(57)【要約】本開示では、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置を含む放射線治療装置の品質保証テストを自動化するための手順が含まれており、装置のメーカーやベンダーに依存しない。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置の線形加速器の検証手順を実行するプロセスを含む。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲイメージング装置が生成する画像の品質を分析するプロセスを含む。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置の線形加速器の検証手順の実行と、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲイメージング装置が生成する画像の品質の分析とを組み合わせるプロセスを含む。【選択図】図１１
2022502210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
統合された線形加速器及びＭＲＩ撮像装置（ＭＲ−Ｌｉｎａｃ）を有する放射線治療装置のオペレーションを検証する方法であって、
前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記線形加速器に関連する検証手順を選択するステップと、
前記選択された検証手順に基づいて、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃのマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）の構成情報を取得するステップと、
前記構成情報に基づいて調整された前記ＭＬＣを通過する複数の放射線ビームの所定の放射線ビームにそれぞれ関連付けられた複数の画像を撮像検出器から取得するステップと、
前記複数の画像を処理して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの特性を決定するステップと、
前記複数の画像の処理に基づいて、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが有効範囲内で動作しているかどうかを判断するステップと
を有する
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記方法は、
前記決定された特性を、前記選択された検証手順に関連する許容できるしきい値と比較し、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが前記有効範囲外で動作していると判断することに応答して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの１つまたはそれ以上の特性を調整するステップを更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、
前記１つまたはそれ以上の特性が、前記選択された検証手順に基づいて決定される
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法において、
前記方法は、
前記構成情報の取得および前記検証手順の選択に応じて前記ＭＬＣを自動的に調整するステップを更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法において、
前記複数の検証手順は、前記ＭＬＣのリーフ位置検証手順と、放射線源と撮像素子の移動検証手順と、線形加速器と、ＭＲＩ撮像装置のアライメント検証手順と、線形加速器の平面シンメトリ検証手順とを有する
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法において、
前記選択された検証手順は、リーフ位置検証手順を有し、
前記複数の画像は、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの同じガントリ角度で得られた少なくとも７つの画像を含み、
前記特性は、公称のリーフの位置と公称のジョーの位置に対するリーフの位置とジョーの位置を含み、
前記許容できるしきい値は、１ミリメートルを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項５乃至６のいずれか１項に記載の方法において、
前記７つの画像のうち第１の画像と第２の画像と第３の画像が処理されて放射線アイソセンタを決定し、
前記構成情報は、前記ＭＬＣの第１のリーフのセットと第２のリーフのセットに対する第１の位置と、前記第１のリーフのセットと前記第２のリーフのセットの間の前記ＭＬＣの第３のリーフのセットに対する第２の位置とを示し、
前記方法は、
前記第１の画像と前記第２の画像と前記第３の画像をセグメント化するステップと、
前記セグメント化された第１の画像と第２の画像と第３の画像のそれぞれについての質量重心を計算するステップと、
前記計算された質量重心に円関数を当てはめるステップと、
前記円関数の中心に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像と前記第３の画像のそれぞれに関連する放射線アイソセンタを決定するステップと、
前記第１の画像と前記第２の画像と前記第３の画像のそれぞれに関連する前記決定された放射線アイソセンタの違いに基づいて、前記ビームの動きを検出するステップと
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法において、
前記７つの画像のうち第４の画像が処理されてオープンフィールドを特定し、
前記構成は、前記ＭＬＣの前記リーフに対するオープンポジションを示し、
前記方法は、
前記第４の画像の前記オープンフィールド内の各エッジに対して、
前記オープンフィールドのエッジのピクセル強度値に基づいて、初期の輪郭を生成するステップと、
前記輪郭の内部エネルギーが最小になるように、前記初期の輪郭のポイントを修正するステップと、
最も強い勾配に向かって前記ポイントを移動させ、前記ポイント間の規則的な間隔を維持するステップと、
前記輪郭の２次導関数を計算して、前記オープンフィールドのエッジのコーナーを特定するステップと
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、
前記７つの画像のうち第５の画像が処理されて前記ＭＬＣの拡張したリーフを検出し、
前記構成は、前記ＭＬＣの第１のリーフのセットと第２のリーフのセットに対する第１の位置を示し、前記第１のリーフのセットと前記第２のリーフのセットの間の第３のリーフのセットに対する第２の位置と第３の位置を交互に示し、
前記方法は、
前記第５の画像のフィールドのエッジに基づいて、前記第３のリーフのセットのそれぞれの中心を特定するステップと、
前記第３のリーフのセットのリーフのエッジを識別するステップと
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法において、
前記７つの画像のうち第６の画像と第７の画像が処理されて前記ＭＬＣのリーフの位置とジョーの位置を検出し、
前記構成は、前記第６の画像に対し、前記ＭＬＣの第１のリーフのバンクに対する第１のポジションと、前記ＭＬＣの第２のリーフのバンクに対する第２のポジションとを示し、
前記構成は、前記第７の画像に対し、前記ＭＬＣの第２のリーフのバンクに対する前記第１のポジションと、前記ＭＬＣの第１のリーフのバンクに対する前記第２のポジションとを示し、
前記方法は、
前記第６の画像と前記第７の画像に対する強度プロファイルを生成するステップと、
前記第６の画像と前記第７の画像における前記フィールドの水平方向の中心線と、特定されたリーフのエッジとの間の距離に基づいて、リーフのポジションを特定するステップと、
前記第６の画像と前記第７の画像のフィールドエッジプロファイルに基づいて、前記ジョーの位置を特定するステップと
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法において、
前記選択された検証手順は、線形加速器フラットネスシンメトリ検証手順を含み、
前記複数の画像が、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの４つの異なるガントリ角度で得られた４つの画像を含み、
前記特性は、前記画像のシンメトリとフラットネスを含み、
前記許容できるしきい値は、指定されたパーセンテージ値を含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、
前記方法は、
各画像に対して、
前記画像における前記フィールドのフィールドエッジの位置を決定するステップと、
前記フィールドエッジの位置の平均を計算して、前記フィールドの中心を決定するステップと、
９つの垂直プロファイルから平均プロファイルを生成するステップであって、前記９つの垂直プロファイルの中間プロファイルが前記フィールドの中心を通過するステップと、
８０％の強度に対応する前記９つの垂直プロファイルの位置を特定するステップと、
前記中間プロファイルから等距離にある前記９つの垂直プロファイルのうち第１のプロファイルと第２のプロファイルとの相違を決定してシンメトリを判定するステップと、
前記９つの垂直方向のプロファイルの値の間のばらつきを判断して、フラットネスを決定するステップと
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
統合された線形加速器及びＭＲＩ撮像装置（ＭＲ−Ｌｉｎａｃ）を有する放射線治療装置の画質を判定する方法であって、
前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記ＭＲＩ撮像装置に関連する品質評価手順を選択するステップと、
少なくとも１つのモジュールを含むファントムの前記ＭＲＩ撮像装置から複数の画像を取得するステップと、
前記選択された品質評価手順に基づいて、前記少なくとも１つのモジュールにおけるコンポーネントを表す前記複数の画像の特徴を処理するステップと、
前記処理された特徴に基づいて、前記ＭＲＩ画像装置に関連する画像品質属性を計算するステップと、
前記画像品質属性が許容できる基準を満たしているかどうかを判断するステップと、
前記画像品質属性が前記許容できる基準を満たしていると判断することに応答して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが有効に動作しているかどうかを判断するステップと
を有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の方法において、
前記方法は、
前記画像品質属性が前記許容できる基準を満たさないと判断することに応答して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの１つまたはそれ以上の特性を調整するステップ
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１３乃至１４のいずれか１項に記載の方法において、
前記品質評価手順は、軸方向の視野に対する前記ファントムの位置を計算し、前記ファントムの寸法を計算する第１の品質評価手順である
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の方法において、
前記方法は、
前記複数の画像から第１の画像を選択するステップと、
前記画像に示される前記ファントムが１つの画素値を有するように、前記第１の画像を２値化するステップと、
画素の各行における前記ファントムの最初の画素と最後の画素の列番号を特定するステップと、
前記特定された列番号に基づいて、前記ファントムの周囲に関心領域（ＲＯＩ）を生成するステップと、
前記特定された列番号に基づいて、前記ＲＯＩの質量中心を特定するステップと、
前記第１の画像の中心を特定するステップと、
前記ファントムの座標と前記第１の画像の中心との差を計算して、前記ファントムのずれを決定するステップと、
前記ＲＯＩに基づいて前記ファントムの高さと幅を計算するステップと
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１３乃至１６のいずれか１項に記載の方法において、
前記複数の品質評価手順は、画像空間に対する前記ファントムの回転をチェックする、スライス厚の精度を計算する、高コントラストの空間分解能を計算する、スライス位置の精度をチェックする、パーセント画像の均一性を計算する、パーセント信号のゴーストを計算する、低コントラストの検出性を計算する、または、幾何学的な精度を計算する、少なくとも１つの品質評価手順を含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１８】
統合された線形加速器及びＭＲＩ撮像装置（ＭＲ−Ｌｉｎａｃ）を有する放射線治療装置の品質評価を行う方法であって、
前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記線形加速器に関連する検証手順と、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記ＭＲＩ撮像装置に関連する品質評価手順とを選択するステップと、
前記選択された検証手順に基づいて調整された前記ＭＬＣを通過する複数の放射線ビームのうちの所定の放射線ビームにそれぞれ関連付けられた撮像検出器から第１の複数の画像を取得するステップと、
少なくとも１つのモジュールを含むファントムの前記ＭＲＩ撮像装置から第２の複数の画像を取得するステップと、
前記選択された検証手順と前記選択された品質評価手順とに基づいて、前記第１の複数の画像と前記第２の複数の画像とを処理するステップと、
前記第１の複数の画像と前記第２の複数の画像とを処理して決定された前記第１の複数の画像と前記第２の複数の画像との属性に基づいて、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが有効範囲内で動作しているかどうかを判断するステップと
を有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１８記載の方法において、
前記方法は、
前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが前記有効範囲外で動作していると判断したことに応答して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの１つまたはそれ以上の特性を調整するステップ
を更に有する
ことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９記載の方法において、
前記１つまたはそれ以上の特性が、前記選択された検証手順または前記選択された品質評価手順に基づいて決定される
ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権の主張）
［０００１］
本出願は、２０１８年１０月１２日に出願された米国仮出願番号６２／７４４，８７５の優先権の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
（技術分野）
［０００２］
本開示の実施形態は、一般に、放射線治療機器における品質保証技術に関するものである。特に、本開示は、統合型線形加速器およびＭＲＩ撮像装置（ＭＲ−ＬｉｎａｃまたはＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ）の自動品質保証を行うことに関するものである。
【背景技術】
【０００３】
［０００３］
放射線手術または放射線治療（総称して「放射線治療」という）は、高強度かつ高精度の放射線を患者の体内の標的部位に照射し、病変を治療または破壊するものである。一般的に、標的領域は腫瘍組織のボリュームで構成される。放射線治療では、対象となる病巣を極めて正確に位置づける必要がある。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）や磁気共鳴画像（ＭＲＩ）などの画像診断により、施術者は、骨格のランドマークや埋め込み型のフィデューシャルマーカーと照らし合わせて病変部の位置を正確に特定し、放射線源の位置を制御することで、隣接する重要な身体構造を避けながら放射線ビームを標的組織に正確に照射することができる。このように、放射線治療には高精度の診断と高精度の放射線源制御が必要である。診断や放射線源の管理において所定の許容範囲を逸脱した場合、患者に壊滅的な影響を与える可能性がある。
【０００４】
［０００４］
放射線治療を正確に行う必要があることから、放射線治療機器が正しく動作していることを確認するための品質保証試験を行うことが規定される。このような品質保証テストは、患者に所定の放射線量を照射する前に、放射線治療装置で日常的に行われ、オペレータが手作業で分析して、システムの適切なアライメントと構成を確認するものである。しかし、品質保証テストをマニュアルで分析するのは非常に時間がかかり、その結果、患者の治療ができないという機器のダウンタイムが大きくなってしまう。また、テストのマニュアル分析は、オペレータによって一貫性がない傾向がある。さらに、放射線治療機器を分析するための一定の自動品質保証プロセスが存在するが、そのような技術は一般的に機器固有のものであり、ベンダー固有のハードウェアを使用する必要がある。また、放射線治療機器メーカーによって、品質保証の判断が一貫していないこともある。
【発明の概要】
【０００５】
［０００５］
本開示では、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置を含む放射線治療装置の品質保証テストを自動化するための手順が含まれており、装置のメーカーやベンダーに左右されない。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置の線形加速器の検証手順を実行するプロセスを含む。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲ撮像装置が生成する画像の品質を分析するプロセスを含む。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置の線形加速器の検証手順を実行することと、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲ撮像装置が生成する画像の品質を分析することとを組み合わせるプロセスを含む。
【０００６】
［０００６］
いくつかの実施形態では、統合型線形加速器およびＭＲＩ画像装置（ＭＲ−Ｌｉｎａｃ）を有する放射線治療装置のオペレーションを検証するためのシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体が提供される。システム、方法、およびコンピュータ可読媒体は、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記線形加速器に関連する検証手順を選択するステップと、前記選択された検証手順に基づいて、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃのマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）の構成情報を取得するステップと、前記構成情報に基づいて調整された前記ＭＬＣを通過する複数の放射線ビームの所定の放射線ビームにそれぞれ関連付けられた複数の画像を撮像検出器から取得するステップと、前記複数の画像を処理して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの特性を決定するステップと、前記複数の画像の処理に基づいて、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが有効範囲内で動作しているかどうかを判断するステップを含むオペレーションを実行する。
【０００７】
［０００７］
いくつかの実施形態では、システム、方法、およびコンピュータ可読媒体は、前記決定された特性を、前記選択された検証手順に関連する許容できるしきい値と比較し、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが前記有効範囲外で動作していると判断することに応答して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの１つまたはそれ以上の特性を調整するステップを有するオペレーションを実行する。
【０００８】
［０００８］
いくつかの実施形態では、前記１つまたはそれ以上の特性が、前記選択された検証手順に基づいて決定される。
【０００９】
［０００９］
いくつかの実施形態では、システム、方法、およびコンピュータ可読媒体は、前記構成情報の取得および前記検証手順の選択に応じて前記ＭＬＣを自動的に調整するステップを有するオペレーションを実行する。
【００１０】
［００１０］
いくつかの実施形態では、前記複数の検証手順は、前記ＭＬＣのリーフ位置検証手順と、放射線源と撮像素子の移動検証手順と、線形加速器と、ＭＲＩ撮像装置のアライメント検証手順と、線形加速器の平面シンメトリ検証手順とを有する。
【００１１】
［００１１］
いくつかの実施形態では、前記選択された検証手順は、リーフ位置検証手順を有し、前記複数の画像は、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの同じガントリ角度で得られた少なくとも７つの画像を含み、前記特性は、公称のリーフの位置と公称のジョーの位置に対するリーフの位置とジョーの位置を含み、前記許容できるしきい値は、１ミリメートルを含む。
【００１２】
［００１２］
いくつかの実施形態では、前記７つの画像のうち第１の画像と第２の画像と第３の画像が処理されて放射線アイソセンタを決定し、前記構成情報は、前記ＭＬＣの第１のリーフのセットと第２のリーフのセットに対する第１の位置と、前記第１のリーフのセットと前記第２のリーフのセットの間の前記ＭＬＣの第３のリーフのセットに対する第２の位置とを示し、前記オペレーションは、前記第１の画像と前記第２の画像と前記第３の画像をセグメント化するステップと、前記セグメント化された第１の画像と第２の画像と第３の画像のそれぞれについての質量重心を計算するステップと、前記計算された質量重心に円関数を当てはめるステップと、前記円関数の中心に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像と前記第３の画像のそれぞれに関連する放射線アイソセンタを決定するステップと、前記第１の画像と前記第２の画像と前記第３の画像のそれぞれに関連する前記決定された放射線アイソセンタの違いに基づいて、前記ビームの動きを検出するステップを更に有する。
【００１３】
［００１３］
