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公開番号2024116114
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-27
出願番号2024069424,2022516389
出願日2024-04-23,2020-09-23
発明の名称低投与量容積造影MRIを改良するためのシステム及び方法
出願人サトゥルメディカル,インコーポレイテッド
代理人個人,個人,個人,個人
主分類A61B 5/055 20060101AFI20240820BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】モデルのロバスト性及び一般化可能性を向上させるための方法及びシステムが提供される。
【解決手段】方法は、医用イメージング装置を使用して被験者の医用画像を獲得することと、複数のスキャン方位における被験者の医用画像を再フォーマットすることと、医用画像の品質を向上させるために医用画像にディープネットワークモデルを適用することと、品質が向上された被験者の画像を医師による分析のために出力することと、を含み得る。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
造影剤の投与量を減少させて画像品質を向上させるためのコンピュータ実装方法であって、
（ａ）医用イメージング装置を使用して、造影剤の投与量を減少させた被験者の医用画像を獲得することと、
（ｂ）複数の再フォーマット医用画像を生成するために複数の方位における前記被験者の前記医用画像を再フォーマットすることと、
（ｃ）品質が向上した予測医用画像を生成するために、前記複数の再フォーマット医用画像にディープネットワークモデルを適用することと、
を含む、コンピュータ実装方法。
続きを表示（約 780 文字）【請求項２】
前記医用イメージング装置は、変換磁気共鳴（ＭＲ）デバイスである、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記医用画像は、２．５Ｄ容積画像である、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記複数の方位は、前記スキャン面の前記方向ではない少なくとも１つの方位を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
複数の回転された再フォーマット医用画像を生成するために、前記複数の再フォーマット医用画像の各々を様々な角度まで回転させることを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
複数の予測画像を出力するために、前記複数の回転された再フォーマット医用画像に前記ディープネットワークモデルを適用することを更に含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記複数の予測画像は、スキャン面と位置合わせされるように回転される、請求項６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
品質が向上した前記予測医用画像を生成するために、前記スキャン面と位置合わせされるように回転された後、前記複数の予測画像を平均化することを更に含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
品質が向上した前記予測医用画像は、前記複数の前記再フォーマット医用画像に対応する複数の予測医用画像を平均化することによって取得される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記ディープラーニングモデルのパラメータは、知覚的損失又は敵対的損失に少なくとも部分敵に基づいて調整される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[0001] 本願は、２０１９年９月２５日出願の米国仮出願第６２／９０５，６８９号の優先権を主張し、その内容はその全体が本明細書に組み込まれる。
続きを表示（約 2,900 文字）【０００２】
連邦支援による研究に関する声明
[0002] 本発明は、国立衛生研究所によって与えられた助成金第Ｒ４４ＥＢ０２７５６０号に基づく政府支援によるものである。
【背景技術】
【０００３】
[0003] 広範な臨床応用に不可欠な画像コントラストを生み出すために、世界中の磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）検査のうちのおよそ３分の１において、ガドリニウム系造影剤（ＧＢＣＡ）などの造影剤が使用されているが、腎不全患者に健康上のリスクを引き起こし、腎臓機能が正常な患者の脳及び身体内に堆積することで知られている。近年、ディープラーニング技法は、容積造影ＭＲＩにおけるＧＢＣＡ投与量を減少させるために使用されているが、スキャナハードウェアにおける多様性並びにサイト内及びサイト全体にわたる臨床プロトコルに起因して、一般化可能性における課題が残る。
【発明の概要】
【０００４】
[0004] 本開示は、上記で認識された欠点を含む従来システムの様々な欠点に対処可能な、改良されたイメージングシステム及び方法を提供する。本明細書に記載される方法及びシステムは、ガドリニウム系造影剤（ＧＢＣＡ）などの造影剤の投与量レベルを低下させ、画像品質を向上させることが可能である。特に、異なるサイト及びスキャナにわたるコントラスト投与量の減少を伴う造影画像を予測するために、一般化されたディープラーニング（ＤＬ）モデルが利用される。
