(57)【要約】二重エネルギーＸ線（ＤＸＡ）技術を３次元（３Ｄ）光学技術および／または生体インピーダンス技術と組み合わせることによって、身体組成を決定するためのシステムおよび方法。マルチモダリティ走査システムは、Ｃ−アームの反対側に搭載され、光学的に半透明な台上で患者を走査するように構成されている二重エネルギーＸ線源とＸ線検出器とを含み得る。システムは、二重エネルギーＸ線の放出と実質的に並行して、患者の３Ｄ光学画像を捕捉するための１つ以上の３Ｄ光学撮像デバイスも含み得る。生体インピーダンス機械も、マルチモダリティ走査システム内に含まれ得る。二重エネルギーＸ線に基づくデータは、３Ｄ光学画像からのデータおよび／または前記生体インピーダンスデータと組み合わせられ、骨、脂肪組織、除脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分から選択される少なくとも３つのコンパートメントの値を生成し得る。
2020512149.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体組成を決定するためのシステムであって、前記システムは、
支持アームと、
前記支持アームに搭載された二重エネルギーＸ線源であって、前記二重エネルギーＸ線源は、走査標的に向かって二重エネルギーＸ線を放出するように構成されている、二重エネルギーＸ線源と、
前記支持アームに搭載されたＸ線検出器であって、前記Ｘ線検出器は、前記走査標的を通過後の前記二重エネルギーＸ線源から放出された前記二重エネルギーＸ線を検出するように構成されている、Ｘ線検出器と、
前記支持アームに搭載された第１の３Ｄ光学撮像デバイスと
を備え、
前記第１の３Ｄ光学撮像デバイスは、前記二重エネルギーＸ線の前記放出と実質的に並行して、前記走査標的の第１の側の３Ｄ光学画像を取得するように構成されている、システム。
【請求項２】
前記走査標的が位置付けられた光学的に半透明な患者支持台をさらに備え、前記光学的に半透明な台は、前記二重エネルギーＸ線源と前記検出器との間に配置されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記支持アームは、前記走査標的の縦軸に沿って移動するように構成されている、請求項１−２のいずれかに記載のシステム。
【請求項４】
前記支持アームは、上側アームと下側アームとを有し、前記上側アームと下側アームとは、走査標的の反対側に配置され、
前記第１の３Ｄ光学撮像デバイスは、前記上側アームに搭載されており、
前記システムは、前記下側アームに搭載された第２の３Ｄ光学撮像デバイスをさらに備え、前記第２の３Ｄ光学撮像デバイスは、前記二重エネルギーＸ線の前記放出と実質的に並行して、前記走査標的の第２の側を光学的に走査する、請求項１−３のいずれかに記載のシステム。
【請求項５】
前記第１の３Ｄ光学撮像デバイスは、立体視デバイス、レーザ走査デバイス、構造化された光デバイス、および変調光デバイスから成る群から選択される、請求項１−４のいずれかに記載のシステム。
【請求項６】
処理デバイスをさらに備え、前記Ｘ線検出器および前記第１の３Ｄ光学撮像デバイスは、前記処理デバイスに通信可能に結合され、前記処理デバイスは、ピクセル毎に前記走査標的の厚さを算出するように構成されている、請求項１−５のいずれかに記載のシステム。
【請求項７】
前記処理デバイスは、ピクセル毎に、骨、脂肪組織、除脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分から選択される少なくとも３つのコンパートメントの値を決定するようにさらに構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記システムの一部に搭載され、前記処理デバイスに通信可能に結合された生体インピーダンス機械をさらに備えている、請求項１−７のいずれかに記載のシステム。
【請求項９】
前記システムは、立位位置において患者を走査するように構成されている、請求項１−８のいずれかに記載のシステム。
【請求項１０】
体重計をさらに備えている、請求項１−９のいずれかに記載のシステム。
【請求項１１】
前記台に動作可能に接続され、前記走査標的の体重を検出するように構成された体重計をさらに備えている、請求項２に記載のシステム。
【請求項１２】
前記台は、体重計を前記台の脚部の各々に含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記Ｘ線源は、前記患者の縦軸に対して横方向に前記支持アームに沿って移動するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項１４】
身体組成を決定するためのシステムであって、前記システムは、
支持アームと、
前記支持アームに搭載された二重エネルギーＸ線源であって、前記二重エネルギーＸ線源は、走査標的に向かって二重エネルギーＸ線を放出するように構成されている、二重エネルギーＸ線源と、
前記支持アームに搭載されたＸ線検出器であって、前記Ｘ線検出器は、前記走査標的を通過後の前記二重エネルギーＸ線源から放出された前記二重エネルギーＸ線を検出するように構成されている、Ｘ線検出器と、
前記システムの一部に動作可能に接続された生体インピーダンス機械と
を備え、
前記生体インピーダンス機械は、生体インピーダンス分析を前記走査標的の少なくとも一部に実施するように構成されている、システム。
【請求項１５】
走査中、前記走査標的が位置している患者支持台をさらに備え、前記患者支持台は、前記二重エネルギーＸ線源と前記検出器との間にある、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記支持アームは、前記走査標的の縦軸に沿って一緒に移動するように構成されている、請求項１４−１５のいずれかに記載のシステム。
【請求項１７】
前記支持アームに搭載された複数の３Ｄ光学撮像デバイスをさらに備え、前記複数の３Ｄ光学撮像デバイスは、前記二重エネルギーＸ線の前記放出と実質的に並行して、前記走査標的を撮像するように構成されている、請求項１４−１６のいずれかに記載のシステム。
【請求項１８】
前記生体インピーダンス機械は、前記走査標的の少なくとも一部の水分量を決定する、請求項１４−１７のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９】
処理デバイスをさらに備え、前記処理デバイスは、前記走査標的の少なくとも１つのセグメントに対して、骨、脂肪組織、除脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分から選択される少なくとも３つのコンパートメントの値を決定するように構成されている、請求項１４−１８のいずれかに記載のシステム。
【請求項２０】
前記システムは、立位位置において患者を走査するように構成されている、請求項１４−１９のいずれかに記載のシステム。
【請求項２１】
前記少なくとも一部は、前記走査標的の付属器を備えている、請求項１４−２０のいずれかに記載のシステム。
【請求項２２】
走査標的の組成を決定する方法であって、前記方法は、
前記走査標的の走査経路に沿って、Ｘ線源、Ｘ線検出器、および少なくとも１つの３Ｄ光学撮像デバイスを移動させることと、
Ｘ線を前記Ｘ線源から放出することと、
前記Ｘ線が前記走査標的を通過した後、前記Ｘ線を検出することと、
前記Ｘ線の前記放出と実質的に平行して、前記走査標的の３Ｄ光学画像を捕捉することと、
前記捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、ピクセル毎に前記走査標的の厚さを決定することと、
プロセッサによって、前記走査標的の前記厚さおよび前記捕捉されたＸ線に基づいて、少なくとも１つのピクセルに対して、骨、脂肪組織、除脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分から選択される少なくとも３つのコンパートメントの値を決定することと
を含む、方法。
【請求項２３】
前記走査標的の前記厚さを決定することは、
前記Ｘ線源から前記厚さが計算されている所定のピクセルまで進行するＸ線の軌道を推定することと、
前記捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、前記所定のピクセルに対して、前記Ｘ線の前記推定された軌道に沿った前記走査標的の厚さを決定することと、
をさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記走査標的の前記厚さを決定することは、
前記３Ｄ光学画像からの深度測定をグローバル座標空間と位置合わせし、前記グローバル座標空間における前記走査標的の３Ｄモデルを生成することと、
前記二重エネルギーＸ線源と前記Ｘ線検出器との幾何学配置に基づいて、前記放出されたＸ線の軌道を前記グローバル座標空間において位置合わせすることと、
前記グローバル座標空間における前記放出されたＸ線の軌道および前記３Ｄモデルに基づいて、所定のピクセルに対して、前記走査標的の厚さを決定することと
をさらに含む、請求項２２−２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
前記走査標的の前記厚さを決定することは、
前記捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、人体のテンプレートを修正することと、
前記修正されたテンプレートに基づいて、前記人体の形状によって生じる前記人体の外部の空気間隙を識別することと、
少なくとも部分的に前記識別された空気間隙に基づいて、前記決定された厚さを調節することと
をさらに含む、請求項２２−２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
前記テンプレートを修正することは、前記テンプレート上のテンプレート基準マーカを前記走査標的上の走査標的基準マーカと位置合わせすることを含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、走査標的位置を確認することをさらに含む、請求項２２−２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２８】
前記走査標的位置を確認することは、前記走査標的が走査野内に完全に位置することを確認することを含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記標的位置を確認することは、前記走査標的の身体部分が重なっていないことを確認することを含む、請求項２７または２８に記載の方法。
【請求項３０】
プロセッサによって、前記走査標的の前記厚さおよび前記Ｘ線に基づいて、前記走査標的内の内部ガス状空隙を決定することをさらに含む、請求項２２−２９のいずれかに記載の方法。
【請求項３１】
前記走査標的の少なくとも１つの身体部分に対して、セグメント化された生体インピーダンス分析を実施することをさらに含む、請求項２２−３０のいずれかに記載の方法。
【請求項３２】
前記検出されたＸ線のうちの少なくとも１つに基づいて、前記セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、前記走査標的のための総体積を決定することをさらに含む、請求項２２−３２のいずれかに記載の方法。
【請求項３４】
前記走査標的の体重を測定することをさらに含む、請求項２２−３３のいずれかに記載の方法。
【請求項３５】
前記コンパートメントは、骨、脂肪組織、および除脂肪組織を備えている、請求項２２−３４のいずれかに記載の方法。
【請求項３６】
前記コンパートメントは、脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分を備えている、請求項２２−３５のいずれかに記載の方法。
【請求項３７】
前記走査標的の前記体重および前記総体積に基づいて、前記コンパートメントのうちの少なくとも１つの値を調節することをさらに含む、請求項２２−３６のいずれかに記載の方法。
【請求項３８】
前記患者は、立位位置にあり、前記方法は、前記走査標的を回転プラットフォーム上で回転させることをさらに含む、請求項２２−３７のいずれかに記載の方法。
【請求項３９】
前記捕捉された３Ｄ光学画像と合致する３Ｄ二重エネルギーコンピュータ断層撮影画像を生成することをさらに含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記放出されるＸ線は、ファンビーム、ペンシルビーム、または円錐ビームの形態である、請求項２２−３９のいずれかに記載の方法。
【請求項４１】
前記検出されたＸ線に基づいて、データを２物質ベースの組に変換することをさらに含む、請求項２２−４０のいずれかに記載の方法。
