JP6855173B2

JP6855173B2 - Ｘ線ｃｔ装置

Info

Publication number: JP6855173B2
Application number: JP2016093923A
Authority: JP
Inventors: 崇博後藤; 塚越　伸介; 伸介塚越; 豪椋本
Original assignee: Canon Medical Systems Corp
Current assignee: Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2016-05-09
Filing date: 2016-05-09
Publication date: 2021-04-07
Anticipated expiration: 2036-05-09
Also published as: JP2017202017A

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置に関する。

従来、Ｘ線ＣＴ装置（ＣＴ；Computed Tomography）を用いた撮影においては、検査部位と検査内容に応じてデータを収集するためのスキャンプロトコルが設定される。上述したスキャンプロトコルは、プリセットされた複数のスキャンプロトコル候補の中から検査部位と検査内容に適したスキャンプロトコル候補が選択され、プリセットされた条件が適宜調整されることにより設定される。ここで、各スキャンプロトコル候補は、例えば、年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格や、検査目的などに応じて区分けされ、撮影範囲を設定するための位置決め画像（スキャノ画像）の撮影範囲、スキャノ画像の撮影アングル、位置決め画像を撮影する際の管電圧及び管電流、診断に用いられるデータを収集するための本撮影（スキャン）のスキャン方式、スキャン位置、スキャン範囲、スキャンを実行する際の管電圧及び管電流、画像再構成の位置及び範囲などの種々の条件が予め設定される。

ここで、Ｘ線ＣＴ装置においては、スキャン前に、ヘリカルスキャンによる３次元のスキャノ画像上に被検体の各臓器への被曝の履歴、今回の撮影の各臓器への被曝情報を数値や色情報によって表示する技術が知られている。また、スキャン条件に基づいて、被検体の臓器又は組織ごとの被曝線量を算出し、算出した被曝線量をモデルデータ上に重ね合わせて表示する技術も知られている。

特開２００７−１８１６２３号公報特開２０１４−０５４３９２号公報特開２００８−０１２２２９号公報特開２０１２−０１０７５９号公報

本発明が解決しようとする課題は、部位ごとの被曝を考慮した撮影を容易に行うことを可能とするＸ線ＣＴ装置を提供することである。

実施形態のＸ線ＣＴ装置は、収集部と、算出部と、設定部とを備える。収集部は、被検体を透過したＸ線を検出することで投影データを収集する。算出部は、前記被検体に対する第１のスキャンによって収集された投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体の部位の第２のスキャンで事前に設定されたＸ線照射条件での被曝情報を算出する。設定部は、前記部位の被曝情報に基づいて、前記被検体に対する前記第２のスキャンのＸ線照射条件を調整して設定する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御部による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。図４Ａは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図４Ｂは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図５は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図６は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図７は、第１の実施形態に係る記憶回路によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。図８は、第１の実施形態に係る位置照合機能による照合処理の一例を説明するための図である。図９は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。図１０は、第１の実施形態に係るスキャン範囲の設定の一例を示す図である。図１１は、第１の実施形態に係る算出機能によって算出される被曝情報の一例を示す図である。図１２は、第１の実施形態に係る部位ごとの実効線量を算出するための係数の一例を示す図である。図１３は、第１の実施形態に係る部位ごとの閾値を説明するための図である。図１４Ａは、第１の実施形態に係るＸ線の照射条件に関する表示情報の一例を示す図である。図１４Ｂは、第１の実施形態に係るＸ線の照射条件に関する表示情報の一例を示す図である。図１５は、第１の実施形態に係る被曝に関する表示情報の一例を示す図である。図１６は、第１の実施形態に係る被曝に関する表示情報の一例を示す図である。図１７は、第１の実施形態に係る被曝に関する表示情報の一例を示す図である。図１８は、第１の実施形態に係る被曝に関する表示情報の一例を示す図である。図１９は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下、Ｘ線ＣＴ装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。なお、図１に示す医用情報処理システム１００においては、サーバ装置と端末装置とがそれぞれ１台のみ示されているが、実際にはさらに複数のサーバ装置と端末装置とを含むことができる。また、医用情報処理システム１００は、例えば、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置などの医用画像診断装置を含むこともできる。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００は、Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とを備える。Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とは、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）４により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、医用情報処理システム１００にＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。

また、医用情報処理システム１００においては、例えば、ＨＩＳ（Hospital Information System）や、ＲＩＳ（Radiology Information System）などが導入され、各種情報が管理される。例えば、端末装置３は、上記したシステムに沿って作成された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。Ｘ線ＣＴ装置１は、端末装置３から直接受信した検査オーダー、或いは、検査オーダーを受信したサーバ装置２によって作成されたモダリティごとの患者リスト（モダリティワークリスト）から患者情報を取得して、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１から受信したＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶するとともに、Ｘ線ＣＴ画像データから画像データの生成を行い、端末装置３からの取得要求に応じた画像データを端末装置３に送信する。端末装置３は、サーバ装置２から受信した画像データをモニタなどに表示する。以下、各装置について説明する。

端末装置３は、病院内の各診療科に配置され、各診療科に勤務する医師によって操作される装置であり、ＰＣ（Personal Computer）やタブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話等である。例えば、端末装置３は、医師によって患者の症状や医師の所見などのカルテ情報が入力される。また、端末装置３は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査をオーダーするための検査オーダーが入力され、入力された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。すなわち、診療科の医師は、端末装置３を操作して、来院した患者の受付情報と電子カルテの情報とを読み出し、該当する患者の診察を行い、読み出した電子カルテにカルテ情報を入力する。そして、診療科の医師は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査の要否に応じて、端末操作３を操作して検査オーダーを送信する。

