JP6313024B2 - スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するための方法およびシステム - Google Patents

Description

本開示は、医療検査の分野に関し、特に、医療検査においてスカウト画像内でローカライザを自動的に決定するための方法およびシステムに関する。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）または核磁気共鳴（ＭＲ）検査などの医療検査の分野では、スキャン範囲が、通常、決定される必要がある。これは、スキャンされる対象のスカウト画像を取得し、スカウト画像内で適したローカライザを設けることによって達成されうる。しかし、ローカライザの現行の提供は、オペレータの手動操作によって本質的に達成され、手動操作は、骨が折れかつ時間がかかるだけでなく、ローカライザの場所および角度の精度を保証するのが難しく、それにより、正確なスキャン範囲を取得することが難しい。

以下は、既存のワークフローを示すために、例として全頭部ＣＴスキャンを取り上げる。

全頭部ＣＴスキャンの場合、現行のワークフローは、図１に示すように手動操作に主に依存する。ステップＳ１１０にて、患者はテーブル上に位置決めされる。ステップＳ１２０にて、レーザラインが患者の頭部を横切ることを可能にするようにテーブルが手動で調整され、患者の眼窩外耳道基準線(orbitomeatal baseline)（ＯＭＢＬ）がレーザラインにぴったり合うように、患者の頭部姿勢が同様に手動で調整される、または、レーザラインが患者のＯＭＢＬにぴったり合うように、ＣＴガントリが手動で傾斜される。手動操作が、患者のＯＭＢＬがレーザラインにぴったり合うことを可能にするように、患者の頭部姿勢を手動で調整することであれ、レーザラインが患者のＯＭＢＬにぴったり合うことを可能にするように、ＣＴガントリを手動で傾斜させることであれ、前記手動操作は、骨が折れかつ時間がかかるだけでなく、正確なＯＭＢＬアライメントを実行することが同様に難しい。したがって、反復調整が必要とされる場合がある。この手動操作は、一般に、「姿勢調整(pose adjustment)」と呼ばれる。

姿勢調整後、スカウトスキャンが、ステップＳ１３０に示すように実施されることになり、スカウトスキャンのスキャン範囲が推定される。スキャン範囲は、頭部範囲全体を少なくとも覆うべきである。スカウト画像が取得された後、ステップＳ１４０にて、ユーザは、スカウト画像に基づいてＯＭＢＬの場所および角度を手動で調整する必要がある。具体的に言うと、ユーザは、スキャン群の開始場所、終了場所、および角度を変更するためにマウスをクリックまたはドラッグし、頭部画像に従ってスキャン幅を調整する。この手動操作は、「ローカライザ調整(localizer adjusting)」と呼ばれる。

姿勢調整後であるが、スカウトスキャン前に患者の頭部が動く場合、ユーザは、ＣＴガントリの傾斜角度を再設定する必要がある、または、患者の頭部姿勢を再調整する必要がある。

ステップＳ１５０にて、ユーザは、スキャン範囲を手動で設定する。図３は、スキャン範囲を概略的に示す。図３に示すように、スキャン範囲の長さは、右側の破線で示すＯＭＢＬから左側の破線で示す頭頂までであり、その幅は、ＯＭＢＬに平行な頭部幅である。

全ての重要なパラメータ（たとえば、ＯＭＢＬの場所および角度、ならびにスキャン範囲）が適切になった後に、ステップＳ１６０にて示すように、頭部がスキャンされる（たとえば、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャン）。

その他に、全頭部ＣＴスキャンについての現行の典型的なワークフローは、以下の問題にさらされる。以下の問題とは、
ＯＭＢＬに対するレーザラインまたはスキャン平面の手動アライメントが、骨が折れかつ時間がかかること、
オペレータが操作に慣れていない場合、ＯＭＢＬに対するレーザラインまたはスキャン平面の手動アライメントが不正確になる場合があること、
ＯＭＢＬ角度が、眼にとって傾斜し過ぎることで、眼球の不必要な部分がスキャンされることがあること、
ＯＭＢＬ角度が、小脳に対して傾斜し過ぎることがある、または、小脳に対して並進して、脳組織の一部分が抜けることがあり、それにより、反復スキャンまたは相補的スキャンが臨床的に必要とされる場合があること
である。

最近、ＯＭＢＬを自動的に検出し位置特定しようとする画像位置合わせベース方法に関していくつかの調査が存在している。しかし、画像位置合わせは、頭部のスカウト画像などの不明瞭なスカウト画像に適さない。ＣＴスカウト画像などのスカウト画像は、２Ｄ平面上でオーバラップした３Ｄ情報の非常に大きな体積を含み、おそらく、先鋭でかつ明確なエッジおよび目立つ特徴点に欠ける。したがって、今まで、ＣＴスカウト画像内でのＯＭＢＬの自動的な検出および位置特定に成功裏に適用可能な適切な画像位置合わせ方法が存在しない。