いくつかの実施形態では、前記７つの画像のうち第４の画像が処理されてオープンフィールドを特定し、前記構成は、前記ＭＬＣの前記リーフに対するオープンポジションを示し、前記オペレーションは、前記第４の画像の前記オープンフィールド内の各エッジに対して、前記オープンフィールドのエッジのピクセル強度値に基づいて、初期の輪郭を生成するステップと、前記輪郭の内部エネルギーが最小になるように、前記初期の輪郭のポイントを修正するステップと、最も強い勾配に向かって前記ポイントを移動させ、前記ポイント間の規則的な間隔を維持するステップと、前記輪郭の２次導関数を計算して、前記オープンフィールドのエッジのコーナーを特定するステップを更に有する。
【００１４】
［００１４］
いくつかの実施形態では、前記７つの画像のうち第５の画像が処理されて前記ＭＬＣの拡張したリーフを検出し、前記構成は、前記ＭＬＣの第１のリーフのセットと第２のリーフのセットに対する第１の位置を示し、前記第１のリーフのセットと前記第２のリーフのセットの間の第３のリーフのセットに対する第２の位置と第３の位置を交互に示し、前記オペレーションは、前記第５の画像のフィールドのエッジに基づいて、前記第３のリーフのセットのそれぞれの中心を特定するステップと、前記第３のリーフのセットのリーフのエッジを識別するステップを更に有する。
【００１５】
［００１５］
いくつかの実施形態では、前記７つの画像のうち第６の画像と第７の画像が処理されて前記ＭＬＣのリーフの位置とジョーの位置を検出し、前記構成は、前記第６の画像に対し、前記ＭＬＣの第１のリーフのバンクに対する第１のポジションと、前記ＭＬＣの第２のリーフのバンクに対する第２のポジションとを示し、前記構成は、前記第７の画像に対し、前記ＭＬＣの第２のリーフのバンクに対する前記第１のポジションと、前記ＭＬＣの第１のリーフのバンクに対する前記第２のポジションとを示し、前記オペレーションは、前記第６の画像と前記第７の画像に対する強度プロファイルを生成するステップと、前記第６の画像と前記第７の画像における前記フィールドの水平方向の中心線と、特定されたリーフのエッジとの間の距離に基づいて、リーフのポジションを特定するステップと、前記第６の画像と前記第７の画像のフィールドエッジプロファイルに基づいて、前記ジョーの位置を特定するステップとを更に有する。
【００１６】
［００１６］
いくつかの実施形態では、前記選択された検証手順は、線形加速器フラットネスシンメトリ検証手順を含み、前記複数の画像が、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの４つの異なるガントリ角度で得られた４つの画像を含み、前記特性は、前記画像のシンメトリとフラットネスを含み、前記許容できるしきい値は、指定されたパーセンテージ値を含む。
【００１７】
［００１７］
いくつかの実施形態では、前記オペレーションは、各画像に対して、前記画像における前記フィールドのフィールドエッジの位置を決定するステップと、前記フィールドエッジの位置の平均を計算して、前記フィールドの中心を決定するステップと、９つの垂直プロファイルから平均プロファイルを生成するステップであって、前記９つの垂直プロファイルの中間プロファイルが前記フィールドの中心を通過するステップと、８０％の強度に対応する前記９つの垂直プロファイルの位置を特定するステップと、前記中間プロファイルから等距離にある前記９つの垂直プロファイルのうち第１のプロファイルと第２のプロファイルとの相違を決定してシンメトリを判定するステップと、前記９つの垂直方向のプロファイルの値の間のばらつきを判断して、フラットネスを決定するステップを更に有する。
【００１８】
［００１８］
いくつかの実施形態では、統合された線形加速器及びＭＲＩ撮像装置（ＭＲ−Ｌｉｎａｃ）を有する放射線治療装置の画質を判定するためのシステム、方法、およびコンピュータ読み取り可能な媒体が提供される。システム、方法、およびコンピュータ可読媒体は、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記ＭＲＩ撮像装置に関連する品質評価手順を選択するステップと、少なくとも１つのモジュールを含むファントムの前記ＭＲＩ撮像装置から複数の画像を取得するステップと、前記選択された品質評価手順に基づいて、前記少なくとも１つのモジュールにおけるコンポーネントを表す前記複数の画像の特徴を処理するステップと、前記処理された特徴に基づいて、前記ＭＲＩ画像装置に関連する画像品質属性を計算するステップと、前記画像品質属性が許容できる基準を満たしているかどうかを判断するステップと、前記画像品質属性が前記許容できる基準を満たしていると判断することに応答して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが有効に動作しているかどうかを判断するステップとを有するオペレーションを実行する。
【００１９】
［００１９］
いくつかの実施形態では、前記オペレーションは、前記画像品質属性が前記許容できる基準を満たさないと判断することに応答して、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの１つまたはそれ以上の特性を調整するステップを有する。
【００２０】
［００２０］
いくつかの実施形態では、前記品質評価手順は、軸方向の視野に対する前記ファントムの位置を計算し、前記ファントムの寸法を計算する第１の品質評価手順である。
【００２１】
［００２１］
いくつかの実装形態では、前記オペレーションは、前記複数の画像から第１の画像を選択するステップと、前記画像に示される前記ファントムが１つの画素値を有するように、前記第１の画像を２値化するステップと、画素の各行における前記ファントムの最初の画素と最後の画素の列番号を特定するステップと、前記特定された列番号に基づいて、前記ファントムの周囲に関心領域（ＲＯＩ）を生成するステップと、前記特定された列番号に基づいて、前記ＲＯＩの質量中心を特定するステップと、前記第１の画像の中心を特定するステップと、前記ファントムの座標と前記第１の画像の中心との差を計算して、前記ファントムのずれを決定するステップと、前記ＲＯＩに基づいて前記ファントムの高さと幅を計算するステップとを有する。
【００２２】
［００２２］
いくつかの実施形態では、前記複数の品質評価手順は、画像空間に対する前記ファントムの回転をチェックする、スライス厚の精度を計算する、高コントラストの空間分解能を計算する、スライス位置の精度をチェックする、パーセント画像の均一性を計算する、パーセント信号のゴーストを計算する、低コントラストの検出性を計算する、または、幾何学的な精度を計算する、少なくとも１つの品質評価手順を含む。
【００２３】
［００２３］
いくつかの実施形態では、統合された線形加速器及びＭＲＩ撮像装置（ＭＲ−Ｌｉｎａｃ）を有する放射線治療装置の品質評価を行うためのシステム、方法、およびコンピュータ読み取り可能な媒体が提供される。システム、方法、およびコンピュータ可読媒体は、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記線形加速器に関連する検証手順と、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃの前記ＭＲＩ撮像装置に関連する品質評価手順とを選択するステップと、前記選択された検証手順に基づいて調整された前記ＭＬＣを通過する複数の放射線ビームのうちの所定の放射線ビームにそれぞれ関連付けられた撮像検出器から第１の複数の画像を取得するステップと、少なくとも１つのモジュールを含むファントムの前記ＭＲＩ撮像装置から第２の複数の画像を取得するステップと、前記選択された検証手順と前記選択された品質評価手順とに基づいて、前記第１の複数の画像と前記第２の複数の画像とを処理するステップと、前記第１の複数の画像と前記第２の複数の画像とを処理して決定された前記第１の複数の画像と前記第２の複数の画像との属性に基づいて、前記ＭＲ−Ｌｉｎａｃが有効範囲内で動作しているかどうかを判断するステップとを有するオペレーションを実行する。
【００２４】
［００２４］
いくつかの実装では、前記オペレーションは、ＭＲ−Ｌｉｎａｃが有効範囲外で動作していると判断することに応答して、ＭＲ−Ｌｉｎａｃの１つまたはそれ以上の特性を調整することを含む。
【００２５】
［００２５］
いくつかの実装では、１つまたはそれ以上の特性は、選択された検証または品質評価手順に基づいて決定される。
【００２６】
［００２６］
上記の概要は、本特許出願の主題の概要を提供することを目的としている。また、上記の概要は、本開示に関する排他的または網羅的な説明を意図したものではない。詳細な説明は、本特許出願についての更なる情報を提供するために含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
［００２７］
図面は必ずしも縮尺通りに描かれているわけではなく、いくつかの図の中で、同じ数字は実質的に類似したコンポーネントを表している。異なる文字の接尾辞を持つ同様の数字は、実質的に類似したコンポーネントの異なる例を表す。図面は、本明細書で議論されている様々な実施形態を、限定するものではなく、一般的な例示として示している。
【００２８】
［００２８］
【図１】図１は、いくつかの実施例による治療計画生成処理を実行するために適応される例示的な放射線治療システムを示す。
【００２９】
［００２９］
【図２】図２は、本開示のいくつかの実施例による例示的な画像誘導放射線治療装置を示す。
【００３０】
［００３０］
【図３】図３は、本開示のいくつかの実施例によるマルチリーフコリメータの透視図である。
【００３１】
［００３１］
【図４Ａ】図４Ａおよび図４Ｂは、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョーの構成をテストするための例示的なプロセスを提供する。
【図４Ｂ】図４Ａおよび図４Ｂは、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョーの構成をテストするための例示的なプロセスを提供する。
【００３２】
［００３２］
【図５】図５は、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョー構成のテストの入力および出力を示す。
【００３３】
［００３３］
【図６】図６乃至図９は、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置をテストするための例示的なプロセスを提供する。
【図７】図６乃至図９は、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置をテストするための例示的なプロセスを提供する。
【図８】図６乃至図９は、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置をテストするための例示的なプロセスを提供する。
【図９】図６乃至図９は、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置をテストするための例示的なプロセスを提供する。
【００３４】
［００３４］
【図１０Ａ】図１０Ａおよび図１０Ｂは、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の画質のテストの入力および出力を示す。
【図１０Ｂ】図１０Ａおよび図１０Ｂは、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の画質のテストの入力および出力を示す。
【００３５】
［００３５］
【図１１】図１１は、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置をテストするための例示的なウェブベースのインターフェースを示す。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
［００３６］
本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置を含む放射線治療装置の品質保証テストを自動化する技術を含む。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置の線形加速器の検証手順を実行するプロセスを含む。本開示は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲイメージング装置が生成する画像の品質を分析するプロセスを含む。これらの技術的な利点は、異なる機器で異なる時間に行われる品質保証テストの間の精度と一貫性の向上である。これらの技術的な利点により、放射線治療機器のダウンタイムが短縮され、より多くの患者の治療が可能になる。したがって、これらの技術的な利点に加えて、本技術は多くの明らかな医療上の利点（放射線治療の治療精度の向上、意図しない放射線への被曝の低減を含む）をもたらす可能性がある。
【００３７】
［００３７］
いくつかの実施形態では、開示された技術は、ＭＲＩ撮像装置（ＭＲＩイメージング装置）からの３Ｄ画像を分析するウェブベースのツールを含む。本技術は、特定のメーカーを問わず、あらゆるＭＲＩ撮像装置に適用可能である。本開示の技術は、画像を処理して、ＭＲＩ撮像装置からの一連の画像ファイル（例えば、ＤＩＣＯＭ画像ファイル）におけるファントムの質量中心を求めるとともに、ファントムの高さと幅をピクセル単位で求める。回転、スライスの厚さ、高コントラストの空間分解能、スライスの位置精度、画像の均一性の割合、信号のゴーストの割合が決定される。これらの情報を使用して、ＭＲＩ撮像装置の精度を判断する。いくつかの実装では、ファントムのピクセル単位の高さと幅をミリメートル単位に変換する。いくつかの実施形態では、ファントムの回転は、１つの画像の中央にある黒いバーの２つの面の上部と下部を分析することによって決定される。スライスの厚さは、１枚目の画像の中央部分にある複数の配線のうち、最も明るい部分を分析することで決定される。
【００３８】
［００３８］
いくつかの実施形態では、開示された技術は、すべての放射線治療機器およびイメージング機器の品質管理を提供する、ベンダーにとらわれないウェブベースのツールを含む。特に、第１のメーカーの線形加速器（Ｌｉｎａｃ）と、異なる第２のメーカーのデジタルイメージングパネル（検出器）を有するシステムの品質と適正な性能を分析できるウェブベースのツールが開示されている。例えば、デジタルイメージングパネルをサポートするために、拡張リーフ検出および減算プロファイルを強化するマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）リーフポジションテストが提供される。いくつかの実装では、デジタルイメージングパネルによって生成された画像は、第１のメーカーによって提供され、第１のメーカーに関連するＬｉｎａｃによって使用されるイメージングパネルとは異なるグレースケール値を有する。デジタルイメージングパネルによる様々な画像セットを取得し、リーフの正確な位置を決定する。イメージングパネルとリーフトラベルの間の回転を計算するために、フィールドから伸びたリーフを検出する拡張リーフ検出テストを採用している。２０×２０ｃｍの２つのジョー位置検出フィールドを減算することにより合成画像を作成するサブトラクションプロファイルテストを採用している。特にＭＬＣは、ＭＬＣのリーフの上または下に１枚以上のプレートを含んでおり、これも所定のビームの放射方向と量を制御する。これらのジョーの位置は、検出された画像フィールドで判断することができる。そして、異なるメーカーの部品を含むこの放射線治療機器の品質保証を決定する。
【００３９】
［００３９］
いくつかの実施形態では、開示された技術は、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置の品質管理を提供するベンダーに依存しないウェブベースのツールを含む。ＭＲ−Ｌｉｎａｃ（ＭＲＬ）装置に特化した自動品質管理テストが提供される。ＭＲＬ  ＭＬＣのリーフ位置テスト、放射線源とイメージングパネル（検出器）の移動テスト、出力のフラットネスシンメトリ対ガントリ角度（flatness symmetry versus gantry angle）のテストなど、３つの画像ベースのテストが用意される。この装置では、光子ビームの特性やシステムの形状が従来のリニアック装置とは異なるが、これはＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置に対する公開されている品質管理テストで説明される。ＭＲＬ  ＭＬＣリーフ位置テストでは、２８枚のリーフのＭＬＣリーフの位置精度を判定する。このテストでは、ＭＲ−Ｌｉｎａｃのフィールドサイズ、フィールドの特性、装置の寸法を考慮している。放射線源とイメージングパネル（検出器）の移動テストでは、ガントリ角度に応じた放射線源の位置の変動を検出し、メガボルト（ＭＶ）ファントムの３次元位置を検出して、平均放射線場の中心からの放射線軸の最大変位を決定する。フィールドのエッジ検出には、グラデーション技術を採用している。出力のフラットネスシンメトリ対ガントリ角度テストでは、４枚のオープンフィールド画像の解析を行い、半径方向と直角方向のフラットネスとシンメトリを判定する。また、各フィールドの中央部分から算出される出力も考慮される。
【００４０】
［００４０］
図１は、本明細書で述べたアプローチの１つまたはそれ以上を使用して放射線治療計画処理操作を実行するように適合された例示的な放射線治療システム１００を示す。これらの放射線治療計画の処理は、放射線治療システムが、撮影された医療画像データと治療線量計算の特定の側面に基づいて、患者に放射線治療を提供するために実行される。放射線治療システムは、画像処理ロジック１２０をホストする放射線治療処理計算システム１１０を含む。放射線治療処理計算システム１１０は、ネットワーク（図示せず）に接続されていてもよく、このネットワークはインターネットに接続されていてもよい。例えば、ネットワークは、放射線治療処理計算システム１１０を、１つまたはそれ以上の医療情報源（例えば、ＲＩＳ（Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）、医療記録システム（例えば、ＥＭＲ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｒｅｃｏｒｄ）／ＥＨＲ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｒｅｃｏｒｄ）システム）、ＯＩＳ（Ｏｎｃｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ））、１つまたはそれ以上の画像データソース１５０、画像取得装置１７０（例えば、イメージングモダリティ）、治療装置１８０（例えば、放射線治療装置）、および治療データソース１６０と接続することができる。
【００４１】
［００４１］
放射線治療処理計算システム１１０は、処理回路１１２、メモリ装置１１４、記憶装置１１６、ユーザインターフェース１４２、通信インタフェース（図示せず）のような他のハードウェアおよびソフトウェアで動作可能な機能を含んでもよい。記憶装置１１６は、オペレーティングシステム、放射線治療の治療計画、品質保証手順、画質評価手順、検証手順、ソフトウェアプログラム（例えば、画像処理ソフトウェア、画像または解剖学的可視化ソフトウェア、ＤＬモデル、ＭＬモデル、ニューラルネットワークなどによって提供されるようなＡＩ実装およびアルゴリズム）、および、処理回路１１２によって実行される一過性または非一過性のコンピュータ実行可能な命令を記憶してもよい。処理回路１１２は、記憶装置１１６に格納された命令にアクセスして、本明細書で説明した品質保証および検証の手順のうちの任意の１つまたはそれ以上を実行して行うことができる。処理回路１１２は、オペレータが処理回路１１２に品質保証と検証の手順の実行を指示するためのウェブツールを提供してもよく、処理回路１１２は、品質保証と検証の手順の結果をグラフィカルまたは表形式でウェブツールを介してオペレータに出力および提示してもよい。
【００４２】
［００４２］
例えば、ユーザは、図１１に示すウェブツールを介して、一連の品質保証・検証手順のうちのいずれかを実行するように処理回路１１２に指示することができる。処理回路１１２は、ユーザが選択した手順を実行した後、その結果を図１１に示すウェブツールに出力する。いくつかの実施形態では、図１１に示すウェブツールにより、ユーザは、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の１つまたはそれ以上の以前に撮影された画像を入力することができ、そのような画像は、その後、処理回路１１２によって処理され、選択された品質保証および検証手順を実行する。いくつかの実施形態では、処理回路１１２は、図１１に示すウェブツールを介して、テストするＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置に接続して、ファントムまたは他のコンポーネントの適切な配置および位置決めでユーザに指示する。ユーザがウェブツールで指示された通りにＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置を構成した後、品質保証および検証手順を実行するために、処理回路１１２によって１つまたはそれ以上の検査画像がキャプチャされ、処理されることができる。ユーザが選択して実行できる品質保証および検証手順を、図４〜１０に関連して示して説明する。いくつかの実施形態では、ウェブツールは、品質保証および検証手順のセットのうちのいずれか１つが合格または不合格であるかをユーザに通知し、所定のＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の許容動作範囲内のプロットまたは動作範囲を提供することができる。一実施形態では、ユーザは、図１１に示すウェブツールを用いて許容しきい値（閾値）を操作し、所定のＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が所定の品質保証および検証手順に合格するか不合格になるかを設定することができる。
【００４３】
［００４３］
