特表 2022-528818 Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影におけるＸ線投影ジオメトリを較正する方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-06-16

(54)【発明の名称】Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影におけるＸ線投影ジオメトリを較正する方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20220609BHJP

   A61B 6/14 20060101ALI20220609BHJP

【ＦＩ】

A61B6/03 350L

A61B6/14 300

A61B6/03 360Z

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2021540229

(86)(22)【出願日】2020-04-17

(85)【翻訳文提出日】2021-07-09

(86)【国際出願番号】 EP2020060825

(87)【国際公開番号】W WO2020212557

(87)【国際公開日】2020-10-22

(31)【優先権主張番号】19170292.7

(32)【優先日】2019-04-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】515304558

【氏名又は名称】デンツプライ・シロナ・インコーポレイテッド

(71)【出願人】

【識別番号】519410367

【氏名又は名称】シロナ・デンタル・システムズ・ゲーエムベーハー

(74)【代理人】

【識別番号】100209048

【弁理士】

【氏名又は名称】森川 元嗣

(72)【発明者】

【氏名】マウア、スザンヌ

(72)【発明者】

【氏名】ブントラック、シュテファン

【テーマコード（参考）】

4C093

【Ｆターム（参考）】

4C093CA13

4C093DA04

4C093FC25

4C093FD05

4C093FE14

4C093FF09

4C093FF18

4C093FF28

4C093GA01

(57)【要約】

本発明は、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影におけるＸ線投影ジオメトリ較正の方法に関し、検出器及び検出器に向けてＸ線を投影するＸ線源をオブジェクト（３）の周りで相対的に回転させることにより生成された、オブジェクト（３）の少なくとも一部の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を取得する少なくとも１つのステップ（Ｓ１）を備える方法において、トレーニングされた人工知能アルゴリズムを使用することによって、オブジェクト（３）の少なくとも１つの特徴（３ａ）を、２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）において検出する少なくとも１つのステップ（Ｓ４）と、検出に基づいて、Ｘ線投影のジオメトリを規定する較正情報を作成する少なくとも１つのステップ（Ｓ５）とを更に備えることを特徴とする。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影におけるＸ線投影ジオメトリ較正の方法であって、
検出器及び前記検出器に向けてＸ線を投影するＸ線源をオブジェクト（３）の周りで相対的に回転させることにより生成された、前記オブジェクト（３）の少なくとも一部の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を取得する少なくとも１つのステップ（Ｓ１）を備える方法において、
トレーニングされた人工知能アルゴリズムを使用することによって、前記オブジェクト（３）の少なくとも１つの特徴（３ａ）を、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）において検出する少なくとも１つのステップ（Ｓ４）と、
前記検出に基づいて、前記Ｘ線投影のジオメトリを規定する較正情報を作成する少なくとも１つのステップ（Ｓ５）と、
を更に備えることを特徴とする、方法。

【請求項2】

前記検出ステップ（Ｓ４）において、前記トレーニングされた人工知能アルゴリズムが、前記２次元Ｘ線画像（１）における前記オブジェクト（３）の前記特徴（３ａ）の２Ｄ位置及び／又は２Ｄ形状（３ｂ）を表す２Ｄマスク、又は前記サイノグラム（２）における前記オブジェクト（３）の前記特徴（３ａ）の３Ｄ位置及び／又は３Ｄ形状を表す３Ｄマスクを生成することを特徴とする、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

少なくとも１つの取得ステップ（Ｓ１）において、前記オブジェクト（３）が較正体であり、作成された前記較正情報が、Ｘ線ユニット固有の較正情報に対応することを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

少なくとも１つの取得ステップ（Ｓ１）において、前記オブジェクト（３）が患者であり、対応する前記特徴（３ａ）が、前記患者の身体又は前記患者の頭部の解剖学的部分又は補綴部分を備え、作成された前記較正情報が、患者固有の較正情報に対応することを特徴とする、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

前記解剖学的部分が、歯又は骨の少なくとも一部を備え、及び／又は前記補綴部分が、インプラントの少なくとも一部を備えることを特徴とする、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記方法が、
最近作成されたＸ線ユニット固有の較正情報及び／又は最近作成された患者固有の較正情報を記憶するステップ（Ｓ６ａ）、又は、
以前に記憶されたＸ線ユニット固有の較正情報及び／又は以前に記憶された患者固有の較正情報を、それぞれ、最近作成されたＸ線ユニット固有の較正情報及び／又は最近作成された患者固有の較正情報で更新するステップ（Ｓ６ｂ）、
を更に備えることを特徴とする、請求項３～５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