サーバ装置２は、医用画像診断装置によって収集された医用画像（例えば、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データ）を記憶したり、医用画像に対して各種画像処理を行ったりする装置であり、例えば、ＰＡＣＳサーバなどである。例えば、サーバ装置２は、各診療科に配置された端末装置３から複数の検査オーダーを受信して、医用画像診断装置ごとに患者リストを作成して、作成した患者リストを各医用画像診断装置に送信する。一例を挙げると、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査を実施するための検査オーダーを各診療科の端末装置３からそれぞれ受信して患者リストを作成し、作成した患者リストをＸ線ＣＴ装置１に送信する。そして、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶し、端末装置３からの取得要求に応じて、Ｘ線ＣＴ画像データ及び画像データを端末装置３に送信する。

Ｘ線ＣＴ装置１は、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集して、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。図２に示すように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、架台１０と、寝台装置２０と、コンソール３０とを有する。

架台１０は、被検体Ｐ（患者）にＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、後述するスキャン制御回路３３の制御により、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。

Ｘ線管１２ａは、図示しない高電圧発生部により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジは、ウェッジフィルタ（wedge filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。

コリメータ１２ｃは、後述するＸ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。

検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Ｐの体軸方向（図２に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。具体的には、第１の実施形態における検出器１３は、被検体Ｐの体軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。

データ収集回路１４は、ＤＡＳであり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール３０に送信する。例えば、回転フレーム１５の回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。

寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図２に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。

なお、架台１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。

コンソール３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１の操作を受け付けるとともに、架台１０によって収集された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール３０は、図２に示すように、入力回路３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。

入力回路３１は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７に転送する。例えば、入力回路３１は、操作者から、Ｘ線ＣＴ画像データの撮影条件や、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、Ｘ線ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路３１は、被検体に対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力回路３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。また、ディスプレイ３２は、被曝情報を含む仮想患者画像や画像データなどを表示する。なお、ディスプレイ３２によって表示される仮想患者画像については、後に詳述する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。ここで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、２次元のスキャノ画像及び３次元のスキャノ画像を撮影することができる。

例えば、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置（被検体に対して正面方向の位置）に固定して、天板を定速移動させながら連続的に撮影を行うことで２次元のスキャノ画像を撮影する。或いは、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置に固定して、天板を断続的に移動させながら、天板移動に同期して断続的に撮影を繰り返すことで２次元のスキャノ画像を撮影する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体に対して正面方向だけでなく、任意の方向（例えば、側面方向など）から位置決め画像を撮影することができる。

また、スキャン制御回路３３は、スキャノ画像の撮影において、被検体に対する全周分の投影データを収集することで、３次元のスキャノ画像を撮影する。図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御回路３３による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。例えば、スキャン制御回路３３は、図３に示すように、ヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンによって被検体に対する全周分の投影データを収集する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体の胸部全体、腹部全体、上半身全体、全身などの広範囲に対して本撮影よりも低線量でヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンを実行する。ノンヘリカルスキャンとしては、例えば、上述のステップアンドシュート方式のスキャンが実行される。

このように、スキャン制御回路３３が被検体に対する全周分の投影データを収集することで、後述する画像再構成回路３６が、３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を再構成することができ、図３に示すように、再構成したボリュームデータを用いて任意の方向から位置決め画像を生成することが可能になる。ここで、位置決め画像を２次元で撮影するか、或いは、３次元で撮影するかは、操作者によって任意に設定する場合でもよく、或いは、検査内容に応じて予め設定される場合でもよい。

図２に戻って、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路３５に格納する。

記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって生成された画像データや仮想患者画像を記憶する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。なお、仮想患者画像及び処理回路３７による処理結果については、後述する。

画像再構成回路３６は、記憶回路３５が記憶する投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、Ｘ線ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いて、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成することもできる。

また、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＸ線ＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路３５に格納する。

処理回路３７は、架台１０、寝台装置２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１の全体制御を行う。具体的には、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路３７は、記憶回路３５が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。

また、処理回路３７は、図２に示すように、検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、算出機能３７ｃ、設定機能３７ｄ及び表示制御機能３７ｅを実行する。ここで、例えば、図２に示す処理回路３７の構成要素である検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、算出機能３７ｃ、設定機能３７ｄ及び表示制御機能３７ｅが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３５に記録されている。処理回路３７は、各プログラムを記憶回路３５から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３７は、図２の処理回路３７内に示された各機能を有することとなる。なお、本実施形態で説明する算出機能３７ｃは、特許請求の範囲に記載した算出部に対応する。また、設定機能３７ｄは、特許請求の範囲に記載した設定部に対応する。また、表示制御機能３７ｅは、特許請求の範囲に記載した出力制御部に対応する。また、検出機能３７ａは、特許請求の範囲に記載した検出部に対応する。

なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable GateArray：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。

検出機能３７ａは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。具体的には、検出機能３７ａは、画像再構成回路３６によって再構成された３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）に含まれる臓器などの部位を検出する。例えば、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータ及び診断に用いられる画像のボリュームデータのうち少なくとも一方について、解剖学的な特徴点（Anatomical Landmark）に基づいて臓器などの部位を検出する。ここで、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、血管、神経、内腔などの部位の特徴を示す点である。すなわち、検出機能３７ａは、特定の臓器や骨などの解剖学的な特徴点を検出することによって、ボリュームデータに含まれる骨や臓器、血管、神経、内腔などを検出する。また、検出機能３７ａは、人体の特徴的な特徴点を検出することで、ボリュームデータに含まれる頭部、首、胸部、腹部、足などの位置を検出することもできる。なお、本実施形態で説明する部位は、骨や臓器、血管、神経、内腔などにこれらの位置も含めたものを意味する。以下、検出機能３７ａによる部位の検出の一例について説明する。

