JP6138817B2 - 結果品質に基づく線量最適化 - Google Patents

Description

以下は、概して撮像に関し、より具体的には、以前のスキャンで利用された放射線量およびそれらのスキャンに対応する放射線医報告書に基づきスキャンの電離放射線量を最適化することに関する。

コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）およびＸ線などの撮像モダリティでは、被検体を撮像するのに電離放射線を利用する。不都合なことに電離放射線は、人間または動物の被検体に対して生体組織の損傷、放射線宿酔、癌および死亡の危険を増大させる恐れがある。ＣＴでは、被検体に付与される放射線量は、管電流（ミリアンペア秒、すなわちｍＡｓ）、管電圧（ピークキロボルト、すなわちｋＶｐ）、ピッチ／被爆時間（ヘリカルスキャンの場合）、スライスの厚さおよび間隔（アクシャルスキャンの場合）、１つの調査でのスキャンの回数、および患者の生理（例えば、太っているか痩せているか）などの要因によって決まる。付与線量は、ミリグレイ（ｍＧｙ）の単位のＣＴ線量指標（ＣＴＤＩ）、およびｍＧｙ×センチメートル（ｃｍ）の単位の長さ線量積（ＤＬＰ）を使用して測定されてきた。

スキャンを計画および実施する技師は、ｍＡｓ、ｋＶｐおよび／またはスキャンの回数を低減することによって、かつ／あるいはピッチ、スライス厚および／またはスライス間隔を増加させることによって、被検体への付与線量を低減することができる。しかし、画像ノイズが放射線量に反比例し、したがって、恣意的に放射線量を低減すると、線量が低減するだけでなく、取得データ中の画像ノイズが増加し、この画像ノイズは、再構成時に画像データに伝搬して、視覚的画像品質を低下させる（例えば、信号対ノイズ、またはコントラスト対ノイズの低下など）。妥当な範囲内で放射線量を増加させると、一般に視覚的画像品質が改善する。しかし、視覚的画像品質を向上させても画像データの診断価値は必ずしも向上しない。

技師は通常これらのパラメータを、ときには放射線医と一緒に、被検体の身体的特性、臨床的指示（クリニカルインジケーション）（すなわち、スキャンの理由）などに基づいて設定する。多くの場合、諸パラメータは、与えられるべき放射線の特定のレベルを指示する固定プロトコルとしてカプセル化される。しかし、この放射線レベルは、技師および放射線医の専門知識、ならびに患者の画像を取得し読み取ったこれらの人の経験により規定されており、コントラスト対ノイズ、信号対ノイズ、ＭＴＦ推定値などの客観的な尺度は、特定の被検体のための最適線量レベルを決めることについては、診断価値に関して信頼できないことがある。
米国特許出願公開第２００８／０１０３８３４号明細書は、品質保証を監視および改善し、同時に放射線量低減を実現するために、品質保証マトリックス、および例えば累積生涯放射線量計算などの放射線スコアカードを使用するプログラムに言及している。
米国特許出願公開第２０１１／０２７０６２３号明細書は、新たなスキャンのために以前のスキャン結果を使用することを可能にして、以前の調査結果と比較して品質閾値を低減させるとともに分解能を低下するプログラムに言及している。
欧州特許出願公開第１３５４５５４号明細書は、スキャンセッションの多数のスキャンパラメータをユーザが定めることを可能にするデータベースに関連する。このデータベースは、平均放射線量および他のパラメータを決定することを可能にしている。

本明細書に記載の諸態様では、上記で言及した問題およびその他に対処する。

一態様において、システムは、放射線医報告書中の所見の品質を、これら放射線医報告書が作成されたスキャンの付与線量の数学関数としてモデル化するモデルを生成するモデラと、計画されたスキャンに関する最適線量値を、このモデルおよび１つ以上の最適化規則に基づいて決定する線量最適化器とを含む。

別の一態様において、方法は、放射線医報告書中の所見の品質を、これら放射線医報告書が作成されたスキャンの付与線量の数学関数としてモデル化するモデルを生成するステップと、計画されたスキャンに関する最適線量値を、このモデル、計画されたスキャンに対するグループ割当て、および１つ以上の最適化規則に基づいて決定するステップとを含む。

