JP4468352B2 - コンピュータトモグラフィにおける局所的患者線量の再構成 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、「コンピュータトモグラフィ」（computed tomography、ＣＴ）及び他の放射線イメージングシステムのための方法及び装置に関し、特に、コンピュータトモグラフィにおいて患者に与えられる局所的な患者線量を決定する方法と、画像処理装置と、画像処理装置用のコンピュータプログラムと、に関する。

少なくもいくつかのＣＴイメージングシステム構造において、Ｘ線源は、「イメージング平面」と通常呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ平面内にあるようにコリメートされるような扇形ビームを放出する。Ｘ線ビームは、例えば患者のような、イメージングされている対象（object）を通過する。ビームは、当該対象によって減衰されたのち、放射線検出器のアレイに当たる。検出器アレイにおいて受け取られる減衰されたビーム放射線の強度は、イメージングされている対象によるＸ線ビームの減衰に依存する。検出器アレイのそれぞれの検出器素子は、検出器位置においてビーム減衰を示す電気信号を生成する。すべての検出器からの減衰測定は、別個に取得されて、伝送プロファイルを生成し、走査データを表す。

既知の第三世代のＣＴシステムにおいて、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが対象を横切る角度が常に変化するように、イメージング平面内において、イメージングされるべき対象周囲を、ガントリによって回転される。使用されるＸ線源は、通常、Ｘ線管を含み、Ｘ線管は、焦点スポットにＸ線ビームを放出する。Ｘ線検出器は、検出器において受け取られるＸ線ビームをコリメートするためのコリメータと、コリメータと隣り合うシンチレータと、シンチレータと隣り合う光検出器と、を有することができる。Ｘ線減衰測定のグループ、すなわち、１つのガントリ角度における検出器アレイからの投影データは、「ビュー（view）」と呼ばれる。必要な走査データを生成するための対象の「走査」は、Ｘ線源及び検出器の１回転の間に、さまざまな異なるガントリ角度又はビュー角度において生成されるビューの組を含む。

軸走査において、投影データは、対象を通じて得られる２次元スライスに対応する画像を構築するように処理される。投影データ又は走査データの組から、画像を再構成するための既知の方法は、フィルタリングされる逆投影技法である。このプロセスは、走査からの減衰測定を、対応する診断画像のグレー値を制御するために使用される「ＣＴ数」又は「ハウンズフィールドユニット」と呼ばれる整数に変換する。

言い換えると、既知のＣＴスキャナにおいては、対象又は患者の走査中に取得される記録された投影（走査データ）は、ハウンズフィールドユニットを示すグレーレベルをもつトモグラフィ画像に、数学的に再構成される。トモグラフィ画像は、例えば、診断目的で臨床医によって使用され、以下において診断画像と呼ばれる。

今日、ＣＴ走査中に患者に付与される線量を低減するための試みがなされている。しかしながら、過剰線量の識別及び走査中に患者に付与される線量の最適化は、走査中に患者に実際に付与される線量を正確に知ることを必要とする。

プログラム「WinDose」(Kalendar, W.A., Schmidt B., Zankl M., Schmidt M. (1999), A PC program for estimating organdose and effective dose
values in computed tomography. European Radiology 9: 555-562)は、コンピュータトモグラフィにおける臓器線量及び有効な線量値を評価するためのＰＣプログラムであり、患者のほんのわずかなパラメータに基づいて、患者に付与される患者線量を計算する。主として、これらのパラメータは、患者の外周及び重量、並びに印加されるパワー（ｍＡ，ｋＶｐ）のようなＸ線管の設定に関連する。テーブルに基づいて、且つ標準的な形を有する標準的な患者に関して計算されるモンテカルロシミュレーションを使用することによって、最も重要な器官の積分線量が決定されることができる。しかしながら、例えば小児科の患者のように、当該患者が標準データと異なる場合、このコンピュータプログラムは、十分な結果をもたらさない。

