JP2002231497A - ディジタルｘ線撮影法における自動照射制御及び最適化 - Google Patents
ディジタルｘ線撮影法における自動照射制御及び最適化Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 大面積の半導体Ｘ線検出器（２６）を使用す
るＸ線システム向けの自動照射制御を提供すること。 【解決手段】 本自動照射制御は、検出器が生成したデ
ータ内で関心対象データを作成すると共にこの関心対象
データに応答してＸ線線量が所定のレベルになるよう調
整し、これにより患者のＸ線画像がこの所定レベルを用
いて作成されるように構成した照射制御器（３６、３
４）を含む。
るＸ線システム向けの自動照射制御を提供すること。 【解決手段】 本自動照射制御は、検出器が生成したデ
ータ内で関心対象データを作成すると共にこの関心対象
データに応答してＸ線線量が所定のレベルになるよう調
整し、これにより患者のＸ線画像がこの所定レベルを用
いて作成されるように構成した照射制御器（３６、３
４）を含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明の属する分野はＸ線イ
メージング・システムであり、詳細には、Ｘ線システム
に関する自動照射制御及び照射の最適化である。
メージング・システムであり、詳細には、Ｘ線システム
に関する自動照射制御及び照射の最適化である。
【０００２】
【発明の背景】自動照射制御（ＡＥＣ）はＸ線イメージ
ング装置において画像ごとに照射を制御するために使用
される。その目的は、患者被曝を最小限にしながら画質
を維持することにある。ＡＥＣは、画像レセプタに入射
するＸ線フラックスに比例した信号を発生させる。この
信号を用いて、照射を終了させるかＸ線フラックス・レ
ートを調整するかのいずれかにより、各画像ごとの全体
の照射を調節している。この使用法では、Ｘ線技法（ｋ
Ｖｐ、スペクトル補正フィルタ、焦点、など）はオペレ
ータが指定している。これらの技法は、患者の大きさや
撮影対象の解剖部位に基づいてプリセットされ選択され
ることが多い。したがって、ＡＥＣの役割は、全体の照
射を正確に調節することである。
ング装置において画像ごとに照射を制御するために使用
される。その目的は、患者被曝を最小限にしながら画質
を維持することにある。ＡＥＣは、画像レセプタに入射
するＸ線フラックスに比例した信号を発生させる。この
信号を用いて、照射を終了させるかＸ線フラックス・レ
ートを調整するかのいずれかにより、各画像ごとの全体
の照射を調節している。この使用法では、Ｘ線技法（ｋ
Ｖｐ、スペクトル補正フィルタ、焦点、など）はオペレ
ータが指定している。これらの技法は、患者の大きさや
撮影対象の解剖部位に基づいてプリセットされ選択され
ることが多い。したがって、ＡＥＣの役割は、全体の照
射を正確に調節することである。
【０００３】現在使用されている自動照射制御の方法は
幾つかある。その１つは、患者とイメージング用検出器
の間に配置させた電離箱検出器を使用している。この電
離箱検出器は、幾つかの別々の電離箱から構成させるこ
とができ、この場合、照射制御信号は任意の１つの電離
箱から得ることや、電離箱の組み合わせから得ることが
できる。このタイプの検出器の欠点の１つは、元々画像
レセプタ内の信号に寄与することになるような放射線の
一部が電離箱内で減衰されて失われることである。こう
した電離箱ではまた、その面積全体にわたる吸収のバラ
ツキが検出画像にアーチファクトを生じさせない程度に
十分小さくなるように、注意深く製作する必要がある。
幾つかある。その１つは、患者とイメージング用検出器
の間に配置させた電離箱検出器を使用している。この電
離箱検出器は、幾つかの別々の電離箱から構成させるこ
とができ、この場合、照射制御信号は任意の１つの電離
箱から得ることや、電離箱の組み合わせから得ることが
できる。このタイプの検出器の欠点の１つは、元々画像
レセプタ内の信号に寄与することになるような放射線の
一部が電離箱内で減衰されて失われることである。こう
した電離箱ではまた、その面積全体にわたる吸収のバラ
ツキが検出画像にアーチファクトを生じさせない程度に
十分小さくなるように、注意深く製作する必要がある。
【０００４】別のＡＥＣ法では、画像レセプタの後ろ側
に電離箱を配置している。この位置では、電離箱が撮影
に使用するＸ線を妨害することはないが、画像レセプタ
での減衰や付属の外装または遮蔽により利用できる放射
線（したがって、電離箱内の信号）が減少してしまう。
電離箱の厚さを増加させてその感度を高くすることが可
能であるが、これによりイメージング・システムがさら
に分厚くなる。幾つかのＡＥＣシステムでは、電離箱の
代わりに光センサと結合した蛍光スクリーンを利用して
いる。
に電離箱を配置している。この位置では、電離箱が撮影
に使用するＸ線を妨害することはないが、画像レセプタ
での減衰や付属の外装または遮蔽により利用できる放射
線（したがって、電離箱内の信号）が減少してしまう。
電離箱の厚さを増加させてその感度を高くすることが可
能であるが、これによりイメージング・システムがさら
に分厚くなる。幾つかのＡＥＣシステムでは、電離箱の
代わりに光センサと結合した蛍光スクリーンを利用して
いる。
【０００５】イメージ・インテンシファイアをベースと
するシステムで使用される別のＡＥＣ法では、イメージ
・インテンシファイアの出力の位置にある画像ゲートか
ら光の一部を集め、その輝度レベルをフォトセンサによ
り検出している。このＡＥＣ法の欠点の１つは、光捕捉
素子を画像経路内に配置させていることである。このた
め、幾つかの撮影状況においては、この捕捉素子が画像
の邪魔になることにつながる。
するシステムで使用される別のＡＥＣ法では、イメージ
・インテンシファイアの出力の位置にある画像ゲートか
ら光の一部を集め、その輝度レベルをフォトセンサによ
り検出している。このＡＥＣ法の欠点の１つは、光捕捉
素子を画像経路内に配置させていることである。このた
め、幾つかの撮影状況においては、この捕捉素子が画像
の邪魔になることにつながる。
【０００６】大面積の半導体Ｘ線検出器、例えば「Ａｐ
ｐａｒａｔｕｓ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｒｅ
ａｄｉｎｇ Ｄａｔａ ｆｒｏｍ Ａｎ Ｉｍａｇｅ
Ｄｅｔｅｃｔｏｒ」と題する米国特許第４，９９６，４
１３号に記載されている検出器、を利用しているＸ線イ
メージング・システムでは、イメージ・インテンシファ
イア・システムで利用しているＡＥＣ法は使用できな
い。イメージ・インテンシファイア・システムと異な
り、この光イメージは、光を都合良く収集できるように
縮小できないためである。さらに、大面積の半導体検出
器を使用する際の設計目標の１つは、検出器の外装の分
厚さを抑えることにある。このため、画像検出器の前側
や後ろ側に電離箱を配置して使用することはさらに望ま
しくない。
ｐａｒａｔｕｓ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｒｅ
ａｄｉｎｇ Ｄａｔａ ｆｒｏｍ Ａｎ Ｉｍａｇｅ
Ｄｅｔｅｃｔｏｒ」と題する米国特許第４，９９６，４
１３号に記載されている検出器、を利用しているＸ線イ
メージング・システムでは、イメージ・インテンシファ
イア・システムで利用しているＡＥＣ法は使用できな
い。イメージ・インテンシファイア・システムと異な
り、この光イメージは、光を都合良く収集できるように
縮小できないためである。さらに、大面積の半導体検出
器を使用する際の設計目標の１つは、検出器の外装の分
厚さを抑えることにある。このため、画像検出器の前側
や後ろ側に電離箱を配置して使用することはさらに望ま
しくない。
【０００７】米国特許第５，７５１，７８３号には、Ｘ
線画像検出器を通過したフォトンを計測するためにＸ線
画像検出器の後ろ側に位置させるようにしたフォトダイ
オードのアレイを含んだ、大面積の半導体Ｘ線検出器を
使用するＸ線システム向けの自動照射制御が記載されて
いる。これらのフォトダイオードの選択したものから得
た電流を合成し、Ｘ線照射を制御するために使用する信
号を提供している。
線画像検出器を通過したフォトンを計測するためにＸ線
画像検出器の後ろ側に位置させるようにしたフォトダイ
オードのアレイを含んだ、大面積の半導体Ｘ線検出器を
使用するＸ線システム向けの自動照射制御が記載されて
いる。これらのフォトダイオードの選択したものから得
た電流を合成し、Ｘ線照射を制御するために使用する信
号を提供している。
【０００８】Ｘ線技法は、患者の撮影に先立って、患者
の大きさや解剖ビューに関するアプリオリな知見に基づ
いて選択される。こうした技法の表は装置製造者により
提供されることが多いが、具体的な患者や解剖構造に対
しては最適化されておらず、また理想的でないことが多
い。別の場合では、オペレータは適切な解剖ビューや撮
影する患者の大きさを選択しておらず、この結果、画質
の悪い画像となったり、患者への照射が不良となること
が起こり得る。Ｘ線技法の最適化及び照射制御のための
自動による手段が必要とされている。
の大きさや解剖ビューに関するアプリオリな知見に基づ
いて選択される。こうした技法の表は装置製造者により
提供されることが多いが、具体的な患者や解剖構造に対
しては最適化されておらず、また理想的でないことが多
い。別の場合では、オペレータは適切な解剖ビューや撮
影する患者の大きさを選択しておらず、この結果、画質
の悪い画像となったり、患者への照射が不良となること
が起こり得る。Ｘ線技法の最適化及び照射制御のための
自動による手段が必要とされている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】好ましい実施形態は、画
像作成のために患者が受けるＸ線量を制御しながら患者
のＸ線画像を作成するための照射制御用Ｘ線システムで
有用である。こうした状況では、装置の実施形態の１つ
は、Ｘ線源と、Ｘ線に応答して検出器データを生成する
ように構成されているディジタル検出器と、を備えてい
る。照射制御器は、検出器データ内で関心対象データを
生成し、かつこの関心対象データに応答してその技法及
び／またはＸ線線量を所定のレベルになるように調整
し、その画像を所定の画質標準になるように作成してい
る。
像作成のために患者が受けるＸ線量を制御しながら患者
のＸ線画像を作成するための照射制御用Ｘ線システムで
有用である。こうした状況では、装置の実施形態の１つ
は、Ｘ線源と、Ｘ線に応答して検出器データを生成する
ように構成されているディジタル検出器と、を備えてい
る。照射制御器は、検出器データ内で関心対象データを
生成し、かつこの関心対象データに応答してその技法及
び／またはＸ線線量を所定のレベルになるように調整
し、その画像を所定の画質標準になるように作成してい
る。
【００１０】同様の方法はまた、別の実施形態に含まれ
ている。上述の技法を使用することにより、患者のＸ線
線量を制御しながら、その画質を向上させることができ
る。さらに、電離箱の必要がないためシステムコストが
削減されると共に、システム較正の時間やオペレータの
誤りも低下する。この技法では、ＡＥＣ信号を提供する
際に、画像アーチファクトを生成させたり、全体の収集
時間を大幅に増大させたり、患者のＸ線線量を大幅に増
大させたりすることがない。
ている。上述の技法を使用することにより、患者のＸ線
線量を制御しながら、その画質を向上させることができ
る。さらに、電離箱の必要がないためシステムコストが
削減されると共に、システム較正の時間やオペレータの
誤りも低下する。この技法では、ＡＥＣ信号を提供する
際に、画像アーチファクトを生成させたり、全体の収集
時間を大幅に増大させたり、患者のＸ線線量を大幅に増
大させたりすることがない。
【００１１】
【発明の実施の形態】先ず図１を参照すると、Ｘ線シス
テム１４は、電源１６を通電した際にＸ線ビーム１７を
放出するＸ線管１５を含んでいる。図に示すように、こ
のＸ線ビームはＸ線透過性の寝台２０の上に横たえられ
た患者１８に向けて導かれる。このビームのうち寝台及
び患者を通過して伝達された部分は、Ｘ線検出器アセン
ブリ２２に入射する。Ｘ線検出器アセンブリ２２は、Ｘ
線フォトンをよりエネルギーの低い可視光スペクトルの
フォトンに変換しているシンチレータ２４を備えてい
る。このシンチレータ２４に隣接して画像光検出器アレ
イ２６があり、この検出器アレイにより可視光フォトン
を電気信号に変換している。検出器コントローラ２７
は、検出器アレイ２６を動作させるための電子回路を含
んでおり、これにより画像を収集すると共に各光検出器
素子から信号を読み出している。
テム１４は、電源１６を通電した際にＸ線ビーム１７を
放出するＸ線管１５を含んでいる。図に示すように、こ
のＸ線ビームはＸ線透過性の寝台２０の上に横たえられ
た患者１８に向けて導かれる。このビームのうち寝台及
び患者を通過して伝達された部分は、Ｘ線検出器アセン
ブリ２２に入射する。Ｘ線検出器アセンブリ２２は、Ｘ
線フォトンをよりエネルギーの低い可視光スペクトルの
フォトンに変換しているシンチレータ２４を備えてい
る。このシンチレータ２４に隣接して画像光検出器アレ
イ２６があり、この検出器アレイにより可視光フォトン
を電気信号に変換している。検出器コントローラ２７
は、検出器アレイ２６を動作させるための電子回路を含
んでおり、これにより画像を収集すると共に各光検出器
素子から信号を読み出している。
【００１２】画像光検出器アレイ２６からの出力信号は
Ｘ線画像信号に対する収集、処理及び強調のための回路
を含んだ画像プロセッサ２８と結合させている。処理さ
れた画像はビデオ・モニタ３２上に表示され、また画像
記憶デバイス３０内に格納することができる。システム
及び画像検出器のコントローラ３６は、準備スイッチ３
９及び照射スイッチ４１を含んだオペレータ・インタフ
ェース・パネル３８を介してユーザからコマンドを受け
取っており、コントローラ３６はＸ線装置１４の全体の
動作を統括している。様々な動作モードの間に、ランプ
４３を点灯させている（これについては、以下で説明す
