JP2009525780A - Ｃｔベースの減衰マップを作成するときの異質対象物の明示 - Google Patents
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Abstract
減衰マップ30を生成する方法において、再構成される断層撮影画像24の画像要素が、少なくとも第１、第２及び第３のクラス50,52,54に分割される。第１のクラス50の各画像要素は、第１の画像要素値依存減衰変換60を用いて変換される。第２のクラス52の各画像要素は、第１の画像要素値依存減衰変換とは異なる第２の画像要素値依存減衰変換62を用いて変換される。第３のクラス54の各画像要素は、第１及び第２の画像要素値依存減衰変換とは異なる第３の画像要素値依存減衰変換64を用いて変換される。
Description
本発明は、イメージング分野に関する。本発明は、単光子放出コンピュータ断層撮影(SPECT)イメージング、陽電子放出断層撮影(PET)イメージング等といった後続する核ベースのイメージングにおいて使用するため、コンピュータ断層撮影(CT)イメージング等の１つのモダリティにより撮影される画像に基づき、減衰マップを生成する特定の用途に適用され、その特定の用途を参照して説明が行われることになる。しかしながら、本発明は、放射線治療計画といった他の用途に対して、コンピュータ断層撮影(CT)イメージングに基づかれる減衰マップを生成する、更に一般的な用途にも適用される。
SPECTイメージング、PETイメージング、又は投与された放射線医薬品を利用する他のタイプのイメージングにおいて、好ましくは、放出される放射線が画像化される対象物を通るときの減衰が、画像再構成の間に明らかにされる。この目的のため、イメージング対象物の減衰マップが提供されることが有利である。減衰マップは、ファントムにおける減衰の測定に基づき、又は第１原理計算に基づき推定されることができる。しかしながら、斯かる推定された減衰マップは、画像再構成におけるエラーをもたらす可能性がある。
イメージング対象物のより正確な減衰マップは、イメージング対象物から取得されるCTイメージングデータに基づき生成されることができる。斯かるCTイメージングデータは、対象物を通過する、X線管により生成されるX線等の放射線、Gd-153ラインソースにより生成される放射線等を送信するよう構成される放射線源を用いて取得されることができる。透過CT投影データにより生み出されるCT画像は、イメージング対象物を通過する(即ち、その対象物を通り透過される)放射線の吸収を示す。斯かる放射線吸収は、質的に放射線医薬品により放出されるガンマ線の吸収に似ている。例えば、X線もガンマ線も共に、軟組織と比べると骨によってより強く吸収される。従って、CTイメージングデータは、放射線医薬品により放出されるガンマ線に対する減衰マップを推定するのに使用されることができる。通常、Hounsfield単位のCTピクセル値を放射線医薬品により放出されるガンマ線の適切なエネルギーでの線形減衰係数(LAC)へと変換するのに、スケーリング係数が使用される。双線形(bilinear)スケーリング手法において、所定のしきい値以上のピクセル値が、「骨」スケーリング係数を用いてスケール化される。一方、このしきい値未満のピクセル値は、「組織」スケーリング係数を用いてスケール化される。これらの領域のそれぞれにおける適切なスケーリング係数は、想定される物理的吸収特性に基づき測定又は計算される。
イメージング対象物が骨及び組織以外の異質要素を含むとき問題が生じる。斯かる異質要素は、例えば、金属インプラント、造影剤増強イメージングのために投与された造影剤、合成インプラント等を含む場合がある。斯かる異質要素を明らかにするために、骨しきい値と同じか又はそのしきい値を超えるCTピクセル値に対応する吸収マップピクセル値を固定された減衰値に固定することにより、双線形スケーリング手法はときどき修正される。
本願発明者らは、CTデータから減衰マップを生成するとき斯かる固定値を採用することが、SPECT、PET又は他の放射線放出ベースのイメージングデータの再構成におけるエラーをもたらすことを発見した。その固定値は通常、異質対象物によるガンマ線吸収をうまく表すものではない。異質要素に対する固定された減衰値を使用することは、異質対象物内の減衰のグラデーションを反映することができない場合があり、異質対象物の境界又はエッジでの人工的な突然の減衰遷移をもたらす場合がある。減衰マップにおけるこうした人工的な特性が、再構成されたSPECT、PET、又は他の放射線放出ベースの画像における画像アーチファクトへと変換される場合がある。
