(57)【要約】  走査中の患者の動きに起因するぶれを除去することによって医用撮像デバイスからの画像の分解能を改善する方法。この方法は、追跡アルゴリズムを使用して患者のビデオ画像から動きデータを抽出し、動きデータを使用して、スキャナデータを補正し、動きの影響を除去する。スキャナデータに対し動きデータを較正するための較正処理もまた開示される。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の医用撮像における分解能を改善する方法であって、
医用撮像デバイスから前記患者のスキャナデータを取り込むステップと、
前記患者のビデオ画像データを取り込むステップと、
前記ビデオ画像データに適用される追跡アルゴリズムを使用して前記患者の動きを追跡するステップと、
前記ビデオ画像データから動き補正データを抽出するステップと、
前記動き補正データを用いて前記スキャナデータを補正して、改善された分解能による前記患者の医用画像を生成するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
動き補正データを抽出する前記ステップは、前記スキャナデータに対し前記動き補正データを較正して較正係数を得る工程と、前記較正係数を用いて前記ビデオ画像データを較正する工程とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記動き補正データの較正は、
スキャナデータの時間平均されたブロックをスキャナデータの選択されたブロックと位置合わせすることによってスキャナデータ補正を計算することと、
ビデオ画像データの時間平均されたブロックをビデオ画像データの選択されたブロックと位置合わせすることによってビデオ画像データ補正を計算することと、
スキャナデータ補正とビデオ画像データ補正とのペアの各々について較正値を計算することであって、スキャナデータ補正とビデオ画像データ補正との前記ペアは、時間的に一致する、計算することと、
前記較正値を平均して較正係数を得ることと、
前記較正係数を前記ビデオ画像データに適用することと、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記スキャナデータのブロックと前記ビデオ画像データのブロックは、１０秒のブロックである、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スキャナデータの選択されたブロックは、スキャナデータの最初のブロックであり、前記ビデオ画像データの選択されたブロックは、ビデオ画像データの最初のブロックである、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記追跡アルゴリズムは、顔認識アルゴリズムである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記医用撮像デバイスは、前記患者の頭部の画像を発生させる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ビデオ画像は、デジタルカメラによって取り込まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記患者のビデオ画像データを取り込む前記ステップは、基準としてフィデューシャルを含むことにより距離の曖昧性を解消する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記動き補正データは、６自由度にわたって計算され、適用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
医用撮像における使用のための動き検出システムであって、
カメラと、
前記カメラから得られた信号を分析するようになっている信号プロセッサと、
顔の特徴を識別し、前記識別された特徴の動きを追跡して、動き補正データを生成する、前記信号プロセッサで実行される顔認識ソフトウェアと、
医用撮像デバイスからスキャナデータを収集し、前記動き補正データを使用して前記スキャナデータを補正する、画像プロセッサと、
を備える、動き検出システム。
【請求項１２】
前記カメラは、ステレオカメラである、請求項１１に記載の動き検出システム。
【請求項１３】
前記医用撮像デバイスは、ＰＥＴスキャナ、ＣＴスキャナ、またはＭＲスキャナから選択される、請求項１１に記載の動き検出システム。
【請求項１４】
