特許 7746305 品質メトリックのインタラクションに基づく医用画像データの解析のためのシステム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-09-19

(45)【発行日】2025-09-30

(54)【発明の名称】品質メトリックのインタラクションに基づく医用画像データの解析のためのシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/00 20240101AFI20250922BHJP

   A61B 6/46 20240101ALI20250922BHJP

   A61B 5/055 20060101ALI20250922BHJP

   G16H 30/40 20180101ALI20250922BHJP

【ＦＩ】

A61B6/00 560

A61B6/00 550D

A61B6/00 550A

A61B6/46 506Z

A61B5/055 380

G16H30/40

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2022575809

(86)(22)【出願日】2021-06-08

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-07-05

(86)【国際出願番号】 EP2021065265

(87)【国際公開番号】W WO2021249992

(87)【国際公開日】2021-12-16

【審査請求日】2024-06-06

(31)【優先権主張番号】20178943.5

(32)【優先日】2020-06-09

(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP

(73)【特許権者】

【識別番号】590000248

【氏名又は名称】コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ

【氏名又は名称原語表記】Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ．

【住所又は居所原語表記】Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈ Ｃａｍｐｕｓ ５２， ５６５６ ＡＧ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ

(74)【代理人】

【識別番号】110001690

【氏名又は名称】弁理士法人Ｍ＆Ｓパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】ホーセン アンドレ

(72)【発明者】

【氏名】ブリュック ハイナー マティアス

(72)【発明者】

【氏名】ヴォン ベルグ ジェンス

(72)【発明者】

【氏名】クローンケ スヴェン

(72)【発明者】

【氏名】ビストロフ ダニエル

(72)【発明者】

【氏名】ヤング スチュワート マシュー

【審査官】清水 裕勝

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０１０／００８６１８２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２００９－０３４５２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０２０－５１１１８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－１７５０２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１７－５３４４０１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ６／００－６／５８

Ａ６１Ｂ ８／００－８／１５

Ａ６１Ｂ ５／０５５

Ｇ０１Ｎ ２４／００－２４／１４

Ｇ０１Ｒ ３３／００－３３／６４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

人間の被検者から取得された、２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のためのシステムであって、
前記システムは、画像データを取得する医用イメージングユニットを含み、前記医用イメージングユニットは、Ｘ線イメージングユニット及び／又は磁気共鳴断層撮影ユニットを含み、
前記システムは、データ処理システムをさらに含み、前記データ処理システムは、
前記医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取り及び／又は決定し、
前記画像品質メトリックに基づいて、組み合わせ品質メトリックを自動で又はインタラクション形式で決定し、
前記データ処理システムは、前記組み合わせ品質メトリックの前記決定が、前記組み合わせ品質メトリックへの前記画像品質メトリックの組み合わせ効果に関して前記画像品質メトリック間のインタラクションを考慮するように構成されており、
前記画像品質メトリック間の前記インタラクションは、前記画像品質メトリックのうちの第１の画像品質メトリックの変更によって引き起こされる前記組み合わせ品質メトリックの変更が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの変更によって補償可能であるようなインタラクションであり、
前記画像品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、前記イメージングユニットのコンポーネントに対する又はさらなる身体部分に対する、イメージングされた身体部分の位置及び／又は向きの１つ以上のパラメータを示す、システム。

【請求項2】

前記コンポーネントは、前記イメージングユニットの検出器及び／又は前記イメージングユニットの放射線源を含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記画像品質メトリックの各々は、対応する事前定義された最適値又は事前定義された最適範囲に関連付けられており、
前記画像品質メトリック間の前記インタラクションは、前記画像品質メトリックのうちの第１の画像品質メトリックの前記最適範囲又は前記最適値からの偏差の増加が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの前記最適範囲又は前記最適値からの偏差の減少によって補償可能であるようなインタラクションである、請求項１又は２に記載のシステム。

【請求項4】

前記システムは、前記医用画像の１つ以上について、決定された前記組み合わせ品質メトリックに基づいて、前記イメージングユニットを使用するためのイメージング条件の変更を表すパラメータ又は状態変数を決定し、変更された前記イメージング条件は、前記画像品質メトリックのうちの１つ以上を変更する、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項5】

前記画像品質メトリックの前記決定は、前記医用画像の少なくとも一部をセグメント化すること、及び／又はセグメント化された前記医用画像を使用して前記医用画像をアトラスに位置合わせすることを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項6】

各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためのシステムであって、
前記医用画像は、１つ以上の医用イメージングユニットを使用して１人以上の人間の被検者から取得され、前記医用イメージングユニットの各々は、医用画像を取得し、
前記システムは、データ処理システムを含み、前記データ処理システムは、
前記医用画像の各々について、１つ以上の画像品質メトリックを読み取り及び／又は生成し、
ユーザインターフェースを介して、前記医用画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を受信し、
前記データ処理システムはさらに、
（ａ）前記画像品質メトリックに基づいて、かつ前記ユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを決定又は適応させ、及び／又は
（ｂ）前記ユーザ入力に基づいて、かつ前記組み合わせ品質メトリックに基づいて前記医用画像を分類する若しくは前記医用画像の一部を選択するためのアルゴリズムを決定又は適応させ、
前記組み合わせ品質メトリックは、前記組み合わせ品質メトリックへの前記画像品質メトリックの組み合わせ効果について前記画像品質メトリック間のインタラクションに依存しており、
前記画像品質メトリック間の前記インタラクションは、前記画像品質メトリックのうちの第１の画像品質メトリックの変更によって引き起こされる前記組み合わせ品質メトリックの変更が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの変更によって補償可能であるようなインタラクションであり、
前記画像品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、前記イメージングユニットのコンポーネントに対する又はさらなる身体部分に対する、イメージングされた身体部分の位置及び／又は向きの１つ以上のパラメータを示す、システム。

【請求項7】

前記ユーザインターフェースを介して、前記医用画像の少なくとも一部についての前記組み合わせ品質メトリックを示す出力、及び／又は前記医用画像の分類を示す出力であって、前記組み合わせ品質メトリックに基づいて前記医用画像を分類する出力を表示する、請求項６に記載のシステム。

【請求項8】

前記ユーザインターフェースを介して、前記画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの座標系を示すグラフィカル表現を出力し、
前記医用画像のうちの１つ以上について、前記グラフィカル表現は、対応する医用画像と前記座標系との空間的関係をさらに示す、請求項６又は７に記載のシステム。

【請求項9】

前記データ処理システムは、前記ユーザインターフェースを介して、前記医用画像についての前記ユーザ指定の品質評価を示す前記ユーザ入力を入力するため前記医用画像のうちの１つ以上の医用画像のユーザ指定の選択を受信し、前記医用画像は、前記ユーザ指定の選択によって選択される、請求項６から８のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項10】

２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のための方法であって、前記画像は、人間の被検者の少なくとも一部の画像であり、前記方法は、データ処理システムを使用して実行され、
前記方法は、
医用イメージングユニットを使用して、前記医用画像データを取得するステップであって、前記医用イメージングユニットは、Ｘ線イメージングユニット及び／又は磁気共鳴断層撮影ユニットを含む、前記医用画像データを取得するステップと、
前記データ処理システムを使用して、前記医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取る及び／又は決定するステップと、
前記データ処理システムを使用して、前記画像品質メトリックに基づいて、組み合わせ品質メトリックを自動で又はインタラクション形式で決定するステップと、
を含み、
前記組み合わせ品質メトリックを決定するステップは、前記組み合わせ品質メトリックへの前記画像品質メトリックの組み合わせ効果について前記画像品質メトリック間のインタラクションを考慮に入れ、
前記画像品質メトリック間の前記インタラクションは、前記画像品質メトリックのうちの第１の画像品質メトリックの変更によって引き起こされる前記組み合わせ品質メトリックの変更が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの変更によって補償可能であるようなインタラクションであり、
前記画像品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、前記イメージングユニットのコンポーネントに対する又はさらなる身体部分に対する、イメージングされた身体部分の位置及び／又は向きの１つ以上のパラメータを示す、方法。

【請求項11】

各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のための方法であって、前記医用画像は、医用イメージングユニットから取得される１人以上の人間の被検者の一部の画像であり、
前記方法は、データ処理システムを使用して実行され、
前記方法は、
前記データ処理システムを使用して、前記医用画像の各々について、１つ以上の画像品質メトリックを読み取る及び／又は生成するステップと、
前記データ処理システムのユーザインターフェースを介して、前記画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を受信するステップと、
を含み、
前記方法は、
（ａ）前記画像品質メトリックに基づいて、かつ前記ユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを、前記データ処理システムを使用して決定又は適応させるステップ、及び／又は
（ｂ）前記画像を分類する若しくは前記画像の一部を選択するためのアルゴリズムを、前記データ処理システムを使用して決定又は適応させるステップ、
のうちの少なくとも１つを含み、
前記分類すること又は前記選択することは、前記ユーザ入力に基づいており、かつ前記組み合わせ品質メトリックに基づいており、
前記組み合わせ品質メトリックは、前記組み合わせ品質メトリックへの前記画像品質メトリックの組み合わせ効果について前記画像品質メトリック間のインタラクションに依存しており、
前記画像品質メトリック間の前記インタラクションは、前記画像品質メトリックのうちの第１の画像品質メトリックの変更によって引き起こされる前記組み合わせ品質メトリックの変更が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの変更によって補償可能であるようなインタラクションであり、
前記画像品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、前記医用イメージングユニットのコンポーネントに対する又はさらなる身体部分に対する、イメージングされた身体部分の位置及び／又は向きの１つ以上のパラメータを示す、方法。