【請求項４２】
前記２物質ベースの組における前記２つの物質は、アルミニウムおよびアクリルである、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
走査標的の組成を決定する方法であって、前記方法は、
前記走査標的の走査経路に沿って、二重エネルギーＸ線源およびＸ線検出器を移動させることと、
二重エネルギーＸ線を放出することと、
前記二重エネルギーＸ線が前記走査標的を通過した後、前記二重エネルギーＸ線を検出することと、
少なくとも１つの別々の身体部分に対するセグメント化された生体インピーダンス分析を実施し、前記少なくとも１つの別々の身体部分における水分量を決定することと、
プロセッサによって、前記二重エネルギーＸ線に基づいて、前記少なくとも１つの別々の身体部分に対して、骨、脂肪組織、および除脂肪組織の少なくとも１つのコンパートメントの値を決定することと
を含む、方法。
【請求項４４】
前記検出された二重エネルギーＸ線に基づいて、前記少なくとも１つの別々の身体部分のための筋肉組織の形状を決定することと、
前記決定された筋肉形状に基づいて、前記セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することと
をさらに含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記筋肉組織の前記決定された形状に基づいて、生体インピーダンス分析デバイスの少なくとも１つの電極を取り付けるための前記走査標的上の位置を決定することをさらに含む、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記筋肉組織の前記決定された形状に基づいて、前記二重エネルギーＸ線の処理のための境界線を修正することをさらに含む、請求項４３または４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記少なくとも１つの別々の身体部分は、腕部および脚部のうちの少なくとも１つである、請求項４３−４６のいずれかに記載の方法。
【請求項４８】
前記少なくとも１つの別々の身体部分は、腕部であり、生体インピーダンス分析デバイスの第１の電極は、前記腕部に関連付けられた肩部に取り付けられ、前記生体インピーダンス分析デバイスの第２の電極は、前記腕部に関連付けられた指部に取り付けられる、請求項４３−４７のいずれかに記載の方法。
【請求項４９】
前記二重エネルギーＸ線の前記放出と実質的に並行して、前記走査標的の３Ｄ光学画像を捕捉することと、
前記少なくとも１つの別々の身体部分の形状を決定することと、
前記少なくとも１つの別々の身体部分の前記決定された形状に基づいて、前記セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することと
をさらに含む、請求項４３−４８のいずれかに記載の方法。
【請求項５０】
前記検出された二重エネルギーＸ線に基づいて、前記少なくとも１つの別々の身体部分における筋肉形状を決定することと、
前記決定された筋肉形状に基づいて、前記少なくとも１つの別々の身体部分内の前記セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することと
をさらに含む、請求項４３−４９のいずれかに記載の方法。
【請求項５１】
前記二重エネルギーＸ線の前記放出と実質的に並行して、前記走査標的の３Ｄ光学画像を捕捉することと、
前記捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、前記少なくとも１つの別々の身体部分の形状を決定することと、
前記検出された二重エネルギーＸ線に基づいて、前記少なくとも１つの別々の身体部分における筋肉形状を決定することと、
前記少なくとも１つの別々の身体部分の前記決定された形状および前記決定された筋肉形状に基づいて、前記セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することと
をさらに含む、請求項４３−５０のいずれかに記載の方法。
【請求項５２】
前記生体インピーダンスデータは、前記走査標的の走査に続いて、前記走査標的から捕捉される、請求項４３−５１のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の引用）
本願は、ＰＣＴ国際特許出願として２０１８年３月２２日に出願され、米国仮特許出願第６２／４８０，０１７号（２０１７年３月３１日出願）に対する優先権を主張し、上記出願の開示は、その全体において参照により本明細書に引用される。
【背景技術】
【０００２】
患者の身体組成を理解することは、健康問題を診断し、健康関連指針を提供することにおける重要な側面であり得る。例えば、６５歳以上の人物として定義される高齢米国人の人口が、総米国人口に比例して成長するにつれて、米国人口のこの亜集合に影響を及ぼす複雑な老化関連症候群をより深く理解し、診断し、治療することがますます重要になっている。加えて、競争が運動選手間で激化し続けるにつれて、パフォーマンスを改良するための効果的かつ効率的訓練プログラムの開発も、重要である。
【０００３】
しかしながら、身体組成システムおよび方法は、これまで、そのようなシステムを診断し、パフォーマンス動態を評価することにおいて、それらの正確度および有用性において限定されている。例えば、デンシトメーターとしても知られる二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＸＡ）機械は、一般に、患者の骨密度を決定するために使用されている。骨密度測定は、骨粗鬆症等の病気を決定するために有用であるが、他の症候群を査定すること、または特定の訓練計画によってなされる物理的パフォーマンス利得を査定することにおいて、より限定された値を有し得る。さらに、ＤＸＡ機械は、基本的に、所与のピクセルにおける３つ以上の組織タイプを分解することができず、したがって、ＤＸＡを使用して、身体組成を測定するとき、いくつかの仮定が、行われなければならない。それらの仮定は、いくつかの潜在的不正確性につながり得る。２つの組織タイプのみを分解することが可能であることによって、他のタイプの症候群またはパフォーマンス改良を決定することにおける有用性も、本質的に限定される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一側面では、技術は、身体組成を決定するためのシステムであって、支持アームと、支持アームに搭載された二重エネルギーＸ線源であって、走査標的に向かって二重エネルギーＸ線を放出するように構成されている二重エネルギーＸ線源と、支持アームに搭載され、走査標的を通過した後、二重エネルギーＸ線源から放出される二重エネルギーＸ線を検出するように構成されているＸ線検出器と、支持アームに搭載され、二重エネルギーＸ線の放出と実質的に並行して、走査標的の第１の側の３Ｄ光学画像を取得するように構成されている、第１の３Ｄ光学撮像デバイスとを含むシステムに関する。ある例では、システムは、走査標的が位置付けられた光学的に半透明な患者支持台を含み、光学的に半透明な台は、二重エネルギーＸ線源と検出器との間に配置される。別の例では、支持アームは、走査標的の縦軸に沿って移動するように構成される。さらに別の例では、支持アームは、上側アームと下側アームとを有し、上側アームおよび下側アームは、走査標的の反対側に配置され、第１の３Ｄ光学撮像デバイスは、上側アームに搭載されており、システムは、下側アームに搭載され、二重エネルギーＸ線の放出と実質的に並行して、走査標的の第２の側を光学的に走査する第２の３Ｄ光学撮像デバイスをさらに含む。なおも別の例では、第１の３Ｄ光学撮像デバイスは、立体視デバイス、レーザ走査デバイス、構造化された光デバイス、および変調光デバイスから成る群から選択される。
【０００５】
上記の側面の別の例では、システムは、処理デバイスを含み、Ｘ線検出器および第１の３Ｄ光学撮像デバイスは、処理デバイスに通信可能に結合され、処理デバイスは、ピクセル毎に走査標的の厚さを算出するように構成される。ある例では、処理デバイスは、ピクセル毎に、骨、脂肪組織、除脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分から選択される少なくとも３つのコンパートメントの値を決定するようにさらに構成される。別の例では、システムは、システムの一部に搭載され、処理デバイスに通信可能に結合された生体インピーダンス機械を含む。さらに別の例では、システムは、立位位置において患者を走査するように構成される。なおも別の例では、システムは、体重計を含む。
【０００６】
上記の側面の別の例では、システムは、台に動作可能に接続され、走査標的の体重を検出するように構成された体重計を含む。ある例では、台は、体重計を台の脚部の各々に含む。別の例では、Ｘ線源は、患者の縦軸に対して横方向に支持アームに沿って移動するように構成される。
【０００７】
別の側面では、技術は、身体組成を決定するためのシステムであって、支持アームと、支持アームに搭載された二重エネルギーＸ線源であって、走査標的に向かって二重エネルギーＸ線を放出するように構成された二重エネルギーＸ線源と、支持アームに搭載され、走査標的を通過した後、二重エネルギーＸ線源から放出される二重エネルギーＸ線を検出するように構成されたＸ線検出器と、システムの一部に動作可能に接続され、生体インピーダンス分析を走査標的の少なくとも一部に実施するように構成された生体インピーダンス機械とを含むシステムに関する。ある例では、システムは、走査中、走査標的が位置している患者支持台を含み、患者支持台は、二重エネルギーＸ線源と検出器との間にある。別の例では、支持アームは、走査標的の縦軸に沿って一緒に移動するように構成される。さらに別の例では、システムは、支持アームに搭載された複数の３Ｄ光学撮像デバイスを含み、複数の３Ｄ光学撮像デバイスは、二重エネルギーＸ線の放出と実質的に並行して、走査標的を撮像するように構成される。なおも別の例では、生体インピーダンス機械は、走査標的の少なくとも一部の水分量を決定する。
【０００８】
上記の側面の別の例では、システムは、走査標的の少なくとも１つのセグメントに対して、骨、脂肪組織、除脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分から選択される少なくとも３つのコンパートメントの値を決定するように構成された処理デバイスを含む。ある例では、システムは、立位位置において患者を走査するように構成される。別の例では、少なくとも一部は、走査標的の付属器を含む。
【０００９】
別の側面では、技術は、走査標的の組成を決定する方法であって、走査標的の走査経路に沿って、二重エネルギーＸ線源、Ｘ線検出器、および少なくとも１つの３Ｄ光学撮像デバイスを移動させることと、二重エネルギーＸ線をＸ線源から放出することと、二重エネルギーＸ線が走査標的を通過した後、二重エネルギーＸ線を検出することと、二重エネルギーＸ線の放出と実質的に並行して、走査標的の３Ｄ光学画像を捕捉することと、ピクセル毎に、捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、走査標的の厚さを決定することと、プロセッサによって、走査標的の厚さおよび捕捉された二重エネルギーＸ線に基づいて、少なくとも１つのピクセルに対して、骨、脂肪組織、除脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分から選択される少なくとも３つのコンパートメントの値を決定することとを含む方法に関する。ある例では、走査標的の厚さを決定することは、二重エネルギーＸ線源から厚さが計算されている所定のピクセルまで進行するＸ線の軌道を推定することと、捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、所定のピクセルに対して、Ｘ線の推定された軌道に沿った走査標的の厚さを決定することとをさらに含む。別の例では、走査標的の厚さを決定することは、３Ｄ光学画像からの深度測定をグローバル座標空間と位置合わせし、グローバル座標空間における走査標的の３Ｄモデルを生成することと、二重エネルギーＸ線源と二重エネルギーＸ線検出器との幾何学配置に基づいて、グローバル座標空間において、放出されたＸ線の軌道を位置合わせすることと、グローバル座標空間における放出されたＸ線の軌道および３Ｄモデルに基づいて、所定のピクセルに対して、走査標的の厚さを決定することとをさらに含む。さらに別の例では、走査標的の厚さを決定することは、捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、人体のテンプレートを修正することと、修正されたテンプレートに基づいて、人体の形状によって生じる人体の外部の空気間隙を識別することと、少なくとも部分的に識別された空気間隙に基づいて、決定された厚さを調節することとをさらに含む。なおも別の例では、テンプレートを修正することは、テンプレート上のテンプレート基準マーカを走査標的上の走査標的基準マーカと位置合わせすることを含む。
