(57)【要約】システム及び方法が、画像取得パラメータを識別するために開示される。１つの方法は、１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報を含む患者データ・セット及び１つ以上の取得パラメータを受信すること、１つ以上の予備スキャン及び患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算すること、１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算すること、１つ以上の患者特性を使用して患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化すること、１つ以上の画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと患者データ・セットのグループ化、またはそれらの組み合わせを使用して患者データ・セットに適切な１つ以上の画像取得パラメータを識別することを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像取得パラメータを識別するコンピュータ実装方法であって、
１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報、及び１つ以上の画像取得パラメータを含む患者データ・セットを受信し、
前記１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、
前記１つ以上の患者特性を使用して前記患者データ・セットを１つ以上の他の患者データとグループ化し、
前記１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、
前記１つ以上の計算された画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化、またはそれらの組み合わせを使用して前記患者データに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する、
ことを含む、前記方法。
【請求項２】
１つ以上の取得デバイスの種類を決定し、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットのグループ化は、前記患者データ・セット及び前記１つ以上の取得デバイスの種類間の関連付けに基づく、
ことをさらに含む、請求項１に記載の前記方法。
【請求項３】
前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記１つ以上の他の患者データ・セットの各々に対するそれぞれ１つ以上の他の患者特性に基づく、請求項１に記載の前記方法。
【請求項４】
前記ステップの前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別することは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化する、
ことをさらに含む、請求項１に記載の前記方法。
【請求項５】
前記ステップの前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別することは、
前記指定された画像取得パラメータの最適値を含むように前記患者データ・セットを識別する、
ことをさらに含む、請求項４に記載の前記方法。
【請求項６】
前記１つ以上の画像推奨取得パラメータに基づき画像を生成する、
ことをさらに含む、請求項１に記載の前記方法。
【請求項７】
前記画像と関連した追加のデータ・セットを決定し、
前記追加のデータ・セットを前記患者データ・セット、前記１つ以上の他の患者データ・セット、またはそれらの組み合わせとグループ化する、
ことをさらに含む、請求項６に記載の前記方法。
【請求項８】
前記１つ以上の画像特性は、グローバル及びローカル画質の計測を含む、請求項１に記載の前記方法。
【請求項９】
画像取得パラメータを識別するシステムであって、
画像取得パラメータを識別するためのインストラクションを格納するデータ・ストレージ・デバイス、及び
１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報及び１つ以上の画像取得パラメータを含む患者データ・セットを受信し、
１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、
前記１つ以上の患者特性を使用して前記患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化し、
前記１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、
前記１つ以上の計算された画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化、またはそれらの組み合わせを使用して前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する、
ことを含む方法を実行するために前記インストラクションを実行するように構成されたプロセッサ、
を備える、前記システム。
【請求項１０】
前記システムは、
１つ以上の取得デバイスの種類を決定し、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記患者データ・セット及び前記１つ以上の取得デバイスの種類間の関連付けに基づく、
ようにさらに構成される、請求項９に記載の前記システム。
【請求項１１】
前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記１つ以上の他の患者データ・セットの各々に対するそれぞれ１つ以上の他の患者特性に基づく、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する前記ステップは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化する、
ことをさらに含む、請求項９に記載の前記システム。
【請求項１３】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する前記ステップは、
前記指定された画像取得パラメータの最適値を含むように前記患者データ・セットを識別する、
ことをさらに含む、請求項１２に記載の前記システム。
【請求項１４】
前記システムは、
前記１つ以上の画像推奨取得パラメータに基づき画像を生成する、
ようにさらに構成される、請求項９に記載の前記システム。
【請求項１５】
前記システムは、
前記画像と関連した追加のデータ・セットを決定し、
前記患者データ・セット、前記１つ以上の他の患者データ・セット、またはそれらの組み合わせと前記追加のデータ・セットをグループ化する、
ようにさらに構成される、請求項１４に記載の前記システム。
【請求項１６】
前記１つ以上の画像特性は、グローバル及びローカル画質の計測を含む、請求項９に記載の前記システム。
【請求項１７】
画像取得パラメータを識別する方法を実行するコンピュータ実行可能プログラミング・インストラクションを含むコンピュータ・システム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報、及び１つ以上の画像取得パラメータを含む患者データ・セットを受信し、
１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、
前記１つ以上の患者特性を使用して前記患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化し、
前記１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、
前記１つ以上の計算された画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化、またはそれらの組み合わせを使用して前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する、
ことを含む、前記方法。
【請求項１８】
前記方法は、
１つ以上の取得デバイスの種類を決定し、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記患者データ・セット及び前記１つ以上の取得デバイスの種類間の関連付けに基づく、
ことをさらに含む、請求項１７に記載の前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記１つ以上の他の患者データ・セットそれぞれに対する１つ以上の他の患者特性に基づく、請求項１７に記載の前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する前記ステップは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化する、
ことをさらに含む、請求項１７に記載の前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１４年１月１０日に出願された、Ｕ．Ｓ．Ｐｒｏｖｉｓｉｏｎａｌ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏ．６１／９２５，９４７の利益を主張する、２０１４年１０月３日に出願された、Ｕ．Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏ．１４／５０６，２９３へ優先権の利益を主張し、これらの各々の全体は、参照により本明細書に援用される。
【０００２】