前記スキャナデータに対し前記動き補正データを較正するための手段をさらに備える、請求項１１に記載の動き検出システム。
【請求項１５】
前記動き補正データの較正のためのフィデューシャルをさらに備える、請求項１１に記載の動き検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医学および動き追跡の分野に関する。より具体的には、本発明は、患者の動き、特に頭部の動きについて補正するために走査データを補正することに関する。
【背景技術】
【０００２】
数多くの医用走査技法がここ数年にわたって開発されている。これらの技法のうちのいくつかは、相対的に長いデータ収集時間を有し、その時間中、患者は、可能な限り静止したままでいるべきである。走査中の患者のいかなる動きも、より低い画像品質という結果を生じる。これは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、およびポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）といった走査モダリティにとって重大な問題であり得る。これらのモダリティにとって、画像品質上の限界は、技法または機器本来のものではなく、むしろ患者の動きであることが多い。ＰＥＴ走査は、走査の過程で生じる患者の動きがなければ、２ｍｍまたは３ｍｍよりも良好な分解能を達成し得る。
【０００３】
頭部の典型的なＰＥＴ走査は、５〜１５分を要し得、一部の研究は、７５分以上走査する。患者がこの時間期間にわたり彼らの頭部を完全に固定したままにしておくことは非常に困難である。患者が眠ることは、珍しいことではなく、身体が弛緩するにつれ６自由度（６ＤｏＦ、前／後、上／下、左／右、ピッチ、ロール、またはヨー）の頭部の動きという結果を生じ得る。たとえ患者が目を覚ましたままであっても、筋肉の弛緩による頭部の動きは存在し得る。呼吸による頭部のごく普通の動きも、ＰＥＴまたはＭＲＩ走査の可能な分解能を低下させ得る。良好でない画像品質は、誤診および／または見逃された診断を招き得る。
【０００４】
動きはまた、身体の他の部分の撮像にとっても問題である。たとえば、胸部領域の撮像は、呼吸運動によって劣化し得、心臓の撮像は、心拍動によって劣化する。
【０００５】
得られたデータを動きについて補正することにより動きの問題を克服しようとする試みがなされてきた。これを行うためには、走査中の患者の動きが正確に追跡されなくてはならない。典型的には、とられてきたアプローチは、身体上にマーカーを配置し、マーカーを追跡するためのカメラおよび撮像ソフトウェアを使用してマーカーを追跡することである。この技法は、研究の場では良好な結果を達成するが、臨床の場ではまったく実用的でない。多数のマーカーを取り付けるのに必要とされる追加の時間は、損失が大きい。マーカーを取り付けるさまざまな手法（糊、テープ、ゴーグル、キャップ、ヘルメット）は、侵襲的であり、不快であり、多くの患者にとって苦痛である。さらに、たとえこれらの問題が看過されても、マーカーが独自に動いてマーカーの目的を覆すリスクがある。また、医用撮像モダリティのために、マーカーおよび追跡機器を配置するスペースが非常に限られているという問題も存在する。
【０００６】
最近、マーカーを必要としない１つの動き追跡システムが提案されている。このシステムは、最近の学術論文、Ｍｏｔｉｏｎ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ：Ａ  Ｎｏｎｖｉｓｉｂｌｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｌｉｇｈｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ；  Ｏｌｅｓｅｎ  ｅｔ．ａｌ；  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｖｏｌ．３１，Ｎｏ．１，Ｊａｎｕａｒｙ  ２０１２に説明されている。この論文は、ＣＣＤカメラによって視認される赤外線のパターンによって患者の顔を照明するシステムを説明している。この技法は、重要な顔の特徴、特に鼻梁のポイントクラウド画像を発生させること、および動きに起因する変化を追跡することに依拠する。
【０００７】
上記論文は、臨床環境における好結果の動き追跡システムの要件を、有用にリストアップしている。その要件は、
