特表 2024-525036 Ｘ線画像処理のための方法

(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】2024-07-09

(54)【発明の名称】Ｘ線画像処理のための方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/50 20240101AFI20240702BHJP

   A61B 6/00 20240101ALI20240702BHJP

   G16H 30/20 20180101ALI20240702BHJP

【ＦＩ】

A61B6/50 500C

A61B6/00 560

A61B6/00 550C

A61B6/00 550B

G16H30/20

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023580767

(86)(22)【出願日】2022-06-20

(85)【翻訳文提出日】2024-01-12

(86)【国際出願番号】 EP2022066641

(87)【国際公開番号】W WO2023274756

(87)【国際公開日】2023-01-05

(31)【優先権主張番号】21182370.3

(32)【優先日】2021-06-29

(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】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】ヴォン ベルグ ジェンス

(72)【発明者】

【氏名】ケーラー トーマス

【テーマコード（参考）】

4C093

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C093AA07

4C093AA22

4C093CA13

4C093DA03

4C093FF09

4C093FF16

4C093FF22

4C093FF23

4C093FF24

4C093FF28

5L099AA26

(57)【要約】

暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号と、呼吸状態と、呼吸器疾患進行度との間の関係を表すためのＤＡＸモデルを生成するための概念、並びに、ＤＡＸモデルを使用するための概念が提案される。特に、これらの変数間の関係がモデル化される際、基準呼吸状態における対象者のＤＡＸ信号と呼吸状態における対象者のＤＡＸ信号との間の差が評価される。したがって、ＤＡＸ撮像の診断精度が改善される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すためのＤＡＸモデルを生成するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
複数の既知の呼吸状態における対象者の複数のトレーニングＤＡＸ画像を、複数の既知の呼吸器疾患進行度とともに前記ＤＡＸモデルに入力するステップと、
前記ＤＡＸモデルから、複数の予測される呼吸状態及び予測される呼吸器疾患進行度を受信するステップと、
前記複数の既知の呼吸状態と複数の予測される前記呼吸状態との間の差に基づいて、さらに、前記複数の既知の呼吸器疾患進行度と複数の予測される前記呼吸器疾患進行度との間の差に基づいて、前記ＤＡＸモデルのパラメータ値を決定するステップと
を有する、コンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記ＤＡＸモデルが、前記ＤＡＸ信号と、前記呼吸器疾患進行度と、前記呼吸状態との間の前記関係を表すために統計的方法を使用する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項3】

前記ＤＡＸモデルが、さらに、前記ＤＡＸ信号と、前記呼吸器疾患進行度と、前記呼吸状態と、１つ又は複数の試験対象者固有変数との間の関係を表し、
前記複数のトレーニングＤＡＸ画像が、前記１つ又は複数の試験対象者固有変数をもつ対象者のトレーニングＤＡＸ画像をさらに含み、
前記ＤＡＸモデルが、前記ＤＡＸ信号と、前記呼吸器疾患進行度と、前記呼吸状態と、前記１つ又は複数の試験対象者固有変数との間の前記関係を表すために統計的方法を使用する、請求項１又は２に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項4】

前記１つ又は複数の試験対象者固有変数が、性別、身体サイズ、肥満度指数、肺機能試験結果、呼吸器疾患評価、既往症、又は喫煙歴を含む、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項5】

前記ＤＡＸ信号が、ＤＡＸ画像の全肺野にわたる集積された信号、又は前記ＤＡＸ画像の前記全肺野の一部にわたる集積された信号のいずれかである、請求項１から４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項6】

対象者の暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号を処理するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法のＤＡＸモデルを生成するステップと、
ＤＡＸ画像に対応する前記対象者の前記ＤＡＸ信号を取得するステップ
と、
前記ＤＡＸ画像に基づいて前記対象者の呼吸状態を決定するステップと、
前記ＤＡＸ信号と、決定された前記呼吸状態とを、生成された前記ＤＡＸモデルに入力することに基づいて、基準呼吸状態における前記対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップと
を有する、コンピュータ実装方法。

【請求項7】

暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すためのＤＡＸモデルを使用して対象者のＤＡＸ信号を処理するための方法であって、前記方法は、
ＤＡＸ画像に対応する前記対象者の前記ＤＡＸ信号を取得するステップと、
前記ＤＡＸ信号に基づいて前記対象者の呼吸状態を決定するステップと、
前記ＤＡＸ信号と、決定された前記呼吸状態とを、前記ＤＡＸモデルに入力することに基づいて、基準呼吸状態における前記対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップと
を有する、方法。

【請求項8】

前記対象者の呼吸器疾患進行度を取得するステップをさらに有し、
前記基準呼吸状態における前記対象者の変更された前記ＤＡＸ信号を収集するステップが、さらに、取得された前記呼吸器疾患進行度を前記ＤＡＸモデルに入力することに基づく、
請求項６又は７に記載の方法。

【請求項9】

前記ＤＡＸモデルが、さらに、前記ＤＡＸ信号と、前記呼吸器疾患進行度と、前記呼吸状態と、１つ又は複数の対象者固有変数との間の関係を表し、前記方法は、さらに、前記対象者の対象者固有変数値を取得するステップを有し、
前記基準呼吸状態における前記対象者の変更された前記ＤＡＸ信号を収集するステップが、さらに、取得された前記対象者固有変数値を前記ＤＡＸモデルに入力することに基づく、請求項６から８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記ＤＡＸ信号と、決定された前記呼吸状態とを、前記ＤＡＸモデルを入力することに基づいて、前記対象者の予測される呼吸器疾患進行度を収集するステップ
をさらに有する、請求項６から９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前記基準呼吸状態が全吸気状態又は全呼気状態のいずれかである、請求項６から１０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

