JP2021142326A - ディープ畳み込みニューラルネットワークを使用してコーンビームコンピュータ断層撮影画像を改善する方法 - Google Patents
ディープ畳み込みニューラルネットワークを使用してコーンビームコンピュータ断層撮影画像を改善する方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】ＤＣＮＮをトレーニングして、投影空間アプローチまたは画像空間アプローチを使用して１つまたはそれ以上のアーチファクトを減らすシステムと方法を提供する。【解決手段】投影空間アプローチは、アーチファクト汚染されたＣＢＣＴ投影空間画像と、患者グループ内の各患者からの対応するアーチファクト低減されたＣＢＣＴ投影空間画像とを使用し、ＤＣＮＮをトレーニングして投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することとを含むことができる。画像空間アプローチは、複数の患者のＣＢＣＴ解剖学的画像と、患者のグループからの対応する登録されたＣＴ解剖学的画像とを収集し、複数のＣＢＣＴ解剖学的画像と対応するアーチファクト低減されたＣＴ解剖学的画像とを使用し、ＤＣＮＮをトレーニングしてＣＢＣＴ解剖学的画像からアーチファクトを取り除くこととを含むことができる。【選択図】図９Ｂ
Description
（関連アプリケーションの相互参照）
［０００１］
この出願は、２０１７年６月２６日に出願された米国仮出願第６２／５２４，９３３号の優先権の利益を主張し、その開示は参照により本明細書に全体が組み込まれる。
［０００１］
この出願は、２０１７年６月２６日に出願された米国仮出願第６２／５２４，９３３号の優先権の利益を主張し、その開示は参照により本明細書に全体が組み込まれる。
（技術分野）
［０００２］
本発明の実施形態は、一般に、コーンビームコンピュータ断層撮影画像の画像品質を改善することに関する。特に、本発明は、ディープラーニング技術を使用して、コーンビームコンピュータ断層撮影画像内のアーチファクトを低減することに関する。
［０００２］
本発明の実施形態は、一般に、コーンビームコンピュータ断層撮影画像の画像品質を改善することに関する。特に、本発明は、ディープラーニング技術を使用して、コーンビームコンピュータ断層撮影画像内のアーチファクトを低減することに関する。
［０００３］
放射線療法は、哺乳動物（例えば、ヒトや動物）組織のがんやその他の病気の治療に利用されている。Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ：cone beam computed tomography）は、患者のセットアップと適応的再計画のための現代の放射線療法で広く採用されている。ＣＢＣＴは、ほんの数例であるが、歯科イメージングやインプラントの計画のような診断目的にも使用されている。さらに、Ｘ線ＣＢＣＴは、マイクロコンピュータ断層撮影のような多くのイメージング関連アプリケーションでますます採用されている。Ｘ線ＣＢＣＴは、円形のスキャンジオメトリを備えた比較的単純なジオメトリ構成を含むことができる。ＣＢＣＴのセットアップは、さまざまな目的のために他のイメージングモダリティと簡単に統合することもできる。
放射線療法は、哺乳動物（例えば、ヒトや動物）組織のがんやその他の病気の治療に利用されている。Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ：cone beam computed tomography）は、患者のセットアップと適応的再計画のための現代の放射線療法で広く採用されている。ＣＢＣＴは、ほんの数例であるが、歯科イメージングやインプラントの計画のような診断目的にも使用されている。さらに、Ｘ線ＣＢＣＴは、マイクロコンピュータ断層撮影のような多くのイメージング関連アプリケーションでますます採用されている。Ｘ線ＣＢＣＴは、円形のスキャンジオメトリを備えた比較的単純なジオメトリ構成を含むことができる。ＣＢＣＴのセットアップは、さまざまな目的のために他のイメージングモダリティと簡単に統合することもできる。
［０００４］
ただし、ＣＢＣＴ画像の画質は、医学物理学者、医師、その他の研究者からの苦情の原因となっている。一般に、ＣＢＣＴ画像には多くの異なるタイプのアーチファクト（すべてのタイプのノイズを含む）が含まれる。イメージアーチファクトは、診断中の実際のオブジェクトには存在しない再構成データの構造として定義することができる。一般的に、アーチファクトは、特定の物理的条件（ＣＢＣＴスキャナの物理パラメータや、スキャン中のオブジェクトの組成や特性のような条件）での実際の測定データと、２Ｄ／３Ｄ画像の再構成に使用される暗黙の数学的仮定との不一致によって誘発される可能性がある。
ただし、ＣＢＣＴ画像の画質は、医学物理学者、医師、その他の研究者からの苦情の原因となっている。一般に、ＣＢＣＴ画像には多くの異なるタイプのアーチファクト（すべてのタイプのノイズを含む）が含まれる。イメージアーチファクトは、診断中の実際のオブジェクトには存在しない再構成データの構造として定義することができる。一般的に、アーチファクトは、特定の物理的条件（ＣＢＣＴスキャナの物理パラメータや、スキャン中のオブジェクトの組成や特性のような条件）での実際の測定データと、２Ｄ／３Ｄ画像の再構成に使用される暗黙の数学的仮定との不一致によって誘発される可能性がある。
［０００５］
ＣＢＣＴ画像のアーチファクトとノイズは、適応的再計画を深刻に妨げ、医師の診断に影響を与え、画像セグメンテーションのような、他の多くの画像処理ステップを不可能または困難にする可能性がある。各アーチファクトは１つまたはそれ以上の異なる要因によって引き起こされる可能性があるので、異なる方法を使用して、各アーチファクトを抑制できる。このため、非常に時間がかかり、非常に複雑になる可能性があり、従来の方法を使用して、すべてのアーチファクトを抑制することではなく、それらの一部を抑制することも困難である。研究者は多くの調査を行い、ＣＢＣＴ画像のアーチファクトを低減する目的でいくつかの関連する方法を開発してきたが、現在、すべての一般的なアーチファクトを抑制することができる単純で効率的な方法は存在しない。したがって、ＣＢＣＴ画像のアーチファクトとノイズを抑制するための、新規で効率的かつ簡単な方法を開発する必要性が高い。
ＣＢＣＴ画像のアーチファクトとノイズは、適応的再計画を深刻に妨げ、医師の診断に影響を与え、画像セグメンテーションのような、他の多くの画像処理ステップを不可能または困難にする可能性がある。各アーチファクトは１つまたはそれ以上の異なる要因によって引き起こされる可能性があるので、異なる方法を使用して、各アーチファクトを抑制できる。このため、非常に時間がかかり、非常に複雑になる可能性があり、従来の方法を使用して、すべてのアーチファクトを抑制することではなく、それらの一部を抑制することも困難である。研究者は多くの調査を行い、ＣＢＣＴ画像のアーチファクトを低減する目的でいくつかの関連する方法を開発してきたが、現在、すべての一般的なアーチファクトを抑制することができる単純で効率的な方法は存在しない。したがって、ＣＢＣＴ画像のアーチファクトとノイズを抑制するための、新規で効率的かつ簡単な方法を開発する必要性が高い。
［０００６］
一態様では、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、少なくとも１つの投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法を特徴とすることができる。この方法は、少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、患者グループ内の各患者からの少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、前記少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、前記患者グループ内の各患者からの前記少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、患者グループ内の各患者から投影空間画像の複数のペアを収集し、投影空間画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像を含むことができる。この方法は、また、前記患者グループ内の各患者から前記投影空間画像の複数のペアを用い、回帰用のディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、前記投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、患者グループ内の各患者からの対応するアーチファクト低減された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、前記複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、前記患者グループ内の各患者からの前記対応するアーチファクト低減された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、複数の隣接するビューの少なくとも中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、患者グループ内の各患者からの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を収集し、前記３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、前記患者グループ内の各患者からの前記対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、前記コーンビームコンピュータ断層撮影投影空間内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。
一態様では、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、少なくとも１つの投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法を特徴とすることができる。この方法は、少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、患者グループ内の各患者からの少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、前記少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、前記患者グループ内の各患者からの前記少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、患者グループ内の各患者から投影空間画像の複数のペアを収集し、投影空間画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像を含むことができる。この方法は、また、前記患者グループ内の各患者から前記投影空間画像の複数のペアを用い、回帰用のディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、前記投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、患者グループ内の各患者からの対応するアーチファクト低減された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、前記複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、前記患者グループ内の各患者からの前記対応するアーチファクト低減された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、複数の隣接するビューの少なくとも中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、患者グループ内の各患者からの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を収集し、前記３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、前記患者グループ内の各患者からの前記対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、前記コーンビームコンピュータ断層撮影投影空間内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。
［０００７］
一態様では、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、患者から収集された投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法を特徴とすることができる。この方法は、前記患者から少なくとも１つのアーチファクト汚染された投影空間画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくも１つの投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者のグループから収集された複数の投影空間画像を用いることによりトレーニングされたモデルを含むことを含むことができる。前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者からほぼリアルタイムで収集された投影空間画像内の少なくとも１つのアーチファクトを低減することができ、前記少なくとも１つのアーチファクトは、散乱アーチファクトまたはノイズアーチファクトの少なくとも１つを含むことができる。この方法は、また、前記患者からのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者グループ内の各患者から収集された投影空間画像の複数のペアを使用することによりトレーニングされたモデルを含無事ができ、投影空間画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を含むことができる。この方法は、また、前記患者からの複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影空間画像と、患者グループ内の各患者からの前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層投影空間画像を使用することによりトレーニングされたモデルを含むことができる。前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、前記患者から収集された隣接する複数のビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像間の少なくとも１つの相関を使用して、前記患者から収集された前記隣接する複数のビューの中央のビューにおける１つまたはそれ以上の前記アーチファクトを低減することができる。この方法は、また、前記患者からの３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を収集することが含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層撮影投影空間内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された３次元アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、患者グループ内の各患者から収集された前記対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を使用することによりトレーニングされたモデルを含むことができる。
一態様では、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、患者から収集された投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法を特徴とすることができる。この方法は、前記患者から少なくとも１つのアーチファクト汚染された投影空間画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくも１つの投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者のグループから収集された複数の投影空間画像を用いることによりトレーニングされたモデルを含むことを含むことができる。前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者からほぼリアルタイムで収集された投影空間画像内の少なくとも１つのアーチファクトを低減することができ、前記少なくとも１つのアーチファクトは、散乱アーチファクトまたはノイズアーチファクトの少なくとも１つを含むことができる。この方法は、また、前記患者からのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者グループ内の各患者から収集された投影空間画像の複数のペアを使用することによりトレーニングされたモデルを含無事ができ、投影空間画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を含むことができる。この方法は、また、前記患者からの複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影空間画像と、患者グループ内の各患者からの前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層投影空間画像を使用することによりトレーニングされたモデルを含むことができる。前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、前記患者から収集された隣接する複数のビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像間の少なくとも１つの相関を使用して、前記患者から収集された前記隣接する複数のビューの中央のビューにおける１つまたはそれ以上の前記アーチファクトを低減することができる。この方法は、また、前記患者からの３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を収集することが含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層撮影投影空間内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された３次元アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、患者グループ内の各患者から収集された前記対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を使用することによりトレーニングされたモデルを含むことができる。
［０００８］
一態様において、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを減らす方法を特徴とすることができる。この方法は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の患者の解剖学的画像と、患者のグループからの対応するコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、前記複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、前記対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を使用して、回帰用のディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像からアーチファクトを除去することを含むことができる。この方法は、また、患者のグループ内の各患者からの複数のペアの解剖学的画像を収集することを含むことができ、個々のペアの解剖学的画像は、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を含み、前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、患者のグループ内の各患者に対する複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の前記中央の画像に対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することと、前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の少なくとも中央の画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームと、患者グループ内の各患者に対する少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを収集することと、前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームの１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。一態様において、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、患者から収集された解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを減らす方法を特徴とすることができる。この方法は、前記患者から少なくとも１つのアーチファクト汚染された解剖学的画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくとも１つの解剖学的画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数のアーチファクト汚染された解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を使用することによりトレーニングされたモデルを含むことができる。
一態様において、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを減らす方法を特徴とすることができる。この方法は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の患者の解剖学的画像と、患者のグループからの対応するコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、前記複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、前記対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を使用して、回帰用のディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像からアーチファクトを除去することを含むことができる。この方法は、また、患者のグループ内の各患者からの複数のペアの解剖学的画像を収集することを含むことができ、個々のペアの解剖学的画像は、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を含み、前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、患者のグループ内の各患者に対する複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の前記中央の画像に対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することと、前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の少なくとも中央の画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。この方法は、また、少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームと、患者グループ内の各患者に対する少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを収集することと、前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームの１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができる。一態様において、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、患者から収集された解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを減らす方法を特徴とすることができる。この方法は、前記患者から少なくとも１つのアーチファクト汚染された解剖学的画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくとも１つの解剖学的画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数のアーチファクト汚染された解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を使用することによりトレーニングされたモデルを含むことができる。
［０００９］
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、前記患者からほぼリアルタイムで収集された解剖学的画像内の少なくとも１つのアーチファクトを低減することができ、前記少なくとも１つのアーチファクトは、散乱アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、ノイズアーチファクト、減衰アーチファクト、指数エッジ勾配アーチファクト、エイリアシングアーチファクト、リングアーチファクト、ストリーキングアーチファクト、またはモーションアーチファクトのうちの少なくとも１つを含むことができる。
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、前記患者からほぼリアルタイムで収集された解剖学的画像内の少なくとも１つのアーチファクトを低減することができ、前記少なくとも１つのアーチファクトは、散乱アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、ノイズアーチファクト、減衰アーチファクト、指数エッジ勾配アーチファクト、エイリアシングアーチファクト、リングアーチファクト、ストリーキングアーチファクト、またはモーションアーチファクトのうちの少なくとも１つを含むことができる。
［００１０］
この方法は、また、前記患者からアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することを含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者グループの各患者から収集された複数のペアの解剖学的画像を用いることによりトレーニングされたモデルを含み、解剖学的画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像が含むことができる。この方法は、また、複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することを含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された複数の隣接するコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の中央の画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、患者グループ内の各患者に対する前記複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の中央の画像に対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を用いることによりトレーニングされたモデルを有することができる。この方法は、また、少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを収集することを含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくとも１つのコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリューム内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影ボリュームと、患者グループの各患者に対する少なくとも１つの対応するアーチファクトが低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを用いることによりトレーニングされたモデルを含むことができる。
この方法は、また、前記患者からアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することを含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者グループの各患者から収集された複数のペアの解剖学的画像を用いることによりトレーニングされたモデルを含み、解剖学的画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像が含むことができる。この方法は、また、複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集することを含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された複数の隣接するコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の中央の画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、患者グループ内の各患者に対する前記複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の中央の画像に対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を用いることによりトレーニングされたモデルを有することができる。この方法は、また、少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを収集することを含むことができ、トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくとも１つのコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリューム内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減することを含むことができ、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影ボリュームと、患者グループの各患者に対する少なくとも１つの対応するアーチファクトが低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを用いることによりトレーニングされたモデルを含むことができる。
［００１１］