本開示のさまざまな実施形態は、一般にイメージング及び関連方法に関する。より具体的には、本開示の特定の実施形態は、医用画像取得パラメータを識別するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
イメージングは、多くの商業的環境で重要であり得る。イメージングのユーザは、専門家または消費者の任意の範囲を含むことができる。１つの実施例として、医師、技術者、及び／または医用画像を取得するように訓練を受けた他の個人は、患者ケア決定を行うためにイメージングをすべて使用することができる。医用イメージングは、ラジオグラフィ、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、蛍光透視、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）、シンチグラフィ、超音波、及び具体的な手法（たとえば、心エコー、マンモグラフィ、血管内超音波、及び血管造影）を含むことができる。
【０００４】
例として、医用イメージングの１つの用途は、狭窄症（血管の異常な狭窄）のような、心臓に血液を供給する血管の冠動脈病変を生成する可能性がある、冠動脈疾患の診断及び治療である。冠動脈疾患に罹患している患者は、身体運動中に慢性安定狭心症または患者の安静時に不安定狭心症と言われる、心臓への血流制限及び結果として胸痛を起こすことがある。疾患のより深刻な兆候は、心筋梗塞、または心臓発作につながる可能性がある。
【０００５】
胸痛を罹患する及び／または冠動脈疾患の症状を示す患者は、冠動脈病変に関するいくつかの間接的な証拠を提供することができる１つ以上の非侵襲的検査を受けることができる。たとえば、非侵襲的検査は、心電図、血液検査からのバイオマーカ評価、トレッドミル検査、心エコー検査、ＳＰＥＣＴ、及びＰＥＴを含むことができる。解剖学的構造データは、冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影（ｃＣＴＡ）を使用して非侵襲的に得られることができる。ｃＣＴＡは、胸痛のある患者の撮像のために使用されることができる。たとえば、ｃＣＴＡは、造影剤の静脈内注入後に心臓及び冠動脈を撮像するＣＴ技術を使用することを伴うことができる。
【０００６】
イメージングの使用が普及するかもしれないが、画像取得プロセスは、まだ制限がある。たとえば、医療事情で、トレードオフは、医学的判断（たとえば、診断）を行う情報を提供するために十分に高品質な画像を取得する間にあることができると同時に、患者（たとえば、放射線被ばくから）及び画像取得のために使用されたリソースへのリスクを最小限に抑える。その結果、必要な品質の画像を生成することができる画像取得パラメータを識別または予測することが望まれると同時に、従来の欠点、たとえば、放射線被ばく、及び高品質のイメージングと関連したリソース使用を制限する。換言すれば、たとえば、画像またはスキャンを取得する前に、最適化された画像取得パラメータを決定または取得することが望まれる。
【０００７】
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、例示及び説明のみであり、本開示を限定するものではない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の特定の態様により、システム及び方法は、画像取得パラメータを識別するために開示される。１つの方法は、１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報を含む患者データ・セット、及び１つ以上の取得パラメータを受信し、１つ以上の予備スキャン及び患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、１つ以上の患者特性を使用して患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化し、１つ以上の画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと患者データ・セットのグループ化、またはそれらの組み合わせを使用して、患者データ・セットに適切な１つ以上の画像取得パラメータを識別することを含む。
【０００９】
別の実施形態に従い、画像取得パラメータを識別するシステムは、画像取得パラメータを識別するインストラクションを格納するデータ・ストレージ・デバイス、ならびに１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報を含む患者データ・セット、及び１つ以上の取得パラメータを受信し、１つ以上の予備スキャン及び患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、１つ以上の患者特性を使用して患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化し、１つ以上の画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと患者データ・セットのグループ化、またはそれらの組み合わせを使用して患者データ・セットに適切な１つ以上の画像取得パラメータを識別するように構成されたプロセッサを含む。
【００１０】
さらに別の実施形態に従い、画像取得パラメータを識別するコンピュータ実行可能プログラミング・インストラクションを含むコンピュータ・システム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。この方法は、１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報を含む患者データ・セット、及び１つ以上の取得パラメータを受信し、１つ以上の予備スキャン及び患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、１つ以上の患者特性を使用して患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化し、１つ以上の画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと患者データ・セットのグループ化、またはそれらの組み合わせを使用して患者データ・セットに適切な１つ以上の画像取得パラメータを識別することを含む。
【００１１】
開示された実施形態のさらなる目的及び利点は、以下の説明で部分的に記載され、部分的にはこの説明から明らかであろう、または開示された実施形態の実施により理解されることができる。開示された実施形態の目的及び利点は、添付の特許請求の範囲に特に指摘された要素及び組み合わせにより実現され、達成されるであろう。
【００１２】
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明の両方が例示及び説明のみであり、請求項に係る、開示された実施形態を限定するものではないことを理解するべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本明細書に援用され、この一部を構成する添付の図面は、さまざまな例示的な実施形態を図示し、説明とともに、開示された実施形態の原理を説明するのに役立つ。
【００１４】
【図１】本開示の例示的な実施形態により、画像取得パラメータを識別するための例示的なシステム及びネットワークのブロック図である。
【図２】本開示の例示的な実施形態により、一次撮像データの画質を予測するために使用されることが可能であるモデルを開発するためのトレーニング段階の例示的な方法のブロック図である。
【図３】本開示の例示的な実施形態により、一次撮像データと関連したトレーニング段階モデル及び状況に基づき、所望の画質を達成するために画像取得パラメータを求めるための生成段階の例示的な方法のブロック図である。
【図４】本開示の例示的な実施形態により、さまざまな種類の予備スキャンまたは画像を使用してモデルを開発するための具体的なトレーニング段階の例示的な方法のブロック図である。
【図５】本開示の例示的な実施形態により、医用画像の画質を予測するための具体的な生成段階の例示的な方法のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
ここで本発明の例示的な実施形態の詳細を参照すると、これらの実施例は、添付の図面で図示される。可能な限り、同じ参照番号は、同じまたは同様の部分を指すために図面全体を通して使用される。
【００１６】
イメージングは、多くの商業的環境で重要であり得る。特に、医用イメージングは、医療を提供することに遍在することができる。まだ、画像取得での制限と同様に、イメージングが提供することができる情報の両方に、いくつかの制限が存在する可能性がある。情報制限について、冠動脈疾患の非侵襲的画像診断からの医用イメージング情報は、冠動脈の病変の解剖学的構造を画定する際の公知の制限を有する可能性がある。たとえば、方法は、イメージングに基づき、冠動脈病変の、たとえば、大きさ、形状、位置、機能的意義（たとえば、この病変が血流に影響を与えるかどうか）等に関する正確なデータを取得するためにさらに改良されている。画像取得の制限について、医用イメージングは、たとえば、費やされたリソース及び／または患者の放射線被ばくに対する、高品質の画像を取得する優先度を比較検討することを伴うことができる。
【００１７】
