JP2013052233A

JP2013052233A - 被検体の配向を決定する方法及び装置

Info

Publication number: JP2013052233A
Application number: JP2012187108A
Authority: JP
Inventors: Phil E Pearson Jr; フィル・イー・ピアーソン，ジュニア; Scott Slavic; スコット・スラヴィック; James Dodge; ジェームズ・ドッジ
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2011-09-01
Filing date: 2012-08-28
Publication date: 2013-03-21
Also published as: DE102012108058A1; NL2009366A; NL2009366C2; CN102961186A; US8737705B2; US20130058545A1

Abstract

【課題】イメージング・システムにおいて、医師が精度を高めつつ時間量を短縮して医学的診断を下す能力を向上させる。
【解決手段】被検体の配向を決定する方法が、イメージング・システムにおいて、撮像されている被検体の配向を指示する入力を受け取るステップと、特徴認識システムを用いて被検体の配向を自動的に決定するステップと、受け取った入力を自動的に決定された配向と比較するステップと、比較に基づく配向指標を含む画像を形成するステップとを含んでいる。また、対象配向認識システム及びイメージング・システムも本書に記載されている。
【選択図】図１

Description

本書に開示される主題は一般的には、イメージング・システムに関し、さらに具体的には、イメージング・システムを用いて被検体の配向を決定する方法及び装置に関する。

医用イメージング・システムは、患者の様々な部位又は区域（例えば様々な器官）を画像化する様々な応用に用いられる。例えば、計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システムを用いて、患者の骨又は器官の画像を形成することができる。動作時には、操作者が患者の走査を行なうのに用いられる情報を手入力する。かかる情報には、例えば患者の名前、患者の性別、及び走査時に患者に投与されるべき放射線量を画定する様々な走査プロトコル等がある。

加えて、操作者は患者の配向を手入力する。患者の配向は撮影テーブルでの患者の姿勢を示し、例えば撮像手順時に患者が仰臥しているか、伏臥しているか等を示す。次いで、操作者によって入力された患者の配向は、再構成画像の少なくとも一つに印刷されて、医師が医学的診断を下すことを可能にする。画像に印刷された配向情報は、医師が、様々な器官及び例えば病変のような着目する他の項目の位置を全体的に識別することを可能にする。配向情報は、画像に印刷された左標識及び右標識を含み得る。これら左右の標識はそれぞれ画像の左側及び右側を全体的に指す。従って、患者が仰臥位で撮像されているときに、左肺は画像の左側に現われるものと期待され、右肺は画像の右側に現われるものと期待される。

しかしながら、操作者が不注意でイメージング・システムに誤った患者配向を入力する場合がある。例えば、操作者は、実際には患者が仰臥位にあるときに、患者が伏臥位で頭を先にして撮像されていることを示す情報を入力する場合がある。この場合には、左肺が画像の右側に現われ、右肺が画像の左側に現われる。医師は、形成された画像が画像に印刷された配向情報とは異なる配向を反映していると決定する医学的技能を有すると認められるべきであるが、それでも配向情報が誤っていると医師が診断を下すために付加的な時間を費やし得る。さらに明確に述べると、医師は、画像の正しい配向を先ず決定した後に診断を下さねばならなくなる。結果として、操作者によって誤った配向情報が入力されると、診断を下すのに掛かる時間が増大し、場合によってはこのことに起因して医師が誤診する場合がある。

一実施形態では、被検体を撮像する方法が提供される。この方法は、イメージング・システムにおいて、撮像されている被検体の配向を指示する入力を受け取るステップと、特徴認識システムを用いて被検体の配向を自動的に決定するステップと、受け取った入力を自動的に決定された配向と比較するステップと、比較に基づく配向指標を含む画像を形成するステップとを含んでいる。

もう一つの実施形態では、対象配向認識システム（object orientation recognition system、ＯＯＲＳ）が提供される。このＯＯＲＳは、少なくとも一つの特徴認識装置と、対象配向認識モジュール（object orientation recognition module、ＯＯＲＭ）とを含んでおり、ＯＯＲＭは、撮像されている被検体の配向を指示する利用者入力を受け取り、特徴認識装置から被検体の配向を指示する入力を受け取り、利用者入力を特徴認識装置から受け取った入力と比較して、比較に基づく配向指標を含む画像を形成するように構成されている。

さらにもう一つの実施形態では、被検体の画像を形成するイメージング・システムが提供される。このイメージング・システムは、対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）を含んでいる。ＯＯＲＳは、少なくとも一つの特徴認識装置と、対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）とを含んでおり、ＯＯＲＭは、撮像されている被検体の配向を指示する利用者入力を受け取り、特徴認識装置から被検体の配向を指示する入力を受け取り、利用者入力を特徴認識装置から受け取った入力と比較して、比較に基づく配向指標を含む画像を形成するように構成されている。

様々な実施形態に従って形成される例示的な多重モダリティ・イメージング・システムの見取り図である。様々な実施形態による被検体の配向を決定する方法の一例を示す流れ図である。様々な実施形態による例示的な配向に配置された被検体の側面図である。様々な実施形態によるもう一つの例示的な配向に配置された被検体の側面図である。様々な実施形態に従って形成され得る画像の一例の図である。様々な実施形態に従って形成され得る画像のもう一つの例の図である。様々な実施形態に従って形成され得る画像のさらにもう一つの例の図である。図１に示すシステムの一部を形成する一つのモダリティ・ユニットのブロック概略図である。