【００１０】
上記の側面の別の例では、方法は、捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、走査標的位置を確認することを含む。ある例では、走査標的位置を確認することは、走査標的が走査野内に完全に位置することを確認することを含む。別の例では、標的位置を確認することは、走査標的の身体部分が重なっていないことを確認することを含む。さらに別の例では、方法は、プロセッサによって、走査標的の厚さおよび二重エネルギーＸ線に基づいて、走査標的内の内部ガス状空隙を決定することを含む。なおも別の例では、方法は、走査標的の少なくとも１つの身体部分に対して、セグメント化された生体インピーダンス分析を実施することを含む。
【００１１】
上記の側面の別の例では、方法は、検出された二重エネルギーＸ線のうちの少なくとも１つに基づいて、セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することを含む。ある例では、方法は、捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、走査標的のための総体積を決定することを含む。別の例では、方法は、走査標的の体重を測定することを含む。さらに別の例では、コンパートメントは、骨、脂肪組織、および除脂肪組織を含む。なおも別の例では、コンパートメントは、脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分を含む。
【００１２】
別の例では、方法は、走査標的の体重および総体積に基づいて、コンパートメントのうちの少なくとも１つの値を調節することを含む。さらに別の例では、患者は、立位位置にあり、方法は、走査標的を回転プラットフォーム上で回転させることをさらに含む。なおもさらに別の例では、方法は、捕捉された３Ｄ光学画像と合致する３Ｄ二重エネルギーコンピュータ断層撮影画像を生成することをさらに含む。別の例では、放出された二重エネルギーＸ線は、ファンビーム、ペンシルビーム、または円錐ビームの形態である。さらに別の例では、方法は、データを、検出された二重エネルギーＸ線に基づいて、２物質ベースの組に変換することを含み、２物質ベースの組における２つの物質は、アルミニウムおよびアクリルであり得る。
【００１３】
別の側面では、技術は、走査標的の組成を決定する方法であって、走査標的の走査経路に沿って、二重エネルギーＸ線源およびＸ線検出器を移動させることと、二重エネルギーＸ線を放出することと、二重エネルギーＸ線が走査標的を通過した後、二重エネルギーＸ線を検出することと、少なくとも１つの別々の身体部分に対するセグメント化された生体インピーダンス分析を実施し、少なくとも１つの別々の身体部分における水分量を決定することと、プロセッサによって、二重エネルギーＸ線に基づいて、少なくとも１つの別々の身体部分に対して、骨、脂肪組織、および除脂肪組織の少なくとも１つのコンパートメントの値を決定することとを含む方法に関する。ある例では、方法は、検出された二重エネルギーＸ線に基づいて、少なくとも１つの別々の身体部分のための筋肉組織の形状を決定することと、決定された筋肉形状に基づいて、セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することとを含む。別の例では、方法は、筋肉組織の決定された形状に基づいて、生体インピーダンス分析デバイスの少なくとも１つの電極を取り付けるための走査標的上の位置を決定することを含む。さらに別の例では、方法は、筋肉組織の決定された形状に基づいて、二重エネルギーＸ線の処理のための境界線を修正することを含む。なおも別の例では、少なくとも１つの別々の身体部分は、腕部および脚部のうちの少なくとも１つである。
【００１４】
上記の側面の別の例では、少なくとも１つの別々の身体部分は、腕部であり、生体インピーダンス分析デバイスの第１の電極は、腕部に関連付けられた肩部に取り付けられ、生体インピーダンス分析デバイスの第２の電極は、腕部に関連付けられた指部に取り付けられる。ある例では、方法は、二重エネルギーＸ線の放出と実質的に並行して、走査標的の３Ｄ光学画像を捕捉することと、少なくとも１つの別々の身体部分の形状を決定することと、決定された少なくとも１つの別々の身体部分の形状に基づいて、セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することとを含む。別の例では、方法は、検出された二重エネルギーＸ線に基づいて、少なくとも１つの別々の身体部分における筋肉形状を決定することと、決定された筋肉形状に基づいて、少なくとも１つの別々の身体部分内のセグメント化された生体インピーダンス分析を修正することとを含む。さらに別の例では、方法は、二重エネルギーＸ線の放出と実質的に並行して、走査標的の３Ｄ光学画像を捕捉することと、捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて、少なくとも１つの別々の身体部分の形状を決定することと、検出された二重エネルギーＸ線に基づいて、少なくとも１つの別々の身体部分における筋肉形状を決定することと、決定された少なくとも１つの別々の身体部分の形状および決定された筋肉形状に基づいて、セグメント化された生体インピーダンス分析を修正することとを含む。なおも別の例では、生体インピーダンスデータは、走査標的の走査に続いて、走査標的から捕捉される。
【００１５】
本概要は、発明を実施するための形態にさらに後述される簡略化された形態において、一連の概念を導入するために提供される。本概要は、請求される主題の重要な特徴または不可欠な特徴を識別することを意図しておらず、また、請求される主題の範囲を限定するために使用されることも意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
同一番号は、全図面において、同一要素または同一タイプの要素を表す。
【００１７】
【図１Ａ】図１Ａは、技術の一実施形態による多重モダリティ走査システムの斜視図を描写する。
【００１８】
【図１Ｂ】図１Ｂは、技術の一実施形態による多重モダリティ走査システムの内部構成要素を示す斜視図を描写する。
【００１９】
【図１Ｃ】図１Ｃは、技術の一実施形態による立位位置における患者を走査するように構成された多重モダリティ走査システムの斜視図を描写する。
【００２０】
【図１Ｄ】図１Ｄは、技術の一実施形態による多重モダリティ走査システム内の３Ｄ光学撮像デバイスの概略図を描写する。
【００２１】
【図１Ｅ】図１Ｅは、本例のうちの１つ以上のものが実装され得る好適な動作環境の一例を描写する。
【００２２】
【図１Ｆ】図１Ｆは、本明細書に開示される種々のシステムおよび方法が動作し得るネットワークの例を描写する。
【００２３】
【図２】図２は、図１Ａ−１Ｂの多重モダリティ走査システムの台の上部平面図を描写する。
【００２４】
【図３】図３は、技術のある実施形態による身体組成データを走査手技から生成する方法を描写する。
【００２５】
【図４】図４は、技術のある実施形態による走査標的の厚さを決定するための走査技術の概略断面図を描写する。
【００２６】
【図５】図５は、技術のある実施形態による走査標的の厚さを決定する方法を描写する。
【００２７】
【図６】図６は、技術のある実施形態による走査標的の決定された厚さを修正する方法を描写する。
【００２８】
【図７】図７は、技術のある実施形態による走査標的内の内部ガス状空隙を識別する方法を描写する。
【００２９】
【図８】図８は、技術のある実施形態による３Ｄ光学および／またはＤＸＡデータに基づいて、セグメント化された生体インピーダンス測定を修正する方法を描写する。
【００３０】
【図９】図９は、技術のある実施形態による走査するための標的の位置付けを確認する方法を描写する。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
付属Ａは、ＤＸＡ技術と３Ｄ光学技術とを組み合わせる方法およびシステムの検証に関する要約である。
【００３２】
付属Ｂは、ＤＸＡ技術と生体インピーダンス技術とを組み合わせる方法およびシステムの検証に関する要約である。
【００３３】
付属Ｃは、Ｘ線および光学撮像にさらされているファントムに関連する画像を描写する。
【００３４】
本技術は、患者等の走査標的の身体組成を決定するための多重モダリティ走査システムおよび方法を提供する。本明細書に説明されるように、多重のモダリティを使用することによって、身体組成分析の結果は、改良され、概して、患者の身体組成を説明するより正確かつ詳細な結果を提供する。走査システムは、（１）二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＸＡ）技術、（２）３次元（３Ｄ）光学走査技術、および（３）生体電気インピーダンス分析（ＢＩＡ）技術を含む２つ以上のモダリティの組み合わせを含み得る。あるシステムでは、全３つのモダリティが、組み合わせられ得る。
【００３５】
多重のモダリティを同一走査システム内に含むことによって、身体組成についての追加の情報、かつ多くの場合より正確な情報が、取得され得る。例えば、４つのコンパートメント（４Ｃ）モデルが、多くの場合、人体組成のための有用なモデルであると考えられている。モデルは、身体を骨ミネラル、脂質、水分、およびタンパク質のコンパートメントに分離するが、モデルは、従来、標識された水分同位体を使用した総身体水分測定を含むいくつかの測定を要求する。本多重モダリティ走査システムは、４Ｃモデルのより多くのコンパートメントを分解することが可能である。例えば、上で議論されるように、ＤＸＡ技術単独では、任意の所与のピクセルにおける３つ以上の物質（例えば、骨および軟質組織）を分解することが可能ではない。ＤＸＡ技術を３Ｄ光学走査技術と組み合わせることによって、３つ以上のコンパートメント（例えば、骨、脂肪、および除脂肪軟質組織）が、３Ｄ光学走査技術から取得された身体部分の厚さ等の空間情報を使用して分解され得る。そのような結果は、以前は、ＤＸＡ技術から達成不可能であった。例えば、骨が検出されたピクセルに対して、従来のＤＸＡシステムは、骨の上方または下方にある軟質組織の組成差を分解することができなかった。本技術は、その軟質組織を除脂肪組織と脂肪組織と等の２つの異なるコンパートメントに分解することが可能である。ＤＸＡ技術をＢＩＡ技術と組み合わせることによって、４Ｃモデルのコンパートメントも、ＢＩＡ技術からの水分測定をＤＸＡ技術からの結果と組み合わせることによって分解され得る。加えて、全３つのモダリティを同一走査システム内に組み込むことによって、モダリティの各々からの情報が、別個の手技のための要件を伴わずに、別のモダリティからの結果を改良または検証するために使用され得る。
【００３６】
図１Ａは、本技術の一実施形態による多重モダリティ走査システム１００の斜視図を描写し、図１Ｂは、技術の一実施形態による多重モダリティ走査システム１００の内部構成要素を示す斜視図を描写する。図１Ａ−１Ｂは、並行して議論される。多重モダリティ走査システム１００は、二重エネルギーＸ線吸収測定法構成要素と、３Ｄ光学走査構成要素と、ＢＩＡ構成要素とを含む。多重モダリティ走査システム１００は、支持アーム１１２を含み、支持アーム１１２は、垂直バー１１８によって分離された垂直に対向する水平アーム１１４と１１６とを有する。水平平面患者支持台１２０は、水平アーム１１４、１１６間に配置され、縦軸１２２に沿って延びている。当技術分野において周知であるタイプのベルト駆動システム１２４は、縦軸１２２に沿って縦方向に台１２０の長さに対して支持アーム１１２の運動を可能にする。他の実施形態では、ラックおよび歯車を含む他のタイプの駆動システムが、利用され得る。台１２０の縦軸１２２は、概して、台１２０上に横たわっている患者の縦軸と実質的に平行である。
【００３７】
Ｘ線源１２６は、下側アーム１１６内にある。Ｘ線源１２６は、台１２０を通して上向きに導かれるＸ線のコリメートされたファンビーム１２８を放出する。ビーム１２８は、線形検出器１３０によって検出または別様に受け取られる。ファンビーム１２８は、その最も狭い範囲１２８ａが横軸１３２に沿ってあり、その最も広い範囲１２８ｂが縦軸１２２に沿ってあるように向けられる。理解されるであろうように、Ｘ線源１２６および検出器１３０の場所は、Ｘ線源１２６が上側アーム１１４内にあり、検出器１３０が下側アーム１１６内にあるように切り替えられ得る。検出器１３０は、Ｘ線源１２６から放出されるＸ線を検出する複数のピクセルを含む。
【００３８】
