JP6954719B2 - 検査ボリュームの差分画像データセットの決定 - Google Patents

Description

デジタル減算血管造影法（ＤＳＡと略す）においては、検査ボリューム内の１つ以上の血管がＸ線画像によって示される。その中で、検査ボリュームにおける他の構造を抑制するために、造影剤無しの血管の録画（いわゆるマスク録画）を、血管に内在する造影剤を含む血管の録画と組み合わせる。この造影剤は、パラメータ、特に血管内を流れている流体の流体力学的パラメータを決定するために、検査中に血管内に投入される。

４次元ＤＳＡの場合、画像再構成法を用いて、時間分解した一連の３次元のＤＳＡ画像データが提供される。ここでは、検査ボリュームの正規化された２次元Ｘ線投影が、時間情報と共にボリューム要素に逆投影される。２次元Ｘ線投影は、通常、Ｃアーム型Ｘ線装置の回転撮像プロトコルが元になっている。

デジタル減算血管造影法では、造影剤無しの血管の録画と造影剤を含む血管の録画の両方を得ることから、検査ボリュームは高いＸ線負荷に曝されることになる。造影剤無しの血管の録画は、マスク録画とも呼ばれる。

以下では、画像データセットが検査ボリュームにおける値又は強度（あるいは両方）の実際の分布（例えば、ハンスフィールド単位、Ｘ線減衰係数）をマッピングする場合、当該画像データセットを実画像データセットと呼び得る。画像データセットが検査ボリュームにおける値や強度の実際の分布の差をマッピングする場合、この画像データセットを差分画像データセットと呼び得る。しかしながら、差分画像データセットは、必ずしも２つの実画像データセットの減算によって決定されるわけではない。画像データセットが、２つの画像データセットの減算によって、特に２つの実画像データセットの減算によって、決定されている場合、この画像データセットは、減算画像データセットと呼び得る。すなわち、全ての減算画像データセットは差分画像データセットとして解釈できるが、全ての差分画像データセットを減算画像データセットとして解釈することはできない。

本発明は、マスク録画無しで差分画像データセットを提供する解決策を提案し、これにより、検査ボリュームの放射線負荷を低減することを、課題とする。

上記課題は、第１の差分画像データセットを決定する方法、決定システム、Ｘ線ユニット、トレーニング済み関数を調整する方法、トレーニング（訓練／学習）システム、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータ可読記憶媒体によって解決される。本発明に係る方法は、具体的にはコンピュータで実行される方法を含む。有益な発展態様が引用形式請求項に特定されている。

以下に、上記課題の本発明による解決策について、特許請求の範囲に係る装置と特許請求の範囲に係る方法との両方に関し説明する。示唆される特徴、利点、又は代替態様は、他方の特許請求の範囲に係る主題にも同様に適用されるものであり、その逆も同じである。換言すれば、物の発明に関する請求項（例えば、装置を対象とする）は、方法に関連して記載又は請求されている特徴を用いて発展させることもできる。この場合に、方法の対応する機能的特徴は、対応する物の発明に係るモジュールによって具体化される。

さらに、上記課題の本発明による解決策が、差分画像データセットを決定する方法及び装置に関しても、また、トレーニング済み関数を調整する方法及び装置に関しても、説明される。前記決定方法及び装置に関するデータ構造や関数の具体的態様の特徴と代替態様は、前記調整方法及び装置の相当するデータ構造や関数に当てはめることができる。相当のデータ構造は、具体的に、接頭辞「トレーニング」を使用することによって示され得る。さらに、差分画像データセットを決定する方法及び装置において使用されるトレーニング済み関数が、トレーニング済み関数を調整する方法及び装置によって調整され又は提供され、あるいは調整して提供され得る。

本発明は、インターフェースを介し受信される、検査ボリュームに関する２次元の実画像データセットに基づいており、この２次元実画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの２次元Ｘ線投影からなる。さらに、処理ユニットにより、第１の差分画像データセットが、２次元実画像データセットに基づいて、且つ第１のトレーニング済み関数に基づいて、決定される。この第１の差分画像データセットは、少なくとも２次元であり、あるいは、第１の差分画像データセットは少なくとも３次元であり、さらには、第１の差分画像データセットは３次元又は４次元である。

本開示において検査ボリュームは、例えば、少なくとも１つの血管を含んでおり、その血管が造影剤を含み、そして、該造影剤の空間濃度あるいは空間分布が、別々の２次元Ｘ線投影で異なっている。検査ボリュームに関する２次元Ｘ線投影は、検査ボリュームの２次元のＸ線投影である。２次元Ｘ線投影には記録時点が結びつけられており、この記録時点は、該２次元Ｘ線投影を録画した時点に対応している。２次元Ｘ線投影は、空間的に２次元である。

２次元実画像データセットは、第１の２次元実画像データセット及び第２の２次元実画像データセットを含み、その第１の２次元実画像データセットは、第１の投影方向に沿った検査ボリュームの第１のＸ線投影からなり、第２の２次元実画像データセットは、第２の投影方向に沿った検査ボリュームの第２のＸ線投影からなり、そして、第２の投影方向が第１の投影方向と異なっている。すなわち、２次元実画像データセットは、第１の投影方向に沿った第１のＸ線投影と、第２の投影方向に沿った第２のＸ線投影とを含み、その第１の投影方向と第２の投影方向とが異なっている。すなわち、２次元実画像データセットは、組み合わせた異なる投影方向に沿ったＸ線投影を含む。２次元実画像データセットのＸ線投影の全ての投影方向は、１つの共通の平面に及ぶ。２次元実画像データセットの各々は、検査ボリュームにおける値や強度の実際の分布（例えば、ハンスフィールド単位、Ｘ線減衰係数）をマッピングする。

トレーニング済み関数は、入力データを出力データにマッピングする。出力データは、さらにいうとトレーニング済み関数の１つ以上のパラメータに依存する。トレーニング済み関数の１つ以上のパラメータは、トレーニングによって決定するか又は調整する（あるいは決定して調整する）ことができる。トレーニング済み関数の１つ以上のパラメータの決定や調整は、トレーニング入力データ及びこれに結びついたトレーニング出力データからなる対に基づいており、トレーニングマッピングデータを生成するためのトレーニング済み関数がトレーニング入力データに適用される。決定や調整は、トレーニングマッピングデータとトレーニング出力データとの比較に基づき得る。一般に、トレーニング可能な関数、すなわち、まだ調整されていない１つ以上のパラメータを有する関数も、トレーニング済み関数と呼べる。

トレーニング済み関数に対する同義の用語は、トレーニング済みマッピング規則、トレーニング済みパラメータをもつマッピング規則、トレーニング済みパラメータをもつ関数、人工知能に基づくアルゴリズム、機械学習のアルゴリズムである。トレーニング済み関数の例は、人工ニューラルネットワークであり、人工ニューラルネットワークのエッジ重みがトレーニング済み関数のパラメータに相当する。用語「ニューラルネットワーク」の代わりに、用語「ニューラルネット」を使用することもある。トレーニング済み関数は、ディープ（深層）ニューラルネットワーク又はディープ人工ニューラルネットワークでもあり得る。トレーニング済み関数に関する別の例は、「サポートベクターマシン」であり、また例えば、機械学習の他のアルゴリズムも、トレーニング済み関数として使用することができる。

第１のトレーニング済み関数が入力データに適用されて出力データが生成される場合、第１の差分画像データセットは、処理ユニットにより、２次元実画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて、決定される。この場合の入力データは、２次元実画像データセットに基づいており、そして、第１の差分画像データセットは、出力データセットに基づいている。例えば入力データは、２次元実画像データセットと同一である。例えば出力データは、第１の差分画像データセットと同一である。

２次元Ｘ線投影は空間的に２次元である。３次元である第１の差分画像データセットは、「３次元の第１の差分画像データセット」とも呼ぶ。４次元である第１の差分画像データセットは、「４次元の第１の差分画像データセット」とも呼ぶ。３次元の第１の差分画像データセットは空間的に３次元である。４次元の第１の差分画像データセットと４次元の第２の差分画像データセットのどちらか又は両方は、３つの空間方向（別の用語では、「空間次元」、「空間的次元」、又は「空間的基底ベクトル」）に関してと時間方向（別の用語では、「時間次元」、「時間的次元」、又は「時間的基底ベクトル」）に関して、拡がっている。

第１の差分画像データセットは、検査ボリュームにおける値や強度の実際の分布の差分をマッピングする。一方、第２の差分画像データセットは、２つの実画像データセットの減算によって決定されるものではない。検査領域における血管以外の他の構造は、第１の差分画像データセットにおいて抑制されているか又は示されていない。血管の縁も、第１の差分画像データセットにおいて含まれないか抑制され、あるいは、含まれないところと抑制されたところがある。検査ボリュームにおいては、（アーチファクトを除いて）造影剤濃度のみが変数であるから、第１の差分画像データセットは、造影剤あるいは造影剤濃度のみを示すことができる。

発明者は、第１の差分画像データセットを、２次元実画像データセットに基づくと共にトレーニング済み関数に基づいて決定すれば、マスク録画を使わないで済み、したがって検査ボリュームに対する追加のＸ線負荷を避けられることを見出した。すなわち、検査ボリュームをもつ患者の受けるＸ線負荷は少ない。「Ｘ線負荷」は「放射線量」と同義である。

本発明の別の態様によれば、第１の差分画像データセットは３次元であり、そして、本発明に係る方法において、処理ユニットにより、２次元実画像データセットに基づいて３次元実画像データセットを再構成する過程を含む。また、３次元の第１の差分画像データセットを決定する過程において、処理ユニットにより、第１のトレーニング済み関数を３次元実画像データセットへ適用する過程を含む。

第１の差分画像データセットの決定は、第１のトレーニング済み関数に基づいており、この第１の差分画像データセットの決定は、第１のトレーニング済み関数を３次元実画像データセットへ適用することを含む。すなわち本発明の当該態様は、検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する方法に関し、該方法において第１の差分画像データセットは３次元であり、本方法は、
インターフェースにより、検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信し、この２次元実画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの２次元Ｘ線投影からなり、
処理ユニットにより、２次元実画像データセットに基づいて３次元実画像データセットを再構成し、
処理ユニットにより、２次元実画像データセットに基づいて第１の差分画像データセットを決定し、該決定において、第１のトレーニング済み関数を３次元実画像データセットへ適用する、ことを含む。

３次元実画像データセットは、検査ボリュームにおける値又は強度（あるいはその両方）の実際の分布（例えば、ハンスフィールド単位、Ｘ線減衰係数）をマッピングする。値や強度の実際の分布は、例えば３次元の実際の分布である。

第１のトレーニング済み関数が３次元実画像データセットに適用され、このときの第１のトレーニング済み関数の入力データは、３次元実画像データセットを含むか、又は３次元実画像データセットと同一である。第１のトレーニング済み関数は、３次元の画像データセットを３次元の画像データセットにマッピングする関数である。

発明者は、３次元実画像データセットが、２次元実画像データセットのＸ線投影に含まれている検査ボリュームに関する全ての情報を、幾何学的に整列した方式で且つ不必要な冗長性をもたずに含むことから、３次元実画像データセットがトレーニング済み関数に最適の入力値であることを見出した。したがって、第１の差分画像データセットを非常に効率良く決定することができる。

本発明の別の態様によれば、本方法はさらに、処理ユニットにより、第１のトレーニング済み関数を３次元実画像データセットへ適用することによって３次元確率データセットを決定することを含む。そして、３次元の第１の差分画像データセットを決定する過程において、処理ユニットにより、３次元確率データセットと３次元実画像データセットとをピクセルごとに乗算する過程を含む。

３次元確率データセットは、例えば３次元実画像データセットの１つ以上のボクセルに確率値を割り当てる。この３次元確率データセットは、３次元実画像データセットの全てのボクセルに確率値を割り当てることができ、この場合の３次元確率データセットは、３次元の確率画像データセットと見なすことができる。各確率値は、例えば０以上で１以下の数である。ボクセルに割り当てられる確率値は、当該ボクセルが検査ボリュームに存在する血管の画像に含まれる確率に関するものとできる。代替として、ボクセルに割り当てられる確率値は、当該ボクセルが検査ボリューム内に存在する血管の画像に含まれない確率に関するものとしてもよい。

確率値は例えばバイナリとして、０又は１のいずれかの値をもたせることができる。この場合、確率画像データセットは、３次元実画像データセットにおける血管のセグメンテーションと見なすこともできる。

３次元の第１の差分画像データセットが、３次元確率データセットと３次元実画像データセットとを乗算した結果である場合、又は、３次元確率データセットと３次元実画像データセットとを乗算した結果に基づく場合、あるいはその両方を含む場合、３次元の第１の差分画像データセットを決定する過程は、３次元確率データセットと３次元実画像データセットとを乗算する過程を含む。この３次元確率データセットと３次元実画像データセットとの乗算は、ピクセル毎の乗算である。

発明者は、第１のトレーニング済み関数を３次元実画像データセットに適用することによって、検査ボリュームに含まれる血管内の特定のボクセルに相当するデータセットの確率値を簡単に決定できることを、見出した。これは広い意味で画像処理であり、そのトレーニング済み関数は、既知の方式で良好な結果を達成する。３次元確率データセットと３次元実画像データセットとの乗算を通して３次元の第１の差分画像データセットを効率良く生成することができる。これは、低い確率値を有する画像領域の強度値が乗算によってマスキング（除外）され、これらの画像領域が、検査ボリュームに含まれていない血管に対応する検査ボリュームの領域に正確に対応するからである。

本発明の別の態様によれば、本方法は、さらに、インターフェースにより伝達関数を受信する過程、そして、この伝達関数に基づいて、処理ユニットにより３次元確率データセットを補正する過程を含む。

伝達関数は、確率値を確率値にマッピングする関数である。言い換えると、伝達関数は、区間［０； １］を区間［０； １］にマッピングする関数である。伝達関数Ｔは、単調に増加する関数、すなわち、ｘ＜ｙに対しＴ（ｘ）≦Ｔ（ｙ）であり、特に、伝達関数Ｔは、厳密に単調に増加する関数、すなわち、ｘ＜ｙに対し、Ｔ（ｘ）＜Ｔ（ｙ）であり得る。好ましくは、伝達関数は、定数関数及び／又は微分可能関数である。好ましくは、伝達関数Ｔに対し、関係Ｔ（０）＝０及びＴ（１）＝１が成り立つ。