別の一態様において、システムは、撮像システム、報告書・線量評価器、および検証器を含む。撮像システムは、患者の計画されたスキャンの所定のスキャンパラメータに基づいて患者をスキャンするように構成され、この所定のスキャンパラメータは、患者がスキャンされるときに患者に送達される線量に影響を及ぼす少なくとも１つのスキャンパラメータを含む。報告書・線量評価器は、患者のスキャンのための最適線量を、放射線医報告書中の所見の品質と以前に実行された患者のスキャンの測定付与線量との間の関係に基づいて決定する。検証器は、計画されたスキャンの推定線量値と最適線量値とを比較し、推定線量値が最適線量値を超えるかどうかを指し示す信号を生成する。推定線量値が最適線量値を超えないことに応答して、撮像システムがスキャンを所定のスキャンパラメータに基づいて実行する。

本発明は、様々な構成要素および構成要素の構成、ならびに様々なステップおよびステップの構成の形を取りうる。図面は、好ましい実施形態を図示することを目的とするにすぎず、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。

報告書・線量評価器、検証器、およびデータリポジトリが接続された撮像システム例を概略的に示す図である。 図１の報告書・線量評価器の一例を概略的に示す図である。 スキャン線量の関数として明確所見曲線を示すグラフである。 放射線医報告書中の情報と、報告書の作成に使用された撮像データを生成するために使用された線量レベルとの間の関係を決定する方法例を示す図である。 図４で決定された関係に基づく計画スキャンの、線量に関連した撮像設定を検証する方法例を示す図である。

以下では概して、放射線医報告書の品質（例えば、報告書からの明確な（ポジティブな）所見）と、その対応するスキャン時に患者に付与された測定線量との間の関係を決定する、かつ／あるいはこの関係を利用して、計画スキャンの推定線量に基づいて実施されるべき計画スキャンを検証する手法について説明する。

最初に図１を参照すると、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナなどの撮像システム１００が概略的に示されている。撮像システム１００は、電離放射線を利用して被検体をスキャンする任意の撮像システムでよいことを理解されたい。図示の撮像システム１００は、静止ガントリー１０２および回転ガントリー１０４を含む。回転ガントリー１０４は、静止ガントリー１０２によって回転可能に支持され、ｚ軸を中心に検査領域１０６のまわりを回転する。

Ｘ線管などの放射線源１１０が、回転ガントリー１０４によって回転可能に支持される。放射線源１１０は、回転ガントリー１０４と共に回転し、検査領域１０６を横切る電離放射線を放射する。１次元または２次元の感放射線検出器アレイ１１２が、検査領域１０６をはさんで放射線源１１０の反対側に、或る角度の弧を張っている。検出器アレイ１１２は、検査領域１０６を横切る電離放射線を検出し、それを表す投影データを生成する。

再構成器１１４が投影データを再構成し、それを表すボリューム画像データを生成する。再構成器１１４では、従来からのフィルタ補正逆投影アルゴリズム、コーンビームアルゴリズム、反復アルゴリズム、および／または他のアルゴリズムを使用することができる。カウチなどの被検体支持体１１６が、検査領域１０６内の被検体を支持する。

汎用計算システムまたはコンピュータが、オペレータコンソール１２０としての機能を果たす。コンソール１２０は、モニタまたはディスプレイなどの人間可読出力装置と、キーボード、マウスなどの入力装置とを含む。コンソール１２０に常駐しているソフトウェアにより、操作者が、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を介して、または別の方法でスキャナ１００と対話することが可能になる。この対話には、撮像プロトコルを選択すること、および／またはｋＶｐ、ｍＡｓ、時間分解能、角度サンプリングなどの撮像パラメータを設定することが含まれ得る。

データリポジトリ１２２が、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、放射線医学情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、電子カルテ（ＥＭＲ）、および／または他のデータ保存装置のうちの１つ以上を含む。撮像システム１００および／または他の撮像システムによって生成された画像データは、データリポジトリ１２２に保存することができる。データリポジトリ１２２に保存することができるスキャン関連情報には、撮像プロトコル、線量関連撮像パラメータ（ｋＶｐ、ｍＡｓなど）、線量測定値（ＣＴＤＩおよび／またはＤＬＰ）、臨床的指示、解釈放射線医の識別子、放射線医報告書、患者人口統計、スキャンされた生体構造などが含まれる。データリポジトリ１２２は、システム１００にローカルに、遠隔に、かつ／あるいは一部がローカルで一部が遠隔にあってよい。

