JP2023153107A - センサ式ｘ線マンモグラフィを訓練するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】マンモグラフィ及び画像ガイド下介入手順中の乳房位置決めを補助するための様々な方法及びシステムを提供する。【解決手段】センサ検出システム（１００，２５２）を使用して、Ｘ線画像を取得する前に、患者及び乳房が所望のビュー及び撮影手順に対して好適な所望の位置に調整されているかどうかを判断するために、患者位置、乳房位置、及び乳房の解剖学的構造のうちの１つ以上を評価し、その評価に基づいて、乳房及び／又は患者の位置をユーザに示すためにリアルタイムフィードバックを提供する。評価は、Ｘ線マンモグラフィシステム（１０）に記憶された人工知能（ＡＩ）モデル（２６２）によって実行される。【選択図】図３

Description

マンモグラフィの撮影及び画像ガイドによる介入処置の間に乳房位置決めを支援するため、様々な方法及びシステムが提供される。一実施例では、ビジョンシステムがＸ線撮影システムと共に利用され、患者位置、乳房位置、及び乳房の解剖学的構造のうちの１つ以上を評価して、患者及び／又は乳房を、所望のビュー及び撮影手順に好適な所望の位置に調整する必要があるかどうかを判断する。さらに、この評価は、撮影システム内に採用されたオンサイトで訓練された人工知能によって実施することができ、乳房及び／又は患者を位置決めするようにユーザを支援するためにリアルタイムのフィードバックを提供する。

本発明の実施形態は、一般にＸ線医用撮影に関し、より詳細には、マンモグラフィ検査、すなわち乳房デジタルトモシンセシス（ＤＢＴ）を実行するシステム及び方法に関する。

Ｘ線マンモグラフィ（ＭＧ）は、スクリーニング、診断、及び／又は介入検査用に、乳房をスキャンするために使用されるＸ線撮影モダリティである。Ｘ線マンモグラフィの有効性は多くの要因の影響を受けるが、その多くの要因のうちの１つの要因は、取得される画像の２次元（２Ｄ）レンダリングである。

乳房撮影では、２Ｄ Ｘ線マンモグラフィに代わる別のシステムも知られている。例えば、乳房デジタルトモシンセシス（ＤＢＴ）システムは、角度をオフセットした複数（例えば、数十）の投影Ｘ線画像を取得し、得られたＸ線画像データを使用して３次元（３Ｄ）画像データセットを再構成する専用マンモグラフィシステムである。

マンモグラフィの撮影手順で得られる２Ｄ及び／又は３Ｄ画像は、乳房の１つ以上の癌を検出することができる。マンモグラフィ画像（マンモグラムとも呼ばれる）を正確に解釈し、乳癌を正確に検出するには、高品質のマンモグラムを生成することが必要である。マンモグラムの品質に影響する重要な要素は、乳房の位置決めである。乳房を適切に位置決めすることができないと、マンモグラムのアーチファクトや組織が除去されてしまい、結果として、癌を見逃してしまう恐れがある。技師の訓練レベルと経験レベルは、画質に大きく影響することがある。例えば、あまり訓練を受けていなかったり、基本的な訓練しか受けていない技師や、経験が浅かったり、基本的なことしか経験していない技師は、乳房を適切に位置決めできないことがあり、その結果、要精検率や癌の見逃しが高くなることがある。

さらに、マンモグラフィ画像における乳房の位置決めの評価に関する従来の手法では、既に取得されたＸ線画像を技師が精査することを含む。その結果、患者には、ある量の放射線が既に照射されたが、乳房は画像用に適切に位置決めされていなかったので、乳房を適切に位置決めした後で、適切なマンモグラフィ画像が得られるように、更に次の放射線量が必要になる。このように、患者に照射される放射線量が重複することは、非常に好ましくない。さらに、Ｘ線画像を精査している間も、一部の技師はＸ線画像を正しく評価しないかもしれず、これによって、要精検率が増加し、マンモグラフィ画像に基づいた診断の信頼性も低下する。

不正確に位置決めされた乳房のＸ線画像を得る前に乳房の位置決めエラーの検出を支援するために、１つ以上のカメラを含むマンモグラフィ撮影システムが開発されており、例えば、米国特許出願公開番号ＵＳ２０２１／０３０７７１１号に開示されている（発明の名称：Methods And Systems For User And/Or Patient Experience Improvement In Mammography）。この米国特許出願の全体は、あらゆる目的のために参照により本書に明示的に組み込まれる。カメラは、乳房及び撮影システムの位置のリアルタイム画像を取得し、リアルタイム画像は、乳房の所望の位置及びそれに関連する取得されるべきマンモグラフィ画像のユーザ入力と比較される。カメラ画像が、ユーザ入力の所望の位置に対応しない乳房の位置を示す場合、撮影システムは、乳房の位置が不適切であることをオペレータに警告し、オペレータが必要な補正をして、不必要な放射線量が患者に照射されないようにすることができる。

しかしながら、このマンモグラフィ撮影システムに関する１つの欠点は、ユーザ入力に基づく所望の位置及び／又は選択された位置に対する乳房の実際の位置を正確に評価できるようにするために、撮影システムがカメラ画像をユーザ入力と適切に比較するための訓練を必要とすることである。先行技術の撮影システムでは、撮影システムに含まれた人工知能であって、上記の比較をするために使用される人工知能を訓練するには、人工知能がマンモグラフィ画像とカメラ画像との間の適切な関係を学習して適切な比較結果を出力できるように、マンモグラフィ画像とそれに関連するカメラ画像とを含む多数のデータを含む訓練データセットを必要とする。必要な訓練データセットを人工知能に提供するには、患者データの収集及び使用に関する重大な懸念及び規制があり、十分な訓練データセットを得るプロセスと、人工知能の訓練中に使用される訓練データセットを形成するためのデータの保護（例えば、匿名にすること）に関する要件には、時間及び費用の大きな制約がある。

その結果、マンモグラフィ撮影システム用の人工知能の訓練を実行するシステム及び方法であって、臨床環境からデータを除去したり、臨床環境内で撮影システムを利用するための操作やワークフローを変更することなく、オンサイトの撮影システムから連続的に得られる画像データを利用することができるシステム及び方法の開発が望まれている。

米国特許出願公開第２０２１／０３０７７１１号明細書

本開示の例示的な実施形態の一態様によれば、撮影モードで及び介入／生検モードで動作可能なＸ線マンモグラフィシステムは、支持面に配置されたガントリであって、Ｘ線源と、前記Ｘ線源に対して配列可能なＸ線検出器、前記検出器に対して相対的に移動可能な圧迫板であって、患者の乳房を前記検出器と前記圧迫板との間に固定する圧迫板とを含むガントリ、前記ガントリに動作可能に接続され、前記マンモグラフィシステムの撮影モードでＸ線画像データを生成するように、前記Ｘ線源及び前記Ｘ線検出器の動作を制御する画像処理システムであって、前記検出器からの前記Ｘ線画像データを処理するプロセッサと、前記プロセッサに動作可能に接続され、特徴検出ＡＩモデル及び訓練モジュールを動作させるための命令を記憶するデータベースと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、ユーザに情報を提示するディスプレイと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、前記画像処理システムにユーザ入力できるようにするユーザインターフェースとを含む画像処理システム、及び前記ガントリに配置され前記画像処理システムに動作可能に接続されたセンサシステムであって、前記センサシステムは、ユーザ、前記ガントリ、及び前記患者のうちの少なくとも１つのセンサデータを生成するように動作可能な少なくとも１つのセンサを含み、前記特徴検出ＡＩモデルは、前記センサデータから前記ガントリ及び前記患者のうちの一方又は両方の特徴を検出して、前記ガントリ及び前記患者の位置を評価するように動作可能である、センサ検出システムを含み、前記訓練モジュールは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムによって実行されるべき撮影手順に対する前記ユーザインターフェースからのユーザ入力パラメータ、前記マンモグラフィシステムのセンサからの入力パラメータ、及び撮影手順中に使用されるアルゴリズムからの出力のうちの少なくとも１つと、前記センサシステムからのセンサデータとを受け取って、前記特徴検出ＡＩモデルの訓練に使用する訓練データセットを形成するように構成され、前記訓練データセットは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムから外部に送信されない。

本開示の例示的な実施形態のさらに別の態様によれば、Ｘ線マンモグラフィシステム用のカメラベースの特徴検出人工知能モデルを訓練する方法は、Ｘ線マンモグラフィシステムを準備するステップであって、前記Ｘ線マンモグラフィシステムは、支持面に配置されたガントリであって、Ｘ線源と、前記Ｘ線源に対して配列可能なＸ線検出器と、前記検出器に対して相対的に移動可能な圧迫板であって、患者の乳房を前記検出器と前記圧迫板との間に固定する圧迫板とを含むガントリ、前記ガントリに動作可能に接続され、前記マンモグラフィシステムの撮影モードでＸ線画像データを生成するように、前記Ｘ線源及び前記Ｘ線検出器の動作を制御する画像処理システムであって、前記検出器からの前記Ｘ線画像データを処理するプロセッサと、前記プロセッサに動作可能に接続され、特徴検出ＡＩモデル及び訓練モジュールを動作させるための命令を記憶するデータベースと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、ユーザに情報を提示するディスプレイと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、前記画像処理システムにユーザ入力できるようにするユーザインターフェースとを含む画像処理システム、及び前記ガントリに配置され前記画像処理システムに動作可能に接続されたセンサシステムであって、前記センサシステムは、ユーザ、前記ガントリ、及び前記患者のうちの少なくとも１つのセンサデータを生成するように動作可能な少なくとも１つのセンサを含み、前記特徴検出ＡＩモデルは、前記センサデータ内の前記ガントリ及び前記患者のうちの一方又は両方の特徴を検出して、前記ガントリ、前記患者、及び前記患者の乳房の位置を評価するように動作可能である、センサ検出システム、を含む、Ｘ線マンモグラフィシステムを準備するステップ、前記Ｘ線マンモグラフィシステムによって実行されるべき撮影手順のパラメータを入力するステップ、前記検出器と前記圧迫板との間に患者の乳房を位置決めするステップ、前記センサ検出システムでセンサデータを取得するステップ、入力されたパラメータ及び前記センサデータを訓練モジュールに供給して、訓練データセットを形成するステップ、前記訓練データセットを前記特徴検出ＡＩモデルに供給するステップを含む。

