KR20240011676A - 다중 펄스 x선 광원 이동 단층합성 영상화 시스템을 사용한 점진적 스캔 - Google Patents

다중 펄스 x선 광원 이동 단층합성 영상화 시스템을 사용한 점진적 스캔 Download PDF

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KR20240011676A
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tomosynthesis
ray
machine learning
image reconstruction
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마낫 마오린베이
췐-유안 쿠
린보 양
지안치앙 리우
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에익스캔 인크.
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Abstract

분산 광각의 희소 부분 스캔으로부터의 촬상 획득을 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 실시간 영상 재구성 동안, 인공 지능(AI)은 초기 스캔을 기준으로 진단을 수행하는 데 충분한 정보가 있는지 결정한다. 부분 스캔으로부터 충분한 정보가 있으면 데이터 획득이 중지되며, 더 많은 정보가 필요한 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 순차적으로 새로운 위치에서 다른 광각 희소 스캔 회차를 수행한다. 시스템은 환자가 받는 X선 선량을 감소시키고 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템에서 더 빠른 X선 스캔을 수행한다. 또한, 방법 및 시스템은 고품질 3차원 단층합성 영상을 표시하는 데 필요한 시간을 유의하게 감소시킨다.

Description

다중 펄스 X선 광원 이동 단층합성 영상화 시스템을 사용한 점진적 스캔
본 발명은 가출원 일련번호 제63182426호(2021년 4월 30일 출원); 제63226508호(2021년 7월 28일 출원); 제63170288호(2021년 4월 2일 출원), 제63175952호(2021년 4월 16일 출원); 제63194071호(2021년 5월 27일 출원); 제63188919호(2021년 5월 14일 출원); 제63225194호(2021년 7월 23일 출원); 제63209498호(2021년 6월 11일 출원); 제63214913호(2021년 6월 25일 출원); 제63220924호(2021년 7월 12일 출원); 제63222847호(2021년 7월 16일 출원); 제63224521호(2021년 7월 22일 출원); 및 미국 출원 일련번호 제17149133호(2021년 1월 24일 출원)에 대한 우선권을 주장하며, 이는 최종적으로 가출원 일련번호 제62967325호(2020년 1월 29일 출원)에 대한 우선권을 주장하며, 이는 전문이 참조로 원용된다.
본 발명은 일반적으로 X선 진단 촬상에 관한 것이며, 더 상세하게는, 촬상 볼륨을 샘플링하기 위해 일련의 부분 스캔을 사용하고 영상 재구성으로부터 정보가 충분한지 판단하기 위해 AI를 사용하는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 방법 및 장치에 관한 것이다.
단층합성, 또한, 디지털 단층합성(DTS)은 투영 방사선촬영과 비슷한 방사선량 수준으로 고해상도 제한각 단층촬영을 수행하기 위한 방법이다. 이는 혈관 촬상, 치과 영상, 정형외과 촬상, 유방촬영술 촬상, 근골격 촬상 및 폐 촬상을 포함하는 다양한 임상 응용분야를 위해 연구되어 왔다. DTS 선량 수준은 CT보다 훨씬 더 적고, 또한, DTS는 CT보다 훨씬 더 신속하며, DTS 그 자체의 비용도 훨씬 저렴하다. 환자가 받는 X선 선량을 더 감소시키고 X선 스캔을 보다 더 신속하게 수행하기 위해, 본 발명은 분산 광각 희소 부분 스캔으로부터의 촬상 획득 방법 및 시스템에 관한 것이다. 상이한 해상도를 사용하여 순차 영상 재구성을 수행하는 일부 선행 기술이 있다. 그러나, 선행 기술과 연관되는 여러 단점이 있다. 제1 단점은 동일한 위치에서 해상도 변경만 가능하다는 점이며, 제2 단점은 뷰 각도 위치 정보가 없다는 점이다. 제2 단점; 제3 단점은 인공지능(AI)이 개입되지 않는다는 점이다. CT의 순차 스캔에 관한 다른 선행 기술도 있다. 제1 단점은 순차 스캔이 CT 전용이기 때문에 위치가 증분되고 각도 범위가 매우 작다는 점이다. 이는 피사체의 영역으로부터 CT 데이터를 획득하기 위해 다수의 별개의 스캔 위치를 통해 피사체가 점진적으로 이동되는 촬상 기법을 포함한다. 이와 관련하여, 현재 스캔 위치에 대해 유효하거나 수용 가능한 데이터가 획득될 때까지 피사체는 다음 스캔 위치로 이동되지 않는다. 제2 단점은 하나의 X선원을 사용하면 속도가 느려진다는 점이다. 대부분의 CT 장치는 하나의 X선원만 있다. 더 넓은 범위를 수득하려면 상대적으로 꽤 많은 각도를 회전해야 한다. 샘플링 촬상 볼륨은 작은 각도로부터 시작한 후 점진적으로 증가한다. 따라서, 이는 속도가 느릴 것이다. 선행 기술의 제3 단점은 일반적으로 증분 순차 스캔에 관한 선행 기술에 개입되는 AI가 없다는 점이다.
일 양태에서, 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 순차 스캔 방법은 객체를 기결정된 위치에 배치하는 단계; 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 제어하는 단계; 상기 단층합성 촬상 시스템을 사용하여 상이한 각도에서 상이한 X선원으로부터 제1 데이터 세트를 취득하고 영상 재구성을 수행하는 단계; 인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 진단을 수행하고 하나 이상의 스캔을 반복하여 기결정된 영상 재구성 품질에 도달하는 단계; 및 이로부터 3D 단층합성 볼륨을 구축하는 단계를 포함한다.
