取得プロトコル評価装置
ある方法が、線量推定器２０８を介して、撮像システム１００の取得プロトコルの取得プロトコルパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成するステップと、ノイズ推定器２１０を介して、上記取得プロトコルパラメータ値に基づかれる推定された画像ノイズを示すノイズマップ、又は上記ノイズマップ及び減衰マップに基づかれるコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップとを含む。この方法は更に、ディスプレイ２１６を介して、上記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示するステップを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、取得プロトコル評価装置に関し、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）に関する特定の用途を用いて説明される。しかしながら、本発明は、他の医療撮像用途及び非医学的な撮像用途にも適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナは、長手方向又はｚ軸の周りの検査領域の周りを回転する回転可能なガントリに取り付けられるＸ線管を含む。Ｘ線管は、検査領域を横断し、そこで患者を照射する電離放射線を放出する。検出器アレイは、Ｘ線管から検査領域の反対側の弧に内在する。検出器アレイは、検査領域を横断し、それを示す投影データを生成する放射線を検出する。再構成器は、投影データを処理し、それを示すボリュメトリック画像データを再構成する。ボリュメトリック画像データは、患者の１つ又は複数の画像を生成するために処理される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述されるように、Ｘ線管は、患者を照射する電離放射線を放出する。患者に堆積される放射線量は、例えば管電流（ｍＡ）、管電圧（ｋＶｐ）、ピッチ／露出時間（ヘリカルスキャンに関して）、スライス厚及び間隔（軸方向スキャンに関して）、及び患者サイズといった様々な取得プロトコルパラメータに基づかれる。放射線量は、管電流及び管電圧を減少させ、及び／又はピッチ、スライス厚及びスライス間隔を増加させることにより減らされることができる。しかしながら、画像ノイズは放射線量に反比例し、及び従って、放射線量を減らすとノイズは増加し、画像品質を低下させる。
【０００４】
１つの提案されたＣＴシステムでは、ノイズ閾値が予め設定され、このシステムは、予め設定されたノイズ閾値を維持しつつ、放射線量を減らすよう最適化される取得プロトコルパラメータ値の単一の最良のセットを自動的に決定する。残念なことに、これは、コンピュータプロセッサによりバックグラウンドにおいて実行される剛性的な手法である。結果として、１つの例において、ＣＴスキャナは、自動的に決定された最適な取得プロトコルパラメータ値の下で作動することができない場合がある。例えば、コンピュータ実現によるアルゴリズムは、ＣＴシステムのスキャニングシステム制約（例えば、利用可能なｋＶｐ、ｍＡ等の設定）を考慮することができないことがある。更に、斯かる手法は、撮像手順を考慮せず、及び従って、特定の撮像手順及び／又は患者とっては、異なる取得プロトコルパラメータ値が、より好適な場合がある。これは、長年の経験に基づかれる、放射線科医による主観的判断であることがある。更に、放射線科医は、使いなれている取得プロトコルパラメータ値、例えば、線量予測（ＣＴＤＩ）に基づかれる取得プロトコルパラメータ値、メーカの推奨値又は施設が決定する取得プロトコルパラメータ値を使いたいと望むことがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本出願の側面は、上述した事項その他に対処する。
【０００６】
１つの側面によれば、ある方法が、線量推定器を介して、撮像システムの取得プロトコルの取得プロトコルパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成するステップと、ノイズ推定器を介して、上記取得プロトコルパラメータ値に基づかれる推定された画像ノイズを示すノイズマップ、又は上記ノイズマップ及び減衰マップに基づかれるコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップとを含む。この方法は更に、ディスプレイを介して、上記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示するステップを含む。
【０００７】
別の実施形態では、取得プロトコル評価装置が、線量推定器、ノイズ推定器及び解析要素を含む。この線量推定器は、撮像システムの取得プロトコルのパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成する。このノイズ推定器は、上記パラメータ値に基づき、上記対象者に関して推定された画像ノイズを示すノイズマップを生成する。この解析要素は、ディスプレイを介して、上記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示する。
【０００８】
別の実施形態では、ある方法が、上記撮像システムの少なくとも２つの異なる取得プロトコルを特定するステップを含む。この方法は更に、上記プロトコルの上記対応するパラメータ値に基づき上記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２の線量を生成するステップと、上記プロトコルの上記対応するパラメータ値に基づき上記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２のノイズマップ又は第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップとを更に含む。この方法は更に、上記第１及び第２の線量マップと、上記第１及び第２のノイズマップ又は上記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを人間が読める形式で同時に表示するステップを含む。
【０００９】
別の実施形態では、ある方法が、撮像システムの第１の取得プロトコルに関する第１の線量マップを生成するステップと、上記第１の取得プロトコルに関する第１のノイズマップを生成するステップと、利用可能なｋＶｐ値に基づき減衰マップを生成するステップと、上記第１のノイズマップ及び上記減衰マップに基づき、第１のコントラスト対ノイズマップを生成するステップとを含む。この方法は更に、プロトコルパラメータ最適化基準を特定するステップであって、上記基準が、関心コントラスト媒体、関心エネルギー範囲及び関心撮像作業の１つ又は複数を特定する、ステップを含む。この方法は更に、上記最適化基準と、上記線量マップ、上記ノイズマップ、上記コントラスト対ノイズマップ及び上記減衰マップの１つ又は複数とに基づき最適化される、上記データ取得プロトコルに関する上記プロトコルパラメータ値のセットを生成するステップを含む。
【００１０】
別の実施形態では、ある方法が、上記第１及び第２の線量マップ、上記第１及び第２のノイズマップ又は上記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップに基づき、差分線量マップ、差分ノイズマップ又は差分コントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、上記生成された差分マップの少なくとも１つを表示するステップとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像データ評価装置に関連して、例示的な撮像システムを示す図である。
【図２】例示的な画像データ評価装置を示す図である。
【図３】例示的な方法を説明する図である。
【図４】例示的な方法を説明する図である。
【図５】例示的な方法を説明する図である。
【図６】例示的な方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。
【００１３】
図１は、例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナといった撮像システム１００を示す。撮像システム１００は、一般に静止したガントリ１０２及び回転ガントリ１０４を含む。回転ガントリ１０４は、静止したガントリ１０２により回転可能に支持され、長手方向又はｚ軸１０８の周りの検査領域１０６の周りを回転する。例えば寝台といった患者支持部１１０が、例えば検査領域１０６における人間の患者といった対象者又は被検者を支持する。
【００１４】
例えばＸ線管といった放射線源１１２が、回転ガントリ１０４により支持される。放射線源１１２は、焦点スポットから電離放射線を放出し、この放射線は、検査領域１０６及び対象者又は被検者を横断する。一般にコーン、くさび、ファン、又は、他の形状の放射線ビームを形成するよう、ソースコリメータが放射線を平行化する。
【００１５】
２次元放射線感知検出器アレイ１１４が、検査領域１０６を横切って放射線源１１２の反対側の弧に内在する。検出器アレイ１１４は、ｚ軸方向に沿って延在する検出器の複数の行を含む。検出器アレイ１１４は、検査領域１０６を横断する放射線を検出し、これを示す投影データを生成する。
【００１６】
汎用のコンピュータシステム又はコンピュータが、オペレータ端末１１８として機能する。端末１１８のプロセッサは、端末１１８上でコンピュータ可読命令を実行する。これは、取得プロトコル（例えば、診断、３Ｄ低線量非診断等）の選択、スキャンプロトコルパラメータ値の設定、スキャンの開始といったシステム１００の動作をオペレータが制御することを可能にする。
【００１７】
再構成器１２０は、投影データを再構成し、これを示す３次元（３Ｄ）ボリュメトリック画像データを生成する。ボリュメトリック画像データは、対象者又は被検者の１つ又は複数の画像を生成するよう処理されることができる。
【００１８】
