JP7846442B2 - ３ｄ ｃｔサービューを用いた血管ベースのインタラクティブなボーラスｒｏｉ配置とスキャン計画 - Google Patents

Description

本発明は、造影剤ベースの断層撮影を容易にするシステム、関連方法、撮像配置、コンピュータプログラム要素、及びコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。

診断用 CT (コンピュータ断層撮影) 撮影の前に取得される 2D (二次元) 投影サービュー画像は、患者の適切な位置決めや最適な画質の実現など、臨床技術者 (「ユーザー」) を支援する上で重要な役割を果たす。

従来の 2D サービュー (正面や矢状面など) に加えて、今日では臨床的に許容できる線量で 3D (再構成) サービュー画像 (画像ボリューム) を取得することが可能になる。これらは従来の 2D サービューに比べていくつかの利点があり、これまでは不可能だった CT ワークフローの最適化の新たな可能性を切り開く。

CT 撮像では、予想される「ボーラス」追跡位置を含む関心領域全体をカバーする 2D サービュー スキャンを実行するのが一般的である。ボーラスとは、投与されるヨウ素などの造影剤の量である。造影剤は、心臓画像診断における心臓血管など、放射線を弱く吸収する関心対象の解剖学的構造の画像コントラストを高めるために使用されることがある。次に、ユーザーはそのような 2D サービュー上の Z 位置を手動で選択し、「ロケータ」とも呼ばれる対応する軸方向画像が取得され、再構成されて、ボーラスの追跡又はボーラスの到着の監視のための関心領域 (「ROI」) の定義 (「配置」) が行われる。ボーラスは血流とともに移動し、関心解剖学的構造に一定期間蓄積される。ボーラス洗浄前に高コントラストの画像をキャプチャするために、適切なタイミングで撮像をトリガーするオブジェクトである。

追跡 ROI の適切な場所を見つけるには、複数のロケーター スキャンが必要になる場合がある。ボーラスを追跡するためにキャプチャされる ROI はこのロケータ スライス内に配置され、この単一の軸方向スライスを繰り返し取得することによって、造影剤ボーラスの到着が監視される。この ROI 内で造影剤誘起密度の閾値に達すると、後続の診断 CTA (CT 血管造影) 取得がトリガーされる。

従来の 2D サービュー画像を使用したボーラス トラッキング、又は一般的なボーラス トラッキングの主な欠点は、スキャンプロシージャ中のボーラス トラッキングの計画が複雑で、臨床ユーザーのスキルと経験に大きく依存することである。このプロセスではエラーが発生しやすくなる。たとえば、Z スライスを手動で選択したり、取得したロケーター スライスに ROI を配置したりするなど、ユーザーによる手動介入が必要になる。解剖学的構造の位置特定とローカライザー画像への ROI の配置において人為的エラーが発生すると、診断用 CT スキャンが最適でないタイミングで開始される可能性がある。その結果、画質の低下や誤診につながり、造影剤の不必要な再投与や画像の再撮影につながり、患者及び／又は医療スタッフに副作用が生じる可能性がある。また、手動によるローカリゼーション プロセスは、個人内及び個人間の変動の影響を受ける。もう 1 つの欠点は、特別なロケーター スキャンを取得する必要があり、追加の時間と線量が必要になることである。

したがって、撮像装置の効率的な動作を改善する必要があるかもしれない。特に、このような撮像装置の撮像動作を開始するための正確なタイミングを確実に確立する必要がある。

本発明の目的は、独立請求項の主題によって達成され、さらなる実施形態は従属請求項に組み込まれる。本発明の以下の態様は、関連方法、画像配置、コンピュータプログラム要素、及びコンピュータ読み取り可能な媒体に同様に適用されることに留意されたい。

本発明の第１の態様によれば、
造影剤を用いた断層撮影を容易化するためのシステムであって、使用時に前記システムは、
造影剤支援撮像段階の前に準備段階において、断層撮影装置によって取得される、患者の少なくとも一部の３Ｄサービュー画像ボリュームを受信するための入力インターフェースであって、前記３Ｄサービュー画像ボリュームは、造影剤が後の造影剤支援撮像段階において通過する血管に対するセグメンテーション含む、入力インターフェースと、
表示装置上の表示のためのグラフィカルユーザーインターフェースのグラフィックス表示を生成するように構成されたグラフィックス表示ジェネレータであって、前記グラフィックス表示は、前記セグメンテーションの視覚化と、前記セグメンテーションに沿った基準位置を示すスライダ要素の視覚化とを含み、前記基準位置は、前記後の造影剤支援撮像段階において、少なくとも１つのターゲット解剖学的特徴に関する造影剤の存在に対する監視に適している、グラフィックス表示ジェネレータと、
ユーザ入力を受信するとき、前記スライダ要素が前記セグメンテーションに沿ってスライドするように、前記グラフィックス表示ジェネレータに前記グラフィックス表示を更新するように命令するように構成される、イベントハンドラであって、前記スライダは、異なる一つ又はそれより多くの基準位置を示す、イベントハンドラと
を有する、システムが提供される。

セグメンテーションは、 好ましくは、3D サービュー画像から計算／導出される。例えば機械学習（ディープラーニングモデル）が使用される場合がある。

システムの実施形態では、グラフィックス表示ジェネレータは、スライダ要素の空間範囲（例えば、形状、方向、サイズ）を、前記異なる基準位置におけるセグメンテーションの幾何学的側面（例えば、断面）に対応し、それに応じて変化するように適応させるように動作可能である。

実施形態では、グラフィックス表示ジェネレータは、スライダ要素をセグメンテーションによって定義された方向にロックするように動作可能である。これにより、ユーザーは臨床的に意味のある監視場所を定義することができる。特にストレスのかかる状況では、正確なボーラスモニタリングの定義が困難になる可能性があるため、操作はそれほど「面倒」ではない。

実施形態では、前記方向はセグメンテーションの中心線に沿ったものである。

実施形態では、セグメンテーションの視覚化は、血管の壁部分を明確に表現するように構成される。例えば、壁の部分は色やグレー値の変調によって強調表示され、破線、太線、背景及び／又はセグメンテーションの内部に対して異なる色などでレンダリングされる。 壁部分の明確な視覚化は、石灰化部分と非石灰化部分の間、又は石灰化のさまざまなレベルの間を区別するために調整される場合がある。これにより、ユーザーは、石灰化部分又は重度に石灰化した血管部分にモニタリング ROI を配置することを避けることができる。このような部分は、ボーラス モニタリングの目的には有用性が低いことが分かっているためである。石灰化をより正確に定義するために、サービュー画像を記録するときにスペクトル撮像が使用される場合がある。

実施形態では、前記グラフィックス表示ジェネレータは前記グラフィックス表示に、ｉ）前記少なくとも１つのターゲット解剖学的特徴の距離であって、ａ）前記現在のスライダ位置に対応する前記血管の基準位置まで、及び／又はb)一つ又はそれより多くの解剖学的ランドマークまでの距離、及び／又はｉｉ）前記基準位置における推定された造影剤の到着時刻に関する情報を含ませるように動作可能である。

実施形態では、システムは、１つ以上の基準位置のうちユーザによって選択された１つを撮像装置に渡し、撮像段階において撮像装置によって収集される投影データに関する画像領域内のサブセットの一端（「スキャンボックス」と呼ばれる）を画定するための出力インターフェースを含むことができる。

実施形態では、グラフィックス表示ジェネレータは、前記サブセットの視覚化をさらに含むグラフィックス表示を生成するように動作可能であり、前記スライダ要素は、前記サブセットの視覚化の一つの端部に配置される。

実施形態では、システムは、一つ又はそれより多くの基準位置のうちのユーザによって選択された１つを渡して、造影剤が患者内で伝播する間に投影データの第１のセットを取得するように前記撮像装置に命令するための出力インターフェースを含み、前記投影データに基づいて、第１の画質で、前記選択された基準位置を通過する平面内の断面トラッカー画像を再構成する再構成器を備える。

実施形態では、到着時間は血行動態モデリングに基づいている。

実施形態では、前記血管には大動脈の少なくとも一部が含まれる。

したがって、ファシリテーター システムはユーザー インターフェイス機能を提供する。ファシリテーターシステムのユーザーは、完全自動セグメンターシステム［機械学習（ML）ベース又はその他]と連携して使用することができる。このようなセグメンテーション システムは、場合によっては適切なボーラス モニタリング領域の定義について完全に満足のいく提案を見つけることができるかもしれないが、多くの場合、人間の臨床ユーザーがこのような自動セグメンテーション システムによって提案されたソリューションを微調整できれば、依然として有益である。したがって、提案されたユーザー インターフェイス機能は、直感的なユーザー入力ソリューションを提供し、ユーザーがこの微調整タスクを迅速かつ安全に実行して良好な結果を得て、最終的に適切なボーラス モニタリング領域を見つけることを可能にする。特に、一例として、提案されたインターフェース機能により、特に（ただしそれだけではない）、ML ベースのソリューションからの結果を視覚化し、ユーザーが必要と判断した場合にそのような微調整の変更を実行できる。

上記の結果から、提案されたインターフェース機能により、診断投影データの取得のための正しいタイミングを確立するためのより正確で信頼性の高い方法を実現できるようになる。画像の再撮影の可能性が低減されるため、スタッフと患者の被曝線量が低減し、撮影スループットが向上し、機械の消耗が低減する。機械の消耗は、データ取得中に陽極ディスクなどの特定の機械部品が大きな温度勾配にさらされる X 線撮影で特に懸念される問題である。

提案されたユーザー機能は、監視領域の初期位置を微調整する自由をユーザーに与えることと、意味のあるガイダンス機能を提供する、臨床的に動機付けられた一連の有用な制限との組み合わせとの間で、有効なバランスを実現する。ユーザーは、初心者やストレスのたまっている臨床ユーザーであっても、m―ROI 定義の適切な結果をより迅速かつ安全に得ることができる。

提案されたユーザー機能は、前述の自動セグメンテーションと組み合わせて使用できるが、このような自動化システムはここでは必須ではない。したがって、提案されたユーザー機能は、そのような自動セグメンテーション システムなしで使用でき、代わりに、必要に応じて、たとえば同じユーザー又は別のユーザーの手動でセグメント化された m―ROI を確認するために使用できる。全自動、半自動、又は手動のセグメンテーション ツールでの使用が想定されているが、提案されているユーザー インターフェイス機能は、全自動又は半自動のセグメンテーション ツールで特に役立つ可能性がある。

提案されたシステムでは、完全に自動化されたシステムと比較して、ボーラス追跡 ROI の計画においてより高度な対話が可能になる。したがって、本明細書の実施形態で提案されているのは、3D CT サービューに基づく血管ベースのインタラクティブなボーラス ROI 配置及びスキャン計画方法である。提案されたユーザー機能は、3D サービュー スキャンでのボーラス モニタリング ROI の配置に向けられている。3Dサービュー画像を扱うことで、単なる2Dサービューデータとは対照的に、2Dサービュー画像データを扱う際に見られる以下の欠点を克服することができる。

2D サービューには、ボーラス ROI とターゲット解剖学的構造との間の正確な 3D 距離を計算できないという固有の欠点があり、そのため造影剤がターゲット解剖学的領域に到達するのに必要な時間を推定できない。これにより、多くの場合、造影剤投与量が増加し、画質が最適ではなくなることがある。

スキャン計画中のボーラス ROI の配置は複雑な作業であり、臨床医の専門知識に大きく依存する。

特別なロケータースキャン（単一の Z スライス）を取得する必要があり、これには追加の時間と患者への線量が必要になる。3D サービューでは既に軸方向のスライスで視野がカバーされているため、これらのスライスは自動的に取得される。

解剖学的構造の位置特定とローカライザー画像への ROI の配置における人間のユーザーエラーにより、CT スキャンが最適でないタイミングで開始される可能性がある。その結果、画質が低下し、誤った診断、画像の再取得、患者の再検査、副作用の可能性がある造影剤の不必要な投与につながる可能性がある。

提案されたシステムでは、m―ROI を配置するためのユーザーインタラクティブな方法が提供され、ユーザーの利便性が向上し、ユーザーは自分の好みに応じて m―ROI を配置できるようになる。

提案されたシステムでは、ボーラスが通過すると予想される血管のセグメンテーションが提供される。血管は、例えば大動脈の全体又は一部である場合があり、あるいは、対象となる他の血管系の部分的又は完全なセグメンテーションである場合もある。ボーラスの血管経路のセグメンテーションにより、ユーザーは配置又は移動されたボーラス ROI シンボル (円、楕円など) と比較して大動脈壁の相対的な位置を視覚化できるようになる。好ましい実施形態では、配置されたボーラス m―ROI に加えて、血管 (例： 大動脈) の壁がユーザに対して明示的に提示される。このようなシステムにより、例えば、ユーザーは大動脈内の石灰化を視覚化し、特に選択された m―ROI 内の石灰化領域を回避することによって、それに応じてボーラス m―ROI を配置することもできる。この点では、スペクトル撮像などの材料選択撮像が特に有益である可能性がある。

