(57)【要約】  システム（1）は、放射線源と放射線検出器を含むスペクトル構成コンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを備えるメモリーを備える装置（12、116、又は118）と、画像誘導手術のためのスペクトル体積画像データを使用する画像誘導システム（１４）を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ実行可能命令でエンコードされ、コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行されるとき、プロセッサに、放射線源と放射線検出器を含むスペクトル構成コンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを受け取らせ、画像誘導プロシージャのためにスペクトル体積画像データを使用させる。方法は、放射線源と放射線検出器を含むスペクトル構成コンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを受け取るステップと、画像誘導プロシージャのためにスペクトル体積画像データを利用するステップとを含む。
2020533083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線源及び放射線検出器を含むスペクトル構成コンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを含むメモリを備える装置と、
画像誘導プロシージャのために前記スペクトル体積画像データを使用するように構成される画像誘導システムと
を有する、システム。
【請求項２】
前記スペクトル体積画像データが低エネルギー画像を含み、前記画像誘導システムが、前記低エネルギー画像から、病変であって、前記病変と類似の値を有する軟組織の領域内の病変をセグメント化するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記スペクトル体積画像データは、一つ又はそれより多くの仮想単色画像を含み、前記画像誘導システムは、異なる仮想単色画像内の異なる組織タイプを識別するように構成される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記画像誘導システムは、少なくとも前記セグメンテーションに基づいて前記病変を切除するための切除計画を生成及び使用するように構成される切除システムである、請求項２乃至３の何れか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記切除計画は、前記病変の計画される標的体積を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記切除計画は、挿入線を含む、請求項４乃至５の何れか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記画像誘導システムは、前記一つ又はそれより多くの仮想単色画像上に重ね合わされる前記低エネルギー画像を視覚的に表示する、請求項３乃至５の何れか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記画像誘導システムは、前記セグメンテーションに基づいて前記病変を除去するための計画を生成及び使用するように構成されるロボットシステムである、請求項２乃至３の何れか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記スペクトル体積画像データは、一つ又はそれより多くの仮想単色画像を含み、前記画像誘導システムは、病変をセグメント化し、前記一つ又はそれより多くの仮想単色画像を用いて放射線感受性組織を識別するように構成される放射線治療システムである、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記放射線治療システムは、前記一つ又はそれより多くの仮想単色画像を用いて、計画される標的体積を識別するようにさらに構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記放射線治療システムは、前記一つ又はそれより多くの仮想単色画像を用いて、放射線ビーム経路及び送達スキームを決定するようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記スペクトル体積画像データは、一つ又はそれより多くの仮想単色画像を含み、前記画像誘導システムは、前記一つ又はそれより多くの仮想単色画像から電子密度マップを導出するように構成される放射線療法システムである、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記放射線治療システムは、放射線量計画、放射線量シミュレーション、及び放射線量計算のうちの少なくとも１つのために前記電子密度マップを使用するようにさらに構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記スペクトル体積画像データは原子番号画像を含み、前記画像誘導システムは、イットリウム90セラノスティックイメージングの制動放射モデリングのために前記原子番号画像を使用するように構成される陽電子放出断層撮影システム又は単一光子放出コンピュータ断層撮影システムである、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記スペクトル体積画像データは仮想単色画像を含み、前記画像誘導システムは、減衰補正のために組織の線形減衰係数を推定するために前記仮想単色画像を使用するように構成される単一光子放出コンピュータ断層撮影スキャナである、請求項1に記載のシステム。