다른 양태에서, 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템에서 환자가 받는 X선 선량을 더 감소시키고 X선 스캔을 보다 더 신속하게 수행하기 위해, 본 발명은 분산 광각의 희소 부분 스캔으로부터의 촬상 획득 방법 및 시스템에 관한 것이다. 실시간 영상 재구성 동안, 인공 지능(AI)은 초기 스캔을 기준으로 진단을 수행하는 데 충분한 정보가 있는지 결정한다. AI는 진단 내용을 환자 기록과 비교하여 지능적인 결정을 내린다. 부분 스캔으로부터 충분한 정보가 있으면 데이터 획득이 중지되며, 더 많은 정보가 필요한 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 순차적으로 새로운 위치에서 다른 회차의 광각 희소 스캔을 수행한다.
이러한 새로운 발명은 CT의 다른 순차 스캔에 비해 많은 이점이 있다. 제1 이점은 동작 중인 다중 펄스형 선원의 신규 하드웨어 장치를 사용한다는 점이다. 이는 병렬로 실행되며 보다 더 신속하다. 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템은 복수의 X선원을 갖는다. 제2 이점은 더 넓은 각도로 분산된 위치가 희소하다는 점이다. 다중 선원 시작 위치는 이미 광각에 걸쳐 있다. 따라서, 1차 스캔은 이미 CT에 비해 보다 더 넓은 각도를 커버한다. 제3 장점은 AI가 개입된다는 점이다. 이제 AI가 대중화되고 있다. 고속 데이터 획득 및 더 넓은 각도를 커버하는 제1 데이터 세트 수득 때문에, AI를 사용하여 실시간 재구성을 수행하여 다음 조치를 결정하고 수행할 수 있다. AI는 진단 내용을 환자 기록과 비교하여 지능적인 결정을 내린다.
도 1은 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 순차 스캔의 흐름도를 나타낸다.
도 2는 예시적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 예시한다.
도 3은 각각의 X선원의 순차 스캔 위치가 시작 시 광각에 걸쳐 있음을 예시한다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 예시적으로 상세히 설명한다. 본 설명 전반에 걸쳐 바람직한 실시예 및 예시는 본 발명에 대한 한정이 아닌 본보기로 간주되어야 한다. 본 명세서에 사용된 '본 발명'은 본 명세서에 기술된 본 발명의 실시예 중 어느 하나 및 임의의 등가물을 지칭한다. 또한 본 문서 전반에 걸쳐 '본 발명'의 다양한 특징(들)에 대한 언급은 모든 청구된 실시예 또는 방법이 그러한 언급된 특징(들)을 반드시 포함해야 한다는 것을 의미하지 않는다.
하지만 본 발명은 많은 다양한 형태로 구현될 수 있으며 본원에서 제시하는 실시예에 한정되는 것으로 해석해서는 안 된다. 이들 실시예는 본 개시가 철저하고 완전하도록 그리고 통상의 기술자가 본 발명의 범위를 완전하게 파악할 수 있도록 제시된다. 더욱이 본 발명의 실시예뿐만 아니라 이들의 구체적 예시를 기술하는 본원의 모든 설명은 이들의 구조적 및 기능적 등가물 둘 모두를 포괄하기 위한 것이다. 추가적으로, 이러한 등가물이 현재 알려진 등가물 및 미래에 개발되는 등가물(즉, 구조에 관계없이 동일한 기능을 수행하는 개발된 임의의 요소)을 모두 포함하도록 의도된다.
따라서, 예를 들어, 통상의 기술자는 도표, 개략도, 예시 등이 본 발명을 구현하는 시스템 및 방법을 설명하는 개념적 모식도 또는 프로세스를 나타낸다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 도면에서 나타나 있는 다양한 요소의 기능은 전용 하드웨어 및 연관 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어의 사용을 통해 제공될 수 있다. 마찬가지로 도면에 표시된 모든 스위치는 단지 개념적인 것이다. 이들 기능은 프로그램 로직의 동작을 통해, 전용 로직을 통해, 프로그램 제어와 전용 로직의 상호작용을 통해, 또는 심지어 수동으로 수행될 수 있으며, 특정 기법은 본 발명을 실시하는 주체가 선택할 수 있다. 통상의 기술자는 본원에서 설명되는 예시적인 하드웨어, 소프트웨어, 과정, 방법 및/또는 운영 체제가 예시를 위한 것이며 따라서, 특정 명명된 제조업체에 제한되도록 의도되지 않는다는 것을 더 이해한다.
도 2는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)을 나타낸다. 이는 고효율 초고속 3D 방사선촬영을 수행하기 위해 동작 중인 다중 펄스형 X선원을 사용하는 신규 유형의 X선 촬상 시스템이다. 다중 펄스형 X선원(2)이 선원의 어레이를 형성하기 위해 동작 중인 구조물상에 장착되어 있다. 다중 X선원(2)은 그룹으로서 일정한 속도로 기획정된 원호 트랙상에서 객체에 대해 동시에 이동한다. 또한, 각각의 개별 X선원(2)은 고정 위치를 약간의 거리를 두고 신속하게 돌 수 있다. X선원(2)이 그룹 속도와 동일한 속도를 가지나 이동 방향이 반대인 경우, X선원(2) 및 X선 평면 패널 검출기(3)는 외부 노출 제어 유닛을 통해 활성화되어 일시적으로 정지 상태를 유지한다. 이는 각각의 X선원(2)에 대한 보다 감소되는 선원 주행 거리를 초래한다. 3D 스캔은 보다 더 짧은 시간 보다 더 넓은 스윕 각도를 커버할 수 있으며, 영상 분석도 실시간으로 수행할 수 있다. 이러한 유형의 X선 기계는 훨씬 더 빠른 스캔 속도를 달성하기 위해 다른 유형의 X선 영상 기계보다 더 많은 X선원을 사용한다.
1차 모터는 바람직하게는 전기 모터이다. 모터 제어기에 의해 생성되는 전기 신호는 1차 모터에 연결된다. 모터 제어기는 프로그래밍 가능한 논리 제어기(PLC)에 연결되어 1차 모터의 회전 속도를 제어하는 데 사용되는 출력 신호를 제공한다. 모터에 작동 가능하게 연결된 제어기는 스캔 아암 및 환자 테이블 사이에서 실질적으로 일정한 간격을 유지하도록 구성될 수 있다. 또한, 모터는 아암의 측면 이동 및/또는 세로 축을 중심으로 한 스캔 아암의 회전을 제공하는 선형 액추에이터를 포함할 수 있다.