伝達関数は、ユーザによって、入力インターフェースを用いて設定可能である。代替として、伝達関数は、複数の利用可能な伝達関数から選択することも可能で、例えば、３次元実画像データセットの種類、２次元実画像データセットの録画パラメータ、患者の体内の検査ボリュームの位置、そして検査ボリュームに含まれている血管、のいずれか１つ以上に基づいて、選択される。

３次元確率データセットの補正は、伝達関数を３次元確率データセットの各確率値へ適用することでなし得る。伝達関数を確率値に適用することで、３次元確率データセットの各確率値について補正確率値が決定され、補正後の３次元確率データセットは補正確率値を含んでいる。

発明者は、適切な伝達関数を適用することによって、背景に相当する画像パターン（構造）あるいは画像パターン（構造）の強度を強調すること又は弱めることができることを見出した。例えば、Ｔ（ｘ）＝ｘγを伝達関数として使用すると、０＜γ＜１では背景に相当する画像パターンが強調され、そして、γ＞１では背景に相当する画像パターンが弱められる。

本発明の別の態様によれば、本方法は、３次元の第１の差分画像データセット又は３次元実画像データセット、あるいはこれら両方に基づいて、２次元血管画像データセット又は２次元背景画像データセット、あるいはこれら両方を決定し、さらに、２次元血管画像データセット又は２次元背景画像データセット、あるいはこれら両方に基づいて、２次元補正データセットを決定する過程を含み、それぞれ処理ユニットにより実行される。２次元補正データセットの決定は、例えば２次元実画像データセットにも基づく。

２次元血管画像データセットは、検査ボリュームにおける血管を背景無しでマッピングし、したがって、検査ボリュームの２次元差分画像データセットに対応する。また、２次元背景データセットは、検査ボリュームを血管無しでマッピングする。

発明者は、さらなる計算の際に２次元補正画像データセットを使用すると、画像アーチファクトを少なくできることを見出した。これは、３次元画像データセットに基づいて、２次元血管画像データセット又は２次元背景データセット、あるいはその両方が決定されるからであり、これより、特定の投影方向に関する重なりを回避又は解消することができるからである。

本発明の別の可能な態様によれば、本方法は、３次元の第１の差分画像データセット又は３次元実画像データセット、あるいはこれら両方に基づいて、２次元血管画像データセット又は２次元背景画像データセット、あるいはこれら両方を決定し、さらに、入力データへトレーニング済み関数を適用することにより、３次元又は４次元の第２の差分画像データセットを決定する過程を含む。このときの入力データは、２次元血管画像データセット又は２次元の背景画像データセット、あるいはその両方を含む。入力データは、任意選択で、さらに２次元実画像データセットを含み得る。

発明者は、３次元又は４次元の第２の差分画像データセットを計算する際に、２次元血管画像データセット又は２次元背景画像データセット、あるいはその両方を使用することにより、画像アーチファクトがより少なくなることを見出した。これは、３次元画像データセットに基づいて２次元血管画像データセット又は２次元背景データセット、あるいはその両方が決定されるからであり、これより、特定の投影方向に関する重なりを回避又は解消することができるからである。

本発明の別の態様によれば、２次元血管画像データセットが３次元の第１の差分画像データセットの順投影によって決定されるか、又は、２次元背景画像データセットが３次元実画像データセットと３次元の第１の差分画像データセットとの差分の順投影によって決定される（あるいはその両方が行われる）。この場合の順投影は、投影演算子を３次元画像データセットへ適用することを含む。「順投影」の代替用語は、「投影」である。

２次元実画像データセットの各々に対して、２次元血管画像データセット又は２次元背景画像データセット、あるいはその両方が決定される。このときに順投影は、２次元実画像データセットの投影方向に関して行われる。２次元実画像データセットの各々に対して２次元補正画像データセットが決定され、この２次元補正画像データセットは、２次元実画像データセットと２次元血管画像データセット及び２次元背景画像データセットのいずれか１つ以上とに基づいている。

発明者は、順投影が投影幾何形状を非常に良好に且つ効率良く反映できることを見出した。２次元血管画像データセットが３次元の第１の差分画像データセットの順投影に基づくということは、２次元血管画像データセットが血管のみをマッピングし、そしてできる限り少ない背景をマッピングするということを保証することができる。２次元背景画像データセットが、３次元実画像データセットと３次元の第１の差分画像データセットとの間の差の順投影に基づくということは、２次元背景データセットが背景のみをマッピングし、そして血管をできる限り少なくマッピングするということを保証することができる。

本発明の別の態様によれば、本方法はさらに、２次元補正画像データセット及び３次元の第１の差分画像データセットに基づいて、４次元の第２の差分画像データセットを決定する過程を含む。この決定は、処理ユニットにより実行される。

４次元の第２の差分画像データセットの決定は、３次元の第１の差分画像データセットへ２次元の補正画像データセットを逆投影することによって行い得る。これから生じる３次元差分画像データセットは、異なる時点に対応し、時間的に配列されて４次元の第２の差分画像データセットを生成する。４次元の第２の差分画像データセットの決定は、前述したか以下に述べる様々な態様において、トレーニング関数の適用を含み得る。

発明者は、２次元補正画像データセットに基づいて、高品質で、アーチファクトの非常に少ない４次元の第２の差分画像データセットが決定できることを見出した。

本発明の別の態様によれば、第１の差分画像データセットが３次元であり、そして本方法は、処理ユニットにより、２次元実画像データセットへ第１のトレーニング済み関数を適用して２次元差分画像データセットを決定する過程を含む。３次元の第１の差分画像データセットを決定する過程には、２次元差分画像データセットに基づく再構成を含む。

第１の差分画像データセットの決定は、２次元実画像データセット及び第１のトレーニング済み関数に基づいており、この第１の差分画像データセットの決定は、２次元差分画像データセットに基づく３次元の第１の差分画像データセットの再構成を含み、そして、２次元差分画像データセット自体は、２次元実画像データセット及び第１のトレーニング済み関数に基づいている。すなわち本発明のこの態様は、検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する方法に関し、本方法において第１の差分画像データセットは３次元であり、本方法は、
インターフェースにより、検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信し、この２次元実画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、
処理ユニットにより、２次元実画像データセットへ第１のトレーニング済み関数を適用することによって、２次元差分画像データセットを決定し、
処理ユニットにより、第１の差分画像データセットを決定する、ことを含み、この第１の差分画像データセットの決定において、２次元差分画像データセットに基づく再構成を含む。

２次元差分画像データセットの各々を決定する際に、第１のトレーニング済み関数が２次元実画像データセットの１つに正確に適用される場合、２次元差分画像データセットは、２次元実画像データセットへ第２のトレーニング済み関数を適用することによって決定される。第１のトレーニング済み関数の入力データが２次元実画像データセットと同一であれば、第１のトレーニング済み関数が２次元実画像データセットに適用される。当該適用の出力データは、２次元減算データセットの１つと同一であり得る。第１のトレーニング済み関数は、２次元画像データセットを２次元画像データセットにマッピングする関数である。

２次元差分画像データセットは、例えば、検査ボリュームにおける値又は強度、あるいはその両方の実際の分布の差分をマッピングする。しかしながら、２次元差分画像データセットは、２つの実画像データセットの減算によっては決定されない。２次元差分画像データセットにおいて、検査領域における血管外の他の構造は、抑制されているか、含まれていないか、表示されていない。血管の縁（境界）も、２次元差分画像データセットに含まれていないか、抑制されていてよい（あるいはその両方の場合も）。２次元差分画像データセットは、検査ボリュームにおいて（アーチファクトを除いて）造影剤濃度のみが変数であるから、造影剤あるいは造影剤濃度のみを示し得る。

発明者は、２次元差分画像データセットを決定することによって、次にこれら差分画像データセットを逆投影することができ、これにより、例えば、乗算逆投影によって、より高次元の差分画像データセットを正確に決定することができることを見出した。

本発明の別の態様によれば、第１の差分画像データセットは４次元である。この態様では、４次元の第１の差分画像データセットの決定は、２次元実画像データセットへ第１のトレーニング済み関数を適用することによって実行される。

４次元差分画像データセットは、複数の３次元画像データセット（特に３次元差分画像データセット）からなり、この４次元差分画像データセットは、２次元実画像データセットの各々に対して又は２次元差分画像データセットの各々に対して、あるいはその両方に対して、１つの３次元画像データセットを含み、又は、この４次元差分画像データセットは、２次元実画像データセットのサブセットの各２次元実画像データセットに対して又は２次元差分画像データセットのサブセットの各２次元差分画像データセットに対して、あるいはその両方に対して、１つの３次元の画像データセットを含む。４次元差分画像データセットの３次元画像データセットの各々に、時間情報が割り当てられている。少なくとも２次元実画像データセットの各々又は２次元差分画像データセットの各々が時間情報を含む場合、３次元画像データセットの各々の時間情報は、少なくとも２次元実画像データセットの又は２次元差分画像データセットの各々の時間情報に対応する。４次元差分画像データセットは、３つの空間次元と１つの時間次元に関して拡がり、４次元差分画像データセットに含まれる３次元画像データセットは、３つの空間次元に関して拡がる。４次元差分画像データセットは、検査ボリュームにおける血管内の造影剤の濃度の時間的進行を表し得る。

この場合、第１のトレーニング済み関数は、複数の２次元画像データセットを１つの４次元画像データセットにマッピングする関数である。第１のトレーニング済み関数は、さらなる入力データとして、２次元画像データセットの投影方向及び撮像時点も含み得る。このときの第１の関数の入力データは、２次元実画像データセットを含み、そして第１の関数の出力データは、４次元の第１の差分画像データセットを含む。

発明者は、４次元の第１の差分画像データセットをこのように決定することにより、例えば再構成などの計算におけるさらなる中間ステップを省くことができることを見出した。全ての中間ステップは、第１のトレーニング済み関数に既に含まれている。これにより、４次元の第１の差分画像データセットの決定を、効率良く且つ迅速に行うことができる。

本発明の別の可能な態様によれば、本方法は、さらに、処理ユニットにより、３次元の第１の差分画像データセット及び２次元実画像データセットに基づいて、又は３次元の第１の差分画像データセット及び２次元差分画像データセットに基づいて、４次元の第２の差分画像データセットを決定する過程を含む。

この場合の４次元の第２の差分画像データセットは、４次元の第１の差分画像データセットの全ての有利な態様及び発展態様を備える。

発明者は、３次元差分画像データセットに基づいて、マスク画像を記録するために追加のマスキング工程を実行する必要無く、４次元の第２の差分画像データセットを生成できることを見出した。これにより、４次元差分画像データセットを生成するための放射線負荷を低減することができる。

本発明の別の態様によれば、本方法は、入力データへ第２のトレーニング済み関数を適用することにより、第２の差分画像データセットを決定する過程を含む。この入力データは、２次元実画像データセット、２次元差分画像データセット、及び３次元の第１の差分画像データセットのいずれか１つ以上に基づいており、この第２の差分画像データセットは４次元である。

第２のトレーニング済み関数の入力データは、２次元実画像データセット及び３次元の第１の差分画像データセットに基づくか、又は２次元実画像データセット及び３次元の第１の差分画像データセットと同一である。第２のトレーニング済み関数の入力データは、２次元差分画像データセット及び３次元の第１の差分画像データセットに基づくか、又は２次元差分画像データセット及び３次元の第１の差分画像データセットと同一である。

発明者は、第２のトレーニング済み関数を適用することによって、マスク録画を作成するための追加のマスキング工程を実行する必要無く、４次元の第２の差分画像データセットを生成することができることを見出した。これにより、４次元差分画像データセットを生成するための放射線負荷を低減することができる。さらに、第２のトレーニング済み関数を使用することによって、４次元差分画像データセットを、例えば逆投影を使用するよりも、より正確に、且つ誤差の影響をより受けにくいように、決定することができる。また、３次元差分画像データセットの決定における不正確性を補償することができ、さらに、４次元差分画像データセットの決定の際に、３次元差分画像データセットの全てのパターンを考慮することができる。

本発明の別の可能な態様によれば、本方法は、処理ユニットにより、３次元の第１の差分画像データセットのセグメンテーションを通して、セグメント化した３次元の第１の差分画像データセットを決定する過程を含む。セグメンテーション（セグメント化）は、適切な伝達関数を使用することで実行することができる。この場合の４次元の第２の差分画像データセットの決定は、２次元実画像データセット又は２次元差分画像データセットの、セグメント化された３次元の第１の差分画像データセットへの逆投影を含む。

３次元の第１の差分画像データセットのセグメンテーションに際し、３次元の第１の差分画像データセットは、少なくとも２つの部分にセグメント化され又は分割され、その第１の部分は、検査ボリュームに含まれる少なくとも１つの血管及びこの血管の内部を含み、第２の部分は、当該検査ボリュームの他の構成要素を含む。セグメント化された３次元の第１の差分画像データセットの部分は、ばらばらであってよく、３次元の第１の差分画像データセットの各々のピクセルは、セグメンテーションによって正確に１つの部分に割り当てることもできる。正確に２つの部分へのセグメンテーションを行うことができる。また、第１の部分は、検査ボリュームに含まれる複数の血管及びこれら血管の内部を含み得る。

逆投影は、３次元検査ボリュームの１つ以上の２次元投影から３次元検査ボリュームに関するデータを確定する方法である。３次元検査ボリュームに関するデータは、例えば吸収係数又はハンスフィールド単位である。２次元投影は、３次元検査ボリュームよりも情報が少ないので、逆投影のためには、追加情報、例えば検査ボリュームのセグメンテーションが適用される。

発明者は、セグメンテーション及び逆投影の使用によって、４次元の第２の差分画像データセットを特に効率良く計算することができることを見出した。当該ステップのためにトレーニングデータを取得又は適用する必要はない。