１つの側面によれば、減衰マップを生成するための方法が開示される。再構成された断層撮影画像の画像要素が、少なくとも第１、第２及び第３のクラスに分割される。第１の画像要素値依存減衰変換を用いて、上記第１のクラスの各画像要素が変換される。上記第１の画像要素値依存減衰変換とは異なる第２の画像要素値依存減衰変換を用いて、上記第２のクラスの各画像要素が変換される。上記第１及び第２の画像要素値依存減衰変換の両方と異なる第３の画像要素値依存減衰変換を用いて、上記第３のクラスの各画像要素が変換される。
別の側面によれば、イメージング方法が開示される。この要約部の第１段落に記載の方法を用いて、減衰マップが生成される。取得された単光子放出コンピュータ断層撮影(SPECT)画像データ、又は陽電子放出断層撮影(PET)画像データが、上記減衰マップを用いてSPECT画像又はPET画像に再構成される。
別の側面によれば、放射線治療方法が開示される。この要約部の第１段落に記載の方法を用いて、減衰マップが生成される。上記減衰マップを用いて、放射線治療セッションが計画される。
別の側面によれば、減衰マップを生成するため再構成された断層撮影画像を処理する減衰マップ生成器が開示される。テーブルベースの減衰変換が、上記再構成された断層撮影画像の画像要素値を減衰値へ変換するためのエントリを含むルックアップテーブルを含む。
別の側面によれば、ルックアップテーブルが開示され、それは、組織及び骨以外の物質又は対象物タイプに対応する画像要素値依存減衰変換を提供する減衰係数と共にプリプログラムされる。上記ルックアップテーブルは、断層撮影画像で動作可能な減衰マップ生成方法における使用のため構成される。
１つの利点は、より正確な減衰マップを生成する点にある。
別の利点は、より正確なSPECT、PET又は他の放射線放出ベースのイメージングデータ再構成ができる点にある。
別の利点は、画像アーチファクトを減らせる点にある。
当業者であれば、以下の好ましい実施形態に関する詳細な説明を読めば、様々な追加的利点及び利益が明らかになるであろう。
本発明は、様々な要素及び要素の構成の形式並びに様々な処理動作及び処理動作の構成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目的でのみ存在し、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。
図１を参照して、結合された単光子放出コンピュータ断層撮影／透過コンピュータ断層撮影(SPECT/CT)イメージングシステム８が、CT及びSPECTイメージング機能の両方を提供する。図示される例示的なSPECT/CTイメージングシステム８は、(Milpitas, CAに米国オフィスを持つPhilips Medical Systemsより入手可能な)Precedence(登録商標)SPECT/CTシステムである。
CTスキャナは、ボア１２を持つ透過CTガントリ筐体１０を含む。イメージング対象物は、支持部１４に配置され、ボア１２に移動される。CTガントリ筐体１０は、ボア１２を規定し、回転ガントリで対向する態様で取り付けられるX線管とX線検出器アレイとを含む要素(図示省略)を囲む。完全な360°回転上で展開される(spanning)か若しくはより小さな弧上で展開される、又は複数回転上で展開される等のCT投影データを取得するため、ガントリが回転するとき、X線管とX線検出器アレイとは、ボア１２にあるイメージング対象物の周りで呼応するように回転する。あるCTイメージングシーケンスでは、X線管とX線検出器アレイとのジオメトリにより規定され、かつ検出器アレイ行に対応する１つ又は複数の平行スライスでのイメージングデータを生成するため、イメージング対象物支持部１４が、イメージングデータ取得の間静止した状態にある。例えば、あるSPECT/CTシステムは、6スライスCTスキャナを含むが、ある別のSPECT/CTシステムは、16スライスCTスキャナを含む。