本発明のこれらの及び他の例示的な態様、特徴及び利点は、以下の発明を実施するための形態を図面と一緒に参照することにより明らかになる。図面は、本発明を実施するために現在考えられている最良の実施形態を示すものである。
本開示の一実施形態による、視覚検出システムを含むマンモグラフィシステムの概略図である。 本開示の一実施形態による、医用視覚システムを含むマンモグラフィシステムのブロック図であり、医用視覚システムによって感知される複数の物体と、感知された物体に基づいて制御される複数のアクチュエータとを示す。 本開示の一実施形態による、乳房位置、患者位置、患者及び／又は乳房の形態、ユーザ位置、及びユーザの形態のうちの１つ以上を評価するための人工知能モデルをオンサイトで訓練するための方法の概略図である。 本開示の別の実施形態による、乳房位置、患者位置、患者及び／又は乳房の形態、ユーザ位置、及びユーザの形態のうちの１つ以上を評価するための人工知能モデルをオンサイトで訓練するための方法のフローチャートである。

以下に、１つ以上の具体的な実施形態について記載する。これらの実施形態を簡潔に説明しようと努力する場合、実際の実装の全ての特徴が本明細書に記載されないことがある。そのような実際の実装の開発では、あらゆる技術又は設計プロジェクトと同様に、開発者の特定の目標（システム関連及びビジネス関連の制約を遵守することなど）を達成するために、実装に固有の多数の決定を行わなければならず、これらは実装ごとに異なる場合があることを理解すべきである。さらに、このような開発の努力は、複雑で時間がかかるかもしれないが、本開示の利益を受ける当業者にとって、設計、製作、及び製造の日常的な仕事であることを理解すべきである。

本発明の様々な実施形態の構成要素を導入する場合、冠詞「（１つ）ａ」、「（１つ）ａｎ」、「（この）ｔｈｅ」、及び「（前記）ｓａｉｄ」は、当該構成要素の１つ以上の存在を意味することが意図される。用語「含む」、「備える」、及び「有する」は、包括的であることを意図しており、列挙された構成要素以外の追加の構成要素が存在する可能性があることを意味する。さらに、以下の説明における数値例は、非限定的であることを意図しており、したがって、追加の数値、範囲、及びパーセンテージは、開示された実施形態の範囲内にある。

以下の説明は、マンモグラフィ手順及び生検手順のためのＸ線システムの様々な実施形態に関する。Ｘ線撮影システムの例示的な実施形態が図１に示されており、このシステムはセンサシステムを含んでいる。センサシステムは、各手順に関連するアクセサリと、手順に含まれる部位と、システム、患者、及びユーザを取り囲む環境に存在する１つ以上の物体とのうちの一つ以上の位置を検出するために、１つ以上のセンサ（例えば、ＴＯＦ（time-of-flight）センサ、ライダセンサ、又は視覚センサ（カメラなど））を含んでいる。センサシステムによる位置検出に基づいて、センサシステムを含むＸ線撮影システムは、乳房形態、乳房位置、患者形態、患者位置、ユーザ形態、及びユーザ位置のうちの１つ以上を評価することができる。カメラなどのセンサを含むセンサシステムによって検出された１つ以上の物体及び動作と、検出された１つ以上の物体及び動作に基づいて調整されるＸ線システムの１つ以上のアクチュエータのブロック図が図２に示されている。Ｘ線マンモグラフィシステムのコントローラは、図３におけるハイレベルのフローチャートの例示的なシステム及び方法で図示されるように、撮影システム用の臨床環境内のセンサシステムからのセンサデータ及び／又は位置データを用いて、乳房位置及び乳房形態、患者位置及び患者形態、ユーザ位置及びユーザ形態、並びにアクセサリ（生検手順のアクセサリなど）を含むマンモグラフィシステム構造の１以上を評価する人工知能（ＡＩ）／ニューラルネットモデルを訓練する訓練モジュールを動作するように構成することができる。さらに、乳房位置及び／又は患者位置評価を行うためにコントローラによって使用されるＡＩ／ニューラルネットワークモデルを訓練するための、並びにＸ線撮影システムの使用中に乳房位置調整のためのリアルタイムフィードバックを提供するための別の例示的なシステム及び方法を図４に関して例示し、説明する。

Ｘ線撮影手順（マンモグラフィ又はＤＢＴ撮影など）の間、及びＸ線画像ガイド下インターベンション手順（ＤＢＴガイド下生検、ＣＥＳＭ生検、定位生検など）の間、乳房を位置決めすることは、乳房の様々な部分を示す高品質の画像を取得する上で重要な役割を果たしている。さらに、ビューによっては、一部の位置決め用ランドマークが異なることがある。典型的には、高品質のマンモグラムが提供できるように乳房が位置決めされているかどうかの判断は、マンモグラムが得られるまで行うことができない。本明細書の発明者らは、上述の問題を特定し、データ取得を開始する前に乳房の位置決めを改善するための方法及びシステムを提供する。特に、撮影前に乳房の位置及び患者の体位を評価し、乳房及び患者の位置決めを改善するためのリアルタイムフィードバックを供給するための方法及びシステムが提供される。一実施形態では、第１の検出センサが、患者の体位を評価するために使用され、位置データ（例えば、患者及びＸ線システムの画像）を取り込み、第２の検出センサが、乳房位置を評価するために使用され、圧迫された乳房の位置データ及び／又は画像を取り込む。次いで、第１及び第２の検出センサから得られたセンサ位置データ（例えば、カメラ画像）は、人工知能（ＡＩ）／ニューラルネットワークベースの位置データ／画像処理モデルに入力され、このモデルは、入力された位置データ及び／又は画像を、所望の乳房位置決めのフレームワーク（すなわち、ビューに基づいた乳房の解剖学的ランドマークを含む）に従って評価し、さらに患者位置を評価し、ユーザインターフェースを通じて、リアルタイムフィードバックを技術者や使用者に提供し、患者位置補正及び乳房位置補正のうちの一つ以上の補正ができるようにする。患者位置及び乳房位置のうちの１つ以上の位置を評価して、マンモグラフィシステムで撮影するための乳房位置を改善することは、以下に更に詳細に説明される。

ＡＩベースの画像処理モデル又はＡＩは、ＡＩ／ニューラルネットワークベースの画像処理モデルによって提供される評価に加えて、臨床設定又は臨床環境におけるＸ線撮影システムの通常の動作中に得られるデータを利用して、上述した評価を実行するように訓練される又は構築される。より具体的には、Ｘ線撮影システムは、Ｘ線撮影システムによって実行される特定の撮影手順に対するセンサ位置データ及び／又は画像、並びにマンモグラフィ画像を得るために、Ｘ線撮影システムが使用する、例えば、ユーザ入力（側性（右か左か）、視野、及び／又は患者位置に関するユーザコンソール入力など）及びシステム出力（乳房位置の監視結果など）を受け取る。各撮影手順に対するこれらの入力及び／又は出力は、撮影手順に対するＸ線撮影システムへの実際の入力及びＸ線撮影システムからの実際の出力を使用してＡＩ／ニューラルネットワークを訓練するために、訓練データとして、センサ位置データ及び／又は画像と様々な組み合わせで、Ｘ線撮影システムに動作可能に接続された訓練システム又は訓練マネージャに提供することができる。Ｘ線撮影システムによって実行された撮影手順の入力及び／又は出力を含むデータを使用して、訓練マネージャは、撮影手順で得られたデータを撮影システムから除去することなく、及び、Ｘ線撮影システムの動作の通常のワークフローを変更することなく、Ｘ線撮影システムの通常の動作中に継続的にＡＩを訓練するように動作することができる。

図１を参照すると、例示的な実施形態による、乳房のＸ線撮影手順を実行するためのＸ線システム１０を含むマンモグラフィシステム１００が示されている。Ｘ線システム１０は、デジタル乳房トモシンセシス（「ＤＢＴ」）システムなどのトモシンセシスシステムであってもよく、例えば、米国特許出願公開第２０２１／０７０３３１１号（Methods And Systems For User And/Or Patient Experience Improvement In Mammography）に示され開示されており、米国特許出願公開第２０２１／０７０３３１１号の全体は全ての目的に対して参照により本明細書に明示的に組み込まれる。Ｘ線システム１０は、デジタルトモシンセシス撮影及びＤＢＴガイド下乳房生検を含む１つ以上の手順を実行するために使用することができる。更に、Ｘ線システム１０を使用して、マンモグラフィ撮影手順を実行することができ、乳房の頭尾方向（ＣＣビュー）及び内外斜位方向（ＭＬＯビュー）を含む１つ以上のビューを得ることができる。更に、Ｘ線システムを使用して、他のＸ線スクリーニング手順及び診断イメージング手順（ＣＥＳＭ、及び造影ＤＢＴ（ＣＥ－ＤＢＴ）診断イメージングなど）、並びにインターベンショナル手順（ＣＥＳＭガイド下生検及び定位手順など）を実行することができる。

Ｘ線システム１０は支持構造体４２を含んでおり、支持構造体４２には、放射線源１６、放射線検出器１８、及びコリメータ２０が取り付けられている。放射線源１６は、支持構造体４２に移動可能に結合されたガントリ１５内に収容されている。特に、ガントリ１５は、放射線源１６を含むガントリ１５が放射線検出器１８に対して軸５８を中心に回転できるように、支持構造体４２に取り付けることができる。放射線源１６を収容するガントリ１５の回転角度範囲は、検出器１８の水平検出面に垂直な垂直軸の周りを両方向に所望の角度まで回転する範囲を示している。

