(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する方法であって、
１つ以上の解剖学的領域を表すＭＲ画像データを読み出すステップであり、前記ＭＲ画像データは複数のピクセル及び／又はボクセルを有する、ステップと、
前記ＭＲ画像データを分析して、前記複数のピクセル及び／又はボクセルのうちの１つ以上に関して複数の組織及び／又は物質タイプを特定するステップと、
前記特定された複数の組織及び／又は物質タイプの各々に、ハンスフィールドユニット（ＨＵ）値を有した、対応する組織及び／又は物質タイプ特定的なＣＴベースのアトラスをレジストレーションするステップと、
前記特定された複数の組織及び／又は物質タイプに対応する前記ピクセル及び／又はボクセルに前記ハンスフィールドユニット（ＨＵ）値を割り当てることによって、１つ以上の模擬ＣＴ画像を計算するステップと
を有し、
各々の組織及び／又は物質タイプ特定的なＣＴベースのアトラスが、前記特定された組織及び／又は物質タイプのうちの特定の１つに対応し、且つ
前記レジストレーションすることは、前記組織及び／又は物質タイプの各々について別々に実行される、
方法。
【請求項２】
前記ＣＴベースのアトラスは、複数のＣＴ画像から平均化される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＣＴベースのアトラスは位置に関して特有である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記レジストレーションすることは、少なくとも１つの剛体レジストレーション、及び／又は特にデフォーマブルレジストレーションである少なくとも１つの非剛体レジストレーションを適用することを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記組織及び／又は物質タイプは互いに異なる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ＭＲ画像からの前記特定された組織及び／又は物質タイプへの前記割り当ては互いに異なる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記分析することは、セグメント化すること、及び／又は再構成すること、及び／又は身体抽出アルゴリズムを適用すること、及び／又はＭＲ収集の同相画像のＭＲ画像データへのＤＩＸＯＮ再構成を伴う方法を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ＭＲ画像データは、骨盤のＭＲ画像データを有し、前記複数の組織及び／又は物質タイプは、空気、脂肪、水、骨髄、及び／又は皮質骨を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記解剖学的領域は、生物の身体部分である、請求項１乃至８の何れか１項に記載の方法。
【請求項１０】
ＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する装置であって、
１つ以上の解剖学的領域を表すＭＲ画像データを読み出すように構成されたデータ読み出し部であり、前記ＭＲ画像データは複数のピクセル及び／又はボクセルを有する、データ読み出し部と、
前記ＭＲ画像データを分析して、前記複数のピクセル及び／又はボクセルのうちの１つ以上に関して複数の組織及び／又は物質タイプを特定するように構成された分析ユニットと、
前記特定された複数の組織及び／又は物質タイプの各々に、ハンスフィールドユニット（ＨＵ）値を有した、対応する組織及び／又は物質タイプ特定的なＣＴベースのアトラスをレジストレーションするように構成されたレジストレーションユニットと、
前記特定された複数の組織及び／又は物質タイプに対応する前記ピクセル及び／又はボクセルに前記ハンスフィールドユニット（ＨＵ）値を割り当てることによって、１つ以上の模擬ＣＴ画像を計算するように構成された処理ユニットと
を有し、
各々の組織及び／又は物質タイプ特定的なＣＴベースのアトラスが、前記特定された組織及び／又は物質タイプのうちの特定の１つに対応し、且つ
前記レジストレーションすることは、前記組織及び／又は物質タイプの各々について別々に実行される、
装置。
【請求項１１】
放射線治療の処置及び／又は計画作成のためのシステムであって、
ＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する請求項１０に記載の装置と、
前記生成された１つ以上の模擬ＣＴ画像に基づいて線量測定プログラムを生成することによって、放射線治療計画を構築するように構成された計画作成ユニットと、
を有するシステム。
【請求項１２】
１つ以上の解剖学的領域を表すＭＲ画像データを生成するように構成された磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）ユニット、を更に有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記線量測定プログラムは、減衰及び／又は放射線密度のマップを有する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
プログラムコードを有するコンピュータプログラムであって、前記プログラムコードは、当該コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、請求項１に記載の方法のステップをコンピュータに実行させる、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、放射線治療（radiation  therapy；ＲＴ）に関し、特に、磁気共鳴（ＭＲ）画像に基づいて１つ以上の模擬コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像を生成する方法及び装置に関する。これは、放射線治療（ＲＴ）の処置及び／又は計画作成（プランニング）に用途を見出す。特に、これは、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）技術に関連した用途を見出す。しかしながら、理解されるべきことには、これは、その他の分野にも用途を見出すものであり、必ずしも上述の用途に限定されるものではない。
【背景技術】