스캔 갠트리의 2차 모터는 각각 모터의 세로 축을 따라 이동 가능한 모터 구동 베어링상에 장착된 회전 플랫폼을 포함한다. 스캔 플랫폼은 모터에 의해 구동되는 회전 축에 의해 회전 플랫폼에 고정된다. 동작 제어 하위시스템은 모터와 함께 스캔 플랫폼의 위치 및 속도를 제어하며, 이는 세로 축을 중심으로 하는 갠트리의 회전 동작을 생성한다. 제어 신호 생성 회로는 모터와 함께 스캔 플랫폼의 이동 속도를 변경하기 위해 모터의 회전 속도를 제어하기 위한 신호를 생성하는 데 사용하기 위해 제공된다. 제어 신호 생성 회로는 동작 제어 하위시스템의 제어 입력에 연결되어 제어 신호 생성 회로가 모터가 모터를 따라 스캔 플랫폼의 제어된 이동을 생성하도록 하는 제어 신호를 생성하도록 한다. 또한, 제어 신호 생성 회로는 모터의 인덱싱을 야기하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있으며 또한 제어 신호 생성 회로는 X선 이벤트 검출기로부터 X선 이벤트 데이터를 수신한다. 제어 신호 생성 회로는 X선 관 및 변조기의 에너지 공급을 제어하고 수신된 X선 이벤트 데이터에 대응하여 모터의 속도를 제어하여 모터와 함께 스캔 플랫폼의 이동 속도를 제어하기 위한 구동 소자에 구동 신호를 제공한다.
지지 프레임 구조물은 피사체 수신 영역을 통한 전송을 위해 X선을 생성하는 다중 펄스형 X선원과 마찬가지로 단층합성 촬상 시스템 스캐너의 대상 수신 영역에서 지원된다. 다중 펄스형 X선원에 의해 생성되는 X선이 피사체 수용 영역을 통과하여 상이한 각도로 섬광체에 충돌할 수 있도록 고속 갠트리가 피사체 수용 영역 주위를 스윕한다. 위에서 논의되는 바와 같이 다중 펄스형 X선원은 단일 펄스형 X선원에 비해 특정 이점을 제공한다.
다중 X선원은 임의의 적합한 구조를 통해 갠트리에 부착될 수 있다. X선원은 동작 중 여러 방향을 따라 환자를 향해 X선을 동시에 방출하여 환자의 영상을 생성하도록 구성된다. 도면에서는 선형 선원으로 도시되어 있으나, 임의의 수의 비선형 선원, 예컨대, 타원형 또는 원형 원호 선원이 얼마든지 사용될 수 있다. 또한, X선원은 촬상에 적합한 범위를 달성하기 위해 여러 방향으로 독립적으로 이동하도록 구성된다. 또한, 각각의 선원의 개별 범위는 기결정된 방사선 필터링(예를 들어, 시준기 및/또는 필터 사용)을 적용하여 향상될 수 있다.
X선 평면 패널 검출기(3)는 기결정된 제1 노출 값을 갖는 제1 영상 세트를 획득하도록 설정될 수 있다. 제1 영상 세트가 진단에 충분하지 않다고 가정해본다. 이러한 경우, 동작 중인 광각 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템(1)은 피사체를 진단하기에 충분한 정보가 획득될 때까지 제1 노출 값보다 낮은 제2 노출 값을 갖는 적어도 하나의 추가 영상 세트를 순차적으로 획득할 수 있다. 노출 값은 에너지 스펙트럼 또는 지속기간을 기준으로 결정될 수 있다.
도 3은 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)에 대해, 각각의 X선원(2)의 순차 스캔 위치가 시작 위치에서 광각에 걸쳐 있음을 나타낸다. 이는 이미 제1 스캔 세트부터 넓은 범위 각도(span angle)를 커버한다. 예를 들어 선원 A, 선원 B, 선원 C, 선원 D, 선원 E가 있고 총 25개의 노출이 있는 5개의 선원이 있는 시스템의 경우, 각각의 X선원은 5회의 노출 또는 스캔을 수행한다. 활성화 순서의 X선 데이터 세트는 제1 세트가 1-6-11-16-21이고; 제2 세트가 2-7-12-17- 22이며; 제3 세트가 3-8-13-18-23이고; 제4 세트가 4-9-14-19-24이며; 제5 세트가 5-10-15-20-25인 등이다. 5개의 선원의 경우, 이러한 유형의 기계는 총 120회 이상의 스캔을 용이하게 수행할 수 있다. 총 120회의 스캔이 있는 경우, 각각의 X선원은 작은 증분 단계를 24회 이동하고 24회의 스캔을 수행한다. 시스템 설계에 따라, 초기 각도 범위는 용이하게 60도를 넘을 수 있다. 5개의 선원, 6개의 선원 또는 더 많은 X선원이 활용될 수 있다. 일 실시형태에서, 5개의 선원이 사용되는 경우, 인접한 선원 사이의 각도는 12.5도이며, 커버되는 총 각도는 62.5도이다. 다른 구성도 가능하다.
동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)의 경우, X선원(2)은 환자에 대해 이동하여 환자를 스캔한다. 각각의 부분 스캔의 각도 범위는 환자에게 과도한 감쇠 없이 진단 정보를 제공할 수 있을 정도로 매우 넓다. 초기 스캔을 기준으로 인공 지능(AI)은 결과를 이전 영상 데이터베이스와 비교하여 초기 스캔을 기준으로 진단을 수행하는 데 충분한 정보가 있는지 결정한다. 부분 스캔으로부터 충분한 정보가 있으면 데이터 획득이 중지되며, 더 많은 정보가 필요한 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 순차적으로 새로운 위치에서 다른 회차의 광각 희소 스캔을 수행한다. 실시간 영상 재구성 동안, 인공 지능(AI)은 초기 스캔을 기준으로 진단을 수행하는 데 충분한 정보를 결정한다. AI는 진단 내용을 환자 기록과 비교하여 지능적인 결정을 내린다. 부분 스캔으로부터 충분한 정보가 있으면 데이터 획득이 중지되며, 더 많은 정보가 필요한 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 순차적으로 새로운 위치에서 다른 회차의 광각 희소 스캔을 수행한다.