前記対象者の前記呼吸状態を決定するステップが、
前記ＤＡＸ画像中の前記対象者の肋骨に対する、前記ＤＡＸ画像中の前記対象者の横隔膜のロケーションを推定するステップを有し、
前記対象者の前記呼吸状態を決定するステップが、前記横隔膜の推定された前記ロケーションに基づく、請求項６から１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項13】

前記対象者の前記呼吸状態を決定するステップが、
前記ＤＡＸ画像の肺野に基づいて前記対象者の胸部中の空気のボリュームを推定するステップと、
前記対象者の前記胸部中の空気の推定された前記ボリュームに基づいて前記対象者の前記呼吸状態を決定するステップと
を有する、請求項６から１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項14】

変更された前記ＤＡＸ信号に基づいて前記ＤＡＸ画像を変更するステップをさらに有する、請求項６から１３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

対象者の暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号を処理するためのシステムであって、前記システムは、
ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すためのＤＡＸモデルを生成するためのモデル化ユニットと、
ＤＡＸ画像に対応する前記対象者の前記ＤＡＸ信号を収集するためのＸ線画像収集ユニットと、
前記ＤＡＸ画像に基づいて前記対象者の呼吸状態を決定するための呼吸状態ユニットと、
前記ＤＡＸ信号と、決定された前記呼吸状態とを、生成された前記ＤＡＸモデルに入力することに基づいて、基準呼吸状態における前記対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するための信号変更ユニットと
を備える、システム。

【請求項16】

少なくとも１つの処理ユニットによって実行されたときに、前記処理ユニットに請求項１から１４のいずれか一項に記載のいずれかの方法のステップを実行させる、コンピュータプログラム。

【請求項17】

請求項１６に記載のコンピュータプログラムを記憶した、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、暗視野Ｘ線撮像の分野に関し、より詳細には、暗視野Ｘ線画像を処理することの分野に関する。

【背景技術】

【0002】

Ｘ線撮像の従来の技法では、対象物の透過画像を取得するために対象物がＸ線に暴露される。しかしながら、吸収がほとんどない血管、軟骨、肺、及び乳房組織を含む軟組織の場合、これが与える減衰コントラストは骨画像と比較して不十分である。この制限を克服するために、近年、Ｘ線を使用して暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）画像を取得するための大きな進展があった。

【0003】

ＤＡＸと従来のＸ線との間の主要な差異のうちの１つはＸ線エネルギーにある。人間の患者の通常の透過画像では、肋骨は、高いｋＶｐに対してより小さいコントラストを有するので、約１２５ｋＶｐのＸ線エネルギーが使用される。しかしながら、ＤＡＸ撮像は、Ｘ線エネルギーが低いほど敏感になるので、約７０ｋＶｐのＸ線エネルギーが使用される。

【0004】

ＤＡＸ撮像は、最近、気腫、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、肺線維症、肺炎及び肺がんなど、肺障害の診断及びステージングについての診断精度が改善することを証明した。これは、ＤＡＸ信号が、さもなければ従来のＸ線撮像（例えば、Ｘ線及びＸ線コンピュータ断層撮影）からではアクセス不可能である、肺実質（ｌｕｎｇ ｐａｒｅｎｃｈｙｍａ）中の微細構造特性に関する補足情報を与えるからである。例として、ＤＡＸ撮像は、Ｘ線透過を捉えることが可能であるだけでなく、健康な肺実質中では起こるが気腫肺領域中では起こらない小角散乱（ｓｍａｌｌ ａｎｇｌｅ ｓｃａｔｔｅｒ）をも捉えることが可能である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

さらに、最近、患者の吸気状態がＤＡＸ信号強度に影響を及ぼすことが発見された。これは、例えば、呼吸中の、肺胞のサイズ及び／又は密度の変化、或いは肺胞壁の厚さの変化によるものである可能性がある。胸部Ｘ線は、一般に、対象者が全吸気状態又は全呼気状態のいずれかにおいて息を止めている間に撮られる。しかしながら、呼吸器疾患、特に、例えばＣＯＰＤ及び気腫に罹患している患者は、しばしば、標準的な収集プロシージャのために要求されるように呼吸することが不可能である。これにより、ＤＡＸ撮像を使用した肺障害の正確な診断及び進行度評価（ｇｒａｄｉｎｇ）に大きな問題が生じる。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明は特許請求の範囲によって定義される。

【0007】

本発明の一態様による例によれば、暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すためのＤＡＸモデルを生成するコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、複数の既知の呼吸状態における対象者の複数のトレーニングＤＡＸ画像を、複数の既知の呼吸器疾患進行度とともにＤＡＸモデルに入力するステップと、ＤＡＸモデルから、複数の予測される呼吸状態及び複数の予測される呼吸器疾患進行度を受信するステップと、複数の既知の呼吸状態と複数の予測される呼吸状態との間の差に基づいて、さらに、複数の既知の呼吸器疾患進行度と複数の予測される呼吸器疾患進行度との間の差に基づいて、ＤＡＸモデルのパラメータ値を決定するステップとを有する。