本発明の別の態様によれば、第１のトレーニング済み関数と第２のトレーニング済み関数のいずれか又は両方は、ニューラルネットワークに基づいている。換言すれば、少なくとも第１のトレーニング済み関数が第１のニューラルネットワークに基づくか、又は、少なくとも第２のトレーニング済み関数が第２のニューラルネットワークに基づく。一般に、これら第１のニューラルネットワークと第２のニューラルネットワークとは同一ではない。トレーニング済み関数はニューラルネットワークに基づくが、このトレーニング済み関数は、ニューラルネットワークと同一であるか、又はニューラルネットワークを含んでいる。

発明者は、ニューラルネットワークが、画像処理、特にセグメンテーション用に最適であることを見出した。すなわち、第１のトレーニング済み関数と第２のトレーニング済み関数のいずれか又は両方が、３次元差分画像データセットの決定に非常に良く適している。

本発明の別の態様によれば、ニューラルネットワークは、畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方を含む。例えば第１のニューラルネットワークが畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方を含む。例えば第２のニューラルネットワークが畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方を含む。ニューラルネットワークは、プーリング層（Pooling Layer）を含み得る。例えば第１のニューラルネットワークと第２のニューラルネットワークのいずれか又は両方がプーリング層を含む。ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）であってよい。特に、ニューラルネットワークは、ディープ（深層）畳み込みニューラルネットワーク（Deep Convolutional Neural Network）であってよい。

発明者は、畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方の適用によって、ニューラルネットワークを効率良く画像処理のために使用できることを見出した。これは、ノード層間の多数の接続にもかかわらず、ごく少数のエッジ重み（すなわち、畳み込みカーネルの値に対応するエッジ重み）をトレーニングによって決定するだけで済むからである。したがって、同数のトレーニングデータでニューラルネットワークの精度も改善することができる。

本発明はさらに、検査ボリュームの２次元差分画像データセットを決定する方法に関する。当該方法は、インターフェースにより、検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信し、この２次元実画像データセットは、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、そして当該方法は、処理ユニットにより、２次元実画像データセットへ第１のトレーニング済み関数を適用して、２次元差分画像データセットを決定することを含む。

発明者は、検査ボリュームをマスク録画による追加の放射線負荷に曝すことなく、第１のトレーニング済み関数を用いて２次元差分画像データセットを決定できることを見出した。２次元差分画像データセットを決定する方法は、第１の差分画像データセットを決定する方法の一部であってもよく、この第１の差分画像データセットは、少なくとも３次元であり、好ましくは３次元又は４次元である。

本発明はさらに、第１のトレーニング済み関数を調整する方法に関する。この第１のトレーニング済み関数を調整する方法は、インターフェースにより受信される第１のトレーニング済み関数に基づいている。インターフェースにより、検査ボリュームの第１の２次元トレーニング画像データセット及び第２の２次元トレーニング画像データセットが受信される。第１の２次元トレーニング画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの第１の２次元Ｘ線投影を含み、この検査ボリュームは、第１の２次元Ｘ線投影の記録中にＸ線造影剤を含有していない。さらに、第２の２次元トレーニング画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの第２の２次元Ｘ線投影を含み、この検査ボリュームは、第２の２次元Ｘ線投影の記録中にＸ線造影剤を含有する。第１のトレーニング済み関数を調整する方法は、さらに、処理ユニットにより、第１のトレーニング差分画像データセットを、第１及び第２の２次元トレーニング画像データセットに基づいてデジタル減算血管造影法により決定するということに基礎をおく。さらに、第１のトレーニング済み関数を調整する方法は、処理ユニットにより、第２のトレーニング差分画像データセットを、第２の２次元トレーニング画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて決定するということに基礎をおく。また、第１のトレーニング済み関数を調整する方法は、処理ユニットにより、トレーニング済み関数を、第１の３次元トレーニング差分画像データセットと第２の３次元トレーニング差分画像データセットとの比較に基づいて調整するということに基礎をおく。第１のトレーニング済み関数は、差分画像データセットを決定する方法の第１のトレーニング済み関数であってよい。第１のトレーニング済み関数を調整する方法は、インターフェースにより、第１のトレーニング済み関数を提供することを含み得る。

検査ボリュームにおける値と強度のいずれか又は両方の実際の分布（例えば、ハンスフィールド単位、Ｘ線減衰係数）をマッピングする場合において、以下では画像データセットを実画像データセットと呼び得る。画像データセットが検査ボリュームにおける値又は強度、あるいはその両方の実際の分布の差をマッピングする場合、当該画像データセットは差分画像データセットと呼ぶ。ただし、差分画像データセットは、必ずしも２つの実画像データセットの減算によって決定されるわけではない。画像データセットが２つの画像データセットの減算によって、特に２つの実画像データセットの減算によって、決定される場合、この画像データセットは減算画像データセットと呼ぶ。したがって、全ての減算画像データセットは差分画像データセットと解釈することができるが、全ての差分画像データセットを減算画像データセットと解釈することはできない。

第１の２次元トレーニング画像データセットの各々は、検査ボリュームにおける値と強度のいずれか又は両方の実際の分布の差をマッピングする、２次元実画像データセットである。さらに、第２の２次元のトレーニング画像データセットの各々は、検査ボリュームにおける値と強度のいずれか又は両方の実際の分布の差をマッピングする、２次元実画像データセットである。

第１のトレーニング差分画像データセットは、検査ボリュームにおける値と強度のいずれか又は両方の実際の分布の差をマッピングする差分画像データセットである。例えば第１のトレーニング差分画像データセットは、２つの画像データセットの減算によって決定された、特に２つの実画像データセットの減算によって決定された、減算画像データセットである。第１のトレーニング差分画像データセットは、少なくとも３次元であり、好ましくは第１のトレーニング差分画像データセットは、３次元又は４次元である。

第２のトレーニング差分画像データセットは、検査ボリュームにおける値と強度のいずれか又は両方の実際の分布の差をマッピングする差分画像データデータセットである。この第２のトレーニング差分画像データセットはしかしながら、減算画像データセットではない。第２のトレーニング差分画像データセットは、少なくとも３次元であり、好ましくは第２のトレーニング差分画像データセットは、３次元又は４次元である。

第１のトレーニング差分画像データセットの次元と第２のトレーニング差分画像データセットの次元とは一致する。第１のトレーニング差分画像データセットの拡がり及び第２のトレーニング差分画像データセットの拡がりは、各々の方向あるいは各々の次元に関して一致する。

発明者は、デジタル減算血管造影法を造影剤有りと造影剤無しの画像データセットに適用することによって、差分画像データセットを決定できることを見出した。この差分画像データセットは、第１のトレーニング済み関数に基づく結果と比較できる。既に実行されたデジタル減算血管造影法の既に存在するデータを、第１のトレーニング済み関数をトレーニングするために利用することができる。すなわち、別のトレーニングデータを記録する必要は無く、トレーニングデータを生成するために、追加の人員を放射線負荷に曝す必要も、患者をさらなる放射線負荷に曝す必要も、無い。

本発明は、第２のトレーニング済み関数を調整する方法にも関する。この方法は、
インターフェースにより、第２のトレーニング済み関数を受信し、
インターフェースにより、検査ボリュームの３次元トレーニング差分画像データセット及び該検査ボリュームの２次元トレーニング画像データセットを受信し、この２次元トレーニング画像データセットは、２次元実画像データセット又は２次元差分画像データセットに対応し、
処理ユニットにより、３次元トレーニング差分画像データセット及び２次元トレーニング画像データセットに基づいて、逆投影により第１の４次元トレーニング差分画像データセットを決定し、
処理ユニットにより、３次元トレーニング差分画像データセット及び２次元トレーニング画像データセットへ第２のトレーニング済み関数を適用して、第２の４次元トレーニング差分画像データセットを決定し、
処理ユニットにより、第１の４次元トレーニング差分画像データセットと第２の４次元トレーニング差分画像データセットとの比較に基づいて、第２のトレーニング済み関数を調整し、
−場合に応じて、インターフェースにより、第２のトレーニング済み関数を提供する、ことを含む。

第２のトレーニング済み関数は、差分画像データセットを決定する方法の第２のトレーニング済み関数であってよい。

発明者は、この方法によって第２の関数を効率良くトレーニングできること、そして、３次元の第１の差分画像データセットに基づいて４次元の第２の差分画像データセットを効率良く決定するために、このようなトレーニング済み関数を使用できることを見出した。

本発明はさらに、検査ボリュームの差分画像データセットを決定する決定システムに関する。当該決定システムは、
検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信するように構成されたインターフェースを備え、その２次元実画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、
２次元実画像データセットに基づくと共にトレーニング済み関数に基づいて、差分画像データセットを決定するように構成された処理ユニットを備え、第１の差分画像データセットが少なくとも２次元か少なくとも３次元である。

この決定システムは、上述の差分画像データセットを決定する本発明に係る方法及びその各態様を実行するように構成される。決定システムが当該方法及び各態様を実行するように構成される場合、そのインターフェース及び処理ユニットは、該当する方法の過程を実行するように構成される。

さらに本発明は、本発明に係る決定システムを備えたＸ線ユニットに関する。このＸ線ユニットは、Ｘ線源及びＸ線検出器のいずれか又は両方を備える。このようなＸ線ユニットはＣアーム型Ｘ線装置であり得る。

本発明はさらに、検査ボリュームの２次元差分画像データセットを決定する決定システムに関する。当該決定システムは、
検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信するように構成されたインターフェースを備え、その２次元実画像データセットは、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、
２次元実画像データセットへ第１のトレーニング済み関数を適用して２次元差分画像データセットを決定するように構成された処理ユニットを備える。

さらに本発明は、第１のトレーニング済み関数を調整するトレーニングシステムに関する。当該トレーニングシステムは、
第１のトレーニング済み関数を受信するように構成されると共に、検査ボリュームの第１の２次元トレーニング画像データセット及び第２の２次元トレーニング画像データセットを受信するように構成されたインターフェースを備え、その第１の２次元トレーニング画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、該検査ボリュームは、第１の２次元Ｘ線投影の記録中にＸ線造影剤を含有しておらず、第２の２次元トレーニング画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームの第２の２次元Ｘ線投影を含み、該検査ボリュームは、第２の２次元Ｘ線投影の記録中にＸ線造影剤を含有しており、
第１及び第２の２次元トレーニング画像データセットに基づいてデジタル減算血管造影法により第１のトレーニング差分画像データセットを決定するように構成されると共に、第２の２次元トレーニング画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて第２のトレーニング差分画像データセットを決定するように構成され、そして、その第１のトレーニング差分画像データセットと第２のトレーニング差分画像データセットとの比較に基づいて第１のトレーニング済み関数を調整するように構成された処理ユニットを備える。

このようなトレーニングシステムは、上述のトレーニング済み関数を調整する本発明に係る方法及びその各態様を実行するように構成される。トレーニングシステムが当該方法及び各態様を実行するように構成される場合、そのインターフェース及び処理ユニットは、該当する方法の過程を実行するように構成される。

さらに本発明は、第２のトレーニング済み関数を調整するトレーニングシステムに関する。当該トレーニングシステムは、
第２のトレーニング済み関数を受信するように構成されると共に、検査ボリュームの３次元トレーニング差分画像データセット及び該検査ボリュームの２次元トレーニング画像データセットを受信するように構成されたインターフェースを備え、その２次元トレーニング画像データセットは、２次元実画像データセット又は２次元差分画像データセットに対応し、このインターフェースは、第２のトレーニング済み関数を提供するようにも構成可能とされ、
３次元トレーニング差分画像データセット及び２次元トレーニング画像データセットに基づいて逆投影により第１の４次元トレーニング差分画像データセットを決定するように構成されると共に、該３次元トレーニング差分画像データセット及び２次元トレーニング画像データセットへ第２のトレーニング済み関数を適用して第２の４次元トレーニング差分画像データセットを決定するように構成され、そして、その第１の４次元トレーニング差分画像データセットと第２の４次元トレーニング差分画像データセットとの比較に基づいて第２のトレーニング済み関数を調整するように構成された処理ユニットを備える。

また、本発明は、コンピュータプログラムを記憶したコンピュータプログラム製品と、コンピュータ可読媒体も対象とする。

本発明は、決定システムとトレーニングシステムのいずれか又は両方のメモリに直接ロードすることができるコンピュータプログラムを入れたコンピュータプログラム製品に関する。当該決定システムとトレーニングシステムのいずれか又は両方によってコンピュータプログラムの該当するプログラムセクションが実行されると、少なくとも、請求項１〜９のいずれか１項に記載の第１の差分画像データセットを決定する方法の全過程、請求項１０に記載の２次元差分画像データセットを決定する方法の全過程、又は請求項１２に記載の第１のトレーニング済み関数を調整する方法の全過程が実行される。

本発明は、決定システムのメモリに直接ロード可能なコンピュータプログラムを記憶したコンピュータプログラム製品にも関する。コンピュータプログラムの該当プログラムセクションが決定システムで実行されると、請求項１〜９のいずれか１項に記載の第１の差分画像データセットを決定する方法の全過程が実行される。

本発明は、決定システムのメモリに直接ロード可能なコンピュータプログラムを記憶したコンピュータプログラム製品にも関する。コンピュータプログラムの該当プログラムセクションが決定システムで実行されると、請求項１０に記載の２次元差分画像データセットを決定する方法の全過程が実行される。

本発明は、トレーニングシステムのメモリに直接ロード可能なコンピュータプログラムを記憶したコンピュータプログラム製品にも関する。コンピュータプログラムの該当プログラムセクションがトレーニングシステムで実行されると、請求項１２に記載の第１のトレーニング済み関数を調整する方法の全過程が実行される。

本発明は、トレーニングシステムのメモリに直接ロード可能なコンピュータプログラムを記憶したコンピュータプログラム製品にも関する。コンピュータプログラムの該当プログラムセクションがトレーニングシステムで実行されると、第２のトレーニング済み関数を調整する方法の全過程が実行される。