【請求項12】

各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためのコンピュータプログラムであって、前記医用画像は、医用イメージングユニットから取得される１人以上の人間の被検者の一部の画像であり、
前記コンピュータプログラムは、データ処理システムのプロセッサによって実行されると、
前記データ処理システムを使用して、前記医用画像の各々について、１つ以上の画像品質メトリックを読み取る及び／又は生成することと、
前記データ処理システムのユーザインターフェースを介して、前記医用画像の少なくとも一部について、対応する医用画像のユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を受信することと、
を実行し、
前記コンピュータプログラムはさらに、前記プロセッサによって実行されると、
（ａ）前記画像品質メトリックに基づいて、かつ前記ユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを、前記データ処理システムを使用して決定又は適応させること、及び／又は
（ｂ）前記画像を分類する若しくは前記画像の一部を選択するためのアルゴリズムを、前記データ処理システムを使用して決定又は適応させること、
のうちの少なくとも１つを実行し、
前記分類すること又は前記選択することは、前記ユーザ入力に基づいており、かつ前記組み合わせ品質メトリックに基づいており、
前記組み合わせ品質メトリックは、前記組み合わせ品質メトリックへの前記画像品質メトリックの組み合わせ効果について前記画像品質メトリック間のインタラクションに依存しており、
前記画像品質メトリック間の前記インタラクションは、前記画像品質メトリックのうちの第１の画像品質メトリックの変更によって引き起こされる前記組み合わせ品質メトリックの変更が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの変更によって補償可能であるようなインタラクションであり、
前記画像品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、前記医用イメージングユニットのコンポーネントに対する又はさらなる身体部分に対する、イメージングされた身体部分の位置及び／又は向きの１つ以上のパラメータを示す、コンピュータプログラム。

【請求項13】

請求項１２に記載のコンピュータプログラムが保存された、コンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、医用画像データの解析のためのシステム、方法、プログラム要素、及びコンピュータ可読媒体に関する。具体的には、解析は、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について複数の画像品質メトリック間のインタラクションを考慮するように実行される。

【背景技術】

【0002】

放射線科では、放射線画像の生成の機能と、その診断品質の評価の機能とは、画像取得ユニットを操作する放射線技術者と呼ばれる放射線技師と、放射線科医とで分けられている。例えばイメージングユニットに対する患者の位置決めのエラーによって引き起こされる深刻な画像品質の低下を画像が示す場合、放射線科医は、拒否解析を実行するときに、画像は診断に使えないと分類して画像を拒否する。このような場合は、患者から繰り返し画像を取得する必要がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

しかし、繰り返し画像は、追加のコストが発生し、放射線科の生産性が低下し、患者に照射される放射線量が増加する。また、増え続ける診断データを管理しなければならない臨床ワークフローにも適合しない。

【0004】

同様の問題は、一部の放射線技師が、放射線科医に相談せずに、放射線科医による拒否の可能性を予測して、画像をそのまま拒否する傾向があるという点にある。しかし、これは、基本的な医学的トレーニングしか受けておらず、その画像が診断に適しているかどうかを判断する資格がない人によって画像が拒否されたため、不必要な繰り返し画像が発生する。

【0005】

医用画像を生成し、それらの診断品質を評価するための現在のプロセスには欠陥があるため、医用画像を解析するためのより効率的なシステムがあることが望ましい。

【0006】

米国特許出願公開第２０１０／０３０５４４１Ａ１号は、自動超音波画像最適化システムに関連している。

【0007】

欧州特許第３６４４２７３Ａ１号は、医用画像の画像品質パラメータを決定するシステムに関連している。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示は、人間の被検者から取得された、２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のためのシステムに関する。システムは、医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取る及び／又は決定するデータ処理システムを含む。データ処理システムはさらに、画像品質メトリックに基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定する。データ処理システムは、組み合わせ品質メトリックの決定が、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果に関して画像品質メトリック間のインタラクションを考慮するように構成されている。

【0009】

画像データは、医用イメージングユニットを使用して取得される。医用イメージングユニットには、Ｘ線イメージングユニット、磁気共鳴断層撮影ユニット、及び／又は超音波イメージングユニットが含まれる。Ｘ線イメージングユニットは、平面放射線撮影法及び／又はＸ線コンピュータ断層撮影法用のユニットである。

【0010】

人間の被検者について取得された医用画像には、肺、胸部、肋骨、骨、足関節、又は膝関節の画像が含まれる。

【0011】

３次元医用画像は、断層撮影画像を表す。断層撮影画像は、再構成アルゴリズムを使用して、２次元画像から生成されてもよい。２次元医用画像は、投影イメージングを使用して、具体的には、投影放射線撮影法を使用して生成される。

【0012】

データ処理システムは、データ処理システムのストレージデバイスに保存されている１つ以上のファイルから品質メトリックの少なくとも一部を読み出す。さらに又は或いは、データ処理システムは、医用画像の少なくとも一部を入力として使用する解析アルゴリズムを使用して、品質メトリックの少なくとも一部を決定してもよい。解析アルゴリズムには、次に限定されないが、セグメンテーションアルゴリズム、画像をアトラスに位置合わせするための位置合わせアルゴリズム、分類器、機械学習アルゴリズムのうちの１つ又は組み合わせが含まれる。機械学習アルゴリズムは、教師あり及び／又は教師なし学習用に構成されていてもよい。具体的には、機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）である。

【0013】

さらに又は或いは、データ処理システムは、データストレージシステムのユーザインターフェースを介して、及び／又はさらなるデータ処理システムから、品質メトリックの少なくとも一部を受信してもよい。データ処理システムは、画像品質メトリックを自動で又はインタラクション形式で（即ち、ユーザ介入を必要とする）決定する。

【0014】

品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、医用イメージングユニットを使用して医用画像を取得するためのイメージングプロセスのパラメータに関わる。品質メトリックうちの１つ以上又は各々は、医用イメージングユニットのコンポーネントに対する人間の被検者の身体部分の位置及び／又は向きのパラメータを示すか、又はそのパラメータを含み得る。例として、コンポーネントには、イメージングユニットの検出器（Ｘ線検出器など）及び／又はイメージングユニットの放射線源が含まれる。向きパラメータの一例は、長手方向軸周りの足関節の回転角である。位置パラメータの一例は、Ｘ線放射線感受性検出器の視野に対する肺野の位置である。視野は、Ｘ線イメージングユニットのコリメータの位置を調整することによって、及び／又は被検者と放射線感受性検出器との相対的位置を調整することによって調整される。さらに又は或いは、視野に対する肺野の範囲は、コリメータによって形成される開口部を調整することによって調整することもできる。

【0015】

さらに又は或いは、品質メトリックうちの１つ以上又は各々は、人間の被検者の部分の互いに対する向きのパラメータを示すか、又はそのパラメータを含み得る。身体部分のうちの１つ以上又はすべてについて、対応する身体部分は、医用画像内にイメージングされる。２つの身体部分の互いに対する向きの一例は、足関節の屈曲角（即ち、背屈又は足底屈の角度）である。

【0016】

組み合わせ品質メトリックは、医用画像が医学的診断のために十分であるかどうか、又はどの程度十分であるかを示す。データ処理システムは、データ処理システムに保存されているアルゴリズムを使用して、組み合わせ品質メトリックを決定し得る。組み合わせ品質メトリックの決定は、自動で又はインタラクション形式（即ち、人間の介入を必要とする）で実行され得る。例として、データ処理システムは、データ処理システムのユーザインターフェースを介して、組み合わせ品質メトリックを決定するために使用されるユーザ入力を受信する。そのようなユーザ入力の一例は、医用画像に基づく目的の診断である。このユーザ入力に基づいて、データ処理システムは、１つ以上の画像品質メトリック及び／又は組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを選択する。これにより、取得した画像が目的の診断を行うのに適しているかどうかを決定することを確実に可能にする組み合わせ品質メトリックを決定できる。

【0017】

組み合わせ品質メトリックの少なくとも一部は、複数の事前定義された品質レベルの値を有し得る。品質レベルのうちの１つ以上の品質レベルは、医用画像が事前定義された基準を満たすことを示し、１つ以上の第２のレベルは、医用画像が事前定義された基準を満たさないことを示し得る。事前定義された基準は、医用画像が事前定義された診断に適しているかどうか、又はどの程度適しているかを示す。

【0018】

組み合わせ品質メトリックは、画像品質メトリックに依存する表形式関数又は解析関数であり得る。組み合わせ品質メトリックには、スカラー値、ベクトル、及び／若しくは状態変数が含まれ得るか、又はスカラー値、ベクトル、及び／若しくは状態変数であり得る。組み合わせ品質メトリックの同じ値を表す画像品質メトリックの値の組み合わせは、組み合わせ品質メトリックの少なくとも一部を示す高さマップにおいて等高線を表し得る。