したがって、スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するための方法およびシステムを提供することが必要とされる。

上記問題を解決するために、本開示は、スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するための方法およびシステムを提供し、その方法およびシステムは、ローカライザを自動的に検出し位置特定するために、２Ｄスカウト画像に関係する３Ｄ情報を十分に利用する。本発明は、全スキャンプロトコルにおけるスカウトスキャン後の全自動プロセスである。

たとえば全頭部ＣＴスキャンプロトコルの場合、本発明は、ＯＭＢＬを自動的に決定するための方法およびシステムを提供し、その方法およびシステムは、全自動のプロセスである。

本開示は、スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するための方法を提供し、方法は、スキャンされる対象に最もよく一致する３Ｄモデルを取得するための取得するステップと、最適ローカライザを取得するために、最もよく一致した３Ｄモデル内のローカライザをスキャンされる対象のスカウト画像上に投影するための決定ステップとを含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、取得するステップは、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルのスカウト画像とスキャンされる対象のスカウト画像との間の一致誤差を計算するための計算するステップと、一致誤差を最小にするために、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルを調整するための調整するステップとを含み、一致誤差が最小であるとき、対応する３Ｄモデルが最も一致するモデルである。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルは、スキャンされる対象と同じ人種または地域である複数のスキャン群の画像スライスの平均に基づいて前もって構築される。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、調整するステップは、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルを調整するためのパラメータのセットを設定するステップと、一致誤差を最小にするために、最適化アルゴリズムによってパラメータのセットを最適化するステップとを含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、パラメータのセットは、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルの形状および／またはサイズを変更するためのモデル形状サイズパラメータ、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルの姿勢を変更するためのモデル姿勢パラメータ、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルの特別な形状を実現するための特別形状制御点セット、および／または、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルを並進させるための並進パラメータを含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、最適化アルゴリズムは、ガウス−ニュートン法、レーベンバーグ−マルカート法、または、任意の他の適切な最適化アルゴリズムを含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて、前記最適ローカライザに従ってスキャン範囲を設定することをさらに含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、必要に応じて最適ローカライザを並進させること、および／または、回転させること、ならびに、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて、並進されたおよび／または回転されたローカライザに従ってスキャン範囲を設定することをさらに含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、スキャンされる対象は、頭部または腰椎などの明確な骨構造を有する。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、ローカライザは、眼窩外耳道基準線（ＯＭＢＬ）および／またはリード基準線(Reid's baseline)を含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態による方法では、スカウト画像は、コンピュータ断層撮影または核磁気共鳴で使用するためのスカウト画像である。

本開示はまた、スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するためのシステムを提供し、システムは、スキャンされる対象に最もよく一致する３Ｄモデルを取得するための取得デバイスと、最適ローカライザを取得するために、最もよく一致した３Ｄモデル内のローカライザをスキャンされる対象のスカウト画像上に投影するための決定デバイスとを備える。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、取得デバイスは、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルのスカウト画像とスキャンされる対象のスカウト画像との間の一致誤差を計算するための計算手段と、一致誤差を最小にするために、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルを調整するための調整手段とを備え、一致誤差が最小であるとき、対応する３Ｄモデルが最も一致するモデルである。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルは、スキャンされる対象と同じ人種または地域である複数のスキャン群の画像スライスの平均に基づいて前もって構築される。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、調整手段は、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルを調整するためのパラメータのセットを設定するための手段と、一致誤差を最小にするために、最適化アルゴリズムによってパラメータのセットを最適化するための手段とを含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、パラメータのセットは、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルの形状および／またはサイズを変更するためのモデル形状サイズパラメータ、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルの姿勢を変更するためのモデル姿勢パラメータ、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルの特別な形状を実現するための特別形状制御点セット、および／または、スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルを並進させるための並進パラメータを含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、最適化アルゴリズムは、ガウス−ニュートン法、レーベンバーグ−マルカート法、または、任意の他の適切な最適化アルゴリズムを含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムは、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて前記最適ローカライザに従ってスキャン範囲を設定するための手段をさらに備える。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムは、必要に応じて最適ローカライザを並進させ、かつ／または、回転させ、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて、並進されたおよび／または回転されたローカライザに従ってスキャン範囲を設定する手段をさらに備える。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、スキャンされる対象は、頭部または腰椎などの明確な骨構造を有する。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、ローカライザは、眼窩外耳道基準線（ＯＭＢＬ）および／またはリード基準線を含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態によるシステムでは、スカウト画像は、コンピュータ断層撮影または核磁気共鳴で使用するためのスカウト画像である。

本発明は、スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するためのシステムを備えるコンピュータ断層撮影システムまたは核磁気共鳴システムをさらに提供する。