【請求項１６】
前記スペクトル体積画像データは仮想単色画像を含み、前記画像誘導システムは、減衰補正のために組織の線形減衰係数を推定するために前記仮想単色画像を使用するように構成される陽電子放出断層撮影スキャナである、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
コンピュータ実行可能命令でエンコードされるコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
放射線源と放射線検出器を含む、スペクトル構成されるコンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを取得させ、
画像誘導プロシージャのために前記スペクトル体積画像データを使用させる、
コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに更に、
前記スペクトル体積画像データにおける病変をセグメント化させ、
前記スペクトル体積画像データの異なるエネルギー画像において異なる組織を識別させ、
前記セグメンテーションに基づいて前記病変を除去する計画を生成及び使用させる、
請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに更に、
病変をセグメント化させ、前記スペクトル体積画像データ内の放射線感受性組織を識別させ、
前記スペクトル体積画像データにおいて、計画される標的体積を識別させ、
スペクトル体積画像データを使用して、放射線ビームの経路と照射スキームとを決定させる、
請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに更に、
前記スペクトル体積画像データから電子密度マップを導出させ、
放射線量計画、放射線量シミュレーション、放射線量計算の少なくとも1つのために前記電子密度マップを使用させる、
請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサにさらに、
イットリウム90セラノスティクスイメージングのための制動放射モデリングに前記スペクトル体積画像データの原子番号画像を使用させる、
請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに更に、
陽電子放出又は単一光子放出コンピュータ断層撮影の少なくとも1つで、CTベースの減衰補正のために前記スペクトル体積画像データを利用する、
請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
放射線源及び放射線検出器を含むスペクトル構成されるコンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを受信するステップと、
画像誘導プロシージャのための前記スペクトル体積画像データを利用するステップと
を有する、方法。
【請求項２４】
前記スペクトル体積画像データ内の病変をセグメント化するステップと、
前記スペクトル体積画像データの異なるエネルギー画像で異なる組織を識別するステップと、
前記セグメンテーションに基づいて前記病変を除去する計画を生成及び使用するステップと
を更に有する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
病変をセグメント化し、前記スペクトル体積画像データ内の放射線感受性組織を識別するステップと、
前記スペクトル体積画像データにおいて、計画される標的体積を識別するステップと、
前記スペクトル体積画像データを使用して、放射線ビーム経路と照射スキームを決定するステップと
を更に有する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記スペクトル体積画像データから電子密度マップを導出するステップと、
放射線量計画、放射線量シミュレーション、放射線量計算の少なくとも1つに対して電子密度マップを使用するステップと
を更に有する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
イットリウム90セラノスティクスイメージングのための制動放射モデリングに前記スペクトル体積画像データの原子番号画像を使用するステップ
を更に有する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
陽電子放出又は単一光子放出コンピュータ断層撮影の少なくとも1つで、CTベースの減衰補正のために前記スペクトル体積画像データを利用するステップ
を更に有する、請求項２３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、一般に、画像誘導アプリケーション（例えば、アブレーション、ロボット、放射線療法、単一光子放射型コンピュータ断層撮影（SPECT）、陽電子放射型コンピュータ断層撮影（PET）でのスペクトル（マルチエネルギー）画像データの使用に関しており、スペクトル（マルチエネルギー）体積画像データ及び/又は画像を生成するように構成されるコンピュータ断層撮影（CT）スキャナへの特定のアプリケーションが記述される。
【背景技術】
【０００２】
