JP2001068294A - 被曝量管理／制御システムと方法 - Google Patents
被曝量管理／制御システムと方法Info
- Publication number
- JP2001068294A JP2001068294A JP2000209174A JP2000209174A JP2001068294A JP 2001068294 A JP2001068294 A JP 2001068294A JP 2000209174 A JP2000209174 A JP 2000209174A JP 2000209174 A JP2000209174 A JP 2000209174A JP 2001068294 A JP2001068294 A JP 2001068294A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dose
- image quality
- ray
- patient
- adjustment unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 79
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 17
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 15
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 11
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 10
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 claims description 8
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 claims description 6
- 231100000628 reference dose Toxicity 0.000 claims description 5
- 238000002083 X-ray spectrum Methods 0.000 claims description 2
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 claims 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 claims 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 25
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 2
- 238000002594 fluoroscopy Methods 0.000 description 13
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 3
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 2
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052788 barium Inorganic materials 0.000 description 2
- DSAJWYNOEDNPEQ-UHFFFAOYSA-N barium atom Chemical compound [Ba] DSAJWYNOEDNPEQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 210000002615 epidermis Anatomy 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000004091 panning Methods 0.000 description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 2
- ZCYVEMRRCGMTRW-UHFFFAOYSA-N 7553-56-2 Chemical compound [I] ZCYVEMRRCGMTRW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000167854 Bourreria succulenta Species 0.000 description 1
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N acrylic acid group Chemical group C(C=C)(=O)O NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 235000019693 cherries Nutrition 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000002496 gastric effect Effects 0.000 description 1
- 229910052740 iodine Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011630 iodine Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 229920003229 poly(methyl methacrylate) Polymers 0.000 description 1
- 239000004926 polymethyl methacrylate Substances 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05G—X-RAY TECHNIQUE
- H05G1/00—X-ray apparatus involving X-ray tubes; Circuits therefor
- H05G1/08—Electrical details
- H05G1/58—Switching arrangements for changing-over from one mode of operation to another, e.g. from radioscopy to radiography, from radioscopy to irradiation or from one tube voltage to another
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05G—X-RAY TECHNIQUE
- H05G1/00—X-ray apparatus involving X-ray tubes; Circuits therefor
- H05G1/08—Electrical details
- H05G1/26—Measuring, controlling or protecting
- H05G1/30—Controlling
- H05G1/46—Combined control of different quantities, e.g. exposure time as well as voltage or current
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/54—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis
- A61B6/545—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving automatic set-up of acquisition parameters
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- X-Ray Techniques (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 被曝量管理／制御システムとＸ線技術の選択
方法を提供する。 【解決手段】 画質に影響を与える最適なＸ線技術を前
もって正確に決定することで、それをアプリケーション
で使うことができる。画質に影響しないパラメータを使
って、閉ループの輝度制御と患者のモデルを組み合わせ
る。これを使って、知識ベースの制御システムとして動
作する制御システムを作る。Ｘ線システム輝度制御シス
テムは第１と第２の調整部を備える。第１の調整部は、
画質、即ち、輝度の調整部である。輝度調整部は、最大
ｍＡ制御、パワー制限、表皮線量制限、優先機能等の複
数の機能をもつ。第２の調整部は線量誤差調整部であ
る。第２の調整部は第１の調整部とは独立しているが、
第１の調整部と協力することで、輝度制御とは無関係に
Ｘ線技術の最適化を行う。
方法を提供する。 【解決手段】 画質に影響を与える最適なＸ線技術を前
もって正確に決定することで、それをアプリケーション
で使うことができる。画質に影響しないパラメータを使
って、閉ループの輝度制御と患者のモデルを組み合わせ
る。これを使って、知識ベースの制御システムとして動
作する制御システムを作る。Ｘ線システム輝度制御シス
テムは第１と第２の調整部を備える。第１の調整部は、
画質、即ち、輝度の調整部である。輝度調整部は、最大
ｍＡ制御、パワー制限、表皮線量制限、優先機能等の複
数の機能をもつ。第２の調整部は線量誤差調整部であ
る。第２の調整部は第１の調整部とは独立しているが、
第１の調整部と協力することで、輝度制御とは無関係に
Ｘ線技術の最適化を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自動Ｘ線技術制御
方法を蛍光透視用及び記録用Ｘ線撮影モードで使用する
ことに関する。
方法を蛍光透視用及び記録用Ｘ線撮影モードで使用する
ことに関する。
【０００２】
【従来の技術】蛍光透視の機能によって、様々なＸ線手
続き(procedure) に実時間撮影モードが提供される。手
続きによっては、蛍光透視モードが、患者の内部の解剖
学的構造を視覚化することにより記録装置の位置決め手
段として使われる。そして、蛍光透視モードで得られた
ものと同じ画像が記録装置に与えられるため、適切に枠
組みされた診断に適する画像が提供される。一般的に、
この種の手続きには、最小の蛍光透視時間、一般的には
５分未満の時間が必要となる。その他の手続きでは蛍光
透視モードを主要モードとして使って、器具を体内に置
き、医学的な介入を行い、蛍光透視画像に基づいて患者
の医学的診断を行う。これらの手続きは長時間かかるこ
とがあり、また、２時間以上の大変長い時間に渡ってＸ
線照射にさらされる必要がある。
続き(procedure) に実時間撮影モードが提供される。手
続きによっては、蛍光透視モードが、患者の内部の解剖
学的構造を視覚化することにより記録装置の位置決め手
段として使われる。そして、蛍光透視モードで得られた
ものと同じ画像が記録装置に与えられるため、適切に枠
組みされた診断に適する画像が提供される。一般的に、
この種の手続きには、最小の蛍光透視時間、一般的には
５分未満の時間が必要となる。その他の手続きでは蛍光
透視モードを主要モードとして使って、器具を体内に置
き、医学的な介入を行い、蛍光透視画像に基づいて患者
の医学的診断を行う。これらの手続きは長時間かかるこ
とがあり、また、２時間以上の大変長い時間に渡ってＸ
線照射にさらされる必要がある。