一態様において、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法を特徴とすることができる。この方法は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の患者の解剖学的画像と、患者グループから対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、前記複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像からアーチファクトを除去することを含むことができる。この方法は、また、反復アルゴリズム、コンピュータシミュレーション、物理ファントム、または登録されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像のうちの少なくとも１つを使用して、前記患者グループから前記対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を提供することができる。
一態様において、本開示は、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法を特徴とすることができる。この方法は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の患者の解剖学的画像と、患者グループから対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を収集することを含むことができる。この方法は、また、前記複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像からアーチファクトを除去することを含むことができる。この方法は、また、反復アルゴリズム、コンピュータシミュレーション、物理ファントム、または登録されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像のうちの少なくとも１つを使用して、前記患者グループから前記対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を提供することができる。
［００１２］
必ずしも縮尺通りに描かれていない図面において、同様の数字はいくつかの図を通して実質的に同様の構成要素を説明している。異なる文字の接尾辞を持つ同じ数字は、実質的に同様の要素の異なる実例を表している。図面は、一般に、限定ではなく例として、本明細書で説明されている様々な実施形態を示している。
必ずしも縮尺通りに描かれていない図面において、同様の数字はいくつかの図を通して実質的に同様の構成要素を説明している。異なる文字の接尾辞を持つ同じ数字は、実質的に同様の要素の異なる実例を表している。図面は、一般に、限定ではなく例として、本明細書で説明されている様々な実施形態を示している。
［００１３］
図１は、本開示のいくつかの実施形態による、例示的な放射線治療システムを示す。
［００１４］
図２は、治療ビームを提供するように構成された放射線療法の出力を含む例示的な放射線治療システムを示す。
［００１５］
図３は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像システムのような、複合放射線治療システム及び撮像システムを含む例示的なシステムを示す図である。
［００１６］
図４Ａは、核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システムのような、複合放射線治療システム及び撮像システムを含む例示的なシステムの一部破断図を示す。
［００１７］
図４Ｂおよび図４Ｃは、例示的なＭＲＩ画像と対応するＣＴ画像との間の違いを示す。
［００１８］
図５は、放射線療法ビームを成形し、放射線療法ビームを向け、または放射線療法ビームの強度を変調するための例示的なコリメータ構成を示す。
［００１９］
図６は、例示的なガンマナイフ放射線治療システムを示す。
［００２０］
図７は、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影スキャナの一実施例を示す。
［００２１］
図８Ａは、ディープラーニングの例示的なフローダイヤグラムを示す。
［００２２］
図８Ｂは、投影空間と画像空間との関係の一実施例を示す。
［００２３］
図９Ａは、ディープ畳み込みニューラルネットワークの一実施例を示す。
［００２４］
図９Ｂは、ＤＣＮＮをトレーニングするための方法の一実施例を示す。
［００２５］
図９Ｃは、トレーニングされたＤＣＮＮを使用してアーチファクト低減され、再構成された３Ｄ画像を生成する方法の一実施例を示す。
［００２６］
図１０Ａは、ディープ畳み込みニューラルネットワークの一実施例を示す。
［００２７］
図１０Ｂは、ＤＣＮＮをトレーニングするための方法の一実施例を示す。
［００２８］
図１０Ｃは、トレーニングされたＤＣＮＮを使用してアーチファクト低減され、再構成された３Ｄ画像を生成する方法の一実施例を示す。
［００２９］
図１０Ｄは、２次元ＣＢＣＴ画像の一実施例を示す。
［００３０］
図１１は、アーチファクト低減された３次元ＣＢＣＴ画像を生成するための方法の一実施例を示す。
［００３１］
図１２は、本明細書で説明される方法の１つまたはそれ以上を実施することができる機械装置の一実施形態のブロック図の一実施例を示す。
［００３２］
以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成し、本発明を実施することができる例示的な特定の実施形態として示されている添付図面を参照する。本明細書で「実施例」とも呼ばれるこれらの実施形態は、当業者が本発明を実施できるように十分詳細に説明されており、それらの実施形態を組み合わせてもよく、または他の実施形態も利用することができ、および、その構造的、論理的および電気的変更は、本発明の範囲から逸脱することなく行うことができるいことを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるものではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲およびそれらの均等物によって画定される。
以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成し、本発明を実施することができる例示的な特定の実施形態として示されている添付図面を参照する。本明細書で「実施例」とも呼ばれるこれらの実施形態は、当業者が本発明を実施できるように十分詳細に説明されており、それらの実施形態を組み合わせてもよく、または他の実施形態も利用することができ、および、その構造的、論理的および電気的変更は、本発明の範囲から逸脱することなく行うことができるいことを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるものではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲およびそれらの均等物によって画定される。
［００３３］
図１は、患者に放射線療法を提供する例示的な放射線治療システム１０を示す。放射線治療システム１０は、画像処理装置１２を含む。画像処理装置１２は、ネットワーク２０に接続することができる。ネットワーク２０は、インターネット２２に接続することができる。ネットワーク２０は、画像処理装置１２を、データベース２４、病院データベース２６、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）２８、放射線治療装置３０、画像取得装置３２、表示装置３４、およびユーザインターフェース３６の１つまたはそれ以上と接続することができる。画像処理装置１２は、放射線治療装置３０によって使用される放射線療法治療計画１６を生成するように構成される。
図１は、患者に放射線療法を提供する例示的な放射線治療システム１０を示す。放射線治療システム１０は、画像処理装置１２を含む。画像処理装置１２は、ネットワーク２０に接続することができる。ネットワーク２０は、インターネット２２に接続することができる。ネットワーク２０は、画像処理装置１２を、データベース２４、病院データベース２６、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）２８、放射線治療装置３０、画像取得装置３２、表示装置３４、およびユーザインターフェース３６の１つまたはそれ以上と接続することができる。画像処理装置１２は、放射線治療装置３０によって使用される放射線療法治療計画１６を生成するように構成される。
［００３４］
画像処理装置１２は、メモリ装置１６、プロセッサ１４、および通信インターフェース１８を含むことができる。メモリ装置１６は、オペレーティングシステム４３、放射線療法治療計画４２（例えば、オリジナルの治療計画、適応治療計画、など）、ソフトウェアプログラム４４（例えば、人工知能、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、放射線治療計画ソフトウェア）、およびプロセッサ１４によって実行されるその他のコンピュータ実行可能命令のようなコンピュータ実行可能命令を記憶することができる。一実施形態では、ソフトウェアプログラム４４は、疑似ＣＴ画像のような合成画像を生成することにより、あるフォーマット（例えば、ＭＲＩ）の医用画像を別のフォーマット（例えば、ＣＴ）に変換することができる。例えば、ソフトウェアプログラム４４は、あるモダリティの医用画像４６（例えば、ＭＲＩ画像）を異なるモダリティの合成画像（例えば、擬似ＣＴ画像）に変換する予測モデルをトレーニングする画像処理プログラムを含むことができ、その代わりに、トレーニングされた予測モデルが、ＣＴ画像をＭＲＩ画像に変換してもよい。メモリ装置１６は、医用画像４６、患者データ４５、および放射線療法治療計画４２を作成および実施するのに必要な他のデータを含むデータを格納することができる。
画像処理装置１２は、メモリ装置１６、プロセッサ１４、および通信インターフェース１８を含むことができる。メモリ装置１６は、オペレーティングシステム４３、放射線療法治療計画４２（例えば、オリジナルの治療計画、適応治療計画、など）、ソフトウェアプログラム４４（例えば、人工知能、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、放射線治療計画ソフトウェア）、およびプロセッサ１４によって実行されるその他のコンピュータ実行可能命令のようなコンピュータ実行可能命令を記憶することができる。一実施形態では、ソフトウェアプログラム４４は、疑似ＣＴ画像のような合成画像を生成することにより、あるフォーマット（例えば、ＭＲＩ）の医用画像を別のフォーマット（例えば、ＣＴ）に変換することができる。例えば、ソフトウェアプログラム４４は、あるモダリティの医用画像４６（例えば、ＭＲＩ画像）を異なるモダリティの合成画像（例えば、擬似ＣＴ画像）に変換する予測モデルをトレーニングする画像処理プログラムを含むことができ、その代わりに、トレーニングされた予測モデルが、ＣＴ画像をＭＲＩ画像に変換してもよい。メモリ装置１６は、医用画像４６、患者データ４５、および放射線療法治療計画４２を作成および実施するのに必要な他のデータを含むデータを格納することができる。
［００３５］
ソフトウェアプログラム４４を記憶するメモリ１６に加えて、ソフトウェアプログラム４４は、ハードドライブ、コンピュータディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＨＤ、ブルーレイＤＶＤ、ＵＳＢフラッシュドライブ、ＳＤカード、メモリスティック、またはその他の適切なメディアのような、取り外し可能なコンピュータ媒体に記憶されることができ、画像処理装置１４にダウンロードされたときのソフトウェアプログラム４４は、画像プロセッサ１４によって実行することができると考えられている。
ソフトウェアプログラム４４を記憶するメモリ１６に加えて、ソフトウェアプログラム４４は、ハードドライブ、コンピュータディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＨＤ、ブルーレイＤＶＤ、ＵＳＢフラッシュドライブ、ＳＤカード、メモリスティック、またはその他の適切なメディアのような、取り外し可能なコンピュータ媒体に記憶されることができ、画像処理装置１４にダウンロードされたときのソフトウェアプログラム４４は、画像プロセッサ１４によって実行することができると考えられている。
［００３６］
プロセッサ１４は、メモリ装置１６に通信可能に結合されることができ、プロセッサ１４は、そこに格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されることができる。プロセッサ１４は、医用画像４６をメモリ１６に送信または受信することができる。例えば、プロセッサ１４は、通信インターフェース１８およびネットワーク１８を介して画像取得装置３２から医用画像４６を受信し、メモリ１６に格納することができる。また、プロセッサ１４は、メモリ１６に格納された医用画像４６を、通信インターフェース１８を介してネットワーク２０に送信し、データベース２４または病院データベース２６に格納することができる。
プロセッサ１４は、メモリ装置１６に通信可能に結合されることができ、プロセッサ１４は、そこに格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されることができる。プロセッサ１４は、医用画像４６をメモリ１６に送信または受信することができる。例えば、プロセッサ１４は、通信インターフェース１８およびネットワーク１８を介して画像取得装置３２から医用画像４６を受信し、メモリ１６に格納することができる。また、プロセッサ１４は、メモリ１６に格納された医用画像４６を、通信インターフェース１８を介してネットワーク２０に送信し、データベース２４または病院データベース２６に格納することができる。
［００３７］
さらに、プロセッサ１４は、医用画像４６および患者データ４５とともにソフトウェアプログラム４４（例えば、治療計画ソフトウェア）を利用して、放射線療法治療計画４２を作成することができる。医用画像４６は、患者の解剖学的領域、器官、または関心ボリュームセグメンテーションデータに関連付けられた画像データのような情報を含むことができる。患者データ４５は、（１）機能的臓器モデリングデータ（例えば、シリアル臓器対パラレル臓器、適切な用量反応モデルなど）、（２）放射線量データ（例えば、線量−体積ヒストグラム（ＤＶＨ）情報）、（３）患者および治療経過に関する他の臨床情報（例えば、他の手術、化学療法、以前の放射線療法など）のような情報を含むことができる。
さらに、プロセッサ１４は、医用画像４６および患者データ４５とともにソフトウェアプログラム４４（例えば、治療計画ソフトウェア）を利用して、放射線療法治療計画４２を作成することができる。医用画像４６は、患者の解剖学的領域、器官、または関心ボリュームセグメンテーションデータに関連付けられた画像データのような情報を含むことができる。患者データ４５は、（１）機能的臓器モデリングデータ（例えば、シリアル臓器対パラレル臓器、適切な用量反応モデルなど）、（２）放射線量データ（例えば、線量−体積ヒストグラム（ＤＶＨ）情報）、（３）患者および治療経過に関する他の臨床情報（例えば、他の手術、化学療法、以前の放射線療法など）のような情報を含むことができる。
［００３８］
さらに、プロセッサ１４は、ソフトウェアプログラムを利用して、例えば、ニューラルネットワークモデルによって使用される更新されたパラメータのような、中間データを生成する、または、中間の２Ｄまたは３Ｄ画像を生成することができ、それらは、その後メモリ１６に格納されることができる。その後、プロセッサ１４は、実行可能な放射線療法治療計画４２を、通信インターフェース１８を介してネットワーク２０から放射線治療装置３０へ送信することができ、放射線治療装置３０では、放射線療法計画が患者を放射線で治療するために使用される。加えて、プロセッサ１４は、ソフトウェアプログラム４４を実行して、画像変換、画像分割、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、および人工知能のような機能を実装することができる。例えば、プロセッサ１４は、医用画像をトレーニングまたは輪郭化するソフトウェアプログラム４４を実行することができ、そのようなソフトウェア４４は、実行されると、境界検出器をトレーニングし、形状辞書を利用することができる。
さらに、プロセッサ１４は、ソフトウェアプログラムを利用して、例えば、ニューラルネットワークモデルによって使用される更新されたパラメータのような、中間データを生成する、または、中間の２Ｄまたは３Ｄ画像を生成することができ、それらは、その後メモリ１６に格納されることができる。その後、プロセッサ１４は、実行可能な放射線療法治療計画４２を、通信インターフェース１８を介してネットワーク２０から放射線治療装置３０へ送信することができ、放射線治療装置３０では、放射線療法計画が患者を放射線で治療するために使用される。加えて、プロセッサ１４は、ソフトウェアプログラム４４を実行して、画像変換、画像分割、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、および人工知能のような機能を実装することができる。例えば、プロセッサ１４は、医用画像をトレーニングまたは輪郭化するソフトウェアプログラム４４を実行することができ、そのようなソフトウェア４４は、実行されると、境界検出器をトレーニングし、形状辞書を利用することができる。
［００３９］
プロセッサ１４は、例えば、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ：Graphics Processing Unit）、および／またはアクセラレーテッド・プロセッシング・ユニット（ＡＰＵ：Accelerated Processing Unit）のような１つまたはそれ以上の汎用処理装置を含む処理装置であってもよい。詳細には、いくつかの実施形態では、プロセッサ１４は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ：complex instruction set computing）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ：reduced instruction set computing）マイクロプロセッサ、超長命令ワード（ＶＬＩＷ：very long instruction Word）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであってもよい。プロセッサ１４は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、システムオンチップ（ＳｏＣ：System on a Chip）、またはその他の適切なプロセッサのような１つまたはそれ以上の専用処理装置によって実装されることができる。当業者に理解されるように、いくつかの実施形態では、プロセッサ１４は、汎用プロセッサではなく、専用プロセッサであってもよい。プロセッサ１４は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、またはＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＴｕｒｉｏｎ（登録商標）、Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｓｅｍｐｒｏｎ（登録商標）、Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）、ＦＸ（登録商標）、Ｐｈｅｎｏｎ（登録商標）ファミリー、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓによって製造された様々なプロセッサのいずれか、または他の適切なプロセッサのような、１つまたはそれ以上の既知の処理装置を含み得る。画像プロセッサ１４は、また、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）によって製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリー、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリー、またはＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリーのような、グラフィック処理ユニットを含み得る。プロセッサ１４は、また、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＤｅｓｋｔｏｐ Ａ−４（６、８）シリーズ、または、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのような、加速処理装置を含み得る。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサに限定されるものではなく、大量の撮像データを識別、分析、維持、生成、および／または提供するというコンピューティング命令を満たすように構成されている。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数のプロセッサ、例えばマルチコア設計またはそれぞれがマルチコア設計を有する複数のプロセッサを含むことができる。プロセッサ１４は、本開示の例示的な実施形態による様々な動作、プロセス、および方法を実行するために、例えば、メモリ１６に格納されたコンピュータプログラム命令のシーケンスを実行するように構成され得る。
プロセッサ１４は、例えば、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ：Graphics Processing Unit）、および／またはアクセラレーテッド・プロセッシング・ユニット（ＡＰＵ：Accelerated Processing Unit）のような１つまたはそれ以上の汎用処理装置を含む処理装置であってもよい。詳細には、いくつかの実施形態では、プロセッサ１４は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ：complex instruction set computing）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ：reduced instruction set computing）マイクロプロセッサ、超長命令ワード（ＶＬＩＷ：very long instruction Word）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであってもよい。プロセッサ１４は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、システムオンチップ（ＳｏＣ：System on a Chip）、またはその他の適切なプロセッサのような１つまたはそれ以上の専用処理装置によって実装されることができる。当業者に理解されるように、いくつかの実施形態では、プロセッサ１４は、汎用プロセッサではなく、専用プロセッサであってもよい。プロセッサ１４は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、またはＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＴｕｒｉｏｎ（登録商標）、Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｓｅｍｐｒｏｎ（登録商標）、Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）、ＦＸ（登録商標）、Ｐｈｅｎｏｎ（登録商標）ファミリー、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓによって製造された様々なプロセッサのいずれか、または他の適切なプロセッサのような、１つまたはそれ以上の既知の処理装置を含み得る。画像プロセッサ１４は、また、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）によって製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリー、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリー、またはＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリーのような、グラフィック処理ユニットを含み得る。プロセッサ１４は、また、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＤｅｓｋｔｏｐ Ａ−４（６、８）シリーズ、または、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのような、加速処理装置を含み得る。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサに限定されるものではなく、大量の撮像データを識別、分析、維持、生成、および／または提供するというコンピューティング命令を満たすように構成されている。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数のプロセッサ、例えばマルチコア設計またはそれぞれがマルチコア設計を有する複数のプロセッサを含むことができる。プロセッサ１４は、本開示の例示的な実施形態による様々な動作、プロセス、および方法を実行するために、例えば、メモリ１６に格納されたコンピュータプログラム命令のシーケンスを実行するように構成され得る。
［００４０］
メモリ装置１６は、医用画像４６を格納することができる。いくつかの実施形態では、医用画像４６は、例えば、１つまたはそれ以上のＭＲ画像（例えば、２ＤＭＲＩ、３ＤＭＲＩ、２ＤストリーミングＭＲＩ、４ＤＭＲＩ、４ＤボリュームＭＲＩ、４ＤシネＭＲＩなど）、機能的ＭＲＩ画像（例えば、ｆＭＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、ＣＴ画像（例えば、２ＤＣＴ、ＣＢＣＴ、３ＤＣＴ、４ＤＣＴ）、超音波画像（例えば、２Ｄ超音波、３Ｄ超音波、４Ｄ超音波）、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像、透視画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像、および／またはコンピュータ生成合成画像（例えば、疑似ＣＴ画像）を含み得る。さらに、医用画像４６は、例えば、トレーニング画像、グラウンドトルース画像、および／または輪郭画像などの医用画像データを含むことができる。一実施形態において、医用画像４６は、画像取得装置３２から受信されることができる。したがって、画像取得装置３２は、ＭＲ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波撮像装置、蛍光透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、統合型リニアック及びＭＲ撮像装置、または、患者の医用画像を取得するため他の医療撮像装置を含むことができる。医用画像４６は、開示された実施形態による動作を実行するために画像処理装置１２が使用し得る任意のタイプのデータまたは任意のタイプのフォーマットで受信および格納され得る。メモリ装置１２は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような非一時的なコンピュータ可読媒体、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）のようなダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、スタティックメモリ（例えば、フラッシュメモリ、フラッシュディスク、スタティックランダムアクセス）、または、他の適切なタイプのランダムアクセスメモリ、例えば、キャッシュ、レジスタ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、または、その他の光学ストレージ、カセットテープ、他の磁気記憶装置、または、画像プロセッサ１４または他の種類のコンピュータ装置によりアクセスされる画像、データ、またはコンピュータ実行可能命令（例えば、任意のフォーマットで保存されたもの）を含む情報を保存するために使用できる他の非一時的な媒体デバイス、であり得る。コンピュータプログラム命令は、画像プロセッサ１４によってアクセスされ、ＲＯＭまたは他の任意の適切なメモリ位置から読み取られ、画像プロセッサ１４による実行のためにＲＡＭにロードされ得る。例えば、メモリ１６は、１つ以上のソフトウェアアプリケーションを格納し得る。メモリ１６に格納されたソフトウェアアプリケーションは、例えば、一般的なコンピュータシステムならびにソフトウェア制御デバイス用のオペレーティングシステム４３を含み得る。さらに、メモリ１６は、画像プロセッサ１４によって実行可能なソフトウェアアプリケーション全体、またはソフトウェアアプリケーションの一部のみを格納してもよい。例えば、メモリ装置１６は、１つまたはそれ以上の放射線療法治療計画４２を格納してもよい。
メモリ装置１６は、医用画像４６を格納することができる。いくつかの実施形態では、医用画像４６は、例えば、１つまたはそれ以上のＭＲ画像（例えば、２ＤＭＲＩ、３ＤＭＲＩ、２ＤストリーミングＭＲＩ、４ＤＭＲＩ、４ＤボリュームＭＲＩ、４ＤシネＭＲＩなど）、機能的ＭＲＩ画像（例えば、ｆＭＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、ＣＴ画像（例えば、２ＤＣＴ、ＣＢＣＴ、３ＤＣＴ、４ＤＣＴ）、超音波画像（例えば、２Ｄ超音波、３Ｄ超音波、４Ｄ超音波）、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像、透視画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像、および／またはコンピュータ生成合成画像（例えば、疑似ＣＴ画像）を含み得る。さらに、医用画像４６は、例えば、トレーニング画像、グラウンドトルース画像、および／または輪郭画像などの医用画像データを含むことができる。一実施形態において、医用画像４６は、画像取得装置３２から受信されることができる。したがって、画像取得装置３２は、ＭＲ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波撮像装置、蛍光透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、統合型リニアック及びＭＲ撮像装置、または、患者の医用画像を取得するため他の医療撮像装置を含むことができる。医用画像４６は、開示された実施形態による動作を実行するために画像処理装置１２が使用し得る任意のタイプのデータまたは任意のタイプのフォーマットで受信および格納され得る。メモリ装置１２は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような非一時的なコンピュータ可読媒体、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）のようなダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、スタティックメモリ（例えば、フラッシュメモリ、フラッシュディスク、スタティックランダムアクセス）、または、他の適切なタイプのランダムアクセスメモリ、例えば、キャッシュ、レジスタ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、または、その他の光学ストレージ、カセットテープ、他の磁気記憶装置、または、画像プロセッサ１４または他の種類のコンピュータ装置によりアクセスされる画像、データ、またはコンピュータ実行可能命令（例えば、任意のフォーマットで保存されたもの）を含む情報を保存するために使用できる他の非一時的な媒体デバイス、であり得る。コンピュータプログラム命令は、画像プロセッサ１４によってアクセスされ、ＲＯＭまたは他の任意の適切なメモリ位置から読み取られ、画像プロセッサ１４による実行のためにＲＡＭにロードされ得る。例えば、メモリ１６は、１つ以上のソフトウェアアプリケーションを格納し得る。メモリ１６に格納されたソフトウェアアプリケーションは、例えば、一般的なコンピュータシステムならびにソフトウェア制御デバイス用のオペレーティングシステム４３を含み得る。さらに、メモリ１６は、画像プロセッサ１４によって実行可能なソフトウェアアプリケーション全体、またはソフトウェアアプリケーションの一部のみを格納してもよい。例えば、メモリ装置１６は、１つまたはそれ以上の放射線療法治療計画４２を格納してもよい。
