JP7027046B2

JP7027046B2 - 医用画像撮像装置及び方法

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Publication number: JP7027046B2
Application number: JP2017091251A
Authority: JP
Inventors: 伸介塚越; 崇博後藤; 豪椋本
Original assignee: Canon Medical Systems Corp
Current assignee: Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2016-05-09
Filing date: 2017-05-01
Publication date: 2022-03-01
Anticipated expiration: 2037-05-01
Also published as: JP2017202310A

Description

本発明の実施形態は、医用画像撮像装置及び方法に関する。

従来、Ｘ線ＣＴ装置（ＣＴ；Computed Tomography）を用いた検査では、被検体の再構成画像に対して所定の支援診断アルゴリズムを用いて、病変部位を検出するコンピュータ支援診断（Computer Aided Diagnosis：ＣＡＤ）処理が実行される場合がある。かかる場合、読影医は、ＣＡＤの処理結果を参照して、再構成画像に対して読影を行う。

特開２００８－０１２１７１号公報特開２００８－０１１９０５号公報

本発明が解決しようとする課題は、支援診断の処理結果を参照して、本スキャンの撮像条件を最適化することを可能とする医用画像撮像装置及び方法を提供することである。

実施形態の医用画像撮像装置は、画像生成部と、検出部と、診断支援処理部と、設定部と、撮像制御部とを備える。画像生成部は、被検体の画像データを生成する。検出部は、位置決め画像として生成された前記画像データにおける前記被検体の複数の部位をそれぞれ検出する。診断支援処理部は、前記画像データのうち、前記検出部で検出された前記被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する。設定部は、前記診断支援処理部の処理結果として、前記複数の部位のうち、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。撮像制御部は、前記撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する。

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回路による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の実施形態を説明するための図（１）である。図１１は、第１の実施形態を説明するための図（２）である。図１２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理手順を示すフローチャートである。図１３は、第２の実施形態を説明するための図（１）である。図１４は、第２の実施形態を説明するための図（２）である。図１５は、その他の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理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、医用画像撮像装置及び方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）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）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、端末装置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。なお、データ収集回路１４は、取得部の一例である。

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を中心と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。なお、スキャン制御回路３３は、撮像制御部の一例であり、前処理回路３４及び画像再構成回路３６は、取得部の一例である。

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、撮像機構を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。ここで、撮像機構には、例えば、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が含まれる。すなわち、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Ｐ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、及び支援診断機能３７ｃ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、及び支援診断機能３７ｃ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、検出機能３７ａは、検出部の一例であり、支援診断機能３７ｃは、診断支援処理部及び設定部の一例である。

検出機能３７ａは、３次元画像データに含まれる被検体Ｐ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。なお、検出機能３７ａが実行する「部位の検出処理」のことを「ＡＬ解析」とも言う。

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Ｐ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３
７ａ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、記憶回路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次元の人体画像のおける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「Ｈ」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に戻る。支援診断機能３７ｃは、被検体の再構成画像に対して所定の支援診断アルゴリズムを用いて、病変部位を検出するコンピュータ支援診断（Computer Aided Diagnosis：ＣＡＤ）処理を実行する。なお、支援診断機能３７ｃについては、後に詳述する。また、ＣＡＤのことを診断支援処理とも言う。

以上、医用情報処理システム１００の全体構成、及び、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の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、仮想患者画像における解剖学的特徴点と、位置決めスキャン或いは本スキャンによって撮影された画像データにおける被検体内の構造物に基づく特徴点との照合結果に基づいて、指定されたスキャン位置又はスキャン範囲を変換することで、撮影位置等の事前設定の精度を向上させる。

ところで、Ｘ線ＣＴ装置１では、被検体の再構成画像に対して所定の支援診断アルゴリズムを用いて、病変部位を検出するＣＡＤ（コンピュータ支援診断）が実行される場合がある。ここで、従来技術に係るＸ線ＣＴ装置では、本スキャンにより得られた再構成画像に対してＣＡＤが実行されていた。

かかる場合、例えば、読影医は、検査の終了後に、再構成画像に対してＣＡＤを実行する。そして、読影医は、ＣＡＤの処理結果を参照して、再構成画像に対して読影を行う。すなわち、従来技術に係るＸ線ＣＴ装置では、同一の検査において、本スキャンの前にＣＡＤを実行することができなかった。言い換えると、ＣＡＤの処理結果を参照して、本スキャンの撮像条件を最適化することができなかった。この結果、読影医が病変部位を検出し詳細な検査が必要であると判断しても、既に患者が帰宅しており再検査までの時間が長くなったり、患者に複数回の検査を強いることで患者の負担が増加したりする場合があった。

このようなことから、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、検出された被検体の複数の部位ごとに、当該部位用の支援診断処理を位置決め画像に対して実行する。このような機能は、支援診断機能３７ｃにより実現される。以下では、支援診断機能３７ｃについて説明する。