画像取得パラメータ（たとえば、Ｘ線管電圧、Ｘ線ビーム・フィルタ、検出器配置、被ばく時間、単位時間あたりのフレーム数、トリガあたりのフレーム数、デバイス固有の設定、スライス厚、スキャン・モード、回転時間等）は、画像を取得する前に初期化されることができる。画質は、画像取得を指示する、確認する、及び／または較正するために使用されることができる、撮像対象（たとえば、高ＢＭＩの患者が低ＢＭＩの患者のパラメータと異なるパラメータを必要とする可能性がある、または異なる心拍出量の患者が異なる走査時間を必要とする可能性がある等）、特定の画像取得機器（たとえば、光学部品の物理的寸法、出力Ｘ線特性、特定の病院の特定の部屋でのヘリカルＣＴスキャナ等）、オペレータ特性（たとえば、画像取得用の機器を操作する人々またはエンティティと関連したさまざまなプロセスまたは特異性等）、及び／または予備画像（たとえば、スカウト画像）に基づき変化することができる。このパラメータは、最適なセットの取得パラメータが高品質な画像の生成に寄与することができることを意味する、取得された画質に影響を与えることができる。しかしながら、取得パラメータは一般に集団ベースである、またはパラメータは一般的なもしくは標準的な撮像プロトコルにより決まる。取得パラメータは、特定の患者の具体的な解剖学的構造、または撮像された具体的な解剖学的構造及び手元の特定のタスクに合わせて調整されない。たとえば、低コントラストの密度変化を有する小さな特徴（たとえば、伝染病）を撮像するための撮像線量は、高コントラストの密度変化を有する大きな特徴（たとえば、心筋潅流）を撮像するために適切な撮像線量と異なることがある。画像取得は、得られたイメージングを改良することができるこのような差異を考慮しない可能性がある。このようにして、高品質の画像を生成することができる画像取得パラメータを識別することが望まれる。
【００１８】
本開示は、医用画像取得パラメータを識別するシステム及び方法を対象にし、より詳細には、心臓ＣＴ画像取得に関与する画像を含む、高品質の医用画像を生成するために画像取得及び再構成パラメータを反復して最適化するシステム及び方法を対象にする。上記で説明されるように、医用画像の品質は集団ベースまたは標準的な画像取得パラメータ、撮像対象、特定の画像取得機器、及び予備画像の内の１つ以上の影響を受ける可能性がある。本開示は、不利な撮像条件を制限しながら高品質な画像を生成することができる最適なセットの画像取得パラメータを予測する１つ以上のコンピューティング・システムをトレーニングするために過去のデータ及び／または機械学習技術を使用することを対象とする。例示的で一般的な実施形態に加えて、本開示は、スカウト、カルシウム・スコアリング・スキャン、オペレータ特性、及び／またはコントラスト・タイミング・スキャンを含む、予備スキャンに基づき画像取得パラメータを予測することに関する実施形態を説明する。また延長として、画像取得パラメータを予測することは、同じ画像取得パラメータを使用して取得された過去の画像により生成された画質に基づき画質を予測することを伴うことができる。
【００１９】
１つの実施形態において、医用画像取得パラメータを識別して最適化するために開示された技術は、その全体の開示が参照により本明細書に援用される、Ｃｈａｒｌｅｓ  Ａ．Ｔａｙｌｏｒへ、２０１２年１１月２０日に発行されたＵ．Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ  Ｎｏ．８，３１５，８１２に記載されたそれらの方法のような、患者固有の血流特性を推定する方法に適用可能であることができ、これと関連して使用されることができる。本開示の特定の実施形態は、実施例の目的のために、冠動脈疾患の診断及び治療に関して説明されるが、本明細書に記載されたシステム及び方法は、医用イメージングの任意の分野に関連して画像取得パラメータの最適なセットの予測に適用可能である。
【００２０】
具体的に、本開示は、システムが患者特性、取得パラメータ、オペレータ特性及び／または画質の、３セットの情報間での関係を抽出することができるモデルをシステムが学習及び／または作成することができる、トレーニング段階を対象とする。このトレーニング段階は、さまざまな患者特性及び取得パラメータが画質にどのような影響を与える可能性があるかの理解を深めるために、複数の個人と関連したデータを処理することを含むことができる。さらに、本開示は、標的イメージング・アプリケーションのために特定の患者に関して、特定の品質の画像を生成することを支援することができる取得パラメータを決定する生成段階を対象とすることができる。たとえば、生成段階は、特定の患者に固有の特性、取得機器、及び／または所望の標的取得パラメータを考慮して、所望のイメージング・アプリケーションのための最適な画質を得ることができる取得パラメータを求めることを含むことができる。ある場合において、標的取得パラメータは、画質及び／または取得（たとえば、優先度が放射線被ばくを最小限にすることを含むことができる）でのいずれかの優先度を定義することができる。最適化された取得パラメータを出力することに加えて、さらに生成段階は、最適化された取得パラメータに基づき高品質の画像を生成することを含むことができる。ある場合において、説明されたシステム及び方法は、心臓ＣＴ画像の取得に関係することができる。
【００２１】
ここで図面を参照して、図１は、例示的な実施形態により、画像取得パラメータを識別する例示的なシステム及びネットワークのブロック図を描写する。具体的に図１は、複数の医師１０２及び第三者プロバイダ１０４を描写し、これらの内のいずれかは、１つ以上のコンピュータ、サーバ、及び／またはハンドヘルド・モバイル端末を通して、インターネットのような、電子ネットワーク１００へ接続されることができる。医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４は、１つ以上の患者の解剖学的構造の画像を生成する、または取得することができる。また医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４は、年齢、病歴、血圧、血液粘度等のような、患者固有の情報の任意の組み合わせを取得することができる。医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４は、電子ネットワーク１００経由でサーバ・システム１０６へ解剖学的構造画像及び／または患者固有の情報を送信することができる。サーバ・システム１０６は、医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から受信した画像及びデータを格納するストレージ・デバイスを含むことができる。またサーバ・システム１０６は、ストレージ・デバイスに格納された画像及びデータを処理する処理装置を含むことができる。
【００２２】
図２は、撮像対象（たとえば、患者）、取得パラメータ（イメージング及び／または画像取得機器／デバイスのために使用されたパラメータを含む）、オペレータ特性、及び予備スキャン（たとえば、取得パラメータを使用して取得された撮像対象の画像）間の関連付けを学習するためにモデルをトレーニングする方法のための一般的な実施形態を対象とする。図３は、図２の方法からの関連付けのモデルに基づき、特定の患者に適切な画像取得パラメータの出力を生成する方法のための一般的な実施形態を対象とする。いくつかの実施形態において、図３のパラメータ出力は、画像取得パラメータのための推奨として取られることができる。より詳細には、方法及び図３から出力されたパラメータは、撮像対象及び画像取得機器またはデバイスを含む指定された条件下で高品質な画像を生成するパラメータを含むことができる。換言すれば、図３の方法は、同じ（または同様の）画像取得機器（複数を含む）／デバイス（複数を含む）を使用して、同じ（または同様の）撮像対象（複数を含む）の画像の画質に基づき、指定の画像取得デバイスを使用して指定の撮像対象を捕捉するために、及び同じオペレータのために画質を最適化する画像取得パラメータを提供することができる。図４は、モデルを開発するトレーニング段階の具体的な実施形態を対象とし、この実施形態は、さまざまな種類の予備スキャンまたは画像に基づきトレーニング・モデルを説明する。この例示的な予備スキャンは、スカウト・スキャン、カルシウム・スキャン、コントラスト・タイミング・スキャン、単一のまたは選択されたモダリティ（たとえば、特定の患者の解剖学的構造を撮像するために使用されるイメージング・モダリティと同じモダリティ）の以前のスキャン、及び／または異なるモダリティの以前のスキャンを含むことができる。図５は、所与の撮像対象及び画像取得デバイスのために、高品質な医用画像を生成する画像取得パラメータを決定するためにモデルを使用する生成段階の具体的な実施形態を対象とする。
【００２３】
図２は、例示的な実施形態により、予備スキャン、オペレータ特性、取得パラメータ、及び再構成に基づき、一次撮像データの画質を予測するために使用されることが可能であるモデルを開発するためのトレーニング段階の例示的な方法２００のブロック図である。図２の方法は、電子ネットワーク１００経由で医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から受信した情報、画像、及びデータに基づき、いくつかのシステム１０６により実行されることができる。いくつかの実施形態において、予測された画質は、たとえば、スキャンを取得する前に、ｃＣＴＡスキャンの品質を予測する、一次撮像データの画質を含むことができる。
【００２４】
