JP5637599B2 - コンピュータ断層撮影法における見込み心臓ゲーティング - Google Patents

Description

本願は、心臓コンピュータ断層撮影に関する。

コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）は、医療画像化モダリティとして幅広い支持を得ている。しかしながら、１つの問題は、移動する物体の画像形成である。例えば心臓ＣＴにおいて、拍動する心臓の動きは、復元画像に動きアーチファクトをもたらす可能性がある。

心臓ＣＴは、遡及的ゲーティング技術及び心臓ゲーティング技術の双方を用いて行われている。遡及的ゲーティングにおいて、単一の低ピッチヘリカルスキャンの間において得られるデータは、当該オブジェクトを示す画像を発生するために用いられている。Grass et al., Helical cardiac cone beam reconstruction using retrospective ECG Gating, Phys. Med. Biol. 48 3069-3084 (2003)を参照されたい。複数の見込みでゲート制御された軸スキャンも、必要な解剖学的構造をカバーするために用いられている。Hseih, et al., Step-and-shoot data acquisition and reconstruction for cardiac x-ray computed tomography, Medical Physics 33(11): 4236-4248 (2006)を参照されたい。しかしながら、かなり多くの数の患者にとっては、複数の心拍にわたりスキャンする必要性は、画質を犠牲にする事態を招く。したがって、将来の傾向は、単一の心拍内で心臓全体のスキャンを可能にする大面積検出器を利用することになると目される。Luhta, et al., A new 2D-tiled detector for multislice CT, Proceedings of SPIE Vol. 6142 (2006)を参照されたい。

これらスキャンは、より高速となり、しかも動きアーチファクトが少なく放射線量も少ないものとなるが、心臓周期の所望の位相を捕らえるのに見込みのＥＣＧゲーティングを必要とすることになる。ＣＴ血管造影法（ＣＴＡ）のような用途において、所望の位相は、通常は、出来る限り小さな心臓の動きがある位相である。低心拍数については、この静止位相は、心拡張期の間に起こる一方、高心拍数については、静止位相は心収縮期の間に起こる。Husmann, et al., Coronary Artery Motion and Cardiac Phases: Dependency on Heart Rate - Implications for CT image Reconstruction, Radiology: Vol. 245: Number 2 (2007)を参照されたい。

しかしながら、ゲーティング精度は、多数のファクタの影響を受ける。或るファクタは、心臓周期（例えばＲ波）検出アルゴリズムの信頼性である。他のファクタは、連続した心拍の間の心臓の動きの反復性である。さらに第３のファクタは、患者の心臓周期の予測可能性である。

本発明の態様は、これらの問題及びその他の事項に対処するものである。

第１の態様によれば、装置は、患者の心臓周期の特徴の時間的位置を予測する心臓周期特徴予測器と、前記患者の心臓周期の特徴の測定される時間的位置及び予測される時間的位置を用いて、コンピュータ断層撮影スキャナに、前記患者の第１の心臓周期の予測される静止位相において当該心臓の領域を示す画像空間データを復元するのに十分な第１の見込みゲート制御された投影データを取り込ませるスキャンコントローラと、前記投影データが取り込まれた位相と前記静止位相との間の誤差を識別するエラー識別器と、を有する。当該識別された誤差に応じて、前記スキャンコントローラは、当該スキャナに、前記第１の心臓周期の後の前記患者の第２の心臓周期の予測される静止位相において第２の見込みゲート制御された投影データを取り込ませる。

他の態様によれば、見込み心臓ゲーティング方法は、患者の第１の心臓周期における目標心臓周期の時間的位置を予測すること、コンピュータ断層撮影スキャナに、前記目標位相の当該予測される時間的位置におけるゲート制御された投影データの取り込みを行わせること、前記ゲート制御された投影データが取り込まれた位相と前記目標位相の実際の時間的位置との誤差を判定すること、当該判定された誤差に応じて、第２の心臓周期について予測し取り込ませる前記ステップを繰り返すこと、を含む。