［００４１］
画像処理装置１２は、画像プロセッサ１４およびメモリ１６に通信可能に結合され得る通信インターフェース１８を介してネットワーク２０と通信し得る。通信インターフェース１８は、画像処理装置１２と放射線治療システム１０の構成要素との間の通信接続（例えば、外部装置とのデータ交換を可能にする）を提供することができる。例えば、通信インターフェース１８は、いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース３６に接続する適切なインターフェース回路を有することができ、ユーザインターフェース３６は、例えば、ユーザが放射線治療システム１０に情報を入力することができるハードウェアキーボード、キーパッド、および／またはタッチスクリーンであり得る。
画像処理装置１２は、画像プロセッサ１４およびメモリ１６に通信可能に結合され得る通信インターフェース１８を介してネットワーク２０と通信し得る。通信インターフェース１８は、画像処理装置１２と放射線治療システム１０の構成要素との間の通信接続（例えば、外部装置とのデータ交換を可能にする）を提供することができる。例えば、通信インターフェース１８は、いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース３６に接続する適切なインターフェース回路を有することができ、ユーザインターフェース３６は、例えば、ユーザが放射線治療システム１０に情報を入力することができるハードウェアキーボード、キーパッド、および／またはタッチスクリーンであり得る。
［００４２］
通信インターフェース１８は、例えば、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、高速データ伝送アダプタ（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト）、ワイヤレスネットワークアダプタ（例えば、ＷｉＦｉアダプタ）、通信アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ）、またはその他の適切なインターフェースのうちの１つまたはそれ以上を含むことができる。通信インターフェース１８は、画像処理装置１２がネットワーク２０を介して遠隔配置されたコンポーネントなどの他の機械および装置と通信できるようにすることができる１つまたはそれ以上のデジタルおよび／またはアナログ通信装置を含むことができる。
通信インターフェース１８は、例えば、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、高速データ伝送アダプタ（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト）、ワイヤレスネットワークアダプタ（例えば、ＷｉＦｉアダプタ）、通信アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ）、またはその他の適切なインターフェースのうちの１つまたはそれ以上を含むことができる。通信インターフェース１８は、画像処理装置１２がネットワーク２０を介して遠隔配置されたコンポーネントなどの他の機械および装置と通信できるようにすることができる１つまたはそれ以上のデジタルおよび／またはアナログ通信装置を含むことができる。
［００４３］
ネットワーク２０は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのインフラストラクチャなど）、クライアントサーバー、またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）の機能を提供することができる。例えば、ネットワーク２０は、他のシステムＳ１（３８）、Ｓ２（４０）、Ｓ３（４１）を含み得るＬＡＮまたはＷＡＮであり得る。システムＳ１、Ｓ２、およびＳ３は、画像処理装置１２と同一であっても、異なるシステムであってもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク２０内の１つまたはそれ以上のシステムは、本明細書で説明する実施形態を協働して実行することができる分散コンピューティング／シミュレーション環境を形成し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のシステムＳ１、Ｓ２、およびＳ３は、ＣＴ画像（例えば、医用画像４６）を取得するＣＴスキャナを含み得る。加えて、ネットワーク２０は、インターネット２２に接続して、インターネット上に遠隔に存在するサーバーおよびクライアントと通信することができる。
ネットワーク２０は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのインフラストラクチャなど）、クライアントサーバー、またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）の機能を提供することができる。例えば、ネットワーク２０は、他のシステムＳ１（３８）、Ｓ２（４０）、Ｓ３（４１）を含み得るＬＡＮまたはＷＡＮであり得る。システムＳ１、Ｓ２、およびＳ３は、画像処理装置１２と同一であっても、異なるシステムであってもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク２０内の１つまたはそれ以上のシステムは、本明細書で説明する実施形態を協働して実行することができる分散コンピューティング／シミュレーション環境を形成し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のシステムＳ１、Ｓ２、およびＳ３は、ＣＴ画像（例えば、医用画像４６）を取得するＣＴスキャナを含み得る。加えて、ネットワーク２０は、インターネット２２に接続して、インターネット上に遠隔に存在するサーバーおよびクライアントと通信することができる。
［００４４］
したがって、ネットワーク２０は、画像処理装置１２と、ＯＩＳ２８、放射線治療装置３０、および／または画像取得装置３２のようないくつかの他の様々なシステムおよび装置との間のデータ送信を可能にし得る。さらに、ＯＩＳ２８および／または画像取得装置３２によって生成されたデータは、メモリ１６、データベース２４、および／または病院データベース２６に格納することができる。データは、必要に応じて画像プロセッサ１４によってアクセスされるために、ネットワーク２０を介し、通信インターフェース１８を介して送信／受信され得る。
したがって、ネットワーク２０は、画像処理装置１２と、ＯＩＳ２８、放射線治療装置３０、および／または画像取得装置３２のようないくつかの他の様々なシステムおよび装置との間のデータ送信を可能にし得る。さらに、ＯＩＳ２８および／または画像取得装置３２によって生成されたデータは、メモリ１６、データベース２４、および／または病院データベース２６に格納することができる。データは、必要に応じて画像プロセッサ１４によってアクセスされるために、ネットワーク２０を介し、通信インターフェース１８を介して送信／受信され得る。
［００４５］
画像処理装置１２は、ネットワーク２０を介してデータベース２４と通信して、データベース２４に格納された複数の様々なタイプのデータを送受信することができる。例えば、データベース２４は、放射線治療装置３０、画像取得装置３２、および／または放射線療法に関連する他の機械および／または装置に関連する情報を含む機械データを含むことができる。マシンデータ情報は、放射線ビームサイズ、アーク配置、ビームのオン／オフ時間、制御点、セグメント、ＭＬＣ構成、ガントリ速度、ＭＲＩパルスシーケンス、および／またはその他の適切な情報を含み得る。データベース２４は記憶装置であり得る。当業者は、データベース２４が中央または分散方式で配置された複数のデバイスを含むことができることを理解するであろう。
画像処理装置１２は、ネットワーク２０を介してデータベース２４と通信して、データベース２４に格納された複数の様々なタイプのデータを送受信することができる。例えば、データベース２４は、放射線治療装置３０、画像取得装置３２、および／または放射線療法に関連する他の機械および／または装置に関連する情報を含む機械データを含むことができる。マシンデータ情報は、放射線ビームサイズ、アーク配置、ビームのオン／オフ時間、制御点、セグメント、ＭＬＣ構成、ガントリ速度、ＭＲＩパルスシーケンス、および／またはその他の適切な情報を含み得る。データベース２４は記憶装置であり得る。当業者は、データベース２４が中央または分散方式で配置された複数のデバイスを含むことができることを理解するであろう。
［００４６］
いくつかの実施形態では、データベース２４は、プロセッサ可読記憶媒体（図示せず）を含み得る。いくつかの実施形態におけるプロセッサ可読記憶媒体は単一の媒体であってもよいが、用語「プロセッサ可読記憶媒体」という用語は、１つまたはそれ以上のコンピュータ実行可能命令またはデータのセットを格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連キャッシュおよびサーバー）を含むものと解釈されるべきである。用語「プロセッサ可読記憶媒体」は、また、プロセッサによる実行のための命令セットを格納および／またはエンコードすることができ、プロセッサに、１つまたはそれ以上の本開示の方法論（methodology）を実行させる、いかなる媒体も含むものとする。したがって、用語「プロセッサ可読記憶媒体」は、個体メモリ、光学、および磁気媒体を含むが、これらには限定されないと解釈される。例えば、プロセッサ可読記憶媒体は、１つまたはそれ以上の揮発性、非一時的、または不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体であり得る。
いくつかの実施形態では、データベース２４は、プロセッサ可読記憶媒体（図示せず）を含み得る。いくつかの実施形態におけるプロセッサ可読記憶媒体は単一の媒体であってもよいが、用語「プロセッサ可読記憶媒体」という用語は、１つまたはそれ以上のコンピュータ実行可能命令またはデータのセットを格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連キャッシュおよびサーバー）を含むものと解釈されるべきである。用語「プロセッサ可読記憶媒体」は、また、プロセッサによる実行のための命令セットを格納および／またはエンコードすることができ、プロセッサに、１つまたはそれ以上の本開示の方法論（methodology）を実行させる、いかなる媒体も含むものとする。したがって、用語「プロセッサ可読記憶媒体」は、個体メモリ、光学、および磁気媒体を含むが、これらには限定されないと解釈される。例えば、プロセッサ可読記憶媒体は、１つまたはそれ以上の揮発性、非一時的、または不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体であり得る。
［００４７］
画像プロセッサ１４は、データベース２４と通信して、画像をメモリ１６に読み込み、および／または、画像をメモリ１６からデータベース２４に格納することができる。例えば、データベース２４は、データベース２４が画像取得装置３２から受け取った複数の画像（例えば、３ＤＭＲＩ、４ＤＭＲＩ、２ＤＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄ透視画像、Ｘ線画像、ＭＲスキャンまたはＣＴスキャンからの生データ、医学におけるデジタル画像化および通信（ＤＩＭＣＯＭ）データ、等）を格納するように構成されることができる。データベース２４は、ソフトウェアプログラム４４を実行するとき、および／または放射線療法治療計画４２を作成するときに画像プロセッサ１４によって使用されるデータを格納することができる。画像処理装置１２は、データベース２４、放射線治療装置３０（例えば、ＭＲＩ−リニアック）、および／または画像取得装置３２のいずれかから医用画像４６（例えば、２ＤＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄ透視画像、Ｘ線画像、３ＤＭＲ画像、４ＤＭＲ画像など）を受け取り、治療計画４２を生成することができる。
画像プロセッサ１４は、データベース２４と通信して、画像をメモリ１６に読み込み、および／または、画像をメモリ１６からデータベース２４に格納することができる。例えば、データベース２４は、データベース２４が画像取得装置３２から受け取った複数の画像（例えば、３ＤＭＲＩ、４ＤＭＲＩ、２ＤＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄ透視画像、Ｘ線画像、ＭＲスキャンまたはＣＴスキャンからの生データ、医学におけるデジタル画像化および通信（ＤＩＭＣＯＭ）データ、等）を格納するように構成されることができる。データベース２４は、ソフトウェアプログラム４４を実行するとき、および／または放射線療法治療計画４２を作成するときに画像プロセッサ１４によって使用されるデータを格納することができる。画像処理装置１２は、データベース２４、放射線治療装置３０（例えば、ＭＲＩ−リニアック）、および／または画像取得装置３２のいずれかから医用画像４６（例えば、２ＤＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄ透視画像、Ｘ線画像、３ＤＭＲ画像、４ＤＭＲ画像など）を受け取り、治療計画４２を生成することができる。
［００４８］
例示的な実施形態では、放射線療法システム１００は、患者の医用画像（例えば、３ＤＭＲＩ、２ＤストリーミングＭＲＩ、または４ＤボリュームＭＲＩ、ＣＴ画像、ＣＢＣＴ、ＰＥＴ画像、機能的ＭＲ画像（例えば、ｆＭＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、Ｘ線画像、Ｘ線透視画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像など）を取得するように構成された画像取得装置３２を含むことができる。画像取得装置３２は、例えば、ＭＲ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波装置、蛍光透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、または、１つまたはそれ以上の患者の医用画像を取得するための任意の他の適切な医療撮像装置であり得る。画像取得装置３２によって取得された画像は、画像データおよび／またはテストデータのいずれかとしてデータベース２４内に保存され得る。例として、画像取得装置３２によって取得された画像は、メモリ１６内の医用画像データ４６として画像処理装置１２によって保存されることができる。
例示的な実施形態では、放射線療法システム１００は、患者の医用画像（例えば、３ＤＭＲＩ、２ＤストリーミングＭＲＩ、または４ＤボリュームＭＲＩ、ＣＴ画像、ＣＢＣＴ、ＰＥＴ画像、機能的ＭＲ画像（例えば、ｆＭＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、Ｘ線画像、Ｘ線透視画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像など）を取得するように構成された画像取得装置３２を含むことができる。画像取得装置３２は、例えば、ＭＲ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波装置、蛍光透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、または、１つまたはそれ以上の患者の医用画像を取得するための任意の他の適切な医療撮像装置であり得る。画像取得装置３２によって取得された画像は、画像データおよび／またはテストデータのいずれかとしてデータベース２４内に保存され得る。例として、画像取得装置３２によって取得された画像は、メモリ１６内の医用画像データ４６として画像処理装置１２によって保存されることができる。
［００４９］
いくつかの実施形態では、例えば、画像取得装置３２は、単一の装置（例えば、「ＭＲＩリニアック」とも呼ばれるリニアックと組み合わされたＭＲＩデバイス）として放射線治療装置３０と統合され得る。このようなＭＲＩ−リニアックは、例えば、放射線療法治療計画４２に従って放射線療法を所定の標的に正確に向けるために、患者の標的器官または標的腫瘍の位置を決定するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、例えば、画像取得装置３２は、単一の装置（例えば、「ＭＲＩリニアック」とも呼ばれるリニアックと組み合わされたＭＲＩデバイス）として放射線治療装置３０と統合され得る。このようなＭＲＩ−リニアックは、例えば、放射線療法治療計画４２に従って放射線療法を所定の標的に正確に向けるために、患者の標的器官または標的腫瘍の位置を決定するために使用され得る。
［００５０］
画像取得装置３２は、関心領域（例えば、標的器官、標的腫瘍、またはその両方）における患者の解剖学的構造の１つまたはそれ以上の画像を取得するように構成され得る。各画像、通常は２Ｄ画像またはスライスは、１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、２Ｄスライスの厚さ、向き、場所など）を含むことができる。一実施形態では、画像取得装置３２は、任意の向きの２Ｄスライスを取得することができる。例えば、２Ｄスライスの方向には、矢状方向、冠状方向、または軸方向が含まれる。プロセッサ１４は、２Ｄスライスの厚さおよび／または向きなどの１つまたはそれ以上のパラメータを調整して、標的器官および／または標的腫瘍を含めることができる。一実施形態では、２Ｄスライスは、３ＤＭＲＩボリュームのような情報から決定することができる。そのような２Ｄスライスは、患者が放射線治療を受けている間、例えば、放射線治療装置３０を使用するときに、「リアルタイム」で画像取得装置３２によって取得することができる。「リアルタイム」とは、ミリ秒またはそれ以下でデータを取得することを意味する。
画像取得装置３２は、関心領域（例えば、標的器官、標的腫瘍、またはその両方）における患者の解剖学的構造の１つまたはそれ以上の画像を取得するように構成され得る。各画像、通常は２Ｄ画像またはスライスは、１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、２Ｄスライスの厚さ、向き、場所など）を含むことができる。一実施形態では、画像取得装置３２は、任意の向きの２Ｄスライスを取得することができる。例えば、２Ｄスライスの方向には、矢状方向、冠状方向、または軸方向が含まれる。プロセッサ１４は、２Ｄスライスの厚さおよび／または向きなどの１つまたはそれ以上のパラメータを調整して、標的器官および／または標的腫瘍を含めることができる。一実施形態では、２Ｄスライスは、３ＤＭＲＩボリュームのような情報から決定することができる。そのような２Ｄスライスは、患者が放射線治療を受けている間、例えば、放射線治療装置３０を使用するときに、「リアルタイム」で画像取得装置３２によって取得することができる。「リアルタイム」とは、ミリ秒またはそれ以下でデータを取得することを意味する。
［００５１］
画像処理装置１２は、１人またはそれ以上の患者の放射線療法治療計画４２を生成および保存することができる。放射線療法治療計画４２は、各患者に適用される特定の放射線量に関する情報を提供することができる。放射線療法治療計画４２は、また、ビーム角、線量ヒストグラムボリューム情報、治療中に使用される放射線ビームの数、ビームあたりの線量、または他の適切な情報またはそれらの組み合わせのような他の放射線療法情報を含むことができる。
画像処理装置１２は、１人またはそれ以上の患者の放射線療法治療計画４２を生成および保存することができる。放射線療法治療計画４２は、各患者に適用される特定の放射線量に関する情報を提供することができる。放射線療法治療計画４２は、また、ビーム角、線量ヒストグラムボリューム情報、治療中に使用される放射線ビームの数、ビームあたりの線量、または他の適切な情報またはそれらの組み合わせのような他の放射線療法情報を含むことができる。
［００５２］
画像プロセッサ１４は、ソフトウェアプログラム４４、例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたＭｏｎａｃｏ（登録商標）のような治療計画ソフトウェアを使用することにより、放射線療法治療計画４２を生成することができる。放射線療法治療計画４２を生成するために、画像プロセッサ１４は、画像取得装置３２（例えば、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、Ｘ線装置、超音波装置など）と通信して、患者の画像にアクセスし、腫瘍のような標的を描写することができる。いくつかの実施形態では、腫瘍の周囲または腫瘍に近接した健康な組織のような、１つまたはそれ以上のリスク臓器（ＯＡＲ）の描写が必要になる。したがって、ＯＡＲが標的腫瘍に近いときにＯＡＲのセグメンテーションを実行する。また、標的腫瘍がＯＡＲ（例えば、膀胱および直腸の近くにある前立腺）に近い場合には、腫瘍からＯＡＲをセグメント化することにより、治療計画装置１１０は、標的だけでなくＯＡＲについても線量分布を検討することができる。
画像プロセッサ１４は、ソフトウェアプログラム４４、例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたＭｏｎａｃｏ（登録商標）のような治療計画ソフトウェアを使用することにより、放射線療法治療計画４２を生成することができる。放射線療法治療計画４２を生成するために、画像プロセッサ１４は、画像取得装置３２（例えば、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、Ｘ線装置、超音波装置など）と通信して、患者の画像にアクセスし、腫瘍のような標的を描写することができる。いくつかの実施形態では、腫瘍の周囲または腫瘍に近接した健康な組織のような、１つまたはそれ以上のリスク臓器（ＯＡＲ）の描写が必要になる。したがって、ＯＡＲが標的腫瘍に近いときにＯＡＲのセグメンテーションを実行する。また、標的腫瘍がＯＡＲ（例えば、膀胱および直腸の近くにある前立腺）に近い場合には、腫瘍からＯＡＲをセグメント化することにより、治療計画装置１１０は、標的だけでなくＯＡＲについても線量分布を検討することができる。
［００５３］
ＯＡＲから標的臓器または標的腫瘍を区別して輪郭を描くために、放射線治療を受けている患者の、ＭＲ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ｆＭＲ画像、Ｘ線画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像、またはその他の医用画像のような医用画像が画像取得装置３２によって取得され、身体部分の内部構造が明らかにされる。医用画像からの情報に基づいて、関連する解剖学的部分の３Ｄ構造を取得することができる。さらに、治療計画プロセス中に、多くのパラメータを考慮して、標的腫瘍の効率的な治療（例えば、標的腫瘍が効果的な治療に十分な放射線量を受けること）と、ＯＡＲの低照射（例えば、ＯＡＲが可能な限り低い放射線量を受けること）とのバランスをとることができる。考慮され得る他のパラメータには、標的器官および標的腫瘍の位置、ＯＡＲの位置、および／またはＯＡＲに関する標的の動きが含まれる。例えば、三次元構造は、標的の輪郭を描く、または、各二次元層またはスライス内のＯＡＲの輪郭を描き、各二次元層またはスライスの輪郭を統合することにより得ることができる。輪郭は、手動で（例えば、医師、線量計、または医療従事者によって）、または自動で（例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたアトラスベースの自動セグメンテーションソフトウエアであるＡＢＡＳ（登録商標）を用いて）生成することができる。特定の実施形態において、標的腫瘍またはＯＡＲの三次元構造は、治療計画ソフトウェアにより自動的に生成されることできる。
ＯＡＲから標的臓器または標的腫瘍を区別して輪郭を描くために、放射線治療を受けている患者の、ＭＲ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ｆＭＲ画像、Ｘ線画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像、またはその他の医用画像のような医用画像が画像取得装置３２によって取得され、身体部分の内部構造が明らかにされる。医用画像からの情報に基づいて、関連する解剖学的部分の３Ｄ構造を取得することができる。さらに、治療計画プロセス中に、多くのパラメータを考慮して、標的腫瘍の効率的な治療（例えば、標的腫瘍が効果的な治療に十分な放射線量を受けること）と、ＯＡＲの低照射（例えば、ＯＡＲが可能な限り低い放射線量を受けること）とのバランスをとることができる。考慮され得る他のパラメータには、標的器官および標的腫瘍の位置、ＯＡＲの位置、および／またはＯＡＲに関する標的の動きが含まれる。例えば、三次元構造は、標的の輪郭を描く、または、各二次元層またはスライス内のＯＡＲの輪郭を描き、各二次元層またはスライスの輪郭を統合することにより得ることができる。輪郭は、手動で（例えば、医師、線量計、または医療従事者によって）、または自動で（例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたアトラスベースの自動セグメンテーションソフトウエアであるＡＢＡＳ（登録商標）を用いて）生成することができる。特定の実施形態において、標的腫瘍またはＯＡＲの三次元構造は、治療計画ソフトウェアにより自動的に生成されることできる。
［００５４］
標的腫瘍とＯＡＲの位置を特定して輪郭を描いた後、放射線線量測定士、医師、または医療従事者は、標的腫瘍に照射される放射線の線量と共に、腫瘍に近接したＯＡＲ（例えば、左右の耳下腺、視神経、目、水晶体、内耳、脊髄、脳幹、または他の解剖学的構造）が受ける可能性のある最大線量とを決定することができる。関連する解剖学的構造（例、標的腫瘍、ＯＡＲ）の放射線量を決定した後、逆計画法（inverse planning）として知られるプロセスを実行して、望ましい放射線量分布を達成する１つまたはそれ以上の治療計画パラメータを決定することができる。治療計画パラメータの例には、（例えば、標的ボリュームの輪郭を定める、機密構造の輪郭を描く、などの）ボリューム描写パラメータ、標的腫瘍およびＯＡＲの周囲のマージン、ビーム角選択、コリメータ設定、および／またはビームオン時間が含まれる。逆計画プロセス中、医師は、ＯＡＲが受ける可能性のある放射線量の境界を設定する線量制約パラメータを定めること（例えば、腫瘍標的への全線量と任意のＯＡＲへのゼロ線量を定めること；脊髄、脳幹、および視覚構造が、それぞれ、４５Ｇｙ以下の線量、５５Ｇｙ以下の線量、および５４Ｇｙより低い線量を受けると定めること）ができる。逆計画の結果は、メモリ１６またはデータベース２４に保存される放射線療法治療計画４２を構成することができる。これらの治療パラメータのいくつかは相関している可能性がある。例えば、治療計画を変更しようとして１つのパラメータ（たとえば、標的腫瘍への線量を増やすなどのさまざまな目的の重み）を調整すると、少なくとも１つの他のパラメータに影響を与え、その結果、異なる治療計画が開発される可能性がある。したがって、画像処理装置１２は、放射線治療装置３０が患者に放射線療法治療を提供するために、これらのパラメータを有する調整された放射線療法治療計画４２を生成する。
標的腫瘍とＯＡＲの位置を特定して輪郭を描いた後、放射線線量測定士、医師、または医療従事者は、標的腫瘍に照射される放射線の線量と共に、腫瘍に近接したＯＡＲ（例えば、左右の耳下腺、視神経、目、水晶体、内耳、脊髄、脳幹、または他の解剖学的構造）が受ける可能性のある最大線量とを決定することができる。関連する解剖学的構造（例、標的腫瘍、ＯＡＲ）の放射線量を決定した後、逆計画法（inverse planning）として知られるプロセスを実行して、望ましい放射線量分布を達成する１つまたはそれ以上の治療計画パラメータを決定することができる。治療計画パラメータの例には、（例えば、標的ボリュームの輪郭を定める、機密構造の輪郭を描く、などの）ボリューム描写パラメータ、標的腫瘍およびＯＡＲの周囲のマージン、ビーム角選択、コリメータ設定、および／またはビームオン時間が含まれる。逆計画プロセス中、医師は、ＯＡＲが受ける可能性のある放射線量の境界を設定する線量制約パラメータを定めること（例えば、腫瘍標的への全線量と任意のＯＡＲへのゼロ線量を定めること；脊髄、脳幹、および視覚構造が、それぞれ、４５Ｇｙ以下の線量、５５Ｇｙ以下の線量、および５４Ｇｙより低い線量を受けると定めること）ができる。逆計画の結果は、メモリ１６またはデータベース２４に保存される放射線療法治療計画４２を構成することができる。これらの治療パラメータのいくつかは相関している可能性がある。例えば、治療計画を変更しようとして１つのパラメータ（たとえば、標的腫瘍への線量を増やすなどのさまざまな目的の重み）を調整すると、少なくとも１つの他のパラメータに影響を与え、その結果、異なる治療計画が開発される可能性がある。したがって、画像処理装置１２は、放射線治療装置３０が患者に放射線療法治療を提供するために、これらのパラメータを有する調整された放射線療法治療計画４２を生成する。
［００５５］
さらに、放射線治療システム１０は、表示装置３４とユーザインターフェース３６を含むことができる。表示装置３４は、医用画像、インターフェース情報、治療計画パラメータ（例えば、輪郭、線量、ビーム角、など）、治療計画、標的、標的の位置特定、および／または標的の追跡、または、ユーザへの適切な情報、を表示するように構成された１つまたはそれ以上の表示画面を含むことができる。ユーザインターフェース３６は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、または、ユーザが放射線治療システム１０に情報を入力することができる任意のタイプのデバイスであり得る。あるいは、表示装置３４およびユーザインターフェース３６は、スマートフォン、コンピュータ、またはタブレットコンピュータ、例えば、Ａｐｐｌｅ社製のｉＰａｄ（登録商標）、Ｌｅｎｏｖｏ社のＴｈｉｎｋｐａｄ（登録商標）、Ｓａｍｓｕｎｇ社のＧａｌａｘｙ（登録商標）のようなデバイスに統合されてもよい。
さらに、放射線治療システム１０は、表示装置３４とユーザインターフェース３６を含むことができる。表示装置３４は、医用画像、インターフェース情報、治療計画パラメータ（例えば、輪郭、線量、ビーム角、など）、治療計画、標的、標的の位置特定、および／または標的の追跡、または、ユーザへの適切な情報、を表示するように構成された１つまたはそれ以上の表示画面を含むことができる。ユーザインターフェース３６は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、または、ユーザが放射線治療システム１０に情報を入力することができる任意のタイプのデバイスであり得る。あるいは、表示装置３４およびユーザインターフェース３６は、スマートフォン、コンピュータ、またはタブレットコンピュータ、例えば、Ａｐｐｌｅ社製のｉＰａｄ（登録商標）、Ｌｅｎｏｖｏ社のＴｈｉｎｋｐａｄ（登録商標）、Ｓａｍｓｕｎｇ社のＧａｌａｘｙ（登録商標）のようなデバイスに統合されてもよい。
［００５６］
