特開 2024-169414 制御方法及びＸ線ＣＴ装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024169414

(43)【公開日】2024-12-05

(54)【発明の名称】制御方法及びＸ線ＣＴ装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20241128BHJP

   A61B 6/50 20240101ALI20241128BHJP

【ＦＩ】

A61B6/03 530A

A61B6/03 560T

A61B6/50 500D

A61B6/03 521K

【審査請求】未請求

【請求項の数】19

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024084691

(22)【出願日】2024-05-24

(31)【優先権主張番号】18/323,016

(32)【優先日】2023-05-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】ツ チェン リー

(72)【発明者】

【氏名】リヤン ツァイ

(72)【発明者】

【氏名】ジエン ジョウ

【テーマコード（参考）】

4C093

【Ｆターム（参考）】

4C093AA22

4C093BA17

4C093CA16

4C093CA34

4C093DA04

4C093EC47

4C093FA15

4C093FA18

4C093FA22

4C093FA55

4C093FD03

4C093FF18

(57)【要約】

【課題】放射線感受性が高い臓器の被ばくを低減すること。
【解決手段】実施形態に係る制御方法は、Ｘ線源とＸ線検出器を回転可能に支持したＣＴ（Computed Tomography）ガントリを制御し、被検体の頭部の３次元領域の位置決めＣＴスキャンを実行して、画像データを生成し、画像データから生成された３次元領域の断面画像データを学習済みモデルに入力することにより、診断用ＣＴスキャン中に被検体の水晶体への照射を回避するためのチルト面を特定する解剖学的ランドマークを検出し、解剖学的ランドマークおよびチルト面に基づいてＣＴガントリのチルト角を決定し、決定したチルト角でチルトしたＣＴガントリを制御して、被検体の診断用ＣＴスキャンを実行する、ことを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｘ線源とＸ線検出器を回転可能に支持したＣＴ（Computed Tomography）ガントリを制御し、被検体の頭部の３次元領域の位置決めＣＴスキャンを実行して、画像データを生成し、
前記画像データから生成された前記３次元領域の断面画像データを学習済みモデルに入力することにより、診断用ＣＴスキャン中に前記被検体の水晶体への照射を回避するためのチルト面を特定する解剖学的ランドマークを検出し、
前記解剖学的ランドマークおよび前記チルト面に基づいて前記ＣＴガントリのチルト角を決定し、
前記決定したチルト角でチルトした前記ＣＴガントリを制御して、前記被検体の前記診断用ＣＴスキャンを実行する、
ことを含む、制御方法。

【請求項2】

前記位置決めＣＴスキャンおよび前記診断用ＣＴスキャンは１回のスキャン操作で連続して実行される、請求項１に記載の制御方法。

【請求項3】

前記位置決めＣＴスキャンは、前記チルト面を特定するように、特定の回転位置を有する特定のビューのＸ線量を増加させて実行される、請求項１に記載の制御方法。

【請求項4】

前記チルト面の決定は、前記被検体の眼窩外耳孔線に基づいて決定することを含む、請求項１に記載の制御方法。

【請求項5】

前記チルト面の決定は、前記被検体の眼窩上隆起およびオピスチオンに基づいて決定することを含む、請求項１に記載の制御方法。

【請求項6】

前記解剖学的ランドマークに基づいて、前記被検体の前記頭部の位置を決定することをさらに含む、請求項１に記載の制御方法。

【請求項7】

前記ＣＴガントリに関連する可動テーブル上の前記被検体の位置を、前記チルトしたＣＴガントリのスキャン面に対して決定し、
前記被検体の頭部を通る所望のスキャン面が前記チルトしたＣＴガントリの前記スキャン面と一致するように、前記被検体を移動させる、
ことをさらに含む、請求項１に記載の制御方法。

【請求項8】

左右の眼の眼窩上隆起を通るチルト面の線を決定し、
前記線の角度が、前記ＣＴガントリの機械軸の１つに対して、設定された角度以内であるかを決定し、
前記線の角度が、前記設定された角度以内ではないことを示す信号を生成する、
ことをさらに含む、請求項１に記載の制御方法。

【請求項9】

Ｘ線源とＸ線検出器を回転可能に支持したＣＴガントリを制御し、被検体の３次元領域の位置決めＣＴスキャンを実行して、画像データを生成し、
前記画像データを学習済みモデルに入力することにより、前記画像データ内の解剖学的ランドマークを特定し、
前記解剖学的ランドマークに基づいて前記ＣＴガントリのチルト角を決定し、
前記チルト角でチルトした前記ＣＴガントリを制御して、前記被検体の診断用ＣＴスキャンを実行する、
ことを含む、制御方法。

【請求項10】

前記位置決めＣＴスキャンおよび前記診断用ＣＴスキャンは、１回のスキャン操作で連続して実行される、請求項９に記載の制御方法。

【請求項11】

前記解剖学的ランドマークに基づいて、解剖学的線を生成し、
前記解剖学的線に基づいて前記チルト角を決定し、
前記チルト角に基づいて前記ＣＴガントリをチルトさせる、
ことを含む、請求項９に記載の制御方法。

【請求項12】

前記解剖学的線は、眼窩外耳孔線である、請求項１１に記載の制御方法。

【請求項13】

前記位置決めＣＴスキャンは、
眼窩外耳孔線の検出を伴うスキャン計画のために構成された第１のスキャン、または前記眼窩外耳孔線の検出を伴わないスキャン計画のために構成された第２のスキャンを含み、
前記第１のスキャンは、前記第２のスキャンより高いＸ線量で実行される、
請求項９に記載の制御方法。

【請求項14】

Ｘ線源とＸ線検出器とを回転可能に支持するＣＴガントリと、
被検体の３次元領域の位置決めＣＴスキャンを実行して、画像データを生成する生成部と、
学習済みモデルに対して前記画像データを入力することで、解剖学的ランドマークを検出する検出部と、
前記解剖学的ランドマークに基づいて前記ＣＴガントリのチルト角を決定する決定部と、
前記チルト角でチルトした前記ＣＴガントリを制御して、前記被検体の診断用ＣＴスキャンを実行する制御部と、
を備える、Ｘ線ＣＴ装置。