支援診断機能３７ｃは、位置決め画像のうち、検出機能３７ａで検出された被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する。例えば、支援診断機能３７ｃは、部位ごとに所定の支援診断アルゴリズムを用いて、病気の可能性がある部位を検出する。より具体的には、支援診断機能３７ｃは、例えば部位が肺である場合に、肺癌用の支援診断アルゴリズムを用いて、腫瘤影や陰影を病変部位として検出する。そして、支援診断機能３７ｃは、処理結果をディスプレイ３２に表示させる。ここで、支援診断機能３７ｃは、被検体の部位それぞれを対応付けた仮想患者上に、診断支援処理の結果をディスプレイ３２に表示させる。図１０は、第１の実施形態を説明するための図（１）である。

図１０では、本スキャンのプリセットで胸部が対象部位として設定されてから位置決め画像が撮影された場合のＧＵＩ画面を示す。図１０に示すように、ＧＵＩ画面には、左端に対象部位を指定するためのボタン（例えば、頭、胸部、腹部、肺、心臓などのボタン）や、人体全身が示された仮想患者画像、位置決めスキャンによって取得された位置決め画像が表示される。また、図１０に示すように、仮想患者画像上には、診断支援処理の処理結果が表示される。図１０では、仮想患者画像上で胸部のスキャン範囲Ｒ１が設定された場合を示す。この仮想患者画像上でスキャン範囲Ｒ１を設定することにより、位置照合機能３７ｂは、位置決め画像上における座標情報に変換して、スキャン範囲Ｒ１１を設定する。

図１０では、位置決めスキャンにより得られた再構成画像に対して診断支援処理を適用した結果、肺において病変部位Ｄ１と病変部位Ｄ２とが検出された場合を示す。ここで、支援診断機能３７ｃは、位置決め画像と仮想患者との比率に応じて、診断支援処理の結果の表示位置を補正して、ディスプレイに表示させる。なお、図１０では、病変部位Ｄ１と病変部位Ｄ２とを同様の形態で表示させる場合を示すが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、支援診断機能３７ｃは、重要度に応じた表示形態で処理結果をディスプレイ３２に表示させるようにしてもよい。より具体的には、腫瘤影や陰影の形状や大きさに基づいて重要度が設定される場合について説明する。また、重要度が高いほど、病変部位として病気である可能性が高くなるものとする。例えば、支援診断機能３７ｃは、重要度が高い病変部位については、点滅表示させたり、重要度が低い病変部位と重要度が高い病変部位とで色を変えて表示させたりしてもよい。

このように診断支援処理の処理結果が仮想患者上で表示されることにより、操作者は、本スキャンの前に、診断支援処理の処理結果を参照して病変部位を確認することが可能となる。ここで、支援診断機能３７ｃは、操作者により確認された病変部位であるか否かを
示す情報を付与するようにしてもよい。例えば、支援診断機能３７ｃは、病変部位の近傍にチェックボックスを更に表示させる。そして、支援診断機能３７ｃは、病変部位が確認された場合に、操作者からチェックボックスへの入力を受付ける。或いは、支援診断機能３７ｃは、操作者から指示された病変部位について色を変換させて、当該病変部位がチェック済みであることを示すようにしてもよい。これにより操作者は、確認済みである病変部位と未確認の病変部位とを識別することができる。

また、操作者は、診断支援処理の処理結果を参照することで、高精細な撮像条件での撮影に変更したり、病変部位について高精細な撮像条件を追加したりする方が望ましいと判断する場合がある。このようなことから、支援診断機能３７ｃは、診断支援処理の処理結果として、複数の部位のうち、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。例えば、支援診断機能３７ｃは、診断支援処理の結果として特定された病変部位のうち、操作者によって選択された病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。

より具体的には、支援診断機能３７ｃは、撮像条件として、高精細撮影を実行するための条件を設定する。例えば、支援診断機能３７ｃは、図１０に示す病変部位Ｄ１の選択を操作者から受付けた場合、この病変部位Ｄ１に対する撮像条件として、高精細撮影を実行するための条件を抽出し、この撮像条件を含んだポップアップウィンドウをディスプレイ３２に表示させる。図１１は、第１の実施形態を説明するための図（２）である。図１１に示す例では、高精細撮影を実行するための撮像条件の項目として、「収集厚」、「Ｄ－ＦＯＶ」、「ｋＶ」、「ｍＡ」、「Ｃ－ＦＯＶ」、「撮影範囲」、及び「再構成条件」が含まれる場合を示す。

ここで、図１１に示す撮像条件には、操作者が事前に設定しておく部分と、体型などから支援診断機能３７ｃが設定する部分とが含まれる。一例をあげると、操作者は、収集厚（例えば０．２５ｍｍ等）とＤ－ＦＯＶとを事前に設定する。一方、支援診断機能３７ｃは、高精細撮影を実行するための条件として、ｋＶ、ｍＡ、Ｃ－ＦＯＶを位置決めスキャンの撮像条件から計算する。また、支援診断機能３７ｃは、再構成条件(間隔)をＤ－ＦＯＶから等方性Ｖｏｘｅｌになるように計算する。なお、再構成条件としてＦＢＰ法や逐次近似再構成法が含まれる。