放射線源１６は、画像化されるボリューム又は物体に向けられ、所望の時点において放射線を放出し、１つ以上の画像を取得するように構成されている。放射線検出器１８は、表面２４を通じて放射線を受信するように構成されている。検出器１８は、様々な異なる検出器のうちのいずれか１つの検出器（Ｘ線検出器、デジタルＸ線検出器、又はフラットパネル検出器など）とすることができる。コリメータ２０は、放射線源１６に隣接して配置され、画像化される物体の照射領域を調整するように構成されている。

いくつかの例示的な実施形態では、システム１０は、患者の身体部分（例えば、頭部）が放射線を直に受けないように、フェイスシールドレール３８を介して放射線源１６に取り付けられた患者シールド３６をさらに含むことができる。システム１０は、圧迫板４０をさらに含むことができ、この圧迫板４０は、支持構造４２に対して垂直軸６０に沿って上下に移動可能とすることができる。したがって、圧迫板４０を検出器１８に向けて下方に移動させることによって、圧迫板４０が、放射線検出器１８に近い位置に配置されるように、調整することができる。圧迫板が検出器から離れるように垂直軸６０に沿って上方に移動させることによって、検出器１８と圧迫板４０の間の距離を大きくすることができる。圧迫板４０の移動は、ユーザが、Ｘ線システム１０に含まれる圧迫板アクチュエータ（図示せず）によって調整することができる。圧迫板４０は、放射線検出器１８の表面２４に対して身体部分（乳房など）を所定の位置に保持することができる。圧迫板４０は、身体部分を圧迫して身体部分を所定位置に保持し、任意選択で、生検針（コア針、又は吸引式コア針など）を挿入できるようにする開口部を提供することができる。このように、圧迫板４０を使用して身体部分を圧迫し、Ｘ線が横断する厚さを最小にし、患者が動くことによる身体部分の動きを減らすのを助けることができる。Ｘ線システム１０は、身体部分が位置決めされる物体支持部（図示せず）を含むこともできる。

マンモグラフィシステム１００は、少なくとも１つのプロセッサとメモリとを含むコントローラ４４を含むワークステーション４３を更に含むことができる。コントローラ４４は、Ｘ線システム１０の１つ以上の構成要素（放射線源１６、放射線検出器１８、圧迫板４０、及び生検装置のうちの１つ以上を含む）と通信可能に結合することができる。例示的な一実施形態では、コントローラとＸ線システム１０との間の通信は、無線通信システムによって行うことができる。他の例示的な実施形態では、コントローラ４４は、ケーブル４７を通じてＸ線システムの１つ以上の構成要素と電気的に通信することができる。更に、例示的な実施形態では、図１に示すように、コントローラ４４はワークステーション４３に統合されている。他の例示的な実施形態では、コントローラ４４を、上記に開示されたシステム１０の様々な構成要素のうちの１つ以上の構成要素に統合してもよい。さらに、コントローラ４４は、記憶されたプログラムロジックを実行する処理回路を含んでもよく、コントローラ４４は、Ｘ線システム１０で使用される様々な種類の装置及びデバイスに利用可能であり、且つ当該装置及びデバイスと互換性がある異なるコンピュータ、プロセッサ、コントローラ、又はそれらの組み合わせのうちのいずれか１つであってもよい。

ワークステーション４３は、放射線源１６によって放射される放射線からシステム１０のオペレータを保護する放射線シールド４８を含むことができる。ワークステーション４３は、ディスプレイ５６、キーボード５２、マウス５４、及び／又はユーザインターフェース５０を通じてシステム１０を容易に制御する他の適切なユーザ入力デバイスをさらに含むことができる。

さらに、Ｘ線システム１０は、システム１０を容易に制御し、視覚システム及びＸ線システム１０のうちの１つ以上によって取り込まれた１つ以上の画像を見るために、第２の制御ステーション（図示せず）を含むことができる。第２の制御ステーションは、適切な入力機能を有する第２の表示部を備えた第２のユーザインターフェースを含むことができる。第２の制御ステーションは、Ｘ線システムの近くに配置することができ、Ｘ線システム１０に（有線又は無線で）結合することができる。具体的には、ユーザが、乳房及び／又は患者の位置を調整しながら、第２の表示部及び／又は第２のユーザインターフェースを見ることができるように、第２の制御ステーションを配置することができる。したがって、第２の制御ステーションを配置することによって、ユーザは、リアルタイムのセンサ／カメラのフィードバックを見ること、並びに患者及び／又は乳房の位置を調整することを、同時に行うことができる。

マンモグラフィシステムのプロセッサ及びコントローラによって、コントローラ４４は、Ｘ線システム１０の動作及び機能を調整することができる。一実施例として、コントローラ４４は、Ｘ線源１６が、いつＸ線を放出するかについてのタイミング制御を行うことができ、さらに、コントローラ４４は、Ｘ線が検出器１８に当たった後に検出器１８がどのように情報又は信号を読み取り、伝達するか、Ｘ線源１６及び検出器１８が互いにどのように移動するか、並びにＸ線源１６及び検出器１８が身体部分に対してどのように移動するかを調整することができる。コントローラ４４は、情報（画像４２や動作中に取得されたデータを含む）がどのように処理され、表示され、記憶され、及び操作されるかを制御することもできる。コントローラ４４によって実行される異なる複数の処理ステップ（１つ以上のセンサから１つ以上の信号を受信すること、ユーザ入力を受信すること、受信した信号／入力を評価すること、画像処理すること、再構成エラーを求めること、エラー表示を含む動作パラメータを出力すること、Ｘ線システムの１つ以上のアクチュエータを調整してＸ線システムの動作を制御すること、を含む）は、プロセッサの非一時的メモリに記憶されている命令のセットによって提供することができる。情報は、コントローラ４４の１つ以上の非一時的メモリに、後で取り出して使用できるように記憶してもよい。

さらに、上記のように、放射線検出器１８は、放射線源１６から放出された放射線線を受け取る。特に、Ｘ線システムで撮影している間、検出器１８で撮影部位の投影画像を得ることができる。一部の例示的な実施形態では、放射線検出器１８によって受け取られたデータ（投影画像データなど）は、放射線検出器１８からコントローラ４４に電気的及び／又は無線で伝達することができる。次いで、コントローラ４４は、例えば再構成アルゴリズムを実施することによって、投影画像データに基づいて１つ以上のスキャン画像を再構成することができる。再構成された画像は、ユーザインターフェース５０において表示画面５６を通じてユーザに表示することができる。

放射線源１６は、放射線検出器１８と一緒に、異常のスクリーニング、診断、ダイナミック撮影、及び画像ガイド下生検のうちの１つ以上の目的のためにＸ線画像を提供するＸ線システム１０の一部を形成する。例えば、Ｘ線システム１０は、異常をスクリーニングするために、マンモグラフィモードで動作させることができる。マンモグラフィの間、患者の乳房は、検出器１８と圧迫板４０との間に位置決めされ、圧迫される。したがって、圧迫板４０と検出器１８との間のＸ線システム１０の容積は、撮影ボリュームである。次に、放射線源１６は、圧迫された乳房に放射線線を放出し、乳房の投影画像が検出器１８上に形成される。その後、投影画像は、コントローラ４４によって再構成され、表示部５０によってインターフェース５６に表示することができる。

マンモグラフィの間、ガントリ１５は、互いに異なる方向における複数の画像（頭尾方向（ＣＣ）画像及び内外斜位方向（ＭＬＯ）ビューなど）を得るように、異なる複数の角度に調整することができる。更に、マンモグラフィビュー（例えば、ＣＣビュー及びＭＬＯビュー）を取得する間、ガントリ１５、圧迫板４０、及び検出器１８は、軸５８を中心に単一ユニットとして線６２に沿って回転することができる。他の実施例では、ガントリ１５は、圧迫板４０及び検出器１８が静止したままで、軸５８を中心に回転することができる。

更に、Ｘ線システム１０は、デジタル乳房トモシンセシス（ＤＢＴ）を実行するためのトモシンセシスモードで動作することができる。トモシンセシスの間、Ｘ線システム１０は、Ｘ線システム１０の角度範囲にわたって様々な角度で低線量放射線を（圧迫板４０と検出器１８との間の）撮影ボリュームに照射するように動作することができる。トモシンセシスの間、マンモグラフィと同様に、乳房は圧迫板４０と検出器１８の間で圧迫される。その後、放射線源１６は－θから＋θまで回転し、その角度範囲にわたって、一定の角度間隔で、圧迫された乳房の複数の投影画像が得られる。例えば、Ｘ線システムの角度範囲が±１１度である場合、ガントリの角度を移動させている間に、約１度ごとに１枚ずつ、２２枚の投影画像を検出器によって捕獲することができる。次に、複数の投影画像は、コントローラ４４によって処理されて、複数のＤＢＴ画像スライスを生成する。この処理は、乳房の三次元ＤＢＴ画像を再構成する１つ以上の再構成アルゴリズムを適用することを含むことができる。

さらに、Ｘ線システム１０は、ＤＢＴガイド下生検手順を実行するように構成することができる。したがって、一部の例示的な実施形態では、システム１０は、組織サンプルを、適切な方法でさらに分析できるように抽出する生検針を含む生検装置（図示せず）をさらに含むことができる。