報告書・線量評価器１２４は、データリポジトリ１２２内および／または他のデータリポジトリ内の放射線医報告書の内容と１つまたは複数のスキャンのための測定線量とを評価する。以下でより詳細に説明するように、報告書・線量評価器１２４は、その評価に基づいて、報告書の品質と測定線量の間の関係を決定すると共に、その関係を表す信号またはデータを生成する。一般に、妥当な範囲内で単純に線量を増加させると、画像品質が改善される。しかし、単純に線量を増加させることでは、放射線医による明確な所見の比率は必ずしも改善されない。生成されたデータにより、画像の視覚品質に関して線量を最適化することに加えて、またはそうすることに代えて、この明確所見率に基づいて、スキャンされるべき患者のための線量を最適化することが可能になる。

検証器１２６を使用して、スキャンされるべき患者のために撮像技師によって選択および／または入力された計画スキャンの撮像設定値を、報告書・線量評価器１２４によって生成されたデータに基づき検証することができる。このような検証には、計画スキャンに関する線量を推定および／または取得すること、ならびにその推定線量を、報告書・線量評価器１２４によって決定されたスキャンのための最適線量と比較することが含まれ得る。一例では、患者の計画スキャンに関する推定線量は、データリポジトリ１２２から抽出された患者の情報と、患者を分類するために使用された分類基準２０８からの同一の基準とに基づいて得られる。例えば、この情報を使用して患者を正しいグループにマッピングし、次に、このグループに最適な線量値を位置特定して取得することができる。検証器１２６は、この最適線量値に推定線量が適合するかどうかを指し示す信号をコンソール１２０に送出することができる。

患者の累積線量も分かっている場合、この信号はまた、そのスキャンが患者の線量を所定の推奨累積線量レベルを超えて増加させることになるかを指し示し得る。放射線医は、累積線量に基づいて、現在の線量レベルを継続すべきか、それともスキャンパラメータを変更して線量レベルを減らすべきかを決定することができる。さらに、検証器は、累積線量に照らして、線量をさらに減らすことを支援するパラメータ値変更の提案を提示できるようにしてもよい。一例では、こうすることには、最適線量値では累積線量が所定の推奨累積線量レベルを超える、かつ類似のスキャンパラメータが示唆される、他の患者についての調査結果を見つけることが含まれ得る。

報告書・線量評価器１２４および／または検証器１２６は、物理的メモリなどのコンピュータ可読記憶媒体に符号化または埋設された１つまたは複数のコンピュータ可読命令を実行する１つまたは複数のプロセッサによって実装され得ることを理解されたい。このようなプロセッサ（１つまたは複数）は、コンソール１２０および／または例えば専用視覚化コンピュータなどの他の計算装置の一部、および／または他の計算デバイスとすることができる。加えて、あるいは代えて、プロセッサは、搬送波、信号、または他の、一時的媒体などの非コンピュータ可読記憶媒体によって搬送される少なくとも１つのコンピュータ可読命令を実行することができる。

図２は、撮像システム１００、データリポジトリ１２２および検証器１２６と接続されている報告書・線量評価器１２４の一例を概略的に示す。

データ抽出器２０２が、評価のためにデータリポジトリ１２２からデータを抽出する。図示の実施形態では、データ抽出器２０２は、データリポジトリ１２２からデータを抽出基準２０４に基づいて抽出する。非限定的な例として、一例では、抽出基準２０４は、データ抽出器２０２に、放射線医報告書、電離放射線線量測定値および／または線量を決定するために使用された諸パラメータ、撮像プロトコル、スキャンされた生体構造の識別子、臨床的指示などの調査結果を含む患者の調査結果を抽出させる。抽出基準２０４は既定および／またはユーザ定義のものとすることができる。