トレーニング段階は、実質的に、患者特性、取得パラメータ、及び画質間の関連付けの理解を構築する。方法２００は、患者特性（予備スキャン及び／または患者情報から）を取得パラメータ及び画質と関連付けるシステムをトレーニングすることができる。具体的には、１つの実施形態において、方法２００は、医用画像の１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャン（たとえば、スカウト画像）及び／または患者情報、取得パラメータ、オペレータ特性、取得デバイス情報等から構成されたデータ・セットの複数の電子表現を受信するシステム（たとえば、サーバ・システム１０６を含む）を含むことができる。たとえば、この電子表現は、ハード・ドライブ、クラウド・アーキテクチャ等を介して送信されることができる。各データ・セットのために、システムは、受信した予備スキャン画像及び／または患者情報からの画像及び患者特性を計算することができる。さらにこのシステムは、各データ・セットのために、受信した再構成のいくつかの画像特性を計算することができる。たとえば、画像特性は、受信した再構成の、グローバルな画質及びローカル領域の画質の計測を含むことができる。その後、各取得デバイスの種類のために、システムは、１つ以上のクラスタを割り当てることができる。この割り当ては、各データ・セットの予備スキャンから計算された患者特性に基づくことができる。いくつかの実施形態において、クラスタは、取得デバイスの種類とデータ・セットの関連付けと同様に、各データ・セットと関連した患者特性の類似点に基づくデータ・セットのバンドルまたはネットワークのような、データのグループ化を指すことができる。図２のブロック図は、どのようにシステムがさまざまな取得及び患者変数から得られた画像特性に関する見解を提供するモデルを開発するために各データ・セットを処理することができるかに重点を置いた方法２００を説明する。
【００２５】
１つの実施形態において、ステップ２０１は、複数の個人の各々のトレーニング・データ・セットを受信することを含むことができる。先に述べたように、このセットは、医用画像、患者スカウト画像及び情報、ならびに取得パラメータの再構成を含むことができる。つぎに、ステップ２０３は、各データ・セットのために画像及び患者特性を計算する、及び／またはこれを探し出すことを含むことができる。たとえば、ステップ２０３は、各セットのメタデータ・タグを決定することを含むことができ、このタグは、受信した患者スカウト画像及び情報から得られた画像及び患者特性を特徴付けることができる。つぎに、ステップ２０５は、受信したセットの処理された画像の画像特性を計算することを含むことができる。たとえば、ステップ２０５は、受信したセットの再構成の画質特性を計算することを含むことができる。このセットの画像及び患者特性が決定されると、ステップ２０７を開始することができる。ステップ２０７は、このセットを取得パラメータと関連付けることを含むことができる。たとえば、ステップ２０７は、いくつかの取得デバイスの種類を決定すること、及びこのセットを生成するために使用されたそれぞれの取得デバイス（または取得デバイスの種類）に基づきこのセットの識別または取得情報を提供することを含むことができる。さらにまた、ステップ２０７は、その関連した取得パラメータに基づくグループ化にこのセットを配置することを含むことができる。たとえば、ステップ２０７は、計算された患者特性（たとえば、ステップ２０３からの）に基づくクラスタにこのセットを配置することを含むことができる。いくつかのクラスタは、取得パラメータ（たとえば、取得デバイスの種類を含む）に対するそれらの関連付けの観点から配列されることができる。方法２００から得られたモデルは、患者特性、画像特性、オペレータ特性、及び取得データにより定義された、データ・セットを含むことができる。取得のためのパラメータが定義される（たとえば、取得デバイスの種類を指定する）と、このモデルは、患者特性、及び必要に応じて、予想または予測結果の画質を出力することができる。あるいは、またモデルは、患者特性についての情報が与えられる場合に、標的イメージング・アプリケーションのための取得パラメータ及び対応する画質を出力することができる。このような出力は、トレーニング・データ・セット、ならびに例示的なトレーニング方法２００により達成された、患者特性、画像特性、オペレータ特性、及び取得データ間の関連付けに基づく。図３は、方法２００の出力または使用についてさらなる詳細を含む。
【００２６】
図３は、例示的な実施形態により、特定の患者特性を与えられた、所望の画質を達成する画像取得パラメータを求めるための生成段階の例示的な方法３００のブロック図である。図３の方法は、電子ネットワーク１００経由で医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から受信した、情報、画像、及びデータに基づき、サーバ・システム１０６により実行されることができる。方法３００は、システム（たとえば、サーバ・システム１０６）上で実行されることができ、方法３００のためのシステムは、方法２００を実行することができるものと、同じシステムまたは異なるシステムであってもよい。いくつかの実施形態において、方法３００は、自動化されることができ、方法３００を実行するシステムは、自動化された画像取得パラメータ・システムを含むことができる。
【００２７】
いくつかの実施形態において、このシステムが患者及びオペレータ特性を取得パラメータ及び画質（たとえば、方法２００からの）と関連付けることを学習していると、方法３００は、提供された患者特性を考慮して、許容可能な画質の画像を生成する最適な画像スキャン・パラメータを予測するために使用されることができる。１つの実施形態において、ステップ３０１は、データ・セットを受信することを含むことができる。場合により、このデータ・セットは、特定の患者に関係することができ、生成（たとえば、画像取得生成または画像取得パラメータ生成）のためのデータ・セットとして使用されることができる。このセットは、１つ以上の予備画像及び／または患者情報、取得パラメータ（たとえば、取得データ情報、オペレータ特性）等を含むことができる。１つの実施形態において、ステップ３０３は、指定された取得パラメータを受信することを含むことができる。たとえば、この指定されたパラメータは、最適化するためのパラメータであってもよい。以下の説明において、パラメータを「最適化すること」は、このパラメータを「最小化すること」として記載される。たとえば、指定されたパラメータが「放射線被ばく」または「ノイズ」である場合に、パラメータを最適化することは、それぞれ、画像での取得またはノイズで放射線被ばくを最小化することを伴うことができる。パラメータを最適化する他の形式があるが、以下の議論は、「最適化すること」が「最小化すること」を指す例示的な実施形態に焦点を合わせる。１つの実施形態において、ステップ３０３は、所望の標的最小画質スコアを受信することを含むことができる。ある場合において、取得パラメータ及び／または標的最小画質スコアを指定された、少なくともこのセットは、電子表現（たとえば、ハード・ドライブ、クラウド・アーキテクチャ等上で）の形式で受信されることができる。
【００２８】
１つの実施形態において、ステップ３０５は、予備画像及び／または患者情報（たとえば、ステップ３０１で受信した）からいくつかの患者特性を計算することを含むことができる。ステップ３０５は、トレーニング段階（たとえば、方法２００）で計算された患者特性のパラメータを識別すること、及びステップ３０１から受信した予備画像及び／または患者情報でのこれらの同じ患者特性の値を決定することを含むことができる。さらにステップ３０５は、オペレータ特性のパラメータを識別すること、及び画像取得及び／または画質と関連したオペレータ特性を決定することを含むことができる。
【００２９】
１つの実施形態において、ステップ３０７は、取得デバイスの種類を指定する情報を受信することを含むことができる。たとえば、この取得デバイスの種類は、画像を取得するための特定の設定で利用可能なデバイスの種類であってもよい。代替的に、またはそれに加えて、取得デバイスの種類は、データ・セット（たとえば、ステップ３０１から受信した取得情報または取得デバイス情報）に基づくことができる。
【００３０】
１つの実施形態において、その後ステップ３０７は、患者データ・セット（たとえば、ステップ３０１で受信した）に関するクラスタを決定することを含むことができる。たとえば、ステップ３０７は、取得デバイスの種類と関連したデータ・セットを含む（トレーニングする）クラスタへデータ・セットを割り当てることを含むことができる。このクラスタは、取得デバイスの種類と関連すると判定された（たとえば、方法２００を通して示されたトレーニング段階中に）セットを含むいくつかのクラスタの内の１つであってもよい。換言すれば、クラスタは、取得デバイスの種類及び患者情報に基づきグループ化された、１つ以上のトレーニング・セットから構成されることができる。この割り当ては、患者特性（たとえば、ステップ３０５で計算された）に基づくことができる。さらに割り当ては、オペレータ特性に基づくことができる。場合により、割り当てられたクラスタは、指定された最小画質スコア（たとえば、ステップ３０３からの）を超える画質スコアを備える少なくとも１つのトレーニング・セットを含むことができる。トレーニング・セットの画質スコアは、たとえば、方法２００のステップ２０５で、計算された画像特性に基づくことができる。
【００３１】
１つの実施形態において、ステップ３０９は、最適な指定された取得パラメータを含む割り当てられたクラスタ内でトレーニング・セットを決定することを含むことができる。先に説明されたように、「最適な」は、指定された取得パラメータの最小または最低の値を意味することができる。たとえば、ノイズの最適な指定された取得パラメータを含むトレーニング・セットは、割り当てられたクラスタ内のすべてのトレーニング・セットから最低のノイズを含むことができる。トレーニング・セットを決定することは、割り当てられたクラスタ内のトレーニング・セットの各々へ、指定された取得パラメータの値を計算することを含むことができる。さらにまた、最適な指定された取得パラメータを含むトレーニング・セットを決定することは、計算された値に基づき、割り当てられたクラスタのトレーニング・データ・セットから、１つのトレーニング・データ・セットを識別または選択することを含むことができる。１つの実施形態において、ステップ３１１は、ステップ３０９からのトレーニング・セットと関連した取得パラメータを出力するシステムを含むことができる。場合により、このパラメータは、蓄電媒体（たとえば、ハード・ドライブ、スクリーン・ディスプレイ等）に出力されることができる。ステップ３１３は、出力取得パラメータに基づきスキャン（たとえば、ｃＣＴＡ）を取得することを含むことができる。