１）同時計測線（ＬＯＲ）として知られる検出されたＰＥＴイベントがＰＥＴ画像の再構成前に再位置付けされ得るように、位置合わせが同時に推定されなくてはならない、
２）追跡ボリュームは、ＰＥＴスキャナにおける可能な頭部の運動の範囲をカバーしなくてはならない、
３）システムは、ＰＥＴスキャナの狭いジオメトリに適合しなくてはならない、
４）追跡システムの確度は、ＰＥＴスキャナの空間分解能よりも良好でなくてはならず、そうでなければ、運動補正は、ぶれを低減せずにぶれを増大させるであろう、
５）システムは、ＰＥＴ収集に干渉してはならない、
６）サンプリング周波数は、ナイキスト基準にしたがって、エイリアシングを回避するために頭部の運動の周波数の少なくとも２倍高くなければならない
ことである。
【０００８】
論文は続けて、有効な追跡システムのための臨床的な要件をリストアップしている。
１）完全に自動化されたシステムの選好とともに使いやすい、
２）追跡システムは、ＰＥＴスキャナとの容易なインターフェースを有しなくてはならない、
３）追跡システムは、日常業務の一部であるために、頑丈でなくてはならず、かつフレキシブルな設計を有しなくてはならない、
４）心地のよくない患者は、患者の満足のいく状態と画像品質との両方にとって逆効果である運動をもたらすであろうから、システムは、患者にとって快適なものでなくてはならない、
５）最後に、病院用の衛生要件が満たされなくてはならない。
【０００９】
少なくとも１つの追加の要件が看過されている。すなわち、システムは経済的に成り立たなくてはならない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一形態において、この形態が唯一の形態または実際に最も広い形態であるとは限らないが、本発明は、患者の医用撮像における分解能を改善する方法に属し、この方法は、
医用撮像デバイスから患者のスキャナデータを取り込むステップと、
患者のビデオ画像データを取り込むステップと、
ビデオ画像データに適用される追跡アルゴリズムを使用して患者の動きを追跡するステップと、
ビデオ画像データから動き補正データを抽出するステップと、
動き補正データを用いてスキャナデータを補正して、改善された分解能による患者の医用画像を生成するステップと
を含む。
【００１１】
動き補正データを抽出するステップは、好ましくは、スキャナデータに対し動き補正データを較正して較正係数を得る工程と、較正係数を用いてビデオ画像データを較正する工程とを含む。
【００１２】
あるいは、領域のビデオ画像を取り込むステップは、基準としてフィデューシャルを含むことにより距離の曖昧性を解消する工程を含み得る。フィデューシャルは、患者の瞳孔間距離であり得る。あるいは、ビデオ画像を取り込むステップは、ステレオカメラにより得る。
【００１３】
好ましくは、追跡アルゴリズムは、顔認識アルゴリズムであり、医用撮像デバイスは、患者の頭部の医用画像を生成する。
【００１４】
ビデオ画像は、ウェブカムなどのデジタルカメラによって適切に取り込まれる。
【００１５】
動き補正データは、６自由度にわたって適切に計算され、適用される。６自由度は、前／後、上／下、左／右、ピッチ、ロール、およびヨーである。
【００１６】
別の形態において、本発明は、医用撮像における使用のための動き検出システムに属し、このシステムは、
カメラと、
カメラから得られた信号を分析するようになっている信号プロセッサと、
顔の特徴を識別し、識別された特徴の動きを追跡して、動き補正データを生成する、信号プロセッサで実行される顔認識ソフトウェアと、
医用撮像デバイスからスキャナデータを収集し、動き補正データを使用してスキャナデータを補正する画像プロセッサと
を備える。
【００１７】
本発明のさらなる特徴および利点が、以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【００１８】
本発明の理解を補助し、本発明に実用的効果を持たせることを当業者に可能にさせるために、本発明の好ましい実施形態が、添付図面を参照してほんの一例として説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、ＰＥＴスキャナの動き補正ハードウェアの略図である。
【図２】図２は、動きの問題を説明する図である。
【図３】図３は、動き追跡システムのブロック図である。
【図４】図４は、較正処理を描いた図である。
【図５】図５は、好ましい動き追跡システムのブロック図である。
【図６】図６は、走査中のＸ、Ｙ、およびＺ軸のサンプル患者の頭部の動きのグラフである。