データ分類器２０６が、抽出されたデータを１つまたは複数のグループに分類する。図示の実施形態では、データ分類器２０６は、抽出データを分類基準２０８に基づいて分類する。非限定的な例として、一例では、分類基準２０８は、データ分類器２０６に、撮像プロトコル、スキャンされた生体構造、臨床的指示、人口統計、および／または解釈放射線医に基づいて抽出調査結果を分類させる。解釈放射線医が用いられる場合、データはその放射線医に基づいて分類することができる。この分類は、単一のレベルで行うことができ、あるいは分類データが下位グループに分類される場合には複数のレベルで行うこともできる。分類基準２０８は、既定および／またはユーザ定義のものとすることができる。

評価器２１０が各グループ内のデータを評価する。図示の実施形態では、評価器２１０は少なくとも、各調査結果の放射線医報告書および測定線量を１つまたは複数の評価アルゴリズム２１２に基づいて評価する。この評価は、報告書全体を含んでもよいし、「所見」、「結論」、および／または他の部分などの、報告書の１つまたは複数の特定のサブセクションを含んでもよい。解釈放射線医が考慮に入れられる場合、評価は、放射線医間で標準化することができる。したがって、各放射線医の異なる報告様式（一人の放射線医が、ある線量レベルｘにおいて、同じ線量レベルにおける別の放射線医よりも生来的に「不確かな」様式の報告をすることがある）を考慮に入れることができる。

一例では、上記１つまたは複数の評価アルゴリズム２１２は、評価器２１０に、各グループ内の各報告書について以下の指標のうちの１つ以上の存在、不存在、および／または頻度を決定させる：不確実性の用語の直接カウント（例えば「整合する可能性がある」、「もしかすると」、「さらに調査が必要」など）、例えば感情解析に基づく不確実性の統計的尺度、明確な所見の存在、明確でない（ネガティブな）所見の存在、前の報告書との比較所見の存在、推奨行動の存在、推奨の強さ、区別される医学概念の平均数（画像品質が低い場合には少ない）、および／または他の指標。

モデラ２１４が、評価データをモデル化する。例として、非限定的な一例では、モデラ２１４は、ある数学モデルを使用して、放射線医報告書中の所見の品質を線量の関数としてモデル化する。例えば、データについて非線形回帰曲線を計算することができる。なお、個々の調査結果は、それらの線量に基づいて複数の瓶に入れられることができ、その線量瓶内の平均品質または中央品質が計算され得る。あるいは、すべてのスキャンを別々のデータ点とみなすこともできる。

データ抽出器２０２、データ分類器２０６、評価器２１０、およびモデラ２１４は、上述の機能を実行するための物理的メモリなどのコンピュータ可読記憶媒体に符号化または埋設された１つまたは複数のコンピュータ可読命令を実行する１つまたは複数のプロセッサによって実装され得ることに留意されたい。このようなプロセッサ（１つまたは複数）は、専用視覚化コンピュータおよび／または他の計算装置などの計算装置の一部とすることができる。加えて、あるいは代えて、プロセッサは、搬送波、信号、または他の、一時的媒体などの非コンピュータ可読記憶媒体によって搬送される少なくとも１つのコンピュータ可読命令を実行することができる。

表１は、線量データおよび明確な所見データの非限定的な例を示す。列１は、ｍＧｙの単位の平均ＣＴＤＩとして表された線量データを含み、列２は、明確な所見を有する報告書の割合を含む。表１の各行は、複数の個別調査により決定された値を提示する。

簡単に図３について見ると、表１のデータがグラフで示されている。図３で、ｙ軸３０２は所見の品質を表し、ｘ軸３０４は線量を表す。この非限定的な例では、モデラ２１４は、Ｓ字状（記号論理）の関数を用いて、曲線３０６を、表１のデータに対応するデータ点３０８〜３１８に次式の通りにフィッティングしている。すなわち、ｙ＝Ａ／（１＋ｅｘｐ（−（線量−Ｂ）／Ｃ）＋Ｄであり、ここでＡ、Ｂ、Ｃ、およびＤは変数であり、Ｄは、フィッティングされた回帰関数の最小値であり、ＡはＤからの最大逸脱であり、変数Ｂは、品質値ｙがその最大値の半分になる線量であり、Ｃは最小値と最大値の間の遷移の峻度を定義するものである。