例えば、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータ、或いは、診断に用いられる画像のボリュームデータにおいて、ボリュームデータに含まれるボクセルの値から解剖学的な特徴点を抽出する。そして、検出機能３７ａは、教科書などの情報における解剖学的な特徴点の３次元的な位置と、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置とを比較することによって、ボリュームデータから抽出した特徴点の中から不正確な特徴点を除去して、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置を最適化する。これにより、検出機能３７ａは、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位を検出する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、まず、教師あり機械学習アルゴリズムを用いて、ボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点を抽出する。ここで、上記した教師あり機械学習アルゴリズムは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、ディシジョンフォレスト（decision forest）などが利用される。

そして、検出機能３７ａは、身体における解剖学的な特徴点の３次元的な位置関係を示すモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、抽出した特徴点を最適化する。ここで、上記したモデルは、上述した教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、点分布モデルなどが利用される。すなわち、検出機能３７ａは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像に基づいて部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、不正確な特徴点を除去して、特徴点を最適化する。

以下、図４Ａ，４Ｂ，５，６を用いて、検出機能３７ａによる部位の検出処理の一例を説明する。図４Ａ，４Ｂ，５，６は、第１の実施形態に係る検出機能３７ａによる部位の検出処理の一例を説明するための図である。なお、図４Ａ，４Ｂにおいては、２次元上に特徴点を配置しているが、実際には、特徴点は３次元的に配置される。例えば、検出機能３７ａは、ボリュームデータに対して教師あり機械学習アルゴリズムを適用することで、図４Ａに示すように、解剖学的な特徴点とみなすボクセルを抽出する（図中の黒点）。そして、検出機能３７ａは、抽出したボクセルの位置を、部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルにフィッティングさせることで、図４Ｂに示すように、抽出したボクセルのうち不正確な特徴点を除去して、より正確な特徴点に対応するボクセルのみを抽出する。

ここで、検出機能３７ａは、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、各部位の特徴を示す特徴点を識別するための識別コードを付与し、識別コードと各特徴点の位置（座標）情報とを対応づけた情報を画像データに付帯させて記憶回路３５に格納する。例えば、検出機能３７ａは、図４Ｂに示すように、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３などの識別コードを付与する。ここで、検出機能３７ａは、検出処理を行ったデータごとにそれぞれ識別コードを付帯させて、記憶回路３５に格納する。具体的には、検出機能３７ａは、位置決め画像の投影データ、非造影下で収集された投影データ、及び、造影剤によって造影された状態で収集された投影データのうち、少なくとも１つの投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体の部位を検出する。

例えば、検出機能３７ａは、図５に示すように、位置決め画像のボリュームデータ（図中、位置決め）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ₁, ｙ₁, ｚ₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ₂, ｙ₂, ｚ₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。これにより、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。

また、検出機能３７ａは、例えば、図５に示すように、診断用の画像のボリュームデータ（図中、スキャン）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。ここで、検出機能３７ａは、スキャンにおいて、造影剤によって造影されたボリュームデータ（図中、造影Ｐｈａｓｅ）と、造影剤によって造影されていないボリュームデータ（図中、非造影Ｐｈａｓｅ）とから、それぞれ標識点の座標を抽出して、抽出した座標に識別コードを対応付けることができる。

一例を挙げると、検出機能３７ａは、診断用の画像のボリュームデータのうち、非造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂, ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。また、検出機能３７ａは、診断用の画像のボリュームデータのうち、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂, ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。ここで、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点を抽出する場合、造影されることで抽出可能となる標識点が含まれる。例えば、検出機能３７ａは、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点を抽出する場合、造影剤によって造影された血管などを抽出することができる。従って、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータの場合、検出機能３７ａは、図５に示すように、造影することで抽出された血管などの標識点の座標（ｘ’₃₁, ｙ’₃₁, ｚ’₃₁）〜座標（ｘ’₃₄, ｙ’₃₄, ｚ’₃₄）などに、それぞれの血管を識別するための識別コードＣ３１、Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４などを対応付ける。

上述したように、検出機能３７ａは、位置決め画像、或いは、診断用の画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような標識点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。例えば、検出機能３７ａは、検出の対象となる対象部位と、対象部位の周辺の部位との解剖学的な位置関係の情報を用いて、対象部位の位置を検出する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、対象部位を「肺」とした場合、肺の特徴を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得するとともに、「肋骨」や「鎖骨」、「心臓」、「横隔膜」など、「肺」の周囲の部位を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得する。そして、検出機能３７ａは、「肺」と周囲の部位との解剖学的な位置関係の情報と、取得した座標情報とを用いて、ボリュームデータにおける「肺」の領域を抽出する。

例えば、検出機能３７ａは、「肺尖：鎖骨の２〜３ｃｍ上方」や、「肺の下端：第７肋骨の高さ」などの位置関係の情報と、各部位の座標情報とから、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「肺」に相当する領域Ｒ１を抽出する。すなわち、検出機能３７ａは、ボリュームデータにおける領域Ｒ１のボクセルの座標情報を抽出する。検出機能３７ａは、抽出した座標情報を部位情報と対応付けてボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。同様に、検出機能３７ａは、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「心臓」に相当する領域Ｒ２などを抽出することができる。

また、検出機能３７ａは、人体における頭部や胸部などの位置を定義する特徴点に基づいて、ボリュームデータに含まれる位置を検出する。ここで、人体における頭部や胸部などの位置は任意に定義することができる。例えば、第７頸椎から肺の下端までを胸部と定義すると、検出機能３７ａは、第７頸椎に対応する特徴点から肺の下端に対応する特徴点までを胸部として検出する。なお、検出機能３７ａは、上述した解剖学的な特徴点を用いた方法以外にも種々の方法により部位を検出することができる。例えば、検出機能３７ａは、ボクセル値に基づく領域拡張法などによりボリュームデータに含まれる部位を検出することができる。