【0008】

このようにして、提案する実施形態は、呼吸状態に応じてＤＡＸ信号の変化を計算又は予測するＤＡＸモデルを提供する。したがって、望ましい呼吸状態から逸脱した呼吸状態における対象者から収集されたＤＡＸ信号の変化が補償される。言い換えれば、ＤＡＸ信号に対する呼吸状態の影響が、（モデルによって与えられた１つ又は複数の予測に基づいて）評価され、考慮される。

【0009】

さらに、実施形態は、ＤＡＸ信号に対する呼吸器疾患進行度の影響を表すＤＡＸモデルを提供する。したがって、呼吸器疾患進行度は、呼吸状態の変化によって引き起こされるＤＡＸ信号の差に影響を及ぼすので、より正確なモデルが得られる。

【0010】

ＤＡＸモデルは、いくつかのＤＡＸトレーニング画像を使用してトレーニングされる。これは、モデルによって決定された呼吸状態と、ＤＡＸ画像に対応する実際の呼吸状態との間の差を比較することによって達成される。次いで、モデルのパラメータ値がこの差によって決定される。さらに、モデルによって決定された呼吸器疾患進行度と、ＤＡＸ画像に対応する実際の呼吸器疾患進行度との間の差が決定され得、それがパラメータ値をさらに精緻化する。

【0011】

ＤＡＸモデルを多数のＤＡＸトレーニング画像に基づかせることによって、パラメータ値は、不可視のＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の相互作用のより正確な表現を与える。

【0012】

いくつかの実施形態では、ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すために統計的方法を使用する。

【0013】

いくつかの実施形態では、ＤＡＸモデルは、さらに、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態と、１つ又は複数の試験対象者固有変数との間の関係を表す。この場合、複数のトレーニングＤＡＸ画像は、１つ又は複数の試験対象者固有変数をもつ対象者のトレーニングＤＡＸ画像をさらに含む。ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態と、１つ又は複数の試験対象者固有変数との間の関係を表すために統計的方法を採用し得る。

【0014】

性別又は年齢など、対象者固有変数も、ＤＡＸ信号と呼吸状態との間の関係に影響を及ぼすことが分かっている。これらの関係を表すためにもモデルを適応させることによって、関係のより正確なモデルが与えられる。例として、１つ又は複数の試験対象者固有変数は、性別、身体サイズ、肥満度指数、肺機能試験結果、呼吸器疾患評価、既往症、又は喫煙歴を含む。

【0015】

いくつかの実施形態では、ＤＡＸ信号は、ＤＡＸ画像の全肺野にわたる集積された信号、又はＤＡＸ画像の全肺野の一部にわたる集積された信号のいずれかである。

【0016】

本発明の別の態様によれば、対象者の暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号を処理するためのコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、本発明の一態様によるＤＡＸモデルを生成するステップと、ＤＡＸ画像に対応する対象者のＤＡＸ信号を取得するステップと、ＤＡＸ画像に基づいて対象者の呼吸状態を決定するステップと、ＤＡＸ信号と、決定された呼吸状態とを、生成されたＤＡＸモデルに入力することに基づいて、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップとを有する。

【0017】

このようにして、提案する実施形態によるＤＡＸモデルは、変更されたＤＡＸ信号を収集するために使用される。呼吸状態が決定され得、それによって、ＤＡＸモデルは、基準呼吸状態に対応する変更されたＤＡＸ信号を出力する。言い換えれば、収集中の呼吸状態における対象者のＤＡＸ信号と、基準呼吸状態における対象者のＤＡＸ信号との間の差が決定される。したがって、呼吸器疾患進行度の診断及び決定の精度の改善が達成される。

【0018】

本発明のまた別の態様によれば、暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すためのＤＡＸモデルを使用して対象者のＤＡＸ信号を処理するための方法が提供される。本方法は、ＤＡＸ画像に対応する対象者のＤＡＸ信号を取得するステップと、ＤＡＸ信号に基づいて対象者の呼吸状態を決定するステップと、ＤＡＸ信号と、決定された呼吸状態とを、ＤＡＸモデルに入力することに基づいて、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップとを有する。

【0019】

いくつかの実施形態では、暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号を処理するための方法は、対象者の呼吸器疾患進行度を取得するステップをさらに有し、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップは、さらに、取得された呼吸器疾患進行度をＤＡＸモデルに入力することに基づく。

【0020】

対象者の呼吸器疾患進行度を確認することによって、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号がＤＡＸモデルからより正確に出力される。

【0021】

いくつかの実施形態では、ＤＡＸモデルは、さらに、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態と、１つ又は複数の対象者固有変数との間の関係を表す。また、本方法は、対象者の対象者固有変数値を取得するステップをさらに有し、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップは、さらに、取得された対象者固有変数値をＤＡＸモデルに入力することに基づく。

【0022】

いくつかの実施形態では、本方法は、ＤＡＸ信号と、決定された呼吸状態とを、ＤＡＸモデルに入力することに基づいて、対象者の予測される呼吸器疾患進行度を収集するステップをさらに有する。したがって、ＤＡＸモデルは、対象者の呼吸器疾患進行度の予測を実行するために利用される。