도 1은 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템에서의 순차 스캔의 흐름도를 나타낸다. 방법은 촬상 작업을 선택하고 촬상 시스템에 기결정된 프로토콜을 로딩하는 단계; 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)을 켜는 단계; 객체를 기결정된 위치에 배치하는 단계; 상이한 각도로부터 제1 데이터 세트를 취득하고 촬상 시스템의 하나 이상의 선택된 관으로부터 하나 이상의 투영 영상 세트를 획득하여 영상 재구성을 수행하는 단계; 하나 이상의 투영 영상 세트를 축적하고 이로부터 3D 단층합성 볼륨을 재구성하는 단계; 머신러닝을 적용하여 진단을 수행하고 하나 이상의 스캔을 반복하여 기결정된 영상 재구성 품질에 도달하며 추가 투영 영상을 획득하고 기결정된 영상 재구성 품질 임계값이 충족될 때까지 재구성되는 3D 단층합성 볼륨에 머신러닝을 적용하는 단계; 및 머신러닝을 적용하여 3D 단층합성 볼륨에서 폐 결절을 검색하는 단계를 포함한다.
상이한 각도로부터 유래한 하나의 데이터 세트를 사용해도 재구성이 수행될 수 있다. 제1 X선 촬상 스캔 세트를 촬영한 후, AI는 얼마나 더 많은 데이터 세트가 필요한지 결정한다. 최초의 여러 데이터 세트로 진단을 완료하는 데 1초밖에 소요되지 않을 수도 있다. AI는 진단 내용을 환자 기록과 비교하여 지능적인 결정을 내린다. 소요되는 대부분의 시간은 데이터를 수집할 준비가 되도록 환자가 스스로를 위치시키는 데 필요한 시간이나 작업자가 환자 정보를 입력하는 데 필요한 시간이다. 데이터 획득 자체는 매우 고속으로 진행될 수 있다.
일 실시형태에서, 시스템은 다음을 수행한다. 우선, 시스템은 흉부와 같은 신체 해부학 선택 환자 정보를 수집한다. 그 후, 환자는 스캔 영역으로 진입한다. 예를 들어, 환자가 테이블상에 누워 있는 일 실시형태에서, 시스템은 환자를 모서리에서 환자 위아래에 있는 대형 다중 펄스형 선원이 흉부 영역을 커버하도록 테이블의 중심부에서 지면으로부터 6피트 떨어져 있도록 위치시킬 수 있다. 동작 중인 테이블이 있으며, 하나는 환자의 전방에 다른 하나는 환자의 후측에 있다. 각각은 다중 펄스형 선원을 갖는다. 전체 에너지 다중 펄스형 선원을 사용한다. 환자는 회차 사이에서 수평 평면에서 몇 도씩 회전된다. 하나의 펄스형 선원은 평면 내 및 평면 외에서 동시에 몇 도씩 회전하며 동작 중이다. 다른 펄스형 선원은 반대 방향으로부터 시작하여 각 시간 단계마다 상이한 각도로 동일하거나 반대 방향으로 회전한다. 각 회차마다 최소한의 병렬 부분 스캔을 사용한다. 더 넓은 각도로 희소하게 분산된 위치이다. 다중 선원 시작 위치는 이미 광각에 걸쳐 있다. 따라서, 1차 스캔은 이미 CT에 비해 보다 더 넓은 각도를 커버한다. 다중 펄스형 선원은 다음 단계에서 어디로 이동하고 어떤 각도로 회전할지 결정한다.
폐 질환 분석을 위한 다른 실시형태에서, 작업자는 버튼으로 폐 모듈과 같은 작업을 선택하고 이에 따라 폐의 3D 모델이 화면상에서 이동한다. 그 후, 작업자는 3D 모델의 폐 영역 위에 포인터를 놓고 1회 클릭하여 재구성할 폐 영역을 선택할 수 있다. 심장, 유방 등에 대해서도 동일한 절차를 수행할 수 있다. "이전 영상과 매칭(Match prior image)" 체크 박스를 사용하여 환자 기록과 비교하여 충분한 정보가 수득되었는지 결정한다. 여러 문제는 광각을 사용한 희소 분산 부분 스캔, 동작 중인 다중 펄스형 선원에서의 병렬 데이터 획득, 실시간 영상 재구성, 다층 대비, 방사선촬영 영상 해상도, 제한된 각도의 고해상도, 진단 기능 등을 포함한다. 이러한 분산 단층합성 응용분야를 위해, 일 구현은 분산 광각 부분 스캔을 사용하여 환자가 받는 X선 선량을 더 감소시키고 동작 중인 다중 펄스형 X선 단층합성 촬상 시스템(1)에서 더 신속한 X선 스캔을 수행한다. 시스템은 광각을 사용한 분산 부분 스캔을 갖는다. 더 구체적으로, 본 발명에서 여러 실시형태가 개시되어 있다.
시스템은 각각의 부분 스캔에서 병렬로 모든 투영 영상을 축적하고 3D 단층합성 영상 볼륨을 재구성한다. 각각의 투영 이미지에 대해, 이전 스캔의 대응하는 재구성된 3D 볼륨 데이터가 또한 축적되고 이러한 부분 스캔의 현재 3D 볼륨 데이터와 비교하여 진단을 내리는 데 충분한 정보가 있는지 확인하며. 이 경우, 시스템이 중지되거나, 그렇지 않으면, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 순차적으로 새로운 위치에서 다른 회차의 광각 희소 스캔을 수행한다. 시스템은 다중 X선원과 함께 작동하며 병렬로 실행된다. 선원의 수는 광각이 얼마나 필요한지에 따라 달라진다. 더 넓은 각도의 시작점을 가진 시스템이 희소하게 분산된 위치이다. 시작점은 이미 광각에 걸쳐 있다. 따라서, 1차 스캔은 이미 CT에 비해 보다 더 넓은 각도를 커버한다. 연속 회전으로 단 한 단계만 커버할 수 있다. 이는 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 장치이다. 순차 부분 스캔 및 순차 영상 재구성을 수행하기 위한 일부 선행 기술이 있다.
