JP3133741B2 - 照射線量又は空気カーマ並びに（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値を予測するための方法及びモデル - Google Patents
照射線量又は空気カーマ並びに（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値を予測するための方法及びモデルInfo
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05G—X-RAY TECHNIQUE
- H05G1/00—X-ray apparatus involving X-ray tubes; Circuits therefor
- H05G1/08—Electrical details
- H05G1/26—Measuring, controlling or protecting
- H05G1/28—Measuring or recording actual exposure time; Counting number of exposures; Measuring required exposure time
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- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measurement Of Radiation (AREA)
- X-Ray Techniques (AREA)
Description
【０００１】
【技術分野】本発明はＸ線装置の測定に関するものであ
って、更に詳しく言えば、放射線写真撮影用Ｘ線照射の
ための照射線量又は空気カーマを予測する方法に関す
る。
って、更に詳しく言えば、放射線写真撮影用Ｘ線照射の
ための照射線量又は空気カーマを予測する方法に関す
る。
【０００２】
【背景技術】Ｘ線管の出力を（レントゲン単位で表わさ
れる）照射線量及び（グレイ単位で表わされる）空気カ
ーマ(Air-Kerma) として測定するＸ線分野においては、
広範な科学的研究が行われてきた。空気カーマは、空気
中の吸収Ｘ線量としても知られている。「カーマ」と
は、媒質中に放出された運動エネルギーの意味であっ
て、単位質量当りに吸収されるＸ線ビームからのエネル
ギー量を定量化するものである。照射線量は、一定の体
積の空気中に吸収される比エネルギーに関係する。
れる）照射線量及び（グレイ単位で表わされる）空気カ
ーマ(Air-Kerma) として測定するＸ線分野においては、
広範な科学的研究が行われてきた。空気カーマは、空気
中の吸収Ｘ線量としても知られている。「カーマ」と
は、媒質中に放出された運動エネルギーの意味であっ
て、単位質量当りに吸収されるＸ線ビームからのエネル
ギー量を定量化するものである。照射線量は、一定の体
積の空気中に吸収される比エネルギーに関係する。
【０００３】法規上の観点から見ると、患者に対する吸
収線量又は照射線量が重要な基本パラメータとなる場合
が多い。今日の一般的な方針は、放射線専門医に適正な
品質の像を提供しながら患者を不必要な量の放射線から
保護することにある。照射線量レベルを管理するため、
（幾つかの国では既に部分的に実施されている）新しい
法規はＸ線処置中の（線量）×（面積）値レベルの報告
を要求している。更にまた、医療の質に対する関心が益
々高まっているのに伴い、法規に基づくＸ線装置の評価
に対する関心も増大している。
収線量又は照射線量が重要な基本パラメータとなる場合
が多い。今日の一般的な方針は、放射線専門医に適正な
品質の像を提供しながら患者を不必要な量の放射線から
保護することにある。照射線量レベルを管理するため、
（幾つかの国では既に部分的に実施されている）新しい
法規はＸ線処置中の（線量）×（面積）値レベルの報告
を要求している。更にまた、医療の質に対する関心が益
々高まっているのに伴い、法規に基づくＸ線装置の評価
に対する関心も増大している。
【０００４】このようなＸ線量の測定、予測及び管理の
ために様々な方法が開発されてきた。現行の方式におい
ては、Ｘ線管の出力側にあるコリメータの前方に配置さ
れた電離箱を用いて（照射線量又は空気カーマを報告す
るための）「（線量）×（面積）値」が直接に測定され
る。この量を予測するためにはまた、照射において使用
されるＸ線技術を監視し、そして放射線量測定結果を較
正した後にその値を計算して報告することもできる。
ために様々な方法が開発されてきた。現行の方式におい
ては、Ｘ線管の出力側にあるコリメータの前方に配置さ
れた電離箱を用いて（照射線量又は空気カーマを報告す
るための）「（線量）×（面積）値」が直接に測定され
る。この量を予測するためにはまた、照射において使用
されるＸ線技術を監視し、そして放射線量測定結果を較
正した後にその値を計算して報告することもできる。
【０００５】残念ながら、電離箱プローブの使用はＸ線
装置の性能を低下させる。なぜなら、かかるプローブは
Ｘ線ビーム中において不要の減衰器として作用するから
である。また、第２の方法は大量の計算を必要とするた