患者の身体の少なくとも一部の前記２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）と、前記Ｘ線ユニット固有の較正情報とに基づいて、３次元断層画像を再構成するステップ（Ｓ７）を更に備えることを特徴とする、請求項３～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記患者の身体の少なくとも一部の前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）と、対応する前記患者固有の較正情報とに基づいて、３次元断層画像を再構成するステップ（Ｓ７）を更に備えることを特徴とする、請求項３～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記検出ステップ（Ｓ４）の前に、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）を前処理するステップ（Ｓ２）を更に備えることを特徴とする、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記検出ステップ（Ｓ４）において検出されるべき１つ又は複数の特徴（３ａ）を選択するステップ（Ｓ３）を更に備えることを特徴とする、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前処理ステップ（Ｓ２）が、フィルタリングプロセス、コントラスト強調プロセス、エッジ強調プロセス、及びノイズ抑制プロセスのうちの少なくとも１つを備えることを特徴とする、請求項９に記載の方法。

【請求項12】

データ対を使用することによって前記人工知能アルゴリズムをトレーニングするステップを更に備え、各データ対が、２次元Ｘ線画像（１’）と、関連する前記２次元Ｘ線画像（１）における特徴（３ａ’）の２Ｄ位置及び／又は２Ｄ形状（３ｂ’）を表す関連する２Ｄマスクとを含むか、又は各データ対が、サイノグラム（２）と、前記サイノグラム（２）における特徴（３ａ’）の３Ｄ位置及び／又は３Ｄ形状（３ｂ’）を表す関連する３Ｄマスクとを含むことを特徴とする、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項13】

Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムであって、
Ｘ線源及び検出器をオブジェクト（３）の周りで相対的に回転させることにより前記オブジェクト（３）の少なくとも一部の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を捕捉するように適応された捕捉手段を備えるＸ線ユニットを備えるＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムにおいて、
画像処理手段を備える断層撮影再構成ユニットを更に備え、前記断層撮影再構成ユニットが、
トレーニングされた人工知能アルゴリズムを使用することによって、前記オブジェクト（３）の少なくとも１つの特徴（３ａ）を、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）において検出することと、
前記検出に基づいて、前記Ｘ線投影のジオメトリを規定する較正情報を作成することと、
を行うように適応されていることを特徴とする、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影システム。

【請求項14】

コンピュータベースのＸ線ボリュームトモグラフィシステムに、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法のステップを実行させるためのコードを備えるコンピュータ可読プログラム。

【請求項15】

請求項１４に記載のコンピュータ可読プログラムを記憶したコンピュータ可読記憶装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、Ｘ線ボリュームトモグラフィ（ＶＴ：volume tomography）に関し、具体的には、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィ（ＤＶＴ）に関する。本発明は、より具体的には、Ｘ線ボリュームトモグラフィにおけるＸ線投影ジオメトリを較正する方法に関する。本発明は、より具体的には、Ｘ線ボリュームトモグラフィにおけるモーションアーチファクト低減に関する。本発明は、より具体的には、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）に関する。