以上の概要及び以下の様々な実施形態の詳細な説明は、添付図面と併せて読むとさらに十分に理解されよう。図面が様々な実施形態の機能ブロックの線図を示す範囲までにおいて、機能ブロックは必ずしもハードウェア回路の間の区分を示す訳ではない。従って、例えば、機能ブロックの１又は複数（例えばプロセッサ若しくはメモリ）が単体のハードウェア（例えば汎用信号プロセッサ若しくはランダム・アクセス・メモリのブロック、又はハードディスク等）として実装されてもよいし、多数のハードウェアとして実装されてもよい。同様に、プログラムは独立型プログラムであってもよいし、オペレーティング・システムのサブルーチンとして組み込まれていてもよいし、インストールされているソフトウェア・パッケージの機能等であってもよい。尚、様々な実施形態は図面に示されている構成及び手段に限定されないことを理解されたい。

図１は、様々な実施形態に従って形成される例示的なイメージング・システム１０の見取り図である。計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システムと陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ）イメージング・システムとを含む例示的な二重モダリティ・イメージング・システムの状況で様々な実施形態を記載するが、本書に記載される作用を果たすことが可能な他のイメージング・システムが用いられるものと想到されることを理解されたい。
図１には多重モダリティ・イメージング・システム１０が示されており、システム１０は、第一のモダリティ・ユニット１２及び第二のモダリティ・ユニット１４を含んでいる。これら二つのモダリティ・ユニット１２及び１４は、イメージング・システム１０が第一のモダリティ・ユニット１２を用いて第一のモダリティにおいて被検体１６を走査し、また第二のモダリティ・ユニット１４を用いて第二のモダリティにおいて被検体１６を走査することを可能にする。イメージング・システム１０は、異なるモダリティにおける多数の走査を見込んでおり、単一モダリティのシステムよりも向上した診断能力を容易にする。一実施形態では、多重モダリティ・イメージング・システム１０はＣＴ／ＰＥＴイメージング・システム１０である。選択随意で、ＣＴ及びＰＥＴ以外のモダリティがイメージング・システム１０と共に用いられる。例えば、イメージング・システム１０は特に、独立型ＣＴイメージング・システム、独立型ＰＥＴイメージング・システム、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）・システム、超音波イメージング・システム、Ｘ線イメージング・システム、及び／又は単光子放出計算機式断層写真法（ＳＰＥＣＴ）イメージング・システム、並びにこれらの組み合わせであってよい。

第一のモダリティ・ユニット１２、例えばＣＴイメージング・システムは、ガントリ２０を含んでおり、ガントリ２０はＸ線源２２を有し、Ｘ線源２２はガントリ２０の反対側に設けられている検出器アレイ２４へ向けてＸ線のビームを投射する。検出器アレイ２４は、横列及びチャネルを成して構成されており被検体１６のような対象を透過した投射Ｘ線を一括で感知する複数の検出器素子（図示されていない）を含んでいる。イメージング・システム１０はまた、検出器アレイ２４から投影データを受け取って処理し、被検体１６の画像を再構成するコンピュータ３０を含んでいる。動作時には、操作者が供給した命令及びパラメータがコンピュータ３０によって用いられて、電動式テーブル３２を再配置するための制御信号及び情報を提供する。さらに明確に述べると、電動式テーブル３２を用いて被検体をガントリ２０に出し入れして移動させる。具体的には、テーブル３２は、被検体１６の少なくとも一部をガントリ開口３４を通して移動させてガントリ中孔３６の内部に移動する。

イメージング・システム１０はまた、対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）５０を含んでおり、このＯＯＲＳ５０は、被検体１６がイメージング・システム１０の内部に配設される前及び／又は配設されているときに被検体１６のような対象の配向を決定するように構成されている。ＯＯＲＳ５０は少なくとも一つのディジタル・カメラを含んでいる。この実施形態の例では、ＯＯＲＳ５０は複数のディジタル・カメラを含んでいる。例えば、ＯＯＲＳ５０は、ガントリ２０の第一の側面６２に結合された第一のディジタル・カメラ６０と、反対側のガントリ２０の第二の側面６６に結合された第二のディジタル・カメラ６４とを含み得る。この実施形態の例では、第一の側面６２は被検体１６が中孔３６に入るときの入口点に相当し、カメラ６０は被検体１６がガントリ開口３４を通ってガントリ中孔３６の内部に移動する前に被検体１６の画像を取得するように構成されている。また、カメラ６４は第二の側面６６に配置されて、被検体１６がガントリ中孔３６の内部に配置されているときの被検体１６の画像を取得するように構成され得る。選択随意で、ガントリ２０の第二の側面６６が、被検体１６が中孔３６に入るときの入口点に相当していてもよく、従って、カメラ６４は被検体１６がガントリ開口３４を通ってガントリ中孔３６の内部に移動する前に被検体１６の画像を取得するように構成される。また、カメラ６０は、被検体１６がガントリ中孔３６の内部に配置されているときの被検体１６の画像を取得するように構成されていてもよい。

