(57)【要約】  装置は、スキャナ１０２、１０４及び走査動きモニタ１００を有する。動きモデラ１１６は、対象の関心領域の動きを記述する動きモデルを生成するために、走査動きモニタ１００及びスキャナ１０２、１０４からのデータを使用する。処置計画器１１２は、対象の処置計画を確立するために、スキャナ１０２、１０４からの画像データを使用する。処置動きモニタ１０８と協働して動作する処置装置１１４は、処置の適用中、動きモデルを使用して対象の動きを補償する。
2010517655.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の検査中に取得された投影データを、前記対象の測定された動きと相関付けるステップと、
前記対象の第１の関心領域の時間変化するフィーチャをモデル化するために、前記相関付けられた投影データを使用するステップと、
前記対象に処置を適用する処置装置に、前記モデルを供給するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記対象の動きを測定するステップと、
前記処置装置の動作を調整するために、前記測定された動き及び前記動きモデルを使用するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記時間変化するフィーチャが動きを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記動きが周期的であり、前記方法が、前記投影データが取得された動きのフェーズに従って、前記投影データをグループ化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の関心領域と交差しない投影データを除去するように、前記相関付けられた投影データをフィルタリングするステップを含み、前記相関付けられた投影データを使用する前記ステップは、前記時間変化するフィーチャをモデル化するために、前記フィルタリングされた相関付けられた投影データを使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の関心領域の特性フィーチャを識別するステップを含み、前記モデルは、前記特性フィーチャの動きをモデル化する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記特性フィーチャが、活動の中心である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
人間可読の形で、前記時間変化するフィーチャの軌道を表示するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の関心領域の動きを代理するものとして役立つ第２の関心領域を識別するステップを含み、前記相関付けられた投影データを使用する前記ステップは、前記第１の関心領域の前記動きをモデル化するために、前記第２の関心領域の特性フィーチャを示す相関付けられた投影データを使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、
前記第１の関心領域を含む領域の動き補正された画像を生成するステップを含み、
前記第１の関心領域の時間変化するフィーチャをモデル化するために前記相関付けられた投影データを使用する前記ステップの前に、前記第１の関心領域を識別するために、前記動き補正された画像を使用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記投影データが、前記対象内の放射性核種崩壊を示すリストモードデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記動きが呼吸運動であり、前記関心領域が腫瘍を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
投影データの取得中に測定された対象の動きに従って、前記対象の内部を示す投影データをグループ化するグルーパと、
前記対象の第１の関心領域を示す投影データを選択するフィルタと、
前記第１の関心領域の特性フィーチャを識別するために、前記選択された投影データを使用する特性プロセッサと、
前記測定された動きの関数として、前記識別されたフィーチャの位置を決定する位置決定器と、
を有する装置。
【請求項１４】
前記投影データを生成するハイブリッドモダリティスキャナを有する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記決定された位置及び治療の適用中に測定された前記対象の動きの関数として、前記対象に適用される治療を調整する外部放射線治療装置を有する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記測定された動きは、生理学的な動きであり、前記投影データは、飛行時間ポジトロンエミッショントモグラフィデータを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記関心領域を示す動き補正された画像データを生成する再構成器を有する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１８】