一実施例では、処理回路１１２は、例えば、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ：Graphics Processing Unit）、および／またはアクセラレーテッド・プロセッシング・ユニット（ＡＰＵ：Accelerated Processing Unit）のような１つまたはそれ以上の汎用処理装置を含む処理装置であってもよい。詳細には、処理回路１１２は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ：complex instruction set computing）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ：reduced instruction set computing）マイクロプロセッサ、超長命令ワード（ＶＬＩＷ：very long instruction Word）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであってもよい。また、処理回路１１２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、システムオンチップ（ＳｏＣ：System on a Chip）、またはその他の適切なプロセッサのような１つまたはそれ以上の専用処理装置によって実装されることができる。当業者に理解されるように、いくつかの実施例では、処理回路１１２は、汎用プロセッサではなく、専用プロセッサであってもよい。処理回路１１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、またはＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＴｕｒｉｏｎ（登録商標）、Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｓｅｍｐｒｏｎ（登録商標）、Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）、ＦＸ（登録商標）、Ｐｈｅｎｏｎ（登録商標）ファミリー、Ｓｕｎ  Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓによって製造された様々なプロセッサのいずれか、または他の適切なプロセッサのような、１つまたはそれ以上の既知の処理装置を含み得る。また、処理回路１１２は、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）によって製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリー、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリー、またはＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリーのような、グラフィック処理ユニットを含み得る。また、処理回路１１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ  Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのような、加速処理装置を含み得る。開示された実施形態は、大量のデータを識別、分析、維持、生成、および／または提供するためのコンピューティング要求を満たすように構成された、いかなるタイプのプロセッサにも限定されるものではなく、また、本明細書で開示された方法を実行するためにそのようなデータを操作することもできる。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数の物理的（回路ベース）またはソフトウェアベースのプロセッサ、例えば、マルチコア設計またはそれぞれがマルチコア設計を有する複数のプロセッサを含むことができる。処理回路１１２は、メモリ装置１１４に格納され、記憶装置１１６からアクセスされる、一過性または非一過性のコンピュータプログラム命令のシーケンスを実行して、以下でより詳細に説明される様々なオペレーション、プロセス、方法を実行することができる。放射線治療システム１００内の任意のコンポーネントは、別々に実装されて独立した装置として動作してもよく、また、放射線治療システム１００内の任意の他のコンポーネントに結合されて、本開示に記載された技術を実行してもよいことを理解すべきである。
【００４４】
［００４４］
メモリ装置１１４は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）のようなダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、スタティックメモリ（例えば、フラッシュメモリ、フラッシュディスク、スタティックランダムアクセスメモリ）、および、キャッシュ、レジスタ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの光学記憶装置、カセットテープなどの磁気記憶装置、または処理回路１１２や他のタイプのコンピュータデバイスによってアクセス可能な画像、データ、または一過性もしくは非一過性のコンピュータ実行可能命令（例えば、任意のフォーマットで格納されている）を含む情報を格納するために使用可能な他の非一過性の媒体などであり得る。例えば、コンピュータプログラム命令は、処理回路１１２によってアクセスされ、ＲＯＭ、または任意の他の適切なメモリ位置から読み出され、処理回路１１２による実行のためにＲＡＭにロードされ得る。
【００４５】
［００４５］
記憶装置１１６は、本明細書に記載されている方法論または機能（様々な実施例では、ユーザインターフェース１４２を含む）のいずれか１つまたはそれ以上を具現化する、またはそれによって利用される１つまたはそれ以上のセットの一過性または非一過性の命令およびデータ構造（例えば、ソフトウェア）が格納されている一過性または非一過性の機械読取可能媒体を含むドライブユニットを構成し得る。また、命令は、放射線治療処理計算システム１１０によるその実行中に、メモリ装置１１４内および／または処理回路１１２内に、完全にまたは少なくとも部分的に存在してもよく、メモリ装置１１４および処理回路１１２は、一過性または非一過性の機械読取可能な媒体を構成し得る。
【００４６】
［００４６］
メモリ装置１１４と記憶装置１１６は、非一過性のコンピュータ可読媒体を構成し得る。例えば、メモリ装置１１４および記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上のソフトウェアアプリケーションの一過性または非一過性の命令をコンピュータ可読媒体に格納またはロードすることができる。メモリ装置１１４および記憶装置１１６で記憶またはロードされたソフトウェアアプリケーションは、例えば、ソフトウェア制御されたデバイスのためだけでなく、一般的なコンピュータシステムのためのオペレーティングシステムを含み得る。また、放射線治療処理計算システム１１０は、画像処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４２を実装するためのソフトウェアコードからなる様々なソフトウェアプログラムを動作させることができる。さらに、メモリ装置１１４および記憶装置１１６は、処理回路１１２によって実行可能な、ソフトウェアアプリケーション全体、ソフトウェアアプリケーションの一部、またはソフトウェアアプリケーションに関連するコードもしくはデータを格納またはロードすることができる。更なる実施例では、メモリ装置１１４および記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上の放射線治療の治療計画、画像データ、セグメンテーションデータ、治療の可視化、ヒストグラムまたは測定値、ＡＩモデルデータ（例えば、重みおよびパラメータ）、ラベルおよびマッピングデータなどを格納、ロード、および操作することができる。ソフトウェアプログラムは、記憶装置１１６およびメモリ装置１１４だけでなく、ハードドライブ、コンピュータディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−Ｒａｙ（登録商標）  ＤＶＤ、ＵＳＢフラッシュドライブ、ＳＤカード、メモリスティック、またはその他の適切な媒体などの取り外し可能なコンピュータ媒体にも保存されてもよいとされており、そのようなソフトウェアプログラムはネットワークを介して通信または受信されてもよい。
【００４７】
［００４７］
図示していないが、放射線治療処理計算システム１１０は、通信インターフェース、ネットワークインターフェースカード、および通信回路を含んでいてもよい。通信インターフェースの例としては、例えば、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、高速データ伝送アダプタ（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルトなど）、無線ネットワークアダプタ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１／Ｗｉ−Ｆｉアダプタなど）、通信アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、５Ｇ、ネットワークなどと通信するためのもの）などが考えられる。このような通信インターフェースは、ネットワークを介して機械が他の機械や装置（遠隔地にあるコンポーネントなど）と通信することを可能にする１つまたはそれ以上のデジタルおよび／またはアナログ通信装置を含むことができる。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレスネットワーク、クラウドコンピューティング環境（サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのインフラなど）、クライアントサーバ、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）などの機能を提供してもよい。例えば、ネットワークは、他のシステム（医療用画像処理や放射線治療のオペレーションに関連する追加の画像処理コンピューティングシステムや画像ベースのコンポーネントを含む）を含むＬＡＮまたはＷＡＮであってもよい。
【００４８】
［００４８］
一実施例では、放射線治療処理計算システム１１０は、記憶装置１１６およびメモリ装置１１４にホスティングするために、画像データソース１５０（例えば、ＭＲＩ画像）から画像データ１５２を取得することができる。例示的な画像データソース１５０は、図２に関連して詳細に説明されている。一実施例では、放射線治療処理計算システム１１０上で動作するソフトウェアプログラムは、画像データソース１５０によって得られた画像データ１５２を処理して、画像品質評価を行い、放射線治療装置の品質保証指標または検証を提供することができる。別の実施例では、放射線治療処理計算システム１１０上で動作するソフトウェアプログラムは、治療装置１８０（例えば、ビーム検出器）によって得られた画像データ１６２を処理して、放射線治療装置の品質保証指標または検証を提供する検証手順を実行することができる。一実施形態では、画像データソース１５０によって得られた画像および／または治療装置１８０によって得られた画像データ１６２の自動品質評価に基づいて、放射線治療装置の特性を調整することができる。
【００４９】
［００４９］
処理回路１１２は、メモリ装置１１４および記憶装置１１６に通信可能に結合されていてもよく、処理回路１１２は、メモリ装置１１４または記憶装置１１６のいずれかからその上に格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されていてもよい。処理回路１１２は、画像データ１５２からの医用画像をメモリ装置１１４で受信または取得し、画像処理ロジック１２０を用いて処理させる命令を実行してもよい。
【００５０】
［００５０］
一実施例では、画像データ１５２には、１つまたはそれ以上のＭＲＩ画像（例えば、２Ｄ    ＭＲＩ、３Ｄ  ＭＲＩ、２ＤストリーミングＭＲＩ、４Ｄ  ＭＲＩ、４ＤボリュメトリックＭＲＩ、４ＤシネＭＲＩなど）、機能的ＭＲＩ画像（例えば。ｆＭＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、ＣＴ（Computed Tomography）画像（例えば、２Ｄ  ＣＴ、２Ｄ  Ｃｏｎｅ  ｂｅａｍ  ＣＴ、３Ｄ  ＣＴ、３Ｄ  ＣＢＣＴ、４Ｄ  ＣＴ、４Ｄ  ＣＢＣＴ）、超音波画像（例えば，２Ｄ超音波、３Ｄ超音波、４Ｄ超音波）、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像、Ｘ線画像、透視画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ（Single-Photo Emission Computed Tomography）画像、コンピュータで生成された合成画像（擬似ＣＴ画像など）などがある。さらに、画像データ１５２は、例えば、トレーニング画像、およびグランドトゥルース画像、輪郭画像、線量画像などの医用画像処理データを含む、または関連され得る。
【００５１】
［００５１］
一実施例では、画像データ１５２は、画像取得装置１７０から受信され、画像データソース１５０（例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）、ＶＮＡ（Vendor Neutral Archive）、医療記録または情報システム、データウェアハウスなど）の１つまたはそれ以上に格納され得る。したがって、画像取得装置１７０は、患者の医用画像を取得するために、ＭＲＩ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波撮像装置、透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、線形加速器とＭＲＩの一体型撮像装置、ＣＢＣＴ撮像装置などの医用撮像装置で構成することができる。画像データ１５２は、画像取得装置１７０および放射線治療処理計算システム１１０が、開示された実施形態と一致するオペレーションを実行するために使用することができる、任意のタイプのデータまたは任意のタイプのフォーマット（例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）フォーマット）で受信および保存され得る。
【００５２】
［００５２］
一実施例では、画像取得装置１７０は、単一の装置（例えば、線形加速器と組み合わされたＭＲＩ装置、「ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ」または「ＭＲ−Ｌｉｎａｃ」とも呼ばれる）として治療装置１８０と統合されていてもよい。このようなＭＲＩ−Ｌｉｎａｃは、例えば、患者の標的臓器や標的腫瘍の位置を決定し、放射線治療の治療計画に基づいて、所定の標的に正確に放射線治療を行うために使用することができる。例えば、放射線治療の治療計画では、各患者に適用する特定の放射線量に関する情報を提供することができる。また、放射線治療の治療計画には、ビーム角度、線量ヒストグラム体積情報、治療中に使用する放射線ビームの数、ビーム１本あたりの線量など、他の放射線治療情報が含まれ得る。
【００５３】
［００５３］
放射線治療処理計算システム１１０は、ネットワークを介して外部のデータベースと通信して、画像処理や放射線治療のオペレーションに関連する複数の様々な種類のデータを送受信することができる。例えば、外部データベースは、治療装置１８０、画像取得装置１７０、または放射線治療や医療処置に関連する他の機械に関連する情報を提供するマシンデータ（装置制約を含む）を含むことができる。マシンデータの情報には、放射線ビームのサイズ、アークの配置、ビームのオンとオフの時間の長さ、マシンのパラメータ、セグメント、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）の構成、ガントリの速度、ＭＲＩのパルスシーケンスなどが含まれる。外部データベースは、記憶装置であってもよく、適切なデータベース管理ソフトウェアプログラムを備えていてもよい。更に、このようなデータベースやデータソースには、中央または分散して配置された複数のデバイスやシステムが含まれるようにしてもよい。
【００５４】
［００５４］
放射線治療処理計算システム１１０は、処理回路１１２およびメモリ装置１１４に通信可能に結合された１つまたはそれ以上の通信インターフェースを使用して、ネットワークを介して、データを収集および取得し、他のシステムと通信することができる。例えば、通信インターフェースは、放射線治療処理計算システム１１０と放射線治療システムコンポーネントとの間の通信接続を提供する（例えば、外部装置とのデータ交換を可能にする）ことができる。例えば、通信インターフェースは、いくつかの例では、出力装置１４６または入力装置１４８から、ユーザインターフェース１４２に接続するための適切なインターフェーシング回路を有していてもよく、このインターフェーシング回路は、ユーザが放射線治療システムに情報を入力することができるハードウェアキーボード、キーパッド、またはタッチスクリーンであってもよい。
【００５５】
［００５５］
一実施例として、出力装置１４６は、ユーザインターフェース１４２（図１１に示す）の表現と、医用画像、治療計画、品質保証テストの結果、およびそのような計画のトレーニング、生成、検証、または実施のステータスの１つまたはそれ以上の表示、視覚化、または表現を出力する表示装置を含んでもよい。出力装置１４６は、医用画像、インターフェース情報、治療計画パラメータ（例えば、輪郭、線量、ビーム角度、ラベル、マップなど）、治療計画、標的、標的のローカライズおよび／または標的のトラッキング、または関連する情報をユーザに表示する１つまたはそれ以上の表示画面を含んでもよい。ユーザインターフェース１４２に接続された入力装置１４８は、キーボード、キーパッド、タッチパネルなど、ユーザが放射線治療装置に情報を入力することができる任意のタイプの装置であってもよい。または、出力装置１４６、入力装置１４８、およびユーザインターフェース１４２の機能は、スマートフォンやタブレットコンピュータ（例えば、アップル社製のｉＰａｄ（登録商標）、Ｌｅｎｏｖｏ社製のＴｈｉｎｋｐａｄ（登録商標）、サムソン社製のＧａｌａｘｙ（登録商標）など）のような単一のデバイスに統合されてもよい
［００５６］
さらに、放射線治療システムのすべてのコンポーネントは、仮想マシン（例えば、ＶＭＷａｒｅ、Ｈｙｐｅｒ−Ｖなどの仮想化プラットフォームを介して）または独立したデバイスとして実装することができる。例えば、仮想マシンは、ハードウェアとして機能するソフトウェアである。そのため、仮想マシンには、少なくとも１つまたはそれ以上の仮想プロセッサ、１つまたはそれ以上の仮想メモリ、１つまたはそれ以上の仮想通信インターフェースが含まれ、それらが一体となってハードウェアとして機能する。例えば、放射線治療処理計算システム１１０、画像データソース１５０、または同様のコンポーネントは、仮想マシンとして、またはクラウドベースの仮想化環境内で実装することができる。
【００５６】
［００５７］
画像処理ロジック１２０または他のソフトウェアプログラムは、コンピューティングシステムに、画像データソース１５０と通信して、メモリ装置１１４および記憶装置１１６に画像を読み込んだり、メモリ装置１１４または記憶装置１１６から画像データソース１５０との間で画像または関連データを保存したりさせることができる。例えば、画像データソース１５０は、品質保証試験を行う際に、画像取得装置１７０を介して１人またはそれ以上の患者またはファントムから取得した画像データ１５２内の画像セットから、画像データソース１５０がホストする複数の画像（例えば、３Ｄ  ＭＲＩ、４Ｄ  ＭＲＩ、２Ｄ  ＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄ透視画像、Ｘ線画像、ＭＲスキャンまたはＣＴスキャンの生データ、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）メタデータ、など）を格納して提供するように構成することができる。また、画像データソース１５０または他のデータベースは、画像の品質を分析し、品質保証メトリックまたは結果を提供するための検証手順を実行する画像処理オペレーションを行うソフトウェアプログラムを実行する際に、画像処理ロジック１２０が使用するデータを格納することができる。放射線治療処理計算システム１１０は、このように、放射線治療または診断オペレーションを行うことに関連して、画像データソース１５０、画像取得装置１７０、治療装置１８０（例えば、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ）、または他の情報システムから、画像データ１５２（例えば、２Ｄ      ＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄ透視画像、Ｘ線画像、３ＤＭＲＩ画像、４Ｄ  ＭＲＩ画像など）を取得および／または受信することができる。
【００５７】
［００５８］
画像取得装置１７０は、関心領域（例えば、標的臓器、標的腫瘍またはその両方）に対する患者の解剖学的構造の１つまたはそれ以上の画像を取得するように構成することができる。各画像、典型的には２Ｄ画像またはスライスは、１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、２Ｄスライスの厚さ、方向、および位置など）を含むことができる。一実施例では、画像取得装置１７０は、任意の方向の２Ｄスライスを取得することができる。例えば、２Ｄスライスの方向は、サジタル方向、コロナル方向、アキシャル方向を含む。処理回路１１２は、標的臓器および／または標的腫瘍を含むように、２Ｄスライスの厚さおよび／または向きなどの１つまたはそれ以上のパラメータを調整することができる。一実施例として、２Ｄスライスは、３Ｄ  ＣＢＣＴ、３Ｄ  ＣＴ、またはＭＲＩボリュームなどの情報から決定することができる。このような２Ｄスライスは、例えば、治療装置１８０を使用して患者が放射線治療の治療を受けている間に、「ほぼリアルタイム」で画像取得装置１７０によって取得することができる（「ほぼリアルタイム」とは、少なくともミリ秒以下でデータを取得することを意味する）。
【００５８】
［００５９］
図２は、Ｘ線源や線形加速器などの放射線源と、カウチ２１６と、撮像検出器２１４と、放射線治療出力２０４とを含む、例示的な画像誘導型放射線治療装置２０２を示している。放射線治療装置２０２は、患者に治療を施すために放射線ビーム２０８を放出するように構成することができる。放射線治療出力２０４は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）などの１つまたはそれ以上の減衰器またはコリメータを含むことができる。
【００５９】
［００６０］
図３は、本開示によるＭＬＣを示す。リーフの２つのバンクは、ビームの両側にそれぞれ向き合って設置されており、対向する側からビームを区切るようになっている。このように、第１のバンク１０は、リーフの配列１４を支持するフレーム１２で構成され、第２のバンク２０は、リーフの配列２４を支持するフレーム２２で構成される。各リーフはビームに対して直立しているが、ほとんどのリーフは後述するように完全な垂直性からわずかにずれる。リーフ１４、２４は、リーフの上端と下端の長さに沿った畝によってフレーム１２、２２に保持され、この畝は、フレーム内の対応するチャネルに係合しており、リーフは水平方向に後方（すなわちビームの外側）と前方（すなわちビームの内側）にスライドすることができる。各リーフは、適切なモーターやその他の駆動手段（図示せず）によって、一般的に知られている方法で駆動される。
【００６０】
［００６１］