【0023】

いくつかの実施形態では、基準呼吸状態は全吸気状態又は全呼気状態のいずれかである。

【0024】

いくつかの実施形態では、対象者の呼吸状態を決定するステップは、ＤＡＸ画像中の対象者の肋骨に対する、ＤＡＸ画像中の対象者の横隔膜のロケーションを推定するステップを有し、対象者の呼吸状態を決定するステップは、横隔膜の推定されたロケーションに基づく。収集されたＤＡＸ画像によって対象者の呼吸状態を決定することによって、追加の監視装置の必要がなくなる。

【0025】

いくつかの実施形態では、対象者の呼吸状態を決定するステップは、ＤＡＸ画像の肺野に基づいて対象者の胸部中の空気のボリュームを推定するステップと、対象者の胸部中の空気の推定されたボリュームに基づいて対象者の呼吸状態を決定するステップとを有する。

【0026】

いくつかの実施形態では、本方法は、変更されたＤＡＸ信号に基づいてＤＡＸ画像を変更するステップをさらに有する。

【0027】

本発明の別の態様では、少なくとも１つの処理ユニットによって実行されたときに、その処理ユニットに前に説明したいずれかの方法のステップを実行させるためのコンピュータプログラム要素が提供される。

【0028】

別の態様では、プログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体が提供される。

【0029】

本発明の別の態様によれば、対象者の暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号を処理するためのシステムが提供される。本システムは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すためのＤＡＸモデルを生成するためのモデル化ユニットと、ＤＡＸ画像に対応する対象者のＤＡＸ信号を収集するためのＸ線画像収集ユニットと、ＤＡＸ画像に基づいて対象者の呼吸状態を決定するための呼吸状態ユニットと、ＤＡＸ信号と、決定された呼吸状態とを、生成されたＤＡＸモデルに入力することに基づいて、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するための信号変更ユニットとを備える。

【0030】

本発明のこれらの及び他の態様は、以下で説明する実施形態から明らかになり、それらの実施形態を参照すれば解明されよう。

【0031】

本発明のより良い理解のために、及び本発明がどのように実施されるかをより明らかに示すために、次に、単に例として添付の図面を参照する。

【図面の簡単な説明】

【0032】

【図1】ＤＡＸモデルを生成する方法の流れ図である。

【図2】ＤＡＸモデルを生成するステップを有する、対象者のＤＡＸ信号を処理する方法の流れ図である。

【図3】一実施形態による、ＤＡＸモデルを使用することによって対象者のＤＡＸ信号を処理する方法の流れ図である。

【図4】ＤＡＸモデルと追加のデータとを使用することによって対象者のＤＡＸ信号を処理する方法の流れ図である。

【図5A】対象者の呼吸状態を決定する方法の流れ図である。

【図5B】対象者の呼吸状態を決定する代替の方法の流れ図である。

【図6】対象者のＤＡＸ信号を処理するためのシステムを表すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0033】

図を参照しながら本発明について説明する。

【0034】

発明を実施するための形態及び具体例は、装置、システム及び方法の例示的な実施形態を示しているが、例示の目的のためのものにすぎず、本発明の範囲を限定するものではないことを理解されたい。本発明の装置、システム及び方法のこれらの及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の説明、添付の特許請求の範囲、及び添付の図面からより良く理解されよう。図は概略にすぎず、一定の縮尺で描かれていないことを理解されたい。また、図全体にわたって同じ又は同様の部分を示すために同じ参照番号が使用されることを理解されたい。

【0035】

開示される実施形態の変形形態は、図面、本開示及び添付の特許請求の範囲の研究から、特許請求される発明を実施する際に、当業者によって理解され、実施され得る。特許請求の範囲において、「備える／有する」という単語は他の要素又はステップを除外せず、単数形の要素は複数を除外しない。「ように適応される／た」という用語が特許請求の範囲又は明細書において使用される場合、「ように適応される／た」という用語は「ように構成される／た」という用語と等価であるものとすることに留意されたい。

【0036】

図は概略にすぎず、一定の縮尺で描かれていないことを理解されたい。また、図全体にわたって同じ又は同様の部分を示すために同じ参照番号が使用されることを理解されたい。

【0037】

本開示による実装形態は、暗視野Ｘ線（ＤＡＸ）信号と、呼吸状態と、呼吸器疾患進行度との間の関係を表すＤＡＸモデルに関する様々な技法、方法、方式及び／又はソリューションに関する。呼吸器疾患のいくつかの例は、気腫、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、肺線維症、肺炎、ＣＯＶＩＤ－１９、及び肺がんである。提案する概念によれば、いくつかの可能なソリューションが別個に又は一緒に実施される。すなわち、これらの可能なソリューションについて以下では別個に説明するが、これらの可能なソリューションのうちの２つ以上が何らかの組合せで実施され得る。

【0038】

本発明の実施形態は、ＤＡＸ信号と、呼吸状態と、呼吸器疾患進行度との間の関係を表すことが可能なＤＡＸモデルを提供することを目的とする。このようにして、呼吸状態の逸脱によるＤＡＸ信号の変化が確認される。さらに、呼吸状態の逸脱によるＤＡＸ信号の変化に対する呼吸器疾患進行度の影響が理解される。