前記識別されたフィーチャの動きを表示する手段を有する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１９】
コンピュータ可読の命令を実行するコンピュータプロセッサを有し、前記命令が、前記プロセッサに、前記グルーパ、前記フィルタ、前記特性プロセッサ及び前記位置決定器の機能を実施させる、請求項１３に記載の装置。
【請求項２０】
コンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータに、
対象の動きに従って、前記対象内の放射性核種崩壊を示す投影データをグループ化するステップと、
前記対象の第１の関心領域に生じる放射性核種崩壊を示す投影データを選択するステップと、
前記第１の関心領域の特性フィーチャを識別するために、前記選択された投影データを使用するステップと、
前記動きの関数として前記識別されたフィーチャの位置を決定するために、前記グループ化された投影データを使用するステップと、
を含む方法を実施させる命令を含むコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項２１】
前記第１の関心領域の前記決定された位置は、前記第２の関心領域の位置を代理するものとして役立つ、請求項２０に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項２２】
前記方法が、前記関心領域を含む画像上に前記決定された位置の軌跡をプロットすることを含む、請求項２０に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項２３】
前記方法は、前記決定された位置を、処置装置にアクセス可能なコンピュータ可読のメモリに記憶するステップを含む、請求項２０に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項２４】
生データから再構成された画像内の動きを補正する方法であって、
対象の第１の領域を識別するステップと、
対象の第２の領域を識別するステップと、
前記第１の領域の特性フィーチャを評価するために、前記生データを使用するステップと、
前記第２の領域の動きを補償するために、前記第２の領域を示す生データを補正するために、前記評価された特性フィーチャを使用するステップと、
前記第２の領域の動き補正された画像を再構成するために、前記補正された生データを使用するステップと、
を含む方法。
【請求項２５】
前記生データ使用する前記ステップは、
前記生データを複数の時間グループにグループ化し、
前記第１の領域の局所的に抑制された再構成を実施するために、前記グループ化された生データを使用することを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記生データは、ラインオブレスポンスを含み、前記生データを使用する前記ステップは、前記ラインオブレスポンスの間の空間関係を決定し、ポイントクラウドを生成するために、前記決定された空間関係を使用することを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記方法は、第２の領域の画像及び前記評価された特性フィーチャの動きを、人間可読の形で同時に提示するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記生データは、前記第１の領域について親和性を有する第１の放射性トレーサの崩壊、及び前記第２の領域について親和性を有する第２の異なるトレーサの崩壊、を表す生データを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記生データを、前記対象の測定された動きと相関付けるステップと、
動きモデルを生成するために、前記相関付けられた生データを使用するステップと、
処置装置に前記動きモデルを供給するステップと、
を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３０】
前記生データは、放射性核種崩壊を表わすラインオブレスポンスを含み、前記評価された特性フィーチャを使用する前記ステップは、
前記特性フィーチャの動きをモデル化する動きモデルを生成し、
前記第２の領域と交差するラインオブレスポンスを識別し、
前記識別されたラインオブレスポンスの位置を変化させるために、前記動きモデルを使用することを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３１】