【0019】

さらなる実施形態によれば、画像品質メトリック間のインタラクションは、品質メトリックのうちの第１の品質メトリックの変更によって引き起こされる組み合わせ品質メトリックの変更が、残りの品質メトリックのうちの１つ以上の品質メトリックの変更によって補償可能であるようなインタラクションである。

【0020】

さらなる実施形態によれば、画像品質メトリックの各々は、対応する事前定義された最適値又は事前定義された最適範囲に関連付けられている。例として、最適値の１つは、イメージングユニットのコンポーネント（医用イメージングユニットの検出器及び／又は線源など）に対する身体部分、特に、イメージングされた身体部分の最適向きである。さらに又は或いは、最適値は、身体部分の互いに対する最適向きであってもよい。例として、最適角度は、足関節の最適角度（即ち、背屈角又は足底屈角）である。

【0021】

画像品質メトリック間のインタラクションは、メトリックのうちの第１のメトリックの最適範囲又は最適値からの偏差の増加が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの最適範囲又は最適値からの偏差の減少によって補償可能であるようなインタラクションであり得る。

【0022】

さらなる実施形態によれば、品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、イメージングユニットのコンポーネントに対する又はさらなる身体部分に対するイメージングされた身体部分の位置の１つ以上のパラメータ、及び／又は向きの１つ以上のパラメータを示す。コンポーネントは、医用イメージングユニットの検出器及び／又は線源であり得る。身体部分のうちの１つ以上又は各々は、医用画像内に少なくとも部分的にイメージングされる。

【0023】

品質メトリックのさらなる例としては、次に限定されないが、吸入ステータス、コリメーションパラメータ、視野位置パラメータ、及び身体部分と医用イメージングユニットのコンポーネントとの距離が挙げられる。

【0024】

例として、吸入ステータスは、画像内で横隔膜の上方に示される肋骨の数を使用して表現される。解析アルゴリズムは、画像内で横隔膜の上方に示される肋骨を検出し、これらの肋骨の数を求める。肋骨の検出は、セグメンテーションアルゴリズムを使用して行われ得る。

【0025】

コリメーションパラメータの決定には、画像の視野の境界と、過少コリメーション又は過剰コリメーションなくターゲットの解剖学的構造（肺野など）をカバーする最適コリメーション境界との距離を決定することが含まれ得る。コリメーションパラメータは、医用画像内の過少コリメーション及び過剰コリメーションを検出することを可能にし得る。過剰コリメートされた画像は、ターゲットの解剖学的構造（肺野など）の一部のみを示し、これにより、診断を行うのに必要な情報の一部しか利用可能でなくなる。一方で、過少コリメートされた画像は、診断を行うのにイメージングする必要のない身体部分を示し、これにより、これらの身体部分は、適切なコリメーションでは回避できる放射線に晒されることになる。

【0026】

視野位置パラメータは、過少コリメーション又は過剰コリメーションなくターゲットの解剖学的構造をカバーする最適視野に対する画像の視野の位置のパラメータであり得る。

【0027】

他の品質メトリックには、次に限定されないが、（ａ）所定の解剖学的構造又は最小量の解剖学的構造が画像内に可視であるかどうか（例えば片方又は両方の肩甲骨がイメージングされた肺野において可視であるかどうか）を示すメトリック、及び（ｂ）合致している解剖学的構造（例えば大腿顆）間の重なりの割合を示すメトリックが挙げられる。合致している解剖学的構造は、左右対称であるか又はほぼ同一である構造として定義される。特に、２次元投影画像では、合致している解剖学的構造をそれらの輪郭に対して重なり合わせる又は実質的に重なり合わせることが有利であり得る。これにより、診断の信頼性が増加する。

【0028】

さらなる実施形態によれば、システムは、画像の１つ以上について、決定された組み合わせ品質メトリックに基づいて、イメージングユニットを使用するためのイメージング条件の変更を表すパラメータ又は状態変数を決定する。例として、状態変数は、医用イメージングユニットの動作状態を表す。さらに、イメージング条件の変更を表すパラメータの例としては、次に限定されないが、（ａ）医用イメージングユニットの動作パラメータ、（ｂ）医用イメージングユニットのコンポーネントに対する身体部分の位置及び／又は向きのパラメータ、並びに（ｃ）２つ以上の身体部分の互いに対する位置及び／又は向きのパラメータが挙げられる。

【0029】

例として、イメージング条件の変更は、イメージングユニットのコンポーネントに対する身体部分の位置及び／又は向きの変更、並びに／又は身体部分の互いに対する位置及び／又は向きの変更である。さらに又は或いは、イメージング条件の変更は、コリメータの位置、Ｘ線管及び／又はＸ線感受性検出器の傾斜、散乱線除去グリッドの位置、又は散乱線除去グリッドを使用するかどうか、患者支持台の幾何学的構成（屈曲ユニットの幾何学的構成など）などのイメージングユニットの動作パラメータの変更である。

【0030】

イメージング条件が変更されると、画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックが変更される。つまり、システムは、組み合わせ品質メトリックの変更を得るために、イメージング条件を適応させるように、ユーザ又は医用イメージングユニットに対して提案を提供する。

【0031】

さらなる実施形態によれば、画像品質メトリックの決定には、医用画像の少なくとも一部をセグメント化することが含まれる。さらに又は或いは、決定は、医用画像をアトラスに位置合わせすることを含む。画像データのアトラスとの位置合わせは、セグメント化された画像を使用して実行され得る。画像セグメンテーションは、１つ以上の画像領域を決定する。セグメンテーションは、データ処理システムを使用して、及び／又はデータ処理システムがそこからデータを受信するさらなるデータ解析システムを使用して実行され得る。

【0032】

医用画像のセグメンテーションは、次のセグメンテーション手法：閾値化、領域拡張、流域変換、エッジ検出、形状モデル、外観モデル、及びグラフィカルユーザインターフェースとのユーザインタラクションによる手動セグメンテーションのいずれか又は組み合わせを使用して実行される。さらに又は或いは、セグメンテーションは、人工ニューラルネットワークを使用して実行されてもよい。セグメンテーションは、自動で又はインタラクション形式で（即ち、ユーザの介入を必要として）実行される。インタラクション形式のセグメンテーションでは、コンピュータシステムは、画像領域の場所、向き、及び／又は外側の輪郭の１つ以上のパラメータを示すユーザ入力を受信する。人工ニューラルネットワークは、特にインタラクション形式のセグメンテーションによって実行されたセグメント化された画像を使用してトレーニングされる。

【0033】

アトラスには、１つ以上の身体部分の統計的に平均化された解剖学的マップが含まれる。少なくともアトラスの一部は、身体の一部、特に身体の解剖学的な部分の２次元又は３次元の形状を示しているか、又はそれを表している。例として、アトラスの少なくとも一部は、身体の１つ以上の解剖学的又は機能的な部分の３次元の外面を示しているか、又はそれを表している。例として、身体の解剖学的な部分は、１つ以上の骨及び／又は骨の１つ以上の部分である。

【0034】

アトラスは、複数の人間の身体から取得した解剖学的データに基づいて生成される。解剖学的データは、Ｘ線イメージングユニット、磁気共鳴断層撮影ユニット、及び／又は超音波イメージングユニットなどの医用イメージングユニットを使用して取得される。アトラスデータの生成に使用される人間の身体は、性別、年齢、民族性、体の大きさ、体重、及び／若しくは病理学的状態など、共通の特徴又は特徴の範囲を共有している場合がある。

【0035】

本開示は、各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためのシステムに関する。医用画像は、１つ以上の医用イメージングユニットを使用して１人以上の人間の被検者から取得され、医用イメージングユニットの各々は、医用画像を取得する。上記システムは、医用画像の各々について、１つ以上の品質メトリックを読み取る及び／又は生成するデータ処理システムを含む。データ処理システムはさらに、ユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を受信する。データ処理システムはさらに、（ａ）画像品質メトリックに基づいて、かつユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを決定又は適応させ、及び／又は（ｂ）画像を分類する若しくは画像の一部を選択するためのアルゴリズムを決定又は適応させ、分類すること又は選択することは、ユーザ入力に基づいており、かつ組み合わせ品質メトリックに基づいている。組み合わせ品質メトリックは、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションに依存している。

【0036】

データ処理システムは、データ処理システムのストレージデバイスに保存されている１つ以上のファイルから品質メトリックの少なくとも一部を読み出す。さらに又は或いは、データ処理システムは、医用画像の少なくとも一部を入力として使用する解析アルゴリズムを使用して、品質メトリックの少なくとも一部を決定してもよい。解析アルゴリズムには、次に限定されないが、セグメンテーションアルゴリズム、画像をアトラスに位置合わせするための位置合わせアルゴリズム、分類器、機械学習アルゴリズムのうちの１つ又は組み合わせが含まれる。機械学習アルゴリズムは、教師あり及び／又は教師なし学習用に構成されていてもよい。具体的には、機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）である。

【0037】

さらに又は或いは、データ処理システムは、データストレージシステムのユーザインターフェースを介して、及び／又はさらなるデータ処理システムから、品質メトリックの少なくとも一部を受信してもよい。データ処理システムは、画像品質メトリックを自動で又はインタラクション形式で（即ち、ユーザ介入を必要として）決定する。

