JP2020500085A - 画像取得システム及び方法 - Google Patents

Abstract

本開示は、画像取得において放射線量を低減する方法及びシステムに関する。方法は、被験体の第１のスキャンに関連する被験体の第１の画像データを取得することを含んでもよい。第１のスキャンは第１の種類のスキャンであってもよい。方法は、第１の画像データに基づいて被験体の第１の画像を再構成することと、第１の画像に基づいて第２のスキャンの線量計画を生成することとを含んでもよい。第２のスキャンは第２の種類のスキャンであってもよい。方法はさらに、被験体の第２のスキャンに関連する被験体の第２の画像データを取得することを含んでもよい。第２のスキャンは、線量計画に従って実行されてもよい。

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１６年１０月２５日に出願された中国出願第２０１６１０９３７２５８．３号の優先権を主張し、その内容全体は、参照により本明細書に組み込まれるものとする。

本開示は主に画像取得に関し、より具体的には、画像取得において放射線量を低減する方法及びシステムに関する。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像のような解剖学的画像は、臨床診断及び医学研究において一般的に使用されている。被験体の解剖学的画像は、被験体の解剖学的データを提供し、かつ被験体の機能的画像（例えば、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）画像）の減弱補正に適用することができる。しかしながら、ＣＴスキャンにおいて、高線量の放射線が被験体（例えば、患者又はその一部）に送達される可能性があり、これは被験体にとってある程度有害である可能性がある。したがって、ＣＴ画像取得において放射線量を低減するシステム及び方法を提供することが望ましい。

本開示の一態様は、方法を提供する。方法は、被験体の第１のスキャンに関連する被験体の第１の画像データを取得することを含んでもよい。第１のスキャンは第１の種類のスキャンであってもよい。方法はさらに、第１の画像データに基づいて被験体の第１の画像を再構成することと、第１の画像に基づいて第２のスキャンの線量計画を生成することとを含んでもよい。第２のスキャンは第２の種類のスキャンであってもよい。方法はさらに、被験体の第２のスキャンに関連する被験体の第２の画像データを取得することを含んでもよい。第２のスキャンは、線量計画に従って実行されてもよい。

いくつかの実施形態では、第１の種類のスキャンは、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャン、単一光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＴＣ）スキャン、又は磁気共鳴（ＭＲ）スキャンのうちの少なくとも１つであってもよい。

いくつかの実施形態では、第２の種類のスキャンは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンであってもよい。

いくつかの実施形態では、第１の画像に基づいて第２のスキャンの線量計画を決定することは、第１の画像内の少なくとも１つの病変を決定することを含んでもよい。第２のスキャンの線量計画を決定することはさらに、少なくとも１つの病変に基づいて第１の画像内の少なくとも１つの関心領域（ＲＯＩ）を決定することを含んでもよい。少なくとも１つのＲＯＩは、少なくとも１つの病変を囲んでもよい。第２のスキャンの線量計画を決定することはさらに、少なくとも１つのＲＯＩに基づいて第２のスキャンの線量計画を決定することを含んでもよい。線量計画は、ＲＯＩに対応する第１の線量及びＲＯＩの外側の領域に対応する第２の線量を含んでもよく、第１の線量は、第２の線量よりも高くてもよい。

いくつかの実施形態では、第１の画像内の少なくとも１つのＲＯＩを決定することは、少なくとも１つの病変に基づいて第１の画像内の少なくとも１つの候補ＲＯＩを決定することを含んでもよい。少なくとも１つの候補ＲＯＩは、少なくとも１つの病変を囲んでもよい。第１の画像内の少なくとも１つのＲＯＩを決定することはさらに、軸方向に沿って少なくとも１つの候補ＲＯＩの座標範囲を決定することと、軸方向に沿った少なくとも１つの候補ＲＯＩの座標範囲に基づいて、第１の画像内の少なくとも１つのＲＯＩを決定することと、を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、方法はさらに、第２の画像データに基づいて被験体の第２の画像を再構成することと、ために第２の画像に基づいて第１の画像を補正して補正された第１の画像を生成することと、を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、第２の画像に基づいて第１の画像を補正することは、第２の画像に基づいて第１の画像に対して減弱補正を実行することを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、方法はさらに、第２の画像データに基づいて被験体の第２の画像を再構成することと、第２の画像に基づいて第１の画像を補正することと、補正された第１の画像と第２の画像とを融合することによって、補正された第１の画像及び第２の画像に基づいて第４の画像を生成することと、を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、第１のスキャンは、第１のスキャン持続時間を有してもよい。方法はさらに、被験体の第３のスキャンに関連する被験体の第３の画像データを取得することを含んでもよい。第３のスキャンは、第１の種類のスキャンであり、第２のスキャン持続時間を有してもよい。第２のスキャン持続時間は、第１のスキャン持続時間より長くてもよい。方法はさらに、第３の画像データに基づいて第３の画像を再構成することと、第３の画像及び第２の画像データに基づいて第４の画像を生成することと、を含んでもよい。

本開示の他の態様は、システムを提供する。システムは、命令セットを記憶する少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つの記憶装置と通信する少なくとも１つのプロセッサとを含んでもよい。少なくとも１つのプロセッサが命令セットを実行するとき、少なくとも１つのプロセッサは、システムに被験体の第１のスキャンに関連する被験体の第１の画像データを取得させるように構成されてもよい。第１のスキャンは第１の種類のスキャンであってもよい。少なくとも１つのプロセッサはさらに、システムに、第１の画像データに基づいて被験体の第１の画像を再構成させ、第１の画像に基づいて第２のスキャンの線量計画を生成させるように構成されてもよい。第２のスキャンは第２の種類のスキャンであってもよい。少なくとも１つのプロセッサはさらに、システムに被験体の第２のスキャンに関連する被験体の第２の画像データを取得させるように構成されてもよい。第２のスキャンは、線量計画に従って実行されてもよい。

本開示の別の態様は、実行可能な命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。実行可能な命令が少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとき、非一時的なコンピュータ可読媒体は、少なくとも１つのプロセッサに方法を実行させてもよい。方法は、被験体の第１のスキャンに関連する被験体の第１の画像データを取得することを含んでもよい。第１のスキャンは第１の種類のスキャンであってもよい。方法はさらに、第１の画像データに基づいて被験体の第１の画像を再構成することと、第１の画像に基づいて第２のスキャンの線量計画を生成することとを含んでもよい。第２のスキャンは第２の種類のスキャンであってもよい。方法はさらに、被験体の第２のスキャンに関連する被験体の第２の画像データを取得することを含んでもよい。第２のスキャンは、線量計画に従って実行されてもよい。

さらなる特徴は、以下の説明に部分的に記載され、当業者であれば、以下の図面及び添付の図面を検討することにより部分的に明らかになるか、又は実施例の製造又は動作によって学習してもよい。本開示の特徴は、以下に説明する詳細な実施例に示される方法論、手段及び組み合わせの様々な態様を実施又は使用することによって実現及び達成されてもよい。

例示的な実施形態により、本開示をさらに説明する。図面を参照して、これらの例示的な実施形態を詳細に説明する。これらの実施形態は非限定的かつ例示的な実施形態であり、図面の各図に渡って同様の参照番号が類似の構造を表す。

本開示のいくつかの実施形態に係る、例示的な撮像システムを示す概略図である。 本開示のいくつかの実施形態に係る、コンピューティングデバイスの例示的なハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を示す概略図である。 本開示のいくつかの実施形態に係る、モバイルデバイスの例示的なハードウェア及び／又はソフトウェアコンポーネントを示す概略図である。 本開示のいくつかの実施形態に係る、例示的な処理エンジンを示すブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態に係る、線量計画を決定する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態に係る、融合画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態に係る、ＰＥＴ画像の最大値投影（ＭＩＰ）における例示的なＲＯＩを示す。 本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な線量計画を示す。 本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な線量計画を示す。

以下の詳細な説明では、関連する開示の完全な理解を提供するために、例を挙げて複数の具体的な詳細を記述する。しかし、当業者であれば、本開示がこのような詳細なしに実践し得ることが理解されよう。他の例では、本開示の態様を不必要に不明瞭にすることを避けるために、周知の方法、手順、システム、構成要素、及び／又は回路は、詳細なしに比較的大まかに記載されている。開示される実施形態に対する様々な変更は、当業者には明らかであり、本明細書で定義された一般的な原理は、本開示の精神及び範囲から逸脱しない限り、他の実施形態及び用途に適用されてもよい。したがって、本開示は、示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲と一致する最も広い範囲が与えられるものである。

本明細書で用いられる用語は、具体的な例示的実施形態を記述することのみを目的とするものであり、限定することを意図しない。本明細書で用いられる場合には、「ａ」、「ａｎ」の単数形及び「ｔｈｅ」は、文脈上明確に別途示されない限り、同様に複数形も包含することを意図するものとする。「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」、及び／又は「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｅ（含む）」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」、及び／又は「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」などの用語は、本明細書において用いられる場合、記述される特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又は構成部品の存在を明示しているが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成部品、及び／又はそれらの群の存在又は追加を排除するものではないことがさらに理解されるであろう。

本明細書で用いられる「システム」、「エンジン」、「ユニット」、「モジュール」及び／又は「ブロック」という用語は、異なるレベルの異なる構成部品、要素、部品、セクション又はアセンブリを昇順で区別する１つの方法であることが理解される。しかし、それらの用語は、同じ目的を達成する場合、他の表現によって置き換えられてよい。