ることにする）。
Ｘ線画像信号に対する収集、処理及び強調のための回路
を含んだ画像プロセッサ２８と結合させている。処理さ
れた画像はビデオ・モニタ３２上に表示され、また画像
記憶デバイス３０内に格納することができる。システム
及び画像検出器のコントローラ３６は、準備スイッチ３
９及び照射スイッチ４１を含んだオペレータ・インタフ
ェース・パネル３８を介してユーザからコマンドを受け
取っており、コントローラ３６はＸ線装置１４の全体の
動作を統括している。様々な動作モードの間に、ランプ
４３を点灯させている（これについては、以下で説明す
ることにする）。
【００１３】画像光検出器アレイ２６は、ガラス製基材
上のアモルファス・シリコン素子から構成されている。
シンチレータ２４からの光の一部はこれらのシリコン素
子を通過したり、シリコン素子間の空間を通過する。さ
らに、Ｘ線のうちのある部分はシンチレータ２４と画像
光検出器アレイ２６の両方を通過する。アレイ２６から
の出力信号はさらに、照射制御回路３４と結合させてい
る。
上のアモルファス・シリコン素子から構成されている。
シンチレータ２４からの光の一部はこれらのシリコン素
子を通過したり、シリコン素子間の空間を通過する。さ
らに、Ｘ線のうちのある部分はシンチレータ２４と画像
光検出器アレイ２６の両方を通過する。アレイ２６から
の出力信号はさらに、照射制御回路３４と結合させてい
る。
【００１４】一般に、好ましい実施形態は、ディジタル
検出器２６からの事前撮影画像を利用している。事前撮
影画像は、患者の画像を得るためのＸ線照射の前に小さ
なＸ線量を発生させて取得される。事前撮影画像上での
関心領域（Ｒｅｇｉｏｎｓｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：Ｒ
ＯＩ）の数、位置及び大きさが照射制御に用いられ、ま
たこれらは指定する解剖部位／ビューに基づいて規定す
るか、あるいは検出器２６で生成される画像データから
自動的に計算される。典型的な解剖部位ビューの１つ
は、胸部ビュー（胸部撮影）である。したがって、ＡＥ
Ｃの「視野（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）」は、所望
の形状及び大きさをもつ１つまたは複数のＲＯＩからの
信号を選択的に合成することにより、様々な撮影手順に
合わせて調整することができる。
検出器２６からの事前撮影画像を利用している。事前撮
影画像は、患者の画像を得るためのＸ線照射の前に小さ
なＸ線量を発生させて取得される。事前撮影画像上での
関心領域（Ｒｅｇｉｏｎｓｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：Ｒ
ＯＩ）の数、位置及び大きさが照射制御に用いられ、ま
たこれらは指定する解剖部位／ビューに基づいて規定す
るか、あるいは検出器２６で生成される画像データから
自動的に計算される。典型的な解剖部位ビューの１つ
は、胸部ビュー（胸部撮影）である。したがって、ＡＥ
Ｃの「視野（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）」は、所望
の形状及び大きさをもつ１つまたは複数のＲＯＩからの
信号を選択的に合成することにより、様々な撮影手順に
合わせて調整することができる。
【００１５】適当なＲＯＩを導き出すために様々な画像
ベースのアルゴリズムを用いることができる。最も簡単
な方式は、電離箱のセルと同じ大きさと形状をもつＲＯ
Ｉ（ただし、好ましい実施形態では電離箱は使用してい
ない）を生成することである。この場合、選択した電離
箱の平均Ｘ線信号が計算される。Ｘ線検出器は、画像の
グレイ値が変換係数伝達関数を通じて照射レベルに変換
できるように較正を受けている。
ベースのアルゴリズムを用いることができる。最も簡単
な方式は、電離箱のセルと同じ大きさと形状をもつＲＯ
Ｉ（ただし、好ましい実施形態では電離箱は使用してい
ない）を生成することである。この場合、選択した電離
箱の平均Ｘ線信号が計算される。Ｘ線検出器は、画像の
グレイ値が変換係数伝達関数を通じて照射レベルに変換
できるように較正を受けている。
【００１６】照射量（ｍＲ）＝Ｆ１（グレイレベル） 発明者らの検出器ではこの関数は線形関数であるが、そ
の勾配と切片はＸ線エネルギー・スペクトルに応じて決
まる。
の勾配と切片はＸ線エネルギー・スペクトルに応じて決
まる。
【００１７】全線量撮影で必要となるｍＡｓ値を計算す
るために、発明者らは、事前撮影のｍＡｓ値に対して、
事前撮影画像内で計測した平均グレイ値と変換したグレ
イ値の所望の照射レベルとにより次式のようにスケール
調整をした。
るために、発明者らは、事前撮影のｍＡｓ値に対して、
事前撮影画像内で計測した平均グレイ値と変換したグレ
イ値の所望の照射レベルとにより次式のようにスケール
調整をした。
【００１８】 ｍＡｓ所要値＝事前撮影ｍＡｓ値＊Ｆ１（希望照射量）／事前撮影ＲＯＩグレ イレベル （式１） 所与のｋＶｐ、焦点サイズ、ｍＡなどにより０．１ｍＡ
ｓ（ミリアンペア秒）の事前撮影が用いられ、かつ所望
の検出照射レベルが３．４μＲである例を考えてみる。
このシステムは、その変換係数が３００カウント／μＲ
となるように較正されているとする。またその平均値は
電離箱の位置を示しているＲＯＩ内で５０カウントと計
算されたとする。これにより、（式１）を使用して、次
式のように計算される。
ｓ（ミリアンペア秒）の事前撮影が用いられ、かつ所望
の検出照射レベルが３．４μＲである例を考えてみる。
このシステムは、その変換係数が３００カウント／μＲ
となるように較正されているとする。またその平均値は
電離箱の位置を示しているＲＯＩ内で５０カウントと計
算されたとする。これにより、（式１）を使用して、次
式のように計算される。
【００１９】ｍＡｓ所要値＝０．１＊（３００＊３．
４）／５０＝２．０４ ここで、照射コントローラは、このｍＡｓ所要値で動作
するようにシステムに指令する。
４）／５０＝２．０４ ここで、照射コントローラは、このｍＡｓ所要値で動作
するようにシステムに指令する。
【００２０】準備スイッチ３９が押された後に、システ
ムはシステムのユーザが指定する解剖部位／ビュー、顧
客線量選択、患者の大きさというパラメータに基づいて
事前撮影パラメータを規定する。患者の大きさは一般
に、小、中または大に限定されている。ユーザはオペレ
ータ・インタフェース３８からパラメータを入力する。
事前撮影パラメータとしては、Ｘ線照射技法、検出器タ
イミング、前２者間の同期などが含まれる。Ｘ線照射技
法としては、ｋＶ、ｍＡ、ｍＡｓ、及びＸ線技師に周知
のその他多くのパラメータが含まれる。検出器タイミン
グとしては、オフセット・タイミングや読み出し時間が
含まれる。インタフェース３８を通じて、ユーザはこれ
らの事前撮影パラメータのすべてを入力する。
ムはシステムのユーザが指定する解剖部位／ビュー、顧
客線量選択、患者の大きさというパラメータに基づいて
事前撮影パラメータを規定する。患者の大きさは一般
に、小、中または大に限定されている。ユーザはオペレ