提案されたインタラクティブなボーラス m―ROI 配置システムと示唆された視覚化技術は、ユーザーがボーラス m―ROI を他の重要な解剖学的ランドマークに対してより適切に配置するのに役立つ。例えば、ランドマークには、大動脈などの血管の 一つ又はそれより多くのさまざまなサブセクションが含まれる場合がある。サブセクションには、大動脈弓、上行大動脈、下行大動脈などが含まれる場合がある。血管セクションのランドマークには異なるラベルを付けたり強調表示したりできるため、ユーザーは、解剖学的に目立つランドマークに関連してボーラス m―ROI を配置する際に制御しやすくなり、より多くの情報に基づいた決定を下すことができる。さらに、又は代わりに、視覚化により、一つ又はそれより多くのランドマークに対する距離と移動時間の推定に関する情報をユーザーが提供できるようになる。

提案されたシステム及び関連する方法（下記参照）によりユーザーは、解剖学的ランドマークまでの距離と大動脈壁／径の視覚化を使用しながら、大動脈などの血管の中心線に沿って、所与のm―ROI配置定義をより良く調整／修正することができる。

さらに別の態様では、上述の実施形態の何れかのシステムと、撮像装置、表示装置、造影剤を投与するための造影剤投与装置、サービュー画像のセグメンテーションを提供するように構成されたセグメンタのうちの１つ以上とを含む撮像配置が提供される。

さらなる実施形態では、撮像装置は、ボーラス監視システムをさらに含んでもよい。ボーラス監視システムは、画像内監視用に構成され、基準位置の周囲のトラッカー画像内の事前定義された画像近傍内のトラッカー画像に基づいて監視を実行する。実施形態では、ボーラス監視システムは、画像近傍内の監視された１つ以上の画像値に基づいて画像内監視ユニットがトリガー信号を発行すると、コントローラを介して、第１の画質よりも高い第２の画質で第２の投影データセットを取得するように画像装置に指示するように構成することができる。

別の態様では、造造影剤を用いた断層撮影を容易化する方法であって、
造影剤支援撮像段階の前に準備段階において、断層撮影装置によって取得される、患者の少なくとも一部の３Ｄサービュー画像ボリュームを受信するステップであって、前記３Ｄサービュー画像ボリュームは、造影剤が後の造影剤支援撮像段階において通過する血管に対するセグメンテーション含む、ステップと、
表示装置上の表示のためのグラフィカルユーザーインターフェースのグラフィックス表示を生成するステップであって、前記グラフィックス表示は、前記セグメンテーションの視覚化と、前記セグメンテーションに沿った基準位置を示すスライダ要素の視覚化とを含み、前記基準位置は、前記後の造影剤支援撮像段階において、少なくとも１つのターゲット解剖学的特徴に関する造影剤の存在に対する監視に適している、ステップと、
ユーザ入力を受信するとき、前記スライダ要素が前記セグメンテーションに沿ってスライドするように、前記グラフィックス表示ジェネレータに前記グラフィックス表示を更新するように命令するステップであって、前記スライダは、異なる一つ又はそれより多くの基準位置を示す、ステップと
を有する、方法が提供される。

さらに別の態様では、少なくとも１つの処理ユニットによって実行されるとき、処理ユニットに方法を実行させるように構成されたコンピュータプログラム要素が提供される。

さらに別の態様では、プログラム要素を記憶した少なくとも 1 つのコンピュータ読み取り可能な媒体が提供される。

本明細書では、システム及び関連する方法 (以下を参照) は主に医療分野での使用を想定している。ただし、ここで説明する原理は、医療分野以外の分野、例えば、アクセスできない油圧システムや配管システムの造影剤（染料など）を用いた検査や、地下水の動きなどを理解するための水文学的検査にも使用できる。医療用画像処理の場合と同様に、このシステム及び方法により、最適な画像が収集される瞬間に取得を開始するためのタイミングを最適化できるため、画像処理機器の消耗を軽減でき、繰り返しの画像処理を回避できる。

「ユーザー」とは、医療従事者など、画像撮影装置を操作したり、画像撮影プロシージャを監督したりする人物を指す。換言すれば、ユーザは、一般に患者ではない。

「物体」は、本明細書では一般的な意味で使用され、人間や動物の患者などの生物「物体」、又はその解剖学的部分が含まれるが、セキュリティチェックの手荷物や非破壊検査の製品などの無生物も含まれる。ただし、ここでは提案するシステムを主に医療分野に関連して説明するため、「オブジェクト」を「患者」、又は患者の解剖学的構造や臓器、又は解剖学的構造や臓器のグループなどの患者の一部と呼ぶことにする。

ここで使用される「サービュー画像」は、後続の診断画像ボリュームの線量コスト及び視野(FOV)よりも低い放射線量コストで、より大きな視野で取得された3D画像ボリュームである。診断、治療などの医療タスクを実行又はサポートするには、診断画像ボリュームが必要である。サービュー画像は一般にこのようなタスクには使用されないが、たとえば計画に使用される場合がある。サービュー画像ボリュームの FOV には、医療タスクの目的そのものとなる関心対象の解剖学的構造だけでなく、一般的には医療タスクには役立たず、撮像の補助的な機能のみを持つその他のランドマーク解剖学的構造も含まれている。FOV は全身スキャンになることもあるが、すべての場合にそうである必要はない。一般に、サービュー画像の FOV は、腹部、胸部などのより大きな解剖学的断面をキャプチャする。

本明細書で使用される「Z位置」又は同様の用語は、トラッカー画像の定義のために本明細書で想定されている画像領域内の基準位置の一例に関連する。「Z位置」は一般に、画像領域にまたがる3つの空間座標軸の1つ（「Z軸」）上の位置に関連する。一般に、この Z 軸は回転断層撮影装置の回転軸、又は第5 世代スキャナの画像装置の仮想回転軸に対応する。ただし、前述の Z 軸は、本明細書でも想定されているリフォーマットされたサービュー ボリュームの回転軸とは異なる場合がある。

「画像処理」とは、この点に関して、本明細書で想定及び説明されている画像の処理、例えばサーベイ画像又は血管、ランドマーク、m―ROIなどのセグメンテーションは、実施形態及び構成又は設定に関係なく、画像値（例えば、HU値など）の画像領域での処理だけでなく、周波数領域などの変換領域、又はサーベイ画像が最初に変換され、処理の少なくとも一部がそこで行われ、必要に応じてオプションで画像領域に再変換されるなどの他の領域での処理も具体的に含むことが分かる。ここで想定される変換には、フーリエベースの変換（ラプラス変換、離散コサイン変換など）、ウェーブレット変換、ヒルベルト変換、ハール変換、距離変換などが含まれる。

本発明の例示的な実施形態について、以下の図面を参照して説明する。図面は、特に断りのない限り、縮尺どおりではない。

医用画像装置の概略ブロック図を示す。 造影剤ベースの撮像プロトコルを示す。 造影剤支援断層撮影を容易にする促進システムのステップを示す。 実施形態で想定されているグラフィカル表示ジェネレータを使用するファシリテーターシステムのブロック図を示す。 図４のファシリテーターシステムのグラフィックス表示ジェネレータの概略ブロック図を示す。 図4、５のシステムによって生成可能なグラフィックス表示の図解を示す。 １つのオプションの実施形態によるグラフィックディスプレイの別の図を示す。 グラフィカル ユーザー インターフェイス支援による造影剤ベースの撮像のためのコンピューター実装方法のフローチャートを示している。

まず、図１を参照する。図１は、本発明の実施形態で想定される医用撮像装置ＭＡＲの概略ブロック図を示す。装置IARは、好ましくは断層X線ベースのタイプの医用撮像装置IA（略して「イメージャー」）を含むことができる。したがって、イメージャーはコンピュータ断層撮影（CT）スキャナであってもよいが、例えば、 C―arm／U―arm―type ここでは除外されない。他の実施形態の場合には、MRI、PETなどの他の断層撮影法も除外されない。医療用画像処理装置は、好ましくは、血管造影などの造影剤ベースの画像処理プロトコル用に想定される。

配置ＩＡＲには、イメージャーによって提供される画像データを含むデータを処理するために広範囲に動作可能なコンピューティング システムＣＳがさらに含まれる。コンピューティング システムは、さらに、イメージャーの動作を制御することも可能にする。コンピューティング システムは、撮像装置 IA から離れた場所に設置することも、又は、ユーザーが撮像装置を操作できるオペレータ コンソール CS に統合されるなどして、撮像装置 IA の近くに設置することもできる。具体的には、診断、治療、計画 (放射線治療など) などの医療用画像を取得するために撮像操作を制御できる。

概略的には、以下でより詳しく説明するように、コンピューティング システム CS には、良好な品質の (コントラストのある) 画像が得られるように、撮像操作をトリガーする適切なタイミングを確立するために使用できるファシリテーター システム FS が含まれる。さらに、又は代わりに、ファシリテーターシステム FS は、ターゲット解剖学的特徴 TAF に関して画像操作をトリガーするためのタイミングを正確に確立するために、造影剤の蓄積を監視する造影剤ボーラス監視領域 (「m―ROI」) を臨床ユーザーが調整、微調整、又は最初から定義できるようにするユーザー入力 UI 機能をサポートする。コンピューティング システム CS、特にそのファシリテーター システム FS は、一つ又はそれより多くのサーバー上で実行されるクラウド ソリューションとして実装できる。撮像装置１Ａは、例えば病院などの臨床施設に設置され得る。コンピューティング システムは、撮像装置 IA が配置されている撮像室に隣接する制御室に設置又は使用される場合がある。いくつかの実施形態では、コンピューティング システムは撮像装置 IA に統合される場合がある。イメージャー IA は、有線又は無線 (又は部分的に両方) の通信チャネル CC を介してコンピューティング システム CS に通信的に結合される場合がある。コンピューティング システム CS は、デスクトップ コンピュータなどの固定コンピューティング システムとして、又は前記サーバとして構成することも、ラップトップ、スマートフォン、タブレットなどのモバイル デバイスとして構成することもできる。たとえば、コンピューティング システム CS は、撮像装置 IA と関連付けられるワークステーション WS 上に配置することができる。

ファシリテーター システム FS の動作をより詳しく説明する前に、まず、ファシリテーター システム FS に関連する以下の説明の対象となるイメージャー IA のコンポーネントを参照する。

撮像装置 IA は、投影データ λ を生成、特に取得するように動作し、投影データ λ は通信チャネルを介して計算システム CS に転送され、断層画像 (断面画像) に再構成される。コンピューティング システム CS は、1 つ又は複数の再構築アルゴリズムを実装する 一つ又はそれより多くの再構築ユニット RECON を実行する。一般に、再構成アルゴリズムは、投影領域にある投影データ λ を画像領域にマッピングするマッピングを実装する。画像領域は 3D 空間の一部であり、撮像装置の検査領域 ER に配置されるが、投影領域は 2D であり、撮像装置 IA の (X 線) 検出器 XD に配置される。

前述のように、撮像装置 IA は、好ましくは断層撮影型であり、好ましくは多方向投影画像取得用に構成される。したがって、画像装置IAは、検査領域ER、したがって患者の関心解剖学的領域（「ROI」）に対する異なる投影方向αに沿って投影画像λを取得することができる。実施形態では、少なくともＸ線源ＸＳが可動ガントリＭＧ内に配置された回転システムによって取得が行われる。

可動ガントリ（及び実施形態ではそれに伴うX線源XS）は、固定ガントリSG内で検査領域ERの周囲を回転可能であり、検査領域ERでは、患者／ROI 撮像中に存在する。可動ガントリ内のX線源の反対側には、X線検出器XDがあり、これはガントリ及びX線源とともに検査領域ERの周りを回転し、異なる投影方向αを実現する。

図 1 に概略的に示すように、患者の縦軸又は撮影軸 Z は、撮影中に検査領域 ER まで延びることがある。患者 PAT は、撮影中に少なくとも部分的に検査領域 ER 内に配置されるベッドなどの患者支持台 PS 上に横たわる場合がある。すべての実施形態ではないが、いくつかの実施形態では、Ｘ線源ＸＳと患者ＰＡＴとの間に縦軸Ｚに沿った相対的な横方向の動きがある場合の螺旋状の撮像プロトコルが本明細書で想定されている。例えば、患者支持部 PS は、多方向投影画像取得中、例えば患者の周囲で X 線源 XS を回転させる際に、検査領域 ER を通って前進させられる場合がある。