従って、この実施形態の例では、ＯＯＲＳ５０は少なくとも２台のカメラを含んでおり、１台のカメラは中孔３６に入る被検体１６を撮影し、第二のカメラは被検体１６が中孔３６の内部に配置されているときに被検体１６を撮影する。ＯＯＲＳ５０はまた、壁面７２に装着されたカメラ７０、及び反対側の壁面７４に装着されたカメラ７４を含んでいてよい。動作時には、カメラ７０は、中孔３６に入る被検体１６の画像を取得するように構成され、カメラ７４は、被検体１６が中孔３６の内部に配設されているときに被検体１６の画像を取得するように構成され得る。さらに他の実施形態では、ＯＯＲＳ５０は、天井８２に装着されたカメラ８０と、やはり天井８２に装着されたカメラ８４とを含み得る。動作時には、カメラ８０は、中孔３６に入る被検体１６の画像を取得するように構成され、カメラ８４は、被検体１６が中孔３６の内部に配設されているときに被検体１６の画像を取得するように構成され得る。さらにもう一つの実施形態では、ＯＯＲＳ５０は、床９２に装着されたカメラ９０と、やはり床９２に装着されたカメラ９４とを含んでいてよい。動作時には、カメラ９０は、中孔３６に入る被検体１６の画像を取得するように構成され、カメラ９４は、被検体１６が中孔３６の内部に配設されているときに被検体１６の画像を取得するように構成され得る。中孔３６に入る被検体１６、又は中孔３６の内部に配置されているときの被検体１６の何れの画像を取得するためにも、本書に記載されているカメラの任意の組み合わせ及び構成を用いてよいことを認められたい。

カメラ７０、７４、８０、８４、９０、及び９４は、単一のディジタル画像を取得するように構成されているカメラ、又は被検体１６の数千枚の画像を取得して記憶するように構成されているストリーミング動画カメラの何れとして具現化されていてもよい。さらに明確に述べると、本書に記載されているカメラは、被検体１６の画像を取得して記憶するように構成されている。次いで、記憶された画像を、例えばコンピュータ３０のような遠隔コンピュータに送信して記憶させることができる。このように、様々な実施形態は、静止画又は動画を取得するように構成されている少なくとも１台のカメラを提供する。例えば、カメラの少なくとも１台は、複数の二次元（２Ｄ）画像を取得するように構成され得る。次いで、２Ｄ画像を組み合わせて被検体１６の三次元（３Ｄ）画像を形成することができる。また、カメラの少なくとも１台は、予め決められた期間にわたる複数の２Ｄ画像、例えば被検体のストリーミング動画を取得するように構成されていてよい。この実施形態の例では、各カメラによって取得される画像はＯＯＲＳ５０によって用いられて、本書に記載される様々な実施形態に従って作用を果たすことができる。

また、患者の積極的識別を行なうために本書に記載されているカメラを用い得ることを認められたい。例えば、本書に記載されているカメラの任意のものを用いて患者の写真を取得することができる。次いで、この患者の写真を患者の検査カルテに配置することができる。

加えて、本書に記載されているカメラを、赤外線カメラ・センサ、及びＸ線検出センサ又はカメラ等として具現化してもよい。例えば、本書に記載されているカメラの少なくとも１台がＸ線検出器として具現化されているとする。動作時には、アキシャル／ヘリカル診断走査の前に患者のスカウト走査を実行することができる。次いで、Ｘ線検出器から取得された情報を用いて患者の配向を決定することができる。このように、次いでＸ線検出器から取得された情報を用いて、操作者が診断走査を行なう前に操作者に問い合わせを行なうことができる。尚、患者の配向を決定するＸ線検出器情報を利用するように従来のイメージング・システムを改造してもよいことを認められたい。

ＯＯＲＳ５０はまた、対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）１００を含んでいる。ＯＯＲＭ１００は、被検体１６がテーブル３２に配置されているときに被検体１６の姿勢を自動的に決定するように構成されている。この実施形態の例では、ＯＯＲＭ１００は、被検体１６の配向を自動的に決定するために、カメラ７０、７４、８０、８４、９０、及び９４によって形成された画像を受け取るように構成されている。ＯＯＲＭ１００は、コンピュータ３０にインストールされている１台のハードウェアとして実装され得る。選択随意で、ＯＯＲＭ１００は、コンピュータ３０にインストールされている命令セットとして実装されてもよい。命令セットは独立型プログラムであってもよいし、コンピュータ３０にインストールされているオペレーティング・システムのサブルーチンとして組み入れられていてもよいし、コンピュータ３０にインストールされているソフトウェア・パッケージの機能等であってもよい。様々な実施形態は、図面に示す構成及び手段に限定されないことを理解されたい。

図２は、被検体の配向を決定する方法の一例２００の流れ図である。方法２００は、例えばコンピュータ３０に記憶されてＯＯＲＭ１００を用いて実装される命令セットとして具現化され得る。様々な実施形態では、方法２００は、被検体１６の配向を決定して、被検体１６が操作者によって手入力された配向と同じ配向にないときに視覚的指標を生成する。