【０００３】これらの各手続きに使われる最適なＸ線技
術は、実施される医学的検査の種類と検査の目的によっ
て変わる。例えば、血管に係る手続きでは、ヨード化さ
れた管を撮影するために、普通、７０から９０ＫＶｐの
範囲のＫＶｐ設定値が必要とされる。他方、胃腸（Ｇ
Ｉ）検査では、バリウム造影剤を透過させるためにより
大きなＫＶｐが好まれる。また、患者の大きさの関数と
してこの技術を変えてもよい。
術は、実施される医学的検査の種類と検査の目的によっ
て変わる。例えば、血管に係る手続きでは、ヨード化さ
れた管を撮影するために、普通、７０から９０ＫＶｐの
範囲のＫＶｐ設定値が必要とされる。他方、胃腸（Ｇ
Ｉ）検査では、バリウム造影剤を透過させるためにより
大きなＫＶｐが好まれる。また、患者の大きさの関数と
してこの技術を変えてもよい。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従って、このような多
くの処理状況に直面するＸ線技術の制御システムは、可
能な限り多くの臨床撮影の要件を受け入れるように設計
されるのが望ましい。結果として、各状況に応じて最適
な技術を提供するために、制御システムは多くの状況で
の手続きと患者に関する知識を必要とする。
くの処理状況に直面するＸ線技術の制御システムは、可
能な限り多くの臨床撮影の要件を受け入れるように設計
されるのが望ましい。結果として、各状況に応じて最適
な技術を提供するために、制御システムは多くの状況で
の手続きと患者に関する知識を必要とする。
【０００５】上述の処理を効率的に遂行するために制御
される幾つかのパラメータ、即ち、複数の技術がある。
これらには、ＫＶｐ、ｍＡ、パルス幅（被曝時間）、画
像の量子ノイズレベル（即ち、受像器入射被曝量または
入射被曝率）が含まれる。また、焦点位置、Ｘ線ビーム
・スペクトルの質、患者の入射放射線被曝率（即ち、空
気カーマ(Kerma) ）も含まれる。これらの各パラメータ
には、遭遇した必要な手続きと患者の大きさの各々に対
して最適で唯一の設定値が与えられる。
される幾つかのパラメータ、即ち、複数の技術がある。
これらには、ＫＶｐ、ｍＡ、パルス幅（被曝時間）、画
像の量子ノイズレベル（即ち、受像器入射被曝量または
入射被曝率）が含まれる。また、焦点位置、Ｘ線ビーム
・スペクトルの質、患者の入射放射線被曝率（即ち、空
気カーマ(Kerma) ）も含まれる。これらの各パラメータ
には、遭遇した必要な手続きと患者の大きさの各々に対
して最適で唯一の設定値が与えられる。
【０００６】現状の制御法は、技術の設定を制御する機
構としての輝度の制御に基づくものである。通常、１つ
の時点で１つのパラメータを制御する、即ち、独立の輝
度を扱うループによる様々な方法を使って技術を設定す
る。よりよい画質の制御を行う別のアルゴリズムを使う
ことで、輝度の制御技術の動向に応じてバリエーション
があってもよいが、通常、一つの制御パラメータで制御
動作を決定する。
構としての輝度の制御に基づくものである。通常、１つ
の時点で１つのパラメータを制御する、即ち、独立の輝
度を扱うループによる様々な方法を使って技術を設定す
る。よりよい画質の制御を行う別のアルゴリズムを使う
ことで、輝度の制御技術の動向に応じてバリエーション
があってもよいが、通常、一つの制御パラメータで制御
動作を決定する。
【０００７】臨床的アプリケーションに応じて最適な技
術の制御を行う輝度制御システムを提供することが望ま
れている。
術の制御を行う輝度制御システムを提供することが望ま
れている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】被曝量管理／制御システ
ム、並びにＸ線技術を選択する方法を提供する。画質に
影響を与える最適なＸ線技術を前もって正確に決定する
ことにより、これをアプリケーションで使うことができ
る。画質に影響しないパラメータを使って、閉ループの
輝度制御と患者のモデルを組み合わせる。これを使っ
て、知識ベースの制御システムとして動作する制御シス
テムを作る。
ム、並びにＸ線技術を選択する方法を提供する。画質に
影響を与える最適なＸ線技術を前もって正確に決定する
ことにより、これをアプリケーションで使うことができ
る。画質に影響しないパラメータを使って、閉ループの
輝度制御と患者のモデルを組み合わせる。これを使っ
て、知識ベースの制御システムとして動作する制御シス
テムを作る。
【０００９】Ｘ線システム輝度制御システムは輝度を制
御して、臨床的アプリケーションに最適な技術を提供す
る。輝度制御システムは、第１と第２の調整部を備え
る。第１の調整部は線量(dose)、即ち、輝度の調整部で
ある。輝度調整部は４つの機能をもち、それには、最大
ｍＡ制御、パワー制限、表皮線量制限、優先(override)
機能が含まれる。第２の調整部は画質調整部である。第
２の調整部は第１の調整部とは独立しているが、それと
協調することにより輝度制御とは無関係にＸ線技術の最
適化を行う。
御して、臨床的アプリケーションに最適な技術を提供す
る。輝度制御システムは、第１と第２の調整部を備え
る。第１の調整部は線量(dose)、即ち、輝度の調整部で
ある。輝度調整部は４つの機能をもち、それには、最大
ｍＡ制御、パワー制限、表皮線量制限、優先(override)
機能が含まれる。第２の調整部は画質調整部である。第
２の調整部は第１の調整部とは独立しているが、それと
協調することにより輝度制御とは無関係にＸ線技術の最
適化を行う。
【００１０】従って、本発明は輝度の調整と画質の調整
を行うものである。そのため、輝度制御システムは、蛍
光透視またはＸ線透視のアプリケーションのために最適
な画質を提供することができる。
を行うものである。そのため、輝度制御システムは、蛍
光透視またはＸ線透視のアプリケーションのために最適
な画質を提供することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】被曝量管理／制御システムはモデ
ルベースで開発されることが望ましい。この概念によ
り、画質に影響を与える最適なＸ線技術を前もって決定
することができる。患者のモデルについての知識と閉ル
ープの輝度制御を組み合わせることで、知識ベースの制
御システムとして動作する混成制御システムが作られ
る。閉ループの輝度制御では、画像の品質に影響を与え
ないパラメータが使われる。閉ループの動作によって、
モデルに存在する不確かさを除去する。
ルベースで開発されることが望ましい。この概念によ
り、画質に影響を与える最適なＸ線技術を前もって決定
することができる。患者のモデルについての知識と閉ル
ープの輝度制御を組み合わせることで、知識ベースの制
御システムとして動作する混成制御システムが作られ
る。閉ループの輝度制御では、画像の品質に影響を与え
ないパラメータが使われる。閉ループの動作によって、
モデルに存在する不確かさを除去する。
【００１２】画質に影響を与えるモデルパラメータに
は、ＸＶｐ、パルス幅、受像器入射被曝量または被曝
率、焦点位置がある。また、Ｘ線ビーム・スペクトルの
品質を制御するためのパラメータが使われる。制御シス
テムはこれらの全パラメータを使い、それらをテーブル
に格納することができる。テーブルは、患者の相対的大
きさ、もしくは、吸収度によって索引を付けてもよい。
患者の相対的大きさは、物理的な大きさではなく、Ｘ線
吸収度を暗示させる。また、Ｘ線管電流ｍＡもこれらの
テーブルに基準値として存在する。もし、患者の吸収度
のデータを入手できないなら、この基準値をデフォルト
値として使ってもよい。
は、ＸＶｐ、パルス幅、受像器入射被曝量または被曝
率、焦点位置がある。また、Ｘ線ビーム・スペクトルの
品質を制御するためのパラメータが使われる。制御シス
テムはこれらの全パラメータを使い、それらをテーブル
に格納することができる。テーブルは、患者の相対的大
きさ、もしくは、吸収度によって索引を付けてもよい。
患者の相対的大きさは、物理的な大きさではなく、Ｘ線
吸収度を暗示させる。また、Ｘ線管電流ｍＡもこれらの
テーブルに基準値として存在する。もし、患者の吸収度
のデータを入手できないなら、この基準値をデフォルト
値として使ってもよい。
【００１３】画質に直接関与しない管電流は、Ｘ線ビー
ムのコリメーションや線源-像間距離（ＳＩＤ）の変化
に影響を受ける。それらのパラメータは患者の大きさに
は関与しない。このことは重要なことである。何故な
ら、線量の制御パラメータとしてｍＡを専用に使用しな
い制御システムではその他のパラメータを変更するから
である。これらのパラメータには、コントラスト、解像
度、Ｓ／Ｎ比が含まれる。これらのパラメータは、コリ
メーション、視野、線源−像間距離の関数として変更さ
れる。これらのシステム状態が発生するときに、この構
想による単独のループによって管電流を独立に変化させ
るが、画質を制御する技術は変えない。一部のシステム
では、ｍＡとｋＶｐの組が制御システムとして使われ
る。このシステムは、入射線量のニーズを満足させるこ
とが画質に悪影響を与え、劣化させてしまうこともあり
うる構成の一例である。
ムのコリメーションや線源-像間距離（ＳＩＤ）の変化
に影響を受ける。それらのパラメータは患者の大きさに
は関与しない。このことは重要なことである。何故な
ら、線量の制御パラメータとしてｍＡを専用に使用しな
い制御システムではその他のパラメータを変更するから
である。これらのパラメータには、コントラスト、解像
度、Ｓ／Ｎ比が含まれる。これらのパラメータは、コリ
メーション、視野、線源−像間距離の関数として変更さ
れる。これらのシステム状態が発生するときに、この構
想による単独のループによって管電流を独立に変化させ
るが、画質を制御する技術は変えない。一部のシステム
では、ｍＡとｋＶｐの組が制御システムとして使われ
る。このシステムは、入射線量のニーズを満足させるこ
とが画質に悪影響を与え、劣化させてしまうこともあり
うる構成の一例である。
【００１４】アプリケーション／医学的手続きの各々が
異なるグループの技術を必要とするため、それぞれ別の
テーブル、即ち、複数の画質軌跡が作られる。相対的に
同じ大きさの患者についてのヨード造影剤撮影検査とバ
リウム造影剤撮影検査とでは、それぞれ異なる技術が要
求される。各々の独自の１組の撮影要件については、患
者の相対的大きさに対して完全な１組の技術がある。従
って、それらの軌跡の幾つかに対してはニーズがある。
異なるグループの技術を必要とするため、それぞれ別の
テーブル、即ち、複数の画質軌跡が作られる。相対的に
同じ大きさの患者についてのヨード造影剤撮影検査とバ
リウム造影剤撮影検査とでは、それぞれ異なる技術が要
求される。各々の独自の１組の撮影要件については、患
者の相対的大きさに対して完全な１組の技術がある。従
って、それらの軌跡の幾つかに対してはニーズがある。
【００１５】適切な方法を用いて画質軌跡を作ることが
できる。コンピュータ・モデリングツールや、臨床的に
好ましい適切なＸ線技術に関するアプリケーションで体
験した知識を使うこともできる。また、先験的なコンピ
ュータ・モデリングや実時間コンピュータ・モデリング
を利用したり、また、手動で作成してもよい。コントラ
ストやノイズや、小物体、例えば、ガイドワイアやステ
ント(stint) を撮影する能力を具体的に検討してもよ
い。これらのパラメータは、特定の臨床的アプリケーシ
ョンにのための軌跡を作成するときに使われる。これら
を作成するにあたっては、Ｘ線管／Ｘ線生成器の制限が
ある。
できる。コンピュータ・モデリングツールや、臨床的に
好ましい適切なＸ線技術に関するアプリケーションで体
験した知識を使うこともできる。また、先験的なコンピ
ュータ・モデリングや実時間コンピュータ・モデリング