図 1 に示す CT スキャナの設定は、単に 1 つの実施形態によるものであり、C アーム又は U アーム スキャナ、コーン ビーム CT 装置、マンモグラフィー画像装置などの他の断層撮影画像機器が本明細書で除外されるわけではない。いくつかの実施形態では、Ｃアームコーンビーム撮像装置が好ましい。さらに、多方向取得機能は、必ずしも図 1 に示すような回転システムから得られるわけではない。第 4世代又は第5 世代の CT スキャナのように、複数の X 線源がたとえば線源環状部の検査領域の周囲に配置される、非回転撮像システムも想定されている。さらに、又は代わりに、検出器 XD は検査領域の周囲に検出器環状部として配置されてもよい。したがって、このようなシステムでは、X 線源 XS 又は検出器 XD、あるいはその両方の回転は発生しない。

医療従事者などのユーザーが撮像操作を制御するためのオペレータ コンソール OC が存在する場合がある。たとえば、ユーザーは、画像取得の開始を要求したり、再構成やその他の操作を要求したり、コンピューティング システム CS へのデータの送信を開始したり、必要に応じてそのような送信を停止したりすることができる。

撮影中、X 線ビーム XB は、X 線源 XS の焦点から、さまざまな投影方向 α に沿って放射される。ビームXBは患者がいる検査領域を通過する。X 線は患者の組織と相互作用する。この相互作用の結果として、X 線ビーム XB が変更される。一般に、このような X 線ビーム XB の変更には、元の入射 X 線ビームの減衰と散乱が含まれる。修正されたX線は、検出器XDのX線感度ピクセルでさまざまな強度の空間分布として検出される。

ここでは、検査領域ERの周囲の360度の角度範囲全体にわたって投影画像λを取得する必要はない。270度、180度、又はそれ以下の範囲などの部分的な角度範囲での取得で十分な場合がある。X 線検出器は、検出器ピクセルによってレジストレーションされた強度値の行と列を持つ 2D 投影画像を取得するように構成されることが好ましい。つまり、検出器ピクセル自体がマトリックスレイアウトに配置される場合がある。このような 2D レイアウトは、円錐ビームや扇形ビームなどの発散撮像ジオメトリで使用できる。ただし、1 次元の検出器ピクセル レイアウト (単一のラインに沿ったものなど) はここでは除外されず、平行ビーム形状も除外されない。

再構成器 RECON は、投影画像を処理するための 一つ又はそれより多くの再構成アルゴリズムを実装する。具体的には、再構成器 RECON は、診断、治療、又はその他の目的で、検査領域（患者を含む）の断面画像 V を計算することができる。再構成器RECONは、断面ボリューム画像データ（「画像ボリューム」）Vを生成できる場合がある。ただし、これは、必要に応じて検査領域で単一の画像スライスを生成することを排除するものではない。したがって、再構成された画像は、本明細書では、全体の体積、部分的な体積、又はその特定のセクションを含むことができる V として示される場合がある。ボリューム再構成は、X線検出器XDの2Dレイアウト及び／又は らせん運動により容易になる可能性がある。スキャン ボックス SB は、特にファシリテーター システム FS でサポートされているユーザー入力 UI 機能を使用して、ユーザーによって定義される場合がある。スキャン ボックス CB は、画像領域内の空間の一部である。したがって、これは 3D オブジェクトであるが、2D ビューでは長方形として視覚化できるため、スキャン ボックスと呼ばれる。スキャン ボックスは、スキャン ボックスによって画定された空間のボリュームを再構築するための投影データを取得するためにスキャンされるボリュームを定義する。スキャン ボックスには、一般に、監視領域 m―ROI、ターゲット解剖学的特徴 TAF、及びオプションで 一つ又はそれより多くの解剖学的ランドマーク LM が含まれる。

再構成されたボリューム画像 V はメモリMEMに記憶されるか、又は必要に応じて他の方法で処理される。再構成されたボリューム画像 V は、ビジュアライザー VIZ によって視覚化される可能性がある。ビジュアライザー VIZ は、ボリューム又は特定されたスライスのグラフィックス表示を生成する場合がある。グラフィックス表示は表示装置DDに表示される。ビジュアライザVIZは、画像ボリュームVの一部又は全体をグレー値又はカラーパレットにマッピングすることができる。ビジュアライザV IZは、適切なインターフェースを介してビデオ回路を制御し、表示装置DDにグラフィックス表示を行う。また、表示に加えて、又は表示の代わりに、再構成された画像 Vを メモリに保存し、後で確認したり、他の処理に使用したりすることもできる。このようなメモリには、データベース（例えば、PACS）などの画像リポジトリ、又は他の（好ましくは）不揮発性データストレージ構成が含まれ得る。

再構成されたボリューム画像 V は、例えばリフォーマットによって操作され、画像ジオメトリによって定義された断面とは異なる断面を定義することができる。このようなリフォーマットにより、医療ユーザーは、診断や何らかの治療の準備など、現在の医療目的に応じて、患者の内部の組織の種類や解剖学的詳細をより適切に識別できるようになる。

このように再構成されたボリューム Vは 、本明細書では、造影剤支援撮像プロシージャのターゲット段階又は操作段階で取得されたターゲット画像と呼ばれることがある。この再構成画像 V は、ターゲット解剖学的特徴 TAF (標的解剖学的構造、臓器、臓器の一部、臓器のグループ、異なる組織タイプなど) を表す診断画像として想定されており、治療又は診断の決定、又は場合によっては他の画像診断法を使用してさらに画像診断セッションを行うなどの他の医学的決定、又は画像に照らして実行する必要がある他のタスク (テストなど) を安全に通知するのに十分なコントラストで表示される。

ターゲットボリューム V が再構成される (ターゲット) 投影画像 λ は、使用する線量をオペレータコンソール OC を介して適切に制御することにより、十分な線量で取得される。これは電圧及び／又はX 線源 XS の管のアンペア数を設定を制御して、一定の診断画質を確保することによって実現できる。前述のように、本明細書で想定される撮像プロトコルは、本来放射線不透過性が低い可能性のあるターゲット解剖学的特徴 TAF を十分なコントラストで撮像できるようにするために、好ましくは造影剤ベースである。十分に高い線量で取得されたこのようなターゲット投影画像は、本明細書では、確立された用語に従うために診断投影画像λとも呼ばれる場合がある。ただし、この命名規則は、この投影データ λ とその再構成 V が、治療 (カテーテル検査室など)、計画、又はその他のタスクなど、診断以外のタスクに使用されることを妨げるものではない。

ターゲット解剖学的特徴 TAF は、撮像の医療目的に関連している。したがって、患者の肝臓を検査する必要がある場合、TAF のターゲット解剖学的特徴は肝臓である。つまり、腹部スキャンを行う目的と対象は肝臓である。

それぞれのターゲット解剖学的特徴 TAF は、通常、特定の好ましい撮像設定、達成すべき必要な画像 コントラスト、所与の目的でターゲット解剖学的特徴 TAF に使用する放射線量、使用するソース X の電圧／アンペア設定、コリメーションなどを、好ましくは患者の生物学的特性 (年齢、体重、性別、身長、BMI、医療記録など) として、規定する仕様のセット、撮像 プロトコルに関連付けられる。つまり、撮像 プロトコルは、特定の撮像 タスク、目的、ターゲット解剖学的特徴 TAF などに関する医学的知識をカプセル化したものである。

このような診断投影画像 λ を取得する前に、また、このような低い放射線不透過性の解剖学的特徴 TAF のために、ヨウ素又は他の適切な物質などの造影剤 CA の量が、投与デバイス ADA (ポンプなど) を介して患者の PAT に投与される。この量の造影剤 CA（「ボーラス」と呼ばれることもある）は、血流とともに患者の体内を伝播し、ターゲット解剖学的特徴 TAF に蓄積される。理想的には、十分な造影剤 CA がターゲット解剖学的特徴 TAF に蓄積された場合にのみ、診断品質の診断投影画像を取得する必要がある。したがって、対象画像 V の診断投影画像 λ を撮像装置 IA が取得するタイミングは、ターゲット解剖学的特徴における造影剤の濃度が十分であることを保証する必要があるため、重要な考慮事項である。そうして初めて、再構成可能な画像領域ターゲットボリューム V は、プロトコルに従って、又は別途規定された画像コントラストに従って、必要な IQ (画質) を持つと期待できる。そうでない場合は、再撮影が必要になる可能性があるが、コスト、時間の浪費、被曝線量の増加、機械の摩耗（特にXS管の陽極ディスク）などの理由から、再撮影は避けるべきである。したがって、ここでの考慮事項は、診断取得のタイミングを「最初から正しく」取得することである。

ここで想定される促進システム FS は、造影剤支援画像プロトコルにおいて適切なタイミングでのこのような取得を容易にする。ファシリテーター FS は、十分な造影剤が実際にターゲット解剖学的特徴 TAF に蓄積されたときに、適切なタイミングで診断投影画像の取得が再現性と信頼性をもってトリガーされることを保証する。

ファシリテーター システムは、探索又は準備段階 PP と監視段階の 2 つの段階にわたって動作する。これらの段階はどちらも、ターゲット ボリューム V が取得されるターゲット 段階に先行する。このようなすべての段階の前に、 初期ビュー 画像 V0 が取得される初期段階が実行される。この初期画像 V0 は、好ましくは 3D (画像領域) サービュー ボリュームであり、それ自体が第 1 セットの投影画像から再構成される。しかし、この第1の／最初の投影画像λ0のセットは、ターゲット段階で後に取得され、ターゲット画像Vの再構成に使用される投影画像λの画質よりも低い画質で取得される。特に、λ0を取得する場合、 診断投影画像λを取得するための診断スキャンで後に発生する放射線量と比較して、被ばくする放射線量が低くなる。これは、患者のPATの線量を節約するためであり、また、3DサービューボリュームV0がターゲットボリュームVとはまったく異なる目的を果たすためでもある。サービューボリューム／画像V0の目的 は、ここで詳しく説明されているように、本質的にはナビゲーションの 1 つである。つまり、サービュー画像 V0 は、ボーラスの到達を監視するための適切な場所を見つけて、ターゲットの解剖学的特徴 TAF の撮像が適切なタイミングで開始され、ターゲット ボリューム V が期待される診断グレードのコントラストを持つことを確実にするために使用される。

造影剤支援による撮像プロトコルは図 2 に概略的に示されている。次に、図 2 を参照して、ファシリテーター システム FS の動作について詳しく説明する。

前述のように、造影剤 CA は、本来の放射線不透過性が低いターゲット構造 TAF の画像コントラストを高める。これに関連して、図２をより具体的に参照すると、これは、アクセスポイント（「X」で示す）において、造影剤投与装置ADA又は他の装置によってボーラスCAが投与される血管の一部を示す概略図である。

心臓画像診断のターゲット心臓動脈や静脈などの血管は軟部組織であるため、放射線不透過性は低い。したがって、コントラストのないスキャンを使用すると、低いコントラストで表現される。造影剤 CA の体積は血流とともに移動し、造影剤の濃度がターゲット特徴 TAF に蓄積されるまで血流中を伝播し、その時点でターゲット段階を開始することができ、そこでより高画質でターゲットボリューム V の投影画像が取得される。

好ましくは、ターゲット解剖学的特徴TAFの上流（血流方向は図2にベクトル
で示されている）に、後ほどより詳細に説明するように、画像内近傍 U によって監視領域m―ROIが定義される。この近傍 U は 、初期サービュー画像 V0 にある 3D セグメンテーション m0 に基づいている。近傍 U 及びセグメンテーション m0 は 、造影剤濃度のモニタリングが行われる解剖学的ランドマーク (大動脈弓、大動脈の下行部などの大動脈の一部など) に関連している可能性がある。つまり、特定されたボリューム内の正確で具体的な位置はファシリテーター FS によって提供されるが、監視領域 m―ROI は、最初は医学的知識に従って解剖学的ランドマークの観点から定義される場合がある。

したがって、例えば画像取得の待ち時間を考慮するために、造影剤 CA の濃度は、実際のターゲット解剖学的特徴 TAF の上流で監視することが好ましい。監視領域 m-ROI で監視される濃度が、トラッカー画像 r(t) の時系列(t)において閾値を設定することによって測定可能な特定の最小濃度に達すると (以下でさらに詳しく説明される)、その時点までに血流のおかげで、ターゲット解剖学的特徴 TAF の濃度は許容可能な最小濃度に達していると推定されることができるため、ターゲット ボリューム V に対する現在の診断投影データ λ の取得は開始されてもよい。

監視領域m―ROIと実際のターゲット解剖学的特徴TAF間の空間距離は、主に臨床的知識に基づいており、及び／又は患者の特性、血流速度の知識などによって決定される。m―ROI領域などを監視するために使用するランドマークとなるm―ROI―TAF距離を含むこのような医療コンテキスト情報はすべて、現在の撮像タスク／目的に合わせて、前述の撮像プロトコル／仕様でエンコードされる。