前記生データが、リストモード投影データである、請求項２４に記載の方法。
【請求項３２】
コンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータに、
対象の動きをモデル化するために、前記対象における第１の放射性トレーサの崩壊を表わす第１の投影データを使用するステップと、
前記対象における第２の放射性核種の崩壊を表わす第２の投影データを補正するために、前記モデル化された動きを使用するステップと、
を含む方法を実施させる命令を含むコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項３３】
前記第１の投影データを使用する前記ステップが、前記第１の放射性トレーサの前記崩壊を表わす投影データを識別し、前記動きをモデル化するために、前記識別された投影データを使用することを含む、請求項３２に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項３４】
前記動きモデルは、前記対象の第１の領域の動きをモデル化し、前記第２の投影データは、前記対象の第２の領域を表わし、前記第１の領域の前記動きは、前記第２の領域の動きを代理するものとして役立つ、請求項３２に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項３５】
前記第２の投影データを補正するために前記モデル化された動きを使用する前記ステップは、前記モデル化された動きの関数として、前記第２の投影データの位置を変化させることを含む、請求項３２に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項３６】
前記第１の投影データを使用する前記ステップは、前記対象の第１の領域の動きをモデル化するために、前記第１の投影データを使用することを含み、前記第２の投影データは、前記対象の第２の異なる領域を表わす、請求項３２に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項３７】
前記第１の領域が、骨又は心臓組織を含む、請求項３６に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項３８】
前記動きが、呼吸運動を含む、請求項３２に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項３９】
前記第２の放射性核種が、分子イメージング薬剤を含む、請求項３２に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項４０】
対象の関心領域の特性フィーチャを評価するために、前記対象のイメージング検査中に取得された投影データを使用するステップと、
前記特性フィーチャの軌道を決定するステップと、
前記決定された軌道を、人間可読の形で提示するステップと、
を含む方法。
【請求項４１】
画像データを生成するために、前記投影データを再構成するステップと、
前記画像データを、前記軌道の提示と時間的に同時に人間可読の形で提示するステップと、
を含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記画像データが、動き補償された画像データを含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記決定された軌道を提示する前記ステップが、前記再構成されたデータの画像上に前記決定された軌道を提示することを含む、請求項４１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、処置及び処置計画における動き推定に関する。本願は、医学における外部放射線治療に関連して動きを推定するためのポジトロンエミッショントモグラフィ（ＰＥＴ）データの使用に特定のアプリケーションを見い出す。本願は、対象の動きの効果を考慮することが望ましい他のアプリケーションにも関する。
【背景技術】
【０００２】
医用アプリケーションにおいて、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）及び磁気共鳴（ＭＲ）のような構造的医用イメージングモダリティは、患者の内部形態を示す画像データを生成するために広く使われている。このデータの１つのアプリケーションは、画像データが、腫瘍又は他の病変に適用されるべき空間的に変化する放射線量を計算するために使用される、腫瘍学における放射線治療計画（ＲＴＰ）である。計算された線量は、例えば強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）のような治療技法を使用して、患者に適用される。これらの技法は、例えば、相対的により高い線量を、腫瘍の所望の部分に適用し、周囲の健康な組織への処置の効果を低減するために、特定の状況の要求に合わせて処置をより精密に調整するために使用される。
【０００３】