本発明は、コンピュータ可読記憶媒体にも関する。当該記憶媒体には決定システムとトレーニングシステムのいずれか又は両方で読み取り可能且つ実行可能なプログラムセクションが記憶され、このプログラムセクションが決定システムとトレーニングシステムのいずれか又は両方で実行されると、少なくとも、請求項１〜９のいずれか１項に記載の第１の差分画像データセットを決定する方法の全過程、請求項１０に記載の２次元差分画像データセットを決定する方法の全過程、又は請求項１２に記載の第１のトレーニング済み関数を調整する方法の全過程が実行される。

本発明は、コンピュータ可読記憶媒体にも関する。当該記憶媒体に決定システムによって読み取り可能且つ実行可能なプログラムセクションが記憶されており、該プログラムセクションが決定システムで実行されると、請求項１〜９のいずれか１項に記載の第１の差分画像データセットを決定する方法の全過程が実行される。

本発明は、コンピュータ可読記憶媒体にも関する。当該記憶媒体に決定システムによって読み取り可能且つ実行可能なプログラムセクションが記憶されており、該プログラムセクションが決定システムで実行されると、請求項１０に記載の２次元差分画像データセットを決定する方法の全過程が実行される。

本発明は、コンピュータ可読記憶媒体にも関する。当該記憶媒体にトレーニングシステムによって読み取り可能且つ実行可能なプログラムセクションが記憶されており、該プログラムセクションがトレーニングシステムで実行されると、請求項１２に記載の第１のトレーニング済み関数を調整する方法の全過程が実行される。

本発明は、コンピュータ可読記憶媒体にも関する。当該記憶媒体にトレーニングシステムによって読み取り可能且つ実行可能なプログラムセクションが記憶されており、該プログラムセクションがトレーニングシステムで実行されると、第２のトレーニング済み関数を調整する方法の全過程が実行される。

大部分がソフトウェアによって実現されるということは、本発明に係る方法で動作させるために、既存の決定システムやトレーニングシステムをソフトウェアのアップデートによって容易にアップグレードすることができるという利点をもつ。このようなコンピュータプログラム製品は、コンピュータプログラムの他に、場合によって、追加の構成要素、例えば情報管理や追加要素等、さらには、例えばソフトウェアを使用するためのハードウェアキー（ドングル等）といったハードウェア要素を備えていてもよい。

Ｘ線投影（像）は、投影方向に沿ったＸ線による検査ボリュームの２次元投影であり、多数のピクセルからなる。この場合、各々のピクセルにはＸ線強度値が割り当てられており、このＸ線強度値は、ピクセルに照射されるＸ線強度の大きさである。照射されるＸ線強度は、検査ボリュームに存在する対象物の数、大きさ、形状、及び材質に依存する。

２次元実画像データセットはＸ線投影を含むが、２次元実画像データセットは、さらなるデータ、Ｘ線投影に関するメタデータ（例えば、Ｘ線投影の記録時点、Ｘ線投影の投影方向、Ｘ線投影に使用されたＸ線発生電流又は使用されたＸ線発生電圧、検査した患者の個人データ等）も含み得る。２次元実画像データセットは、Ｘ線投影と同一であってもよい。

検査ボリュームの２次元差分画像データセットは、該検査ボリュームの第１のＸ線投影及び第２のＸ線投影から決定することができる。第１のＸ線投影及び第２のＸ線投影は、同じ投影方向に関して記録されており、そして、第１のＸ線投影の記録時点においては、第２のＸ線投影の記録時点において存在する検査ボリューム中の造影剤分布とは異なる造影剤分布が存在している。２次元差分画像データセットは、第１のＸ線投影及び第２のＸ線投影のＸ線強度の減算から計算することができる。このようにして決定された２次元差分画像データセットは、２次元減算データセットとしても決定することができる。２次元差分画像データセットは、他の方法、例えば、トレーニング済み関数の適用によっても決定することができる。

複数の２次元実画像データセットから、又は、複数の２次元差分画像データセットから、異なる投影方向に関してそれぞれ、検査ボリュームの１つの３次元画像データセットを再構成することができる。特に、複数の２次元実画像データセットから１つの３次元実画像データセットを再構成することができる。また、複数の２次元差分画像データセットから１つの３次元差分画像データセットを再構成することができる。３次元実画像データセット又は３次元差分画像データセットには複数のボクセルが含まれていることがあり、これらのボクセルにはＸ線吸収又はＸ線強度が割り当てられている。Ｘ線吸収は、ハンスフィールド単位（ＨＵ）で測定することができる。

一般に、再構成とは、複数のｍ次元の画像データセットに基づいて、１つのｎ次元の画像データセットを決定することを意味し、この際ｍ＜ｎである。これら複数のｍ次元の画像データセットは、１つのｎ次元のボリュームの投影であり、このｎ次元のボリュームは、ｎ次元の画像データセットによって記述されることになる。例えば、再構成は、複数の２次元の画像データセットに基づいて１つの３次元の画像データセットを決定することを意味する。このような再構成は、例えば、フィルタ補正逆投影法に基づくか、あるいは、当業者には反復再構成法が知られている。

４次元差分画像データセットは、複数の３次元ボクセルを含み、これらには時間情報が割り当てられている。等価的には、４次元差分画像データセットは、複数の３次元差分画像データセットを含むことによっても記述することができ、その１つの３次元差分画像データセットに１つの時間情報が割り当てられている。時間情報は、時間座標として解釈することができ、４次元差分画像データセットは、３次元差分画像データセットの時間的配列又は映像として解釈することができる。

逆投影は、３次元検査ボリュームの１つ以上の２次元投影から３次元検査ボリュームに関するデータを確定する方法である。３次元検査ボリュームに関するデータは、吸収係数又はハンスフィールド単位とすることができる。２次元投影は、３次元検査ボリュームよりも情報が少ないので、逆投影のためには追加情報を用い、例えば、検査ボリューム又は再構成ボリュームのセグメンテーションを用いる。

以上の本発明の特性、特徴、及び利点、そしてこれらが達成される仕組みについては、以下の実施形態に基づいた説明により明確に理解され、その実施形態は、図面を参照して詳細に説明される。この詳細な説明は本発明をその実施形態に限定するものではない。各図面において同じ要素には同じ参照記号が付与されている。図面は原則として正確な縮尺ではない。

血管を含む検査ボリューム及び３次元差分画像データセットを示す。 検査ボリュームの２次元実画像データセットを示す。 検査ボリュームの２次元差分画像データセットを示す。 本発明に係る方法における各データセットの依存関係の第１実施形態を概略的に示す。 本発明に係る方法における各データセットの依存関係の第２実施形態を概略的に示す。 第１の差分画像データセットを決定する方法の実施形態を示す。 第１の差分画像データセットを決定する方法のさらなる実施形態を示す。 第１の差分画像データセットを決定する方法のさらなる実施形態を示す。 第１の差分画像データセットを決定する方法において第２の差分画像データセットがさらに決定される実施形態を示す。 第１の差分画像データセットを決定する方法において必要に応じて第２の差分画像データセットが決定される実施形態を示す。 第１のトレーニング済み関数を示す。 第１のトレーニング済み関数を調整する方法の実施形態を示す。 第１のトレーニング済み関数を調整する方法のさらなる実施形態を示す。 第１のトレーニング済み関数を調整する方法のさらなる実施形態を示す。 第２のトレーニング済み関数を調整する方法の実施形態を示す。 決定システム及びトレーニングシステムを示す。 Ｘ線ユニットを示す。 ３次元差分画像データセット及び比較画像データセットを示す。

図１は、２つの血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２のある検査ボリュームＶＯＬを示すと共に３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄも示す。３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの画像領域は、検査ボリュームＶＯＬに対応する。図示の実施形態において、検査ボリュームは、第１の血管ＶＥＳ．１及び第２の血管ＶＥＳ．２を含有し、この検査ボリュームＶＯＬの第１の血管ＶＥＳ．１が２つの血管枝に分岐している。検査ボリュームは、血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２を含有しない場合、血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２を１つだけ、又は２つより多い血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２を含む場合もある。検査ボリュームＶＯＬは、血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２の他に、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄにマッピングされていない、別の構造ＯＳ．１，ＯＳ．２を含有するが、これらは背景に分類されているので、３次元の第１の差分画像データセットにはマッピングされない。

図示の実施形態においては、検査ボリュームＶＯＬ及び３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄは、第１の方向ｘ、第２の方向ｙ、及び第３の方向ｚに関して拡がっている。第１の方向ｘ、第２の方向ｙ、及び第３方向ｚは、それぞれ互いに直交している。

図２は、検査ボリュームＶＯＬの複数の２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を示し、図３は、検査ボリュームＶＯＬの複数の２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４を示す。図示の実施形態においては、４つの２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４が示されているが、より多い又はより少ない２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４が存在し得る、あるいは使用され得る。さらに、４つの２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４が示されているが、より多い又はより少ない２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４が存在し得る、あるいは使用され得る。

２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬのＸ線投影を含む。２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬのＸ線投影を含み、この投影方向は第１の方向ｘに対して逆向き平行となっている。２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．２は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬのＸ線投影を含み、この投影方向は第２の方向ｙに対して逆向き平行となっている。２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．３は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬのＸ線投影を含み、この投影方向は第１の方向ｘに対して平行となっている。２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．４は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬのＸ線投影を含み、この投影方向は第２の方向ｙに対して平行となっている。

図示の実施形態において、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４の各々は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４のうちの１つに対応する。例えば、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１に対応し、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．２は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．２に対応し、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．３は、２次元実画像データセットトＲＤＳ−２Ｄ．３に対応し、そして２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．４は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．４に対応する。

２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４の各々は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の１つと別の２次元実画像データセット、具体的にはマスク録画との間の強度の差を含む。例えば、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１と別の２次元実画像データセット、具体的にはマスク録画との強度の差を含み、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．２は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．２と別の２次元実画像データセット、具体的にはマスク録画との強度の差を含み、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．３は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．３と別の２次元実画像データセット、具体的にはマスク録画との強度の差を含み、そして２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．４は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．４と別の２次元実画像データセット、具体的にはマスク録画との強度の差を含む。

２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の各々には１つの時点が割り当てられ、本実施形態においては、この時点は、関連するＸ線投影の記録時点に相当する。例えば、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１には、関連するＸ線投影の記録時点ｔ１が割り当てられる。２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．２には、関連するＸ線投影の記録時点ｔ２が割り当てられる。２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．３には、関連するＸ線投影の記録時点ｔ３が割り当てられる。２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．４には、関連するＸ線投影の記録時点ｔ４が割り当てられる。

図示の実施形態において、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４にもそれぞれ１つの時点が割り当てられている。例えば、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４の各々には、対応する２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の時点が割り当てられている。

図示の実施形態において、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の各々あるいはこれに割り当てられたＸ線投影は、検査ボリュームＶＯＬに含まれる血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２をマッピングする。さらに、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４から、他の構造ＯＳ．１，ＯＳ．２がマッピングされる。

２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の記録時点ｔ１，・・・，ｔ４で、血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２は、時間的に異なる造影剤濃度ＣＡ．１，・・・，ＣＡ．４を含有する。時点ｔ１は濃度ＣＡ．１と結びつき、時点ｔ２は濃度ＣＡ．２と結びつき、時点ｔ３は濃度ＣＡ．３と結びつき、時点ｔ４は濃度ＣＡ．４と結びつく。造影剤はＸ線造影剤であり、この造影剤の各造影剤濃度ＣＡ．１，・・・，ＣＡ．４がＸ線投影から決定される。これら造影剤濃度ＣＡ．１，・・・，ＣＡ．４は、血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２内で静的又は動的な流体の流動により時間的に変化する。図示の実施形態において、この流体が血液である。

本実施形態において、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４とそれぞれのマスク録画との強度の差を含む。本実施形態において、マスク録画は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬのＸ線投影であり、このときの投影方向は、それぞれの２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４のＸ線投影の投影方向に対応し、そして、マスク録画の時点では血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２内に造影剤は存在していない。さらに、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４及び関連するマスク録画のマッピングジオメトリ（検査ボリュームＶＯＬ、Ｘ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣ及びＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣの相対的な位置及び相対的な向き）は同一であり、造影剤濃度ＣＡ．１，・・・，ＣＡ．４が変化する以外は、検査ボリュームＶＯＬにおける変化又は移動が存在しないとする。投影ジオメトリのずれ、検査ボリュームＶＯＬの変化又は移動が起こり得るが、結果として画像アーチファクトをもたらす。既知の又は実際に記録済みのマスク録画のＸ線投影無しで、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４とそれぞれのマスク録画の減算とから決定することができ、あるいは、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４へ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−２を適用することによって決定することができる。

図示の実施形態において、以上のように決定することによって、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の他の構造ＯＳ．１，ＯＳ．２は、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４においては抑制されるか、含まれないか、あるいは表示されない。図３に概略的に図示されている血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２の縁（境界）は、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４において含まれないようにするか、又は抑制することができる。２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４は、造影剤又は造影剤濃度ＣＡ．１，・・・，ＣＡ．４のみを示し得るが、これは、検査ボリュームＶＯＬにおいて、（アーチファクトを除いて）造影剤濃度ＣＡ．１，・・・，ＣＡ．４のみが変数であるからである。

図４は、様々なデータセットの依存関係の第１実施形態を概略的に示す。これらデータセットは、第１の差分画像データセットを決定する方法の入力データ、出力値、又は中間結果として使用することができる。

第１の差分画像データセットを決定する方法の開始点は、検査ボリュームＶＯＬの各２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４である。

２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、例えば既知の再構成アルゴリズムにより、検査ボリュームＶＯＬの３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを決定することができる。この３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄから開始して、次に、例えば３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄへ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１を適用することによって、第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定することができる。

代替例として、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−２を適用することにより、又はマスク録画で減算することにより、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４を決定することができる。既知の再構成アルゴリズムにより、次に、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、決定することができる。

この３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄに基づいて、次に、４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’を決定することができる。この４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’の決定は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４と２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４のいずれか又は両方にさらに基づく。例えば、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４と２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４のいずれか又は両方は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ又は３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの１つのセグメンテーションに逆投影することができる。