概して、ファシリテーターシステムFSは、迅速に、そして前述のように信頼性と再現性をもって、また正確に、サーベイボリュームV0内において、所与の患者及び ターゲット解剖学的特徴 TAFについて正しい監視領域m0＝m―ROIを見つけるように構成された監視領域ファインダーMRFを含むことができる。好ましくはファシリテーター システム FS の操作は、既存の CT ワークフローに適切に統合される。

監視領域ファインダーMRFは、例えば機械学習（「ML」）モデルMに基づいて、セグメンターSEGとして実装することができる。このようなモデルMの例には、特に畳み込み型の人工ニューラルネットワークが含まれる。U―net アーキテクチャなどのマルチスケール処理が可能な CNN を使用できる。他の機械学習モデルを使用することもできる。ML の代わりに、領域拡張、形状モデルベースのセグメンテーションなど、より古典的なセグメンテーション手法を使用することもできる。

ファシリテーターシステムFSの監視領域ファインダーMRFは、完全に自動的に動作することができ、更なる／何れかの ユーザー入力（撮像プロトコル又は ターゲット解剖学的特徴TAFの特定以外）なしで、監視領域m―ROIを提供することができるが、ここでは、ファシリテーターFSに、推定されたm―ROI位置m0とのユーザーインタラクションを可能にするユーザーインターフェース機能UIが含まれることが具体的に想定されている。具体的には、ファシリテーター FS はユーザーとの対話を促す。本明細書では、監視領域検索プロシージャの特定のコンポーネントが、そのようなユーザー対話用に特別に構成されたグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) などのユーザー インターフェイス UI を通じて、臨床ユーザーによって自由に調整できることが具体的に規定されている。このような m0 の調整に関するユーザー要求は、タッチ スクリーン TS、ポインター ツール (コンピューター マウス CM、スタイラス STY) などを介して、ボーラス モニタリング システム MS (下の図 3 を参照) に渡されることがある。このようなユーザインタラクションは、本明細書では動的なリアルタイムエクスペリエンスとして想定されることが好ましい。すなわち、発見された監視領域 m―ROI に関してユーザが要求した調整に応じて、関連するコンポーネントの再計算がトリガーされ、ユーザがそのような変更又は調整を要求する回数だけ、それらの表示が更新される可能性がある。

このように、ファシリテーターシステムFSは、特にそのユーザーインターフェース機能UIのおかげで、適切な監視領域を見つけることができ、それによって、ターゲット段階を開始し、撮像装置 IA を制御して、ターゲットボリューム V を再構成できる高品質の投影画像 λ を確実に取得するための適切な瞬間t＝t_０を見つけることが容易になる。

ユーザー機能 UI の操作の詳細に入る前に、まず図 3 を参照する。この図は、コンピューティング システム CS の一部であるボーラス モニタリング システム MS と連携した (オプションの) モニタリング領域ファインダー MRF と関連した、提案されたファシリテーター システム FS の基本的な操作面を示している。具体的には、A) に示すように、初期の 3D サービュー ボリューム V₀ は 、ボーラス モニタリング領域 m―ROI として機能する適切な 一つ又はそれより多くの解剖学的ランドマークに合わせてセグメント化される。

推定されたm―ROIセグメンテーション m0に基づいて、例えば、 イメージャーIAの回転／撮像 軸Zに沿った設定位置になり得る、ボリューム内の基準位置z0が特定される。好ましくは、３Ｄセグメンテーションサブボリューム ｍ０ 内に、重心等の基準点Ｐが定義される。点 P を Z 軸に投影して、基準位置 z0 を定義することができる。

次に、基準位置z0の周囲で適切なサンプリング間隔で取得された低線量投影画像の各セットから、トラッカー画像の時系列r_t が再構築される。

このようなトラッカー画像r(t)の一部又はそれぞれにおいて、B)の監視近傍 U （小さな円で表示）が基準点Pに基づいて自動的に定義される。P の周囲の近傍 U は、楕円体、球体など (又は 2D ビューでは楕円円など) になる。提案されているユーザー対話型機能のおかげで、イベント ハンドラー EH を使用して、ユーザーが必要に応じて P、z0、又は Uの 1 つ以上を変更できるようにすることができる。したがって、監視領域 m―ROI は、基準位置 z0によって特定される 3D での位置と、トラッカー画像 r（t）で表される監視目的の空間範囲 (近傍 Uによって定義される) という 2 つの要素によって定義されることがわかる。要素 P、z0、又は U の少なくとも 1 つが変更されると、他の 一つ又はそれより多くの要素が自動的に同意に基づいて変更される。

一連のトラッカー画像 r(t)では、設定されたモニタリング位置m―ROIを定義する近傍でのボーラス投与後の造影剤到着濃度がモニタリングされる。例として、与えられたトラッカー画像と画像近傍 Uの C) におけるコントラスト曲線 c^U(t) を示す。このような曲線では、近傍 U のコントラスト値 HU (ハウンスフィールド単位) が時間 tにわたって記録される。CA 濃度、つまり造影剤は、ランプアップ段階では時間の経過とともに増加し、その後プラトー段階においてプラトーになって飽和に達し、その後、造影剤がウォッシュアウトされるにつれてドロップアップ段階で減少することが予想される。図 3 にはランプアップ段階のみが表示されている。

画像値に基づく閾値ポリシーは、近傍 U でのモニタリングにおいて、ターゲットボリュームVを再構築できる診断投影画像を取得するための取得信号をトリガーするために使用することができる。このλの取得は、造影剤濃度（又は造影曲線 cのHU値）が特定の最小値に達した後に開始されるべきである。この最小値は、監視領域m―ROI／Uのわずかに下流に位置すると予想されるターゲット解剖学的特徴TFAにおける予想される最大値よりも低い可能性がある。上述の閾値設定を絶対 HU 値の監視に基づくものにする代わりに、代わりに又は必要に応じてそれに加えて HU 値の勾配を監視することもできる。

ただし、遅延が問題にならないいくつかの実施形態では、監視領域とターゲット解剖学的特徴が一致する場合があり、その場合には、プラトー段階の濃度値の最大値で診断投影画像の取得がトリガーされるように閾値設定を行うことができる。最大値は、たとえば勾配ベースの方法を使用することで見つけることができる。

トラッカー画像が再構築される、設定されたサンプル レートで取得された投影画像のセットは、後の診断取得段階の投影画像 λ よりも同様に品質が低く (線量が低く) なる。たとえば、画質は、サービュー画像 V0 が再構築される際に取得された投影画像の品質と同様になる場合がある。

サイズ（視野 [”FOV”]) サービュー（「スカウト」とも呼ばれる）画像ボリュームV0は、ターゲット特徴TAFだけでなく、ボーラスモニタリングが行われると想定される解剖学的ランドマークの少なくとも1つも含むように選択されることが好ましい。疑わしい場合は、全身スキャンをサービュースキャンとすることができるが、腹部スキャン、頭部スキャン、胸部スキャン、脚のスキャンなど、適用可能な身体領域のスキャンで十分な場合もあるため、全身スキャンが常に必要なわけではない。

このようなサービュー画像 V0 では、線量が低いためコントラストが通常は非常に低いが、それでも、m―ROI のランドマークと、オプションでターゲット解剖学的特徴 TAF を大まかに見つけるには十分な場合がある。後者はユーザーが手動でマークアップすることもできる (下記参照)。

セグメンテーション m0に基づいてシステムFSによって基準位置z0が見つかったら、前述のサンプリング間隔で取得された一連の投影画像から再構成することによって基準位置の周囲のトラッカー画像が得られるように、たとえば患者テーブルをガントリーに対して移動することによって撮像ジオメトリを調整する必要がある場合がある。しかし、好ましい実施形態では、ターゲット解剖学的特徴と監視位置との間の距離が大まかに分かっており、十分に大きな体積をカバーするために、最初から監視ボリューム V0 が取得されることが好ましいため、テーブル又はガントリのそのような再配置は必要ない。たとえば、サービュースカウトボリューム V0 の FOV は自動計画にリンクされる可能性があるため、一般に、ランドマークの検出など、解剖学的コンテキスト情報を収集するために非常に大きな FOV サービューは必要ない。このような自動計画は、サービュー画像 V0 内のターゲット解剖学的特徴 TAF を検出したり、使用する FOV を定義したりできる機能である。自動計画機能は、必要に応じて、適切な画像処理（例えばセグメンテーション）によって実装できる。ただし、TAF の位置の検出と知識は、ユーザーが手動で提供することも、機械学習ベースかどうかに関係なく、どのような方法でも提供できる。一般に、本明細書では、ターゲット解剖学的特徴 TAF の位置は既知であると想定されており、本開示の主な焦点は、監視領域 m―ROI を確実に特定することである。

m―ROIセグメンテーション m0 は3Dセグメンテーションである。つまり、サービュー画像 内（m0⊂V₀）の3Dサブボリュームによって定義される。3 つの空間方向 (X、Y、Z) すべてに空間拡張を持つこのサブボリュームは、その位置の解剖学的構造の空間構造に形状、サイズ、及び方向が対応し、特に適合するという点で、解剖学的構造を考慮したものであることが好ましい。たとえば、セグメンテーション m0 は 、ターゲット解剖学的構造に関連付けられた解剖学的ランドマークの空間構造に準拠する場合がある。したがって、セグメンテーションは少なくとも部分的にはランドマークの 解剖学的／組織的 境界に後続する。これにより、ユーザーは、監視領域ファインダー MRF が提案するセグメンテーション m0 が 医学的に意味があるかどうかを一目で視覚的に素早く確認できる。

一般に比較的小さいセグメント化された解剖学的構造 ｍ０ は、基準位置Ｚ０の定義に使用され、また、それとは別に、前記基準位置Ｚ０を通過するトラッカースライス画像内の近傍Ｕの定義にも使用される。前述のように、基準位置z0は撮像軸Z上に位置することができる。しかし、初期サービューボリュームV0はリフォーマットとして提供することもでき、基準位置z0は、当該リフォーマットの任意の幾何学的線上の点であってもよく、したがって、 回転／撮像軸Zと異なってもよいため、これは必ずしも必要ではない。

注目すべきは、初期ロケータ トラッカー イメージ r0 は、純粋に計算によってサービュー ボリューム V0 から合成できるため、個別の投影データ取得は必要なく、線量を節約できることである。具体的には、ボーラス到着のライブ監視用の「ライブ」トラッカー画像で使用する近傍 U は、すでに利用可能なサービュー 3D 画像 V0 から合成されたこのプロトトラッカー画像上で定義できる。トラッカー画像で表現可能な監視対象領域 m―ROI の空間拡張を表す近傍 U を決定するために、線量を負担する必要はない。さらに、基準位置と近傍 U の決定は、サービュー画像 V0 と合成されたロケータ トラッカー画像 r0 のみに基づいて 1 つのステップで実行できる。これは臨床ユーザーにとってより便利で迅速であり、この 1 ステップの操作は、世界中の医療施設で実践されている既存の CT ワークフローに簡単に統合できる。ロケータ トラッカー イメージ r0 の使用はその表示に依存せず、単一ステップ セットアップで説明した近傍 U の定義の目的で、このような表示がすべての実施形態において必要というわけではないことは理解されるであろう。

上述の監視領域ファインダー MRF は、本明細書で想定されているファシリテーター システム FS の単なるオプションのコンポーネントであることが理解されるであろう。実際、監視領域 m0 の初期表示は、サービュー ボリューム V0 のセグメント化として完全に手動で提供することもできる。それは必ずしも監視領域ファインダーMRFやその他の同様の自動化されたコンピュータシステムから来る必要はない。実際、手動で注釈を付けて提供するのはユーザーであり、後で考えが変わったり、別の臨床ユーザーが監視領域の場所の指示などを提供したりする可能性がある。

しかしながら、本発明では、ファシリテーターシステムFSに、図4のブロック図に概略的に示すように、グラフィックス表示ジェネレータGDGが含まれることが想定されている。グラフィックス表示ジェネレータGDGは、表示装置DD上にグラフィックス表示GDを生成するように動作可能である。グラフィック ディスプレイ GD には、大動脈などの問題の血管のセグメントs の少なくとも一部の視覚化と、監視領域の現在の位置のグラフィックス表示 SL が含まれる。これは、ユーザーを通じて、又は監視領域ファインダー MRF などのコンピューター化された自動化システムによって提供される可能性がある。