시스템은 다수의 장점이 있다. CT 단독 스캔에 비해 하나의 장점은 순차 스캔이 광각의 범위를 제공한다는 점이다. 다른 장점은 본 시스템이 더 넓은 범위를 확보하기 위해 큰 회전/각도 이동이 필요한 하나의 X선원을 갖는 CT 스캐너보다 빠르다는 점이다. 기존의 CT 샘플링 촬상 볼륨은 작은 각도로부터 시작한 후 점진적으로 증가하므로, 속도가 느리다. 대조적으로, 다중 스캔 선원을 사용하는 시스템은 스캔을 신속하게 수행할 수 있다.
AI(인공 지능 또는 머신러닝) 시스템이 영상을 분석하여 환자의 건강 상태를 결정하고 진단 보고서 및 영상을 출력한다. AI는 이전 데이터를 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하여 분석하며, 각각의 펄스형 선원은 상이한 다른 각도에서 X선을 방출한다. 하드웨어 시스템은 광각 분산 희소 부분 스캔에서 하나의 펄스 선원으로 시작하며, 펄스 선원은 촬상 동안 여러 방향을 가리켜 촬상 목적으로 넓은 관심 영역을 커버한다. 초기 스캔의 경우, AI는 작은 각도로 위치한 펄스 선원으로 영상을 분석한다. 진단을 수행하기 위해 부분 스캔으로부터의 충분한 정보가 있다. 초기 스캔이 충분하지 않은 경우, 결과가 만족스러울 때까지 추가 회차의 광각 희소 부분 스캔이 순차적으로 수행된다. AI는 이전 데이터를 기준으로 다음 스캔 방향을 결정하기 때문에, 결과를 통해 보다 더 빠른 스캔 시간으로 고해상도 단층합성 스캔이 가능하다.
스캔 품질에 대한 AI 분석은 방사선 노출을 감소시킨다: 부분 스캔으로부터의 충분한 정보가 있는 경우, 데이터 수집이 중지되며; 더 많은 정보가 필요한 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 새로운 위치에서 다른 회차의 광각 희소 스캔을 순차적으로 수행한다. 또한, AI는 전체 부분 스캔 세트를 처리하여 사용자를 위한 최종 보고서를 작성하며 방사선 전문의의 의사 결정을 위해 선행 기술의 각도 간 정보와 비교하여 부분 간 정보의 양을 결정한다. 일 실시형태에서, 시스템은 많은 영상을 저장한다. 다른 실시형태에서, 상이한 영상만 저장되며, 이는 영상 폴더 크기를 압축한다. 상이한 각도에 대한 상이한 위치의 영상을 비교하면 선행 기술의 제한된 각도 단층합성의 단일 조각 영상에서는 명확하지 않았던 추가 진단 정보를 제공할 수 있다. 장치는 다른 실시형태에서 동일한 위치이나 상이한 각도에 대응하는 영상을 식별하기 위한 전체 스캔 인덱싱 시스템을 포함한다. 이를 통해 특정 촬상 영역 또는 관심 영역에 대응하는 영상을 신속하게 검색할 수 있다. 일 실시형태에서, 진단 과정을 진행하기에 충분한 정보가 존재하는지 여부를 결정한 후, 제어기는 영상 융합 기법을 사용하여 일련의 부분 스캔을 재구성하기 시작한다. 다른 실시형태에서, 시스템은 상이 각도로부터의 환자 데이터, 예를 들어, X선 촬상 데이터를 저장하기 위한 환자 데이터 저장 구성요소를 포함할 수 있다.
일 실시형태는 다른 스캔 회차를 수행하거나 데이터 획득을 중단하기로 한 결정에 대해 작업자에게 경고한다.　 선택적으로, AI 시스템은 환자 영상 및 관련 매개변수의 라이브러리를 가질 수 있으며, 이는 진단을 위한 이전 부분 스캔과 비교하여 현재 부분 스캔을 분석하고 추가 부분 스캔으로부터의 더 많은 정보가 필요한지 결정할 수 있다.　 부분 스캔으로부터 충분한 정보가 있으면 데이터 획득이 중지되며, 더 많은 정보가 필요한 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 순차적으로 새로운 위치에서 다른 회차의 광각 희소 스캔을 수행한다.　 본 발명은 시간 절약 및 X선 선량을 감소를 가능하게 하며, 이는 동작 중인 다중 펄스형 선원의 신규 하드웨어 장치를 통해 가능하다.　 다중 선원 시작 위치는 이미 광각에 걸쳐 있다. 따라서, 1차 스캔은 이미 CT에 비해 보다 더 넓은 각도를 커버한다. 실시간 영상 재구성 동안 영상 재구성은 X선원 사이의 이러한 병렬성을 활용할 수 있다. 그리고, 가장 중요한 점은, 상이한 각도와 평행성을 갖는 "희소" 분산 촬상의 여러 반복을 활용하여 전체를 형성한다는 점이다.