ボア１２内で追加的にイメージング対象物の位置再調整をするためスキャンの間に対象物支持部１４を動かし、かつこうして位置調整されたイメージング対象物で追加的なスライスに対するCTイメージングデータを取得することにより、オプションで追加的なスライスが取得される。他のCTイメージングシーケンスでは、ヘリカルコンピュータ断層撮影イメージングデータを取得するため、イメージングデータ取得の間、イメージング対象物支持部１４が、ガントリの回転平面を横切る方向に連続的に動く。取得されたCTイメージングデータは、CT投影データ２０である。各投影は、ガントリ回転の間における、X線管とX線検出器アレイ要素の位置との間の直線経路に沿ったX線減衰を示す。CT再構成プロセッサ２２は、フィルタ逆投影、フーリエ変換ベースの再構成、又は(２次元画像又は複数の２次元画像スライスに対する)ピクセル若しくは(３次元画像に対する)ボクセルといった画像要素から作られるCT画像２４を生成するための他の再構成アルゴリズムを用いてCT投影データ２０を再構成する。いくつかの実施形態において、CT画像２４は、Hounsfield単位(HU)での画像要素値を持ち、それは、
により与えられる(例えば、Kinahanらによる「X-ray-Based Attenuation Correction for Positron Emission Tomography/Computed Tomography Scanners」、Seminars in Nuclear Medicine Vo1.XXXIII、No.3(July 2003)参照)。ここで、μ(r)は、一般にはX線光子エネルギーの関数である画像要素rでの減衰値を表し、μwaterは、水に対応する画像要素に対する減衰値である。HU(r)は、画像要素rでのHounsfield単位値(いわゆる「CT値」)である。定義によれば水に対するCT値はゼロであることに留意されたい。通常空気、真空、又は他の放射線透過媒体は、約-1000のCT値を持つが(即ち、μ(air)?0)、脂肪組織は約-100のCT値を持つ。骨のCT値は、その密度に依存する。例えば、比較的低密度の骨梁は約100から300のCT値を持ち、一方比較的高密度の皮膚骨は約1000から2000のCT値を持つ。Hounsfield単位言い換えるとCT値は、CT画像に対して普通に使用される従来の表現であるが、CT画像２４における別の表現にも使用されることが想定される。CT画像２４は、減衰マップ３０を作成するため、減衰マップ生成プロセッサ２６により処理される。
SPECT/CTイメージングシステム８は、各ロボットアーム３６、３８により支持される２つの放射線検出器ヘッド３２、３４を用いるガンマカメラ機能を更に提供する。180°、270°又は別の選択された角度の弧に広がるイメージング対象物の表示を取得するため、ロボットアーム３６、３８は、検出器ヘッド３２、３４が、対象物支持部１４に配置されるイメージング対象物の周りで動かされることを可能にする。検出器ヘッド３２、３４は、それぞれ検出された放射線イベントが特定可能な直線又は狭い角度の投影経路に沿って生じたことがわかるよう、コリメータを含む。その結果、取得されたSPECTデータは、SPECT投影データ４０の形式をしている。SPECT再構成プロセッサ４２は、フィルタ逆投影、反復再構成アルゴリズム、フーリエ変換ベースの再構成アルゴリズム、又は(２次元画像スライス又は２次元画像スライスの複数アレイに対する)ピクセル若しくは(３次元画像に対する)ボクセルといった画像要素から作られるSPECT画像４４を生成するための別の再構成アルゴリズムを用いてSPECT投影データ４０を再構成する。
図示されるCTスキャナは、対象物を通過する透過用のX線を生成するため、X線管を利用する。他の実施形態では、減衰マップ３０が生成されるCT画像２４を生み出す透過用の放射線を生成するため、他の種類の放射線源が使用されることができる。例えば、Gd-153ラインソースといった放射性同位元素源と共に動作するガンマカメラの１つ又は複数の検出器ヘッドを用いて、CT画像が取得されることができる。その放射性同位元素源は、対象物を通り検出器ヘッドまで放射線を送信するよう配置される。検出器ヘッドと透過放射性同位元素源とを回転させることにより、CT画像再構成を可能にする角度範囲にわたり、CT投影データが取得される。