他の態様によれば、装置は、コンピュータ断層撮影スキャナと、患者の心臓周期における関心特徴の時間的位置を予測する手段と、前記コンピュータ断層撮影スキャナに、目標心臓位相の当該予測される時間的位置において前記患者の心臓の領域を示す画像空間データを復元するのに十分な投影データを含む第１のゲート制御された投影データの取り込みを行わせる手段と、前記第１のゲート制御された投影データが取り込まれた位相と前記目標位相との誤差を判定し、当該判定された誤差に応じて第２の心臓周期の間において第２の投影データを取り込むよう患者を再スキャンする手段と、を含む。

当業者であれば、添付図面及び詳細な説明を読み理解することにより本発明のその他の態様が分かる筈である。

本発明は、添付図面の各図において例を挙げて示すものであり限定するものではなく、各図において、同様の参照符号は同様の要素を示している。

ＣＴスキャナを示す図。 心臓周期を示す図。 心臓周期を示す図。

図１を参照すると、ＣＴスキャナ１０は、検査領域１４の周りを回転する回転ガントリ１８を含む。回転ガントリ１８は、Ｘ線管などのｘ線源１２を支持する。ガントリ１８も、検査領域１４の反対側において孤に内在するｘ線感応検出器２０を支持する。ｘ線源１２により生成されたＸ線は、検査領域１４を横断し、検出器２０により検出される。したがって、スキャナ１０は、検査領域１４に配されたオブジェクトを通じた複数の投影又は光に沿って放射線減衰を示すスキャンデータを発生する。

診察台のような支持体１６は、検査領域１４において患者又は他のオブジェクトを支持する。支持体１６は、長手方向すなわちｚ方向に移動可能であるのが好ましい。

検出器２０は、横断方向及び長手方向に延びる弓形のアレイに配される複数の検出器素子１００を含む。大面積検出器の場合、これら検出器の長手方向の範囲は、人の心臓の長手方向の寸法のかなりの割合のものとすることができる。スキャナ１０及び検出器２０の構成に応じて、ｘ線源１２は、概して検出器２０の有効範囲と同一の広がりを持つ概して扇状、楔形、又は錐体状の放射線ビームを発生する。

様々なスキャン軌道が想定される。ヘリカルスキャンでは、患者とｘ線源１２との相対移動が、ｘ線源１２及び検出器２０が患者に対して概して螺旋経路で横断するように行われる。円形又は軸スキャンにおいて、ｘ線源１２、支持体１６の相対軸位置及びガントリ１８は、ｘ線源１２及び検出器２０が概して円形の経路で横断するように固定されたままとなる。なお、スキャン軌道は、単一の心臓周期の間に心臓の領域における各ボクセルの１８０度又はそれ以外の復元を行うのに十分なデータを得るように選択されるのが好ましい。

近接スキャンにおいて、ｘ線源１２は、円錐ビームを発生する。初期位相において、ｘ線源は、ｘ線が放出されていない状態で、回転しつつ関心領域の外側の長手方向の位置にあるままとなる。増加段階において、線源１２が心臓の方向に動くと、ｘ線源１２の長手方向の速度が適切なスキャン速度へと加速又は増加する。ｘ線ビームが心臓の関心領域の第１の長手方向における端部を横切るところの第１の長手方向位置に達すると、当該システムは、スキャン段階に入る。Ｘ線は、関心領域におけるボクセル毎の１８０度復元のための完全なサンプリングが単一の心臓周期の間に得られるところのサンプリング期間において放出される。関心領域の第２の長手方向端部に達すると、ｘ線はオフとなる。ｘ線源の長手方向の速度は、下降させられ、患者に対するｘ線源の長手方向の位置は、ｘ線源１２が回転し続けるのでほぼ固定されたままとなる。付加的な近接スキャンが必要に応じて繰り返され、長手方向の動きの方向が、スキャン毎に交互に入れ替えられてもよい。その適切な変化を含む近接スキャンは、２００６年９月２９日に出願されFly-By Scanningと題された共同出願の米国特許出願第６０／８２７，４４９号にも記述されており、この出願は、ここにその全体が参照により特に編入されるものである。