位置照合機能３７ｂは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位それぞれの位置と、仮想患者データに含まれる人体における複数の部位それぞれの位置とを照合する。ここで、仮想患者データとは、人体における複数の部位それぞれの標準的な位置を表す情報である。すなわち、位置照合機能３７ｂは、被検体の部位と標準的な部位の位置とを照合して、照合結果を記憶回路３５に格納する。例えば、位置照合機能３７ｂは、人体の部位が標準的な位置に配置された仮想患者画像と、被検体のボリュームデータとをマッチングする。

ここで、まず、仮想患者画像について説明する。仮想患者画像は、年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格などに関わるパラメータに関する複数の組み合わせに応じた標準的な体格などを有する人体について実際にＸ線で撮影した画像として予め生成されて、記憶回路３５に格納される。すなわち、記憶回路３５は、上述したパラメータの組み合わせに応じた複数の仮想患者画像のデータを記憶する。ここで、記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像には、解剖学的な特徴点（特徴点）が対応づけて記憶される。例えば、人体には、パターン認識等の画像処理により比較的容易にその形態的特徴等に基づいて画像から抽出できる多数の解剖学的な特徴点がある。これら多数の解剖学的な特徴点の身体におけるその位置や配置は年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格等に従っておおよそ決まっている。

記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像は、これら多数の解剖学的な特徴点が予め検出され、検出された特徴点の位置データがそれぞれの特徴点の識別コードとともに仮想患者画像のデータに付帯又は関連付けされて記憶される。図７は、第１の実施形態に係る記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。例えば、記憶部３５は、図７に示すように、臓器などの部位を含む３次元の人体に、解剖学的な特徴点と特徴点を識別するための識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」などとが関連付けられた仮想患者画像を記憶する。

すなわち、記憶回路３５は、３次元の人体画像の座標空間における特徴点の座標と対応する識別コードとを関連付けて記憶する。一例を挙げると、記憶回路３５は、図７に示す識別コード「Ｖ１」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。同様に、記憶回路３５は、識別コードと特徴点の座標とを対応づけて記憶する。なお、図７においては、臓器として肺、心臓、肝臓、胃、腎臓などのみが示されているが、実際には、仮想患者画像は、さらに多数の臓器、骨、血管、神経などが含まれる。また、図７においては、識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」に対応する特徴点についてのみ示されているが、実際にはさらに多数の特徴点が含まれる。

位置照合機能３７ｂは、検出機能３７ａによって検出された被検体のボリュームデータ中の特徴点と、上述した仮想患者画像中の特徴点とを識別コードを用いてマッチングして、ボリュームデータの座標空間と仮想患者画像の座標空間とを関連付ける。図８は、第１の実施形態に係る位置照合機能３７ｂによる照合処理の一例を説明するための図である。ここで、図８においては、スキャノ画像から検出した特徴点と仮想患者画像から検出された特徴点との間で同一の特徴点を示す識別コードが割り当てられた３組の特徴点を用いてマッチングを行う場合について示すが、実施形態はこれに限定されるものではなく、任意の組の特徴点を用いてマッチングを行うことができる。

例えば、位置照合機能３７ｂは、図８に示すように、仮想患者画像において識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」で示される特徴点と、スキャノ画像において識別コード「Ｃ１」、「Ｃ２」及び「Ｃ３」で示される特徴点とをマッチングする場合、同一の特徴点間の位置ずれが最小となるように座標変換することにより、画像間の座標空間を関連付ける。例えば、位置照合機能３７ｂは、図８に示すように、解剖学的に同じ特徴点「Ｖ１（x1,y1,z1）、Ｃ１（X1,Y1,Z1）」、「Ｖ２（x2,y2,z2）、Ｃ２（X2,Y2,Z2）」、「Ｖ３（x3,y3,z3）、Ｃ３（X3,Y3,Z3）」の間の位置ズレの合計「ＬＳ」を最小化するように、以下の座標変換行列「Ｈ」を求める。

LS ＝（(X1,Y1,Z1)-Ｈ(x1,y1,z1))
+（(X2,Y2,Z2)-Ｈ(x2,y2,z2))
+（(X3,Y3,Z3)-Ｈ(x3,y3,z3))

位置照合機能３７ｂは、求めた座標変換行列「Ｈ」により、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲を位置決め画像上のスキャン範囲に変換することができる。例えば、位置照合機能３７ｂは、座標変換行列「Ｈ」を用いることで、図８に示すように、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」を位置決め画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換することができる。図９は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。例えば、図９の仮想患者画像上に示すように、操作者が仮想患者画像上でスキャン範囲「ＳＲＶ」を設定すると、位置照合機能３７ｂは、上述した座標変換行列を用いて、設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」をスキャノ画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換する。

これにより、例えば、仮想患者画像上で識別コード「Ｖｎ」に対応する特徴点を含むように設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」は、スキャノ画像上で同一の特徴点に対応する識別コード「Ｃｎ」が含まれるスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換されて設定される。なお、上述した座標変換行列「Ｈ」は、被検体ごとに記憶回路３５に記憶されて、適宜読み出されて使用される場合であってもよく、或いは、スキャノ画像が収集されるごとに算出される場合であってもよい。このように第１の実施形態によれば、プリセット時の範囲指定のために仮想患者画像を表示し、その上で位置・範囲を計画しておくことで、位置決め画像（スキャノ画像）の撮影後に、計画された位置・範囲に対応する位置決め画像上の位置・範囲を自動で数値設定することが可能である。

図２に戻って、算出機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された部位の被曝情報を算出する。設定機能３７ｄは、算出機能３７ｃによって算出された被曝情報に基づいて、Ｘ線照射条件を設定する。表示制御機能３７ｅは、種々の表示情報をディスプレイ３２に表示するように制御する。例えば、表示制御機能３７ｅは、記憶回路３５が記憶する各種画像データをディスプレイ３２に表示するように制御する。また、表示制御機能３７ｅは、被曝情報をディスプレイ３２に表示するように制御する。なお、算出機能３７ｃ、設定機能３７ｄ及び表示制御機能３７ｃの詳細については、後に詳述する。