線量最適化器２１６が、基準２０８によって規定されたグループの最適線量値を、数学モデルと、数学モデルを生成するのに使用されたデータおよび／またはその生データと、１つまたは複数の最適化規則２１８とに基づいて決定する。非限定的な例として、最適化規則は、線量最適化器２１６に、最小及び最大の報告書品質の間の隔たりの９０％に相当する図３の曲線３０６上のＣＴＤＩ値を見つけさせ得る。この例では、その線量値は約２０ｍＧｙである。最適化規則２１８は、既定および／またはユーザ定義のものとすることができる。最適線量値および／またはモデルは、データリポジトリ１２２および／または他の記憶装置に保存することができ、かつ／または検証器１２６および／または他のデバイスなどの別の構成要素へ伝達することができる。一例では、最適線量値および／またはモデルは計算システムへ伝達され、そこで、最適線量値および／またはモデルの１つ以上がモニタによって視覚的に表示される。

非限定的な一例では、検証器１２６は、撮像システムから計画画像調査を受け取り、生成された最適線量値に基づいて患者の推定線量を検証する。前に論じたように、先ず、患者のグループが分類基準２０８に基づいて特定される。次に、そのグループの最適線量値を取得し、推定線量と比較することができる。別の例として、１０個の異なるグループ（例えば、臨床的問題の種類に従う）の最適線量が前もって決定されていてよい。新規の患者が到来した場合、この患者はまず、これら１０個のグループの１つに配置またはマッピングされなければならないが、これは分類基準２０８に基づいて実現される。正しいグループが特定されると、そのグループの最適線量値を取得することができる。一例では、推定線量が最適線量値未満である、または最適線量値の事前設定の範囲内である場合、検証器１２６は何もしない。あるいは、検証器１２６は、検証信号を撮像システム１００へ伝達し、次いで、撮像システム１００が、計画画像調査の線量関連設定値が最適線量値に適合することをユーザに知らせる。加えて、推定線量が最適線量値に適合しない場合は、検証器１２６は警告信号を撮像システム１００へ伝達し、次いで、撮像システム１００が、計画画像調査の線量関連設定値が最適線量値に適合しないことをユーザに知らせる。技師は、その警告を無視することも、１つまたは複数の撮像パラメータを変更することもできる。上述のように、患者の累積線量もまた分かっている場合には、そのスキャンによって患者の線量が所定の推奨累積線量レベルを超えて増加するかどうかを指し示す信号を撮像システム１００へ伝達することもできる。

図４および図５は、図１〜３による方法例を示す。本明細書に記載の方法における動作の順序は限定的なものではないことを理解されたい。そのようなものとして、本明細書では他の順序も企図されている。加えて、１つまたは複数の動作が省略されてよく、かつ／あるいは１つまたは複数の追加の動作が含まれてよい。

図４は、撮像データについての放射線医報告書中の所見の品質と、撮像データを取得するときに付与された線量との間の関係を決定する方法例を示す。

４０２で、放射線医報告書、線量測定値、および／または線量を測定するのに使用されたパラメータなどの、１つまたは複数の撮像調査結果についてのスキャン情報がデータリポジトリから抽出される。抽出され得る他の情報には、撮像プロトコル、スキャンされた生体構造の識別子、臨床的指示、解釈放射線医、および／または他の情報が含まれる。

４０４で、抽出されたデータが分類基準に基づいて複数の異なるグループに分類される。例えば、データは、解釈放射線医、撮像プロトコル、スキャンされた生体構造、および／または他の情報に基づいて分類され得る。

４０６で、グループ内のデータが評価されて、そのグループのデータについての１つまたは複数の報告書品質指標が決定される。本明細書に記載のように、これは、複数のレベルの線量それぞれについて明確な所見の百分率を求めることを含み得る。

４０８で、１つまたは複数の指標の少なくとも１つのサブセット（部分集合）がモデル化される。本明細書に記載のように、これは、統計に基づいて線量の関数として所見の品質を数学的にモデル化することを含み得る。

４１０で、モデル（および／またはモデルを生成するために使用されたデータ）、および１つまたは複数の最適化規則に基づいて最適線量値が決定される。最適線量値および／またはモデルは、保存されること、および／または他のデバイスへ伝達されることができる。