グラフィックス表示ジェネレーター GDG は、グラフィックス表示 SL の位置を変更することで、(臨床) ユーザーが対話形式で正しい監視領域を見つけるのを支援する。グラフィックス表示ジェネレーター GDG を使用すると、サポートされているユーザー インターフェイス UI を通じて、監視領域のグラフィカル インジケーター SL の現在の位置をユーザーが変更できる。グラフィカル表示 SL は「解剖学的構造を認識」しており、セグメント化された血管に応じて現在の解剖学的環境に適合するように動的に調整される。オプションとして、グラフィカル表示 SL の現在の位置に対応するように、追加の有用なコンテキスト情報 (ランドマーク、関連距離、予想されるボーラスの到着時間など) が表示される。これについては、以下でより詳しく説明する。

グラフィックス表示ジェネレータ、グラフィックス表示 GD の視覚化を含む表示デバイス DD、及びユーザー入力デバイス UI は、相互作用して、本発明で好ましい対話型グラフィカル ユーザー インターフェイス GUI を形成する。図4に示すように、グラフィックス表示ジェネレータGDGは、関心血管VSのセグメンテーションs（VS）を含む3Dサービューボリュームと、監視領域として現在マークアップされている場所の定義Dを入力として受け取る。この初期定義D ＝m0は、どのような方法で得られたかに関わらず、図3に示すように、基準点P、Pの周囲の近傍U、及び関連するz0位置の何れか一つ又はそれより多くなど、3Dセグメント化されたサービューボリュームV0内の単一の3D座標又はそのような座標のセットを含むことができる。ボリュームV0と血管セグメンテーションの少なくとも一部のビュー s＝s(VS)は、 受信した定義 m0＝Dに基づいて監視領域m―ROIの現在の位置をマークアップするために表示されるグラフィカルインジケータSLを含む、表示用にレンダリングされる。グラフィカル インジケータ SL は、円、楕円、又はその他のマークアップ シンボル又は領域画定としてレンダリングできる。好ましくは、形状及び方向は、グラフィカル インジケータ SL がセグメンテーションの領域境界内にあるような形状及び方向である。

血管のセグメンテーションについてさらに詳しく説明すると、提案されたアプローチのいくつかの実施形態では、スキャンされる解剖学的構造（心臓の場合は大動脈、肝臓又は腹部検査の場合は肺動脈など）に応じて血管のセグメンテーションが行われる。これは、前述のように、画像プロトコルで規定される場合がある。セグメンテーション は 、診断スキャンで後ほど使用される高線量画像ではなく、低線量サーベイ画像に基づいている。ボーラス ROI に加えて血管セグメンテーションを表示すると (他の幾何学的図の円で表されるものなど)、ユーザーが臨床的に適切な方法でより自信を持って m―ROI を配置できるように特に役立つ。例えば、いくつかの実施形態では、このガイド機能は、表示される血管セグメンテーションに血管内の石灰化のセグメンテーションがさらに含まれることによって促進される。石灰化は通常、ボーラス m―ROI を配置するときに回避したい領域である。したがって、サービュー画像は、スペクトル撮像（デュアルエネルギーなど）用に構成されたイメージャーを使用して記録することができ、画像は、石灰化した壁部分のより明確な定義のために、物質分解アルゴリズムによってスペクトル処理される。血管の石灰化した壁部分 w は、石灰化のない壁部分とはグラフィック上で異なって表示される場合がある。

次に、図 5 のブロック図を参照する。これは、ファシリテーター FS の一部であるグラフィックス表示ジェネレータの動作をより詳細に示している。左から右に進むと、画像装置は、説明したように、低線量サービュー 3D ボリューム V0 を取得するように動作する。あまり好ましくないいくつかの実施形態では、2D サービューも考慮される可能性があるが、提案されるファシリテーター FS の技術的及び臨床的利点は、3D サービュー画像のコンテキストで最も前面に出てくる。

サービュー 3D ボリューム V0 は、イメージャー IA によって、好ましくはオンライン設定で提供され得るが、画像データベースからの後の検索は本明細書では排除されない。

監視領域ファインダーMRFは、m―ROIの初期セグメンテーション m0を 提供することができる。監視領域ファインダー MRF はファシリテーター FS に統合される場合とされない場合があるが、いずれの場合もオプションである。 監視領域ファインダーMRFからの1つの可能性のある 検出／出力は、周囲にm―ROI円を配置される一つ又はそれより多くのランドマークLMであり得る。

実際、監視領域ファインダー MRF が外部システムであり、ファシリテーター FS と機能的に接続されていない場合もある。もちろん、ファシリテーター FS は、病院情報システムなどの監視領域ファインダー MRF にワイヤレス又は有線ネットワーク接続を介してインターフェースされ、より広範な画像サポート構成を形成することもできる。監視領域ファインダー MRF は、たとえばクラウド システムに実装され、イメージャー IA によって生成された画像を処理し、その後、オンデマンド又は自動的にセグメント化される。セグメント化されたボリューム V0 は保存され、表示及び監視領域調整に必要な場合にファシリテーター システム FS によってロードされる可能性がある。いずれの実施形態においても、監視領域ファインダーMRFは、この低品質（高ノイズ）3Dボリューム内で監視領域の初期空間定義Dをセグメント化するための機械学習モデルMを利用したセグメンテーションコンポーネントであってもよい。

オプションとして、セグメンテーション内の監視領域の位置の最初の定義 D＝m0(s)＝m0は、適切なユーザーインターフェイスUIを通じて適用された注釈を残すなどの手段によってユーザーによって手動で提供される。もちろん、監視領域ファインダー MRF は完全に省略することもできる。

サービューボリューム VO 内の関心血管 VS の構造のセグメンテーションは、スタンドアロン（血管）セグメンテーション装置 SEG によって提供される場合もあれば、セグメンテーション装置 SEG が監視領域ファインダー MR の一部となる場合もある。監視領域ファインダー MRF が使用されている場合でも、血管セグメンテーション SEG はスタンドアロン コンポーネントのままであり、オプションの監視領域ファインダー MRF と関連付ける必要はない。いくつかの実施形態では、血管セグメンテーション装置 SEG は促進装置システムの一部である。

血管セグメンテーション s(VS) を提供するセグメンター SEG は、ML ベース (たとえば、ディープラーニング)、形状モデル ベース (MBS)、又は領域拡張などのその他のセグメンテーション アルゴリズムに基づくことができる。いずれの場合も、低線量サービュー画像の低い SNR に対処して、良好なセグメンテーションを実現するように構成されている。初期m―ROIの初期セグメンテーションm0の場合と同様に、血管セグメンテーション s＝ s(VS)は3Dセグメンテーションなので、サービューボリュームV0内にサブボリュームを形成する。実施形態では、血管セグメンテーションSEGは、コントラストセグメンテーションをスペクトルCT画像から仮想非コントラスト画像に転送するように構成することができる。ML ベースの方法を使用できる。セグメンター SEG は、特に畳み込み型 (CNN) の人工ニューラル ネットワーク (NN) などの ML モデル M' を使用できる。U―net アーキテクチャの NN モデルや、畳み込み演算子とそれに続く逆畳み込み演算子を使用するその他のボトルネック タイプのモデルなど、マルチスケール処理用に構成された NN 又はその他のモデルを使用できる。このようなモデルとしては、例えば、O. Ronnebergerらの “U-Net： Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”, available online on arXiv repository under citation code arXiv：1505.04597 (2015)によって説明されたU―netアーキテクチャやその同族モデルが含まれる。セグメンテーション SEG は、血管 (大動脈など) のセグメンテーションの中心線 CL 及び／又は半径を抽出するためにも使用できる。これは、既存のスケルトン化又は距離変換方法を使用して実行できる。中心線 CL は視覚化できる。これについては、以下で詳しく説明する。

あるいは、このようなセグメンテーション ツール SEG は使用されず、代わりにユーザーが 3D 注釈に基づいて血管のセグメンテーションを提供するが、これは面倒で時間がかかる可能性がある。

血管 VS は、どのような方法でセグメント化されても、たとえば大動脈の全体又は一部を表すことができる。また、手元の医療タスクに関係し、ボーラスが通過すると予想されるその他の血管の一部又は全体を表すこともできる。

サーベイボリュームV0における血管セグメンテーションs(VS)と、その中の監視領域位置の初期定義m0は、グラフィックス表示ジェネレータGDGによって処理され、表示装置DDに表示されるグラフィックス表示GDを生成する。グラフィックス表示ジェネレータGDGは、適切なビデオ回路インターフェースを介して表示装置DDを制御し、表示装置DDにグラフィックス表示GDを表示する。グラフィックス表示GDは、セグメンテーションs＝s(VS)又はその部分の視覚化、及びセグメンテーションｓの領域内における、初期位置定義ｍ０に基づく、監視領域インジケータＳＬの視覚化を含む。図5の右側に模式的に示されている。

前記グラフィックス表示GDのディスプレイデバイスDD上に表示する際、ユーザは、キーボードKB、スタイラスSTY、コンピュータマウスCM、又はその他のポインタツールなどのユーザ入力デバイスUIを使用して、グラフィカルインジケータウィジェットSLに従って現在示されている監視領域の変更を要求することができる。あるいは、グラフィックス表示ジェネレータ GDG は、ディスプレイ デバイス DD と対話して、ユーザーが現在示されている監視領域の変更要求を入力できるユーザー インターフェイス UI 機能の別の実施形態として、タッチ スクリーン TS 機能をサポートすることもできる。ポインタツールSTY、CM、又は前述のタッチスクリーンTS機能などの前述のUI実施形態のいくつかでは、ユーザーはインジケータウィジェットSLと対話して、現在特定されている監視領域の再配置及び／又はサイズ変更を要求することができる。この目的のため、そして本明細書では好ましくは、インジケータは、セグメンテーション s に沿ってスライドできるスライド要素 SL として本明細書に構成され、これにより、ユーザは、医学的知識に基づいて、監視領域の現在提案されている位置をより適切な位置に再配置することができる。このタイプのスライド要素は即時の視覚的なフィードバックを提供し、時間的に重要かつストレスの多い状況（外傷治療室や、膨大な作業負荷、スタッフ不足などの忙しい臨床現場など）でもユーザーがすぐに満足のいく監視場所の定義を達成できるようにサポートできることがわかっている。さらに、スライド要素により、このような再配置要求を迅速かつ直感的に入力できる。したがって、本開示の大部分を通じて、インジケータSLは、本明細書ではスライダ要素又は単に「スライダ」SLと呼ばれる。スライダ SL は、必要に応じて、たとえばクリック アンド ドラッグ アクションによる方向変更及び／又はサイズ変更の要求もサポートする場合がある。しかし、以下詳細に記載されるように、好ましくは、例えばスライダSLがセグメンテーション s に沿って（セグメンテーション sの中心線に沿ってなど）スライドされるとき、又はユーザーがボリュームのビューレンダリング／リフォーマットの変更を要求したとき、スライダSLは 、グラフィックス表示ジェネレータGDGによって自動的かつ動的にサイズ変更／方向変更される。

このようなユーザー入力 UI を介した位置調整のユーザー要求がグラフィカル表示ジェネレータによって受信されると、イベント ハンドラー EH がこの調整要求イベントをキャプチャし、これをグラフィックス表示ジェネレータ GDG に渡す。イベントには、スライダ SL の次の予定位置やサイズなど、要求の性質の特定が含まれる場合がある。あるいは、イベントをそのような仕様にマップすることもできる。グラフィックス表示ジェネレーター GDG は、イベント仕様を処理して、それに応じてグラフィックス ディスプレイを更新する。更新されたグラフィックス表示 GDG では、セグメンテーションに沿った SL 要素の位置を変更することで、監視領域の新しい位置が示されるようになる。スライダ要素 SL のジオメトリは、新しい位置で表示するためにレンダリングされるときにそれに応じて変更される可能性がある。これについては、以下でより詳しく説明する。

ユーザーが要求したスライダ SL の位置の調整は、何度でも行うことができる。ユーザーが適切な位置が見つかったと確信したら、スライダ SL によって示された m―ROI の位置を、最終的な監視位置 m(s) として出力インターフェイス OUT 経由で送信できる。この最終位置 m(s) は、適切な制御インターフェースを介して撮像装置、例えばオペレータ コンソール OC に渡され、(ボーラス) モニタリング システム MS によって調整されるモニタリング 段階が開始される。この監視段階では、現在示されている監視領域 m―ROI の位置 (及び範囲) に基づいて、監視システム MS によって撮像装置 IA に指示が送られ、この領域 m―ROI の周囲のトラッカー投影データのストリームが取得される。監視システム MS によって調整されて、断層再構成器 RECON は、監視システム MS の画像内監視ユニットによって監視領域でのボクセル値の変化が監視されるトラッカー画像のストリームから再構成する。たとえば、トラッカー画像のストリームごとの HU 値などの画像値は閾値化される。代わりに、又は閾値と組み合わせて、他の監視ポリシーを使用することもできる。画像値の変化はボーラスの到着を示す兆候である。モニタリング システム MS のモニタリング ユニットが、閾値設定又はその他の適用可能なモニタリング ポリシーに基づいて、ボーラスが実際に特定された位置 m(s) に到達したと判断すると、モニタリング システム MS によってイメージャー IA が新しい投影データ セットを取得するために新しい信号が発行されるが、今回は診断線量で、サービュー スキャン V0 又はトラッカー画像 r(t) に使用された線量よりも高くなる。診断投影データから、再構成器 RECON によって完全に造影されたターゲット ボリューム V を再構成することができる。ターゲットボリュームVは、撮像の臨床目標／目的でユーザーをサポートするために、表示装置DD又はその他の表示装置に表示される。目的は、臨床状況に応じて、治療、診断、計画、医療分析などの何れか一つ又はそれより多く、又はその他のものになる。ターゲットボリューム V は、必要に応じて処理 (分析など)、保存、発送できる。