以上、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、部位ごとの被曝を考慮した撮影を容易に行うことを可能とする。上述したように、従来のＸ線ＣＴ装置においては、部位ごとの被曝情報を画像などに重ねて表示する技術が知られている。そこで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、以下、詳細に説明する処理回路３７による制御により、部位ごとの被曝情報の表示に加えて、部位ごとの被曝を考慮した撮影を容易に行うことを可能とする。

具体的には、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、被検体に対する第１のスキャンによって収集された投影データから再構成された３次元画像データに含まれる被検体の部位の第２のスキャンで事前に設定されたＸ線照射条件での被曝情報を算出する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、部位の被曝情報に基づいて、被検体に対する第２のスキャンのＸ線照射条件を調整して設定する。すなわち、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、本スキャンによってＸ線が照射される部位ごとに、本スキャンで受ける被曝の情報を算出し、算出した被曝情報に基づいて本スキャンにおけるＸ線の照射条件を調整する。

例えば、現在のＸ線ＣＴ装置１においては、本スキャンにおけるＸ線の照射条件は、スキャン範囲（スキャン対象）に応じて予め設定されている。本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、予め設定された照射条件でＸ線を照射した場合にスキャン対象の部位がどの程度被曝するかを算出して、算出した被曝が所定の閾値を超えないようにＸ線の照射条件を調整することで、部位ごとの被曝を考慮した撮影を行う。

以下、スキャノ画像を用いて本スキャンのスキャン範囲を決定して、決定したスキャン範囲に含まれる部位ごとの被曝情報を算出する場合を例に挙げて説明する。図１０は、第１の実施形態に係るスキャン範囲の設定の一例を示す図である。ここで、図１０においては、スキャン計画の計画画面を示し、計画画面に仮想患者画像とスキャノ画像を示す。なお、図１０においては、仮想患者画像とスキャノ画像のみが示されているが、実際には、スキャン計画の計画画面で表示される種々のものが表示される。

例えば、表示制御機能３７ｅは、スキャノ画像が収集されると、図１０に示すように、仮想患者画像とスキャノ画像とをディスプレイ３２に表示して、本スキャンのスキャン範囲の設定を受け付ける。ここで、図１０に示すように、スキャノ画像が収集されると、上述したように、検出機能３７ａが、スキャノ画像のボリュームデータに含まれる部位を検出する。そして、位置照合機能３７ｂが、検出された部位の特徴点に基づいて、実際に収集されたスキャノ画像の座標情報と仮想患者画像の座標情報との照合処理を実行する。これにより、例えば、図１０の右側の示すスキャノ画像上で本スキャンのスキャン範囲が設定された場合でも、設定されたスキャン範囲を仮想患者画像上の正確な位置に配置することができる。或いは、逆に仮想患者画像上に本スキャンのスキャン範囲が設定された場合でも、設定されたスキャン範囲をスキャノ画像上の正確な位置に配置することができる。

また、例えば、仮想患者画像を使って、部位でスキャン範囲を設定することも可能である。例えば、仮想患者画像上で心臓や肺、或いは、胸部、腹部などの部位を指定することで、対応するスキャン範囲を自動で設定することができる。例えば、図１０に示すスキャン範囲「Ｒ１１」は上述したいずれの方法でも設定することができる。

例えば、図１０に示すように、スキャノ画像の収集後に本スキャンのスキャン範囲「Ｒ１１」が設定されると、算出機能３７ｃは、スキャン範囲「Ｒ１１」に含まれる部位を抽出して、抽出した部位ごとの本スキャンにおける被曝情報を算出。例えば、算出機能３７ｃは、スキャン範囲「Ｒ１１」の座標情報に基づいて、「Ｒ１１」に含まれる「肺」、「心臓」、「肝臓」、「胃」、「腎臓」などの部位を抽出する。

そして、算出機能３７ｃは、抽出した部位ごとに、被曝情報を算出する。ここで、算出機能３７ｃは、例えば、「ＤＬＰ（Dose Length Product）」を用いて部位ごとの実効線量を算出する。ここで、「ＤＬＰ（ｍＧｙ・ｃｍ）」は、ＣＴＤＩ（ＣＴ Dose Index）ファントムによって計測された吸収線量「ＣＴＤＩ_Vol（ｍＧｙ）」に体軸方向のＸ線照射範囲を乗じたものである。「ＣＴＤＩ_Vol（ｍＧｙ）」は、頭部用の直径「１６０ｍｍ」のＣＴＤＩファントム及び腹部用の直径「３２０ｍｍ」のＣＴＤＩファントムによって予めそれぞれ種々の条件で計測され、Ｘ線ＣＴ装置１に記憶される。すなわち、ＤＬＰは、Ｘ線の照射条件ごとに対応する「ＣＴＤＩ_Vol（ｍＧｙ）」とＸ線照射範囲から算出される。

算出機能３７ｃは、本スキャンのＸ線照射条件に応じて算出される「ＤＬＰ」に「組織・臓器」ごとの係数を乗じることで、部位ごとの実効線量を算出する。例えば、算出機能３７ｃは、胸部及び腹部であるスキャン範囲「Ｒ１１」を対象とした本スキャンでは、腹部用の直径「３２０ｍｍ」のＣＴＤＩファントムを用いて予め計測されたＣＴＤＩに基づいて算出されるスキャンプロトコルに応じた「ＤＬＰ」に「組織・臓器」ごとの係数を乗じることで、例えば、図１１に示すような部位ごとの被曝情報を算出する。図１１は、第１の実施形態に係る算出機能３７ｃによって算出される被曝情報の一例を示す図である。