より最近の傾向は、治療計画における機能情報の使用である。例えばポジトロンエミッショントモグラフィ（ＰＥＴ）のような機能イメージングモダリティからの情報は、腫瘍の機能持性、より具体的には機能持性の空間バリエーション、を示す情報を提供する。それゆえ、この情報は、増大された線量が適用されるべきである腫瘍の領域、又は、逆に述べると、相対的に低い線量により処置されることができる領域、をよりよく識別するために使用されることができる。一例として、今日のリサーチは、腫瘍内の低酸素組織が処置に対して相対的に耐性がありうることを示している。こうして、相対的により高い線量を、このような組織を含む腫瘍の領域に適用することが、望ましい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、目標ボリュームは、例えば周期的な呼吸運動のような患者の動きよって影響されることができる。このような動きの効果を補償し、所望の臨床目標ボリュームが所望の線量を受け取ることを確実にするために、線量が相対的により大きいボリュームに適用される計画マージンが、確立されている。しかしながら、残念なことに、このようなアプローチは、他の観点で健康な組織に有害でありうる。更に、このような動きは、空間的に変化する線量が正確さを伴って腫瘍の所望の領域に適用されることができる該正確さを低下させる傾向もある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願の見地は、これらの問題及びその他に対処する。
【０００６】
一つの見地によれば、方法は、対象の検査中に取得された投影データを、対象の測定された動きと相関付け、対象の第１の関心領域の動きをモデル化するために、相関付けられた投影データを使用することを含む。
【０００７】
他の見地によれば、装置は、グルーパ、フィルタ、特性プロセッサ及び位置決定器を有する。グルーパは、投影データの取得中に測定された対象の動きに従って、対象の内部を示す投影データをグループ化する。フィルタは、対象の第１の関心領域を示す投影データを選択する。特性プロセッサは、第１の関心領域の特性フィーチャを識別するために、選択された投影データを使用する。位置決定器は、測定された動きの関数として、識別されたフィーチャの位置を決定する。
【０００８】
他の見地によれば、コンピュータ可読の記憶媒体は、コンピュータによって実行されるとき、コンピュータに方法を実施させる命令を含む。方法は、対象の動きに従って、対象内の放射性核種減衰を示す投影データをグループ化するステップと、対象の第１の関心領域に生じる放射性核種減衰を示す投影データを選択するステップと、第１の関心領域の特性フィーチャを識別するために、選択された投影データを使用するステップと、動きの関数として、識別されたフィーチャの位置を決定するために、グループ化された投影データを使用するステップと、を含む。
【０００９】
他の見地によれば、生データから再構成される画像内の動きを補正する方法は、対象の第１の領域を識別するステップと、対象の第２の領域を識別するステップと、第１の領域の特性フィーチャを評価するために生データを使用するステップと、第２の領域の動きを補償するように第２の領域を示す生データを補正するために、評価された特性フィーチャを使用するステップと、第２の領域の動き補正された画像を再構成するために、補正された生データを使用するステップと、を含む。
【００１０】
他の見地によれば、コンピュータ可読の記憶媒体は、コンピュータによって実行されるとき、コンピュータに方法を実施させる命令を含む。方法は、対象の動きをモデル化するために、対象内の第１の放射性トレーサの減衰を表す第１の投影データを使用するステップと、対象内の第２の放射性核種の減衰を表わす第２の投射データを補正するために、モデル化された動きを使用するステップと、を含む。
【００１１】
他の見地によれば、方法は、対象の関心領域の特性フィーチャを評価するために、対象のイメージング検査中に取得された投影データを使用するステップと、特性フィーチャの軌道を決定するステップと、人間可読の形で、決定された軌道を提示するステップと、を含む。
【００１２】
本発明の更に別の見地は、当業者には、以下の詳細な説明を読み理解することにより理解されるであろう。
【００１３】
本発明は、さまざまな構成要素及び構成要素の取り合わせ及びさまざまなステップ及びステップの取り合わせの形をとりうる。図面は、好適な実施例を示す目的のためだけにあり、本発明を制限するものとして解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】診断及び処置システムのブロック図。
【図２】動きモデラのブロック図。
【図３】中間画像を示す図。
【図４】中間画像を生成するための技法の見地を示す図。
【図５】Ａ−Ｄが動きの軌道を示す図。
【図６】動きモデラのブロック図。