本発明は、少なくとも以下の利点を持つ。以下の利点とは、
全自動プロセスは、時間がかかりかつ骨が折れる手動操作を回避することができ、それにより、医療検査のワークフローを簡略化し、医療検査の効率を改善すること、
ローカライザの場所および角度の精度が改善され、それにより、医療検査がよりよい性能を与えられること、
不必要な部分のスキャンが最大限回避され、それにより、Ｘ線線量が低減されること、
市場および臨床ニーズを満たすように、異なるワークモードがユーザ操作習慣に従って設計されうること
である。

本発明は、添付図面を参照して、実施形態の以下の説明を読むと、当業者により明らかになるであろう。

全頭部ＣＴスキャンについての現行のワークフローの略図である。 本発明の一実施形態による全頭部ＣＴスキャンについての改善されたワークフローの略図である。 スキャン範囲の略図である。 一連のＣＴアキシャルスキャン画像に従って３Ｄ頭骸骨(skull)モデルを抽出するプロセスを概略的に示す図である。 一連のＣＴアキシャルスキャン画像に従って３Ｄ頭骸骨(skull)モデルを抽出するプロセスを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態による、３Ｄ頭骸骨モデルに関する、ある角度についてのシミュレーションスカウト投影のプロセスを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態による、３Ｄ頭骸骨モデルに関する、ある角度についてのシミュレーションスカウト投影のプロセスを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態による、３Ｄ頭骸骨モデルに関する、ある角度についてのシミュレーションスカウト投影のプロセスを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態によるＣＴスカウト画像内でＯＭＢＬを自動的に決定するプロセスを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態による最適化アルゴリズムの入力および出力を概略的に示す図である。 本発明の一実施形態によるユーザ選好に基づく３つのワークモードのうちの１つのワークモードを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態によるユーザ選好に基づく３つのワークモードのうちの１つのワークモードを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態によるユーザ選好に基づく３つのワークモードのうちの１つのワークモードを概略的に示す図である。

本明細書で述べる本発明の実施形態は、添付図において制限ではなく例として示される。例証を簡潔かつ明確にするために、図に示す要素は、必ずしも一定比例尺に従って描かれない。たとえば、いくつかの要素の寸法は、明確にするために他の要素に対して誇張されうる。さらに、適切であると考えられる場合、対応するまたは類似の要素を示すために、参照数字が繰り返されている。本発明の「一実施形態(one embodiment)」または「ある実施形態(an embodiment)」に対する本明細書での参照は、実施形態に関連して述べる特定の特徴、構造、または特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。そのため、本明細書全体を通して種々の場所での「一実施形態において(in one embodiment)」というフレーズの出現は、必ずしも全て同じ実施形態を参照しない。

本発明は、頭部ＣＴスキャンの例に関して詳細に述べられることになる。しかし、本発明が、頭部に限定されるのではなく、腰椎などの明確な骨構造を有する任意の組織に適用可能であることが留意されるべきである。本発明が、ＣＴスキャンに限定されるのではなく、ＭＲなどの他のアプリケーションで同様に有用であることが同様に留意されるべきである。

以下は、頭部ＣＴスキャンにおいて２Ｄ頭部スカウト画像内でＯＭＢＬなどのローカライザを自動的に検出し位置特定するための方法を示す。本発明が、ＯＭＢＬの自動的な検出および位置特定に限定されるのではなく、リード基準線などの他のローカライザの検出および位置特定に同様に適用可能であることが留意されるべきである。方法は、２Ｄスカウト画像に関係する３Ｄ情報を十分に利用することができ、また、全頭部ＣＴスキャンプロトコルにおける、スカウトスキャン後であるが、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンス前の全自動プロセスである。

図１は、全頭部ＣＴスキャンについての現行のワークフローの略図である。先に述べたように、ステップＳ１２０、Ｓ１４０、およびＳ１５０は、全て手動操作であり、骨が折れかつ時間がかかるだけでなく、ＯＭＢＬの場所および角度の精度を保証することも難しい。

図２は、本発明の一実施形態による全頭部ＣＴスキャンについての改善されたワークフローの略図である。図１〜２によって示されるワークフロー間の比較から、図１によって示される既存のワークフローのステップＳ１２０、Ｓ１４０、Ｓ１５０によって示される手動操作が、図２のステップＳ２７０によって示されるＣＴコンソール上での全自動プロセスによって置換えられる点で、本発明の一実施形態によるワークフローはかなり簡単であることが判明することになる。ステップＳ２７０にて、ＯＭＢＬの場所および角度ならびにスキャン範囲が自動的に決定される。具体的に言うと、既存のワークフローの手動姿勢調整、手動ローカライザ調整、および手動スキャン範囲調整は、本発明のワークフローに従ってＯＭＢＬの場所および角度ならびにスキャン範囲を自動的に決定するプロセスによって置換えられる。本発明に従って自動的に決定された後に、ＯＭＢＬの場所および角度ならびにスキャン範囲は、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて頭部ＣＴスキャンプロトコルに自動的に設定される。