【０００２】
医用撮像において、臨床目的及び／又は医療科学のため、生物の１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域（例えば、人体のそれら）の画像を作り出すための技術及び処理が使用されている。特に、外科医が患者内の感染組織と健常組織との間の区別を行うことができるように、患者の内部生体構造を撮像することで、特定の疾患がどれだけ進行しているかを決定し得る。放射線治療において、患者が受ける放射線の量が最小化されながら治療の目的がなおも達成されるように治療を計画することができるよう、このような画像を使用して患者に投与される放射線量を決定し得る。
【０００３】
一般に、ＲＴ線量測定（ドジメトリ）にＣＴ画像が使用されている。ボクセル濃淡値を有するＣＴ画像は通常、電子密度又は減衰係数へと直接的に変換されることが可能なものであるハンスフィールドユニット（ＨＵ）で測定される。従って、測定されたＨＵ値を直接的に放射線量へと計算することができる。しかしながら、ＲＴ処置プランニングに先立つ器官描写又は診断目的で、ＭＲ画像が収集されることがますます多くなっている。ＭＲ画像のみに基づく線量計算は、線量計算のために追加のＣＴ画像を生成する必要性を排除し、それ故に、ワークフローを単純化するとともに患者に投与される放射線量を低減するので、高度に有益であると見なされる。
【０００４】
これまでに、文献から、ＲＴプランニング用に推定による密度マップ又は減衰マップをＭＲ画像から作成するために使用される複数のアプローチが知られている。画像収集の物理に起因して、ＭＲ強度は電子密度又は減衰係数に一意に対応しない。従って、上述のマップは、これらのマップをＣＴ画像から導出するときに一般的に行われるような単純な参照処理によってでは、ＭＲ画像から導出されることができない。これまでに提案された対策は、一連の欠点に悩まされる。例えば、ＭＲ画像に対するＣＴベースの密度アトラスのレジストレーションは、例えば脳といった、アトラス値が限られていて信頼できる領域では助けとなり得る。しかしながら、例えば骨盤の領域など、高度に変化する解剖学的領域では、例えば、膀胱／腸の充満若しくは動き、構造（例えば、腎臓、肝臓部位）の切除、又は病変などの、患者間の解剖学的変異をレジストレーションが取り扱えないことがある。
【０００５】
特許文献１（ＵＳ８５８８４９８Ｂ）は、ＭＲ画像上で骨をセグメント化する方法を開示しており、それは、ＭＲ画像を読み出し、該ＭＲ画像上でエンハンスメント処理を実行して、骨エンハンスＭＲ画像を生成することを含んでいる。そして、骨エンハンスＭＲ画像が、ＣＴベースの骨アトラスに対してレジストレーションされる。ＣＴベースの骨アトラスをマスクとして用いて骨エンハンスＭＲ画像をセグメント化することによって、骨のセグメンテーションを有するＭＲ画像が生成される。
【０００６】
Peter  B.  Greer等の非特許文献１は、ＭＲＩスキャンから疑似ＣＴスキャンを作成する方法を開示しており、その方法は、患者のＭＲＩスキャンを読み出し、前立腺及び器官の輪郭を画成し、複数の組織に対してＣＴ電子密度アトラスを、これらの組織に電子密度をマッピングすることによってレジストレーションして、電子密度が患者のＭＲＩスキャンにマッピングされた疑似ＣＴスキャンを得ることを有している。
【０００７】
JASON  A.  DOWNLING等の非特許文献２は、前立腺の放射線治療のためにＭＲＩスキャンから現実的な電子密度情報（疑似ＣＴ）を生成する自動的方法を開示している。
【０００８】
M.  HOFMANN等の非特許文献３は、アトラスレジストレーション及びパターン認識（ＡＴ＆ＰＲ）に基づく基本ＭＲ画像セグメンテーションアルゴリズム及び方法を含んだ、全身ＭＲＩベースＡＣ（ＭＲＡＣ）のアルゴリズムを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第８５８８４９８号明細書
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Peter  B.  Greer等，“A  magnetic  resonance  imaging-based  workflow  for  planning  radiation  therapy  for  prostate  cancer”，Medical  Journal  of  Australia，2011年1月1日
【非特許文献２】JASON  A.  DOWNLING等，“An  Atlas-Based  Electron  Density  Mapping  Method  for  Magnetic  Resonance  Imaging  (MRI)-Alone  Treatment  Planning  and  Adaptive  MRI-Based  Prostate  Radiation  Therapy”，International  Journal  of  Radiation  Oncology，2012年5月1日
【非特許文献３】M.  HOFMANN等，“MRI-Based  Attenuation  Correction  for  Whole-Body  PET/MRI:  Quantitative  Evaluation  of  Segmentation-  and  Atlas-Based  Methods”，THE  JOURNAL  OF  NUCLEAR  MEDICINE，第52巻，第9号，2011年9月1日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の１つの目的は、特にＲＴ処置及び／又は計画作成にて使用され且つ／或いは線量計算のために使用されることが可能な、高められた精度及び低減された作業量でＭＲ画像からいっそう良好な模擬ＣＴ画像を取得することを可能にする方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の態様において、ＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する方法が提示され、当該方法は、生物の１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域に関するＭＲ画像データを読み出し、上記ＭＲ画像データは複数のピクセル及び／又はボクセルを有し、ＭＲ画像データを分析して、上記複数のピクセル及び／又はボクセルのうちの１つ以上に関して１つ以上の組織及び／又は物質タイプを特定し、特定された１つ以上の組織及び／又は物質タイプに１つ以上の基準データセットをレジストレーションし、上記基準データセットは特定された組織及び／又は物質タイプのうちの特定の１つに対応し、上記基準データセットは基準値を有し、上記特定された１つ以上の組織及び／又は物質タイプに対応するピクセル及び／又はボクセルに上記基準値を割り当てることによって、１つ以上の模擬ＣＴ画像を計算することを有し、上記レジストレーションすることは、組織及び／又は物質タイプの各々について別々に実行される。