代替例として、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−４を適用することにより、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、４次元差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄを決定することができる。この場合、３次元差分画像データセットを計算する中間ステップは省略される。

図５は、様々なデータセットの依存関係の第２の実施形態を概略的に示す。これらデータセットは、第１の差分画像データセットを決定する方法の入力データ、出力値、又は中間結果として使用することができる。ここでは特に、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４の依存関係と、２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４の依存関係が示される。

第１の差分画像データセットを決定する方法の開始点は、この場合でも検査ボリュームＶＯＬの各２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４である。

２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、例えば既知の再構成アルゴリズムにより、検査ボリュームＶＯＬの３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを決定することができる。３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄから開始して、次に、例えばこの３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄへ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１を適用することにより、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定することができる。

３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄに基づいて、次に、例えば順投影により、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４を決定することができる。次に、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄ及び３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄに基づいて、例えばこれら２つの画像データセットの差分の順投影により、２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４を決定することができる。第２実施形態においては、好ましくは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の各々に対して１つだけの２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４及び１つだけの２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４が決定され、それぞれの順投影の投影方向は、関連する２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の投影方向に対応する。

２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４と、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４及び２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４のいずれか又は両方とに基づいて、２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４を決定することができる。２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４は、前述の本発明に係る方法の各態様において、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の代わりに使用又は適用することができる。

図６は、検査ボリュームＶＯＬの第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ，ＤＤＳ−４Ｄを決定する方法の第１実施形態を示す。第１の差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４，ＤＤＳ−３Ｄ，ＤＤＳ−４Ｄは、少なくとも２次元であり、好ましくは、少なくとも３次元である。本実施形態においては、第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ，ＤＤＳ−４Ｄが３次元又は４次元である。

第１実施形態において第１の過程は、インターフェースＳＹＳ．ＩＦにより、検査ボリュームＶＯＬに関する２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を受信する過程ＲＥＣ−ＲＤＳ−２Ｄである。これら２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の各々は、投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬの２次元Ｘ線投影を含む。

２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４は、Ｘ線装置ＸＲＡＹにより事前に記録される。本実施形態においてＸ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣとＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣのどちらか又は両方は、検査ボリュームＶＯＬの周りを回転することができる。好ましくは、Ｘ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣ及びＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣが同時に検査ボリュームの周りを回転する。Ｘ線装置ＸＲＡＹは、具体的にはＣアーム型Ｘ線装置である。

図示の実施形態において、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４のＸ線投影は、Ｃアーム型Ｘ線装置（該Ｃアーム型Ｘ線装置が図１７に示されている）により記録される。ＣアームＸＲＡＹ．ＡＲＭが検査ボリュームＶＯＬの周りを所定の角度回転し、Ｘ線投影が一定の時間間隔で記録されるようにして、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４が記録される。必要に応じてマスク録画を作成する場合、これらマスク録画は、同じ投影方向で、当該記録技術を用いて同様に記録される。

一連の記録のそれぞれに際し、Ｃアーム型Ｘ線装置のＣアームＸＲＡＹ．ＡＲＭは、本実施形態において、１２秒で約２６０°回転し、この間に３０４個の２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を記録する。この録画パラメータとしては、他の回転角、回転時間間隔、投影数とすることも可能であり、３次元の再構成に適している２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４をもたらすような録画パラメータとすることが可能である。１８０°とＸ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣのＸ線の開口角との合計より大きい回転角が適しており、特に２００°より大きい回転角が適している。

以下では、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４のうちの１つのＸ線投影の投影方向がｖ_ｉで示され、この投影方向は、ここでは３次元ベクトル、特に３次元の単位ベクトルである。第１実施形態においては、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の各々は、さらに、それぞれのＸ線投影の記録時点ｔ_ｉを含む。

この場合、近似的に以下の関係が成り立つ。

式中、Ｉ_０は、Ｘ線源のＸ線強度であり、Ｉ_ｋｌ（ｔ_ｉ）は、時点ｔ_ｉでのＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣにおける、あるいは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４において座標ｋ，ｉを有するピクセルにおける、Ｘ線強度である。投影方向がｖ_ｉに相当し（本例では近似的に平行投影を仮定することができる）、且つμ（ｘ，ｔ_ｉ）が時点ｔ_ｉの検査ボリュームの部位又は３次元座標ｘにおける線形減衰係数である場合、Γ_ｋｌ（ｖ_ｉ）は、Ｘ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣから、Ｘ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣ又は２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４における座標ｋ，ｉのピクセルまでの、経路である。この経路Γ_ｋｌ（ｖ_ｉ）は、簡単な幾何学的検討事項によって決定することができ、さらに、この関係は連続的に記述することもできる。

投影方向がｖ_ｉに相当する場合、式中、Ｉ（ｙ，ｔ_ｉ）は、Ｘ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣ又は２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の２次元座標ｙにおける、時点ｔ_ｉでのＸ線強度であり、Γ（ｙ，ｖ_ｉ）は、Ｘ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣから、Ｘ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣに関する又は２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に関する２次元座標ｙの点までの経路である。

図示の実施形態において、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４は、相対的なＸ線強度Ｉ_ｋｌ（ｔ_ｉ)／Ｉ_０の対数ｂ_ｋｌ（ｔ_ｉ)＝ｌｏｇ（Ｉ_ｋｌ（ｔ_ｉ)／Ｉ_０）を含み、あるいは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４は、Ｘ線強度Ｉ_ｋｌ（ｔ_ｉ)を直接的に含む。これら２つの選択肢は、Ｘ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣの強度Ｉ_０が分かっていれば、互いに変換することができる。

第１実施形態の第２の過程は、第１の差分画像データセットのＤＤＳ−３Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳであり、この処理ユニットＳＹＳ．ＣＵによる決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づくと共にトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３に基づく。決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４のみに基づいて行うことも可能で、この場合は、血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２が完全に造影剤で満たされるか、又は、大部分（具体的には７５％以上、好ましくは９０％以上）が造影剤で満たされている。

本実施形態において、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３は、少なくとも１つの畳み込み層及びプーリング層を含む。第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮと略記）を含み、３次元実画像データセットは、この畳み込みニューラルネットワークの入力データとして使用される。第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３は、完全畳み込みニューラルネットワーク（Fully Convolutional Neural Network：ＦＣＮＮと略記）でもよく、このＦＣＮＮはＣＮＮであり、ＣＮＮの最後の完全に接続された層が畳み込み層（Convolutional Layer）か逆畳み込み層（Deconvolutional Layer）によって、あるいはその両方によって、置換される。

第１実施形態において、第１の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄは４次元であり、この４次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４へ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−３を適用することによって計算される。第１のトレーニング済み関数ＴＦ−３は、複数の２次元画像データセットを１つの４次元画像データセットにマッピングする関数である。

図７は、検査ボリュームＶＯＬの第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する方法の第２実施形態を示す。本実施形態において、第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄは３次元である。第２実施形態は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を受信する過程ＲＥＣ−ＲＤＳ−２Ｄ、第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳを含み、これらの過程において、第１実施形態の対応する過程の全ての有益な態様及び発展形を組み入れることができる。

第２実施形態は、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを再構成する過程ＲＣＮ−ＲＤＳ−３Ｄを含む。本実施形態において、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄは、フィルタ補正逆投影を適用することによって決定される。他の再構成方法、例えば反復再構成法を使用してもよい。

３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの再構成過程ＲＣＮ−ＲＤＳ−３Ｄは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４のみに基づいており、これらのデータセットでは、血管ＶＥＳ．１，ＶＥＳ．２が完全に又はほぼ完全に造影剤で満たされている。代替例として、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの再構成過程ＲＣＮ−ＲＤＳ−３Ｄは、全ての２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づくものであってもよい。

３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの強度は、再構成ボリュームあるいは検査ボリュームＶＯＬのＸ線吸収係数又は線形減衰係数μに対応し得る。この３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄは、線形減衰係数の時間依存性を考慮することができる。

第１の場合において、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの強度は、時点ｔ’の後の検査ボリュームにおける線形減衰形係数に対応し、この時点ｔ’は、血管が完全に造影剤で満たされた時点に対応し得る。第２の場合において、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの強度は、ｔ’〜ｔ”の期間に渡る検査ボリュームＶＯＬにおける線形減衰係数の平均に対応する。３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄは、個々のボクセルによって確定され、これらボクセルの強度は、例えば、それぞれのボクセルのボリュームに渡るＢ（ｘ）を空間的に平均することによって決定することができる。

代替例として、同様に、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの強度は、再構成ボリューム又は検査ボリュームＶＯＬの相対的な線形減衰係数μに対応してもよく、（水の線形減衰係数に対する相対的な線形減衰の係数μに基づく）ハンスフィールド単位に対応し得る。

図示の第２実施形態において、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳは、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄへ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１を適用する過程ＡＰＰＬ−１を通して３次元確率データセットＰＤＳ−３Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＰＤＳ−３Ｄと、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、３次元確率データセットＰＤＳ−３Ｄと３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄとをピクセル毎に乗算する過程ＭＰＬとを含む。

必要に応じ、第２実施形態において、決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳはさらに、インターフェースＳＹＳ．ＩＦにより、伝達関数を受信する過程ＲＥＣ−ＴＦと、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、伝達関数に基づいて３次元確率データセットＰＤＳ−３Ｄを補正する過程ＭＯＤ−ＰＤＳ−３Ｄとを含む。これら２つの過程は、３次元確率データセットＰＤＳ−３Ｄの決定過程ＤＥＴ−ＰＤＳ−３Ｄの後で且つピクセル毎の乗算過程ＭＰＬの前に、実行される。この場合、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄは、補正後の３次元確率データセットＰＤＳ−３Ｄと乗算される。

本実施形態において、伝達関数Ｔは単調に増加する関数であり、この関数は、区間［０；１］における確率値を区間［０；１］における確率値にマッピングし、ここでＴ（０）＝０及びＴ（１）＝１が成り立つ。この伝達関数Ｔは、ここでは３次元確率データセットの各々の確率値にピクセル毎に適用される。伝達関数の例は、Ｔ（ｘ）＝ｘγでγ＞０であるか、又はランプ関数である。伝達関数によって、確率値は再スケーリングすることができ、そしてこの伝達関数を適切に選択することによって、確率値における画像アーチファクトあるいはアーチファクトを低減するか抑制することができ、あるいは低減して抑制することができる。

Ｂ_ｋｌｍが３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを表し、Ｄ_ｋｌｍが３次元差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを表し、そしてＷ_ｋｌｍが３次元確率データセットＰＤＳ−３Ｄを表すとすると、本実施形態において、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄは、以下のように決定される。

式中、Ｆ_１は、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１であり、Ｋ，Ｌ，Ｍは、それぞれボクセルの数で測った、第１の方向ｘ、第２の方向ｙ及び第３の方向ｚに関する３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの拡がりであり、また３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの拡がりでもある。この関数Ｆ_１の引数は、添え字ｋ，ｌ，ｍのピクセルでの３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの強度値Ｄ_ｋｌｍが、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの全ての強度値に依存し得るものであると理解される。

代替例として、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳは、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１により、入力データとして３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを受信し、そして出力データとして３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを生成するように実行される。したがって、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳは、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄへ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１を適用する過程ＡＰＰＬ−１も含む。

Ｂ_ｋｌｍが３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを表し、そしてＤ_ｋｌｍが３次元差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを表すとすれば、本代替実施形態においては、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄは、以下のように決定される。

式中、Ｆ_１は、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１であり、Ｋ，Ｌ，Ｍは、それぞれボクセルの数で測った、第１の方向ｘ、第２の方向ｙ、及び第３の方向ｚに関する３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの拡がりであり、また３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの拡がりでもある。この関数Ｆ_１の引数は、添え字ｋ，ｌ，ｍのピクセルでの３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの強度値Ｄ_ｋｌｍが、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄの全ての強度値に依存し得るものであると理解される。

図８は、検査ボリュームＶＯＬの第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する方法の第３実施形態を示す。この第１の差分画像データセットは３次元である。第３実施形態は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を受信する過程ＲＥＣ−ＲＤＳ−２Ｄと、第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳとを含み、これらの過程は、第１又は第２実施形態の対応する過程の全ての有益な態様及び発展形を、本実施形態に適用可能である限りにおいて、含む。第３実施形態は同時に、検査ボリュームＶＯＬの２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４を決定する実施形態でもあり、複数の補完的な任意選択の過程を含み、例えば、第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳは任意選択である。

検査ボリュームＶＯＬの３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する方法の第３実施形態は、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４へ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−２を適用して、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４を決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳ−２Ｄを含む。さらに、この３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳは、この場合、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄに基づいた３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの再構成を含む。

第１及び第２実施形態とは異なり、実画像データセットから差分画像データセットへの移行は、第３実施形態においては、３次元（すなわち、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄから３次元差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄへ）では行われず、２次元（すなわち、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４から２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４へ）で行われる。

この場合のトレーニング済み関数ＴＦ−２は、２次元トレーニング実画像データセット及び関連する２次元トレーニング減算画像データセットに基づいてトレーニングされ、その２次元トレーニング減算画像データセットは、それぞれ２次元トレーニング実画像データセット及び関連する２次元トレーニングマスク録画の減算によって決定される。２次元トレーニング実画像データセットは、トレーニング済み関数ＴＦ−２の入力データとして使用され、そしてトレーニング済み関数ＴＦ−２の出力データは、関連する２次元トレーニング減算画像データセットと比較される。このトレーニングのために、適切な等価のコスト関数を使用可能であり、例えば、ピクセル値の偏差平方和を使用できる。

図９は、検査ボリュームＶＯＬの第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する方法の第４実施形態を示す。第４実施形態においては、検査ボリュームＶＯＬの４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’も決定される。

第４実施形態は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を受信する過程ＲＥＣ−ＲＤＳ−２Ｄと、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳとを含み、これらの過程は、第１、第２、第３実施形態の対応する過程の全ての有益な態様及び発展形を含み得る。さらに、第４実施形態は、第１、第２、第３実施形態のさらなる過程及び副過程を含み得る。

第４実施形態は、さらに、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ及び２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄに基づいて、又は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ及び２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄに基づいて、４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’を決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳ’を含む。