【0038】

ユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力には、複数の事前定義されたレベルのうちの１つが含まれている。ユーザ入力は、ユーザインターフェースを介して受信される。ユーザインターフェースには、次に限定されないが、キーボード、コンピュータマウス、タッチコントロール、音声コントロール、及び／又はジェスチャコントロールのいずれか又は組み合わせが含まれる。

【0039】

画像を分類するためのアルゴリズムは、各画像を複数の事前定義されたクラスのうちの１つ以上に分類するためのアルゴリズムである。分類には、バイナリ分類データ及び／又は確率的分類データが含まれている。確率的分類データは、事前定義されたクラスのうちの１つ以上のクラスについての１つ以上の確率値を含むデータとして定義される。バイナリ分類データは、事前定義されたクラスのうちの１つ以上のクラスについて、画像がクラスのメンバーであることを示す値か、又は画像がクラスのメンバーではないことを示す値のいずれかを含むデータとして定義される。

【0040】

事前定義されたクラスには、診断画像のクラスと非診断画像のクラスとが含まれている。事前定義されたクラスは、診断画像のクラス及び非診断画像のクラスによって表される。

【0041】

選択するためのアルゴリズムは、例えば、診断画像の一部を選択するためのアルゴリズムである。別の実施形態では、選択するためのアルゴリズムは、非診断画像を選択するためのアルゴリズムである。

【0042】

さらなる実施形態によれば、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムの決定、及び／又は画像を分類するためのアルゴリズムの決定には、機械学習アルゴリズム、特に人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）のトレーニングが含まれる。人工ニューラルネットワークには、入力層、１つ以上の中間層、及び出力層が含まれる。人工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、特に深層畳み込みニューラルネットワークとして構成される。

【0043】

さらなる実施形態によれば、システムは、ユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部についての組み合わせ品質メトリックを示す出力を表示する。さらに又は或いは、システムは、組み合わせ品質メトリックに基づいて医用画像を分類する、医用画像の分類を示す出力を表示することもできる。出力は、確率的分類データ及び／又はバイナリ分類データを示していてもよい。分類は、ユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力に基づいて、データ処理システムによって決定及び／又は適応される。

【0044】

一実施形態によれば、データ処理システムは、ユーザインターフェースを介して、画像についてのユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を入力するための医用画像のうちの１つ以上の医用画像のユーザ指定の選択を受信し、画像は、ユーザ指定の選択によって選択される。ユーザ指定の選択は、グラフィカルユーザインターフェース、特にグラフィカルユーザインターフェースのコンピュータマウスを介して受信される。データ処理システムは、選択に対応して、ユーザに、選択した１つ以上の画像についてのユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を入力するように要求する。

【0045】

一実施形態によれば、システムは、画像の少なくとも一部について、対応する画像の１つ以上の画像品質メトリックを示す出力を出力する。

【0046】

さらなる実施形態によれば、システムは、画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの座標系を示すグラフィカル表現を出力する。グラフィカル表現は、グラフィカルユーザインターフェースを使用して表示される。グラフィカル表現は、データ処理システムのディスプレイデバイスに表示される。画像のうちの１つ以上について、グラフィカル表現はさらに、対応する画像と座標系との空間的関係を示す。グラフィカル表現には、画像の各々について、１つ以上のアイコンなど、画像を表すグラフィカル表現が含まれており、座標系に対する、画像を表すグラフィカル表現の位置及び／又は向きは、対応する画像の画像品質メトリックを示す。

【0047】

画像の各々について、座標系を形成するために使用される画像品質メトリックについて、空間的関係は、対応する画像の画像品質メトリックの値を示す。空間的関係は、１次元、２次元、又は３次元の空間的関係であり得る。

【0048】

一実施形態によれば、データ処理システムは、ユーザインターフェースを介して、グラフィカル表現が空間的関係を示す画像のうちの１つ以上の画像のユーザ指定の選択を受信する。ユーザインターフェースは、１つ以上の領域をユーザが選択可能なグラフィカルユーザインターフェースとして構成される。選択可能な領域は、データ処理システムのディスプレイデバイスに表示され、これにより、領域の位置及び範囲がユーザに視覚的に認識される。領域の空間的配置は、グラフィカル表現、特にグラフィカル表現が表す空間的関係に依存する。グラフィカル表現は、ユーザ選択可能な領域を示していてもよい。

【0049】

ユーザ選択可能な領域は、ユーザインターフェースのコンピュータマウスを使用してユーザによって選択可能である。ユーザ選択可能な領域の各々は、医用画像を表していてもよい。ユーザ選択可能な領域の各々は、画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの座標系で配置される。グラフィカルユーザインターフェースは、ユーザ選択可能な領域の各々について、ユーザ入力で選択可能な医用画像を表すアイコンなどのグラフィカル表現を表示する。

【0050】

例として、グラフィカル表現にはグラフが含まれる。グラフは、画像の組み合わせ品質メトリックを高さ関数の離散値として示してもよい。

【0051】

座標系は、１次元、２次元、又は３次元の座標系であり得る。さらに又は或いは、座標系は直交座標系、球座標、又は円筒座標系であり得る。データ処理システムは、１つ以上の選択された画像品質メトリックを示すユーザ入力を受信する。データ処理システムは、選択した画像品質メトリックを含む座標系を表示する。

【0052】

さらなる実施形態によれば、画像を分類するための及び／又は組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムの決定若しくは適応は、最大尤度モデル及び機械学習アルゴリズムのうちの一方又は組み合わせを使用して実行される。機械学習アルゴリズムは、教師あり又は教師なし学習用に構成されていてもよい。機械学習アルゴリズムはサポートベクターマシン又は人工ニューラルネットワークを用いて実施できる。

【0053】

一実施形態によれば、システムは、１つ以上の医用イメージングユニットを含み、医用イメージングユニットの各々は、医用画像を取得する。

【0054】

本開示はさらに、２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のためのコンピュータ実施方法に関する。画像は、人間の被検者の少なくとも一部の画像である。この方法は、データ処理システムを使用して実行される。この方法は、データ処理システムを使用して、医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取る及び／又は決定するステップを含む。方法はさらに、データ処理システムを使用して、画像品質メトリックに基づいて、組み合わせ品質メトリックを自動で又はインタラクション形式で決定するステップを含む。組み合わせ品質メトリックを決定することにおいて、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションを考慮する。

【0055】

本開示は、医用画像を取得し、解析するための方法に関する。この方法は、医用イメージングユニットを使用して医用画像を取得するステップを含む。この方法はさらに、取得した医用画像を解析するための前段落に説明したコンピュータ実施方法を含む。

【0056】

本開示はさらに、各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためのコンピュータ実施方法に関する。医用画像は、１人以上の人間の被検者の一部の画像である。この方法は、データ処理システムを使用して実行される。この方法は、データ処理システムを使用して、医用画像の各々について、１つ以上の品質メトリックを読み取る及び／又は生成するステップを含む。この方法はさらに、データ処理システムのユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を受信するステップを含む。この方法はさらに、（ａ）画像品質メトリックに基づいて、かつユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させるステップ、及び／又は（ｂ）画像を分類する若しくは画像の一部を選択するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させるステップ、のうちの少なくとも１つを含み、分類すること又は選択することは、ユーザ入力に基づいており、かつ組み合わせ品質メトリックに基づいている。組み合わせ品質メトリックは、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションに依存している。

【0057】

本開示はさらに、医用画像を取得し、解析するための方法に関する。この方法は、１つ以上の医用イメージングユニットを使用して、複数の医用画像を取得するステップを含み、医用イメージングユニットの各々は、医用画像を取得する。この方法はさらに、複数の医用画像を解析するための前段落に説明したコンピュータ実施方法を含む。

【0058】

本開示は、２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のためのプログラム要素に関し、画像は、人間の被検者の少なくとも一部の画像であり、この方法は、データ処理システムを使用して実行される。このプログラム要素は、データ処理システムのプロセッサによって実行されると、データ処理システムを使用して、医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取る及び／又は決定することを実行する。このプログラム要素はさらに、プロセッサによって実行されると、データ処理システムを使用して、画像品質メトリックに基づいて、組み合わせ品質メトリックを自動で又はインタラクション形式で決定することを実行する。組み合わせ品質メトリックを決定することにおいて、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションを考慮する。

【0059】

本開示は、各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためのプログラム要素に関する。医用画像は、１人以上の人間の被検者の一部の画像である。このプログラム要素は、データ処理システムのプロセッサによって実行されると、データ処理システムを使用して、医用画像の各々について、１つ以上の画像品質メトリックを読み取る及び／又は生成することを実行する。このプログラム要素はさらに、データ処理システムのユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質評価を示すユーザ入力を受信することを実行する。このプログラム要素はさらに、プロセッサによって実行されると、（ａ）画像品質メトリックに基づいて、かつユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させること、及び／又は（ｂ）画像を分類する若しくは画像の一部を選択するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させること、のうちの少なくとも１つを実行させ、分類すること又は選択することは、ユーザ入力に基づいており、かつ組み合わせ品質メトリックに基づいている。組み合わせ品質メトリックは、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションに依存している。