【００１３】
本発明は、故に、平均ＣＴ画像で観察される位置特定的な密度変動をなおも考慮に入れながら、ＭＲ画像のみに基づいて、組織及び患者生体構造の曖昧さを解消する。本発明は、故に、ＭＲ撮像技術及びＣＴ撮像技術の双方の利点を結合する。特に、本発明に従った方法を使用することにより、ＲＴプランニングが実際のＣＴ画像に基づく従来技術から知られる方法と比較して、患者に投与される放射線量を低減させることができる。同時に、ＭＲ画像データにて１つ以上の組織及び／又は物質タイプを特定することにより、従来のＣＴ画像で観察される位置特定的な密度変動が考慮に入れられる。本発明の別の１つの利点は、ＭＲ画像の優れたサブ組織コントラストにある。一例は、標的及びリスクの構造化描写のためにルーチンＭＲ画像が使用されながら追加のＣＴ画像が線量計算だけのために収集されている前立腺癌の処置である。さらに、追加収集されるＣＴ画像を回避することができ、ＣＴ−ＭＲレジストレーションに関連する問題も軽減することができる。組織及び／又は物質タイプ特定的な基準データセットの使用は、例えば骨盤などの高度に変化する生体構造を持つ身体部分に関してさえも、基準値の割り当ての信頼性を高める。
【００１４】
上述の従来技術（特許文献１）に従った方法は、幾つかの欠点に悩まされる。そこに開示される方法によれば、骨のセグメンテーションを有するＭＲ画像が、ＲＴ処置及び／又は計画作成のために作成され、この骨のセグメンテーションは、ＭＲ信号強度を分析し、そして骨アトラスをマスクとして用いてこの方法からのアーチファクトを除去することで行われる。そのような方法は、所与の組織分類の中にある限りにおいて局所的な変動は無視して組織種類ごとに平均減衰値を割り当てることで十分であるということを当てにしている。対照的に、本発明の方法は、例えば組織種類分離といった利用可能なＭＲ情報をなおも用いながら、減衰において典型的な局所変動を表す模擬ＣＴ画像を生成する。
【００１５】
好適な一実施形態において、上記１つ以上の基準データセットはＣＴベースのアトラスを有し、基準値はハンスフィールドユニット（ＨＵ）値を有する。
【００１６】
有利には、模擬ＣＴ画像は、組織種類ごとに１つの値を割り当てるだけでなく、組織種類特定的なＣＴ値アトラスから実際のＣＴ値を導出することによって生成される。より具体的な一実施形態において、アトラスは、ＭＲ画像内で特定される１つ以上の組織及び／又は物質タイプの各々に関するＣＴ値予測で構成される。ＣＴベースＨＵアトラスとして知られるＨＵ値を持つＣＴベースアトラスは、データベースからのＣＴ画像群にて１つ以上の組織及び／又は物質タイプが分離された後に生成されることができる。このアトラス生成は準備ステップであり、この準備ステップは、ＭＲが撮影される患者の知識を必要とせず、かなり前に実行され得る。一実施形態において、アトラス生成は、組織種類及び／又は物質タイプの各々に関して、訓練ＣＴ画像の各々からのこの組織種類に特有の分離されたＨＵ値情報を、共通の基準フレームに対してレジストレーションすることによって実行される。これは、同じ組織及び／又は物質タイプのピクセル及び／又はボクセルの中での平均ＨＵ値の計算を可能にする。このような平均ＨＵ値は、一様な設定で計算されているので信頼できるものである。
【００１７】
患者ＭＲに関し、模擬ＣＴ画像は次いで、基準データ又はアトラスにて表された同じ組織及び／又は物質種類を分離することによって組み立てられる。それらの種類の各々に対し、対応する特定的な基準データ又はアトラスをレジストレーションすることができ、ＭＲボクセルにＨＵ値が割り当てられる。好適な一実施形態において、このレジストレーションは、高度に変化する解剖学的近隣の状況であってもそれが信頼できるものであるように、種類ごとに特異的に行われる。
【００１８】
この方法により、ＭＲ画像からの種類分離情報と、種類特定的な基準データからのＨＵ値情報とが融合される。この後には、ＨＵ値と放射線密度及び／又は減衰係数との間の相関付けが直接的であり、それにより、減衰及び／又は密度マップの容易な生成が可能にされる。
【００１９】
好適な他の一実施形態において、ＣＴベースのアトラスは、複数のＣＴ画像から平均化される。これは、ＣＴベースのアトラスの信頼性を高める。
【００２０】
好適な他の一実施形態において、ＣＴベースのアトラスは、位置特定的であり、且つ／或いは組織及び／又は物質タイプ特定的である。これは、ＣＴベースアトラス及び結果として模擬ＣＴ画像の信頼性が高められ得るので有利である。好ましくは、これは、位置及び患者特定的な１つ以上の組織及び／又は物質タイプを使用することによって実現され、これは、患者のＭＲ画像データから導出された後に直接的である。しかしながら、それらは患者プールを反映しているので、同じ位置が組織及び／又は物質タイプの各々のＨＵ値を保持し得るが、それらのＨＵ値は組織及び／又は物質タイプに特有なものである。異なる患者の同じ位置には異なる構造が存在することがあり、完全ではあってもアトラスレジストレーションのみでは（これは従来技術である）、正確で安全なＲＴプランニングには十分でないことがある。しかしながら、位置と患者とに特定的な組織及び／又は物質タイプと、位置と組織及び／又は物質タイプとに特定的なＨＵ値とのこの組み合わせを用いると、ＨＵ値の割り当てが、高度に変化する生体構造であっても信頼できるものとなる。
【００２１】
レジストレーションは、組織タイプ特定的な基準に基づいてＭＲから模擬ＣＴを生成することと、先述の実施形態において組織タイプ特定的な基準をアトラスとして生成することとの双方で使用される。好適な一実施形態において、レジストレーションすることは、少なくとも１つの剛体レジストレーション、及び／又は特にデフォーマブルレジストレーションである少なくとも１つの非剛体レジストレーションを適用することを有する。剛体レジストレーションは、特にはＣＴベースのアトラスである基準データセットを、読み出されたＭＲ画像データに対して平行移動及び回転させる。特にはデフォーマブルレジストレーションである非剛体レジストレーションは、生体構造における変動に対処するために使用され、例えば、読み出されたＭＲ画像上の生来的な相違によって生み出される２つの画像収集間の有意非線形の動きが埋め合わされ得るように使用される。