【背景技術】

【0002】

Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影のためのシステムでは、センサ及び検出器が患者の周り、特に患者の頭部の周りを相対的に回転して、複数の投影画像、すなわち２次元（２Ｄ）Ｘ線画像を生成する。これらの２ＤＸ線画像から３次元（３Ｄ）断層画像を計算するためには、各２ＤＸ線画像の投影ジオメトリを知っている必要がある。Ｘ線ＣＢＣＴシステムの投影ジオメトリの較正は、通常、工場で行われるか、又はＸ線ＣＢＣＴシステムを医院に設置した後に行われる。この目的のために、較正体を用いて２ＤＸ線画像が生成される。較正体は、２ＤＸ線画像において検出及び識別し易い既定の形状及び１つ又は複数の特徴を有する。更に、特徴の相対的な位置は一般に知られている。いわゆる整合性条件（consistency conditions）を２ＤＸ線画像に適用することによって、２ＤＸ線画像の投影ジオメトリを導出することができる。文献“Auto-calibration by locally consistent contours for dental CBCT, S. Maur et al 2018 Phys. Med. Boil. 63 215018 を参照する。投影ジオメトリは、Ｘ線ＣＢＣＴシステムの較正情報の基礎を形成する。照射された患者に対するＸ線ＣＢＣＴシステムにおける動き及び／又は変形などの機械的変化が、較正情報を無効にする可能性がある。例えば、２ＤＸ線画像の捕捉中に患者が相対的に移動すると、結果としてＸ線ＣＢＣＴシステムの較正情報が不正確になる。３Ｄ断層画像の正確な再構成の場合、投影ジオメトリは、較正体など部屋の固定点に対してではなく、患者に対して関連している。患者が捕捉中に動いた場合、想定したＸ線投影ジオメトリは、捕捉された２ＤＸ線画像と一致しない。これは、３Ｄ断層画像の再構成におけるデータ不整合につながる。したがって、これにより更に、ぼやけた構造及び／又はダブルエッジなどの３Ｄ断層画像におけるモーションアーチファクトが発生する。したがって、先行技術では、２ＤＸ線画像のための較正情報を作成するために自動較正方法が想定されてきた。しかしながら、これらは依然として研究開発の主題である。そのような自動較正の方法では、患者の任意の部分を較正のための特徴として使用し得、例えば、患者の解剖学的部分を使用する可能性がある。しかしながら、これらの特徴の形状、位置、及び密度は一般に知られていないので、２ＤＸ線画像におけるそれらの正確な検出は困難である。特徴検出は、多くの重なり合う解剖学的部分、及び低いＸ線量での低いコントラスト並びに高い画像ノイズにより複雑になる。したがって、個々の投影画像の情報内容では、通常、正確な特徴検出には十分でない。精度を高めるために、事前知識が特徴検出に組み込まれ得る。例えば、事前知識は、解剖学的部分の形状、位置、及び密度に関連し得る。事前知識は更に、患者又はＸ線ＣＢＣＴシステムの移動についての仮定に関し得る。しかしながら、そのような事前知識の完全なモデリング及びそれの特徴検出アルゴリズムへの統合は些細なことではなく、また高い精度及び完全性を達成することは困難である。これにより、２ＤＸ線画像における特徴を検出するための画像処理が非常に遅くなり、誤差が生じやすくなり、したがって、較正情報の精度及び自動較正プロセスの速度が悪影響を受ける。

【発明の概要】

【0003】

本発明の目的は、先行技術の上述の欠点を克服し、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影における投影ジオメトリ較正の方法を提供することである。

【0004】

この目的は、請求項１に記載のＸ線投影ジオメトリ較正方法及び請求項１３に記載のＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムによって達成された。従属請求項の主題は、更なる展開形態に関する。

【0005】

本発明は、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影におけるＸ線投影ジオメトリ較正の方法を提供する。本方法は、検出器及び検出器に向けてＸ線を投影するＸ線源をオブジェクトの周りで相対的に回転させることにより生成された、オブジェクトの少なくとも一部の２次元Ｘ線画像又はサイノグラムを取得する少なくとも１つのステップと、トレーニングされた人工知能アルゴリズムを使用することによって、オブジェクトの特徴を、２次元Ｘ線画像又はサイノグラムの少なくとも１つにおいて検出する少なくとも１つのステップと、検出に基づいて、Ｘ線投影のジオメトリを規定する較正情報を作成する少なくとも１つのステップとを備える。

【0006】

本発明の主な有利な効果は、Ｘ線投影ジオメトリを較正するために、２ＤＸ線画像又はサイノグラムにおける特徴検出にトレーニングされた人工知能アルゴリズムを適用することである。人工知能アルゴリズムは、解剖学的部分の２Ｄ／３Ｄ位置、形状、更に密度、及びデータの整合性条件、並びに患者及びＸ線ＣＢＣＴシステムの典型的な動きの影響についての暗黙的知識を学習する。この学習により、人工知能アルゴリズムは、古典的な画像処理よりも正確かつはるかに高速になる。これにより、３Ｄ断層画像におけるモーションアーチファクトをより効果的に低減することができ、鮮鋭な３Ｄ断層画像を取得することができる。