国際公開第００／０７６６７号は、放射線治療検証システムに関する。そのシステムにおいて、患者に与えられる線量が、患者による吸収及び患者を通過するさまざまな放射線ビームのオーバーラップに先立ちエネルギーフルエンスの値を評価するために、患者のモデルに基づいて計算されることができる。モデルは、放射線治療マシンの既知のジオメトリ及び事前処理トモグラフィから導き出される患者又は標準の患者の評価された特性から、構築されることができる。従って、国際公開第００／０７６６７号パンフレットから知られるシステムにおいて人に与えられる線量を計算するために、標準の患者が、線量の計算のために使用されなければならず、これは、プログラム「WinDose」と同じ不十分な結果をもたらし、又は事前処理の断層撮影が実施されなければならいので、患者に与えられる全体の線量が増えてしまう。

本発明の目的は、コンピュータトモグラフィにおいて患者に付与される局所的な患者線量を決定し、最小限にすることである。

本発明の例示の実施形態により、この目的は、患者の関心領域の診断画像をセグメント化するステップと、セグメント化された診断画像を使用することによって、患者に付与される局所的な患者線量を示す線量画像を決定するステップと、を含む、コンピュータトモグラフィにおいて患者に付与される局所的な患者線量を決定する方法によって解決される。診断画像のセグメント化により、クリティカルであり且つ線量に敏感な器官に対する局所的な線量の付与が、非常に正確に決定されることができ、改善された患者線量管理を可能にすることができる。

請求項２に記載の本発明の別の例示の実施形態によれば、診断画像において解剖学的な構造がセグメント化され、線量重み付け係数が、解剖学的な構造に割り当てられる。有利には、これは、例えば患者の敏感な器官と敏感でない器官との間の区別をすることを可能にし、局所的な患者線量の非常に正確な決定を可能にする。

本発明の請求項３に記載の更に別の例示の実施形態によれば、フルエンスマップが決定される。有利には、これによって、臨床医が、患者のクリティカルであり且つ線量に敏感な器官に対する局所的な線量の付与を直ちに決定し、監視することが可能である。

請求項４に記載の本発明の別の例示の実施形態により、線量画像は、フルエンスマップ及び線量重み付け係数に基づいて、決定される。これは、計算努力に関して非常に効果的且つ効率的でありながら、患者に付与される局所的な患者線量の非常に正確な決定を可能にする。こうして、本発明のこの例示の実施形態は、局所的な患者線量を決定するための非常に単純且つ高速な方法を提供する。

請求項５に記載の本発明の別の例示の実施形態によれば、診断画像は、ハウンズフィールドユニットを示すグレーレベルを有し、フルエンスマップが、走査データを適切にフィルタリングし、それを診断画像を使用して逆投影することによって、決定される。これは、フルエンスマップの単純な決定を可能にする。更に、本発明のこの例示な実施形態は、フルエンスマップの非常に正確な決定を可能にする。

本発明の別の例示の実施形態によれば、画像処理装置は、請求項６に記載の特徴を備え、それによって、局所的な患者線量の非常に正確な決定を可能にする。

請求項６、７及び８に記載の本発明による画像処理装置の別の例示の実施形態は、計算努力を最小限にし、非常に正確であると同時に、患者に付与される局所的な患者線量の高速且つ効率的な決定を提供する。

請求項１０に記載の本発明の別の例示の実施形態によれば、本発明による方法を実施する、画像処理装置のためのコンピュータプログラムが提供される。

上述したように、ＣＴスキャナ装置は、通常、患者の走査中に取得される記録された投影に基づいて、ハウンズフィールドユニットを示すグレーレベルをもつ診断画像を生成する。しかしながら、ハウンズフィールドユニットは、強調される解剖学的な構造の線形の減衰係数に比例するが、局所的に患者に吸収されるエネルギーとは異なる。結果的に、吸収線量の分布は、基礎をなす診断画像から非線形にずれる。本発明によれば、位置合わせされた投影（走査データ）に基づいて、局所的な線量分布を再構成することを可能にする方法及び装置が提供される。方法／装置が、次のように走査データを二重に使用することが本発明の要旨と理解することができる。走査データを診断画像に再構成したのち、別の時間に、走査データが、診断画像の減衰情報を使用して、患者ボリュームに逆投影され、それによって、患者に入射するＸ線ビームによって生成される空間的に変化する光子フルエンスマップを形成する。並行して、診断画像は、解剖学的な構造（ほぼ一定の減衰もつ領域）にセグメント化される。局所的に吸収されるエネルギーと光子減衰との間の差を考慮する線量重み付け係数が、割り当てられる。局所的に吸収される線量が、フルエンスマップ及び対応する線量重みに基づいて計算される。