【０００５】
[0005] 従来、ガドリニウム系造影剤（ＧＢＣＡ）及びその他などの造影剤は、病理学検査、予後の予測、並びに、神経膠腫、多発性硬化症（ＭＳ）、アルツハイマー病（ＡＤ）などに対する治療反応の評価のために、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）又は核磁気共鳴イメージングなどの広範な造影医用イメージングにおいて使用されている。ＧＢＣＡは、冠動脈疾患（ＣＡＤ）の評価、肺腫瘤の特性化、肝細胞がん（ＨＣＣ）の診断、脊髄転移性疾患のイメージングなどの、他の臨床応用にも広がっている。２００６年、腎機能が低下した患者における、ＧＢＣＡの投与と腎性全身性線維症の進行との間の関連性が識別された。腎機能が正常な被験者におけるＧＢＣＡの他の急性副作用は、過敏症、吐き気、及び胸痛を含む。その後、２０１７年に米国食品医薬品局がガドリニウム滞留に関する警告及び安全対策を公表する一方で、カナダ、オーストラリア、及び他の国の規制機関が同様の警告を公表した。欧州医薬品庁は、安全勧告に加えて、線形ＧＢＣＡの使用を一時中断した。ガドリニウム滞留は、ＣＮＳ組織において、非造影Ｔ１ＷＭＲＩ上の高信号域の形で報告されないのみならず、身体の他の部分においても報告されない。ガドリニウムは新たに出現した水質汚染物質であるため、環境持続可能性の問題も生じている。造影スキャンの他の欠点は、静脈注射中の患者の不自由さ、長いスキャン時間、及びイメージングコストの全体的な増加を含む。たとえＧＢＣＡが良好な医薬品安全対策安全プロファイルを有する場合であっても、前述の安全性の問題及び懸案事項に起因する投与量の削減が明白に求められている。特に、イメージング品質を含むこと又は追加の安全性問題を導入することなしに、コントラスト材料の特性又はタイプに関わらずコントラスト投与量を減少させることが可能な、安全なイメージング技法を提供することが望ましい。
【０００６】
[0006] ディープラーニング（ＤＬ）又は機械学習（ＭＬ）技法における近年の発展により、これらをコントラスト投与の使用に潜在的に代わるものとすることができる。ＤＬ／ＭＬは、ノイズ除去、超解像、及び、例えばＭＲＩからＣＴ、Ｔ１からＴ２などのモダリティ変換を含む、医用イメージングにおける多量の応用例を見出してきた。ＤＬモデルは、標準投与量のごく一部を使用する造影画像及びプレコントラスト画像を生成するために使用される可能性を有する。こうした方法は、非劣性の画像品質を維持しながら、投与量レベルを低下させ得るが、ＤＬ強調画像はしばしば、再フォーマット画像上のストリークなどのアーチファクトから悪影響を受ける（例えば、異なる面、方位、又は角度から見た、再フォーマットされた容積画像又は再構成された３Ｄ画像）。
【０００７】
[0007] 異なるスキャナベンダ、スキャンプロトコル、患者の人口統計、及び臨床指示などの、多様な臨床環境について（時にはアグノスティックに）一般化される、ロバストなＤＬモデルを提供することが求められている。こうしたモデルは、アーチファクトのない画像を生成すること、及び、３Ｄ画像の斜め視覚化のための多平面再フォーマット（ＭＰＲ）などの様々な臨床使用ケースをサポートすること、したがって、標準的な臨床ワークフロー内でのモデルの展開及び統合を可能にすることも望ましい。
【０００８】
[0008] 本明細書で説明するシステム及び方法は、従来のソリューションの前述の欠点に対処することができる。特に、提供されるシステム及び方法は、モデルのロバスト性及び一般化可能性を向上させるアルゴリズム及び方法の固有セットを含む、ＤＬモデルを含み得る。アルゴリズム及び方法は、例えば、多平面再構成、２．５Ｄディープラーニングモデル、強調重み付けＬ１、知覚的及び敵対的損失アルゴリズム及び方法、並びに、モデルが対応する造影画像を予測する以前に入力プレコントラスト及び低投与量画像を前処理するために使用される前処理アルゴリズムを含み得る。
【０００９】
[0009] 一態様において、造影剤の投与量を減少させて画像品質を向上させるための、コンピュータ実装方法のための方法が提供される。方法は、医用イメージング装置を使用して、造影剤の投与量を減少させた被験者の医用画像を獲得すること、複数の再フォーマット医用画像を生成するために複数の方位における被験者の医用画像を再フォーマットすること、及び、品質が向上した予測医用画像を生成するために、複数の再フォーマット医用画像にディープネットワークモデルを適用すること、を含む。
【００１０】
[0010] 関係するが分離された態様において、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されたとき、１つ以上のプロセッサに動作を実行させる、命令を含む。動作は、医用イメージング装置を使用して、造影剤の投与量を減少させた被験者の医用画像を獲得すること、複数の再フォーマット医用画像を生成するために複数の方位における被験者の医用画像を再フォーマットすること、及び、品質が向上した予測医用画像を生成するために、複数の再フォーマット医用画像にディープネットワークモデルを適用すること、を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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