【0007】

本発明によれば、２ＤＸ線画像又はサイノグラムにおけるオブジェクトの特徴は、トレーニングされた人工知能アルゴリズムによって生成される２Ｄ又は３Ｄマスクを介して検出され得る。２Ｄ又は３Ｄマスクは、特徴の位置／形状、特に輪郭又はシルエットを表す。２Ｄ及び３Ｄマスクはバイナリマスクであり得る。代替的に、確率マスク又は信頼マスク（confidence masks）が使用されてもよい。

【0008】

本発明によれば、作成された較正情報は、Ｘ線ユニット固有の較正情報又は患者固有の較正情報であり得る。Ｘ線ユニット固有の較正情報は、ダミーなどの較正体に照射することによって作成することができる。患者固有の較正情報は、患者に照射することによって作成することができる。検出されるべき患者の特徴は、解剖学的部分又は補綴部分に対応し得る。解剖学的部分は、歯又は骨であり得る。また、補綴部分は、インプラント、クラウン、又は充填材などであり得る。

【0009】

本発明によれば、Ｘ線ＣＢＣＴシステムのためのＸ線ユニット固有の較正情報は、該システムが製造されたときに工場で作成され、その後、Ｘ線ＣＢＣＴシステムに一時的又は恒久的に記憶され得る。代替的に、Ｘ線ユニット固有の較正情報は、設置中に、及び任意選択的に設置のあと所定の間隔をあけて作成され、同様にＸ線ＣＢＣＴシステムに記憶されてもよい。Ｘ線ユニット固有の較正情報はまた、アーチファクトがコンピュータ断層撮影において観察されたときに作成され、記憶されてもよい。Ｘ線ＣＢＣＴシステムのための患者固有の較正情報は、患者ごとに別々に作成され、その後、それぞれの患者のボリューム断層画像を再構成するときに使用するために記憶され得る。

【0010】

本発明によれば、異なる患者の様々な患者固有の較正情報が作成され、記憶され、Ｘ線ユニット固有の較正情報と比較されて、不一致を分析し、Ｘ線ユニット固有の較正の正確さ又は患者の動きの挙動に関する結論を引き出し得る。不正確なＸ線ユニット固有の較正情報は、分析に基づいて自動的に調整され得る。代替的に、新しい較正情報の作成を開始するために、使用者に、Ｘ線ユニット固有の較正情報における欠陥について、制御ディスプレイ上又は再構成された３Ｄ断層画像のディスプレイ上に欠陥情報を表示することにより通知してもよい。代替的に、スピーカを介して使用者に通知してもよい。代替的に、使用者に、患者の動きの挙動について、好ましくはそのような動きが過度であり、モーションアーチファクトを満足に低減できないときに、同様に通知してもよい。

【0011】

本発明によれば、以前に記憶されたＸ線ユニット固有の較正情報は、最近作成されたＸ線ユニット固有の較正情報で更新され得る。同様に、以前に記憶された患者固有の較正情報は、同じ患者に対応する最近作成された患者固有の較正情報で更新され得る。

【0012】

本発明によれば、患者の身体の少なくとも一部の３次元断層画像は、Ｘ線ユニット固有の較正情報又は代替的には対応する患者固有の較正情報を使用して再構成され得る。

【0013】

本発明によれば、２次元Ｘ線画像又はサイノグラムは、任意選択的に、検出ステップの前に、トレーニングされた人工知能アルゴリズム又は古典的アルゴリズムに基づく画像処理により前処理され得る。画像処理アルゴリズムは、フィルタリングプロセス、コントラスト強調プロセス、エッジ強調プロセス、及びノイズ抑制プロセスを少なくとも含み得る。

【0014】

本発明によれば、検出されるべき１つ又は複数の又は更にはすべての特徴を、自動的に選択することができるか、又は代替的には、ディスプレイ上で使用者が手動で選択してもよい。

【0015】

本発明によれば、特徴を検出するための人工知能アルゴリズムは、好ましくはデータ対を使用することによってトレーニングされる。各データ対は、２次元Ｘ線画像と、関連する２次元Ｘ線画像における特徴の２Ｄ位置及び／又は形状を表す関連する２Ｄマスクとを含む。代替的に、各データ対は、サイノグラムと、サイノグラムにおける特徴の３Ｄ位置及び／又は形状を表す関連する３Ｄマスクとを含む。これらのデータ対は、研究室で実際の較正体のロボット運動により生成され得る。代替的に、これらのデータ対は、様々な患者から取得さてもよい。代替的に、データ対は、シミュレーションにより仮想的に生成されてもよい。

