JP6548227B2

JP6548227B2 - スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査のシステムおよび方法

Info

Publication number: JP6548227B2
Application number: JP2016551235A
Authority: JP
Inventors: ドン，ジャチン; リュー，ピン; ウー，ジエ
Original assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Current assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority date: 2014-03-11
Filing date: 2015-03-10
Publication date: 2019-07-24
Anticipated expiration: 2035-03-10
Also published as: JP2017508512A; WO2015138428A1; US20170018078A1; CN104905766A; CN104905766B; US10026168B2

Description

本発明は、概して医療診断の分野に関し、特に、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査のシステムおよび方法に関する。

現在、各種の身体部位の疾患診断がコンピュータ断層撮影（ＣＴ）技術により行われている。腰部椎間板を例に挙げると、個々の腰部椎間板の診断画像は、一般に、１つの腰部椎間板を軸方向に走査する前に腰部全体をまず走査して、図１に示されるようなスカウト画像を取得し、スカウト画像に基づいて、走査位置、走査角度、走査範囲、および観測表示視野などの走査パラメータを横方向走査中に決定し調整し、調整された走査パラメータに基づいて軸方向に走査することによって、取得され得る。例えば、図１に示される５つの矩形部分のそれぞれの位置、幅および角度などをそれぞれ調整することによって、それら５つの腰部椎間板のための異なる走査位置、走査角度および走査範囲がそれぞれ決定され得る。

しかし、最新技術では、走査パラメータを手動で調整する必要があり、以下の問題がある。

第１に、上記の走査パラメータの手動調整に際して、異なるオペレータにより達成される精度が異なる場合があり、不慣れな操作により走査パラメータの精度が相対的に低下することによって、診断結果の正確さに影響が及ぶ。

第２に、一部の慣れたオペレータは、走査パラメータを精度良く調整し得るが、臨床実験から知られているように、各腰部椎間板の調整に要する時間が長くなり、パラメータ調整を完了するために、オペレータがマウスを少なくとも５〜６回操作（例えば、クリック、ドラッグその他）し、よって、５つの腰部椎間板について最大で２５〜３０回操作することになり、煩雑な操作および長い操作時間につながり、不慣れなオペレータの場合、操作に要する時間が非常に長くなり、よって操作の効率が低下する。

したがって、スカウト画像に基づいて走査パラメータを自動的に決定でき、それにより走査パラメータの調整に要する時間を減らし正確さを高める、新たな医療用走査のシステムおよび方法が必要とされる。

特開２０１２−０４５１９２号公報

本発明の例示的な実施形態は、被走査物体描写モジュール、調整モジュール、主成分分析モジュール、所望形状取得モジュール、および走査パラメータ設定モジュールを備える、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システムを提供する。被走査物体描写モジュールは、被走査物体の形状を描写するための複数の制御点を初期スカウト画像上に配置するためのものであり、調整モジュールは、被走査物体の形状の制御点を一次変換することにより、被走査物体の形状を従前に記憶された平均形状と整合させるためのものであり、主成分分析モジュールは、主成分分析アルゴリズムを用いて、被走査物体の整合された形状の主成分を抽出するためのものであり、所望形状取得モジュールは、複数の重みパラメータを主成分に付与し、以下の数式を用いて複数の新たな形状を取得し、

ここで、ｓ’が、上の新たな形状を描写するために使用され、

が、平均形状を描写するために使用され、Ｐ_Ｓが主成分を表し、ｂ_ｎｅｗが、主成分の重みパラメータを表しており、
取得された複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を所望形状として決定するためのものであり、走査パラメータ設定モジュールは、所望形状に基づいて走査パラメータを設定するためのものである。

本発明の例示的な実施形態は、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法を提供するためのものでもある。方法は、被走査物体の形状を描写するための複数の制御点を初期スカウト画像上に配置するステップと、被走査物体の形状を描写するための制御点を一次変換することにより、被走査物体の形状を従前に記憶された平均形状と整合させるステップと、主成分分析アルゴリズムを用いて、被走査物体の整合された形状の主成分を抽出するステップと、複数の重みパラメータを主成分に付与し、以下の数式を用いて複数の新たな形状を取得し、

