【手続補正書】
【提出日】令和2年8月19日(2020.8.19)
【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】
コンピュータと、
（ｉ）反復再構成画像を生成するように、投影データ又はｋ空間撮像データに行われる反復画像再構成化、及び、
（ｉｉ）反復精緻化画像を生成するように、入力再構成画像に行われる反復画像精緻化、
の一方を含む反復処理であって、最後には前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像になる一連の更新画像を生成する当該反復処理を行うことと、
前記一連の更新画像の２つの更新画像間の差分画像を生成することと、
前記反復処理、又は、前記反復再構成画像若しくは前記反復精緻化画像に行われる後処理で、前記差分画像を使用すること、
とを含む演算を行うように、前記コンピュータによって読み出し可能及び実行可能である命令を記憶する少なくとも１つの非一時的記憶媒体と、
を含む、画像処理デバイス。
【請求項２】
前記差分画像は、前記２つの更新画像間の絶対値差分画像であり、前記絶対値差分画像の各ピクセル又はボクセルは、前記２つの更新画像の対応するピクセル又はボクセル間の差分の絶対値として計算される、請求項１に記載の画像処理デバイス。
【請求項３】
前記２つの更新画像間の前記差分画像は、前記２つの更新画像間の大きい正の変化及び大きい負の変化を示すピクセル値又はボクセル値を有する、請求項１に記載の画像処理デバイス。
【請求項４】
前記２つの更新画像それぞれは、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像を生成する前に、前記反復処理によって生成される、請求項１から３の何れか一項に記載の画像処理デバイス。
【請求項５】
行われる前記演算は更に、
前記差分画像のピクセル若しくはボクセルを少なくともスケーリング又は重み付けすることを含む変換演算によって、前記差分画像を特徴画像に変換することを含み、
前記使用することは、前記特徴画像を、前記反復処理で使用する、又は、前記反復再構成画像若しくは前記反復精緻化画像に行われる前記後処理で使用することを含む、請求項１から４の何れか一項に記載の画像処理デバイス。
【請求項６】
ディスプレイ部品を更に含み、
行われる前記演算は更に、前記ディスプレイ部品上に、前記特徴画像及び臨床画像の両方を同時に表示することを含む、請求項５に記載の画像処理デバイス。
【請求項７】
前記使用することは、画像変換：
Ｔ１（ｌ（ｉ））（１−ｆ（ｉ））＋Ｔ２（ｌ（ｉ））ｆ（ｉ）
に従って、前記特徴画像を使用して、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像を後処理することを含み、
式中、ｉは、ピクセル又はボクセルを示し、Ｉ（ｉ）は、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像のピクセル又はボクセルを示し、ｆ（ｉ）は、前記特徴画像の対応するピクセル又はボクセルを示し、Ｔ１及びＴ２は、２つの異なる画像変換である、請求項５又は６に記載の画像処理デバイス。
【請求項８】
前記２つの異なる画像変換Ｔ１及びＴ２は、２つの異なる画像フィルタである、請求項７に記載の画像処理デバイス。
【請求項９】
前記使用することは、画像変換：
Ｉ１（ｉ）（１−ｆ（ｉ））＋Ｉ２（ｉ）ｆ（ｉ）
に従って、前記特徴画像を使用して、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像を後処理することを含み、
式中、ｉは、ピクセル又はボクセルを示し、Ｉ１（ｉ）及びＩ２（ｉ）は、前記投影データ若しくは前記ｋ空間撮像データ又は前記入力再構成画像に適用された２つの異なる画像再構成化アルゴリズム又は画像精緻化アルゴリズムによって生成される２つの異なる画像のピクセル又はボクセルを示し、ｆ（ｉ）は、前記特徴画像の対応するピクセル又はボクセルを示し、Ｉ１（ｉ）及びＩ２（ｉ）の一方は、前記反復処理によって生成される前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像である、請求項５又は６に記載の画像処理デバイス。
