【手続補正書】
【提出日】平成20年7月30日(2008.7.30)
【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】
シミュレートされた患者の画像を発生させるための方法（１００）、（２００）であって、
画像データを実際の患者の画像から獲得し（１０２）、（２０２）、
ポワソン分布に従った、乱数発生器により、シミュレートされたノイズデータを発生させ（１０４）、（２０４）、
前記実際の患者の画像から獲得した前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、予備的な画像データを生成し、
前記予備的な画像データを再構成して、シミュレートされた画像を生成し、
前記シミュレートされた画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成する、
段階を含み、
前記走査データからの個々の走査データサンプルの各々が、前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられたランダムノイズ値と組み合わされ、前記ランダムノイズ値が、最初に重み係数を乗じられて、重み付けされたランダムノイズ値を生成し、
前記重み係数が、方程式
【数１】
2004057831.tif 000001
に従って求められ、ここでaは前記重み係数であり、βはその値がデータ獲得システム（ＤＡＳ）（２６）の利得及び画像処理特性に依存する縮尺係数であり、αは前記実際の患者の画像が取られた管電流に対する管電流の低減係数であり、Ｄは対応する個々の走査データサンプルについてのＤＡＳ信号レベルである、方法。
【請求項２】
シミュレートされたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）の患者の画像を発生させるための方法（１００）、（２００）であって、
画像データを第１の放射線量で取られた実際のＣＴ患者画像から獲得し（１０２）、（２０２）、
シミュレートされたノイズデータを発生させ（１０４）、（２０４）、
前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、前記シミュレートされた患者の画像を生成する（１０８）、（２０６）、
段階を含み、
前記シミュレートされた画像が、前記第１の放射線量に対して低減された第２の放射線量で取られた前記実際のＣＴ患者画像をシミュレートする、
ことを特徴とする方法（１００）、（２００）。
【請求項３】
前記実際の患者の画像からの走査データを、前記発生させられ、シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、画像前データを生成し、
前記画像前データを再構築して、シミュレートされた画像データを生成する、
段階をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法（１００）。
【請求項４】
Ｘ線源（４）及び放射線検知器（６）アレイを有し、患者キャビティ（１０）を定めるガントリ（２）を備え、前記Ｘ線源（４）と前記放射線検知器（６）アレイとが前記患者キャビティ（１０）により分離された状態になるように前記ガントリ（２）に回転可能に組み合わされており、
前記患者キャビティ（１０）との通信を可能にするように、前記ガントリ（２）に対し移動可能に組み合わされた患者支持構造体（８）と、
画像データを実際の患者の画像から取得するための処理装置（３２）と、
ポワソン分布に従った、乱数発生器により、シミュレートされたノイズデータを発生させるための手段と、
前記実際の患者の画像から獲得した前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、予備的な画像データを生成するための手段と、
前記予備的な画像データを再構成して、シミュレートされた画像を生成する手段と、
前記シミュレートされた画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成する手段と、
が設けられ、
前記走査データからの個々の走査データサンプルの各々が、前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられたランダムノイズ値と組み合わされ、前記ランダムノイズ値が、最初に重み係数を乗じられて、重み付けされたランダムノイズ値を生成し、
前記重み係数が、方程式
【数２】
2004057831.tif 000002
に従って求められ、ここでaは前記重み係数であり、βはその値がデータ獲得システム（ＤＡＳ）（２６）の利得及び画像処理特性に依存する縮尺係数であり、αは前記実際の患者の画像が取られた管電流に対する管電流の低減係数であり、Ｄは対応する個々の走査データサンプルについてのＤＡＳ信号レベルである、