【請求項15】

前記生成部は、前記位置決めＣＴスキャンとして、眼窩外耳孔線の検出を伴うスキャン計画のために構成された第１のスキャン、または、前記眼窩外耳孔線の検出を伴わないスキャン計画のために構成された第２のスキャンを実行し、
前記第１のスキャンは、前記第２のスキャンより高いＸ線量で実行される、
請求項１４に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項16】

前記位置決めＣＴスキャンおよび前記診断用ＣＴスキャンは、１回のスキャン操作で連続して実行される、請求項１４に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項17】

前記決定部は、前記解剖学的ランドマークに基づいて解剖学的線を生成し、生成した前記解剖学的線に基づいて前記チルト角を決定し、
前記制御部は、前記チルト角に基づいて前記ＣＴガントリをチルトさせる、
請求項１４に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項18】

前記決定部は、前記被検体の眼窩外耳孔線に基づいて、前記チルト角を決定する、請求項１４に記載のＸ線ＣＴ装置。

【請求項19】

前記決定部は、前記被検体の眼窩上隆起およびオピスチオンに基づいて、前記チルト角を決定する、請求項１４に記載のＸ線ＣＴ装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、制御方法及びＸ線ＣＴ装置に関する。

【0002】

本明細書に記載された実施形態は、一般に、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置および方法に関し、より詳細には、眼の保護のための自動ガントリチルトを有するＸ線ＣＴ装置および方法に関する。

【背景技術】

【0003】

Ｘ線ＣＴ装置は、テーブル上に載置された被検体に対してＸ線源を高速回転させることにより、複数の角度から被検体の投影データを取得する医用画像診断装置である。Ｘ線ＣＴ装置は、それぞれの角度から取得した複数の投影データを再構成することにより、２次元ＣＴ画像および／または３次元ＣＴ画像を生成する。

【0004】

ヘリカルスキャンと呼ばれるスキャンモードでは、Ｘ線源を連続的に回転させながらＸ線源と被検体の相対的な位置関係を変化させ、１回のスキャンで被検体の全身の投影データを取得することができる。Ｘ線ＣＴ装置を使用して被検体を撮像する場合、一般に、被検体の体軸方向（すなわち、頭から足までの方向）がテーブルの長手方向（すなわち、後述の装置座標系のｚ軸方向）に沿うように被検体をテーブル上に載置し、テーブルをｚ軸方向に移動させながらスキャンが実行される。

【0005】

Ｘ線ＣＴ装置を使用した検査では、画像診断用の医用画像の投影データを取得する本スキャン（診断用ＣＴスキャン）の前に、スキャノ像またはスカウト像の投影データを取得するためのプレスキャン（位置決めＣＴスキャン）が実行される。スキャノ像またはスカウト画像は、被ばく線量および撮影範囲などの本スキャンのイメージング条件を決定するために、本スキャンの前に低被ばく線量で取得する画像であり、被検体のセンタリングおよび位置決めを支援し、次のＣＴスキャンの解剖学的ターゲットを選択できる機能を有する。

【0006】

しかし、従来の２Ｄスキャノ像は、通常、放射線写真のＬ－Ｒ方向およびＡ－Ｐ方向のみを提供する。そのため、スキャノ像は、軟部組織の臓器が描出しにくく、管電流の変調には最適ではないという制約を有する。その一方で、近年、超低線量３Ｄスキャノ像は、十分な低線量（＜１ｍＧｙ）を維持しながら完全な３Ｄの解剖学的情報を提供することにより、２Ｄスキャノ像の制限（例えば、より良い軟組織解像度および器官に基づく変調）を克服する利点を見せている。

【0007】

頭頸部ＣＴスキャン中の眼の水晶体の放射線被ばくは、被検体が白内障および混濁を発症するリスクを高める可能性がある。Nikupaavo, U. et al., Lens Dose in Routine Head CT: Comparison of Different Optimization Methods With Anthropomorphic Phantoms. AJR 2015; 204:117-123、および、Mosher, E. et al., Lens Dose Reduction by Patient Posture Modification During Neck CT. AJR 2018; 210:1111-1117を参照されたい。水晶体および放射線感受性組織の放射線被ばくは、臓器ベースの管電流変調（Organ-Based Tube Current Modulation：ＯＢＴＣＭ）、局所外部遮蔽、およびガントリチルト角の最適化などの技術的解決策を使用することによって低減することができる。ガントリチルトはイメージング画質を損なうことなく脳スキャンのＣＴで眼の水晶体の直接被ばくを低減する有効な方法であることが、研究で明らかになっている。Mussmann, B. et al., Organ-based tube current modulation in chest CT. A comparison of three vendors. Radiography 2021 Feb; 27(1):1-7もまた参照にされたい。Ｘ線ＣＴ装置は、ルーチンの脳スキャンにおいて被検体の水晶体の直接的な放射線被ばくを低減することができるように、システムにガントリチルト機能を含めることがある。

【0008】

ガントリチルトまたは被検体の位置決め（ヘッドチルト）は、基本的なＣＴ技術者トレーニングの一部であり、チルトが水晶体への線量被ばくを低減するのに役立つことが示されているが、多くの臨床現場におけるコンプライアンスが一般的に低いことが、長年観察されてきた。Filice, R., Lens Identification to Prevent Radiation-Induced Cataracts Using Convolutional Neural Networks. Journal of Digital Imaging (2019) 32:644-650、および、Deshpande, H. et al., Deep Learning for the Detection of Landmarks in Head CT Images and Automatic Quality Assessment. Proc. SPIE 11596, Medical Imaging 2021: Image Processing, 115960N (15 February 2021); doi: 10.1117/12.2581810を参照にされたい。Ｇｅｏｒｇｅｔｏｗｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌの遡及的な研究によると、水晶体保護のガイダンスに準拠しているのは、頭部ＣＴ検査のうちの約１０％に過ぎないことが分かる。これは、おそらく、位置決め技術が、水晶体を除外するためにレーザーマーカー（および／または２Ｄスキャノ像）による手作業を必要とするためである。これは難易度が高く、やや主観的になり得る。その上、ガントリチルトの調整プロセスは、総ＣＴ収集時間に比べて比較的時間がかかる。また、位置決め後の被検体の移動は、水晶体の望ましくない被ばくを引き起こす可能性がある。