【図７】ベクトルを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１を参照して、システム１００は、機能イメージングモダリティスキャナ１０２、構造イメージングモダリティスキャナ１０４、動きモニタ１００、走査動きモデラ１１６及び処置計画器１１２を有する。
【００１６】
図１に示されるように、機能イメージングモダリティスキャナ１０２は、ＰＥＴスキャナである。ＰＥＴスキャナは、通常、概してリング又は円筒形の機構で、検査領域１２０の周りに配置される複数の放射線感知検出器１１８を有する。ＰＥＴ検査に関連して、陽電子を放出する放射性核種を含むトレーサが、検査下において、対象に導入される。放射性核種が崩壊すると、放出された陽電子は、陽電子消滅として知られるものにおいて、電子と相互作用し、消滅は、ラインオブレスポンス（ＬＯＲ）１２２に沿って実質的に反対方向に伝播する時間的に一致する５１１キロエレクトロンボルト（ｋｅＶ）のガンマ線の対を生成する。イメージャ１０２が、飛行時間（ＴＯＦ）ＰＥＴスキャナである場合、飛行時間検出器は、一致する光子の到着時間を測定し、結果として得られる情報は、ＬＯＲ１２２に沿った消滅の位置を評価するために使用される。
【００１７】
機能イメージングスキャナ１０２は、検出された消滅を示す生データ又は投影データを生成する。リストモード取得の場合、生データは、所与の走査中に検出される多くの消滅のリストを含み、リストのエントリは、一般に、ＬＯＲ１２２の位置及び向きを示す情報、（特にＴＯＦシステムの場合）ＬＯＲ１２２に沿ったイベントの位置、消滅が検出された時間及び他の関連する情報を含む。
【００１８】
再構成器１１０は、対象を示すボリュメトリック画像データを生成するために、適切な反復的な、解析的な又は他の再構成技法を使用して、生データを再構成する。
【００１９】
構造イメージングモダリティスキャナ１０４は、ＣＴ、ＭＲ、又は対象の構造を示す投影データを生成する他のスキャナを含む。再構成器１０６は、スキャナ１０４のモダリティにとって適当である再構成技法を使用して、対象を示すボリュメトリック画像データを生成するために、生データを再構成する。
【００２０】
機能１０２及び構造１０４イメージングモダリティスキャナは、例えばＰＥＴ／ＣＴ、ＰＥＴ／ＭＲ又は他のハイブリッドモダリティスキャナの場合、単一のスキャナに組み合わせられることができることに留意されたい。
【００２１】
走査に関連して対象の動きを測定する走査動きモニタ１００は、機能１０２及び／又は構造１０４スキャナと協働して動作し、それによって、所与の走査中に取得される投影データは、対象の動き状態と相関付けられることができる。走査動きモニタ１００の形及び機能は、モニタされる対象及びモニタされる動きの性質によることが理解されるであろう。モニタ１００は、例えば関心のある動きを示す動的な又は時間変化するフィーチャを検知する１又は複数の機械的、電気的又は他のセンサによって、動きを間接的に測定することができる。例えば、人間の患者の場合、動きモニタ１００は、関心のある生理学的な動きを示す（複数の）生理学的な信号を測定する生理学的モニタを含むことができる。呼吸モニタは、例えば呼吸と関連付けられる周期的な機械的動きを検知する胸部ベルト又は他の装置、患者の呼吸する空気の温度を測定する温度センサ、等を含むことができる。心臓の動きの場合、動きモニタ１００は、心電図（ＥＣＧ）信号を測定することができる。
【００２２】
以下に更に記述されるように、動きモデラ１１６は、対象の関心領域を表わす局所動きモデルを生成するために、機能スキャナ１０２からの投影データ及び動きモニタ１００からの情報を使用する。動きが３空間次元においてモデル化される場合、動きモデルは、以下の関係に従って表現されることができる：
式１
Ｐ（ｔ）＝（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｚ（ｔ））
ここで、Ｐ（ｔ）は、時間の関数としての関心領域の位置であり、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）及びｚ（ｔ）は、個々のｘ、ｙ及びｚ軸に沿った関心領域の位置を表す。周期的な動きの場合、時間成分は、動きフェーズに関連して表現されることができる。動きモデルは、絶対的な位置に関して（例えば、位置な差、速度、加速度等に関して）及び他の所望の座標系に関して、表現されることができることが分かるであろう。
【００２３】
処置計画器１１２は、対象に適用されるべき処置を計画するために、機能１０２及び／又は構造スキャナ１０４からの画像データを使用する。放射線腫瘍学において使用されるＲＴＰシステムの場合、処置計画は、一般に、腫瘍又は他の病変に適用されるべき空間変化する放射線量を含む。
【００２４】
図１を引き続き参照して、システム１００は更に、処置装置１１４及び処置動きモニタ１０８を含む。
【００２５】