【図７】図７は、図４におけるデータのＦＦＴグラフである。
【図８】図８は、ピッチ、ヨー、およびロールの動きのグラフである。
【図９】図９は、図６におけるデータのＦＦＴグラフである。
【図１０】図１０は、画像の改善を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の実施形態は、主に医用撮像のための動き補正システムに属する。それに応じて、要素および方法のステップは、本発明の実施形態の理解のために必要な要素および方法のステップの特定の詳細のみを示すが、この説明の恩恵を受ける当業者に容易に理解されるであろう過度の詳細によって本開示を曖昧にしないように、図面において模式化された簡潔な形態で示されている。
【００２１】
本明細書において、第１のおよび第２の、左のおよび右の、等といった形容詞は、１つの要素または動作を別の要素または動作と区別するためだけに使用され得、任意の実際のそのような関係または順序を必ずしも要求または含意するとは限らない。「備える」または「含む」といった用語は、要素のリストを備える処理、方法、物品、または装置が、それらの要素のみを含むだけでなく、そのような処理、方法、物品、または装置に固有の要素を含む明確にリストアップされていない他の要素をも含み得るように、非排他的な包含を定義するように意図される。
【００２２】
図１を参照すると、ＰＥＴスキャナ１３におけるデータ収集中に患者１２の頭部１１を観察するために設置されたカメラ１０の略図が示されている。説明の目的のために、動き追跡システムは、ＰＥＴ画像を得ることへの適用において説明されるが、本発明は、ＣＴおよびＭＲＩを含むいずれの医用画像モダリティにも容易に適用可能である。
【００２３】
図１ａは、スキャナ１３における患者１２の頭部１１の位置を示す端面図を示す。カメラ１０は、患者の上方の中央に設置される。図１ｂは、図１ａの上面図を示し、図１ｃは、図１ａの側面図を示す。図１ｂおよび図１ｃから見られ得るように、カメラは、わずかな角度をつけて患者を視認するように設置される。わずかな角度は、カメラがスキャナ１３の検出器の結晶の線から外れた位置であることに起因する。代替のアプローチは、患者の上部に直接的に設置された光ファイバーを使用することであろう。これは、１つの検出器を除去し、その検出器を光ファイバーの先端部と取り替えることによって達成され得る。別のオプションは、スキャナの中にカメラを製作することであろう。
【００２４】
カメラ１０は、顔の高解像度画像を得ることができる工業用に利用可能なデバイスであり得る。発明者は、ウェブカムが説明の目的に適していることを見出したが、ウェブカムが工業用の実装にはおそらく大きすぎるであろうことを認識している。
【００２５】
対処されている問題が、図２で明確にされる。図２ａでは、ＰＥＴ検出器２０が概念的に示され、Ａ〜Ｈの文字を割り振られている。実際のＰＥＴスキャナは、たとえば、５２個の検出器深度を有する６２４個の結晶検出器のリングを有する。患者が適切に載置され、静止すると、ＰＥＴイベントが、検出器のペア、つまりＢとＥで、信号を発生させ、適切な同時計測線２１が決定される。しかしながら、図２ｂに示されているように、患者が寝返りを打つことによって右に動くと、同時計測線２２は、不適切な検出器ＨおよびＤに割り当てられる。動きがカメラ１０によって観察され、以下に説明されるごとく、イベントが方向ＨＤではなく方向ＢＥに適切に割り当てられるように生データへの補正が行われる。
【００２６】
カメラ１０からのビデオ画像が、カメラとともに供給されたソフトウェアを使用して取り込まれる。画像は、任意の適切な顔追跡ソフトウェアによって分析される。便宜上、発明者は、Ｓｅｅｉｎｇ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  Ｌｉｍｉｔｅｄ  ｏｆ  Ｃａｍｂｅｒｒａ，ＡｕｓｔｒａｌｉａからのＦａｃｅＡＰＩツールを組み込んだＦａｃｅＴｒａｃｋＮｏＩＲと呼ばれるフリーソフトウェアを使用している。動き追跡アルゴリズムは、Ｘ、Ｙ、Ｚ、ピッチ、ヨー、およびロール空間で身体を記述するために必要とされる６自由度（６ＤｏＦ）に分解される追跡データを発生させる。参照しやすいように、Ｚ軸は、カメラのビューの軸であるとされ、Ｘ軸は、左または右の動きであり、Ｙ軸は、首の伸張または収縮、ピッチは、頭部を縦に振ること、ロールは、頭部を左および右に傾けること、ヨーは、左および右を見ることである。
【００２７】