ことを特徴とする画像形成システム（１）。
【請求項５】
前記重み係数に加えて、各々の前記ランダムノイズ値が、さらに個々の走査データサンプルと組み合わされる前に、方程式
σａ＝ａＮｎＰ
に従って求められる電子ノイズ縮尺係数を乗じられ、ここでＮｎは、非量子ノイズに起因する前記電子ノイズ縮尺係数であり、ａは前記重み係数であり、Ｐは前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられた前記ランダムノイズ値であり、σａは前記実際の患者の画像と組み合わされるべき前記発生させられ、シミュレートされたノイズデータの標準偏差である、ことを特徴とする請求項４に記載の画像形成システム（１）。
【請求項６】
Ｘ線源（４）及び放射線検知器（６）アレイを有し、患者キャビティ（１０）を定めるガントリ（２）を備え、前記Ｘ線源（４）と前記放射線検知器（６）アレイとが前記患者キャビティ（１０）により分離された状態になるように前記ガントリ（２）に回転可能に組み合わされており、
前記患者キャビティ（１０）との通信を可能にするように、前記ガントリ（２）に対し移動可能に組み合わされた患者支持構造体（８）と、
画像データを実際の患者の画像から取得するための処理装置（３２）と、
複数のファントム被写体の各々について、一組の個々のノイズパターン画像を生成することによりシミュレートされたノイズデータを発生させるための手段と、
前記実際の患者の画像と組み合わされるべき少なくとも１つの個々のノイズパターン画像を選択する手段と、
前記画像データと前記選択されたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成するための手段と、
が設けられたことを特徴とする画像形成システム（１）。
【請求項７】
前記少なくとも１つの個々のノイズパターン画像を選択するための手段が、患者の形状及び画像形成法に基づくことを特徴とする請求項６に記載の画像形成システム（１）。
【請求項８】
シミュレートされた患者の画像を発生させるための機械可読コンピュータプログラムコードと、
コンピュータに方法を実施させるための指示と、
からなる格納媒体であって、前記方法が、
画像データを実際の患者の画像から獲得し、
ポワソン分布に従った、乱数発生器により、シミュレートされたノイズデータを発生させ、
前記実際の患者の画像から獲得した前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、予備的な画像データを生成し、
前記予備的な画像データを再構成して、シミュレートされた画像を生成し、
前記シミュレートされた画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成する、
段階を含み、
前記走査データからの個々の走査データサンプルの各々が、前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられたランダムノイズ値と組み合わされ、前記ランダムノイズ値が、最初に重み係数を乗じられて、重み付けされたランダムノイズ値を生成し、
前記重み係数が、方程式
【数３】
2004057831.tif 000003
に従って求められ、ここでaは前記重み係数であり、βはその値がデータ獲得システム（ＤＡＳ）（２６）の利得及び画像処理特性に依存する縮尺係数であり、αは前記実際の患者の画像が取られた管電流に対する管電流の低減係数であり、Ｄは対応する個々の走査データサンプルについてのＤＡＳ信号レベルである、格納媒体。
【請求項９】
前記重み係数に加えて、各々の前記ランダムノイズ値が、さらに個々の走査データサンプルと組み合わされる前に、方程式
σa＝ａＮｎＰ
に従って求められる電子ノイズ縮尺係数で乗じられ、ここでＮｎは、非量子ノイズに起因する前記電子ノイズ縮尺係数であり、ａは前記重み係数であり、Ｐは前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられた前記ランダムノイズ値であり、σaは前記実際の患者の画像と組み合わされるべき前記発生させられ、シミュレートされたノイズデータの標準偏差である、ことを特徴とする請求項８に記載の格納媒体。
【請求項１０】
シミュレートされた患者の画像を発生させるための機械可読コンピュータプログラムコードと、
コンピュータに方法を実施させるための指示と、
からなる格納媒体であって、前記方法が、
画像データを実際の患者の画像から獲得し、
複数のファントム被写体の各々について、一組の個々のノイズパターン画像を生成することによりシミュレートされたノイズデータを発生させ、
前記実際の患者の画像と組み合わされるべき少なくとも１つの個々のノイズパターン画像を選択し、
前記画像データを前記選択されたノイズデータと組み合わせて、前記シミュレートされた患者の画像を生成する、
段階をさらに含むことを特徴とする格納媒体。