マンモグラフィシステム１００は、マンモグラフィシステム１００の１つ以上の構成要素及びアクセサリの位置データを感知及び／又は取得するための１つ以上の位置センサ／検出センサを更に含むことができる。１つ以上の検出センサは、図１に示すように、第１のセンサ１０１及びワークステーションセンサ１０２を含むことができる。第１のセンサ１０１及び第２のセンサ１０２はそれぞれ、視覚センサ（例えば、ＲＧＢ画像を得るためのカメラを含むカメラ）、深度センサ（例えば、ＴＯＦセンサ）、視覚センサ及び深度センサの組み合わせ、力／圧力センサ及び／又は速度センサとして構成することができ、例えば、センサが使用され、システム１００は、位置データ／位置画像の動き分析から得られた最適な圧迫プロファイルを学習し／圧迫プロファイルで訓練が行われ、センサは、Ｘ線システム１０に関連する１つ以上の構成要素及びアクセサリを感知するように構成することができる。さらに、第１のセンサ１０１は、ユーザ及び患者の形態及び動作のうちの１つ以上を感知するように構成することができ、一方、ワークステーションセンサ１０２を利用して、ワークステーションにおけるユーザの位置及び／又は動作を監視することができる。本実施例では、第１のセンサ１０１及び第２のセンサ１０２は、マンモグラフィシステム１００が視覚的に感知するための２つのカメラとして構成されていることを示すが、センサシステムは、以下でさらに説明するように、追加のセンサ（例えば、カメラ）を含んでもよいし、センサ（例えば、カメラ）を少なくしてもよいことが理解される。更に、１つ以上のセンサは、Ｘ線システム１０に結合された第２のセンサ１５４を含むことができる。第２のセンサ１５４は、カメラなど、第１のセンサ１０１と同様に構成することができ、撮影ボリューム内の圧迫された乳房の位置データ及び／又はカメラ画像を取り込むために利用することができる。このように、第２のセンサ１５４で得られた位置データ及び／又はカメラ画像は、Ｘ線投影画像を取得する前に乳房の位置を評価するために利用することができる。

第２のセンサ１５４は、第２のセンサ１５４の視野がＸ線システム１０の視野に対して（特に、ガントリ１５内に位置する放射線源１６に対して）位置決めされるように、ガントリ１５に結合することができる。第２のセンサ１５４を使用して、Ｘ線システム１０によって実行される手順（マンモグラフィ撮影、ＤＢＴ撮影、又は画像ガイド下生検など）の間、患者の乳房位置及び乳房の解剖学的ランドマークを監視することができる。一実施例では、第２のセンサ１５４は、他のセンサ１０１、１０２などと同様に、深度情報をＲＧＢ色情報と結合するＲＧＢ－Ｄカメラとして構成することができる。さらに、第２のセンサ１５４は、Ｘ線システム１０のコントローラ４４に通信可能に結合することができ、第２のセンサ１５４によって取り込まれた１つ以上の位置データ／センサ画像及び／又はセンサ画像シーケンスを、コントローラ４４の非一時的のメモリに記憶することができる。さらに、第２のセンサ１５４は、動き及び／又は動作を取り込むように構成することができる。例えば、或る時間の間のセンサ画像のシーケンスを取得し、この画像シーケンスを使用して動作を認識することができる。

一部の実施形態では、圧迫板４０、検出器１８、及び圧迫された乳房を含む撮影ボリュームの位置が、第２のセンサ１５４によって見つけられる、及び／又は視覚化されるように、第２のセンサ１５４を位置決めできることが理解される。一部の実施形態では、圧迫された乳房の位置に加えて、患者の一部を監視及び評価するように、第２のセンサ１５４を位置決めすることができる。すなわち、第２のセンサ１５４を使用して、患者の一部（例えば、患者の肩）を取り込み、したがって、圧迫された乳房のビューに加えて、患者の一部のビューを取得することもできる。

まとめると、第２のセンサ１５４は、（例えば、第２のセンサ１５４の位置を調整することによって）、撮影ボリューム（圧迫板、検出器、及び圧迫された乳房を含む）と、撮影ボリューム及びマージンボリュームと、撮影ボリューム及び患者の一部とのうちの１つ以上のビューを取得する及び／又は取り込むように調整することができる。

さらに、一実施例では、第２のセンサ１５４によって取り込まれた位置データ及び／又はセンサ画像を前処理して、関連する画像データを抽出することができ、処理された画像データを、（コントローラ、コントローラに接続されたエッジデバイス、コントローラと通信するクラウド、又はこれらの適切な組み合わせに記憶された）人工知能ベースの深層学習モデルの入力として使用することができる。この深層学習モデルは、Ｘ線システム１０を用いた様々な撮影手順及び画像ガイド下手順で乳房を位置決めする間に検出された乳房の解剖学的ランドマークに基づいて乳房位置を評価するためのニューラルネットワーク（畳み込みニューラルネットワークなど）を含む。乳房の複数の解剖学的ランドマーク（乳房構造とも呼ぶ）の一部のランドマークは、ビュー（例えば、ＣＣビュー又はＭＬＯビュー）及び手順（例えば、マンモグラフィ又はＤＢＴ）によって異なる場合があり、一方、各ビューにおける乳房の位置に対して評価される複数の共通する乳房の解剖学的ランドマーク（即ち、乳房構造）が存在する場合がある。

図１に戻ると、１つ以上の視覚センサは、コントローラ４４に通信可能に結合することができる。第１のセンサ１０１、第２のセンサ１５４及び／又はワークステーションセンサ１０２によって感知される及び監視される乳房撮影システム１００の様々な構成要素、並びにセンサの感知及び監視に応答して調整することができる乳房撮影システム１００の様々なアクチュエータの詳細は、以下の図２で更に詳しく説明される。

図２を参照すると、マンモグラフィシステム２００のブロック図が示されている。マンモグラフィシステム２００は、図１におけるマンモグラフィシステム１００の非限定的な実施例とすることができる。マンモグラフィシステム２００を利用して、マンモグラフィ手順（ルーチンマンモグラム、デジタル乳房トモシンセシスなど）及び生検手順（定位生検又はＤＢＴガイド下生検など）のうちの１つ以上を実行することができる。マンモグラフィシステム２００は、マンモグラフィシステム２００に関連する１つ以上のアクセサリ及び構成要素を感知すること、監視すること、及び分析することのうちの１つ以上実行するために、少なくともセンサシステム２５２及び処理システム２５６を有する医用視覚システム２５０を含むことができる。更に、マンモグラフィ手順及び生検手順のうちの１つ以上がマンモグラフィシステム２００を用いて実行される間、ワークフロー、乳房位置決め、及び患者の位置決めを改善するために、センサシステム２５２からの入力と、処理システム２５６による入力の分析とに基づいて、処理システム２５６により、マンモグラフィシステム２００を自動的に調整する、制御する、及び設定することができる。処理システム２５６は、図１におけるコントローラ４４の非限定的な実施例とすることができ、以下でさらに論じるように、処理システム２５６は、マンモグラフィシステム２００の１つ以上のセンサシステム（例えば、センサシステム２５２）から信号を受け取るように構成することができる。プロセッサは、センサシステムから受け取ったデータを分析し、１つ以上のＸ線システムアクチュエータ２７６によってマンモグラフィシステム２００の動作を調整し、さらに後述するように、マンモグラフィシステム２００のユーザインターフェース２８６を通じて、ユーザ及び患者のうちの少なくとも一方に、１つ以上の警告及び指示を含むリアルタイムフィードバックを提供するように構成することができる。

マンモグラフィシステム２００は、Ｘ線システム２１０と、医用視覚システム２５０とを含むことができる。Ｘ線システム２１０は、図１で説明したＸ線システム１０の一実施例とすることができる。１つの例示的な実施形態では、Ｘ線システム２１０は、マンモグラフィ手順を実行して、患者の身体部分（乳房など）を画像化し分析するための医用撮影モダリティとして構成することができる。別の例示的な実施形態では、Ｘ線システム２１０は、生検手順（Ｘ線ガイド下生検など）を実行して患者の身体部分から組織サンプルを得るように構成することができる。更に、Ｘ線システム２１０を、医用スキャン画像を得るためのマンモグラフィシステムから、組織を抽出して評価できるようにするための生検手順を実行する生検システムに変えることができる。Ｘ線システム２１０を利用して生検手順を実行する場合、Ｘ線システム２１０に生検装置２１２を結合することができる。生検装置２１２は、図１で説明した生検装置の一実施例とすることができ、生検装置２１２は、生検中の動きが低減されるように身体部分を支持し且つ身体部分を保持するための圧迫板２２２を含むことができる。圧迫板２２２は、図１に関して説明した圧迫板４０の一実施例であり、マンモグラフィシステムは、医用視覚システム２５０を通じて、構成要素（生検装置２１２、生検装置２１２の異なる構成要素など）及びアクセサリ（圧迫板２２２など）のうちの1つ以上を監視するように構成することができる。一例として、マンモグラフィ検査又は生検検査中に、乳房の位置を調整するために、ユーザは、圧迫板を動かすことができる。ビジョンシステム２５０は、圧迫板２２２の動きを検出することができ、圧迫後、変化した圧迫板の位置に基づいて、コントローラは、乳房がＸ線システムの視野内に入るようにコリメータの調整を命令することができる。

さらに、一部の実施形態では、視覚システム２５０を利用して、圧迫板２２２の最終（ロック）位置を決定することができる。圧迫板の最終位置は、乳房が撮影用の位置にあることを示すことができる。一実施例では、圧迫板の最終位置が確認されると、圧迫された乳房の乳房位置を評価することができ、その結果、乳房位置評価インターフェースが起動して、視覚システム２５０で乳房位置を評価することができる。圧迫された乳房が撮影用の所望の位置にあることが視覚システム２５０で確認されると、マンモグラフィシステムを使用して、圧迫された乳房のＸ線画像の取得を開始することができる。別の実施例では、圧迫板の最終位置が確認されると、視覚システム２５０で、乳房位置及び患者位置のうちの１つ以上の位置を評価することができる。乳房位置、患者位置、及びユーザ位置のうちの１つ以上の位置がそれぞれの撮影用の所望の位置にあることが確認されると、マンモグラフィシステムを使用してＸ線画像取得を開始することができる。