分析のステップが、図３において模式的に提示されている。カメラ１０が画像を取り込み、画像が信号プロセッサによって前処理され、信号プロセッサはまた、（６ＤｏＦ）に関する空間における患者の頭部の位置を計算するために動き追跡アルゴリズムを実行し得る（または、動き追跡アルゴリズムは、別個のプロセッサで実行され得る）。撮像デバイス（ＭＲＩ、ＣＴ、ＰＥＴ）からの生データが、改善された画像を生成するために動き追跡データを使用して補正される。
【００２８】
１つのカメラが使用される場合、１つのカメラは深度を決定することができないので、距離の測定における曖昧性が存在し得る。曖昧性は、ステレオカメラを使用することによって回避され得る。
【００２９】
別のアプローチは、ｘ、ｙ、およびｚ平面の動きにスケーリング係数を適用して、カメラから対象（患者）までの距離について補正することである。この距離は、撮像デバイスのジオメトリとカメラの場所とから推定され得る。たとえば、患者の後頭部までの距離が既知であるので、カメラから撮像デバイスのベッドまでの距離は既知である。患者の頭部のサイズの測定が、スケーリング係数を提供するための分析アルゴリズムへの入力であり得る。
【００３０】
較正はまた、フィデューシャルの使用により達成され得る。フィデューシャルは、画像において測定され、適切なスケーリングが適用された、既知の寸法のルーラーまたはグリッドであり得る。フィデューシャルはまた、瞳孔間距離のような既知の顔の測定であり得る。
【００３１】
距離の曖昧性を解消するための好ましいアプローチは、動き補正データをスキャナデータに対し較正することによる。この処理が、図４を参照してＰＥＴスキャナの例を使用することにより説明される。ＰＥＴスキャナが、時間に対するデータのリストファイルを生成する。ＰＥＴ画像が、スキャナとともに提供された再構成ソフトウェアを使用してデータファイルから再構成される。典型的には、数百万個のデータ点が画像再構成において使用される。絶対測定は、撮像機器の性質に起因して再構成ＰＥＴデータに固有である。基本的には、撮像機器のジオメトリが既知であり、較正される。残念なことに、最小数のデータ点がＰＥＴ画像を再構成するために必要とされ、この最小数のデータ点を収集するために必要とされる時間内にターゲットの動きが生じ得る。
【００３２】
１つのソリューションは、ＰＥＴデータの最小時間ブロックを平均し、ビデオデータの同等のブロックに対し較正することである。較正が、すべてのビデオデータ点に適用され、続いて、ブロック内の各々の個々のＰＥＴデータ点（イベント）が、対応するビデオデータ点を使用して動きについて補正される。適切な時間ブロックは１０秒である。
【００３３】
各々のＰＥＴｎブロックについて、ＰＥＴ０に対する各々のＰＥＴｎブロックの動きが決定される。動きが、ＰＥＴｎ画像ブロックをＰＥＴ０画像ブロックとアラインメントさせるために、たとえば、相互情報量に基づく方法であるがこれに限定されない既知の位置合わせ技法を使用して決定され得る（Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ：Ａｎ  Ｏｖｅｒｖｉｅｗ；Ｍｅｄｈａ  ｅｔ．ａｌ；Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  Ｖｏｌ．２，  Ｎｏ．３，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００９）。画像ブロックＰＥＴｎとＰＥＴ０とをアラインメントさせるために必要とされるこの６ＤｏＦの動きは、ＰＥＴ＿ＭＯＴＩＯＮｎとして知られている。
【００３４】
各々のＶＩＤｎブロックについて、ＶＩＤ０に対する各々のＶＩＤｎブロックの動きが決定される。動きは、各々のＶＩＤｎブロックの平均的な動きを取得し、ＶＩＤ０に対する各々のＶＩＤｎブロックのずれを計算することによって決定され得る。
ＶＩＤ＿ＭＯＴＩＯＮｎ＝ＶＩＤｎ−ＶＩＤ０
【００３５】
次いで、較正値が、各々のＰＥＴ＿ＭＯＴＩＯＮブロックとＶＩＤ＿ＭＯＴＩＯＮブロックとを使用して計算され得る。
Ｋｎ＝ＰＥＴ＿ＭＯＴＩＯＮｎ／ＶＩＤ＿ＭＯＴＩＯＮｎ
【００３６】
すべてのＫｎの値の平均が、ビデオ動きデータイベントのすべてに適用される較正値を決定する。
【数１】
2015526708.tif 000003
【００３７】
較正係数Ｋは、Ｋについての統計的に正確な値を提供するために、利用可能なブロックのすべてまたは最小必要数のみを使用して計算され得る。さらに、統計的検定が、一部のデータを取り除くために適用され得る。たとえば、１０秒のビンにおける測定の標準偏差が、非常に高い標準偏差を有するデータのブロックを取り除くために使用され得る。他の統計的検定が当業者に周知であろう。