図２に戻り、一実施例として、患者は、治療カウチ２１６によって支持された領域２１２に配置されて、放射線治療の治療計画に従って放射線治療量を受けることができる。放射線治療出力２０４は、ガントリ２０６または他の機械的支持体に取り付けまたは装着することができる。１つまたはそれ以上のシャーシモータ（図示せず）は、カウチ２１６が治療領域に挿入されたときに、ガントリ２０６および放射線治療出力２０４をカウチ２１６の周りに回転させることができる。一実施例では、ガントリ２０６は、カウチ２１６が治療領域に挿入されたときに、カウチ２１６の周りを連続的に回転可能である。別の実施例では、ガントリ２０６は、カウチ２１６が治療領域に挿入されると、所定の位置まで回転することができる。例えば、ガントリ２０６は、軸（「Ａ」）を中心に治療出力２０４を回転させるように構成することができる。カウチ２１６と放射線治療出力２０４の両方は、横方向（「Ｔ」）に移動可能、横方向（「Ｌ」）に移動可能、または横軸（「Ｒ」で示す）を中心とした回転のように、１つまたはそれ以上の他の軸を中心とした回転として、患者の周りの他の位置に独立して移動可能である。１つまたはそれ以上のアクチュエータ（図示せず）に通信可能に接続されたコントローラは、放射線治療の治療計画に従って患者を放射線ビーム２０８の中または外に適切に配置するために、カウチ２１６の動きまたは回転を制御することができる。カウチ２１６とガントリ２０６の両方は、互いに独立して複数の自由度で移動可能であり、これにより、放射線ビーム２０８が腫瘍を正確に標的とすることができるように患者を配置することができる。
【００６１】
［００６２］
図２に示す座標系（軸Ａ、Ｔ、Ｌを含む）は、アイソセンタ２１０に位置する原点を持つことができる。アイソセンタは、患者の上または患者の内のある場所に所定の放射線量を照射するためのように、放射線治療ビーム２０８の中心軸が座標軸の原点と交差する位置と定義することができる。または、アイソセンタ２１０は、ガントリ２０６によって軸Ａの周りに配置された放射線治療出力２０４の様々な回転位置に対して、放射線治療ビーム２０８の中心軸が患者と交差する位置として定義することができる。
【００６２】
［００６３］
また、ガントリ２０６は、付属の撮像検出器２１４を有することができる。撮像検出器２１４は、好ましくは放射線源（放射線治療出力２０４）の反対側に配置され、一実施例では、撮像検出器２１４は、放射線治療ビーム２０８のフィールド内に配置することができる。撮像検出器２１４は、画像処理ロジック１２０（図１）を実装して、検証手順試験を行うための画像をリアルタイムで生成することができる。撮像検出器２１４は、放射線治療ビーム２０８との整合性を維持するように、好ましくは放射線治療出力２０４の反対側のガントリ２０６に取り付けることができる。撮像検出器２１４は、ガントリ２０６の回転に伴って、回転軸を中心に回転することができる。一実施例では、撮像検出器２１４は、フラットパネル検出器（例えば、直接検出器またはシンチレータ検出器）とすることができる。このようにして、撮像検出器２１４は、放射線治療ビーム２０８を監視するために使用することができ、あるいは、撮像検出器２１４は、ポータル撮像のような、患者の解剖学的構造を撮影するために使用することができる。放射線治療装置２０２の制御回路は、放射線治療システム１００内に組み込まれてもよいし、離れていてもよい。
【００６３】
［００６４］
例示的な実施例では、カウチ２１６、治療出力２０４、またはガントリ２０６のうちの１つまたはそれ以上を自動的に位置決めすることができ、治療出力２０４は、特定の治療提供インスタンスのための指定された線量に従って放射線治療ビーム２０８を確立することができる。ガントリ２０６、カウチ２１６、または治療出力２０４の１つまたはそれ以上の異なる向きまたは位置を使用するなど、放射線治療の治療計画に応じて、治療提供のシーケンスを指定することができる。治療の提供は順次行われるが、アイソセンタ２１０など、患者上または患者内の所望の治療軌跡で交差させることができる。これにより、所定の累積線量の放射線治療を治療部位に行うことができる一方で、治療部位付近の組織へのダメージを軽減または回避することができる。
【００６４】
［００６５］
したがって、図２は、患者に放射線治療を提供するように動作可能な放射線治療装置２０２の一例を具体的に示しており、放射線治療出力が中心軸（例えば、軸「Ａ」）を中心に回転可能な構成となっている。その他の放射線治療用の出力構成も可能である。例えば、放射線治療用の出力は、複数の自由度を持つロボットアームやマニピュレータに取り付けることができる。さらに別の実施例では、治療出力を患者から横方向に離れた領域に配置するようにして固定し、患者を支持するプラットフォームを使用して、放射線治療のアイソセンタを患者内の指定されたターゲット軌跡に合わせることができる。別の実施例では、放射線治療装置は、線形加速器と画像取得装置の組み合わせとすることができる。いくつかの例では、画像取得装置は、当業者に認識されるように、ＭＲＩ、Ｘ線、ＣＴ、ＣＢＣＴ、スパイラルＣＴ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、光トモグラフィー、蛍光イメージング、超音波イメージング、または放射線治療ポータルイメージング装置のようなものでもよい。
【００６５】
［００６６］
ある実施形態では、ＭＲ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲＩ撮像装置の画質を評価するためにファントムを使用する。すなわち、あらかじめ設定された関心領域処理が正常に適用されているかどうかを確認するために、座標空間内の回転を識別するためのレジストレーション（registration）プロセスが行われる。画質を評価するために、市販のファントムで識別可能な標的を決定することができる。このようなＭＲＩファントムは、円筒形のボリュームの軸の周りに放射状に配置された多数の円形の挿入物を有している。それぞれの挿入物には、異なる空間周波数をシミュレートするように、いくつかの羽根（vanes）ピンと標的（target）ピンが配置される。このようにして得られた画像の未知数は、シリンダーの回転角である。レジストレーションに使用するオブジェクトは、テストオブジェクトとは大きく異なる構造を持つ、関心のあるボリュームの平面に埋め込まれる。例えば、テストパターンに円形の要素が含まれている場合、レジストレーション対象は長方形（または少なくとも直線）のオブジェクトとなる。また、それは、適切なピクセル値やモルフォロジカル（morphological）（シェープセンスティブ：shape sensitive）フィルターを結果として得られる画像に適用したときに、レジストレーション対象とテスト特徴との間の明確な識別が得られるように、大きさまたは密度の差である必要がある。レジストレーションターゲットのピクセル座標が決定されると、ファントム内のすべてのフィーチャの空間的な関係についての先験的な知識を用いて、テストフィーチャの向きを導き出すことができる。
【００６６】
［００６７］
いくつかの実施形態では、ユーザはＭＬＣのリーフとジョーの位置をテストする検証手順を選択して実行することができる。この検証方法では、様々なＭＬＣとジョーで定義されたフィールドパターンのＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の７枚の電子ポータルイメージング装置（ＥＰＩＤ）画像を使用する。７枚のＥＰＩＤ画像は、それぞれ対応する放射線ビームがＭＬＣのリーフとジョーを所定の配置で通過した後に撮影される。
【００６７】
［００６８］
この検証手順の目的は、２つの公称位置における中央の２８枚のリーフのＭＬＣリーフ位置精度を決定することである。このような場合、処理回路１１２は、リーフとジョーの位置を検出し、位置に関連するエラーがあるかどうかを示す。いくつかのケースでは、処理回路１１２は、０．５ｍｍおよび１ｍｍのリーフギャップのおおよそのガイドラインを持つ２つのピケット画像の総和プロファイルを生成して報告する。いくつかの実装では、処理回路１１２は、（７つの画像うちの最初の３つの画像を用いて）平均放射線アイソセンタと、ＰＥＩＤ参照画素の位置とを出力する。また、処理回路１１２は、各バンクの中央３０枚のリーフ（合計６０枚のリーフがある場合）のＭＬＣリーフ位置を２つの公称位置に出力することができる。また、処理回路１１２は、ＭＬＣのリーフ位置対リーフ数のプロット、パラメータ対パラメータのプロット、および／または、平均放射線アイソセンタのｘ座標およびｙ座標の経時変化のプロットを含む試験のプロットビューを出力することができる。
【００６８】
［００６９］
一実施形態では、この検証手順を開始するために、オペレータは、図１１に示すウェブツールを介して、テストされるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置を定義するパラメータを入力し、オプションでテストパラメータを入力する。ユーザが検証手順を開始する指示を入力した後、処理回路１１２は、図４Ａおよび図４Ｂに関連して説明したプロセスを実行して、ＭＬＣのリーフおよびジョーの位置の適切なオペレーションおよびアライメントを検証する。
【００６９】
［００７０］
図４Ａおよび図４Ｂは、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−リニアック装置のＭＬＣおよびジョー（Ｊａｗ）構成をテストするための例示的なプロセスを提供する。具体的には、図４Ａおよび図４Ｂは、例示的な実施形態による、プロセス４００およびプロセス４０１を実行する際の画像処理ロジック１２０の例示的オペレーションを示すフローチャートである。プロセス４００およびプロセス４０１は、プロセス４００および４０１のオペレーションが画像処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス４００および４０１は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス４００およびプロセス４０１のオペレーションの少なくともいくつかは、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス４００およびプロセス４０１は、画像処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または部分的に実装することができる。プロセス４００およびプロセス４０１のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
【００７０】
［００７１］
一実施形態では、ＭＬＣのリーフとジョーの位置の検証手順では、処理回路１１２は、フラットパネル平面内の平均放射フィールドセンタの位置を推定するために取得される４×４ｃｍのフィールドの３つの画像を使用する。画像のグレースケールヒストグラムを２つの領域に分離するために，反復的なしきい値処理技術が使用される。この２つの領域を用いて、各画像のオープンフィールドをセグメント化する。分割された領域の中心は、質量中心の計算に基づいて決定される。算出されたセントロイドに円関数をフィットさせ、円フィットの中心を平均場の中心とする。
【００７１】
［００７２］
具体的には、オペレーション４１０において、（例えば、処理回路１１２を用いて）画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョーを第１の構成で配置する。例えば、平均の照射領域の中心の位置を推定するために、画像処理ロジックは、ＭＬＣのみで小さなオープンフィールドが定義されるように、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣとジョーを配置する。ｘのジョー（the x jaws）は各サイドに１０ｃｍの位置に置かれる。リーフの側面は、ｘ方向のフィールドエッジを作る。これにより、ジョーのキャリブレーションが放射線ビーム軸の位置の変動に与える影響をなくすことができる。時間の経過とともに放射線ビーム軸がｘ方向に移動した場合、これは、ビームソースに対するＭＬＣバンクの位置が変化したことを示し得る。
【００７２】
［００７３］
オペレーション４１１において、画像処理ロジック１２０は、第１の構成のＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョーに、放射線ビームを３回通過させる。以下の表１および表２に示すように、３つの放射線ビームのそれぞれについて、ジョーの第１の構成とＭＬＣリーフの位置が定義される。
【００７３】
【表１】
2022502210.tif 000003
【００７４】
【表２】
2022502210.tif 000004
【００７５】
［００７４］
オペレーション４１２において、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃが第１の構成５１０にある間に、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の放射線検出器によって検出されたビーム形状を表す３つの画像をキャプチャする。図５は、ＭＬＣリーフおよびジョーの位置の検証手順における３つのビームに対するＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のジョーおよびＭＬＣリーフの位置の第１の構成５１０の３つの画像のうち、結果として得られる１つの画像を示す。第１の構成５１０は、画像処理ロジック１２０が、ＭＬＣとＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のジョーを配置して、（第１の構成５１０の中央の黒い長方形の正方形として表される）ＭＬＣのみで小さなオープンフィールドが定義されるようにすることで、平均放射フィールドセンタの位置を推定することを可能にする。
【００７６】
［００７５］
オペレーション４１３において、画像処理ロジック１２０は、３つの画像のそれぞれで質量中心を計算して、放射線フィールドの中心を計算し、ビームスポットの動きを検出する。具体的には、画像処理ロジック１２０は、ＭＬＣおよびリーフの位置が第１の構成にあるときに生成された３つの画像のそれぞれについて、反復的なしきい値技術を用いて画像のオープンフィールド部分をセグメント化する。画像処理ロジック１２０は、質量中心を計算して放射線フィールドの中心（平均アイソセンタ）を決定し、この分析を３枚の画像について繰り返し、ビームスポットに動きがあるかどうかを判断する。動きが検出された場合、ウェブツールで（例えば、「この検証手順は失敗しました」と表示することにより）ユーザに提供される。ある実施形態では、ＭＬＣのリーフを用いてｘ方向のフィールドを区切ることで、ｘ方向の放射軸の位置がリーフ４０とリーフ４１の間の接合部と正確に一致する。
【００７７】
［００７６］
オペレーション４１４において、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣとジョーを第２の構成で配置する。例えば、処理回路１１２は、ＭＬＣとジョーの位置の第１の検出のために、８×２０ｃｍ２のオープンフィールドを使用する。
【００７８】
［００７７］
オペレーション４１５において、画像処理ロジック１２０は、第２の構成のＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョーに放射線ビームを１回通過させる。以下の表３に示すように、放射線ビームに対するジョーとＭＬＣリーフの位置の第２の構成が定義される。
【００７９】
【表３】
2022502210.tif 000005
【００８０】
［００７８］
オペレーション４１６において、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の放射線検出器によって検出されたビーム形状を表す第４の画像をキャプチャする。図５は、ＭＬＣリーフおよびジョーの位置の検証手順において、４本目のビームに対するＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のジョーおよびＭＬＣリーフの位置の第２の構成５２０の結果の画像を示す。第２の構成５２０により、画像処理ロジック１２０は、４つのフィールドエッジの位置を推定し、パネルとコリメータの間の回転を推定することができる。ＭＬＣとパネルの間の回転を測定し、予想される回転を指定したジオメトリファイルと比較して、システムの回転が時間とともに変化したかどうかを判断することができる。
【００８１】
［００７９］
オペレーション４１７において、画像処理ロジック１２０は、放射線検出器とＭＬＣとの間の回転を推定するために、アクティブ輪郭プロセス（active contour process）を用いて第４の画像をセグメント化する。アクティブ輪郭プロセスは、４つのフィールドエッジの位置の推定を提供する。具体的には、フィールドが切り捨てられている場合や、フィールドの端が画像の端から３ｍｍ以内にある場合には、画像処理を停止する。アクティブ輪郭プロセスは、（輪郭の連続性と曲率で表される）輪郭の内部エネルギーと（画像のグラデーションで表される）画像の力とを最小化するために、初期の輪郭のポイントを反復的に修正する。反復プロセスでは、輪郭の曲率を最小にし、ポイント間の規則的な間隔を維持しながら、最も強い勾配に向かって輪郭のポイントを移動させる。最終的には、輪郭の二次微分が設定されたしきい値を超えた点がフィールドのコーナーとして特定される。フィールドのコーナーを見つけたら、残りの輪郭ポイントをフィールドのエッジによりグループ化することができる。与えられたフィールドのエッジ上の点は、線形方程式を用いてフィールドのエッジをパラメータ化するために使用される。このプロセスを４つのフィールドボーダー（field border）で繰り返す。
【００８２】
［００８０］
図４Ｂに続くオペレーション４２１では、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−ＬＩＮＡＣ装置のＭＬＣとジョーをピケットフェンスに対応する第３の構成に配置する。例えば、処理回路１１２は、リーフがアイソセンタを横切る拡張リーフパターン付きの８×２０ｃｍ２を用いて、フラットパネルとリーフの移動の間の回転を計算する。
【００８３】
［００８１］
オペレーション４２２において、画像処理ロジック１２０は、第３の構成のＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョーに放射線ビームを１回通過させる。以下の表４および表５に示すように、放射線ビームに対するジョーおよびＭＬＣリーフの位置の第３の構成が定義されている。
【００８４】
【表４】
2022502210.tif 000006
【００８５】
【表５】
2022502210.tif 000007
【００８６】
［００８２］
オペレーション４２３において、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の放射線検出器によって検出されたビーム形状を表す第５の画像をキャプチャする。図５は、ＭＬＣリーフおよびジョーの位置の検証手順において、５本目のビームに対するＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のジョーおよびＭＬＣリーフの位置の第３の構成５３０の結果の画像を示す図である。第３の構成５３０により、画像処理ロジック１２０は、フラットパネル（flat panel）とリーフトラベル（leaf travel）の間の回転を計算することができる。
【００８７】
［００８３］
画像内の拡張されたリーフの中心を、大津の方法（Otsu's method）を用いて検出する。そして、拡張された離脱中心の位置は、リーフの幅を利用するなどして、ｘ軸方向のすべてのリーフの位置を決定する。また、拡張されたリーフパターンは、ＭＬＣとフラットパネル間の回転を提供し、あらかじめ記憶されている予想される回転と比較することができる。具体的には、画像に写っているフェンスやリーフのパターンに角度が存在する場合、拡張されたリーフのパターンが回転を示す。
【００８８】
［００８４］
オペレーション４２４において、画像処理ロジック１２０は、しきい値処理を適用して、第３の構成のＭＬＣの伸びたリーフの中心を検出する。
【００８９】
［００８５］
オペレーション４２５において、画像処理ロジック１２０は、リーフのそれぞれの幅に基づいて拡張されたリーフの中心の位置に基づいて、ｘ軸方向に沿ってＭＬＣのすべてのリーフの位置を決定する。例えば、画像処理ロジック１２０は、フィールドの端からスタートして、フィールド内の２８枚の可視リーフを予想して、各拡張リーフの中心を決定する。すなわち、画像処理ロジック１２０は、第３の構成５３０から生成されたブラックボックスのエッジを検出し、反対側のエッジまでの間にある２８枚のリーフを特定することができる。画像処理ロジック１２０は、リーフの方向に沿って垂直なプロファイルを描き、その最大勾配はリーフのエッジを示す。検出された伸びたリーフとイメージャーの列（imager's rows）との間の平均角度が計算され、リーフの経路に垂直で放射線アイソセンタを通過するフィールド中心線の線形方程式が得られる。この角度に基づいて、画像処理ロジックはＭＬＣとフラットパネルの間の回転を判断し、その回転が許容しきい値内であるか、または予想される回転と一致するかを判断する。
【００９０】
［００８６］
オペレーション４２６において、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣおよびジョーを第４の構成および第５の構成に配置し、第４の構成および第５の構成は、拡張位置にあるリーフのそれぞれのバンクを有する。例えば、処理回路１１２は、２つの隣接するピケットを有する４×２０ｃｍ２の構成を用いて、リーフの位置が許容されるしきい値または仕様の範囲内にあるか、または範囲外にあるかを判断する。
【００９１】
［００８７］
オペレーション４２７において、画像処理ロジック１２０は、第４の構成および第５の構成のそれぞれにおいて、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣ及びジョーに放射線ビームを１回通過させる。以下の表６および表７に示すように、ジョーの第４の構成および第５の構成と、放射線ビームのＭＬＣリーフ位置が定義されている。
【００９２】
【表６】
2022502210.tif 000008
【００９３】
【表７】
2022502210.tif 000009
【００９４】
［００８８］
オペレーション４２８において、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の放射線検出器によって検出されたビーム形状を表す第６の画像および第７の画像をキャプチャする。図５は、ＭＬＣリーフおよびジョーの位置の検証手順における第６のビームおよび第７のビームに対するＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のジョーおよびＭＬＣリーフの位置の、それぞれ第４の構成５４１および第５の構成５４２の結果の画像を示している。
【００９５】
［００８９］