ガンマ線の減衰を明らかにするため、及びオプションで、イメージング対象物の散乱又は他の２次効果を明らかにするため、SPECT再構成プロセッサ４２は、CT画像２４から生成される減衰マップ３０を用いる。従って、SPECTイメージングデータ４０は、CTイメージングデータ２０におけるイメージング対象物の同じ領域から適切に得られる。イメージングシステム８のCT及びSPECTスキャナ部分は空間的にオフセットされているので、CT及びSPECTスキャン間でイメージング対象物を再調整するため、対象物支持部１４を動かすことによりこれは適切に実現される。
SPECT再構成において減衰マップ３０を使用するために、減衰マップ３０(又は基礎となるCT画像２４)は、イメージング対象物上に配置されるか、若しくはそこに埋め込まれる基準マーカを用いてSPECT又はPETイメージングデータと空間的に位置合わせされるか、臓器若しくは他の注目生体特徴の区別しやすい要素といった固有のレジストレーションマーカを用いて位置合わせされるか、又はSPECT及びCTイメージング領域間のオフセットに関する過去の情報に基づき位置合わせされる。ある実施形態では、減衰マップ３０(又は基礎となるCT画像２４)をSPECT画像４４と位置合わせするために、(Milpitas, CAに米国オフィスを持つPhilips Medical Systemsより入手可能な)Syntegra Image Fusion(登録商標)ソフトウェアが使用される。
SPECT/CTイメージングシステム８は、説明目的の例示である。他の実施形態では、陽電子／電子断層撮影／透過コンピュータ断層撮影(PET/CT)イメージングシステムが使用される。その場合、PETイメージングデータ再構成は、CTイメージングにより生成された減衰マップを利用する。PET/CTイメージングシステムの例は、(Milpitas, CAに米国オフィスを持つPhilips Medical Systemsより入手可能な)Gemini(登録商標)PET/CTイメージングシステムである。更に、本書に開示される装置及び方法は、核イメージングシステムがCTイメージングシステムと組み合わされるような結合システムに限定されるものではない。例えば、ある実施形態では、CT画像は、スタンドアロン型CTイメージングシステムを用いて取得されることができ、SPECT、CT又は他の核イメージングデータは、分離したスタンドアロン型SPECT又はPETイメージングシステムを用いて取得されることができる。
核イメージングデータを再構成する際の吸収又は他の２次効果を明らかにする以外の他の目的に、CT画像データから生成される減衰マップ３０が使用されることができる。例えば、減衰マップ３０は、放射線治療セッションを計画するのに使用されることができる。放射線治療における用途に対して、CTスキャナは放射線治療装置に一体化されることができるか(図示される結合SPECT/CT８に類似するが、SPECTスキャナ部分を放射線治療供給システム部分に置き換えたものとなる)、又はCTスキャナはスタンドアロン型ユニットとすることができる。CTベースの減衰マップと放射線治療システムとの位置合わせは、外因性又は固有の基準マーカを用いて実現される。
CTベースの減衰マップ３０のいくつかの例示的な用途を説明したので、以下、図示される例示的な減衰マップ生成プロセッサ２６が詳細に説明される。
画像分割処理ステップ又は分割器４６は、画像要素値、領域接続性、又は他の分割ベースに基づきCT画像２４を領域へと分割する。原則的にいかなるタイプの画像分割アルゴリズムも使用されることができる。例えば、領域拡張法、変形表面適合法等がある。ある実施形態では、画像分割器４６は、分割作業を行うために、注目領域(ROI)識別ツールを用いて実現される。画像分割器４６は、CT画像２４の画像要素を３つ以上のクラスの１つへと分類する。(i)組織クラスの領域５０、(ii)骨クラスの領域５２、そして(iii)異質要素クラスの領域５４の３つがある。
図２を簡単に参照すると、例示的な図１には、異質領域５４の１つの分類が表示されているが、２つ以上の異なるクラスの異質領域が存在してよいことを理解されたい。例えば、金属インプラント領域５４２の画像要素は、骨領域５２の画像要素より高いCT値を持つことができる。一方、造影剤領域５４１の画像要素は、組織領域５０の平均CT値と骨領域５２の平均CT値との中間のCT値を持つことができる。こうして、この例示においては、画像分割器４６は、(例えば、組織のCT値範囲を上回り、及び骨のCT値範囲を下回り、かつわずかに重なるCT値範囲を持つ)造影剤異質領域クラス５４１と(例えば、骨より大きなCT値範囲を持つ)金属異質領域クラス５４２とを参照して、その画像を適切に分割する。