処置動きモニタ１０８は、走査動きモニタ１００と同様でおり、その性質及び構成は、再び、モニタされる対象の性質及び動きに依存する。走査１００及び処置１０８動きモニタは、単一の装置として実現されてもよいことに留意されたい。例えば、単一の動きモニタが、位置から位置へ運ばれ、又はスキャナ１０２、１０４及び処置装置１１４の１つ又は複数が、物理的に近接して位置する。
【００２６】
処置装置１１４は、所望の処置を対象に適用する。より具体的には、対象は、一般に、処置装置１１４に対して知られた位置及び向きに位置付けられる。再び、処置されるべき対象及び処置の性質に依存して、このような位置付けは、標準マーカ、対象の一部に適合する位置決め装置（例えば人間の患者の頭部に適用されるべき治療の場合のコンフォーマルフェースマスク）、他の拘束具、構造データ又は他の画像データを提供する補助イメージング装置、又は他の適切な技法、によって容易にされることができる。処置装置１１４は、適用される処置の過程の間の対象の動きを補償するために、動きモデルＰ（ｔ）及び処置動きモニタ１０８からの動き情報を使用する。人間の患者の呼吸運動の場合、例えば、処置装置１１４は、通常、患者の呼吸フェーズを補償する。
【００２７】
図１に示されるように、処置装置１１４は、例えば、適用される処置が、処置計画器１１２によって計算されたものに近づくように、適用される線量の空間的、時間的及び／又は他の特性を調整することによって、対象に適用される処置の強度又は他の特性を調整する調整器１２１を有する。再び、腫瘍学における外部放射線治療の例に関して、処置装置１１４は、強度変調放射線治療装置を含むことができる。このような装置は、一般に、所望の放射線量を腫瘍に適用するために、適用される放射線を調整するために使用されるマルチリーフコリメータを含む。以下に限定されないが、線形加速器、粒子治療装置、ラジオ周波数アブレーション又は他の装置、及びハイフィールド超音波処置装置を含む処置装置もまた企図される。
【００２８】
次に図２を参照して、動きモデラ１１６は、グルーパ２５２、フィルタ２５４、特性プロセッサ２５８及び位置決定器２８２を有する。グルーパ２５２は、機能スキャナ１０２からの投影データを、時間的に対応するグループにグループ化する。データがリストモードＰＥＴデータを含む場合、例えば、グルーパ２５２は、さまざまなＬＯＲを適当な時間グループにグループ化する。
【００２９】
周期的な動きの場合、動き周期は、複数の動きフェーズに分けられることができ、投影データは、それが取得された動きフェーズに従ってグループ化されることに留意されたい。さまざまなグループの時間の範囲は、必ずしもではないが、一定である。こうして、相対的により速い動きを呈することが期待される動きフェーズに対応するグループは、相対的により短い時間持続時間を有する。別の例として、動きフェーズは、各グループ内のＬＯＲ又は他の投影データの数又は量が実質的に一定であるように、グループ化されることができる。しかしながら、他のグループ化スキームが実現されうることが分かるであろう。
【００３０】
フィルタ２５４は、ユーザ又は自動的に規定された関心領域（ＲＯＩ）と交差しない投影データをフィルタリングし又は無視する（又は、逆に述べると、交差する投影データを選択する）。再び腫瘍学アプリケーションにおけるＰＥＴデータの例において、例えば、フィルタ２５４は、関心のある腫瘍を含むＲＯＩと交差するＬＯＲを選択する。ＴＯＦデータが利用可能な場合、消滅がおそらくＲＯＩの範囲外にくるＬＯＲは、捨てられることができる。
【００３１】
特性プロセッサ２５８は、例えば各々のフィルタされたグループの投影データの質量中心又は他の中心機能のような、特性フィーチャを決定する。図２の例に示されるように、特性プロセッサ２５８のコントローラ２６０は、簡略化された再構成システム２４３にアクセスする。簡略化された再構成器２４３は、時間グループに対応する部分的な画像を生成するために、フィルタリングされた投影データのさまざまなグループの局所的に制約される逆投影を実施する。部分的な画像は、メモリのような記憶素子２７８に記憶される。
【００３２】
図３は、簡略化された再構成器２４３によって生成されるＲＯＩ３５６及び複数の中間画像３６２１−１０の１つの例を示す。図３の例において、腫瘍３２０は、ＲＯＩ３５６において、概して円形の時計回りの動きを受ける。１０枚の中間画像３６２が、説明の目的で図３に示されているが、他の数の時間グループ及び／又は中間画像が、生成されてもよい。図３は、ＲＯＩ３５６の画像スライスを示すことが分かるであろう。ＲＯＩ３５６が或るボリュームを含む場合、ボリュームを覆う再構成された中間画像データが、再構成される。
【００３３】
一実施例において、さまざまな投影がＲＯＩ２５６のボクセルと交差する距離が、計算され、簡略化された再構成器２４３は、計算された距離の関数として、ボクセル値を更新する。簡略化された実現において、投影がボクセルと交差するたびに、所与のボクセルの値がインクリメントされ、又は他のやり方で一様に増加される。これは、再びＰＥＴシステムの例示のケースにおいて図４に示されている。図４において、ＬＯＲ２６４は、ＲＯＩ２５６のボクセル２６６、２６８、２７０、２７２、２７４及び２７６と交差する。簡略化された再構成器２４３によって生成されるボクセル加重は、利用できる場合、ＴＯＦデータを考慮することもできることに留意されたい。