動作４０６〜４１０は、１つまたは複数のデータグループについて実行されることができる。

図５は、図４で決定された関係に基づいて撮像設定値を検証する方法例を示す。

５０２で、線量決定パラメータおよび／または推定線量を含む、計画されたスキャンからのスキャン設定が、患者に対して取得される。

５０４で、計画されたスキャンが複数の異なるグループのスキャンのうちの１つにマッピングされる。一例では、複数の異なるグループは、図４の４０４で説明した通りに、または別の方法で生成される。

５０６で、複数の異なるグループのスキャンのうちの上記１つについての最適線量値が特定される。

５０８で、特定された最適線量値が取得される。

５１０で、計画スキャンの推定付与線量が線量最適化値と比較される。推定線量は、本明細書で論じたように、線量に影響を及ぼすｋＶｐ、ｍＡｓなどのスキャンパラメータに基づいて決定されることができる。

推定線量が最適線量値を超える場合、５１２で警告信号が撮像システムへ伝達される。そして、撮像システムが、計画された撮像調査を設定および実行する技師に、計画されたスキャンの線量レベルが線量最適化値に適合しないことを通知する（例えば、モニタ上の視覚メッセージ、可聴メッセージ、および／または他のメッセージによって）。技師は、線量関連画像設定を変更することも計画通り続けることもできる。

そうでなければ、５１４で、検証確認が撮像システムへ伝達されることができる。スキャンにより患者累積線量が推奨閾値を超えて増大する場合、このことを指し示す通知もまた撮像システムへ伝達されることができる。

本発明を好ましい諸実施形態に関して説明してきた。以上の詳細な説明を読み理解した者には、修正形態および代替形態が想起されよう。本発明は、添付の特許請求の範囲またはその均等範囲に入る限りにおいて、そのような修正形態および代替形態を含むものとして解釈されるものである。

Claims (20)