【0009】

そこで、水晶体保護を適切に行い、被検体全体のスループットを向上させることができるように、被検体の位置決めおよびガントリチルトによるＣＴ頭部検査を自動化するためのイメージング条件を、自動設定する技術の提供が望まれている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0010】

【非特許文献1】Nikupaavo, U. et al., Lens Dose in Routine Head CT: Comparison of Different Optimization Methods With Anthropomorphic Phantoms. AJR 2015; 204:117-123.

【非特許文献2】Mosher, E. et al., Lens Dose Reduction by Patient Posture Modification During Neck CT. AJR 2018; 210:1111-1117.

【非特許文献3】Mussmann, B. et al., Organ-based tube current modulation in chest CT. A comparison of three vendors. Radiography 2021 Feb; 27(1):1-7.

【非特許文献4】Filice, R., Lens Identification to Prevent Radiation-Induced Cataracts Using Convolutional Neural Networks. Journal of Digital Imaging (2019) 32:644-650.

【非特許文献5】Deshpande, H. et al., Deep Learning for the Detection of Landmarks in Head CT Images and Automatic Quality Assessment. Proc. SPIE 11596, Medical Imaging 2021: Image Processing, 115960N (15 February 2021); doi: 10.1117/12.2581810.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0011】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、放射線感受性が高い臓器の被ばくを低減することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0012】

実施形態に係る制御方法は、Ｘ線源とＸ線検出器を回転可能に支持したＣＴ（Computed Tomography）ガントリを制御し、被検体の頭部の３次元領域の位置決めＣＴスキャンを実行して、画像データを生成し、前記画像データから生成された前記３次元領域の断面画像データを学習済みモデルに入力することにより、診断用ＣＴスキャン中に前記被検体の水晶体への照射を回避するためのチルト面を特定する解剖学的ランドマークを検出し、前記解剖学的ランドマークおよび前記チルト面に基づいて前記ＣＴガントリのチルト角を決定し、前記決定したチルト角でチルトした前記ＣＴガントリを制御して、前記被検体の前記診断用ＣＴスキャンを実行する、ことを含む。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、第１の実施形態におけるＸ線ＣＴ装置の構成を示す全体ブロック図である。

【図2】図２は、第１の実施形態のＸ線ＣＴ装置のチルト機構を説明するための概略的側面図である。

【図3】図３は、第１の実施形態のＸ線ＣＴ装置における処理回路のブロック図である。

【図4A】図４Ａは、本方法の第１～第４の実施形態におけるバイオマーカーおよびチルト線を示す概略図である。

【図4B】図４Ｂは、本方法の第１～第４の実施形態におけるバイオマーカーおよびチルト線を示す概略図である。

【図4C】図４Ｃは、本方法の第１～第４の実施形態における被検体のシフトを示す。

【図4D】図４Ｄは、本方法の第１～第４の実施形態における被検体のシフトを示す。

【図5A】図５Ａは、本実施形態に係るフローチャートである。

【図5B】図５Ｂは、本実施形態に係るフローチャートである。

【図5C】図５Ｃは、本実施形態に係るフローチャートである。

【図5D】図５Ｄは、本実施形態に係るフローチャートである。

【図6】図６は、第１の実施形態におけるニューラルネットワークを示す図である。

【図7】図７は、第１の実施形態におけるニューラルネットワークのトレーニングを示す図である。

【図8】図８は、第１の実施形態に係るＣＴスキャンを制御するための方法の変更のフローチャートである。

【図9】図９は、バイオマーカーとチルト面と推定されたチルト面とがラベル付けされた３枚の頭部Ｘ線ＣＴ画像を示す図である。

【図10】図１０は、ラベル付けされたチルト面および推定されたチルト面を示す図である。

【図11】図１１は、図９～図１０に示す画像を得る際に使用されるファントムの図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

本開示による実施形態は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを制御する方法に関し、Ｘ線源とＸ線検出器の両方を回転可能に支持したＣＴガントリを使用して、検査される被検体の頭部の３Ｄ領域のスカウトＣＴスキャン（スキャノ像またはスカウト像の投影データを取得するための位置決めＣＴスキャン）を実行して、画像データを生成することを含む。画像データから生成された３Ｄ領域の断面画像データをトレーニング済みの機械学習モデルに入力することにより、その後の診断用ＣＴスキャン中に被検体の水晶体への照射を回避するために位置決めしたチルト面を特定するために、解剖学的ランドマークを検出する。検出された解剖学的ランドマークに基づいてＣＴガントリのチルト角を決定する。決定したチルト角でチルトしたＣＴガントリを使用して、被検体の診断用ＣＴスキャンを実行する。

【0015】

スカウトＣＴスキャンおよび診断用ＣＴスキャンは、１回のスキャン操作で連続して実行され得る。別の実施形態では、スカウトＣＴスキャンを実行することは、ＯＭＢＬを特定するように、特定の回転位置を有する特定のビュー取得のためにＸ線量を増加させることを含む。

【0016】

チルト面は、被検体の眼窩外耳孔線（Orbitomeatal Base Line：ＯＭＢＬ）を使用して定義してもよいし、被検体の眼窩上隆起およびオピスチオンを使用して定義してもよい。

