【手続補正書】
【提出日】令和1年5月21日(2019.5.21)
【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画像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、各訓練対象が少なくともひとつの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コンピュータプロセッサ回路装置と、
前記コンピュータプロセッサ回路装置に通信可能に結合された記憶装置とを有し、
前記記憶装置は、前記コンピュータプロセッサ回路装置によって実行されると、前記コンピュータプロセッサ回路装置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、前記少なくともひとつのＭＲ画像及び前記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と、
各訓練対象について、前記少なくともひとつのＭＲ画像の各画像点から複数の特徴を抽出し、前記抽出された特徴のそれぞれを前記特徴ベクトルの複数の次元のうちのそれぞれの次元で格納することにより、前記抽出された特徴に基づいて各画像点の特徴ベクトルを生成し、前記少なくともひとつのＣＴ画像の各画像点からＣＴ値を抽出し、前記複数の訓練対象のそれぞれに対して前記少なくとも１つのＭＲ画像と前記少なくとも１つのＣＴ画像とを位置合わせするステップと、
ＣＴ値パラメータＨ、組織値パラメータ、およびβパラメータの間の関係をモデル化するために機械学習技術を訓練するステップであって、前記訓練することは、前記ＣＴ値パラメータＨを各画像点の前記抽出されたＣＴ値と表示し、前記組織値パラメータを各画像点の前記特徴ベクトルと表示し、前記Ｈが前記βパラメータおよび前記組織値パラメータの数学的演算にほぼ等しくなるように、前記表示されたＣＴ値パラメータＨおよび前記組織値パラメータに対してデータフィッティング技法を実行することにより前記βパラメータを計算することを含むステップと、
前記訓練された機械学習技術に基づいて、新しいＭＲ画像の１つまたは複数の特徴から疑似ＣＴ画像を生成するステップであって、前記機械学習技術によってモデル化された前記組織値パラメータを前記新しいＭＲ画像の前記１つまたは複数の特徴であると表示し、前記機械学習技術によってモデル化された前記計算されたβパラメータを前記新しいＭＲ画像の前記１つまたは複数の特徴であると表示された前記組織値パラメータに適用することにより前記機械学習技術によりモデル化された前記ＣＴ値パラメータＨを計算することにより、前記疑似ＣＴ画像を生成するステップとを含む
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２】
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に関する複数の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画像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、
前記操作は、前記複数の訓練対象のそれぞれに対する前記少なくともひとつの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画像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、
前記機械学習技術によりモデル化された関係は、次式
【数１】
2018530401.tif 000001
ただし、Ｈは前記ＣＴ値パラメータＨに対応し、β１、β２、β３は前記βパラメータに対応し、Ｐ、Ｔ１、Ｔ＊２は前記組織パラメータに対応する
に対応する
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５】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記操作は、
前記特徴ベクトルの次元を削減するステップと、
削減された次元数を有する前記特徴ベクトルと前記複数の訓練対象の前記ＣＴ値とに基づいて前記疑似ＣＴ画像を生成するステップとを含む
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６】
請求項５記載のシステムにおいて、
前記特徴ベクトルの次元を削減するステップは、
前記特徴ベクトルの雑音又は冗長性を低減することによって、前記複数の訓練対象の前記ＭＲ画像に基づいて前記特徴ベクトルの次元を削減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７】
請求項５記載のシステムにおいて、
前記特徴ベクトルの次元を削減するステップは、
前記特徴ベクトル内の前記ＣＴ画像に無関係な信号を除去することによって、前記複数の訓練対象の前記ＭＲ画像と前記ＣＴ画像に基づいて前記特徴ベクトルの次元を削減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８】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記抽出された特徴が、局所パターン特徴、ランドマーク特徴、又は文脈特徴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画像を生成するシステム。
【請求項９】
疑似ＣＴ画像を生成するシステムであって、
コンピュータプロセッサ回路装置と、
前記コンピュータプロセッサ回路装置に通信可能に結合された記憶装置を有し、
前記記憶装置は、前記コンピュータプロセッサ回路装置によって実行されると、前記コンピュータプロセッサ回路装置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、
患者の磁気共鳴（ＭＲ）画像を受信するステップと、
機械学習技術は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）値パラメータＨ、組織値パラメータ、βパラメータの間の関係をモデル化するために訓練されており、
１つ又は複数のＭＲ画像の各画像点から複数の特徴を抽出するステップであって、各抽出された特徴は異なる種類のＭＲ画像情報に対応するステップと、
前記抽出された特徴に基づいて各画像点に対する特徴ベクトルを作成するステップと、
１つまたは複数のＭＲ画像の各画像点についてＣＴ値を抽出するステップと、
複数の訓練対象のそれぞれについて前記１つまたは複数のＭＲ画像と前記抽出されたＣＴ値に対応するＣＴ画像を位置合わせするステップと、
前記ＣＴ値パラメータＨを前記抽出されたＣＴ値と表示し、前記組織値パラメータを各画像点の前記特徴ベクトルと表示するステップと、