さらに、放射線治療システム１０のありとあらゆる構成要素は、仮想マシン（例えば、ＶＭＷａｒｅ、Ｈｙｐｅｒ−Ｖなど）として実装されてもよい。たとえば、仮想マシンはハードウェアとして機能するソフトウェアであってもよい。したがって、仮想マシンは、ハードウェアとして一緒に機能する少なくとも１つまたはそれ以上の仮想プロセッサ、１つまたはそれ以上の仮想メモリ、および／または１つまたはそれ以上の仮想通信インターフェースを含むことができる。例えば、画像処理装置１２、ＯＩＳ２８、および／または画像取得装置３２は、仮想マシンとして実装されてもよい。利用可能な処理能力、メモリ、および計算能力が与えられるならば、放射線治療システム１０全体を仮想マシンとして実装することができる。
さらに、放射線治療システム１０のありとあらゆる構成要素は、仮想マシン（例えば、ＶＭＷａｒｅ、Ｈｙｐｅｒ−Ｖなど）として実装されてもよい。たとえば、仮想マシンはハードウェアとして機能するソフトウェアであってもよい。したがって、仮想マシンは、ハードウェアとして一緒に機能する少なくとも１つまたはそれ以上の仮想プロセッサ、１つまたはそれ以上の仮想メモリ、および／または１つまたはそれ以上の仮想通信インターフェースを含むことができる。例えば、画像処理装置１２、ＯＩＳ２８、および／または画像取得装置３２は、仮想マシンとして実装されてもよい。利用可能な処理能力、メモリ、および計算能力が与えられるならば、放射線治療システム１０全体を仮想マシンとして実装することができる。
［００５７］
図２は、Ｘ線源または線形加速器などの放射線源、カウチ（couch）１１６、画像化検出器１１４、および放射線療法出力１０４を含むことができる例示的な放射線治療装置１０２を示している。放射線治療装置１０２は、患者に治療を提供するために放射線ビーム１０８を放出するように構成されている。放射線治療出力１０４は、図５の図示された実施例で記述されている、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）のような１つまたはそれ以上の減衰器またはコリメータを含むことができる。
図２は、Ｘ線源または線形加速器などの放射線源、カウチ（couch）１１６、画像化検出器１１４、および放射線療法出力１０４を含むことができる例示的な放射線治療装置１０２を示している。放射線治療装置１０２は、患者に治療を提供するために放射線ビーム１０８を放出するように構成されている。放射線治療出力１０４は、図５の図示された実施例で記述されている、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）のような１つまたはそれ以上の減衰器またはコリメータを含むことができる。
［００５８］
図２に戻ると、患者は、放射線治療計画に従って放射線治療線量を受け取るためにカウチ１１６によって支持される領域１１２に配置される。放射線治療出力１０４は、ガントリ１０６または他の機械的支持体に備え付けられる、または、取り付けられることができる。カウチ１１６が治療領域に挿入されると、１つまたはそれ以上のシャーシモータ（図示せず）がガントリ１０６と放射線治療出力１０４をカウチ１１６の周りに回転させることができる。一実施形態では、ガントリ１０６は、カウチ１１６が治療領域に挿入されるとき、カウチ１１６の周りで連続的に回転することができる。別の実施形態では、ガントリ１０６は、カウチ１１６が治療領域に挿入されると、所定の位置まで回転することができる。例えば、ガントリ１０６は、治療出力１０４を軸（「Ａ」）の周りに回転させるように構成されることができる。カウチ１１６および放射線療法出力１０４は、両方とも、横方向（transverse direction）（「Ｔ」）に移動可能、横方向（lateral direction）（「Ｌ」）に移動可能、または、横軸（transverse axis）（「Ｒ」として示される）を中心とした回転のような１つまたはそれ以上の軸の周りに回転するような、患者の周りの他の位置に独立して移動可能である。１つまたはそれ以上のアクチュエータ（図示せず）に通信可能に接続されたコントローラは、放射線療法治療計画に従って患者を放射線ビーム１０８の内または外に適切に配置するために、カウチ１１６の動きまたは回転を制御することができる。カウチ１１６およびガントリ１０６の両方が、複数の自由度で互いに独立して移動可能であるため、放射線ビーム１０８が腫瘍を正確に標的にできるように患者を配置することができる。
図２に戻ると、患者は、放射線治療計画に従って放射線治療線量を受け取るためにカウチ１１６によって支持される領域１１２に配置される。放射線治療出力１０４は、ガントリ１０６または他の機械的支持体に備え付けられる、または、取り付けられることができる。カウチ１１６が治療領域に挿入されると、１つまたはそれ以上のシャーシモータ（図示せず）がガントリ１０６と放射線治療出力１０４をカウチ１１６の周りに回転させることができる。一実施形態では、ガントリ１０６は、カウチ１１６が治療領域に挿入されるとき、カウチ１１６の周りで連続的に回転することができる。別の実施形態では、ガントリ１０６は、カウチ１１６が治療領域に挿入されると、所定の位置まで回転することができる。例えば、ガントリ１０６は、治療出力１０４を軸（「Ａ」）の周りに回転させるように構成されることができる。カウチ１１６および放射線療法出力１０４は、両方とも、横方向（transverse direction）（「Ｔ」）に移動可能、横方向（lateral direction）（「Ｌ」）に移動可能、または、横軸（transverse axis）（「Ｒ」として示される）を中心とした回転のような１つまたはそれ以上の軸の周りに回転するような、患者の周りの他の位置に独立して移動可能である。１つまたはそれ以上のアクチュエータ（図示せず）に通信可能に接続されたコントローラは、放射線療法治療計画に従って患者を放射線ビーム１０８の内または外に適切に配置するために、カウチ１１６の動きまたは回転を制御することができる。カウチ１１６およびガントリ１０６の両方が、複数の自由度で互いに独立して移動可能であるため、放射線ビーム１０８が腫瘍を正確に標的にできるように患者を配置することができる。
［００５９］
図２に示す座標系（軸Ａ、Ｔ、およびＬを含む）は、アイソセンタ１１０に位置する原点を有する。アイソセンタは、患者上または患者内部の位置に所定の放射線量を送達するために、放射線治療ビーム１０８の中心軸が座標軸の原点と交差する位置として定義することができる。例えば、アイソセンタ１１０は、ガントリ１０６によって軸Ａの周りに位置決めされる放射線治療出力１０４の様々な回転位置について、放射線治療ビーム１０８の中心軸が患者と交差する場所として定義することができる。
図２に示す座標系（軸Ａ、Ｔ、およびＬを含む）は、アイソセンタ１１０に位置する原点を有する。アイソセンタは、患者上または患者内部の位置に所定の放射線量を送達するために、放射線治療ビーム１０８の中心軸が座標軸の原点と交差する位置として定義することができる。例えば、アイソセンタ１１０は、ガントリ１０６によって軸Ａの周りに位置決めされる放射線治療出力１０４の様々な回転位置について、放射線治療ビーム１０８の中心軸が患者と交差する場所として定義することができる。
［００６０］
ガントリ１０６は、また、取り付けられた画像化検出器１１４を有することができる。画像化検出器１１４は、好ましくは、放射線源１０４の反対側に配置され、一実施形態では、画像化検出器１１４は、治療ビーム１０８の視野内に配置することができる。
ガントリ１０６は、また、取り付けられた画像化検出器１１４を有することができる。画像化検出器１１４は、好ましくは、放射線源１０４の反対側に配置され、一実施形態では、画像化検出器１１４は、治療ビーム１０８の視野内に配置することができる。
［００６１］
画像化検出器１１４は、治療ビーム１０８との位置合わせを維持するために、好ましくは放射線治療出力１０４の反対側のガントリ１０６に取り付けられる。ガントリ１０６が回転すると、画像化検出器１１４は回転軸の周りを回転する。一実施形態では、画像化検出器１１４は、フラットパネル検出器（例えば、直接検出器またはシンチレータ検出器）であってもよい。このようにして、画像化検出器１１４を使用して、治療ビーム１０８を監視することができ、または、画像化検出器１１４を使用して、ポータル画像化のような患者の解剖学的構造を画像化することができる。放射線治療装置１０２の制御回路は、システム１００内に統合されてもよく、システム１００から離れていてもよい。
画像化検出器１１４は、治療ビーム１０８との位置合わせを維持するために、好ましくは放射線治療出力１０４の反対側のガントリ１０６に取り付けられる。ガントリ１０６が回転すると、画像化検出器１１４は回転軸の周りを回転する。一実施形態では、画像化検出器１１４は、フラットパネル検出器（例えば、直接検出器またはシンチレータ検出器）であってもよい。このようにして、画像化検出器１１４を使用して、治療ビーム１０８を監視することができ、または、画像化検出器１１４を使用して、ポータル画像化のような患者の解剖学的構造を画像化することができる。放射線治療装置１０２の制御回路は、システム１００内に統合されてもよく、システム１００から離れていてもよい。
［００６２］
例示的な実施形態では、カウチ１１６、治療出力１０４、またはガントリ１０６のうちの１つまたはそれ以上を自動的に配置することができ、治療出力１０４は、特定の治療送達インスタンスの指定線量に従って治療ビーム１０８を確立することができる。ガントリ１０６、カウチ１１６、または治療出力１０４の１つまたはそれ以上の異なる向きまたは位置を使用するような、放射線療法治療計画に従って一連の治療送達を指定することができる。治療の送達は連続して行われてもよいが、アイソセンタ１１０のような患者上または患者内部の所望の治療場所で交差してもよい。これにより、放射線治療の処方された累積線量が治療部位に送達され、治療部位の近くの組織への損傷が軽減または回避され得る。
例示的な実施形態では、カウチ１１６、治療出力１０４、またはガントリ１０６のうちの１つまたはそれ以上を自動的に配置することができ、治療出力１０４は、特定の治療送達インスタンスの指定線量に従って治療ビーム１０８を確立することができる。ガントリ１０６、カウチ１１６、または治療出力１０４の１つまたはそれ以上の異なる向きまたは位置を使用するような、放射線療法治療計画に従って一連の治療送達を指定することができる。治療の送達は連続して行われてもよいが、アイソセンタ１１０のような患者上または患者内部の所望の治療場所で交差してもよい。これにより、放射線治療の処方された累積線量が治療部位に送達され、治療部位の近くの組織への損傷が軽減または回避され得る。
［００６３］
図３は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像システムのような、線形加速器と撮像システムの組み合わせを含む、例示的な放射線治療装置１０２を示す。ＣＴ撮像システムは、キロ電子ボルト（ｋｅＶ）エネルギー範囲のＸ線エネルギーを提供するような撮像Ｘ線源１１８を含むことができる。撮像Ｘ線源１１８は、フラットパネル検出器１２４のような画像化検出器１２２に向けられた扇形ビームおよび／または円錐ビーム１２０を提供する。放射線治療システム１０２は、放射線療法出力１０４、ガントリ１０６、プラットフォーム１１６、および他のフラットパネル検出器１１４を含むような、図２に関連して説明したシステム１０２と同様である。Ｘ線源１１８は、イメージングするための比較的低エネルギーのＸ線診断ビームを提供することができる。
図３は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像システムのような、線形加速器と撮像システムの組み合わせを含む、例示的な放射線治療装置１０２を示す。ＣＴ撮像システムは、キロ電子ボルト（ｋｅＶ）エネルギー範囲のＸ線エネルギーを提供するような撮像Ｘ線源１１８を含むことができる。撮像Ｘ線源１１８は、フラットパネル検出器１２４のような画像化検出器１２２に向けられた扇形ビームおよび／または円錐ビーム１２０を提供する。放射線治療システム１０２は、放射線療法出力１０４、ガントリ１０６、プラットフォーム１１６、および他のフラットパネル検出器１１４を含むような、図２に関連して説明したシステム１０２と同様である。Ｘ線源１１８は、イメージングするための比較的低エネルギーのＸ線診断ビームを提供することができる。
［００６４］
図３の例示的な実施例では、放射線療法出力１０４とＸ線源１１８が、互いに９０°回転方向に分離されて、同じ回転ガントリ１０６上に搭載されている。別の実施例では、２つまたはそれ以上のＸ線源が、それぞれが独自の検出器配置を有して、複数の角度の診断イメージングを同時に提供するように、ガントリ１０６の周囲に沿って搭載されている。同様に、複数の放射線治療出力１０４を提供することができる。
図３の例示的な実施例では、放射線療法出力１０４とＸ線源１１８が、互いに９０°回転方向に分離されて、同じ回転ガントリ１０６上に搭載されている。別の実施例では、２つまたはそれ以上のＸ線源が、それぞれが独自の検出器配置を有して、複数の角度の診断イメージングを同時に提供するように、ガントリ１０６の周囲に沿って搭載されている。同様に、複数の放射線治療出力１０４を提供することができる。
［００６５］
図４Ａは、開示された実施形態による核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システム１３０（例えば、ＭＲ−リニアックのような技術分野で知られている）のような、放射線治療装置１０２と撮像システムの組み合わせを含む、例示的な放射線治療システム３００を示す。図示されるように、システム３００は、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線送達装置３３０を含むことができる。システム３００は、放射線療法治療計画に従って患者に放射線療法を実施する。いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、第１のモダリティのオリジナル原画像（例えば、図４Ｂに示されたＭＲＩ画像）または第２のモダリティのデスティネーション画像（例えば、図４Ｃに示されたＣＴ画像）を取得することができる。
図４Ａは、開示された実施形態による核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システム１３０（例えば、ＭＲ−リニアックのような技術分野で知られている）のような、放射線治療装置１０２と撮像システムの組み合わせを含む、例示的な放射線治療システム３００を示す。図示されるように、システム３００は、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線送達装置３３０を含むことができる。システム３００は、放射線療法治療計画に従って患者に放射線療法を実施する。いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、第１のモダリティのオリジナル原画像（例えば、図４Ｂに示されたＭＲＩ画像）または第２のモダリティのデスティネーション画像（例えば、図４Ｃに示されたＣＴ画像）を取得することができる。
［００６６］
カウチ３１０は、治療セッション中に患者（図示せず）を支えることができる。いくつかの実装形態では、カウチ３１０は、カウチ３１０上に載っている患者をシステム３００に出入りさせるように、水平の平行移動軸（「Ｉ」とラベル付けされた）に沿って移動することができる。カウチ３１０は、また、並進軸を横断する回転の中心垂直軸の周りを回転することができる。そのような移動または回転を可能にするために、カウチ３１０は、カウチが様々な方向に移動し、様々な軸に沿って回転することを可能にするモータ（図示せず）を有してもよい。コントローラ（図示せず）は、治療計画に従って患者を適切に配置するために、これらの動きまたは回転を制御することができる。
カウチ３１０は、治療セッション中に患者（図示せず）を支えることができる。いくつかの実装形態では、カウチ３１０は、カウチ３１０上に載っている患者をシステム３００に出入りさせるように、水平の平行移動軸（「Ｉ」とラベル付けされた）に沿って移動することができる。カウチ３１０は、また、並進軸を横断する回転の中心垂直軸の周りを回転することができる。そのような移動または回転を可能にするために、カウチ３１０は、カウチが様々な方向に移動し、様々な軸に沿って回転することを可能にするモータ（図示せず）を有してもよい。コントローラ（図示せず）は、治療計画に従って患者を適切に配置するために、これらの動きまたは回転を制御することができる。
［００６７］
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、治療セッションの前、最中、および／または後に、患者の２Ｄまたは３ＤＭＲＩ画像を取得するために使用されるＭＲＩ機械を含むことができる。画像取得装置３２０は、磁気共鳴撮像のための一次磁場を生成するための磁石３２１を含むことができる。磁石３２１の動作により生成される磁力線は、中央並進軸Ｉに実質的に平行とすることができる。磁石３２１は、並進軸Ｉに平行に延びる軸を備えた１つまたはそれ以上のコイルを含むことができる。いくつかの実施形態では、磁石３２１の１つまたはそれ以上のコイルは、磁石３２１の中央窓３２３にコイルがないように間隔を空けることができる。他の実施形態では、磁石３２１内のコイルは、放射線治療装置３３０によって生成された波長の放射に対して実質的に透明であるように、十分に薄いまたは低減された密度とすることができる。画像取得装置３２０は、また、磁石３２１の外側の磁場をキャンセルまたは低減するために、ほぼ等しい大きさおよび反対の極性の磁場を磁石３２１の外側に生成する１つ以上の遮蔽コイルを含むことができる。以下で説明するように、放射線治療装置３３０の放射線源３３１は、磁場が少なくとも１次まで、または低減される領域に位置することができる。
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、治療セッションの前、最中、および／または後に、患者の２Ｄまたは３ＤＭＲＩ画像を取得するために使用されるＭＲＩ機械を含むことができる。画像取得装置３２０は、磁気共鳴撮像のための一次磁場を生成するための磁石３２１を含むことができる。磁石３２１の動作により生成される磁力線は、中央並進軸Ｉに実質的に平行とすることができる。磁石３２１は、並進軸Ｉに平行に延びる軸を備えた１つまたはそれ以上のコイルを含むことができる。いくつかの実施形態では、磁石３２１の１つまたはそれ以上のコイルは、磁石３２１の中央窓３２３にコイルがないように間隔を空けることができる。他の実施形態では、磁石３２１内のコイルは、放射線治療装置３３０によって生成された波長の放射に対して実質的に透明であるように、十分に薄いまたは低減された密度とすることができる。画像取得装置３２０は、また、磁石３２１の外側の磁場をキャンセルまたは低減するために、ほぼ等しい大きさおよび反対の極性の磁場を磁石３２１の外側に生成する１つ以上の遮蔽コイルを含むことができる。以下で説明するように、放射線治療装置３３０の放射線源３３１は、磁場が少なくとも１次まで、または低減される領域に位置することができる。
［００６８］
画像取得装置３２０は、２つの勾配コイル３２５および３２６も含むことができ、これらは、一次磁場に重畳される勾配磁場を生成することができる。コイル３２５および３２６は、磁場に勾配を発生させ、プロトンの空間的な符号化を可能にして、それらの位置を決定することができる。勾配コイル３２５および３２６は、磁石３２１と共通の中心軸の周りに配置されてもよく、その中心軸に沿って変位して配置されてもよい。変位は、コイル３２５と３２６との間にギャップまたは窓を生成することができる。磁石３２１がコイル間に中央窓３２３も含む実施形態では、２つの窓は互いに位置合わせされる。
画像取得装置３２０は、２つの勾配コイル３２５および３２６も含むことができ、これらは、一次磁場に重畳される勾配磁場を生成することができる。コイル３２５および３２６は、磁場に勾配を発生させ、プロトンの空間的な符号化を可能にして、それらの位置を決定することができる。勾配コイル３２５および３２６は、磁石３２１と共通の中心軸の周りに配置されてもよく、その中心軸に沿って変位して配置されてもよい。変位は、コイル３２５と３２６との間にギャップまたは窓を生成することができる。磁石３２１がコイル間に中央窓３２３も含む実施形態では、２つの窓は互いに位置合わせされる。
［００６９］
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、Ｘ線、ＣＴ、ＣＢＣＴ、スパイラルＣＴ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、光断層撮影、蛍光撮像、超音波イメージング、または放射線治療ポータルイメージング装置のような、ＭＲＩ以外の撮像装置であってもよい。当業者によって認識されるように、画像取得装置３２０の上記の説明は、特定の実施形態に関するものであり、限定することを意図するものではない。
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、Ｘ線、ＣＴ、ＣＢＣＴ、スパイラルＣＴ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、光断層撮影、蛍光撮像、超音波イメージング、または放射線治療ポータルイメージング装置のような、ＭＲＩ以外の撮像装置であってもよい。当業者によって認識されるように、画像取得装置３２０の上記の説明は、特定の実施形態に関するものであり、限定することを意図するものではない。
［００７０］
放射線治療装置３３０は、Ｘ線源、または直線加速器、および（図５で以下示されているような）マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）３３３のような、放射線源３３１を含むことができる。放射線治療装置３３０は、シャーシ３３５に取り付けられてもよい。カウチ３１０が治療領域に挿入されると、１つまたはそれ以上のシャーシモータ（図示せず）がカウチ３１０の周りでシャーシ３３５を回転させることができる。一実施形態において、カウチ３１０が治療領域に挿入されるとき、シャーシ３３５がカウチ３１０の周りで連続的に回転可能であってもよい。シャーシ３３５は、また、好ましくは放射線源３３１の反対側に配置された放射線検出器（図示せず）を取り付けれ、シャーシ３３５の回転軸が、放射線源３３１と検出器との間に配置されていてもよい。さらに、装置３３０は、例えば、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線治療装置３３０のうちの１つまたは複数を制御するために使用される制御回路（図示せず）を含むことができる。放射線治療装置３３０の制御回路は、システム３００に統合されてもよく、システム３００から離れていてもよい。
放射線治療装置３３０は、Ｘ線源、または直線加速器、および（図５で以下示されているような）マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）３３３のような、放射線源３３１を含むことができる。放射線治療装置３３０は、シャーシ３３５に取り付けられてもよい。カウチ３１０が治療領域に挿入されると、１つまたはそれ以上のシャーシモータ（図示せず）がカウチ３１０の周りでシャーシ３３５を回転させることができる。一実施形態において、カウチ３１０が治療領域に挿入されるとき、シャーシ３３５がカウチ３１０の周りで連続的に回転可能であってもよい。シャーシ３３５は、また、好ましくは放射線源３３１の反対側に配置された放射線検出器（図示せず）を取り付けれ、シャーシ３３５の回転軸が、放射線源３３１と検出器との間に配置されていてもよい。さらに、装置３３０は、例えば、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線治療装置３３０のうちの１つまたは複数を制御するために使用される制御回路（図示せず）を含むことができる。放射線治療装置３３０の制御回路は、システム３００に統合されてもよく、システム３００から離れていてもよい。
［００７１］
放射線療法治療セッション中、患者はカウチ３１０上に配置される。次いで、システム３００は、磁気コイル３２１、３２５、３２６、およびシャーシ３３５によって画定された治療領域にカウチ３１０を移動させる。次いで、制御回路は、放射線源３３１、ＭＬＣ３３３、およびシャーシモータを制御して、放射線治療計画に従ってコイル３２５と３２６の間の窓を通して患者に放射線を送達する。
放射線療法治療セッション中、患者はカウチ３１０上に配置される。次いで、システム３００は、磁気コイル３２１、３２５、３２６、およびシャーシ３３５によって画定された治療領域にカウチ３１０を移動させる。次いで、制御回路は、放射線源３３１、ＭＬＣ３３３、およびシャーシモータを制御して、放射線治療計画に従ってコイル３２５と３２６の間の窓を通して患者に放射線を送達する。
［００７２］
図２、図３、図４Ａは、放射線療法の出力が中心軸（例えば軸「Ａ」）の周りに回転させることができる構成を含む、患者への放射線治療を提供するように構成された、一般的な放射線治療装置の例を示す。他の放射線療法の出力構成を使用することができる。例えば、放射線療法の出力は、複数の自由度を持つロボットアームまたはマニピュレーターに取り付けることができる。さらに別の実施例において、治療出力を、患者から横方向に離れた領域に位置するように固定することができ、患者を支えるプラットフォームを用いて、放射線治療アイソセンタを患者内の指定された標的軌跡に合わせることができる。
図２、図３、図４Ａは、放射線療法の出力が中心軸（例えば軸「Ａ」）の周りに回転させることができる構成を含む、患者への放射線治療を提供するように構成された、一般的な放射線治療装置の例を示す。他の放射線療法の出力構成を使用することができる。例えば、放射線療法の出力は、複数の自由度を持つロボットアームまたはマニピュレーターに取り付けることができる。さらに別の実施例において、治療出力を、患者から横方向に離れた領域に位置するように固定することができ、患者を支えるプラットフォームを用いて、放射線治療アイソセンタを患者内の指定された標的軌跡に合わせることができる。
［００７３］
上述したように、図２、図３、図４Ａにより説明された放射線治療装置は、患者の体内の指定された標的部位に放射線療法ビームを成形、方向付け、または強度を変調するためのマルチリーフコリメータを含む。図５は、自動的に位置決めされて腫瘍１４０の断面または投影に近い開口を画定することができる、リーフ１３２Ａから１３２Ｊを含む例示的なマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）１３２を示す。リーフ１３２Ａから１３２Ｊは、放射線治療ビームの変調を可能にする。リーフ１３２Ａから１３２Ｊは、放射線治療計画に従って、開口部以外の領域で放射線ビームを減衰または遮断するような材料で作られている。例えば、リーフ１３２Ａから１３２Ｊは、タングステンを含むような金属プレートを含み、プレートの長軸がビーム方向に平行に向けられ、（図２の図示平面内に示される）ビーム方向に直角に向けられた端部を有する。マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）１３２の「状態」は、腫瘍１４０または他の標的部位の形状または位置によりよく近似する治療ビームを確立するように、放射線療法治療中に適応的に調整することができる。これは、静的コリメータ構成を用いることと比較した場合、または「オフライン」治療計画手法を使用するだけで決定されたＭＬＣ１３２構成を使用することと比較した場合である。腫瘍または腫瘍内の特定の領域に特定の放射線量分布を生成するためにＭＬＣ１３２を用いる放射線療法技術は、強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）と呼ばれる。
上述したように、図２、図３、図４Ａにより説明された放射線治療装置は、患者の体内の指定された標的部位に放射線療法ビームを成形、方向付け、または強度を変調するためのマルチリーフコリメータを含む。図５は、自動的に位置決めされて腫瘍１４０の断面または投影に近い開口を画定することができる、リーフ１３２Ａから１３２Ｊを含む例示的なマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）１３２を示す。リーフ１３２Ａから１３２Ｊは、放射線治療ビームの変調を可能にする。リーフ１３２Ａから１３２Ｊは、放射線治療計画に従って、開口部以外の領域で放射線ビームを減衰または遮断するような材料で作られている。例えば、リーフ１３２Ａから１３２Ｊは、タングステンを含むような金属プレートを含み、プレートの長軸がビーム方向に平行に向けられ、（図２の図示平面内に示される）ビーム方向に直角に向けられた端部を有する。マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）１３２の「状態」は、腫瘍１４０または他の標的部位の形状または位置によりよく近似する治療ビームを確立するように、放射線療法治療中に適応的に調整することができる。これは、静的コリメータ構成を用いることと比較した場合、または「オフライン」治療計画手法を使用するだけで決定されたＭＬＣ１３２構成を使用することと比較した場合である。腫瘍または腫瘍内の特定の領域に特定の放射線量分布を生成するためにＭＬＣ１３２を用いる放射線療法技術は、強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）と呼ばれる。
［００７４］
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、放射線治療装置１３０（例えば、レクセルガンマナイフ：Leksell Gamma Knife）の別のタイプの実施例を示す。図１Ｄに示すように、放射線治療セッション中、患者２０２は手術または放射線療法を受けている患者の身体部分（例えば、頭部）を安定に保つために、座標フレーム２２０を着用することができる。座標フレーム２２０および患者位置決めシステム２２２は、患者の撮像中または放射線手術中に使用することができる空間座標系を確立することができる。放射線治療装置１３０は、複数の放射線源２１２を囲む保護ハウジング２１４を含むことができる。放射線源２１２は、ビームチャネル２１６を介して複数の放射ビーム（例えば、ビームレット）を生成することができる。複数の放射ビームは、異なる方向からアイソセンタ２１８に焦点を合わせるように構成することができる。個々の放射線ビームの強度は比較的低くすることができるが、異なる放射線ビームからの複数の線量がアイソセンタ２１８に蓄積すると、アイソセンタ２１８は、比較的高レベルの放射線を受け取ることができる。特定の実施形態では、アイソセンタ２１８は、腫瘍などの手術または治療中の標的に対応する。
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、放射線治療装置１３０（例えば、レクセルガンマナイフ：Leksell Gamma Knife）の別のタイプの実施例を示す。図１Ｄに示すように、放射線治療セッション中、患者２０２は手術または放射線療法を受けている患者の身体部分（例えば、頭部）を安定に保つために、座標フレーム２２０を着用することができる。座標フレーム２２０および患者位置決めシステム２２２は、患者の撮像中または放射線手術中に使用することができる空間座標系を確立することができる。放射線治療装置１３０は、複数の放射線源２１２を囲む保護ハウジング２１４を含むことができる。放射線源２１２は、ビームチャネル２１６を介して複数の放射ビーム（例えば、ビームレット）を生成することができる。複数の放射ビームは、異なる方向からアイソセンタ２１８に焦点を合わせるように構成することができる。個々の放射線ビームの強度は比較的低くすることができるが、異なる放射線ビームからの複数の線量がアイソセンタ２１８に蓄積すると、アイソセンタ２１８は、比較的高レベルの放射線を受け取ることができる。特定の実施形態では、アイソセンタ２１８は、腫瘍などの手術または治療中の標的に対応する。
［００７５］