を利用したり、また、手動で作成してもよい。コントラ
ストやノイズや、小物体、例えば、ガイドワイアやステ
ント(stint) を撮影する能力を具体的に検討してもよ
い。これらのパラメータは、特定の臨床的アプリケーシ
ョンにのための軌跡を作成するときに使われる。これら
を作成するにあたっては、Ｘ線管／Ｘ線生成器の制限が
ある。
【００１６】さらに、Ｘ線システムは無限のパワーをも
たない。また、高品質の画像を得るために過度の放射線
を使うこともない。従って、人工的な制限がシステムの
能力に影響を与えるので、実際には、軌跡における最適
な技術を獲得することになる。別個のループを組み入れ
ることによって、閉ループの線量制御が所望の軌跡の値
より優先することがある。線量要件を満足させることが
できる制御に対して制限があるときはいつも、この優先
状態が発生する。このことは、システムのパワーの限界
や外部調整による入射線量制限、あるいは、オペレータ
が不適切に位置決めした場合に発生することがある。
たない。また、高品質の画像を得るために過度の放射線
を使うこともない。従って、人工的な制限がシステムの
能力に影響を与えるので、実際には、軌跡における最適
な技術を獲得することになる。別個のループを組み入れ
ることによって、閉ループの線量制御が所望の軌跡の値
より優先することがある。線量要件を満足させることが
できる制御に対して制限があるときはいつも、この優先
状態が発生する。このことは、システムのパワーの限界
や外部調整による入射線量制限、あるいは、オペレータ
が不適切に位置決めした場合に発生することがある。
【００１７】ここで、図面を参照すると、図１は、蛍光
透視能力とＸ線透視能力の両方をもつＸ線システム１０
を示す。そこで示されるシステム１０では、アナログ検
出器、即ち、イメージ増倍器１２を使う。しかしなが
ら、デジタル検出器をもつシステムに、ここで説明する
模範構成を適用することも可能である。
透視能力とＸ線透視能力の両方をもつＸ線システム１０
を示す。そこで示されるシステム１０では、アナログ検
出器、即ち、イメージ増倍器１２を使う。しかしなが
ら、デジタル検出器をもつシステムに、ここで説明する
模範構成を適用することも可能である。
【００１８】図１では、イメージ増倍管１２は、Ｘ線管
１４によって作られたＸ線を受信する。管１４は、アノ
ード１６とカソード１８の連合構造をもつ。また、フィ
ラメント・コントローラ１７は高電圧用変圧器１９と連
合する。コリメータ２０はＸ線を平行光に変える。Ｘ線
が患者２４等の被検体に送られる前に、スペクトルフィ
ルタ２２はそのＸ線を炉波することができる。最終的
に、Ｘ線はイメージ増倍管１２で受信され、その後、散
乱線除去鉛格子２６を通過する。画像は、カメラ２８を
介してモニタ３０に出力される。様々な制御特徴と選択
特徴が、被曝量管理部３２、アプリケーション・データ
ベース３４、オペレータコンソール選択部３６と関わ
る。
１４によって作られたＸ線を受信する。管１４は、アノ
ード１６とカソード１８の連合構造をもつ。また、フィ
ラメント・コントローラ１７は高電圧用変圧器１９と連
合する。コリメータ２０はＸ線を平行光に変える。Ｘ線
が患者２４等の被検体に送られる前に、スペクトルフィ
ルタ２２はそのＸ線を炉波することができる。最終的
に、Ｘ線はイメージ増倍管１２で受信され、その後、散
乱線除去鉛格子２６を通過する。画像は、カメラ２８を
介してモニタ３０に出力される。様々な制御特徴と選択
特徴が、被曝量管理部３２、アプリケーション・データ
ベース３４、オペレータコンソール選択部３６と関わ
る。
【００１９】蛍光透視またはＸ線透視によって、最適な
品質の画像が得られる。Ｘ線を生成するために使われる
特定の制御変数のレベルは、現在の患者の吸収特性に基
づいて設定することが望ましい。この処理を自動化する
ためには、患者の吸収度を蛍光透視中に予測できること
が望ましい。通常、手続き中の注目領域は、吸収特性が
一定である体の特定の部分に限定される。断面の厚さ、
患者の吸収特性をよく表す値とその予測値が、Ｘ線技術
を選択する処理を自動化する際に使われる。
品質の画像が得られる。Ｘ線を生成するために使われる
特定の制御変数のレベルは、現在の患者の吸収特性に基
づいて設定することが望ましい。この処理を自動化する
ためには、患者の吸収度を蛍光透視中に予測できること
が望ましい。通常、手続き中の注目領域は、吸収特性が
一定である体の特定の部分に限定される。断面の厚さ、
患者の吸収特性をよく表す値とその予測値が、Ｘ線技術
を選択する処理を自動化する際に使われる。
【００２０】実時間での監視／報告を行うために、患者
の放射線被曝量、即ち、空気カーマを予測することがし
ばしば必要となる。ソフトウエアベースの放射線被曝量
予測部は高価ではなく、また、ハードウエアベースの線
量センサーの代わりとなる健康な組織を冒さないシステ
ムである。健康な組織を冒さない代替システムとして
は、Ｘ線の経路内に置かれないものがある。
の放射線被曝量、即ち、空気カーマを予測することがし
ばしば必要となる。ソフトウエアベースの放射線被曝量
予測部は高価ではなく、また、ハードウエアベースの線
量センサーの代わりとなる健康な組織を冒さないシステ
ムである。健康な組織を冒さない代替システムとして
は、Ｘ線の経路内に置かれないものがある。
【００２１】患者の特定の断面の厚さＰは、そこで減衰
するＸ線量と同じ量だけ減衰するアクリルガラスの厚さ
で表される。患者の表皮線量は、患者が横になるテーブ
ルＴに対する入射線量によって表される。アクリルの吸
収度と人体の吸収度の関係を定義するためのモデルが明
らかに必要である。このモデルは、体のどの部分をモデ
ル化するかに依存する。また、スペクトルフィルタ２２
は、アルミニウム、銅、もしくは、その他の同様の金属
のスライスから成る。
するＸ線量と同じ量だけ減衰するアクリルガラスの厚さ
で表される。患者の表皮線量は、患者が横になるテーブ
ルＴに対する入射線量によって表される。アクリルの吸
収度と人体の吸収度の関係を定義するためのモデルが明
らかに必要である。このモデルは、体のどの部分をモデ
ル化するかに依存する。また、スペクトルフィルタ２２
は、アルミニウム、銅、もしくは、その他の同様の金属
のスライスから成る。
【００２２】被曝量管理部とそのコントローラは複数の
機能を備えるが、その各々は輝度を改善する制御と技術
の選択をオートメーションで行う機能を備える。図２の
ブロック５０は、これらの各機能とシステム全体との関
係を示す。好適な実施形態では、被曝量管理部とそのコ
ントローラは共に実時間処理とバックグランド処理を行
う。実時間処理には、線量調整部５２と画質調整部５４
に対応する２つの調整用ループが含まれる。これら２つ
のループは、従来の輝度制御を行う１つの自動輝度制御
ループに取って代わる。
機能を備えるが、その各々は輝度を改善する制御と技術
の選択をオートメーションで行う機能を備える。図２の
ブロック５０は、これらの各機能とシステム全体との関
係を示す。好適な実施形態では、被曝量管理部とそのコ
ントローラは共に実時間処理とバックグランド処理を行
う。実時間処理には、線量調整部５２と画質調整部５４
に対応する２つの調整用ループが含まれる。これら２つ
のループは、従来の輝度制御を行う１つの自動輝度制御
ループに取って代わる。
【００２３】検出器入射線量調整部５２は、瞬間線量、
即ち、輝度を制御する制御ループである。パラメータｍ
Ａにより、最適な画質とは無関係に、線量、即ち、輝度
が制御される。このループは、線量の誤差、即ち、輝度
の誤差だけに基づいて動作する。この輝度調整部の主な
役割は過渡応答である。この固定的な動作は、画質調整
部ループ５４により相補的に決められる。
即ち、輝度を制御する制御ループである。パラメータｍ
Ａにより、最適な画質とは無関係に、線量、即ち、輝度
が制御される。このループは、線量の誤差、即ち、輝度
の誤差だけに基づいて動作する。この輝度調整部の主な
役割は過渡応答である。この固定的な動作は、画質調整
部ループ５４により相補的に決められる。
【００２４】画質調整部５４は、画像を獲得するための
Ｘ線技術を適切な値で具体的に示すことにより、所望の
品質の画像を提供するための処理を行う。このため、検
査の種類と患者の大きさに関する知識が必要とされる。
また、適切な技術を設定するために、手続き情報、シス
テムの選択値、患者の大きさの値が使われる。これらの
情報は、特定の検査に適するアクティブ画質軌跡（即
ち、複数の技術データテーブル）と共に使われる。患者
の相対的大きさの関数である、ロードされた画質軌跡に
基づいて最適な撮影技術が選択される。この大きさは、
画質調整部５４で計算される。本システムのニューラル
ネットはＸ線スペクトラムに対して訓練されており、こ
のニューラルネットによって撮影中に得られたデータが
この計算で使われる。本システムでは、患者の回りをパ
ンニングすることで画像を取り込むときに適切なＸ線技
術を確立してそれを維持することができる。コントラス
ト、患者線量、受像器被曝量または被曝率、画像の輝
度、動きの不鮮明さのそれぞれを動的に制御することが
できる。これは、画像制御調整部の制御パラメータを用
いて画質軌跡を補正することによってなされる。
Ｘ線技術を適切な値で具体的に示すことにより、所望の
品質の画像を提供するための処理を行う。このため、検
査の種類と患者の大きさに関する知識が必要とされる。
また、適切な技術を設定するために、手続き情報、シス
テムの選択値、患者の大きさの値が使われる。これらの
情報は、特定の検査に適するアクティブ画質軌跡（即
ち、複数の技術データテーブル）と共に使われる。患者
の相対的大きさの関数である、ロードされた画質軌跡に
基づいて最適な撮影技術が選択される。この大きさは、
画質調整部５４で計算される。本システムのニューラル
ネットはＸ線スペクトラムに対して訓練されており、こ
のニューラルネットによって撮影中に得られたデータが
この計算で使われる。本システムでは、患者の回りをパ
ンニングすることで画像を取り込むときに適切なＸ線技
術を確立してそれを維持することができる。コントラス
ト、患者線量、受像器被曝量または被曝率、画像の輝
度、動きの不鮮明さのそれぞれを動的に制御することが
できる。これは、画像制御調整部の制御パラメータを用
いて画質軌跡を補正することによってなされる。
【００２５】画質軌跡は、最適な品質の画像を提供する
ための鍵である。画質軌跡は、先験的、もしくは、実時
間で生成することができる。この軌跡は被曝量管理サー
バ５８で管理される。そして、画質調整部でそれらの軌
跡を使うことにより、最適な品質の画像を提供する。シ
ステム選択値と、手続き形態操作部５６からの医学的手
続きデータを、被曝量管理サーバ５８に入力させてもよ
い。これが入力されると、各パラメータに対して適切な
技術、即ち、軌跡を、患者の大きさの関数として求める
ことができる。このように、多くの異なる撮影条件が選
択され、制御される。例えば、低線量（ニューロ論理の
アプリケーション用）と高コントラスト（医学的介入）
モードが選択される。被曝量管理サーバ５８から出力さ
れた軌跡により、画質調整部の応答経路を手続き的に制
御する。これは、画質軌跡に関する計算に基づいてなさ
れる。このように画質と輝度／線量の制御を行うことに
より、アプリケーションのニーズとユーザの好みを満足
させることができる。
ための鍵である。画質軌跡は、先験的、もしくは、実時
間で生成することができる。この軌跡は被曝量管理サー
バ５８で管理される。そして、画質調整部でそれらの軌
跡を使うことにより、最適な品質の画像を提供する。シ
ステム選択値と、手続き形態操作部５６からの医学的手
続きデータを、被曝量管理サーバ５８に入力させてもよ
い。これが入力されると、各パラメータに対して適切な