진단은 암 세포와 같은 관심 대상을 발견할 확률을 포함한다. 또한, 건강한 조직과 같은 관심이 없는 대상을 발견할 확률도 포함한다. 이러한 확률 중 하나 이상이 각각의 복수의 획득된 부분 스캔 및 연관된 미가공 데이터 대해 고려될 수 있다. 이미지 품질 저하 없이 여러 조각을 신속하게 획득하는 것이 바람직하다. 따라서, 시스템은 다중 X선원 및 많은 부분 스캔 지점을 적용하여 최소한의 방사선량으로 모든 조각을 신속하게 획득한다. 각각의 선원은 광각에서 시작하여 작은 시계(field-of-view; FOV)를 커버하며 볼륨 끝에 도달할 때까지 연속 획득 동안 FOV를 점차적으로 증가시키고 각도를 순차적으로 감소시킨다. 획득 후, 시스템은 단일 선원 단층합성의 경우처럼 볼륨의 시작을 반복하고 거기서부터 시작할 필요가 없다. 시스템이 먼저 AI 기법을 사용하여 초기 부분 스캔(광범위한 각도를 커버하는 제1 스캔)을 재구성하는 대안적인 접근 방식을 사용할 수 있다. 이러한 실시형태에서, AI가 의심스러운 것을 발견하면 작업자에게 경고하고 정지 전 특정 영역에서 더 많은 스캔을 획득하도록 지시할 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템은 종래와 같이 설정된 획득 횟수 후 중지하는 대신 모든 진단 기준이 충족되는 때에만 중지된다.
본 시스템의 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템(1)은 회전 가능한 갠트리를 사용하는 적어도 2개의 X선원, 입출력 제어 메커니즘을 사용하는 다중 회전 장치, 입출력 제어 메커니즘상에 어레이 검출기를 사용하는 영상 검출기를 포함한다. 입출력 제어 메커니즘은 다중 이동 장치를 더 포함한다. 상기 갠트리는 각각의 X선원을 지지하는 적어도 2개의 회전 가능한 갠트리를 갖는다. 회전 가능한 갠트리는 작동 동안 구조적 무결성을 유지할 수 있는 임의의 물질로 제조될 수 있다. 청정 환경에는 끈적거림을 야기할 수 있는 오염이 없다. 청정 환경은 부품이 제조되는 생산 구역, 의료 시설, 멸균 환경 등이 포함한다. 더러운 환경은 자동차 생산 구역, 발전소, 화학 처리 공장 등을 포함한다. 다중 이동 장치는 각각의 회전 가능한 갠트리를 서로 연동하여 움직인다.
분산 광각 희소 부분 스캔은 X선원에 의해 객체의 목표 영역에 대한 제1 광각 부분 스캔 데이터 세트를 수득하는 단계; 및 X선 검출기를 사용하고 제1 광각 부분 스캔 데이터 세트를 사용하여 표적 영역으로부터 제2 광각 부분 스캔 데이터 세트를 획득하는 단계를 포함한다. 제2 광각 부분 스캔 데이터 세트를 획득하기 위한 총 방사선량은 제1 광각 부분 스캔 데이터 세트를 획득하기 위한 방사선량의 수 배 미만이다. 일 실시형태에서, 물체의 표적 영역에 대한 제1 광각 부분 스캔 데이터 세트를 획득하는 단계는 목표 영역으로부터 희소 분산 패턴으로 부분적으로 중첩되는 복수의 광각 부분 스캔 데이터를 획득하는 단계를 포함한다. 다른 실시형태에서, 표적 영역은 환자의 심장을 포함한다. 다른 실시형태에서, 표적 영역으로부터의 제2 광각 부분 스캔 데이터 세트를 획득하는 단계는 표적 영역으로부터의 제3 광각 부분 스캔 데이터 세트를 획득하는 단계를 포함한다. 추가 실시형태에서, 제3 광각 부분 스캔 데이터 세트는 제2 광각 부분 스캔 데이터 세트의 측면 치수보다 더 작은 측면 치수를 갖는다. 다른 실시형태에서, 표적 영역으로부터의 제2 광각 부분 스캔 데이터 세트를 획득하는 단계는 표적 영역으로부터의 희소 분산 패턴으로 실질적으로 중첩되지 않는 복수의 광각 부분 스캔 데이터를 획득하는 단계를 포함한다.
그 후, 환자는 제2 데이터 세트 획득을 위해 다른 각도로 이동된다. 전술한 바와 같이, 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)은 복수의 X선원을 갖는다. 각각의 X선원 사이의 간격이 더 넓으며. 이는 단층합성 스캔이 시작되는 위치에 대한 세 가지 옵션이 있음을 의미한다. 이러한 위치는 P1, P2 및 P3으로 알려져 있다. 위의 예와 동일한 논리가 여기에서 적용된다. P1은 제1 위치에 해당한다. 이는 스캔 번호 1의 시작에 해당한다. P2는 제2 위치에 해당한다. 이는 스캔 번호 2의 시작에 해당한다. P3은 제3 위치에 해당한다. 이는 스캔 번호 3의 시작에 해당한다. 제2 데이터 세트를 획득한 후 시스템은 결과를 각각의 선원상의 각 조각 위치에 대한 진단 요구 사항과 비교한다. 시스템은 AI를 사용하여 너무 많은 진단 정보 손실을 야기하지 않고 데이터 획득을 중지할 수 있는지 여부를 결정한다. 이러한 경우, 시스템은 데이터 획득을 중지한다. 이렇지 않은 경우, 시스템은 다른 데이터 회차를 획득한다. 이를 수행하여, 본 발명은 환자가 받는 X선 선량을 유의하게 감소시키고 더 신속한 X선 검사를 수행할 수 있다. 다중 X선원이 있으므로, 처음 2개 내지 3개의 부분 스캔이 충분하지 않은 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 다른 위치를 사용하여 다른 광각 희소 스캔을 획득할 수 있다.