【0017】

ＣＴスキャンを制御する方法の別の実施形態は、Ｘ線源とＸ線検出器の両方を回転可能に支持したＣＴガントリを使用して、検査される被検体の３次元（３Ｄ）領域のスカウトＣＴスキャンを実行して、画像データを生成することを含む。画像データから生成された３Ｄ領域の断面画像データをトレーニング済みの機械学習モデルに入力することにより、画像データ内の解剖学的ランドマークを特定する。特定された解剖学的ランドマークに基づいてＣＴガントリのチルト角を決定し、決定したチルト角でチルトしたＣＴガントリを使用して、被検体の診断用ＣＴスキャンを実行する。

【0018】

本開示によるさらに別の実施形態は、ガントリと、ガントリに取り付けられたＸ線源およびＸ線検出器と、解剖学的ランドマークを検出するように構成されたトレーニング済みモデルを記憶するメモリとを有するＸ線ＣＴ装置に関する。また、本装置は、検査される被検体の３次元（３Ｄ）領域のスカウトＣＴスキャン（位置決めＣＴスキャン）を実行して、画像データを生成するように装置に指示し、解剖学的ランドマークを検出するためにトレーニング済みモデルに画像データを入力し、検出された解剖学的ランドマークに基づいてＣＴガントリのチルト角を決定し、決定されたチルト角でチルトしたＣＴガントリを使用して、被検体の診断ＣＴスキャンを実行するように構成された処理回路を含む。

【0019】

以下、添付図面を参照することによって、それぞれの実施形態のＸ線ＣＴ装置を説明する。

【0020】

イメージング範囲は被検体の性別および／または体型によって異なるため、イメージング範囲は、被検体ごとに適切に設定されることが好ましい。従来のイメージング条件を設定する方法は、データベースに記憶された各解剖学的ランドマーク（以下、ＡＬと略称する）を抽出した各種のテンプレート画像を使用する。

【0021】

各テンプレート画像には、解剖学的部位に応じたイメージング範囲が定義されている。したがって、スキャノ画像から抽出されたＡＬおよびテンプレート画像のＡＬに基づいて、テンプレート画像に定義されたイメージング範囲に対して座標変換を行うことで、被検体のイメージング範囲を決定することが可能である。

【0022】

Ｘ線ＣＴ装置は、ヘリカルスキャンおよび回転スキャンなどの様々なスキャンモードのいずれかで被検体を撮像することができる。例えば、Ｘ線ＣＴ装置のスキャンモードの１つとして、バリアブルヘリカルピッチスキャン（以下、ｖＨＰスキャンと称する）が知られている。ｖＨＰスキャンでは、所定のイメージング範囲ごとにイメージング条件を切り替えながら、広範囲を撮像する。

【0023】

ｖＨＰスキャンで全身を撮像する場合、心臓を含むイメージング範囲では心電同期スキャンが実行される。心電同期スキャンでは、例えば、心拍の１周期において心拍の影響が小さい心時相で投影データを取得するように、イメージング条件が設定される。言い換えれば、画像再構成に必要な所定の心時相の投影データは複数の心拍にわたって取得される。このように、ｖＨＰスキャンにおいて心臓を含むイメージング範囲では、テーブルの移動速度は、心臓を含まない他のイメージング範囲に比べて遅い速度で設定される。

【0024】

テーブルの移動速度が遅いと、被検体がＸ線に曝される時間が長くなり、被検体のＸ線被ばくが増加する。しかし、心拍の１周期でスライス方向のＸ線ビーム幅を超えてテーブルを移動させると、再構成される心臓ＣＴ画像にＺ軸方向の欠損部分が含まれる。

【0025】

以上の理由から、本発明者らは、診断の点で満足な画質が維持される範囲内でイメージング範囲を可能な限り狭く自動的に設定する、画期的な構成を考案した。この構成によれば、取得するＣＴ画像について満足な画質を維持した条件下で、大きな線量のＸ線に曝されるイメージング範囲を最小化することにより、イメージング全体における総被ばく線量を低減することが可能である。

【0026】

以下、上記の方法でイメージング範囲を設定する構成を備えたＸ線ＣＴ装置の実施形態について説明する。

【0027】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１の構成を示す全体ブロック図である。図１に示すＸ線ＣＴ装置１は、スキャナ１１およびコンソール１２を含む。

【0028】

スキャナ１１は、検査室に設置され、被検体Ｐの投影データを取得する。コンソール１２は、検査室に隣接する操作室（制御室）に設置され、スキャナ１１から入力された投影データを再構成することによりＣＴ画像を生成する。

【0029】

スキャナ１１は、回転体２５、テーブル駆動デバイス３１、高電圧電源４１、絞り駆動デバイス４２、回転駆動デバイス４３、チルトコントローラ４４、スキャンコントローラ４５、および通信デバイス４６を含む。例えば、通信デバイス４６は、被検体と会話するためのスピーカ／マイクロフォンであってもよい。

【0030】

回転体２５は、Ｘ線管２１、Ｘ線検出器２３、および後述する不図示の冷却器を回転可能に支持するように構成されたフレーム（すなわち、ハウジング）であり、不図示の固定ベースでベース２７に固定されている。スキャンコントローラ４５の制御の下、回転駆動デバイス４３は、装置座標系のｚ軸と平行な回転軸を中心に、回転体２５を回転させる。

【0031】

一例として、装置座標系のｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸を以下のように定義する。垂直方向をｙ軸方向として定義し、ｚ軸方向を、ｙ軸に直交し、テーブルの水平移動方向（すなわち、長手方向）と平行な方向として定義し、ｘ軸方向を、ｙ軸およびｚ軸の両方に直交する方向として定義する。本実施形態では、特に断りのない限り、被検体Ｐは、その体軸方向がｚ軸方向と一致するようにテーブル上に載置されると仮定している。

【0032】

回転体２５および固定ベースは、固定ベースとベース２７との間に設けられたチルト機構２６により、装置座標系のｚ軸方向にチルトする。チルト機構２６は、不図示のチルト軸受を備えている。回転体２５および固定ベースは、チルト軸受を中心に一体となって回転する。チルト機構２６は、スキャンコントローラ４５の制御の下、チルトコントローラ４４から入力される制御信号に従って回転体２５をチルトさせる。回転体２５のチルト動作の詳細を、図２を参照して以下で説明する。