技術、即ち、軌跡を、患者の大きさの関数として求める
ことができる。このように、多くの異なる撮影条件が選
択され、制御される。例えば、低線量（ニューロ論理の
アプリケーション用）と高コントラスト（医学的介入）
モードが選択される。被曝量管理サーバ５８から出力さ
れた軌跡により、画質調整部の応答経路を手続き的に制
御する。これは、画質軌跡に関する計算に基づいてなさ
れる。このように画質と輝度／線量の制御を行うことに
より、アプリケーションのニーズとユーザの好みを満足
させることができる。
【００２６】図３は、線量／画質調整部の各々の間の関
係と、それらの各々とＸ線システムとの関係を示す。こ
れは、信号の入出力に基づいて示されている。線量調整
部５２は、本システムからのフィードバック信号である
２つの入力値を受信する。これらは、結果としての入射
被曝量、センサーフィードバック値９０、実ｍＡ値８８
の被曝をもたらしたｍＡ値を表すものである。また、３
つの制御基準信号、即ち、最適化入射基準線量６０、最
適化ＫＶｐ値９２、最適化ｍＡ値６３が入力される。こ
れらの信号はフィードバック入力８８，９０と共に、出
力される計算ｍＡ値を制御する処理に使われる。
係と、それらの各々とＸ線システムとの関係を示す。こ
れは、信号の入出力に基づいて示されている。線量調整
部５２は、本システムからのフィードバック信号である
２つの入力値を受信する。これらは、結果としての入射
被曝量、センサーフィードバック値９０、実ｍＡ値８８
の被曝をもたらしたｍＡ値を表すものである。また、３
つの制御基準信号、即ち、最適化入射基準線量６０、最
適化ＫＶｐ値９２、最適化ｍＡ値６３が入力される。こ
れらの信号はフィードバック入力８８，９０と共に、出
力される計算ｍＡ値を制御する処理に使われる。
【００２７】図３の画質調整部５４は、優先信号８６を
生成する。４つの実技術入力信号と共に、線量調整部５
２からの信号８６が送信される。この４つの信号には、
センサーフィードバック９０、実ｍＡ８８、実ｍＡ８
７、実ＫＶｐ８９が含まれる。これらの入力に基づい
て、患者の予測に役立つＸ線技術情報を供給する。画質
調整部５４からの４つの出力は、最適化されたＸ線技術
を表す。これらには、最適化入射基準線量６０、最適化
ＫＶｐ９２、最適化被曝時間９３、最適化ｍＡ値６３が
含まれる。
生成する。４つの実技術入力信号と共に、線量調整部５
２からの信号８６が送信される。この４つの信号には、
センサーフィードバック９０、実ｍＡ８８、実ｍＡ８
７、実ＫＶｐ８９が含まれる。これらの入力に基づい
て、患者の予測に役立つＸ線技術情報を供給する。画質
調整部５４からの４つの出力は、最適化されたＸ線技術
を表す。これらには、最適化入射基準線量６０、最適化
ＫＶｐ９２、最適化被曝時間９３、最適化ｍＡ値６３が
含まれる。
【００２８】図４に示されたＩＱ調整部は、適切なＩＱ
特性を作るために適切な技術と所望の受像器被曝率を提
供する。その技術には、ＫＶｐ、パルス幅、焦点位置、
Ｘ線ビームのスペクトル品質が含まれる。画質特性に
は、コントラスト、Ｓ／Ｎ比、動きの停止度が含まれ
る。これらは、臨床的条件に合うように、また、実際の
医療に合う特定の患者表皮線量となるように作られる。
このため、異なる臨床的ニーズに合わせるために画質調
整部はプログラマブルである。これらの目的を達成する
ために、画質調整部５４は２つの主構成要素を備える。
これら２つの主構成要素には、患者吸収度（相対的大き
さ）演算部９２とプログラマブル技術軌跡５８が含まれ
る。これらの両構成要素は患者の吸収度に基づいて動作
する。
特性を作るために適切な技術と所望の受像器被曝率を提
供する。その技術には、ＫＶｐ、パルス幅、焦点位置、
Ｘ線ビームのスペクトル品質が含まれる。画質特性に
は、コントラスト、Ｓ／Ｎ比、動きの停止度が含まれ
る。これらは、臨床的条件に合うように、また、実際の
医療に合う特定の患者表皮線量となるように作られる。
このため、異なる臨床的ニーズに合わせるために画質調
整部はプログラマブルである。これらの目的を達成する
ために、画質調整部５４は２つの主構成要素を備える。
これら２つの主構成要素には、患者吸収度（相対的大き
さ）演算部９２とプログラマブル技術軌跡５８が含まれ
る。これらの両構成要素は患者の吸収度に基づいて動作
する。
【００２９】Ｘ線の生成原理によれば、特定のパラメー
タが既知であれば、その他のパラメータを決定すること
ができる。既知のパラメータには、複数の制御信号（実
ｋＶｐ９０、実ｍＡ８７）が含まれる。また、これらの
既知のパラメータには、システム設定値９９（例えば、
視野、詳細度、線源-像間距離,線源-対象物間距離,アプ
リケーション手続き等）が含まれる。さらに、これらの
既知のパラメータには、Ｘ線ビームのスペクトル品質
（スペクトル濾波１００）と患者情報（患者の厚さ９
３）が含まれる。これらの既知のパラメータにより、セ
ンサーフィードバック９０信号（受像器で吸収されたエ
ネルギー）を一意的に決定することができる。また、こ
れらの既知のパラメータにより、患者表皮線量と受像器
入射線量を一意的に決定することができる。
タが既知であれば、その他のパラメータを決定すること
ができる。既知のパラメータには、複数の制御信号（実
ｋＶｐ９０、実ｍＡ８７）が含まれる。また、これらの
既知のパラメータには、システム設定値９９（例えば、
視野、詳細度、線源-像間距離,線源-対象物間距離,アプ
リケーション手続き等）が含まれる。さらに、これらの
既知のパラメータには、Ｘ線ビームのスペクトル品質
（スペクトル濾波１００）と患者情報（患者の厚さ９
３）が含まれる。これらの既知のパラメータにより、セ
ンサーフィードバック９０信号（受像器で吸収されたエ
ネルギー）を一意的に決定することができる。また、こ
れらの既知のパラメータにより、患者表皮線量と受像器
入射線量を一意的に決定することができる。
【００３０】しかしながら、本発明によって解決される
問題は、以下のものである。即ち、制御信号（ｋＶ，ｍ
Ａ）、システム設定（視野、詳細度、線源−像間距離，
線源−対象物間距離， アプリケーション手続き
等）、Ｘ線ビームのスペクトル品質（スペクトル濾波情
報：Ａｌの厚さ、Ｃｕの厚さ等）、特定の測定値（セン
サーフィードバック信号、基準輝度での受像器線量）が
知られている。本発明の原理を適用することで、患者の
厚さとそれに対応する患者表皮線量を求めることができ
る。これには因果関係が明らかにない。
問題は、以下のものである。即ち、制御信号（ｋＶ，ｍ
Ａ）、システム設定（視野、詳細度、線源−像間距離，
線源−対象物間距離， アプリケーション手続き
等）、Ｘ線ビームのスペクトル品質（スペクトル濾波情
報：Ａｌの厚さ、Ｃｕの厚さ等）、特定の測定値（セン
サーフィードバック信号、基準輝度での受像器線量）が
知られている。本発明の原理を適用することで、患者の
厚さとそれに対応する患者表皮線量を求めることができ
る。これには因果関係が明らかにない。
【００３１】ニューラルネットワーク（患者吸収度演算
部９２）を使って、この複雑な入力／出力の関係を作る
ことができる。ニューラルネットワークのパラメータ
は、ノード（即ち、ニューロン）間の相互接続の強度を
表す重みと、一部のノードの閾値である。ニューラルネ
ットは、前方接続だけをもつフィードフォワード構造、
もしくは、再帰的に、左右に、または、後方に接続され
た重みをもつ反復構造を持ってもよい。
部９２）を使って、この複雑な入力／出力の関係を作る
ことができる。ニューラルネットワークのパラメータ
は、ノード（即ち、ニューロン）間の相互接続の強度を
表す重みと、一部のノードの閾値である。ニューラルネ
ットは、前方接続だけをもつフィードフォワード構造、
もしくは、再帰的に、左右に、または、後方に接続され
た重みをもつ反復構造を持ってもよい。
【００３２】ニューラルネットワークは、学習（即ち、
訓練）段階と実行段階を含む２段階を実行する。学習段
階の目的は、ネットワークを実行段階で正しく機能させ
る適切なパラメータを決定することである。ニューラル
ネットワークを、複雑な機能、特に、非因果関係を処理
するように訓練することができる。
訓練）段階と実行段階を含む２段階を実行する。学習段
階の目的は、ネットワークを実行段階で正しく機能させ
る適切なパラメータを決定することである。ニューラル
ネットワークを、複雑な機能、特に、非因果関係を処理
するように訓練することができる。
【００３３】ニューラルネットワークのトポロジーによ
り、決定されるパラメータの数が規定される。実際に
は、学習段階では、超次元空間で非線型超曲線によるフ
ィッティングを行う。この段階は、最小化する目的関数
を所望の出力とニューラルネットの出力間の誤差とする
最適化問題である。この誤差関数の最小値を求めるため
に探索方向が計算される。この探索空間の次元は、決定
されるニューラルネットワークのパラメータの数に等し
く、また、この空間の軸の各々は、１つのパラメータで
ある。この段階で使われる最も普通の最適化アルゴリズ
ムは、周知の「最急降下(steepest descent)」法で近似
値を求める「後方伝搬」法である。まず、誤差関数を最
急降下させる探索方向を計算する。次に、その方向に沿
って適切なステップサイズを計算する。この処理は、誤
差関数が基本的に零になるまで反復的に繰り返される。
この学習段階では、入力とそれに対応する所望の出力を
含むデータセットを利用する。この段階では、このデー
タのほんの一部を使って上述の最適化処理を行う。
り、決定されるパラメータの数が規定される。実際に
は、学習段階では、超次元空間で非線型超曲線によるフ
ィッティングを行う。この段階は、最小化する目的関数
を所望の出力とニューラルネットの出力間の誤差とする
最適化問題である。この誤差関数の最小値を求めるため
に探索方向が計算される。この探索空間の次元は、決定
されるニューラルネットワークのパラメータの数に等し
く、また、この空間の軸の各々は、１つのパラメータで
ある。この段階で使われる最も普通の最適化アルゴリズ
ムは、周知の「最急降下(steepest descent)」法で近似
値を求める「後方伝搬」法である。まず、誤差関数を最
急降下させる探索方向を計算する。次に、その方向に沿
って適切なステップサイズを計算する。この処理は、誤
差関数が基本的に零になるまで反復的に繰り返される。
この学習段階では、入力とそれに対応する所望の出力を
含むデータセットを利用する。この段階では、このデー
タのほんの一部を使って上述の最適化処理を行う。
【００３４】ニューラルネットワークの最終的なパラメ
ータは、学習段階の最後で得られる。次の段階では、こ
の訓練されたニューラルネットワークに元のデータセッ
トのデータサブセットを供給する。ここで、このデータ
サブセットは訓練段階で（それらに対応する所望の出力
なしで）入力されたものである。ニューラルネットワー
クの（その入力セットに対する）「実出力」を比較する
には、「所望の出力」を妥当性測定基準として用いる。
この測定基準は、誤差の平方和や誤差平方和の平均の平
方根等である。もし、その評価結果が満足のいくもので
あれば、この結果をすぐにオンライン実行等の実行環境
で使うことができる。もし、この最終的な結果が満足の
いくものでなければ、データセット、ニューラルネット
ワーク構造、最適化アルゴリズム等の特定のパラメータ
を再検討する必要がある。
ータは、学習段階の最後で得られる。次の段階では、こ
の訓練されたニューラルネットワークに元のデータセッ
トのデータサブセットを供給する。ここで、このデータ
サブセットは訓練段階で（それらに対応する所望の出力
なしで）入力されたものである。ニューラルネットワー
クの（その入力セットに対する）「実出力」を比較する