図３を簡単に参照すると、別の手法において、オプションで１つ以上のCT値範囲を含む異質領域５４の１つのクラスが分割される。例えば、図３に示されるように、異質領域５４の１つのクラスが、組織のCT値範囲を上回り、及び骨のCT値範囲を下回り、かつわずかに重なるCT値範囲を持つ第１のCT値範囲と、骨のCT値範囲を上回る第２のCT値範囲とを含む。この手法における分割は、各異質領域がどのタイプの異質要素に対応するかを識別することなく、組織領域５０にも骨領域５２にも属さない任意の領域を異質領域５４として分割する。図３に図式的に示される分割に適した１つの手法は、以下のようなものである。(i)まず骨領域５２をCT画像２４から分割する。(ii)骨領域５２が特定され除去されたら、残りのすべての画像要素のうち選択されたしきい値を上回る値を持つものは、異質対象物領域５４として識別される。一般的な骨格構造はよく知られているので、初期の骨分割はオプションで生体構造モデルベースの分割手法を用いて実行される。
いくつかの実施形態では、異質対象物画像要素の分布に関する事前取得される情報(priori knowledge)を直接用いて異質対象物画像要素を分割するため、モデルベースの分割法が想定される。例えば、経口造影剤領域を分割するため胃腸(GI)管の生体構造モデルが用いられ、人工股間節インプラント(hip implant)を分割するため人工股間節の生体構造モデルが用いられる。
図１を参照して、組織領域５０の画像要素は、組織領域５０に適した第１の値依存減衰変換６０により変換される。第１の値依存減衰変換６０は、組織領域５０のCT値に対応する推定ガンマ線減衰値を出力する。同様に、骨領域５２の画像要素は、骨領域５２に適した第２の値依存減衰変換６２により変換される。第２の値依存減衰変換６２は、骨領域５２のCT値に対応する推定ガンマ線減衰値を出力する。異質領域５４の画像要素は、同様に、値依存減衰変換６４により変換されるが、選択される手法は、どのように異質領域５４が分割されるかに依存する。変換された画像要素は、減衰マップ３０を規定する。
図１及び図２を参照して、異質領域５４が、異なるクラス５４１、５４２に分割される場合、各クラス５４１、５４２は、それ自身の値依存減衰変換６４１、６４２により適切に変換される(図４参照)。
図１及び図３を参照して、組織でも骨でもない異質領域５４の１つのクラスをその分割が特定する場合、画像要素値依存減衰変換６４は、適切には、各選択された異質要素タイプを示す選択可能な線形減衰係数変換となる。各異質領域に対応する異質要素タイプは、その領域の形状又は密度に基づき適切に選択される。例えば、(骨のCT値領域の下端未満であるか、その下端とわずかに重複するCT値を持つような)比較的低密度の管状異質領域のネットワークは、血管造影剤の異質要素タイプに対応しがちである。一方、骨のCT値範囲を超えるCT値を持つ画像要素のコンパクト領域は、金属インプラントの異質要素タイプである可能性が高い。代替的又は追加的に、各異質領域５４に対する異質要素タイプの選択は、ユーザインタフェース７０を介して放射線科医又は他のユーザから受信されることができる。一度異質要素タイプが選択されると、特定された異質要素タイプに対応する異質領域における画像要素に対して、対応する値依存減衰変換が適用される。
オプションで、空気に対応する追加的な領域が分割されることができる。通常、空気領域は、組織に対するものと同じ画像要素値依存減衰変換６０か、又はゼロ若しくはある小さな数(即ち、空気は本質的に何ら減衰を生み出さないものとしてモデル化される)の画像要素値依存の定数減衰値かのいずれかを用いて適切にモデル化される。
ある実施形態では、値依存減衰変換６０、６２、６４は、適切な線形減衰係数(LAC)変換である。既存の双線形減衰マップスケーリングで使用される組織及び骨のLAC変換が、組織のLAC変換６０及び骨のLAC変換６２それぞれに対して適切に適用される。各タイプの異質要素(例えば、造影剤、金属インプラント等)に対するLAC変換６４は、実験的に、又は異質要素の金属に基づかれる第１原理計算に基づき適切に決定される。