ブロック２０２では、被検体を撮影テーブルに配置する。例えば、被検体１６は、イメージング・システム１０の撮影テーブル３２に配置され得る。被検体は、自分の背中を下に横臥している仰臥位に配置され得る。また、被検体１６は自分の腹を下に横臥している伏臥位に配置されてもよい。また、被検体１６は一方の体側又は他方の体側を下に横臥している側臥位に配置されてもよい。被検体１６は頭を先にした姿勢（上向き位とも呼ぶ）に配置されることができ、この場合には被検体の頭が被検体の足よりも先に中孔３６に入るように配置される。また、被検体１６は、被検体の足が被検体の頭よりも先に中孔３６に入るように配置される下向き位に配置されてもよい。以上の各姿勢を本書では被検体配向とも呼ぶことを認められたい。このようなものとして、配向は、テーブル３２に配設されているときの被検体の物理的位置及びイメージング・システム自体に関する被検体の物理的位置を表わす。

また、上述の被検体配向は例示のためのものであって、撮像されている被検体を本書に記載されていない他の配向に配置してもよいことを認められたい。例えば、操作者は、被検体１６が、図３に示すように顔を上向きにして、頭が足よりも先にガントリに配置されるような仰臥／上向き位で撮影テーブル３２に横臥するように依頼することができる。選択随意で、操作者は、被検体１６が、図４に示すように顔を上向きにして、足が頭よりも先にガントリに配置されるような仰臥／下向き位で横臥するように依頼することができる。選択随意で、被検体１６は、伏臥／上向き位、伏臥／下向き位、又は他の任意の姿勢に配置されてよく、例えば他のイメージング・システムでは、被検体１６は、傾斜位、長座位又は端座位の何れかにあってよい。

図２に戻り、ブロック２０４では、テーブル３２での被検体１６の配向を指示する入力を受け取る。この実施形態の例では、この入力は操作者によってコンピュータ３０に手入力されて、テーブル３２での被検体の配向を表わすものとする。例えば、操作者は、図３に示すような被検体１６の配向を表わす配向情報を手入力することもできるし、図４に示すような被検体１６の配向を表わす配向情報を手入力することもできる。

もう一つの実施形態では、方法１００は、操作者の手入力を受け取らないで実装され得る。さらに明確に述べると、ＯＯＲＭ１００は、特徴認識アルゴリズムを用いて被検体１６の配向を自動的に決定するように構成され得る。次いで、ＯＯＲＭ１００によって生成された結果を確認するように操作者に促すことができる。次いで、自動決定の結果を用いて被検体１６の配向を示す指標を含む被検体１６の画像を形成することができる。

ブロック２０６では、この実施形態の例では、被検体１６のスカウト走査を行なう。さらに明確に述べると、被検体１６をイメージング・システム１０の中孔の内部に移動させる。次いで、被検体１６の低線量走査を行なう。さらに明確に述べると、スカウト走査は、体側方向又は前後方向（Ａ／Ｐ）何れのスカウト走査であってもよく、かかるスカウト走査を行なって、一般的には被検体１６の低分解能画像であるスカウト画像を形成する。次いで、スカウト走査画像を用いて被検体の体内の解剖学的部位又は標認点を識別し、全撮像手順にわたり撮像されるべき位置をさらに細かく調整する。選択随意で、ステップ２０６においてスカウト走査を行なわない。代わりに、方法２００はステップ２０４から直接ステップ２０８へ進む。

ブロック２０８では、被検体の配向を自動的に決定する。この実施形態の例では、被検体の配向はＯＯＲＳ５０を用いて自動的に決定される。この実施形態の例はカメラ６０を用いるように記載されているが、方法２００を実装するために本書に記載されているカメラの任意のものを用いてよいことを認められたい。動作時には、カメラ６０は、図１に示すようなテーブル３２に配設された被検体１６の少なくとも一つの画像１０２を取得する。この実施形態の例では、画像１０２は、被検体１６がイメージング・システム１０の中孔３６の内部に配置される前に取得される。従って、画像１０２は好ましくは、被検体１６がイメージング・システム１０から外部に、例えば中孔３６の外に位置しているときに取得される。選択随意で、カメラ６０は、複数の画像１０２、例えば被検体１６のストリーミング動画を取得してもよい。

動作時には、ＯＯＲＭ１００は、特徴認識アルゴリズムを用いて、例えばカメラ６０から受け取った画像１０２を用いて被検体１６の配向を自動的に決定する特徴認識システムとして動作する。従って、一実施形態では、画像１０２は被検体の顔のものであり、ＯＯＲＭ１００は、被検体１６が仰臥位にあるか伏臥位にあるか、また被検体１６が上向き位にあるか下向き位にあるかを決定する顔認識解析を自動的に行なうように構成される。例えば、特徴認識アルゴリズムは、被検体１６の鼻、口、及び目等の識別を試みることができる。選択随意で、特徴認識アルゴリズムは、ディジタル画像において取得された各特徴を既知の特徴のデータベースと比較することができる。この比較に基づいて、特徴認識アルゴリズムは結果すなわち被検体の配向を出力することができる。