【0060】

本開示は、上記実施形態のいずれか１つの実施形態のコンピュータプログラム要素が保存されたコンピュータプログラム製品に関する。

【図面の簡単な説明】

【0061】

【図1】図１は、模範的な実施形態による医用画像データの解析のためのシステムの概略図である。

【図2】図２は、模範的な実施形態によるシステムによって決定された足首放射線写真の２つの画像品質メトリックを概略的に示す。

【図3】図３は、正規化されたＸ線放射線写真を表示する、模範的な実施形態によるシステムのグラフィカルユーザインターフェースの画像表示ウィンドウを概略的に示す。

【図4】図４は、２つの画像品質メトリックに対する組み合わせ品質メトリックの依存関係を概略的に示したものであり、組み合わせ品質メトリックは、模範的な実施形態によるシステムのコンピュータシステムによって計算される。

【図5】図５は、模範的な実施形態によるシステムの中央コンピュータシステムのユーザインターフェースのグラフィカル表現を概略的に示したものであり、各画像について、グラフィカル表現は、組み合わせ品質メトリックの値と、対応する画像の画像品質メトリックを示す。

【図6】図６は、中央コンピュータシステムのグラフィカルユーザインターフェースの動作を概略的に示す。

【図7】図７は、模範的な実施形態によるシステムのコンピュータシステムによって使用される人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0062】

図１は、模範的な実施形態による医用画像データの解析のためのシステム１の概略図である。システム１は、複数の医用イメージングユニット２ａ、２ｂ、２ｃを含み、各々が平面投影放射線撮影法を使用してＸ線画像を取得する。医用イメージングユニット２ａ、２ｂ、及び２ｃの各々には、放射線源３ａ、３ｂ、３ｃと、放射線感受性検出器４ａ、４ｂ、４ｃとが含まれている。この検出器は、放射線源３ａ、３ｂ、３ｃから放出されるＸ線イメージング放射線を検出する。

【0063】

イメージングユニット２ａ、２ｂ、２ｃの各々は、放射線源３ａ、３ｂ、３ｃと放射線感受性検出器４ａ、４ｂ、４ｃとの間に位置付けられた被検者８ａ、８ｂ、８ｃからの投影Ｘ線画像を取得する。システム１には、医用イメージングユニット２ａ、２ｂ、２ｃの各々について、コンピュータシステム５ａ、５ｂ、５ｃが含まれている。このコンピュータシステムは、放射線源３ａ、３ｂ、３ｃから放出されるＸ線を使用して被検者８ａ、８ｂ、８ｃの身体部分がイメージングされるように、Ｘ線源３ａ、３ｂ、３ｃと放射線感受性検出器４ａ、４ｂ、４ｃとの間に被検者８ａ、８ｂ、８ｃを位置付ける放射線技師によって操作される。

【0064】

図１に示すように、被検者８ａ、８ｂ、８ｃのイメージングされた身体部分は、被検者８ａ、８ｂ、８ｃの胸部であり、したがって、医用イメージングユニット２ａ、２ｂ、２ｃを使用して生成される画像データは、胸部放射線写真を表す。ただし、取得した画像データは、足首、膝、肩肘、手首、股関節、又は背骨など、他の身体部分を表すことも想到可能である。

【0065】

システム１はさらに、例えば放射線科医によって操作される中央コンピュータシステム７を含む。中央コンピュータシステム７は、放射線科医による解析のために、医用イメージングユニット２ａ、２ｂ、及び２ｃを使用して取得したすべての画像を受信する専用サーバであり得る。コンピュータシステムは、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）６及び／又はインターネットを含むコンピュータネットワークを介して相互に信号通信を行う。

【0066】

各医用イメージングユニット２ａ、２ｂ、及び２ｃは、取得した画像の各々について、それぞれの画像の画像データに基づいて複数の画像品質メトリックを決定する。イメージング品質メトリックの決定は、自動又は半自動（即ち、ユーザの介入を必要とする）で実行される。すべての画像品質メトリックのうちの１つ以上は、医用イメージングユニット２ａ、２ｂ、２ｃのコンポーネントに対するイメージングされた被検者８ａ、８ｂ、８ｃのイメージングされた身体部分の位置及び／又は向きを示すか、又はそのパラメータであり得る。このコンポーネントには、Ｘ線放射線源３ａ、３ｂ、３ｃ、及び／又は放射線感受性検出器４ａ、４ｂ、４ｃの少なくとも一部が含まれている。

【0067】

図２は、イメージングユニット２ａ、２ｂ、及び２ｃ（図１に示す）のうちの１つによって取得される足首のＸ線放射線写真の概略図である。一部の足首のＸ線検査では、脛骨の長手方向軸周りの回転角（図２にαと示す）と足首の屈曲角（即ち、背屈及び足底屈の角度で、図２にβと示す）とが所定の範囲内にあり、これにより、放射線科医が放射線写真に基づいて医学的診断を行うことを可能にする、関節腔など診断的特徴を放射線写真が示すことが有利である。さらに、これらのパラメータが所定の範囲内にない放射線写真はアーチファクトを示す可能性があり、信頼性の高い診断を行うことが困難又は不可能にさえなる可能性がある。したがって、これらのパラメータは画像品質メトリックを表し、放射線写真に診断画像品質があるかどうかを判断するために使用できる。

【0068】

なお、これらの画像品質メトリックは例に過ぎず、本発明はこれらの画像品質メトリックに限定されるものではない。具体的には、画像品質メトリック、並びに画像品質メトリックの所定の範囲及び／又は最適値は、イメージングされた身体部分、及び／又は放射線写真に基づいて行われる特定の診断に依存する。

【0069】

画像品質メトリックの１つ以上又はすべての決定は、画像に適用された画像処理を使用して行われる。画像処理には、画像のセグメンテーションが含まれる場合がある。医用画像のセグメンテーションは、次のセグメンテーション手法：閾値化、領域拡張、流域変換、エッジ検出、形状モデルの使用、外観モデルの使用、及びグラフィカルユーザインターフェースとのユーザインタラクションによる手動セグメンテーションのいずれか又は組み合わせを使用して実行される。さらに又は或いは、セグメンテーションは、人工ニューラルネットワークを使用して実行されてもよい。人工ニューラルネットワークは、手動セグメンテーションを使用してトレーニングされる。セグメンテーションは、自動で又はインタラクション形式で（即ち、ユーザの介入を必要とする）実行される。インタラクション形式のセグメンテーションでは、コンピュータシステムは、画像領域の場所、向き、及び／又は外側の輪郭の１つ以上のパラメータを示すユーザ入力を受信する。

【0070】

セグメンテーションにより、１つ以上のセグメント化された画像領域、及び／又は１つ以上の輪郭がもたらされる。画像領域及び／又は輪郭は２次元である。３次元画像では、画像領域又は輪郭は、３次元である。画像領域又は輪郭の少なくとも一部は、身体又はその表面の解剖学的若しくは機能的な部分を表す。身体の解剖学的な部分は、身体の骨構造及び／又は組織構造である。身体の機能的な部分は、解剖学的機能を実行する身体の部分である。

【0071】

さらに又は或いは、画像品質メトリックの決定には、画像の少なくとも一部をアトラスと位置合わせすることを含む。データ処理システムは、画像から特徴を抽出し、この特徴は、画像をアトラスと位置合わせするために使用される。この特徴は、画像処理を使用して抽出される。アトラス位置合わせは、画像の接面ゲーションに基づいて実行される。さらに又は或いは、アトラス位置合わせは、コンピュータシステムを使用して画像内に検出されたランドマークに基づいて実行される。

【0072】

画像のセグメンテーションは、位置の１つ以上のパラメータ、向きの１つ以上のパラメータ、並びに／又は身体部分（身体の解剖学的又は機能的な部分など）の範囲及び／若しくは形状の１つ以上のパラメータを抽出する。アトラス位置合わせでは、抽出されたパラメータのうちの１つ以上を使用して画像をアトラスに位置合わせする。

【0073】

アトラス位置合わせにより、画像品質メトリックのより信頼性の高い決定が可能になることが発明者らによって示されている。これにより、決定された画像品質メトリックに基づいて決定され、以下で詳細に説明する組み合わせ品質メトリックは、画像が診断画像品質であるかどうかをより正確に示すことができる。しかし、セグメンテーションとアトラス位置合わせ手法を使用せずに十分な精度が得られることも示されている。

【0074】

コンピュータシステム５ａ、５ｂ、及び５ｃ（図１に示す）の各々は、グラフィカルユーザインターフェースを介して画像をユーザに表示する。コンピュータシステムはさらに、画像と同時に、画像をアトラスに位置合わせするために使用される特徴のうちの１つ以上を少なくとも部分的に示すグラフィカル表現も表示する。

【0075】

図３は、膝関節のＸ線画像２５と、骨（即ち、脛骨、腓骨、膝蓋骨、及び大腿骨）の外側の輪郭を示すグラフィカル表現２６とを示すグラフィカルユーザインターフェースの画像表示ウィンドウ２７の概略図である。図示する模範的な実施形態では、コンピュータシステムは、これらの外側の輪郭の少なくとも一部を使用して、画像をアトラスに位置合わせする。画像をアトラスに位置合わせするために使用されたパラメータを示すグラフィカル表現（例えば図３に示すように）により、ユーザはコンピュータシステムが画像品質パラメータを正しく決定したかどうかを確認できる。