非スペクトルコンピュータ断層撮影（CT）スキャナは、一般に、非エネルギー分解検出器の一つ又はそれより多くの列の反対側の回転ガントリに取り付けられた多色X線管を含む。 Ｘ線管は、Ｘ線管と検出器の一つ又はそれより多くの列との間に位置する検査領域の周りを回転し、検査領域及び検査領域に配置される物体及び／又は物体を横断する多色放射線を放出する。検出器の一つ又はそれより多くの列は、検査領域を横断する放射線を検出し、検査領域とその中に配置される被検体及び／又は物体を示す信号（投影データ）を生成する。投影データは、エネルギースペクトルで積分されるエネルギーフルエンスに比例する。
【０００３】
投影データは、1つ又は複数の画像を生成するために使用できるコンピュータを使用して、体積画像データを生成するために再構成される。体積画像データは、多色X線ビームのスペクトル内の被検体及び/又は物体の線形減衰係数の加重平均である。結果の画像には、相対放射線密度に対応するグレースケール値で表される画素が含まれる。そのような情報は、スキャンされる被検体及び/又は物体の減衰特性を反映し、一般に、患者内の解剖学的構造、無生物内の物理的構造などの構造を示す。これらの画像は、X線源と光子検出器の特性に依存している。
【０００４】
体積画像データは、診断、画像誘導手術、画像誘導アブレーション、画像誘導放射線治療計画、PET / CT及びSPECT / CTでのCTベースの減衰補正、及び/又はその他のアプリケーションに使用されている。しかしながら、体積画像データはすべてのアプリケーションに最適というわけではない。たとえば、体積画像データは、腫瘍と軟組織の低いコントラストを有する可能性があるため、診断及び画像誘導アプリケーションの腫瘍の検出/識別及び描写への使用が制限されており、計画の最適ではない大きなオペレーター間変動につながる可能性がある。 Hounsfield単位（HU）の定量値は、近似有効エネルギー（例：有効kVp）の値のみである。
【０００５】
さらに、高Z材料がある場合、体積画像データから導出される電子密度情報には大きな誤差が生じる可能性がある。したがって、線量シミュレーション、計画、及び/又はそれから導出される電子密度情報に基づくそのような体積画像データを使用した計算は、妥協する可能性がある。さらに、アプリケーションの精度と性能のために材料の原子番号の情報が依存している医用イメージング及び/又は治療アプリケーションがある。たとえば、制動放射の発生は、高エネルギーの電子が照射されるとき、材料の原子番号の2乗に比例する。そのため、体積画像データは、イットリウム90 SPECTセラノスティックイメージングを使用して骨の画像に大きなバイアスをかけることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本明細書で説明される態様は、上記で参照される問題及びその他に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様では、システムは、放射線源及び放射線検出器を含むスペクトル構成コンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを備えるメモリを備える装置と、画像誘導プロシージャにスペクトル体積画像データを使用するように構成される画像誘導システムとを含む。
【０００８】
別の態様では、コンピュータ可読媒体が、コンピュータ実行可能命令でエンコードされ、前記コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、放射線源と放射線検出器を含む、スペクトル構成されるコンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを取得させ、画像誘導プロシージャのために前記スペクトル体積画像データを使用させる。
【０００９】
別の態様では、方法は、放射線源及び放射線検出器を含むスペクトル構成されるコンピュータ断層撮影スキャナによって生成されるスペクトル体積画像データを受信するステップと、画像誘導プロシージャのための前記スペクトル体積画像データを利用するステップとを含む。
【００１０】
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の配置、ならびに様々なステップ及びステップの配置の形をとることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】スペクトルイメージング用に構成される例示的なＣＴイメージングシステムを概略的に示している。
【図２】例示的な切除システムを概略的に示している。
【図３Ａ】腫瘍と周囲の組織を示す非スペクトル画像を示している。
【図３Ｂ】スペクトル投影データから再構成され、図３Ａに示されるのと同じ腫瘍及び周囲組織を示す仮想単色画像を示している。
【図４】例示的な放射線治療システムを概略的に示している。
【図５】例示的なＳＰＥＣＴ撮像システムを概略的に示している。
【図６】骨盤骨の参照画像を示している。
【図７】制動放射をモデル化するために骨盤領域全体について推定されるZ値を使用した骨盤の画像を示している。
【図８】制動放射をモデリングするための骨盤領域の異なる材料の測定されるＺ値を使用した骨盤の画像を示している。
【図９】本明細書の一実施形態による例示的な方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は、撮像システム１０、データリポジトリ１２、及び少なくとも１つの画像誘導システム１４を含むシステム１を概略的に示している。
【００１３】