マンモグラフィシステム２００は、医用視覚システム２５０を用いてＸ線システム２１０を取り囲む環境２２６を監視するようにさらに構成することができる。

上記のように、医用視覚システム２５０は、１つ以上の位置検出センサ（例えば、カメラ２５４）を含むセンサ検出システム２５２と、プロセッサ２５８及び非一時的メモリ２６０を含む画像処理システム２５６とを含む。センサシステム２５２は、画像処理システム２５６に通信可能に結合することができる。具体的には、処理システム２５６は、システム２５２の１つ以上のカメラ２５４から１つ以上の信号を受信することができる。システム２５２の１つ以上のセンサ又はカメラ２５４は、図１に関して説明したセンサ又はカメラ１０１、１０２及び１５４と同様のものとすることができ、１つ以上のセンサ／カメラ２５４は、マンモグラフィシステム２００及びその構成要素、アクセサリ、及び環境を感知することができる。１つ以上のセンサ／カメラ２５４からのデータは、処理システム２５６に送信され、更に分析して記憶することができる。

処理システム２５６は、非一時的メモリ２６０に記憶された機械可読命令を実行するように構成されたプロセッサ２５８を含む。プロセッサ２５８は、シングルコアプロセッサでもよいし、マルチコアプロセッサでもよく、プロセッサで実行されるプログラムは、並列処理又は分散処理用に構成することができる。一部の実施形態では、プロセッサ２５８は、任意に、２つ以上のデバイス全体に分散された個々の構成要素を含むことができ、遠隔に配置され、及び／又は協調処理ができるように構成することができる。一部の実施形態では、１つ以上の態様のプロセッサ２５８を、クラウドコンピューティング構成に構築された遠隔アクセス可能なネットワークコンピューティングデバイスによって仮想化し実現することができる。他の実施形態によれば、プロセッサ２５８は、処理機能を実行することができる他の電子構成要素（デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はグラフィックボードなど）を含むことができる。他の実施形態によれば、プロセッサ２５８は、処理機能を実行することができる複数の電子構成要素を含むことができる。例えば、プロセッサ２５８は、中央処理装置、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、及びグラフィックボードを含む電子構成要素のリストの中から選択される２つ以上の電子構成要素を含むことができる。さらに更なる実施形態では、プロセッサ２５８は、並列コンピューティングアーキテクチャ及び並列処理能力を含むグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）として構成することができる。非一時的メモリ２６０は、人工知能（ＡＩ）ベースの画像処理／ニューラルネットワークモデル２６２、位置データ及び／又は画像データ２６４、アクセサリ監視モジュール２６６、ユーザ入力監視モジュール２６８、環境監視モジュール２７０、ワークフロー監視モジュール２７２、及び患者監視モジュール２７４を記憶することができる。

一実施例では、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、複数のパラメータ（例えば、重み、バイアス、活性化関数）を含む深層学習モデルと、１つ以上のディープニューラルネットワークを実装するための命令とを含むことができ、センサシステム２５２から位置データ及び／又は画像データを受け取り、Ｘ線システム構成要素及びアクセサリのうちの１つ以上に対応する１つ以上の物体を識別し、１つ以上の環境パラメータをさらに識別し、さらに、マンモグラフィ及び生検のうちの１つ以上に関する１つ以上のプロセス及び動作を識別するためのものである。例えば、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、１つ以上のニューラルネットワーク（畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）など）を含む深層学習モジュールを実装するための命令を記憶することができる。ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、訓練済み及び／又は訓練されていないニューラルネットワークを含むことができ、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、記憶された１つ以上のニューラルネットワークに関連する様々なデータ又はメタデータをさらに含むことができる。

さらに、センサシステム２５２からの入力を用いて、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、乳房位置、乳房の解剖学的ランドマーク、患者位置、患者形態、ユーザ位置、ユーザ形態、並びにシステム及び／又はアクセサリの構成を特定することができる。さらに、センサシステム２５２からの入力を使用して、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、患者位置だけでなく乳房位置も評価し、その評価に基づいて１つ以上のエラーを求めることができる。１つ以上のエラーとしては、乳房位置決めエラー、患者位置決めエラー、及びユーザエラーがあり、エラーに基づいてマンモグラフィシステムを制御し（例えば、１つ以上のエラーを検出することに応答して画像取得を停止し）、検出されるエラーに基づいてリアルタイムのフィードバックを提供する（例えば、乳房が位置決めされると、視覚センサは１つ以上の画像を取得し、その画像を利用して乳房の位置及び形態を分析し、分析に基づいてリアルタイムのフィードバックを提供することができる）。

一実施例では、第１のＡＩ／ニューラルネットワークモデル又はＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の一部は、所望の患者位置に対するパラメータ（全身に関する患者位置、及びＸ線システムに対する患者位置を含む）を含むことができ、所望の患者位置は、Ｘ線システムの撮影モードと、撮影システムによって取得されるべき所望のビューとに基づいている。さらに、第２のＡＩ／ニューラルネットワークモデル又はＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の一部は、所望の乳房位置に対するパラメータ（Ｘ線システムの撮影ボリュームに含まれる圧迫された乳房の１つ以上の特徴を含む）を含むことができ、所望の乳房位置は、Ｘ線システムの撮影モードと、撮影システムによって取得されるべき所望のビューとに基づいている。Ｘ線画像の取得を開始する前に、センサシステム２５２を使用して、（第１のモジュールに対して）現在の患者位置と、（第２のモジュールに対して）現在の乳房位置とを評価し、その評価に基づいて、リアルタイムフィードバックを、ユーザインターフェースを通じてユーザに提供することができる。現在の患者位置が第１のモジュールと一致し、現在の乳房位置が第２のモジュールと一致する場合、Ｘ線画像の取得を開始することができる。

非一時的メモリ２６０は、センサ／カメラ画像データ２６４をさらに記憶することができる。センサ／カメラ画像データ２６４は、センサシステム２５２によって取り込まれた位置データ／画像を含むことができる。例えば、センサシステム２５２によって取り込まれた位置データ／画像は、１つ以上のマンモグラフィシステムの位置データ／画像（構成要素及びアクセサリを含むＸ線システム２１０、環境２２６、ならびにＸ線システム２１０及び環境２２６に関連するプロセス及び／又は動作を含む）を含むことができる。センサ／カメラ画像データ２６４は、患者監視画像、ユーザ監視画像、圧迫されて乳房の画像、システム及び／又はアクセサリの画像をさらに含むことができる。

非一時的メモリ２６０は、１つ以上のアクセサリ２１４及び生検装置２１２が存在しているかどうかを監視及び分析する、並びに１つ以上のアクセサリ２１４及び生検装置２１２の現在の位置を監視及び分析するための命令を含むアクセサリ監視モジュール２６６をさらに記憶することができる。

非一時的メモリ２６０は、ユーザインターフェースからのユーザ入力を監視及び分析するための命令を含むユーザ入力監視モジュール２６８をさらに記憶することができる。

非一時的メモリ２６０は、環境２２６を監視及び分析するための命令を含む環境監視モジュール２７０をさらに記憶することができ、１つ以上のプロセス及び動作２３８を監視及び分析するための命令を含むワークフロー監視モジュール２７２を記憶することができる。さらに、非一時的メモリ２６０は、患者の有無、患者位置、並びに検査室に入る患者の動き及び検査室から出る患者の動きのうちの１つ以上を監視及び分析するための患者監視モジュール２７４を記憶することができる。

非一時的メモリ２６０は、医用画像データ２７５をさらに記憶することができる。医用画像データ２７５は、Ｘ線システム２１０によって取り込まれた身体部分のスキャン画像を含むことができる。

Ｘ線システム２１０、環境２２６、並びにプロセス及び動作２３８のうちの１つ以上を感知し分析すると、画像処理システム２５６は、その感知ステップ及び分析ステップに基づいて、１つ以上のＸ線システムアクチュエータ２７６に命令を出力することができる。Ｘ線システムアクチュエータ２７６は、放射線源（図１における放射線源１６など）からの放射線源出力を制御するための画像取得アクチュエータ２７８、Ｘ線システム２１０のガントリ位置を制御するためのガントリ動作アクチュエータ２８０、及び例えば環境２２６の対象の存在又は不在に基づいたベッド位置アクチュエータを含むことができる。ガントリ動作アクチュエータ２８０は、ガントリ昇降、ガントリ回転、及びガントリ角度設定のうちの１つ以上を調整するための１つ以上のアクチュエータを含むことができ、ガントリ昇降の動きには、Ｘ線システム２１０の垂直軸に沿って上方向又は下方向にガントリを動かすことを含み、ガントリ回転は回転軸周りの検出器及びＸ線発生管の回転であり、ガントリ角度設定は或る回転角度範囲内で検出器が静止している間にＸ線管を回転することである。

Ｘ線システムアクチュエータ２７６は、以下にさらに詳述するように、例えば、ユーザ入力と実際のＸ線システム構成との間に１つ以上の不一致を感知することに基づいて、生検デバイスの動作（生検針の発射など）を調整するための生検デバイスアクチュエータをさらに含むことができる。Ｘ線システムアクチュエータ２７６は、特に、圧迫板２２２の動きを調整するための圧迫板アクチュエータ２８５をさらに含むことができる。

更に、Ｘ線システム２１０、乳房位置、患者位置、環境２２６、及びプロセス及び動作２３８のうちの１つ以上を感知し分析すると、画像処理システム２５６は、ユーザインターフェース２８６を通じてリアルタイムフィードバックを含む１つ以上の警告を出力してもよい。ユーザインターフェース２８６は、図１におけるユーザインターフェース５６の一例とすることができる。更に、処理システム２５６は、ユーザインターフェース２８６上の画像取得入力２９２を更新し、それに応じてＸ線システムのセットアップ、構成、及び動作のうちの１つ以上を調整するように構成することができる。更に、処理システムは、ユーザインターフェース２８６上のアクセサリ情報入力２９４を更新し、それに応じてＸ線システムのセットアップ、構成、及び動作を調整するように構成することができる。