この点において、注記すべきは、スキャン軌道及び角度サンプリング範囲は、通常、単一の心拍の成り行きにわたり心臓の関心領域を復元するために十分なデータを取り込むために選択されることである。患者に適用される線量を最小化するため、当該得られるデータが本質的に当該関心領域を復元するために必要とされるものとなるように、当該持続長及び角度サンプリング範囲が選択されるのが理想的である。したがって、得られるデータは、予測される心拍に対して患者の心拍における不規則性により誘導されるものの如きサンプリング位相誤差を占めるものとなる「余分な」データが最小に又は皆無になる。

好ましくは回転ガントリ１８上又はその近辺に位置づけられるデータ測定システム２３は、様々な検出器素子１００から発せられた信号を受信し、必要なアナログ−ディジタル変換、多重化、インターフェース、データ通信及び類似性機能を提供する。復元器２２は、データ取込システム２３により得られる投影データを復元し、患者の内部解剖学的構造を示すボリューム又は画像空間データ２４を発生するようにしている。

汎用のコンピュータは、オペレータ操作卓９１に仕える。操作卓９１は、モニタ又はディスプレイのような人が読取可能な出力装置と、キーボード及びマウスのような入力装置を含む。その制御卓に常駐するソフトウェアにより、オペレータは、所望のスキャンプロトコルを確立し、スキャンを開始し終了させ、画像空間データ２４を確認し別の態様に操作し、そして別の態様でスキャナと相互動作することによって、スキャナの動作を制御することができる。

また、図示されているように、本システムは、患者の心臓周期を示す心臓データ３２を生成する心電図（ＥＣＧ）のような心臓モニタ３０を含む。Ｒ波検出器などの心臓周期検出器３８は、心臓データ３２を処理して、心臓周期の開始を又は基準ポイントとして識別することに役立つ、Ｒ波又は他の関心の特徴を識別する。

パルスレート判定器３４は、患者の脈拍数を示す出力を生成するよう心臓データ３２を用いる。

心臓位相セレクタ３６は、パルスレート情報を用いて、スキャンのための目標の心臓位相を選択する（すなわち、投影データが取り込まれるべきところの心臓位相を選択する）。一実現形態において、心臓位相セレクタ３６は、当該パルスレートを閾値と比較し、その適切な値は、概ね毎分８０拍（８０ＢＰＭ）である。このパルスレートが閾値を下回ると、心収縮期においてスキャンが行われるべきであるのが普通であり、それを上回る場合には、心拡張期においてスキャンが行われるべきであるのが普通である。心収縮期の場合、目標位相の適切な値は、Ｒ波に対して３０パーセント（３０％）（すなわち、約１０８°の位相角）の近辺にあり、心拡張期の場合には、目標位相の適切な値は、７０パーセント（７０％）の近辺にある。

心臓周期特徴予測器４０は、当該検出された特徴を用いて患者の心臓周期における関心特徴の時間的位置を予測する。再びＲ波の例を挙げると、この予測は、Ｒ波の予測される時間的位置について行われることが可能である。適切な予測技術は、以下にさらに詳しく説明する。理解されることになるが、当該予測位置は、例えば、心臓周期の期間を予測することにより、来る心臓周期における目標位相の時間的位置を予測するために用いることができる。

スキャンコントローラ４２は、スキャナ１０に、目標心臓位相の予測位置において患者をスキャンさせる。より詳しくは、スキャンコントローラ４２は、心臓位相の予測された時間的位置及び検出される関心特徴を示す信号を用いて、見込みゲート制御された投影データを取り込むように当該スキャンのタイミングを調整する。本説明の目的のため、このタイミングは、当該スキャンの時間的中点が目標心臓位相の予測位置と一致するように調整されることが前提となるが、他の実現形態も可能である。当該予測位置が正確であることを前提にすると、投影データは、心臓周期の相対静止部分において取り込むのが良い。