例えば、４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’は、３次元差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄに基づいて２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４を正規化することによって、そして、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄへ２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４を逆投影することによって（特に、乗算逆投影によって）決定することができる。

この正規化は、本実施形態において、以下の関数関係によって与えられる。

式中、ｕは、Ｘ線検出器３０２の座標系における２次元空間座標であり、ｔは、時間座標であり、また特に時間情報である。Ｄは、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを表し、そしてＤ（ｘ）は、空間座標ｘにおける３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの値を表す。１次元経路Ｌ（ｔ，ｕ）は、点状のＸ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣと、記録時点ｔにおけるＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣ上の点ｕとを通る直線に対応する。この経路Ｌ（ｔ，ｕ）は、さらに時間座標ｔに依存するが、これは、一般に、Ｘ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣ及びＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣの空間的位置が時間座標ｔと共に変化するからである。変数ｄ（ｔ，ｕ）は、記録時点ｔで記録された２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４の検出器座標ｕにおける強度値を表現している。結果ＤＮ（ｔ，ｕ）は、記録時点ｔで記録された２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４の検出器座標ｕにおける正規化された強度値である。

さらに乗算逆投影は、以下の関数関係によって与えられる。

式中、ｘは、３次元空間座標であり、ｔは、時間座標であり、また特に時間情報である。したがって、タプル（ｔ，ｘ）は、４次元座標として解釈することもできる。Ｄは、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを表し、Ｄ（ｘ）は、空間座標ｘにおける３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの値を表す。Ａ（ｔ，ｘ）は、記録時点ｔにおける空間座標ｘの、Ｘ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣの空間的な２次元検出器座標ｕ＝ Ａ（ｔ，ｘ）への投影を表す。Ｋは、任意選択の畳み込みカーネルを表し、演算子＊は、畳み込みを表し、Ｓｅｇ［Ｄ］（ｘ）は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄのセグメンテーション（あるいは空間座標ｘでの該セグメンテーションの値）を表す。このセグメンテーションの代替として、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを直接使用してもよい。Ｄ_４Ｄ（ｔ，ｘ）は、空間座標ｘでの、そして時間座標ｔでの４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’の値を表す。

図示の実施形態において、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３ＤのセグメンテーションＳｅｇ［Ｄ］は、閾値セグメンテーションであり、閾値を越えるハンスフィールド単位をもつ３次元差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの全てのボクセルは、１つ以上の血管に対応し得る第１の領域又は第１の部位に割り当てられ、そして、閾値未満のハンスフィールド単位をもつ３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの全てのボクセルは、第２の領域又は第２の部位に割り当てられる。ただし、他のセグメンテーションの方法も可能であり、例えば、領域拡張（Region Growing）又はアクティブ形状モデル（Active Shape Models）も可能である。セグメンテーション又はセグメント化した３次元の第１の差分画像データセットの結果Ｓｅｇ［Ｄ］は、関数Ｓｅｇ［Ｄ］として解釈され、この関数Ｓｅｇ［Ｄ］は、ボクセルが第１の領域にある場合、空間的な３次元座標ｘを有するボクセルに値Ｓｅｇ［Ｄ］（ｘ）を割り当て、この値Ｓｅｇ［Ｄ］（ｘ）は、第２のＤＳＡデータセットにおけるボクセルの値に対応し、さらに、関数Ｓｅｇ［Ｄ］は、ボクセルが第２の領域にある場合、空間的な３次元座標ｘを有するボクセルに値Ｓｅｇ［Ｄ］（ｘ）＝０を割り当てる。こうして、セグメンテーション又はセグメント化した３次元の第１の差分画像データセットの結果Ｓｅｇ［Ｄ］は、この場合も画像データセットとして解釈されてよい。

代替例として、４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄは、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄに基づいて２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄを正規化することによっても、そして３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄへ２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄを逆投影することによって（特に乗算逆投影によって）も、決定することができる。この正規化及び逆投影は、２次元差分画像データセットＲＤＳ−２Ｄの場合と同様に実行することができる。この場合も代替として、４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’の決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳ’は、入力データへ第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４を適用する過程ＡＰＰＬ−２を含み、この入力データは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ、２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４、及び３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの１つ以上に基づいている。

本実施形態において、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４は、深層ニューラルネットワークであり、このニューラルネットワークは、入力データとして２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ及び３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを受信し、そして出力として４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’を生成する。第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４は、その出力値と４次元トレーニング差分画像データセットとを比較することによってトレーニングすることができ、この４次元トレーニング差分画像データセットは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ及び３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄに基づいて正規化及び乗算逆投影を適用することによって決定される。

図１０は、検査ボリュームＶＯＬの第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する方法の第５実施形態を示す。第４実施形態において、検査ボリュームＶＯＬの４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’を決定することもできる。

第５実施形態は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を受信する過程ＲＥＣ−ＲＤＳ−２Ｄ、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを再構成する過程ＲＥＣ−ＲＤＳ−３Ｄ、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳを含み、これらの過程は、第１、第２、第３、第４実施形態の対応する過程の全ての有益な態様及び発展形を含むことができる。さらに、第５実施形態は、第１、第２、第３、第４実施形態のさらなる過程及び副過程を含むこともできる。

第５実施形態は、さらに、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄと３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄのいずれか又は両方に基づいて、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４と２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４を決定する過程ＤＥＴ−ＶＤＳ−ＢＤＳ−２Ｄを含む。また第５実施形態は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄに基づいて２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４を決定し、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ及び３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄに基づいて２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４を決定する過程ＤＥＴ−ＶＤＳ−ＢＤＳ−２Ｄを含む。

第５実施形態において、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄの順投影によって決定され、また、２次元背景画像データセットトＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４は、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄと３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄとの差分の順投影によって決定される。
２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４は、以下の式によって決定される。

式中、ｂ_ｖ（ｙ，ｖ）は、座標ｙにおける投影方向ｖに関する２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４の値を表し、Ｄ（ｘ）は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを表し、でΓ（ｙ，ｖ）は、投影方向ｖの点ｙを通る直線を表す。
２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４は、以下の式 によって決定される。

式中、ｂ_ｂ（ｙ，ｖ）は、座標ｙにおける投影方向ｖに関する２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４の値を表し、Ｄ（ｘ）は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを表し、Ｂ（ｘ）は、３次元実画像データセットを表し、Γ（ｙ，ｖ）は、投影方向ｖの点ｙを通る直線を表す。

第５実施形態において、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の各々に対し、１つだけの２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４、ならびに１つだけの２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４が決定される。この１つだけの２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４、ならびに１つだけの２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４の投影方向は、対応する２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の投影方向に対応する。

第５実施形態はさらに、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４と２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４のいずれか又は両方に基づいて、２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４を決定する過程ＤＥＴ−ＭＤＳ−２Ｄを含む。これら２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４は、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づいてもよい。

図示の実施形態において、１つの２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４及び１つの２次元背景画像データセットＢＤＳＤ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳＤ−２Ｄ．４が、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の１つにそれぞれ割り当てられる。これら３つの画像データセットは、３個組のデータセットを１つ形成する。２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４の各々は、この場合、その１つの３個組に基づいている。

２次元補正画像データセットの決定は、トレーニング済み関数の適用に基づいており、このトレーニング済み関数は、入力データとして前記３個組を受信し、出力データとして２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４の１つを出力する。こうして、トレーニング済み関数は、１つ以上の２次元画像データセットを１つの２次元結果画像データセットにマッピングする。代替例として、これら２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４は、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４と同一であってもよい。

代替例として、２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４の１つだけ（又は複数）及び２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４の１つだけ（又は複数）が、トレーニング済み関数の入力データとして使用され得る。代替例として、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の１つだけ（又は複数）及び２次元血管画像データセットＶＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＶＤＳ−２Ｄ．４の１つだけ（又は複数）が、トレーニング済み関数の入力データとして使用され得る。代替例として、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の１つだけ（又は複数）及び２次元背景画像データセットＢＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＢＤＳ−２Ｄ．４の１つだけ（又は複数）が、トレーニング済み関数の入力データとして使用され得る。

２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４を決定する過程ＤＥＴ−ＭＤＳ−２Ｄの後に、他の実施形態の過程を実行することができ、この場合、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４の代わりに２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４が使用される。第５実施形態に対して、ここでは３つの代替実施形態を示しているが、当然ながら、常に他の代替実施形態も可能である。

第１代替実施形態において、第１の差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４，ＤＤＳ−３Ｄ，ＤＤＳ−４Ｄを決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳは、２次元補正画像データセットＭＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＭＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、そして第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３に基づいて、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵにより、第１実施形態と同様に実行され、この第１の差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４，ＤＤＳ−３Ｄ，ＤＤＳ−４Ｄは、少なくとも２次元であり、好ましくは少なくとも３次元である。（この第５実施形態の代替実施形態においては、このように第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ，ＤＤＳ−４Ｄの決定過程ＤＥＴ−ＤＤＳが２回実行されるが、それぞれ異なるデータに基づいて実行される。）

第２代替実施形態において、第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’を決定する過程ＤＥＴ−ＤＤＳ’は、第４実施形態と同様に、入力データへ第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４を適用することによって実行され、これら入力データは、２次元補正画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４と３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄのいずれか又は両方に基づいており、このときの第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’は４次元である。

図１１は、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１の実施形態を示す。この実施形態において、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１は、人工ニューラルネットワークであり、特に畳み込み人工ニューラルネットワークである。第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１は、入力データとして３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを受信し、そして出力データとして３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを生成する。このトレーニング済み関数ＴＦ−１は、本実施形態において、第１の畳み込み層ＣＯＮＶ−１及び第２の畳み込み層ＣＯＮＶ−２を含む。トレーニング済み関数ＴＦ−１は、しかしながら当然、さらなる畳み込み層や他の層を含んでいてもよく、例えばプーリング層を含み得る。第１の畳み込み層ＣＯＮＶ−１も、また第２の畳み込み層ＣＯＮＶ−２も、本実施形態において、８つの畳み込みカーネルをもち、これらは人工ニューラルネットワークの重みに対応している。当然ながら、他の、そして様々な数の畳み込みカーネルも可能である。

図１２、図１３、及び図１４は、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３をトレーニングする方法の第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態を示す。第１実施形態において、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１は、３次元画像データセットを別の３次元画像データセットにマッピングし、この第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１は、この実施形態においては、３次元実画像データセットＲＤＳ−３Ｄを３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄにマッピングする。第２実施形態において、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−２は、２次元画像データセットを別の２次元画像データセットにマッピングし、この第２のトレーニング済み関数ＴＦ−２は、この実施形態においては、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４にマッピングする。第３実施形態において、第３のトレーニング済み関数ＴＦ−３は、複数の２次元画像データセットを１つの４次元画像データセットにマッピングし、この第３のトレーニング済み関数ＴＦ−３は、この実施形態においては、複数の２次元実画像データセット２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を１つの４次元の第１の差分画像データセットにマッピングする。

第１、第２、及び第３実施形態の第１の過程は、インターフェースＴＳＹＳ．ＩＦにより、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３を受信する過程ＴＲＥＣ１−ＴＦ，ＴＲＥＣ２−ＴＦ，ＴＲＥＣ３−ＴＦである。これら実施形態において、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３は、既に事前トレーニングされており、すなわち、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３の１つ以上のパラメータは、前述のトレーニング方法や他のトレーニング方法によって既に調整されている。代替例として、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３の１つ以上のパラメータは、トレーニングデータによって未だ調整されていないものでもよく、これら１つ以上のパラメータは、一定値かランダム値、あるいはその両方により設定されたものでもよい。第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３の全てのパラメータは、トレーニングデータによって未だ調整されていないものでよく、これら全てのパラメータは、一定値かランダム値、あるいはその両方により設定されたものでもよい。

第１、第２及び第３実施形態の第２の過程は、インターフェースＴＳＹＳ．ＩＦにより、検査ボリュームＶＯＬの第１の２次元トレーニング画像データセット及び第２の２次元トレーニング画像データセットを受信する過程ＴＲＥＣ１−ＴＤ，ＴＲＥＣ２−ＴＤ，ＴＲＥＣ３−ＴＤである。

これら第１の２次元トレーニング画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬの２次元Ｘ線投影を含み、この検査ボリュームＶＯＬは、第１の２次元Ｘ線投影の記録中にＸ線造影剤を含んでいない。第１の２次元トレーニング画像データセットの各々が、それぞれのＸ線投影の投影方向を含んでいてもよい。第１の２次元トレーニング画像データセットの各々には、割り当てられたＸ線投影の記録時点が割り当てられるか、あるいは、第１の２次元トレーニング画像データセットの各々が記録時点を含んでいてもよい。これら第１の２次元トレーニング画像データセットの各々は、したがって、２次元実画像データセットである。

第２の２次元トレーニング画像データセットの各々は、１つの投影方向に沿った検査ボリュームＶＯＬの第２の２次元Ｘ線投影を含み、この検査ボリュームＶＯＬは、第２のＸ線投影の記録中にＸ線造影剤を含んでいる。これら第２の２次元トレーニング画像データセットの各々は、それぞれのＸ線投影の投影方向を含んでいてもよい。第２の２次元トレーニング画像データセットの各々には、割り当てられた第２のＸ線投影の記録時点が割り当てられるか、あるいは、第２の２次元トレーニング画像データセットの各々が記録時点を含んでいてもよい。これら第２の２次元のトレーニング画像データセットの各々は、したがって、２次元実画像データセットである。

第１の２次元トレーニング画像データセットの各々に、第２の２次元トレーニング画像データセットの１つの２次元のトレーニング画像データセットが割り当てられ、それぞれの第１のＸ線投影の投影方向とそれぞれの第２のＸ線投影の投影方向とが一致する。

第１、第２及び第３実施形態の第３の過程は、処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵにより、第１及び第２の２次元トレーニング画像データセットに基づいて、デジタル減算血管造影法を通し第１のトレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ）又はＤ_１（ｘ，ｔ）を決定する過程ＴＤＥＴ１−１，ＴＤＥＴ２−１，ＴＤＥＴ３−１である。第１及び第２実施形態において、第１のトレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ）は３次元であり、第３実施形態において、第１のトレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ，ｔ）は４次元である。