【0076】

コンピュータシステム５ａ、５ｂ、及び５ｃの各々は、医用画像の各々について、対応する画像の画像品質メトリックに基づいて少なくとも１つの組み合わせ品質メトリックを決定する。例として、組み合わせ品質メトリックには、画像品質メトリックの計算値に基づいて計算されるパラメータ、ベクトル、及び／又は状態変数が含まれる。組み合わせ品質メトリックは、画像品質メトリックの関数であり得る。この関数には、コンピュータシステム５ａ、５ｂ、５ｃに保存されている解析関数及び／又は表形式関数が含まれ得る。

【0077】

発明者らは、画像品質メトリックが、画像品質へのそれらの作用においてインタラクションし合うことを発見した。これは、医用画像の医学的診断についての適合性の尺度である。

【0078】

例として、足首の放射線写真（図２に示す放射線写真など）では、発明者らは、脛骨の長手方向軸ＬＡ周りの回転角αのより大きな偏差が、足首関節の屈曲角βのより小さな偏差によって補償されることを発見した。つまり、最適な屈曲角からの屈曲角βの偏差が比較的小さい画像では、脛骨の長手方向軸周りの回転角αが最適な回転角から比較的大きな偏差を有することになる。

【0079】

さらに又は或いは、最適な回転角からの脛骨の長手方向軸周りの回転角αの偏差が比較的小さい画像では、足首関節の屈曲角βは最適な屈曲角から比較的大きな偏差を有することになる。

【0080】

発明者らはさらに、画像品質メトリック間のこのインタラクションを考慮した組み合わせ品質メトリックにより、画像が診断品質であるかどうかをより正確に判断できることを示した。

【0081】

図４に、画像品質メトリック間のインタラクションを考慮するこのような組み合わせ品質メトリックの特性を概略的に示している。図４の図は、第１の画像品質メトリック（Ｘ軸８で表される）と第２の画像品質メトリック（Ｙ軸８で表される）との組み合わせを表す、高さが等しい等高線１０を示している。組み合わせた品質メトリックは一定値を有している。図４の模範的な実施形態では、第１の画像品質メトリック（Ｘ軸８で表される）は、脛骨の長手方向軸周りの回転角（図２にαと示す）であり、第２の画像品質メトリック（Ｙ軸９で表される）は、足首関節の屈曲角（図２ではβと示す）である。しかしながら、本発明は、この画像品質メトリックの組み合わせに限定されないことに留意されたい。画像品質メトリックの各々には最適値があり、これらは、図４に線１３及び線１４で示されている。

【0082】

コンピュータシステム５ａ、５ｂ、及び５ｃ（図１に示す）では、取得した画像ごとに、屈曲角β及び脛骨の長手方向軸周りの回転角αを決定するため、図４の図では、各画像は点（点１５、１６、１７、及び１８など）を表す。等高線１０によって表される組み合わせ品質メトリックの値は、第１の領域１９を第２の領域２０から分離する境界を表すために選択される。第１の領域１９は、画像が診断に適している第１の画像品質メトリック及び第２の画像品質メトリックである画像を表す。第２の領域２０は、画像が診断に適していない第１の画像品質メトリック及び第２の画像品質メトリックである画像を表す。

【0083】

したがって、等高線１０によって表される境界は、組み合わせ品質メトリックに基づいて画像を選択するための基準を表す。

【0084】

点１５、１６、及び１７で表される画像は、等高線１０によって、又は等高線１０において境界付けられる領域内にあるため、これらの画像は診断画像品質である。一方、画像１８は等高線１０の外側にあるため、この画像は非診断画像品質である。

【0085】

組み合わせ品質パラメータの等高線１０は長方形１１の形状から逸脱しているため、脛骨の長手方向軸周りの回転角（図２のパラメータα）が許容可能である範囲１２は、足首関節の屈曲角（図２のパラメータβ）の値によって異なる。具体的には、図４に示す画像１５と画像１６とを比較するとわかるように、屈曲角のその最適値１４からの偏差が小さい（画像１６のように）と、脛骨の長手方向軸周りの回転角のその最適値１３からの偏差が大きくなる。図４からさらにわかるように、この状況は、各画像品質メトリックに固定の境界が定義されている状況（長方形１１で表される）とは異なる。

【0086】

コンピュータシステム５ａ、５ｂ、及び５ｃ（図１に示す）の各々は、組み合わせ品質メトリック、つまり、組み合わせ品質メトリックに基づいて決定される出力を、ユーザインターフェースを介して放射線技師に出力する。これにより、放射線技師は画像が診断に適しているかどうかを確認し、必要に応じて繰り返し画像を取得できる。組み合わせ品質メトリックの決定は、計算された画像品質及びメトリックに基づいて自動的に実行されるため、放射線写真が取得されるときに放射線技師が存在している必要がない。

【0087】

出力はさらに、イメージング条件の変更を示し、これにより、結果として得られる画像が診断に適している（又はより適している）ようにすることもできる。

【0088】

例として、図４に示す画像１８では、最適な回転角１４からの偏差が比較的大きく、最適な屈曲角１３からの偏差が比較的小さい。しかしながら、組み合わせ品質メトリックは、画像品質メトリック間のインタラクションを考慮するため、診断に適した画像２４を得るには、ほぼ等しい量の両方の角度のわずかな補正のみを必要とする（矢印２５で示されている）。

【0089】

決定された画像品質メトリック及び組み合わせ品質メトリックは、コンピュータシステム５ａ、５ｂ、及び５ｃ（図１に示す）から、放射線科医によって行われるさらなる解析のために中央コンピュータシステム７に送信される。

【0090】

コンピュータシステム７には、イメージングユニット２ａ、２ｂ、及び２ｃを使用して取得した複数の画像の決定された組み合わせ品質メトリックを放射線科医が確認できるようにするユーザインターフェースが含まれている。確認に基づいて、中央コンピュータシステム７及び／又はコンピュータシステム５ａ、５ｂ、及び５ｃは、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを調整するか、又は組み合わせ品質メトリックに基づいて、画像が診断画像であるかどうかを決定するためのアルゴリズムを調整することができる。

【0091】

したがって、中央コンピュータシステム７は、（放射線科医によって提供された）画像のうちの１つ以上の画像についてのユーザ指定の品質格付けに基づいて、組み合わせ品質メトリックに基づいて画像（診断画像など）を選択するための基準を示すデータを決定する。さらに、中央コンピュータシステム７は、ユーザ指定の品質格付けに基づいて、画像品質メトリックに基づいて組み合わせ品質メトリックを決定するために使用されるデータを決定する。これにより、放射線科医によって提供されたユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックの決定を調整できる。

【0092】

図５は、中央コンピュータシステムのグラフィカルユーザインターフェースを使用して放射線科医に提示されるグラフィカル表現の概略図である。図４に示したのと同様に、各画像は２つの軸を持つ座標系内のアイコンとして示され、各軸はいずれかの画像品質メトリックを表している。したがって、各画像について、グラフィカル表現は、対応する画像と座標系との空間的関係を示している。図５にさらに示すように、各アイコンは対応する画像の組み合わせ品質メトリックを示している。各アイコンには、組み合わせ品質メトリックのレベルを示す形状があり、円形は高画像品質を示す組み合わせ品質メトリックの値を表し、正方形は中間レベルの画像品質を示す組み合わせ品質メトリックの値を表し、六角形は低画像品質を示す組み合わせ品質メトリックの値を表す。これにより、出力は組み合わせ品質メトリックを示す。

【0093】

各画像について、対応する画像の組み合わせ品質メトリックは、上記のアイコン以外の、異なる色で表示される又は数字を含む手段で示されることも想到可能である。

【0094】

また、座標系は１つの画像品質メトリックの１次元座標系であるか、又は座標系は３次元空間座標系であることも想到可能である。また、１つ以上の次元をカラーコーディング、アイコン、及び／又は数字を使用して示し、これにより、４つ以上の画像品質メトリックのグラフィカル表現を提供することが可能であることも想到可能である。グラフィカルユーザインターフェースは、グラフィカル表現を生成するために使用される１つ以上の画像品質メトリックを選択するためのユーザ入力を受信する。さらに又は或いは、中央コンピュータシステムは、事前定義された基準に基づいて１つ以上の画像品質メトリックを自動で又はインタラクション形式で（即ち、ユーザ介入を必要として）決定してもよい。事前定義された基準は、目的の診断によって異なる。

【0095】

中央コンピュータシステムのグラフィカルユーザインターフェースはさらに、放射線科医が画像のうちの１つ以上を選択できるようにする。例として、グラフィカルユーザインターフェースは、各アイコンがグラフィカルユーザインターフェースのユーザ選択可能な領域を示すようにされる。ユーザ選択可能な領域は、データ処理システムのコンピュータマウスを使用して選択可能である。中央コンピュータシステムは、選択に対応して、選択された画像を表示して、放射線科医が、決定された組み合わせ品質メトリックは画像が診断に適しているかどうかを適切に示しているかどうかを確認できるようにする。