取得プロトコル評価装置１２４は、取得プロトコルパラメータ値を評価する。後述されるが、取得プロトコル評価装置１２４は、１つ又は複数の取得プロトコルに関して対象者に堆積される線量を推定し、１つ又は複数の取得プロトコルに関して線量、画像ノイズ及び／又はコントラスト対ノイズプロファイル又はマップを決定し、及び／又は、最適化基準及び／又はスキャンパラメータ方針に基づき取得プロトコルパラメータ値を決定する。
【００１９】
例えば、これは、対象者をスキャンするのに使用されるプロトコル及びこのスキャンからの画像データに基づき、臨床医が対象者に関する線量を推定することを可能にする。別の例では、これは、システム１００に利用可能な複数のプロトコルに関する線量を臨床医が推定することを可能にする。この情報は、過去に向かって及び／又は将来に向かって、２つ又はこれ以上の取得プロトコルの間の線量を比較するために用いられることができる。更に別の例では、これは、例えば線量、ノイズ、関心物質のコントラスト、撮像手順の目的等の最適化基準に基づき、臨床医がプロトコルパラメータをチューニングすることを可能にする。
【００２０】
図示される実施形態において、取得プロトコル評価装置１２４は、システム１００の一部であるが、端末１１８とは別である。別の実施形態では、取得プロトコル評価装置１２４は、端末１１８の一部である。更に別の実施形態において、取得プロトコル評価装置１２４は、システム１００から離れて配置される。例えば、システム１００がある検査室の外側のワークステーションに配置される。
【００２１】
取得プロトコル評価装置１２４は、１つ又は複数のプロセッサと、この１つ又は複数のプロセッサにより実行可能なコンピュータ実行可能な命令を格納するコンピュータ可読ストレージ媒体とを含むことができる。１つの非限定的な例において、１つ又は複数のプロセッサは、取得プロトコル評価装置１２４の以下に説明される要素の１つ又は複数を実現するための命令を実行する。
【００２２】
図２は、取得プロトコル評価装置１２４の例を示す。
【００２３】
モデルバンク２０２は、線量及び／又は画像ノイズを推定し、線量及び／又は画像ノイズプロファイルを決定し、及び／又は、最適化された取得プロトコルパラメータ値を生成するのに使用されることができるモデルを含む生体構造モデルを格納する。図示されるように、モデルバンク２０２は、コンピュータ生成による生体構造モデルを格納することができる。斯かるモデルは、メッシュ、ベクタグラフィックス、有限要素解析、及び／又は他に基づかれるモデルを含む。他に基づかれるモデルは、グラフィック及び／又は式ベースモデルを含む。
【００２４】
モデラー２０４は、例えばシステム１００（図１）の再構成器１２０により再構成されるボリュメトリック画像データといったボリュメトリック画像データに基づき、生体構造モデルを生成する。同様に、これらのモデルは、メッシュ、ベクタグラフィックス、有限要素解析、及び／又は、他に基づかれるモデルであり、モデルバンク２０２に格納されることができる。この図示されたモデラー２０４は、例えば、生体構造モデルにおける生体構造の表現をボリュメトリック画像データにおける対応する生体構造に対して適合させるのに、コンピュータ生成モデルを追加的に用いることができる。逆もまた同じである。
【００２５】
セグメンタ２０６は、関心生体構造（例えば骨、空気、組織等）、関心物質又は媒体（例えば、コントラスト媒体等）及び／又はその他に基づき、ボリュメトリック画像データをセグメント化するのに用いられることができる。モデラー２０４は、セグメント化データに基づき、生体構造及び／又は物質特有のモデルを生成することができる。これらのモデルは、モデルバンク２０２に格納されることもできる。
【００２６】
線量推定器２０８は、関心領域に関して堆積される放射線量を推定し、線量分布マップを生成する。このマップは、特定の生体構造に関して堆積される線量の空間分布を示す情報を含む。図示される線量推定器２０８は、１つ又は複数の取得プロトコルに関する１つ又は複数の取得プロトコルパラメータ値（例えば、ｋＶｐ、ｍＡ等）に基づき、線量を推定するよう構成される。
【００２７】
例えば、線量推定器２０８は、対象者をスキャンするのに使用される取得プロトコルパラメータ値及びこのスキャンから生成されるボリュメトリック画像データに基づき、線量を推定する。推定された線量は、撮像手順に関して堆積される線量、対象者の特定の生体構造（例えば、特有の器官）、生涯累積線量、及び／又は他の情報を推定するために用いられることができる。追加的又は代替的に、他の対象者がスキャンされる前に、推定された線量が、同様な物理的な特性（例えば、身長、体重等）、病理学等を持つ別の対象者に関する線量を予測するために用いられることができる。
【００２８】
ボリュメトリック画像データは、診断スキャン又はプレスキャンからのものとすることができる。プレスキャンは、例えば３Ｄ低線量プレスキャン又は他のプレスキャンとすることができる。ボリュメトリック画像データが診断スキャンからのものである場合、推定された線量は、この対象者又は同様な物理的な特性を持つ別の対象者のフォローアップスキャンを計画するのを容易にするために使用されることもできる。ボリュメトリック画像データがプレスキャンからのものである場合、推定された線量は、診断スキャンを計画するのを容易にするために用いられることができる。別の例において、モデルバンク２０２からのモデルが、ボリュメトリック画像データの代わりに用いられる。スカウト／パイロットスキャン及び／又は他のデータが、モデルに基づき線量を推定するのを容易にするために用いられることができる。
【００２９】
線量推定器２０８は、ここでもボリュメトリック画像データ又はモデルを用いて、システム１００の１つ又は複数の取得プロトコルのパラメータ値に基づき、線量を推定するよう構成される。推定された線量は、１つ又は複数の取得プロトコルに関して予想された堆積線量を比較するために用いられることができる。これは、臨床医が、対象者をスキャンするために選択される取得プロトコルを検証し、及び／又は関心線量特性に基づき取得プロトコルを選択することを可能にする。同様に、推定された線量は、１人又は複数の対象者の将来のスキャンに関する線量を予測するために用いられることができる。
【００３０】
線量推定器２０８は、様々なアルゴリズムを用いて、線量を推定し及び線量マップを生成することができる。線量マップを生成するのに用いられる適切なアルゴリズムの例は、モンテカルロアルゴリズム、例えばMcNutt, T.による「Dose Calculations: Collapsed Cone Convolution Superposition and Delta Pixel Beam」、Pinnacle White Paper Nr. 4535 983 02474 Philips 2002に記載される高速線量アルゴリズムといった高速線量アルゴリズム、及び／又は他のアルゴリズムを含むが、これらに限定されるものではない。
【００３１】
ノイズ推定器２１０は、関心領域に関する画像ノイズを推定し、これに基づきノイズ分布プロファイル又はマップを生成する。ノイズ推定器２１０は、ノイズマップ及び１つ又は複数の減衰マップに基づき、コントラスト対ノイズマップも生成する。これは、より低線量の取得に基づき、より高線量の取得に関するノイズを推定することを含む。逆もまた同じである。ノイズ推定器２１０は、様々なアルゴリズムを使用して、ノイズを推定することができる。これは、ノイズ分布に基づき再構成画像におけるノイズの空間分解計算を可能にするノイズ伝搬モデルを含む。適切なノイズ伝搬モデルの例は、２００９年６月２３日に出願された国際特許出願ＰＣＴ／ＩＢ２００９／０５２６８６号において説明される。これは、本書にて完全に参照により含まれる。
【００３２】
線量推定器２０８に類似するものとして、ノイズ推定器２１０は、対象者をスキャンするのに使用される取得プロトコルパラメータ値、及び／又は撮像システム１００による使用に関して利用可能な取得プロトコルパラメータ値に基づき、ノイズを推定することができる。更に、ノイズ推定器２１０は、対象者又は別の対象者及び／又はモデルバンク２０２における１つ又は複数の生体構造モデルに対応するボリュメトリック画像データ（セグメント化画像データを含む）に基づき、ノイズを推定することができる。
【００３３】
オプティマイザ２１２は、最適化された取得プロトコルパラメータ値（例えば、ｋＶｐ、くさびタイプ、最適な線量変調、ＲＯＩにおいて所定のノイズレベルに達するのに必要とされる総ｍＡ）のセットを決定する。図示されるパラメータオプティマイザ２１２は、最適化基準とボリュメトリック画像データ又はモデルとに基づき、取得プロトコルパラメータ値の最適化されたセットを生成する。パラメータオプティマイザ２１２は、最適化されたパラメータ値を決定するために、１つ又は複数の線量マップ、ノイズマップ、コントラスト対ノイズマップ、及び／又は、シミュレーションされた減衰マップも用いる。
【００３４】
オプティマイザ２１２が、あるプロトコルに関するｋＶｐ値を推奨することができるようプログラムされる場合、オプティマイザ２１２は、異なる構造の間の実際のコントラストを決定するために使用されることができる線量マップ及び減衰マップを用いる。これらは、画像において、ｋＶｐに基づき変化することができる。適切な最適化基準の例は、所定のノイズ閾値又は範囲、放射線量閾値又は範囲、これらの組み合わせ、撮像手順の特定の目的又は作業、撮像手順の間に使用される異なる物質の間の画像コントラスト、コントラスト対ノイズ比及び／又は他の基準を含むが、これらに限定されるものではない。
【００３５】
例えば、適切な作業最適化基準は、オプティマイザ２１２が、関心組織（例えば、骨、軟組織等）、関心エネルギー、システム構成（単一又は複数管、単一又は複数層検出器等）等に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを生成すべきであることを示すことができる。適切な物質特有の最適化基準は、オプティマイザ２１２が、コントラスト媒体、石灰化、腫瘍等に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを生成すべきであることを示すことができる。
【００３６】
オプティマイザ２１２は、最適化された取得プロトコルパラメータ値を生成するとき、及び／又はオプティマイザ２１２が取得プロトコルパラメータ値に対する修正を決定するような取得プロトコルパラメータ値を生成した後、斯かる基準を考慮することができる。これは、作業及び／又は物質に関する取得プロトコルパラメータ値を最適化する。