本実施形態において、第１の２次元トレーニング画像データセットのＸ線投影の投影方向は、第２の２次元トレーニング画像データセットのＸ線投影の投影方向に対応している。したがって、第１の２次元トレーニング画像データセットの各第１の２次元トレーニング画像データセットｂ_１ ^（１）（ｙ），・・・，ｂ_１ ^（ｎ）（ｙ）に関し、又は、第２の２次元トレーニング画像データセットの各第２の２次元トレーニング画像データセットｂ_２ ^（１）（ｙ），・・・，ｂ_２ ^（ｎ）（ｙ）に関し、第１の２次元トレーニング画像データセットｂ_１ ^（１）（ｙ），・・・，ｂ_１ ^（ｎ）（ｙ）と第２の２次元トレーニング画像データセットｂ_２ ^（１）（ｙ），・・・，ｂ_２ ^（ｎ）（ｙ）とを減算することによって、２次元トレーニング差分画像データセットｄ^（ｋ）（ｙ）＝ｂ_２ ^（ｋ）（ｙ）−ｂ_１ ^（ｋ）（ｙ）を計算することができる。複数の２次元トレーニング差分画像データセットｄ^（１）（ｙ），・・・，ｄ^（ｎ）（ｙ）に基づいて、次に、デジタル減算血管造影法によって、第１のトレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ）又はＤ_１（ｘ，ｔ）を決定することができる。ｙは２次元座標を表し、ｘは３次元座標を表す。４次元の場合には、ｔが時間座標を表す。以下では、略記としてｂ^（ｋ）（ｙ）：＝ｂ_２ ^（ｋ）（ｙ）も使用される。

第１、第２、及び第３実施形態の第４の過程は、処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵにより、第２の２次元トレーニング画像データセットｂ^（１）（ｙ），・・・，ｂ^（ｎ）（ｙ）に基づくと共に第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３に基づいて、第２のトレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ）又はＤ_２（ｘ，ｔ）を決定する過程ＴＤＥＴ１−２，ＴＤＥＴ２−２，ＴＤＥＴ３−２である。第１及び第２実施形態において、第２のトレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ）は３次元であり、第３実施形態において、第２のトレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ，ｔ）は４次元である。

第１実施形態において、第２の２次元トレーニング画像データセットｂ^（１）（ｙ），・・・，ｂ^（ｎ）（ｙ）の再構成過程ＴＲＣＮ−ＲＤＳ−３Ｄによって、３次元トレーニング画像データセットＢ（ｘ）が決定され、この３次元トレーニング画像データセットＢ（ｘ）は、３次元実画像データセットである。続いて、３次元トレーニング画像データセットＢ（ｘ）へ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１を適用する過程ＴＤＥＴ−ＤＤＳ−３Ｄによって、第２の３次元トレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ）が決定され、以下の式が成り立つ。

式中、Ｒｅｃは、再構成演算子を表す。

第２実施形態において、第１のトレーニング関数ＴＦ−２の適用過程ＴＤＥＴ−ＤＤＳ−２Ｄによって、第２の２次元トレーニング画像データセットｄ^（１）（ｙ），・・・，ｄ^（ｎ）（ｙ）の各々から２次元トレーニング差分画像データセットｂ^（１）（ｙ），・・・，ｂ^（ｎ）（ｙ）が決定される。２次元トレーニング差分画像データセットの各々は、２次元差分画像データセットであるが、２次元減算画像データセットではない。続いて、２次元トレーニング差分画像データセットｂ^（１）（ｙ），・・・，ｂ^（ｎ）（ｙ）を再構成する過程ＴＲＣＮ−ＤＤＳ−３Ｄによって、第２の３次元トレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ）が決定され、以下の式が成り立つ。

第３実施形態において、第２の２次元トレーニング画像データセットｄ^（１）（ｙ），・・・，ｄ^（ｎ）（ｙ）の全体へ第１のトレーニング済み関数ＴＦ−３を適用する過程ＴＤＥＴ−ＤＤＳ−４Ｄによって、４次元の第２のトレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ，ｔ）が決定され、以下の式が成り立つ。

第１、第２及び第３実施形態の第５の過程は、処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵにより、第１のトレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ）又はＤ_１（ｔ，ｘ）と、第２のトレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ）又はＤ_２（ｔ，ｘ）との比較に基づいて、第１のトレーニング関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３を調整する過程ＴＡＤＪ１，ＴＡＤＪ２，ＴＡＤＪ３である。

第１及び第２実施形態において、第１の３次元トレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ）と第２の３次元トレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ）との比較は、第１の３次元トレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ）と第２の３次元トレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ）とのピクセル毎の差に基づいており、例えば、偏差平方和ＤＩＦに基づいている。

３重積分は、３次元的に配列されたピクセルに渡る和と解釈することもできる。次に、この偏差平方和が、例えば、誤差逆伝搬（Backpropagation）により最小化されるように、トレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２の１つ以上のパラメータが調整される。この誤差逆伝搬をトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２において実行するだけでなく、それぞれの再構成演算子によっても実行することが必要である。このための例えば数値的な方法が当業者には知られている。

第２実施形態において、代替例として、第２のトレーニング画像データセットｂ_２（ｙ）へ第２のトレーニング済み関数ＴＦ−２を適用する際の出力値ＴＦ_２（ｂ_２（ｙ））と２次元トレーニング差分画像データセットｄ（ｙ）＝ｂ_２（ｙ）−ｂ_１（ｙ）との比較に基づいて、１つ以上のパラメータを調整することも可能である。その出力値ＴＦ_２（ｂ_２（ｙ））の平方偏差と２次元トレーニング差分画像データセットｄ（ｙ）の平方偏差との和が、誤差逆伝播によって最小化される。

第３実施形態において、比較の際に、さらに第１のトレーニング差分画像データセット及び第２のトレーニング差分画像データセットの時間次元も取り込まれる。例えば、偏差平方和は、以下のように計算することができる。

この偏差平方和は、同様に、すべてのピクセルに渡る４次元の和によって個々に決定され得る。

図１５は、第２のトレーニング済み関数を調整する方法の実施形態を示す。

この実施形態の第１の過程は、インターフェースＴＳＹＳ．ＩＦにより、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４を受信する過程ＴＲＥＣ４−ＴＦである。本実施形態において、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４は、１つの３次元画像データセット及び複数の２次元画像データセットを１つの４次元画像データセットにマッピングし、また特に、１つの３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ及び複数の２次元差分画像データセットＤＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＤＤＳ−２Ｄ．４を１つの４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’にマッピングする。代替例として、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４は、１つの３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄ及び複数の２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４を１つの４次元の第２の差分画像データセットＤＤＳ−４Ｄ’にマッピングしてもよい。本実施形態において、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−２は、既に事前トレーニングされており、すなわち、既に第２のトレーニング済み関数ＴＦ−２の１つ以上のパラメータが、前述のトレーニング方法や他のトレーニング方法によって調整されている。代替例として、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−２の１つ以上のパラメータは、トレーニングデータを用いた調整を未だ行っていないものでもよく、特に、この１つ以上のパラメータは、一定値かランダム値、あるいはその両方が事前に設定されたものであってよい。第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４の全てのパラメータが、トレーニングデータを用いた調整を未だ行っていなものでもよく、特に、これら全てのパラメータが、一定値かランダム値、あるいはその両方が事前に設定されたものであってよい。

本実施形態の第２の過程は、インターフェースＴＳＹＳ．ＩＦにより、検査ボリュームＶＯＬの３次元トレーニング差分画像データセットＤ（ｘ）及びこの検査ボリュームＶＯＬの２次元トレーニング画像データセットを受信する過程ＴＲＥＣ４−ＴＤである。その２次元トレーニング画像データセットは、２次元実画像データセットｂ^（１）（ｙ），・・・，ｂ^（ｎ）（ｙ）又は２次元差分画像データセットｄ^（１）（ｙ），・・・，ｄ^（ｎ）（ｙ）に対応する。２次元トレーニング画像データセットは、様々な投影方向及び割り当てられた記録時点に関する検査ボリュームＶＯＬのＸ線投影を含む。

本実施形態の第３の過程は、処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵにより、３次元トレーニング差分画像データセットＤ（ｘ）及び２次元トレーニング画像データセットｂ^（１）（ｙ），・・・，ｂ^（ｎ）（ｙ）又はｄ^（１）（ｙ），・・・，ｄ^（ｎ）（ｙ）に基づいて、逆投影を通し第１の４次元トレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ，ｔ）を決定する過程ＴＤＥＴ４−１である。乗算逆投影は、図９で説明した方法で実行可能である。

本実施形態の第４の過程は、処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵにより、３次元トレーニング差分画像データセットＤ（ｘ）及び２次元トレーニング画像データセットｂ^（１）（ｙ），・・・，ｂ^（ｎ）（ｙ）又はｄ^（１）（ｙ），・・・，ｄ^（ｎ）（ｙ）へ第２のトレーニング関数ＴＦ−４を適用する過程ＴＤＥＴ−ＤＤＳ−４Ｄを通して、第２の４次元トレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ，ｔ）を決定する過程ＴＤＥＴ４−２である。第２の４次元トレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ，ｔ）は、この場合以下の式で与えられる。

あるいは、以下の式で与えられる。

本実施形態の第５の過程は、処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵにより、第１の４次元トレーニング差分画像データセットＤ_１（ｘ，ｔ）と第２の４次元トレーニング差分画像データセットＤ_２（ｘ，ｔ）との比較に基づいて、第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４を調整する過程ＴＡＤＪ４である。この調整は、本実施形態において、図１２〜図１４の過程ＴＡＤＪ１，ＴＡＤＪ２，又はＴＡＤＪ３と同様に行われる。

図１６は、３次元差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する決定システムＳＹＳと、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３と第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４のいずれか又は両方をトレーニングするトレーニングシステムＴＳＹＳとを示す。図示の決定システムＳＹＳ及びトレーニングシステムＴＳＹＳは、本発明に係る方法の１つ以上を実行するように構成されている。決定システムＳＹＳは、インターフェースＳＹＳ．ＩＦ、処理ユニットＳＹＳ．ＣＵ、メモリユニットＳＹＳ．ＭＵを備える。トレーニングシステムＴＳＹＳは、インターフェースＴＳＹＳ．ＩＦ、処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵ、メモリユニットＴＳＹＳ．ＭＵを備える。

決定システムＳＹＳとトレーニングシステムＴＳＹＳのいずれか又は両方は、コンピュータ、マイクロコントローラ、又は集積回路を含む。代替例として、決定システムＳＹＳとトレーニングシステムＴＳＹＳのいずれか又は両方は、コンピュータの実（物理）ネットワーク又は仮想ネットワークである（実ネットワークはクラスタと呼ばれ、仮想ネットワークはクラウドと呼ばれる）。

インターフェースＳＹＳ．ＩＦ，ＴＳＹＳ．ＩＦは、ハードウェア又はソフトウェアインターフェース（例えば、ＰＣＩ−Ｂｕｓ、ＵＳＢ又はファイアワイヤ（登録商標））である。処理ユニットＳＹＳ．ＣＵ，ＴＳＹＳ．ＣＵは、ハードウェア要素又はソフトウェア要素、例えば、マイクロプロセッサ又はいわゆるＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array）を備える。メモリユニットＳＹＳ．ＭＵ，ＴＳＹＳ．ＭＵは、揮発性メインメモリ（Random Access Memory：ＲＡＭ）又は不揮発性の大容量メモリ（ハードディスク、ＵＳＢスティック、ＳＤカード、ソリッドステートデバイス：ＳＳＤ）で実施される。昼用に応じて、決定システムＳＹＳとトレーニングシステムＴＳＹＳのいずれか又は両方は、さらに入出力ユニットを備え、この入出力ユニットが、少なくとも１つの入力ユニット又は少なくとも１つの出力ユニット、あるいはその両方を備える。

図示の実施形態において、決定システムＳＹＳは、ネットワークＮＥＴＷを介してトレーニングシステムＴＳＹＳに接続され、さらに、決定システムＳＹＳは、直接Ｘ線ユニットＸＲＡＹに接続される。Ｘ線ユニットＸＲＡＹへの接続は、ネットワークＮＥＴＷによって形成することもできる。あるいは、決定システムＳＹＳがＸ線ユニットＸＲＡＹの一部であってもよい。決定システムＳＹＳとトレーニングシステムＴＳＹＳとの間の通信はオフラインで行うこともでき、例えばデータ担体を交換することによって行うこともできる。決定システムとトレーニングシステムＴＳＹＳとの間の通信は、例えば、決定システムＳＹＳが追加のトレーニングデータをトレーニングシステムＴＳＹＳに転送することであったり、トレーニングシステムＴＳＹＳが、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３と第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４のどちらか又は両方を決定システムＳＹＳに転送することであったりする。トレーニングシステムＴＳＹＳは、さらに他のデータソースと接続可能であり、特にローカルの又は分散されたＰＡＣＳ (Picture Archiving and Communication System）に接続可能である。

図示の決定システムＳＹＳは、３次元差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する方法の実施形態を実行するように構成されており、インターフェースＳＹＳ．ＩＦ及び処理ユニットＳＹＳ．ＣＵは、当該方法の各過程を実行するように構成されている。図示のトレーニングシステムＴＳＹＳは、第１のトレーニング済み関数ＴＦ−１，ＴＦ−２，ＴＦ−３と第２のトレーニング済み関数ＴＦ−４のいずれか又は両方をトレーニングする方法の実施形態を実行するように構成されており、インターフェースＴＳＹＳ．ＩＦ及び処理ユニットＴＳＹＳ．ＣＵは、当該方法の各ステップを実行するように構成されている。

ネットワークＮＥＴＷは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又は広域ネットワーク（ＷＡＮ）である。ローカルエリアネットワークの例はイントラネットであり、広域ネットワークの例はインターネットである。ネットワークＮＥＴＷは、無線ネットワークとして実装可能であり、ＷＬＡＮ (Wireless LAN、通常、ＷｉＦｉの略称）又はBluetooth（登録商標）の接続で実装可能である。ネットワークＮＥＴＷは、これら例示の組み合せとして実装されていてもよい。