が、平均形状を描写するために使用され、Ｐ_Ｓが主成分を表し、ｂ_ｎｅｗが、主成分の重みパラメータを表しており、取得された複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を所望形状として決定するステップと、所望形状に基づいて走査パラメータを設定するステップと、を含む。

以下の詳細な説明、添付図面および請求項を読むと、他の特徴および態様が明らかとなるであろう。

本発明は、添付図面と併せて、後述されるような本発明の例示的な実施形態から、より理解されるであろう。

従来技術における、スカウト画像に基づく走査パラメータの手動調整の概略図である。本発明の一実施形態により提供される、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システムの構成ブロック図である。本発明の一実施形態により提供される初期スカウト画像である。図３に示される初期スカウト画像中の被走査物体の形状を描写するための複数の制御点の利用の概略図である。図４の複数の制御点で形成される被走査物体の形状の概略図である。本発明の一実施形態による、グレースケール投影法を利用することによる初期スカウト画像中の対象領域の取得の概略図である。本発明の一実施形態による、開始点および終了点を設定することによる初期スカウト画像中の対象領域の取得の概略図である。本発明の一実施形態により提供される、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定する医療用走査方法のフローチャートである。

本発明の具体的な実施形態を後述する。これらの実施形態の具体的な説明において、簡潔な説明を目的として、本明細書が実際の実施形態の全ての特徴を網羅的に記述することは不可能であることが指摘されるべきである。いずれか１つの実施形態の実際の実施において、いずれか１つの工学プロジェクトまたは設計プロジェクトの過程におけるように、開発者の具体的な目的を実現し、システム関連または商業関連の制約を満たすために、通常、各種の具体的な決定が行われてもよく、一実施形態と別の実施形態との間で変更されてもよいことが理解されるべきである。さらに、この種の開発において行われる努力は、本発明により開示される内容に関連する分野の当業者にとって複雑であり退屈であるかもしれないが、本開示により明らかにされる技術内容に基づく設計、製造または生産その他の変更は、通常の技術的手段にすぎず、本開示の内容が不十分であるとみなされるべきではないことも理解されるべきである。

特に定義されない限り、請求項および本明細書に使用される技術用語または科学用語は、本発明が属する技術分野の当業者により一般に理解されるのと同じ意味を有するべきである。本発明特許出願の明細書および請求項で使用される第１、第２、第３のような語は、いかなる順序、数量または重要度も表しておらず、異なる構成部品を区別するためにのみ使用することができる。「１つの（ａ）」および「１つの（ａｎ）」その他の不定冠詞は、数量の限定を示しておらず、むしろ少なくとも１つが存在することのみを示している。「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」または「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」のような語は、「含む」または「備える」に先行する要素または物が、そのような語の後に列挙される要素または物およびそれらの等価要素をカバーし、他の要素または物を除外しないことを意味する。「接続する（ｃｏｎｎｅｃｔ）」または「接続される（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」のような語は、物理的または機械的な接続にも、直接または間接的な接続にも限定されない。

図２は、本発明の一実施形態により提供される、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システムの構成ブロック図であり、図３は、本発明の一実施形態により提供される初期スカウト画像であり、初期スカウト画像中には、腰部などの被走査物体がある。図４は、図３に示されるようなスカウト画像中の被走査物体の形状を描写するための複数の制御点の利用の概略図であり、図５は、図４の複数の制御点で形成される被走査物体の形状の概略図である。

図２に示されるように、医療用走査システムは、被走査物体描写モジュール２１、調整モジュール２４、主成分分析モジュール２５、所望形状取得モジュール２７、および走査パラメータ設定モジュール２９を含む。

図４に示されるように、被走査物体描写モジュール２１は、複数の制御点Ｐを初期スカウト画像上に配置するために使用され、それらの制御点Ｐは、被走査物体の形状を描写するために使用される。この実施形態では、被走査物体は腰部であり、被走査物体描写モジュール２１は、特に、６１個の制御点Ｐにより腰部の形状を描写して、図５に示されるような形状を形成するためのものである。