ータ・インタフェース３８からパラメータを入力する。
事前撮影パラメータとしては、Ｘ線照射技法、検出器タ
イミング、前２者間の同期などが含まれる。Ｘ線照射技
法としては、ｋＶ、ｍＡ、ｍＡｓ、及びＸ線技師に周知
のその他多くのパラメータが含まれる。検出器タイミン
グとしては、オフセット・タイミングや読み出し時間が
含まれる。インタフェース３８を通じて、ユーザはこれ
らの事前撮影パラメータのすべてを入力する。
【００２１】照射スイッチ４１が押された後、本システ
ムは以下のステップ、すなわち、オフセット画像を作成
するステップと、事前撮影画像を収集するステップと、
最適なＸ線線量を（例えば、曝射時間の調整により）計
算するステップと、計算した最適Ｘ線線量に基づいて照
射画像、すなわち最終画像を作成するステップと、を実
行する。
ムは以下のステップ、すなわち、オフセット画像を作成
するステップと、事前撮影画像を収集するステップと、
最適なＸ線線量を（例えば、曝射時間の調整により）計
算するステップと、計算した最適Ｘ線線量に基づいて照
射画像、すなわち最終画像を作成するステップと、を実
行する。
【００２２】本システムは、以下のステップ、すなわ
ち、具体的な解剖部位／ビューに対するＳＮＲreqの所
要値を記憶するステップと、事前撮影画像に関して事前
定義の（または、計算済みの）ＲＯＩの内部でＳＮＲ
measを計測するステップと、 比ＳＮＲreq／ＳＮＲmeas＝Ｋ，ＳＮＲ〜√Ｔ を計算するステップと、Ｔexp＝Ｋ2×Ｔpreshotを計算
するステップと、を実行することにより必要な信号対雑
音比（ＳＮＲ）に基づいて曝射時間を計算している。
ち、具体的な解剖部位／ビューに対するＳＮＲreqの所
要値を記憶するステップと、事前撮影画像に関して事前
定義の（または、計算済みの）ＲＯＩの内部でＳＮＲ
measを計測するステップと、 比ＳＮＲreq／ＳＮＲmeas＝Ｋ，ＳＮＲ〜√Ｔ を計算するステップと、Ｔexp＝Ｋ2×Ｔpreshotを計算
するステップと、を実行することにより必要な信号対雑
音比（ＳＮＲ）に基づいて曝射時間を計算している。
【００２３】上で掲げた用語は次の意味を持つものとす
る。すなわち、ＳＮＲは信号対雑音比、Ｋは最終照射の
事前撮影照射に対する事前定義の比、またＴはＸ線パル
スの曝射時間である。
る。すなわち、ＳＮＲは信号対雑音比、Ｋは最終照射の
事前撮影照射に対する事前定義の比、またＴはＸ線パル
スの曝射時間である。
【００２４】事前撮影画像は、追加される時間を最小限
にするため、同じ視野（ＦＯＶ）に対して低減させたマ
トリックス・サイズ（例えば１２８×１２８の画素）で
収集することができる。全体のマトリックス・サイズ
は、例えば、２，０００×２，０００の画素であること
がある。
にするため、同じ視野（ＦＯＶ）に対して低減させたマ
トリックス・サイズ（例えば１２８×１２８の画素）で
収集することができる。全体のマトリックス・サイズ
は、例えば、２，０００×２，０００の画素であること
がある。
【００２５】例えば、事前撮影Ｘ線技法は、事前撮影照
射ウィンドウ内に「当てはまる（ｆｉｔ）」ような曝射
時間（＜１０ｍｓｅｃ（ミリ秒））と必要な照射（患者
の診断画像を作成するために使用される「通常」線量の
５〜１０％）を与えるようなｍＡとを伴う所定のｋＶｐ
として規定される。換言すると、通常照射の間のＸ線線
量は、前曝射事前撮影ステップの間のＸ線線量の１０〜
２０倍の大きさである。所定のｋＶｐは、典型的には、
例えば、４０〜１５０ｋＶｐの範囲で様々な値とするこ
とができる。事前撮影照射ウィンドウは、患者の選択し
た解剖部位及び選択したビューに応じて、必要により最
大約１０ミリ秒まで変更できる。事前撮影機能により全
収集時間が約２０ｍｓ増加する。
射ウィンドウ内に「当てはまる（ｆｉｔ）」ような曝射
時間（＜１０ｍｓｅｃ（ミリ秒））と必要な照射（患者
の診断画像を作成するために使用される「通常」線量の
５〜１０％）を与えるようなｍＡとを伴う所定のｋＶｐ
として規定される。換言すると、通常照射の間のＸ線線
量は、前曝射事前撮影ステップの間のＸ線線量の１０〜
２０倍の大きさである。所定のｋＶｐは、典型的には、
例えば、４０〜１５０ｋＶｐの範囲で様々な値とするこ
とができる。事前撮影照射ウィンドウは、患者の選択し
た解剖部位及び選択したビューに応じて、必要により最
大約１０ミリ秒まで変更できる。事前撮影機能により全
収集時間が約２０ｍｓ増加する。
【００２６】簡単な実施形態の１つでは、その事前撮影
解析では単に、現在の電離箱位置を模した矩形の関心領
域に関して画像統計値を計算している（ただし、好まし
い実施形態では電離箱は使用していない）。最終画像技
法は、具体的な平均目標信号レベル（すなわち、線量目
標値）を得たり、具体的な信号対雑音比を得るように算
出することができる。より精巧なアルゴリズムでは、画
像を解析して具体的な解剖学的特徴を位置特定してい
る。例えば、しきい値処理または解析を使用して画像を
セグメント分割し、統計解析を実行するための関心領域
を特定することができる。好ましいセグメント分割方法
では、空間的アルゴリズムと統計的アルゴリズムとを組
み合わせて利用している。コリメータ領域及び未透過放
射線領域は、事前選択したカーネル・サイズによる膨張
演算（ｄｉｌａｔｉｏｎ）や収縮演算（Ｅｒｏｓｉｏ
ｎ）などのモルフォロジ−演算を使用して除去する。次
に、境界を特定するための勾配フィルタを使用して解剖
学的要素を輪郭描出する。勾配画像において、辺縁また
はオブジェクト境界には大きな絶対値を割り当て、また
平坦な領域には値０を割り当てる。辺縁強度しきい値
は、Ｘ線システムの患者入力線量と患者解剖構造に基づ
く期待値（ヒューリスティックな値）に基づいて計算さ
れる。例えば、画像しきい値は画像内のノイズ推定値
（平坦領域での標準偏差を使用するなどによる）を患者
入力線量と解剖構造により異なるスカラーの積で割るこ
とにより計算することができる。出力は、非矩形の関心
領域（恐らくは、様々な解剖学的特徴からの領域）の組
となる。このようにして、画像がセグメント分割され
る。こうしたアルゴリズムの別の１つは、Ｇｅｎｅｒａ
ｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｍｐａｎｙに譲渡されたＫ
ｅｎｎｅｔｈ Ｓ．Ｋｕｍｐによる米国出願番号０９／
３４４，１９０号（１９９９年６月２４日出願）に記載
されており、参照によりその全体を組み込むものとす
る。セグメント分割アルゴリズムの出力は、様々な解剖
学的部位に対する複数の関心領域（ＲＯＩ）となる。大
きさ、形状、並びに最小値、平均値、最大値、標準偏差
などのグレイレベル統計値を使用して事前定義の法則の
組に基づいて特定のＲＯＩが選択される。セグメント分
割法において、本システムは関心対象の解剖構造の周囲
の領域に焦点を当てており、画像のその他の部分は無視
することがある。一例として、咽喉／喉頭及び脊椎によ
り、頚部画像を収集するための関心対象患者セグメント
が形成される。本システムでは、頚部画像の解析におけ