また、図１１に示すように、支援診断機能３７ｃは、「設定」と「キャンセル」とを表示させる。ここで、操作者によって「キャンセル」が選択された場合、支援診断機能３７ｃは、ポップアップウィンドウを閉じる。すなわち、操作者は、ＣＡＤの処理結果を無視して本スキャンを実行することも可能である。一方、操作者によって「設定」が選択された場合、支援診断機能３７ｃは、ポップアップウィンドウに表示されている撮像条件を撮影計画に追加する。

なお、撮像条件は、何をユーザが設定しておくか自動計算させるかも設定できる。例えば、支援診断機能３７ｃは、高精細撮影を実行するための条件として、管電圧、管電流、撮影範囲、及び再構成条件のうち少なくともいずれか一つを設定するようにしてもよい。このように、支援診断機能３７ｃは、操作者によって選択された病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件として、例えば、高精細撮影を実行するための条件を抽出する。

そして、スキャン制御回路３３は、病変部位の撮像条件が追加されなかった場合には、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件で本スキャンを実行する。また、スキャン制御回路３３は、病変部位の撮像条件が追加された場合には、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件及び抽出された撮像条件で本スキャンを実行する。すなわち、スキャン制御回路３３は、病変部位の撮像条件が追加された場合には、設定した撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する。

図１２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理手順を示すフローチャート
である。図１２では、Ｘ線ＣＴ装置１全体の動作を説明するフローチャートを示し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。

ステップＳ１０１は、入力回路３１により実現されるステップである。ステップＳ１０１では、入力回路３１は、プロトコルプリセットの選択を受付ける。ステップＳ１０２は、スキャン制御回路３３により実現されるステップである。ステップＳ１０２では、スキャン制御回路３３は、位置決め用スキャンを実行する。

ステップＳ１０３は、検出機能３７ａに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、検出機能３７ａが実現されるステップである。ステップＳ１０３では、検出機能３７ａは、位置決め用画像に対してＡＬ解析を実行する。

ステップＳ１０４は、位置照合機能３７ｂに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から位置照合機能３７ｂに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、位置照合機能３７ｂが実現されるステップである。ステップＳ１０４では、位置照合機能３７ｂは、ＡＬ解析結果とプリセット位置とを照合する。

ステップＳ１０５～ステップＳ１１０は、支援診断機能３７ｃに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から支援診断機能３７ｃに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、支援診断機能３７ｃが実現されるステップである。ステップＳ１０５では、支援診断機能３７ｃは、部位ごとにＣＡＤを実行する。そして、ステップＳ１０６では、支援診断機能３７ｃは、部位ごとのＣＡＤの結果を表示する。

ステップＳ１０７では、支援診断機能３７ｃは、病変部位の選択を受付けたか否かを判定する。ここで、支援診断機能３７ｃは、病変部位の選択を受付けたと判定しなかった場合（ステップＳ１０７、Ｎｏ）、ステップＳ１１１に移行する。一方、支援診断機能３７ｃは、病変部位の選択を受付けたと判定した場合（ステップＳ１０７、Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８では、選択された病変部位に応じた撮像条件を表示する。

そして、ステップＳ１０９では、支援診断機能３７ｃは、撮影計画の変更を受けたか否かを判定する。ここで、支援診断機能３７ｃは、撮影計画の変更を受けたと判定しなかった場合（ステップＳ１０９、Ｎｏ）、ステップＳ１１１に移行する。一方、支援診断機能３７ｃは、撮影計画の変更を受けたと判定した場合（ステップＳ１０９、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０では、撮影計画を更新する。例えば、支援診断機能３７ｃは、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件に加えて、高精細撮影を実行するための撮像条件を実行するように撮影計画を更新する。

ステップＳ１１１は、スキャン制御回路３３により実現されるステップである。ステップＳ１１１では、スキャン制御回路３３は、本スキャンの実行を受付けたか否かを判定する。ここで、スキャン制御回路３３は、本スキャンの実行を受付けたと判定しなかった場合（ステップＳ１１１、Ｎｏ）、ステップＳ１０７に移行する。一方、スキャン制御回路３３は、本スキャンの実行を受付けたと判定した場合（ステップＳ１１１、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１２では、本スキャンを実行する。

なお、支援診断機能３７ｃは、本スキャンによって収集された投影データを再構成して生成された３次元画像に対して診断支援処理を実行し、処理結果をディスプレイ３２に表示させるようにしてもよい。かかる場合、画像再構成回路３６は、本スキャンによって収集された投影データを再構成して３次元画像データを生成する。また、検出機能３７ａは、３次元画像データにおける被検体の複数の部位をそれぞれ検出する。そして、支援診断機能３７ｃは、本スキャンによって取得された３次元画像データのうち、検出機能３７ａで検出された被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する。これにより、本スキャンで高精細撮影された３次元画像に対して診断支援処理を実行することで、より正確に病変部位を検出することが可能になる。また、かかる場合、支援診断機能３７ｃは、例えば、鑑別用のアルゴリズムを用いて、診断支援処理を実行する。これにより、新たな病変部位を検出することが可能になる。