本発明のこれら及び他の見地について、以下に記述する実施例から明らかになり、それらを参照して説明される。

本発明の実施例は、添付の図面を参照して以下に記述される。

図１及び図２を参照して、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）イメージングシステム１が図示されている。コンピュータトモグラフィイメージングシステム１は、「第三世代」ＣＴスキャナを表わすガントリ２を有する。ガントリ２は、ガントリ２の反対側の検出器アレイ８に向けてＸ線ビーム６を放出するＸ線源４を有する。検出器アレイ８は、複数の検出器素子１０によって形成され、複数の検出器素子１０は、一緒に、例えば図１に示される医療患者１２のような対象を通過する放出されたＸ線を検出する。それぞれの検出器素子１０は、当たるＸ線ビームの強度、及びＸ線ビームが対象又は患者１２を通過するときのビームの減衰、を表す電気信号を生成する。Ｘ線投影データを取得するための走査中、ガントリ２、及びそれに取り付けられるコンポーネント、すなわちＸ線源４及び検出器素子１０を有する検出器８は、回転中心１４を中心に回転する。図２に示す実施例において、複数の検出器素子１０が１つの行に配置されており、それによって、シングル画像スライスに対応する投影データが走査中に取得される。別の実施例によれば、検出器素子１０は、複数の平行な行に配置されることもでき、それによって、複数の平行なスライスに対応する投影データが、走査中、同時に取得されることができる。

ガントリ２の回転及びＸ線源４の動作は、ＣＴシステム１の制御機構１６によって制御される。制御機構１６は、Ｘ線制御ユニット１８を有する。Ｘ線制御ユニット１８は、Ｘ線源４及びガントリ制御ユニット２０に、必要なパワー及びタイミング信号を供給する。ガントリ制御ユニット２０は、個々の制御信号を生成し、ガントリ２の駆動装置に供給することによって、ガントリ２の回転スピード及び位置を制御する。

参照数字２２は、制御機構（１６）に設けられるデータ取得システムを示す。データ取得システム２２は、検出器素子１０からのアナログデータをサンプリングし、以降の処理のためにデータをデジタル信号に変換する。

更に、データ取得システム２２からデジタル化されたＸ線データのサンプルを受け取り、高速画像認識を実施する画像リコンストラクタ２４が、設けられている。更に、データ取得システム２２及び画像リコンストラクタ２４に接続され、線量を再構成する線量リコンストラクタ４０が、設けられている。別個の画像リコンストラクタ２４及び別の線量リコンストラクタ４０を設ける代わりに、画像リコンストラクタ２４及び線量リコンストラクタ４０の機能及び動作が、別個の装置にまとめられることができ、又はコンピュータ２６に収容されることもできる。

再構成された画像は、コンピュータ２６への入力として与えられる。コンピュータ２６は、例えばハードディスクドライブ又はフロッピードライブのような大容量記憶装置２８に画像を記憶する。

コンピュータ２６は、更に、例えばキーボード又はポインタデバイスのような入力装置３０を介して、操作者からコマンド及び走査パラメータを受け取る。更に、操作者が、コンピュータ２６によって提供される再構成された画像及び他のデータを観察することができるようにするために、例えばディスプレイ又はプリンタのような出力装置３２が設けられることができる。操作者によって供給されたコマンド及びパラメータは、データ取得システム２２、Ｘ線コントローラ１８及びガントリ制御ユニット２０に制御信号及び情報を供給するために、コンピュータ２６によって使用される。更に、コンピュータ２６は、テーブル２６の駆動ユニットに個々の制御信号を供給することによって、テーブル３６の移動、位置及び傾きを制御するテーブル駆動コントローラ３４に出力される出力信号を生成する。こうして、コンピュータ２６は、ガントリ２のガントリ開口部３８における患者１２の位置及び移動を制御する。具体的には、テーブル３６の移動によって、患者１２は、ガントリ開口部３８を通って移動される。

