JP2021511875A - スペクトルボリューム画像データを生成するように構成された非スペクトルコンピュータ断層撮影(ct)スキャナ - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- 放射X線を発する放射源と、
放射X線を検出し、非スペクトルデータを生成する検出器アレイと、
スペクトルボリューム画像データを作成するようにトレーニングされたニューラルネットワークを含むコンピュータ実行可能命令を含むスペクトル画像モジュールを記憶するメモリであって、前記ニューラルネットワークは、トレーニングスペクトルボリューム画像データと、トレーニング非スペクトルデータとを用いてトレーニングされる、メモリと、
前記トレーニングされたニューラルネットワークを用いて前記非スペクトルデータを処理し、前記スペクトルボリューム画像データを作成するプロセッサと、
を備える、非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。 - 前記ニューラルネットワークはスキャナジオメトリ及び物理特性情報を用いて更にトレーニングされる、請求項1に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記非スペクトルデータは非スペクトル投影データを含み、前記プロセッサは、前記トレーニングされたニューラルネットワークを用いて前記非スペクトル投影データを処理し、前記スペクトルボリューム画像データを作成する、請求項1又は2に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記トレーニング非スペクトルデータはトレーニング非スペクトル投影データを含む、請求項3に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記非スペクトルデータは非スペクトルボリューム画像データを含み、前記プロセッサは、前記トレーニングされたニューラルネットワークを用いて前記非スペクトルボリューム画像データを処理し、前記スペクトルボリューム画像データを作成する、請求項4に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記トレーニング非スペクトルデータはトレーニング非スペクトルボリューム画像データを含む、請求項1に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 非スペクトルボリューム画像データは未補正のスペクトルボリューム画像データである、請求項6に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 非スペクトルボリューム画像データは、少なくともビームハードニング及び散乱放射について補正されていない、部分的に補正されたスペクトルボリューム画像データである、請求項6に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記ニューラルネットワークは、前記ニューラルネットワークによって生成されるスペクトルボリューム画像データと前記トレーニング非スペクトルデータとの間の差を最小化するようにトレーニングされる、請求項4、6、7又は8に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 非スペクトルボリューム画像データは補正されたスペクトルボリューム画像データである、請求項6又は7に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 放射X線を発する放射源と、
放射X線を検出し、非スペクトルデータを生成する検出器アレイと、
スペクトルボリューム画像データを作成するようにトレーニングされたニューラルネットワークを含むコンピュータ実行可能命令を含むスペクトル画像モジュールを記憶するメモリと、
トレーニングスペクトルボリューム画像データと、トレーニング非スペクトルデータとを用いて前記ニューラルネットワークをトレーニングし、前記非スペクトルデータから前記スペクトルボリューム画像データを生成するプロセッサと、
を備える、非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。 - 前記トレーニング非スペクトルデータはトレーニング非スペクトル投影データを含む、請求項11に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記ニューラルネットワークは、前記ニューラルネットワークによって生成されるスペクトルボリューム画像データと前記トレーニング非スペクトル投影データとの間の差を最小化するようにトレーニングされる、請求項12に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記非スペクトルデータは非スペクトル投影データを含み、前記プロセッサは更に、前記トレーニングされたニューラルネットワークを用いて前記非スペクトル投影データを処理し、そこからスペクトルデータを作成する、請求項12又は13に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記トレーニング非スペクトルデータはトレーニング非スペクトルボリューム画像データを含む、請求項11に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記ニューラルネットワークは、前記ニューラルネットワークによって生成されるスペクトルボリューム画像データと前記トレーニング非スペクトルボリューム画像データとの間の差を最小化するようにトレーニングされる、請求項15に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- 前記非スペクトルデータは非スペクトルボリューム画像データを含み、前記プロセッサは、前記トレーニングされたニューラルネットワークを用いて前記非スペクトルボリューム画像データを処理し、前記スペクトルボリューム画像データを作成する、請求項15又は16に記載の非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナ。
- コンピュータ可読命令を用いてエンコードされたコンピュータ可読ストレージ媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されると、前記プロセッサが、
放射源を用いて放射X線を発し、
発せられた放射X線を、検出器アレイを用いて検出し、それを示す信号を生成し、
前記信号を再構成して非スペクトルボリューム画像データを生成し、
ニューラルネットワークをトレーニングしてスペクトルボリューム画像データを作成し、
前記トレーニングされたニューラルネットワークを用いて、前記生成された非スペクトルデータからスペクトルボリューム画像データを作成する、
ようにさせる、コンピュータ可読ストレージ媒体。 - 前記生成された非スペクトルデータは、非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナによって生成された非スペクトル投影データである、請求項18に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
- 前記生成された非スペクトルデータは、非スペクトルコンピュータ断層撮影スキャナによって生成された非スペクトルボリューム画像データである、請求項19に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
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