放射源１２６は、二重エネルギーＸ線を放出する。二重エネルギーＸ線源１２６は、一定電圧で起動し、多くのエネルギー放射ビームを生産する放射性同位体またはＸ線管であり得る。ビームは、続いて、Ｋエッジフィルタでフィルタ処理され、２つのエネルギーモードを形成し得る。代替として、放射源１２６は、切り替え式電圧モードで起動されるＸ線管であり得、Ｘ線管における電圧は、高から低電圧に周期的に変化させられ、生産されたＸ線ビームのエネルギースペクトルをシフトさせる。例えば、低エネルギーＸ線が、最初に、生産され得、次いで、源の電圧は、増加させられ、より高いエネルギーＸ線を生産し得る。真鍮フィルタが、高エネルギーＸ線が所望されるとき、低エネルギーＸ線をフィルタ処理するために使用され得る。回転フィルタホイール等を含む他の技法が、連続的な二重エネルギービームを生産するために使用され得る。データが、広帯域検出器１３０によって入手され、二重エネルギー測定において使用され得る高および低エネルギーデータを検出する。検出器１３０は、高エネルギー放射を検出するための検出要素と、低エネルギー放射を検出するための検出要素とを含み得る。放射源１２６が、高エネルギーと低エネルギーとの間で交代する、または切り替わる例では、検出器１３０は、高および低エネルギー放出が時間単位で分離されるので、高および低エネルギーを分離する必要がないこともある。高および低エネルギー放出が、時間によって分離されない場合、検出器１３０は、検出中、高および低エネルギーを分離する。
【００３９】
複数の３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２、１４４も、多重モダリティ走査システム１００の中に組み込まれる。第１の３Ｄ光学撮像デバイス１４０および第２の３Ｄ光学撮像デバイス１４２は、上側アーム１１４に搭載される。第３の３Ｄ光学撮像デバイス１４４は、第１の３Ｄ光学撮像デバイス１４０および第２の３Ｄ光学撮像デバイス１４２から台１２０の反対側で下側アーム１１６に搭載される。３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２、１４４をそのような様式で配列することによって、患者１３４の正面、背面、および側面を含む患者１３４の全ての可視表面を捕捉する３Ｄ表面画像が、取得され得る。３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２、１４４の各々は、患者１３４の表面の３Ｄモデルを作成するために好適な表面画像を捕捉することが可能な任意のタイプの撮像デバイスであり得る。例えば、３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２、１４４の各々は、とりわけ、立体視デバイス、レーザ走査デバイス、構造化された光デバイス、または変調光デバイス、またはそれらの組み合わせであり得る。例えば、撮像デバイスは、構造化された光パターンを生成するために、２つのカメラと、赤外線プロジェクタとを含み得る。例示的撮像デバイスは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｒｅｄｍｏｎｄ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ）製ＫＩＮＥＣＴ撮像デバイスである。
【００４０】
３つの３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２、１４４が、図１Ａに描写されるが、より多いまたはより少ない数の３Ｄ光学撮像デバイスが、特定のタイプの撮像デバイスおよび用途に応じて組み込まれ得る。同様に、３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２、１４４は、図内の特定の場所および構成に描写されるが、他の構成も、特定のタイプの撮像デバイスおよび用途に応じて、想定され、可能性である。例えば、２つの３Ｄ光学撮像デバイスが、台１２０の下方に配置され得る。
【００４１】
台１２０は、概して、ファンビーム１２８の減衰に有意に影響を及ぼさずに支持表面を提供するように、放射線透過性である。いくつかの例では、台１２０は、光学的に半透明でもあり、３Ｄ光学撮像カメラ１４４が、台１２０に支えられている患者の側面を撮像することを可能にする。台１２０の各脚部１３６は、台上に横たわっている患者１３４の体重を測定するための体重計または構成要素も含み得る。例えば、体重計を脚部１３６の各々の中に組み込むことによって、患者１３４のより正確な体重が、測定され得る。代替として、体重計は、台から遠隔（例えば、検査室内の他の場所）に配置され得る。その体重計から取得されたデータは、本明細書に説明されるコンピューティングデバイスに直接通信され得るか、または技術者によって手動で打ち込まれ得る。
【００４２】
Ｘ線源１２６および線形検出器１３０は、横軸１３２に沿って横方向に移動させられ得る。Ｘ線源１２６および線形検出器１３０は、アーム１１４および１１６に沿って移動するように構成される。この移動は、台１２０上の患者の横方向走査を可能にする。Ｘ線源１２６および検出器１３０の運動は、当業者に深く理解されるであろうように、ベルト駆動式作動機構１２１によって同期させられる。上で説明されるベルト駆動システム１２４と同様に、他のタイプの駆動機構も、ベルト駆動式作動機構１２４の代わりに利用されることができる。
【００４３】
生体インピーダンス機械１４６も、多重モダリティ走査システム１００の中に組み込まれ、患者の生体インピーダンス分光法分析を実施するように構成され得る。生体インピーダンス機械１４６は、下側アーム１１６に搭載され得る。他の例では、生体インピーダンス機械１４６は、多重モダリティ走査システム１００の別の構成要素に搭載され得る。生体インピーダンス機械１４６は、患者１３４に接続される、電極または接点の組を含む。電気信号が、電極のうちの１つ以上のものを通して送信され、信号は、電極のうちの別の１つを通して受信される。電気信号が身体を通過するにつれて、身体の異なる組織によって改変され、信号の異なる周波数が、それらが身体を通過するとき、異なって改変される。例えば、電気信号は、脂肪組織ほど筋肉組織によって妨げられない。当業者によって理解されるであろうように、複数の周波数の使用を通して、細胞内水分および細胞外水分含有量が、決定され得る。
【００４４】
図１Ｅ−１Ｆを参照して下で議論されるもの等のディスプレイと、他の入力／出力オプションとを含むコンピューティングデバイスが、本明細書に議論されるように、多重モダリティ走査システム１００によって集められた、または生成された結果または他の情報を表示するために、多重モダリティ走査システム１００に動作可能に結合され得る。例えば、ユーザインターフェースが、ネットワークまたは有線接続を通して、多重モダリティ走査システム１００に動作可能に結合され得る。
【００４５】
図１Ｃは、技術の一実施形態による立位位置における患者を走査するように構成された立位多重モダリティ走査システム１００の斜視図を描写する。立位多重モダリティ走査システム１００は、図１Ａに描写される多重モダリティ走査システム１００に実質的に類似するが、構成要素は、立位位置における患者を走査するために適応するように回転させられている。したがって、立位多重モダリティ走査システム１００と多重モダリティ走査システム１００との間の共有構成要素は、同一参照番号で標識され、機能を共有する。しかしながら、立位多重モダリティ走査システム１００内の体重計は、患者の体重を正確に測定するために、患者のための立位位置の真下に位置し得る。回転プラットフォームも、立位多重モダリティシステムの基部に含まれ得る。そのような例では、患者は、光学およびＸ線データが、並行して、または実質的に並行して収集されるとき、回転し得る。したがって、３次元断層撮影画像が、同一身体場所の３Ｄ光学画像と合致する二重エネルギーＸ線データから再構成され得る。
【００４６】
さらに、立位多重モダリティ走査システム１００は、走査中、患者が、快適なままであるために、その体重の一部を支えられるように追加の支持体（図示せず）も含み得る。この例では、患者は、検査中、疲労を低減させるように、放射線透過性かつ透明な壁１２０ａにもたれかかり得る。さらなる例では、透明な壁１２０ａは、立位多重モダリティ走査システム１００内に含まれないこともあるか、または半透明な壁１２０ａは、患者が立位し得る柱もしくは細い支持体でもあり得る。グリップ、アームレスト、またはパッド等の他の支持体も、走査中、患者のための快適性を追加し、患者移動を最小化することに役立つために組み込まれ得る。いくつかの例では、グリップ、アームレスト、またはパッドも、放射線透過性および／または光学的に半透明であり得る。
【００４７】
図１Ｄは、技術の一実施形態による多重モダリティ走査システム１００における３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２、１４４の概略図を描写する。３Ｄ光学撮像デバイス１４４は、患者から台１２０（または示されない壁１２０ａ）の反対側に配置され得る。この例では、３Ｄ光学撮像デバイス１４４は、台１２０の中心線１５０と整列させられるように、台１２０の中心に置かれるように配置される。３Ｄ光学撮像デバイス１４４は、台から距離Ｄ１に位置付けられる。いくつかの例では、距離Ｄ１は、約６０ｃｍであり得る。他の例では、距離Ｄ１は、約４０〜８０ｃｍであり得る。
【００４８】
２つの３Ｄ光学撮像デバイス１４０と、１４２とは、患者が２つの３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２と台１２０との間に位置付けられるように、台１２０の反対側に位置する。２つの３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２は、中心線１５０から距離Ｄ２において、中心線１５０から等距離で間隔を置かれる。ある例では、距離Ｄ２は、約２６ｃｍである。他の例では、距離Ｄ２は、約１０〜４０ｃｍであり得る。２つの３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２は、３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２のそれぞれの撮像平面と平面台１２０のとの間に角度αを画定するように傾けられ得る。ある例では、角度αは、約３０度である。他の例では、角度αは、約２０〜４０度であり得る。２つの３Ｄ光学撮像デバイス１４０、１４２は、台１２０の上方の距離Ｄ３に位置する。ある例では、距離Ｄ１は、約８４．５ｃｍである。他の例では、距離Ｄ１は、約６０〜１００ｃｍであり得る。距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３は、それぞれの３Ｄ光学撮像デバイスの基部の中心まで測定される。
【００４９】
図１Ｅは、多重モダリティ走査システム１００に結合され得る好適なコンピューティングデバイス１４００の一例を描写する。コンピューティングデバイス１４００は、本例のうちの１つ以上のものが実装され得る好適な動作環境である。この動作環境は、直接、多重モダリティ走査システム１００の中に組み込まれ得るか、または本明細書に説明される多重モダリティ走査システム１００から別々であるが、制御するために使用されるコンピュータシステムの中に組み込まれ得る。これは、好適な動作環境の一例にすぎず、使用または機能性の範囲に対する任意の限定を示唆することを意図するものではない。使用のために好適であり得る他の周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成は、限定ではないが、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、スマートフォン、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、主要フレームコンピュータ、タブレット等のプログラマブル消費者電子機器、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散型コンピューティング環境等を含む。
【００５０】