データ取得システム２２、ガントリ制御ユニット２０、Ｘ線制御ユニット１８、画像リコンストラクタ２４、線量リコンストラクタ４０及びテーブル駆動コントローラ３４は、すべて、例えば個々のパワーアンプと組み合わせられる、ＡＬＴＥＲＡによって供給されるＥＰＬＤのような適切なプログラマブルロジックコントローラ又はプロセッサによって、実現されることができる。しかしながら、データ取得システム２２、ガントリ制御ユニット２０、Ｘ線制御ユニット１８、画像リコンストラクタ２４、線量リコンストラクタ４０、出力装置３２、データストレージ２８、入力装置３０、コンピュータ２６及びテーブル駆動コントローラ３４によって提供されるすべての処理及び機能は、例えばペンティアム（登録商標）プロセッサを有するパーソナルコンピュータのようなコンピュータによって、実現されてもよい。

データ取得システム２２及び／又は画像リコンストラクタ２４によって供給される画像情報又はデータは、以下、「走査データ」と呼ばれる。

図３は、患者１２に付与される局所的な患者線量を決定するために、図１及び図２に示されるＣＴシステムによって実行される、本発明の実施例による方法の一連のステップの実施例を説明するフローチャートを示している。ステップＳ１乃至Ｓ１１は、データ取得システム２２、線量リコンストラクタ４０、画像リコンストラクタ２４、及び／又はコンピュータ２６において実行されることが好ましい。記憶及び出力のために、出力装置３２及びデータストレージ２８が使用されることができる。方法は、ステップＳ１における開始後、ステップＳ２へ続き、ステップＳ２において、走査データが、既知のやり方で取得される。方法は、ステップＳ３へ続き、ステップＳ３において、走査データは、既知のやり方でフィルタリングされる。次のステップＳ４において、フィルタリングされた走査データに基づくトモグラフィ再構成が、患者の関心領域の診断画像を決定するために、実行される。通常、トモグラフィ再構成は、診断画像がハウンズフィールドユニットを示すグレーレベルによって生成されるものである。診断画像の生成ののち、方法は、ステップＳ５へ続き、ステップＳ５において、診断画像は、例えば診断目的で、ユーザ又は臨床医に対して出力される。

方法は、ステップＳ６乃至Ｓ９へ続き、ステップＳ６乃至Ｓ９において、データが、線量再構成のために準備される。

ステップＳ６において、診断画像は、そのボクセルに割り当てられる解剖学的な構造にセグメント化される。言い換えると、診断画像は、「構成要素（material）」にセグメント化され、この目的のために、ハウンズフィールド閾値に基づく未処理（raw）の分類（例えば金属、骨、水、空気）が十分である。

フルエンスＦを線量Ｄに変換するために、ステップＳ７において、線量重み係数（以下の式のフルエンス指数関数に先立つファクタとして示される）が、構成要素に従って既に得られている未処理セグメンテーションに基づいて、解剖学的な構造に割り当てられる。これは、個々の解剖学的な構造を予め決められた線量重み付け係数にリンクする予め決められたテーブルを参照することによって、実施されることができる。解剖学的な構造は、例えば骨、筋肉、空間又は血液の滞留である。

こうして、例えば、異なる線量重み付け係数が、肝臓又は脳の一部のような器官ほどＸ線ビームによるダメージを受けやすくない筋肉に割り当てられることができる。一般に、線量重み付け係数は、それらが、局所的に吸収されるエネルギーと個々の解剖学的な構造の光子減衰との間の差、及び線量吸収に対する生物学的に異なる感受性（sensitivity）、の両方を考慮するように決定されなければならない。