め、多くの装置にとって実用的でない。このように、Ｘ
線装置の性能に関する要求の増大、装置較正の低減の要
求、及び法規に基づく管理の増大のため、誤る余地の無
い信頼可能な患者入射線量情報を収集するための新しい
非侵襲的な予測方法が要望されている。
装置の性能を低下させる。なぜなら、かかるプローブは
Ｘ線ビーム中において不要の減衰器として作用するから
である。また、第２の方法は大量の計算を必要とするた
め、多くの装置にとって実用的でない。このように、Ｘ
線装置の性能に関する要求の増大、装置較正の低減の要
求、及び法規に基づく管理の増大のため、誤る余地の無
い信頼可能な患者入射線量情報を収集するための新しい
非侵襲的な予測方法が要望されている。
【０００６】
【発明の概要】本発明は、予め定義された患者入射面に
おける照射線量又は空気カーマ、及び放射線写真撮影用
Ｘ線照射時における（照射線量又は空気カーマ）×（面
積）値の予測を可能にするものである。本発明によれ
ば、照射線量又は空気カーマ・レベルがＸ線照射パラメ
ータから直接に予測されるため、電離箱及び（又は）広
範な装置較正の必要が解消される。更にまた、本発明は
放射線写真撮影用Ｘ線照射に関する既知の法規上の要求
をも満足する。
おける照射線量又は空気カーマ、及び放射線写真撮影用
Ｘ線照射時における（照射線量又は空気カーマ）×（面
積）値の予測を可能にするものである。本発明によれ
ば、照射線量又は空気カーマ・レベルがＸ線照射パラメ
ータから直接に予測されるため、電離箱及び（又は）広
範な装置較正の必要が解消される。更にまた、本発明は
放射線写真撮影用Ｘ線照射に関する既知の法規上の要求
をも満足する。
【０００７】本発明の一側面に従えば、任意の放射線写
真撮影用Ｘ線照射に関して照射線量又は空気カーマを予
測するための方法が提供される。かかる方法は、Ｘ線ビ
ームのスペクトル特性を決定するための入力変数を用意
し、照射線量又は空気カーマ値を計算するようにトレー
ニングを施された（すなわち、所望の結果が得られるよ
うに試験的に動作させて調整した、換言すれば学習させ
た）ニューラル・ネットワークを用意し、そして較正さ
れた管効率（Ｘ線管効率；すなわち、Ｘ線管の出力と入
力との比）、実際のｍＡｓ、及び実際の線源−被写体間
距離を用いてニューラル・ネットワーク出力のスケーリ
ング（すなわち、出力を所要の（範囲内の）値にするた
めに適切な倍率を掛けること）を行うことを含む。本発
明の別の実施の態様に従えば、更に像の大きさに関する
情報を適用することにより、放射線写真撮影用Ｘ線照射
に関する（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値を求
めることもできる。
真撮影用Ｘ線照射に関して照射線量又は空気カーマを予
測するための方法が提供される。かかる方法は、Ｘ線ビ
ームのスペクトル特性を決定するための入力変数を用意
し、照射線量又は空気カーマ値を計算するようにトレー
ニングを施された（すなわち、所望の結果が得られるよ
うに試験的に動作させて調整した、換言すれば学習させ
た）ニューラル・ネットワークを用意し、そして較正さ
れた管効率（Ｘ線管効率；すなわち、Ｘ線管の出力と入
力との比）、実際のｍＡｓ、及び実際の線源−被写体間
距離を用いてニューラル・ネットワーク出力のスケーリ
ング（すなわち、出力を所要の（範囲内の）値にするた
めに適切な倍率を掛けること）を行うことを含む。本発
明の別の実施の態様に従えば、更に像の大きさに関する
情報を適用することにより、放射線写真撮影用Ｘ線照射
に関する（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値を求
めることもできる。
【０００８】従って本発明の目的は、予め定義された患
者入射面における照射線量又は空気カーマの予測を可能
にすること、そして更には放射線写真撮影用Ｘ線照射時
における（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値の予
測を可能にすることにある。本発明によれば、従来はＸ
線装置内に設置する必要のあった測定用プローブの使用
が排除され、従って装置のコストが低減されると共に装
置のパッケージング及び電源が簡略化されるという利点
が得られる。本発明はまた、このような報告用測定のた
めに必要とされる装置の較正を顕著に低減させる。
者入射面における照射線量又は空気カーマの予測を可能
にすること、そして更には放射線写真撮影用Ｘ線照射時
における（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値の予
測を可能にすることにある。本発明によれば、従来はＸ
線装置内に設置する必要のあった測定用プローブの使用
が排除され、従って装置のコストが低減されると共に装
置のパッケージング及び電源が簡略化されるという利点
が得られる。本発明はまた、このような報告用測定のた
めに必要とされる装置の較正を顕著に低減させる。
【０００９】本発明のその他の目的及び利点は、下記の
説明、添付の図面、及び前記特許請求の範囲を考察する
ことによって自ずから明らかとなろう。
説明、添付の図面、及び前記特許請求の範囲を考察する