この実施形態では、被走査物体の平均形状が事前に記憶され得、平均形状は、スカウト画像の大量のサンプルを分析することにより得られ、特に、制御点は、サンプル中の被走査物体の形状を描写するために各サンプル中に配置され、平均形状は、全てのサンプル中の形状の平均値計算を実施することにより取得される。各サンプル中の制御点の数は、初期スカウト画像上の制御点の数に対応し、制御点の間には、１対１の関係がある。

上の平均形状は、特に下の数式（１）により描写される。

上の数式（１）では、Ｎはスカウト画像のサンプルの数であり、ｓ_ｉは、ｉ番目のサンプル中の被走査物体の形状を描写するために使用され、１≦ｉ≦Ｎである。

調整モジュール２４は、上記の被走査物体の形状の制御点を一次変換することにより、被走査物体の形状を従前に記憶された平均形状と整合させるためのものである。特に、制御点Ｐは、初期スカウト画像中の固定座標値を有し、従前に記憶された平均形状も、制御点Ｐに１つずつ対応する制御点Ｐを用いて描写され、平均形状の制御点も固定座標値を有し、調整モジュール２４は、被走査物体の形状を描写するための制御点Ｐを一次変換することにより、制御点Ｐを平均形状の制御点と整合させることによって、被走査物体の形状と平均形状の整合を実現するためのものである。

この実施形態では、調整モジュール２４は、特に、下の数式（２）を用いて被走査物体の形状の制御点を一次変換する。

上の数式（２）では、ｘ’およびｙ’は、被走査物体の形状を初期スカウト画像上に描写するための一次変換された制御点Ｐの横座標値および縦座標値をそれぞれ表し、ｘおよびｙは、初期スカウト画像上の被走査物体の形状を描写するための一次変換される前の制御点Ｐの横座標値および縦座標値をそれぞれ表し、ｓｘおよびｓｙは、被走査物体の形状のスケーリング係数をそれぞれ表し、θは、被走査物体の形状の回転角度を表し、ｔｘおよびｔｙは、被走査物体の形状を描写するための制御点Ｐの横座標方向および縦座標方向の平行移動サイズをそれぞれ表す。

上の説明に基づいて、調整モジュール２４は、初期スカウト画像に直接基づいて、被走査物体の形状を描写するための制御点Ｐを一次変換し得る。さらに、初期スカウト画像中では、対象領域が対象画像として決定され得、それにより、調整モジュール２４は、対象画像に基づいて制御点Ｐを一次変換する。対象領域は、被走査物体が分布する領域であり得る。

図６は、本発明の一実施形態によるグレースケール投影法を利用することによる初期スカウト画像中の対象領域の取得の概略図である。例えば、この実施形態の医療用走査システムでは、対象領域能動取得モジュール２２がさらに提供され、それは、グレースケール投影法を用いて初期スカウト画像中で対象領域Ｉを対象画像として自動的に決定し、それにより、調整モジュール２４は、対象画像に基づいて制御点を一次変換する。グレースケール投影法の利用によって、さらに、対象領域として被走査物体が分布する初期スカウト画像中の領域を使用することによって、被走査物体の位置が特定され得、グレースケール投影法は、既知の画像処理方法であり、その説明は本明細書で繰り返されない。

図７は、本発明の一実施形態による、開始点および終了点を設定することによる初期スカウト画像中の対象領域の取得の概略図である。例えば、この実施形態の医療用走査システムでは、対象領域受動取得モジュール２３がさらに提供され、それは、操作デバイスからの操作指示に基づいて開始点Ｓおよび終了点Ｅを初期スカウト画像中に設定し、前記開始点Ｓおよび前記終了点Ｅに基づいて領域Ｉを初期スカウト画像中の対象画像として定義し、それにより、調整モジュール２４は、対象画像に基づいて制御点Ｐを一次変換し、例えば、開始点Ｓおよび終了点Ｅの近くに対象領域の境界を決定し得る。上記の操作デバイスは、特に、オペレータにより手動で操作される必要があるマウス、キーボードその他などの入力デバイスであり得る。

対象領域能動取得モジュール２２を用いて、オペレータによる手動操作を伴わずに対象領域を自動的に決定することができる。また対象領域受動取得モジュール２３を用いて、操作指示に基づいて開始点および終了点を設定することにより操作の複雑さを減らし得る。実際の適用では、対象領域能動取得モジュール２２または対象領域受動取得モジュール２３は、対象画像を得るために、必要に応じて選択的に実行され得る。