【0039】

そのようなＤＡＸモデルは、いくつかの実施形態では、変更されたＤＡＸ信号が基準呼吸状態における対象者に対応するように、対象者のＤＡＸ信号を変更するために使用される。したがって、実施形態は対象者の肺障害の診断の精度を改善する。

【0040】

説明として、ＤＡＸは、従来のＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）など、他の医療撮像技法よりも気腫検出に対して敏感になることが見込まれる。これは、ＤＡＸが、Ｘ線透過を捉えることが可能であるだけでなく、健康な肺実質中では起こるが気腫肺領域中では起こらない小角散乱をも捉えることが可能であるからである。しかしながら、撮像される対象者の吸気状態がＤＡＸ信号強度に影響を及ぼす。

【0041】

呼吸器障害の進行度をステージングするためには、ＤＡＸ信号強度を定義するすべての他の要因を制御することが有益であり、呼吸状態は最も影響が大きい要因のうちの１つであることを提案する。

【0042】

したがって、肺のＸ線は、通常、対象者が全吸気状態又は全呼気状態のいずれかにおいて息を止めている間に収集される。例えば、呼吸器疾患に罹患している患者、並びに、特に幼齢又は高齢である人々は、標準的な収集プロシージャのために必要とされるように呼吸しない（又はできない）場合が多い。

【0043】

画像収集中の対象者の実際の呼吸ステータスを推定することは、収集中の望ましいプロトコル呼吸状態と比較してそれが及ぼす影響を補償することを助けることを提案する。

【0044】

特に、提案する実施形態は以下を行う。
（ｉ）ＤＡＸ信号強度に対する呼吸状態の影響のモデル化、
（ｉｉ）収集されたＤＡＸ信号の呼吸状態の推定、及び
（ｉｉｉ）ＤＡＸ信号上の基準状態からの呼吸状態の逸脱の影響の補償。

【0045】

変更された測定値を与える実施形態によって、呼吸器疾患の定量化及び評価についてのＤＡＸ撮像の診断潜在力が改善される。そのような変更された測定値は、長期的検討における、対象者間の比較可能性、また対象者内の比較可能性の改善が可能である。さらに、いくつかの実施形態によれば、定量的測定値が補正され、人間の読取り者に与えられる画像が、変更された測定値をより良く反映するように変更される。

【0046】

次に図１を参照すると、ＤＡＸモデルを生成するコンピュータ実装方法１００の例示的な一実施形態の流れ図が示されている。特に、この実施形態のＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表す。

【0047】

ステップ１０２において、複数の既知の呼吸状態における対象者の複数のトレーニングＤＡＸ画像が、複数の既知の呼吸器疾患進行度とともにＤＡＸモデルに入力される。トレーニング画像は、複数の呼吸状態の各々に対応するトレーニングＤＡＸ画像を含み、さらに、複数の呼吸状態の各々についての複数の呼吸器疾患進行度に対応するトレーニングＤＡＸ画像を含む。一般に、ＤＡＸモデルに入力されるトレーニングＤＡＸ画像の数が多いほど、モデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すことにおいてより正確になる。

【0048】

いくつかの実施形態では、ＤＡＸ信号は、ＤＡＸ画像の全肺野にわたる集積された信号である。代替的に、ＤＡＸ信号は、左肺、右肺、肺尖（ｌｕｎｇ ａｐｅｘ）、さらには肺野の単一のピクセルなど、ＤＡＸ画像の全肺野の一部にわたる集積された信号である。

【0049】

さらに、トレーニングＤＡＸ画像は、複数の対象者のＤＡＸ画像の既知のデータベースから収集されることもあり、複数の対象者から直接収集されることもある。トレーニングＤＡＸ画像の収集中の対象者の呼吸状態は外部モニタリングシステムにより知られ得る。対象者の呼吸器疾患は、医療記録によって知られていることもあり、対象者によって報告されることもある。トレーニングＤＡＸ画像は複数の対象者の胸部のＤＡＸ画像であり得る。

【0050】

ステップ１０４において、ＤＡＸモデルからの複数の予測される呼吸状態と予測される呼吸器疾患進行度とがＤＡＸモデルから受信される。言い換えれば、予測される呼吸状態及び予測される呼吸器疾患進行度は、複数のトレーニングＤＡＸ画像を入力したことに応答して、ＤＡＸモデルによって生成され、各予測される呼吸状態及び予測される呼吸器疾患進行度は複数のトレーニングＤＡＸ画像のうちの１つに対応する。

【0051】

ステップ１０６において、ＤＡＸモデルのパラメータ値が、複数の既知の呼吸状態と複数の予測される呼吸状態との間の差に基づいて決定される。パラメータ値は、さらに、複数の既知の呼吸器疾患進行度と複数の予測される呼吸器疾患進行度との間の差に基づいて決定される。このようにして、ＤＡＸモデルのパラメータ値は、ＤＡＸモデルが、ＤＡＸ信号と、呼吸状態と、呼吸器疾患進行度との間の関係を正確に表すように設定される。

【0052】

ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すために統計的方法を使用する場合がある。いくつかの実施形態では、統計的方法として、変数の多変量回帰（ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）など、線形法が使用される。代替実施形態では、異なる種類の相関関係をモデル化することが可能である、サポートベクターマシン又は畳み込みニューラルネットワークなど、非線形法が使用される。変数間に強い非線形の相関関係が存在する実施形態では、マニホルド埋込み（ｍａｎｉｆｏｌｄ ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）が使用され得る。このリストは網羅的ではなく、複数の変数間の関係をモデル化することが可能な任意の統計的方法が使用され得ることを理解されたい。