ことによって自ずから明らかとなろう。
【００１０】
【好適な実施の態様の説明】本発明は、放射線写真撮影
用Ｘ線照射時における任意の所定距離での照射線量又は
空気カーマ、及び放射線写真撮影用Ｘ線照射のための
（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値をニューラル
・ネットワークによって予測する方法を提供するもので
ある。先ず図１について説明すれば、図示された線源−
被写体間距離（ＳＯＤ）によって定義される平面１０に
おける照射線量又は空気カーマの予測方法が報告され
る。高電圧発生装置１２により、Ｘ線管１４に印加され
るピーク電圧（ｋＶｐ）、Ｘ線管電流及びＸ線管による
照射時間（ｍＡｓ）が出力される。焦点スポット１６か
ら放射されたＸ線は、Ａｌ−Ｃｕフィルタ１８及びコリ
メータ２０を通過した後、矢印２２によって示されるＸ
線光子を発生する。次いで、かかるＸ線は検査すべき被
写体２４（通例は人体）を透過する。その結果、撮像装
置２８の撮像領域２６上に像が形成される。
用Ｘ線照射時における任意の所定距離での照射線量又は
空気カーマ、及び放射線写真撮影用Ｘ線照射のための
（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値をニューラル
・ネットワークによって予測する方法を提供するもので
ある。先ず図１について説明すれば、図示された線源−
被写体間距離（ＳＯＤ）によって定義される平面１０に
おける照射線量又は空気カーマの予測方法が報告され
る。高電圧発生装置１２により、Ｘ線管１４に印加され
るピーク電圧（ｋＶｐ）、Ｘ線管電流及びＸ線管による
照射時間（ｍＡｓ）が出力される。焦点スポット１６か
ら放射されたＸ線は、Ａｌ−Ｃｕフィルタ１８及びコリ
メータ２０を通過した後、矢印２２によって示されるＸ
線光子を発生する。次いで、かかるＸ線は検査すべき被
写体２４（通例は人体）を透過する。その結果、撮像装
置２８の撮像領域２６上に像が形成される。
【００１１】次に、図１を参照しながら図２について説
明すれば、本発明に基づく照射線量又は空気カーマ及び
（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値の予測方法
は、入力スケーリング段３０、ニューラル・ネットワー
ク・モデル３２及び出力スケーリング段３４を含んでい
る。入力スケーリング段３０は、その入力３６に供給さ
れるピーク電圧（ｋＶｐ）情報、入力３８に供給される
分光フィルタの種類（すなわち、銅フィルタの厚さ）、
及び入力４０に供給されるアルミニウム・フィルタの厚
さに基づくものである。
明すれば、本発明に基づく照射線量又は空気カーマ及び
（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値の予測方法
は、入力スケーリング段３０、ニューラル・ネットワー
ク・モデル３２及び出力スケーリング段３４を含んでい
る。入力スケーリング段３０は、その入力３６に供給さ
れるピーク電圧（ｋＶｐ）情報、入力３８に供給される
分光フィルタの種類（すなわち、銅フィルタの厚さ）、
及び入力４０に供給されるアルミニウム・フィルタの厚
さに基づくものである。
【００１２】ニューラル・ネットワーク・モデル３２
は、３つの入力変数、４つの隠しニューロン、及び１つ
の出力ニューロンを有する２層のニューラル・ネットワ
ークである。出力スケーリング段３４は、その入力４８
に供給されるＸ線管電流及び照射時間（ｍＡｓ）、入力
５０に供給される線源と被写体（患者）２４との距離
（ＳＯＤ）、入力５２に供給されるＸ線管効率γ、並び
に入力５４に供給される線源−像間距離（ＳＩＤ）にあ
る撮像領域の大きさ（Ａ）に関する値を使用するもので
ある。具体的に述べれば、図２に示されるごとく、放射
線写真撮影用Ｘ線照射時における任意の所定距離での照
射線量又は空気カーマを予測するためには、入力４８
（ｍＡｓ）、５０（ＳＯＤ）及び５２（γ）の値が使用
される。また、放射線写真撮影用Ｘ線照射のための（照
射線量又は空気カーマ）×（面積）値を予測するために
は、入力４８（ｍＡｓ）、５２（ＳＯＤ）及び５４
（γ）の値が使用される。
は、３つの入力変数、４つの隠しニューロン、及び１つ
の出力ニューロンを有する２層のニューラル・ネットワ
ークである。出力スケーリング段３４は、その入力４８
に供給されるＸ線管電流及び照射時間（ｍＡｓ）、入力
５０に供給される線源と被写体（患者）２４との距離
（ＳＯＤ）、入力５２に供給されるＸ線管効率γ、並び
に入力５４に供給される線源−像間距離（ＳＩＤ）にあ
る撮像領域の大きさ（Ａ）に関する値を使用するもので
ある。具体的に述べれば、図２に示されるごとく、放射
線写真撮影用Ｘ線照射時における任意の所定距離での照
射線量又は空気カーマを予測するためには、入力４８
（ｍＡｓ）、５０（ＳＯＤ）及び５２（γ）の値が使用
される。また、放射線写真撮影用Ｘ線照射のための（照
射線量又は空気カーマ）×（面積）値を予測するために
は、入力４８（ｍＡｓ）、５２（ＳＯＤ）及び５４
（γ）の値が使用される。
【００１３】本発明に係わるニューラル・ネットワーク