主成分分析モジュール２５は、主成分分析（ＰＣＡ）アルゴリズムを用いて、被走査物体の整合された形状の主成分を抽出するためのものである。主成分分析アルゴリズムは、主成分分析とも称され、多数の変数を一次変換することにより少数の有意変数を選択するための多変量統計分析法であり、既知のアルゴリズムであり、その説明は本明細書で繰り返されない。この実施形態では、主成分分析アルゴリズムを用いて主成分分析モジュール２５により得られた主成分は、Ｐ_Ｓ＝（Ｐ_１Ｐ_２．．．Ｐ_ｍ）であり、ｍ（０よりも大きな整数である）個の変数を有し、それらのｍ個の変数は、被走査物体の整合された形状に最大の影響を及ぼし得る変数とみなされる。

被走査物体の形状の主成分を分析することによって、過剰な数の形状成分変数による過度に多い演算の問題を回避し、走査パラメータを決定するための期間を短くすることが可能となる。

所望形状取得モジュール２７は、複数の重みパラメータｂ_ｎｅｗを上記の主成分に付与し、下の数式（３）により複数の新たな形状を取得するためのものである。

上の数式（３）では、ｓ’は、新たな形状を描写するために使用され、

は、平均形状を描写するために使用され、Ｐ_Ｓは主成分を表し、ｂ_ｎｅｗは主成分の重みパラメータを表す。

所望形状取得モジュール２７は、取得された複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を所望形状としてさらに決定する。

代替的に、所望形状取得モジュール２７は、最適化アルゴリズムを用いて最大費用関数値を伴う新たな形状を決定し得、それも既知のアルゴリズムであり、その説明は本明細書で繰り返されない。

操作の複雑さを減らすために、代替的に、所望形状取得モジュール２７は、多次的な選択方法を用いて最大費用関数値を伴う新たな形状を決定するために、荒選択モジュールおよび少なくとも１つの精選択モジュールをさらに含み得る。荒選択モジュールは、事前設定された数値変動範囲（例えば−１０〜１０）内で複数の重みパラメータを主成分Ｐ_Ｓにまず付与し、現在取得されている複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を良好な形状として決定する。

各精選択モジュールは、従前の良好な形状に対応する重みパラメータ（例えば５）を中心として、従前の数値変動範囲よりも小さな数値変動範囲内で複数の重みパラメータｂ_ｎｅｗを主成分Ｐ_Ｓに付与し、現在取得されている複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を良好な形状として決定し、最後に取得された良好な形状が所望形状として決定される。

例えば、精選択モジュールの数が２つであるとき、第１の精選択モジュールは、重みパラメータ５を中心として、数値変動範囲２〜８内で複数の重みパラメータｂ_ｎｅｗを主成分Ｐ_Ｓに付与し、現在取得されている複数の新たな形状から費用関数値に関して所望される新たな形状を第２の良好な形状として決定し、それは、第２の精選択モジュールにより決定される数値変動範囲の中央値として使用される。

第２の精選択モジュールは、第２の良好な形状に対応する重みパラメータ（例えば６）を中心として、より小さな数値変動範囲（例えば５〜７）内で複数の重みパラメータｂ_ｎｅｗを主成分Ｐ_Ｓに付与し、現在取得されている複数の新たな形状から費用関数値に関して所望される新たな形状を第３の良好な形状、すなわち所望形状として決定する。

走査パラメータ設定モジュール２９は、所望形状取得モジュール２７により取得された所望形状に基づいて、例えば、走査位置、走査範囲、走査角度および表示観測視野など、各軸方向走査に際しての調整パラメータである走査パラメータを設定するために使用される。走査パラメータが設定された後、良好な軸方向走査画像を得るために軸方向走査が行われ得る。

図８は、本発明の一実施形態により提供される、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定する医療用走査方法のフローチャートである。方法は、図２に示される医療用走査システムに適用され得る。図８に示されるように、方法は、被走査物体描写ステップＳ８１、調整ステップＳ８４、主成分分析ステップＳ８５、所望形状取得ステップＳ８７、および走査パラメータ設定ステップＳ８９を含む。

