共鳴装置のアンテナを利用して記録された測定値として規定される。
【００１８】
本発明の課題は、磁気共鳴画像からの擬似CTハウスフィールドユニット(Hounsfield  Unit：HU)値の推定を改善することである。
【００１９】
一実施例では、本発明は、異なるコントラストを有する複数の磁気共鳴画像から、被検体内の体積要素に対する擬似CTハウスフィールドユニット値を推定する方法を提供し、本方法は：
前記複数の磁気共鳴画像から、前記体積要素内の第１組織クラスの相対プレバレンス(relative  prevalence)を決定するステップ；
前記複数の磁気共鳴画像から、前記体積要素内の第２組織クラスの相対プレバレンスを決定するステップ；
全体の組織プレバレンスから前記第１及び/又は第２組織クラスの相対プレバレンスを減算することに基づいて、前記体積要素内の第３組織クラスの相対プレバレンスを決定するステップ；
前記第１組織クラスに対する第１基準ハウスフィールドユニット値を提供するステップ；
前記第２組織クラスに対する第２基準ハウスフィールドユニット値を提供するステップ；
前記第３組織クラスに対する第３基準ハウスフィールドユニット値を提供するステップ；
前記第１、第２及び第３組織クラスについての決定された相対プレバレンスに基づく重み付け因子により、前記第１、第２及び第３基準ハウスフィールドユニット値の重み付け加算を決定することにより、前記体積要素に対する擬似ＣＴハウスフィールドユニット値を推定するステップ；
を有する方法である。
【００２０】
一例として、第3組織クラスは骨又は空気である。
【００２１】
この実施例は、磁気共鳴画像から擬似CTハウスフィールドユニット(HU)値を推定する利点を有する。
【００２２】
こ異なる組織クラスの重み付けされた寄与を判定することにより、異なる組織クラスに対する擬似HU値が容易に合成されることが可能である。擬似HU値に対する組織クラス個々の寄与を判定するために、(異なるMR画像から取得される)異なる組織クラスに対する体積要素内の信号強度が、単に互いに比較される。
【００２３】
MRイメージングを利用することは、所定のタイプの組織クラスに対する擬似ハウスフィールドユニット値を直接的に決定することを複雑化し、その理由は、いくつかの組織クラスはMR画像で信号を示さないからである。全体の組織プレバレンスから前記第1及び/又は第2組織クラスの相対プレバレンスを減算することにより、小さな信号の組織クラスの相対プレバレンスが取得可能である。そして、この情報は、小さな信号の組織クラスを含む体積要素に対する擬似ハウスフィールドユニット値を計算するために使用されることが可能である。これにより、提案される方法は、磁気共鳴画像から擬似CTハウスフィールドユニット(HU)値を推定することを改善する。
【００２４】
本発明の実施例によれば、水でも脂肪でもない組織が第3組織クラスであるように仮定される。第3組織クラスは、骨セグメンテーション内側の骨又は骨セグメンテーション外側の空気であると仮定される。この実施例は有利であり、その理由は、骨と空気の間の区別を支援することが可能だからであり、それらは何れもMRにおいて信号を示さず、異なる「CT  HU」値を示すからである。画像のセグメンテーションそれ自体は当該技術分野で知られているので、画像のセグメンテーションは詳細には説明されない。
【００２５】
代替的に、骨に対する代表的なHU値は骨密度に依存するので、全ての骨は個別的に考察されることが可能である。例えば、大腿骨の皮質部分は、仙骨の皮質部分よりもかなり高い密度である。これは、例えば、空気、大腿骨、骨盤、仙骨、尾骨、脊椎骨などのような第3組織クラス全体に適性を広げる。
【００２６】
更に、「空気(air)」は「外部空気」及び「腸内空気(Bowel  Air)」のように更に区別されることが可能であり、なぜなら、それらは放射線治療計画において別様に取り扱われることが可能だからである。例えば、腸内空気は水に類似する密度が与えられる。これは、治療計画で更に相応しいものとなり、その理由は、腸内空気は治療の最中に動く傾向があるからである。従って、空気は一組の組織クラスと言及されてもよい。
【００２７】
第3組織クラスの他の具体例は、例えば、シード(seeds)又はインプラント等のような金属含有構造であるとすることが可能である。
【００２８】