【0053】

いくつかの実施形態では、ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態と、１つ又は複数の試験対象者固有変数との間の関係を表す。試験対象者変数も、呼吸状態に伴うＤＡＸ信号の変化に影響を及ぼし得、したがって、これらの変数をモデル中に含めることによって、より正確なＤＡＸモデルが生成される。その上、ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態と、１つ又は複数の試験対象者固有変数との間の関係を表すために上記の統計的方法のうちの１つを使用する。

【0054】

この場合、複数のトレーニングＤＡＸ画像は、１つ又は複数の試験対象者固有変数をもつ対象者のトレーニングＤＡＸ画像をさらに含む。例えば、試験対象者固有変数が性別を含む場合、複数のトレーニングＤＡＸ画像は、男性である対象者のＤＡＸ画像と、女性である対象者のＤＡＸ画像とを含み得る。さらなる例として、試験対象者固有変数が年齢を含む場合、複数のトレーニングＤＡＸ画像は、異なる年齢の異なる対象者のＤＡＸ画像を含み得る。一般に、ＤＡＸモデルに入力するために利用可能であるトレーニングＤＡＸ画像が多いほど、より多くのモデルパラメータを使用することができる。

【0055】

１つ又は複数の試験対象者固有変数は、性別、身体サイズ、肥満度指数、肺機能試験結果、呼吸器疾患評価、既往症、又は喫煙歴を含む。このリストは網羅的でなく、ＤＡＸ信号に影響を及ぼす任意の対象者関係の変数がモデル中に含められ得ることを理解されたい。

【0056】

上記を言い換えると、ＤＡＸモデルは、異なる呼吸状態におけるトレーニングＤＡＸ画像のセットを使用して、ＤＡＸ信号を測定する異なる呼吸器疾患進行度の対象者とともに構築される。ＤＡＸ信号は、全肺野にわたる集積された信号、又は単一のピクセルに到るまでの何らかのより局所的な測度のいずれかであり得る。いくつかの実施形態では、ＤＡＸ信号に対する呼吸状態の固有の影響を推定するために、多変量回帰が使用される。特に、望ましいプロトコル呼吸状態からの呼吸状態の逸脱によるＤＡＸ信号に対する影響がモデル化される。他の変数がＤＡＸ信号に対して固有の影響を及ぼし、これらの変数をモデル中に組み込むために利用可能な十分なトレーニングＤＡＸ画像があり、トレーニングＤＡＸ画像収集の後にそれらの値を決定又は推定することができる限りにおいて、ＤＡＸモデル中に他の変数を含めることが有利である。

【0057】

全体として、ＤＡＸモデルは、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態と、任意の他の対象者固有変数とが与えられると、ＤＡＸ信号の予測を可能にする。いくつかの実施形態では、ＤＡＸモデルはまた、ＤＡＸ信号と、呼吸状態と、任意の他の対象者固有変数とが与えられると、呼吸器疾患進行度のステージングを可能にする。特に、ＤＡＸモデルは、（対象者固有変数の値が既知であることを所与として）それぞれ呼吸器疾患進行度又はＤＡＸ信号に対する基準呼吸状態からの呼吸状態の逸脱の影響の推定を可能にする。言い換えれば、この情報は、呼吸状態の影響を補償し、所与の収集について、呼吸器疾患進行度又はＤＡＸ信号が、観測された呼吸状態ではなく基準呼吸状態にあるように、呼吸器疾患進行度又はＤＡＸ信号を推定するために使用される。

【0058】

例示的な一実施形態による、対象者のＤＡＸ信号を処理するコンピュータ実装方法２００の流れ図が図２に示されている。

【0059】

ステップ２０２において、ＤＡＸモデルが生成される。ＤＡＸモデルは、図１に関して説明した方法に従って生成される。とはいえ、ＤＡＸモデルは、少なくとも、ＤＡＸ信号と、呼吸状態と、呼吸器疾患進行度との間の関係を表すように適応される。

【0060】

ステップ２０４において、対象者のＤＡＸ信号が取得される。対象者のＤＡＸ信号は、収集セッションから直接取得されることもあり、メモリから取得されることもある。いずれの場合も、ＤＡＸ信号はＤＡＸ画像に対応する。当業者に知られている任意の方法によって、ＤＡＸ画像がＤＡＸ信号から取得されるか、又はＤＡＸ信号がＤＡＸ画像から取得される。

【0061】

ステップ２０６において、対象者の呼吸状態がＤＡＸ画像に基づいて決定される。呼吸状態はＤＡＸ画像の収集の後に一貫して決定されることが重要である。いくつかの異なる方法がこれを実行し得る。例として、肺活量測定（ｓｐｉｒｏｍｅｔｒｙ）がこの目的で使用され、多くの場合、肺活量測定は、いずれにせよ診断プロトコルの一部である。また、呼吸を追跡するために、光デバイス又は機械式デバイスを含む外部機器がしばしば使用される。しかしながら、対象者にわたる一貫性、並びにコストに関して、最も好適な方法は、ＤＡＸ画像に基づく呼吸／吸気状態の推定である。対象者の呼吸状態を決定するための方法については、図５Ａ及び図５Ｂを参照しながらより詳細に説明する。