しかしながら、幾つかのケースにおいて、当該予測が不正確であったことが判明している。例えば、患者は、スキャンが行われている心臓周期中の不整脈、不規則な心拍又は他の不確実なイベントを患い、これにより、患者の心臓周期に対して当該スキャンのタイミングを乱す可能性がある。この乱れは、心臓周期の比較的固定化されない部分の間において投影データが得られることになる可能性が高いので、結果として得られる画像データは、動きアーチファクトに至る傾向が比較的に強くなる。

したがって、エラー識別器４４は、目標心臓位相とスキャンが正確に行われた位相との間のエラーがあればこれを判定する。投影データが、選択された位相において又はその所望の許容範囲内で得られたことが判定されると、スキャンにおいて得られた投影データが受け入れられ、スイッチ４５により概略的に示されるように復元のために復元器２２に供給される。

様々なエラー判定技術が想定される。一実現形態において、かかるエラーは、目標心臓位相の予測される時間的位置におけるエラーに関して判定される。ここでも、心臓周期検出器３８がＲ波を検出する例を挙げると、スキャンタイミングデータと共に、心臓周期（すなわち、ＲＲ間隔）の開始と終了をマークするＲ波の間の時間的距離は、データが正確に取り込まれたところの位相を判定するために用いることができる。そして、選択された位相と実際の位相が比較される。他の実現形態において、当該エラーは、心臓周期期間予測におけるエラーに関して判定される。また別のものでは、当該エラーは、関心特徴の予測される時間的位置（例えば、次のＲ波の予測時刻）におけるエラーに関して判定される。

当該エラーが、所望の許容誤差よりも大きいと、スキャンコントローラ４２は、直後の又はその他の後続の心臓周期に対する予測及びスキャン処理を繰り返す。なお、一定の患者に適用される線量を限定するため、再スキャンの数が限定され、例えば、スキャン総数が３又はこれ以外の適切な最大値を超過しないものとすることができる。このようなケースにおいて、最小スキャン位相誤差を有するスキャンの間に得られる投影データを選択することができる。

以下、図２を参照してさらに詳しく説明する。図２は、一例の心臓周期２０６の時間の関数としてのＥＣＧ信号２０２と左心室容積２０４の概略図を示している。図示の目的のため、心臓周期２０６は、第１のＲ波２０８の位置で始まり第２のＲ波２１０の位置で終わり、８０ＢＰＭのパルスレートを示すものと仮定される。心臓周期内の予測位相も描かれており、当該位相は、それぞれ第１及び第２のＲ波２０８，２１０の測定され予測された位置に基づいて計算されることが分かる。本説明の目的のため、心臓周期特徴予測器４０は、第２のＲ波２１０の位置を正確に予測し、目標位相の時間的位置が高精度に予測されたことが仮定されることになる。

左心室容積曲線２０４により示されるように、心臓周期は、本例では、第１のＲ波の２２５ミリ秒（ｍｓ）後に生じるものと予測されることとなる３０パーセント（３０％）位相点の近辺における収縮期の間の第１の相対的静止期間を含む。心臓周期はまた、本例では、第１のＲ波の５２５ｍｓ後に生じると予測されることになる７０パーセント（７０％）位相点の近辺における拡張期の間の第２の相対的静止期間を含む。１５０ｍｓの持続長を有し予測される３０％位相点で行われるスキャンの概算位置は、２１２に示される。予測される７０％位相点において行われる同様のスキャンの位置は、２１４に示される（このようなスキャンの１回だけが、所与の心臓周期において正常に行われることが分かる）。ここでも、第２のＲ波２１０の位置が正確に予測されたと仮定すると、当該スキャン位相誤差は最小である筈である。