る咽喉、喉頭、脊椎を含め医用診断画像のセグメントに
焦点を当てている。一例として、肺野及び横隔膜によ
り、患者画像内で胸部画像の収集のための関心対象セグ
メントが形成される。肺野及び横隔膜を含む医用診断画
像のセグメントが、胸部画像収集のための関心対象セグ
メントとして特定される。この関心対象の解剖構造を解
析し、患者の厚さなどの解剖学的画像特性の組から少な
くとも１つが特定される。
解析では単に、現在の電離箱位置を模した矩形の関心領
域に関して画像統計値を計算している（ただし、好まし
い実施形態では電離箱は使用していない）。最終画像技
法は、具体的な平均目標信号レベル（すなわち、線量目
標値）を得たり、具体的な信号対雑音比を得るように算
出することができる。より精巧なアルゴリズムでは、画
像を解析して具体的な解剖学的特徴を位置特定してい
る。例えば、しきい値処理または解析を使用して画像を
セグメント分割し、統計解析を実行するための関心領域
を特定することができる。好ましいセグメント分割方法
では、空間的アルゴリズムと統計的アルゴリズムとを組
み合わせて利用している。コリメータ領域及び未透過放
射線領域は、事前選択したカーネル・サイズによる膨張
演算（ｄｉｌａｔｉｏｎ）や収縮演算（Ｅｒｏｓｉｏ
ｎ）などのモルフォロジ−演算を使用して除去する。次
に、境界を特定するための勾配フィルタを使用して解剖
学的要素を輪郭描出する。勾配画像において、辺縁また
はオブジェクト境界には大きな絶対値を割り当て、また
平坦な領域には値０を割り当てる。辺縁強度しきい値
は、Ｘ線システムの患者入力線量と患者解剖構造に基づ
く期待値（ヒューリスティックな値）に基づいて計算さ
れる。例えば、画像しきい値は画像内のノイズ推定値
（平坦領域での標準偏差を使用するなどによる）を患者
入力線量と解剖構造により異なるスカラーの積で割るこ
とにより計算することができる。出力は、非矩形の関心
領域（恐らくは、様々な解剖学的特徴からの領域）の組
となる。このようにして、画像がセグメント分割され
る。こうしたアルゴリズムの別の１つは、Ｇｅｎｅｒａ
ｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｍｐａｎｙに譲渡されたＫ
ｅｎｎｅｔｈ Ｓ．Ｋｕｍｐによる米国出願番号０９／
３４４，１９０号（１９９９年６月２４日出願）に記載
されており、参照によりその全体を組み込むものとす
る。セグメント分割アルゴリズムの出力は、様々な解剖
学的部位に対する複数の関心領域（ＲＯＩ）となる。大
きさ、形状、並びに最小値、平均値、最大値、標準偏差
などのグレイレベル統計値を使用して事前定義の法則の
組に基づいて特定のＲＯＩが選択される。セグメント分
割法において、本システムは関心対象の解剖構造の周囲
の領域に焦点を当てており、画像のその他の部分は無視
することがある。一例として、咽喉／喉頭及び脊椎によ
り、頚部画像を収集するための関心対象患者セグメント
が形成される。本システムでは、頚部画像の解析におけ
る咽喉、喉頭、脊椎を含め医用診断画像のセグメントに
焦点を当てている。一例として、肺野及び横隔膜によ
り、患者画像内で胸部画像の収集のための関心対象セグ
メントが形成される。肺野及び横隔膜を含む医用診断画
像のセグメントが、胸部画像収集のための関心対象セグ
メントとして特定される。この関心対象の解剖構造を解
析し、患者の厚さなどの解剖学的画像特性の組から少な
くとも１つが特定される。
【００２７】この特性を使用して関心対象の解剖学的セ
グメントを特徴付けることができる。この関心対象の解
剖学的セグメントは、セグメントの減衰など患者パラメ
ータに関して特徴付けすることができる、患者パラメー
タはさらに、関心対象の解剖構造のうち最大輝度（ｂｒ
ｉｇｈｔｅｓｔ）領域と最小輝度（ｄａｒｋｅｓｔ）領
域とを含むことができる。この解析はさらに、現在のデ
ータを正規化した患者と相関させること、及び／または
パラメータを特徴付けるために関心対象の解剖構造の数
学モデルを使用すること、を含むことができる。
グメントを特徴付けることができる。この関心対象の解
剖学的セグメントは、セグメントの減衰など患者パラメ
ータに関して特徴付けすることができる、患者パラメー
タはさらに、関心対象の解剖構造のうち最大輝度（ｂｒ
ｉｇｈｔｅｓｔ）領域と最小輝度（ｄａｒｋｅｓｔ）領
域とを含むことができる。この解析はさらに、現在のデ
ータを正規化した患者と相関させること、及び／または
パラメータを特徴付けるために関心対象の解剖構造の数
学モデルを使用すること、を含むことができる。
【００２８】最終画像に対する最適照射では、Ｘ線スペ
クトル（ｋＶｐ及びスペクトル補正フィルタ）を事前撮
影と同じにするが、ｍＡｓ値は計算した値（患者の動き
を最小限としＸ線管寿命を最大限にするように選択した
ｍＡと曝射時間で算出した値）とすることができる。別
法として、事前撮影の解析は、事前定義技法の図表に基
づくか、患者の推定厚さ及び解剖部位／ビューに基づく
計算によりＸ線スペクトルを変化させることがある。こ
れらの画像収集パラメータや設定値を使用してＸ線収集
技法を調整して、線量を最小限にしながら関心対象の解
剖構造や病変を描出及び／または明瞭にする。例えば、
ｋＶｐ（キロボルト単位のＸ線ビームエネルギー）及び
スペクトル補正フィルタは、関心対象セグメントにおい
て骨／軟部組織の分離が最適化されるように選択するこ
とができる。ｍＡｓ値（ミリアンペアと秒の積）及びＸ
線検出器ゲインは、関心対象セグメントの最大密度領域
で十分な信号を維持しながら線量目標値を最小限にする
ように選択することができる。
クトル（ｋＶｐ及びスペクトル補正フィルタ）を事前撮
影と同じにするが、ｍＡｓ値は計算した値（患者の動き
を最小限としＸ線管寿命を最大限にするように選択した
ｍＡと曝射時間で算出した値）とすることができる。別
法として、事前撮影の解析は、事前定義技法の図表に基
づくか、患者の推定厚さ及び解剖部位／ビューに基づく
計算によりＸ線スペクトルを変化させることがある。こ
れらの画像収集パラメータや設定値を使用してＸ線収集
技法を調整して、線量を最小限にしながら関心対象の解
剖構造や病変を描出及び／または明瞭にする。例えば、
ｋＶｐ（キロボルト単位のＸ線ビームエネルギー）及び
スペクトル補正フィルタは、関心対象セグメントにおい
て骨／軟部組織の分離が最適化されるように選択するこ
とができる。ｍＡｓ値（ミリアンペアと秒の積）及びＸ
線検出器ゲインは、関心対象セグメントの最大密度領域
で十分な信号を維持しながら線量目標値を最小限にする
ように選択することができる。
【００２９】新たにｋＶｐ、ｍＡｓ、フィルタ及び曝射
時間の値を計算するようなより複雑なアルゴリズムを実
現することも可能である。Ｘ線画像内の特徴は一般に、
Ｘ線エネルギーの経路に沿ったＸ線減衰の線形の累積の
マップを含む。好ましい実施の一形態では、Ｘ線入力は
Ｘ線源からのフィードバックを介して決定することがで
きる。検出Ｘ線出力は、Ｘ線が患者を透過した後で計測
することができる。患者の等価厚さ（２Ｄ）は、画像内
で検出されるすべての画素に対して、次式により計算す