【0062】

最後に、ステップ２０８において、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号が、ＤＡＸ信号と決定された呼吸状態とを生成されたＤＡＸモデルに入力することに基づいて収集される。基準呼吸状態は全吸気状態又は全呼気状態であり得る。ＤＡＸモデルはＤＡＸ信号と呼吸状態との間の関係を表すので、ＤＡＸ信号がＤＡＸモデルに入力された場合、基準呼吸状態における変更されたＤＡＸ信号が収集される。

【0063】

すなわち、決定された呼吸状態と基準呼吸状態との間の差によるＤＡＸ信号の差がＤＡＸモデルから収集される。結果として、基準呼吸状態に対応する変更されたＤＡＸ信号が収集される。

【0064】

一般に、胸部Ｘ線は、対象者が全吸気状態又は全呼気状態において息を止めている間に撮影される。この吸気／呼気状態は基準呼吸状態として知られている。ある対象者は、ＤＡＸ信号を収集するのにかかる時間の間、息を止めていることができないので、ＤＡＸ信号が基準呼吸状態に対応していないことがある。これは、ＤＡＸ信号に影響を及ぼし、したがって不正確な又は完全に間違った診断につながり得ることが示されている。したがって、この方法は、ＤＡＸ信号が後続の評価のために基準呼吸状態に対して標準化されるようにＤＡＸ信号を変更することの利点を与える。

【0065】

代替的に、ＤＡＸモデルは生成されないことがある。代わりに、ＤＡＸモデルは、メモリに記憶され、本方法が実行されるときに取得される。そのような場合、ステップ２０２は省略される。しかしながら、ＤＡＸモデルは、図１に関して説明した方法に従って生成されたＤＡＸモデルと同じである。それによって、ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すように適応される。

【0066】

図３は、ＤＡＸモデルを使用して対象者のＤＡＸ信号を処理する方法３００の別の例示的な実施形態の流れ図を示している。図３のステップ３０２、３０４及び３０６は、それぞれ、図２のステップ２０４、２０６及び２０８と等価である。したがって、これらのステップの説明は簡明のために省略する。

【0067】

さらに、対象者のＤＡＸ信号を処理する方法２００、３００は、ステップ３０８とステップ３１０とをさらに有し得る。ステップ３０８において、対象者の予測される呼吸器疾患進行度が、ＤＡＸ信号と決定された呼吸状態とをＤＡＸモデルに入力することに基づいて収集される。結果として、対象者の呼吸器疾患のステージングが自動的に実行されるので、診断プロセスを助ける。ＤＡＸモデルは、呼吸状態と、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度との間の関係を表すので、呼吸状態とＤＡＸ信号の両方が呼吸器疾患進行度において考慮される。

【0068】

ステップ３１０において、対象者のＤＡＸ画像が、変更されたＤＡＸ信号に基づいて変更される。したがって、基準呼吸状態におけるＤＡＸ画像を正確に表す変更されたＤＡＸ画像が収集される。

【0069】

ステップ３０８とステップ３１０とは、互いに独立して行われることもあり、一緒に行われることもあることに留意されたい。

【0070】

図４は、ＤＡＸモデルと追加のデータとを使用することによって対象者のＤＡＸ信号を処理する方法３５０の例示的な一実施形態の流れ図を示している。特に、対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するために、対象者固有変数値及び呼吸器疾患値が取得され、使用される。これらの追加のデータは、ＤＡＸ信号を処理する方法２００にも含められる。図４のステップ３５２及び３５４は、それぞれ図２のステップ２０４及び２０６と等価である。したがって、これらのステップの説明は簡明のために省略する。

【0071】

ステップ３５８において、対象者の対象者固有変数値が取得される。対象者固有変数値は、性別、身体サイズ、肥満度指数、肺機能試験結果、呼吸器疾患評価、既往症、又は喫煙歴を含み得る。しかしながら、任意の対象者関係の変数は、それらがＤＡＸ信号に対して固有の影響を及ぼし、これらの変数をモデル中に組み込むために利用可能な十分なトレーニングＤＡＸ画像があり、トレーニングＤＡＸ画像収集の後にそれらの値を決定又は推定することができる限りにおいて、取得される。この場合、ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態と、１つ又は複数の対象者固有変数との間の関係を表すように適応される。言い換えれば、ＤＡＸモデルは、呼吸状態と、呼吸器疾患進行度とが与えられると、ＤＡＸ信号の変化に対する１つ又は複数の対象者固有変数の影響を予測するようにさらに適応される。

【0072】

したがって、ステップ３５８が与えられたとき、（ステップ３５６における）基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップは、さらに、取得された対象者固有変数値をＤＡＸモデルに入力すること、並びに対象者の決定された呼吸状態、及びＤＡＸ信号に基づく。これにより、変更されたＤＡＸ信号の精度が改善される。

【0073】

ステップ３６０において、対象者の呼吸器疾患進行度が取得される。これは、医療記録、又は対象者の別個の走査から取得されるか、又はユーザによって入力される。したがって、ステップ３６０が与えられたとき、基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するステップは、さらに、取得された呼吸器疾患進行度をＤＡＸモデルに入力することに基づく。これによりＤＡＸモデルの入力に別の一定の変数値が追加されるので、より正確な変更されたＤＡＸ信号が取得される。