ここで図２及び図３を参照すると、非一時的メモリ２６０は、ＡＩ／ニューラルネットワーク訓練モジュール２６３及び／又は訓練モジュール２６３の実装及び動作のための命令をさらに記憶することができ、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２に記憶されたＡＩ及び／又はディープニューラルネットワークの１以上を訓練するための命令を含む。あるいは、訓練モジュール２６３と、訓練モジュール２６３を動作させるための記憶された命令は、撮影システム２００から離れた場所に配置された非一時的メモリ（図示せず）であって、撮影システム２００に動作可能に接続された非一時的メモリに記憶することができる。

撮影システム２００を使用して実行される1つ以上の撮影手順に対して、訓練データを、画像処理システム２６５／プロセッサ２５８によって訓練モジュール２６３に供給して、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の訓練を実行することができる。特に、訓練データは、撮影システム２００によって実行される特定の撮影手順に対する撮影システム２００への様々な入力及び／又は画像処理システム２００からの様々な出力を含む。

ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の訓練で使用されるべき正解を訓練モジュール２６３に供給するために、画像処理システム２５６／プロセッサ２５８は、撮影システム２００によって実行される個々の撮影手順に対する既知のパラメータを訓練モジュール２６３に提供することができる。例えば、訓練モジュール２６３に供給される訓練データセットは、特定の撮影手順に対する様々なパラメータに関するユーザ入力（側性（右か左か）、視野、患者位置、及び撮影手順に対する他の撮影システム設定選択など）を含むことができる。

訓練モジュール２６３に供給される訓練データセットは、画像処理システム２５６に情報を提供するために、画像処理システム２５６によって使用される様々なシステムアルゴリズム（図示せず）からの内部システム出力（第２のＡＩ／ニューラルネットワークモデル又はＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の一部からの検出された現在の乳房位置に関する出力、例えば、乳房が正しく位置決めされているかどうかを判断するためにＸ線画像に対して実行されるＡＩ／画像処理アルゴリズムからの内部システム出力など）をさらに含むことができる。この内部システム出力は、システム１００によって既に実行されているプロセスから得られ、訓練モジュール２６３に供給される１つ以上の正解のうちの１つとして機能する。これらのユーザ入力及び／又は内部システムアルゴリズム出力は、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の正解又は評価パラメータとして、訓練モジュール２６３によって単独で又は互いに組み合わせて使用される。

さらに、画像処理システム２５６／プロセッサ２５８によって訓練モジュール２６３に送られる訓練データは、センサ／カメラ画像データ２６４を含み、センサ／カメラ画像データ２６４は、圧迫された乳房の位置データ及び／又はカメラ画像、ファントムのカメラ画像を含むことができ、それぞれが正解に関連する撮影手順、すなわち、ユーザ入力及び／又はシステムアルゴリズム出力に対応する。

図２に示す画像処理システム２５６は、説明のためのものであり、限定するためのものではないことを理解されたい。別の適切な画像処理システムでは、異なる構成要素の数を多くしてもよいし、少なくしてもよい。

図３を参照すると、訓練モジュール２６３によって使用される方法３００であって、撮影手順から訓練データセットを取得し、訓練データセットを使用してＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２を訓練するための方法３００を示すハイレベルのフローチャートが示されている。特に、方法３００は、Ｘ線撮影システムに対する画像化される身体部分の位置とＸ線システムに対する患者位置とのうちの一方の位置又は両方の位置の評価に関してＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２を訓練するために、画像取得を開始する前に、撮影システム（図１又は図２のＸ線システム１００又は２００など）の動作中に実施することができる。

方法３００に従ってＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２を訓練するために、最初に、画像処理／医用視覚システム２５０が、ステップ３０２において起動イベントを感知又は判断する。例えば、視覚システム２５０は、圧迫板２２２と検出器との間に患者の乳房が配置された後に圧迫板２２２の最終（ロック）位置を決定し、圧迫板アクチュエータ２８５を使用するなどして、圧迫板２２２を動かし、乳房の圧迫に望ましい位置に圧迫板２２２を配置する。画像処理／医用視覚システム２５０が感知できる他の種類の起動イベントは、Ｘ線システム１０，２１０が、撮影手順の開始前に、Ｘ線システム１０，２１０の１つ以上の部分及び／又は患者の乳房の位置及び／又は向きを評価及び／又は決定する状態にあることを示すＸ線システム１０，２１０の様々な動作条件及び／又は設定に関するものである。起動イベント３０２に応答して、医用視覚システム２５０は、ステップ３０４において、センサ／カメラ２５４を含むセンサシステム２５２を動作させて、センサシステム２５２によって受信される位置データ及び／又は患者監視画像及び／又は圧迫された乳房の画像などを取得する。次に、ステップ３０８において、これらの位置データ／画像又はフレーム３０６は、センサシステム２５２によって医用視覚システム２５０に伝送され、センサ／カメラ画像データ２６４として記憶される。フレーム３０６／センサ／カメラ画像データ２６４は、ステップ３１０において、前処理又は後処理され、画像処理システム２５６／プロセッサ２５８によって訓練モジュール２６３に転送することができる。

フレーム／センサ／画像データ３０６に加えて、医用視覚システム２５０は、ユーザインターフェース２８６からのユーザ入力３１２を受け取る、及び／又はＸ線撮影システム１０，２１０から、選択された撮影パラメータ及び実行されるべき撮影手順のシステム構成に対応するアルゴリズム出力３１４を受け取る。医用視覚システム２５０は、ステップ３１６において、これらのシステム入力及び出力を訓練モジュール２６３に供給し、訓練モジュール２６３に対して正解の入力データ３１８として使用される。ステップ３２２において、撮影システム１０，２１０で実行されている撮影手順から得られるフレーム／センサ／画像データ２６４及び正解の入力データ３１８を使用して、訓練データセット３２０が作成され、訓練データセット３２０は、訓練モジュール２６３によってＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２に送信される。ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、訓練データセット３２０に対して評価を実行して、フレーム／センサ／画像データ２６４の様々な属性を決定し、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２を訓練することと、フレーム／センサ／画像データ２６４が、フレーム／センサ／画像データ２６４が得られた撮影手順に対する正解の入力データ３１８によって特定されたパラメータに対応するかどうかについてのＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の判断をテスト／検証することの両方を実行する。このようにして、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２及び訓練モジュール２６３を組み込むＸ線撮影システム１０，２１０から直接得られたデータを使用して訓練され、それにより、以前の訓練データセットの収集方法のような訓練データセットの収集に関する問題又は懸念が解消される。

方法３００を用いたＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の訓練の動作方法に関しては、いくつかの選択肢が利用可能である。先ず、方法３００は、Ｘ線撮影システム１０，２１０を利用して実行されたいくつかの撮影手順で取得されたデータを使用して、持続的学習プロセスで実行することができる。持続的学習プロセスでは、撮影手順に基づく方法３００のＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２からの出力が、ある特定のレベルの精度（例えば、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２に適用される検証データセット（図示せず）によって検証される）に達すると、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の構成は、持続的学習から、学習モジュール２６３を無効にする自動モードに切り替えることができ、フレーム／センサ／画像データ２６４は、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２に直接供給され、特徴が検出される、及び／又は、側性（右か左か）、視野、乳房位置監視、試料の存在などが評価される。

方法３００の動作の第２の代替案では、方法３００は、能動学習モードで動作させることができる。能動学習モードは、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６３上で持続的学習プロセスが利用された後に使用することができ、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、訓練モジュール２６３によってＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２に提供される特定の撮影手順に対する各訓練データセット３２０に関して推論信頼度スコアを出力する。推論信頼度スコアが、ユーザ又は訓練モジュール２６３によって決定される或るプリセット閾値を上回っている場合、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２を、上記のように、自動で特徴を検出する動作設定に維持することができる。しかしながら、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２からの推論信頼度スコアが閾値を下回る場合、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は訓練モードに戻され、訓練モジュール２６３は、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の出力が検証される及び／又は閾値を上回るまで、Ｘ線撮影システム１０，２１０によって実行される他の撮影手順からの追加の訓練データセット３２０をＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２に供給する。さらに、ユーザ入力が変更された場合、すなわち、ユーザがモデルの回答を変更した場合、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は訓練モードに戻され、訓練モジュール２６３は、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２に、新たに指定されたユーザ入力の撮影手順に対応する追加の訓練データセット３２０を提供する。

学習方法３００の上記の動作モードは、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２及び訓練モジュール２６３が記憶された単一のＸ線撮影システム１０，２１０によって実行された撮影手順から得られたユーザ入力／システム出力及び画像データを使用して形成された訓練データセットに依存しており、患者データはオンサイトで保存される。第３の選択肢では、方法３００は、連合学習モデル又はパーソナライズド連合学習モデルで動作する。この実施形態では、図４に概略的に示されているように、最初、方法４００のステップ４０２において、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、Ｘ線撮影システム１０，２１０の外部で形成することができる。ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、Ｘ線撮影システム１０，２１０の外部で、例えば、中央サーバ４１０上で訓練することができ、中央サーバ４１０は撮像システム１０，２１０から遠隔に配置することができ、撮像システム１０，２１０も互いに遠隔に配置することができる。ステップ４０４において、まだ訓練されていないモデル２６２は、中央サーバ４１０からの訓練モジュール２６３と組み合わせて、個々のＸ線撮影システム１０，２１０に伝送される又はインストールされる。次に、ステップ４０６において、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２は、モデル２６２が検証される及び／又はモデル２６２が精度に関して所定の閾値に達するまで、方法３００の上記の手法のうちの１つの手法によって、個々のＸ線撮影システム１０，２１０で訓練される。次に、ステップ４０８において、訓練されたモデル２６２は、モデル２６２を訓練するために利用された訓練データセットからのデータを送信すること又は保存することなく、中央サーバ４１０によって個々のＸ線撮影システム１０，２１０の各々から取り出される。次に、中央サーバ４１０は、訓練されたモデル２６２の各々の結果をプール又は集約して、グローバル訓練済みモデル４１４を実現する。グローバル訓練済みモデル４１４は、個々のＸ線撮影システム１０，２１０の各々で利用することができ、個々のＸ線撮影システム１０，２１０に対して特徴検出機能を提供することができる。