上述したように第１の実施形態では、本スキャンの前に、検出された被検体の複数の部位ごとに、当該部位用の支援診断処理を位置決め画像に対して実行する。これにより、操作者は、病変部位である可能性を認識できなかった部位を本スキャン前に容易に見つけることが可能になる。また、支援診断の処理結果を参照して、本スキャンの撮像条件を最適化することが可能となる。例えば、病変部位について高精細撮影を実行するための条件を設定する。これにより、必要な場所に最適な線量で、かつ、細かいスライス厚でピッチもオーバーラップするパラメータで本スキャンを実行できる。これにより、第１の実施形態によれば、効率よく画質を向上させることが可能となる。この結果、第１の実施形態によれば、精度の高い読影を支援することができる。

また、この結果、第１の実施形態によれば、例えば、読影医は、正確な診断を行うまでの時間を短縮することが可能となる。更に、第１の実施形態によれば、患者に複数回の検査を強いることなく、患者の負担を軽減することが可能となる。

また、上述した第１の実施形態では、支援診断機能３７ｃは、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件に、高精細撮影を実行する撮像条件を追加する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、支援診断機能３７ｃは、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件に代えて、高精細撮影を実行するための撮像条件で撮影計画を更新するようにしてもよい。言い換えると、支援診断機能３７ｃは、事前に選択された撮像条件での本スキャンを実行せずに、病変部位として検出された部位についてのみ高精細撮影を実行するように撮影計画を変更する。そして、例えば、スキャン制御回路３３は、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件に加えて、高精細撮影を実行するための撮像条件で本スキャンを実行する。或いは、スキャン制御回路３３は、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件に代えて、高精細撮影を実行するための撮像条件で本スキャンを実行する。或いは、スキャン制御回路３３は、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件のみで本スキャンを実行する。言い換えると、スキャン制御回路３３は、本スキャンの撮影計画として事前に選択された撮像条件及び抽出された撮像条件のうち少なくともいずれか一つを用いて本スキャンを実行する。

また、支援診断機能３７ｃは、高精細撮影する部位が多い場合には、これらの高精細撮影する部位を含んだ所定の範囲で、高精細撮影を行うように撮影計画を変更してもよい。例えば、支援診断機能３７ｃは、胸部において病変部位が複数ある場合には、胸部全体を高精細撮影へ変更する撮像条件を提示する。そして、支援診断機能３７ｃは、操作者から変更を受付けた場合に、胸部全体を高精細撮影するように撮影計画を変更する。

また、支援診断機能３７ｃは、高精細撮影をコンベンショナルスキャンで実行するか、ヘリカルスキャンで実行するかを判定するようにしてもよい。より具体的には、支援診断機能３７ｃは、検出器が体軸方向に４０ｍｍの場合、病変部位の大きさが４０ｍｍで収まればコンベンショナルスキャンを実行すると判定し、病変部位の大きさが４０ｍｍ以上の場合、ヘリカルスキャンを実行すると判定する。支援診断機能３７ｃは、判定結果をスキャン制御回路３３に出力する。これにより、スキャン制御回路３３は、判定結果に応じて、高精細撮影をコンベンショナルスキャン或いはヘリカルスキャンで実行する。

また、上述した第１の実施形態では、支援診断機能３７ｃは、操作者から受付けた病変部位について、撮像条件を表示するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、支援診断機能３７ｃは、操作者からの指示を受付けなくても、ＣＡＤ結果を踏まえて、自動でプロトコルを推奨するようにしてもよい。また、支援診断機
能３７ｃは、操作者から受付けた病変部位について、高精細撮影を実行する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、支援診断機能３７ｃは、検出した病変部位については操作者から選択を受付けなくとも、撮影計画に追加するようにしてもよい。また、支援診断機能３７ｃは、例えば、高精細撮影する部位が多い場合には、操作者から選択を受付けなくとも、これらの高精細撮影する部位を含んだ所定の範囲で高精細撮影を行うように撮影計画を変更してもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、ＣＡＤにより、本スキャンのプリセットとして設定された部位において病変部位が検出される場合について説明した。ところで、ＣＡＤは、ＡＬを自動抽出して部位を認識し、認識した部位ごとに適用される。このため、ＣＡＤにより検出される病変部位は、必ずしもプリセットされた部位に限定されるものではない。このようなことから第２の実施形態では、プリセットされた部位以外において、ＣＡＤにより病変部位が検出される場合について説明する。

第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成は、支援診断機能３７ｃの一部の機能が異なる点を除いて、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成と同様である。このため、支援診断機能３７ｃ以外の説明については省略する。

図１３は、第２の実施形態を説明するための図（１）である。図１３では、図１０と同様に、プリセットで胸部が対象部位として設定されてから位置決め画像が撮影された場合のＧＵＩ画面を示す。図１３に示すように、ＧＵＩ画面には、左端に対象部位を指定するためのボタン（例えば、頭、胸部、腹部、肺、心臓などのボタン）や、人体全身が示された仮想患者画像、位置決めスキャンによって取得された位置決め画像が表示される。また、図１３に示すように、仮想患者画像上には、診断支援処理の処理結果が表示される。