には、「所望の出力」を妥当性測定基準として用いる。
この測定基準は、誤差の平方和や誤差平方和の平均の平
方根等である。もし、その評価結果が満足のいくもので
あれば、この結果をすぐにオンライン実行等の実行環境
で使うことができる。もし、この最終的な結果が満足の
いくものでなければ、データセット、ニューラルネット
ワーク構造、最適化アルゴリズム等の特定のパラメータ
を再検討する必要がある。
【００３５】患者の厚さと患者の線量レベルは、ｋＶｐ
と平均ｍＡの情報に基づいて推定する。また、それは、
検出器の入射線量を代表する線量サンプル値に基づく。
また、それは、基準輝度信号レベルに校正される入射線
量に基づく。また、Ｘ線ビームスペクトル品質（ＨＶ
Ｌ；銅フィルタの厚さとアルミニウムフィルタの厚さを
含むスペクトルフィルタ情報による）も使用される。最
終的には、Ｘ線管ゲイン（ｍＡ／ｍＡｓ）が用いられ
る。各入力変数は正規化されて、そのモデルに送られ
る。各出力変数を真の値に戻すためには、それを「逆正
規化」する必要がある。このニューラルネットワークの
モデルは、まず、物理ベース・モデルによって生成され
るか、もしくは、研究室環境で収集した大きなデータセ
ットのサブセットで訓練される。この訓練段階が首尾よ
く完了したあと、このニューラルネットワークは、この
データセットの残りのサブセットでテストされる。
と平均ｍＡの情報に基づいて推定する。また、それは、
検出器の入射線量を代表する線量サンプル値に基づく。
また、それは、基準輝度信号レベルに校正される入射線
量に基づく。また、Ｘ線ビームスペクトル品質（ＨＶ
Ｌ；銅フィルタの厚さとアルミニウムフィルタの厚さを
含むスペクトルフィルタ情報による）も使用される。最
終的には、Ｘ線管ゲイン（ｍＡ／ｍＡｓ）が用いられ
る。各入力変数は正規化されて、そのモデルに送られ
る。各出力変数を真の値に戻すためには、それを「逆正
規化」する必要がある。このニューラルネットワークの
モデルは、まず、物理ベース・モデルによって生成され
るか、もしくは、研究室環境で収集した大きなデータセ
ットのサブセットで訓練される。この訓練段階が首尾よ
く完了したあと、このニューラルネットワークは、この
データセットの残りのサブセットでテストされる。
【００３６】ここで図４を参照すると、パンニングに伴
う患者の吸収度の変化に合わせて特定の技術から別の技
術に変えるために、コントローラを使って実行点を滑ら
かに遷移させることができる。相対吸収度演算器９２
は、ｍＡ８７、ｋＶｐ８９、ブロック９９のシステム設
定値、センサーフィードバック（SensorFdbk）等を入力
する。吸収度演算器９２の出力を使い、好適な実施形態
に係る軌跡関数５８によって最適な技術を決定する。関
数５８を実行するには幾通りかの方法がある。ここで
は、他でも必要とされるかもしれない最適化のための探
索に必要な計算時間を減らすためにルックアップテーブ
ルを選んだ。
う患者の吸収度の変化に合わせて特定の技術から別の技
術に変えるために、コントローラを使って実行点を滑ら
かに遷移させることができる。相対吸収度演算器９２
は、ｍＡ８７、ｋＶｐ８９、ブロック９９のシステム設
定値、センサーフィードバック（SensorFdbk）等を入力
する。吸収度演算器９２の出力を使い、好適な実施形態
に係る軌跡関数５８によって最適な技術を決定する。関
数５８を実行するには幾通りかの方法がある。ここで
は、他でも必要とされるかもしれない最適化のための探
索に必要な計算時間を減らすためにルックアップテーブ
ルを選んだ。
【００３７】図４では、線量ループからの優先信号８６
もちょうどこの場所で加算される。この線量ループが飽
和状態でなければ、優先入力値は無効（零）であり、計
算された吸収値に対する寄与は何もない。もし、この線
量ループが所定の極限状態に到達すると、この優先信号
は立ち上がるかまたは立ち下がり、実際より大きいかま
たは小さい人工的な吸収値を生成する。この線量ループ
が再び極限状態から抜け出すまでこの処理は継続する。
もちょうどこの場所で加算される。この線量ループが飽
和状態でなければ、優先入力値は無効（零）であり、計
算された吸収値に対する寄与は何もない。もし、この線
量ループが所定の極限状態に到達すると、この優先信号
は立ち上がるかまたは立ち下がり、実際より大きいかま
たは小さい人工的な吸収値を生成する。この線量ループ
が再び極限状態から抜け出すまでこの処理は継続する。
【００３８】加算器９３が決定し出力した吸収値は、特
定の大きさの患者を臨床撮影するニーズに合った適切な
技術を決定する軌跡関数５８に与えられる。好適な実施
形態では、最適化された技術を含む複数のルックアップ
テーブルのグループが作られる。ここで、一つのテーブ
ルは各臨床的ニーズに対応するものである。
定の大きさの患者を臨床撮影するニーズに合った適切な
技術を決定する軌跡関数５８に与えられる。好適な実施
形態では、最適化された技術を含む複数のルックアップ
テーブルのグループが作られる。ここで、一つのテーブ
ルは各臨床的ニーズに対応するものである。
【００３９】被曝シーケンス中での次の被曝処理のため
に、最適化ｋＶｐ９２、最適化被曝時間、最適化入射線
量９４、最適化ｍＡ９５、焦点位置９７、スペクトルフ
ィルタ選択９８の各技術がシステム高電圧生成器に与え
られる。被曝シーケンスでのニーズに応じてしばしばこ
れらの手続きを繰り返することによって、ユーザが見る
モニタ上で所望の質の画像を維持することができる。
に、最適化ｋＶｐ９２、最適化被曝時間、最適化入射線
量９４、最適化ｍＡ９５、焦点位置９７、スペクトルフ
ィルタ選択９８の各技術がシステム高電圧生成器に与え
られる。被曝シーケンスでのニーズに応じてしばしばこ
れらの手続きを繰り返することによって、ユーザが見る
モニタ上で所望の質の画像を維持することができる。
【００４０】図５は、図３の線量調整部５２の様々な機
能の内訳を示す。限界点である最大ｍＡを計算するワッ
ト・リミッタ７０と線量リミッタ６８の２つのリミッタ
機能がある。これは、動作ｋＶｐと現在の線源から表皮
までの距離に依存する。ワットリミッタ７０は、高電圧
生成器１９等のシステム構成要素の限界値やＸ線管１７
の限界値に合わせて、調整部によって要求されるパワー
の制限を行う。これらの限界値の各々の計算結果はｍＡ
演算部６９によるｍＡ値と比較されて、その最低値がｍ
Ａ演算値６６として出力される。
能の内訳を示す。限界点である最大ｍＡを計算するワッ
ト・リミッタ７０と線量リミッタ６８の２つのリミッタ
機能がある。これは、動作ｋＶｐと現在の線源から表皮
までの距離に依存する。ワットリミッタ７０は、高電圧
生成器１９等のシステム構成要素の限界値やＸ線管１７
の限界値に合わせて、調整部によって要求されるパワー
の制限を行う。これらの限界値の各々の計算結果はｍＡ
演算部６９によるｍＡ値と比較されて、その最低値がｍ
Ａ演算値６６として出力される。
【００４１】そのｍＡの演算によれば、最適化入射線量
６０とセンサーフィードバック９０を比較して、必要と
される適切な最大ｍＡを決定する。即ち、センサーフィ
ードバック９０を最適化入射線量６０と等しくすること
要求される。この値は限界値と比較された後に出力され
て、次の被曝を起こすために使われる。入力された実ｍ
Ａ８７を使ってｍＡ演算部６９のゲインを制御するの
で、閉ループ処理での応答は安定する。その出力である
装置ゲイン７１はｍＡ演算部６９で使われるゲイン値を
表す。必要とされるｍＡ出力７２は、最適化入射線量６
０を満足させるｍＡである。演算されたｍＡ６６が上述
のように制限されると、必要とされるｍＡと計算された
ｍＡとの差は最適化入射線量６０を満足させるために必
要な増分を示す。
６０とセンサーフィードバック９０を比較して、必要と
される適切な最大ｍＡを決定する。即ち、センサーフィ
ードバック９０を最適化入射線量６０と等しくすること
要求される。この値は限界値と比較された後に出力され
て、次の被曝を起こすために使われる。入力された実ｍ
Ａ８７を使ってｍＡ演算部６９のゲインを制御するの
で、閉ループ処理での応答は安定する。その出力である
装置ゲイン７１はｍＡ演算部６９で使われるゲイン値を
表す。必要とされるｍＡ出力７２は、最適化入射線量６
０を満足させるｍＡである。演算されたｍＡ６６が上述
のように制限されると、必要とされるｍＡと計算された
ｍＡとの差は最適化入射線量６０を満足させるために必
要な増分を示す。
【００４２】線量リミッタ６８、もしくは、ワットリミ
ッタ７０のいずれか一方がｍＡの演算を制限するときは
いつも、最適な入射線量６０は得られない。これには幾
つかの理由がある。限界以上のｍＡに対するニーズを引
き起こすような極端なＳＩＤでガントリを動作させる
と、ワットリミッタ７０は、演算されたｍＡ値の出力を
クランプする。もし、表皮線量の限界に達すると、線量
リミッタ６８は演算されたｍＡ値の出力をクランプし
て、この限界以上の照射が起こらないようにする。非最
適な技術によってシステムを満足できる動作点にもって
ゆくために優先関数６７が使われる。従って、実際の患
者の大きさを予測するためのテーブルによって得られた
技術を増やす手段が必要である。優先関数６７は、最適
化入射線量を満足させる必要のあるｍＡに基づいて他の
患者の大きさのデータを提供する。
ッタ７０のいずれか一方がｍＡの演算を制限するときは
いつも、最適な入射線量６０は得られない。これには幾
つかの理由がある。限界以上のｍＡに対するニーズを引
き起こすような極端なＳＩＤでガントリを動作させる
と、ワットリミッタ７０は、演算されたｍＡ値の出力を
クランプする。もし、表皮線量の限界に達すると、線量
リミッタ６８は演算されたｍＡ値の出力をクランプし
て、この限界以上の照射が起こらないようにする。非最
適な技術によってシステムを満足できる動作点にもって
ゆくために優先関数６７が使われる。従って、実際の患
者の大きさを予測するためのテーブルによって得られた
技術を増やす手段が必要である。優先関数６７は、最適
化入射線量を満足させる必要のあるｍＡに基づいて他の
患者の大きさのデータを提供する。
【００４３】本発明を好適な実施形態を用いて説明した
が、本発明の範囲から離れることなしに、当業者は様々
な変更を行うことができ、また、構成要素をそれと等価
なものに置き換えることができることも理解すべきであ
る。その上、本範囲から離れることなしに特定の状態や
素材を本発明で教示にしたものに適応させるために多く
の修正が可能である。従って、本発明は、本発明を実施
するために考えられベストモードとして開示された特定
の実施形態に限定されることはないが、添付の請求項の
範囲にある全ての実施形態を本発明が含むという意図が
ある。
が、本発明の範囲から離れることなしに、当業者は様々
な変更を行うことができ、また、構成要素をそれと等価
なものに置き換えることができることも理解すべきであ
る。その上、本範囲から離れることなしに特定の状態や
素材を本発明で教示にしたものに適応させるために多く
の修正が可能である。従って、本発明は、本発明を実施
するために考えられベストモードとして開示された特定
の実施形態に限定されることはないが、添付の請求項の
範囲にある全ての実施形態を本発明が含むという意図が
ある。
【図１】蛍光透視能力とＸ線透視能力の両方を備える本
発明を実施するＸ線システムのブロック図である。
発明を実施するＸ線システムのブロック図である。
【図２】本発明の被曝量管理／制御システムの機能を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図３】図２の輝度調整部の機能を示す模式的ブロック
図である。
図である。
【図４】図２の画質に関する優先機能の特徴を示す模式
的ブロック図である。
的ブロック図である。