【００３７】
スペクトル撮像用途に対して、エネルギー範囲又はビンの１つ又は複数に関して最適化された取得プロトコルパラメータ値（例えば、光電効果、コンプトン、ｋエッジ等）が、個別に決定されることができる。すると、個別に最適化された値が、撮像手順に関して最適化されたパラメータ値のセットを生成するために組み合わせられることができる。エネルギー範囲の１つ又は複数を強調する又は抑制するため、個別のエネルギー範囲に関する値は、さまざまに重み付けされることができる。
【００３８】
介入的な撮像用途に対して、例示的な最適化基準は、介入操作者に対する線量を減らすこととすることができる。最適化は、操作者の腕及び手が手順の間にある場所を含む、手順を実行している介入操作者の予想される位置に基づかれることができる。別の例において、介入操作者の位置を決定するために用いられることができる信号を生成するカメラ又は他のデバイスが、介入操作者の位置を示す適応フィードバックを提供するために用いられる。
【００３９】
解析要素２１４は、ボリュメトリック画像データ、セグメント化ボリュメトリック画像データ、生体構造のモデル、線量推定、線量マップ、ノイズ推定、ノイズマップ、コントラスト対ノイズ比、コントラスト対ノイズマップ、最適化されたデータ取得パラメータ値、及び／又は他の情報の１つ又は複数を、個別に又は組合せで解析する。
【００４０】
図示された解析要素２１４は、ユーザー入力を受け入れるよう構成される。適切な入力は、取得プロトコルパラメータ値、取得プロトコルパラメータ値に対する変化、１つ又は複数の特定の取得プロトコルの選択等を含む。これは、線量、ノイズ、線量及びノイズの組合せ及び／又は他の特徴に基づき、臨床医が取得プロトコルを特定することを可能にする。
【００４１】
表示要素２１６は、ボリュメトリック画像データ、セグメント化ボリュメトリック画像データ、線量推定、線量マップ、ノイズ推定、ノイズマップ、コントラスト対ノイズ比、コントラスト対ノイズマップ、最適化されたデータ取得パラメータ値及び／又は他の情報の１つ又は複数を、個別に又は組合せで示す。表示要素２１６は、ディスプレイ又はモニタのグラフィックユーザ又は他のインタフェースを介して、斯かる情報を示すことができる。
【００４２】
表示された情報は、臨床医が、ノイズ及び／又は線量に関する様々な取得プロトコルパラメータ値の影響を視覚的に検査及び比較することを可能にする。例えば、１つ又は複数のプロトコルに関して、所定の総（又は、器官）線量が設定されることができ、対応するノイズマップが比較されることができる。代替的に、１つ又は複数のプロトコルに関して、所定の関心領域（ＲＯＩ）に対する所定のノイズ範囲が設定され、対応する線量マップがこれに従ってスケール化され、比較されることができる。
【００４３】
図３は、撮像手順に基づき対象者に関して堆積される線量を決定する方法を示す。
【００４４】
ステップ３０２において、撮像手順に基づき生成されるボリュメトリック画像データが得られる。本書で述べられるように、ボリュメトリック画像データは、診断スキャン又は診断スキャンを計画するために使用されるプレスキャンに対応することができる。
【００４５】
ステップ３０４において、ボリュメトリック画像データは、モデルへと変換される。代替的に、適切なコンピュータ生成による生体構造モデルが得られる。
【００４６】
ステップ３０６において、線量マップは、撮像手順の間に使用されるモデル及び取得プロトコルパラメータ値に基づき生成される。
【００４７】
ステップ３０８において、線量マップ及びボリュメトリック画像データが表示される。線量マップ及びボリュメトリック画像データは、個別に又は同時に表示されることができる（例えば、重畳されて、並んで等）。
【００４８】
図４は、撮像システム１００の代替的なデータ取得プロトコルに関する線量及び／又はノイズ特性を決定する方法を示す。
【００４９】
ステップ４０２において、撮像システム１００の少なくとも２つの異なる取得プロトコルが特定される。
【００５０】
ステップ４０４において、第１及び第２の線量マップが、プロトコル及びボリュメトリック画像データの対応するパラメータ値に基づき、又は少なくとも１つの生体構造モデルに基づき、少なくとも２つの取得プロトコルに関してそれぞれ生成される。
【００５１】
ステップ４０６において、第１及び第２のノイズマップが、プロトコル及びボリュメトリック画像データの対応するパラメータ値に基づき、又は少なくとも１つの生体構造モデルに基づき、少なくとも２つの取得プロトコルに関してそれぞれ生成される。
【００５２】
ステップ４０８において、第１及び第２の線量マップ及び第１及び第２のノイズマップが、人間が読める形式で同時に表示される。第１及び第２の線量マップは、差分線量マップを生成するために用いられることもできる。これが、追加的に又は代替的に表示されることができる。
【００５３】
第１及び第２のコントラスト対ノイズマップ及び／又はコントラスト対ノイズ差分マップが、生成され、個別に、又は線量若しくはノイズマップの１つ若しくは複数と同時に表示されることもできる。本書において述べられるように、コントラスト対ノイズマップは、ノイズ及び減衰マップに基づき生成されることができる。
【００５４】
図５は、最適化されたデータ取得プロトコルパラメータ値のセットを生成する方法を示す。
【００５５】
ステップ５００において、線量マップが、撮像システム１００の少なくとも１つの取得プロトコルに関して生成される。
【００５６】
ステップ５０２において、ノイズマップが、少なくとも１つの取得プロトコルに関して生成される。
【００５７】
ステップ５０４において、減衰マップが生成される。本書で述べられるように、減衰マップは、ｋＶｐの関数として、画像における構造の実際のコントラストを示す。
【００５８】
ステップ５０６において、プロトコルパラメータ最適化基準が特定される。本書において述べられるように、この基準は、線量、ノイズ、作業、物質、コントラスト対ノイズ比等の１つ又は複数に基づかれることができる。
【００５９】
ステップ５０８において、プロトコルパラメータ値のセットが、線量マップ、ノイズマップ、減衰マップ及びパラメータ最適化基準の１つ又は複数に基づき最適化されるデータ取得プロトコルに関して生成される。
【００６０】
図６は、１つ又は複数の利用可能な取得プロトコルに基づきスキャンされる対象者に関して、線量を推定する方法を示す。
【００６１】
ステップ６０２において、対象者の前のスキャンからのボリュメトリック画像データ、異なる対象者に関するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数が得られる。
【００６２】
ステップ６０４において、対象者の前のスキャンからのボリュメトリック画像データ、異なる対象者に関するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき、１つ又は複数の線量マップが生成される。
【００６３】
ステップ６０６において、１つ又は複数のノイズマップが、対象者の前のスキャンからのボリュメトリック画像データ、異なる対象者に関するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき生成される。
【００６４】
ステップ６０８において、撮像手順が、線量マップ及びノイズマップに基づき対象者に関して計画される。
【００６５】
第１及び第２のコントラスト対ノイズマップが、本書に述べられるように生成され、及び、個別に、又は線量若しくはノイズマップの１つ若しくは複数と同時に表示されることもできる。撮像手順の計画（ステップ６０８）は、追加的に又は代替的に、コントラスト対ノイズマップに基づかれることができる。
【００６６】
別の実施形態では、スキャンパラメータ方針に従うスキャンパラメータプロトコルが、１つ又は複数スキャン・プロトコルに関する線量、画像ノイズ、減衰及び／又はコントラスト対ノイズマップの１つ又は複数と共に、追加的に示されることができる。従うことが決定されるスキャンパラメータ方針を生成及び使用する例は、２００９年１０月２２日に出願の「Scan Parameter Policy」というタイトルの仮出願番号第６１／２５３，８８０号に関連して説明され、この全体は、参照により本書に組み込まれる。
【００６７】
上記は、コンピュータ可読命令を用いて実現されることができる。これは、コンピュータプロセッサにより実行されるとき、プロセッサに本書に記載されるステップを実行させる。斯かる場合、この命令は、関連するコンピュータに関連付けられる及び／又は他の態様でコンピュータがアクセス可能なメモリといったコンピュータ可読ストレージ媒体に格納される。
【００６８】
本発明は、様々な実施形態を参照して本書において説明された。本書の記載を読めば、第三者は、修正及び変動を思いつくことができる。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、取得プロトコル評価装置に関し、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）に関する特定の用途を用いて説明される。しかしながら、本発明は、他の医療撮像用途及び非医学的な撮像用途にも適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナは、長手方向又はｚ軸の周りの検査領域の周りを回転する回転可能なガントリに取り付けられるＸ線管を含む。Ｘ線管は、検査領域を横断し、そこで患者を照射する電離放射線を放出する。検出器アレイは、Ｘ線管から検査領域の反対側の弧に内在する。検出器アレイは、検査領域を横断し、それを示す投影データを生成する放射線を検出する。再構成器は、投影データを処理し、それを示すボリュメトリック画像データを再構成する。ボリュメトリック画像データは、患者の１つ又は複数の画像を生成するために処理される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述されるように、Ｘ線管は、患者を照射する電離放射線を放出する。患者に堆積される放射線量は、例えば管電流（ｍＡ）、管電圧（ｋＶｐ）、ピッチ／露出時間（ヘリカルスキャンに関して）、スライス厚及び間隔（軸方向スキャンに関して）、及び患者サイズといった様々な取得プロトコルパラメータに基づかれる。放射線量は、管電流及び管電圧を減少させ、及び／又はピッチ、スライス厚及びスライス間隔を増加させることにより減らされることができる。しかしながら、画像ノイズは放射線量に反比例し、及び従って、放射線量を減らすとノイズは増加し、画像品質を低下させる。