図７は、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影スキャナ７００を示す。Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影スキャナ７００は、Ｘ線管７０４と検出器７０８を含むことができる。動作中には、光子は、Ｘ線管７０４から放出され、検出器７０８に到達する前に３Ｄオブジェクト（例えば、患者の解剖学的構造の一部）を通過する。３Ｄオブジェクトは、放出された光子の一部を吸収する。検出器７０８は、受信した光子を対応する電子信号に変換するＤ平面を含む。電子信号は、２Ｄ投影空間画像を形成するように、特定のＸ線経路（直線経路）に沿った吸収強度を記録する。３Ｄオブジェクトの３Ｄ構造情報を取得するためには、３Ｄオブジェクトを回転軸を中心に回転させるか、または、Ｘ線管７０４と検出器７０８を軌跡のような軌道でスキャンさせるかして、異なる視野角からの２Ｄ投影空間画像を取得する。一実施例では、数百の２Ｄ投影空間画像に対応するような、２００度を超える範囲で２Ｄ投影空間画像を収集することができる。
図７は、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影スキャナ７００を示す。Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影スキャナ７００は、Ｘ線管７０４と検出器７０８を含むことができる。動作中には、光子は、Ｘ線管７０４から放出され、検出器７０８に到達する前に３Ｄオブジェクト（例えば、患者の解剖学的構造の一部）を通過する。３Ｄオブジェクトは、放出された光子の一部を吸収する。検出器７０８は、受信した光子を対応する電子信号に変換するＤ平面を含む。電子信号は、２Ｄ投影空間画像を形成するように、特定のＸ線経路（直線経路）に沿った吸収強度を記録する。３Ｄオブジェクトの３Ｄ構造情報を取得するためには、３Ｄオブジェクトを回転軸を中心に回転させるか、または、Ｘ線管７０４と検出器７０８を軌跡のような軌道でスキャンさせるかして、異なる視野角からの２Ｄ投影空間画像を取得する。一実施例では、数百の２Ｄ投影空間画像に対応するような、２００度を超える範囲で２Ｄ投影空間画像を収集することができる。
［００７６］
画像再構成アルゴリズムを使用して、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影スキャナ７００によって収集された２Ｄ投影空間画像から３Ｄオブジェクトの３Ｄ画像を形成することができる。再構成アルゴリズムには、分析的および反復的な再構成アルゴリズムを含むことができる。一実施例では、分析アルゴリズム（フェルドカンプ（Feldkamp）またはフェルドカンプ修正アルゴリズム（Feldkamp-modified algorithms）のような）を使用して、スキャナ７００によって収集された２Ｄ投影空間画像を処理して３Ｄ再構成画像を取得することができる。一実施例では、分析アルゴリズムは数秒で２Ｄ投影空間画像を処理することができる。しかし、３Ｄ再構成画像には、収集された２Ｄ投影空間画像と分析アルゴリズムに関連する数学的仮定との不一致によって導入されるアーチファクトのような、アーチファクトが発生する可能性がある。さらに、ノイズのような他の原因からアーチファクトが発生する可能性がある。一実施例では、反復アルゴリズムを使用して、スキャナ７００によって収集された２Ｄ投影空間画像を処理し、３Ｄ再構成画像を取得することができる。反復アルゴリズムは、分析アルゴリズムに関連するすべてのタイプではないがいくつかのアーチファクトを抑制して、分析アルゴリズムよりも高品質の画像を取得できるが、反復アルゴリズムは、高度なＧＰＵテクノロジーを用いても、分析アルゴリズムよりもはるかに長い時間がかかる可能性がある。分析アルゴリズムも反復アルゴリズムも、すべてのタイプのアーチファクトに有効であるわけではない。画像内のアーチファクトは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、指数エッジ勾配効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、または位置ずれ効果のいずれか１つまたはそれ以上を含む。
画像再構成アルゴリズムを使用して、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影スキャナ７００によって収集された２Ｄ投影空間画像から３Ｄオブジェクトの３Ｄ画像を形成することができる。再構成アルゴリズムには、分析的および反復的な再構成アルゴリズムを含むことができる。一実施例では、分析アルゴリズム（フェルドカンプ（Feldkamp）またはフェルドカンプ修正アルゴリズム（Feldkamp-modified algorithms）のような）を使用して、スキャナ７００によって収集された２Ｄ投影空間画像を処理して３Ｄ再構成画像を取得することができる。一実施例では、分析アルゴリズムは数秒で２Ｄ投影空間画像を処理することができる。しかし、３Ｄ再構成画像には、収集された２Ｄ投影空間画像と分析アルゴリズムに関連する数学的仮定との不一致によって導入されるアーチファクトのような、アーチファクトが発生する可能性がある。さらに、ノイズのような他の原因からアーチファクトが発生する可能性がある。一実施例では、反復アルゴリズムを使用して、スキャナ７００によって収集された２Ｄ投影空間画像を処理し、３Ｄ再構成画像を取得することができる。反復アルゴリズムは、分析アルゴリズムに関連するすべてのタイプではないがいくつかのアーチファクトを抑制して、分析アルゴリズムよりも高品質の画像を取得できるが、反復アルゴリズムは、高度なＧＰＵテクノロジーを用いても、分析アルゴリズムよりもはるかに長い時間がかかる可能性がある。分析アルゴリズムも反復アルゴリズムも、すべてのタイプのアーチファクトに有効であるわけではない。画像内のアーチファクトは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、指数エッジ勾配効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、または位置ずれ効果のいずれか１つまたはそれ以上を含む。
［００７７］
ノイズアーチファクトは、丸め誤差または電気ノイズからの付加ノイズを含み得る。ノイズアーチファクトは、ポアソン分布に従うことができるフォトンカウントノイズも含み得る。ＣＢＣＴ機械装置は、ミリアンペアの電流で動作させることができ、これは、ＣＴ機械装置の電流よりも約１桁小さいため、ＣＢＣＴ画像の信号対雑音比はＣＴ画像よりも低くすることができる。散乱アーチファクトは、直線経路に沿った移動から外れたオブジェクトによって散乱された光子によって引き起こされ得る。光子が直線経路を移動していると想定する特定の再構成アルゴリズムでは、散乱のためにアーチファクトが導入され得る。散乱アーチファクトは、ＣＢＣＴ２Ｄ／３Ｄ画像の不均一な暗色化を含み得る。減衰アーチファクトは、オブジェクトが強力な吸収材料を含んでいて、光子がオブジェクトを透過できない場所に存在し、検出器に非常に弱いまたはゼロの信号を発生させる。検出器の信号が非常に弱いかゼロの場合、吸収情報が失われる可能性がある。２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の消滅アーチファクトは、強い明るい縞状のアーチファクトのような、再構成されたＣＢＣＴ２Ｄ／３Ｄ画像にアーチファクトを引き起こす可能性がある。多色Ｘ線ビームを使用して２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を形成する場合、ビーム硬化アーチファクトが発生する可能性がある。多色Ｘ線ビームでは、低エネルギーＸ線が患者の組織に優先的に吸収され、高エネルギーＸ線と低エネルギーＸ線の比率が相対的に増加する可能性がある。比率の相対的な増加は、再構成されたＣＢＣＴ２Ｄ／３Ｄ画像にアーチファクトをもたらす可能性がある。指数エッジ勾配効果（ＥＥＧＥ）は、隣接する構造とのコントラストが高い鋭いエッジで発生する可能性がある。再構成のアルゴリズムではビーム幅がゼロであると想定されるので、ＥＥＧＥは、有限のビーム幅で測定された強度を平均化することで発生する可能性がある。ＥＥＧＥは、計算された密度の値を小さくすることができ、投影方向に長い直線のエッジに接する縞模様を引き起こす可能性がある。エイリアシングアーチファクトは、画像のサンプリング周波数（単位面積あたりのピクセル数）がサンプリングされる空間周波数の値の２倍未満の場合に発生する可能性がある。エイリアシングアーチファクトは、ＣＢＣＴ投影空間画像の収集に使用されるような発散コーンビームの結果としても発生する可能性がある。リングアーチファクトは、欠陥または未較正の検出器要素によって発生する可能性がある。リングアーチファクトは、回転軸を中心とする同心リングとして表示される。モーションアーチファクトと不整列の影響は、ＣＢＣＴ画像の収集中に、ソース、オブジェクト、検出器のいずれか１つの不整列が原因で発生する可能性がある。
ノイズアーチファクトは、丸め誤差または電気ノイズからの付加ノイズを含み得る。ノイズアーチファクトは、ポアソン分布に従うことができるフォトンカウントノイズも含み得る。ＣＢＣＴ機械装置は、ミリアンペアの電流で動作させることができ、これは、ＣＴ機械装置の電流よりも約１桁小さいため、ＣＢＣＴ画像の信号対雑音比はＣＴ画像よりも低くすることができる。散乱アーチファクトは、直線経路に沿った移動から外れたオブジェクトによって散乱された光子によって引き起こされ得る。光子が直線経路を移動していると想定する特定の再構成アルゴリズムでは、散乱のためにアーチファクトが導入され得る。散乱アーチファクトは、ＣＢＣＴ２Ｄ／３Ｄ画像の不均一な暗色化を含み得る。減衰アーチファクトは、オブジェクトが強力な吸収材料を含んでいて、光子がオブジェクトを透過できない場所に存在し、検出器に非常に弱いまたはゼロの信号を発生させる。検出器の信号が非常に弱いかゼロの場合、吸収情報が失われる可能性がある。２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の消滅アーチファクトは、強い明るい縞状のアーチファクトのような、再構成されたＣＢＣＴ２Ｄ／３Ｄ画像にアーチファクトを引き起こす可能性がある。多色Ｘ線ビームを使用して２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を形成する場合、ビーム硬化アーチファクトが発生する可能性がある。多色Ｘ線ビームでは、低エネルギーＸ線が患者の組織に優先的に吸収され、高エネルギーＸ線と低エネルギーＸ線の比率が相対的に増加する可能性がある。比率の相対的な増加は、再構成されたＣＢＣＴ２Ｄ／３Ｄ画像にアーチファクトをもたらす可能性がある。指数エッジ勾配効果（ＥＥＧＥ）は、隣接する構造とのコントラストが高い鋭いエッジで発生する可能性がある。再構成のアルゴリズムではビーム幅がゼロであると想定されるので、ＥＥＧＥは、有限のビーム幅で測定された強度を平均化することで発生する可能性がある。ＥＥＧＥは、計算された密度の値を小さくすることができ、投影方向に長い直線のエッジに接する縞模様を引き起こす可能性がある。エイリアシングアーチファクトは、画像のサンプリング周波数（単位面積あたりのピクセル数）がサンプリングされる空間周波数の値の２倍未満の場合に発生する可能性がある。エイリアシングアーチファクトは、ＣＢＣＴ投影空間画像の収集に使用されるような発散コーンビームの結果としても発生する可能性がある。リングアーチファクトは、欠陥または未較正の検出器要素によって発生する可能性がある。リングアーチファクトは、回転軸を中心とする同心リングとして表示される。モーションアーチファクトと不整列の影響は、ＣＢＣＴ画像の収集中に、ソース、オブジェクト、検出器のいずれか１つの不整列が原因で発生する可能性がある。
［００７８］
図８Ａは、ディープラーニングの例示的なフローダイヤグラムを示す。入力８０４は、値の初期セット、患者画像、および期待される結果を有する定義済みのディープラーニングモデルを含む。一実施例では、ディープラーニングモデルにディープ畳み込みニューラルネットワークを含めることができる。一実施例では、患者画像は、ＣＢＣＴ画像などの医用画像を含むことができる。一実施例では、医用画像はアーチファクトで汚染される可能性があり、期待される結果には、医用画像のアーチファクト低減バージョンが含まれる可能性がある。ディープラーニングモデル８０８のトレーニング中に、トレーニングデータのバッチを患者の画像と期待される結果から選択することができる。ディープラーニングモデルは、患者画像に適用されて推定結果を提供し、それは、エラーマップを提供するように予想結果と比較することができる。エラーマップは推定結果と予想結果との相違の測定値を提供することができる。エラーマップは、ユーザにより提供されるように、あらかじめ決められた基準と比較することができる。エラーマップが所定の基準を満たさない場合、ディープラーニングモデルのモデルパラメータをエラーマップに基づいて更新し、トレーニングデータの別のバッチを患者の画像と期待される結果から選択して、ディープラーニングモデルをさらにトレーニングすることができる。エラーマップが所定の基準を満たす場合、トレーニングを終了でき、トレーニングされたモデルをディープラーニング推論ステージ８１２で使用して、トレーニングデータとは異なる患者画像からアーチファクトを除去することができる。トレーニングされたモデルは、新しい患者の画像を受け取り、予測された結果（例えば、アーチファクトが低減された患者画像）を提供することができる。
図８Ａは、ディープラーニングの例示的なフローダイヤグラムを示す。入力８０４は、値の初期セット、患者画像、および期待される結果を有する定義済みのディープラーニングモデルを含む。一実施例では、ディープラーニングモデルにディープ畳み込みニューラルネットワークを含めることができる。一実施例では、患者画像は、ＣＢＣＴ画像などの医用画像を含むことができる。一実施例では、医用画像はアーチファクトで汚染される可能性があり、期待される結果には、医用画像のアーチファクト低減バージョンが含まれる可能性がある。ディープラーニングモデル８０８のトレーニング中に、トレーニングデータのバッチを患者の画像と期待される結果から選択することができる。ディープラーニングモデルは、患者画像に適用されて推定結果を提供し、それは、エラーマップを提供するように予想結果と比較することができる。エラーマップは推定結果と予想結果との相違の測定値を提供することができる。エラーマップは、ユーザにより提供されるように、あらかじめ決められた基準と比較することができる。エラーマップが所定の基準を満たさない場合、ディープラーニングモデルのモデルパラメータをエラーマップに基づいて更新し、トレーニングデータの別のバッチを患者の画像と期待される結果から選択して、ディープラーニングモデルをさらにトレーニングすることができる。エラーマップが所定の基準を満たす場合、トレーニングを終了でき、トレーニングされたモデルをディープラーニング推論ステージ８１２で使用して、トレーニングデータとは異なる患者画像からアーチファクトを除去することができる。トレーニングされたモデルは、新しい患者の画像を受け取り、予測された結果（例えば、アーチファクトが低減された患者画像）を提供することができる。
［００７９］
図８Ｂは、投影空間と画像空間との関係の一実施例を示す。一実施例では、ＣＢＣＴスキャナ７００を用いて収集することができるような、２Ｄ投影空間画像のセットは、再構成された３Ｄボリューム画像、または、逆投影演算子または再構成アルゴリズム（例えば、分析または反復）を用いて再構成された２Ｄ画像に変換することができる。再構成された３Ｄボリューム画像は、順投影演算子を使用して２Ｄ投影空間画像のセットに逆変換することができる。
図８Ｂは、投影空間と画像空間との関係の一実施例を示す。一実施例では、ＣＢＣＴスキャナ７００を用いて収集することができるような、２Ｄ投影空間画像のセットは、再構成された３Ｄボリューム画像、または、逆投影演算子または再構成アルゴリズム（例えば、分析または反復）を用いて再構成された２Ｄ画像に変換することができる。再構成された３Ｄボリューム画像は、順投影演算子を使用して２Ｄ投影空間画像のセットに逆変換することができる。
［００８０］
図９Ａは、投影空間アプローチにおいて２ＤＣＢＣＴ投影空間画像におけるアーチファクトを低減するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ）９００の一実施例を示す。一実施例では、ＤＣＮＮ９００は回帰のＤＣＮＮになり得る。ＤＣＮＮ９００は、画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに格納され得る。ＤＣＮＮ９００は、特徴抽出層９０４および画像回復層９０８を含むことができる。特徴抽出層９０４および画像回復層９０８は、畳み込み層、プーリング／サブサンプリング層、デコンボリューション層、プール解除／アップサンプリング層、活性化層、正規化層、コピー層、またはクロップ層のいずれか１つまたはそれ以上を含むことができる。
図９Ａは、投影空間アプローチにおいて２ＤＣＢＣＴ投影空間画像におけるアーチファクトを低減するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ）９００の一実施例を示す。一実施例では、ＤＣＮＮ９００は回帰のＤＣＮＮになり得る。ＤＣＮＮ９００は、画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに格納され得る。ＤＣＮＮ９００は、特徴抽出層９０４および画像回復層９０８を含むことができる。特徴抽出層９０４および画像回復層９０８は、畳み込み層、プーリング／サブサンプリング層、デコンボリューション層、プール解除／アップサンプリング層、活性化層、正規化層、コピー層、またはクロップ層のいずれか１つまたはそれ以上を含むことができる。
［００８１］
ＤＣＮＮは、ＣＢＣＴスキャナ７００で収集されたもののような２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を入力９０２で受け取ることができる。特徴抽出層９０４は、異なるスケールおよび異なる複雑度レベルで所望の特徴を抽出する階層的特徴抽出パラダイムを構築することができ、抽出層９０４のそれぞれは、入力として先行層の潜在表現を受け取る。画像回復層９０８は、所望の２ＤＣＢＣＴ投影空間画像解像度または画像サイズが達成されるまで、粗い解像度から細かい解像度までアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を徐々に回復および／または再構成することができる。一実施例では、ＤＣＮＮ９００は全体としてトレーニングすることができる（例えば、特徴抽出層９０４および画像回復層９０８のパラメータは、トレーニングモデルの各反復中に一緒に更新することができる）。一実施例では、特徴抽出層９０８のパラメータと画像回復層９０８のパラメータは別々に更新することができる。一実施例では、特徴抽出層９０４または画像回復層９０８のパラメータは、ＶＧＧ画像分類モデルなどの事前トレーニングモデルからの重みから初期化することができる。特徴抽出層９０４または画像回復層９０８の他のパラメータは、トレーニングモデルの各反復中に更新することができる。
ＤＣＮＮは、ＣＢＣＴスキャナ７００で収集されたもののような２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を入力９０２で受け取ることができる。特徴抽出層９０４は、異なるスケールおよび異なる複雑度レベルで所望の特徴を抽出する階層的特徴抽出パラダイムを構築することができ、抽出層９０４のそれぞれは、入力として先行層の潜在表現を受け取る。画像回復層９０８は、所望の２ＤＣＢＣＴ投影空間画像解像度または画像サイズが達成されるまで、粗い解像度から細かい解像度までアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を徐々に回復および／または再構成することができる。一実施例では、ＤＣＮＮ９００は全体としてトレーニングすることができる（例えば、特徴抽出層９０４および画像回復層９０８のパラメータは、トレーニングモデルの各反復中に一緒に更新することができる）。一実施例では、特徴抽出層９０８のパラメータと画像回復層９０８のパラメータは別々に更新することができる。一実施例では、特徴抽出層９０４または画像回復層９０８のパラメータは、ＶＧＧ画像分類モデルなどの事前トレーニングモデルからの重みから初期化することができる。特徴抽出層９０４または画像回復層９０８の他のパラメータは、トレーニングモデルの各反復中に更新することができる。
［００８２］
図９Ｂは、投影空間アプローチにおいて２ＤＣＢＣＴアーチファクト汚染された投影空間画像におけるアーチファクトを低減するために、ＤＣＮＮ９００のようなＤＣＮＮをトレーニングするための方法の一実施例を示す。ＤＣＮＮは、アーチファクトで汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のセットを受け取る（ステップ９４０）。ＤＣＮＮは、対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像も受け取る。アーチファクトで汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像との受け取りのセットは、患者グループ（例えば、患者グループ内の各患者）から収集できます。一実施例では、対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、アーチファクトがないまたはほぼアーチファクトがない可能性がある。対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、既存の伝統的な方法（例えば、分析または反復アルゴリズム）によってオフラインで用意することができ、それは非常に時間がかかり、複雑となり得るものであり、リアルタイムまたは、ほぼリアルタイムのアプリケーションに適していない可能性がある。２ＤＣＢＣＴのアーチファクト汚染された投影空間画像のセットは、さまざまな視野角の画像を含むことができる。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者から２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の複数のペアを受け取ることができ、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の各々のペアは、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を含む。ＤＣＮＮの多数対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者から、複数の隣接する視野角のアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像とを受け取ることができる。ＤＣＮＮの多数対多数トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者に対する、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームと、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームを受け取ることができる。反復インデックスは、ゼロの初期値に設定される（ステップ９４２）。トレーニングデータのバッチは、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のサブセットから形成される（ステップ９４４）。トレーニングデータのバッチは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム硬化アーチファクト、指数関数的エッジグラデーション効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のような、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を含むことができる。トレーニングデータのバッチは、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像も含むことができる。トレーニングデータのバッチをＤＣＮＮに提供する（ステップ９４６）。ＤＣＮＮは、ＤＣＮＮの現在のパラメータに基づいて２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットを提供する（ステップ９４８）。２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットとの間の比較をすることができる。ＤＣＮＮの１対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理されたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のそれぞれは、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と比較できる。ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理された、隣接する視野角の汚染された複数の２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の所定の１つの画像（例えば、中央の画像）が、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像に比較される。ＤＣＮＮの多数対多数のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理された、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームのそれぞれが、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームに比較される。対応するエラーマップは、比較から決定することができる（ステップ９５０）。次に、ＤＣＮＮのパラメータは、バックプロパゲーション法を用いるなどにより、対応するエラーマップに基づいて更新される（ステップ９５２）。ＤＣＮＮのパラメータを更新した後、反復インデックスは値が１だけ増やされる（ステップ９５４）。反復インデックスは、ＤＣＮＮのパラメータが更新された回数に対応する。停止基準が計算され、停止基準が満たされている場合、ＤＣＮＮモデルは、画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに保存され、トレーニングが停止される（ステップ９５８）。停止基準が満たされない場合、トレーニングはステップ９４４から続行する。一実施例では、停止基準は、反復インデックスの値を含む（例えば、停止基準は、反復インデックスが所定の最大反復数と同じかそれ以上であるかどうかを含む）。一実施例では、停止基準は、また、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットの精度を含む（例えば、停止基準は、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットとアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像との相違が所定のしきい値よりも小さいかどうかを含む）。
図９Ｂは、投影空間アプローチにおいて２ＤＣＢＣＴアーチファクト汚染された投影空間画像におけるアーチファクトを低減するために、ＤＣＮＮ９００のようなＤＣＮＮをトレーニングするための方法の一実施例を示す。ＤＣＮＮは、アーチファクトで汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のセットを受け取る（ステップ９４０）。ＤＣＮＮは、対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像も受け取る。アーチファクトで汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像との受け取りのセットは、患者グループ（例えば、患者グループ内の各患者）から収集できます。一実施例では、対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、アーチファクトがないまたはほぼアーチファクトがない可能性がある。対応するアーチファクトが低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、既存の伝統的な方法（例えば、分析または反復アルゴリズム）によってオフラインで用意することができ、それは非常に時間がかかり、複雑となり得るものであり、リアルタイムまたは、ほぼリアルタイムのアプリケーションに適していない可能性がある。２ＤＣＢＣＴのアーチファクト汚染された投影空間画像のセットは、さまざまな視野角の画像を含むことができる。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者から２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の複数のペアを受け取ることができ、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の各々のペアは、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を含む。ＤＣＮＮの多数対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者から、複数の隣接する視野角のアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像とを受け取ることができる。ＤＣＮＮの多数対多数トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者に対する、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームと、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームを受け取ることができる。反復インデックスは、ゼロの初期値に設定される（ステップ９４２）。トレーニングデータのバッチは、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のサブセットから形成される（ステップ９４４）。トレーニングデータのバッチは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム硬化アーチファクト、指数関数的エッジグラデーション効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のような、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を含むことができる。トレーニングデータのバッチは、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像も含むことができる。トレーニングデータのバッチをＤＣＮＮに提供する（ステップ９４６）。ＤＣＮＮは、ＤＣＮＮの現在のパラメータに基づいて２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットを提供する（ステップ９４８）。２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットとの間の比較をすることができる。ＤＣＮＮの１対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理されたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のそれぞれは、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像と比較できる。ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理された、隣接する視野角の汚染された複数の２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の所定の１つの画像（例えば、中央の画像）が、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像に比較される。ＤＣＮＮの多数対多数のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理された、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームのそれぞれが、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームに比較される。対応するエラーマップは、比較から決定することができる（ステップ９５０）。次に、ＤＣＮＮのパラメータは、バックプロパゲーション法を用いるなどにより、対応するエラーマップに基づいて更新される（ステップ９５２）。ＤＣＮＮのパラメータを更新した後、反復インデックスは値が１だけ増やされる（ステップ９５４）。反復インデックスは、ＤＣＮＮのパラメータが更新された回数に対応する。停止基準が計算され、停止基準が満たされている場合、ＤＣＮＮモデルは、画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに保存され、トレーニングが停止される（ステップ９５８）。停止基準が満たされない場合、トレーニングはステップ９４４から続行する。一実施例では、停止基準は、反復インデックスの値を含む（例えば、停止基準は、反復インデックスが所定の最大反復数と同じかそれ以上であるかどうかを含む）。一実施例では、停止基準は、また、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットの精度を含む（例えば、停止基準は、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の出力セットとアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像との相違が所定のしきい値よりも小さいかどうかを含む）。