ることができる。Ｉ＝Ｉ0ｅｘｐ（−ｕ*ｘ）（ここで、
Ｉ0は入射Ｘ線照射量、ｕは減衰係数、ｘは患者厚さ、
またＩは出力されたＸ線照射量である）。好ましい実施
の一形態では、「平均的」組織（例えば、水）に対応さ
せた減衰係数を想定している。上の式を組み替えて、ｘ
を計算することができる。患者厚さのマップは、ｘ＝−
ｌｎ（Ｉ／Ｉ0）／ｕ*（ここでｕ*は想定した減衰係
数）を用いて計算することができる。
時間の値を計算するようなより複雑なアルゴリズムを実
現することも可能である。Ｘ線画像内の特徴は一般に、
Ｘ線エネルギーの経路に沿ったＸ線減衰の線形の累積の
マップを含む。好ましい実施の一形態では、Ｘ線入力は
Ｘ線源からのフィードバックを介して決定することがで
きる。検出Ｘ線出力は、Ｘ線が患者を透過した後で計測
することができる。患者の等価厚さ（２Ｄ）は、画像内
で検出されるすべての画素に対して、次式により計算す
ることができる。Ｉ＝Ｉ0ｅｘｐ（−ｕ*ｘ）（ここで、
Ｉ0は入射Ｘ線照射量、ｕは減衰係数、ｘは患者厚さ、
またＩは出力されたＸ線照射量である）。好ましい実施
の一形態では、「平均的」組織（例えば、水）に対応さ
せた減衰係数を想定している。上の式を組み替えて、ｘ
を計算することができる。患者厚さのマップは、ｘ＝−
ｌｎ（Ｉ／Ｉ0）／ｕ*（ここでｕ*は想定した減衰係
数）を用いて計算することができる。
【００３０】患者データを正規化するために、「中央値
（ｍｅｄｉａｎ）」患者減衰マップを関心部位（胸部、
腹部、骨盤など）向けに展開させることができる。この
「中央値」患者減衰マップは、第５０百分位の人を表し
ていることが好ましい。照射において、収集された患者
マップをその関心部位に関する対応する中央値マップと
比較する。好ましい実施の一形態では、これらのマップ
の比較は単に割り算により実行している。得られた数値
が１．０を超えると、その患者解剖構造が中央値を超え
る厚さであることが示される。得られた数値が１．０未
満であると、患者解剖構造が中央値未満の厚さであるこ
とが示される。さらに、マップの比較は、画像を領域に
セグメント分割し、画像領域統計値の割り算をすること
により達成できる。例えば、胸部画像は、右肺領域、左
肺領域、横隔膜領域、頚部領域、頭部領域、脊椎領域、
さらに、恐らくバックグラウンド領域にセグメント分割
することができる。各領域で平均厚さを計算することが
できる。この各領域の平均厚さを「中央値患者」データ
で割り算することができる。
（ｍｅｄｉａｎ）」患者減衰マップを関心部位（胸部、
腹部、骨盤など）向けに展開させることができる。この
「中央値」患者減衰マップは、第５０百分位の人を表し
ていることが好ましい。照射において、収集された患者
マップをその関心部位に関する対応する中央値マップと
比較する。好ましい実施の一形態では、これらのマップ
の比較は単に割り算により実行している。得られた数値
が１．０を超えると、その患者解剖構造が中央値を超え
る厚さであることが示される。得られた数値が１．０未
満であると、患者解剖構造が中央値未満の厚さであるこ
とが示される。さらに、マップの比較は、画像を領域に
セグメント分割し、画像領域統計値の割り算をすること
により達成できる。例えば、胸部画像は、右肺領域、左
肺領域、横隔膜領域、頚部領域、頭部領域、脊椎領域、
さらに、恐らくバックグラウンド領域にセグメント分割
することができる。各領域で平均厚さを計算することが
できる。この各領域の平均厚さを「中央値患者」データ
で割り算することができる。
【００３１】解剖構造の数学モデルを得るために２次元
数式を計算し、得られた数学モデルのパラメータを新た
な患者厚さデータに当てはめる。数学モデルの一例は２
Ｄ多項式を含む。好ましい実施の一形態では、その解剖
学的関心領域に関してＮ個の正規化した値を記憶してい
る。患者画像をセグメント分割して、正規化した解剖学
的関心領域の厚み値を計算することが好ましい。
数式を計算し、得られた数学モデルのパラメータを新た
な患者厚さデータに当てはめる。数学モデルの一例は２
Ｄ多項式を含む。好ましい実施の一形態では、その解剖
学的関心領域に関してＮ個の正規化した値を記憶してい
る。患者画像をセグメント分割して、正規化した解剖学
的関心領域の厚み値を計算することが好ましい。
【００３２】セグメント分割した画像を特徴付けするた
めに、正規化した厚さデータを式またはルックアップ・
テーブルに入力して、ｋＶｐ（キロボルト単位のＸ線ビ
ーム電圧）及びｍＡｓ値（ミリアンペアと秒の積を単位
とするＸ線ビームの電流）を計算することができる。こ
のルックアップ・テーブルは入力厚さ及びイメージング
技法値の事前定義範囲を含むことが好ましい。好ましい
実施の一形態では、そのルックアップ・テーブルの値
は、単位患者線量あたりのコントラスト対ノイズ比を調
整するように設計したＸ線較正ファントーム及び臨床試
験を使用して取得することができる。別法として、所望
の値を計算するような数式を使用することができる。例
えば、ｋＶｐ＝Ａ＃Ｐ（ここで、ＡはＩχＮの調整マト
リックス、またＰはＮχＩのモデル・パラメータ・マト
リックス）を使用できる。別法として、Ｐは、正規化し
た厚み値から採取した解剖学的関心領域に対するＮχＩ
の厚み値マトリックスとすることができる。ｍＡｓ値か
ら、ｍＡ（ミリアンペア）及び画像焦点を計算すること
ができる。好ましい実施の一形態では、曝射時間を最小
にするようにｍＡを計算している。曝射時間を最小にす
ることにより、患者の動きも最小限になる。最も小さい
焦点を選択すると焦点に関するボケを最小限にできる
が、ｍＡを大きくするには、典型的には、焦点をより大
きくすることになる。
めに、正規化した厚さデータを式またはルックアップ・
テーブルに入力して、ｋＶｐ（キロボルト単位のＸ線ビ
ーム電圧）及びｍＡｓ値（ミリアンペアと秒の積を単位
とするＸ線ビームの電流）を計算することができる。こ
のルックアップ・テーブルは入力厚さ及びイメージング
技法値の事前定義範囲を含むことが好ましい。好ましい
実施の一形態では、そのルックアップ・テーブルの値
は、単位患者線量あたりのコントラスト対ノイズ比を調
整するように設計したＸ線較正ファントーム及び臨床試
験を使用して取得することができる。別法として、所望
の値を計算するような数式を使用することができる。例
えば、ｋＶｐ＝Ａ＃Ｐ（ここで、ＡはＩχＮの調整マト
リックス、またＰはＮχＩのモデル・パラメータ・マト
リックス）を使用できる。別法として、Ｐは、正規化し
た厚み値から採取した解剖学的関心領域に対するＮχＩ
の厚み値マトリックスとすることができる。ｍＡｓ値か
ら、ｍＡ（ミリアンペア）及び画像焦点を計算すること
ができる。好ましい実施の一形態では、曝射時間を最小
にするようにｍＡを計算している。曝射時間を最小にす
ることにより、患者の動きも最小限になる。最も小さい
焦点を選択すると焦点に関するボケを最小限にできる
が、ｍＡを大きくするには、典型的には、焦点をより大
きくすることになる。
【００３３】図２を参照すると、好ましい実施形態によ
る動作は、準備スイッチ３９を押下する時刻Ｔ１のステ