【０００４】
１つの提案されたＣＴシステムでは、ノイズ閾値が予め設定され、このシステムは、予め設定されたノイズ閾値を維持しつつ、放射線量を減らすよう最適化される取得プロトコルパラメータ値の単一の最良のセットを自動的に決定する。残念なことに、これは、コンピュータプロセッサによりバックグラウンドにおいて実行される剛性的な手法である。結果として、１つの例において、ＣＴスキャナは、自動的に決定された最適な取得プロトコルパラメータ値の下で作動することができない場合がある。例えば、コンピュータ実現によるアルゴリズムは、ＣＴシステムのスキャニングシステム制約（例えば、利用可能なｋＶｐ、ｍＡ等の設定）を考慮することができないことがある。更に、斯かる手法は、撮像手順を考慮せず、及び従って、特定の撮像手順及び／又は患者とっては、異なる取得プロトコルパラメータ値が、より好適な場合がある。これは、長年の経験に基づかれる、放射線科医による主観的判断であることがある。更に、放射線科医は、使いなれている取得プロトコルパラメータ値、例えば、線量予測（ＣＴＤＩ）に基づかれる取得プロトコルパラメータ値、メーカの推奨値又は施設が決定する取得プロトコルパラメータ値を使いたいと望むことがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本出願の側面は、上述した事項その他に対処する。
【０００６】
１つの側面によれば、ある方法が、線量推定器を介して、撮像システムの取得プロトコルの取得プロトコルパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成するステップと、ノイズ推定器を介して、上記取得プロトコルパラメータ値に基づかれる推定された画像ノイズを示すノイズマップ、又は上記ノイズマップ及び減衰マップに基づかれるコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップとを含む。この方法は更に、ディスプレイを介して、上記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示するステップを含む。
【０００７】
別の実施形態では、取得プロトコル評価装置が、線量推定器、ノイズ推定器及び解析要素を含む。この線量推定器は、撮像システムの取得プロトコルのパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成する。このノイズ推定器は、上記パラメータ値に基づき、上記対象者に関して推定された画像ノイズを示すノイズマップを生成する。この解析要素は、ディスプレイを介して、上記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示する。
【０００８】
別の実施形態では、ある方法が、上記撮像システムの少なくとも２つの異なる取得プロトコルを特定するステップを含む。この方法は更に、上記プロトコルの上記対応するパラメータ値に基づき上記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２の線量を生成するステップと、上記プロトコルの上記対応するパラメータ値に基づき上記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２のノイズマップ又は第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップとを更に含む。この方法は更に、上記第１及び第２の線量マップと、上記第１及び第２のノイズマップ又は上記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを人間が読める形式で同時に表示するステップを含む。
【０００９】
別の実施形態では、ある方法が、撮像システムの第１の取得プロトコルに関する第１の線量マップを生成するステップと、上記第１の取得プロトコルに関する第１のノイズマップを生成するステップと、利用可能なｋＶｐ値に基づき減衰マップを生成するステップと、上記第１のノイズマップ及び上記減衰マップに基づき、第１のコントラスト対ノイズマップを生成するステップとを含む。この方法は更に、プロトコルパラメータ最適化基準を特定するステップであって、上記基準が、関心コントラスト媒体、関心エネルギー範囲及び関心撮像作業の１つ又は複数を特定する、ステップを含む。この方法は更に、上記最適化基準と、上記線量マップ、上記ノイズマップ、上記コントラスト対ノイズマップ及び上記減衰マップの１つ又は複数とに基づき最適化される、上記データ取得プロトコルに関する上記プロトコルパラメータ値のセットを生成するステップを含む。
【００１０】
別の実施形態では、ある方法が、上記第１及び第２の線量マップ、上記第１及び第２のノイズマップ又は上記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップに基づき、差分線量マップ、差分ノイズマップ又は差分コントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、上記生成された差分マップの少なくとも１つを表示するステップとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像データ評価装置に関連して、例示的な撮像システムを示す図である。
【図２】例示的な画像データ評価装置を示す図である。
【図３】例示的な方法を説明する図である。
【図４】例示的な方法を説明する図である。
【図５】例示的な方法を説明する図である。
【図６】例示的な方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。
【００１３】
図１は、例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナといった撮像システム１００を示す。撮像システム１００は、一般に静止したガントリ１０２及び回転ガントリ１０４を含む。回転ガントリ１０４は、静止したガントリ１０２により回転可能に支持され、長手方向又はｚ軸１０８の周りの検査領域１０６の周りを回転する。例えば寝台といった患者支持部１１０が、例えば検査領域１０６における人間の患者といった対象者又は被検者を支持する。
【００１４】
例えばＸ線管といった放射線源１１２が、回転ガントリ１０４により支持される。放射線源１１２は、焦点スポットから電離放射線を放出し、この放射線は、検査領域１０６及び対象者又は被検者を横断する。一般にコーン、くさび、ファン、又は、他の形状の放射線ビームを形成するよう、ソースコリメータが放射線を平行化する。
【００１５】
２次元放射線感知検出器アレイ１１４が、検査領域１０６を横切って放射線源１１２の反対側の弧に内在する。検出器アレイ１１４は、ｚ軸方向に沿って延在する検出器の複数の行を含む。検出器アレイ１１４は、検査領域１０６を横断する放射線を検出し、これを示す投影データを生成する。
【００１６】
汎用のコンピュータシステム又はコンピュータが、オペレータ端末１１８として機能する。端末１１８のプロセッサは、端末１１８上でコンピュータ可読命令を実行する。これは、取得プロトコル（例えば、診断、３Ｄ低線量非診断等）の選択、スキャンプロトコルパラメータ値の設定、スキャンの開始といったシステム１００の動作をオペレータが制御することを可能にする。
【００１７】
再構成器１２０は、投影データを再構成し、これを示す３次元（３Ｄ）ボリュメトリック画像データを生成する。ボリュメトリック画像データは、対象者又は被検者の１つ又は複数の画像を生成するよう処理されることができる。
【００１８】
取得プロトコル評価装置１２４は、取得プロトコルパラメータ値を評価する。後述されるが、取得プロトコル評価装置１２４は、１つ又は複数の取得プロトコルに関して対象者に堆積される線量を推定し、１つ又は複数の取得プロトコルに関して線量、画像ノイズ及び／又はコントラスト対ノイズプロファイル又はマップを決定し、及び／又は、最適化基準及び／又はスキャンパラメータ方針に基づき取得プロトコルパラメータ値を決定する。
【００１９】
例えば、これは、対象者をスキャンするのに使用されるプロトコル及びこのスキャンからの画像データに基づき、臨床医が対象者に関する線量を推定することを可能にする。別の例では、これは、システム１００に利用可能な複数のプロトコルに関する線量を臨床医が推定することを可能にする。この情報は、過去に向かって及び／又は将来に向かって、２つ又はこれ以上の取得プロトコルの間の線量を比較するために用いられることができる。更に別の例では、これは、例えば線量、ノイズ、関心物質のコントラスト、撮像手順の目的等の最適化基準に基づき、臨床医がプロトコルパラメータをチューニングすることを可能にする。
【００２０】
図示される実施形態において、取得プロトコル評価装置１２４は、システム１００の一部であるが、端末１１８とは別である。別の実施形態では、取得プロトコル評価装置１２４は、端末１１８の一部である。更に別の実施形態において、取得プロトコル評価装置１２４は、システム１００から離れて配置される。例えば、システム１００がある検査室の外側のワークステーションに配置される。
【００２１】
取得プロトコル評価装置１２４は、１つ又は複数のプロセッサと、この１つ又は複数のプロセッサにより実行可能なコンピュータ実行可能な命令を格納するコンピュータ可読ストレージ媒体とを含むことができる。１つの非限定的な例において、１つ又は複数のプロセッサは、取得プロトコル評価装置１２４の以下に説明される要素の１つ又は複数を実現するための命令を実行する。
【００２２】
図２は、取得プロトコル評価装置１２４の例を示す。
【００２３】