図示される撮像システム１０は、スペクトル撮像用に構成されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナを含む。撮像システム１００は、概ね静止ガントリ１０２と回転ガントリ１０４を含む。回転ガントリ１０４は、静止ガントリ１０２によって回転可能に支持され、長手方向又はｚ軸１０８を中心に検査領域１０６の周りを回転する。被検体支持体１１０は、寝台として、検査領域内の物体又は被検体を支持する。被検体支持体１１０は、被検体又は物体の装填、スキャン、及び／又は取り出しのために検査領域１０６に関して被検体又は物体を誘導するように、撮像プロシージャの実行と連動して移動可能である。
【００１４】
Ｘ線管などの放射線源１１２は、回転ガントリ１０４によって回転可能に支持される。放射線源１１２は、回転ガントリ１０４とともに回転し、検査領域１０６を横断するＸ線放射線を放出する。放射線源１１２は、関心のある単一選択されるピーク放出電圧（すなわち、そのｋＶｐでのエネルギースペクトル）に対して広帯域（多色）放射線を放出するように構成される単一のＸ線管である。別の例では、放射源１１２は、スキャン中に少なくとも２つの異なる放出電圧（例えば、７０ｋｅＶ、１００ｋｅＶなど）を切り替えるように構成される。さらに別の例では、放射線源１１２は、回転ガントリ１０４上に角度オフセットされる２つ以上のＸ線管を含み、それぞれが異なる平均エネルギースペクトルの放射線を放出するように構成される。米国特許第８，４４２，１８４ Ｂ２号は、ｋＶｐスイッチング及び複数のＸ線管を備えるシステムを記載しており、その全体が参照により本明細書に組み込まれている。
【００１５】
放射線スペクトル感知検出器アレイ１１４は、検査領域１０６を横切る放射線源１１２の反対側の角度の弧を定めている。検出器アレイ１１４は、ｚ軸１０８方向に沿って互いに関して配置される検出器の一つ又はそれより多くの列を含み、検査領域１０６を横切る放射線を検出する。図示される実施形態では、検出器アレイ２１４は、多層シンチレータ／光センサ検出器（例えば、その全体が参照により本明細書に組み込まれる米国特許第７，９６８，８５３Ｂ２号）などのエネルギー分解検出器及び／又は光子計数（直接変換）検出器（例えば、参照によりその全体が本明細書に組み込まれるＷＯ２００９０７２０５６Ａ２）を含む。エネルギー分解検出器の場合、放射線源112は、広帯域、kVpスイッチング及び/又は複数のX線管放射線源112を含む。別の例では、検出器アレイ114は、非エネルギー分解検出器を含み、放射線源１１２は、ｋＶｐスイッチング及び／又は多重Ｘ線管放射源１１２を含む。検出器アレイ１１４は、異なるエネルギーを示すスペクトル投影データ（線積分）を生成する。
【００１６】
再構成器１１６は、スペクトル再構成アルゴリズム及び非スペクトル再構成アルゴリズムを含む複数の異なる再構成アルゴリズムを用いてスペクトル投影データを再構成する。非スペクトル再構成アルゴリズムは、たとえば、スペクトル投影データを組み合わせて、結合される体積画像データを再構成することにより、従来の広帯域（非スペクトル）体積画像データを生成する。スペクトル再構成アルゴリズムは、基本体積画像データ、たとえば、第1の基本体積画像データ、第2の基本体積画像データ、…、第N番目の基本体積画像データを生成する。例えば、デュアルエネルギの場合、再構成器１１６は、光電効果及びコンプトン散乱体積画像データセット、単エネルギー／単色体積画像データセット（例えば、４０ｋｅＶ及び１００ｋｅＶ）、カルシウム及びヨウ素体積画像データセット、骨及び軟組織体積画像データセット等を生成することができる。他のデータセットには、有効なZ（原子番号）、kエッジなどのスペクトル体積画像データセットが含まれる。
【００１７】
オペレータコンソール１１８により、オペレータはシステム１０の動作を制御することができる。これには、画像取得プロトコル（例えば、マルチエネルギー）の選択、再構成アルゴリズム（例えば、マルチエネルギー）の選択、スキャンの起動などが含まれる。オペレータコンソール１１８は、ディスプレイモニタ、フィルマーなどのような出力装置、及びマウス、キーボードなどのような入力装置を含む。投影データ及び／又は体積画像データは、コンソール１１８のメモリ装置及び／又は再構成器１１６のメモリ装置など、イメージングシステム１０のメモリデバイスに保存することができる。例示的な実施形態では、データリポジトリ１２は、投影データ及び／又は体積画像データを格納することもできる。データリポジトリ１２は、他のイメージングシステムなどの他のシステムによって生成されるデータを保存することもできる。適切なデータリポジトリ１２の例には、これらに限定されないが、放射線情報システム（ＲＩＳ）、写真及びアーカイブシステム（ＰＡＣＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、電子医療記録（ＥＭＲ）などが含まれる。
【００１８】
少なくとも１つの画像誘導システム１４は、アブレーションシステム１２０、ロボットシステム１２２、放射線治療システム（ＲＴＳ）１２４、単光子放射型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）撮像システム１２６、及び陽電子放射型コンピュータ断層撮影（PET）イメージングシステム１２８等のうちの１つ以上を含む。以下でより詳細に説明するように、少なくとも１つの画像誘導システム１４は、例えば、有線及び/又は無線ネットワーク、直接接続などの通信チャネル１３０を介して撮像システム１０及び／又はデータリポジトリ１２からのスペクトル体積画像データを利用して、少なくとも１つの画像誘導システム１４がこれらの同じ特徴に対して非スペクトル体積画像データを利用する構成に対して、腫瘍アブレーション、画像誘導ロボットプロシージャ、放射線療法、SPECTスキャン、PETスキャンなどの機能を改善する。