の構造は、２つの重み付け行列Ｗ1及びＷ2 並びに２つ
の対応するバイアス・ベクトルｂ1 及びｂ2 によって一
意的に決定される。第１の層４４には４つのニューロン
が存在していて、それらはいずれも双曲線正接Ｓ字形伝
達関数を使用する。第２の層（すなわち、出力層）４６
は、ただ１つの入力線形伝達関数型ニューロンを有して
いる。
の構造は、２つの重み付け行列Ｗ1及びＷ2 並びに２つ
の対応するバイアス・ベクトルｂ1 及びｂ2 によって一
意的に決定される。第１の層４４には４つのニューロン
が存在していて、それらはいずれも双曲線正接Ｓ字形伝
達関数を使用する。第２の層（すなわち、出力層）４６
は、ただ１つの入力線形伝達関数型ニューロンを有して
いる。
【００１４】やはり図２を見ると、本発明における入力
スケーリング段の入力−出力関係が示されている。この
場合の入力は下記の通りである。 ＲＡＤ ｋＶｐ 診断装置における任意の適正なｋＶｐ値 銅の厚さ 単位ｍｍ アルミニウムの厚さ 単位ｍｍ これらを用いて下記のごとき入力ベクトルが構成され
る。
スケーリング段の入力−出力関係が示されている。この
場合の入力は下記の通りである。 ＲＡＤ ｋＶｐ 診断装置における任意の適正なｋＶｐ値 銅の厚さ 単位ｍｍ アルミニウムの厚さ 単位ｍｍ これらを用いて下記のごとき入力ベクトルが構成され
る。
【００１５】
【数１】
【００１６】式中、Ｔは転置行列を表わす。更にまた、
本発明に従えば、下記の関係式によって３つの入力正規
化関数が定義される。 ｋＶｐ’＝ｎｏｒｍ＿ｋＶｐ（ｋＶｐ）＝（ｋＶｐ−ｋ
Ｖｐ＿ｍｉｎ）／（ｋＶｐ＿ｍａｘ−ｋＶｐ＿ｍｉｎ） 式中、ｋＶｐ＿ｍｉｎは装置の最小ｋＶｐ、ｋＶｐ＿ｍ
ａｘは装置の最大ｋＶｐ、そしてｋＶｐは実際のｋＶｐ
である。
本発明に従えば、下記の関係式によって３つの入力正規
化関数が定義される。 ｋＶｐ’＝ｎｏｒｍ＿ｋＶｐ（ｋＶｐ）＝（ｋＶｐ−ｋ
Ｖｐ＿ｍｉｎ）／（ｋＶｐ＿ｍａｘ−ｋＶｐ＿ｍｉｎ） 式中、ｋＶｐ＿ｍｉｎは装置の最小ｋＶｐ、ｋＶｐ＿ｍ
ａｘは装置の最大ｋＶｐ、そしてｋＶｐは実際のｋＶｐ
である。
【００１７】 Ｃｕ’＝ｎｏｒｍ＿Ｃｕ（Ｃｕ）＝Ｃｕ／Ｃｕ＿ｍａｘ 式中、Ｃｕ＿ｍａｘは装置における銅の最大厚さ（単位
ｍｍ）、そしてＣｕは装置における銅フィルタの実際の
厚さ（単位ｍｍ）である。 Ａｌ’＝ｎｏｒｍ＿Ａｌ（Ａｌ）＝（Ａｌ−Ａｌ＿ｍｉ
ｎ）／（Ａｌ−Ａｌ＿ｍａｘ−Ａｌ＿ｍｉｎ） 式中、Ａｌ＿ｍｉｎは１．０ｍｍ、Ａｌは装置における
アルミニウムの最大厚さ（単位ｍｍ）、そしてＡｌは装
置における実際の等価アルミニウム厚さ（単位ｍｍ）で
ある。
ｍｍ）、そしてＣｕは装置における銅フィルタの実際の
厚さ（単位ｍｍ）である。 Ａｌ’＝ｎｏｒｍ＿Ａｌ（Ａｌ）＝（Ａｌ−Ａｌ＿ｍｉ
ｎ）／（Ａｌ−Ａｌ＿ｍａｘ−Ａｌ＿ｍｉｎ） 式中、Ａｌ＿ｍｉｎは１．０ｍｍ、Ａｌは装置における
アルミニウムの最大厚さ（単位ｍｍ）、そしてＡｌは装
置における実際の等価アルミニウム厚さ（単位ｍｍ）で
ある。
【００１８】上記に与えられた正規化関数は、ニューラ
ル・ネットワークに対する下記の入力ベクトルを生み出
す。
ル・ネットワークに対する下記の入力ベクトルを生み出
す。
【００１９】
【数２】
【００２０】続けて述べれば、ニューラル・ネットワー
ク係数は、下記の、ニューロン層１からの重み付け行列
ク係数は、下記の、ニューロン層１からの重み付け行列
【００２１】
【数３】
【００２２】と、下記の、ニューロン層１からのバイア
ス・ベクトル
ス・ベクトル
【００２３】
【数４】
【００２４】と、下記の、ニューロン層２からの重み付
け行列
け行列
【００２５】
【数５】
【００２６】と、下記の層２についてのバイアス・ベク
トル
トル
【００２７】
【数６】
【００２８】と、を有している。それ故、ニューラル・
ネットワーク出力計算値は次のようになる。
ネットワーク出力計算値は次のようになる。
【００２９】
【数７】
【００３０】式中、双曲線正接Ｓ字形伝達関数（ｔａｎ
ｓｉｇ）は下記のように定義される。 ｔａｎｓｉｇ（ｘ）＝２／（１＋ｅｘｐ（−２＊ｘ））
−１ 層１及び層２からの重み付け行列及びバイアスベクトル
を規定するような、所定の線源−像間距離及びｍＡｓに
対するニューラル・ネットワーク係数は、１組のＸ線パ
ラメータを用いてニューラル・ネットワークのトレーニ
ングを行うことによって求められる。かかるＸ線パラメ
ータは、ｋＶｐ、アルミニウムの厚さ、銅の厚さ、及び
実験データ又は理論モデルから得られた照射線量又は空
気カーマ値から成っている。
ｓｉｇ）は下記のように定義される。 ｔａｎｓｉｇ（ｘ）＝２／（１＋ｅｘｐ（−２＊ｘ））
−１ 層１及び層２からの重み付け行列及びバイアスベクトル
を規定するような、所定の線源−像間距離及びｍＡｓに
対するニューラル・ネットワーク係数は、１組のＸ線パ
ラメータを用いてニューラル・ネットワークのトレーニ
ングを行うことによって求められる。かかるＸ線パラメ
ータは、ｋＶｐ、アルミニウムの厚さ、銅の厚さ、及び
実験データ又は理論モデルから得られた照射線量又は空
気カーマ値から成っている。
【００３１】Ｘ線管の管効率には多少のばらつきが存在
