【手続補正書】
【提出日】令和1年10月7日(2019.10.7)
【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】
疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステムであって、  複数の訓練対象の磁気共鳴（ＭＲ）データ及びコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データを含む訓練データを格納するように構成されたデータベースであって、各訓練対象が複数のＭＲ画像及び少なくともひとつのＣＴ画像を有するデータベースと、  前記データベースに格納された情報にアクセスするために前記データベースに通信可能に結合されたプロセッサと、  前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリを有し、  前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサが操作を実行するように構成された命令を格納しており、  前記操作は、  前記データベースにアクセスして、前記複数の訓練対象のそれぞれについて、複数のＭＲ画像及び少なくともひとつのＣＴ画像を含む訓練データを取り出すステップであって、各訓練対象について、前記複数のＭＲ画像に基づいて少なくともひとつの組織パラメータマップを決定し、前記少なくともひとつのＣＴ画像に基づいてＣＴ値を取得するステップと、  前記複数の訓練対象の前記組織パラメータマップと前記ＣＴ値とに基づいて疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップとを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、  前記少なくともひとつの組織パラメータマップは、陽子密度マップと縦緩和時間マップと横緩和時間マップとを含むグループから選択されている  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムにおいて、  前記複数のＭＲ画像に基づいて少なくともひとつの組織パラメータマップを決定するステップは、  前記複数のＭＲ画像のそれぞれに関連するシーケンスパラメータを取得するステップと、  前記組織パラメータマップの画像点に対応するそれぞれの画像位置における前記複数のＭＲ画像の前記シーケンスパラメータとＭＲ画像強度値に基づいて、前記少なくともひとつの組織パラメータの各画像点の組織パラメータ値を推定するステップとを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムにおいて、  前記複数のＭＲ画像は少なくとも３つのマルチチャネルＭＲ画像を含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項５】
請求項１記載のシステムにおいて、  前記訓練データは、前記複数の訓練対象のうちの少なくともひとつ対する複数のＣＴ画像を含み、  前記操作は、  前記複数のＣＴ画像の対応する画像点のＣＴ値を平均化するステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項６】
請求項１記載のシステムにおいて、  前記操作は、  前記複数の訓練対象のそれぞれに対して、前記複数のＭＲ画像と前記少なくともひとつのＣＴ画像とを整列させるステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項７】
請求項１記載のシステムにおいて、  前記訓練データは、第１の訓練対象の複数のＭＲ画像の第１のセットと第２の訓練対象の複数のＭＲ画像の第２のセットとを含み、前記第１のセットのＭＲ画像と前記第２のセットのＭＲ画像とは異なるシーケンスパラメータを有し、  前記操作は、  前記第１のセットのＭＲ画像と前記第２のセットのＭＲ画像の両方からのデータを用いて前記疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項８】
請求項１記載のシステムにおいて、  前記操作は、  各訓練対象の前記複数のＭＲ画像、又は前記少なくともひとつの組織パラメータマップからひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップと、  前記複数の訓練対象の前記組織パラメータマップと、前記抽出された特徴と、前記ＣＴ値とに基づいて前記疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項９】
請求項８記載のシステムにおいて、  前記複数のＭＲ画像又は前記少なくともひとつの組織パラメータマップから抽出された前記ひとつ又はそれ以上の特徴は、  画像点の座標、  前記ＭＲ画像の外部の基準点に対して正規化された座標、  前記ＭＲ画像内のひとつ又はそれ以上のランドマーク点に対して正規化された座標、  前記少なくともひとつの組織パラメータマップ内のひとつ又はそれ以上の湾曲、  前記少なくともひとつの組織パラメータマップのひとつ又はそれ以上のテクスチャ測定値、又は  前記少なくともひとつの組織パラメータマップ内のひとつ又はそれ以上の画像パッチ  のうちの少なくともひとつを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項１０】
疑似ＣＴ画像を生成するシステムであって、  プロセッサと、  前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリを有し、  前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサが操作を実行するように構成された命令を格納しており、  前記操作は、  患者の複数のマルチチャネル磁気共鳴（ＭＲ）画像を受信するステップと、  前記複数のマルチチャネルＭＲ画像を少なくともひとつの組織パラメータマップに変換するステップと、  前記少なくともひとつの組織パラメータマップに予測モデルを適用することによってＣＴ値を生成するステップと、  前記予測モデルによって生成された前記ＣＴ値に基づいて前記疑似ＣＴ画像を生成するステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１１】