図２のステップＳ２１０、Ｓ２３０、およびＳ２６０は、図１のＳ１１０、Ｓ１３０、およびＳ１６０と同一であり、それにより、それらのステップに関するさらなる労力は、本明細書で不必要であるだけである。実際の頭部スカウト画像がステップＳ２３０にて取得された後、ステップＳ２７０によって示される全自動プロセスが起こり、その全自動プロセスは、ＯＭＢＬの場所および角度ならびにスキャン範囲を自動的に決定すること、および、ＯＭＢＬの決定された場所および角度ならびに決定されたスキャン範囲を、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて頭部ＣＴスキャンプロトコルに自動的に設定することを含む。

本発明によるＯＭＢＬを自動的に決定するための方法では、３Ｄ変形可能頭部モデルが使用されうる。３Ｄ変形可能頭部モデルは、前もって構築されうる。成功裏に構築されると、３Ｄ変形可能頭部モデルは、臨床アプリケーションに直接載せられることができ、必要とされるのは、ＣＴコンソール上で本発明の方法を実現するためのソフトウェアを単に実行することによって、モデルの形状および姿勢を臨床事例の形状および姿勢に最もよく一致させるための最適モデルパラメータを自動的に計算することのみである。

以前の事例の全頭部スキャンから得られる一連のアキシャルスキャン画像から、３Ｄ頭骸骨モデル点が、図４（ａ）および図４（ｂ）に示すように抽出されうる。閾値Ｔは、全てのＣＴスライスのピクセルを、２つの部分、すなわち、骨と非骨に区分化するために経験的に設定される。図４（ａ）は、一連のＣＴアキシャルスキャン画像を示し、一方、図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す一連のＣＴアキシャルスキャン画像に基づいて形成された３Ｄ頭骸骨点クラウドを示す。

異なる人種の３Ｄ変形可能頭骸骨モデル間にかなりの形状差が存在することを考慮して、各人種または地域について１つのモデルを構築することができる。各タイプのモデルについて、対応する平均事例が使用される。あるタイプのモデル内の一般的な差は、モデルの変形量によって補償されうる。

モデルの一般的な変形によってうまくカバーされることができない、特別な個人の形状の場合に、特別な制御点のセットを、モデルにおいて設計することができる。たとえば、２つの制御点を、頬骨に関して設計することができる。これらの２つの制御点を持上げる（近傍の３Ｄ点が、制御点に対する距離によって重み付けられ、同様に持上げられることになる）ことで、異常に高い頬骨の事例をカバーしうる。

３Ｄ頭骸骨モデルが取得された後、シミュレーションスカウト投影アルゴリズムを使用して、シミュレーションスカウト投影を、前記３Ｄ頭骸骨モデルに関して行うことができ、それにより、シミュレートされたスカウト画像が、実際のスカウト画像と照合するために生成される。前記シミュレーションスカウト投影アルゴリズムは、ＣＴスカウトスキャンをシミュレートする。本発明の一実施形態によるシミュレーションスカウト投影アルゴリズムの特定のプロセスは、次の通りであるとすることができる。

３次元座標系ｘｙｚにおいて、３Ｄモデルの中心は、おそらく座標（ｘ₁，ｙ₁，ｚ₁）に位置特定され、点線源は、おそらく座標（ｘ₂，ｙ₂，ｚ₂）にある。点線源は、３Ｄモデルを、ｚ軸に沿って垂直に下に照射し、それにより、点線源によって生成されるファンビーム投影線が３Ｄモデルを通過し、それにより、ｘｙ平面上にシミュレートされたスカウト画像を生成する。点線源によって生成されるファンビーム投影線が３Ｄモデルを通過する方法が異なるため、異なる角度についてのシミュレートされたスカウト画像、たとえば、図５（ａ）、５（ｂ）、および５（ｃ）に示す、シミュレートされた０°または９０°スカウト画像が生成されうる。通常、シミュレートされた０°スカウト画像は、前方投影から得られ、シミュレートされた９０°スカウト画像は、側方投影から得られる。図５（ａ）は、３Ｄ頭部モデルに基づいて取得された０°シミュレーションスカウト投影（すなわち、前方投影）を示し、図５（ｂ）は、３Ｄ頭部モデルに基づいて取得された９０°シミュレーションスカウト投影（すなわち、側方投影）を示し、図５（ｃ）は、３Ｄ頭部モデルに基づいて取得された任意の姿勢のシミュレーションスカウト投影を示す。