【００３２】
図４は、取得パラメータ、再構成、及びさまざまな種類の予備スキャン（たとえば、スカウト・スキャン、カルシウム・スキャン、及び／またはコントラスト・タイミング・スキャン）から一次撮像データの画質を予測するモデルを開発するためのトレーニング段階の例示的な方法４００のブロック図である。図４の方法は、電子ネットワーク１００経由で医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から受信した情報、画像、及びデータに基づき、サーバ・システム１０６により実行されることができる。１つの実施形態において、ステップ４０１は、医用画像の１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャン及び／または患者情報、取得パラメータ、取得デバイス情報、オペレータ特性等を含む、複数の個人の各々の、トレーニング・データ・セットを受信するシステムを含むことができる。このオペレータ特性は、たとえば、オペレータ識別子（たとえば、オペレータ識別コード）、スキャン間の時間、オペレータ（またはオペレータ識別コード）と関連した以前のスキャンの品質等を含むことができる。ある場合において、オペレータは、効率または品質の範囲で画像を生成することができる。方法４００は、トレーニング・データ・セットの部分としてオペレータ特性を受信する際のこのような範囲を説明することができる。
【００３３】
場合により、このトレーニング・データ・セットは、電子表現（たとえば、ハード・ドライブ、クラウド・アーキテクチャ等上の）の形式であってもよい。ある場合において、ステップ４０１は、各トレーニング・データ・セットの複数の電子表現、複数のトレーニング・データ・セットの複数の電子表現、またはそれらの組み合わせを含む、複数の電子表現を受信するシステムを有することができる。
【００３４】
１つの実施形態において、ステップ４０３ａ〜４０７は、受信したトレーニング・データ・セットの各々のいくつかの計算を実行するシステムを有することができる。たとえば、ステップ４０３ａ〜４０３ｃは、システムが予備スキャン（複数を含む）の受信した種類により、グローバルにいくつかの計測を計算することができるステップで変形形態を含むことができる。前述したように、予備スキャン（複数を含む）は、予備スカウト・スキャン、予備カルシウム・スキャン、及び／または予備コントラスト・タイミング・スキャンを含むことができる。
【００３５】
予備スカウト・スキャンを伴う１つの実施形態において、ステップ４０３ａは、予備スカウト・スキャンでグローバルに画質及び患者特性の計測を計算するシステムを含むことができ、そこでグローバル計測は、次の計測、画像解像度、コントラスト・レベル、ノイズ・レベル、コントラスト対ノイズ比、モーションまたはブラー、パーシャル・ボリューム効果またはブルーミング、線質硬化（たとえば、入力画像上のハンスフィールド・ユニット強度により高域強調物質及び水強調物質の分離により計算されるような）、画像取得時に提供された薬物、画像取得時の心拍数、解剖学的構造の異常の存在、患者の解剖学的構造、移植されたデバイスまたは前の手術の存在等の内の少なくとも１つを含むことができる。予備カルシウム・スキャンを伴う実施形態において、ステップ４０３ｂは、予備カルシウム・スキャン及び再構成中のグローバルな画質のいくつかの計測を計算するシステムを含むことができる。このグローバル計測は、次の測定基準、画像解像度、コントラスト・レベル、ノイズ・レベル、コントラスト対ノイズ比、モーションまたはブラー、パーシャル・ボリューム効果またはブルーミング、線質硬化（たとえば、入力画像上のハンスフィールド・ユニット強度により高域強調物質及び水強調物質の分離により計算されるような）、画像取得時に提供された薬物、画像取得時の心拍数、解剖学的構造の異常の存在、スライス厚、ミスレジストレーションまたはミスアライメント、取得段階等の内の少なくとも１つを含むことができる。予備コントラスト・タイミング・スキャンを伴う実施形態において、ステップ４０３ｃは、予備コントラスト・タイミング・スキャン及び再構成でグローバルに画質のいくつかの計測を計算するシステムを含むことができる。ステップ４０３ｃのグローバル計測は、次の計測、画像解像度、コントラスト・レベル、ノイズ・レベル、コントラスト対ノイズ比、モーションまたはブラー、パーシャル・ボリューム効果またはブルーミング、線質硬化（たとえば、入力画像上のハンスフィールド・ユニット強度により高域強調物質及び水強調物質の分離により計算されるような）、画像取得時に提供された薬物、画像取得時の心拍数、解剖学的構造の異常の存在、患者の解剖学的構造、移植されたデバイスまたは前の手術の存在、ミスレジストレーションまたはミスアライメント、取得段階等の内の少なくとも１つを含むことができる。
【００３６】
ステップ４０５ａ〜４０５ｃは、一次スキャンに関するグローバル及びローカル画質計測を計算するシステムを含むことができる。たとえば、ステップ４０５ａは、一次スキャン（たとえば、冠動脈コンピュータ断層撮影（ＣＴ）血管造影スキャン）の利用可能な再構成の各冠動脈の中心線により画定された少なくとも１つの再構成された医用画像のグローバル及びローカル領域で画質のいくつかの計測を計算するシステムを含むことができる。場合により、再構成された医用画像は、解剖学的構造上のランドマーク（たとえば、すべての利用可能な再構成の各中心線）により画定されることができる。他の場合では、再構成された医用画像は、再構成の一部の中心線により画定されることができる。冠動脈中心線は、冠動脈中心線ツリー抽出アルゴリズムを実行することで画定されることができる。グローバル及びローカル計測は、画像解像度、スライス厚、スキャナ・スライス数、欠落スライスまたは欠落データ、画像内の上行大動脈の長さ、画角、ノイズ・レベル、コントラスト対ノイズ比、画像強度の急激な変化により検出されるようなミスレジストレーションまたはミスアライメント、エッジ幅またはエッジ検出により特徴付けられるようなモーションまたはブラー、画像強度の劇的な増加により検出されるようなパーシャル・ボリュームまたはブルーミング、線質硬化（入力画像上のハンスフィールド・ユニット強度により高域強調物質及び水強調物質の分離により計算されるような）、生理的シミュレーションでの変化への冠動脈血管の局所領域の推定感度、推定放射線量（たとえば、医療におけるデジタル・イメージング及び通信（ＤＩＣＯＭ）ヘッダから示唆された、またはスキャンから計算された等の内の少なくとも１つを含むことができる。ある場合において、ステップ４０５ａは、予備スカウト・スキャンを伴う方法４００の実施形態と併せて実行されることができる。
【００３７】
１つの実施形態において、ステップ４０５ｂは、一次スキャンの利用可能な再構成の各冠動脈セグメントにより画定された少なくとも１つの再構成された医用画像のグローバル及びローカル領域で画質のいくつかの計測を計算するシステムを含むことができる。再構成された医用画像は、利用可能な再構成のすべてまたは一部の冠動脈セグメントにより画定されることができる。冠動脈セグメントは、冠動脈中心線ツリー抽出アルゴリズムを実行することで識別されることができる。このグローバル及びローカル計測は、画像解像度、スライス厚、スキャナ・スライス数、欠落スライスまたは欠落データ、画像中の上行大動脈の長さ、画角、ノイズ・レベル、コントラスト対ノイズ比、画像強度の急激な変化により検出されるようなミスレジストレーションまたはミスアライメント、エッジ幅またはエッジ検出により特徴付けられるようなモーションまたはブラー、画像強度の劇的な増加により検出されるようなパーシャル・ボリュームまたはブルーミング、線質硬化（入力画像上のハンスフィールド・ユニット強度により高域強調物質及び水強調物質の分離により計算されるような）、生理的シミュレーションでの変化への冠動脈血管の局所領域の推定感度、移植されたデバイスまたは前の手術の存在等の内の少なくとも１つを含むことができる。ある場合において、ステップ４０５ｂは、カルシウム・スコアリング・スキャンを伴う方法４００の実施形態と併せて実行されることができる。予備カルシウム・スコア・スキャンを有する方法４００の実施形態のために、さらにステップ４０５ｃは、患者特性（たとえば、ステップ４０１の予備スキャン及び／または患者情報から）を計算することを含むことができる。
【００３８】
１つの実施形態において、ステップ４０５ｃは、一次スキャンの利用可能な再構成の各冠動脈中心線により画定された少なくとも１つの再構成された医用画像のグローバル及びローカル領域での画質のいくつかの計測を計算するシステムを含むことができる。再構成された医用画像は、利用可能な再構成のすべて、または一部の冠動脈中心線により画定されることができる。前述したように、冠動脈中心線は、冠動脈中心線ツリー抽出アルゴリズムを実行することで識別されることができる。このグローバル及びローカル計測は、画像解像度、スライス厚、スキャナ・スライス数、欠落スライスまたは欠落データ、画像の上行大動脈の長さ、画角、ノイズ・レベル、コントラスト対ノイズ比、画像強度の急激な変化により検出されるようなミスレジストレーションまたはミスアライメント、エッジ幅またはエッジ検出により特徴付けられるようなモーションまたはブラー、画像強度の劇的な増加により検出されるようなパーシャル・ボリュームまたはブルーミング、線質硬化（入力画像上のハンスフィールド・ユニット強度により高域強調物質及び水強調物質の分離により計算されるような）、生理的シミュレーションでの変化への冠動脈血管の局所領域の推定感度、移植されたデバイスまたは前の手術の存在、所与のローカル画質に関する任意の所与の冠動脈セグメントの判読性を評価する判読性スコア等の内の少なくとも１つを含むことができる。ある場合において、ステップ４０５ｃは、コントラスト・タイミング・スキャンを伴う方法４００の実施形態と併せて実行されることができる。