被走査物体描写ステップＳ８１：被走査物体を描写するための複数の制御点を初期スカウト画像上に配置する。例えば、画像中の腰部の形状を描写するために、図３に示される初期スカウト画像上に複数の制御点Ｐを配置し、図４に示されるような形状を形成する。

調整ステップＳ８４：上記の被走査物体の形状を描写するための制御点を一次変換することにより、被走査物体の形状を従前に記憶された平均形状

と整合させる。上記の形状

は、スカウト画像の大量のサンプルを分析することにより得られ得、制御点は、サンプル中の被走査物体の形状を描写するために各種のサンプル中に配置され、平均形状は、全てのサンプル中の形状の平均計算を実施することにより取得され、平均形状は、特に数式（１）により描写され、このステップは、特に被走査物体の形状の制御点を上の数式（２）により一次変換する。

主成分分析ステップＳ８５：主成分分析アルゴリズムを用いて被走査物体の整合された形状の主成分Ｐ_Ｓを抽出する。

所望形状取得ステップＳ８７：複数の重みパラメータｂ_ｎｅｗを主成分Ｐ_Ｓに付与し、数式（３）により複数の新たな形状ｓ’を取得し、取得された複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を所望形状として決定する。

走査パラメータ設定ステップＳ８９：所望形状に基づいて走査パラメータを設定する。

任意選択的に、被走査物体描写ステップＳ８１と調整ステップＳ８４の間には、対象領域能動取得ステップＳ８２または対象領域受動取得ステップＳ８３も提供される。

対象領域能動取得ステップＳ８２：グレースケール投影法を用いて初期スカウト画像中で対象領域を対象画像として自動的に決定する。

対象領域受動取得ステップＳ８３：操作デバイスの操作指示に基づいて初期スカウト画像中で開始点および終了点を設定し、開始点および終了点に基づいて１つの領域を対象画像として定義する。

対象領域能動取得ステップＳ８２または対象領域受動取得ステップＳ８３を用いることによって、調整ステップＳ８４は、被走査物体の形状を描写するための制御点Ｐを対象画像に基づいて一次変換することが可能となる。

所望形状取得ステップＳ８７は、最適化アルゴリズムを用いて最大費用関数値を伴う新たな形状を所望形状として決定し得る。所望形状取得ステップＳ８７は、最大費用関数値を伴う新たな形状を決定するために荒選択ステップおよび少なくとも１つの精選択ステップも含み得る。

荒選択ステップ：事前設定された数値変動範囲内で複数の重みパラメータを主成分にまず付与し、現在取得されている複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を良好な形状として決定する。

少なくとも１つの精選択ステップ：各精選択ステップは、従前の良好な形状に対応する重みパラメータを中心として、従前の数値変動範囲よりも小さな数値変動範囲内で複数の重みパラメータを前記主成分に付与し、現在取得されている複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を良好な形状として決定し、最後に取得された良好な形状が所望形状として決定される。

本発明の実施形態により提供される、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査のシステムおよび方法は、スカウト画像上に制御点を配置することにより被走査物体の形状を描写し、被走査物体の形状の主成分を分析するために、その形状を事前に記憶された形状と整合させ、所望形状に基づいて被走査物体の各種の部分の分布範囲、角度その他を決定できるように、重み値を主成分に付与し平均形状を加味することにより被走査物体の所望される形状を得、それにより、対応する走査パラメータを素早く高精度に設定し、手動操作により生じる低い精度、長い操作期間その他の問題を回避する。

一部の例示的な実施形態が上述されてきた。しかし、各種の修正を行い得ることが理解されるべきである。例えば、記述される技術が異なる順序で実施される場合、および／または、記述されるシステム、アーキテクチャ、装置もしくは回路が異なるように組み合わされる場合、および／または他の構成要素もしくはそれらの等価物により置換もしくは補足される場合、妥当な結果を達成することができる。したがって、他の実施形態も請求の範囲内に属する。