前記Ｈが前記βパラメータおよび前記組織値パラメータの数学的演算にほぼ等しくなるように、前記表示されたＣＴ値パラメータＨおよび前記組織値パラメータに対してデータフィッティング技法を実行することにより前記βパラメータを計算するステップと、
すべての画像点に対する前記機械学習技術に基づいて前記疑似ＣＴ画像を生成するステップであって、前記機械学習技術によってモデル化された前記組織値パラメータを前記新しいＭＲ画像の前記１つまたは複数の特徴であると表示し、前記機械学習技術によってモデル化された前記計算されたβパラメータを前記新しいＭＲ画像の前記１つまたは複数の特徴であると表示された前記組織値パラメータに適用することにより前記機械学習技術によりモデル化された前記ＣＴ値パラメータＨを計算することにより、前記疑似ＣＴ画像を生成するステップとを含む
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１０】
請求項９記載のシステムにおいて、
前記異なる種類のＭＲ画像情報は、少なくとも１つの数値と少なくとも１つのカテゴリカル特性とを含む
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１つの数値は、強度値、エネルギー、コントラスト、均質性、相関関係、関節特徴、または特徴の座標位置のうちの少なくとも１つを含み、前記少なくとも１つのカテゴリカル特性は、組織タイプ、ローカルパターン特徴、ランドマーク特徴、コンテキスト特徴、または構造ラベルの少なくとも１つを含む
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１２】
請求項９記載のシステムにおいて、
前記操作は、
組織クラスに基づいて前記ＭＲ画像をセグメント化するステップと、
前記セグメント化に基づいて分類マップを生成するステップと、
前記分類マップからひとつ又はそれ以上の画像特徴を抽出するステップと、
前記分類マップから抽出されたひとつ又はそれ以上の画像特徴を、前記ＭＲ画像から抽出された前記特徴と組み合わせるステップとを含む
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】
患者の疑似ＣＴ画像を生成するシステムであって、
コンピュータプロセッサ回路装置と、
前記コンピュータプロセッサ回路装置に通信可能に結合された記憶装置を有し、
前記記憶装置は、前記コンピュータプロセッサ回路装置によって実行されると、前記コンピュータプロセッサ回路装置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、
前記患者の磁気共鳴（ＭＲ）画像を受信するステップと、
機械学習技術は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）値パラメータＨ、組織値パラメータ、βパラメータの間の関係をモデル化するために訓練され、
少なくとも１つのＭＲ画像の各画像点から複数の特徴を抽出するステップと、
前記抽出された特徴のそれぞれを前記特徴ベクトルの複数の次元のうちのそれぞれの次元に格納することにより、前記抽出された特徴に基づいて各画像点に対する特徴ベクトルを作成するステップと、
少なくとも１つのＣＴ画像の各画像点からＣＴ値を抽出するステップと、
複数の訓練対象のそれぞれについて前記少なくとも１つのＭＲ画像と前記少なくとも１つのＣＴ画像を位置合わせするステップと、
前記ＣＴ値パラメータＨを各画像点の前記抽出されたＣＴ値と表示し、前記組織値パラメータを各画像点の前記特徴ベクトルと表示するステップと、
前記Ｈが前記βパラメータおよび前記組織値パラメータの数学的演算にほぼ等しくなるように、前記表示されたＣＴ値パラメータＨおよび前記組織値パラメータに対してデータフィッティング技法を実行することにより前記βパラメータを計算するステップと、
前記訓練された機械学習技術に基づいて新しいＭＲ画像の１つまたは複数の特徴から前記疑似ＣＴ画像を生成するステップであって、前記機械学習技術によってモデル化された前記組織値パラメータを前記新しいＭＲ画像の前記１つまたは複数の特徴であると表示し、前記機械学習技術によってモデル化された前記計算されたβパラメータを前記新しいＭＲ画像の前記１つまたは複数の特徴であると表示された前記組織値パラメータに適用することにより前記機械学習技術によりモデル化された前記ＣＴ値パラメータＨを計算することにより、前記疑似ＣＴ画像を生成するステップとを含む
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１３記載のシステムにおいて、
前記操作は、
画像取得装置から前記ＭＲ画像を受信するステップを含む
ことを特徴とする患者の疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１５】
請求項１３記載のシステムにおいて、
前記操作は、
ＭＲ画像データベースから前記ＭＲ画像を受信するステップを含む
ことを特徴とする患者の疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１６】
請求項１３記載のシステムにおいて、
前記新しい画像は分類画像である
ことを特徴とする患者の疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１７】
請求項１３記載のシステムにおいて、
前記新しい画像は中間疑似ＣＴ画像である
ことを特徴とする患者の疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１８】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記操作は、
前記疑似ＣＴ画像に基づいて対象の解剖学的特徴を視覚的に表すステップを含む
ことを特徴とする患者の疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１９】
請求項９記載のシステムにおいて、
前記操作は、
前記疑似ＣＴ画像に基づいて対象の解剖学的特徴を視覚的に表すステップを含む
ことを特徴とする患者の疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項２０】
請求項１３記載のシステムにおいて、
前記機械学習技術によりモデル化された関係は、次式
【数２】
2018530401.tif 000002
ただし、Ｈは前記ＣＴ値パラメータＨに対応し、β１、β２、β３は前記βパラメータに対応し、Ｐ、Ｔ１、Ｔ＊２は前記組織パラメータに対応する
に対応する
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】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。