［００８３］
図９Ｃは、図９Ｂで述べられた方法によりトレーニングされたＤＣＮＮのような、トレーニングされたＤＣＮＮを使用してアーチファクト低減され、再構成された３Ｄ画像を生成する方法を示す。ＤＣＮＮは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、指数関数的エッジグラデーション効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のようなアーチファクトを低減することができる。アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のセットが、複数の視野角について受け取られる（ステップ９８０）。トレーニングされたＤＣＮＮモデルは、ネットワーク２０のようなネットワークから、または画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリから受け取ることができる（ステップ９８２）。トレーニングされたＤＣＮＮが使用されて、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像におけるアーチファクト（例えば、散乱アーチファクトまたはリングアーチファクト）を低減する（ステップ９８４）。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像が、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のそれぞれに対するＤＣＮＮにより提供される。ＤＣＮＮの多数対１トレーニングに対応する一実施例では、１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像が、受け取られた複数の隣接する視野角のアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のそれぞれに対するＤＣＮＮにより提供される。提供された１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、対応する受け取られた複数の隣接する視野角のアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の中央の画像に対応する。ＤＣＮＮの多数対多数トレーニングに対応する一実施例では、１つのアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームが、受け取られたアーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームのそれぞれに対するＤＣＮＮにより提供される。アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、再構成アルゴリズムの数学的仮定との互換性を高めることができる。次に、再構成アルゴリズムが使用されて、アーチファクト低減された再構成２Ｄ画像または３Ｄボリューム画像を提供する（ステップ９８８）ように、アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を変換する（ステップ９８６）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、リアルタイムで、またはほぼリアルタイムでのオンラインアプリケーションに対する、アーチファクト低減され再構成された３Ｄ画像を生成することができる（例えば、トレーニングされたＤＣＮＮは、１秒当たり、１５から２０の再構成された臨床的な寸法の２Ｄ画像を生成することができる）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像および再構築された２Ｄ画像または３Ｄボリューム画像における散乱によりアーチファクトを除去または大幅に低減することができる、または、３Ｄボリューム画像は、散乱アーチファクトがない、またはほとんどないことがあり得る。
図９Ｃは、図９Ｂで述べられた方法によりトレーニングされたＤＣＮＮのような、トレーニングされたＤＣＮＮを使用してアーチファクト低減され、再構成された３Ｄ画像を生成する方法を示す。ＤＣＮＮは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、指数関数的エッジグラデーション効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のようなアーチファクトを低減することができる。アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像のセットが、複数の視野角について受け取られる（ステップ９８０）。トレーニングされたＤＣＮＮモデルは、ネットワーク２０のようなネットワークから、または画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリから受け取ることができる（ステップ９８２）。トレーニングされたＤＣＮＮが使用されて、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像におけるアーチファクト（例えば、散乱アーチファクトまたはリングアーチファクト）を低減する（ステップ９８４）。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像が、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のそれぞれに対するＤＣＮＮにより提供される。ＤＣＮＮの多数対１トレーニングに対応する一実施例では、１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像が、受け取られた複数の隣接する視野角のアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のそれぞれに対するＤＣＮＮにより提供される。提供された１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、対応する受け取られた複数の隣接する視野角のアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の中央の画像に対応する。ＤＣＮＮの多数対多数トレーニングに対応する一実施例では、１つのアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームが、受け取られたアーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ投影ボリュームのそれぞれに対するＤＣＮＮにより提供される。アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像は、再構成アルゴリズムの数学的仮定との互換性を高めることができる。次に、再構成アルゴリズムが使用されて、アーチファクト低減された再構成２Ｄ画像または３Ｄボリューム画像を提供する（ステップ９８８）ように、アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ投影空間画像を変換する（ステップ９８６）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、リアルタイムで、またはほぼリアルタイムでのオンラインアプリケーションに対する、アーチファクト低減され再構成された３Ｄ画像を生成することができる（例えば、トレーニングされたＤＣＮＮは、１秒当たり、１５から２０の再構成された臨床的な寸法の２Ｄ画像を生成することができる）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、２ＤＣＢＣＴ投影空間画像および再構築された２Ｄ画像または３Ｄボリューム画像における散乱によりアーチファクトを除去または大幅に低減することができる、または、３Ｄボリューム画像は、散乱アーチファクトがない、またはほとんどないことがあり得る。
［００８４］
図１０Ａは、画像空間アプローチにおいて２ＤＣＢＣＴ画像におけるアーチファクトを低減するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ）１０００の一実施例を示す。一実施例では、ＤＣＮＮ１０００は回帰のためのＤＣＮＮである。ＤＣＮＮ１０００は、画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに格納することができる。ＤＣＮＮ１０００は、特徴抽出層１００４および画像回復層１００８を含む。特徴抽出層１００４および画像回復層１００８は、畳み込み層、プール／サブサンプリング層、デコンボリューション層、プール解除／アップサンプリング層、活性化層、正規化層、コピー層、クロップ層のいずれか１つまたは複数を含む。
図１０Ａは、画像空間アプローチにおいて２ＤＣＢＣＴ画像におけるアーチファクトを低減するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ）１０００の一実施例を示す。一実施例では、ＤＣＮＮ１０００は回帰のためのＤＣＮＮである。ＤＣＮＮ１０００は、画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに格納することができる。ＤＣＮＮ１０００は、特徴抽出層１００４および画像回復層１００８を含む。特徴抽出層１００４および画像回復層１００８は、畳み込み層、プール／サブサンプリング層、デコンボリューション層、プール解除／アップサンプリング層、活性化層、正規化層、コピー層、クロップ層のいずれか１つまたは複数を含む。
［００８５］
図１０Ｂは、画像空間アプローチで３ＤＣＢＣＴボリューム画像におけるアーチファクトを低減するための、ＤＣＮＮ１０００のようなＤＣＮＮをトレーニングするための方法を示す。ＤＣＮＮは、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像のセットを受け取る（ステップ１０４０）。ＤＣＮＮは、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像も受け取る。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像のセットと、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像の受け取ったセットは、患者グループから（例えば、患者グループ内の各患者から）収集される。一実施例では、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、解析アルゴリズムまたは反復アルゴリズムを使用して、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像のアーチファクトを低減することで提供される。一実施例では、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、登録されたＣＴ画像である。対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのアプリケーションに適さない可能性のある方法によって（例えば、ＣＴイメージングによって、またはアルゴリズムの使用によって）オフラインで準備することができる。一実施例では、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、散乱アーチファクトを有する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができ、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、低減された散乱アーチファクトを有する対応する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができる。一実施例では、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、リングアーチファクトを有する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができ、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、低減されたリングアーチファクトを有する対応する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができる。一実施例では、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、アーチファクトがない、またはアーチファクトがほとんどない可能性がある。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者から２Ｄ画像の複数のペアを受け取ることができ、２Ｄ画像の各ペアは、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像と対応するアーチファクト低減された２Ｄ画像とを含む。アーチファクト低減された２Ｄ画像には、登録されたＣＴ画像を含むことができる。ＤＣＮＮの多数対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、複数の隣接するアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像と、患者グループの各患者からの対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を受け取ることができる。アーチファクト低減された２Ｄ画像には、登録されたＣＴ画像を含めることができる。ＤＣＮＮの多数対多数トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームと、患者グループ内の各患者に対する対応するアーチファクト低減された３Ｄ画像ボリュームを受け取ることができる。アーチファクト低減された３Ｄ画像ボリュームには、登録されたＣＴ画像を含めることができる。反復インデックスをゼロの初期値に設定する（ステップ１０４２）。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像と対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ画像または登録されたＣＴ画像とのセットが選択されて、トレーニングデータのバッチを形成することができる（ステップ１０４４）。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム硬化アーチファクト、指数関数的エッジグラディエント効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のような、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含む。トレーニングデータのバッチがＤＣＮＮに提供される（ステップ１０４６）。ＤＣＮＮは、ＤＣＮＮの現在のパラメータに基づいて、３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットを提供する（ステップ１０４８）。３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットと対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像との間で比較を行う。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮで処理されたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像が、対応するアーチファクト低減された２Ｄ画像に比較される。アーチファクト低減された２Ｄ画像は、登録された２ＤＣＴ画像を含むことができる。ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理された、隣接する視野角の汚染された複数の２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の所定の１つの画像（例えば、中央の画像）が、対応するアーチファクト低減された２Ｄ画像に比較される。アーチファクト低減された２Ｄ画像は、登録された２ＤＣＴ画像を含めることができる。ＤＣＮＮの多数対多数のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理されたアーチファクト汚染された各３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームが、対応するアーチファクト低減された３Ｄ画像ボリュームに比較される。アーチファクトが低減された３Ｄ画像ボリュームは、登録された３ＤＣＴ画像を含むことができる。対応するエラーマップは、比較から決定される（ステップ１０５０）。次に、ＤＣＮＮのパラメータは、バックプロパゲーションを用いるような、対応するエラーマップに基づいて更新される（ステップ１０５２）。ＤＣＮＮのパラメータを更新した後、反復インデックスは値が１だけ増やされる（ステップ１０５４）。反復インデックスは、ＤＣＮＮのパラメータが更新された回数に対応する。停止基準が計算され、停止基準が満たされる場合、ＤＣＮＮモデルを画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに保存し、トレーニングが停止される（ステップ１０５８）。停止基準が満たされない場合、トレーニングはステップ１０４４から続行する。一実施例において、停止基準は、反復インデックスの値を含むことができる（例えば、停止基準は、反復インデックスが所定の最大反復数と同じかそれ以上であるかどうかを含むことができる）。一実施例では、停止基準は、３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットの精度も含むことができる（例えば、停止基準は、３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットとアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリュームとの相違が所定のしきい値よりも小さいかどうかを含むことができる）。
図１０Ｂは、画像空間アプローチで３ＤＣＢＣＴボリューム画像におけるアーチファクトを低減するための、ＤＣＮＮ１０００のようなＤＣＮＮをトレーニングするための方法を示す。ＤＣＮＮは、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像のセットを受け取る（ステップ１０４０）。ＤＣＮＮは、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像も受け取る。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像のセットと、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像の受け取ったセットは、患者グループから（例えば、患者グループ内の各患者から）収集される。一実施例では、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、解析アルゴリズムまたは反復アルゴリズムを使用して、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像のアーチファクトを低減することで提供される。一実施例では、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、登録されたＣＴ画像である。対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのアプリケーションに適さない可能性のある方法によって（例えば、ＣＴイメージングによって、またはアルゴリズムの使用によって）オフラインで準備することができる。一実施例では、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、散乱アーチファクトを有する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができ、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、低減された散乱アーチファクトを有する対応する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができる。一実施例では、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、リングアーチファクトを有する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができ、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、低減されたリングアーチファクトを有する対応する３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含むことができる。一実施例では、対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、アーチファクトがない、またはアーチファクトがほとんどない可能性がある。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、患者グループ内の各患者から２Ｄ画像の複数のペアを受け取ることができ、２Ｄ画像の各ペアは、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像と対応するアーチファクト低減された２Ｄ画像とを含む。アーチファクト低減された２Ｄ画像には、登録されたＣＴ画像を含むことができる。ＤＣＮＮの多数対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、複数の隣接するアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像と、患者グループの各患者からの対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を受け取ることができる。アーチファクト低減された２Ｄ画像には、登録されたＣＴ画像を含めることができる。ＤＣＮＮの多数対多数トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮは、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームと、患者グループ内の各患者に対する対応するアーチファクト低減された３Ｄ画像ボリュームを受け取ることができる。アーチファクト低減された３Ｄ画像ボリュームには、登録されたＣＴ画像を含めることができる。反復インデックスをゼロの初期値に設定する（ステップ１０４２）。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像と対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ画像または登録されたＣＴ画像とのセットが選択されて、トレーニングデータのバッチを形成することができる（ステップ１０４４）。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像は、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム硬化アーチファクト、指数関数的エッジグラディエント効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のような、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を含む。トレーニングデータのバッチがＤＣＮＮに提供される（ステップ１０４６）。ＤＣＮＮは、ＤＣＮＮの現在のパラメータに基づいて、３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットを提供する（ステップ１０４８）。３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットと対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像との間で比較を行う。ＤＣＮＮの１対１トレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮで処理されたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像が、対応するアーチファクト低減された２Ｄ画像に比較される。アーチファクト低減された２Ｄ画像は、登録された２ＤＣＴ画像を含むことができる。ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理された、隣接する視野角の汚染された複数の２ＤＣＢＣＴ投影空間画像の所定の１つの画像（例えば、中央の画像）が、対応するアーチファクト低減された２Ｄ画像に比較される。アーチファクト低減された２Ｄ画像は、登録された２ＤＣＴ画像を含めることができる。ＤＣＮＮの多数対多数のトレーニングに対応する一実施例では、ＤＣＮＮによって処理されたアーチファクト汚染された各３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームが、対応するアーチファクト低減された３Ｄ画像ボリュームに比較される。アーチファクトが低減された３Ｄ画像ボリュームは、登録された３ＤＣＴ画像を含むことができる。対応するエラーマップは、比較から決定される（ステップ１０５０）。次に、ＤＣＮＮのパラメータは、バックプロパゲーションを用いるような、対応するエラーマップに基づいて更新される（ステップ１０５２）。ＤＣＮＮのパラメータを更新した後、反復インデックスは値が１だけ増やされる（ステップ１０５４）。反復インデックスは、ＤＣＮＮのパラメータが更新された回数に対応する。停止基準が計算され、停止基準が満たされる場合、ＤＣＮＮモデルを画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリに保存し、トレーニングが停止される（ステップ１０５８）。停止基準が満たされない場合、トレーニングはステップ１０４４から続行する。一実施例において、停止基準は、反復インデックスの値を含むことができる（例えば、停止基準は、反復インデックスが所定の最大反復数と同じかそれ以上であるかどうかを含むことができる）。一実施例では、停止基準は、３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットの精度も含むことができる（例えば、停止基準は、３ＤＣＢＣＴボリューム画像の出力セットとアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリュームとの相違が所定のしきい値よりも小さいかどうかを含むことができる）。
［００８６］
図１０Ｃは、図１０Ｂで述べられた方法によりトレーニングされたＤＣＮＮのような、トレーニングされたＤＣＮＮを使用してアーチファクト低減された３Ｄボリューム画像または２ＤＣＢＣＴ画像を生成する方法を示す。ＤＣＮＮは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、指数関数的エッジグラデーション効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のようなアーチファクトを低減することができる。アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のセットが受け取られる（ステップ１０８０）。トレーニングされたＤＣＮＮモデルは、ネットワーク２０のようなネットワークから、または画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリから受け取ることができる（ステップ１０８２）。トレーニングされたＤＣＮＮを用いて、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のアーチファクトを低減することができる（ステップ１０８４）。ＤＣＮＮの１対１のトレーニングに対応する一実施例では、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像に対するＤＣＮＮによって１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を提供することができる。ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、受け取られた複数の隣接するアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像に対するＤＣＮＮによって、１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を提供することができる。提供された１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像は、対応する複数の受け取られた隣接するアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像の中央の１つに対応する。ＤＣＮＮの多数対多数のトレーニングに対応する一実施例では、受け取られたアーチファクト汚染された各３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームに対するＤＣＮＮによって、１つのアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームを提供することができる。一実施例では、特徴抽出部１００４のようなＤＣＮＮの第１の部分は、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像における非アーチファクト（non-artifacts）として識別された特徴を抽出する。次に、画像回復部分１００８のようなＤＣＮＮの第２の部分は、ＤＣＮＮの第１の部分によって抽出された特徴からアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を再構成する。次に、アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を組み立てて、アーチファクト低減された３Ｄボリューム画像を形成する（ステップ１０８６）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、アーチファクト低減された３Ｄボリューム画像、またはリアルタイムで、またはほぼリアルタイムのオンラインアプリケーションに対する２ＤＣＢＣＴ画像を生成することができる（例えば、トレーニングされたＤＣＮＮは、１秒当たり、１５から２０のアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を生成することができる）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、散乱によるアーチファクトを除去または大幅に低減することができ、２ＤＣＢＣＴ画像または３Ｄボリューム画像は、改善された画像コントラストにつながるように、散乱アーチファクトがないか、またはほとんどないようにすることができる。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、アーチファクト汚染された２Ｄ画像または３ＤＣＢＣＴ画像においてリング形状として現れるようなリングアーチファクトを除去または大幅に減らすことができる。