オペレーション４２９において、画像処理ロジック１２０は、第６の構成および第７の画像に基づいて、左および右のジョーの位置を検出する。例えば、画像処理ロジック１２０は、２つの異なるピケットで見られた（第４の構成５４１および第５の構成５４２の結果画像に示されている）２つの異なるリーフの位置について、視野内のすべての可視リーフについてリーフの位置を検出する。画像処理ロジック１２０は、各リーフの下の水平フィールド中心線に垂直な強度プロファイルを抽出し、プロファイルをオープンフィールドの最大値に正規化する。個々のリーフの位置は、抽出されたプロファイルに沿って、（オペレーション４２５より決定されるような）水平方向のフィールド中心線とリーフエッジの間の距離として計算される。リーフエッジは、ウェブツールを使って指定する、またはシステムにハードコードされた（hard coded）あらかじめ定義されたペナンブラ（penumbra）検出レベルを使って識別される。リーフの位置はピクセルスケーリングファクター（pixel-scaling factor）を用いてミリメートルに変換される。画像処理ロジック１２０は、２０ｘ８ｃｍ２のフィールドを解析することで、左右のジョーの位置を検出する。ジョーは０ｃｍと２０ｃｍの公称位置にある。最大勾配法を用いてフィールドエッジの位置を決定する。画像処理ロジック１２０は、フィールドエッジごとに、フィールドエッジにまたがる１１個のプロファイルのグラデーションを解析する。フィールドエッジの位置は、この１１個のプロファイルの最大勾配法の結果を平均して決定する。
【００９６】
［００９０］
いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、Ｙ１およびＹ２  ＭＬＣリーフバンクについて、前のオペレーションの結果を２つの異なるテーブルで提示する。２つのピケット位置のそれぞれにおける各リーフの測定位置を表示することができる。一実施形態では、測定されたすべてのリーフ位置が公称リーフ位置から１ｍｍ以内であれば、検証手順はテストに合格する。いくつかの実施形態では、この範囲から外れたリーフの位置を表中に赤で示す。画像処理ロジック１２０は、オープンフィールド画像を利用して、ｘジョー（左ジョー、右ジョー）の位置を決定する。全体のテスト結果を提示し、ジョーの位置が公称ジョーの位置から１ｍｍ以内であればテストは合格となる。いくつかの実施形態では、この範囲外にあるジョーの位置を表中に赤で示す。
【００９７】
［００９１］
オペレーション４３０において、画像処理ロジック１２０は、第６の画像および第７の画像を合計して合成画像を生成し、リーフの位置が許容されるしきい値内にあるかどうかを判断する。例えば、プロファイルは、（第４の構成５４１および第５の構成５４２の結果として得られる画像に示される）２つのピケットにわたる各リーフの下で撮影され、正規化の基礎を提供するために平均化される。フィールドジャンクション（field junction）のピーク（peak）とヴァレイ（valley）の高さは、フィールドジャンクションのリーフギャップ（leaf gap）に依存する。プロット上のトレランスライン（tolerance line）は、０．５ｍｍと１ｍｍのリーフギャップのおおよその目安となるであろう。このプロットは、表形式の結果(tabulated result）を視覚的に確認するのに役立つ。場合によっては、プロファイルのピークが許容範囲を超えた場合、対応するリーフの位置が表形式の結果(tabulated result）に１ｍｍの許容範囲外と表示されることがある。
【００９８】
［００９２］
図６乃至図９は、本開示のいくつかの実施例によるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置をテストするための例示的なプロセスを提供する。具体的には、図６乃至図９は、例示的な実施形態による、プロセス６００〜９００を実行する際の画像処理ロジック１２０の例示的オペレーションを示すフローチャートである。プロセス６００〜９００は、プロセス６００〜９００のオペレーションが画像処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化することができ、したがって、プロセス６００〜９００は、図６乃至図９を参照して例示的に以下で説明される。しかしながら、他の実施形態では、プロセス６００〜９００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス６００〜９００は、画像処理ロジック１２０に限定されることを意図したものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体的または部分的に実装することができる。プロセス６００〜９００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
【００９９】
［００９３］
いくつかの実施形態では、ユーザは、ＭＶジオメトリファントム（MV geometry phantom）を用いて、ガントリ角度の関数として放射線源およびＥＰＩＤの動きをテストする検証手順を選択して実行することができる。この検証手順では、８ｘ８ｃｍのフィールドを用いて、８つの異なるガントリ角度で撮影したＭＶファントムの画像を８枚使用する。ファントムには、アイソセンタに配置されたボールベアリング（ＢＢ）が含まれる。８枚の画像は、ガントリ角度１８０度、ガントリ角度１３５度、ガントリ角度９０度、ガントリ角度４５度、ガントリ角度０度、ガントリ角度−４５度、ガントリ角度−９０度、ガントリ角度−１３５度で取得している。他の適切な追加または異なる角度を同様に使用することができる。
【０１００】
［００９４］
この検証手順の目的は、ガントリの角度に応じて放射線源の位置とＥＰＩＤ基準画素の変動を検出し、報告することである。また、ファントムの３次元位置が検出されて報告され、平均放射線フィールドセンタからの放射線軸の最大変位がユーザに報告される。一実施形態において、図１１に示すウェブツールは、３次元空間におけるボールベアリングの中心位置と、平均放射線アイソセンタからの放射線軸の最大変位を出力する。また、このテストでは、回転軸に垂直である、ｘ基準画素の位置と、各角度における放射線アイソセンタからの放射線軸の変位と、（ＭＬＣリーフバンクの位置の変化に敏感である）ｘ基準画素に対する平均放射線軸の不変性とを出力する。また、このテストでは、回転軸に平行である、ｙ基準画素の位置と、（機械的なアライメントの変化やＭＬＣリーフバンクのアライメントの非対称な変化に敏感である）基準画素に対する平均放射アイソセンタの不変性とを出力する。ある場合には、ボールベアリングの中心座標とガントリ角度の関係を図示したプロットを作成し、ユーザに提供することができる。基準画素は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の平均アイソセンタに対応するメガボルト（ＭＶ）パネル座標系において、試験前（例えば、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の設置時）に決定される。
【０１０１】
［００９５］
一実施形態では、この検証手順を開始するために、オペレータは、図１１に示すウェブツールを介して、テストされるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置を定義するパラメータを入力し、オプションでテストパラメータを入力する。ユーザが検証手順を開始する指示を入力した後、処理回路１１２は、図６に関連して説明したプロセスを実行して、放射線源とＥＰＩＤの動きを検証する。
【０１０２】
［００９６］
具体的には、オペレーション６０１において、画像処理ロジック１２０は、８つの異なるガントリ角度で、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のアイソセンタ内に配置されたファントムに放射線ビームを８回通過させる。
【０１０３】
［００９７］
オペレーション６０２において、画像処理ロジック１２０は、８本の放射線ビームのそれぞれについて、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の放射線検出器によって検出されたビーム形状を表すファントムの８つの画像をキャプチャする。ある場合には、以前に撮影されて画像処理ロジック１２０に提供されたような画像がストレージからロードされる。以下の表８に示すように、８本の放射線ビームのそれぞれについて、ジョーとＭＬＣのリーフの位置とガントリ角度の構成が定義される。
【０１０４】
【表８】
2022502210.tif 000010
【０１０５】
［００９８］
オペレーション６０３において、画像処理ロジック１２０は、各画像のグラデーションプロセスを用いてフィールドエッジを検出する。例えば、各画像において、オープンフィールドの各方向のフィールドエッジを検出することで、フィールドセンタを決定する。
【０１０６】
［００９９］
オペレーション６０４において、画像処理ロジック１２０は、フィールドエッジの平均を計算して、放射線ビーム軸の位置を決定し、平均フィールドセンタを決定する。各画像の平均フィールドセンタを使用することで、フィールドの非対称性の影響を最小限に抑える。
【０１０７】
［０１００］
オペレーション６０５において、画像処理ロジック１２０は、８枚の画像のそれぞれにおいて、ファントム内のボールベアリングの位置を検出する。具体的には、あらかじめ撮影された基準画像をもとに、正規化相互相関ルーチンを用いてボールベアリングの中心を決定する。
【０１０８】
［０１０１］
オペレーション６０６において、画像処理ロジック１２０は、画像内の各ガントリ角度について、平均フィールドセンタとボールベアリングの位置との間の距離を計算する。
【０１０９】
［０１０２］
オペレーション６０７において、画像処理ロジック１２０は、計算された距離とガントリ角度を、放射線アイソセンタとボールベアリングの位置との間の距離の投影を表すプロットに沿ってデータポイントをフィットさせる関数に適用する。この関数は、ガントリの回転軸を中心とした円軌道を描くＭＶソースの放射線アイソセンタとボールベアリングの位置との距離を投影したものである。
【０１１０】
［０１０３］
オペレーション６０８において、画像処理ロジック１２０は、プロットに基づいて、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が有効範囲内で動作しているかどうかを判断する。具体的には、画像処理ロジック１２０は、平均フィールドセンタとボールベアリングの位置との間の画像中の計算された距離が、許容されるしきい値を超えているかどうかを判断する。このような場合、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が有効範囲内で動作していないことを示すことができる。画像処理ロジック１２０は、生成されたプロットを予想されるプロットと比較して、プロット間の差が許容されるしきい値を超えるか否かを判断して、装置が有効範囲内で動作しているか否かを判断することができる。ある場合には、画像処理ロジック１２０は、平均フィールドセンタの位置を基準画素と比較して、差が許容されるしきい値を超えているかどうかを判断することができる。このように、しきい値を超えた場合、画像処理ロジック１２０は、デバイスが有効範囲内で動作していないと判断する。
【０１１１】
［０１０４］
いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、図６のオペレーションを実行した結果として、ＢＢセンタ座標対ガントリ角度プロットと、フィールドセンタ座標対ガントリ角度プロットと、放射線軸座標対ガントリ角度プロットと、平均放射線軸座標対時間と、時間経過に伴う平均放射線アイソセンタからの軸の最大変位プロットとを含む複数のプロットを生成する。
【０１１２】
［０１０５］
いくつかの実施形態では、ユーザは、出力のフラットネスシンメト対ガントリ角度をテストする検証手順を選択して実行することができる。この検証手順では、８×２０ｃｍのフィールドを使って、８つの異なるガントリ角度で撮影された４枚のオープンフィールド画像を使用する。このテストでは、４枚の画像の出力、フラットネスとシンメトリを計算して報告する。４枚の画像は、ガントリ角度が１８０度、９０度、０度、−２７０度の時に取得される。他の適切な追加または異なる角度を同様に使用することができる。
【０１１３】
［０１０６］
この検証手順の目的は、半径方向と直角方向の両方におけるフラットネスとシンメトリを判断することである。各フィールドの中央部分から出力の相対的な指標を算出する。一実施形態では、図１１に示すウェブツールがこの情報を出力する。このテストは、パネルの中央部２ｘ２ｃｍのエリアの相対的な出力を出力する。ウェブツールは、経時的なフラットネス（半径方向と直角方向）と、経時的なシンメトリ（半径方向と直角方向）と、出力対ガントリ角度と、経時的な平均出力とを含むプロット表示を提供する。
【０１１４】
［０１０７］
一実施形態では、この検証手順を開始するために、オペレータは、図１１に示すウェブツールを介して、テストされるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置を定義するパラメータを入力し、オプションでテストパラメータを入力する。ユーザが検証手順を開始する指示を入力した後、処理回路１１２は、図７に関連して説明した処理を実行して、フラットネスシンメトリを検証する。一実施形態では、ユーザは、テストを実行する関心領域（例えば、オープンフィールドの割合）を指定することができる。
【０１１５】
［０１０８］
オペレーション７０１において、画像処理ロジック１２０は、４つの異なるガントリ角度で、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣに放射線ビームを４回通過させる。以下の表９に示すように、４本の放射線ビームのそれぞれに対するジョーの構成とＭＬＣのリーフの位置が定義される。
【０１１６】
【表９】
2022502210.tif 000011
【０１１７】
［０１０９］
オペレーション７０２において、画像処理ロジック１２０は、４本の放射線ビームのそれぞれについて、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の放射線検出器によって検出されたビーム形状を表す４つの画像をキャプチャする。
【０１１８】
［０１１０］
オペレーション７０３において、各画像の画像処理ロジック１２０は、グラデーション処理を用いてフィールドエッジの位置を決定する。
【０１１９】
［０１１１］
オペレーション７０４において、画像処理ロジック１２０は、フィールドエッジの位置の平均を計算して、フィールドセンタの座標を決定する。例えば、アクティブ輪郭アルゴリズムは、（輪郭の連続性と曲率で表される）輪郭の内部エネルギーと、（画像のグラデーションで表される）画像の力（image force）を最小化するために、初期の輪郭のポイントを反復的に修正する。反復処理の間、アルゴリズムは、輪郭の曲率を最小にし、点と点の間の規則的な間隔を維持しながら、最も強い勾配に向かって輪郭の点を移動させる。最終的には、輪郭の二次微分が設定されたしきい値を超えた点がフィールドコーナーとして特定される。フィールドコーナーを見つけたら、残りの輪郭ポイントをフィールドのエッジごとにグループ化することができる。与えられたフィールドエッジ上の点は、線形方程式を用いてフィールドエッジをパラメータ化するために使用される。これを４つのフィールドボーダーで繰り返す。フィールドセンタは、アクティブ輪郭アルゴリズムで見つけた４つのフィールドの境界線の中間点として計算される。また、フィールドエッジローテーションの追加情報を提供することもできる。
【０１２０】
［０１１２］
オペレーション７０５において、画像処理ロジック１２０は、フィールドセンタのｘ座標に沿った中心プロファイルと、中心プロファイルの一方の側からの４つの垂直プロファイルと、中心プロファイルの他方の側からの４つの垂直プロファイルとに基づいて、平均垂直プロファイルを作成する。例えば、画像処理ロジック１２０は、ｘ座標を含む中央の垂直プロファイルと、中央プロファイルの両側にある４つの垂直プロファイルとを含む９つの垂直プロファイルから、平均的なプロファイルを作成する。
【０１２１】
［０１１３］
オペレーション７０６において、画像処理ロジック１２０は、平均垂直プロファイルに基づいてフラットネス／シンメトリを計算する。具体的には、フラットネス／シンメトリは、放射線の強度が対象領域の間でどれだけ似ているかを示す。一実施形態では、フィールドセンタを中心に、最大オープンフィールド強度の８０％が決定される。画像処理ロジック１２０は、中心線からの強度値のばらつきを計算または判定し、中心線からの隣接線間の均等性のレベルを判定する。
【０１２２】
［０１１４］
オペレーション７０７において、画像処理ロジック１２０は、フィールドセンタのｙ座標に沿った中央プロファイルと、中央プロファイルの一方の側からの４つの水平プロファイルと、中央プロファイルの他方の側からの４つの水平プロファイルとに基づいて、平均的な水平プロファイルを作成する。
【０１２３】
［０１１５］
オペレーション７０８において、画像処理ロジック１２０は、平均水平プロファイルに基づいて、フラットネス／シンメトリを計算する。具体的には、フラットネス／シンメトリは、放射線の強度が対象領域の間でどれだけ似ているかを示す。一実施形態では、フィールドセンタを中心に、最大オープンフィールド強度の８０％が決定される。画像処理ロジック１２０は、中心線からの強度値のばらつきを計算または判定し、中心線からの隣接線間の均等性のレベルを判定する。一実施形態では、隣接するプロファイル間および／または指定された領域全体の強度の変動が、許容されるしきい値よりも大きい場合には、画像処理ロジック１２０は、このテストが合格か不合格かを示す出力を生成する。
【０１２４】
［０１１６］
平均的な水平垂直プロファイルのフラットネス／シンメトリが算出された後、フィールドセンタ座標を中心に２ｘ２ｃｍ四方のエリアが分割される。強度の平均値は、正方形の領域の内側から得られる。具体的には、平坦化フィルター（ＦＦ：flattening filter）ビームと平坦化フィルターフリー（ＦＦＦ：flattening filter free）ビームに基づいて、横方向（ｘ）と半径方向（ｙ）のフラットネスとシンメトリが計算される。ＦＦビームの場合、フラットネスは、関心領域における最大から最小までの強度ポイントの比率のパーセンテージとして計算される。シンメトリは、センタからのミラーポイントの比率のパーセンテージとして計算される。出力は、フィールドの中心座標を中心とした２ｘ２ｃｍ２の正方形のエリアのセグメントで計算される。四角いエリア内の強度測定値の平均が取られ、正規化して出力される。装置の正規化係数の定義の仕方によっては、出力を正規化するためのパラメータとして、ユーザが変換係数を入力することができる。一実施形態では、装置が合格か不合格かの表示がユーザに提供されるか、または警告が生成される。
【０１２５】
［０１１７］
いくつかの実施形態では、ユーザは、ＭＲからＭＶへのアライメントにテストする検証手順を選択して実行することができる。これは、ＭＲからＭＶ変換の検証を定期的に行うことを許可する。このテストの結果は、図１１に示すようなウェブツールでユーザに提供され、変換と、変換を適用した後のＭＲ系とＭＶ系の一致度の二乗平均値を含む。一実施形態では、ファントムがこのテストに使用される。
【０１２６】
［０１１８］
一実施形態では、この検証手順を開始するために、オペレータは、図１１に示すウェブツールを介して、テストされるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置を定義するパラメータを入力し、オプションでテストパラメータを入力する。ユーザが検証手順を開始する指示を入力した後、処理回路１１２は、図８により説明されたプロセスを実行して、ＭＲからＭＶへのアライメントを検証する。
【０１２７】
［０１１９］
具体的には、オペレーション８０１において、ファントムをＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置内に配置する。例えば、オペレータはファントムを選択し、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置内にファントムを適切に配置する。
【０１２８】
［０１２０］
オペレーション８０２において、画像処理ロジック１２０は、変換と平均平方根を測定する。
【０１２９】
［０１２１］
オペレーション８０３において、画像処理ロジック１２０は、回転、並進、二乗平均平方根を許容範囲内で表示する。
【０１３０】
［０１２２］
いくつかの実施形態では、ユーザは、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲＩの画質をテストする品質評価手順を選択して実行する。このテストの結果は、図１１に示すようなウェブツールでユーザに提供され、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＲＩ装置におけるスキャンパラメータと、ファントムの位置と寸法情報と、画像空間に対するファントムの回転と、スライス厚の精度と、高コントラストの空間分解能情報と、スライス位置の精度と、パーセント画像均一性（ＰＩＵ：percent image uniformity）と、パーセント信号ゴースト（ＰＳＧ：percent signal ghosting）と、低コントラスト検出可能性（ＬＣＤ：low contrast detectability）と、幾何学的な精度情報の検証を含む。
【０１３１】
［０１２３］
一実施形態では、１つまたはそれ以上の品質評価手順を開始するために、オペレータは、図１１に示すウェブツールを介して、テストされるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置を定義するパラメータを入力し、オプションでテストパラメータを入力する。ユーザが品質評価手順を開始する指示を入力した後、処理回路１１２は、図９に関連して説明されたプロセスを実行して、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃが１つまたはそれ以上の品質メトリクスを満足しているかどうかを検証する。
【０１３２】
［０１２４］
オペレーション９０１において、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置内に配置された少なくとも１つのモジュールを含むファントムの異なるスライスを表す複数の画像を取得する。例えば、処理回路１１２は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置内に配置されたファントムの１つまたはそれ以上のＭＲＩ画像を撮影するように、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置に指示する。ファントムは、それぞれが異なる品質評価指標を提供するように設計された複数のモジュール（物理的要素）を含むことができる。モジュールは、撮影された１つまたはそれ以上のＭＲＩ画像の異なるスライス内で検出される。いくつかの実施形態では、ファントムの１つまたはそれ以上の画像から合計１１枚のスライスが得られる。
【０１３３】
［０１２５］
いくつかの実施形態では、軸方向の視野に対するファントムの位置を見つけるため、また、ファントムの寸法を確認するためにテストを行う。いくつかの実装では、このテストの出力は、１つまたはそれ以上の追加の品質評価手順を実行するために使用される。具体的には、ファントムスライスの中心と画像の中心との間のｘ方向およびｙ方向の距離を求め、ファントム画像の高さと幅をミリ単位で求めるテストを行う。オペレーション９０２〜９０４は、軸方向の視野に対するファントムの位置を求め、ファントムの寸法を確認するために行われる。オペレーション９０２〜９０４の出力は、ファントムの最初と最後のスライスの中心ピクセルの座標と、ファントムを描いた画像の中心ピクセルの座標と、ｘ座標およびｙ座標における画像内のファントムのずれの定量化と、最初のスライス（およびオプションとして追加のスライス）におけるファントムの高さと幅の定量化である。