し得るから、出力には管効率係数γによるスケーリング
が施される。この管効率係数γは初期使用前の１点にお
いて較正される。任意のｍＡｓに関しては、実際のｍＡ
ｓとニューラル・ネットワークのトレーニングのために
使用されたｍＡｓ値との比を用いて直線的なスケーリン
グが出力に施される。
し得るから、出力には管効率係数γによるスケーリング
が施される。この管効率係数γは初期使用前の１点にお
いて較正される。任意のｍＡｓに関しては、実際のｍＡ
ｓとニューラル・ネットワークのトレーニングのために
使用されたｍＡｓ値との比を用いて直線的なスケーリン
グが出力に施される。
【００３２】任意の線源−被写体間距離（ＳＯＤ）に関
しては、「Ｒ−２乗則」に従い、実際のＳＯＤとニュー
ラル・ネットワークのトレーニングのために使用された
ＳＩＤ値との比の２乗によるスケーリングが出力に施さ
れる。（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値はＳＯ
Ｄと無関係である。（照射線量又は空気カーマ）×（面
積）値は、線源−像間距離（ＳＩＤ）及びＳＩＤにおけ
るＸ線照射領域の面積が既知であることを必要とする。
当業者には公知の通り、従来の放射線写真撮影用Ｘ線装
置に関しては、ＳＩＤは装置の較正に基づいて知ること
ができる。本発明に従えば、Ｘ線照射領域の面積は任意
適宜の方法によって予測することができる。たとえば、
横方向及び縦方向のコリメータブレードに供給される電
気信号をＸ線像上におけるそれらの位置に対して較正す
ることによって予測する方法、あるいは横方向及び縦方
向の断面分析によりブレード位置を求めることによって
Ｘ線像から直接に得られたディジタル信号から予測する
方法が挙げられる。
しては、「Ｒ−２乗則」に従い、実際のＳＯＤとニュー
ラル・ネットワークのトレーニングのために使用された
ＳＩＤ値との比の２乗によるスケーリングが出力に施さ
れる。（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値はＳＯ
Ｄと無関係である。（照射線量又は空気カーマ）×（面
積）値は、線源−像間距離（ＳＩＤ）及びＳＩＤにおけ
るＸ線照射領域の面積が既知であることを必要とする。
当業者には公知の通り、従来の放射線写真撮影用Ｘ線装
置に関しては、ＳＩＤは装置の較正に基づいて知ること
ができる。本発明に従えば、Ｘ線照射領域の面積は任意
適宜の方法によって予測することができる。たとえば、
横方向及び縦方向のコリメータブレードに供給される電
気信号をＸ線像上におけるそれらの位置に対して較正す
ることによって予測する方法、あるいは横方向及び縦方
向の断面分析によりブレード位置を求めることによって
Ｘ線像から直接に得られたディジタル信号から予測する
方法が挙げられる。
【００３３】このように、ニューラル・ネットワークの
トレーニングのために使用されたＳＩＤにおける照射線
量又は空気カーマを予測し、次いで撮像領域の面積を用
いてその結果のスケーリングを行うことにより、照射線
量又は空気カーマ×（面積）値を求めることができる。
本発明に従えば、照射線量又は空気カーマの予測は、ｋ
Ｖｐ、ｍＡｓ、並びに分光フィルタの種類（すなわち、
銅フィルタの厚さ及びアルミニウム・フィルタの厚さ）
に関する情報に基づいて行われる。照射線量又は空気カ
ーマは規定の線源−被写体距離（ＳＯＤ）に対して予測
され、また（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値は
規定の線源−像間距離（ＳＩＤ）に対して予測される。
その他の距離に関しては、「Ｒ−２乗則」を適用するこ
とにより、Ｘ線管と患者との距離又はＳＯＤの２乗を用
いて補正が行われる。
トレーニングのために使用されたＳＩＤにおける照射線
量又は空気カーマを予測し、次いで撮像領域の面積を用
いてその結果のスケーリングを行うことにより、照射線
量又は空気カーマ×（面積）値を求めることができる。
本発明に従えば、照射線量又は空気カーマの予測は、ｋ
Ｖｐ、ｍＡｓ、並びに分光フィルタの種類（すなわち、
銅フィルタの厚さ及びアルミニウム・フィルタの厚さ）
に関する情報に基づいて行われる。照射線量又は空気カ
ーマは規定の線源−被写体距離（ＳＯＤ）に対して予測
され、また（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値は
規定の線源−像間距離（ＳＩＤ）に対して予測される。
その他の距離に関しては、「Ｒ−２乗則」を適用するこ
とにより、Ｘ線管と患者との距離又はＳＯＤの２乗を用
いて補正が行われる。
【００３４】本発明に基づくニューラル・ネットワーク
の構造は、２つの重み付け行列及び２つの対応するバイ
アス・ベクトルによって一意的に決定される。第１の層
には４つのニューロンが存在していて、それらはいずれ
も双曲線正接Ｓ字形伝達関数を使用する。第２の層（す
なわち、出力層）は、ただ１つの入力線形伝達関数型ニ
ューロンを有している。
の構造は、２つの重み付け行列及び２つの対応するバイ
アス・ベクトルによって一意的に決定される。第１の層
には４つのニューロンが存在していて、それらはいずれ