例えば、算出機能３７ｃは、図１１に示すように、スキャン範囲「Ｒ１１」に含まれる部位である「領域内部位」ごとに、被曝情報「実効線量（ｍＳｖ）」を算出する。一例を挙げると、算出機能３７ｃは、スキャン条件に応じて算出される「ＤＬＰ」の値に「肺」の係数を乗じることにより、「肺」の「実効線量：ａａａａ（ｍＳｖ）」を算出する。同様に、算出機能３７ｃは、「ＤＬＰ」の値に「心臓」の係数を乗じることにより、「心臓」の「実効線量：ｂｂｂｂ（ｍＳｖ）」を算出する。また、算出機能３７ｃは、「ＤＬＰ」の値に「肝臓」の係数を乗じることにより、「肝臓」の「実効線量：ｃｃｃｃ（ｍＳｖ）」を算出する。このように、算出機能３７ｃは、本スキャンのスキャン条件に応じて算出される「ＤＬＰ」の値に部位ごとの係数を乗じることで、各部位における実効線量を算出する。

ここで、算出機能３７ｃは、部位ごとの係数として種々の係数を用いることができる。図１２は、第１の実施形態に係る部位ごとの実効線量を算出するための係数の一例を示す図である。図１２においては、「ＩＣＲＰ（International Commission on Radiological Protection）」において定義された係数を示す。例えば、図１２に示すように、（組織・臓器：係数）＝（生殖器：０．０８）、（赤色骨髄：０．１２）、（結腸：０．１２）、（肺：０．１２）、（胃：０．１２）、（膀胱：０．０４）、（乳房：０．１２）、（肝臓：０．０４）、（食道：０．０４）、（甲状腺：０．０４）、（皮膚：０．０１）、（脳：０．０１）などが定義されている。

例えば、算出機能３７ｃは、図１２の係数を参照して、「ＤＬＰ」の値に「肺」の係数「０．１２」を乗じることにより、「肺」の「実効線量：ａａａａ（ｍＳｖ）」を算出する。なお、部位ごとの実効線量を算出するための係数は、図１２に示す例以外にも種々のものがある。算出機能３７ｃは、それらの係数を適宜使い分けてもよい。例えば、人種ごとに推奨されている係数が異なることから、被検体の人種に応じて、係数を使い分けるようにしてもよい。

上述したように、算出機能３７ｃによって被曝情報が算出されると、設定機能３７ｄは、部位の被曝情報に基づいて、被検体に対する第２のスキャンのＸ線照射条件を調整して設定する。具体的には、設定機能３７ｄは、被曝情報に基づいて、検出機能３７ａによって検出された部位の被曝が所定の閾値以下となるように第２のスキャンのＸ線照射条件を設定する。図１３は、第１の実施形態に係る部位ごとの閾値を説明するための図である。例えば、図１３に示すように、部位ごとに「実効線量（ｍＳｖ）」の閾値が設けられる。

例えば、設定機能３７ｄは、「肺」の「実効線量：ａａａａ」と「閾値：ｄｄｄｄ」とを比較して、「実効線量：ａａａａ」が閾値を超えていた場合には、「実効線量：ａａａａ」が「閾値：ｄｄｄｄ」以下となるように、Ｘ線の照射条件を調整する。すなわち、設定機能３７ｄは、部位ごとに閾値と比較して、各部位の実効線量が閾値以下となるようにＸ線の照射条件を調整する。一例を挙げると、設定機能３７ｄは、管電圧（ｋＶ）、管電流（ｍＡ）、照射時間などの条件を調整することにより、各部位の実効線量が閾値以下となるように、Ｘ線の照射条件を調整する。

表示制御機能３７ｅは、部位ごとの被曝情報をディスプレイ３２に表示させるように制御する。例えば、表示制御機能３７ｅは、算出機能３７ｃによって算出された部位ごとの実効線量の情報や、Ｘ線の照射条件などの情報をディスプレイ３２に表示させるように制御する。また、表示制御機能３７ｅは、設定機能３７ｄによってＸ線の照射条件の調整された後の部位ごとの実効線量の情報や、Ｘ線の照射条件などの情報をディスプレイ３２に表示させるように制御する。

図１４Ａ及び図１４Ｂは、第１の実施形態に係るＸ線の照射条件に関する表示情報の一例を示す図である。ここで、図１４Ａ及び図１４Ｂにおいては、スキャン範囲「Ｒ１１」における本スキャン時の管電流の変調カーブを示す。例えば、表示制御機能３７ｅは、図１４Ａに示すように、横軸を管電流とし、管電流の変調カーブ５１をスキャノ画像上に示した表示情報をディスプレイ３２に表示させる。

ここで、図１４Ａに示す変調カーブ５１は、体軸方向での管電流の変調を示す。すなわち、「Head first」でスキャンを開始して徐々に管電流を上昇させ、肩の付近で最大の管電流となり、その後増減される変調カーブ５１が示される。例えば、設定機能３７ｄは、部位ごとの実効線量が閾値以下となるように、図１４Ａに示すような体軸方向に管電流を変調させる。

また、図１４Ｂは、Ｘ−Ｙ平面における管電流の変調カーブ５２を示す。ここで、変調カーブ５２は、中心からの距離が管電流の大きさを表す。すなわち、Ｙ軸方向（Lateral方向）での管電流が最大となり、「ＡＰ（Anterior Posterior）方向」で管電流が最低となる。例えば、設定機能３７ｄは、部位ごとの実効線量が閾値以下となるように、図１４Ｂに示すようなＸ−Ｙ平面での管電流を変調させる。表示制御機能３７ｅは、設定機能３７ｄによる調整前後で、図１４Ａ及びＢに示すようなＸ線の照射条件を操作者に提示することで、照射条件の変更の許諾を受ける。