図６は、一実施形態によるグラフィックス表示ジェネレータＧＤＧによって生成可能なグラフィックス表示ＧＤの図である。

グラフィックス表示GDには、ボリュームVのビューが3Dレンダリング（等値面など）で、又は図6に示すようにユーザーが選択できる断面平面での2D断面図として、関心Sの血管VSのセグメンテーションs＝s(SV)の視覚化とともに表示される。図6に示す例では、関心血管は、矢状面図で示された大動脈の一部である。3つ目の視覚化コンポーネントとして、楕円としてレンダリングされるスライダSLのグラフィカルウィジェットがあるが、関心血管VSのセグメンテーションによってマークされる領域／ボリューム内にある限り、何れの形状又はサイズであり得る。

ビューは任意の平面でよく、図 6 に示すように必ずしも矢状面である必要はない。正面面、側面面のビューも、本明細書では標準ビューとして想定されており、画像領域で定義された標準面とは異なる平面での非標準のリフォーマットも同様である。ビューの変更（リフォーマット又は標準）が要求されると、グラフィックス表示の視覚要素がそれに応じて調整される。たとえば、セグメント化された大動脈とスライダ シンボル SL は、正確で一貫した幾何学的遠近法で再レンダリングされる。ユーザーは、UI を通じてリクエスト イベントを発行することで、いつでも都合の良いときにビューの変更をリクエストできる。イベント ハンドラー EH はこれをインターセプトし、ビューの変更を仲介する。このため、グラフィックス表示ジェネレータには、画像領域の幾何学的形状を認識し、投影幾何学の幾何学的演算を適用してグラフィックス表示を任意のビューに再レンダリングするように構成された幾何学的グラフィカルビュージェネレータが含まれ、前述のように、セグメンテーション及びスライダSLを含む視覚的コンポーネントの再レンダリングが行われる。

大動脈 VS のセグメンテーション境界は破線で示されており、このようなレンダリングが実際に想定されている。したがって、セグメンテーションには、大動脈などの血管 VS の壁 W を表現するための明確な視覚的変調が含まれることが好ましい。血管の壁部分Wのこのような明確な視覚的表現は、定義された監視領域のスライダ要素 SL の配置／位置決めにおいてユーザーにとってより役立つことがわかった。これにより、初心者ユーザーやストレスのかかる状況にあるユーザーでも、モニタリング領域 m―ROI の現実的かつ臨床的に意味のある空間仕様を迅速に実現できる。壁部分の視覚的変調により、前述のように石灰化した血管壁部分と非石灰化血管壁部分を区別することができる。

グラフィックス表示ジェネレータ GDG には、ユーザーが m―ROI 特定のためにスライダ FL をさらに適切に配置できるように支援するフェイルセーフ対策がさらに含まれる場合がある。これは、グラフィックス表示ジェネレータ GDG が、調整中にスライダ SL の見かけの動きを 1 つの次元に制限し、主に、湾曲した部分も含む可能性のある血管の方向に沿ってスライドすることによって実現できる。

より具体的には、実施形態では、スライダは、その中心線／曲線に対する接線によって定義されるような血管の進路に固定される。したがって、スライダ SL は、血管セグメンテーション s の中心線 CL の接線に沿った動きでのみスライド／移動可能になる場合がある。中心線CLは、例えば図6の点線で示されているように、グラフィックス表示GDにも視覚化される。中心線及び血管セグメンテーションsの壁W表示には、任意の線のスタイルを使用でき、選択された破線及び点線の変化は、本明細書での単なる例示的な実施形態である。壁W及び／又は血管セグメンテーションの残りの本体から離れた中心線を設定するために、色彩、色相、又はグレー値のコーディングによる別個の視覚的変調は、線スタイルの変調に加えて、又は代わりに使用できる。

調整要求により、スライド要素SLは、図6の括弧内の番号と関連する矢印で示されているように、(1)で示される位置から次の位置(2)、さらに(3)へとドラッグされる可能性がある。

スライダ要素 SL 自体は、任意の適切な形式又は形状を有することができる。できれば、形状はレンダリングされたビューに依存し、ビューの変更と一貫性を保つ。たとえば、スライダは楕円、円、又はその他の形状としてレンダリングされる場合がある。ユーザーが矢状面から横断面など新しいビューを要求すると、形状が変化する場合がある。たとえば、矢状面ビューでは形状が楕円形であっても、ユーザーが横断面でのビューを要求すると円に変わることがある。ビューの変更は、ユーザー インターフェイス UI によって要求される場合もある。たとえば、ポインター ツールを事前定義された方法 (マウスの右クリックなど) で操作すると、ポップアップ ドロップダウン メニュー ウィジェットが表示され、ユーザーは新しいビューを選択できる。この新しいビューは、グラフィックス表示ジェネレーター GDG によってディスプレイ デバイス DD 上にレンダリングされる。

ユーザーは、ユーザー インターフェイス UI を使用して、スライダ SL のサイズ変更や方向の変更を要求することもできる。サイズ調整は、血管の血管分割によって 画定された領域によって制限される場合がある。好ましい実施形態では、ユーザが中心線 SL に沿ってセグメント化された領域内でスライダ要素をスライドすることを要求すると、スライダ SL のサイズはセグメント化領域の直径又は幅に合わせて自動的に調整される。言い換えれば、所定の幾何学的形状（楕円など）のスライダ要素SLのサイズは、最大サイズに適合されているが、セグメント化された壁W内にとどまるサイズである。たとえば、セグメント化された中心線の周囲に特定の直径を持つ円が内接し、その円は、好ましくは完全にセグメント化された血管領域 sの内側にある。したがって、スライダ SL は、中心線 SL に沿ってスライドされるときに常にセグメンテーション s の壁部分 W に接触しているように見えるが、このスライドは、ユーザーがユーザー入力インターフェース UI を通じて対応する位置調整要求を発行することによって発生する。ユーザーにとっては、血管セグメンテーションの形状に対するスライダ SL のこの自動適合機能は、スライダ SL がさまざまな幅 (断面) で血管セグメンテーション内をドラッグされるときに、スライダ SL が動的に膨張又は収縮するように見える場合がある。スライダSLがセグメンテーションs(VS)の曲線又は直線部分に沿ってスライドされるかどうかに関係なく、スライダと血管セグメンテーション形状の自動適合も提供される。

中心線 SL の接線に沿ったスライド要素のスライドは、本明細書で想定されるユーザー インターフェイス UI の 1 つの可能な実施形態として、単にキーボードのストロークによって実行されてもよい。したがって、このような実施形態又は同様の実施形態では、ユーザは、スライダ SL 再配置イベントを発行するために、特定された 2 つのキーボード キーの何れかを押すように求められる。たとえば、各キーは、図 6 に示すように、スライダ SL の移動方向 (ビュー内では上又は下) の 2 つの方向の何れかを示すが、これは他のビューでは左又は右に対応する場合もある。さらに、又は代わりに、ユーザーインターフェースは、ユーザーが ボーラス ROI 円の直径を増加／減少させることを可能にする。たとえば、これは、ユーザーが特定の事前定義されたジェスチャーを実行することによってタッチスクリーンの実施形態において実現される可能性がある。あるいは、キーボードベースの実施形態では、ユーザーは、表示される m―ROI サイズの変更を要求するために、事前に定義された一連のキーを押すことができる。例えば、 ”プラス／マイナス” キーは、m―ROI サイズの変更などのユーザー要求を可能にするために適切に割り当てられる場合がある。

いくつかの実施形態では、スライダ SL の位置の調整は、セグメンテーションの中心 CL に対して接線方向にのみ行われるように制限される。したがって、スライダの動きはセグメンテーションのコースに固定される。したがって、グラフィックス表示ジェネレータ GDG は、好ましい実施形態では、監視領域 m―ROI の再配置、したがってセグメンテーションに沿ったスライダ SL の再配置のみをサポートするように構成される。その他の再配置要求は無視されるか、スライダ SL をセグメンテーションの範囲内に維持するように変換される場合がある。現在の監視領域 m―ROI の初期定義 m0 がこのポリシーに違反する場合、この初期位置のスライダ SL がセグメンテーション内になるように初期定義が自動修正される場合がある。この自動修正についてはユーザーに通知される場合がある。

グラフィックス表示ジェネレーター GDG によってサポートされるユーザー インタラクションの一部の方法には、機械的な入力による指示が含まれる場合がある。たとえば、タッチ スクリーン インタラクション TS では、ユーザーは現在の位置に指を置き、画面上でドラッグ動作を実行して、スライド要素のスライドを実行する。その他の例としては、ドラッグ操作などを示すコンピュータ マウスの CM 又はスタイラスの STY イベントなどがある。ユーザーがタッチスクリーンアクション、スタイラス、マウスなどによって動作を記述するこのような機械的なユーザーインターフェース構成では、レジストレーションされた動作はイベントハンドラー EH によって分析され、スライダ SL の現在の位置で接線となる現在の中心線 CL に平行なコンポーネントを含むコンポーネントに解決される。グラフィックス表示ジェネレーター GDG のイベント ハンドラーは、要求された動きのこの平行成分を、前述の中心線の接線に投影する。スライダ SL を次の位置にスライドさせるのには、この投影された平行コンポーネントのみが使用される。したがって、グラフィックス表示ジェネレータ GDG は、投影されたモーション コンポーネントに比例してのみ、接線に沿ったスライダ SL のモーションを実行する。このように、中心線 SL の瞬間接線に動きの要素を投影することにより、スライダの見かけの動きを中心線に沿ってのみ発生するように制限することができ、したがって、セグメンテーションに固定される。

上記から分かるように、グラフィックス表示ジェネレーター GDG は、スライダ SL サイズの自動適合など、いくつかの制限をサポートし、そのグラフィックス表現の形状をセグメンテーションの幅に適合させ、要求された再配置をセグメンテーションのコース (中心線など) にロックするロック機能をサポートする。これらの制限機能は、現在のビューに示されているように、必要に応じて無効にできるオプションである便利なフェイルセーフ対策を形成する。瞬間的なセグメンテーション幅に応じてスライダ SL のサイズを調整し、直線的な再配置を強制するロック機能により、初心者やストレスのたまっているユーザーでも、現実的なボーラス モニタリング位置を素早く見つけることができるため、再検査の可能性が減り、患者のスループットなどが向上する。

しかし、スライディング動作を血管セグメンテーションの接線に固定することが、必ずしもすべての実施形態で必要ではないことは理解されるであろう。さらに、グラフィックス表示ジェネレータ GDG には、場合によっては要求される、スライド要素 SL をより自由に配置できるように、ユーザーが 一つ又はそれより多くの制限を無効にすることができる機能が含まれる場合がある。

追加のオプション機能として、グラフィックス表示ジェネレーター GDG は、セグメンテーション s とセグメンテーション s 内又はその周囲のスライダ SL の表示に加えて、有用な医療コンテキスト情報の表示をサポートする。言及されている医療コンテキスト情報は、医療コンテキスト情報プロバイダー MCP によって提供される場合がある。医療コンテキスト情報プロバイダ MCP は、ファシリテーター システム FS の一部である可能性があり、又はファシリテーター システム FS がそのような医療コンテキスト情報プロバイダ MCP と適切にインターフェイスするように構成されている可能性がある。医療コンテキスト情報プロバイダMCPには、ランドマークセグメンターLMSモジュール、又は距離d及び／又は輸送時間情報を提供するように構成された生理学的モデリングマシンPMMが含まれる場合がある。