一般に、本明細書で用いられる「モジュール」、「ユニット」、又は「ブロック」という用語は、ハードウェア又はファームウェアに組み込まれた論理、あるいはソフトウェア命令の集合を指す。本明細書で記載されるモジュール、ユニット、又はブロックは、ソフトウェア及び／又はハードウェアとして実装されてもよく、任意の種類の非一時的なコンピュータ可読媒体又は他の記憶装置に記憶されてもよい。いくつかの実施形態では、ソフトウェアモジュール／ユニット／ブロックは、コンパイルされ、実行可能なプログラムにリンクされてもよい。ソフトウェアモジュールは、他のモジュール／ユニット／ブロックから、又はそれら自体から呼び出すことができ、及び／又は検出されたイベント又は割り込みに応じて呼び出すことができることを理解されたい。コンピューティングデバイス（例えば、図２に示すようなプロセッサ２１０）上で実行するように構成されたソフトウェアモジュール／ユニット／ブロックは、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク、フラッシュドライブ、磁気ディスク、又は任意の他の有形の媒体などのコンピュータ可読媒体上に提供されるか、又は、デジタルダウンロードとされてもよい（実行前にインストール、解凍、又は復号化を必要とする圧縮又はインストール可能なフォーマットで元々記憶することができる）。そのようなソフトウェアコードは、コンピューティングデバイスによる実行のために、実行中のコンピューティングデバイスの記憶装置に部分的に又は完全に記憶されてもよい。ソフトウェア命令は、ＥＰＲＯＭなどのファームウェアに組み込むことができる。ハードウェアモジュール／ユニット／ブロックは、ゲート及びフリップフロップなどの接続された論理構成部品に含まれてもよく、及び／又はプログラマブルゲートアレイ又はプロセッサなどのプログラマブルユニットを含んでもよいことがさらに理解されたい。本明細書に記載されたモジュール／ユニット／ブロック又はコンピューティングデバイス機能は、ソフトウェアモジュール／ユニット／ブロックとして実装されてもよいが、ハードウェア又はファームウェアで表されてもよい。一般に、本明細書に記載されたモジュール／ユニット／ブロックは、それらの物理的編成又は記憶にもかかわらず、他のモジュール／ユニット／ブロックと組み合わせられるか、又はサブモジュール／サブユニット／サブブロックに分割される論理モジュール／ユニット／ブロックを指す。説明は、システム、エンジン、又はその一部に適用しもよい。

文脈上に別途指示されていない限り、ユニット、エンジン、モジュール又はブロックが別のユニット、エンジン、モジュール又はブロックの「上にある」、「接続されている」又は「結合されている」と記述されている場合、他のユニット、エンジン、モジュール、又はブロックに直接的にあるか、接続されているか、又は結合されているか、又は通信されているか、あるいは、介在するユニット、エンジン、モジュール又はブロックが存在してもよい。本明細書では、「及び／又は」という用語は、関連する列挙された項目の１つ以上の任意の及びすべての組み合わせを含む。

本開示の上記及び上記以外の特徴及び性質、ならびに関連する構成要素及び各部分の組み合わせの動作方法と機能、及び製造の経済性については、以下の詳細な説明を添付の図面を参照して検討することにより、さらに明らかになり、これらはいずれも本明細書の一部を構成する。しかしながら、図面は、例示及び説明のみを目的とするものであり、本開示の範囲を限定するものではないことは、明確に理解されるべきである。図面は、縮尺通りではないと理解される。

本明細書では、疾患診断又は研究目的などの非侵襲的イメージングのためのシステム及び構成要素を提供する。いくつかの実施形態では、撮像システムは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、核磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システム、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）システム、単一光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）など、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。いくつかの実施形態では、撮像システムは、ＰＥＴ／ＣＴシステム、ＳＰＥＣＴ／ＣＴシステム、ＰＥＴ／ＭＲＩシステム、ＳＰＥＣＴ／ＭＲＩシステムなどのマルチモダリティ撮像システムであってもよい。

本開示で使用される用語「画像」は、２Ｄ画像、３Ｄ画像、４Ｄ画像、及び／又は任意の関連画像データ（例えば、画像データ、画像データに対応する投影データ）を指してもよい。本開示で使用される用語「関心領域（ＲＯＩ）」は、被験体の画像内の領域を指してもよい。ＲＯＩは、被験体の身体の一部（例えば、組織、器官）に対応してもよい。これは本開示の範囲を限定することを意図しない。当業者であれば、本開示の指示下で、ある程度の変形、変更、及び／又は修正を行うことができる。それらの変形、変更、及び／又は修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。

本開示は、画像取得において放射線量を低減するシステム及び方法に関する。システムは、被験体の第１の画像データを取得し、その第１の画像データに基づいて第１の画像を再構成してもよい。第１の画像データ及び第１の画像は、被験体の機能的データを含んでもよい。例えば、第１の画像データはＰＥＴデータを含んでもよく、第１の画像は被験体のＰＥＴ画像であってもよい。システムは、第１の画像に基づいて第２のスキャン（例えばＣＴスキャン）の線量計画を生成してもよい。第１の画像は被験体の異なる部分の状態を示してもよく、線量計画は被験体の異なる部分に対応する様々な線量を含んでもよい。例えば、線量は、被験体の正常部分に対応する低線量と、異常部分（例えば、病変又は潜在的な病変を含む部分）に対応する高線量とを含んでもよい。このように、被験体の正常な部分は不要な放射線を受けるのを防止できる。システムは、さらに線量計画に従って実行された第２のスキャンに基づいて第２の画像データ（例えば、ＣＴ画像データ）を取得し、第２の画像データに基づいて第２の画像（例えば、ＣＴ画像）を再構成してもよい。第２の画像は、被験体の解剖学的データを含み、第１の画像の減弱補正に適用されてもよい。

図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、例示的な撮像システム１００を示す概略図である。図に示すように、撮像システム１００は、スキャン装置１１０、ネットワーク１２０、１つ以上の端末１３０、処理エンジン１４０、及び記憶装置１５０を含んでもよい。

スキャン装置１１０は、被験体をスキャンして被験体に関するデータを取得するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、スキャン装置１１０は、被験体の機能的データを取得するように構成されてもよい。例えば、スキャン装置１１０は、ＰＥＴ装置、ＳＰＥＴＣＴ、又はＭＲＩ装置であってもよい。いくつかの実施形態では、スキャン装置１１０は、被験体の解剖学的データを取得するように構成されてもよい。例えば、スキャン装置１１０は、ＣＴ装置であってもよい。いくつかの実施形態では、スキャン装置１１０は、被験体の機能的データ及び解剖学的データを取得するように構成されてもよい。例えば、スキャン装置１１０は、ＰＥＴ／ＣＴ装置、ＭＲＩ／ＣＴ装置、又はＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置などの複合スキャン装置であってもよい。

単に例として、スキャン装置１１０は、ＰＥＴ／ＣＴ装置であってもよい。スキャン装置１１０は、ガントリ１１１、検出器１１２、検出領域１１３、テーブル１１４、及び放射性スキャン源１１５を含んでもよい。ガントリ１１１は、検出器１１２及び放射性スキャン源１１５を支持することができる。スキャンのために被験体をテーブル１１４上に置くことができる。図１に示すように、テーブル１１４は、Ｚ軸（軸方向とも呼ばれる）に沿ってスキャン装置１１０の検出トンネル内に移動されてもよい。被験体は、テーブル１１４を調整することによって、ＣＴスキャン及びＰＥＴスキャンのための異なる位置に配置されてもよい。放射線スキャン源１１５は、被験体に放射線を放出してもよい。検出器１１２は、ＰＥＴ検出器及びＣＴ検出器を含んでもよい。ＰＥＴ検出器は、検出領域１１３から放出された放射線事象（例えば、ガンマ光子）を検出してもよい。ＣＴ検出器は、放射性スキャン源１１５から放出された放射線を検出してもよい。いくつかの実施形態では、検出器１１２は、１つ以上の検出器ユニットを含んでもよい。検出器ユニットは、シンチレーション検出器（例えば、ヨウ化セシウム検出器）、ガス検出器などを含んでもよい。検出器ユニットは、単列検出器及び／又は多列検出器であってもよく、及び／又はそれを含んでもよい。

ネットワーク１２０は、撮像システム１００に関する情報及び／又はデータの交換を容易にすることができる任意の適切なネットワークを含んでもよい。いくつかの実施形態では、撮像システム１００の１つ以上の構成要素（例えば、スキャン装置１１０、端末１３０、処理エンジン１４０、記憶装置１５０など）は、ネットワーク１２０を介して、撮像システム１００の１つ以上の他の構成要素と情報及び／又はデータを通信してもよい。例えば、処理エンジン１４０は、ネットワーク１２０を介してスキャン装置１１０から画像データを取得してもよい。別の例として、処理エンジン１４０は、ネットワーク１２０を介して端末１３０からユーザの命令を取得してもよい。ネットワーク１２０は、公衆ネットワーク（例えば、インターネット）、プライベートネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）など）、有線ネットワーク（例えば、イーサネット（登録商標）ネットワーク）、無線ネットワーク（例えば、８０２．１１ネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉネットワークなど）、セルラーネットワーク（例えば、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク）、フレームリレーネットワーク、仮想プライベートネットワーク（「ＶＰＮ」）、衛星ネットワーク、電話ネットワーク、ルータ、ハブ、ウィッチ、サーバコンピュータ、及び／又はそれらの任意の組み合わせであってもよく、及び／又はそれらを含んでもよい。単に例として、ネットワーク１２０は、ケーブルネットワーク、有線ネットワーク、光ファイバーネットワーク、テレコミュニケーションネットワーク、イントラネット、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）ネットワーク、近距離無線通信（ＮＦＣ）ネットワークなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１２０は、１つ以上のネットワークアクセスポイントを含んでもよい。例えば、ネットワーク１２０は、基地局及び／又はインターネット交換ポイントなどのような有線及び／又は無線のネットワークアクセスポイントを含んでもよく、それらを介して撮像システム１００の１つ以上の構成要素がネットワーク１２０に接続されてデータ及び／又は情報を交換してもよい。