モデルバンク２０２は、線量及び／又は画像ノイズを推定し、線量及び／又は画像ノイズプロファイルを決定し、及び／又は、最適化された取得プロトコルパラメータ値を生成するのに使用されることができるモデルを含む生体構造モデルを格納する。図示されるように、モデルバンク２０２は、コンピュータ生成による生体構造モデルを格納することができる。斯かるモデルは、メッシュ、ベクタグラフィックス、有限要素解析、及び／又は他に基づかれるモデルを含む。他に基づかれるモデルは、グラフィック及び／又は式ベースモデルを含む。
【００２４】
モデラー２０４は、例えばシステム１００（図１）の再構成器１２０により再構成されるボリュメトリック画像データといったボリュメトリック画像データに基づき、生体構造モデルを生成する。同様に、これらのモデルは、メッシュ、ベクタグラフィックス、有限要素解析、及び／又は、他に基づかれるモデルであり、モデルバンク２０２に格納されることができる。この図示されたモデラー２０４は、例えば、生体構造モデルにおける生体構造の表現をボリュメトリック画像データにおける対応する生体構造に対して適合させるのに、コンピュータ生成モデルを追加的に用いることができる。逆もまた同じである。
【００２５】
セグメンタ２０６は、関心生体構造（例えば骨、空気、組織等）、関心物質又は媒体（例えば、コントラスト媒体等）及び／又はその他に基づき、ボリュメトリック画像データをセグメント化するのに用いられることができる。モデラー２０４は、セグメント化データに基づき、生体構造及び／又は物質特有のモデルを生成することができる。これらのモデルは、モデルバンク２０２に格納されることもできる。
【００２６】
線量推定器２０８は、関心領域に関して堆積される放射線量を推定し、線量分布マップを生成する。このマップは、特定の生体構造に関して堆積される線量の空間分布を示す情報を含む。図示される線量推定器２０８は、１つ又は複数の取得プロトコルに関する１つ又は複数の取得プロトコルパラメータ値（例えば、ｋＶｐ、ｍＡ等）に基づき、線量を推定するよう構成される。
【００２７】
例えば、線量推定器２０８は、対象者をスキャンするのに使用される取得プロトコルパラメータ値及びこのスキャンから生成されるボリュメトリック画像データに基づき、線量を推定する。推定された線量は、撮像手順に関して堆積される線量、対象者の特定の生体構造（例えば、特有の器官）、生涯累積線量、及び／又は他の情報を推定するために用いられることができる。追加的又は代替的に、他の対象者がスキャンされる前に、推定された線量が、同様な物理的な特性（例えば、身長、体重等）、病理学等を持つ別の対象者に関する線量を予測するために用いられることができる。
【００２８】
ボリュメトリック画像データは、診断スキャン又はプレスキャンからのものとすることができる。プレスキャンは、例えば３Ｄ低線量プレスキャン又は他のプレスキャンとすることができる。ボリュメトリック画像データが診断スキャンからのものである場合、推定された線量は、この対象者又は同様な物理的な特性を持つ別の対象者のフォローアップスキャンを計画するのを容易にするために使用されることもできる。ボリュメトリック画像データがプレスキャンからのものである場合、推定された線量は、診断スキャンを計画するのを容易にするために用いられることができる。別の例において、モデルバンク２０２からのモデルが、ボリュメトリック画像データの代わりに用いられる。スカウト／パイロットスキャン及び／又は他のデータが、モデルに基づき線量を推定するのを容易にするために用いられることができる。
【００２９】
線量推定器２０８は、ここでもボリュメトリック画像データ又はモデルを用いて、システム１００の１つ又は複数の取得プロトコルのパラメータ値に基づき、線量を推定するよう構成される。推定された線量は、１つ又は複数の取得プロトコルに関して予想された堆積線量を比較するために用いられることができる。これは、臨床医が、対象者をスキャンするために選択される取得プロトコルを検証し、及び／又は関心線量特性に基づき取得プロトコルを選択することを可能にする。同様に、推定された線量は、１人又は複数の対象者の将来のスキャンに関する線量を予測するために用いられることができる。
【００３０】
線量推定器２０８は、様々なアルゴリズムを用いて、線量を推定し及び線量マップを生成することができる。線量マップを生成するのに用いられる適切なアルゴリズムの例は、モンテカルロアルゴリズム、例えばMcNutt, T.による「Dose Calculations: Collapsed Cone Convolution Superposition and Delta Pixel Beam」、Pinnacle White Paper Nr. 4535 983 02474 Philips 2002に記載される高速線量アルゴリズムといった高速線量アルゴリズム、及び／又は他のアルゴリズムを含むが、これらに限定されるものではない。
【００３１】
ノイズ推定器２１０は、関心領域に関する画像ノイズを推定し、これに基づきノイズ分布プロファイル又はマップを生成する。ノイズ推定器２１０は、ノイズマップ及び１つ又は複数の減衰マップに基づき、コントラスト対ノイズマップも生成する。これは、より低線量の取得に基づき、より高線量の取得に関するノイズを推定することを含む。逆もまた同じである。ノイズ推定器２１０は、様々なアルゴリズムを使用して、ノイズを推定することができる。これは、ノイズ分布に基づき再構成画像におけるノイズの空間分解計算を可能にするノイズ伝搬モデルを含む。適切なノイズ伝搬モデルの例は、２００９年６月２３日に出願された国際特許出願ＰＣＴ／ＩＢ２００９／０５２６８６号において説明される。これは、本書にて完全に参照により含まれる。
【００３２】
線量推定器２０８に類似するものとして、ノイズ推定器２１０は、対象者をスキャンするのに使用される取得プロトコルパラメータ値、及び／又は撮像システム１００による使用に関して利用可能な取得プロトコルパラメータ値に基づき、ノイズを推定することができる。更に、ノイズ推定器２１０は、対象者又は別の対象者及び／又はモデルバンク２０２における１つ又は複数の生体構造モデルに対応するボリュメトリック画像データ（セグメント化画像データを含む）に基づき、ノイズを推定することができる。
【００３３】
オプティマイザ２１２は、最適化された取得プロトコルパラメータ値（例えば、ｋＶｐ、くさびタイプ、最適な線量変調、ＲＯＩにおいて所定のノイズレベルに達するのに必要とされる総ｍＡ）のセットを決定する。図示されるパラメータオプティマイザ２１２は、最適化基準とボリュメトリック画像データ又はモデルとに基づき、取得プロトコルパラメータ値の最適化されたセットを生成する。パラメータオプティマイザ２１２は、最適化されたパラメータ値を決定するために、１つ又は複数の線量マップ、ノイズマップ、コントラスト対ノイズマップ、及び／又は、シミュレーションされた減衰マップも用いる。
【００３４】
オプティマイザ２１２が、あるプロトコルに関するｋＶｐ値を推奨することができるようプログラムされる場合、オプティマイザ２１２は、異なる構造の間の実際のコントラストを決定するために使用されることができる線量マップ及び減衰マップを用いる。これらは、画像において、ｋＶｐに基づき変化することができる。適切な最適化基準の例は、所定のノイズ閾値又は範囲、放射線量閾値又は範囲、これらの組み合わせ、撮像手順の特定の目的又は作業、撮像手順の間に使用される異なる物質の間の画像コントラスト、コントラスト対ノイズ比及び／又は他の基準を含むが、これらに限定されるものではない。
【００３５】
例えば、適切な作業最適化基準は、オプティマイザ２１２が、関心組織（例えば、骨、軟組織等）、関心エネルギー、システム構成（単一又は複数管、単一又は複数層検出器等）等に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを生成すべきであることを示すことができる。適切な物質特有の最適化基準は、オプティマイザ２１２が、コントラスト媒体、石灰化、腫瘍等に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを生成すべきであることを示すことができる。
【００３６】
オプティマイザ２１２は、最適化された取得プロトコルパラメータ値を生成するとき、及び／又はオプティマイザ２１２が取得プロトコルパラメータ値に対する修正を決定するような取得プロトコルパラメータ値を生成した後、斯かる基準を考慮することができる。これは、作業及び／又は物質に関する取得プロトコルパラメータ値を最適化する。
【００３７】
スペクトル撮像用途に対して、エネルギー範囲又はビンの１つ又は複数に関して最適化された取得プロトコルパラメータ値（例えば、光電効果、コンプトン、ｋエッジ等）が、個別に決定されることができる。すると、個別に最適化された値が、撮像手順に関して最適化されたパラメータ値のセットを生成するために組み合わせられることができる。エネルギー範囲の１つ又は複数を強調する又は抑制するため、個別のエネルギー範囲に関する値は、さまざまに重み付けされることができる。
【００３８】
介入的な撮像用途に対して、例示的な最適化基準は、介入操作者に対する線量を減らすこととすることができる。最適化は、操作者の腕及び手が手順の間にある場所を含む、手順を実行している介入操作者の予想される位置に基づかれることができる。別の例において、介入操作者の位置を決定するために用いられることができる信号を生成するカメラ又は他のデバイスが、介入操作者の位置を示す適応フィードバックを提供するために用いられる。
【００３９】
解析要素２１４は、ボリュメトリック画像データ、セグメント化ボリュメトリック画像データ、生体構造のモデル、線量推定、線量マップ、ノイズ推定、ノイズマップ、コントラスト対ノイズ比、コントラスト対ノイズマップ、最適化されたデータ取得パラメータ値、及び／又は他の情報の１つ又は複数を、個別に又は組合せで解析する。
【００４０】
図示された解析要素２１４は、ユーザー入力を受け入れるよう構成される。適切な入力は、取得プロトコルパラメータ値、取得プロトコルパラメータ値に対する変化、１つ又は複数の特定の取得プロトコルの選択等を含む。これは、線量、ノイズ、線量及びノイズの組合せ及び／又は他の特徴に基づき、臨床医が取得プロトコルを特定することを可能にする。
【００４１】
表示要素２１６は、ボリュメトリック画像データ、セグメント化ボリュメトリック画像データ、線量推定、線量マップ、ノイズ推定、ノイズマップ、コントラスト対ノイズ比、コントラスト対ノイズマップ、最適化されたデータ取得パラメータ値及び／又は他の情報の１つ又は複数を、個別に又は組合せで示す。表示要素２１６は、ディスプレイ又はモニタのグラフィックユーザ又は他のインタフェースを介して、斯かる情報を示すことができる。