したがって、いくつかの実施形態では、図6に示すように、グラフィックス表示ジェネレータGDGは、ボーラスの通過時間 T及び／又は (j＝1―5と図示される）現在のスライダSLの位置の関数として、特定の解剖学的ランドマークLM、ANAjまでの距離 d などの医療コンテキスト情報を表示するように動作することができる。このような医療コンテキスト情報は、情報ポップアップウィジェットCL1―CL3に有用かつコンテキストに応じて適切に表示され得る。このようなウィジェット（コールアウトタイプのポップアップは図６に示されている）は、スライディング要素SLの変化する位置（1）、（2）、（3）に関連してグラフィックス表示ジェネレータGDGによって生成され、ポップアップCL1乃至CL3の情報は動的に更新される。ポップアップCL1、Cl2、CL3には、スライダSLのそれぞれの現在の位置（（1）、（2）又は（3））から測定されたさまざまなランドマークLMまでの距離dと、ボーラスの予想到着時刻Tに関する情報が含まれる場合がある。ランドマークLMまでの時間Tと距離dの情報に加えて、又は代わりに、時間T及び／又は 距離 d は、撮像されるターゲット解剖学的特徴 TAF を指す場合がある。ポップアップは、ユーザーの要求に応じて呼び出されるか、スライダ SL がセグメンテーションに沿ってスライドされると自動的に呼び出される。ポップアップ Cl1 乃至 Cl3 は永続的、又は時間制限付きで表示される。永続的な場合、ユーザーは、たとえばポップアップをクリックするなどして、クローズ要求を発行することで、強制的に廃止することができる。ユーザーの要求に応じて自動的に永続的に表示される場合、時間及び／又は距離情報は自動的かつ動的に更新される。

特に心臓用途の有用なランドマーク LM には、大動脈弁、冠状動脈口、腎動脈及び肝動脈の分岐点のうちの 1 つ以上が含まれ、このようなランドマーク LM はいずれも、よりよい計画を容易にするために含めることができる。このようなランドマークの 3D 位置を知ることで、3D サービュー ベースの計画の便利な差別化要因、つまり、計画にボーラス トラッキング ROI と関連するランドマーク間の実際の 3D 距離を組み込む機能が可能になる。

通過時間に関しては、オプションで、生理学的モデリング マシン PMM を血行動態モデルを実装してランドマークからの距離 d までの通過時間 T の推定値を計算するように構成することができる。たとえばランドマークセグメンテーション LMS モジュールによって提供されるランドマークセグメンテーションに基づいて、サービューボリューム V0 の距離を決定できる。血行動態モデルには、血流速度に関する教科書的な知識や、現在の心拍数や血圧などの患者固有の情報、及び 3D サービューから得られた患者の血管系のモデルが含まれる場合がある。通過時間を使用すると、時間遅延に関してボーラス追跡位置を標準化することができ、ボーラス m―ROI の位置を変更する際に技術者に情報を表示できる。したがって、距離及び通過時間の情報は、医療コンテキスト情報プロバイダによって取得され、そのような血行動態モデリングを実装するか、又は適切なインタフェース データベースを介してクエリを実行してそのような距離及び通過時間のモデルを見つけることができる。

実施形態では、グラフィックス表示 GD には、色分けされた流線、速度場、圧力場など、血行動態モデリングの特定の側面の視覚化が含まれ得る。

ポップアップ CL1―3 は、スライダの動きが中心線 CL のコース上にロックされるロック機能と組み合わせて使用すると、特に効果的である。このようにスライダ SL を中心線にロックすると、ボーラス追跡 ROI (通常は円) を自由に配置する時間のかかるユーザー操作を回避し、代わりにユーザーが中心線に沿って ROI を「スライド」できるようにするガイド機能が得られる。たとえば、各場所又はいくつかの可能性のある場所について、関連するランドマーク ANAj までの距離 d がポップアップ CL1―3 に表示される。これは、たとえば「冠動脈スキャンでは ROI を常に左冠動脈口の 10 cm 下流に配置する」などのボーラス追跡の標準化に役立つ。さらに、ボーラス追跡 ROI の半径は、大動脈 VS の局所半径に基づいて動的に調整できる。

このようなポップアップを表示することに加えて、関連するランドマークの位置をインジケーター ウィジェット (ボックス、円、楕円など) で示すこともできる。ランドマーク LM の位置の情報は、受信時にすでにサービュー ボリューム v0 内でセグメント化されている可能性があり、又は、ファシリテーター システム FS には、低線量取得のために予想される低い信号対雑音比 (SNR) に対処するようにセグメント化モジュール LMS が適切に構成されている限り、ML ベース、MBS ベース、又は任意のテクノロジに基づく、前述の 一つ又はそれより多くのランドマーク セグメンター モジュール LMS が含まれる可能性がある。また、血管のセグメンテーションと同様に、ランドマーク LM のセグメンテーションは 3D であり、サービュー ボリューム V0 の 3D サブセットも 3D である。このような解剖学的ランドマーク LM のセグメンテーションは、ML ベースのランドマーク検出技術、ランドマークの周囲のブロブのセグメンテーション、又は MBS 形状セグメンテーション技術などの大動脈又は他の対象血管に対するランドマークの幾何学的及び解剖学的特性を考慮したより伝統的な画像処理アプローチを使用することによって実現できる。

スライダ SL の現在の位置に応じて適切な配置が見つかったら、ユーザーは、特定のキーを押す、タッチ スクリーンの実施形態では特定のジェスチャ、クリック イベントなどを実行するなど、ユーザー インターフェイス UI を通じて特定のイベントを発行することによって、これを示すことができる。いずれの場合も、スライダSLの範囲と現在の位置は監視領域m―ROIを示すものとみなされ、その現在の位置／範囲(サイズ) は、出力ポート OUT を介して撮像装置及び監視システム MS に送信され、前述のようにトラッカー画像の取得が開始され、最終的な完全なコントラストの画像 V の取得が容易になる。

図７はグラフィックス表示ＧＤの第２の実施形態の図を示す。スライダ要素 SL に加えて、スキャン ボックス SB 領域は、たとえば破線、点線、実線、又はその他の線スタイルの長方形領域によって示される。このスキャン ボックス SB の視覚化は、図 2 に示すように、スライディング エレメントの位置に合わせて調整される。ある瞬間、実線で示されるスキャン ボックスは、スライダ エレメント SL の 1 つの位置に関連付けられるが、スライダ SL が移動されると、破線で示される次の位置にスキャン ボックスも移動する。

スキャンボックスの片方の端、例えばそのエッジ／平面は、現在示されているスライダ要素 SL を通過する。スキャンボックスの端の部分は、監視領域の適切な場所（スライダSLで示される）が見つかったら、トラッカー投影画像r(t)が取得される回転／撮像軸Z方向に沿った画像領域内の3Dサブセットを画定する。監視領域はスキャンボックス内、好ましくは、エッジ／端部に含まれる。デフォルトでは、適用可能なスキャン プロトコルに従って、TAF と、できれば 一つ又はそれより多くのランドマーク ANAj を含むようにスキャン ボックスがボリューム内で選択される。このように、つまり基礎となるセグメンテーション及びスライダ SL の位置と同時にスキャン ボックス SB をグラフィカルに示すことで、ユーザーは実行する必要がある撮像操作をさらに適切に評価又は理解できるようになる。

したがって、本明細書の実施形態では、ボーラス追跡ｍ―ＲＯＩの計画を再構成ボックスＳＢの同期計画と組み合わせることができることが想定されている。スキャンを開始する前にテーブルの位置を変更する必要がないように、通常はボーラストラッキングの位置からスキャンを開始することが好ましいため、ROI 位置の操作は、上部再構成ボックス制限又は下部再構成ボックス制限の定義と組み合わせることができる。

選択されたプロトコル及び対象の解剖学的構造に応じて、ユーザーは UI を使用して、プラン ボックス SB の最上部又は最下部にある大動脈壁 W の中心線 CL の周囲にボーラス m―ROI のスライダ SL を配置できる。このような配置は、理想的には、ターゲット臓器TAFの各開始／終了位置でスキャンを開始し、ターゲット臓器全体をカバーするために必要なテーブルの移動を回避する。

スキャン ボックスのサイズ、その下端と上端は、監視領域ファインダー MRF で使用される ML モデル M によって推定できる。このモデルは、m―ROI m0 だけでなく、適用可能なスキャン ボックスのサイズも推定する。あるいは、スキャン ボックスのサイズは撮像 プロトコルで特定され、グラフィックス表示ジェネレーター GDG から取得され、図 7 に示すようにスキャン ボックスをレンダリングするために使用される。あるいは、スキャン ボックス SB は、ユーザー インターフェイス UI を使用してユーザーが手動でグラフィカルにマークアウトすることもできる。さらに別の方法として、血管セグメンテーションSEGは、血管セグメンテーションs（VS）とともにスキャンボックスを推定する。この推定のコンテキスト情報として、画像プロトコル情報が使用される場合がある。

いくつかの実施形態では、スライダSLを最終位置に配置する動作は、（監視システムMSとの相互作用によって）スキャン ボックス SB に従ってターゲット臓器のそれぞれの開始／終了位置でのスキャンを自動的に開始し、ターゲット臓器 TAF 全体をカバーするために必要となる可能性のあるテーブル PS の移動を回避できる。

このように、実施形態では、再構成ボックスSB計画は、ユーザーインターフェースUIに従ってボーラス追跡位置 m の調整と組み合わせることができる。

本明細書の開示から、図６、図７は極めて概略的なものであり、単に実施形態を例示するものであることが理解されるであろう。このように、スライダSLの具体的な構成及びレンダリングは、血管／器官セグメンテーション、中心線CL、壁W、ポップアップCL1―3などは例示的なものであり、監視対象領域m―ROIを（好ましくは3D）サービュースキャンに迅速かつ一貫して再現可能に正確に配置できるようにするという上記の利点及びガイド機能をサポートする限り、これらの要素の任意の変更も本明細書で想定されている。

ここで、図 8 を参照すると、図 8 は、上で説明したグラフィックス表示ジェネレータ及びそのグラフィックス表示に基づいて、特に監視領域の位置及び範囲を見つけて調整する際に、造影剤支援画像プロトコルを容易にする方法のフローチャートを示している。ただし、以下に説明するプロシージャは、必ずしも上記のシステムに結び付けられるわけではないことは理解されるであろう。

ステップ S810 では、サービュー低線量再構成ボリューム V0 内のターゲット血管 VS のセグメンテーション s が、このセグメンテーションに関する監視位置の初期表示とともに受信される。サービュー低線量再構成ボリューム V0 も同様に受信される可能性がある。

ステップ S820 では、現在の監視位置を示すセグメンテーションが、サービュー ボリューム V のビューを背景にグラフィックス表示で視覚化される。これは、たとえばサービュー画像上のオーバーレイ グラフィックとして実行できる。ボーラス監視領域の現在の位置は、現在の位置のセグメンテーションの幅とサイズが一致する形状（楕円、円など）を有するスライダグラフィック要素 LS によって示される場合がある。スライダ S GUI ウィジェットは、セグメンテーション内に配置するのが望ましい。

ステップ S830 では、イベント ハンドラは、現在の監視領域の位置を変更するためにユーザーが発行した要求をきく。

このような要求が受信された場合、ステップ S840 でスライダの位置を変更することにより、監視場所がそれに応じて変更される。

好ましくは、S840 で受信されたスライダ位置の変更に関するユーザ要求は、セグメンテーション上の現在の位置から新しく要求された位置までのグラフィカル スライド要素の見かけの動きがセグメンテーションに沿ってのみ移動するように制限されるように変更される。したがって、再配置動作は、セグメンテーション中心線のそれぞれの接線方向にロックされる。したがって、スライダは中心線に沿って新しい位置に移動する。リクエスト内の他の方向のコンポーネントは、血管の細長いセグメンテーション領域／ボリュームの中心線に沿ってのみ作用するように（例えば、投影によって）変換される。

オプションとして、また、ステップ S840 では、監視領域のグラフィカル インジケータの形状のサイズ (幅など) がセグメンテーションの幅に従って変化するように自動調整され、グラフィカル スライダ SL が常にセグメンテーションの境界内に収まるようになる。好ましくは、サイズは、セグメンテーション幅の変動に応じて拡大又は縮小され、スライダ SL が、視覚化でレンダリングされたセグメンテーションの境界部分内に沿ってスライドし、境界部分内から接触するようにする。

ステップ S850 では、グラフィックス表示がレンダリングされ、必要に応じて、後のトラッカー画像用のスキャン ボックス、ボーラスの到着／通過及び／又はランドマークまでの距離に関する情報、血管壁の個別のグラフィック表示 (アウトライン、ハイライトなど) など、追加の視覚化が 1 つ以上含まれる。

ランドマーク距離と 通過／到着時間は、設定されたスライダに従って監視領域の現在の位置を基準とする。

スキャン ボックスは、長方形や正方形などのグラフィカル インジケーターとして表示される場合がある。スキャン ボックスは、トラック画像及び／又は最終的なコントラスト画像取得のために投影データが取得される領域ドメインをマークする。スキャン ボックス ボリュームには、監視領域、ターゲットの解剖学的特徴 TAF、及びオプションで 一つ又はそれより多くのランドマークが含まれる。このスキャン ボックスの視覚化は、監視領域の位置要求の変化に応じて変化するようにレンダリングされることが好ましい。好ましくは、スキャン ボックスの端の 1 つ、たとえば長方形表現のエッジの 1 つの側が、スライダ要素の現在示されている位置を通過するようにレンダリングされ、配置される。