端末１３０は、モバイルデバイス１３０−１、タブレット型コンピュータ１３０−２、ラップトップ型コンピュータ１３０−３など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、モバイルデバイス１３０−１は、スマートホームデバイス、ウエアラブルデバイス、モバイルデバイス、バーチャルリアリティ装置、拡張現実感装置など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、スマートホームデバイスは、スマート照明装置、インテリジェント電気機器の制御装置、スマート監視装置、スマートテレビ、スマートビデオカメラ、インターフォンなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ウエアラブルデバイスは、ブレスレット、フットギア、眼鏡、ヘルメット、ウォッチ、クロージング、バックパック、スマートアクセサリーなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、モバイルデバイスは、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ゲーミングデバイス、ナビゲーション装置、販売時点情報管理（ＰＯＳ）装置、ラップトップ、タブレット型コンピュータ、デスクトップなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、仮想現実装置及び／又は拡張現実装置は、仮想現実ヘルメット、仮想現実グラス、仮想現実パッチ、拡張現実ヘルメット、拡張現実グラス、拡張現実パッチなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、仮想現実装置及び／又は拡張現実装置は、グーグルグラスＴＭ、オキュラスリフトＴＭ、ホロレンズＴＭ、ギヤＶＲＴＭなどを含んでもよい。いくつかの実施形態では、端末１３０は、処理エンジン１４０の一部であってもよい。

処理エンジン１４０は、スキャン装置１１０、端末１３０、及び／又は記憶装置１５０から取得されたデータ及び／又は情報を処理してもよい。例えば、処理エンジン１４０は、ＰＥＴ画像に基づいてＣＴスキャンのための線量計画を生成してもよい。いくつかの実施形態では、処理エンジン１４０は、単一のサーバ又はサーバグループであってもよい。サーバグループは、集中型であっても分散型であってもよい。いくつかの実施形態では、処理エンジン１４０は、ローカルであってもリモートであってもよい。例えば、処理エンジン１４０は、ネットワーク１２０を介して、スキャン装置１１０、端末１３０、及び／又は記憶装置１５０に記憶された情報及び／又はデータにアクセスしてもよい。別の例として、処理エンジン１４０は、記憶された情報及び／又はデータにアクセスするために、スキャン装置１１０、端末１３０及び／又は記憶装置１５０に直接接続されてもよい。いくつかの実施形態では、処理エンジン１４０は、クラウドプラットフォーム上に実装されてもよい。単に例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、処理エンジン１４０は、図２に示すような１つ以上の構成要素を有するコンピューティングデバイス２００により実装されてもよい。

記憶装置１５０は、データ、命令、及び／又は他の任意の情報を記憶してもよい。いくつかの実施形態では、記憶装置１５０は、端末１３０及び／又は処理エンジン１４０から取得されたデータを記憶してもよい。いくつかの実施形態では、記憶装置１５０は、処理エンジン１４０が本開示で説明される例示的な方法を実施するために実行するか又は使用するデータ及び／又は命令を記憶してもよい。いくつかの実施形態では、記憶装置１５０は、マスストレージ、リムーバブルストレージ、揮発性読み書きメモリ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例示的なマスストレージは、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステートドライブなどを含んでもよい。例示的なリムーバブルストレージは、フラッシュドライブ、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、メモリーカード、ジップディスク、磁気テープなどを含んでもよい。例示的な揮発性読み書きメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含んでもよい。例示的なＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ）、ゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ）などを含んでもよい。例示的なＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）及びデジタルバーサタイルディスクＲＯＭなどを含んでもよい。いくつかの実施形態では、記憶装置１６０は、クラウドプラットフォーム上に実装されてもよい。単に例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、記憶装置１５０は、撮像システム１００内の１つ以上の他の構成要素（例えば、処理エンジン１４０、端末１３０など）と通信するために、ネットワーク１２０に接続されてもよい。撮像システム１００内の１つ以上の構成要素は、ネットワーク１２０を介して、記憶装置１５０に記憶されたデータ又は命令にアクセスしてもよい。いくつかの実施形態では、記憶装置１５０は、撮像システム１００内の１つ以上の他の構成要素（例えば、処理エンジン１４０、端末１３０など）に直接接続されるか又はそれらと通信することができる。いくつかの実施形態では、記憶装置１５０は、処理エンジン１４０の一部であってもよい。

図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る、処理エンジン１４０が実装されてもよい例示的なコンピューティングデバイス２００の例示的なハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を示す概略図である。図２に示すように、コンピューティングデバイス２００は、プロセッサ２１０、ストレージ２２０、入出力（Ｉ／Ｏ）２３０、及び通信ポート２４０を含んでもよい。

プロセッサ２１０は、本明細書で説明される技術に従って、コンピュータ命令（例えば、プログラムコード）を実行し、処理エンジン１４０の機能を実行してもよい。コンピュータ命令は、例えば、本明細書に説明される特定の機能を実行するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造、手順、モジュール、及び機能を含んでもよい。例えば、プロセッサ２１０は、スキャン装置１１０、端末１３０、記憶装置１５０、及び／又は撮像システム１００の他の任意の構成要素から取得された画像データを処理してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０は、１つ以上のハードウェアプロセッサ、例えば、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向けプロセッサ（ＡＳＩＰ）、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ）、マイクロコントローラユニット、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、アドバンストＲＩＳＣマシン（ＡＲＭ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、１つ以上の機能を実行することができる任意の回路又はプロセッサなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。

単なる例示を目的とし、１つのプロセッサのみをコンピューティングデバイス３００内に記載する。しかしながら、本開示におけるコンピューティングデバイス２００は、複数のプロセッサを含んでもよいため、本開示で説明されるように、１つのプロセッサによって実施される動作及び／又は方法ステップも、複数のプロセッサによって共同で又は別々に実施されてもよい。例えば、本開示において、コンピューティングデバイス２００のプロセッサがステップＡ及びステップＢの両方を実行する場合、ステップＡ及びステップＢは、コンピューティングデバイス２００において２つ以上の異なるプロセッサによって共同で、又は、別々に実施されてもよい（例えば、第１のプロセッサがステップＡを実行し、第２のプロセッサがステップＢを実行するか、又は第１のプロセッサと第２のプロセッサがステップＡ及びステップＢを共同で実行する）と理解されるべきである。

ストレージ２２０は、スキャン装置１１０、端末１３０、記憶装置１５０、及び／又は撮像システム１００の他の任意の構成要素から取得されたデータ／情報を記憶してもよい。いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、マスストレージ、リムーバブルストレージ、揮発性読み書きメモリ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、マスストレージは、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステートドライブなどを含んでもよい。リムーバブルストレージは、フラッシュドライブ、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、メモリーカード、ジップディスク、磁気テープなどを含んでもよい。揮発性読み書きメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含んでもよい。ＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ）、ゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ）などを含んでもよい。ＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）及びデジタルバーサタイルディスクＲＯＭなどを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、本開示に説明される例示的な方法を実行するために１つ以上のプログラム及び／又は命令を記憶してもよい。例えば、ストレージ２２０は、正則化項を決定する処理エンジン１４０用のプログラムを記憶してもよい。

Ｉ／Ｏ ２３０は、信号、データ、情報などを入力及び／又は出力してもよい。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏ ２３０は、処理エンジン１４０とのユーザ対話を可能にすることができる。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏ ２３０は、入力装置と出力装置を含んでもよい。入力装置の例としては、キーボード、マウス、タッチスクリーン、マイクロホンなど、又はそれらの組み合わせが挙げられる。出力装置の例としては、表示装置、スピーカ、プリンタ、プロジェクタなど、又はそれらの組み合わせが挙げられる。表示装置の例としては、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）系ディスプレイ、フラットパネルディスプレイ、曲面スクリーン、テレビジョン装置、ブラウン管（ＣＲＴ）、タッチスクリーンなど、又はそれらの組み合わせが挙げられる。

通信ポート２４０は、データ通信を容易にするために、ネットワーク（例えば、ネットワーク１２０）に接続されてもよい。通信ポート２４０は、処理エンジン１４０とスキャン装置１１０、端末１３０、及び／又は記憶装置１５０との間の接続を確立してもよい。接続は、有線接続、無線接続、データ送信及び／又は受信を可能にすることができる他の任意の通信接続、及び／又はこれらの接続の任意の組み合わせであってもよい。有線接続は、例えば、電気ケーブル、光ケーブル、電話線など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。無線接続は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）リンク、Ｗｉ−Ｆｉリンク、ＷｉＭａｘ（登録商標）リンク、ＷＬＡＮリンク、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）リンク、モバイルネットワークリンク（例えば、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇなど）など、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、通信ポート２４０は、ＲＳ２３２、ＲＳ４８５などの標準化された通信ポートであってもよく、及び／又はそれを含んでもよい。いくつかの実施形態では、通信ポート２４０は、特別に設計された通信ポートであってもよい。例えば、通信ポート２４０は、医療におけるデジタル画像化及び通信（ＤＩＣＯＭ）プロトコルに従って設計されてもよい。

図３は、本開示のいくつかの実施形態に係る、端末１３０が実装されてもよいモバイルデバイス３００の例示的なハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を示す概略図である。図３に示すように、モバイルデバイス３００は、通信プラットフォーム３１０、ディスプレイ３２０、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）３３０、中央処理装置（ＣＰＵ）３４０、Ｉ／Ｏ ３５０、メモリ３６０、及びストレージ３９０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、システムバス又はコントローラ（図示せず）を含むが、これらに限定されない任意の他の適切な構成要素も、モバイルデバイス３００に含まれてもよい。いくつかの実施形態では、モバイルオペレーティングシステム３７０（例えば、ｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｐｈｏｎｅ（登録商標）など）及び１つ以上のアプリケーション３８０は、ＣＰＵ３４０によって実行されるために、ストレージ３９０からメモリ３６０にロードされてもよい。アプリケーション３８０は、画像処理に関連する情報又は処理エンジン１４０からの他の情報を受信してレンダリングするブラウザ又は他の任意の適切なモバイルアプリケーションを含んでもよい。情報ストリームとのユーザ対話は、Ｉ／Ｏ ３５０を介して達成され、ネットワーク１２０を介して、撮像システム１００の処理エンジン１４０及び／又は他の構成要素に提供されてもよい。