【００１９】
図２は、アブレーションシステム１２０の一例を示している。この例では、アブレーションシステム１２０は、無線周波数（ＲＦ）アブレーションシステムを含む。適切なアブレーションシステムの例は、２００９年７月１５日に出願され、「ＲＦアブレーションプランナー」と題され、参照によりその全体が本明細書に組み込まれるUS２０１０ ／ ００６３４９６Ａ１、２０１０年２月２２日に出願され、「高度切除計画」と題され、参照によりその全体が本明細書に組み込まれるUS８，２６７，９２７ Ｂ２、及び/又は他の切除システムに記載される。説明のために、以下の説明は、US 2010/0063496 A1に記載されているものと同様のアブレーションシステムに関する。
【００２０】
ＲＦ切除システム１２０は、患者の腫瘍塊又は病変を治療するために一つ又はそれより多くの切除プロトコルを実行するための計画の生成を促進するように構成される。計画例には、各アブレーションの標的位置や方向などの定量的情報が含まれている。また、標的につながるエントリポイント又は体の外側のポイントを識別することもある。切除計画では、腫瘍のすべての領域が確実に覆われるようにし、特定のプローブを使用した完全な切除に必要な切除の回数を報告する。この計画は、ロボットを使用して、及び/又はアブレーションプローブを定量的に追跡するなど、レジストレーションされる画像誘導を使用して実行できる。
【００２１】
図示されるＲＦ切除システム１２０は、オプティマイザ２０４及び撮像システム１２６に動作可能に接続される切除コンポーネント２０２を含む。一実施形態では、切除コンポーネント２０２は、少なくとも電源、無線周波数発生器、それに動作可能に結合されるプローブ、及び／又はプローブを腫瘍塊に挿入し、プローブ先端に対する領域内の腫瘍細胞を殺すのに十分な温度（例えば、摂氏約５０度）まで塊を加熱することを促進する他の適切な要素を含む。代替的に又は追加的に、アブレーションコンポーネント２０２は、超音波の機械的振動及び／又は加熱特性の使用を通じて特定の領域の組織をアブレーションする高強度集束超音波コンポーネント（ＨＩＦＵ）を含む。
【００２２】
オプティマイザ２０４は、アルゴリズムを使用して自動的に、及び／又はユーザ入力とともに半自動で、腫瘍、病変、器官、クリティカル領域などの物体をセグメント化するプロセッサ２１２を含む。腫瘍／軟組織の識別のために、プロセッサ212は、より低いエネルギースペクトルの体積画像データを使用してセグメント化する。例えば、一例では、プロセッサ212は、40keVの仮想単一エネルギー画像を処理する。図3Aは、非スペクトル体積画像データで生成される画像の腫瘍組織302と周囲組織304との間のコントラストを示し、図3Bは、40keVの仮想単一エネルギー画像で生成される画像に関して同じ腫瘍組織302と同じ周囲組織304との間のコントラストを示す。これらの画像は、図3Bでより高いコントラスト分解能を示している。特定のエネルギーレベルは、デフォルト、ユーザー設定、最適化アルゴリズムなどに基づいて、より低く又はより高くすることができ、1つ（図に示すように）又はそれより多くのエネルギレベルにおける1つ（図に示すように）又はそれより多くの画像を含めることができる。
【００２３】
腫瘍アブレーションでは、比較的低エネルギーレベルのスペクトル体積画像データで改善される腫瘍対軟組織のコントラストを使用することは、アブレーション計画の計画標的体積（PTV）の規定に役立つ。また、患者のさまざまな器官/構造は、さまざまなエネルギーレベルの画像における最適なコントラストと描写を有する。したがって、複数のエネルギーレベルスペクトル体積画像データは計画を最適化するように使用され得るので、複数の腫瘍のPTV識別を最適化し、挿入ラインを最適化して特定の器官/構造などを回避することができる。異なるエネルギーレベルにおける画像は本質的に同時レジストレーションされるため、異なるエネルギーレベルの画像で最適に実行される腫瘍/器官/構造の描写は、レジストレーションを心配することなく、1つの計画画像に簡単にオーバーレイされることができる。
【００２４】
セグメンテーションは、特定の物体に関連付けられた体積領域の説明を生成する。体積は、グラフィカルユーザーインターフェイス208（GUI）を介して視覚的に表示できる。体積は、腫瘍とマージンが結果の体積に含まれるように、所望の距離だけ「成長」させることができる。本明細書で使用する「腫瘍」という言葉には、特に最適化に関して、PTVが含まれており、一緒に完全にカバーすることを目的とする特定の腫瘍及びマージンをカバーする。処理ツールを使用すると、ユーザーはマージンを設定でき、新しいPTVが規定される。プロセッサ２１２は、ＰＴＶに関連する情報、特に寸法を分析し、所与のアブレーションプローブについて、向きを伴うアブレーション位置のセットを規定する。
【００２５】
一例では、プロセッサ２１２は、ＰＴＶをカバーする可能な最も少ない数のアブレーションを特定する。別の例では、プロセッサ２１２は、最も健康な組織を免れる（すなわち、副次的損傷を最小限にする）向きで切除位置を特定する。別の例では、切除されるべきではない組織又は骨の「クリティカルな領域」を示す追加の物体体積がセグメント化され、プロセッサ212は、これらの領域を回避しながら、最少の切除を生成するか、又は副次的損傷を最小化しようとする。別の例では、プロセッサ212は、アブレーションされていない領域を生成し、その結果、ユーザーは警告を受け、領域がGUI208に表示されることができる。