【００３９】
１つの実施形態において、ステップ４０７は、ステップ４０５ａ、４０５ｂ、及び／または４０５ｃから計算された画質計測に基づき画質スコアを割り当てることを含むことができる。たとえば、ステップ４０７は、ステップ４０１で受信した各データ・セットに関連する画質スコアを割り当てることを含むことができる。さらにステップ４０７は、画質の単一計測、画質の複数の計測、グローバル及び指定されたローカル領域の計測の特定の組み合わせ等に基づき画質スコア（複数を含む）を割り当てることを含むことができる。換言すれば、ステップ４０７は、１サブセットの受信したデータ・セット（たとえば、ステップ４０１から）、１サブセットの品質測定基準、１サブセットの画像領域または解剖学的構造等と関連した画質スコアを決定することを含むことができる。
【００４０】
１つの実施形態において、ステップ４０９は、単一の統合された画質スコアを計算することを含むことができる。１つの実施形態において、ステップ４０９は、ステップ４０７で計算されたスコア（複数を含む）に基づき統合された画質スコアを計算することを含むことができる。この計算は、たとえば、平均、中央値モード、最小値、最大値、範囲、加重平均、または任意のそれらの組み合わせを計算することを含むことができる。
【００４１】
１つの実施形態において、ステップ４１１は、取得デバイスの種類を含む画像取得パラメータを受信することを含むことができる。取得デバイスは、少なくとも次の、ＣＴベンダ、患者特性（たとえば、肥満患者）、スキャン・モード（たとえば、ヘリカル、軸方向、心電図（ＥＣＧ）同期等）、ヘリカル・モードでのピッチまたは軸方向モードでのテーブル・フィード、回転時間、Ｘ線管電圧、Ｘ線管電流、Ｘ線ビーム・フィルタ、Ｘ線ビーム・コリメーション、検出器構成（たとえば、１２８スライス×０．７ｍｍ）、自動露出機構、再構成カーネル等を含む機能により特徴付けられることができる。予備スカウト・スキャン及び／またはコントラスト・タイミング・スキャンを含む実施形態のために、さらに取得デバイスは、逐次近似応用再構成技術により特徴付けられることができる。
【００４２】
１つの実施形態において、ステップ４１３は、各取得デバイスの種類と関連した１つ以上のクラスタへ各データ・セットを割り当てることを含むことができる。いくつかの実施形態において、１つ以上のクラスタへの割り当ては、各トレーニング・データ・セット（たとえば、それぞれ、ステップ４０３ａ、４０３ｂ、及び４０３ｃから）への、スカウト・スキャン、カルシウム・スコアリング・スキャン、コントラスト・タイミング・スキャンから計算された患者特性及び計測または測定基準を含む機能に基づくことができる。１つの実施形態において、ステップ４１３の割り当ては、任意のクラスタリング・アルゴリズム、たとえば、ｋ平均クラスタリング・アルゴリズムを使用して実行されることができる。たとえば、ｋ平均クラスタリング・アルゴリズムは、クラスタへの割り当てを最適化するために使用されることができる。
【００４３】
図５は、例示的な実施形態により、新規の冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影（ｃＣＴＡ）画像の画質を予測するための生成段階の例示的な方法５００のブロック図である。図５のこの方法は、電子ネットワーク１００経由で医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から受信した情報、画像、及びデータに基づき、サーバ・システム１０６により実行されることができる。
【００４４】
上記で説明されるように、方法４００のトレーニング段階は、予備スカウト・スキャン、カルシウム・スコアリング・スキャン、及び／またはコントラスト・タイミング・スキャン、デバイス特性、及び取得パラメータを、各冠動脈セグメント沿いにローカル及びグローバル画質測定基準と関連付けるためにシステムをトレーニングすることを含むことができる。たとえば、方法４００は、この関連付けを認識する、または学習するためにシステムをトレーニングする機械学習アルゴリズムを含むことができる。これらの関連付けに基づき、方法５００は、たとえば、デバイス特性、オペレータ特性（たとえば、オペレータＩＤからの）、または患者情報について与えられた情報に基づき画質を予測することができる。さらに方法５００は、今後のスキャンのための予測能力を最適化する、またはさらに磨きをかけるために、フィードバックとして新規に取得された画像を使用することを含むことができる。たとえば、新規に取得された画像と関連した情報は、画像取得の最適化を知らせるように入力またはトレーニング・データとして機能することができる。
【００４５】
具体的に、ステップ５０１は、患者情報、取得パラメータ、取得デバイス情報、オペレータ特性、及び予備スカウト画像、カルシウム・スコアリング画像、またはコントラスト・タイミング画像を含む、特定の患者のデータ・セットを受信することを含むことができる。このデータ・セットは、特定の患者に関連することができる。いくつかの実施形態において、取得デバイス情報は、関連したトレーニング段階（たとえば、方法４００のステップ４１１または４１３からの）で定義された取得デバイス情報に対応することができる。１つの実施形態において、ステップ５０３は、指定された取得パラメータを受信することを含むことができる。このパラメータは、方法５００が最適化する（または最小化する）ために使用されることができるパラメータであってもよい。たとえば、ステップ５０３は、指定された取得パラメータとして「推定放射線量」を受信することを含むことができる。
【００４６】
１つの実施形態において、さらにステップ５０３は、指定された標的最小画質スコアを受信することを含むことができる。たとえば、この最小画質スコアは、統合された画質スコア（たとえば、方法４００のステップ４０９に記載された統合された画質スコアに類似している）を参照することができる。いくつかの実施形態において、データ・セット、指定された取得パラメータ、及び／または指定された標的最小は、電子表現（たとえば、ハード・ドライブ、クラウド・アーキテクチャ等上で）を介して受信されることができる。
【００４７】
ステップ５０５は、予備スキャンまたは画像に基づき患者特性及び／または患者情報を計算することを含むことができる。いくつかの実施形態において、ステップ５０５で計算された患者特性及び／または情報の少なくとも一部は、トレーニング段階（たとえば、方法４００）で使用された患者特性及び／または患者情報を含むことができる。１つの実施形態において、ステップ５０７は、取得デバイスの種類（たとえば、ステップ５０１から、トレーニング・データが存在するデバイスの種類、及び／または受信した患者データ・セットのそれぞれのデバイスの種類）を指定することを含むことができる。ステップ５０７は、トレーニング段階で決定されたクラスタへステップ５０１から受信したデータ・セット（及び関連した患者）を割り当てるために、患者特性（たとえば、ステップ５０５からの）及び／またはオペレータ特性を使用することを含むことができる。いくつかの実施形態において、ステップ５０７は、受信したデータ・セットが指定された最小画質スコア（たとえば、ステップ５０３からの）を超える画質スコアを有する少なくとも１つのトレーニング・セットを含むクラスタへ割り当てられるように割り当てを行うことを含むことができる。
【００４８】
ステップ５０９は、十分な画質スコアを有する、割り当てられたクラスタ内で、トレーニング・セットを決定することを含むことができる。このようなトレーニング・セットは、最適な指定された取得パラメータと関連することができる。方法５００のこの実施形態のために、指定された取得パラメータは、「推定放射線量」である。したがって、ステップ５０９は、画像（複数を含む）を取得する際に患者への最小放射線量と関連したトレーニング・セットを識別することを含むことができる。
【００４９】
１つの実施形態において、ステップ５１１は、ステップ５１３で決定されたトレーニング・セットと関連した取得及び再構成パラメータを決定する及び／または取得することを含むことができる。たとえば、ステップ５１１は、電子ストレージ・メディア（たとえば、ハード・ドライブ、スクリーン・ディスプレイ等）中の決定されたトレーニング・セットの取得及び再構成パラメータを出力することを含むことができる。さらにまた、方法５００は、ステップ５１１からの取得パラメータに基づき画像またはスキャンを取得するステップ５１３を含むことができる。たとえば、ステップ５１３は、出力取得パラメータに基づき一次ｃＣＴＡスキャンを生成することを含むことができる。換言すれば、出力取得及び／または再構成パラメータは、今後の画像取得及び／または再構成のために示唆された、または推奨されたパラメータとして機能することができる。あるいは、出力取得パラメータ（たとえば、ステップ５１３から）を使用して取得された画像またはスキャンは、出力取得パラメータと関連したトレーニング・データ・セット画質に類似している画質を有することができる。
【００５０】
いくつかの実施形態において、データ・セット、指定された標的画質スコア、または取得デバイスの種類（それぞれステップ５０１、５０３、または５０７から）からの少なくとも情報は、要求を含むことができる。この要求は、ステップ５１１または５１３に促すことができるので、たとえば、このシステムに最適化された画像取得を出力させる、または最適化された画像取得パラメータに基づきこのシステムに画像取得を開始させる。
【００５１】
先に述べたように、さらに画像取得（たとえば、ステップ５１３から）は、トレーニング段階により開発されたモデルの叙述能力にフィードバックとして機能することができる。出力最適化画像取得パラメータを使用して取得された画像は、少なくとも指定された取得パラメータに関して、出力画像取得パラメータと関連したトレーニング・データ・セットの画質へ類似の品質であることが期待されることができる。フィードバックとして機能するステップ５１３の画像またはスキャンのために、さらにステップ５１３は、画像またはスキャンと関連したデータ・セットを決定することを含むことができる。このデータ・セットは、先に記載されたトレーニング・データ・セットと一致して、１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャン及び／または患者情報、及び１つ以上の取得パラメータを含むことができる。