図１７は、決定システムＳＹＳに接続されたＸ線ユニットＸＲＡＹを示す。図示の実施形態において、Ｘ線ユニットＸＲＡＹは、Ｃアーム型Ｘ線装置ＸＲＡＹである。このＣアーム型Ｘ線装置ＸＲＡＹは、Ｘ線を放出するためのＸ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣを備える。そして、このＣアーム型Ｘ線装置ＸＲＡＹは、Ｘ線を受信するためのＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣを備える。Ｘ線源ＸＲＡＹ．ＳＲＣ及びＸ線検出器ＸＲＡＹ．ＤＴＣは、ＣアームＸＲＡＹ．ＡＲＭの２つの異なる端部に固定されている。Ｃアーム型Ｘ線装置ＸＲＡＹのＣアームＸＲＡＹ．ＡＲＭは、スタンドＸＲＡＹ．ＳＴＣに取り付けられている。スタンドＸＲＡＹ．ＳＴＣは、ＣアームＸＲＡＹ．ＡＲＭの位置を変更できるように設計された駆動要素を備える。ＣアームＸＲＡＹ．ＡＲＭは、２つの異なる軸の周りを回転することができる。Ｃアーム型Ｘ線装置は、さらに、制御及び評価ユニットＸＲＡＹ．ＣＴＲＬと患者支持装置ＸＲＡＹ．ＰＡＴを備え、この患者支持装置上に患者ＰＡＴが支持される。制御及び評価ユニットＸＲＡＹ．ＣＴＲＬにより、ＣアームＸＲＡＹ．ＡＲＭの位置を調整することができ、そしてアームＸＲＡＹ．ＡＲＭが検査ボリュームＶＯＬの周りを回転することができる。制御及び評価ユニットＸＲＡＹ．ＣＴＲＬにより、第１の検査ボリュームＶＯＬの２次元Ｘ線投影を記録し、そして評価することができる。図示の実施形態の代替例として、決定システムＳＹＳを制御及び評価ユニットＸＲＡＹ．ＣＴＲＬの一部として実装することも可能である。

図１８は、３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄのマッピング、そして、比較画像データセットＤＤＳ−３Ｄ−ＣＭＰのマッピングを示し、この比較画像データセットは３次元である。３次元の第１の差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４に基づいて、図７に示して説明した、差分画像データセットＤＤＳ−３Ｄを決定する方法の実施形態を通し決定されており、マスク録画は使用されていない。比較画像データセットは、２次元実画像データセットＲＤＳ−２Ｄ．１，・・・，ＲＤＳ−２Ｄ．４と既知のデジタル減算血管造影法によるマスク録画に基づいて決定されている。

未だ明示していないが本発明の思想内で想定される、個々の実施形態やこれらの個々の部分的な態様又は特徴は、本発明の範囲から逸脱することなく、互いに組み合わせることができ、又は交換することができる。１つの実施形態に関して記載された本発明の利点は、明示的に述べるまでもなく、これが適用可能な場合、他の実施形態にも当てはまるものである。

Claims (27)

1. 検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する方法であって、
   インターフェースにより、前記検査ボリュームに関する２次元実画像データセットであってその各々が１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含む２次元実画像データセットを受信し、
   処理ユニットにより、前記２次元実画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて、前記第１の差分画像データセットを決定する、ことを含み、
   ３次元である前記第１の差分画像データセットを決定するために、
   前記処理ユニットにより、前記２次元実画像データセットに基づいて、３次元実画像データセットを再構成し、
   前記処理ユニットにより、前記３次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用する、ことを含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記処理ユニットにより、前記３次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用して、３次元確率データセットを決定し、
   前記３次元の第１の差分画像データセットを決定するときに、前記処理ユニットにより、前記３次元確率データセットと前記３次元実画像データセットとをピクセル毎に乗算する、ことをさらに含む方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記インターフェースにより、伝達関数を受信し、
   前記処理ユニットにより、前記伝達関数に基づいて前記３次元確率データセットを補正する、ことをさらに含む方法。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法であって、
   前記３次元の第１の差分画像データセットと前記３次元実画像データセットのいずれか又は両方に基づいて、２次元血管画像データセットと２次元背景画像データセットのいずれか又は両方を決定し、
   前記２次元血管画像データセットと前記２次元背景画像データセットのいずれか又は両方に基づいて、２次元補正画像データセットを決定する、ことを含む方法。
5. 請求項４に記載の方法であって、
   前記２次元血管画像データセットを、前記３次元の第１の差分画像データセットの順投影によって決定する過程と、
   前記２次元背景画像データセットを、前記３次元実画像データセットと前記３次元の第１の差分画像データセットとの差分の順投影によって決定する過程と、
   のいずれか又は両方を実行する方法。
6. 請求項４又は５に記載の方法であって、
   前記２次元補正画像データセットと前記３次元の第１の差分画像データセットとに基づいて、４次元の第２の差分画像データセットを決定する、ことをさらに含む方法。
7. 検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する方法であって、
   インターフェースにより、前記検査ボリュームに関する２次元実画像データセットであってその各々が１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含む２次元実画像データセットを受信し、
   処理ユニットにより、前記２次元実画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて、前記第１の差分画像データセットを決定する、ことを含み、
   ３次元である前記第１の差分画像データセットを決定するために、
   前記処理ユニットにより、前記２次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用して、２次元差分画像データセットを決定し、
   前記処理ユニットにより、前記２次元差分画像データセットに基づいて再構成して前記３次元の第１の差分画像データセットを決定する、ことをさらに含む方法。
8. 検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する方法であって、
   インターフェースにより、前記検査ボリュームに関する２次元実画像データセットであってその各々が１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含む２次元実画像データセットを受信し、
   処理ユニットにより、前記２次元実画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて、前記第１の差分画像データセットを決定する、ことを含み、
   ４次元である前記第１の差分画像データセットを決定するために、
   前記処理ユニットにより、前記２次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用する、ことを含む方法。
9. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法であって、
   前記処理ユニットにより、入力データへ第２のトレーニング済み関数を適用して、第２の差分画像データセットを決定する、ことをさらに含み、
   前記入力データは、前記２次元実画像データセット、前記２次元差分画像データセット、及び前記３次元の第１の差分画像データセットのいずれか１つ以上に基づいており、
   前記第２の差分画像データセットが４次元である、方法。
10. 請求項９に記載の方法であって、
    前記第２のトレーニング済み関数は、畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方を含むニューラルネットワークに基づいている、方法。
11. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法であって、
    前記第１のトレーニング済み関数は、畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方を含むニューラルネットワークに基づいている、方法。
12. 第１のトレーニング済み関数を調整する方法であって、
    インターフェースにより、前記第１のトレーニング済み関数を受信し、
    前記インターフェースにより、検査ボリュームの第１の２次元のトレーニング画像データセット及び第２の２次元のトレーニング画像データセットを受信し、
    処理ユニットにより、前記第１の２次元のトレーニング画像データセット及び前記第２の２次元のトレーニング画像データセットに基づいて、デジタル減算血管造影法を通し第１のトレーニング差分画像データセットを決定し、
    前記処理ユニットにより、前記第２の２次元のトレーニング画像データセットに基づくと共に前記第１のトレーニング済み関数に基づいて、第２のトレーニング差分画像データセットを決定し、
    前記処理ユニットにより、前記第１のトレーニング差分画像データセットと前記第２のトレーニング差分画像データセットとの比較に基づいて、前記第１のトレーニング済み関数を調整する、ことを含み、
    前記第１の２次元のトレーニング画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、該検査ボリュームは、第１の２次元Ｘ線投影の録画中にＸ線造影剤を含有しておらず、
    前記第２の２次元のトレーニング画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの第２の２次元Ｘ線投影を含み、該検査ボリュームは、第２の２次元Ｘ線投影の録画中にＸ線造影剤を含有している、方法。
13. 検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する決定システムであって、
    前記検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信するように構成されたインターフェースと、
    前記２次元実画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて、前記第１の差分画像データセットを決定するように構成された処理ユニットとを備え、
    前記２次元実画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、
    前記処理ユニットは、
    ３次元である前記第１の差分画像データセットを決定するために、
    前記２次元実画像データセットに基づいて、３次元実画像データセットを再構成し、
    前記３次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用するように構成される、決定システム。
14. 請求項１３に記載の決定システムであって、
    前記処理ユニットは、
    前記３次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用して、３次元確率データセットを決定し、
    前記３次元の第１の差分画像データセットを決定するときに、前記３次元確率データセットと前記３次元実画像データセットとをピクセル毎に乗算するように構成される、決定システム。
15. 請求項１４に記載の決定システムであって、
    前記インターフェースが伝達関数を受信するようにさらに構成され、
    前記処理ユニットは、前記伝達関数に基づいて前記３次元確率データセットを補正するように構成される、決定システム。
16. 請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の決定システムであって、
    前記処理ユニットは、
    前記３次元の第１の差分画像データセットと前記３次元実画像データセットのいずれか又は両方に基づいて、２次元血管画像データセットと２次元背景画像データセットのいずれか又は両方を決定し、
    前記２次元血管画像データセットと前記２次元背景画像データセットのいずれか又は両方に基づいて、２次元補正画像データセットを決定するように構成される、決定システム。
17. 請求項１６に記載の決定システムであって、
    前記処理ユニットは、
    前記２次元血管画像データセットを、前記３次元の第１の差分画像データセットの順投影によって決定する過程と、
    前記２次元背景画像データセットを、前記３次元実画像データセットと前記３次元の第１の差分画像データセットとの差分の順投影によって決定する過程と、
    のいずれか又は両方を実行するように構成される、決定システム。
18. 請求項１６又は１７に記載の決定システムであって、
    前記処理ユニットは、
    前記２次元補正画像データセットと前記３次元の第１の差分画像データセットとに基づいて、４次元の第２の差分画像データセットを決定するように構成される、決定システム。
19. 検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する決定システムであって、
    前記検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信するように構成されたインターフェースと、
    前記２次元実画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて、前記第１の差分画像データセットを決定するように構成された処理ユニットとを備え、
    前記２次元実画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、
    前記処理ユニットは、
    ３次元である前記第１の差分画像データセットを決定するために、
    前記２次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用して、２次元差分画像データセットを決定し、
    前記２次元差分画像データセットに基づいて再構成して前記３次元の第１の差分画像データセットを決定するように構成される、決定システム。
20. 検査ボリュームの第１の差分画像データセットを決定する決定システムであって、
    前記検査ボリュームに関する２次元実画像データセットを受信するように構成されたインターフェースと、
    前記２次元実画像データセットに基づくと共に第１のトレーニング済み関数に基づいて、前記第１の差分画像データセットを決定するように構成された処理ユニットとを備え、
    前記２次元実画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、
    前記処理ユニットは、
    ４次元である前記第１の差分画像データセットを決定するために、
    前記２次元実画像データセットへ前記第１のトレーニング済み関数を適用するように構成される、決定システム。
21. 請求項１３〜１９のいずれか１項に記載の決定システムであって、
    前記処理ユニットは、
    入力データへ第２のトレーニング済み関数を適用して、第２の差分画像データセットを決定するように構成され、
    前記入力データは、前記２次元実画像データセット、前記２次元差分画像データセット、及び前記３次元の第１の差分画像データセットのいずれか１つ以上に基づいており、
    前記第２の差分画像データセットが４次元である、決定システム。
22. 請求項２１に記載の決定システムであって、
    前記第２のトレーニング済み関数は、畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方を含むニューラルネットワークに基づいている、決定システム。
23. 請求項１３〜２２のいずれか１項に記載の決定システムであって、
    前記第１のトレーニング済み関数は、畳み込み層と逆畳み込み層のいずれか又は両方を含むニューラルネットワークに基づいている、決定システム。
24. 請求項１３〜２３のいずれか１項に記載の決定システムを備えたＸ線ユニット。
25. 第１のトレーニング済み関数を調整するトレーニングシステムであって、
    前記第１のトレーニング済み関数を受信するように構成されると共に、検査ボリュームの第１の２次元トレーニング画像データセット及び第２の２次元トレーニング画像データセットを受信するように構成された、インターフェースと、
    前記第１の２次元トレーニング画像データセット及び前記第２の２次元トレーニング画像データセットに基づいて、デジタル減算血管造影法を通し第１のトレーニング差分画像データセットを決定するように構成されると共に、前記第２の２次元トレーニング画像データセットに基づくと共に前記第１のトレーニング済み関数に基づいて、第２の２次元トレーニング差分画像データセットを決定するように構成され、そして、前記第１のトレーニング差分画像データセットと前記第２のトレーニング差分画像データセットとの比較に基づいて、前記第１のトレーニング済み関数を調整するように構成された、処理ユニットとを備え、
    前記第１の２次元トレーニング画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの２次元Ｘ線投影を含み、該検査ボリュームは、第１の２次元Ｘ線投影の録画中にＸ線造影剤を含有しておらず、
    前記第２の２次元トレーニング画像データセットの各々が、１つの投影方向に沿った前記検査ボリュームの第２の２次元Ｘ線投影を含み、該検査ボリュームは、第２の２次元Ｘ線投影の録画中にＸ線造影剤を含有している、トレーニングシステム。
26. 決定システムとトレーニングシステムのいずれか又は両方のメモリに直接ロードすることができるコンピュータプログラムを記憶したコンピュータプログラム製品であって、
    前記コンピュータプログラムのプログラムセクションが前記決定システムと前記トレーニングシステムのいずれか又は両方において実行されたときに、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法及び請求項１２に記載の方法のいずれか１つ以上の方法の全過程が実行される、コンピュータプログラム製品。
27. コンピュータ可読記憶媒体であって、
    決定システムとトレーニングシステムのいずれか又は両方において読み取り可能且つ実行可能なプログラムセクションが記憶され、
    前記決定システムと前記トレーニングシステムのいずれか又は両方において前記プログラムセクションが実行されたときに、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法及び請求項１２に記載の方法のいずれか１つ以上の全過程が実行される、コンピュータ可読記憶媒体。

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