請求項１０記載のシステムにおいて、  前記少なくともひとつの組織パラメータマップは、陽子密度マップと縦緩和時間マップと横緩和時間マップとを含むグループから選択されている  ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１２】
請求項１０記載のシステムにおいて、  前記複数のマルチチャネルＭＲ画像を前記少なくともひとつの組織パラメータマップに変換するステップは、  前記複数のＭＲ画像のそれぞれに関連するシーケンスパラメータを取得するステップと、  前記組織パラメータマップの画像点に対応するそれぞれの画像位置における前記複数のＭＲ画像の前記シーケンスパラメータとＭＲ画像強度値に基づいて、前記少なくともひとつの組織パラメータの各画像点の組織パラメータ値を推定するステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１３】
請求項１０記載のシステムにおいて、  前記複数のマルチチャネルＭＲ画像は少なくとも３つのマルチチャネルＭＲ画像を含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１４】
請求項１０記載のシステムにおいて、  前記操作は、  前記複数のマルチチャネルＭＲ画像を画像取得装置から受信するステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１５】
請求項１０記載のシステムにおいて、  前記操作は、  前記複数のマルチチャネルＭＲ画像をＭＲ画像データベースから受信するステップを含む  ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１６】
請求項１０記載のシステムにおいて、  前記予測モデルは、シーケンスパラメータの第１のセットを有するマルチチャネルＭＲ画像の第１のセットによって訓練され、  前記受信された複数のマルチチャネルＭＲ画像は、前記シーケンスパラメータの第１のセットとは異なるシーケンスパラメータの第２のセットを有する  ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１７】
疑似ＣＴ予測モデルを生成するためのコンピュータに実装された方法であって、  複数の訓練対象のそれぞれについて、複数のマルチチャネル磁気共鳴（ＭＲ）画像及び少なくともひとつの断層撮影（ＣＴ）画像を取り出すステップであって、各訓練対象について、前記複数のマルチチャネルＭＲ画像に基づいて少なくともひとつの組織パラメータマップを決定し、前記少なくともひとつのＣＴ画像に基づいてＣＴ値を取得するステップと、  前記複数の訓練対象の前記組織パラメータマップと前記ＣＴ値とに基づいて疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップとを含む  ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の方法において、  前記少なくともひとつの組織パラメータマップは、陽子密度マップと縦緩和時間マップと横緩和時間マップとを含むグループから選択されている  ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。
【請求項１９】
請求項１７記載の方法において、  前記複数のマルチチャネルＭＲ画像に基づいて少なくともひとつの組織パラメータマップを決定するステップは、  前記複数のマルチチャネルＭＲ画像のそれぞれに関連するシーケンスパラメータを取得するステップと、  前記組織パラメータマップの画像点に対応するそれぞれの画像位置における前記複数のマルチチャネルＭＲ画像の前記シーケンスパラメータとＭＲ画像強度値に基づいて、前記少なくともひとつの組織パラメータの各画像点の組織パラメータ値を推定するステップとを含む  ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。
【請求項２０】
請求項１７記載の方法において、  前記訓練データは、第１の訓練対象の複数のマルチチャネルＭＲ画像の第１のセットと第２の訓練対象の複数のマルチチャネルＭＲ画像の第２のセットとを含み、前記第１のセットのマルチチャネルＭＲ画像と前記第２のセットのマルチチャネルＭＲ画像とは異なるシーケンスパラメータを有し、  前記方法は、  前記第１のセットのマルチチャネルＭＲ画像と前記第２のセットのマルチチャネルＭＲ画像の両方からのデータを用いて前記疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップを含む  ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】組織パラメータ推定を用いたＭＲデータからの疑似ＣＴ生成
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】  （関連出願との相互参照）  ［００１］  本出願は、２０１５年１０月１３日に提出され、「特徴回帰モデルを用いたＭＲデータからの疑似ＣＴ生成」と題された代理人整理番号１２４７５．００４３−０００００に関連し、その全内容は参照により本明細書に組み込まれる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８７】  ［０８５］  図７は、開示された実施形態のように、モデルが（図３に記載されているように）疑似ＣＴ値および疑似ＣＴ画像を生成するように訓練された後、（図１及び図６により説明されるように）疑似ＣＴ予測モデルを使用するための例示的なプロセス７００のフローチャートである。ステップ７１０において、システム５００は、患者（例えば、新しい患者）に関連する少なくともひとつのＭＲスキャン（例えば、ＭＲスキャン３１０）を受信することができる。少なくともひとつのＭＲスキャンは、対応するＣＴスキャンを有していなくてもよい。ＭＲスキャンは、疑似ＣＴ画像を生成するために使用される。