分かるように、本例においては、当該スキャンの時間的位置の誤差に対する或る程度の許容範囲がある。この許容範囲は、当該スキャン時間が比較的に短いと増加する傾向がある。このことは、例えば、スキャナ１０が、関心領域の軸方向の範囲と比較して相対的に大きい軸方向視界を有する大面積又はその他の検出器を含む場合、又は当該関心領域の横方向の範囲が相対的に限定されている場合に、生じうる。同様に、当該許容範囲は、パルスレートが減少するにつれ、又は動きアーチファクトの存在の重要度が相対的に低いと、増大する傾向にある。本例において、約５０ｍＳの近辺における許容範囲は、適切なものと目される。或いは、当該許容範囲は、心臓位相の一部又はパーセンテージとして表現することができる。したがって、当該スキャンが所望の許容範囲内で実際に行われたことが判定されると、当該スキャンデータを受け入れることができる。

図３には、心臓周期における不規則性が予測誤差をもたらす例の状況が示される。曲線２０２は、ＥＣＧ信号を表し、曲線２０４は、第１の心臓周期２０６_１及び第２の心臓周期２０６_２に対する左心室容積を表している。図示の例において、第２のＲ波２１０は、予測よりも早く生じた。したがって、第１の心臓周期２０６_１の期間は、予測よりも相対的に短い。結果として、スキャン２１２_１，２１４_１は、この例では、心臓が非静止状態であるときにおいて、目標位相よりも相対的に遅くに行われる（ここでも、単一のスキャン２１２，２１４だけが、所与の心臓周期において正常に行われることが分かる）。このような位相誤差は、例えば第１のＲ波２０８及び第２のＲ波２１０の測定された時間的位置に基づいて、エラー識別器４４により見つけられるのが普通である。

当該エラーが所望の許容範囲から外れていると仮定すると、第１の心臓周期２０６_１の間に行われるスキャン２１２_１，２１４_１からのデータは、受け付けられず、予測処理が繰り返され、患者は直後の心臓周期２０６_２において再スキャンされる。このような再スキャンは、２１２_２，２１４_２に概略的に示される。第３のＲ波３１６の時間的位置が正確に予測されるなら、スキャン位相誤差は、最小となる筈であり、これにより、当該再スキャンの間に得られる投影データの受け付けに至ることとなる。そうでない場合、予測及び再スキャン処理は、必要に応じて繰り返されうる。

この点において、当該再スキャンは、直後の心臓周期２０６_２において行われる必要はなく、その代わり、心臓周期２０６_３のようなさらに後続の心臓周期において行われるようにしてもよいことを注記すべきである。このような実現形態は、目標心臓位相が心収縮期において生じる状況において特に興味深いものであり、第２のＲ波２１０と選択された心臓位相との間の時間期間において当該再スキャンのためにスキャナ１０を再位置付けすることができない場合もある。このような状況は、特に、その（再）スキャンが近接スキャンである場合に生じる可能性が高い。また、これも注記すると、介在する心臓周期からの情報は、当該再スキャンが行われる心臓周期に対する位相予測に用いることができる。

ここで、様々な予測技術を詳しく説明する。

第１の既知の技術によれば、位置が測定される予定となっている特徴の直ぐ先行した心臓周期のｎ個（例えばｎ＝４）の関心特徴の間の測定時間間隔の中点は、当該特徴の時間的位置を予測するために用いられる。ここで再びＲ波の例を挙げると、次の心臓周期は、ｎ−１個（例えば３）の先行する心臓周期の中点ＲＲ間隔に等しい期間を有するものと予測される。

第２の技術は、第１の技術と同様であるが、閾値を使うものである。一例において、閾値の外側に入る期間を有するそうした周期を無視することができる。例えば、それらの隣接のものとは大幅に違う周期を有するそうした心臓周期は、異常である可能性が比較的に高い。他の例において、最も最近の心臓周期の期間が当該中点の閾値内にあれば、最も最近の心臓周期の期間は、当該特徴の時間的位置を予測するために用いられる。そうでなければ、当該中点が用いられる。