【0033】

回転体２５は、開口部を含む。テーブル駆動デバイス３１は、被検体Ｐが載置されたテーブル３０を撮像時に回転体２５の開口部内へ移動させ、撮像終了後にテーブル３０を開口部の外側に移動させる。ここでは一例として、ｚ軸の負方向を、開口部の外側から開口部の内側へのテーブル３０の移動方向として定義する。言い換えれば、ｚ軸の正方向を、開口部の内側から開口部の外側へのテーブル３０の移動方向として定義する。支持台３２は、テーブル３０を支持するように床面に設置される。

【0034】

テーブル駆動デバイス３１は、不図示のテーブル移動用モータおよびテーブル移動機構を含む。テーブル駆動デバイス３１は、スキャンコントローラ４５の制御の下、テーブル３０をｙ軸方向に沿って昇降動させると共に、テーブル３０をｚ軸方向に水平に移動させる。

【0035】

テーブル移動機構は、例えば、ラックピニオン機構で構成される。テーブル３０は、テーブル移動用モータにより発生するピニオン（歯車）の回転力により、ピニオンに噛み合うラックに沿って移動する。さらに、テーブル駆動デバイス３１は、不図示のステッピングモータを含み、ステッピングモータにより検出されるテーブル３０の現在位置およびテーブル３０の移動量などの位置制御情報をスキャンコントローラ４５に送信する。

【0036】

回転体２５は、Ｘ線管２１、Ｘ線光学系２２、Ｘ線検出器２３、およびデータ収集システム（Data Acquisition System：ＤＡＳ）２４を含む。

【0037】

Ｘ線管２１は、高電圧電源４１から供給された管電圧に応じてその陰極から電子線を発生させ、金属ターゲット（すなわち、その陽極）に電子線を衝突させることでＸ線を発生させる。Ｘ線管２１で発生したＸ線は、Ｘ線検出器２３に向かって放射される。Ｘ線管２１には、スキャンコントローラ４５の制御の下、Ｘ線放射に必要な電力が供給される。

【0038】

Ｘ線光学系２２は、スキャンコントローラ４５の制御の下、絞り駆動デバイス４２からの制御信号に基づいて、被検体Ｐに放射されるＸ線の照射範囲を制御する。Ｘ線光学系２２は、Ｘ線ビームの線量、照射範囲、Ｘ線ビームの形状、および線質などの照射条件を制御するように構成された各種の制御デバイスを備える。具体的には、Ｘ線光学系２２は、例えば、ウェッジフィルタおよびコリメータを備えている。ウェッジフィルタは、凸レンズ状で、アルミニウムなどの軽量金属で形成されたフィルタであり、Ｘ線管２１で発生したＸ線の線量を調整する。コリメータは、Ｘ線の照射範囲を絞り込むためのスリットであり、Ｘ線の線量がウェッジフィルタにより制御および調整される。

【0039】

Ｘ線検出器２３の一例として、Ｘ線検出器２３は、多数の検出素子がＸ軸方向（すなわち、チャネル方向）およびスライス方向に沿ってマトリクス状に配列された、２次元アレイ型の検出器であってもよい。Ｘ線検出器２３は、Ｘ線管２１から放射されたＸ線を検出する。なお、スライス方向はチャネル方向に直交している。ここでは一例として、スライス方向は、回転体２５の回転軸方向であり、回転体２５がチルトしていない状態、すなわち後述のチルト角が０度の状態ではＺ軸方向に一致する。さらに、チャネル方向は、回転体２５のチルト状態にかかわらず、Ｘ軸方向に一致する。

【0040】

２次元アレイ型検出器は、マルチスライス型検出器とも呼ばれる。Ｘ線検出器２３がマルチスライス型検出器である場合、回転体２５を３６０度または１８０＋α度回転させることにより、スライス方向に幅を有する３次元領域をスキャンすることが可能である。２次元アレイ型の検出器を使用して、３次元スキャノ像またはスカウト画像を得ることができる。

【0041】

ＤＡＳ２４は、不図示の増幅器およびＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）コンバータを含み、Ｘ線検出器２３のそれぞれの検出素子によって検出されたＸ線の送信データの信号を増幅し、増幅された送信データをデジタル信号に変換する。ＤＡＳ２４は、Ｘ線検出器２３によって検出された透過データに基づいて生成される投影データを、不図示のデータ転送デバイスを介してスキャンコントローラ４５に送信する。

【0042】

Ｘ線ＣＴ装置１のコンソール１２は、コンピュータをベースとして構成されており、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークを介して外部デバイスと通信することができる。コンソール１２は、処理回路５１、メモリ５２、入力インタフェース５３、およびディスプレイ５５などのハードウェアで構成される。

【0043】

処理回路５１は、共通信号の伝送路としてのバスを介して、コンソール１２を構成するそれぞれのハードウェア構成要素と相互接続される。なお、コンソール１２は、場合によっては、メモリ媒体ドライブを備えている。

【0044】

処理回路５１は、専用のハードウェアで構成されてもよいし、その内蔵のプロセッサのソフトウェア処理によって各種機能を実現するように構成されてもよい。ここでは一例として、処理回路５１がそのプロセッサのソフトウェア処理によって各種機能を実現する場合について説明する。

【0045】

上述した用語「プロセッサ」とは、例えば、専用または汎用のＣＰＵ、専用または汎用のＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）などの回路を意味する。上記のプログラマブル論理デバイスとしては、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、および複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）が挙げられる。処理回路５１は、メモリ５２に記憶されたプログラムを読み出し、そのプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。追加的に、または代替的に、処理回路５１は、それ自体のプロセッサに記憶されたプログラムを読み出し、そのプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。