ップ１で開始される（図１）。図２の第１番目の線で示
すように、タイミング信号を提供するためにコントロー
ラ３６のクロックによりスクラブ・アイドル・フレーム
を連続して発生させている。ステップ２では、時間間隔
Ａの間で、バックグラウンド放射線により検出器２６内
にオフセット暗画像が発生している。ステップ３では、
時間間隔Ｂの間で、このオフセット暗画像をプロセッサ
２８及びコントローラ３６で読み取る。ステップ４で
は、時刻Ｔ２において、準備時間が終了し、システムが
事前撮影シーケンスのステップを生成する準備が整う。
る動作は、準備スイッチ３９を押下する時刻Ｔ１のステ
ップ１で開始される（図１）。図２の第１番目の線で示
すように、タイミング信号を提供するためにコントロー
ラ３６のクロックによりスクラブ・アイドル・フレーム
を連続して発生させている。ステップ２では、時間間隔
Ａの間で、バックグラウンド放射線により検出器２６内
にオフセット暗画像が発生している。ステップ３では、
時間間隔Ｂの間で、このオフセット暗画像をプロセッサ
２８及びコントローラ３６で読み取る。ステップ４で
は、時刻Ｔ２において、準備時間が終了し、システムが
事前撮影シーケンスのステップを生成する準備が整う。
【００３４】ステップ５において、時刻Ｔ３のわずか後
に、コントローラ３６はシーケンス開始コマンドを発生
させる。ステップ６及び７では、時間間隔Ｃの間で、コ
ントローラ３６は、照射制御器３４及び電源１６によっ
て、患者１８を通過して検出器２６内で前曝射データと
なる前曝射画像を生成する前曝射Ｘ線量を発生させてい
る。このデータは、時間間隔Ｂの間の暗画像の読み取り
で得た前曝射オフセット値によりよく知られた方法でコ
ンディション調整する。ステップ８では、時間間隔Ｃの
間でランプ４３を点灯させる。
に、コントローラ３６はシーケンス開始コマンドを発生
させる。ステップ６及び７では、時間間隔Ｃの間で、コ
ントローラ３６は、照射制御器３４及び電源１６によっ
て、患者１８を通過して検出器２６内で前曝射データと
なる前曝射画像を生成する前曝射Ｘ線量を発生させてい
る。このデータは、時間間隔Ｂの間の暗画像の読み取り
で得た前曝射オフセット値によりよく知られた方法でコ
ンディション調整する。ステップ８では、時間間隔Ｃの
間でランプ４３を点灯させる。
【００３５】ステップ９において、コントローラ３６は
上述した１つまたは複数のアルゴリズムに従って事前撮
影処理を開始する。ステップ１０では、コントローラ３
６は時間間隔Ｃの間で収集したデータに基づいて適正な
Ｘ線曝射時間の決定とアルゴリズムの実行によって所望
のＸ線線量を設定する。
上述した１つまたは複数のアルゴリズムに従って事前撮
影処理を開始する。ステップ１０では、コントローラ３
６は時間間隔Ｃの間で収集したデータに基づいて適正な
Ｘ線曝射時間の決定とアルゴリズムの実行によって所望
のＸ線線量を設定する。
【００３６】ステップ１１では、ここでも、バックグラ
ウンド放射により検出器２６内にオフセット暗画像が発
生する。ステップ１２では、時間間隔Ｄの間で、このオ
フセット暗画像をプロセッサ２８及びコントローラ３６
により読み取る。
ウンド放射により検出器２６内にオフセット暗画像が発
生する。ステップ１２では、時間間隔Ｄの間で、このオ
フセット暗画像をプロセッサ２８及びコントローラ３６
により読み取る。
【００３７】ステップ１３において、コントローラ３６
はＸ線照射許可信号５０を発生させ、さらにステップ１
４において、コントローラ３６は、照射制御器３４及び
電源１６によって、患者１８を透過し検出器２６内に診
断画像及びデータを生成するような照射Ｘ線線量を発生
させている。ステップ１５では、信号５０が発生してい
る間、ランプ４３を点灯させる。
はＸ線照射許可信号５０を発生させ、さらにステップ１
４において、コントローラ３６は、照射制御器３４及び
電源１６によって、患者１８を透過し検出器２６内に診
断画像及びデータを生成するような照射Ｘ線線量を発生
させている。ステップ１５では、信号５０が発生してい
る間、ランプ４３を点灯させる。
【００３８】当業者であれば、添付の特許請求の範囲で
規定する本発明の真の精神及び範囲を逸脱することな
く、この好ましい実施形態を変更や修正することができ
ることを理解するであろう。
規定する本発明の真の精神及び範囲を逸脱することな
く、この好ましい実施形態を変更や修正することができ
ることを理解するであろう。
【図１】本発明の好ましい実施の一形態を利用している
Ｘ線システムの好ましい一形態のブロック概要図であ
る。
Ｘ線システムの好ましい一形態のブロック概要図であ
る。
【図２】図１に示すシステムの一動作モードを表してい
るタイミング図である。
るタイミング図である。
１４ Ｘ線システム １５ Ｘ線管 １６ 電源 １７ Ｘ線ビーム １８ 患者 ２０ 寝台 ２２ Ｘ線検出器アセンブリ ２４ シンチレータ ２６ ディジタル検出器、画像光検出器アレイ ２７ 検出器コントローラ ２８ 画像プロセッサ ３０ 画像記憶デバイス ３２ ビデオ・モニタ ３４ 照射制御回路、照射制御器 ３６ コントローラ ３８ オペレータ・インタフェース・パネル ３９ 準備スイッチ ４１ 照射スイッチ ４３ ランプ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アレクサンダー・ガニン アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ホワ イトフィッシュ・ベイ、ノース・レイク・ ドライブ、6100番 (72)発明者 ピン・スー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、カテ イジ・グロウブ、スターライト・レーン、 1106番 (72)発明者 ケネス・スコット・カンプ アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ウォ ーキシャ、クレストウッド・ドライブ、 614番 Ｆターム(参考） 4C092 AA01 AB02 AC01 AC16 CC02 CD02 CD05 CF07 4C093 AA03 CA01 CA34 EA02 FA18 FA43 FA44 FA45
Claims (27)
- 【請求項１】 Ｘ線システム（１４）において、患者
（１８）が受けるＸ線量を制御しながら患者のＸ線画像
を作成するための照射制御装置であって、前記画像を作
成するために、 Ｘ線源（１５）と、 前記Ｘ線に応答して検出器データを生成するように構成
されたディジタル検出器（２２）と、 前記検出器データ内で関心対象データを生成させると共
に前記関心対象データに応答してＸ線線量が所定のレベ
ルになるように調整するように構成し、前記画像が前記
所定レベルを用いて作成されるようにしている照射制御
器（３４、３６）と、を備える照射制御装置。 - 【請求項２】 前記照射制御器が、前記検出器データを
セグメント分割することにより前記関心対象データを生
成するように構成されている、請求項１に記載の装置。 - 【請求項３】 前記照射制御器が、しきい値解析により