第３の既知の技術は、中心値ではなく平均値を用いること以外は第１の技術と同様である。

第４の技術によれば、関心のｎ個（例えばｎ＝５）の先行特徴の間の間隔の最小二乗線形適合値は、当該特徴の位置を予測するために用いることができる。このような技術は、パルスレートで増加又は減少といった傾向の主な原因となる傾向がある。なお、より高次の適合法を用いることもできる。

第５の技術によれば、第４の技術を、閾値を含むように変形可能としている。より詳しくは、最も最近の周期の線形適合値の位置と最も最近の周期の実際の情報が比較される。当該線形適合値が閾値の外にあると、最も最近のｎ個の周期の中間値が用いられる。１つの適した閾値は、１００ｍＳのオーダである。

第６の技術は、患者の心臓周期における恐らくは反復又はパターンを検出するためのパターン照合を用い、これにより、来る特徴の時間的位置を予測する。一例において、ｎ個の先行する関心特徴（例えばｎ＝５）は、概して増大（又は減少）するパルスレート及び／又は心拍数における極大（又は極小）といったパターンを識別するように探索される。最も最近の心臓周期が前の周期と合致すると、当該識別されたパターンの周期からの関心特徴は、来る関心特徴を予測するために用いられる。照合は、例えば、ゼロ交差値又は或る値からの極小偏差に関して決定することができる。合致する周期が見つからない場合、前のｎ個（例えばｎ＝３）の周期の中間値が用いられる。

このような技術は、次のように表現することもできる。ＲＲ_Ｎは、スキャンが行われるべき心臓周期の期間であり、Ｎは、当該期間が判定される周期であり、ＮＲは、評価すべき関心特徴の数である。

上述したように、予測はエラーを受けやすい。予測エラーを低減する２つの方法が比較された。第１の方法は、予測したＲＲ間隔が所望の範囲外にあると判定した直後に患者を再スキャンすることを含む。この処理は、必要に応じて最大ｍ回スキャン分、繰り返される。第２の方法によれば、第１の技術において投与される同じ平均線量について、単一のスキャンは、予測エラーのうちの可能な限り多くを吸収するように拡張される。

その結果は、患者の何パーセントが、上記２つの方法を用いて良好にスキャンされることになるか、そして如何に良好に、様々な予測アルゴリズムが行われるかの概要を示すものである。３つのグループが検討された。すなわち、目標位相点として心拡張期を用いたより低い心拍数と、目標位相点として心収縮期を用いたより高い心拍数と、所望のポイントとして心収縮期及び心拡張期の双方を用いた全ての心拍数とを比較した。

６４スライス低ピッチ螺旋スキャンを用いた心臓スパイラルＣＴ（Philips Brilliance 64）は、Ｒ波（Ｒタグと呼ばれる）の対応の位置を検出するために用いられるＥＣＧ波形を有する２４５人の患者に対して行われた。これらＲタグを用いて、種々の予測アルゴリズムを比較することができた。これらには次のものが含まれる。
１）先行するｎ個のＲタグの中央値
２）閾値内であれば、先行するｎ個のＲタグ又は最後のＲタグの中央値
３）先行するｎ個のＲタグの平均値
４）先行するｎ個のＲタグの最小二乗（ＬＳ）線形適合値
５）閾値に応じた先行するｎ個のＲタグのＬＳ線形適合値又は中央値
６）最後のＲタグに最も近い値の後のＲタグ値

３０％及び７０％位相点（全１２２５の予測心拍に対して、患者毎の５つの連続した心拍につき予測されたもの）。上述した２つのスキャン方法は、所望の位相点が５０ミリ秒の許容範囲内に予測された患者のパーセンテージに関して比較された。再スキャン方法１については、３回又は４回スキャンの最大値ｍを用いて結果が比較された。上記アルゴリズムのために用いられた先行のＲタグの数ｎは、１から５まで変えた。これらの結果は、次の３つのグループに分割された。
１）８０ＢＰＭを下回る心拍数及び７０％の目標位相点
２）８０ＭＰＭを上回る心拍数及び３０％の目標位相点
３）全ての患者に対する３０％及び７０％双方の目標位相点