【0046】

さらに、処理回路５１は、単一のプロセッサで構成されてもよいし、互いに独立した複数のプロセッサの組み合わせで構成されてもよい。後者の場合、それぞれのプロセッサに対応する複数のメモリ５２を設け、各プロセッサにより実行されるプログラムがこのプロセッサに対応するメモリ５２に記憶されるようにしてもよい。さらなる変更として、１つのメモリ５２が、複数のプロセッサのそれぞれの機能に対応する全てのプログラムを一括的に記憶してもよい。メモリ５２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびＲＯＭ（Read Only Memory）に加えて、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）および光ディスクデバイスなどの外部記憶デバイスを含む記憶媒体である。メモリ５２は、画像データ、プログラムの実行に必要なデータ、および処理回路５１によって実行される各種プログラム（アプリケーションプログラム、およびオペレーティングシステムを含む）を記憶する。さらに、メモリ５２は、オペレーティングシステムを制御するためのプログラムを記憶することができる。さらに、メモリ５２は、入力インタフェース５３からの入力を支援するＧＵＩ（Graphical User Interface）のプログラムを記憶してもよい。

【0047】

入力インタフェース５３は、キーボード、マウス、ジョイスティック、およびトラックボールなどの入力デバイスで構成される。入力インタフェース５３は、入力デバイスを介してユーザからの入力を受け付ける。少なくとも１つの入力デバイスがオペレータにより操作されると、入力インタフェース５３は、この操作に応じた入力信号を生成し、この入力信号を処理回路５１に出力する。

【0048】

ディスプレイ５５は、液晶ディスプレイパネル、プラズマディスプレイパネル、および有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネルなどの表示デバイスである。ディスプレイ５５は、処理回路５１の制御の下、イメージング条件およびスキャノ画像などの画像を表示する。

【0049】

図２は、チルト機構を説明するための第１の実施形態のＸ線ＣＴ装置１の概略的側面図である。図２は、回転体２５がチルトした状態で、スキャナ１１をｘ軸方向から見た側面図である。図２の一点鎖線Ｌ１は、ｙ軸と平行であり、チルト機構２６の中心を通る直線である。一点鎖線Ｌ２は、ｙ－ｚ平面上の直線であり、チルト機構２６の中心を通過する。一点鎖線Ｌ１と一点鎖線Ｌ２との間の角度として、チルト角θが定義される。

【0050】

図２では、回転体２５がｚ軸に沿った負方向にチルトする場合（すなわち、後傾）について説明したが、場合によっては、回転体２５がｚ軸に沿った正方向にチルトする（すなわち、前傾）ことも可能である。後傾を正のチルト方向として定義し、前傾を負のチルト方向として定義した場合、回転体２５の基準角度位置が、一点鎖線Ｌ２と一点鎖線Ｌ１とが一致するチルト角０度となるように、所定の角度範囲内で回転体２５を正のチルト方向または負のチルト方向にチルトさせる。

【0051】

処理回路５１の詳細を、図３に示す。処理回路５１は、スキャンコントローラ機能６０、画像再構成機能６１、深層畳み込みニューラルネットワーク（Deep Convolutional Neural Network：ＤＣＮＮ）６２、およびチルト面生成機能６３を含む。これらの機能のそれぞれは、メモリに記憶されプロセッサによって実行されるプログラムであってもよいし、プロセッサにハードワイヤードされていてもよい。なお、スキャンコントローラ機能６０は、生成部及び制御部の一例である。また、ＤＣＮＮ６２は、検出部の一例であり、学習済みモデル（トレーニング済みの機械学習モデル）の一例である。また、チルト面生成機能６３は、決定部の一例である。

【0052】

以下に詳述するＤＣＮＮ６２は、所望のバイオマーカーに対応する３Ｄスキャノ像ボリューム内の点（（ｘ，ｙ，ｚ）座標）を抽出して出力する。また、ＤＣＮＮ６２は、スキャン線またはスキャン面を出力することができる。一実施形態では、左右の眼の眼窩上隆起の中心および外耳道の中心が抽出され、それぞれＰ１～Ｐ３と示される。この３点Ｐ１～Ｐ３が、所望のスキャン面を定義する。眼窩上隆起点Ｐ１～Ｐ２は、眼窩の平均値または中心を使用して決定することができる。大後頭孔後縁の内板、または後頭骨のオピスチオン（Opisthion of the Occipital Bone：ＯＯ）などのその他の点を抽出して、スキャン面を定義することができる。別の実施形態では、被検体がインプラントを有しているか、または頭部手術を受けたことがある場合、診断スキャン中にこれらの場所に対してこれらの照射を避ける必要がある場合には、インプラントまたは手術の場所もしくは領域をバイオマーカーとして使用し得る。

【0053】

図４Ａおよび図４Ｂは、一例として、バイオマーカー、チルト面、およびチルト線を示す。図４Ａは、眼窩上隆起点Ｐ１～Ｐ２が確認された正面頭蓋骨図である。点間の線Ｌ３がスキャン面内にある。ＯＭＢＬは、図４Ｂにおいて、眼窩上隆起点Ｐ１～Ｐ２の一方と外耳道の点Ｐ３とによって定義されるチルト線Ｌ４として示されている。チルト面は、３点Ｐ１～Ｐ３（または２本の線Ｌ３～Ｌ４）によって定義される。線Ｌ５は、点Ｐ１～Ｐ２および後頭骨のオピスチオン（ＯＯ）に対応する点によって定義されるチルト面を示す。どちらの面を使用しても、チルト面の角度を決定することができる。

【0054】

図５Ａは、第１の実施形態による方法を示すフローチャートである。Ｘ線ＣＴ装置１では、被検体がスキャナ１１内に配置されて位置決めされ（ステップ７０）、３Ｄスキャノ像が得られる（ステップ７１）。処理回路５１は、３Ｄスキャノ像をＤＣＮＮ６２に入力して、３Ｄスキャノ像からバイオマーカーを検出する（ステップ７２）。頭部ＣＴの場合、後頭骨のオピスチオン、外耳道、および左右の眼の眼窩上隆起の中心として定義される点は、バイオマーカーとなり得る。例えば、American Association of Physicists in Medicine, Adult routine head CT protocols version 2.0 (2016)も参照されたい。眼の水晶体の被ばくを回避または低減するため、スキャン角度は、眼窩下隆起と大後頭孔後縁の内板とによって作られる線に平行にすることができる。一実施形態では、眼窩上隆起および外耳道の中心を使用して、眼窩外耳孔線（Orbitomeatal Base Line：ＯＭＢＬ）を特定する。