図１０Ｃは、図１０Ｂで述べられた方法によりトレーニングされたＤＣＮＮのような、トレーニングされたＤＣＮＮを使用してアーチファクト低減された３Ｄボリューム画像または２ＤＣＢＣＴ画像を生成する方法を示す。ＤＣＮＮは、ノイズ、散乱、消滅アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、指数関数的エッジグラデーション効果、エイリアシング効果、リングアーチファクト、モーションアーチファクト、位置ずれ効果のようなアーチファクトを低減することができる。アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のセットが受け取られる（ステップ１０８０）。トレーニングされたＤＣＮＮモデルは、ネットワーク２０のようなネットワークから、または画像処理装置１２のメモリ装置１６のようなメモリから受け取ることができる（ステップ１０８２）。トレーニングされたＤＣＮＮを用いて、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像のアーチファクトを低減することができる（ステップ１０８４）。ＤＣＮＮの１対１のトレーニングに対応する一実施例では、受け取られたアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像に対するＤＣＮＮによって１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を提供することができる。ＤＣＮＮの多数対１のトレーニングに対応する一実施例では、受け取られた複数の隣接するアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像に対するＤＣＮＮによって、１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を提供することができる。提供された１つのアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像は、対応する複数の受け取られた隣接するアーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像の中央の１つに対応する。ＤＣＮＮの多数対多数のトレーニングに対応する一実施例では、受け取られたアーチファクト汚染された各３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームに対するＤＣＮＮによって、１つのアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ画像ボリュームを提供することができる。一実施例では、特徴抽出部１００４のようなＤＣＮＮの第１の部分は、アーチファクト汚染された２ＤＣＢＣＴ画像における非アーチファクト（non-artifacts）として識別された特徴を抽出する。次に、画像回復部分１００８のようなＤＣＮＮの第２の部分は、ＤＣＮＮの第１の部分によって抽出された特徴からアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を再構成する。次に、アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を組み立てて、アーチファクト低減された３Ｄボリューム画像を形成する（ステップ１０８６）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、アーチファクト低減された３Ｄボリューム画像、またはリアルタイムで、またはほぼリアルタイムのオンラインアプリケーションに対する２ＤＣＢＣＴ画像を生成することができる（例えば、トレーニングされたＤＣＮＮは、１秒当たり、１５から２０のアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を生成することができる）。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、散乱によるアーチファクトを除去または大幅に低減することができ、２ＤＣＢＣＴ画像または３Ｄボリューム画像は、改善された画像コントラストにつながるように、散乱アーチファクトがないか、またはほとんどないようにすることができる。一実施例では、トレーニングされたＤＣＮＮは、アーチファクト汚染された２Ｄ画像または３ＤＣＢＣＴ画像においてリング形状として現れるようなリングアーチファクトを除去または大幅に減らすことができる。
［００８７］
図１０Ｄは、患者から収集した２ＤＣＢＣＴ画像１０９０、患者から収集した登録されたＣＴ画像１０９２、および、図１０Ｂで説明された方法を用いてトレーニングされたＤＣＮＮのようなＤＣＮＮを用いて提供されるアーチファクト低減されたＣＢＣＴ画像１０９４の一例を示す。２ＤＣＢＣＴ画像１０９０はアーチファクトで汚染されており、登録されたＣＴ画像１０９２はアーチファクトを含まない、またはほぼアーチファクトを含まず、アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像１０９４はＤＣＮＮによる処理後、登録されたＣＴ画像１０９２と密接に一致している。
図１０Ｄは、患者から収集した２ＤＣＢＣＴ画像１０９０、患者から収集した登録されたＣＴ画像１０９２、および、図１０Ｂで説明された方法を用いてトレーニングされたＤＣＮＮのようなＤＣＮＮを用いて提供されるアーチファクト低減されたＣＢＣＴ画像１０９４の一例を示す。２ＤＣＢＣＴ画像１０９０はアーチファクトで汚染されており、登録されたＣＴ画像１０９２はアーチファクトを含まない、またはほぼアーチファクトを含まず、アーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像１０９４はＤＣＮＮによる処理後、登録されたＣＴ画像１０９２と密接に一致している。
［００８８］
図１１は、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ画像を生成するための別の実施形態を示す。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を受け取る（ステップ１１２０）。３ＤＣＢＣＴ画像のプレーンを選択する（ステップ１１２２）。図１０Ｂで説明された方法によりトレーニングされるように、トレーニングされたＤＣＮＮモデルを受け取る（ステップ１１２４）。選択されたプレーンから一連の２Ｄ画像を生成する（ステップ１１２６）。受け取られたＤＣＮＮモデルは一連の２Ｄ画像のそれぞれに適用されて、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を生成する（ステップ１１２８）。次に、生成されたアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を組み立てて、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を形成する（ステップ１１３０）。アーチファクト汚染されて３ＤＣＢＣＴボリューム画像のすべてのプレーンが処理されていない場合、ステップ１１２２からステップ１１３０に再び進む前に、ステップ１１２２でアーチファクト汚染されて３ＤＣＢＣＴボリューム画像の別のプレーンを選択する。アーチファクトが混入した３ＤＣＢＣＴボリューム画像のすべてのプレーンが処理された場合、異なる選択されたプレーンに対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を融合することにより、最終的なアーチファクトが低減された３ＤＣＢＣＴ画像を形成する。一実施例では、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ画像のさまざまな選択されたプレーンを、さまざまなトレーニング済みＤＣＮＮモデルを使用して処理することができる。
図１１は、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴ画像を生成するための別の実施形態を示す。アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を受け取る（ステップ１１２０）。３ＤＣＢＣＴ画像のプレーンを選択する（ステップ１１２２）。図１０Ｂで説明された方法によりトレーニングされるように、トレーニングされたＤＣＮＮモデルを受け取る（ステップ１１２４）。選択されたプレーンから一連の２Ｄ画像を生成する（ステップ１１２６）。受け取られたＤＣＮＮモデルは一連の２Ｄ画像のそれぞれに適用されて、対応するアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を生成する（ステップ１１２８）。次に、生成されたアーチファクト低減された２ＤＣＢＣＴ画像を組み立てて、アーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を形成する（ステップ１１３０）。アーチファクト汚染されて３ＤＣＢＣＴボリューム画像のすべてのプレーンが処理されていない場合、ステップ１１２２からステップ１１３０に再び進む前に、ステップ１１２２でアーチファクト汚染されて３ＤＣＢＣＴボリューム画像の別のプレーンを選択する。アーチファクトが混入した３ＤＣＢＣＴボリューム画像のすべてのプレーンが処理された場合、異なる選択されたプレーンに対応するアーチファクト低減された３ＤＣＢＣＴボリューム画像を融合することにより、最終的なアーチファクトが低減された３ＤＣＢＣＴ画像を形成する。一実施例では、アーチファクト汚染された３ＤＣＢＣＴ画像のさまざまな選択されたプレーンを、さまざまなトレーニング済みＤＣＮＮモデルを使用して処理することができる。
［００８９］
図１２は、本明細書で説明される方法の１つまたはそれ以上を実施することができるマシン１２００の実施形態のブロック図を一実施例として示す。１つまたはそれ以上の実施形態では、画像処理装置１２の１つまたはそれ以上のアイテムは、マシン１２００によって実装される。代替の実施形態では、マシン１２００は、スタンドアロンデバイスとして動作するか、または他のマシンに接続されても（例えば、ネットワーク化されても）よい。１つまたはそれ以上の実施形態において、画像処理装置１２は、マシン１２００の１つまたはそれ以上のアイテムを含むことができる。ネットワーク化された展開では、マシン１２００は、サーバー、またはサーバークライアントネットワーク環境のサーバーのクライアントマシンの容量で、またはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境のピアマシンとして動作する。マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルーター、スイッチまたはブリッジ、またはそのマシンが実行するアクションを指定する命令（シーケンシャルまたはそれ以外）を実行できるマシンであることができる。さらに、単一のマシンのみが示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で説明する方法論の１つまたは複数を実行する命令のセット（または複数のセット）を個別または共同で実行するマシンの集合も含むものとする。
図１２は、本明細書で説明される方法の１つまたはそれ以上を実施することができるマシン１２００の実施形態のブロック図を一実施例として示す。１つまたはそれ以上の実施形態では、画像処理装置１２の１つまたはそれ以上のアイテムは、マシン１２００によって実装される。代替の実施形態では、マシン１２００は、スタンドアロンデバイスとして動作するか、または他のマシンに接続されても（例えば、ネットワーク化されても）よい。１つまたはそれ以上の実施形態において、画像処理装置１２は、マシン１２００の１つまたはそれ以上のアイテムを含むことができる。ネットワーク化された展開では、マシン１２００は、サーバー、またはサーバークライアントネットワーク環境のサーバーのクライアントマシンの容量で、またはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境のピアマシンとして動作する。マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルーター、スイッチまたはブリッジ、またはそのマシンが実行するアクションを指定する命令（シーケンシャルまたはそれ以外）を実行できるマシンであることができる。さらに、単一のマシンのみが示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で説明する方法論の１つまたは複数を実行する命令のセット（または複数のセット）を個別または共同で実行するマシンの集合も含むものとする。
［００９０］
例示的なマシン１２００は、バス１２０８を介して互いに接続されている処理回路１２０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路、１つまたはそれ以上のトランジスタ、抵抗器、コンデンサ、インダクタ、ダイオード、論理ゲート、マルチプレクサ、バッファ、変調器、復調器、無線装置（例えば、送信または受信無線装置またはトランシーバのような回路）、センサ１２２１（例えば、エネルギー（光、熱、電気、機械、またはその他のエネルギー）のあるフォームを他のフォームに変換するトランスデューサーなど、またはそれらの組み合わせ）、メインメモリ１２０４、およびスタティックメモリを含む。マシン１２００（例えば、コンピュータシステム）は、ビデオディスプレイユニット１２１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または陰極線管（ＣＲＴ））をさらに含み得る。マシン１２００は、英数字入力装置１２１２（例えば、キーボード）、ユーザインターフェース（ＵＩ）ナビゲーション装置１２１４（例えば、マウス）、ディスクドライブまたは大容量記憶装置１２１６、信号生成装置１２１８（例えば、スピーカー）およびネットワークインターフェース装置１２２０も含む。
例示的なマシン１２００は、バス１２０８を介して互いに接続されている処理回路１２０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路、１つまたはそれ以上のトランジスタ、抵抗器、コンデンサ、インダクタ、ダイオード、論理ゲート、マルチプレクサ、バッファ、変調器、復調器、無線装置（例えば、送信または受信無線装置またはトランシーバのような回路）、センサ１２２１（例えば、エネルギー（光、熱、電気、機械、またはその他のエネルギー）のあるフォームを他のフォームに変換するトランスデューサーなど、またはそれらの組み合わせ）、メインメモリ１２０４、およびスタティックメモリを含む。マシン１２００（例えば、コンピュータシステム）は、ビデオディスプレイユニット１２１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または陰極線管（ＣＲＴ））をさらに含み得る。マシン１２００は、英数字入力装置１２１２（例えば、キーボード）、ユーザインターフェース（ＵＩ）ナビゲーション装置１２１４（例えば、マウス）、ディスクドライブまたは大容量記憶装置１２１６、信号生成装置１２１８（例えば、スピーカー）およびネットワークインターフェース装置１２２０も含む。
［００９１］
ディスクドライブユニット１２１６は、本明細書で説明される方法または機能のうちのいずれか１つまたはそれ以上によって具現化または利用される命令およびデータ構造（例えば、ソフトウェア）１２２４の１つまたはそれ以上のセットが記憶される機械可読媒体１２２２を含む。命令１２２４は、また、マシン１２００、メインメモリ１２０４およびプロセッサ１２０２による実行中に、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ１２０４および／またはプロセッサ１２０２内に常駐し、機械可読媒体を構成することができる。
ディスクドライブユニット１２１６は、本明細書で説明される方法または機能のうちのいずれか１つまたはそれ以上によって具現化または利用される命令およびデータ構造（例えば、ソフトウェア）１２２４の１つまたはそれ以上のセットが記憶される機械可読媒体１２２２を含む。命令１２２４は、また、マシン１２００、メインメモリ１２０４およびプロセッサ１２０２による実行中に、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ１２０４および／またはプロセッサ１２０２内に常駐し、機械可読媒体を構成することができる。
［００９２］
図示されたマシン１２００は、出力コントローラ１２２８を含む。出力コントローラ１２２８は、マシン１２００への、またはマシン１２００からのデータフローを管理する。出力コントローラ１２２８はデバイスコントローラと呼ばれ、出力コントローラ１２２８と直接相互に作用するソフトウェアはデバイスドライバと呼ばれる。
図示されたマシン１２００は、出力コントローラ１２２８を含む。出力コントローラ１２２８は、マシン１２００への、またはマシン１２００からのデータフローを管理する。出力コントローラ１２２８はデバイスコントローラと呼ばれ、出力コントローラ１２２８と直接相互に作用するソフトウェアはデバイスドライバと呼ばれる。
［００９３］
機械可読媒体１２２２は、例示的な実施形態では単一の媒体であるように示されているが、用語「機械可読媒体」は、１つまたはそれ以上の命令またはデータ構造を格納する、単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバー）を含み得る。「機械可読媒体」という用語は、機械による実行のための命令を格納、符号化、または搬送することができ、機械に本発明の方法論の１つまたはそれ以上を実行させることができ、またはそのような命令によって利用される、または関連するデータ構造を保存、エンコード、または実行することができる、いかなる有形媒体も含むものとする。したがって、「機械可読媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学および磁気媒体を含むと解されるが、これらに限定されない。機械可読媒体の特定の例は、半導体メモリデバイスを含む不揮発性メモリ、たとえば、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、およびフラッシュメモリデバイス、内蔵ハードディスクやリムーバブルディスクなどの磁気ディスク。光磁気ディスク、およびＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む。
機械可読媒体１２２２は、例示的な実施形態では単一の媒体であるように示されているが、用語「機械可読媒体」は、１つまたはそれ以上の命令またはデータ構造を格納する、単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバー）を含み得る。「機械可読媒体」という用語は、機械による実行のための命令を格納、符号化、または搬送することができ、機械に本発明の方法論の１つまたはそれ以上を実行させることができ、またはそのような命令によって利用される、または関連するデータ構造を保存、エンコード、または実行することができる、いかなる有形媒体も含むものとする。したがって、「機械可読媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学および磁気媒体を含むと解されるが、これらに限定されない。機械可読媒体の特定の例は、半導体メモリデバイスを含む不揮発性メモリ、たとえば、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、およびフラッシュメモリデバイス、内蔵ハードディスクやリムーバブルディスクなどの磁気ディスク。光磁気ディスク、およびＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む。
［００９４］
命令１２２４は、さらに、伝送媒体を使用して通信ネットワーク１２２６を介して送信または受信され得る。命令１２２４は、ネットワークインターフェース装置１２２０や、いくつかの周知の転送プロトコル（例えば、ＨＴＴＰ）のうちのいずれか１つを使用して送信され得る。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、インターネット、携帯電話ネットワーク、プレインオールドテレフォン（ＰＯＴＳ）ネットワーク、および無線データネットワーク（例えば、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘネットワークなど）が含まれる。「伝送媒体」という用語は、機械による実行のための命令を保存、エンコード、または実行できる無形媒体を含み、そのようなソフトウェアの通信を促進するためのデジタルまたはアナログ通信信号または他の無形媒体を含むものとする。
命令１２２４は、さらに、伝送媒体を使用して通信ネットワーク１２２６を介して送信または受信され得る。命令１２２４は、ネットワークインターフェース装置１２２０や、いくつかの周知の転送プロトコル（例えば、ＨＴＴＰ）のうちのいずれか１つを使用して送信され得る。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、インターネット、携帯電話ネットワーク、プレインオールドテレフォン（ＰＯＴＳ）ネットワーク、および無線データネットワーク（例えば、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘネットワークなど）が含まれる。「伝送媒体」という用語は、機械による実行のための命令を保存、エンコード、または実行できる無形媒体を含み、そのようなソフトウェアの通信を促進するためのデジタルまたはアナログ通信信号または他の無形媒体を含むものとする。
［００９５］
本明細書で使用する「通信可能に結合」とは、いずれかの結合上のエンティティがその間のアイテムを介して通信する必要があり、それらのエンティティがアイテムを介して通信せずに互いに通信できないことを意味する。
本明細書で使用する「通信可能に結合」とは、いずれかの結合上のエンティティがその間のアイテムを介して通信する必要があり、それらのエンティティがアイテムを介して通信せずに互いに通信できないことを意味する。
［その他の注意事項］
［００９６］
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付の図面への参照を含む。図面は、限定ではなく例示として、本発明を実施することができる特定の実施形態を示すものである。これらの実施形態は、本明細書では「例」とも呼ばれる。そのような例は、図示または記載されたものに追加した要素を含むことができる。しかし、本願発明者らは、また、図示または記載されている要素のみが提供されている例を考慮している。さらに、本願発明者らは、また、特定の例（またはその１つまたは複数の態様）に関して、あるいは他の例（またはその１つまたは複数の態様）に関して示された、または説明された要素の任意の組合せまたは置換を用いる例を考慮している。
［００９６］
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付の図面への参照を含む。図面は、限定ではなく例示として、本発明を実施することができる特定の実施形態を示すものである。これらの実施形態は、本明細書では「例」とも呼ばれる。そのような例は、図示または記載されたものに追加した要素を含むことができる。しかし、本願発明者らは、また、図示または記載されている要素のみが提供されている例を考慮している。さらに、本願発明者らは、また、特定の例（またはその１つまたは複数の態様）に関して、あるいは他の例（またはその１つまたは複数の態様）に関して示された、または説明された要素の任意の組合せまたは置換を用いる例を考慮している。
［００９７］
本明細書で言及されている全ての刊行物、特許、および特許文書は、個々に参照により組み込まれるように、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。本明細書と、参照により組み込まれたそれら文書との間で矛盾する用法がある場合には、組み込まれた文書における用法は、本明細書の用法の補脚と考えられるべきであり、調整できない矛盾については、本明細書の用法が支配する。
本明細書で言及されている全ての刊行物、特許、および特許文書は、個々に参照により組み込まれるように、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。本明細書と、参照により組み込まれたそれら文書との間で矛盾する用法がある場合には、組み込まれた文書における用法は、本明細書の用法の補脚と考えられるべきであり、調整できない矛盾については、本明細書の用法が支配する。
［００９８］
本明細書では、用語「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、「ｓａｉｄ」は、特許文書において一般的であるように、本発明の態様の要素またはその実施形態の要素を紹介するときに使用され、「少なくともひとつ」または「１つまたは複数」の他の例または用法とは独立に、１つまたは複数の要素以上の１つまたは複数を含む。本明細書では、用語「または（ｏｒ）」は、「ＡまたはＢ（Ａ ｏｒ Ｂ）」が、そうでないと示されない限り、「Ａを含むがＢを含まない（Ａ ｂｕｔ ｎｏｔ Ｂ）」、「Ｂを含むがＡを含まない（Ｂ ｂｕｔ ｎｏｔ Ａ）」、「ＡおよびＢ（Ａ ａｎｄ Ｂ）」を含むように、非排他的であることを指すために使用される。
本明細書では、用語「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、「ｓａｉｄ」は、特許文書において一般的であるように、本発明の態様の要素またはその実施形態の要素を紹介するときに使用され、「少なくともひとつ」または「１つまたは複数」の他の例または用法とは独立に、１つまたは複数の要素以上の１つまたは複数を含む。本明細書では、用語「または（ｏｒ）」は、「ＡまたはＢ（Ａ ｏｒ Ｂ）」が、そうでないと示されない限り、「Ａを含むがＢを含まない（Ａ ｂｕｔ ｎｏｔ Ｂ）」、「Ｂを含むがＡを含まない（Ｂ ｂｕｔ ｎｏｔ Ａ）」、「ＡおよびＢ（Ａ ａｎｄ Ｂ）」を含むように、非排他的であることを指すために使用される。
［００９９］
添付の特許請求の範囲において、用語「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」および「ｉｎ ｗｈｉｃｈ（その中で）」は、それぞれの用語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含む）」および「ｗｈｅｒｅｉｎ（ここで）」の平易な英語の等価物として使用される。また、添付の特許請求の範囲において、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、請求項内のそのような用語（例えば、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ、ｈａｖｉｎｇ）の後に追加の要素が依然として含まれるとみなされるように、列挙された要素以外の追加の要素が存在し得ることを意味するオープンエンドであることを意図している。さらに、添付の特許請求の範囲では、「第１の」、「第２の」、および「第３の」などの用語は、単なるラベルとして使用されており、それらの対象に数値要件を課すことを意図していない。
添付の特許請求の範囲において、用語「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」および「ｉｎ ｗｈｉｃｈ（その中で）」は、それぞれの用語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含む）」および「ｗｈｅｒｅｉｎ（ここで）」の平易な英語の等価物として使用される。また、添付の特許請求の範囲において、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、請求項内のそのような用語（例えば、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ、ｈａｖｉｎｇ）の後に追加の要素が依然として含まれるとみなされるように、列挙された要素以外の追加の要素が存在し得ることを意味するオープンエンドであることを意図している。さらに、添付の特許請求の範囲では、「第１の」、「第２の」、および「第３の」などの用語は、単なるラベルとして使用されており、それらの対象に数値要件を課すことを意図していない。
［００１００］
本発明の実施形態は、コンピュータ実行可能命令を用いて実施することができる。コンピュータ実行可能命令（たとえばソフトウェアコード）は、１つまたは複数のコンピュータ実行可能コンポーネントまたはモジュールに構成することができる。本発明の態様は、任意の数および構成の構成要素またはモジュールを用いて実施することができる。例えば、本発明の態様は、図示され本明細書に記載された特定のコンピュータ実行可能命令または特定の構成要素もしくはモジュールに限定されない。本発明の他の実施形態は、図示され本明細書に記載されたものより多いまたは少ない機能を有する異なるコンピュータ実行可能命令または構成要素を含むことができる。
本発明の実施形態は、コンピュータ実行可能命令を用いて実施することができる。コンピュータ実行可能命令（たとえばソフトウェアコード）は、１つまたは複数のコンピュータ実行可能コンポーネントまたはモジュールに構成することができる。本発明の態様は、任意の数および構成の構成要素またはモジュールを用いて実施することができる。例えば、本発明の態様は、図示され本明細書に記載された特定のコンピュータ実行可能命令または特定の構成要素もしくはモジュールに限定されない。本発明の他の実施形態は、図示され本明細書に記載されたものより多いまたは少ない機能を有する異なるコンピュータ実行可能命令または構成要素を含むことができる。
［００１０１］