先ず、患者のうち８８％（全部で２１５人、その全員が或る種のベータブロッカの形態を持っていた）が８０ＢＰＭを下回る心拍数であった。心拍数は、３８ＢＰＭからの範囲を呈し、６５ＢＰＭの全平均心拍数を持つものであった。８０ＢＰＭを下回る心拍数を有する８８％について、次の表は、様々なアルゴリズム及びスキャン方法１を用いて良好に予測された位相点を有する患者のパーセンテージを示している。

当該予測器の相対的性能は、全てのグループ及び最良のスループットを行うアルゴリズム＃６によるスキャンモードに対して同じであった。

８０ＢＰＭを下回る心拍数のためにスキャンする２つの方法の相対的性能は、以下の如くであった（７０％位相点及び予測器アルゴリズム＃１が用いられた）。

８０ＢＰＭを上回る心拍数に対してスキャンする２つの方法の相対的性能は、次のようになった（３０％位相点及び予測器アルゴリズム＃１が用いられた）。

最後に、３０％及び７０％位相点（全心拍数に対して）の双方を用いてスキャンする２つの方法の相対的性能は、次のようになった（アルゴリズム＃１が当該予測器として用いられた）。

概して、全ての予測器アルゴリズムは、最良のスループットを行うアルゴリズム６に匹敵する形で機能した。恐らくは最も驚くべきことに、最良のスキャン方法は、単一のスキャンを延ばすこととは対照的に必要に応じて患者を再スキャンすることであった。

以上、本発明を好適な実施例について説明した。変形及び変更は、これまでの詳細な説明を読み理解することにより他の者にも行うことができる。本発明は、添付の請求項の範囲又はその等価範囲内に入る限りにおいてそうした変形及び変更の全てを含むものと解釈すべきであることを意図するものである。

Claims (20)