【0016】

本発明はまた、Ｘ線ボリュームトモグラフィシステム、好ましくはＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムを提供する。Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムは、検出器及び検出器に向けてＸ線を投影するためのＸ線源を、オブジェクトの周りで相対的に回転させることにより、オブジェクトの少なくとも一部の２次元Ｘ線画像又はサイノグラムを生成するための生成手段を有するＸ線ユニットを備える。オブジェクトは、ダミーなどの較正体、又は患者、好ましくは患者の頭部、より好ましくは患者の顎であり得る。Ｘ線ボリュームトモグラフィシステムは更に、本発明のＸ線投影ジオメトリ較正方法のステップを実行するように適応された画像処理手段を有する断層撮影再構成ユニットを備える。

【0017】

本発明はまた、コンピュータベースのＸ線ボリュームトモグラフィシステムに、本発明の方法ステップを実行させるためのコードを備えるコンピュータ可読プログラムを提供する。コンピュータ可読プログラムは、Ｘ線ボリュームトモグラフィシステムと共に、又はコンピュータ可読記憶装置上に提供され得る。

【0018】

下記の説明において、例示的な実施形態を使用し、以下の図面を参照することによって、本発明についてより詳細に説明する。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本発明によるＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影におけるＸ線投影ジオメトリ較正の方法のステップを示すフローチャートである。

【図2】本発明によるＸ線ユニットを介して生成された２次元Ｘ線画像である。

【図3】本発明によるＸ線ユニットを介して生成された２次元Ｘ線画像の、図２の線Ａ－Ａに沿ったサイノグラムの断面図である。

【0020】

図面に示される参照番号は、以下に列挙する要素を指し、例示的な実施形態の下記の説明において参照される。
１．２ＤＸ線画像
２．サイノグラム
３．オブジェクト（例えば、患者又は較正体）
３ａ．特徴（例えば解剖学的／補綴部分）
３ｂ．位置／形状

【発明を実施するための形態】

【0021】

図１は、本発明の一実施形態によるＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影のためのＸ線投影ジオメトリ較正方法のステップ（Ｓ１～Ｓ７）を示す。

【0022】

第１のステップ（Ｓ１）では、オブジェクト（３）の少なくとも一部の複数の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）が、本発明のＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムから取得される。オブジェクト（３）は、患者又はダミーなどの較正体であり得る。３次元Ｘ線画像（１）及びサイノグラム（２）は、検出器及び検出器に向けてＸ線を投影するＸ線源を、オブジェクト（３）の周りで相対的に回転させることによりＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムによって生成される。

【0023】

任意選択の第２のステップ（Ｓ２）では、２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）が前処理される。前処理ステップ（Ｓ２）は、フィルタリングプロセス、コントラスト強調プロセス、エッジ強調プロセス、及びノイズ抑制プロセスのうちの少なくとも１つを備える。

【0024】

別の任意選択の第３のステップ（Ｓ３）では、オブジェクト（３）の１つ又は複数の特徴（３ａ）が、最初に取得された又は前処理された２ＤＸ線画像（１）又はサイノグラム（２）において選択される。選択は、ディスプレイ上で手動で行うことができる。代替的に、選択は自動的に行われる。