もう一つの実施形態では、画像１０２は被検体の足のものであり、ＯＯＲＭ１００は、被検体１６が仰臥位にあるか伏臥位にあるか、また被検体１６が上向き位にあるか下向き位にあるかを決定する足認識解析を自動的に行なうように構成される。他の実施形態では、被検体１６の配向を決定するために被検体１６の他の特徴の画像を用いることができる。例えば、被検体の手の画像等を特徴認識解析のデータ点として用いることができる。この実施形態の例では、ＯＯＲＭ１００は、コンピュータ３０にインストールされている命令セットとして具現化される。動作時には、カメラ６０によって取得される画像１０２はＯＯＲＭ１００に伝送されて解析を施される。加えて、ステップ２０２において生成された入力もＯＯＲＭ１００に入力されて解析を施される。

ステップ２１０では、ステップ２０２において操作者によって入力された手動配向情報をステップ２０８において生成された自動特徴認識結果と比較する。さらに明確に述べると、ＯＯＲＭ１００は、画像１０２を自動的に解析して被検体１６の配向を決定する。次いで、ＯＯＲＭ１００は、自動的に決定された配向をステップ２０２において操作者によって事前に手入力された配向と比較する。

例えば、一実施形態では、被検体１６が操作者によって図３に示すように仰臥／上向き位で配置されたとする。また、操作者は、被検体１６が仰臥／上向き位で配置されたことを指示する情報をイメージング・システム１０に手入力するとする。さらに、図５に示す写真２５０がカメラ６０からＯＯＲＭ１００によって受け取られるとする。従って、特徴認識解析が写真２５０に対して行なわれると、ＯＯＲＭ１００は、被検体の目、耳、鼻、及び／又は口が写真２５０において正立位で観察されるとの指標に基づいて被検体１６は仰臥／上向き位に配置されていると自動的に決定することができる。このように、被検体が頭を先にして中孔３６の内部に挿入される。次いで、例えば被検体１６が仰臥／上向き配向にあるとのＯＯＲＭ１００の結果を、例えば被検体１６が仰臥／上向き配向にあるとの操作者から受け取った手動配向入力と比較する。本実施形態では、自動特徴解析の結果は、操作者から受け取った手入力と同じであるので、方法はステップ２１２へ進む。

もう一つの例として、被検体１６が操作者によって図３に示すように仰臥／上向き位で配置されたとする。また、操作者がイメージング・システム１０に、被検体１６が図４に示すような仰臥／下向き位に実際に配置されていることを指示する情報を手入力したとする。さらに、図６に示す写真２５２がＯＯＲＭ１００によってカメラ６０から受け取られるとする。従って、特徴認識解析が写真２５２に対して実行されると、ＯＯＲＭ１００は、被検体の目、耳、鼻、及び／又は口が写真２５０において倒立位で観察されるとの指標に基づいて被検体１６が仰臥／下向き配向に配置されていることを自動的に決定することができる。このように、被検体は足を先にして中孔３６に挿入されている。

次いで、被検体１６が仰臥／下向き配向にあるとのＯＯＲＭ１００の結果を、操作者から受け取った手動配向入力すなわち被検体１６が仰臥／上向き配向にあるとの入力と比較する。本実施形態では、自動特徴解析の結果が操作者から受け取った手入力と異なるので、ステップ２１２において指標が発生されて、ステップ２０８において生成された自動的に決定された配向の結果がステップ２０２において受け取られた入力と異なることを操作者に通知する。一実施形態では、図８に示す視覚的指標２６０が生成される。視覚的指標２６０は、イメージング・システム表示器３３２に光又はテキストとして具現化され得る。選択随意で、指標は、イメージング・システム１０によって生成されやはり図１に示されている聴覚的指標２６２であってもよい。

一実施形態では、視覚的指標又は聴覚的指標２６０又は２６２を用いて、ステップ２０２においてもう一つの配向を入力するように操作者に促す。次いで、方法は、ステップ２０２での入力がステップ２０８からの出力と同じになるまでステップ２０４〜２１０を繰り返す。もう一つの実施形態では、ＯＯＲＭ１００は、被検体１６の配向情報を自動的に変化させるように構成される。さらに明確に述べると、ＯＯＲＭ１００は、ステップ２０２において受け取られた手入力を反映した情報を、ステップ２０８において決定された自動配向の結果を反映するように自動的に変更する。操作者によって入力される配向情報、ＯＯＲＭ１００によって生成される配向情報、及び各カメラによって形成される様々な写真は、各々表示装置に表示され得ることを認められたい。

ブロック２１４では、被検体１６を走査して、図７に示す画像２５４を形成する。被検体１６の画像２５４は配向指標２７０を含んでいる。この実施形態の例では、配向指標２７０は、ステップ２０８として行なわれた比較に基づく。さらに明確に述べると、配向指標は、画像２５４に被検体１６の配向の視覚的指標を提供する。配向指標２７０は、画像の左側及び画像の右側をそれぞれ表わす「Ｌ」及び「Ｒ」のような一組の文字で具現化され得る。画像２７０の左側及び右側は、ステップ２０８において自動的に決定される配向情報を用いて決定されることを認められたい。例えば、被検体１６の配向が仰臥／上向きであるとすると、図７に示すように画像２５４の左側に文字Ｌが配置され、画像２５４の右側に文字Ｒが配置される。選択随意で、ステップ２０８において被検体１６が伏臥／上向き位にあると自動的に決定された場合には、画像２５４の右側に文字Ｌが配置され、画像２５４の左側に文字Ｒが配置される。次いで、医師は走査手順時に指標２７０を被検体の配向の参照として用いて、この配向に基づいて医学的診断を下すことができる。