本明細書で説明される方法例（例えば、動作および機能）は、機械的に実施される、または少なくとも部分的にコンピュータで実施される（例えば、ソフトウェアコードまたは命令として実施される）ことができる。いくつかの例は、上記の例で説明されたような方法を実行するように電子デバイスを構成するように動作可能な命令で符号化された、コンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含むことができる。そのような方法の実装は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、より高いレベルの言語コードなど（例えば、ソースコード）のようなソフトウェアコードを含むことができる。そのようなソフトウェアコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令（例えば、オブジェクトまたは実行可能コード）を含むことができる。ソフトウェアコードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成してもよい。本明細書に記載の実施形態のソフトウェア実装は、コードまたは命令を格納した製品を介して、または、通信インターフェース（例えば、無線、インターネット、衛星通信、など）を介してデータを送信するために通信インターフェースを動作させる方法を介して提供される。
本明細書で説明される方法例（例えば、動作および機能）は、機械的に実施される、または少なくとも部分的にコンピュータで実施される（例えば、ソフトウェアコードまたは命令として実施される）ことができる。いくつかの例は、上記の例で説明されたような方法を実行するように電子デバイスを構成するように動作可能な命令で符号化された、コンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含むことができる。そのような方法の実装は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、より高いレベルの言語コードなど（例えば、ソースコード）のようなソフトウェアコードを含むことができる。そのようなソフトウェアコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令（例えば、オブジェクトまたは実行可能コード）を含むことができる。ソフトウェアコードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成してもよい。本明細書に記載の実施形態のソフトウェア実装は、コードまたは命令を格納した製品を介して、または、通信インターフェース（例えば、無線、インターネット、衛星通信、など）を介してデータを送信するために通信インターフェースを動作させる方法を介して提供される。
［００１０２］
さらに、ソフトウェアコードは、実行中または他のときに、１つまたは複数の揮発性または不揮発性のコンピュータ可読記憶媒体に有形に格納することができる。これらのコンピュータ可読記憶媒体は、これらに限定されないが、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、任意の形態の磁気ディスク記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、リムーバブル光ディスク（例えば、コンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク）、フラッシュメモリ装置、磁気カセット、メモリカードまたはスティック（例えば、セキュアデジタルカード）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（例えば、ＣＭＯＳ、ＲＡＭなど）、記録可能／記録不可能媒体（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ））、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、または電子命令を格納するのに適した任意の種類の媒体等々のような、機械（例えば、コンピューティングデバイス、電子システムなど）によってアクセス可能な形式で情報を格納するための任意のメカニズムを含むことができる。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサおよびＯＩＳの他の部分によってアクセス可能であるようにコンピュータシステムバスに結合される。
さらに、ソフトウェアコードは、実行中または他のときに、１つまたは複数の揮発性または不揮発性のコンピュータ可読記憶媒体に有形に格納することができる。これらのコンピュータ可読記憶媒体は、これらに限定されないが、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、任意の形態の磁気ディスク記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、リムーバブル光ディスク（例えば、コンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク）、フラッシュメモリ装置、磁気カセット、メモリカードまたはスティック（例えば、セキュアデジタルカード）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（例えば、ＣＭＯＳ、ＲＡＭなど）、記録可能／記録不可能媒体（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ））、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、または電子命令を格納するのに適した任意の種類の媒体等々のような、機械（例えば、コンピューティングデバイス、電子システムなど）によってアクセス可能な形式で情報を格納するための任意のメカニズムを含むことができる。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサおよびＯＩＳの他の部分によってアクセス可能であるようにコンピュータシステムバスに結合される。
［００１０３］
一実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は治療計画用のデータ構造を符号化してもよく、治療計画は適応的でもよい。コンピュータ可読記憶媒体のためのデータ構造は、医学におけるデジタル画像形成および通信（ＤＩＣＯＭ）フォーマット、拡張ＤＩＣＯＭフォーマット、ＸＭＬフォーマットなどのうちの少なくともひとつでもよい。ＤＩＣＯＭは、さまざまなタイプの医療機器間で医用画像関連データを転送するために使用されるフォーマットを定義する国際通信規格である。ＤＩＣＯＭ ＲＴは放射線療法に特有の通信規格を指し示している。
一実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は治療計画用のデータ構造を符号化してもよく、治療計画は適応的でもよい。コンピュータ可読記憶媒体のためのデータ構造は、医学におけるデジタル画像形成および通信（ＤＩＣＯＭ）フォーマット、拡張ＤＩＣＯＭフォーマット、ＸＭＬフォーマットなどのうちの少なくともひとつでもよい。ＤＩＣＯＭは、さまざまなタイプの医療機器間で医用画像関連データを転送するために使用されるフォーマットを定義する国際通信規格である。ＤＩＣＯＭ ＲＴは放射線療法に特有の通信規格を指し示している。
［００１０４］
本発明の様々な実施形態では、構成要素またはモジュールを作成する方法は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで実施することができる。本発明の様々な実施形態によって提供される方法は、例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎなど、およびそれらの組み合わせのような標準的なプログラミング言語を使用することによってソフトウェアで実装することができる。本明細書で使用されるとき、用語「ソフトウェア」および「ファームウェア」は、交換可能であり、コンピュータによる実行のためにメモリに格納された任意のコンピュータプログラムを含む。
本発明の様々な実施形態では、構成要素またはモジュールを作成する方法は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで実施することができる。本発明の様々な実施形態によって提供される方法は、例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎなど、およびそれらの組み合わせのような標準的なプログラミング言語を使用することによってソフトウェアで実装することができる。本明細書で使用されるとき、用語「ソフトウェア」および「ファームウェア」は、交換可能であり、コンピュータによる実行のためにメモリに格納された任意のコンピュータプログラムを含む。
［００１０５］
通信インターフェースは、メモリバスインターフェース、プロセッサバスインターフェース、インターネット接続、ディスクコントローラ、およびディスクコントローラのような、他の装置と通信するための、有線、無線、光学などの媒体のいずれかとインターフェースする任意の機構を含む。通信インターフェースは、構成パラメータを提供すること、および／またはソフトウェアコンテンツを記述するデータ信号を提供するために通信インターフェースを準備するために信号を送信することによって構成することができる。通信インターフェースは、通信インターフェースに送信された１つまたは複数のコマンドまたは信号を介してアクセスされることができます。
通信インターフェースは、メモリバスインターフェース、プロセッサバスインターフェース、インターネット接続、ディスクコントローラ、およびディスクコントローラのような、他の装置と通信するための、有線、無線、光学などの媒体のいずれかとインターフェースする任意の機構を含む。通信インターフェースは、構成パラメータを提供すること、および／またはソフトウェアコンテンツを記述するデータ信号を提供するために通信インターフェースを準備するために信号を送信することによって構成することができる。通信インターフェースは、通信インターフェースに送信された１つまたは複数のコマンドまたは信号を介してアクセスされることができます。
［００１０６］
本発明は、また本明細書の動作を実行するためのシステムに関する。このシステムは、要求される目的のために特別に構築されてもよく、あるいはコンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的に起動または再構成される汎用コンピュータを含むようにしてもよい。本明細書で図示および説明された本発明の実施形態における動作の実行の順序は、特に指定のない限り、本質的なものではない。すなわち、特に指定されない限り、動作は任意の順序で実行されてもよく、本発明の実施形態は、本明細書に開示されたものより動作が追加されてもよいし、より少ない動作でもよい。例えば、特定の動作を他の動作の前、それと同時に、またはその後に実行または実行することは、本発明の態様の範囲内であると考える。
本発明は、また本明細書の動作を実行するためのシステムに関する。このシステムは、要求される目的のために特別に構築されてもよく、あるいはコンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的に起動または再構成される汎用コンピュータを含むようにしてもよい。本明細書で図示および説明された本発明の実施形態における動作の実行の順序は、特に指定のない限り、本質的なものではない。すなわち、特に指定されない限り、動作は任意の順序で実行されてもよく、本発明の実施形態は、本明細書に開示されたものより動作が追加されてもよいし、より少ない動作でもよい。例えば、特定の動作を他の動作の前、それと同時に、またはその後に実行または実行することは、本発明の態様の範囲内であると考える。
［００１０７］
上記を考慮すると、本発明のいくつかの目的が達成され、他の有利な結果が達成されることが理解されよう。本発明の態様を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲に規定されるような本発明の態様の範囲から逸脱することなく修正および変形が可能であることは明らかであろう。本発明の態様の範囲から逸脱することなく上記の構成、製品、および方法に様々な変更を加えることができるので、上記の説明に含まれ添付の図面に示されるすべての事項は例示として、限定的な意味ではないと解釈されるべきである。
上記を考慮すると、本発明のいくつかの目的が達成され、他の有利な結果が達成されることが理解されよう。本発明の態様を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲に規定されるような本発明の態様の範囲から逸脱することなく修正および変形が可能であることは明らかであろう。本発明の態様の範囲から逸脱することなく上記の構成、製品、および方法に様々な変更を加えることができるので、上記の説明に含まれ添付の図面に示されるすべての事項は例示として、限定的な意味ではないと解釈されるべきである。
［００１０８］
上記の説明は例示的であり、限定的ではない。例えば、上述の例（または１つまたは複数の態様）は互いに組み合わせて使用することができる。さらに、その範囲から逸脱することなく、特定の状況または材料を本発明の教示に適合させるために多くの修正を加えることができる。本明細書に記載の寸法、材料の種類、およびコーティングは、本発明のパラメーターを規定することを意図しているが、それらは決して限定するものではなく、例示的な実施形態である。上記の説明を検討すれば、他の多くの実施形態が当業者には明らかであろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して、そのような特許請求の範囲が含まれる等価物の全範囲と共に決定されるべきである。
上記の説明は例示的であり、限定的ではない。例えば、上述の例（または１つまたは複数の態様）は互いに組み合わせて使用することができる。さらに、その範囲から逸脱することなく、特定の状況または材料を本発明の教示に適合させるために多くの修正を加えることができる。本明細書に記載の寸法、材料の種類、およびコーティングは、本発明のパラメーターを規定することを意図しているが、それらは決して限定するものではなく、例示的な実施形態である。上記の説明を検討すれば、他の多くの実施形態が当業者には明らかであろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して、そのような特許請求の範囲が含まれる等価物の全範囲と共に決定されるべきである。
［００１０９］
また、上記の詳細な説明では、開示を簡素化するために様々な特徴を一緒にグループ化することができる。これは、請求されていない開示された機能がいかなる請求にも不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、本発明の主題は、特定の開示された実施形態の全ての特徴より少ない特徴にあってもよい。したがって、添付の特許請求の範囲は、詳細な説明に組み込まれ、各特許請求の範囲は、別個の実施形態としてそれ自体に基づいている。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を、そのような特許請求の範囲が権利を有する等価物の全範囲と共に参照して決定されるべきである。さらに、添付の特許請求の範囲の限定は、ミーンズプラスファンクションの形式で書かれておらず、米国特許法（３５ＵＳＣ）に基づいて解釈されることを意図していない。米国特許法第１１２条第６段落は、そのような請求の範囲の限定が明示的でない限り、さらなる構造を欠く機能の記述を続く「ミーンズフォー（ｍｅａｎｓ ｆｏｒ）」なる句を使用する。
また、上記の詳細な説明では、開示を簡素化するために様々な特徴を一緒にグループ化することができる。これは、請求されていない開示された機能がいかなる請求にも不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、本発明の主題は、特定の開示された実施形態の全ての特徴より少ない特徴にあってもよい。したがって、添付の特許請求の範囲は、詳細な説明に組み込まれ、各特許請求の範囲は、別個の実施形態としてそれ自体に基づいている。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を、そのような特許請求の範囲が権利を有する等価物の全範囲と共に参照して決定されるべきである。さらに、添付の特許請求の範囲の限定は、ミーンズプラスファンクションの形式で書かれておらず、米国特許法（３５ＵＳＣ）に基づいて解釈されることを意図していない。米国特許法第１１２条第６段落は、そのような請求の範囲の限定が明示的でない限り、さらなる構造を欠く機能の記述を続く「ミーンズフォー（ｍｅａｎｓ ｆｏｒ）」なる句を使用する。
［００１１０］
要約書は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認することを可能にするために、米国特許法施行規則第１．７２条（ｂ）に準拠して提供される。本明細書は、特許請求の範囲または意味を解釈または限定するために使用されることはないとの理解のもとに提出されている。
要約書は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認することを可能にするために、米国特許法施行規則第１．７２条（ｂ）に準拠して提供される。本明細書は、特許請求の範囲または意味を解釈または限定するために使用されることはないとの理解のもとに提出されている。
Claims (21)
- ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、少なくとも１つの投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法であって、
少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、患者グループ内の各患者からの少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、
前記少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、前記患者グループ内の各患者からの前記少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
患者グループ内の各患者から投影空間画像の複数のペアを収集し、投影空間画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像を含み、
前記患者グループ内の各患者から前記投影空間画像の複数のペアを用い、回帰用のディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、前記投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、患者グループ内の各患者からの対応するアーチファクト低減された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、
前記複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、前記患者グループ内の各患者からの前記対応するアーチファクト低減された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、複数の隣接するビューの少なくとも中央のビューのコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、患者グループ内の各患者からの対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を収集し、
前記３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、前記患者グループ内の各患者からの前記対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を用い、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、前記コーンビームコンピュータ断層撮影投影空間内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - ディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、患者から収集された投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法であって、
前記患者から少なくとも１つのアーチファクト汚染された投影空間画像を収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくも１つの投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者のグループから収集された複数の投影空間画像を用いることによりトレーニングされたモデルを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項５記載の方法において、
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者からほぼリアルタイムで収集された投影空間画像内の少なくとも１つのアーチファクトを低減し、
前記少なくとも１つのアーチファクトは、散乱アーチファクトまたはノイズアーチファクトの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項５記載の方法において、
前記患者からのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者グループ内の各患者から収集された投影空間画像の複数のペアを使用することによりトレーニングされたモデルを含み、投影空間画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項５記載の方法において、
前記患者からの複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像を収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層投影空間画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数の隣接するビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影空間画像と、患者グループ内の各患者からの前記複数の隣接するビューの中央のビューのコーンビームコンピュータ断層投影空間画像を使用することによりトレーニングされたモデルを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項５記載の方法において、
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、
前記患者から収集された隣接する複数のビューのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間画像間の少なくとも１つの相関を使用して、前記患者から収集された前記隣接する複数のビューの中央のビューにおける１つまたはそれ以上の前記アーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - 請求項５記載の方法において、
前記患者からの３次元のアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層撮影投影空間内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された３次元アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間と、患者グループ内の各患者から収集された前記対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影投影空間を使用することによりトレーニングされたモデルを含む
ことを特徴とする方法。 - ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを減らす方法であって、
複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の患者の解剖学的画像と、患者のグループからの対応するコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集し、
前記複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、前記対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を使用して、回帰用のディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像からアーチファクトを除去する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１１記載の方法において、
患者のグループ内の各患者からの複数のペアの解剖学的画像を収集し、個々のペアの解剖学的画像は、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を含み、
前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１１記載の方法において、
複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、患者のグループ内の各患者に対する複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の中央の画像に対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集し、
前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の少なくとも中央の画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１１記載の方法において、
少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームと、患者グループ内の各患者に対する少なくとも１つの対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを収集し、
前記収集された画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームの１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する
ことを特徴とする方法。 - ディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、患者から収集された解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを減らす方法であって、
前記患者から少なくとも１つのアーチファクト汚染された解剖学的画像を収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくとも１つの解剖学的画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数のアーチファクト汚染された解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を使用することによりトレーニングされたモデルを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１５記載の方法において、
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、前記患者からほぼリアルタイムで収集された解剖学的画像内の少なくとも１つのアーチファクトを低減し、
前記少なくとも１つのアーチファクトは、散乱アーチファクト、ビーム強化アーチファクト、ノイズアーチファクト、減衰アーチファクト、指数エッジ勾配アーチファクト、エイリアシングアーチファクト、リングアーチファクト、ストリーキングアーチファクト、またはモーションアーチファクトのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１５記載の方法において、
前記患者からアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者グループの各患者から収集された複数のペアの解剖学的画像を用いることによりトレーニングされたモデルを含み、解剖学的画像の個々のペアは、アーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像が含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１５記載の方法において、
複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された複数の隣接するコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の中央の画像内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、患者グループ内の各患者に対する前記複数の隣接するアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の中央の画像に対応するアーチファクト低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像を用いることによりトレーニングされたモデルを有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１５記載の方法において、
少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを収集し、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記患者から収集された前記少なくとも１つのコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリューム内の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減し、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、収集された少なくとも１つのアーチファクト汚染されたコーンビームコンピュータ断層撮影ボリュームと、患者グループの各患者に対する少なくとも１つの対応するアーチファクトが低減されたコンピュータ断層撮影の解剖学的ボリュームを用いることによりトレーニングされたモデルを含む
ことを特徴とする方法。 - ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像の１つまたはそれ以上のアーチファクトを低減する方法であって、
複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の患者の解剖学的画像と、患者グループから対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を収集し、
前記複数のコーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像と、対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を使用して、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、コーンビームコンピュータ断層撮影の解剖学的画像からアーチファクトを除去する
ことを特徴とする方法。 - 請求項２０記載の方法において、
反復アルゴリズム、コンピュータシミュレーション、物理ファントム、または登録されたコンピュータ断層撮影の解剖学的画像のうちの少なくとも１つを使用して、前記患者グループから前記対応するアーチファクト低減された解剖学的画像を提供する
ことを特徴とする方法。
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