また、表示制御機能３７ｅは、Ｘ線の照射条件に関する情報のほかにも、被検体の種々の被曝情報をディスプレイ３２に表示させるように制御する。図１５〜図１８は、第１の実施形態に係る被曝に関する表示情報の一例を示す図である。例えば、表示制御機能３７ｅは、図１５に示すように、仮想患者画像の部位に被曝情報を重ねた表示情報をディスプレイ３２に表示させる。ここで、表示制御機能３７ｅは、算出機能３７ｃによって算出された調整前の部位ごとの被曝情報を仮想患者画像に重ねて表示させる。例えば、操作者によって仮想患者画像上の「心臓」が選択された場合に、表示制御機能３７ｅは、図１５に示すように、心臓の実効線量「ｇｇｇｇｍＳｖ」を仮想患者画像に重ねて表示する。

ここで、表示制御機能３７ｅは、図１５に示すように、選択された部位のみの被曝情報を表示させることもできるが、算出機能３７ｃによって実効線量が算出されたすべての部位について被曝情報を同時に表示させることもできる。また表示制御機能３７ｅは、設定機能３７ｄによってＸ線の照射条件が調整された後の条件で算出された実効線量についても同様に仮想患者画像上に表示させることができる。

また、表示制御機能３７ｅは、図１６に示すように、仮想患者画像に体厚及び表面積の情報を加えて表示情報をディスプレイ３２に表示させることも可能である。ここで、図１６においては、各仮想患者画像の下に体厚のスケールを示す。正面を向いている仮想患者画像の下にあるスケールは、仮想患者画像の「Lateral」方向での体厚の大きさを示す。すなわち、正面を向いている仮想患者画像上の曲線５３が、実際の被検体における「Lateral」方向の体厚を示す曲線である。例えば、曲線５３に示すように、首における「Lateral」方向の体厚がもっと薄く、肩付近における「Lateral」方向の体厚が最も厚い。

また、横を向いている仮想患者画像の下にあるスケールは、仮想患者画像の「ＡＰ」方向での体厚の大きさを示す。すなわち、横を向いている仮想患者画像上の曲線５４が、実際の被検体における「ＡＰ」方向の体厚を示す曲線である。例えば、曲線５４に示すように、首における「ＡＰ」方向の体厚がもっと薄く、胸部付近における「ＡＰ」方向の体厚が最も厚い。

さらに、表示制御機能３７ｅは、図１６に示すように、仮想患者画像の横に縦方向に自由に移動させられる矢印を配置して、操作者は入力回路３１を介してこの矢印を縦方向にスライド操作することで、その位置における被検体の表面積を表示させることも可能である。ここで、例えば、表示制御機能３７ｅは、矢印から伸びる点線と曲線５３との交点である体厚を「体厚：ｍｃｍ」と表示させ、矢印から伸びる点線と曲線５４との交点である体厚を「体厚：ｌｃｍ」と表示させる。また、点線の位置における被検体の「表面積：ｎｃｍ²」を矢印の横に示す。すなわち、操作者は、入力回路３１を介して矢印をスライドさせることで、実際の被検体の表面積や体厚の情報を表示する表示情報をディスプレイ３２に表示させる。

なお、上述した表示情報はあくまでも一例であり、表示制御機能３７ｅは、その他の情報を適宜表示させることができる。例えば、表示制御機能３７ｅは、実際の被検体の表面積や体厚の過去情報を表示させることもできる。かかる場合には、例えば、記憶回路３５が、被検体ごとに表面積や体厚の情報を記憶する。そして、表示制御機能３７ｅは、現時点の被検体の過去情報を記憶回路３５から読み出して、ディスプレイ３２に表示させる。一例を挙げると、表示制御機能３７ｅは、図１６に示す表面積や体厚の表示部分に、過去の情報を同時に表示させたり、操作者による切り替え操作に応じて過去の情報を表示させたりする。

ここで、被検体の表面積や体厚は、収集したスキャノ画像のボリュームデータから算出することができる。また、被検体の各部位における表面積や体厚についても、検出機能３７ａによる検出結果と、スキャノ画像のボリュームデータから算出することができる。また、被検体の体厚については、Ｘ線の減弱の仕方によって算出する場合であってもよい。また、図示していないが、部位ごとの体積を算出してもよい。これらの算出は、算出機能３７ｃによって実行されてもよい。

このように表面積や体厚が算出された場合、表示制御機能３７ｅは、図１６に示すように、単純な実効線量だけではなく、表面積、体厚、或いは、体積を考慮した被曝情報を提示することができる。例えば、表示制御機能３７ｅは、図１６に示すように、心臓について、「実効線量：ｇｇｇｇｍＳｖ」に加えて、実効線量に表面積補正をかけた「ｈｈｈｈｍＳｖ」や、体厚補正をかけた「ｉｉｉｉｍＳｖ」などを算出して、表示させることができる。ここで、現在、被検体の体格に見合った線量の指標値が注目されており、例えば、「米国医学物理学会：ＡＡＰＭ（American Association of Physicist in Medicine）」では、「ＣＴＤＩ」を体厚で補正した「ＳＳＤＥ（Size Specific Dose Estimation）」などが知られている。本実施形態によれば、体厚だけではなく、表面積や体積を用いた新たな線量の指標値を提供することも可能となる。

ここで、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、３次元のスキャノ画像を収集する。これにより、Ｘ線ＣＴ装置１においては、被検体の体厚の長さや、ビューごとのＸ線吸収量を正確に算出することができる。従って、Ｘ線ＣＴ装置１は、上述した「ＳＳＤＥ」を含め、被検体の体格に見合った線量の指標値をより正確に提供することができる。