1. 放射線医報告書中の所見の品質を、前記放射線医報告書が作成されたスキャンの付与線量の数学関数としてモデル化するモデルを生成するモデラであり、前記所見の前記品質は前記所見の明確さである、モデラと、
   計画されたスキャンに関する最適線量値を前記モデルを用いて決定する線量最適化器と、
   を有するシステム。
2. 放射線医報告書中の所見の品質を、前記放射線医報告書が作成されたスキャンの付与線量の数学関数としてモデル化するモデルを生成するモデラであり、前記所見の前記品質は前記所見の明確さである、モデラと、
   計画されたスキャンに関する最適線量値を前記モデルおよび１つ以上の最適化規則に基づいて決定する線量最適化器と、
   を有し、
   前記１つ以上の最適化規則は前記最適線量値を最大品質と最小品質との間の所定の百分率として規定する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記モデラは前記所見の品質を回帰曲線としてグラフでモデル化する、請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記所見の品質は、明確な所見の比率に対応する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 当該システムは、関連し合う撮像調査結果のグループを個別に評価する評価器をさらに有し、前記モデラは、前記グループのうちの一グループに対するモデルをそのグループの評価の結果に基づいて生成する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記評価は前記放射線医報告書の複数のセクションのうちのサブセットに基づく、請求項５に記載のシステム。
7. 前記グループの前記評価は解釈放射線医間で標準化される、請求項５または６に記載のシステム。
8. 前記評価は特定の解釈放射線医の表現形式に特化される、請求項５乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記評価は、不確実性の用語の数、感情解析に基づく不確実性の統計的尺度、明確な所見の存在、明確でない所見の存在、前の報告書との比較所見の存在、推奨行動の存在、推奨の強さ、区別される医学概念の平均数、のうちの１つ以上の存在、不存在、または頻度の少なくとも１つを決定する、請求項５乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
10. 当該システムは、データリポジトリから抽出された撮像関連データを１つ以上のグループに分類するデータ分類器をさらに有し、前記評価器は、前記グループのうちの１つ以上を個別に評価する、請求項５乃至９のいずれか一項に記載のシステム。
11. 前記データ分類器は、前記撮像関連データを、撮像プロトコル、スキャンされた生体構造、臨床的指示、人口統計、または解釈放射線医のうちの１つ以上に基づいて分類する、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記計画されたスキャンの、線量に関連するスキャン設定値を、前記最適線量値に基づいて検証する検証器、をさらに有する請求項１乃至１１のいずれか一項に記載のシステム。
13. 前記検証器は、前記計画されたスキャンの推定線量値と前記最適線量値とを比較し、前記推定線量値が前記最適線量値を超えることに応答して警告信号をコンソールへ伝達する、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記推定線量値、前記最適線量値、または患者の累積線量値のうちの少なくとも１つがモニタによって視覚的に提示される、請求項１３に記載のシステム。
15. 放射線医報告書中の所見の品質を、前記放射線医報告書が作成されたスキャンの付与線量の数学関数としてモデル化するモデルを生成するステップであり、前記所見の前記品質は前記所見の明確さである、ステップと、
    計画されたスキャンに関する最適線量値を、前記モデル、および前記計画されたスキャンに対するグループ割当てを用いて決定するステップと、
    を含む方法。
16. 放射線医報告書中の所見の品質を、前記放射線医報告書が作成されたスキャンの付与線量の数学関数としてモデル化するモデルを生成するステップであり、前記所見の前記品質は前記所見の明確さである、ステップと、
    計画されたスキャンに関する最適線量値を、前記モデル、前記計画されたスキャンに対するグループ割当て、および１つ以上の最適化規則に基づいて決定するステップと
    を含み、
    前記１つ以上の最適化規則は前記最適線量値を最大品質と最小品質との間の所定の百分率として規定する、
    方法。
17. 前記最適線量値は、送達線量を増加させることによって明確な所見の比率を改善する尤度が所定の閾値を下回るときの線量値に対応する、請求項１５または１６に記載の方法。
18. 撮像関連データをデータリポジトリから抽出するステップであって、前記撮像関連データは、画像データと、撮像プロトコル、線量関連撮像パラメータ、線量測定値、臨床的指示、解釈放射線医の識別子、放射線医報告書、患者人口統計、前記画像データに対応するスキャンされた生体構造の識別子のうちの１つ以上とを含む、ステップと、
    前記抽出された撮像関連データを複数のグループに分類するステップであって、前記抽出された撮像関連データが、撮像プロトコル、スキャンされた生体構造、臨床的指示、人口統計、または解釈放射線医のうちの１つ以上に基づいて分類される、ステップと、
    関連する撮像調査結果の前記グループのうちの１つ以上を個別に評価するステップであり、該評価は、不確実性の用語のカウント、感情解析に基づく不確実性の統計的尺度、明確な所見の存在、明確でない所見の存在、前の報告書との比較所見の存在、推奨行動の存在、推奨の強さ、区別される医学概念の平均数、のうちの１つ以上の存在、不存在、または頻度の少なくとも１つを決定する、ステップと、
    をさらに含む請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記計画されたスキャンをスキャンの所定のグループに割り当てるステップと、
    スキャンの前記所定のグループの前記最適線量値を特定および取得するステップと、
    前記計画されたスキャンの推定線量値と前記取得された最適線量値とを比較するステップと、
    前記推定線量値が前記最適線量値を超えることに応答して警告信号を生成するステップと、
    をさらに含む請求項１８に記載の方法。
20. 患者の計画されたスキャンの所定のスキャンパラメータに基づいて患者をスキャンするように構成された撮像システムであって、前記所定のスキャンパラメータは、前記患者がスキャンされるときに前記患者に送達される線量に影響を及ぼす少なくとも１つのスキャンパラメータを含む、撮像システムと、
    前記患者のスキャンのための最適線量値を、放射線医報告書中の所見の品質と以前に実行された患者のスキャンの測定付与線量との間の関係に基づいて決定する報告書・線量評価器であり、前記所見の前記品質は前記所見の明確さである、報告書・線量評価器と、
    前記計画されたスキャンの推定線量値と前記最適線量値とを比較し、前記推定線量値が前記最適線量値を超えるかどうかを指し示す信号を生成し、前記推定線量値が前記最適線量値を超えないことに応答して、前記撮像システムが前記スキャンを前記所定のスキャンパラメータに基づいて実行することになる、検証器と、
    を有するシステム。

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