【手続補正書】
【提出日】令和1年12月10日(2019.12.10)
【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】
関心物体に向けられるＸ線を生成するＸ線源と、
前記関心物体のスペクトル画像データ及び非スペクトル画像データを取得するＸ線検出器と、
前記関心物体の前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データを受信する受信ユニットと、
プロセッサと、
を含むＸ線撮像システムであって、前記プロセッサは、
前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから、位置の関数として物質特性を計算し、
計算された前記物質特性の重み付けされた組み合わせに基づく前記関心物体の物質特性のマップを生成するように、画像内の空間周波数に依存して、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データに重みを付けることによって、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから計算された前記物質特性を、空間周波数の関数として組み合わせる、Ｘ線撮像システム。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記非スペクトル画像データの低空間周波部分と比べて、前記スペクトル画像データの低空間周波部分により強い重みを与え、
前記プロセッサは、前記スペクトル画像データの高空間周波部分と比べて、前記非スペクトル画像データの高空間周波部分により強い重みを与える、請求項１に記載のＸ線撮像システム。
【請求項３】
前記スペクトル画像データ及び／又は前記非スペクトル画像データは、位相コントラスト画像データ、微分位相コントラスト画像データ、又は、暗視野画像データである、請求項１に記載のＸ線撮像システム。
【請求項４】
Ｘ線撮像システムにおける定量的画像データ処理のための方法であって、
関心物体のスペクトル画像データを取得するステップと、
前記スペクトル画像データから、位置の関数として物質特性を計算するステップと、
前記関心物体の非スペクトル画像データを取得するステップと、
前記非スペクトル画像データから、位置の関数として物質特性を計算するステップと、
計算された前記物質特性の重み付けされた組み合わせに基づく前記関心物体の物質特性のマップを生成するように、画像の空間周波数に依存して、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データに重みを付けることによって、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから計算された前記物質特性を、空間周波数の関数として組み合わせるステップと、
を含む、方法。
【請求項５】
前記スペクトル画像データは、スペクトルトモシンセシスデータであり、及び／又は、前記非スペクトル画像データは、非スペクトルトモシンセシスデータである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記非スペクトル画像データを取得する前記ステップは、追加的な先験的前提及び／又は追加データ入力を使用するステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから計算された前記物質特性を、空間周波数の関数として組み合わせる前記ステップは、空間周波数領域において少なくとも部分的に行われる、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから計算された前記物質特性を、空間周波数の関数として組み合わせる前記ステップは、空間領域において少なくとも部分的に行われ、フィルタカーネル、及び／又は、ローパス、バンドパス若しくはハイパスフィルタリングを用いた畳み込みを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
空間周波数の関数として重み付けする前記ステップは、前記非スペクトル画像データの低空間周波部分と比べて、前記スペクトル画像データの低空間周波部分により強い重みを与え、前記スペクトル画像データの高空間周波部分と比べて、前記非スペクトル画像データの高空間周波部分により強い重みを与える、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから、位置の関数として物質特性を計算する前記ステップは、
嚢胞、腫瘍、又は、微小石灰化といった病変を特定する特性、
腺乳房組織及び脂肪乳房組織、又は、皮膚を特定する特性、並びに
前記関心物体内の造影剤の濃度、
のうちの少なくとも１つを特定する又は特徴付けるステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、前記少なくとも１つのプロセッサにＸ線撮像システムにおける定量的画像データ処理のための方法を実行させる、１つ以上の実行可能な命令で符号化された非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
関心物体のスペクトル画像データを取得するステップと、
前記スペクトル画像データから、位置の関数として物質特性を計算するステップと、
前記関心物体の非スペクトル画像データを取得するステップと、
前記非スペクトル画像データから、位置の関数として物質特性を計算するステップと、
計算された前記物質特性の重み付けされた組み合わせに基づく前記関心物体の物質特性のマップを生成するように、組み合わされた画像データを生成するための画像データの空間周波数に依存して、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データに重みを付けることによって、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから計算された前記物質特性を、空間周波数の関数として組み合わせるステップと、
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記スペクトル画像データは、スペクトルトモシンセシスデータであり、及び／又は、前記非スペクトル画像データは、非スペクトルトモシンセシスデータである、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記方法は、追加的な先験的前提及び／又は追加データ入力を使用するステップを更に含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記方法は、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから計算された前記物質特性を、少なくとも部分的に空間周波数領域において空間周波数の関数として組み合わせるステップを更に含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記方法は、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから計算された前記物質特性を、フィルタカーネルを用いた畳み込みを使用して、少なくとも部分的に空間領域において空間周波数の関数として組み合わせるステップを更に含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記方法は、前記非スペクトル画像データの低空間周波部分と比べて、前記スペクトル画像データの低空間周波部分により強い重みを提供するように空間周波数の関数として重み付けするステップと、前記スペクトル画像データの高空間周波部分と比べて、前記非スペクトル画像データの高空間周波部分により強い重みを提供するように空間周波数の関数として重み付けするステップとを更に含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記方法は、病変を特定する特性、腺乳房組織及び脂肪乳房組織、又は、皮膚を特定する特性、並びに、前記関心物体内の造影剤の濃度のうちの少なくとも１つを特定する又は特徴付けることによって、前記スペクトル画像データ及び前記非スペクトル画像データから、位置の関数として物質特性を計算するステップを更に含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。