種々の角度についてシミュレートされたスカウト画像を取得するために、種々の角度についてのシミュレーションスカウト投影を、３Ｄ変形可能頭部モデルに関して行うことができることが留意されるべきである。その後、種々の角度についてのシミュレーションスカウト画像は、対応する角度についての臨床事例の実際のスカウト画像と照合されることができる。前記種々の角度は、０°、９０°、または任意の他のランダムな角度とすることができる。

３Ｄ変形可能頭部モデルが成功裏に構築されると、正確なＯＭＢＬを、３Ｄ変形可能頭部モデル内で規定することができる。図５（ｂ）および図５（ｃ）は、モデルにおいて規定されたＯＭＢＬが、対応するシミュレートされたスカウト画像上に投影されることを示す。２Ｄ ＣＴスカウト画像上に、臨床事例に最もよく一致する３Ｄ頭部モデルを投影すると、最もよく一致するこの３Ｄモデル内のシミュレートされたＯＭＢＬが、２Ｄ ＣＴスカウト画像上に同様にマッピングされることができ、それにより、最適ＯＭＢＬが取得される。

スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するために、３Ｄ変形可能モデルを、臨床事例に最もよく一致するように、変形する、回転する、かつ／または並進させることができる。具体的に言えば、３Ｄ変形可能モデルは、シミュレーションスカウト投影を通して２Ｄ平面上に投影されて、実際のスカウト画像と照合されるシミュレートされたスカウト画像を生成する。臨床事例に最もよく一致する形状および姿勢パラメータが取得されると、最もよく一致するこの３Ｄモデル内のローカライザは、実際のスカウト画像上に投影される。その後、ローカライザの場所および角度ならびにスキャン範囲を含む、後続のスキャンについてのパラメータが計算される。

本発明による一実施形態では、ＣＴスカウト画像内でＯＭＢＬを自動的に決定するために、３Ｄ変形可能モデルを、臨床事例に最もよく一致するように、変形させる、回転させる、かつ／または並進させることができる。具体的に言えば、３Ｄ変形可能頭部モデルは、２Ｄ平面上へのシミュレーションスカウト投影を受けて、ＣＴスカウト画像と照合されるシミュレートされたスカウト画像を生成する。臨床事例に最もよく一致する形状および姿勢パラメータが取得されると、最もよく一致するこの３Ｄモデル内のＯＭＢＬは、ＣＴスカウト画像上に投影される。その後、ＯＭＢＬの場所および角度ならびにスキャン範囲を含む、後続のＣＴスキャンについてのパラメータが計算される。

次は、本発明の一実施形態による、臨床事例に対する３Ｄ変形可能頭部モデルの一致を最適化させることによってＯＭＢＬを自動的に決定するための方法の詳細である。

特定の臨床事例について、モデルパラメータが変更されることができ、それにより、形状、サイズ、姿勢、および／または制御点などによって規定される特別な形状が変更される、かつ／または、モデルが並進される。

図６は、本発明の一実施形態によるＣＴスカウト画像内でＯＭＢＬを自動的に決定するプロセスを概略的に示す。

先に述べたように、３Ｄ変形可能頭部モデルが成功裏に構築されると、モデルパラメータのセットが採用されて、３Ｄ変形可能頭部モデルの形状および／または３Ｄ姿勢を変更することができる、かつ／または、３Ｄ変形可能頭部モデルを並進させることができる。図６に示す方法の開始時に、使用されるものは、
形状サイズパラメータ：Ｓｘ、Ｓｙ、Ｓｚ；
特別形状制御点セット：Ｓｓ；
モデル姿勢パラメータ：Ｒｘ、Ｒｙ、Ｒｚ；および／または、
並進パラメータ：Ｔｘ、Ｔｙ
を含むベクトルＸ_iniによって表現される初期モデルパラメータのセットである。

これらのパラメータの中で、形状サイズパラメータは、最適化されるモデルの形状および／またはサイズを変更するためのものであり、モデル姿勢パラメータは、最適化されるモデルの姿勢を変更するためのものであり、特別形状制御点セットは、最適化されるモデルの特別な形状を実現するためのものであり、並進パラメータは、最適化されるモデルを並進させるためのものである。

初期モデルパラメータのセットは、事例の平均状態を示すために経験的に設定される。

本発明による１つまたは複数の実施形態では、形状サイズパラメータは、最適化されるモデルをスケーリングするための比を示すために使用されうる。たとえば、Ｓｘ＝０．７、Ｓｙ＝０．７、およびＳｚ＝０．７である場合、それは、最適化されるモデルが、７０％までスケールダウンされることを意味する。

本発明による１つまたは複数の実施形態では、モデル姿勢パラメータは、最適化されるモデルを回転させるための程度を示すために使用されうる。たとえば、Ｒｘ＝３０°、Ｒｙ＝４０°、およびＲｚ＝５０°である場合、それは、最適化されるモデルが、ｘ軸の周りに時計方向に３０°、ｙ軸の周りに時計方向に４０°、ｚ軸の周りに時計方向に５０°回転されることを意味する。