も双曲線正接Ｓ字形伝達関数を使用する。第２の層（す
なわち、出力層）は、ただ１つの入力線形伝達関数型ニ
ューロンを有している。
【００３５】以上、特定の好適な実施の態様に関連して
本発明を詳細に説明したが、本発明の精神及び範囲から
逸脱することなしに様々な変更態様が可能であることは
言うまでもない。
本発明を詳細に説明したが、本発明の精神及び範囲から
逸脱することなしに様々な変更態様が可能であることは
言うまでもない。
【図１】Ｘ線撮影装置のブロック図である。
【図２】図１に示されたようなＸ線撮影装置に関する放
射線量又は空気カーマ及び（放射線量又は空気カーマ）
×（面積）値を本発明に従って計算するためのニューラ
ル・ネットワーク・モデルを示す図である。
射線量又は空気カーマ及び（放射線量又は空気カーマ）
×（面積）値を本発明に従って計算するためのニューラ
ル・ネットワーク・モデルを示す図である。
３０ 入力スケーリング段 ３２ ニューラル・ネットワーク ３４ 出力スケーリング段
フロントページの続き (72)発明者 ゲリー・フランシス・リリハン アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ナ ッシュオタ、レイクランド・ドライブ、 ダブリュ329・エヌ3402 (72)発明者 クラランス・エル・ゴードン，ザ・サー ド アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、デ ラフィールド、ヘザー・ヒル・コート、 ダブリュ316・エヌ671 (72)発明者 バオミング・マ アメリカ合衆国、ニューヨーク州、レイ サム、サラトウガ・コート、46ビー (56)参考文献 特開 平４−265889（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−29538（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−179977（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−26648（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01T 1/36 A61B 6/00 320 G06F 15/18 550 H05G 1/26
Claims (19)
- 【請求項１】 較正されたＸ線管効率を有するＸ線管を
用いてＸ線ビームを発生させる任意の放射線写真撮影用
Ｘ線照射に際して照射線量又は空気カーマを予測するた
めの方法において、(a) 前記Ｘ線ビームのスペクトル特
性を決定するための入力変数を用意する工程、(b) 前記
入力変数から得られるニューラル・ネットワーク出力線
量値を計算するためのニューラル・ネットワークを用意
する工程、並びに(c) 前記Ｘ線照射に関する照射線量又
は空気カーマを予測するために１組のＸ線パラメータを
用いて前記ニューラル・ネットワークを試験的に動作さ
せて調整する工程を含むことを特徴とする方法。 - 【請求項２】 前記Ｘ線ビームの強度特性を決定するた
めの入力変数を用意する工程を更に含む請求項１記載の
方法。 - 【請求項３】 較正されたＸ線管効率に基づいた倍率を
前記ニューラル・ネットワーク出力線量値に掛けること
によって第１の出力結果を得る工程を更に含む請求項１
記載の方法。 - 【請求項４】 実際の線源−被写体間距離測定値に基づ
いた倍率を前記第１の出力結果に掛ける工程を更に含む
請求項３記載の方法。 - 【請求項５】 実際の強度値に基づいた倍率を前記ニュ
ーラル・ネットワーク出力線量値に掛けることによって
第２の出力結果を得る工程を更に含む請求項３記載の方
法。 - 【請求項６】 実際の線源−被写体間距離測定値に基づ
いた倍率を前記第２の出力結果に掛ける工程を更に含む
請求項５記載の方法。 - 【請求項７】 較正されたＸ線管効率を有するＸ線管を
用いてＸ線ビームを発生させる任意の放射線写真撮影用
Ｘ線照射に際して（照射線量又は空気カーマ）×（面
積）値を予測するための方法において、(a) 前記Ｘ線ビ
ームのスペクトル特性を決定するための入力変数を用意
する工程、(b) 前記入力変数から得られるニューラル・
ネットワーク出力線量値を計算するためのニューラル・
ネットワークを用意する工程、並びに(c) 前記Ｘ線照射
に関する照射線量又は空気カーマを予測するために１組
のＸ線パラメータを用いて前記ニューラル・ネットワー
クを試験的に動作させて調整する工程を含むことを特徴
とする方法。 - 【請求項８】 較正されたＸ線管効率に基づいた倍率を
前記ニューラル・ネットワーク出力線量値に掛けること
によって第１の出力結果を得る工程を更に含む請求項７
記載の方法。 - 【請求項９】 実際の線源−像間距離における撮像領域
の面積に基づいた倍率を前記第１の出力結果に掛ける工
程を更に含む請求項８記載の方法。 - 【請求項１０】 前記Ｘ線管中の電流及び前記Ｘ線照射
の時間を表わす値に基づいた倍率を前記ニューラル・ネ
ットワーク出力線量値に掛けることによって第３の出力
結果を得る工程を更に含む請求項７記載の方法。 - 【請求項１１】 実際の線源−像間距離における撮像領