その最も基本構成では、動作環境１４００は、典型的には、少なくとも１つの処理ユニット１４０２と、メモリ１４０４とを含む。コンピューティングデバイスの正確な構成およびタイプに応じて、メモリ１４０４（とりわけ、本明細書に開示される測定値入手、処理、および視覚的表現生成方法を実施するための命令を記憶する）は、揮発性（ＲＡＭ等）、不揮発性（ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）、または２つのある組み合わせであることができる。この最も基本的な構成は、破線１４０６によって、図１Ｅに図示される。さらに、環境１４００は、限定ではないが、固体デバイス、磁気または光ディスク、もしくはテープを含む記憶デバイス（リムーバブル１４０８および／または非リムーバブル１４１０）も含むことができる。同様に、環境１４００は、タッチスクリーン、キーボード、マウス、ペン、音声入力等の入力デバイス１４１４、および／またはディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の出力デバイス１４１６も有することができる。ＬＡＮ、ＷＡＮ、２地点間、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＲＦ等の１つ以上の通信接続１４１２も、環境内に含まれ得る。
【００５１】
動作環境１４００は、典型的には、少なくともある形態のコンピュータ読み取り可能な媒体を含む。コンピュータ読み取り可能な媒体は、処理ユニット１４０２または動作環境を備えている他のデバイスによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であることができる。一例として、限定ではなく、コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ記憶媒体と、通信媒体とを備えていることができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の記憶のために、任意の方法または技術において実装される揮発性および不揮発性のリムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイス、固体記憶装置、もしくは任意の他の有形および非一過性媒体を含み、それらは、所望の情報を記憶するために使用されることができる。
【００５２】
通信媒体は、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータを搬送波または他の移送機構等の変調されたデータ信号に具現化し、通信媒体は、任意の情報送達媒体を含む。用語「変調されたデータ信号」は、その特性のうちの１つ以上のものを信号内の情報をエンコードするような様式で設定または変更された信号を意味する。一例として、限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続等の有線媒体と、音響、ＲＦ、赤外線および他の無線媒体等の無線媒体とを含む。上記のいずれかの組み合わせも、コンピュータ読み取り可能な媒体の範囲内に含まれるべきである。
【００５３】
動作環境１４００は、１つ以上の遠隔コンピュータとの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境内で動作する単一コンピュータであることができる。遠隔コンピュータは、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の共通ネットワークノードであり、典型的には、上で説明される要素の多くまたは全てならびに述べられていないその他を含むことができる。論理接続は、利用可能な通信媒体によってサポートされる任意の方法を含むことができる。そのようなネットワーキング環境は、病院、オフィス、企業全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネット内に一般的である。
【００５４】
いくつかの例では、本明細書に説明される構成要素は、コンピュータ記憶媒体および他の有形媒体上に記憶され、通信媒体内で伝送され得るコンピュータシステム１４００によって実行可能なそのようなモジュールまたは命令を備えている。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の記憶のために任意の方法または技術で実装される揮発性および不揮発性のリムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。上記のいずれかの組み合わせも、読み取り可能な媒体の範囲内に含まれるべきである。いくつかの例では、コンピュータシステム１４００は、コンピュータシステム１４００による使用のためにデータを遠隔記憶媒体内に記憶する、ネットワークの一部である。
【００５５】
図１Ｆは、本明細書に開示される種々のシステムおよび方法が動作し得るネットワーク１５００の例である。例では、クライアントデバイス１５０２等のクライアントデバイスは、ネットワーク１５０８を介して、サーバ１５０４および１５０６等の１つ以上のサーバと通信し得る。例では、クライアントデバイスは、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、ＰＤＡ、ネットブック、または図１Ｅにおけるコンピューティングデバイス等の任意の他のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。例では、サーバ１５０４および１５０６は、図１Ｅに図示されるコンピューティングデバイス等の任意のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。ネットワーク１５０８は、クライアントデバイスと１つ以上のサーバ１５０４および１５０６との間の通信を促進することが可能な任意のタイプのネットワークであり得る。そのようなネットワークの例として、限定ではないが、ＬＡＮ、ＷＡＮ、セルネットワーク、および／またはインターネットが挙げられる。
【００５６】
例では、データの処理および本明細書に説明される方法の実施は、１つ以上のサーバデバイスの使用により遂行され得る。例えば、一例では、サーバ１５０４等の単一サーバが、データを処理し、本明細書に開示される方法を実施することを補助するために採用され得る。クライアントデバイス１５０２は、ネットワーク１５０８を介して、サーバ１５０４と相互作用し得る。さらなる例では、クライアントデバイス１５０２は、データを走査し、処理する等、本明細書に開示される機能性も実施し得、それは、次いで、サーバ１５０４および／または１５０６に提供されることができる。
【００５７】
代替例では、本明細書に開示される方法は、分散型コンピューティングネットワークまたはクラウドネットワークを使用して実施され得る。そのような例では、本明細書に開示される方法は、サーバ１５０４および１５０６等の２つ以上のサーバによって実施され得る。特定のネットワーク例が、本明細書に開示されるが、当業者は、本明細書に開示されるシステムおよび方法は、他のタイプのネットワークおよび／またはネットワーク構成を使用して実施され得ることを理解されるであろう。さらに、サーバに送信され、サーバから受信されるデータは、暗号化され得る。データは、ローカルおよびサーバの両方にも、暗号化された様式で記憶され得る。
【００５８】
図２は、図１Ａ−１Ｄの多重モダリティ走査システム１００の台１２０の平面図を描写する。上で説明される構成要素のあるものは、明確にするために、図２に描写されない。ファンビーム１２８は、台１２０の表面にわたって走査され得、故に、一連の横方向に延びている走査画像を生成するように、患者１３４の全身を走査し得、走査画像は、単一複合画像またはデータセットの中にマージされ得る。代替として、複数の走査画像は、特定の身体構造または部分のために、単一複合画像の中にマージされることができる。例えば、第１の走査画像は、順に、エリアＡ１、Ａ２、Ａ３、およびＡ４を包含し得る。上で説明される、Ｘ線源および線形検出器は、要求に応じて、横方向に移動し、種々の連続的なエリアに沿って、Ｘ線エネルギーを放出し、受け取り得る。この走査の終了時、縦方向における上で説明される支持アームの運動が、実施され得る。例えば、支持アームは、検出器が第２の走査画像を実施し得るように、患者の第２のエリアと整列するように、患者の足部に向かって移動し得る。第２の走査画像は、エリアＢ４、Ｂ３、Ｂ２、およびＢ１の順序であり得る。代替として、アームは、台１２０の側面に戻り得、そこで、第１の画像走査を開始し、エリアＢ１、Ｂ２、Ｂ３、およびＢ４を走査する。患者１３４の横幅は、実質的に、患者の上から下までの身長未満であるので、各走査画像、例えば、経路Ａまたは経路Ｂの各々におけるエリア１−４の全ては、その隣接する走査画像に非常に近接した時間に入手され、したがって、患者運動のリスクおよび患者運動の量は、実質的に低減させられ得る。これは、患者の縦軸に沿って走査を実施する撮像システムに優るいくつかの顕著な利点のうちの１つである。理解されるであろうように、他のタイプのＸ線源および走査技法が、患者１３４のＤＸＡ走査を行うために実装され得る。例えば、ペンシルビームまたは円錐ビームが、利用され得る。走査のために患者の単回通過を使用すること、複数回の走査を行うこと、ラスタ走査技法を利用すること、または他の類似走査技法等の走査技法も全て、可能である。
【００５９】
３次元光学画像も、走査中、Ｘ線の放出と実質的に並行して捕捉される。例えば、Ｘ線が、Ｘ線源から放出されると、３Ｄ光学画像が、実質的に同時に３Ｄ光学撮像デバイスから捕捉される。光学画像は、Ｘ線の放出直前、それと同時、または直後に捕捉され、Ｘ線の放出と実質的に並行して捕捉されるべきと考えられ得る。いくつかの例では、光学画像は、Ｘ線の放出前または後の１秒以内に捕捉される。３Ｄ光学画像も、放出されたＸ線が通過する少なくとも同一身体部分の画像を捕捉する。３Ｄ光学画像をＸ線の放出と実質的に並行して捕捉することによって、捕捉された３Ｄ光学画像は、二重エネルギーＸ線情報が取得されるのとほぼ同時に、患者の位置および形状を捕捉するであろう。したがって、身体部分厚等の３Ｄ光学画像から抽出されるデータは、二重エネルギーＸ線からのデータと正確に互いに関係付けられ得る。光学画像を取得する３Ｄ光学デバイスは、Ｘ線源および検出器と同様に移動するように構成され得る。すなわち、３Ｄ光学デバイスおよびＸ線源は、移動して、エリアＡ１、Ａ２、Ａ３、およびＡ４を撮像し得る。代替として、３Ｄ光学デバイスは、軸１２２に対してその横方向における移動を防止するように固定され得る。そのような場合では、Ｘ線源は、エリアＡ１、Ａ２、Ａ３、およびＡ４を連続して撮像するが、３Ｄ光学デバイスは、エリアＡ１−Ａ４を同時に撮像し得る。Ｘ線源は、次いで、エリアＢ４、Ｂ３、Ｂ２、およびＢ１を連続して撮像し得る一方、３Ｄ光学デバイスは、エリアＢ１−Ｂ４を同時に撮像する。他の走査経路も、想定される。理解されるであろうように、患者１３４は、台１２０上に横たわっているように描写されるが、類似走査技法は、立位多重モダリティシステム１００を使用して、立位位置にある患者のために実施され得る。例えば、３次元光学画像も、光学画像がＸ線の測定と互いに関係付けられ得るように、走査中、Ｘ線の放出と実質的に並行して捕捉される。
【００６０】
他の実施形態では、特定または別々の身体部分の横方向走査が、実施され得る。一例では、胸郭の完全な横方向走査は、走査経路Ｅ、Ｆ、Ｇ、およびＨに沿った走査を含み得る。横方向走査経路全体を横断して延びていない単一身体部分の横方向走査も、実施されることができる。例えば、左大腿部は、撮像エリアＩ１、Ｉ２、Ｊ２、Ｊ１、Ｋ１、およびＫ２を撮像することによって走査され得る。他の横方向走査経路も、想定される。
【００６１】
図３は、技術のある実施形態による身体組成データを走査手技から生成する方法３００を描写する。方法３００は、患者を横断し、電子放射検出器に導かれる放射ビームを生産または放出するためのコリメートされた放射源を有する多重モダリティ走査システムを提供し、電子放射検出器は、患者を通過する放射ビームを受け取り、検出し、または、別様に測定する。走査アセンブリが、動作３０２において、患者の縦軸に対して横方向の少なくとも１つの走査経路に沿って、放射源および放射検出器を移動させる。移動中、放射源は、動作３０４において、放射ビームを放出し、放射ビームは、動作３０６において、放射検出器によって検出される。放射の放出および検出と実質的に並行して、画像等の３Ｄ光学データが、動作３０８において、１つ以上の３Ｄ光学撮像デバイスによって捕捉される。光学画像を放射の放出と実質的に並行して捕捉することによって、光学画像は、患者の特定の部分が二重エネルギーＸ線で走査されるのと同時に、患者の構成および位置をより正確に捕捉する。
【００６２】
検出されたビームおよび／または捕捉された光学データは、次いで、動作３１０において、画像またはその一部を形成するように処理され得る。例えば、患者の３Ｄモデルが、３Ｄ光学データから生成され得る。加えて、ビームは、所定の幅を有するので、各画像のサイズは、ビーム幅および走査アセンブリの進行長に基づき得る。任意の数の別々の画像が、走査アセンブリが横方向走査経路に沿って進行するにつれて形成され得る。走査アセンブリが、走査経路を横断するにつれて、１つ以上のセンサが、その位置を決定する。動作３１０において、複合画像が、次いで、記憶され、表示され、および／または、本明細書に説明されるように、組織のマーキングおよび分析のために利用され得る。動作３１２に描写されるように、走査経路の端部に到達しない場合、フローは、「いいえ」に分岐し、走査アセンブリの移動（および動作３０２−３１０）は、走査経路に沿って継続し、したがって、複数の画像を生成する。動作３１２において、走査経路の端部に到達すると、フローは、「はい」に分岐し、追加の情報は、取得され得、さらなる処理が、生じる。