また、表示制御機能３７ｅは、図１７に示すように、被曝量に応じて画像をカラー化した表示情報を表示させることも可能である。また、表示制御機能３７ｅは、図１８に示すように、スキャンのタイムシーケンスに合わせて、ＤＰＬを表示させたり、部位ごとの実効線量をグラフ化して表示させたりすることができる。例えば、表示制御機能３７ｅは、図１８に示すように、横軸を実効線量（ｍＳｖ）として各部位のグラフをスキャン計画画面に同時に表示させることもできる。

次に、図１９を用いて、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の処理について説明する。図１９は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理の手順を示すフローチャートである。図１９に示すステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、処理回路３７が記憶回路３５から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０１では、処理回路３７が、検査が開始されたか否かを判定する。そして、ステップＳ１０２では、処理回路３７が、スキャン制御回路３３、画像再構成回路３６などを制御することで、３次元の位置決め画像を収集する。

図１９のステップＳ１０３は、入力回路３１によって実行されるステップである。ステップＳ１０３では、入力回路３１が位置決め画像に基づいてスキャン範囲の設定を受け付ける。図１９のステップＳ１０４は、処理回路３７が記憶回路３５から算出機能３７ｃに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０４では、処理回路３７が、スキャン条件に基づいて、被曝情報を算出する。

図１９のステップＳ１０５は、処理回路３７が記憶回路３５から設定機能３７ｄに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０５では、処理回路３７が、部位ごとの被曝が所定の閾値以下となるようにスキャン条件を設定する。図１９のステップＳ１０６は、処理回路３７が記憶回路３５から表示制御機能３７ｅに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０６では、処理回路３７が、被曝情報を表示する。

上述したように、第１の実施形態によれば、データ収集回路１４は、被検体を透過したＸ線を検出することで投影データを収集する。算出機能３７ｃは、被検体に対する第１のスキャンによって収集された投影データから再構成された３次元画像データに含まれる被検体の部位の第２のスキャンで事前に設定されたＸ線照射条件での被曝情報を算出する。設定機能３７ｄは、部位の被曝情報に基づいて、被検体に対する第２のスキャンのＸ線照射条件を調整して設定する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、部位ごとの被曝を考慮した撮影を容易に行うことを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、検出機能３７ａは、３次元画像データに含まれる被検体の部位を検出する。設定機能３７ｄは、被曝情報に基づいて、検出機能３７ａによって検出された部位の被曝が所定の閾値以下となるように第２のスキャンのＸ線照射条件を設定する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、適切に被曝を軽減することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された部位の大きさを算出し、算出した大きさに応じた第２のスキャンにおける被曝情報を算出する。設定機能３７ｄは、被曝情報に基づいて、第２のスキャンのＸ線照射条件を設定する。また、算出機能３７ｃは、被検体の体厚を算出し、算出した体厚に応じた第２のスキャンにおける被検体の部位の被曝情報を算出する。設定機能３７ｄは、算出機能３７ｃによって算出された被曝情報に基づいて、第２のスキャンにおける被検体の部位の被曝が所定の閾値以下となるように第２のスキャンのＸ線照射条件を設定する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、より正確な被曝評価を行うことを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、表示制御機能３７ｅは、算出機能３７ｃによって算出された被検体の部位の被曝情報を出力するように制御する。また、表示制御機能３７ｅは、３次元画像データから生成された表示画像及び人体モデル画像のうち少なくとも一方に被曝情報を示した画像を出力するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、被曝情報を提供することができる。

（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上記した第１の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

また、第１の実施形態で図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、第１の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上、説明したとおり、各実施形態によれば、部位ごとの被曝を考慮した撮影を容易に行うことを可能とする。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１Ｘ線ＣＴ装置
１４データ収集回路
３７ａ検出機能
３７ｂ位置照合機能
３７ｃ算出機能
３７ｄ設定機能
３７ｅ表示制御機能

Claims

被検体を透過したＸ線を検出することで投影データを収集する収集部と、
前記被検体に対する第１のスキャンによって収集された投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体の部位の第２のスキャンで事前に設定されたＸ線照射条件での被曝情報を算出し、前記３次元画像データに基づいて、前記被検体の体厚及び体表面積のうち少なくとも１つを算出する算出部と、
前記部位の被曝情報に基づいて、前記被検体に対する前記第２のスキャンのＸ線照射条件を調整して設定する設定部と、
人体モデル画像と当該人体モデル画像の体軸方向に沿って移動可能な指示部とを含む表示画面を表示させ、前記指示部の移動に応じて、前記指示部によって指示された前記人体モデル画像上の位置に対応する被曝情報と、当該位置に対応する体厚及び体表面積のうち少なくとも１つの情報とを表示させる表示制御部と、
を備える、Ｘ線ＣＴ装置。
前記３次元画像データに含まれる前記被検体の部位を検出する検出部をさらに備え、
前記算出部は、前記検出部によって検出された被検体の部位の前記第２のスキャンにおける被曝情報を算出し、
前記設定部は、前記被曝情報に基づいて、前記検出部によって検出された部位の被曝が所定の閾値以下となるように前記第２のスキャンのＸ線照射条件を設定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
前記算出部は、前記検出部によって検出された部位の大きさを算出し、算出した大きさに応じた前記第２のスキャンにおける被曝情報を算出し、
前記設定部は、前記被曝情報に基づいて、前記第２のスキャンのＸ線照射条件を設定する、請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
前記算出部は、算出した被検体の体厚に応じた前記第２のスキャンにおける前記被検体の部位の被曝情報を算出し、
前記設定部は、前記算出部によって算出された被曝情報に基づいて、前記第２のスキャンにおける前記被検体の部位の被曝が所定の閾値以下となるように前記第２のスキャンのＸ線照射条件を設定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
前記表示制御部は、前記３次元画像データから生成された表示画像と、前記被曝情報を示した画像とを同時に出力するように制御する、請求項１〜４のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。