個々のＸ線撮影システム１０，２１０内に配置された訓練モジュール２６３でＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２を訓練するための訓練方法３００，４００の実施形態で各方法を反復すると、訓練データセット３２０のために使用されるデータ３１２，３１４，３１６，２６４は、Ｘ線撮影システム１０，２１０を使用して実行される撮影手順から直接に連続的に得られる。このように、データは安全性が保たれ、Ｘ線撮影システム１０，２１０の臨床環境の外部には送信されず、訓練データセット３２０に含まれる患者情報のプライバシー及び機密性が保持される。さらに、方法３００，４００の各実施形態では、訓練データセット３２０を形成する情報は、Ｘ線撮影システム１０，２１０の通常の動作中にシームレスな方法で得られ、方法３００，４００が実行されても、技師のためにＸ線撮影システム１０，２１０の動作又はワークフローは変更されず、例えば、方法３００，４００は、Ｘ線撮影手順が実行される場合、Ｘ線撮影システム１０，２１０の通常の動作のバックグラウンドで動作する。さらに、ＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２を訓練する方法３００，４００は、ユーザに対して完全に透過的であり、ユーザがシステム１０，２１０を操作する方法にいかなる修正も必要とせず、一方で、ユーザがＡＩ／ニューラルネットワークモデル２６２の訓練に使用するＸ線画像及び／又は他の入力データに積極的に注釈する必要性もない。

本開示の上記の組成物、装置及び方法は変更することができるので、特定の実施形態及び方法論に限定されないことが理解される。また、本明細書で使用される用語は、特定の例示的な実施形態のみを説明するものであり、特許請求の範囲によってのみ限定される本開示の範囲を限定することを意図するものではないことも理解される。

[実施形態1]
Ｘ線マンモグラフィシステム用のセンサベースの特徴検出人工知能（ＡＩ）モデルを訓練する方法であって、該方法は、
ａ. Ｘ線マンモグラフィシステムを準備するステップであって、前記Ｘ線マンモグラフィシステムは、
i. 支持面に配置されたガントリであって、Ｘ線源と、前記Ｘ線源に対して配列可能なＸ線検出器と、前記検出器に対して相対的に移動可能な圧迫板であって、患者の乳房を前記検出器と前記圧迫板との間に固定する圧迫板とを含むガントリ、
ii. 前記ガントリに動作可能に接続され、前記マンモグラフィシステムの撮影モードでＸ線画像データを生成するように、前記Ｘ線源及び前記Ｘ線検出器の動作を制御する画像処理システムであって、前記検出器からの前記Ｘ線画像データを処理するプロセッサと、前記プロセッサに動作可能に接続され、特徴検出ＡＩモデル及び訓練モジュールを動作させるための命令を記憶するデータベースと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、ユーザに情報を提示するディスプレイと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、前記画像処理システムにユーザ入力できるようにするユーザインターフェースとを含む画像処理システム、及び
iii. 前記画像処理システムに動作可能に接続されたセンサ検出システムであって、前記センサ検出システムは、前記ガントリ及び前記患者のセンサデータを生成するように動作可能な少なくとも１つのセンサを含み、前記特徴検出ＡＩモデルは、前記センサデータ内の前記ガントリ及び前記患者のうちの一方又は両方の特徴を検出して、ユーザ、前記ガントリ、及び前記患者のうちの少なくとも一つを評価するように動作可能である、センサ検出システム、
を含む、Ｘ線マンモグラフィシステムを準備するステップ、
b. 前記Ｘ線マンモグラフィシステムによって実行されるべき撮影手順のパラメータを入力するステップ、
c. 前記検出器と前記圧迫板との間に患者の乳房を位置決めするステップ、
d. 前記センサ検出システムでセンサデータを取得するステップ、
e. 入力されたパラメータ、前記データベースに記憶された制御アルゴリズムからの１つ以上の内部システム出力、及びそれらの組合せのうちの少なくとも１つを、センサデータとともに訓練モジュールに供給して、訓練データセットを形成するステップ、
e. 前記訓練データセットを前記特徴検出ＡＩモデルに供給するステップ
を含む方法。
[実施形態2]
前記訓練データセットを前記特徴検出ＡＩモデルに供給すると同時に、前記撮影手順を実行するステップを含む、実施形態１に記載の方法。
[実施形態3]
前記少なくとも１つのセンサは、前記センサデータとして、前記ガントリ及び前記患者の位置のカメラ画像を取得するように動作可能なカメラである、実施形態１に記載の方法。
[実施形態4]
a. 前記撮影手順に対する前記入力されたパラメータに応答して、前記データベースに記憶された制御アルゴリズムから１つ以上の内部システム出力を受信するステップ、及び
b. 前記入力されたパラメータ及び前記センサデータとともに、前記システム出力を前記訓練モジュールに供給して、前記訓練データセットを形成するステップ
を含む、実施形態１に記載の方法。
[実施形態5]
前記入力されたパラメータ、前記内部システム出力、及び前記センサデータを訓練モジュールに供給するステップは、前記入力されたパラメータ及び前記システム出力を、前記訓練データセットの正解として使用するステップを含む、実施形態４に記載の方法。
[実施形態6]
前記方法では、前記訓練データセットが前記特徴検出ＡＩモデルに供給されること、各撮影手順が前記Ｘ線マンモグラフィシステムで実行されることが、連続的に実行される、実施形態１に記載の方法。
[実施形態7]
前記方法では、前記訓練データセットが前記特徴検出ＡＩモデルに供給されること、各撮影手順が前記Ｘ線マンモグラフィシステムで実行されることが、自動的に実行される、実施形態１に記載の方法。
[実施形態8]
前記方法は、前記訓練データセットが前記特徴検出ＡＩモデルに供給され、各撮影手順が前記Ｘ線マンモグラフィシステムで実行される連合方法である、実施形態１に記載の方法。
[実施形態9]
前記訓練データセットは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムに保持される、請求項１に記載の方法。
[実施形態10]
前記訓練データセットは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムから外部に送信されない、実施形態１に記載の方法。
[実施形態11]
前記センサデータを取得するステップは、ガントリの複数の画像を取得するステップを含む、実施形態１に記載の方法。
[実施形態12]
前記センサデータを取得するステップは、前記患者、前記患者の乳房、及びそれらの組合せのうちの少なくとも前記患者、前記患者の乳房、又は前記組合せの画像を取得するステップを含む、実施形態１に記載の方法。
[実施形態13]
前記センサデータを取得するステップは、前記ガントリの位置及び構成の複数の画像と、前記患者、前記患者の乳房、及びそれらの組合せのうちの少なくとも１つの位置及び形状のうちの少なくとも１つと、を取得する、実施形態１に記載の方法。
[実施形態14]
前記画像処理システムは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムの１つ以上の起動イベントを感知するように構成され、複数のセンサデータを取得するステップは、
a. 起動イベントを感知するステップ、及び
b. 前記センサデータが取得されるように前記センサ検出システムを動作させるステップ
を含む、実施形態１に記載の方法。
[実施形態15]
前記患者の乳房を前記検出器と前記圧迫板との間に位置決めするステップは、
a. 前記患者の乳房を前記圧迫板と前記検出器の間に配置するステップ、
b. 前記圧迫板と前記検出器との間で前記患者の乳房が圧迫されるように、前記圧迫板を所望の位置に移動させるステップ、及び
c. 前記圧迫板を前記所望の位置にロックするステップ
を含み、
感知された起動イベントは、前記圧迫板のロックである、実施形態１４に記載の方法。
[実施形態16]
前記センサデータを訓練モジュールに供給するステップは、前処理されたセンサデータ、後処理されたセンサデータ、及びそれらの組合せを前記訓練モジュールに供給するステップを含む、実施形態１に記載の方法であって。
[実施形態17]
撮影モードで及び介入／生検モードで動作可能なＸ線マンモグラフィシステムであって、前記システムは、
a. 支持面に配置されたガントリであって、Ｘ線源と、前記Ｘ線源に対して配列可能なＸ線検出器と、前記検出器に対して相対的に移動可能な圧迫板であって、患者の乳房を前記検出器と前記圧迫板との間に固定する圧迫板とを含むガントリ、
b. 前記ガントリに動作可能に接続され、前記マンモグラフィシステムの撮影モードでＸ線画像データを生成するように、前記Ｘ線源及び前記Ｘ線検出器の動作を制御する画像処理システムであって、前記検出器からの前記Ｘ線画像データを処理するプロセッサと、前記プロセッサに動作可能に接続され、特徴検出ＡＩモデル及び訓練モジュールを動作させるための命令を記憶するデータベースと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、ユーザに情報を提示するディスプレイと、前記画像処理システムに動作可能に接続され、前記画像処理システムにユーザ入力できるようにするユーザインターフェースとを含む画像処理システム、及び
c. 前記ガントリに配置され前記画像処理システムに動作可能に接続されたセンサ検出システムであって、前記センサ検出システムは、前記ガントリ及び前記患者のセンサデータを生成するように動作可能な少なくとも１つのセンサを含み、前記特徴検出ＡＩモデルは、前記センサデータ内の前記ガントリ及び前記患者のうちの一方又は両方の特徴を検出して、前記ガントリ及び前記患者を評価するように動作可能である、センサ検出システム
を含み、
前記訓練モジュールは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムによって実行されるべき撮影手順に対する前記ユーザインターフェースからのユーザ入力パラメータ、前記データベースに記憶された制御アルゴリズムからの１つ以上の内部システム出力、及びそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つと、前記センサ検出システムからのセンサデータとを受け取って、前記特徴検出ＡＩモデルの訓練に使用する訓練データセットを形成するように構成され、前記訓練データセットは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムから外部に送信されない、Ｘ線マンモグラフィシステム。
[実施形態18]
前記訓練モジュールは、前記Ｘ線マンモグラフィシステムを使用して実行される撮影手順と同時に動作するように構成されている、実施形態１７に記載のＸ線マンモグラフィシステム。
[実施形態19]
前記訓練モジュールは、持続的学習モードで動作するように構成されている、実施形態１７に記載のＸ線マンモグラフィシステム。
[実施形態20]
前記訓練モジュールは、連合学習モードで動作するように構成されている、実施形態１７に記載のＸ線マンモグラフィシステム。