グラフィックス表示をレンダリングするステップ S850 には、血管境界の専用視覚化 (メインのセグメンテーション本体の視覚化とは別) がさらに含まれる場合がある。

監視場所の位置を変更するための 1 つ以上の要求の後、監視領域 m-ROI の適切な位置／サイズ／方向が確立され、対応する承認信号がステップ S860 で発行され、スライダ SL の現在示されている位置の座標が撮像装置に渡されて、低線量トラッカー投影画像の取得と、その位置でのその再構成が要求され、ステップ S870 で一連のトラッカー画像が生成されて、その位置へのボーラスの到着による画像値の変化を監視できる。

ステップ S880 では、指示された位置のトラッカー画像を監視し、差し迫ったボーラスの到着を示す画像値の変化を確認する。

ステップ S870 で、下流のターゲット解剖学的特徴 TAF の造影剤濃度がプラトー段階 PP に入るまで十分な量の造影剤が蓄積されたと判断されると、ステップ S890 で投影データ取得用の第 2 の信号が発行され、より高い線量で完全に造影された診断投影画像が取得され、ステップ S900 で造影ターゲット画像ボリューム V を再構成できるようになる。

サービュー画像V0の（血管VS） セグメンテーション を計算するために使用されるセグメンターSEGはMLベースであってもよい。ML アプローチでは、トレーニング データに基づいて ML モデル (畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) など) がトレーニングされる。トレーニング データには、サービュー入力画像 x が含まれる場合がある。サービュー入力画像 x は、他のサービュー画像と同様にコントラストが非常に低く、人間の専門家であっても、グラウンドトゥルースの m―ROI に確実に注釈を付けることが常に可能であるとは限らない。このような状況では、トレーニング データ生成システムは、以下のようにノイズ シミュレーションに基づいてトレーニング データ (x、y) のペアを生成するように動作可能である。モデルのトレーニング対象となる、関心身体部位の現存する過去の 3D 診断画像 (スペクトル画像又は非スペクトル画像) のセットは、PACS などの医療データベース内のデータベース クエリにローカライズされる。このような診断画像では、臨床専門家が m―ROI の位置と範囲を定義するための注釈を簡単に作成できる。次に、注釈付けに使用された診断画像の高い IQ (画質) は、ノイズをシミュレートし、このノイズを診断画像に追加することで人工的に低減され、サービュー画像における低線量効果をシミュレートし、サービューボリュームのインスタンスをかなり正確に表す人工的に生成されたサンプルを取得する。したがって、ノイズが破損した 3D 画像サンプルはトレーニング入力 x として機能し、高品質画像の注釈は関連するグラウンド トゥルース y として機能する。したがって、トレーニング データ生成システムには、ノイズ シミュレータとノイズ加算器が含まれ、前述のように、必要な数のトレーニング データのペアを生成することができる。ただし、上で述べたように、ファシリテーター システム FS は、ML ベースかどうかに関係なく、任意のセグメンター システムで使用できる。

ファシリテーター システム FS のコンポーネントは、一つ又はそれより多くのソフトウェア モジュールとして実装され、イメージャー IA に関連付けられたワークステーションなどの 一つ又はそれより多くの汎用処理ユニット PU 上で実行されるか、又はイメージャーのグループに関連付けられたサーバー コンピューター上で実行される。

あるいは、ファシリテーターシステムFSの一部又はすべてのコンポーネントは、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）などの適切にプログラムされたマイクロコントローラー又はマイクロプロセッサー、又はハードワイヤードICチップ、 特定用途向け集積回路（ASIC） として撮像システムIAに統合されたハードウェアで配置されてもよい。さらに別の実施形態では、ファシリテーターシステム FS は、部分的にソフトウェアで、部分的にハードウェアで実装される場合もある。

ファシリテーター システム FS のさまざまなコンポーネントは、単一のデータ処理ユニット PU 上に実装できる。あるいは、いくつか又は複数のコンポーネントが異なる処理ユニット PU 上に実装され、分散アーキテクチャでリモートに配置され、クラウド設定やクライアント サーバー設定などの適切な通信ネットワークに接続可能になる場合もある。

本明細書に記載の1つ以上の特徴は、コンピュータ読み取り可能な媒体内にエンコードされた回路、及び／又はそれらの組み合わせとして、又はそれらを用いて構成又は実装することができる。回路には、個別回路及び／又は集積回路、システムオンチップ（SOC）、及びそれらの組み合わせ、機械、コンピュータシステム、プロセッサ及びメモリ、コンピュータプログラムなどが含まれる。

本発明の別の例示的な実施形態において、適切なシステム上で、前述の実施形態のうちの1つによる方法の方法ステップを実行するように構成されることを特徴とするコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が、提供される。

したがって、コンピュータプログラム要素は、本発明の実施形態の一部でありうるコンピュータユニットに記憶されてもよい。この計算ユニットは、上述の方法のステップを実行する又はその実行を誘導するように構成されてもよい。更に、計算ユニットは、上記装置の各コンポーネントを動作させるように構成されてもよい。計算ユニットは、自動的に動作するように、及び／又はユーザのオーダを実行するように構成されることができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサのワーキングメモリにロードされてもよい。従って、データプロセッサは、本発明の方法を実行するように備えられてもよい。

本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、アップデートによって既存のプログラムを本発明を使用するプログラムに変えるコンピュータプログラムとの両方を包含する。

更に、コンピュータプログラム素子は、上述の方法の例示的な実施形態のプロシージャを満たすために必要なすべてのステップを提供することができてもよい。

本発明の更なる例示的な実施形態によれば、CD―ROMのようなコンピュータ可読媒体が、提示され、コンピュータ可読媒体は、それに記憶されたコンピュータプログラム要素を有し、そのコンピュータプログラム要素は、前述のセクションによって説明される。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体(特に、必ずではないが、非一時的媒体)上に記憶され及び／又は配布されてもよいが、他の形態で、例えばインターネット又は他の有線若しくは無線電気通信システムなどを介して、配布されてもよい。

しかしながら、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワーク上で提示されてもよく、そのようなネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリにダウンロードされることができる。本発明の更なる例示的な実施形態によれば、コンピュータプログラム要素をダウンロードのために利用可能にするための媒体が、提供され、このコンピュータプログラム要素は、本発明の前述の実施形態のうちの１つによる方法を実行するように構成される。

本発明の実施形態は、それぞれ異なる主題を参照して説明されることに留意されたい。特に、いくつかの実施形態は、方法タイプの請求項を参照して説明され、他の実施形態は、装置タイプの請求項を参照して説明される。しかしながら、当業者は、上記及び下記の説明から、別段の通知がない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる主題に関する特徴間の任意の組み合わせも、本出願で開示されていると見なされることを理解するであろう。しかしながら、全ての特徴が、組み合わされて、特徴の単純な合計よりも高い相乗効果を提供することができる。

本発明は、図面及び前述の説明において詳しく図示及び説明されてきたが、そのような図示及び説明は、例示的又は説明的であり、限定的ではないと考えられるべきである。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示及び従属請求項の検討から、請求項に記載の発明を実施する際に当業者によって理解され、達成されることができる。

請求項において、単語「有する」は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「a」又は「an」は、複数性を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項の中で言及される幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。請求項におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。このような参照記号は、数字、文字、又は英数字の組み合わせで構成できる。

Claims (15)

1. 造影剤を用いた断層撮影を容易化するためのシステムであって、使用時に前記システムは、
   造影剤支援撮像段階の前に準備段階において、断層撮影装置によって取得される、患者の少なくとも一部の３Ｄサービュー画像ボリュームを受信するための入力インターフェースであって、前記３Ｄサービュー画像ボリュームは、造影剤が後の造影剤支援撮像段階において通過する血管に対するセグメンテーションを含む、入力インターフェースと、
   表示装置上の表示のためのグラフィカルユーザーインターフェースのグラフィックス表示を生成するように構成されたグラフィックス表示ジェネレータであって、前記グラフィックス表示は、前記セグメンテーションの視覚化と、前記セグメンテーションに沿った基準位置を示すスライダ要素の視覚化とを含み、前記基準位置は、前記後の造影剤支援撮像段階において、少なくとも１つのターゲット解剖学的特徴部位に蓄積される造影剤の存在に対する監視に適している、グラフィックス表示ジェネレータと、
   ユーザ入力を受信するとき、前記スライダ要素が前記セグメンテーションに沿ってスライドするように、前記グラフィックス表示ジェネレータに前記グラフィックス表示を更新するように命令するように構成される、イベントハンドラであって、前記スライダ要素は、異なる基準位置を示す、イベントハンドラと
   を有する、システム。
2. 前記グラフィックス表示ジェネレータは、前記スライダ要素の空間範囲を、前記異なる基準位置におけるセグメンテーションの幾何学的形状に対応し、それに応じて変化するように適応させるように動作可能である、請求項１に記載のシステム。
3. 前記グラフィックス表示ジェネレータは前記スライダ要素を、前記セグメンテーションによって定義された方向にロックするように動作可能である、請求項１に記載のシステム。
4. 前記方向は前記セグメンテーションの中心線に沿ったものである、請求項３に記載のシステム。
5. 前記セグメンテーションの視覚化は、前記血管の壁部分を明瞭に表すように構成される、請求項１に記載のシステム。
6. 前記グラフィックス表示ジェネレータは前記グラフィックス表示に、ｉ）前記少なくとも１つのターゲット解剖学的特徴部位の距離であって、ａ）前記現在のスライダ要素の位置に対応する前記血管の基準位置まで、及び／又はb)一つ又はそれより多くの解剖学的ランドマークまでの距離、及び／又はｉｉ）前記基準位置における推定された造影剤の到着時刻に関する情報を含ませるように動作可能である、請求項１に記載のシステム。
7. 投影データが前記撮像段階において前記撮影装置によって収集される、画像領域内のサブセットの一つの端部を画定するために、一つ又はそれより多くの基準位置のうちのユーザによって選択された１つを前記撮影装置に渡すための出力インターフェースを備える、請求項１に記載のシステム。
8. 前記グラフィックス表示ジェネレータは、前記サブセットの視覚化をさらに含むグラフィックス表示を生成するように動作可能であり、前記スライダ要素は、前記サブセットの視覚化の一つの端部に配置される、請求項７に記載のシステム。
9. 前記一つ又はそれより多くの基準位置のうちのユーザによって選択された１つを渡して、造影剤が患者内で伝播する間に投影データの第１のセットを取得するように前記撮影装置に命令するための出力インターフェースを含み、前記投影データに基づいて、第１の画質で、前記選択された基準位置を通過する平面内の断面トラッカー画像を再構成する再構成器を備える、請求項１に記載のシステム。
10. 前記到着時間は血行動態モデリングに基づく、請求項６に記載のシステム。
11. 前記血管は大動脈の少なくとも一部を含む、請求項１に記載のシステム。
12. 造影剤を用いた断層撮影を容易化する方法であって、
    造影剤支援撮像段階の前に準備段階において、断層撮影装置によって取得される、患者の少なくとも一部の３Ｄサービュー画像ボリュームを受信するステップであって、前記３Ｄサービュー画像ボリュームは、造影剤が後の造影剤支援撮像段階において通過する血管に対するセグメンテーションを含む、ステップと、
    表示装置上の表示のためのグラフィカルユーザーインターフェースのグラフィックス表示を生成するステップであって、前記グラフィックス表示は、前記セグメンテーションの視覚化と、前記セグメンテーションに沿った基準位置を示すスライダ要素の視覚化とを含み、前記基準位置は、前記後の造影剤支援撮像段階において、少なくとも１つのターゲット解剖学的特徴部位に蓄積される造影剤の存在に対する監視に適している、ステップと、
    ユーザ入力を受信するとき、前記スライダ要素が前記セグメンテーションに沿ってスライドするように、前記グラフィックス表示を更新するように命令するステップであって、前記スライダ要素は、異なる基準位置を示す、ステップと
    を有する、方法。
13. 請求項１乃至１１の何れか一項に記載のシステムと、前記撮影装置、前記表示装置、造影剤を投与するための造影剤投与装置、前記セグメンテーションを提供するように構成されたセグメンタ、及びボーラスモニタリングシステムのうちの一つ又はそれより多くとを備える、撮像配置。
14. 少なくとも１つの処理ユニットによって実行されるとき、請求項１２に記載の方法を前記処理ユニットに実行させるように構成されたコンピュータプログラム。
15. 請求項１４に記載のコンピュータプログラムを記憶した少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な媒体。