２１被走査物体描写モジュール
２２対象領域能動取得モジュール
２３対象領域受動取得モジュール
２４調整モジュール
２５主成分分析モジュール
２７所望形状取得モジュール
２９走査パラメータ設定モジュール
Ｅ終了点
Ｓ開始点
Ｉ対象領域
Ｐ制御点

Claims

被走査物体の形状を描写するための複数の制御点（Ｐ）を初期スカウト画像上に配置するための被走査物体描写モジュール（２１）と、
前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）を一次変換することにより、前記被走査物体の前記形状を従前に記憶された平均形状と整合させるための調整モジュール（２４）と、
主成分分析アルゴリズムを用いて、前記被走査物体の前記整合された形状の主成分を抽出するための主成分分析モジュール（２５）と、
前記被走査物体の前記整合された形状の主成分に基づいて、以下の数式を用いて複数の新たな形状を取得し、

ここで、ｓ’が、前記新たな形状を描写するために使用され、

が、前記平均形状を描写するために使用され、Ｐｓが前記主成分を表し、ｂｎｅｗが、前記主成分の前記重みパラメータを表しており、
前記複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う新たな形状を所望形状として決定するための所望形状取得モジュール（２７）と、
前記所望形状に基づいて走査パラメータを設定するための走査パラメータ設定モジュール（２９）と、
を備える、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システム。
グレースケール投影法を用いて前記初期スカウト画像中で対象領域（Ｉ）を対象画像として自動的に決定するための対象領域能動取得モジュール（２２）をさらに備え、特に、前記調整モジュール（２４）が、前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）を前記対象画像に基づいて一次変換する、請求項１に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システム。
操作デバイスの操作指示に基づいて開始点（Ｓ）および終了点（Ｅ）を前記初期スカウト画像中で設定し、前記開始点（Ｓ）および前記終了点（Ｅ）に基づいて前記初期スカウト画像中で領域（Ｉ）を対象画像として定義するための対象領域受動取得モジュール（２３）をさらに備え、特に、前記調整モジュール（２４）が、前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）を前記対象画像に基づいて一次変換する、請求項１に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システム。
前記調整モジュール（２４）が、前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）を以下の数式を用いて一次変換し、

ここで、ｘ’およびｙ’が、前記被走査物体の前記形状を前記初期スカウト画像上に描写するための前記一次変換された制御点（Ｐ）の横座標値および縦座標値をそれぞれ表し、ｘおよびｙが、前記被走査物体の前記形状を前記初期スカウト画像上に描写するための一次変換される前の前記制御点（Ｐ）の横座標値および縦座標値をそれぞれ表し、ｓ_ｘおよびｓ_ｙが、前記被走査物体の前記形状のスケーリング係数をそれぞれ表し、θが、前記被走査物体の前記形状の回転角度を表し、ｔ_ｘおよびｔ_ｙが、前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）の横座標方向および縦座標方向の平行移動サイズをそれぞれ表す、請求項１に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システム。
前記平均形状が、以下の数式を用いて描写され、

ここで、Ｎが、スカウト画像のサンプルの数を表し、ｓ_ｉが、前記スカウト画像のｉ番目の前記サンプルの前記被走査物体の前記形状を描写するために使用され、１≦ｉ≦Ｎである、請求項１に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システム。
前記所望形状取得モジュール（２７）が、最適化アルゴリズムを用いて前記最大費用関数値を伴う前記新たな形状を決定する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システム。
前記所望形状取得モジュール（２７）が、
事前設定された数値変動範囲内で複数の重みパラメータを前記主成分にまず付与し、現在取得されている前記複数の新たな形状から前記最大費用関数値を伴う前記新たな形状を良好な形状として決定するための荒選択モジュールと、
少なくとも１つの精選択モジュールと、を含み、各精選択モジュールが、前記従前の良好な形状に対応する前記重みパラメータを中心として、前記従前の数値変動範囲よりも小さな数値変動範囲内で複数の重みパラメータを前記主成分に付与し、前記現在取得されている複数の新たな形状から前記最大費用関数値を伴う前記新たな形状を前記良好な形状として決定し、最後に取得された前記良好な形状が、前記所望形状として決定される、請求項１〜５のいずれか一項に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査システム。
被走査物体の形状を描写するための複数の制御点（Ｐ）を初期スカウト画像上に配置するための被走査物体描写ステップ（Ｓ８１）と、
前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）を一次変換することにより、前記被走査物体の前記形状を従前に記憶された平均形状と整合させるための調整ステップ（Ｓ８４）と、
主成分分析アルゴリズムを用いて、前記被走査物体の前記整合された形状の主成分を抽出するための主成分分析ステップ（Ｓ８５）と、
前記被走査物体の前記整合された形状の主成分に基づいて、以下の数式を用いて複数の新たな形状を取得し、