【００２２】
好適な他の一実施形態において、レジストレーションは、組織及び／又は物質タイプの各々について別々に実行される。この方法を用いると、現在検討している組織及び／又は物質タイプの中でレジストレーションがいっそう正確になりやすく、模擬ＣＴを作成するためのＭＲボクセルへのＨＵ値の割り当てがいっそう信頼できるものになる。
【００２３】
好適な他の一実施形態において、組織及び／又は物質タイプは互いに素である。これは例えば、何れの解剖学的組織をも組織及び／又は物質タイプのうちのたかだか１つに一意に割り当てることができるときに該当する。
【００２４】
好適な他の一実施形態において、ＭＲ画像からの組織及び／又は物質タイプへの割り当ては互いに素である。これは例えば、ＭＲ画像データの１つのボクセルに２つ以上の組織及び／又は物質タイプが割り当てられることがないときに該当する。これはまた例えば、組織及び／又は物質タイプが互いに素であり且つ各ボクセルがまさに１つのタイプに属するときに該当する。斯くすると、各組織及び／又は物質タイプに関する特にはＣＴベースのアトラスである基準データセットのレジストレーションは特に容易である。というのは、例えば、中間の値は、隣接する組織及び／又は物質タイプの変動に起因し得るからである。
【００２５】
好適な他の一実施形態において、組織及び／又は物質タイプは互いに素ではなく、各解剖学的組織及び／又は各ＭＲボクセルに、２つ以上の組織及び／又は物質タイプが割り当てられ得る。基準データに基づくＨＵ値の割り当ては組織及び／又は物質特定的であるので、これは、１つのＭＲボクセルに２つ以上のＨＵ値が割り当てられることを生じさせ得る。好適な一実施形態において、この割り当ては、１つのＭＲボクセルに対して１つのＨＵ値を得るために補間され得る。これは解剖学的に有利である。というのは、ＭＲボクセルが双方の組織タイプの部分を含むことができ、模擬ＣＴ画像が各組織タイプのＨＵ値に対する中間ＨＵ値を示し得るからである。
【００２６】
好適な他の一実施形態において、ＭＲ画像を分析することは、セグメント化すること、及び／又は再構成すること、及び／又は身体抽出アルゴリズムを適用すること、及び／又はＭＲ収集値の同相画像のＭＲ画像データへのＤＩＸＯＮ再構成を伴う方法を有する。斯くして、読み出されたＭＲ画像データは、とりわけ効率的且つ信頼性高く、複数の異なる組織及び／又は物質タイプへと分離され得る。異なる組織及び／又は物質タイプは、それらの分離において異なる要求を持ち、それ故に、本発明は、読み出されたＭＲ画像データを分析することの最適化を可能にする。
【００２７】
好適な他の一実施形態において、ＭＲ画像データは、骨盤のＭＲ画像データを有し、上記１つ以上の組織及び／又は物質タイプは、空気、脂肪、水、骨髄、及び／又は皮質骨を含む。骨盤領域は、高度に変化する人体の解剖学的領域に属し、読み出されたＭＲ画像データに対する特にはＣＴベースアトラスである基準データセットのレジストレーションが困難であることが知られる。例えば、患者間の解剖学的バラつき又は同一患者の異なるスキャン間での解剖学的変動（例えば、膀胱の充満、又は腸の現在の位置取り）に対処することは、可能であっても全くもって容易でない。本発明は、対照的に、組織及び／又は物質タイプの、特にはＣＴベースのアトラスである対応する特定の基準データセットへの信頼できるレジストレーションのみを有効にする。故に、レジストレーションがいっそう良好であり且つＨＵ値の割り当てが組織種類特定的であるので、読み出されたＭＲ画像データ内の１つ以上のピクセル及び／又はボクセルへの、特にはＨＵ値である基準値の割り当てはいっそう信頼できるものとなる。結果として、本発明に従って生成された模擬ＣＴ画像を用いることで、容易で信頼できるＲＴプランニングが可能である。
【００２８】
本発明の他の一態様において、ＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する装置が提示され、当該装置は、生物の１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域（例えば、患者のそれら）に関するＭＲ画像データを読み出すデータ読み出し部であり、上記ＭＲ画像データは複数のピクセル及び／又はボクセルを有する、データ読み出し部と、上記ＭＲ画像データを分析して、上記複数のピクセル及び／又はボクセルのうちの１つ以上に関して１つ以上の組織及び／又は物質タイプを特定する分析ユニットと、特定された１つ以上の組織及び／又は物質タイプに１つ以上の基準データセットをレジストレーションするレジストレーションユニットであり、上記基準データセットは特定された組織及び／又は物質タイプのうちの特定の１つに対応し、上記基準データセットは各々、基準値を有する、レジストレーションユニットと、特定された１つ以上の組織及び／又は物質タイプに対応するピクセル及び／又はボクセルに上記基準値を割り当てることによって、１つ以上の模擬ＣＴ画像を計算する処理ユニットとを有し、上記レジストレーションすることは、組織及び／又は物質タイプの各々について別々に実行される。
【００２９】
本発明の更なる一態様において、放射線治療の処置及び／又は計画作成のためのシステムが提示され、当該システムは、ＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成するためのここに開示される装置と、生成された１つ以上の模擬ＣＴ画像に基づいて線量測定プログラムを生成することによって、放射線治療計画を構築するように構成された計画作成ユニットとを有する。
【００３０】
有利には、本発明に従ったシステムは、ＭＲ画像を用いること及び異なる患者のＣＴ画像からの先験的情報を用いることの利点を組み合わせるので、信頼性があり且つ容易なＲＴ処置及び／又は計画作成を可能にする。特に、これは、ＣＴ画像のＨＵ値と線量測定プログラムの減衰係数及び／又は放射線密度との間の直接的な相関の利点を活用する。同時に、これは、例えば患者間及び／又は位置間での、解剖学的構造のバラつきを考慮に入れる。