【0025】

第４のステップ（Ｓ４）では、オブジェクト（３）の少なくとも１つの特徴（３ａ）、任意選択的に、選択された特徴（３ａ）が、トレーニングされた人工知能アルゴリズムを使用することによって、２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）において、又は任意選択的に、前処理された２次元Ｘ線画像（１）又は前処理されたサイノグラム（２）において検出される。任意選択的に、第４のステップ（Ｓ４）で特徴（３ａ）を検出するために、トレーニングされた人工知能アルゴリズムに追加情報を入力してもよい。追加情報は、特徴（３ａ）の２Ｄ／３Ｄ位置、形状、及び相対的動きについての初期推定を含み得る。追加情報は、ステップ（Ｓ３）の少なくとも１つの選択された特徴（３ａ）の検出を向上させるための情報を含み得る。特徴（３ａ）は、同時に又は１つずつ検出され得る。選択ステップ（Ｓ３）の後に、更なる前処理ステップを任意選択的に行うことができる。それによって、例えば、前処理が、選択された特徴（３ａ）の空間又は画像特性に適応されて、特徴検出を最適化することができる。検出されるべき特徴（３ａ）は、患者の、特に患者の頭部の、より具体的には患者の顎の解剖学的部分又は補綴部分に対応し得る。解剖学的部分は、歯又は骨などであり得る。補綴部分はインプラントなどであり得る。図２に示すように、トレーニングされた人工知能アルゴリズムは、２次元Ｘ線画像（１）におけるオブジェクト（３）の特徴（３ａ）、すなわち患者の顎にある歯の、２Ｄ位置及び／又は２Ｄ形状（３ｂ）を表す２Ｄマスクを生成する。図３は、投影指標「１００」での図２の２次元Ｘ線画像（１）を含む、図２の線Ａ－Ａに沿ったサイノグラム（２）の断面図である。投影指標及び座標は、断層撮影の詳細に依存して変わり得る。投影指標は、サイノグラム（２）における複数の２次元Ｘ線画像（１）を示す。図３に示すように、トレーニングされた人工知能アルゴリズムは、代替的に、サイノグラム（２）におけるオブジェクト（３）の特徴（３ａ）、すなわち患者の顎にある歯の、３Ｄ位置及び／又は３Ｄ形状（３ｂ）を表す３Ｄマスクを生成してもよい。以下の説明において、プライム符号を有する参照符号は、人工知能アルゴリズムをトレーニングするために使用される要素を示す。人工知能アルゴリズムは、データ対を使用してトレーニングされる。各データ対は、２次元Ｘ線画像（１’）と、関連する２次元Ｘ線画像（１）における特徴（３ａ’）の位置及び／又は形状（３ｂ’）を表す関連する２Ｄマスクとを含む。代替的に、各データ対は、サイノグラム（２’）と、サイノグラム（２）における特徴（３ａ’）の位置及び／又は形状（３ｂ’）を表す関連する３Ｄマスクとを含む。

【0026】

第５のステップ（Ｓ５）では、検出に基づいて、較正情報が作成される。較正情報は、Ｘ線投影のジオメトリを規定する。照射されたオブジェクト（３）が較正体であるとき、作成された較正情報は、Ｘ線ユニット固有の較正情報に対応する。照射されたオブジェクト（３）が患者であるとき、作成された較正情報は、患者固有の較正情報に対応する。

【0027】

第６のステップの任意選択の最初の段階（Ｓ６ａ）では、最近作成されたＸ線ユニット固有の較正情報及び患者固有の較正情報が、Ｘ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムに一時的又は恒久的に記憶される。異なる患者に関する様々な患者固有の較正情報が作成され、記憶され得る。第６のステップの任意選択の後続の段階（Ｓ６ｂ）では、以前に記憶されたＸ線ユニット固有の較正情報及び以前に記憶された患者固有の較正情報が、それぞれ、同じ患者の最近作成されたＸ線ユニット固有の較正情報及び最近作成された患者固有の較正情報で更新される。

【0028】

第７のステップ（Ｓ７）では、患者の身体の少なくとも一部の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）と、Ｘ線ユニット固有の較正情報とに基づいて、３次元断層画像が再構成される。代替的に、３次元断層画像は、患者の身体の少なくとも一部の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）と、対応する患者固有の較正情報とに基づいて再構成されてもよい。

【0029】

本発明のＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムは、Ｘ線ユニット及び断層撮影再構成ユニットを有する。Ｘ線ユニットは、Ｘ線源及び検出器をオブジェクト（３）の周りで相対的に回転させることによりオブジェクト（３）の少なくとも一部の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を捕捉するように適応された捕捉手段を有する。断層撮影再構成ユニットは、Ｘ線投影ジオメトリ較正方法のステップを実行するように適応された画像処理手段を有する。

【0030】

本方法は、コンピュータベースのＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムに上述の方法ステップ（Ｓ１～Ｓ７）を実行させるためのコードを有するコンピュータ可読プログラムの形態で提供され得る。コンピュータ可読プログラムは、コンピュータベースのＸ線コーンビームコンピュータ断層撮影システムのコンピュータ可読記憶装置に記憶され得る。

【図1】

【図2】

【図3】

【国際調査報告】