【0074】

ステップ３６０及び３５８は一緒に実行される必要はなく、これらのステップのうちの１つだけが実行されることもある。

【0075】

図５Ａ及び図５Ｂを見ると、対象者の呼吸状態を決定する第１の方法４１０と第２の方法４２０とを示す２つのフローチャートが与えられている。

【0076】

前に概説したように、呼吸状態が一貫して決定されることが重要である。多くの場合、これは、肺活量測定、又は、光デバイス若しくは機械式デバイスなどの外部機器によって実行される。しかしながら、対象者にわたる一貫性、並びにコストに関して最も好適な方法は、ＤＡＸ画像に基づく呼吸状態の推定である。

【0077】

現在のＤＡＸ技術は同じ収集から散乱と透過画像の両方を与える。（標準的な胸部ラジオグラフィに非常に似ている）透過画像は、図５Ａ及び図５Ｂを参照しながら説明した両方の方法に適用可能である。

【0078】

ステップ４１２において、ＤＡＸ画像中の対象者の肋骨に対する対象者の横隔膜のロケーションが推定される。言い換えれば、対象者のいくつかの個々の肋骨に対する横隔膜のロケーションが決定される。次いで、ステップ４１４において、横隔膜の推定されたロケーションに基づいて対象者の呼吸状態が決定される。一般に、横隔膜が肋骨と比較して高いことは、対象者が全呼気状態に近いことを示す。反対に、横隔膜が肋骨と比較して低いことは、対象者が全吸気状態に近いことを示す。

【0079】

ステップ４２２において、ＤＡＸ画像の肺野に基づいて、対象者の胸部中の空気のボリュームが推定される。これは、対象者の肺についての仮定を行うことによって実行される。具体的には、ＤＡＸ画像から肋骨の影を取り除いた後に、肺野の境界が基準として取られ、肺野に沿った強度が積分される。この方法はまた、肺野中の所与の画像位置において肺の深さを局所的に推定するために使用される。ステップ４２４において、胸部中の空気のボリュームが推定されたとき、空気の推定されたボリュームに基づいて対象者の呼吸状態が決定される。

【0080】

いくつかの実施形態では、図５Ａ及び図５Ｂを参照しながら上記で説明した方法のうちの１つのみが実行される。代替的に、他の実施形態では、両方の方法が実行され、対象者の平均の呼吸状態が取られる。したがって、呼吸状態の決定の精度が改善される。

【0081】

本発明の別の例示的な実施形態では、少なくとも１つの処理ユニットによって実行されたときに、処理ユニットに前に説明したいずれかの方法のステップを実行させる、コンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。

【0082】

本発明のさらなる例示的な一実施形態によれば、ＣＤ－ＲＯＭなど、コンピュータ可読媒体が提示され、本コンピュータ可読媒体は、それの上に記憶されたコンピュータプログラム要素を有し、そのコンピュータプログラム要素は先行するセクションによって説明されている。

【0083】

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に、又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体など、好適な媒体上に記憶／配布され得るが、インターネット又は他のワイヤード若しくはワイヤレス電気通信システムを介してなど、他の形態でも配布され得る。

【0084】

図６は、対象者のＤＡＸ信号を処理するためのシステム５００の簡略ブロック図を示している。本システムは、上記で説明した方法のいずれかを実行するように構成される。

【0085】

特に、システム５００は、ＤＡＸモデルを生成するように構成されたモデル化ユニット５３０を備える。ＤＡＸモデルは、図１に関して説明した方法１００によって生成される。実際、ＤＡＸモデルは、ＤＡＸ信号と、呼吸器疾患進行度と、呼吸状態との間の関係を表すように適応される。

【0086】

システム５００はまた、Ｘ線画像収集ユニット５１０と、呼吸状態ユニット５２０と、信号変更ユニット５４０とを備える。Ｘ線画像収集ユニット５１０は、対象者のＤＡＸ信号を収集するように構成され、ＤＡＸ信号はＤＡＸ画像に対応する。Ｘ線画像収集ユニット５１０は、（例えばＸ線又はＣＴ収集セッションから）対象者の画像収集によって直接ＤＡＸ信号を収集することもあり、データベースからＤＡＸ信号を収集することもある。

【0087】

呼吸状態ユニット５２０は、ＤＡＸ画像に基づいて対象者の呼吸状態を決定するように構成される。呼吸状態は、図５Ａ又は図５Ｂに関して説明した方法に従って決定されることもあり、別の方法によって決定されることもある。

【0088】

信号変更ユニット５４０は、ＤＡＸ信号と決定された呼吸状態とを生成されたＤＡＸモデルに入力することに基づく基準呼吸状態における対象者の変更されたＤＡＸ信号を収集するように構成される。信号変更ユニットはまた、対象者の呼吸器疾患進行度、又は（ＤＡＸモデルが、さらに、患者固有変数との関係を表すように適応されている場合）複数の患者固有変数値のうちの１つ又は複数を、生成されたＤＡＸモデルに入力するように適応される。

【0089】

単一のプロセッサ又は他のユニットは、特許請求の範囲に記載されているいくつかの項目の機能を果たし得る。

【0090】

相互に異なる従属請求項においていくつかの手段が具陳されているという単なる事実は、これらの手段の組合せを有利に使用することができないことを示さない。

【0091】

特許請求の範囲におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきでない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【国際調査報告】