本開示に説明される様々なモジュール、ユニット及びそれらの機能を実装するために、コンピュータハードウェアプラットフォームは、本明細書に説明される要素のうちの１つ以上のためのハードウェアプラットフォームとして使用されてもよい。ユーザインタフェース要素を備えたコンピュータは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、又は他の任意のタイプのワークステーション若しくは端末装置を実装するために使用されてもよい。コンピュータは、適切にプログラムされると、サーバとしても動作してもよい。

図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る、例示的な処理エンジン１４０を示すブロック図である。処理エンジン１４０は、取得モジュール４１０、再構成モジュール４２０、線量計画モジュール４３０、及び画像融合モジュール４４０を含んでもよい。

取得モジュール４１０は、画像データを取得するように構成されてもよい。画像データは、ＰＥＴデータ、ＣＴデータ、ＭＲＩデータ、ＳＰＥＣＴデータなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、取得モジュール４１０は、外部ソース及び／又は撮像システム１００の１つ以上の構成要素（例えば、記憶装置１５０、検出器１１２）から画像データを取得してもよい。

再構成モジュール４２０は、ＰＥＴ画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像など、又はそれらの任意の組み合わせなどの画像を再構成するように構成されてもよい。再構成モジュール４２０は、再構成アルゴリズムに従って画像を再構成してもよい。例示的な再構成アルゴリズムは、分析的再構成アルゴリズム、反復的再構成アルゴリズム、又はフーリエベースの再構成アルゴリズムを含んでもよい。例示的な分析的再構成アルゴリズムは、フィルタバックプロジェクション（ＦＢＰ）アルゴリズム、バックプロジェクションフィルタ（ＢＦＰ）アルゴリズム、ρ−フィルタリングレイヤグラムなど、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。例示的な反復的再構成アルゴリズムは、最尤推定期待値最大化法（ＭＬ−ＥＭ）、サブセット化による期待値最大化法（ＯＳＥＭ）、行アクション最尤推定アルゴリズム（ＲＡＭＬＡ）、動的行アクション最尤推定アルゴリズム（ＤＲＡＭＡ）など、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。例示的なフーリエベースの再構成アルゴリズムは、古典的な直接フーリエアルゴリズム、不均一高速フーリエ変換（ＮＵＦＦＴ）アルゴリズムなど、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、再構成モジュール４２０は、画像又は画像データを補正してもよい。例えば、再構成モジュール４２０は、減弱及び活動の最尤再構成（ＭＬＡＡ）アルゴリズムに基づいて、ＰＥＴ画像データに対して減弱補正及び／又は散乱補正を実行してもよい。別の例として、再構成モジュール４２０は、ＣＴ画像に基づいてＰＥＴ画像の減弱補正を実行してもよい。

線量計画モジュール４３０は、スキャン（例えばＣＴスキャン）の線量計画を生成するように構成されてもよい。線量計画は、スキャン中に放射線が被験体にどのように送達されるかに関する情報を含んでもよい。例えば、線量計画は、放射線量分布、放射線持続時間、放射されるべき標的部分の位置などの１つ以上のパラメータ、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、線量モジュール４３０は、被験体の機能的データに基づいて被験体のＣＴスキャンの線量計画を生成してもよい。例えば、線量計画モジュール４３０は、被験体のＰＥＴ画像、ＳＰＥＴ画像、又はＭＲＩ画像に基づいて線量計画を生成してもよい。

画像融合モジュール４４０は、複数の画像を融合するように構成されてもよい。例えば、画像融合モジュール４４０は、機能的画像（例えばＰＥＴ画像、ＳＰＥＴ画像、ＭＲＩ画像）と解剖学的画像（例えばＣＴ画像）とを融合してもよい。融合画像は、被験体の解剖学的データと機能的データの両方を含んでもよく、疾患診断のためのより詳細な情報を提供してもよい。

いくつかの実施形態では、図４に示される１つ以上のモジュールは、図１に示されるように、例示的な撮像システムの少なくとも一部において実装されてもよい。例えば、取得モジュール４１０、再構成モジュール４２０、線量計画モジュール４３０、及び／又は画像融合モジュール４４０は、コンソール（図示せず）に統合されてもよい。コンソールを介して、ユーザは、対象物をスキャンするための、撮像プロセスを制御するための、画像の再構成のためのパラメータを制御するための、再構成された画像を見るためのパラメータなどを設定してもよい。いくつかの実施形態では、コンソールは、処理エンジン１４０及び／又は端末１３０を介して実装されてもよい。

なお、上記説明は、説明のみを目的とするものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。いくつかの実施形態では、処理エンジン１４０は、１つ以上の追加モジュールを含んでもよい。例えば、処理エンジン１４０はさらに、制御モジュールを含んでもよい。制御モジュールは、（例えば、１つ以上の制御パラメータを生成することによって）取得モジュール４１０、再構成モジュール４２０、線量計画モジュール４３０、及び／又は画像融合モジュール４４０の動作を制御してもよい。いくつかの実施形態では、上記処理エンジン１４０の１つ以上のモジュールは省略されてもよい。例えば、画像融合モジュール４４０は省略されてもよい。

図５は、本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス５００の少なくとも一部は、図２に示すコンピューティングデバイス２００又は図３に示すモバイルデバイス３００上で実装されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス５００の１つ以上の動作は、図１に示す撮像システム１００において実装されてもよい。例えば、プロセス５００は、命令の形態で記憶装置１５０に記憶され、（コンピューティングデバイス２００のプロセッサ２１０などに実装された）処理エンジン１４０によって呼び出されるか、及び／又は実行されてもよい。

５１０において、取得モジュール４１０は、被験体の第１のスキャンに関連する被験体の第１の画像データを取得してもよい。第１のスキャンは第１の種類のスキャンであってもよい。被験体は、ファントム、患者、スキャンされる患者の器官、組織、又は任意の身体部分（例えば、頭、首、胸、又は腹部）であってもよい。いくつかの実施形態では、第１の画像データは、被験体の機能的データ（例えば代謝データ）を含んでもよい。第１の種類のスキャンは、被験体の機能的データを収集するために使用することができる任意の種類のスキャンであってもよい。例えば、第１の画像データは、ＰＥＴデータ、ＳＰＥＣＴデータ、ＭＲＩデータなどを含んでもよいが、これらに限定されない。第１の種類のスキャンは、ＰＥＴスキャン、ＳＰＥＣＴスキャン、ＭＲＩスキャンなどを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、取得モジュール４１０は、外部ソース及び／又は撮像システム１００内の１つ以上の構成要素（例えば、記憶装置１５０、検出器１１２）から第１の画像データを取得してもよい。

５２０において、再構成モジュール４２０は、第１の画像データに基づいて被験体の第１の画像を再構成してもよい。第１の画像は、ＰＥＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、ＭＲＩ画像、又は被験体の機能的データを含む任意の画像であってもよい。再構成モジュール４２０は、再構成アルゴリズムに従って第１の画像を再構成してもよい。例示的な再構成アルゴリズムは、分析的再構成アルゴリズム、反復的再構成アルゴリズム、又はフーリエベースの再構成アルゴリズムを含んでもよい。例示的な分析的再構成アルゴリズムは、フィルタバックプロジェクション（ＦＢＰ）アルゴリズム、バックプロジェクションフィルタ（ＢＦＰ）アルゴリズム、ρ−フィルタリングレイヤグラムなど、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。例示的な反復的再構成アルゴリズムは、最尤推定期待値最大化法（ＭＬ−ＥＭ）、サブセット化による期待値最大化法（ＯＳＥＭ）、行アクション最尤推定アルゴリズム（ＲＡＭＬＡ）、動的行アクション最尤推定アルゴリズム（ＤＲＡＭＡ）など、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。例示的なフーリエベースの再構成アルゴリズムは、古典的な直接フーリエアルゴリズム、不均一高速フーリエ変換（ＮＵＦＦＴ）アルゴリズムなど、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、再構成モジュール４２０は、第１の画像を再構成する前に第１の画像データを補正してもよい。第１の画像データの補正は、減弱補正、散乱補正、正規化補正など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、再構成モジュール４２０は、減弱及び活動の最尤再構成（ＭＬＡＡ）アルゴリズムに基づいて、第１の画像データに対して減弱補正及び散乱補正を実行してもよい。

５３０において、線量計画モジュール４３０は、第１の画像に基づいて第２のスキャンの線量計画を生成してもよい。第２のスキャンは第２の種類のスキャンであってもよい。第２の種類のスキャンは、解剖学的データを収集するために使用することができる任意の種類のスキャンであってもよい。例えば、第２の種類のスキャンは、ＣＴスキャンであってもよい。いくつかの実施形態では、第２のスキャンによって収集された解剖学的データは、第１の画像（又は第１の画像データ）の減弱補正に適用されてもよい。

線量計画は、第２のスキャン中に放射線が被験体にどのように送達されるかに関する情報を含んでもよい。例えば、線量計画は、放射線量分布、放射線持続時間、放射されるべき標的部分の位置などの１つ以上のパラメータ、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、線量計画モジュール４３０は、第２のスキャン中に被験体の異なる部分に送達されるべき放射線量を決定するために、第１の画像を分析してもよい。例えば、線量計画モジュール４３０は、第１の画像内の１つ以上の病変（又は潜在的病変）を囲む少なくとも１つの関心領域（ＲＯＩ）を決定してもよい。線量計画モジュール４３０はまた、少なくとも１つのＲＯＩに基づいて線量計画を決定してもよい。線量計画は、少なくとも１つのＲＯＩ及び少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する様々な線量を含んでもよい。画像内の領域（例えば、ＲＯＩ）に対応する線量は、画像内の領域に対応する（又は実質的に対応する）被験体の部分に送達される予定の放射線の線量を指してもよい。