【００３８】
補正（Ｋ）がすべてのビデオデータに適用される。
ＶＩＤｃｏｒｒｅｃｔｅｄ＝Ｋ＊ＶＩＤ
【００３９】
動き補正がここで、イベントレベルでの分解能を改善するために（またはより正確には、動きによって引き起こされるぶれに起因する分解能の損失を低減するために）、ＶＩＤｃｏｒｒｅｃｔｅｄに基づいてＰＥＤデータイベントに適用される。
【００４０】
技法はＰＥＴデータの最初のブロックに対する較正に関し説明されているが、技法はこのように限定されるものではない。較正はいずれのデータブロックに対しても実行され得、すなわち、ＰＥＴ走査の直前に取得されたＣＴ走査またはＭＲ走査を使用する同一の処理が後に続けられ得る。
【００４１】
較正処理は、任意のスキャナデータを用いて適用され得る。較正処理は、スキャナデータの時間平均されたブロックをスキャナデータの選択されたブロックと位置合わせすることによってスキャナデータ補正を計算するステップと、ビデオ画像データの時間平均されたブロックをビデオ画像データの選択されたブロックと位置合わせすることによってビデオ画像データ補正を計算するステップと、スキャナデータ補正とビデオ画像データ補正とのペアの各々について較正値を計算するステップであって、スキャナデータ補正とビデオ画像データ補正とのペアは、時間的に一致している、計算するステップと、較正値を平均して較正係数を得るステップと、較正係数をビデオ画像データに適用するステップとを含むものとして要約され得る。
【００４２】
広い観点では、上述されたように、撮像デバイスからの生データは、各々のイベントについてタイムスタンプを有するイベントのリストからなる。動きデータは、画像の時間シーケンスからなり、画像の時間シーケンスから経時的な動きが決定される。特定のイベントのために、そのイベントの時間での患者の位置が、最初の患者の位置と比較される。患者が動いていた場合、動きの度合いが決定され、同時計測線２２が、正しい場所に端を発するように、決定された６ＤｏＦの動きだけシフトさせられる。次いで、イベントが、実際にイベントを記録した結晶ではない２つの異なる結晶によって検出されたものとして記録される。
【００４３】
好ましい較正アプローチを使用した処理全体が、図５に描かれている。スキャナ（たとえば、ＰＥＴスキャナ）が、データの各々の行についてタイムスタンプを有するリストファイルの形態の生スキャナデータを生成する。有用な画像を提供し得るデータの最小ブロックから、画像が再構成される。発明者は、この最小ブロックがＰＥＴスキャナからのデータでは１０秒であることを見出した。カメラが、動き追跡データのブロックを生成するために動き追跡アルゴリズムを使用して分析されるビデオ画像データを発生させる。較正係数が計算され、追跡データが上述された手法で補正される。次いで、補正された追跡データが、走査中の患者の動きの影響を除去するようスキャナデータを補正するために使用される。次いで、補正されたリストファイルの形態の補正されたスキャナデータが、スキャナとともに提供されたソフトウェアによって再構成画像を生成するために使用される。
【００４４】
例として、図６は、ＰＥＴ走査中のＸ（下）、Ｙ（上）、およびＺ（中央）の動きのグラフを示す。見られ得るように、走査の持続時間にわたるＹ位置の顕著なドリフトとＺ方向の多くの小さな動きとが存在する。図７は、動きのパターンを説明する動きデータのフーリエ変換を示し、たとえば、大きな振幅の曲線が約０．１〜０．５ヘルツの低周波数に集中したように、呼吸運動アーチファクトがフーリエ変換のグラフに現れるであろう。これらのフーリエグラフは、このケースにおける患者の動きがランダムであるので予測できないことを示す。胸部または腹部からの画像データのそのようなＦＦＴは、生体同期画像の処理を容易にするために（たとえば、鼓動する心臓の画像を示すために、または、胸の病変の動きを静止させるために）、呼吸および心収縮といった生体データの抽出を可能にし得る。
【００４５】
ピッチ（中央）、ヨー（上）、およびロール（下）の対応するグラフが図８に示されている。患者が弛緩して頭部が身体のほうへ回転するのに伴う走査の持続時間にわたるピッチのドリフトと、ヨーおよびロールの小さな動きとが存在することが明らかである。図９は、それぞれのフーリエ変換を示し、呼吸および心収縮といった生体データもまた示し得る。