【００３１】
好適な一実施形態において、このシステムは更に、生物の１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域（例えば、患者のそれら）に関するＭＲ画像データを生成するように構成されたＭＲ撮像（ＭＲＩ）ユニットを有する。この実施形態は、ＭＲ画像データと、該ＭＲ画像データに基づく模擬ＣＴ画像とを同時に生成するシステムを可能にするという利点を有する。また、このようなシステムは、ＲＴ処置及び／又は計画作成において、例えば放射線医などの外科医を独立して支援することができる。このようなシステムはまた、減衰マップ及び／又は放射線マップが生成されて対応する治療が然るべく実行され得るインテグレートされたＭＲ−リニアックシステム及び／又はＰＥＴ／ＭＲシステムを実現するように使用されることができる。好ましくは、線量測定プログラムは、減衰及び／又は密度のマップを有し、このようなマップは、患者ごとに個別に構成され得る線量測定の直接的な指示をユーザに提供するので、容易なＲＴ処置及び／又は計画作成を可能にする。
【００３２】
本発明の更なる一態様において、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が提示され、該プログラムコードは、当該コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、ここに開示される方法のステップをコンピュータに実行させる。
【００３３】
本発明の好適実施形態が従属請求項にて規定される。理解されるべきことには、特許請求に係る装置、システム、媒体、及びコンピュータプログラムは、特許請求に係る方法及び従属請求項に規定されるものと同様及び／又は等しい好適実施形態を有する。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
本発明のこれら及びその他の態様が、以下に記載される実施形態を参照して明らかになる。
【図１】一実施形態に従ったＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する装置の模式的なブロック図を示している。
【図２】一実施形態に従った放射線治療（ＲＴ）処置及び／又は計画作成のためのシステムの模式的なブロック図を示している。
【図３】一実施形態に従ったＭＲ画像に基づいて１つ以上の医用画像を生成する方法を示している。
【図４】一実施形態に従ったＣＴベースアトラスを生成する方法を示している。
【図５Ａ】ＭＲ画像を示している。
【図５Ｂ】一実施形態に従った方法を用いた模擬ＣＴ画像を示している。
【図５Ｃ】ＣＴ撮像から直接的に生成されたＣＴ画像を示している。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
図１を参照するに、一実施形態に従ったＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する装置１０の模式的なブロック図が示されている。装置１０は、例えば人間、哺乳類又は鳥類のものなど、生物の１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域に関するＭＲ画像データ１４を受信するように構成されたデータ読み出し部１２を有している。データ読み出し部１２は、１つ以上の外部データベース（病院イントラネット、インターネット、及びその他の通信ネットワークと、パーソナルコンピュータ、モバイル装置、クラウドシステムとを含めて）からＭＲ画像データ１４を受け取るための１つ以上のデータ入力インタフェース１６（図示せず）を有し得る。該１つ以上のデータ入力インタフェース１６は、直接配線リンク、又は光ファイバ接続、又は無線通信リンク、又はこれらに類するものを有し得る。ＭＲ画像データは、複数のピクセル及び／又はボクセルを有し、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）ユニットによって生成されることができる。それに代えて、ＭＲ画像データは、コンピュータシミュレーションによって生成されてもよい。ＭＲ画像データは好ましくは空間エンコードされ、それにより２Ｄ及び／又は３Ｄの空間デコードが可能であり得る。ＭＲ画像データは好ましくは、例えば強度及び／又は振幅及び／又は位相及び／又は緩和時間及び／又は磁化移動及び／又はこれらに類するものなどのパラメータを有し、これらからの１つ以上が突き止められ得る。更に好ましくは、上述のパラメータのうちの１つ以上は、位相及び／又は振幅情報を導出するのに使用され得る実数部及び／又は虚数部を有し得る。ＭＲ画像データは、例えば患者のものなど、１つ以上の生物の１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域の１つ以上の画像に対応し得る。該１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域は、頭部、脳、骨盤領域、膀胱、腸、腎臓、肝臓の部分、及び人体又は動物体のその他の知られた身体部分を含み得る。
【００３６】
装置１０は更に、ＭＲ画像データ１４を分析して複数のピクセル及び／又はボクセルのうちの１つ以上に関して１つ以上の組織及び／又は物質タイプを特定するように構成された分析ユニット１８を有している。該１つ以上の組織及び／又は物質タイプは、水組織、脂肪組織、空気組織、骨組織、並びに医用撮像及び／又は解剖学の分野で知られたその他の組織及び／又は物質を含み得る。特に、骨組織は、骨髄組織、皮質骨組織、並びに医用撮像及び／又は解剖学の分野で知られたその他の骨組織を含み得る。分析ユニット１８は、組織及び／又は物質タイプを特定するために、セグメンテーションアルゴリズム、再構成アルゴリズム、身体抽出アルゴリズム、ＭＲ収集法の同相（インフェイズ）画像のＤＩＸＯＮ再構成、並びに医用撮像分野で知られたその他の方法を用い得る。また、分析ユニット１８は、例えばＴ１、Ｔ２、Ｔ２＊、Ｔｅなど、ＭＲ画像データに含まれる位相及び／又は強度及び／又はその他のパラメータを分析し得る。好適な一実施形態において、分析ユニット１８は、Ｄｉｘｏｎ再構成により水組織及び脂肪組織を導出し、その一方で、身体抽出アルゴリズムを用いて空気組織を導出し得る。骨組織は、Christian  Buerger，Jochen  Peters等の“Multi-model  vertebra  segmentation  from  MR  Dixon  for  hybrid  whole-body  PET/MR”（proceeding  of  MICCAI  2013  workshop  on  computational  methods  and  clinical  applications  for  spine  imaging，2013年，pp.  144-155）に刊行されているようなモデルベース手法を用いてセグメント化され得る。ノイズ閾値を用いたＭＲ収集の同相画像のＤＩＸＯＮ再構成に基づいて、骨組織の中で、皮質骨組織と骨髄組織との分離が実現され得る。