【０１３４】
［０１２６］
特に、オペレーション９０２において、画像処理ロジック１２０は、複数の画像からファントムの一面に対応する第１のスライスを選択する。図１０Ａは、オペレーション９０２で選択された第１のスライス１０１０を示す。処理回路１１２は、大津の方法（Otsu's method）を適用して、選択された第１のスライス１０１０のしきい値を計算する。処理回路１１２は、ファントムのみが１の値のピクセル値を有するように、計算されたしきい値を使用して、第１のスライス１０１０のグレースケール画像を２値画像に変換する。具体的には、処理回路１１２は、あるしきい値を超えて出現する任意の画素値を第１の値（例えば、０）に設定し、それ以外の画素を第２の値（例えば、１）に設定するように、第１のスライス１０１０のグレースケール画像を処理する。このようにして、処理回路１１２は、ファントムを描写する画像スライスの部分のみで、測定や計算を行うことができる。
【０１３５】
［０１２７］
第１のスライス１０１０の画像を２値画像に変換した後、処理回路１１２は、ファントムの最初の画素と最後の画素の列番号を特定する。具体的には、処理回路１１２は、非ゼロの２値を含む第１のスライス１０１０の画素の第１の列を特定する。また、処理回路１１２は、非ゼロの２値を含む第１のスライス１０１０の画素の最後の列を特定する。次に、処理回路１１２は、最初の列と最後の列との間、およびそれらを含む各列内で、非ゼロの２値を含む行のセットを特定する。このステップの出力は、ファントムのアウトラインになる。いくつかの実施形態では、画像の上端と下端に沿ってノイズやホワイトスポットがある可能性があるため、この識別プロセスでは最初と最後の５列のピクセルがスキップされる。このプロセスの出力は、ファントムを表す非ゼロの２値を有する行（Ｐｈｒｏｗｓ）と列（Ｐｈｃｏｌｓ）の座標のセットである。
【０１３６】
［０１２８］
２値画像でファントムの輪郭を特定した後、処理回路１１２は、第１のスライス１０１０のグレースケール画像を検索し、２値画像からグレースケール画像にファントムの輪郭をマッピングする。処理回路１１２は、ファントムを表す２値の非ゼロ値を有する行（Ｐｈｒｏｗｓ）および列（Ｐｈｃｏｌｓ）に関する座標の集合に基づいて、グレースケール画像内のファントムの周囲に関心領域（ＲＯＩ）を生成する。
【０１３７】
［０１２９］
オペレーション９０３において、画像処理ロジック１２０は、描かれた第１のスライスの質量中心を特定する。例えば、処理回路１１２は、ファントム中心のｙ座標（Ｙｐｈ）を、第１のスライス１０１０のグレースケール画像のＲＯＩ座標について求められた行値（行値位置）の平均値（例えば、ファントムのＲＯＩを含むファントムを描写した画像部分のみの行値の平均値）として算出する。処理回路１１２は、ファントム中心のｘ座標（Ｘｐｈ）を、第１のスライス１０１０のグレースケール画像のＲＯＩ座標について求められた列値（列値位置）の平均値（例えば、ファントムのＲＯＩを含むファントムを描写した画像部分のみの列値の平均値）として算出する。いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、第１の画像スライスに加えて、複数の画像スライス（例えば、画像スライス５および７〜１１）について、オペレーション９０１〜９０３（例えば、ファントム中心のｘおよびｙ座標の計算）を繰り返す。
【０１３８】
［０１３０］
オペレーション９０４において、画像処理ロジック１２０は、識別された重心と真の重心との間の差に基づいて、ファントムのオフセットを決定する。例えば、処理回路１１２は、画像空間の中点（例えば、第１のスライス１０１０を含む画像全体の中点）を計算する。一実施形態では、画像空間全体の中点を計算するために、処理回路１１２は、列および行のヘッダ値を２で割って、それぞれｘ座標およびｙ座標（Ｘｓｐ、Ｙｓｐ）を出力する。具体的には、処理回路１１２は、最大の列番号を求めてその番号を２で割るとともに、最大の行値を求めてその行値を２で割って、ｘ座標とｙ座標を出力する。次に、処理回路１１２は、ファントム中心と画像空間中心とのｘ方向およびｙ方向の絶対差をピクセル単位で計算して、画像空間の中点に対するファントム中点のオフセットを決定する。この計算結果は、Ｘｐｈ  ｄｉｆｆ  ｐｉｘ＝ ｜Ｘｓｐ − Ｘｐｈ｜、Ｙｐｈ  ｄｉｆｆ  ｐｉｘ ＝ ｜Ｙｓｐ − Ｙｐｈ｜として提供される。
【０１３９】
［０１３１］
いくつかの実装では、処理回路１１２は、事前に計算され、画像ヘッダ情報とともに提供されるピクセルスペーシング（Ｐ０）値を用いて、これらの差をミリメートルに変換する。いくつかの実施形態では、Ｐ０（１）はピクセルの高さを表し、Ｐ０（２）はピクセルの幅を表する。このような場合、ミリ単位のオフセットの値は、Ｘｐｈ  ｄｉｆｆ  ｍｍ＝ Ｘｐｈ  ｄｉｆｆ  ｐｉｘ ＊ Ｐ０（２）、Ｙｐｈ  ｄｉｆｆ  ｍｍ ＝ Ｙｐｈ  ｄｉｆｆ  ｐｉｘ＊Ｐ０（１）として計算される。
【０１４０】
［０１３２］
オペレーション９０５で、画像処理ロジック１２０は、ファントムのピクセル単位の高さを計算する。例えば、処理回路１１２は、Ｐｈｒｏｗｓ値の最大値と最小値の差として、ファントムの高さをピクセル単位で計算する。同様に、処理回路１１２は、Ｐｈｃｏｌｓ値の最大値と最小値の差として、ファントムの幅をピクセル単位で計算する。次に、処理回路１１２は、ファントムのピクセル単位の幅および高さを、式：（ファントムのピクセル単位の幅）＊Ｐ０（２）；（ファントムのピクセル単位の高さ）＊Ｐ０（１）に従ってミリメートルに変換する。
【０１４１】
［０１３３］
画像処理ロジック１２０は、使用されているファントムの実際の物理的な値を（例えば、図１１に示すウェブツールによりユーザが提供した情報から）取得する。具体的には、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置内に配置されたファントムの実際の物理的な高さと幅（例えば、１９０ｍｍ）を取得する。画像処理ロジック１２０は、画像から導き出されたファントムの計算された高さと幅（寸法）と、ユーザが入力した（またはファントム内のＲＦ  ＩＤコードから読み取った）ファントムの実際の高さと幅とを比較する。画像処理ロジック１２０は、計算されたファントムの寸法と、実際のファントムの寸法との差が、許容されるしきい値を超えているか否かを判断する。ある場合には、図１１に示すウェブツールでユーザが許容しきい値を入力することができる。差が許容されるしきい値を超えるとの判断に応答して、画像処理ロジック１２０は、図１１に示すウェブツールでオペレータまたはユーザに警告し、そうでなければ、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃがこの画質評価手順に合格したことをオペレータに通知する。
【０１４２】
［０１３４］
いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、ファントムの寸法を計算し、計算された寸法をファントムの実際の寸法と比較するステップを、１つまたはそれ以上の追加のスライスについて（例えば、ファントムを撮影した１つまたはそれ以上の画像のスライス５について）繰り返す。ある場合には、計算された寸法と実際の寸法の比較をどのスライスに対して行うかをユーザが選択することができる。ある場合には、ユーザはスライスに優先順位を設定することができ、あるスライスが計算された寸法が実際の寸法をしきい値以上上回ると判断された場合、そのスライスが高い優先順位に関連付けられていれば、しきい値を超える差についてユーザに警告が出される。計算された寸法が実際の寸法をしきい値以上に上回っているスライスが低い優先度に関連付けられている場合、ユーザはしきい値を超える差について警告を受けない。ある場合には、複数の画像スライスからファントムの寸法を計算または導出し、平均化することができる。寸法の計算の平均値は、ファントムの実際の寸法と比較することができる。寸法の平均的な計算値とファントムの実際の寸法との差が許容されるしきい値を超えた場合、ユーザはしきい値を超えた差について警告を受ける。
【０１４３】
［０１３５］
オペレーション９０６において、画像処理ロジック１２０は、第１のスライスと、第１のスライスに描かれた第１のモジュールとを用いて、画像空間に対するファントムの回転を決定する。具体的には、画像処理ロジック１２０は、後続のテストのためのＲＯＩ（ファントムを描写する画像スライスの領域）の位置合わせに役立つように、ファントムの程度（degree）を決定する。画像処理ロジック１２０は、ファントムの回転を、ファントム画像スライス１０１０に存在する第１の物理モジュール１０１６（例えば、大きな中央の矩形）のエッジの回転に基づいて求める。例えば、図１０Ａに示すように、第１の物理モジュール１０１６が矩形である場合、画像処理ロジック１２０は、幅１２０ｍｍ、高さ２０ｍｍの矩形ＲＯＩ  １０１８を作成し、第１のスライス１０１０内で、第１のスライス１０１０のファントム中心からｙ方向に３ｍｍ高い、または上にある位置に矩形ＲＯＩ  １０１８を配置する。すなわち、長方形のＲＯＩ  １０１８は、オペレーション９０３で計算されたファントムの中心に対して位置決めされる。これにより、中央の大きな矩形の上下の長辺の中央付近にＲＯＩ  １０１８が作成されることになる。作成された矩形ＲＯＩ  １０１８は、第１のスライス１０１０の画像空間のエッジと平行に配置される。第１の物理モジュール１０１６は、他の形状であってもよく、そのような場合、画像処理ロジック１２０は、第１のスライス１０１０に描かれた第１の物理モジュール１０１６の上に配置されるＲＯＩとして、第１の物理モジュール１０１６の形状に似た形状を作成する。
【０１４４】
［０１３６］
次に、画像処理ロジック１２０は、作成された矩形を含むＲＯＩ  １０１８内のセグメント化されたファントム画像の値のマトリクスを作成する。すなわち、画像処理ロジック１２０は、指定された位置で第１のスライス１０１０の上に配置された矩形ＲＯＩ  １０１８内に入る第１のスライス１０１０の画素の画素値を取得する。画像処理ロジック１２０は、行列の最初の列と最後の列で、値が１から０に変化する場所の行列の行番号（Ｌ１，Ｌ２）を特定する。具体的には、第１の物理モジュール１０１６を含むＲＯＩ  １０１８の左右の端にある列の大きな長方形の最初の画素である。画像処理ロジック１２０は、マトリクス（Ｍ１，Ｍ２）の最初の列と最後の列で、矩形の最後の画素を特定する。その結果、Ｐ１（Ｘ１，Ｌ１）、Ｐ２（Ｘｎ，Ｌ２）、Ｐ３（Ｘ１，Ｍ１）、Ｐ４（Ｘｎ，Ｍ２）を出力する（ｎはＲＯＩマトリクスの列数である）。Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４は、第１のスライス１０１０の第１の物理モジュール１０１６の上に配置された矩形ＲＯＩ  １０１８と第１の物理モジュール１０１６が交差する点を表す。
【０１４５】
［０１３７］
画像処理ロジック１２０は、軸方向の視野（それぞれ、ｍｔｏｐとｍｂｏｔｔｏｍ）に対する矩形の上辺および下辺の傾きに基づいて、ファントムの回転を計算する。傾きは、軸方向の視野（アルファａｌｐｈａ）に対する矩形の回転を表しており、アルファａｌｐｈａは度で計算される。具体的には、画像処理ロジック１２０は、第１のスライス１０１０において第１の物理モジュール１０１６の上に配置されている矩形ＲＯＩの対応する上端および下端に対する、第１の物理モジュール１０１６の上端および下端（例えば、矩形の長辺）の傾きを計算する。傾きとアルファは次式：ｍｔｏｐ＝（Ｌ２−Ｌ１）／（ｎ−１）、ｍｂｏｔｔｏｍ＝（Ｍ２−Ｍ１）／（ｎ−１）、ｍａｖｅｒａｇｅ＝（ｍｔｏｐ＋ｍｂｏｔｔｏｍ）／２、ａｌｐｈａ＝ｔａｎ−１（ａｖｅｒａｇｅ）により計算される。
【０１４６】
［０１３８］
オペレーション９０７において、画像処理ロジック１２０は、第１のスライスに描かれた第２のモジュールとファントムのオフセットとに基づいて、第１のスライスを用いてスライス厚の精度を決定する。例えば、画像処理ロジック１２０は、ファントムの中心部に含まれるワイヤランプから、第１のスライス１０１０のスライス厚を決定する。一実施形態では、スライスの厚さが約０．７ｍｍの場合に品質評価手順に合格と判断する。
【０１４７】
［０１３９］
いくつかの実施形態では、スライス厚を計算するために、画像処理ロジック１２０は、所定の値に基づいて、上部ワイヤランプおよび下部ワイヤランプの周囲にそれぞれ配置される２つのＲＯＩを作成する。画像処理ロジックは、以前に計算されたファントムの中心位置とファントムの回転を検索し、上下のワイヤランプを使用してスライス厚を決定する。いくつかの実装では、設定値を使用して、第１のスライス１０１０の画像ファイルに対する頂点が、左上：ｘ＝−４８．８３、ｙ＝−１０．０、右上：ｘ＝４８．８３、ｙ＝−１０．０、右下：ｘ＝−４８．８３、ｙ＝１０．０となるように、２つのＲＯＩを設定して配置するか、以下のように指定する。
tt1x = -48.83/P0(2); tt1y = -4.883/P0(1)
tt2x = 48.83/P0(2); tt2y = -4.883/P0(1)
tt3x = 48.83/P0(2); tt3y = -0.9766/P0(1)
tt4x = -48.83/P0(2); tt4y = -0.9766/P0(1)
tt5x = -48.83/P0(2); tt5y = 2.9298/P0(1)
tt6x = 48.83/P0(2); tt6y = 2.9298/P0(1)
tt7x = 48.83/P0(2); tt7y = -0.9766/P0(1)
tt8x = -48.83/P0(2); tt8y = -0.9766/P0(1)
［０１４０］
画像処理ロジック１２０は、オペレーション９０３で計算されたファントムの質量中心の位置に基づいて、設定値をミリメートル値からピクセル値に変換し、先に計算された回転を適用することで、設定値を補正する。補正されたセット値はＲＯＩｆｕｌｌと呼ばれる。次に、画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩｆｕｌｌで見つかった水平線プロファイルのすべてを検索し、スライスの計算されたしきい値よりも小さいピクセル値のみで構成される最初の行と最後の行を特定する。一実施形態では、この算出されたしきい値は、オペレーション９０２で使用されたものと同じである。資格のある行が見つからない場合（例えば、画像処理ロジック１２０が、計算されたしきい値よりも小さい画素値のみで構成される行を特定できなかった場合）、テストは失敗する。そうでなければ、画像処理ロジック１２０は、２列のピクセルの間になるように、トリムＲＯＩｆｕｌｌ値を設定する（ＲＯＩｔｒｉｍｍｅｄ）。
【０１４８】
［０１４１］
次に、画像処理ロジック１２０は、垂直方向にトリミングされたＲＯＩの列を、２つの同じ高さのＲＯＩ（ＲＯＩｕｐｐｅｒとＲＯＩｌｏｗｅｒ）に分割する。画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩｕｐｐｅｒとＲＯＩｌｏｗｅｒの各行の平均画素値を計算する。画像処理ロジック１２０は、平均画素値が最も高いＲＯＩｕｐｐｅｒの行（Ｒｏｗｍａｘ−ｕｐｐｅｒ）を選択する。画像処理ロジック１２０は、Ｒｏｗｍａｘ−ｕｐｐｅｒの最高画素値を特定し、それを２Ｐｈａｌｆ−ｍａｘ−ｕｐｐｅｒで除算する。次に、画像処理ロジック１２０は、Ｐｈａｌｆ−ｍａｘ−ｕｐｐｅｒよりも高いＲｏｗｍａｘ−ｕｐｐｅｒの最初と最後の画素値の位置を特定する。最初の位置と最後の位置の差が、アッパープロファイルの幅をピクセルで表す。この値は、Ｐ０（２）を乗じてミリメーターに変換され、ＰｒｏｆｉｌｅＷｉｄｔｈｕｐｐｅｒとして出力し保存される。画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩｌｏｗｅｒに基づいて、ＰｒｏｆｉｌｅＷｉｄｔｈｌｏｗｅｒを求める処理を繰り返す。具体的には、画像処理ロジック１２０は、平均画素値（Ｒｏｗｍａｘ−ｌｏｗｅｒ）が最も高いＲＯＩｌｏｗｅｒの行を選択する。画像処理ロジック１２０は、Ｒｏｗｍａｘ−ｌｏｗｅｒの中で最も高い画素値を特定し、それを２Ｐｈａｌｆ−ｍａｘ−ｌｏｗｅｒで割る。次に、画像処理ロジック１２０は、Ｐｈａｌｆ−ｍａｘ−ｌｏｗｅｒよりも高いＲｏｗｍａｘ−ｌｏｗｅｒの最初と最後の画素値の位置を特定する。最初の位置と最後の位置の差が、下側のプロファイルの幅をピクセルで表す。この値は、Ｐ０（２）を乗じてミリメーターに変換され、ＰｒｏｆｉｌｅＷｉｄｔｈｌｏｗｅｒとして出力し保存される。いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩｕｐｐｅｒおよびＲＯＩｌｏｗｅｒの位置を示す、図１１に示すウェブツールを介してユーザに提示するための画像を出力する。また、画像処理ロジック１２０は、Ｒｏｗｍａｘ−ｕｐｐｅｒおよびＲｏｗｍａｘ−ｌｏｗｅｒ、ならびにＰｈａｌｆ−ｍａｘ−ｕｐｐｅｒおよびＰｈａｌｆ−ｍａｘ−ｌｏｗｅｒ上の画素位置対値を示す２つのグラフ（上側のワイヤ用および下側のワイヤ用）を提示する。
【０１４９】
［０１４２］
画像処理ロジック１２０は、測定されたスライスの厚さを次式：ＭｅａｓｕｒｅｄＳｌｉｃｅＴｈｉｃｋｎｅｓｓ＝０．２＊（（ＰｒｏｆｉｌｅＷｉｄｔｈｕｐｐｅｒ＊ＰｒｏｆｉｌｅＷｉｄｔｈｌｏｗｅｒ）／（ＰｒｏｆｉｌｅＷｉｄｔｈｕｐｐｅｒ＊ＰｒｏｆｉｌｅＷｉｄｔｈｌｏｗｅｒ）で計算する。画像処理ロジック１２０は、（例えば、図１１に示すユーザインターフェースやウェブツールから受け取ったユーザ入力に基づいて、あるいはファントムの１つまたはそれ以上の画像を格納するファイルのヘッダから情報を取得して）使用されるファントムのスライス厚ＴａｇＳｌｉｃｅＴｈｉｃｋｎｅｓｓを決定する。画像処理ロジック１２０は、ＳｌｉｃｅＴｈｉｃｋｎｅｓｓＡｃｃｕｒａｃｙ＝（ＭｅａｓｕｒｅｄＳｌｉｃｅＴｈｉｃｋｎｅｓｓ  ？  ＴａｇＳｌｉｃｅＴｈｉｃｋｎｅｓｓ）の絶対値として、スライス厚の精度を算出する。画像処理ロジック１２０は、計算されたスライス厚の精度が、許容されるしきい値（例えば、０．７ｍｍ）よりも小さいかどうかを判断する。許容しきい値は、図１１に示したウェブツールを介してユーザが指定してもよいし、画像処理ロジック１２０にハードコーディングされてもよい。スライス厚さ精度が許容されるしきい値よりも小さいと判断したことに応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格したことを示す。スライス厚さ精度が許容しきい値以上であると判断したことに応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことを（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）ユーザに警告する。
【０１５０】
［０１４３］
オペレーション９０８において、画像処理ロジック１２０は、第１のスライスに描かれた第３のモジュールと、ファントムのオフセットとに基づいて、高コントラストの空間分解能を決定する。例えば、画像処理ロジック１２０は、ファントム内の物理解像度パターンＲＯＩ  １０１８から第１のスライス１０１０の空間解像度を決定する。一実施形態では、高コントラストの空間分解能は、分解能が１．０ｍｍ以下の場合に品質評価手順に合格すると判断される。
【０１５１】
［０１４４］
一実施形態では、この品質評価手順を実行するために、画像処理ロジック１２０は、物理解像度パターンＲＯＩ  １０１８に対応する画像の一部を６つのＲＯＩに分割する。左の２つのＲＯＩは１．１ｍｍの解像度、中央の２つのＲＯＩは１．０ｍｍの解像度、右の２つのＲＯＩは０．９ｍｍの解像度を表す。同じ標的解像度を有する２つのＲＯＩのグループごとに、横線（左上）と縦線（右下）で読み取る。画像処理ロジック１２０は、４つの明瞭な穴が見つかる最低の解像度を決定する。
【０１５２】
［０１４５］
具体的には、高コントラストの空間分解能を計算するために、画像処理ロジック１２０は６つのＲＯＩを作成する。ＲＯＩの１つは、左上の一連の穴（例えば、物理解像度パターンＲＯＩ  １０１８）の周りに、ＲＯＩの１つは右下の一連の穴（例えば、物理解像度パターンＲＯＩ  １０１８）の周りに配置される。画像処理ロジック１２０は、以前に設定された値、以前に計算されたファントムの中心位置、ファントムの回転に基づいて、１．１ｍｍ、１．０ｍｍ、０．９ｍｍの３つの解像度のスペーシングの各領域のＲＯＩを作成する。物理解像度パターンＲＯＩ  １０１８の頂点は、左上：ｘ＝６３．５，ｙ＝１２．０、右上：ｘ＝６１．５，ｙ＝１２．０、左下：ｘ＝６３．５，ｙ＝６２．０、右下：ｘ＝６１．５，ｙ＝６２．０（単位：ｍｍ）となっている。これらの頂点をミリ単位からピクセル単位に変換し、回転をかけてＲＯＩｆｕｌｌを作成している。画像処理ロジック１２０は、大津の方法（Otsu method）を用いて、ＲＯＩｆｕｌｌ内のしきい値を算出する。次に、画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩｆｕｌｌ内で、ＲＯＩｆｕｌｌの右上に物理的に最も近く、計算されたしきい値よりも小さい値を持つ点Ｐｕｐｐｅｒ−ｒｉｇｈｔを特定する。ＲＯＩの３つのペア１０３０（図１０Ａ）の位置は、Ｐｕｐｐｅｒ−ｒｉｇｈｔに対して識別される。各ＲＯＩペアのＰｕｐｐｅｒ−ｒｉｇｈｔに対する左上の位置は、ＲＯＩｐａｉｒ−１の左上：ｘ＝８０．１４，ｙ＝８．４、ＲＯＩｐａｉｒ−２の左上：ｘ＝５５．６４，ｙ＝８．４、ＲＯＩｐａｉｒ−２の左上：ｘ＝３３．６４，ｙ＝９．４（単位：ｍｍ）となる。これらの値は、先に計算された回転を適用して、ピクセル座標に変換される。
【０１５３】
［０１４６］
次に、各ＲＯＩｐａｉｒについて、画像処理ロジック１２０は、計算されたしきい値よりも小さい値を持つピクセルのみで構成されているＲＯＩの４つのエッジ上の水平線および垂直線を除去する。各ＲＯＩｐａｉｒの位置に対する６つの個別グルーピングされた穴を含むＲＯＩを算出する。これら６つのＲＯＩ（ＲＯＩ１、ＲＯＩ２、など）は、図１０Ａの３つのペア１０３０のそれぞれの中にボックス１０３２、１０３３として示されている。上側のＲＯＩ（ボックス１０３２）はマッチＲＯＩｐａｉｒの左上から高さと幅で所定の距離を伸ばし、下側のＲＯＩ（ボックス１０３３）は右下から同じ距離を伸ばす。これらの距離は、ＲＯＩｐａｉｒ−１では９ｍｍ、ＲＯＩｐａｉｒ−２では８．５ｍｍ、ＲＯＩｐａｉｒ−３では８ｍｍである。これらの値は、先に計算された変換用の値を用いて、ピクセル値に変換される。
【０１５４】
［０１４７］