【００３４】
図２に戻って、特性フィーチャ生成器２８０は、さまざまな部分的な画像の質量中心、活動中心又は他の特性フィーチャを計算する。選択された簡略化された再構成技法に依存して、ＲＯＩ２５６の外側の領域を示す投影データの効果を低減するために、特性フィーチャを計算する際にＲＯＩ内のボクセルのサブセットのみを考慮することが望ましいことがある。これは、例えば、ＲＯＩの最大ボクセル値のユーザ選択された又は他の所望のパーセンテージより小さい値を有するボクセルが考慮されない閾値処理技法によって、達成されることができる。
【００３５】
動き決定器２８２は、動きモデルＰ（ｔ）を生成するために、特性フィーチャデータを使用し、動きモデルは、アクセス可能なコンピュータ可読メモリに記憶され、又は他のやり方で処置装置１１４に提供される。
【００３６】
図６は、動きモデラ１１６の代替実施例を示し、同様の参照数字は、図２に関して上述されたものと同様のアイテムを記述する。
【００３７】
図示されるように、特性プロセッサ２５８は、フィルタ２５４によって生成されるフィルタリングされた投影データを受け取るベクトル解析素子６９６を含む。再び、ＰＥＴイメージングにおいて生成されるＬＯＲのコンテクストにおいて、各ＬＯＲは、ＬＯＲ上のポイント、
2010517655.tif 000003
及びその方向を記述する単位ベクトル、
2010517655.tif 000004
によって、記述されることができるものとする。図７は、このような２つのＬＯＲを示しており、第１のＬＯＲ９８は、ポイント、
2010517655.tif 000005
及び単位ベクトル、
2010517655.tif 000006
によって記述され、第２のＬＯＲ１００は、ポイント、
2010517655.tif 000007
及び単位ベクトル、
2010517655.tif 000008
によって記述される。
【００３８】
ポイント、
2010517655.tif 000009
は、第１のＬＯＲ９８及び第２のＬＯＲ１００を接続する最も短い線セグメント１０２の中心を表わす：
式２
2010517655.tif 000010
【００３９】
ここで、ｄは、ＬＯＲ９８及び１００を接続する線セグメントの長さである：
式３
2010517655.tif 000011
ｎは、ＬＯＲ９８及び１００を接続する線セグメントの方向をさす単位ベクトルである：
式４
2010517655.tif 000012
ｂは、以下によって規定される。
式５
2010517655.tif 000013
【００４０】
図６に戻って、ベクトル解析素子６９６は、ＬＯＲのｎ個の連続する対について、ポイント｛Ｃ１、Ｃ２、...Ｃｎ｝の集まりを生成し、それによって、ポイントクラウドを生成する。平行のＬＯＲ又はｘ軸に対して垂直なＬＯＲは、別個に扱われることに留意されたい。
【００４１】
特性フィーチャ生成器２８０は、ポイントクラウドの質量中心又は他の所望の特性フィーチャを決定する。必要に応じて、質量中心を決定する際、外部のポイントは無視されることができる。動き決定器２８２は、再び、動きモデルＰ（ｔ）を生成するために、特性フィーチャデータを使用する。
【００４２】
関心領域の動きを決定するための適切な技法は、２００６年２月２８日出願の「Local Motion Compensation Based on List Mode Data」というタイトルの共有される米国仮特許出願シリアル番号第６０／７７７，４６９号明細書にも開示されておいる。この出願は、参照によって、その全体として本願明細書に盛り込まれるものとする。動きモデルＰ（ｔ）は更に、再構成される画像における動きを補償するために、再構成器１１０、１０６によって使用されることができる。例えば、ＰＥＴスキャナからのデータの場合、動きモデルＰ（ｔ）は、検出された動きを補償するように、ＲＯＩ内に生じたイベントを示すＬＯＲの位置をシフトするために使用されることができる。取得されたデータセットの全て又は所望の部分が再構成される。
【００４３】
上述される技法は、更に、投影データが複数のビンに分類され又はビニングされる取得に適用されることができる。このような実現において、ビンの複数の組は、各組が所望の時間期間又は動きフェーズに対応するように、確立される。グルーパ２５２は、投影データを、その位置又は他の（複数の）特性及び特定の投影データが受け取られた時間の関数として適当なビンに分類し又はビニングするように、データ取得時に又はデータ取得に関連して、動作する。
【００４４】
技法は、シングルフォトンエミッショントモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）及び他の機能及び構造モダリティにも適用できる。技法は、他の処置モダリティにも適用できる。