アーチファクト及びそれによる信号強度が関連するMR画像から異なる組織クラスの相対プレバレンスを決定することは、特に有利であり、なぜなら例えば画像は単独のシーケンスの中で又は類似するシーケンスとともに取得されているからである。これにより、画像の中のアーチファクトは、重み付けされた寄与を利用して擬似「CT  HU」値を生成する場合に互いに相殺されるかもしれない。また、これらのタイプの画像に関し、正確な定量化は重要でなくなる。そのような画像の具体例は、DIXON脂肪及びDIXON水分画像である。一実施例によれば、DIXON脂肪及び水分画像は、本発明による方法に対する入力として使用される。DIXON水分及び脂肪画像の利点は、それらが、水から生じる信号及び脂肪から生じる信号の双方を(主に)示すことであり、一方の信号は他方より明確に強くなっており、これにより、画像は「主に脂肪」及び「主に水」の画像に分けることが可能である。従って、これらの画像は相対プレバレンスを決定ために有用であり、従って相対プレバレンスは、従来の文献による相互に排他的な「水/脂肪」分離法ほりも明らかに優れている。上述したように、DIXON法の別の利点は、異なる組織クラスについての情報を含む画像が、潜在的なアーチファクトが全ての画像に対して類似する仕方で寄与するように、互いに関連付けられることである。その結果、擬似ハウスフィールドユニット値に対するアーチファクトの寄与は小さくなり、MR信号の厳密な定量化は重要なものではなくなる。DIXON法はMRイメージングの技術分野で知られているので、この技法について詳細には説明されない。
【００２９】
Dixon法を説明している専門用語集は既知であり、多くの文献の対象となっており、磁気共鳴イメージングの標準的なテキストに存在する。この点については、例えば、2004年にElsevier  Academic  Pressにより発行されたBernstein  et.alによる「Handbook  of  MRI  Pulse  Sequences」等の文献があり、857ないし887頁に幾つかのDixon法についての検討が載っている。
【００３０】
本発明の一実施例によれば、組織クラスの信号強度は、組織クラスの信号のための閾値を利用してスケーリングされる。例えば、その閾値を超える信号は「maximal=1」であるみなされ、それ未満の信号強度絶対値は0ないし1の間にスケーリングされ直すように、スケーリングを行うことが可能である。領域の中でこの第1(及び/又は第2)組織クラスに次いで、MR画像において限られた又は全くない信号を示す第3組織クラスの相対プレバレンスが決定される必要がある場合に、このスケーリングは特に有益である。
【００３１】
更に、本発明の実施例によれば、異なる組織の信号強度間の相違を組み入れるために、重み付け因子が、相対プレバレンスを算出する際に使用されてもよい。
【００３２】
これら全ての実施例はコンピュータプログラム製品で実現されることが可能であり、そのコンピュータプログラム製品は本発明による方法ステップを実行するための実行可能コードを有する。そのようなコンピュータプログラム製品は、スタンドアローンの製品であるとすることが可能であるが、他のコンピュータプログラム製品と組み合わせられること、或いは、磁気共鳴システムの一部分であるとすることが可能である。
【００３３】
本発明のこれら及び他の側面は、以下に説明される実施例から及び実施例に関連して更に明らかになるであろう。
【００３４】
本発明の上記の1つ又は複数の実施例は、組み合わせの実施例が相互に排他的でない限り、組み合わせられてよいことが理解される。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
以下、単なる例示として、図面を参照しながら本発明の好適な実施例が説明される。
【図１】(a)従来技術による擬似CTと、(b)真のCTと、(c)本発明の実施例による擬似CTとの比較例を示す図。
【図２】Dixon再構築画像(a,b)及び計算された相対プレバレンス(c,d)における強度値を示す図。
【図３】MR画像で信号を提供しない組織クラスについて相対プレバレンスがどのように決定されることが可能であるかの一例を示す図。
【図４】本発明の一実施例によるMRシステムを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
図中の同様な番号の要素は、等価な要素である、或いは、同じ機能を発揮する。以前に説明された要素は、機能が同等である場合には、以後の図面で説明されることは必須でない。
【００３７】
図1は、(a)従来技術による擬似CT画像と、(b)真のCT画像と、(c)本発明の実施例により導出される擬似CT画像との比較例を示す。図1aは、水及び脂肪(Dixon再構築)、空気(身体の輪郭の検出)、並びに、皮質骨及び網状骨(セグメンテーション＋閾値)に対して平均HU値を割り当てることで生成されている。図1cは、骨のセグメンテーションを利用する提案される相対プレバレンスに基づく平均CT値の補間により生成されている。図1cの生成では、身体輪郭検出は使用されていない。図1cは、図1aと比較して骨組織1における多くの詳細を示す。更に、図1cは視覚的に図1bに図1aよりも似ている。