本書に記載されているのは、撮像されている被検体の配向を自動的に決定するように構成されているシステム１０である。このシステムは、ＣＴガントリに配置されているか、又は被検体の顔がカメラの画像視野の範囲内に収まるようにして他の位置に配置されている１又は複数のカメラを含んでいる。動作時には、カメラは、顔面特徴識別アルゴリズムを用いて顔のような被検体の特徴についてのデータを収集して、例えば顔を正立又は倒立等のように識別する。カメラによって収集されて特徴認識モジュールによって解析された情報を用いて、操作者の配向情報を補強し、又は操作者の配向情報の代替とすることができる。

本書に記載される少なくとも一つの実施形態の技術的効果は、撮像されている被検体の配向を自動的に決定し、この自動決定に基づいて自動決定を反映した配向指標を含む画像を形成することにある。様々な実施形態はまた、医師が精度を高めつつ時間量を短縮して医学的診断を下す能力を向上させる。

図８は、図１に示す多重モダリティ・イメージング・システム１０の一部のブロック概略図である。この実施形態の例では、前述のように、多重モダリティ・イメージング・システム１０は、第一のモダリティ１２すなわちＣＴイメージング・システムを含んでいる。ＣＴイメージング・システム１２は、ガントリ２０、Ｘ線源２２、検出器アレイ２４、コンピュータ３０、テーブル３２、及びＯＯＲＳ５０を含んでいる。ＯＯＲＳ５０は少なくとも１台のカメラ６０を含んでおり、カメラ６０はＯＯＲＭ１００に結合されている。

検出器２４は複数の検出器素子３１０を含んでいる。各々の検出器素子３１０が、入射Ｘ線ビームの強度を表わし従って被検体１６を通過したときのビームの減弱の推定を表わす電気信号又は出力を発生する。Ｘ線投影データを取得する１回の走査の間に、ガントリ２０及びガントリ２０に装着された構成要素が回転中心３１２の周りを回転する。図８は、単一の横列を成す検出器素子３１０（すなわち検出器横列１列）のみを示している。しかしながら、多重スライス検出器アレイ２４は、複数のスライスに対応する投影データが１回の走査の間に同時に取得され得るように複数の平行な検出器横列を成す検出器素子３１０を含んでいる。

ガントリ２０の回転及びＸ線源２２の動作は、制御機構３１４によって制御される。制御機構３１４は、Ｘ線制御器３２０とガントリ・モータ制御器３２２とを含んでおり、Ｘ線制御器３２０はＸ線源２２に電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御器３２２はガントリ２０の回転速度及び位置を制御する。制御機構３１４に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２４が、検出器素子３１０からアナログ・データを標本化して、後の処理のためにデータをディジタル信号へ変換する。例えば、後の処理は、ＯＯＲＳ５０を用いて被検体１６の配向を自動的に決定して、画像に指標を提供することを可能にすることを含み得る。画像再構成器３２６が、標本化されてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２４から受け取って高速再構成を実行する。再構成された画像はコンピュータ３０に入力され、コンピュータ３０は大容量記憶装置３２８に画像を記憶させる。選択随意で、コンピュータ３０は、標本化されて及びディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２４から受け取って、ＯＯＲＳ５０を用いて本書に記載される様々な方法を実行することができる。コンピュータ３０はまた、キーボードを有するコンソール３３０を介して、操作者から命令及び走査用パラメータを受け取る。様々な命令は、例えばテーブル３２に配置されている被検体１６の配向を示す操作者からの手入力を含み得る。付設されている視覚的表示ユニット３３２によって、操作者は、再構成された画像及びコンピュータからの他データを観察することができる。

操作者が供給した命令及びパラメータはコンピュータ３０によって用いられて、ＤＡＳ３２４、Ｘ線制御器３２０及びガントリ・モータ制御器３２２に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３０は、電動テーブル３２を制御するテーブル・モータ制御器３３４を動作させて、患者１６をガントリ２０に配置する。具体的には、テーブル３２は患者１６の少なくとも一部を図１に示すようにガントリ開口３４を通して移動させる。

図８に戻り、一実施形態では、コンピュータ３０は、フロッピィ・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、又は網若しくはインターネットのような他のディジタル・ソース等のコンピュータ可読の媒体３４２からの命令及び／又はデータを読み取る装置３４０、例えばフロッピィ・ディスク・ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、光磁気ディスク（ＭＯＤ）装置又はイーサネット（商標）装置等の網接続装置を含めた他の任意のディジタル装置、並びに開発途上のディジタル手段を含んでいる。もう一つのの実施形態では、コンピュータ３０はファームウェア（図示されていない）に記憶されている命令を実行する。コンピュータ３０は、本書に記載する作用を実行するようにプログラムされており、本書で用いられるコンピュータとの用語は当技術分野でコンピュータと呼ばれている集積回路のみに限らず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、特定応用向け集積回路、及び他のプログラム可能な回路を広範に指しており、これらの用語は本書では互換的に用いられている。