【0055】

処理回路５１は、チルト面生成機能６３を実行して、スキャノ像のバイオマーカーに由来する座標からチルト面を生成する。機械軸に対するチルト面の向きは、チルト面生成機能６３によって決定される。スキャンコントローラ機能６０は、チルトコントローラ４４を制御してガントリを適切な角度に移動させるスキャンコントローラ４５への指示、また必要に応じて、被検体を適切な位置に配置させるためのテーブル駆動デバイス３１への指示を生成して、決定されたガントリチルト角およびテーブル位置でＣＴスキャンを実行し、水晶体の被ばくを最小限に抑えながら所望の頭部画像を得る。ガントリチルト角は、前述のように、バイオマーカーによって定義される平面から決定することが好ましい。

【0056】

図５Ａに戻り、チルト面は、検出されたバイオマーカーを使用して、ステップ７３において処理回路によって生成される。処理回路は、ステップ７４において、チルトコントローラ４４にガントリをチルトさせるように指示する。処理回路はまた、必要に応じて、ステップ７５において、テーブル駆動デバイス３１に指示を送り、ｚ方向の適切な位置に被検体を配置することによって、被検体を移動させることができる。その後、ステップ７５において被検体の診断用ＣＴスキャンが実施される。スカウトＣＴスキャンおよび診断用ＣＴスキャンは、ワークフローを向上させ、水晶体保護のための安全プロトコルが実行されていることを保証するために、１つの全体的なスキャン操作の一部とすることができる。

【0057】

また、線Ｌ３およびＬ４の角度は、被検体の位置決めおよび位置決め後の移動によって変化し得ることも明らかである。線Ｌ３では、被検体の頭部が所望の位置から左右にずれた場合、決定されたスキャン面は、診断スキャン中に水晶体の一方を放射線に曝す可能性がある。これは、ガントリがｘ方向の軸を中心にチルトするようにしか構成されていないためである（図２を参照）。図２のガントリは、ｙ－ｚ平面内の軸を中心にチルトするように構成されていない。図５Ｂに示す第２の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体の位置決めを補正する性能を含む。

【0058】

図４Ｃは、頭部のシフトを示し、被検体の位置に基づく被ばくラインＥＬを含む。図では、ＥＬの上で被検体が被ばくする。処理回路５１は、被検体の位置決めおよび機械の形状からＥＬを決定することができる。図４Ｃに示すシフトの量では、被検体の右水晶体が被ばくする可能性がある。

【0059】

ステップ７０～７４は、図５Ａの方法と同じである。ステップ７４の後、ステップ７７Ａにおいてヘッドチルトの確認が行われる。一態様では、ＤＣＮＮ６２によって決定された、ｘ－ｚ平面における線Ｌ３のｘ軸に対する角度は、処理回路５１によって所望の範囲と比較される。線Ｌ３の角度がｙ軸からの決められた度数より大きい場合、ステップ７７Ｂにおいて、ディスプレイ５５上でオペレータに警告または警報を提供する。別の態様では、処理回路５１は、Ｐ１またはＰ２とＥＬの間のＥＬに直交する距離を決定することができる。この距離が数ｍｍなどの閾値以上である場合、再び警告または警報が提供される。図４Ｄは、被検体が所望の顎を引いた位置から動いたときの頭部のシフトを示し、被検体の位置に基づく被ばくラインＥＬを含む。図では、ＥＬの上で被検体が被ばくする。処理回路５１は、被検体の位置決めおよび機械の形状からＥＬを決定することができる。図４Ｄに示すシフトの量では、被検体の水晶体が被ばくする可能性がある。Ｌ４とＬ５の間の角度を確認することにより、またはＰ２とＥＬの間のＥＬに直交する距離を決定することにより、図４Ｃで上述したのと同様の方法で警告または警報を与えることができる。

【0060】

オペレータは、ステップ７７Ｃにおいて、被検体を再配置するために、通信デバイス４６（スピーカ／マイクロフォン）を使用して被検体と通信することができる。オペレータが望む場合、ステップ７７Ｄにおいて、被検体が適切な位置にあることを確認するために、別の３Ｄスキャノ像を撮影することができる。このプロセスは、必要に応じて繰り返すことができる。被検体は、必要に応じて、ステップ７５において、適切なｚ方向の位置に移動させることができ、ステップ７６において第１の実施形態と同様に診断スキャンが実行される。

【0061】

図５Ｃおよび図５Ｄは、本開示による方法の第３および第４の実施形態を示す。これらの実施形態では、ガントリはＬ１位置に固定され、傾くことはない。図５Ｃの方法の場合、ステップ７０において、水晶体が照射されないように頭部を所望の角度に配置するために、典型的には顎を引いて被検体を位置決めする。上述したステップ７１、７２が実行される。バイオマーカーを使用して、処理回路５１は、必要に応じて、ステップ７５において、適切なｚ方向位置を決定し、ステップ７６において、被検体がスキャンされる。図５Ｄに示す方法は、第３の実施形態と同様にステップ７３および７４が省略されることを除いて、図５Ｂの方法と同様である。

【0062】

図６に、ＤＣＮＮ６２の一例を示す。その他のニューラルネットワークの構造も可能である。多層ネットワークとは、隣接する層のみが接続されるように複数の層を配置し、入力層側から出力層側に向かって一方向に情報が伝播するネットワークである。図６において、ＤＣＮＮ６２は、入力層（Ｉ＝１）、内層Ｉ＝２～Ｉ＝Ｌ－１、および出力層Ｉ＝Ｌを有する。他の構成も可能である。スキャノ像のデータは、ｘ₁～ｘ_Nで表される入力層のユニットに入力される。データは内層で処理され、出力層Ｉ＝Ｌで出力が生成される。各層には、バイオマーカーを検出するための適切な重みおよびバイアスが与えられる。