【００４６】
図６〜図９に表された走査によって収集されるＰＥＴ画像は、機械本来の分解能によるよりもむしろ患者の動きによって制限された分解能を有するであろう。しかしながら、生データが、分解能を改善するように補正され得る。これは、フッ素−１８−ＦＤＯＰＡによるＰＥＴの脳画像を示す図１０の画像で説明される。ＦＤＯＰＡは、脳の大脳基底核において高い集積を有する（左右両側に中央領域）。最初の横断画像（左）は、大脳基底核における集積が、動きについて補正された画像（右）における集積よりも不規則であり、密集していないことを示す。同様に、（収集中の頭部の動きの結果として生じた画像ノイズに起因する）脳の残りの部分および頭皮に点在する斑点が、動き補正画像上では著しく低減されている。
【００４７】
本発明のさまざまな実施形態の上記説明は、関連技術の当業者への説明の目的のために提供されている。上記説明は、網羅的であることまたは本発明を開示された１つの実施形態に限定することを意図したものではない。上述されたように、本発明の数多くの代替および変形が、上記教示の当業者に明らかであろう。したがって、いくつかの代替の実施形態が特に議論されている一方で、他の実施形態が、当業者によって理解されるか、または比較的容易に開発されるであろう。したがって、本発明は、本明細書において議論されていきた本発明のすべての代替、変更、および変形と、上述された発明の精神および範囲内に含まれる他の実施形態とを含むように意図される。
【図１ａ】
2015526708.tif 000004
【図１ｂ】
2015526708.tif 000005
【図１ｃ】
2015526708.tif 000006
【図２ａ】
2015526708.tif 000007
【図２ｂ】
2015526708.tif 000008
【図３】
2015526708.tif 000009
【図４】
2015526708.tif 000010
【図５】
2015526708.tif 000011
【図６】
2015526708.tif 000012
【図７】
2015526708.tif 000013
【図８】
2015526708.tif 000014
【図９】
2015526708.tif 000015
【図１０】
2015526708.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成26年9月12日(2014.9.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の医用撮像における分解能を改善する方法であって、
医用撮像デバイスから前記患者のスキャナデータを取り込むステップと、
前記患者の上方中央で前記医用撮像デバイス内または前記医用撮像デバイス上に配置されたカメラによって、前記患者のビデオ画像データを取り込むステップと、
前記ビデオ画像データに適用される追跡アルゴリズムを使用して前記患者の動きを追跡するステップと、
前記ビデオ画像データから動き補正データを抽出するステップと、
前記動き補正データを用いて前記スキャナデータを補正して、改善された分解能による前記患者の医用画像を生成するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
動き補正データを抽出する前記ステップは、前記スキャナデータに対し前記動き補正データを較正して較正係数を得る工程と、前記較正係数を用いて前記ビデオ画像データを較正する工程とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記動き補正データの較正は、
スキャナデータの時間平均されたブロックをスキャナデータの選択されたブロックと位置合わせすることによってスキャナデータ補正を計算することと、
ビデオ画像データの時間平均されたブロックをビデオ画像データの選択されたブロックと位置合わせすることによってビデオ画像データ補正を計算することと、
スキャナデータ補正とビデオ画像データ補正とのペアの各々について較正値を計算することであって、スキャナデータ補正とビデオ画像データ補正との前記ペアは、時間的に一致する、計算することと、
前記較正値を平均して較正係数を得ることと、