【００４２】
表示された情報は、臨床医が、ノイズ及び／又は線量に関する様々な取得プロトコルパラメータ値の影響を視覚的に検査及び比較することを可能にする。例えば、１つ又は複数のプロトコルに関して、所定の総（又は、器官）線量が設定されることができ、対応するノイズマップが比較されることができる。代替的に、１つ又は複数のプロトコルに関して、所定の関心領域（ＲＯＩ）に対する所定のノイズ範囲が設定され、対応する線量マップがこれに従ってスケール化され、比較されることができる。
【００４３】
図３は、撮像手順に基づき対象者に関して堆積される線量を決定する方法を示す。
【００４４】
ステップ３０２において、撮像手順に基づき生成されるボリュメトリック画像データが得られる。本書で述べられるように、ボリュメトリック画像データは、診断スキャン又は診断スキャンを計画するために使用されるプレスキャンに対応することができる。
【００４５】
ステップ３０４において、ボリュメトリック画像データは、モデルへと変換される。代替的に、適切なコンピュータ生成による生体構造モデルが得られる。
【００４６】
ステップ３０６において、線量マップは、撮像手順の間に使用されるモデル及び取得プロトコルパラメータ値に基づき生成される。
【００４７】
ステップ３０８において、線量マップ及びボリュメトリック画像データが表示される。線量マップ及びボリュメトリック画像データは、個別に又は同時に表示されることができる（例えば、重畳されて、並んで等）。
【００４８】
図４は、撮像システム１００の代替的なデータ取得プロトコルに関する線量及び／又はノイズ特性を決定する方法を示す。
【００４９】
ステップ４０２において、撮像システム１００の少なくとも２つの異なる取得プロトコルが特定される。
【００５０】
ステップ４０４において、第１及び第２の線量マップが、プロトコル及びボリュメトリック画像データの対応するパラメータ値に基づき、又は少なくとも１つの生体構造モデルに基づき、少なくとも２つの取得プロトコルに関してそれぞれ生成される。
【００５１】
ステップ４０６において、第１及び第２のノイズマップが、プロトコル及びボリュメトリック画像データの対応するパラメータ値に基づき、又は少なくとも１つの生体構造モデルに基づき、少なくとも２つの取得プロトコルに関してそれぞれ生成される。
【００５２】
ステップ４０８において、第１及び第２の線量マップ及び第１及び第２のノイズマップが、人間が読める形式で同時に表示される。第１及び第２の線量マップは、差分線量マップを生成するために用いられることもできる。これが、追加的に又は代替的に表示されることができる。
【００５３】
第１及び第２のコントラスト対ノイズマップ及び／又はコントラスト対ノイズ差分マップが、生成され、個別に、又は線量若しくはノイズマップの１つ若しくは複数と同時に表示されることもできる。本書において述べられるように、コントラスト対ノイズマップは、ノイズ及び減衰マップに基づき生成されることができる。
【００５４】
図５は、最適化されたデータ取得プロトコルパラメータ値のセットを生成する方法を示す。
【００５５】
ステップ５００において、線量マップが、撮像システム１００の少なくとも１つの取得プロトコルに関して生成される。
【００５６】
ステップ５０２において、ノイズマップが、少なくとも１つの取得プロトコルに関して生成される。
【００５７】
ステップ５０４において、減衰マップが生成される。本書で述べられるように、減衰マップは、ｋＶｐの関数として、画像における構造の実際のコントラストを示す。
【００５８】
ステップ５０６において、プロトコルパラメータ最適化基準が特定される。本書において述べられるように、この基準は、線量、ノイズ、作業、物質、コントラスト対ノイズ比等の１つ又は複数に基づかれることができる。
【００５９】
ステップ５０８において、プロトコルパラメータ値のセットが、線量マップ、ノイズマップ、減衰マップ及びパラメータ最適化基準の１つ又は複数に基づき最適化されるデータ取得プロトコルに関して生成される。
【００６０】
図６は、１つ又は複数の利用可能な取得プロトコルに基づきスキャンされる対象者に関して、線量を推定する方法を示す。
【００６１】
ステップ６０２において、対象者の前のスキャンからのボリュメトリック画像データ、異なる対象者に関するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数が得られる。
【００６２】
ステップ６０４において、対象者の前のスキャンからのボリュメトリック画像データ、異なる対象者に関するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき、１つ又は複数の線量マップが生成される。
【００６３】
ステップ６０６において、１つ又は複数のノイズマップが、対象者の前のスキャンからのボリュメトリック画像データ、異なる対象者に関するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき生成される。
【００６４】
ステップ６０８において、撮像手順が、線量マップ及びノイズマップに基づき対象者に関して計画される。
【００６５】
第１及び第２のコントラスト対ノイズマップが、本書に述べられるように生成され、及び、個別に、又は線量若しくはノイズマップの１つ若しくは複数と同時に表示されることもできる。撮像手順の計画（ステップ６０８）は、追加的に又は代替的に、コントラスト対ノイズマップに基づかれることができる。
【００６６】
別の実施形態では、スキャンパラメータ方針に従うスキャンパラメータプロトコルが、１つ又は複数スキャン・プロトコルに関する線量、画像ノイズ、減衰及び／又はコントラスト対ノイズマップの１つ又は複数と共に、追加的に示されることができる。従うことが決定されるスキャンパラメータ方針を生成及び使用する例は、２００９年１０月２２日に出願の「Scan Parameter Policy」というタイトルの仮出願番号第６１／２５３，８８０号に関連して説明され、この全体は、参照により本書に組み込まれる。
【００６７】
上記は、コンピュータ可読命令を用いて実現されることができる。これは、コンピュータプロセッサにより実行されるとき、プロセッサに本書に記載されるステップを実行させる。斯かる場合、この命令は、関連するコンピュータに関連付けられる及び／又は他の態様でコンピュータがアクセス可能なメモリといったコンピュータ可読ストレージ媒体に格納される。
【００６８】
本発明は、様々な実施形態を参照して本書において説明された。本書の記載を読めば、第三者は、修正及び変動を思いつくことができる。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
線量推定器を介して、撮像システムの取得プロトコルの取得プロトコルパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成するステップと、
ノイズ推定器を介して、前記取得プロトコルパラメータ値に基づかれる推定された画像ノイズを示すノイズマップ、又は前記ノイズマップ及び減衰マップに基づかれるコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、
ディスプレイを介して、前記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示するステップとを有する、方法。
【請求項２】
前記取得プロトコルが、前記撮像システムを用いて前記対象者をスキャンするために使用される取得プロトコルである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記取得プロトコルが、前記対象者をスキャンするために、選択可能な前記撮像システムの取得プロトコルのセットの１つを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記撮像システムの２つ又はこれ以上の取得プロトコルに関する２つ又はこれ以上の線量マップを生成するステップと、
前記２つ又はこれ以上の取得プロトコルに関する２つ又はこれ以上のノイズマップ又は２つ又はこれ以上のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つのを生成するステップと、
前記線量マップと、前記ノイズマップ又は前記コントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを同時に表示するステップとを更に有する、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記取得プロトコルの少なくとも１つのパラメータ値に対する変化を示す入力を受信するステップと、前記変化に基づき線量マップ及びノイズマップを生成及び表示するステップとを更に有する、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
ボリュメトリック画像データに基づき、前記線量及びノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記ボリュメトリック画像データが、前記取得プロトコルを用いて取得されるデータに基づき生成される前記対象者に関する画像データに対応する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ボリュメトリック画像データが、異なる対象者に関して取得される画像データに対応する、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