例えば、線量計画は、少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する低線量と、少なくとも１つのＲＯＩに対応する高線量とを含んでもよい。少なくとも１つのＲＯＩに対応する被験体の部分は、第２のスキャン中に少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域よりも高い線量を必要とするので、少なくとも１つのＲＯＩは、病変に関連するより詳細な解剖学的データを提供するために、第２のスキャンに基づいて再構成された画像においてより高い解像度を有してもよい。少なくとも１つのＲＯＩと比較して、少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する被験体の部分は、比較的低い線量を必要としてもよい。このように、少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する被験体の部分は、不要な放射線を受けるのを防止できる。線量計画の生成に関するより詳細な説明は、本開示の他の箇所（例えば、図６及びその関連する説明を参照）で見出される。

５４０において、取得モジュール４１０は、被験体の第２のスキャンに関連する被験体の第２の画像データを取得してもよい。第２の画像データは、被験体の解剖学的データを含んでもよい。第２のスキャン（例えばＣＴスキャン）は、線量計画に従って実行されてもよい。例えば、５３０に関連して説明したように、線量計画は、放射線量分布、放射線持続時間、照射されるべき標的領域の位置などのような１つ以上のパラメータを含んでもよい。スキャン装置１１０は、１つ以上のパラメータに従って第２のスキャンを実行してもよい。いくつかの実施形態では、線量計画は、少なくとも１つのＲＯＩに対応する高線量と、少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する低線量とを含んでもよい。スキャン装置１１０は、少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する部分よりも、少なくとも１つのＲＯＩに対応する被験体の部分に、より高い線量の放射線を送達してもよい。いくつかの実施形態では、少なくとも１つのＲＯＩに対応する高線量は診断用ＣＴに適した線量であってもよく、少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する低線量は解剖学的データを取得するのに適した線量であってもよい。

いくつかの実施形態では、取得モジュール４１０は、外部ソース及び／又は撮像システム１００内の１つ以上の構成要素（例えば、記憶装置１５０、検出器１１２）から第２の画像データを取得してもよい。

５５０において、第１の画像データ及び第２の画像データに基づいて第４の画像を生成してもよい。いくつかの実施形態では、第４の画像は、第２の画像データに基づいて生成された補正された第１の画像であってもよい。例えば、再構成モジュール４２０は、第２の画像データ（例えばＣＴデータ）に基づいて第２の画像（例えばＣＴ画像）を再構成し、かつ第２の画像に基づいて第１の画像（例えばＰＥＴ画像）を補正してもよい。或いは、画像融合モジュール４４０はさらに、補正された第１の画像及び第２の画像に基づいて融合画像を生成してもよい。融合画像は、再構成モジュール４２０又は画像融合モジュール４４０によって第４の画像として指定されてもよい。補正された第１の画像及び／又は融合画像の生成に関するより詳細な説明は、本開示の他の箇所（例えば、図７及びその関連する説明を参照）において見出される。

なお、プロセス５００の上記説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、動作５５０は省略されてもよい。

図６は、本開示のいくつかの実施形態に係る、線量計画を決定する例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス６００の少なくとも一部は、図２に示すコンピューティングデバイス２００又は図３に示すモバイルデバイス３００上で実装されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス６００の１つ以上の動作は、図１に示す撮像システム１００において実装されてもよい。例えば、プロセス６００は、命令の形態で記憶装置１５０に記憶され、（コンピューティングデバイス２００のプロセッサ２１０などに実装された）処理エンジン１４０によって呼び出されるか、及び／又は実行されてもよい。

６１０において、線量計画モジュール４３０は、第１の画像内の１つ以上の病変を決定してもよい。病変は、被験体の組織における異常な損傷（又は潜在的な異常な損傷）又は変化（又は潜在的な変化）を指してもよい。線量計画モジュール４３０は、第１の画像又は第１の画像の最大値投影（ＭＩＰ）に基づいて１つ以上の病変を決定してもよい。例えば、線量計画モジュール４３０は、病変識別技術に基づいて、第１の画像（又は第１の画像のＭＩＰ）内の１つ以上の病変を自動的に識別及び／又はマークしてもよい。例示的な病変識別技術は、画像分割に基づく病変識別技術、データクラスタリングに基づく病変識別技術、近傍データ分析に基づく病変識別技術など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。追加又は代替として、図３に示すように、１つ以上の病変は、例えば、端末１３０又はモバイルデバイス３００上に実装されたユーザインタフェースを介してユーザ（例えば、看護師、放射線科医、医師）によって識別及び／又はマークされてもよい。例えば、ユーザは、端末１３０を介して第１の画像（又は第１の画像のＭＩＰ）上に１つ以上の病変をマークしてもよい。いくつかの実施形態では、線量計画モジュール４３０は、第１の画像（又は第１の画像のＭＩＰ）において１つ以上の病変を自動的にマークしてもよい。マークされた第１の画像（又は第１の画像のＭＩＰ）は、例えば端末１３０を介してユーザに表示されてもよい。ユーザは、例えば端末１３０を介して、マークされた第１の画像（又は第１の画像のＭＩＰ）をチェックして修正（例えば、１つ以上の病変のマークを削除又は追加）してもよい。

６２０において、線量計画モジュール４３０は、識別された１つ以上の病変に基づいて第１の画像内の少なくとも１つのＲＯＩを決定してもよい。ＲＯＩは、少なくとも１つの病変を囲む領域であってもよい。異なるＲＯＩは、同じ又は異なる数の病変を含んでもよい。ＲＯＩは、任意の規則的な形状（例えば、長方形、楕円形、又は円形）又は不規則な形状を有してもよい。ＲＯＩは、任意のサイズを有してもよい。

いくつかの実施形態では、線量計画モジュール４３０は、識別された１つ以上の病変に基づいて第１の画像内の１つ以上の候補ＲＯＩを決定してもよい。候補ＲＯＩは、少なくとも１つの病変を囲む領域であってもよい。線量計画モジュール４３０は、候補ＲＯＩに基づいて１つ以上のＲＯＩを決定してもよい。例えば、線量計画モジュール４３０は、複数の候補ＲＯＩを囲む領域を決定してもよく、その領域はさらにＲＯＩとして指定されてもよい。別の例として、線量計画モジュール４３０は、特定の方向（例えば、図１に示すようなＸ軸、Ｙ軸、又はＺ軸）に沿って候補ＲＯＩ内のボクセル（又はピクセル）の座標範囲を決定してもよい。次いで、線量計画モジュール４３０は、座標範囲に基づいて第１の画像内のＲＯＩを決定してもよい。ＲＯＩは、その方向に沿った座標が特定の方向に沿った候補ＲＯＩ内のボクセル（又はピクセル）の座標範囲内にある全てのボクセル（又はピクセル）を含んでもよい。単に例として、線量計画モジュール４３０は、候補ＲＯＩ内のボクセル（又はピクセル）の軸座標の範囲を決定してもよい。次いで、線量計画モジュール４３０は、その軸座標が候補ＲＯＩの軸座標の範囲内にある全てのボクセル（又はピクセル）を含む領域を決定してもよい。領域はさらに、線量計画モジュール４３０によってＲＯＩとして指定されてもよい。

６３０において、線量計画モジュール４３０は、第１の画像内の少なくとも１つのＲＯＩに基づいて第２のスキャンの線量計画を決定してもよい。線量計画は、第２のスキャン中に放射線が被験体にどのように送達されるかに関する情報を含んでもよい。例えば、線量計画は、少なくとも１つのＲＯＩに対応する１つ以上の放射線量を含んでもよい。例えば、線量計画は、少なくとも１つのＲＯＩに対応する第１の線量と、ＲＯＩの外側の領域に対応する第２の線量とを含んでもよい。第１の線量は、第２の線量よりも高くてもよい。いくつかの実施形態では、第２のスキャンはＣＴスキャンであってもよく、第１の線量は診断用ＣＴに適した線量であってもよく、少なくとも１つのＲＯＩの外側の領域に対応する第２の線量は解剖学的データを取得するのに適した線量であってもよい。

いくつかの実施形態では、線量計画モジュール４３０は、６２０において複数のＲＯＩを決定してもよい。線量計画モジュール４３０は、ＲＯＩに対応する複数の第１の線量と、ＲＯＩの外側の領域に対応する第２の線量とを決定してもよい。第２の線量は、複数の第１の線量のいずれかよりも低くてもよい。異なるＲＯＩに対応する第１の線量は同じであっても異なってもよい。追加又は代替として、線量計画モジュール４３０は、ＲＯＩの外側の領域内の異なるサブ領域に対応する複数の第２の線量を決定してもよい。

いくつかの実施形態では、線量計画モジュール４３０は、記憶装置（例えば記憶装置１５０）に記憶されたデフォルト設定、又は端末１３０を介してユーザによって入力されたパラメータに基づいて線量計画（例えば第１の線量及び第２の線量）を決定してもよい。追加又は代替として、線量計画モジュール４３０は、データ分析に基づいて線量計画を決定してもよい。例えば、線量計画モジュール４３０は、被験体内のＲＯＩの位置、ＲＯＩのサイズ、ＲＯＩ内の病変の状態など、又はそれらの任意の組み合わせに基づいて、ＲＯＩに対応する第１の線量を決定してもよい。

なお、プロセス６００の上記説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、６１０及び６２０は、１つの動作に組み合わされてもよい。

図７は、本開示のいくつかの実施形態に係る、融合画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス７００の少なくとも一部は、図２に示すコンピューティングデバイス２００又は図３に示すモバイルデバイス３００上で実装されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス７００の１つ以上の動作は、図１に示す撮像システム１００において実装されてもよい。例えば、プロセス７００は、命令の形態で記憶装置１５０に記憶され、（コンピューティングデバイス２００のプロセッサ２１０などに実装された）処理エンジン１４０によって呼び出されるか、及び／又は実行されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス７００は、動作５５０を達成するために実行されてもよい。

７１０において、再構成モジュール４２０は、第２の画像データに基づいて被験体の第２の画像を再構成してもよい。第２の画像データは、動作５４０に関連して説明したように、被験体の解剖学的データを含んでもよい。いくつかの実施形態では、第２の画像データはＣＴデータであってもよく、第２の画像はＣＴ画像であってもよい。