この実施形態の例では、Ｘ線源２２及び検出器アレイ２４は、Ｘ線ビーム３４４が被検体１６と交差する角度が定常的に変化するように撮像平面内で撮像されている被検体１６の周りをガントリと共に回転する。一つのガントリ角度での検出器アレイ２４からの一群のＸ線減弱測定値すなわち投影データを「ビュー」と呼ぶ。被検体１６の「走査（スキャン）」は、Ｘ線源２２及び検出器２４が一回転する間に様々なガントリ角度すなわちビュー角度において形成される一組のビューを含んでいる。ＣＴ走査では、投影データを処理して、被検体１６を通して得られる二次元スライスに対応する画像を再構成する。

以上、多重モダリティ・イメージング・システムの実施形態の各例について詳細に記載した。図示説明された多重モダリティ・イメージング・システムの各構成要素は本書に記載されている特定の実施形態に限定されず、寧ろ各々の多重モダリティ・イメージング・システムの各構成要素は独立に、本書に記載されている他の構成要素とは別個に用いられてよい。例えば、上述の多重モダリティ・イメージング・システムの各構成要素を、他のイメージング・システムと共に用いてもよい。

本書で用いられる「コンピュータ」との用語は、マイクロコントローラ、縮小命令セット回路（ＲＩＳＣ）、特定応用向け集積回路（ＡＳＩＣ）、論理回路、及び本書に記載された作用を実行することが可能な他の任意の回路又はプロセッサを用いたシステムを含む任意のプロセッサ方式のシステム又はマイクロプロセッサ方式のシステムを含み得る。上の例は例示のみのためのものであり、従って「コンピュータ」との語の定義及び／又は意味を如何なる方法でも限定しないものとする。コンピュータ又はプロセッサは、データを処理するために、１又は複数の記憶要素に記憶されている命令セットを実行する。記憶要素はまた、所望又は必要に応じてデータまたは他の情報を記憶することもできる。記憶要素は、情報ソースの形態にあってもよいし、処理機械の内部の物理的メモリ素子の形態にあってもよい。

命令セットは、本発明の様々な実施形態の方法及び工程のような特定の動作を実行する処理機械としてのコンピュータ又はプロセッサに指令する様々な命令を含み得る。命令セットは、ソフトウェア・プログラムの形態にあってよい。ソフトウェアは、システム・ソフトウェア又はアプリケーション・ソフトウェアのような様々な形態にあってよく、又は非一時的なコンピュータ可読の媒体であってもよい。さらに、ソフトウェアは、別個のプログラムの集合、より大きなプログラムの内部のプログラム・モジュール又はプログラム・モジュールの一部の形態にあってもよい。ソフトウェアはまた、オブジェクト指向プログラミングの形態にあるモジュール型プログラミングを含み得る。処理機械による入力データ処理は、利用者の命令に応答して行なわれてもよいし、以前の処理の結果に応答して行なわれてもよいし、他の処理機械によって発行された要求に応答して行なわれてもよい。

本書で用いる場合には、単数形で記載されており単数不定冠詞を冠した要素又はステップとの用語は、排除を明記していない限りかかる要素又はステップを複数備えることを排除しないものと理解されたい。さらに、本発明の「一実施形態」に対する参照は、所載の特徴を同様に組み入れている追加の実施形態の存在を排除しないものと解釈されたい。また、反対に明記されていない限り、特定の特性を有する１又は複数の要素を「含んでいる」又は「有している」実施形態は、この特性を有しないような追加の要素を包含し得る。

また、本書で用いられる「画像を再構成する」との表現は、画像を表わすデータが生成されるが可視画像は形成されないような本発明の実施形態を排除するものではない。従って、本書で用いられる「画像」との用語は、可視画像及び可視画像を表わすデータの両方を広く指す。但し、多くの実施形態は少なくとも１枚の可視画像を形成する又は形成するように構成されている。

本書で用いられる「ソフトウェア」及び「ファームウェア」との用語は互換的であり、ＲＡＭメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、及び不揮発性ＲＡＭ（ＮＶＲＡＭ）メモリを含めたメモリに記憶されて、コンピュータによって実行される任意のコンピュータ・プログラムを含んでいる。以上のメモリ形式は例示のみのためのものであり、従ってコンピュータ・プログラムの記憶に利用可能なメモリの形式に関して制限するものではない。

以上の記載は例示説明のためのものであって制限するものではないことを理解されたい。例えば、上述の各実施形態（及び／又は各実施形態の諸観点）を互いに組み合わせて用いてよい。加えて、本発明の範囲を逸脱することなく、特定の状況又は材料を発明の教示に合わせて適応構成する多くの改変を施すことができる。本書に記載されている材料の寸法及び形式は、本発明の各パラメータを定義するためのものであるが、限定するものではなく例示する実施形態である。以上の記載を吟味すれば、当業者には他の多くの実施形態が明らかとなろう。従って、本発明の範囲は、特許請求の範囲に関連して、かかる特許請求の範囲が網羅する等価物の全範囲と共に決定されるものとする。特許請求の範囲では、「including包含する」との用語は「comprising含む」の標準英語の同義語として、また「in whichこのとき」との用語は「whereinここで」の標準英語の同義語として用いられている。また、特許請求の範囲では、「第一」、「第二」及び「第三」等の用語は単にラベルとして用いられており、これらの用語の目的語に対して数値的要件を課すものではない。さらに、特許請求の範囲の制限は、手段プラス機能（means-plus-function）形式で記載されている訳ではなく、かかる特許請求の範囲の制限が、「〜のための手段」に続けて他の構造を含まない機能の言明を従えた文言を明示的に用いていない限り、合衆国法典第３５巻第１１２条第６パラグラフに基づいて解釈されるべきではない。