【００６３】
患者支持台は、患者の頭部および足部が縦軸に沿って置かれた状態で、仰臥位患者を支持し得、走査アセンブリは、放射源および電子検出器を患者を横断して縦軸と実質的に垂直に一連の横方向走査経路に沿って移動させ、走査画像を入手し得る。そのような方法は、図３に描写されるものに類似する動作を含む。走査経路の端部に到達すると、システムは、次いで、第１の横方向走査経路と実質的に平行な第２の横方向走査経路を横断し得る。
【００６４】
走査が完了すると、または走査中、いくつかの例では、捕捉された３Ｄ光学データは、動作３１４におけるＤＸＡデータと互いに関係付けられる。例として、３Ｄ光学データとＤＸＡデータとを互いに関係付けることは、ピクセル毎に、患者の厚さを決定することを含み得る。例えば、光線追跡方法が、検出器の特定のピクセルに対応する患者の厚さを決定するために使用され得る。ピクセル毎に患者の厚さを決定することは、下記の図４−６に関してさらに議論される。
【００６５】
ＤＸＡデータは、２物質ベースの組に変換され得る。例えば、ＤＸＡデータは、アルミニウムおよびアクリルの厚等の２つの適切なベース物質の厚さ、または水分および脂肪厚に変換され得る。ここで好適であり得るベースの組および技法の議論は、Ｌｅｈｍａｎｎ  Ｌ  Ａ，Ａｌｖａｒｅｚ  Ｒ  Ｅ，Ｍａｃｏｖｓｋｉ  Ａ，Ｂｒｏｄｙ  Ｗ  Ｒ，Ｐｅｌｃ  Ｎ  Ｊ，Ｒｉｅｄｅｒｅｒ  Ｓ  Ｊ  ａｎｄ  Ｈａｌｌ  Ａ  Ｌ  １９８１  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｉｍａｇｅ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｄｕａｌ  ｋＶｐ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ  Ｍｅｄ．  Ｐｈｙｓ．  ８  ６５９−６７，ＤＯＩ  １０．１１１８／１．５９５０２５（参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）に記載される。本技術では、２つの物質の各々の等価面積密度（ｇ／ｃｍ２）が、ＤＸＡシステムを用いて測定され得る。その測定値は、次いで、３Ｄ光学データと組み合わせられ得る。光学データも、患者の密度が水分（１ｇ／ｃｍ３）と類似密度を有するという仮定に基づいて、または、患者の測定、または光学データから決定された患者の体重および体積に基づく平均密度を使用することによって、面積密度（ｇ／ｃｍ２）の単位で表され得る。Ｌｅｈｍａｎｎによって説明される技法の例は、付属Ｃに示される。図Ａは、アルミニウムの厚さまたはアクリル（Ｌｕｃｉｔｅとしても知られる）の厚さのいずれかとしての全身ファントム（Ｈｏｌｏｇｉｃ，Ｉｎｃ．（Ｍａｒｌｂｏｒｏｕｇｈ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓから利用可能）全体の画像である。各ピクセルは、アルミニウムのｍｍ単位のある厚さおよびアクリルのｍｍ単位のある厚さを有するように表されている。図Ｂは、２Ｄヒストグラムであり、各円形は、図Ａにおける単一ピクセルを表す。図Ｃは、ファントムの脊椎エリアを描写し、図Ｄは、脊椎エリアの２Ｄヒストグラムである。ファントムのアルミニウム脊椎は、画像および２Ｄヒストグラムの両方において、アルミニウム脊椎を含まない画像の一部を上回るピクセルあたりのアルミニウムの厚さを有することが理解され得る。さらに明白であることは、脊椎を含まないプラスチックの総厚が、二重エネルギーＸ線データによって測定されるように、約１３０〜１３５ｍｍのＬｕｃｉｔｅであるということである。脊椎ファントムの実際の厚さは、１３５ｍｍを上回り、それは、光学データによって決定されることができる。これは、脊椎ファントムのプラスチックが、アクリルではなく、実際は、低密度ポリエチレンであることを示す。ファントムの厚さに関するデータは、したがって、二重エネルギーＸ線データのみを使用して取得されないこともある情報を追加する。
【００６６】
生体インピーダンス分析データも、動作３１６において取得され得る。生体インピーダンスデータは、電極を患者に取り付けることによって、生体インピーダンス機械を通して取得される。生体インピーダンス分析は、セグメント化された様式で実施され、身体の部分またはセグメントが、生体インピーダンス機械を用いて具体的に分析される。例えば、情報が、患者の腕部に対して所望される場合、生体インピーダンス機械の１つの電極は、患者の肩部に取り付けられ得、別の電極は、患者の指部に取り付けられ得る。電極の位置付けは、図８に関してさらに下で議論されるように、取得される光学データおよび／またはＤＸＡデータに基づいて修正され得る。生体インピーダンス分析データは、患者の走査中または患者の走査後、取得され得る。いくつかの例では、より正確な結果が、走査プロセスの持続時間にわたって、患者が実質的に静止したままでいることに起因して、走査に続いて、生体インピーダンス分析を実施することによって取得され得る。
【００６７】
患者の体重も、動作３１８において、患者の体重を体重計を用いて測定することによって、取得され得る。例えば、体重データが、多重モダリティ走査システム内の患者支持台の脚部の各々の中に組み込まれる体重計構成要素から受信され得る。
【００６８】
ＤＸＡ走査データ、３Ｄ光学データ、生体インピーダンスデータ、および体重データを含む取得されるデータに基づいて、患者の身体組成が、動作３２０において取得されるデータの一部または全部を使用して生成される。いくつかの例では、身体組成は、ピクセル毎レベルおよび／または身体部分もしくはセグメント毎に生成され得る。ピクセル毎レベルで身体組成を決定することにおいて、３つのタイプの組織が、動作３１４において決定された特定のピクセルに対して、患者の厚さを使用して、各ピクセルに対して分解され得る。骨を含むピクセルに対して、身体組成は、骨、除脂肪組織、および脂肪組織の量を決定することを含む。骨を含まないピクセルに対して、身体組成を生成することは、脂肪組織、脱水除脂肪組織、および水分の量を決定することを含む。故に、ピクセルの各々のための身体組成が、組み合わせられ、腕部等の身体の一部に対する身体組成を決定すると、骨、脱水除脂肪組織、脂肪組織、および水分を含む４つのコンパートメントが、生成される。コンパートメントの量または値は、パーセンテージ、面積密度、質量、体積、または身体組成コンパートメントを表すために当業者によって公知の任意の他の値として表され得る。患者の厚さおよびＤＸＡデータを使用して、ピクセル毎の身体組成に対する３つのコンパートメントを決定するための一例は、Ｍａｌｋｏｖ  Ｓ，Ｓｈｅｐｈｅｒｄ  Ｊ．  Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ３Ｄ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ｄｕａｌ  ｅｎｅｒｇｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ  ｔｏ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｔｈｒｅｅ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｌ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ．  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＰＩＥ−−ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．  ２０１４；８９３７：８９３７１４−．ｄｏｉ：１０．１１１７／１２．２０４０９０３（参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）に記載される。
【００６９】
生体インピーダンス分析データは、ＤＸＡデータとともに、特定の身体部分またはセグメントに対する身体組成を生成するためにも使用され得る。例えば、患者の腕部に対するセグメント化された生体インピーダンス分析データを受信することによって、水分量が、患者の腕部に対して確認され得る。ＢＩＡデータを通して決定された水分量は、ＤＸＡデータと組み合わせられ、４Ｃモデルのコンパートメントを提供し得る。全身分析のためにＤＸＡデータおよびＢＩＡデータを組み合わせるための方法は、Ｗｉｌｓｏｎ  ＪＰ，Ｓｔｒａｕｓｓ  ＢＪ，Ｆａｎ  Ｂ，Ｄｕｅｗｅｒ  ＦＷ，Ｓｈｅｐｈｅｒｄ  ＪＡ．  Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ４−ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ  ｂｏｄｙ−ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ａ  ｃｌｉｎｉｃａｌｌｙ  ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｏｆ  ｔｏｔａｌ  ｂｏｄｙ  ｐｒｏｔｅｉｎ．  Ａｍ  Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｎｕｔｒ．  ２０１３；９７：４９７−５０４．ｄｏｉ：１０．３９４５／ａｊｃｎ．１１２．０４８０７４．ＰｕｂＭｅｄ  ＰＭＩＤ：２３３６４００８（参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）に記載される。前述の参考文献は、全身ＢＩＡデータについて議論するが、別々の身体部分に対するＢＩＡデータ等のセグメント化されたＢＩＡデータの使用に対処しない。セグメント化されたＢＩＡデータおよびＤＸＡデータの組み合わせは、多くの場合、簡単な操作ではない。例えば、適切な電極場所を決定し、ＤＸＡデータと正確に整合する別々の身体部分を測定することは、困難なタスクである。この問題の解決策は、図８に関して下でさらに詳細に議論される。
【００７０】
患者の体重も、身体組成を生成することにおいて利用され得る。いくつかの例では、患者の体重は、３Ｄ光学データおよび／または生体インピーダンスデータとともに、ＤＸＡデータから決定された身体組成の照合として使用され得る。例えば、ＤＸＡデータおよび３Ｄ光学データから決定された身体組成に基づいて、患者の全体的体積が、決定されることができる。異なるコンパートメントの既知の密度に起因して、患者に関する質量も、次いで、計算され得る。その質量は、患者の測定された体重と比較され、生成された身体組成データを照合することができる。体重はまた、患者の推定された質量または体重が、患者の測定された質量または体重と異なる場合、生成された身体組成データを修正するために使用され得る。
【００７１】
ＤＸＡデータおよび３Ｄ光学データから生成された身体組成データは、ＤＸＡデータおよび生体インピーダンスデータから生成された身体組成データと比較され得る。結果が、所定の閾値を上回って異なる場合、次いで、エラーメッセージが、表示され、潜在的不正確な走査を示し得る。いくつかの実施形態では、ＤＸＡデータおよび３Ｄ光学データからの身体組成結果は、ＤＸＡデータおよび生体インピーダンスデータから生成された身体組成データとマージされ得る。例えば、２組の身体組成データが、平均されるか、または、所定の係数もしくは重みの組によって修正され、２つのデータの組間の差異を補償し得る。
【００７２】
上で議論されるように、捕捉された３Ｄ光学データは、ピクセル毎レベルで患者の厚さを決定するために使用され得る。その厚さを決定するために、光線追跡アルゴリズムが、実装され、Ｘ線源から放出され、特定のピクセルに到達する特定の光線または光線の一部の厚さを決定し得る。図４は、技術のある実施形態による患者４３４等の走査標的の厚さＴを決定するための多重モダリティ走査システム４００の概略断面図を描写する。多重モダリティ走査システム４００は、上記の図１Ａ−１Ｆに描写される多重モダリティ走査システム１００と同一であり得る。多重モダリティ走査システム４００は、二重エネルギーＸ線を台４２０上の患者４３４に向かって放出するＸ線源４２６を含む。Ｘ線は、患者４３４を通過後、検出器４３０によって検出される。Ｘ線源４２６から放出される１つの光線４２８が、図４に描写される。光線４２８は、Ｘ線源４２６から放出され、患者４３４の脚部または他の付属器等の部分を通過し、検出器４３０のピクセル４３１によって検出される。故に、特定の光線４２８に対応する患者４３４の厚さＴは、光線４２８が患者４３４を通して進行する距離である。その厚さＴは、次いで、ピクセル４３１に対するＤＸＡデータと組み合わせて使用され、ピクセル４３１に対する身体組成データを生成し得る。理解されるであろうように、光線４２８は、単一光線として描写されるが、特定のピクセル４３１によって検出される光線の集合であり得る。さらに、光線４２８は、特定のピクセル４３１によって検出される光線の集合の中心光線を表し得る。