図３を参照して、更に図４も参照して、実験的に得られる骨のLAC変換６２が、実験的に得られるヨウ素LAC変換６４１と共に図４にプロットされる。両方のLAC変換６２、６４１は、Tc-99m放射線同位元素のピークエネルギ放出に対応する140keVガンマ線に対するものであり、120kVpのX線を用いて得られるCT値に対してプロットされる。特殊な例として、150HUのCT値を持つ骨領域の画像要素に対して、骨LAC変換６２により与えられる線形減衰値は0.166/cmである。150HUの同じCT値を持つヨウ素造影剤領域の画像要素に対しては、造影剤LAC変換６４１により与えられる線形減衰値は、より低くなり、0.158/cmである。同じCT値に対して、骨領域とヨウ素領域とで異なる減衰値が得られることに留意されたい。図４において、図２の金属インプラント領域５４２に対する推定LAC変換６４２も図示される。金属の高密度が原因で、金属領域は骨より実質的に高い減衰を持つことが予想される。
図３の分割手法を用いるとき、図４の例示的なLAC変換６２、６４１、６４２が未だ適している。しかしながら、各異質領域６４に対して、２つのLAC変換６４１、６４２のうちの適切な１つが、ユーザインタフェース７０を介して受信される異質要素タイプの選択により、又は異質領域の形状及び／若しくは密度に基づく異質要素タイプの決定により選択される。
LAC変換が図示されるが、より複雑な変換が使用されることができることを理解されたい。例えば、非線形性をモデル化するボーイングパラメタ(bowing parameter)を含む二次画像要素値依存減衰変換が使用されることができる。
別の実施形態では、減衰マップの生成に使用される画像が、１つ又は複数のイメージングモダリティにより得られる。そのモダリティは、CTを含んでも含まなくてもよい。画像ピクセルの特性、分割された領域の形状、事前(a priori)情報、オペレータ入力等に基づき、分割された各領域における物質が特定される。例えば、金属、セラミック、人工軟骨、造影剤、骨、空気、軟組織等が特定される。オプションで、その物質が更に正確に特定されることができる。例えば、金属であれば、サージカルスチール(surgical steel)、アマルガム充填物等として特定されることができ、軟組織であれば、軟骨、筋肉、血液、肝臓等として特定されることができる。
ある実施形態では、その特定された物質及び放射性医薬品のエネルギーが、プリプログラムされたルックアップテーブルに入力されることができる。そのルックアップテーブルは、減衰マップを生成するため対応する値又は減衰変換を検索するためのものである。すなわち、値依存減衰変換６４は、ルックアップテーブルと、減衰変換を与えるそのルックアップテーブルのエントリを特定するのに使用される第３のクラス５４の分割領域の特性とを含むことができる。ルックアップテーブルは、物質ベースとすることができ、例えば、インプラントに普通に使用される特定のタイプのプラスチック又は金属、造影剤に普通に使用されるあるタイプの化学物質等を、対応する減衰値と共にリストにしている。追加的又は代替的に、そのルックアップテーブルは、異質対象物タイプに基づかれることもでき、その場合、例えば、臀部インプラント、膝インプラント、ネジインプラント等といった一般的なインプラントタイプをリストにするか、又は特定の臀部インプラント等のパーツ番号といったより特定的な異質対象物の識別をリストにする。異質対象物タイプが、１つ以上の物質を含む場合(例えば、セラミックと金属成分との両方を備えるインプラント)、ルックアップテーブルは、異質対象物内の異なる物質の領域に対する異なる減衰値を含むことができる。
物質の特定又は異質対象物タイプの特定といった、ルックアップテーブルを利用するための情報が、オプションで、ユーザインタフェース７０を介してユーザ入力により与えられる。他の実施形態では、分割された領域形状、平均CT値、又は他の特性が自動的に測定され、物質、異質対象物タイプ等を自動的に選択するため、ルックアップテーブルのエントリと比較される。ある実施形態では、ユーザインタフェース７０を介して最も近いオプションを選択する機能をユーザに提供するのに、斯かる自動測定が使用される。ある実施形態では、一旦対象物が特定されると、分割において改良された輪郭を与えるべく分割を洗練するのに、この特定情報が使用される。