域の面積を用いて前記第３の出力結果のスケーリングを
行う工程を更に含む請求項１０記載の方法。 - 【請求項１２】 較正されたＸ線管効率を有するＸ線管
を用いてＸ線ビームを発生させる任意の放射線写真撮影
用Ｘ線照射に際して照射線量又は空気カーマ及び（照射
線量又は空気カーマ）×（面積）値を予測するための装
置において、(a) 前記Ｘ線ビームのスペクトル特性を決
定するための入力変数、(b) 前記入力変数から得られる
ニューラル・ネットワーク出力線量値を計算するための
ニューラル・ネットワーク、並びに(c) 前記Ｘ線照射に
関する照射線量又は空気カーマを予測するため前記ニュ
ーラル・ネットワークに適用される１組のＸ線パラメー
タを有していることを特徴とする装置。 - 【請求項１３】 前記入力変数が３つの入力変数を含む
請求項１２記載の装置。 - 【請求項１４】 前記１組のＸ線パラメータが少なくと
も１つの入力正規化関数、複数の材料、及び前記複数の
材料の厚さを含む請求項１２記載の装置。 - 【請求項１５】 前記１組のＸ線パラメータが更に実験
的な照射線量又は空気カーマ値を含む請求項１４記載の
装置。 - 【請求項１６】 前記１組のＸ線パラメータが更に理論
的な照射線量又は空気カーマ値を含む請求項１４記載の
装置。 - 【請求項１７】 前記１組のＸ線パラメータが更に前記
Ｘ線ビームの強度特性を含む請求項１４記載の装置。 - 【請求項１８】 前記少なくとも１つの入力正規化関数
が前記Ｘ線管に印加されるピーク電圧を含む請求項１４
記載の装置。 - 【請求項１９】 前記複数の材料が少なくともアルミニ
ウム及び銅を含む請求項１４記載の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/130,779 US6422751B1 (en) | 1998-08-07 | 1998-08-07 | Method and system for prediction of exposure and dose area product for radiographic x-ray imaging |
| US09/130779 | 1998-08-07 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000065943A JP2000065943A (ja) | 2000-03-03 |
| JP3133741B2 true JP3133741B2 (ja) | 2001-02-13 |
Family
ID=22446288
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11212979A Expired - Fee Related JP3133741B2 (ja) | 1998-08-07 | 1999-07-28 | 照射線量又は空気カーマ並びに（照射線量又は空気カーマ）×（面積）値を予測するための方法及びモデル |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6422751B1 (ja) |
| EP (1) | EP0979027A3 (ja) |
| JP (1) | JP3133741B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7110495B2 (en) | 2002-08-05 | 2006-09-19 | Canon Kabushiki Kaisha | Area exposure dosimetry and area absorbed dosimetry |
| US11058387B2 (en) | 2018-04-26 | 2021-07-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Radiographic apparatus, and area dose obtaining apparatus and method |
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| FR2790561B1 (fr) | 1999-03-04 | 2001-06-01 | Ge Medical Syst Sa | Methode de commande de l'exposition dans des systemes d'imagerie radiologique |
| WO2003048806A1 (en) * | 2001-12-05 | 2003-06-12 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method to measure the entrance dose of a radiology apparatus |
| DE10322143B4 (de) * | 2003-05-16 | 2016-09-22 | Siemens Healthcare Gmbh | Durchleuchtungsanlage und Verfahren zum Ermitteln der effektiven Hauteingangsdosis bei Durchleuchtungsuntersuchungen |