【００３８】
図2は(a,b)Dixon再構築画像における及び(c,d)計算された相対プレバレンスにおける強度値を示す。相対プレバレンス画像(c,d)は、主に、より明るいが、サークル3の中では、2つの領域(大腿骨及び股関節)の絶対強度が脂肪画像と同じであるが、相対プレバレンス画像では異なるように重み付けされており、これはこれらのボクセルでの水(信号)の寄与の相違に起因している。
【００３９】
所与の複数のMR画像に関し、信号は、多数の異なる組織クラスに起因し得る。一実施例によれば、水及び脂肪の信号はDIXON再構築により区別される。水の相対プレバレンスは、次式のようにして計算されることが可能である。
【００４０】
【数１】
0006387108.tif 000002
ここで、水はDixon再構築の水画像における強度であり、「thresholdwater」は、水強度を0と閾値との間でスケーリングし直すための組織固有の閾値である。sfat=0であり且つεが無視される場合であって、swater＜thresholdwaterである場合には、水の相対プレバレンスpwaterは、swaterが0である場合には0となるようなswaterの線形関数となり、swater≧thresholdwaterである場合には1となる。
【００４１】
2つより多い組織の場合、相対プレバレンスは次式のようにして計算される：
【００４２】
【数２】
0006387108.tif 000003
右辺の因子は要するに高々1である。第1因子を利用するために前提とする仮定は、実際上、信号をもたらさないボクセルに含まれる組織が存在してよいことである。図3は、MR画像で信号を提供しない組織クラスについて相対プレバレンスがどのようにして決定されるかについての一例を示す。例えば、骨及び空気の組織は、T1-DixonのMRシーケンスにおいて信号を示さない。ptissue∈[0,1]であるので、無信号組織に対する組織部分を次のように決めることが可能である：
【００４３】
【数３】
0006387108.tif 000004
本発明の実施例によれば、骨組織を含む領域が、水及び脂肪画像の双方に基づいて、モデルベースのセグメンテーションにより区別される。そのような骨のセグメント化された領域の具体例は、図3bの「44」に見受けられる。シミュレーションCT画像に対するHU値は、水、脂肪、骨セグメンテーション内側の骨、骨セグメンテーション外側の空気などの関連する組織タイプの各々についての平均(リファレンス又は基準)HU値から補間されることが可能である：
【００４４】
【数４】
0006387108.tif 000005
図3は骨領域44の外側の領域46の一例を示す。図3a及び3bを組み合わせることにより、図3dに示されるように、擬似「CT  HU」画像が取得される。比較のため、真のCT画像が図3cに示されている。
【００４５】
相対プレバレンスに基づくHU値補間は、骨や空気のような無信号の組織(signal-  free  tissue)の考察とともに又は考察せずに使用されてもよい。無信号組織を考察せずに使用される場合、好ましくは第1因子が省略されるべきであり、そうでなければ、補間は平均強度0の無信号組織を仮定することに等しい。組織固有の閾値のようなパラメータは、経験に基づいていてもよいし、或いは、既知のMR/CT値の対応関係からトレーニングされてもよい。異なる組織の信号強度間の相違を組み込むために、重み付け因子が使用され、相対プレバレンスを計算してもよい(ここで、「組織(tissue)」は、「tissue_i」のうちの何れか1つに対応する)：
【００４６】
【数５】
0006387108.tif 000006
結果の補間されたHU値は、患者からのボクセル毎の真のMR信号に基づいており、非常に僅かなパラメータしかチューニング又はトレーニングを要しない。
【００４７】
本発明の本質的構成は、患者固有のMR画像から所定の組織の(ボクセル毎の)関係を推定し、この相対プレバレンスのCT画像をシミュレーションするためのリファレンス値補間の基礎にするという原理である。上記で使用されたMR-T1-Dixonシーケンス及び数式は、相対プレバレンスの推定を実行する可能な方法の1つにすぎない。しかしながら、本発明それ自体はこれらのMR画像や特定の数式に限定されない。
【００４８】