画像処理ロジック１２０は、各行のＲＯＩ１内のプロファイルを読み取り、平均画素値が最も高い４つの行（Ｌｉｎｅ１、Ｌｉｎｅ２など）を見つける。画像処理ロジック１２０は、Ｌｉｎｅ１の始点と終点から、平均画素値よりも小さい値を持つ画素を削除する。画像処理ロジック１２０は、大津の方法（Otsu method）を用いて残りの画素のしきい値を計算し、Ｌｉｎｅ１の画素を「オン」（しきい値よりも大きい値を持つ場合）と「オフ」（しきい値以下の値を持つ場合）にグループ化する。画像処理ロジック１２０は、オンからオフへの遷移の数をカウントし、そのラインの認識可能な穴の数を決定する。画像処理ロジック１２０は、このプロセスをＬｉｎｅｓ２−４まで繰り返す。Ｌｉｎｅｓ１−４のいずれかにおいて、穴の数が４つ以上であれば、画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩ１の解像度値を満足していると判断する。画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩ２−６について、穴を見つけてカウントするプロセス（ＲＯＩ２、ＲＯＩ４、ＲＯＩ６については、行ではなく列を処理する）を繰り返す。
【０１５５】
［０１４８］
各ＲＯＩには、ミリメートル単位のサイズ：ＲＯＩ１とＲＯＩ２は１．１ｍｍ、ＲＯＩ３とＲＯＩ４は１．０ｍｍ、ＲＯＩ５とＲＯＩ６は０．９ｍｍ、が割り当てられる。ファントムの水平方向の解像度は、これらの解像度ＲＯＩ１、ＲＯＩ３、ＲＯＩ５の中で、あるラインに４つ以上の穴を開けることに成功した最も低い解像度である。ファントムの垂直方向の解像度は、これらの解像度ＲＯＩ２、ＲＯＩ４、ＲＯＩ６の中で、あるラインに４つ以上の穴を開けることに成功した最も低い解像度である。いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、垂直方向および水平方向の解像度が、許容されるしきい値（例えば、１．０ｍｍ）よりも大きいかどうかを判断する。許容しきい値は、図１１に示したウェブツールを介してユーザが指定してもよいし、画像処理ロジック１２０にハードコーディングされていてもよい。解像度が許容されるしきい値よりも大きいと判断することに応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格することを示す。解像度が許容されるしきい値よりも小さいと判断したことに応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことをユーザに（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）警告する。
【０１５６】
［０１４９］
一般的に、ファントムは、画像処理ロジック１２０がＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の水平方向および垂直方向の解像度を計算することを可能にする物理的解像度パターンＲＯＩ  １０１８を含む。物理解像度パターンＲＯＩ  １０１８は、複数の領域を含み、各領域は、異なる次元（水平および垂直）に沿って異なるレベルの解像度の測定を可能にするように構成されている。画像処理ロジック１２０は、これらの異なる領域のそれぞれを識別し、その領域から撮影された画像に既知のパターンが認識できるかどうかを判断する。パターンまたはパターンの一部が、その領域から撮影された画像から認識可能である場合、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃの解像度のレベルが、その領域の対応する解像度と少なくとも同程度であると判断する。そうでなければ、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃの解像度のレベルが、その領域に関連する解像度のレベルを満たしていないと判断する。例えば、各領域が穴の集合体を含む場合、画像処理ロジック１２０は、領域内の穴の集合体のうちしきい値の数が、その領域を含む画像内で見えるかどうかを判断する。しきい値の数の穴が見える場合、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃの解像度のレベルが、特定の領域に関連する解像度と少なくとも同じくらい高いと判断する。しきい値の穴の数が見つからないか、または認識できない領域が見つかると、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃがその領域に関連する解像度のレベルを提供できないと判断する。
【０１５７】
［０１５０］
オペレーション９０９において、画像処理ロジック１２０は、第１のスライスとファントムの反対側の端にある別のスライスに描かれた第４のモジュールに基づいて、スライス位置精度を決定する。例えば、画像処理ロジック１２０は、ファントム内の第１のスライス１０１０の物理的バー１０１４の画像と、第１１のスライス１０２０の物理的バー１０２２の画像とから、スライス位置精度を決定する。実施形態では、バーの長さが５．０ｍｍ以下と判定された場合に、スライス位置の精度が品質評価手順に合格したと判定される。
【０１５８】
［０１５１］
一実施形態では、この品質評価手順を実行するために、画像処理ロジック１２０は、第１のスライス１０１０及び第１１のスライス１０２０のファントム画像の上部にあるバーの左部分（例えば、バーの左半分）及び右部分（例えば、バーの右半分）の周囲にＲＯＩを生成する。一実施形態では、これをスライスのグレースケール画像に対して行う。ある実装では、左と右の部分のＲＯＩが以下の座標に配置され、回転と（前もって計算された）ファントムの中心に基づく補正が適用される。
【０１５９】
【数１】
2022502210.tif 000012
【０１６０】
［０１５２］
画像処理ロジック１２０は、各ＲＯＩのエッジに平行なプロファイルを抽出し、大津の方法（Otsu method）を適用してこれらの値の単一のしきい値を求める。画像処理ロジック１２０は、単一のしきい値を用いて、画像から領域をセグメント化して抽出する。次に、画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩの上から下に向かって、バーの境界（例えば、値が黒から白に変化する抽出領域の行番号）を検索する。例えば、画像処理ロジック１２０は、バー１０２２の周囲のＲＯＩを検索して、画素値が黒から白に変化する領域１０２４を探し出す。すなわち、図１０Ａに示すように、バーのＲＯＩの右部分がその領域１０２４で黒のままであり続けるのに対して、ＲＯＩの左部分は領域１０２４で黒から白に変化することが分かる。画像処理ロジック１２０は、各ＲＯＩの平均列境界値を計算する（例えば、画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩの左部分の高さと、ＲＯＩの右部分の高さを計算する）。画像処理ロジック１２０は、左右のＲＯＩの列値の差を計算する（例えば、画像処理ロジック１２０は、ＲＯＩの左部分がＲＯＩの右部分よりも短いか小さいかを判断する）。画像処理ロジック１２０が、ＲＯＩの右部分よりも左部分の方が長いと判断した場合、画像処理ロジック１２０は、長さにマイナスの記号を割り当てる。
【０１６１】
［０１５３］
画像処理ロジック１２０は、第１のスライス１０１０について計算された列の値の差（例えば、バー１０１４および１０２２の上に作成される２つの隣接するＲＯＩの高さの差）を、先に計算された定数Ｐ０（１）に乗算することにより、ミリメートル値に変換する。画像処理ロジック１２０は、計算されたミリ単位の高さの差を、許容されるしきい値（例えば、５ｍｍ）と比較する。高さの差が許容しきい値以下であれば、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃのスライス位置精度がこの画質評価に合格したと判断する。許容しきい値は、図１１に示したウェブツールを介してユーザが指定してもよいし、画像処理ロジック１２０にハードコーディングされていてもよい。画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格したことを示す。高さの差が許容されるしきい値よりも大きいとの判断に応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことをユーザに（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）警告する。
【０１６２】
［０１５４］
画像処理ロジック１２０は、別のスライス（例えば、第１１のスライス）について、左右のバーＲＯＩの高さを比較するプロセスを繰り返す。画像処理ロジック１２０は、計算された第１１のスライス１０２０の列値の差（例えば、バー１０１４及びバー１０２２上に作成される２つの隣接するＲＯＩの高さの差）を、先に計算された定数Ｐ０（１）に乗算することにより、ミリメートル値に変換する。画像処理ロジック１２０は、計算されたミリ単位の高さの差を、許容されるしきい値（例えば、４ｍｍ）と比較する。第１１のスライス１０２０の高さの差の許容しきい値は、第１のスライス１０１０に用いられる許容しきい値よりも小さくても大きくてもよい。高さの差が許容しきい値以下であれば、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃのスライス位置精度がこの画質評価に合格したと判断する。許容しきい値は、図１１に示したウェブツールを介してユーザが指定してもよいし、画像処理ロジック１２０にハードコーディングされていてもよい。画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格したことを示す。高さの差が許容されるしきい値よりも大きいとの判断に応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことをユーザに（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）警告する。
【０１６３】
［０１５５］
オペレーション９１０において、画像処理ロジック１２０は、最初のスライスと最後のスライスとの間の１つまたはそれ以上のスライスに基づいて、パーセント画像均一性と、パーセント信号ゴーストと、幾何学的精度と、低コントラスト検出性を決定する。
【０１６４】
［０１５６］
ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のパーセントイメージユニフォミティ（ＰＩＵ：percent image uniformity）を決定するために、画像処理ロジックは、ファントムの１つまたはそれ以上の画像のスライス７に対して画質評価手順を実行する。一実施形態では、磁場強度が３テスラ未満のＭＲＩ装置において、ＰＩＵが８７．５％以上と判定された場合に、品質評価手順に合格したと判断する。一実施形態では、磁場強度が３テスラのＭＲＩ装置において、ＰＩＵが８２．０％以上と判定された場合に、品質評価手順に合格したと判断する。
【０１６５】
［０１５７］
画像処理ロジック１２０は、ファントムの第７のスライス１０４０（図１０Ｂ）の画像を検索し、軸方向の視野に対するファントムの位置と、ファントムの中心のｘ座標およびｙ座標を特定する。いくつかの実装では、画像処理ロジック１２０は、オペレーション９０２〜９０４と同様の操作を実行して、第７のスライス１０４０に現れるファントムの中心の座標を決定する。次に、画像処理ロジック１２０は、第７のスライス１０４０のグレースケール画像におけるファントムの中心から５ピクセル下の位置に、２００ｃｍ２（７９．７８９／Ｐ０（１）ピクセル半径）の円形ＲＯＩを生成する。この円形ＲＯＩは、図１０Ｂに示す外側の大きな白い円として描かれる。画像処理ロジック１２０は、この円形ＲＯＩ  １０４２内の最大画素と最小画素の位置を特定する。画像処理ロジックは、１ｃｍ２（５．６４２／Ｐ０（１）ピクセル半径）である２つの円形ＲＯＩ  １０４２およびＲＯＩ  １０４４（図１０Ｂに示す）を生成し、ＲＯＩ  １０４２およびＲＯＩ  １０４４を、より大きな円形ＲＯＩ内の対応する最大および最小ピクセル値を中心に配置する。
【０１６６】
［０１５８］
画像処理ロジック１０４０は、より小さい１ｃｍ２の円形ＲＯＩ  １０４２およびＲＯＩ  １０４４が、いずれもより大きい２００ｃｍ２の円形ＲＯＩ内に完全に入っていることを保証する。このことを行うために、画像処理ロジック１２０は、最大点および最小点からより大きな円形ＲＯＩの中心までの距離を確認し、その距離がしきい値より小さい（例えば、７９．７８９／Ｐ０（１）−５．６４２／Ｐ０（１）より小さい）ことを検証する。その距離がしきい値以下であれば、小さな円形ＲＯＩが大きな円形ＲＯＩの中に入っていることになる。そうでなければ、画像処理ロジック１２０は、小さなＲＯＩを、大きなＲＯＩの中心から同じ線に沿って（同じ角度で）、かつ、大きな円形ＲＯＩの中心からしきい値の距離にある点として中心にする。
【０１６７】
［０１５９］
画像処理ロジック１２０は、小さなＲＯＩ  １０４２およびＲＯＩ  １０４４のそれぞれ内のピクセルの平均値（ｍｅａｎＳｌｉｃｅ７ＭａｘＲＯＩおよびｍｅａｎＳｌｉｃｅ７ＭｉｎＲＯＩ）を計算する。画像処理ロジック１２０は、ＰＩＵを次式：ＰＩＵ＝１００＊（１−（（ｍｅａｎＳｌｉｃｅ７ＭａｘＲＯＩ−ｍｅａｎＳｌｉｃｅ７ＭｉｎＲＯＩ）／（ｍｅａｎＳｌｉｃｅ７ＭａｘＲＯＩ＋ｍｅａｎＳｌｉｃｅ７ＭｉｎＲＯＩ）））のように計算する。具体的には、画像処理ロジック１２０は、ＰＩＵを、小さなＲＯＩ  １０４２およびＲＯＩ  １０４４のそれぞれ内のピクセルの平均値の関数として計算する。画像処理ロジック１２０は、ファントムの１つまたはそれ以上の画像を撮影するために使用されたＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の磁気強度を取得する。一実施形態では、この値は、この品質評価手順を起動する際にユーザによって（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）入力され、画像処理ロジック１２０による検索のために保存される。いくつかの実施形態では、磁気強度は、ファントムの画像の１つまたはそれ以上の画像ファイルのヘッダにエンコードされ、画像処理ロジック１２０によって取得される。
【０１６８】
［０１６０］
画像処理ロジック１２０は、算出されたＰＩＵを許容されるしきい値（例えば、磁場強度が３テスラ未満のＭＲＩでは８７．５％、磁場強度が３テスラのＭＲＩでは８２．０％）と比較する。ＰＩＵが許容しきい値よりも大きい場合、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−ＬｉｎａｃのＰＩＵがこの画質評価に合格したと判断する。許容しきい値は、図１１に示したウェブツールを介してユーザが指定してもよいし、画像処理ロジック１２０にハードコーディングされていてもよい。画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格したことを示す。ＰＩＵが許容されるしきい値よりも小さいと判断したことに応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことをユーザに（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）警告する。
【０１６９】
［０１６１］
いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、最大位置と最小位置の大きな円形ＲＯＩと小さな円形ＲＯＩを示すグラフィックを生成する。画像処理ロジック１２０は、このグラフィックを、図１１に示すウェブツールを介してユーザに提示する。
【０１７０】
［０１６２］
ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のパーセントシグナルゴースト（ＰＳＧ：percent signal ghosting）を決定するために、画像処理ロジック１２０は、ファントムの１つまたはそれ以上の画像のスライス７に対して画質評価手順を実行する。いくつかのケースでは、画像処理ロジック１２０は、ＰＩＵを計算するために生成された大きな円形ＲＯＩを使用して、ＰＳＧを決定する。一実施形態では、ＰＳＧが０．０２５以下と判定された場合に、品質評価手順に合格したと判定する。
【０１７１】
［０１６３］
ＰＳＧを決定するために、画像処理ロジック１２０は、ＰＩＵを計算するために生成された大きな円形のＲＯＩの内側のピクセルの平均値を計算する。画像処理ロジック１２０は、図１０Ｂの画像１０５０に示すように、４つの楕円形のＲＯＩを生成する。４つの楕円形のＲＯＩは、１０ｃｍ２の面積を持つように生成され、７枚目のスライス１０４０の画像において、ファントムの上下左右に配置される。楕円の長さと幅の比率は約４：１である。一実施形態では、楕円は視野のエッジに沿っているが、ファントムのエッジに対しては配置されておらず、エッジに対しても配置されていない。楕円はファントムの端の間に中心がある。ある場合には、画像処理ロジック１２０は、この結果を得るために楕円の幅を小さくし、指定された領域を維持するために長さを大きくする。
【０１７２】
［０１６４］
次に、画像処理ロジック１２０は、４つのエッジのそれぞれにおいて、ファントムのエッジと視野のエッジの間の距離を計算する。各トップエッジについて、画像処理ロジック１２０は、セグメント化されたファントム画像の区切りから最小行値をチェックする。ボトムエッジについて、画像処理ロジック１２０は、第７のスライスの画像のヘッダから得られた総行数から、ファントム画像の区切りからの最大行値を減算する。画像処理ロジック１２０は、左端については、ファントムの区切りから最小列値を確認する。右端の場合、画像処理ロジック１２０は、画像の列の総数から列の最大値を減算する。これらのチェックの結果、各エッジにおいてファントムのエッジと視野のエッジの間のピクセル数が出力される。画像処理ロジック１２０は、これらの値がしきい値（例えば、１７．８４２／Ｐ０（２））に６ピクセル（両側に３ピクセル）を加えた値よりも小さいことを確認し、ＲＯＩがファントムの端や視野の端に触れないようにする。
【０１７３】
［０１６５］
画像処理ロジック１２０が、楕円形のＲＯＩを配置するために利用可能なスペースを決定すると、楕円の長軸と短軸の半径が設定される。これらの半径を設定するために、画像処理ロジック１２０は、距離がしきい値（例えば、１７．８４２／Ｐ０（２））よりも小さいかどうかを判断し、そうであれば、楕円のマイナー軸（短軸）半径をｗ＿ｐｘｌ＝８．９２１／Ｐ０（２）に設定し、メジャー軸（長軸）半径をｌ＿ｐｘｌ＝３５．６８１／Ｐ０（１）に設定する。距離の値がしきい値プラス６ピクセルより大きい場合、短軸半径は距離プラス６ピクセルを２で割った値、長軸半径は３１８．３１／（Ｐ０（１）＊Ｐ０（２））を短軸半径で割った値に設定し、ＲＯＩの領域を確保する。
【０１７４】
［０１６６］
次に、画像処理ロジック１２０は、４つの楕円形ＲＯＩのそれぞれ内の平均ピクセル値を計算する（ｍｅａｎＴｏｐＲＯＩは上の楕円形の平均、ｍｅａｎＢｔｍＲＯＩは下の楕円形の平均、ｍｅａｎＬｆｔＲＯＩは左の楕円形の平均、ｍｅａｎＲｇｔＲＯＩは右の楕円形の平均である）。画像処理ロジック１２０は、これらの平均値に基づいて、ゴースト比を次式：Ｇｈｏｓｔｉｎｇ  Ｒａｔｉｏ＝絶対値（（（ｍｅａｎＴｏｐＲＯＩ＋ｍｅａｎＢｔｍＲＯＩ）−（ｍｅａｎＬｆｔＲＯＩ＋ｍｅａｎＲｇｔＲＯＩ））／（２＊ｍｅａｎＬｇＲＯＩ））のように算出する。
【０１７５】
［０１６７］
画像処理ロジック１２０は、算出されたゴースト比を、許容されるしきい値（例えば、０．０２５）と比較する。ゴースト比が許容しきい値よりも小さい場合、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃのゴースト比がこの画質評価に合格したと判断する。許容しきい値は、図１１に示したウェブツールを介してユーザが指定してもよいし、画像処理ロジック１２０にハードコーディングされていてもよい。画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格したことを示す。ゴースト化率が許容しきい値よりも大きいとの判断に応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことをユーザに（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）警告する。
【０１７６】
［０１６８］
いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、大きな円形ＲＯＩと、ファントムの上下左右にある４つの楕円形ＲＯＩとを示すグラフィックを生成する。画像処理ロジック１２０は、このグラフィックを、図１１に示すウェブツールを介してユーザに提示する。
【０１７７】
［０１６９］
ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の低コントラスト検出性（ＬＣＤ：low contrast detectability）を決定するために、画像処理ロジックは、ファントムの１つまたはそれ以上の画像のスライス９、１０、１１に対して、画質評価手順を実行する。一実施形態では、画像処理ロジック１２０が、磁場強度が３テスラ未満のＭＲＩシステムの合計スコアを９スポークと計算した場合に、ＬＣＤは品質評価手順に合格すると判断される。一実施形態では、画像処理ロジック１２０が、磁場強度が３テスラのＭＲＩシステムに対して３７スポークのトータルスコアを計算した場合に、ＬＣＤは品質評価手順に合格すると判断される。
【０１７８】
［０１７０］
スライス８については、画像処理ロジック１２０は、オペレーション９０２〜９０５で計算されたしきい値を取得する。具体的には、軸方向の視野に対するファントムの位置を求めるために計算されたしきい値と、ファントムの寸法である。次に、画像処理ロジック１２０は、画像中心から水平方向と垂直方向の両方を検索して、画素値がしきい値よりも小さい場所のｘ座標とｙ座標を見つける。この結果は、Ｐｌｅｆｔ，Ｐｒｉｇｈｔ，Ｐｔｏｐ，Ｐｂｏｔｔｏｍとなる。画像処理ロジック１２０は、ＰｌｅｆｔとＰｒｉｇｈｔのｘ値と、ＰｔｏｐとＰｂｏｔｔｏｍのｙ値を平均することで、中心点（Ｐｃｅｎｔｅｒ）を求める。Ｐｃｅｎｔｅｒを中心とした直径８５ｍｍの円形エリアにおいて、画像処理ロジック１２０は、ピクセル値の平均値と標準偏差を計算する。画像処理ロジック１２０は、（平均）のウィンドウレベルと（平均＊標準偏差＊０．００３）のウィンドウ幅を適用して、（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）ユーザに表示するためのスライスの画像を生成する。例えば、画像処理ロジック１２０は、図１０Ｂに示すような画像１０６０を出力する。ユーザは画像を確認し、観察されたスポークの数を数えて入力する。画像処理ロジック１２０は、スライス９−１１のそれぞれについて、ユーザに表示するためのスライスの画像を生成するか、プロセスを繰り返す。画像処理ロジック１２０は、ユーザが入力したスポーク数を、スライス８−１１上で視認できるものとして記憶する。
【０１７９】
［０１７１］
画像処理ロジック１２０は、記憶されたスポークの数を、許容されるしきい値（例えば、磁場強度が３テスラ未満のＭＲＩの場合は９スポーク、磁場強度が３テスラのＭＲＩの場合は３７スポーク）と比較する。スポークの数が許容されるしきい値よりも大きい場合、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−ＬｉｎａｃのＬＣＤがこの画質評価に合格したと判断する。許容しきい値は、図１１に示したウェブツールを介してユーザが指定してもよいし、画像処理ロジック１２０にハードコーディングされていてもよい。画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格したことを示す。ＬＣＤが許容されるしきい値よりも小さいと判断したことに応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことをユーザに（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）警告する。