【００３７】
他の好適な一実施形態において、分析ユニット１８は、ＭＲ画像データ１４の単一ピクセル及び／又は単一ボクセルに関して１つ以上の組織及び／又は物質タイプを特定し得る。各単一ピクセル及び／又は各単一ボクセルが分析されて、その中に含まれ得る及び／又は含まれ得ない１つ以上の組織及び／又は物質タイプが決定され、あるいは、各ピクセル及び／又は各ボクセルが２つ以上の組織及び／又は物質タイプのうちの各々を含む確率が決定され得る。好ましくは、分析ユニット１８は、異なる組織及び／又は物質タイプの間での差別化のために、１つ以上のＭＲ画像データセットにアクセスするように構成される。該１つ以上のＭＲ画像データセットは、装置１０に統合されるか又は装置１０の外部に配置されるかし得るメモリユニット２０に格納され得る。メモリユニット２０は、技術的に知られた通信リンクを介して分析ユニット１８に接続され得る。
【００３８】
装置１０は、データ読み出し部１２によって読み出された後のＭＲ画像データ１４に１つ以上の基準データセットをレジストレーションするように構成されたレジストレーションユニット２２を有している。該１つ以上の基準データセットは、各基準値を有し、それがＭＲ画像データ１４に割り当てられ得る。特に、基準値は、読み出された後のＭＲ画像データ１４の１つ以上のピクセル及び／又はボクセルに割り当てられ得る。基準データセットの各々が、分析ユニット１８によって特定された組織及び／又は物質タイプのうちの異なる１つに特有である。例えば、１つの基準データセットは骨組織に特有である一方で、別の１つの基準データセットは脂肪組織に特有であるとし得る。好適な一実施形態において、上記１つ以上の基準データが各々、ＣＴベースのアトラスを有する。アトラスは、関心構造がセグメント化された基準画像を含み得る。そのセグメンテーションは、手動で又はコンピュータによって実行され得る。アトラスはまた、関心ある組織タイプのみに基づく位置特定的な平均ＣＴ値を含み得る。ＣＴベースのアトラスとは、１つ以上のＣＴ画像から生成されるアトラスである。このようなＣＴベースアトラスを生成する手順については、図４を参照して詳細に説明する。好ましくは、レジストレーションユニット２２は、上記１つ以上の基準データセットを、メモリユニットから、更に好ましくはメモリユニット２０から、読み出すように構成される。好適な一実施形態において、レジストレーションユニット２２は、技術的に知られた通信リンクを介してメモリユニット２０に接続される。好適な一実施形態において、これら１つ以上のＣＴベースアトラスの基準値は、ハンスフィールドユニット（ＨＵ）値を有する。ＨＵ値は、元の線形減衰係数測定の、標準圧力及び温度（ＳＴＰ）での蒸留水の絶対密度が０ＨＵとして定義される一方でＳＴＰでの空気の絶対密度が−１０００ＨＵとして定義されるものへの、線形変換であるＨＵスケールに従った値である。従って、このようなＣＴベースアトラスをＲＴプランニングに使用することができる。
【００３９】
ＣＴベースアトラスをＭＲ画像データ１４にレジストレーションするため、レジストレーションユニット２２は好ましくは、剛体レジストレーション若しくは非剛体レジストレーション又はこれらの双方を適用する。剛体レジストレーションにおいて、例えばＣＴベースの骨アトラスといった、特定の組織及び／又は物質タイプ用のＣＴベースアトラスが、データ読み出し部１２によって読み出されたＭＲ画像データ１４に対応するＭＲ画像に対して平行移動及び／又は回転され得る。一実施形態において、剛体レジストレーションは、マッテス相互情報（Mattes  Mutual  Information；ＭＭＩ）をメトリックとして使用し、レギュラー・ステップ・ラジアント・ディセント（ＲＳＲＤ）をオプティマイザとして使用する。他の一実施形態において、レジストレーションユニット２２は、アフィンレジストレーションを適用することによって、ＣＴベースアトラスとＭＲ画像との間の位置の差を捕捉する。非剛体レジストレーションは、ＣＴベースアトラスとＭＲ画像との間の通常の解剖学的な変動性を補償するために使用される。好適な一実施形態において、レジストレーションユニット２２は、抽出された表面に基づくデフォーマブルレジストレーションを使用する（剛体レジストレーションは身体の輪郭又は抽出された骨に基づく）。更に好ましくは、レジストレーションユニット２２は、組織及び／又は物質タイプの各々に複数の異なるレジストレーションを適用するように構成される。他の一実施形態において、レジストレーションは、関心ある組織及び／又は物質タイプのみを考慮して、この組織及び／又は物質タイプに関する基準データセットへの最適な剛体又は非剛体レジストレーションを計算する。例えば、骨組織に関して、抽出された表面に基づくデフォーマブルレジストレーションが使用され得る一方で、例えば空気、脂肪及び水などのその他の組織に関して、身体輪郭、又は抽出された骨、又はＭＲ画像のうちの１つについての相互情報、に基づく剛体レジストレーションが使用され得る。
【００４０】
装置１０は更に、１つ以上の模擬したコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像を計算するように構成された処理ユニット２４を有している。処理ユニット２４は、技術的に知られた如何なるプロセッサを有していてもよく、それが、ＭＲ画像データの複数のピクセル及び／又はボクセルに、特定された組織及び／又は物質タイプに従って基準値を割り当てるように構成される。好適な一実施形態において、処理ユニット２４は、分析ユニット１８によって骨組織タイプが特定された複数のボクセルに位置特定的なＨＵ値を割り当てるように構成される。好ましくは、処理ユニット２４は、処理ユニット２４によって計算された１つ以上の模擬ＣＴ画像を表示するように構成される表示ユニット２６（図示せず）に接続される。表示ユニット２６は、装置１０に統合されてもよいし、あるいは、例えばスマートフォンなどのモバイル通信装置に埋め込まれた表示ユニットといった別個のユニットとして構成されてもよい。