この書面の記載は、最適な態様を含めて発明の様々な実施形態を開示し、また任意の装置又はシステムを製造して利用すること及び任意の組み込まれた方法を実行することを含めてあらゆる当業者が発明の様々な実施形態を実施することを可能にするように実例を用いている。特許付与可能な発明の様々な実施形態の範囲は特許請求の範囲によって画定されており、当業者に想到される他の実例を含み得る。かかる他の実例は、特許請求の範囲の書字言語に相違しない構造要素を有する場合、又は特許請求の範囲の書字言語と非実質的な相違を有する等価な構造要素を含む場合には、特許請求の範囲内にあるものとする。

１０：イメージング・システム
１２：第一のモダリティ・ユニット
１４：第二のモダリティ・ユニット
１６：被検体
２０：ガントリ
２２：Ｘ線源
２４：検出器アレイ
３０：コンピュータ
３２：テーブル
３４：ガントリ開口
３６：中孔
５０：ＯＯＲＳ
６０、６４、７０、７４、８０、８４、９０、９４：カメラ
６２：第一の側面
６６：第二の側面
７２：壁面
７６：反対側の壁面
８２：天井
９２：床
１００：ＯＯＲＭ
１０２：画像
２００：方法
２５０、２５２：写真
２５４：画像
２６０：視覚的指標
２６２：聴覚的指標
２７０：配向指標
３１０：検出器素子
３１２：回転中心
３１４：制御機構
３２０：Ｘ線制御器
３２２：ガントリ・モータ制御器
３２４：ＤＡＳ
３２６：画像再構成器
３２８：記憶装置
３３０：コンソール
３３２：視覚的表示ユニット
３３４：テーブル・モータ制御器
３４０：装置
３４２：コンピュータ可読の媒体

Claims

少なくとも一つの特徴認識装置（６０）と、
・撮像されている被検体の配向を指示する利用者入力を受け取り、
・前記特徴認識装置から前記被検体の前記配向を指示する入力を受け取り、
・前記利用者入力を前記特徴認識装置から受け取った前記入力と比較して、
・該比較に基づく配向指標（２７０）を含む画像（２５４）を形成する
ように構成されている対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）と
を備えた対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）。
前記少なくとも一つの特徴認識装置（６０）は、ガントリ（２０）の外面に結合されたディジタル・カメラを含んでいる、請求項１に記載の対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）。
前記対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）は、前記比較に基づいて第二の異なる配向を入力するように操作者に促すようにさらにプログラムされている、請求項１に記載の対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）。
前記配向指標（２７０）は前記自動的に決定された配向を表わす、請求項１に記載の対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）。
前記対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）は、前記被検体が仰臥位、伏臥位、上向き位又は下向き位の何れにあるかを決定するようにさらにプログラムされている、請求項１に記載の対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）。
前記特徴認識システム（６０）は顔認識装置を含んでおり、前記対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）は、前記被検体の前記配向を自動的に決定するために前記顔認識装置を用いるようにさらにプログラムされている、請求項１に記載の対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）。
前記特徴認識システム（６０）は、前記イメージング・システムの外面に結合された顔認識装置を含んでおり、前記対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）は、前記被検体が前記イメージング・システムの内部に移動させられる前に前記被検体の前記配向を自動的に決定するために前記顔認識装置を用いるようにさらにプログラムされている、請求項１に記載の対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）。
被検体の画像を形成するイメージング・システム（１０）であって、
対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）
を備えており、該対象配向認識システム（ＯＯＲＳ）（５０）は、
当該イメージング・システムのガントリ（２０）に結合されたディジタル・カメラ（６０）と、
・撮像されている被検体の配向を指示する利用者入力を受け取り、
・前記ディジタル・カメラから前記被検体の前記配向を指示する入力を受け取り、
・前記利用者入力を前記ディジタル・カメラから受け取った前記入力と比較して、
・該比較に基づく配向指標（２７０）を含む画像を形成する
ように構成されている対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）と
を含んでいる、イメージング・システム。
前記対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）は、スカウト走査に続いて前記被検体の前記配向を自動的に決定するようにさらにプログラムされている、請求項８に記載のイメージング・システム（１０）。
前記対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）は、前記比較に基づいて第二の異なる配向を入力するように操作者に促すようにさらにプログラムされている、請求項８に記載のイメージング・システム（１０）。
前記配向指標（２７０）は前記自動的に決定された配向を表わす、請求項８に記載のイメージング・システム（１０）。
前記対象配向認識モジュール（ＯＯＲＭ）（１００）は、前記被検体が仰臥位、伏臥位、上向き位又は下向き位の何れにあるかを決定するようにさらにプログラムされている、請求項８に記載のイメージング・システム（１０）。