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| WO2008104915A2 (en) * | 2007-02-27 | 2008-09-04 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Simulation and visualization of scattered radiation |
| US8412544B2 (en) * | 2007-10-25 | 2013-04-02 | Bruce Reiner | Method and apparatus of determining a radiation dose quality index in medical imaging |
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| CN101926650B (zh) * | 2009-06-26 | 2014-04-30 | Ge医疗系统环球技术有限公司 | 实际皮肤入射剂量率计算装置及方法和x光机 |
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| CN102868432B (zh) * | 2012-09-07 | 2015-08-19 | 天津理工大学 | 一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置及其形成方法 |
| CA2975699C (en) * | 2012-11-29 | 2018-05-29 | Controlrad Systems Inc. | X-ray reduction system |
| CN104330815B (zh) * | 2014-11-26 | 2016-09-07 | 中国工程物理研究院核物理与化学研究所 | 空气比释动能约定真值测定方法 |
| FR3064075B1 (fr) * | 2017-03-16 | 2019-05-03 | D.R.E.A.M Developpement Et Recherches En Applications Medicales | Methode d'estimation de la dose delivree par un systeme |
| CN107374657B (zh) * | 2017-06-30 | 2021-05-11 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 对ct扫描数据进行校正的方法及ct扫描系统 |
| US10977843B2 (en) | 2017-06-28 | 2021-04-13 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Systems and methods for determining parameters for medical image processing |
| CN107918141B (zh) * | 2017-10-27 | 2020-08-07 | 江苏省计量科学研究院 | 一种空气比释动能标准剂量场蒙特卡罗模型的建立方法 |
| KR102059103B1 (ko) * | 2018-03-07 | 2019-12-24 | 한국과학기술원 | 인공 신경망을 이용한 섬광체 기반 실시간 선량 측정 장치 및 방법 |
| EP3547254A1 (de) | 2018-03-29 | 2019-10-02 | Siemens Healthcare GmbH | Analyse-verfahren und analyseeinheit zur ermittlung radiologischer ergebnisdaten |
| JP7121534B2 (ja) * | 2018-05-15 | 2022-08-18 | キヤノン株式会社 | 撮影制御装置、放射線撮影システム、撮影制御方法及びプログラム |
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-
1998
- 1998-08-07 US US09/130,779 patent/US6422751B1/en not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-07-28 JP JP11212979A patent/JP3133741B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1999-08-03 EP EP99306158A patent/EP0979027A3/en not_active Ceased
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|---|---|
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