図１３では、位置決めスキャンにより得られた再構成画像に対して診断支援処理を適用した結果、肺において病変部位Ｄ１と病変部位Ｄ２とが検出され、肝臓において病変部位Ｄ３が検出された場合を示す。ここで、支援診断機能３７ｃは、位置決め画像と仮想患者との比率に応じて、仮想患者画像上で診断支援処理の結果の表示位置を補正して、ディスプレイ３２に表示させる。また、病変部位Ｄ１及び病変部位Ｄ２は、肺で特定された病変部位である。すなわち、病変部位Ｄ１及び病変部位Ｄ２は、プリセットで設定された対象部位の胸部で特定された病変部位である。一方、病変部位Ｄ３は、肝臓で特定された病変部位である。すなわち、病変部位Ｄ３は、プリセットで設定された対象部位以外で特定された病変部位である。

図１３に示すように、プリセットで設定された対象部位以外で特定された病変部位についても、本スキャンを実行することが望ましい場合がある。この一方で、操作者は、プリセットで設定された対象部位以外で特定された病変部位を見落とす可能性がある。このようなことから、支援診断機能３７ｃは、診断支援処理の処理結果として、複数の部位のうち、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。例えば、支援診断機能３７ｃは、診断支援処理の結果として特定された病変部位のうち、撮影計画として事前に選択された部位以外の病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。図１４は、第２の実施形態を説明するための図（２）である。

図１４に示すように、支援診断機能３７ｃは、例えば、「［注意］プリセットされた部位以外にも病変と疑わしき部位があります。」等の注意を喚起する通知を含んだポップアップウィンドウをディスプレイ３２に表示させる。また、図１４に示すように、支援診断機能３７ｃは、「表示」と「キャンセル」とを表示させる。ここで、操作者によって「キャンセル」が選択された場合、支援診断機能３７ｃは、ポップアップウィンドウを閉じる
。

一方、操作者によって「表示」が選択された場合、支援診断機能３７ｃは、仮想患者上に表示されている病変部位であって、プリセットされた部位以外の病変部位を強調表示する。例えば、支援診断機能３７ｃは、図１３に示す病変部位Ｄ３を点滅表示させたり、矢印で表示させたりする。これにより、操作者は、病変部位Ｄ３を認識しやすくなる。

そして、支援診断機能３７ｃは、図１３に示す病変部位Ｄ３の選択を操作者から受付けた場合、この病変部位Ｄ３に対する撮像条件として、高精細撮影を実行するための条件を抽出して、図１１と同様の形態のポップアップウィンドウをディスプレイ３２に表示させる。これにより、支援診断機能３７ｃは、操作者によって「キャンセル」が選択された場合、病変部位の撮像条件を追加せずにポップアップウィンドウを閉じる。一方、支援診断機能３７ｃは、操作者によって「設定」が選択された場合、ポップアップウィンドウに表示されている撮像条件を撮影計画に追加する。

なお、支援診断機能３７ｃは、本スキャンによって収集された投影データを再構成して生成された３次元画像に対して診断支援処理を実行し、処理結果をディスプレイ３２に表示させるようにしてもよい。かかる場合、画像再構成回路３６は、本スキャンによって収集された投影データを再構成して３次元画像データを生成する。また、検出機能３７ａは、３次元画像データにおける被検体の複数の部位をそれぞれ検出する。そして、支援診断機能３７ｃは、本スキャンによって取得された３次元画像データのうち、検出機能３７ａで検出された被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する。そして、支援診断機能３７ｃは、診断支援処理の結果として特定された病変部位のうち、撮影計画として事前に選択された部位以外の病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。なお、かかる場合、支援診断機能３７ｃは、例えば、鑑別用のアルゴリズムを用いて、診断支援処理を実行する。

上述したように第２の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１は、プリセットされた部位以外でも診断支援処理で検出された病変部位の撮影を促す。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、胸部を対象部位に設定し、位置決めスキャンを首～腹部で撮影して、診断支援処理で腹部に病変部位を検出した場合、腹部も撮影するように注意を喚起する通知を表示する。これにより、第２の実施形態によれば、プリセットで設定された対象部位以外で検出された病変部位についても見落とすことなく診断することが可能となる。

なお、支援診断機能３７ｃは、操作者から撮影計画の変更を受付けなくても、プリセットで設定された対象部位以外で特定された病変部位について本スキャンを実行するように撮影計画を変更するようにしてもよい。

（その他の実施形態）
さて、これまで第１及び第２の実施形態について説明したが、上記した第１及び第２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。

上述した実施形態では、支援診断機能３７ｃは、仮想患者上に、診断支援処理の処理結果を表示させるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、支援診断機能３７ｃは、位置決め画像上に、診断支援処理の処理結果を表示させるようにしてもよい。

また、支援診断機能３７ｃは、ＣＡＤの処理結果から担当医に撮影指示の追加を要求するようにしてもよい。例えば、支援診断機能３７ｃは、撮影計画の変更を承認するように促すＥｍａｉｌを生成し、担当医宛に送信する。或いは、支援診断機能３７ｃは、担当医の院内内線等に撮影計画の変更を承認するように促す連絡をする。