【００４５】
動きモデルを確立するために、対象の特定の病変又は他のフィーチャを効果的に識別することが相対的に困難である状況がありうる。このような状況は、例えば、標識化されたモノクローナル抗体の使用を伴う相対的に特異的な低強度のＰＥＴ研究、ステムセルモニタリング、又は、相対的に少ない低強度ホットスポット及びもしある場合には制限された解剖学的リファレンスを生成する他の分子イメージング技法において、起こりうる。
【００４６】
病変又は他のホットスポットは、対象の動きによって、ぼやけることもあり、このようなブラーリングは、ホットスポットの平均強度を低下させる傾向がある。強度の低下は、多くの場合、ホットスポットの非識別に至ることがあり、又は他の場合にはその検出を難しくしうる。従って、動き補正は、相対的により弱い又は識別されないホットスポットを有し又は有することが疑われる既知の領域に適用されることができる。動き補正が、相対的により弱いエリアを強化し、ゆえに、疑わしい領域の識別を助ける傾向があるので、動き補正されたデータは、関心のある病変又は他のフィーチャを識別するために解析されることができる。
【００４７】
複数の薬剤が、使用されることもできる。例えば、第１及び第２の薬剤又は同位元素が、所与の走査に関連して、対象に導入されることができる。第１の薬剤は、所望の研究データを生成するために使用され、第２の薬剤は、所望の動きを識別するために使用される。より具体的には、第２の薬剤は、近傍の対象の一部に対するその親和性に関して選択され、ＲＯＩの動きを代理するものとして役立つ。そのような例において、１８Ｆは、例えば肋骨又は他の骨のような構造を識別するために使用されることができ、呼吸運動を代理するものとして役立つことができる。別の例において、ＮＨ３が、心臓の動きに関連して心筋を識別するために使用されることができる。
【００４８】
このような実現において、第１の又は動きＲＯＩは、代理領域に確立され、動き補正器１１６は、上述した動きモデルＰ（ｔ）を生成するために、動きＲＯＩからのデータについて動作する。動きモデルＰ（ｔ）が、画像データの動き補償に関連して使用される場合、第２の又はイメージングＲＯＩが、研究される領域に確立される。動きモデルＰ（ｔ）は、イメージングＲＯＩにおける動きを補償するために、投影データをシフトし又は他の方法で補正するために使用される。このような補償の適切な技法は、参照によって盛り込まれる上述した特許出願明細書にも記述されている。
【００４９】
更に、関心のある病変又は他のフィーチャの動きのグラフィック表現を、臨床医又は他のユーザに提供することが望ましいことがある。従って、動きモデルＰ（ｔ）は、ディスプレイ、プリントアウト、フィルム又は他の適切な人間可読の出力装置にプロットされ、表示されることができる。所与の走査に関連する関心のあるフィーチャのこのようなプロット又は動きトラックの１つの例が、図５Ａ、５Ｂ、５Ｃに示されており、関心のあるフィーチャの任意の動きが、例えば動きモデルＰ（ｔ）のｘ、ｙ及びｚ平面に平行な平面のような３つの平面に投影されて示されている。プロットは、単一の任意に選択された平面又は表面に関して提示されることもでき、他の方向の移動は、動きプロットの色、濃さ又は他の特性を変えることによって提示される。
【００５０】
所望の（複数の）プロットは、対象の対応する（複数の）画像に重ね合わせられることもできる。そうすることは、特に、関心のあるフィーチャの動きが、動き補償された画像又は重大なブラーリングを呈する動き補償されない画像の場合に生じうるように、画像自体から直ちに明らかでない状況において有用である。このような重ね合せられた画像は、図５Ｄに示されており、任意の動き軌道４０４が、関心のあるフィーチャ４０２の動き補償された画像に重ね合せられて示されている。関連する画像に重ね合せられ又はかぶせられて示されているが、動きは、別個のウィンドウに、ディスプレイの異なった領域に又は関心のあるフィーチャの隣りに等に表示されることもできる。１つの例として、関心のあるフィーチャは、肺腫瘍を含むことができ、動き軌道は、呼吸運動による腫瘍の移動を示す。
【００５１】
上述されるさまざまな技法は、適切なコンピュータ可読の媒体に記憶されるコンピュータ可読の命令によって実現されることができることに留意されたい。コンピュータプロセッサによって実行される場合、命令は、コンピュータプロセッサに、上述の技法を実行させる。
【００５２】
本発明は、好適な実施例に関して記述された。変形及び変更が、先行する詳細な説明を読み理解することにより当業者に思い付くことができる。本発明は、すべてのこのような変形及び変更が添付の請求項又はその等価なものの範囲内にある限り、それらを含むものとして解釈されることが意図される。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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