【図５】図２の画質調整部の機能を示す模式的ブロック
図である。
図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 クラレンス・エル・ゴードン，ザ・サード アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、デラ フィールド、ヘザー・ヒル・コート、ダブ リュー316・エヌ671番 (72)発明者 ジョージ・チャールズ・グッドマン アメリカ合衆国、ニューヨーク州、スケネ クタデイ、バン・アントワープ・ロード、 2090番 (72)発明者 バオミン・マー アメリカ合衆国、ニュー・ジャージー州、 チェリー・ヒル、コーパー・ランディン グ・ロード、801番
Claims (18)
- 【請求項１】 画質調整部と、 前記画質調整部とは独立し、前記画質調整部と協力して
Ｘ線技術の最適化を行う線量誤差調整部と、を備えるこ
とを特徴とするＸ線制御システム。 - 【請求項２】 前記画質調整部は、 Ｘ線技術を決定する手段と、 画像当たりの受像器線量を決定する手段と、 前記決定したＸ線技術と画像当たりの受像器線量を使っ
て、患者の吸収度を計算する手段と、 前記患者の吸収度の計算値と所定の臨床的撮影要件を使
って、最適な技術を決定する手段と、 前記線量誤差調整部が限界以内にあるとき、前記最適な
技術を調整する手段と、を備えることを特徴とする請求
項１の制御システム。 - 【請求項３】 患者の大きさが、実際の技術またはモデ
ル化した技術と入射線量データとを使って訓練されたニ
ューラルネットワークによって計算されることを特徴と
する請求項２の制御システム。 - 【請求項４】 前記最適な技術は、先験的に定められた
複数の最適な技術を備えるルックアップテーブルを使っ
て決定されて、システム選択に基づいて前記画質調整部
にロードされることを特徴とする請求項２の制御システ
ム。 - 【請求項５】 前記最適な技術は、モデルベースの最適
化エンジンを使った実時間技術の最適化によって決定さ
れることを特徴とする請求項２の制御システム。 - 【請求項６】 前記最適な技術は、モデルベースの最適
化エンジンを利用して、複数の最適化技術を備える実時
間のルックアップテーブルを選ばれた時間に生成するこ
とによって決定されることを特徴とする請求項２の制御
システム。 - 【請求項７】 前記線量誤差調整部は、 測定された入射線量と基準線量を比較することによって
入射線量誤差を決定する手段と、 前記Ｘ線システムの限界を保護するためにパワー出力を
制限する手段と、 患者が調整限度もしくは所望のレベルを越えて被曝する
ことを妨ぐ手段と、 極限条件がもたらす非最適制御設定を示す手段と、を備
えることを特徴とする請求項１の制御システム。 - 【請求項８】 前記基準線量は、最適化基準線量を有す
ることを特徴とする請求項７の制御システム。 - 【請求項９】 前記入射線量を補正する手段をさらに備
えることを特徴とする請求項７の制御システム。 - 【請求項１０】 前記入射線量を補正する手段は、Ｘ線
管照射電流を制御する手段を備えることを特徴とする請
求項９の制御システム。 - 【請求項１１】前記入射線量を補正する手段は、Ｘ線管
の電位を制御する手段を備えることを特徴とする請求項
９の制御システム。 - 【請求項１２】 画質調整部を設ける工程と、 線量誤差調整部を設ける工程と、 前記線量誤差調整部と協力して画質制御選択を最適化す
るために前記画質調整部を前記線量誤差調整部と協力さ
せる工程と、を有することを特徴とするＸ線システム画
質制御選択方法。 - 【請求項１３】 前記協力させる工程は、 臨床的アプリケーションを規定する工程と、 前記臨床的アプリケーションのための基幹画質特性を規
定する工程と、 最適化するために最適な制御パラメータを患者の吸収度
の関数として決定する工程と、 前記Ｘ線システムのコンピュータモデルを使って最適化
を行うためにコンピュータモデルを提供する工程と、 前のＸ線被曝量に基づいて減衰因子を計算する工程と、 前記コンピュータモデルと前記減衰因子を使って画質制
御選択を最適化する工程と、 を含んでいる請求項１２の方法。 - 【請求項１４】 前記画質調整部は、Ｘ線管照射を独立
した輝度制御として使う一方で、Ｘ線管最大電圧、被曝
時間、映像ゲインの自動設定により、コントラスト、Ｓ
／Ｎ比、臨床的アプリケーションに対する動きの停止要
件を独立に設定することができることを特徴とする請求
項１３の方法。 - 【請求項１５】 第１の被曝シーケンスを使って、視野
とモード選択とそれに付随する入射線量の変化またはフ
レームレートの変化とに関するオペレータによって起こ
される変化とは無関係に、次の被曝シーケンスで使われ
る適切な技術を決定する工程をさらに備えることを特徴
とする請求項１３の方法。 - 【請求項１６】 患者に送られる表皮線量を計算する工
程と、臨床的アプリケーションの必要条件に基づく適応
制御を行うことによって最適な視覚化のために必要な表
皮線量を制御する工程をさらに備えることを特徴とする
請求項１３の方法。 - 【請求項１７】 実時間のモデルを使って、全てのＸ線
撮影モードでの断面吸収度と患者の表皮線量を予測する
工程をさらに備えることを特徴とする請求項１３の方
法。 - 【請求項１８】 ニューラルネットワークを使って、複
雑なＸ線スペクトルの入出力の関係をモデル化する工程
をさらに備えることを特徴とする請求項１３の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/351755 | 1999-07-12 | ||
| US09/351,755 US6233310B1 (en) | 1999-07-12 | 1999-07-12 | Exposure management and control system and method |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001068294A true JP2001068294A (ja) | 2001-03-16 |
| JP2001068294A5 JP2001068294A5 (ja) | 2007-08-16 |
| JP4907757B2 JP4907757B2 (ja) | 2012-04-04 |
Family
ID=23382236
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000209174A Expired - Fee Related JP4907757B2 (ja) | 1999-07-12 | 2000-07-11 | 被曝量管理／制御システム |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6233310B1 (ja) |
| EP (1) | EP1069807B1 (ja) |
| JP (1) | JP4907757B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006529052A (ja) * | 2003-05-16 | 2006-12-28 | 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 | Ｘ線画像を曝射するための方法及び装置 |
| JP2008530750A (ja) * | 2005-02-11 | 2008-08-07 | 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 | Ｘ線システムにおける線量率の制御 |
| WO2014080926A1 (ja) * | 2012-11-22 | 2014-05-30 | 富士フイルム株式会社 | 放射線画像撮影システム、放射線画像撮影方法及び記録媒体 |
| KR20140090311A (ko) * | 2012-12-31 | 2014-07-17 | 부산가톨릭대학교 산학협력단 | 전변분에 기초한 노이즈 제거 알고리즘을 이용한 유방 x선 조영장치에서의 선량 감소 방법 |
| KR20190045515A (ko) * | 2017-10-24 | 2019-05-03 | 주식회사 인피니트헬스케어 | 인공지능에 기반한 이미지 화질 분석 및 권장 촬영 조건 제안을 위한 시스템 및 방법 |
| JP2020514776A (ja) * | 2017-03-16 | 2020-05-21 | デ．エル．エ．ア．エム デブロップマン エ ルシェルシュズ エン アプリカシオンズ メディカルズ | 放射線医学システムによって投与された放射線量を推定する方法 |
| JP2020091791A (ja) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | 日本電信電話株式会社 | 推定装置、最適化装置、推定方法、最適化方法、及びプログラム |
Families Citing this family (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6422751B1 (en) * | 1998-08-07 | 2002-07-23 | General Electric Company | Method and system for prediction of exposure and dose area product for radiographic x-ray imaging |
| FR2790561B1 (fr) * | 1999-03-04 | 2001-06-01 | Ge Medical Syst Sa | Methode de commande de l'exposition dans des systemes d'imagerie radiologique |
| CA2388256A1 (en) * | 1999-10-08 | 2001-04-19 | Dentsply International Inc. | Automatic exposure control for dental panoramic and cephalographic x-ray equipment |
| DE10108298A1 (de) * | 2001-02-21 | 2002-09-26 | Sirona Dental Systems Gmbh | Anordnung und Verfahren zur Positionierung eines digitalen Röntgengerätes |
| EP1381313A1 (en) * | 2001-04-13 | 2004-01-21 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method, x-ray device and computer program for enhancing the image quality of images of the cardiovascular system of a patient |
| US20020159564A1 (en) * | 2001-04-30 | 2002-10-31 | Eastman Kodak Company | Mothod for acquiring a radiation image of a long body part using direct digital x-ray detectors |
| JP2003115399A (ja) * | 2001-10-02 | 2003-04-18 | Toshiba Corp | Ｘ線診断装置 |