ステップＳ８において、ステップＳ３において決定されたフィルタリングされた走査データが、線量再構成に適当なやり方で逆投影され、フルエンスマップが、この逆投影に基づいて再構成される。走査データは、ハウンズフィールド画像を再構成することに関して、ステップＳ３と同様のやり方（簡潔さのためであり、必ずしも同じフィルタカーネルによらなくてもよい）でフィルタリングされるので、画像再構成からのフィルタリングされたデータが、ステップＳ３において保存され、ここで再利用されることができる。有利には、これは、演算の量を減らすことを可能にする。

ステップＳ８（Ｓ６−Ｓ９）において実行される、元の走査データによって直接表現される患者ボリュームの位置ｘにおける全吸収線量Ｄの直接的な計算は、以下の方程式によって記述されることができる。

μ^ａ：構成要素依存の吸収又は散乱カーネル （３）
θ：ガントリ角、すなわちＸ線源位置 （４）
ｅ _θ：方向θにおける単位ベクトル （５）
ｅ _ｔ ^⊥：方向ｔに垂直な単位ベクトル （６）
σ()：走査データ （７）
ｋ()：フィルタカーネル （８）

ｇ（）：画像再構成から知られるような畳み込み （１２）
ｈ（）：逆サインによるポイントに関する畳み込み （１３）

この実現例において、図４を参照して説明されるレイトレーシングの代わりに、フィルタリングされた走査データが、線量再構成のために再利用される。ｘにおけるフルエンスＦは、画像再構成の逆投影方法と同様に、すべてのビューにわたって積算される。

方法は、ステップＳ９へ続き、ステップＳ９において、線量画像が、上述の式に従って決定される。ステップＳ９において決定される線量画像は、患者に付与される局所的な患者線量を示す。線量画像は、線量重み付け係数及びフルエンスマップを使用することによって決定される。

フルエンスマップの決定後、方法は、ステップＳ１０へ続き、ステップＳ１０において、線量画像が出力される。方法は、ステップＳ１１へ続き、ステップＳ１１において、方法は終了する。

本発明により患者に付与される局所的な患者線量を決定する方法の別の実施例によれば、フルエンスマップの再構成及び診断画像の解剖学的な構造へのセグメント化が、並行に実行されることができる。これは、線量画像の非常に高速な計算を可能にする。

図４は、患者１２に付与される局所的な患者線量を決定するために、図１及び図２に示されるＣＴシステムによって実行される、本発明の実施例による方法の一連のステップの別の実施例を示すフローチャートを示す。ステップ１２は、データ取得システム２２、線量リコンストラクタ４０、画像リコンストラクタ２４、及び／又はコンピュータ２６において実行されることが好ましい。記憶及び出力のために、出力装置３２及びデータストレージ２８が、使用されることができる。ステップＳ１乃至Ｓ７及びＳ１０乃至Ｓ１１は、図４を参照して記述されたものと同じである。

まず、ステップＳ６及びＳ７において、再構成された画像は、「構成要素（マテリアル）」によってセグメント化される。ハウンズフィールド閾値に基づく未処理の分類（例えば金属、骨、水、空気）が、この目的には十分であるが、より練られた方法が、使用されてもよい。更に、線量重み付け係数が、解剖学的な構造に割り当てられる。ステップＳ１２において、ビューが生成されたガントリのそれぞれの位置について、較正データから知られるＸ線源スペクトルが、ステップＳ４から知られるシミュレートされた患者ボリュームを通して、レイトレーシングされ、割り当てられた構成要素及び対応する減衰係数によりボクセルに分けられる。吸収線量が、それぞれのボクセルについて、積算される。線量画像が決定され、次のステップＳ１０において出力される。言い換えると、ステップＳ１２において、Ｘ線スペクトルが、前方投影され、フルエンスマップが、セグメント化された診断画像に基づいて再構成され、患者に付与される局所的な患者線量を示す線量画像が、線量重み付け係数及びフルエンスマップを使用して、決定される。