【００５２】
本発明の他の実施形態は、本明細書に記載された本発明の明細書及び実施の考察から当業者に明らかであろう。本発明の真の範囲及び趣旨が以下の特許請求の範囲により示されながら、本明細書及び実施例が例示としてのみ、みなされることを意図する。
【図１】
2017501787.tif 000003
【図２】
2017501787.tif 000004
【図３】
2017501787.tif 000005
【図４】
2017501787.tif 000006
【図５】
2017501787.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成28年6月10日(2016.6.10)
【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】
画像取得パラメータを識別するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
患者に関して、該患者の１つ以上の予備スキャン及び患者情報のうちの一方または両方を含む患者データ・セットを受信することと、
前記患者に関して受信された前記患者データ・セットの前記１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づいて、前記患者の特性を定義する１つ以上の患者特性を計算することと、
１つ以上の他の患者データ・セットを参照することであって、前記他の患者データ・セットの各々は、前記患者とは別の個人の集団のうちのそれぞれの個人の特性を定義する、ことと、
前記患者の前記計算された１つ以上の患者特性を与えられると、前記患者と、参照された１つ以上の他の患者データ・セットに対応する１人以上の個人との間の類似点に基づいて、前記受信された患者データ・セットを前記参照された１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化することと、
参照された１つ以上の他の患者データ・セットと前記受信された患者データ・セットとの前記グループ化を使用して前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別することと
を含む、方法。
【請求項２】
１つ以上の取得デバイスの種類を決定することであって、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットとの前記グループ化は、前記患者データ・セットと前記１つ以上の取得デバイスの種類との間の関連付けに基づいている、こと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上の他の患者データ・セットは、１つ以上の画像取得パラメータを含み、前記１つ以上の推奨された画像取得パラメータは、前記１つ以上の他の患者データ・セットの少なくとも１つに含まれる前記１つ以上の画像取得パラメータに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別するステップは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別するステップは、
前記指定された画像取得パラメータの最適値を含むように前記患者データ・セットを識別すること
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上の推奨された画像取得パラメータに基づき画像を生成すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記画像と関連した追加のデータ・セットを決定することと、
前記追加のデータ・セットを前記患者データ・セット、前記１つ以上の他の患者データ・セット、またはそれらの組み合わせとグループ化することと
をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ以上の画像特性は、グローバル及びローカル画質の計測を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
画像取得パラメータを識別するシステムであって、前記システムは、
画像取得パラメータを識別するためのインストラクションを格納するデータ・ストレージ・デバイス、及び
プロセッサ
を備え、前記プロセッサは、
患者に関して、該患者の１つ以上の予備スキャン及び患者情報のうちの一方または両方を含む患者データ・セットを受信することと、
前記患者に関して受信された前記患者データ・セットの１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づいて、前記患者の特性を定義する１つ以上の患者特性を計算することと、
１つ以上の他の患者データ・セットを参照することであって、前記他の患者データ・セットの各々は、前記患者とは別の個人の集団のうちのそれぞれの個人の特性を定義する、ことと、
前記患者の前記計算された１つ以上の患者特性を与えられると、前記患者と、参照された１つ以上の他の患者データ・セットに対応する１人以上の個人との間の類似点に基づいて、前記受信された患者データ・セットを前記参照された１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化することと、
参照された１つ以上の他の患者データ・セットと前記受信された患者データ・セットとの前記グループ化を使用して前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別することと
を含む方法を行うために前記インストラクションを実行するように構成されている、システム。
【請求項１０】
前記システムは、
１つ以上の取得デバイスの種類を決定することであって、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットとの前記グループ化は、前記患者データ・セットと前記１つ以上の取得デバイスの種類との間の関連付けに基づいている、こと
を行うようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ以上の他の患者データ・セットは、１つ以上の画像取得パラメータを含み、前記１つ以上の推奨された画像取得パラメータは、前記１つ以上の他の患者データ・セットの少なくとも１つに含まれる前記１つ以上の画像取得パラメータに基づいている、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別するステップは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化すること
をさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別するステップは、
前記指定された画像取得パラメータの最適値を含むように前記患者データ・セットを識別すること
をさらに含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記システムは、
前記１つ以上の推奨された画像取得パラメータに基づき画像を生成する
ようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記システムは、
前記画像と関連した追加のデータ・セットを決定することと、
前記追加のデータ・セットを前記患者データ・セット、前記１つ以上の他の患者データ・セット、またはそれらの組み合わせとグループ化することと
を行うようにさらに構成されている、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記１つ以上の画像特性は、グローバル及びローカル画質の計測を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
画像取得パラメータを識別する方法を行うコンピュータ実行可能プログラミング・インストラクションを含む、コンピュータ・システム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
患者に関して、該患者の１つ以上の予備スキャン及び患者情報のうちの一方または両方を含む患者データ・セットを受信することと、
前記患者に関して受信された前記患者データ・セットの１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づいて、前記患者の特性を定義する１つ以上の患者特性を計算することと、
１つ以上の他の患者データ・セットを参照することであって、前記他の患者データ・セットの各々は、前記患者とは別の個人の集団のうちのそれぞれの個人の特性を定義する、ことと、
前記患者の前記計算された１つ以上の患者特性を与えられると、前記患者と、参照された１つ以上の他の患者データ・セットに対応する１人以上の個人との間の類似点に基づいて、前記受信された患者データ・セットを前記参照された１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化することと、
参照された１つ以上の他の患者データ・セットと前記受信された患者データ・セットとの前記グループ化を使用して前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別することと
を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記方法は、
