JP7378404B2 - 非スペクトルイメージングシステムを用いたスペクトルイメージング - Google Patents
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Claims (20)
- X線放射線を放出する放射源と、
X線放射線を検出し、それを示す信号を生成する検出器アレイと、
前記信号を再構成し、非スペクトル画像データを生成する再構成器と、
深層学習回帰アルゴリズムを使用して前記非スペクトル画像データからスペクトル画像を推定するプロセッサと
を備える、非スペクトルイメージングシステム。 - 前記プロセッサが、前記信号を取得するために採用される取得パラメータと前記信号を再構成するために採用される再構成パラメータとからなるグループからのパラメータのセットに沿って前記非スペクトル画像データを処理し、前記スペクトル画像を推定するための非スペクトル画像を生成する、請求項1に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、スライディングウィンドウ深層学習回帰アルゴリズムを採用する、請求項1又は2に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、完全畳み込み回帰ネットワーク深層学習回帰アルゴリズムを採用する、請求項1又は2に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、最初に、前記非スペクトル画像データからスペクトル基底成分を推定し、次いで、前記スペクトル基底成分から前記スペクトル画像を推定する、請求項1から4のいずれか一項に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、前記非スペクトル画像データから直接、前記スペクトル画像を推定する、請求項1から4のいずれか一項に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記スペクトル基底成分が、光電効果成分とコンプトン散乱成分とを含み、前記スペクトル画像が、エネルギーバンド画像と、仮想単色画像と、造影剤定量画像と、仮想非造影画像と、物質キャンセル画像と、有効原子番号画像と、電子密度画像とからなるグループからの少なくとも1つのスペクトル画像を含む、請求項5に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、敵対的トレーナーを、非スペクトルイメージングシステムからの非スペクトル画像からの推定されたスペクトル画像でトレーニングし、スペクトルイメージングシステムからの生成されたスペクトル画像でトレーニングして、前記推定されたスペクトル画像と前記生成されたスペクトル画像とを区別する、請求項7に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、前記深層学習回帰アルゴリズムを、トレーニングされた前記敵対的トレーナー及び差決定器を使用して非スペクトル入力データでトレーニングし、前記非スペクトル入力データが、非スペクトルイメージングシステムによって生成された非スペクトル画像と、スペクトルイメージングシステムによって生成された非スペクトル画像とを含む、請求項8に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、前記深層学習回帰アルゴリズムを、トレーニングされた前記敵対的トレーナーを使用して前記非スペクトルイメージングシステムによって生成された前記非スペクトル画像から生成された推定されたスペクトル画像でトレーニングし、前記スペクトルイメージングシステムによって生成されたスペクトル画像から作り出された前記非スペクトル画像から生成された推定されたスペクトル画像で、前記推定されたスペクトル画像と前記スペクトルイメージングシステムによって生成された前記スペクトル画像との間の誤差に基づいて、トレーニングする、請求項9に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- X線放射線を放出する放射源と、
X線放射線を検出し、それを示す信号を生成する検出器アレイと、
前記信号を再構成し、非スペクトル画像データを生成する再構成器と、
ハイブリッドトレーニングアルゴリズムを使用して前記非スペクトル画像データからスペクトル画像を推定するように深層学習回帰アルゴリズムをトレーニングするプロセッサと
を備える、非スペクトルイメージングシステム。 - 前記プロセッサが、敵対的トレーナーを、非スペクトルイメージングシステムからの非スペクトル画像を生成するために使用される取得及び再構成パラメータに沿って、前記非スペクトル画像からの推定されたスペクトル画像でトレーニングし、スペクトルイメージングシステムからのスペクトル画像を生成するために使用される取得及び再構成パラメータに沿って、生成された前記スペクトル画像でトレーニングして、前記推定されたスペクトル画像と前記生成された前記スペクトル画像とを区別する、請求項11に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、前記深層学習回帰アルゴリズムを、トレーニングされた前記敵対的トレーナー及び差決定器を使用して非スペクトル入力データでトレーニングし、前記非スペクトル入力データが、非スペクトルイメージングシステムによって生成された非スペクトル画像と、スペクトルイメージングシステムによって生成された非スペクトル画像とを含む、請求項12に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、前記深層学習回帰アルゴリズムを、トレーニングされた前記敵対的トレーナーを使用して前記非スペクトルイメージングシステムによって生成された前記非スペクトル画像から生成された推定されたスペクトル画像でトレーニングし、前記スペクトルイメージングシステムによって生成されたスペクトル画像から作り出された前記非スペクトル画像から生成された推定されたスペクトル画像で、前記推定されたスペクトル画像と前記スペクトルイメージングシステムによって生成された前記スペクトル画像との間の誤差に基づいて、トレーニングする、請求項13に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、スライディングウィンドウ深層学習回帰アルゴリズムを採用する、請求項11から14のいずれか一項に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、完全畳み込み回帰ネットワーク深層学習回帰アルゴリズムを採用する、請求項11から14のいずれか一項に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、最初に、スペクトル基底成分を推定し、次いで、前記スペクトル基底成分からスペクトル画像を推定する、請求項11から16のいずれか一項に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- 前記プロセッサが、前記非スペクトル画像データからスペクトル画像を直接推定する、請求項11から16のいずれか一項に記載の非スペクトルイメージングシステム。
- コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されたとき、前記プロセッサに、
放射源でX線放射線を放出することと、
放出されたX線放射線を検出器アレイで検出し、それを示す信号を生成することと、
前記信号を再構成し、非スペクトル画像データを生成することと、
トレーニングされた深層学習回帰アルゴリズムを使用して前記非スペクトル画像データからスペクトル画像を推定することと
を行わせる、コンピュータ可読命令で符号化された、コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記コンピュータ可読命令を実行することが、さらに、前記プロセッサに、深層スペクトルハイブリッドトレーニングプロシージャを使用して前記深層学習回帰アルゴリズムをトレーニングさせる、請求項19に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
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