要するに、本発明によれば、方法／装置は、測定された走査データを２重に使用する。すなわち、走査データは、診断画像に再構成される。更に、走査データは、診断画像の減衰情報を使用して、患者ボリュームに逆投影され、患者に入射するＸ線ビームによって生成されるような、空間的に変化する光子フルエンスマップを形成する。並行して、診断画像が、解剖学的なファクタにセグメント化されてもよく、それに対して、局所的に吸収されるエネルギーと光子減衰との間の差を考慮する線量重み係数が割り当てられる。局所的な吸収線量が、フルエンスマップ及び対応する線量重みに基づいて計算される。

好適には、上述の方法／装置は、ＣＴシステムについて使用されることができる。

ＣＴイメージングシステムを示す図。 図１に示されるシステムのブロック概略図。 患者に付与される局所的な患者線量を決定するために、図１及び図２のＣＴイメージングシステムによって実行される一連のステップの実施例を示すフローチャート。 患者に付与される局所的な患者線量を決定するために、図１及び図２のＣＴイメージングシステムによって実行される一連のステップの別の実施例を示すフローチャート。

Claims (10)

1. コンピュータトモグラフィにおいて患者に付与された局所的な吸収線量を決定する方法であって、
   前記コンピュータトモグラフィにおいて取得された前記患者の走査データから、診断画像を決定するステップと、
   前記診断画像を、前記患者の前記関心領域における解剖学的な構造にセグメント化するセグメント化ステップと、
   前記走査データからフルエンスマップを決定するステップと、
   前記フルエンスマップを使用して、前記セグメント化された診断画像に基づいて、前記走査データの取得中に前記患者に付与された前記局所的な吸収線量を示す線量画像を決定する決定ステップと、
   を含む方法。
2. 前記セグメント化ステップは、更に、
   前記診断画像のセグメント化された前記解剖学的な構造に、線量重み付け係数を割り当てるステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記線量画像を決定する前記決定ステップが、更に、前記フルエンスマップ及び前記線量重み付け係数に基づいて、前記患者に付与された局所的な吸収線量を示す前記線量画像を決定するステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記フルエンスマップは、前記患者の前記関心領域の前記診断画像に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
5. 前記診断画像は、ハウンズフィールドユニットを示すグレーレベルを有し、
   前記フルエンスマップは、前記走査データをフィルタリングし、既に決定された前記診断画像から得られる情報を使用して、前記フィルタリングされた走査データを逆投影することによって決定される、請求項４に記載の方法。
6. コンピュータトモグラフィにおいて取得された患者の走査データを記憶するためのメモリと、
   前記走査データから前記患者の関心領域の診断画像を決定する再構成器と、
   前記走査データの取得中に前記患者に付与された局所的な吸収線量を決定するための画像プロセッサと、
   を有し、前記プロセッサが、
   前記診断画像を、前記患者の関心領域における解剖学的な構造にセグメント化し、
   前記走査データからフルエンスマップを決定し、
   前記フルエンスマップを使用して、前記セグメント化された診断画像に基づいて、前記走査データの取得中に前記患者に付与された前記局所的な吸収線量を示す線量画像を決定する、処理を行う、画像処理装置。
7. 前記プロセッサが、前記診断画像の前記セグメント化された解剖学的な構造に、線量重み付け係数を割り当てる、処理を更に行う、請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記プロセッサが、
   前記患者の前記関心領域の前記診断画像に基づいて前記フルエンスマップを決定し、
   前記フルエンスマップ及び前記線量重み付け係数に基づいて、前記患者に付与された局所的な吸収線量を示す前記線量画像を決定する、処理を更に行う、請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記画像処理装置は、コンピュータトモグラフィシステムの一部である、請求項６に記載の画像処理装置。
10. コンピュータトモグラフィにおいて患者に付与された局所的な吸収線量を決定するための画像処理装置用のコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが、
    前記コンピュータトモグラフィにおいて取得された前記患者の走査データから、診断画像を決定するステップと、
    前記診断画像を、前記患者の関心領域における解剖学的な構造にセグメント化するステップと、
    前記走査データからフルエンスマップを決定するステップと、
    前記フルエンスマップを使用して、前記セグメント化された診断画像に基づいて、前記走査データの取得中に前記患者に付与された前記局所的な吸収線量を示す線量画像を決定するステップと、
    を含む、コンピュータプログラム。

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