前記データをセグメント分割するように構成されてい
る、請求項２に記載の装置。 - 【請求項４】 前記照射制御器が、ヒストグラム解析に
より前記データをセグメント分割するように構成されて
いる、請求項２に記載の装置。 - 【請求項５】 前記照射制御器が、前記検出器データ内
で前記患者の解剖学的特徴を位置特定するように構成さ
れている、請求項１に記載の装置。 - 【請求項６】 前記照射制御器に対して、第１の検出器
データが得られる第１のＸ線量を生成すること、前記第
１のデータに応答してＸ線線量が所定のレベルになるよ
うに調整すること、前記所定レベルの第２のＸ線量を発
生させて前記患者の前記画像を作成すること、を行わせ
るようにプログラムされているシステム制御器をさらに
備える請求項１に記載の装置。 - 【請求項７】 前記第２のＸ線量が前記第１のＸ線量の
１０〜５０倍の大きさである、請求項６に記載の装置。 - 【請求項８】 前記システム制御器が、前記照射制御器
に対して前記第１のＸ線量を１０ミリ秒以下にわたって
発生させるようにプログラムされている、請求項６に記
載の装置。 - 【請求項９】 前記照射制御器が、空間的及び統計的ア
ルゴリズムを検出器データに適用しセグメント分割した
１つまたは複数の関心領域を作成して関心対象データを
生成している、請求項１に記載の装置。 - 【請求項１０】 前記照射制御器が、セグメント分割し
た１つまたは複数の関心領域を解析して、少なくとも、
前記関心領域の１つまたは複数の特性を評価している、
請求項９に記載の装置。 - 【請求項１１】 前記照射制御器が、１つまたは複数の
特性に関する正規化した患者データを格納すると共にセ
グメント分割した１つまたは複数の関心領域の１つまた
は複数の特性を正規化した患者データの１つまたは複数
の特性と相関させ、これによりＸ線線量の調整で使用す
る患者に対する正規化特性データを生成している、請求
項１０に記載の装置。 - 【請求項１２】 前記照射制御器が、Ｘ線の前記所定レ
ベルを得るためのルックアップ・テーブルまたは方程式
を利用するために前記正規化特性データを使用してい
る、請求項１１に記載の装置。 - 【請求項１３】 前記特性データが患者の厚さに対応し
ている、請求項１２に記載の装置。 - 【請求項１４】 前記照射制御器が、セグメント分割し
た関心領域及びＸ線線量目標値に応答してＸ線線量が所
定のレベルになるように調整している、請求項９に記載
の装置。 - 【請求項１５】 Ｘ線システム（１４）において、患者
（１８）が受けるＸ線量を制御しながら患者のＸ線画像
を作成するための照射制御方法であって、前記画像を作
成するために、 前記患者を透過させる第１のＸ線量を発生させるステッ
プと、 前記第１のＸ線量に応答して検出器データを生成するス
テップと、 前記検出器データに応答して関心対象データを生成する
ステップと、 前記関心対象データに応答してＸ線線量を所定のレベル
になるように調整するステップと、 前記所定レベルで第２のＸ線量を発生させるステップ
と、を含む方法。 - 【請求項１６】 関心対象データを生成する前記ステッ
プが、前記検出器データをセグメント分割することを含
む、請求項１５に記載の方法。 - 【請求項１７】 前記セグメント分割のステップが、し
きい値解析を適用することを含む、請求項１６に記載の
方法。 - 【請求項１８】 前記セグメント分割のステップが、ヒ
ストグラム解析を適用することを含む、請求項１６に記
載の方法。 - 【請求項１９】 関心対象データを生成する前記ステッ
プが、前記検出器データ内で前記患者の解剖学的特徴を
特定することを含む、請求項１５に記載の方法。 - 【請求項２０】 前記第２のＸ線量が前記第１のＸ線量
の１０〜５０倍の大きさである、請求項１５に記載の方
法。 - 【請求項２１】 第１のＸ線量を発生させる前記ステッ
プが、前記第１のＸ線システム線量を１０ミリ秒以下に
わたって発生させることを含む、請求項１５に記載の方
法。 - 【請求項２２】 関心対象データを生成する前記ステッ
プが、検出器データを空間的及び統計的アルゴリズムに
より解析しセグメント分割した１つまたは複数の関心領
域を作成することを含む、請求項１５に記載の方法。 - 【請求項２３】 セグメント分割した１つまたは複数の
関心領域を解析して、少なくとも、前記関心領域の１つ
または複数の特性を評価するステップをさらに含む請求
項２２に記載の方法。 - 【請求項２４】 １つまたは複数の特性に関する正規化
した患者データを格納するステップと、セグメント分割
した１つまたは複数の関心領域の１つまたは複数の特性
を正規化した患者データの１つまたは複数の特性と相関
させて、Ｘ線線量の調整に使用する患者に対する正規化
特性データを生成するステップと、をさらに含む請求項
２３に記載の方法。 - 【請求項２５】 Ｘ線線量を調整する前記ステップが、
Ｘ線の前記所定レベルを得るためのルックアップ・テー
ブルまたは方程式を利用するために前記正規化特性デー
タを使用することを含む、請求項２４に記載の方法。 - 【請求項２６】 前記特性データが患者の厚さに対応し
ている、請求項２５に記載の方法。 - 【請求項２７】 Ｘ線線量を調整する前記ステップが、
セグメント分割した関心領域及びＸ線線量目標値に応答
してＸ線線量が所定のレベルになるように調整すること
を含む、請求項２２に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/752847 | 2000-12-28 | ||
| US09/752,847 US6459765B1 (en) | 2000-12-28 | 2000-12-28 | Automatic exposure control and optimization in digital x-ray radiography |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002231497A true JP2002231497A (ja) | 2002-08-16 |
Family
ID=25028109
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001399327A Pending JP2002231497A (ja) | 2000-12-28 | 2001-12-28 | ディジタルｘ線撮影法における自動照射制御及び最適化 |
Country Status (4)
| Country | Link |
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| US (1) | US6459765B1 (ja) |
| JP (1) | JP2002231497A (ja) |
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| FR (1) | FR2819677A1 (ja) |
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