本発明による１つまたは複数の実施形態では、特別形状制御点セットは、頬骨用の２つの制御点を含むことができる。これらの２つの制御点を持上げる（近傍の３Ｄ点が、制御点に対する距離によって重み付けられ、同様に持上げられることになる）ことは、異常に高い頬骨の事例をカバーしうる。

本発明による１つまたは複数の実施形態では、並進パラメータは、最適化されるモデルをｘｙ平面上で並進させるための距離を示すために使用されうる。たとえば、Ｔｘ＝５ｍｍでかつＴｙ＝１０ｍｍである場合、それは、最適化されるモデルが、ｘ軸の正方向に沿って５ｍｍ、また、ｙ軸の正方向に１０ｍｍ並進されることを意味する。

モデルパラメータが、先に設けられた、形状サイズパラメータ（Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ）、特別形状制御点セット（Ｓｓ）、モデル姿勢パラメータ（Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ）、および並進パラメータ（Ｔｘ、Ｔｙ）に限定されないことが理解されるべきである。たとえば、本発明による１つまたは複数の実施形態では、並進パラメータは、ＴｘおよびＴｚであることができ、最適化されるモデルをｘｚ平面上で並進させるための距離を示す。その他に、特別形状制御点セットは、先に述べた頬骨用の制御点に限定されない。

先に述べたように、種々の角度についてのシミュレーションスカウト投影が３Ｄモデルに関して行われて、対応する角度についてシミュレートされたスカウト画像を取得することができる。前記種々の角度は、０°、９０°、または任意の他のランダムな角度とすることができる。その後、シミュレートされたスカウト画像が、対応する実際のスカウト画像と照合され、一致誤差はＥである。本発明の一実施形態によれば、一致誤差Ｅは、最適化アルゴリズムによって反復的に最小化されて、Ｅ_minを生成し、それにより、最終モデルパラメータセットＸ_optが取得される。最終モデルパラメータセットＸ_optが対応するモデル形状および姿勢は、実際の臨床事例の形状および姿勢に最もよく一致する。

次は、図６によって示される方法に関する詳細である。

ステップＳ６１０にて、３Ｄ変形可能頭部モデル用の初期モデルパラメータセットＸ_iniが、事例の平均状態を示すために経験的に設定される。初期モデルパラメータセットＸ_iniは、Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ；Ｓｓ；Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ；Ｔｘ、Ｔｙを含む。図６はまた、初期姿勢における３Ｄ変形可能頭部モデル１０００、３Ｄ変形可能頭部モデル１０００上への９０°シミュレーションスカウト投影を実施することによって生成されるその対応するシミュレートされた９０°スカウト画像１０１０を示す。

ステップＳ６２０にて、シミュレートされた９０°スカウト画像１０１０と実際の９０°スカウト画像１１００との間の一致誤差が計算される。

ステップＳ６３０にて、最適化アルゴリズムが採用されて、２Ｄ ＣＴスカウト画像に最もよく一致する頭部モデルパラメータが評価される。図７は、本発明の一実施形態による最適化アルゴリズムの入力および出力を概略的に示す。図７に示すように、最適化される頭部モデルパラメータ、実際のスカウト画像、および対応するシミュレートされたスカウト画像は、最適化アルゴリズムのための入力として役立ち、最適化アルゴリズムは、最適化される頭部モデルパラメータを反復方式で最適化して、最終的に、２Ｄ ＣＴスカウト画像に最もよく一致する頭部モデルパラメータを生成する。本発明の一実施形態では、最適化される頭部モデルパラメータ、実際の９０°スカウト画像、およびシミュレートされた９０°スカウト画像は、最適化アルゴリズムのための入力として役立ち、最適化アルゴリズムは、最適化される頭部モデルパラメータを反復方式で最適化して、最終的に、実際の９０°スカウト画像に最もよく一致する頭部モデルパラメータを生成する。本発明の別の実施形態では、最適化される頭部モデルパラメータ、実際の０°、９０°スカウト画像、およびシミュレートされた０°、９０°スカウト画像は、最適化アルゴリズムのための入力として役立ち、最適化アルゴリズムは、最適化される頭部モデルパラメータを反復方式で最適化して、最終的に、実際の臨床事例に最もよく一致する頭部モデルパラメータを生成する。最適化アルゴリズムの入力はこれらの例に限定されないことが理解されうる。最適化アルゴリズムは、種々の角度について、最適化される頭部モデルパラメータ、実際のスカウト画像、およびシミュレートされたスカウト画像を入力されて、実際の臨床事例に最もよく一致する頭部モデルパラメータを取得することができる。