1. 患者の心臓周期の特徴の時間的位置を予測する心臓周期特徴予測器と、
   前記患者の心臓周期の特徴の測定される時間的位置及び予測される時間的位置を用いて、コンピュータ断層撮影スキャナに、前記患者の第１の心臓周期の予測される静止位相において当該心臓の領域を示す画像空間データを復元するのに十分な第１の見込みゲート制御された投影データを取り込ませるスキャンコントローラと、
   前記投影データが取り込まれた位相と前記静止位相との間の誤差を識別するエラー識別器と、
   を有する装置であって、
   当該識別された誤差に応じて、前記スキャンコントローラは、当該スキャナに、前記第１の心臓周期の後の前記患者の第２の心臓周期の予測される静止位相において第２の見込みゲート制御された投影データを取り込ませる、
   装置。
2. 請求項１に記載の装置であって、当該第１の投影データは、実質的に、前記画像空間データを復元するために必要な角度の範囲にわたり得られる投影データからなる、装置。
3. 請求項１に記載の装置であって、当該第１の投影データは、近接スキャンにより得られる、装置。
4. 請求項１に記載の装置であって、前記第２の心臓周期は、前記第１の心臓周期の直後である、装置。
5. 請求項１に記載の装置であって、前記患者の脈拍数の関数として目標心臓位相を選択する心臓位相選択器を含み、前記第１の心臓周期の当該予測された静止位相は、前記目標心臓位相の当該予測された時間的位置である、装置。
6. 請求項５に記載の装置であって、前記心臓位相選択器は、前記脈拍数が第１の値よりも大きい場合に心収縮期において目標心臓位相を選択し、前記脈拍数が前記第１の値以下の場合に心拡張期において目標心臓位相を選択する、装置。
7. 請求項１に記載の装置であって、目標心臓位相を選択する心臓位相選択器を含み、前記第１の心臓周期の当該予測された静止位相は、前記目標心臓位相の当該予測された時間的位置であり、前記第２の心臓周期は、前記目標心臓位相が心拡張期にある場合は前記第１の心臓周期の直後であり、前記目標心臓位相が心収縮期にある場合は前記第１の心臓周期の直後以外である、装置。
8. 請求項１に記載の装置であって、前記特徴の当該予測される時間的位置は、前記患者の複数の心臓周期を検査してそこに存在するパターンを識別し当該パターンの可能性の高い反復を識別することを含む技術を用いて判定される、装置。
9. 請求項８に記載の装置であって、前記技術は、ゼロ交差値又は極小偏差を識別することを含む、装置。
10. 患者の第１の心臓周期における目標心臓位相の時間的位置を予測するステップと、
    コンピュータ断層撮影スキャナに、前記目標心臓位相の当該予測される時間的位置におけるゲート制御された投影データの取り込みを行わせるステップと、
    前記ゲート制御された投影データが取り込まれた位相と前記目標心臓位相の実際の時間的位置との誤差を判定するステップと、
    当該判定された誤差に応じて、第２の心臓周期にわたって、前記予測するステップと前記取り込みを行わせるステップを繰り返すステップと、
    を有する見込み心臓ゲート制御方法。
11. 請求項１０に記載の方法であって、予測は、前記第１の心臓周期の直前の第３の心臓周期と、前記第３の心臓周期に先行する第４の心臓周期との合致を識別する照合技術を用いることを含む、方法。
12. 請求項１１に記載の方法であって、合致した心臓周期が識別されない場合、前記第１の心臓周期の期間を予測する第２の異なる技術を用いることを含む方法。
13. 請求項１０に記載の方法であって、当該判定された誤差に応じて、第２の心臓周期にわたって、前記予測するステップと前記取り込みを行わせるステップを繰り返すステップが、前記取り込みを行わせるステップを繰り返さないことを含む方法。
14. 請求項１０に記載の方法であって、前記取り込みを行わせるステップは、前記スキャナに、前記患者の心臓を復元するのに必要な投影角度の範囲に実質的に限定される角度範囲にわたり錐体状ビーム投影データを取り込むことを行わせることを含む、方法。
15. 請求項１０に記載の方法であって、前記取り込みを行わせるステップは、前記スキャナに軸スキャンを行わせることを含む、方法。
16. 請求項１０に記載の方法であって、前記取り込みを行わせるステップは、前記スキャナに近接スキャンを行わせることを含む、方法。
17. 請求項１０に記載の方法であって、前記判定するステップは、前記第１の心臓周期の予測される期間におけるエラー、前記第１の心臓周期の特徴の予測される時間的位置におけるエラー、又は前記目標心臓位相の当該予測される時間的位置と心臓の静止位相の実際の位置との間のエラーを判定することを含む、方法。
18. 請求項１０に記載の方法であって、前記第１の心臓周期において得られる投影データを拒絶すること及び前記第２の心臓周期において得られる投影データを復元することを含む方法。
19. 請求項１０に記載の方法であって、前記第２の心臓周期は、前記第１の心臓周期の後の心臓周期である、方法。
20. コンピュータ断層撮影スキャナと、
    患者の心臓周期における関心特徴の時間的位置を予測する手段と、
    前記コンピュータ断層撮影スキャナに、前記患者の第１の心臓周期における目標位相の当該予測される時間的位置において前記患者の心臓の領域を示す画像空間データを復元するのに十分な投影データを含む第１のゲート制御された投影データの取り込みを行わせる手段と、
    前記第１のゲート制御された投影データが取り込まれた位相と前記目標位相の実際の位置との誤差を判定し、当該判定された誤差に応じて第２のゲート制御された投影データを取り込むよう第２の心臓周期の間において患者を再スキャンする手段と、
    を有する装置。

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