生体構造モデルに基づき、前記線量及びノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記線量マップ、前記コントラスト対ノイズマップ、前記ノイズマップ及び最適化基準の少なくとも１つに基づき、取得パラメータ値のセットを決定するステップを更に有する、請求項１乃至９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記最適化基準が、関心放射線エネルギー範囲に基づかれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記最適化基準が、関心媒体のコントラストに基づかれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記最適化基準が、関心撮像作業に基づかれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記最適化基準が、放射線量閾値、画像ノイズ閾値、コントラスト対ノイズ比の閾値又はこれらの組み合わせである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
取得プロトコル評価装置であって、
撮像システムの取得プロトコルのパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成する線量推定器と、
前記パラメータ値に基づき、前記対象者に関して推定された画像ノイズを示すノイズマップを生成するノイズ推定器と、
ディスプレイを介して、前記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示する解析要素とを有する、取得プロトコル評価装置。
【請求項１６】
前記ノイズ推定器が、前記ノイズマップ及び減衰マップに基づきコントラスト対ノイズマップを生成し、前記線量及びノイズマップは更に、前記対象者に対応するボリュメトリック画像データ、異なる対象者に対応するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき生成される、請求項１５に記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項１７】
前記取得プロトコルが、前記対象者をスキャンするために使用されるプロトコル、異なる対象者をスキャンするために使用されるプロトコル、又は前記撮像システムの少なくとも２つのプロトコルの１つ又は複数を含む、請求項１５又は１６に記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項１８】
関心コントラスト媒体、関心エネルギー及び関心撮像目的の少なくとも１つに基づき、取得パラメータ値のセットを決定するオプティマイザを更に有する、請求項１５乃至１７のいずれかに記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項１９】
前記解析要素が、１つ又は複数の異なる取得プロトコルに関する線量及びノイズマップを同時に表示する、請求項１５乃至１８のいずれかに記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項２０】
前記解析要素が、異なる線量マップ、２つの線量マップ間の差をそれぞれ示す差分ノイズマップ又は差分コントラスト対ノイズマップ、異なる取得プロトコルに関する２つの２つのノイズマップ又は２つのコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを表示する、請求項１５乃至１８のいずれかに記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項２１】
撮像システムの代替的なデータ取得プロトコルに関する線量及び／又はノイズプロファイルを特定する方法において、
前記撮像システムの少なくとも２つの異なる取得プロトコルを特定するステップと、
前記プロトコルの対応するパラメータ値に基づき、前記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２の線量を生成するステップと、
前記プロトコルの前記対応するパラメータ値に基づき前記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２のノイズマップ又は第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、
前記第１及び第２の線量マップと、前記第１及び第２のノイズマップ又は前記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを人間が読める形式で同時に表示するステップとを有する、方法。
【請求項２２】
前記線量及びノイズマップ、減衰マップ及び最適化基準の１つ又は複数に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを最適化するステップを更に有する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
関心コントラスト媒体、関心エネルギー範囲又は関心撮像作業の１つ又は複数に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを最適化するステップを更に有する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記対象者に対応するボリュメトリック画像データ、異なる対象者に対応するボリュメトリック画像データ又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき、前記線量又はノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項２１乃至２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
最適化基準に基づき、最適化されたデータ取得プロトコルパラメータ値のセットを生成する方法において、
撮像システムの第１の取得プロトコルに関する第１の線量マップを生成するステップと、
前記第１の取得プロトコルに関する第１のノイズマップを生成するステップと、
利用可能なｋＶｐ値に基づき減衰マップを生成するステップと、
前記第１のノイズマップ及び前記減衰マップに基づき、第１のコントラスト対ノイズマップを生成するステップと、
プロトコルパラメータ最適化基準を特定するステップであって、前記基準が、関心コントラスト媒体、関心エネルギー範囲及び関心撮像作業の１つ又は複数を特定する、ステップと、
前記最適化基準と、前記線量マップ、前記ノイズマップ、前記コントラスト対ノイズマップ及び前記減衰マップの１つ又は複数とに基づき最適化される、前記データ取得プロトコルに関する前記プロトコルパラメータ値のセットを生成するステップとを有する、方法。
【請求項２６】
前記撮像システムの第２の取得プロトコルに関する第２の線量マップを生成するステップと、
前記第２の取得プロトコルに関する第２のノイズマップを生成するステップと、
前記第２の取得プロトコルに関する第２のコントラスト対ノイズマップを生成するステップと、
前記第１及び第２の線量マップと、前記第１及び第２のノイズマップ又は前記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを人間が読める形式で同時に表示するステップとを更に有する、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記第１及び第２の線量マップ、前記第１及び第２のノイズマップ又は前記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップに基づき、差分線量マップ、差分ノイズマップ又は差分コントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、
前記生成された差分マップの少なくとも１つを表示するステップとを更に有する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記対象者に対応するボリュメトリック画像データ、異なる対象者に対応するボリュメトリック画像データ又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき、前記線量又はノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項２５に記載の方法。
【請求項１】
線量推定器を介して、撮像システムの取得プロトコルの取得プロトコルパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成するステップと、
ノイズ推定器を介して、前記取得プロトコルパラメータ値に基づかれる推定された画像ノイズを示すノイズマップ、又は前記ノイズマップ及び減衰マップに基づかれるコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、
ディスプレイを介して、前記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示するステップとを有する、方法。
【請求項２】
前記取得プロトコルが、前記撮像システムを用いて前記対象者をスキャンするために使用される取得プロトコルである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記取得プロトコルが、前記対象者をスキャンするために、選択可能な前記撮像システムの取得プロトコルのセットの１つを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記撮像システムの２つ又はこれ以上の取得プロトコルに関する２つ又はこれ以上の線量マップを生成するステップと、
前記２つ又はこれ以上の取得プロトコルに関する２つ又はこれ以上のノイズマップ又は２つ又はこれ以上のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つのを生成するステップと、
前記線量マップと、前記ノイズマップ又は前記コントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを同時に表示するステップとを更に有する、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記取得プロトコルの少なくとも１つのパラメータ値に対する変化を示す入力を受信するステップと、前記変化に基づき線量マップ及びノイズマップを生成及び表示するステップとを更に有する、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