本発明は、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。明らかに、前述の詳細な説明を読み、理解すれば、第三者が、変形例及び変更例を思い付くことになるであろう。本発明は、このような変形例及び変更例が添付の特許請求の範囲又はそれと均等なものの範囲内にある限り、すべてのこのような変形及び変更を含むものとして解釈されることが意図される。
Claims (29)
- 減衰マップを生成する方法において、
再構成された断層撮影画像の画像要素を少なくとも第１、第２及び第３のクラスに分割するステップと、
第１の画像要素値依存減衰変換を用いて、前記第１のクラスの各画像要素を変換するステップと、
前記第１の画像要素値依存減衰変換とは異なる第２の画像要素値依存減衰変換を用いて、前記第２のクラスの各画像要素を変換するステップと、
前記第１及び第２の画像要素値依存減衰変換の両方と異なる第３の画像要素値依存減衰変換を用いて、前記第３のクラスの各画像要素を変換するステップとを有する方法。 - 前記画像要素が、(i)前記断層撮影画像が３次元断層撮影画像である場合のボクセル、及び(ii)前記断層撮影画像が２次元断層撮影画像又は平行な２次元断層撮影画像スライスのセットである場合のピクセルのいずれかである、請求項１に記載の方法。
- 前記第１のクラスの画像要素が、組織に対応し、前記第２のクラスの画像要素は、骨に対応し、前記組織クラスの画像要素が、前記骨クラスの画像要素より低い値を持つ、請求項１に記載の方法。
- (i)前記第１の画像要素値依存減衰変換が、組織に特徴的な線形減衰係数変換であり、(ii)前記第２の画像要素値依存減衰変換は、骨に特徴的な線形減衰係数変換である、請求項３に記載の方法。
- 前記第３の画像要素値依存減衰変換が、異質要素に特徴的な線形減衰係数変換である、請求項４に記載の方法。
- 前記分割するステップが、前記断層撮影画像の画像要素を第４のクラスに更に分割し、前記方法は、
前記第２の異質要素に特徴的な第４の画像要素値依存線形減衰係数変換を用いて、前記第４のクラスの各画像要素を変換するステップを更に有する、請求項５に記載の方法。 - 前記異質要素クラスが、造影剤異質要素タイプに対応し、前記第２の異質要素クラスは、金属インプラント異質要素タイプに対応する、請求項６に記載の方法。
- 前記第３の画像要素値依存減衰変換が、特定された異質要素タイプに特徴的な選択可能な線形減衰係数変換である、請求項４に記載の方法。
- 前記領域の形状又は密度に基づき、前記第３のクラスの画像要素の分割された領域に対する異質要素タイプを特定するステップと、
ユーザインタフェースを介して、前記第３のクラスの画像要素の分割された領域に対する前記異質要素タイプの選択を受信するステップと、
前記分割された領域の画像要素の特性に基づき、前記第３のクラスの画像要素の分割された領域に対する異質要素タイプを選択するステップとのうちの少なくとも１つを更に含む、請求項８に記載の方法。 - 前記第１の画像要素値依存減衰変換が、第１の線形減衰係数変換であり、前記第２の画像要素値依存減衰変換は、第２の線形減衰係数変換であり、前記第３の画像要素値依存減衰変換が、第３の線形減衰係数変換である、請求項１に記載の方法。
- 前記第３の線形減衰係数変換が、選択された異質要素タイプに特徴的な選択可能な線形減衰係数変換である、請求項１０に記載の方法。
- コンピュータ断層撮影投影データを取得するステップと、
再構成された断層撮影画像を生成するため、前記コンピュータ断層撮影投影データを再構成するステップとを更に含む、請求項１に記載の方法。 - 前記第３の画像要素値依存減衰変換が、ルックアップテーブルを含む、請求項１に記載の方法。
- 請求項１に記載の方法を用いて減衰マップを生成するステップと、
取得された単光子放出コンピュータ断層撮影画像データ、すなわちSPECT画像データ、又は陽電子放出断層撮影画像データ、すなわちPET画像データを、前記減衰マップを用いてSPECT画像又はPET画像に再構成するステップとを有する、イメージング方法。 - 一体化されたSPECT/CT又はPET/CTイメージングシステムのCT部分を用いて、コンピュータ断層撮影投影データを取得するステップと、