【００７３】
図５は、技術のある実施形態による患者等の走査標的の厚さを決定する方法５００を描写する。上記の図４に説明される厚さＴを決定することは、２つの異なる撮像システム、例えば、ＤＸＡ撮像技術と３Ｄ光学撮像技術との幾何学配置によって生じる実質的障害を克服することを要求する。Ｘ線源および線形検出器は、概して、ある座標の組に良好に適合する一方、３Ｄ光学デバイスは、概して、別個の座標の組に良好に適合する。一般に、これらの複数の座標の組は、単純計算または決定に直ちに役立つわけではない。方法５００は、異なる幾何学配置を伴う複数の撮像システムを有するにもかかわらず、特定のピクセルに対応する患者の厚さを決定するための解決策を提供する。
【００７４】
動作５０２では、特定のピクセルに対応するＸ線の軌道が、決定され得る。軌道は、Ｘ線源の場所および幾何学配置と、患者厚さが所望される特定のピクセルとに基づいて推定された軌道であり得る。動作５０４では、１つ以上の３Ｄ光学デバイスからの深度測定が、グローバル座標空間に位置合わせされ得る。グローバル座標空間は、台等の多重モダリティ走査システム内の構成要素のうちの１つを基礎とするか、またはそれに基づく原点を有し得る。そのような例では、グローバル座標系の原点は、台の中心であり得る。他の例では、グローバル座標系の原点は、移動する支持アーム、Ｘ線源、線形検出器、または３Ｄ光学デバイスのうちの１つの一部であり得る。いくつかの例では、動作５０４において、３Ｄ光学デバイスからの深度測定は、推定された軌道に基づいて、光線が通過する身体部分にのみ位置合わせされ得る。３Ｄ光学デバイスからの位置合わせされた深度測定に基づいて、動作５０６において、患者または患者の身体部分に対する３Ｄモデルが、グローバル座標空間内で生成される。患者の３Ｄモデルは、深度がグローバル座標空間において決定され得るように、患者を３次元で描写する。
【００７５】
動作５０８では、所望のピクセルに対応するＸ線の軌道が、グローバル座標空間に位置合わせされる。Ｘ線をグローバル座標空間に位置合わせすることは、３Ｄ光学デバイスの各々の幾何学配置および場所と比較して、Ｘ線源および検出器の幾何学配置および場所を考慮することを伴う。動作５１０では、Ｘ線の軌道が、グローバル座標空間に位置合わせされると、特定のピクセルに対応する患者の厚さは、グローバル座標空間内の患者の３Ｄモデルから決定される。その厚さは、次いで、上で議論されるように、特定のピクセルに対応する身体組成データを生成するために使用され得る。方法５００は、図３に描写される方法３００における動作３１４の一部であり得る。
【００７６】
しかしながら、方法５００において決定された厚さ等の３Ｄ光学データから決定された厚さは、３Ｄ光学データが患者の表面走査に限定されることに起因して、不正確性を含み得る。例えば、空気間隙が、腕部と肩部の合流点の真下の腋下の中空エリア等の患者の外部表面間に存在し得る。厚さが、表面撮像からの３Ｄモデルに基づいて、腋下を通過するＸ線に対して決定される場合、厚さは空気間隙が３Ｄモデルによって捕捉されないこともあるので、正しくないこともある。図６は、技術のある実施形態による走査標的の決定された厚さを修正する方法６００を描写する。方法６００は、典型的ヒトのテンプレートを利用し、走査されている実際の患者により類似するようにテンプレートを修正する。患者内の空気間隙が、次いで、修正されたテンプレートに基づいて推定され、患者の厚さを調節するために使用される。
【００７７】
より具体的には、方法６００における動作６０２において、人体の標準的テンプレートが、アクセスされる。患者の基準マーカまたは他の目印が、動作６０４において、３Ｄ光学画像から識別される。患者の基準マーカまたは目印は、３Ｄ光学デバイスからの捕捉された画像データから生成された患者の３Ｄモデルから識別され得る。患者上で識別された基準マーカまたは他の目印のうちの１つ以上のものが、次いで、人体テンプレートと互いに関係付けられる。動作６０６では、人体テンプレートは、次いで、患者上で識別された基準マーカまたは目印に合致するように修正される。修正されたテンプレート内の空気間隙が、次いで、動作６０８において識別される。例えば、修正されたテンプレートの腋下または殿裂内の空気間隙が、識別され得る。動作６１０では、特定のピクセルに到達するＸ線が空気間隙を通過した場合、図５に描写される方法５００において決定された厚さ等の特定のピクセルに対して患者に対して決定された厚さが、識別された空気間隙に基づいて調節される。例えば、Ｘ線が空気間隙を通過したかどうかを決定するために、修正されたテンプレートが、患者の捕捉された３Ｄ画像から生成された患者の３Ｄモデルと整列させられ得る。３Ｄモデルと修正されたテンプレートとが整列させられると、Ｘ線が修正されたテンプレート内で識別された空気間隙のいずれかを通過したかどうかの決定が、行われることができる。Ｘ線が、識別された空気間隙を通過した場合、特定のピクセルに対する患者の厚さは、識別された空気間隙のサイズおよび形状に基づいて低減させられる。調節された厚さは、次いで、図３に描写される方法３００の動作３２０等において、身体組成データを生成することにおいて使用され得る。
【００７８】
方法６００は、腋下等の患者の外部表面間の空気間隙を識別するが、技術は、患者内の内部ガス状空隙を識別するためにも使用され得る。図７は、技術のある実施形態による走査標的内の皮下ガス状空隙を識別する方法７００を描写する。動作７０２では、患者の一部に対する体積が、図３に描写される方法３００において生成された身体組成データに基づいて、１つ以上のピクセルに対して決定されることができる。ＤＸＡデータおよび／または身体組成データから体積を決定するための１つの方法は、Ｗｉｌｓｏｎ  ＪＰ，Ｍｕｌｌｉｇａｎ  Ｋ，Ｆａｎ  Ｂ，ｅｔ  ａｌ．  Ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  Ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ−ｂａｓｅｄ  ｂｏｄｙ  ｖｏｌｕｍｅ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ４−ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ  ｂｏｄｙ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎ．  ２０１２；９５（１）：２５−３１．  ｄｏｉ：１０．３９４５／ａｊｃｎ．１１１．０１９２７３（参照することによって本明細書に全体として組み込まれる）に記載される。特定のピクセルまたはピクセルの組に対する体積は、動作７０４において、３Ｄ光学データに基づいて生成される。体積は、上で議論される各ピクセルの形状、サイズ、および厚さ決定を使用することによって、３Ｄ光学データから決定され得る。例えば、１つ以上のピクセルに対応する患者の体積は、捕捉された３Ｄ画像データから生成された患者の３Ｄモデルから生成され得る。身体組成データおよび／またはＤＸＡデータから決定された体積は、動作７０６において、３Ｄ光学データから生成された体積と比較される。
【００７９】
動作７０８では、患者内の内部ガス状空隙が、動作７０６における体積の比較に基づいて識別される。３Ｄ光学データから決定された体積が、身体組成データから予測される体積を上回る場合、異常ガス状空隙が、体積が決定された１つ以上のピクセルに対応する軌道またはＸ線に沿った場所の患者の内側に存在し得る。いくつかの事例では、内部ガス状空隙は、肺内等に予期されるべきである。しかしながら、腹部では、そのようなガス状空隙は、異常であり得、潜在的に深刻な状態のインジケータであり得る。故に、図６に描写される方法６００における動作６０６において生成された修正された人体テンプレート等の修正された人体テンプレートは、比較のためのベースラインとして使用され得る。例えば、修正された人体テンプレートは、標準的人体内の肺または他の予期されるガス状空隙の場所または体積を示し得る。動作７０６において比較される体積間の差異が、所定の閾値を超える場合、異常ガス状空隙が、予測され得る。例えば、動作７０６において比較される体積間の差異が、修正されたヒトテンプレートから予測される体積差異を上回る場合、異常ガス状空隙が、予測され得る。同様に、ガス状空隙が予期されないエリアに対して、動作７０６において比較される体積間の差異が存在する場合、異常ガス状空隙が、患者内に存在することが予期され得る。腸ガス等のあるガス状空隙が、一部の患者に対して、腹部内に予期され得る。腸ガスの予期される量または容認可能量が、所定の閾値を計算することにおいて利用され得る。光学画像も、患者の表面内の膨隆を識別し、内部ガス状空隙をさらに確認するために分析され得る。いくつかの例では、ガス状空隙の存在に関する抽出されたデータが、検出されるガスまたは空気の量に基づいて、異なるコンパートメントの値を決定することにおいて利用され得る。
【００８０】
図８は、技術のある実施形態による３Ｄ光学および／またはＤＸＡデータに基づいて、セグメント化された生体インピーダンス測定を修正する方法８００を描写する。生体インピーダンス分析測定は、従来、ジオメトリ定数（ＫＢ）等の身体の形状または幾何学配置に基づく仮定の組に基づく。生体インピーダンス分析がジオメトリ係数（ＫＢ）に基づく方法の一例は、Ｄｅ  Ｌｏｒｅｎｚｏ  Ａ，Ａｎｄｒｅｏｌｉ  Ａ，Ｍａｔｔｈｉｅ  Ｊ，Ｗｉｔｈｅｒｓ  Ｐ．  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｂｏｄｙ  ｃｅｌｌ  ｍａｓｓ  ｗｉｔｈ  ｂｉｏｉｍｐｅｄａｎｃｅ  ｂｙ  ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  ｍｅｔｈｏｄｓ：ａ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ  ｒｅｖｉｅｗ．  Ｊ  Ａｐｐｌ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  １９９７；８２：１５４２−５８（参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）に記載される。Ｄｅ  Ｌｏｒｅｎｚｏ参考文献の付属Ｃに説明されるように、ジオメトリ係数（ＫＢ）は、身体の体積を表す５つの円柱形の幾何学配置に基づく。ＤＸＡデータおよび／または光学データを通して、人体の実際の形状または身体の筋肉形状を判別することによって、５円柱形仮定が、改良されることができる。例えば、ジオメトリ係数（ＫＢ）の導出は、無限小長さを有する無限数の円柱形に基づき、腕部、脚部、および胴体部等の身体のセグメントに対する筋肉の円周の積分であるジオメトリ係数（ＫＢ）のための方程式を提供することができる。方法８００は、ＤＸＡデータとの使用のためのセグメント化された生体インピーダンス分析を改良するための解決策を提供する。
【００８１】
動作８０２では、所望の身体部分に対する筋肉組織の形状が、ＤＸＡデータから決定される。筋肉の形状は、ＤＸＡデータから形成される画像から決定され得る。動作８０４では、身体部分の形状が、３Ｄ光学デバイスによって捕捉された３Ｄ光学データから決定され得る。例えば、患者の腕部の形状は、図５に描写される方法５００の動作５０６において生成された３Ｄモデル等の患者の３Ｄモデルから決定され得る。
【００８２】
動作８０２において決定された筋肉形状と動作８０４において決定された身体部分形状データとの一方または両方に基づいて、生体インピーダンス分析のための電極位置付け指針が、動作８０６において提供され得る。生体インピーダンス測定のための電極の場所は、所望の身体部分を正確に測定することにおける有意な要因であり得る。それを通して電気信号が進行するであろう身体部分の形状および／または筋肉の形状を把握することによって、電極が、より最適様式で位置付けられ得る。指針は、患者の画像または患者のモデル上に表示されるインジケータとともに、ディスプレイ画面を通して提供され得る。
【００８３】