いくつかの実施形態では、再構成モジュール４２０は、再構成アルゴリズムに基づいて第２の画像を再構成してもよい。例示的な再構成アルゴリズムは、反復的再構成アルゴリズム（例えば、統計的再構成アルゴリズム）、フーリエスライス定理アルゴリズム、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）アルゴリズム、ファンビーム再構成アルゴリズム、分析的再構成アルゴリズムなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。

７２０において、再構成モジュール４２０は、第２の画像に基づいて第１の画像を補正してもよい。第１の画像は、図５に関連して説明したように、ＰＥＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、ＭＲＩ画像、又は被験体の機能的データを含む任意の画像であってもよい。第２の画像は、第１の画像の減弱補正に適用されてもよい。例えば、第１の画像は被験体のＰＥＴ画像であってもよく、第２の画像は被験体のＣＴ画像であってもよい。再構成モジュール４２０は、ＣＴ画像に基づいて被験体の異なる部分（例えば、異なる器官、異なる組織）に対応する組織減弱係数を決定してもよい。再構成モジュール４２０は、組織減弱係数に基づいて５１１ＫｅＶの光子線（例えば、γ線）に対応する減弱マップを生成してもよい。次いで、再構成モジュール４２０は、減弱マップに基づいてＰＥＴ画像を補正してもよい。いくつかの実施形態では、動作５５０に関連して説明したように、補正された第１の画像は、第４の画像として指定されてもよい。

７３０において、画像融合モジュール４４０は、補正された第１の画像を第２の画像と融合することによって、補正された第１の画像及び第２の画像に基づいて融合画像を生成してもよい。例えば、第１の画像はＰＥＴ画像であってもよく、第２の画像はＣＴ画像であってもよい。融合画像は、補正されたＰＥＴ画像とＣＴ画像とを融合することによって生成されてもよい。融合画像は、被験体の解剖学的データと減弱補正された機能的データの両方を含んでもよく、それによって疾患診断のためのより詳細な情報を提供することができる。

いくつかの実施形態では、第１の画像と第２の画像は、２つの単一のスキャン装置（例えば、ＰＥＴ装置とＣＴ装置）によってそれぞれ取得されてもよい。画像融合モジュール４４０は、２つの画像を融合する前に、補正された第１の画像と第２の画像とを前処理してもよい（例えば、２つの画像を位置合わせする）。或いは、第１の画像及び第２の画像は、複合スキャン装置（例えば、ＰＥＴ／ＣＴ装置）によって取得されてもよい。画像融合モジュール４４０は、２つの画像を前処理しない場合で融合画像を生成してもよい。いくつかの実施形態では、動作５５０に関連して説明したように、融合画像は、第４の画像として指定されてもよい。

なお、プロセス７００の上記説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、動作７３０を省略して、プロセス７００を実行して補正された第１の画像（例えば補正されたＰＥＴ画像）を生成してもよい。

図８は、本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス８００の少なくとも一部は、図２に示すコンピューティングデバイス２００又は図３に示すモバイルデバイス３００上で実装されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス８００の１つ以上の動作は、図１に示す撮像システム１００において実装されてもよい。例えば、プロセス８００は、命令の形態で記憶装置１５０に記憶され、（コンピューティングデバイス２００のプロセッサ２１０などに実装された）処理エンジン１４０によって呼び出されるか、及び／又は実行されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス８００は、プロセス５００の一実施形態であってもよい。

８１０において、取得モジュール４１０は、被験体の第１のスキャンに関連する被験体の第１の画像データを取得してもよい。第１のスキャンは、第１の種類のスキャンであってもよく、第１のスキャン持続時間を有してもよい。第１の画像データは、機能的データを含んでもよく、第１のスキャンは、被験体の機能的データを収集するために使用することができる任意の種類のスキャンであってもよい。

いくつかの実施形態では、第１の画像は、第１の画像データに基づいて再構成されてもよい。図５に関連して説明したように、第１の画像は、第２のスキャンのための線量計画を生成するために使用されてもよい。疾患診断に使用される画像と比較して、線量計画を生成するために使用される第１の画像は、（例えば、画像解像度、信号対雑音比、又は画像コントラストによって測定された）比較的低い画質を必要としてもよい。いくつかの実施形態では、第１の画像の画質は、第１のスキャンの第１のスキャン持続時間と関連してもよい。線量計画のために使用される第１の画像を提供するために、第１のスキャンは、診断のための通常の第１のスキャンよりも短い期間かかってもよい。いくつかの実施形態では、診断のための通常の第１のスキャンのスキャン持続時間は、被験体の身体的状態（例えば、年齢、体重）、スキャン装置１１０のハードウェア状態、スキャンに関連するパラメータ設定など、又はそれらの任意の組み合わせに関連してもよい。単に例として、第１のスキャンは、全身ＰＥＴスキャンである。診断のための通常の第１のスキャンは４５秒かかってもよく、第１のスキャンの第１のスキャン持続時間は１５秒から３０秒の範囲にあってもよい。

８２０において、再構成モジュール４２０は、第１の画像データに基づいて被験体の第１の画像を再構成してもよい。８３０において、線量計画モジュール４３０は、第１の画像に基づいて第２のスキャンの線量計画を生成してもよい。第２のスキャンは、被験体の解剖学的データを取得するように構成された第２の種類のスキャンであってもよい。８４０において、取得モジュール４１０は、被験体の第２のスキャンに関連する被験体の第２の画像データを取得してもよい。第２のスキャンは、線量計画に従って実行されてもよい。動作８２０〜８４０は、それぞれ動作５２０〜５４０と同様の方法で実行されてもよく、それらの説明はここでは繰り返されない。

８５０において、取得モジュール４１０は、被験体の第３のスキャンに関連する被験体の第３の画像データを取得してもよい。第３のスキャンは、第１のスキャンと同じ種類のスキャン、すなわち被験体の機能的データを取得するために使用される第１の種類のスキャンであってもよい。第３のスキャンの第２のスキャン持続時間は、第１のスキャン持続時間よりも長くてもよいため、第３の画像データは、診断のためにより高い品質の画像を生成するように再構成されてもよい。

８６０において、再構成モジュール４２０は、第３の画像データに基づいて第３の画像を再構成してもよい。動作８６０は、動作８２０と同様の方法で実行されてもよく、その説明はここでは繰り返されない。

８７０において、第４の画像は、第３の画像及び第２の画像データに基づいて生成されてもよい。いくつかの実施形態では、第４の画像は、補正された第３の画像又は融合画像であってもよい。動作５５０及び図７に関連して説明したように、第３の画像及び第２の画像データに基づく第４の画像の生成は、第１の画像及び第２の画像データに基づくものと同様であってもよく、それらについての説明を繰り返さない。

なお、プロセス８００の上記説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、動作８７０は省略されてもよい。

図９は、本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス９００の少なくとも一部は、図２に示すコンピューティングデバイス２００又は図３に示すモバイルデバイス３００上で実装されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス９００の１つ以上の動作は、図１に示す撮像システム１００において実装されてもよい。例えば、プロセス９００は、命令の形態で記憶装置１５０に記憶され、（コンピューティングデバイス２００のプロセッサ２１０などに実装された）処理エンジン１４０によって呼び出されるか、及び／又は実行されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス９００は、プロセス５００の一実施形態であってもよい。

９１０において、被験体の第１の画像データを取得するために、スキャン装置１１０は、被験体に対して第１の種類のスキャンを実行してもよい。いくつかの実施形態では、第１の画像データは、取得モジュール４１０によって取得されてもよい。第１の画像データは、被験体の機能的データを含んでもよく、第１の種類のスキャンは、被験体の機能的データを収集するために使用することができる任意の種類のスキャンであってもよい。

９２０において、再構成モジュール４２０は、第１のデータに基づいて第１の画像を再構成してもよい。第１の画像は、ＰＥＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、ＭＲＩ画像、又は被験体の機能的データを含む任意の画像であってもよい。９３０において、線量計画モジュール４３０は、第１の画像に基づいて第２の種類のスキャンの線量計画を決定してもよい。第２の種類のスキャンは、被験体の解剖学的データを収集するために使用することができる任意の種類のスキャンであってもよい。例えば、第２の種類のスキャンは、ＣＴスキャンであってもよい。９４０において、被験体の第２の画像データを取得するために、スキャン装置１１０は、線量計画に従って被験体に対して第２の種類のスキャンを実行してもよい。いくつかの実施形態では、第２の画像データは、取得モジュール４１０によって取得されてもよい。第２の画像データは、被験体の解剖学的データを含んでもよい。例えば、第２の画像データは、ＣＴ画像データであってもよい。動作９２０〜９４０は、それぞれ動作５２０〜５４０と同様の方法で実行されてもよく、それらの説明はここでは繰り返されない。

９５０において、再構成モジュール４２０は、第２の画像に基づいて第１の画像を補正してもよい。再構成モジュール４２０は、第２の画像データに基づいて第２の画像を再構成し、かつ第２の画像に基づいて第１の画像を補正してもよい。第２の画像の再構成及び第１の画像の補正に関するより詳細な説明は、本開示の他の箇所において見出される。例えば、図７及びその関連する説明を参照する。

９６０において、画像融合モジュール４４０は、補正された第１の画像を第２の画像と融合することによって、補正された第１の画像及び第２の画像に基づいて融合画像を生成してもよい。融合画像は、被験体の解剖学的データと減弱補正された機能的データの両方を含んでもよく、それによって疾患診断のためのより詳細な情報を提供することができる。

なお、プロセス９００の上記説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、動作９６０は省略されてもよい。

図１０は、本開示のいくつかの実施形態に係る、画像を生成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス１０００の少なくとも一部は、図２に示すコンピューティングデバイス２００又は図３に示すモバイルデバイス３００上で実装されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス１０００の１つ以上の動作は、図１に示す撮像システム１００において実装されてもよい。例えば、プロセス１０００は、命令の形態で記憶装置１５０に記憶され、（コンピューティングデバイス２００のプロセッサ２１０などに実装された）処理エンジン１４０によって呼び出されるか、及び／又は実行されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス１０００は、プロセス８００の一実施形態であってもよい。