前記再構成された断層撮影画像を生成するため、前記コンピュータ断層撮影投影データを再構成するステップと、
前記一体化されたSPECT/CT又はPET/CTイメージングシステムを用いて、前記SPECT又はPETデータを取得するステップとを更に有する、請求項１４に記載のイメージング方法。 - 請求項１に記載の方法を用いて減衰マップを生成するステップと、
前記減衰マップを用いて放射線治療セッションを計画するステップとを有する、放射線治療方法。 - 請求項１に記載の方法を実行するプロセッサ。
- 請求項１に記載の方法を実行する１つ又は複数のプロセッサをプログラミングするコンピュータソフトウェア。
- 単光子放出コンピュータ断層撮影スキャナ、すなわちSPECTスキャナ又は陽電子放出断層撮影画像スキャナ、すなわちPETスキャナと、
断層撮影スキャナと、
前記断層撮影スキャナを用いて得られる断層撮影画像を用いて、請求項１に記載の方法に基づき、減衰マップを生成する減衰マップ生成プロセッサと、
前記減衰マップ生成プロセッサにより生成される前記減衰マップを用いて、前記SPECT又はPETスキャナを用いて得られるSPECT又はPETイメージングデータを再構成する再構成プロセッサとを有する、イメージングシステム。 - 前記断層撮影スキャナが、SPECT又はPETスキャナと一体化されるCTスキャナを含む、請求項１９に記載のイメージングシステム。
- 組織及び骨以外の物質又は対象物タイプに対応する画像要素値依存減衰変換を提供する減衰係数と共にプリプログラムされたルックアップテーブルであって、断層撮影画像で動作可能な減衰マップ生成方法における使用のため構成される、ルックアップテーブル。
- 前記ルックアップテーブルが、画像要素値依存組織減衰変換と、画像要素値依存骨減衰変換とを与える減衰係数と共に更にプリプログラムされる、請求項２１に記載のルックアップテーブル。
- 再構成された断層撮影画像の画像要素を少なくとも第１、第２及び第３のクラスに分割する手段と、
第１の画像要素値依存減衰変換を用いて、前記第１のクラスの各画像要素を変換する手段と、
前記第１の画像要素値依存減衰変換とは異なる第２の画像要素値依存減衰変換を用いて、前記第２のクラスの各画像要素を変換する手段と、
前記第１及び第２の画像要素値依存減衰変換の両方と異なる第３の画像要素値依存減衰変換を用いて、前記第３のクラスの各画像要素を変換する手段とを有する、イメージングシステム。 - 減衰マップを生成するため再構成された断層撮影画像を処理する減衰マップ生成器であって、
前記再構成された断層撮影画像の画像要素値を減衰値へ変換するためのエントリを含むルックアップテーブルを含むテーブルベースの減衰変換を有する、減衰マップ生成器。 - 前記再構成された断層撮影画像の画像要素を少なくとも第１、第２及び第３のクラスに分割する画像分割器であって、前記第３のクラスの画像要素値を減衰値へ変換するため、前記テーブルベースの減衰変換が使用される、画像分割器と、
前記第１のクラスの画像要素値を減衰値へ変換する第１の画像要素値依存減衰変換と、
前記第２のクラスの画像要素値を減衰値へ変換する第２の画像要素値依存減衰変換とを更に含む、請求項２４に記載の減衰マップ生成器。 - 前記テーブルベースの減衰変換が、前記第３のクラスの分割された領域の特性を自動的に測定し、前記分割された領域の画像要素を変換するのに使用される前記ルックアップテーブルの１つ又は複数のエントリが、前記自動的に測定される特性に基づき選択される、請求項２５に記載の減衰マップ生成器。
- 前記画像分割器が、前記自動的に測定された特性に基づき、前記第３のクラスの分割された領域の分割を洗練する、請求項２６に記載の減衰マップ生成器。
- 前記第３のクラスの分割された領域に対応するユーザ選択を受信するユーザインタフェースを更に含み、前記テーブルベースの減衰変換が、前記受信したユーザ選択に基づき、前記分割された領域の画像要素の変換のため前記ルックアップテーブルの１つ又は複数のエントリを選択する、請求項２５に記載の減衰マップ生成器。
- 前記ルックアップテーブルエントリが、対応する減衰値を備える(i)物質タイプ、及び(ii)異質対象物タイプの少なくとも一方に関連する、請求項２４に記載の減衰マップ生成器。
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