１つ以上の取得デバイスの種類を決定することであって、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットとの前記グループ化は、前記患者データ・セットと前記１つ以上の取得デバイスの種類との間の関連付けに基づいている、こと
をさらに含む、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記１つ以上の他の患者データ・セットは、１つ以上の画像取得パラメータを含み、前記１つ以上の推奨された画像取得パラメータは、前記１つ以上の他の患者データ・セットの少なくとも１つに含まれる前記１つ以上の画像取得パラメータに基づいている、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別するステップは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化すること
をさらに含む、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【手続補正２】
【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】
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明の両方が例示及び説明のみであり、請求項に係る、開示された実施形態を限定するものではないことを理解するべきである。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
画像取得パラメータを識別するコンピュータ実装方法であって、
１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報、及び１つ以上の画像取得パラメータを含む患者データ・セットを受信し、
前記１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、
前記１つ以上の患者特性を使用して前記患者データ・セットを１つ以上の他の患者データとグループ化し、
前記１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、
前記１つ以上の計算された画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化、またはそれらの組み合わせを使用して前記患者データに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する、
ことを含む、前記方法。
（項目２）
１つ以上の取得デバイスの種類を決定し、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットのグループ化は、前記患者データ・セット及び前記１つ以上の取得デバイスの種類間の関連付けに基づく、
ことをさらに含む、項目１に記載の前記方法。
（項目３）
前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記１つ以上の他の患者データ・セットの各々に対するそれぞれ１つ以上の他の患者特性に基づく、項目１に記載の前記方法。
（項目４）
前記ステップの前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別することは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化する、
ことをさらに含む、項目１に記載の前記方法。
（項目５）
前記ステップの前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別することは、
前記指定された画像取得パラメータの最適値を含むように前記患者データ・セットを識別する、
ことをさらに含む、項目４に記載の前記方法。
（項目６）
前記１つ以上の画像推奨取得パラメータに基づき画像を生成する、
ことをさらに含む、項目１に記載の前記方法。
（項目７）
前記画像と関連した追加のデータ・セットを決定し、
前記追加のデータ・セットを前記患者データ・セット、前記１つ以上の他の患者データ・セット、またはそれらの組み合わせとグループ化する、
ことをさらに含む、項目６に記載の前記方法。
（項目８）
前記１つ以上の画像特性は、グローバル及びローカル画質の計測を含む、項目１に記載の前記方法。
（項目９）
画像取得パラメータを識別するシステムであって、
画像取得パラメータを識別するためのインストラクションを格納するデータ・ストレージ・デバイス、及び
１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報及び１つ以上の画像取得パラメータを含む患者データ・セットを受信し、
１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、
前記１つ以上の患者特性を使用して前記患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化し、
前記１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、
前記１つ以上の計算された画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化、またはそれらの組み合わせを使用して前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する、
ことを含む方法を実行するために前記インストラクションを実行するように構成されたプロセッサ、
を備える、前記システム。
（項目１０）
前記システムは、
１つ以上の取得デバイスの種類を決定し、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記患者データ・セット及び前記１つ以上の取得デバイスの種類間の関連付けに基づく、
ようにさらに構成される、項目９に記載の前記システム。
（項目１１）
前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記１つ以上の他の患者データ・セットの各々に対するそれぞれ１つ以上の他の患者特性に基づく、項目９に記載のシステム。
（項目１２）
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する前記ステップは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化する、
ことをさらに含む、項目９に記載の前記システム。
（項目１３）
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する前記ステップは、
前記指定された画像取得パラメータの最適値を含むように前記患者データ・セットを識別する、
ことをさらに含む、項目１２に記載の前記システム。
（項目１４）
前記システムは、
前記１つ以上の画像推奨取得パラメータに基づき画像を生成する、
ようにさらに構成される、項目９に記載の前記システム。
（項目１５）
前記システムは、
前記画像と関連した追加のデータ・セットを決定し、
前記患者データ・セット、前記１つ以上の他の患者データ・セット、またはそれらの組み合わせと前記追加のデータ・セットをグループ化する、
ようにさらに構成される、項目１４に記載の前記システム。
（項目１６）
前記１つ以上の画像特性は、グローバル及びローカル画質の計測を含む、項目９に記載の前記システム。
（項目１７）
画像取得パラメータを識別する方法を実行するコンピュータ実行可能プログラミング・インストラクションを含むコンピュータ・システム上で使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
１つ以上の再構成、１つ以上の予備スキャンまたは患者情報、及び１つ以上の画像取得パラメータを含む患者データ・セットを受信し、
１つ以上の予備スキャン及び前記患者情報の一方または両方に基づき１つ以上の患者特性を計算し、
前記１つ以上の患者特性を使用して前記患者データ・セットを１つ以上の他の患者データ・セットとグループ化し、
前記１つ以上の再構成と関連した１つ以上の画像特性を計算し、
前記１つ以上の計算された画像特性、１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化、またはそれらの組み合わせを使用して前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する、
ことを含む、前記方法。
（項目１８）
前記方法は、
１つ以上の取得デバイスの種類を決定し、前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記患者データ・セット及び前記１つ以上の取得デバイスの種類間の関連付けに基づく、
ことをさらに含む、項目１７に記載の前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目１９）
前記１つ以上の他の患者データ・セットと前記患者データ・セットの前記グループ化は、前記１つ以上の他の患者データ・セットそれぞれに対する１つ以上の他の患者特性に基づく、項目１７に記載の前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目２０）
前記患者データ・セットに適切な１つ以上の推奨された画像取得パラメータを識別する前記ステップは、
指定された画像取得パラメータを識別し最適化する、
ことをさらに含む、項目１７に記載の前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2017501787.tif 000008
2017501787.tif 000009