【００４１】
図２を参照するに、一実施形態に従った放射線治療（ＲＴ）処置及び／又は計画作成のためのシステム２８の模式的なブロック図が示されている。システム２８は、ＭＲ画像から１つ以上の模擬ＣＴ画像を生成する装置、好ましくは図１に示した装置１０、を有している。装置１０は、好ましくはシステム２８に統合されるＭＲ撮像（ＭＲＩ）ユニット３０からＭＲ画像データ１４を読み出す。それに代えて、ＭＲＩユニット３０は、技術的に知られた通信リンクを介してシステム２８及び／又は装置１０に接続される外部ＭＲＩユニットであってもよい。また、他の例では、装置１０は、メモリユニットから、特に、図１を参照して詳述したように装置１０と協働する上述のメモリユニット２０から、ＭＲ画像データ１４を読み出す。システム２８は更に、生成された１つ以上の模擬ＣＴ画像に基づいて線量測定プログラム３４を生成することによってＲＴ計画を構築するように構成された計画作成ユニット３２を有している。線量測定プログラム３４は、線量計算を補正するのに使用される１つ以上の減衰及び／又は密度マップを有し得る。
【００４２】
システム２８は、特にＭＲ画像のみに基づくＲＴ処置及び／又は計画作成に適用可能な何らかの撮像システムとし得る。可能な例は、以下に限定されることなく、ＣＴ撮像システム、ＭＲＩシステム、Ｘ線撮像システム、又は例えば陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）及び単一光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）などの核医学撮像システムを含む。結合されたＣＴ−ＭＲ又はＰＥＴ−ＭＲ又はＳＰＥＣＴ−ＭＲ又はＸ線−ＭＲシステムも想定され得る。システム２８は、上述の例のうちの１つ以上とともに使用されることが知られた、例えば遠隔オペレータコンソール又は配線接続されたオペレータコンソールなどの、更なるコンポーネントを有し得る。
【００４３】
図３を参照するに、一実施形態に従ったＭＲ画像に基づいて１つ以上の医用画像を生成する方法の模式的なブロック図が示されている。
【００４４】
ステップ１０１にて、複数のピクセル及び／又はボクセルを有するＭＲ画像データ１４が、データ読み出し部１２によって読み出される。ＭＲ画像データ１４は、１つの単一のＭＲ画像又は一連のＭＲ画像に対応し得る。ＭＲ画像データ１４は好ましくは、人体のＭＲ画像に対応し得る。
【００４５】
ステップ１０２にて、複数のピクセル及び／又はボクセルのうちの１つ以上に関して１つ以上の組織及び／又は物質タイプを特定するために、ＭＲ画像データ１４が分析ユニット１８によって分析される。好適な一実施形態において、水、脂肪、空気、骨髄、及び／又は皮質骨なる組織タイプが、分析ユニット１８によって、複数のボクセルのうちの１つ以上に関して特定され得る。好適な他の一実施形態において、Ｄｉｘｏｎ再構成によって、水及び脂肪なる組織タイプが、ＭＲ画像データ１４の複数のボクセルに関して特定されて分離される。好適な更なる一実施形態において、ＭＲ画像データ１４に対応するＭＲ画像をセグメント化することによって、複数の組織タイプが分離される。好適な他の一実施形態において、ステップ１０２は更に、ＭＲ収集の同相画像のＤＩＸＯＮ再構成及びノイズ閾値に基づいた、皮質骨及び骨髄なる組織タイプの分離を有する。
【００４６】
ステップ１０３にて、１つ以上の基準データセットがレジストレーションユニット２２によってレジストレーションされる。好適な一実施形態において、基準データセットは、関心ある組織及び／又は物質タイプの各々に関するＣＴベースのＨＵ値アトラスである。好適な他の一実施形態において、ＣＴベースアトラスがＭＲ画像データ１４の少なくとも１つのセクションにレジストレーションされ、該少なくとも１つのセクションは、分析ユニット１８によって骨組織タイプが特定された複数のボクセルに対応する。このＣＴベースアトラスは、特定された骨組織タイプに対応している。好適な他の一実施形態において、複数のＣＴベースアトラスが各々、空気、脂肪、水、骨髄、及び皮質骨なる組織タイプのうちの異なる１つに対応する。好適な一実施形態において、ステップ１０３は、剛体レジストレーション若しくは非剛体レジストレーション又はこれら双方の適用を有し、レジストレーションは組織タイプごとに異なり得る。例えば、骨組織タイプに関して、抽出された表面に基づくデフォーマブルレジストレーションが使用され得る一方で、その他の組織に関して、身体輪郭、又は抽出された骨、又はＭＲ画像と基準ＣＴ画像との間の相互情報、に基づく剛体レジストレーションが使用され得る。好適な他の一実施形態において、レジストレーションは、前もって分離された複数の組織タイプと組織タイプのアトラスとに基づく。
【００４７】
ステップ１０４にて、特定された組織及び／又は物質タイプに従ってピクセル及び／又はボクセルに基準値を割り当てることによって、１つ以上の模擬したコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像が計算される。好適な一実施形態において、分析ユニット１８によって骨組織タイプが特定されたＭＲ画像データ１４の複数のボクセルに、位置特定的なＨＵ値が割り当てられ得る。好適な他の一実施形態において、複数のＣＴベースアトラスの位置特定的なＨＵ値が、ＭＲ画像データ１４の複数のボクセルに、それらボクセルにて特定された組織及び／又は物質タイプに従って割り当てられる。
【００４８】
図４を参照するに、一実施形態に従ったＣＴベースアトラスを生成する方法の模式的なブロック図が示されている。
【００４９】
ステップ２０１にて、複数のＣＴ画像が読み出される。ＣＴ画像は、好ましくは装置１０と協働する又は技術的に知られた通信リンクを介して装置１０に接続され得るＣＴ撮像ユニットによって生成され得る。それに代えて、ＣＴ画像はコンピュータシミュレーションによって生成されてもよい。ＣＴ画像は好ましくは更に、例えば患者のものなど、生物の１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域に関して生成され得る。例えば、ＣＴ画像は、人体の骨盤領域に関するものを含み得る。
【００５０】
