【手続補正書】
【提出日】令和2年1月10日(2020.1.10)
【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】
疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステムであって、
複数の訓練対象の磁気共鳴（ＭＲ）データ及びコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データを含む訓練データを格納するように構成されたデータベースであって、前記訓練データは複数のＭＲ画像及びひとつのＣＴ画像を有し、前記複数のＭＲ画像は異なるＭＲイメージングプロトコルに関連しているデータベースと、
前記データベースに格納された情報にアクセスするために前記データベースに通信可能に結合されたプロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリを有し、
前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサが操作を実行するように構成された命令を格納しており、
前記操作は、
前記データベースにアクセスして、前記訓練データを取り出すステップと、
前記訓練対象について、前記ＭＲ画像に関連するＭＲイメージングプロトコルパラメータを取得し、前記ＭＲイメージングプロトコルパラメータに基づいて複数の固有の組織パラメータを決定し、前記固有の組織パラメータに対する組織パラメータマップを生成し、前記ひとつのＣＴ画像から、前記組織パラメータマップに対応するＣＴ値を計算するステップと、
前記訓練対象の前記組織パラメータマップと前記計算されたＣＴ値とに基づいて疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップとを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記組織パラメータマップは、陽子密度マップと縦緩和時間マップと横緩和時間マップとを含むグループから選択されている
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記組織パラメータマップを生成するステップは、
前記画像点に対応するそれぞれの画像位置における前記ＭＲ画像の前記ＭＲイメージングプロトコルパラメータとＭＲ画像強度値に基づいて、前記組織パラメータマップの画像点の組織パラメータ値を推定するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記ＭＲ画像は少なくとも３つのマルチチャネルＭＲ画像を有する
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項５】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記訓練データは、前記訓練対象のうちの少なくともひとつに対する複数のＣＴ画像を含み、
前記操作は、
前記ＣＴ画像の対応する画像点のＣＴ値を平均化するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項６】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記操作は、
前記訓練対象に対して、前記ＭＲ画像と前記ＣＴ画像とを整列させるステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項７】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記訓練データは、第１の訓練対象の複数のＭＲ画像の第１のセットと第２の訓練対象の複数のＭＲ画像の第２のセットとを含み、前記第１のセットのＭＲ画像と前記第２のセットのＭＲ画像とは異なるＭＲイメージングプロトコルパラメータを有し、
前記操作は、
前記第１のセットのＭＲ画像と前記第２のセットのＭＲ画像の両方からのデータを用いて前記疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項８】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記操作は、
前記ＭＲ画像、及び前記組織パラメータマップから特徴を抽出するステップと、
前記組織パラメータマップと、前記抽出された特徴と、前記ＣＴ値とに基づいて前記疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項９】
請求項８記載のシステムにおいて、
前記抽出された特徴は、
画像点の座標、
前記ＭＲ画像の外部の基準点に対して正規化された座標、
前記ＭＲ画像内のひとつ又はそれ以上のランドマーク点に対して正規化された座標、
前記組織パラメータマップ内の湾曲、
前記組織パラメータマップのテクスチャ測定値、又は
前記組織パラメータマップ内の画像パッチ
のうちの少なくともひとつを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ予測モデルを生成するシステム。
【請求項１０】
疑似ＣＴ画像を生成するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリを有し、
前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサが操作を実行するように構成された命令を格納しており、