| US6687327B2 (en) * | 2001-11-15 | 2004-02-03 | Ge Medical Systems Global Technology Co., Llc | System and method of medical imaging having task and/or patient size dependent processing |
| DE10161708A1 (de) * | 2001-12-15 | 2003-06-18 | Philips Intellectual Property | Röntgeneinrichtung mit einer Speicheranordnung für Aufnahmeparameter von Röntgenaufnahmen |
| US6987834B2 (en) * | 2003-01-09 | 2006-01-17 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Optimized record technique selection in radiography and fluoroscopy applications |
| DE10311627B4 (de) * | 2003-03-14 | 2007-07-19 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung und Dokumentierung von applizierten Röntgenbelichtungswerten |
| DE10322142A1 (de) * | 2003-05-16 | 2004-12-09 | Siemens Ag | Durchleuchtungsgerät und Verfahren zum Ermitteln der Strahlendosis bei Durchleuchtungsuntersuchungen |
| DE102004030833A1 (de) * | 2004-06-25 | 2006-01-26 | Siemens Ag | Röngtendiagnostikverfahren und zugehörige Vorrichtung |
| DE102005006895B4 (de) * | 2005-02-15 | 2010-11-18 | Siemens Ag | Röntgendiagnostikeinrichtung sowie Verfahren zu deren Regelung |
| DE102005021068B4 (de) * | 2005-05-06 | 2010-09-16 | Siemens Ag | Verfahren zur Voreinstellung der Aufnahmeparameter bei der Erstellung von zweidimensionalen Durchlicht-Röntgenaufnahmen |
| JP5358057B2 (ja) * | 2006-02-24 | 2013-12-04 | 富士フイルム株式会社 | 放射線画像撮影装置及び撮影方法 |
| US7366283B2 (en) * | 2006-03-28 | 2008-04-29 | Gendex Corporation | Method to control anodic current in an x-ray source |
| US7382244B1 (en) | 2007-10-04 | 2008-06-03 | Kd Secure | Video surveillance, storage, and alerting system having network management, hierarchical data storage, video tip processing, and vehicle plate analysis |
| US8013738B2 (en) | 2007-10-04 | 2011-09-06 | Kd Secure, Llc | Hierarchical storage manager (HSM) for intelligent storage of large volumes of data |
| DE102008008475B4 (de) * | 2008-02-08 | 2011-06-16 | Carl Zeiss Surgical Gmbh | Verfahren und Vorrichtung sowie korrespondierende Gegenstände zur Bestimmung der Beleuchtungsstrahlendosis bei der Operationsfeldbeleuchtung |
| US7835496B2 (en) * | 2008-04-22 | 2010-11-16 | Siemens Aktiengesellschaft | User interface of an X-ray system and method for manufacturing such an user interface |
| US8699658B2 (en) * | 2009-07-15 | 2014-04-15 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | System and method for automatic tube potential selection for dose reduction in medical imaging |
| JP5792733B2 (ja) | 2009-10-22 | 2015-10-14 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 取得プロトコル評価装置 |
| US9089265B2 (en) | 2011-01-14 | 2015-07-28 | The Cleveland Clinic Foundation | Automated parameter selection for a tomographic imaging device |
| KR102154734B1 (ko) | 2013-06-10 | 2020-09-10 | 삼성전자주식회사 | 의료 영상 촬영 방법 및 장치, 및 개인화된 파라미터 값의 생성 방법 |
| DE102013219249A1 (de) * | 2013-09-25 | 2015-03-26 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und System zur automatischen Auswahl eines Scanprotokolls |
| JP2016059739A (ja) * | 2014-09-22 | 2016-04-25 | 富士フイルム株式会社 | 携帯型コンソール、携帯型コンソールの制御方法、携帯型コンソール用プログラム、及び放射線撮影システム |
| JP6122410B2 (ja) * | 2014-09-22 | 2017-04-26 | 富士フイルム株式会社 | 携帯型コンソール、携帯型コンソールの制御方法、携帯型コンソール用プログラム、及び放射線撮影システム |
| US9940551B1 (en) * | 2016-06-17 | 2018-04-10 | Google Llc | Image generation using neural networks |
| AU2017348161B2 (en) * | 2016-10-28 | 2022-06-30 | Covidien Lp | System and method for identifying a location and/or an orientation of an electromagnetic sensor based on a map |
| US10722311B2 (en) | 2016-10-28 | 2020-07-28 | Covidien Lp | System and method for identifying a location and/or an orientation of an electromagnetic sensor based on a map |
| TWI606752B (zh) * | 2016-10-28 | 2017-11-21 | Iner Aec | 用於數位ｘ光機的自動曝露控制系統與其方法 |
| CN111772650B (zh) * | 2019-04-03 | 2023-12-22 | 苏州博思得电气有限公司 | X射线机自动亮度快速配置方法、系统、存储介质、设备 |
| DE102019217421A1 (de) * | 2019-11-12 | 2021-05-12 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur automatischen Regelung von Strahlendosen medizinischer Röntgengeräte |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6215800A (ja) * | 1985-07-12 | 1987-01-24 | Toshiba Corp | Ｘ線診断装置 |
| JPH03108299A (ja) * | 1989-09-22 | 1991-05-08 | Toshiba Corp | Ｘ線自動露出制御装置 |
| JPH0910191A (ja) * | 1995-06-26 | 1997-01-14 | Shimadzu Corp | 放射線撮像装置 |
| WO1997040503A1 (en) * | 1996-04-23 | 1997-10-30 | Continental X-Ray Corporation | Method and apparatus for controlling and optimizing output of an x-ray source |
| JPH1043170A (ja) * | 1996-05-20 | 1998-02-17 | General Electric Co <Ge> | Ｘ線撮像の際に発生される誤照射を検出する方法及びシステム、並びに患者のｘ線撮像の際に発生される誤照射を修正する方法及びシステム |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4590603A (en) * | 1984-01-09 | 1986-05-20 | General Electric Company | Automatic X-ray entrance dose compensation |
| US5450462A (en) * | 1993-11-19 | 1995-09-12 | General Electric Company | Modulation of x-ray tube current during CT scanning with modulation limit |
| US5485494A (en) * | 1994-08-03 | 1996-01-16 | General Electric Company | Modulation of X-ray tube current during CT scanning |
| US5867555A (en) * | 1997-03-04 | 1999-02-02 | Siemens Aktiengesellschaft | Adaptive dose modulation during CT scanning |
-