【0096】

したがって、データ処理システムは、グラフィカルユーザインターフェースを介して、医用画像のうちの１つ以上の画像のユーザ指定選択を受信する。中央コンピュータシステムは、ユーザ指定選択に対応して、選択した１つ以上の画像をユーザに表示し、ユーザにユーザ入力を入力することを要求する。ユーザ入力は、選択した１つ以上の医用画像の各々について、対応する画像のユーザ指定品質格付けを示す。

【0097】

図３に関連して説明したのと同様に、グラフィカルユーザインターフェースは、画像をアトラスに位置合わせするために使用されたパラメータを示すグラフィカル表現を表示する。画像をグラフィカル表現で表示することによって、放射線科医は画像が診断画像品質であるかどうかをより簡単に確認できる。

【0098】

さらに又は或いは、中央コンピュータシステムは、１つ以上の剛体変換を使用して医用画像をアトラスに位置合わせすることもできる。中央コンピュータシステムはさらに、グラフィカルユーザインターフェースを使用して、変換された画像の少なくとも一部をユーザに表示すすることもできる。

【0099】

剛体変換には、回転変換、スケーリング変換、及び／又は画像の平行移動が含まれる。アトラスは固定位置、向き、及びスケールを有するため、複数の異なる画像に剛体変換を適用すると、これらの画像間で一貫性のある解剖学的構造の表現が生成される。したがって、これらの剛体変換を使用すると、放射線科医が画像を比較し、画像内の異常を認識し易くなる。これにより、放射線科医が実施する画像品質の確認の時間効率がより良くなり、より信頼性が高くなる。

【0100】

図６は、中央コンピュータシステム７（図１に示す）のグラフィカルユーザインターフェースの動作をより詳細に概略的に示している。図示する模範的な実施形態では、グラフィカルユーザインターフェースは、組み合わせ品質メトリックの境界を示すグラフィカル表現２１を表示する。この境界は、画像が診断画像品質である組み合わせ品質メトリックの値の範囲を示している。したがって、境界は、画像を２つ以上のクラス（即ち、診断及び非診断）に分類するためのグラフィカル表現である。

【0101】

したがって、図４に関連して説明したのと同様に、図６のグラフィカル表現２１は、診断画像品質を有する画像を非診断画像品質を有する画像から分離する、組み合わせ品質パラメータの境界２１を示している。

【0102】

上記の図４に関連してさらに説明したように、境界のグラフィカル表現２１（図６に示す）には長方形の形状がない。これは、組み合わせ品質メトリックが、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの効果について画像品質メトリック間のインタラクションを考慮するからである。

【0103】

グラフィカル表現２１により、境界が診断画像品質の画像と非診断画像品質の画像との適切な分離を表すかどうかを確認するために、放射線科医が境界に近い画像を選択することが可能になる。グラフィカルユーザインターフェースは、放射線科医がマウスカーソルを使用して画像を選択できるようにされており、中央コンピュータシステム７は、その選択に対応して、選択した画像をユーザに表示する。

【0104】

図６でさらに概略的に示されているように、グラフィカルユーザインターフェースによって、決定された品質閾値２１に近い画像を選択できるため、大量の画像に基づいて、計算された組み合わせ品質メトリックと決定された閾値２１とが、画像は診断に適切であるかどうかを適切に示しているかどうかを判断することが容易になる。具体的には、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを効率的に適応させる、及び／又は組み合わせ品質パラメータの境界２１を決定するためのアルゴリズムを効率的に適応させるために、ユーザ指定の品質格付けを提供する必要がある画像を放射線科医が選択することが容易になる。

【0105】

中央コンピュータシステム７はさらに、境界に基づいて、またさらに、決定された組み合わせ品質メトリックに基づいて画像を選択する。具体的には、放射線科医が確認が必要な画像を決定する必要がないように選択する。

【0106】

中央コンピュータシステム７はさらに、グラフィカルユーザインターフェースを介して、画像のうちの１つ以上について、対応する画像のユーザ指定の品質格付けを示す放射線科医からの入力を受信する。特に、ユーザ指定の品質格付けには、画像が診断画像品質であるかどうかの指示が含まれる。

【0107】

ユーザインターフェースを介して受信した入力に基づいて、中央コンピュータシステムは、組み合わせ品質メトリックの境界を調整する（これは、組み合わせ品質メトリックに基づいて画像を分類するためのアルゴリズムの例である）、及び／又は中央コンピュータシステムは、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを調整する。中央コンピュータシステムは、ユーザの入力に基づいて、画像を分類するための新しいアルゴリズム、及び／又は組み合わせ品質メトリックを決定するための新しいアルゴリズムを決定することも可能である。

【0108】

組み合わせユーザ入力に基づいて画像を選択するための基準の適応若しくは決定、及び／又は組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムの適応若しくは決定には、ユーザの入力（即ち、画像が診断に適しているかどうかを示す指示及び／又はユーザ指定の品質格付け）がトレーニングデータとして使用される機械学習プロセスが含まれる場合がある。

【0109】

さらに又は或いは、組み合わせユーザ入力に基づいて画像を分類するためのアルゴリズムの決定、及び／又は組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムの適応は、カーネル主成分解析などの次元退縮法を使用して実行することもできる。例として、このような手法を使用して、放射線科医が確認する必要のある画像の数を減らすことで、境界の決定を簡素化できる。具体的には、所与の境界について、これらの手法を用いて、組み合わせ品質メトリックの境界の低次元の位相空間表現を見つけることができる。低次元の位相空間表現は、グラフィカルユーザインターフェースを介する境界のグラフィカル説明を容易にすることができ、また、組み合わせ品質メトリックの境界の適応をより効率的にすることができる。境界を適応させた後、次元退縮法を再び適用して位相空間をさらに簡素化できる。

【0110】

画像を分類するための及び／又は組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムの決定若しくは適応は、最大尤度モデル及び機械学習アルゴリズムのうちの一方又は組み合わせを使用して実行できる。機械学習アルゴリズムは、教師あり及び／又は教師なし学習用に構成できる。機械学習アルゴリズムはサポートベクターマシン又は人工ニューラルネットワークを用いて実施できる。

【0111】

具体的には、最大尤度モデルは、画像品質メトリックがユークリッド空間にまたがっており、この空間における複数の事前定義されたクラス（診断画像のクラスなど）のうちの１つの分布は比較的コンパクトであり、ガウス正規分布などの関数ｆ（ｐ）がそれを近似することが知られているという仮定を用いて実施される。

【0112】

実施形態によれば、中央コンピュータシステムは、ユークリッド空間内の複数の点ｐについて、対応する画像が複数の事前定義されたクラスのうちの１つのメンバーである確率を示す最大尤度モデルを生成する。例として、事前定義されたクラスには、診断画像のクラスと非診断画像のクラスとが含まれている。中央コンピュータシステムはさらに、画像品質メトリックの組み合わせについて、対応する画像がメンバーであるクラスを決定するための閾値Θを使用する（例えば、ｆ（ｐ）＞Θの場合は診断であり、ｆ（ｐ）＜＝Θの場合は非診断である）。対応する境界はマハラノビス（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ）距離を表している。

【0113】

機械学習を使用する分類アルゴリズムは、サポートベクターマシン及び／又は人工ニューラルネットワークを使用して実施される。本明細書に説明する実施形態に使用できるサポートベクターマシンの説明は、１９９５年にＶｌａｄｉｍｉｒ Ｖａｐｎｉｋが執筆し、ニューヨークのＳｐｒｉｎｇｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ＋Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍｅｄｉａによって出版された「Ｔｈｅ ｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｌｅａｒｎｉｎｇ」に記載されている。

【0114】

図７は、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）１１９の概略図である。ＡＮＮは、コンピュータシステム５ａ、５ｂ、及び５ｃ（図１に示す）によって使用されて、組み合わせ品質メトリックを決定するための医用画像のセグメンテーションを実行する。ＡＮＮの同じ構成が、中央コンピュータシステム７によっても使用されて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズム及び／又は画像を分類するためのアルゴリズムが決定される。

【0115】

図７からわかるように、ＡＮＮ１９には複数のニューラル処理ユニット１２０ａ、１２０ｂ、…、１２４ｂが含まれている。ニューラル処理ユニット１２０ａ、１２０ｂ、…、１２４ｂは、複数の接続１１８を介してネットワークを形成するために接続されており、接続の各々は接続重みを有している。各接続１１８は、ＡＮＮ１１９の第１の層のニューラル処理ユニットを、第１の層の直ぐ後に続く又は第１の層に先行する、ＡＮＮ１１９の第２の層のニューラル処理ユニットに接続する。この結果、人工ニューラルネットワークは、入力層１２１、少なくとも１つの中間層１２３（隠れ層とも呼ばれる）、及び出力層１２５を含む層構造を有する。図４ａでは、中間層１２３のうち１つだけが概略的に示されている。しかし、ＡＮＮ１１９は３層以上、４層以上、６層以上、又は１１層以上の中間層を含むと企図されている。具体的には、ＡＮＮは深層人工ニューラルネットワークとして構成される。層数は、２００未満、１００未満、又は５０未満であってもよい。