【請求項１０】
前記使用することは、
前記２つの更新画像の生成に続いて行われる前記反復画像再構成化の反復に、前記差分画像を使用することを含む、請求項１から９の何れか一項に記載の画像処理デバイス。
【請求項１１】
最後には反復再構成画像になる一連の更新画像を生成するように、投影データ又はｋ空間撮像データに反復画像再構成化を行うステップと、
前記一連の更新画像の第１の更新画像と第２の更新画像との差分画像を生成するステップと、
前記差分画像のピクセル又はボクセルの少なくともスケーリング又は重み付けを含む変換演算によって、前記差分画像を特徴画像に変換するステップと、
前記反復画像再構成化、又は、前記反復再構成画像に行われる後処理で、前記特徴画像を使用するステップと、
を含む画像処理方法を行うようにコンピュータによって読み取り可能及び実行可能である命令を記憶する、非一時的記憶媒体。
【請求項１２】
前記差分画像は、前記第１の更新画像と前記第２の更新画像との絶対値差分画像であり、前記絶対値差分画像の各ピクセル又はボクセルは、前記第１の更新画像及び前記第２の更新画像の対応するピクセル又はボクセル間の差分の絶対値として計算される、請求項１１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１３】
前記第１の更新画像と前記第２の更新画像との前記差分画像は、前記２つの更新画像間の大きい正の変化及び大きい負の変化を示すピクセル値又はボクセル値を有する、請求項１１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１４】
前記使用するステップは、画像変換：
Ｔ１（ｌ（ｉ））（１−ｆ（ｉ））＋Ｔ２（ｌ（ｉ））ｆ（ｉ）
に従って、前記特徴画像を使用して、前記反復再構成画像を後処理するステップを含み、
式中、ｉは、ピクセル又はボクセルを示し、Ｉ（ｉ）は、前記反復再構成画像のピクセル又はボクセルを示し、ｆ（ｉ）は、前記特徴画像の対応するピクセル又はボクセルを示し、Ｔ１及びＴ２は、２つの異なる画像変換である、請求項１１から１３の何れか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１５】
前記使用するステップは、
前記第１の更新画像及び前記第２の更新画像の生成に続いて行われる前記反復画像再構成化の反復に、前記特徴画像を使用するステップを含む、請求項１１から１３の何れか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
本例において、前述の通り生成される特徴画像４０は、次の特徴を有する。即ち、（１）画像１から画像２までに（この具体例では）１５％（より一般的に、他の値を使用してもよい）以上の値変化を有する任意のボクセルは、値１を有する。（２）０〜１５％の値変化を有する任意のボクセルは、０〜１にスケーリングされる。（３）小さい構造（例えば病変）及びコールド領域は、反復間で大きい変化率を有する傾向があるので、特徴画像内の対応するボクセルは、値１か又は１に近い値を有する。したがって、特徴画像４０が、再構成後の画像精緻化４４（この例ではフィルタリング）に使用される場合、特徴画像４０は、追加情報を提供する。具体的には、ボクセルが病変からのものである場合、特徴画像４０内のその値は、値１か又は１に近い値を有する。これは、最適化された性能のために、再構成後処理４４を誘導するために使用される。画像の再構成後フィルタリングの例では、特徴画像４０内の値１を有するボクセルは、全くフィルタリングされないか、ほんの少しだけフィルタリングされることが望ましい。対照的に、値０又は０に近い値を有する特徴画像４０のボクセルは、強くフィルタリングされるべきである。０と１との間の値については、フィルタリング量は、特徴画像のボクセル値に（少なくとも大体）対応すべきである。即ち、特徴画像のボクセル値は、ボクセルがどれくらいフィルタリングされるのかを決定するための重みの役割を果たす。したがって、結果として得られるフィルタリングされた画像は、（弱いフィルタリング又はフィルタリングされないことによって）病変及び臓器境界の定量は保存する一方で、（強いフィルタリングによって）背景／均一領域内のノイズは取り除く。