１０１０において、被験体の第１の画像データを取得するために、スキャン装置１１０は、被験体に対して第１の種類のスキャンを実行してもよい。いくつかの実施形態では、第１の画像データは、取得モジュール４１０によって取得されてもよい。第１の画像データは、被験体の機能的データを含んでもよく、第１の種類のスキャンは、被験体の機能的データを収集するために使用することができる任意の種類のスキャンであってもよい。動作１０１０は、動作８１０と同様の方法で実行されてもよく、スキャン装置１１０は、診断のための通常の第１のスキャンよりも短いスキャン持続時間で被験体に対して第１の種類のスキャンを実行してもよい。

１０２０において、再構成モジュール４２０は、第１のデータに基づいて第１の画像を再構成してもよい。１０３０において、線量計画モジュール４３０は、第１の画像に基づいて第２の種類のスキャンの線量計画を決定してもよい。１０４０において、スキャン装置１１０は、線量計画に従って被験体に対して第２の種類のスキャンを実行することによって被験体の第２の画像データを取得してもよい。動作１０２０〜１０４０は、それぞれ動作９２０〜９４０と同様の方法で実行されてもよく、それらの説明はここでは繰り返されない。

１０５０では、被験体の第３の画像データを取得するために、スキャン装置１１０は、被験体に対して第１の種類のスキャンを再び実行してもよい。動作１０１０と比較して、診断に適した高品質の画像データを取得するために、スキャン装置１１０は、より長いスキャン持続時間にわたって被験体に対して第１の種類のスキャンを実行してもよい。動作１０５０は、動作８５０と同様の方法で実行されてもよく、その説明はここでは繰り返されない。

１０６０において、再構成モジュール４２０は、第２の画像に基づいて第３の画像を補正してもよい。１０７０において、画像融合モジュール４４０は、補正された第３の画像と第２の画像とを融合することによって、補正された第３の画像及び第２の画像に基づいて融合画像を生成してもよい。動作１０６０と１０７０は、動作９５０と９６０と同様の方法で実行されてもよく、その説明はここでは繰り返されない。

なお、プロセス１０００の上記説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、動作１０７０は省略されてもよい。

図１１Ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る、ＰＥＴ画像のＭＩＰにおける例示的なＲＯＩを示す。図１１Ａに示すように、ＰＥＴ画像のＭＩＰは、ＲＯＩ１とＲＯＩ２とを含む。ＲＯＩ１及びＲＯＩ２の両方は、ＭＩＰ内の暗点によって示される１つ以上の病変（又は潜在的病変）を囲む。線量計画モジュール４３０は、ＭＩＰ内のＲＯＩ１及びＲＯＩ２に基づいて線量計画を生成してもよい。例えば、線量計画は、ＲＯＩ１及びＲＯＩ２に対応する高線量と、ＲＯＩ１及びＲＯＩ２の外側の領域に対応する低線量とを含んでもよい。

図１１Ｂと１１Ｃは、本開示のいくつかの実施形態に係る、例示的な線量計画を示す。図１１Ｂは、線量計画Ａを示し、図１１Ｃは、線量計画Ｂを示す。横軸は、Ｚ軸（即ち、軸方向）を表し、縦座標は、放射線量を表す。線量計画Ａ及び線量計画Ｂは、図１１Ａに示されるＲＯＩ１及びＲＯＩ２に基づいて線量計画モジュール４３０によって決定されてもよい。ＲＯＩ１とＲＯＩ２は、動作６２０に関連して説明したように、２つの候補ＲＯＩと見なされてもよい。線量計画モジュール４３０は、ＲＯＩ１に基づいて第１のＲＯＩを決定し、ＲＯＩ２に基づいて第２のＲＯＩを決定してもよい。第１のＲＯＩは、その軸座標がＲＯＩ内のボクセル（又はピクセル）の軸座標の範囲内にあるボクセル（又はピクセル）を含んでもよく、第２のＲＯＩは、その軸座標がＲＯＩ２内のボクセル（又はピクセル）の軸座標の範囲内にあるボクセル（又はピクセル）を含んでもよい。線量計画は、第１のＲＯＩ及び第２のＲＯＩに基づいて生成されてもよい。例えば、 図１１Ｂに示すように、第１のＲＯＩ及び第２のＲＯＩに対応する放射線量は、第１のＲＯＩ及び第２のＲＯＩの外側の領域に対応する放射線量よりも高い。或いは、線量計画モジュール４３０はさらに、第１のＲＯＩ及び第２のＲＯＩを囲む第３のＲＯＩを決定してもよい。線量計画は、第３のＲＯＩに基づいて生成されてもよい。例えば、 図１１Ｃに示すように、第３のＲＯＩに対応する放射線量は、第３のＲＯＩの外側の領域に対応する放射線量よりも高い。

なお、図１１Ａ〜図１１Ｃに示される例は、説明のみを目的とするものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形又は修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、線量計画モジュール４３０は、ＰＥＴ画像内の任意の数のＲＯＩ又はＰＥＴ画像のＭＩＰを決定してもよい。別の例として、線量計画モジュール４３０は、ＲＯＩ１及びＲＯＩ２に基づいて線量計画Ａ及び線量計画Ｂと異なる線量計画を決定してもよい。

以上のように基本概念を説明してきたが、この詳細な開示を読んだ当業者には、上記の詳細な開示は、単なる例として提示されているに過ぎず、限定的ではないことは明らかである。本明細書には明示的に述べられていないが、様々な変更、改良、及び修正が想起され、それらは当業者に意図される。これらの変更、改良及び修正は、本開示によって示唆されることが意図されており、本開示の例示的な実施形態の精神及び範囲内にある。

さらに、所定の用語が、本開示の実施形態を説明するために使用されている。例えば、「一実施形態」、「実施形態」及び／又は「いくつかの実施形態」という用語は、この実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造又は特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書の様々な部分における「実施形態」又は「一実施形態」又は「代替実施形態」の２つ以上の言及は、必ずしもすべてが同一の実施形態を指しているわけではないことを強調し、それを理解するものとする。さらに、特定の特徴、構造又は特性は、本開示の１つ以上の実施形態において適切に組み合わせられてもよい。

さらに、当業者には理解されるように、本開示の態様は、本明細書において、任意の新規かつ有用なプロセス、機械、製造、又は組成物、又はそれらの新規で有用な改善を含む、多くの特許性のある種類又は文脈のいずれかで例示及び説明されてもよい。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェア、完全にソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによる実装により実施されてもよく、実装は、本明細書では、一般に、「ユニット」、「モジュール」、又は「システム」と総称されてもよい。さらに、本開示の態様は、具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態を用いてもよい。

コンピュータ可読信号媒体は、例えば、ベースバンドに、又は搬送波の一部として組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有する伝搬データ信号を含んでもよい。このような伝搬信号は、電磁気、光学など、又はそれらの任意の適切な組み合わせを含む様々な形態のいずれかを用いてもよい。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではないが、命令実行システム、機器若しくは装置によって使用されるか又は組み合わせて使用されるためのプログラムを通信、伝搬又は伝送できる任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。コンピュータ可読信号媒体に具現化されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなど、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含む任意の適切な媒体を使用して送信されてもよい。

本開示の態様の動作を実行するコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ、ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎなどのオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ ２１０３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ ２１０２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰなどの従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ及びＧｒｏｏｖｙなどの動的プログラミング言語、又は他のプログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書き込まれてもよい。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にはユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ若しくはサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、又は接続は、外部コンピュータ（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）若しくはクラウドコンピューティング環境で行われるか、又はサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）などのサービスとして提供されてもよい。

さらに、処理要素もしくはシーケンス、又はそれに対する数、文字、もしくは他の名称の使用の、列挙された順序は、特許請求の範囲に特定され得るものを除き、請求された処理及び方法を任意の順序に限定することを意図するものではない。上記開示は、現在、本開示の様々な有用な実施形態であると現在考えられる様々な実施例を通して論じているが、そのような詳細は説明を目的としてなされていることに過ぎず、添付の特許請求の範囲は、開示される実施形態に限定されず、むしろ、開示される実施形態の精神及び範囲内にある変形例及び等価な構成を包含するように意図されることが理解されるべきである。例えば、上述した様々な構成要素の実装は、ハードウェア装置で具体化され得るが、ソフトウェアのみの解決策として、例えば、既存のサーバ又はモバイルデバイス上にインストールとして実装されてもよい。

同様に、本開示の実施形態の前述の説明では、様々な本発明の実施形態の１つ又は複数の理解を助ける開示を合理化する目的で、様々な特徴が単一の実施形態、図、又はその説明にまとめられることが理解されるべきである。しかしながら、該開示の方法は、請求された主題が各請求項に明確に記載されたより多くの特徴を必要とするという意図を反映するものとして解釈されるべきではない。むしろ、本発明の実施形態は、前述の単一の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ないものである。

いくつかの実施形態では、本出願の特定の実施形態を記載して主張するために用いられる量又は特性を表す数は、いくつかの実例では用語「約」、「おおよそ」又は「実質的」によって修正されると理解されるべきである。例えば、別途に規定されない限り、「約」、「おおよそ」又は「実質的」は、それらが記載する値の±２０％変化量を表すことができる。したがって、いくつかの実施形態では、明細書又は添付した特許請求の範囲に記載される数値パラメータは、特定の実施形態によって取得されると求められる所望の特性に応じて変化し得る近似値である。いくつかの実施形態では、数値パラメータは、報告された有効数字の数に照らして、通常の丸め技術を適用することによって解釈されるべきである。本出願のいくつか実施形態の広範囲を記載している数値の範囲又はパラメータが近似値であるにもかかわらず、特定の実施例に記載される数値は、実行可能な限り正確に報告されるべきである。