【００２６】
患者の皮膚上のエントリ角度及び/又は一つ又はそれより多くのエントリポイントを規定できる。一実施形態では、エントリポイントを決定するためにレイマーチングプロトコルが使用される。体積画像データのボクセルは、たとえばバイナリ体積で「空き」又は「クリティカル領域」の何れかとしてラベル付けされる。 Perlinの「Hypertexture」(Computer   Graphics、vol.23、issue 3、pp.253乃至261、1989）により導入されるレイマーチングアルゴリズム使用して、、骨などの敏感な領域又はクリティカルな領域を通じて移動しない経路に沿ってPTVにプローブの挿入を可能にする皮膚上の位置を識別できる。直観的には、これは腫瘍の中心に光を設定することに似ており、クリティカルな領域（たとえば、骨などの固い塊）が光を遮り、光が皮膚に到達する点を識別する。
【００２７】
光線は、次の3つの状況の一つが発生するまで、3D画像を通じてPTVの質量中心（重心）から直線的に「マーチ」する。すなわち、1）光線が画像体積の端に到達すると、 PTVの中心から新しい方向で再開すること、 2）光線が皮膚又はエントリポイントとして認められる別の場所に到達すると、x、y、zの位置と光線の向きが記録されること（これは潜在的なエントリポイントであり、グラフィカルに表示したり、選択用のリストに保存したり、この角度からのカバレッジに必要なアブレーションの数を決定するために評価したりすることができる）、又は3）「クリティカル領域」とラベル付けされるボクセルに到達すると、PTVの中心から新しい方向で新しい光線が開始されることである。このプロシージャは、すべての所望の角度が評価されるまで続く。
【００２８】
切除コンポーネント２０２は、切除計画に基づいて腫瘍を切除するために利用される。一般に、アブレーションシステム１２０（ならびに図１のロボット医療システム１２２、放射線治療システム１２４、ＳＰＥＣＴ撮像システム１２６、及び／又はＰＥＴ撮像システム１２８）は、ロボット誘導医療、及び/又は例えば腫瘍及び/又はクリティカルな器官（例えば、脊髄、眼、生殖器など）の識別、描写、計画される標的体積、放射線ビーム経路及び送達スキームの識別などのための放射線療法プロシージャアプリケーションだけでなく、軟組織における腫瘍コントラストが最高になるスペクトル体積画像データ、及び/又は異なる関心器官/構造が、アブレーションの計画を改善するために異なる画像における最高のコントラスト/描写を有する、異なるエネルギーレベルにおける複数のスペクトル画像を使用することができる。
【００２９】
画像誘導ロボットプロシージャの例は、Wonらによる「生検及び高周波アブレーションのためのCT誘導介入ロボットの検証」（腹部ファントムの実験的研究、Diagn  Interv  Radiol、DOI 10.5152 / dir.2017.16422、２００７年３月）で議論される。別のロボットの例は、全体が参照により本明細書に組み込まれ、2001年11月21日に出願され、「介入プロシージャのためのCT画像誘導ロボットシステムにおける触覚フィードバック及び表示」と題される米国特許第6,785,572 B2号、全体が参照により本明細書に組み込まれ、１９９７年５月１３日に出願され、「画像誘導手術システム」と題されるUS５，８１７，１０５ Ａ１、及び／又は他の例に記載されている。
【００３０】
図４は、放射線治療システム１２４の例を示している。
【００３１】
この例では、放射線治療システム124は線形加速器又はリニアックである。放射線治療システム１２４は、静止ガントリ４０２と、静止ガントリ４０２に回転可能に取り付けられる回転ガントリ４０４とを含む。回転ガントリ４０４は、治療領域４０８のまわりを回転軸４０６に対して回転する（例えば、１８０°など）。静止ガントリ４０２は、治療放射線を送達する治療（例えば、メガボルト（ＭＶ））放射線源４１２を備える治療ヘッド４１０、及び治療ヘッド410を出る放射場を任意の形状に整形できるコリメータ414（例えば、マルチリーフコリメータ）を含む。
【００３２】
寝台などの被検体支持体４１５は、治療領域４０８内の被検体の一部を支持する。コンソール４２０は、治療中にメガボルト放射線源４１２による治療放射線の送達計画に基づいてシステムに対して構成される。放射線治療計画装置４２２は放射線治療を作成する。放射線治療計画装置４２２は、病変をセグメント化し、一つ又はそれより多くの仮想単色画像で放射線感受性組織を識別し、一つ又はそれより多くの仮想単色画像で、計画される標的体積を識別し、及び／又は一つ又はそれより多くの仮想単色画像で、放射線ビーム経路及び送達スキームを決定することができる。ここでも、特定のアスペクトに対して最高のコントラスト/描写を提供するスペクトル体積画像データが利用される。
【００３３】
画像誘導放射線療法の別の例は、2009年7月22日に出願され、「予想適応放射線療法計画」と題される米国9,262,590 B2、2009年7月22日に出願され、「放射線療法計画の輪郭描写」と題される米国9,020,234 B2、 2009年7月22日に出願され、「放射線治療における腫瘍運動を考慮する方法」と題されるUS 7,596,207 B2、2004年9月10日に出願され、「放射線治療を計画するための装置及び方法」と題されるUS 7,708,682 B2に記載される。これらはすべて、その全体が参照により本明細書に組み込まれている。本明細書では他の例も意図されている。