また、上述した実施形態では、３次元の位置決め画像に対して診断支援処理を実行する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、２次元の位置決め画像に対して２次元のＣＡＤを適用させてもよい。

また、支援診断機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された被検体の部位に対する評価情報を出力するように制御することもできる。例えば、支援診断機能３７ｃは、検出された部位が心臓の場合に、冠動脈の石灰化を定量評価するためのカルシウムスコアに基づく評価情報を表示する。かかる場合には、支援診断機能３７ｃが、ＣＴ値に基づいてカルシウムスコアを算出する。そして、支援診断機能３７ｃは、算出したカルシウムスコアに基づいて、評価情報を表示させる。一例を挙げると、支援診断機能３７ｃは、カルシウムスコアが「６００」を超えた場合に、心臓ＣＴ（冠動脈ＣＴ）の実行に対するワーニングを表示させる。これにより、観察者は、対象の被検体に対する検査として、心臓ＣＴが適切ではないと判断することができる。

また、Ｘ線ＣＴ装置１は、位置決め画像に対する診断支援処理の結果や本スキャンによって収集された投影データを再構成して生成された３次元画像に対する診断支援処理の結果を例えば、ＨＩＳやＲＩＳに保存するようにしてもよい。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、次回の撮影の際に、比較対象として保存した処理結果を利用する。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、位置決めスキャンの後に、前回の処理結果を比較表示する。また、Ｘ線ＣＴ装置１は、仮想患者上に処理結果を表示してもよく、位置決め画像上に処理結果を表示してもよい。また、Ｘ線ＣＴ装置１は、処理結果を外部の装置に出力してもよい。

また、ＡＬ解析の結果、腎臓や肺が片側しか存在しなかった場合には、標準の人体モデルと相違が生じる。このような場合、Ｘ線ＣＴ装置１は、仮想患者上に臓器が欠失していることを認識可能な状態で表示する。例えば、欠失している臓器を塗りつぶしたり、アノテーションを付与したりする。また、支援診断機能３７ｃは、欠失している臓器について、診断支援処理の対象外とするようにしてもよい。

また、Ｘ線ＣＴ装置１は、ＡＬ解析の結果、仮想患者における臓器と照合しない部位に、金属等の異物があると判定した場合、当該部位に金属があることを仮想患者上に提示する。なお、異物が金属であることは、例えば、ＣＴ値により判定可能である。かかる場合も、支援診断機能３７ｃは、異物がある部位について、診断支援処理の対象外とするようにしてもよい。また、金属等の異物があることを提示することにより、Ｘ線ＣＴ装置１は、撮影時に線量を上げすぎないようにすることや再構成時に、金属等の異物がある部位だけメタル除去再構成を適応することが可能となる。また、Ｘ線ＣＴ装置１は、必要な再構成範囲も表示可能となる。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、被写体の大きい箇所に対してはノイズ除去を強く適用する。なお、金属等の異物がある部位を仮想患者上ではなく、ＭＰＲ画像上やアキシャル画像上で表示してもよい。

また、Ｘ線ＣＴ装置１は、臓器が異様に肥大していたり、小さかったり、蛇行していたりする場合には、標準の人体モデルと相違が生じる。このような場合にも、Ｘ線ＣＴ装置１は、仮想患者上に標準の人体モデルと相違がある部位を認識可能な状態で表示する。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、臓器において相違がある部位を点滅表示したり、心肥大等の症状がわかるようにアノテーションを付与したり、蛇行している臓器全体を点灯表示したり、蛇行箇所を矢印で表示したりする。また、Ｘ線ＣＴ装置１は、標準モデルと異なるものをＨＩＳやＲＩＳに登録しておき、次回以降の検査で参照可能にしてもよい。

なお、上述した実施形態では、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を用いてＡＬ解析を実行するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、検出機能３７ａは、
２次元の位置決め画像を用いてＡＬ解析を実行するようにしてもよい。また、検出機能３７ａは、自装置で過去に撮像された同一被検体の診断に用いる画像を用いてＡＬ解析を実行するようにしてもよい。更に、検出機能３７ａは、他装置で撮像された同一被検体の医用画像データを用いてＡＬ解析を実行するようにしてもよい。

また、上述した実施形態では、ＡＬ解析を実行することによって検出された被検体の部位ごとに、診断支援処理を実行するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、支援診断機能３７ｃは、画像データに対して、診断支援処理を実行するようにしてもよい。図１５は、その他の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理手順を示すフローチャートである。

図１５では、Ｘ線ＣＴ装置１全体の動作を説明するフローチャートを示し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。なお、図１５において、図１２に示すフローチャートと同様の処理については、同一の符号を付与して、詳細な説明を省略する。図１５に示すステップＳ２０１の処理は、図１２に示すステップＳ１０１の処理に対応し、図１５に示すステップＳ２０２の処理は、図１２に示すステップＳ１０２の処理に対応する。

ステップＳ２０３は、支援診断機能３７ｃに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から支援診断機能３７ｃに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、支援診断機能３７ｃが実現されるステップである。ステップＳ２０３では、支援診断機能３７ｃは、ステップＳ２０１において選択されたプロトコルプリセットに基づいてＣＡＤを実行する。ここで、ステップＳ２０１において、「部位」として「腹部」がプロトコルプリセットで選択された場合、支援診断機能３７ｃは、腹部用のＣＡＤを実行する。

なお、図１５に示すステップＳ２０４からステップＳ２１０の処理は、図１２に示すステップＳ１０６からステップＳ１１２の処理に対応する。すなわち、支援診断機能３７ｃは、ＣＡＤの処理結果として、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。そして、スキャン制御回路３３は、撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する。

なお、図１５では、ステップＳ２０３において、プロトコルプリセットに基づいてＣＡＤを実行する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、支援診断機能３７ｃは、ステップＳ２０３において、どの部位用のＣＡＤを実行するかの選択を操作者から受け付けてもよい。そして、支援診断機能３７ｃは、操作者によって選択された部位に対応するＣＡＤを実行する。

或いは、支援診断機能３７ｃは、Ｘ線ＣＴ装置１が保持する各部位用のＣＡＤの全てを実行するようにしてもよい。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１が胸部用のＣＡＤと、腹部用のＣＡＤと、骨盤用のＣＡＤとを有する場合、支援診断機能３７ｃは、ステップＳ２０１において設定されたプロトコルプリセットを考慮せずに、ステップＳ２０３において胸部用のＣＡＤと、腹部用のＣＡＤと、骨盤用のＣＡＤとをそれぞれ実行する。

更に、支援診断機能３７ｃは、各部位や疾病ごとに細分化されたＣＡＤを実行するようにしてもよい。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１が腹部用のＣＡＤとして、肝臓用のＣＡＤ、大腸用のＣＡＤ等臓器別に細分化されたＣＡＤや肺がん用のＣＡＤや乳がん用のＣＡＤ等疾病別に細分化されたＣＡＤを有する場合には、支援診断機能３７ｃは、細分化されたＣＡＤを実行するようにしてもよい。かかる場合、支援診断機能３７ｃは、プロトコルプリセットに基づいてＣＡＤを実行してもよい。例えば、ステップＳ２０１において、「部位」として「腹部」及び「肝臓」がプロトコルプリセットで選択された場合、支援診断機能３７ｃは、肝臓用のＣＡＤを実行する。或いは、例えば、ステップＳ２０１において、「部位」として「腹部」及び「肝臓」がプロトコルプリセットで選択された場合でも、支援診断機能３７ｃは、腹部用に細分化された全てのＣＡＤを実行するようにしてもよい。なお、支援診断機能３７ｃは、操作者から選択を受け付けたＣＡＤを実行してもよいし、プロトコルプリセットを考慮せずに、Ｘ線ＣＴ装置１が有するＣＡＤの全てを実行してもよい。

また、支援診断機能３７ｃは、ステップＳ２０３において、例えば、画像においてＣＡＤを実行する領域の指定を操作者から受け付けるようにしてもよい。また、支援診断機能３７ｃは、例えば、被検体における撮影方向が頭尾方向等事前に特定可能な場合、スキャン距離に基づいて部位を推定して、推定した部位用のＣＡＤを実行するようにしてもよい。

また、上述した実施形態では、医用画像撮像装置の一例としてＸ線ＣＴ装置を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用画像撮像装置は、Ｘ線診断装置、超音波診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等であってもよい。

また、上述した実施形態では、医用画像撮像装置において、診断支援処理を実行するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用画像処理装置等を管理装置として設け、この管理装置において、診断支援処理を実行するようにしてもよい。すなわち、管理装置は、医用画像撮像装置において生成された、被検体の画像データを取得する。そして、管理装置は、位置決め画像として生成された前記画像データにおける被検体の複数の部位をそれぞれ検出する。続いて、管理装置は、画像データのうち、検出された被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する。更に、管理装置は、診断支援処理の処理結果として、複数の部位のうち、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。そして、管理装置は、撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう医用画像撮像装置に指示する。

或いは、管理装置は、医用画像撮像装置において生成された、被検体の画像データを取得する。そして、管理装置は、画像データに対して、診断支援処理を実行する。更に、管理装置は、診断支援処理の処理結果として、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する。そして、管理装置は、撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう医用画像撮像装置に指示する。

また、医用画像撮像装置と管理装置とにおいて、診断支援処理を分散させて実行させてもよい。例えば、医用画像撮像装置は、被検体の画像データを生成する処理を実行する。管理装置は、医用画像撮像装置において生成された、被検体の画像データを取得する処理を実行し、位置決め画像として生成された前記画像データにおける被検体の複数の部位をそれぞれ検出する処理を実行する。続いて、管理装置は、画像データのうち、検出された被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する。更に、管理装置は、診断支援処理の処理結果として、複数の部位のうち、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する処理を実行する。そして、医用画像撮像装置は、撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する処理を実行する。

或いは、例えば、医用画像撮像装置は、被検体の画像データを生成する処理を実行する。管理装置は、画像データに対して、診断支援処理を実行する。更に、管理装置は、診断支援処理の処理結果として、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する処理を実行する。そして、医用画像撮像装置は、撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する処理を実行する。