特許、特許出願、特許出願の出版物、及び本明細書で参照された記事、本、明細書、出版物、文書、物などの他の資料のそれぞれは、上記ファイルに関連した任意の起訴ファイル履歴、現在の文書と矛盾するか又は抵触する任意のファイル、又は本文書に関連した現在又はその後の請求項の最も広い範囲に関して限定的な影響を及ぼすことができる任意のファイルを除いて、すべての目的のためにその全体が参照として本明細書に組み込まれる。一例として、本明細書に組み込まれる任意の材料に関連する用語の説明、定義及び／又は使用と本文書に関連する用語の記載、定義及び／又は使用との間に不一致又は矛盾がある場合、本文書における用語の説明、定義及び／又は使用が優先すべきである。

最後に、本明細書に開示された本出願の実施形態は、本出願の実施形態の原理を例示するものであると理解されるべきである。採用される他の修正は、本出願の範囲内であってもよい。したがって、一例として、本出願の実施形態の代替的な構成は、本明細書の内容に応じて利用されてもよい。これにより、本願の実施形態は、図示及び説明されたものに厳密に限定されない。

１００ 撮像システム
１１０ スキャン装置
１１１ ガントリ
１１２ 検出器
１１３ 検出領域
１１４ テーブル
１１５ 放射性スキャン源
１２０ ネットワーク
１３０ 端末
１３０−１ モバイルデバイス
１３０−２ タブレット型コンピュータ
１３０−３ ラップトップ型コンピュータ
１４０ 処理エンジン
１５０ 記憶装置
１６０ 記憶装置
２００ コンピューティングデバイス
２１０ プロセッサ
２２０ ストレージ
２３０ 入出力（Ｉ／Ｏ）
２４０ 通信ポート
３００ モバイルデバイス
３１０ 通信プラットフォーム
３２０ ディスプレイ
３３０ グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）
３４０ 中央処理装置（ＣＰＵ）
３６０ メモリ
３７０ モバイルオペレーティングシステム
３８０ アプリケーション
３９０ ストレージ
４１０ 取得モジュール
４２０ 再構成モジュール
４３０ 線量計画モジュール
４４０ 画像融合モジュール

Claims (20)

1. プロセッサと記憶媒体とを含むコンピューティングデバイス上で実施される方法であって、
   第１の種類のスキャンである被験体の第１のスキャンに関連する、前記被験体の第１の画像データを取得することと、
   前記第１の画像データに基づいて前記被験体の第１の画像を再構成することと、
   前記第１の画像に基づいて、第２の種類のスキャンである第２のスキャンの線量計画を生成することと、
   前記線量計画に従って実行される前記被験体の前記第２のスキャンに関連する、前記被験体の第２の画像データを取得することと、
   を備える方法。
2. 前記第１の種類のスキャンは、陽電子放出断層撮影スキャン、単一光子放出型コンピュータ断層撮影スキャン、又は磁気共鳴スキャンのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２の種類のスキャンは、コンピュータ断層撮影スキャンである、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の画像に基づいて前記第２のスキャンの前記線量計画を決定することは、
   前記第１の画像内の少なくとも１つの病変を決定することと、
   前記少なくとも１つの病変に基づいて、前記第１の画像内の、前記少なくとも１つの病変を囲む少なくとも１つの関心領域（ＲＯＩ）を決定することと、
   前記少なくとも１つのＲＯＩに基づいて、前記ＲＯＩに対応する第１の線量と前記ＲＯＩの外側の領域に対応する第２の線量とを含む前記第２のスキャンの前記線量計画を決定することと、
   を備え、前記第１の線量は前記第２の線量より高い、請求項１に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つの病変に基づいて前記第１の画像内の前記少なくとも１つのＲＯＩを決定することは、
   前記少なくとも１つの病変に基づいて、前記第１の画像内の、前記少なくとも１つの病変を囲む少なくとも１つの候補ＲＯＩを決定することと、
   軸方向に沿って前記少なくとも１つの候補ＲＯＩの座標範囲を決定することと、
   前記軸方向に沿った前記少なくとも１つの候補ＲＯＩの前記座標範囲に基づいて、前記第１の画像内の前記少なくとも１つのＲＯＩを決定することと、
   を備える請求項４に記載の方法。
6. さらに、
   前記第２の画像データに基づいて前記被験体の第２の画像を再構成することと、
   前記第２の画像に基づいて前記第１の画像を補正して補正された第１の画像を生成することと、
   を備える請求項１に記載の方法。
7. 前記第２の画像に基づいて前記第１の画像を補正することは、
   前記第２の画像に基づいて前記第１の画像に対して減弱補正を実行すること、を備える請求項６に記載の方法。
8. 前記第２の画像データに基づいて前記被験体の第２の画像を再構成することと、
   前記第２の画像に基づいて前記第１の画像を補正することと、
   前記補正された第１の画像と前記第２の画像とを融合することによって、前記補正された第１の画像及び前記第２の画像に基づいて第４の画像を生成することと、
   をさらに備える請求項１に記載の方法。
9. 前記第１のスキャンは、第１のスキャン持続時間を有し、前記方法はさらに、
   前記第１の種類のスキャンであり、かつ前記第１のスキャン持続時間よりも長い第２のスキャン持続時間を有する前記被験体の第３のスキャンに関連する、前記被験体の第３の画像データを取得することと、
   前記第３の画像データに基づいて第３の画像を再構成することと、
   前記第３の画像及び前記第２の画像データに基づいて第４の画像を生成することと、
   を備える請求項１に記載の方法。
10. 命令セットを記憶する少なくとも１つの記憶装置と、
    前記少なくとも１つの記憶装置と通信する少なくとも１つのプロセッサと、を備えるシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記命令セットを実行するとき、前記システムに、
    第１の種類のスキャンである被験体の第１のスキャンに関連する、前記被験体の第１の画像データを取得することと、
    前記第１の画像データに基づいて前記被験体の第１の画像を再構成することと、
    前記第１の画像に基づいて、第２の種類のスキャンである第２のスキャンの線量計画を生成することと、
    前記線量計画に従って実行される前記被験体の前記第２のスキャンに関連する、前記被験体の第２の画像データを取得することと、
    を行わせるように構成される、システム。
11. 前記第１の種類のスキャンは、陽電子放出断層撮影スキャン、単一光子放出型コンピュータ断層撮影スキャン、又は磁気共鳴スキャンのうちの少なくとも１つである、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記第２の種類のスキャンは、コンピュータ断層撮影スキャンである、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記第１の画像に基づいて前記第２のスキャンの前記線量計画を決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
    前記第１の画像内の少なくとも１つの病変を決定することと、
    前記少なくとも１つの病変に基づいて、前記第１の画像内の、前記少なくとも１つの病変を囲む少なくとも１つの関心領域（ＲＯＩ）を決定することと、
    前記少なくとも１つのＲＯＩに基づいて、前記ＲＯＩに対応する第１の線量と前記ＲＯＩの外側の領域に対応する第２の線量とを含む前記第２のスキャンの前記線量計画を決定することと、
    を行わせるように構成され、前記第１の線量は前記第２の線量より高い、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記少なくとも１つの病変に基づいて前記第１の画像内の前記少なくとも１つのＲＯＩを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
    前記少なくとも１つの病変に基づいて、前記第１の画像内の、前記少なくとも１つの病変を囲む少なくとも１つの候補ＲＯＩを決定することと、
    軸方向に沿って前記少なくとも１つの候補ＲＯＩの座標範囲を決定することと、
    前記軸方向に沿った前記少なくとも１つの候補ＲＯＩの前記座標範囲に基づいて、前記第１の画像内の前記少なくとも１つのＲＯＩを決定することと、
    ことと、を行わせるように構成される、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記システムに、
    前記第２の画像データに基づいて前記被験体の第２の画像を再構成することと、
    前記第２の画像に基づいて前記第１の画像を補正して補正された第１の画像を生成することと、を行わせるように構成される、請求項１０に記載のシステム。
16. 前記第２の画像に基づいて前記第１の画像を補正するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
    前記第２の画像に基づいて前記第１の画像に対して減弱補正を実行すること、を行わせるように構成される、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記システムに、
    前記第２の画像データに基づいて前記被験体の第２の画像を再構成することと、
    前記第２の画像に基づいて前記第１の画像を補正することと、
    前記補正された第１の画像と前記第２の画像とを融合することによって、前記補正された第１の画像及び前記第２の画像に基づいて第４の画像を生成することと、
    を行わせるように構成される、請求項１０に記載のシステム。
18. 前記第１のスキャンは第１のスキャン持続時間を有し、前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記システムに、
    前記第１の種類のスキャンであり、かつ前記第１のスキャン持続時間よりも長い第２のスキャン持続時間を有する前記被験体の第３のスキャンに関連する、前記被験体の第３の画像データを取得することと、
    前記第３の画像データに基づいて第３の画像を再構成することと、
    前記第３の画像及び前記第２の画像データに基づいて第４の画像を生成することと、
    を行わせるように構成される、請求項１０に記載のシステム。
19. 実行可能命令を備える非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記実行可能命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される場合、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    第１の種類のスキャンである被験体の第１のスキャンに関連する、前記被験体の第１の画像データを取得することと、
    前記第１の画像データに基づいて前記被験体の第１の画像を再構成することと、
    前記第１の画像に基づいて、第２の種類のスキャンである第２のスキャンの線量計画を生成することと、
    前記線量計画に従って実行される前記被験体の前記第２のスキャンに関連する、前記被験体の第２の画像データを取得することと、
    を備える方法を行わせるように構成されている、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
20. 前記第１の画像に基づいて前記第２のスキャンの前記線量計画を決定することは、
    前記第１の画像内の少なくとも１つの病変を決定することと、
    前記少なくとも１つの病変に基づいて、前記第１の画像内の、前記少なくとも１つの病変を囲む少なくとも１つの関心領域（ＲＯＩ）を決定することと、
    前記少なくとも１つのＲＯＩに基づいて、前記ＲＯＩに対応する第１の線量と前記ＲＯＩの外側の領域に対応する第２の線量とを含む前記第２のスキャンの前記線量計画を決定することと、
    を備え、前記第１の線量は前記第２の線量より高い、請求項１に記載の方法。