ガウス−ニュートン法、レーベンバーグ−マルカート法、または、任意の他の適切な最適化アルゴリズムが使用されて、モデルパラメータを反復方式で最適化することができる。一致誤差Ｅを最小にして、Ｅ_minを生成することによって最終のモデルパラメータセットＸ_optが取得される。最終のモデルパラメータセットＸ_optが対応するモデル形状および姿勢は、実際の臨床事例の形状および姿勢に最もよく一致する。

最終のモデルパラメータセットＸ_optがステップＳ６３０にて見出された後、ステップＳ６４０にて、モデルパラメータセットＸ_optが対応し、また、実際の臨床事例の実際のスカウト画像に最もよく一致する変形可能頭部モデル内のシミュレートされたＯＭＢＬがＣＴスカウト画像に投影され、それにより最適なＯＭＢＬが得られる。

ＣＴスカウト画像に最終モデルのＯＭＢＬを投影することで、最適なＯＭＢＬの場所および角度となる。最適なＯＭＢＬの場所および角度が決定され、最適ＯＭＢＬから頭頂までの幅、すなわちスキャン範囲が決定されうる。したがって、後続の全頭部スキャン用のスキャンパラメータ（すなわち、ＯＭＢＬの場所および角度ならびにスキャン範囲）が取得されうる。次に、ＯＭＢＬの場所および角度ならびにスキャン範囲は、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて頭部ＣＴスキャンプロトコルに自動的に設定される。

図６はまた、実際のスカウト画像に最もよく一致する３Ｄ変形可能頭部モデル１０２０、最もよく一致した３Ｄ変形可能頭部モデルのシミュレートされた９０°スカウト画像１０３０、および実際の９０°スカウト画像１１１０を示す。最もよく一致する３Ｄ変形可能頭部モデル１０２０内に、シミュレートされたＯＭＢＬ１０２５がマーク付けされる。実際の９０°スカウト画像１１１０は、取得される最適ＯＭＢＬ１１１５および長方形ブロック１１１８で示すスキャン範囲を示す。

市場および臨床要件を満たすように、異なるワークモードをユーザ操作習慣に従って設計することができる。図８（ａ）、８（ｂ）、および８（ｃ）は、本発明の一実施形態によるユーザ選好に基づいて設計された３つのワークモードを概略的に示す。

図８（ａ）は、「通常ＯＭＢＬ(Normal ＯＭＢＬ)」のモードを示し、そのモードでは、スライス角度および解剖学的構造は、医師の従来知識の構造に従うが、眼球の一部がスキャンされることになる。

図８（ｂ）は、「眼回避１(Eye avoidance 1)」のモードを示し、そのモードでは、ＯＭＢＬは、眼の上で、５°〜１０°など適切な角度だけ回転し、スライス角度および解剖学的構造は、医師の従来知識の構造とわずかに異なる。

図８（ｃ）は、「眼回避２(Eye avoidance 2)」のモードを示し、そのモードでは、ＯＭＢＬは、適した距離、たとえば５ｍｍ〜１０ｍｍだけ上に並進し、スライス角度および解剖学的構造は、医師の従来知識の構造に従うが、小脳の一部がスキャンされない。

「眼回避１」は、一部の病院で採用されている。ある状況下では、「眼回避２」
が好ましい場合がある。

実際の臨床アプリケーションでは、オプションのワークモードは、前記３つのモードに限定されない。実際のニーズに関するユーザ選択について、異なるワークモードを設計することができる。

本発明の一実施形態による頭部ＣＴスカウト画像内でＯＭＢＬを自動的に決定するための全自動プロセスは、以下の利点を少なくとも有しうる。以下の利点とは、
時間がかかりかつ骨が折れる手動操作を回避し、頭部ＣＴスキャンのワークフローを簡略化し、それにより、頭部ＣＴスキャンの効率を改善すること、
頭部ＣＴスキャンがよりよい性能を与えられるように、ＯＭＢＬの場所および角度の精度が改善すること、
不必要な眼球部分のスキャンが最大限回避され、それにより、Ｘ線線量が低減されること、および、
市場および臨床ニーズを満たすように、ユーザ操作習慣に従って異なるワークモードを設計すること
である。

本発明は特定の実施形態を参照して述べられたが、本発明が前記実施形態に制限されないことを当業者は理解するであろう。添付特許請求の範囲で規定される本発明の範囲から逸脱することなく、多くの変更および変形を本発明に対して行うことができる。

１０００ ３Ｄ変形可能頭部モデル
１０１０ スカウト画像
１０２０ ３Ｄ変形可能頭部モデル
１０３０ ９０°スカウト画像
１１１０ スカウト画像
１０２０ ３Ｄ変形可能頭部モデル
１０２５ シミュレートされたＯＭＢＬ
１１１５ 取得される最適ＯＭＢＬ
１１１８ 長方形ブロック

Claims (18)

1. スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するための方法であって、
   スキャンされる対象に最もよく一致する３Ｄモデルを取得するためのステップと、
   最適ローカライザを取得するために、最もよく一致した３Ｄモデル内のローカライザを前記スキャンされる対象のスカウト画像上に投影するためのステップと、
   アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて前記最適ローカライザに従ってスキャン範囲を設定するステップと、
   を含む方法。
2. 前記スキャンされる対象に最もよく一致する３Ｄモデルを取得するためのステップは、
   前記スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルのスカウト画像と前記スキャンされる対象のスカウト画像との間の一致誤差を計算するためのステップと、
   前記一致誤差を最小にするために、前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルを調整するためのステップとを含み、
   前記一致誤差が最小であるとき、前記対応する３Ｄモデルが最も一致するモデルである請求項１記載の方法。
3. 前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルは、前記スキャンされる対象と同じ人種または同じ地域である複数のスキャン群の画像スライスの平均に基づいて前もって構築される請求項２記載の方法。
4. 前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルを調整するためのステップは、
   前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルを調整するためのパラメータのセットを設定するステップと、
   前記一致誤差を最小にするために、最適化アルゴリズムによって前記パラメータのセットを最適化するステップとを含む請求項２または３記載の方法。
5. 前記パラメータのセットは、
   前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルの形状および／またはサイズを変更するためのモデル形状サイズパラメータ、
   前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルの姿勢を変更するためのモデル姿勢パラメータ、
   前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルの特別な形状を実現するための特別形状制御点セット、および、
   前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルを並進させるための並進パラメータの少なくとも一つを含む請求項４記載の方法。
6. 前記最適化アルゴリズムは、ガウス−ニュートン法、レーベンバーグ−マルカート法、および、任意の他の適切な最適化アルゴリズムの少なくとも一つを含む請求項４または５記載の方法。
7. 必要に応じて前記最適ローカライザを並進させること、および／または、回転させること、ならびに、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて前記並進されたおよび／または回転されたローカライザに従ってスキャン範囲を設定することをさらに含む請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
8. 前記スキャンされる対象は、頭部または腰椎などの明確な骨構造を有する請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
9. スカウト画像内でローカライザを自動的に決定するためのシステムであって、
   スキャンされる対象に最もよく一致する３Ｄモデルを取得するための取得デバイスと、
   最適ローカライザを取得するために、最もよく一致した３Ｄモデル内のローカライザを前記スキャンされる対象のスカウト画像上に投影するための決定デバイスと、
   アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて前記最適ローカライザに従ってスキャン範囲を設定するデバイスと、を備えるシステム。
10. 前記取得デバイスは、
    前記スキャンされる対象に対応する３Ｄモデルのスカウト画像と前記スキャンされる対象のスカウト画像との間の一致誤差を計算するための計算手段と、
    前記一致誤差を最小にするために、前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルを調整するための調整手段とを備え、
    前記一致誤差が最小であるとき、前記対応する３Ｄモデルが最も一致するモデルである請求項９記載のシステム。
11. 前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルは、前記スキャンされる対象と同じ人種または同じ地域である複数のスキャン群の画像スライスの平均に基づいて前もって構築される請求項１０記載のシステム。
12. 前記調整手段は、
    前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルを調整するためのパラメータのセットを設定するための手段と、
    前記一致誤差を最小にするために、最適化アルゴリズムによって前記パラメータのセットを最適化するための手段とを備える請求項１０または１１記載のシステム。
13. 前記パラメータのセットは、
    前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルの形状および／またはサイズを変更するためのモデル形状サイズパラメータ、
    前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルの姿勢(pose)を変更するためのモデル姿勢パラメータ、
    前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルの特別な形状を実現するための特別形状制御点セット、および、
    前記スキャンされる対象に対応する前記３Ｄモデルを並進させるための並進パラメータの少なくとも一つを含む請求項１２記載のシステム。
14. 前記最適化アルゴリズムは、ガウス−ニュートン法、レーベンバーグ−マルカート法、および、任意の他の適切な最適化アルゴリズムの少なくとも一つを含む請求項１２または１３記載のシステム。
15. 必要に応じて前記最適ローカライザを並進させ、かつ／または、回転させ、アキシャルスキャンまたはヘリカルスキャンなどの後続のスキャンについて前記並進されたおよび／または回転されたローカライザに従ってスキャン範囲を設定する手段をさらに備える請求項９乃至１４のいずれかに記載のシステム。
16. 前記スキャンされる対象は、頭部または腰椎などの明確な骨構造を有する請求項９乃至１５のいずれかに記載のシステム。
17. 前記ローカライザは、眼窩外耳道基準線（ＯＭＢＬ）および／またはリード基準線を含む請求項９乃至１６のいずれかに記載のシステム。
18. 前記スカウト画像は、コンピュータ断層撮影または核磁気共鳴で使用するためのスカウト画像である請求項９乃至１７のいずれかに記載のシステム。