なお、上述した実施形態では、管理装置として、医用画像処理装置を一例として説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１のコンソール３０を管理装置としてもよい。或いは、例えば、複数の医用画像撮像装置を繋ぐ装置を管理装置としてもよい。また、管理装置のおける処理をクラウドコンピューティングにおいて実現させてもよい。

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
Gate Array：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。さらに、図２における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

また、上述した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、支援診断の処理結果を参照して、本スキャンの撮像条件を最適化することを可能とする。

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
３７処理回路
３７ａ検出機能
３７ｃ支援診断機能

Claims

被検体の画像データを生成する画像生成部と、
位置決め画像として生成された前記画像データにおける前記被検体の複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
前記画像データのうち、前記検出部で検出された前記被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する診断支援処理部と、
前記診断支援処理部の処理結果として、前記複数の部位のうち、前記診断支援処理の結果として特定された病変部位のうちの操作者によって選択された病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する設定部と、
前記撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する撮像制御部と、
を備える医用画像撮像装置。
被検体の画像データを生成する画像生成部と、
位置決め画像として生成された前記画像データにおける前記被検体の複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
前記画像データのうち、前記検出部で検出された前記被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する診断支援処理部と、
前記診断支援処理部の処理結果として、前記複数の部位のうち、前記診断支援処理の結果として特定された病変部位のうちの撮影計画として事前に選択された部位以外の病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する設定部と、
前記撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する撮像制御部と、
を備える医用画像撮像装置。
前記診断支援処理部は、前記処理結果をディスプレイに表示させる、請求項１又は２に記載の医用画像撮像装置。
前記診断支援処理部は、重要度に応じた表示形態で前記処理結果を前記ディスプレイに表示させる、請求項３に記載の医用画像撮像装置。
被検体の画像データを生成する画像生成部と、
位置決め画像として生成された前記画像データにおける前記被検体の複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
前記画像データのうち、前記検出部で検出された前記被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する診断支援処理部と、
前記診断支援処理部の処理結果として、前記複数の部位のうち、病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する設定部と、
前記撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する撮像制御部と、
を備え、
前記診断支援処理部は、重要度に応じた表示形態で前記処理結果をディスプレイに表示させる、医用画像撮像装置。
前記診断支援処理部は、前記被検体の部位それぞれを対応付けた仮想患者上に、前記処理結果を前記ディスプレイに表示させる、請求項３～５のいずれか一つに記載の医用画像撮像装置。
前記診断支援処理部は、前記位置決め画像と前記仮想患者との比率に応じて、前記処理結果の表示位置を補正して、前記ディスプレイに表示させる、請求項６に記載の医用画像撮像装置。
前記診断支援処理部は、前記位置決め画像上に、前記処理結果を前記ディスプレイに表示させる、請求項３～５のいずれか一つに記載の医用画像撮像装置。
前記設定部は、前記撮像条件として、高精細撮影を実行するための条件を設定する、請求項１～８のいずれか一つに記載の医用画像撮像装置。
前記設定部は、前記高精細撮影を実行するための条件として、管電圧、管電流、撮影範囲、及び再構成条件のうち少なくともいずれか一つを設定する、請求項９に記載の医用画像撮像装置。
前記画像生成部は、本スキャンによって収集された投影データを再構成して３次元画像データを生成し、
前記検出部は、前記３次元画像データにおける前記被検体の複数の部位をそれぞれ検出し、
前記診断支援処理部は、前記本スキャンによって取得された前記３次元画像データのうち、前記検出部で検出された前記被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行する、請求項１～１０のいずれか一つに記載の医用画像撮像装置。
被検体の画像データを生成する画像生成部と、
前記画像データに対して、診断支援処理を実行する診断支援処理部と、
前記診断支援処理部の処理結果として、前記診断支援処理の結果として特定された病変部位のうちの操作者によって選択された病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定する設定部と、
前記撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する撮像制御部と、
を備える医用画像撮像装置。
画像生成部が、被検体の画像データを生成し、
検出部が、位置決め画像として取得された前記画像データにおける前記被検体の複数の部位をそれぞれ検出し、
診断支援処理部が、前記画像データのうち、検出された前記被検体の所定部位に対応する領域について、当該所定部位に対応する診断支援処理を実行し、
設定部が、前記診断支援処理の処理結果として、前記複数の部位のうち、前記診断支援処理の結果として特定された病変部位のうちの操作者によって選択された病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定し、
撮像制御部が、前記撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する、
各処理を含んだことを特徴とする、方法。
画像生成部が、被検体の画像データを生成し、
診断支援処理部が、前記画像データに対して、診断支援処理を実行し、
設定部が、前記診断支援処理の処理結果として、前記診断支援処理の結果として特定された病変部位のうちの操作者によって選択された病変部位が特定された部位に対する本スキャンの撮像条件を設定し、
撮像制御部が、前記撮像条件に基づいて、病変部位が特定された部位を含む撮像領域について撮像を行うよう撮像機構を制御する、
各処理を含んだことを特徴とする、方法。