【0063】

重みおよびバイアスは、図７に示すトレーニングプロセスによって決定される。ＤＣＮＮのトレーニングプロセスは、上図のように、トレーニング入力Ｘを所望のターゲットＹにマッピングするように設計されている。このトレーニングプロセスは、以下の最適化問題を解くこととして記述することができる。

【0064】

【数1】

【0065】

ここで、Θは最適化するニューラルネットワークのパラメータのセット、Ｎはトレーニングプロセスにおけるトレーニングインスタンスの総数、ｆは最適化するニューラルネットワーク、ｘ_iはトレーニング入力のｉ番目の要素、ｙ_iはトレーニングターゲットのｉ番目の要素である。この最適化問題を解くことにより、ネットワーク出力とターゲットバイオマーカーＹとの差分Δ（例えば、ＭＡＥ（平均絶対誤差）、ＭＳＥ（平均二乗誤差）、ＧＤＬ（Generalized Dice Loss：一般化Ｄｉｃｅ損失）、Ｄｉｃｅ損失、交差エントロピーなどでもよい）が最小となるように、最適なネットワークパラメータΘ^*を求めることができる。

【0066】

図７において、３Ｄスキャノ像８０はＤＣＮＮ８１に入力され、ＤＣＮＮ８１の出力としてバイオマーカー８２が生成される。ターゲットバイオマーカー８３（眼窩上隆起点、および外耳道中心など）を用意し、損失関数８４に入力し、生成したターゲットバイオマーカーとグランドトゥルースのターゲットバイオマーカーの差分を求める。オプティマイザ８５は、出力バイオマーカーとターゲットバイオマーカーの差が最小になるようにΘを調整するために、ＤＣＮＮ８１の重みおよびバイアスを調整する。本発明者らは、後頭骨のオピスチオン（ＯＯ）ならびに左右の眼（ＬＥおよびＲＥ）の眼窩上隆起のほぼ中心として定義される点の３つのランドマークの座標を求めるために、手動でラベル付けされた４８個の脳ＣＴスキャンからなるトレーニンググループを集めた。１２個の脳ＣＴと８個の実３Ｄスキャノ像データセットで構成されたテストグループもまた、グランドトゥルースとして座標を手動でラベル付けした。画像は、ダウンスケール（ｘ４）および骨閾値処理（ＨＵ３００～１９００を１として設定し、その他の特徴量を０に設定した）により、前処理された。図９にその結果を示す。左、中央、および右のビューは、それぞれＬＥ、ＯＯ、ＲＥに対してＤＣＮＮによって決定されたバイオマーカーポイントを示す。各ビューの下部にある水平線は、参考のために示す機械軸と、その結果生じる面のチルト角（θ）である。推定されたチルト面を破線で示し、ラベル付けされたチルト面を実線で示している。以下の表１は、ｄＦＯＶ＝２４０ｍｍまたは３２０ｍｍ、ピッチ０．５ｍｍの脳ＣＴデータ１２セットに対する画素データの結果を示している。推定されたバイオマーカー点およびチルト面は、手動でラベル付けされた点および面と良好な精度でよく一致する。

【0067】

【表1】

【0068】

また、本発明者らは、３Ｄスキャノ像データを使用したテストも実施した。ｄＦＯＶ＝５００ｍｍ、１ｍｍピッチで８個のデータセットを使用した。画像データは、２５６×２５６ピクセルのトリミング画像でダウンサンプリング（２ｘ）した。その結果をＬＥ、ＯＯ、ＲＥについて図１０に示す。推定されたチルト面を破線で示し、ラベル付けされたチルト面を実線で示している。ここでも、予測されたチルト面は、手動でラベル付けされた点の面とよく一致する。以下の表２は、画素データの結果を示す。

【0069】

【表2】

【0070】

表１および表２、ならびに図９および図１０の結果から、本装置は、水晶体への不要な照射を避けるために、診断用頭部ＣＴスキャンを安全に実行するためのチルト面（およびチルト角）を正確に推定できることがわかる。

【0071】

図９～図１０に示す画像は、図１１に示すファントムを使用して得られたものである。

【0072】

（変形例）
実施形態の変形例では、３Ｄスカウトスキャンの２つのモードが使用される。第１のモードでは、ＯＭＢＬ（または別の線）は検出されず、通常の３Ｄスキャノ像の線量でスカウトスキャンが実行される。より高いスキャノ像の線量でモードを第２モードに切り替え、ＯＭＢＬを検出する。第２の変更として、３Ｄスキャノ像操作中の特定のビュー収集において、ＯＭＢＬの検出のために３Ｄスキャン中の特定の回転位置で線量を増加させる。これを図８に示す。

【0073】

本開示による方法およびシステムは、自動ガントリのチルトワークフローの利点を有し、時間のかかる手動のチルトと比較して、全体的な被検体のスループットを加速させることになる。この方法およびシステムは、水晶体保護のガントリチルトプロトコルを適用することを保証し、チルト角度を推定するためのヒューマンエラーのリスクを低減することを想定する。従来のガントリチルトアプローチと比較して、本開示による提案された方法およびシステムは、３Ｄスカウトスキャンおよび診断スキャンがシームレスに実行されるため、現在のワークフローを変更せず、位置決めおよびガントリチルト角の計算のための追加のＣＴスキャンを必要としない。

【0074】

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、放射線感受性が高い臓器の被ばくを低減することができる。

【0075】

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0076】

１ Ｘ線ＣＴ装置
１１ スキャナ
６０ スキャンコントローラ機能
６１ 画像再構成機能
６２ ＤＣＮＮ
６３ チルト面生成機能

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図4D】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】