【００３４】
放射線療法では、スペクトル体積画像データにより、患者の身体の電子密度をより正確に推定できるため、放射線療法でのより正確な線量シミュレーション、ビーム計画、及び線量計算が可能になる。アプローチ例には、最初に仮想単色エネルギースペクトル画像を再構成し、CTスペクトル体積画像データから電子密度マップ/画像を計算し、次に計算された電子密度マップを線量シミュレーションとビーム計画、及び線量計算に使用することが含まれる。線量シミュレーション、ビーム計画、及び/又は線量送達計算に電子密度を使用する例は、Skrzynskietらによる「放射線治療計画の電子密度情報のソースとしてのコンピュータ断層撮影」（Strahlenther   Onkol、2010年 6月; 186（6）：327―33.doi：10.1007 / s00066―010―2086―5）に記載されている。 
少なくとも2つの基礎材料又は高/低エネルギーのスペクトル体積画像データを使用して電子密度マップを計算するために、材料の減衰係数（μ（E））が、2つの基礎材料の線形結合μ（E）=b1μ1（E）+b2μ2（E）で近似できる。ここでμ1（E）とμ2（E）は2つの基礎材料の減衰係数であり、b1とb2は基礎材料係数である。 b1とb2を解いた後（例えば、連立方程式）、電子密度（ρe）が、ρe = b1ρ1 + b2ρ2で決定できる。ここで、ρ1とρ2は、 2つの基礎材料の電子密度である。代わりに、電子密度マップは、スペクトル体積画像データを使用して別の方法で決定することができる。
【００３５】
腫瘍/標的の識別と描写に使用される画像は、電子密度の生成に使用されるスペクトル画像とは異なる場合がある。たとえば、腫瘍/標的の識別と描写のスペクトル画像は、腫瘍対軟組織のコントラストが最大になる低エネルギー画像からのものであり、電子密度のスペクトル画像は高エネルギーレベル画像からのものである。
【００３６】
図５は、ＳＰＥＣＴ撮像システム１２６の一例を示している。
【００３７】
ＳＰＥＣＴ撮像システム１２６は、患者支持体５０２及び１つ又は複数のガンマカメラ５０４を含む。１つ又は複数のガンマカメラ５０４は、放射性物質５０８から放出される放射線（例えば制動放射光子５０６、ガンマ放射線など）を検出する。この例では、関節アーム512は、ガンマカメラ504を物体又は被検体510の周りに移動させる。SPECT再構成器514は、投影を再構成し、体積データを生成する。 ＳＰＥＣＴコンソール５１６により、ユーザーはＳＰＥＣＴスキャナ１２６を制御することができる。
【００３８】
この例では、ＳＰＥＣＴイメージングシステム１２６は、イットリウム−９０（９０Ｙ）セラノスティックイメージング用に構成されている。一般に、９０Ｙからのβ粒子の放射は制動放射の光子を生成し、シンチグラフィーで検出できる。 ９０Ｙ制動放射の光子は、高エネルギーのβ粒子（つまり、電子）が９０Ｙ核から放出されるときに生成され、その後、隣接する原子と相互作用しながら減速（つまり、運動エネルギーを失って）する。電子が減速すると、その運動エネルギーは一次光子と散乱光子、つまり制動放射の両方の連続エネルギースペクトルに変換される。
【００３９】
一例では、ＳＰＥＣＴ撮像システム１２６は、システムボクセル、すなわちプロジェクタ／バックプロジェクタに組織依存確率項を含む再構成アルゴリズムを利用して、各ボクセルで生成される制動放射スペクトルを、骨のみ及び組織のみのスペクトルの混合として重み付けされる骨体積率（ＢＶＦ）としてモデル化する。ＳＰＥＣＴ撮像システム１２６は、各ボクセルのＢＶＦを決定するために、原子番号（Ｚ）スペクトル体積画像データ（例えば、Ｚ画像）を使用する。一般に、Z画像には各ボクセルの平均原子番号が含まれる。この測定される原子番号を使用すると、SPECTイメージングシステム126が代わりに非スペクトルCTデータからの推定値を使用する構成と比較して、改善される結果がモデリングのための正確な値に提供される。
【００４０】
例として、図６は、骨盤の参照（「真」）画像６００を示している。図７は、非スペクトルＣＴ体積画像データ内の残りの組織から骨をセグメント化し、すべての骨に平均Ｚ値を割り当て、このグローバル平均で制動放射をモデリングすることにより、モデリングのためのＺ値が推定される画像７００を示す。画像７００は、真の画像６００と比較して、皮質骨領域７０２に不均一で著しく高い値を含む。図８は、原子番号（Z）スペクトル体積画像データから、異なる体組織に対して異なる方法で制動放射をモデル化するために、骨、骨髄、軟組織等の測定Ｚ値を使用する本明細書に記載のアプローチを使用して生成される画像８００を示す。この例では、画像700と比較して、画像800は均一性が改善され、定量的誤差が低減されている。
【００４１】
SPECT   90Yセラノスティックイメージングに関連する非スペクトルCT体積画像データによる制動放射スペクトルのモデリングの例は、Wrightらによる「イットリウム90のセラノスティックイメージング」（BioMed  Research   International、Vol 2015、Article ID   481279、2015）に記載される。 SPECT   90Yセラノスティックイメージングに関連する非スペクトルCT体積画像データで制動放射スペクトルをモデリングする別の例については、Lim らによる「組織依存制動放射プロシージャのための新しいモデルによるY-90   SPECT最尤画像再構成」（（要約）、J   Nucl   Med、58巻、no。supplement  1、746、2017年5月1日）で説明されている。