시스템은 AI를 적용하여 실시간 재구성을 수행하고 다음 조치를 수행한다. AI는 진단 내용을 환자 기록과 비교하여 지능적인 결정을 내리며, 이는 다수의 이점을 초래한다. 제1 이점은 동작 중인 다중 펄스형 선원의 신규 하드웨어 장치를 사용한다는 점이다. 이는 병렬로 실행되며 보다 더 신속하다. 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템은 복수의 X선원을 갖는다. 제2 이점은 더 넓은 각도로 희소 분산 위치를 갖는다는 점이다. 다중 선원 시작 위치는 이미 광각에 걸쳐 있다. 따라서, 1차 스캔은 이미 CT에 비해 보다 더 넓은 각도를 커버한다. 제3 장점은 AI가 개입된다는 점이다. 이제 AI가 대중화되고 있다. 고속 데이터 획득 및 더 넓은 각도를 커버하는 제1 데이터 세트 수득 때문에, AI를 사용하여 실시간 재구성을 수행하여 다음 조치를 수행할 수 있다. AI는 진단 내용을 환자 기록과 비교하여 지능적인 결정을 내린다. 부분 스캔으로부터 충분한 정보가 있으면 데이터 획득이 중지되며, 더 많은 정보가 필요한 경우, 시스템은 결과가 만족스러울 때까지 순차적으로 새로운 위치에서 다른 회차의 광각 희소 스캔을 수행한다.
다른 실시형태에서, 시스템은 조기 암 검출을 위한 장기 및 이들의 혈관계의 분할을 위해 AI를 적용할 수 있다. 시스템은 3D 화소 데이터, 1차원 강도 프로파일, 다차원 강도 프로파일, 다차원 강도 그라데이션을 사용하여 작업할 수 있다. 시스템은 병리학 맵, 강도 값 맵 또는 각도 값 맵을 자동으로 생성할 수 있다. 시스템은 다양한 입력을 수용할 수 있을 뿐만 아니라 환자의 임상 정보를 기준으로 다음 부분 스캔 방향을 자동으로 선택하는 지능적인 결정을 내릴 수도 있다. 따라서, 시스템은 광각 분산 부분 스캔의 영상 재구성을 위해 AI를 적용하고 부분 스캔을 수행하기 위해 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템의 즉각적인 설계를 활용한다. 시스템은 분산 희소 부분 스캔 획득을 수행하여 실시간 재구성에 관련된 AI와 함께 광각을 활용하여 다음 단계를 결정할 수 있다.
통상의 기술자에게 본 발명의 다양한 변형 및 변경이 첨부된 청구항에 정의된 본 발명의 사상과 범위에서 벗어나지 않는다는 점은 자명하다. 아래의 임의의 방법 청구항에서 언급되는 단계는 반드시 언급되는 순서대로 수행될 필요는 없다는 점에 유의하여야 한다. 통상의 기술자는 언급된 순서와 달리 단계를 변경해서 실시할 수 있음을 인정할 것이다. 또한 특징, 단계 또는 구성 요소에 대한 언급이나 논의가 결여된 것은 단서 조항으로 또는 유사한 청구 언어를 통해 부재하는 해당 특징 또는 구성 요소가 배제된 청구항의 근거가 된다.
비록 다양한 실시예 및 구현의 관점에서 본 발명을 상기와 같이 기술하였지만 하나 이상의 개별 실시예에서 기술된 다양한 특징, 측면, 및 기능은 그 적용에 있어서 그들이 기술된 특정한 실시예로 한정되는 것이 아니라, 그 대신 단독으로 또는 다양한 조합을 통해서 그러한 실시예가 기술된 것이든 아니든 그리고 그러한 특징이 기술된 실시예의 일부로서 제시된 것이든 아니든 상관 없이 하나 이상의 실시예에 적용될 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 상기와 같이 기술된 실시예의 어떤 것으로도 제한되지 않는다.
본 문서에 사용된 용어와 문구 및 그 변형은 달리 명시되지 않는 한 제한적 의미가 아닌 개방적 의미로 해석되어야 하다. 앞서 예로서, 용어 "포함"은 "포함하나 이에 제한되지 않음" 등을 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 용어 "예"는 논의 중인 항목의 예시적인 사례를 제공하는 데 사용되며, 이의 완전하거나 제한적인 목록을 제공하는 데 사용되지 않는다. 단수 표현은 "적어도 하나", "하나 이상" 등을 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 형용사 "기존의", "전통적인", "일반적인", "표준적인", "공지된" 및 이와 유사한 의미의 용어는 설명되는 항목을 특정 기간 또는 특정 시간에 이용 가능한 항목으로 제한하는 것으로 해석하여서는 안 되며, 대신, 현재 또는 미래의 임의의 시점에 이용 가능하거나 공지될 수 있는 기존, 전통, 일반 또는 표준 기법을 포괄하는 것으로 해석되어야 한다. 따라서 본 문서가 통상의 기술자에게 명백하거나 알려진 기술을 언급하는 경우, 그러한 기술은 현재 또는 미래의 임의의 시점에 통상의 기술자에게 명백하거나 알려진 기술을 포함한다.
일부 예시에 있는 '하나 이상', '적어도', '그러나 그로 국한되지 않음'과 같은 확장 의미의 단어와 표현 또는 그와 유사한 표현은 그러한 확장 의미의 표현들이 부재하는 예시에서 그보다 협애한 의미가 의도되거나 필요한 것으로 이해해서는 안 된다. 용어 "모듈"의 사용은 모듈의 일부로 설명되거나 주장되는 요소 또는 기능이 모두 공통 패키지로 구성된다는 의미는 아니다. 실제로 제어 로직이든 다른 구성 요소든 한 모듈의 다양한 구성 요소 중 일부 또는 전부는 단일 패키지로 결합되거나 별도로 유지될 수 있으며 복수의 위치에 걸쳐 분산될 수도 있다.