【0116】

本開示に説明する実施形態に使用できるＡＮＮの説明は、Ｔｏｍ Ｂｒｏｓｃｈ及びＡｘｅｌ Ｓａａｌｂａｃｋによって執筆され、ＳＰＩＥ １０５７４、Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ２０１８：Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、１０５７４０Ｕに掲載された記事「Ｆｏｖｅａｌ ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｎｅｔｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔ－ｏｒｇａｎ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ」に記載されている。この記事の内容は、すべての目的のために参照によって本明細書に組み込まれている。

【0117】

ＡＮＮは畳み込みニューラルネットワークとして構成される。本明細書では、「畳み込みニューラルネットワーク」という用語は、少なくとも１つの畳み込み層を有する人工ニューラルネットワークとして定義される。畳み込み層とは、前の層に畳み込みを適用する層として定義される。畳み込み層には複数のニューロンが含まれており、各ニューロンは前の層の事前定義されたセクションから入力を受信する。事前定義されたセクションはまた、局所受容野とも呼ぶ。事前定義されたセクションの重みは、畳み込み層の各ニューロンについて同じである。したがって、畳み込み層は重み共有と場受容との２つの概念によって定義される。ＡＮＮには、１つ以上のサブサンプリング層が含まれていてもよい。各サブサンプリング層は、対応する畳み込み層の後続（特に直後）に配置される。サブサンプリング層は、高さ寸法及び幅寸法に沿って先行する畳み込み層の出力をダウンサンプリングする。プーリング層が続く畳み込み層の数は、少なくとも１つ、少なくとも２つ、又は少なくとも３つである。層数は、１００未満、５０未満、又は２０未満であってもよい。

【0118】

特許請求の範囲を設定する前に、最初に、本開示の特定の実施形態のいくつかの顕著な特徴を説明する次の条項を設定する。

【0119】

１．人間の被検者から取得された、２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のためのシステムであって、上記医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取り及び／又は決定し、かつ画像品質メトリックに基づいて組み合わせ品質メトリックを自動的で又はインタラクション形式で決定するデータ処理システムを含み、上記データ処理システムは、組み合わせ品質メトリックの決定において、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションを考慮するように構成されている、システム。

【0120】

２．画像品質メトリック間のインタラクションは、品質メトリックのうちの第１の品質メトリックの変更によって引き起こされる組み合わせ品質メトリックの変更が、残りの品質メトリックのうちの１つ以上の品質メトリックの変更によって補償可能であるようなインタラクションである、第１項に記載のシステム。

【0121】

３．画像品質メトリックの各々は、対応する事前定義された最適値又は事前定義された最適範囲に関連付けられており、画像品質メトリック間のインタラクションは、メトリックのうちの第１のメトリックの最適範囲又は最適値からの偏差の増加が、残りの画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの最適範囲又は最適値からの偏差の減少によって補償可能であるようなインタラクションである、第１項又は第２項に記載のシステム。

【0122】

４．上記品質メトリックのうちの１つ以上又は各々は、イメージングユニットのコンポーネントに対する又はさらなる身体部分に対するイメージングされた身体部分の位置の１つ以上のパラメータ、及び／又は向きの１つ以上のパラメータを示す、第１項から第３項のいずれか一項に記載のシステム。

【0123】

５．上記システムは、上記画像の１つ以上について、決定された組み合わせ品質メトリックに基づいて、イメージングユニットを使用するためのイメージング条件の変更を表すパラメータ又は状態変数を決定し、変更されたイメージング条件は、画像品質メトリックのうちの１つ以上を変更する、第１項から第４項のうちのいずれか一項に記載のシステム。

【0124】

６．画像品質メトリックの決定には、画像の少なくとも一部をセグメント化すること、及び／又はセグメント化された画像を使用して画像をアトラスに位置合わせすることが含まれる、第１項から第５項のいずれか一項に記載のシステム。

【0125】

７．各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためのシステムであって、医用画像は、１つ以上のイメージングユニットを使用して１人以上の被検者から取得され、医用イメージングユニットの各々は、医用画像を取得し、上記システムは、医用画像の各々について、１つ以上の品質メトリックを読み取り及び／又は生成し、かつユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質格付けを示すユーザ入力を受信するデータ処理システムを含み、データ処理システムはさらに、（ａ）画像品質メトリックに基づいて、かつユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを決定又は適応させ、及び／又は（ｂ）画像を分類する若しくは画像の一部を選択するためのアルゴリズムを決定又は適応させ、分類すること又は選択することは、ユーザ入力に基づいており、かつ組み合わせ品質メトリックに基づいており、組み合わせ品質メトリックは、組み合わせ品質メトリックへの組み合わせ効果に関して、画像品質メトリック間のインタラクションに依存している、システム。

【0126】

８．ユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部についての組み合わせ品質メトリックを示す出力、及び／又は組み合わせ品質メトリックに基づいて画像を分類する、医用画像の分類を示す出力を表示する、第７項に記載のシステム。

【0127】

９．ユーザインターフェースを介して、画像品質メトリックのうちの１つ以上の画像品質メトリックの座標系を示すグラフィカル表現を出力し、画像のうちの１つ以上について、グラフィカル表現は、対応する画像と座標系との空間的関係をさらに示す、第７項又は第８項に記載のシステム。

【0128】

１０．データ処理システムは、ユーザインターフェースを介して、ユーザ指定の選択によって選択された画像についてのユーザ指定の格付けを示すユーザ入力を入力するための画像のうちの１つ以上の画像のユーザ指定の選択を受信する、第７項から第９項のうちのいずれか一項に記載のシステム。

【0129】

１１．２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のためのコンピュータ実施方法であって、画像は、人間の被検者の少なくとも一部の画像であり、上記方法は、データ処理システムを使用して実行され、上記方法は、データ処理システムを使用して、医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取る及び／又は決定するステップと、データ処理システムを使用して、画像品質メトリックに基づいて組み合わせ品質メトリックを自動で又はインタラクション形式に決定するステップと、を含み、組み合わせ品質メトリックを決定するステップにおいて、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションを考慮する、コンピュータ実施方法。

【0130】

１２．各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためのコンピュータ実施方法であって、医用画像は、１人以上の人間の被検者の一部の画像であり、上記方法は、データ処理システムを使用して実行され、上記方法は、データ処理システムを使用して、医用画像の各々について、１つ以上の品質メトリックを読み取る及び／又は生成するステップと、データ処理システムのユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質格付けを示すユーザ入力を受信するステップと、を含み、上記方法は、（ａ）画像品質メトリックに基づいて、かつユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させるステップ、及び／又は（ｂ）画像を分類する若しくは画像の一部を選択するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させるステップ、のうちの少なくとも１つを含み、分類するステップ又は選択するステップは、ユーザ入力に基づいており、かつ組み合わせ品質メトリックに基づいており、組み合わせ品質メトリックは、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションに依存している、コンピュータ実施方法。

【0131】

１３．２次元医用画像又は３次元医用画像を表す医用画像データの解析のためプログラム要素であって、画像は、人間の被検者の少なくとも一部の画像であり、方法は、データ処理システムを使用して実行され、上記プログラム要素は、データ処理システムのプロセッサによって実行されると、データ処理システムを使用して、医用画像について、複数の画像品質メトリックを読み取る及び／又は決定することと、データ処理システムを使用して、画像品質メトリックに基づいて組み合わせ品質メトリックを自動で又はインタラクション形式に決定することと、を実行し、組み合わせ品質メトリックを決定することにおいて、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションを考慮する、プログラム要素。

【0132】

１４．各々、２次元画像又は３次元画像である複数の医用画像を表す医用画像データの解析のためプログラム要素であって、医用画像は、１人以上の人間の被検者の一部の画像であり、上記プログラム要素は、データ処理システムのプロセッサによって実行されると、データ処理システムを使用して、医用画像の各々について、１つ以上の品質メトリックを読み取る及び／又は生成することと、データ処理システムのユーザインターフェースを介して、画像の少なくとも一部について、対応する画像のユーザ指定の品質格付けを示すユーザ入力を受信することと、を実行し、上記プログラム要素はさらに、プロセッサによって実行されると、（ａ）画像品質メトリックに基づいて、かつユーザ入力に基づいて、組み合わせ品質メトリックを決定するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させること、及び／又は（ｂ）画像を分類する若しくは画像の一部を選択するためのアルゴリズムを、データ処理システムを使用して決定又は適応させること、のうちの少なくとも１つを実行し、分類すること又は選択することは、ユーザ入力に基づいており、かつ組み合わせ品質メトリックに基づいており、組み合わせ品質メトリックは、組み合わせ品質メトリックへの画像品質メトリックの組み合わせ効果について画像品質メトリック間のインタラクションに依存している、プログラム要素。

【0133】

１５．第１３項及び／又は第１４項に記載のコンピュータプログラム要素が保存されたコンピュータプログラム製品。

【0134】

上記実施形態は、説明的なものであり、本発明の技術的アプローチを限定することを意図したものではない。本発明は、好ましい実施形態を参照して詳細に説明されているが、当業者は、本発明の特許請求の範囲の保護範囲から離れることなく、本発明の技術的アプローチを修正又は均等に置き換えることができることを理解するであろう。特に、本発明は投影放射線撮影法に基づいて説明されているが、投影画像をもたらすあらゆるイメージング手法に適用できる。特許請求の範囲において、「含む」という語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。特許請求の範囲における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】