図4は本発明によるMRシステムの一実施例を示す。MRシステムはメインマグネット10を有し、メインマグネット10は、検査ゾーン14の中で、定常的で一様なメイン磁場を生成する。メイン磁場は、被検体内のスピンの部分的な配向が、メイン磁場の磁力線に沿って検査されることを引き起こす。RFシステムは1つ以上のアンテナ12とともに備えられ、RF励起電磁場を検査ゾーン14内に放出し、検査される対象の体内のスピンを励起する。緩和してゆくスピンは、RFアンテナ12によりピックアップされるRF範囲内で磁気共鳴信号を放出し、RFアンテナ12は特にRF受信コイルの形状である。更に、グラジエントコイル16は、一時的な傾斜磁場を生成するように備えられ、特に、読み込みグラジエントパルス及び位相エンコーディンググラジエントを生成する。これらのグラジエントフィールドは、通常、相互に直交する方向に配向され、磁気共鳴信号に空間エンコーディングを課す。グラジエント増幅器18(GradAmp)は、エンコーディング傾斜磁場を生成するためにグラジエントコイル16を活性化するように設けられている。RF受信アンテナ12によりピックアップされる磁気共鳴信号は、スペクトロメータを含むMRIデータ取得システム19(MRIacq)に印加される。MRIデータ取得システムは、ホストコンピュータ20(HC)にデータを提供し、ホストコンピュータ20はそれを再構築部22(Recon)に提供し、再構築部22はそのデータから画像を再構築する。再構築された画像はディスプレイ17(Disp)で表示されることが可能である。ホストコンピュータは、一実施例におけるステップを実行するプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムプロダクトを有することが可能である。
【００４９】
コンピュータプログラムプロダクトは、スタンドアローンプログラムであるとすることが可能であり、スタンドアローンプログラムは例えば標準的なコンピュータ/ワークステーションから実行されることが可能である。また、コンピュータプログラムプロダクトは、例えば、標準的な放射線治療計画ソフトウェア又は減衰補正ソフトウェアに対するプラグインとして、又は、MRシステムをアップグレードするために利用可能にされることも可能である。
【００５０】
MRシステムは、推定された擬似ハウスフィールドユニット値に依存して放射線治療を実行する放射線治療システム33、又は、推定された擬似ハウスフィールドユニット値に基づいて減衰補正を決定するように構成されるPETスキャナ33を更に有することが可能である。
【００５１】
以上、本発明は上記の記述及び図面において詳細に説明及び図示されてきたが、そのような説明及び図示は説明的又は例示的なものであって、限定的な物ではないように考えられるべきであり；本発明は開示された実施例に限定されず、磁気共鳴画像から擬似CT画像を生成するために使用されることが可能である。
【００５２】
開示される実施例に対する他の変形は、本明細書、図面及び添付の特許請求の範囲を把握することにより、請求項に係る発明を実施する当業者にとって理解され及び実施されることが可能である。特許請求の範囲において、「有する(comprising)」という言葉は、他の要素やステップを排除しておらず、「或る(“a”  or  “an”)」という不定冠詞的な用語は複数個存在することを排除していない。単独のプロセッサ又は他のユニットが請求項に記載された複数の事項に係る複数の機能を発揮してもよい。複数の事項が相互に異なる従属請求項で引用されているというそれだけの事実は、それらの対象の事項の組み合わせが有用に利用できないことを意味してはいない。コンピュータプログラム又はコンピュータプログラムプロダクトは、適切な媒体に保存/分散されてよく、適切な媒体は、例えば、他のハードウェアとともに提供される又は他のハードウェアの一部として提供される光ストレージ媒体又はソリッドステート媒体であってもよいが、インターネット、その他の有線又は無線の通信システム等のような他の形態で配布されてもよい。請求項における任意の参照符号は本発明の範囲を限定するように解釈されるべきではない。
【図１ａ】
0006387108.tif 000007
【図１ｂ】
0006387108.tif 000008
【図１ｃ】
0006387108.tif 000009
【図２ａ】
0006387108.tif 000010
【図２ｂ】
0006387108.tif 000011
【図２ｃ】
0006387108.tif 000012
【図２ｄ】
0006387108.tif 000013
【図３ａ】
0006387108.tif 000014
【図３ｂ】
0006387108.tif 000015
【図３ｃ】
0006387108.tif 000016
【図３ｄ】
0006387108.tif 000017
【図４】
0006387108.tif 000018