１０，２１０ Ｘ線マンモグラフィシステム
１５ ガントリ
１６ Ｘ線源
１８ Ｘ線検出器
４０ 圧迫板
５０ ユーザインターフェース
５６ ディスプレイ
２３６ 患者
２５４ カメラ
２５８ プロセッサ
２６０ データベース
２６２ 特徴検出人工知能（ＡＩ）モデル
２６３ 訓練モジュール
２６４ 画像データ
３０６ センサデータ
３１２ 入力パラメータ
３１４ 内部システム出力
３２０ 訓練データセット
４４，２５６ 画像処理システム
１００，２５２ センサ検出システム
１００，２５６ 画像処理システム
１０１，１０２，１５４， センサ又はカメラ

Claims (15)

1. Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）用のセンサベースの特徴検出人工知能（ＡＩ）モデル（２６２）を訓練する方法であって、該方法は、
   ａ. Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）を準備するステップであって、前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）は、
   i. 支持面に配置されたガントリ（１５）であって、Ｘ線源（１６）と、前記Ｘ線源（１６）に対して配列可能なＸ線検出器（１８）と、前記検出器（１８）に対して相対的に移動可能な圧迫板（４０）であって、患者の乳房を前記検出器と前記圧迫板との間に固定する圧迫板（４０）とを含むガントリ（１５）、
   ii. 前記ガントリ（１５）に動作可能に接続され、前記マンモグラフィシステム（１０）の撮影モードでＸ線画像データを生成するように、前記Ｘ線源（１６）及び前記Ｘ線検出器（１８）の動作を制御する画像処理システム（４４，２５６）であって、前記検出器（１８）からの前記Ｘ線画像データを処理するプロセッサ（２５８）と、前記プロセッサ（２５８）に動作可能に接続され、特徴検出ＡＩモデル（２６２）及び訓練モジュール（２６３）を動作させるための命令を記憶するデータベース（２６０）と、前記画像処理システム（４４，２５６）に動作可能に接続され、ユーザに情報を提示するディスプレイ（５６）と、前記画像処理システム（１００，２５６）に動作可能に接続され、前記画像処理システム（４４，２５６）にユーザ入力できるようにするユーザインターフェース（５０）とを含む画像処理システム（４４，２５６）、及び
   iii. 前記画像処理システム（４４，２５６）に動作可能に接続されたセンサ検出システム（１００，２５２）であって、前記センサ検出システム（１００，２５２）は、前記ガントリ（１５）及び前記患者（２３６）のセンサデータを生成するように動作可能な少なくとも１つのセンサ（１０１，１０２，１５４，２５４）を含み、前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）は、前記センサデータ内の前記ガントリ（１５）及び前記患者（２３６）のうちの一方又は両方の特徴を検出して、ユーザ、前記ガントリ、及び前記患者のうちの少なくとも一つを評価するように動作可能である、センサ検出システム（１００，２５２）、
   を含む、Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）を準備するステップ、
   b. 前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）によって実行されるべき撮影手順のパラメータを入力するステップ、
   c. 前記検出器（１８）と前記圧迫板（４０）との間に患者の乳房（２３６）を位置決めするステップ、
   d. 前記センサ検出システム（１００，２５２）でセンサデータ（３０６）を取得するステップ、
   e. 入力されたパラメータ（３１２）、前記データベース（２６０）に記憶された制御アルゴリズムからの１つ以上の内部システム出力（３１４）、及びそれらの組合せのうちの少なくとも１つを、センサデータ（３０６）とともに訓練モジュール（２６４）に供給して、訓練データセット（３２０）を形成するステップ、
   e. 前記訓練データセット（３２０）を前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）に供給するステップ
   を含む方法。
2. 前記訓練データセット（３２０）を前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）に供給すると同時に、前記撮影手順を実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１つのセンサ（１０１，１０２，１５４，２５４）は、前記センサデータ（３０６）として、前記ガントリ（１５）及び前記患者（２３６）の位置のカメラ画像（３０６）を取得するように動作可能なカメラ（２５４）である、請求項１に記載の方法。
4. a. 前記撮影手順に対する前記入力されたパラメータ（３１２）に応答して、前記データベース（２６０）に記憶された制御アルゴリズムから１つ以上の内部システム出力（３１４）を受信するステップ、及び
   b. 前記入力されたパラメータ（３１２）及び前記センサデータ（３０６）とともに、前記システム出力（３１４）を前記訓練モジュール（２６３）に供給して、前記訓練データセット（３２０）を形成するステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記入力されたパラメータ（３１２）、前記内部システム出力（３１４）、及び前記センサデータ（３０６）を訓練モジュール（２６３）に供給するステップは、前記入力されたパラメータ（３１２）及び前記システム出力（３１４）を、前記訓練データセット（３２０）の正解（３１８）として使用するステップを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記方法では、前記訓練データセット（３２０）が前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）に供給されること、各撮影手順が前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）で実行されることが、連続的に実行される、請求項１に記載の方法。
7. 前記方法では、前記訓練データセット（３２０）が前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）に供給されること、各撮影手順が前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）で実行されることが、自動的に実行される、請求項１に記載の方法。
8. 前記方法は、前記訓練データセット（３２０）が前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）に供給され、各撮影手順が前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）で実行される連合方法である、請求項１に記載の方法。
9. 前記訓練データセット（３２０）は、前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）から外部に送信されない、請求項１に記載の方法。
10. 前記センサデータ（３０６）を取得するステップは、前記患者（２３６）、前記患者の乳房（２３６）、及びそれらの組合せのうちの少なくとも前記患者、前記患者の乳房、又は前記組合せの画像を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記画像処理システム（４４，２５６）は、前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）の１つ以上の起動イベントを感知するように構成され、前記センサデータを取得するステップ（３０６）は、
    a. 起動イベント（３０２）を感知するステップ、及び
    b. 前記センサーデータ（３０６）が取得されるように前記センサ検出システム（１００，２５２）を動作させるステップ
    を含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記患者の乳房（２３６）を前記検出器（１８）と前記圧迫板（４０）との間に位置決めするステップは、
    a. 前記患者の乳房（２３６）を前記圧迫板（４０）と前記検出器（１８）の間に配置するステップ、
    b. 前記圧迫板（４０）と前記検出器（１８）との間で前記患者の乳房（２３６）が圧迫されるように、前記圧迫板（４０）を所望の位置に移動させるステップ、及び
    c. 前記圧迫板（４０）を前記所望の位置にロックするステップ
    を含み、
    感知された起動イベントは、前記圧迫板（４０）のロックである、請求項１１に記載の方法。
13. 撮影モードで及び介入／生検モードで動作可能なＸ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）であって、前記システム（１０，２１０）は、
    a. 支持面に配置されたガントリ（１５）であって、Ｘ線源（１６）と、前記Ｘ線源（１６）に対して配列可能なＸ線検出器（１８）と、前記検出器（１８）に対して相対的に移動可能な圧迫板（４０）であって、患者の乳房（２３６）を前記検出器と前記圧迫板との間に固定する圧迫板（４０）とを含むガントリ（１５）、
    b. 前記ガントリ（１５）に動作可能に接続され、前記マンモグラフィシステム（１０，２１０）の撮影モードでＸ線画像データを生成するように、前記Ｘ線源（１６）及び前記Ｘ線検出器（１８）の動作を制御する画像処理システム（４４，２５６）であって、前記検出器（１８）からの前記Ｘ線画像データを処理するプロセッサ（２５８）と、前記プロセッサ（２５８）に動作可能に接続され、特徴検出ＡＩモデル（２６２）及び訓練モジュール（２６３）を動作させるための命令を記憶するデータベース（２６０）と、前記画像処理システム（４４，２５６）に動作可能に接続され、ユーザに情報を提示するディスプレイ（５６）と、前記画像処理システム（４４，２５６）に動作可能に接続され、前記画像処理システム（４４，２５６）にユーザ入力（３１２）できるようにするユーザインターフェース（５０）とを含む画像処理システム（４４，２５６）、及び
    c. 前記ガントリ（１５）に配置され前記画像処理システム（４４，２５６）に動作可能に接続されたセンサ検出システム（１００，２５２）であって、前記センサ検出システム（１００，２５２）は、前記ガントリ（１５）及び前記患者（２３６）のセンサデータ（３０６）を生成するように動作可能な少なくとも１つのセンサ（１０１，１０２，１５４，２５４）を含み、前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）は、前記センサデータ（３０６）内の前記ガントリ（１５）及び前記患者（２３６）のうちの一方又は両方の特徴を検出して、前記ガントリ（１５）及び前記患者（２３６）を評価するように動作可能である、センサ検出システム（１００，２５２）
    を含み、
    前記訓練モジュール（２６３）は、前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）によって実行されるべき撮影手順に対する前記ユーザインターフェース（５０）からのユーザ入力パラメータ（３１２）、前記データベース（２６０）に記憶された制御アルゴリズムからの１つ以上の内部システム出力（３１４）、及びそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つと、前記センサ検出システム（１００，２５２）からのセンサデータ（３０６）とを受け取って、前記特徴検出ＡＩモデル（２６２）の訓練に使用する訓練データセット（３２０）を形成するように構成され、前記訓練データセット（３２０）は、前記Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）から外部に送信されない、Ｘ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）。
14. 前記訓練モジュール（２６３）は、持続的学習モードで動作するように構成されている、請求項１３に記載のＸ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）。
15. 前記訓練モジュール（２６３）は、連合学習モードで動作するように構成されている、請求項１３に記載のＸ線マンモグラフィシステム（１０，２１０）。