前記操作は、
患者のマルチチャネル磁気共鳴（ＭＲ）画像を受信するステップであって、前記複数のＭＲ画像は異なるＭＲイメージングプロトコルに関連しているステップと、
前記ＭＲ画像に関連するＭＲイメージングプロトコルパラメータを取得するステップと、
前記ＭＲイメージングプロトコルパラメータに基づいて複数の固有の組織パラメータを決定するステップと、
前記固有の組織パラメータに対する組織パラメータマップを生成するステップと、
前記組織パラメータマップに予測モデルを適用することによってＣＴ値を生成するステップと、
前記生成されたＣＴ値に基づいて前記疑似ＣＴ画像を生成するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１１】
請求項１０記載のシステムにおいて、
前記組織パラメータマップは、陽子密度マップと縦緩和時間マップと横緩和時間マップとを含むグループから選択されている
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１２】
請求項１０記載のシステムにおいて、
前記固有の組織パラメータに対する組織パラメータマップを生成するステップは、
前記画像点に対応するそれぞれの画像位置における前記ＭＲ画像の前記ＭＲイメージングプロトコルパラメータとＭＲ画像強度値に基づいて、前記組織パラメータの画像点の組織パラメータを推定するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１３】
請求項１０記載のシステムにおいて、
前記マルチチャネルＭＲ画像は少なくとも３つのマルチチャネルＭＲ画像を有する
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１４】
請求項１０記載のシステムにおいて、
前記操作は、
前記マルチチャネルＭＲ画像を画像取得装置から受信するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１５】
請求項１０記載のシステムにおいて、
前記操作は、
前記マルチチャネルＭＲ画像をＭＲ画像データベースから受信するステップを含む
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１６】
請求項１０記載のシステムにおいて、
前記予測モデルは、ＭＲイメージングプロトコルパラメータの第１のセットを有するマルチチャネルＭＲ画像の第１のセットによって訓練され、
前記受信されたマルチチャネルＭＲ画像は、前記ＭＲイメージングプロトコルパラメータの第１のセットとは異なるＭＲイメージングプロトコルパラメータの第２のセットを有する
ことを特徴とする疑似ＣＴ画像を生成するシステム。
【請求項１７】
疑似ＣＴ予測モデルを生成するためのコンピュータに実装された方法であって、
コンピュータープロセッサを用いて、データベースから、複数の訓練対象に対するマルチチャネル磁気共鳴（ＭＲ）画像とコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像とを取り出すステップであって、前記ＭＲ画像は異なるＭＲイメージングプロトコルに関連しているステップと、
前記コンピュータープロセッサを用いて、前記訓練対象について、前記ＭＲ画像に関連するＭＲイメージングプロトコルパラメータを取得し、前記ＭＲイメージングプロトコルパラメータに基づいて複数の固有の組織パラメータを決定し、前記固有の組織パラメータに対する組織パラメータマップを生成し、前記ひとつのＣＴ画像から、前記組織パラメータマップに対応するＣＴ値を計算するステップと、
前記コンピュータープロセッサを用いて、前記訓練対象の前記組織パラメータマップと前記計算されたＣＴ値とに基づいて疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップとを含む
ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の方法において、
前記組織パラメータマップは、陽子密度マップと縦緩和時間マップと横緩和時間マップとを含むグループから選択されている
ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。
【請求項１９】
請求項１７記載の方法において、
前記固有の組織パラメータに対する組織パラメータマップを生成するステップは、
前記画像点に対応するそれぞれの画像位置における前記ＭＲ画像の前記ＭＲイメージングプロトコルパラメータとＭＲ画像強度値に基づいて、前記組織パラメータの画像点の組織パラメータを推定するステップを含む
ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。
【請求項２０】
請求項１７記載の方法において、
前記訓練データは、第１の訓練対象のマルチチャネルＭＲ画像の第１のセットと第２の訓練対象のマルチチャネルＭＲ画像の第２のセットとを含み、前記第１のセットのマルチチャネルＭＲ画像と前記第２のセットのマルチチャネルＭＲ画像とは異なるＭＲイメージングプロトコルパラメータを有し、
前記方法は、
前記第１のセットのマルチチャネルＭＲ画像と前記第２のセットのマルチチャネルＭＲ画像の両方からのデータを用いて前記疑似ＣＴ予測モデルを生成するステップを含む
ことを特徴とするコンピュータに実装された方法。