ボリュメトリック画像データに基づき、前記線量及びノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記ボリュメトリック画像データが、前記取得プロトコルを用いて取得されるデータに基づき生成される前記対象者に関する画像データに対応する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ボリュメトリック画像データが、異なる対象者に関して取得される画像データに対応する、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
生体構造モデルに基づき、前記線量及びノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記線量マップ、前記コントラスト対ノイズマップ、前記ノイズマップ及び最適化基準の少なくとも１つに基づき、取得パラメータ値のセットを決定するステップを更に有する、請求項１乃至９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記最適化基準が、関心放射線エネルギー範囲に基づかれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記最適化基準が、関心媒体のコントラストに基づかれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記最適化基準が、関心撮像作業に基づかれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記最適化基準が、放射線量閾値、画像ノイズ閾値、コントラスト対ノイズ比の閾値又はこれらの組み合わせである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
取得プロトコル評価装置であって、
撮像システムの取得プロトコルのパラメータ値に基づき、対象者に関して堆積される推定線量を示す線量マップを生成する線量推定器と、
前記パラメータ値に基づき、前記対象者に関して推定された画像ノイズを示すノイズマップを生成するノイズ推定器と、
ディスプレイを介して、前記線量及びノイズマップを人間が読める形式で表示する解析要素とを有する、取得プロトコル評価装置。
【請求項１６】
前記ノイズ推定器が、前記ノイズマップ及び減衰マップに基づきコントラスト対ノイズマップを生成し、前記線量及びノイズマップは更に、前記対象者に対応するボリュメトリック画像データ、異なる対象者に対応するボリュメトリック画像データ、又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき生成される、請求項１５に記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項１７】
前記取得プロトコルが、前記対象者をスキャンするために使用されるプロトコル、異なる対象者をスキャンするために使用されるプロトコル、又は前記撮像システムの少なくとも２つのプロトコルの１つ又は複数を含む、請求項１５又は１６に記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項１８】
関心コントラスト媒体、関心エネルギー及び関心撮像目的の少なくとも１つに基づき、取得パラメータ値のセットを決定するオプティマイザを更に有する、請求項１５乃至１７のいずれかに記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項１９】
前記解析要素が、１つ又は複数の異なる取得プロトコルに関する線量及びノイズマップを同時に表示する、請求項１５乃至１８のいずれかに記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項２０】
前記解析要素が、異なる線量マップ、２つの線量マップ間の差をそれぞれ示す差分ノイズマップ又は差分コントラスト対ノイズマップ、異なる取得プロトコルに関する２つの２つのノイズマップ又は２つのコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを表示する、請求項１５乃至１８のいずれかに記載の取得プロトコル評価装置。
【請求項２１】
撮像システムの代替的なデータ取得プロトコルに関する線量及び／又はノイズプロファイルを特定する方法において、
前記撮像システムの少なくとも２つの異なる取得プロトコルを特定するステップと、
前記プロトコルの対応するパラメータ値に基づき、前記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２の線量を生成するステップと、
前記プロトコルの前記対応するパラメータ値に基づき前記少なくとも２つの取得プロトコルに関する第１及び第２のノイズマップ又は第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、
前記第１及び第２の線量マップと、前記第１及び第２のノイズマップ又は前記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを人間が読める形式で同時に表示するステップとを有する、方法。
【請求項２２】
前記線量及びノイズマップ、減衰マップ及び最適化基準の１つ又は複数に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを最適化するステップを更に有する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
関心コントラスト媒体、関心エネルギー範囲又は関心撮像作業の１つ又は複数に基づき、取得プロトコルパラメータ値のセットを最適化するステップを更に有する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記対象者に対応するボリュメトリック画像データ、異なる対象者に対応するボリュメトリック画像データ又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき、前記線量又はノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項２１乃至２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
最適化基準に基づき、最適化されたデータ取得プロトコルパラメータ値のセットを生成する方法において、
撮像システムの第１の取得プロトコルに関する第１の線量マップを生成するステップと、
前記第１の取得プロトコルに関する第１のノイズマップを生成するステップと、
利用可能なｋＶｐ値に基づき減衰マップを生成するステップと、
前記第１のノイズマップ及び前記減衰マップに基づき、第１のコントラスト対ノイズマップを生成するステップと、
プロトコルパラメータ最適化基準を特定するステップであって、前記基準が、関心コントラスト媒体、関心エネルギー範囲及び関心撮像作業の１つ又は複数を特定する、ステップと、
前記最適化基準と、前記線量マップ、前記ノイズマップ、前記コントラスト対ノイズマップ及び前記減衰マップの１つ又は複数とに基づき最適化される、前記データ取得プロトコルに関する前記プロトコルパラメータ値のセットを生成するステップとを有する、方法。
【請求項２６】
前記撮像システムの第２の取得プロトコルに関する第２の線量マップを生成するステップと、
前記第２の取得プロトコルに関する第２のノイズマップを生成するステップと、
前記第２の取得プロトコルに関する第２のコントラスト対ノイズマップを生成するステップと、
前記第１及び第２の線量マップと、前記第１及び第２のノイズマップ又は前記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップの少なくとも１つとを人間が読める形式で同時に表示するステップとを更に有する、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記第１及び第２の線量マップ、前記第１及び第２のノイズマップ又は前記第１及び第２のコントラスト対ノイズマップに基づき、差分線量マップ、差分ノイズマップ又は差分コントラスト対ノイズマップの少なくとも１つを生成するステップと、
前記生成された差分マップの少なくとも１つを表示するステップとを更に有する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記対象者に対応するボリュメトリック画像データ、異なる対象者に対応するボリュメトリック画像データ又は生体構造モデルの１つ又は複数に基づき、前記線量又はノイズマップの少なくとも１つを生成するステップを更に有する、請求項２５に記載の方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公表番号】特表２０１３−５０８０６１（Ｐ２０１３−５０８０６１Ａ）
【公表日】平成２５年３月７日（２０１３．３．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−５３４７９９（Ｐ２０１２−５３４７９９）
【出願日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２０１０／０５４１９４
【国際公開番号】ＷＯ２０１１／０４８５１５
【国際公開日】平成２３年４月２８日（２０１１．４．２８）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２５年３月７日（２０１３．３．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２０１０／０５４１９４
【国際公開番号】ＷＯ２０１１／０４８５１５
【国際公開日】平成２３年４月２８日（２０１１．４．２８）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
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