ここで、ｓ’が、前記新たな形状を描写するために使用され、

が、前記平均形状を描写するために使用され、Ｐｓが前記主成分を表し、ｂｎｅｗが、前記主成分の前記重みパラメータを表しており、
前記複数の新たな形状から最大費用関数値を伴う前記新たな形状を所望形状として決定するための所望形状取得ステップ（Ｓ８７）と、
前記所望形状に基づいて走査パラメータを設定するための走査パラメータ設定ステップ（Ｓ８９）と、
を含む、スカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法。
前記被走査物体描写ステップ（Ｓ８１）と前記調整ステップ（Ｓ８４）の間に、グレースケール投影法を用いて前記初期スカウト画像中で対象領域（Ｉ）を対象画像として決定するための対象領域能動取得ステップ（Ｓ８２）をさらに含む、請求項８に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法。
前記被走査物体描写ステップ（Ｓ８１）と前記調整ステップ（Ｓ８４）の間に、操作デバイスの操作指示に基づいて開始点（Ｓ）および終了点（Ｅ）を前記初期スカウト画像中で設定し、前記開始点（Ｓ）および前記終了点（Ｅ）に基づいて前記初期スカウト画像中で１つの領域（Ｉ）を前記対象画像として定義するための対象領域受動取得ステップ（Ｓ８３）をさらに含む、請求項８に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法．
前記調整ステップ（Ｓ８４）が、前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）を以下の数式を用いて一次変換し、

ここで、ｘ’およびｙ’が、前記被走査物体の前記形状を前記初期スカウト画像上に描写するための前記一次変換された制御点（Ｐ）の横座標値および縦座標値をそれぞれ表し、ｘおよびｙが、前記被走査物体の前記形状を前記初期スカウト画像上に描写するための一次変換される前の前記制御点（Ｐ）の横座標値および縦座標値をそれぞれ表し、ｓ_ｘおよびｓ_ｙが、前記被走査物体の前記形状のスケーリング係数をそれぞれ表し、θが、前記被走査物体の前記形状の回転角度を表し、ｔ_ｘおよびｔ_ｙが、前記被走査物体の前記形状を描写するための前記制御点（Ｐ）の横座標方向および縦座標方向の平行移動サイズをそれぞれ表す、請求項８に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法。
前記平均形状が、以下の数式を用いて描写され、

ここで、Ｎが、スカウト画像のサンプルの数を表し、ｓ_ｉが、前記スカウト画像のｉ番目の前記サンプルの前記被走査物体の前記形状を描写するために使用され、１≦ｉ≦Ｎである、請求項８に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法。
前記所望形状取得ステップ（Ｓ８７）が、最適化アルゴリズムを用いて前記最大費用関数値を伴う前記新たな形状を決定する、請求項８〜１２のいずれか一項に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法。
前記所望形状取得ステップ（Ｓ８７）が、
事前設定された数値変動範囲内で複数の重みパラメータを前記主成分にまず付与し、現在取得されている前記複数の新たな形状から前記最大費用関数値を伴う前記新たな形状を良好な形状として決定するための荒選択ステップと、
少なくとも１つの精選択ステップと、を含み、各精選択ステップが、前記従前の良好な形状に対応する前記重みパラメータを中心として、前記従前の数値変動範囲よりも小さな数値変動範囲内で複数の重みパラメータを前記主成分に付与し、前記現在取得されている複数の新たな形状から前記最大費用関数値を伴う前記新たな形状を前記良好な形状として決定し、最後に取得された前記良好な形状が、前記所望形状として決定される、請求項８〜１２のいずれか一項に記載のスカウト画像に基づいて走査パラメータを決定するための医療用走査方法。