【０１８０】
［０１７２］
ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の幾何学的精度（空間的直線性）を決定するために、画像処理ロジック１２０は、ファントムの１つまたはそれ以上の画像のスライス５に対して画質評価手順を実行する。いくつかのケースでは、画像処理ロジック１２０は、幾何学的精度を決定するために、第１のスライス１０７０の以前に計算された幅および高さ、ならびに第５のスライス１０７２の高さおよび対角線の寸法を取得する。一実施形態では、第１のスライス１０７０の幅と高さと、第５のスライス１０７２の高さと対角線の寸法が、ベースライン（１９０．０ｍｍ）から２．０ｍｍ以内である場合に、幾何学的精度が品質評価手順に合格すると判定される。
【０１８１】
［０１７３］
画像処理ロジック１２０は、第１のスライス１０７０について、８ｘ８ピクセルの近傍に対するＬａｎｃｚｏｓ補間（Lanczos interpolation）を用いて、画像を１６倍にスケーリングする。これにより、様々な次元でのサブピクセルの精度を実現する。画像処理ロジック１２０は、左から右への水平方向のスキャンと、上から下への垂直方向のスキャンを開始し、第１のスライス１０７０のしきい値よりも小さい値を持つ第１のピクセルを見つける。左端の画素から右端の画素、上の画素から下の画素までの線の長さは、ファントムの幅と高さをスケーリングしたものである。画像処理ロジック１２０は、ラインの長さの値を１６０．０で割ることで、スケーリングを反転させる。第５のスライス１０７２については、画像処理ロジック１２０は、左から右への水平走査と、上から下への垂直走査のプロセスを繰り返し、第５のスライス１０７２のしきい値よりも小さい値を持つ第１の画素を見つける。左端の画素から右端の画素、上端の画素から下端の画素までの線の長さは、第５のスライス１０７２のファントムのスケーリングされた幅と高さである。画像処理ロジック１２０は、第５のスライス１０７２に対して計算されたラインの長さの値を１６０．０で割って、スケーリングを逆にする。
【０１８２】
［０１７４］
次に、画像処理ロジック１２０は、スライスのＣＯＭを通る対角線（４５度）ごとに線を計算する処理を繰り返す。画像処理ロジック１２０は、あらかじめ計算された値を用いて、すべてのラインをミリメートルに変換する。次に、画像処理ロジック１２０は、計算された長さが許容されるしきい値（ユーザが提供するものであってもよい）を満たすかどうかを判断する。長さが許容しきい値から２．０ミリ以内であれば、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃの幾何学的精度がこの画質評価に合格していると判断する。画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が画質評価手順に合格したことを示す。長さが許容しきい値の外にあるとの判断に応答して、画像処理ロジック１２０は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置がこの画質評価手順に失敗したことを（例えば、図１１に示すウェブツールを介して）ユーザに警告する。
【０１８３】
［０１７５］
いくつかの実施形態では、画像処理ロジック１２０は、サジタルビュースライスが存在する場合、その幾何学的精度を決定する。長さは、理想的な長さ１４８．０ｍｍから２．０ｍｍ以内とする。画像処理ロジック１２０は、サジタルビュースライスのしきい値を求め、それを２で割る。画像処理ロジック１２０は、しきい値よりも大きい値を持つピクセルの二値画像を作成する。画像処理ロジック１２０は、２値画像の各行をスキャンし、幅が２０ピクセル以下の内部の空スペースを埋めていく。修正された二値画像に基づいて、画像処理ロジック１２０は、スライスのＣＯＭを計算する。画像処理ロジック１２０は、２値画像の上から下までのピクセルの列を、ＣＯＭ  ｘとその両側の２列（合計５列）で読み込み、上と下の「オン」ピクセルを見つける。上と下の差は、その列の長さをピクセルで表したものである。画像処理ロジック１２０は、結果を合計し、合計を５で割って、ピクセル単位のサジタル長さを提供する。画像処理ロジック１２０は、あらかじめ決められた係数や値を用いて、この値をミリメートルに変換する。一実施形態では、画像処理ロジック１２０は、この結果を表す画像を出力する。
【０１８４】
［０１７６］
図１１は、本開示のいくつかの実施例による、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置をテストするための例示的なウェブベースのインターフェース１１００を示す。いくつかの実施形態では、ユーザは、ウェブサイトにアクセスすることによって、インターネットを介してウェブベースのインターフェース１１００にアクセスする。ウェブベースのインターフェース１１００は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のパラメータを入力するオプション１１１０と、放射線検出器の画像および／またはＭＲＩ画像をアップロードするオプション１１２０と、しきい値と許容範囲を指定するオプション１１３０と、検証手順を選択するオプション１１４０と、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置を選択するように指示するオプション１１５０と、画像品質評価手順を選択するオプション１１６０と、合否レポートと画像処理結果を表示するディスプレイ１１７０とを備えている。
【０１８５】
［０１７７］
入力するＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のパラメータオプション１１１０のユーザ選択を受信することに応答して、テスト用のＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の画像を生成するために使用される上述のパラメータのいずれかをユーザが入力することを可能にするプロンプトがユーザに提供される。例えば、ユーザは、ＭＬＣとジョーのリーフの大きさや幅のようなパラメータを指定することができ、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の磁場の強さを指定することができる。また、ユーザは、画像品質評価やその他の検証手順を実行するために使用するファントムの様々なパラメータ（例えば、１つまたはそれ以上のファントム内の物理モジュールの数や種類、位置など）を指定することができる。
【０１８６】
［０１７８］
いくつかの実施形態では、ユーザは、オプション１１２０を選択することにより、放射線検出器画像および／またはＭＲＩ画像のアップロードを選択することができる。具体的には、検証手順や品質評価を行うために上述した画像のいずれかをあらかじめ撮影して保存し、ユーザがアップロードすることができる。ユーザが画像をアップロードした後、および／または、画像が撮影された後、ユーザは、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置が所定の検証手順または品質評価に合格するか不合格になるかを決定する際に使用される、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の許容しきい値を指定することができる。そうするために、ユーザはオプション１１３０を選択する。これを受けて、バリデーション手順（validation procedure）と品質評価のリストが、テストのデフォルトしきい値とともに提示される。ユーザは、デフォルト値のいずれかを変更することができ、変更された値は、画像処理ロジック１２０によって使用され、所定のテストの合格または不合格を決定する。
【０１８７】
［０１７９］
ユーザは、オプション１１４０を選択することで、実行する検証手順を選択することができる。オプション１１４０のユーザ選択を受信したことに応答して、ウェブベースのインターフェース１１００は、利用可能な検証手順のリストをユーザに提示する。例えば、ウェブベースのインターフェース１１００は、ＭＬＣの位置検証手順と、放射線源および撮像検出器の移動検証手順と、線形加速器およびＭＲＩ撮像装置のアライメント検証手順と、線形加速器の平面シンメトリ検証手順とを含むインタラクティブなリストを提示する。ユーザは、アップロードされた画像や新たに撮影されたＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の画像に対して、リストアップされた手順のいずれかまたはすべてを選択して実行することができる。
【０１８８】
［０１８０］
ユーザは、オプション１１６０を選択することで、実行する画像品質評価手順（または画像品質評価）を選択することができる。オプション１１６０のユーザ選択を受信したことに応答して、ウェブベースのインターフェース１１００は、利用可能な画像品質評価のリストをユーザに提示する。例えば、ウェブベースのインターフェース１１００は、画像空間に対するファントムの回転の確認と、スライス厚の精度の計算と、ハイコントラストの空間分解能の計算と、スライス位置の精度の確認と、パーセント画像の均一性の計算と、パーセント信号のゴーストの計算と、低コントラストの検出性の計算と、幾何学的な精度の計算のための品質評価手順とを含むインタラクティブなリストを提示する。ユーザは、アップロードされた画像や新たに撮影されたＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置の画像に対して、リストアップされた手順のいずれかまたはすべてを選択して実行することができる。
【０１８９】
［０１８１］
いくつかの実施形態では、所定の画像セットが以前にキャプチャされておらず、ユーザがアップロードできる状態になっていない場合、ユーザは、オプション１１５０を選択して、オプション１１４０およびオプション１１６０によって選択された手順に適した画像セットをキャプチャするために所定のオペレーションを行うようにＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置に指示することができる。いくつかの実施形態では、ウェブベースのインターフェース１１００は、所定の手順で適切な画像を撮影するためにファントムやＭＬＣをどのように配置するかをオペレータに指示する。いくつかの実施形態では、ウェブベースのインターフェース１１００は、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置と通信して、ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ装置のＭＬＣを、所定の手順のための画像をキャプチャするための適切な構成に自動的に設定する。
【０１９０】
［０１８２］
画像がキャプチャまたはアップロードされた後、ウェブベースのインターフェース１１００は、ユーザがオプション１１４０およびオプション１１６０で選択したすべての手順の結果をディスプレイ１１７０で提示する。結果のディスプレイ１１７０は、画像処理ロジック１２０によって生成された任意のグラフィックスを含むことができる。ユーザは、表示された結果のいずれかを選択して、その手順やテストの合否に関する詳細な情報を得ることができる。
【０１９１】
（追記事項）
［０１８３］
先に述べたように、それぞれの電子計算機システムまたはデバイスは、本明細書で述べたような１つまたはそれ以上の方法または機能動作を実装することができる。様々な実施形態において、そのような電子コンピューティングシステムまたはデバイスは、スタンドアロンデバイスとして動作し、または他のマシンに接続（例えば、ネットワーク接続）されてもよい。例えば、このようなコンピューティングシステムまたはデバイスは、サーバークライアントネットワーク環境ではサーバーまたはクライアントマシンの能力で動作し、ピアツーピア（または分散型）ネットワーク環境ではピアマシンとして動作する。コンピューティングシステムまたはデバイスの機能は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、またはそのマシンが実行するアクションを指定する命令（シーケンシャルまたはその他）を実行することができる任意のマシンによって具現化される。
【０１９２】
［０１８４］
上述したように、上述した機能は、機械読み取り可能な媒体に格納された命令、論理、またはその他の情報によって実装することができる。機械可読媒体は、様々な例で単一の媒体であることを参照して説明されるが、「機械可読媒体」という用語は、１つまたはそれ以上の一過性または非一過性の命令またはデータ構造を格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型のデータベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバー）を含むことができる。また、「機械可読媒体」という用語は、機械が実行するための一過性または非一過性の命令であって、機械に本開示の方法論のいずれか１つ以上を実行させるものを記憶、符号化、または搬送することができる、あるいは、そのような命令によって利用される、またはそのような命令に関連するデータ構造を記憶、符号化、または搬送することができる、任意の有形媒体を含むものとする。
【０１９３】
［０１８５］
上記の詳細な説明には、詳細な説明の一部を構成する添付の図面への参照が含まれる。図面は、説明のために示したものであり、限定するものではなく、本開示を実施することができる特定の実施形態を示している。これらの実施形態は、本明細書では「実施例」とも呼ばれる。このような実施例は、図示または説明されたものに加えて、要素（element）を含むことができる。しかし、本開示は、図示または説明された要素のみが提供される実施例も考慮している。さらに、本開示は、特定の実施例（または、その１つまたはそれ以上の態様）に関して、または本明細書に図示または説明されている他の実施例（または、その１つまたはそれ以上の態様）に関して、図示または説明されているそれらの要素（またはその１つまたはそれ以上の側面）の任意の組み合わせまたは順列を使用する実施例も考慮している。
【０１９４】
［０１８６］
本開示で言及されているすべての出版物、特許、特許文書は、参照により個別に組み込まれるように、その全体が本開示に組み込まれる。本開示と参照により組み込まれた文書との間で用法が一致しない場合、組み込まれた参照文書の用法は本開示の用法を補足するものとみなされる。
【０１９５】
［０１８７］
本明細書において、”ａ”、”ａｎ”、”ｔｈｅ”および”ｓｈｅｅｄ”という用語は、本発明の側面の要素を導入する際、またはその実施形態において、特許文献において一般的であるように、”少なくとも１つ”または”１つ以上”の他の例や用法とは無関係に、１つまたは複数の要素を含むように使用される。本明細書では、「または」という用語は、「ＡまたはＢ」が「ＡであるがＢではない」、「ＢであるがＡではない」、「ＡおよびＢ」を含むように、非排他的な「または」を指すために使用されるが、別段の記載がない限り、「ＡまたはＢ」は「ＡであるがＢではない」、「ＢであるがＡではない」、「ＡおよびＢ」を含む。
【０１９６】
［０１８８］
添付の特許請求の範囲では、”ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ”および”ｉｎ  ｗｈｉｃｈ”という用語は、”ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ”および”ｗｈｅｒｅｉｎ”というそれぞれの用語の平易な英語の等価物として使用されている。また、以下の請求項では、用語「ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、および「ｈａｖｉｎｇ」は、記載された要素以外に追加の要素が存在する可能性があることを意味するオープンエンドであることが意図されており、そのような用語（例えば、請求項のこのような用語（例えば、ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ、ｈａｖｉｎｇ）の後も、その請求項の範囲内に含まれるものとみなされる。さらに、以下の請求項において、「第１」、「第２」、「第３」等の用語は、単にラベルとして使用されており、その対象物に数値的な要求を課すことを意図したものではない。
【０１９７】
［０１８９］
また、本開示は、本明細書のオペレーションを実行するために適応、構成、または操作されるコンピューティングシステムに関する。このシステムは、必要な目的のために特別に構築されたものであってもよいし、コンピュータに格納されたコンピュータプログラム（例えば、命令、コードなど）によって選択的に起動または再構成される汎用コンピュータで構成されていてもよい。本明細書に図示され、記載された本発明の実施形態におけるオペレーションの実行または実行の順序は、特に指定されない限り、必須ではない。すなわち、オペレーションは、特に指定されない限り、任意の順序で実行されてもよく、本発明の実施形態は、本明細書に開示されているオペレーションよりも追加的または少ない操作を含んでもよい。例えば、特定のオペレーションを別のオペレーションの前、同時、または別のオペレーションの後に実行または実行することは、本発明の側面の範囲内であることが企図される。
【０１９８】
［０１９０］
上記を考慮すると、本発明のいくつかの目的が達成され、他の有利な結果が得られることが分かるであろう。本発明の側面を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲に定義されているように、本発明の側面の範囲から逸脱することなく、修正および変形が可能であることは明らかであろう。本発明の側面の範囲から逸脱することなく、上記の構成、製品、および方法において様々な変更が可能であるため、上記の説明に含まれ、添付の図面に示されているすべての事項は、例示的なものとして解釈されることが意図されており、限定的な意味で解釈されるものではない。
【０１９９】
［０１９１］
本明細書で説明した例は、さまざまな実施形態で実施することができる。例えば、ある実施形態では、処理ハードウェア（例えば、プロセッサまたは他の処理回路）と、その上に具現化された命令を含むメモリハードウェア（例えば、記憶装置または揮発性メモリ）を含むコンピューティングデバイスを含み、その命令は、処理ハードウェアによって実行されると、コンピューティングデバイスに、これらの技術およびシステム構成のための電子操作を実施、実行、または調整させるようになっている。本明細書で説明する別の実施形態には、機械読み取り可能な媒体または他の記憶装置によって具現化され得るような、コンピュータプログラム製品が含まれ、これは、これらの技術およびシステム構成のための電子操作を実施、実行、または調整するための一過性または非一過性の命令を提供する。本明細書で説明する別の実施形態には、コンピューティングデバイスの処理ハードウェア上で動作可能な方法が含まれ、これらの技術やシステム構成のための電子操作を実装、実行、または調整する。
【０２００】
［０１９２］
さらなる実施形態では、上述の電子操作の側面を実装する論理、コマンド、または一過性もしくは非一過性の命令は、デスクトップまたはノートブックのパーソナルコンピュータ、タブレット、ネットブック、スマートフォンなどのモバイルデバイス、クライアント端末およびサーバーホストのマシンインスタンスのような、コンピューティングシステムのための任意の数のフォームファクタを含む、分散型または集中型のコンピューティングシステムで提供することができる。本明細書で議論されている別の実施形態には、本明細書で議論されている技術を、プログラムされた論理、ハードウェア構成、または特殊なコンポーネントやモジュールなどの他の形態に組み込むことが含まれており、そのような技術の機能を実行するためのそれぞれの手段を備えた装置を含む。そのような技術の機能を実装するために使用されるそれぞれのアルゴリズムは、上述の電子操作の一部または全部のシーケンス、または添付の図面や以下の詳細な説明に描かれている他の側面を含むことができる。
【０２０１】
［０１９３］
上記の説明は、例示を目的としたものであり、制限的なものではない。例えば、上述した実施例（または、その１つまたはそれ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用することができる。さらに、本開示の範囲を逸脱することなく、特定の状況や材料を本開示の教示に適応させるために、多くの修正を行うことができる。本明細書に記載されている寸法、材料の種類、および例示的なパラメータ、機能、および実装は、本開示のパラメータを定義することを意図しているが、決して限定するものではなく、例示的な実施形態である。上記の説明を読めば、多くの他の実施形態が当業者には明らかになるであろう。したがって、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきであり、また、そのような特許請求の範囲が有する均等物の全範囲も参照する必要がある。
【０２０２】
［０１９４］
また、上記の詳細な説明では、開示を合理化するために、様々な特徴をグループ化してもよい。これは、未請求の開示された特徴がいかなる請求項にも不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、発明的主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない部分にあるかもしれない。したがって、以下の請求項は、それぞれの請求項が別個の実施形態として独立して立っている状態で、ここに詳細な説明に組み込まれる。本発明の範囲は、そのような請求項が権利を有する等価物の完全な範囲とともに、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきである。
【図１】
2022502210.tif 000013
【図２】
2022502210.tif 000014
【図３】
2022502210.tif 000015
【図４Ａ】
2022502210.tif 000016
【図４Ｂ】
2022502210.tif 000017
【図５】
2022502210.tif 000018
【図６】
2022502210.tif 000019
【図７】
2022502210.tif 000020
【図８】
2022502210.tif 000021
【図９】
2022502210.tif 000022
【図１０Ａ】
2022502210.tif 000023
【図１０Ｂ】
2022502210.tif 000024
【図１１】
2022502210.tif 000025
【国際調査報告】
2022502210.tif 000026
2022502210.tif 000027
2022502210.tif 000028