ステップ２０２にて、上記複数のＣＴ画像から１つ以上の組織及び／又は物質タイプが導出される。好適な一実施形態において、例えば患者の骨盤領域に関して、水、脂肪、空気、骨髄、及び皮質骨なる組織タイプのうちの１つ以上が、上記複数のＣＴ画像から導出される。上述の組織タイプは、中間の値が２つの隣接組織タイプの変動性に起因するようにして重なり合う濃淡値範囲を用いることによって推定され得る。後続画像処理を用いることで、ありそうもないボクセルをその組織画分から除去し得る。好適な更なる一実施形態において、複数のＣＴ画像をセグメントすることによって、１つ以上の身体部分すなわち解剖学的領域の具体的な構造に対応する位置特定的な組織及び／又は物質タイプが導出され得る。
【００５１】
ステップ２０３にて、複数のＣＴ画像から導出された上記１つ以上の組織及び／又は物質タイプが、互いにレジストレーションされる。好適な一実施形態において、ステップ２０３は、剛体レジストレーション又は非剛体レジストレーションを伴い得る。異なる組織及び／又は物質タイプに、例えば位置及び／又は患者バラつき、物質組成、及び適合性などのそれらに特有の解剖学的特性に応じて、異なるレジストレーションが適用されてもよい。
【００５２】
ステップ２０４にて、複数のＣＴ画像から導出された特定の組織及び／又は物質タイプに関する複数のＨＵ値から、アトラスＨＵ値及び／又はその他のアトラス値が生成される。好適な一実施形態において、ステップ２０４は、各位置のＨＵ値を、その位置の所与の組織タイプからの全てのＨＵ値にわたって平均化することを有する。好適な更なる一実施形態において、特定の組織及び／又は物質タイプは、骨に対応する複数のＣＴ画像からの複数のピクセルのセクションを考慮に入れることによってステップ２０２で導出された骨組織タイプを有する。好適な一実施形態において、図４に示したステップのうちの少なくとも１つは、図１の装置１０によって実行され、あるいは図１の装置１０に関連して実行され得る。
【００５３】
図５Ａ−５Ｃを参照するに、大腿骨頭領域について、それぞれ、ＭＲ撮像によって生成されたＭＲ画像、一実施形態に従って生成された模擬ＣＴ画像、及びＣＴ撮像によって生成されたＣＴ画像が示されている。
【００５４】
図５Ａには、直腸を含む大腿骨頭領域について、ＭＲ同相画像が例示的に示されている。このＭＲ同相画像は、ＭＲ撮像によって生成されている。ＭＲ同相画像は、ＭＲ強度画像と比較して信号雑音比（ＳＮＲ）の観点で優れており、低い信号強度が予期される組織及び／又は物質タイプに関して改善された画像コントラストをもたらす。図５Ｂには、図５ＡのＭＲ同相画像に基づいて生成された模擬ＣＴ画像が示されている。模擬ＣＴ画像を生成するのに先立って、水、脂肪及び骨を含む複数の組織タイプがＭＲ同相画像から導出されている。骨の強度バラつきはＣＴベースアトラスによってモデル化される一方で、水及び脂肪の部分はＭＲ収集のＤＩＸＯＮ再構成から推定される。図５Ｃは、図５Ａ−５Ｂに示したのと同じ領域のＣＴ撮像によって生成されたＣＴ画像を示している。図５Ｂの模擬ＣＴ画像と図５Ｃの“リアル”ＣＴ画像との間の近い整合性は、ＭＲ画像に基づいて模擬ＣＴ画像を生成することに、組織特定的なＣＴベースアトラスを適用することの明らかな利点を示すものである。
【００５５】
装置１０及び／又はシステム２８は好ましくは、図３及び／又は４を参照して説明した方法を実行するように１つ以上の装置及び／又はシステムを制御するソフトウェアを担持した１つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体とともに使用され得る。コンピュータ読み取り可能媒体は、例えば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又はその他のデータ形態などの情報の記憶のための如何なる方法又は技術で実装された揮発性及び不揮発性のリムーバブル及び非リムーバブルな媒体を含み得る。コンピュータ読み取り可能媒体は更に、以下に限られないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、相変化メモリ（ＰＣＭ）、フラッシュメモリ、磁気メモリ、及びその他のメモリ形態を含む。コンピュータ読み取り可能媒体は好ましくは更に、インターネット、イントラネット、クラウドシステム、及び技術的に知られたその他の通信システムによってアクセス可能である。
【００５６】
図面及び以上の記載にて本発明を詳細に図示して説明してきたが、これらの図示及び説明は、限定的なものではなく、例示的あるいは典型的なものとみなされるべきであり、本発明は、開示の実施形態に限定されるものではない。開示の実施形態へのその他の変形が、図面、本開示及び添付の請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解されて実現され得る。
【００５７】
請求項において、用語“有する”はその他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞“ａ”又は“ａｎ”は複数であることを排除するものではない。単一の要素又はその他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を果たしてもよい。特定の複数の手段が相互に異なる従属項に記載されているという単なる事実は、それらの手段の組合せが有利に使用され得ないということを指し示すものではない。
【００５８】
コンピュータプログラムは、その他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される例えば光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの好適な媒体上で格納／配給され得るが、例えばインターネット又はその他の有線若しくは無線の遠隔通信システムを介してなど、その他の形態でも配給され得る。
【００５９】
請求項中の如何なる参照符号も、範囲を限定するものとして解されるべきでない。
【図１】
0006378778.tif 000002
【図２】
0006378778.tif 000003
【図３】
0006378778.tif 000004
【図４】
0006378778.tif 000005
【図５Ａ】
0006378778.tif 000006
【図５Ｂ】
0006378778.tif 000007
【図５Ｃ】
0006378778.tif 000008