1999
- 1999-07-12 US US09/351,755 patent/US6233310B1/en not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-07-11 JP JP2000209174A patent/JP4907757B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2000-07-12 EP EP00305882.3A patent/EP1069807B1/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6215800A (ja) * | 1985-07-12 | 1987-01-24 | Toshiba Corp | Ｘ線診断装置 |
| JPH03108299A (ja) * | 1989-09-22 | 1991-05-08 | Toshiba Corp | Ｘ線自動露出制御装置 |
| JPH0910191A (ja) * | 1995-06-26 | 1997-01-14 | Shimadzu Corp | 放射線撮像装置 |
| WO1997040503A1 (en) * | 1996-04-23 | 1997-10-30 | Continental X-Ray Corporation | Method and apparatus for controlling and optimizing output of an x-ray source |
| JPH1043170A (ja) * | 1996-05-20 | 1998-02-17 | General Electric Co <Ge> | Ｘ線撮像の際に発生される誤照射を検出する方法及びシステム、並びに患者のｘ線撮像の際に発生される誤照射を修正する方法及びシステム |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006529052A (ja) * | 2003-05-16 | 2006-12-28 | 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 | Ｘ線画像を曝射するための方法及び装置 |
| JP2008530750A (ja) * | 2005-02-11 | 2008-08-07 | 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 | Ｘ線システムにおける線量率の制御 |
| WO2014080926A1 (ja) * | 2012-11-22 | 2014-05-30 | 富士フイルム株式会社 | 放射線画像撮影システム、放射線画像撮影方法及び記録媒体 |
| JP2014100437A (ja) * | 2012-11-22 | 2014-06-05 | Fujifilm Corp | 放射線画像撮影システム、放射線画像撮影方法及びプログラム |
| KR20140090311A (ko) * | 2012-12-31 | 2014-07-17 | 부산가톨릭대학교 산학협력단 | 전변분에 기초한 노이즈 제거 알고리즘을 이용한 유방 x선 조영장치에서의 선량 감소 방법 |
| KR101891833B1 (ko) | 2012-12-31 | 2018-08-24 | 부산가톨릭대학교 산학협력단 | 전변분에 기초한 노이즈 제거 알고리즘을 이용한 유방 x선 조영장치에서의 선량 감소 방법 |
| JP2020514776A (ja) * | 2017-03-16 | 2020-05-21 | デ．エル．エ．ア．エム デブロップマン エ ルシェルシュズ エン アプリカシオンズ メディカルズ | 放射線医学システムによって投与された放射線量を推定する方法 |
| KR20190045515A (ko) * | 2017-10-24 | 2019-05-03 | 주식회사 인피니트헬스케어 | 인공지능에 기반한 이미지 화질 분석 및 권장 촬영 조건 제안을 위한 시스템 및 방법 |
| KR102559943B1 (ko) * | 2017-10-24 | 2023-07-26 | 주식회사 인피니트헬스케어 | 인공지능에 기반한 이미지 화질 분석 및 권장 촬영 조건 제안을 위한 시스템 및 방법 |
| JP2020091791A (ja) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | 日本電信電話株式会社 | 推定装置、最適化装置、推定方法、最適化方法、及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4907757B2 (ja) | 2012-04-04 |
| EP1069807A3 (en) | 2004-01-14 |
| EP1069807A2 (en) | 2001-01-17 |
| EP1069807B1 (en) | 2014-03-26 |
| US6233310B1 (en) | 2001-05-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4907757B2 (ja) | 被曝量管理／制御システム | |
| US10973489B2 (en) | CT imaging system and method using a task-based image quality metric to achieve a desired image quality | |
| US6977989B2 (en) | Method and device for X-ray exposure control | |
| US8903037B2 (en) | System and method for automatic tube potential selection for dose reduction in medical imaging | |
| RU2397623C2 (ru) | Регулирование мощности дозы в рентгенографической системе | |
| US6222907B1 (en) | Image quality optimization using an X-ray model based optimization | |
| US20040062341A1 (en) | Method and apparatus for automatic exposure control in ct scanning | |
| WO2010038536A1 (ja) | Ｘ線ｃｔ装置 | |
| JP2001170037A (ja) | 断層撮影用スキャン条件決定方法、断層撮影方法およびｘ線ｃｔ装置 | |
| JP6446361B2 (ja) | Ｘ線ｃｔ装置および補正処理装置 | |
| CN108135562B (zh) | 用于确定空间依赖的x射线通量退化和光子谱改变的设备 | |
| US20060274877A1 (en) | Medical image display apparatus and medical image display system | |
| JP3402776B2 (ja) | Ｘ線診断装置 | |
| Molloi et al. | Quantification techniques for dual‐energy cardiac imaging | |
| US6987834B2 (en) | Optimized record technique selection in radiography and fluoroscopy applications | |
| JP2001212121A (ja) | Ｘ線検査装置 | |
| CN112315490A (zh) | 自动亮度调节曲线自适应调整方法、影像设备及可读存储介质 | |
| CN110415312B (zh) | 一种获取放射图像方法、系统、装置及存储介质 | |
| US20060222144A1 (en) | Method for operating a computed tomography apparatus to adjust attenuation valves from respective radiation detector elements | |
| JP5534699B2 (ja) | Ｘ線診断装置及び画像処理装置 | |
| JP2015228912A (ja) | ビームハードニング補正装置、ビームハードニング補正方法、及びｘ線撮影装置 | |
| JP2023503326A (ja) | デジタルｘ線撮像におけるスペクトル調整のための方法及び装置 | |
| CN117671046A (zh) | 能谱图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| Gyan et al. | Exposure Indicator as Optimization Technique in Digital Radiography | |
| WO2018018087A1 (en) | A method and system for automating radiation dose parameters |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070703 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070703 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20090820 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20090820 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100608 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100714 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100914 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20101122 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20110426 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110727 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20110802 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20111018 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20111118 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20111220 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120112 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150120 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |