JP2023529973A - Ｘ線イメージングシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、Ｘ線画像取得ユニット２０と、処理ユニット３０とを含むＸ線イメージングシステム１０に関する。処理ユニットは、患者の身体部分のスキャンシーケンスを実行するようにＸ線画像取得ユニットに命令する。Ｘ線画像取得ユニットは、処理ユニットに、スキャンシーケンスのうちのスキャンについての身体部分のＸ線画像を提供する。処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要があることを決定し、この決定は身体部分のＸ線画像の解析を含む。処理ユニットは、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを決定し、この決定は身体部分のＸ線画像の解析を含む。処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要がないこと、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要でないことの決定に基づいて、Ｘ線イメージングユニットがスキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行する必要があることを決定する。

Description

本発明は、Ｘ線イメージングシステム、Ｘ線イメージング方法、並びにコンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体に関する。

米国特許出願第２０１９／３７０９５８Ａ１号では、特定の実装形態において、取得とほぼリアルタイムで画像の診断的有用性を評価できる、ルールベース又は深層学習ベースのアプローチが説明されている。このようなアルゴリズムをスキャナに自動的に実装することで、実際には、医師自身がリアルタイムで画像を評価することが模倣され、不要な再スキャンや再呼び出しの回数を減らすことができると説明されている。画像の診断的有用性は絶対的な評価基準ではなく、むしろ読影する放射線科医及びスキャン表示（即ち、スキャンの目的）に依存しており、また、そのため、読影する放射線科医及びスキャン表示に応じて閾値（良好とみなされるイメージングボリュームの確率）を適合させると、再スキャン及び再呼び出しの回数が減少する可能性があることを見出したと説明されている。

米国特許出段第２０１９／３２０９３４Ａ１号では、自己評価メカニズムを含む医用イメージングセッションの自動シーケンス予測が説明されている。患者又はオブジェクトの初期スカウトシーケンスが実行される。初期スカウトシーケンスが検証される。簡易取得プロトコルが実行される。簡易取得プロトコルが検証される。追加のシーケンスが実行される。また、シーケンスは、次の適切な設定及び手順を選択するために、深層学習ベースの推論を使用して、以前のスキャンの分析に基づいて構成される。

Ｘ線医用画像は、しばしば複数の個々のスキャンからなるスキャンシーケンスで撮影され、さらなる評価のために、例えばＤＩＣＯＭ形式で病院のＰＡＣＳシステムにエクスポートされる。しかしながら、スキャンのうちの１つ以上は、特定の品質基準を満たしていないことから、放射線科医が信頼度が高く解釈できない場合がある。そのため、患者は再度スキャンを行うために医療センターを再度訪れる必要がある。また、放射線科医はスキャンシーケンス内で、さらなる検査を必要とする何かを特定することがある。この場合も、患者はスキャンのために医療センターを訪れる必要がある。これらの問題により効果的な診断に時間がかかる。

これらの問題に対処する必要がある。

Ｘ線イメージングを向上させることが有利である。

本発明の目的は独立請求項の主題で解決され、さらなる実施形態は従属請求項に組み込まれている。以下に説明される本発明の態様及び例は、Ｘ線イメージングシステム、Ｘ線イメージング方法、並びにコンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体にも適用されることに留意されたい。

第１の態様によれば、Ｘ線イメージングシステムが提供される。このＸ線イメージングシステムは、
Ｘ線画像取得ユニットと、
処理ユニットとを含む。

処理ユニットは、患者の身体部分のスキャンシーケンスを実行するようにＸ線画像取得ユニットに命令する。Ｘ線画像取得ユニットは、処理ユニットに、スキャンシーケンスのうちのスキャンについての身体部分のＸ線画像を提供する。処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要があることを決定し、この決定は身体部分のＸ線画像の解析を含む。処理ユニットは、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを決定し、この決定は身体部分のＸ線画像の解析を含む。処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要がないこと、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要でないことの決定に基づいて、Ｘ線イメージングユニットがスキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行する必要があることを決定する。

このようにして、スキャンシーケンスのスキャンシーケンス全体を通してオフラインで解析されるのではなく、個々のスキャンがリアルタイムで解析されて、例えば画質の問題によって又は当該スキャンの画像の解析に基づいて異なるアクション（異なるスキャンを取得する又は特定の医学的状態が検出された場合にスキャンを中止し、別の手順を実行するなど）が必要であることによって当該スキャンを繰り返す必要があるかどうかに関するフィードバックが提供される。

したがって、処理ユニットは、例えば出力ユニットを制御して、最後のスキャンを繰り返す必要があることをオペレータに示すことができ、オペレータは最後のスキャンを繰り返すように準備できる。しかしながら、処理ユニット自体がＸ線画像取得ユニットを制御して、最後のスキャンを自動的に再度取得することもできる。

したがって、処理ユニットは、例えば出力ユニットを制御して、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることをオペレータに示すことができ、オペレータはそのアクションを実行するように準備できる。しかしながら、処理ユニット自体がスキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションを制御することができ、これは、事実上自動的に実行される。

また、処理ユニットは、例えば出力ユニットを制御して、スキャンシーケンスにおける次のスキャンが必要であること、つまり実行する必要があることをオペレータに示すことができる。しかしながら、ここでも処理ユニット自体がＸ線イメージングユニットを制御して、スキャンシーケンスにおける次のスキャンを自動的に実行することができる。

したがって、一例では、処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要がなく、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要ではないとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行するようにＸ線イメージングユニットに命令する。

一例では、スキャンを繰り返す必要があるとの決定は、身体部分のＸ線画像が少なくとも１つの画質基準を満たしていないことを決定するための解析を含む。

したがって、特定のスキャンの取得中に患者が動いてぼやけたり、スキャンを繰り返す必要がある別の問題が発生した可能性がある。これは、スキャンシーケンスが取得されて処理された後で、最後に決定が行われ、そのため、患者が画像取得ユニットに戻って再スキャンされることが必要となることなく、即時に行われる。

一例では、Ｘ線画像の解析は、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムの使用を含む。

一例では、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムは、コントラスト決定アルゴリズム及びブラー決定アルゴリズムのうちの１つ以上を含む。

一例では、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、Ｘ線画像取得ユニットがスキャンシーケンスにおけるスキャンとは異なるスキャンを実行する決定を含む。

したがって、例えば以前には認識されなかった医学的状態が特定されるか、少なくとも存在が疑われると決定されると、そのような診断の確認を助けるために、例えば異なる方向及び／又は異なるエネルギーで異なるスキャンを実行できる。

一例では、上記の異なるスキャンは、最後のスキャンとは異なるＸ線エネルギーでのスキャンを含む。

一例では、上記の異なるスキャンは、最後のスキャンとは異なる、身体部分を通る方向でのスキャンを含む。

一例では、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、患者を移動する決定を含む。

したがって、例えば身体部分の異なるビューを取得できるように患者を移動するか、又は例えば体液を動かすために若しくは例えば骨への転移についての画像を取得するために患者を移動することが決定される。

一例では、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、患者に医療処置を実行する決定を含む。

一例では、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、スキャンシーケンスを停止する決定を含む。

つまり、最後のスキャンに基づいて、スキャンの実行に加えて、例えばスキャンシーケンスが停止されて、患者が即時の医療処置を受けることを必要とする即時のアクションが必要であることが確認される。

一例では、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定は、医学的状態を決定するための解析を含む。

一例では、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定は、トレーニングされた機械学習アルゴリズムの使用を含む。

したがって、例えば一連の画像スキャン全体と様々な医学的状態に関する関連のグラウンドトゥルースデータとでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークなどの深層学習アルゴリズムを使用して、画像スキャンから、スキャンシーケンスにおける次のスキャンに進むのではなく、異なるスキャンの取得など特定のアクションを実行する必要があるかどうかを決定できる。

第２の態様によれば、Ｘ線イメージング方法が提供される。このＸ線イメージング方法は、
ａ）処理ユニットによって、患者の身体部分のスキャンシーケンスのうちのスキャンを実行するようにＸ線画像取得ユニットに命令するステップと、
ｂ）処理ユニットに、スキャンについての身体部分のＸ線画像を提供するステップと、
ｃ）処理ユニットによって、スキャンを繰り返す必要があることを決定するステップであって、決定は、身体部分のＸ線画像の解析を含む、決定するステップ、
ｄ）処理ユニットによって、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを決定するステップであって、決定は、身体部分のＸ線画像の解析を含む、決定するステップ、又は
ｅ）処理ユニットによって、Ｘ線イメージングユニットがスキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行する必要があることを決定するステップとを含む。

ステップｅ）の結果として取得された次のスキャン及び関連付けられた画像に対してステップｃ）又はステップｄ）と同等のステップを実行できる。

別の態様によれば、前述のようにシステムを制御するコンピュータプログラム要素が提供される。システムは、コンピュータプログラム要素が処理ユニットによって実行されると、前述のように上記の方法のステップを実行する。

別の態様では、前述のプログラム要素が保存されたコンピュータ可読媒体が提供される。

コンピュータプログラム要素は、例えばソフトウェアプログラムであり得るが、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、又は任意の他の適切なデジタル手段であってもよい。

有利には、上記のどの態様によって得られる利点も、他のすべての態様にも同様に適用され、その逆も同様である。

上記態様及び例は、以下に説明される実施形態から明らかになり、また、当該実施形態を参照して説明される。

次の図面を参照して、例示的な実施形態を以下に説明する。

図１は、Ｘ線イメージングシステムの一例の概略的なセットアップを示す。 図２は、Ｘ線イメージング方法を示す。 図３は、Ｘ線イメージングシステム例の詳細な実装形態の概略図を示す。 図４は、Ｘ線イメージング方法例の詳細な実装形態の概略図を示す。

図１は、Ｘ線イメージングシステム１０の概略的な一例を示している。システム１０は、Ｘ線画像取得ユニット２０と、処理ユニット３０とを含む。処理ユニットは、患者の身体部分のスキャンシーケンスを実行するようにＸ線画像取得ユニットに命令する。Ｘ線画像取得ユニットは、処理ユニットに、スキャンシーケンスのうちのスキャンについての身体部分のＸ線画像を提供する。処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要があることを決定する。スキャンを繰り返す必要があるとの決定は、身体部分のＸ線画像の解析を含む。処理ユニットは、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを決定する。スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定は、身体部分のＸ線画像の解析を含む。処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要がないこと、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要でないことの決定に基づいて、Ｘ線イメージングユニットがスキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行する必要があることを決定する。

一例では、処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要があるとの決定に基づいて、スキャンを繰り返すようにＸ線画像取得ユニットを自動的に制御する。

一例では、処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要があるとの決定に基づいて、最後のスキャンが繰り返されることを示す指示を出力するように出力ユニットを制御する。

一例では、処理ユニットは、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの実行を自動的に制御する。

一例では、処理ユニットは、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを示す指示を出力するように出力ユニットを制御する。

一例では、処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要がなく、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要ではないとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行するようにＸ線イメージングユニットを自動的に制御する。

一例では、処理ユニットは、スキャンを繰り返す必要がなく、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要ではないとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行すべきであることを示す指示を出力するように出力ユニットを制御する。

一例では、Ｘ線画像取得ユニットは、身体部分のＸ線画像を視覚的な表示画面に提供する。

一例では、Ｘ線画像は、視覚的ディスプレイに提供されるのとほぼ同時に処理ユニットに提供される。

したがって、処理ユニットが、繰り返しスキャンを取得するべきである、別のアクションを実行するべきである、又はスキャンシーケンスにおける次のスキャンを取得するべきであるとの決定を行うと同時に、システムのユーザには、処理ユニットが上記の決定を行う画像が提供される。これにより、ユーザは、画像の品質が十分である、又は決定された他のアクションが実際には必要ないと決定された場合に、システムをオーバーライドでき、また、別のスキャンのために患者を移動させる又はシステムを設定するなど、他のアクションを実行できる。

一例によれば、スキャンを繰り返す必要があるとの決定は、身体部分のＸ線画像が少なくとも１つの画質基準を満たしていないことを決定するための解析を含む。

一例によれば、Ｘ線画像の解析は、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムの使用を含む。

一例によれば、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムは、コントラスト決定アルゴリズム及びブラー決定アルゴリズムのうちの１つ以上を含む。

一例によれば、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、Ｘ線画像取得ユニットがスキャンシーケンスにおけるスキャンとは異なるスキャンを実行する決定を含む。

一例によれば、上記の異なるスキャンは最後のスキャンとは異なるＸ線エネルギーでのスキャンを含む。

一例によれば、上記の異なるスキャンは最後のスキャンとは異なる、身体部分を通る方向でのスキャンを含む。

一例によれば、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、患者を移動する決定を含む。

一例によれば、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、患者に医療処置を実行する決定を含む。

一例によれば、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、スキャンシーケンスを停止する決定を含む。

一例によれば、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定は、医学的状態を決定するための解析を含む。

一例によれば、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定は、トレーニングされた機械学習アルゴリズムの使用を含む。

図２は、Ｘ線イメージング方法１００の基本的なステップを示している。この方法１００は、
命令ステップ１１０（ステップａ）とも呼ぶ）において、処理ユニットによって、患者の身体部分のスキャンシーケンスのうちのスキャンを実行するようにＸ線画像取得ユニットに命令するステップと、
提供ステップ１２０（ステップｂ）とも呼ぶ）において、処理ユニットに、上記のスキャンについての身体部分のＸ線画像を提供するステップと、
決定ステップ１３０（ステップｃ）とも呼ぶ）において、処理ユニットによって、スキャンを繰り返す必要があることを決定するステップであって、決定は、身体部分のＸ線画像の解析を含む、決定するステップ、
決定ステップ１４０（ステップｄ）とも呼ぶ）において、処理ユニットによって、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを決定するステップであって、決定は、身体部分のＸ線画像の解析を含む、決定するステップ、又は
決定ステップ１５０（ステップｅ）とも呼ぶ）において、処理ユニットによって、Ｘ線イメージングユニットがスキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行する必要があることを決定するステップとを含む。

一例では、ステップｃ）は、処理ユニットによって、スキャンを繰り返す必要があるとの決定に基づいて、スキャンを繰り返すようにＸ線画像取得ユニットを自動的に制御するステップを含む。

一例では、ステップｃ）は、処理ユニットによって、スキャンを繰り返す必要があるとの決定に基づいて、最後のスキャンが繰り返されることを示す指示を出力するように出力ユニットを制御するステップを含む。

一例では、ステップｄ）は、処理ユニットによって、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの実行を自動的に制御するステップを含む。

一例では、ステップｄ）は、処理ユニットによって、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを示す指示を出力するように出力ユニットを制御するステップを含む。

一例では、ステップｅ）は、処理ユニットによって、スキャンを繰り返す必要がなく、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要ではないとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行するようにＸ線イメージングユニットを自動的に制御するステップを含む。

一例では、ステップｅ）は、処理ユニットによって、スキャンを繰り返す必要がなく、また、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要ではないとの決定に基づいて、スキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行すべきであることを示す指示を出力するように出力ユニットを制御するステップを含む。

一例では、ステップｃ）は、身体部分のＸ線画像が少なくとも１つの画質基準を満たしていないことを決定するための解析を含む。

一例では、Ｘ線画像の解析は、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムの使用を含む。

一例では、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムは、コントラスト決定アルゴリズム及びブラー決定アルゴリズムのうちの１つ以上を含む。

一例では、ステップｄ）において、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、Ｘ線画像取得ユニットがスキャンシーケンスにおけるスキャンとは異なるスキャンを実行する決定を含む。

一例では、上記の異なるスキャンは最後のスキャンとは異なるＸ線エネルギーでのスキャンを含む。

一例では、上記の異なるスキャンは最後のスキャンとは異なる、身体部分を通る方向でのスキャンを含む。

一例では、ステップｄ）において、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、患者を移動する決定を含む。

一例では、ステップｄ）において、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、患者に医療処置を実行する決定を含む。

一例では、ステップｄ）において、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションの決定は、スキャンシーケンスを停止する決定を含む。

一例によれば、ステップｄ）において、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定は、医学的状態を決定するための解析を含む。

一例によれば、ステップｄ）において、スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であるとの決定は、トレーニングされた機械学習アルゴリズムの使用を含む。