前記較正係数を前記ビデオ画像データに適用することと、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記スキャナデータのブロックと前記ビデオ画像データのブロックは、１０秒のブロックである、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スキャナデータの選択されたブロックは、スキャナデータの最初のブロックであり、前記ビデオ画像データの選択されたブロックは、ビデオ画像データの最初のブロックである、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記追跡アルゴリズムは、顔認識アルゴリズムである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記医用撮像デバイスは、前記患者の頭部の画像を発生させる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ビデオ画像は、デジタルカメラによって取り込まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記患者のビデオ画像データを取り込む前記ステップは、基準としてフィデューシャルを含むことにより距離の曖昧性を解消する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記動き補正データは、６自由度にわたって計算され、適用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
医用撮像における使用のための動き検出システムであって、
患者の上方中央で医用撮像デバイス内または医用撮像デバイス上に配置されたカメラと、
前記カメラから得られた信号を分析するようになっている信号プロセッサと、
顔の特徴を識別し、前記識別された特徴の動きを追跡して、動き補正データを生成する、前記信号プロセッサで実行される顔認識ソフトウェアと、
医用撮像デバイスからスキャナデータを収集し、前記動き補正データを使用して前記スキャナデータを補正する、画像プロセッサと、
を備える、動き検出システム。
【請求項１２】
前記カメラは、ステレオカメラである、請求項１１に記載の動き検出システム。
【請求項１３】
前記医用撮像デバイスは、ＰＥＴスキャナ、ＣＴスキャナ、またはＭＲスキャナから選択される、請求項１１に記載の動き検出システム。
【請求項１４】
前記スキャナデータに対し前記動き補正データを較正するための手段をさらに備える、請求項１１に記載の動き検出システム。
【請求項１５】
前記動き補正データの較正のためのフィデューシャルをさらに備える、請求項１１に記載の動き検出システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
一形態において、この形態が唯一の形態または実際に最も広い形態であるとは限らないが、本発明は、患者の医用撮像における分解能を改善する方法に属し、この方法は、
医用撮像デバイスから患者のスキャナデータを取り込むステップと、
患者の上方中央で医用撮像デバイス内または医用撮像デバイス上に配置されたカメラによって、患者のビデオ画像データを取り込むステップと、
ビデオ画像データに適用される追跡アルゴリズムを使用して患者の動きを追跡するステップと、
ビデオ画像データから動き補正データを抽出するステップと、
動き補正データを用いてスキャナデータを補正して、改善された分解能による患者の医用画像を生成するステップと、
を含む。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
あるいは、領域のビデオ画像データを取り込むステップは、基準としてフィデューシャルを含むことにより距離の曖昧性を解消する工程を含み得る。フィデューシャルは、患者の瞳孔間距離であり得る。あるいは、ビデオ画像を取り込むステップは、ステレオカメラにより得る。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
別の形態において、本発明は、医用撮像における使用のための動き検出システムに属し、このシステムは、
患者の上方中央で医用撮像デバイス内または医用撮像デバイス上に配置されたカメラと、
カメラから得られた信号を分析するように適合した信号プロセッサと、
顔の特徴を識別し、識別された特徴の動きを追跡して、動き補正データを生成する、信号プロセッサで実行される顔認識ソフトウェアと、
医用撮像デバイスからスキャナデータを収集し、動き補正データを使用してスキャナデータを補正する画像プロセッサと、
を備える。
【国際調査報告】
2015526708.tif 000017
2015526708.tif 000018