生体インピーダンス測定は、動作８０８においても、修動作８０２において決定された筋肉形状と動作８０４において決定された身体部分形状データとの一方または両方に基づいて修正され得る。例として、概して生体インピーダンス分析において使用される仮定および／または近似が、筋肉の実際の形状および／または身体部分の実際の形状に基づいて修正され得る。例えば、いくつかの生体インピーダンス分析では、腕部または脚部は、円柱形として近似され得る。患者の３Ｄモデルに基づいて腕部の実際の形状を有することによって、実際の形状が、円柱形近似ではなく、生体インピーダンス計算のために使用され得る。筋肉の実際の形状も、生体インピーダンス計算をさらに修正および精緻化するために同様に使用され得る。さらに、決定された身体部分形状および／または筋肉形状は、ＤＸＡデータをセグメント化および処理するために使用される境界線を修正するために使用され得る。
【００８４】
いくつかの例では、ＤＸＡデータおよび／または３Ｄ光学データは、走査の終結時、生体インピーダンス機械によって処理され得る。ＤＸＡデータおよび／または３Ｄ光学データが、生体インピーダンス機械によって受信および処理されると、生体インピーダンス測定が、行われ得る。他の例では、生体インピーダンス測定は、ＤＸＡデータおよび／または３Ｄ光学データが処理されることに先立って行われ得、それらの生体インピーダンス測定は、ＤＸＡデータおよび／または３Ｄ光学データが処理された後に修正され得る。
【００８５】
図９は、技術のある実施形態による走査するための患者の位置付けを確認する方法９００を描写する。動作９０２では、患者の位置が、捕捉された３Ｄ光学画像に基づいて識別される。患者の位置は、患者の走査に先立って、または走査中のいずれかにおいて、識別され得る。患者位置は、次いで、動作時９０４、容認基準と比較される。容認基準は、複数のルールまたは所定の容認可能位置を含み得る。例えば、１つのルールは、患者全体が走査野内に完全になければならないことであり得る。別のルールは、患者のいずれの部分も患者の別の部分に重複しないことであり得る。例えば、患者は、その脚部を交差させ得、または、その手を身体の別の部分の真下に置き得、それらの両方は、不正確な走査結果につながるであろう。患者位置が、容認基準を満たし、したがって、適切であるかどうかに関する決定が、動作９０６において行われる。患者位置が、適切ではない場合、方法９００は、動作９１０に進み、患者の走査は、開始することを防止されるか、または走査がすでに開始されている場合、一時停止される。走査を一時停止すると、アラートが、不適切な患者位置を示すために提示され得る。アラートは、患者位置が不適切なである理由とともに、患者に適切な位置に移動する方法を指示するために患者に提供するための指示も表示し得る。動作９１２では、患者は、後続走査のために、適切な位置に再位置付けされる。方法９００は、次いで、動作９０２に戻り、方法９００は、持続的にまたは間隔を空けてのいずれかにおいて、走査の持続時間全体を通して繰り返される。
【００８６】
走査位置が、動作９０６において、適切であると決定される場合、方法９００は、動作９０８に進み、走査が、開始するか、または走査がすでに開始されている場合、継続する。方法９００は、次いで、動作９０２に戻り、方法９００は、持続的にまたは間隔を空けてのいずれかにおいて、走査の持続時間全体を通して繰り返される。３Ｄ光学撮像を通して患者の適切な位置を確認し続けることによって、患者の放射暴露は、患者が適切な位置にある時間に限定される。例えば、放射の放出は、患者が使用不可能または不正確な走査データをもたらすであろう不適切な位置にあるとき、防止される。
【００８７】
本明細書に説明される例は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせを使用して、本明細書に開示されるシステムおよび方法を実装し、行うために採用されることができる。具体的デバイスが、本開示全体を通して、具体的機能を行うように列挙されたが、当業者は、これらのデバイスが、例証目的のために提供され、他のデバイスも、本開示の範囲から逸脱することなく、本明細書に開示される機能性を行うために採用されることができることを理解されるであろう。
【００８８】
本開示は、付随の図面を参照して、技術のいくつかの例を説明したが、可能な例のいくつかのみが、示された。しかしながら、他の側面も、多くの異なる形態で具現化されることができ、本明細書に記載される例の限定として解釈されるべきではない。むしろ、これらの例は、本開示が徹底的かつ完全であり、当業者に可能な例の範囲を完全に伝えるように提供された。
【００８９】
具体的例が本明細書に説明されたが、技術の範囲は、それらの具体的例に限定されない。当業者は、技術の範囲内の他の例または改良を認識するであろう。したがって、具体的構造、作用、または媒体は、例証的例としてのみ開示される。本発明による例は、本明細書に別様に記載されない限り、概して開示されるが、組み合わせとして明示的に例示されないものの要素または構成要素も組み合わせ得る。技術の範囲は、以下の請求項およびその中の任意の均等物によって定義される。
付属Ａ
向上されたマルチコンパートメント組織組成査定のための二重エネルギーＸ線および３Ｄ表面撮像の統合：Ｕｌｔｒａ  ＤＸＡプロジェクト
Ｂｅｎｎｅｔｔ  Ｋ．  Ｎｇ，Ｗｅｉ  Ｗａｎｇ，Ｃｈａｏ  Ｈｕａｎｇ，Ｈｏｗａｒｄ  Ｗｅｉｓｓ，Ｔｈｏｍａｓ  Ｌ．  Ｋｅｌｌｙ，Ｋｅｖｉｎ  Ｅ．  Ｗｉｌｓｏｎ，Ｊｏｈｎ  Ａ．  Ｓｈｅｐｈｅｒｄ
緒言：２つのみの重畳された物質を分解する二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＸＡ）の能力は、骨と比べた軟質組織質量に関する正確な解決策をもたらすが、骨と比べた軟質組織組成を推定するために、有意な空間近似を余儀なくする。軟質組織組成測定の正確度を改良するために、我々は、真のピクセル毎３コンパートメント濃度測定のための３Ｄ光学全身撮像とＤＸＡの新規組み合わせを提案する。
方法：プロトタイプデバイスが、３つの３Ｄ光学カメラ（Ｋｉｎｅｃｔ，Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（Ｒｅｄｍｏｎｄ，ＷＡ））をＨｏｌｏｇｉｃ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ／Ｗ（Ｈｏｌｏｇｉｃ（Ｍａｒｌｂｏｒｏｕｇｈ，ＭＡ））上に配設されたカスタマイズされた光学的に透明なテーブルトップの上方および下方に統合することによって開発された。カメラからの深度画像が、組み立てられ、各ＤＸＡピクセルに対応するＸ線経路長を推定する。物質分離は、脂肪（青色ろう）、水分（プラスチック水）、およびタンパク質（Ｄｅｌｒｉｎ）に生物学的に等価の物質の６−ｃｍステップファントム上で複数回の走査を使用して実証された。較正のために、４５の厚さの組み合わせが、使用された。３０名の参加者の募集が、継続中である。
結果：デバイスは、図１の上に示される。較正を使用して、我々は、ファントム脂肪、水分、およびタンパク質コンパートメントの逆畳み込み物質画像を作成した（図１下）。ステップファントムの個々の光学画像は、各ステップにおいて、約２．３ｍｍの厚さ誤差（ＳＤ）を有していた。複数の光学画像の評価は、２０枚の画像集合が、誤差を０．５ｍｍを下回って低減させることを示した。Ｕｌｔｒａ  ＤＸＡと標準的ＤＸＡとの間のインビボ測定一致は、収集された参加者データを使用して実証されるであろう。加えて、完全４コンパートメント撮像が、提示されるであろう。
考察：我々は、高精度および正確度を伴って、３つの物質を同時に分解するＵｌｔｒａ  ＤＸＡの能力を実証した。成功する場合、このデバイスは、タンパク質および水分分離を含む高速で、分かりやすく、かつ高忠実性の身体組成査定のための新しいツールをもたらし得、それは、サルコペニア等の状態を監視するために貴重であり得る。
【表１】
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付属Ｂ
二重エネルギーＸ線吸収測定法および生体電気インピーダンス分析を使用した高速４コンパートメント身体組成査定の検証
Ｂｅｎｎｅｔｔ  Ｋ．  Ｎｇ，Ｗｅｉ  Ｗａｎｇ，Ｃｈａｏ  Ｈｕａｎｇ，Ｈｏｗａｒｄ  Ｗｅｉｓｓ，Ｔｈｏｍａｓ  Ｌ．  Ｋｅｌｌｙ，Ｋｅｖｉｎ  Ｅ．  Ｗｉｌｓｏｎ，Ｊｏｈｎ  Ａ．  Ｓｈｅｐｈｅｒｄ
緒言：４コンパートメント（４Ｃ）モデルは、人体組成のための至適基準である。本モデルは、身体を骨ミネラル、脂質、水分、およびタンパク質コンパートメントに分離するが、従来、標識された水分同位体を使用して、総身体水分測定を含むいくつかの測定を要求する。方法のコストおよび時間要件は、広い臨床用途を阻むが、しかし、高速４Ｃ査定のための二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＸＡ）および生体電気インピーダンス分析（ＢＩＡ）を統合した簡略化されたモデルが、提案されている。
目的：４コンパートメント身体組成分析において使用するための生体電気インピーダンスからの身体水分測定の使用を検証する。
方法：３０名の健康な成人参加者が、全身ＤＸＡ走査（カスタマイズされたＤｉｓｃｏｖｅｒｙ／Ｗ，Ｈｏｌｏｇｉｃ  Ｉｎｃ．（Ｍａｒｌｂｏｒｏｕｇｈ，ＭＡ））、３区多周波数ＢＩＡ測定（Ｓ１０，ＩｎＢｏｄｙ  ＵＳＡ（Ｃｅｒｒｉｔｏｓ，ＣＡ））、４倍重水素希釈プロトコルによる総身体水分測定、および空気置換プレチスモグラフィ（ＡＤＰ）（ＢＯＤＰＯＤ，ＣＯＳＭＥＤ  ＵＳＡ，Ｉｎｃ．（Ｃｏｎｃｏｒｄ，ＣＡ））による身体体積測定を受けるために募集されている。４Ｃ組成は、Ｌｏｈｍａｎモデル（体重計質量、ＤＸＡからの骨質量、Ｄ２Ｏ希釈からの身体水分、ＡＤＰからの体積）と、Ｗｉｌｓｏｎによって説明される、身体水分に関するＢＩＡおよび身体体積に関するＤＸＡを使用する簡略化された方法とを使用して計算された。種々のモデルからの％脂肪測定の正確度が、査定された。
結果：本書記述現在で、１３名の参加者（男性３名）が、研究プロトコルを完了していた。年齢の平均および標準偏差は、３５．８±１３．９歳であり、ＢＭＩは、２６．４±４．３ｋｇ／ｍ２であった。ＢＩＡからの反復総身体水分測定は、高精度（再位置付けを伴って、％ＣＶ＝１．５％）を呈した。５名の参加者（男性１名）が、有効重水素希釈ＴＢＷ測定を有していた。本亜群では、ＢＩＡ水分測定は、Ｄ２Ｏと高相関を示した（Ｒ２＝０．９９、ＲＭＳＥ＝０．５７Ｌ）。線形補正［ＴＢＷ＿ＢＩＡＣｏｒｒｅｃｔｅｄ］＝０．８１＊［ＴＢＷ＿ＢＩＡ］＋４．９６が、バイアスを除去するために適用された。全てのモダリティからのパーセント脂肪測定が、Ｌｏｈｍａｎモデルとの高相関を呈したが、１と異なる傾きおよびいくつかの有意なオフセットを伴っていた。４Ｃ  ＤＸＡ＋ＢＩＡは、最近傍近似であった（図１参照）。
結論：本研究は、４コンパートメント身体組成のためのＤＸＡおよびＢＩＡ技術を組み込む、簡略化された臨床上実行可能な技法を実証する。追加のデータが、さらなる較正のために要求される。本技法の臨床実践への移行は、サルコペニアおよび悪液質等の筋消耗状態の監視のために重要な高速かつ分かりやすい臨床４Ｃ査定を可能にするであろう。
【表２】
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参考文献：
Ｓ．  Ｂ．  Ｈｅｙｍｓｆｉｅｌｄ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｍｕｌｔｉ−ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ−ｌｅｖｅｌ  ｂｏｄｙ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｍｅｔｈｏｄｓ：ｅｖｏｌｖｉｎｇ  ｃｏｎｃｅｐｔｓ  ａｎｄ  ｆｕｔｕｒｅ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ，”  Ｏｂｅｓ  Ｒｅｖ，ｖｏｌ．１６，ｎｏ．４，ｐｐ．２８２−２９４，Ａｐｒ．  ２０１５．
付属Ｃ
【表３】
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【表４】
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【表５】
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【表６】
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【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図１Ｆ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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