개시되는 실시형태에 대한 이전의 설명은 통상의 기술자가 본 발명을 제작하거나 사용할 수 있도록 제공된다. 이들 실시예들에 대한 다양한 수정들은 당업자에게 용이하게 명백할 것이며, 본 명세서에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본원에서 나타내는 실시형태에 제한되도록 의도되지 않고, 본원에서 개시되는 원리 및 신규 특징과 일치하는 가장 넓은 범위가 부여되도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 순차 스캔 방법으로서,
    객체를 기결정된 위치에 배치하는 단계;
    동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 제어하는 단계;
    상기 단층합성 촬상 시스템을 사용하여 상이한 각도에서 상이한 X선원으로부터 제1 데이터 세트를 취득하고 영상 재구성을 수행하는 단계;
    인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 진단을 수행하고 하나 이상의 스캔을 반복하여 기결정된 영상 재구성 품질에 도달하는 단계; 및
    이로부터 3D 단층합성 볼륨을 구축하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 촬상 작업을 선택하고 기결정된 프로토콜을 상기 촬상 시스템에 로딩하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 하나 이상의 선택된 선원으로부터 하나 이상의 투영 영상을 획득하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 투영 영상을 축적하고 이로부터 상기 3D 단층합성 볼륨을 재구성하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 재구성되는 3D 단층합성 볼륨에 머신러닝을 적용하여 상기 영상 재구성 품질을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 머신러닝을 적용하여 상기 3D 단층합성 볼륨에서 폐결절을 검색하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 상기 3D 단층합성 볼륨에서 폐 결절을 검색하는 단계; 및
    상기 결절의 크기, 형상, 수 및 위치를 포함하는 결절 특성을 식별하고 보고서를 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제5항에 있어서, 추가 투영 영상을 획득하고 상기 기결정된 영상 재구성 품질 임계값이 충족될 때까지 상기 재구성되는 3D 단층합성 볼륨에 머신러닝을 적용하는 것을 포함하는 방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 결절의 크기, 형상, 수 및 위치를 포함하는 결절 특성을 식별하고 보고서를 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 순차 스캔 방법으로서,
    촬상 작업을 선택하고 상기 촬상 시스템에 기결정된 프로토콜을 로딩하는 단계;
    동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하여 다중 펄스형 선원을 켜는 단계;
    객체를 기결정된 위치에 배치하는 단계;
    상이한 각도에서 상이한 X선원으로부터 제1 데이터 세트를 취득하고, 상기 촬상 시스템의 하나 이상의 선택된 선원으로부터 하나 이상의 투영 영상 세트를 획득하여 영상 재구성을 수행하는 단계;
    상기 하나 이상의 투영 영상 세트를 축적하고 이로부터 3D 단층합성 볼륨을 재구성하는 단계;
    인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 진단을 수행하고 하나 이상의 스캔을 반복하여 기결정된 영상 재구성 품질에 도달하며 추가 투영 영상 세트를 획득하고 상기 기결정된 영상 재구성 품질 임계값이 충족될 때까지 상기 재구성되는 3D 단층합성 볼륨에 인공 지능과 함께 머신러닝을 적용하는 단계; 및
    인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 상기 3D 단층합성 볼륨에서 폐 결절을 검색하는 단계를 포함하는 방법.
  11. X선 촬상 시스템으로서,
    객체를 기결정된 위치에 수용하는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템;
    상기 촬상 시스템에 결합되는 프로세서로서,
    상기 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 제어하기 위해;
    상이한 각도에서 상이한 X선원으로부터 제1 데이터 세트를 수득하고 영상 재구성을 수행하기 위해;
    인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 진단을 수행하고 하나 이상의 스캔을 반복하여 기결정된 영상 재구성 품질에 도달하기 위해; 그리고
    이로부터 3D 단층합성 볼륨을 구축하기 위해 컴퓨터 코드를 실행하는 프로세서를 포함하는 X선 촬상 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 촬상 작업을 선택하고 상기 촬상 시스템에 기결정된 프로토콜을 로딩하는 X선 촬상 시스템.
  13. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 하나 이상의 선택된 선원으로부터 하나 이상의 투영 영상을 획득하도록 상기 촬상 시스템을 제어하는 X선 촬상 시스템.
  14. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 3D 단층합성 볼륨을 재구성하기 위해 상기 하나 이상의 투영 영상을 축적하는 X선 촬상 시스템.
  15. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 영상 재구성 품질을 결정하기 위해 상기 재구성되는 3D 단층합성 볼륨에 머신러닝 코드를 실행하는 X선 촬상 시스템.
  16. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 머신러닝을 적용하여 상기 3D 단층합성 볼륨에서 폐 결절을 검색하는 X선 촬상 시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    촬상 작업을 선택하고 상기 촬상 시스템에 기결정된 프로토콜을 로딩하고;
    동작 중인 단층합성 촬상 시스템을 사용하여 다중 펄스형 선원을 켜고;
    객체를 기결정된 위치에 배치하고;
    상이한 각도에서 상이한 X선원으로부터 제1 데이터 세트를 취득하고, 상기 촬상 시스템의 하나 이상의 선택된 관으로부터 하나 이상의 투영 영상을 획득하여 영상 재구성을 수행하고;
    상기 하나 이상의 투영 영상을 축적하고 이로부터 상기 3D 단층합성 볼륨을 재구성하고;
    인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 진단을 수행하고 하나 이상의 스캔을 반복하여 기결정된 영상 재구성 품질에 도달하며 추가 투영 영상을 획득하고 상기 기결정된 영상 재구성 품질 임계값이 충족될 때까지 상기 재구성되는 3D 단층합성 볼륨에 머신러닝을 적용하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 코드를 포함하는 X선 촬상 시스템.
  18. 제15항에 있어서, 추가 투영 영상을 획득하고 상기 기결정된 영상 재구성 품질 임계값이 충족될 때까지 상기 재구성되는 3D 단층합성 볼륨에 머신러닝을 적용하는 것을 포함하는 X선 촬상 시스템.
  19. 제16항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 결절의 크기, 형상, 수 및 위치를 포함하는 결절 특성을 식별하는 X선 촬상 시스템.
  20. 제17항에 있어서,
    인공 지능을 머신러닝과 함께 적용하여 상기 3D 단층합성 볼륨에서 폐 결절을 검색하고;
    상기 결절의 크기, 형상, 수 및 위치를 포함하는 결절 특성을 식별하고 보고서를 생성하기 위한 컴퓨터 판독가능한 코드를 포함하는 X선 촬상 시스템.
KR1020237037595A 2021-04-02 2022-03-02 다중 펄스 x선 광원 이동 단층합성 영상화 시스템을 사용한 점진적 스캔 KR20240011676A (ko)

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