【００４２】
制動放射モデリングにZ画像を直接使用して（図8のように）、推定Z番号（図7のように）を骨に割り当てないと、骨のエラーが軽減され、骨構造の不均一性に適している。さらに、非スペクトルCT体積画像データは、原子番号（Z）スペクトル体積画像データとは異なり、カルシウムやヨウ素などの異なる高いZ番号を持つ材料を区別できない。そのため、原子番号（Z）スペクトル体積画像データを使用すると、スペクトル体積画像データにコントラスト、医用挿入物などが含まれる場合、セラノスティックイメージングは改善され得る。
【００４３】
代替として、又は追加として、原子番号（Z）スペクトル体積画像データは、イメージングの精度が材料の原子番号情報の精度に依存する他のアプリケーションで使用できる。
【００４４】
ＳＰＥＣＴ撮像システム１２６及び／又はＰＥＴ撮像システム１２８は、仮想単エネルギースペクトル体積画像データを利用することができ、これにより、患者体内の組織の線形減衰係数のより正確な推定が可能になり、PET / CT及び/又はSPECT / CTにおけるＣＴベースの減衰補正が改善される。そのような補正の例は、2009年5月29日に出願された「減衰補正の方法と装置」という名称のUS 9,420,974 B2及び2009年7月22日に出願された「磁気共鳴分光画像データを使用するPET 又はSPECT核イメージングシステムの減衰補正」という名称のUS 2011/0123083 A1に記載されている。両方とも参照により本明細書に組み込まれている。本明細書では他の例も意図されている。
【００４５】
図９は、本明細書で説明される実施形態による例示的な方法を示す。
【００４６】
本方法における行為の順序は限定的ではないことを理解される。したがって、他の順序付けが本明細書で意図されている。加えて、一つ又はそれより多くの行為が省略されてもよく、及び／又は一つ又はそれより多くの追加の行為が含まれてもよい。
【００４７】
902で、スペクトルCTスキャンが実行される。
【００４８】
904で、スペクトル体積画像データが再構成される。
【００４９】
９０６で、本明細書及び／又は別の方法で説明するように、コントラスト分解能９０８、電子密度分布推定９１０、及び原子番号推定９１２のうちの１つ又は複数についてスペクトル体積画像データが処理される。
【００５０】
上記は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体（一時的な媒体を除く）にエンコード又は埋め込まれたコンピュータ読み取り可能な命令によって実装され、コンピュータプロセッサ（中央処理装置（cpu）、マイクロプロセッサ、など）、プロセッサに本書に記載されている行為を実行させる。加えて、又は代替として、コンピュータ可読命令の少なくとも１つは、信号、搬送波、又はコンピュータ可読記憶媒体ではない他の一時的な媒体によって運ばれる。
【００５１】
本発明は、図面及び前述の説明において詳細に図示及び説明されているが、そのような図示及び説明は、限定的ではなく、例証的又は例示的であると見なされるべきである。本発明は、開示される実施形態に限定されない。開示される実施形態に対する他の変形は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の研究から、請求される発明を実施する際に当業者によって理解及び達成され得る。
【００５２】
請求項において、「含む」という語は他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞「a」又は「an」は複数を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、特許請求の範囲に記載されているいくつかのアイテムの機能を果たし得る。特定の測定値が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの測定値の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。
【００５３】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアとともに、又はその一部として提供される光学式記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体に格納/配布できるが、インターネットやその他の有線又は無線の通信システムのような他の形態でも配置される。請求項中の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【図１】
2020533083.tif 000003
【図２】
2020533083.tif 000004
【図３Ａ】
2020533083.tif 000005
【図３Ｂ】
2020533083.tif 000006
【図４】
2020533083.tif 000007
【図５】
2020533083.tif 000008
【図６】
2020533083.tif 000009
【図７】
2020533083.tif 000010
【図８】
2020533083.tif 000011
【図９】
2020533083.tif 000012
【国際調査報告】
2020533083.tif 000013
2020533083.tif 000014
2020533083.tif 000015
2020533083.tif 000016
2020533083.tif 000017
2020533083.tif 000018