次に、図３～図４を参照して、Ｘ線イメージングシステム及びＸ線イメージング方法を特定の実施形態について説明する。

新しい開発のシーンを設定するために、既存のＸ線イメージングシステムの現在の標準的なワークフローについて説明する。現在のデジタルＸ線（ＤＸＲ）イメージングシステムの一般的なワークフローでは、「画像シリーズ」又は「スキャンシーケンス」（同じ患者の１つ以上の画像のセット）が、これらの画像（例えばＤＩＣＯＭ形式にある）をさらなる評価のための病院のＰＡＣＳシステムにエクスポートする前に「完了」する。このワークフローステップは、通常、シリーズにおけるすべての意図する画像の取得が完了した時点で、ＵＩのボタンをクリックすることによって実行される。この「完了」クリックによって、さらなる評価のためのＰＡＣＳへの画像のエクスポートがトリガされる。取得システム（ベンダーが管理するＰＣ及びモニタ）とは独立しており、したがって、ネットワークなどを介して取得システムに接続されている、即時フィードバックを提供するシステムでは、画像は、画像シリーズの完了に依存する時点においてのみ、さらなる評価のために利用可能であり、フィードバックが実際に必要である画像取得の直後には必ずしも利用可能ではない。本明細書に説明する新しい開発は、これに対処する。

図３は、新規のＸ線イメージングシステム及び関連の方法の機能的部分又はステップの概略図を示している。臨床ＰＡＣＳ統合の問題を回避し、ベンダーに依存しないソリューションを提供するために。図３では、コンソールモニタは「Ａ」、コンソールＰＣは「Ｂ」、信号スプリッタは「Ｃ」、フレームグラバは「Ｄ」、フレームアナライザは「Ｅ」、画像アナライザは「Ｆ」で表されている。

図３に関して、詳細な実施形態において、以下の機能ステップ及び関連のコンポーネント部分が使用されている。
信号スプリッタ及びフレームグラバを使用するステップ。
イメージングモダリティのコンソールディスプレイ（画面）の内容を解析して、モニタ信号内の医用画像を探すステップ。
例えば取得した医用画像の画質が特定の品質基準を満たしていない場合など、即時フィードバックを必要とする画像特徴について画像を評価するステップ。

一例では、上記の機能ステップ及びモジュールは、図３に示すように、イメージングワークフローに組み込まれている。このようにして、臨床画像がイメージング機器のコンソールのモニタに表示され、フレームグラバによって提供される画像ストリーム内で自動的かつ即時に検出され、その後、画像アナライザに渡され、これにより特定の画像を取得した直後に即時フィードバックが可能になる。この「即時フィードバックループ」は、任意の「画像シリーズ」内の個々の画像の取得直後に、特にイメージング機器のＵＩによって要求される「完了」ステップの前に発生する。画像はモニタに表示される必要はなく、また、信号スプリッタは実質的に必要ではないことに留意されたい。また、フレームグラバ及び関連の画像の評価又は解析は、最新の画像に対して、それが取得されたときに自動的に実行されるため、フレームグラバ自体が不要である。

図４は、一具体例において、どのようにこのような「即時フィードバック」が、改良されたイメージングワークフローのワークフローに直接統合されるのかを示す概略図を示す。図４では各ボックスＡ１、Ａ２、Ａ３が「即時フィードバックループ」を表している。各ループでは画像は「Ｂ」で表され、「解析及びフィードバック提供」ステップは「Ｃ」で表されている。ステップ「Ｄ」は「ワークフローに影響があるならば」に関連する論理的な「ＩＦ」ステップを表し、この場合、新しい画像（繰り返しのスキャン又は完全に新しい画像）が取得される。ステップ「Ｅ」は論理的な「ＥＬＳＥ」ステップを表し、ここではスキャンシーケンスが続行され、スキャンシーケンスのうちの各スキャンに対してプロセスが繰り返される。

要約すると、具体的な実施形態におけるモジュールは次のとおりである：
コンソールモニタのコンピュータ画面に表示される信号の同一コピーを生成することが可能にされた信号スプリッタ。
コンピュータ画面に表示される画像と同一の個々の画像を提供するフレームグラバ。
フレームグラバによって提供される一連のフレーム内の医用画像を探し、
フレーム内の特定のＸ線画像を認識し、
一連のフレーム内で即時フィードバックが必要になる可能性のある関連する時点を特定することができるフレームアナライザ。
画像解析を実行して、イメージング機器のユーザに即時フィードバックを提供する必要があるかどうかを判断する画像アナライザ。
例えばコンソールモニタの近くにあるタブレットディスプレイデバイスを使用して、イメージング機器のユーザに即時フィードバックを表示する手段。

したがって、ユーザの介在することなく、また、イメージング機器のコンソールに画像が表示された直後に、ユーザにフィードバックが提供される。自動評価に関しては、深層学習ベースのアルゴリズムを使用できる。このような深層学習アルゴリズムの一例は次に記載されている。「Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｐｎｅｕｍｏｔｈｏｒａｘ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｅｓｔ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｓ」、Ａ．Ｇｏｏｂｅｎ、Ｈ．Ｄｅｓｈｐａｎｄｅ、Ｔ．Ｈａｒｄｅｒ、Ｅ．Ｓｃｈｗａｂ、Ｉ．Ｂａｌｔｒｕｓｃｈａｔ、Ｔ．Ｍａｂｏｔｕｗａｎａ、Ｎ．Ｃｒｏｓｓ、Ａ．Ｓａａｌｂａｃｈ、ＭＩＤＬ２０１９、ロンドン、英国、ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／１９０７．０７３２４

新たなスキャンをトリガする可能性がある具体的な医学的状態は、気胸である。また、例えば画像を解析して医学的状態が画像に示されているかどうかを判断する深層学習アルゴリズム／手法には、次のようなものがある：
畳み込みニューラルネットワーク、
マルチインスタンス学習、及び
完全畳み込みネットワーク。

この新しい技術の実装に関しては、現在、信号スプリッタ及びフレームグラバのハードウェアが利用可能であり、単一のハードウェアに組み込むことさえもできる。また、Ｘ線システムが、ユーザインターフェースを備えたＤＸＲコンソールを有することもできる。フレームでは、単一の画像（ＰＡ投影図など）がメインビューポートに表示される。さらに、画像シリーズで取得されるさらなる画像用のＵＩプレースホルダもある。これらは、Ｘ線技師がワークフローを進めた後で、フレームグラバによって取得されたシリーズの後半に表示される。画像アナライザモジュールには、フレームグラバからの画像シリーズ内のこれらの関連する時点を特定できるロジックが含まれており、これにより、適切な時点においてのみ即時フィードバックが提供される。

このため、画像アナライザでは、取得した医用画像の品質解析のほかに、自動診断を実行でき、医療処置の緊急性を提案できる（重要な所見）。さらに、アナライザは、同僚に相談して、セカンドオピニオンを聞く簡単な手段を提供できる。

別の例示的な実施形態では、適切なシステム上で、上記の実施形態のうちの１つによる方法の方法ステップを実行するように構成されていることを特徴とするコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。

したがって、コンピュータプログラム要素は、一実施形態の一部であり得るコンピュータユニットに保存され得る。このコンピューティングユニットは、上記の方法のステップを実行する又は実行を誘導し得る。さらに、上記の装置、及び／又はシステムの構成要素を動作させ得る。コンピューティングユニットは、自動的に動作するか、及び／又は、ユーザの命令を実行できる。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリにロードされてもよい。したがって、データプロセッサは、上記の実施形態のうちの１つによる方法を実行するために準備が整っている。

本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、アップデートによって既存のプログラムを、本発明を使用するプログラムに変換するコンピュータプログラムとの両方を対象としている。

さらに、コンピュータプログラム要素は、上記の方法の例示的な実施形態の手順を遂行するために必要なすべてのステップを提供できる。

本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢスティックなどのコンピュータ可読媒体が提示される。コンピュータ可読媒体には、コンピュータプログラム要素が保存されている。コンピュータプログラム要素については前のセクションで説明されている。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される、光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの任意の適切な媒体に格納及び／又は配布することができるが、インターネット又はその他の有線若しくは無線通信システムを介してなど他の形式で配布することもできる。

しかしながら、コンピュータプログラムはまた、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提示されてもよく、このようなネットワークからデータプロセッサの作業メモリにダウンロードできる。本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、ダウンロード用にコンピュータプログラム要素を利用可能にする媒体が提供される。このコンピュータプログラム要素は、本発明の前述の実施形態のうちの１つによる方法を行うように構成されている。

なお、本発明の実施形態は、異なる主題を参照して説明されていることに留意されたい。具体的には、方法タイプの請求項を参照して説明されている実施形態もあれば、デバイスタイプの請求項を参照して説明されている実施形態もある。しかしながら、当業者であれば、特に明記されていなければ、上記及び以下の説明から、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる主題に関連する特徴の任意の組み合わせも、本出願で開示されているとみなされることを推察できるであろう。但し、すべての特徴は、特徴の単なる寄せ集め以上の相乗効果を提供するならば組み合わせることができる。

本発明は、図面及び上記の説明に詳細に例示及び説明されているが、このような例示及び説明は、例示的又は模範的とみなされるべきであって、限定的とみなされるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態の他の変形は、図面、開示、及び従属請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する際に当業者によって理解され、実行され得る。

特許請求の範囲において、「含む」という語は、他の要素やステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に記載されているいくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを意味するものではない。特許請求の範囲における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. Ｘ線画像取得ユニットと、
   処理ユニットと、
   を含むＸ線イメージングシステムであって、
   前記処理ユニットは、患者の身体部分のスキャンシーケンスを実行するように前記Ｘ線画像取得ユニットに命令し、
   前記Ｘ線画像取得ユニットは、前記処理ユニットに、前記スキャンシーケンスのうちのスキャンについての前記身体部分のＸ線画像を提供し、
   前記処理ユニットは、前記スキャンを繰り返す必要があることを決定し、前記決定は、前記身体部分の前記Ｘ線画像の解析を含み、
   前記処理ユニットは、前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを決定し、前記決定は、前記身体部分の前記Ｘ線画像の解析を含み、
   前記処理ユニットは、前記スキャンを繰り返す必要がないこと、また、前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要でないことの決定に基づいて、前記Ｘ線画像取得ユニットが前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行する必要があることを決定する、Ｘ線イメージングシステム。
2. 前記スキャンを繰り返す必要があるとの前記決定は、前記身体部分の前記Ｘ線画像が少なくとも１つの画質基準を満たしていないことを決定するための解析を含む、請求項１に記載のＸ線イメージングシステム。
3. 前記Ｘ線画像の前記解析は、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムの使用を含む、請求項２に記載のＸ線イメージングシステム。
4. 前記少なくとも１つの画像処理アルゴリズムは、コントラスト決定アルゴリズム及びブラー決定アルゴリズムのうちの１つ以上を含む、請求項３に記載のＸ線イメージングシステム。
5. 前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外の前記アクションの前記決定は、前記Ｘ線画像取得ユニットが前記スキャンシーケンスにおける前記スキャンとは異なるスキャンを実行する決定を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のＸ線イメージングシステム。
6. 前記異なるスキャンは、最後のスキャンとは異なるＸ線エネルギーでのスキャンを含む、請求項５に記載のＸ線イメージングシステム。
7. 前記異なるスキャンは、最後のスキャンとは異なる、前記身体部分を通る方向でのスキャンを含む、請求項５又は６に記載のＸ線イメージングシステム。
8. 前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外の前記アクションの前記決定は、前記患者を移動する決定を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のＸ線イメージングシステム。
9. 前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外の前記アクションの前記決定は、前記患者に医療処置を実行する決定を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のＸ線イメージングシステム。
10. 前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外の前記アクションの前記決定は、前記スキャンシーケンスを停止する決定を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のＸ線イメージングシステム。
11. 前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外の前記アクションが必要であるとの前記決定は、医学的状態を決定するための解析を含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載のＸ線イメージングシステム。
12. 前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外の前記アクションが必要であるとの前記決定は、トレーニングされた機械学習アルゴリズムの使用を含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載のＸ線イメージングシステム。
13. ａ）処理ユニットによって、患者の身体部分のスキャンシーケンスのうちのスキャンを実行するようにＸ線画像取得ユニットに命令するステップと、
    ｂ）前記処理ユニットに、前記スキャンについての前記身体部分のＸ線画像を提供するステップと、
    ｃ）前記処理ユニットによって、前記スキャンを繰り返す必要があることを決定するステップであって、前記決定は、前記身体部分の前記Ｘ線画像の解析を含む、決定するステップ、
    ｄ）前記処理ユニットによって、前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンの取得以外のアクションが必要であることを決定するステップであって、前記決定は、前記身体部分の前記Ｘ線画像の解析を含む、決定するステップ、又は
    ｅ）前記処理ユニットによって、前記Ｘ線画像取得ユニットが前記スキャンシーケンスにおける次のスキャンを実行する必要があることを決定するステップと、を含む、Ｘ線イメージング方法。
14. 請求項１から１２のいずれか一項に記載のＸ線イメージングシステムを制御するためのコンピュータプログラムであって、プロセッサによって実行されると、請求項１３に記載の方法を実行する、コンピュータプログラム。
15. 請求項１４に記載のコンピュータプログラムが保存されたコンピュータ可読媒体。

Images